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基于哨兵二号卫星多光谱遥感图像的细小水体提取方法研究

吴庆双,汪明秀,申茜,李俊生,张方方,姚月

摘要：基于卫星遥感的水体提取算法主要针对大中型湖库或者是大型河流，应用于细小水体时容易出现误判。哨兵二号卫星多光谱遥感数据空间分辨率为10、20、60米，双星时间分辨率5天，时间和空间分辨率较高，因此本文采用了哨兵2绿光波段（560nm）、红边波段（705nm）、近红外波段（842nm、865nm）和短波红外波段（2190nm）的遥感反射率，提出了一种新的水体指数算法（Vegetation Red Edge based Water Index，简称RWI）。对比分析了植被、阴影、建筑物、混合像元、裸土、水体6种地物的归一化遥感反射率，从机理上解释了为什么RWI比其他水体指数具有更好的提取细小水体的效果。本文对比了常用的几种水体提取算法，包括改进的归一化差异水体指数MNDWI（Modified Normalized Difference Water Index）、多波段水体指数MBWI（Multi-Band Water Index）、自动水提取指数AWEI（Automated Water Extraction Index），以人工目视解译的水体结果为准，对比以上几种算法得到的水体提取结果，得出RWI、MNDWI、MBWI、AWEIsh、AWEInsh的误差分别为3.6%, 4.2%、12.2%、8.8%、19.8%。从结果可以看出RWI算法精度最高。从影像提取结果来看，本文提出的RWI算法提取的水体边界效果更佳，而且能够一定程度上消除山体和建筑物阴影、云阴影以及混合像元的影响。同时，在2016年1月~2018年12月时间范围内筛选选取了共43景无云的哨兵2影像，利用本文提出的算法对雄安新区、神东矿区、永城矿区三个区域的细小水体分布开展了多时相分析。观察后发现每个时相的结果均十分良好，细小水体的边界区分度较高，基本没有错提、漏提，算法具有良好的适用性和稳定性。
HTML PDF(4012) 摘要(1969)

青藏高原湖泊面积、水位与水量变化遥感监测研究进展

张国庆,王蒙蒙,周陶,陈文锋

摘要：青藏高原湖泊数量多、分布广、所占面积大，是亚洲水塔的重要组成部分，其受到人类活动的干扰较少，是理解高原生态环境变化机理的钥匙。青藏高原湖泊是气候变化敏感的指示器，在全球快速变暖背景下其对气候变化的响应如何？本研究基于多源遥感数据监测结果，系统地总结了青藏高原湖泊（大于1 km2）在过去近50年（1976?2018年）的面积、水位与水量变化等方面的研究进展。主要结论如下：1）青藏高原湖泊总数量从1970s的1080个增加到2018年的1424个（+32%），湖泊总面积从4万km2扩张到5万km2（+25%），湖泊平均水位上升了约4 m，湖泊水储量增加了近1700亿吨；2）时间上，湖泊面积、水位和水量变化在1970s?1995年略有下降，随后呈快速但非线性增加的态势；空间上，中-北部湖泊面积、水位与水量增长，南部减少；3）基于多源遥感数据的湖泊水量平衡定量研究揭示了降水增加是湖泊扩张的主要驱动因素，冰川消融贡献次之。气候与冰冻圈控制的湖泊水量平衡的定量评估及湖泊变化驱动机制研究等是目前面临挑战的前沿科学问题。
HTML PDF(121) 摘要(73)

综述

全色/多光谱融合影像的MVG无参考质量评价方法

包科迪,孟祥超,邵枫,叶蒙梦,金康俊,彭振宇

摘要：同时具有高空间分辨率和高光谱保真度的全色/多光谱融合影像具有广泛的应用前景。然而，一方面，全色/多光谱融合方法通常会产生不同的空间畸变或光谱失真；另一方面，受卫星成像系统限制，无法获取真实高空间分辨率多光谱参考影像，因此，如何在无真实参考影像情况下有效评估融合影像质量具有重要意义。为此，本文提出了一种基于多元高斯模型（MVG）的全色/多光谱融合影像无参考质量评价方法，本方法基于全色/多光谱遥感影像融合大型数据库，构建了包含多种卫星类型和专题地物的基准数据集、测试数据集、验证数据集，用于MVG模型设计、测试、验证；在此基础上，充分考虑融合影像的空间畸变和光谱失真，针对性提取影像的空间和光谱敏感特征，通过大量空、谱特征的MVG模型训练拟合，建立基准MVG评价模型，此外，在基准MVG训练中，选择高方差子影像进行模型训练，以增强模型的稳健性；最终，以基准MVG模型与融合影像MVG模型之间的相对距离计算融合影像质量。实验结果表明，本研究方法相较于传统无参考质量评价方法具有一定优越性，有利于全色/多光谱融合影像质量评价的应用研究。
HTML PDF(3) 摘要(14)

植被物候参数遥感提取与验证方法研究进展

王敏钰,罗毅,张正阳,谢巧云,吴小丹,马轩龙

摘要：在气候变化背景下，植被物候作为生态系统对环境变化响应的直接体现方式，日益受到学界关注。获取长期、连续、多尺度的植被物候数据是物候研究的基础，而利用卫星遥感手段获取的物候参数已经成为陆地生态系统变化研究的重要指标。遥感物候参数在农业生产管理、生态系统监测、土地利用类型制图、人类健康和生态系统气候变化响应等领域发挥着重要的作用。在此背景下，有必要结合关键科学问题与重要应用领域，系统梳理近些年来遥感物候参数提取、验证和产品研发方面的进展，指出本领域目前存在的问题并对未来的发展趋势进行展望。首先，探讨了植被指数、日光诱导叶绿素荧光和植被光学厚度等传统与新兴遥感指标在物候监测方面的应用趋势。其次，分析评述了植被物候遥感方法体系中不同的时序数据预处理与物候期估算算法之间的优劣及适用性。然后，从传统物候观测、物候相机、通量观测和无人机等方面的发展，梳理出多源、多尺度验证方式的发展脉络。同时，着重从产品算法和精度方面评述了近些年国内外物候遥感产品的发展现状。最后，从数据预处理、参数提取方法和遥感数据源等不同角度对植被物候参数遥感提取结果中的不确定性和误差来源进行了系统探讨。在以上基础上，本文指出未来植被物候遥感领域的研究应重点关注：1）从遥感数据源质量和时空一致性入手，提高不同研究结果之间的可比性；2）发展具有更好普适性的物候参数提取算法，减少提取过程中的主观性和经验型；3）以遥感真实性检验理论为基础，完善遥感物候地面验证方法体系；4）积极拓展基于国产卫星的植被物候监测应用，积累国产卫星的使用经验并逐步摆脱对国外卫星数据的过度依赖。通过以上发展，最终满足实际应用中对于高分辨率、高精度、高时空一致性植被物候参数遥感产品的迫切需求。
HTML PDF(22) 摘要(8)

文物摄影测量三维建模主体对象识别方法（名录遗产专刊）

牛文渊,黄先锋,金洁,张帆,毛竹

摘要：通过拍照进行三维建模的摄影测量技术是文物数字化的重要手段,然而,在摄影测量文物三维重建过程中,文物所在的场景背景也同时参与计算和建模,需要设法删除,以获得文物单体模型。针对上述问题,本文提出一种文物三维模型主体对象识别方法,能够自动删除文物摄影测量三维模型的背景数据。该方法首先利用深度学习进行文物图像前景内容识别,然后运用图论分割进行文物图像主体对象分割,最后以二维图像分割结果为依据,逐三角网识别三维模型主体对象,并运用多视角约束法优化识别精度。实验表明,本文方法能够获得文物单体化三维模型,无需人工干预。
HTML PDF(21) 摘要(13)

湖泊碳循环研究中遥感技术的机遇与挑战

黄昌春,姚凌,李俊生,周成虎,李云梅

摘要：湖泊碳循环是全球碳循环过程中的重要环节，随着全球碳循环研究的不断深入，湖泊碳循环对全球碳循环的影响，以及其对全球气候变化的调节作用越来越受到关注。然而，由于湖泊分布的破碎性（大于0.002 km2的湖泊约有1.17 × 108个，并零星地分布在全球）和多样性（流域生态多样性，湖泊类型多样性，分布的气候带多样性等），使得全面监测和研究全球湖泊碳循环具有较大的挑战性。具有大面积同步连续观测优势的遥感技术可以克服传统观测方法的局限，可为全球湖泊碳循环研究提供大面积同步观测数据的支撑。本文回顾了目前水环境遥感研究中与湖泊碳循环相关的湖泊不同类型碳浓度、水体理化参数等遥感反演算法及其应用的现状，结合湖泊碳循环中有机碳迁移转化的生物地球化学过程，以及湖泊碳循环研究、遥感大数据和人工智能的发展，探讨了湖泊碳循环研究中遥感技术应用的机遇和挑战。
HTML PDF(20) 摘要(15)

基于水体光学分类的内陆水环境遥感监测进展

李云梅,赵焕,毕顺,吕恒

摘要：二类水体主要包括内陆及近岸水体，受浮游植物、悬浮颗粒、有色可溶性有机物等多种因素影响，光学特性复杂多变，难以建立统一的水环境参数遥感定量估算模型。针对水体的光学特征，进行水体光学分类，进而反演水环境参数的方法，不仅能够提高参数估算精度，而且便于模型在同类水体中推广应用。水体光学分类方法主要包括基于固有光学特征的光学分类、基于遥感反射率波形特征的光学分类和以参数反演为目标的光学分类等方法。在分类反演的策略中，则包括分类与模型算法融合、基于水体光学类型优选算法、优选多模型混合计算等方法。具体应用时，需要根据研究区水体光学特征的复杂程度和研究目的，选取不同的分类方法及参数遥感估算策略。
HTML PDF(18) 摘要(17)

长城数字化修复的基本问题与研究方向

李宗飞,董友强,侯妙乐,王坚,信泰琦

摘要：数字化方式是传播遗产价值的重要手段之一，长城作为世界上最大的线型文化遗产具有独特的历史、艺术和科学价值。在文化遗产数字化保护的长期发展中，以往人们较多关注考古器物、字画、文稿等可移动文物和大型佛龛、壁画等不可移动文物领域的数字化修复，但是对长城遗址的数字化修复研究极少。本文立足于数字化修复中多源证据的重要性，结合长城的原貌价值及真实性保护理念，总结了长城数字化修复的基本概念；提出了从领域知识构建、证据转化、证据融合、语义建模到知识服务整个过程的长城数字化修复总体思路，并分析了面临的3个基本问题，包含长城认知、数据采集及证据转化、复原理念及实现问题；继而从长城领域知识构建、数字化修复关键技术和面向需求的知识服务3方面阐述了长城数字化修复的研究方向与重点；最后以九眼楼为例，介绍了数字化修复框架下的修复成果。
HTML PDF(14) 摘要(9)

石窟寺文物的数字化保护与利用

李敏,刁常宇,葛云飞,裘霖山,李丽

摘要：随着信息技术的飞速发展,石窟寺文物的数字化保护与利用引起了国内外的广泛关注。文章从石窟寺文物数字化采集、保护和利用等方面进行系统梳理,并重点分析了石窟寺文物数字化保护相关前沿信息技术的应用现状。通过对前沿研究成果的分析,可发现国内外石窟寺文物数字化保护研究领域已经形成,并随着技术成本的下降而迅速发展。但目前的研究主题仍然相对分散,尚未能形成完整体系,国内研究也存在研究角度趋同,缺乏国际交流等问题。最后通过介绍分析云冈石窟和龙门石窟字化保护的经典案例,对未来趋势进行展望并给出相关技术和应用建议。
HTML PDF(17) 摘要(9)

结合多源专题数据和目视解译的大区域密集湿地样本数据生产

彭凯锋,蒋卫国,侯鹏,凌子燕,牛振国,毛德华,黄卓

摘要：样本数据是开展湿地制图的研究基础之一，对于数据生产和精度验证具有重要作用。针对湿地生态系统类型多样，大区域的全湿地类型样本生产困难的问题，本研究提出了一种准确、高效的大区域密集湿地样本生产框架。该框架主要包括两部分：首先，基于已有的湿地数据产品，使用规则筛选的方法直接生产稳定的湿地样本点，能够得到河流、湖泊、水库、滨海木本沼泽（红树林）、滩涂的5种湿地类型样本点；其次，基于多源专题数据进行规则筛选，生产潜在湿地样本点，并利用Google Earth Engine大数据云平台、Google Earth平台和Collect Earth平台进行目视解译，以确定潜在湿地样本点的类型属性。本文开展大洲尺度的全湿地类型样本生产，结果表明：本研究共生产了150 688个湿地样本点，其中内陆湿地样本点为121 412个，滨海湿地样本点为11 563个，人工湿地样本点为17 693个。13种湿地类型中，湖泊样本点占比最大（39.22%），潟湖样本点占比最小（0.19%）。本文生产了稳定、高质量的湿地样本点，样本数量充足，空间分布合理，能够为湿地分类器的训练和分类结果精度验证提供可靠的数据基础。
HTML PDF(17) 摘要(13)

江苏盐城滨海湿地系统格局变化及其对丹顶鹤生境的影响

李景霞,付碧宏

摘要：世界遗产地江苏盐城滨海湿地是亚洲最重要的丹顶鹤越冬栖息地之一，近几十年来，由于农业、工业、水产养殖业及城镇化等人类活动的加强，湿地系统的格局发生了巨大变化，丹顶鹤适宜生境出现急剧退化。本研究利用1989-2019年间的多时相遥感数据对盐城滨海湿地进行分类，分析湿地系统的格局变化及丹顶鹤生境连接度的动态变化。研究结果表明，过去30年盐城滨海湿地中自然湿地呈现快速退化，其面积减少49.46%；而人工湿地面积增长69.24%，其面积增加主要通过占用自然湿地和围垦填海的方式来实现，围垦重心具有自北向南和从陆到海方向迁移的趋势。其中，作为丹顶鹤适宜生境的碱蓬盐沼和盐碱地的面积减少了489.10 km2，适宜生境面积占比从1989年19.88%降至2019年4.36%。结构连接度计算结果显示，适宜生境斑块的连接度指数从1.83下降至1.30，斑块间距离增大，破碎化加剧；而功能连接度的计算结果显示，2019年整体连接度指数和概率连接度指数均小于0.01，连接网络总体破碎，适宜生境连接网络存在于小区域范围，区域连接网络主要集中在中介度指数高的遗产地核心区和条子泥湿地，它们是丹顶鹤适宜生境的关键节点。遗产地核心区自2014年实行退耕还湿、退渔还湿等措施以来，丹顶鹤适宜生境有了很大改善。建议除了加强对现有丹顶鹤适宜生境区域的科学保护外，应加大对关键节点自然湿地的恢复力度，提高丹顶鹤适宜生境斑块间的连接度。
HTML PDF(112) 摘要(76)

名录遗产空间感知专刊投稿：斯里兰卡亚洲象栖息地生境质量时空变化及分异特征

吴林霖,王思远,杨瑞霞,马元旭,官云兰,刘卫华,海凯

摘要：斯里兰卡亚洲象栖息地是全球重要的亚洲象保护区，象群分布密度约为其他地区的十倍，但由于生境破碎与丧失以及人象冲突等原因导致亚洲象数量急剧下降。对斯里兰卡亚洲象栖息地的生境质量监测与评估能够为亚洲象及其栖息地的保护政策制定与规划提供理论依据，并在全球物种多样性保护中具有重要意义。为评估斯里兰卡亚洲象栖息地的生境质量，综合考虑亚洲象栖息地需求以及影响亚洲象栖息地的关键要素，应用InVEST-HQ模型来估算生境质量指数，同时分析亚洲象栖息地生境质量在海拔梯度及植被覆盖梯度上的分布状况；随后引入空间自相关分析方法在像元尺度上探讨亚洲象栖息地生境质量的空间分布模式与时间演化过程，进而分析栖息地内不同保护区和气候分区的生境质量所存在的空间分异特征。研究结果表明：在空间分布上，斯里兰卡亚洲象栖息地生境质量具有高度聚集性，空间异常值不显著。生境质量高值区主要集中在植被覆盖情况较好、保护区范围较密集、中低海拔的区域；生境质量低值区集中于耕地面积大、海拔偏高的区域；在梯度分布上，斯里兰卡亚洲象栖息地生境质量对海拔和植被覆盖度均具有显著线性相关关系，且在较低海拔和较高植被覆盖度梯度上存在聚集现象；在区域尺度上，斯里兰卡亚洲象栖息地生境质量存在显著的地域差异性。栖息地内自然保护区的生境质量明显高于非自然保护区，其中严格自然保护区的生境质量相对较高；热带雨林气候带的生境质量高值聚类大于其余气候分区，而热带疏林草原气候带与热带季风气候带生境质量受到季节性降水的影响较大，高值像元占比偏少。在时间尺度上，斯里兰卡亚洲象栖息地的生境质量总体呈现先降低后趋于平缓的态势。1995-2010年间，生境质量高值聚类占比明显减少，低值聚类占比缓慢上升；2010-2020年生境质量低值占比有小幅度下降，高值聚类逐渐增加，生境质量逐渐稳定并呈缓慢上升的趋势。
HTML PDF(30) 摘要(31)

江西省传统村落时空格局与演变研究

陈倩婷,张琍,段亚鹏,范诗琪

摘要：传统村落是中华文明的鲜活载体，是中华历史、文化、自然遗产的“活化石”和“博物馆”，承载着中华传统文化的精髓。江西具有璀璨的历史文化，传统村落的时空格局的演化承载着江西历史的变迁和文化的传承。本文从历史地理学角度，结合历史文献和空间自相关分析、核密度分析、标准差椭圆、地理探测器等方法从历史、空间及文化三个维度对江西省343个传统村落的时空格局演化规律和影响因素进行研究。研究表明，从空间上看，江西省传统村落在分布上具有明显的聚集性，且“热点”出现在上饶市婺源县与景德镇市浮梁县、抚州市东北都、吉安市中部三个区域，形成独有的“三核”分布模式。从历史线上看，江西省传统村落呈现出由“北（略偏东）—>南（略偏西）” 的时空迁移特征；从村落分布选址角度，江西省传统村落大多分布在地势较为平坦、周围靠近水源的地区，江西省的盆地结构与密布的水网决定了自然因素是决定传统村落选址的首要因素，而文化的发展又促进了村落的扩张与壮大。在传统村落保护方面，经济的发展与城市的发展严重影响着传统村落的保护，政策的支持是目前传统村落保护的重要基石。
HTML PDF(49) 摘要(40)

陇东先秦遗址多光谱遥感与遗址预测模型研究

张海,徐艺菁,周静

摘要：考古遗址预测模型（SPM）在考古学研究和文化资源管理中有着广泛的应用，但传统的构建方法过度依赖数字高程模型（DEM），对多光谱遥感数据的应用较少。本项研究以陇东黄土高原地区的区域考古调查为例，利用第三次全国文物普查数据、商业DEM数据和Landsat8_OLI多光谱遥感数据，构建三种考古遗址预测模型（DEM模型、多光谱遥感模型和混合模型）。研究表明，黄土高原地区先秦遗址分布对坡向、纵向曲率、地形开阔度等地貌因素具有明显的相关性，而引入主成因素分析法（PCA）提取的多光谱因子不仅可以有效提高单纯基于DEM派生数据构建的遗址预测模型的精度和预测效率，而且还能够很好地改善遗址预测模型的空间结构，增强遗址预测模型的应用效果。基于上述混合模型的分析，陇东黄土高原地区先秦时期的土地资源开发，从仰韶文化时期的不足10%，迅速提升至龙山文化时期的43.1%，先秦时期整体达到了57.3%的规模，土地资源的加速开发奠定了该地区早期文明发展的基础。
HTML PDF(54) 摘要(40)

基于地球大数据的全球世界文化遗产知识图谱构建与分析（投稿“名录遗产空间感知”专刊）

梁勇奇,杨瑞霞,谢一涵,王普,杨岸霖,李薇

摘要：全球世界文化遗产本体及其环境数据是遗产价值认知和保护的基础，更是大数据时代遗产研究、展示以及可持续利用的依据。本文基于网络和地球大数据，利用自然语言处理、空间分析、领域知识图谱等技术，构建了包括领域知识图谱5万个节点，94万条三元组的全球世界文化遗产知识图谱，支持世界文化遗产的属性、节点关系查询以及图结构表达。基于知识图谱，进行世界文化遗产的景观特征、文化延续性、土地覆被状态以及遗产与城市、社区的空间关系特征分析。研究表明：世界文化遗产具有沿着山脉、水系分布的特点，因此可参考地理单元，形成区域特色的文化遗产管理和保护体系，促进以区域为整体的遗产可持续发展；通过文化的延续性分析可以发现遗产所具有的特定历史文化时代属性，揭示遗产所蕴含的文化多样性，为遗产的整体保护提供新的切入点；遗产和城市与社区的空间关系变化可分为三个阶段：1990-2000年的匀速靠近期，2000- 2015年的放缓靠近期和2015-2018年的加速逼近期，因此未来需要持续关注城市和遗产空间关系变化对遗产可持续发展的影响。
HTML PDF(38) 摘要(29)

多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估

孙浩,徐延杰,陈进,雷琳,计科峰,匡纲要

摘要：基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而，由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像识别系统在复杂电磁环境中易受到各类干扰等多因素的影响，使得现有识别系统在对抗攻击鲁棒性方面评估不足，存在极大安全隐患。本文首先从深度学习理论不完备性和识别系统攻击样式两个方面分析了潜在安全风险，并重点介绍了深度识别模型对抗样本攻击基本原理和典型方法。其次，针对光学遥感影像和SAR遥感影像两类典型数据形式，从鲁棒正确识别率和对抗攻击可解释性两个方面开展多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估，覆盖了9类常见深度识别网络架构和7类典型对抗样本攻击方法，验证了现有深度识别模型对抗攻击鲁棒性普遍不足的问题，分析了对抗样本与正常样本的多隐层特征激活差异，为下一步设计对抗样本检测算法和提升模型对抗鲁棒性提供参考。
HTML PDF(30) 摘要(22)

Landsat-5 TM沙丘迁移场的误差消除与时序反演：以毛乌素沙地西北部沙丘为例

杨定江,冯光财,冯志雄,李国帅,张洁

摘要：通过COSI-Corr软件处理Landsat-5 TM可以较好地量化沙丘的迁移模式和大小，为防沙治沙工程的实施提供具体的指导和建议。目前关于Landsat-5 TM迁移场误差源分析和时序反演研究仍然较少。所以，本文以毛乌素沙地西北部为研究区域获取了1991~2000年的沙丘迁移时间序列和年平均速度场，发现Landsat-5 TM迁移场的主要误差为轨道误差、姿态角误差和失相关噪声，这些误差消除后，精度相继提升23~34%、4~20%、2~5%，再利用最小二乘法反演后可提升13~14%。监测结果表明，1991~2000年毛乌素沙地西北沙丘向东南方向持续推进，最大速度可超过6 m/yr ，但受到西北-东南向的风力作用下，沿西北-东南向存在周期性往返运动；研究区域速度为0~1 m/yr的占63.9%，大于3 m/yr的则只有4.2%。Landsat-5 TM的误差消除和时序反演能有效地提高迁移场精度，进而获取更加准确可靠的时间序列，与以往研究不同的是，沙丘迁移场的误差消除和时序反演可以更细致地反映出地表沙丘的实际风能环境。
HTML PDF(27) 摘要(23)

基于GF1-WFV数据的16 m分辨率反照率产品算法与验证

陆彦蓉,李霞,杨凯祥,刘强,闻建光,李秀红

摘要：地表反照率在陆面气候和生物圈模型中起着至关重要的作用,为了更好地满足多领域研究的要求,拓宽定量遥感参数的应用,许多研究学者及团队正在利用不同的算法开发高分辨率地表反照率产品。本文提出的算法基于我国高分一号卫星WFV传感器数据和500 m分辨率的GLASS反照率产品生成高空间分辨率的反照率产品。算法思路首先用直接反演算法反演GF1-WFV数据得到16 m分辨率初级反照率产品,再将500 m分辨率的GLASS反照率产品与16 m分辨率初级产品的纹理信息进行降尺度融合,最终得到16 m分辨率的融合反照率产品。16 m分辨率反照率产品在平均值与500 m分辨率的GLASS反照率产品一致的前提下丰富了空间纹理信息,能够更好的支持在区域尺度研究人类活动对环境的影响。以2016~2017年黑河实验区的八个站点的地面观测值对算法结果进行验证,表明融合后的16 m分辨率反照率与实测值一致性较好,比初级反照率更接近实测值。
HTML PDF(34) 摘要(23)

玉米低温冷害遥感监测方法研究

黄然,黄健熙,张超,郭春明,庄立伟,吴开华,张竞成,张垚

摘要：低温冷害是影响东北玉米生长发育及产量形成的主要气象灾害。以东北地区为研究区，利用2003到2015年的MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)陆地表面温度(land surface temperature，简称LST)数据产品、植被指数（vegetation index, 简称VI）数据产品与气象站点观测的日平均气温数据，构建以LST、VI和太阳赤纬（Ds）为自变量的日平均气温估算模型；并结合时空数据融合方法，完成覆盖研究区的逐日的1km空间分辨率的日平均气温数据集；逐年计算≥10℃的积温；结合玉米障碍型低温冷害指标和延迟型冷害指标，开展研究区2003年到2015年研究区玉米低温冷害遥感监测。监测结果显示，本研究区在2003年、2005年、2006年、2009年和2011年遭受大范围的延迟型低温冷害，与相关文献和农业农村部种植业司玉米单产数据分析对比结果表明，玉米障碍型低温冷害和延迟型低温冷害遥感监测结果与实际情况相符。
HTML PDF(31) 摘要(42)

Res_ASPP_UNet++：结合分离卷积与空洞金字塔的遥感影像建筑物提取网络

吕少云,李佳田,阿晓荟,杨超,杨汝春,尚晓梅

摘要：针对连续池化操作丢失低层语义信息而导致建筑物提取精度低的问题，尝试以UNet++网络为基础，通过将编码器的标准卷积及最大池化替换成深度可分离卷积，以及在编码器末端利用不同采样率的空洞卷积构建多尺度空洞空间金字塔池化结构ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)来提升网络性能，并将改进后的建筑物提取网络称为残差空洞空间金字塔网络(Res_ASPP_UNet++)。为验证Res_ASPP_UNet++网络结构的有效性和适用性，以经过数据增强预处理的WHU和Massachusetts数据集作为数据源，对Res_ASPP_UNet++网络与目前常用的语义分割网络进行了试验和精度评估，并将Res_ASPP_UNet++网络与文献中的研究成果进行了对比。结果表明Res_ASPP_UNet++在模型参数量与精度两个方面均表现出优势，能够在大幅压缩模型参数量的前提下，显著提升建筑物提取精度，提取建筑物的边界更加平滑和精确，对不同尺度的建筑物表现出较强的泛化能力。
HTML PDF(73) 摘要(63)

利用POLDER多角度偏振数据反演陆上气溶胶光学厚度的群组残差最优方法

高鑫,胡秀清,方伟,张鹏

摘要：陆上气溶胶光学厚度（AOD）反演作为气候、环境领域的一大研究方向，偏振多角度遥感在这个方向上有其特有的优势。本文章使用法国POLDER (Polarization and Directionality of Earth"s Reflectance) 1级偏振多角度资料，提出了一种针对气溶胶反演的群组残差最优方法，反演了气溶胶AOD。首先，模拟计算了大气、地表和气溶胶的偏振多角度反射率；然后，通过辐射传输公式，推算卫星观测的偏振表观反射率的若干组模拟值；最后，使用群组残差最优方法，计算获得气溶胶AOD。通过和MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)气溶胶数据产品（MYD04）的精确地理匹配和定量分析，验证了此方法的反演精度，结果表明：本文得到的AOD与MYD04建立的回归分析，其R2可达到0.68以上，斜率与1接近，即此方法获得的反演产品与MYD04具有较好的一致性；与AERONET(Aerosol Robotic Network)的AOD数据也进行了坎普尔站、北京站上的统计与分析，AOD的变化趋势上也存在较好的一致性。本文方法能够应用于除POLDER以外的偏振多角度卫星数据，获得较为可靠的陆上气溶胶AOD产品。
HTML PDF(235) 摘要(198)

超光谱热红外数据通道选择方法在O₃和CH₄廓线反演中的应用

姚微源,张贝贝,王宁,马灵玲,钱永刚,王新鸿,李传荣,唐伶俐

摘要：与高光谱热红外数据相比，超光谱热红外数据中包含了臭氧（O₃）和甲烷（CH₄）在大气垂直剖面上更多的状态信息，为提升O₃和CH₄廓线的反演精度提供了可能。然而，超光谱热红外数据通道之间的间隔较窄，这在给数据引入一些特有可反演信息的同时还引入了大量的相似信息，这些特征均无法被现有的基于高光谱热红外数据的通道选择方法识别。为了保证超光谱热红外数据反演O3和CH4廓线的效率和精度，我们提出了一种基于大气灵敏度和雅可比剖面的通道优选方法（OWSP法）。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况，优选出受其他气体干扰较小的通道为初选通道；其次，深度分析通道雅可比特征后提出了优化雅可比矩阵的策略，具体为将通道雅可比量化为表征通道信息容量的因素，并采用迭代的方法获取最终的通道选择结果。本文将OWSP方法应用在阿拉善、北京-天津、长江三角洲和珠江三角洲四个典型地区的冬夏季大气条件下，与常用的最佳灵敏度法（OSP法）相比，OWSP方法所选的通道集合中冗余信息少，同时也可以识别一些具有特殊有效信息但灵敏度相对较低且受其他干扰因素干扰较大的通道。反演结果进一步表明，在多数情况下，OWSP方法可以有效提升廓线的反演精度，O₃廓线的平均反演精度提高了9.30%，CH₄廓线的平均反演精度提高了4.90%。本文能为我国超光谱热红外载荷开发以及数据应用提供必要的技术支撑，具有重要的理论和应用价值。
HTML PDF(57) 摘要(39)

深度学习在光学和SAR影像融合研究进展综述

成飞飞,付志涛,黄亮,牛宝胜,陈朋弟,王雷光,季欣然

摘要：遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作，一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达(Synthetic aperture radar，SAR)具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点，却因存在相干斑等问题，造成图像难以解译。相比之下，光学影像可以反映地物的光谱信息，易于解译，但容易受到云雾干扰，造成信息丢失，将光学与SAR影像数据融合可以实现不同类型传感器成像之间的信息互补，能够更好地进行后续的影像分析与解译提供方便。本文首先对近年来以光学和SAR影像融合进行了系统性回顾，包括传统融合方法和基于深度学习方法在影像融合方面的最新工作，重点阐述了卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)、生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)等框架在光学和SAR影像融合中的进展；然后总结了光学和SAR影像融合常用的数据集；最后，从数据集、时间序列影像融合、融合评价体系和算法轻量化等4个方面对光学和SAR影像融合的未来发展趋势进行了展望。
HTML PDF(65) 摘要(66)

遥感影像深度学习配准方法综述

李星华,艾文浩,冯蕊涛,罗少杰

摘要：遥感影像配准是指通过几何变换使两景或多景影像空间位置对齐的过程,是影像融合、变化检测、农业监测等应用的重要预处理步骤。近年来,深度学习引起了人们的广泛关注,并在遥感影像配准中成功应用。本文在简要介绍传统遥感影像配准方法的基础上,重点分析了深度学习在基于特征的配准方法、基于区域的配准方法两方面取得的重要进展,分享了用于遥感影像配准的公开数据集,并总结了深度学习在遥感影像配准中的机遇与挑战。
HTML PDF(206) 摘要(89)

结合数据融合与特征选择的遥感影像多尺度目标检测

秦登达,万里,朱晶茹,张轶,郭亚,陈杰

摘要：基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功，很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是，从现有遥感影像数据集本身来看，不同类别地物的数量分布不一致，同类地物对象以不同尺寸大小呈现，是导致地物样本的尺度不均衡问题的直接因素。对此，本文采用数据集内影像加权融合与地物多尺度特征选择的策略来缓解该问题。首先，将数据集内两张影像的像素值进行加权并得到融合后的影像，从而使不同类别地物样本更加均衡且具有较高的背景多样性；其次，通过选择合适尺度的特征图预测相应尺度的目标类别，且允许同一尺度目标在相邻特征图上进行预测，这样使模型能根据目标尺度进行训练；最后，基于目标中心区域的特征图预测目标边界框，预测的边界框更符合目标本身的尺度。通过在两个遥感数据集上分别进行实验，表明训练的模型在对复杂背景下的类别不均衡目标的识别更加准确，能够适应遥感影像下不同尺度目标的识别。
HTML PDF(124) 摘要(46)

基于时序InSAR的郑州地铁沿线地面沉降分析

叶勇超,闫超德,罗先学,张瑞峰,袁观杰

摘要：针对郑州市地铁网络缺少长时间序列的地面沉降研究，本文基于PS-InSAR（Persistent Scatterers Interferometric Synthetic Aperture Radar，永久散射体合成孔径雷达干涉测量）技术生成的长周期地面沉降数据分析了郑州市地铁沿线地面沉降的时空特征，并通过反距离内插等距化处理，基于LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）模型对典型地铁站点地面沉降进行了预测与分析。研究结果表明：空间上，沉降路段主要集中在1号线和5号线的东段，最大沉降速率超过20 mm/y，且1号线沿线不均匀形变较为突出；时间上，不同区域PS点在时间序列上的变化有较大不同，沉降槽中心处沉降呈逐年扩大趋势。实验表明LSTM模型具有较高的预测精度，预测发现1号线市体育中心站南边河南省档案馆新馆北侧未来两年里仍将以大约0.5 mm/月的速率继续沉降，有必要对该站及其附近继续监测。
HTML PDF(108) 摘要(61)

Sentinel-1和Sentinel-2协同反演稀疏非光合植被覆盖度方法研究

姬翠翠,骆义峡,李晓松,徐金鸿,杨雪梅,陈茂霖

摘要：精精准定量反演光合植被(PV)和非光合植被(NPV)覆盖度对了解植被碳循环过程起着至关重要的作用,同时非光合植被覆盖度信息获取为土地沙漠化及植被转化机制研究提供重要信息。本文以甘肃省民勤县为研究区, 以Sentinel- 1B IW GRD和Sentinel-2A为数据源, 采用线性指数模型和随机森林回归模型(RFM), 基于控制变量法开展微波与光学遥感数据协同反演NPV覆盖度的方法研究, 参考野外获取样地真实性检验数据, 将均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RMSE(%))作为指标评价反演结果精度。结果表明: (1) Sentinel-1和Sentinel-2协同反演NPV比仅采用sentinel-2光学遥感数据能够明显提高NPV覆盖度估算精度; (2) 由Sentinel-1和Sentinel-2获取植被指数构建的随机森林模型在NPV覆盖度估算上较线性指数模型精度更高, 随机森林模型和线性指数模型估算NPV的RMSE分别为0.0149和0.0153, 估算精度提高了1.4%; (3) VH、VV两种极化方式参与建立随机森林模型可有效提高NPV覆盖度的估算精度, 尤其VH极化对非光合植被信息探测更为敏感, 较VV模型估算精度提高了5.1%。(4) 加入表征土壤信息的比值土壤指数（RSI）有效减少土壤对在NPV覆盖度估算影响，提高NPV覆盖度估算精度。由此可见, 微波和光学遥感数据结合是提高NPV覆盖度估算精度的有效方法，同时土壤作为独立重要指标参与模型计算对提高NPV覆盖度估算具有重要意义。
HTML PDF(111) 摘要(130)

结合影像和DEM的撞击坑检测方法综述

刘慧珍,李大刚,徐懿

摘要：撞击坑在月球及类地行星表面普遍存在，是开展天体研究的重要数据来源。目前已有很多种撞击坑检测的方法，主要基于撞击坑的影像数据或者DEM（Digital Elevation Model）；而随着数据的不断丰富，近年来也有综合使用这两类数据的趋势出现。本文聚焦并全面梳理了现有综合使用影像和DEM的这部分撞击坑检测方法并将之分为四类：第一类是以影像数据为主DEM为辅的方法；第二类是DEM为主辅以影像信息的方法；第三类是组合使用两类数据的方法，该类方法从影像数据和DEM中分别检测撞击坑，然后将两者的结果对照合并从而得到最终的结果；最后一类我们称为融合的方法，用覆盖同一区域的影像和DEM收集训练样本，将两类样本先融合再作为撞击坑检测算法的输入，从而得到统一的检测模型。本文整理了这四类方法的代表性工作，分析总结了不同方法的优势和适用范围，最后指出了该领域的研究热点及未来的发展方向。
HTML PDF(118) 摘要(104)

适应复杂区域的时序SAR影像洪水监测与分析

李聪妤,刘家奇,刘欣鑫,李树涛,康旭东

摘要：洪涝灾害对我国沿湖沿江地带的国家经济和人民财产威胁巨大。针对洪涝灾害期间光学影像质量低，单幅SAR(Synthetic Aperture Radar)影像水体提取多依赖经验阈值且可靠性不足等问题，本文提出了一种适应复杂区域的时序SAR影像洪水监测方法。为获取完整的洪水淹没区域，首先结合影像序列的统计分析结果，设计了两个归一化差异指数——突出临时洪水的淹没范围提取指数(SREI，Submerged Range Extraction Index)和突出矮植被覆盖的植被区淹没范围提取指数(SRVEI，Submerged Range in Vegetation area Extraction Index)；然后，根据同一区域植被季候性分布较为稳定的前提，给出了阈值的自适应选取方式；最后，考虑我国湖泊周围地物特点，构建了适应的后处理过程，优化提取区域，形成了洪水淹没区域提取与监测的详细流程和通用框架。本文以东洞庭湖流域为主要研究区域验证了方法的提取精度，并在此基础上进行了2020年东洞庭湖流域洪涝灾害态势分析和洪水淹没地物分析，展示了方法在洪涝灾害监测评估上的应用性能。另外，本文还将该方法应用于东洞庭湖流域往年数据，进行了汛期洪水淹没范围年际分析，并添加了同年鄱阳湖洪水淹没区域的实验，验证了方法时空应用的稳定性。相关实验结果表明，本文方法对洪水淹没区域的提取精度高，用户依赖性低，可跨越时空地应用于不同洪水淹没区域监测场景，且可以初步区分不同属性的洪水淹没范围，能够为本文涉及区域及其他区域的洪涝灾害监测、评估和预警提供一定的参考。
HTML PDF(168) 摘要(98)

基于特征注意力金字塔的单阶段遥感图像目标检测方法

汪西莉,梁正印,刘涛

摘要：遥感图像场景复杂、目标大小不一、分布不均衡等特点增加了目标检测的难度,而适于检测不同尺度目标的特征金字塔融合不同深度的特征图时,没有考虑特征图各自的重要性,更没有强调目标区域的特征,为此本文提出基于特征注意力金字塔的单阶段遥感图像目标检测方法FAPNet(Feature Attention Pyramid Network)。首先,使用通道拼接方式融合不同深度的特征图,给用于检测的特征图提供不同大小感受野的特征,并基于通道注意力对融合的特征图在通道维度重标定,根据特征图所负责检测目标的尺度自适应地调整不同大小感受野特征的权重,强化感受野大小与待检测目标尺度匹配度较高的特征,弱化匹配度较低的特征。其次,使用叠加的扩张空间金字塔池化结构,结合弱监督分割网络建模位置注意力,强化目标区域特征,弱化背景区域特征,进一步提升目标检测方法的性能。实验结果表明,相较于RetinaNet,针对汽车目标,所提方法在UCAS-AOD数据集和RSOD数据集上检测精度AP分别提升了3.41%和2.26%,针对多类目标所提方法在各目标上取得了较优的AP结果,且mAP结果优于其他比较方法。
HTML PDF(136) 摘要(123)

