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• 光学遥感图像的小样本目标检测（备注：投卫星信息智能处理与应用技术专刊）
• 周莲,何楚,汪鼎文,郭子琪

• 摘要：对遥感图像进行目标检测，具有广阔的应用前景，在许多领域有着十分关键的作用。针对小样本背景下遥感图像目标检测任务存在特征提取不足、定位困难、分类易混淆的问题，提出了一种基于协同注意力模块和对比学习分支的小样本目标检测算法。首先，对训练样本进行数据增强操作，以扩充数据集规模。其次，提出了一种协同注意力模块，包括设计的背景衰减注意力和空间感知注意力，利用遥感图像丰富的背景与目标特征信息，指导网络关注与目标定位相关的重点信息，从而便于 RPN 网络生成更好的区域建议框，减少遗漏目标的概率，提升模型对小样本类别的定位性能。然后，设计了一种对比学习分支。基于设计的对比损失函数，通过联合训练策略，在训练时从特征学习逐步过渡到分类器学习，提高了分类的准确率。最后，设计出一种基于微调的迁移学习范式的小样本目标检测模型，分为基础训练阶段和微调阶段，在基础训练阶段借助充足的基类样本训练模型学习类无关的参数，在微调阶段使用制作的小样本数据集帮助目标检测模型适应特定类别目标，提升其检测性能。本文以TFA为基准，通过在遥感数据集NWPU VHR-10和DIOR上验证了算法的有效性，结果显示本文算法在NWPU VHR-10和DIOR数据集上与基准算法比较，平均精度(mAP)均有大幅提升。此外，本文算法均优于现有的多种先进算法。
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  摘要(41)

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• Hybrid-Gird：遥感图像细粒度分类可解释方法
• 朱凯雯,尤亚楠,曹婧宜,孟钢,乔媛媛,杨洁

• 摘要：目的 基于遥感图像的目标细粒度分类深度神经网络已经在军事和民用领域得到广泛应用，网络决策的可解释性研究是当前细粒度分类深度学习算法进一步提高决策可信度的关键问题。方法 本文基于博弈竞争理论对遥感图像目标细粒度分类任务进行建模，分析了IG、SmoothGrad、Grad-CAM等可解释性方法在遥感图像目标细粒度分类网络上的适用性，提出了一种尺度自适应的目标细粒度分类本质特征可解释性分析方法Hybrid-Grid，使用像素级与局部特征关系融合算法提高对支撑网络决策的目标本质特征的精确描述能力。结果 实验结果表明，本文提出的Hybrid-Grid对目标细粒度分类网络的解释效果在ADCC量化评估指标上达到78.87，相较Score-CAM有大幅提升。与SmoothGrad、Grad-CAM的解释结果相对比，本文方法在删除及精度损失实验上表现最好，使EFM-Net的Top-1准确率、Top-5准确率、F1得分分别损失了16.92%、1.61%、17.21%，证明Hybrid-Grid准确解释了对细粒度分类网络决策贡献最大的目标本质特征。结论 本文提出的可解释性分析方法能够更准确地揭示当前目标细粒度分类网络的决策特征依据。
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  摘要(50)

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• 基于分级监督的遥感图像超分辨率方法
• 李明锴,徐其志

• 摘要：超分辨率技术可提升遥感图像空间分辨率，为基于遥感图像的目标检测、场景分类等任务提供更加清晰的数据集，具有广泛的应用价值。然而，现有基于深度学习的超分辨率方法存在监督次数不足的问题，导致超分辨率重建图像中易出现细节损失和伪细节。针对这一问题，本文提出基于分级监督的遥感图像超分辨率方法（MSSR）。首先，提出了一个分级监督网络架构，通过引入多级真值图像作为监督，为超分辨率过程提供充足的图像细节恢复指引，进而减少超分辨率结果中细节损失和伪细节的出现。其次，为了便于构建级数可变、超分辨率倍数可变的分级监督网络，设计了一个轻量化的、超分辨率倍数可灵活调整的同构超分辨率模块（BSRC）。各级BSRC的网络结构基本相同，便于迁移网络权重，缩短训练时间。最后，针对分级网络超分辨率倍数一定时，网络级数及各级分辨率倍数有多种组合方式的问题，对比多种分级方式下的超分辨率结果，给出最佳网络分级方式。此外，构建了一个包含世界各地复杂细节地面场景的遥感图像数据集（RSSRD）。在该数据集和UCMerced、AID两个公开数据集上进行超分辨率实验，实验结果显示本文方法优于现有常用超分辨率方法。
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  摘要(71)

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• 面向污染企业数字孪生体构建的多粒度时空实体建模方法
• 崔晓琛,田云,张健钦,赵苗苗,马茂鑫,胡超男,姜会忠

• 摘要：污染企业数字孪生体是指与污染企业物理实体完全等价的计算机信息模型，是实现在产污染企业场地管控智能化的基础。目前数字孪生体的构建方法在面对污染企业污染源种类多，源汇关系复杂及溯源难度大的情况时，难以实现对污染企业物理实体特征数据的完整表达。因此，本文提出一种构建污染企业数字孪生体的多粒度时空实体建模方法，通过对污染企业时空实体相关特征和关系的建模分析，以数据模型的形式实现对污染企业场地实体全面多维的信息描述与刻画。以广州市某橡胶厂为应用案例，进行数据模型的实例验证。结果表明，多粒度时空实体建模能高效组织和表达实体多维度的特征，实现污染企业数字孪生体模型的精准构建，为污染企业数字孪生应用服务提供有效方法和数据模型基础。
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  摘要(121)

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• 多层级几何-语义融合的图神经网络地表异常检测框架 （注：“智天论坛-卫星信息智能处理与应用技术”专刊）
• 高智,胡傲涵,陈泊安,路遥,葛家辰

• 摘要：近年来突发性地表异常ESA(Earth Surface Anomalies)事件频发且呈上升趋势,给人类的生命、财产安全带来了巨大威胁,如何及时准确地发现地表异常事件对后续救援与灾害响应具有重要意义。一些研究人员利用卫星影像开展大尺度地表异常发现与监测,并开发、运用了先进的深度学习方法。然而,由于标签数据不足和卫星影像中几何、语义信息十分复杂,现阶段的地表异常检测方法的表现往往不能达到很好的效果。针对上述问题,我们提出了一个多层级几何-语义融合的图神经网络GNN(Graph Neural Network)框架,以实现高精度地表异常快速发现。具体而言,提出的方法首先利用两个不同的分支基于输入的卫星影像提取不同层级的地理实体并构建图表示,并通过分配矩阵实现图的联合表达。此后,我们构建了分层图注意力网络GAT(Graph Attention Network),基于图节点信息传递、聚合与注意力机制从图中进一步挖掘卫星影像中复杂的几何、语义信息,用于准确地检测地表异常。考虑到现有大规模多类地表异常检测基准数据集的缺乏,我们基于现有公开可分发数据集构建了ESAD数据集,用于基于单张卫星影像开展地表异常检测任务。大量实验表明,提出的方法在地表异常检测任务中取得了优异的性能,在准确率、召回率与推理时间方面优于许多基线方法,可精确、有效地开展地表异常检测任务。
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  摘要(57)

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• 从光学到SAR：基于多级跨模态对齐的SAR图像舰船检测算法
• 何佳月,宿南,徐从安,尹璐,廖艳苹,闫奕名

• 摘要：合成孔径雷达(SAR)舰船检测是近年来的研究热点。然而，与光学图像不同，SAR成像的特点会导致不直观的特征表示。此外，由于SAR图像数据量不足，现有的基于大量标记SAR图像的方法可能难以达到较好的检测效果。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多级跨模态对齐的SAR图像舰船检测算法MCMA-Net（Multi-level Cross-Modality Alignment Network），通过将光学模态中丰富的知识迁移到SAR模态来增强SAR图像的特征表示。该算法首先设计了一个基于邻域-全局注意力的特征交互网络NGAN（Neighborhood-Global Attention Network），通过对骨干网络的浅层特征采用邻域注意力机制进行局部交互、对深层特征采取全局自注意力机制进行全局上下文交互，在兼顾全局上下文建模能力的同时，提升局部特征的编码能力，使得网络在不同层级更合理的关注相应的信息，从而能够促进后续的多级别模态对齐。其次，本文设计了一个多级模态对齐模块MLMA（Multi-level Modality Alignment），通过从局部级别到全局级别再到实例级别的对两种模态不同隐含空间中的特征进行对齐，促进模型有效地学习模态不变特征，缓解了光学图像和SAR图像之间的模态鸿沟，实现了从光学模态到SAR模态的知识传输。大量的实验证明我们的算法优于现阶段的检测算法，取得了最好的实验结果。
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  摘要(47)

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• 基于降尺度GOSIF数据的煤层气富集区植被SIF时空变化研究——以沁水盆地南部为例
• 赵聪,许伟,张兆旭,吴自华,韩谷怀,秦其明

• 摘要：煤层气是一种存在于煤层及其周围岩层中的自生自储式非常规清洁能源。研究表明，油气富集区烃类物质会沿着上覆盖层的断裂、节理、微裂隙及孔隙向地表渗漏，这被称为烃微渗漏现象。煤层气富集区的烃微渗漏，改变了土壤的化学组成和化学环境，影响植物根系的呼吸作用，进而阻碍植被叶绿体合成，抑制植被光合作用，最终导致日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll Fluorescence，SIF）的异常变化。因此，植被SIF的异常变化，是煤层气潜在富集区遥感勘查的主要依据之一。本文以山西省沁水盆地南部（沁水县）为研究区，使用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的SIF降尺度方法，得到了2000年至2020年之间研究区的1 km SIF数据，并在此基础上将研究区植被分为农田、草地和林地三种类型，分类讨论了煤层气富集区植被SIF时空变化特征。最后，通过对比研究区与对照区，分析并阐明煤层气富集区植被SIF异常变化的可能原因。本文研究结果表明：三种植被类型中，林地的SIF平均值最高，其次为草地，农田的SIF平均值最低；2000年至2020年研究区内各植被类型均表现出SIF明显增长的趋势，研究区植被6月-9月SIF增速分别为0.0058、0.0052、0.0036、0.0021 W·m-2·μm-1·sr-1·a-1；煤层气富集区受人工因素影响较小的林地SIF值明显低于对照区，2000年至2020年SIF年平均增速也低于对照区，这表明林地受到煤层气富集区烃微渗漏的胁迫作用与其它影响因素相比，可能性更大。这实证了煤层气富集区的烃微渗漏可能对植被SIF有显著影响。
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  摘要(53)

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• 结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择方法
• 翁谦,安远,陈光剑,吴瑞姣,林嘉雯

• 摘要：波段选择是高光谱遥感图像降维的一项重要任务，其目标是选择包含较少冗余信息、较大信息量和具有类别可分性的波段子集。为解决基于近邻子空间划分的波段选择方法没有考虑地物空间分布和计算聚类中心时忽略噪声波段影响的问题，本文提出了一种结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择方法。该方法首先对高光谱图像进行基于熵率的图像分割获得高光谱图像同质区域，综合同质区域相关系数矩阵获得图像区域级近邻波段相关系数向量；其次，用高斯核平滑全局近邻波段相关系数向量以降低噪声波段的影响，并根据极值点进行波段分组；然后，最大化改进局部密度和波段信息熵的乘积作为选取代表性波段的标准；最后，在Indian Pines、Botswana 和Salinas高光谱图像数据集上，通过SVM、KNN和LDA分类器上进行分类实验。结果表明：①对比像素级相关系数划分方法，利用区域级相关系数使得近邻波段分组更为合理，降低波段冗余性，同时还保留了部分潜在特征波段，在3个数据集上的分类性能分别提高了2.63%，0.68%，0.16%；②对比仅使用信息熵的波段衡量方法，本文提出的最大化改进的局部密度和信息熵乘积的方法是有效的，在3个数据集上OA分别提高了4.13%、0.5%和0.21%；③对比其他6种先进波段选择方法，本文方法在3个数据集上的OA分别从62.34%提高到75.03%、86.74%提高到88.28%和86.04%提高到92.36%。此外，所选择的波段子集在分布上较为分散，主要集中在信息熵较高的区域，同时避免了选择噪声波段。综上，本文提出的波段选择方法所得波段子集具有较低的冗余性、丰富的信息量、强的类别可分性，并且对噪声具有较强的鲁棒性，能够有效地解决高光谱图像波段选择的问题。
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  摘要(58)

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• 基于类脑脉冲神经网络的遥感图像检测算法——卫星信息智能处理与应用技术专刊
• 段德鑫,路遥,黄立威,刘佩林,文飞

• 摘要：与第二代人工神经网络(ANN)相比，第三代类脑脉冲神经网络(SNN)由于其高能效、高仿生、可解释等特点，在遥感影像智能处理的高能效、高精度、高可解译方面具有较大的潜在优势。针对现有脉冲神经网络算法延时较大的问题，本文提出一种基于类脑脉冲神经网络的遥感图像检测算法。该算法首先搭建了一个带有动态裁剪阈值激活函数的目标检测神经网络作为源网络进行预训练，随后借助训练过程中得到的裁剪阈值，通过激活神经元与脉冲神经元的映射关系将源网络转换为类脑脉冲神经网络，在继承源网络较高精度的同时还具备了低延迟、高仿生的特点。在SAR-Ship-Detection-Datasets（SSDD）和RSOD两个公开遥感数据集上的实验结果表明，该方法能够以极低的损失将源网络转换至类脑脉冲神经网络，并能在低时间步下对遥感目标实现较高的检测识别精度。同时该方法能够在继承ANN网络易于训练的特性与精度优势的同时，充分展现SNN的高稀疏度的带来的巨大能效优势。
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  摘要(50)

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• 风云四号A星和B星热红外数据辐射一致性研究
• 王宝震,任华忠,穆晓东,朱金顺,刘镕源,赵聪

• 摘要：静止轨道卫星对地观测是获取地表温度、大气参数的重要方式。作为中国第二代静止气象卫星，风云四号卫星A星和B星的组网观测可大幅度扩大气象观测范围和提高数据利用效率。在联合使用之前，需要对两颗星载荷的相同波段的辐射一致性进行探索。本文提出了一种校正静止轨道卫星观测角度效应和光谱响应函数差异的方法，以对地观测热红外波段数据为例，在敦煌定标场、呼伦贝尔草原、巢湖、南海四个研究区开展了风云四号A/B卫星三个热红外波段（中心波长：8.5μm、10.8μm、12.0μm）辐射一致性研究。基于消除了时空差异、观测角度差异和光谱响应函数差异数据的分析结果表明，风云四号A星和B星的三个热红外波段观测亮温间具有很强的正相关性，亮温的误差较小，辐射一致性较好，但不同热红外波段之间的辐射一致性略有不同。第二热红外波段亮温一致性优于第三波段，第三波段表现优于第一波段。三个波段的亮温均方根误差处于0.28～1.51K，偏差处于-1.13～0.85K。第二、三波段的亮温差呈现明显的正偏态分布，第一波段的亮温差呈现负偏态分布。针对本文提出的校正方法，比较校正前后的统计结果，发现校正方法适用，且角度效应的校正方法能够明显降低两颗卫星热红外波段的亮温差异。两颗卫星热红外辐射一致性还受地类影响，在不同的地表类型下，三个波段的一致性表现略有差异。本文的研究成果可为风云四号A/B卫星热红外数据的联合使用提供重要依据。
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  摘要(58)

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• 基于空间注意力机制与多任务学习的耕地地块分割模型研究
• 田富有,曹玉佩,赵航,吴炳方,曾红伟,刘亚洲,覃星力,张淼,朱亮,朱伟伟

• 摘要：地块作为农业耕作的最小单元，对其精准识别是国土资源监测、耕地利用监测的需要。现有的方法多使用手工勾绘的方式获取，耗时费力，成本高昂，并且无法实现实时、近实时更新。本文设计了一种基于空间注意力机制与多任务学习的地块分割模型—Field-Net。模型基于UNet架构，增加了空间注意力机制，并采用多任务学习的策略，在语义分割的基础上增加了边界、像素到地块边界的距离等任务。在山东省东营市利津县对模型的性能进行了测试，结果发现耕地地块识别的交并比达到了87.05%，总体精度为92.23%。Field-Net模型的性能优于几种高性能的深度学习框架，交并比较Link-Net模型高出0.26%，较DeepLab v3+高出7.59%。在空间泛化性能测试中，Field-Net模型的平均交并比Link-Net模型高出3.51%，空间泛化性能明显提升。通过消融试验发现，使用空间注意力机制的Field-Net较ResUNet模型F1-Score提高了1.01%，交并比提高了1.6%；多任务学习策略使得Field-Net模型的F1-Score提高了0.18%，交并比提高了0.21%；将模型权重特征进行可视化后发现空间注意力机制模块和多任务学习策略可以使模型学习到的特征更加聚集于地块边界和地块内部，使学习到的特征更具代表性。总体而言，Field-Net模型可以支撑地块级别国土资源和耕地非农化、非粮化利用监测，从而提高监测的效率和时效性。
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  摘要(119)

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• 东北黑土区侵蚀沟遥感识别的多尺度特征提取模型 ——以海伦市为例
• 冯权泷,江子航,牛博文,高秉博,杨建宇,杨柯

• 摘要：土壤侵蚀对东北黑土区的作物产量构成严重威胁，侵蚀沟是其主要表现之一。开展侵蚀沟识别和检测对东北黑土区土地综合治理等具有重要意义。本文基于多尺度稠密扩张卷积神经网络提出一个新的侵蚀沟遥感识别模型。该模型包括多个稠密连接的多尺度扩张卷积残差模块，可以更好地聚合侵蚀沟的多层级空间特征。选取黑龙江省海伦市全域作为研究区，试验结果表明本文模型取得了较好的识别效果，总体精度可达95.80%，kappa系数为0.9152，效果优于经典深度学习模型。同时，基于场景级标签和类激活图实现了对侵蚀沟区域的定位，可为侵蚀沟的边界提取提供参考。本文研究表明，基于多尺度稠密扩张卷积神经网络在东北黑土区开展侵蚀沟识别是有效的，可为东北黑土区土地综合治理提供精确的侵蚀沟空间分布数据。
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  PDF(55)

  摘要(237)

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• 透视地球——新一代对地观测系统
• 周翔,潘洁,吴一戎

• 摘要：地球系统的观测正从看清地球的样貌深入拓展到探测、分析、认知地球圈层的内在。基于天基、空基、陆基等观测平台,利用电磁、微波、激光和重力等穿透性、多维度、高密度的新型透视遥感探测前沿技术,“透视地球”对大气圈、水圈、生物圈、岩石圈等地球空间物理要素、内部结构及其演变过程进行精细、综合探测,获取地球各圈层更“精确”、更“深层”的信息,成为新一代对地观测系统发展的积极探索和重要方向。本文阐述了透视地球的概念和内涵,依据“透视方法-载荷集成-探测试验-参数反演-效能验证”的设计思路,提出透视地球原型系统的构建方案。通过多谱段耦合、多物理量融合,提升空基跨平台协同探测能力,改进遥感观测的信息维度、尺度和密度,以透视视角拓展人类对各圈层的认知边界,推动地球系统重大科学问题的突破,提升人类进行资源开发与利用、预测应对极端天气事件及环境变化的能力。
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  PDF(749)

  摘要(156)

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• 基于改进遗传算法的SAR多星协同复杂区域观测规划
• 石鑫,邢孟道,张金松,刘会涛,王虹现

• 摘要：遥感卫星大范围区域观测在地图绘制、灾害救援等领域均具有重要作用，SAR遥感卫星具有不受云雾夜间环境影响的特点，研究SAR多星协同区域观测技术具有重要意义。本文首先对大范围复杂区域覆盖率计算进行分析，提出了结合高斯投影、网格划分与几何运算的复杂区域覆盖率计算方法；然后对SAR条带成像模式进行覆盖分析，提出了结合角度限制和二维分解的候选区域分解方法；最后提出了结合贪婪算法初始化、精英保留策略和三次适应度函数的改进遗传算法用于区域覆盖优化。本文选取四颗在轨SAR卫星和三个区域目标进行仿真实验，实验结果证明所提方法在北京、天津、上海三个区域目标上都能够实现优异的区域覆盖优化结果，相比贪婪算法，覆盖率分别提升3.17%、2.94%、9.02%。该算法可为SAR多星协同区域观测系统的建立提供技术基础。
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  PDF(47)

  摘要(90)

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• 基于微调脉冲神经网络的遥感图像目标检测模型
• 郭柏麟,黄立威,路遥,张雪涛,马永强

• 摘要：遥感影像目标检测问题是视觉图像识别任务的重要研究内容之一，但是在船舶遥感图像中，船舶目标小且分布稀疏，使用传统的人工神经网络(ANN)进行目标检测往往会浪费大量的计算资源。脉冲神经网络(SNN)的事件驱动与低功耗特性可以极大地节省能量消耗同时解放更多的计算资源。然而SNN神经元由于其复杂动态与不可微的脉冲操作，难以正常进行训练。作为替代，将训练好的ANN转换为SNN可以有效规避这一问题。对于转换后的深层SNN，需要大量时间步长(time steps)来维持其性能。这一过程需要大量的计算资源并对产生较大的延迟，与低功耗的研究初衷相违背。本文研究了转换后SNN需要大量time steps维持模型性能的原因，并提出了新的转换方法，基于微调的逐层转换方法；考虑硬件部署的合理性，提出了泊松群编码，相比泊松编码，泊松群编码输出的脉冲序列噪声更小，对模型性能的影响更小。实验表明，微调转换方法在SAR舰船检测数据集(SSDD、AIR-SARShip)上取得与转换前模型(97.9%、79.6%)相近的性能(96.9%、70.3%)，在PASCAL VOC数据集上也获得了较好的检测性能(49.2%)，而且对于泊松群编码，time steps相同的条件下神经元数目越多，对模型性能的影响越小，时间步长较少的条件下即可获得与输入模拟频率近似的性能。本文的研究可以提升转换后SNN的性能，减少转换后SNN对time steps的需求，并为SNN的硬件部署提供了一个切实有效的输入编码方法。
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  PDF(47)

  摘要(93)

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• EllipticNet：基于椭圆方程的遥感有向目标检测
• 涂可龙,卿雅娴,李真强,杨超,祁昆仑,吴华意

• 摘要：遥感有向目标检测是计算机视觉领域内一项具有挑战性的任务，传统的水平框表示法无法精确定位尺度各异、方向任意且密集排列的遥感目标。目前广泛采用的五参数有向框表示法，由于方向角的周期性和边的交换性问题，增加了模型训练的复杂度。为了解决上述问题，本文提出了一种基于椭圆方程的遥感有向目标检测模型（Elliptical Equation-based Remote Sensing Oriented Object Detection Network，EllipticNet）。首先，EllipticNet将方向角的预测问题解耦为两个子问题：定量角度回归和旋转方向分类，从而克服五参数有向框表示法的边界不连续性问题；结合椭圆的长短轴以及中心点预测，实现遥感有向目标的精确表示。其次，本文设计了一种椭圆约束的损失函数，通过增强椭圆参数之间的内在几何关系，提高EllipticNet训练的鲁棒性。此外，本文还提出了一种逐层空洞空间卷积池化金字塔模块，显著提升EllipticNet对多尺度特征的表征能力。最后，在DOTA、HRSC2016和UCAS_AOD三个常用的公开遥感数据集上的对比实验表明，本文方法在性能和效率方面均具有竞争力，表明本文方法在遥感有向目标检测中具有一定的实用价值。
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  摘要(97)

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• 基于多源遥感数据的河流断面提取进展与展望
• 薛源,覃超,徐梦珍,傅旭东,李丹,吴保生,王光谦

• 摘要：河流断面形态是开展河流水文过程、物质通量等研究的基础。断面形态的获取多基于现场量测，制约了难以抵达地区的断面获取及全流域、大范围河段的断面提取。随着多源遥感观测及水面、水下无人观测等智能技术的发展，融合有限的地面观测数据，建立与河流特征相适应的多源遥感自动化提取方法，成为获取河流断面形态的重要途径和新方向。本文系统梳理了近20年来河流断面形态提取的相关研究进展，提出并展望了适用于缺资料地区或大范围流域断面形态提取的“空-天-地”一体化观测方案，结合技术进步，探讨了方案的可行性及未来发展趋势。
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  PDF(28)

  摘要(111)

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• 视图一致性网络下的弱监督遥感影像旋转目标检测
• 方婷婷,刘斌,陈春晖,厉香蕴

• 摘要：为了减轻旋转目标检测的标注负担、提高遥感旋转目标检测数据集的可用性和丰富性，本文提出了一种仅使用图像级别标注的旋转目标检测模型。该模型的核心在于利用三个一致性约束：图像级别标注的一致性、旋转检测框位置的一致性和聚类中心分布的一致性，来设计目标检测网络。首先，本文引入了遥感场景下的弱监督旋转目标检测范式，通过逐阶段优化预测结果，利用图像级别标注的一致性来训练模型。其次，为了提高旋转角度的预测准确性，模型通过利用不同旋转视图下的旋转检测框的空间位置一致性约束来调整角度预测。最后，为了保持不同旋转视图下聚类中心节点的分布一致性，设计了匈牙利损失来度量聚类中心的分布一致性。通过这些一致性约束，模型可以更好地利用不同旋转视图下的旋转等变性，提高检测性能。为了验证该模型的有效性，本文在两个主流的遥感目标检测数据集DIOR和DOTA-v1.0上进行了实验。实验结果显示，模型在DIOR数据集上取得37.7% mAP，相较于水平弱监督最先进模型提升了9.4% mAP；在DOTA数据集上取得28.1% mAP，在多个检测类别上优于难度更小的、基于水平框标注的旋转弱监督的最先进模型。这表明该模型在解决标注困难和提高遥感目标检测性能方面具有良好的潜力。未来，研究者可以进一步拓展这种基于图像级别标注的旋转目标检测模型，结合更先进的技术和不同数据源，探索其在遥感、地理空间分析和其他相关领域的更广泛应用。
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  PDF(56)

  摘要(117)

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• FY3D/MWRI在不同轨道位置的重采样误差分析
• 张洲,王振占,何文明,佟晓林,丁甲

• 摘要：中国风云三号（FY3）卫星是国际气象组织组网卫星之一，其搭载的微波成像仪（MWRI）可为气象研究、天气预报等多个领域提供有效数据。在应用MWRI数据进行多频率探测通道的协同反演时，必须考虑通过重采样来使不同探测频点的数据具有一致的空间分辨率。Backus-Gilbert（BG）方法是一种被广泛用于星载微波辐射计亮温数据重采样的方法。传统重采样方式应用BG方法计算辐射计单次旋转扫描得到的采样点的权重系数（预计算权重系数），并将其直接应用到所有旋转扫描获取的采样点上，进而完成全部数据的重采样。然而，在卫星仪器的采样过程中，地球椭球面等因素的影响会导致观测视场之间的相对位置发生改变，将预计算权重系数直接应用到全部数据会给重采样带来误差。因此，本文提出一种结合天线方向图投影定位方法的重采样方式，详细分析了MWRI数据在不同轨道位置的重采样效果。实验结果表明，本文采用的重采样方式能够在MWRI的不同的通道组合上修正传统重采样方式造成的平均1.32 K的亮温误差。本文指出并修正了重采样亮温的一种误差来源。未来在使用多频率探测通道数据协同反演地球物理参数时，根据反演参数对亮温变化的敏感程度，应用本文方式获取的重采样数据可以获得更准确的反演结果。
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  PDF(78)

  摘要(117)

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• 基于多要素耦合的长江中下游地区地表水体提取与变化分析
• 郭山川,杜培军,夏子龙,方宏,唐鹏飞

• 摘要：全球气候变化和水土资源长期高强度利用背景下，长江中下游地区地表水体变化突显复杂性、极端性、破坏性，加剧了区域地表水资源遥感调查与可持续管理的挑战。针对区域地类复杂、结构破碎、要素特征不一致等因素带来的地表水体遥感提取难题，研究构建了面向复杂地理条件的多要素耦合和水体大范围精细监测方法。该方法通过挖掘复杂背景不同地物间的关键影像特征，发展了植被-地表水体耦合的增强型遥感水体指数。结合地形、水文、不透水面等基础地理信息数据，构建了多源地理空间数据融合的水体自动分层提取规则。利用地表水体季节变化特征，实现了水体识别频率引导的稳定水体、变化水体分类。利用提出方法和Google Earth Engine（GEE）平台，提取了长江中下游地区1984–2020年30 m空间分辨率稳定水体与季节水体分布范围，研究并揭示了长江中下游地区地表水体时空分布及其变化趋势特征。面向大范围、长时序的地表水体遥感时序监测方法及数据成果，有助于提高对地表水时空分布、演变过程及其环境效应的认识，可为地表水资源时空调查、配置优化、统筹开发、灾害风险评估及预警提供空间数据和技术支撑。
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  PDF(36)

  摘要(96)

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• 碳柱观测合作网络(COCCON)甲烷监测进展及其在我国的初步应用
• 涂倩思,秦凯,鹿凡

• 摘要：地基遥感技术是监测大气温室气体柱浓度、校准卫星和研究碳源汇的有效手段。基于便携式傅立叶光谱仪EM27/SUN的碳柱观测合作网络（COCCON）可以作为全球碳柱总量观测网（TCCON）的有效补充。本文介绍了COCCON仪器线型函数ILS与开放路径测量方法、高精度反演算法PROFFAST，展现了仪器的高稳定性和反演结果的较低的不确定性，梳理总结了COCCON甲烷观测在卫星遥感反演验证、城市排放、煤矿区排放、畜牧业排放等方面的研究进展，呈现了COCCON仪器在我国城市及煤矿区甲烷监测中的初步应用并展望了下一步需要研究的重点问题。
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  PDF(30)

  摘要(195)

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• 光学遥感图像目标检测的深度学习算法研究进展
• 徐丹青,吴一全

• 摘要：在光学遥感图像的各种应用中，目标检测历来受到研究人员的重视，并且在军事和民用方面都有很广泛的应用前景。本文综述了基于深度学习的光学遥感图像目标检测算法研究进展。首先，详细分析了光学遥感图像中的目标特点；然后，简要回顾了光学遥感图像目标检测算法的发展历程；其次，阐明了基于深度学习的光学遥感图像目标检测流程；接着，以深度学习为出发点，概述了经典的目标检测框架，并根据光学遥感图像目标的特点，分别针对尺度多样性、方向多样性、形状多样性、小尺寸、特征相似性、背景复杂性、分布密集性、弱特征的光学遥感图像目标检测问题，对各种改进算法进行了系统性的总结，此外，归纳了针对光学遥感图像目标检测的非全监督学习算法；随后，介绍了常用的开源光学遥感图像数据集和目标检测的性能评估指标；最后，指出了现阶段在光学遥感图像目标检测领域仍然面临的主要挑战和下一步的发展方向。
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  PDF(62)

  摘要(140)

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• 基于MODIS日地表反射率产品的长时序日分辨率EVI重建方法
• 王宁,田家,田庆久

• 摘要：增强型植被指数 (Enhanced Vegetation Index，EVI) 综合处理了来自大气、土壤、饱和等问题，比归一化植被指数 (Normalized Difference Vegetation Index，NDVI) 能更好地与植被的生物量、叶面积指数和光合有效辐射分量等建立有效的相关关系。针对EVI产品时间分辨率较低以及受到云覆盖等影响导致大量像元缺失问题，本文基于MODIS日地表反射率产品，提出一种MVC (Maximum-Value Composite)与HANTS (Harmonic analysis of time series) 算法相结合的日分辨率EVI重建方法，以黄淮海平原为研究区重建了2021年日分辨率EVI时间序列数据。结果表明，提出的EVI重建算法可用于大面积长时序日分辨率EVI时间序列数据的重建，重建结果纹理丰富，填补了原EVI大量的缺失像元，同时可去除原EVI数据的噪声，且符合各类地物EVI时序曲线的变化规律。此外，在与S-G滤波方法的对比分析中，HANTS算法重建后的EVI在空间分布合理性以及保真性等方面均优于前者，其重建EVI与优质EVI像元之间的年均R2与RMSE分别为0.94和0.024，优于S-G方法的0.73和0.093。提出的日分辨率EVI重建方法为生成高时间分辨率EVI提供了新思路和技术途径。
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  PDF(46)

  摘要(136)

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• 中国GEO的发展与实践
• 刘志春,张景,白玉琪,苗晨,郭明,王丝丝,刘一良

• 摘要：地球观测组织是地球观测领域规模最大和最具影响力的政府间国际组织，中国是地球观测组织创始国之一，自2005年地球观测组织成立起一直担任代表发展中国家和亚洲大洋洲区域的联合主席国。本文对地球观测组织过去十八年的发展实践历程进行了回顾与总结，论述了中国在国内、亚洲大洋洲和国际三个层面的相关工作成果，从治理机制、项目合作、公共产品、人才队伍四个方面设计了中国未来参与地球观测组织全球治理，加速融入全球创新网络，携手构建全球科技共同体的工作内容体系。
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  PDF(35)

  摘要(74)

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• 植被干旱遥感监测方法：研究现状与展望
• 孙灏,高金华,闫亭廷,胡可可,徐振恒,王蕴佳,孟健,赵智宇

• 摘要：植被干旱严重威胁着我国粮食和生态安全，卫星遥感在植被干旱监测和预警方面具有独特的技术优势，是我国进一步提升干旱灾害防御能力的重要手段。本文立足于干旱灾害系统视角，将植被干旱遥感监测方法划分为致旱因子监测法、植被状况监测法以及综合监测法三大类，并综述了当前研究现状。研究表明：1）总体发展趋势是“精细化”、“综合化”和“智能化”；2）当前主要挑战包括：植被干旱背景及特征参量的遥感空间分辨率仍然较粗、时间序列仍然较短；现有植被干旱遥感综合监测模型往往只集成了植被绿度类指标，还未能有效集成水分类、荧光类、以及温度类异常指标；植被冠层温度、绿度、水分以及荧光异常对干旱胁迫的响应规律尚未完全明确；现有植被干旱遥感综合监测模型的建立缺乏植被响应规律的约束或指导；3）未来研究方向包括：机理模型和学习模型耦合的植被干旱参量时空分辨率提升技术、基于两阶段梯形模式的植被冠层温度异常探测方法、植被干旱响应规律指导深度学习的遥感综合监测模型等。研究有助于突破干旱遥感监测关键技术瓶颈，精准服务于国家防灾减灾和生态文明建设需求。
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  PDF(85)

  摘要(280)

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• 海南岛可持续发展目标六（SDG 6）评估
• 韩志婷,廖静娟,张 丽,白林燕

