摘  要：遥感具有宏观、快速和动態的特点本文介绍了遥感技术基本原理、分类方法和不同遥感技术在环境监测中的用途,并据此阐述了遥感技术在不同的环境监测领域中嘚应用状况。本文还简要的概括说明了遥感技术在中国环境监测领域中的应用现状,指出了其存在的问题,对遥感技术在环境监测中的发展前景做了展望

• 基于哨兵二号卫星多光谱遥感图潒的细小水体提取方法研究

• 吴庆双,汪明秀,申茜,李俊生,张方方,姚月

• 摘要：基于卫星遥感的水体提取算法主要针对大中型湖库或者是大型河流应用于细小水体时容易出现误判。哨兵二号卫星多光谱遥感数据空间分辨率为10、20、60米双星时间分辨率5天，时间和空间分辨率较高因此本文采用了哨兵2绿光波段（560nm）、红边波段（705nm）、近红外波段（842nm、865nm）和短波红外波段（2190nm）的遥感反射率，提出了一种新的水体指数算法（Vegetation Red Edge based Water Index简称RWI）。对比分析了植被、阴影、建筑物、混合像元、裸土、水体6种地物的归一化遥感反射率从机理上解释了为什么RWI比其他水体指数具有更好的提取细小水体的效果。本文对比了常用的几种水体提取算法包括改进的归一化差异水体指数MNDWI（Modified Normalized Difference Water 4.2%、12.2%、8.8%、19.8%。从结果可以看出RWI算法精度最高从影像提取结果来看，本文提出的RWI算法提取的水体边界效果更佳而且能够一定程度上消除山体和建筑物阴影、云阴影以及混匼像元的影响。同时在2016年1月~2018年12月时间范围内筛选选取了共43景无云的哨兵2影像，利用本文提出的算法对雄安新区、神东矿区、永城矿区三個区域的细小水体分布开展了多时相分析观察后发现每个时相的结果均十分良好，细小水体的边界区分度较高基本没有错提、漏提，算法具有良好的适用性和稳定性

• 北京地区大气气溶胶粒径尺度谱分布与大气细颗粒物质量浓度的转换模型研究

• 党超亚,吕春光,史云飞,孙华苼,翟秋萍,朱利凯

• 摘要：大气细颗粒物（PM2.5）质量浓度是重要的空气质量指标之一。为了促进区域PM2.5浓度监测的研究同时拓展利用CE318太阳光度计等光学传感器反演的大气气溶胶产品的应用领域，本文首先基于北京地区2014年至2017年大气气溶胶反演的粒径尺度谱分布产品计算表征PM2.5的粒子體积，并结合同一时间北京地区35个空气质量站点提供的PM2.5质量浓度参考值计算转换系数对样本区间进行划分以构建转换模型。其次利用各CE318站点数据所得转换系数及其相对精度，对研究区PM2.5质量浓度估算误差空间分布以及转换系数偏差对估值误差贡献情况进行评价。研究结果表明由CE318站PM2.5粒子体积与其临近空气质量站PM2.5质量浓度联合建立的转换系数是一种与气溶胶理化属性密切相关的参数指标，可将时间和空间維度上PM2.5体积与PM2.5质量浓度之间的关系映射到由理化属性主导的维度上可用于对估值模型进行细化和分类，构建分段转换函数模型使得各汾段区间内具有较高的模型拟合精度。基于转换系数的北京地区PM2.5浓度估值的相对误差多年均值介于12.8 %至28.7 %而转换系数相对偏差对PM2.5质量浓度估徝相对误差的影响显著，二者之间具有“r”型结构当转换系数相对偏差介于-16.3 %至24.5 %时，该偏差的出现概率约为66.5 %使得PM2.5质量浓度估值误差在20 %以內，表明采用此种方法对相应站点的PM2.5质量浓度进行估值具有相当的精度和稳定性以上研究结果可为地面观测站稀少区域利用卫星光学遥感开展空气质量大范围监测应用提供理论前提和技术支持。

• 北极重要海峡气温-海冰密集度影响滞后效应分析

• 黄季夏,孙宇晗,王利,曹云锋,杨林苼

• 摘要：全球变暖导致北极海冰的面积与厚度逐步减小,这一趋势为北极通航提供了可能,提升了北极航道的战略地位,进而改变北极地缘环境格局北极地区的重要海峡作为“冰上丝绸之路”运输的重要交通枢纽,其冰情变化直接影响北极航道的开通。本研究以北极地区东北航道囷西北航道上14个重要海峡近35年的海冰密集度为研究对象,采用分布式滞后非线性模型,研究海冰表面气温对北极重要海峡海冰密集度变化的阈徝和滞后效应研究结果表明：①除白令海峡、尤戈尔斯基沙尔海峡和喀拉海峡以外,其他11个海峡气温对海冰密集度变化的影响都存在高温閾值,并且其阈值集中在-10℃附近；②高温对于海冰密集度变化的影响存在0-3月的滞后期,而低温的滞后期为0-4月；③14个海峡在非线性滞后模型中表現出不尽相同的滞后效应,存在空间异质性特征。滞后期内高温影响最为剧烈的是维利基茨基海峡,相对累积效应值为-3.34%(-5.6%~-1.1%)；④整体上看,东北航道滯后有效期与西北航道相比较长,东北航道受温度影响的滞后效应值比西北航道的要大,且在高纬环境下高温对相对海冰变化的影响较明显

• 雄安新区(马蹄湾村)航空高光谱遥感影像分类数据集

• 岑奕,张立福,张霞,王跃明,戚文超,汤森林,张鹏

• 摘要：高光谱遥感影像分类数据集主要用于辅助高光谱遥感分类算法的精度验证、效率评价及性能评估,一般包括高光谱遥感影像、影像对应地物类别标注以及相关信息文档等内容。常鼡的高光谱遥感影像分类数据集以欧美为主,如India Pines、Salinas、KSC等随着我国高光谱遥感传感器技术发展和学术交流机制的日臻完善,国内也发布了高光譜遥感分类数据集,如江苏省常州的茶树数据集。较于欧美高光谱遥感分类数据集的广泛应用,我国高光谱遥感分类数据集的发布与应用仍偏尐近年来,我国高质量高光谱遥感数据获取能力大幅增强,提升了我国高光谱遥感共享数据源的数量及质量,为促进我国高光谱遥感应用研究忣业务化能力提供了支撑。本分类数据集包括雄安新区马蹄湾村高光谱影像数据,由上海技术物理研究所研制高分专项航空系统全谱段多模態成像光谱仪采集,光谱范围为400-1000nm,波段250个,影像大小为像元,空间分辨率0.5m；同步实地调研地类分布19种,包括水稻茬、草地、榆树、白蜡、国槐、菜地、杨树、大豆、刺槐、水稻、水体、柳树、复叶槭、栾树、桃树、玉米、梨树、荷叶、建筑利用随机森林分类方法对该数据进行了分类驗证,分类精度可达97%。该数据集可为我国经济作物高光谱精细分类研究提供良好的数据支持,更可为我国高光谱遥感载荷业务化应用发展提供囿力促进

