最新刊期
      2022 年 第 26 卷 6 期
      封面故事

        遥感智能解译

      • 高凡,乐鹏,姜良存,曹志鹏,梁哲恒,上官博屹,胡磊,赵帅锋
        2022, 26(6): 1051-1066. DOI: 10.11834/jrs.20210566
        GeoCube： 面向大规模分析的多源对地观测时空立方体
        摘要：随着对地立体观测体系的建立，遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式，时空基准不够统一，集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来，数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能，可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此，本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体，相较于现有的数据立方体方法，强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架，同时建立与商业智能领域的数据立方体关联，为时空大数据建立统一的时空组织模型，支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比，结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。  
        关键词：遥感;对地观测数据;时空立方体;人工智能;大规模分析   
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        发布时间：2022-08-04
      • 李璠,张绍泉,曹晶晶,梁炳堃,李军,刘凯,邓承志,汪胜前
        2022, 26(6): 1067-1082. DOI: 10.11834/jrs.20221553
        高光谱数据截断加权核范数稀疏解混
        摘要：受仪器和观测条件限制，高光谱数据易受噪声污染，给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题，本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法，利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在挖掘数据内在低维结构方面的优势，在稀疏解混中加入基于截断加权核范数的低秩约束，并结合加权稀疏技术，在稀疏正则项中引入空间邻域权重。截断加权核范数对丰度矩阵的奇异值向量分段处理，可以更好地实现丰度矩阵的低秩逼近，使丰度图像保持空间一致性并保留更多细节信息，空间加权策略则增强了丰度图像的空间连续性。模拟高光谱数据、Cuprite矿区真实数据和红树林高光谱数据实验表明，与其他先进的稀疏解混方法相比，所提方法具有更好的抗噪性，能够提高解混精度。  
        关键词：遥感;高光谱数据;稀疏解混;低秩正则化;截断加权核范数;空间权重   
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        发布时间：2022-08-04

        红树林遥感

      • 黄可,孟祥珍,杨刚,孙伟伟
        2022, 26(6): 1083-1095. DOI: 10.11834/jrs.20220449
        中国红树林制图的遥感时空概率阈值方法
        摘要：红树林作为热带和亚热带海岸带上特有的森林群落，具有独特的生态功能以及重大的社会、经济价值。中国红树林经历了反复的破坏与保护，遥感监测手段可以为实施大规模的红树林生态系统保护和恢复行动提供科学技术支撑。本研究依托Google Earth Engine平台提出一种时空概率阈值法对中国红树林范围进行提取。研究选取2015年516景Landsat 8数据，首先使用非监督分类法进行水陆分离，其次通过生成缓冲区确定红树林潜在生长区，然后协同多种指数与光谱信息构建多特征决策树提取红树林粗略的生长范围，最后基于长时序的红树林粗略范围数据计算红树林生长概率，并通过实验确定概率阈值对红树林进行精细提取。通过实验对比发现时空概率阈值法的红树林生产者精度达90.36%，且能较好地提取幼小、分散的红树林。研究得到了2015年中国红树林分布结果，全国红树林面积为21932 ha，广西和广东两省红树林面积占中国红树林总面积的73.22%，为中国红树林主要分布区域。  
