最新刊期
2025 年 第 29 卷 第 12 期
- “最新报道，日光诱导叶绿素荧光SIF技术在植物光合作用监测领域取得显著进展，系统总结了SIF反演算法特点、优势和局限性，为陆地生态系统碳水循环监测提供解决方案。”
摘要：日光诱导叶绿素荧光SIF（Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence） 是植物叶绿素在受到日光照射时激发的光谱信号，是植物光合作用准确监测的关键指标，对陆地生态系统碳水循环监测具有重要意义。近年来，随着“星—空—地”荧光遥感技术的综合发展，SIF遥感反演取得了显著进展。本文从SIF反演的算法，平台与设备出发，系统总结了各类SIF反演算法的特点、优势和局限性；分析了SIF在近地面和航空航天各观测平台上反演设备的发展历程；并探讨了当前SIF反演存在的问题及未来发展方向。关键词：叶绿素荧光;遥感反演;遥感设备;估算方法;生态监测;多平台;碳水循环0|0|0更新时间：2026-01-05 -
覆膜农田遥感分类研究进展和展望 AI导读
“遥感技术在覆膜农田监测领域取得进展，专家综述了遥感识别与分类研究现状，为黑土地保护提供数据支持。”
摘要：覆膜栽培技术具有保温保墒、除草抑盐、提升产量等积极作用，随之而来的农膜污染问题也日益加重。遥感技术可准确地获取大范围覆膜农田时空分布，能够为黑土地保护、农业环境改善提供数据支持。为系统梳理覆膜农田遥感分类的研究现状，本文基于对中国知网（CNKI）与Web of Science（WOS）数据库的文献分析，从利用遥感技术监测覆膜农田出发，以常见遥感数据、特征提取、图像分类和信息融合4个方面综述覆膜农田遥感识别与分类的研究现状。结果表明：常见遥感数据中，中分辨率光学影像为主流数据源；光谱特征在提取效果优于纹理特征。传统机器学习方法中支持向量机与随机森林应用广泛，深度学习方法精度更高但依赖大量数据。多源信息融合能有效提高分类精度。目前研究仍面临“同谱异物”、混合像元及深度学习计算成本高等问题。未来应加强多源数据融合、轻量化模型开发及全生命周期农膜监测。本文归纳总结农膜覆盖农田遥感识别与分类研究的前沿问题与挑战，展望未来发展趋势和研究方向，为该领域监测技术手段的进步提供参考。关键词：覆膜栽培;农膜污染;多源遥感;特征提取;图像分类0|0|0更新时间：2026-01-05
综述
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海洋二号卫星海面风场融合产品的验证分析 AI导读
“在风能资源评估领域，研究者通过多源数据匹配分析，验证了MULOWV卫星融合风场产品在风速和风向观测中的高精度和一致性，为风场监测和模型评估提供了可靠数据源。”
摘要：风速和风向的高精度观测是风能资源评估、海洋安全保障及气候变化研究的关键基础。为提升风能资源评估的精确性，本研究旨在通过多源数据匹配分析，评估不同风场数据集（锚系浮标、MULOWV卫星融合风场产品、METOP卫星风场日产品）的精度与一致性，筛选最优数据源以支持业务化应用。采用三重匹配分析方法，对锚系浮标数据、MULOWV融合风场产品数据及METOP卫星风场日产品的风速和风向进行交叉验证。通过计算均方根误差（RMSE）和相关性系数等指标，量化不同数据源的误差及一致性，并分析不同风速条件下的数据波动性。通过系统研究，MULOWV数据在多源匹配中表现最优，风速和风向的RMSE分别低于1.6 m/s和15°，满足业务化应用需求；MULOWV与METOP数据整体相关性较高，但在极端风速条件下存在轻微偏差；MULOWV的误差指标优于其他数据源，适用于大范围风场监测和模型验证。结果表明，MULOWV卫星融合风场产品具有较高的数据精度和多源一致性，可作为风场监测和模型评估的主要数据源，并为其他风场数据的校准提供可靠参考。未来需进一步优化极端风速条件下的数据稳定性，以提升其在复杂气象场景中的应用能力。关键词：海洋卫星;融合海面风场;三重匹配分析;MULOWV;微波散射计;风场检验67|119|0更新时间：2026-01-05 - “中国海洋一号卫星搭载的COCTS实现全球海洋水色监测，研发高精度Chl-a遥感算法，为海洋监测与气候变化研究提供支撑。”
