最新刊期
      2020 年 第 24 卷 3 期

        中国遥感卫星

      • 刘树超,李晓彤,覃先林,孙桂芬,刘倩
        2020, 24(3): 215-225. DOI: 10.11834/jrs.20208297
        GF-4 PMI影像着火点自适应阈值分割
        摘要：为探究具有单中波红外通道的高分四号卫星（GF-4）PMI数据在林火监测中的应用方法，通过对覆盖近年发生森林火灾的多景GF-4 PMI影像分析，采用“劈窗法”构建GF-4 PMI数据的着火点自适应阈值检测算法；在云南省玉龙纳西族自治县、俄罗斯阿穆尔州和俄罗斯外贝加尔边疆区等3个实验区进行了着火点检测应用，并以目视解译的着火点结果为参照资料，对该算法的着火点检测精度进行了评价。结果表明，该算法在这3个实验区的着火点检测准确率均高于80.0%，基于着火点检测精度验证设定的综合评价指标高于0.780，可应用于GF-4 PMI影像着火点的检测。  
        关键词：高分四号（GF-4）;劈窗法;自适应方法;着火点;阈值检测   
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      • 董克松,谢鑫新,李雪,刘伟亮
        2020, 24(3): 226-232. DOI: 10.11834/jrs.20208274
        FY-3D微波成像仪非线性特征及计算方法优化
        摘要：风云三号D星（FY-3D）微波成像仪采用10.65 GHz、18.7 GHz、23.8 GHz、36.5 GHz和89.0 GHz双极化通道对地表辐射信息进行测量，定标精度会直接影响遥感数据的准确性。影响定标精度的主要因素之一是成像仪系统的非线性特征，用物理参数—非线性系数表示。所以准确计算非线性系数是地面热真空定标试验的主要目的之一，在95—298 K范围内设置不同变温源温度点，每一个温度点对应一个非线性系数，这些非线性系数的平均值即是系统最终的非线性系数值。受系统原理和试验条件的限制，计算平均值时需要确定变温源温度的有效范围，目前使用的范围确定方法是设计师首先依据经验提出几组可能的温度范围，然后对比每个范围的定标结果，选出最优的温度范围。显然，这种方法很容易受到人为因素的影响，而且由于不具备遍历所有温度范围的试验条件，无法确定每个变温源温度点的有效性。为了准确获得非线性系数值，首先通过分析热真空定标试验数据证明非线性系数与场景亮温无关，然后提出了一种优化计算方法，采用t准则确定有效范围得到非线性系数值。对比优化前后两种方法的结果表明，新方法的非线性亮温拟合残差的平均值和标准差值以及非线性亮温的最大拟合值都减小了。由此可见，新方法在计算非线性系数时可以获得更准确的变温源温度范围，可以优化非线性亮温的拟合效果，并且将定标精度提高0.04 K，优化效果在10 GHz接收机以及环境温度较高时尤为明显。  
        关键词：微波遥感;微波成像仪;辐射计定标;非线性系数;非线性亮温;t分布检验准则   
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        发布时间：2021-10-18
      • 李军军,曹建农,朱莹莹,程贝贝
        2020, 24(3): 233-244. DOI: 10.11834/jrs.20208506
        高分辨率遥感影像建筑区域局部几何特征提取
        摘要：及时准确地获取城市建筑区域的空间分布及其变化信息对于城市规划、空间地理数据库建设及区域社会经济分析具有重要意义。本文提出一种基于多尺度Gabor变换和感知聚类方法即张量投票 TV（Tensor Voting）相结合的自适应局部几何不变特征检测方法，并将其应用于高空间分辨率遥感影像建筑区域提取。首先，考虑到高分辨率遥感影像复杂的几何结构特征，使用Gabor滤波器组对影像进行多尺度多方向变换检测奇异性特征。然后，在感知聚类框架下，根据张量投票理论将不同方向子带系数位置编码为相应的二阶对称方向张量，为了突出影像几何特征，对不同尺度、不同方向子带中任意像素位置方向张量使用滤波器响应系数加权并求和完成多尺度特征融合。