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1. MRSEI指数的合理性分析及其与RSEI指数的区别
徐涵秋,邓文慧
遥感技术与应用    2022, 37 (1): 1-7.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.1.0001
摘要1712)   HTML318)    PDF(pc) (1419KB)(1197)    收藏

遥感生态指数(RSEI)自提出以来,已得到广泛的应用。近年来,也有学者对其进行了修改。研究基于主成分变换的机理和应用实例,分析了修改的遥感生态指数(MRSEI)的合理性及其与RSEI的区别。结果表明:MRSEI指数将不具生态含义的第二主成分和第三主成分加入具有明确生态含义的第一主成分进行加权求和计算,其结果不仅降低了第一主成分的占比,无法增加原RSEI的信息量,而且还导致各主成分分量互相干扰,造成MRSEI结果的低估或高估。因此,这一修改缺乏合理性。研究同时还对用户在计算RSEI指数中碰到的一些问题进行分析。RSEI在使用中应注意采用植物生长季节的地表反射率数据;当研究区有大面积水体时,必须对水体进行掩膜;而只有当对生态起正面影响的绿度(NDVI)和湿度(Wet)指标在PC1的载荷为负值时,才必须进行“1 – PC1”的还原运算。

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2. 基于卷积神经网络预测结果的缝隙修复算法研究
刘钊,赵桐,廖斐凡
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 247-255.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0247
摘要1297)   HTML6258)    PDF(pc) (6143KB)(1981)    收藏

随着卷积神经网络技术的发展,近来的研究越来越注重于准确率的提升以及语义信息的完善。其中Mask R-CNN网络是对Faster R-CNN进一步改进后的实例分割网络,在高分遥感图像地物识别具有良好的分割效果。但由于卷积神经网络只能用小瓦片图像进行训练和预测,而导致预测结果存在较大的语义信息误差。面对这种问题,提出了针对卷积神经网络预测结果缺陷的缝隙修复算法,即先使用Overlapsize算法改善预测结果与真实结果的匹配程度,再通过PostGIS数据库中的相关函数填补缝隙,使小瓦片能真正拼接成完整大图。研究及实验结果表明:该算法能够很好地改善图像语义信息,具有实用性。

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3. 水质遥感监测的关键要素叶绿素a的反演算法研究进展
罗婕纯一,秦龙君,毛鹏,熊育久,赵文利,高辉辉,邱国玉
遥感技术与应用    2021, 36 (3): 473-488.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.3.0473
摘要1237)   HTML2)    PDF(pc) (1783KB)(813)    收藏

叶绿素a浓度是表征水体富营养化程度的重要指标,通过遥感手段反演叶绿素a浓度是实现水体富营养化监测的一个有效途径,已衍生出了一系列叶绿素a浓度反演算法。这些算法各有所长,适用范围也各自有别。由于水体光学特征差异,盲目套用这些算法难以取得预期效果。为了推动水质遥感的进一步发展,从遥感反演的原理和数据源出发,对国内外利用遥感技术反演水体叶绿素a浓度的算法进行综述。根据算法结构设计的不同,将反演算法分为6大类,分别为荧光峰和反射峰算法、波段算法、指数算法、智能算法、基于水体分类的算法体系以及分析类算法,系统地梳理各类算法并分析算法特征。从算法适用的叶绿素a浓度区间和水体类型等角度出发,总结各类算法的适用范围,评述各类算法的优缺点,以期为环境和遥感工作者提供参考。主要结论如下:①Ⅱ类水体算法外推适应性较弱,应建立并补充实测数据集,研究各类水体光学特性异同点,构建基于水体分类的通用算法体系;②无人机技术与高光谱传感器的结合可为内陆水体水质监测提供新思路;③应结合机器学习算法与机理模型,发展物理原理约束的高精度反演模型。

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4. 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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5. 基于无人机遥感技术的森林参数获取研究进展
刘鹤,顾玲嘉,任瑞治
遥感技术与应用    2021, 36 (3): 489-501.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.3.0489
摘要921)   HTML0)    PDF(pc) (1440KB)(750)    收藏

凭借着高分辨率、可控性强和性价比高的特点,无人机遥感技术在森林研究中得到了迅速的发展与应用。对无人机遥感成像平台的发展和国内外利用无人机遥感技术开展森林调查的情况进行介绍,针对单木和林分两种森林资源调查对象,总结了目前利用无人机遥感技术提取森林参数的前沿方法。重点分析和讨论了基于无人机平台的多光谱、高光谱和激光雷达传感器获取森林参数的算法,对比了其优越性、局限性并分析其最佳应用场景。此外,介绍了无人机遥感在森林树种分类和病虫害监测方面的应用情况。最后,对无人机遥感技术在森林监测方面的应用前景进行了展望,可为今后基于无人机遥感的森林资源监管领域的研究提供理论依据与技术支持。

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6. 基于Sentinel-1,2和Landsat 8时序影像的鄱阳湖湿地连续变化监测研究
姚杰鹏,杨磊库,陈探,宋春桥
遥感技术与应用    2021, 36 (4): 760-776.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.4.0760
摘要898)   HTML0)    PDF(pc) (10425KB)(803)    收藏

