最新刊期
2022 年 第 26 卷 11 期
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摘要：近年来，由于“北极放大”的气候效应，使得北极海冰变化受到了越来越多的关注。而作为海冰被动微波遥感的主要参数，海冰密集度SIC（Sea Ice Concentration）能够表征海冰的主要状态，可用于指导极区走航以及进行不同尺度的海冰变化研究。通过该参数还可以计算出海冰面积、海冰范围等信息，对极区冰情预测以及气候变化研究具有重要意义。本研究探讨了如何利用FY-3B/MWRI（FY-3B/MicroWave Radiometer Imager）较高分辨率通道数据来反演北极地区海冰密集度。基于ASI（ARTIST（Arctic Radiation and Turbulence Interaction STudy）Sea Ice）算法，本研究通过改进算法系点值的方法反演了北极地区海冰密集度，并将反演结果与MWRI海冰密集度产品进行了对比。首先利用Aqua/MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）反射率数据获得的海冰密集度对二者进行了验证。结果表明，本研究选用的新系点值ASI算法在全部数据集范围内的平均偏差与MWRI海冰密集度产品相当，但标准偏差和均方根误差均较之明显降低，且在海冰密集度低于95%时精度远高于MWRI产品；然后将二者与不莱梅大学的SIC_UB（Sea Ice Concentration from University of Bremen）海冰密集度产品进行了对比，其中本研究反演海冰密集度与SIC_UB产品的平均偏差和标准偏差分别为3.3%和10.6%，低于MWRI产品与SIC_UB产品之间的5.9%和16.4%；最后，对本研究反演结果、MWRI产品、NSIDC/AMSR-E（National Snow and Ice Data Center/Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS）产品以及SIC_UB产品的日均海冰密集度和海冰面积、海冰范围进行了时间序列对比，结果表明本研究反演海冰密集度的数值在3种统计方式下均显著低于MWRI产品，且较之更接近NSIDC/AMSR-E和SIC_UB产品。本研究利用国产卫星亮温数据反演的北极地区海冰密集度具有较高空间分辨率和较高精度，有利于北极地区气候变化的长时间序列研究。关键词：海冰密集度;ASI算法;FY-3B/MWRI;Aqua/AMSR-E;Aqua/MODIS;北极- 2947
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：本文结合辐射传输模型和机器学习提出了一种从FY-3D卫星MERSI Ⅱ传感器光学影像中识别云像元的方法CRMC（Combine Reflectance simulation and Machine learning for Cloud detection）。该方法通过设置变化的地物和大气内在光学特性IOPs（Inherent Optical Properties），达到考虑多种下垫面的二项反射特征和不同大气条件下气溶胶和云参数的目的。CRMC方法主要包含3个步骤：（1）通过聚类分析从MODIS二项反射参数产品中分离出11种典型下垫面地表反射参数；（2）将随机设置的气溶胶和云参数以及地表反射率参数（即IOPs）输入SBDART辐射传输模型，得到模拟的反射率值数据集，并以此训练浅层神经网络模型；（3）利用浅层神经网络模型逐像元预测云概率，并根据实际需要确定区分云像元和非云像元的云概率阈值。通过与CALIPSO垂直特性掩膜产品（VFM）逐像元对比验证发现，CRMC方法总正确率为79.6%，且在陆地和海面上分别为78.5%和81.2%。通过与MODIS云掩膜产品横向对比（MYD35）发现，当云阈值设定为0.2时，CRMC方法在陆地，主要是阔叶林、农田、城市和裸土等地表上的云识别效果较好，但在海面的云识别效果仍待进一步提高。关键词：云检测;辐射传输模拟;神经网络;FY-3D;MERSI II- 1156
