最新刊期
2020 年 第 24 卷 10 期
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摘要：高分五号卫星搭载的大气环境红外甚高光谱分辨率探测仪AIUS（Atmospheric Infrared Ultraspectral Sounder）是中国研发的第一个红外波段具有甚高光谱分辨率的掩星探测仪，为大气分布状态的研究提供了强有力的数据支持。气温是表征大气热力状态的重要参数，其分布状态直接影响地—气系统长波辐射和太阳短波辐射的相互作用，进而对全球辐射能量的收支平衡产生影响。采用高光谱数据直接进行气温反演的数据量较大、存储不便，并且不同波谱信息之间存在相关性，因此需要进行通道选择。考虑到实际气温反演精度受干扰成分的影响较大，致使反演精度较低，本文基于信息熵的通道选择算法与目标成分及干扰成分的敏感性分析相结合开展试验完成AIUS掩星观测数据的通道选择，为后期AIUS的温度反演奠定基础。首先，基于RFM（Reference Forward Model）正向辐射传输模型进行目标成分及干扰成分的敏感性分析，探究通道选择的可行性及进行初步的通道选择；然后，基于信息熵的理论进行通道选取，并对结果进行分析讨论；最后，依据通道选取结果，结合最优化算法进行温度反演效果验证。研究表明，掩星观测对气温变化具有较高的敏感性，该通道选择方法在掩星观测模式下是可行的；随通道数目的增加，信息量大体呈对数型增加，在通道个数为1000时接近饱和；在保证运算效率条件下，选用AIUS的100个通道进行温度反演，可基本满足精度需求。关键词：遥感;高分五号;AIUS;掩星探测;气温;敏感性;通道;信息熵- 682
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发布时间：2020-12-01 -
摘要：红边作为植被敏感波段，其红边特征的运用是遥感识别农作物并实现精准农业的高新手段之一。以黑龙江松嫩平原北部为研究区，以国内首个提供红边波段的多光谱高分六号影像和玉米、大豆、水稻总计82859个作物样本同时作为研究对象，从以下几个方面研究了红边波段和红边指数波段等红边特征在农作物识别中的表现，并评估了农作物的识别精度。（1） 通过作物样本辐射亮度值的统计特征，初步显示了在两红边波段0.710 μm和0.750 μm处有比其他波段更好的区分；（2） 根据传统归一化植被指数形式构建了红边归一化植被指数NDVI710和NDVI750，综合两指数在J-M距离表征的作物样本类别区分度上比传统NDVI更显著；（3） 通过多种手段筛选了有效波段并且制定了支持向量机（SVM）框架下4种农作物识别的分类策略，分别在5∶5、6∶4、7∶3、8∶2、9∶1等5套随机样本分割方案下完成研究区域农作物的分类预测。在这20类分类精度中kappa系数均高于0.9609，总体精度高于0.9742；列向上5∶5分割方案的精度最高，8∶2的精度最低；横向上分类精度排序如下：SVM-RFE > SVM-RF > SVM-有红边波段 > SVM-无红边波段，该结果表明了红边指数和红边波段的参与显著地提高了作物的识别精度；（4） 由于水域等其他样本的缺少，SVM-RFE方法和SVM-RF方法的分类图像均存在少量错分现象。但从分类精度和图像细节展示上来看，SVM-RFE方法要优于SVM-RF方法，二者分类图像的交叉验证中kappa系数为0.8060，总体精度为0.8743。总之，高分六号红边特征在作物识别中表现优越，使得识别精度显著提高。后续研究者可开发更多与红边相关的植被指数，充分发挥红边特征在精准农业中的作用。关键词：遥感;高分六号;红边波段;支持向量机;随机森林法;递归特征消除法- 1332
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发布时间：2020-12-01
中国遥感卫星
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摘要：传统的气溶胶遥感反演算法在地表反射率较低、结构较为均一的海洋及浓密植被等区域的气溶胶反演可以达到较高的精度，而在城市、矿区等高亮度、高异质性区域的气溶胶反演中仍面临较大的挑战。当地表反射率较高时，卫星传感器获取的对气溶胶具有标识性的信息不足，导致了气溶胶反演的困难。为更大程度地挖掘卫星信号中对气溶胶具有标识性的信息，本文提出使用深度学习技术的气溶胶遥感反演算法，用于Landsat 8 OLI传感器的气溶胶反演。选择全球不同区域的AERONET站点气溶胶实测数据以及对应区域的Landsat 8 OLI传感器的观测几何角度和表观反射率数据，根据合理的时空匹配原则构建样本数据。选择深度置信网络，在合理设置训练批次和训练次数的基础上对网络进行训练和测试，生成关于卫星传感器数据的气溶胶光学厚度拟合网络模型，实现气溶胶遥感反演。使用独立的AERONET站点气溶胶实测数据对反演结果进行了验证，结果表明：该方法可反演不同地表类型区域连续空间覆盖的气溶胶光学厚度，且达到了较高的精度（R=0.8745，RMSE=0.0391，MAE=0.0616，EE=87.94%）。与传统的方法相比，本方法基于单时相卫星遥感数据即可实现气溶胶的高精度反演，简化了气溶胶反演的步骤，提高了气溶胶反演的稳定性和时空适应性。关键词：遥感;气溶胶光学厚度;遥感反演;Landsat 8 OLI;深度学习;深度置信网络- 911