湿地具有季节性特征,高时间分辨率遥感监测能够更为客观精准地认识其时空变化规律。选择季节性变化显著、我国第一大淡水湖生态湿地——鄱阳湖湿地为典型案例,利用Sentinel-1,2和Landsat 8卫星的2017~2019年所有可以获取的不同时相影像,采用随机森林分类(Random Forest,RF)方法,对研究区的湿地进行遥感分类和信息提取,发挥海量遥感影像在湿地宏观连续监测的优势,解析鄱阳湖湿地的年际、年内时空动态变化特征。研究结果表明:Sentinel-2影像为鄱阳湖湿地动态变化监测提供良好的数据基础,随机森林分类总体分类精度高于90%,提取效果具有比较优势。对3 a分类结果进行统计分析,各湿地类型在年内均呈现出动态变化的特点,在每年2月泥滩和草洲面积到达年内最大,水体面积为年内最小;每年6、7月份水域面积达到年内最大,泥滩和草洲面积最小,季节性变化明显;月度时间序列的分类结果,能更准确地说明湿地类型的月度和季度变化。因此,结合Seninel-1,2以及Landsat 8数据,基于RF算法,能及时、有效地对鄱阳湖等季节性变化强烈的湿地进行动态监测,对开展湿地资源高效调查工作具有重要意义。

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7. 基于Landsat 8与实测数据的水质参数反演研究
吴欢欢,国巧真,臧金龙,乔悦,朱丽,何云海
遥感技术与应用    2021, 36 (4): 898-907.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.4.0898
摘要867)   HTML0)    PDF(pc) (5098KB)(724)    收藏

目前遥感技术已成为监测水质参数的重要手段,精度更高的水质参数反演模型是当前水质监测的重点。但由于水环境的复杂性、遥感数据的局限性等多重原因,水质参数遥感反演精度有限,且多集中于水色水质参数反演。为了得到精度更高的水质参数反演模型,以天津市海河下游段为研究区,对Landsat 8 OLI遥感影像进行大气校正、辐射定标等预处理,通过实验室理化分析测定水体的总磷、氮氨、总氮浓度及电导率,建立实测水质参数与Landsat 8 OLI遥感影像数据的统计回归模型及神经网络模型,采用决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)进行精度检验,神经网络模型反演结果R2均大于0.85,MAE分别为0.019、0.09、0.242、0.411,RMSE分别为0.024、0.118、0.286、0.562,反演精度较好。结果表明:基于神经网络建立的水质参数反演模型精度较高。

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8. 基于多时序特征和卷积神经网络的农作物分类
屈炀,袁占良,赵文智,陈学泓,陈家阁
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 304-313.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0304
摘要822)   HTML0)    PDF(pc) (5993KB)(770)    收藏

近年来,以卷积神经网络为主的深度学习模型在各种遥感应用中都显示出巨大的潜力。以加州帝国郡为研究区,以Landsat 8 OLI年内时序遥感影像计算时序植被指数NDVI、EVI、RVI以及TVI,组合后输入到构建的一维卷积神经网络 模型,以实现作物的高精度精细分类。为了验证卷积模型的优越性,另搭建了基于递归神经网络及其变体的深度学习模型。结果表明:①引入其他时序特征后,能够有效地提高卷积神经网络的分类精度。NDVI+EVI+TVI+RVI组合特征总体精度和Kappa系数最高,分别是89.667 4%和0.856 0,对比NDVI时序特征总体精度和Kappa系数提高了近4%和0.6。②在与其他深度学习模型的对比中,一维卷积神经网络分类精度最高,能够从时序数据中较为准确捕捉作物时序特征信息,尽管递归神经网络被广泛应用于序列数据的研究,但分类结果要略差于卷积神经网络。实验表明在NDVI的基础上引入其他植被指数辅助,能够有效地提高分类精度。基于一维卷积神经网络的深度学习框架为长时间序列分类任务提供了一种有效且高效的方法。

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9. 多源遥感数据小麦识别及长势监测比较研究
尹捷,周雷雷,李利伟,张雅琼,黄文江,张赫林,王岩,郑诗军,范海生,纪婵,陈俊杰,彭代亮
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 332-341.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0332
摘要784)   HTML1251)    PDF(pc) (4908KB)(508)    收藏

小麦是我国主要的农作物之一,对于我国的经济发展有着重要意义。遥感技术经过不断发展,已成为提取小麦及长势研究的重要手段。利用高光谱珠海一号OHS-2A卫星、多光谱Sentinel-2A卫星以及MODIS等多源遥感数据,以雄安为研究区,采用支持向量机的方法进行小麦提取,结合野外实测数据利用混淆矩阵进行精度评价分析;分别对比小麦的两个重要生育期返青期和抽穗期,将小麦长势分为3个等级(按长势较好、长势持平、长势较差)进行长势监测比较。研究表明:环境条件相同下,OHS-2A的总体精度为82.08%,Kappa系数为0.76;Sentinel-2A的总体精度为85.57%,Kappa系数为0.81,相比之下Sentinel-2A对于小麦的识别效果最佳。在进行长势监测中,对比小麦各长势情况及长势变化相对幅度,Sentinel-2A数据比MODIS数据对于雄安小麦的长势监测及研究分析更有效。采用多源遥感数据分析雄安小麦识别及长势监测情况,有利于小麦种植管理,这对于推动绿色雄安有着重大意义。

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10. 基于Google Earth Engine的重庆市植被指数长时间序列S-G滤波方法的改进与实现
吴川虎,陶于祥,罗小波
遥感技术与应用    2021, 36 (5): 1189-1198.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.5.1189
摘要774)   HTML3)    PDF(pc) (7300KB)(368)    收藏

由于云、大气等因素,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列数据存在一定的误差。Savitzky-Golay(S-G)滤波方法能够在一定程度上减小这种误差,抑制突降的低质量像元值,但对于低质量像元高值的抑制和高质量像元值的保护有所欠缺,而且不能很好的运用于不同时间间隔的时间序列影像重建中。基于Google Earth Engine(GEE)云平台,综合利用空间插值和时间滤波以及像元质量分析对重庆2014年春至2018年冬250 m分辨率的MOD13Q1长时间序列数据集进行重建研究。同时使用皮尔逊相关系数(Pearson)、新提出的平滑度指数以及NDVI变化差值,对样本点和整幅影像定量对比重建结果。研究表明:相同参数下,新方法的重建影像与原始影像的相关性高于S-G方法;模拟噪声实验中,其与两幅模拟噪声影像的相关性分别为0.87和0.94,而SG方法的相关性仅为0.65和0.61。

