最新刊期
2021 年 第 25 卷 3 期
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摘要：中国对地观测数据获取量持续增加，已步入遥感大数据时代，开展多星一体化数据处理与应用已成为发展趋势。文章从成像处理与信息提取两个方面系统回顾了技术发展过程，剖析了现有前沿方法的优势和特点，指出成像处理领域建立统一处理模型、信息提取领域建立高效学习模型面临的主要挑战。在此基础上，结合实际应用需求，提出了遥感大数据条件下多星一体化处理与分析的新思路，重点阐述了多星一体化处理与分析的基本概念、科学问题与解决方案，通过构建基于生成对抗网络的多星一体化成像处理模型与记忆保持的多任务特征共享与小样本增量学习模型，综合利用不同卫星和载荷间、不同任务和目标间信息，实现高质量图像产品的生成与高精度标注结果的提取。文末给出了技术途径和初步试验验证，并展望后续技术攻关方向。关键词：遥感大数据;多星一体化;多星成像处理;多要素信息分析;生成对抗网络;多任务- 803
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发布时间：2021-03-29
研究进展
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摘要：地球空间信息是人工智能、大数据时代的重要数据基础，轻小型无人机测绘遥感技术作为中国当前和未来获取厘米级分辨率、实时响应遥感数据的主要手段，必将发挥更加重要的作用。本文首先介绍了固定翼、多旋翼、无人直升机以及飞行控制系统、地面监控系统和遥控遥测链路的发展现状和潜在发展趋势；其次重点研究了数码相机、视频摄像机、倾斜相机、激光雷达、合成孔径雷达和定姿定位系统的利用现状和发展趋势；然后总结分析了当前无人机测绘遥感面临的系统检测、大范围实时遥感和遥感大数据精准解译方面的问题和挑战；最后面向人工智能、大数据、物联网、云计算等技术背景给出了轻小型无人机测绘遥感技术在飞行控制智能化、测绘遥感作业智能化和实时、实景无人机遥感技术应用模式创新等方面的发展趋势。关键词：轻小型无人机测绘遥感系统;测绘遥感载荷;人工智能;大数据- 1361
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发布时间：2021-03-29 -
摘要：无人机遥感数据会衍生大量的光谱、纹理与结构特征，如何提取优势特征是提高红树林物种分类效率和精度的关键问题。针对深圳福田红树林自然保护区缓冲区获取的无人机高光谱影像和LiDAR点云数据，本研究旨在利用极端梯度提升算法（XGBoost）的“特征重要性”属性筛选出适合红树林物种分类的8类优势特征：基于无人机高光谱影像的单一特征（光谱波段、植被指数和纹理特征：F1—F3）及其融合特征（F4）、基于LiDAR点云的单一特征（高度和强度特征：F5和F6）及其融合特征（F7）、高光谱影像与LiDAR点云的融合特征（F8）；基于以上优势特征构建8个XGBoost分类模型。结果表明：综合物种分类精度及其制图结果，基于F8特征的模型分类性能最佳（总体精度为96.41%，莫兰指数为0.5520）；基于单一数据源融合特征（总体精度，F4：96.74%；F7：90.64%）的分类性能优于基于单一特征（总体精度，F1—F3：90.31%、92.20%和91.96%；F5和F6：87.66%和81.99%）；基于融合特征（F4、F7和F8）和纹理特征（F3）分类图的莫兰指数比基于单一特征（F1、F2、F5和F6）的更大。本文论证了无人机遥感数据和XGBoost方法在基于像元的红树林物种精准分类上具备可行性，可为红树林生态系统健康、保护与恢复的立体监测提供科学依据和技术支撑。关键词：遥感;红树林;树种分类;无人机;高光谱影像;LiDAR点云;XGBoost- 1057
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发布时间：2021-03-29
无人机遥感
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摘要：海冰信息在船舶运输、天气预报和全球气候预测等领域都起着重要作用。一直以来微波遥感是卫星监测海冰密集度的主要手段，目前基于可见光遥感的中分辨率海冰密集度产品还较少，其中只有NOAA发布了相关业务化产品，但其所采用的算法对低密集度海冰反演准确性仍存在提升空间。本文在Liu提出的算法基础上进行改进，提出了最邻近像素法确定纯冰典型反射率的改进算法，使用MODIS数据作为数据源计算海冰密集度，并使用30 m空间分辨率的Landsat 8 OLI数据作为验证数据进行对比验证。结果表明改进算法可以提高低密集度海冰的反演准确性，改善Liu算法存在过高估计的不足，在海冰密集度0—50%的情况下，Liu算法的平均偏差为13%，标准偏差为38%，改进算法的平均偏差为5%，标准偏差为32%；在海冰密集度0—100%的情况下，Liu算法的平均偏差为4%，标准偏差为32%，改进算法的平均偏差为-3%，标准偏差为28%。针对冰水过渡、碎冰覆盖等低密集度海冰区域，改进算法准确性更高。关键词：遥感;海冰;冰水识别;MODIS;最邻近像素;海冰密集度算法- 713