        关键词：遥感;Google Earth Engine;Landsat;红树林;长时序;CMRI   
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      • 贾凯,陈水森,蒋卫国
        2022, 26(6): 1096-1111. DOI: 10.11834/jrs.20221451
        粤港澳大湾区红树林长时间序列遥感监测
        摘要：随着遥感数据量的爆发式增长，对变化过程分析的精细化要求与本地算力不足之间的矛盾日益突出。GEE（Google Earth Engine）地理云平台的出现，解决了用户算力紧张的行业痛点。本文以粤港澳大湾区为研究区，在GEE的支持下，构建1987年—2020年年度湿地分类数据集，分析大湾区红树林的时间阶段性特征和空间扩张过程，结合连续长历时分析对变化时间点的准确识别，揭示了保护区设立与滩涂造林等工程在红树林保护与修复中的积极成效。主要结论有：（1）截止到2020年，大湾区共有红树林2174 ha，81%的红树林集中在深圳湾、淇澳岛和镇海湾；（2）大湾区的红树林经历了由平稳发展（1987年—2003年）到快速增长（2003年—2020年）的变化过程，其主要增量来源于镇海湾（40%）和淇澳岛（28%）；（3）淇澳岛和镇海湾的红树林仍处于快速增长期，但淇澳岛增速最快，从2002年至今面积翻了30倍，深圳湾则在早期的快速增长（1987年—2009年）后进入平稳期（2009年—2020年）；（4）由于保护区设立时间较早，深圳湾成为大湾区唯一一个形成稳定核心区的红树林分布区，镇海湾虽然拥有最大的红树林面积，但林道狭窄，景观破碎，生态系统反而更加脆弱；（5）设立自然保护区和滩涂造林都对红树林面积增长起到了积极作用。本研究为大湾区海岸带湿地生态系统保护与修复提供科学的证据支持，对沿海生态屏障建设具有一定的指导作用。  
        关键词：遥感;红树林;连续长历时;Google Earth Engine;粤港澳大湾区;时空信息挖掘;空间扩张过程   
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      • 陈高,钟才荣,李明玉,余洲,刘心雨,贾明明
        2022, 26(6): 1112-1120. DOI: 10.11834/jrs.20221579
        1990年—2020年广西北仑河口红树林扰动研究
        摘要：监测国家级自然保护区内红树林的扰动，可为滨海湿地生态系统的管理和保护提供数据支撑和决策支持。本研究使用谷歌云平台GEE（Google Earth Engine）建立Landsat长时间序列卫星数据集，结合LandTrendr算法研究了广西北仑河口红树林自然保护区1990年—2020年红树林的扰动情况。结果表明：（1）1990年—2020年，共有45.94 ha的红树林发生了扰动，其中2001年保护区内红树林扰动面积最大，为12.91 ha；（2）1990年—2020年，轻微扰动和中度扰动所占比例较大，分别为57.5%和29.17%，严重扰动所占比例最少，只有13.33%；（3）红树林变化像元的总体识别精度达到88.56%，对扰动年份检测的总体精度达到87%，Kappa系数为0.76。本研究基于LandTrendr算法解析了30年间北仑河口保护区内红树林发生扰动的年份、频率和面积，结合实际情况分析了导致扰动的因素，认为人类活动是北仑河口红树林扰动的次要原因，自然因素，如虫灾，台风等是导致扰动的主要原因。本研究的结论和方法可为红树林保护区管理处制定科学合理的保护和恢复政策提供重要的决策支持。  
        关键词：遥感;红树林;保护区;谷歌地球引擎GEE（Google Earth Engine）;LandTrendr算法   
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      • 薛朝辉,钱思羽
        2022, 26(6): 1121-1142. DOI: 10.11834/jrs.20221448
        融合Landsat 8与Sentinel-2数据的红树林物候信息提取与分类
