最新刊期
      2022 年 第 26 卷 8 期
      封面故事

        综述

      • 吴立新,孙根云,苗则朗,张爱竹,冯徽徽,胡俊,杨泽发,王威,陈必焰,汤玉奇
        2022, 26(8): 1483-1503. DOI: 10.11834/jrs.20222173
        浅论中国亚热带遥感现状、任务与创新发展途径
        摘要：中国亚热带区域覆盖范围广，面积达240万km2。区内不仅自然景观复杂，多云多雨、多山多林，生物多样性丰富、是中国稻米主产区，而且多河多湖、多矿多污，生态环境十分敏感、自然灾害多发频发，迫切需要利用遥感技术监测其自然资源、环境变化与灾害现象。虽然近年来国内外已逐渐开展亚热带遥感应用研究，但缺乏对亚热带遥感理论与方法的系统性研究，共性与科学问题尚不明晰。本文总结分析了中国亚热带遥感的3个基本特征，按遥感数据类型梳理了中国亚热带遥感的应用实践；进而归纳出中国亚热带遥感实践的4个共性问题，指出亚热带遥感核心元素的主要特点、地理对象的复杂性与遥感信息的病态性，提出中国亚热带遥感的4项重点任务；然后，分析了当今中国亚热带遥感发展的历史机遇，阐述了中国亚热带遥感的创新发展途径，包括厘清人地现象的动态特征、聚焦亚热带遥感的科学问题、攻克不同层面的关键难题、结合应用需求开展技术攻关与重点研发。论文旨在推动亚热带遥感应用的创新发展、促进亚热带遥感理论与技术体系形成，进而助力卫星及航空遥感更好地服务于中国亚热带地区的资源环境监测、区域防灾减灾、生态文明建设与“双碳”目标。  
        关键词：亚热带遥感;地理对象;遥感信息;资源环境;自然灾害   
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      • 苏红军
        2022, 26(8): 1504-1529. DOI: 10.11834/jrs.20210354
        高光谱遥感影像降维：进展、挑战与展望
        摘要：高光谱遥感影像数据具有高维特征、信息冗余、不确定性显著、小样本、空谱合一等特征，对其进行数据处理面临巨大挑战，高光谱遥感影像降维是高光谱遥感的重要研究方向之一。本文对当前高光谱遥感影像降维的相关研究进展进行了综述，在介绍高光谱遥感数据特点的基础上，重点从特征提取和特征选择两方面对高光谱遥感影像降维的最新研究和前沿进展进行了系统性综述；并从特征可分性、特征质量评价、特征数目确定、多特征优化以及需求驱动的特征选择等方面分析了高光谱遥感影像降维面临的挑战。随着智能化高光谱遥感的发展，高光谱遥感影像智能降维成为未来的发展方向，同时其发展将兼顾多特征质量评估与优选、搜索策略优化、满足应用需求等多目标的需求。随着高光谱遥感数据获取能力的提升和深入应用，高光谱遥感影像降维将会发挥重要而不可替代的作用。  
        关键词：高光谱遥感;数据降维;特征提取;特征选择;多特征优化   
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      • 赖积保,康旭东,鲁续坤,李树涛
        2022, 26(8): 1530-1546. DOI: 10.11834/jrs.20221555
        新一代人工智能驱动的陆地观测卫星遥感应用技术综述
        摘要：随着各国航天事业的高速发展以及政府对卫星遥感技术的大力支持，各类军民商用卫星系统层出不穷，建立了较为完善的卫星遥感数据获取体系，为推动经济社会高质量发展提供了新动能。与此同时，人工智能技术的迅猛发展极大程度的提升了数据分析的智能化、精准化水平，为遥感大数据分析与应用带来了新的发展机遇。在互联网时代的背景下，结合新一代人工智能、大数据、物联网、5G等先进技术，推动遥感应用朝着智能化、大众化、产业化方向发展是大势所趋。本文依据当前陆地观测卫星智能遥感技术的发展现状与实际需求，论述了人工智能驱动的遥感技术在资源调查、环境监测、灾害监测等领域中的应用研究现状，探讨了现阶段制约人工智能技术在遥感领域应用成效的关键问题，最后结合遥感大数据处理中存在的问题和挑战，对陆地观测卫星遥感应用技术的发展趋势进行了展望，建立基于人工智能的卫星遥感应用体系已成为卫星遥感技术发展的必然趋势。  
        关键词：卫星遥感;人工智能;应用服务;遥感大数据;数据解译   
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        发布时间：2022-09-29

        生态与环境

      • 王力,黄妮,牛铮,罗明,陈元鹏,郭义强,雷雅会,扶卿华,应凌霄
        2022, 26(8): 1547-1561. DOI: 10.11834/jrs.20220002
        山水林田湖草生态保护修复项目遥感监测及辅助绩效评价
