最新刊期

    2020 24 5

      综述

    • 孙伟伟,杨刚,陈超,常明会,黄可,孟祥珍,刘良云
      2020, 24(5): 479-510. DOI: 10.11834/jrs.20209464
      中国地球观测遥感卫星发展现状及文献分析
      摘要:近40年来,中国的地球观测遥感卫星技术发展取得了卓越的成就,已经形成了陆地、气象和海洋3大卫星系统,正在广泛服务于中国的自然资源调查、海洋环境保护、气象灾害预测和国家重大工程等诸多领域。本文回顾了3大卫星系统的发展历程,剖析中国地球观测遥感卫星的发展现状与内在特点,归纳总结在轨卫星的文献研究热点。研究发现,中国3大遥感卫星系统的发展并不均衡,气象卫星业务较为成熟,陆地卫星发展最为迅速。遥感卫星的文献研究数量总体偏少,应用研究亟待提升。后续规划和发展应考虑陆地卫星的轨道高度差异性和波谱范围的互补性,同时增加气象和海洋卫星数量,提升卫星传感器的探测能力和时空分辨率,尤其是加快海洋卫星的业务应用能力。此外,学者们需要进一步加大国产遥感卫星数据的使用力度,加强卫星遥感数据的应用研究以进一步提升中国地球观测遥感卫星的业务能力与国际影响力。  
      关键词:中国地球观测;遥感;陆地卫星;气象卫星;海洋卫星;文献分析   
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      发布时间:2020-08-31