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：微波湿温探测仪（MWHTS）是中国第二代极轨气象卫星风云三号C星（FY-3C）的主要传感器之一，其观测资料的同化受到国内外科学家的广泛关注。卫星观测资料的精度和稳定性是决定其能否被同化及同化效果好坏的关键之一，而卫星平台环境变化和星上到地面进行数据传输时的误码都会直接影响观测资料精度和稳定性，从而影响资料的同化效果。为了解决这一问题，建立了多源遥测参数质量控制模型。首先从星上直接获取的FY-3C MWHTS原始数据包出发，对解码后影响仪器性能的各类遥测参数进行长时间（5年半）序列时变特征分析，建立质量控制方案，完成了多源遥测参数质量控制技术的开发；再从仪器定标原理和观测机理出发，提取直接影响MWHTS定标精度的5个关键参数（热源黑体温度、仪器温度、热源黑体观测计数值、冷空计数值和扫描周期），利用MWHTS实际观测亮温和快速辐射传输模式RTTOV正演模拟结果（O-B）对关键参数敏感性进行分析。结果表明，扫描周期质控对O-B结果影响最大，仪器温度质控的影响最小。基于敏感性分析结果得到五个关键参数对仪器定标质量的评分准则，用百分制对FY-3C MWHTS逐通道逐扫描线逐像元观测亮温进行评分，构建了MWHTS质量评分体系来刻画仪器观测数据的定标质量以保证数据的定量应用。该质量控制模型已经用于FY-3C MWHTS业务数据处理中，逐条扫描线逐通道逐像元的评分结果也写入到仪器L1级数据中对全球实时业务发布。关键词：风云三号C星;MWHTS;质量控制;观测亮温评分;遥测参数- 696
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：水体叶绿素a ，即Chla（chlorophyll-a）浓度是表征水体富营养化程度的关键性指标，对于水环境评估和水质遥感监测具有重要意义。欧比特高光谱卫星是中国于2018年发射的新一代高光谱卫星，然而其在内陆水体水质遥感监测的适用性仍有待验证。本研究以高原富营养化湖泊滇池为研究区，以叶绿素a浓度为反演指标，利用滇池两次野外现场实测数据和欧比特高光谱OHS（Orbita Hyperspectral）影像，通过分析滇池水体的光学特性，构建了适用于欧比特高光谱影像的滇池水体叶绿素a浓度遥感反演模型，并通过星地同步数据验证了反演模型的有效性与可行性，获得了滇池叶绿素a浓度的空间格局。结果表明：（1）波段比值模型（B17/B9）适合于基于欧比特高光谱影像的滇池水体叶绿素a浓度的遥感反演，模型反演精度较高，决定系数（R2）为0.804，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差百分比（MAPE）分别为6.99 μg/L和6.32%；（2）2019年4月2日滇池水体叶绿素a浓度呈现出由湖岸向湖泊中心逐渐降低的趋势，东北部与东南部呈幂函数型递减，西北部呈线性递减；（3）滇池欧比特高光谱影像的近岸4个水体像元易受到陆地邻近效应的影响。本研究提出的基于欧比特高光谱影像的波段比值模型能够实现滇池叶绿素a浓度的遥感反演，为内陆富营养化水体叶绿素a浓度的遥感监测提供了一种新的思路与方法。关键词：欧比特高光谱影像;叶绿素a;滇池;陆地邻近效应- 3227
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发布时间：2022-12-09
中国遥感卫星
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摘要：被动微波遥感是目前进行海冰密集度观测的重要方式，ASI （ARTIST Sea Ice algorithm）算法利用AMSR-E的89 GHz双极化亮温可获得目前海冰密集度（SIC）产品中最高空间分辨率6.25 km，但是需要低频数据进行大气校正。本文提出一种基于89 GHz综合孔径辐射计单频多角度观测亮温反演海冰密集度的新方法，并开展了可行性分析。该方法利用多入射角亮温信息弥补观测过程中海冰与海水亮温信息的混淆，提高SIC的反演精度，并且可以实现高空间分辨率。