        摘要：科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提，但红树林分布于潮间带，难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林进行长时间、大面积监测，但已有研究尚存不足。一方面，红树林分布于热带、亚热带区域，受到天气条件限制难以获得长时间覆盖的有效光学遥感数据；另一方面，红树林极易与其他陆生植被混淆，仅利用多波段数据的光谱信息难以精确识别。本文以恒河三角洲孙德尔本斯地区为例，基于谷歌地球引擎GEE（Google Earth Engine）获取2016年全年的Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据，利用物候信息进行红树林提取研究。首先，基于最小二乘回归构建两个传感器在相同指数之间的关系，重建时间序列数据，之后根据可分性判据选取增强型植被指数EVI（Enhanced Vegetation Index）和陆地表面水分指数LSWI（Land Surface Water Index）。其次，对两个指数的时间序列数据进行Savitzky-Golay滤波处理，并分别提取生长期始期等13种物候信息。最后，将两个指数的物候信息进行特征级联，采用随机森林RF（Random Forest）方法进行分类，提取研究区红树林范围。实验结果表明：Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据融合可有效提升时间序列质量，与基于单一传感器数据的分类结果相比，总体精度提高1.58%；物候信息可以显著增强红树林与其他植被的可分性，与直接使用时间序列数据的分类结果相比，总体精度提高1.92%；同时考虑EVI和LSWI指数可极大地提升分类效果，与采用单一指数相比，总体精度分别提高14.11%和9.69%。因此，本文通过数据融合、物候信息提取和指数特征级联可以更好地提取红树林，总体精度达到91.02%，Kappa系数为0.892。研究验证了物候信息在红树林遥感监测中的应用潜力，提出的方法对科学准确地监测全球或区域红树林具有一定参考价值。  
        关键词：遥感;红树林;数据融合;物候信息;时间序列数据;GEE;随机森林   
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      • 王日明,梁喜幸,周晓妍,黄鹄,戴志军
        2022, 26(6): 1143-1154. DOI: 10.11834/jrs.20221540
        钦江河口潮滩红树林群落空间分布
        摘要：红树林群落是热带亚热带河口有特色的生态系统，在消浪促淤及存储碳方面具有重要价值。但受到全球海平面上升与人为干扰影响，红树林生境受到破坏，群落结构脆弱。基于此，本文以现场校核的无人机正射影像为数据源，结合历史遥感影像、钦江河口水体盐度与潮滩沉积物采样分析，研究钦江河口潮滩红树林群落空间分布格局及主控要素。结果表明：（1）潮滩分布的红树植物主要有桐花树、无瓣海桑等，其中桐花树为绝对优势种的“纯红树植物”群落，自河口向沿感潮河段逐渐发展成“红树植物—半红树植物”群落与“红树植物—半红树植物—非红树植物”的混合植物群落。（2）桐花树是钦江河口红树林向海发育的前沿先锋树种，二年生桐花树苗分布最前沿高程低于当地海平面0.11 m，当年胎生苗分布最前沿高程为当地海平面以下0.37 m；桐花树也是钦江感潮段上溯分布极限的树种，当年胎生苗上溯分布极限为距河口10.18 km。（3）潮位与盐度是控制红树林群落在钦江河口分布的主要因子，沉积物粒径的粗细影响红树植物生长与发育。研究成果可为热带山区型河口潮滩红树林保护与红树林生态修复工程提供重要理论和技术指导。  
        关键词：遥感;红树林群落;分布极限;无人机正射影像;河口潮滩;钦江河口   
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      • 高常军,蒋侠朋,甄佳宁,王俊杰,邬国锋
        2022, 26(6): 1155-1168. DOI: 10.11834/jrs.20221487
        耦合WorldView-2和珠海一号影像的红树林物种分布
        摘要：红树林物种遥感分类受影像分辨率、波段信息、分类策略、影像特征选择方法等因素影响。现有的红树林物种遥感分类研究大多关注于分类精度的比较，较少报道商业高分与国产高光谱卫星的结合在物种分类的应用。基于湛江高桥红树林保护区的高分（WorldView-2）和高光谱（珠海一号）卫星影像，本文旨在利用随机森林分类方法，比较不同特征选择算法（极端梯度提升（XGBoost）、极端随机树（ERT）、连续投影算法（SPA））和不同空间分辨率（WorldView-2影像从0.5 m的分辨率重采样为1 m、2 m、4 m、8 m、10 m）对红树林物种分类精度的影响，并耦合WorldView-2与珠海一号影像研究红树林物种空间分布格局及影响因素。每种空间分辨率的WorldView-2影像提取248个特征（52个光谱特征及196个纹理特征），珠海一号影像提取117个光谱特征。