噪声鲁棒的高光谱图像波段选择方法

路燕,任月,崔宾阁

摘要：目前大多数高光谱图像波段选择方法仅考虑波段信息冗余问题，忽略了所选波段的噪声水平，致使选取的代表性波段子集中可能含有噪声水平较高的波段。为解决这一问题，本文提出一种噪声鲁棒的高光谱图像波段自适应分区与子空间搜索方法。首先，基于皮尔逊相关系数构造高光谱图像波段相关性矩阵；然后，将高光谱图像光谱波段等分为若干子空间，通过构造与皮尔逊相关系数相适应的子空间划分最优目标函数，自适应地调整子空间的分割点；最后，综合考虑波段的信息熵和噪声水平，在子空间波段选择时将噪声水平以惩罚项的形式反映在优化问题的目标函数中。在Indian Pines、Washington DC和Salinas三个数据集上进行了实验，采用波段平均相关性、分类精度两种指标对不同方法的波段选择结果进行评价，并分析各种波段选择方法的噪声鲁棒性。实验结果表明，本文方法能够挑选出信息量大且噪声水平低的代表性波段。与其它波段选择方法相比，本文方法所选择的代表性波段平均相关性弱，分类精度高，在包含噪声波段的高光谱图像中效果尤为显著。
HTML PDF(123) 摘要(113)

基于高分五号大气痕量差分吸收光谱仪的甲醛反演（高分大气）

王雅鹏,陶金花,程良晓,余超,范萌,张莹,陈元琳,朱莉莉,顾坚斌,陈良富

摘要：大气痕量差分吸收光谱仪(EMI, Environmental trace gases Monitoring Instrument)是搭载在“高分5号”(GF5)卫星上的覆盖紫外-可见光波段的光谱仪,用于测量240~710 nm波长范围内的地球后向散射和太阳辐射,旨在量化全球对流层和平流层微量气体的分布,如臭氧,二氧化氮等。本文关注EMI载荷对大气弱痕量气体甲醛(HCHO)的探测能力。本文通过模拟分析讨论EMI进行HCHO反演的需求和可行性。研究结果表明EMI的辐照度波长校准精度高,但在不同行之间存在较大的不均匀性,其波长校正的精度与仪器的狭缝函数(FWHM)高度依赖行位置的变化,其中UV2波段的FWHM的变化范围为0.34-0.55 nm,对应的均值和方差为0.414±0.047 nm。基于EMI的HCHO反演的结果表明,EMI UV2频段的标称信噪比较低,使得利用差分光吸收光谱法(DOAS)得的HCHO斜柱浓度(SCD)存在较大的随机误差和拟合残差。现阶段我们评估得到的EMI HCHO的SCD不确定性为1.2×10_¹_⁶ molec/cm2。与国际同类载荷(TROPOMI、OMI)的交叉对比验证结果表明,EMI可以捕捉到中国地区夏季HCHO的空间分布特征。EMI TROPOMI与EMI OMI的相关系数大于0.8。但是在华东地区EMI HCHO普遍高于OMI和TROPOMI,这可能与不完善的波长校准以及不完美的云筛除方案有关。本文的研究证明了EMI对夏季HCHO的探测潜力及不足,可为后续类似载荷的指标设计和算法研发提供参考。
HTML PDF(402) 摘要(210)

基于GF-5/DPC数据的云检测方法研究

伟乐斯,尚华哲,胡斯勒图,马润,胡大海,朝克夫,陈良富

摘要：高分5号（GF-5）号卫星所搭载的大气多角度偏振探测仪(DPC)能够对地球进行多波段,多角度和的连续观测,其数据对研究全球大气云分布及云辐射反馈作用提供新的视角。本文通法国多角度偏振载荷POLDER（POLarization and Directionality of the Earth’s Reflectances）云检测算法为参考，结合DPC多波段反射率、偏振反射率、表观压强等信息开发了一个适用于DPC的云检测算法。算法主要分为三个部分：首先是阈值方法对云像元进行检测，同时引入表观压强对不同高度的云（如卷云、层积云等）进行进一步的条件约束，然后利用865nm波段偏振反射率对海表反射的太阳耀斑区进行识别，修正了反射率阈值识别云像元时受到的太阳耀斑干扰。为了验证算法的准确性，利用2018年10月1日的MODIS的MOD06云掩码产品与本文云检测算法结果进行定性分析，从目视判读结果可以看出本文云检测结果与MOD06产品具有较高的吻合度；随后又利用2018年10月01至04日的CALIPSO-VFM数据与本文云检测结果和MYDO6云掩码产品进行定量分析，分别计算了中低纬度区域(60°~--60°)的云/晴空像元命中率和云/晴空像元错误预报率，计算结果显示算法云命中率均值相较MYD06云掩码产品高出13.501%的前提下云错误预报率仅高出3.561%，可表明该算法在全球中低纬度区域有着良好的云检测效果。本文提出的云检测算法，可为后续DPC的云参数、水汽、气溶胶等研究提供重要数据支撑。
HTML PDF(316) 摘要(234)

高分遥感共性产品生产系统关键设计

张正,李宏益,胡昌苗,唐娉

摘要：以众多遥感卫星的发射与行业应用系统为代表，遥感应用技术在近年间取得了快速发展，国产高分系列卫星等平台所提供的数据越来越丰富，以遥感共性产品作为信息源的应用系统也已经覆盖了多个行业。然而这两者之间的桥梁，即由国产卫星数据生产标准化系列遥感共性产品的能力，仍显得相对薄弱，极大限制了国产遥感数据的使用率与影响力。这一能力的改善需要从产品体系、产品算法与生产系统等多方面共同推进。本文从高分遥感共性产品生产系统的角度，针对系统所面对的来自数据集成、算法集成、生产编排与云计算等方面的诸多挑战，提出了一套完整的系统关键设计。系统在容器化集成运行的基础上，涵盖了集群、数据、算法、权限、参数、工作流、生产等一系列关键环节的关键技术。系统研发与生产实践表明，本系统可以流畅的集成各类共性产品算法，实现稳定高效的业务化生产平台，助力于国产卫星产品服务能力的有效提高。
HTML PDF(115) 摘要(102)

参数缺失下的多光谱卫星影像云与云影检测

胡昌苗,张正,唐娉

摘要：云与云影降低了遥感数据的应用价值，对多光谱卫星影像进行精确、自动的云与云影检测与标记有利于遥感影像的后续应用。中国目前有海量的高分辨率多光谱卫星影像，但卫星数据产品中很少包含逐像素的云与云影标记数据。高质量的云检测算法通常需要卫星成像几何、时间与定标系数等参数，但很多国产数据在多次产品迭代过程中丢失了参数辅助文件，本文研究在参数缺失情况下的GF-1 WFV影像云与云影检测方法，以经典光谱阈值云与阴影检测算法为基础，利用图像处理与形态学算法改善精度，并对于缺失参数的数据提出了一种基于形态学的云影相对云区方位与距离的估算方法。实验数据利用包含高亮地表与雪山的中国甘肃敦煌区域86景高分一号卫星图像，结果表明在缺失参数的情况下本文算法检测结果依然能达到与常用算法相近的精度，同时本文也对算法存在的误检情况进行了分析，明确后续研究的挑战。
HTML PDF(115) 摘要(94)

基于Dense RFB和LSTM遥感图像舰船目标检测方法

张涛,杨小冈,卢孝强,卢瑞涛,张胜修

摘要：针对当前遥感图像舰船目标检测精度不佳问题, 本文构建舰船目标数据集STAR, 提出基于Dense RFB和LSTM多尺度舰船目标检测算法。该算法首先在SSD网络基础上设计了浅层特征增强模块, 基于人眼视点图采用Dense RFB特征复用和膨胀卷积增大感受野的尺度和种类, 增强浅层网络对细节特征的提取能力；其次设计了深层多尺度特征金字塔融合模块, 采用FPN和LSTM思想, 基于反卷积和残差网络对深层不同尺度特征进行融合, 增强网络结构非线性和特征层的表征能力；最后加入聚焦分类损失函数进行联合训练, 有效避免了正负样本失衡问题。在光学遥感图像数据集上实验表明, 舰船目标检测精度均值达到81.98%, 检测速度达到 29.6fps。此外, 遥感图像中成像模糊、被遮挡、部分被裁剪等舰船目标的检测效果也优于原有经典算法, 说明该算法对遥感图像舰船目标检测的泛化能力较强, 有效地提高了遥感图像舰船目标检测的精度。
HTML PDF(210) 摘要(105)

基于多图卷积网络的遥感图像小样本分类

陈杰虎,汪西莉

摘要：小样本学习旨在利用非常少的监督信息识别出新的类别，由于忽视了样本之间的关联信息，现有的小样本分类方法用于遥感图像小样本分类时往往不能获得令人满意的精度。为此，本文利用图来建模图像在特征空间的相似关系，使用图卷积运算平滑同类别图像的特征，增强不同类别图像特征的区分度，提升分类精度。所提方法在现有图卷积运算的基础上，使用多阶次的邻接矩阵线性加权的方法代替传统的一阶邻接矩阵，通过图谱分析得出这种改进方法能够让不同阶次邻接矩阵的频率响应函数在高频部分正负相抵，有效抑制图信号的高频分量，更显著的提升同类别节点特征的聚集程度。同时，在训练过程引入了微调的方法，使用新类别中的标记数据对最后一层图卷积网络进行少量次数的训练，能够进一步提高精度，增强模型的迁移能力。实验使用三个常用的遥感数据集对方法的有效性进行了测试，结果表明提出的方法在测试数据集每一类标记样本数分别为1、3、5、10的情况下，在分类精度方面均优于原型网络等比较方法。
HTML PDF(252) 摘要(125)

中国红树林制图——遥感大数据支撑下的时空概率阈值法

黄可,孟祥珍,杨刚,孙伟伟

摘要：红树林作为热带和亚热带海岸带上特有的森林群落，具有独特的生态功能以及重大的社会、经济价值。中国红树林经历了反复的破坏与保护，遥感监测手段可以为我国实施大规模的红树林生态系统保护和恢复行动提供科学技术支撑。本研究依托Google Earth Engine平台提出一种时空概率阈值法对中国红树林范围进行提取。研究选取2015年516景Landsat-8数据，首先使用非监督分类法进行水陆分离，其次通过生成缓冲区确定红树林可能生长区，然后协同多种指数与光谱信息构建多特征决策树提取红树林粗略的生长范围，最后基于长时序的红树林粗略范围数据计算红树林生长概率，并通过实验确定概率阈值对红树林进行精细提取。通过实验对比发现时空概率阈值法的红树林提取精度达90.36%，且能较好地提取幼小、分散的红树林。研究得到了2015年中国红树林分布结果，全国红树林面积为21932公顷，广西和广东两省红树林面积占我国红树林总面积的73.22%，为我国红树林主要分布区域。
HTML PDF(255) 摘要(95)

基于支持向量机的老挝丰沙里省新开辟刀耕火种监测与空间特征分析

李鹏,蒋宁桑,封志明,肖池伟

摘要：刀耕火种农业是热带广泛存在且备受争议的传统土地利用类型，在多山且森林覆盖率高的老挝尤甚。人口增长、林业政策与气候变化等正在加剧刀耕火种农业自身演变及其向商品化种植园（如橡胶林）转变。因农林时空转变动态性、相较于现代农业的边缘性及其斑块破碎且分布随机等，热带刀耕火种农业遥感监测历来受到挑战，有关其从业人口、确切分布及其时空动态等问题仍悬而未决。为探究机器学习算法在刀耕火种监测中的应用潜力，利用2016年旱季（4月）两景Landsat OLI 影像，基于支持向量机算法并通过消除建设用地噪声以提高新开辟刀耕火种提取精度（总体精度95%，Kappa系数0.81），据此揭示了老挝丰沙里省新开辟刀耕火种县域差异、与居民点-道路距离以及地形特征。结果表明：（1）当年新开辟刀耕火种约9.88×104hm2（全省占比6%），刀耕火种仍是该省重要土地利用类型，斑块南多北少、西多东少且呈破碎化分布。（2）各县新开辟刀耕火种面积介于1~2万hm2，桑潘县最大（1/5），本讷县最小（1/10）。（3）近九成新开辟刀耕火种集中分布在距居民点5km范围内（山路步行1~2h），且距不同等级道路表现出递减速率不同（次要公路>山路>主要公路）的距离衰减规律，次要公路两侧5km内尤甚。（4）新开辟刀耕火种常见于低山（2/3）斜坡（2/5）地带并以东南坡（2/3）为主，县域变化差异小。
HTML PDF(129) 摘要(88)

近百年来洞庭湖区垸内湖泊时空演变分析

余姝辰,李长安,余德清,贺秋华,王伦澈,李亚涛,罗建强

摘要：为研究洞庭湖区垸内湖泊时空演变情况，本文利用1930年代以来10个时段的历史地形图和航天航空遥感数据，采用遥感解译、数据统计分析与历史对比方法，分析民国中期（1930年）以来各时段洞庭湖区垸内湖泊的空间分布特征、面积时序变化，利用2018年度基础性地理国情监测数据中内湖数据进行精度检验，精度达98.62%。结果表明：洞庭湖区内湖数量与面积分别从1938年的640个、994.30km2增加到2018年的1057个、1578.33km2，但变化过程并非呈持续增加趋势，而是呈现波状起伏特征。民国中期（1930年）至建国初期（1958年），因通江湖泊大量围垦，内湖数量和面积均呈现快速增加趋势；其后，1959—1978年，在“以粮为纲”的农业背景下，内湖被大量围垦，数量和面积萎缩至民国中期（1930年）以来的最低值；改革开放（1979年）以来，随着农业结构调整水产养殖和“退田还湖”，内湖面积呈现大幅增加趋势。总体而言，围湖垦殖是内湖形成的主要驱动，粮食保障与水产养殖是内湖变化的主要原因。研究成果可为洞庭湖区生态环境整治提供客观资料。
HTML PDF(363) 摘要(216)

高分卫星地面处理系统研制建设

王冰冰,喻文勇,龙小祥,林军,王海波,宋超宇,陈琦,葛曙乐,李帅

摘要：高分卫星地面处理系统是高分辨率对地观测系统重大专项的重要组成部分,实现高分1-7号卫星各载荷数据录入、各级标准产品生产、存档、仿真、评价、分发服务、定标检校以及有效载荷管理等。地面处理系统采用了基于HADOOP平台的计算与存储统一的云计算地面处理架构,通过HDFS分布式文件系统将节点内部存储聚合为海量数据存储系统,通过YARN资源管理系统实现海量数据的统一调度和大规模并行处理,结合多光谱、高光谱、红外、微波、激光雷达和大气探测等多种卫星遥感数据高精度处理算法,构建多星通用大数据综合处理平台,大幅提升数据综合处理、数据存储与管理、分发服务等能力,为各类用户提供高精度、高质量的标准数据产品。
HTML PDF(244) 摘要(147)

中国定量遥感发展的一些思考

梁顺林

摘要：中国定量遥感始于20世纪80年代，在过去10多年得到了空前的快速发展。在2012年左右中国首次超越美国成为世界上在英文遥感刊物上发表文章最多的国家，特别是近几年文章数已经是美国的2倍左右。尽管在遥感数据的定量反演方法等研究方面，中国已经处于世界的前沿，是定量遥感的大国，但总体上尚不是定量遥感强国，在绝大多数的分支领域上还没有处于世界引领的地位。本文在回顾世界和中国定量遥感发展历史的基础上，从遥感数据获取与处理，前向辐射传输模型建模，变量反演，高级产品生产，地面观测，遥感云平台建设，遥感教育和遥感应用等8个方面，简要地讨论了中国定量遥感发展的一些问题和挑战，并提出了一些期望与初步建议。
HTML PDF(287) 摘要(166)

MPSPNet和UNet网络下山东省高分辨耕地遥感提取

李倩楠,张杜娟,潘耀忠,代佳佳

摘要：高分辨率遥感影像中耕地特征复杂，人工目视解译和传统的遥感影像分类方法提取能力有限，无法实现大范围的自动化高精度耕地提取。深度学习技术因具有较强的地物表达能力，在遥感影像信息自动提取方面表现出了优越的性能，为大范围耕地的精细化自动提取提供了新的思路。探究不同典型网络模型在不同景观特征耕地提取上的适用情况对耕地提取质量和效率的提升具有重要意义。基于此，本研究以高分一号及高分二号融合的2米分辨率数据为数据源，采用改进的金字塔场景解析网络(Modified Pyramid Scene Parsing Network，MPSPNet)和UNet网络模型，应用于山东省的耕地精细自动化提取，并与传统面向对象的方法对比，探究两种深度卷积神经网络模型在大尺度耕地自动提取中的适用性。研究获得以下结论：(1) MPSPNet模型和UNet模型在区/县尺度的耕地提取上性能优于传统的面向对象的分类方法，在全省尺度的耕地提取上总体精度优于90%且无明显差异。(2) 耕地景观特征是影响两模型耕地提取效果的重要因素，模型的选择对耕地提取效果无明显影响。在耕地景观指数较低的地块规则平整的区域，模型提取效果较好，在耕地景观指数较高的地块破碎丘陵区域以及与耕地特征相近的地块区域，模型提取效果较差，并且UNet模型在这些区域误分耕地的概率更大。(3) 两模型在不同区域、不同时相的影像中能得到较好的耕地提取效果，具有较强的泛化能力和时空迁移能力。
HTML PDF(289) 摘要(123)

北极海域SAR海浪方向谱反演及其与中法海洋卫星CFOSAT/SWIM数据的比较（中国卫星海洋遥感应用）

黄冰清,李晓明,蔡琼琼

摘要：北极海域的海浪与海冰相互作用是目前北极海冰变化研究的一个前沿问题。但观测数据的缺失，限制了对于该问题的深入研究。星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有独特的海面二维成像能力，是极地边缘区海浪-海冰相互作用研究重要的遥感手段。本文基于哨兵1号干涉宽幅模式（Interferometric Wide Swath，IW）数据，利用SAR海浪非线性反演方法在格陵兰海及挪威海开展了海浪方向谱的反演实验，进而使用中法海洋卫星CFOSAT搭载的SWIM波谱仪的海浪谱数据和星下点有效波高数据对SAR反演结果进行了验证。结果表明，无论是海浪方向谱的结构、能量分布特征还是海浪方向谱的积分参数，SAR的反演结果都与SWIM的测量结果具有良好的一致性。其中，SAR海浪方向谱和SWIM斜率谱积分计算的有效波高的偏差和均方根误差为0.11 m和0.71 m，平均波周期的偏差和均方根误差分别为-1.02 s和1.08 s，谱峰传播方向与波长的绝对偏差分别为13.16 °和32.48 m，均方根误差分别为19.10°和44.10 m。SAR反演的有效波高与SWIM星下点测量的有效波高之间偏差为0.03 m，均方根误差为0.48 m，二者相关系数为0.95。本研究验证了利用SAR海浪非线性反演方法进行北极海域海浪方向谱及海浪参数反演的可行性，为后续的海浪向冰传播衰减过程研究奠定了数据基础和方法基础。
HTML PDF(244) 摘要(135)

高光谱遥感技术在植物多样性研究的应用

张艺伟,郭焱培,唐志尧

摘要：研究表明植物多样性与生态系统生产力、稳定性、资源利用效率等方面有密切联系。人类活动、极端气候、物种入侵等事件导致植物的生物多样性丧失速率逐年加快，生物多样性保护迫切需要对陆地植物多样性信息进行快速精确的收集。高光谱遥感的出现，为大空间尺度上的植物多样性研究提供了技术基础，为群落和景观水平的生物多样性相关理论的验证提供了契机。本文对于近年来高光谱遥感技术的发展及其在植物多样性研究中的应用进行了简要回顾。重点介绍了两类高光谱遥感反演多样性的手段，即直接反演和间接反演。直接反演手段从光谱曲线特征切入，以光谱变异假说为理论基础，以期直接建立光谱信息与植物多样性的关系；间接反演手段则通过植被指数将光谱信息关联植物多样性，或通过定量反演功能性状计算功能多样性指标，进而实现植物多样性的间接估测。本文结合现有实例，论述了高光谱遥感技术在大尺度生物多样性相关研究中的应用，如物种入侵监测、物种分布及多样性格局制图、生物多样性与生态系统功能（biodiversity and ecosystem functioning，BEF）关系研究。最后，我们对高光谱遥感技术在生态研究应用中的局限性进行了分析。我们认为，随着多源遥感技术的发展日渐成熟，高光谱遥感技术与地面通量监测、激光雷达、计算机可视化等其他技术的协同应用可能是在生物多样性研究领域中一个新的发展方向。
HTML PDF(273) 摘要(97)

基于深度学习的像素级全色图像锐化研究综述

杨勇,苏昭,黄淑英,万伟国,涂伟,卢航远

摘要：全色图像锐化是遥感数据处理领域的一个基础性问题，在物体分类、目标识别等方面具有重要的研究意义和应用价值。近年来, 深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大进展, 也推动了像素级全色图像锐化技术的发展。本文提出从经典方式和协同方式两个方面对深度学习在全色图像锐化中的研究进行系统的综述，并在此基础上进行前景展望。首先，给出全色图像锐化常用的数据集和全色图像锐化的质量评价指标。接着，从经典方式与协同方式两个方面对基于深度学习的全色图像锐化最新研究成果进行分门别类的介绍，并进行算法性能的对比、分析和归纳。然后，对全色图像锐化的三个主要应用领域进行分析。最后，本文探讨了基于深度学习的全色图像锐化的五个未来研究方向。
HTML PDF(154) 摘要(152)

基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测

钟娴,冯伟,全英汇,黄文江,邢孟道

摘要：对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用，遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而，当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式，一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题，本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值，并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征，然后建立了多样性特性结合模型，其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法，最终，实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测。另外，本文还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明，相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法，本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、5.82%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能，为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。
HTML PDF(159) 摘要(109)

遥感影像样本数据集研究综述

冯权泷,陈泊安,李国庆,姚晓闯,高秉博,张连翀

摘要：随着机器学习、深度学习等人工智能技术在遥感领域的不断应用与发展，基于海量样本的数据驱动模型已经成为遥感影像信息提取的一种新的研究范式，其对样本数据的规模、质量、多样性等提出了更高要求。最近，国内外众多学者和研究机构相继发布了一系列遥感影像样本数据集，为大数据时代下遥感影像的信息提取和智能解译等奠定了研究基础。然而目前尚缺乏对上述影像样本数据集的综合分析，针对这一问题，本文在文献检索与分析的基础上，归纳总结了124个具有一定影响力且应用广泛的遥感影像样本数据集并对其元数据进行了分析，并提供了数据来源、应用领域与关键词的发展变化，分析了数据集在空间、时间、光谱分辨率上的差异，以应用领域为依据将其划分为场景识别、土地覆被/利用分类、专题要素提取、变化检测、目标检测、语义分割等8个类别并以部分数据为例进行了具体分析，总结了深度学习模型在数据集上的研究进展，并针对稀疏样本导致的模型过拟合问题，探讨了样本时空迁移、小样本和零样本学习、样本主动发现、样本生成等在遥感影像信息提取中的应用前景。本文首次对遥感影像样本数据集进行了综述研究，可为相关领域科研人员提供数据参考。
HTML PDF(504) 摘要(332)

基于卫星雷达测高技术的湖库动态监测理论、方法和研究进展

姜丽光,刘俊

摘要：水位是反应水体变化的重要变量,利用卫星测高技术获取湖库的水位信息,很大程度上改变了传统地面观测数据匮乏的现状。本文综述了卫星雷达测高技术在湖泊和水库动态监测方面的理论、主要的数据处理方法和数据产品,以及当前的主要研究进展。从文献检索可以看出,当前的应用研究对象主要聚焦在个别湖泊或小范围内的湖泊群；在数据处理方面,数据以单一测高任务数据为主,并依赖于主流数据库的三级产品,针对一级、二级产品的数据处理方法研究较少；在研究主题方面,主要以湖库水位变化趋势及影响因素分析为主,也有少量研究聚焦在水量估算、流域水文模拟等方向。未来发展新的数据处理方法,如全聚焦SAR技术等,来提高中小型湖库的测高数据精度,将为测高研究带来新的机遇。
HTML PDF(337) 摘要(229)

遥感云计算平台相关文献计量可视化分析

闫凯,陈慧敏,付东杰,曾也鲁,董金玮,李世卫,吴秋生,李翰良,杜姝渊

摘要：在遥感大数据时代背景下，遥感云计算平台的出现改变了遥感数据处理和分析的传统模式，极大地提高了运算效率，使得全球尺度的快速分析成为可能。国内外已有众多学者利用遥感云计算平台开展研究，然而相对缺乏对遥感云计算平台发展和应用的客观性综述。本文基于Web of Science（WoS）和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）的文献数据，检索了2011年1月至2021年4月之间与遥感云计算平台相关的文献，借助文献计量方法对检索到的数据进行了发文量分析、合作分析、关键词共现分析以及文献共被引分析。结果表明：1）国内外基于遥感云计算平台的应用研究均呈上升趋势，中国和美国是利用遥感云计算平台进行研究最活跃的国家，中国科学院是最活跃的机构；2）相关学科交叉较为广泛，涉及遥感、环境科学与生态学、计算机科学、电子电力工程等领域，其中遥感学科是利用遥感云计算平台研究最多的领域，环境科学与生态学以及计算机科学与其它学科领域联系较密切；3）目前谷歌地球引擎（Google Earth Engine, GEE）是应用最为广泛的遥感云计算平台，此外亚马逊网络服务云（Amazon Web Services Cloud）、中科院先导地球大数据挖掘分析系统（EarthDataMiner）、PIE-Engine等平台也处于迅速发展阶段；4）大范围的土地覆被制图、土地利用、植被变化、气候变化是遥感云平台的应用热点领域，而环境健康评估和人类活动对环境的影响研究也将成为遥感云平台未来的重要应用领域。本文的研究结果定量展示了遥感云计算平台的发展历程、研究热点和应用情况，为相关研究人员把握领域发展动态并挖掘有价值的新研究方向提供了参考。
HTML PDF(367) 摘要(128)

一种新的基于特征值分解和自适应滤波的极化相位优化方法

姜修成,张正加,王猛猛,刘修国,陈启浩

摘要：相干目标点稀疏与斑点噪声阻碍了InSAR技术在形变监测中的应用。为了解决这一问题，本文提出了一种新的基于特征值分解和自适应滤波的极化相位优化方法（EVD-FPO）。该方法利用Sentinel-1A双极化数据幅度信息识别DS与PS目标，并基于时空间相干矩阵，利用特征值分解极化相位优化技术和自适应均值滤波技术提高相位质量。为了证明本文方法的可行性与有效性，17景Sentinel-1A双极化（VV-VH）SAR数据用于评估本文方法的性能。结果表明，EVD-FPO方法能够有效提高相干目标点的密度和改善相位质量，相较于单极化振幅离差法（VV- ）和振幅离差极化相位优化方法（ESM- ）相干点目标分别增加了9.06倍和1.64倍，相较于单极化CAESAR方法提取的PS目标更加完整。EVD-FPO方法能够在保护PS目标相位的条件下抑制DS目标相位噪声，相位质量优于ESM- 方法和CAESAR方法。
HTML PDF(180) 摘要(110)

基于多源数据的全国可燃物类型划分方法

李晓彤,覃先林,刘树超,刘倩,王崇阳

摘要：为满足国内大范围可燃物类型制图的需要，本文在国内外前人的研究工作基础上，建立了全国尺度的可燃物分类体系，并基于MODIS数据产品和中国植被区划数据，对全国森林、灌木和草本可燃物进行划分和成图。利用实地调查数据和其他数据产品，进行直接验证和交叉验证。可燃物类型图验证结果表明，一级可燃物类型总精度为90.89%，Kappa系数为0.81；二级可燃物类型总精度84.14%，Kappa系数为0.74；三级可燃物类型总精度为68.16%，Kappa系数0.6。应用多源数据对全国大范围森林、灌木和草本等可燃物类型进行划分并绘制成图，有效地实现了我国在全国尺度上的森林、灌木和草本等可燃物类型的遥感划分，为我国林火管理提供技术支持。
HTML PDF(144) 摘要(123)

全天候地表温度遥感获取：进展与挑战

丁利荣,周纪,张晓东,王韶飞,唐文彬,王子卫,马晋,艾丽皎,李明松,王伟

摘要：如何获取全天候地表温度对促进相关研究具有十分重要的意义。卫星热红外遥感地表温度虽然在反演理论方法和科学数据产品等方面已较为成熟，但热红外难以穿透云雾的特点导致反演得到的地表温度在云下有大量缺失；被动微波遥感虽能获取云下地表温度，但由于物理机制和成像方式的限制，存在空间分辨率不足、精度较低、有较大轨道间隙等问题。通过卫星单源遥感难以直接获取中等空间分辨率、不受云雾影响的全天候地表温度。从原理、方法、产品和应用方面回顾并归纳了当前全天候地表温度的研究进展和面临的主要问题。基于有效观测重构和多源数据集成是获取全天候地表温度的两种基本途径，前者可分为时空插值和基于能量平衡方程插值两类，后者则可分为热红外与被动微波遥感集成、热红外与再分析资料集成两类。多源数据集成可以整合热红外遥感、被动微波遥感、再分析资料各自的优势，具有较大的研究价值和潜力。在产品方面，分析了当前学术界已公开发布的五种全天候地表温度产品。文献梳理发现，目前尚未有在全球尺度上时空连续、1 km空间分辨率的全天候地表温度产品。在应用方面，虽然部分全天候地表温度产品已在土壤湿度、地表蒸散发估算与同化方面取得了一些应用成果，但其在其他领域的应用亟待挖掘。此外，对全天候地表温度的未来研究方向和重点进行了讨论和展望。
HTML PDF(504) 摘要(184)

基于升降轨Sentinel-1影像的格陵兰后向散射系数入射角归一化方法研究

陈晓,李刚,陈卓奇,鞠琦,郑雷,程晓

摘要：合成孔径雷达（SAR）影像的后向散射系数与电磁波入射角以及地表特性密切相关，因此应用宽幅SAR影像对格陵兰冰盖开展研究分析时，应订正入射角对后向散射回波信号的影响。目前主流的针对冰盖表面入射角改正算法为余弦平方法，该方法假设冰雪表面为朗伯体对SAR影像后向散射系数进行改正，但将冰体假设为朗伯体存在明显不合理之处。本文提出了一种基于线性回归的后向散射系数改正算法，该方法假设近同时获取的格陵兰冰盖Sentinel-1双极化SAR影像后向散射特性保持不变，后向散射系数的差异仅与入射角差异相关。通过寻找后向散射系数与入射角之间的定量关系，获得归一化的双极化SAR影像后向散射系数。考虑到在不同季节和海拔的格陵兰冰盖冰雪表面后向散射特性不同，本文引入了海拔和季节两个参数，估算了不同季节与海拔条件下的归一化改正系数。将本文提出的后向散射系数改正方法应用于格陵兰Sentinel-1影像，结果表明本文提出的方法对于同极化影像的改正优于余弦平方法，而交叉极化影像改正效果与余弦平方法相近。本研究提出的改正方法可以更好地改正格陵兰冰盖的Sentinel-1宽幅SAR影像的后向散射系数，降低后续应用的不确定性。
HTML PDF(285) 摘要(145)

利用无人机数码影像估算马铃薯株高和地上生物量

刘杨,黄珏,冯海宽,孙乾,杨贵军,杨福芹

摘要：株高和地上生物量(above-ground biomass, AGB)是作物长势监测的重要指标,因此快速获取这些信息对指导田间管理具有重要意义。该文于2019年3月-7月获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期的高清数码影像、实测株高(heigh, H)、实测AGB和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先基于无人机高清数码影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(digital surface model,DSM),利用DSM提取出马铃薯的株高(Hdsm),然后选取26种数码影像指数和H、Hdsm组成新的数据集与马铃薯AGB进行相关性分析,筛选出前7个影像指数同Hdsm作为自变量构建5个生育期的AGB估算模型,最后选择多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和人工神经网络(artificial neural network,ANN)3种建模方法对同生育期不同估算模型进行对比,挑选出每个生育期马铃薯AGB估算的最优模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测株高H高度拟合(R²=0.86,RMSE=6.36cm,NRMSE=13.42%)；每个生育期通过3种建模方法构建AGB模型,每种方法中数码影像指数融入Hdsm所得模型更佳；每个生育期中采用MLR以数码影像指数和Hdsm为变量的AGB模型(R²=0.61、0.74、0.77、0.72和0.60)效果优于SVM(R²=0.60、0.69、0.73、0.69和0.58)和ANN(R²=0.56、0.67、0.71、0.65和0.55)AGB估算模型。该研究可以为马铃薯长势实时监测和产量精准预测提供参考。
HTML PDF(191) 摘要(182)

基于无人机平台的沙漠场地BRDF特征观测方法及建模

陶炳成,胡秀清,杨磊库,张璐,陈林,徐娜,王玲,吴瑞强,张督锋,张鹏

摘要：目标双向反射分布函数（Bidirectional Reflectance distribution function，BRDF）不仅是陆面遥感的关键地球物理参数，也是星载光学遥感仪器基于地面目标的场地辐射校正重要参量，是影响定标精度的关键要素。传统野外地物多角度测量使用的观测设备，一般其结构较为复杂，重量体积较大，而且运输和组装过程繁琐，观测目标时容易受地形和交通限制，难以进行高效快速精确的野外测量。近年来，无人机由于其设备操作简便、运输和观测方式灵活等方面的优点，可作为新的观测平台应用于当前遥感试验中。本文设计了一种基于无人机平台的地表BRDF测量装置、观测方案和数据处理流程。利用多旋翼低空无人机和云台的组合，搭载野外地物光谱仪和跟拍相机，通过对地面目标多角度观测和高精度定位及角度控制，实现针对固定目标的多方位角和天顶角观测。本文采用上述设计方案和观测流程，在敦煌辐射校正场开展多次稳定均匀沙漠目标的多角度光谱观测试验，并利用实验观测数据，基于Ross-Li核驱动模型推算了场地BRDF模型参数，并与MODIS的陆表BRDF产品（MCD43C1）及反射率产品（MOD/MYD09）进行对比验证。通过开展野外实验，核验了这种新的BRDF观测手段的可靠性，获取的敦煌地表BRDF参数与MODIS遥感产品有良好的一致性，各波段的相对偏差在5%以内。本研究表明，基于多旋翼无人机的BRDF观测系统，提供了一种全新的地物目标方向反射特性观测方法，可用于自动化高频次场地特性观测以及卫星同步定标等野外实验活动。在保证观测精度的同时，极大地减轻人力物力的投入，值得广泛推广应用。
HTML PDF(635) 摘要(496)

基于改进全卷积网络的高分辨率遥感影像农村道路提取方法

李朝奎,曾强国,方军,吴馁

摘要：目前基于高分辨率遥感影像提取农村道路的研究较少，且既有方法提取的效果欠佳。针对上述问题，提出了一种适用于高分辨率遥感影像的农村道路提取的全卷积网络模型DC-Net(Dilated Convolution Network)。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息，同时针对农村道路细长的特点，在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息，在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野(Field-of-View, FOV)，从而提高细长农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验区，采用高分二号国产影像为实验数据，并与经典的几种全卷积网络进行对比分析。实验结果表明：本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的细节特征，总体提取效果较好，为农村地区道路自动提取提供了一种新的原创性方法。
HTML PDF(161) 摘要(216)

高分五号大气参数探测综述（高分大气）

陈良富,尚华哲,范萌,陶金花,胡斯勒图,张莹,王红梅,程良晓,张欣欣,伟乐斯,等

摘要：高分五号卫星搭载了大气痕量气体差分吸收光谱仪、主要温室气体探测仪、大气多角度偏振探测仪、大气环境红外甚高分辨率探测仪、可见短波红外高光谱相机和全谱段光谱成像仪共6台载荷，对全球环境监测及我国大气气溶胶、二氧化硫、二氧化氮、二氧化碳、甲烷和云等多个环境与气象综合监测方面有着重要的意义。为了更好的了解高分五号卫星任务的大气监测近况，本文对高分五号卫星其中的四个大气探测载荷特征和数据处理算法进展进行了总结，涉及各个载荷参数信息、算法介绍和产品初步结果等相关内容。高分五号卫星是我国大气环境遥感探测首颗卫星，随着后续卫星的发射升空，将对我国乃至全球大气环境监测提供强有力的数据支撑。
HTML PDF(311) 摘要(270)

基于查找表的GF5-AIUS切高校正算法研究与验证

王红梅,李小英,陶金花,张玉贵,白贵祥,陈良富

摘要：基于高分五号大气环境甚高分辨率探测仪(GF5-AIUS)一级光谱数据,分析全波段不同切高上的光谱变化情况。在此基础上,提出了一种查找表切高校正的方法。在低切高段(10~20km),选取N₂吸收波段,模拟6~40km高度上的透过率光谱,通过查找表校正方法对一级数据中的低层切高进行校正。在高切高段(20~100 km),模拟6~90km切高上的透过率光谱,利用O₃吸收波段(20~90km)进行校正。校正算法采取全局最小均方根误差的方法进行统计实验,确定最小校正半径为15km。最后选取O₃、HCl、N₂O三种大气成分的反演波段,进行校正后的透过率数据对比验证与反演产品精度的验证。结果表明：在O₃、HCl、N₂O 3种成分的反演通道上,校正后的观测透过率与模拟的透过率数据一致性较好,两者最大偏差小于0.1,切高校正算法得到的结果与模拟透过率吻合度较好；同时基于Aura MLS、ACE-FTS Level 2 product进行了O₃、HCl、N₂O单廓线交叉验证。结果表明：GF5-AIUS反演的单廓线O₃与MLS 、ACE-FTS相对偏差在30km以下小于50%,在30~60km小于20%；单廓线HCl与MLS 、ACE-FTS相对偏差整体小于20%；单廓线N₂O与MLS 、ACE-FTS相对偏差30km以下小于20%,30~60km相对偏差较大。
HTML PDF(257) 摘要(155)

顾及斑块面积比的国产卫星土地覆盖产品尺度效应研究

耿云龙,汤玉奇,尹芝勇,邹滨,冯徽徽

摘要：尺度转换可获取不同应用需求下的土地覆盖产品最优表达尺度。但现有针对尺度转换伴随的尺度效应斑块级模型研究通常易受斑块分类的影响。因此，本文通过构建跨类型斑块面积比尺度效应模型，进一步探索斑块形态指标在尺度转换中的作用机制，实现对特定尺度土地覆盖产品中各地类面积的预测，为尺度转换方案提供合理性评价。首先利用信息度量技术定义斑块形态指标集，并通过数学变换将尺度纳入形态指标；然后联合斑块形态指标集和尺度转换前后的斑块面积比构建跨类型斑块面积比尺度效应模型。本文利用国家重点研发计划专项项目生产的国产卫星30 m土地覆盖产品对提出的斑块级尺度效应模型进行构建与验证。结果显示，该模型对林地、耕地、草地和不透水面四种地类在90-750 m共12个目标尺度（以60m为间隔）上的平均预测误差分别为0.036、0.033、0.034和0.035，对目标尺度土地覆盖产品各地类面积具有较好的预测精度，可为国产土地覆盖产品尺度转换提供理论依据，为高精度产品生产提供技术支持。
HTML PDF(316) 摘要(163)