摘要：水体叶绿素a浓度（Chl-a）作为核心气候参数，其精准的遥感反演对于全球碳循环研究、海洋环境监测和治理具有重要意义。中国海洋一号系列卫星（HY-1C/1D）搭载的海洋水色水温扫描仪（COCTS），可实现公里级全球海洋水色监测。研发针对COCTS数据的高精度Chl-a遥感算法，是实现自主卫星数据支撑海洋监测与气候变化研究的核心前提。本研究基于覆盖全球海域的2165组实测数据，构建了基于HY-1C/1D COCTS多波段遥感反射比（Rrs）与环境参数的多层感知器神经网络（MLP-NN）模型，实现全球水体Chl-a浓度高精度反演。通过输入因子敏感性分析，最终确定以412 nm、443 nm、490 nm、520 nm、565 nm、670 nm波段的Rrs、纬度、月份、前月月平均海表面温度和前月气候态光合有效辐射参数构成最优输入组合。验证结果表明，MLP-NN模型估算的Chl-a浓度log转换后计算的均方根偏差RMSD（Root Mean Square Difference）为0.22，中位数绝对百分偏差MAPD（Median Absolute Percentage Difference）为29.1%，较NASA业务化标准的水色指数算法（OCI）分别降低了0.1和16.9%。进一步的卫星与实测数据的匹配验证结果显示，MLP-NN模型估算的Chl-a的RMSD和MAPD分别较OCI算法降低了0.09和9.8%，展现出优异的算法稳健性。本研究为国产卫星在海洋生态监测领域提供了一种创新方法，显著增强了利用HY-1C/1D卫星观测全球Chl-a浓度的能力。关键词：叶绿素a（Chl-a）;遥感反射比;反演算法;HY-1C/1D卫星;神经网络;COCTS;海洋水色212|149|0更新时间：2026-01-05
中国遥感卫星
- “最新研究突破：基于光谱形状特征的自适应分区方法，有效提升渤海薄冰检测性，分类精度超90%。”
摘要：一年生海冰是中纬度气候变化的重要指示因子，其中厚度小于10 cm的薄冰对气候变化的响应尤为显著。针对渤海高动态悬浮泥沙海域中海冰光谱波动性强、反射率变化显著、薄冰检测难度大的问题，本文提出一种基于光谱形状特征的自适应分区方法，将渤海动态划分为低、高悬浮颗粒物浓度区域。分区后，区域内悬浮颗粒物浓度的异质性显著降低，有效提升了厚度10 cm以下薄冰的可检测性。在此基础上，采用单峰阈值法自动确定分割阈值，并融合边缘特征以增强算法的稳健性。将该方法应用于MODIS、Sentinel-2、GF-1、Sentinel-3及GOCI五种光学影像数据，并利用自然资源部北海预报中心发布的2017年—2019年共12景海冰解译图及高分辨率遥感影像样本点进行精度验证。结果表明：该算法分类精度超过90%，适用于多种光学传感器。通过光谱线性混合模型模拟实验进一步证实，该算法能在高动态悬浮泥沙海域有效识别密集度高于30%的一年生海冰。本研究为多源光学遥感数据的业务化海冰监测提供了有效方法支撑。关键词：渤海;一年生海冰;多光学传感器影像;悬浮颗粒物浓度;CCI指数;自适应分区;单峰阈值法;自动检测算法54|64|0更新时间：2026-01-05 - “最新研究突破南极冰崖海岸线高精度监测难题，为预测海平面变化提供关键数据支持。”
摘要：南极海岸线对全球变化高度敏感，受全球变暖影响，冰架退缩导致更多冰川直接暴露于海洋，形成以接地冰川为终端的冰崖型海岸线。冰崖型海岸线是研究冰盖不稳定性的关键区域，精确监测其变化对于预测未来海平面变化至关重要。然而，与相对成熟的冰架型海岸线提取方法相比，冰崖型海岸线特征复杂且变化细微，仍需要进一步开发高精度提取算法。为此，本文提出一种基于阈值分割边界与边缘检测边界闭合拓扑关系的双边界融合算法，同时，提出了基于不同边界连通特征的误差自评估方法；并以南极半岛典型区域为例，利用15 m分辨率的Sentinel-1 SAR数据提取冰崖海岸线，通过全样本验证对融合算法对3种类型冰崖海岸线（冰崖—海水/海冰交界型、冰崖阴影—海水/海冰交界型和冰崖—冰混合物（mélange）交界型（mélange））的提取精度进行验证。