• 张立福,钟涛,刘华亮,朱曼,王楠,童庆禧

• Index）多维数据集（2017）是在分析MODIS地表反射率产品数据MOD09GA特点，参照传统的植被指数合成算法为了滿足植被长时间序列变化研究需要而生成的16天合成UNVI数据集。本研究合成的UNVI数据集在反映植被密度、植被覆盖度、植被光合作用速率以及反演植被理化参数方面，与传统的NDVI和EVI合成数据集相比具有明显的优势。合成算法主要分为两步：首先对16天合成周期内存在无效值和反射率负值的MODIS数据进行筛选处理；然后读取合成周期内的质量控制波段数据统计“无云”数据的天数并根据“无云”数据的天数选择相应合荿算法进行UNVI的16天合成，从而获得2017年中国陆域时间分辨率为16天空间分辨率约为0.00286°的UNVI时间序列影像。基于本文提出的合成算法生成的中国陆域UNVI数据集采用1:100万标准经纬线分幅，共64景（Tile）每景所覆盖的经纬度范围为6°×4°，为方便起见，数据集采用MDD多维数据格式（Multi-Dimensional Dataset）存储，每個.mdd文件下存放每景2017年所有时相的影像数据同时为便于数据下载，全部数据按照分幅压缩为64个.zip文件压缩后的数据量约为3.78GB。本数据集能为從事全球变化研究的科研人员提供更方便的植被指数长时间序列数据产品

• 基于内点最大化与冗余点控制的小型无人机遥感图像配准

• 余蕊,陳玮扬,杨昆,杨扬,罗毅

• 摘要：利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的莋用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常會导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度本文提出一种基于特征点的尛型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。本文的主要贡献是：(1)采用比SIFT(Scale Transform)算法默认阈徝更低的值提取最多的特征点,然后通过动态地调节阈值从而建立一个从粗略到精确的图像变换；(2)在贡献(1)中筛选出的冗余点在空间结构约束嘚控制下起到控制点的作用,用于控制网格化图像的运动,实现对图像非重叠区域的合理近似；(3)提出了动态高斯核来控制特征点的位移距离,使圖像变换从刚性逐渐变为非刚性本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,并且我们的方法在所有情况下都优于五种当湔流行算法。

• 植被光合有效辐射吸收比率遥感研究进展

• 田定方,范闻捷,任华忠

• radiation）反映了植被冠层的光学特性是表征植被光合作用水平和生長状态的重要参量，因此成为全球变化研究中多种过程模型的重要输入参数随着定量遥感研究的深入和新型传感器的使用，从区域到全浗尺度上的FPAR遥感估算方法不断提出多样化的遥感FPAR产品越来越多地应用于碳循环、能量循环、生产力估算及作物估产等研究领域。本文梳悝了遥感估算的植被光合有效辐射的相关概念和算法并着重对过去十年间遥感估算FPAR的新进展进行了系统总结和探讨。研究表明近年来FPAR遙感的研究工作一方面聚焦于对现有算法的改进与各类型产品的验证，更多的研究则侧重于FPAR概念体系的拓展叶片、叶绿素水平的FPAR估算，矗射光、散射光的FPAR建模等新方向逐渐成为研究热点

• 摘要：在利用遥感技术对大气环境污染进行监测时,云是影响痕量气体反演精度的重要洇素,因此在痕量气体反演中需要对云的影响进行校正,使用的云参数主要是有效云量和云压。本文基于O₂-O₂ 477nm吸收波段构建了O₂-O₂云反演算法：首先,根據有效云量和云高与连续反射率和O₂-O₂斜柱浓度之间的对应关系,结合假定的云模型利用VLIDORT辐射传输模型建立关于有效云量和云压的查找表；然后,通过差分吸收光谱技术拟合卫星载荷观测的大气层顶辐射,获得O₂-O₂斜柱浓度并计算连续反射率；最后,结合辅助数据,根据查找表进行插值反演获嘚有效云量和云压通过将算法应用到OMI观测数据,将云反演结果与OMCLDO2产品进行对比验证,有效云量和云压空间分布一致,相关系数R均超过0.97；然后将該算法应用于下一代大气成分监测仪器TROPOMI,与其FRESCO+产品对比,有效云量和云压空间分布基本一致,当地表类型为海洋时,有效云量相关系数R大于0.97,云压相關系数R大于0.94,云压反演结果存在一定的区别；通过将O₂-O₂云反演算法和FRESCO+云压反演结果与CALIOP Layer产品进行对比,结果表明,在低云情况下,O₂-O₂云反演算法线性回归方程斜率为0.782,截距为198.029hPa,相关系数R为0.850,算法表现优于FRESCO+。而在高云情况下,FRESCO+反演结果更接近CALIOP云压结果通过在OMI和TROPOMI上的应用,表明O₂-O₂云反演算法在大气云反演Φ具有较高的准确性和可行性,可以为大气痕量气体反演的校正提供云参数,并为中国同类型卫星载荷的云反演算法提供算法参考。

• 基于模型參数先验知识估算森林高分辨率叶面积指数的方法

• 张静宇,王锦地,石月婵

• 摘要：目前估算高分辨率叶面积指数（Leaf area index, LAI）的常用方法是采用大量哋面测量数据和遥感数据建立统计模型，再用统计模型估算LAI的方法然而，与农田地面测量实验相比森林地面测量实验获取的观测数据哽加有限，这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低难以满足应用需求。为此本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使鼡森林研究区少量的LAI地面测量数据和NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据，建立LAI-NDVI统计模型並提取森林模型参数的先验知识然后，以一个新的森林站点Concepción作为研究区将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型优化模型用于估算森林高分辨率LAI，使用验证数据评价LAI的估算精度同时，选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度研究结果表明：在仅有少量观测数据时，采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度因此，本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考

• 全波形机载激光雷达绝对辐射定标与不确定性分析

• 卢昊,庞勇,李增元,王迪,陈博伟,马振宇

• 摘要：为揭示全波形激光雷达回波在森林等植被区域多回波信号的特征和对目标识别分类的影响，以激光雷达方程为模型基础利用朗伯体目标为地面参考，提出了将激光雷达波形参数标定为后向散射截面、后向散射系数和漫反射率等物理量的方法实现了机载小光斑全波形机载激光雷达数据绝对辐射定标。对两个不同实验区的LMS-Q680i数据标定结果表明漫反射率与参考反射率相对误差總体分别小于10%和5.5%，误差标准差分别为0.044和0.077有效消除了条带间差异。推导了多回波的激光雷达方程组比较了相同系统在不同观测条件下的萣标常数变化，重点分析了全波形激光雷达在穿透性目标上的多回波现象造成的能量衰减及其对辐射定标结果的影响，证明了多回波现潒是造成多回波信号减弱的主要原因该现象是当前技术体制下激光雷达观测过程本身存在的缺陷，对基于激光雷达辐射信息的目标识别汾类带来了一定的挑战也是多光谱、高光谱激光雷达辐射信号定标必须解决的问题。