结果表明，XGBoost方法优于ERT和SPA，在影像特征选择中具有巨大优势；与其他空间分辨率相比，2 m分辨率的WorldView-2影像具有更高的分类精度；耦合WorldView-2和珠海一号影像的分类精度（分辨率：2 m，总体精度：88.98%，kappa系数：0.846）高于单一的WorldView-2影像（分辨率：2 m，总体精度：83.47%，kappa系数：0.768）和珠海一号影像（分辨率：10 m，总体精度：78.50%，kappa系数：0.703）；另外，林窗、高程、离岸距离一定程度上影响红树林物种分布格局。本文表明WorldView-2与珠海一号高光谱影像的结合在景观及区域尺度上精确提取红树林物种信息具有巨大潜力，有利于红树林生物多样性保护及科学管理。  
        关键词：遥感;红树林;WorldView-2影像;珠海一号影像;物种分类;极端梯度提升;极端随机树;连续投影算法   
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      • 吴培强,任广波,张程飞,王浩,刘善伟,马毅
        2022, 26(6): 1169-1181. DOI: 10.11834/jrs.20221484
        无人机多光谱和LiDAR的红树林精细识别与生物量估算
        摘要：红树林是生长在热带和亚热带海岸潮间带、受到海水周期性浸淹的木本植物群落，被公认为是海陆边缘重要的蓝色碳汇，但由于其地处海岸带区域，受人类开发利用活动的影响严重。本文选择广西茅尾海红树林保护区为研究区，以无人机多光谱和激光雷达影像为数据源，利用支持向量机分类方法对红树林优势种类进行分类；提出了单木分层分区距离判别聚类分割方法，准确提取了红树林的单木结构信息；估算了研究区红树林地上生物量。得出以下结论：（1）综合利用无人机多光谱和激光雷达数据，对研究区红树林种间类型识别总体精度可达90.69%；（2）基于分层分区距离判别聚类方法能够较好的提取红树林单木结构特征，树高的提取精度优于冠幅；（3）构建了红树林高度、冠幅与地上生物量回归模型，其中桐花树生物量回归模型的决定系数R²最高，达0.83；（4）研究区内红树林地上生物量主要分布范围为1.24—3.6 kg/m2，其中无瓣海桑最高，老鼠簕最低。  
        关键词：遥感;红树林;无人机;多光谱;激光雷达;树种分类;地上生物量   
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      • 付波霖,邓良超,张丽,覃娇玲,刘曼,贾明明,何宏昌,邓腾芳,高二涛,范冬林
        2022, 26(6): 1182-1205. DOI: 10.11834/jrs.20211374
        联合星载高光谱影像和堆栈集成学习回归算法的红树林冠层叶绿素含量遥感反演
        摘要：红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。冠层叶绿素含量CCC（Canopy Chlorophyll Content）作为红树林重要的生物物理参量，是估算其生产力和评价其健康状况的重要指标。本文利用珠海一号高光谱卫星（OHS）影像与Sentinel-2A多光谱数据计算传统植被指数与组合植被指数并构建了高维数据集，综合利用正态分布检验、最大相关系数法与变量重要性评价进行数据降维和变量优选；分别基于单一线性回归算法、机器学习回归算法和堆栈集成学习回归算法构建了红树林CCC遥感反演模型，探明北部湾红树林CCC的最佳遥感反演模型，验证OHS高光谱影像与Sentinel-2A数据反演红树林CCC的精度差异，评估SNAP-SL2P算法反演红树林CCC的适用性。研究结果表明：（1）通过数据降维和变量选择处理，从高维度OHS数据集选取了8个特征变量，其中RSI（12，17）、DSI（12，18）和NDSI（6，12）组合植被指数对红树林CCC反演精度的贡献率较高；（2）联合OHS数据和最优堆栈GBRT集成学习回归模型（Score=0.999，RMSE=0.963 μg/cm2）的训练精度优于最优RF机器学习回归模型（RMSE降低了7.531 μg/cm2），明显优于最优Lasso线性回归模型（RMSE降低了19.383 μg/cm2）；（3）在最优堆栈集成学习回归模型下，OHS数据反演红树林CCC的精度（R2=0.761，RMSE=16.738 μg/cm2）高于Sentinel-2A影像（R2=0.615，RMSE=20.701 μg/cm2）；（4）联合OHS和Sentinel-2A数据的最优堆栈集成学习回归模型反演红树林CCC的精度都明显优于SNAP-SL2P算法（R2=0.356，RMSE=49.419 μg/cm2）。研究结果论证了正态分布检验、最大相关系数法和基于XGBoost的特征选择方法有效降低了高维数据集的维度，并得到了最优特征变量；OHS数据的最优堆栈GBRT集成学习回归模型训练精度最高，是估算红树林CCC的最优反演模型；OHS和Sentinel-2A数据都能有效反演红树林CCC（R2均大于0.61），而OHS数据的估算精度更高（R2大于0.75）；SNAP-SL2P算法不能有效反演红树林CCC（R2小于0.4），且对红树林CCC数值存在系统性低估。  