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发布时间：2021-03-29 -
摘要：为了解决遥感卫星信息获取实效性差，严重依赖数据传输通信带宽，难以满足卫星在轨实时提取感兴趣目标需求等问题，本文设计了一种以全局统计为基础的高效舰船目标检测算法和超轻量化疑似目标真伪鉴别网络，实现舰船目标快速提取。采用传统图像处理方法快速检测目标，获取疑似目标切片，大幅降低数据量，采用自主设计改进的基于深度学习的超轻量鉴别网络实现疑似目标二次筛查，进一步提升目标提取精度。在算法模型实时实现过程中，合理优化算法流程和计算方法，建立计算精度误差分析模型，使得算法实时处理的精度、速度、硬件规模以及热耗等方面达到良好平衡。利用GF-3卫星数据对算法进行测试，试验表明该方法对复杂海洋背景环境、斑点噪声高、信噪比低的SAR遥感图像，舰船目标提取的准确性提升20%，达到98%，计算量降低90%，实时性提升50%。该方法兼顾了算法的有效性及在轨实时处理的可行性，可以在当前的星载嵌入式电路中实现并将在某新体制雷达试验卫星上在轨应用，具有良好的应用前景。关键词：GF-3卫星;超轻量网络;SAR图像;目标检测;目标鉴别;在轨实时处理- 929
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发布时间：2021-03-29 -
摘要：局域尺度上的水文或农业应用亟需较高空间分辨率的土壤湿度（SM）数据，微波土壤湿度空间降尺度是实现这一需求的重要途径。其中“光学/热红外与微波数据融合”的降尺度方法展现出了较大的应用潜力，然而这类方法依赖于遥感地表温度LST（Land Surface Temperature）或由LST分解得到的SM指数，受限于LST“云污染”、LST与SM解耦效应和LST分解不确定性等问题。为规避上述问题，本文通过构建3种地表蒸散效率LEE（Land surface Evapotranspiration Efficiency）与SM的降尺度函数关系（指数、余弦、余弦平方），利用MODIS地表蒸散数据（MOD16A2）计算得到的LEE（空间分辨率500 m）实现了SMAP土壤湿度产品（空间分辨率36 km）的空间降尺度。研究从动态范围、能量守恒、SM地面稀疏验证站、SM地面核心验证站等角度对降尺度算法进行评价分析。结果表明，本算法有效增加了原SM产品的空间细节特征、保持了原SM产品的动态范围并且降尺度前后能量守恒；与地面验证数据的对比分析表明，降尺度结果有效保持了原SM与地面实测数据的良好一致性；敏感性分析表明，余弦平方函数对MOD16A2产品误差的敏感性相对最小。关键词：微波土壤湿度;空间降尺度;地表蒸散效率;MOD16;SMAP- 724
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发布时间：2021-03-29 -
摘要：遥感影像时—空融合可集成多源数据高空间分辨率和高时间分辨率互补优势，生成时间连续的高空间分辨率影像，在遥感影像的动态监测与时序分析等方面具有重要应用价值。然而，现有多数研究往往基于单一数据产品对时—空融合算法进行评价，而在实际生产应用中，需要验证算法在多种遥感产品数据的融合表现；此外，目前研究大多基于“单点时刻”进行评价，忽略了时—空融合在“时间线”上的有效验证。本文提出遥感影像时—空融合的“点”—“线”—“面”多角度综合质量评价策略，基于Landsat TM和MODIS影像，建立了时—空融合系列数据集，包括地表反射率、植被指数和地表温度，并在此基础上从单时相（“点”）、时间序列（“线”）、多种数据产品（“面”）多个角度对4种典型融合算法进行定性和定量的综合评价。结果表明，基于不同产品类型的数据集更能充分验证算法性能，且结合单点时刻和时间序列的评价更加客观。关键词：时—空融合;地表反射率;植被指数;地表温度;质量评价- 720
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发布时间：2021-03-29 -
摘要：风云三号C星（FY-3C）上搭载的可见光红外扫描辐射计VIRR （Visible and Infra-Red Radiometer）是继承风云一号卫星光学成像仪器，它在高纬度昼夜交替区域附近由于地平线附近太阳光照射，导致仪器扫描镜和其他部件产生杂散光，导致对地观测图像被污染，尤其VIRR中红外第3通道（3.7 μm）图像产生了严重条带噪声，影响了后续产品的质量精度和数据应用。本文根据图像条带噪声各向异性的特点，利用单向变分条带去除模型，对VIRR第3通道图像进行条带噪声去除研究，采用噪声去除前后图像行均值曲线与定量评价指标辐射质量改进因子IF （Improvement Factors of Radiometric Quality）和逆变异系数ICV （Inverse Coefficient of Variation）等进行去除结果评价。结果表明，单向变分模型对FY-3C VIRR第3通道观测数据太阳污染条带噪声具有较好的订正效果，实验中，PSNR提升到32.77 dB；在真实数据实验中，IF提升到16.99 dB。关键词：可见光红外扫描辐射计（VIRR）;太阳污染;变分模型;条带噪声;FY-3C- 627