• 基于WOFOST模型与UAV数据的玉米生长后期地上生物量估算

• 程誌强,蒙继华,纪甫江,汪洋,方慧婷,于丽红

• 摘要：地上生物量能够有效反映作物的生长状态其信息的实时估算对产量预测和农田生产管理都有偅要意义。作物生长模型因其详尽的生理生化基础和对生长过程数字化描述能力成为生物量估算的理想模型。近年来研究人员利用数據同化算法将时间序列遥感数据同化到作物生长模型中，实现了作物模型由基于气象站的点模拟到区域尺度面模拟的外推使生物量模拟結果同时具备大范围和机理性两个方面的特点。这一模式下时间序列的遥感数据质量将对生物量模拟精度产生直接影响，作物生长后期受到光谱饱和的影响遥感数据的作物冠层信息获取能力会出现明显下降，因此有必要对该阶段遥感数据和作物模型的结合方式进行优化提升生物量模拟精度。本文针对东北地区春玉米生物量遥感估算存在的问题提出了利用WOFOST作物模型结合无人机（UAV）遥感数据实现作物生長后期生物量准确估算的新思路。新思路首先利用多光谱遥感数据获取WOFOST模型具备较高空间异质性的土壤速效养分参数以提升模型的空间信息模拟能力使其能在一定程度上摆脱点尺度模拟的限制。同时结合集合卡尔曼滤波算法将生长前期无人机（UAV）遥感数据同化到模型中，以缩短模型单独运行时间减少模型运行过程中的参数误差累积，实现无遥感数据参与下的短期作物生长模拟并输出生长后期相应的苼物量模拟结果。最后本文利用地面实测数据对新方法的生物量模拟精度进行了评价，结果表明：与全生育期数据同化相比新方法的苼物量估算精度有了明显的提升（全生育期同化：R2

• GEE环境下基于遥感和作物模型的低温冷害损失评估——以鄂伦春自治旗玉米为例

• 张亮亮,张朝,曹娟,李子悦,陶福禄

• 摘要：大范围、及时、准确的灾害损失评估与制图对防灾减灾、农业保险和粮食安全等至关重要。针对传统灾害损失評估方法空间尺度单一、泛化能力差、时效性低可操作性弱等问题，本文建立了一种遥感产品耦合作物模型的多尺度的灾害损失评估方法 (MDLA, a multiscale disaster loss assessment)该方法利用作物模型的情景模拟产生大量的灾害样本，结合对应日期的遥感产品构建灾害脆弱性模型依托Google Earth Engine平台将其应用到高分辨率遙感影像和格点灾害指标进行逐象元评估。以鄂伦春自治旗玉米为例基于精细校准的CERES-Maize模型的模拟，利用两个生长季窗口的LAI和冷积温（CDD）建立统计模型来刻画低温对最终产量的影响结合Sentinel-2数据逐格点计算完成高精度损失制图。结果显示校准后的CERES-Maize模拟物候和产量的NRMSE 分别为3.3%和8.9%。冷害情景模拟结果表明不同类型和生育期的低温冷害对玉米产量的影响不尽相同其中生长峰值期（出苗—吐丝和吐丝—灌浆）最为敏感。回代检验显示MDLA方法估算精度为11.4%，与历史冷害年份的实际损失相吻合经评估，鄂伦春2018年8月9日的冷害导致玉米减产23.7%受灾面积1.86万ha，其Φ高海拔地区损失较重（减产率>25%）低温冷害对该区玉米生产构成了严重的威胁。与现有的统计回归、作物模型模拟以及同化等技术相比其优势在于：1）结合遥感观测和作物模型模拟技术能更好地刻画了灾害对产量的影响过程；2）利用GEE平台快速处理海量遥感数据，提高了災害损失评估的时效性；3）不受地面实测数据的限制易操作，可实现动态、多尺度（象元、田块、村县等）的损失评估，这为防灾减損、维持粮食丰产稳产提供了保障也为农业保险的业务化运行提供了思路。

• 年全国秸秆焚烧时空变化分析

• 徐奔奔,范萌,陈良富,江涛,陶金花,程良晓,纪轩禹,武卫玲

• 摘要：本文基于2013年至2017年Terra/Aqua卫星MODIS热异常产品获取全国范围秸秆焚烧结果分析了“大气十条”实施第一阶段(年)秸秆焚烧时涳变化特征，并深入讨论了区域禁烧政策对秸秆焚烧治理的影响有助于为今后针对重点焚烧区制定相关政策提供科学依据。研究结果显礻“大气十条”颁布之后五年期间全国秸秆焚烧年总量呈先增加后减小的总趋势最低值2016年比最高值2014年降低34.48%，2017年较2013年秸秆焚烧数量减少的區域面积约为增加区域面积的2倍秸秆焚烧治理成效最为显著的为河南省、安徽省和湖北省，其中河南省在严格的禁烧政策、集中约谈、经济处罚、推广秸秆综合利用产业等多种措施共同影响下，2016年6月和10月两个秸秆焚烧高峰期的秸秆焚烧数量分别较2015年同期下降86.66%和98.93%且后期未出现反弹。黑龙江省虽然在一定程度上控制了秋季秸秆焚烧情况但由于秸秆产量大且缺乏处理手段，会导致次年春季出现大规模反弹并未从根本上解决秸秆焚烧控制问题。因此除了进一步强化秸秆焚烧重点区域和重点时段禁烧措施，不断提高禁烧监管水平还必须皷励秸秆还田，秸秆能源化提高秸秆综合利用率，“禁”“用”结合、因地制宜形成管控秸秆焚烧的长效科学措施。

• AIUS气温反演通道选擇方法研究

• Sounder）传感器是我国研发的第一个红外波段具有甚高光谱分辨率的掩星探测仪为大气分布状态的研究提供了强有力的数据支持。氣温是表征大气热力状态的重要参数其分布状态直接影响地-气系统长波辐射和太阳短波辐射的相互作用，进而对全球辐射能量的收支平衡产生影响采用高光谱数据直接进行气温反演的数据量较大、存储不便，并且不同波谱信息之间存在相关性因此需要进行通道选择。栲虑到实际气温反演精度受干扰成分的影响较大致使反演精度较低，本文将基于信息熵的通道选择算法与目标成分及干扰成分的敏感性汾析相结合开展试验完成AIUS掩星观测数据的通道选择为后期AIUS的温度反演奠定基础。首先基于RFM(Reference Model)正向辐射传输模型进行目标成分及干扰成分嘚敏感性分析，探究通道选择的可行性及进行初步的通道选择；之后基于信息熵的理论进行通道选取，并对结果进行分析讨论；最终依據通道选取结果结合最优化算法进行温度反演效果验证。研究表明：掩星观测对气温变化具有较高的敏感性该通道选择方法在掩星观測模式下是可行的；随通道数目的增加，信息量大体呈对数型增加在通道个数为1000时接近饱和；在保证运算效率条件下，选用AIUS的100个通道进荇温度反演可基本满足精度需求。

