污染性海洋溢油一旦发生，快速获取油膜信息对有效控制溢油危害具有重要意义。以渤海湾一次溢油污染事件为例，利用ENVISat数据根据油膜雷达后向散射特征分析溢油的发生，并利用溢油期间的连续风场信息和连续SAR数据对比研究油膜的扩散趋势以及扩散过程中油膜尺度的变化。结果表明：污染性油膜在海上扩散的不同阶段具有不同的SAR图像特征，海上溢油雷达遥感检测分析方法与检测效果因SAR图像获取时油膜所处扩散阶段不同而有所不同，通过SAR连续观测结合辅助信息可以对污染油膜及其运动进行有效监控与预测。
雾是环境空气监测的一个重要内容之一。根据环境一号卫星B星（HJ-1B）的数据特点,从典型地物、云、雾的微物理特性的RT3辐射传输模拟出发,分析不同波段典型地物和云、雾的反射率、亮温差别,提出了综合利用HJ-1B卫星CCD相机和红外相机数据进行雾监测的方法与流程。最后,使用2009年3月12日我国南方地区的HJ-1B数据为卫星监测数据进行了监测试验。结果表明:HJ-1B卫星数据能够实现雾的监测,但由于薄云受到地表影响,无法准确区分薄云与雾。
以精细尺度的人口估算为目标，提出一种根据居民区建筑物属性估算人口数量的方法。首先基于Dempster-Shafer证据理论，结合LiDAR数据和高分辨率遥感影像进行建筑物的自动提取。根据土地利用分类图排除提取结果中的非居民区建筑后，按照线性回归的思想，通过对居民建筑物的数量、面积、体积等几何属性的优化选择建立人口估算模型。实验表明，利用该估算模型能够获得较高精度的小面积目标区域上的估算结果。该方法提高了人口估算的精细程度和自动化程度。
基于作物生长的物候规律，利用2007年4月26日、2007年5月28日Landsat TM影像和2007年6月28日北京一号卫星影像进行北京地区春播进度遥感监测。首先，分析了地物类型之间的光谱可分性距离；其次，采用逐步鉴别分析方法，并将掩膜技术和决策树分类方法相结合，监测北京2007年5月28日和6月28日的春播作物种植面积；最后，基于地面调查点对分类结果进行精度评价。结果表明5月28日总体精度为84.5%，6月28日总体精度为88.0%；逐步鉴别分析方法有利于寻找作物分类的光谱差异，建立多时相分类规则，简化了多时相多作物遥感分类流程并提高了分类精度。
以东北主要绿化树种为研究对象,分别在长春市南湖公园和长春公园获取了共240组树冠高光谱反射率及相应的LAI数据。对数据进行相关分析,以确定反演LAI的敏感波段,而后分别运用6种植被指数、神经网络以及小波分析等3种方法进行估算。研究结果表明,3种方法估算树冠LAI都取得了较好的效果：① 与RVI、NDVI相比,由DVI、RDVI、MSAVI、TVI等植被指数建立的估算模型可以提高LAI的估算精度；② 神经网络在拟合光谱反射率与树冠LAI关系时明显优于植被指数法（R2 达0.850）；③ 小波能量系数与LAI相关性较好,单变量回归分析R2 可达0.683,部分小波能量系数估算LAI的精度优于植被指数法,并且验证R2 也较高,说明其稳定性较好,多元变量回归分析能够实现各小波能量系数间的优势互补,R2 可达0.794。
低频微波卫星观测信号由于其对土壤水分非常敏感,经常被同化到陆面模式来提高土壤水分和其它地表状态变量的模拟和预报。常用的同化算法主要利用统计学,优化理论等数学知识,对改进和理解模型的物理过程意义不大。通过研究发展一个数据分析方法,判断AMSR\|E亮温同化系统土壤水分的预报误差,为将来从物理角度定性分析提供基础。
验证了DisTrad热像元分解模型在华南地区的可行性，发现在高植被覆盖区，由于生物量高，NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)指数已接近饱和，在热像元分解时敏感性差。提出用EVI (Enhanced Vegetation Index) 指数来代替DisTrad模型中的NDVI参数进行热像元分解。通过华南地区MODIS高分辨率EVI及NDVI资料（250 m）与地表温度(LST)的关系，获得了高分辨率（250 m）LST图像，并利用同步ASTER高分辨率LST图像（90 m）进行了验证。结果表明：即使在NDVI指数已接近饱和的高生物量地区，EVI指数仍然保持较高的敏感度，在高植被覆盖区（如华南地区）用EVI代替DisTrad模型中的NDVI指数能够减少运算量，并能获得更好的热像元分解结果。