生成对抗网络的无监督高光谱解混

靳淇文,马泳,樊凡,黄珺,李皞,梅晓光

摘要：近年来，基于深度学习中自编码器（AE）的方法在无监督的高光谱解混中受到了广泛的关注。由于AE的学习过程可以表述为通过训练找出一组低维的隐藏层（丰度），并用其对应的权重（端元）进行组合来减少重构误差，因而这种框架被广泛迁移并应用于高光谱的解混算法之中。然而，现有基于AE的框架虽然能有效地处理无监督的解混场景，却都存在着对噪声和初始化条件不鲁棒的问题，且解混精度也有待进一步提升。针对以上问题本文提出了一种全新的基于对抗性自编码网络（AAE）的无监督解混网络框架。首先，我们在网络的生成器中根据丰度和为一（ASC）及非负性（ANC）的物理意义，设计了一个基于AE的端到端解混框架。然后，在网络的判决器中本文采用初始化的丰度图作为真实值，将生成器的隐藏层（丰度）与初始化的丰度进行对抗训练，在重构误差与对抗误差的同步优化中提升框架解混性能。与传统的AE方法相比，该方法通过引入对抗性过程，在判决器中加入丰度的先验知识，可以大大提高框架的性能和鲁棒性。仿真和真实的高光谱数据的实验表明，该算法较现有方法相比具有更高的解混精度。
HTML PDF(231) 摘要(147)

基于物候窗口和多源中高分辨率影像的稻虾田提取方法研究

魏浩东,杨靖雅,蔡志文,陈云坪,张馨予,徐保东,胡琼

摘要：由于显著的经济效益和生态效益，近年来稻虾共作模式分布面积迅猛扩张。准确获取稻虾田空间分布信息，对于水稻种植结构调整、产量估算和水资源管理具有重要意义。本文以“小龙虾之乡”—湖北省潜江市为研究区域，基于Google Earth Engine平台协同Landsat 7/8和Sentinel-2卫星数据，通过分析稻虾田的农业耕作管理和季相节律特征，提取了稻虾田区别其他农作物的关键“水淹”信号和“植被”信号。基于实地稻虾田样本统计分析关键特征的阈值，构建稻虾田规则集识别模型，提取了湖北省潜江市2019年稻虾田空间分布。最后，基于实地样本验证该物候窗口特征方法的精度，并评估和比较了该方法与随机森林和基于水体季相差异方法的表现。结果表明：物候窗口1月1日~4月30日内的水淹信号（LSWI > NDVI或EVI）、物候窗口7月15日~9月30日内的植被信号（NDVI或EVI > LSWI）和物候窗口11月10日~12月31日内的水淹信号是稻虾田遥感识别的典型特征。基于该方法提取的2019年潜江市稻虾田制图精度和用户精度分别为90.74%、 94.69%，显著高于水体季相差异方法和随机森林方法的精度。基于关键物候窗口的稻虾田提取方法具有较高的泛化能力，能以较少的实地样本进行时空尺度的延展，从而为大尺度长时序稻虾田遥感制图提供重要的方法支撑。
HTML PDF(307) 摘要(225)

基于边界约束网络和分水岭分割算法的建筑提取

罗壮,李明,张德朝

摘要：城市作为高密度建筑区域,在较小范围内有大量结构相似的建筑紧密分布。当前从高分辨率图像中准确检测建筑仍然是一个挑战,本文受边缘检测网络启发,提出一种强化边界精度的建筑物提取新方案,根据建筑物及边界特点改进深度网络,结合自下而上分组的分水岭分割提高分类精度和建筑边界的准确度。首先对数据预处理,生成建筑边界和建筑分割线两类辅助标签；改进性能较优的建筑检测框架ICT-Net网络,修改网络结构和损失函数,针对两类辅助标签,强化边界影响,提高网络性能；最后对网络预测结果应用结合分水岭分割和梯度提升回归树的后处理,实现高精度的建筑提取。结果表明,数据预处理、改进深度学习算法可提高建筑检测像素精度Intersection over Union(IOU)约1%。后处理能充分利用网络输出的概率信息,有效优化建筑边界,在网络预测结果的基础上提高建筑实例召回率10.5%。本文方案与原始的ICT-Net网络相比,提高建筑实例召回率22.9%。
HTML PDF(160) 摘要(238)

基于模糊层次分析法的高分卫星自然资源调查需求满足度评估

郭丁,李姗姗,陈宗信,王力

摘要：随着高分辨率对地观测系统建设的发展,高分对地观测数据应用特别是自然资源调查领域的应用成效显著。然而高分对地观测数据应用来源众多,且其应用方式各异,如何对需求其进行规范化和结构化的需求综合及聚类,进而开展卫星观测能力对于用户需求的需求满足度进行评估,是当前高分对地观测系统建设的关键。本研究基于层次分析法开展自然资源遥感调查的需求建模与评价研究,以可见光近红外类型的自然资源遥感调查需求为主要研究对象,提取自然资源遥感监测普遍共有的需求指标和参数构建四元需求模型,然后利用层次分析中的凝聚层次算法对自然资源调查需求进行建模后的需求综合,最后利用模糊层次综合法评估高分卫星对自然资源调查的需求满足度。评估结果显示除R37、R43和R93聚簇需求外,其余聚簇的需求满足度都大于8,需求满足度优良率达到88%,这表明我国高分卫星能较好的满足大部分的自然资源调查需求,但还需要提升在生态评价等领域的对地观测能力。
HTML PDF(122) 摘要(129)

全球降水计划IMERG和GSMaP纯卫星降水产品在中国大陆的极端降水监测能力研究

丁明泽,雍斌,杨泽康

摘要：基于中国自动站与CMORPH融合降水数据集,综合评估全球降水计划(GPM)下的IMERG与GSMaP的4套纯卫星降水数据,从极端降水指标、极端降水事件探测能力、对于不同历时的极端降水事件精度评估3个方面研究纯卫星降水产品在中国大陆监测极端降水的能力。依据极端降水的阈值将中国大陆分为三个区域进行研究,结果表明：①在RX1指标中,IMERG、GSMaP数据均在受季风影响的复杂地形区域呈现出明显的高估状态,在其余地区存在不同程度的低估现象；在R95pTOT指标中,卫星数据均表现较好,与地面参考数据具有较高的相关性。②在极端降水事件探测方面,4套纯卫星产品在中国东北地区的表现均优于其他区域；GSMaP表现优于IMERG数据,具有较低的误报率,但对极端降水的反演精度较低。③在不同历时的极端降水事件精度评估中,IMERG、GSMaP卫星降水产品在历时较长的极端降水事件中的表现较好,具有更高的精度；对于极端日降水事件,卫星降水产品在高雨强下的误差显著性十分明显,远远高于复杂地形对卫星降水反演精度的影响,导致卫星降水在复杂地形区域(Ⅲ区)的表现优于其他区域。总体上,IMERG产品在中国大陆对极端降水的监测能力优于GSMaP产品,其中又以IMERG_Late表现最佳；4套卫星降水产品均能表现出中国大陆的极端降水区域特征,但在中国大部分区域呈现出低估状态,卫星降水产品对于雨强的误差订正仍是未来极端降水反演的重点与难点之一。
HTML PDF(188) 摘要(157)

湖泊营养状态遥感评价及其表征参数反演算法研究进展

周博天,施坤

摘要：湖泊富营养化由于其可导致藻类水华暴发，引发生态系统灾变和饮用水风险，是中国乃至全球湖泊面临的主要生态环境问题。湖泊营养状态精准、实时、大范围的同步监测是准确掌握湖泊水环境变化特征，开展富营养化成因分析、评价评估、治理修复和管理考核的重要基石。相比地面调查的传统手段，遥感具有快速、大范围、周期性等优点，已经广泛应用于叶绿素、透明度和营养状态等多种湖泊水环境参数监测。通过深入分析近年来大量相关文献，本文系统总结了现有湖泊营养状态遥感估算和评价方法，介绍了表征湖泊营养状态关键参数反演算法的研究进展，最后从遥感大数据视角对湖泊富营养化研究的发展提出了建议与展望。
HTML PDF(289) 摘要(124)

基于集合卡尔曼滤波方法的高时空分辨率山区地表反照率反演

郑凯旋,林兴稳,闻建光,郝大磊

摘要：高分辨率地表反照率遥感产品以其空间分辨率高的优点,目前正成为区域能量平衡和气候变化研究的主要数据源。现行的高分辨率地表反照率遥感反演算法及数据产品均假设地表平坦且均一,缺乏对地表异质性和地形复杂性的考虑,将适用于平坦地表的反演算法应用于山区将存在一定的误差。改进的直接算法为反演山区高分辨率地表反照率提供了可能,将直接反演算法与山地辐射传输模型结合,可以反演山区地表反照率产品。但该算法受到下垫面积雪、云污染等影响,反演的影像时域不连续,且存在着较多的缺失值,无法构建时空连续的地表反照率产品来支撑山区地表能量平衡相关研究。针对这一问题,本文以高分四号(GF-4)卫星数据为例,首先基于改进的直接反演算法反演山区地表反照率,利用地面辐射通量站点观测数据和MODIS BRDF/Albedo产品构建先验知识背景场,采用集合卡尔曼滤波方法对反演的山区地表反照率进行时空填补,构建了时空连续的地表反照率反演方法,并生产了2016-2017年的山区地表反照率产品。研究结果表明,反演的时空连续高分辨率地表反照率产品与地面站点观测数据的一致性较好。不同坡度地面站点的验证结果显示,反演的时空连续地表反照率产品在平坦地表下RMSE小于0.01,坡度较大的站点下RMSE为0.0163。本文描述的山区地表反照率时空填补技术也可以应用到其他定量遥感产品,为这些产品在山区地表下的填补技术提供有效参考。
HTML PDF(245) 摘要(121)

高光谱遥感影像降维：进展、挑战与展望

苏红军

摘要：高光谱遥感影像数据具有高维特征、信息冗余、不确定性显著、小样本、空谱合一等特征，对其进行数据处理面临巨大挑战，高光谱遥感影像降维是高光谱遥感的重要研究方向之一。本文对当前高光谱遥感影像降维的相关研究进展进行了综述，在介绍高光谱遥感数据特点的基础上，重点从特征提取和特征选择两方面对高光谱遥感影像降维的最新研究和前沿进展进行了系统性综述；并从特征可分性、特征质量评价、特征数目确定、多特征优化以及需求驱动的特征选择等方面分析了高光谱遥感影像降维面临的挑战。随着智能化高光谱遥感的发展，高光谱遥感影像智能降维成为未来的发展方向，同时其发展将兼顾多特征质量评估与优选、搜索策略优化、满足应用需求等多目标的需求；随着高光谱遥感数据获取能力的提升和深入应用，高光谱遥感影像降维将会发挥重要而不可替代的作用。
HTML PDF(297) 摘要(206)

从无人机到卫星——基于机器学习的温带疏林草原木本和草本植被盖度估算

李晓雅,田昕,段涛,曹晓明,杨凯捷,卢琦,王锋

摘要：分布于我国半干旱区的温带疏林草原生态系统，是森林到草原之间过渡的一种生态系统类型，是在独特的气候和地形条件下发育于沙地的地带性顶级植被群落。疏林草原具有乔木、灌木和草本植被混合生长的特点、空间异质性高。植被遥感监测难度大，至今仍是全球范围内最不精确的土地覆盖类型。如何兼顾精度和范围，实现温带疏林草原区域尺度不同类型植物生长状态监测是当前干旱区植被遥感的热点和难点。本研究基于机器学习算法，通过近地面无人机遥感观测平台获取地表植被类型信息构建训练数据集，结合高分辨率卫星影像，建立疏林草原木本、草本植物覆盖度估算模型，实现了由无人机到卫星的温带疏林草原木本和草本植物覆盖度的同步估算，并比较了两种高分辨率卫星影像对疏林草原木本和草本植被覆盖度估算的差异。研究结果表明：（1）利用无人机近地遥感影像能够准确分类地表覆盖类型，为区域温带疏林草原木本、草本植物覆盖度估算模型提供大量精确的训练样本数据；（2）基于机器学习算法，利用高分六号（GF-6）和哨兵二号（Sentinel-2）两种高分辨率卫星影像建立的疏林草原覆盖度模型均可较好的实现木本、草本植物覆盖度的估算。其中，基于GF-6的疏林草原木本、草本覆盖度估计结果与无人机观测值的决定系数分别为0.72和0.66，均方根误差分别为6.76%和10.69%，估算精度分别为46.31%和77.88%；基于Sentinel-2的疏林草原木本、草本覆盖度估计结果与无人机观测值的决定系数分别为0.72和0.81，均方根误差分别为6.53%和8.20%，估算精度分别为54.30%和83.17%；（3）基于Sentinel-2卫星影像的疏林草原木本和草本植物覆盖度估算精度稍高于GF-6卫星，基于两个卫星影像的草本植物覆盖度的估算精度都要显著高于木本植物。本研究为实现疏林草原木本植物和草本植物覆盖度由景观尺度扩展到区域尺度的估测提供了新的思路，从无人机到卫星跨尺度协同观测的方法能够为区域温带疏林草原不同生活型植物生长状况监测提供有效的方法支撑，未来基于多时相的高分辨率卫星数据可进一步实现区域尺度温带疏林草原木本植物和草本植物的动态监测。
HTML PDF(178) 摘要(188)

时间序列SAR图像不可移动文物水域淹没监测

吴樊,李娟娟,张波,王超,张红,陈富龙,李璐,许璐

摘要：全球气候变化引起的极端降雨、洪涝灾害是导致不可移动文物受损的重要破坏因素。合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)具有全天时、全天候、大范围周期性对地观测的优势，是大区域水体监测的重要手段，对不可移动文物水域淹没及风险监测具有重要意义。本文利用时间序列SAR图像提出基于残差U-Net的不可移动文物水域淹没及风险监测框架。首先，基于双峰阈值分割法结合专家知识辅助进行水体样本生成，提高样本制作效率；其次，引入残差模块建立U型卷积网络，综合残差结构及U-Net的特点，缓解梯度更新时的弥散、消失等现象，通过卷积层之间累加和跳跃链接，保留多尺度的地物特征信息，以实现水体快速、高精度的语义分割；最后通过将结果与不可移动文物点位进行空间叠加分析，实现对不可移动文物水淹状况的监测。选取鄱阳湖及南昌市昌邑北垱遗址作为试验研究对象。获取了21景覆盖鄱阳湖区域不同时相Sentinel-1SAR图像，并结合Sentinel-2光学图像进行结果分析与评价。实验结果表明：本文方法在鄱阳湖试验区对水体提取总精度优于95%，相较于FCN（Fully Convolutional Networks）与U-Net方法具有更好的精度。利用不同时相SAR图像获得时间序列水体分布范围变化图，与昌邑北垱遗址点位进行空间叠加分析，得到不可移动文物水域淹没长时间序列监测结果。实验结果表明本文提出的方法可以有效提取水体范围，对不可移动文物水域淹没及风险监测可以提供有力支撑。
HTML PDF(188) 摘要(132)

潮汐和植被物候影响下的潮间带湿地遥感提取

智超,吴文挺,苏华

摘要：潮间带湿地具有重要的生态和经济价值，但受到全球变化影响，发生大面积退化甚至丧失。掌握潮间带湿地的时空分布特征，对海岸带资源的科学管理具有重要意义。由于受到多云多雨天气和潮汐动态淹没的影响，单时相遥感数据难以获取完整的潮间带湿地信息。因此，本研究开发了一种基于时序遥感指数的潮间带湿地分类算法，并以福建省亚热带海岸带为例，基于Google Earth Engine（GEE）云平台，利用2017-2019年Landsat-8时序影像数据，提取潮间带光滩、高潮滩植被和低潮滩植被三种典型湿地类型，分类结果总体精度97.47%，Kappa系数0.96。该算法有效降低了亚热带海岸带地区多云多雨天气和潮汐动态过程对光学遥感技术应用的影响。结果显示福建省潮间带湿地主要分布在河口与海湾处，且自北向南呈下降趋势，高潮滩植被集中分布在南部泉州湾、九龙江口、漳江口，闽北分布较少。将本研究结果与国内外同类数据集进行比较，显示出一定的优势。该方法为大尺度潮间带湿地的高精度智能分类提供了可能，为海岸带资源的可持续管理利用及区域的高质量发展提供数据基础。
HTML PDF(477) 摘要(184)

遥感知识图谱创建及其典型场景应用技术研究

张永军,王飞,李彦胜,欧阳松,魏东,刘晓建,孔德宇,陈瑞贤,张斌

摘要：相对于当前指数级增长的强大遥感数据获取能力，遥感大数据的智能处理和知识服务能力相对滞后，海量多源化遥感数据堆积与有限信息孤岛并存的矛盾日益突出，亟需有效的遥感领域知识建模技术来辅助挖掘遥感大数据的有用信息并形成知识服务能力。知识图谱技术以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，具有强大的知识建模与推理应用能力，在搜索引擎、电子商务、社交网络分析等领域已经得到成功应用。在通用知识图谱技术启发下，本文首次提出建立遥感领域知识图谱研究构想，可以为遥感领域知识建模与知识服务提供支撑。本文首先回顾通用知识图谱的发展历程，然后探讨遥感知识图谱的构建技术、遥感知识图谱驱动的典型地学应用案例，最后对遥感知识图谱的应用现状与未来研究方向进行分析论述。总体来说，遥感知识图谱的研究有利于更好的归纳遥感领域学科概念化知识、管理遥感大数据所蕴含的新增信息与知识，可以向多领域众多用户提供灵活便捷的遥感知识查询与知识服务能力，有助于全面提升海量多源遥感观测成果的应用能力，在全球遥感地表覆盖分类、气候变化、国际人道主义援助等方面都将发挥重要作用。
HTML PDF(689) 摘要(191)

迁移学习方法提取高分1号影像汶川地震震后滑坡

李震,李山山,葛小青

摘要：2008年汶川8.0级地震触发了大量的崩塌滑坡地质灾害,导致强震区震后地质灾害频发，因其对生命和财产的巨大威胁而广泛关注,利用遥感等技术快速提取滑坡信息,对于减少灾害造成的损失具有重要的现实意义。本文提出一种迁移学习方法，从自然场景数据集中学习特征，迁移到滑坡提取中。该方法首先在ImageNet上预训练ResNet网络，然后输入滑坡区影像样本，将预训练网络及参数迁移至LinkNet上，最终实现滑坡提取。通过对2013-2015年三景影像的汶川地震震后滑坡提取实验进行分析及验证，结果显示，相较于传统支持向量机和其他深度学习方法，本文提出的迁移学习方法有较优的提取精度，有利于后续研判及决策。
HTML PDF(277) 摘要(140)

1990-2020年粤港澳大湾区红树林动态变化遥感监测

袁艺馨,温庆可,徐进勇,王晨,赵晓丽,刘朔,解睿

摘要：粤港澳大湾区规划建设成为国际竞争力一流湾区和世界级城市群,资源集约利用、生态环境优美是国际湾区全面建成的重要方面之一。粤港澳大湾区拥有丰富的滨海红树林湿地,在消浪减风、保护生物多样性、净化海水及固碳等方面发挥重要生态作用。湾区红树林经历过人类开发活动的破坏,也受到了湿地保护政策指引下的良好恢复,但由于调查手段不一及监测时效性限制,目前仍缺乏标准一致的数据以科学客观地阐明粤港澳大湾区红树林湿地的历史变化与最新现状。本文利用现状监测和动态更新相结合的方法,构建了1990-2020年期间共计4个时段标准一致、前后可比的红树林分布与变化数据库；利用高性能云计算Google Earth Engine平台(GEE),提出了一种红树林现状快速更新方法。研究表明：(1)利用GEE平台可快速提取红树林初步分类结果作为动态更新的参考底图,大大提高了目视解译动态更新方法的速度,为红树林高效管理提供及时的数据支持。(2)粤港澳大湾区过去三十年的红树林面积净增长10.21km_²,红树林总体得到了较好的恢复和保护, 但是在1990-2000年期间,红树林是净减少的时期,净减少4.60km_²,主要是被新增养殖坑塘、人工用地占用；2000年以来,粤港澳大湾区红树林面积持续增加,红树林公园和自然保护区的建设对红树林存量面积起到了积极作用。(3)虽然红树林自然分布多见于潮间带,但是粤港澳大湾区2010年之后通过建设红树林公园恢复的红树林,有向内陆方向延伸建设的态势。
HTML PDF(474) 摘要(147)

基于神经网络的太赫兹冰云探测反演算法研究

陈柯,张兰,张幼明,董杉彬,刘艳,吴琼,商建

摘要：太赫兹频段在冰云探测上具有独特优势，但是目前的太赫兹冰云反演算法将不同种类冰相粒子（主要是冰和霰）视为冰粒子统一计算。本文根据冰云太赫兹辐射特性实现了一种预分类的神经网络算法，能够从太赫兹亮温中分别反演得到冰、霰两种粒子的统计参数和廓线分布。首先基于WRF数值模式和ATMS载荷真实观测的冰云霰数据构建了包含冰、霰粒子密度廓线的混合冰云数据库，然后使用DOTLRT辐射传输模式模拟183GHz-874GHz七个频段的星载太赫兹冰云探测亮温，最后开展冰云参数探测仿真试验，验证反演算法性能。仿真试验中反演得到的冰和霰的路径总量均方根误差分别为8.97 g/m2和10.9 g/m2，等效粒径均方根误差分别为7.54μm和25.38 μm，反演的冰、霰密度廓线也具有较高的精度。研究结果表明本文算法能够以较好的精度从多频太赫兹冰云探测亮温数据中分别反演得到冰、霰两种粒子的路径总量、等效粒径、等效云高和密度廓线，突破现有研究仅仅计算单一冰粒子的局限，更加符合冰云真实情况。
HTML PDF(157) 摘要(137)

基于场景子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别

赵银娣,卫虹宇,董霁红,董畅

摘要：（目的）露天煤矿区作为环境治理的主要对象需要对其进行监管，随着遥感技术的发展，基于高分辨率遥感影像对露天煤矿区场景进行识别成为可能。对露天煤矿区场景的子区域进行特征学习和识别，针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题，本文将多标签学习策略和地理学第一定律相结合，提出一种基于场景子区域多标签学习的场景识别算法。（方法）为了使露天煤矿区场景与其周边场景进行区分，设置了6类矿区标签和7类非矿区标签，将露天煤矿区场景和非露天煤矿区场景的子区域都标注13类标签构成多标签数据集。用基于多标签学习的Inception_v3模型训练多标签数据集，对输入的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类。为了对子区域包含的多标签预测结果进行分析从而识别出属于露天煤矿区场景的子区域，设计了一种场景子区域判定算法，对包含矿区标签的子区域利用矿区标签的标签相关性和标签完整性进行判定，识别出的子区域构成露天煤矿区场景。（结果）实验结果表明：在露天煤矿区场景子区域识别中，本文算法的F1分数为0.857，与单标签学习算法相比，F1分数最高提高了8个百分点；在研究区遥感影像上对露天煤矿区场景进行识别，本文算法的识别结果接近真值。（结论）综上，本文算法能够自动学习并提取子区域内多类标签的有效特征，在露天煤矿区场景中可以取得良好的识别效果。
HTML PDF(309) 摘要(139)

一种结合置信度的多通道星载SAR在轨舰船低虚警快速检测方法（人工智能专刊）

郑儒楠,仇晓兰

摘要：舰船目标快速检测是星载合成孔径雷达的重要应用之一,也是SAR星上处理首先发展的应用方向。目前SAR舰船快速检测普遍使用的图像恒虚警(CFAR)检测方法中,低虚警一直是研究的重点,多通道SAR中舰船目标存在多通道虚假目标,进一步增加了虚警剔除的难度。为此,本文提出了一种基于置信度计算和SVM判别的低虚警CFAR舰船快速检测方法。首先,在传统CFAR算法中引入分块计算,同时针对目前舰船的长宽、面积等几何参数统计,设计舰船目标置信度计算方法,并对几何参数相近的虚假目标利用SVM分类器进行舰船目标与虚假目标的快速区分,并设计了CFAR检测总体流程。最后,采用GF-3卫星双通道模式实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间及目标检测性能对比。实验结果表明,在基于TX2构建的星上处理平台上,新方法运行时间比传统CFAR方法缩短30倍,具有良好的实时性,同时对舰船目标检测检测率达到97.8%的同时,虚警率控制在5.2%,具有良好的虚假目标剔除效果。#$NL
HTML PDF(210) 摘要(142)

GeoCube: 面向大规模分析的多源对地观测时空立方体

高凡,乐鹏,姜良存,曹志鹏,梁哲恒,上官博屹,胡磊,赵帅锋

摘要：随着对地立体观测体系的建立，遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式，时空基准不够统一，集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来，数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能，可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此，本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体，相较于现有的数据立方体方法，本文强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架，同时建立与商业智能领域的数据立方体关联，为时空大数据建立统一的时空组织模型，支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比，结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。
HTML PDF(471) 摘要(159)

基于新一代国产高光谱卫星ZY1E的典型内陆水体叶绿素a浓度反演

刘瑶,李俊生,肖晨超,张方方,王胜蕾

摘要：2019年9月12日成功发射的资源一号02D卫星（ZY1-02D）搭载了新一代可见短波红外高光谱相机（Advanced Hyperspectral Imager，AHSI），其丰富的细分波段和较高的空间分辨率在内陆湖库水质监测方面具有较大潜力，但数据可用性有待分析和验证。本研究以我国华东和华北平原的典型富营养湖库（太湖、于桥水库）和中营养湖库（小浪底水库）为研究区，开展基于ZY1-02D高光谱影像的叶绿素a浓度反演研究。以3个研究区在46个采样点地面测量的叶绿素a浓度和同步获取影像的遥感反射率作为数据源，基于5种典型的叶绿素a半经验模型进行了模型参数优化和叶绿素a反演精度验证。结果表明，基于中心波长为705nm和671nm的波段比值模型叶绿素a反演精度最高，模型R2为0.78，平均无偏相对误差（AURE）和均方根误差（RMSE）分别为13.5%和4.5mg/m3。研究表明，ZY1-02D高光谱数据在内陆水体叶绿素a浓度高精度反演方面具有重要潜力，但未来需要通过多星组网提升监测能力，以及发展针对于ZY1-02D水体图像的降噪和大气校正方法。
HTML PDF(362) 摘要(229)

SARBuD 1.0: 面向深度学习的GF-3 精细模式SAR建筑数据集

吴樊,张红,王超,李璐,李娟娟,陈卫荣,张波

摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是开展城市建筑区信息获取与动态监测的重要数据源。本文建立了一个面向深度学习建筑区提取的中高分辨率SAR建筑区数据集SARBuD1.0 (SAR BUilding Dataset)。该数据集包含了覆盖我国不同区域的27景高分三号精细模式SAR图像，并从中获取了建筑区共计60000个SAR样本数据，结合光学图像与专家解译，制作了与样本数据对应的标签图像。SARBuD1.0数据集包含了不同地形场景类型、不同分布类型、不同区域的建筑区。该数据集可支持研究者对建筑区进行图像特征分析、辅助图像理解，并可对当前热点深度学习方法提供训练、测试数据支持。本文以山区建筑为例，使用传统纹理特征与深度学习特征对建筑区进行了特征分析与比较，相比于传统的人工设计的纹理特征，卷积神经网络具有更深、更多的特征，利用网络模型浅层的不同卷积核采样可得到各种纹理特征，在网络的深层卷积结构中可获取代表着类别的深层语义特征，使得分类器能更好地检测并提取图像中指定的目标。基于本数据集利用深度学习方法对不同地形区域的建筑区进行提取实验。实验结果表明基于本数据集训练的深度学习模型，对建筑区提取可以取得良好的结果，说明该数据集可以很好支持面向大数据的深度学习方法。其他学者可以基于SARBuD1.0数据集开展建筑区图像特征分析与语义分割提取等方面的研究。
HTML PDF(282) 摘要(150)

3D点云震害建筑物深度学习样本增强方法

崔驿宁,窦爱霞,杨慎宁

摘要：摘要：针对震后复杂场景LiDAR点云建筑物破坏类型的自动识别问题，为满足应急救援时效性、准确性需求，告别传统人工震害特征提取，充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息，进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别，构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌三种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响，并提出破坏建筑物样本增强方法，丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据，在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验，样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%，模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时，才能取得较好的分类识别效果。
HTML PDF(239) 摘要(169)

融合周期递增余弦退火与空洞卷积的遥感影像语义分割方法

唐振超,韦蔚,罗蔚然,胡洁,张东映

摘要：高分辨率遥感影像语义分割是全要素地物特征自动提取和智能解译的研究热点。近年来,深度卷积神经网络在语义分割方向取得了大量成果,但遥感影像地物信息本身的复杂性限制了网络发挥。本文引入多尺度并行的空洞卷积帮助网络更大范围捕捉上下文信息,在不增加参数的情况下,网络对小目标和大目标对象均表现出较好的辨识能力。语义级特征的提取必然会导致空间分辨率损失,本文方法丢弃池化操作,并利用空洞卷积保持空间分辨率,对输出的分割结果使用全连接条件随机场融合图像级特征,弥补细节的位置信息,以此提高网络在遥感影像上的语义分割能力。网络的学习策略采用余弦退火方法调整学习率,本文引入周期递增的余弦退火策略可以让网络学习过程稳定,并获得合适数量的局部最优解,集成局部最优解进一步提升网络的像素分类能力。在Gaofen Image Dataset数据集上的实验结果表明本文方法能有效辨识复杂结构的对象,其总体精度与kappa系数均优于目前主流的语义分割模型。
HTML PDF(273) 摘要(132)

季节偏差纠正下的遥感AOD产品降尺度BGIM算法

梁玉,邹滨,冯徽徽,刘宁

摘要：MODIS 3km DT(Dark Target)卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)数据产品已广泛应用于大气污染监测，但受反演方法限制，该数据产品像元缺失严重、时空覆盖度低、精度偏低。相比，MODIS 10km DT_DB_Combined AOD数据产品因融合DT和DB(Deep Blue)两种反演算法，一定程度上可弥补MODIS 3km DT AOD数据产品在时空覆盖度与精度方面的缺陷，但分辨率偏低。此外，受气溶胶组分来源的季节变化与地表反射率估算的季节性误差影响，MODIS AOD数据产品精度同时也存在季节性特征。本文由此以京津冀为试验区，顾及AOD季节变化特性，开展MODIS 10km DT_DB_Combined AOD数据产品偏差纠正下的地统计反演模拟(Bias-corrected Geostatistical Inverse Model, BGIM)降尺度算法研究。试验同时引入AERONET地基观测数据和MODIS 3km DT AOD数据产品作为降尺度结果的绝对与相对验证标准。结果表明：季节偏差系数纠正下生成的MODIS 3km DT_DB_Combined AOD与10km DT_DB_Combined AOD、3km DT AOD数据产品的绝对精度相当，验证R2分别为0.79、0.70、0.71；且相比MODIS 3km DT AOD数据产品，季节偏差系数纠正下的MODIS 3km DT_DB_Combined AOD数据与其相关系数可达0.93；在时间覆盖度和空间覆盖度方面可分别提升11.21%和11.44%，其中春、冬两季空间覆盖度提升效果尤为显著。研究结果证实BGIM降尺度算法可有效估算MODIS 3km DT_DB_Combined AOD数据，提高MODIS 3km AOD产品的时空覆盖度，并同时抑制原有MODIS 10km DT_DB_Combined AOD数据产品的季节性高估现象。
HTML PDF(221) 摘要(191)

AMSR-E地表温度数据重建深度学习方法研究

苏扬,吴鹏海,程洁,殷志祥,马晓双,杨辉

摘要：地表温度对于全球气候变化等研究具有重要意义。被动微波遥感传感器AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS）可以获得全天候地表温度，可作为多云条件下热红外地表温度数据的补充；但轨道扫描间隙限制了该数据在全球或区域尺度上的实际应用。鉴于地表温度的高时空异质性和AMSR-E LST轨道间隙数据的特点，本文提出了一种多时相特征连接卷积神经网络地表温度双向重建模型（MTFC-CNN），利用深度学习在处理复杂非线性问题上的优势，重建轨道间隙区域的地表温度值。将2010年中国大陆区域四季的AMSR-E LST数据，分为白天和夜晚，形成共八个数据子集进行实验。在模拟实验中,重建结果与原始反演地表温度值平均均方根误差在1.0K左右，决定系数R2在0.88以上，优于传统的样条空间插值和时间线性回归方法；真实实验结果具有较好的目视效果，且与对应MODIS LST产品对比发现，重建区LST值和未重建区LST值与MODIS LST产品间具有相近的平均均方根误差和决定系数。因此，本文提出的MTFC-CNN方法能有效重建AMSR-E LST轨道间隙数据，且优于传统方法。
HTML PDF(262) 摘要(156)

卫星高度计融合产品的研发综述

刘磊,李志锦,费建芳,王辉赞,叶芳,张福颖,蒋星亮,史文丽

摘要：卫星高度计融合产品广泛应用于海洋环境监测、海洋中尺度系统研究和海洋数值预报等业务领域，具有极高的科学和社会价值。当前同时在轨运行并发布沿轨数据的高度计卫星维持在5~6颗，为了立足现有数量的观测卫星，最大程度地提取有效观测信息，本文以改进融合产品的有效分辨率并提升高度计产品质量为主线，详细介绍了现有卫星高度计融合产品的研发现状。前人的研究结果表明：卫星高度计融合产品的质量主要三个方面的影响：1. 制作产品所选择的卫星种类：因不同种类卫星的轨道高度、周期差异，导致获取的海表高度时空精度也存在不同；2. 高度计标准的选择：资料处理中的仪器参数、地球物理参数、环境校正、平均海面的构造等；3. 融合处理资料的方法：不同融合方法在背景场的选择、背景误差相关系数尺度的差异以及观测误差的处理等。针对众多学者关注的热点和亟需解决的难点问题，本文系统地介绍了当前卫星高度计融合产品的种类，对比分析产品质量。同时针对卫星高度计的融合方法，着重介绍了卫星高度计融合产品质量的提升途径。文中进一步强调了融合方法与有效分辨率的关系，为提升卫星高度计融合产品质量，提高融合产品的有效分辨率，扩大卫星高度计融合产品的应用范围提供参考。
HTML PDF(481) 摘要(385)

基于光谱库优化学习的光谱超分与分类精度提升

韩晓琳,张欢,孙卫东

摘要：光谱库优化学习是指依据日臻完善的光谱库可以涵盖高光谱图像中所有地物类别光谱信息的这一基本特性，将光谱库中的光谱数据作为训练样本，在严格理论推导下构建字典优化学习过程，使高光谱图像中的光谱能够在该字典下进行稀疏表示。本文提出了一种基于光谱库优化学习的光谱超分辨率重建方法，该方法在稀疏表示框架下，通过波段匹配，将光谱库映射为与待重建高光谱图像波段相对应的特定光谱库；利用映射后的特定光谱库与高分多光谱图像，从理论上推导、并构建了基于ADMM算法的光谱字典与稀疏系数优化学习过程；进而，实现了仅由一幅高分多光谱图像到高分高光谱图像的高质量光谱超分辨率重建。多种数据集上的对比分析表明，即使仅使用一幅高分多光谱图像，本文方法仍能恢复重建出高质量的高分高光谱图像，同时光谱超分辨率重建后的高分高光谱图像可显著提升地物分类精度。
HTML PDF(243) 摘要(179)

移动地理信息系统技术发展的三个时代

乔彦友,常原飞

摘要：为了明晰的理清移动地理信息系统技术发展脉络，本文简述了信息技术变革是如何推动该技术向嵌入式时代、移动互联网时代、智能物联网时代不断演变，并依次分析了每个时代的技术架构及其典型应用，在此基础上提出了集成全球导航定位、5G、人工智能和计算机视觉等信息技术于一体的新一代移动地理信息系统概念，分析了其具备的泛在化、实时化、智能化特征，论述了支撑三大特征的跨平台内核、同步定位与全息高精度导航地图、语义地图和智能决策三种核心技术，总结其发展和应用的变化趋势，并对其前景进行了展望，对后续移动GIS的发展有一定的指导意义。
HTML PDF(328) 摘要(152)

考虑地物类型的Minnaert地形校正模型优化方法

林英豪,金燕,沈夏炯,周黎鸣

摘要：地形校正可以削弱地势复杂区域由于地形起伏导致的地表接收太阳辐射不均匀和地表反射率失真的问题, 从而提升遥感影像质量和遥感信息提取的精度。但是, 现有地形校正模型存在过校正、波段间校正效果不稳定以及校正效果不理想等问题。本文根据Minnaert地形校正模型系数k和地物二向性反射特性的相关性, 对Minnaert模型进行改进, 提出了一种考虑地物类型的Minnaert地形校正模型（CMinnaert校正模型）, 并在地物预分类中采用地物一级分类和分植被疏密程度分类两种方式, 用以验证CMinnaert模型的稳定性并提出最佳地物类型划分方案。首先对待校正影像进行地物类型预分类, 其次逐波段针对各地物类型分别进行系数k的拟合求解, 然后使用各波段各地物类型的系数k对该范围的遥感数据进行Minnaert地形校正。以河南省商城县的Landsat 8/OLI影像为实验数据, 分别利用余弦校正模型、SCS校正模型、Minnaert校正模型、分坡度的Minnaert校正模型和CMinnaert校正模型对研究区影像进行地形校正, 通过目视对比和统计数据分析的方式, 评估各算法性能及地形校正效果。研究结果表明, 本文提出的CMinnaert校正模型有效地削弱了地形效应对遥感影像辐射亮度值的影响:与原始影像和其他四种地形校正结果相比, 进行地物一级分类的CMinnaert校正模型有效降低了各波段辐亮度与太阳入射角余弦的线性拟合R2,未出现过校正现象; 分植被疏密程度分类的CMinnaert模型在第1、5波段有效削弱了其他校正模型的过校正问题, 其余波段辐亮度与太阳入射角余弦的线性拟合R2是六种模型中最低的两种地物预分类方式的CMinnaert模型校正效果都较稳定且明显优于其他四种地形校正模型; 地物一级分类的CMinnaert模型与分植被疏密程度的CMinnaert模型目视比较、太阳入射角余弦相关性分析、辐亮度直方图和阴阳坡光谱特征分析结果基本一致, 考虑到CMinnaert模型的算法效率和实际应用能力, 本文建议在进行CMinnaert地形校正应用时采用地物一级分类的方式。
HTML PDF(261) 摘要(167)

一种新型语义分割的建筑物提取方法

龙丽红,朱宇霆,闫敬文,刘敬瑾,王宗跃

摘要：高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域具有重要的理论和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中楼房语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet(D-UNet)。首先通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验,实验结果表明提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物分割,分割精度更高,优于其它方法,具有较高的实际应用价值。
HTML PDF(536) 摘要(232)