      林火遥感

    • 覃先林,李晓彤,刘树超,刘倩,李增元
      2020, 24(5): 511-520. DOI: 10.11834/jrs.20209135
      摘要:中国目前已形成了地面巡护、近地面监测、航空巡护和卫星监测等4级立体林火监测层次,但森林火灾仍是造成中国森林资源损失、森林生态环境安全和人身伤害的主要林业灾害。为对林火预警监测技术研究提供技术借鉴参考,本文从可燃物参数估测、烟区识别、着火点检测、森林大火燃烧动态监测、森林火烧迹地制图、森林火灾受害程度评价、森林燃烧生物量估算和火后植被恢复监测等8个方面,对中国近二十多年来开展的林火卫星遥感预警监测应用技术的研究进展、存在的技术问题和发展趋势进行了分析,并对构建服务于生态文明建设的天—空—地一体化的林火预警监测技术体系建设进行了展望。  
      关键词:卫星遥感技术;林火预警;林火监测;森林防火   
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    • 郑伟,陈洁,闫华,刘诚,唐世浩
      2020, 24(5): 521-530. DOI: 10.11834/jrs.20209177
      FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品及其应用
      摘要:FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品主要包括全球范围内的火点位置、亚像元火点面积和火点强度等信息,可用于实时监测全球范围的森林草原火灾、秸秆焚烧等生物质燃烧状况。火点判识算法主要根据中红外通道对高温热源的敏感特性,即含有火点的中红外通道像元辐亮度和亮温较远红外通道的辐亮度和亮温偏高,同时较周边非火点的中红外像元偏高,建立合适的阈值可探测含有火点的像元。亚像元火点面积估算主要使用中红外单通道估算,根据亚像元火点面积估算结果对火点强度进行分级,不同的级别表示不同程度的火点辐射强度。基于全球火点自动判识结果,每日生成0.01°分辨率的卫星遥感日全球火点产品,每月生产0.25°×0.25°格点的全球月火点密度图。在利用FY-3D/MERSI-II火点产品开展的全球火点监测应用中,对多起全球重大野火事件进行了监测,为防灾减灾、全球气候变化研究、生态环境保护等方面提供卫星遥感信息支持。  
      关键词:遥感;风云三号;火点监测;中红外;全球范围;日和月产品   
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      发布时间:2020-08-31
    • 陈兴峰,刘李,李家国,欧文浩,张玉环
      2020, 24(5): 531-542. DOI: 10.11834/jrs.20209118
      卫星遥感火点监测应用和研究进展
      摘要:卫星遥感在自然灾害管理和应对中发挥了越来越多的作用。火点遥感在火灾频发的时候也被寄予厚望。梳理了火山、环境、气候、火灾等方面对火点遥感的需求,中国火灾监测的行业用户对时空分辨率需求迫切程度不同;概述了用于火点遥感监测的卫星数据源特点,光谱维度上以热红外敏感波段最重要,卫星轨道特点也是影响火点遥感监测能力重要因素;在分析火点遥感物理原理和方法的基础上,综述了当前火点遥感方法的研究进展及优缺点。按照火灾发生的灾前、灾中、灾后3个阶段,分别讨论了当前火点遥感提供信息支撑的能力。火点遥感用于发现火灾仍需要与地面监测等手段联合使用。  
      关键词:火点遥感;红外;灾害;监测;森林火灾;地表温度   
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      发布时间:2020-08-31
    • 孙福洋,李晓松,李增元,覃先林
      2020, 24(5): 543-549. DOI: 10.11834/jrs.20209137
      近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统展望
      摘要:森林火灾是最为常见的灾害之一,严重危及人类生命安全。及时准确监测森林火灾的发生及火场状况,对应对火灾及减少损失至关重要。当前,森林火灾卫星遥感监测主要以低空间分辨率的卫星遥感为主,空间分辨率过低导致无法探测规模较小火灾及掌握详细火场态势。针对这一问题,结合近些年中高空间分辨率卫星观测、共享及处理能力的发展,本文从森林火灾卫星遥感监测的基本原理、当前可用中高空间分辨率卫星数据及其特点、中高分辨率森林着火区监测算法,以及数据共享与云端存储与计算等4个技术环节,对森林火灾中高分辨率卫星遥感监测当前研究现状与存在问题进行了总结,阐述了近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统的可行性。近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统可对已有低空间分辨率森林火灾监测体系形成重要补充,依托其空间分辨率的优势有助于及早、准确发现小规模火情,进而为森林火灾的防治与管理提供更好支撑。  
      关键词:遥感;森林火灾;近实时;中高空间分辨率卫星;数据共享;云端存储与计算   
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      发布时间:2020-08-31
    • 蒲东川,张兆明,龙腾飞,牛雪峰,何国金,王桂周,孙嘉悦,唐朝,魏明月
      2020, 24(5): 550-558. DOI: 10.11834/jrs.20209171
      分层随机抽样下全球30 m火烧迹地产品验证
      摘要:火烧迹地是全球及区域碳循环和气候变化等研究所需的重要参数之一,卫星遥感技术为快速获取大区域火烧迹地空间分布信息提供了有效手段。中国科学院基于Landsat系列卫星数据研发了首个30 m空间分辨率全球火烧迹地产品GABAM (Global Annual Burned Area Map)。遥感数据产品的精度验证对产品使用具有重要意义,迄今尚未有研究机构对GABAM产品精度进行独立评价和分析。为系统评价GABAM产品精度,利用2010年全球30 m空间分辨率火烧迹地产品(GABAM2010)开展精度验证研究工作,在全球和几个陆地生物群落中估算了产品精度,并探索了全球遥感专题产品精度验证的技术框架。基于分层随机抽样选择80个非重叠的泰森多边形区域TSA (Thiessen Scene Areas),采用误差矩阵和6个精度指标对GABAM2010产品做全面精度评价和分析,以满足火烧迹地产品用户的使用要求。结果表明:在全球范围内,GABAM2010产品的错分率和漏分率分别为24.32%和31.60%,总体精度为97.85%;由于数据质量(如条带、云)等的影响,火烧迹地的范围会被低估,对于较容易发生火灾的生物群落,如热带亚热带草原区域,GABAM2010产品精度较高;在生物群落内部,高密度火烧迹地区域的精度高于低密度火烧迹地区域。  
      关键词:遥感;全球火烧迹地;生物群落;精度验证;误差矩阵;分层联合比率估计   
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      发布时间:2020-08-31
    • 饶月明,王川,黄华国
      2020, 24(5): 559-570. DOI: 10.11834/jrs.20209125
      联合多源遥感数据监测四川木里县森林火灾
      摘要:森林火灾既严重影响森林生态系统的稳定,还威胁到人类生命财产安全。传统监测森林火灾方法,覆盖范围小,难以及时监测小面积火灾。遥感卫星能大范围精确监测火情,提高了监测方法的时效性,但使用单一卫星数据源很容易受到云雨等客观环境因素影响,降低监测的时效性。本文以四川木里藏族自治县“330森林火灾”区域为对象,开展多源卫星遥感数据对小范围火灾联合监测的研究。首先,充分挖掘高分四号高时空分辨率和中红外火烧敏感波段优势,联合烟幕、温度和植被指数时序变化确定火烧时间与位置;然后,使用Sentinel-2数据监测不同火烧区域光谱信息;接着,使用Sentinel-2数据提取dNBR(differenced Normalized Burn Ratio),提出了基于最大类间方差算法(OTSU)分步骤确定不同程度火烧迹地与面积的方法;最后,建立Sentinel-1A极化比值PR(Polarization Ratio)和NDVI之间关系,利用微波雷达突破云雨限制。结果表明:(1)高分四号联合IRS(InfraRed Scanner)和PMS(Panchromatic Multispectral Sensor)能够实时监测小范围火灾;(2)根据火点位置,确定火灾蔓延期间NDVI下降(由0.7降低至0.25),确定起火时间(3月30日);(3)火灾区域与未受灾区,以及不同类型火烧迹地之间的光谱在490—2200 nm范围存在差异;(4)基于OTSU算法自动确定阈值,确定林地损失面积41.56公顷(dNBR=0.35),精度达94.67%,提取林地过火未损失面积66.56公顷(dNBR=0.10),精度达90.94%,林地损失区域基本符合实际调查结果;(5)火灾前后极化比值由6.6 dB升高至10.8 dB,NDVI与PR经线性回归,R2=0.58,验证R2=0.50。联合多源卫星监测森林火灾,能提高森林火灾监测的时效性,避免了云雨等复杂环境的影响。研究成果能为小火点的及时识别和灾害评估提供参考,其应用可为林火应急响应提供技术支撑。  
      关键词:森林火灾监测;高分四号卫星;合成孔径雷达;多源遥感数据;火灾蔓延   
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      发布时间:2020-08-31
    • 鄢俊洁,瞿建华,冉茂农,张芳芳
      2020, 24(5): 571-577. DOI: 10.11834/jrs.20209122
      基于时相变化的晴空条件下Himawari-8 AHI火点检测
      摘要:Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9 μm和11.2 μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9 μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。  
      关键词:遥感;Himawari-8;AHI;火点判识算法;高观测频次;时相变化;亮温   
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      发布时间:2020-08-31

