最新刊期

  • 孟瑜,陈静波,张正,刘志强,赵智韬,霍连志,史科理,刘帝佑,邓毓弸,唐娉

    DOI:10.11834/jrs.20243547
    摘要:知识与数据是贯穿遥感图像解译数十年发展历程的两大要素。随着传感器平台的不断丰富,以及深度学习、大数据、多模态、长时序解译方法的快速突破,数据驱动的智能解译成为了近年来的热点研究方向。然而在不断深入扩展的研究与应用中,数据驱动方法迁移复用难、样本依赖强、可解释性弱等局限开始显露。在长期解译实践中积累的各类知识具有客观实在性、确定性、场景适应性、解释推理性等特点,可以与数据驱动的方法互为补充,知识与数据双驱动正逐渐成为遥感图像解译的新方向。本文首先回顾了遥感图像解译发展的几个主要阶段以及知识和数据在各个阶段分别发挥的作用,继而总结了十四类遥感图像解译涉及的主要知识类型。知识与深度学习的融合是实现知识与数据双驱动的重要路径,本文梳理了五大类十五小类知识与深度神经网络的融合方法并例举了相关案例。以知识类型为主要脉络,本文进一步对现有知识与数据联合的遥感解译应用进行了综述,通过典型案例分析了效益能力增量。最后本文对知识与数据联合驱动的遥感图像智能解译框架及关键技术进行了展望。  
    关键词:遥感图像解译;知识驱动;数据驱动;双驱动;人工智能;知识图谱;深度学习;自然资源;综述   
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    发布时间:2024-04-17
  • 高伟强,郝晓华,和栋材,孙兴亮,李弘毅,任鸿瑞,赵琴

    DOI:10.11834/jrs.20242483
    摘要:积雪面积比例(Fractional Snow Cover, FSC)能在亚像元尺度上定量描述积雪的覆盖程度,相比二值积雪更适合反映复杂山区积雪的分布情况,是山区融雪径流模拟,气候变化预测的重要输入参数。本研究在亚洲高山区(High Mountain Asia, HMA)基于分地类特征选择的多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS)模型LC-MARS发展了MODIS FSC反演算法,并制备了亚洲高山区FSC产品。以Landsat-8 提取的FSC为参考真值验证LC-MARS模型反演FSC精度,对比相同训练样本下LC-MARS模型与线性回归模型反演FSC精度,比较LC-MARS模型制备的FSC与MOD10A1、SnowCCI在亚洲高山区的精度表现。结果表明:(1)LC-MARS模型反演的FSC总Accuracy、Recall分别为93.4%、97.1%,总体RMSE为0.148,MAE为0.093,总体精度较高。(2)相同训练样本下LC-MARS模型在林区、植被和裸地反演FSC精度均高于线性回归模型,表明LC-MARS模型更适用于山林区FSC反演。(3)MOD10A1总体RMSE为0.178,MAE为0.096;SnowCCI总体RMSE为0.247,MAE为0.131,LC-MARS制备的FSC精度均高于MOD10A1、SnowCCI,表明由LC-MARS反演的FSC具有一定的应用价值。总体而言,LC-MARS模型可以拟合高维非线性关系,显著提高山林区FSC的反演精度且模型运算效率高,适用于制备大尺度长时间序列的FSC产品。本研究基于LC-MARS模型制备了2000-2021年亚洲高山区逐日MODIS FSC产品,为亚洲高山区气候变化、水文水资源研究提供重要的数据支撑。  
    关键词:亚洲高山区;积雪面积比例;MODIS;MARS;地形校正   
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    发布时间:2024-04-10
  • 范占领,陈崇成