结果表明，本文提出的双边界融合算法能够实现对前两类冰崖海岸线（占研究区冰崖海岸线总长的92%）的高精度自动提取。其中：冰崖—海水/海冰交界型海岸线的平均误差为0.31±1.13个像素（对应15 m分辨率），零像素误差海岸线长度占比为85.8%；冰崖阴影—海水/海冰型平均误差为0.56±1.55个像素，零像素误差海岸线长度占比为74.9%。对于冰崖-mélange交界型海岸线，在无人工监督的情况下，83.8%的海岸线误差超过20个像素，但本研究算法可自动识别较大的低精度区域以供后续改进。综上，本文提出的双边界融合算法有效改善了阈值分割法提取精度问题以及边缘检测的噪声问题，无需训练样本，效率高，适用于南极大部分冰崖海岸线的长时序高精度监测。关键词：南极冰崖型海岸线;海岸线自动提取;双边界融合算法;阈值分割;边缘检测;Sentinel-1 SAR GRD数据174|114|0更新时间：2026-01-05 - “中国成功发射全球首组高分辨率L波段差分干涉SAR科研卫星，为冰缘地貌形变监测提供新数据源。”
摘要：冰缘地貌是由寒冻风化和冻融作用形成的一种独特地表形态，广泛分布于青藏高原的高寒冰缘环境冻土区。冰缘地貌的地表变化不仅是青藏高原气候变化的指示器，还是冰缘环境中滑坡等地质灾害的重要来源。研究冰缘地貌的时空形变特征，对于深入理解其形变的物理机制和动力学过程、识别潜在的地质灾害风险，以及提升次生灾害的预防能力具有重要意义。时序InSAR技术是冰缘地貌形变监测的有效手段，但应用多集中在短时序、中分辨率观测，无法精细捕捉石冰川、岩屑坡等地貌表面结构形变差异和长时序变化特征。2022年初，中国成功发射全球首组以地表形变监测为核心任务的高分辨率L波段差分干涉SAR科研卫星陆地探测一号（LT-1）星座，为冰缘地貌形变监测研究提供了新的高时空分辨率数据源。因此，本文以青藏高原念青唐古拉山脉的典型石冰川、岩屑坡两种冰缘地貌为研究对象，利用LT-1双星3 m分辨率条带模式1数据，通过Stacking-InSAR、时序InSAR方法提取石冰川、岩屑坡地貌高分辨率形变，并通过与同时段Sentinel-1A数据进行形变对比分析。研究结果表明，LT-1获得的形变结果与Sentinel-1A数据结果具有较高一致性；利用LT-1获得研究区内石冰川年际累积形变量为0.06—0.16 m，岩屑坡年际累积形变量为0.01—0.09 m，且呈现出明显的季节性变化特征；LT-1在复杂地形气候环境区域具有较好的干涉相干性保持能力，但一定程度上受叠掩和阴影影响，通过升降轨联合观测能够提升冰缘地貌的观测效能。综上，LT-1卫星有助于提升石冰川、岩屑坡地表时空形变监测水平，在冰缘地貌形变监测方面具有应用潜力。关键词：石冰川;岩屑坡;LT-1;时序InSAR;形变监测;青藏高原137|384|0更新时间：2026-01-05
冰冻圈遥感
- “在农业景观领域，专家提出了基于变化检测算法的长时序梯田提取方法，有效揭示了梯田建设的动态演变轨迹与生产效益。”
摘要：梯田作为一种重要的农业景观，对增加产量、保持水土具有重要作用。梯田的时空变化数据是评估梯田的生产效益与生态水文效应的重要基础，但获取困难。本文提出了一种基于变化检测算法的长时序梯田提取方法。采用融合全色波段的Landsat系列长时间序列卫星影像，对Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI数据进行归一化处理，去除不同传感器之间差异的干扰与畸变；基于2020年梯田分布图，利用数据驱动的LandTrendr变化检测算法提取散渡河流域2001年—2020年时序梯田空间分布，并分析梯田面积与粮食产量之间的相互关系。结果表明，散渡河流域时序梯田的总体监测精度为82.50%，F1-score为0.84。2020年散渡河流域梯田总面积相较2001年增长了397 km2，增长率为45.27%。2015年之前梯田增长速率达到高峰，此后梯田增加的速度有所减缓，但总体趋势仍然呈现出递增状态。梯田面积与粮食产量间存在着极为紧密的关联（R2=0.94）。通过融合全色波段的Landsat长时间序列卫星数据与LandTrendr变化检测算法获取梯田时空分布信息，有效揭示了梯田建设在时间与空间维度上的动态演变轨迹与生产效益。关键词：梯田制图;时序提取;Landsat;变化检测;LandTrendr0|0|0更新时间：2026-01-05 -