        摘要：山水林田湖草生态保护修复是保障国家生态安全的重要举措，科学合理的生态保护修复项目监测和绩效评价方法，有助于保障生态保护修复工程的顺利实施和生态保护修复成果的可持续发展。本研究采用文献综述和案例分析相结合的方法，论述了遥感技术在山水林田湖草生态保护修复项目监测和绩效评价中的具体应用。从关注区域生态系统格局和质量两方面出发，选择遥感数据获取的土地覆盖类型、植被长势、水质参数作为评价指标，整体实现了山水林田湖草各生态要素的监测；从维护和提升区域生态系统服务出发，选择水源涵养、水土保持、生态系统承载力等指标，论述了遥感数据在辅助山水林田湖草生态保护修复项目绩效评价中的作用。最后指出积极探索新的遥感数据挖掘方法，并结合遥感技术与传统的调查方法，有望形成更客观、更快速且具备可执行性的山水林田湖草生态保护修复项目监测及绩效评价体系。  
        关键词：生态保护修复;山水林田湖草;遥感监测;绩效评价   
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      • 李俊,张文志,邓孺孺,鲁志文,梁业恒,沈雪娇,熊龙海,刘永明
        2022, 26(8): 1562-1574. DOI: 10.11834/jrs.20219380
        高分一号WFV影像的深圳市水库COD<sub>Mn</sub>浓度时空分布特征
        摘要：CODMn是反映水体有机污染程度的一个重要水质参数。地表水有机污染遥感监测主要面临两个挑战：技术方法大多基于经验模型，依赖大量实测数据；有机污染评价的综合性指标，水质参数不明确。针对上述问题，本文从辐射传输机理出发，基于研究区水体特征，考虑悬浮泥沙、叶绿素、耗氧性有机物3大水质因子，提出一种反演机理清晰、参数意义明确的像元反射率与CODMn浓度的物理模型。通过深圳市3大水库CODMn浓度反演与验证，决定系数R2达到0.832，模型方法可靠明。对3大水库CODMn浓度时空分布特征研究，结果表明：（1）3大水库总体CODMn浓度不高，受到轻度有机污染。（2）浓度高值区多在库角居民区附近，水库连接处未出现污染扩散。（3）2018年3月—2019年5月，库区水质改善，与2018年深圳市治水专项活动背景保持一致，建议水库水质保护核心是控制外源污染，避免丰水期污染源的输入。本文的模型方法是基于广东省典型水体光学参数，而水体固有光学特征具有季节差异，未来将进一步研究水体固光学特征变化模式，以提高模型的稳健性。此外，还可结合高分六号等谱段更多的卫星开展浅水区CODMn浓度反演的研究。  
        关键词：CODMn;有机污染;吸收系数;GF-1 WFV;深圳;水质遥感   
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      • 徐奔奔,王炜烨,陈良富,陶金花,纪轩禹,张成杰,范萌
        2022, 26(8): 1575-1588. DOI: 10.11834/jrs.20219427
        基于VIIRS火点数据和FARSITE系统的森林火灾蔓延模拟
        摘要：针对森林火灾模型模拟、预测火灾蔓延结果精度随时间增加而降低的问题，提出了使用卫星遥感火监测数据重初始化火灾模型降低模拟结果误差的方法。使用FARSITE（Fire Area Simulator）火灾模拟系统模拟内蒙古自治区一场森林火灾，并使用375 m的VIIRS（Visible infrared Imaging Radiometer Suite）火监测数据对FARSITE重初始化，探究该方法在中国林火蔓延模拟中的应用。使用SC（Sørensen’s Coefficient）值，辅以多源卫星遥感数据，评估该方法模拟结果精度。结果显示，各模拟过程中，模拟结果精度均随模拟时间的增加而降低，重初始化的模拟结果与实际过火区一致性更高，VIIRS重初始化模拟结果SC值最高提高56.89%，最终SC值提高了45.45%；最终模拟结果的SC值从最初的54.14%经过VIIRS火点修正后提高到78.76%；模拟过程中的VIIRS火点重初始化的模拟结果SC值最高为87.8%。使用VIIRS火监测数据重初始化FARSITE火灾模拟系统，将火灾分为多次进行模拟，缩短模拟时间，有效控制模拟误差的传递，提高了森林火灾蔓延模拟的精度，这种方法提高了火灾模型在大规模、长时间森林火灾应用中的可靠性。  
        关键词：遥感;森林火灾;林火蔓延;VIIRS;FARSITE;火行为模拟   
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        大气与海洋

      • 范文龙,黄小仙,傅雨田
        2022, 26(8): 1589-1601. DOI: 10.11834/jrs.20210071
        海洋一号卫星水色水温扫描仪红外信息获取
        摘要：对海温分布与变化的探测是海洋一号卫星主载荷水色水温扫描仪（简称水色仪，COCTS）的主要任务之一。考虑到对海冰和海洋上空台风等气象要素的同时探测，实际水温探测通道的动态范围要求涵盖200—320 K的温度区间。由于某些洋面区域微弱温度的变化将会导致严重天气灾害的发生，因此海温探测通道还需满足探测灵敏度与定量化的精度要求。本文旨在依据技术指标要求，设计水色仪红外通道的信息获取电路，包括对探测器微弱信号进行放大的前置放大电路，消除基础电平以提高动态范围的交流放大器，以及实现信号的直流恢复与动态范围调整的通道放大电路。基于对所使用的光导型红外探测器工作机理的研究，结合水色仪的系统组成与特性，为确保同时满足高动态范围与高灵敏度这一对相互矛盾的指标要求，通过理论分析计算、电路仿真等方法，确定各级放大电路的形式及参数。在真空环境模拟实验室对水色仪的系统性能进行测定，以验证信息获取电路设计的合理性。在实验室进行的红外辐射定标结果表明和在轨测试结果均表明，水色仪两个红外通道的动态范围和噪声等效温差（NETD）均能较好的满足技术指标要求。红外通道能够实时跟踪星上黑体信号随时间与周围环境的变化，可据此来对红外通道的定标系数进行即时修正，从而达到预期的在轨实时辐射定标的目的，为定量化反演海温奠定了基础，并能获取且制作出高质量的全球海温产品。  
