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1. 基于深度学习的遥感图像目标检测技术研究进展
付涵,范湘涛,严珍珍,杜小平
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 290-305.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0290
摘要1134)   HTML30)    PDF(pc) (1905KB)(590)    收藏

目标检测是遥感图像信息提取领域中的研究热点之一,具有广泛的应用前景。近些年来,深度学习在计算机视觉领域的发展为海量遥感图像信息提取提供了强大的技术支撑,使得遥感图像目标检测的精确度和效率均得到了很大提升。然而,由于遥感图像目标具有多尺度、多种旋转角度、场景复杂等特点,在高质量标记样本有限的情况下,深度学习在遥感图像目标检测应用中仍面临巨大挑战。从尺度不变性、旋转不变性、复杂背景干扰、样本量少和多波段数据检测5个角度出发,总结了近几年基于深度学习的遥感图像目标检测方法。此外,对典型遥感图像目标的检测难点和方法进行分析和总结,并对公开的遥感图像目标检测数据集进行概述。最后阐述了遥感图像目标检测研究的未来趋势。

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2. 融合PS、SBAS、DS InSAR技术的昆明地面沉降研究
郭世鹏,张王菲,康伟,张庭苇,李云
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 460-473.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0460
摘要700)   HTML7)    PDF(pc) (11299KB)(278)    收藏

时序InSAR技术为城市地面沉降监测和防治提供了有效方法,然而PS-InSAR和SBAS-InSAR技术自身的缺陷限制了InSAR技术的监测精度,特别是复杂地形产生的低相干性引起的PS点稀疏问题。在PS和SBAS算法基础上,通过引入Stacking技术联合PS-InSAR进行相干目标点选取,提出融合PS、SBAS、DS-InSAR的技术,并对比提出的方法与常规PS+SBAS-InSAR的监测结果。研究结果表明:提出的方法与PS+SBAS-InSAR反演的昆明沉降速率结果存在较好的一致性,其中本实验提出的方法能增强观测区域点目标空间分布的密度,进而得到更多有效的地表形变信息。从整个研究区来看,昆明市城区地表整体存在-22~8 mm/a的沉降速率,严重沉降区集中在官渡区、西山区和五华区,并已经形成多个沉降漏斗。自1989年以来,小板桥和河尾村依然是最严重的两个沉降漏斗中心,而东北方向的蒋家营则是本次研究中发现的新沉降点。结合历史资料的验证分析表明:昆明地面沉降主要受地下水抽汲、建筑荷载与工程施工以及断陷盆地的构造运动的影响。

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3. 基于机器学习的遥感影像云检测研究进展
邴芳飞,金永涛,张文豪,徐娜,余涛,张丽丽,裴莹莹
遥感技术与应用    2023, 38 (1): 129-142.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0129
摘要579)   HTML3)    PDF(pc) (856KB)(206)    收藏

在对地观测领域中云检测是遥感定量化应用的重要环节,同时也是卫星气象应用的关键步骤。近年来,基于机器学习的遥感影像云检测逐渐成为该领域的研究热点,并且取得了一系列研究成果。系统阐述了近10 a来国内外基于机器学习的遥感影像云检测的研究进展,将算法模型分为传统的机器学习模型和深度学习模型两类,并对两类中的具体模型进行详细介绍,对比分析不同模型的优缺点及其适用情况。重点介绍了传统机器学习中的支持向量机(SVM)、随机森林等方法,深度学习中的神经网络模型,包括卷积神经网络(CNN)、改进的U-Net网络等模型。在此基础上,分析了基于机器学习的遥感影像云检测研究中存在的问题,讨论了未来潜在发展方向。

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4. 秸秆焚烧遥感监测进展分析与展望
王婷,邹滨,邹峥嵘,李沈鑫,郑忠
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 279-289.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0279
摘要541)   HTML88)    PDF(pc) (1710KB)(202)    收藏

秸秆焚烧是生物质燃烧的重要组成部分,不仅导致秸秆资源浪费,而且还会对环境造成严重危害。传统秸秆焚烧监测方法以人工巡查为主,监测范围受限且人力物力资源耗费大。遥感技术作为新兴的地表信息监测手段,给秸秆焚烧大范围监测带来了发展契机。介绍了遥感技术在秸秆焚烧火点监测、过火面积估算和焚烧迹地监测3个方面的基本原理、监测方法和研究进展,并分析了遥感技术在秸秆焚烧监测应用中存在的不足。在此基础上,从多源数据融合互补、监测方法优化集成、监测信息深入挖掘和时空信息决策服务等4个方面对秸秆焚烧遥感监测的未来发展进行了展望。

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5. 空间观测技术在油棕研究中的应用
赵强,俞乐,徐伊迪,李唯嘉,郑珏鹏,付昊桓,卢麾,张永光,宫鹏
遥感技术与应用    2022, 37 (5): 1029-1042.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.5.1029
摘要522)   HTML0)    PDF(pc) (4201KB)(177)    收藏

油棕是一种重要的热带经济作物,在热带地区种植面积迅速扩张,已经成为全球最大的植物油来源。油棕扩张在带来经济效益的同时,也在不断侵占全球现有的森林、耕地和泥炭地,造成严重的生态环境问题。空间观测技术(RS、GIS、GNSS,3S技术)是空间信息收集、分析和管理的有效工具,在优化土地利用类型空间布局和可持续发展规划中发挥着重要作用。通过文献综述和文献计量学的方法,分析3S技术在油棕研究中的应用进展,并探讨影响油棕制图精度的关键因素。研究发现:该领域的论文主要以土地覆被变化研究为知识基础,来自马来西亚、美国、中国、印度尼西亚和英国的科研机构和研究人员是最主要参与者;目前3S技术在油棕研究中的应用包括油棕制图、油棕变化监测、油棕树计数、树龄估算、地上生物量与碳储量估算、适宜性评估、产量估算、病虫害监测、种植园管理等;制图精度与论文发表时间并没有明显相关性,与遥感数据源、分类方法具有相关性;目前油棕研究中的3S技术以RS为主导,RS应用于油棕研究的各个关键方向,GIS技术主要应用于油棕变化制图、适宜性评估、种植园管理、病虫害监测等,GNSS主要作为辅助工具,应用于病虫害监测和种植园管理等。

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6. 基于多时相协同变化检测的耕地撂荒遥感监测
韦中晖,靳海亮,顾晓鹤,杨英茹,王庚泽,潘瑜春
遥感技术与应用    2022, 37 (3): 539-549.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.3.0539
摘要520)   HTML0)    PDF(pc) (8012KB)(214)    收藏