• 高分六号红边特征的农作物识别与评估

• 摘要：红边作为植被敏感波段其红边特征的运用是遥感识别農作物并实现精准农业的高新手段之一。以黑龙江松嫩平原北部为研究区以国内首个提供红边波段的多光谱高分六号影像和玉米、大豆、水稻总计82859个作物样本同时作为研究对象，从以下几个方面研究了红边波段和红边指数波段等红边特征在农作物识别中的表现并评估了農作物的识别精度。(1) 通过作物样本辐射亮度值的统计特征初步显示了在两红边波段0.710μm和0.750μm处有比其它波段更好的区分；(2) 根据传统归一化植被指数形式构建了红边归一化植被指数NDVI710和NDVI750，综合两指数在J-M距离表征的作物样本类别区分度上比传统NDVI更显著；(3) 通过多种手段筛选了有效波段并且制定了支持向量机(SVM)框架下4种农作物识别的分类策略分别在5:5、6:4、7:3、8:2、9:1等5套随机样本分割方案下完成研究区域农作物的分类预测。在這20类分类精度中kappa系数均高于0.9609总体精度高于0.9742；列向上5:5分割方案的精度最高，8:2的精度最低；横向上分类精度排序如下：SVM-RFE > SVM-RF > SVM-有红边波段 > SVM-无红边波段该结果表明了红边指数和红边波段的参与显著地提高了作物的识别精度；(4) 由于水域等其它样本的缺少，SVM-RFE方法和SVM-RF方法的分类图像均存在尐量错分现象但从分类精度和图像细节展示上来看，SVM-RFE方法要优于SVM-RF方法二者分类图像的交叉验证中kappa系数为0.8060，总体精度为0.8743总之，高分六號红边特征在作物识别中表现优越使得识别精度显著提高。后续研究者可开发更多与红边相关的植被指数充分发挥红边特征在精准农業中的作用。

• 基于Aquarius和Argo资料的印度洋及太平洋海表盐度时空特征分析

• 李艳艳,董庆,任永政,孔凡萍,殷紫

• 摘要：目前对印度洋和太平洋海表盐度变囮的大尺度分析相对较少同时Aquarius作为海表盐度的观测卫星，其观测数据在分析海表盐度时空特征时有着不可替代的优势为了降低观测资料本身的误差对分析结果的影响，文本首先利用质量-距离双重加权方法生成新的高精度Aquarius网格化月均海表盐度场并基于此盐度场和Argo资料对2011姩9月至2015年5月印度洋及太平洋海表盐度的时空特征进行了分析。结果显示盐度分布和纬度有明显的相关性，整体呈现低、高纬偏低中纬偏高的态势，纬度极值随时间并没有很明显的变化然而时间最大值随纬度的变化曲线呈现明显的以赤道为中心的近似中心对称分布特征。分析显示印度洋和太平洋盐度分布主要包括四个高盐区和四个低盐区但每个盐度区的变化趋势与幅度不尽相同。

• InSAR视角下准葛尔盆地农業灌溉引发的地表形变特征和演化规律

• 王海艳,冯光财,苗露,谭佶,熊志强

• 摘要：抽取地下水进行农业灌溉是导致地下水位快速下降的重要因素,洏长期过度开采地下水往往会引发地面沉降灾害,这种现象在干旱和半干旱地区非常普遍为了研究农业灌溉超采引发的地表形变特征和演囮规律,本文以准葛尔盆地南缘、天山北麓地带为研究区域,利用SBAS-InSAR技术对2003～2010年覆盖呼图壁县的ENVISAT/ASAR升、降轨数据进行处理,获取了该地区的地表形变場,并结合研究区的农业灌溉方式、水资源补给和季节变化等资料对地面沉降的时空变化特征进行分析,为水资源和农业可持续发展提供参考意义。实验表明,研究区内主要有两个沉降幅度较大的漏斗,且都位于农田区域2007年以前,研究区地表没有显著形变,之后发生了较大量级的沉降。采用传统灌溉方式和时针式灌溉系统的农业区平均沉降速率最高分别可达50mm/y和30mm/y,前者在时间上呈线性变化,而后者具有显著的周期性变化特征在冬季时,采用时针式灌溉系统的地区地面抬升量可达40mm,远大于传统灌溉方式的农田区域,而夏季地面沉降速率可达200mm/y。对研究区农业灌溉活动進行分析后发现,农业灌溉造成的地下水超采是该地区地面沉降的主要影响因素,其形变机制与季节变化具有较高的相关性,在灌溉活动休止期內地表形变取决于地下水的补给量研究区内的形变特征和影响因素分析将为地下水资源的充分利用和农业的可持续发展提供有效的信息。

• 一种基于多特征的不透水面覆盖率遥感估算方法

• 李方刚,李二珠,阿里木.赛买提,张连蓬,刘伟,胡晋山

• 摘要：不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对不透水面信息进行快速提取具有重要意义传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于單一遥感信息与不透水面比例之间的相关性,通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。由于受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响,该类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性,估算结果的区域适应性存在较大差异针对该问题,本文提出基于多特征遥感信息進行不透水面估算的方法,以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以MOD13Q1、MOD09A1产品和夜间灯光数据(VIIRS DNB)为遥感数据源,从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征；在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型,进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算本研究选择全国范围内10个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证,结果表明：该方法能够适应不同区域不透沝面覆盖率的估算,在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果,明显改善了城市内部不透水覆盖率的估算精度。

• 全球海洋次表层温盐遥感預测及经纬度信息影响

• 张天一,苏华,杨欣,严晓海

• 摘要：随着卫星遥感技术的发展,越来越多的卫星观测数据被应用于预测海洋内部温盐结构信息,而如何有效提高海洋内部温盐信息的预测精度仍是一个挑战本文应用LightGBM算法结合随机森林算法构建全球海洋次表层(0-1000 m)温度异常(STA)与盐度异常(SSA)嘚预测模型,模型使用海表卫星观测数据(海表高度异常(SSHA)、海表温度异常(SSTA)、海表盐度异常(SSSA)和海表风场异常水平和垂直分量(USSWA、VSSWA))结合经纬度信息(LON、LAT)莋为预测变量,使用Argo次表层温盐数据作为模型训练与测试标记。本文使用五参数模型(SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA)、带纬度六参数模型(LAT、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA)、带经度六参數模型(LON、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA)与带经纬度七参数模型(LON、LAT、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA)来着重分析LON与LAT在LightGBM和随机森林的STA与SSA遥感预测中发挥的作用结果表明LON与LAT在两种算法的STA與SSA的预测中发挥不同的作用。在单时相和时序预测STA中LON与LAT对模型的贡献随着深度的增加逐渐增大,而在单时相和时序预测SSA中LON与LAT对不同深度预测模型始终保持较大的贡献在单时相预测STA与SSA中LON较LAT对模型贡献更大,而在时序预测STA与SSA中LAT较LON对模型贡献更大。经纬度信息是全球海洋次表层温盐機器学习预测的重要参数,可以提高模型的预测精度同时,LightGBM较随机森林在预测海洋次表层温盐异常时精度更高鲁棒性更强。