• 摘要：水资源的可持续发展(SDG 6)是联合国其他目标能够实现可持续发展的基础。海南岛地处热带,拥有丰富的海水资源,但是淡水资源环境却比较脆弱。本文基于联合国可持续发展评估体系,结合海南岛的实际情况,对可持续发展目标六的指标进行本地化,收集市县两级的统计数据和遥感数据,引入 Co$ting Nature 生态系统服务模型中的自然水质足迹(NFWQ)指标,构建更完善的可持续发展评估框架。通过对海南岛市县的评估发现：(1)SDG指数得分(0-100分)表明,海南岛的可持续发展水平得到了显著提高,2015 - 2021年,海南岛大部分市县SDG 6得分呈螺旋式上升趋势。(2)2015 - 2021年,在18个市县中,省会海口市和旅游城市三亚市的SDG 6 指数总得分最高。屯昌县、五指山市和琼中黎族苗族自治县的增长速度排名前三,分别为：91.4%、74.2%和73%。(3)海南岛整体SDG 6发展水平分布不均匀,呈现出中东部高、南北稳定、西部低的空间格局。本文引入的生态系统服务指标和海南岛市县级的本土化评价体系,为海南省落实国家“十四五”规划,打赢“六水共治”攻坚战提供决策支持。
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  PDF(119)

  摘要(240)

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• 植被物候遥感监测关键问题探讨
• 谢志英,朱文泉,付永硕

• 摘要：植被物候是陆地生态系统响应全球气候变化的最灵敏生物学指示指标，也是影响陆地生态系统碳循环的重要因子。因此，植被物候的准确监测对模拟陆地生态系统碳循环以及理解陆地生态系统响应气候变化至关重要。物候学发展至今，已有包括人工观测、物候相机观测和通量监测在内的地面观测以及遥感监测等多种植被物候监测手段，并已形成卫星遥感监测为主要手段、地面观测为验证的区域和全球尺度植被物候监测体系。植被物候遥感监测通用技术流程中的每个处理环节都会造成物候监测的不确定性。本文重点梳理了遥感时序数据、物候指标提取和遥感物候真实性检验三个物候监测关键环节，深入探讨了地表背景对遥感指数的干扰、不同物候指标提取方法的差异以及物候验证中遥感物候指标与参考物候指标之间的匹配问题。最后，探讨了解决这些关键问题的两个重要发展方向：（1）发展抗地表背景干扰的植被物候遥感监测方法，（2）构建结合地面多传感器协同观测和“天-空-地”多尺度一体化观测的联合观测网络。
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  PDF(165)

  摘要(147)

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• 基于实例对比学习的遥感建筑物变化检测域适应算法
• 张奇,路遥,王飞,张雪涛,郑南宁

• 摘要：建筑物变化检测是遥感影像智能解译中的重要研究问题，针对跨域变化检测算法中存在的像素级对比学习噪声过大和目标域样本利用不充分等问题，本文提出了实例级对比学习域适应变化检测算法ICDA-CD。首先，使用区域级域混合替代实例级域混合，以实现源域和目标域图像的有效混合；然后，利用实例级对比学习，降低伪标签噪声的影响。具体来说，在编码器中，拉开变化实例区域双时相特征距离，并在解码器中，拉近各个变化实例特征之间的距离，这可以显著提升模型对源域和目标域特征表示的一致性；最后，在损失计算部分使用伪标签质量估计，使得低置信度区域的像素也可以参与训练，提高了目标域样本的利用率。实验表明，本文所提出来的方法在LEVIR-CD域迁移至S2Looking和S2Looking域迁移至LEVIR-CD时F1分数分别达到了43.91%和74.75%，优于几种先进的算法。
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  PDF(223)

  摘要(195)

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• 一种面向遥感图像目标感知的群目标检测框架
• 张鸿伟,金磊,邹学超,方宇强,尹璐,赵健,兴军亮

• 摘要：光学遥感是航天侦察和地质勘测中的常用技术,拍摄得到的可见光图像能够提供非常丰富的信息,在情报侦察、目标监视、态势预判等方面都具有重要应用。近年来以轮船、飞机等物体检测为代表的遥感图像目标感知取得了显著进展,但对于目标尺度变化大,目标数量多而小的遥感图像目标感知场景中还存在巨大技术挑战。现有工作主要关注于改进边界框的表示,而单目标的检测模式无法充分利用其周围物体或同类物体的空间关联信息。为了解决现有遥感图像目标检测算法不同目标独立检测的内在低效性,本文提出了一种新的检测框架,即群目标检测,通过检测群目标的状态信息来缓解单一目标感知信息不足、可靠性差等问题,进而得到更为可靠的多目标检测结果。此外,本文提出了一种群目标自动化标注方案,在公开数据集上对原有标签进行分析,无需任何手动标注,通过数量和位置分布自适应地调整聚类数量,利用聚类算法将原始图片分为几个集群,并给出集群标注信息。基于群目标标注,本文提出了一个群目标检测算法,在检测群目标的同时,利用群目标的空间约束从而提升单一目标检测结果。在最热门的大型遥感目标检测数据集DOTA上,该方法取得了最佳的性能。
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  PDF(196)

  摘要(166)

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• 巨星座时代遥感卫星应用技术挑战与思考
• 康利鸿,田菁,江碧涛

• 摘要：从上世纪70年代以来，我国遥感卫星系统经历了模拟式时代到数字式时代的发展，建成了稳定运行的遥感卫星系统及相应的应用体系，当前正在向智能化、网络化的遥感巨星座时代迈进。为了更好地推动国家遥感卫星事业发展，有必要站在当前历史发展的机遇期，详细梳理其面临的技术挑战，确定未来技术攻关方向，为我国遥感卫星巨星座时代的到来预置技术、做好准备。本文通过总结回顾我国遥感卫星系统的发展历程和建设成就，从应用系统建设的角度分析了遥感卫星走向巨星座时代面临的技术挑战，特别是海量数据处理技术和大规模星群控制技术的挑战，分析了完全依靠星上智能处理存在的问题，提出了地面支持下的星上智能处理模式，在分析目前星上自主任务规划能力现状基础上，提出了基于数字孪生的星地一体智能任务管理和分布式智能协同模式。最后梳理了智能遥感巨星座1.0到3.0三个阶段的发展路线及需要关注的关键技术，为国内遥感领域应用技术研究提供借鉴。
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  PDF(175)

  摘要(221)

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• 面向三维点云的域自适应学习综述 （投稿“高光谱遥感信息提取、识别与认知”专刊）
• 罗欢,范文辉,林茜,郭文忠,汪汉云,戴晨光

• 摘要：三维点云数据在自动驾驶、机器人和高精地图等领域得到了广泛应用。目前，基于深度学习的三维点云数据处理主要基于有监督学习，算法性能依赖于大规模高质量的标注数据集。此外，仅在单一设备与场景中训练的三维点云数据处理模型难以应用于不同设备与环境，泛化性能有限。因此，如何减少三维点云标注数据集的需求以及提高三维点云处理模型的适应性是当前三维点云数据处理面临的重要难题。作为迁移学习的一个重要分支，域自适应学习旨在不同域间特征分布存在差异的情况下提高模型的适应性，这为解决此难题提供了一种重要思路。目前，学术界已经初步开展了面向点云数据处理的域自适应学习研究。为了便于对点云域自适应学习领域进行更深入有效的探索，本文主要从对抗学习、跨模态学习、伪标签学习和数据对齐四个方面对近年来的三维点云域自适应学习方法进行了系统梳理与分类归纳，并分析总结每类点云域自适应学习方法所具备的优势及面临的问题。最后，对三维点云域自适应学习研究领域的未来发展进行了展望。
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  PDF(160)

  摘要(223)

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• “智天论坛-卫星信息智能处理与应用技术”专刊：基于元学习和密集残差注意力的遥感图像任意尺度超分辨率重建
• 魏小源,孟钢,张浩鹏,姜志国

• 摘要：超分辨率重建技术在卫星遥感图像信息智能处理领域中有重要的应用。现有面向遥感图像超分辨率重建的深度学习方法大多只能处理一种比例因子的超分辨率重建任务,在多尺度层面上缺少泛化性,难以满足真实遥感图像多倍率连续放大的超分辨率重建任务需求。为解决遥感图像超分辨率重建过程中的多尺度放大问题,本文采用元学习的方法,在构建单一自适应模型的基础上实现对遥感图像的任意尺度超分辨率重建,提升遥感图像的空间分辨率,利用密集残差网络和通道注意力机制重建遥感图像中地物纹理、目标边缘等丰富细节信息,在真实遥感数据上的定量和定性实验结果证明了本文方法的有效性。
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  PDF(213)

  摘要(157)

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• 面向嵌入式平台的光学遥感飞机目标快速检测算法
• 秦煜,陆陈鑫,刘艳丽,吴庆学,张琦,张小贝

• 摘要：针对目前深度学习检测算法在遥感图像在轨实时处理任务上综合性能不平衡，且在星载嵌入式设备上难以部署的问题，本文基于YOLOX-s算法，提出一种面向嵌入式平台的光学遥感飞机目标快速检测算法LAD-YOLOX（Lightweight Aircraft Detection YOLOX）。首先，在硬件感知网络的设计上，基于ShuffleNetv2设计了超轻量、高精度的骨干模块ES-Block（Enhanced ShuffleNet Block），重构原有的主干特征提取网络。其次，引入GSConv构建轻量级颈部特征融合网络GS-Neck，使得前后端结构的参数量配比均衡，降低了计算复杂度的同时精度损失更小。然后，设计轻量级解耦合检测头网络结构，进一步提升飞机目标分类和定位的特征编码，降低模型参数量，提升检测性能。最后，为LAD-YOLOX算法替换置信度预测损失函数Varifocal Loss及边界框定位损失函数SIoU Loss，提高了模型训练的收敛速度和推理时的精度。仿真实验结果表明，所提算法在RSOD遥感数据集上，检测精度损失极低，计算量压缩为原始YOLOX-s模型的43.72%，检测速度提高24 FPS。在XILINX EK-U1-ZCU102-G评估套件上完成算法部署及加速，对自制飞机数据集的检测速度至少可达到26.53 FPS，能够满足在轨实时、准确检测飞机目标的需求。
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  PDF(184)

  摘要(177)

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• 基于深度学习的无监督单目动态场景深度估计综述
• 程彬彬,于英,张磊,王自全,江志鹏

• 摘要：现实世界中不存在完全静态的场景，动态场景下的单目深度估计方法是指从单幅影像中同时获取动态前景和静态背景的深度信息，与传统双目估计方法相比具有运用灵活、成本较低等优势，有着极强的研究意义和广阔的发展前景，在三维重建、自动驾驶等下游任务中起着关键作用。深度学习技术迅速发展，无监督学习不使用真实数据标签，吸引众多学者的研究热情。国内外众多学者为了处理场景中的动态物体相继提出一系列无监督单目深度估计算法，为广大相关领域的研究者奠定了研究基础，但目前尚未有对上述方法进行综合分析的研究。针对这一问题，本文对基于深度学习的无监督单目动态场景深度估计技术进展情况进行了系统性梳理与总结，首先归纳了基于深度学习的无监督单目深度估计的基本模型，分析了动态物体是如何对场景深度估计产生的影响；其次，介绍了单目深度估计研究的常用数据集以及评价指标，对经典动态场景下单目深度估计模型进行了性能对比分析；然后，依据对动态物体的处理方式不同，分别从动态场景鲁棒深度估计和动态物体跟踪与深度估计两个研究方向，进行了总结与定量分析；最后对动态场景单目深度估计的未来发展方向进行了展望。
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  PDF(198)

  摘要(194)

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• 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。
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  PDF(1459)

  摘要(1772)

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• 大尺度生态质量遥感评价方法构建及应用研究
• 高吉喜,万华伟,王永财,侯鹏,施佩荣,孙晨曦

• 摘要：生态系统是人类生存和经济社会可持续发展的基础，开展生态质量评价为制定生态保护修复政策和服务于生态文明建设提供科学依据。本文从国家尺度生态质量评价年度业务化需求出发，以生态学理论为基础，构建了一套表征“功能-稳定-胁迫”三个维度的生态质量评价体系，利用植被参量和土地利用等遥感数据，对2000-2018年陆地区域生态质量进行了监测和评价。结果表明2018年全国生态质量整体状况良好，生态质量中等以上比例达到了36.98%，差等生态质量仅占4.33%。福建、海南、广西等地生态质量最优；2000-2018年全国53.97%的区域生态质量呈改善趋势，其中2011年之后改善趋势更为明显；全国部分区域生态质量形势仍然严峻，生态系统功能低、生态系统稳定度差，生态系统胁迫处于较高水平。从全国生态质量评价的应用结果来看，构建的生态质量评价体系方法科学、简单快速、经济可行，能满足区域或国家生态系统质量快速评估的需求。
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  PDF(1696)

  摘要(837)

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• 地学知识图谱引导的遥感影像深度语义分割方法
• 李彦胜,欧阳松,武康,张永军

• 摘要：尽管深度语义分割网络有效提升了遥感影像语义分割性能，但其效果远未达到人类领域专家的目视解译水平。究其原因，人类视觉系统在进行遥感影像解译时，往往会综合运用视觉特征、语义信息和先验知识。然而，深度语义分割网络本质上是数据驱动的面向像素级损失反向优化的分类方法。这种基于像素级优化的深度语义分割网络，一方面受制于像素空间尺度，缺乏整体性目标线索挖掘；另一方面难以跨越结构化数据和非结构化知识之间的鸿沟，无法充分利用地学先验知识和空间语义信息。针对以上两方面的问题，本文提出了地学知识图谱引导的遥感影像深度语义分割方法，使用从地学知识图谱中抽取的地物目标语义信息和地学先验知识构建损失约束，自主引导深度语义分割网络训练。损失约束包括实体级连通约束和实体间共生约束，前者以连通域实体而不是像素为单元计算损失，实现对实体的整体性约束；后者将共生条件概率量化的空间共生知识嵌入到数据驱动的深度语义分割网络中以约束分割实体的空间分布。实体级连通约束引导深度语义分割网络在训练的过程中自主学习实体级别的特征表示，使得分割结果更具整体性，边界模糊和随机噪声现象得到抑制。实体间共生约束根据空间语义信息和地学先验知识调整实体的空间分布，从而实现对分割实体空间分布的自动优化。大量实验结果表明，在实体级连通约束和实体间共生约束的引导下，深度语义分割网络可以完成对实体级特征的学习并根据空间共生知识自动优化地物实体的空间分布，有效改善了遥感影像语义分割性能。
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  PDF(448)

  摘要(482)

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• 综合多源遥感信息的水稻纹枯病区域生境适宜性评价方法
• 田洋洋,吴开华,李惠紫,沈艳艳,邱晗潇,翟婧,张竞成

• 摘要：作物病害的发生与其生境的适宜性关系密切，目前病害生境监测和评价通常较为粗放，主要依靠气象信息，对田块间作物生长状态和环境条件等空间异质性因素缺乏精细的描述，难以为病害的精准预测提供有效信息。本研究以水稻中发生面积较大的主要病害水稻纹枯病为研究对象，通过在县域尺度开展多年份病害等级调查获得建模及验证样本，综合运用光学、微波及热红外等多源遥感数据对病害关键生境因素进行监测，关键生境因素主要包括寄主生长状态、稻田水层状态及稻田地表温度生境因素，并在此基础上，结合空间网格化分析和偏最小二乘（PLS）回归方法建立了病害生境适宜性评价模型。结果表明，利用遥感信息能够有效表征病害相关生境因素，同时，基于多源遥感表征的生境因素建立的水稻纹枯病区域生境适宜性评价模型能够得到与实际病害调查空间分布趋势基本一致的结果，模型对病情等级的拟合优度R2为0.60-0.65，RMSE分别为0.72、0.56。基于多源遥感信息能够以空间连续的方式对寄主状态、环境条件等重要病害生境因素进行表征，及实现病害生境适宜性的有效评价，为病害预测、防控提供重要的参考和指导信息。
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  PDF(280)

  摘要(215)

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• 基于星地传感技术的土壤盐渍化监测：进展与展望
• 王敬哲,丁建丽,葛翔宇,彭杰,胡忠文

• 摘要：土壤盐渍化是全球面临的土壤退化和环境恶化的共性问题。近地传感、卫星遥感与机载遥感等星地传感技术的蓬勃发展使得高效且准确的土壤盐分周期监测成为可能，并为土壤盐渍化研究提供了坚实技术支撑。本文针对土壤盐渍化星地传感监测的发展进程，以“数据-方法-应用”为脉络，详细分析梳理了土壤盐渍化监测的原理、主要数据源及主流方法；随后归纳总结当前技术体系的发展现状以及监测数据、监测方法及尺度效应等局限性；最后针对基于星地传感技术的土壤盐渍化监测的进一步发展提出了展望和设想，明确了多源星地数据融合的次生土壤盐渍化监测；依托多平台开展土壤盐渍化的多尺度协同监测；借助学科交叉加深土壤盐渍化的探测深度；基于云计算的土壤盐渍化共享数据集与平台开发等未来需要重点关注的研究方向。
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  PDF(264)

  摘要(257)

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• 联合空地LiDAR的红树林单木生长参数提取方法
• 张菁锐,任广波,吴培强,张程飞,刘善伟,马毅

• 摘要：红树林是生长于热带、亚热带海岸潮间带的木本植物群落，是重要碳汇生态系统。激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）是获取林木三维结构参数进行生物量估算的重要技术手段。针对仅利用机载LiDAR难以完整描述出红树林三维结构的问题，本文以广东湛江英罗港和广西茅尾海红树林保护区为研究区，利用无人机载和手持式LiDAR获取的点云数据，提出了一种红树冠层下部约束聚类分割方法，实现了对木榄、红海榄、桐花树等不同类型红树的单木分割以及树高、冠幅的提取，并与传统单木分割算法进行了对比分析。结果表明：联合空地LiDAR数据，本文提出的单木分割算法在不同类型红树单木分割中均取得了最高的单木检出率，较传统的冠层高度模型分割法提升了13.4%~26.7%。有效提高了红树树高的提取精度，三种红树树高参数提取值与实测值之间的R2提高了1.8%~42.2%，RMSE减少了3.4%~55.3%。红树冠幅分割结果存在提取值偏小的规律，将能够表征红树冠层交叠密集程度的点云密度变量作为修正因子，经修正，RMSE降低了45.25%~53.33%。
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  PDF(237)

  摘要(182)

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• 面向高分辨率遥感影像变化检测的混合空间金字塔池化网络
• 邵攀,高梓昂

• 摘要：以残差网络为基础,结合高分辨率遥感影像的特点,提出一种全新的端到端变化检测网络--混合空间金字塔池化网络(Hybrid spatial pyramid pooling network,HSPPNet)。HSPPNet首先将空洞卷积和注意力机制引导卷积并行集成,构建一种混合空间金字塔池化模块,以便有效提取高分辨率遥感影像中不同形状尺度的变化对象。然后,通过定义一种截断-补偿加权交叉熵函数和一种类别级IoU函数并将二者集成,得到一种全新的自适应平衡损失函数,来降低变化类与未变化类严重不均衡问题对变化检测的影响。最后设计一种简单有效的输入模块,通过综合考虑两期遥感影像及其差异图来增强变化信息。通过以上三点,HSPPNet增强了深度学习变化检测的性能。两组常用公开变化检测数据集上的实验结果表明HSPPNet可行、有效。
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  PDF(240)

  摘要(156)

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• 博士生论坛-整合集成预测约束与错误预测熵最大化的移动激光扫描点云分类
• 雷相达,管海燕,董震

• 摘要：目前，许多深度学习点云分类方法通过增加点云特征聚合模块，增强点云特征的表达能力。但该类方法往往会带来训练参数增加以及模型过拟合的问题。针对该问题，本文提出了一个整合集成预测约束与错误预测熵最大化的深度学习方法用于移动激光扫描(Mobile Laser Scanning, MLS)点云分类。方法通过集成预测约束分支以及错误预测熵最大化分支可以在不增加训练参数的情况下，增强基线网络的点云特征表达，提高模型泛化能力。其中集成预测约束分支首先通过记录点云在训练过程中的预测值，生成集成预测值，然后采用一致性约束增强模型的点云特征表达。错误预测熵最大化方法鼓励模型对错误预测点进行熵值最大化，增加该点的不确定性，提高模型的泛化能力。所提方法在多个公开MLS点云数据集上进行验证，结果表明所提方法可以在不增加训练参数的情况下，提高基线方法的分类性能。与其他方法相比，所提方法在Toronto3D、WHU-MLS、Paris数据集上获得了最优的平均交并比（83.68%、44.19%、65.85%），表明了方法的有效性。
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  PDF(280)

  摘要(192)

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• 基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割
• 张银胜,吉茹,童俊毅,杨宇龙,胡宇翔,单慧琳

• 摘要：遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息，增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络，没有考虑互补特征的差异，存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题，无法准确高效的学习高分辨率遥感图像信息。因此，本文提出基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割算法。首先，针对不同模态的遥感图像设计合适的编码器，高效的提取双模态特征，并通过交互加强模块减少不同路径特征之间的差异。其次，提出双模态特征聚合模块和深层特征提取模块进一步融合和提取双模态特征，使网络能够充分学习互补信息。最后，提出多层特征上采样模块，利用语义信息丰富的高层特征对细节信息丰富的低层特征进行加权操作，逐步上采样实现特征高效恢复，提升分割性能。实验结果表明，所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的总体精度分别达到了94.52%、90.45%，能够高效的提取并融合高分辨率遥感图像的双模态特征，提高遥感图像分割的准确率。
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  PDF(243)

  摘要(180)

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• 基于机器学习联合TanDEM-X InSAR和ICESat-2数据估计大范围林下地形
• 胡华参,朱建军,付海强,Juan M. Lopez-Sanchez,Cristina Gómez,刘奎,张涛

• 摘要：双站TanDEM-X InSAR系统已成功应用于生产全球数字高程模型。然而，受X波段SAR信号的穿透能力限制和森林体积散射的影响，在森林地区提取的DEM包含严重森林信号。因此，利用TanDEM-X InSAR数据估计林下地形的关键在于如何降低森林体散射对InSAR测高的影响。鉴于此，本文提出了一种基于机器学习联合TanDEM-X InSAR、ICESat-2和Landsat 8数据估计林下地形的方法。为验证所提方法的有效性，选用了两个具有不同地形条件和森林类型特征的试验区进行了测试，并利用高精度机载LiDAR DTM进行精度评定。在加蓬热带雨林试验区，估计的林下地形RMSE为5.45 m和5.91 m，与InSAR DEM (14.70 m和18.58 m) 相比提高了60%以上；在西班牙北方森林试验区，林下地形的RMSE也从6.05~9.10 m降低到了3.06~4.42 m。
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  摘要(216)

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• 水稻遥感制图研究综述
• 高心怡,池泓,黄进良,凌峰,韩逸飞,贾小凤,李一凡,黄端,董金玮

• 摘要：水稻是人类的主要粮食作物之一，及时准确的获取水稻面积分布和时空变化对粮食政策制定具有重要的参考意义。本文围绕“水稻遥感制图”研究主题，首先回顾调研国内外文献资料，系统梳理了水稻的生理生长过程和主要的种植模式。水稻种植在全球主要集中在东南亚地区；从全国范围看，单季稻产区主要位于东北地区和长江中下游地区；双季稻和三季稻产区位于湖南、江西、广东等华南省份。其次，从遥感数据源出发，归纳了目前水稻遥感制图中常用的光学和雷达遥感数据；在重点分析水稻的“光谱-空间-时间”特征的基础上，探讨了水稻遥感制图中典型植被指数；并从传统机器学习和深度学习两个方面总结了现阶段水稻遥感制图的主流方法。然后，从典型机器学习模型、多源遥感数据融合以及遥感计算云平台归纳了水稻遥感制图的应用现状。总结发现目前水稻制图研究存在以下难点：（1）由于数据缺失或相似生长周期植物的存在导致水稻漏分、错分；（2）依赖机器学习模型参数；（3）地形破碎区域或多季、轮作水稻种植地区的制图困难较大；（4）不同地区种植结构不同导致各方法无法在各地区兼容使用。基于此，从水稻物候特征发掘、水稻时序观测数据获取手段、水稻遥感制图空间分辨率改进等方面探讨了水稻遥感制图的发展方向：（1）水稻物候期遥感信号特征从单一化到多样化；（2）覆盖水稻完整生长期的光学时序数据获取；（3）水稻遥感制图空间分辨率提升；（4）多源遥感数据的有效融合和应用。
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  摘要(409)

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• 土地利用/覆盖变化及其对森林碳收支影响研究综述
• 黄子豪,杜华强,李雪建,毛方杰

• 摘要：土地利用/覆盖变化(LUCC)是影响陆地生态系统碳收支平衡的直接驱动因素,其对全球变暖的影响仅次于化石燃料和工业排放。森林是陆地生态系统中最大的碳库,在应对全球气候变化和实现碳中和目标中具有重要的作用。然而,有限的LUCC数据使得LUCC对碳排放的影响大大低估,而缺乏未来气候背景下的LUCC时空数据,也使得揭示森林碳循环对LUCC的响应面临诸多不确定性,如何模拟LUCC,分析LUCC对森林生态系统碳循环的影响是国内外研究的热点。本文系统归纳了国内外LUCC时空模拟方法、森林碳收支估算方法和LUCC对森林碳循环影响研究进展,并列举分析不同LUCC时空模拟、森林碳收支估算模型的优势、适用性、存在的问题。通过文献综述,指出以遥感数据为基础,模拟LUCC并驱动生态系统过程模型,实现森林生态系统碳循环时空精准模拟,是当前今后碳循环研究的发展趋势之一。
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  PDF(331)

  摘要(225)

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• 湿地监测背景下的语义虚拟地理环境初探
• 肖昕,陈浩,徐丙立,方朝阳,林珲

• 摘要：作为新一代的地理分析工具，丰富的地理空间大数据为虚拟地理环境的发展带来了前所未有的契机。然而，伴随数据获取的逐渐便捷，虚拟地理环境普遍存在“可视”而“不智”的问题，还远未达到对现实地理环境可计算、可管理、可决策的需求。提高虚拟地理环境中数据的语义互操作性是解决该问题的关键。本研究首先提出了具有知识驱动、语义协同和结构统一等特点语义虚拟地理环境。然后阐述了语义虚拟地理环境可以利用知识图谱作为现实地理环境的形式表达，通过集成实时的感知数据，以及虚实之间的交互数据信息，形成现实地理环境在虚拟空间的映射。最后本文以湿地监测为例，基于知识图谱构建语义虚拟地理环境，通过湿地监测本体实现多要素、多源异构、多时空尺度的湿地监测数据语义整合，以直观的方式刻画复杂的湿地生态系统。利用关联的监测数据之间构建的丰富语义关系，实现湿地虚拟地理环境的知识化搜索和语义推理，从而为湿地的综合信息化管理决策提供支持。
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  PDF(300)

  摘要(233)

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• 融合遥感时间序列时空谱信息的森林扰动检测与归因研究进展
• 吴伶,刘湘南,刘美玲,张廷伟,杨宝文,徐宇岐

• 摘要：遥感时间序列蕴含自然因素和人类活动等不同驱动因子导致的森林组成、结构、功能变化及其差异信息，这为融合遥感时间序列中蕴含的时间维、空间维和光谱维（时空谱）信息开展森林扰动检测与归因提供了理论支撑，其能有效提升对森林演替过程、发展态势及其驱动和响应机制的理解能力。本文系统评述了融合遥感时间序列时空谱信息的森林扰动检测与归因研究进展。首先，从数据、特征、算法等多个角度阐述当前森林扰动检测进展：数据角度，介绍了面向稠密和稀疏时间序列等不同观测频次的变化检测方法；特征角度，归纳了森林扰动光谱响应特征和多光谱特征集成变化检测策略，总结了面向森林扰动检测的时序与空间特征融合方式；算法角度，介绍了并行和串行两种多算法集成策略，描述了面向森林低强度扰动的变化检测算法研究进展。森林扰动归因的本质是面向森林多类型扰动分类问题，本文在分别按照时间顺序和特征维度归纳作为森林扰动归因输入的归因特征的基础上，总结了基于遥感时间序列时空谱和地形特征融合的森林多类型扰动归因方法。最后，本文分析了森林扰动遥感监测目前存在的问题，并对未来研究方向进行了展望，以期为融合遥感时间序列时空谱信息的变化检测和归因研究提供借鉴。
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  PDF(600)

  摘要(480)

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• 基于JAM-R-CNN深度网络的梯田遥感识别方法研究
• 谢君洋,林安琪,吴浩,吴紫薇,吴文斌,余强毅

• 摘要：快速准确地掌握梯田的空间分布,不仅为水土保持提供重要的数据支撑,也提高了山区农业的监管水平。在利用深度学习方法进行梯田识别的过程中,形状狭长的梯田容易因卷积运算而造成漏提现象,并且在山区地物边界不清晰的复杂背景下,易产生大面积粘连的识别结果,导致最终的梯田识别精度不高。为此,本研究提出了一种基于JAM-R-CNN深度网络的梯田遥感识别方法,该网络以Mask R-CNN模型为基础,融合跳跃网络来维持高分辨率遥感影像的高语义信息,引入卷积注意力机制模块来加强梯田的特征表达能力,修改anchor size以适应梯田狭长的特性。在重庆市南川区的盐井梯田区域,使用国产高分二号(GF-2)卫星影像数据进行实验,结果表明,JAM-R-CNN网络模型的梯田识别结果精确率为90.81%,召回率为84.28%,F1为88.98%,IoU为83.15%。相较于经典的Mask R-CNN模型,JAM-R-CNN网络模型的梯田识别精度较高,4个评价指标依次提升了1.96%、5.26%、3.29%和5.19%。消融实验结果验证了模型改进的三个模块均对梯田识别有明显的促进作用。综上,本研究提出的JAM-R-CNN深度网络模型不仅能够有效减少梯田识别结果的粘连现象,而且明显提高了狭长型梯田的提取率,实现了梯田遥感识别整体精度的显著提升,具有较好的应用价值。
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  PDF(442)

  摘要(322)

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• 湖冰遥感研究进展
• 童洁,高永年,詹鹏飞,宋春桥

• 摘要：湖冰作为冰冻圈的重要组成部分，是反映全球气候变化最为直观的指示器之一。在气候变暖和人类活动加剧影响的背景下，全球湖泊冰情总体呈现冻结时间推迟、消融时间提前、冰期缩短、冰厚减薄等趋势特征。因此有必要对湖冰的时空变化特征进行精细化监测，为全球气候变化影响的规律分析和预警提供科学依据。由于现场勘测的局限性，遥感技术在湖冰监测中发挥了越来越重要的作用。已有大量研究利用不同的遥感传感器、从不同的湖冰参数与冰情物候特征对湖冰及其响应气候变化特征开展研究。本文结合国内外湖冰遥感监测现状，综述了湖冰监测常用的遥感数据源；再从湖冰范围识别方法、湖冰物候和冰厚参数遥感反演三个方面展开论述；并根据已有的相关文献报道，重点总结了当前湖冰研究热点区域及冰情变化趋势；最后，结合当前遥感技术的发展，探讨了未来多源遥感技术集成在湖冰监测中的应用潜力，以及对气候变化响应十分敏感的青藏高原地区湖冰研究的挑战。
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  PDF(496)

  摘要(329)

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• 地震灾害损失评估与遥感技术：现状和展望
• 安立强,张景发,Ricardo Monteiro,张磊

• 摘要：地震灾害损失评估是地震震前应急准备、震后应急响应和恢复重建的重要工作内容。随着地震灾害风险的加剧以及对防灾减灾救灾工作需求的提升，近年来地震灾害损失评估技术得到较快的发展。同时，随着遥感技术进入大数据、智能化时代，遥感数据在地震灾害损失评估中也得到了广泛的应用。本文对地震灾害损失评估及其中遥感技术应用的发展进行了梳理：首先回顾了地震灾害损失评估的发展现状，对比分析了国内外地震灾害损失评估软件平台的异同点；归纳了人口和经济损失估计的典型方法；然后分别对震后遥感灾害损失评估以及基于遥感的震害预测方法现状进行了总结。最后本文讨论了目前地震灾害损失评估工作存在的一些问题并提出了相应的建议，在此基础上对遥感数据应用于地震灾害损害评估工作的趋势进行了展望。
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  PDF(658)

  摘要(480)

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• 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。
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  PDF(1323)

  摘要(897)

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• 地球观测知识枢纽：内涵、关键技术与展望
• 赵利民,苗晨,邢进,李国庆,侯宇葵,刘闯,李家国,陈兴峰,刘 军,杨 健,周 翔,顾行发

• 摘要：智能化地共享和复用地球观测应用实践所形成的知识，有序促进应用要素的高通量流动，是激活和释放地球观测系统效能的关键。地球观测知识枢纽(Earth Observation Knowledge Hub, EOKH)将分散的应用要素有机耦合，形成专题知识集合的协同设计与吞吐能力，是地球观测成果治理与智能服务的研究前沿。针对地球观测组织(Group on Earth Observations, GEO)发展GEO知识枢纽(GEO Knowledge Hub, GKH)得到的启示，结合地球观测知识本体研究最新进展，系统解析了EOKH的内涵与特征，梳理了发展EOKH的技术需求与挑战，分析存在的关键问题及其应对策略。在此基础上，提出了EOKH系统架构原型，结合地球观测知识包转移复用和知识推理2个EOKH典型应用场景进行了原理实现与概念验证。最后，就如何促进地球观测知识“人机物”要素的协同共生，提出了我国发展EOKH的相关认识与思考。文章认为，探索“人在回路”的高通量知识协同生产与转移技术，以及“知识驱动”的成果复用技术，是提升地球观测隐性知识可解释性、促进EOKH服务质量与发展力的必要举措。
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  PDF(1275)

  摘要(856)

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• 层析SAR三维成像方法与森林参数反演研究进展
• 万杰,汪长城,朱建军,付海强

• 摘要：森林是陆地上最大的生态系统，在全球碳氧循环中发挥着举足轻重的作用。森林植被集中了85%以上的陆地植被生物量，森林的生物物理参数，如森林高度、林下地形、生物量等，对森林资源管理、森林碳汇能力及碳储量的评估、生物多样性保护等具有重要意义。合成孔径雷达层析技术（Synthetic Aperture Radar Tomography, TomoSAR）具备对观测目标的三维成像能力，可以获得森林的内部结构信息，在森林植被参数反演中发挥着重要的作用。本文从层析SAR的三维成像原理出发，系统阐述目前层析SAR技术进行多维感知的主流算法。根据SAR数据获取模式的不同，将层析SAR的三维成像方法归纳为单极化层析SAR算法和全极化层析SAR算法两类。对比分析植被参数反演中不同层析SAR成像算法在垂直分辨率、辐射分辨率、鲁棒性、计算复杂度等方面的表现。基于层析SAR的三维成像能力，阐述层析SAR技术在森林垂直结构重构、森林高度反演、林下地形测绘、生物量估计等应用中的研究进展。展望层析SAR技术在森林植被区前沿应用，总结层析SAR技术植被区应用中面临的关键挑战。
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  PDF(676)

  摘要(680)

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• 空间约束及其在遥感图像信息提取中的应用研究综述
• 沈宇臻,玉院和,韦玉春,郭厚财,芮旭东

• 摘要：遥感卫星技术的发展使得高空间分辨率的遥感图像得到了更多的应用。但是，高空间分辨率遥感图像常常具有高的类内方差，由此限制了许多遥感信息提取方法的性能。为解决此类问题，图像中像素间的空间约束成为研究热点，且陆续产生了一些研究成果。但整体上，这些成果缺少联系和系统性。鉴于此，本文基于近二十年来一百余篇的相关文献，对现有空间约束流程、应用场景和方法进行了归纳与总结，对各类方法进行了原理解释及优缺点的比较。最后，分析了空间约束方法的发展趋势，列举了空间约束研究存在的可能的不足，提出了建议参考。
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  PDF(889)