针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用Sentinel?2A和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)季相变化规律,以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、多年生园地为分类体系,构建多时相协同变化检测模型,开展研究区耕地撂荒状态遥感监测。研究结果表明:基于Sentinel?2A影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为95.83%和96.55%;基于Landsat 7影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为91.67%和93.10%;2019年鹿泉区季节性撂荒占耕地面积的4.7%,常年撂荒耕地占7.1%。利用该方法能够快速、准确地获取研究区耕地空间分布、面积等信息,对于不同分辨率的影像均具有较好的撂荒地提取精度。

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7. 植被物候遥感监测研究进展
协子昂,张超,冯绍元,张富仓,蔡焕杰,唐敏,孔纪迎
遥感技术与应用    2023, 38 (1): 1-14.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0001
摘要464)   HTML3)    PDF(pc) (2433KB)(227)    收藏

植被物候信息是评价气候—植被交互影响、土地覆盖率以及生态系统年际生产力变化的关键指标。传统物候监测方法以目视观察为主,监测范围受限且人力物力消耗大。遥感技术作为近年来新兴的监测手段,具有监测范围大、信息获取便捷以及节省人力物力等特点,其应用进一步推动了植被物候动态监测研究的发展。本文首先对近年来植被物候遥感监测流程进行梳理,明晰了现有的遥感物候监测体系;概述了可用于建立植被生长曲线遥感数据源,并对不同数据源的应用情境进行了讨论;总结了现有的曲线降噪算法及应用流程,对不同方法进行降噪处理时误差成因进行了分析;归纳了目前主要的植被物候提取方法;最后讨论了数据分辨率、植被物候阶段定义以及监测时效性等植被物候遥感监测中尚存的不确定性因素,并对未来植被物候遥感监测研究的主要方向进行了展望。

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8. 夜间灯光数据估算中国省域碳排放与国际碳数据库分配的碳排放比较
刘贤赵,杨旭
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 319-332.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0319
摘要462)   HTML28)    PDF(pc) (3733KB)(188)    收藏

快速准确获取省域碳排放数据是实时制定差异化碳减排政策的前提。基于DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据,采用统计数据比较法提取1997~2017年中国大陆各省域(不包括西藏)建成区的夜间灯光总值(用TDN表示),并利用1997~2014年各省域的TDN值与同期核算的碳排放量建立各省域碳排放预测模型。然后,以2015~2017年的TDN值为自变量估算中国各省域的碳排放量;同时,利用熵值法和碳排放分配模型将四大国际权威数据库(IEA、EIA、EDGAR和CEADs)发布的中国碳排放量分配至各省;最后,将估算结果与四大典型碳数据库分配的省域碳排放值进行比较。研究表明:估算的省域碳排放量与分配的省域碳排放量大体一致,平均绝对百分比误差(MAPE)为6.45%~9.12%,并且基于夜间灯光数据估算的省域碳排放量与IEA和EIA数据库分配的碳排放量更为接近;各省域估算的碳排放量与分配的碳排放量均落在1∶1线附近;单个省域的MAPE值变化在0.68%~14.85%,且多数省域的MAPE值均在10.0%以内。上述结果证明,基于夜间灯光数据通过提取TDN值估算省域碳排放量具有可行性和准确性

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9. 基于Sentinel-1双极化数据改进水体提取的Otsu算法
冯崎,王琦,黄海兰,王征强
遥感技术与应用    2022, 37 (4): 1003-1011.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.1003
摘要439)   HTML134)    PDF(pc) (9980KB)(293)    收藏

基于SAR图像的阈值分割法是水体信息有效提取的常用方法之一。针对Otsu算法对于SAR影像水体提取精度低、噪声大的问题,以C波段Sentinel-1 SAR为数据源,提出一种基于Otsu算法的SAR图像水体提取新方法。该方法首先基于双极化数据构建自然指数函数,优化原始Sentinel-1数据图像像元直方图分布,再结合Otsu算法对图像进行水体提取,最后基于DEM数据去除误提取的山体阴影。以同一天的Landsat 8光学影像作为真实水体样本进行精度评定,结果表明:在不同水体占比情况下,该方法水体提取精度均优于Otsu算法,在水体占比小于10%时综合精度提升约为20%—60%,而且噪声小、适用性强,可用于快速高效获取大范围内水体信息。

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10. 基于深度神经网络联合AMSR2和MODIS数据估算全球蒸散发研究
廖廓 彭中 姜亚珍 党皓飞
遥感技术与应用    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.6.958.
预出版日期: 2022-05-25

11. 大气甲烷探测进展与全球甲烷分布分析
刘双慧,李小英,曹西凤,张新苑
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 436-450.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0436
摘要431)   HTML5)    PDF(pc) (1335KB)(219)    收藏

甲烷(CH4)是大气中具有化学活性和辐射活性的气体。随着人类文明的发展,CH4的总量一直在增加。工业革命前全球CH4浓度为700 ppbv,到20世纪90年代它的浓度达到1714 ppbv。研究阐述了CH4地基探测、空基探测、星基探测及反演算法的发展现状。自1979~1983年Nimbus-7卫星上的SAMS探测仪首次实现对平流层CH4浓度探测以来,国际上已有许多可探测CH4的卫星探测仪。随着卫星探测技术的发展及反演算法的改进,卫星传感器反演的CH4精度逐渐提高。其中天底模式下TROPOMI传感器反演的CH4浓度与地面站点数据的偏差为14 ppbv(0.8%);临边/掩星模式下ACE-FTS反演的对流层至平流层下部CH4廓线精度在10%以内。而后,基于AIRS L3产品分析了300 hPa、150 hPa全球CH4浓度变化趋势和分布特征, 2010~2020年全球CH4浓度增长了约50 ppbv,年均增长率约为0.29%;全球CH4浓度北高南低,高值区分布在大西洋中部、非洲北部、中东地区和中国西部。

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12. 融合多方向Sobel算子的相干斑各向异性扩散抑制
张婧,郭风成,左泽丹,丁鹏辰,陈思帼,孙闯,刘文宋
遥感技术与应用    2023, 38 (5): 1118-1125.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2023.5.1118
摘要431)   HTML0)    PDF(pc) (2303KB)(121)    收藏

相干斑的存在严重干扰了SAR图像质量,亟需对其抑制处理。传统AD(Anisotropic Diffusion)滤波器边缘检测模型精准度仍有提升空间,且噪声抑制效果往往受限于扩散阈值较难准确估计的问题。针对上述问题,提出了一种融合多方向Sobel算子的相干斑各向异性扩散抑制方法。该方法是SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion)的改进算法,其利用多方向Sobel算子在SAR影像各点处构建了全新的边缘检测模型,并基于此,融合高斯核函数建立了新的AD扩散函数,可有效解决传统AD扩散系数受参数估计限制,提升了相干斑各向异性抑制的准确性。实验选取了3景真实SAR影像进行滤波实验,结果表明:该方法可有效提高边缘检测能力,获取更优相干斑抑制效果。