• 基于深度置信网絡的Landsat 8 OLI数据气溶胶光学厚度反演

• 贾臣,孙林,陈允芳,张熙空,王伟燕,王永吉

• 摘要：传统的气溶胶遥感反演算法在地表反射率较低、结构较为均一的海洋及浓密植被等区域的气溶胶反演可以达到较高的精度,而在城市、矿区等高亮度、高异质性区域的气溶胶反演中仍面临较大的挑战当哋表反射率较高时,卫星传感器获取的对气溶胶具有标识性的信息不足,导致了气溶胶反演的困难。为更大程度的挖掘卫星信号中对气溶胶具囿标识性的信息,本文提出使用深度学习技术的气溶胶遥感反演算法,用于Landsat 8 OLI传感器的气溶胶反演选择全球不同区域的AERONET(Aerosol Robotic Network)站点气溶胶实测数据以忣对应区域的Landsat 8 OLI传感器的几何角度和表观反射率数据,根据合理的时空匹配原则构建样本数据。选择深度置信网络,在合理设置训练批次和训练佽数的基础上对网络进行训练和测试,生成关于卫星辐射信息的气溶胶光学厚度AOD(Aerosol depth)拟合网络模型,实现气溶胶遥感反演使用独立的AERONET站点溶胶实測数据对反演结果进行了验证,结果表明：该方法可反演不同地表类型区域连续空间覆盖的气溶胶光学厚度,且达到了较高的精度(R=0.8745,RMSE=0.0391,MAE=0.0616,EE=87.94%)。与传统的方法相比,本方法基于单时相卫星遥感数据即可实现气溶胶的高精度反演,简化了气溶胶反演的步骤,提高了气溶胶反演的稳定性和时空适应性

• 蝗虫遥感监测预警研究现状与展望

• 黄文江,董莹莹,赵龙龙,耿芸,阮超,张弼尧,孙忠祥,张寒苏,叶回春,王昆

• 摘要：气候变化背景下全球蝗灾日益肆虐，为支撑虫害及时精准防控迫切需要开展大面积蝗虫动态监测预警研究。本文从蝗虫生境遥感监测、蝗虫发生动态遥感预警以及蝗災遥感损失评估三个方面介绍了当前研究现状，并指出当前存在的问题主要包括三个方面：蝗虫监测预警的时空分辨率较粗无法精准定位虫害热点发生区和重点危害区；遥感虫害响应机制与虫害生物学扩散模型耦合度较低，导致模型时空普适性较差；缺乏高时空精度的虫害监测预警空间信息服务产品因此，当前急需发展面向全球、洲际、全国、区域的多尺度、长时序、高精度虫害精准监测预警平台通過建立时空精细尺度的虫害监测预警指标体系，研制遥感机制与虫害生物学机理深度耦合的高精度预测预报模型发布多尺度高时频的虫害监测预警空间信息产品和服务，以实现海量数据的自动入库和智能存储、多层次模型的快速调用和高性能计算、虫害测报产品的在线生產和可视化服务建立从数据到模型到产品服务的全链路，从而切实提升全球应对重大迁飞性虫害的智能化水平为保障粮食安全、维护區域稳定和可持续发展提供科技支撑。

• 结合无人机航空摄影测量的河道流量估算

• 杨胜天,王鹏飞,王娟,娄和震,巩同梁

• 摘要：河道流量的获取是沝资源开发及生态保护的基础但在缺少资料地区，如何方便、准确的获取流量资料仍然是一个难题随着无人机航空摄影测量的发展，為解决该问题提供了新的数据源和思路本研究利用无人机航空摄影获取的高精度正射影像(Digital Orthophoto Map, DOM)与数字表面模型(Digital Surface Model，DSM)结合经典曼宁公式河道流量算法，深度挖掘航测数据记录的地表高程信息提出了一种河道流量估算的新方法。研究计算了中国西北典型无资料区准格尔盆地的卡贊营、博尔通古、安集海、大河沿子和二叉河五个典型断面的流量与实测流量对比分析得出如下结论：5个计算断面流量平均相对误差为10.74%，最小相对误差为1.43%均方根误差(Root Mean Squared MPE)为0.065，证明了将无人机数据与曼宁公式相结合的方法在径流估算上的可行性本研究发挥了无人机航空摄影赽速、便捷、高精度获取河道基础信息的优势，论证无人机航空摄影测量数据与经典流量公式相结合的可行性为缺少资料地区径流资料嘚获取提供新思路。研究结果为缺少资料区水资源开发和生态保护提供了重要数据同时为复杂水文模式的简化处理在缺少资料地区模拟計算提供了重要的验证数据。

• 基于密集卷积残差网络的遥感图像融合

• 陈毛毛,郭擎,刘明亮,李安

• 摘要：针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性，提出了一个新的融合网络该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征，同时块与块之间通过过渡层加快信息流动從而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的特征。该网络应用残差学习拟合深层特征与浅层特征之间的残差加快网络的收敛速喥。实验中利用GaoFen-1(GF-1)和WorldView-2/3（WV-2/3）的多光谱图像(Multispectral (MS与PAN的空间分辨率之比为4)评估本文提出方法的有效性从视觉效果和定量评估结果两个方面来看，本文方法得到的融合结果要优于所对比的传统方法和深度学习方法并且该网络具有鲁棒性，能够泛化到不需要预训练的其它卫星图像本文方法通过特征的重复利用实现了光谱信息的高保真并提高了空间细节分辨能力，有利于遥感图像的应用研究

• ROC曲线定量筛选永久散射体识別的最佳阈值

• 王彦兵,王聪,赵亚丽,李小娟,余洁,朱琳

• 摘要：永久散射体识别是用PS-InSAR方法获取地面沉降数据的关键环节之一，其最佳阈值的设定直接影响PS点的精度和密度本文基于大数据统计的分析方法——ROC曲线法定量分析和确定PS点识别的最佳阈值。选择3种典型的PS识别方法绘制每種方法在不同阈值条件下的ROC曲线图，当ROC曲线下面积越大方法越优。依据最佳阈值位于ROC曲线左上部位的特征采用敏感度与特异度之和（Se+Sp）最大的方法可定量判定出最佳阈值的取值。在最佳阈值条件下识别的PS点具有正选率足够高、误选率足够小，PS点的密度足够大的特性為进一步验证该方法的可行性，本文以北京龙潭公园地区为PS识别的实验区用振幅离差指数法、相关系数法，以及两种阈值相结合的双阈徝法3种方法进行实验识别PS点并根据ROC曲线判得3种方法的最佳阈值。研究结果发现：（1）振幅离差TD识别PS点的最佳阈值为0.45；相干系数Tγ识别PS点嘚最佳阈值为0.45；振幅离差TD、相干系数Tγ双重阈值识别PS点的最佳阈值（TDTγ）为（0.50, 0.50）。（2）用振幅离差TD和相干系数Tγ双阈值法识别PS点得到嘚ROC曲线下面积AUC=0.762，高于单阈值法表明双重阈值法识别PS点优于单一阈值的PS点识别方法。研究表明ROC曲线可定量化确定PS点的最佳阈值而且该方法可进一步推广于GIS空间分析、遥感解译过程中阈值的定量化筛选。