塔基日光诱导叶绿素荧光多反演算法对比分析 AI导读
“最新研究揭示了六种SIF反演算法在植被光合作用监测中的应用差异，为复杂环境下SIF反演提供参考。”
摘要：日光诱导叶绿素荧光SIF（Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence）是植被在自然光照下进行光合作用时发射的一种微弱的光学信号。作为指代植被光合作用的无损探针，SIF近年来被广泛应用于植被生产力估算、胁迫监测和物候监测等多个领域。开展近地面塔基SIF观测有助于在精细化尺度上理解植被的生理生化过程，但由于SIF信号十分微弱且与植被反射光混杂，常规手段难以实现SIF的直接观测。当前已有一系列基于植被光谱的SIF反演算法，但是，现有研究对这些算法的差异以及在不同条件下的适应性仍缺乏认识与讨论。因此，本研究基于山地森林站点塔基观测获取的高光谱数据，对6种SIF反演算法（sFLD、3FLD、iFLD、SFM、SVD和BSF）展开了对比分析与评价。结果表明：（1）传统FLD系列算法（sFLD、3FLD与iFLD）反演结果较为相近（R2>0.86），SVD算法反演结果相较于其他算法明显偏高，SFM和BSF算法与其余各算法均保持较高相关性；（2）SFM、SVD和BSF算法相较于传统的FLD系列算法呈现出更高的准确性与稳定性（与NIRvR相比：平均ΔR2=0.29，与GPP相比：平均ΔR2=0.10），在云量较多或天气不稳定的情境下，SFM算法仍能保持与GPP较高的相关性，因此最适用于复杂环境下的SIF反演，而SVD算法反演获得的SIF能够较好地表征植被在日内尺度受太阳辐射影响的变化；（3）BSF算法对观测高度与先验权重的设置较为敏感，但对温度参数不敏感，在使用BSF算法反演SIF时需根据使用情境和数据特点进行调整。综上，本研究阐明了6种典型SIF反演算法间的差异，可为今后不同使用情境下SIF反演算法的选择提供参考。关键词：日光诱导叶绿素荧光（SIF）;反演算法评价;塔基观测;高光谱数据;总初级生产力（GPP）;山地森林124|124|0更新时间：2026-01-05 - “最新研究进展显示，中国东北地区森林冠层高度估测技术取得突破，RF-EBK模型实现高精度估测，为精准营林管理提供技术支持。”
摘要：森林冠层高度作为森林垂直结构的关键参数，其精准估测在碳循环与森林地上生物量研究中发挥着不可或缺的作用。随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据为大尺度森林监测中冠层高度估测提供了新的可能性。本研究以中国东北地区为研究区域，提出了一种结合随机森林RF（Random Forests）和经验贝叶斯克里金EBK（Empirical Bayesian Kriging）方法的模型（RF-EBK），用于区域尺度森林冠层高度的估测。该模型基于星载激光雷达ICESat-2提供的离散冠层高度数据、Landsat 8 OLI影像、航天飞机雷达地形测绘任务地形数据以及森林冠层覆盖数据，首先采用基于交叉验证的递归特征消除方法对多源遥感数据中提取的特征因子进行筛选；然后通过RF模型进行森林冠层高度估测，并计算测试集的估测残差；最后基于估测残差的空间自相关性，利用EBK方法对估测残差进行建模，得到研究区域空间连续残差插值结果，并对RF估测结果进行残差校正，从而有效提高模型的估测精度，最终实现中国东北地区2023年30 m森林冠层高度的高精度估测。结果表明，森林冠层覆盖特征因子在冠层高度估测中的重要性较高。在模型精度方面，RF-EBK模型相较于单独使用RF模型具有更优的估测性能，验证集R²提高了59.52%，RMSE和rRMSE均降低了27%。此外，使用在研究区域内6个采样点采集的无人机激光雷达数据对RF-EBK模型估测结果进行精度验证，R²为0.69，RMSE为1.65 m，rRMSE为7.81%。综上，RF-EBK模型能够实现区域尺度森林冠层高度的高精度估测，为中国东北地区的精准营林管理和可持续森林资源经营提供了有效的技术支持。关键词：ICESat-2;无人机激光雷达;Landsat 8 OLI;随机森林;经验贝叶斯克里金236|823|0更新时间：2026-01-05