首先构建了星载观测海冰辐射亮温仿真系统，利用仿真亮温数据及FY-3C星微波湿度计89 GHz通道实测亮温数据，开展89 GHz亮温角度敏感性分析；其次，推导建立了基于89 GHz角度亮温差的SIC反演算法，结合欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的SIC产品及亮温仿真系统完成了初步反演验证。验证结果表明，利用入射角亮温差可以实现海冰密集度的反演，利用多组入射角组合进行最小均方根加权平均后处理可以最大程度的降低SIC的反演误差。输入的高斯白噪声为2 K时，可以获得5%的SIC误差。最终结果证明利用连续角度亮温差进行SIC反演，可以充分扩大海水与海冰的区分。关键词：多入射角;海冰密集度;89 GHz;南北极亮温;综合孔径微波辐射计- 735
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：基于星载主‒被动传感器数据，本研究利用约束光谱辐射匹配CSRM（Constrained Spectral Radiance Matching）算法构建了8个西太平洋台风事件中的深对流云层三维结构模型，并据此分析深对流云在台风不同发展阶段中的水平分布特征和微物理特征。利用CSRM算法进行大气三维结构构建的意义在于将主动遥感的垂直分布信息向被动遥感的探测范围传递，增加统计分析8个台风事件可用的廓线数量，进一步保证对深对流云统计分析的有效性，统计分析结果表明：（1）衰弱期台风的深对流云占比（占所有种类云的比例）比增强期台风更低，并且其值在各个方向上更稳定。相比于台风，热带风暴中的深对流云占比在各个方向上差异更大，即不对称性更强；（2）热带气旋中深对流云的冰云有效粒子半径与高度成正比。随着高度增加，冰水粒子数浓度先增加后减少。同一热带气旋不同发展阶段的深对流云的冰水含量IWC（Ice Water Content）的垂直分布有着较大的差别。当热带气旋发展成台风时，其内部深对流云的IWC高值区逐渐向云层顶部集中，并且随着台风从增强期转化为衰弱期，IWC的最大值显著增大。关键词：台风事件;星载主—被动数据融合;深对流云;三维结构;微物理特性- 807
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：星载被动太赫兹遥感是目前最具潜力的冰云探测手段，而理解冰云参数如何影响太赫兹辐射传输过程，掌握太赫兹频段冰云辐射散射特性是实现高精度太赫兹冰云定量探测的前提，对冰云探测仪器的设计和冰云参数反演也非常重要。基于离散纵标切线性辐射传输模式DOTLRT模拟计算太赫兹频段冰云辐射亮温及其雅可比矩阵，以气象再分析资料FNL为初值驱动中尺度气象研究与预报模式WRF预报得到冰云参数作为DOTLRT模式的输入。通过与星载微波探测仪ATMS的183 GHz频段观测亮温对比验证了模拟太赫兹冰云亮温具有较好的精度，并且表明太赫兹亮温同时受到冰云中的冰粒子和霰粒子的影响，且具有不同的特性。定量分析了冰云中冰、霰两种粒子的特性参数（等效粒径Dme、路径总量IWP、GWP）和观测几何对冰云太赫兹亮温的影响。在综合了太赫兹亮温的敏感性分析、雅可比矩阵的峰值高度分析和痕量气体吸收的基础上，给出了太赫兹冰云探测器的优化探测频段（183 GHz、243 GHz、325 GHz、448 GHz、664 GHz 和874 GHz）和观测角度（53°±5°）。冰云散射和辐射特性表明太赫兹冰云探测需要同时考虑冰粒子和霰粒子。提供了冰、霰两种冰云粒子的辐射散射特性，突破现有研究仅仅计算单一冰粒子的局限，可为中国发展冰云太赫兹探测载荷提供技术支撑。关键词：太赫兹;冰云遥感;辐射散射特性;亮温模拟;冰水路径总量;等效粒径;冰粒子;霰粒子- 824
