积雪的年际和年内变化强烈地影响着区域及全球的水量平衡，同时，积雪反照率反馈也显著地影响着气候变化。目前长时间序列的格网雪深数据主要来自被动微波遥感及再分析资料，但不同数据之间存在着明显差异。基于多源雪深数据的评估，特别是空间特性的评估还很缺乏。因此，本研究选取了AMSR-E、WESTDC、GlobSnow、RA-Interim及MERRA2这5种雪深数据，以站点观测数据为参考真值，对它们进行了中国地区的空间误差对比及基于误差排序的相对表现分析。评估结果初步显示：①WESTDC在我国西北及东北积雪区表现较好，适合用于我国北方的雪深研究；②MERRA2在西北和东北积雪区也有较好的表现，但由于其分辨率较粗，缺乏细节的空间信息，因此认为比较适用于大区域的统计分析；③AMSR-E在我国中部和东南地区表现最好，因此认为适合我国中部及东南部的雪深研究。
积雪反照率是影响地—气辐射能量平衡的重要地表参数之一。结合青藏高原的积雪消融特点，研究了2018年2~3月青藏高原28个观测点的反照率空间差异，并分析了影响反照率的表层积雪参数，结果表明：融雪期青藏高原的积雪反照率均值为0.72，高原东北部的青海地区观测点的反照率均值高于西藏南部地区，不同区域积雪反照率值内部差异不同；西藏南部地区的水汽来源和较快的积雪消融过程导致该区域反照率低于青海地区；地表被斑状雪覆盖的观测点具有较低的反照率值（小于0.5）；多云天气条件下，短时间的云层遮挡对反照率影响很小，积雪反照率几乎保持不变。
冰川面积变化是冰川积累与消融的直接体现，与气候变化密切相关。遥感的方法可以为冰川的轮廓及面积监测提供可靠手段，但常用的光学遥感容易受到冰川区多变气象条件的影响。合成孔径雷达（SAR）不受天气影响，尤其是高分辨率SAR影像能够提供冰川表面丰富的细节特征，更好地监测冰川变化。应用相位一致性方法和快速行进法相结合的方法提取冰川轮廓和表面纹理。依据提取的冰川轮廓计算的冰川面积误差在5%以下，表明该方法能够准确地提取冰川面积。同时，在高分辨率SAR图像上，利用提取的冰川表面纹理信息可以有效监测到光学图像上难以识别的冰面河，而冰面河与冰川中长期消融密切相关，提取的冰面河信息将为冰川监测提供一种新的视角。
在全球变暖背景下，北极海冰的面积与厚度正逐渐减小，为北极通航提供了可能，而重要海峡的冰情直接影响到北极航道的开通。以东北航道和西北航道上14个重要海峡近35年的海冰密集度为研究对象，利用核K-means方法进行时空聚类，通过经验模态分解模型研究不同聚类模式下的时间序列趋势，探究冰情变化异质性，结果如下：①各海峡海冰密集度呈3种聚类结果，同一聚类结果中海峡的密集度变化具有较强一致性，不同聚类结果之间差异较大，海冰密集度低的海峡全部位于东北航道。②全年尺度中除白令海峡和德米特里拉普捷夫海峡之外，其他海峡海冰密集度呈下降趋势。呈上升趋势的两个海峡均为海冰密集度低的海峡。③夏季融冰期尺度中各海峡海冰密集度变化趋势类型多样，除单纯的上升、下降趋势外，还出现了包括“U”形曲线在内的各种波动型趋势。
基于2010~2016年CryoSat-2雷达高度计SARIn模式的Level 2测高数据，结合青藏高原地区冰川矢量数据以及全球GEDM数据，通过重叠脚印法、伪平面拟合法以及较新的曲面拟合法提取青藏高原地区典型冰川冰帽的高度变化值。结果表明：①CryoSat-2测高数据应用该3种方法提取山地冰川高度变化具备可行性;②提取高度变化的3种方法各有优劣，以此提供了提取山地冰川高度变化的方法选择的依据;③应用上述3种方法获取的青藏高原地区典型冰川冰帽2010~2016年的定量高度变化结果，绝大多数的冰川都处于消融状态且3种方法提取的高度变化结果增、减趋势一致。处于西昆仑山脉的中峰冰川、古里雅、土则岗目冰川缩减速率较慢，而帕米尔高原的慕士塔格冰川缩减略快，两者的缩减速度都趋于平缓。处于念青唐古拉山脉的来古、恰青冰川高度变化速率最大。