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发布时间：2021-03-29
技术方法
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摘要：风害是影响中国天然橡胶产业发展最严重的自然灾害之一，它短时间内对橡胶林造成严重的物理伤害（大量落叶、枝条和主干折断等），严重影响后期生长和产量。传统地面调查虽然精度高，但耗时费力、经济成本高，利用遥感快速评估对指导灾后生产恢复、保险赔付和科学研究等具有重要意义。本研究以2019年8月1912号热带风暴“杨柳”在海南西部诱发的龙卷风为例，从影像数据覆盖的时效性、合成方法和灾害评估指标筛选等角度出发，探讨了联合Landsat 7/8和Sentinel-2时间序列遥感影像和影像差异法评估橡胶林风害损失的潜力。结果表明：（1）无云的Landsat 7/8和Sentinel-2影像在灾害发生前后的20 d内能对90%以上的研究区域实现至少一次覆盖，30 d内基本实现完全覆盖，像元尺度平均覆盖3次，60 d平均覆盖6次；（2）风灾前采用最大值合成，灾后采用中值法合成，获得的影像差异显著且监测指标最为稳定；（3）在时间窗口方面，灾害前后40 d窗口内合成影像的监测效果趋于稳定，与90 d窗口合成影像的结果差异不明显，保守的建议采用灾害前后60 d窗口内的影像进行风灾监测；（4）受损橡胶林风灾前后EVI数值变化最大，40 d窗口之后平均下降超过0.5，NBR次之，其后是LSWI、NDVI、近红外（NIR）和短波红外（SWIR1和SWIR2）波段。从变化的百分比值看，风灾后LSWI和SWIR2的变化幅度最高，降幅超过120%，明显高于NBR、EVI、NIR和SWIR1。相比之下，LSWI的空间变异（60 d合成时标准差约27%）明显低于SWIR2（60 d合成标准差约83%）；（5）此次龙卷风造成海南西部约645公顷的橡胶林报废，作为30年经济寿命周期的作物，损失非常严重。本研究展示了联合Landsat和Sentinel-2监测橡胶林风害损失的巨大潜力，为今后橡胶林和其他作物的台风灾害及时监测提供了重要的方法参考。关键词：橡胶林;时间序列影像;影像合成;时间窗口;风害评估指标- 859
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发布时间：2021-03-29 -
摘要：北极Lena河是世界第十长河，也是北极地区第二大河，其年径流量约占北冰洋淡水总量的20％，同时将陆地生态系统上的大量有机物携带进海洋，并且在全球碳循环中起到非常重要的作用。卫星遥感数据是监测河流有机碳循环的重要数据源，特别是在无冰期的高纬度地区。本研究的目的是：（1）建立一种高精度反演算法估算北极Lena河的溶解有机碳DOC（Dissolved Organic Carbon）浓度；（2）分析长时间序列遥感影像中DOC浓度的变化特征；（3）探讨北极Lena河的DOC浓度变化的主要驱动因素。本文中主要构建了一种基于谷歌地球引擎GEE的遥感反演算法，利用1999年—2018年的Landsat影像反演得到了北极Lena河的有色溶解有机物CDOM（Chromophoric Dissolved Organic Matter）浓度。基于CDOM与DOC这两种水体成分的实地测量值之间的强相关性（R2=0.873），本文将CDOM反演结果转换为DOC浓度。在此基础上，本文分析了近20年的北极Lena河无冰期DOC的时空动态变化。研究结果表明反演算法所表现的性能证实了使用Landsat系列不同传感器长时间监测河流DOC变化的能力。利用增强回归树模型分析了北极Lena河的DOC变化的是土地覆盖变化、流域坡度、气象因子、人类活动以及纬度地带性等众多驱动因素的共同影响，而季节性，地域性和规模性也会影响DOC浓度与上述驱动因素之间的定量关系。总之，本文的结果可以提高监测北极地区不同河流中DOC变化及其通量的能力，并加深对北极碳循环的了解。关键词：溶解有机碳DOC;有色溶解有机物CDOM;北极Lena河;Landsat;长时序;谷歌地球引擎GEE;增强回归树- 648
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发布时间：2021-03-29
遥感应用
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