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11. 一种TDM-MIMO FMCW车载毫米波雷达目标检测方法
陈思翔,张云华,杨杰芳
遥感技术与应用    2021, 36 (4): 803-809.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.4.0803
摘要712)   HTML2)    PDF(pc) (2471KB)(585)    收藏

毫米波雷达作为汽车自动驾驶重要传感器之一,其主要功能是对车辆周围目标进行距离、速度和角度的测量。根据车载毫米波雷达一般使用场景,设计了一种以快速chirp信号作为发射波形的2发4收TDM-MIMO FMCW毫米波雷达目标检测方案以及相应的3D-FFT目标检测算法,可同时得到目标距离、速度和角度。通过优化天线阵元排布,该方案可有效解决常规TDM-MIMO由于通道时分复用导致对目标测速时的不模糊速度区间减小的问题。相比于常规发射三角波的车载雷达,该方案可以有效避免多目标速度匹配问题;相比于单脉冲测角,该方案可以极大地改善角度分辨率。最后,通过Matlab仿真验证了该方案和算法的有效性。

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12. 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)(279)    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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13. 基于面向对象—深度学习的闽东南低海拔海岸带地区湿地动态遥感分析
路春燕,雷依凡,苏颖,黄雨菲,刘明月,贾明明
遥感技术与应用    2021, 36 (4): 713-727.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.4.0713
摘要695)   HTML1)    PDF(pc) (5778KB)(1255)    收藏

海岸带湿地具有重要的生态价值和经济开发价值,明确其时空变化特征与影响因素对于维持区域生态系统平衡和可持续发展具有重要意义。以Landsat TM/ETM+/OLI影像为基本数据源,综合利用面向对象与深度学习分类方法对1985~2015年闽东南低海拔海岸带地区的湿地信息进行提取,以揭示其时空演变特征与驱动力因素。结果表明:基于面向对象—深度学习分类方法对湿地进行信息提取,整体分类精度可达93%以上,分类结果整体性好;1985~2015年自然湿地面积呈减少趋势,人工湿地面积呈增加趋势,分别减少和增加250.31 km2和251.36 km2;湿地二级类型中,30 a间河口/浅海水域和淤泥质海滩面积减少最大,盐田/水产养殖场面积增加最大;1985~2015年湿地变化类型多样,且2000~2015年较1985~2000年湿地变化更为剧烈;湿地变化是人类活动和自然环境变化共同作用的结果,其中人类活动是影响湿地变化的主要原因。该方法及研究结果可为海岸带湿地监测与保护管理提供技术支持和决策参考。

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14. 基于U-Net的高分辨率遥感图像土地利用信息提取
陈妮,应丰,王静,李健
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 285-292.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0285
摘要687)   HTML0)    PDF(pc) (18949KB)(516)    收藏

随着现代遥感技术的迅速发展,遥感图像的质量和数量得到了显著的提升,新技术带来的高分辨率遥感图像所蕴含的信息也更加丰富,如何利用人工智能手段辅助挖掘这些丰富的信息也成为了遥感图像分析与理解的重要内容。与此同时,以深度卷积神经网络为代表的人工智能技术在图像处理领域大放异彩。得益于类人眼的分层卷积池化模型,深度卷积神经网络可以在图像分割和分类等任务上取得优异的结果。因此采用U-Net为代表的深度卷积神经网络对2 m的高分辨率遥感影像进行了特征提取、分割和分类,不同于传统基于手工设定图像特征的方法,U-Net可以自动对海量高分辨率的遥感图像进行特征提取,从而充分挖掘高分辨率遥感影像中复杂的非线性特征、光谱特征和纹理特征。实验结果表明:利用训练好的U-Net模型对新昌县土地利用分类计算时间为55.7 s,分类准确率可达90.95%,Kappa系数为0.86。U-Net模型可以快速、精确地提取高分辨率遥感影像中的地表覆盖特征,得到高精度的土地利用分类结果,说明将该模型应用于遥感影像土地利用分类提取有着广阔前景。

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15. 高光谱遥感影像纹理特征提取的对比分析
邵文静,孙伟伟,杨刚
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 431-440.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0431
摘要673)   HTML1640)    PDF(pc) (11336KB)(540)    收藏

地物的“同物异谱”或“异物同谱”问题,使得仅仅依据高光谱影像的光谱信息较难得到理想的分类精度。纹理特征是地物空间分布的重要结构信息,能够一定程度上弥补光谱特征在高光谱遥感影像分类中的不足。纹理特征提取在高光谱遥感影像分类中得到了诸多发展,然而当前的纹理特征方法缺乏较为全面的对比分析。因此,选取旋转不变局部二值模式、简单线性迭代、扩展形态剖面、差分形态剖面、属性剖面、3D-Gabor、联合双边滤波和导向滤波共8种典型的纹理特征方法,利用印第安纳、帕维亚大学和雄安3个高光谱数据集设计分类实验,采用分类精度、计算时间、总体分类精度的标准差来进行定量评价。实验结果表明:扩展形态剖面的总体分类精度和计算速度整体上优于其他7种方法。

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16. 全球日光诱导叶绿素荧光卫星遥感产品研究进展与展望
孙忠秋,高显连,杜珊珊,刘新杰
遥感技术与应用    2021, 36 (5): 1044-1056.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.5.1044
摘要647)   HTML0)    PDF(pc) (1634KB)(411)    收藏