        关键词：海洋一号;信息获取;海表温度;红外光电导探测器;直流恢复;噪声等效温差;调制传递函数   
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      • 梁玉,邹滨,冯徽徽,刘宁
        2022, 26(8): 1602-1613. DOI: 10.11834/jrs.20219351
        季节偏差纠正下的遥感AOD产品降尺度BGIM算法
        摘要：MODIS 3 km DT（Dark Target）卫星气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）数据产品已广泛应用于大气污染监测，但受反演方法限制，该数据产品像元缺失严重、时空覆盖度低、精度偏低。相比，MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品因融合DT和DB（Deep Blue）两种反演算法，一定程度上可弥补MODIS 3 km DT AOD数据产品在时空覆盖度与精度方面的缺陷，但分辨率偏低。此外，受气溶胶组分来源的季节变化与地表反射率估算的季节性误差影响，MODIS AOD数据产品精度同时也存在季节性特征。本文由此以京津冀为试验区，顾及AOD季节变化特性，开展MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品偏差纠正下的地统计反演模拟BGIM（Bias-corrected Geostatistical Inverse Model）降尺度算法研究。试验同时引入AERONET地基观测数据和MODIS 3 km DT AOD数据产品作为降尺度结果的绝对与相对验证标准。结果表明：季节偏差系数纠正下生成的MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD与10 km DT_DB_Combined AOD、3 km DT AOD数据产品的绝对精度相当，验证R2分别为0.79、0.70、0.71；且相比MODIS 3 km DT AOD数据产品，季节偏差系数纠正下的MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD数据与其相关系数可达0.93；在时间覆盖度和空间覆盖度方面可分别提升11.21%和11.44%，其中春、冬两季空间覆盖度提升效果尤为显著。研究结果证实BGIM降尺度算法可有效估算MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD数据，提高MODIS 3 km AOD产品的时空覆盖度，并同时抑制原有MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品的季节性高估现象。  
        关键词：遥感;AOD;降尺度;BGIM;时空统计;京津冀   
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        发布时间：2022-09-29

        遥感智能解译

      • 李云飞,李军,贺霖
        2022, 26(8): 1614-1623. DOI: 10.11834/jrs.20219348
        单样本对卷积神经网络遥感图像时空融合
        摘要：遥感图像时空融合是一种生成兼具高时空分辨率的合成遥感数据的技术。近年来，产生了一些基于卷积神经网络的时空融合方法。这些方法效果良好，但需要较多的图像样本对训练模型，限制了它们的应用。针对此问题，本文提出了一种单样本对卷积神经网络时空融合方法（SS-CNN）。该方法以高空间分辨率图像的波段平均图像提供的空间信息激励卷积神经网络建立高、低空间分辨率图像间的超分关系，进而利用该超分关系映射求解目标高空间分辨率图像。在实验中使用两个模拟数据集和一个真实数据集对该方法进行了测试，并与两种常用的时空融合方法做了比较。实验结果表明，SS-CNN在单样本对训练的情况下，可以较好地预测地物的物候变化和类型的变化，且在异质性高、地块破碎的区域表现良好。其不足之处在于会在地物边界上会造成轻微的模糊，将来需针对此问题做进一步改进。  
        关键词：遥感;时空融合;遥感图像;单样本对;卷积神经网络   
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      • 沙苗苗,李宇,李安
        2022, 26(8): 1624-1635. DOI: 10.11834/jrs.20219365
