最新刊期
      2020 年 第 24 卷 4 期
      • 刘银年,孙德新,胡晓宁,刘书锋,曹开钦,柴孟阳,廖清君,左志强,郝振贻,段微波,周魏乙诺,张静,张营
        2020, 24(4): 333-344. DOI: 10.11834/jrs.20209196
        高分五号可见短波红外高光谱相机设计与研制
        摘要：本文介绍了高分五号(GF-5)卫星上的主载荷之一 —可见短波红外高光谱相机AHSI（the Advanced Hyperspectral Imager）的基本结构、成像原理、系统组成、关键技术和系统性能。该相机是国际上首个采用改进型Offner结构凸面光栅分光的星载高光谱相机，具有60 km的幅宽、30 m的空间分辨率和5/10 nm的光谱分辨率，同时获取地表地物在400—2500 nm范围内330个谱段的空间、辐射与光谱信息，具有突出的地物探测和识别能力。相比国际上经典的高光谱相机Hyperion，该相机幅宽提高8倍，谱段数增加近百个，信噪比提升近4倍；与德国、日本、意大利、印度等国际上当前发展的高光谱相机比较，该相机在幅宽和光谱通道数等方面具有明显优势，其综合性能处于国际领先水平。  
        关键词：高分五号(GF-5);高光谱遥感;高光谱相机;大幅宽;低畸变   
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        发布时间：2020-08-31
      • 王密,秦凯玲,程宇峰,朱映,郭贝贝
        2020, 24(4): 345-351. DOI: 10.11834/jrs.20209198
        高分五号可见短波红外高光谱影像在轨几何定标及精度验证
        摘要：高分五号可见短波红外高光谱相机(AHSI)作为一颗具有高光谱分辨率的对地观测载荷，对复杂地物具有精确的探测与分类能力，高精度的几何定标对于卫星影像应用至关重要。本文采用了基于探元指向角的几何定标模型，分步解算内外定标参数，并选取多景影像进行实验验证。结果表明：通过严格的在轨几何定标，可见短波红外高光谱影像在无控制点的条件下，平面定位精度优于60 m（2个像素），内部精度优于0.5个像素，波段配准精度优于0.3个像素。  
        关键词：高分五号;高光谱相机;严格几何模型;几何定标;定位精度   
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        发布时间：2020-08-31
      • 刘银年,孙德新,曹开钦,刘书锋,柴孟阳,梁建,原娟
        2020, 24(4): 352-359. DOI: 10.11834/jrs.20209258
        高分五号可见短波红外高光谱相机在轨辐射性能评估
        摘要：对遥感器及其图像的在轨辐射性能（信噪比、相对辐射定标精度、绝对辐射定标精度和动态范围）评估是检验遥感器定量应用能力的重要任务之一。本文结合高分五号卫星可见短波红外高光谱相机AHSI（the Advanced Hyperspectral Imager）在轨性能评估任务，依据卫星发射以来的在轨测试数据，介绍了AHSI相机在轨辐射性能评估的原理、方法及相应测试情况。测试结果表明：AHSI信噪比可见近红外最高达到近700，短波红外最高达到近500；相对辐射定标精度误差小于0.5%，星上绝对辐射定标不确定度小于3%，场地绝对辐射定标真实性检验精度误差小于5%；动态范围在轨可见短波均可以256档增益精细调整。AHSI在轨辐射性能良好且稳定，能够有效支持后续定量化应用需求。  
        关键词：遥感;高分五号（GF-5）;高光谱相机;在轨测试;辐射性能;信噪比;辐射定标;真实性检验;动态范围   
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        发布时间：2020-08-31
      • 皮原征,储栋,管小彬,沈焕锋
        2020, 24(4): 360-367. DOI: 10.11834/jrs.20209210
        顾及水陆差异的高分五号影像条带去除
        摘要：高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机，能获取精细的地物光谱信息，具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰，进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足，导致条带不能被彻底地消除。为此，本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法，采用水体与陆地区别统计的策略，解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题，并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计，最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明：无论是真实实验还是模拟实验，本文提出的算法相较于传统条带去除算法，能更加稳健地去除数据条带噪声，还原地表真实辐射信息；在模拟实验中，本文算法处理结果的峰值信噪比（PSNR)达到46.58，且平均绝对误差（MAE）仅有11.56，均明显优于用于比较的3种传统算法，且算法执行效率也具备优势，能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。  