林业与农业
- “在遥感数据产品生产领域，专家基于四种时空融合模型比较地表温度融合结果，分析了地表环境、数据空间尺度差异及数据相关性对融合结果的影响，为精细化遥感数据产品生产提供解决方案。”
摘要：时空融合是当前结合影像高空间分辨率和高时间分辨率两种属性最有效的方法，对精细化遥感数据产品的生产具有重要意义。然而，绝大多数时空融合模型都是基于地表反射率和植被指数开发，较少应用于地表温度LST（Land Surface Temperature）；另外，现有的地表温度时空融合模型评价未充分考虑不同数据组合与数据相关性对模型性能的影响。为此，本文基于4种类型的时空融合模型（增强型自适应反射融合模型ESTARFM（Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、时空反射解混模型STRUM（Spatial and Temporal Reflectance Unmixing Model）、灵活时空数据融合FSDAF（Flexible Spatiotemporal Data Fusion）模型和增强型深度卷积时空融合网络EDCSTFN（Enhanced Deep Convolutional Spatiotemporal Fusion Network），比较各模型的地表温度融合结果，同时分析地表环境、数据空间尺度差异以及数据相关性对融合结果的影响。结果表明：（1）EDCSTFN模型融合LST精度最高，其次是FSDAF和ESTARFM模型，STRUM模型精度相对较差；ESTARFM和EDCSTFN模型的融合影像目视效果更优，STRUM和FSDAF模型的融合影像相对较为平滑；（2）4种模型在地物结构单一区域融合效果最理想，其次是物候变化明显区域，在地表覆盖类型复杂区域融合效果欠佳。EDCSTFN模型在不同地表环境下均保持高水平精度，尤其是地表覆盖类型复杂区域，但在地物结构简单的区域表现不如ESTARFM模型；（3）随着空间尺度差异的增大，ESTARFM、STRUM和FSDAF模型的融合精度表现为规律性下降，而EDCSTFN模型并没有下降的趋势；（4）随着数据相关性的降低，4种模型的融合精度均呈现规律性降低，其中EDCSTFN模型表现出相对较好的稳定性和鲁棒性。关键词：时空融合;地表温度;增强型自适应反射融合模型;时空反射解混模型;灵活时空数据融合模型;增强型深度卷积时空融合网络143|194|0更新时间：2026-01-05 - “本报道聚焦城市热环境演变研究，通过时空融合方法重建武汉市夏季地表温度均值，揭示了城市热环境时空变化特征，为城市生态文明建设提供科学依据。”
摘要：遥感地表温度产品是城市热环境演变研究的重要数据源。然而，受遥感器回访周期长及云雨天气情况下数据缺失等因素影响，高分辨率地表温度产品的代表性不足，导致精细尺度下城市长时序热环境的研究受限。本研究利用Landsat和MODIS遥感数据，采用时空融合方法重建了2013年—2022年武汉市核心城区夏季长时序高分辨率地表温度均值，并在精细尺度对武汉市热环境演变进行了分析。结果表明：（1）重建的高分辨率地表温度均值产品与地面站点观测数据具有较强的一致性，同时可以反映精细尺度下城市热环境时空变化的高度异质性；（2）2013年—2022年，武汉市主城区高地表温度区占比呈现降低趋势并沿新城组群向周边区域扩张，原本独立的高温区域逐渐连接成片；（3）2013年—2022年，武汉市各新城组群夏季高地表温度区除东南新城组群外皆呈现出扩张趋势，其中北部、西部、西南部扩张明显。本研究可为精细尺度下城市热环境的时空格局研究提供支撑，对城市生态文明建设和可持续发展具有重要意义。关键词：城市热环境;地表温度均值;地表温度重建;多源时空融合;时空演变;M-K趋势检验;时空分辨率;武汉市219|281|0更新时间：2026-01-05
城市与陆地
- “在遥感影像建筑物提取领域，专家提出了形状与位置先验信息引导的域适应提取方法，有效提升了不同环境下建筑物信息的识别能力。”