卫星反演的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced chlorophyll Fluorescence, SIF)是全球植被生产力遥感监测的理想工具。现有的诸多大气成分探测卫星的高光谱载荷可以满足卫星平台SIF遥感探测的需求,中国和欧洲也计划发射专门的SIF卫星探测器。国内外学者生产了一系列全球SIF卫星遥感产品,并开展了SIF产品时空尺度扩展研究,为SIF应用研究提供了丰富的数据源,但现有的全球SIF产品仍然存在诸多局限性。系统梳理了现有和计划发射的SIF卫星载荷、目前公开发布的SIF卫星遥感产品、以及SIF时空尺度扩展产品,并从应用需求的角度出发,总结了现有全球SIF产品存在的问题和后续SIF卫星探测计划的发展方向,为现有SIF卫星产品的应用以及未来SIF探测卫星载荷方案的设计提供参考。

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17. 基于ENVINet5的高分辨率遥感影像稀疏塑料大棚提取研究
郑磊,何直蒙,丁海勇
遥感技术与应用    2021, 36 (4): 908-915.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.4.0908
摘要645)   HTML1)    PDF(pc) (2505KB)(759)    收藏

随着设施农业管理要求的提高,需要提取高分辨率遥感影像中大范围、低密度的塑料大棚空间分布信息作为农业管理和资源分配的依据。以浙江省桐庐县为研究区域,利用高分辨率遥感影像数据,对比分析不同机器学习方法提取塑料大棚的效果。ENVINet 5深度学习架构可以克服标签较少的困难,通过语义学习进行塑料大棚提取和面积估算,总体精度和Kappa系数达到97.84%和0.81;U-net深度学习网络的提取结果中,总体精度和Kappa系数为96.22%和0.79,两种深度学习方法均优于利用支持向量机进行塑料大棚提取的结果。研究表明通过深度学习方法提取高分辨率遥感影像中稀疏分布的塑料大棚有很好的效果,可以为农业经济作物管理、规划和气象保障提供支持。

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18. 多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测
曾超,曾珍,曹振宇,邹强,余长锡
遥感技术与应用    2021, 36 (3): 521-532.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.3.0521
摘要620)   HTML1)    PDF(pc) (11249KB)(567)    收藏

四川省木里县及周边林区是全国林火最为高发和易发区之一,近两年连续发生了扑火人员重大伤亡的事件。利用时序国产卫星影像、无人机影像和现场勘查数据等,从监测火灾蔓延时空过程的角度,对该区林火热点进行了动态监测,并分析了重点火场火灾发展过程,结果表明:以国产GF-4卫星影像为主,辅助以2 m/8 m光学卫星星座影像,可较好地监测林火热点;研究提出林火热点判定阈值为白天亮温值T≥360 K或夜间亮温值T≥330 K;监测发现了该区3月30日至4月6日间共6处火场的25次林火事件,并重点反演了①号木里和②号西昌火灾发展的时空过程。通过将卫星监测热点与现场勘查热点、无人机影像解译热点对比,表明在火灾早期和中期卫星林火热点监测精度可达89%。建议利用时序国产多源卫星影像对该区林火进行持续监测,并结合权威部门现场勘查数据适时发布预警信息,避免造成重大生命财产损失。

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19. 以“胡焕庸线”为界的中国东西部净初级生产力变化分析
周雷雷,郑诗军,尹捷,张雅琼,黄文江,王心源,王岩,张赫林,陈俊杰,彭代亮
遥感技术与应用    2021, 36 (4): 916-925.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.4.0916
摘要607)   HTML0)    PDF(pc) (8680KB)(379)    收藏

推动区域均衡协调与可持续发展是我国的重大战略之一,植被净初级生产力(NPP)对生态环境是否可持续发展起着重要作用。以“胡焕庸线”为界把我国分为东、西部,从像元尺度和县级行政单元研究分析我国NPP、人口以及人均NPP时空变化,尤其是东、西部的区域差异。结果表明:我国人口增长较快,从1982年的10.05亿增长到2017年的13.95亿,以“胡焕庸线”为界的西部占比由5.91%增长到6.42%;我国NPP整体呈现增长的趋势,总量由1982年的2.69 Pg C增长到2015年的3.24 Pg C,增长率为16.60 Tg C/a,其中东部增长率12.30 Tg C/a是西部(4.30 Tg C/a)的近3倍;西部人均NPP远大于东部与全国,1982、2000、2010、2017年西部与全国人均NPP持续处于下降的状态,但下降速率略有放缓,东部人均NPP则在2017年首次出现增长。据此可知我国整体生态环境处于恢复的状态,但不同区域之间差异较大,因此在相关政策制定方面应该充分考虑区域差异性,以实现我国生态环境的区域协调发展。

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20. 典型地表对长沙主城区地表温度的影响分析
郭俊钰,戴礼云,梁继,王琼
遥感技术与应用    2021, 36 (5): 1209-1222.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.5.1209
摘要604)   HTML1)    PDF(pc) (7590KB)(260)    收藏