积雪遥感数据产品可以提供积雪的时空分布信息，是积雪监测的重要数据源。对现有的不同遥感产品进行精度验证和对比分析，明确其适用范围，有利于积雪数据产品的进一步发展和应用。为验证积雪产品在东北地区的适用性，以中国积雪特性及分布调查项目为依托，精心设计野外实验，观测了东北地区25 km典型样方和积雪线路调查数据，验证了在阔叶林和农田两种下垫面下，FY-3B雪深产品、AMSR-2雪深产品、GlobSnow雪水当量产品在东北地区的反演精度。结果表明：GlobSnow雪水当量产品精度最高，不区分下垫面的情况下，最大偏差和均方根误差分别为10.87 cm和12.53 cm。考虑下垫面的影响，GlobSnow雪水当量产品和FY-3B雪深产品在两种下垫面下的雪深反演精度差别很小，偏差和均方根误差的差值小于2.11 cm和3.46 cm，AMSR-2积雪产品在两种下垫面下反演精度差别很大，两种下垫面下偏差和均方根误差的差值大于9.94 cm和7.19 cm。对于3种积雪产品，下垫面为农田的雪深反演精度均高于下垫面为阔叶林的反演精度。
综述了截至目前的高度计定标相关进展。简要论述了星载雷达高度计的发展历史，高度计的主要误差来源，并以此引出并重点论述了用以校正这些误差来源并获得定标参数的3种基于现场观测的高度计定标方法，分别为依据GPS浮标、锚系压力验潮仪阵列以及沿岸验潮仪进行现场观测方法。同时论述了高度计定标场的历史发展，分析了国际高度计定标场的建设现状，重点介绍了国际上4个主要的业务化高度计定标场：Harvest石油平台、Bass海峡定标场、Corsica岛定标场、Gavdos岛定标场与我国为HY-2定标建设中的珠海万山定标场。通过对定标方法与国际业务化定标场的介绍，将为我国HY-2系列星载高度计万山定标场建设提供一定的思路。
微波探测仪是搭载于气象卫星上的重要载荷，可全天候获取大气温度、湿度垂直廓线、降雨等重要大气参数，为气象预报、气候变化研究和灾害性天气现象监测等提供重要数据。定标是星载微波探测仪定量化应用的基础。详细阐述了星载微波探测仪定标基本原理，给出了定标相关基础概念，并根据星载微波探测仪仪器特性，系统地梳理了发射前热真空定标、发射后在轨定标/真实性检验技术和定标算法，同时对定标试验实施方案和定标算法实现的关键点进行了总结，从而建立了完整的星载微波探测仪定标流程和基准，对星载微波探测仪的统一化定标和定量化应用具有重要意义。
风云三号微波湿度计是我国首次在轨定量应用于大气探测的星载被动微波辐射计，为验证载荷辐射性能，发射前于2007年9月至11月开展了航空校飞试验，历时2个月共转场青海湖、敦煌和云南普洱3个试验场，地面同步实施了辐射校正测量。在阐述星载微波大气探测载荷航空校飞辐射定标原理基础上，开展航空校飞数据分析，并与同步辐射校正测量结果进行了比对验证，结果表明风云三号微波湿度计初样产品探测结果符合设计指标要求。风云三号微波湿度计航空校飞试验为其资料在轨业务定量应用奠定了基础，其中航空校飞辐射定标模型支撑了后续风云三号卫星微波湿度计在轨业务定标。
探测大气水汽的星载微波大气湿度探测仪是国内外气象卫星上的关键载荷之一。多台星载微波大气湿度探测仪观测数据构成的长时间序列数据集在天气预报、数据同化和全球气候监测与评估中有着非常重要的作用。由于微波辐射没有绝对基准，并且不同卫星平台上的微波大气湿度探测仪的系统响应特性和定标方法不尽相同，因此，再定标是提高多台星载微波大气湿度探测仪的长时间序列观测数据的长期一致性和稳定性的关键技术。我国的四台星载微波大气湿度探测仪自2008年以来已经积累了超过10 a的重要观测数据集，亟待通过再定标技术实现4台载荷在轨历史观测数据长期一致性和稳定性并有效应用。为此，详细总结了国内外星载微波大气湿度探测仪研究现状，并对国内外星载微波大气湿度探测仪再定标共性技术研究现状进行总结分析，然后给出我国星载微波大气湿度探测仪再定标方案的构想，为再定标处理提供关键共性技术参考。