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13. 矿山环境遥感监测研究进展
黄登冕,张聪,姚晓军,杨显华,刘娟
遥感技术与应用    2022, 37 (5): 1043-1055.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.5.1043
摘要429)   HTML2)    PDF(pc) (646KB)(249)    收藏

矿产资源是人类赖以生存和发展的重要生产资料,开展矿山监测对于矿产资源开发利用和矿区环境保护至关重要。由于具有大范围、多时相和综合性等优势,遥感技术已成为矿山监测的主要手段。针对矿山开发利用状况、地质灾害问题以及生态环境监测与质量评价等需求,系统总结了矿山环境遥感监测所用的数据源、方法和模型。目前遥感监测数据源已趋于多样化并覆盖矿山监测各方面,得益于云计算平台及人工智能技术快速发展,大数据分析和深度学习等方法在矿山环境遥感监测中逐渐发挥重要作用,而多源数据融合、地物智能化提取、三维形变监测和定量反演等是矿山环境遥感监测存在的主要问题与挑战。

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14. 面向GEE平台的遥感影像分析与应用研究进展
黄仲良,何敬,刘刚,李政
遥感技术与应用    2023, 38 (3): 527-534.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2023.3.0527
摘要420)   HTML1)    PDF(pc) (910KB)(242)    收藏

Google Earth Engine(GEE)是集遥感影像存储与分析于一体的综合应用平台,能够方便快捷地调用遥感影像与信息提取,因此GEE受到越来越多科研工作者的关注。随着GEE不断扩充和升级,系统平台也愈发复杂。对于一般用户来说,要想快速了解其体系结构和功能算法变的越来越困难。针对这一问题,系统介绍了GEE的技术架构、数据资源、模型算法及计算资源,对GEE在各大领域的应用成果进行总结归纳,以期能为GEE的使用者提供一个快速了解该平台的窗口,帮助其更好地利用GEE平台开展自己的应用研究。

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15. 云南香格里拉地区森林优势树种决策融合分类
方攀飞,王雷光,徐伟恒,欧光龙,代沁伶,李若楠
遥感技术与应用    2022, 37 (3): 638-650.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.3.0638
摘要416)   HTML0)    PDF(pc) (5873KB)(169)    收藏

基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,协同Sentinel-2影像、WordClim生物气候数据、SRTM地形数据、森林资源二类调查数据等数据,以随机森林(Random Forest, RF),支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和最大熵(Maximum Entropy, MaxEnt)3种机器学习算法为组件分类器,开展多源特征、多分类器决策融合的优势树种分类研究。通过3种组件分类器分别构建了两种串行集成和3种贝叶斯并行集成模型,用于确定云南香格里拉地区10种主要优势树种的空间分布。分类结果显示:3个组件分类器的总体精度均低于67.17%;3种并行集成方法总体精度相当,约为72%;两种串行集成方法精度高于78.48%,其中MaxEnt-SVM串行集成方法获得最佳精度(OA:80.66%, Kappa:0.78),与组件分类器相比精度至少提高了13.49%。研究表明:决策融合方法在优势树种分类中比组件分类器精度更高,并且有效改善了小样本树种的分类精度,可用于大范围山区优势树种分类。

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16. Sentinel-2监测西藏冰崩灾害
除多,才旺顿珠,拉旺顿珠,索朗塔杰,平措桑旦,多吉扎西,明玛次仁,平措
遥感技术与应用    2022, 37 (6): 1289-1301.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.6.1289
摘要402)   HTML12)    PDF(pc) (7329KB)(304)    收藏

利用Sentinel-2卫星遥感数据监测了2016年和2018年发生在西藏阿汝错和色东普沟的冰崩灾害,重现了两次冰崩灾害事件全过程,2022年2月还对阿汝错冰崩区进行了实地调查。结果表明:阿汝错53号冰崩是一起冰川前部断裂解体后发生的冰崩,冰崩体于2018年7月全部消融,而阿汝错50号冰崩是一起典型的冰川前部垮塌产生的冰崩,2021年6月22日仍有冰崩体面积0.58 km2。2017年和2018年4次大规模冰崩—岩崩—碎屑流事件不仅对色东普沟地表地貌形态和沟口水流状况产生了重要影响,对色东普流域造成了重大灾害。西藏东西两次冰崩灾害事件是气候变暖和局地强降水作用在特定的高山冰雪地形地貌结构上发生的。其中,阿汝错冰崩事件是由气候和天气驱动的外力强迫作用在该区多温和软性基岩的冰川特性上引起的,是一起历史罕见的低角度冰川的巨大灾难性不稳定事件。气候变暖引起的冰雪消融和局地强降雨是色东普沟冰崩–岩崩灾害事件发生的主要诱发因素,且呈多发、频发、周期性特点,今后很长的时间内仍会多次发生。

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17. 基于时序遥感数据的福州市耕地非农化特征及驱动因子分析
丁书培,李蒙蒙,汪小钦,李琳,吴瑞姣,黄姮
遥感技术与应用    2022, 37 (3): 550-563.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.3.0550
摘要399)   HTML1)    PDF(pc) (8042KB)(175)    收藏

耕地是粮食生产的基本载体,及时准确地获取耕地非农化信息,对于耕地资源管理和政策实施具有重要意义。为探究福州市近30 a耕地非农化变化规律,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)和随机森林方法,利用多时相Landsat遥感影像提取了福州市1989、2000、2010和2019年耕地空间分布信息,并在此基础上利用土地转移矩阵、网格单元法和地理探测器等方法,分析了福州市耕地非农化的重要特征及其驱动因子。结果表明:①基于GEE平台的随机森林方法可有效提取南方多云多雨地区的耕地信息,土地利用分类总体精度高于90%,Kappa系数大于0.85;②福州市耕地空间分布不均匀,呈现东多西少,耕地面积随时间推移不断减少,耕地非农化呈现“快—慢—平”的特征。耕地非农化主要发生在高程100 m和坡度10°以下区域,耕地非农化类型主要为园林地和建设用地,其中西部地区主要为园林地,中东部地区为建设用地;③耕地非农化是由自然和社会因素共同驱动的结果,自然因素是耕地非农化的先决条件,城镇化增长率与人口数量增长率是导致耕地非农化主要驱动因素,其中城镇化增长率和第一产业比重增长率是耕地非农化“快—慢—平”的关键因素。