城市热岛是一种城市地区温度比郊区温度高的现象,它可改变城市的自然和社会过程,引发一系列环境问题。利用Landsat 8 TIRS10波段的单通道算法(TIRS10_SC算法)反演了长沙主城区2013年7月、2016年3月、7月和11月4景Landsat 8影像的地表温度,并进一步分析了地表温度的时空分布特征,建设用地、绿地、河流以及不同材质的屋顶等典型地表对主城区地表温度的影响。结果表明:①长沙火车站沿线、高桥大市场和部分工厂在各个时期均为高温区。2016年7月浏阳河周边区域热岛效应相对于2013年7月有所缓解,主要由天气情况的不同以及拆迁改变地表覆盖性质等造成。3月建设用地中比率最大的为中温, 7月建设用地中比率最大的为次高温。3月和7月,绿地中比率最大的为次低温,水体中比率最大的为低温。而11月,建设用地和绿地中比率最大的为中温,水体中比率最大的次高温。②河流周边120 m范围内,由陆地向河流每减少30 m,7月建设用地平均温度减少0.93~1.26 ℃,绿地平均温度减少0.57~0.99 ℃;3月建设用地平均温度减少0.51~0.78 ℃,绿地平均温度减少0.3~0.57 ℃。河流的降温强度与河水温度和距离河流120 m以上的地表温度的差值大小有关。③负的MNDWI(非水体)与地表温度呈正相关关系,正的MNDWI(水体区域)与地表温度3月和7月呈负相关关系,11月呈正相关关系。④地表比辐射率对地表温度反演的结果影响显著,利用NDVI估算地表比辐射率难以区分高反射率的屋顶与其他类型的建设用地。因此,针对高反射率屋顶对地表比辐射率的影响有待进一步研究,以提高城区地表温度的反演精度,为减缓城市热岛效应提供参考依据。

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21. 基于2030可持续发展目标的珠三角土地消耗率与人口增长率协调关系评价
王昀琛,黄春林,冯娅娅,顾娟
遥感技术与应用    2021, 36 (5): 1168-1177.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.5.1168
摘要583)   HTML0)    PDF(pc) (3139KB)(233)    收藏

量化联合国可持续发展目标SDG 11.3.1“土地消耗率与人口增长率的比率(LCRPGR)”有助于了解城市扩张与人口增长之间的关系,为城市国土空间规划和人口城镇化调控提供数据支撑,并且对指导决策者制定城市增长计划至关重要。基于土地利用产品、夜间灯光数据和人口普查数据,提取了城市建成区,利用地理加权回归模型测算了珠三角地区1 km×1 km格网尺度人口密度。依据SDG 11.3.1指标元数据中定义和公式,对珠三角地区可持续发展进行了可靠评价。结果显示:①1990~2010年珠三角建成区面积扩张4.6倍,城区人口增长3.7倍;②1990~2010年珠三角的LCRPGR值由0.71增长到2.01;城市扩张速度与人口增长速度并非是成比例协调增长关系;③建成区的扩张主要是由耕地和农村居民用地转换而来。综上,自2000年后珠三角地区土地消耗率已经超过人口增长率,城市扩张速度与人口增长速度并非是成比例协调增长关系,二者的差异在增大,应当引起一定注意。

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22. 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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23. 基于高时空分辨率融合影像的红树林总初级生产力遥感估算
杨昊翔,张丽,闫敏,林光辉
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 453-462.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0453
摘要577)   HTML1606)    PDF(pc) (7810KB)(747)    收藏

红树林是热带与亚热带地区潮间带具备高植被生产力和高储碳量的滨海湿地植被类型,在维系全球碳平衡过程中扮演着重要的角色。目前通量站点尺度的红树林生产力研究已取得了一定的进展,然而由于受到遥感影像时空分辨率和红树林斑块分布的限制,区域尺度红树林总初级生产力(Gross Primary Production,GPP)估算仍少有涉及。基于影像融合算法获得的高时空分辨率植被指数数据集,结合红树林通量观测数据开展光能利用率模型的参数估计和模型验证研究,实现了区域尺度的红树林GPP估算,获取了一套2012年广东省高桥红树林GPP高时空分辨率数据集。数据验证得到的决定系数R2 = 0.64,较现有的MOD17A2和GLASS产品GPP估算精度提高了48.9%。实验结果显示:高桥红树林最大光能利用率为3.07 g C MJ-1,研究区内全年GPP均值为1 915.4 g C m-2 a-1。红树林季节平均GPP夏、秋季大于春、冬季。该方法和估算数据可为区域尺度红树林生产力研究和红树林保护提供高精度数据支持。

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24. 基于无人机激光雷达的森林冠层高度分析
边瑞,年雁云,勾晓华,贺泽宇,田行宜
遥感技术与应用    2021, 36 (3): 511-520.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.3.0511
摘要570)   HTML3)    PDF(pc) (6252KB)(821)    收藏

快速准确获取森林结构参数对森林资源调查管理及全球碳汇研究具有重要意义。以祁连山东、中部青海云杉林为研究对象,利用16个无人机激光雷达(LiDAR)点云数据、正射影像数据结合实地样方观测数据,提取样方内青海云杉的单木树高并准确验证树木分割精度;结合实测数据和地形数据,依据统计指标验证提取树高精度并分析原因;基于点云数据提取的各样方树高分析祁连山青海云杉冠层高度在空间上的变化。结果表明:在祁连山山地森林,冠层高度平均值估算精度最高,R2为0.93,RMSE为1.39 m(P<0.05);地形影响基于点云数据的树高提取,坡度较小的青海云杉树高提取效果更好;从东到西,青海云杉平均树高呈下降趋势;随着海拔高度上升,青海云杉的平均树高先上升后下降,这与祁连山东西水热条件差异和不同海拔树木年龄分布有关。

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25. 基于Sentinel-2的UNVI植被指数及性能对比研究
朱曼,张立福,王楠,林昱坤,张琳姗,王飒,刘华亮
遥感技术与应用    2021, 36 (4): 936-947.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.4.0936
摘要570)   HTML0)    PDF(pc) (4906KB)(661)    收藏

