最新刊期

    • “中国林业科学研究院资源信息研究所发布亚热带林区多平台激光雷达森林样地点云数据集，为森林生态研究提供重要参考。”

      蔡尚书,孔丹,斯林,张珂殊,刘清旺,张庆军,李振,齐志勇,孙华,庞勇

      DOI：10.11834/jrs.20244172
      摘要：共享多平台激光雷达点云数据对于开展森林生态以及激光雷达算法研究具有重要意义。为此，中国林业科学研究院资源信息研究所发布了亚热带林区的有人机、无人机和地基多平台激光雷达森林样地点云，以及地面调查基准数据集。数据集在中国广西国有高峰林场获取，包括桉树、杉木和马尾松3个树种，共25块样地。地面调查数据包括样地位置、树木位置、胸径、树高、枝下高和冠幅。该数据集可用于剖析不同平台激光雷达表征森林三维结构信息的特点，评估点云配准、单木分割等点云处理算法性能，分析森林结构参数提取的适用性，为区域、样地和单木尺度森林研究提供重要参考。此外，本研究发展了一种基于地基激光雷达点云的地面调查方法。该方法根据树干点云标记树木位置，并基于树木位置图进行每木检尺，记录树木参数，避免了实地单木定位和标记步骤，提高了作业效率，为林业地面调查提供一种新思路。  
      关键词：亚热带林区;激光雷达;有人机;无人机;地基;多平台;森林样地;点云;基准数据集;地面调查   
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      更新时间：2024-11-26
    • “在森林碳计量领域，专家构建了基于遥感的森林植被碳计量新体系，为实现“双碳”战略目标提供解决方案。”

      朱宁宁,杨必胜,董震

      DOI：10.11834/jrs.20244210
      摘要：森林是陆地生态系统中最大的碳库，厘清森林碳储量本底和增汇潜力对实现国家的“双碳”战略目标具有重要意义。遥感具有宏观、综合、动态、快速、可重复等特点，针对遥感技术在森林植被碳计量中的瓶颈，本文基于单木的结构和生长方程构建森林植被碳计量新体系：①融合空-地激光雷达数据，提取单木胸径、树高和冠幅结构参数，建立单木级森林样地碳储量计算方法；②以冠层高度和郁闭度为核心变量，建立具有物理解释性的像素级区域森林碳储量模型，克服机器/深度学习遥感回归反演的不确定性；③基于像素级森林碳储量模型和单木生长方程，通过预测未来森林的冠层高度和郁闭度准确估算区域森林碳汇。本文以“森林样地碳储量-区域森林碳储量-区域森林碳汇”为主线，从样地到区域是空间尺度的拓展，从碳储量到碳汇是时间尺度的延伸，以此构建基于遥感的森林植被碳计量新体系。  
      关键词：森林碳储量;森林碳汇;碳计量;遥感;胸径-树高-冠幅-树龄;单木-样地-区域;单木结构方程;单木生长方程;郁闭度   
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      更新时间：2024-11-07
    • “最新研究利用遥感数据和PLUS模型，分析鄂尔多斯市光伏电站土地利用变化，预测未来趋势，为土地规划和资源管理提供科学依据。”

      郭祺钰,李康宁,陈云浩,蒋金豹

      DOI：10.11834/jrs.20244281
      摘要：太阳能作为清洁能源，通过减少碳排放，助力实现碳达峰和碳中和目标。光伏电站利用太阳能光辐射发电，是清洁能源的一种重要形式，通过光电转换技术将太阳能转化为电能，实现低碳、无污染的发电过程。将光伏电站纳入土地利用分类有助于全面评估土地资源利用和生态环境影响。然而，现有研究缺少针对光伏电站的长时序土地利用演变研究，且没有基于不同的政策情景对光伏电站建设进行预测。本文基于2000年-2023年间的Landsat5数据和GF2数据对鄂尔多斯市的光伏电站进行目视解译生成土地利用类型图，并在全市范围内分析光伏电站的面积变化、类型转化及空间变化。此外，本文通过绘制高斯投影椭圆，通过投影椭圆的重心演变分析了2000年-2023年间每五年鄂尔多斯市光伏电站的时空变化特征。最终通过PLUS模型分析驱动因素并进行不同政策情景下鄂尔多斯市土地利用类型的未来预测。研究结果表明：2000年-2011年与2011年-2023年相比，鄂尔多斯市土地利用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，2011年开始有土地利用类型转变成光伏电站。此外本文基于PLUS模型分析进一步显示人口增长、地表温度、土壤热通量、政策及降水量是造成鄂尔多斯市土地利用变化的主要驱动因素，且对2030年三种政策情景下的土地利用类型进行预测，三种政策情景下鄂尔多斯市建筑、林地、水体、耕地、草地和光伏电站面积均呈现增加的趋势。预测2030年的各类土地利用类型面积与2023年相比，荒漠和沙地分别减少了173.57km2、1.91km2；其余土地利用类型面积均增加，其中光伏电站增加约2.46 km2。不同情景下对鄂尔多斯市土地利用类型进行预测为鄂尔多斯市土地规划、资源管理和环境保护提供科学依据。  
      关键词：光伏电站;空间格局;时空变化;驱动因素;情景模拟   
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      更新时间：2024-11-06
    • “陆地生态系统碳监测卫星激光测高全波形数据在森林冠层高度反演中的应用研究取得进展，为森林资源监测提供解决方案。”