        改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测
        摘要：为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度，本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构，将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合，生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图；再借助Faster R-CNN的多尺度RPN（Region Proposal Network）机制，通过对RPN中候选区域尺度的修正，从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度；最后利用Faster R-CNN的分类回归网络，得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验，对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进，改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%，并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明，本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测，在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。  
        关键词：遥感图像;目标检测;Faster R-CNN;多层次融合结构;多尺度   
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      • 许正森,管海燕,彭代锋,于永涛,雷相达,赵好好
        2022, 26(8): 1636-1649. DOI: 10.11834/jrs.20221577
        高分辨率遥感影像建筑物提取的注意力胶囊网络算法
        摘要：高分辨率遥感影像建筑物自动提取在防灾减灾、灾害估损、城市规划和地形图制作等方面具有重要意义。但是，目前常用的传统卷积神经网络模型存在异变性强而同变性弱缺陷。针对该问题，本文提出一种基于通道和空间双注意力胶囊编码—解码网络DA-CapsNet（dual-attention capsule encoder-decoder network）的建筑物提取通用模型。该模型通过胶囊卷积和空间—通道双注意力模块增强高分辨率遥感影像中建筑物高阶特征表达能力，实现建筑物遮挡部分以及对非建筑不透水层的准确提取与区分。模型首先利用胶囊编码—解码结构提取并融合多尺度建筑物胶囊特征，获得高质量建筑物特征表达。之后，设计通道和空间注意力特征模块进一步增强建筑物上下文语义信息，提高模型性能。本文选取3种高分辨率建筑物数据集进行试验，最终的平均精度、召回率和F1-score分别为92.15%、92.07%和92.18%。结果表明，本文提出的DA-CapsNet能有效克服高分辨率遥感影像中的空间异质性、同物异谱、异物同谱以及阴影遮挡等影响，实现复杂环境下的高精度建筑物自动提取。  
        关键词：建筑物提取;深度学习;通道注意力;空间注意力;编码器—解码器;胶囊网络   
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        遥感技术方法

      • 王伟伟,庞勇,杜黎明,张钟军,梁晓军
        2022, 26(8): 1650-1661. DOI: 10.11834/jrs.20220189
        超体素约简和谱聚类结合的机载LiDAR点云单木分割
        摘要：为提高机载LiDAR点云数据的单木分割精度和效率，本文提出了一种基于Nyström的谱聚类算法。该算法基于谱聚类方法，同时引入了mean shift体素化和Nyström方法，在保持谱聚类算法优越表现的同时，大幅降低了谱聚类算法的空间和时间复杂度。首先，用mean shift方法将点云数据转换到体素空间以合理压缩数据量，使用带有体素权重的高斯相似度函数在体素空间中构造相似图。然后，使用Nyström方法计算相似度矩阵的近似特征向量和特征值。接下来，使用K-means方法在特征空间中进行聚类，并将结果映射回原始点集以获得单木的聚类点。最后，直接从单木聚类中获取单木参数。在黑龙江省孟家岗林场的实验结果表明：本算法有效改进了谱聚类算法，以牺牲5%的分割精度为代价将分割效率提升了约96倍；与K-means方法相比，本算法在分割精度和计算效率方面均表现更优；从分割结果中提取的树高参数具有较高的精度，R2和RMSE值分别为0.86和1.62 m。本文提出的基于Nyström的谱聚类算法是一种有效的机载LiDAR点云分割方法，可以用来进行单木点云分割和单木因子提取。  
        关键词：遥感;机载激光雷达;点云;单木分割;谱聚类;Nyström 方法;体素化   