作物精准识别和分类是农业遥感检测的重要内容,对作物长势监测以及估产十分重要。以美国混合农业带为研究区,基于Sentinel-2时间序列影像,根据其传感器响应函数计算了针对Sentinel-2的通用归一化植被指数(Universal Normalized Vegetation Index,UNVI),并通过两个对比实验,分析UNVI等6个指数在作物精准分类中的性能。实验一以JM(Jeffries-Matusita)距离为指标对不同作物类别之间的可分性进行分析,结果表明UNVI优于NDVI、EVI、WDRVI、NDre1和NDWI指数,在玉米和棉花、玉米和水稻、玉米和水稻的区分上,UNVI优于其他指数区分能力相当,但在其余的作物组合上如棉花和水稻,NDVI等指数则无法将其很好的区分,此时UNVI指数依然可以表现出较好的区分能力;实验二对6种时间序列指数特征分别使用随机森林和支持向量机进行作物分类,结果表明UNVI指数的总体精度和Kappa系数最高,其次是NDre1指数和WDRVI指数,EVI的总体精度和Kappa系数最低,这表明UNVI比其他6个指数更好地区分了研究区大豆、玉米、棉花和水稻等4种主要作物。综上,基于Sentinel-2时间序列的UNVI指数在进行作物分类时与其他5种遥感植被指数相比,具有较大的优势,UNVI可为农作物长势分析和作物估产研究等农业研究和应用的可选植被指数。

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26. 基于Landsat-8 OLI的青藏高原IMS 4 km雪冰产品精度评价
除多,郑照军,拉巴卓玛,次丹玉珍
遥感技术与应用    2021, 36 (6): 1223-1235.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.6.1223
摘要552)   HTML2)    PDF(pc) (4493KB)(422)    收藏

IMS雪冰产品是多源数据的融合产品,提供北半球逐日无云的雪冰覆盖范围,在青藏高原积雪遥感监测和研究中具有广阔的应用前景。利用Landsat-8 OLI积雪覆盖数据对IMS 4 km分辨率雪冰产品在青藏高原积雪监测中的精度进行了评估验证。研究结果表明:①IMS 4 km雪冰产品的平均总精度为76.0%,平均制图和无雪分类精度分别是88.3%和84.9%,利用IMS 4 km雪冰产品监测青藏高原积雪具有较好的精度,可以用于青藏高原大尺度积雪覆盖监测;②平均多测率为45.4%,漏测率11.7%,IMS 4 km雪冰产品高估了实际积雪面积,且积雪面积比例越高,IMS的积雪判识能力越强,同时出现误判几率越高,而漏判几率越低;③IMS 4 km积雪监测精度在青藏高原总体上呈现海拔较高地段积雪的制图精度较高,随着海拔的降低,积雪监测的漏测和多测呈增加趋势;④相比地面观测数据的区域代表性不足问题,基于高分辨率遥感数据的地面积雪分布特征更为详细,得到更为准确可靠的验证结果。

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27. 红树林雷达遥感研究进展
朱彬,廖静娟,沈国状
遥感技术与应用    2021, 36 (5): 959-972.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.5.0959
摘要543)   HTML0)    PDF(pc) (632KB)(641)    收藏

红树林是海岸带生态系统中重要的植物群落,具有较高的社会、生态和经济价值。遥感技术的发展为红树林监测提供了一种高效便利的手段。雷达遥感由于具有穿透性好、不受云雨影响的特点,在红树林分布地区具有得天独厚的优势。对近几十年来雷达遥感在红树林监测方面的研究进行了回顾,着重分析了红树林散射机制、红树林分类与识别和红树林生物物理参数反演这3个方面的研究进展,对各类方法进行了总结和对比,最后针对存在的问题提出了未来可以改进的方向。

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28. 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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29. 基于优化Faster-RCNN的遥感影像飞机检测
林娜,冯丽蓉,张小青
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 275-284.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0275
摘要535)   HTML0)    PDF(pc) (12408KB)(510)    收藏

针对传统飞机检测算法特征学习能力较弱,在背景复杂、目标密集、成像质量较差的遥感影像上检测精度较低的问题,提出了一种基于Faster-RCNN(Faster-Regions with Convolutional Neural Network)框架的遥感影像飞机检测优化算法。以ResNet50为基础特征提取网络,引入空洞残差块进行多层特征融合,构建新的特征提取网络,提高算法的特征提取能力。首先在UCAS-AOD数据集上采用交叉验证训练方法验证模型在不同训练集与测试集上的稳定性,同时比较不同算法的检测性能;然后在NWPU VHR-10数据集上进行飞机检测对比实验,验证模型泛化性。实验结果表明:在UCAS-AOD数据集上优化算法平均精度为97.1%,在NWPU VHR-10数据集上优化算法平均精度为96.2%。该优化算法能够提升遥感影像中飞机的检测精度,且泛化性更强,对实现遥感影像飞机快速检测具有一定的参考意义。

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30. 基于多时相Sentinel-2影像的黑河中游玉米种植面积提取研究
陈彦四,黄春林,侯金亮,韩伟孝,冯娅娅,李翔华,王静
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 324-331.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0324
摘要532)   HTML214)    PDF(pc) (3912KB)(453)    收藏

玉米是黑河中游种植面积最大的农作物,生长期需水量大、蒸散量高。准确获取玉米种植面积对该区域农作物种植结构调整、水资源合理规划有重要参考意义。基于2019年4月至9月Sentinel-2多时相影像,采用随机森林算法开展了黑河中游玉米种植面积提取研究。研究方法分为两类—直接提取法和两步提取法。进一步探讨了多时间信息量对玉米种植面积提取精度的影响以及各输入特征参数在玉米面积提取过程中的重要性表现。结果表明:基于Sentinel-2多时相影像,直接提取法和两步提取法均可高精度地提取研究区玉米种植面积,特别是两步提取法,玉米分类总体精度可达85.03%,F1_Score为0.70,Kappa系数为0.83;与单幅影像相比,多时相影像可获取不同作物的物候信息,有效减少作物错分/漏分,提高作物分类精度。该方法对基于高分辨率光学影像结合机器学习方法获取具有高度异质性的作物信息具有重要的参考价值。