基于MAX-DOAS和TROPOMI对北京冬季对流层NO2污染监测和对比分析

杨东上,罗宇涵,曾议,周海金,司福祺,窦科,詹锴,刘文清

摘要：利用不同监测平台对大气环境污染进行监测时，不同遥感数据之间的对比验证以及协同观测是准确评估大气污染变化的关键。本文利用北京站点布置的多轴差分吸收光谱仪（MAX-DOAS）光谱仪，反演了2018年11月至2019年2月北京站点冬季的对流层NO2垂直柱浓度，总结了北京冬季NO2的日变化和月变化规律。研究中首先利用MAX-DOAS测量光谱结合DOAS反演算法获取不同时刻对流层NO2垂直柱浓度，与TROPOMI过境时刻的NO2遥测数据的变化趋势和相关性进行比较，并对卫星过境时地基站点不同的数据平均时间，和星-地间平均采样距离进行敏感性分析，同时将双因素方差分析方法（Two-way ANOVA）应用于评估风场对区域NO2浓度变化的影响。结果显示北京地区11月的对流层NO2平均浓度高于冬季其他月份，最大时均浓度可达到4.04×1016 molec.cm-2，且冬季各月份下午对流层平均NO2浓度明显高于上午。利用TROPOMI和MAX-DOAS获得的对流层NO2具有较好的相关性（r=0.88），其中2018年12月星-地观测相关性可达到0.96，但TROPOMI的NO2浓度结果相对于地基MAX-DOAS观测结果均有不同程度的高估。同时星-地对比敏感性表明，在一定的采样范围内，随着平均时间和平均距离的增大，星-地NO2浓度检测相关性均表现为明显的增高，其中相关性对采样距离的敏感性较大，而浓度相对偏差对采样时间敏感性较大，这为数据对比时的合理采样间隔选择提供参考。此外，风场分析发现风速及风速和风向的交互作用是导致北京地区NO2浓度变化的重要因素之一。
HTML PDF(404) 摘要(198)

2005-2016年南极冰盖物质平衡精细评估

林依静,程晓,刘岩,于志同,沈强,赵励耘

摘要：在全球变暖背景下，精细评估南极冰盖物质平衡可以深入探索南极冰盖变化对海平面上升的影响。基于最新的多源遥感冰盖产品，本文改进了通量法（IOM）在触地线处冰通量的评估方法，并逐年逐流域评估了2005-2016年南极冰盖物质平衡及变化，探讨了其变化的动力学和气候学原因。本文实现了触地线处冰通量的精细评估，与国际同期结果比较此方法结果更合理；同时，对比结果显示细微的数据差异和方法差异会造成IOM法物质平衡估算结果的明显差异。2005-2016年期间，南极年冰盖物质平衡基本处于物质流失状态，年均物质损耗量为109.1±34.9 Gt yr-1，年际间波动为±84.1 Gt yr-1。南极冰盖物质损耗由西南极主导，占总物质损耗量的65.1%；东南极整体处于正平衡状态，但威尔克斯地流域存在明显的物质损耗；南极半岛地区在零平衡状态下波动；岛屿冰通量首次被单独评估，处于负物质平衡状态。冰盖物质平衡变化从整体来看是由表面物质平衡主导的，受年际变化的气候学因素影响；从小尺度范围来看，冰架变薄、冰川崩解导致的触地线处冰通量的动力学变化影响了部分物质损耗严重区域的物质平衡变化，使其在崩解事件发生的年份流失的冰物质量增加。
HTML PDF(157) 摘要(244)

基于林区植被穿透率分析的多源DEM数据精度评价

蔡士雪,岳林蔚,尹超,邱中航

摘要：随着现代遥感观测技术的不断发展，目前已经有多个版本的公开高程数据集。然而，在林区，由于植被对电磁波的遮挡或吸收作用，遥感手段探测得到的高程不能反映真实的地表信息，存在系统偏差的影响。为了分析多源DEM产品在林区高程偏差的特性，本文选取了美国马里兰州和索诺马县为研究区域，对比不同地形、不同林区类型条件下雷达DEM产品SRTM1、TanDEM-X 90和光学DEM产品AW3D 30与裸地参考高程3DEP的差值，得到三类高程产品的林区穿透率，并结合林区类型、植被冠层高度、冠层覆盖度和坡度等辅助数据进行差异分析。结果表明，在所有研究区域中，C波段雷达数据SRTM1的整体林区穿透率最大，尤其是在马里兰州常绿针叶林，其整体穿透率可达0.771。而基于X波段雷达观测的TanDEM-X 90和光学数据AW3D 30的林区穿透率相当。三类高程产品在针叶林中的林区穿透率大于在阔叶林中的林区穿透率，且林区穿透率均随着冠层覆盖度的增加而减弱，其中TanDEM-X 90和AW3D 30的林区穿透率减弱幅度较大。除探测波长影响外，主要原因是TanDEM-X 90和AW3D 30都是由高分辨率数据采样得到，重采样前的高分辨率原始数据更容易检测到树木之间的开阔区域。因此，在林区中对SRTM1、TanDEM-X 90和AW3D 30三类高程产品进行应用时，应综合考虑传感器波段的穿透性、林区类型、冠层覆盖度以及坡度的影响，根据每个产品的林区穿透率去除植被冠层高度，以获取更加精确的地表信息。
HTML PDF(282) 摘要(183)

一种基于深度学习与随机森林的PM_2.5浓度预测模型

彭豪杰,周杨,胡校飞,张龙,彭杨钊,蔡心悦

摘要：针对PM2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘，而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题，综合考虑深度学习与随机森林的特点，提出一种基于深度学习与随机森林的PM2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度（AOD）遥感数据、气象再分析数据和PM2.5地面观测数据构建训练数据集，通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取，将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练，并使用随机森林回归算法得到PM2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性，以河南省区域2018~2019年的PM2.5浓度估算为例，将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN_LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等三种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明，在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度，其中以LSTM为特征选择器，RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型，在即使只有35%的数据作为训练样本时，整体预测实验中R2仍可达0.89，各季节预测实验中R2均在0.75以上。
HTML PDF(495) 摘要(193)

FY3B/MWRI北极海冰密集度ASI算法反演研究

李乐乐,王晓雨,陈海花,苏洁,管磊

摘要：近年来，由于“北极放大”的气候效应，使得北极海冰变化受到了越来越多的关注。而作为海冰被动微波遥感的主要参数，海冰密集度能够表征海冰的主要状态，可用于指导极区走航以及进行不同尺度的海冰变化研究。通过该参数还可以计算出海冰面积、海冰范围等信息，对极区冰情预测以及气候变化研究具有重要意义。本研究探讨了如何利用FY3B/MWRI（FengYun-3B/MicroWave Radiometer Imager）较高分辨率通道数据来反演北极地区海冰密集度。基于ASI（ARTIST（Arctic Radiation and Turbulence Interaction STudy）Sea Ice）算法，本研究通过改进算法系点值的方法反演了北极地区海冰密集度，并将反演结果与MWRI海冰密集度产品进行了对比。首先利用Aqua/MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）反射率数据获得的海冰密集度对二者进行了验证。结果表明，本研究选用的新系点值ASI算法在全部数据集范围内的平均偏差与MWRI海冰密集度产品相当，但标准偏差和均方根误差均较之明显降低，且在海冰密集度低于95%时精度远高于MWRI产品。然后将二者与不莱梅大学的SIC_UB(Sea Ice Concentration from University of Bremen)海冰密集度产品进行了对比，其中本研究反演海冰密集度与SIC_UB产品的平均偏差和标准偏差分别为3.3%和10.6%，低于MWRI产品与SIC_UB产品之间的5.9%和16.4%。最后，对本研究反演结果、MWRI产品、NSIDC/AMSR-E(National Snow and Ice Data Center/Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)产品以及SIC_UB产品的日均海冰密集度和海冰面积、海冰范围进行了时间序列对比，结果表明本研究反演海冰密集度的数值在三种统计方式下均显著低于MWRI产品，且较之更接近NSIDC/AMSR-E和SIC_UB产品。本研究利用国产卫星亮温数据反演的北极地区海冰密集度具有较高空间分辨率和较高精度，有利于北极地区气候变化的长时间序列研究。
HTML PDF(319) 摘要(146)

海洋一号卫星水色水温扫描仪红外信息获取技术

范文龙,黄小仙,傅雨田

摘要：自2000年至今，我国已发射了海洋一号A、B、C与D四颗太阳同步海洋光学遥感卫星。对海温分布与变化的探测是海洋一号卫星主载荷水色水温扫描仪（简称水色仪，COCTS）的主要任务之一。考虑到对海冰和海洋上空台风等气象要素的同时探测，实际水温探测通道的动态范围要求涵盖200K?320K的温度区间。由于某些洋面区域微弱温度的变化将会导致严重天气灾害的发生，因此海温探测通道还需满足探测灵敏度与定量化的精度要求。本文旨在依据技术指标要求，设计水色仪红外通道的信息获取电路，包括对探测器微弱信号进行放大的前置放大电路，消除基础电平以提高动态范围的交流放大器，以及实现信号的直流恢复与动态范围调整的通道放大电路。基于对所使用的光导型红外探测器工作机理的研究，结合水色仪的系统组成与特性，为确保同时满足高动态范围与高灵敏度这一对相互矛盾的指标要求，通过理论分析计算、电路仿真等方法，确定各级放大电路的形式及参数。为实现整个扫描视场的稳定基准电平探测与单像素信号探测，设计相应的高通与低通滤波器，并在真空环境模拟实验室对水色仪的系统性能进行测定，以验证信息获取电路设计的合理性。在实验室进行的红外辐射定标结果表明，水色仪两个红外通道的动态范围分别覆盖了177K~327K和173K~324K，均满足200K~320K的技术指标要求；两个红外通道在整个动态范围内的噪声等效温差（NETD）分布在20mK~110mK之间，而在考核位置300K处则达到了21mK~34mK，远优于0.2K的技术指标要求。空间测试环境较实验室复杂，测量精度亦有一定的差异。在轨测试结果表明，两个红外通道的动态范围分别覆盖了186K~328K和185K~326K，在整个动态范围内的NETD根据所选目标区域开窗大小的不同分布在50mK~110mK之间，性能优于技术指标要求。红外通道能够实时跟踪星上黑体信号随时间与周围环境的变化，可据此来对红外通道的定标系数进行即时修正，从而达到预期的在轨实时辐射定标的目的，为定量化反演海温奠定了基础，并能获取且制作出高质量的全球海温产品。
HTML PDF(268) 摘要(190)

半椭球形树冠对冠层间隙率与聚集度指数的影响研究

王少腾,耿君,涂丽丽,尹高飞

摘要：森林冠层结构特征直接影响着森林截获太阳辐射的程度，进而影响到林冠与外界环境的能量交换。树冠形状是森林冠层结构的重要组成部分，定量分析树冠形状的影响对森林冠层结构参数的计算有重要意义。之前的研究将树冠假设为圆锥形、圆柱形、圆锥+圆柱形等形状计算了冠层间隙率与聚集度指数。然而，树冠生长受外部环境以及内部顶端优势等因素的影响，相较于上述理想化的树冠形状，半椭球形更符合树冠自然生长规律。事实上，半椭球形是一种十分常见的树冠形状。本文推导出半椭球形树冠的冠层间隙率与聚集度指数计算公式，并进一步扩展到双半椭球形树冠。同时将以上两种形状的树冠与理想的圆锥形、圆柱形、圆锥+圆柱形树冠的冠层间隙率和聚集度指数的进行对比分析。结果表明：(1)半椭球形树冠与其它形状树冠的冠层间隙率有较大差异，且随着观测天顶角增加，其冠层间隙率的相对误差也逐渐增大。当观测天顶角70°时，圆锥形树冠与半椭球形树冠的冠层间隙率相对误差已接近100%；(2)半椭球形树冠与其它形状树冠的聚集度指数误差不容忽视，当观测天顶角为10°时，圆柱形树冠与半椭球形树冠相对误差最大达到20%；(3) 在半球空间聚集度指数期望值的计算中，半椭球形树冠值比圆锥形树冠值高约16%，半椭球形与双半椭球形树冠的值较为接近，混用树冠形状对结果影响不大。
HTML PDF(358) 摘要(233)

基于多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测

范新南,严炜,史朋飞,张学武

摘要：本文针对现有方法对遥感图像目标检测准确率低的问题，在更快速区域卷积神经网络Faster R-CNN（Faster Region Convolutional Neural Networks）算法的基础上对其进行改进，提出一种新的遥感图像目标检测算法。该算法把Faster R-CNN算法中的VGG（Visual Geometry Group）特征提取网络替换为残差网络ResNet（Residual Networks），在此基础上加入特征金字塔网络以充分表达语义信息和位置信息，并使用焦点损失函数替代Faster R-CNN算法中的交叉熵损失函数以解决难易样本对总损失贡献的权重问题，最后对NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集采用数据增广方法以解决数据集中图像样本数量少的问题。为验证本文算法的效果，进行了两组对比实验。第一组实验为本文提出的改进模块在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的消融实验；第二组实验为本文算法与其他算法在NWPU VHR-10数据集上的对比实验。实验结果表明，本文算法在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的多类平均准确率分别达到93.4%和93.0%，比Faster R-CNN算法提高了10.6%和7.8%，同时也高于现有的其他几种算法。
HTML PDF(317) 摘要(198)

基于CYGNSS数据的土壤盐分反演方法研究：以黄河三角洲为例

王俊栋,孙志刚,杨婷,朱康莹,邵长秀,彭金榜,李仕冀,王玮莹,高祎男,岳焕印

摘要：土壤盐碱胁迫是植物生产力低下的关键因素，也是全球盐碱区可持续发展的瓶颈；如何较为高效可靠地获取区域土壤盐分信息是需要优先解决的问题。随着全球导航卫星系统反射测量GNSS-R（Global Navigation Satellite System Reflectometry）的迅速发展，运用星载GNSS-R测量区域范围的土壤盐分成为一种可能。全球飓风导航卫星系统CYGNSS（The Cyclone Global Navigation Satellite System）作为星载GNSS-R计划的重要组成部分之一，其卫星传感器使用的L波段能够敏感地获取土壤介电常数信息，为反演土壤盐分提供了理论基础。本文以CYGNSS作为主要数据源，选取土壤盐渍化十分严重且具有典型代表性的黄河三角洲区域作为研究区域，首次探讨CYGNSS反演土壤盐分的可行性，并建立了一套土壤盐分的反演方法。首先，利用基于相干信号的双基雷达方程对 CYGNSS 数据进行计算获取地表反射率，并校正地表反射率的地表粗糙度和植被衰减效应，计算得到土壤介电常数的幅值；然后，以改进的Dobson-S土壤介电常数模型为物理模型结合土壤水分主动-被动探测卫星SMAP（Soil Moisture Active Passive Mission）土壤水分产品数据为主要的辅助数据，构建一套土壤盐分反演方法，完成2020年5月份黄河三角洲高效经济生态区的土壤盐分反演；最后，利用实测电导率数值对反演结果进行真实性检验，决定系数（R2）为0.94、均方根误差（RMSE）为1.06 mS/cm，拟合精度较高。本研究成果表明运用CYGNSS反演土壤盐分具有一定的可行性，并为区域尺度上的土壤盐分提供一种新思路。
HTML PDF(328) 摘要(244)

MODIS NDSI产品去云算法及最优阈值选择研究

王晓艳,陈思勇,郭慧,谢佩瑶,王建

摘要：归一化差值积雪指数NDSI是积雪识别中最常用的指数，但由于云的遮挡限制了MODIS NDSI产品的应用。本文提出了一种基于邻近相似像元的MODIS NDSI产品去云方法，并分析了无云NDSI序列在积雪识别中的最优阈值。对于NDSI影像上某一个云遮挡的目标像元，选取目标像元的n个邻近相似像元进行加权平均来预测该目标像元的NDSI值。以东北积雪区2017年10月1日至2018年4月31日一个积雪季的NDSI产品进行去云实验，并采用“云假设”的方法进行了检验，所预测到的云覆盖像元NDSI值与实际值的相关系数达到0.95，均方根误差为0.08。将逐日无云NDSI序列与气象站点测量的雪深序列进行对比，二者具有很好的一致性。气象站点的测量雪深大于等于1cm时，假定该站点所在的像元为有雪像元，并以此为真值，分析无云NDSI序列在积雪识别中的最优阈值。结果表明，非森林地区NDSI阈值为0.1时积雪提取的精度最高，可以达到95.6%；森林地区的NDSI最优阈值为0，对应的积雪提取精度为93.5%。
HTML PDF(344) 摘要(231)

面向地震应急调查的遥感技术应用现状及趋势分析

李强,张景发,龚丽霞

摘要：地震是一种会造成人类生命财产重大损失的突发性自然灾害，震后第一时间启动应急响应并开展灾情的快速评估能有效地减轻地震灾害带来的破坏。空间对地观测技术为宏观性的地震应急与调查工作提供了便捷、经济的途径，随着空间对地观测技术与数据处理技术的不断发展，各国学者对遥感应急调查开展了大量深入的研究工作，相关研究成果已广泛地应用于地震应急的实际工作中。但是，遥感数据类型与处理技术的多样化也带来了应急信息的散乱，导致遥感快速应急响应系统性不强，使得应急服务不持续，一定程度上限制了遥感技术的效能。为此，针对现阶段遥感技术在地震应急调查中的应用情况，在总结地震应急调查常用遥感技术手段的基础上，分析了遥感快速应急响应面临的技术挑战，重点梳理了地震应急不同阶段对遥感数据及应急专题产品产出类型与时效性的现实需求，结合震后灾区影像数据的情况，系统地分析了光学、雷达、激光雷达遥感技术在地震应急调查应用中的技术现状与存在的问题。在实际地震应用案例分析的基础，总结剖析遥感应急工作存在的问题，并重点从海量数据快速处理、震害信息智能化提取、多源数据协同分析三个技术层面论述了遥感地震应急面临的核心困难，基于此，结合在轨数据实时、海量数据快速处理就灾情智能化识别的多技术联合、多源数据协同分析、发展敏捷卫星等几个方面论述了未来遥感技术在防震减灾中的发展趋势，以期推动遥感监测手段提供动态、实时、持续的空间信息应急服务能力，提高地震应急工作的快速响应、精细化与业务化应用能力。本文的研究可以为多源遥感技术在地震应急调查中的科研及业务应用提供很好的参考，更高效的发挥遥感技术在防震减灾工作中的应用能力与水平。
HTML PDF(123) 摘要(217)

被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度研究：方法、进展及挑战

赵伟,文凤平,蔡俊飞

摘要：土壤水分不仅在地表水、能量以及碳循环中发挥着非常重要的作用，其时空变化也是影响和反映气候变化的关键因子。虽然被动微波遥感技术是目前监测大尺度范围土壤水分变化最为成熟的技术手段，但是其土壤水分产品空间分辨率往往较低（几十千米不等），不能满足区域和局地尺度的应用需求。鉴于这一问题，空间降尺度逐渐成为了提高被动微波土壤水分遥感产品空间分辨率的主要方式，也是当前遥感研究领域的热点之一。为此，本文总结、分析了近二十多年来国内外被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度研究进展，系统归纳了经验性、半经验性和基于物理机理的三大类降尺度方法，并就各方法特征进行了详细说明，概述了各方法的优势和缺点。归纳而言，虽然被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度方法众多，但可靠的高分辨率降尺度土壤水分产品仍较少，这与被动微波土壤水分遥感产品、降尺度关系模型方法、以及降尺度辅助因子等有着直接的关联。未来相关研究应重点结合多源遥感数据建立适用性强、精度高的降尺度关系模型，进而实现时空无缝的高时空分辨率降尺度土壤水分产品的生产，为推动土壤水分遥感产品在农林业管理、自然灾害监测、水文过程分析等区域应用中提供支持。
HTML PDF(180) 摘要(197)

面向地球固体潮宏观观测的空间技术发展综合分析

吴凯,纪策,骆磊,王心源

摘要：地球固体潮的观测和研究一直是地球科学研究的重点内容。地面台站存在其固有的局限性,而空间技术的发展使得固体潮现象的宏观观测成为可能。本文通过理论模型模拟得到了固体潮全球尺度下的时空分布特征,并从这些特征出发探讨了与固体潮宏观观测相匹配的空间技术发展潜能。主要包括InSAR技术与GNSS、VLBI、SLR等测距技术相结合的广域地面点位移监测能力以及重力卫星数据解算时变地球重力场的能力。然后就InSAR技术在时间基线和测绘带宽度上的需求,对低轨、倾斜同步卫星轨道、月基三种空间平台进行模拟,并分析了各平台的优势与不足。结果表明,新一代重力卫星组网和新的遥感对地观测概念平台均具备固体潮宏观观测潜力,其中月基InSAR或可发展成为最理想手段,其他空间技术的发展可以为月基平台失相干时段提供一定补充,实现优势互补。
HTML PDF(139) 摘要(190)

耦合地表方向反射特性的城市地区气溶胶光学厚度遥感反演

田信鹏,高志强,刘强,王跃启

摘要：地气分离是气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）卫星遥感反演中的难点之一，当前大多反演算法一般将地表假定为朗伯体，这使得反演结果在城市等高异质地区具有较大的不确定性。本文利用长时间序列MODIS BRDF/Abledo产品，通过离散余弦变换的惩罚最小二乘估计时空滤波算法构建了地表BRDF形状因子先验知识数据集。通过耦合考虑地表各向异性反射特性的辐射传输前向模型及半经验核驱动模型，以先验知识数据集为驱动进行地表参数估算，实现考虑地表BRDF效应的气溶胶遥感反演。基于该算法，以北京为研究区开展了Landsat-8 OLI传感器AOD反演实验，并使用AERONET地基观测数据及朗伯假设反演和地表反射率数据库支持反演进行交叉对比，结果表明，新算法在城市/植被地区的反演点对在期望误差线内比重为84.6%/86.0%，表明可以有效地改善朗伯假设对AOD的高估。此外，通过与MODIS气溶胶产品（MOD04及MCD19A2）对比验证，新算法获取的AOD与AERONET观测值具有更高的一致性（R > 0.987，RMSE < 0.117），城市站点反演结果在误差线内的占比较MODIS DT、DB、DTDB及MAIAC产品分别提高了46.8%、13.9%、14.7%及4.4%，且有效对比点数高于MODIS产品。新算法可以获取500 m空间分辨AOD，能提供空间更为连续的分布信息，显示了在支持区域污染精细管控、重点城市污染传输通道监测及污染物溯源等领域的应用潜力。
HTML PDF(275) 摘要(150)

基于深度卷积神经网络的遥感影像水体识别

王国杰,胡一凡,张森,茹易,陈开南,吴梦娟

摘要：从遥感图像中快速准确地提取水体信息对水资源和洪涝灾害监测有重要意义。本文对多维密集连接深度卷积神经网络（DenseNet）进行改进，应用于高分一号卫星数据进行洪泽湖流域的水体识别，并采用多种评价指标，与ResNet、VGG、HRNet等神经网络模型和归一化差异水体指数法（Normalized Difference Water Index，NDWI）等的水体识别结果进行对比。结果表明，ResNet、VGG、HRNet、DenseNet等深度卷积神经网络，在遥感水体识别方面均显著优于传统的水体指数方法。本文在经典的DenseNet网络结构中增加了上采样过程和跳层连接，其水体识别效果明显优于传统的ResNet、VGG等网络结构；DenseNet网络与最新提出的HRNet网络识别的水体区域较为接近，但识别精度指标与训练效率优于HRNet。
HTML PDF(471) 摘要(231)

基于Sentinel-2A/B的新疆典型城市不透水面提取及其空间差异分析

段潘,张飞,刘长江

摘要：随着城市化进程加快，自然地表物理结构及属性的变化使得城市不透水面不断增加，进而造成城市土地覆盖类型剧烈变化，极大地影响着其环境质量和生态循环。因此，探讨不透水面的空间变化规律，对建设生态、和谐、宜居城市变得极为重要。本文选取新疆典型城市（乌鲁木齐、喀什、哈密及克拉玛依）主城区为研究区，通过对Sentinel-2A/B影像L2范数归一化处理，结合增强型归一化差值不透水面指数(Enhanced Normalized Difference Impervious Surface Index, ENDISI)，采用最大类间方差法(OTSU)自适应确定阈值，提取2017和2019年新疆典型城市不透水面。结果表明：L2范数归一化处理与ENDISI结合能较好的突显不透水面与非不透水面的差异；OTSU自适应确定的阈值能够很好的区分不透水面，经示例验证（2019年乌鲁木齐主城区），不透水面提取结果总体精度为86.6%，kappa系数为0.733。通过对不透水面空间差异分析可知：从剖面线角度分析得出乌鲁木齐北部、喀什中部和北部及哈密中东部和北部ENDISI指数值均显著增加，而克拉玛依北部和中西部区域ENDISI指数值增加较少；从不透水面盒维数分析中得出，新疆典型城市的盒维数值均呈增加趋势，城市结构复杂度不断增强，其中哈密盒维数值最大，乌鲁木齐盒维数值最低，且哈密的盒维数值变化幅度最大，克拉玛依的盒维数值变化最小。本文可为新疆典型城市内涵式发展提供科学指导，为干旱区城市生态环境保护提供理论依据。
HTML PDF(320) 摘要(255)

基于Stacked ConvLSTM的时间序列森林火烧迹地检测

李淑君,郑柯,唐娉,霍连志,袁媛

摘要：确定森林火烧迹地发生的准确时间点以及空间范围对于森林的受损评价、管理、碳核算以及森林恢复的管理有重要意义。由于森林火烧迹地在空间分布上具有一定的连续性，现有的森林火烧迹地提取方法大都采用先分类再后处理的两步处理策略来抑制虚警像素的影响。本文提出将时空检测方法Stacked ConvLSTM用于时间序列森林火烧迹地的检测，在保持结果具有较好空间连续性的基础上避免了具有主观性的后处理操作，实现端到端提取森林火烧迹地信息，提升了森林火烧迹地的提取精度。本文采用MODIS时间序列数据，基于2001-2008年以及2001-2016年的黑龙江沾河林业局伊南河林场和内蒙古毕拉河林业局北大河林场两个区域的历史时间序列，分别对两个区域2009年以及2017年发生的特大火灾区域进行火烧迹地检测，利用Stacked ConvLSTM、Stacked LSTM以及bfast算法在两个区域的MODIS时间序列中提取森林火烧迹地，并将火烧迹地检测结果与ESA发布的Fire_CCI 5.1火烧迹地产品进行对比分析。结果表明：首先，从目视效果来看，在研究区域Ⅰ，Stacked ConvLSTM检测的结果比Stacked LSTM和bfast算法错误检测点少并且在空间分布也保持较高连续性。在研究区域Ⅱ，Stacked ConvLSTM检测到了较完整的火烧迹地区域。其次，在定量的精度评价指标上，在第一个研究区域，Stacked ConvLSTM的精确度比Stacked LSTM和bfast算法分别高出0.120和0.405，并且召回率、准确度和F1-score也更高，Fire_CCI 5.1召回率虽更高，由于错检区域较大，其他精度指标远低于Stacked ConvLSTM。在第二个研究区域，Stacked ConvLSTM精确度达0.924，召回率、准确度和F1-score相比Stacked LSTM和bfast算法以及Fire_CCI 5.1更高。
HTML PDF(415) 摘要(217)

日食对我国大气边界层热力状态的影响分析

雷连发,王振会,马盈盈,李成伟,刘晓璐,曹江平,白水成,朱磊,卢建平

摘要：地球的能量主要来源于太阳，太阳的辐射变化对地球大气边界层有着潜在的影响。日食过程中太阳被遮挡减少了到达地球的热辐射能量，大气热力状态被改变，为我们研究大气层热力状态的变化提供了一个好的机会。2020年6月21日，在我国境内出现了一次日环食，除日环食带以外我国其他地区都可见到日偏食。为了研究日食对边界层大气热力状态的影响，本文分析了西安、遵义、南宁和宜宾四个不同地区的微波辐射计实时连续观测的大气温湿度廓线数据，研究日食期间不同日面遮挡程度对不同边界层高度上大气热力状态的变化及其受天气条件的影响。结果表明，日食期间大气边界层温湿度受到日食的影响较为明显。从日食开始到最大时刻由于到达地球的太阳辐射能减少，边界层大气温度也开始降低，在日食从最大时刻到结束期间，从太阳到达地球的辐射能量逐渐增大，边界层温度开始上升。日食过程中相对湿度变化与温度相反,四个站点温度变化最大约4℃，相对湿度变化超过10%，各个高度层温湿度变化明显滞后日食过程约15～20分钟。日食过程中，月球对日面遮挡越多，日食对边界层大气温湿度廓线的影响也越明显。日食对边界层大气温湿度的影响随着高度的增加逐渐减弱，日面被遮挡的面积越少日食对边界层影响的最大高度也就越低。在有云层和降雨情况下，日食对边界层大气温湿廓线的影响将会减弱。
HTML PDF(279) 摘要(215)

考虑植被端元变异性的光谱解混方法

韦钦桦,罗文斐,唐凯丰

摘要：植被光谱变异性广泛存在于遥感图像当中，本文尝试通过PROSAIL辐射传输模型来描述植被端元变异性，并提出一种光谱解混方法，实现逐像元地估计植被变异性端元。具体地，面向植被-土壤背景两端元的场景，在非负矩阵分解框架下，利用PROSAIL辐射传输模型从机理上描述植被端元的变异性，并通过两组神经网络来分别实现辐射传输模型的反演与正算，从而更高效地拟合植被端元，最终得到一种能逐像元求解变异性植被端元的光谱解混算法。由于该方法求解了植被端元的空间变异光谱，因此，能够对植被参数遥感反演的尺度效应进行纠正。为此，本文进一步以LAI尺度效应为例，通过无人机图像实验来验证该方法的有效性。实验结果得出，经过光谱解混方法处理后，该方法能较准确地估计植被端元，并能使LAI尺度效应均方根误差RMSE能够从0.2151降低到0.0896，有望提升遥感植被信息提取的精度。
HTML PDF(316) 摘要(202)

基于时序自注意力机制的遥感数据时间序列分类

张伟雄,唐娉,张正

摘要：遥感影像时间序列为土地覆盖分类研究提供了重要的数据基础，利用深度学习提取时序分类特征一直是研究的热点，而基于循环网络和卷积网络的深度学习模型在训练样本不均衡时往往难以在小样本地类上取得高精度分类结果，针对这一问题，本文引入自然语言处理领域最新的自注意力机制方法用于多光谱遥感时序数据分类。通过对Transformer编码器进行两点改进：(1) 在多头注意力前添加特征升维层，提升数据的光谱信息；(2) 使用拉伸后降维取代全局最大值池化(Global Maximum Pooling, GMP)作为特征维度降维策略。构建基于时序自注意力机制的特征提取网络，与循环网络和卷积网络进行对比，利用公开的多光谱遥感时序数据集评估本文所用方法对于小样本类别精度提高的有效性。实验结果表明本文基于时序自注意力机制构建的特征提取网络能够有效应用于多光谱遥感时序数据分类问题，并对小样本地类分类精度提升有所帮助。
HTML PDF(442) 摘要(226)

基于高分五号痕量气体差分吸收光谱仪的地表UV-B辐照度初步反演

麻文杰,赵欣,周海金,司福祺,罗宇涵,杨东上,杨太平,钱园园,汤付颖

摘要：地表UV-B辐照度会对地球生态系统产生非常重要的影响。利用卫星遥感探测，可实现全球地表UV-B辐照度的长期探测，对于生态系统评估和大气科学研究等具有重要意义。目前基于国产卫星的地表UV-B辐照度产品较少，因此本文开展了高分五号卫星大气痕量气体差分吸收光谱仪（EMI）的地表UV-B辐照度的初步反演。首先基于地表UV-B辐照度的敏感性分析结果，建立无气溶胶情况下晴空地表UV-B辐照度查找表，随后提出了云、气溶胶场景下的校正方法，实现了全球地表UV-B辐照度的反演。最后，为验证该算法的准确性，将EMI结果分别与欧洲OMI卫星数据、WOUDC地面站点数据进行了对比，其中与OMI数据的相关系数大于0.9，与WOUDC地面站点数据的相关系数达到0.97。研究结果表明EMI载荷的地表UV-B辐照度产品准确性高，为后续地表UV-B辐照度等相关产品的发布提供研究基础，也证明了该载荷在全球地表紫外辐射时空分布监测应用中的能力。
HTML PDF(274) 摘要(163)

核电温排水基准温度星地协同提取与分析-以宁德为例

王雅萍,马秀秀,李家国,朱利,李凯云

摘要：核电在我国正式进入积极推进建设时期，而核电温排水对周边水域环境的影响监测与评估不仅为核电机组的规划、建设、运行等过程提供重要决策依据，同时也对海域水质和生态保护具有重要价值。客观精准的基准温度提取是温排水热污染遥感监测与评估的基础，本文以宁德核电站星地同步监测为例，通过对72个离散测量点位温度垂直剖面特征进行分析，将其划分为7种不同剖面形态，从中归纳出稳定温度点，并据此构建基准温度星地协同提取“实测稳定温度法”，解决以往地面测量监测和热红外遥感监测在实施过程中基准温度计算相互独立、未进行星地协同处理，致使监测结果可比较性相对较弱等问题。研究结果表明，基于实测稳定温度法提取得到的温排水星地同步监测结果从分布范围、强度到扩散趋势最为一致，提取效果明显优于其他基准温度提取方法；实测稳定温度法监测星地面积差异最小，为1.53 km2，相对于其它方法精度提高了4~10倍，而多点平均温度法(近岸多点)、取水口温度法、邻近区域温度替代法、校正的海湾平均法、半径区域平均温度法(5 km半径)、温升混合区最低温度法的星地面积差异分别为11.95 km2、11.12 km2、7.69 km2、6.61 km2、8.46 km2和14.93 km2。实测稳定温度法能够更客观、准确的提取核电站温排水热污染分布范围和大小，在核电温排水热污染监测中具有重要的应用价值。
HTML PDF(277) 摘要(215)

白洋淀水体总磷总氮高光谱反演模型比较研究

陈洁,张立福,张红明,张琳珊,岑奕,童庆禧

摘要：总磷（TP）、总氮（TN）是水质富营养化的重要指标，亦是水质监测的主要参数。光谱法水质监测因其快速高效、无二次污染等特点，成为当前遥感水环境研究的热点。通常的TP、TN反演模型或是基于实验室配置标准液进行光谱测量而建立的，或是基于采集的全样本进行建模，这种方式构建的模型虽具有较好的回归效果，但水体中由于各种水质参数的相互影响，TP、TN的浓度分布不均匀，预测值存在高于或低于建模样本浓度的可能，使得实际的预测效果并不理想。鉴于此，本文以白洋淀实验区的实际水体样本为反演模型的输入值，在确定最优相关波段和最佳反演模型的基础上，讨论了不同浓度范围的样本建模对反演模型的影响，确定了模型对超出建模浓度值样本的预测能力。通过5种不同方式的建模和预测分析，其结果表明：建模样本浓度覆盖预测样本时，反演模型决定系数R2＞0.6，TP、TN浓度预测值的平均偏离度ARE＜20%；建模浓度高于预测样本时，R2在0.6左右，对超过建模浓度范围12%以内的预测值，其ARE＜25%；建模浓度低于预测值时，R2介于0.4~0.5，预测值超过建模样本浓度一倍时，ARE≤30%；建模样本浓度位于预测值两侧时，R2可达0.8，ARE＜25%；建模样本浓度值介于预测值之间时， 0.45＜R2＜0.55，ARE＞35%。通过本文的研究与讨论，可为水质参数监测的实际工程应用提供科学依据和参考。
HTML PDF(343) 摘要(204)

基于光谱-空间注意力双边网络的高光谱图像分类

杨星,池越,周亚同,王杨

摘要：在过去几年里,卷积神经网络已经在高光谱图像分类上取得良好的效果,然而高光谱图像的高维性和卷积神经网络对所有波段的平等处理,限制了这些方法性能。本文提出了一种端到端的光谱空间注意力双边网络(SSABN),直接将原始图像3D块作为输入数据,而不需要进行预处理。首先,通过光谱空间注意力模块从原始数据中增强有用波段,抑制无效波段。然后设计双边网络两条路径。其中,空间路径用于提取空间信息,上下文路径用于提供更大的感受野,并通过特征融合模块有效的结合特征。实验结果表明,SSABN在三个公开数据集上取得了更高的分类精度,同时有效的减少训练时间。
HTML PDF(143) 摘要(192)

DMSP/OLS夜光数据的珠三角碳排放时空差异性分析

王艳军,王孟杰,柳林,李少春,林云浩

摘要：碳排放时空分布及其异质性是生态环境保护和气候变化监测研究的重要课题。本文针对珠三角城市群碳排放空间分布的精细分析，基于DMSP/OLS夜间灯光影像与土地利用数据，研究了2000-2013年珠三角城市群碳排放时空差异性，揭示了不同地市不同用地类型的碳排放时空分布特征、碳排放增长趋势和强度趋势。结果表明：① 2000-2013年珠三角城市群碳排放总量一直处于增长阶段，但受2008年金融危机影响由高速增长转为缓慢增长阶段；② 人均碳排放强度在2008年金融危机后增长速度减缓；③ 单位GDP碳排放强度在经历了2005-2008年小幅增长阶段之后，整体呈现降低趋势；④ 地均碳排放强度方面，工矿用地的地均碳排放强度由2008年金融危机前的增长阶段过渡到危机后的降低阶段，而城镇用地的地均碳排放强度一直处于持续增长阶段。研究发现，珠三角城市群碳排放在2008年金融危机前后具有明显的时空差异性，城镇用地碳排放持续增长将成为碳减排的关键问题，本研究可为碳排放估算预测、节能减排及生态环境保护提供科学参考。
HTML PDF(380) 摘要(184)

基于加权融合TIR数据LST反演与硅化蚀变信息提取——以广东仁差盆地铀多金属矿区为例

曹海玲,王正海,秦昊洋,孙袁超,尹国盼

摘要：硅化蚀变带是多种金属热液矿床的重要找矿标志之一,利用遥感技术实现快速大范围识别硅化蚀变信息具有重要意义,但硅化蚀变通常为弱信息,目前常规的遥感方法难以有效识别。本文以广东省仁差盆地铀矿区为例,以PAN图像高频分量图与TIR图像进行加权融合并进行地温反演,分析硅化蚀变带与地温异常的关系,建立遥感硅化蚀变弱信息增强识别模型。结果表明：采用PAN图像高频分量图像与TIR图像进行加权融合,可提高TIR图像的空间分辨率,较好保存热目标光谱特征；融合前后数据反演的LST图变化不大,后者提高了对地物热异常识别能力；硅化蚀变带在近似LST图中表现为较断裂带更为细小的高温异常带,并以此为依据进行预测识别。经验证,已知硅化带与识别硅化带较为吻合。
HTML PDF(287) 摘要(174)

利用日光诱导叶绿素荧光数据分析2007-2018年北半球植被物候特征空间格局及其变化趋势

周浩然,孙华,史振伟,彭飞,林沂

摘要：植被物候是指植被长期适应生活环境的周期性变化，形成与此相适应的生产发育节律。研究植被物候有助于我们更好地理解气候变化。目前利用植被遥感指数进行物候监测依然存在许多问题，而日光诱导叶绿素荧光（SIF）与总初级生产力（GPP）具有强耦合关系，在植被物候研究中具有很大潜力。本文利用双逻辑斯蒂函数模型，基于三种SIF数据（GOME-2,GOSIF和CSIF）计算了北半球地区2007-2018年的物候特征，并与两种GPP数据和五种植被指数（VIs）数据进行对比验证。接下来利用GOME-2 SIF数据分析了北半球地区的物候分布特征，并利用Sen斜率因子检测北半球地区的物候变化趋势，最后计算了三个主要的气候因子对植被物候变化的影响。结果表明：①基于SIF数据计算的SOS与EOS比基于VIs数据的计算结果要更加接近于基于GPP数据的计算结果。②基于GOME-2 SIF数据计算的北半球地区植被2007-2018年平均生长季始期（SOS）主要（>90%）集中在100-170 天，平均生长季末期（EOS）则主要集中在220-270 天。高海拔地区和高纬度地区相对于其他地区，SOS较晚，而EOS则较早。③2007-2018年间北半球地区的SOS主要呈显著提前趋势（平均Sen斜率因子为-0.173），而EOS则为非显著提前趋势（平均Sen斜率因子为-0.002）。④高纬度寒冷地区的物候主要受温度影响，而中低纬度干旱地区的物候主要受降水影响。总的来讲，相对于传统的VIs数据，SIF更加适合表达基于植被GPP的物候特征。相对于过去几十年，最近十年的物候变化速度减慢，尤其是EOS，保持在较为稳定的状态。
HTML PDF(127) 摘要(266)