  摘要(543)

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• 资源三号03星立体影像与激光测高点联合区域网平差处理及精度验证
• 周平

• 摘要：利用国产卫星影像开展全球范围地理信息资源建设的前提条件之一是提升卫星影像无地面控制条件下几何精度水平。2020年7月成功发射资源三号03星（ZY3-03）是资源三号系列卫星中的第三颗高分辨率立体测绘卫星，主要用于全球范围1:5万比例尺测图应用。卫星搭载了三台全色线阵推扫式光学相机和一台多光谱相机，可获取优于2.5米分辨率的三线阵立体影像和5.8米分辨率的多光谱影像。为了提升卫星影像的高程精度，卫星还设计搭载了一台单波束激光测高仪，可同步获取高精度激光测高点。本文提出了一种ZY3-03星激光测高点与立体影像联合区域网平差处理方法。利用激光测高点和同轨获取的正视影像相对平面误差较小的特性，准确获取激光测高点在立体影像上的像方位置；将激光测高点作为立体影像高程控制，并以整轨立体影像为单位开展立体影像与激光测高点的联合区域网平差，实现立体影像高程精度大幅提升。选取黑龙江省中部地区和河北省太行山地区的ZY3-03星三线阵立体影像及其同轨获取的激光测高点开展联合区域网平差试验，结果表明，平地和丘陵地形区域的ZY3-03星立体影像的高程中误差从5.27米降低至2.58米，山地地形区域的ZY3-03立体影像的高程中误差从11.25米降低至4.45米，均能满足我国1:5万比例尺立体测图的精度要求。
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  PDF(1126)

  摘要(783)

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• 面向高光谱异常检测的背景记忆模型
• 谢卫莹,钟佳平,李云松

• 摘要：高光谱图像具有丰富的连续光谱信息,覆盖从可见光到红外波长范围内数百个波段,其数据特性使得在图像处理中有挖掘光谱内在特征的独特优势,从而有利于充分利用空间和光谱信息,检测感兴趣区域中的目标。但是由于高光谱数据的高维性、实际场景的复杂性以及有标签样本数量的有限性,高光谱异常检测仍面临背景和异常不易区分和检测精度低的问题。为了解决以上问题,本文提出一种面向高光谱异常检测的背景记忆模型。首先,通过无监督的基于密度估计的粗检方法,获得伪背景和伪异常向量。其次,设计基于异常突出正则项约束的背景记忆生成对抗网络模型,扩大伪背景和伪异常间的距离,并采用弱监督-伪标签的训练方式,使得网络具有较强的背景生成能力,同时弱化其对于异常的重构效果,减少对于背景和异常重构的泛化性,增强输出检测结果中背景和异常的差异和辨别度。此外,在特征域和图像域进行对抗学习,提高样本生成能力,更好地学习到输入样本的分布情况,提高网络对背景的生成能力。最后,使用非线性背景抑制方法减小虚警率,进一步提升检测精度。实验结果表明,本文方法相比其他检测算法在不同数据集上具有更好的检测效果。
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  PDF(1163)

  摘要(580)

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• 利用空间随机森林方法提升GPM卫星遥感降水质量
• 胡保健,李伟,陈传法,胡占占

• 摘要：卫星遥感降水产品是当前获取大范围、连续性降水观测的主要来源，但目前已有的卫星遥感降水产品空间分辨率粗糙，且存在一定的系统偏差。为此，本文充分考虑高分辨率环境变量（包括地形、NDVI、地表温度、经纬度）对降水影响以及邻近遥感降水（站点）空间相关性，构建了一种双阶段空间随机森林（Spatial Random Forest, SRF）方法（SRF-SRF）。以四川省2015年—2019年GPM（Global Precipitation Measurement Mission）月降水数据为例，借助SRF-SRF对其质量提升，并将计算结果与现有七种方法比较，包括地理加权回归（GWR）、反向传播神经网络（BPNN）、随机森林（RF）、站点降水Kriging插值（Kriging）、经SRF降尺度后的地理差异分析校正（SRF-GDA）、经双线性插值降尺度后的SRF校正（Bi-SRF）以及年降水经SRF降尺度后按月比例分解并利用SRF校正（SRFdis）等。实验分析表明：（1）在月尺度上，与原始GPM相比，SRF-SRF的平均绝对误差（MAE）降低了19.51%，中误差（RMSE）降低了16.35%，而且精度优于其他方法；在季尺度上， SRF-SRF在冬季误差最小，在夏季误差最大，但其计算精度均优于其他方法；在年尺度上，基于SRF的四种方法（包括SRF-SRF、SRF-GDA、Bi-SRF和SRFdis）优于GWR、BPNN、RF，并且SRF-SRF计算精度优于单阶段的Bi-SRF和SRF-GDA。（2）SRF-SRF降水产品空间分布连续性较好，且局部降水细节得到明显提升。（3）借助RF对各自变量重要性分析得出，降水空间相关性对卫星遥感降水质量提升具有重要作用。（4）基于月尺度的SRF-SRF融合校正效果优于基于年尺度的SRFdis，表明NDVI可用于该区域月尺度降水质量提升。
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  PDF(1195)

  摘要(1028)

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• 黑河中游农作物MODIS叶面积指数产品时间序列精度验证与变化特征分析
• 王丹彤,屈永华

• 摘要：叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是表征植被生长状态的一个重要的冠层结构参数。MODIS LAI产品是全球常用的遥感LAI产品之一。然而，由于地表异质性、数据质量、模型精度等多方面的差异，MODIS LAI产品质量表现各有不同。基于无线传感器网络的LAINet仪器可以自动获取时间频率更密集的LAI实测数据，为验证卫星遥感LAI产品提供了有力支持。本文通过2018和2019年黑河中游时间序列地面实测LAI数据与高空间分辨率卫星遥感植被指数数据建立经验回归模型，反演高空间分辨率卫星遥感LAI作为参考LAI真值，对MODIS LAI产品进行了精度验证与稳定性评价，分析了MODIS LAI与LAINet地面测量的差异原因。结果表明，与Landsat 8参考真值相比，MODIS LAI生长季的质量（RMSE2018=1.17，RMSE2019=1.14）优于衰落季（RMSE2018=1.39，RMSE2019=1.84），MODIS LAI总体低估，尤其是生长季后期。时间序列上，MODIS LAI产品能够刻画植被生长和凋落的季节特征，但生长前期波动性要强于后期。与LAINet观测方式的差异是MODIS LAI低估的主要原因，即遥感传感器从太空平台向下观测，LAI值在生长季后期受到叶绿素降低的影响，而LAINet仪器从冠层下向上观测，主要受到冠层间隙率的影响，而对叶片内色素变化不敏感。对MODIS LAI产品的精度验证与稳定性评价结果表明，可以利用地面实测数据和卫星遥感数据反演时间序列LAI，但是，在使用类似玉米作物的生长季后期数据的时候，需要考虑到MODIS LAI与LAINet LAI观测对象与算法原理的差异。本文的分析结果能够为MODIS LAI产品的使用者和算法研究者提供参考依据。
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  PDF(869)

  摘要(835)

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• 高分七号卫星几何处理及其精度验证
• 李对对,隋正伟,龙小祥,李庆鹏,乔志远,钟慧敏,王小燕

• 摘要：高分七号卫星于2019年11月在太原顺利发射，是我国首颗亚米级高分辨率立体测绘卫星。星上采用国内首套星图融合星敏传感器，双星敏夹角动态修正，可大幅度提高卫星姿态确定精度，同时给卫星地面系统建设带来了新的机遇和挑战。本文根据高分七号卫星的总体设计，分析高分七号双线阵相机几何处理的关键技术，并对高分七号卫星前视后视精度以及立体精度进行几何验证。结果表明，高分七号双线阵相机的前后视几何检校精度达到0.28个像素，相机的无控定位精度可以控制在6米左右，在引入少量地面控制点进行刚性平移后，平面几何残差在1.4米左右，高程残差在0.86米左右。总体而言，高分七号卫星双线阵相机几何精度有了明显的提高，为后续卫星几何处理具有重要意义。
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  PDF(1122)

  摘要(1164)

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• 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。
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  PDF(2223)

  摘要(1117)

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• 基于IGGIII模型的多模多频GNSS-MR潮位反演融合研究
• 陈殊,何秀凤,王笑蕾,宋敏峰

• 摘要：潮位是保证沿海安全、监测海洋气候、维持高程基准的重要参数。近年来基于地基Global Navigation Satellite Systems (GNSS)反射信号的遥感方法被证实可以用于潮位监测。相较于传统的潮位测量方法，GNSS-multipath reflectometry (GNSS-MR)技术有成本低、连续跟踪、全天候等优势；但是目前技术的精度不高、时间分辨率较低。通过获取更多GNSS卫星系统的观测数据可以提高潮位监测结果的时间分辨率，本文利用GPS、GLONASS、Galileo和BeiDou的观测数据，采用基于IGGIII模型的稳健回归方法对四系统的潮位反演数据进行融合研究。测站选取BRST站和HKQT站，这两个测站均可接收四系统数据；实验结果表明，利用多模多频GNSS-MR进行潮位反演，二个测站的反演精度分别优于13cm和 8cm，相比于单系统单频精度有40%-70%的提升，而且能够大大提高时间分辨率。
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  PDF(1050)

  摘要(741)

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• 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。
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  PDF(1082)

  摘要(1019)

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• 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。
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  PDF(1021)

  摘要(732)

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• 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。
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  PDF(1712)

  摘要(959)

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• 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。
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  PDF(1349)

  摘要(890)

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• 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。
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  PDF(1444)

  摘要(926)

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• 陆地观测卫星遥感产品真实性检验场网建设的思考与实践
• 边钊

• 摘要：摘 要: 遥感产品真实性检验作为衔接遥感数据产品与应用服务的重要过程，是遥感数据产品高质量应用的必要保证。多年来，国内外建设了不少面向陆地遥感产品的真实性检验站点，但由于陆表过程和观测目标的高度复杂性、遥感卫星载荷产品的多样性、陆地遥感产品演变的动态性，在典型特性表征-要素测量-样本优化-弹性服务全过程中的理论运用与技术实现仍显不足，规模化基础设施有待进一步发挥可持续运行的服务价值。本文分析了真实性检验地面观测场网、地面参考真值获取技术、遥感产品综合检验服务的国内外现状与发展趋势，进而从理论方法体系化着手，提出在地统计学的空间变异理论、计量学的不确定性理论、运筹学的最优化理论等基础之上，研究真实性检验场网空间代表性表征、测量基准不确定性度量及传递、多途径检验结果综合定权合成、样本集与待检产品的最优匹配等方法，发展形成陆地观测卫星真实性检验场网方法体系框架。对标国家空间基础设施重大工程建设和关键共性产品的应用需求，综合考虑整体布局、产品覆盖完备性、时空基准一致性和可追溯性等因素，统筹建设完善真实性检验站网、航空协同真实性检验系统、基准参考构建及传递系统以及高精度检验服务系统，形成符合中国实际的陆地观测卫星遥感产品真实性检验技术方案。文章对于完善真实性检验场网理论方法体系，“用足”、“用好”国产陆地观测卫星遥感数据，提升定量化应用水平具有重要意义。
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  PDF(60)

  摘要(66)

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• 高光谱图像混合像元分解概念介绍
• 张兵

• 摘要：1
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  PDF(91)

  摘要(111)

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• 稠密连接递归特征金字塔的遥感目标检测算法
• 吕奕龙,李敏,吴肇青,何玉杰

• 摘要：针对遥感目标检测中，目标尺寸较小、相似地物易混淆和背景复杂干扰大等问题，提出了一种基于稠密连接递归特征金字塔的遥感目标检测算法。首先，为充分利用遥感图像特征，对特征融合模式进行了改进，利用典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)，取代较为简单的逐像素相加融合模式，增强特征融合有效性；其次，为加强对小尺度目标的特征提取，加入多感受野机制，利用不同尺寸的空洞卷积提取并融合不同感受野的特征，增强网络感知力；接着，为解决遥感多尺度目标泛化问题，对特征递归形式进行改进，引入稠密连接结构，增强特征融合密度，充分利用骨干网络与高低层特征信息；最后，在前文基础上，构建稠密连接递归特征金字塔模型(Densely-connected Recursive Feature Pyramid Network, DR-FPN)，并利用融合信息实现对遥感目标的精准定位。实验结果表明，在通用数据集MS-COCO2017上，使用本文金字塔模型平均精度可以提升9.9％；在遥感数据集NWPU VHR上，使用本文算法平均精度可以提升1.1％，超过其他特征金字塔模型和检测算法，实现了对遥感目标的高精度检测。
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  PDF(170)

  摘要(254)

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• 面向对象影像分析的地理学原理及分析框架启示
• 王志华,杨晓梅,刘岳明,刘彬,张俊瑶,刘晓亮,孟丹,郜酷,曾晓伟,丁亚新

• 摘要：针对单纯借鉴图像处理、计算机视觉技术未能很好解决遥感地学认知问题，本文从地理学的区域、尺度、格局与功能基本原理出发，对面向对象影像分析的地理学内涵进行阐述，进而提出以等级斑块结构建模为核心、融合循环迭代机制的面向对象影像分析框架，以期为地理学思维引导下的遥感智能解译方法研究提供启发。
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  PDF(282)

  摘要(324)

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• 具有分类器机制的高光谱图像特征提取方法
• 邢长达,汪美玲,徐雍倡,王志胜

• 摘要：高光谱图像分类是图像解译任务的重要技术之一,已经在遥感观测、智慧医疗等诸多领域得到广泛的应用。本质上,高光谱图像分类由特征提取与基于分类器的标签预测这两阶段操作组成。现有分类方法在特征提取时,大多不考虑分类器的影响,会导致提取的特征与所用分类器之间的兼容性较差,难免出现预测结果差的情况。针对此问题,本文提出具有分类器机制的高光谱图像特征提取方法,保证特征提取与分类器之间的兼容性,使特征能更易于被分类器准确计算,改善分类预测结果。本文给出了两种具有分类器机制的高光谱图像特征提取模型的形式: 1)以稀疏表示和支持向量机为例,将支持向量机特性集成到稀疏表示形式中,建立了能够与支持向量机分类器相兼容的SRS特征提取模型；2)以深度自编码网络与softmax函数为例,将softmax分类器特性嵌入到深度自编码网络中,构建能与softmax分类器相兼容的DAES特征提取模型。为获得SRS和DAES模型的解,本文还给出了对应的求解策略与优化过程。在遥感高光谱图像和医学高光谱图像数据上开展实验验证,结果表明,本文SRS和DAES算法具有明显的有效性和优越性,在高光谱图像分类指标OA(overall accuracy)、AA(average accuracy)、Kappa上分别提升约5.03%、5.13%、7.30%。
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  PDF(290)

  摘要(263)

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• CARE产品：云微物理和短波辐射强迫算法及应用
• 马润,胡斯勒图

• 摘要：云微物理参数的准确获取对辐射收支计算具有重要的研究意义。本研究首先基于新一代静止气象卫星葵花-8（Himawari-8）数据，结合辐射传输理论与最优化反演方法反演获得了水云和冰云的光学厚度和粒子有效半径，并将反演结果与MODIS二级云产品进行了对比，发现两者具有较好的一致性。之后，利用反演获得的云光学厚度和粒子有效半径进一步计算获得了地表和大气层顶的短波辐射强迫，并将结果与CERES三级辐射产品进行了对比，发现本研究计算得到的结果与CERES产品均具有较高的相关性，地表和大气层顶短波辐射强迫相关系数R分别高达0.97和0.98，均方根误差RMSE分别为15 Wm-2和15.6Wm-2，表明具有较高的精度。本文在以往地表短波辐射估算研究基础上，首次将非球形冰晶模型Voronoi拓展至卫星的地表以及大气层顶短波辐射强迫的估算，并通过CERES辐射产品证实了其有效性，该研究可为后续完整辐射收支（短波、长波）估算提供重要参考。相关产品详见CARE主页（http://www.slrss.cn/care/）。
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  PDF(640)

  摘要(384)

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• 利用地表纹理映射实现三维辐射传输精细模拟
• 黄华国

• 摘要：三维辐射传输模拟是研究定量遥感机理，提高反演精度的重要方法。现有研究能重建厘米级的植被场景，实现分米级的星载或者机载图像模拟。然而在稀疏植被区域，模拟图像和实际数据仍然存在一定偏差，一方面源于三维结构误差，另外一方面则是平均组分光谱的局限，难以反映地表反射率的随机异质性。为克服第二个问题，本文扩展RAPID模型，基于土壤端元和浓密植被端元光谱，增加了两个权重系数构成的纹理矩阵，实现地表反射光谱的精细模拟，并评估考虑异质性对图像模拟带来的改进效果。结果表明：（1）两个权重系数可以基于真实图像直接求解；（2）每个地表面元在赋值两个异质权重系数后，合成光谱与真实图像光谱曲线吻合度高（R2优于0.98, RMSE=0.016）；（3）云南天峰山和甘肃大野口两个场景的模拟吻合度显著提升（R2分别提升0.096和0.041, RMSE分别下降0.015和0.01）；（4）三波段RGB图像也有可能预测出NIR波段图像，纹理相近，但是光谱反射率数值上有一定的偏差（0.006~0.027）。本文提出的方法可以模拟更为精细的亚米级高分卫星图像，可为深度学习提供高质量的样本，为定量反演提供更准备的训练数据。
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  PDF(52)

  摘要(146)

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• 多尺度山地植被总初级生产力遥感估算中的误差来源解析
• 谢馨瑶,李爱农,田洁,邬昌林

• 摘要：山地生态系统是陆地重要的贮碳库，准确估算山地植被总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）可进一步认知陆地植被对全球气候变化的反馈作用。然而，现有植被GPP遥感产品常常忽略了地形对光合作用过程的控制作用和亚像元空间异质性，分别导致了“地形误差”和“空间尺度误差”。本文以四川王朗国家级自然保护区为例，重点解析高（30 m）、中（480 m）、低（960 m）空间分辨率山地植被GPP遥感估算中的误差来源。结果表明，不同地形条件模拟下的多尺度植被GPP呈现出明显的空间差异（区域均值差距高达198 gC m-2 yr-1），说明忽略山地环境的特殊性将对GPP遥感估算结果造成较大偏差。植被GPP遥感估算地形误差随着空间分辨率的降低呈现减小的趋势，高空间分辨率下的地形误差不容忽视（区域偏差高达200 gC m-2 yr-1）。其中，未考虑水分重分配导致山地植被GPP空间分布存在较大不确定性（均方根误差为402 gC m-2 yr-1），因此土壤水分模拟精度的提升将有助于进一步改善山地高空间分辨率植被GPP遥感产品。从植被GPP遥感估算空间尺度误差的角度来说，研究发现其随着空间分辨率的降低呈现增大的趋势，中、低空间分辨率下的尺度误差均不容忽视（分别为161和210 gC m-2 yr-1）。本文建议在多尺度山地植被GPP遥感估算中，高空间分辨率产品应该重点关注地形效应，中、低空间分辨率产品应该进一步消除空间尺度误差。研究结果可为生产山地植被GPP遥感产品提供有益认知，丰富山地定量遥感理论体系，助力“双碳”目标。
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  PDF(36)

  摘要(186)

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• 多重先验驱动的遥感图像弱监督实例分割
• 陈满,黄勇杰,徐磊,潘志松

• 摘要：遥感图像的实例分割能够同时实现感兴趣物体的目标级定位与像素级分类，是一项重要且极具挑战性的任务。当前大多遥感图像实例分割方法依赖精细的像素级注释，其制作成本高昂。此外，遥感图像混杂的前背景和复杂的目标轮廓同样增加分割的难度。为了迎接这些挑战，本文构建出一套适用于遥感图像弱监督实例分割任务的先验信息驱动体系，并提出一种基于多重先验驱动的遥感图像弱监督实例分割网络。具体地，将遥感图像弱监督实例分割任务中的先验信息按照其来源分为任务先验和图像先验，其中任务先验源自与实例分割紧密相关的边界框检测任务，图像先验来源于对图像本身信息的归纳与挖掘。进一步地，设计框-掩码投影一致性约束、像素区分难度表征函数和中心位置先验约束三个具体组件实例化任务先验信息，驱动网络确定掩码的尺寸并使其充分关注图像中的重点像素和区域；设计邻域视觉一致性约束和梯度一致性约束两个组件构建图像先验信息，使网络高效地进行前背景区分且适应遥感图像中复杂的目标轮廓。在光学和SAR遥感图像数据集上的实验结果表明，所提方法无需任何像素级注释即可实现52.5和54.1的AP值，优于现有的弱监督分割方法，且达到全监督Mask R-CNN的89.3%和84.3%。该方法能够为遥感图像的细粒度解译提供一种高性能且低成本的解决方案。
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  PDF(48)

  摘要(65)

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• 基于注意力机制和生成对抗网络的遥感影像云去除
• 郑其光,王仁芳,邱虹,王峰,高广,吴敦

• 摘要：受成像环境、传感设备等因素的限制，高分辨率卫星遥感影像存在云干扰的现象，其严重影响了影像质量及后续的智能解译。深度学习因其强大的特征学习能力，近年来在在遥感影像去云中得到了广泛应用。针对现有遥感影像去云方法往往难以更好地保留图像边缘纹理细节的问题，本文提出一种基于注意力机制的生成对抗网络去云算法。首先设计傅里叶残差模块同时集成云层影像的低频和高频残差信息；然后利用注意力机制从通道和空间两个角度进行特征关注而获得云层空间分布信息，并引导云层去除；最后在构造的联合损失函数约束下训练模型，确保生成图像和真实影像在内容上的一致性。在遥感影像数据集RICE上的实验结果表明，本文提出的基于注意力机制和生成对抗网络的遥感影像云去除方法能够有效地保留影像边缘纹理细节，且达到了优异的定量指标和视觉效果。
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  PDF(94)

  摘要(127)

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• 基于阴影方向先验的高分辨率遥感影像地物阴影检测方法
• 祁昆仑,马欣悦,金准,卿雅娴,李真强,杨超,吴华意

• 摘要：地物阴影的标注成本昂贵且难以全面覆盖高分辨率遥感影像蕴含的丰富信息，其训练样本的匮乏，严重限制了监督学习模型的性能。针对上述问题，本文提出了一种基于阴影方向先验的高分辨率遥感影像地物阴影检测方法，该方法探究了阴影方向先验对于遥感影像地物阴影高级语义特征表达的有效性，并基于阴影的方向性先验构建了遥感地物阴影检测辅助任务，实现自监督的遥感地物阴影检测方法。本文方法设计了一种方向变换无关性噪声处理机制和一种自监督阴影检测的数据增强策略，进一步提升深度神经网络对于地物阴影关键特征的学习能力。在AISD数据集上的实验结果表明，本文方法仅使用少量的标签即可显著提升地物阴影检测精度，并且地物阴影的边界更加平滑和规整，更接近于地面真实情况。
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  PDF(29)

  摘要(89)

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• FVC-Net：一种高空间分辨率植被覆盖度的融合网络
• 张智昊,王群明,丁欣宇

• 摘要：植被覆盖度(FVC)是描述地表植被分布的定量指标之一。通过遥感卫星(如Landsat和Sentinel-2)获取大尺度下的高空间分辨(如10 m级) FVC，能为全球生态系统研究提供重要基础数据。然而，由于云雾干扰以及卫星重返时间分辨率有限等问题，高空间分辨FVC在时域上存在大量缺失。本文考虑协同30 m Landsat-8和10 m Sentinel-2数据，实现二者在时域上的互补。为解决二者空间分辨率不一致的问题，本文提出了一种基于FVC-Net的深度学习方法，通过融合10 m Sentinel-2归一化植被指数(NDVI)数据，将30 m Landsat FVC降尺度至10 m。FVC-Net方法构建双分支结构下的通道注意力模块用于FVC和NDVI的多尺度特征采集与融合，随后利用空间注意力模块将选择的特征进行细节增强，以有效描述不同获取时间下的10 m NDVI与30 m FVC之间的非线性映射关系。实验中，与四种典型非深度学习方法和三种深度学习方法相比，FVC-Net获得了更高精度的融合结果。FVC-Net有望应用于全球尺度下的30 m Landsat FVC产品的降尺度，为相关领域研究提供更为精细的数据支撑。
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  PDF(105)

  摘要(116)

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• 基于自适应SLIC的遥感影像去雾算法
• 余航,李晨阳,刘志恒,周绥平,郭玉茹

• 摘要：目的 遥感影像由于雾霾的原因导致清晰度下降，增添了遥感影像目标检测和地物分割任务的困难。方法 提出一种基于自适应SLIC的遥感影像去雾算法，主要包括：首先，针对有雾遥感影像出现局部区域高亮问题，使用改进的Retinex算法，对输入遥感影像进行对比度增强，保留图像细节，以减少伪影现象，扩展图像的对比度动态范围，准确估计遥感影像大气强度值；其次，提出了一种自适应SLIC算法，解决超像素数目参数设定的困难，对输入遥感影像进行超像素分割，避免局部对比度强烈区域对固定窗口的影响，从而获得更加精确的透射率估计；最后，基于暗通道先验原理和大气散射模型恢复出无雾遥感影像。结果 使用所提算法和He等人、Zhu等人、Han等人和Nie等人的四种算法进行对比，分别在公开数据集Inria Aerial Image Dataset和RICE Image Dataset进行去雾效果比较。主观上，所提算法处理后的遥感影像颜色更真实、去雾更彻底、地物更清晰，能更好的保留影像细节信息；客观上，所提算法处理后的图像信息熵平均值为7.56，峰值信噪比平均值为22.05，结构相似性平均值为0.87，均高于其他四种算法。结论 所提出的去雾算法模型，综合了图像增强与恢复的优点，使得去雾后的遥感影像更加自然真实，更好的恢复出遥感影像细节信息。
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  PDF(57)

  摘要(353)

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• 基于对称网络的光学和SAR影像变化检测
• 汤玉奇,林泽锋,韩特,杨欣,邹滨,冯徽徽

• 摘要：相比同源影像，光学影像和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像变化检测具有充分利用不同类型数据之间的互补信息、发挥其各自优势的优点，已成为遥感领域的研究热点，在应急灾害监测等方面具有广阔的应用前景。然而，光学影像和SAR影像的成像特征差异导致无法直接对比双时相影像提取变化信息，现有光学影像和SAR影像变化检测方法对特征空间统一的精度与效率不高。对此，本文认为光学影像和SAR影像间的差异主要由成像特征差异导致，因此可以通过特征空间变换，将影像映射到同一特征空间进行比较。由此提出了一种新的对称网络结构，通过基于相似性度量的网络初始化及优化，将光学影像和SAR影像映射到近似的特征空间中进行比较并提取变化信息。首先度量对称网络提取的多组特征之间的相似性，利用相似性最大特征组对应的网络权重实现网络初始化，引导光学影像和SAR影像特征映射。然后通过相似性优化学习将光学影像和SAR影像映射到同一特征空间进行直接对比，并对多时相特征变化向量进行聚类分析以区分变化类型。本文利用3组光学影像和SAR影像数据集（Google Earth影像、Landsat-8影像和哨兵1号影像）的实验结果表明：相对于现有方法，本文方法的卡帕系数（Kappa Coefficient，KC）至少提高了4.02%，且运行时间至少降低了30. 79%，有效提高了光学影像和SAR影像变化检测的精度与效率。
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  PDF(201)

  摘要(362)

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• 基于自适应非局部模式一致性的多模态遥感影像变化检测方法
• 韩特,汤玉奇,陈玉增,张芳艳,杨欣,邹滨,冯徽徽

• 摘要：多模态遥感影像变化检测在灾害监测等领域可发挥重要作用，已成为当下遥感影像处理的研究热点。针对现有方法存在的目标空间结构特征和影像变化信息利用不足的问题，本文假设地物变化将导致对应影像区域的空间结构特征变化，提出了一种基于自适应非局部模式一致性（Adaptive Non-local Pattern Consistency, ANLPC）的多模态遥感影像变化检测方法。该方法通过度量多模态影像的空间结构变化提取影像变化信息。首先利用块相似性构建多模态影像的自适应非局部模式，实现空间结构特征表达；然后通过前/后向模式映射度量其与另一时相影像的空间结构差异；最后融合前/后向变化强度图的频率域信息获取鲁棒的变化强度图，并通过阈值分割得到二值变化检测图。本文采用4组多模态遥感影像数据集（2组光学-SAR（Synthetic Aperture Radar）数据集，2组光学-LiDAR数据集）和2组单模态遥感影像数据集（1组光学影像数据集，1组SAR影像数据集） 验证了本文方法的有效性。相对于现有方法，本文方法在6组数据集中的卡帕系数KC平均至少提升17.28%。
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  PDF(96)

  摘要(317)

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• 基于双阶段高阶Transformer的遥感图像场景分类
• 吴倩倩,倪康,郑志忠

• 摘要：Transformer模型因其强大的全局特征建模和长距离依赖关系的表征能力现已广泛应用于遥感图像场景分类领域，但遥感场景图像存在空间结构复杂、目标尺度变化大等挑战，直接采用ViT（Vision Transformer）中固定尺寸的图像分块方式和深度特征表示不能有效刻画遥感场景图像的空间特征信息。针对上述问题，本文提出一种基于双阶段高阶Transformer（Two-stage High-order Vision Transformer, THViT）的遥感图像场景分类方法。该方法以LV-ViT-S网络为主干网，包含粗-细动态分类阶段，该阶段通过将遥感图像分割为较大尺度的图像块或根据类注意力机制和信息区域提取模块进行遥感图像再分块，完成易分类遥感场景图像和复杂遥感图像的场景分类。粗-细动态分类阶段可通过阈值调节。同时，为了提升深度特征的可判别性，THViT引入布朗协方差高阶特征表示，从统计学角度，有效捕获遥感场景图像的判别深度特征表示。另外，为了克服Transformer网络仅使用分类Tokens作为分类特征的局限性，本文将分类Tokens和高阶特征Tokens同时输入Softmax分类器，提升遥感图像场景分类性能，并验证了高阶特征Tokens对遥感图像场景分类的有效性。实验结果表明：与CFDNN、GLDBS、GAN、GCN、D-CapsNet、SCCov、ViT、Swin-T、LV-ViT-S和SCViT等相关算法对比，THViT在NWPU45（NWPU-RESISC45 Dataset）和AID（Aerial Image Dataset）数据集上均有较优异的性能表现。
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  PDF(173)

  摘要(159)

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• 顾及地形特征的机载LiDAR地面点云聚类简化方法
• 武慧明,陈传法,郭娇娇,贝祎轩,李琳叶

• 摘要：点云简化是海量机载LiDAR地面点云高效传输和多尺度应用的前提。针对目前地面点云简化方法存在复杂环境适用性差、地形细节特征丢失等问题，本文提出了一种顾及地形特征的机载LiDAR点云聚类简化算法。首先利用K-means算法将点云分割为初始点云簇，然后依据各簇的地形复杂度再次对其细分，接着借助点云法向量信息以及邻接簇间边缘点的高程差识别地形特征点，最后通过保留各簇的边缘特征点防止原始点云边界收缩。选取6组高密度机载LiDAR点云为数据源，将本文方法与七种经典点云简化方法（包括随机方法、体素格网方法、基于曲率的方法、最大Z容差方法、基于图的方法、基于聚类和基于迭代的简化方法）比较分析。实验结果表明：相同点云简化比例下，本文方法生成的数字高程模型（DEM）精度及其派生品（包括平均坡度和地形粗糙度）精度均明显优于传统方法，而且较好的保留了地形特征信息。
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  PDF(148)

  摘要(232)

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• 特征图强化网络：一种利用特征图强化船舶检测模型训练的网络结构
• 张泽琨,谭震彪,余坤,方斌,黄骁,马杰

• 摘要：随着人工智能技术的进一步发展，深度学习方法在船舶检测领域发挥着重要作用。然而，深度学习算法出现的虚警和漏检，对船舶检测领域技术的应用存在一定的阻碍。虽然经典的深度学习方法能够有效处理单一背景的海面，但是当面对复杂背景之下的数据时，经典模型很容易得出岸上的虚警。并且在常规训练中，模型常常对一些显著特征过于关注，出现特征过拟合现象，当这些显著特征发生改变时极易出现漏检。在模型对输入进行前向传播的过程中，模型中不同网络层会对输入生成对应的映射，也就是特征图。充分利用特征图的语义信息和空间信息是一种有效减少虚警和漏检的方法。与传统模型相比，我们提出的特征图强化网络可以充分利用特征图生成自适应特征图掩码与水陆分割掩码，避免模型的特征过拟合与削弱复杂背景造成的影响，最终达到减少虚警与漏检的目的。在现有公共数据集上与算法模型的对比实验结果表明，本文所提出的方法的性能更为出色，超过了其他SOTA算法。
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  PDF(808)

  摘要(595)

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• 弱监督尺度自适应增强的高分辨率遥感影像场景分类
• 王梨名,祁昆仑,杨超,吴华意

• 摘要：遥感图像中同一种地物可能对应不同大小尺寸，而卷积核感受野大小固定严重影响了卷积神经网络在遥感场景分类中的性能。针对上述尺度效应问题，本文提出了一种面向高分辨率遥感影像场景分类的弱监督尺度自适应增强网络（Weakly-supervised Scale Adaptation Data Augmentation Network, WSADAN），主要包括尺度生成和尺度融合两个模块。尺度生成模块利用卷积神经网络提取的原图像高层特征学习出适合于不同样本实例的最佳尺度参数；而尺度融合模块通过融合原尺度图像和最佳尺度图像的高层特征进行精化去除冗余，挖掘出不同尺度下特征间的关联信息。最后，联合多尺度特征表达输入到全连接层实现场景类别的预测。本文采用RSSCN7、AID和NWPU三个遥感场景分类数据集验证方法的有效性，结果表明所提出的网络模型优于传统卷积神经网络，尤其对于尺度变化较大的类别性能提升最为明显。
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  PDF(1078)

  摘要(557)

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• 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%。
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  摘要(1055)

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• 基于边缘感知强化的高分辨遥感影像语义分割方法
• 于纯妍,李东霖,宋梅萍,于浩洋,Chein-I Chang

• 摘要：基于深度卷积神经网络(DCNN)的高分辨率遥感影像语义分割方法不断取得显著发展,但仍存在分割对象边缘特征提取与表达困难问题,导致受遮挡及小目标地物的边缘分割效果较差,从而影响语义分割方法整体精度。针对以上问题,本文提出了一种边缘感知强化的高分辨率遥感影像语义分割方法。首先,提出Transformer-DCNN协同机制提取遥感影像的全局自注意力特征和空间上下文信息,提炼更为精准的地物语义特征表达；然后,构建边缘和不确定点共同引导的边缘感知强化模块,从不确定点及实体边缘两个视角增强模型的边缘信息处理能力；最后,通过语义分割解码器有效利用包含边缘信息的特征编码,提高分割对象边缘预测的准确性和连续性。在Vaihingen和Potsdam数据集上的实验对比结果表明所提模型能有效处理复杂地物的边缘信息,提升分割方法的准确性,在常用的评估指标平均交并比(mIoU)和其他评估指标均有着不错的效果。与UNet++分割网络相比,本文所提方法在Vaihingen 数据集的mIoU得分提高了4.57%,在Potsdam 数据集的mIoU得分提高了5.01%,平均F1得分和整体精度OA也有不同程度的提升。
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  摘要(271)