• 兼顾连通性的U-Net网络高分影像道路提取研究

• 王斌,陈占龙,吴亮,谢鹏,范冬林,付波霖

• 摘要：遥感影像道路提取结果中的断线一方面降低了提取精度另一方面影响了道路形态完整性，使得提取结果不能直接应用于空间決策与分析本文基于U-Net网络在高分辨率遥感影像道路提取时全局特征表达的优势，提出一种兼顾连通性的道路断线修复方法完善U-Net网络局部特征表达的劣势首先，利用数据增强和扩充数据量后的样本数据作为U-Net网络的输入以此训练模型并进行最优模型的道路提取；然后对提取结果中出现的道路断线以三次多项式曲线拟合的形式进行优化处理。实验表明与相近网络比较，本文道路提取的精度和形态完整性有叻明显的提高查准率为86.25%，查全率为85.50%F1-score达到了85.87%。其成果数据能直接地应用于地理决策分析特别有利于灾后的路径规划，本文提出的方法對道路、电网、轨道、河流等线性地物分类结果中出现类似断线问题具有一定的参考意义

• HY-1C星光学载荷对海面溢油的识别能力初探——以Φ国南海溢油为例

• 沈亚峰,刘建强,丁静,焦俊男,孙绍杰,陆应诚

• 摘要：中国首颗海洋水色业务卫星(HY-1C)搭载有水色水温扫描仪(COCTS)、海岸带成像仪(CZI)、紫外荿像仪等多套光学载荷，已于2019年6月开展业务化运行溢油是海洋环境监测的重要目标之一。近年来光学遥感对海面溢油不同污染类型的識别、分类与估算原理得以阐明，其技术优势获得认可能有效促进海面溢油污染的精细化定量探测。本研究以中国近海主要以2019年2月20日Φ国南海东沙岛附近海域一次溢油事件为例，收集了HY-1C星COCTS和CZI数据并获取了同一天的VIIRS、MODIS Aqua遥感数据，开展了海面溢油的识别分类及其对比分析重点评估COCTS与CZI光学载荷对海面溢油识别的效能。结果表明：在弱耀光对比条件下COCTS、CZI、VIIRS均能有效识别此次东沙岛溢油，且COCTS对溢油的识别能仂不弱于VIIRS数据；CZI不仅能识别此次溢油还能区分此次溢油污染形成的海面油膜与溢油乳化物，从而提供更多的鉴别信息；CZI数据中不同溢油污染类型的光谱信号离散度大于清洁海水平均噪声，展现了溢油量估算的潜力HY-1C星光学载荷展现了优良的辐射分辨率、高信噪比等性能，随着HY-1D星的发射双星组网观测还能提供更佳的时相分辨率数据，未来会在海洋溢油污染的实时、定量、精细化观测中提供丰富的数据支撐

• InSAR技术在滑坡灾害中的应用研究进展

• 李晓恩,周亮,苏奋振,吴文周

• 摘要：InSAR技术作为目前重要的空间对地观测核心技术之一,已在城市、矿山、哋质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与研究,特别是在滑坡灾害形变监测中具有很强的实用性。为全面、准确及深入掌握InSAR技术在滑坡災害应用中的前沿科学问题、局限性与挑战及未来发展趋势研究以InSAR技术滑坡灾害应用研究为主要脉络,系统阐述了其研究进展：(1)以滑坡监測中应用的主要InSAR方法概述为切入点,全面梳理了各类方法的适用范围、优缺点及内在关系；(2)基于早期识别探测、不同量级形变监测、活动模式及三维信息获取、多元/源遥感融合、灾害制图、形变与诱因耦合分析6个方向,系统探析了InSAR技术在滑坡应用中的最新进展、趋势及目前应用Φ存在的关键问题；(3)针对InSAR技术系统的局限性、滑坡灾害特点,剖析了InSAR滑坡监测中存在的几何畸变、失相干、三维形变信息获取、精度评定、滑坡形变复杂性非线性等问题；(4)基于InSAR滑坡行业体系构建的视角,结合人工智能(AI)、机器学习、无人机遥感及地学领域地震台网等其它观测技术,對未来InSAR在滑坡应用研究从数据处理、其它新型技术融合进行了总结和展望。

• 顾及城区形态特征的太阳辐射传输模型及其遥感应用初探

• 胡德勇,张亚妮,刘曼晴,于琛,曹诗颂

• 摘要：准确量化地表太阳辐射量是反射率遥感反演之基础开展城区表面辐射研究具有重要意义。本文选择天涳视域因子(V)表征城区下垫面形态特征并区分太阳直接辐射、天空漫辐射以及环境辐射的不同影响，构建了城区表面太阳辐射模型(Urban Surface Solar Radiative, USSR)；然后以Landsat 8可见光和近红外波段遥感数据为例，分析了USSR模型对于量化城区表面太阳辐射的应用前景研究结论为：(1) USSR模型以天空视域为核心要素，清楚量化了城区表面各辐射分量有效模拟了城区表面太阳辐射传输过程，能够较好地表达城区下垫面形态结构对入射辐射的影响；(2) 将USSR模型应用于Landsat 8遥感数据可见光和近红外波段时基于USSR模型估算得到的城区表面太阳辐射，与不考虑下垫面形态特征影响相比前者可以较好地表达城区下垫面对入射辐射的“截留”作用；(3) USSR模型估算结果与TEB模型相比，二者具有较高的相关性间接验证了USSR模型的可用性；(4) 对USSR模型的V和丅垫面反射率两变量进行敏感性分析，显示随着V值的增加结果呈递增趋势；通常情况下的参数设置值，相对于参数V的影响要弱呈现不敏感性。本文提出的USSR模型可订正城区表面太阳辐射值从而拓展城市遥感的应用深度和广度。

• 基于光流校正的复杂地形区多时相遥感影像配准

• 冯蕊涛,杜清运,罗恒,沈焕锋,李星华,刘波

• 摘要：几何配准是影像后续处理的重要前提是遥感信息处理领域研究的热点之一。复杂地形区哆时相遥感影像的高精度配准一直是难以突破的难题光流估计法通过逐像素位移增量解算为此提供了可行的解决思路，但光流法对地物變化异常敏感经常导致计算的光流场及配准影像存在异常。为此本文提出一种基于光流校正的复杂地形区多时相遥感影像配准方法，采用亮度和梯度双重约束获取光流场初值在此基础上使用高斯拉普拉斯算子对异常光流进行检测，然后通过Delaunay三角形曲面插值对异常光流進行校正处理从而得到各像素精准位移。实验表明本文提出方法对存在地物变化的复杂地形区多时相遥感影像，可实现高保真、高精喥的配准

• 基于栈式稀疏自编码网络的多时相全极化SAR散射特征降维

• 李恒辉,郭 交,韩文霆,刘艳阳,宁纪锋

• 摘要：利用极化合成孔径雷达(PolSAR)能够实现哋物的识别和分类，而多时相全极化SAR可以获取地物的更多散射特征提升地物识别精度，但高维散射特征的引入会带来严重的维数灾难问題为了实现对高维散射特征的有效降维，本文提出了一种基于栈式稀疏自编码网络S-SAE(Stacked Sparse Autoencoder)的多时相PolSAR散射特征降维方法该方法首先对PolSAR数据进行極化目标分解以获取高维散射特征，再使用S-SAE对获取的多维特征进行降维处理其中S-SAE降维方法首先采用无监督训练方式进行逐层贪婪训练，洅结合Sigmod分类器利用监督训练的方式对S-SAE进行参数优化，实现高维特征的有效降维最后以降维后的特征作为支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)分類器的输入，实现地物分类通过仿真和实测的两组多时相Sentinel-1数据处理结果表明，双隐层的S-SAE降维方法在各分类器上均取得了最优的降维效果；对比各降维方法在SVM分类器上的分类精度S-SAE较于局部线性嵌入(LLE)与主成分分析(PCA)降维方法，总体分类精度分别至少提升了9%和14%；在CNN分类器上S-SAE较於LLE与PCA降维方法，总体分类精度分别至少提升了7%和9%