多源高分辨率卫星影像监测黑臭水体的适用性研究

王茹,申茜,彭红春,姚月,李俊生,汪明秀,史佳睿,徐雯婷

摘要：高分辨率卫星的幅宽一般很小，受云雨和轨道回访周期影响，单颗卫星的短时段内覆盖能力有限，因此，单一高分辨率卫星常常无法满足一定时段内的黑臭水体监测需求，需要多源卫星协同监测黑臭水体。为了分析多源高分辨率影像对黑臭水体遥感监测的适用性，本文基于地物光谱仪实测的水体遥感反射率数据，以GeoEye-1、WorldView-2、北京二号（DMC3）、高景一号（SuperView-1，SV1）以及GF-PMS系列（GF1/1B/1C/1D、GF2、GF6）传感器波段进行等效计算，结果表明：（1）采用反射率比值模型——BOI（Black and Odorous water Index）模型，GeoEye-1、WorldView-2、SuperView-1和GF1/1B/1C/1D/2/6影像识别黑臭水体正确率均较高，分别为89.5%、89.5%、92.1%和92.1%；（2）BOI模型不适用于DMC3，这里采用了归一化水体指数NDWI≤0.55判别黑臭水体，识别正确率为89.5%。（3）BOI模型应用于仅有的2景同步卫星影像——GF2影像，经实测数据验证，识别精度为83.3%，精度较高。针对通州区内的某重叠区，2016-2021年10颗多源卫星影像协同观测的结果一致性较好，表明了多源遥感影像监测黑臭水体的适用性较好。综合考虑卫星影像空间分辨率和采购成本，给出了合理的协同观测建议。
HTML PDF(440) 摘要(180)

基于吸收系数的近海水体硅藻浓度反演模型研究

樊杰,孙德勇,王胜强,张海龙,环宇,何宜军

摘要：浮游植物种群结构对了解海洋碳循环，生物多样性等研究具有重要意义。针对某种浮游植物种群生物量的研究，可以掌握浮游植物种群结构变化特征。本研究基于航次实测色素数据，利用CHEMTAX方法获取近海水体硅藻浓度信息，分析实测硅藻浓度数据的空间分布状态。对高斯模型中心波长和半波宽参数进行优化，结合高斯模型分解获取的高斯峰值，分析其与硅藻浓度之间的相关关系，并遴选相关系数较高的高斯峰值。利用不同数学函数，开展高斯峰值与硅藻浓度之间的关系模型构建研究，并结合精度指标（决定系数，R2，中值误差，ME）判定各数学函数模型的硅藻浓度反演精度，以提出最优的反演模型。研究结果表明：1）实测硅藻浓度整体上呈现出近岸高，离岸低的空间分布特征，高值区域主要分布在渤海湾及长江口附近；2）硅藻浓度反演模型精度较高，通过留一交叉验证法对模型进行验证，决定系数为0.79，中值误差为49%，p值小于0.001，该模型为后续开展卫星遥感反演硅藻浓度的工作奠定了基础。
HTML PDF(345) 摘要(215)

一种基于奇异值分解的DS-InSAR技术分布式散射体相位优化方法

彭锴,赵峰,汪云甲,闫世勇,冯瀚

摘要：分布式散射体(Distributed Scatters, DS)相位优化是DS-InSAR技术关键,本文提出一种新的基于奇异值分解的DS相位优化方法。采用模拟数据和33景覆盖郑州东部白沙镇Sentinel-1A数据对提出方法的可靠性与有效性进行验证和分析。结果表明,与对比DS相位优化方法相比,提出方法对干涉图DS相位优化效果更好,特别是在一些低相干区域仍然可获得较好DS相位优化结果；提出方法在降低DS相位噪声同时可较好地保持地物细节信息。此外,相较于常规PS技术形变监测结果,本文方法高质量监测点密度提高了4.3倍,较对比方法高质量监测点密度提升更显著。模拟与真实数据结果证实了本文提出DS优化方法的有效性,该方法可服务于基于DS-InSAR技术的地表形变监测。
HTML PDF(125) 摘要(263)

智能手机农作物叶面积指数测量算法改进

汪梓鑫,屈永华

摘要：叶面积指数(leaf are index, LAI)是表征植被冠层结构特征点的一个重要参数，已经成为多个对地观测系统的陆表参数标准产品，也是定量遥感模型的重要输入参数。快速、准确地获取植被LAI对于开展遥感产品验证、促进遥感模型的发展具有极为重要的意义。随着传感器性能与应用软件功能扩展，智能手机已经成为植被叶面积指数测量仪器的新选择。然而，由于手机成像传感器窄视场角的限制，现有算法依赖于叶倾角分布函数为球型分布的假设，即G函数（单位叶面积在垂直于观测天顶角的平面上的投影）恒等于0.5。因而，传统算法无法解决植被叶倾角分布未知的情况。本文提出了一种基于形状匹配的G函数估算方法，基于有限长度方法和多幅影像间隙率，计算样方内的植被冠层聚集指数，利用泊松分布模型分别得到了植被冠层有效叶面积指数(LAIeff)和真实叶面积指数(LAItru)。用黑龙江海伦农场两种农作物类型（玉米和大豆）的破坏性测量得到的时间序列真实LAI数据(LAIdes)对算法进行了验证。结果表明，算法改进之前的均方根误差（RMSE）分别是0.84（垂直拍摄）和1.33（倾斜57°拍摄），改进后LAIeff和LAItru的RMSE为分别为0.58和0.56。新算法得到LAI值在时间序列变化趋势上与实测值更为一致。本文算法扩展了农作物叶面积指数测量方法，为从智能手机影像中快速、准确提取植被叶面积指数提供了可能。后续研究将会从分析外部光照环境变化对测量结果的影响和增加不同植被类型的验证数据两个方向进一步开展工作。
HTML PDF(283) 摘要(177)

基于卫星遥感的近地面PM2.5浓度反演进展

向娟,陶明辉,郭玲,陈良富,陶金花,桂露

摘要：细颗粒物（Fine Particulate Matter，PM2.5）是影响空气质量和公共健康的关键因素之一。高时空分辨率的PM2.5数据是公共健康风险评估和流行病学研究的基本需求。相较于地面站点，卫星遥感技术具有连续观测、宽覆盖和低成本的优势，基于卫星气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）反演PM2.5质量浓度的方法已成为热点。本研究概述了卫星AOD产品反演PM2.5浓度的原理，介绍了用于PM2.5反演的主要卫星AOD产品及其反演精度；总结了现有的PM2.5估算方法及其优缺点，指出目前PM2.5反演研究存在的问题；提出未来PM2.5反演方向主要集中在高时空分辨率的PM2.5浓度重建、基于激光雷达数据的三维PM2.5浓度反演及PM2.5化学组分反演等方向。
HTML PDF(637) 摘要(220)

Worldview2影像与OLI影像协同岩性模糊分类方法

帅爽,张志,吕新彪,马梓程,陈思

摘要：Landsat系列、ASTER等中等空间分辨率遥感数据（中分数据）由于覆盖了碳酸盐矿物、粘土矿物、铁氧化物矿物等矿物的诊断光谱区间，广泛应用于矿物、岩石信息提取，但受限于空间分辨率，混合像元现象明显，严重制约了中分数据的岩性分类精度。WorldView2、QuickBird等高空间分辨率遥感数据（高分数据）提供了岩石地层表面丰富的空间结构信息，同时空间分辨率的提高也是缓解混合像元效应的最有效途径，但高分数据覆盖的光谱区间往往较窄，难以满足大多数特征吸收谱段位于短波红外、热红外区间的矿物、岩石信息提取。在岩性自动分类方法上，前人研究中仍以采用基于像元的分类方法为主，分类结果的“椒盐现象（Salt-and-pepper，出现在分类结果图中大量孤立的错分点或小图斑）” (Salati等，2011)严重。为结合中分数据的光谱信息优势和高分数据的空间结构信息优势，同时缓解基于像元的岩性分类方法中的 “椒盐现象”，提高岩性自动分类精度，本文以OLI数据和WorldView2数据为例，提出了一种协同中高分遥感数据进行面向对象的岩性模糊分类的方法。首先通过辐射分辨率规范化处理、异源遥感数据融合和波段重新组合等方法对WorldView2数据和OLI数据进行信息协同，利用主成分变换的方法对协同后数据的纹理信息和光谱信息进行压缩和增强，然后将增强后的纹理信息和光谱信息进行波段绑定，并进行多尺度分割。根据岩性单元间的光谱特征和纹理特征的差异，构建各岩性单元的模糊逻辑隶属度函数，实现对研究区岩性的模糊分类。实验结果表明，该方法成功划分了岩性区岩性单元的分布，总体岩性分类精度为89.35％。
HTML PDF(365) 摘要(209)

双极化Sentinel-1数据极化时序InSAR技术地表形变监测——以上海市浦东机场为例

冯瀚,赵峰,汪云甲,闫世勇,彭锴,王腾,张念斌,徐东彪

摘要：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)不同极化通道数据对地物具有不同响应，利用多极化信息可提升单极化SAR数据地表形变监测能力。针对免费双极化Sentinel-1数据，已有研究对比了不同极化(VV-VH)地表形变监测能力，或基于单一相位质量评价准则对某种散射目标进行极化优化，未能充分挖掘双极化Sentinel-1数据地表形变监测潜力。为此，本文提出一种基于双极化Sentinel-1数据的自适应极化时序InSAR技术方法(Polarimetric Persistent Scatterer Interferometry，PolPSI)。以上海市浦东国际机场为研究区，基于34景双极化(VV-VH)Sentinel-1影像，利用提出PolPSI技术对研究区稳定散射目标(PS，Persistent Scatterer)与分布式散射目标(DS，Distributed Scatterer)分别进行自适应极化优化，随后基于极化优化干涉图进行地表形变监测。结果表明，采用本文PolPSI算法能有效提升干涉图相位质量，增加高质量监测像元密度，相较于常规时序PS与DS技术，提出PolPSI技术获取的监测像元密度分别提高了103%和30.8%，可较好反演机场区域形变。本文提出的基于双极化Sentinel-1数据PolPSI方法通过对极化信息的利用与挖掘，可一定程度上提高Sentinel-1数据在地表形变监测应用中的能力。
HTML PDF(128) 摘要(155)

近20年（2002~2020）渤黄海真光层深度的时空变化遥感分析

吕军,王胜强,孙德勇,聂君伟,焦红波,张海龙,梁涵玮

摘要：真光层深度（Euphotic zone depth, Zeu）是指光合有效辐照度衰减为水体表面处1%时所对应的深度。它是描述水质特性的重要参数，对浮游植物光合作用，全球碳循环以及海洋环境变化的研究具有重要意义。本文基于多年在渤黄海现场实测数据，建立了针对MODIS（Moderate resolution imaging spectroradiometer）传感器的Zeu遥感估算模型，该模型表现出良好的估算精度。在此基础上，利用2002~2020年MODIS长时序卫星遥感数据，研究揭示了渤黄海Zeu的时空变化规律，结果显示：渤黄海Zeu具有近岸低、外海高的特点，并且明显表现出夏深冬浅的季节变化特征；长江口北舌状低值区夏季时往东北方向伸展，而在秋初时转向东南；在2002~2020年间，渤海、北黄海以及苏北浅滩的Zeu单调变化，而南黄海、济州岛南及长江口北的Zeu呈现波动式的变化趋势。此外，本文结合多源卫星遥感数据资料分析了Zeu时空变化的驱动因素，结果显示：在渤海、南黄海、北黄海及苏北浅滩，Zeu的时空变异受多种驱动因素的综合影响，其中海表面温度和光合有效辐射对Zeu的变化呈正向驱动，而风速和总悬浮颗粒物浓度呈负向驱动；此外，长江径流量对长江口北Zeu的变化也起着负向驱动作用（相关系数R = -0.55）。
HTML PDF(493) 摘要(210)

结合辐射传输模拟与浅层神经网络的 FY-3D MERSI影像云识别

金适宽,马盈盈,龚威,叶志伟,夏小鱼

摘要：本文结合辐射传输模型和机器学习提出了一种从FY-3D卫星MERSI II传感器光学影像中识别云像元的方法：CRMC (Combine Reflectance simulation and Machine learning for Cloud detection)。该方法通过设置变化的地物和大气内在光学特性（Inherent Optical Properties，IOPs），达到考虑多种下垫面的二项反射特征和不同大气条件下气溶胶和云参数的目的。CRMC方法主要包含三个步骤：1）通过聚类分析从MODIS二项反射参数产品中分离出11种典型下垫面地表反射参数；2）将随机设置的气溶胶和云参数以及地表反射率参数（即IOPs）输入SBDART辐射传输模型，得到模拟的反射率值数据集，并以此训练浅层神经网络模型；3）利用浅层神经网络模型逐像元预测云概率，并根据实际需要确定区分云像元和非云像元的云概率阈值。通过与CALIPSO垂直特性掩膜产品（VFM）逐像元对比验证发现，CRMC方法总正确率为79.6%，且在陆地和海面上分别为78.5%和81.2%。通过与MODIS云掩膜产品横向对比（MYD35）发现，当云阈值设定为0.2时，CRMC方法在陆地，主要是阔叶林、农田、城市和裸土等地表上的云识别效果较好，但在海面的云识别效果仍待进一步提高。
HTML PDF(238) 摘要(184)

基于InSAR与激光雷达测高的马兰冰川物质平衡变化

庞书剑,柯长青,周兴华,张其兵,范宇宾,喻薛凝

摘要：冰川物质平衡指是反映冰川消融与积累关系的重要指标,也是联系冰川与气候变化的纽带,对于评估冰川动态变化具有十分重要的意义。马兰冰川位于青藏高原可可西里北部,作为东昆仑山系中消融最为剧烈的冰川之一,为了评估其在全球气候变暖背景下的物质平衡变化,利用TerraSAR-X/TanDEM-X合成孔径雷达数据、ICESat-2激光雷达高度计数据、SRTM DEM数据,基于合成孔径雷达干涉测量和激光雷达测高技术对其2000-2020年高程变化进行了研究,并估算了物质平衡。结果表明：近20年来,该区域41条冰川平均表面高程下降-5.64 ± 0.96 m,物质平衡为-0.24 ± 0.06 m w.e.a_^-1,呈明显负平衡状态。其中,2000-2012年冰川的消融速度(-0. 30 ± 0.04 m w.e.a_^-1)要略快于2012-2020年消融速度(-0.22 ± 0.11 m w.e.a_^-_¹)。结合GPCC(Global Precipitation Climatology Centre)降水与GHCN_CAMS(Global Historical Climatology Network)气温再分析数据集可知：自2000年以来,马兰冰川整体受气温升高影响,消融剧烈,降雨量微弱增加仅弥补了少部分由升温带来的物质亏损,由于2012后气温增速变慢,夏季气温波动降低,导致了冰川在2012-2020年间消融速度有所减缓。此外,根据Landsat遥感影像发现,马兰山南坡存在一条跃动冰川,跃动发生于2007-2012年间,冰川末端在此期间异常增厚并前进了约251m。
HTML PDF(432) 摘要(207)

基于GPS-R的双基地SAR移动目标成像方法研究

何振宇,杨扬,陈武,翁多杰

摘要：全球导航卫星系统反射 (global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)做双基地合成孔径雷达(简称GNSS-SAR)是近年来的新兴研究方向。当前GNSS-SAR成像的主要对象是地表静态目标,关于动目标成像的研究非常少。为了扩大GNSS-SAR的应用范围,本文以全球定位系统(global positioning system, GPS)卫星作为照射源,提出一种基于频域的动目标成像方法应用于海面移动船只成像。本文首先构建了双基地几何模型,然后推导了一种近似的双基地距离历程用于描述目标回波的方位向相位变化。采用Keystone变换校正由目标运动导致的未知距离单元徙动,采用基于短时傅里叶(short time Fourier transform,STFT)+随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)的方法估计目标的移动速度。最后,推导了方位向匹配压缩以实现动目标成像。采集的现场实验数据用于验证本文的方法。实验结果分别从速度估计、垂直距离估计、船长度估计和判断目标移动方向四个方面验证了本文方法的有效性。
HTML PDF(262) 摘要(195)

统一样本云检测技术的改进及GF-6 WFV云检测应用(高光谱会议推荐稿件)

隋淞蔓,夹尚丰,胡学谦

摘要：由Sun等人提出的统一样本云检测方法，基于AVIRIS高光谱样本库模拟出待检测传感器的云和晴空地表像元，将模拟得到的多光谱样本数据输入到BP神经网络中进行逐像元分类，生成云检测模型，实现Landsat 8 OLI等宽光谱传感器较高精度的云检测。该方法基于统一样本模拟出不同传感器的样本像元库，适用于多种传感器的云检测。由于Landsat 8 OLI波段较多，波谱范围覆盖宽，容易实现云的高精度识别。为了进一步提高其在光谱范围较窄的GF-6 WFV数据上的云检测应用精度，在模拟出的样本库中加入GF-6 WFV数据典型高亮地表像元。通过目视解译对云检测结果进行精度验证，结果表明，该算法利用可见光和近红外通道的遥感数据可以高精度的识别出植被、水体、建筑、裸地等地表类型上空的厚云、碎云和薄云。改进后的云检测算法，云像元平均正确率达到88.40%，在高亮地表上空云像元正确率达到87.40%，在不同地表类型上空的云像元平均正确率为92.60%。结果表明，加入高反射率地物的算法可以利用有限波段实现云和地表的高精度分离。
HTML PDF(419) 摘要(197)

基于点的多尺度形态学重建滤波方法

常兵涛,陈传法,郭娇娇,武慧明,贝祎轩,李琳叶

摘要：针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与非地面点问题,本文提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法(Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter, PMMF)。在初始尺度层次下,PMMF主要通过构建一种基于点的形态学重建对原始点云进行滤波,即先在掩膜点云约束下借助k邻域结构元素和自适应高程缓冲区反复膨胀标记点云,获取潜在地面点；然后通过自适应坡度剔除潜在地面点中的非地面点,其中,坡度阈值可随地形复杂度自适应变化。在上层次尺度滤波结果基础上,PMMF提升种子点选择的网格尺度,重复上层次滤波过程,直至结果收敛。以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)发布的15组基准数据为研究对象,将PMMF滤波结果与近五年(2016-2020)提出的15种滤波算法比较。结果分析表明,PMMF有8组数据滤波效果占优,15组数据平均总误差和Kappa系数分别为2.71%和91.08%。使用四种不同地形特征的高密度机载LiDAR点云数据进一步验证PMMF的滤波效果,并将计算结果与渐进形态学滤波(PMF)、布料模拟滤波(CSF)、渐进加密三角网滤波(PTD)和多分辨率层次滤波(CSF)比较。结果表明,PMMF滤波性能最优,平均总误差为3.24%,较其它四种滤波方法分别减小了12.0%、59.1%、70.1%和53.2%。
HTML PDF(293) 摘要(275)

基于分离卷积与密集连接轻量级神经网络的高光谱图像分类

宋廷强,宗达,刘童心

摘要：针对高光谱遥感图像空间分辨率低,标注训练样本困难的问题,本文提出一种基于分离卷积(Separable convolution)与密集连接(Dense connection)的轻量级神经网络SDLN模型。该模型基于DenseNet的思想，同时采用计算量更少的分离卷积代替3D卷积，根据算法提取的光谱信息和空间信息，结合目标及周围像素信息推断其中心像素内容，实现对单像素的分类。基于IP、PU和KSC 三个广泛使用的高光谱数据集进行实验，按照分层抽样的方法，每个类别选取少量样本作为训练集，分类精度分别达到了97.4%、97.6%、99.2%，与SSRN、SVM-RBF、MDGCN、DBDA及pResNet多种先进分类算法对比，分类精度提高且时间成本降低。
HTML PDF(393) 摘要(279)

基于珞珈一号夜间灯光数据的福建省人为热通量估算

林中立,徐涵秋,林从华

摘要：夜间灯光数据是估算人为热通量（AHF）的重要数据，但当前应用最广的DMSP/OLS和Suomi-NPP/VIIRS夜间灯光数据由于受限于粗糙的空间分辨率，而无法刻画城市内部的AHF分布细节。我国2018年6月发射的Luojia 1-01卫星所获取的130 m高空间分辨率夜间灯光数据，则有望解决这一问题。因此本文利用Luojia 1-01夜间灯光数据，通过将统计年鉴中的能源统计数据细化至福建省84个县（市、区），然后与3个夜间灯光指数（NTLnor、HSI、VANUI）进行回归分析，分别构建了基于这3个指数的福建省AHF空间估算模型，并采用交叉验证法对其进行筛选。结果显示：（1）在3个指数中，基于VANUI的乘幂估算模型的R2最高，且RMSE最小，因此精度最高；（2）利用VANUI乘幂估算模型反演得到的2018年福建省年均AHF为0.88 W/m2，其中厦门市的年均AHF最高，达10.98 W/m2，泉州、莆田、福州、漳州等沿海城市次之，年均值在0.98-1.95 W/m2之间，而宁德、龙岩、三明、南平等城市的AHF则较低，均值在0.38-0.46 W/m2之间；（3）Luojia 1-01夜间灯光数据可以揭示城市内部的AHF分异细节。根据用地属性和功能的不同，AHF数值表现为：城市集中商业区>大型市政公共设施区>城市主干道>城市住宅区>近郊住宅区。研究表明，基于Luojia 1-01夜间灯光数据建立的AHF估算模型可以较好地揭示城市尺度AHF的空间分异情况。
HTML PDF(358) 摘要(205)

遥感地表温度产品时空融合方法研究综述

李冉,王猛猛,张正加,刘修国,胡添

摘要：受传感器性能的制约，利用单一卫星热红外遥感数据反演到的地表温度产品难以兼顾时间分辨率和空间分辨率, 而时空融合技术能够发挥多传感器互补的优势, 获得时间密集度高、空间细节丰富的地表温度产品，从而在算法层面上解决这一矛盾。随着时空融合研究的深入，地表温度开始显露出与其他产品有着明显区别的融合特性，而内在机理和应用潜力都有待被整理和挖掘。本文就立足于地表温度与时空融合的交叠区，对两者结合而生的研究成果进行收集、分析和总结，系统地概述了该领域的研究背景、原理、方法和应用，并重点突出与泛在时空融合技术的之间的联系与区别。最后，基于地表温度数据的特点和时空融合的局限性，总结了该领域所面临的主要挑战，并对可行的解决方法和发展方向进行了展望。
HTML PDF(498) 摘要(244)

基于细节关注的高光谱和多光谱图像融合算法

方帅,闫明畅,张晶,曹洋

摘要：低分辨率高光谱图像（LR-HSI）与高分辨率多光谱图像（HR-MSI）融合技术，广泛用于解决图像空间分辨率与光谱分辨率无法同时保持高水平的矛盾。从融合效果上分析，现有算法的空间重建误差与光谱重建误差都主要体现在边缘和细节区域。因此，本文提出了基于细节关注的字典构建和图像重建的融合算法。在光谱特性保持方面，由于图像邻近效应导致在细节区域光谱分布复杂多样，本文提出对图像层和细节层分别进行字典学习。在空间特性增强方面，提出了细节感知误差和边缘方向自适应全变分约束，并将其与局部低秩约束结合在同一个融合框架用来估计稀疏系数。通过实验对比，本文提出算法的融合结果在空间特性与光谱特性方面较其他算法有明显提升。
HTML PDF(405) 摘要(183)

机载LiDAR测深中海底地形坡度的影响及改正

亓超,宿殿鹏,阳凡林,马跃,王贤昆,杨安秀

摘要：机载LiDAR测深(Airborne LiDAR Bathymetry, ALB)是测量沿海地区地形图和水深图的最有效的技术之一，其通常是利用ALB海面和海底反射回波的峰值位置来计算水深值。然而，当蓝绿激光光束到达海底时，光斑范围内的具有坡度的海底地形会导致海底反射回波波形展宽及其峰值位置的偏移，从而产生海底位置的不确定性，进而直接影响海底地形测量的准确性。为了减小这种影响，本文提出了一种机载LiDAR测深的海底地形坡度影响改正方法。基于ALB激光光斑范围内局部地形参数模型(Footprint-scale Topography Parameters Model, FTPM)构建ALB海底反射回波模型，通过定量分析不同水深、不同海底地形坡度所引起的海底反射回波峰值位置变化，得出海底地形坡度对ALB测深的影响规律，进而得到ALB误差修正方程。文中采用中国南海甘泉岛附近海域所测ALB和多波束测深数据对本文方法进行了验证。结果表明，海底地形坡度影响改正后，平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和中误差(Root Mean Square Error, RMSE)分别减小到9.4 cm和12.3 cm；较改正前分别降低了35.6%和33.5%，对ALB测深数据处理具有参考意义。
HTML PDF(440) 摘要(228)

气溶胶细粒子比偏振遥感最优化反演方法研究

郑逢勋,李正强,侯伟真,董晓刚,周志远

摘要：针对PM2.5遥感模型对气溶胶细粒子比（Fine mode fraction，FMF）参数的需求，结合多光谱偏振传感器对大气探测的优势，基于最优估计（Optimal Estimation，OE）反演框架，提出了一种基于线偏振度（Degree of Linear Polarization）测量的FMF参数反演方法。采用矢量化的辐射传输模式进行地基天空光的线偏振度观测模拟，分析了线偏振度对FMF参数的波段敏感性，并基于仿真数据开展了算法的反演测试。研究结果表明，偏振测量在长波近红外波段对FMF的敏感性高于可见光波段，基于OE框架的FMF反演算法具有良好的自洽性，在地基天顶观测模式下，反演误差从1.4%下降到了0.8%，表明引入线偏振度测量能够有效提高FMF反演精度。
HTML PDF(438) 摘要(249)

多空间尺度下城市热环境与不透水面聚集密度响应关系研究——以北京市为例

孟庆岩,王子安,张琳琳,孙震辉,胡蝶,杨天梁

摘要：针对以往城市热环境与不透水面聚集密度响应规律研究不足的问题，本文以北京市为例，基于MODIS 数据计算城建区与边缘区平均温度差值为热岛强度，结合热岛强度等级特征，选取热岛强度等级期望值较高的6个典型区域，研究热岛强度等级与不透水面聚集密度的响应关系；进而利用Landsat数据反演地表温度，研究城建区与精细尺度下地表温度对不透水面聚集密度响应临界点与最优尺度。结果表明：（1）不同热岛强度等级的出现频率、其在白天与夜间的变化程度与不透水面聚集密度有一定相关性，且相近的不透水面聚集密度下所表现出热岛强度的变化特征相似。（2）主要城建区内地表平均温度与不透水面聚集密度的分布特征存在较显著的一致性，随着尺度半径r的增大其响应越明显。且地表温度对不透水面聚集密度的响应存在一个临界点，随着尺度半径r减小，响应临界点逐渐增大：尺度半径r=1000m时，不透水面聚集密度达到60%后其影响趋于减弱；r=500m、r=300m时临界点分别为69%与83%。（3）不同典型区域的最优尺度存在差异，西二旗、西三旗、回龙观最优尺度为150m，东四、地安门、新街口与四环四季青桥附近为60m，而季节变化对最优尺度的影响较小。该最优尺度可在一定程度上衡量不同区域不透水面分布的破碎程度及地表类型的单一程度。本研究可为城市规划与管理、城市热岛治理提供参考依据。
HTML PDF(155) 摘要(265)

FY-2G卫星红外遥感图像中的震前异常统计分析

乐应波,陈福春,陈桂林

摘要：红外遥感图像异常是一种重要的地震前兆，需要稳定且有效的提取算法才能发现地震前兆。然而，许多算法只是在少数地震中有验证，数据样本少，不能进行异常信号的统计分析。本文提出了一种方法，对中国及周边地区的红外遥感图像的功率谱异常信号进行统计，以评估算法的准确性和普适性。该方法还分析异常信号的幅度、空间范围和相关的地震信息，将时间和空间上连续的异常点视为一个样本，以计算不同参数条件下异常信号的阳性预测值和地震的真阳性率。本文提取了FY-2G卫星的红外遥感图像中的地震异常信号，并进行统计，得到20.37%的阳性预测值和65.96%的真阳性率。高幅度大范围的异常信号可以达到80%的阳性预测值。对于大于5.4级的地震，真阳性率可以达到81.82%。该方法可以用于分析异常信号的特征和评估异常信号与地震的相关性，有利于算法的对比和改进。
HTML PDF(349) 摘要(168)

遥感图像倾斜边界框目标检测研究进展与展望

张磊,张永生,于英,马永政,姜怀刚

摘要：遥感图像目标检测是遥感图像处理中的一个基本问题，尤其是伴随着深度学习技术的突破以及遥感影像获取技术的发展，基于深度学习的遥感图像目标检测得到了广泛的关注。区别于自然图像，遥感图像中的目标具有方向任意的特点，众多国内外学者提出一系列基于倾斜边界框的遥感图像目标检测算法，推动了遥感图像目标检测效果的提升。为使得相关领域研究者对基于深度学习的遥感图像倾斜框目标检测的理论、流程及其现存问题有一个比较全面的认知，本文将对其进行系统的整理和归纳。
HTML PDF(535) 摘要(193)

无人机激光雷达人工林林分平均高估测模型分析

李梅,刘清旺,冯益明,李增元

摘要：我国人工林面积居世界第一，精确地对人工林结构进行监测具有重要意义。本研究以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场内的落叶松和油松人工林为研究对象，利用无人机激光雷达（Light Detection And Ranging, LiDAR）点云数据和样地地面调查数据来分析人工林林分平均高估测模型，通过点云特征变量与样地实测的6种林分平均高（包括：Lorey`s高、算术平均高、最大高、优势树高、中位数高和冠幅面积加权高）间的Pearson`s相关性实现变量筛选，然后利用全子集回归和多元线性回归方法构建不同林分平均高的预测模型，并采用交叉验证进行精度验证。结果表明：激光雷达点云高度百分位数与林分平均高具有较强相关性，通过一元线性回归模型可以得到高精度的林分平均高， Lorey`s高（R2为0.91 ~ 0.97，RMSE为0.47~0.48m）、优势树高（R2为0.86 ~ 0.97，RMSE为0.53~0.72m）和冠幅面积加权高（R2为0.86 ~ 0.96，RMSE为0.57~0.66m）估测精度最高，算术平均高（R2为0.85 ~ 0.94，RMSE为0.68~0.86m）和中位数高（R2为0.80 ~ 0.95，RMSE为0.64~1.07m）次之，最大高（R2为0.69 ~ 0.87，RMSE为1.30~1.40 m）最低。针对不同森林类型，区分和未区分森林类型的不同林分平均高模型的估测精度均较高，且预测精度没有明显差异（未区分R2 为0.87 ~ 0.97，RMSE为0.49~1.40m，区分R2为0.69 ~ 0.97，RMSE为0.47~1.30m）。无人机激光雷达可以用于估测北方温带针叶林的林分平均高，能够满足人工林资源调查快速、精确的要求。
HTML PDF(138) 摘要(167)

山地森林叶面积指数遥感估算研究进展

贺敏,闻建光

摘要：叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是表征植被几何结构及生长状态的重要生物物理参数，也是陆表过程模型的重要输入参数，如何获取高精度LAI一直备受关注。近年来，随着遥感数据的不断丰富， LAI遥感估算算法得到了快速发展，全球尺度的LAI产品已被广泛应用于气候与生态环境变化研究。然而，当前主流的LAI遥感产品生成算法基本上基于平坦地表假设而忽略了地形的影响。但实际上山地中地表反射失真现象严重，尤其是森林多样的冠层结构和山地复杂地形的相互影响给LAI遥感反演带来了较大的不确定性。山地作为一种特殊的地貌，约占全球陆地表面的1/4，在我国占了近2/3，在这些复杂区域中估算LAI考虑地形因素十分必要。本文在总结分析现有LAI反演算法以及主要产品基础上，分析了山地LAI反演中存在的主要问题，系统性综述了当前山地LAI遥感估算在模型、算法、验证等方面的研究进展，为山地LAI等地表植被参数定量化高精度反演提供参考。
HTML PDF(506) 摘要(180)

面向不平衡高光谱遥感分类的SMOTE和旋转森林动态集成算法

童莹萍,冯伟,全英汇,黄文江,高连如,朱文涛,邢孟道

摘要：旋转森林（Rotation Forest，简写RoF）是一种功能强大的集成分类器，它在高光谱图像分类中已经获得了很多成功的应用。然而，现实数据经常存在类别不平衡的问题，这使得传统的RoF算法侧重识别多数类别的样本，而忽略了少数类样本的分类精度。SMOTE算法通过模拟生成新样本的方式来增加少数类别样本的数量，进而达到平衡数据集类别的效果。但是SMOTE算法目前主要被用于数据预处理阶段，并且在处理多类问题时具有增加人工噪声的风险。为了解决高光谱数据学习中的多类不平衡问题，本文提出了一个新的SMOTE和RoF动态集成算法。该算法利用动态采样因子技术，将类别分布优化和基分类器训练过程进行融合。本实验利用三个公开的高光谱数据对算法的性能进行测试，同时选取四种对比算法，包括随机森林、传统的RoF以及通过随机过采样和SMOTE数据预处理后的RoF算法，并且采用总体分类精度、平均分类精度、F-measure、Gmean、最小召回率、集成分类器多样性、模型训练时间以及McNemar测试等为算法性能评价标准。实验结果表明本文方法具有明显的分类优势，可以保证在增加数据总体分类精度的基础上提高小类别样本的识别精度。
HTML PDF(281) 摘要(186)

基于弹性网络与低秩表示的高光谱遥感影像分类方法

苏红军,姚文静,吴曌月

摘要：近年来，低秩表示(Low-rank Representation, LRR)在高光谱遥感影像分类中的应用越来越广泛，如何利用LRR准确地对地物进行分类已成为高光谱遥感研究的一个挑战。针对以上问题，本文设计了基于弹性网络的低秩表示(Low-rank Repre-sentation based on Elastic Net, ENLRR)方法，并将该算法扩展到了核空间提出了基于弹性网络的核低秩表示方法(Kernel ENLRR, KENLRR)。低秩表示分类可以充分利用影像的全局信息，它的基本思想是利用尽可能少的训练样本的线性组合来表示整个测试影像，再通过表示系数和训练样本对目标影像进行恢复重建，并根据最小重构误差准则判断每个像素的类别。提出的ENLRR方法的基本思想是在LRR中引入弹性网络思想，利用系数矩阵的核范数和F-范数代替秩函数进行低秩优化求解。为了更好地解决非线性数据的分类问题，在ENLRR 方法中引入核函数，提出KENLRR方法，通过邻域滤波核函数将原数据映射到高维特征空间中，实现空谱联合分类，进一步提高分类精度。实验部分选用三组高光谱遥感数据，利用提出的算法与SVM、KNN、ELM、LRR、MFLRR、LSLRR和KLRR等对比算法进行地物分类。结果表明，提出的两种算法在高光谱遥感地物分类方面效果较好，而且具有良好的稳定性和适应性。与LRR算法相比，提出的算法在Washington DC数据集上的精度分别提高了4.55%和6.74%，在Purdue Campus数据集上的精度分别提高了14.22%和23.30%，在高分五号(Gaofen-5, GF-5)黄河口湿地数据集上的精度分别提高了8.45%和15.40%，而且结果也表明KENLRR算法具有最佳的分类表现。精确的分类结果为分析地物分布格局提供了技术支撑，也证明了在本文提出的两种算法在高光谱遥感影像分类上的优越性。
HTML PDF(242) 摘要(197)

基于NDWI-NDSI组合阈值法的布加岗日冰湖提取及其变化分析

闫斌,贾洪果,任文静,吴仁哲,黄心茹

摘要：自20世纪90年代以来，中国冰川在全球升温影响下处于全面加速退缩的态势。长时序的冰湖变化既能反映冰川演变过程，也可为冰湖灾害研究提供重要依据。本文提出一种基于NDWI-NDSI组合法提取冰湖的改进方法，有效增加了阈值分割法提取冰湖的适用范围，使冰湖的错分现象得到极大改善；并以1988-2018年共16景landsat影像为数据源，成功对布加岗日冰川的冰湖面积实施提取并对其进行统计分析和时序研究。进而发现，该冰川出现冰湖数目增多（2个）、面积增大（约2.4642 km2）的现象，表明其在近30年间消融过快、退缩严重，并阐明温度变化为导致这一现象的主要因素，同时指出由冰川融水导致的部分冰湖诱发洪水、泥石流等次生灾害的可能性也极具增高。
HTML PDF(423) 摘要(184)

耦合高分遥感影像与街景影像的广州市越秀区城中村识别

崔成,赵璐,任红艳,逯伟利,黄耀欢

摘要：及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例，提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先，从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征。其次，在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征。最后，融合两种影像的特征构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明，基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%，Kappa系数分别为0.58和0.31，而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67。其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补，构建了更有区分度的特征空间，减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中，辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。
HTML PDF(379) 摘要(209)

基于概率株的三维冠层蒙特卡洛辐射传输模型构建

马红章,艾璐,刘素美,孙根云,孙林

摘要：三维辐射传输模型可准确刻画植被冠层的异质性对太阳辐射的散射作用,对利用高分辨率光学影像进行植被定量遥感建模与应用具有重要的指导意义。本文采用具有真实植株抽象统计平均意义的概率株构建三维植被冠层。结合蒙特卡洛光线追踪技术和冠层空隙率计算,通过合理设计光能粒子在冠层内的传输过程,构建了具有统计特征的三维冠层辐射传输模型。以具有典型垄行种植结构的玉米冠层为例,进行了不同生长期玉米冠层BRF特性模拟并与多角度BRF观测数据进行了比对,结果表明本文模型对不同生长期玉米冠层的BRF均有较好的模拟精度。
HTML PDF(265) 摘要(171)

结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测研究

奚祥书,夏凯,杨垠晖,杜晓晨,冯海林

摘要：多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义，如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业，采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成 5 种不同的数据集用于训练 3 种经典的深度学习网络 FPN-Faster-R-CNN，YOLOv3，Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果，其中 FPN-Faster-R-CNN 网络对银杏树冠的检测精度最高为 88.4%，由 OIF 指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高，但在所有网络中的平均检测精度最低，仅为 79.3%。实验结果表明：在不同波段降维方法中，若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显，且轮廓清晰，则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析，为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。
HTML PDF(138) 摘要(223)

应用迁移学习的林火烈度初始评估研究

郑忠,Jinfei Wang,邹滨,高阳华,杨世琦,王永前

摘要：林火发生后，开展森林生态系统烈度信息的初始评估，能够为灾后生态修复管理措施的实施提供定量依据。为了改善传统林火烈度评估模型的时效性，利用历史过火区域的实地调查数据，构建基于迁移学习的烈度评估模型，并将其应用于2020年3月30日发生的西昌泸山森林大火烈度初始评估研究中。结果表明：迁移学习算法能够将源区域和目标区域的遥感影像光谱转换为多个新的特征变量，在这些新特征变量构成的投影空间中，源区域和目标区域样本具有相似的分布。在此基础上，基于源区域历史实地调查数据构建的烈度评估模型，能够迁移应用于目标区域的烈度评估。与传统模型相比，基于迁移学习的烈度评估模型精度较高，总体精度为71.20%，Kappa系数为0.64。该研究可为林火灾后管理措施的快速响应，提供一种新的思路和参考。
HTML PDF(298) 摘要(202)