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：地气分离是气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）卫星遥感反演中的难点之一，当前大多反演算法一般将地表假定为朗伯体，这使得反演结果在城市等高异质地区具有较大的不确定性。本文利用长时间序列MODIS BRDF/Abledo产品，通过离散余弦变换的惩罚最小二乘估计时空滤波算法构建了地表BRDF形状因子先验数据集。通过耦合考虑地表各向异性反射特性的辐射传输前向模型及半经验核驱动模型，以先验数据集为驱动进行地表参数估算，实现考虑地表BRDF效应的气溶胶遥感反演。基于该算法，以北京为研究区开展了Landsat 8 OLI传感器反演实验，并使用AERONET地基观测数据及与朗伯假设和地表反射率数据库支持反演进行交叉对比，结果表明，新算法在城市/植被地区的反演点对在期望误差线内比重为84.6%/86.0%，可以有效改善朗伯假设对AOD的高估。通过与MODIS气溶胶产品（MOD04/MCD19A2）对比，新算法获取的AOD与AERONET观测值具有更高的一致性，城市站点反演结果在误差线内占比较DT、DB、DTDB及MAIAC产品分别提高了46.8%、13.9%、14.7%及4.4%，且有效对比点数高于MODIS产品。新算法可以获取500 m空间分辨AOD，能提供空间更为连续的气溶胶细节信息，显示了在支持区域污染精细管控及污染物溯源等领域的应用潜力。关键词：气溶胶光学厚度;地表方向反射;核驱动模型;MODIS;Landsat 8 OLI- 1005
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发布时间：2022-12-09
大气与海洋
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摘要：山地生态系统的自然特征和服务功能与其自身的垂直自然带分布有着密切的关系，定量识别其分布的海拔范围，能够快速捕捉气候和植被之间的相互作用结果。过渡范围海拔的定量识别往往会受到数据的时空连续性和模型分析能力的限制。本研究将温带荒漠、山地草原、山地针叶林、高山草甸、高山垫状植被作为生态系统稳定状态，利用Landsat-8和SRTM DEM数据，基于稳态转换原理结合势能分析方法，估算垂直自然带相邻两个状态的势能量，识别博格达山北坡垂直自然带的生态过渡区域及分带海拔。研究结果：（1）沿海拔梯度，地表温度LST（Land Surface Temperature）概率密度分布呈现多峰模式，赤池信息准则AIC（Akaike Information Criterion）最小值对应的模式数为2，二者均揭示存在不同的生态系统状态；（2）势能分析识别出沿海拔梯度相邻垂直自然带间的生态过渡区域及分带海拔，温带荒漠带—山地草原带（海拔1062—1093 m，1066 m）、山地草原带—山地针叶林带（海拔1689—1764 m，1707 m）、山地针叶林带—高山草甸带（海拔2690—2744 m，2714 m）、高山草甸带—高山垫状植被带（海拔3251—3263 m，3257 m）；（3）通过2018年7月的野外考察数据验证了结果的可靠性，总体RMSE为17.19 m。结果表明基于遥感对地观测数据及生态多稳态原理和势能分析方法为快速准确的提取垂直自然带的生态过渡区域及分带的海拔位置提供了参考依据。关键词：植被垂直自然带;生态多稳态;关键转变;势能分析;博格达山- 858
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：为了解气候变化对中亚干旱半干旱地区植被的潜在影响以及分析不同典型植被对气候因子的时间响应，应用2000年—2013年的MODIS-NDVI时间序列数据集与CHELSA气候再分析数据进行回归分析和时间序列相关分析，分别提取NDVI/降水/温度的空间格局及变化趋势、NDVI与降水/温度的线性相关关系与时间响应模式，再结合土地覆盖/利用类型与陆地生态分区数据了解典型植被以及不同生态分区NDVI对气候因子响应的相关性和差异性，进而帮助探讨中亚地区植被对气候变化的响应机制。研究结果表明：（1）中亚地区NDVI值普遍偏低，总体呈现出高海拔向低海拔减小趋势；降水空间分布总体呈东部到西部递减，且随着海拔降低降水量随之下降；温度由西部到东部递减，新疆则是由中部向外部递减。2000年—2013年间，中亚地区NDVI、降水与温度变化趋势存在显著地域差异。（2）NDVI与降水在大部分地区呈显著正相关关系，负相关的像元分布于中部、南部相对湿润的地区以及河流、湖泊沿岸；NDVI与温度在中亚东部、北部正相关关系显著，西部干旱与半干旱地区相关性较低，少部分为负相关。不同典型植被NDVI对降水和温度的相关性差异显著。