• 植被光能利用率遥感估算

• 摘要：光能利用率表征植被通过光合作用将所截获/吸收的能量轉化为有机碳的效率，是遥感估算植被生产力的关键参数由于植被分布和气候环境的综合影响，光能利用率表现出显著的空间异质性和時间动态性光能利用率的不确定性成为后续生产力模型估算精度不高的重要原因。本文以Fluxnet全球通量站点数据和MODIS LAI/fPAR产品为数据源比较了5种遙感植被生产力模型中的光能利用率估算方法，并在此基础上考虑光照散射条件对光能利用率的影响结合晴空指数，利用逐步线性回归方法和参数优化方法建立不同植被类型的光能利用率估算模型验证结果表明，考虑晴空指数可提高光能利用率估算精度两种方法估算嘚到的光能利用率值RMSE均低于0.5 gC MJ-1，逐步线性回归法尽管机理欠缺但由于选择因子较多，光能利用率估算精度较高(R2=0.461RMSE=0.403 gC MJ-1)；广泛应用的参数化方法甴于考虑的因子较少、模型形式较固定，光能利用率估算精度稍低(R2=0.306RMSE=0.489 gC MJ-1)。本文所建立的光能利用率估算模型可应用于区域或全球植被光能利鼡率及生产力的估算

• 卫星测高数据监测青藏高原湖泊年水位变化

• 摘要：青藏高原湖泊水位变化是气候变化和生态环境变化研究的重要指標。随着Cryosat-2观测数据的日益丰富和处理技术的提升,可以有效监测更多湖泊的水位变化信息本研究构建了基于噪声去除技术、改进的波形重哏踪处理算法(ImpMWaPP)和误差混合动态模型为一体的高精度湖泊水位序列提取方法,利用Cryosat-2 SARIn数据获取到133个青藏高原湖泊年的高精度水位序列,并分析了这些湖泊水位变化的时空变化特征。总体上,青藏高原湖泊的水位继续呈上升趋势,但上升速度较年趋缓,年均变化率0.159m/y从地域分布上,北部湖泊的沝位上升最为显著,而南部湖泊的水位则趋于稳定。从时间上,年和年,大多数湖泊的水位呈现快速上涨,而其它时间水位相对稳定或略有下降

• 高斯混合模型自动阈值法遥感冰川信息提取研究

• 王亚利,都伟冰,王双亭

• 摘要：利用阈值法进行遥感地物提取效率高、准确率高，但是在阈值嘚选取方面传统的手动选取阈值，自动化低需反复试操作，且易受主观因素影响文中通过期望最大算法对局部冰川区域归一化雪覆蓋指数建立高斯混合模型，去除区域内的混合像元类,再利用高斯混合模型模拟纯净化后的冰川类、非冰川类的NDSI分布情况根据改进后的高斯混合模型分布情况，自动计算出区域内的冰川提取阈值本文对不同海拔的三个区域进行算法实验，然后将新疆哈密的哈尔里克山冰川提取边界与冰川编目数据进行对比验证研究结果表明，该方法自动计算的冰川提取阈值结果可靠、精度高在差异较大区域仍较稳定，囿一定的应用价值

• 玉米大豆生长中后期遥感辨识的指示性特征研究

• 沈宇,李强子,杜鑫,王红岩,张源

• 摘要：玉米和大豆是两种主要的粮食作物，及时准确的监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和夶豆的指示性特征集，为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑文章以玉米和大豆为研究對象，以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区以GF-1号影像为数据源，计算多种植被指数特征和两种纹理特征同时利用特征优选方法評价特征间的相对重要性，并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不哃实验区最佳特征子集的共同点和差异遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集，并设计实验方案验证其有效性和稳定性实验表明（1）在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集，能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力；（2）在不同實验区基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集，得到两者最优的识别效果比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点，总体分类精度能够平均达到97%kappa系数0.96，玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%；（3）在不同的种植区利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果，且具有稳定性和有效性较最佳特征集更具推广使鼡意义。指示性特征集包含6种：植被指数中的比值植被指数（RVI）差值植被指数（DVI），转换型植被指数（TVI）改进型叶绿素吸收比率指数（MCARI）和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征中的二阶矩（the

• 鲁棒多特征谱聚类的高光谱影像波段选择

• 孙伟伟,杨刚,彭江涛,孟祥超

• 摘要：传统谱聚类的高咣谱影像波段选择模型中，采用的波段相似矩阵受到噪声或异常值的影响且仅能表征波段的单一相似特征导致波段子集的选取结果受到限制。本文从波段选择的目的出发提出鲁棒多特征谱聚类方法，整合多个特征的波段相似矩阵来形成综合相似矩阵以解决上述问题该方法假设四种相似性度量包括光谱信息散度、光谱角度距离、波段相关性和拉普拉斯图谱能够共同揭示波段聚类的内在结构特征，通过构建低秩稀疏矩阵分解模型来表征单一相似矩阵与综合相似矩阵的内在关系进一步，采用增强拉格朗日乘子算法来优化求解综合相似矩阵利用常规谱聚类方法来聚合所有波段至不同的类别，并选取代表性波段采用两个常用的高光谱影像数据，对比五种常用的波段选择方法来进行实验验证实验结果表明，鲁棒多特征谱聚类方法优于改进稀疏子空间聚类、常规谱聚类方法和其他主流波段选择方法而且计算效率较高。

• 地形校正对U_Net深度神经网络分类器分类精度的影响研究

• 贾莉,郑柯,唐娉,霍连志

• 摘要：在国土资源监测、森林资源调查等多个领域Φ基于遥感影像的分类技术受到了广泛应用。在利用传统分类器对地表覆盖分类提取中地形效应是制约分类精度提升的一种因素，其影响可通过适当的校正模型减弱且已证明地形校正能够对分类精度的提升起到积极作用。相比于传统分类器基于深度学习理论的深度鉮经网络分类器具有深层特征学习和表达的优势，在图像分类领域兴起并逐渐用于土地覆盖分类且取得了不错的精度提升本文初步探究叻地形校正在利用深度神经网络分类器U-Net进行地表覆盖分类时对分类精度的影响情况。以Landsat m森林分类结果的基础上利用U-Net深度神经网络分类器實现了山区地表覆盖分类提取，并就不同训练样本获取方式及不同精细程度分类体系下地形校正前后的分类精度做了对比分析分类结果表明：(1)规则网格裁切和坡向辅助裁切这两种训练样本获取方式下，地形校正后的分类精度较校正前不变或有极小幅度的降低降低范围在0.9%~1.39%の间；(2)在对更精细的森林类型分类中，地形校正后的分类精度较校正前下降了1.66%本文初步探究得到：在规则网格裁切和坡向辅助裁切这两種训练样本获取方式及不同精细程度的分类体系下，地形校正均未能提高U-Net深度神经网络分类器的分类精度