    DOI:10.11834/jrs.20232592
    摘要:元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与、重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术、应用场景还处于探索中。论文首先回顾了元宇宙的演化进程,并基于文旅行业特征,提出了文旅元宇宙的基本定义、概念模型及主要特征。认为文旅元宇宙是元宇宙的一个子系统,是现有信息技术在文旅行业深度融合形成的文旅互联网形态,是文旅活动在三维数字世界的一种重构和虚拟共生。它基于扩展现实技术提供文旅场景的沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现实世界文旅场景的镜像,并依托元宇宙统一架构下的政治、经济、文化等体系,实现文旅行业虚拟世界和现实世界的全方位融合。然后对文旅元宇宙相关关键技术在文旅行业应用的研究进展和应用进行了详细的描述。最后展望了文旅元宇宙在文化遗产数字化与保护、景区(酒店)开发与管理、导游导览服务、文旅营销、行业监管与市场治理等方面可能的应用场景,提出了文旅元宇宙未来重点的研究方向。虽然文旅元宇宙的发展还面临着诸多的挑战,技术的发展还要不断地经历螺旋式的上升,但是元宇宙终会重塑未来的社会形态和人类的生活方式。  
    关键词:元宇宙;文化旅游;虚拟地理环境;虚实融合;虚拟世界;扩展现实   
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    发布时间:2024-04-09
  • 张冬韵,吴田军,骆剑承,董文,孙营伟,杨颖频,海云瑞,孟博文,刘巍

    DOI:10.11834/jrs.20241349
    摘要:农业是国民经济的重要组成成分,精准地掌握农作物种植结构信息是精细化农业应用的基础。本文挖掘不同源遥感数据的时空特征互补优势,设计了一种时空协同的农业种植结构遥感制图方法,考虑将高空间分辨率遥感影像提取的耕地地块作为基本单元,再结合高时间分辨率遥感影像的光谱时序信息,在深度学习技术支持下实现地块尺度的作物分类识别和种植结构精准制图,进而可分析主要作物的空间分布特征。宁夏引黄灌区的试验案例结果表明:(1)本实验共获取研究区耕地地块149万个,总面积约54万公顷,总体分类精度为0.80;(2)相比于利用传统的制图单元和机器学习方法,基于RCF网络从高分影像上获取的耕地地块形态信息更准确,与实际农业耕作管理单元更匹配,基于Bi-LSTM网络进行作物分类能够将时间序列特征的上下文信息考虑在内,且能保证更高的分类识别精度;(3)玉米、水稻、小麦和蔬菜是研究区的主要作物,其中玉米是种植面积最大的优势作物,空间分布最为广泛,菜地主要集中分布在永宁县和青铜峡市,水稻集中分布在灌溉便利的区域,而小麦大规模种植面积较少,其中小麦夏季收割后种植其他作物的情况主要集中于青铜峡灌区,且复种指数呈现由南向北逐渐降低的趋势。  
    关键词:作物种植结构;时空协同;深度学习;耕地地块;NDVI时间序列;宁夏引黄灌区   
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    发布时间:2024-04-09
  • 王宝震,任华忠,穆晓东,朱金顺,刘镕源,赵聪

    DOI:10.11834/jrs.20243236
    摘要:静止轨道卫星对地观测是获取地表温度、大气参数的重要方式。作为中国第二代静止气象卫星,风云四号卫星A星和B星的组网观测可大幅度扩大气象观测范围和提高数据利用效率。在联合使用之前,需要对两颗星载荷的相同波段的辐射一致性进行探索。本文提出了一种校正静止轨道卫星观测角度效应和光谱响应函数差异的方法,以对地观测热红外波段数据为例,在敦煌定标场、呼伦贝尔草原、巢湖、南海四个研究区开展了风云四号A/B卫星三个热红外波段(中心波长:8.5μm、10.8μm、12.0μm)辐射一致性研究。基于消除了时空差异、观测角度差异和光谱响应函数差异数据的分析结果表明,风云四号A星和B星的三个热红外波段观测亮温间具有很强的正相关性,亮温的误差较小,辐射一致性较好,但不同热红外波段之间的辐射一致性略有不同。第二热红外波段亮温一致性优于第三波段,第三波段表现优于第一波段。三个波段的亮温均方根误差处于0.28~1.51K,偏差处于-1.13~0.85K。第二、三波段的亮温差呈现明显的正偏态分布,第一波段的亮温差呈现负偏态分布。针对本文提出的校正方法,比较校正前后的统计结果,发现校正方法适用,且角度效应的校正方法能够明显降低两颗卫星热红外波段的亮温差异。两颗卫星热红外辐射一致性还受地类影响,在不同的地表类型下,三个波段的一致性表现略有差异。本文的研究成果可为风云四号A/B卫星热红外数据的联合使用提供重要依据。  
    关键词:遥感;静止轨道卫星;风云四号;AGRI;热红外辐射;地表温度;亮温;一致性比较   
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    发布时间:2024-04-09
  • 赵聪,许伟,张兆旭,吴自华,韩谷怀,秦其明