（3）中亚大部分地区NDVI与降水之间存在32 d的滞后时长以及16—96 d不等的累积时长，NDVI对当期的温度相关性较高，存在16—48 d的累积时长；不同典型植被NDVI对降水的响应差异明显，对温度的响应除裸地外，其他植被类型对温度的时间响应基本一致。（4）不同生态分区NDVI对降水/温度的响应存在差异，森林区对降水的滞后时长与累积时长较长，高寒草甸区对降水滞后时长为96 d的像元占比为34.16%，对温度主要为16 d滞后时长和32 d累积时长。关键词：NDVI;气候响应;中亚;时间序列相关分析;时间响应;干旱半干旱地区- 1583
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：随着现代遥感观测技术的不断发展，目前已经有多个版本的公开高程数据集。然而，在林区，由于植被对电磁波的遮挡或吸收作用，遥感手段探测得到的高程不能反映真实的地表信息，存在系统偏差的影响。为了分析多源DEM产品在林区高程偏差的特性，本文选取了美国马里兰州和索诺马县为研究区域，对比不同地形、不同林区类型条件下雷达DEM产品SRTM1、TanDEM-X 90和光学DEM产品AW3D 30与裸地参考高程3DEP的差值，得到3类高程产品的林区穿透率，并结合林区类型、植被冠层高度、冠层覆盖度和坡度等辅助数据进行差异分析。结果表明，SRTM1、TanDEM-X 90和AW3D 30中，C波段雷达探测数据SRTM1的整体林区穿透率最大，尤其是在马里兰州常绿针叶林，其整体穿透率可达0.771；而基于X波段雷达观测的TanDEM-X 90和光学数据AW3D 30的林区穿透率相当。3类高程产品在针叶林中的林区穿透率大于在阔叶林中的林区穿透率，且林区穿透率均随着冠层覆盖度的增加而减弱，其中TanDEM-X 90和AW3D 30的林区穿透率减弱幅度较大。除探测波长影响外，主要原因是TanDEM-X 90和AW3D 30均由高分辨率数据采样得到，重采样前的高分辨率原始数据更容易检测到树木之间的开阔区域。此外，复杂的地形环境在一定程度上会降低高程数据产品的垂直精度，导致计算得到的林区穿透率偏低。因此，在林区对SRTM1、TanDEM-X 90和AW3D 30这3类高程产品进行应用时，应综合考虑传感器波段的穿透性、林区类型、冠层覆盖度以及坡度的影响，根据每个产品的林区穿透率去除植被冠层高度，以获取更加精确的地表信息。关键词：SRTM1;TanDEM-X 90;AW3D 30;林区;穿透率;精度评价- 2832
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：三维辐射传输模型能准确刻画异质性植被冠层对太阳辐射的散射，这对利用高空间分辨率光学影像进行植被参数的定量反演具有重要的指导意义。本文基于具有真实植株统计特征的概率株进行三维植被冠层的构建，通过合理设计光能粒子在冠层内的传输过程并结合蒙特卡洛光线追踪技术和冠层孔隙率计算方法，建立了三维冠层辐射传输模型，并利用该模型对不同生长期玉米冠层多角度二向性反射因子BRF（Bidirectional Reflectance Function）进行了模拟。与实测数据的对比结果表明，离散期、垄行期和均一期的玉米冠层BRF模拟结果与实测数据均保持了较好的一致性，红光波段BRF模拟值与实测值的RMSE为0.0085，R2为0.96，近红外波段模拟值与实测值的RMSE为0.013，R2为0.96。水平均一冠层BRF模拟结果与SAIL（Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves）模型结果的对比表明，本文模型在光能粒子传输与能量计算方面的是合理准确的。本文发展的概率株三维辐射传输模型为研究异质性冠层BRF提供了一个有效手段，并可为植被生物量以及叶面积指数LAI（Leaf Area Index）等关键冠层参数的定量化反演与验证提供数据支撑。关键词：概率株;三维冠层;蒙特卡洛;冠层孔隙率;二向性反射因子- 900
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发布时间：2022-12-09
林业与农业