      陈继溢,李国元,彭军,刘诏,周晓青

      DOI：10.11834/jrs.20244186
      摘要：陆地生态系统碳监测卫星（Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite，TECIS）是我国首颗以激光雷达为主载荷，以高精度监测陆地生态系统碳储量、森林资源和森林生产力为主任务的遥感卫星，可服务国家“双碳”战略、全国重要生态系统保护和修复重大工程监测评价等工作。本文详细评估了陆地生态系统碳监测卫星激光测高全波形数据不同RH（Relative Height）指标表征森林冠层高度的能力，对比了固定增益和可变增益全波形森林冠层探测能力的差异，分析了坡度对冠层高度反演的影响。选取加拿大魁北克试验区的六轨数据进行试验分析，结果表明以RH0为冠层高度起算基准时，将明显高估冠层高度，提高计算背景噪声阈值的背景噪声标准差倍数有利于提高冠层高度精度，但效果有限，而以RH5为冠层高度起算基准将大大提升冠层高度精度，更大的RH起算基准如RH10以上则会低估冠层高度。陆地生态系统碳监测卫星固定增益全波形数据，以RH5为冠层高度起算基准，6倍背景噪声标准差计算背景噪声阈值，剔除少量异常激光点后，森林冠层不同百分比的高度反演精度的RMSE在3.58 m~4.23 m之间，ME小于1.0 m，MAE介于2.52 m~3.21 m之间。可变增益与固定增益全波形数据反演冠层高度的精度相当，但计算背景噪声阈值的背景噪声标准差倍数比固定增益更小。以RH5为冠层高度起算基准显著优于波形分解的最后波峰位置，并且受地形坡度的影响更小。可变增益和固定增益的配置有利于提高数据有效率。相关结论将有利于支撑陆地生态系统碳监测卫星激光测高数据在森林冠层高度反演中的应用。  
      关键词：卫星激光测高;陆地生态系统碳监测卫星;全波形激光雷达;森林冠层高度;相对高度指标;背景噪声阈值;地形坡度;冠层高度模型   
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      更新时间：2024-11-06
    • “在遥感领域，对比学习被广泛应用于高光谱图像分类。针对现有方法的不足，专家提出了基于多尺度监督对比学习的高光谱图像分类网络，实现了精准分类。”

      董文倩,王浩,曲家慧,侯少雄,李云松

      DOI：10.11834/jrs.20244200
      摘要：高光谱图像分类旨在为高光谱图像中每一像素赋予所属类别，是遥感领域中的一项重要应用。近年来，对比学习由于其良好的挖掘数据关键特征的能力，被广泛运用于高光谱图像分类任务中。但是目前自监督对比学习范式大多采用两阶段方案训练网络，在预训练阶段难以避免将同一类的物体定义为负样本，往往导致类内差距变大。此外，对比学习算法一般采用裁剪、旋转等数据增强方式生成正样本，生成正样本的多样性较为受限。针对上述问题，本文提出了一种基于多尺度监督对比学习的高光谱图像分类网络。具体而言，本文提出了多尺度对比特征学习网络逐层次提取光谱特征和多尺度空间特征，构建了类级对比策略将来自同一类别的不同尺度样本给予紧密一致的表示，进一步拉近特征空间中正样本之间距离，使类内数据更加聚集。然后，提出了空谱混合概率导向融合分类网络，设计了自适应机制动态调整特征融合的权重，挖掘光谱与空间信息的潜在关联，从而实现精准的分类结果。在Houston 2013、WHU-Hi-LongKou和Pavia University高光谱数据集上的试验结果表明，本文方法与其他主流深度学习方法相比表现出更加优越的分类性能。  
      关键词：高光谱图像;图像分类;对比学习;空谱特征融合;注意力机制   
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      更新时间：2024-10-30
    • “最新研究提出SSAFormer模型，有效提高红树林群落分类精度，为海洋生态保护提供新方案。”