基于A-train卫星传感器的台风云体三维结构构建

程崇慧,陈斯婕,郑卓凡,董长哲,苏林,柯举,王帅博,仝博文,刘东

摘要：基于星载主-被动传感器数据，本研究利用约束光谱辐射匹配（Constrained Spectral Radiance Matching，CSRM）算法构建了8个西太平洋台风事件中的深对流云层三维结构模型，并据此分析深对流云在台风不同发展阶段中的水平分布特征和微物理特征。利用CSRM算法进行大气三维结构构建的意义在于将主动遥感的垂直分布信息向被动遥感的探测范围传递，增加统计分析8个台风事件可用的廓线数量，进一步保证对深对流云统计分析的有效性，统计分析结果表明：（1）衰弱期台风的深对流云占比（占所有种类云的比例）比增强期台风更低，并且其值在各个方向上更稳定。相比于台风，热带风暴中的深对流云占比在各个方向上差异更大，即不对称性更强；（2）热带气旋中深对流云的冰云有效粒子半径与高度成正比。随着高度增加，冰水粒子数浓度先增加后减少。同一热带气旋不同发展阶段的深对流云的冰水含量（Ice Water Content，IWC）的垂直分布有着较大的差别。当热带气旋发展成台风时，其内部深对流云的IWC高值区逐渐向云层顶部集中，并且随着台风从增强期转化为衰弱期，IWC的最大值显著增大。
HTML PDF(375) 摘要(251)

PolInSAR森林高度反演中方法及波段选择引起的不确定性分析

张庭苇,姬永杰,张王菲

摘要：森林高度是反映森林资源数量和质量的重要参数，极化干涉合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar Interferometry，PolInSAR)技术在森林高度反演中极具潜力。由于森林散射特征受波长影响明显，由此引起的散射机理差异使得基于PolInSAR技术反演的森林高度结果具有很大的不确定性。为了定量化该不确定性的影响，本文以模拟森林场景为例，对PolInSAR技术森林高度反演中常用的4种方法——极化相位中心高度估测法、复相干相位中心差分法、复相干幅度反演法和相干幅度、相位联合反演法在常用的4个微波波段——P、L、C和X中的森林高度估测结果进行了分析，明确了匀质森林场景中，算法选择、波段选择引起的森林高度估测结果的不确定性。研究结果表明：在森林场景基本一致的情况下，估测算法的选择直接影响森林高度估测结果精度，其中基于干涉幅度信息的复相干幅度反演法在4个波段的估测结果中精度均最高，但各估测点的估测结果离散度及不确定度较大，P、L、C和X四个波段不确定度分别为0.198、0.134、0.293以及0.278；波长对4类估测方法估测结果的影响差异明显。复相干幅度反演法的反演结果几乎不受波长的影响，而相干幅度、相位联合反演法受波长影响明显，在长波长反演结果中精度较高，在短波长反演结果中精度显著降低。此外，以传统的HV极化代表冠层散射相位中心，HH-VV极化代表地表散射相位中心，采用复相干相位中心差分法会严重低估森林高度。不确定度具有波长和算法选择依赖性，短波长中复相干相位中心差分法估测结果不确定度最低，长波长中极化相位中心高度估测法不确定度最低，而复相干幅度反演法估测结果则在多个波段中的不确定度均最高。
HTML PDF(287) 摘要(309)

组合表面Bragg散射模型共极化SAR海表面风速反演

方贺,杨劲松,樊高峰,李超

摘要：组合表面布拉格散射模型（Composite Surface Bragg Scattering, CSBS）由布拉格（Bragg）散射模型和几何光学模型组成，是海洋微波散射的经典模型，可用于星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）海表面风场反演。研究指出，Bragg散射模型仅适用于中等入射角条件，几何光学模型则更适用于小入射角情形。然而，如何确定中等和小入射角的阈值，即CSBS模型最优入射角的选取目前尚无定论。基于142景成像于美国东西海岸和中国东海的RADARSAT-2精细四极化SAR影像数据和海洋浮标数据，本文提出了一种最优局地入射角查找算法，分别对VV和HH极化SAR数据进行最优入射角阈值的选取。结果显示，局地入射角和分别为VV和HH极化影像CSBS模型反演风速最优入射角。基于最优入射角的选取，本文在0~15m/s海况区间内利用CSBS模型对VV和HH极化SAR影像开展风速反演实验，并将反演风速与浮标风速进行对比。结果显示，基于VV和HH极化数据的CSBS模型反演风速与浮标风速均方根误差分别为2.15m/s和2.32m/s，相关系数分别为0.79和0.75，两者具有良好的一致性。本文研究结论表明基于最优入射角设置后的CSBS模型在海面风速小于15m/s条件下具有良好的应用性，后续研究将更加关注CSBS模型在高海况以及交叉极化SAR数据情况下的应用。
HTML PDF(150) 摘要(244)

基于植被二向性反射统一模型的高分五号FAPAR遥感反演算法

田定方,杨斯棋,徐大伟,任华忠,范闻捷,刘镕源

摘要：植被光合有效辐射吸收比率（FAPAR）是描述植被光合作用能量交换过程的重要参数，广泛应用于植被长势监测、植被生产力估算、全球变化等研究领域，遥感是大范围获取FAPAR的唯一途径。与多光谱传感器相比，高光谱传感器能更加精确、细致地观测植被的光谱特征，有利于分析植被冠层反射、吸收特性，进而反演植被冠层FAPAR。为利用高光谱反射率数据实现FAPAR定量反演，本文首先在植被BRDF统一模型和FAPAR-P模型的基础上，构建了BRDF-FAPAR统一模型UBFM（Unified BRDF-FAPAR Model）；进而基于高分五号高光谱传感器特征模拟了不同情况下植被冠层反射率和相应的FAPAR；然后运用改进的最佳指数法选择FAPAR反演的特征波段组合；在此基础上，将特征波段组合反射率与FAPAR模拟结果作为神经网络的输入参数，构建FAPAR神经网络反演算法。研究结果表明，改进的最佳指数法能有效地筛选出FAPAR估算的敏感波段，随着输入波段数的增加，神经网络估算的精度逐渐提高，综合考虑波段信息量和实际影像数据噪声影响，本研究针对高分五号高光谱传感器选择8个波段作为FAPAR反演特征波段，基于UBFM模型构建的神经网络反演精度较好，模拟实验算法误差约为0.014。选择内蒙古呼伦贝尔是谢尔塔拉草原为主要研究区，从高分五号高光谱影像中反演了研究区的FAPAR，并利用同步地面实测数据验证，反演误差为0.048。该算法简化了传统模型机理方法的中间环节和多个参数设置，有较好的可行性、稳定性和精度，为国产卫星高光谱传感器地表植被参数定量反演提供了新途径。
HTML PDF(126) 摘要(261)

激光掩星探测大气UTLS温压和水汽的方法及仿真

李虎,王建宇,洪光烈

摘要：为探测对流层顶-平流层底(UTLS,Upper Troposphere/Lower Stratosphere,~5km-~35km)温度、压强和水汽,本文提出了激光掩星同时探测温度、压强和水汽的方法,包括方案设计和反演算法两部分。方案设计了近红外波段氧气双波长吸收和水汽单波长吸收激光进行掩星；反演算法方面重点研究了从氧气双波长吸收激光掩星数据反演温度,由温度计算压强的方法,然后在反演得到的温度、压强基础上,利用水汽单波长吸收激光掩星数据反演水汽密度的方法。建立掩星激光传输模型,选择合适的氧气吸收波长和水汽吸收波长模拟得到激光掩星透过率,在此基础上,对温度、压强和水汽反演算法进行了仿真,先反演得到了温度、压强廓线,然后将温度、压强廓线作为条件用于水汽分子数密度的反演。数值仿真和反演结果显示,温度数值反演误差小于0.8K,压强数值反演误差小于3.4%,水汽分子数密度数值反演误差小于3%,该结果说明了温度、压强反演方法和及基于温度、压强的水汽反演算法框架的可行性。
HTML PDF(574) 摘要(181)

89GHz多入射角亮温差反演海冰密集度的可行性分析

吴若男,刘浩

摘要：被动微波遥感是目前进行海冰密集度观测的重要方式，ASI算法利用AMSR-E的89GHz双极化的亮温可以获得目前SIC产品中最高空间分辨率6.25km，但是需要低频数据进行大气校正。SMOS的多角度观测方式为本文提供了一种新的设想：利用89GHz波段一维综合孔径辐射计顺轨扫描配合机械扫描可以实现对单个像元点的多入射角观测，充分利用多入射角下的亮温信息可以弥补观测过程中海冰与海水亮温信息的混淆，提高SIC的反演精度，并且可以实现高空间分辨率。因此本文开展89GHz多入射角亮温信息观测北极海冰密集度的可行性研究。第一步构建星载观测海冰辐射亮温仿真系统及利用FY-3C星搭载的微波湿度计的89GHz通道实测的垂直极化亮温数据，开展了89GHz亮温与角度敏感性分析；第二步，推导建立了基于89GHz角度亮温差的SIC反演算法，结合ECMWF的SIC产品及亮温仿真系统完成了初步反演验证。验证结果表明，利用入射角亮温差可以实现海冰密集度的反演，利用多组入射角组合进行最小均方根加权平均后处理可以最大程度的降低SIC的反演误差。输入的高斯白噪声为2K时，可以获得5%的SIC误差。最终结果证明利用连续角度亮温差进行SIC反演，可以充分扩大海水与海冰的区分。
HTML PDF(294) 摘要(243)

一种利用磁信标准确导航定位的方法

郑元勋,李清华,王常虹,王晓光,钟佳朋

摘要：针对室内、地下以及障碍物较多的复杂环境中，可用导航源匮乏问题，本文提出一种利用低频时变磁场实现目标高精度位置与姿态解算的解决方案。传统时变磁场定位方法要求磁信标坐标系与目标坐标系一致且无法解算目标相对姿态角信息，同时精度普遍较差。本文提出的方案在解决传统方案的局限性基础上，又提出一种基于指纹匹配的改进方案，具有穿透性好、鲁棒性强且精度高的特点。首先根据空间中测量磁场计算磁信标RSSI拟合直线，根据指纹匹配原理估计目标位置，再根据测量磁场方向矢量模型，反演解算目标姿态角信息，实现目标位置与姿态信息解算过程，研究并分析了磁信标导航系统误差来源及解决方案。最后通过对比实验，验证本文提出的算法在实验条件下，位置估计误差期望为0.069m，姿态角估计误差期望为2.3°，且误差不随时间积累，相对于传统的磁信标导航方案具有明显优势，具有较高的工程应用价值。
HTML PDF(149) 摘要(271)

基于空间信息感知语义分割模型的高分辨率遥感影像道路提取方法

吴强强,王帅,王彪,吴艳兰

摘要：道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向，而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响，基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题，造成许多误提现象。针对此问题，本文设计了一种改进的道路提取语义分割网络模型，该网络以改进的ResNet网络为主体，并引入坐标卷积和全局信息增强模块，用于增强空间信息和全局上下文信息的感知能力，突出道路边缘特征进而确保道路分类的精确性。本文方法在公开道路数据集和高分数据集上获得了显著的提取效果，与其它方法相比取得了明显提高。并且，在一定程度上减少了树木、建筑阴影等自然场景因素遮挡的影响，可以完整准确地提取出道路。此外，模型对多尺度道路也可以实现有效地提取。
HTML PDF(373) 摘要(267)

基于星载POLDER冰雪数据评价三个BRDF模型

郭静,焦子锑,丁安心,张小宁,董亚冬,崔磊,尹思阳,常雅轩,谢蕊

摘要：冰雪在短波区域具有很强的各向异性反射特征，对全球能量平衡及水循环等有重要作用。目前，国内外学者发展了一系列应用于冰雪的二向性反射分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）模型，其中，常用的模型主要包括核驱动、半经验的Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer（MODIS）业务化RossThick-LiSparseReciprocal（RTLSR）模型，渐进辐射传输物理模型（Asymptotic Radiative Theory，ART），以及新发展的RTLSR- Snow （RTLSRS）模型，全面比较和评估这些模型对星载多角度遥感产品的业务化模型选择有重要参考价值和指导意义。本文基于全球Polarization and Directionality of Earth Reflectances（POLDER）冰雪多角度反射率数据，对上述三个模型进行了全面比较分析，研究结果表明：（1）在拟合所有POLDER数据时，RTLSRS模型都具有最高精度，对于单组纯雪数据，RTLSRS模型的最小二乘拟合的均方根误差（RMSE）比ART模型降低了45.45%，比RTLSR模型降低了81.45%。对于非纯雪数据，RTLSRS模型与RTLSR模型的拟合能力总体差别不大，但其RMSE比RTLSR模型降低了67.5%，ART模型的精度最差。（2）虽然RTLSRS可以高精度拟合所有数据，但该模型拟合纯雪（R2=0.969，RMSE=0.012）精度较优于非纯雪（R2=0.935，RMSE=0.018）。（3）对RTLSRS模型进行简化，仅保留其各向同性核和雪核（Isotropic-Snow Model，ISM），验证结果表明：简化后的模型能够很好地表征雪的二向散射能力，使用POLDER全部纯雪数据进行拟合时，R2达到了0.949，RMSE为0.034。本文有助于用户在应用冰雪多角度数据时选择更合适的BRDF模型，同时对理解这些模型的误差提供了有价值的参考。
HTML PDF(447) 摘要(243)

基于Poly-FPN神经网络模型的化工厂智能检测

昝露洋,李柏鹏,卢凯旋,陈正超,张兵

摘要：化工厂安全事故频发，国家对化工企业进行大力度整治排查。相比较小范围、低效率的人工排查而言，卫星遥感可以在大范围内高效的对化工厂进行监测，对我国化工行业生产安全监管、事故防范等极为重要。由于化工厂形状不规则、语义信息强，分布散乱，导致现有检测模型精度低，难以用于应用。本文提出Poly-FPN目标检测模型，该模型采用特征金字塔结构，在充分考虑模型感受野、多尺度融合等因素的前提下，提高了对复杂语义目标的处理能力，同时通过本文提出的任意四边形检测头替代传统的正矩形检测头，实现了不规则目标的精准检测。最后，本研究基于Poly-FPN对长江下游大范围地区进行预测，实现高精度的化工厂检测工作。
HTML PDF(315) 摘要(231)

构建地块二维表征及CNN模型开展作物遥感分类

张乾坤,蒙继华,任超

摘要：本文旨在研究基于地块数据约束的深度学习模型的分类特征表示方法，以识别不同作物在不同时相上光谱差异从而对作物类型进行分类。通过Google Earth Engine平台获取作物生育期内全部Landsat-8影像，利用其质量评定波段完成研究区无云时相及区域上的地块统计，提取地块级别的各波段反射率均值按照时相顺序及波长进行排列，构建波谱、时相二维特征图作为该地块的抽象表示。通过构建相对最优的CNN结构完成对特征图的分类，从而完成对地块的分类。构建CNN模型并不需要手工特征和预定义功能的需求，可完成提取特征并遵循端到端原则进行分类。将该模型的分类结果与其他最为常用机器学习分类器进行了比较，获得了优于常用遥感分类算法的分类精度。结果表明地块数据的加入可以有效的缩减计算规模并提供了准确的分类边界。所提出得方法在地块特征表示及作物分类中具有突出的应用潜力，应视为基于地块的多时相影像分类任务的优选方法。
HTML PDF(395) 摘要(295)

基于Landsat-8全色影像阴影的冰山出水高度提取

关真富,程晓,刘岩,璩榆桐,李腾

摘要：冰山出水高度是测量冰山厚度进而估算冰山体积的一个重要几何参数,是定量评估冰山对海洋的淡水输入量的基础。冬季冰山在海冰上成影且阴影较长,本文提出利用阴影测高模型高精度测量冰山出水高度的方法。试验选择2016年8月29日、9月7日和9月16日中心太阳高度角分别为5.43度、7.49度和11.01度的三期Landsat-8全色15米影像,以独立扁平冰山为例,自动提取冰山在海冰上的阴影长度计算冰山出水高度,并利用不同时相同名成影点进行交叉验证评估测量精度。结果显示：阴影长度测量误差优于一个像元,在太阳高度角低于11.01度时,全色15米影像提取的冰山出水高度均方根误差(RMSE)低于2.0 m,平均绝对误差(MAE)低于1.5 m。由此表明：在冬季低太阳高度角下,Landsat-8全色15米影像可用于高精度测量冰山出水高度,具有大范围测量南极冰山出水高度的潜力。
HTML PDF(140) 摘要(476)

基于高分一号WFV影像的深圳市水库CODMn浓度时空分布特征研究

李俊,张文志,邓孺孺,鲁志文,梁业恒,沈雪娇,熊龙海,刘永明

摘要：CODMn是反映水体有机污染程度的一个重要水质参数。地表水有机污染遥感监测主要面临两个挑战：技术方法大多基于经验模型，依赖大量实测数据；有机污染评价的综合性指标，水质参数不明确。针对上述问题，本文从辐射传输机理出发，基于研究区水体特征，考虑悬浮泥沙、叶绿素、耗氧性有机物三大水质因子，提出一种反演机理清晰、参数意义明确的像元反射率与CODMn浓度的物理模型。通过深圳市三大水库CODMn浓度反演与验证，决定系数R2达到0.832，模型方法可靠明。对三大水库CODMn浓度时空分布特征研究，结果表明：（1）三大水库总体CODMn浓度不高，受到轻度有机污染。（2）浓度高值区多在库角居民区附近，水库连接处未出现污染扩散。（3）2018年3月至2019年5月，库区水质改善，与2018年深圳市治水专项活动背景保持一致，建议水库水质保护核心是控制外源污染，避免丰水期污染源的输入。本文的模型方法是基于广东省典型水体光学参数，而水体固有光学特征具有季节差异，未来将进一步研究水体固光学特征变化模式，以提高模型的稳健性。此外，还可结合高分六号等谱段更多的卫星开展浅水区CODMn浓度反演的研究。
HTML PDF(368) 摘要(182)

基于改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测

沙苗苗,李宇,李安

摘要：为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度，本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构，将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合，生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图；再借助Faster R-CNN的多尺度RPN(Region Proposal Network)机制，通过对RPN中候选区域尺度的修正，从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度；最后利用Faster R-CNN的分类回归网络，得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验，对三种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进，改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%，并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明，本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测，在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。
HTML PDF(343) 摘要(219)

单样本对卷积神经网络遥感图像时空融合

李云飞,李军,贺霖

摘要：由于硬件技术和发射成本的限制，卫星图像的空间分辨率和时间分辨率之间存在相互制约的问题。为了获得兼具高空间和高时间分辨率的数据，遥感图像的时空融合技术应运而生。近年来，卷积神经网络也被成功应用于该领域中，产生了一些效果良好的时空融合方法。但是这些方法需要较多的图像样本对，限制了它们的应用。针对此问题，本文提出了一种单样本对卷积神经网络时空融合方法（SS-CNN）。该方法以高空间分辨率图像的波段平均图像提供的空间信息激励卷积神经网络建立高、低空间分辨率图像间的超分关系，进而利用该超分关系映射求解目标高空间分辨率图像。在实验中使用两个模拟数据集和一个真实数据集对该方法进行了测试，实验结果表明了其有效性。
HTML PDF(298) 摘要(233)

卫星激光测高仪回波波形饱和识别与误差改正

郭金权,李国元,裴亮,么嘉棋,聂胜

摘要：激光测高仪回波波形饱和现象普遍存在，却少有相关文献对其进行研究分析。本文针对饱和波形首先提出了一种结合回波波形峰度系数的波形饱和识别方法，并根据波形饱和对高斯拟合的影响，提出了基于高斯拟合波形形心位置差异的饱和波形误差改正方法，采用ICESat/GLAS(Ice,Cloud and Land elevation satellite/Geo-science Laser Altimeter System)在青海湖、纳木错、色林错采集的数据进行实验。结果表明，结合峰度的饱和识别方法可以对波形进行有效筛选，可发现GLAS遗漏的的饱和波形；本文算法可以有效改正波形饱和引起的测高误差，改正后数据误差均值为0.03m，大型湖泊区域可实现约0.05m的测高精度，明显优于GLAS提供的饱和改正结果。
HTML PDF(364) 摘要(252)

人工蜂群算法优化SVR的叶面积指数反演

周晓雪,李楠,潘耀忠,孙莉昕

摘要：支持向量机回归SVR (Support Vector Regression)方法作为叶面积指数反演的一种新思路，在LAI反演中具有一定的应用价值和前景，但SVR算法中惩罚系数C、核函数宽度参数g、不敏感损失函数参数ε的取值对回归精度有显著的影响。本文提出了一种基于ABC(Artificial Bee Colony)算法优化SVR参数的遥感影像叶面积指数反演方法。研究数据为美国土壤水分实验(SMEX02)2002年LAI实测数据和同期的Landsat-7 ETM+地表反射率数据，为了验证ABC算法优化SVR各个参数对反演精度的影响，建立了未优化参数(SVR)、优化单个参数(ABC-SVR-C, ABC-SVR-g, ABC-SVR-ε)、优化3个参数(ABC-SVR)的3类LAI反演模型，并比较了其回归拟合精度。在此基础上，分析了3个关键参数对LAI反演模型精度的敏感性，并对ABC算法优化SVR模型的精度进行显著性检验。研究表明：(1)相比未优化参数模型，ABC算法优化模型具有更高的反演精度，优化3个参数优于优化单个参数，回归直线斜率k达到0.797、决定系数r2达到0.775。(2)SVR3个关键参数对模型精度都有影响，相较参数C和g，参数ε引起模型精度的不确定性更高。(3)95%的置信区间下，ABC-SVR模型与SVR模型的回归直线斜率k、r2、RMSE的差异显著性检验P值均小于0.005，ABC算法显著改善了SVR模型的精度。
HTML PDF(108) 摘要(242)

矿山违法开采遥感信息的克立金插值

刘立,李长安,高俊华,鱼磊

摘要：近年来不合理的开发利用矿产资源一直是全球关注的问题,对违法开采矿产资源的时空特征研究显得尤为重要。为解决矿产资源违法开采信息获取难、精度低,数据零散、缺乏长时序的问题,也为克服违法开采信息间的结构特征和空间关系挖掘利用不充分的局限,提出了基于克立金空间插值结合遥感数据针对矿山违法开采进行时空特征分析的方法。以湖南省为研究区域,采用2010-2017年多平台、多时相、多光谱卫星遥感影像为数据源,结合采矿权数据,通过空间分析方法,提取了研究区矿山违法开采信息；利用克立金空间插值方法,建立了矿山违法开采的空间分布关系模型,构建了其空间分布关系,并进一步研究了矿山违法开采的时空特征。相比传统方法,提出的研究方法能客观、准确的提取了湖南省全域范围内2010-2017年间的违法矿山数据,8年共有违法开采矿山2815个,主要分布在湘南、湘西南地区,数量呈逐年波浪上升趋势,年均增长速率为23.77个/年；建立了比较准确的矿山违法开采空间关系模型,分析了矿山违法开采的时空特征。将克立金空间插值方法与遥感数据的有机结合,能客观、真实、准确、长时序的提取矿山违法开采信息,也能充分挖掘矿山违法开采信息之间结构特征,建立矿山违法开采信息间的空间关系,为深入研究矿山违法开采行为的时空特征提供了科学依据与理论基础。
HTML PDF(310) 摘要(239)

“一带一路”沿线国家近期(1992-2015年)土地覆盖变化的时空格局及其驱动力分析

海凯,王思远,涂平,杨瑞霞,马元旭,梁娟珠,刘卫华,吴林霖

摘要：土地覆盖变化影响局域的能源和水平衡，并在全球范围内促进碳的净排放。基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的1992-2015年300m分辨率的全球土地覆盖数据集，本文分析了1992-2015年“一带一路”沿线主要土地覆盖类型变化的时空特征及其驱动力。研究结果表明：1992-2015年沿线耕地、草地和建设用地面积分别增加190.00×103km2、57.97×103km2和260.39×103km2，森林、灌木、湿地和水体面积分别减少61.14×103km2、34.22×103km2、74.28×103km2和44.41×103km2。2000-2015年与1992-2000年相比，沿线土地覆盖变化的区域空间格局基本一致，但区域变化呈现了新的特征。东南亚区建设用地扩张明显加速，耕地面积增速下降，森林面积减速上升，灌木面积减速下降明显；东亚区建设用地持续高速扩张，耕地面积持续减少，森林面积减速明显下降，草地面积持续增加；中东欧区建设用地扩张速度明显下降，耕地面积减速上升；俄罗斯建设用地扩张持续缓慢，森林面积稳中有升，草地和灌木面积增速下降。分析进一步显示人口增长、气候变化、社会经济发展和政府相关政策是造成沿线国家土地覆盖变化的主要驱动因素。
HTML PDF(270) 摘要(314)

Himawari-8静止气象卫星时序法火点探测方法研究

陈洁

摘要：摘要: 随着新一代静止气象卫星的发射，高频次和高时效的观测特性对于火点探测具有独特优势。本文研究目的为基于Himawari-8新一代静止气象卫星高频次观测特点，提出有利于火情初期火点判识的时序探测方法。与传统的极轨气象卫星遥感火情监测采用的上下文法不同，时序探测法判识火点的方法依据为探测像元亮温在观测时间上的差异。研究结果显示，在无云及无异常热源条件下，相邻时次中红外亮温差异较小，当前后时次亮温差达到3K时，可判识出火点，而上下文法的阈值均在6K以上，时序法的火点判识阈值较上下文法明显降低，探测相应的亚像元火点面积减小一倍以上，从而提高了火情判识的灵敏度，实现火点早期发现。本文介绍了时序法火点判识方法，并以黑龙江桦川县的星地同步观测实验进行验证，研究表明，时序法较上下文法在初发火点探测灵敏度方面有明显优势，时序法和上下文法的结合可提高气象卫星对火情发展过程的监测能力。
HTML PDF(392) 摘要(248)

时序Sentinel-1A数据支持的长江中下游汛情动态监测

郭山川,杜培军,蒙亚平,王欣,唐鹏飞,林聪,夏俊士

摘要：合成孔径雷达(SAR)因其对地观测全天候、全天时优势,成为多云多雨天气限制下洪水动态监测中不可或缺的数据来源之一。由于Google Earth Engine (GEE)云计算平台的兴起和短重访Sentinel-1数据的可获取性,洪水监测与灾害评估目前正面向动态化、广域化快速发展。顾及洪水淹没区土地覆盖变化的复杂性和发生时间的不确定性,以时序Sentinel-1A数据处理与分析为基础,提出了针对大尺度范围、连续长期的汛情动态监测方法。该方法首先利用图像二值化分割时序SAR数据实现水体时空分布粗制图,逐像素计算时间序列中被识别为水体候选点的频率。利用Sentinel-2光学影像对精度较粗的初期SAR水体提取结果进行校正,得到精细的水体分布图。针对不同频率区间的淹没特点,采用差异化的时序异常检测策略识别淹没范围：对低频覆水区利用欧氏距离检测时序断点,以提取扰动强度大、淹没时间短的洪涝灾害区；对高频覆水区利用标准分数(Z-Score)检测时序断点,以提取持续淹没区。在GEE平台上利用该方法,实现了2020年5月–10月长江中下游地区全域洪水淹没范围时空信息的自动、快速、有效监测,揭示了不同区域汛情发展模式的差异性。本文提出的洪水快速监测方法对大尺度下的汛情动态监测、灾害定量评估和快速预警响应具有重要的现实意义。
HTML PDF(341) 摘要(282)

基于虚拟地理环境的地理空间认知初步探索

刘浩,薛梅

摘要：地理空间认知是人类获取地理空间知识、认知地理环境的重要方法和手段，虚拟地理环境(Virtual Geographic Environments，VGEs)作为继地图和地理信息系统(GIS)之后的新一代地理分析工具，在地理空间认知方面具有显著优势，但目前相关研究尚处于概念探讨和框架搭建阶段，缺乏对地理空间认知内涵及相关技术方法的论述和研究。本文以经典的地理学 6 问题求解为导向，从地理本体认知、地理过程认知和地理行为认知三个层次，阐述了 VGEs 地理空间认知的内涵和基本内容；进一步重点探讨了实现 VGEs 地理空间认知的相关技术方法，包括城市空间表达与城市计算、多模式人机交互、地理知识图谱与空间推理、地理过程模拟、地理行为模式识别与情感计算等方面。以重庆为例开展了应用案例实践，展示了如何利用相关技术方法实现对地理环境和地理空间对象的认知和理解。本文提出的总体框架和技术体系为 VGEs 地理空间认知的深入开展和技术实现提供了新的思路和解决方案，有助于将该项工作从理论探讨阶段推向技术实现阶段。
HTML PDF(557) 摘要(173)

基于可展开式太阳漫反射板的星上相对辐射定标

王灵丽,武红宇,白杨,孟祥强,贺小军,黄帅,杨松

摘要：相对辐射定标的目的是降低或消除由于探测元件之间响应差异引起的图像高频竖向条纹或条带噪声，是遥感数据定量化应用的前提与基础。针对可展开式太阳漫反射星上定标装置，本文提出利用漫反射板收拢过程一次成像的星上相对辐射定标方法。通过卫星机械结构驱动漫反射板收拢调整传感器入瞳处太阳入射能量，获取覆盖传感器全部灰度动态范围的星上定标图像，采用直方图匹配算法解算相对辐射定标系数。为了验证本文提出的方法，利用在轨运行的吉林一号光谱星多光谱仪进行星上相对辐射定标实验，测试定标系数对原始图像的校正效果并定量分析相对辐射定标精度，实验结果表明定标系数能够有效消除全色与多光谱谱段地物原始图像的竖向高频条纹与条带噪声，定量分析的结果表明本文提出的方法在传感器灰度响应的全动态范围均能达到较好的校正效果，谱段相对辐射定标精度优于2%，为卫星在轨运行期间进行定量化遥感应用提供可靠保障。
HTML PDF(339) 摘要(223)

青藏高原河流网络高分CubeSat遥感监测

章斯腾,陆欣,陆瑶,程亮,李满春,杨康

摘要：河流网络是地表水循环的重要组成部分，如何实现河流网络动态监测已成为河流遥感研究的热点。近年来，以PlanetScope为代表的CubeSat小卫星已具备了米级空间分辨率、1天重访周期的优势，这为河流网络高时空分辨率动态监测提供了可能。本文以青藏高原长江源区的通天河流域(227 km2)为研究区，选取2017年5-10月5期3 m空间分辨率CubeSat遥感影像，增强河流横纵剖面特征自动化提取了河流网络，研究了通天河流域河流网络动态变化，对比分析了3 m CubeSat与30 m Landsat-8、10 m Sentinel-2所提取的河流网络，以及5种现有水体数据集(GRWL，GSW，FROM-GLC 2017，OpenStreetMap，HydroSHEDS)。研究结果表明：(1) 研究区内河流网络5月水系密度较低(0.38 km-1)，7-8月河流网络进入丰水期，水系密度显著增加(0.61 km-1)，9月河流网络进入平水期，水系密度趋于平稳(0.53 km-1)，随后迅速退化并于10月开始冻结，水系密度迅速降低(0.37 km-1)；(2) 采用高空间分辨率CubeSat所提取的河流网络能够识别更多细小河流(河宽3-30 m)，CubeSat所提取的河流总长分别为Landsat-8、Sentinel-2所提取河流总长的1.6和1.3倍；(3) CubeSat所提取的河流网络水系密度高于现有水体数据集(2.9-12.4倍)，弥补了现有水体数据集无法反映细小河流的不足。
HTML PDF(108) 摘要(252)

基于Allan方法的星载微波成像仪灵敏度稳定性分析

董克松,谢鑫新,何嘉恺,李雪,孟婉婷,王平凯

摘要：微波成像仪是我国第二代极轨气象卫星风云三号卫星的主要载荷之一，灵敏度是评价成像仪系统性能的关键参数之一，可以衡量辐射探测精度，因此该参数的准确计算及其长期稳定性会直接影响遥感数据业务应用效果。经过地面及在轨数据验证，与传统均方根标准差方法相比，利用Allan标准差方法分析星载微波成像仪在轨灵敏度的长期稳定性可以有效去除环境噪声的影响，更加真实地反映仪器本身的在轨性能演变。分析结果表明：三台微波成像仪在轨性能稳定，长时间观测过程中，C\D星成像仪在轨灵敏度的标准差≤0.01K，B星成像仪灵敏度标准差≤0.012K；三台仪器在10.65、18.7、23.8及36.5GHz频点8个通道的灵敏度均优于0.5K；对于89GHz频点的两个接收通道，C\D星微波成像仪的灵敏度优于0.5K，B星微波成像仪优于0.6K。本文利用Allan方法获得了风云三号微波成像仪的在轨灵敏度参数，证明该方法适用于微波辐射计在轨灵敏度的计算，同时针对微波成像仪的相关分析结果为国产星载微波成像仪在轨定量应用奠定了基础。
HTML PDF(255) 摘要(179)

改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析

党超亚

摘要：摘要：为了更好对城市生态质量进行监测和评价，构建一个更精确的城市遥感生态指数十分必要。本文结合绿度、湿度、干度、热度和空气质量指标采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)构建改进型遥感生态指数(Modified Remote Sensing Ecological Index, MRSEI)；利用熵权法计算压力-状态-响应模型(Pressure State Response Model, PSR)中各指标的权重，通过加权法获得生态环境指数(Eco-environmental Index, EI)与MRSEI和RSEI进行比较。同时，综合绿度、热度、湿度、干度指标利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)构建非线性遥感生态指数(Nonlinear Remote Sensing Ecological Index, NRSEI)；最后将MRSEI、NRSEI分别与常用的遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)进行对比和分析。结果表明，MRSEI可体现空气质量空间分布对城市生态质量的影响，2014年和2017年MRSEI与EI的相关系数分别是0.829和0.857(P<0.01)，比RSEI与EI的相关系数分别提高0.035和0.055。在主城区MRSEI和RSEI与EI比较结果表明，MRSEI的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差均小于RSEI，表明MRSEI更适用于城市生态质量评价，空气质量指标对北京市生态环境监测、评价是非常重要的。同时，在实验区KPCA第一主成分贡献率比PCA提高了11.94%~21.45%；各个指标与NRSEI相关系数比与RSEI提高了0.128~0.198之间；NRSEI可体现生态等级间的过渡，RSEI对生态环境差的区域有时低估，对生态环境优的区域有时高估，NRSEI与遥感影像定性反映的生态状况更加相符。在监测空气质量严峻的北京市生态质量方面，MRSEI优于RSEI；顾及各指标间的弱线性或非线性问题的NRSEI监测生态环境质量效果优于利用线性变换的RSEI。
HTML PDF(426) 摘要(509)

一种基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法

薛朝辉,张瑜娟

摘要：高光谱遥感可同步获取地表覆盖空间影像和连续且精细的光谱数据，能够实现对地物的精细分类与识别。然而，高光谱图像的高维特性对分类带来巨大挑战。为此，本文探讨了一种基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法。哈希学习可以将高维信息表达为低维哈希编码，通过计算哈希编码内积并借助最小汉明距离实现分类。为了有效表达非线性数据，又发展了核哈希学习方法。然而，直接应用核哈希学习进行高光谱图像分类存在运行速度慢和未考虑空间邻域信息的不足。为此，本文在核哈希学习中引入径向基函数（Radial basis function，RBF）作为损失函数以提高运行效率；同时，借助四维卷积操作充分表达空间邻域信息，提出了基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法（Supervised Hashing with RBF Kernel and Convolution，CKSH），同时探讨了该方法在仅利用光谱特征和光谱-空间联合特征上的分类效果。在国际通用测试数据Indian Pines和University of Pavia上进行了实验，结果表明：本文提出的CKSH方法优于传统分类方法（支持向量机、随机子空间）和其它哈希学习方法（如谱哈希、球哈希、监督离散哈希、潜在因子哈希等），同时在不同训练样本数量条件下均取得了较高的分类精度，达到96.12%（Indian Pines，10%）和98.00%（University of Pavia，5%），从而验证了该方法的有效性。
HTML PDF(455) 摘要(213)

地基LiDAR林木点云估算枝干材积研究

靳双娜,张吴明,蔡尚书,邵杰,程顺,谢东辉,阎广建

摘要：材积是森林清查工作的一个重要参数，基于地基激光雷达点云的树木定量结构模型（QSM）重建方法能够实现林木材积的非破坏性获取，解决了传统森林原位调查方式耗时耗力的问题。但由于伐木材积真值的获取较难实现，使得量化结构模型方法的材积获取能力在树干及各级树枝水平上尚未开展研究，且仅应用于单木尺度地基激光雷达点云中，缺乏基于样方尺度扫描点云进行材积获取的探究。因此本文分别在单木及样方尺度完成QSM重建方法在树干及各级枝材积估算结果评估。实验结果表明，基于单木及样方尺度地基激光雷达点云均能有效地获取树干和一级枝的材积，而次级枝的材积估算存在明显的偏差：样方扫描尺度点云的树干及全树材积估算精度与单木尺度相当，估算偏差均为5%及10%左右，而一级枝材积估算偏差略大，其中单木尺度一级枝估算偏差在10%左右，样方尺度一级枝材积估算偏差在15%左右；此外，林分密度与样方尺度枝干材积估算精度呈负相关关系，在较低林分密度（425、625和925株/公顷）的样方中树干材积估算误差均在5%以内，一级枝材积估算误差在15%左右，另外受树干及一级枝材积低估与各次级枝材积高估的部分中和效应影响，样方内总蓄积量估算偏差均在10%左右，因此在较低林分密度的森林中，样方尺度扫描数据能够很好地估算树干、一级枝及全树材积。
HTML PDF(346) 摘要(193)

基于改进Faster R-CNN的码头自动识别

常莉莉,王贤敏,王春胜

摘要：码头自动识别能够为港口的建设与开发、海岸带地理信息的获取及海上军事实力的评估提供重要依据。然而由于码头普遍尺寸小、数量多、分布散乱，且受周围船舶、建筑等环境干扰严重，传统算法难以满足对高速发展的码头进行准确监测的需求，如何对码头目标进行准确识别成为亟需解决的问题。本文基于公开遥感数据集及Google Earth高分遥感影像构建了3种码头类型的数据集，并针对码头的尺寸特征和空间分布特征对Faster R-CNN算法进行了如下改进：1）采用K-Means算法对候选框进行预设，使其大小更适应码头尺寸；2）采用Soft-NMS算法代替NMS算法，以降低分布密集地区码头的误删率和漏检率。实验结果表明，本文改进的Faster R-CNN算法（Faster R-CNN + K-Means + Soft-NMS，FKSN）识别精度达到92.6%，相较Faster R-CNN算法精度提高了8.3%。将码头目标识别结果和传统分类方法ISODATA、SSD及Faster R-CNN、Faster R-CNN + K-Means 等目标提取模型的识别结果相对比，本文方法在虚警率和漏检率的评价指标表现最好，分别为3.2%和7.6%，说明本文方法对于各类码头目标识别具有更好的效果。基于改进Faster R-CNN算法的码头自动识别研究可以为码头的合理建设、规划及治理提供技术支持，为港口高效利用和军事实力分析提供有效途径。
HTML PDF(349) 摘要(243)