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摘要：本文针对现有方法对遥感图像目标检测准确率低的问题，在更快速区域卷积神经网络Faster R-CNN（Faster Region Convolutional Neural Networks）算法的基础上对其进行改进，提出一种新的遥感图像目标检测算法。该算法把Faster R-CNN算法中的VGG（Visual Geometry Group）特征提取网络替换为残差网络ResNet（Residual Networks），在此基础上加入特征金字塔网络以充分表达语义信息和位置信息，并使用焦点损失函数替代Faster R-CNN算法中的交叉熵损失函数以解决难易样本对总损失贡献的权重问题，最后对NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集采用数据增广方法以解决数据集中图像样本数量少的问题。为验证本文算法的效果，进行了两组对比实验。第一组实验为本文提出的改进模块在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的消融实验；第二组实验为本文算法与其他算法在NWPU VHR-10数据集上的对比实验。实验结果表明，本文算法在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的多类平均准确率分别达到93.4%和93.0%，比Faster R-CNN算法提高了10.6%和7.8%。同时也高于现有的其他几种算法。关键词：遥感图像;目标检测;特征提取网络;特征金字塔网络;损失函数;数据增广- 3560
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：从遥感影像中准确识别水体信息对水资源管理和洪涝灾害监测有重要意义。目前，传统遥感水体识别方法仍存在着不足，难以满足实际应用中的精度要求。近年来，卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）的快速发展，为高分辨率遥感水体识别提供了新的思路。本文基于高分一号卫星数据，利用DenseNet、ResNet、VGG、HRNet等CNN模型和传统的归一化差异水体指数（NDWI）进行洪泽湖地区不同季节的水体识别，并采用精确度（P）、召回率（R）、F1分数和误判率（MRate）等指标来评价各种方法的水体识别能力。在DenseNet经典结构中加入了上采样过程和跳层连接结构，以解决梯度爆炸和梯度消失问题；采用OSTU方法确定NDWI的最优阈值，以降低水体识别的不确定性。得出主要结论如下：（1）所有CNN网络模型的水体识别效果都显著优于传统NDWI方法；例如，NDWI识别的精确度仅为0.779，而所有CNN网络模型的识别精确度均高于0.922。（2）改进后的DenseNet模型有效缓解了梯度爆炸与梯度消失的问题，其水体识别结果在识别精确度P（0.960）和误判率（0.041）等方面，明显优于其他CNN模型；同时，修改后的DenseNet模型训练时间更短，且损失函数最低，训练效率远优于其他CNN网络。（3）改进后的DenseNet模型对水体细部特征有很好的识别能力，能够准确识别不同季节中不同形状与颜色的水体。上述结果表明，CNN模型是从卫星影像中识别水体的可靠工具，而改进后DenseNet模型的识别效果尤其显著。关键词：卫星遥感;水体识别;归一化差异水体指数;卷积神经网络- 1916
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：针对高光谱遥感图像空间分辨率低，标注训练样本困难的问题，本文提出一种基于分离卷积（Separable convolution）与密集连接（Dense connection）的轻量级神经网络SDLN模型。该模型基于DenseNet的思想，同时采用计算量更少的分离卷积代替3D卷积，根据算法提取的光谱信息和空间信息，结合目标及周围像素信息推断其中心像素内容，实现对单像素的分类。基于IP、PU和KSC这3个广泛使用的高光谱数据集进行实验，按照分层抽样的方法，每个类别选取少量样本作为训练集，分类精度分别达到了97.4%、97.6%、99.2%，与SSRN、SVM-RBF、MDGCN、DBDA及pResNet多种先进分类算法对比，分类精度提高且时间成本降低。关键词：高光谱图像分类;深度学习;轻量级网络;密集连接;可分离卷积- 1081