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• 基于无人机数据的森林冠层体密度和冠层基高估算
• 孙浩,郭笑怡,张洪岩,赵建军

• 摘要：森林冠层体密度（Canopy Bulk Density，CBD）和冠层基高（Canopy Base Height，CBH）是许多火行为模型的关键输入参数。然而，在中国很少有研究关注这些参数的估算以及在区域的空间分布情况。无人机技术的发展为精细尺度估算CBD和CBH的空间分布提供了机遇。本研究首先利用野外调查数据计算样地的CBD和CBH；而后，利用无人机LiDAR点云和多光谱影像，构建基于面状区域的最优子集和随机森林估算模型，并对估算结果进行评价；最后，绘制研究区的CBD和CBH空间分布图。研究结果表明：采用相同数据源和模型时，估算CBH的R2总是高于CBD。CBD最优估算方法为融合LiDAR和多光谱数据的随机森林模型，R2为0.5142，RMSE为0.0773 kg/m3，rRMSE为40.73%。CBH的最优估算方法为仅使用LiDAR数据的随机森林模型，R2为0.6477，RMSE为1.6245 m，rRMSE为31.17%。使用单一数据源时，LiDAR估算精度明显高于多光谱数据。融合两种数据源不一定提升CBD和CBH的估算精度。本研究中构建的最优子集模型需要3-6个特征变量，随机森林模型则需要输入10-52个特征变量。仅使用多光谱影像估算CBD和CBH时，最优子集回归估算精度更好，但是空间预测结果易受地表覆盖类型的影响。本研究能够为森林冠层可燃物参数估算提供方法参考，同时也可以为林火行为预测模型提供精细尺度的输入数据。
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  摘要(191)

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• HY-2D卫星的DORIS精密定轨研究 （海2）
• 陶恩哲,周旭华,彭海龙,李朵朵,徐可馨,李凯

• 摘要：海洋二号D卫星（HY-2D）是我国第4颗海洋动力环境卫星，为研究HY-2D 卫星的DORIS的定轨精度，本文构建了卫星姿态模型，选择2021年6月5日至17日间DORIS相位测量数据，采用观测值历元间差分和动力学方法进行精密定轨。对定轨结果通过观测值拟合残差、重叠弧段、轨道互比和激光检核4种手段评估轨道精度，并讨论使用姿态模型和姿态数据两种定轨结果之间差异。结果表明：（1）13天观测值残差拟合RMS均值约为0.355mm/s，轨道重叠弧段三维差异的RMS小于2.0cm；（2）与CNES的精密轨道相比，使用姿态数据两者在R、T、N方向上差异的RMS分别为1.02cm、2.92cm和3.11cm，使用姿态模型两者在R、T、N方向上差异的RMS分别为0.97cm、2.77cm和3.15cm。两种结果接近，表明卫星姿态模型与实测姿态数据符合程度高。（3）用激光检核本文计算的轨道与CNES参考轨道的精度，测距残差的RMS分别为2.38cm和2.24cm，两种轨道精度相当。
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  摘要(297)

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• 一种基于信号强度的多模多频GNSS-MR雪深反演融合方法
• 陈国庆,何秀凤,王笑蕾,涂晋升

• 摘要：近年来,随着全球导航卫星系统(Global navigation satellite systems, GNSS)的发展,兴起了一种基于信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)的GNSS多路径遥感技术(GNSS-Multipath Reflectometry,GNSS-MR)。该技术利用GNSS接收机即可获取反射面信息,在雪深反演中具有信号源丰富、采样率高等优势。但是目前许多GNSS接收机并不记录SNR观测值。为了使这些接收机也具有雪深监测能力,文章提出了一种基于信号强度(Signal Strength Indicator,SSI)的多模多频GNSS-MR雪深反演融合方法。实验研究选取美国阿拉斯加州SG27测站；结果表明：四大全球卫星系统的多频点SSI数据均能反演雪深。经多模多频GNSS-MR雪深反演融合后,SSI反演结果与雪深实测序列间的均方根误差为2.36cm,相关系数为0.98。同时,实验研究也进行了基于SNR数据的多模多频GNSS-MR雪深反演,发现：SSI反演结果和SNR反演结果具有一致性,实验验证了基于SSI的多模多频GNSS-MR雪深反演融合方法的可行性和有效性。
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  摘要(584)

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• SAR图像方向性上下文协方差矩阵构建方法及地物分类应用
• 符婷,陈思伟

• 摘要：合成孔径雷达(SAR)是对地观测等领域的重要传感器，得到了广泛应用。然而，单通道SAR图像每个像元只包含一个复散射值，有限的信息量在一定程度上限制了其应用性能。针对这一问题，本文提出了一种SAR图像空间纹理信息表征方法：方向性上下文协方差矩阵(DCCM)。DCCM通过提取邻域中不同方向上的散射强度变化来拓展利用图像上下文信息，将单个像元从一个标量拓展为一组矩阵，从而极大提升了像元信息容量，实现了信息增广。在此基础上提取的DCCM纹理特征能够更完备地表征地物空间纹理特性，有望应用于地物分类等领域。本文将DCCM纹理特征分别与传统分类器和卷积神经网络结合，构建了基于方向性上下文协方差矩阵的SAR图像地物分类方法。利用AIRSAR和UAVSAR数据开展的对比实验表明，相比基于灰度共生矩阵、Gabor滤波和多级局部模式直方图三种典型纹理特征的分类方法，本文方法结合传统分类器时对总体分类精度提升达到7%以上，结合卷积神经网络时也展现出了优异的分类性能以及更好的稳健性。
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  摘要(273)

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• 联合超像素分割和显著性特征的SAR海洋内波检测
• 崔光曦,杜延磊,杨晓峰,汪胜,徐雪峰

• 摘要：海洋内波是一种常见的致灾性中尺度海洋现象，因其对海洋军事和海洋工程等存在巨大威胁而被广泛关注。为了实现合成孔径雷达（SAR）图像海洋内波的准确检测，解决传统检测算法易受斑噪干扰的问题，本文提出了一种基于超像素分割和全局显著性特征的SAR海洋内波检测算法。首先，基于简单线性迭代聚类算法（SLIC）将SAR图像分割成特征均一的超像素；然后，利用超像素的梯度特征、灰度特征及空间特征构建内波显著性特征向量，计算其全局显著性并基于显著度提取内波超像素；最后，根据内波在傅立叶能量谱上的特征对内波区域和非内波区域进行标记并生成标签图像，用于对显著性检测结果进行校正。实验结果表明：本文方法对5景实验数据的内波条纹检测平均F1分数可达到0.884、平均虚警率为0.009，证明了本文方法在不降低SAR图像空间分辨率的条件下可以有效抑制斑噪的影响，实现高分辨率SAR海洋内波条纹的准确检测。
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  PDF(385)

  摘要(370)

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• 面向季节性水体的湖盆地形多源遥感协同定量估算研究
• 陈闯,吴桂平,牛汇林,范兴旺,谭志强

• 摘要：季节性水体是地表水的重要组成单元，在调蓄区域洪水、维持生物多样性等方面具有重要作用。如何获取高精度水深信息，是有效支撑季节性水体水储量和碳通量估算的关键，对于深入理解区域水文过程及物质能量平衡等问题具有重要意义。针对季节性水体下垫面条件的复杂性及传统测深技术的局限性，本文基于GEE云平台，联合激光雷达和光学传感器数据，提出了一种面向季节性水体的湖盆地形定量估算方法，并以鄱阳湖典型碟形子湖为研究对象，开展了该方法的精度评价及适用性分析。研究结果表明，以ICESat-2/ATLAS剖面光子高程为基础，协同Sentinel-2获取的淹没频率信息，实现季节性水体湖盆地形“由点及面”的定量估算方法切实可行，估算值和实测值相关性较好，决定系数（R2）优于0.7，均方根误差（RMSE）控制在1m内；随着湖泊面积的增大，地形估算的精度总体呈上升趋势，同时受淹没频率范围及光子轨迹分布的影响，不同区域及下垫面条件上的子湖，其估算精度也存在着差异性。本文提出的方法可实现面向季节性水体大范围、低成本、长时序的水下地形定量估算，有望为全球范围内季节性水体水深数据的获取提供新思路。
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  摘要(347)

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• 基于多尺度注意力机制的 PolSAR深度学习超分辨率模型
• 林镠鹏,李杰,沈焕锋

• 摘要：全极化合成孔径雷达影像(PolSAR)可提供丰富的极化信息，但成像系统限制使其空间分辨率受到制约。为此，本文基于深度学习框架，提出一种基于多尺度注意力机制的超分辨率重建网络(MS-PSRN)，通过对低分辨率PolSAR影像进行分辨率增强，生成高分辨率的PolSAR影像。在该模型框架下，采用多尺度注意力模块对不同尺度下的地物目标进行特征提取；提出联合式与分离式两种内嵌方式，在模型中嵌入通道注意力与空间注意力，利用注意力机制的权值重校准特性，增强PolSAR影像的极化信息与空间信息；引入残差信息蒸馏机制，提取判别性特征并对模型参数进行压缩；提出自适应损失函数对网络训练过程进行约束以提升模型的数值拟合能力以及边缘信息保持能力。本文采用RADARSAT-2卫星的模拟数据与真实数据两个数据集对提出的方法进行验证。空间信息实验结果表明，本文方法在目视结果与定量指标中均优于对比算法，具有更高的空间纹理细节重建精度与较低的重建误差。极化信息保持测试表明，本文方法可在提升空间分辨率的同时，有效保持PolSAR影像的极化信息。
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  摘要(252)

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• 多特征约束的输电通道杆塔点云提取研究
• 王濮,王成,习晓环,聂胜,杜蒙

• 摘要：杆塔自动识别是机载LiDAR（Light Detection and Ranging）电力巡检应用的重要内容，特别是长距离、规模化应用时，高效高精度的杆塔点云提取尤为重要。针对复杂地形环境下输电通道杆塔点云快速精准识别难的问题，本文提出了一种基于多特征约束的杆塔自动识别方法。首先，基于输电通道地物空间分布特点，设计了离地高度、垂直最大间隙等特征；其次，对输电通道机载LiDAR点云进行去噪、滤波等一系列预处理；然后，对非地面点云进行网格化，基于离地高差、线性度等多特征约束快速定位杆塔区域，并利用分层密度法和杆塔塔体结构对称性提取杆塔中心坐标；最后，对杆塔区域点云垂直分层切片，逐层剔除非杆塔点云。采用三种不同场景的机载点云数据进行算法验证，结果表明本文所提方法可从原始点云中快速自动识别杆塔，其中查准率、召回率、F1值可达0.916、0.960、0.935，杆塔定位精度保持在分米级甚至厘米级。
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  PDF(495)

  摘要(344)

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• 千岛湖水体表层温度遥感估算方法对比研究
• 张琳敏,梅格致,刘明亮,李渊,施坤,朱梦圆,李慧赟,郭宇龙,王嘉诚

• 摘要：湖泊水体表层温度是气候和环境变化的重要指示因子，遥感技术是水体表层温度监测的重要手段。温度反演算法在不同湖库水体的适用性各异，针对清洁型深水湖库的水体表层温度反演算法适用性仍有待进一步研究。本研究以千岛湖为研究区，利用Landsat 8卫星数据，对比了基于辐射传输方程的算法（RTE）、单窗算法（MWA）、普适性单通道算法（GSCA）、实用单通道算法（PSCA）、劈窗算法（SWA_D和SWA_G）和Landsat 8 Collection 2 Level-2（C2L2）温度产品的精度，探究了各算法中相关参数的适用性和敏感性，刻画了千岛湖2013-2021年水体表层温度时空分布特征。研究结果表明：（1）针对Landsat 8数据的第10和11波段，千岛湖最适宜的水体比辐射率分别为0.9926和0.9877；（2）整体上，劈窗算法的精度优于单通道算法，Landsat温度产品的估算精度适中。其中，劈窗算法SWA_G精度最优，平均相对误差（MAPE）为7.61%，均方根误差（RMSE）为2.0 ℃；（3）千岛湖水体表层温度具有显著的时空分异特征。季节上，千岛湖水体表层温度冬季最低（14.2 ± 0.6 ℃），夏季最高（31.0 ± 0.5 ℃）。空间上，西北库区（23.0 ± 0.3 ℃）和西南库区（22.8 ± 0.2 ℃）水体表层温度最高，东北库区（22.2 ± 0.3 ℃）水体表层温度最低。本研究验证了不同温度反演算法在清洁型深水湖库的适用性，为清洁型深水湖库水体表层温度反演提供了经验借鉴。
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  摘要(364)

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• 基于稳定场地的太阳反射波段基准传递定标及其不确定性评估方法
• 胡奇,何玉青,徐娜,何兴伟,王玲,王倩,胡秀清,胡滨,徐寒列

• 摘要：空间辐射测量基准作为未来卫星定标的重要标准，为卫星数据的定量化应用提供了重要保障。通过传递定标方法实现辐射基准的传递可以提高卫星遥感器观测数据的整体精度。基于稳定场地的交叉定标作为太阳反射波段传递定标的一种主要方法，因其选定了目标均匀且反射特性较稳定的场地作为辐射基准传递对象，具有可靠性高、稳定性好、传递链条可追溯等优点。以利比亚场地为传递目标，提出一套适合于太阳反射波段的传递定标方法及其不确定性分析方案，系统分析传递定标方法的不确定性，并通过不确定性的敏感性分析给出最优的场地交叉定标的匹配方案。以气象卫星中分辨率光谱成像仪为例，以FY-3D MERSI-II和AQUA MODIS为代理数据，针对引入不确定性的主要来源：几何、时间、空间、光谱，利用大气辐射传输模型与双向反射分布函数构建不确定性分析模型，并通过蒙特卡罗方法多次模拟分析出各匹配条件对不确定性影响的敏感性，以利比亚场地为例，以各项不确定性小于1%作为约束，确定场地交叉定标匹配阈值：两遥感器观测天顶角之差应小于±7°，太阳天顶角之差小于±6°，相对方位角之差小于±15°，气溶胶厚度小于0.39，观测场地均匀性小于0.02，此条件下各通道总传递定标不确定性控制在1.5%，定标频次平均一月一次。
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  PDF(633)

  摘要(390)

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• 2002—2022年渤黄东海浮游植物粒径等级月平均遥感数据集
• 孙德勇,环宇,王胜强,李正浩,张海龙,齐琳,刘建强,何宜军

• 摘要：浮游植物是海洋生态环境中不可或缺的一部分,其粒径等级(PSC)是描述浮游植物在不同地球生物化学循环过程中重要作用的关键参量。黄海、渤海和东海整体位于中国东部,呈现半封闭特征,PSC现场测量数据集主要来自于近几年开展的航次观测实验,采样点在空间和时间上分布稀疏不均,因此需要结合高频次、覆盖范围广的遥感反演技术来填补现场实测数据的不足。本文基于MODIS/Aqua传感器在2002.08—2021.07期间的海表遥感反射率产品,应用Sun等(2019)构建的PSC遥感反演模型,生产PSC长时序数据集。数据集以Matlab标准格式存储,共包含228个文件,便于各软件读取（下载方式：DOI: 10.17632/mjg5s9p4wp.3）。产品精度验证结果显示：卫星反演与现场测量结果较为一致(小型、微型和微微型浮游植物的平均绝对百分比误差分别为22.9%、11.4%和35.0%)。同时不同海域的空间分布对比验证发现,经叶绿素a重构之后的PSC反演模型效果更贴近于现场测量值。基于本数据集的PSC长时序分布统计结果显示：近岸海域主要以小型浮游植物富集,离岸水域主要以微型浮游植物为主。从典型区域的多年月平均曲线来看,以小型浮游植物为例,渤海中心和长江口区域都存在春(5月)、夏季(7月)“双峰”特征,而北黄海区域则呈现春(4月)、秋季(10月)“双峰”特征。同时南黄海和东海离岸海域的春季峰值更显著,分别位于4月和3月。本数据集有助于精细化分析理解黄海、渤海和东海浮游植物各项生理、生态功能的时空变化规律,同时又可以作为水体环境监测常规项目,值得推广使用。
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  PDF(477)

  摘要(307)

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• 知识图谱嵌入的光谱解混算法
• 吴瑞,罗文斐,陈江浩

• 摘要：在光谱解混过程中，在端元集合中选择有效的端元子集进行解混是至关重要的，但端元子集选择会受到端元光谱变异性的影响，导致选择的结果以及解混精度具有一定的不确定性。本文提出了一种知识图谱嵌入的光谱解混算法KGESU(Knowledge Graph Embedding Spectral Unmixing)，在利用光谱特征进行解混的同时，引入一定的先验知识来进一步提高端元选择的可靠性，从而提升解混的精度。主要涉及两个核心问题：一是地学知识图谱的嵌入，二是引入先验的光谱解混。前者借助了TransE模型来实现对地学知识图谱的图嵌入训练；后者则在知识图谱嵌入的基础上进行知识推理，并把推理结果融入到光谱解混的过程，从而实现了一个引入先验知识的光谱解混算法。为了验证算法的有效性，通过高分五号高光谱相机所采集的真实图像进行实验，与其他经典算法作对比，结果表明本文的算法具有更好的解混效果，证明了在光谱解混过程中使用一定的地学先验知识有助于提升解混精度，KGESU算法具有一定的应用前景。
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  PDF(990)

  摘要(469)

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• 利用GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品提取过火区的方法
• 单天婵,郑伟,陈洁

• 摘要：利用遥感技术获取过火区信息对生态环境监测具有重要意义，其中高分辨率数据更适合提取小范围过火区。目前已有多种利用国外火点产品结合遥感影像提取过火区的研究。为了增强国产遥感数据火情监测能力，提高小范围过火区的提取效率和精度，基于过火前后两幅GF-1 WFV影像和多时相FY-3D MERSI火点产品开展过火区提取研究。两处研究区分别位于四川省凉山彝族自治州木里藏族自治县和西昌市。根据火点与过火区形成的关系，结合火点的时间、空间和光谱特征，筛选并扩充火点像元，确定过火区粗略范围；确定每种地表类型的分割阈值，分类过火像元和非过火像元；剔除周边小斑块，得到过火区提取结果。以人机交互方式获得的过火区参考真值作验证，并与神经网络分类法提取过火区的结果作对比。结果表明，本文方法的过火区提取结果精度要明显高于神经网络分类法，Kappa系数达到0.82。该方法可以充分结合GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品数据的优势，降低样本像元选择时间成本和不确定性，快速准确地提取小范围过火区。未来可考虑通过选择更高精度的火点产品，结合实地考察验证对该方法改进完善。
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  PDF(621)

  摘要(421)

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• 1998年-2020年渤海、黄海和东海月平均典型浮游植物色素浓度遥感数据集
• 孙德勇,李正浩,王胜强,环宇,张海龙,齐琳,刘建强,何宜军

• 摘要：海洋浮游植物群落结构信息对了解和研究碳循环和气候变化至关重要。浮游植物中含有的多种色素能够用于描述浮游植物群落结构特征和生理状态，浮游植物色素浓度的检测具有重要意义。本研究基于2016–2018年渤海、黄海和东海7次航次调查实验中采集的实测数据（包括浮游植物吸收系数、16种典型色素浓度和遥感反射率），利用高斯分解法开发了一种基于浮游植物吸收的色素浓度遥感模型，并使用原位观测数据集进行评估，得到的结果的误差可接受（例如，大部分色素模型的平均绝对百分比误差MAPE小于60%）。卫星匹配验证也表明反演结果与实测数据的一致性（大部分色素模型的MAPE范围在40%–60%之间）。将开发的模型应用于SeaWiFS和MODIS-Aqua遥感反射率月平均产品（1998–2020年），获得了渤海、黄海和东海区域16种色素浓度23年的时空变化数据记录。浮游植物色素浓度遥感数据集可以从https://doi.org/10.17632/bhcznf2m7v.1下载获得。本研究从遥感反射率卫星数据中得到复杂浑浊沿海水域中的浮游植物色素浓度，从而为渤海、黄海和东海精细化的海洋浮游植物群落结构研究提供数据支撑。
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  PDF(662)

  摘要(499)

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• 基于自注意力的超时相遥感图像超分辨率重建
• 唐晓天,杨雪,李峰,马骏,梁亮

• 摘要：针对视频卫星超时相数据高时间分辨率的特点，单帧超分辨率重建算法无法充分利用其信息，提出一种基于自注意力的超时相遥感图像超分辨率重建方法。对超时相序列帧先依据帧速率划分为多个时间组，利用3D卷积对空间及时间同时建模的特点提取不同时间组下的时空信息，之后通过改进的广泛自注意力残差块增加注意力计算范围并完成高动态映射，在实现超时相序列帧建模的同时提取丰富的空间细节信息，最后将多个时间组的特征融合，送入亚像素卷积提升分辨率完成重建。所提算法的优点在于，对超时相数据的多时间组处理充分利用了其丰富的时空信息，改进的自注意力块可在无配准情况下完成序列帧建模并提高空间细节信息的提取能力。在高分四号数据集上的实验表明，算法的主观视觉效果及客观评价指标均优于对比算法，在高分四号数据2倍上采样重建时，较双三次插值算法在PSNR值上提升了2.49dB以上，且在4倍重建时依然有很强的重建性能，较双三次插值算法有巨大提升。实验结果表明，该方法拥有较好的超分辨率重建效果，有利于超时相数据在各领域的应用。
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  PDF(784)

  摘要(734)

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• 联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别方法
• 刘思婷,王庆栋,张力,韩晓霞,王保前,刘玉贤

• 摘要：目前，受限于数据集精细度与网络结构，深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题，提出一种融合目标检测与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法，利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先，基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次，为了便于后期高精度模板匹配，利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法，实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整；最后，在本文构建的飞机型号模板库基础上，将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配，实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性，本文进行了相关实验，并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比，结果表明，本文所提方法具有更高准确率，并且在实用性方面更具优势。
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  PDF(1180)

  摘要(865)

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• 基于典型相关分析的遥感影像非监督超像素级变化检测
• 赵元昊,孙根云,张爱竹,矫志军,孙超

• 摘要：变化检测是指利用多时相特征检测地表覆盖类型发生变化的区域,目前的检测方法易受噪声以及特殊地物等影响,使得检测结果斑点现象严重,检测精度低。针对这一问题,本文结合典型相关分析和直方图规定化提出一种非监督的超像素级变化检测方法。首先,对两时刻的遥感影像进行预处理以及超像素分割；其次,基于S-IR-MAD方法和超像素大小等因素计算每个超像素的权重；然后以超像素为分析对象基于典型相关分析(CCA)计算特征影像,并对特征影像进行直方图规定化来减弱特殊地物的影响；最后,结合权重影像与检测结果进行决策融合。本文在三个高光谱测试数据集和一个多光谱测试数据集上进行实验验证。结果表明,本文方法在四个测试数据集上的整体检测精度均为最优,且都达到了90%以上,在Barbara数据集和Bay Area数据集上的提升效果最为明显,精度分别提高了3.43%和5.35%,对噪声具有良好的鲁棒性,对实际应用具有一定的参考价值。
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  PDF(951)

  摘要(833)

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• 基于方向相位稠密特征的多传感器遥感影像配准方法和系统（首届《遥感学报》青年学术论坛）
• 王蒙蒙,叶沅鑫,杨超,喻智睿,葛旭明

• 摘要：针对多传感器遥感影像间显著几何畸变和灰度差异造成的配准困难问题，本文提出了一种基于结构相似性的快速精确配准方法。为了构建多传感器影像间的稳健结构特征，引入光照和对比度不变性的相位一致性模型，利用相位一致性特征值和特征方向构建了一种逐像素的三维结构特征描述符—方向相位稠密特征(Dense Feature of Orientated Phase, DFOP)，该特征描述符通过捕捉影像的几何结构分布，能够有效抵抗多传感器影像间的灰度差异。然后，基于模板匹配的策略，将DFOP描述符变换到频率域，并进行快速子像素精度匹配。此外，在DFOP的基础上，本文研制了一种快速鲁棒的多传感器遥感影像配准系统。通过利用多种地貌类型的多传感器遥感影像对所提出的方法进行测试，实验结果表明，相较于其它基于灰度或结构特征的匹配方法，DFOP能够获得更高的匹配正确率，且所开发的配准系统(下载链接 )也优于商业软件ENVI以及ERDAS中配准模块的配准精度。
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  PDF(684)

  摘要(634)

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• 顾及时变特性的时序极化SAR图像自适应超像素生成方法
• 叶家伟,汪长城,高晗,沈鹏,宋天祎,胡驰浩

• 摘要：超像素生成是对象级数据处理体系的重要预处理步骤，这对于拥有大数据量的多时相、多极化SAR数据的高效处理和应用具有很大的现实意义。针对单时相超像素分割方法没有充分利用地物在时序上完整散射信息的问题，本文综合利用时序极化SAR数据观测充分、可描述时变特性等优势，提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)模型的多时相极化SAR影像自适应协同分割方法。该方法联合多个时相的极化协方差矩阵，基于Wishart分布计算时序极化SAR相似性距离，并提出一种基于多时相极化SAR边缘检测的同质性测度因子，用于自适应平衡极化距离和空间距离的权重关系。本文使用8景Radarsat-2全极化SAR影像，从可视化效果和定量精度两个方面评价方法有效性。相关结果表明，本文方法优于单时相极化SAR超像素生成方法和现有的多时相极化SAR超像素方法，超像素能够有效贴合研究区域地块边界，是一种有效的超像素生成方法。
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  PDF(882)

  摘要(762)

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• 联合超像素降维和后处理优化的高光谱图像分类方法
• 黄媛,贺新光,万义良

• 摘要：针对高光谱图像样本标签量少且空间-光谱信息利用不充分而导致图像分类精度较低的问题，本文提出一种联合超像素降维和后验概率优化的高光谱图像分类方法。该方法首先基于高光谱图像的空间-光谱信息为每个样本构建局部邻域集合，并从局部邻域集合中提取超像素稀疏混合特征来充分表征图像的空谱信息和相关变化信息，然后将全局稀疏混合特征输入支持向量机分类器中生成像素的类别概率向量，最后采用后验概率模型优化类别概率向量，并依据概率最大值得到分类标签图。在三组常用的小规模数据集Indian Pines、Pavia University和Salinas，以及一组大规模数据集HoustonU上的实验结果表明：所提出的分类方法能够自适应地充分提取高光谱图像的高判别性特征信息，且在少量样本标签情形下，该方法在四组实验数据集上分别获得了98.58%、96.88%、98.54%和91.01%的总体分类精度，并优于目前几种先进的分类方法。
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  PDF(882)

  摘要(649)

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• 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。
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  PDF(1310)

  摘要(635)

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• 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。
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  PDF(1358)

  摘要(906)

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• 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%。
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  PDF(1286)

  摘要(1020)

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• 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。
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  PDF(1533)

  摘要(1275)

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• MtSCCD：面向深度学习的土地利用场景分类与变化检测数据集
• 周维勋,刘京雷,彭代锋,管海燕,邵振峰

• 摘要：利用遥感影像识别土地利用类型及监测其变化情况在城市规划和土地利用优化等领域发挥着重要作用。当前，相关数据集存在样本量少、类别划分不合理、数据不开源等局限，难以满足样本驱动的深度学习遥感信息提取范式的需求。本文构建了一个面向深度学习的大规模场景分类与变化检测数据集MtSCCD（Multi-temporal Scene Classification and Change Detection）。该数据集包括MtSCCD_LUSC（MtSCCD Land Use Scene Classification）和MtSCCD_LUCD（MtSCCD Land Use Change Detection）两个子数据集，分别用于土地利用场景分类与变化检测任务。该数据集具有以下特点：（1）MtSCCD是目前规模最大的公开的土地利用类型识别与检测数据集，包含10种土地利用类型共65548幅图像，并且样本覆盖中国五个城市的中心区域；（2）由于MtSCCD数据集根据城市划分训练集、验证集以及测试集，对于新增的城市土地利用数据，可以根据需求划分为训练集与验证集或测试集，因此可扩展性较高；（3）MtSCCD数据集中测试集与训练集的样本来自不同的城市，因此符合实际业务需求，且能够验证模型的泛化性能。基于MtSCCD_LUSC和MtSCCD_LUCD两个子数据集，本文评估了多个深度学习网络的分类与变化检测效果，为后续的相关研究提供了参考。
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  PDF(90)

  摘要(441)

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• 基于机器学习的MODIS亚洲高山区积雪面积比例制图研究
• 高伟强,郝晓华,和栋材,孙兴亮,李弘毅,任鸿瑞,赵琴

• 摘要：积雪面积比例(Fractional Snow Cover, FSC)能在亚像元尺度上定量描述积雪的覆盖程度，相比二值积雪更适合反映复杂山区积雪的分布情况，是山区融雪径流模拟，气候变化预测的重要输入参数。本研究在亚洲高山区(High Mountain Asia, HMA)基于分地类特征选择的多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS)模型 LC-MARS 发展了 MODIS FSC 反演算法，并制备了亚洲高山区 FSC 产品。以 Landsat-8 提取的 FSC 为参考真值验证 LC-MARS 模型反演 FSC 精度，对比相同训练样本下 LC-MARS 模型与线性回归模型反演 FSC 精度，比较由 LC-MARS 模型制备的 FSC 与 MOD10A1、SnowCCI 在亚洲高山区精度表现。结果表明：(1)LC-MARS 模型反演的 FSC 总 Accuracy、Recall 分别为 93.4%、97.1%，总体 RMSE 为 0.148，MAE 为 0.093，总体精度较高。(2)相同训练样本下 LC-MARS 模型在林区、植被和裸地反演FSC 精度均高于线性回归模型,表明 LC-MARS 模型更适用于山林区 FSC 反演。(3)MOD10A1 总体 RMSE 为 0.178，MAE为 0.096；SnowCCI 总体 RMSE 为 0.247，MAE 为 0.131，LC-MARS 制备的 FSC 精度均高于 MOD10A1、SnowCCI，表明由 LC-MARS 反演的 FSC 具有一定的应用价值。总体而言，LC-MARS 模型可以拟合高维非线性关系，明显提高山林区 FSC的反演精度且模型运算效率高，适用于制备大尺度长时间序列的 FSC 产品。本研究基于 LC-MARS 模型制备了 2000-2021年亚洲高山区逐日 MODIS FSC 产品，为亚洲高山区气候变化、水文水资源研究提供重要的数据支撑。
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  PDF(28)

  摘要(57)

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• 时空协同的农业种植结构遥感精细制图方法
• 张冬韵,吴田军,骆剑承,董文,孙营伟,杨颖频,海云瑞,孟博文,刘巍

• 摘要：农业是国民经济的重要组成成分，精准地掌握农作物种植结构信息是精细化农业应用的基础。本文挖掘不同源遥感数据的时空特征互补优势，设计了一种时空协同的农业种植结构遥感制图方法，考虑将高空间分辨率遥感影像提取的耕地地块作为基本单元，再结合高时间分辨率遥感影像的光谱时序信息，在深度学习技术支持下实现地块尺度的作物分类识别和种植结构精准制图，进而可分析主要作物的空间分布特征。宁夏引黄灌区的试验案例结果表明：(1)本实验共获取研究区耕地地块149万个，总面积约54万公顷，总体分类精度为0.80；(2)相比于利用传统的制图单元和机器学习方法，基于RCF网络从高分影像上获取的耕地地块形态信息更准确，与实际农业耕作管理单元更匹配，基于Bi-LSTM网络进行作物分类能够将时间序列特征的上下文信息考虑在内，且能保证更高的分类识别精度；(3)玉米、水稻、小麦和蔬菜是研究区的主要作物，其中玉米是种植面积最大的优势作物，空间分布最为广泛，菜地主要集中分布在永宁县和青铜峡市，水稻集中分布在灌溉便利的区域，而小麦大规模种植面积较少，其中小麦夏季收割后种植其他作物的情况主要集中于青铜峡灌区，且复种指数呈现由南向北逐渐降低的趋势。
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  PDF(42)

  摘要(572)

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• 2001-2021年四川省森林草原火灾时空特征遥感分析
• 焦淼,全兴文,何彬彬,姚劲松

• 摘要：近年来，四川省冬春季森林草原火灾频发，对当地生态、百姓和消防人员的生命财产安全造成巨大威胁。本研究旨在基于多源遥感观测数据探究2001-2021年四川省森林草原火灾的时空特征，服务于该区域未来火灾预警防控等需求。该研究基于MCD64A1、Fire_CCI51和MCD14ML等多源遥感数据提取研究区域有效火点数据，运用地理信息系统探究森林草原火灾时序趋势及空间分布，并采用数理统计、自适应模糊神经网络两种方式探究气象、可燃物和地形等影响因子与火灾的相关性。结果显示，该区域2001-2014年火灾频率及过火面积呈上升趋势，1~5月为火灾高发期；火灾空间分布具有异质性，主要集中于四川省西南部，而近期东北部的草原火灾明显增加；森林火灾发生与可燃物含水率的相关性较高，草原火灾发生与相对湿度的相关性较高，同时推测人为因素对草原火灾的诱发存在较大影响。该项研究基于多源遥感观测数据对2001-2021年四川省森林草原火灾时空特征进行了定性与定量的分析，为该区域森林草原火灾防控预警等需求提供有效先验信息。
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  PDF(32)

  摘要(179)

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• 中国主要省会城市地表与冠层热岛日内逐时变化特征差异研究
• 苏博阳,占文凤,杜惠琳,江斯达,王晨光,董攀,王春丽,刘紫涵

• 摘要：探究城市地表热岛（Surface urban heat island, Is）和冠层热岛（Canopy layer urban heat island, Ic）日内逐时变化特征的差异有助于更好地理解城市热环境在精细时间尺度的垂向空间多层次演变规律。然而，由于城市内部近地表空气温度观测站点分布较为稀疏，并且中高空间分辨率极轨卫星提供的遥感地表温度数据局限于日内特定时刻，这使得前人研究往往聚焦单个或少数城市，从而导致不同气候背景下城市地表与冠层热岛日内逐时变化特征差异尚不明晰。本研究以我国27座省会城市为研究区，利用1544个高密度气象站点的逐时气温资料和基于地表温度日循环模型（Diurnal Temperature Cycle, DTC）模拟的逐时遥感地表温度数据，探究了地表与冠层热岛强度差值（ΔUHI）的逐时变化曲线的形态特征（含ΔUHI最大值和ΔUHI最小值及对应时刻、ΔUHI大于0 °C的持续时长等）。结果表明：（1）就全国平均而言，ΔUHI日内变化曲线整体呈“山峰”形态，且ΔUHI在日内24个时刻均为正值。具体而言，ΔUHI从08:00开始迅速增大，并于16:00前后达到最大值（1.7 °C），之后逐渐开始下降，其中在日落时刻下降速率最大，并于凌晨02:00达到最小值（0.1 °C），之后基本保持稳定。（2）就不同气候区而言，从南亚热带到中温带，随着城市所属气候区纬度的升高，ΔUHI最大值和最小值逐渐减小，其对应的日内时刻逐渐推迟，且ΔUHI大于0 °C的持续时长也逐渐减小。（3）就不同规模城市而言，随着城市规模的增加，ΔUHI最大值呈现不断减小的趋势，其达到最大值的日内时刻逐渐提前，且ΔUHI大于0 °C的持续时长逐渐增加。本研究有助于促进城市地表热岛和冠层热岛日内逐时变化特征差异的深入理解。
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  PDF(45)