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18. 基于机器学习算法的AMSR-2地表温度降尺度研究
李永康,王新军,马燕飞,陈蓓,闫立男,张冠宏
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 474-487.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0474
摘要390)   HTML5)    PDF(pc) (7116KB)(210)    收藏

MODIS日尺度的地表温度受到天气影响,有效像元信息严重缺失, 这对数据稀缺区域尤为重要。以古尔班通古特沙漠为研究区,探索了采用AMSR-2 的垂直极化亮度温度与植被指数对地表温度空间降尺度的方法,并用此方法填补了2018年MODIS的缺失像元。①通过十折交叉验证,对4种机器学习算法(Cubist、DBN、SVM、RF)、10个波段组合、2个空间尺度(5 km、10 km)下的训练模型进行了分析,表明RF算法精度明显高于其他3种算法,C09波段组合的验证精度高于其他波段组合。②构建了2个鲁棒性的随机森林算法地表温度降尺度模型(5 km|RF|09、10 km|RF|09),将AMSR-2亮度温度降尺度到1km分辨率,表明5 km|RF|09模型反演结果更为合理,MODIS与站点验证的R2分别为0.971、0.930,RMSE分别为3.38 K、4.71 K,MAE分别为2.51 K、3.84 K。③降尺度结果填补MODIS地表温度缺失像元,将其应用到古尔班通古特沙漠长时间序列的陆表温度分析,可为数据稀缺区域数据获取提供科学参考。

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19. 基于大疆精灵4无人机多光谱影像的西沙植被监测
谢雨涵,史建康,孙晓慧,吴文瑾,李新武
遥感技术与应用    2022, 37 (5): 1170-1178.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.5.1170
摘要387)   HTML4)    PDF(pc) (3961KB)(226)    收藏

西沙群岛位于热带,常年多云,在光学卫星数据获取时易受天气影响导致缺失,使得地表动态监测困难。为解决这一问题,探讨无人机低空平台对西沙群岛植被的监测能力,选取大疆精灵4多光谱无人机,通过5个多光谱波段提取4项植被指数,包括归一化差值植被指数(NDVI)、叶绿素指数(GCI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)以及归一化绿红差值指数(NGRDI),评估了2020年5月西沙群岛北岛的植被生长状况,并结合关键气象参数以及Worldview2卫星光学影像对比分析了2020年5月和2018年5月北岛植被生长变化及其潜在归因。研究结果表明:2020年5月北岛平均NDVI、GCI、GNDVI和NGRDI别为0.30、0.84、0.26和0.05,反映出植被覆盖度较低,可能存在枯黄现象,与地面监测结果一致;2020年人工管理植被区和自然生长植被区各项指数差异由2018年的-23%—15%增加到15%—40%,表明2020年自然生长植被长势显著差于人工管理植被,反映出较强的环境胁迫;气象数据显示2020年4月—5月该地区日平均温度较常年同期升高、累计降水量减少、平均风速增大同时增加了土壤水分亏缺,可能是引起植被生长状况变差的主要原因。综上所述,大疆精灵4无人机可定量反映热带岛屿植被生长状况,可为其生态环境监测提供有效途径。

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20. GEDI地面高程和森林冠层高度的精度评价与影响分析
袁鸷慧,聂胜,张合兵,王成,王宏涛,习晓环
遥感技术与应用    2022, 37 (5): 1056-1070.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.5.1056
摘要376)   HTML10)    PDF(pc) (7352KB)(260)    收藏

精确地提取地面高程和植被冠层高度,对于地形地貌、生态学等方面的研究具有重要意义。2018年12月发射的新一代全球生态系统动力学调查雷达(GEDI)为地面高程和植被冠层高度大范围精确提取提供了前所未有的机会。研究旨在利用机载激光雷达数据验证GEDI提取的地面高程和冠层高度精度,并探讨地理定位误差、地形坡度、坡向、植被覆盖度、方位角、采集时间、光束类型和不同森林类型因素对其精度的影响。结果表明:通过校正GEDI数据地理定位误差,可以明显提高其提取的地面高程和冠层高度精度;影响冠层高度提取精度最主要的因素是植被覆盖度,其次是坡度;影响地面高程提取精度的主要因素为坡向、坡度。植被覆盖度大于25%时,数据精度更高;坡度为0°—5°的缓坡地区地面高程和冠层高度精度最高。该研究结果将为GEDI数据筛选与应用提供依据。

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21. 基于POI数据的城市功能区识别与分布特征研究
李娜,吴凯萍
遥感技术与应用    2022, 37 (6): 1482-1491.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.6.1482
摘要372)   HTML9)    PDF(pc) (6163KB)(208)    收藏

以天津市中心城区为研究对象,基于丰富的OSM道路网数据、POI大数据在精细化尺度下进行功能区识别:利用OSM道路网数据生成道路空间将天津市中心城区划分成1 960个研究单元,结合权重赋分的POI数据分析其密度分布以及功能区分布特征。研究结果表明:①在城市功能密度分布中,除工业功能在中心城区外围有集中分布以外,其他城市功能的分布都呈现出从中心向外围逐渐分散的特征;②单一功能区中,商业区和公共管理与公共服务区所占比重较大,其他4个单一功能区所占比重较小;③混合功能区中,以商业—公共管理与公共服务为主的混合功能区所占比重最大;④将功能区识别结果与高德地图对比分析,发现识别结果准确性较高。

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22. 高分辨率光学遥感影像变化检测算法在地震灾情调查中的应用
张飞舟,刘华亮,张立福,岑奕,孙雪剑,张红明
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 306-318.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0306
摘要370)   HTML2)    PDF(pc) (949KB)(184)    收藏

遥感卫星可快速、动态地获取地震灾区大范围的高分辨率影像,已成为快速获取震后灾情信息的主要技术手段之一。基于震后灾情调查中广泛使用的光学遥感数据和变化检测算法,首先对遥感数据及其产品进行了归纳总结,在此基础上综述了基于高分辨率遥感影像的变化检测算法在震害提取中的应用,阐述了基于像元和面向对象两类变化检测方法的基本原理和优缺点,讨论和总结了应用中存在的问题和不足,以期为未来地震应急中的灾情调查工作提供参考。

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23. 基于LESS模型的异质植被冠层光合有效辐射吸收比与植被指数的关系研究
叶雨洋,漆建波,曹颖,蒋靖怡
遥感技术与应用    2023, 38 (1): 51-65.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0051
摘要365)   HTML6)    PDF(pc) (10575KB)(201)    收藏