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发布时间：2022-12-09
遥感智能解译
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摘要：刀耕火种农业是热带广泛存在且备受争议的传统土地利用类型，在多山且森林覆盖率高的老挝尤甚。人口增长、林业政策与气候变化等正在加剧刀耕火种农业自身演变及其向商品化种植园（如橡胶林）转变。因农林时空转变动态性、相较于现代农业的边缘性及其斑块破碎且分布随机等，热带刀耕火种农业遥感监测历来受到挑战，有关其从业人口、确切分布及其时空动态等问题仍悬而未决，且资料匮乏。为探究机器学习算法在刀耕火种监测中的应用潜力，利用2016年旱季（4月）两景Landsat OLI 影像，基于支持向量机算法，并通过消除建设用地噪声以提高新开辟刀耕火种提取精度（总体精度95%，Kappa系数0.81），据此揭示了老挝丰沙里省新开辟刀耕火种县域差异、与居民点‒道路距离以及地形特征。结果表明：（1）当年新开辟刀耕火种约为987.93 km2（全省占比6.10%），刀耕火种仍是该省重要土地利用类型，斑块南多北少、西多东少且呈破碎化分布。（2）各县新开辟刀耕火种面积介于100—210 km2，桑潘县最大（占该省面积的1/5），本讷县最小（1/10）。（3）近九成新开辟刀耕火种集中分布在距居民点5 km范围内，且距不同等级道路（次要公路>山路>主要公路）表现出距离衰减规律，次要公路两侧5 km内尤甚。（4）新开辟刀耕火种常见于低山（500—1000 m）斜坡（15°—25°）地带并以东南坡为主，县域变化差异小。本研究可为探索机器学习算法在热带刀耕火种演变遥感监测提供借鉴。关键词：刀耕火种;支持向量机;Landsat;可达性分析;地形特征;老挝- 2662
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：自20世纪90年代以来，中国冰川在全球升温影响下处于全面加速退缩的态势。长时序的冰湖变化既能反映冰川演变过程，也可为冰湖灾害研究提供重要依据。本文提出一种基于NDWI-NDSI组合法提取冰湖的改进方法，有效增加了阈值分割法提取冰湖的适用范围，使冰湖的错分现象得到极大改善；并以1988年—2018年共16景Landsat影像为数据源，成功对布加岗日冰川的冰湖面积实施提取并对其做统计分析和时序研究。进而发现，该冰川出现冰湖数目增多（2个）、面积增大近一倍（从约2.7666 km²增加至约5.2308 km²）的现象，表明其在近30年间消融过快、退缩严重，并阐明温度变化为导致这一现象的主要因素，同时指出由冰川融水导致的部分冰湖诱发洪水、泥石流等次生灾害的可能性也极具增高。关键词：冰川;全球变暖;冰湖面积变化;布加岗日;冰湖灾害;NDWI-NDSI- 1067
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：近年来，低秩表示LRR（Low-rank Representation）在高光谱遥感影像分类中的应用越来越广泛，如何利用LRR准确地对地物进行分类已成为高光谱遥感研究的一个挑战。针对以上问题，本文设计了基于弹性网络的低秩表示ENLRR（Low-rank Representation based on Elastic Net）方法，并将该算法扩展到了核空间提出了基于弹性网络的核低秩表示方法KENLRR（Kernel ENLRR）。低秩表示分类可以充分利用影像的全局信息，它的基本思想是利用尽可能少的训练样本的线性组合来表示整个测试影像，再通过表示系数和训练样本对目标影像进行恢复重建，并根据最小重构误差准则判断每个像素的类别。提出的ENLRR方法的基本思想是在LRR中引入弹性网络思想，利用系数矩阵的核范数和F-范数代替秩函数进行低秩优化求解。