        关键词：条带噪声;一维滤波;变分;矩匹配;高分五号;影像复原;高光谱遥感   
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        发布时间：2020-08-31
      • 张弛,李慧芳,沈焕锋
        2020, 24(4): 368-378. DOI: 10.11834/jrs.20209271
        联合统计信息与散射模型的GF-5 AHSI可见光影像薄云校正
        摘要：针对高分五号可见短波红外高光谱相机AHSI (visible-shortwave infrared Advanced HyperSpectral Imager)可见光波段存在的薄云干扰，本文提出了一种联合统计信息与散射模型的校正方法。利用AHSI影像邻近波段间地表与云雾辐射的统计差异，实现对不同场景下相对薄云辐射RCR (Relative Cloud Radiance)的准确估计。基于此，根据不同波段的散射特性，分别利用分级暗目标统计和散射模型约束策略，获取可见光波段的绝对云辐射强度，最终实现影像校正。通过设置模拟与真实实验对方法的有效性和鲁棒性进行目视和定量检验。模拟实验中，可见光波段内的薄云干扰均可被有效地去除，校正结果与真实地表十分一致；此外，RMSE (Root-Mean-Square Error),MAE (Mean Absolute Error)和SA (Spectral Angle)3个评价指标的值分别为1.9891,1.6822和0.4901，远小于对比方法。真实实验中，不同场景内的薄云可被有效抑制，在较为准确恢复降质地表信息的同时保持晴空区光谱特征；Q指数，SSIM (Structural Similarity Index)和UQI (Universal Quality Index)的计算结果优于对比方法。综上，本文提出方法可用于不同场景下高分五号AHSI影像可见光波段的薄云校正，可得到目视效果良好且光谱保真度高的校正结果。  
        关键词：遥感;高分五号AHSI数据;可见光影像;统计信息;大气散射模型;薄云校正   
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        发布时间：2020-08-31
      • 孟祥超,孙伟伟,任凯,杨刚,邵枫,符冉迪
        2020, 24(4): 379-387. DOI: 10.11834/jrs.20209214
        基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合
        摘要：针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号（GF-1）卫星影像的空—谱融合问题，提出多传感器影像融合策略：一方面，通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像；另一方面，在分步融合理论基础上，推导得出一体化融合基础框架，并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法，缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中，提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF(Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间（高频）和光谱（低频）分量进行分解提取，并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系，以及高光谱分辨率影像波段间关系，设计合理的融合权重，最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证，结果表明：本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息，得到较优融合结果。  
        关键词：遥感;高分五号（GF-5）;空—谱融合;大空间分辨率差异;多传感器   
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        发布时间：2020-08-31
      • 韩竹,高连如,张兵,孙旭,李庆亭
        2020, 24(4): 388-400. DOI: 10.11834/jrs.20209188
        高分五号高光谱图像自编码网络非线性解混
        摘要：针对高光谱非线性混合模型中的共线性问题，提出了一种非监督的增强型非线性自编码网络方法ENAE（Enhanced Nonlinear Autoencoder）。通过结合自编码网络在挖掘数据内在结构、提取特征方面的优势，引入端元正则项减弱端元间的共线性效应，从而提高高光谱混合像元分解精度。ENAE方法的实现步骤主要包括两部分：一是网络结构初始化，二是非线性分解。网络结构初始化是确定编码器的节点数以及端元和丰度的初值；非线性分解则主要是实现损失函数的最小化。通过模拟数据、城市区域真实数据和高分五号卫星高光谱数据的实验，得到了相较于传统非线性分解方法更高的精度，证明了ENAE方法的鲁棒性。  