研究植被指数与光合有效辐射吸收比FPAR的定量关系对于提高FPAR反演精度与指导生产实践具有一定的参考价值。研究在三维辐射传输模型LESS基础上发展了一个兼具一维模型简洁和三维模型精度优势的LESS1D模块(已随LESS模型正式发布,www.lessrt.org);探究随机均匀场景和三维异质场景中植被冠形、盖度等7种因素对6种植被指数与FPARgreen关系的影响。结果表明:①在均质性场景中,NDVI、SAVI、EVI对FPARgreen拟合相对最优,而在异质性场景中,则为NDVI和RVI。②在异质性场景中,不同冠形下FPARgreen与植被指数的拟合精度为圆柱形>椭球形>圆锥形;植被盖度较低时,植被指数对FPARgreen拟合精度较差;随着太阳天顶角增大,RVI与FPARgreen由线性关系变为指数关系。 结论 树冠体积和树冠几何结构是不同冠形影响FPARgreen大小的关键因素,而叶片聚集度、植被盖度和植被指数类型则是影响植被指数饱和效应的相关因素。

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24. 水稻病虫害遥感监测与预测研究进展
袁德宝,张冰瑞,叶回春,黄文江,郑琼,郭安廷,段艳慧,黄珊瑜
遥感技术与应用    2023, 38 (1): 97-107.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0097
摘要362)   HTML5)    PDF(pc) (1187KB)(659)    收藏

病虫害现已成为水稻产量的最大制约因素之一,传统的植保技术主要依靠植保人员的视觉和经验,存在一定的主观性,且费时费力,难以满足大范围的实时监测需要。遥感技术的发展提供了一种大面积、全天候、多方位的数据快速获取手段,能够为病虫害的识别分类提供作物种植信息和环境信息,是实现对水稻病虫害进行大面积监测预测的重要手段。在阐述水稻病虫害遥感监测和预测机理的基础上,重点从多尺度遥感监测方法、预测方法、水稻病虫害监测与预测模型构建以及监测预测系统等多方面概述了水稻病虫害监测与预测的研究进展,并指出目前水稻病虫害监测与预测研究存在的问题及未来发展趋势。随着信息化农业的发展与多源数据的融合运用,趋向于精准化与智能化的水稻病虫害遥感监测与预测,将会越来越成熟。

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25. 基于GEE和Sentinel-2时序数据的呼伦贝尔沙地及其周边植被类型识别研究
杨仙保,张王菲,孙斌,高志海,李毅夫,王晗
遥感技术与应用    2022, 37 (4): 982-992.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0982
摘要354)   HTML11)    PDF(pc) (4297KB)(205)    收藏

沙地及其周边植被对固定沙丘、防止水土流失和环境治理等方面具有重要作用,开展沙地及其周边植被类型识别研究对于客观地反映沙地及其周边的生态环境,进而为沙地恢复治理政策制定具有重要意义。GEE云平台丰富的长时间序列遥感数据和强大的云计算能力,为开展大区域植被类型识别提供了便捷。本研究基于GEE云平台存储的2019年Sentinel-2时序数据,采用RF算法开展呼伦贝尔沙地及其周边主要植被类型的空间判识研究,探索了GEE平台下顾及植被物候信息的植被类型识别效果。研究发现:①Sentinel-2影像的光谱信息和近红外波段的纹理信息对研究区的主要植被类型识别能力有限,而物候特征有效地弥补了原始光谱特征等对研究区不同植被类型区分能力的不足;②基于RF算法顾及物候特征的植被类型识别精度达到84.37%,Kappa系数为0.8,比单一时相数据的识别精度提高了10.01%;③呼伦贝尔沙地及其周边主要植被类型的物候特征差异明显,有助于不同类型植被的空间识别,特别是提高了灌草丛和草原的识别精度。研究表明利用Sentinel-2数据和GEE云平台对沙地等大区域植被类型的识别具有较大的潜力和广阔的应用前景。

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26. 基于WorldView-2影像和语义分割模型的小麦分类提取
董秀春,刘忠友,蒋怡,郭涛,李宗南
遥感技术与应用    2022, 37 (3): 564-570.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.3.0564
摘要342)   HTML0)    PDF(pc) (2710KB)(163)    收藏

为使用高分辨率遥感影像和深度学习语义分割模型实现快速准确的小麦种植空间信息提取,以WorldView-2遥感影像为数据源,制作尺度分别为128×128、256×256、512×512的样本数据集,对U-net和DeepLab3+语义分割模型的参数进行训练,建立小麦遥感分类模型;通过与极大似然和随机森林方法比较,检验深度学习分类效果。结果显示:①不同尺度样本训练得到的模型总体精度、Kappa系数分别在94%和0.82以上,模型精度稳定,样本尺度大小对小麦分类提取模型影响较小;②深度学习方法的小麦分类总精度和Kappa系数分别在94%和0.89以上,极大似然和随机森林则在92%和0.85以下,表明该研究建立的小麦遥感分类模型优于传统分类方法。研究结果可为高分辨率遥感影像作物种植信息的深度学习方法提取提供参考。

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27. 基于Sentinel-1/2影像的水稻种植面积提取方法研究
乔树亭,叶回春,黄文江,黄珊瑜,刘荣豪,郭安廷,钱彬祥
遥感技术与应用    2023, 38 (1): 78-89.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0078
摘要336)   HTML0)    PDF(pc) (5909KB)(213)    收藏

水稻是中国主要粮食作物之一,稻米产量关系到民生福祉。及时、准确地获取水稻种植面积信息及其空间分布状况对于区域农业发展规划和产量评估具有重要意义。针对水稻与其他农作物易混以及光学数据易受云雨天气影响等问题,以东北三江平原为例,利用中高分辨率Sentinel-1微波数据、Sentinel-2光学数据,分别构建时序水体指数SDWI和植被指数NDVI组成水稻完整的物候生长曲线,分析水稻移栽期、分蘖期、抽穗期、成熟期4个重要生长时期不同的光谱差异,通过阈值分割和组合不同时期的数据,来实现水稻不同物候时期种植面积的提取,并与传统的基于单一光学数据的方法进行对比。研究结果表明:经过地表样本点的验证,所构建方法可以精确提取三江平原水稻几个关键生育期的种植面积并且优于单一使用光学数据的方法。同时利用单生育期影像例如移栽期影像提取水稻面积也可使总体精度达到87.08%,随着生育期数据的完整,总体精度也不断提高,其中基于全生育期的面积提取总体精度也高达91.88%,Kappa系数为0.834,可以满足实际应用需求。因此这种的多源数据结合的水稻种植面积提取方法能够准确、高效地提取三江平原水稻不同物候时期种植面积,为短期内的农情调查管理和区域农业可持续发展提供依据。

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28. 遥感图像星上智能处理地面仿真模拟系统设计与实现
杜鑫,钟若飞,李清扬,杨灿坤
遥感技术与应用    2022, 37 (5): 1198-1208.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.5.1198
摘要335)   HTML0)    PDF(pc) (5799KB)(157)    收藏