    DOI:10.11834/jrs.20243286
    摘要:煤层气是一种存在于煤层及其周围岩层中的自生自储式非常规清洁能源。研究表明,油气富集区烃类物质会沿着上覆盖层的断裂、节理、微裂隙及孔隙向地表渗漏,这被称为烃微渗漏现象。煤层气富集区的烃微渗漏,改变了土壤的化学组成和化学环境,影响植物根系的呼吸作用,进而阻碍植被叶绿体合成,抑制植被光合作用,最终导致日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll Fluorescence,SIF)的异常变化。因此,植被SIF的异常变化,是煤层气潜在富集区遥感勘查的主要依据之一。本文以山西省沁水盆地南部(沁水县)为研究区,使用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的SIF降尺度方法,得到了2000年至2020年之间研究区的1 km SIF数据,并在此基础上将研究区植被分为农田、草地和林地三种类型,分类讨论了煤层气富集区植被SIF时空变化特征。最后,通过对比研究区与对照区,分析并阐明煤层气富集区植被SIF异常变化的可能原因。本文研究结果表明:三种植被类型中,林地的SIF平均值最高,其次为草地,农田的SIF平均值最低;2000年至2020年研究区内各植被类型均表现出SIF明显增长的趋势,研究区植被6月-9月SIF增速分别为0.0058、0.0052、0.0036、0.0021 W·m-2·μm-1·sr-1·a-1;煤层气富集区受人工因素影响较小的林地SIF值明显低于对照区,2000年至2020年SIF年平均增速也低于对照区,这表明林地受到煤层气富集区烃微渗漏的胁迫作用与其它影响因素相比,可能性更大。这实证了煤层气富集区的烃微渗漏可能对植被SIF有显著影响。  
    关键词:煤层气;日光诱导叶绿素荧光;时空变化分析;植被生长胁迫;烃渗漏;降尺度;卷积神经网络;沁水盆地   
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    发布时间:2024-04-09
  • 焦淼,全兴文,何彬彬,姚劲松

    DOI:10.11834/jrs.20243082
    摘要:近年来,四川省冬春季森林草原火灾频发,对当地生态、百姓和消防人员的生命财产安全造成巨大威胁。本研究旨在基于多源遥感观测数据探究2001-2021年四川省森林草原火灾的时空特征,服务于该区域未来火灾预警防控等需求。该研究基于MCD64A1、Fire_CCI51和MCD14ML等多源遥感数据提取研究区域有效火点数据,运用地理信息系统探究森林草原火灾时序趋势及空间分布,并采用数理统计、自适应模糊神经网络两种方式探究气象、可燃物和地形等影响因子与火灾的相关性。结果显示,该区域2001-2014年火灾频率及过火面积呈上升趋势,1~5月为火灾高发期;火灾空间分布具有异质性,主要集中于四川省西南部,而近期东北部的草原火灾明显增加;森林火灾发生与可燃物含水率的相关性较高,草原火灾发生与相对湿度的相关性较高,同时推测人为因素对草原火灾的诱发存在较大影响。该项研究基于多源遥感观测数据对2001-2021年四川省森林草原火灾时空特征进行了定性与定量的分析,为该区域森林草原火灾防控预警等需求提供有效先验信息。  
    关键词:遥感;四川省;MCD64A1;Fire_CCI51;MCD14ML;森林草原火灾;空间分布;时间趋势;时空特征   
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    发布时间:2024-04-03
  • 赵贺文,陈涛