再次，对张量特征分解得到点结构与线结构显著性图并使用非极大抑制提取相应角点和曲线等局部几何特征，同时生成约束准则筛选角点以确定建筑物坐标。最后，利用概率密度估计结合局部角点特征生成全局概率密度场描述影像中像素从属于建筑目标的概率，并使用最大类间方差法（Otsu）阈值分割自动提取居民地多边形区域。使用分辨率分别为0.49 m、0.98 m的Google Earth及0.8 m的高分二号等影像数据集进行实验，实验结果表明本文方法相对于已有的Harris和HSCD点检测算法，在建筑区域提取质量上（Quality）上分别提高了4.79%，5.96%；1.47%，3.76%和1.91%，4.08%。  
        关键词：高分辨率遥感影像;几何特征提取;建筑区域检测;Gabor变换;张量投票;概率密度场;高分二号   
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        技术方法

      • 代沁伶,罗斌,郑晨,王雷光
        2020, 24(3): 245-253. DOI: 10.11834/jrs.20208287
        区域多尺度马尔可夫随机场的遥感影像分类
        摘要：多尺度分析技术广泛应用于高分辨率遥感影像的特征提取和建模。分解层数受制于影像的大小，下采样小波变换实现的影像多尺度表达难以描述大范围的空间模式，导致分类结果出现“胡椒盐”现象；面向对象的影像分析技术虽避免了“胡椒盐”现象，但由于仅利用了单尺度的的特征，也难以描述影像多层次的空间模式，导致分类精度较低。为改善分类结果中的“胡椒盐”现象和提高分类精度，提出了一种结合区域多尺度遥感影像分割和马尔可夫随机场的分类方法。首先，获得原始影像过分割区域，依据区域内亮度均值以及区域间的共享边界长度信息，提取影像低频和高频特征，采用该低频特征波段代替原始影像，重复分割与特征波段提取过程，形成影像的区域多尺度表达。然后，以原始图像为初始尺度，以分割区域为处理单元，以更细尺度分类结果为标记场先验，以当前高频特征建立特征场，逐层分类、投影，获得最终尺度分类结果。合成纹理影像和多光谱遥感影像的实验表明：相比于小波域多尺度建模方法和单尺度区域建模方法，本文提出的方法可以有效提高分类精度，并避免“胡椒盐”现象的产生。  
        关键词：高分辨率遥感;影像分类;区域分割;马尔可夫随机场;多尺度模型   
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      • 肖春姣,李宇,张洪群,陈俊
        2020, 24(3): 254-264. DOI: 10.11834/jrs.20208298
        深度融合网结合条件随机场的遥感图像语义分割
        摘要：为了充分利用遥感图像中丰富的细节信息和上下文信息，提高图像语义分割精度，提出一种深度融合网结合条件随机场模型的遥感图像语义分割方法。方法在全卷积神经网络框架中增加反卷积融合结构，搭建深度融合DFN(Deep Fusion Networks)网络，通过深层网络自动获取多尺度特征，避免人工设计和选择特征，提高模型的泛化能力；同时借助反卷积融合结构，利用多尺度信息，将浅层细节信息和深层语义信息相融合，提高模型的处理精度。由全连接条件随机场引入空间上下文信息，更好地定位边界，得到最终的语义分割结果。在遥感图像数据集上的实验结果显示：（1）随着不同尺度细节信息的融入，结果的边缘轮廓越精确、接近标签图像；（2）增加了空间上下文信息后，语义分割结果边缘更细化、准确，精度更高。实验表明，该方法可以有效提高遥感图像语义分割的精度，改善结果的过平滑现象。  
        关键词：遥感图像语义分割;全卷积网络;条件随机场;融合结构;反卷积   
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        发布时间：2021-10-18
      • 周桃勇,王正海,秦昊洋,曾雅琦