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31. 西南地区2001~2019年森林损失特征遥感监测与时空分析
王淑静,赖佩玉,郝斌飞,马明国,韩旭军
遥感技术与应用    2021, 36 (3): 552-563.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.3.0552
摘要531)   HTML0)    PDF(pc) (8638KB)(404)    收藏

森林在生态系统服务中起着重要作用,例如提供清洁空气、保护生物栖息地以及减少全球温室气体的排放等。全球森林变化数据集(Global Forest Change,GFC)每年以30 m的高空间分辨率绘制森林覆盖变化图,成为监测森林覆盖时空变化特征的有效工具。利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE),基于GFC产品,结合线性回归方法和空间自相关理论对西南地区2001~2019年森林变化情况进行研究,结果表明:近19 a来,西南地区森林损失面积为375.27万hm2,以2008年为拐点,2008年之前呈显著增加趋势(p<0.05),在此之后波动下降,损失主要集中分布在广西、贵州东南和云南南部地区;森林损失与地形分析的关系表明损失主要分布在海拔2 000 m以下、坡度小于40°的区域,并逐渐向海拔更低坡度更缓的地方转移;森林损失面积具有一定的空间关联性,2001~2019年来Moran’s I 指数均为正,平均值为0.406,空间高值聚集在广西和贵州南部,低值聚集在重庆、四川和云南北部;政策因素在土地利用方式转变过程中发挥着重要作用,林业活动和农业扩张是影响损失现象发生的主要驱动因素,今后制定森林保护和管理战略时应充分考虑多方面因素造成的森林损失现象,研究结果可以为森林监测和保护提供更科学的指导。

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32. 东北植被生长峰值特征的变化及对气候和物候的响应
王华,周玉科,王笑影,周成虎
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 441-452.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0441
摘要523)   HTML1414)    PDF(pc) (16402KB)(410)    收藏

全球气候变化导致植被生长的季节性节律事件(如返青期、衰落期和生长峰值期等)发生显著变化。植被返青期、衰落期和生长季长度的变化已经得到广泛报道,植被生长峰值代表植被光合作用能力和对气候变化的响应,目前关于植被生长峰值特征(时间点和最大生长幅度)的时空变化和控制机理的研究相对较少,仍需在不同区域深入探讨。以植被覆盖度较好的中国东北地区为例,首先利用长时序遥感NDVI数据(GIMMS NDVI3g)和逻辑斯蒂法提取植被关键物候参数,然后分析了植被生长峰值关键特征(日期和幅度)的变化格局及对气候因子和返青期物候的响应,最后探索了生长峰值对植被生产力变化的贡献。结果表明:东北地区整体的生长峰值时间点和返青时间点呈现延迟趋势、生长幅度呈上升趋势(与MODIS EVI趋势验证一致),生长峰值存在一个约11 a的周期;季前气温和降水对生长幅度的影响范围和幅度较小,主要作用在草原区域,对峰值时间点的显著影响主要在北部森林区域;返青期对生长峰值的控制作用大于气温和降水因素,并且返青期在森林和草原区域主要影响生长幅度变化,在农作物区主要影响生长峰值时间点变化;植被最大生长幅度对自然植被生产力长期变化的影响显著。东北地区生长峰值及对气候、物候响应的不同时空格局反映了植被生长峰值对气候变化的适应能力的差别,并造成多样的植被固碳格局。生长峰值研究有助于深入理解植被光合作用的时空变化格局和气候变化情景下的碳循环过程,对我国东北地区的生态系统评估和管理也有参考意义。

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33. 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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34. 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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35. 内蒙古草原叶面积指数时空格局与水热影响
沈贝贝,张景,李明,丁蕾,王旭,辛晓平
遥感技术与应用    2022, 37 (1): 253-261.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.1.0253
摘要518)   HTML1)    PDF(pc) (4661KB)(246)    收藏

叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是表征植被状况的重要参数,与植被的生长和变化状况密切相关。探究内蒙古草原LAI长时间序列时空格局特征及水热条件对LAI的影响,可为准确掌握内蒙古草原分布与生长状况差异提供数据支撑,对了解内蒙古草原生产能力的空间分布特征具有参考价值。基于2000~2019年GEOV2 LAI产品数据集,结合气温和降水资料,选取变化斜率、变异系数和相关性系数3个指标对内蒙古草原LAI展开分析。结果显示,内蒙古草原LAI由东北向西南递减,多年均值为1.34 m2/m2,在不同草原类型中,荒漠草原(0.28 m2/m2)<典型草原(0.96 m2/m2)<草甸草原(2.27 m2/m2)<草甸(2.60 m2/m2),且与变异系数呈反比,荒漠草原年际间波动最剧烈。近20 a内蒙古草原LAI呈波动中上升趋势(0.02 m2/m2/a),67.08%区域草原LAI与年降水显著相关,仅4.98%区域草原LAI与年均温显著相关。表明内蒙古草原LAI空间分布具有地带性特征,不同草原类型LAI之间存在明显差异,降水是内蒙古草原LAI的主要影响因素。

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36. 入河排污口遥感排查进展评述
黄耀欢,熊标,杨海军,伍程斌,朱海涛
遥感技术与应用    2022, 37 (1): 24-33.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.1.0024
摘要515)   HTML1)    PDF(pc) (1021KB)(319)    收藏