AgileDARN雷达系统是一种基于全数字相控阵技术的灵敏型地基相干高频雷达系统，实现对中高纬度电离层的探测。雷达系统的幅度和相位不一致将会导致雷达发射波束和接收波束的波束指向偏移，副瓣电平抬高和天线增益下降，最终影响雷达的探测精度。针对AgileDARN雷达系统幅度和相位不一致性展开研究，提出了一种基于FPGA和C++软硬件相结合的内定标方法。在发射探测信号之前，分别发送接收定标信号和发射定标信号，通过雷达系统的各个接收和发射通道后，计算各个通道之间的幅度和相位差异，用补偿因子来实现对雷达多通道幅度和相位不一致性的校正。实测数据表明:校正后各通道间幅度误差小于0.2 dB，相位误差小于1°。在满足系统一致性要求的前提下，既保证了实时性，又节省了雷达系统成本。
微波遥感可以获取大范围的地表土壤水分信息，以及由此得到全球尺度的土壤水分产品。但由于传感器观测配置和反演方法等诸多因素的影响，使得不同的土壤水分产品在精度和可靠性方面存在差异。基于Triple-Collocation（TC）方法，在青藏高原那曲地区的0.25°×0.25°和1.0°×1.0°两个空间尺度上对AMSR2、SMAP和SMOS 3种土壤水分遥感产品进行不确定性分析，开展基于随机误差的数据融合算法研究。研究结果表明:不同遥感产品间的随机误差在空间分布上存在显著的不一致性，使得应用传统的算术平均方法进行数据融合不具有普适性。基于此不确定性，对3种产品配赋相应的权重进行融合，相比于3种土壤水分原始数据集，融合产品不仅具有更丰富的数据量，也会对数据精度有所改善。当遥感产品间的随机误差接近时，等权重和优化权重的融合结果非常接近；当遥感产品间的随机误差差异较大时，基于不确定性的数据融合方法相比等权重方法可以明显的提高融合数据的精度。
借助植被辐射传输模型，利用遥感观测数据估算LAI是一种较为可靠和稳健的反演方法。然而，地表的复杂性、遥感观测的有限性以及自相关性导致遥感数据包含的信息量不足，不能完全支持LAI等地表参数的估算，易造成“病态”反演。在遥感反演过程中引入先验知识能够有效地解决该问题。研究基于遥感数据提取LAI先验信息，并将其用于代价函数的构建，利用PROSAIL辐射传输模型和遗传算法，分别在500 m和250 m尺度反演LAI。将高空间分辨率LAI分别升尺度到500 m和250 m，验证对应尺度LAI结果，评价引入先验信息对于提高LAI反演精度的作用。研究表明，引入先验信息有助于提高不同分辨率下LAI反演精度，且先验信息的质量一定程度上也影响着LAI反演结果。与未加入先验信息的LAI反演结果相比，以MODIS LAI产品作为先验信息反演的500 m尺度LAI结果精度R2由0.55提高至0.65，RMSE由1.29下降至0.38。在250 m尺度，以500 m LAI反演结果作为先验信息反演的叶面积指数，其精度优于以MODIS LAI产品为先验知识的估算结果，验证精度R2增加了0.08，RMSE减少了0.18。研究使用的先验信息主要来自遥感数据本身，没有地面实测数据的参与，在此基础上发展的多分辨率LAI反演方法具有估算大区域尺度LAI的应用潜力。
当城区LiDAR点云数据密度较大时，存在大量的数据冗余，造成了计算量大、效率低、显示不便等一系列问题，使得建筑物的三维可视化及三维重建等应用受到较大挑战。针对该问题，结合泊松碟采样在测地空间中的地形自适应特点，提出了适用于城区LiDAR点云数据的抽稀算法。泊松碟采样随机将与已有采样点的测地距离大于某一阈值的点加入采样点集，并不断重复这一过程直至没有新的采样点加入为止。在此基础上，依据LiDAR点云数据的特点，定义了一种新的与所选点与其邻域内其他点间高度差标准差相关的加权测地距离，改进了泊松碟采样算法。该方法能有效调整城区建筑物的采样率，从而尽可能地保持建筑物的原始特征，并保留良好的可视化效果。四组对比实验结果表明了该算法的适用性及高效性。