高分五号高光谱数据融合方法比较

张立福,赵晓阳,孙雪剑,黄海,彭明媛,岑奕,涂宽

摘要：数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径，探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果，对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则，采用GS (Gram-Schmidt)葛兰-施密特正交变换融合算法、GSA (GS Adaptive)自适应GS融合算法、CNMF (Coupled Non-negative Matrix Factorization)耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W (Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform) 基于小波变换和CRISP-B (Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth) 基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP (Generalized Laplacian Pyramid)广义拉普拉斯金字塔融合算法共六种融合方法，分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本四种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明，相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小，融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡，空间重建方面，GLP稍优且更稳定，CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响，在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中，GLP更适合同源数据(如GF-5与GF-1/1C/1D/2)融合，而在多源数据间(如GF-5与BJ-2)进行融合时，则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变，且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差，其中，GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中，CRISP-B融合结果分类效果稳定，分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富，虽光谱失真较为严重，但同时增大了地物光谱分离度，仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考，有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。
HTML PDF(499) 摘要(416)

VIIRS火点数据和FARSITE系统的森林火灾蔓延模拟

徐奔奔,王炜烨,陈良富,陶金花,纪轩禹,张成杰,范萌

摘要：针对森林火灾模型模拟、预测火灾蔓延结果精度随时间增加而降低的问题，提出了使用卫星遥感火监测数据重初始化火灾模型降低模拟结果误差的方法。使用FARSITE（Fire Area Simulator）火灾模拟系统模拟我国内蒙古自治区一场森林火灾，并使用375米的VIIRS（Visible infrared Imaging Radiometer Suite）火监测数据对FARSITE重初始化，探究该方法在我国林火蔓延模拟中的应用。使用SC（S?rensen"s coefficient）值，辅以多源卫星遥感数据，评估该方法模拟结果精度。结果显示，各模拟过程中，模拟结果精度均随模拟时间的增加而降低，重初始化的模拟结果与实际过火区一致性更高，VIIRS重初始化模拟结果SC值最高提高56.89%，最终SC值提高了45.45%；最终模拟结果的SC值从最初的54.14%经过VIIRS火点修正后提高到78.76%；模拟过程中的VIIRS火点重初始化的模拟结果SC值最高为87.8%。使用VIIRS火监测数据重初始化FARSITE火灾模拟系统，将火灾分为多次进行模拟，缩短模拟时间，有效控制模拟误差的传递，提高了森林火灾蔓延模拟的精度，这种方法提高了火灾模型在大规模、长时间森林火灾应用中的可靠性。
HTML PDF(527) 摘要(300)

Sentinel-1时序后向散射特征的海岸带盐沼植被分类

赵欣怡,田波,牛莹,陈春鹏,周云轩

摘要：盐沼是中高纬度海岸带区域生产力极高的生态系统，不同种类盐沼植被提供的生态服务功能具有明显差异。围垦、互花米草入侵、海平面上升等人类活动和自然要素复合作用，导致中国海岸带盐沼植被结构和空间分布快速变化。现有光学遥感方法在海岸带区域受潮汐、云雾干扰严重；高光谱、LiDAR等数据方法难以大范围高时效获取盐沼植被信息。本文以长江河口为研究区域，提出了基于植被物候期多时相雷达后向散射特征优选的海岸带盐沼植被分类方法。采用Sentinel-1雷达数据，分析盐沼、潮间森林沼泽、光滩和水体的雷达后向散射全年时序特征。结合盐沼植被物候特点，基于分离阈值法计算典型盐沼植被月际后向散射特征间分离度。根据最优时序雷达分类特征，采用随机森林方法获取盐沼植被种类、结构和空间分布。结果表明：(1)全年VH极化后向散射均值能较好将水体、光滩、潮间森林沼泽与盐沼区分。(2)4月VV极化、11月VH极化与3月VV极化后向散射均值分别为海三棱藨草/藨草、互花米草与芦苇的最优分类特征。(3)基于年际和月际时序雷达最优特征和随机森林分类算法获得的盐沼植被总体分类精度达到85%，Kappa系数为0.80。相较光学遥感，雷达遥感影像可有效获取盐沼植被年际、月际时序雷达后向散射特征，准确得到海岸带盐沼植被空间动态，在海岸带研究中具有较好的应用潜力，可为海岸带生物多样性保护、湿地生态系统功能提升与生态环境管理等提供重要技术手段和数据支撑。
HTML PDF(474) 摘要(352)

具备过拟合抑制的生成式对抗网络模型构建及遥感分类应用

张健,保文星

摘要：针对基于深度学习的分类模型在训练样本较少时所遭受的潜在过拟合问题，提出一种具备过拟合抑制的生成式对抗网络分类算法，并应用于高光谱图像分类。该算法在每次迭代时，首先依据训练样本的标签信息使判别器网络拟合训练样本的数据分布；然后对训练样本的高维特征进行均值最小化，该过程会重新更新判别器网络参数，减小参数的值和方差，以抑制过拟合；最后，将本算法应用于针对高光谱图像所设计的光谱空间分类模型进行分类。实验结果表明，在标准数据集Indian Pines和Pavia University中随机选取1%标记样本进行训练，总体分类精度分别达到了89.61%和98.79%，相比于其它现有算法有明显的提高，较表现最好的分类方法，总体分类精度分别提升了5.17%和1.38%。在Indian Pines数据集取1%标记样本，Pavia University数据集取0.1%标记样本的情况下，本文算法对过拟合的抑制效果优于几种常用的过拟合抑制算法，较表现最好的Dropout算法，总体分类精度分别提升了5.60%和3.20%。
HTML PDF(483) 摘要(400)

结合E-YOLO和水体指数约束的大面幅影像水利设施检测

许泽宇,沈占峰,李杨,李均力,李硕,王浩宇,焦淑慧,李苓苓

摘要：水利设施对水资源与水量调度、自然湿地生态保护与修复、资源和生态功能的利用及经济效益发展有重要作用，传统方法统计水利设施位置、数量等依赖于汇编资料，存在耗时长、资料更新不够及时以及具体地理位置不详等缺点，遥感为大规模监测水利设施提供了新的可能。本文以YOLO v3网络为基础，结合水利设施的特点，提出了一种基于大面幅影像快速检测水利设施的算法，主要分为2个方面：1）改进的YOLO算法（E-YOLO）。E-YOLO提出PPA特征融合方法和等比预测框与四特征图交叉预测方法，对小样本等问题进行优化；改进损失函数，突出置信度损失；同时使用迁移学习的方法，读取特征提取部分的预训练模型参数。2）基于E-YOLO算法和水体指数约束的大面幅水利设施检测算法。通过水体指数约束滑动步幅来解决影像面幅大、目标尺度小的问题，同时降低漏检率和误检率，再结合轮廓合并方法，优化检测结果。本研究中采用高分二号影像数据实现大面幅影像水利设施检测，实验结果表明：E-YOLO算法可以明显提高水利设施检测效果，相比平均F2精度相比YOLO v3提高了1.25%。且有更好的稳定性；水体指数约束的大面幅检测方法可以在保证效率的情况下提高检测精度，其F2精度相比大步幅和小步幅方法分别提高了3.72%和2.70%，为遥感水利设施检测提供了良好方案。
HTML PDF(644) 摘要(406)

基于增强型DeepLab算法和自适应损失函数的高分辨率遥感影像分类

许泽宇,沈占锋,赵丽芳,柯映明,李苓苓,温奇

摘要：高分辨率遥感影像地物复杂，分类难度大，而深度学习方法可以提取地物更多更深层次的特征信息，适用于高分辨率遥感影像的地物分类。本文研究对高分辨率影像中不透水地面、建筑、低矮植被、树、车辆等地物的高精度分类。结合遥感多地物分类的特点，以DeepLab v3+网络模型为基础，提出E-DeepLab网络模型。主要改进为：（1）改进编码器和解码器的结合方式，使用简洁有效的加成连接方式。（2）缩小单次上采样倍数，增加上采样层，提高编码器与解码器连接的紧密性。（3）使用改进的自适应权重损失函数，自动调节地物损失权重。同时根据数据特点，提出结合DSM、NDVI数据等多通道训练方式。使用两个地区数据进行实验，结果表明，两地区精度均明显优于原始DeepLab v3+模型和其他相关模型，Potsdam地区总体提取精度达到93.2%，建筑物提取精度达到97.8%，Vaihingen地区总体提取精度达到90.7%，建筑物提取精度达到96.3%。目视对比分类图和标准标记图，两者具有高度的一致性。本文所提出的E-DeepLab网络在高分辨率遥感影像地物高精度提取和分类中有较好的应用价值。
HTML PDF(664) 摘要(485)

基于Google Earth Engine与多源遥感数据的黑龙江流域（中国境内）沼泽湿地信息提取

宁晓刚,常文涛,王浩,张翰超,朱乾德

摘要：湿地是地球上最重要的生态系统之一，在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用。由于湿地独特的水文特征，传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力，对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重。随着大数据和云计算的兴起，为大尺度和长时间序列的空间数据处理提供了契机。本文基于Google Earth Engine（GEE）云平台，使用Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据和Sentinel-2光学数据以及地形数据利用JM距离进行特征优选，结合随机森林算法对2018年黑龙江流域沼泽湿地进行提取。研究表明：（1）Sentinel-2红边波段和Sentinel-1雷达波段以及地形数据有利于沼泽湿地信息提取，相比植被指数和水体指数沼泽的制图精度分别提高了7.56%，5.04%，4.48%；（2）利用JM距离得到的分离度表明，红边特征>其他光学特征>地形特征>雷达特征。进行特征优选后沼泽湿地的制图和用户精度分别提高了1.45%和3.02%，最终结合随机森林算法的总体精度为91.54%，沼泽的提取精度为88.55%。本研究利用GEE云平台和多源遥感数据以及机器学习算法，能够准确、快速、高效地提取大尺度范围沼泽湿地信息，具有较大的应用潜力。
HTML PDF(2322) 摘要(728)

参数敏感性分析在遥感领域中的研究进展

马瀚青,张琨,马春锋,王琛,郑艺,朱高峰,袁文平,李新

摘要：参数敏感性分析(Sensitivity Analysis, SA)是遥感散射/辐射模型、生态模型、水文模型不确定性研究的重要工具。本文梳理了遥感领域的生态、水文模型研究中,常用的敏感性分析方法,并总结了各方法的优缺点和适用条件。从识别关键参数、不确定性分析和参数优化三个方面,回顾了在遥感领域中参数敏感性分析的应用现状和研究进展。通过分析该阶段的研究现状,指出应该把参数敏感性,作为模型先验的知识并不断积累,未来研究中应该关注尺度效应、时空差异对敏感性的影响,同时,提高敏感性分析的计算效率,来适应未来的更加复杂的模型和迅速增长的数据量。
HTML PDF(775) 摘要(442)

中亚地区植被对气候变化的响应机制初探

吴林霖,王思远,马元旭,杨瑞霞,官云兰,海凯,刘卫华

摘要：为了解气候变化对中亚干旱地区植被的潜在影响以及分析不同典型植被对气候因子的时间响应，应用2000-2013年的MODIS-NDVI时间序列数据集与CHELSA气候再分析数据进行回归分析和时间序列相关分析提取植被/降水/温度的空间格局及变化趋势、NDVI与降水/温度的线性相关关系与时间响应模式，再结合土地覆盖/利用类型与陆地生态分区在像元尺度上分析不同典型植被对气候变化的相关性以及不同生态分区对气候响应的差异性，进而探讨中亚地区植被对气候变化的响应机制。研究结果表明：1）中亚地区NDVI值普遍偏低，总体呈现出高海拔向低海拔减小趋势，降水分布在空间上由中亚东部到西部递减，且随着海拔降低降水量随之下降，温度由西部到东部递减，新疆则是由中部向外部递减；2000-2013年间，中亚地区东北部NDVI呈下降趋势，南部呈上升趋势，降水与温度变化趋势在不同地域存在显著差异。2）植被与降水呈正相关关系的像元主要分布在海拔较高的地区，负相关的像元主要分布在相对湿润的地区以及河流、湖泊沿岸；植被与温度的线性相关性为东部较湿润地区相关关系显著，西部干旱与半干旱地区相关性较低甚至为负相关。3）中亚大部分地区植被与降水之间存在0-32d的滞后时长以及16-96d不等的累积时长，但对当期的温度相关性较高，存在16-48d的累积时长；不同典型植被对降水的响应差异明显，对温度的响应除裸地外，其他植被类型对温度的时间响应基本一致。4）不同生态分区对降水/温度的响应具有差异，森林区植被对降水的滞后时长与累积时长较长，高寒草甸区植被对降水滞后和累积时间长，对温度的累积与滞后时长短。
HTML PDF(780) 摘要(651)

ROC曲线定量筛选永久散射体识别的最佳阈值

王彦兵,王聪,赵亚丽,李小娟,余洁,朱琳

摘要：永久散射体识别是用PS-InSAR方法获取地面沉降数据的关键环节之一，其最佳阈值的设定直接影响PS点的精度和密度。本文基于大数据统计的分析方法——ROC曲线法定量分析和确定PS点识别的最佳阈值。选择3种典型的PS识别方法，绘制每种方法在不同阈值条件下的ROC曲线图，当ROC曲线下面积越大，方法越优。依据最佳阈值位于ROC曲线左上部位的特征，采用敏感度与特异度之和（Se+Sp）最大的方法可定量判定出最佳阈值的取值。在最佳阈值条件下，识别的PS点具有正选率足够高、误选率足够小，PS点的密度足够大的特性。为进一步验证该方法的可行性，本文以北京龙潭公园地区为PS识别的实验区，用振幅离差指数法、相关系数法，以及两种阈值相结合的双阈值法3种方法进行实验识别PS点，并根据ROC曲线判得3种方法的最佳阈值。研究结果发现：（1）振幅离差TD识别PS点的最佳阈值为0.45；相干系数Tγ识别PS点的最佳阈值为0.45；振幅离差TD、相干系数Tγ双重阈值识别PS点的最佳阈值（TD，Tγ）为（0.50, 0.50）。（2）用振幅离差TD和相干系数Tγ双阈值法识别PS点，得到的ROC曲线下面积AUC=0.762，高于单阈值法，表明双重阈值法识别PS点优于单一阈值的PS点识别方法。研究表明ROC曲线可定量化确定PS点的最佳阈值，而且该方法可进一步推广于GIS空间分析、遥感解译过程中阈值的定量化筛选。
HTML PDF(863) 摘要(712)

顾及城区形态特征的太阳辐射传输模型及其遥感应用初探

胡德勇,张亚妮,刘曼晴,于琛,曹诗颂

摘要：准确量化地表太阳辐射量是反射率遥感反演之基础，开展城区表面辐射研究具有重要意义。本文选择天空视域因子(V)表征城区下垫面形态特征，并区分太阳直接辐射、天空漫辐射以及环境辐射的不同影响，构建了城区表面太阳辐射模型(Urban Surface Solar Radiative, USSR)；然后，以Landsat 8可见光和近红外波段遥感数据为例，分析了USSR模型对于量化城区表面太阳辐射的应用前景。研究结论为：(1) USSR模型以天空视域为核心要素，清楚量化了城区表面各辐射分量，有效模拟了城区表面太阳辐射传输过程，能够较好地表达城区下垫面形态结构对入射辐射的影响；(2) 将USSR模型应用于Landsat 8遥感数据可见光和近红外波段时，基于USSR模型估算得到的城区表面太阳辐射，与不考虑下垫面形态特征影响相比，前者可以较好地表达城区下垫面对入射辐射的“截留”作用；(3) USSR模型估算结果与TEB模型相比，二者具有较高的相关性，间接验证了USSR模型的可用性；(4) 对USSR模型的V和下垫面反射率两变量进行敏感性分析，显示随着V值的增加，结果呈递增趋势；通常情况下的参数设置值，相对于参数V的影响要弱，呈现不敏感性。本文提出的USSR模型可订正城区表面太阳辐射值，从而拓展城市遥感的应用深度和广度。
HTML PDF(899) 摘要(814)

玉米大豆生长中后期遥感辨识的指示性特征研究

沈宇,李强子,杜鑫,王红岩,张源

摘要：玉米和大豆是两种主要的粮食作物，及时准确的监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集，为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑。文章以玉米和大豆为研究对象，以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区，以GF-1号影像为数据源，计算多种植被指数特征和两种纹理特征，同时利用特征优选方法评价特征间的相对重要性，并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响，得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不同实验区最佳特征子集的共同点和差异，遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集，并设计实验方案验证其有效性和稳定性。实验表明（1）在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集，能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力；（2）在不同实验区，基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集，得到两者最优的识别效果，比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点，总体分类精度能够平均达到97%，kappa系数0.96，玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%；（3）在不同的种植区，利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果，且具有稳定性和有效性，较最佳特征集更具推广使用意义。指示性特征集包含6种：植被指数中的比值植被指数（RVI），差值植被指数（DVI），转换型植被指数（TVI），改进型叶绿素吸收比率指数（MCARI）和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征中的二阶矩（the Second Moment）和熵（Entropy）。
HTML PDF(1190) 摘要(1079)

鲁棒多特征谱聚类的高光谱影像波段选择

孙伟伟,杨刚,彭江涛,孟祥超

摘要：传统谱聚类的高光谱影像波段选择模型中，采用的波段相似矩阵受到噪声或异常值的影响且仅能表征波段的单一相似特征，导致波段子集的选取结果受到限制。本文从波段选择的目的出发，提出鲁棒多特征谱聚类方法，整合多个特征的波段相似矩阵来形成综合相似矩阵以解决上述问题。该方法假设四种相似性度量包括光谱信息散度、光谱角度距离、波段相关性和拉普拉斯图谱能够共同揭示波段聚类的内在结构特征，通过构建低秩稀疏矩阵分解模型来表征单一相似矩阵与综合相似矩阵的内在关系。进一步，采用增强拉格朗日乘子算法来优化求解综合相似矩阵，利用常规谱聚类方法来聚合所有波段至不同的类别，并选取代表性波段。采用两个常用的高光谱影像数据，对比五种常用的波段选择方法来进行实验验证。实验结果表明，鲁棒多特征谱聚类方法优于改进稀疏子空间聚类、常规谱聚类方法和其他主流波段选择方法，而且计算效率较高。
HTML PDF(1325) 摘要(980)

地形校正对U_Net深度神经网络分类器分类精度的影响研究

贾莉,郑柯,唐娉,霍连志

摘要：在国土资源监测、森林资源调查等多个领域中，基于遥感影像的分类技术受到了广泛应用。在利用传统分类器对地表覆盖分类提取中，地形效应是制约分类精度提升的一种因素，其影响可通过适当的校正模型减弱，且已证明地形校正能够对分类精度的提升起到积极作用。相比于传统分类器，基于深度学习理论的深度神经网络分类器具有深层特征学习和表达的优势，在图像分类领域兴起并逐渐用于土地覆盖分类且取得了不错的精度提升。本文初步探究了地形校正在利用深度神经网络分类器U-Net进行地表覆盖分类时对分类精度的影响情况。以Landsat 8 OLI 30 m影像为数据源，结合GDEM_V2 30 m地形数据，在GlobeLand30和全国30 m森林分类结果的基础上，利用U-Net深度神经网络分类器实现了山区地表覆盖分类提取，并就不同训练样本获取方式及不同精细程度分类体系下地形校正前后的分类精度做了对比分析。分类结果表明：(1)规则网格裁切和坡向辅助裁切这两种训练样本获取方式下，地形校正后的分类精度较校正前不变或有极小幅度的降低，降低范围在0.9%~1.39%之间；(2)在对更精细的森林类型分类中，地形校正后的分类精度较校正前下降了1.66%。本文初步探究得到：在规则网格裁切和坡向辅助裁切这两种训练样本获取方式及不同精细程度的分类体系下，地形校正均未能提高U-Net深度神经网络分类器的分类精度。
HTML PDF(1337) 摘要(1053)

利用多元LBP特征进行城市道路边界自动提取

刘如飞,马新江,卢秀山,王旻烨,王鹏

摘要：车载移动测量系统可采集高精度道路三维点云数据，为道路边界自动化提取提供了支撑。为解决车载激光点云中城市道路边界点云提取困难问题，本文引入局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP），针对各类城市道路边界特征，设计了高度LBP、高程离散度LBP和空间形状LBP三种改进算子；构建多元LBP特征语义识别模型，实现了道路路缘石空间几何与分布特征的量化分析；最后通过道路方向约束进行聚类去噪，提取道路边界。对4种不同的城市路段点云进行实验，实验数据的提取完整率为92.0%，准确率为95.8%。结果表明，该方法可以准确地提取不同环境下的道路边界，具有较强的适应性。
HTML PDF(1615) 摘要(1489)

风云三号D星MERSI-II陆地气溶胶反演定量能力初测

杨磊库,胡秀清,王涵,何兴伟,刘培,徐娜,杨忠东,张鹏

摘要：我国风云三号卫星搭载的中分辨率光谱成像仪(MEdium-Resolution Spectral Imager，MERSI)与NASA的MODIS属于同类型传感器，大多数通道设计相似，具备气溶胶反演的能力，但目前还没有精度可靠、稳定且全球适用的业务化气溶胶产品可供使用。本文借鉴MODIS暗目标(Dark target, DT)算法思想，针对新发射的风云三号D星搭载的升级版MERSI-II传感器，构建全球适用的陆地气溶胶反演算法。为测试MERSI-II传感器气溶胶反演的定量能力，并与MODIS气溶胶产品具有可对比性，本文算法设计尽可能与DT算法在各方面处理相一致，主要在两个方面进行了改进与优化：1）考虑到传感器波段设置差异，给出了针对MERSI-II的地表反射率估计模型；2）改进内陆水体判别方法，解决DT算法雾霾漏反演的缺陷。通过将单景反演结果通过与MODIS气溶胶产品对比，反演结果的空间分布和值域大小均具有较好的一致性，相关系数达到0.9以上；有效地实现雾霾高值区反演，而MODIS产品在该区域漏反演。通过对三个月份全球数据反演试验，利用AERONET地基站网观测数据对结果进行验证，落入期望误差EE=±(0.05+0.15τ)范围的点数达到65.14%，接近2/3的要求，相关系数达到0.866，整体具有较高的验证精度；MERSI幅宽大于MODIS，加之本文像元掩膜的改进，使得MERSI反演像元数增加更多，匹配的验证点比例较MODIS高出20%左右。进一步将月平均结果与MODIS进行对比，空间分布一致性较好，反演结果大小对比相关性较好，相关系数达到0.93左右。表明本文针对MERSI-II气溶胶反演算法结果已接近国际同类型产品的精度要求，将对全球长时间序列气溶胶观测有提供要补充。从而印证了MERSI观测数据已具有较好的定量应用能力，传感器性能、定标等正在逐渐走向成熟。
HTML PDF(1629) 摘要(1613)

数据驱动的定量遥感研究进展与挑战

杨倩倩,靳才溢,李同文,袁强强,沈焕锋,张良培

摘要：定量遥感是从原始遥感观测信息中定量推算或反演出地学参量的理论与方法。传统定量遥感主要基于模型驱动，强调通过数学或物理模型完成推算和反演。随着人工智能技术的发展和普及，数据驱动的方式也逐渐受到广泛关注，它强调的是通过机器学习等方式挖掘遥感观测数据中所包含的信息，完成地学参量的定量反演。在强大计算能力的支持下，数据驱动的方法在定量遥感的多个领域都取得了可喜的成就，但其弱化物理规律，缺乏因果关系的缺点也为其发展带来了一定的阻力。在此背景下，耦合物理规律和机器学习，发展模型和数据共同驱动的反演框架，开始成为新的研究热点。以机器学习辅助物理模型，或以物理规律约束机器学习的研究逐步展开，并初见成效。然而，我们仍面临着较大的挑战，联合模型的不确定性、泛化性、可迁移性，以及小样本情况下的联合建模等问题都是急需解决的问题。未来，数据驱动和模型驱动的深度耦合将是待突破的难点和重点。
HTML PDF(71) 摘要(51)

技术方法

一种改进的针阔混交林植被聚集指数估算方法(备注：定量遥感专刊)

谢蕊,焦子锑,董亚冬,崔磊,尹思阳,张小宁,常雅轩,郭静

摘要：聚集指数(Clumping Index, CI)是植被冠层的一个重要结构参数,对植被冠层的辐射截获,以及全球碳、水循环的研究均有重要作用。现有星载CI产品的估算主要是基于CI-NDHD (Normalized Difference between Hotspot and Dark spot, NDHD) 线性模型方法,由于针叶林和阔叶林在叶片尺度上存在聚集层级的差异,该模型对它们分别采用了不同的模型系数。但是,该模型对中粗分辨率的针阔混交林像元通常采用阔叶林的CI反演系数,因此,理论上会导致该类型CI的高估。为此,本文提出了一种动态选取混交林像元端元CI组分的方法,以改进针阔混交林植被聚集指数的估算精度。首先,通过国际地圈-生物圈计划(IGBP)的地表类型和描述二向性反射分布函数(BRDF)特征的地表各向异性平整指数(AFX)进行双重约束,逐像元地计算端元CI值；然后,结合高分辨率的土地覆盖分类数据确定端元在像元中的面积比例,并估算MODIS针阔混交林像元的聚集指数(Mixed Forest CI, MFCI) ；最后,将方法应用于研究区MODIS数据的MFCI估算,并通过地面实测数据进行精度评价。结果表明：目前的MODIS产品算法高估了针阔混交林像元的CI值,而MFCI估算方法在CI-NDHD算法的基础上,可以显著改善该类型聚集指数的估算精度,当针叶林树种成数达到60%时,精度改善可达28.03%,其中,改进结果的均方根误差(RMSE)和偏差(Bias)各降低约84%和175%。研究表明,MFCI方法对针阔混合像元的端元组份的变化敏感,在高分辨率地表分类已知的条件下,MFCI方法为针阔混交林CI产品生产和精度提高提供了可行的解决方案。
HTML PDF(16) 摘要(6)

Grid A*：面向野外空地协同应急处置的快速路径规划算法

王修远,孙敏,李修贤,周航,赵仁亮

摘要：在野外应急救援活动中，灾害现场或事故区域通常缺乏地面交通工具可直达的现成道路，但该区域地表环境仍可满足部分越野车辆的通行。在空地协同系统中，无人机可提供行进路径周边环境的影像，地面终端可快速提取影像中地表类型以及地形起伏等特征信息，通过分析计算便可为车辆提供通往救援目标点的导航路径。本文针对这一应用需求，对现有A*算法进行了改进，主要有三个方面的创新：其一、针对户外地表环境的应用特点，提出一种综合地表类型与地表高程信息的通行性代价函数；其二、针对无人机影像分辨率与实际车辆通行路径之间的尺度关系，提出一种基于格网单元的路径快速搜索算法；其三、在顾及格网单元内部地表类型连通分布特点的基础上，选择格网边缘特征点用于通行性路径规划，在提高算法搜索效率的同时，兼顾了格网单元内部的地形信息，从而使算法在优化计算的同时，能充分利用到无人机影像的细节信息。实验表明，算法搜索得到的可通行路径具有较高的可靠性，从路径三维可视化结果来看，符合越野车辆通行的需要。此外，同等情况下，本算法的运行时间降至传统A*算法的15%，提高了野外应急救援应用的时效性。
HTML PDF(28) 摘要(26)

遥感图像小样本舰船识别跨域迁移学习算法

陈华杰,吕丹妮,周枭,刘俊

摘要：跨域迁移学习旨在利用现有公开数据集,突破源域和目标域样本类别空间须一致的约束,提升目标域样本的识别精度。针对现有跨域迁移学习算法应用于遥感图像小样本舰船目标识别时存在的迁移类别受限和负迁移问题,本文提出一种基于源域样本相关性排序的跨域迁移学习算法：首先将目标域样本逆向加入源域分类任务中,根据加入前后各类别源域样本的识别精度变化情况,对源域样本进行相关性排序,将其划分为强/弱/负相关样本；然后采取自监督联合学习策略,在目标域分类网络中引入自监督角度预测辅助分支,筛选出的强相关源域样本仅参与该辅助分支的训练,不改变目标域主分类网络的结构。算法通过相关性排序去除了弱/负相关源域样本,有效避免了负迁移；引入自监督角度预测辅助分支,在保持主分类网络结构完整性的同时,充分利用了强相关源域样本的有效信息,学习到更具泛化能力的目标特征。实验结果显示：在遥感舰船小样本目标数据集上,提出的算法优于跨域迁移学习中广泛使用的Finetune (微调)算法；与仅使用主分类网络的目标域识别算法相比,遥感舰船目标识别精度提升了17.59%。
HTML PDF(57) 摘要(38)

全球2000–?2015年30米分辨率逐年土地覆盖制图：AGLC-2000-2015

许晓聪,李冰洁,刘小平,黎夏,石茜

摘要：高时空分辨率的全球多类别土地覆盖数据对于地球系统的生物化学循环、气候变化等研究至关重要。目前公开的数据产品中，较高空间分辨率的全球多类别土地覆盖产品仅提供单一或短时期的数据，而全球逐年土地覆盖产品往往只有单一土地覆盖类型，难以从较长时间跨度上反映精细地物的年际变化。本文借助Google Earth Engine平台，利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本，结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等的方法，研制了一套2000—2015年全球30米分辨率的逐年土地覆盖变化数据集AGLC-2000-2015（Annual Global Land Cover 2000-2015）。基于AGLC-2000-2015数据集，本文选择性分析了三个典型区域（中国珠江三角洲地区、青藏高原色林错湖区和亚马逊热带雨林区）的土地覆盖年际变化。结果显示，AGLC-2000-2015数据集达到了较高的精度水平：基准年份产品（AGLC-2015）的总体精度（OA）为76.10%，Kappa系数为072，显著优于现有30米分辨率的全球土地覆盖产品Globeland30（OA = 63.49%，Kappa = 0.58）、FROM-GLC（OA = 61.41%，Kappa = 0.55）和GLC-FCS30（OA = 63.46%，Kappa = 0.57）；年际间分类模型的总体精度和Kappa系数分别为84.10%和0.81，在各大洲的平均总体精度均超过80.00%，表明该模型在全球多类别土地覆盖分类中表现良好。三个典型区域的土地覆盖变化分析显示，中国珠江三角洲地区城市扩张趋势明显（195.96 km2/a），其增量主要来源于耕地（84.88%）；青藏高原色林错湖泊对于气候变暖响应明显，湖区面积呈扩大趋势（17.95 km2/a），湖面北岸扩张最为明显；亚马逊热带雨林南部区域毁林造田趋势明显，15年间森林面积减少46356.53 km2，其中大部分转化为农田（39621.29 km2）。上述结果表明，AGLC-2000-2015数据集能够有效反映全球陆地区域在30米空间分辨率下的地表覆盖分布及年际间的动态演化，为地表陆面过程研究和相关应用提供可靠的数据支撑。
HTML PDF(277) 摘要(134)

生成式知识迁移的SAR舰船检测

娄欣,王晗,卢昊,张文驰

摘要：为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题，本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图像空间分布一致且包含SAR图像特征的带标注模拟图像；使用所生成的带标注模拟图像，进一步优化舰船检测网络，以提高基于深度卷积神经网络的舰船检测的泛化性能。SAR-Ship-Detection-Datasets (SSDD)和AIR-SARShip-1.0两个公开数据集上的实验结果表明，该框架有效提高了在仅包含少量标注SAR图像样本情况下的舰船目标检测效果，可显著降低舰船在复杂背景图像中漏检和误检的概率。
HTML PDF(193) 摘要(136)

混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法

杨雪,李峰,鹿明,辛蕾,鲁啸天,张南

摘要：超分辨率重建是当前卫星遥感数据空间分辨率提升的重要技术，但目前现有的超分辨率重建方法在处理具有复杂地物特征的影像时效果往往不佳。当遥感影像中包含有各种非均匀地物信息时，难以构建一种通用的模型来解决遥感影像的病态问题。基于此，本文结合图像稀疏表达与非凸高阶全变分理论，提出了一种混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法(MSR-SRR)。这种方法以遥感图像在多重变换域的稀疏性表达作为先验概率模型，通过正则化方法来完成超分辨率重构，不仅保留了超分重建结果影像的边缘信息，而且对影像中产生的“阶梯效应”进行了适当的平滑处理。该方法利用迭代重加权交替方向乘子方法进行求解，提高了算法的运行效率，改善了影像质量。为了证明所提出方法的有效性，MSR-SRR的超分结果与非均匀插值、POCS和IBP等传统超分方法的重建结果进行了对比验证。结果表明，MSR-SRR方法的图像清晰度平均提升了31.74%，PSFs半峰宽度最大，高斯方差值达到1.8415，效果明显优于其他方法。为进一步评估MSR-SRR结果的实用性，本文以高分四号卫星(GF-4)影像作为样例，利用支持向量机(SVM)分类方法对超分重建前后的影像进行了分类试验和精度验证。结果表明，超分辨率重建后的影像结果相对于原始影像的分类结果，Kappa系数提升了9.7%，OA值提升了5.96%。这表明MSR-SRR方法可以有效提升影像清晰度，丰富影像纹理细节，增强图像质量，有效提升影像分类精度。
HTML PDF(293) 摘要(314)

多元信息监督的遥感图像有向目标检测

王家宝,程塨,谢星星,姚艳清,韩军伟

摘要：遥感图像有向目标检测是遥感图像解译中的一项基础任务，在许多领域有着广泛的应用。由于遥感图像目标尺度差异性大、方向任意且紧密排列，传统目标检测所使用的水平框无法准确的定位目标。因此，遥感图像有向目标检测成为目前遥感领域的研究热点。受益于深度学习的发展，遥感图像有向目标检测取得了突破性进展，但是大多数方法仅在检测头部加入角度预测参数，在训练过程中没有充分利用角度信息和语义信息。本文提出了一种多元信息监督的遥感图像有向目标检测方法。首先，在感兴趣区域提取阶段利用角度信息监督网络学习目标方向，从而使网络第一阶段生成更加贴近遥感图像目标的有向候选区域。其次，为了充分利用图像语义信息，本文在网络第二阶段增加语义分支，并使用图像语义标签进行监督学习。本文以Faster R-CNN OBB为基准，在DOTA数据集上验证所提方法的有效性。本文方法相比基准，平均精度（mAP）提升了2.8%，最终的检测精度（mAP）达到74.6%。
HTML PDF(40) 摘要(34)

遥感应用

植被覆盖区高精度遥感地貌场景分类数据集

欧阳淑冰,陈伟涛,李显巨,董玉森,王力哲

摘要：地貌数据集是实现地貌自动分类和加深对地貌形态学认识的重要支撑数据之一。当前缺乏高精度地貌成因类数据集,制约了地貌遥感自动解译的发展。本文在我国东北地区以沟－弧－盆体系为主的天山—兴蒙造山系中,针对强烈的构造运动和新生代以来的火山作用、流水作用形成的地貌成因类型,制作了构造地貌、火山熔岩地貌和流水地貌三类场景数据集。数据集覆盖面积约5000平方公里,包括哨兵2号可见光遥感影像、SRTM1 DEM及基于DEM提取的七个地貌形态参数(山体晕渲图、坡度、DEM局部平均中值、标准偏差、坡向-向北方向偏移量、坡向-向东方向偏均量和相对偏离平均值)。单张样本图为64×64像素,空间分辨率为10m。采用多模态深度学习神经网络对数据进行训练并分类,平均测试精度可达到82.63%,表明构建的数据集具有较高的质量。该数据集(下载方式：https://pan.baidu.com/s/1Kzj04cU-TiofPk6pTEKENg,提取码：cug0)可为地貌成因遥感自动分类研究,以及推动遥感地貌智能解译的向前发展,提供数据集支撑。
HTML PDF(33) 摘要(36)

顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测方法

刘青豪,刘慧敏,张永红,吴宏安,邓敏

摘要：摘要:大速率、不均匀的地面沉降已经威胁到人类的生产活动，高精度的沉降预测结果对于地质灾害的精准防控具有重要意义。为掌握地面沉降的演化规律，利用现场观测数据或InSAR数据开展了多项预测研究。然而，由于空间异质性的存在，大范围地面沉降的准确预测仍然是一项挑战。在这项研究中，从数据驱动的角度提出了一种顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测方法(Spatio-temporal Long Short-Term Memory, STLSTM)。首先，通过聚类识别地理空间中的均质子区；然后，在每个子区中，一个特别的长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络被用来捕捉局部位置的非线性特征；最后，利用预训练的网络对未来时刻的地面沉降进行定量预测。在实验部分，哨兵1号影像数据被用来比较STLSTM与其余8种基准方法的性能，利用空间统计指标分析了模型的有效性。结果表明，STLSTM在152s内达到了最高的预测精度（71.4%），且能够有效弱化空间异质性对大区域沉降预测任务的影响。总之，这项研究将空间异质性处理策略融合到深度学习模型中，实现了高精度、高时效的大范围地面沉降时空预测。
HTML PDF(26) 摘要(22)

基于贝叶斯模型的森林高度极化干涉SAR反演不确定性分析

张庭苇,张王菲,张永鑫,黄国然

摘要：极化干涉合成孔径雷达（Polarimetric Interferometry Synthetic Aperture Radar，PolInSAR）已被广泛用于森林高度的反演，正确评估模型输入参数、模型假设、林分结构、立地条件等引起的不确定性是提高基于PolInSAR技术森林高度反演精度及准确性的关键之一。本文以贝叶斯模型为基础，以模拟的L波段PolInSAR数据为数据源，首先基于贝叶斯模型确定了随机体散射（Random Volume over Ground，RVoG）模型输入参数引起的不确定性，在此基础上使用先验知识（成像中森林高度的值）对RVoG模型的消光系数进行“固定”，并反演了森林高度；然后基于RVoG模型反演结果及贝叶斯后验采样分析，讨论了树种、森林密度、地面粗糙度及土壤含水量四个因子变化引起的森林高度反演结果的不确定性。研究结果表明：对于L波段的PolInSAR模拟数据，采用RVoG模型进行森林高度反演时，使用先验知识对消光值进行固定可大大降低森林高度反演的不确定性；四个因子中，树种和森林密度引起的不确定性较显著，然后为地面粗糙度，最后为土壤含水量。阔叶林反演结果的不确定性明显高于针叶林；森林密度从150株/hm2增至1200株/hm2时，其标准误最高可下降67.5%；在针叶林纯林和阔叶林纯林中，地面粗糙度与反演结果的标准误呈现明显的正相关关系；土壤含水量引起的不确定性最小，几乎可以忽略不计。
HTML PDF(33) 摘要(23)

考虑植被红边信息的多时相Sentinel-2大范围冬小麦提取研究

田欣媛,张永红,刘睿,魏钜杰

摘要：冬小麦是我国的主要粮食作物且种植面积年际变化较大，及时准确掌握冬小麦种植面积变化有利于国家和相关部门科学决策。遥感技术是获取大范围冬小麦种植面积数据的最有效手段，前期研究多利用多时相中低分辨率影像（如MODIS）的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）开展大范围冬小麦种植区提取，因分辨率低导致精度难以令人满意。Sentinel-2卫星是唯一能获取三个红边波段影像的米级分辨率传感器，但应用其红边波段进行大范围冬小麦提取的研究几乎没有。因此本文分析了红边位置指数(Red-Edge Position Index,REPI)与NDVI各自在冬小麦提取中的优势，并基于冬小麦物候特征与JM距离研究关键时相，提出一种综合多时相Sentinel-2 PERI、NDVI的大范围冬小麦提取方法，将其应用于2020年京津冀地区的冬小麦种植区提取，冬小麦总面积提取误差为-2.57%。提取结果与GoogleEarth高分辨率光学影像的解译结果进行比较，总体精度为94.24%，Kappa为0.88，相较于已有大范围冬小麦提取研究精度有明显提升，表明了本文方法的有效性。
HTML PDF(53) 摘要(33)