为了更好地解决非线性数据的分类问题，在ENLRR 方法中引入核函数，提出KENLRR方法，通过邻域滤波核函数将原数据映射到高维特征空间中，实现空谱联合分类，进一步提高分类精度。实验部分选用3组高光谱遥感数据，利用提出的算法与SVM、KNN、ELM、LRR、MFLRR、LSLRR和KLRR等对比算法进行地物分类。结果表明，提出的两种算法在高光谱遥感地物分类方面效果较好，而且具有良好的稳定性和适应性。与LRR算法相比，提出的算法在Washington DC数据集上的精度分别提高了4.55%和6.74%，在Purdue Campus数据集上的精度分别提高了14.22%和23.30%，在高分五号GF-5（Gaofen-5）黄河口湿地数据集上的精度分别提高了8.45%和15.40%，而且结果也表明KENLRR算法具有最佳的分类表现。精确的分类结果为分析地物分布格局提供了技术支撑，也证明了本文提出的两种算法在高光谱遥感影像分类上的优越性。关键词：高光谱遥感;低秩表示;ENLRR;KENLRR;影像分类- 845
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：旋转森林RoF（Rotation Forest）是一种功能强大的集成分类器，它在高光谱图像分类中已经获得了很多成功的应用。然而，现实数据经常存在类别不平衡的问题，这使得传统的RoF算法侧重识别多数类别的样本，而忽略了少数类样本的分类精度。SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）算法通过模拟生成新样本的方式来增加少数类别样本的数量，进而达到平衡数据集类别的效果；但是SMOTE算法目前主要被用于数据预处理阶段，并且在处理多类问题时具有增加人工噪声的风险。为了解决高光谱数据学习中的多类不平衡问题，本文提出了一个新的SMOTE和RoF动态集成算法；该算法利用动态采样因子技术，将类别分布优化和基分类器训练过程进行融合。本实验利用Indian Pines、Salinas以及Pavia University这3个公开的高光谱数据对新的SMOTE和RoF动态集成算法的性能进行测试，同时选取4种对比算法，包括随机森林、传统的RoF以及通过随机过采样和SMOTE数据预处理后的RoF算法，并且采用总体分类精度、平均分类精度、F-measure、Gmean、最小召回率、集成分类器多样性、模型训练时间以及McNemar测试等为算法性能评价标准。实验结果表明本文方法具有明显的分类优势，可以保证在增加数据总体分类精度的基础上提高小类别样本的识别精度。关键词：集成学习;不平衡分类;旋转森林;SMOTE;动态采样- 806
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发布时间：2022-12-09 -
摘要：目前大多数高光谱图像波段选择方法仅考虑波段信息冗余问题，忽略了所选波段的噪声水平，致使选取的代表性波段子集中可能含有噪声水平较高的波段。为解决这一问题，本文提出一种噪声鲁棒的高光谱图像波段自适应分区与子空间搜索方法。首先，基于皮尔逊相关系数构造高光谱图像波段相关性矩阵；然后，将高光谱图像光谱波段等分为若干子空间，通过构造与皮尔逊相关系数相适应的子空间划分最优目标函数，自适应地调整子空间的分割点；最后，综合考虑波段的信息熵和噪声水平，在子空间波段选择时将噪声水平以惩罚项的形式反映在优化问题的目标函数中。在Indian Pines、Washington DC和Salinas这3个数据集上进行了实验，采用波段平均相关性、分类精度两种指标对不同方法的波段选择结果进行评价，并分析各种波段选择方法的噪声鲁棒性。实验结果表明，本文方法能够挑选出信息量大且噪声水平低的代表性波段。与其它波段选择方法相比，本文方法所选择的代表性波段平均相关性弱，分类精度高，在包含噪声波段的高光谱图像中效果尤为显著。关键词：高光谱;波段选择;噪声鲁棒;子空间划分;搜索准则- 2975
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发布时间：2022-12-09
遥感技术方法
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