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发布时间：2020-12-01 -
摘要：目前对印度洋和太平洋海表盐度变化的大尺度分析相对较少，Aquarius作为海表盐度的观测卫星，其观测数据在分析海表盐度时空特征时有着不可替代的优势。为了降低观测资料本身的误差对分析结果的影响，文本首先利用质量—距离双重加权方法生成新的高精度Aquarius网格化月均海表盐度场，并基于此盐度场和Argo资料对2011-09至2015-05印度洋及太平洋海表盐度的时空特征进行了分析。结果显示，盐度分布和纬度有明显的相关性，整体呈现低、高纬偏低，中纬偏高的态势，纬度极值随时间并没有很明显的变化，然而时间最大值随纬度的变化曲线呈现明显的以赤道为中心的近似中心对称分布特征。分析显示印度洋和太平洋盐度分布主要包括4个高盐区和4个低盐区，但每个盐度区的变化趋势与幅度不尽相同。关键词：遥感;海表盐度;时空特征;印度洋;太平洋;Aquarius;Argo- 661
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发布时间：2020-12-01 -
摘要：大范围、及时、准确的灾害损失评估与制图对防灾减灾、农业保险和粮食安全等至关重要。针对传统灾害损失评估方法空间尺度单一、泛化能力差、时效性低，可操作性弱等问题，本文建立了一种遥感产品耦合作物模型的多尺度的灾害损失评估方法MDLA （a Multiscale Disaster Loss Assessment）。该方法利用作物模型的多情景模拟产生大量的灾害样本，结合对应日期的遥感指标构建灾害脆弱性模型，依托Google Earth Engine（GEE）平台将其应用到高分辨率遥感影像和格点灾害指标进行逐象元评估。以鄂伦春自治旗玉米为例，基于精细校准的CERES-Maize模型的模拟，利用两个生长季窗口的LAI和冷积温（CDD）建立统计模型来刻画低温对最终产量的影响，结合Sentinel-2数据逐格点计算完成高精度损失制图。结果显示，校准后的CERES-Maize模拟物候和产量的NRMSE 分别为3.3%和8.9%。冷害情景模拟结果表明不同类型和生育期的低温冷害对玉米产量的影响不尽相同，其中生长峰值期（出苗—吐丝和吐丝—灌浆）最为敏感。回代检验显示，MDLA方法估算精度为11.4%，与历史冷害年份的实际损失相吻合。经评估，鄂伦春2018-08-09的冷害导致玉米减产23.7%，受灾面积1.86×104 ha，其中高海拔地区损失较重（减产率>25%），低温冷害对该区玉米生产构成了严重的威胁。与现有的统计回归、作物模型模拟以及同化等技术相比，其优势在于：（1）结合遥感观测和作物模型模拟技术能更好地刻画了灾害对产量的影响过程；（2）利用GEE平台快速处理海量遥感数据，提高了灾害损失评估的时效性；（3）不受地面实测数据的限制，易操作，可实现动态、多尺度（象元、田块、村，县等）的损失评估，这为防灾减损、维持粮食丰产稳产提供了保障，也为农业保险的业务化运行提供了思路。关键词：遥感;多尺度灾害损失评估（MDLA）;Google Earth Engine;作物模型;冷害指标;玉米- 706
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发布时间：2020-12-01
博士论坛
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摘要：中国作为农业大国，每年面临大规模的露天秸秆焚烧现象，近十几年来，秸秆焚烧在突发和极端雾霾事件中发挥了显著的作用，导致大气能见度下降，危害人类健康。本文为探究中国“大气十条”实施第一阶段（2013年—2017年）以来中国秸秆焚烧时空变化情况，并探究秸秆禁烧政策对秸秆焚烧时空变化的影响，借助2013年—2017年Terra、Aqua卫星MODIS热异常产品，利用土地利用与覆盖变化数据，通过提取白天农田范围内的热异常点，获取全国范围秸秆焚烧结果，分析了2013年—2017年秸秆焚烧时空变化特征，并深入讨论了全国和区域禁烧政策对秸秆焚烧治理的影响，有助于为今后针对重点焚烧区制定相关政策提供科学依据。研究结果显示“大气十条”颁布之后5年期间全国秸秆焚烧年总量呈先增加后减小的总趋势，最低值2016年比最高值2014年降低34.48%，2017年较2013年秸秆焚烧数量减少的区域面积约为增加区域面积的2倍。秸秆焚烧治理成效最为显著的为河南省、安徽省和湖北省，其中，河南省在严格的禁烧政策、集中约谈、经济处罚、推广秸秆综合利用产业等多种措施共同影响下，2016-06和2016-10两个秸秆焚烧高峰期的秸秆焚烧数量分别较2015年同期下降86.66%和98.93%，且后期未出现反弹。黑龙江省虽然在一定程度上控制了秋季秸秆焚烧情况，但由于秸秆产量大且缺乏处理手段，会导致次年春季出现大规模反弹，并未从根本上解决秸秆焚烧控制问题。因此，除了进一步强化秸秆焚烧重点区域和重点时段禁烧措施，不断提高禁烧监管水平，还必须鼓励秸秆还田，秸秆能源化，提高秸秆综合利用率，“禁”“用”结合、因地制宜，形成管控秸秆焚烧的长效科学措施。关键词：遥感;中国;MODIS;Terra/Aqua;秸秆焚烧;时空变化;政策影响;变化分析- 778