高光谱数据以其高光谱分辨率和多而连续的光谱波段为预测土壤重金属污染提供了有力工具,但波段选择方法与光谱分辨率的影响不容忽视。利用实验室测定的181个土壤光谱样本数据,利用逐步回归法进行土壤Cu含量反演的波段选择,进而利用偏最小二乘方回归PLSR方法建模,分析了波段数对Cu含量反演的影响；此外,采用高斯响应函数重采样方法,探讨了光谱分辨率降低对反演精度的影响。实验表明,预测重金属元素Cu含量的最佳波段数为10个,模型可决系数R2=0.7523,拟合均方根误差RMSE=0.4699；预测Cu含量的最佳光谱采样间隔为32 nm,R2=0.7028,RMSE=0.5147。该结果可能为将来设计低廉实用的高光谱卫星传感器提供指标论证,为模拟卫星传感器波段预测土壤重金属含量提供理论依据。
高光谱数据普遍存在波段相关性强、数据冗余严重的特点,因此选择合适的波段组合,是高效开展后续应用研究的基础。以东莞市为研究区,应用环境与灾害监测预报小卫星（HJ-1A）高光谱数据,在分析各波段信息含量和波段间相关性的基础上,使用了3种经典的波段指数选择最佳波段组合；针对经典模型应用中存在的问题,对最佳指数模型进行了改进,通过对波段均方差和相关性设置一定阈值,筛选得到一个较为合理的波段组合；最后,针对草地、林地和耕地3种地物,应用J\|M距离模型对3种地物的可分性进行判别,并指出：50-80-108波段组合,50-79-108波段组合以及50-80-111波段组合是分别用于草地—林地、草地—耕地、耕地—林地分类的最佳波段组合。
以陇西黄土高原的祖厉河流域为研究区，利用1993和2007年两期TM影像数据对研究区土地利用类型进行分类，在此基础上结合数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)、多年平均降水量的空间分布数据，利用地理信息系统(GIS)空间分析方法，重点分析坡耕地、林地和草地的气候特征空间与地形特征空间，研究得出：①14 a内研究区大约有 214.82 km2坡耕地被治理，但2007年仍有145.08 km2处于临界坡度以上。②林地大致分布在降水量386~517 mm之间，14 a内人工林地有所增多。③在人为活动的干扰下，草地的覆盖度普遍降低。植被的恢复和重建是流域治理的切入点，该项研究目的为退耕还林还草提供科学支撑，服务于建立祖厉河流域生态系统的良性循环。
遥感技术由于具有观测范围广、实时强等特点适合用来研究土壤盐渍化现象。利用遥感手段提取盐渍土信息已经取得了一定的成效。利用面向对象方法，以TM卫星图像数据和野外实地数据为数据源进行提取盐渍地信息。首先,对遥感影像进行预处理，预处理包括几何校正和辐射校正，然后对图像进行图像分割，图像分割使用了分割方法的多尺度分割法、特征选择、面向对象分类和分类图像进行精度评价。对面向对象方法和传统的基于像元分类（最大似然法和最小距离法）结果进行对比分析。结果表明：利用面向对象方法对TM遥感图像进行分类，能有效抑制“椒盐现象”的发生，分类精度比传统的分类方法更高，为盐渍地信息的自动提取提供了广阔的前景。
选取对气候变化敏感的澳大利亚作为研究区,基于MOD13Q1数据,对澳大利亚2000年土地利用/覆被进行分类。通过Savizky-Golay滤波方法构建高质量NDVI时序数据,为分类奠定数据基础。采用了以决策树为主的混合分类方法对研究区土地利用/覆被进行分类,该方法综合利用了ISODATA分类结果、NDVI阈值及其时间序列主成分分析特征量等数据。通过面积对比和空间位置匹配等多角度验证的方法,综合比较MOD12Q1,GLC_2000与本研究的结果,发现本研究的总体分类精度为63.65%,Kappa系数为0.56,较以上两种已有的土地覆盖产品具有一定优势。
植被覆盖度是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标,植被覆盖及其变化是区域环境变化的重要指示,对于区域水文及生态状况、全球变化的区域响应等都具有重要意义。以MODIS NDVI为数据源,采用像元二分模型,提取2000~2007年吉林省植被覆盖度,获取不同时期的植被覆盖度图,并进一步分析了植被覆盖度变化的原因。结果表明：吉林省植被覆盖度由东部到西部逐渐降低,其中白山地区植被覆盖情况最好。过去8 a间,吉林省植被覆盖度总体呈上升趋势,2007年植被覆盖度达到最高,为83.04%。在此期间,中部地区和西部地区植被覆盖增加了 797.52 km2,占总面积变化的74.79%。生态恢复工程、降水和气温等是影响植被覆盖度变化的主要因素。