      遥感应用

    • 马小雨,陈正华,宿鑫,于会泳,贾丹丹,姚焕玫
      2020, 24(5): 578-595. DOI: 10.11834/jrs.20208341
      GF-4增强型地表反射率库支持法的气溶胶光学厚度反演
      摘要:针对GF-4等国产卫星气溶胶光学厚度反演算法存在的地表反射率估计困难、云像元污染等问题,本文发展了一种增强型地表反射率库支持的气溶胶光学厚度反演方法,改进了云筛选与地表反射率确定方案,在考虑GF-4逐像元成像角度的情况下,使用6SV模型与MOD09-CMA数据对季度尺度上的GF-4 PMS传感器数据进行大气校正,提出了百分比最小值均值法建立地表反射率库,并据此建立了NDVI与红蓝反射率关系模型,根据地表反射率的分布特点,当NDVI小于0.2的时候使用地表反射率库估计地表反射率,而当NDVI大于0.2时,则使用NDVI来估计地表反射率。使用MOD04气溶胶模式时空分布确定气溶胶参数。在京津冀地区开展气溶胶光学厚度反演实验,使用Aeronet站点数据与MOD04产品对反演结果进行了对比验证,与Aeronet相关系数R为0.964,均方根误差RMSE为0.13,满足±0.05+0.2τ的点多于78.9%,相关系数与均方根误差优于MODIS暗目标法产品,满足期望误差线的数量优于MODIS暗目标与深蓝算法产品。  
      关键词:遥感;GF-4;地表反射率库;气溶胶光学厚度(AOD);逐像元卫星角度;6SV模型;京津冀地区   
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      发布时间:2020-08-31
    • 宋德娟,张承明,杨晓霞,李峰,韩颖娟,高帅,董海燕
      2020, 24(5): 596-608. DOI: 10.11834/jrs.20208285
      高分二号遥感影像提取冬小麦空间分布
      摘要:精细的农作物空间分布数据对于资源、环境、生态、气候变化和粮食安全问题均具有重要的意义,卷积神经网络已经成为从遥感影像中提取农作物空间分布数据的主要方法,但提取结果中的种植区域边缘往往比较粗糙。本文以高分二号遥感影像为数据源,选择冬小麦为提取目标,利用RefineNet模型和最大后验概率模型构建冬小麦遥感提取模型WWRSE(Winter Wheat Remote Sensing Extraction),获取精细的冬小麦空间分布数据。WWRSE模型利用RefineNet网络提取像素的语义特征,使用改进的SoftMax模型生成像素的类别概率向量;以类别概率向量的最大分量与次大分量的差值作为置信度,根据置信度将类别概率向量分为可信和不可信两组,可信组直接使用最大分量对应的类别标签作为相应像素的分类结果;结合最大后验概率模型确定不可信组像素的分类结果。利用随机梯度法对WWRSE模型进行训练。选择SegNet、DeepLab、RefineNet作为对比模型进行实验,WWRSE提取结果的精度为92.9%,比SegNet提高了13.8%,比DeepLab提高了10.9%,比RefineNet提高了8.6%。实验结果表明WWRSE模型在提取冬小麦空间分布数据方面具有一定的优势。WWRSE模型提取的结果能够为大范围冬小麦种植面积统计提供依据。  
      关键词:高分二号;卷积神经网络;RefineNet模型;最大后验概率模型;冬小麦;空间分布;章丘   
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      发布时间:2020-08-31
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