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发布时间：2020-12-01 -
摘要：抽取地下水进行农业灌溉是导致地下水位快速下降的重要因素，而长期过度开采地下水往往会引发地面沉降灾害，这种现象在干旱和半干旱地区非常普遍。为了研究农业灌溉超采引发的地表形变特征和演化规律，本文以准噶尔盆地南缘、天山北麓地带为研究区域，利用SBAS-InSAR技术对2003年—2009年覆盖呼图壁县的ENVISAT/ASAR升、降轨数据进行处理，获取了该地区的地表形变场，并结合研究区的农业灌溉方式、水资源补给和季节变化等资料对地面沉降的时空变化特征进行分析，为水资源和农业可持续发展提供参考意义。实验表明，研究区内主要有两个沉降幅度较大的漏斗，且都位于农田区域。2007年以前，研究区地表没有显著形变，之后发生了较大量级的沉降。采用传统灌溉方式和时针式灌溉系统的农业区平均沉降速率最高分别可达50 mm/a和30 mm/a，前者在时间上呈线性变化，而后者具有显著的周期性变化特征。在冬季时，采用时针式灌溉系统的地区地面抬升量可达40 mm，远大于传统灌溉方式的农田区域，而夏季地面沉降速率可达200 mm/a。对研究区农业灌溉活动进行分析后发现，农业灌溉造成的地下水超采是该地区地面沉降的主要影响因素，其形变机制与季节变化具有较高的相关性，在灌溉活动休止期内地表形变取决于地下水的补给量。研究区内的形变特征和影响因素分析将为地下水资源的充分利用和农业的可持续发展提供有效的信息。关键词：遥感;农业灌溉;地表形变;InSAR;地下水;准噶尔盆地- 775
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摘要：不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标，基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于单一遥感信息与不透水面比例之间的相关性，通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响，这类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性，估算结果的区域适应性存在较大差异。针对该问题，本文提出基于多特征遥感信息进行不透水面估算的方法，以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以多时相MOD13Q1、MOD09A1产品、夜间灯光数据（NPP-VIIRS）和Landsat 8 OLI为遥感数据源，从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征；在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型，进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算。本研究选择分布于全国范围内13个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证，结果表明：该方法能够适应不同区域不透水面覆盖率的估算，在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果，明显改善了城市内部不透水面覆盖率的估算精度。关键词：遥感;不透水面;多特征;夜间灯光;Landsat 8 OLI;MODIS;中国- 838
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发布时间：2020-12-01 -