传统卫星遥感应用模式复杂繁长,无法满足用户越来越关注的实时化遥感服务需求,为卫星配备智能化大脑,一方面可以降低数据传输带宽,另一方面可以提高数据获取的时效性,因此,星上智能处理已经成为遥感卫星发展的必然选择。但星上处理在轨调试困难,现有遥感卫星星上处理平台的地面测试系统都是卫星实验室测试时,针对不同的卫星载荷临时组建,缺乏通用性且并未形成集成化的装置,导致现有遥感图像星上智能处理的地面测试效率偏低。尤其是面对目前星上处理智能化的新需求,缺乏一套高性能、低功耗、全流程的星上处理地面仿真系统。针对遥感数据处理自动化与智能化发展的新特点,提出了一套基于FPGA与GPU相结合的遥感图像星上处理地面仿真模拟系统。该系统能够在地面模拟实现多种载荷的0到1级数据预处理,在预处理的基础上实现智能遥感影像的加速识别,其关键难点在于遥感图像智能处理算法的高计算复杂度和嵌入式计算机有限计算力之间的平衡;遥感图像处理领域的AI专用算法固化和硬件加速之间的平衡;不同卫星平台测试需求和系统架构通用性之间的平衡。本文阐述了仿真平台设计的方法,构建了基本原型并对其进行了验证。测试结果表明:该系统可以较好地完成星上智能处理典型算法地面全流程测试,所有硬件可以直接上星组装,完备度高,对优化和指导卫星地面仿真系统运行管理体系具有一定的参考价值。

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29. 基于机器学习和大数据平台的陆地生态系统碳收支遥感监测
高帅,侯学会,汪云,王倩,陈悦,邢瑞,王晶
遥感技术与应用    2022, 37 (5): 1190-1197.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.5.1190
摘要329)   HTML1)    PDF(pc) (2265KB)(179)    收藏

陆地生态系统碳收支是全球碳循环研究的重要指标,也是气候变化的重要参数。针对该指标估测的不确定性,基于陆地生态系统通量观测研究网络的实测碳通量数据及遥感卫星观测数据产品,利用机器学习方法进行建模研究。研究选用随机森林算法自动从高质量的星—地训练数据集中学习特征、挖掘数据中的隐含信息以及时序间依赖关系的差异,建立了基于随机森林算法的碳收支参数GPP(Gross Primary Production)、NEP (Net Ecosystem Production)估算模型,并选择标准指标利用验证数据集对模型进行了客观评价。结果分析表明:与MODIS GPP产品相比,该方法在估算精度上有了提高,其中落叶阔叶林预测结果最优,决策系数为R2为0.82,均方根误差为1.93 gCm-2 d-1,在其他植被类型上也明显优于传统光能利用率模型产品,更接近于地面通量观测数据。基于相同方法建立的NEP模型也得到了较好的估测结果,落叶阔叶林预测模型的输出结果与通量塔获得的NEP相关关系R2为0.70,RMSE=1.75 g C m-2 d-1。GPP和NEP模型精度差异也表明,在进行机器学习建模时,训练数据集自变量的选择仍然需要机理模型支持。为进行陆地生态系统碳收支大范围快速估算,本研究进行了陆地生态系统碳收支遥感监测平台的搭建,该平台以GEE (Google Earth Engine)大数据平台作为数据存储与计算后端,Django和Nginx作为Web服务框架,OpenLayers和jQuery作为前端框架,从而实现了碳收支参数长时间序列大范围的快速计算、结果实时显示等功能。基于该平台和模型获取的2002—2016年全球(60°N—60°S)逐年GPP结果表明,全球平均GPP存在明显的空间差异,显著增加的区域主要集中在亚洲东部地区及北美洲森林地区等。研究表明,基于机器学习和大数据平台进行碳收支参数遥感监测,能够快速提供与地面真实观测较为一致的陆地生态系统区域和全球尺度碳收支遥感监测结果,该流程在一定程度避免了生理过程模型复杂的参数设置,减少了区域和全球大尺度碳收支监测的不确定性。

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30. 基于遥感的地表蒸散发研究进展
孟莹,姜鹏,董巍
遥感技术与应用    2022, 37 (4): 839-853.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0839
摘要324)   HTML11)    PDF(pc) (793KB)(357)    收藏

地表蒸散发是整个生物圈、大气圈和水圈中水分循环和能量传输的重要控制因素。遥感技术的应用使得区域尺度的蒸散发估算成为可能,并在过去的几十年中快速发展。研究对遥感蒸散发估算进行了总结与归纳,在此基础上展望了今后的发展方向,明确指出了遥感蒸散发未来研究的突破点及发展方向。提出未来应加强蒸散发尺度效应、夜间蒸散发、不同蒸散发产品的统一真实性检验、国产卫星数据的使用、更高时空分辨率产品的研发以及机器学习在遥感蒸散发产品中的应用。

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31. 基于多源时空信息的西宁和拉萨近70年来城市扩展过程重现及地表覆盖变化分析
郭长庆,张学霞,侯亚丽,匡文慧
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 342-353.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0342
摘要320)   HTML3)    PDF(pc) (5528KB)(121)    收藏

西宁和拉萨城市作为青藏高原人类活动的热点地区,其发展历程对青藏高原社会经济发展具有重要影响。研究基于遥感影像、城市规划图和历史地图等资料重建了西宁和拉萨城市1949基准年、1978基准年、1990年、2000年、2010年和2018年城市扩展及2000年以来城市不透水层和绿地空间组分数据,分析了1949基准年以来西宁和拉萨主城区城市扩展的时空特征,揭示了社会经济因素和政策因素对城市土地利用/覆盖变化的影响。研究结果表明:①新中国成立以来,西宁和拉萨主城区持续扩展,均呈现非线性的增长态势,城市土地面积分别从1949基准年的1.98 km2和1.10 km2增长到2018年的79.26 km2和77.04 km2;西宁主城区城市扩展呈现十字状的扩展态势,拉萨呈现出圈层外延式的扩展模式;②自2000年来,西宁和拉萨城市绿化水平显著提升。2000~2018年,西宁和拉萨城市不透水层面积分别从36.91 km2和21.56 km2增加到55.34 km2和48.21 km2,城市绿地空间面积分别从10.78 km2和8.48 km2增加到19.21 km2和20.35 km2,年均扩展速度分别为0.47 km2/a和0.66 km2/a;主城区城市不透水层比例分别从74.09%和66.21%下降到69.82%和62.58%,城市绿地空间比例从21.64%和26.05%上升到24.24%和26.41%;③西宁和拉萨城市人口增长、经济发展和国家相关政策与主城区城市扩展及其土地利用/覆盖变化密切相关,主城区城市扩展阶段与人口增长、经济发展阶段以及国家相关政策实施时间接近吻合。主城区土地利用/覆盖变化与城市规划相关政策高度相关,尤其是园林绿化建设,显著增加了城市绿地空间面积,城市绿地空间面积比例较2000年显著提升。