乌托邦平原祝融号火星车着陆区地质特征遥感分析

芶盛,岳宗玉,邸凯昌,牛胜利

摘要：我国首个火星探测任务天问一号探测器由环绕器、着陆器和巡视器(祝融号火星车)组成。祝融号火星车于2021年5月15日成功登陆火星北半球乌托邦平原南部的预选着陆区。乌托邦平原过去可能存在具备孕育生命的环境，祝融号火星车在该地区开展巡视探测，具有丰富的科学价值。为了给祝融号火星车和天问一号环绕器今后获取的就位和遥感探测数据的分析和解释提供有关着陆区的地质背景，本文利用已有的遥感影像和产品，详细分析了祝融号火星车着陆点周边50 km区域的地质特征，并制作了着陆区地质图。着陆区主要存在撞击坑、横向风成脊、槽沟和锥形丘等地貌。在200 m尺度上，整个着陆区地势南高北低，地形较为平缓，十分有利于后续巡视探测。着陆区热惯量相对较低，地表风化层仅存在少量呈半掩埋状的岩石，表明该区域的风化层易于受到热扰动的影响。受高光谱遥感影像分辨率和(或)矿物吸收特征的限制，着陆区的矿物类型和丰度暂时未知，急需火星车开展就位探测以填补目前的空缺。综合乌托邦平原的撞击成因和火星北半球可能存在的巨大古海洋及其后续演化，本文提出乌托邦平原在火星的各个地质时期主要经历了撞击盆地形成(前诺亚纪)、流水沉积物填充(诺亚纪)、撞击坑等典型地貌发育(西方纪)、火山物质部分覆盖(亚马逊纪)等较为复杂的地质改造和演化过程。结合着陆区的地质特征和祝融号火星车搭载的科学载荷，本文建议火星车将着陆区南部的横向风成脊、槽沟和锥形丘分别作为火星车的短期、中期和远期优先探测对象，从形貌学、矿物学、地层学和气候学等多方面对它们开展综合探测分析，确定它们的真正成因或归类。祝融号火星车的就位探测成果将极大的丰富行星科学领域对乌托邦平原地质演化过程的认识，甚至可以为过去可能存在的古海洋和生命宜居环境的综合评价提供支撑。
HTML PDF(112) 摘要(82)

遥感产业化

高分遥感技术助力森林火灾应急扑救及次生隐患预判研究—以冕宁“4.20”森林火灾为例

唐尧,王立娟,邓琮,甘玉泉,赵娟

摘要：高分遥感具有“易得性高”、“流程简便”、“空间分辨率高”、“星多幅宽”、“获取信息丰富”及“长时序观测能力强”等优点,对实现森林火灾“打早、打小、打了”防控目标提供了重要技术手段。本文将高分遥感技术利用于四川冕宁“4.20”林火灾害应急扑救,通过高分遥感纹理特征快速提取林火要素,获得火场附近水源位置、救援力量及扑救路线等信息；利用其波谱特征感知区域的亮温异常,以发现火点、监测火场态势演变及火情发展；基于光谱特征开展动态监测过火区范围及迁移变化,预判火情发展趋势,实时提出扑救应急部署建议,支撑救灾；选用归一化植被指数(NDVI),完成过火区、过火烈度信息提取及初步灾损评估。针对火后次生隐患,结合过火区分布及地形因素,圈定了28条火后潜在泥石流沟,提出基于泥石流沟内高烈度面积占比、主沟长度、沟床纵比降、流域面积及沟内过火区平均坡度等影响因子,对潜在泥石流沟易发性进行评价,预判其中4条为高易发、11条为中易发、13条为低易发。研究结果为林火扑救应急决策者有效部署扑灭力量、科学决策及火后预判次生隐患、灾后重建等防灾减灾活动提供重要决策支撑依据。
HTML PDF(176) 摘要(110)

大气遥感专栏

利用MODIS多通道反照率产品估算OCO-2氧气A吸收带陆表反照率的方法研究

杨洁,李四维,王庆鑫

摘要：在基于OCO-2卫星氧气A吸收带观测的云反演中，陆表反射是重要的干扰因素，其强度主要由陆表反照率决定。然而，目前尚无卫星产品能提供OCO-2云反演所需的氧气A吸收带陆表反照率，为此本文提出基于MODIS多通道黑空/白空反照率的OCO-2氧气A吸收带陆表反照率估算方法。该方法顾及地表覆盖类型对波段间转换陆表反照率的影响，在不同时间和不同空间上测试的相关系数均超过0.93，均方根误差为0.026。其中，MODIS反照率数据的质量是决定多通道模型转换精度的最重要因素。当输入最佳质量的MODIS反照率时，OCO-2氧气A吸收带陆表反照率估值的均方根误差略优于0.02，随着MODIS反照率数据质量的下降，估值的均方根误差逐渐增大至超过0.05。
HTML PDF(74) 摘要(49)

遥感大数据技术专栏

基于Sentinel时序影像的长江流域地表水体提取

刘宇晨,高永年

摘要：传统水体提取算法大多基于某一时期单景遥感影像，无法表现出水体随着时间和空间高度可变的特性，虽然国内外已出现部分时序水体数据产品，但其空间分辨率及水体边界的精度仍无法满足一些研究和应用的需要。本文以地表环境复杂的长江流域为研究区，基于GEE（Google Earth Engine）云平台，使用Sentinel-2 MSI年内长时序影像集结合像元的“时间特征”，提出一种在大尺度环境下更具普适性、可操作性且效果更好的高精度水体提取算法，即基于时序影像数据结合多指数和“时间特征”并融合DEM的算法。该算法选择自动提取水体指数（AWEI）、改进型归一化差值水体指数（MNDWI）、归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）进行多指数逻辑组合来提取水体；同时利用NIR波段反射率值和SRTM数字高程模型生成的坡度数据集来辅助抑制高反射率噪声和阴影噪声。通过目视解译采取验证样本点进行全流域水体精度验证，正确提取率达96%以上；在亚像元层面进行精度评估，混合边缘像元占像元总数的3.37%，错分误差0.46%，漏分误差0.21%，表明本文算法对混合像元具有较好的抑制效果；对比传统基于光谱特征的NDWI、MNDWI水体指数，多指数结合时间特征的算法在抑制阴影噪声方面效果更佳；对比现有部分水体数据产品，本文算法在一定程度上既能保证水体区域整体的完整性，也保留了水体的局部细节，在细小水体的提取上具有一定优势。由长江流域水体遥感提取结果可得，流域内水体空间分布不匀，且各水体类型时空变化特征明显，2017-2020年间永久性水体增加的67.41%是由季节性水体转化而来，季节性水体与非水体之间的相互转化最为显著，季节性水体增加的74.64%是由非水体转化而来，同时季节性水体减少的56.25%转化为了非水体。实验结果表明：本研究算法在提取不同时空位置和不同环境下的水体具有一定的普适意义，可有效避免水体与其他地物混合造成的“同物异谱”和“同谱异物”现象，同时对复杂背景噪声有着良好的抑制作用，具有较高的准确度和精度。
HTML PDF(1) 摘要(9)

全球遥感实时监测与定点更新云平台设计与实现

钟若飞

摘要：卫星遥感是人类观测地球的主要途径，随着遥感技术商业化，全球商业遥感卫星数量快速增长，涌现出许多高分辨率遥感卫星和全球遥感星座，使用卫星对地球进行更全面、更精确、更实时的监测成为可能，但目前卫星遥感数据获取存在重复、盲目、不及时，与用户需求脱节、大量数据闲置等一系列问题，缺乏一个有效的平台和应用模式，搭起卫星数据提供商和用户之间的桥梁。本文基于只需对变化信息进行定向监测和更新即可实现对地表实时监测这一前提出发，提出了一套卫星遥感和互联网结合的地球实时变化监测在线服务云平台，平台通过以用户感兴趣区域的自动变化检测技术为核心，汇聚用户对地表变化信息的需求，形成更高清的卫星拍摄条件，按轨道预测模型优先向最邻近拍摄点的卫星数据服务商快速推送卫星拍摄指令，实现定点定向数据更新，以保证用户随时可以查看感兴趣区域的地表最新影像。其核心思想主要是基于互联网在线抓取技术、云平台的自动变化检测技术与卫星在轨处理实时感知技术来分析、挖掘、提取地理实体变化情报，通过实时推送卫星拍摄指令来实现基于变化信息的定向、定点地理实体数据的采集和更新，保持对感兴趣区域的实时监测服务。本文阐述了云平台建设过程中的实现方法，构建了云平台的基本原型并对其进行验证，讨论了云平台中新的总体架构设计思想和应用领域等问题，展示了该平台对目前商业遥感服务中存在的被动性、单一性、延迟性、重复性等问题的解决方案，提供了一种以传统数据查询订购的云平台向基于变化信息实时监测与定点更新服务云平台跨越的设计思路。
HTML PDF(188) 摘要(97)

Google Earth Engine云平台对遥感发展的改变

王小娜,田金炎,李小娟,王乐,宫辉力,陈蓓蓓,李向彩,郭婧涵

摘要：近年来，随着遥感技术的快速发展，积累了海量的对地观测遥感数据。传统桌面端遥感处理平台（例如ERDAS和ENVI等）无法满足当前遥感大数据的应用需求。作为领先的遥感云计算平台，Google Earth Engine（GEE）的出现改变了传统遥感数据处理和分析模式，为海量数据快速处理与信息挖掘带来了新的契机。截止目前，科研人员已利用GEE成功开展了大量研究工作，发表多篇学术论文与综述。然而，还没有一项研究系统地分析GEE是如何推动遥感科学发展的。因此，本文旨在探讨GEE云平台相比于传统桌面端遥感处理平台分别在资源、方法和应用三个方面的创新性变革：（1）在资源方面，GEE以其集大数据/云计算为一体的特点，打破了传统数据、模型算法、算力分离的局面，实现上述三者的云端部署，在大规模数据快速处理与分析方面展现出巨大潜力；（2）在方法方面，GEE提供的遥感分析新方法，突破了传统遥感技术瓶颈，促进了遥感数据处理与分析的技术革新，极大提高了海量数据处理与信息挖掘效率；（3）在应用方面，GEE不仅为全球尺度的长时间序列快速分析带来发展机遇，而且推动了数据、算法和产品的快速共享，进一步迎来了开放、共享的遥感时代。通过系统归纳总结GEE平台的优势，不仅可以帮助潜在新用户了解GEE，同时加深现有用户的理解，还能促使谷歌开发人员完善和改进GEE，并且催生地球系统科学研究的新发现。
HTML PDF(380) 摘要(366)

基于Sentinel-2密集时间序列数据和Google Earth Engine的潮间带湿地快速自动分类

程丽娜,钟才荣,李晓燕,贾明明,王宗明,毛德华

摘要：潮间带湿地是滨海湿地的重要组成部分,具有维持生物多样性、促进碳汇等重要生态功能。及时、准确地掌握潮间带湿地现状是实现潮间带湿地可持续管理目标的基础。先前的潮间带湿地分类研究依赖于训练样本、人工设定阈值或后处理等,本研究基于Google Earth Engine(GEE)平台开发一种自动、精准、快速的潮间带湿地分类方法。该方法首先构建高质量密集时序Sentinel-2影像堆栈；然后,分析不同潮间带湿地的遥感特征,基于最大光谱指数合成算法(MSIC)和大津算法(Otsu)建立多层自动决策树分类模型。应用该方法对2020年福建漳江口红树林自然保护区的潮间带湿地进行分类,得到总体精度为95.48%,Kappa 系数为0.94。漳江口红树林保护区内潮间带湿地包括红树林、互花米草和滩涂三种类型,面积分别为82.46 hm_²、218.26 hm_²和496.84 hm_²。本研究的方法能够实现潮间带湿地的自动、精准、快速分类,对潮间带和其他内陆湿地的精准分类研究具有重要的借鉴价值。
HTML PDF(199) 摘要(158)

论文

“地面沉降专栏”——基于AM-LSTM网络的北京平原东部地面沉降模拟研究

曹鑫宇,朱琳,宫辉力,郭琳,尉毓姣,郭涛,陈蓓蓓,王海刚,李蕙君

摘要：基于传统数值方法构建的地面沉降模拟预测模型需要大量的水文地质数据和实测数据，对于地质条件复杂的地区形变预测难度大。本文基于PS-InSAR技术获取的北京平原东部地区的地面沉降信息，综合考虑不同层位地下水水位对沉降的影响，采用基于注意力机制的长短时记忆网络（AM-LSTM）对不同沉降发育地区典型位置处的地面沉降进行模拟。结果表明：（1）研究区地面沉降空间差异性明显，2010年11月至2016年8月最大沉降速率约153 mm/yr，累计沉降量达到1063 mm，位于朝阳区三间房乡附近；（2）基于AM-LSTM模型的模拟精度优于传统LSTM模型，本次模拟精度最高提升了22%；（3）模拟精度最高的点位于沉降发育较为缓慢的区域，沉降速率处于0～30 mm/yr之间；而模拟精度最差的点位于沉降较为严重的区域，沉降速率大于110 mm/yr；（4）AM-LSTM模型注意力权重表明，第二承压含水层水位对地面沉降贡献最大。研究结果能够为地面沉降防控提供可靠的模型。
HTML PDF(121) 摘要(200)

湖泊遥感专刊

基于天空光遮挡法的便携版漂浮式光学浮标研发与应用

田礼乔,李森,孙相晗,孙兆华,宋庆君

摘要：离水辐亮度 (Water-leaving radiance，Lw)或遥感反射率(Remote-sensing reflectance，Rrs)是海洋与湖泊水色遥感的关键物理量。天空光遮挡法 (Skylight-blocked approach, SBA) 能直接测量水体离水辐亮度，作为一种新兴方法具有较强的推广应用潜力。本文介绍了基于天空光遮挡法的便携版漂浮式光学浮标（the Portable Float Optical Buoy, FOBY-P），具有浮体自阴影小、布放简便等优势，中国近海开展的现场观测实验结果表明：1) FOBY-P结构设计上能在一定程度上避免高太阳天顶角下浮体的自阴影遮挡影响，初步评估结果表明其在浑浊水体中400-700nm自阴影影响＜5%，清洁水体在1%-3%； 2) 在高海况下，传感器倾角随海况增大而变化剧烈，能保证在3-4级海况下观测倾角小于5°的观测超过50%；3) 通过与同步观测的三通道RAMSES TriOS高光谱辐射计观测结果对比，二者结果一致性较高r >0.9，观测获得Rrs差异在490-565nm 范围内＜5%，差异可能由于观测方法不同，表面之上法水-气界面校正的不确定性可能是引起部分偏差的因素之一。该研究表明便携版漂浮式光学浮标FOBY-P可满足近海高海况下的复杂水体现场观测需求，提供高质量的现场光谱观测数据。
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基于欧比特高光谱影像的滇池叶绿素a浓度遥感反演研究

郑著彬,张润飞,李建忠,林琳,杨虹

摘要：水体叶绿素a（Chlorophyll-a , Chla）浓度是表征水体富营养化程度的关键性指标，对于水环境评估和水质遥感监测具有重要意义。欧比特高光谱卫星是我国于2018年发射的新一代高光谱卫星，然而其在内陆水体水质遥感监测的适用性仍有待验证。本研究以高原富营养化湖泊滇池为研究对象，以叶绿素a浓度为反演指标，利用滇池2次野外现场实测数据和欧比特高光谱（Orbita Hyperspectral, OHS）影像，通过分析滇池水体的光学特性，构建了适用于欧比特高光谱影像的滇池水体叶绿素a浓度遥感反演模型，并通过星地同步数据验证了反演模型的有效性与可行性，获得了滇池叶绿素a浓度的空间格局。结果表明：（1）波段比值模型（B17/B9）最适合于基于欧比特高光谱影像的滇池水体叶绿素a浓度的遥感反演，模型反演精度较高，决定系数为0.804，均方根误差和平均绝对误差百分比分别为6.99 μg/L和6.32%；（2）2019年4月2日滇池水体叶绿素a浓度呈现出由湖岸向湖泊中心逐渐降低的趋势，东北部与东南部呈幂函数型递减，西北部呈线性递减；（3）滇池欧比特高光谱影像的近岸4个水体像元易受到陆地邻近效应的影响。本研究提出的基于欧比特高光谱影像的波段比值模型能够实现滇池叶绿素a浓度的遥感反演，为内陆富营养化水体叶绿素a浓度的遥感监测提供了一种新的思路与方法。
HTML PDF(250) 摘要(148)

1979-2019年兴凯湖湖冰物候变化的被动微波遥感监测

柯长青,蔡宇,肖瑶

摘要：季节性冻结与消融的湖冰是气候变化的重要指示器。本文以兴凯湖为例，基于1979-2019年的被动微波遥感数据获取了兴凯湖的冻融日期，用2000-2019年的中等分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS）数据进行了验证，并用气候数据分析了湖冰物候变化的原因。结果表明被动微波与MODIS遥感数据在湖冰物候提取方面具有较好的一致性，也即MODIS的验证结果表明用低频被动微波亮度温度数据获取湖冰物候的方法是可行的，结果也是可靠的。平均而言，兴凯湖湖冰每年11月13日左右开始冻结，11月23日左右完全冻结，湖冰冻结持续时间9.80天；次年4月23日左右湖冰开始消融，4月30日左右湖冰完全消融，消融持续时间8.03天；湖冰完全封冻时间150.50天，湖冰覆盖时间168.03天。过去41年，兴凯湖开始冻结日期没有明显变化，完全冻结日期平均推后了0.19天/年，开始消融日期和完全消融日期分别提前了0.16天/年和0.13天/年，湖泊完全封冻时间和湖冰覆盖时间分别缩短了12.71天和2.87天。湖冰冻结日期推后与风速增大密切相关，消融日期提前和湖冰持续时间缩短与气温升高显著相关。
HTML PDF(275) 摘要(130)

2002-2018年太湖水体溶解二氧化碳浓度卫星遥感数据集

齐天赐,段洪涛,曹志刚,沈明,肖启涛,刘东,马金戈

摘要：湖泊在全球碳循环中发挥着重要作用，而湖泊中溶解CO2浓度（cCO2）控制着其CO2通量的方向及大小，是湖泊CO2排放估算的关键参数。中国第三大淡水湖——太湖虽然具有长期的野外监测数据，但其样点分布在空间和时间上并不均匀，很可能给其CO2排放的估算带来不确定性和偏差。有必要利用更高频率和覆盖范围地遥感手段来弥补野外监测在时空代表性上的不足。本文基于MODIS/Aqua数据反演的叶绿素a浓度、表层水温、漫衰减系数及光合有效辐射产品，通过二次多项式经验模型对太湖藻型湖区表层水体cCO2进行逐像元的估算。并对结果进行数据质量控制和统计平均得到2002年7月-2018年12月长时序月平均cCO2数据集。数据集由GeoTiff格式储存，使用GCS_WGS_1984地理坐标系，共包含198个文件。产品估算精度验证结果显示，星地同步像元-样点的遥感估算结果与野外数据的偏差在总体上较小（均方根误差 RMSE = 12.83 μmol L-1, 无偏百分比偏差 UPD = 24.03%）。同时遥感与野外数据估算的年均值在太湖各个湖区表现出很好的一致性（RMSE < 13.24 μmol L-1, UPD < 25.82%），证明数据的可信度。产品的不确定性评估结果显示，在所有输入变量的随机误差影响下，月均cCO2产品最大可能高估约30%。基于本数据集数据统计得到的结果显示，太湖cCO2表现出明显的季节变化，冬春高夏秋，西部高东部低；且太湖年平均cCO2在数据集覆盖时间段内表现出显著下降趋势（0.80 μmol L-1 yr-1）。本数据集（下载方式：https://doi.org/10.5281/zenodo.4729048）月平均时间尺度同常规生态环境监测对应，便于分析对比，并且提供了空间分异信息，能够辅助研究深入理解太湖cCO2乃至碳循环过程的时空变化规律，值得推广使用。
HTML PDF(69) 摘要(50)

多源卫星测高数据监测拉昂错1992-2020年水位变化

孙明智,刘新,汪海洪,袁佳佳,李成名,郭金运

摘要：青藏高原湖泊水位是反映生态环境变化的重要指标，为了使用多源卫星测高数据构建高精度、长时序的湖泊水位时间序列，本文提出了一种基于大气路径延迟校正、波形重定、异常值检测、卫星间偏差调整的高精度湖泊水位序列构建策略。以拉昂错为研究对象，利用本文方法对TOPEX/Poseidon、Jason1/2/3高度计数据进行处理，构建了拉昂错1992-2020年的高精度水位时间序列，讨论分析了1992-2020年湖泊水位、面积和流域内降水、温度、蒸发的关系。结果表明，拉昂错水位在1992-2020年整体下降约6.00 m，平均变化趋势为-0.21±0.01 m/a，水位变化呈现明显周年性；本文方法构建的湖泊水位序列长、精度高，均方根误差为13.10 cm。
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2000–2020年中国大型湖泊月平均透明度遥感监测数据集

刘东,张民,曹志刚,沈明,齐天赐,马金戈,段洪涛

摘要：湖泊水体透明度是湖泊水环境状况的综合表征，与多种水质参数关系密切，对湖泊水环境监测具有重要意义。本文的目的是介绍一种中国大型湖泊（>20 km2）月平均透明度遥感监测数据集的生成流程、主要特征和应用价值。数据集生产方法是将Liu等（2020）构建的透明度遥感算法应用于Google Earth Engine（GEE）云平台存储的MODIS地表反射率数据。对云、云阴影和陆地等非水体像元，直接利用MODIS反射率数据状态波段所包含的像元状态信息进行快速去除。数据以GeoTiff栅格格式存储，同时保存了像元透明度值和坐标信息，便于各种软件平台读取。结果显示：数据集覆盖了全国不同湖区的412个大型湖泊，中国湖泊透明度整体上呈现出“东低西高”空间分布，湖泊透明度季节变异呈现“夏高冬低”和“夏低冬高”两种典型类型。研究表明：基于GEE可以实现中国大型湖泊月份平均透明度的快速计算与制图，月尺度透明度对高动态湖泊水环境监测具有突出优势。中国湖泊透明度数据集不仅可以应用于不同湖区、不同湖泊透明度/清澈度的时空变异研究，还可应用于可持续发展目标下的湖泊水环境评估与预测，该数据集的公开共享对中国湖泊水环境研究发展具有重要意义。
HTML PDF(49) 摘要(48)

青藏高原纳木错湖冰物候变化遥感监测与模拟

吴艳红,郭立男,郑红星,李俊生,张兵,范兰馨

摘要：湖冰物候是反映区域气候变化的直观指标。湖冰物候的地面观测耗时费力。基于遥感动态监测湖冰物候的变化已成为青藏高原湖冰物候研究的重要手段。然而,遥感获取的湖冰物候信息时限相对较短,其本身也难以从机理上揭示湖冰物候对气候的响应关系。本文结合遥感与物理基础清晰的湖泊模型,重建了青藏高原地区纳木错湖泊1963~2018年的湖冰物候,在与遥感监测湖冰物候进行比较的基础上,分析了近60年来青藏高原纳木错湖冰物候的变化规律。本文研究结果表明,纳木错湖冰的开始融化日和完全结冰期对气候变暖的响应较为敏感,其完全结冰期以每10年6.7天的速率显著缩短。
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湖泊遥感研究进展与展望

段洪涛,曹志刚,沈明,马金戈,齐天赐,罗菊花

摘要：湖泊遥感作为一门新型交叉学科，是湖泊科学和遥感科学的重要分支。本文探讨了湖泊遥感科学的研究对象、内容和方法，通过梳理国内外总体研究进展，总结出湖泊遥感的5个发展趋势:（1）关注问题，从兴趣导向发展到问题导向；（2）观测手段，从地基遥感/中分辨率卫星发展到高分辨率/高光谱/无人机；（3）算法算力，从单机版经验/机理模型发展到云计算机器算法；（4）研究维度，从水体表层发展到垂向剖面；（5）研究区域，从单一/区域湖泊发展到国家/大洲/全球尺度。最后，指出了湖泊遥感学科未来的重点发展方向:（1）研制满足湖泊观测特点的静止卫星或小卫星集群；（2）发展湖泊水色遥感标准算法，建设全球湖泊卫星遥感监测网络；（3）加强全球变化背景下的湖泊盐度、温度和碳循环等遥感研究；（4）开展全流域统筹的湖泊天空地遥感监测和模拟研究。
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大气环境遥感与协同分析专刊

大气环境卫星遥感：污染气体和大气颗粒物协同观测综述

李正强,张莹,赵少华,张兴赢,林金泰,秦凯,刘诚,张元勋

摘要：空气污染作为一种重要的环境问题，直接影响人们的日常生活和身体健康。随着污染气体和颗粒物观测技术的逐步成熟，基于卫星平台的近地层大气污染物监测得到了快速的发展。本文概括性描述了大气环境关注的污染气体和大气颗粒物的主流遥感方法，对各方法的适用场景及优缺点进行了评述。我们发现，尽管差分吸收光谱方法对污染气体的监测十分有效，但最优估计算法可进一步从多光谱信息中提取部分污染气体（例如：臭氧、一氧化碳等）的分层信息，有助于更细致的刻画污染气体在整层大气中的垂直分布。对于大气颗粒物遥感方法，采用不同的技术手段进行地气解耦是算法的核心问题，增加光谱、角度、偏振以及时间序列信息都可有效增加算法的地气解耦能力。基于对污染气体和大气颗粒物反演算法的总结，本文从污染气体和颗粒物协同观测的角度对卫星平台及传感器的发展历程进行了梳理，论述了紫外、红外以及可见光波段的传感器协同观测的优势，展望了未来静止卫星星座的高时空分辨率大气污染监测能力以及中国卫星的贡献。本文还探讨了以近地面大气污染物监测卫星探测技术及遥感算法亟待解决的问题以及未来的可能发展方向。
HTML PDF(210) 摘要(84)

基于多源数据协同融合的长三角地区高分辨率PM2.5浓度无缝制图研究

李珂,白开旭

摘要：大气污染物浓度全方位动态监测是进行区域大气污染精细化防控的重要前提。为开展长三角地区小时分辨率PM2.5浓度无缝制图,本研究通过耦合AOD缺失信息重建以及多源异构数据融合分析技术,建立了一套能够有效集成卫星遥感、地面观测、模式模拟等多源异构数据的近地面PM2.5浓度无缝制图方案,并据此生产了2015–2020年长三角地区高分辨率无缝PM2.5浓度格点资料。结果表明：本研究生产的PM2.5浓度无缝格点资料与国控站点观测数据的交叉验证相关系数达0.9,平均偏差不超过10 μg m-3。同时,基于生产的长时序PM2.5浓度无缝格点资料分析发现,较于空间分布稀疏的站点PM2.5浓度观测,面域无缝PM2.5浓度格点数据更能有效揭示长三角地区PM2.5污染的时空变化特征,平均下降速率超过3 μg m-3 yr-1。本研究发展的PM2.5浓度无缝制图方法和生产的相关数据产品有望为区域PM2.5污染防控和风险暴露评估研究提供重要的方法参考和数据支撑。
HTML PDF(83) 摘要(84)

FY-4A AGRI陆地气溶胶光学厚度反演

谢艳清,李正强,侯伟真

摘要：风云四号A星（FY-4A）是我国第二代静止气象卫星的首颗星，多通道扫描成像辐射计（Advanced Geosynchronous Radiation Imager, AGRI）是搭载在FY-4A上的主要光学载荷之一。AGRI具有高频率观测特点（每天观测205次），在大气气溶胶的遥感高频监测方面具有良好应用潜力，但目前官方还未发布相应的气溶胶数据集。本文旨在针对AGRI数据的特点开发基于地表反射率比值库的反演算法以生产高精度的AGRI气溶胶数据集。本文首先基于再分析数据对去云后的AGRI L1级数据进行气体吸收订正；然后利用背景气溶胶光学厚度（Aerosol optical depth, AOD）对一个月内的 “次暗像元”进行大气校正以获取AGRI 0.65μm 和 0.83μm 通道的地表反射率，进而获取这两个通道的地表反射率的比值，完成每个月的地表反射率比值库的构建；最后便可以基于已构建的地表反射率比值库实现地气解耦，完成气溶胶的遥感反演。该算法已被应用于2019年5月至10月京津冀地区的气溶胶反演，AGRI AOD反演结果与美国国家航天局发布的MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) AOD数据集、日本气象厅发布的AHI (Advanced Himawari Imager) AOD数据集的对比结果显示它们具有基本一致的空间分布趋势。利用AERONET (Aerosol Robotic Network) 数据验证的结果显示AGRI AOD数据集具有较高的精度，且其精度要优于AHI AOD数据集和MODIS AOD数据集。AGRI AOD数据集的平均绝对误差，均方根误差，与地基数据的相关系数和误差落在期望误差范围内的反演结果所占的比例分别是0.09, 0.12,0.91和65.86%。上述验证结果表明基于地表反射率比值库的方法反演AGRI AOD具有可行性，且反演结果具有较高的精度。
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风云三号D星MERSI AOD资料在一次污染过程中的同化应用研究

王溢婕,臧增亮,杨磊库,颜鹏,胡译文,曾勇,尤伟,潘晓滨

摘要：为了验证风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度（AOD）数据对地面PM2.5的污染过程预报的效果，本文基于WRF-Chem (Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry)大气化学模式和三维变分同化方法，针对2020年2月10-12日我国北方地区的一次PM2.5重污染过程，进行了同化和预报试验研究。同化数据来自常规地面站点的PM2.5浓度数据和风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度（AOD）数据。控制试验不同化任何资料，3组同化试验分别为仅同化地面PM2.5，仅同化卫星AOD，以及同时同化PM2.5和卫星AOD两种资料。结果表明3组同化试验都可以有效提高初始场准确率，以地面PM2.5作为检验标准，仅同化PM2.5、仅同化AOD、同时同化两种资料相对于控制试验，初始场的平均偏差分别降低54.9%、21.9%和49.0%，平均相关系数分别提升51.4%、16.0%和34.0%，平均均方根误差分别降低50.6%、17.2%和42.3%。以卫星AOD作为检验标准，3组同化试验相对于控制试验，初始场的平均偏差分别降低37.6%、78.4%和83%，平均均方根误差分别降低31.6%、62.2%和65.2%。同化后的初始场对预报有显著的改进，改进持续时间达24小时，以地面PM2.5作为检验标准，同时同化两种资料的试验对24小时预报的平均偏差减少19.7%，相关系数提升8.8%，均方根误差减少17.2%；以卫星AOD作为检验标准，24小时预报的平均偏差减少40.1%，相关系数提升25.9%，均方根误差降低34.7%。试验结论为，相对于仅同化地面PM2.5资料，同化风云卫星AOD资料可以提升后期预报效果。
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中国卫星海洋遥感应用专刊

基于Faster R-CNN网络的卫星SAR图像南海海洋内波自动检测

孙宏亮,王怡然,贾童,施英妮,李晓明

摘要：海洋内波广泛存在于世界各大洋和边缘海中，在海洋能量串级中扮演着重要角色，在海洋资源开发、海洋工程建设和海洋军事活动等方面均具有重要学术价值与实际意义。海洋内波在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像上呈现出亮暗相间的条纹状特征。本文利用2001-2020年南海海域包含不同微波波段（C、L、X）、不同极化方式、不同空间分辨率的631幅星载SAR图像，构建了5480个SAR图像南海海洋内波样本，结合Faster R-CNN网络框架，利用迁移学习的方法，实现SAR图像上的海洋内波自动检测。模型识别准确率达到95.7%，召回率为92.3%，在准确率较高的同时还能保持较低的虚警率。该算法的建立使得基于海量卫星SAR数据检出海洋内波成为可能，从而为针对性地开展内波动力参数反演和过程研究提供了技术和数据基础。
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碳循环

植被最大光能利用率的模拟方法对比评估

赵涔良,朱文泉,谢志英

摘要：光能利用率模型是一种基于遥感数据估算植被生产力的参数模型，其核心参数最大光能利用率（LUEmax）在早期模型中被认为是一个适用于所有植被类型的固定值，而从MODIS-LUE模型开始则成为一个依植被类型而变化的参数，直至近年来被认为需要进一步根据植被的物候及生理状态而进行实时调整。相较于基于静态LUEmax参数估算的植被生产力，尽管目前基于季节性动态LUEmax参数估算的植被生产力都显示出更高的精度，但这些研究结果大多局限于特定的植被类型或空间范围，而在更广泛的植被类型和区域的适用性以及不同的动态LUEmax参数在地域间的适用性差异等问题尚不明确。因此，本文针对目前已有的3种典型动态LUEmax参数模拟方法（基于叶绿素遥感指数、基于LAI季节调节因子、马尔科夫链蒙特卡洛模拟），通过采用相同的生产力估算与评估数据集（FLUXNET 2015数据集）和模型结构（MODIS-LUE模型结构）对它们进行了对比分析。结果显示，不同的动态LUEmax参数在各植被类型上的季节性变化特征有明显差异，总体上呈现出单峰、“U”型和水平波动三种特征。相比于原静态LUEmax参数，基于各动态LUEmax参数估算的总初级生产力（GPP）精度均有一定的提升，但是依赖于特定的动态LUEmax参数模拟方法，其中的马尔科夫链蒙特卡洛方法对LUEmax参数有着较好的模拟效果，并且其GPP的估算精度在全植被类型的所有时段都不低于基于原静态LUEmax参数的结果（相比静态参数的GPP结果，RMSE总体降低了13.3 g·C·m-2·month-1），尤其在郁闭灌丛、落叶针叶林以及常绿阔叶林上的提升效果十分明显。本文研究结果可为植被生产力光能利用率模型的不确定性分析以及发展新的模型提供依据。
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红树林遥感专刊

融合Landsat-8与Sentinel-2数据的红树林物候信息提取与分类研究

薛朝辉,钱思羽

摘要：科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提，但红树林分布于潮间带，难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林进行长时间、大面积监测，但已有研究尚存不足。一方面，红树林分布于热带、亚热带区域，受到天气条件限制难以获得长时间覆盖的有效光学遥感数据；另一方面，红树林极易与其它陆生植被混淆，仅利用多波段数据的光谱信息难以精确识别。本文以恒河三角洲孙德尔本斯地区为例，基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine, GEE）获取2016年全年的Landsat-8 OLI和Sentinel-2 MSI数据，利用物候信息进行红树林提取研究。首先，基于最小二乘回归构建两个传感器在相同指数之间的关系，重建时间序列数据，之后根据可分性判据选取增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index, EVI）和陆地表面水分指数（Land Surface Water Index, LSWI）。其次，对两个指数的时间序列数据进行Savitzky-Golay滤波处理，并分别提取生长期始期等13种物候信息。最后，将两个指数的物候信息进行特征级联，采用随机森林（Random Forest, RF）方法进行分类，提取研究区红树林范围。实验结果表明：Landsat-8 OLI和Sentinel-2 MSI数据融合可有效提升时间序列质量，与基于单一传感器数据的分类结果相比，总体精度提高1.58%；物候信息可以显著增强红树林与其它植被的可分性，与直接使用时间序列数据的分类结果相比，总体精度提高1.92%；同时考虑EVI和LSWI指数可极大地提升分类效果，与采用单一指数相比，总体精度分别提高14.11%和9.69%。因此，本文通过数据融合、物候信息提取和指数特征级联可以更好地提取红树林，总体精度达到91.02%，Kappa系数为0.892。研究验证了物候信息在红树林遥感监测中的应用潜力，提出的方法对科学准确地监测全球或区域红树林具有一定参考价值。
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联合星载高光谱影像和堆栈集成学习回归算法的红树林冠层叶绿素含量遥感反演

Bolin

摘要：红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。冠层叶绿素含量（Canopy Chlorophyll Content，CCC）作为红树林重要的生物物理参量，是估算其生产力和评价其健康状况的重要指标。本文利用珠海一号高光谱卫星（OHS）影像与Sentinel-2A多光谱数据计算传统植被指数与组合植被指数并构建了高维数据集，综合利用正态分布检验、最大相关系数法与变量重要性评价进行数据降维和变量优选；分别基于单一线性回归算法、机器学习回归算法和堆栈集成学习回归算法构建了红树林CCC遥感反演模型，探明北部湾红树林CCC的最佳遥感反演模型，验证OHS高光谱影像与Sentinel-2A数据反演红树林CCC的精度差异，评估SNAP-SL2P算法反演红树林CCC的适用性。研究结果表明：（1）通过数据降维和变量选择处理，从高维度OHS数据集选取了8个特征变量，其中RSI(12,17)、DSI(12,18)和NDSI(6,12)组合植被指数对红树林CCC反演精度的贡献率较高；（2）联合OHS数据和最优堆栈GBRT集成学习回归模型（Score=0.999，RMSE=0.963μg/cm2）的训练精度优于最优RF机器学习回归模型（RMSE降低了7.531μg/cm2），明显优于最优Lasso线性回归模型（RMSE降低了19.383μg/cm2）；（3）在最优堆栈集成学习回归模型下，OHS数据反演红树林CCC的精度（R2=0.761，RMSE=16.738μg/cm2）高于Sentinel-2A影像（R2=0.615，RMSE=20.701μg/cm2）；（4）联合OHS和Sentinel-2A数据的最优堆栈集成学习回归模型反演红树林CCC的精度都明显优于SNAP-SL2P算法（R2=0.356，RMSE=49.419μg/cm2）。研究结果论证了正态分布检验、最大相关系数法和基于XGBoost的特征选择方法有效降低了高维数据集的维度，并得到了最优特征变量；OHS数据的最优堆栈GBRT集成学习回归模型训练精度最高，是估算红树林CCC的最优反演模型； OHS和Sentinel-2A数据都能有效反演红树林CCC（R2均大于0.61），而OHS数据的估算精度更高（R2大于0.75）；SNAP-SL2P算法不能有效反演红树林CCC（R2小于0.4），且对红树林CCC数值存在系统性低估。
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AI 遥感

基于地理图斑的遥感粒计算与精准应用

吴田军,骆剑承,张新,董文,黄启厅,周亚男,刘巍,孙营伟,杨颖频,胡晓东,等

摘要：当今遥感技术实现了对地球表面进行全覆盖影像记录（空间）、快速信息更新（时间）、多手段协同观测（属性）的大数据获取，随之由遥感数据向地理信息与知识转换的鸿沟问题日益凸显。以数据粒化为基础的粒计算是大数据处理领域模拟人类思考和解决大规模复杂问题的前沿方向，其通过结构化、关联化等手段提升模式挖掘与知识发现的精度与效率。本文遵照从“外在场景的视觉理解”到“内在机理的知识发现”的演进脉络，在空间、时间、属性三个维度上剖析了遥感大数据的粒结构及其多层次、多粒度特征，并以“地理图斑”为主线发展了集成“分区分层感知、时空协同反演、多粒度决策”三个基础模型的遥感粒计算方法。面向精准农业应用的案例从多个视角阐释了粒计算契合遥感大数据智能计算的需要，验证了本文构建的理论与方法可对农业遥感多层次的复杂问题实现有序解构与逐步求解，彰显了其助益于领域化精准应用的潜在能力。
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