摘要：随着卫星遥感技术的发展，越来越多的卫星观测数据被应用于预测海洋内部温盐结构信息，而如何有效提高海洋内部温盐信息的预测精度仍是一个挑战。本文应用LightGBM算法结合随机森林算法构建全球海洋次表层（0—1000 m）温度异常（STA）与盐度异常（SSA）的预测模型，模型使用海表卫星观测数据（海表高度异常（SSHA）、海表温度异常（SSTA）、海表盐度异常（SSSA）和海表风场异常水平和垂直分量（USSWA、VSSWA），结合经纬度信息（LON、LAT）作为预测变量，使用Argo次表层温盐数据作为模型训练与测试标记。本文使用五参数模型（SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA）、带纬度六参数模型（LAT、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA）、带经度六参数模型（LON、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA）与带经纬度七参数模型（LON、LAT、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA）来着重分析LON与LAT在STA、SSA遥感预测中发挥的作用。结果表明LON与LAT在STA、SSA各自预测中发挥不同的作用。在单时相和时序预测STA中LON与LAT对模型的贡献随着深度的增加逐渐增大，而在单时相和时序预测SSA中LON与LAT对不同深度预测模型始终保持较大的贡献。在单时相预测STA与SSA中LON较LAT对模型贡献更大，而在时序预测STA与SSA中LAT较LON对模型贡献更大。经纬度信息是全球海洋次表层温盐机器学习预测的重要参数，可以提高模型的预测精度。同时，LightGBM较随机森林在预测海洋次表层温盐异常时精度更高鲁棒性更强。关键词：海洋次表层;温盐异常;LightGBM;遥感预测;经纬度- 706
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发布时间：2020-12-01
遥感应用
- 摘要：气候变化背景下全球蝗灾日益肆虐，为支撑虫害及时精准防控，迫切需要开展大面积蝗虫动态监测预警研究。本文从蝗虫生境遥感监测、蝗虫发生动态遥感预警，以及蝗灾遥感损失评估3个方面介绍了当前研究现状，并指出当前存在的问题主要包括3个方面：蝗虫监测预警的时空分辨率较粗，无法精准定位虫害热点发生区和重点危害区；遥感虫害响应机制与虫害生物学扩散模型耦合度较低，导致模型时空普适性较差；缺乏高时空精度的虫害监测预警空间信息服务产品。因此，当前急需发展面向全球、洲际、全国、区域的多尺度、长时序、高精度虫害精准监测预警平台。通过建立时空精细尺度的虫害监测预警指标体系，研制遥感机制与虫害生物学机理深度耦合的高精度预测预报模型，发布多尺度高时频的虫害监测预警空间信息产品和服务，以实现海量数据的自动入库和智能存储、多层次模型的快速调用和高性能计算、虫害测报产品的在线生产和可视化服务。建立从数据到模型到产品服务的全链路，从而切实提升全球应对重大迁飞性虫害的智能化水平，为保障粮食安全、维护区域稳定和可持续发展提供科技支撑。关键词：蝗虫;遥感;监测;预警;平台
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发布时间：2020-12-01 -
摘要：森林火灾是一种危害极大的自然灾害，是森林扰动的主要类型之一，直接影响森林生态系统结构、碳循环甚至全球气候的变化。近年来，航空平台和传感器的技术进步有效地提升了机载遥感系统探测和监测森林火灾的能力，推动了机载遥感在森林可燃物调查及载量评估、火险测报预测、火场态势及火情监测、灾害损失评估以及火烧迹地生态修复治理等方面的应用。本文首先介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy（Chinese Academy of Forestry’s LiDAR，Thermal，CCD and Hyperspectral airborne observation system），描述了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD相机和高光谱传感器等传感器的参数；然后，阐明了集成方案和观测数据的处理方法；最后，以四川省西昌市“3.30森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例，综合多传感器数据特征，进行森林火烧程度评价，分析该系统采集的正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像在森林火灾监测评价中的潜力。研究结果表明CAF-LiTCHy机载遥感观测系统能有效获取森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数，可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。关键词：遥感;机载观测系统;光学全谱段遥感;西昌“3.30森林火灾”;林火烈度;热红外影像;高光谱影像- 790
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发布时间：2020-12-01
研究进展
- 地址：北京市海淀区北四环西路19号 《遥感学报》编辑部 邮编：100190
- 联系电话：010-58887052 Email：nrsb@aircas.ac.cn
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