阐述了“平台+插件”软件设计模型，并在开放式遥感数据处理与服务平台(OpenRS)下运用插件技术开发了多源遥感影像融合子系统。实验表明，采用“平台+插件”软件架构进行多源遥感影像融合系统设计，不仅减少了系统的冗余性，而且使得系统具有良好的可扩展性与灵活性。
基于星载InSAR的基本原理,首先推导了基线误差、相位误差和大气延迟误差对高程测量的影响公式,得出了他们均与有效基线长度成反比的影响规律。接着讨论了大气延迟误差对二轨法和三轨法形变测量的影响规律:大气延迟误差对二轨法形变测量的影响随入射角变化不明显,对三轨法形变测量的影响随基线比变化不明显。当入射角取23°,基线比取1/2,欲使大气延迟误差对形变测量的影响＜1 cm,二轨法要求其测量误差＜6.5 mm,三轨法要求其测量误差＜7.5 mm。
提出了一种基于点特征的多源遥感影像高精度自动配准方法。该方法采用了由粗到精的配准策略。首先利用SIFT算子和一次多项式实现影像的粗配准,粗配准后的影像和参考影像将处于同一尺度（像素采样间隔）和参考坐标系下。其次在粗配准后的影像上提取分布均匀的特征点,根据前一步得到的影像间的坐标关系,在参考影像上确定一个较小的搜索范围,使用相关系数匹配出同名点,同时用Baarda数据探测法剔除粗差。最后根据同名点构建三角网对影像进行精配准。实验结果表明:该方法能够实现多源遥感影像的高精度配准。
CEOS虚拟星座通过相对独立空间资源的协同合作，实现统一标准下的全球持续、系统性观测，是空间资源合理高效运行的一种新思路。在回顾虚拟星座概念产生与发展的基础上，重点介绍了CEOS虚拟星座情况及进展，包括陆地表面成像、海面地形、大气成分、降水、海洋水色辐射测量和海面风矢量六大示范星座。最后，系统分析了虚拟星座当前发展存在的主要问题，并指出虚拟星座概念在我国空间对地观测领域的应用前景。
高空间分辨率SAR卫星为城市监测提供了宝贵数据源。在高分辨率SAR图像上，目标的多维特征得以体现，可以大大提高对城市目标的识别能力。但由于城市目标的复杂性、密集建筑物间电磁波的多次散射，以及SAR成像固有的几何畸变与噪声的影响，使得城市目标在高分辨率SAR图像上的特征更为复杂。围绕城市目标电磁散射特性与SAR成像机理、城市目标精细结构提取与三维重建等内容，介绍了国内外相关的研究进展，指出了该领域未来的研究方向。
合成孔径雷达高分辨率、全天候的观测能力使其成为大面积获取高分辨海面风场的重要手段，这有助于我们理解各种海洋现象的物理过程，尤其是在海岸带，合成孔径雷达反演风场更具优势。以合成孔径雷达风向确定方式为主线，详细阐述了国内外学者在合成孔径雷达风场反演方面的研究进展，主要包括：利用影像线性纹理特征进行风场反演、基于外部初始风向的风场反演方法以及利用影像本身所包含的其它信息进行的风场反演工作，诸如距离向入射角差异、多极化后向散射等，并对合成孔径雷达风场反演的发展给出自己的观点。
K-邻近距离法(KNN)作为一种非参数方法，多适用于非正态分布和密度函数未知的遥感数据分类和参数估计，已被广泛地用于寒带和亚寒带地区的多源林业调查和森林蓄积量估计反演。从KNN方法的基本原理出发，在与传统蓄积量遥感估计方法进行对比的基础上，详细地介绍了KNN方法的特点以及与K\|mean方法的区别，总结了KNN法森林蓄积量估计误差的评价模型和度量参数。还对KNN法森林蓄积量遥感估计的国内外研究动态进行了总结，表明了多源信息在KNN法森林蓄积量遥感估计中的重要性，总结出KNN方法进行森林蓄积量遥感估计的两种方法：基于样地点级和基于林分级。最后详细阐述了影响KNN法森林蓄积量估计的众多因素，提出了在低纬度地区利用KNN法对森林蓄积量遥感估计和反演进行系统研究的建议。
GIS不确定性做为一个GIS的研究热点,以前对其研究主要集中在概率论等传统研究方法上。利用粗糙集的上、下近似概念,将GIS属性数据看成信息系统的属性集合,按照不同属性组合对GIS实体集进行等价类划分,然后应用粗糙度、粗糙精度、粗糙熵来度量GIS属性数据的不确定性,发现若具有相同属性,随着不同知识粒度的逐渐“细化”,粗糙精度和粗糙熵逐渐递减,这符合人的认知习惯,为GIS不确定性和GIS认知研究提供了一种新的方向。
随着遥感技术的飞速发展，作为遥感研究重要工具的遥感传感器日益成为该领域的研究热点，相关研究文献的数量也日益增多。通过选取国际上近10 a的研究论文，利用词频统计、共词分析、因子分析和聚类分析等方法进行研究，获得了国际遥感传感器的研究热点和未来发展态势，以期能够对我国的遥感传感器研究有所借鉴。
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