      张书嵘,付波霖,高二涛,贾明明,孙伟伟,武炎,周国清

      DOI：10.11834/jrs.20243515
      摘要：红树林是最富有生物多样性、生产力最高的海洋生态系统之一，整合高分辨率遥感影像和深度学习的红树林群落精细分类已成为当前研究的热点和难点。本文提出一种新颖的深度学习分类网络模型SSAFormer（Swin-Segmentation-Atrous-Transformer）进行红树林群落精细分类。该模型以视觉变压器的变体Swin Transformer为主干网络，在主干网络加入了CNN（Convolutional Neural Network）架构中的空洞空间卷积池化金字塔ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）提取更多尺度特征信息，在轻量级解码器中嵌入了特征金字塔FPN（Feature Pyramid Network）结构来融合低层和高层丰富的语义特征信息。本文利用GF-7（Gaofen-7）多光谱影像和UAV-LiDAR点云构建了三种主被动特征数据集，并对比分析SegFormer和本文改进的Swin Transformer算法的分类结果，进一步论证提出的SSAFormer算法对红树林群落的分类性能。研究结果表明：（1）相比于SegFormer和改进的Swin Transformer算法，SSAFormer实现了红树林的精细分类，总体精度OA（Overall Accuracy）提高了1.77%~5.3%，Kappa系数最高为0.8952，平均用户交并比MIou（Mean Intersection over Union）最大提升了7.68%；（2）在GF-7多光谱数据集上，SSAFormer算法实现了91%最高总体精度（OA），在UAV-LiDAR数据集上SSAFormer算法平均用户交并比（MIou）提升至57.68%，在加入光谱特征的UAV-LiDAR数据集上，SSAFormer算法平均用户交并比（MIou）的均值提高了1.48%；（3）UAV-LiDAR数据相比于GF-7多光谱数据平均用户交并比（MIou）最大提高了5.35%，总体精度（OA）的均值提升了1.81%，加入光谱特征的UAV-LiDAR数据分类精度（F1-score）提高了2.6%；（4）提出的SSAFormer算法实现了海榄雌分类精度（F1-score）97.07%最高，桐花树分类精度（F1-score）达到91.99%，互花米草分类精度（F1-score）达到93.64%，桐花树的分类精度（F1-score）的平均值在SSAFormer模型上达到了86.91%最高。上述结论证明了本文所提出的模型能够有效提高红树林群落分类精度。  
      关键词：红树林;GF-7多光谱;UAV-LiDAR点云;SSAFormer;深度学习;主被动影像整合;特征选择;群落精细分类   
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      更新时间：2024-10-18
    • “风云系列气象卫星搭载的风场测量雷达，采用先进扫描体制，成功获取全球海面风场等参数，性能指标达到预期，为天气预报提供重要数据支持。”

      商建,窦芳丽,刘丽霞,袁梅,尹红刚,孙凌,胡秀清

      DOI：10.11834/jrs.20242677
      摘要：风场测量雷达是我国风云系列气象卫星的第一部主动遥感仪器，是国际上第一部星载双频双极化散射计，采用先进的扇形波束圆锥扫描体制，通过地球系统的后向散射测量获取全球海面风场、土壤湿度和海冰覆盖等地球物理参数。本文介绍了风场测量雷达的测量原理、信号特性与主要性能指标，给出了风场测量雷达数据预处理方法；根据卫星发射后的测试数据，初步分析了仪器在轨工作性能。分析结果表明，风场测量雷达在轨状态良好，性能指标达到预期，为其数据的遥感应用、同化应用与天气预报奠定了基础。  
      关键词：风场测量雷达;散射计;仪器性能;在轨测试;初步评价;辐射分辨率;数据预处理;风云三号;气象卫星   
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      更新时间：2024-10-18
    • “在遥感图像融合领域，研究者提出了一种基于双支路生成对抗网络与Transformer的多光谱与全色遥感图像融合方法，通过对抗训练得到具有丰富光谱信息与高空间分辨率的融合图像。”