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32. 基于背包激光雷达的单木材积估测方法研究
马超,黄华国,田昕,刘炳杰,温坤剑,王鹏杰
遥感技术与应用    2022, 37 (5): 1071-1083.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.5.1071
摘要320)   HTML3)    PDF(pc) (3049KB)(206)    收藏

背包式激光雷达(Backpack Laser Scanning, BLS)在森林资源调查中具有很大的应用潜力,但在复杂地表情景下,单木材积和林分蓄积量提取精度存在较大不确定性。以广西高峰林场为研究区,利用随机森林方法,基于BLS点云数据对单木材积和样地蓄积量进行估测。首先,对BLS点云进行单木分割,提取单木胸径(DBH)、树高(Htree)、冠幅直径(CD)、冠幅面积(CA)、冠幅体积(CV)、郁闭度(CC)、间隙率(GF)和叶面积指数(LAI)共8个特征参数,并计算56个分层高度指标(高度百分比、累积高度百分比、变异系数、冠层起伏率等)。然后,通过随机森林算法构建单木材积估测模型,并对比各种参数组合的预测精度。得到结果: ①仅用8个单木结构特征参数进行建模,估测精度为: R2=0.83、RMSE=0.097 m3; ②加入分层高度指标的模型估测精度有所提升: R2=0.87、RMSE=0.087 m3;③通过Boruta算法进行变量筛选,输入参数从64个减少至52个,估测精度差异不大: R2= 0.87、RMSE=0.087 m3;④样方蓄积量估测精度为: R2=0.97,RMSE=0.703 m3·ha-1。结果表明,基于BLS点云建立随机森林单木材积估测模型可以较好地估测单木材积,样方蓄积量估测精度高。

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33. 基于随机森林的京津冀地区PM2.5遥感反演及变化分析
康新礼,张文豪,刘原萍,顾行发,余涛,张丽丽,徐桦昆
遥感技术与应用    2022, 37 (2): 424-435.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0424
摘要312)   HTML5)    PDF(pc) (10038KB)(208)    收藏

大气细颗粒物PM2.5是影响人类生存环境和身体健康的主要大气环境污染物,研究PM2.5质量浓度季节变化的规律及空间分布特征,对于大气污染物的预防和治理有着重要的意义。利用2018~2020年MODIS卫星L2级AOD产品、MERRA-2气象数据以及地面站点PM2.5实测数据,基于改进的随机森林算法,构建AOD-PM2.5反演模型,对京津冀地区PM2.5质量浓度进行估算,并分析PM2.5质量浓度空间分布特征以及季节变化规律。结果表明:①春夏秋冬4组模型决定系数(R2)均值分别为0.78、0.66、0.83、0.83,模拟精度较高。②2018~2020年京津冀地区春夏秋冬四季PM2.5浓度呈显著的空间分布特征及季节变化规律。其中PM2.5污染最大值出现在冬季,最小值出现在夏季。③历年同季节相比,京津冀地区PM2.5污染范围和浓度数值均有所减小,2020春季和秋季PM2.5污染范围与2018年、2019年相比改善较明显。

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34. 基于多尺度特征融合的U-Net网络高分影像不透水面提取研究
王晶,高帅,郭亮,汪云
遥感技术与应用    2022, 37 (4): 811-819.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0811
摘要312)   HTML11)    PDF(pc) (2535KB)(199)    收藏

不透水面作为监测城市生态环境的重要指标,其信息提取具有重要意义。由于城市地表的复杂性及细化的城市管理需要,急需提取高精度的城市不透水面。但是基于传统方法提取高精度的城市不透水面面临巨大困难。而深度学习方法因其自动化提取影像特征的特点逐渐成为遥感影像地物提取的新兴方法。基于此,采用多尺度特征融合的U-Net深度学习方法以提升语义分割精度,开展高分辨率遥感影像不透水面的精确提取研究。模型引入残差模块代替普通卷积以加深网络,提取更多影像特征;加入金字塔池化模块增强网络对复杂场景的解析能力;利用跳跃连接方式融合不同尺度特征,有利于恢复空间信息。以广州市航摄正射影像为数据源,通过卷积神经网络将遥感影像分割为背景、其他、植被、道路和房屋5种地物类型,将其与人工目视解译的地面真值进行验证,最终提取研究区域不透水面。实验证明:多尺度特征融合的U-Net模型总体精度和Kappa系数分别为87.596% 和0.82。在定性与定量两个方面均优于传统的监督分类法、面向对象分类法和经典U-Net模型法。结果表明:该模型利用多维度影像特征信息,有效提升了复杂场景图像的分割精度,分割效果好,适用于高分辨率遥感影像不透水面提取,该研究成果可为城市环境监测提供数据支撑。

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35. 基于高分辨率卫星遥感影像滑坡提取方法研究现状
赵会芹,于博,陈方,王雷
遥感技术与应用    2023, 38 (1): 108-115.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0108
摘要311)   HTML0)    PDF(pc) (2352KB)(322)    收藏

滑坡具有强大的爆发力和破坏性,是世界上发生频率较高的自然灾害之一,给人们的生命财产造成了严重的损害。灾后准确快速的提取滑坡,获取滑坡的分布范围,对滑坡灾害调查及危险性评估极为重要。围绕基于高分辨率卫星遥感影像监测滑坡的方法进行了调研,首先介绍了滑坡在高分辨率卫星遥感影像上的解译特征,而后论述了滑坡提取方法和精度评价分析方法的研究进展,最后总结了当前方法的优势与不足,以及未来研究的发展方向。结果表明:深度学习方法具有较大的潜力,未来应加强深度学习与其他自动化解译方法的结合在滑坡监测中的应用,解决样本规模对模型结果的影响,实现模型的可迁移性,提高其自动化程度。

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36. 基于夜间灯光数据的陕西省县域相对贫困水平时空差异分析
陈吉臻,张君,薛亮
遥感技术与应用    2022, 37 (4): 908-918.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0908
摘要304)   HTML10)    PDF(pc) (3511KB)(157)    收藏