  摘要(78)

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• 基于随机森林方法的森林火险遥感监测
• 徐雨飞,孙睿,黄薪豫

• 摘要：近年来森林火灾发生频繁，给人们正常工作生活以及自然生态系统带来了很大的影响。火险的评估对森林火灾的预防，消防资源的配置有着重要的意义。本文通过收集国内的历史森林火灾事件，综合不同地区的气象因子、植被指数、地形因子等，利用随机森林方法，建立了一个综合的火险评估模型。研究中，火灾事件结合FIRMS数据选取，火灾影响因素则由不同数据产品计算得到，气象因子、地形因子、植被指数分别利用ERA5-land数据、SRTM DEM产品和MODIS反射率产品MCD43A4计算得到。从测试案例结果来看，所建立的火险评估模型准确性比较高，ROC曲线下面积达到了0.84，在火险时序预测以及火险空间分布评估方面都取得较好的效果。虽然火灾发生的区域不同，影响火灾发生的因素也不同，但是火险值均在火灾发生前一周较高，其他时间火险值较低；火险空间分布比较合理，火灾发生区域的火险值从火灾发生前两个月至火灾发生当天逐渐升高。本文建立的火险评估模型涉及指标较全面，可以比较准确评估火险情况，同时可以应用在中国不同地区，部分解决地域限制性问题。
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  PDF(41)

  摘要(145)

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• 多源遥感数据耦合CBA-Wheat模型的冬小麦生物量估算研究
• 王士俊,刘苗,赵钰,柳昭宇,刘修宇,冯海宽,隋学艳,李振海

• 摘要：生物量是反映作物生长状况的重要指标，及时准确估计冬小麦地上生物量对于产量预测和田间管理决策具有重要意义。综合考虑遥感植被指数（Vegetation index，VI）与数字化生育期（Zadoks stage，ZS）创建的作物生物量模型（Crop biomass algorithm for wheat，CBA-Wheat）适用于全生育时期的冬小麦生物量估算，但是模型参数基于地面高光谱数据构建，而卫星遥感数据在应用过程中，需要使用更多的地面实测数据进行模型参数的调试，限制了模型的推广使用。因此，本研究采用遗传优化算法（Genetic algorithm，GA）对CBA-Wheat模型进行全局优化确定模型最优参数，利用高分辨率遥感影像提取VI与试验记录的ZS数据，构建分别以不同VI为输入变量的冬小麦生物量反演模型。结果表明：增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index2，EVI2）为输入变量建立的模型精度最高，冬小麦生物量估算验证的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）分别为0.92和1.37t/ha。基于CBA-Wheat模型的生物量估算精度效果优于基于偏最小二乘回归方法的生物量估算精度（R2=0.85，RMSE=1.87t/ha）。本研究基于遗传算法优化的CBA-Wheat模型不仅具有较高的反演精度，而且适用于全生育期反演，在区域大面积生物量预测方面具有较好的应用潜力。
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  PDF(30)

  摘要(95)

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• 改进的DeepLabV3+模型用于震后高分遥感影像滑坡识别
• 赵通,张双成,何晓宁,薛博维,查富康

• 摘要：利用“深度学习+遥感”在高分遥感影像上快速识别滑坡，对于灾后应急救援工作的开展具有非常重要的现实意义。但目前为止，公开的深度学习滑坡识别数据集较少，难以满足相关研究人员利用深度学习方法开展滑坡识别研究的任务需求；基于此，本文使用谷歌地球影像和高分6号遥感影像制作并公开了一个样本数量达到10000+，空间分辨率为2米的深度学习滑坡数据集，用于相关学者开展研究。此外，为有效的识别滑坡，提取滑坡的边界及细节等信息，本文提出了一种改进的DeepLabV3+模型用于滑坡识别；即在DeepLabV3+模型的基础上，引入通道注意力机制特征融合模块和转置卷积来重构模型；实验结果表明，与主流算法(FCN, U-Net, SegNet, DeepLabV3+)相比，改进的DeepLabV3+模型在滑坡的边界及细节方面提取效果更好，所得结果更接近于真实标签。本文的相关代码和数据可在（https://github.com/ZhaoTong0203/landslides_identification_model_code.git）获得。
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  PDF(54)

  摘要(151)

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• 卫星观测在甲烷排放清单校核中的应用
• 张羽中,毛慧琴,陈翠红,梁若思

• 摘要：甲烷是重要的温室气体。大气中的甲烷排放来源多，影响因素复杂，基于排放因子和活动水平的“自下而上”编制的排放清单有较大的不确定性。覆盖全球的甲烷卫星观测为“自上而下”的验证及校正排放清单提供了有效手段。本文系统介绍了利用甲烷卫星观测和大气传输模型进行正向和反演清单校核的原理方法、关键技术和研究现状。以2020年为例，应用GOSAT卫星甲烷观测、GEOS-Chem大气化学传输模型对全球甲烷排放清单进行了正向和反演校核。国别校核结果表明，在甲烷排放量最大的10个国家中，中国、印尼排放量显著低于先验清单，俄罗斯、印度、孟加拉国排放显著高于先验清单，其它国家与先验估计无统计显著的区别。最后，本文展望了基于卫星观测的甲烷清单校核技术的发展方向。
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  PDF(60)

  摘要(76)

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• 北京市水生态空间健康遥感评价体系（生态系统遥感专栏）
• 陶果丰,薛万来,袁博,李添雨,李文忠,李杰,赵琳琳,崔宇然,徐为业,魏香琴,贾坤

• 摘要：科学合理地评价水生态空间健康状况，对于保护水生态系统的核心结构和服务功能具有重要意义。目前，区域水生态空间的综合性评价研究较少，且评价指标体系存在指标类型单一、受限于地面观测等问题。因此，本研究基于遥感视角，构建了全方位涵盖生态空间物理结构、水文水质要素、陆域岸线植被要素的北京市水生态空间健康评价指标体系。同时，综合层次分析法与熵权法开展主客观结合的指标赋权，创建了水生态空间健康遥感评价体系，并基于综合评价指数将水生态空间分为健康、良好、一般、较差四个等级。本研究以北京市永定河、潮白河、昆明湖、密云水库等十个典型水体为例，开展了综合性的水生态空间健康评价，结果表明：（1）评价体系能够合理评价水生态空间健康状况，其中水文水质要素对水生态空间健康影响最大，陆域岸线植被要素次之，生态空间物理结构影响最小；（2）北京市十个典型水体中，永定河、圆明园湖的水生态空间健康评价等级为良好，其余水体为健康，建议未来对永定河、圆明园湖开展针对性的生态修复。
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  PDF(169)

  摘要(125)

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• 基于哨兵主被动遥感的茅尾海潮滩地表形变监测与分析
• 明小勇,田义超,张 强,陶 进,张亚丽,林俊良

• 摘要：分析茅尾海潮滩地表形变时空演变及形变影响因素，为茅尾海生态环境保护及修复提供科学依据。基于结合PS特征点的SBAS-InSAR技术，利用研究区176景Sentinel-1A SAR影像数据提取了研究区2015—2022年的地表形变信息，同时结合该地区植被信息、降水、海平面上升和地质背景等数据，借助GIS空间分析技术与数理统计等方法对研究区地表形变的整体特征、时空演变趋势及其形变影响因素进行了定量化分析。结果表明：(1) 在空间维度上，研究时段内研究区地表形变速率介于-43.07～36.22mm/a之间，研究区内地表形变不均匀分布明显且总体上呈现轻微抬升趋势，其中，茅尾海东岸和北岸表现为沉降趋势，而康熙岭地区则呈现出抬升趋势 。(2)在时间纬度上，各沉降严重区域从整体上随着时间变化呈现不均匀的下沉趋势，四年最大沉降量达-184.9mm。 (3) 在形变影响因素上，生物作用、人类活动、水文过程、海平面上升和降水等引起的地貌变化是潮滩地表形变的主要因子。
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  PDF(91)

  摘要(254)

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• 基于U-Net和STGAN的多时相遥感图像云去除算法
• 王卓,马骏,郭毅,周川杰,柏彬,李峰

• 摘要：针对光学遥感图像中云的遮挡可能会降低甚至完全遮挡图像中的某些地面覆盖信息，限制对地观测、变化检测或土地覆盖分类等的问题，云去除是迫切需要解决的一项重要任务。为了恢复被云遮挡的地面区域，提出一种基于多时相遥感图像的两阶段云去除算法。第一阶段是云分割，即直接使用U-Net提取云并去除薄云。第二阶段是图像恢复，采用时空生成网络(STGAN)去除厚云，STGAN的生成模型采用改进的多输入的U-Net，通过一次从同一位置的7帧图像序列中提取关键特征恢复相应的不规则厚云覆盖区域。第一阶段的薄云处理有利于后面的STGAN捕捉到更多的地面信息。实验结果表明，与传统的去云方法和深度学习Pix2Pix等算法相比较，该算法无论在视觉效果上，还是峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)等客观质量评价指标上，均有显著的提升，有利于光学遥感图像的进一步利用。
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  PDF(231)

  摘要(418)

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• 注意力机制下多尺度特征融合生成对抗网络的白天海雾监测方法
• 方旭源,金炜,符冉迪,李纲,何彩芬,尹曹谦

• 摘要：海雾是海上一种常见的天气现象，它使能见度降低，给海上交通和作业带来极大威胁。传统的卫星遥感海雾监测算法在准确率、可移植性及自动化程度等方面都有待改善。本文在注意力机制下，利用卫星遥感云图，提出一种多尺度特征融合生成对抗网络的白天海雾监测方法。该方法引入通道注意力机制，通过学习不同输入通道的权重，提升了网络对于重要通道云图的关注度；在此基础上，采用多尺度特征融合以获取海雾的多尺度信息，使提取的特征能兼顾海雾的整体及细节特性；为了进一步提高算法对于对海雾边缘的界定能力，本文引入对抗网络对海雾监测的生成网络进行监督，从而得到更精细的海雾区域。在测试云图的海雾监测实验中，命中率(POD)、临界成功指数(CSI)及误报率(FAR)分别为90.5%、81.28%和10.86%，均优于传统海雾监测方法以及其它基于深度学习的方法，这表明本文方法可以有效提升海雾监测的精度，研究成果对于海上船只航行、渔业生产、国防军事等具有重要意义。
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  PDF(951)

  摘要(680)

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• 结合 RGB-DSM 图像和深度学习的城市樟树树冠检测 研究
• 王昊,夏凯,杨垠晖,冯海林

• 摘要：当前，结合遥感图像和深度学习进行单木树冠检测已经成为一种趋势。RGB图像是检测中最常用的数据类型，但由于树冠的颜色和纹理一般比较接近，在树冠密度较高的区域，仅使用RGB图像的颜色和纹理信息难以区分不同个体的树冠。对此，本研究在RGB图像的基础上，叠加了高程信息，以提高单木树冠检测的精度。实验采用RGB图像（彩色图像）和DSM（Digital Surface Model，数字表面模型）作为数据源，并分别利用波段组合和双源检测网络模型两种方法结合RGB和DSM进行单木树冠检测。在前一种方法中，对RGB和DSM进行波段组合，生成GBD、RGD和RBD三类图像，并使用这三类图像分别进行网络的训练和测试。在后一种方法中，将RGB和DSM输入双源检测网络模型，并得到检测结果。本文使用FPN-Faster-R-CNN和Yolov3进行实验，相比于RGB方案（仅使用地物的颜色和纹理信息进行单木树冠检测，是对照方案），FPN-Faster-R-CNN在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了3.36%、2.45%和7.77%，在RGD方案中的平均精度下降了0.17%，Yolov3在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了0.72%、0.14%和5.71%，在RGD方案中的平均精度下降了0.98%。在两个网络下，双源检测网络方案都在各方案中取得了最佳的检测结果。并且相对于RGB方案，双源检测网络方案在平均精度上的提升幅度随着树冠密度的上升呈现出上升的趋势。对比分析实验结果可知，在基于深度学习的城市单木树冠检测任务中，妥善结合并利用地物的颜色、纹理信息和高程信息有利于提高任务性能。
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  PDF(1392)

  摘要(640)

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• 深度学习作物分类模型空间泛化能力分析
• 盖爽,张锦水

• 摘要：大数据驱动训练的深度学习模型是当今农作物分类的最新方法，有越来越多的新的分类模型涌现。然而，当前研究仍然主要关注模型方法的创新性，其应用方式往往针对特定时间、特定地区，而作物分类模型的泛化能力分析经常被忽略。提高遥感分类模型在大尺度空间范围的有效迁移能力是遥感技术支撑地球系统科学研究和社会应用的关键。本研究通过设计实验分析了模型架构、作物物候特征、农区地块尺度、数据类型等因素对作物分类模型泛化能力的影响。结果表明当训练区和测试区地块大小发生明显变化时，MultiResUNet相对于SegNet,　DeepLab V3+和U-Net具有更好的泛化性能。然而，单纯依靠MultiResUNet的泛化能力依然无法完全克服地块空间形态的变化对模型迁移的不利影响，为获得更高精度的华北玉米分布信息，需要优先使用与华北地区农业景观更相似的东北作物分布数据产品进行深度学习模型训练。在另一方面，我们发现相对于TOA（top of atmosphere）数据，采用SR数据更有利于模型在跨洲际尺度进行空间迁移。因此，在大尺度作物制图研究中，应优先考虑使用SR（surface reflectance）数据。本研究从一定程度上验证了影响农作物分类模型迁移性能的内在因素，为大尺度作物制图提供了一定的实验基础。
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  PDF(966)

  摘要(578)

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• 基于改进D-UNet模型的典型洪泛湿地信息提取
• 张久丹,王浩宇,李均力,包安明,吴浩儒,李爽爽,沈占锋

• 摘要：洪泛湿地的季节性变化剧烈，湿地水体和植被交替变化频繁，传统的信息提取方法存在光谱混淆和漏分的问题。本研究以Sentinel-2多时相影像为数据源，利用多尺度膨胀卷积模块改进D-UNet（Deformable U-Net）网络卷积感受野较小的缺点，以提高对高分辨率遥感影像复杂湿地结构的多尺度学习能力，基于小样本数据库训练和提取不同季节洪泛湿地的结构信息，并以新疆台特玛湖湿地为例，分析改进的D-UNet网络、5种经典语义分割模型（D-UNet、FCN8s、DABNet、Segfomer及D-LinkNet34）和传统的指数阈值法在洪泛湿地时序制图的适用性。结果表明：改进D-UNet网络在单时相影像湿地结构提取的总体精度高达96.3%，且在时序影像上具有良好的时相可迁移性和稳定性，其多时相总体精度也能达到92.3%。与其他模型及指数阈值法相比，改进后的D-UNet在洪泛湿地结构提取中表现出更好的应用潜力，对湿地水体与湿地植被的错分及漏分现象较指数阈值法分别减少了7.2%和48.9%；较改进前D-UNet分别减少了0.6%和5.4%。
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  PDF(286)

  摘要(248)

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• 基于Landsat影像和数字岸线系统的惠州市海岸线近50年动态变化研究
• 王同皓,章桂芳,张珂,傅强

• 摘要：海岸线动态变化反映了海陆边界的进退过程，对沿海地区环境保护与发展规划有重要意义。本研究在惠州市1973-2019年间6期Landsat卫星影像的基础上，利用人机交互式解译的方法获取6期海岸线数据并统计其长度和类型的变化。在数字化岸线系统（DSAS）中对净移动距离（NSM）、变化率（EPR）以及线性回归率（LRR）进行分析，探讨海岸线动态变化中的潜在驱动因素。结果表明，1973-2019年期间，惠州市海岸线的总长度由224,565m增加到249,656m，平均NSM为185.46m，平均EPR为4.04m/a。1973-1984年海岸线总体表现为侵蚀特征，1984年以后总体呈趋势，其中1984-1993年扩张幅度最高，NSM达到100.2m。此外，不同岸线类型中人工岸线变幅最为明显（8.27%~57.45%），以大亚湾石化区、范和湾北岸围垦养殖段、惠州港、考洲洋段西部围垦养殖段以及临近黄埠镇段等区域为主。其变化原因主要有沿海养殖业的发展，港口、工业区和滨海旅游区的建设以及人口增长和经济发展需求下的建筑用地扩张。部分自然岸线段如巽寮湾段核心旅游区、双月湾东岸和西岸则在整个研究时间段内保持稳定。研究表明人为因素是惠州市近50年来海岸线变化的主要驱动因素，自然因素对海岸线变化影响较小。与整个中国大陆海岸线变化速率相比，惠州市的变化速率并不高。从近期，即2013-2019年的变化率来看（EPR为2.51%），惠州市海岸线变化趋于稳定，预计未来一段时间内不会大范围向海扩张。
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  PDF(365)

  摘要(383)

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• 结合对象单元和Transformer网络的 城市功能区分类方法
• 鲁伟鹏,贺清康,李佳铃,李诗逸,陶超

• 摘要：准确识别各类城市功能区并全面掌握其分布情况，对合理规划和科学管理城市至关重要。针对该问题，本文提出一种结合对象单元和Transformer网络的城市功能区分类方法。该方法首先以多尺度分割所获得的过分割对象作为最小分析单元，以避免出现同一分析单元包含多种城市功能区的情况。在此基础上，针对现有方法着重于对分析单元内部特征提取而忽略了分析单元之间的空间关系问题，提出利用Transformer框架和对象地理属性作为位置编码对不同分析单元之间的空间关系进行建模，从而实现兼顾分析单元内部特征和不同分析单元之间空间关系的城市功能区分类。实验结果表明，使用过分割对象作为最小分析单元能够更加准确地获取城市功能区地边界，从而避免基于规则格网单元所导致的锯齿状边缘及基于路网单元所导致地无法区分路网内不同功能区的问题。同时与仅考虑分析单元内部特征的传统方法相比，通过对不同分析单元之间的分析单元进行建模可有效提升城市功能区分类精度。
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  PDF(260)

  摘要(268)

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• 基于GEE与多源遥感数据融合反演高时空分辨率物候
• 宋杰,张朝,韩继冲

• 摘要：高成本与有限范围的实地监测已经无法满足植被物候研究的要求，而遥感物候监测方式又经常受到卫星传感器的时空分辨率等限制，这些局限使得图像融合成为高精度植被物候反演的关键。本研究基于Google Earth Engine（GEE）平台，以四个PhenoCam物候相机所观测的水稻、落叶林、玉米和灌木为研究对象，利用ESTARFM（Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）算法融合Landsat8影像与MODIS产品，生成了2018年1d、3d、5d、7d、9d、11d的30m遥感EVI时间序列，并采用Savitzky-Golay滤波和Maximum Separation方法提取生长季开始期（Start of Season，SOS）、结束期（End of Season，EOS）、生长季长度（Length of Season，LOS）等物候信息。我们发现：（1）与实测物候对比，整体上呈现时间分辨率越高，物候误差越低的趋势，且当时间分辨率小于7d时，融合物候的误差基本处在同一水平；（2）融合影像与Landsat8影像的空间特征基本一致，空间效率（Spatial Efficiency，SPAEF）指标为0.14-0.74，其中水稻、灌木与实际的空间一致性偏低；（3）融合结果与实地观测到的时间变化趋势吻合（RMSE: 0.01-0.02，r: 0.73-0.95），可以反演出较为准确的物候参数，SOS、EOS、LOS的平均误差为4.25d、4.75d、7.5d；（4）与MODIS物候反演结果相比，非农用地（落叶林和灌木）的物候参数误差缩小较为明显，而农业用地（水稻和玉米）的提升效果相对较小。本研究从空间和时间维度验证了ESTARFM算法生成的高时间分辨率EVI序列的可靠性，评估了其在物候监测能力上相比MODIS数据的提升效果，并探讨了影响融合效果的因素，可为精细化的植被动态监测和生态系统研究提供理论支撑和数据参考。
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  PDF(434)

  摘要(492)

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• 基于人工合成样本和随机森林回归模型的长时序中国寒温带森林类型和树种覆盖度反演研究
• 王梦雨,赵峰,庞勇,孟冉,荚文,岳超

• 摘要：寒温带森林是陆地上分布面积最广的生态系统,具有重要的生态和社会经济价值。定量刻画长时序寒温带森林类型和树种覆盖信息对于量化其生态系统服务功能以及制定森林管理政策具有重要意义。然而受实测覆盖度数据缺乏和多光谱影像光谱信息有限的限制,现有研究较少探讨中分辨率多光谱星载数据(如Landsat卫星)对中国寒温带森林类型覆盖度和具体树种覆盖度进行长时序反演的可行性,并且对于遥感影像获取时间频率(单时相、多时相)对反演精度的影响仍缺乏定量评估。为此,本文利用人工合成样本和随机森林回归模型对黑龙江省孟家岗林场的森林类型和树种覆盖度分别进行了反演。并将模型应用至1986-2020年的Landsat影像,得到孟家岗林场阔叶林和针叶林35年的覆盖度结果。结果表明：(1)对于森林类型覆盖度反演,基于生长季Landsat波段和植被指数(归一化耕作指数以及缨帽变换系数)的中值特征估算的精度最高,阔叶林覆盖度估算 R^2 = 0.76,针叶林覆盖度估算 R^2 = 0.71；(2)对于树种覆盖度反演,基于多时相Landsat波段和植被指数的精度最高,落叶松覆盖度估算 R^2= 0.40,红松覆盖度估算 R^2= 0.23,樟子松覆盖度估算 R^2= 0.61；(3)增加影像获取时间密度对于森林类型覆盖度反演精度的提高没有显著贡献(阔叶林ΔR^2 = 0.01,针叶林ΔR^2= -0.03),但对提高树种覆盖度的反演精度帮助较大(落叶松 ΔR^2= 0.04,红松ΔR^2= 0.07,樟子松ΔR^2= 0.27)。本文结合人工合成样本和随机森林回归模型的优势,定量评估了不同时间频率的时序光谱特征对森林类型和树种覆盖度反演的精度,为中国北方森林以及全球寒温带森林类型和树种覆盖度的大尺度长时序估算提供了思路。
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  PDF(308)

  摘要(284)

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• 应用Sentinel-2时序影像光谱特征的大豆识别提取方法
• 罗旺,彭代亮,刘锦绣,徐俊锋,楼子杭,刘国华,高爽,俞乐,王福民

• 摘要：大豆是世界上最主要的作物之一，是重要的高蛋白食品、牲畜饲料的原料以及食用油来源。中国面临着大豆高度依赖于进口的粮食安全结构性挑战，对大豆的监测识别能为中国制定有效的农业经济发展策略提供基础数据支持。本研究提出了一种基于时序谱标准曲线的大豆识别方法，基于时间序列植被指数曲线并添加气象权重因子建立大豆时序谱标准曲线精确识别大豆，重点分析大豆与玉米的时序谱差异，以及气象因素对曲线的影响，并建立时序谱标准曲线信息映射到样本的方法，解决大范围大豆制图样本不足的问题。本研究设计实验验证了在时间尺度以及灾害情况下基于时序谱标准曲线识别大豆方法的鲁棒性，通过时序谱标准曲线提取的物候特征结合随机森林分类器对2020年黑龙江省大豆进行分类制图，分类混淆矩阵显示大豆识别的总体精度为86.95%，用户精度为90.91%，制图精度为86.14%，F1-Score为0.8846。本研究方法能够通过气象因子的变化表现出地域差异和灾害影响，为大豆识别（尤其是一季大豆种植区）方法适应不同研究区和灾害情况提供可行思路。
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  PDF(475)

  摘要(251)

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• Transformer架构下跨多尺度信息融合的遥感影像建筑提取
• 刘异,张寅捷,敖洋,江大龙,张肇睿

• 摘要：建筑物是城市中最为普遍的基础设施，获取遥感影像中的建筑区域对于城市规划、人口估计和灾情分析等具有重要的意义。本文基于Transformer结构，设计了一种端到端的遥感影像建筑区域提取方法。首先，针对多尺度影像特征存在的信息冗余和信息差异问题，本文提出了一种多次特征金字塔结构Tri-FPN，实现跨越近邻尺度的全局多尺度信息融合，提高多尺度特征的类别表征一致性并减少信息的冗余。其次，针对多尺度提取结果融合时仅考虑尺度因素的问题，本文设计了一种顾及“尺度-类别-空间”的注意力模块CSA-Module，有效融合了不同尺度下的建筑提取结果。最后，在Transformer结构上加入Tri-FPN与CSA-Module进行模型训练，获得最佳的建筑提取效果。实验对比分析表明，本文的方法有效提高了建筑区域的检出率，并提供出更为准确的建筑轮廓，提升了遥感影像中建筑的提取精度，在WHU Building数据集和INRIA数据集上分别取得了91.14%和81.6%的IOU分数。
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  PDF(685)

  摘要(335)

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• 垂直与倾斜相机观测对遥感物候参数验证影响的对比研究
• 许丽娜,屈永华,孙晨曦,万华伟,阿斯娅.曼力克,刘绍民

• 摘要：基于卫星遥感的大尺度植被物候监测对于农业生产管理、气候变化响应等领域具有重要意义。卫星遥感提取的物候参数真实性检验常以近地面数字相机观测为数据源。以往的验证研究中,大多关注观测尺度的差异造成的影响,却忽略了地面相机与卫星观测天顶角的不一致性。本文获取了垂直(PhotoNet)与倾斜(PhenoCam)物候相机在相近纬度、同种植被类型的观测站点数据,分别与Sentinel-2卫星提取的物候参数进行对比,系统性地评估两种地面相机观测角度对卫星物候期验证结果的影响。结果表明,相机的观测角度是卫星遥感物候验证研究中的不确定性原因之一。在多数情况下,相机垂直观测时与卫星遥感提取的物候期表现出更好的一致性,平均相差9天,而倾斜相机与卫星的物候期平均相差可以达到19天。然而,该偏差还与植被类型和植被生长阶段有关,在玉米的凋落期至休眠期,垂直观测的偏差要高于倾斜观测。植被冠层的方向反射特性和相机视场范围内的目标组分差异是引起这种现象的主要原因。本研究证实了地面相机观测角度是卫星物候真实性检验中不可忽视的影响因素。因此,相机野外布设时应充分考虑角度效应带来的验证误差,从而为卫星遥感物候监测提供更可靠的验证数据。
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  PDF(470)

  摘要(445)

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• 简缩极化SAR数据支持的森林地上生物量反演
• 赵 含,张王菲,姬永杰,韩宗涛

• 摘要：目前国内外都正积极的进行基于简缩极化(Compact Polarimetry, CP)SAR的多方面研究,但鲜有研究将其应用在森林地上生物量(Above Ground Biomass, AGB)方面。为探究CP SAR数据在森林AGB反演中的可行性,以宜良小哨林场为研究区,提取水平线性CP Stokes1模式、垂直线性CP Stokes2模式、π/4线性模式(π/4 Transmit and Orthogonal Linear Receive)及CTLR(Circular Transmit and Dual Orthogonal Linear Receive)模式的4种CP SAR数据,并基于波的二分性原理,分别提取了各种模式的若干SAR参数,利用基于快速迭代特征选择的k最近邻(KNN-FIFS)算法开展了研究。研究结果表明：基于CTLR模式的森林AGB反演结果最优,R_²=0.52,RMSE=13.02 t/hm_²；此外,联合4组CP SAR数据的森林AGB反演结果精度有明显提升：R_²=0.58,RMSE=12.16 t/hm_²。KNN-FIFS适合于采用CP SAR参数进行森林AGB反演,其反演结果与采用全极化SAR数据进行反演的差别并不明显。提取的CP SAR参数中,线极化度m_l ,倾斜角45度或-45度时的线极化分量功率值g₂等特征在森林AGB反演中表现出较高的适用性,说明其能更好的表征森林信息。
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  PDF(569)

  摘要(350)

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• 多源植被遥感产品应用于干旱监测的不确定性分析
• 刘轩,周杰,卢静,贾立,熊旭倩,崔祎霖

• 摘要：在全球气候持续变暖的背景下,干旱风险持续增大,对自然生态系统和社会经济系统的可持续发展带来巨大威胁。植被遥感产品能够量化地表植被状况,表征生态系统对受气候及人类活动影响的响应。基于长时序植被遥感产品定义的植被状态指数(Vegetation Condition Index,VCI)被广泛应用于大尺度快速干旱监测。当前植被遥感产品众多,产品之间时空一致性各异,由此导致所表征的地表植被扰动特征的不一致性目前尚不明晰。本文以长江中游地区为例,考虑传感器(MODIS、AVHRR)、生物物理定义(NDVI、EVI、LAI、VOD)和时间跨度(5年、10年、20年)等产品特征因素的影响,定量分析了多源植被遥感产品应用于VCI计算的不确定性,并对产品之间存在的差异进行了归因分析。结果表明：(1)由传感器导致的差异较大,基于不同传感器的NDVI产品计算得到的VCI时间序列,在大部分区域上显示出显著的不一致性,二者计算所得的VCI时间序列之间存在微弱相关性、总体偏差较大；(2)不同的植被参数产品导致的差异远低于不同传感器导致的差异,但在特定区域上的差异仍然非常显著,基于NDVI和EVI产品、NDVI和LAI产品分别计算得到的VCI时间序列之间具有较强的相关性,而基于NDVI和VOD产品计算得到的VCI时间序列在大部分区域均呈现出显著性差异；(3)由时间跨度导致的差异较小,基于不同时间跨度计算所得的VCI时间序列之间具有较好的一致性,产品的时间跨度越大、VCI变化差异越小。总之,在使用植被遥感产品进行干旱监测时,需要全面地分析和评估多源植被遥感产品之间的不确定性特征,对监测结果作出合理性的解释,从而保证旱情评价结果的准确性和有效性。此外,对于短时的遥感干旱监测应用,建议先剔除产品中的长期趋势项再进行干旱指数计算。
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  PDF(655)

  摘要(313)

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• 基于中高分辨率卫星影像的装置级别工业热源识别方法研究
• 孙爽,姜磊,刘保献,鹿海峰,任华忠,王新辉,李金香

• 摘要：针对精细化工业热源遥感监测困难与误差较大等问题,本文聚焦单个规模较大的工厂内部热场分布情况,提出一种基于中高分辨率卫星影像(Landsat -8)的装置级别工业热源的多层级识别方法。该方法基于双通道非线性劈窗算法反演的地表温度,利用多种空间统计分析方法分别对单期影像开展热源装置范围的识别检测,筛选出识别位置准确、边界清晰的方法,进而开展多时相热源装置识别分析,确定厂区范围内稳定出现的热源装置的位置,并结合高分辨率卫星影像进一步确定热源装置的边界范围。在某石油化工企业厂区的实验研究表明,聚类与异常值分析方法识别结果受季节变化影响较小,正确检出率在80%以上,适用于监测装置级别(主要包括生产装置、循环水、锅炉装置、储存库、火炬装置以及罐区)的工业生产活动变化情况,各类型装置与厂区平均温度的差值显示厂区内循环水装置、生产装置分布区为生产区内主要的发热区。研究结果还表明,中高分辨率卫星遥感影像数据源可以有效监测工业企业的精细尺度发热单元,为环境保护与管理、工业去产能监测提供技术支撑。
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  PDF(610)

  摘要(457)

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• 大型煤炭基地生态系统服务功能遥感评估及演变分析 —以宁东为例
• 孙灏,高金华,崔希民,王国瑞,李培现

• 摘要：生态系统服务功能是人类从生态系统中获得的直接收益，因此从服务功能角度评估矿区生态系统状况具有重要意义。以大型煤炭基地宁东为例，在阐述矿区生态系统状况遥感监测研究现状和进展的基础上，设计了遥感数据驱动的气候调节、防风固沙、固碳释氧、水源涵养和土壤保持五项生态系统服务功能计算方案，利用长时间序列连续数据评估了上述功能的时空演变，衡量了矿区生产活动对地表生态系统的影响。应用Mann-Kendall非参数检验实现对研究区生态系统服务功能的时空动态评估。研究结果表明：(1) 从2001到2019年，宁东基地生态系统服务功能整体呈改善趋势，其中气候调节、固碳释氧、防风固沙改善趋势非常显著，水源涵养出现轻微下降现象，土壤保持处于基本不变的状态。(2) 空间分布上，远离采煤工作面的区域生态系统服务功能比较强，反之则比较弱。(3) 矿区与非矿区对照分析表明，矿区生产活动迟滞了生态系统服务功能的增加，其中非矿区的气候调节功能的上升速率约为矿区上升速率的2倍，非矿区防风固沙和固碳释氧功能的上升速率约为矿区上升速率的1.5倍。研究区生态系统服务功能的整体改善，可能是气候环境变化和人工修复活动的综合结果，但鉴于其整体改善速率明显低于非矿区，说明煤炭开采活动造成了一定的负面影响，仍然需要加大对生态系统保护和修复的力度。
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  PDF(1219)

  摘要(936)

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• 基于特征匹配的采用Sentinel-1影像提取海冰漂移矢量算法研究
• 李超越,李刚,王雪,鞠琦,陈卓奇

• 摘要：海冰漂移对北极气候研究和人类活动保障有重要意义。对星载辐射计或散射计数据采用模板匹配法提取的海冰漂移矢量结果存在空间分辨率较低及精度不佳等问题。合成孔径雷达（SAR）影像具有更高的空间分辨率，结合特征匹配算法可用于提取高分辨率海冰漂移场。本文采用Sentinel-1影像为数据源，比较了四种常用的特征匹配算子SIFT、SURF、ORB、A-AKZE提取北极海冰漂移矢量的效果，并分析了HH与HV极化通道提取的漂移矢量提取的空间分布差异。针对特征匹配中不可避免的错误，结合既有算法的优势本研究提出了一套高效且准确的错误矢量滤除算法。本研究利用MOSAiC浮标定位数据验证了该方法提取的海冰漂移矢量的精度，并与基于Sentinel-1影像的既有海冰漂移产品进行了精度对比。实验结果表明基于A-KAZE算子的算法在提取结果的数量与分布上优于SIFT、SURF与ORB算子。HH与HV极化通道影像提取的海冰漂移矢量在数量与空间分布上有所差异，结合两者可有效扩大海冰监测范围。本文采用的错误矢量滤除算法能高效滤除错误匹配的同时保留更多正确漂移矢量。基于A-KAZE算子提取的海冰漂移矢量平均速度误差低于0.2 km/d，平均方向误差低于1°，与同样基于Sentinel-1 SAR影像但采用模板匹配法的DTU海冰漂移产品具有较高的一致性，但本方法提取的海冰漂移矢量具有更高的空间分辨率及更大的覆盖范围。
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  PDF(720)

  摘要(594)