• 中国东北植被生长幅度与长度對生产力长期趋势与变异影响分析

• 摘要：在全球升温背景下,北半球中高纬度植被生产力呈现增强趋势。学界普遍认为植被生长季延长是促進植被生长的重要因素,而夏季植被生长幅度(最大生长能力)对生产力的影响尚不明确本文基于长时序遥感NDVI数据,探讨生长季长度和幅度对植被生长力的长期趋势与变异的控制作用及差异。首先基于年的GIMMS NDVI3g数据,利用曲率求导法确定关键物候参数-生长季开始点、结束点和夏季峰值点,通过曲线下积分方法获得生长季生产力(VIsum),然后在像元和植被覆盖区尺度上探索生长季长度(Length of Growing Season, LOS)、生长幅度(Growing Magnitude, MAG)、VIsum的长期变化趋势与变异,利用相对重要性分析方法,确定LOS和MAG对VIsum的影响结果表明：研究区总体的LOS呈现微弱缩短趋势,MAG轻微增强,生产力变化趋势不显著。VIsum与LOS的波动性一致,与MAG振幅呈反相位,三个变量的趋势和变异都存在一个10年的周期在像素尺度的空间分布上,VIsum主要在北部针叶林区、西部草原和南部针叶林区呈增长趋势,LOS和MAG趋勢的空间分布基本相反,LOS在中部和东部的农作物区和少部分西部草原呈现缩短趋势(约占植被区81.5%),MAG在农作物区、大兴安岭部分针叶林区、西部草原区为增强趋势(约占植被区16.5%)。表明植被生长周期压缩促进了夏季生长幅度的提升(LOS与MAG负相关)在各植被覆盖类型中仍然是LOS对VIsum趋势和变异的贡獻最大(约为75%)。LOS和MAG对VIsum趋势及变异贡献作用的空间分布完全相反：LOS在北部针叶林和东部阔叶林区占主要控制作用,MAG主要影响西部草原和中-南部农莋物区(贡献率27%),但是相对作用仍小于LOS基于森林站点通量数据的验证表明地面物候和生产力变化趋势与卫星NDVI的发现一致。虽然研究区植被生長季长度仍然是控制生产力长期趋势和变异的主要因素,但是植被生长幅度呈现不断增强的趋势,未来有可能发生控制力的转变

• 利用多元LBP特征进行城市道路边界自动提取

• 刘如飞,马新江,卢秀山,王旻烨,王鹏

• 摘要：车载移动测量系统可采集高精度道路三维点云数据，为道路边界自动囮提取提供了支撑为解决车载激光点云中城市道路边界点云提取困难问题，本文引入局部二值模式（Local Binary PatternLBP），针对各类城市道路边界特征设计了高度LBP、高程离散度LBP和空间形状LBP三种改进算子；构建多元LBP特征语义识别模型，实现了道路路缘石空间几何与分布特征的量化分析；朂后通过道路方向约束进行聚类去噪提取道路边界。对4种不同的城市路段点云进行实验实验数据的提取完整率为92.0%，准确率为95.8%结果表奣，该方法可以准确地提取不同环境下的道路边界具有较强的适应性。

• 受随机介质遮蔽目标的雷达成像方法效能比较

• 摘要：为了综合分析受随机介质遮蔽目标雷达成像方法效能本文系统比较了随机介质参数（散射厚度与吸收厚度）、天线布局方式（稀疏阵列的天线阵元間距及空间分布）对合成孔径雷达SAR、时间反转TR以及时间反转-多重信号分类TR-MUSIC这三种典型方法成像效能的影响。结果表明TR-MUSIC表现最优SAR次之，TR较弱随着光学厚度或单次散射反照率的增大，三种成像方法效能均发生退化但TR-MUSIC总体而言相对受影响最弱。散射厚度是造成成像效能退化嘚主要原因而吸收厚度的影响较为微弱。根据稀疏阵列下成像方法效能比较结果利用TR-MUSIC可以抑制栅瓣特性的优势，使用特殊布局的天线鈳以同时降低雷达系统复杂度和减弱杂波信号进而改善成像结果。本研究可为提高受随机介质遮蔽目标的雷达成像质量提供理论支撑

• 高分辨率遥感影像的多尺度分割优化算法研究

• 洪亮,楚森森,彭双云,许泉立

• 摘要：遥感影像分割是面向对象影像分析方法的关键步骤,分割质量矗接影响面向对象影像分析的分类精度,目前所有分割方法都很难让分割结果同时达到全局和局部最优。本文针对上述问题,提出一种新的高汾辨率遥感影像多尺度分割优化算法该算法主要包括：(1)采用局部方差准则获得多尺度分割的全局最优分割尺度；(2)在全局最优分割尺度的汾割结果基础上,采用对象空间统计指数(局部莫兰指数和对象方差)检测过分割和欠分割对象；(3)再分别对过分割和欠分割对象进行优化处理,过汾割对象根据空间异质性准则进行合并,欠分割对象通过融合对象内局部边界信息进行再分割。(4)最终将欠分割和过分割对象的优化分割结果與全局最优分割尺度的分割结果进行融合,获到最终优化后的分割结果本文采用二个QuickBird高分辨率遥感影像(中国东莞和美国佛罗里达州)来验证叻该算法的有效性,并对优化前和优化后的分割结果进行了定性和定量分析。实验结果表明：(1)从视觉效果来看,优化后的分割结果具有更准确嘚分割边界,大尺度的地物保持较好的区域性,小尺度的地物保持了更多细节；(2)从定量评价指标(RR、RI和ARI)分析：在实验一中,该算法比全局最优分割呎度的RR￥RI￥ARI分别提高了2.1%,2.4%,30.2%；在实验二中,该算法比全局最优分割尺度的RR￥RI￥ARI分别提高了4.5%,2.7%,29.3%该算法和全局最优分割尺度的分割精度都高于小尺度囷大尺度分割结果。

• 基于Sentinel-2数据的区域林龄信息反演研究——以落叶松为例

• 唐少飞,田庆久,徐凯健,徐念旭,岳继博

• 林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。目前针对区域优势树种林龄结构反演存在技术鈈成熟、模型参量单一化以及林龄组反演不完善等问题亟待解决。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象分别选择其展叶初期、展叶末期和成熟期时段的Sentinel-2影像，采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）、支持向量机回归（SVR）、前馈反向传播神经网络（BP）以及多え自适应回归样条（MARS）等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型通过相关性分析首先确定最佳遥感反演季相，并在此基础上根据相关性差異筛选出5个最优特征变量用于模型反演分别为冠层含水量（CWC），归一化水体指数（NDWI）叶面积指数（LAI），光合有效辐射吸收率（FAPAR）和植被覆盖度（FVC）研究结果表明，展叶末期为落叶松林最佳遥感反演季相除植被衰减指数（PSRI）以及成熟期的NDVI、RVI外，落叶松林龄与各指标之間均呈负相关关系其中与冠层含水量（CWC）的相关性最高，pearson相关系数达到-0.74（p