    DOI:10.11834/jrs.20243530
    摘要:地面沉降预测对于城市地面沉降模式的深入分析和早期预警具有重要的指导意义。传统的数值预测模型在捕捉地面沉降数据复杂特征方面存在一定困难,导致预测结果的准确性不高。为了解决这一问题,本研究基于SBAS-InSAR方法获取的新密市地面沉降信息,构建了结合趋势和季节特征长短时记忆网络的地面沉降预测模型(TSC-LSTM,Trend Seasonal Characteristics-LSTM),该模型联合基于加权回归季节趋势分解(STL)在沉降数据时序特征提取方面的优越性和长短期记忆模型(LSTM)在时序预测方面对梯度消失问题的处理优势,实现对地面沉降数据更准确的预测。结果表明:(1)新密市2018年到2022年的地面沉降速率为-60.3 ~ 51.96 mm/a,共形成五个地面沉降中心区域。其中,最大累计沉降和最大累积隆起分别为304.9 mm和197.68 mm。(2)TSC-LSTM模型在五个沉降中心区域的预测中表现出色,TSC-LSTM模型的R²值范围为0.9985 ~ 0.9992,明显高于次优模型LSTM的0.9662 ~ 0.9872。TSC-LSTM模型预测精度的RMSE值小于2 mm,达到了1.2426 ~ 1.7403 mm。(3)单点预测结果表明,TSC-LSTM模型能够更精确的把握累积沉降数据中的局部变化趋势。本研究提出的方法能为城市地面沉降的深入研究提供有力支持。  
    关键词:地面沉降预测;TSC-LSTM模型;SBAS-InSAR;累积沉降数据分解;新密市;LSTM   
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    发布时间:2024-04-02
  • 何佳月,宿南,徐从安,尹璐,廖艳苹,闫奕名

    DOI:10.11834/jrs.20243249
    摘要:合成孔径雷达(SAR)舰船检测是近年来的研究热点。然而,与光学图像不同,SAR成像的特点会导致不直观的特征表示。此外,由于SAR图像数据量不足,现有的基于大量标记SAR图像的方法可能难以达到较好的检测效果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于多级跨模态对齐的SAR图像舰船检测算法MCMA-Net(Multi-level Cross-Modality Alignment Network),通过将光学模态中丰富的知识迁移到SAR模态来增强SAR图像的特征表示。该算法首先设计了一个基于邻域-全局注意力的特征交互网络NGAN(Neighborhood-Global Attention Network),通过对骨干网络的浅层特征采用邻域注意力机制进行局部交互、对深层特征采取全局自注意力机制进行全局上下文交互,在兼顾全局上下文建模能力的同时,提升局部特征的编码能力,使得网络在不同层级更合理的关注相应的信息,从而能够促进后续的多级别模态对齐。其次,本文设计了一个多级模态对齐模块MLMA(Multi-level Modality Alignment),通过从局部级别到全局级别再到实例级别的对两种模态不同隐含空间中的特征进行对齐,促进模型有效地学习模态不变特征,缓解了光学图像和SAR图像之间的模态鸿沟,实现了从光学模态到SAR模态的知识传输。大量的实验证明我们的算法优于现阶段的检测算法,取得了最好的实验结果。  
    关键词:SAR;目标检测;跨模态;特征对齐;注意力机制   
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    发布时间:2024-04-02
  • 刘敬稳,刘建忠,朱凯,张敬宜,张珂,吴聪哲,雷丹泓

    DOI:10.11834/jrs.20243512
    摘要:在嫦娥探月数据及其他月球地质资料的基础上,中国科学院地球化学研究所主导的团队编制了比例尺为1:250万的全月地质图、月球分幅地质图、月球构造纲要图、月球岩石分布图以及30分幅地质图,其中就包括LQ-20酒海幅。LQ-20图幅以其独特的酒海纪与艾肯纪交界的标志事件——酒海盆地撞击事件而引人注目。本文详细介绍了月球地质图的编研的发展历史、LQ-20分幅图的图幅表达的内容,并阐述了该图幅表达的岩石类型、撞击盆地和撞击坑物质、构造形迹特征等:图幅中表达了12类岩石类型、8个盆地的地质信息、260个撞击坑的坑物质、16类构造形迹特征,涉及了整个三宙六纪的地质信息。最后讨论了该月球图幅区域内从岩浆洋纪到哥白尼纪的整体区域地质演化历史、并通过对比分析LQ20的制图结果提出我国1:250万月球地质图与美国月球地质图在表达地质信息上的本质区别在于其对月球地质过程整体的地质体系的完整建立与系统表达,每处地质信息都明确表达其地质作用来源,每个区域都有层次分明的按形成顺序排列的地质过程,这充分论证了我国1:250万月球地质图能够为我国乃至全球月球就位探测、科学研究等提供了一份详尽的月球地质背景资料。  
    关键词:月球地质图;LQ-20;酒海盆地;遥感解译;月球地质演化历史   
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    发布时间:2024-04-02
  • 翁谦,安远,陈光剑,吴瑞姣,林嘉雯