        关键词：红树林;冠层叶绿素含量;珠海一号高光谱卫星;堆栈集成学习回归算法;特征降维;遥感反演   
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      • 甄佳宁,蒋侠朋,赵德梅,王俊杰,苗菁,邬国锋
        2022, 26(6): 1206-1219. DOI: 10.11834/jrs.20221461
        利用Sentinel-2影像超分辨率重建的红树林冠层氮含量反演
        摘要：氮素是植被整个生命周期的必要元素，红树林冠层氮素含量（CNC）遥感估算对红树林健康监测具有重要意义。以广东湛江高桥红树林保护区为研究区，本文旨在基于Sentinel-2影像超分辨率重建技术进行红树林CNC估算和空间制图。研究首先基于三次卷积重采样、Sen2Res和SupReMe算法实现Sentinel-2影像从20 m分辨率到10 m的重建；然后以重建后的影像和原始20 m影像为数据源构建40个相关植被指数，采用递归特征消除法（SVM-RFE）确定CNC估算的最优变量组合，进而构建CNC反演的核岭回归（KRR）模型；最后选取最优模型实现CNC制图。研究结果表明：基于Sen2Res和SupReMe超分辨率算法的重建影像不仅与原始影像具有很高的光谱一致性，且明显提高了影像的清晰度和空间细节。红树林CNC反演波段主要集中在红（B4）、红边（B5）、近红外波段（B8a）以及短波红外波段（B11和B12），与“红边波段”相关的植被指数（RSSI和TCARIre1/OSAVI）也是红树林CNC反演的有效变量。基于3种方法重建后10 m的影像构建的模型反演精度（R2val>0.579）均优于原始20 m的影像（R2val=0.504）；基于Sen2Res算法重建影像构建的反演模型拟合精度（R2val=0.630，RMSE_val=5.133，RE_val=0.179）与基于三次卷积重采样重建影像的模型拟合精度（R2val=0.640，RMSE_val=5.064，RE_val=0.179）基本相当，前者模型验证精度（R2cv=0.497，RMSE_cv=5.985，RE_cv=0.214）较高且模型变量选择数量最为合理。综合重建影像光谱细节及模型精度，基于Sen2Res算法重建的Sentinel-2影像在红树林CNC估算中具有良好的应用潜力，能为区域尺度红树林冠层健康状况的精细监测提供有效的方法借鉴和数据支撑。  
        关键词：遥感;红树林;冠层氮素含量;Sentinel-2;影像重建;SVM-RFE;KRR   
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        城市与陆地

      • 海凯,王思远,涂平,杨瑞霞,马元旭,梁娟珠,刘卫华,吴林霖
        2022, 26(6): 1220-1235. DOI: 10.11834/jrs.20219201
        “一带一路”沿线国家1992年—2015年土地覆盖变化的时空格局及其驱动力分析
        摘要：土地覆盖变化影响局域的能源和水平衡，并在全球范围内促进碳的净排放。基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的1992年—2015年300 m分辨率的全球土地覆盖数据集，本文分析了1992年—2015年“一带一路”沿线主要土地覆盖类型变化的时空特征及其驱动力。研究结果表明：1992年—2015年沿线耕地、草地和建设用地面积分别增加190.00×103 km2、57.97×103 km2和260.39×103 km2，森林、灌木、湿地和水体面积分别减少61.14×103 km2、34.22×103 km2、74.28×103 km2和44.41×103 km2。2000年—2015年与1992年—2000年相比，沿线土地覆盖变化的区域空间格局基本一致，但区域变化呈现了新的特征。东南亚区建设用地扩张明显加速，耕地面积增速下降，森林面积减速上升，灌木面积减速下降明显；东亚区建设用地持续高速扩张，耕地面积持续减少，森林面积减速明显下降，草地面积持续增加；中东欧区建设用地扩张速度明显下降，耕地面积减速上升；俄罗斯建设用地扩张持续缓慢，森林面积稳中有升，草地和灌木面积增速下降。分析进一步显示人口增长、气候变化、社会经济发展和政府相关政策是造成沿线国家土地覆盖变化的主要驱动因素。  