2020年中国消除了绝对贫困,但相对贫困还继续存在且长期存在,研究相对贫困对于巩固拓展脱贫攻坚成果和有效衔接乡村振兴具有重要意义。针对已有贫困研究中仍存在的贫困分类研究、动态研究等方面不足,从相对贫困角度入手,选取陕西省107个区县为研究对象,以2011—2020年为研究时段,基于夜间灯光数据、NDVI数据和社会经济统计数据,构建以夜间灯光指数为自变量的多维贫困指数估算模型来量化识别相对贫困县域,并综合运用锡尔指数、空间局部自相关等分析方法,对量化识别出的县域相对贫困水平时空动态差异进行研究。研究结果表明:①基于夜间灯光数据可以有效进行多维贫困指数估算且估算精度达84.62%,利用多维贫困指数均值序列的前50%作为区域相对贫困划分标准,适用于描述区域相对贫困水平,有利于探索建立解决相对贫困的长效机制。②时间上,从2011年到2020年陕西省相对贫困县个数总体下降,省内各市区间相对贫困水平的区域间差异增大直接导致了贫困县两极分化程度增强。③空间上,陕西省相对贫困县域呈现“陕南贫困程度深范围广,关中渭河沿岸次之,陕北无定河沿岸以北零星分布”的格局。

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37. 基于迁移学习的低空摄影测量滑坡方量估算方法
何海清,李长城,陈敏,凌梦云,杨容浩,陈婷
遥感技术与应用    2022, 37 (5): 1227-1236.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.5.1227
摘要301)   HTML10)    PDF(pc) (3645KB)(130)    收藏

针对现有方法难以准确地估算山体滑坡体积的问题,引入人工智能算法,提出耦合迁移学习与微分算法的低空摄影测量山体滑坡方量估算方法。首先,利用SfM与SGM密集匹配等算法从低空无人机立体影像中解算出高精度三维密集点云,结合可见光植被指数和双边滤波算法从密集点云中剥离出目标区地面点云;然后,构建深度神经网络插值模型来表征二维坐标与高程之间的非线性映射关系,并基于参数共享的迁移学习来自适应优化深度神经网络以实现滑坡目标区高程值预测,进而重构滑坡区域的数字地表模型;最后,基于目标区滑坡前后数字地表模型高程差值和微分算法实现山体滑坡方量估算。实验结果表明,该方法平均相对误差为2.7%,相比常用的方法,显著提高了滑坡方量估计精度,并能适应不同地形条件下滑坡方量估算。

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38. 基于面向对象的多源卫星遥感影像玉米倒伏面积提取
朱厚文,罗冲,官海翔,张新乐,杨嘉鑫,宋梦宁,刘焕军
遥感技术与应用    2022, 37 (3): 599-607.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.3.0599
摘要292)   HTML1)    PDF(pc) (1872KB)(119)    收藏

风灾引起的玉米倒伏可能导致玉米大量减产,利用遥感技术准确监测玉米倒伏面积与空间分布信息对灾情的评估非常重要。利用Planet和Sentinel-2影像分别结合面向对象与基于像元方法提取研究区玉米倒伏,同时评估了不同影像特征(光谱特征、植被指数和纹理特征)与不同分类方法(支持向量机法SVM、随机森林法RF和最大似然法MLC)对玉米倒伏提取精度的影响。结果表明:①使用高空间分辨率的Planet影像进行玉米倒伏提取的精度普遍高于Sentinel-2影像;②从分类精度和面积精度来看,Planet影像的光谱特征+植被指数+均值特征结合面向对象RF分类,总体精度和Kappa系数分别为93.77%和0.87,面积的平均误差最低为4.76%;③采用Planet和Sentinel-2影像结合面向对象分类提取玉米倒伏精度高于基于像元分类。研究不仅分析了面向对象方法的优势,还评估了使用不用影像数据结合面向对象方法的适用性,可以为遥感提取作物倒伏相关研究提供一定的借鉴。

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39. 基于AVIRIS高光谱数据的海表甲烷异常识别
孙袁超,王正海,曾雅琦,秦昊洋,周桃勇,邢学文
遥感技术与应用    2022, 37 (4): 781-788.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0781
摘要289)   HTML10)    PDF(pc) (4263KB)(189)    收藏

研究海洋表面烃类富集状况在监测海洋环境和探测海底油气资源中具有重要意义,海表渗漏烃中,甲烷是气态烃中最具代表性的组分。为了精准识别海表甲烷异常,研究设计了相应光谱实验,以海水为背景测定甲烷光谱反射率,基于实测数据分析甲烷的光谱特征,运用比值导数光谱法削弱海水背景组分的光谱干扰,提取出甲烷光谱吸收特征波段。研究发现甲烷在1 642—1 672 nm和2 169—2 378 nm波长范围存在光谱吸收,通过比值导数处理后显著增强了其中1 642—1 672 nm和2 169—2 208 nm区间的甲烷吸收特征,在Rebecca等提出的CH4I甲烷反演指数的基础上加入比值导数参数,建立了基于AVIRIS数据的海表甲烷含量指数MI,与甲烷含量的相关系数R2=0.994 2,将其应用于美国加利福利亚州圣芭芭拉海峡Coal Oil Point(COP)烃渗漏区甲烷异常识别,并与CH4I指数和Bradley等提出的AVIRIS CH4指数ζ(L2298/L2058)进行反演效果对比。结果表明:运用MI指数可以有效识别海表甲烷浓度异常,与ζ、CH4I指数反演结果相比,MI指示的甲烷浓度异常分布与ζ指数反演结果更为吻合,效果显著优于CH4I指数反演结果。

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40. Sentinel-1和Sentinel-2协同反演地表土壤水分
杜绍杰,赵天杰,施建成,马春锋,邹德富,王振,姚盼盼,彭志晴,郑景耀
遥感技术与应用    2022, 37 (6): 1404-1413.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.6.1404
摘要286)   HTML10)    PDF(pc) (3585KB)(181)    收藏

土壤水分是水文循环、生态环境、气候变化等研究中的关键参数,获取高分辨率长时间序列的土壤水分信息对农业管理、作物生长监测等具有重要的意义,同时也是研究的难点。基于时间序列(2019年至2020年)的Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,构建了地表土壤水分的雷达与光学数据协同反演模型,即裸土条件下地表土壤水分的变化检测方法,并利用归一化植被指数对植被影响进行校正,实现了青藏高原多年冻土区(五道梁)100 m空间分辨率的土壤水分反演。与地面实际观测的土壤水分进行对比验证,结果表明土壤水分反演结果与地面实测数据的相关系数介于0.672与0.941之间,无偏均方根误差介于0.031 m3/m3与0.073 m3/m3之间,土壤水分变化与区域降水事件和特征密切相关,验证了本文提出的考虑植被物候的变化检测方法在地势平坦、植被稀疏的青藏高原地区具有极高的适用性。

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