        2020, 24(3): 265-276. DOI: 10.11834/jrs.20208299
        地形效应校正的遥感地热异常提取
        摘要：在山地复杂地形条件下，利用热红外遥感获得的地表温度分布显著受到地形的影响，真实的地热异常信息往往难以识别，热红外遥感应用于山区地热勘探受到极大限制。以广东龙川地热勘查区为研究区，初步探讨了山地环境中如何抑制地形效应，以有效提取地热异常。首先，基于Landsat ETM+遥感数据反演地表温度，分析坡向和坡度两个地形因子与地表温度的关系；然后，在此基础上，将研究区的地表温度按坡向分成3个子区(阳坡、过渡坡和阴坡)，根据阳坡地表温度与坡向的线性拟合关系将其校正到水平坡度上；最后，结合地质构造分布和地表覆被情况，在3个子区识别了4处地热异常，并与已知地热点进行比较验证。结果表明：坡向分区和阳坡坡度校正能够有效抑制地形效应，提高遥感地热异常识别精度，为山区地热资源的预测评价提供新思路。  
        关键词：地热资源;地表温度;地形效应;Landsat ETM+;热红外;坡向;异常提取   
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      • 王忠良,何密,叶珍,粘永健
        2020, 24(3): 277-289. DOI: 10.11834/jrs.20209211
        线性混合光谱模型高光谱压缩感知
        摘要：高光谱压缩感知（HCS）对于解决机载或星载高光谱数据的存储与实时传输具有重要意义。目前，线性混合模型（LMM）已被成功应用于HCS；然而，由于光照条件、地形变化以及大气作用等的影响，所获取的地物光谱会发生扰动，从而限制了HCS重建质量的提高。在LMM基础上，通过引入光谱修正项来修正光谱扰动，提出了光谱扰动修正的LMM（SPC_LMM）；在此基础上，进一步提出了基于SPC_LMM的HCS（HCS_SPC_LMM）方法。该方法在采样端仅对原始高光谱图像进行光谱维压缩采样，基于压缩采样数据，将SPC_LMM应用HCS的重建，利用交替方向乘子法（ADMM）分别估计SPC_LMM中各分量的最优值，以获得最优的高光谱图像重建质量。实验结果表明，HCS_SPC_LMM能够获得优于其他典型HCS方法的重建质量。  
        关键词：遥感;高光谱遥感;压缩感知;线性混合模型;光谱扰动   
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      • 赵少杰,张涛,蒋玲梅,柴琳娜
        2020, 24(3): 290-301. DOI: 10.11834/jrs.20209237
        裸露地表微波热采样深度统计模型
        摘要：被动微波遥感反演土壤水分对应的土壤深度是土壤水分产品真实性检验和应用中必须确定的问题。本研究利用理论模型对影响土壤热采样深度的参数进行了分析。在此基础上，通过回归分析的方法发展了一个估算被动微波遥感土壤热采样深度的统计模型，并通过微波辐射测量实验对模型进行了验证。研究证明，理论模型模拟裸露地表发射率平均误差为0.032，基于理论模型发展的热采样深度统计模型的误差在0.5 cm左右。该统计模型可以通过土壤含水量、温度、质地和观测频率4个较容易获取的参数计算土壤微波辐射的热采样深度，为被动微波遥感土壤水分产品的真实性检验工作中地面土壤水分测量以及土壤水分遥感产品的应用提供参考。  
        关键词：被动微波遥感;热采样深度;统计模型;土壤水分;真实性检验   
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        发布时间：2021-10-18

        遥感应用

      • 吴仪,邓孺孺,秦雁,王春梅,梁业恒,熊龙海
        2020, 24(3): 302-318. DOI: 10.11834/jrs.20208368
        秋冬季节珠三角典型区域气溶胶浓度垂直分布的激光雷达反演