入河排污口是人为污染物流入河流的最后一道关卡,对其进行精确排查在水资源保护、水污染防治等工作中具有重要作用。首先回顾了近30 a来国内大型入河排污口排查工作情况,分别从人工实地调查、GIS台账系统建设、卫星遥感监测和无人机排查4个方面进行介绍;其次,在分析了直接目视解译、基于水环境参数反演以及基于地物分类等常用入河排污口遥感监测技术的基础之上,讨论了上述方法在无人机影像上应用的局限性;再次,通过简要介绍深度学习目标检测方法原理,评述了基于深度学习的目标检测方法在入河排污口无人机遥感排查上的应用现状及其关键技术;最后,对深度学习在无人机影像入河排污口识别上的应用前景进行了分析,并对今后包括入河排污口在内的复杂地理要素的无人机遥感监测的研究重点进行了展望。

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37. 基于Google Earth Engine的南方滨海盐沼植被时空演变特征分析
陈康明,朱旭东
遥感技术与应用    2021, 36 (4): 751-759.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.4.0751
摘要512)   HTML0)    PDF(pc) (4254KB)(887)    收藏

掌握滨海盐沼植被时空演变规律是科学开展滨海湿地生态系统管理的基础。滨海盐沼植物互花米草在中国海岸潮间带快速入侵与扩散,显著改变了原有滨海湿地的结构与功能,给滨海湿地保护与管理带来巨大的挑战。目前针对滨海盐沼植被时空动态的大尺度遥感分析还十分有限,人们对滨海盐沼植被空间分布的历史演变规律及其控制机制还缺乏足够的了解。实验基于Google Earth Engine平台和Landsat长时序历史影像,利用连续变化检测和分类算法反演近30 a中国南方(浙江以南)滨海盐沼植被的时空分布,分析潮汐淹水对滨海盐沼植被时空分布的影响。结果表明:①滨海盐沼植被总面积在2000~2004年出现短暂下降,之后呈现持续增长趋势;②滨海盐沼植被面积存在3种增长模式——波动、线性和指数增长;③滨海盐沼植被面积与淹水概率之间近似呈正态分布规律,植被时空分布表现为从低淹水区逐渐向高淹水区扩散的演变趋势。研究结果有助于理解滨海盐沼植被时空演变规律,为滨海湿地的科学管理提供决策支持。

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38. 结合VGGNet与Mask R-CNN的高分辨率遥感影像建设用地检测
陈敏,潘佳威,李江杰,徐璐,刘加敏,韩健,陈奕云
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 256-264.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0256
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针对当前多数深度学习模型只能对高分辨率遥感影像裁剪图片进行土地利用类型判别的问题,结合VGGNet与Mask R-CNN开展了智能化建设用地目标检测研究。在建立研究区4类土地利用类型遥感影像数据集的基础上,对比了VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度,选取分类效果最优的神经网络模型VGGNet与Mask R-CNN实现建设用地目标检测智能化。结果表明:①VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度分别为:97.44%、93.75%和95.13%,且VGG16模型迭代次数最少,训练时间相对较少;②Mask R-CNN阈值设置对目标检测精度有重要的影响,当阈值设定为0.3时,VGG16结合Mask R-CNN的联合模型对建设用地检测的标定框精度最高。同时联合模型比单一使用Mask R-CNN模型对建设用地检测有更高的准确率,并且表现出了更强的适应性和鲁棒性。

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39. 基于Landsat影像的北京植被覆盖度变化趋势分析
王曦,张怡雯
遥感技术与应用    2021, 36 (6): 1388-1397.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.6.1388
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植被覆盖状况是决定大城市地区生态环境质量的重要因素之一,但在快速城市化进程下城市内部及周边地区植被覆盖的动态变化状况尚不清晰,需结合遥感数据进行分析。以北京市为研究区,基于Landsat影像获取植被覆盖度的空间分布,计算移动窗口内植被覆盖度的均值和标准差,将其分别作为表征局部植被覆盖水平和植被覆盖度异质性的指标,采用Mann-Kendall检验识别均值和标准差具有显著变化趋势的窗口,并使用Sen’s Slope估算变化梯度,进而分析北京植被覆盖度变化趋势。结果表明在1984~2014年间:①植被覆盖水平呈显著上升趋势的区域主要分布在市中心与西部和北部山区,而在市中心外“东北、东、东南、南、西南”方向的近郊分布有大量植被覆盖水平显著下降的区域;②植被覆盖度异质性呈显著上升趋势的区域主要分布在平原区,呈显著下降趋势的区域主要集中在北部山区。

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40. 基于植被指数融合的冬小麦生物量反演研究
孙奇,关琳琳,焦全军,刘新杰,戴华阳
遥感技术与应用    2021, 36 (2): 391-399.   DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.2.0391
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作物群体生物量是形成产量的物质基础,遥感技术是高效、客观监测作物地上生物量的重要手段,对农业生产管理具有重要意义。以安徽省龙亢农场为研究区,通过PROSAIL模拟光谱分析了4个LAI相关的可见光-近红外植被指数、2个叶片干物质相关的短波红外植被指数和8个融合植被指数与冬小麦地上生物量的关系,并建立反演模型。模拟结果显示,干物质植被指数与作物生物量的相关性高于LAI相关的植被指数,两者融合的植被指数增强了常用植被指数冬小麦生物量的探测能力。利用实测冬小麦数据对生物量反演模型进行验证,结果显示:融合植被指数普遍提高了单一植被指数的地上生物量反演精度,其中MTVI2×NDMI精度最高(RMSE=606.8 kg/hm2),并为作物地上生物量的高精度反演提供新的技术途径。

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