    DOI:10.11834/jrs.20243227
    摘要:波段选择是高光谱遥感图像降维的一项重要任务,其目标是选择包含较少冗余信息、较大信息量和具有类别可分性的波段子集。为解决基于近邻子空间划分的波段选择方法没有考虑地物空间分布和计算聚类中心时忽略噪声波段影响的问题,本文提出了一种结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择方法。该方法首先对高光谱图像进行基于熵率的图像分割获得高光谱图像同质区域,综合同质区域相关系数矩阵获得图像区域级近邻波段相关系数向量;其次,用高斯核平滑全局近邻波段相关系数向量以降低噪声波段的影响,并根据极值点进行波段分组;然后,最大化改进局部密度和波段信息熵的乘积作为选取代表性波段的标准;最后,在Indian Pines、Botswana 和Salinas高光谱图像数据集上,通过SVM、KNN和LDA分类器上进行分类实验。结果表明:①对比像素级相关系数划分方法,利用区域级相关系数使得近邻波段分组更为合理,降低波段冗余性,同时还保留了部分潜在特征波段,在3个数据集上的分类性能分别提高了2.63%,0.68%,0.16%;②对比仅使用信息熵的波段衡量方法,本文提出的最大化改进的局部密度和信息熵乘积的方法是有效的,在3个数据集上OA分别提高了4.13%、0.5%和0.21%;③对比其他6种先进波段选择方法,本文方法在3个数据集上的OA分别从62.34%提高到75.03%、86.74%提高到88.28%和86.04%提高到92.36%。此外,所选择的波段子集在分布上较为分散,主要集中在信息熵较高的区域,同时避免了选择噪声波段。综上,本文提出的波段选择方法所得波段子集具有较低的冗余性、丰富的信息量、强的类别可分性,并且对噪声具有较强的鲁棒性,能够有效地解决高光谱图像波段选择的问题。  
    关键词:遥感;高光谱图像;波段选择;子空间划分;峰值密度;局部密度;信息熵;分类   
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    发布时间:2024-04-01
  • 段德鑫,路遥,黄立威,刘佩林,文飞

    DOI:10.11834/jrs.20243269
    摘要:与第二代人工神经网络(ANN)相比,第三代类脑脉冲神经网络(SNN)由于其高能效、高仿生、可解释等特点,在遥感影像智能处理的高能效、高精度、高可解译方面具有较大的潜在优势。针对现有脉冲神经网络算法延时较大的问题,本文提出一种基于类脑脉冲神经网络的遥感图像检测算法。该算法首先搭建了一个带有动态裁剪阈值激活函数的目标检测神经网络作为源网络进行预训练,随后借助训练过程中得到的裁剪阈值,通过激活神经元与脉冲神经元的映射关系将源网络转换为类脑脉冲神经网络,在继承源网络较高精度的同时还具备了低延迟、高仿生的特点。在SAR-Ship-Detection-Datasets(SSDD)和RSOD两个公开遥感数据集上的实验结果表明,该方法能够以极低的损失将源网络转换至类脑脉冲神经网络,并能在低时间步下对遥感目标实现较高的检测识别精度。同时该方法能够在继承ANN网络易于训练的特性与精度优势的同时,充分展现SNN的高稀疏度的带来的巨大能效优势。  
    关键词:SAR遥感图像;光学遥感、目标检测;深度学习;脉冲神经网络   
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    发布时间:2024-04-01
  • 谢馨瑶,李爱农,田洁,邬昌林