      姬云翔,康家银,马寒雁

      DOI：10.11834/jrs.20244047
      摘要：多光谱遥感图像具有能够反映丰富地物特征的光谱信息，但其空间分辨率较低，纹理信息相对不足。相反地，全色遥感图像的空间分辨率高，纹理信息丰富，但缺乏能够反映地物特征的丰富的光谱信息。通过图像融合技术可以将二者进行集成，以达到各自的优势互补，从而使得融合所得的图像能够更好地满足下游任务的需要。为此，本文提出了一种无监督的基于双支路生成对抗网络与Transformer的多光谱与全色遥感图像融合方法。具体地，首先采用引导滤波将源图像（源多光谱和全色遥感图像）分解为呈现图像主体信息的基础层分量与体现图像纹理、细节信息的细节层分量；然后，将分解得到的多光谱和全色遥感图像的基础层分量进行级联，将二者分解得到的细节层分量也进行级联；其次，将级联后的基础层分量和细节层分量分别输入至双支路生成器的基础层支路和细节层支路中；接着，针对基础层分量与细节层分量各自不同的特性，分别采用Transformer网络和卷积神经网络进行特征信息提取，以便从基础层分支和细节层分支中分别提取得到全局光谱信息和局部纹理信息；最后，通过生成器和双判别器（基础层判别器和细节层判别器）之间不断地对抗训练，得到同时具有丰富光谱信息与高空间分辨率的融合图像。通过在公开的数据集上与多个有代表性的方法进行定性与定量的对比实验表明，本文所提方法具有一定优越性，即在主观视觉效果和客观评价指标上均取得了较好的融合效果。  
      关键词：遥感图像融合;引导滤波;卷积神经网络;生成对抗网络;Transformer网络;基础层;细节层;全色;多光谱   
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      更新时间：2024-10-18
    • “在遥感图像阴影检测领域，研究者提出了融合Transformer与CNN的双分支网络，显著提高了检测准确率，为遥感图像解译和地物要素提取提供新手段。”

      王一帆,黄鲜,王建林,周彤,周文俊,彭博

      DOI：10.11834/jrs.20243358
      摘要：遥感图像中的阴影对图像解读和地物要素提取至关重要，但它们也可能成为干扰因素。当前，尽管深度学习在遥感图像阴影检测中取得了一定进展，但仍面临漏检、误检以及网络模型复杂等挑战。为此，本研究提出了一种融合Transformer与卷积神经网络（CNN）优势的双分支阴影检测网络。该方法采用双分支结构，从全局和局部两个层面深入挖掘信息，实现特征的有效整合，以更精确地捕捉阴影特征。此外，通过引入阴影预测模块和联合损失函数，进一步提升了阴影检测的准确性。在航空影像阴影数据集AISD（Aerial Imagery Shadow Dataset）上的实验结果表明，该方法显著提高了阴影检测的准确率，达到97.112%，并成功降低了误检率（BER降低了0.389），充分验证了其有效性。总之，本研究提出的双分支遥感图像阴影检测网络为减少小面积阴影的漏检与误检提供了新的有效手段，对遥感图像解译和地物要素提取具有重要意义。  
      关键词：遥感图像;阴影检测;语义分割;双分支网络;特征融合;Transformer;CNN;ResNet   
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      更新时间：2024-10-18
    • “在森林资源监测领域，专家结合高光谱和激光雷达数据，设计了四种分类策略，有效提升了树种分类精度，为森林资源高效监测提供了科学基础。”

      荚文,庞勇,李增元,孔丹,梁晓军

      DOI：10.11834/jrs.20244240
      摘要：精确的单木树种信息对于森林资源监测、经营管理、生态系统评估和生物多样性研究至关重要。基于机载高光谱和激光雷达（Light Detection and Ranging， LiDAR）数据的结合，为森林树种分类带来了新的机遇。虽然近年来已有许多基于高光谱和LiDAR数据的小范围树种分类研究，但在实际更大范围的森林场景中，由于树种类型多样和林龄结构复杂，对影响机载高光谱与LiDAR数据分类精度的因素及其定量研究仍然不足。本文以塞罕坝机械林场为例，设计了四种分类策略，探讨了机载多航带影像光谱一致性校正处理、树高特征引入以及单木冠层信息对人工林树种精细分类精度的影响。这四种策略分别为：①未经过二向性反射率分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）校正的多航带影像衍生的植被指数，②经过BRDF校正后的多航带影像衍生的植被指数，③BRDF校正影像衍生的植被指数+树高特征，④BRDF校正影像衍生的植被指数+树高特征+单木冠层信息。研究表明，（1）基于单木分割信息的树种分类可有效地减少同一树冠内多像元对应多树种的分类错误，对树种分类精度提升贡献十分显著（10.74%）； （2）通过对机载影像进行辐射一致性校正，虽然降低了多航带影像间由于太阳-观测几何造成的同一树种光谱反射的差异，但对树种分类精度的提升有限（3.48%）；（3）在不同树种具有相似的垂直结构，或者同一树种分布在多个林龄阶段的地区，冠层高度（Canopy Height Model， CHM）对树种分类精度的提升贡献几乎可忽略（0.67%）。综上所述，虽然结合机载高光谱和LiDAR数据的树种精细分类在较大范围人工林中表现出良好的应用价值和潜力，但仍需对众多影响因素进行深入分析与优化，以便为更有效地开展森林资源高效监测、管理和其他林业遥感应用奠定科学基础。  
      关键词：树种分类;机载高光谱数据;BRDF校正;LIDAR数据;单木分割;随机森林;植被指数;塞罕坝机械林场   
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      更新时间：2024-10-18
    • “在城市热环境研究领域，专家基于局地气候分区体系，利用Landsat影像反演地表温度，研究了南京市夏季热环境动态变化特征，为城市热岛效应治理提供科学依据。”