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      • 秦登达,万里,何佩恩,张轶,郭亚,陈杰
        2022, 26(8): 1662-1673. DOI: 10.11834/jrs.20221249
        结合数据融合与特征选择的遥感影像尺度多样目标检测
        摘要：基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功，很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是，从现有遥感影像数据集本身来看，不同类别地物的数量分布不一致，同类地物对象以不同尺寸大小呈现，是导致地物样本的尺度不均衡问题的直接因素。对此，本文采用数据集内影像加权融合与地物多尺度特征选择的策略来缓解该问题。首先，将数据集内两张影像的像素值进行加权并得到融合后的影像，从而使不同类别地物样本更加均衡且具有较高的背景多样性；其次，通过选择合适尺度的特征图预测相应尺度的目标类别，且允许同一尺度目标在相邻特征图上进行预测，这样使模型能根据目标尺度进行训练；最后，基于目标中心区域的特征图预测目标边界框，预测的边界框更符合目标本身的尺度。通过在两个遥感数据集上分别进行实验，表明训练的模型在对复杂背景下的类别不均衡目标的识别更加准确，能够适应遥感影像下不同尺度目标的识别。  
        关键词：图像融合增强;多尺度选择与表达;高分辨率遥感影像;目标检测;卷积神经网络   
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      • 郭金权,李国元,裴亮,么嘉棋,聂胜
        2022, 26(8): 1674-1684. DOI: 10.11834/jrs.20219342
        激光测高卫星波形饱和识别与测高误差改正初步研究
        摘要：激光测高仪回波波形饱和现象客观存在，为增加可用激光点数目、提高饱和波形测高精度，本文提出了一种波形饱和识别与测高误差改正方法，首先，利用回波波形峰度系数对饱和波形进行识别，然后，针对饱和现象对波形高斯拟合的影响，计算高斯拟合波形与原始波形相交区域的形心位置，以形心位置差异确定因波形饱和导致的测高误差并改正。最后，采用ICESat/GLAS（Ice，Cloud and land Elevation Satellite/Geo-science Laser Altimeter System）在青海湖、纳木错、色林错采集的波形数据进行实验。结果表明，经本文算法改正后数据误差均值为0.03 m，大型湖泊区域可实现约0.05 m的测高精度，结合峰度的饱和识别方法可以对波形进行有效筛选，可发现GLAS遗漏的饱和波形，饱和改正算法可以有效改正波形饱和引起的测高误差，改正后精度明显优于GLAS提供的饱和改正结果，相关结论对高分七号卫星激光波形处理有一定参考价值。  
        关键词：卫星激光测高;波形饱和;误差改正;ICESat/GLAS;高分七号   
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        发布时间：2022-09-29
      • 杨雪,李峰,鹿明,辛蕾,鲁啸天,张南
        2022, 26(8): 1685-1697. DOI: 10.11834/jrs.20219409
        混合稀疏表示模型的超分辨率重建
        摘要：超分辨率重建是当前卫星遥感数据空间分辨率提升的重要技术，但目前现有的超分辨率重建方法在处理具有复杂地物特征的影像时效果往往不佳。当遥感影像中包含有各种非均匀地物信息时，难以构建一种通用的模型来解决遥感影像的病态问题。基于此，本文结合图像稀疏表达与非凸高阶全变分理论，提出了一种混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法（MSR-SRR）。这种方法以遥感图像在多重变换域的稀疏性表达作为先验概率模型，通过正则化方法来完成超分辨率重构，不仅保留了超分重建结果影像的边缘信息，而且对影像中产生的“阶梯效应”进行了适当的平滑处理。该方法利用迭代重加权l1交替方向乘子方法进行求解，提高了算法的运行效率，改善了影像质量。为了证明所提出方法的有效性，MSR-SRR结果与非均匀插值、POCS和IBP等传统超分方法的重建结果进行了对比验证。结果表明，MSR-SRR方法的图像清晰度平均提升了31.74%，PSFs半峰宽度最大，高斯方差值达到1.8415，效果明显优于其他方法。为进一步评估MSR-SRR结果的实用性，本文以高分四号卫星（GF-4）影像作为样例，利用支持向量机（SVM）分类方法对超分重建前后的影像进行了分类试验和精度验证。结果表明，超分辨率重建后的影像结果相对于原始影像的分类结果，Kappa系数提升了9.7%，OA值提升了5.96%。这表明MSR-SRR方法可以有效提升影像清晰度，丰富影像纹理细节，增强图像质量，有效提升影像分类精度。  
        关键词：遥感;高分四号;超分辨率重建;混合稀疏表示;全变分;非凸   
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