    DOI:10.11834/jrs.20243038
    摘要:山地生态系统是陆地重要的贮碳库,准确估算山地植被总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)可进一步认知陆地植被对全球气候变化的反馈作用。然而,现有植被GPP遥感产品常常忽略了地形对光合作用过程的控制作用和亚像元空间异质性,分别导致了“地形误差”和“空间尺度误差”。本文以四川王朗国家级自然保护区为例,重点解析高(30 m)、中(480 m)、低(960 m)空间分辨率山地植被GPP遥感估算中的误差来源。结果表明,不同地形条件模拟下的多尺度植被GPP呈现出明显的空间差异(区域均值差距高达198 gC m-2 yr-1),说明忽略山地环境的特殊性将对GPP遥感估算结果造成较大偏差。植被GPP遥感估算地形误差随着空间分辨率的降低呈现减小的趋势,高空间分辨率下的地形误差不容忽视(区域偏差高达200 gC m-2 yr-1)。其中,未考虑水分重分配导致山地植被GPP空间分布存在较大不确定性(均方根误差为402 gC m-2 yr-1),因此土壤水分模拟精度的提升将有助于进一步改善山地高空间分辨率植被GPP遥感产品。从植被GPP遥感估算空间尺度误差的角度来说,研究发现其随着空间分辨率的降低呈现增大的趋势,中、低空间分辨率下的尺度误差均不容忽视(分别为161和210 gC m-2 yr-1)。本文建议在多尺度山地植被GPP遥感估算中,高空间分辨率产品应该重点关注地形效应,中、低空间分辨率产品应该进一步消除空间尺度误差。研究结果可为生产山地植被GPP遥感产品提供有益认知,丰富山地定量遥感理论体系,助力“双碳”目标。  
    关键词:植被总初级生产力;山地生态系统;多尺度;地形误差;空间尺度误差   
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    发布时间:2024-04-01
  • 田富有,曹玉佩,赵航,吴炳方,曾红伟,刘亚洲,覃星力,张淼,朱亮,朱伟伟

    DOI:10.11834/jrs.20243191
    摘要:地块作为农业耕作的最小单元,对其精准识别是国土资源监测、耕地利用监测的需要。现有的方法多使用手工勾绘的方式获取,耗时费力,成本高昂,并且无法实现实时、近实时更新。本文设计了一种基于空间注意力机制与多任务学习的地块分割模型—Field-Net。模型基于UNet架构,增加了空间注意力机制,并采用多任务学习的策略,在语义分割的基础上增加了边界、像素到地块边界的距离等任务。在山东省东营市利津县对模型的性能进行了测试,结果发现耕地地块识别的交并比达到了87.05%,总体精度为92.23%。Field-Net模型的性能优于几种高性能的深度学习框架,交并比较Link-Net模型高出0.26%,较DeepLab v3+高出7.59%。在空间泛化性能测试中,Field-Net模型的平均交并比Link-Net模型高出3.51%,空间泛化性能明显提升。通过消融试验发现,使用空间注意力机制的Field-Net较ResUNet模型F1-Score提高了1.01%,交并比提高了1.6%;多任务学习策略使得Field-Net模型的F1-Score提高了0.18%,交并比提高了0.21%;将模型权重特征进行可视化后发现空间注意力机制模块和多任务学习策略可以使模型学习到的特征更加聚集于地块边界和地块内部,使学习到的特征更具代表性。总体而言,Field-Net模型可以支撑地块级别国土资源和耕地非农化、非粮化利用监测,从而提高监测的效率和时效性。  
    关键词:地块分割;Field-Net模型;空间注意力机制;多任务学习;高分卫星数据   
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    发布时间:2024-03-25
  • 冯权泷,江子航,牛博文,高秉博,杨建宇,杨柯

    DOI:10.11834/jrs.20243139
    摘要:土壤侵蚀对东北黑土区的作物产量构成严重威胁,侵蚀沟是其主要表现之一。开展侵蚀沟识别和检测对东北黑土区土地综合治理等具有重要意义。本文基于多尺度稠密扩张卷积神经网络提出一个新的侵蚀沟遥感识别模型。该模型包括多个稠密连接的多尺度扩张卷积残差模块,可以更好地聚合侵蚀沟的多层级空间特征。选取黑龙江省海伦市全域作为研究区,试验结果表明本文模型取得了较好的识别效果,总体精度可达95.80%,kappa系数为0.9152,效果优于经典深度学习模型。同时,基于场景级标签和类激活图实现了对侵蚀沟区域的定位,可为侵蚀沟的边界提取提供参考。本文研究表明,基于多尺度稠密扩张卷积神经网络在东北黑土区开展侵蚀沟识别是有效的,可为东北黑土区土地综合治理提供精确的侵蚀沟空间分布数据。  
    关键词:侵蚀沟;东北黑土区;深度学习;场景识别;特征提取;扩张卷积神经网络;遥感监测;耕地保护   
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    发布时间:2024-03-12
  • 柯力玮,杨久春,王佳琦,李颖