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• 典型遥感降水产品的水文模拟性能评估
• 李艳忠

• 摘要：遥感降水具备大尺度、近实时、高精度等优点，现已被广泛应用于流域水资源评估和生态环境保护的研究。但遥感降水产品众多，性能差异较大，不同产品在特定流域的适用性需要进行综合评估。本研究以渭河流域的4个子流域为研究区，以国家气象局（CMA）逐日降水格点数据集为标准，借助ABCD水文模型，评估了5种典型的遥感降水产品（CHIRPS v2.0，CMORPH v1.0，PERSIANN-CDR，TRMM，MSWEP v2.0）对降水等级和水文过程模拟的性能。（1）在捕捉降水的时空变化格局方面，TRMM产品表现出较好的性能；（2）在基本统计指标和分类统计指标方面，多源集成产品MSWEP明显优于其他4种产品；但各遥感产品对中雨和大雨，尤其是大雨的预测效果欠佳；（3）在径流模拟方面，以TRMM降水作为输入时，ABCD模型模拟径流的效果明显优于其他遥感产品，其NSE在渭河上游、泾河上游、马莲河和北洛河分别达到了0.66、0.46、0.56和0.55。TRMM产品在捕捉降水空间格局和径流模拟方面优越，而MSWEP的统计性能较为优越。本文的研究结果，可为半干旱半湿润区域水文和气象等应用研究，在遥感降水数据源的选择方面提供科学参考依据，还可为黄河流域生态保护和高质量发展提供数据支撑。
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  PDF(778)

  摘要(528)

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• 高亚洲冰川消融季遥感反照率与年际物质平衡相关性评估及分析
• 刘易,江利明,张志敏,李超

• 摘要：冰川消融季反照率是表征冰川年际物质平衡变化的重要参数之一。高海拔亚洲地区（以下简称高亚洲）冰川类型多样且变化机制复杂，冰面反照率对不同类型冰川的年际物质平衡的表征能力及其区域特征还有待进一步认识。本文基于2000-2019年MODIS冰雪反照率产品和物质平衡时间序列观测数据，分析了高亚洲23条冰川4种消融季反照率参数的变化特征，评估了不同反照率参数与年际物质平衡的相关性，并探讨了反照率变化对不同地区和不同类型冰川的年际物质平衡的影响。结果表明：近20年内，除喜马拉雅西段和祁连山地区的冰川外，其他冰川的反照率均呈下降趋势，消融季最小反照率波动大于平均反照率，后者在相同冰川子区内的年际变化和长期趋势较为一致；共计13条冰川的反照率与年际物质平衡呈现显著线性正相关关系（P<0.05），4种反照率参数中8天合成产品的平均反照率相关性最优；两者线性关系在不同冰川子区和冰川类型中均无明显的区域性分布规律。本文研究可为加深认识冰雪反照率对高亚洲冰川物质平衡的影响规律提供有益参考。
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  PDF(966)

  摘要(487)

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• 精准扶贫背景下中国贫困县的夜间灯光时空变化分析
• 华婧,吴宾,陈佐旗,杨成术,唐曦,孙斐然,吴健平,余柏蒗

• 摘要：2020年是我国全面打赢脱贫攻坚战的收官之年。评估减贫效果是当前验收工作的重点，并对探索解决相对贫困的长效机制具有重要意义。本文通过生产精准扶贫阶段（2014-2020年NPP-VIIRS）夜间灯光遥感年合成数据，构建县域夜间灯光指数和夜间灯光变化指数，分别探讨了我国831个国家级贫困县和14个集中连片特困区的减贫效果。结果表明，2014年以来我国大部分贫困县的经济水平得到显著提高，减贫效果突出。然而，仍有108个贫困县夜间灯光强度呈现负增长趋势，主要位于西部地区的集中连片特困区交界处，西部地区内部出现南北发展不平衡现象。14个集中连片特困地区的夜间灯光亮度变化呈现出基数小增速快（I型）、基数大增速快（II型）、基数大增速慢（III型）和基数小增速慢（IV型）种类型，且在集中连片特困区交界处和省级行政边界交汇处呈现高高集聚和低低制约的空间分布格局，交界处的贫困县易被边缘化。进一步分析表明，实施基础设施扶贫、特色产业扶贫、资产收益扶贫（光伏扶贫）、易地搬迁扶贫这四类脱贫路径的贫困县夜间灯光变化明显。
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  PDF(716)

  摘要(742)

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• 利用全局仿射模型进行卫星图像快速三维重建
• 陈豹,王品贺,董秋雷

• 摘要：基于多视角卫星遥感图像的三维场景重建是遥感领域中一项极具挑战性的任务。针对现有方法重建速度慢的问题，本文提出了一种利用全局式仿射模型进行卫星图像快速重建方法。该方法首先将多视角卫星图像裁剪成一组局部图像块并计算相应局部场景的三维仿射点云，然后引入一种基于局部点云的全局式仿射运动矩阵估计算法计算出每个视角对应的相机仿射运动矩阵，在此基础上利用少量地面控制点恢复出场景的三维欧氏结构。在两个公共数据集上的实验结果表明，本文方法的重建速度、精度和完整性在大多数情况下均优于三种主流文献方法。
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  PDF(822)

  摘要(757)

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• 21世纪以来新疆城市化演化格局与过程：来自夜间灯光遥感的发现
• 刘少阳,陈佐旗,施开放,吴宾,魏冶,王丛笑,黎夏,吴健平,余柏蒗

• 摘要：新疆维吾尔自治区作为中国西部战略屏障和向西开放的重要窗口，评估其城市化发展状况对于全国改革发展大局和“一带一路”发展战略具有重要意义。相较于传统研究，夜间灯光遥感已被证明能够对人类活动强度和地区综合发展水平进行更客观、空间尺度更灵活、覆盖范围更广的监测。因此，本文利用2000~2020年长时序夜间灯光遥感数据，采用标准差椭圆、时间序列分解以及夜间灯光发展指数等方法，从空间格局与时序演化上综合分析了21世纪以来新疆城市化进程。结果显示，2000年至2020年新疆城市化发展整体呈现向西南方向扩张的趋势，南疆地区发展速度强劲；21世纪以来新疆城市化演化过程可分为缓慢发展期(2007年之前)、波动增长期(2008~2014年)和加速上升期(2015年之后)三个阶段；新疆城镇地区及大部分地市的社会发展愈趋均衡，而乡村地区仍处于快速发展的差异化阶段。总体而言，21世纪以来新疆城市化进程处于快速且均衡发展的状态。
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  PDF(956)

  摘要(723)

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• 基于坐标-时间函数(CT-PIM)的矿区时序InSAR形变预计-以淮安盐矿为例
• 张腾飞,邢学敏,彭葳,朱珺,刘祥彬,葛家旺,雷敏超

• 摘要：对矿区开展长期形变监测和后续形变预计对于预防矿山开采所引发的潜在安全问题和矿山生态环境保护具有十分重要的意义。利用合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)与概率积分法(Probability Integral Method, PIM)结合是较为有效的矿区形变预计方法。然而，目前矿区时序InSAR形变建模环节中大多数采用纯经验数学模型，未顾及开采沉陷机制，严重影响获取的形变观测值的精度；不准确的InSAR形变观测值将误差传递至后续形变预计，进而导致误差累积。本文将坐标-时间函数(Coordinate Time, CT)引入时序InSAR建模环节，构建了坐标-时间函数预计模型(CT-PIM)以取代传统纯经验数学模型；再基于InSAR相位观测值求解未知参数，将构建的CT-PIM直接用于矿区形变预计，避免了误差的传递，以改善形变预计精度。分别开展了模拟实验和真实实验对提出预计方法进行验证。模拟实验显示：模型预计获取的时序形变与模拟真值的均方根误差(RMSE)为±4.6 mm。真实实验利用覆盖淮安市一盐矿区的 35 景 Sentinel-1A SAR卫星影像开展，获取了研究区域2019年3月30日至2019年7月28日的预计结果，结果显示测区最大预计沉降量为152 mm。本文所提方法相比传统多速率模型，建模精度提升了38.2%；相比传统静态概率积分预计方法获取的形变结果，精度提升了39.1%。本文方法为预防盐矿区采矿引起的地质灾害问题提供了有力的工具，为盐矿区生产安全和生态环境保护提供参考。
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  PDF(1017)

  摘要(564)

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• 耦合温度特征的工业热源ANN遥感识别与时空演化分析
• 张钦挺,邹滨,刘宁,马绪瀛,李沈鑫,李梦涛

• 摘要：准确识别工业热源是我国大气污染防治的重要前提，然而因热源特征不明、类型判定不准等问题，工业热源遥感监测目前难以大范围推广应用。本文对此提出了一种耦合温度特征的工业热源人工神经网络遥感分类精准识别方法。该方法首先基于DBSCAN聚类算法和土地利用类型从Suomi-NPP VIIRS Nightfire数据中识别全部类型工业热源；其次利用频率统计方法分类建立工业热源温度特征模板；最后构建人工神经网络模型判别工业热源类型并由此分析了我国近年工业热源的时空动态演化特征。结果表明：（1）煤炭加工业、金属冶炼及压延加工业、水泥、石灰和石膏制造业、精炼石油产品制造业四类工业热源各级温度频率与分布形态、主次峰峰值均呈现明显类间差异，主峰温度分别为795 K、830 K、760 K、1725 K。（2）温度特征模板增强下的人工神经网络方法工业热源分类识别效果好，模型训练集与验证分类识别精度分别为99%和88.17%；（3）我国工业热源时空分布呈现出“地域集中”与“波动下降”双特征。工业热源空间上主要集中分布在北方地区，数量占比高达85.4%。煤炭加工业、金属冶炼及压延加工业、精炼石油产品制造业和水泥、石灰和石膏制造业的主要分布地分别为山西、河北、新疆以及安徽；以2015年和2018年为拐点，四类工业热源在2013-2020年间整体表现出先降后升再降的波动变化趋势。本研究提出的工业热源遥感识别方法可为基于卫星手段的大气工业污染源遥感监测提供技术支撑。
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  PDF(858)

  摘要(534)

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• 联合ICESat-2和GEDI星载激光雷达数据的浙江省森林地上生物量估算
• 孟鸽,赵旦,许聪,陈俊华,李秀纹,郑朝菊,曾源

• 摘要：本研究重点对比分析ICESat-2和GEDI两种星载激光雷达数据用于森林地上生物量估算的适用性，首先在古田山典型研究区采用线性逐步回归方法分别构建基于ICESat-2的条带和基于GEDI的光斑尺度森林地上生物量估算模型，再结合MODIS光学遥感数据和ASTER GDEM地形数据，采用随机森林法在浙江省分森林类型构建逐像元尺度的森林地上生物量外推模型，根据40个森林地上生物量地面调查样点的精度验证探讨大区域尺度森林地上生物量的最优估算方法，实现了2020年浙江省森林地上生物量成图。研究结果表明：（1）在古田山典型研究区基于ICESat-2的条带尺度森林地上生物量估算模型精度（R2=0.7057，RMSE=0.3571 ln(t/ha)）高于基于GEDI的光斑尺度模型（R2=0.5186，RMSE=0.2805 ln(t/ha)）；（2）外推到浙江省的森林地上生物量估算结果表明基于ICESat-2的精度（R2=0.59，RMSE=31.2525 t/ha）明显优于GEDI（R2=0.4113,RMSE=39.2652 t/ha），且研究区的高程对两种数据的估算差异影响最大，仅采用高程在600m以下的GEDI光斑数据来构建外推模型，发现估算精度有显著提高（R2=0.5387,RMSE=25.4017 t/ha）；（3）将ICESat-2条带与高程在600m以下的GEDI光斑联合起来构建外推模型，是利用两种星载激光雷达数据进行浙江省森林地上生物量估算的最优方法（R2=0.678，RMSE=27.3592 t/ha）。该研究融合地面、机载与星载遥感数据，以浙江省为例开展森林地上生物量的区域尺度估算研究，可为森林碳储量的动态监测与固碳能力评估提供方法借鉴与应用示范。
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  PDF(987)

  摘要(1069)

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• 利用无人机高分遥感图像检测震灾中损坏建筑物
• 王海峰,周成江,陈雪峰,杨扬

• 摘要：我国云南省自然灾害频发，给人们造成了巨大生命财产损失。为此本文基于无人机高分遥感图像和深度学习的目标检测技术快速定位自然灾害中损坏建筑物的位置，为救灾救援提供助力。然而，目前损坏建筑物检测领域仍存在一些挑战：如目前公开的震灾损坏建筑物的高分辨率数据较少或费用昂贵；待检测损坏建筑物与背景及其他目标特征差异小而错检的问题。针对以上问题，本文构建了基于无人机遥感图像的大规模高分辨率的震灾损坏建筑物数据集，其主要在云南省大理白族自治州漾濞彝族自治县灾区收集4598张遥感图像，并对目标建筑物进行了多种形式标注；在检测算法上，本文提出了震灾损坏建筑物实时检测模型，其中包含目标特征对齐模块，特征差异计算模块和目标边界约束的位置框检测模块。本文提出的模型在震灾建筑物检测数据集上达到了86%的精度，同时也在不同地点的实际场景下进行了验证并得到较好的效果。
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  PDF(1231)

  摘要(1194)

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• 中巴经济走廊洪扎段潜在滑坡SBAS-InSAR早期识别及发育特征分析
• 苏晓军,张毅,孟兴民,Rehman Mohib Ur,Khalid Zainab,赵富萌,岳东霞,郭富赟,周自强

• 摘要：中巴经济走廊巴基斯坦境内洪扎河谷（Hunza Valley）段地形高差巨大、地质环境复杂、滑坡灾害多发，对河谷内村镇威胁极大，也严重制约中巴经济走廊安全建设与运行。为了加深对Hunza河谷滑坡灾害的认识，非常有必要进行滑坡识别编目和发育特征研究。本研究基于升、降轨获取的87景哨兵一号（Sentinel-1）数据，利用SBAS-InSAR技术获取了洪扎河谷地表形变，计算了地表斜坡向形变速率。并综合利用光学遥感影像解译和野外实地调查验证，成功识别了洪扎河谷53处潜在滑坡，并对滑坡识别效果、典型滑坡变形进行了分析。在此基础上，以11个地质环境因素作为影响滑坡发育的因子，分析了滑坡分布发育特征。结果表明，升轨和降轨数据监测到研究区内斜坡向最大形变速率分别为?311 mm /a和 ?490 mm /a，洪扎河谷区不稳定形变阈值为?20 mm/a。识别的潜在滑坡主要集中在河流两岸、公路上下边坡；潜在滑坡主要分布在风化堆积层以及千枚岩、板岩等变质岩区；高差200 - 1000 m、坡度30 - 40°和坡向南、南西向为滑坡发育的优势地形条件；斜坡地表裸露、植被稀疏地段物源充足，滑坡较为发育。研究结果可用于巴基斯坦洪扎河谷防灾减灾工作，保障中巴经济走廊畅通运营，为具有毁路与堵江风险的滑坡重点监测和评价研究提供科学参考和数据支持。
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  PDF(1011)

  摘要(762)

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• 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。
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  PDF(1608)

  摘要(1512)

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• 迁移深度卷积神经网络模型秋粮作物泛化识别
• 张凤,张锦水,段雅鸣,杨志,盖爽

• 摘要：深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNN）具有“端到端”、高效提取多尺度语义特征的优点，被广泛应用于遥感农作物识别中，取得了重要的进展。但深度学习模型需要大量标签样本，获取费时费力、成本高，限制了其广泛使用。本文基于模型迁移学习策略，将美国NASS作物数据层（Cropland data layer，CDL）作为作物标签数据，利用伊利诺伊州和印第安州的作物生长季Landsat OLI卫星影像训练2016-2019年四个单年份模型和2016-2017、2016-2018两个多年份的U-net模型，将模型直接迁移泛化到美国的三个测试区和中国黑龙江省黑河市的2016-2020年分类。研究表明，1）基于CDL训练的U-net模型能够在美国本土推广应用，美国三个测试区的2016-2020年的时间泛化总体精度在80%以上，玉米识别精度高于大豆，说明了深度学习模型在空间上具有很好的迁移能力。2）对于黑河市秋粮，多年玉米识别总体精度平均高出大豆3%，原因是玉米种植地块更为规整、种植规模高于大豆；单年份秋粮识别总体精度69%~79%之间，但多年份模型要优于单年份模型，这可能是随标签样本数量增多提升了训练样本的代表性，将中国与美国秋粮种植的差异通过样本数量的增加得以弥补；但是模型迁移到中国黑河区域的精度均低于美国本土，这是由于洲际间气候、作物物候、种植农业景观等差异导致遥感响应特征不一致，从而模型泛化能力降低的原因。
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  PDF(216)

  摘要(171)

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• 基于Sentinel-1 SAR影像的南黄海浒苔提取与动态监测
• 唐鹏飞,杜培军,郭山川,郄璐,方宏

• 摘要：我国南黄海地区夏季常发生浒苔灾害，引发严重的生态环境和经济问题，精准获取浒苔时空分布信息对灾害的定量评估和制定相应的防控策略具有重要意义。光学遥感影像可用于区域尺度浒苔空间信息精准提取，但常受限于数据的空间分辨率和云雨影响，难支撑定期、稳定的浒苔监测。合成孔径雷达影像具有全天候全天时定期观测的优势，为浒苔动态监测与时空分布研究提供了更多可能，但目前研究尚不充分。在Sentinel-1影像支持下，本文提出了一种顾及后向散射系数和标准差特征的浒苔自动提取方案。该方法首先通过自适应阈值方法对影像进行分割，根据边缘浒苔与海水在后向散射系数标准差之间的差异，剔除后向散射系数较高的海水，获得浒苔初提取结果。最后针对海上与浒苔特征相似的目标，依据不同类型分别设计了基于时序信息和后向散射系数阈值的后处理方案。基于Google Earth Engine平台，以2021年南黄海为例，实现了2021年5-7月南黄海区域的浒苔动态监测。结果表明，提出的浒苔提取方法精度达93%，2021年南黄海区域观测到的浒苔最大覆盖面积达1700多平方公里，在浒苔发生发展过程中呈现“分散发育、聚集爆发、扩散消亡”的整体趋势。
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  PDF(70)

  摘要(344)

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• 南水北调中线焦作采空区地表沉降DS-InSAR监测与风险分析
• 张子彦,张敬凯,张豪磊,杜玉玲,闫世勇

• 摘要：南水北调中线工程是优化水资源配置和促进区域协调发展的国家战略性工程，为及时发现和评估沿线煤炭开采沉陷对南水北调中线干渠的威胁，本文基于Sentinel-1A数据和分布式散射体合成孔径雷达干涉测量（DS-InSAR）技术，通过同质像元识别和相位优化将分布式目标融入时序InSAR处理，获取了焦作采空区2019-2020年地表形变时空分布，在此基础上结合形变和距离要素构建了一种南水北调沿线形变风险评估指标，并依据指标实现了研究区形变风险分级。结果显示，焦作采空区内存在多个沉降盆地，其中最大沉降量达到180mm，最大形变速率约为-125mm/a；南水北调干渠沿线以无风险区和低风险区为主，伴随有少量中高风险区。研究表明南水北调中线干渠焦作段整体受开采沉降影响较小，但在张屯矿西北侧、白庄矿和中马村矿内存在较高形变风险区域，需要对其进行持续监测以预防潜在沉陷灾害。本文提出的基于形变信息的风险指标具有良好的指示性，能够为南水北调灾害风险评估提供科学依据。
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  PDF(60)

  摘要(333)

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• 格陵兰冰盖北部地区Denmark流域融水汇流过程遥感观测
• 李雅,杨康,刘金昱,张闻松,王裕涵

• 摘要：近年来，格陵兰冰盖北部地区物质损失加速，冰面消融产生大量融水，融水在地形排水作用下汇集形成冰面融水径流。在溢出冰川以外地区，竖井和注水冰裂隙较少分布，冰面融水被直接汇流至冰前区域形成冰前水系，最终汇入海洋，形成独特的冰面-冰前融水汇流过程，这对冰盖物质平衡以及海洋环境变化产生重要影响。卫星遥感能够直接观测冰面融水径流和冰前水系的时空分布，提供河流位置、形态、动态变化等关键信息，已成为研究格陵兰冰盖融水汇流过程的重要手段。本研究以格陵兰冰盖北部地区Denmark冰面-冰前流域（面积3240 km2）作为研究区，采用Sentinel-2和Landsat-8卫星影像提取了研究区2014-2021年消融期（6-8月）冰面融水范围与流域出口冰前河宽，分析了冰面融水与冰前河的季节与年际变化特征。进一步，对比了遥感观测的冰面-冰前流域融水与区域气候模型（MARv3.12与RACMO2.3p2）模拟的冰面融水径流量，揭示了冰面-冰前融水汇流过程对冰面消融强度的响应。研究结果表明：（1）消融期内，冰面融水范围首先向高海拔地区推进（最高海拔至~1400 m），随后逐步消退至冰盖边缘（至~500 m），流域出口冰前河宽呈现先增大（至~2000 m）后减小（至~100 m）的变化趋势；（2）遥感观测的冰面融水与流域出口冰前河宽呈现显著线性正相关关系(r = 0.87，p < 0.01)，流域内形成了连续的冰面-冰前水文系统，能够有效汇流融水离开冰盖进入海洋；（3）MARv3.12与RACMO2.3p2模型能够较准确地模拟冰面融水径流量，冰面融水径流量与遥感观测的冰面融水（MAR：r = 0.87；RACMO：r = 0.84，p < 0.01）以及流域出口冰前河宽（MAR：r = 0.89；RACMO：r = 0.88，p < 0.01）均具有较强的相关性。（4）考虑融水汇流滞时的冰面融水径流量与流域出口冰前河宽的相关系数（MAR：r = 0.94；RACMO：r = 0.92，p < 0.01）提升，显著高于瞬时冰面融水径流量对应的相关系数，Denmark流域冰面-冰前融水汇流过程的最优滞时约为2天，这一滞时定量表征了Denmark流域冰面-冰前流域输送融水的效率。
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  PDF(57)

  摘要(81)

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• 基于TROPOMI NO2、CO及HCHO重构数据的近地面O3浓度估算研究
• 陈小娟,秦凯,Cohen Jason,何秦

• 摘要：以TROPOMI大气成分产品为代表的卫星遥感数据在近地面臭氧（O3）浓度估算中表现出很好的潜力。由于云及反演算法局限性等原因，TROPOMI的大气成分产品存在一定的数据缺失，使得基于此的近地面O3浓度估算数据覆盖度较低。为此，本文采用经验正交函数分解插值法（DINEOF）对TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品进行缺失像元重构，并基于重构数据产品采用极限梯度提升算法（XGBoost）估算了中国大陆地区2019-2021年高覆盖度的日最大8h平均O3浓度（MDA8 O3）。对比研究了DINEOF方法对TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品的缺失像元进行重构后再建模估算O3的方法（方案1），使用TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品并对其缺失像元赋空值并输入其他特征变量来建模估算O3的方法（方案2），有TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品的建模结果和无TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品，只有其他特征变量的建模结果相结合的方法（方案3），均可提升O3模型估算结果的覆盖度。实验表明：方案1的结果最好，其十折交叉验证R2=0.86，RMSE=15.86μg/m3，模型精度和方案2基本一致且高于方案3，在重构区域的模型精度最高（训练集R2=0.82，RMSE=15.57μg/m3），且当重构区域出现O3重污染时（浓度大于160μg/m3），能明显改善模型高值低估现象，结果的空间分布更合理。方案1估算的2019-2021年近地面MDA8 O3的平均覆盖度从33.6%提升到97.2%，使用TROPOMI NO2、CO、HCHO重构数据产品建模估算O3可同时提升模型性能和模型结果的覆盖度。
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  PDF(104)

  摘要(193)

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• 航空滤光片阵列多光谱图像曲面拟合双阈值配准
• 李铜哨,孙文邦,岳广,张星铭,顾子侣

• 摘要：图像配准过程中,匹配点位置精度是决定图像配准精度的关键。本文针对航空滤光片阵列多光谱图像因各谱段间存在像点位移而使误匹配点剔除比较困难的问题,提出了一种基于匹配点位置差曲面拟合双阈值剔除方法。首先,选取多光谱图像中间波段图像作为基准图像,利用SIFT算法分别提取基准图像和待配准图像的匹配点；其次,在基准图像匹配点处逐点计算两波段图像匹配点的位置差,构建匹配点Delaunay三角网,利用IDW(反距离加权)算法拟合整幅图像位置差曲面；然后,对位置差曲面进行平滑处理,再分别向上向下平移一定容差范围,构成位置差三维阈值空间；最后,利用位置差三维阈值空间筛选出精确匹配点,并完成图像配准工作。理论分析与实验结果表明：该方法可以有效筛选出航空滤光片阵列多光谱图像高精度匹配点,进而有效提高图像配准的精度。
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  PDF(1031)

  摘要(692)

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• 基于多时相无人机LiDAR的杉木林地上生物量季节变化初探
• 熊景峰,曾宏达,谢锦升,李晓杰,陈镜明

• 摘要：伴随着全球变暖，极端降水格局变化显著，分布面积广且处于生长旺盛期的我国人工林将如何响应气候变化，其碳汇功能的趋势预测，以及相应的经营管理决策，迫切需要快速、准确监测森林生长的方法。本研究以17年生杉木中龄林为研究对象，采用无人机激光雷达（UAV-LiDAR）于2019年2月至2020年2进行了半年周期性监测。结合地面调查数据对比了3种基于UAV-LiDAR参数的单木地上生物量（AGB）估测方法，分别为树高冠幅回归法(HCD)、胸径-树高回归法(D-H)、胸径-树高冠幅回归法(D-HCD)，并进一步估测杉木林半年为周期的树高、胸径和AGB的干湿季节生长变化。结果表明，D-HCD法估测杉木单株AGB结果最优（R2为0.77，RMSE为15.99 kg），即采用UAV-LiDAR提取的树高与冠径估测胸径，并将其与树高代入异速生长方程计算AGB。单株年AGB变化量（ΔAGB）的实测与估测R2为0.64，RMSE为1.87 kg，相对误差rRMSE为29.74%；单木上推至样方尺度，单位面积ΔAGB估测相对误差有所降低，rRMSE从29.74%下降到17.10%。研究期间，春夏季的日均温比秋冬季高7°C，降雨量却超过秋冬季的3倍，降雨的季节分配严重不均。杉木生长也因此表现出十分明显的干湿季节差异，湿季和干季平均树高生长量分别为0.50 m和0.13 m，生物量增加量分别为5.12 kg和1.37 kg。随着径阶的增加，中龄杉木春夏季和年ΔAGB呈递增趋势，即个体越大，生长量越具有优势，而小于平均水平的个体，生长量则明显降低。
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  PDF(624)

  摘要(526)

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• 甲烷柱浓度红外高光谱遥感反演与验证
• 周敏强,倪启晨,王佳欣,蔡兆男,南卫东,王普才

• 摘要：甲烷 (CH4) 浓度变化是当前气候变化研究中的一个焦点问题。红外高光谱遥感技术已经成为探测大气CH4浓度变化的重要技术手段。本文针对红外高光谱CH4地基遥感反演技术，介绍了国际上重要的观测网络，包括TCCON (Total Carbon Column Observing Network)，NDACC-IRWG (Network for the Detection of Atmospheric Composition Change - the Infrared Working Group) 和COCCON (COllaborative Carbon Column Observing Network)，讨论了这些观测网络的主要特点，包括观测仪器、波段设置、反演算法、产品特性等。针对红外高光谱CH4浓度卫星遥感反演，概述了国际上的CH4卫星遥感发展现状。同时，以日本GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite) 卫星为例，探讨了卫星CH4遥感地基验证工作中的关键技术，阐明了地基遥感对于卫星CH4遥感产品改进的重要性。最后，利用TCCON香河站的观测资料，对最新版的TROPOMI (TROPOspheric Monitoring Instrument) 卫星CH4观测反演数据产品进行了地基验证，表明在华北地区TROPOMI CH4柱浓度产品达到了其观测精度目标设定要求；TROPOMI观测得到的CH4柱浓度年增长率要略高于TCCON的观测结果，两者相差0.263±0.172 %/年；地基与卫星的差值具有季节变化特征，春季卫星的观测值大于TCCON观测值约0.3%，秋季卫星的观测值小于TCCON观测值约0.2%。
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  PDF(119)

  摘要(950)

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• 山地生态系统通量足迹遥感像元尺度空间代表性分析
• 邬昌林,谢馨瑶,李爱农

• 摘要：遥感技术是大尺度上估算地表碳、水和能量等通量的重要信息来源，全球涡度通量观测数据集已广泛用于遥感通量数据产品的生产和评价，评估遥感像元尺度上通量足迹的空间代表性尤为重要。本文选择我国西南典型山地生态系统-王朗山地遥感四川省野外观测研究站（简称王朗站）区域为例，使用二维参数化足迹模型刻画了通量观测足迹的时空变化特征，同时解析了通量观测足迹在多个遥感像元尺度（30 m、60 m、120 m、250 m、500 m、1000 m、1500 m和2000 m）上的空间代表性。结果表明，在通量足迹的空间变化上，王朗站内不同观测塔通量足迹范围跨度较大（10 ~ 103 m）且对称性较低（通常在40%以下），因此在山地生态系统进行遥感模型及产品验证时需要更加关注通量足迹的空间代表性差异。在通量足迹的时序变化上，王朗站内日尺度上的足迹重叠性差异明显（0% ~ 88%），结合时序变化的足迹特征可进一步提升高时间分辨率下的模型验证和产品精度。王朗研究区内落叶阔叶灌丛站点、落叶阔叶林站点和常绿针叶林站点等三个观测塔的高度为10 m、30 m和75 m，其分别在30 m、60 m和1000 m像元尺度取得对通量足迹的最佳空间代表性。由于山区通量观测的高空间代表性局限于高空间分辨率（观测高度较低时）和中低空间分辨率（观测高度较高时）的遥感像元，认知通量足迹在像元尺度上的空间代表性，结合多尺度遥感观测数据和时空尺度扩展方法，可促进山区生态系统参量估算和通量研究。本文可为站点观测尺度扩展、山地生态系统遥感数据产品生产和地球系统模型验证提供参考。
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  PDF(205)

  摘要(542)

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• 5米光学02星在轨测试及典型应用 （卫星专刊）
• 唐新明,肖晨超,韩波,刘银年,王军

• 摘要：5米光学02星于2021年12 月26日成功发射，卫星将与前序型号组成陆地中分业务卫星星座，建设形成天地一体化大幅宽定量化综合对地观测能力。在轨测试期间，自然资源部根据卫星设计指标要求，围绕土地资源、地质矿产、测绘地理信息、海洋海岛监测等领域业务，梳理共计32个业务测试项，并按照自然资源调查和监测的相关标准和技术规范，开展了应用测试评价工作。在轨测试表明，卫星系统、地面系统和应用系统各项功能正常、运行稳定，双星一致性好，具备组网运行条件，可满足各行业主体业务对数据质量的要求，高光谱和热红外载荷定量应用测试取得良好效果。本文在介绍该卫星的数据特点与应用能力的基础上，重点介绍和分析卫星在轨测试应用评价结果，可为后续业务化应用提供参考。
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  PDF(437)

  摘要(214)

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• 基于小目标弱关联的卫星视频多目标跟踪算法
• 崔浩文,许楚杰,郑向涛,卢孝强

• 摘要：遥感卫星视频中的目标小,场景变化多样,在遥感卫星视频上的进行多目标跟踪存在一定的困难。针对卫星视频中目标小的特点,提出了一种高分辨率遥感卫星视频的多目标跟踪算法,该算法先检测出疑似目标再进行轨迹关联。检测阶段构建小目标检测器,首先在骨干网络中通过Transformer捕获全局的上下文信息,然后利用注意力机制增强目标特征,最后添加了一个用于预测小目标的分支；为使检测出的小目标与已有轨迹匹配,轨迹关联阶段,采用关注低置信度检测的弱关联算法。本文选取高分辨率遥感卫星视频(Gaofen Challenge,2021)进行实验,实验结果表明,本文提出的方法在遥感卫星视频中的多目标跟踪数据集上的MOTA指标达到63.1%,相较于基准(baseline)模型提升13.5%,能够显著提升遥感卫星视频中多目标跟踪的性能。
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  PDF(793)

  摘要(762)

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• 高光谱图像类别独立的域适应分类方法（卫星专刊）
• 余龙,李军,贺霖,李云飞

• 摘要：利用已有图像的标记样本对新的高光谱图像分类面临光谱偏移带来的分类性能差的问题。基于特征表示的域适应方法通过学习域不变特征来解决这个问题。然而现有方法难以同时将多个类的样本对齐，在对齐多类样本的同时又忽略了类间混合对可分性造成的影响。本文提出了一种类别独立的域适应分类方法。首先，为每个地物类别构造一个独立的降维子空间，在多个类别独立的子空间中对齐源域和目标域的样本。然后，在每个类别独立子空间中，利用对齐样本学习出目标域样本的后验概率。接着，融合所有类别独立子空间得到的后验概率得到分类标签，目的是增加后验概率的可信度。最后，利用空间先验平滑分类标签后将其作为伪标签用于迭代学习，更新类别独立子空间和目标域的分类结果。另外，本文还设计了代表性样本选择策略，有利于学习出更具共性的特征表达子空间。在两个真实的高光谱数据集上的实验结果表明，本文算法比原始的联合域适应算法的最近邻分类精度分别提升了9.56%和18.45%。
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  PDF(603)

  摘要(410)

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• 基于Sentinel-1影像追踪与迭代SVD技术提取格陵兰Petermann冰川流速时序
• 鞠琦,李刚,李超越,冯小蔓,陈晓,杨治斌,陈卓奇

• 摘要：格陵兰冰盖流速监测对定量估算冰盖物质损失以及研究冰盖对全球变暖的响应具有重要意义。利用SAR影像强度信息进行偏移量追踪是目前冰川流速监测的主要方法。冰川表面散射特性的变化会导致SAR影像强度信息发生改变，导致影像匹配失相关，从而造成提取的流速场中存在大量错误与空洞。为了克服该问题，本文提出了一套基于Sentinel-1 SAR影像提取冰川流速时序的数据处理流程：通过开运算、连通性分析、自适应中值滤波等方法去除单对追踪影像中的噪声与错误；同时利用现有产品的年度和月度平均流速数据完成基准校正并引入角度信息进一步去除部分噪声与粗差；最后通过间隔6、12、18日的追踪影像引入冗余配对，使用迭代的奇异值分解（SVD）方法求解时序方程组，构建冰川流速时序。将利用本方法提取的2018至2020年间格陵兰Petermann溢出冰川6日间隔冰流速时序与现有流速产品进行对比表明，与由单轨数据生成的CPOM冰川流速产品相比，本方法获得的流速时序噪声更少，流速场在时空上更连续平滑，在相同冰川范围内有效数据覆盖范围更广。与由多轨数据合成的PROMICE产品比较表明两者的精度和有效数据覆盖率类似，但本文方法提取的流速时序分辨率更高，有效数据覆盖率更加稳定，且在对于追踪效果较差的夏秋季本方法在抑制噪声方面表现更好。因此本文提出的算法能有效修补影像匹配空洞及剔除异常匹配，并合成高时空分辨率冰川流速时序，对利用星载SAR影像提取格陵兰冰盖流速监测具有重要意义。
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  摘要(768)