      管骁,江斯达,田家,田庆久

      DOI：10.11834/jrs.20244318
      摘要：在全球变暖和城市化快速发展的背景下，城市热环境广受关注。本文基于局地气候分区（Local Climate Zone， LCZ）体系，利用Landsat影像反演地表温度，从类间、类内两个视角研究了南京市主城区夏季热环境动态变化特征。结果表明：（1）LCZ类间热环境表现出较大差异，较高的建筑密度表现出较高的平均地表温度，随着建筑高度的下降平均地表温度逐渐升高。并且，大型低层建筑（LCZ 8）在夏季一直呈现出较高的平均地表温度；（2）各建筑类型平均地表温度高于研究区整体平均地表温度，各自然地表覆盖类型除裸土或沙地（LCZ F）外，平均地表温度表现低于研究区整体平均地表温度；（3）LCZ类内热环境分析结果表明，密集型中层建筑（LCZ 2）、密集型低层建筑（LCZ 3）、重工业区（LCZ 10）和裸土或沙地（LCZ F）对温度变化表现出较大的敏感性。  
      关键词：城市热环境;局地气候分区;南京市;地表温度;类间差异;类内差异   
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      更新时间：2024-10-17

    • 孙习东,付波霖,李华剑,贾明明,孙伟伟,武炎,宋奕基

      DOI：10.11834/jrs.20243431
      摘要：高光谱遥感时序精准监测湿地植被和水体状况已成为准确评估和全面监测岩溶湿地生态系统状况的重要基础。然而，现有星载高光谱影像的空间分辨率较低，难以捕捉湿地植被复杂的空间细节，已有超分辨率重建方法无法实现卫星和无人机跨平台影像重建，且难以实现对大范围湿地场景的时序监测。为了解决上述问题，本文提出一种跨平台的多尺度影像特征映射模块CMIFM（Cross-Sensor Multiscale Image Feature Mapping Module）。该模块统一了无人机高光谱影像AHSI（Aerial hyperspectral image）和星载高光谱影像SHSI（Spaceborne hyperspectral image）的空间尺度，根据携式地物光谱仪ASD（Analytical Spectral Devices）的实测数据将AHSI和SHSI映射在同一个光谱特证空间中，进而整合AHSI和SHSI的空谱特征信息，构建影像特征数据集。通过使用超分辨率网络（ESRGAN和SwinIR）实现SHSI的高质量影像重建。同时，本文采用最新的深度学习（DATFuse）和传统的融合方法（GS），对比在湿地场景下，Sentinel-2和OHS-02重建影像和融合影像中植被群落和水体的光谱和空间质量。研究结果表明：（1）基于CMIFM的超分辨率网络能够通过学习AHSI特征，实现跨平台提升SHSI中湿地植被和水体的空间纹理细节信息，在视觉感知和定量指标方面均优于GS影像融合方法，重建影像的平均PSNR和SSIM精度分别为11.06和0.3102；（2）重建影像中狗牙根、华克拉莎和芒草3种典型湿地植被群落以及水体的光谱特征和实测ASD数据相比具有高稳定性和保真性，且光谱波段的平均RMSE和R2精度值高于DATFuse和GS融合影像；（3）CMIFM+ESRGAN和CMIFM+SwinIR方法在空谱重建性能上具有较强的泛化能力，能够在AHSI未覆盖的区域中完成影像的重建，平均PSNR和R2分别为12.74和0.1897，接近AHSI覆盖区域的精度数值范围。（4）本文验证了基于CMIFM模块的超分辨率技术在复杂湿地高光谱影像重建中的可行性。  
      关键词：岩溶湿地;CMIFM模块;跨平台的超分辨率重建;DATFuse;高光谱影像;植被和水体的空谱重建质量定量评估   
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      更新时间：2024-10-17
    • “辽宁省朝阳市森林病虫灾害监测取得新进展，专家利用卫星数据和算法提升监测精度，为森林保护提供数据支持。”