        关键词：高光谱遥感;高分五号卫星;自编码网络;混合像元;非线性分解   
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        发布时间：2020-08-31
      • 祝伟,王雪,黄岩,杜培军,谭琨
        2020, 24(4): 401-416. DOI: 10.11834/jrs.202019193
        重加权稀疏和全变差约束下的深度非负矩阵分解高光谱解混
        摘要：近年来，非负矩阵分解NMF（Nonnegative Matrix Factorization）由于其简单有效的特点，已被广泛应用于解混。由于传统的NMF只有单层结构，不能获取隐藏层的信息，其解混效果受到制约，为了研究影像的深度空谱特征，本文在深度NMF结构的基础上，提出了一种基于全变差和重加权稀疏约束的深度非负矩阵分解（RSDNMF-TV）算法。首先，使用深度NMF模型代替传统单层NMF模型，在预训练阶段进行逐层预训练，而在微调阶段减少分解误差。其次，由于丰度矩阵是稀疏的，本文在深度NMF模型中加入重加权稀疏正则化项，其权值则根据丰度矩阵自适应更新。最后，进一步引入全变差正则化项，以利用空间信息并促进丰度图的分段平滑性。论文采用梯度下降法推导出乘性迭代规则，为验证所提出的RSDNMF-TV算法的有效性，利用模拟数据集、Cuprite数据集以及高分五号数据集进行实验，并与其他经典方法作对比，结果发现本方法具有更好的解混效果，同时具有一定的去噪能力。  
        关键词：遥感;高光谱解混;深度学习;深度非负矩阵分解;重加权稀疏;全变差   
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        发布时间：2020-08-31
      • 彭江涛,孙伟伟,魏天慧,范文琦
        2020, 24(4): 417-426. DOI: 10.11834/jrs.20209212
        高分五号高光谱影像的关联对齐域适应与分类
        摘要：高分五号（GF-5）搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时，遥感图像分类异常困难。此时，可以采用域适应方法，借助已标记的历史数据（源域）实现对未标记数据（目标域）的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先，利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵；然后，运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵；接着，运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换，使得其与目标域对齐；最后，在变换后的源域数据上建立分类器，实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明，本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地，在黄河口GF-5数据上，本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%，支持向量机分类准确率提升了2.3%。  
        关键词：遥感;高分五号;高光谱图像;域适应;分类;关联对齐法;稀疏矩阵变换   
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      • 朱德辉,杜博,张良培
        2020, 24(4): 427-438. DOI: 10.11834/jrs.20209187
        波段选择协同表达高光谱异常探测算法
        摘要：高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点，承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息，在目标探测领域具有独特的优势。与此同时，高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题，高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题，本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先，使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择，获得一组波段子集来表示原有的全部波段，使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建，由于异常目标类和背景类之间的可分性增强，对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差，异常目标像元的输出值增大，可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验，实验结果表明，该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比， 曲线下面积AUC（Area Under Curve）值更高，可以更好地实现异常目标与背景分离，能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  