    DOI:10.11834/jrs.20243429
    摘要:耕地是农业生产的核心资源,而切沟的出现对耕地质量和粮食安全造成了极大威胁。切沟三维形态时空演变分析实际上是对切沟侵蚀过程的描述,明确其过程有助于耕地沟道侵蚀水土保持措施的精确布设。本研究基于无人机遥感生成的多年正射影像与精细DEM数据,对吉林省长春市九台区二道沟进行三维形态时空演变分析,通过目视解译结合辅助数据进行切沟二维参数提取,确定切沟多年间的整体发展情况;建立量化表达切沟三维形态的沟壑形态指标体系,并对二道沟最活跃的东部大沟头在2017-2021年间的三维形态变化进行分析;获取并统计了九台市气象站点在五年内降雨相关的多种指标,对典型东北薄层黑土区切沟降雨与沟道侵蚀的关系展开讨论。结果表明位于薄层黑土区的二道沟在五年间沟头范围稳定发展,沟头前进3.01m,新蚕食耕地39.57m2;沟头最大侵蚀1.56m,最大沉积1.76m,其中沟头阳坡处侵蚀情况最严重;侵蚀性降雨次数与降雨次数是影响该区域沟头扩张的主要因素。基于无人机遥感的切沟三维形态演变过程能够实现对薄层黑土区的切沟侵蚀过程的刻画,对于未来水土保持措施精细化布设具有指导作用。  
    关键词:无人机遥感;薄层黑土区;切沟;三维形态;沟型指标体系;水土保持;土壤侵蚀;时空变化   
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    发布时间:2024-03-12
  • 苏博阳,占文凤,杜惠琳,江斯达,王晨光,董攀,王春丽,刘紫涵

    DOI:10.11834/jrs.20243362
    摘要:探究城市地表热岛(Surface urban heat island, Is)和冠层热岛(Canopy layer urban heat island, Ic)日内逐时变化特征的差异有助于更好地理解城市热环境在精细时间尺度的垂向空间多层次演变规律。然而,由于城市内部近地表空气温度观测站点分布较为稀疏,并且极轨卫星提供的中高空间分辨率遥感地表温度数据局限于日内特定时刻,这使得前人研究往往聚焦于单个或少数几个城市,从而导致不同气候背景下城市地表与冠层热岛日内逐时变化特征差异尚不明晰。本研究以我国27座省会城市为研究区,基于地表温度日循环(Diurnal Temperature Cycle, DTC)模型对2017-2019年MODIS地表温度产品模拟得到逐时地表温度,利用1544个高密度气象站点的气温资料获取逐时空气温度,探究了地表与冠层热岛强度差值(ΔUHI)的逐时变化曲线的形态特征(含ΔUHI最大值和ΔUHI最小值及对应时刻、ΔUHI大于0 °C的持续时长等)。结果表明:(1)就全国平均而言,ΔUHI日内变化曲线整体呈“山峰”形态,且ΔUHI在日内24个时刻均为正值。具体而言,ΔUHI从08:00开始迅速增大,并于16:00前后达到最大值(1.7 °C),之后逐渐开始下降,其中在日落时刻下降速率最大,并于凌晨02:00达到最小值(0.1 °C),之后基本保持稳定。(2)就不同气候区而言,从南亚热带到中温带,随着城市所属气候区纬度的升高,ΔUHI最大值和最小值逐渐减小,其对应的日内时刻逐渐推迟,且ΔUHI大于0 °C的持续时长也逐渐减小。(3)就不同规模城市而言,随着城市规模的增加,ΔUHI最大值呈现不断减小的趋势,其达到最大值的日内时刻逐渐提前,且ΔUHI大于0 °C的持续时长逐渐增加。本研究明晰了较大地理空间范围下不同气候背景城市的两种热岛逐时变化特征差异,研究结果有助于增进对精细时间尺度下城市热岛垂向空间特征的深入认知。  
    关键词:地表热岛;冠层热岛;日内逐时变化;气候区;城市规模;热红外遥感   
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    发布时间:2024-03-12
  • 张智昊,王群明,丁欣宇