      张浩芫,李世明,齐志勇,刘晴,庞勇,李增元

      DOI：10.11834/jrs.20244120
      摘要：由于气候变化和人类活动等多种因素的共同作用，森林病虫灾害干扰的频率和规模不断增加，严重影响了森林生态系统的结构和服务。准确地识别区域性森林病虫灾害扰动，分析其爆发的时空特征对于森林生态系统的保护具有重要意义。本研究基于Landsat 8卫星年度时序数据，以辽宁省朝阳市为研究区域，全面分析了森林冠层时序光谱特征对火灾、砍伐和森林病虫灾害的可分离性，调整LandTrendr算法的控制参数提升了森林弱扰动信息提取的“敏感性”，采用随机森林算法提取了2013至2023年的森林病虫灾害扰动时空信息。结果表明：（1）中分辨率卫星影像的时序光谱特征能够有效地区分朝阳市森林病虫灾害与火灾、砍伐两类森林扰动，可以作为区域性森林病虫灾害识别依据。（2）时序卫星影像可以有效地提取森林扰动时空信息并用于森林病虫灾害识别，本研究的森林扰动识别和病虫灾害监测总体精度分别为0.893和0.891，Kappa系数分别为0.785和0.850。（3） 朝阳市森林扰动以病虫灾害为主，森林病虫灾害主要发生在西部的建平县和凌源市，发生面积占全市病虫灾害发生面积的67.97%；朝阳市森林病虫灾害在时间维度上存在“间歇性”爆发现象。研究结果可以为森林经营管理提供数据支持，为不同森林扰动的分类以及森林病虫灾害时空监测提供方法借鉴。  
      关键词：森林病虫灾害;时间序列数据;光谱分析;LandTrendr算法;随机森林算法   
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      更新时间：2024-09-27
    • “在海面高度反演领域，研究者提出了一种结合神经网络与注意力机制的误差补偿模型，有效提升了星载GNSS-R反演精度。”

      马德皓,于先文,王昊,郭树森

      DOI：10.11834/jrs.20244117
      摘要：在现阶段星载GNSS反射信号（Global Navigation Satellite System-Reflectometry，GNSS-R）海面高度反演的误差研究中，使用经典误差模型对反演结果修正后仍存在较大误差。针对该问题，提出一种基于神经网络与注意力机制结合训练的误差补偿模型，通过误差补偿模型对海面高度反演结果进行修正，并使用DTU验证模型来评估修正精度。利用风云三号E星的星载GNSS反射信号中的DDM（Delay-Doppler Mapping）数据进行实验，结果显示：GPS（Global Positioning System）反射信号的数据使用误差补偿模型修正后的MAE（Mean Absolute Error）为1.74米，BDS（Beidou Navigation Satellite System）反射信号的数据使用误差补偿模型修正后的MAE为0.97米，相较经典误差模型修正精度提升了约80%；同时，本文模型相较于使用随机森林算法和CNN算法训练的模型精度稍有提升。实验证明，提出的误差补偿模型有效的修正了星载GNSS-R海面高度反演误差。  
      关键词：GNSS-R;神经网络;星载;FY-3E;海面高度反演;误差;DDM;北斗   
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      更新时间：2024-09-24
    • “白鹤滩水电站边坡监测新进展，采用改进InSAR技术，提升了变形监测精度。”

      郑冠峰,邢学敏,沈绍罗,胡勇峰,敖志勇,朱珺,龙京建,王家豪

      DOI：10.11834/jrs.20243511
      摘要：白鹤滩水电站为世界第二大水电站，对其周边潜在失稳边坡开展长期变形监测和时空变形规律分析具重要意义。本文将InSAR技术用于白鹤滩水电站库岸潜在失稳边坡时序形变估计，以探究其在库水位和降水变化联合作用下的时空变形规律。针对传统InSAR线性形变模型中较少顾及环境因素影响的局限，本文提出改进的时序InSAR库岸区形变估计方法。这一方法在形变建模环节以周期模型为基础模型，融入降水因子以充分顾及库岸区域所受库水位变化和降水影响；在形变估计环节通过组建时序相位方程组解算形变速率、高程改正值和降水因子参数，进而实现潜在失稳边坡时序形变估计。实验以白鹤滩水电站库岸区域大弯子-骑骡沟段为例，获取了为期31个月的时序形变结果。研究发现此区域形变以线性趋势为主导，伴随库水位变化体现周期变化特征，并相对旱雨季过渡月有2个月的滞后效应；近江区域坡体形变大于远江区域，2020年1月至2022年7月间最大累积形变达到-155 mm；隧道下游出口段和中段特征点上的形变差异最高达98 mm，是大弯子隧道洞壁产生裂缝的主要原因。利用残余高通形变的均方根验证改进模型的建模精度，结果显示改进模型相比传统InSAR模型精度提升12.5%；利用现场GNSS监测结果验证形变的外部精度为±2.9 mm。研究结果可为白鹤滩水电站库岸潜在失稳边坡长期变形监测预警提供参考。  
      关键词：InSAR;形变监测;库岸;失稳;时序建模   
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      更新时间：2024-09-24
    • “卫星红外技术监测火山活动，专家梳理算法分类与进展，为火山监测提供新视角。”