        摘要：气溶胶与全球热辐射平衡、水循环、人类健康密不可分，其观测精度直接影响天气预测、气候建模以及对人类健康影响评估的精度，激光雷达能监测气溶胶的垂直分布，对污染气溶胶的扩散趋势、污染源反演、气候预测等均有重要意义。本文基于激光在大气中的辐射传输过程，根据米散射激光雷达的工作原理，使用雷达的多个系统参数计算雷达常数，建立激光雷达气溶胶质量浓度反演模型，从地面向上在晴空条件下进行了珠三角地区典型区域的秋冬季节气溶胶垂直观测的实验，计算气溶胶质量浓度的垂直廓线，反演气溶胶的垂直分布情况。验证与分析结果表明：（1）激光雷达反演结果显示，白天的反演结果中噪声大大减少，表明反演算法能够有效减弱太阳光的影响。（2）相比于传统方法，使用雷达常数而非边界值的反演结果波动较小，更符合实际，能够有效避免高空噪声的影响。（3）高层大气在晴朗静稳天气状况下较为干净，气溶胶基本分布在低空区域，质量浓度随高度基本呈负指数分布。  
        关键词：激光雷达;辐射传输机理;气溶胶;颗粒物;质量浓度;珠三角地区   
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      • 邓安健,郭海波,胡洁,姜成桢,刘培更,荆海峰
        2020, 24(3): 319-325. DOI: 10.11834/jrs.20208324
        GOSAT卫星数据监测中国大陆上空CO<sub>2</sub>浓度时空变化特征
        摘要：中国地区大气CO2浓度对全球气候变化有重要的影响。本文基于日本GOSAT卫星短波红外CO2的长期观测数据，对2010年—2016年中国大陆上空CO2浓度的分布特征和变化趋势进行分析研究。利用高精度的地基TCCON站点CO2观测对GOSAT CO2数据进行精度验证，结果表明，GOSAT CO2具有较高的精度，相对TCCON CO2的偏差为－1.04±2.10 ppm，两者的相关系数高达0.90；利用中国地区7年的GOSAT CO2观测数据分析研究显示，CO2浓度高值主要分布在中国的浙江—江苏—安徽地区、京津冀地区和湖南—湖北—河南—陕西地区；截至2016年，中国大部地区CO2浓度超过400 ppm；中国大陆CO2平均浓度呈现明显的逐年增长趋势，从2010年的387.76 ppm增长到2016年的402.18 ppm，年增长率约为2.31 ppm/a，略高于同期全球平均水平。  
        关键词：CO2浓度;分布模式;CO2年增长率;中国大陆;GOSAT卫星   
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        简报

      • 房世波,韩威,裴志方
        2020, 24(3): 326-332. DOI: 10.11834/jrs.20200055
        沙漠蝗群对印巴边境植被的影响及其未来可能发展趋势
        摘要：2020年初非洲东北和印巴边境沙漠蝗群席卷多个国家，大面积农田及自然植被被啃食，是什么气候条件促成了此次沙漠蝗灾？距离中国最近的印巴边境蝗群成为研究以及社会关注的热点，蝗灾对当地植被的影响如何？其发展趋势如何？从气候学上分析，蝗灾历史上是否曾经或者未来是否向印度东边迁飞而进入中国呢？本研究利用长时间序列的卫星遥感数据和气象气候观测数据，对沙漠蝗群可能扩展趋势进行了分析。研究结果表明：（1）由于沙漠蝗群的啃食，2020年1月和2月，在蝗群分布区大面积植被区的归一化植被指数较常年大幅度下降，2月（2月3日数据）的啃食面积较1月明显扩大；（2）发生在2018年5月和10月两次印度洋飓风和2019年12月强热带风暴等几个罕见气旋给非洲和阿拉伯半岛带来的强降水，是本次非洲—西亚蝗灾的形成重要原因；（3）从影响沙漠蝗群起飞的气温和沙漠蝗虫适合的降水条件来看，历史上或未来沙漠蝗群迁徙到印度东边的机会很少，进入中国的可能性非常小。  
        关键词：沙漠蝗群;印巴边境;卫星遥感数据;气象观测数据;热带风暴;归一化植被指数   
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