    DOI:10.11834/jrs.20243112
    摘要:植被覆盖度(FVC)是描述地表植被分布的定量指标之一。通过遥感卫星(如Landsat和Sentinel-2)获取大尺度下的高空间分辨(如10 m级) FVC,能为全球生态系统研究提供重要基础数据。然而,由于云雾干扰以及卫星重返时间分辨率有限等问题,高空间分辨FVC在时域上存在大量缺失。本文考虑协同30 m Landsat-8和10 m Sentinel-2数据,实现二者在时域上的互补。为解决二者空间分辨率不一致的问题,本文提出了一种基于FVC-Net的深度学习方法,通过融合10 m Sentinel-2归一化植被指数(NDVI)数据,将30 m Landsat FVC降尺度至10 m。FVC-Net方法构建双分支结构下的通道注意力模块用于FVC和NDVI的多尺度特征采集与融合,随后利用空间注意力模块将选择的特征进行细节增强,以有效描述不同获取时间下的10 m NDVI与30 m FVC之间的非线性映射关系。实验中,与四种典型非深度学习方法和四种深度学习方法相比,FVC-Net获得了更高精度的融合结果。FVC-Net有望应用于全球尺度下的30 m Landsat FVC产品的降尺度,为相关领域研究提供更为精细的数据支撑。  
    关键词:植被覆盖度(FVC);归一化植被指数(NDVI);深度学习;降尺度;数据融合   
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    发布时间:2024-03-12
  • 徐雨飞,孙睿,黄薪豫

    DOI:10.11834/jrs.20243323
    摘要:近年来森林火灾发生频繁,给人们正常工作生活以及自然生态系统带来了很大的影响。火险的评估对森林火灾的预防,消防资源的配置有着重要的意义。本文通过收集国内的历史森林火灾事件,综合不同地区的气象因子、植被指数、地形因子等,利用随机森林方法,建立了一个综合的火险评估模型。研究中,火灾事件结合FIRMS数据选取,火灾影响因素则由不同数据产品计算得到,气象因子、地形因子、植被指数分别利用ERA5-land数据、SRTM DEM产品和MODIS反射率产品MCD43A4计算得到。从测试案例结果来看,所建立的火险评估模型准确性比较高,ROC曲线下面积达到了0.84,在火险时序预测以及火险空间分布评估方面都取得较好的效果。虽然火灾发生的区域不同,影响火灾发生的因素也不同,但是火险值均在火灾发生前一周较高,其他时间火险值较低;火险空间分布比较合理,火灾发生区域的火险值从火灾发生前两个月至火灾发生当天逐渐升高。本文建立的火险评估模型涉及指标较全面,可以比较准确评估火险情况,同时可以应用在中国不同地区,部分解决地域限制性问题。  
    关键词:森林火灾;火险;遥感;随机森林;危险监测   
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    发布时间:2024-03-12
  • 陈满,黄勇杰,徐磊,潘志松

    DOI:10.11834/jrs.20243407
    摘要:遥感图像的实例分割能够同时实现感兴趣物体的目标级定位与像素级分类,是一项重要且极具挑战性的任务。当前大多遥感图像实例分割方法依赖精细的像素级注释,其制作成本高昂。此外,遥感图像混杂的前背景和复杂的目标轮廓同样增加分割的难度。为了迎接这些挑战,本文构建出一套适用于遥感图像弱监督实例分割任务的先验信息驱动体系,并提出一种基于多重先验驱动的遥感图像弱监督实例分割网络。具体地,将遥感图像弱监督实例分割任务中的先验信息按照其来源分为任务先验和图像先验,其中任务先验源自与实例分割紧密相关的边界框检测任务,图像先验来源于对图像本身信息的归纳与挖掘。进一步地,设计框-掩码投影一致性约束、像素区分难度表征函数和中心位置先验约束三个具体组件实例化任务先验信息,驱动网络确定掩码的尺寸并使其充分关注图像中的重点像素和区域;设计邻域视觉一致性约束和梯度一致性约束两个组件构建图像先验信息,使网络高效地进行前背景区分且适应遥感图像中复杂的目标轮廓。在光学和SAR遥感图像数据集上的实验结果表明,所提方法无需任何像素级注释即可实现52.5和54.1的AP值,优于现有的弱监督分割方法,且达到全监督Mask R-CNN的89.3%和84.3%。该方法能够为遥感图像的细粒度解译提供一种高性能且低成本的解决方案。  
    关键词:遥感图像;实例分割;细粒度解译;弱监督学习;先验信息;驱动体系;目标轮廓;注释成本   
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    发布时间:2024-03-12
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