针对高分辨率遥感影像中阴影检测精度易受水体、植被等因素干扰的问题，通过分析高分二号影像中典型地物的光谱特征，构建了一种集成特征分量与面向对象分类相结合的阴影检测方法。构建的特征分量包括：主成分第一分量PC1、亮度分量I、归一化差分植被指数NDVI及水体指数WI。将各特征分量进行归一化处理，建立包含波段均值、标准差等特征的规则集，对影像的I和PC1分量进行多尺度分割 ，结合面向对象的方法进行阴影检测。选取不同区域遥感影像进行实验，实验结果表明:与传统基于像素的阴影提取方法相比，该方法提取出的阴影斑块完整，且能有效地减弱水体和植被的影响。
为了提高激光点云滤波算法在地形复杂区域的精度、效率以及自适应性，基于布料模拟滤波算法，提出了一种面向大范围复杂场景的顾及地形特征的点云滤波方法。该方法首先采用基于坡度的动态格网分割方法，对剔除粗差后的点云建立格网索引；其次利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程拟合高程值，通过计算真实高程与拟合高程差值实现高程归一化；然后使用布料模拟算法模拟布料下降过程得到地形布料的最终形态，进而通过阈值限定实现地面点提取。在地形复杂的测试区使用相同滤波参数进行算法改进前后对比测试，结果表明：改进算法的正确率由原CSF算法的88.9%提高到改进后算法的95.19%；I类误差、II类误差分别由9.71%、1.39%下降到4.57%、0.24%，且滤波时长由164 s缩减至60.9 s。本文提出的改进算法在保证大范围复杂场景区域滤波正确率的基础上，对不同地形具有较强的自适应性，且提高了滤波计算效率。
针对不同成像机理的光学与雷达遥感数据协同应用于地表信息提取瓶颈问题，提出了一种基于地形信息的光学与雷达数据协同分类方法。首先利用InSAR测量技术从Radarsat-2数据中提取DEM地形信息，然后构建基于地形信息的Landsat光学数据和Radarsat-2雷达数据的不同特征集输入模型，最后通过随机样本选取构建随机森林（Random Forest,RF）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和决策树（Decision Tree,DT）分类算法模型提取地表信息。结果表明：①针对不同特征协同策略，在随机选取10%训练样本时，Radarsat-2干涉提取DEM与Landsat数据集提取精度优于ASTER GDEM与光学影像协同策略；②针对不同地表信息提取算法模型，通过50次随机选取训练样本构建模型评价分类精度，验证RF算法的鲁棒性和提取精度都要优于DT算法和SVM算法。研究充分利用光学和雷达遥感的优势信息，为光学和雷达遥感协同地表信息提取提供新的思路。
空间对地观测技术为地球系统科学研究提供了多时相、宽覆盖、立体化的遥感数据资源，使对地球系统行为的观测、理解、模拟及预测变为可能。然而，如何从海量数据资源中及时有效地获取信息也成为日渐凸显的问题。现有遥感数据服务系统的检索结果冗余度高，既无法直接满足用户多样化需求，也增加了高质量数据清洗成本。为此，基于2017年全球Landsat 8卫星元数据检索信息，建立由空间完整性、时间邻近性及云覆盖量3个专有指标组成的质量评价体系，设计满足最简化和定制化需求的精选遥感数据集汇聚方法。实验结果表明:该方法在不改变现有遥感数据服务系统的同时提高数据的检索效率和精度。
地震会给人类社会带来巨大损失，在地震发生后及时获得准确有效的地震救援协助救灾信息，为相关部门制定救援方案提供辅助信息，能够最大程度地减少人员伤亡及经济损失，对抢险救灾、应急指挥具有重大意义。地震发生后，为快速获取协助救灾信息，通过Python爬取九寨沟震后微博数据，分类并获取位置信息，聚合地震后自发地理信息（VGI）与遥感影像，进行服务区、最近设施点路径分析，并利用震前震后影像变化提取泥石流滑坡区域。结果表明：震后第一时间对有效数据进行聚合分析，能有效地获取设施点的服务区范围和最优可达路径，形成地理信息互补，在灾害应急等领域发挥出巨大的作用；通过聚合分析VGI与遥感影像数据获取地震协助救灾信息，在应急救援中具有一定可行性。