      赵峰华,高明,朱琳,孙红福,郑伟,刘诚,李欣瑜,刘涛,翁泽峰

      DOI：10.11834/jrs.20244086
      摘要：使用卫星红外数据识别火山热点可以实现安全且低成本的监测全球火山活动。本文综述了卫星红外数据在火山热点识别中的算法研究进展，特别强调了算法的分类和发展历史。这些算法主要基于火山活动时热点所在像元中红外通道亮温升高的原理，根据考虑火山及其周围地物的空间和时间特性来识别火山热异常，算法大致分为四种主要类型：空间特征算法、时间特征算法、综合特征算法和人工智能算法。从算法分类、特性、适用范围、局限性方面，厘清了当前国内外利用遥感的方式进行火山热点识别的现状，为理解和改进火山热点检测技术提供了全面的分类和评估，对火山热遥感前沿理论和技术发展具有重要意义。  
      关键词：火山熔岩流;热遥感;红外卫星数据;火山监测;热异常;热点自动检测;算法分类;防灾减灾   
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      更新时间：2024-09-24
    • “在沼泽湿地NPP估算领域，本研究利用MODIS数据和核函数构建的kNDVI，提高了估算精度，为湿地保护提供数据支持。”

      张猛,钟安豪,齐帅洋,刘洋,张怀清

      DOI：10.11834/jrs.20243384
      摘要：针对目前中国沼泽湿地NPP估算研究相对薄弱以及植被指数饱和导致NPP估算精度偏低等问题，本研究基于MODIS遥感数据产品（MOD13Q1和MCD12Q1），利用核函数（RBF）构建的核归一化植被指数（kNDVI）与CASA模型估算了近20年中国沼泽湿地NPP，并定量分析并探讨了2001-2020年中国沼泽湿地时空演变及其驱动机制。研究结果表明，基于kNDVI估算得到的NPP_kNDVI与实测值具有较高的相关性（R2=0.854）和较低的均方根误差（14.46 g C/m2month），与NPP_NDVI相比更接近真实值。相比于NDVI等传统植被指数，kNDVI缓解了植被指数自身的饱和效应，在一定程度上提高了植被净初级生产力NPP的估算精度。近20年中国沼泽NPP年均值变化幅度介于162.73~189.34 g C/m2a之间呈波动上升趋势，增速为1.215 g C/m2a （ R2=0.82 ）。在空间上，中国沼泽湿地NPP增加和减少的区域比例分别为72.96 %和26.27 %，主要集中在东北平原、青海省东北部和西南部以及四川北部。相比于人类活动，气候变化是影响中国沼泽湿地时空演变的主要驱动因子，两者影响区域占比分别为66.23%和33.76%。本研究以期为中国沼泽湿地NPP估算及时空演变研究提供技术与数据支持。  
      关键词：沼泽湿地;净初级生产力;时空演变;人类活动;气候变化;CASA;kNDVI;中国   
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      更新时间：2024-09-13
    • “国家卫星气象中心发布风云三号D星雪深产品，经伊春市林区实测数据验证，精度显著提升，为林区雪深反演算法改进提供参考。”

      王一欣,蒋玲梅,杨建卫,崔慧珍,郑照军

      DOI：10.11834/jrs.20243531
      摘要：雪深是描述积雪的重要参数，高精度的雪深产品对天气预报、水文、地表过程等研究有重要作用。国家卫星气象中心自2019年4月起发布了风云三号D星（FY-3D）微波成像仪（MWRI）的被动微波全球雪深/雪水当量产品。相比于FY-3B算法，FY-3D业务化雪深算法在东北林区引入森林覆盖度对森林影响进行了经验校正。为了检验其算法改进效果及业务化产品在东北林区的精度，本文利用黑龙江省伊春市林区的雪线实测数据和气象站点雪深观测数据对FY-3D业务化雪深和雪水当量产品进行了验证，并对验证结果进行了分析。验证表明，FY-3D雪深产品与雪线实测数据、气象站点观测数据的RMSE分别为5cm和13.2cm，FY-3D雪水当量产品与雪线实测数据的RMSE为2.1mm。分析表明FY-3D雪深产品在林区的不确定性主要来源于半经验算法难以消除森林对微波辐射亮温的影响。尽管经过森林辐射校正可以增强亮温梯度与雪深的相关性，但是森林辐射校正的经验性又增加雪深反演结果的不确定性。该工作可为后续基于国产FY-3D亮温数据改进林区雪深反演算法提供参考。  
      关键词：FY-3D/MWRI;雪深;雪水当量;产品验证;森林区   
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      更新时间：2024-09-13
    • “在植物营养监测领域，研究者利用高光谱技术对薄壳山核桃叶片氮素含量进行无损估算，通过分数阶微分和两波段光谱指数，显著提升了估算精度，为植物养分监测提供了新思路。”