        关键词：遥感;异常探测;波段选择;协同表达;高光谱影像;高分五号卫星   
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        发布时间：2020-08-31
      • 武复宇,王雪,丁建伟,杜培军,谭琨
        2020, 24(4): 439-453. DOI: 10.11834/jrs.202019190
        高光谱遥感影像多级联森林深度网络分类算法
        摘要：高光谱遥感技术在环境监测、应急保障、精细地物提取等方面有着广泛的应用，随着高分五号高光谱数据的正式发布，高光谱遥感技术将发挥更重要的作用。遥感影像分类作为高光谱遥感影像信息处理的重要部分，已成为当前研究重点。本文针对传统多级联森林深度学习中模型复杂、无法利用基分类器差异信息、对类间差异较小的样本无法正确区分等不足，提出了一种改进的多级联森林深度学习模型，在模型框架中，分别采用了随机森林和旋转森林作为基分类器，并引入逻辑回归分类器作为判别器用于训练层扩展。相较于传统的深度神经网络，改进的多级联森林深度网络超参数较少且能够自适应确定训练层，更方便进行模型优化。实验采用了高分五号数据集及两个公开的高光谱数据集(Indian Pines数据集及Pavia University数据集)进行精度评定，同时选择了传统分类器支持向量机、深度置信网等模型作为对比分析。实验结果表明，改进的多级联森林深度学习模型能有效地进行高光谱遥感影像分类，且较传统的分类方法精度有所提升。  
        关键词：遥感;高光谱遥感分类;多级联森林;旋转森林;集成学习;深度学习   
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      • 董新丰,甘甫平,李娜,闫柏琨,张磊,赵佳琪,于峻川,刘镕源,马燕妮
        2020, 24(4): 454-464. DOI: 10.11834/jrs.20209194
        高分五号高光谱影像矿物精细识别
        摘要：矿物识别是高光谱遥感技术优势之一，已在地质矿产领域取得了显著应用效果。随着光谱分辨率的不断提高，高光谱遥感矿物识别逐渐从识别矿物种类向矿物亚类、矿物成分等精细信息识别发展，且随着应用实践的不断深入，对矿物精细信息的需求也越来越大。而光谱分辨率和矿物识别方法是制约高光谱矿物精细识别的主要因素。高分五号（GF-5）超高的光谱分辨率为矿物精细识别提供了可能。首先在分析总结已有高光谱矿物识别方法优缺性的基础上，提出了综合光谱特征增强匹配度和特征参量的矿物识别方法；其次，选取甘肃柳园和美国Cuprite两个研究较多的地区为研究对象，基于GF-5卫星数据开展了矿物精细识别，在完成矿物种类、亚类识别的基础上，进一步对绢云母成分信息进行了反演；最后，结合上述地区已有机载高光谱数据及填图结果开展对比分析。结果表明：GF-5矿物识别信息分布与机载HyMap、AVIRIS一致性很好，相较机载数据GF-5矿物识别平均正确率优于90%，说明本研究提出的矿物识别方法能够满足GF-5矿物精细识别，可为后续业务化应用提供技术支撑，同时认为超高的光谱分辨率使得GF-5在矿物成分信息识别上更具优势。  
        关键词：高分五号;高光谱;短波红外;矿物填图;遥感地质   
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      • 袁静文,武辰,杜博,张良培,王树根
        2020, 24(4): 465-478. DOI: 10.11834/jrs.20209252
        高分五号高光谱遥感影像的城市土地利用景观格局分析
        摘要：本文以武汉市江北核心区域7个行政区为例，以“高分五号”(GF-5)高光谱遥感影像为实验数据，提出了一种基于深度学习的空—谱结合高光谱影像分类算法(SSUN)的改进算法SSUN-CRF，通过全连接条件随机场(FC-CRF)对SSUN分类结果进行细化，并结合选取的7个景观格局指数分别从类型斑块水平以及景观水平分析7个行政区景观格局特点及武汉市城市化趋势。结果表明：（1）SSUN-CRF算法能够快速准确地提取城市用地类型，总体精度可达0.9048，Kappa系数可达0.8807；（2）从斑块类型水平上分析：根据各行政区不同类别景观类型百分比(PLAND)可以看出，武汉市主城区以居住用地为主，汉阳区3类居住用地PLAND指数高于其他主城区，表明汉阳存在较大“城中村”现象；江汉区商业用地斑块密度(PD)高且聚合度(AI)低，即商业用地多且分布均匀，表明江汉区是武汉的重要商贸区；（3）从景观层次水平上分析：根据香农多样性(SHDI)、香农均匀度(SHEI)指数分析可以看出，武汉市江北区域各用地类型总体分布均衡，景观生态多样性和稳定性较好；从斑块密度(PD)和香农多样性(SHDI)空间布局分析可知武汉市的城市扩张呈现以主城区为核心向外蔓延趋势，且沿主城区东南、西南方向扩张趋势明显。本文研究成果对武汉市总体发展规划、优化土地利用及可持续发展建设具有重要的指导意义，进一步可为发展长江经济带、“长江主轴”提供决策参考。  
        关键词：遥感;城市化;景观格局;土地利用;深度学习;全连接条件随机场;Fragstats;GF-5;武汉市   
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