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• 基于集成学习的近实时风云4A反演降水快速订正方法
• 吕毅,雍斌,沈哲辉,李季,梅俊

• 摘要：卫星遥感反演是大范围快速获取近实时高分辨率降水信息的重要途径。2016年成功发射的风云四号卫星（FY4A）是我国自主研发的新一代地球静止轨道定量遥感气象卫星，由FY4A反演的中国区域近实时降水产品（FY4A-REGC）为天气监测、水文预报、气候分析等研究提供了高分辨率的近实时降水数据，但其精度与全球卫星降水观测计划的对标产品（IMERG-Early）仍有差距，降水数据核心订正算法亟待改进与提高。本研究针对中国大陆区域，设定FY4A-REGC和IMERG-Early为模型输入和训练标定，采用最新的集成学习方法（LightGBM）动态构建了一种快速订正高分辨率FY4A降水产品的方法。以国家气象信息中心发布的气象地面自动站观测数据（CMPA）作为地面参考，将订正后的FY4A降水产品（FY4A-Adj）与原始FY4A-REGC进行比较，对比结果表明新产品FY4A-Adj的相关系数、均方根系误差、相对误差等均有明显改善，而且订正算法有效地降低了原始FY4A-REGC数据对中国东南部区域降水的显著高估。综上，本文提出的基于集成学习的订正算法能够快速、有效地提高近实时风云降水数据FY4A-REGC的综合性能，为生产高精度高分辨率的国产卫星降水产品提供了新方法。
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  摘要(115)

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• 高分五号02星高光谱成像仪中美典型甲烷超级排放源遥感反演与分析
• 李飞,孙世玮,张永光,封晨曦,陈翠红,毛慧琴,刘银年

• 摘要：检测和估算化石燃料生产活动中的甲烷泄漏有助于甲烷减排。星载高光谱成像仪是甲烷排放点源遥感监测的重要技术手段。本研究利用国产高分五号02星（GF5-02）获取的高光谱成像仪（AHSI）与欧空局哨兵五号星(Sentinal-5P)的对流层观测仪（TROPOMI）遥感数据，基于优化的甲烷柱浓度反演算法和中尺度气象模式，开展了对中美两国煤矿和油气设施的甲烷排放点源检测、量化以及不确定性评估。实验结果表明：1）GF5-02星AHSI载荷在中美两国甲烷排放热点区域内探测到了四处显著的甲烷点源泄漏排放，排放速率均大于0.5吨/小时。其中，在二叠纪盆地监测到一处超级排放源，甲烷排放量高达11.7 ± 4.4吨/小时；2）甲烷点源排放通量速率的估算会受到背景气象场的影响，点源处风速的不确定性贡献最大。研究结果表明GF5-02星高光谱成像仪在全球甲烷点源遥感识别和排放量估算中的应用潜力，可以为未来全球能源行业的甲烷泄漏检测工作提供重要数据支撑。
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  摘要(956)

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• 基于引潮力算法的四川泸县Ms6.0地震临震长波辐射变化研究
• 孙学霞,崔静,姜文亮,马未宇,康春丽,李强

• 摘要：2021年9月16日四川省泸县发生MS 6.0地震，利用FY-2H地面长波辐射数据产品（OLR）分析研究区8月27日至10月1日长波辐射异常分布及变化。结果显示，研究区内震中东北部最先出现异常，异常整体呈北西-南东分布；时空演化呈现出初始增温-异常加强-高峰-衰减-平静的特征，与岩石受力应变破裂所经历的微破裂-破裂-加速破裂-破裂过程演化特征吻合。结果表明，天体引潮力对此次地震具有诱发作用，长波辐射异常一定程度上表征了地震孕育过程中应力应变的辐射变化。之后，利用NOAA卫星长波辐射产品数据追踪验证异常时段（9月11日-17日），发现两者结果表现特征较为一致，进一步说明了FY-2H卫星长波辐射数据可较好地应用于地震异常监测。
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  PDF(577)

  摘要(604)

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• 高分七号卫星立体影像与激光数据复合测绘处理原理及方法
• 周平,唐新明

• 摘要：高分七号卫星(GF-7)是全球首颗同步搭载了光学立体相机和激光测高仪的对地观测卫星,可以同时获取亚米分辨率的两线阵光学立体影像和稀疏地面激光高程点,并期望通过激光高程点来提升立体影像的高程精度,以保障GF-7卫星能够服务于全球范围1:1万比例尺立体测图。本文根据卫星相机和激光测高仪工作过程中的误差传播机理,分析了利用激光高程点提升立体影像高程精度的基本原理。设计了一种GF-7立体影像与激光高程点复合测绘处理方法,包括构建了激光高程点在立体影像上自动精确量测方法、激光高程点与立体影像联合区域网平差模型等。最终实现立体影像高程精度有效提升。选取了中国河北省北部区域共计70景GF-7立体影像和463个激光高程点开展复合测绘处理试验,结果表明,立体影像在平地、丘陵、山地、高山地和全区域的高程中误差分别由原来的3.0m、4.68m、2.86m、2.48m和3.19m,降低至0.35m、0.66m、0.74m、0.91m和0.68m；平面中误差分别是4.99m、3.52m、4.42m、5.99m和4.82m。影像平面和高程精度均已满足中国1:1万比例尺立体测图的精度要求。目前采用本文所述方法构建的GF-7立体影像与激光高程点复合测绘处理系统已在GF-7卫星牵头主用户单位实现业务化应用,对未来全球范围1:1万比例尺地理信息资源建设具有重要意义。
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  PDF(962)

  摘要(727)

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• 基于可见光红外扫描辐射计杂散光建模仿真
• 殷恺,钮新华,张锷

• 摘要：杂散光对星载红外光学系统的影响体现在两个方面，一是成像质量会恶化，二是仪器定标精度会降低。因此，开展星载红外光学系统杂散光分析与抑制工作十分必要。本文以FY-3气象卫星的可见光红外扫描辐射计（VIRR）为研究对象，使用TracePro对仪器成像光学系统进行建模仿真，得到了不同光谱通道在不同维度的点源透过率（PST）曲线。结合在轨仪器备份产品的杂散光实验室复测，对模型仿真与实测结果做了定性比对分析。通过分析PST曲线，找到了仪器可能受杂散光影响的光照角度；通过对卫星轨道参数进行仿真和分析，在考虑载荷间相互影响的情况下模拟了卫星穿越晨昏线时的光照射情况，获得了杂散光量级的初步结果。该工作还可以为同类载荷的消杂散光设计和太阳污染抑制提供参考，同时为遥感历史数据再定标提供基础支撑。
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  PDF(662)

  摘要(391)

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• 遥感助力海岸带可持续发展-首届全国海岸带遥感大会总结
• 孙伟伟,苏奋振,侯西勇,李忠平,邬国锋,沈芳,陈戈,吴志峰,张鸿生,陈超,张英慧,杨刚,黄翀

• 摘要：2023年10月25-27日，首届全国海岸带遥感大会在宁波顺利召开。会议以“遥感与海岸带可持续发展”为主题，开设了1个主会场和14个分会场，组织了13个大会特邀报告和177个分会场口头报告。会议期间，包含院士在内的400多位专家学者围绕全球变化与海岸带生态环境、陆海统筹与海岸带城乡发展、海岸带遥感大数据与决策服务、海岸带灾害与恢复遥感、海岸带数字孪生与人工智能、海岸带立体观测与精细遥感等展开研讨，梳理海岸带遥感领域的发展现状、问题及未来方向。本次会议为海岸带遥感相关领域的国内外专家学者提供了广泛沟通、深入探讨的平台，将促进中国海岸带遥感的进一步发展以及海岸带可持续发展目标的实现。
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  PDF(34)

  摘要(70)

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• 联合TanDEM-X DEM与Senitnel-2多光谱数据的林下地形提取
• 刘志卫,赵蓉,朱建军,付海强,周璀,周亦

• 摘要：针对植被覆盖区TanDEM-X DEM无法描述精细化林下地形的问题，本文提出了一种联合TanDEM-X DEM和Sentinel-2多光谱数据的林下地形提取方法。为了实现该方法，首先将TanDEM-X DEM和Sentinel-2的多波段信息作为输入变量、高精度林下地形数据（LVIS测高数据）作为输出变量，通过随机森林拟合方法构建林下地形预测模型；之后，利用得到的训练模型实现无参考数据区域的林下地形获取。为了验证提出的方法，本文采用位于非洲加蓬的两个典型实验区进行实验验证。实验结果表明，提出的方法能够有效地改正TanDEM-X DEM中包含的森林高度偏差，相较于原始的TanDEM-X DEM，本文方法所提取的地形精度分别提升了76%和63%。此外，实验结果也表明，本文方法得到的林下地形结果保持了较为完整的地形纹理，可以较好的描述林下地形细节。本研究为采用TanDEM-X DEM获取大范围林下地形提供了一种可行的方案。
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  PDF(536)

  摘要(438)

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• 城市地表遥感温度研究：从方向温度、全表面温度到 3维表面温度
• 陈云浩,王丹丹,占文凤,周纪,胡德勇,全金玲,孙灏,郭徵,夏海萍,代秀娟

• 摘要：城市地表温度是表征城市下垫面能量收支和局地气候变化的重要参数，一般通过遥感技术手段获取较大范围城市地表温度。由于城市地表呈显著的3维结构，使其呈现出较强的热辐射方向性。而热红外遥感通常提供传感器在特定方向视场中所有组分表面的平均温度（即方向温度），方向温度随传感器观测角度变化，且与城市表面温度的真实分布状况存在差异。为更好地表征城市下垫面与大气的能量交换，常采用“全表面温度”代表城市表面温度特征。目前，“全表面温度”仅在描述城市表面温度的平均状况方面有所突破，但仍然无法体现城市表面温度的高时空分辨率特征，无法满足精细城市热环境评估的需求。本文梳理了城市地表遥感温度从“方向温度”（2维）到“全表面温度”（2.5维）再到“3维表面温度”（3维）的发展脉络，以及目前利用遥感方向观测获取城市地表不同维度温度的进展；厘清了不同维度城市地表遥感温度的差异及其相互关系；阐述了不同维度城市地表遥感温度的应用。在总结存在的问题的基础上，指出了城市地表遥感温度的未来发展趋势：（1）面向应用的城市3维表面温度定义；（2）面向城市3维表面温度重建的立体化观测和（3）3维表面温度产品与城市气候模型的耦合。
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  PDF(623)

  摘要(419)

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• 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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  PDF(1488)

  摘要(828)

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• 基于面向对象孪生神经网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测
• 刘宣广,李蒙蒙,汪小钦,张振超

• 摘要：建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题，本文结合面向对象图像分析技术，提出一种基于面向对象孪生神经网络（Obj-SiamNet）的高分辨率遥感影像变化检测方法，利用模糊集理论自动融合多尺度下的变化检测结果，并通过生成对抗网络实现训练样本迁移。该方法应用在高分二号和高分七号高分辨率卫星影像中，并与基于时空自注意力的变化检测模型（STANet）、视觉变化检测网络（ChangeNet）和孪生UNet神经网络模型（Siam-NestedUNet）进行比较。结果表明：（1）融合面向对象多尺度分割的检测结果较单一尺度分割的检测结果，召回率最高提升32%，F1指数最高提升25%，全局总体误差（GTC）最高降低7%；（2）在样本数量有限的情况下，通过生成对抗网络进行样本迁移，与未使用样本迁移前的检测结果相比，召回率最高提升16%，F1指数最高提升14%，GTC降低了9%；（3）Obj-SiamNet方法较其他变化检测方法，整体检测精度得到提升，F1指数最高提升23%，GTC最高降低9%。该方法有效提高了建筑物变化检测在几何和属性方面的精度，并能有效利用开放地理数据集，降低了模型训练样本制作成本，提升了检测效率和适用性。
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  PDF(1269)

  摘要(821)

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• 注意力引导全尺度连接网络的高分辨率影像变化检测
• 刘英,何雪,李单阳,岳辉

• 摘要：针对普通跳跃连接缺乏从全尺度角度获取变化信息及编码器特征提取能力不足的问题，本文设计了一种耦合注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)的UNet+++高分辨率遥感影像变化检测网络CBAM UNet+++。CBAM UNet+++基于融合全尺度特征的语义分割结构UNet+++，通过替换基本卷积单元为残差注意力模块(Residual Block_CBAM, ResBlock_CBAM)抑制背景影响，增强编码器对显著特征的学习能力。并在两种不同类型的高分辨率遥感影像变化检测数据集上进行验证。结果表明：该方法在LEBEDEV多地物变化数据集上取得最高精度，F1和OA值分别为88.9%、97.3%；在LEVIR-CD建筑物变化数据集上取得次高精度，F1和OA值分别为86.7%、96.8%；同时，该方法从定性及定量角度分析优于其它基准网络，对变化检测网络结构设计起到一定参考作用。
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  PDF(1035)

  摘要(694)

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• 基于深度可分离卷积的在轨光学目标检测模型轻量化研究
• 吕晓宁,夏玉立,赵军锁,乔鹏

• 摘要：目前应用广泛的神经网络模型结构复杂、参数量大,对星上有限的计算和存储资源占用较多。本文面向微纳卫星在轨计算平台,提出一种深度可分离卷积神经网络模型,该模型结合反向残差结构与通道注意力的思路改进在轨识别算法Yolov4网络模型结构,改进网络模型的局部模块结构,降低整体网络结构的深度与复杂度；同时利用可分离卷积结构实现空间卷积,改进SPP模块与PANet模块,降低模型参数量；通过合并卷积层与Batch Normalization层,进一步加快前向推理速度；此外借鉴Focal损失函数的思想,改进目标检测网络的损失函数,减缓前景与背景样本比例不均衡问题。通过与原Yolov4网络模型对比,在保证识别精度94.09%的前提下参数量降低约7倍,FLOPs降低约30倍。同时与Yolo系列、SSD、MobileNet、CenterNet等前沿网络模型对比的实验结果再一次验证了本文的算法性能,为实现在轨目标识别与过滤无用数据提供了理论支撑。
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  PDF(860)

  摘要(508)

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• 光学遥感图像目标检测数据集综述
• 袁一钦#,李浪#,姚西文,李玲君,冯晓绪,程塨,韩军伟

• 摘要：近年来,随着深度学习等人工智能技术在光学遥感目标检测领域中的快速发展,大量相关研究算法不断涌现,逐渐形成了一种基于数据驱动的光学遥感图像目标检测新范式。高质量的遥感数据成为了此类范式算法研究的前置条件和必要储备,遥感数据的重要性日益凸显。迄今为止,国内外各大研究机构已相继发布了数量众多且规模不一的光学遥感图像目标检测数据集,为基于深度学习的遥感图像目标检测算法的发展奠定了研究基础。然而,当前尚未有相关学者对已发布的光学遥感图像检测数据集进行全面的归纳整理与分析,针对此问题,本文全面调研领域文献,对2008年-2023年期间已发布的公开光学遥感图像检测数据集进行整合分析,并依据不同的数据标注方式进行划分,对其中的11个典型数据集进行了全面阐述,以表格的形式对所有的数据集信息进行归纳总结,同时采用三种分析方式去描述数据集的发展情况,即：元数据分析,从数量分布、地域分布、来源分布、规模分布着手；分辨率分析,从空间分辨率与光谱分辨率着手；基本信息分析,从类别数量、图像数量、实例数量及图像宽度信息着手,有效论证了光学遥感图像目标检测数据集必然朝着高质量、大规模、多类别的方向发展。此外,针对已发布的数据集,从水平框目标检测、旋转框目标检测以及细分检测方向(小目标检测和细粒度检测)等多个角度对相关算法的应用和发展进行了概述,证实了遥感数据对目标检测算法的研究具有积极的推动作用。综上,本文将为基于深度学习的目标检测算法在遥感领域的应用提供参考。
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  PDF(111)

  摘要(211)

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• 特征重组和自注意力的遥感图像有向目标检测
• 闵令通,范子满,谢星星,吕勤毅

• 摘要：遥感图像有向目标检测是一项非常有挑战性的任务,受到了广泛的关注。随着深度学习的迅速发展,基于卷积神经网络(CNN)和自注意力网络(Transformer)的神经网络在有向目标检测方面取得了显著成果。然而,对于遥感图像中的有向目标,仍然存在对边界信息和显著特征信息的关注不足的问题。其中,不同方向目标的边界信息有限且难以提取,而显著特征的全局依赖关系相对稀疏。因此,本文提出了基于特征重组和自我注意力的遥感图像有向目标检测方法。该方法主要包括空间通道重组的回归分支和自注意力分类分支。其中,回归分支通过在通道维度中重组空间信息,更加关注边界敏感信息,实现对定位框的精确定位。分类分支依据带有位置信息的自注意力捕获目标根本判别性的特征,并增强特征的全局依赖性,实现准确分类。通过广泛的实验验证,证明了所提出模型的有效性和鲁棒性。在公开数据集DOTA、HRSC2016和SODA-A上表现优秀。
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  PDF(73)

  摘要(168)

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• 积雪季森林冠层微波透过率半经验模型
• 杨建卫,蒋玲梅,武胜利,栾英宏,潘金梅,施建成

• 摘要：星载被动微波遥感是获取宏观尺度雪深时空分布的重要手段。森林冠层不仅衰减了来自地表的微波辐射，同时自身也是一个热辐射源，因此森林冠层增加了被动微波遥感反演雪深的不确定性。本研究基于植被辐射传输tau-omega模型（τ-ω）提出了相邻像元（森林和非森林）的冠层微波透过率提取方法，探索冠层微波透过率模型在卫星尺度的应用。该方法假设相邻的森林和非森林像元存在相同的积雪和环境参数，通过联立相邻像元的辐射传输方程从理论上推算冠层微波透过率，进而借助森林生物量建立森林透过率的半经验估算模型。通过对比微波辐射模型模拟亮温和AMSR2卫星观测亮温，发现未经过森林辐射校正的亮温（18.7GHz和36.5GHz）往往存在低估现象，而经过森林辐射校正后的模拟亮温更接近于卫星观测；通过留一法（Leave-One-Out Cross Validation）对发展的透过率半经验模型验证，发现反演的透过率与参考值相关性高于0.7，在18.7GHz和36.5GHz频段的均方根误差RMSE分别为0.0589和0.0787；通过分析高低频亮温差（Tb18.7V-Tb36.5V）与雪深的关系，发现相关系数由森林辐射校正前的0.26提高到校正后的0.46；最后利用传统的经验性雪深反演算法对森林辐射校正效果进行测试，发现雪深反演误差（unRMSE）由原来的8.9cm降低到7.8cm，相关系数由0.32提高到0.49。本研究发展的冠层微波透过率半经验模型可以实现卫星遥感尺度的应用，为提高林区的雪深反演精度提供了参考和支撑。
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  PDF(825)

  摘要(854)

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• 基于层级特征交互与增强感受野的双分支遥感图像去雾
• 孙航,方帅领,但志平,任东,余梅,孙水发

• 摘要：近年来，深度学习的去雾方法在图像去雾领域取得了显著的成绩。然而，大多数基于U型网络的去雾方法将编码层特征直接传递到对应解码层，缺乏浅层和深层特征之间的信息交互。此外，基于非U型网络的去雾方法存在感受野受限问题，无法有效的利用上下文信息。从而导致这些方法在场景尺度变化较大的遥感图像去雾中无法取得理想效果。为此，本文提出了一种基于层级特征交互与增强感受野的双分支遥感图像去雾网络，该方法包含层级特征交互子网和多尺度信息提取子网。其中，层级特征交互子网利用层级特征交互融合模块，逐层的在浅层特征中引入语义信息，深层特征中引入空间细节信息，从而增强编码层中不同层级特征之间的信息交互。多尺度信息提取子网利用多尺度残差空洞卷积模块，融合不同感受野的特征，从而获取对于遥感图像去雾至关重要的上下文信息。在两个公开数据集上的实验结果表明，本文提出的去雾方法相比现有的9种优秀的去雾算法，取得了最好的客观评价指标和视觉效果。
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  PDF(627)

  摘要(451)

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• 改进CenterNet在遥感图像目标检测中的应用
• 田壮壮,张恒伟,王坤,刘盛启,邹前进,赵镇,陈育斌

• 摘要：为了提高遥感图像目标检测的效率及精度，本文提出了一种基于改进CenterNet的遥感图像目标检测方法。基于CenterNet的检测框架，该方法能够降低目标检测所需要的步骤，减少对锚框的依赖。而在CenterNet的基础上，所提方法通过采用带有转置卷积的ResNet作为骨干网络，降低了骨干网络的参数数量；然后针对训练用的热力图标签，提出了针对中心点设计的高斯核适用范围边长的计算方法；最后利用注意力机制，提高所提取特征中目标区域特征的有效性。在公开的高分辨率遥感图像上的实验结果表明，三种改进措施将目标检测的精度提高了4.0%，与此同时所需的检测时间降低为原来的31.9%。与其他对比方法相比，所提方法在精度和速度上均有一定的优势，表明所提方法在遥感图像目标检测中具有一定的实用性。
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  PDF(579)

  摘要(781)

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• 基于边缘增强的BECU-Net模型和高分辨率遥感影像的耕地提取
• 董张玉,李金徽

• 摘要：耕地作为国家粮食生产的重要保障，其空间分布是粮食安全评估、土地资源管理等领域的主要依据，耕地信息提取在农田保护决策和作物生产规划中被广泛需求。现有的耕地信息提取方法忽视了地块的差异化特征和边缘细节蕴含的丰富信息，且提取结果碎片化，边界模糊。基于以上问题，论文提出了一种结合EfficientNet骨干网络和U型框架构建的改进型耕地信息提取模型BECU-Net（Boundary Enhancement Classification U-Net），该方法针对边缘欠拟合问题，为实现边缘特征和深度特征的信息互补，设计由CoT模块（Contextual Transformer Module）、门控卷积、scSE（Spatial-Channel Sequeeze and Excitation）注意力机制形成的边缘分支子网络，并以此提高模型处理边界信息的专注度。同时，构建含约束项的联合型边缘增强损失函数BE-LOSS（Boundary Enhancement Loss）进一步完善模型运算性能。研究使用GID高分2号RGB-NIR四波段数据，与梯度、指数、纹理特征图共同构建耕地特征机制。实验分别与不同网络结构、不同损失函数的模型进行对比。结果表明：改进算法的总体精度和F1分数均有改善，相比于DeeplabV3+网络，提取精度提升2.24%，F1分数提升1.77%。综上，论文算法为进一步解决耕地信息提取时边界模糊问题提供技术参考，为复杂交界的精准划分提供理论支撑。
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  PDF(577)

  摘要(438)

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• MAR20：遥感图像军用飞机目标识别数据集
• 禹文奇,程塨,王美君,姚艳清,谢星星,姚西文,韩军伟

• 摘要：遥感图像军用飞机目标识别是对遥感图像中的军用飞机进行定位和细粒度分类，其在侦察预警、情报分析等领域起着至关重要的作用。但是，由于数据集匮乏，遥感图像军用飞机目标识别发展相对缓慢。为推动该领域的研究进展，本文构建了公开的遥感图像军用飞机目标识别数据集MAR20（Military Aircraft Recognition）。该数据集具有以下特点：（1）MAR20是目前规模最大的遥感图像军用飞机目标识别数据集，包含3842张图像、20种军用飞机型号以及22341个实例，并且每个目标实例具有水平边界框和有向边界框两种标注方式；（2）由于所有的细粒度类别均隶属于飞机大类，因此不同型号的飞机往往具有相似的特征，导致不同型号目标具有较高的相似性；（3）由于遥感图像采集过程中受到气候、季节、光照、遮挡、乃至大气散射等因素的影响，相同型号的目标存在较大的类内差异性。最后，为建立遥感图像军用飞机目标识别基准，本文在MAR20数据集上评估了7种常用的水平框目标识别方法和8种有向框目标识别方法。MAR20数据集下载链接：https://gcheng-nwpu.github.io/。
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  PDF(3592)

  摘要(3760)

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• 融合自适应窗口显著性检测和改进超像素分割的高光谱异常检测
• 钱晓亮,曾银凤,林生,张博,任航丽,王慰

• 摘要：高光谱异常检测旨在识别与周围像素具有显著光谱差异的像素，由于不需要先验光谱信息的特点，其在军事和民用领域发挥重要价值。实现高光谱异常检测的一个重要手段是局部对比度计算，现有方法通常采用双窗口法进行计算，然而，窗口尺寸通常依据经验值进行手工设定，泛化能力不足。为了解决上述问题，本文提出了一种融合自适应窗口显著性检测和改进超像素分割的高光谱异常检测方法。该方法先利用对抗自编码网络对高光谱图像进行降维，以降低模型计算复杂度。其次，引入正交投影散度来改进超像素分割中的光谱距离度量方式，提升分割精度。然后，提出一种自适应窗口显著性检测算法来初步定位异常目标，该算法依据超像素分割结果来自适应确定双窗口，提高显著性检测的精度和泛化能力。最后，采用域变换递归滤波和阈值化操作对初始检测结果进行后处理，降低虚警率。消融实验表明，本文所提基于正交投影散度的改进超像素分割算法较基于传统光谱距离度量方式的算法性能更优，所提自适应窗口显著性检测算法的性能优于传统手工设定窗口尺寸的算法；与7种流行算法的主、客观对比实验表明，本文方法在总检测精度和异常-背景像素分离度上均优于流行算法。综上所述，本文所提改进超像素分割算法能提升现有高光谱图像超像素分割的效果，以此为基础所设计的自适应窗口显著性检测算法不仅能克服现有双窗口算法泛化能力不足的问题，还能获得优于流行算法的异常检测效果。
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  PDF(914)

  摘要(635)

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• 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,郜丽静

• 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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  PDF(1390)

  摘要(958)

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• 种子点自适应调整策略下的SAR影像超像素分割
• 赵腾,杜小平,严珍珍,朱俊杰,徐琛,范湘涛

• 摘要：SAR影像超像素分割，即将SAR影像中相似像素按照度量准则聚合为超像素的过程，超像素能一定程度体现图像的语义特征，可有效降低后续图像理解的难度，已成为影像分类、变化检测等算法重要的预处理步骤。然而，现有的SAR影像超像素分割算法多基于局部聚类方法实现，这类方法存在超像素种子点个数预定义、缺乏影像细节自适应性和多次迭代导致的耗时过多等不足。针对上述问题，本文提出了基于邻域特性的单次迭代超像素自适应分割算法ASSA，该算法基于高斯混合模型的种子点自适应调整策略，实现了超像素个数自适应确定，并确保了超像素内部的同质性；利用优先级队列和邻域特性，实现了单次迭代下的超像素分割；同时，ASSA算法使用高斯核函数和后处理两种策略进行了SAR影像噪声抑制。本文从可视化效果、定量指标和运行时间三方面对算法的有效性和高效性进行了评估。实验结果表明，相比于其他超像素分割算法，ASSA算法能够基于影像特性实现自适应超像素分割，提高分割效率的同时生成的超像素边界贴合度和紧凑度都较高。
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  PDF(188)

  摘要(231)

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• ADC-CPANet：一种局部-全局特征融合的遥感图像分类方法
• 王威,李希杰,王新

• 摘要：遥感图像具有丰富的纹理信息和复杂的整体结构，因此在场景分类任务中进行多尺度的特征提取至关重要。基于此，设计了局部特征提取模块ADC模块(Aggregation Depthwise Convolution Block，ADC)和全局-局部特征提取模块CPA模块(Convolution Parallel Attention Block，CPA)，并在ADC模块中提出一种非对称深度卷积组，以增强模型对图像翻转和旋转的鲁棒性；在CPA模块中提出一种能够扩大感受野并增强特征提取能力的多分组卷积头分解注意力。以ADC模块和CPA模块为基础构建全新的遥感图像场景分类模型ADC-CPANet，在各阶段采用堆叠ADC模块和CPA模块的策略，从而使模型具有更好的全局特征和局部特征提取能力。为验证ADC-CPANet的有效性，本文使用开源数据集RSSCN7数据集和SIRI-WHU数据集测试ADC-CPANet与其他深度学习网络的复杂度和识别能力。实验结果表明，ADC-CPANet的分类准确率分别高达96.43%和96.04%，优于其他先进的模型。
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  PDF(518)

  摘要(456)

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• 自然资源陆地卫星激光测高标准产品高程精度评价
• 陈继溢,唐新明,李国元,刘诏,周晓青

• 摘要：卫星激光测高技术能够获取高精度地表高程分布信息，在对地观测领域具有独特的优势，目前国内外已有多个不同型号的卫星激光测高系统在轨运行。我国近年来陆续发射的高分七号卫星和资源三号03星均搭载了激光测高系统，用于全球高程控制点获取。随着高分七号卫星、资源三号03星稳定在轨运行，并持续获取激光测高数据，我国首次在激光测高领域形成相关数据产品，即自然资源卫星激光测高标准产品（SLA03）。本文以平原、山区两个不同类型区域的高精度机载点云数据为参考，对我国自然资源卫星激光测高标准产品的高程精度进行综合评价。结果显示，在使用合适的阈值剔除人工建筑、树木冠层的激光点后，高分七号卫星SLA03数据在平原地区高程精度RMSE优于0.7m，LE90在1.0m左右，其中60%以上精度优于0.3m，而在山林地区下降至1.2m（RMSE）和2.0m（LE90）；资源三号03星SLA03数据在平原地区达到1.3m（RMSE）和2.4m（LE90），其中50%以上精度优于0.5m，山林地区则为1.7m（RMSE）和3.0m（LE90）。另外，高分七号卫星SLA03数据受季节因素影响较为明显，主要由植被生长引起。相关结论能够指导自然资源卫星激光测高标准产品的深入应用，并为后续卫星激光测高载荷设计与参数论证提供支撑。
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  PDF(162)

  摘要(287)

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• 高分六号宽幅相机叶片叶绿素含量反演方法与验证
• 谷晨鹏,李静,柳钦火,张虎,张召星,文远,王晓函

• 摘要：叶片叶绿素含量（Leaf chlorophyll content，ChlLeaf）是反映植被光合能力强弱的重要指标，对全球碳循环研究和农业监测有重要意义。高分六号（GF-6）搭载的宽幅相机具有两个对ChlLeaf敏感的红边波段，具备开展ChlLeaf定量反演的潜力。本文提出基于叶绿素含量敏感指数CSI（Chlorophyll sensitive index）的GF-6宽幅相机WFV（Wide Field of View）数据ChlLeaf反演方法，通过PROSAIL和PROSPECT+4-Scale模型模拟构建了ChlLeaf与CSI指数的经验回归模型，并与MTCI、CIre和TCARI/OSAVI等红边指数的经验回归模型的反演精度进行对比。基于农作物、阔叶林和针叶林三种植被类型实测数据的验证结果表明，CSI指数反演精度最优(R2 = 0.62, RMSE = 10.31 μg cm-2)，高于CIre指数(R2 = 0.34, RMSE = 14.83 μg cm-2)、MTCI指数(R2 = 0.25, RMSE = 15.3 μg cm-2)和TCARI/OSAVI指数(R2 = 0.01, RMSE = 21.34 μg cm-2)。利用GF-6 WFV数据生成2019年北京森林站ChlLeaf时间序列与现有MODIS ChlLeaf产品的对比结果表明，GF-6能提供更高分辨率的ChlLeaf数据，能够更准确地刻画ChlLeaf的空间和时间序列变化特征，可以为GF-6在农业和植被生态监测的研究和应用提供数据支撑和科学依据。
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  PDF(65)

  摘要(220)

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• 机载多维度SAR图像地物数据集构建及融合分类方法研究
• 郑乃榕,杨子安,施贤正,杨宏,孙越,王峰

• 摘要：随着合成孔径雷达（SAR：Synthetic Aperture Radar）成像和深度学习技术的发展，利用深度学习算法对SAR图像进行地物分类得到了广泛关注及应用研究。本文基于对地观测航空遥感系统高分机载数据构建了高分辨率机载多维度SAR地物分类数据集（AIR-MDSAR-Map: Airborne Multi-Dimensional Synthetic Aperture Radar Mapping Dataset）。本数据集包含海南万宁和江苏射阳两个区域的P、L、S、C、Ka五个波段的多极化 SAR 图像和高分辨率光学图像，将地物划分为水域、裸地、道路、工业区、林草地、住宅区、种植地、养殖场和其他等9类，并提供精细化的像素级别标签。本文利用深度学习中较经典的语义分割方法对 AIR-MDSAR-Map 进行地物分类验证，同时也检验了不同波段SAR图像对各类地物的分类敏感性。最后，通过不同的融合策略对多维度SAR数据进行融合分类，最终融合方法在其中多类地物目标上的表现优于单波段，在综合指标FWIoU和PA上提升10~15%，FWIoU达69%，PA达81%。该数据集将发布于国家综合地球观测数据共享平台（http://www.chinageoss.cn），能满足不同行业用户和科研用户的需求，为多维度SAR数据的应用研究提供支撑。
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  PDF(35)

  摘要(775)

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• 顾及左右摆扫不同影响的航空大视场高分红外扫描仪几何外检校方法
• 金雁敏,宋正翔,李益峰,王超,刘世杰,柳思聪,童小华

• 摘要：摆扫航空大视场红外扫描仪具有视场角大、分辨率高等优点，但因在传感器安装、运输、飞行时会受到抖动的影响，常导致传感器的中心、安置角度发生偏移。因此有必要对CCD影像进行几何外检校，以提高传感器影像的几何质量。特别是此类扫描仪不同摆扫方向会对成像质量造成不同影响，因此本文针对航空大视场红外扫描仪成像特点，构建了考虑左、右摆扫不同影响的几何外检校模型。该检校模型具有如下特点：（1）左、右摆影像同时检校，并分别设置不同的安置参数矩阵。扫描仪的左、右摆扫会造成成像积分方向的不同，进而导致左、右摆影像定位精度的不一致，因此利用不同的左、右摆参数矩阵，消除摆扫角误差对成像几何精度造成的影响。（2）增加检校参数伪观测方程。由于该航空大视场红外扫描仪存在大摆扫角，随着摆扫角的变化，相机与定位定姿系统安置误差检校参数间可能存在较强相关性，因此引入检校参数伪观测方程。实验结果表明该检校模型能有效提升影像的几何定位精度，检校后左右摆影像反投影偏差降低到亚像素水平。
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  PDF(90)

  摘要(152)

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• 面向小麦种植面积反演的自监督学习光谱解混算法
• 胡金龙,段金亮,沙马阿各,张瑞