        关键词：遥感;土地覆盖变化;“一带一路”沿线;时空特征;驱动力   
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        发布时间：2022-08-04
      • 林中立,徐涵秋,林从华
        2022, 26(6): 1236-1246. DOI: 10.11834/jrs.20210295
        珞珈一号夜间灯光数据的福建省人为热通量估算
        摘要：夜间灯光数据是估算人为热通量（AHF）的重要数据，但当前应用最广的DMSP/OLS和Suomi-NPP/VIIRS夜间灯光数据由于受限于粗糙的空间分辨率，而无法刻画城市内部的AHF分布细节。中国2018年6月发射的Luojia 1-01卫星所获取的130 m高空间分辨率夜间灯光数据，则有望解决这一问题。因此本文利用Luojia 1-01夜间灯光数据，通过将统计年鉴中的能源统计数据细化至福建省84个县（市、区），然后与3个夜间灯光指数（NTLnor、HSI、VANUI）进行回归分析，分别构建了基于这3个指数的福建省AHF空间估算模型，并采用交叉验证法对其进行筛选。结果显示：（1）在3个指数中，基于VANUI的乘幂估算模型的R2最高，且RMSE最小，因此精度最高；（2）利用VANUI乘幂估算模型反演得到的2018年福建省年均AHF为0.88 W/m2，其中厦门市的年均AHF最高，达10.98 W/m2，泉州、莆田、福州、漳州等沿海城市次之，年均值在0.98—1.95 W/m2，而宁德、龙岩、三明、南平等城市的AHF则较低，均值在0.38—0.46 W/m2；（3）Luojia 1-01夜间灯光数据可以揭示城市内部的AHF分异细节。根据用地属性和功能的不同，AHF数值表现为：城市集中商业区>大型市政公共设施区>城市主干道>城市住宅区>近郊住宅区。研究表明，基于Luojia 1-01夜间灯光数据建立的AHF估算模型可以较好地揭示城市尺度AHF的空间分异情况。  
        关键词：遥感;人为热;AHF;珞珈一号01星;夜间灯光影像;福建省   
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        发布时间：2022-08-04
      • 帅爽,张志,吕新彪,马梓程,陈思,郝利娜
        2022, 26(6): 1247-1259. DOI: 10.11834/jrs.20210434
        WorldView-2影像与OLI影像协同岩性模糊分类
        摘要：Landsat系列、ASTER等中等空间分辨率遥感数据（中分数据）覆盖了碳酸盐矿物、粘土矿物、铁氧化物矿物等矿物的诊断光谱区间，广泛应用于矿物、岩石信息提取，但受限于空间分辨率，混合像元现象明显，严重制约了其岩性分类精度。WorldView-2、QuickBird等高空间分辨率遥感数据（高分数据）提供了岩石地层表面丰富的空间结构信息，同时空间分辨率的提高也是缓解混合像元效应的最有效途径，但高分数据覆盖的光谱区间往往较窄，难以满足大多数特征吸收谱段位于短波红外、热红外区间的矿物、岩石信息提取。在岩性自动分类方法上，前人研究中仍以采用基于像元的分类方法为主，分类结果的“椒盐现象（Salt-and-pepper，出现在分类结果图中大量孤立的错分点或小图斑）”严重。为结合中分数据的光谱信息优势和高分数据的空间结构信息优势，同时减少基于像元的岩性分类方法中的“椒盐现象”，提高岩性自动分类精度，本文以Landsat 8 OLI数据和WorldView-2数据为例，提出了一种协同中、高分遥感数据进行面向对象的岩性模糊分类的方法。首先通过“结构协同”和“光谱协同”方案对WorldView-2数据和OLI数据进行信息协同，利用主成分变换对协同后数据的纹理信息和光谱信息进行压缩和增强，然后将增强后的纹理信息和光谱信息进行波段绑定，并进行多尺度分割。根据岩性单元间的光谱特征和纹理特征的差异，构建各岩性单元的模糊逻辑隶属度函数，实现对研究区岩性的模糊分类。实验结果表明，该方法成功划分了岩性单元的分布，总体岩性分类精度为89.35％。  
        关键词：遥感;WorldView-2;Landsat 8 OLI;特征协同;岩性;模糊分类   
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        发布时间：2022-08-04