      徐佳佳,于磊,傅根深,燕李鹏,黄庆丰,唐雪海

      DOI：10.11834/jrs.20243454
      摘要：氮素是蛋白质和叶绿素等物质的组成元素，对植物生长发育起着关键作用，氮素含量指示着植物营养状况及长势变化。利用高光谱技术无损、高效地估算植物生理生化指标，可以为植物生长发育过程中养分和健康状况评估提供可靠的数据收集方法。本文以薄壳山核桃（长林和建德系列）为研究对象，室外随机采集53株薄壳山核桃350~2500 nm范围的冠层高光谱，首先运用分数阶微分（FOD）进行光谱预处理，进一步联合两种两波段光谱指数探明薄壳山核桃叶片氮素含量（LNC）与光谱的响应关系，最后利用变量组合集群分析算法（VCPA）筛选建模变量，分别构建冠层FOD单波段及FOD联合两波段光谱指数的极端梯度提升算法（XGBoost）估算模型，得到基于本试验条件下LNC适宜的估算模型。结果表明，与原始光谱相比，FOD预处理后的冠层光谱与薄壳山核桃LNC的相关性提升效果较好，提高了0.152；FOD结合两波段光谱指数（归一化和差值光谱指数）比单波段在提高光谱特征与目标成分的相关性效果更佳，分别提高了0.250和0.277；VCPA变量选择方法最终筛选的光谱变量组合子集中同时包含强弱信息变量，对提升估算模型精度具有重要的作用；最优氮素估算模型是1.5阶微分结合两波段差值光谱指数（DSI）模型，模型预测集RP2 = 0.75，RMSEP = 1.32 g⁄kg。本文一方面证实了高光谱快速无损估算薄壳山核桃LNC的可行性；另一方面，分数阶微分结合两波段光谱指数可以显著提高光谱特征与目标变量的响应关系，丰富了高光谱数据处理方法，为植物养分监测开拓一种新的思路。  
      关键词：薄壳山核桃;冠层尺度;高光谱遥感;氮素;分数阶微分;光谱指数;变量组合集群分析;机器学习   
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      更新时间：2024-09-13
    • “在月球多模态影像匹配领域，研究人员采用8种算法进行实验比较，发现HAPCG算法匹配效果最佳，为月球多源数据应用提供参考。”

      王晨旭,彭嫚,谢彬,邸凯昌,芶盛

      DOI：10.11834/jrs.20243520
      摘要：多模态影像匹配方法已在地球多源遥感影像中获得了广泛应用，但月球多模态影像的匹配尚缺少对比性研究。为了实现高分辨率月球光学图像与SAR图像的高精度匹配，本文选择月球中纬度、低纬度、南极、北极等多个实验区影像，使用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、基于区域的CFOG（Channel Features of Orientated Gradients）、HOPC（Histogram of Orientated Phase Congruency）和基于结构特征的RIFT（Radiation Invariant Feature Transform）、HAPCG（Histogram of Absolute Phase Consistency Gradients）、HOWP（Histogram of the Orientation of the Weighted Phase descriptor） 和深度学习SuperGlue、LoFTR（Local Feature TRansformer）共8种特征匹配算法进行实验比较研究，通过正确匹配点数、均方根误差、重复率和覆盖度四种指标对匹配结果进行比较分析。结果表明，HAPCG算法使用了各向异性滤波并结合绝对相位方向梯度直方图构成特征向量，匹配效果最优。LoFTR算子使用了自注意层和互注意层机制，对纹理贫乏的月球影像效果次之。HOWP和SuperGlue匹配效果居中。CFOG、HOPC和RIFT效果最差。SIFT未能实现匹配。匹配点的分布和成像光照条件、影像重叠区域相关，中低纬度地区匹配效果优于南北极地区。对HAPCG匹配结果的Stokes第一参数进行了统计分析，雨海和高地实验区的匹配点的散射特性参数的平均值高于南极北极实验区，和地形特征相符。散点图显示出HAPCG匹配点对应的Stokes第一参数和光学影像灰度值存在相关性，证明了HAPCG对非线性辐射差异较大的月球光学影像和SAR影像匹配的稳健性。本研究为月球光学影像和SAR影像匹配方法的选择提供参考，有助于月球多源数据的应用。  
      关键词：月球;多模态匹配;SAR影像;光学影像;Stokes参数   
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      更新时间：2024-09-13
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