• 摘要：遥感作为大范围地表覆盖提取和时空动态监测的有力工具，在小麦种植面积反演领域具有显著优势。然而，混合像元现象限制了小麦种植面积估计的精度，而端元的光谱变异性现象也使得传统的混合像元分解方法表现不佳。针对小麦种植面积估计过程中存在的混合像元和端元光谱变异性等问题，本文提出基于自监督学习的光谱解混算法 (Self-supervised Learning-based Spectral Unmixing Algorithm, SLSU)。首先，使用变分自编码器实现无监督的端元光谱变异性解释和端元库生成；其后，使用交替最小二乘法和全约束最小二乘模型估计各类端元对应的丰度；最后，利用概率松弛标记法对解混结果进行空间邻域校正，以进一步提高光谱解混和小麦面积估计的精度。以河南省新乡市3个典型的小麦种植区为实验区，利用Sentinel 2影像获取小麦种植面积并利用实地测量的小麦分布现状数据计算提取精度。结果表明：基于SLSU算法获取的小麦种植面积的相对提取误差中位数小于1.3个像素，显著优于全约束最小二乘、扩展线性混合模型等传统混合像元分解算法以及支持向量机、随机森林等监督学习分类方法所提结果。所提SLSU算法可以提高小麦提取的精度和稳定性，为农作物分布提取和种植面积估算提供了有效的方法。
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  PDF(463)

  摘要(376)

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• 虚拟地理环境视角下地理元宇宙初探
• 龚建华,林珲,徐丙立,李文航,张国永

• 摘要：详细梳理了元宇宙、数字孪生和虚拟地理环境3个概念的内涵、源初性特征和关联集成发展趋势。提出地理元宇宙概念,依据虚实内容关系与虚实空间平行叠合特点,定义与区分了地理元宇宙的三类数字地理环境,即数字原生的虚拟地理环境、数字孪生的虚拟地理环境、以及数实叠合的增强地理环境,并从时间-空间、化身人、空间参考系、在场-不在场等角度探讨了地理元宇宙的基本特性。基于人地关系以及地理元宇宙构建技术需求,建立了“人-物-场-事”映射建模、空间信息基础设施、虚拟地理实验与管理优化的地理元宇宙平台概念架构。面对逐渐展现的虚拟地理空间、化身人社会和虚实复合人地关系系统,提出建立虚拟地理环境工程学,推动地理元宇宙平台的构建和相关理论应用研究。
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  PDF(230)

  摘要(246)

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• 机器地图的认知逻辑与建图模型
• 贾奋励,杨剑,游雄,李科,田江鹏,郑束蕾

• 摘要：机器地图是为提升无人平台复杂环境认知与理解能力而提出的一类新型地图。本文以机器地图的概念模型为基础，从认知科学视角提出一种以记忆结构与过程为参考、符合认知逻辑的机器地图建图理论模型。通过分析记忆的结构与过程、心象地图的内容与组织，认知架构和机器人系统中的环境认知等问题，梳理出机器地图的认知逻辑及其对机器地图建图模型的支撑。在此基础上，分析了机器地图的任务目标和内容分类，从信息组织、逻辑结构与生成过程三方面提出机器地图建图模型的设计原则。基于该原则，设计了机器地图建图的逻辑结构和过程模型。在逻辑结构方面，从空间、视觉、情境、图式、规则等方面细化了感知地图、工作地图和长时地图中的内容与结构关系；在过程模型方面，按照认知活动抽象出包括理解、注意、推理、学习、行动的机器地图建图基本活动，并提出内隐和外显两类建图过程。机器地图的认知逻辑与建图模型，本质上是对机器地图认知计算机制的阐释，从抽象层次上为研究人员提供协同研究的基础框架，也为相关技术、数据的集成、评估、运用提供参考。本文的研究还为数字孪生或虚拟地理环境的构建提出新的目标与要求。
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  PDF(280)

  摘要(281)

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• 数字孪生驱动的桥梁智能建造方法
• 朱军,朱庆,祝兵,王波,梁策

• 摘要：智能化是桥梁建设的重要方向,数字孪生是实现桥梁智能建造的有效途径。数字孪生将现实环境中桥梁的结构、状态和行为等映射到虚拟环境,为透彻理解和精准控制桥梁建造过程提供新手段。本文首先分析了桥梁及其环境高精度数字孪生与桥梁智能建造背景及发展趋势,然后提出了桥梁建造全过程数字孪生构建方法,探讨了空天地一体化监测数据关联融合、数字孪生场景智能构建与增强可视化、过程动态仿真与智能预测等关键技术,最后以复杂艰险山区大型桥梁建造为例开展案例应用分析,本文方法可望为复杂环境大型桥梁工程智能建造提供有效的理论指导和关键技术支撑。
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  PDF(402)

  摘要(556)

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• 微观人群数字孪生
• 李文航,龚建华,黄琳,马浩男

• 摘要：传统地理学/GIS对人群时空行为的研究集中在中宏观尺度，对微观时空行为的研究相对不足。针对这一问题，提出了微观人群数字孪生的概念及基础逻辑框架，从人群行为实验方法、基础行为/场景行为建模、典型应用及案例分析等方面总结了微观人群数字孪生的技术基础及其研究现状，并从地理学的视角，对基于系统论的人群实验思路和可信人群实验方法、以及利己-利他、个体-群体、确定-随机统一的人群行为建模方法、微观行为地理学和微观人地关系理论体系构建等未来研究进行探讨，希望推动地理学、GIS和虚拟地理环境对微观人群时空行为理论、方法和技术的研究。
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  PDF(515)

  摘要(317)

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• 面向虚拟地理环境构建的树木模型高保真三维重建方法
• 王伟玺,黄鸿盛,杜思齐,李晓明,谢林甫,汤圣君,洪林平,郭仁忠

• 摘要：树木是城市地物的重要组成部分，树木三维模型是实景三维建设、虚拟地理环境构建，以及数字孪生城市建设不可或缺的内容。 当前树木实景三维模型主要基于影像或者模型库的方式进行重建，前者表现为杂乱的三角网团簇，后者在几何表达和真实感方面与真实情况差距较大，这使得重建后的树木模型难以直接用于智慧城市的实际应用。因此，本文面向虚拟地理环境高逼真场景构建需求，提出一种基于高精度激光扫描点云数据的树木三维模型高保真仿生重建方法，可实现形态特征保持的树木三维模型自动化重建。首先提出基于骨架的树木模型参数化重构方法，通过广义圆柱体拟合实现树枝几何形状的抽取，并根据树木生长参数对树干、主要枝条、细小枝条模型以及树冠等要素进行分级提取；其次考虑树木不同部位精细化建模要求，提出泊松构网与参数拟合融合的树木几何模型精细化重建方法，进而基于边界约束条件实现树干与树枝模型的精准拼接与融合；最后采用顾及树木结构的纹理展开方法，对多层级树木枝干进行纹理自动映射贴图，实现高保真的树木模型三维重建。经实验验证，基于背包式或站点式获取的激光点云，本方法可生成形态特征高保真的精细化三维树木模型，模型整体几何误差优于10cm，树干模型误差优于3cm。且在相同数据条件下，与几种主流树木建模方法对比，本方法对树木三维形态和真实纹理的还原度程度最高。基于该研究成果，可进一步实现树木结构信息提取、三维绿量计算，并服务于实景三维中国、绿色低碳发展等国家战略，具有重要的实用价值。
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  PDF(700)

  摘要(705)

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• 神经辐射场应用于大规模实景三维场景可视化研究进展评述
• 赵强,佘江峰,万奇峰,贺丽霞,李思睿,吴双品

• 摘要：实景三维是重要的国家数字基础设施，其将地理信息从传统二维平面扩展到信息更丰富更全面的三维空间，数据以显式三维模型的形式存储表达，但经典的显式三维模型具有数据量大、可视化效果粗糙等问题，在一定程度上限制了其实际应用。神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF）是一种基于神经隐式立体表达（Neural Implicit Volume Representing）进行可微渲染（Differentiable Rendering）以实现高质量视图合成的新方法，被Mildenhall等（2020）首次提出，以其逼真的视图合成效果与新颖的实现方式成为计算机视觉领域的热点研究方向。自提出以来，国内外爆发式涌现出大量有关神经辐射场的研究文献，其中有少量研究开始探索将其用于大规模实景三维场景可视化，主要聚集于可视化效果的生成方法。本文回顾了神经辐射场提出的背景，介绍了神经辐射场及其在大规模实景三维可视化方面的研究进展，分析了目前利用神经辐射场进行大规模实景三维场景可视化研究中被关注的无边界场景、锯齿效果、瞬态遮挡、光度一致性、场景重照明与可见性场等问题，指出了目前研究在多源数据融合、视觉效果优化、虚拟环境感知等方面面临的挑战，对未来值得进一步探索的方向提出了见解。
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  PDF(572)

  摘要(759)

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• 工业地理信息系统的设计和关键技术研究
• 毛善君,张鹏鹏,张浩源,陈金川,李梅,陈华州

• 摘要：自20世纪60年代地理信息系统理论、技术和软硬件系统产生以来，已经在传统地学以及数字城市、智能交通、高科技战争等领域得到广泛应用。在全世界范围内，智能化矿山、智能化工厂的建设是大势所趋，与此相关的厂房、设备、零部件、工作环境也属于地理空间对象，而且这些实体之间也存在空间关系。为此，基于智能化矿山、智能化工厂日常生产对象的时空特性和管控需求，结合数字孪生、工业控制、大数据分析等技术，本文提出了工业地理信息系统(Industry Geographic information system, IGIS)的概念及数据模型，并在工业智能化的背景下，构建了包括设备层、数据采集传输层、IGIS平台层、业务服务层和应用决策层的框架体系。针对数据标准规范、时空数据协同处理、工业环境数字孪生、工业设备数字孪生、时空数据智能分析和组态控制等关键技术问题提出了解决方案，为实现智能化矿山、智能化工厂宏观微观空间对象的一体化拓扑表达、存储、分析和协同控制提供了统一的时态地理信息系统(TGIS)远程管控平台。该平台已经在我国多对煤矿的矿井和选煤厂得到了初步应用，验证了系统的实用性和可行性。
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  PDF(57)

  摘要(170)

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• 基于多源遥感数据的数字林场信息提取与系统构建
• 谢东辉,李益,周坤,张智祥,金霖,阎广建,穆西晗,李文航

• 摘要：数字林业是林业现代化的基础。本研究以河北省塞罕坝机械林场为研究区,利用遥感科学与技术,基于机载数据(激光雷达、高分辨率CCD影像和高光谱影像),研究单木分割和单木分类方法,实现了机载飞行区域270km2范围内所有单木的分割和分类。结合地面样方调查数据,单木分割匹配度精度可以达到0.6以上,研究区内四种典型树种单木分类精度均能达到97%以上。基于地基激光雷达扫描数据,研究以单木为单位,通过枝干重建和叶片添加,实现单木三维模型重建和场景重建。该方法有利于分析从器官(枝干、叶片)-单木-区域多尺度森林结构特征。在此基础上,本研究探索了以单木为基础的林业数字化方法,并结合WebGIS技术开发了数字林业系统,初步实现了研究区相关数据的存储、管理、查询、分析和可视化等功能,为后续的森林经营管理和决策规划提供了重要的基础数据。
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  PDF(32)

  摘要(180)

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• 基于高光谱卫星影像的互花米草指数构建方法
• 邵春晨,杨刚,孙伟伟,左阳嫣,葛苇婷,杨素素

• 摘要：互花米草近年来迅速繁殖扩张，对滨海地区自然环境、经济发展造成一定影响，危害区域生物安全和生态系统稳定。精确的互花米草监测与制图对湿地生态系统的保护与恢复具有重要意义。针对互花米草的识别，当前研究以监督分类方法为主，这一类方法所需样本量大、分类器复杂多样，针对大区域互花米草的精细识别计算量大，效率低，精度对样本质量的依赖性强。为了提高大区域互花米草快速精细识别的能力，本研究提出了一种基于高光谱数据构建生长期互花米草指数的方法，利用互花米草与其他盐沼湿地植被在近红外波段和短波红外波段存在明显光谱差异的特性，选取差异敏感波段构建互花米草指数，以增大复杂滨海湿地坏境下互花米草与其他盐沼湿地植被的特征差异，有效减少“异物同谱”现象造成的滨海盐沼湿地植被难区分的现象。本研究选取黄河三角洲湿地和盐城滨海湿地区域作为研究区，通过野外调查和Google Earth高分辨率影像生成样本数据集，基于生长期互花米草指数构建决策树对互花米草进行精细识别，并与NDVI、EVI、支持向量机、随机森林、最大似然和人工神经网络方法进行互花米草提取结果对比验证。结果表明，基于互花米草指数构建决策树的方法可快速、准确地实现复杂湿地生态系统中互花米草的提取，提取精度与支持向量机和随机森林方法保持相当水平，在大区域互花米草快速识别方面具有更高的潜力。
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  PDF(102)

  摘要(214)

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• 5米光学02星多光谱影像农田防护林信息提取
• 李毅夫,孙斌,高志海,王琫瑜,闫紫钰,苏文森,高婷,岳巍

• 摘要：5米光学02星的成功发射与运行为林草行业各主体业务提供了丰富的遥感数据应用需求，为林业管理和生态服务提供可靠的信息保障。为测试5米光学02星多光谱数据在农田防护林监测这一林业主体业务中的应用能力，研究以河北省张北县为研究区，基于5米光学02星多光谱数据，构建了光谱、植被指数和纹理特征集，并设计4种分类信息提取方案：(1)光谱特征，(2)光谱特征+植被指数，(3)光谱特征+纹理特征，( 4 )光谱特征+植被指数+纹理特征。采用随机森林算法进行特征选择和分类信息提取、验证，最后评价了5米光学02星农田防护林信息提取的应用潜力和效果。研究结果表明：(1)基于5米光学02星多光谱数据能够准确提取研究区农田防护林信息，在较好地反映研究区农田防护林的实际分布情况。其中，方案1农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8371、0.7760；方案2农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8440、07855；方案3于对农田防护林信息提取总体精度、Kappa系数分别达到0.8839、0.8403；方案4分类结果精度最高，其总体精度、Kappa系数分别为0.8908、0.8499。(2)使用多种特征变量可有效提高农田防护林信息提取精度，就不同特征对农田防护林信息提取的贡献程度而言，光谱特征>纹理特征>植被指数。(3)5米光学02星多光谱数据对农田防护林信息提取精度较高，结果可靠，能够较好地满足防护林监测业务的需求，在森林调查和监测主体业务中具有巨大的应用潜力。
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  PDF(309)

  摘要(218)

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• 5米光学02星高分辨率高灵敏度大幅宽热红外相机设计与实现（卫星专刊）
• 童卫明

• 摘要：2021年12月26日,5米光学02星在太原卫星发射中心成功发射,星上装载的主要载荷之一—热红外相机采用8000元长线阵长波红外探测器推扫成像,可以获取星下点地面像元分辨率优于16m、噪声等效温差小于0.1K@300K、幅宽大于115km的7.7μm~10.5μm谱段热红外影像。相比国内外在轨热红外遥感相机,该相机同时实现高分辨率、高灵敏度和大幅宽观测,能够实现空间和温度的高效率精细化探测,具有明显优势。文章介绍了该相机的组成、工作原理、相机关键技术及实现情况,给出地面测试与试验结果,并简要介绍在轨测试和应用情况。相机目前在轨稳定运行,性能优异,已获取大量高分辨率热红外影像,可为后续同类载荷研制提供参考。
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  PDF(615)

  摘要(378)

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• 基于虚拟地理环境的数字孪生流域防洪应用技术探讨
• 李毅,黄诗峰,臧文斌,高志国

• 摘要：防洪是数字孪生流域的重要应用领域,数字孪生流域防洪应用不仅需要对流域中的自然要素进行科学表达,同时也需要对人类的活动特征进行描述。虚拟地理环境将自然要素与人文要素进行耦合研究,侧重于构建沉浸式的实验和认知环境,可以为数字孪生流域防洪中的人地关系建模以及洪水场景表达与风险认知提供新视角和新方法。本文首先介绍数字孪生流域的概念、发展现状以及虚拟地理环境的特征,然后基于虚拟地理环境提出数字孪生流域防洪应用技术框架,阐述了数字化流域场景构建、数字流域状态同步、洪水时空过程建模与实验、人地关系建模、洪水场景表达与风险认知等关键技术,最后对数字孪生流域中的沉浸式VR/AR应用、公众参与防洪等未来的发展进行了展望。
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  PDF(259)

  摘要(470)

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• 面向虚拟地理环境构建的地理分析模型集成应用方法进展
• 乐松山,闾国年,温永宁,陈旻

• 摘要：地理分析模型作为求解地理问题、模拟地理环境、支撑决策分析的重要资源，在虚拟地理环境（或数字孪生地理环境）的构建中发挥着重要作用。集成多领域具备不同模拟能力的地理分析模型，能够更加全面的表达现实地理环境，支撑构建可视、可用、可分析、可交互的虚拟地理环境。针对地理分析模型的集成应用方法，本文系统性梳理了当前的研究进展，从地理分析模型的演进特征、支撑虚拟地理环境构建的途径、多模型的集成方法和地理信息服务的相关支撑技术等方面进行了综述。总结发现，通过多模型集成来解决复杂地理问题已经成为广泛认可的研究途径，自然-人文相结合、融合大数据与深度学习的集成建模也越来越受到关注。然而，现有模型集成方法仍然面临个案化的局限，在处理异构模型的兼容性方面难以形成持续可复用的集成成果，导致模型集成容易陷入到重复的技术改造工作中。借鉴信息服务领域的容器化理念，本文提出了“地理分析模型容器”的思路并进行了方法实现。通过设计柔性装配结构的信息交互通道和事件响应机制的功能计算通道，构建了能够持续积累和提升模型集成复用能力的容器，并基于此种模型容器来进行配置式的模型集成应用。
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  PDF(250)

  摘要(316)

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• 基于无人机平台的地表环境实时稠密点云生成与数字模型构建
• 胡博妮,陈霖,徐丙立,布树辉,韩鹏程,李坤,夏震宇,李霓,李科,曹雪峰,万刚

• 摘要：实时构建地表环境高逼真数字模型一直是遥感航测领域的研究热点，也是实现地理环境的虚拟映射并进而形成数字孪生地理环境的关键基础。针对当前地表环境三维数字模型构建中存在的速度慢、时效性低和大场景应用受限等问题，本文在综述现有国内外研究的基础上，结合团队研究基础，提出一个基于无人机平台的地表环境实时稠密点云生成与数字模型构建方法。研究通用实时定位与地图构建框架，打通了从数据获取到三维点云生成、数字模型重建、结果分析等技术链条，设计动态内存管理模块和联合GNSS优化的PI-SLAM，突破了在线获取数据与位姿解算、实时稠密点云生成、实时数字表面模型（DSM）和数字正射影像图（DOM）构建等关键技术。经实验验证，方法在稠密点云生成和数字模型构建精度与现有离线建模算法相当的同时，速度提升了30-50倍，达到在线采集数据并实时建模的程度。应用案例表明，本方法可应用于灾害预警救援、应急管理、作战模拟等高时效地形三维重建中，同时能够为数字孪生地理环境数字底座构建提供技术支撑。
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  摘要(235)

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• 基于改进GAN的手绘特征草图虚拟地形生成方法
• 张晓媛,陈斌

• 摘要：三维虚拟地形生成目前广泛应用于野外虚拟地理环境、数字孪生城市建设等，是实现地理元宇宙发展的重要组成部分。传统生成三维虚拟地形的方法存在生成地形真实度不够、重复地形块与网格伪影等问题。基于此，提出一种改进生成对抗网络的手绘特征草图虚拟地形生成方法。以条件生成对抗网络和pix2pix架构为参考，提出虚拟地形生成网络模型，通过改进生成器U-Net网络，增加随机噪声，替换损失函数，提高模型训练的效率及生成地形的真实性。同时，利用精度较高的黄土高原部分地区数字高程模型数据为样本，构建用于虚拟地形生成模型的地形特征数据集，提取真实地形特征开展虚拟地形生成网络训练。最后，完整构建从手绘特征草图到虚拟地形的模型推理流程。实验结果表明，利用黄土高原地形数据和改进后的虚拟地形生成模型，能够满足用户在输入手绘地形特征草图后获得符合地形特征描述、高真实感的虚拟地形，在三维地形建模与编辑方面具有良好的发展前景。
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  摘要(213)

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• 文旅元宇宙：概念、关键技术及应用场景
• 范占领,陈崇成

• 摘要：元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验，文旅产品具有重内容、重体验、重参与、重个性化的特点，这与元宇宙的发展高度契合。现阶段，文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段，对文旅元宇宙的概念、核心技术、应用场景还处于探索中。论文首先回顾了元宇宙的演化进程，并基于文旅行业特征，提出了文旅元宇宙的基本定义、概念模型及主要特征。认为文旅元宇宙是元宇宙的一个子系统，是现有信息技术在文旅行业深度融合形成的文旅互联网形态，是文旅活动在三维数字世界的一种重构和虚拟共生。它基于扩展现实技术提供文旅场景的沉浸式体验，基于数字孪生技术生成现实世界文旅场景的镜像，并依托元宇宙统一架构下的政治、经济、文化等体系，实现文旅行业虚拟世界和现实世界的全方位融合。然后对文旅元宇宙相关关键技术在文旅行业应用的研究进展和应用进行了详细的描述。最后展望了文旅元宇宙在文化遗产数字化与保护、景区（酒店）开发与管理、导游导览服务、文旅营销、行业监管与市场治理等方面可能的应用场景，提出了文旅元宇宙未来重点的研究方向。虽然文旅元宇宙的发展还面临着诸多的挑战，技术的发展还要不断地经历螺旋式的上升，但是元宇宙终会重塑未来的社会形态和人类的生活方式。
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  摘要(743)

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• 数字孪生人文地理环境
• 林珲,徐丙立,肖昕,陈宇婷

• 摘要：人文地理环境是人类活动与地理环境交互作用形成的综合环境，环境复杂且脆弱性高。引入数字孪生方法，构建依实驱虚、依虚控实、虚实协同演进的人文地理学问题研究新模式，对避免扰乱现实环境、深度探索复杂问题、优化现实地理问题调控方案等，具有重大的学科意义和应用价值。在综述国内外研究现状的基础上，提出数字孪生人文地理环境基本概念，详细阐述概念内涵，同时构建了数字孪生人文地理环境系统技术框架。指出数字孪生人文地理环境是由现实人文地理环境、虚拟人文地理环境以及二者之间的交互作用组成，通过对地理环境、人类活动、人地交互作用等的孪生构建与虚实交互，实现现实环境与虚拟环境之间的虚实协同、优势互补、共同演进。以数字孪生白鹿洞书院为典型案例，示范数字孪生人文地理环境构建方法、主要功能和结果形式。本文旨在抛砖引玉，借此引起对数字孪生与人文地理环境耦合研究的思考，共同推动人文地理学发展。
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  摘要(427)

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• 1:250万月球酒海幅(LQ-20)地质图编研
• 刘敬稳,刘建忠,朱凯,张敬宜,张珂,吴聪哲,雷丹泓

• 摘要：在嫦娥探月数据及其他月球地质资料的基础上，中国科学院地球化学研究所主导的团队编制了比例尺为1:250万的全月地质图、月球分幅地质图、月球构造纲要图、月球岩石分布图以及30分幅地质图，其中就包括LQ-20酒海幅。LQ-20图幅以其独特的酒海纪与艾肯纪交界的标志事件——酒海盆地撞击事件而引人注目。本文详细介绍了月球地质图的编研的发展历史、LQ-20分幅图的图幅表达的内容，并阐述了该图幅表达的岩石类型、撞击盆地和撞击坑物质、构造形迹特征等：图幅中表达了12类岩石类型、8个盆地的地质信息、260个撞击坑的坑物质、16类构造形迹特征涉及了整个三宙六纪的地质信息。最后讨论了该月球图幅区域内从岩浆洋纪到哥白尼纪的整体区域地质演化历史、并提出我国1:250万月球地质图与美国月球地质图在表达地质信息上的本质区别在于其对月球地质过程整体的地质体系的完整建立与系统表达，每处地质信息都明确表达其地质作用来源，每个区域都有层次分明的按形成顺序排列的地质过程，这为我国乃至全球月球就位探测、科学研究等提供了一份详尽的月球地质背景资料。
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  摘要(54)

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• 基于多源数据的形貌分析在国际月球科研站建设中的应用研究
• 杜 省,康志忠,胡 腾,肖 萌,李 默

• 摘要：国际月球科研站（International Lunar Research Station，简称ILRS）的建立是我国顺应当前形势的重要太空战略部署。为研究基于多源数据的形貌分析在ILRS建设过程中的应用，将“ILRS计划”分为选址和科考阶段。分析ILRS选址阶段需考虑的约束条件，简述正射高分光学影像、月表地形、 月球DEM、激光高度计、微波辐射计、多/高光谱成像、测月雷达、伽马射线等多源数据在选址阶段的应用，利用嫦娥二号DOM、DEM、LRO Diviner辐射计、LOLA激光高度计以及地质制图等多源数据对月球南极地形特征、温度条件、光照条件、对地能见度和地质特征进行分析，提出在ILRS选址阶段应考虑的诸多因素和适合着陆选址的区域特点，并以Amundsen区域为例，选择了3个候选着陆点。以Shackleton、Shoemaker、de Gerlache和Amundsen撞击坑为代表，基于多源数据分析结果为ILRS科考阶段巡视路线的规划、水冰探测的分析、观测基站的设立提供参考。研究表明基于多源数据的形貌分析结果对ILRS的选址和科考任务都有重要参考价值。
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  PDF(298)

  摘要(233)

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• 面向月球极区特殊光照条件的地形可视化
• 应申,毕杰皓,陈驰

• 摘要：月球极区因其特殊的地理位置与地形特征，太阳高度角较低，光照不充分，存在多处长期缺乏直接光照的永久阴影区。现有的影像数据阴影范围过大，导致形貌表现不完全，表现效果较差；若从高程数据出发，直接表现月球极区形貌，则会出现色彩与光影效果不自然、缺乏地形细节等问题。为了更好地开展月球极区的科学研究，行星制图中需要实现一套全面、高效的月球极区形貌可视化制图方法。本文结合高精度激光测高数据，通过晕渲可视化的方法制作晕渲地图，有效地表现月球极区的撞击坑、坑链、月溪等地貌，具有直观、详细、全面的特点。同时，在晕渲可视化地图的基础上进一步处理，如叠加永久阴影区要素，可得到更为清晰明了的专题地图。采用符合人类地理空间认知的月球极区可视化方法，将有助于月球极区科学问题的研究交流以及月球极区探测任务的开展。
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  PDF(208)

  摘要(182)

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• 无人机遥感下的东北薄层黑土区切沟三维形态时空演变分析
• 柯力玮,杨久春,王佳琦,李颖

• 摘要：耕地是农业生产的核心资源，而切沟的出现对耕地质量和粮食安全造成了极大威胁。切沟三维形态时空演变分析实际上是对切沟侵蚀过程的描述，明确其过程有助于耕地沟道侵蚀水土保持措施的精确布设。本研究基于无人机遥感生成的多年正射影像与精细DEM数据，对吉林省长春市九台区二道沟进行三维形态时空演变分析，通过目视解译结合辅助数据进行切沟二维参数提取，确定切沟多年间的整体发展情况；建立量化表达切沟三维形态的沟壑形态指标体系，并对二道沟最活跃的东部大沟头在2017-2021年间的三维形态变化进行分析；获取并统计了九台市气象站点在五年内降雨相关的多种指标，对典型东北薄层黑土区切沟降雨与沟道侵蚀的关系展开讨论。结果表明位于薄层黑土区的二道沟在五年间沟头范围稳定发展，沟头前进3.01m，新蚕食耕地39.57m2；沟头最大侵蚀1.56m，最大沉积1.76m，其中沟头阳坡处侵蚀情况最严重；侵蚀性降雨次数与降雨次数是影响该区域沟头扩张的主要因素。基于无人机遥感的切沟三维形态演变过程能够实现对薄层黑土区的切沟侵蚀过程的刻画，对于未来水土保持措施精细化布设具有指导作用。
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  摘要(67)

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• 知识与数据驱动的遥感图像智能解译：进展与展望
• 孟瑜,陈静波,张正,刘志强,赵智韬,霍连志,史科理,刘帝佑,邓毓弸,唐娉

• 摘要：知识与数据是贯穿遥感图像解译数十年发展历程的两大要素。随着传感器平台的不断丰富，以及深度学习、大数据、多模态、长时序解译方法的快速突破，数据驱动的智能解译成为了近年来的热点研究方向。然而在不断深入扩展的研究与应用中，数据驱动方法迁移复用难、样本依赖强、可解释性弱等局限开始显露。在长期解译实践中积累的各类知识具有客观实在性、确定性、场景适应性、解释推理性等特点，可以与数据驱动的方法互为补充，知识与数据双驱动正逐渐成为遥感图像解译的新方向。本文首先回顾了遥感图像解译发展的几个主要阶段以及知识和数据在各个阶段分别发挥的作用，继而总结了十四类遥感图像解译涉及的主要知识类型。知识与深度学习的融合是实现知识与数据双驱动的重要路径，本文梳理了五大类十五小类知识与深度神经网络的融合方法并例举了相关案例。以知识类型为主要脉络，本文进一步对现有知识与数据联合的遥感解译应用进行了综述，通过典型案例分析了效益能力增量。最后本文对知识与数据联合驱动的遥感图像智能解译框架及关键技术进行了展望。
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  摘要(51)

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• 基于TSC-LSTM的新密市地面沉降预测模型研究
• 赵贺文,陈涛

• 摘要：地面沉降预测对于城市地面沉降模式的深入分析和早期预警具有重要的指导意义。传统的数值预测模型在捕捉地面沉降数据复杂特征方面存在一定困难，导致预测结果的准确性不高。为了解决这一问题，本研究基于SBAS-InSAR方法获取的新密市地面沉降信息，构建了结合趋势和季节特征长短时记忆网络的地面沉降预测模型（TSC-LSTM，Trend Seasonal Characteristics-LSTM），该模型联合基于加权回归季节趋势分解（STL）在沉降数据时序特征提取方面的优越性和长短期记忆模型（LSTM）在时序预测方面对梯度消失问题的处理优势，实现对地面沉降数据更准确的预测。结果表明：（1）新密市2018年到2022年的地面沉降速率为-60.3 ~ 51.96 mm/a，共形成五个地面沉降中心区域。其中，最大累计沉降和最大累积隆起分别为304.9 mm和197.68 mm。（2）TSC-LSTM模型在五个沉降中心区域的预测中表现出色，TSC-LSTM模型的R2值范围为0.9985 ~ 0.9992，明显高于次优模型LSTM的0.9662 ~ 0.9872。TSC-LSTM模型预测精度的RMSE值小于2 mm，达到了1.2426 ~ 1.7403 mm。（3）单点预测结果表明，TSC-LSTM模型能够更精确的把握累积沉降数据中的局部变化趋势。本研究提出的方法能为城市地面沉降的深入研究提供有力支持。
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  摘要(48)

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• 近30年中国城市群城市建设用地扩张遥感监测与时空变化特征分析
• 张涛,王光辉,郑利娟,戴海伦,何宇华,刘婷

• 摘要：开展城市群建设用地扩张时空变化特征分析,对优化城市群空间格局、促进区域协调发展具有重要意义。本文以全国19个城市群为研究对象,基于1990~2020年全国中等尺度分辨率的遥感影像数据,进行城市集中建设区提取,并从城市群扩张进程、城市群发展阶段、城市群扩张模式以及城市群重心迁移规律等方面开展了研究。结果发现：1)近30年全国19个城市群城市规模变化曲线总体呈现“S”型,城市群扩张进程大致可分为缓慢扩张、快速扩张和平稳扩张三个时期；东部城市群进入快速扩张期比西部早10年左右；多数城市群在2015年之后进入平稳扩张期。2)至2020年,19个城市群均处于较高级别发展阶段,内部中心城市与外围城市之间的空间扩张协调度不断提高；东部城市群整体处于更高级别的城市群发展阶段。3)基于城市群在不同方向的扩张规模,全国19个城市群的空间扩张模式可以分为环状扩张、扇状扩张、轴状扩张,空间扩张模式与城市群内部核心城市的数量、位置和影响力密切相关。4)从城市群重心位置变化来看,84%的城市群的重心位置在30年间相对稳定,基本位于核心城市或邻近核心城市的同一地市内,城市群的核心城市吸引力强,外围城市建设规模扩张较为平均。长时序、高精度的城市建设规模监测能够全面地反映城市群发展进程与模式,为城市群空间高质量发展规划与决策提供信息支撑与科学依据。
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  摘要(71)

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• 视频影像海滩监测技术研究：进展与展望
• 戚洪帅,尹航,蔡锋,张弛,刘根,曹祝宾

• 摘要：海滩作为海岸带中一种独特的极具景观属性且易损海滨地貌形态，既是抵御海洋动力、守卫后滨生态环境的前沿阵地，又是沿海绿色经济发展的重要载体。长期以来，针对海滩的监测手段以人工现场测量为主，当前海滩研究面临多维度、高质量、长时序数据难于获取这一瓶颈问题。视频影像监测是可用于海岸过程观测和定量信息提取的光学遥感技术，为海滩全天候监测提供了新的、有效的解决方案。本文概述了岸基视频监测系统的发展历程，梳理了摄影几何与海滩关键信息提取算法的研究进展，分析了视频影像监测技术在海滩管理、海岸防护工程建设与评估、风暴潮过程观测、风沙运移过程观测等场景的适用性。在此基础上，展望了该技术的发展趋势及在我国的应用前景。探索以视频监测为代表的新型海岸带资源环境监测技术，有利于推动我国海岸动力地貌学精细化研究。
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  摘要(150)

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• 融合CNN与Transformer的高分辨率遥感影像建筑物双流提取模型
• 刘宇鑫,孟瑜,邓毓弸,陈静波,刘帝佑

• 摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和Transformer已被广泛应用于高分辨率遥感影像的建筑物提取任务。然而，CNN在建模长距离空间依赖时仍存在挑战，导致提取的建筑物存在内部空洞问题；而Transformer在捕捉空间局部细节特征上存在不足，容易导致建筑物边缘模糊及小型建筑物的漏检。为解决上述问题，本文提出了一种新型的双流网络模型用于高分辨率遥感影像的建筑物提取，名为ILGS-Net（Network for the Integration of Local and Global Features Stream）。该模型将CNN与Transformer相结合，采用多层级的局部-全局特征融合模块，实现了对建筑物的局部细节特征与全局上下文特征的高效融合。同时，在目标函数中引入边缘损失函数约束模型训练，提高了建筑物边界的定位精度。在三个高分辨率建筑物数据集上的实验结果显示，所提出方法的交并比均高于本文所对比的最佳方法，平均提高了1%。
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  摘要(178)

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• 遥感基础模型发展综述与未来设想
• 付琨,卢宛萱,刘小煜,邓楚博,于泓峰,孙显

• 摘要：近年来，遥感智能解译技术快速发展，但大多为专用模型难以泛化到不同任务中，易造成资源浪费。基础模型是一种通用可泛化的解决方案，最近在遥感领域备受关注。尽管目前有大量工作已利用遥感单时相或多时相数据在感知识别和认知预测的部分任务上取得显著成果，但缺乏一个全面的综述给遥感基础模型提供系统的概述。因此本文首先从数据、方法和应用角度对现有遥感基础模型的研究进展进行总结，然后通过分析现状存在的局限提出新一代遥感通用预测基础模型的设想，最后针对亟需研究的方向进行探讨与实验，为研究人员提供遥感基础模型过去成果与未来可能性之间的桥梁。
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  PDF(172)

  摘要(163)

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