        大气与海洋

      • 孙学金,张传亮,方乐,陆文,赵世军,叶松
        2022, 26(6): 1260-1273. DOI: 10.11834/jrs.20229067
        星载激光测风技术体制及其评估方法综述
        摘要：星载激光测风雷达是探测全球风场的重要工具。目前由欧洲空间局研制的全球首颗星载激光测风卫星Aeolus已于2018年8月顺利升空部署，美国和日本也在积极论证和研制新的星载激光测风雷达技术体制，分别采用混合多普勒测风雷达HDWL（Hybrid Doppler Wind Lidar）和相干多普勒测风雷达CDWL（Coherent Doppler Wind Lidar）技术体制。本文简要介绍了Aeolus、HDWL和CDWL技术体制，并根据前人的研究成果，从数据获取率和获取量、风场探测精度以及对数值预报系统的改进作用对这3种技术体制进行了评估综述。研究结果表明以气溶胶和云滴粒子为示踪物进行的大气风场探测具有更高的探测精度，其测风精度约为0—2 m/s，其探测范围为边界层和对流层下层；以大气分子为示踪物的大气风场探测精度相对较低，其精度约为1—3 m/s，但其具有更大的探测范围。根据3种星载激光测风雷达技术体制，Aeolus和HDWL具备探测边界层和对流层的大气风场能力，CDWL只能获取边界层至对流层下层的风场数据，HDWL体制相比Aeolus和CDWL，能够获取更多的风场探测数据，且能够实现较高精度水平风场矢量探测数据。OSSE（Observing System Simulation Experiments）实验表明，将星载激光测风雷达风场探测资料同化到数值预报系统之后，预报结果得到明显的改善，在双星联合探测体制下，更大的风场探测范围相比径向风场的探测更有助于提升数值预报系统的精度，而径向风场的探测将更好地提升星下点的探测精度。HDWL体制相比Aeolus和CDWL，由于其探测范围更广，且可以实现径向风速的探测，故推测其对数值预报系统的精度的提升作用更明显。对这3种技术体制的分析评估可为发展中国的星载激光测风雷达技术体制提供参考。  
        关键词：遥感;星载激光测风雷达;Aeolus;HDWL;CDWL;数据获取率;测风精度;数值预报系统   
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        发布时间：2022-08-04
      • 方贺,杨劲松,樊高峰,李超,史达伟,Perrie William
        2022, 26(6): 1274-1287. DOI: 10.11834/jrs.20210143
        组合表面Bragg散射模型共极化SAR海表面风速反演
        摘要：组合表面布拉格散射模型CSBS（Composite Surface Bragg Scattering）由布拉格（Bragg）散射模型和几何光学模型组成，是海洋微波散射的经典模型，可用于星载合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）海表面风场反演。研究指出，Bragg散射模型仅适用于中等入射角条件，几何光学模型则更适用于小入射角情形。然而，如何确定中等和小入射角的阈值，即CSBS模型最优入射角的选取目前尚无定论。基于142景成像于美国东西海岸和中国东海的RADARSAT-2精细四极化SAR影像数据和海洋浮标数据，本文提出了一种最优局地入射角查找算法，分别对VV和HH极化SAR数据进行最优入射角阈值的选取。结果显示，局地入射角14°和16°分别为VV和HH极化影像CSBS模型反演风速最优入射角。基于最优入射角的选取，本文在0—15 m/s海况区间内利用CSBS模型对VV和HH极化SAR影像开展风速反演实验，并将反演风速与浮标风速进行对比。结果显示，基于VV和HH极化数据的CSBS模型反演风速与浮标风速均方根误差分别为2.15 m/s和2.32 m/s，相关系数分别为0.79和0.75，两者具有良好的一致性。本文研究结论表明基于最优入射角设置后的CSBS模型在海面风速小于15 m/s条件下具有良好的应用性，后续研究将更加关注CSBS模型在高海况以及交叉极化SAR数据情况下的应用。  
        关键词：遥感;电磁散射模型;合成孔径雷达;海表面风速;地球物理函数模型   
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        发布时间：2022-08-04
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