针对影像粗匹配后的同名点对匹配不准的问题，提出了一种序列窗口下融合最小二乘和相位相关的影像匹配纠正算法。该方法是在已有粗匹配的基础上进行，首先使用最小二乘对粗匹配结果进行处理，并选取一系列大小变化的影像窗口分别进行最小二乘匹配，得出匹配结果并计算每个匹配窗口的相关系数值。然后选用大小序列变化的影像窗口分别进行相位相关匹配，同时记录匹配结果并计算每个匹配窗口的相关系数值，以相关系数的大小作为衡量同名匹配正确与否的指标，选择相关系数最大的窗口下的匹配结果作为最终的结果。以山西山地区域的无人机影像作为实验基础数据，得出序列窗口下融合最小二乘和相位相关的影像匹配纠正算法能够显著提高粗匹配结果的精度，达到精匹配的目的。
光谱可变性是影响高光谱图像光谱混合分析精度的重要因素，多端元光谱混合分析是解决该问题的有效手段。为了降低光谱混合分析时间复杂度的同时提高其精度，提出了一种由粗到细的多端元光谱混合分析算法，该算法首先基于扩展的端元集对每个像元进行全约束光谱混合粗分析，确定含所有地物的初始端元集，在此基础上进一步进行精细光谱混合分析，迭代光谱混合分析构建端元子集，最终根据重构误差变化量确定各个像元的最优端元集。实验结果表明:相比迭代光谱混合分析法和分层多端元光谱混合分析法，所提出的由粗到细的高光谱图像多端元光谱混合分析能有效降低算法反演丰度误差并改善计算效率。
针对城区高分辨率遥感影像建筑物变化检测中视差引起误检测问题，提出一种基于视差的建筑物变化检测方法。首先，利用改进的双峰分裂法实现对建筑物阴影的检测；然后，借助阴影估计屋顶的位置，并自动选取种子区域，结合区域生长法进行建筑屋顶提取；最后，以视差、视差方位角以及面积等作为判定条件对两时相影像建筑物的变化情况进行分析。通过对WorldView-2影像和IKONOS影像进行变化检测，平均正确率达到了89.6%。实验结果表明:在屋顶光谱均匀且有明显建筑阴影的稀疏建筑区，该方法能够有效解决建筑屋顶种子区域自动选取及高层建筑视差引起误检测等难点问题。
城市地面沉降监测是保障城市安全建设和健康发展的重要手段之一，而传统的沉降监测方法无法大尺度反映地面形变信息。针对近几年天津地区出现大面积沉降现象，利用Sentinel-1A数据基于永久散射体干涉测量技术开展城区大范围沉降监测研究并分析了地面沉降原因。结果表明：近年来天津地区多处出现地面沉降，严重沉降区集中天津的武清区、北辰区以及郊区乡镇结合区域的王庆坨镇、胜芳镇、左各庄镇、静海镇以及大寺镇,其最大沉降漏斗位于王庆坨镇，沉降速率为-63.2 mm/a。经分析发现天津地面沉降与地下水过度开采、大型工业区的迁移和建设以及活动断裂带地质活动有关。
基于Web of Science数据库，对“一带一路”沿线国家2000年至2016年产出的空间地球科学论文成果进行了文献计量学统计和可视化分析，评估了“一带一路”沿线主要区域和代表性国家在空间地球科学领域的科研产出规模、学术影响和优势学科，有助于了解“一带一路”沿线国家在空间地球科学领域的研究实力、优势学科和发展潜力；剖析了“一带一路”沿线主要区域和代表性国家科研合作特征和演变态势，包括国际合作、“一带一路”沿线主要区域合作、“一带一路”沿线国家间合作等，追踪合作热点，挖掘合作亮点，希望能为我国在空间地球科学领域制定与“一带一路”沿线国家的合作战略、拓展合作领域、深化合作研究提供计量分析数据支撑。
针对古建筑三维重建中传统技术很难同时兼顾高精度三维信息快速获取和多角度真实地物纹理特征准确采集的难题,提出联合三维激光扫描与倾斜摄影测量技术的古建筑三维重建新方法。新方法充分结合了两种技术的优势，利用特征点匹配算法来实现多源数据精确融合，从而实现古建筑室内外完整三维模型的构建。以中国传统村落渐山村李氏家庙为例，通过该方法构建的三维模型与实际激光测距仪测量数据比较，其相对中误差为5 mm, 且建模效率相对于传统方法也有大幅提升;此外，将构建的模型以不同比例尺进行3D打印与室内外展示，进一步验证了建模数据的可用性;表明该方法将为古建筑文化遗产的修复与保护提供重要技术支持。
甘公网安备 62010202000685号