摘要：深度学习为遥感影像建筑物提取提供了一种有效途径，但在训练数据（源域）与测试数据（目标域）分布不同的情况下，仅利用源域训练的模型直接应用在目标域时精度会显著下降。建筑物域适应提取方法可以克服域间数据分布差异，提升不同环境下建筑物信息的识别能力。针对建筑物域适应提取中目标域标签获取难度大、标注成本高，且当前方法未能充分利用建筑物不变特性提供跨域一致性约束的问题，本文提出了形状与位置先验信息引导的遥感影像建筑物域适应提取方法。首先，综合利用建筑物指数、Harris等方法自动提取目标域建筑物角点，并借助图像形态学方法提取源域标签建筑物边缘，作为两域的形状先验信息；然后，设计基于高斯转换的位置先验信息提取方法，将目标域OSM对象和源域标签对象分别转为双域的位置先验信息；最后，利用上述形状先验信息构建形状损失函数，同时在两域对建筑物目标提供训练约束，将双域位置先验信息作为独立附加通道叠合影像图层构成4通道输入，丰富目标域建筑物信息，设计基于对抗学习的建筑物域适应提取模型AU_AdaptNet。结果表明：本文方法的IoU指标比未经过域适应的基础模型提高了15%，比未添加先验信息引导的域适应模型提高了6%，且在目标域无OSM数据时，仅依靠形状先验信息引导也能提高建筑物域适应提取精度，在目标域OSM数据完整性较低的条件下，也可与使用高质量目标域标签的半监督域适应方法取得相近效果。关键词：建筑物提取;域适应;遥感影像;先验信息;OSM93|138|0更新时间：2026-01-05 - “最新研究提出多源卫星数据反演湖泊水色指数FUI的一致性校正方法，显著提升色度角与FUI反演结果一致性，为多源卫星数据协同反演湖泊水色参量提供重要方法依据。”
摘要：湖泊水体颜色作为水体光学特性的直观反映，是湖泊生态系统的重要气候变量。近年来，基于卫星遥感反演湖泊水色的Forel-Ule指数（FUI）被广泛用于指示大区域湖泊生态与水质的时空变化。多源卫星协同观测可显著提升观测频率和时空覆盖范围，但其反演一致性问题亟需解决。本研究以青藏高原6个典型湖泊为研究区，基于Landsat 5/TM、Landsat 7/ETM+、Landsat 8/OLI和MODIS地表反射率产品，提出一种多源卫星数据反演湖泊水色指数FUI的一致性校正方法，以校正卫星光谱响应函数及地表反射率产品系统偏差导致的色度角和FUI反演差异。首先，采用水体模拟数据集的多项式校正方法，对各卫星传感器可见光波段反演的色度角进行光谱响应校正；其次，利用在6个湖泊获取的112830组地表反射率同步观测数据对，构建MODIS与Landsat TM、ETM+、OLI反演色度角之间的线性回归模型，进行交叉定标校正；最后，基于同步观测数据对及长时间序列FUI多源数据反演结果，系统评估校正前后多源卫星数据在像元尺度和时间序列尺度上的一致性。结果表明，校正后色度角与FUI反演结果一致性显著提升（R²>0.95，MAPE<10%），且4种卫星数据反演的湖泊年均FUI变化趋势一致。本研究可为Landsat TM、ETM+、OLI与MODIS多源卫星数据协同反演湖泊水色参量提供重要方法依据。关键词：水体颜色;多源卫星遥感;光谱响应函数;一致性校正;色度角;Forel-Ule指数;水体反射率;青藏高原湖泊249|298|0更新时间：2026-01-05 - “在土地空间监测领域，专家提出了耦合空间模式的地理目标对象认知与参数计算框架，为地表空间数字化表达及参数计算提供有效框架，并在不同地表区域验证了其应用效果。”
摘要：土地是承载人类生活生产的关键场景。土地空间中各目标对象的状态监测——即参数精准计算是实现精准决策的必要支撑。本研究针对当前像元尺度遥感参数计算框架难以显式建模地理对象间时空关联机制的问题，提出耦合空间模式的地理目标对象认知与参数计算框架。该框架首先基于多源遥感数据，通过空间层级化解构形成多粒度对象单元，进而将对象关联机制归纳为纵向（对象及其所属上级对象之间）、横向（同级对象之间）、内部（对象内部、属性之间）共3类空间模式。在平原、丘陵与山地等典型区域的实验表明，空间模式能够实现对特征空间及解译过程的结构化约束；且在高异质性区域更为有效，分类总体精度达88.3%，提升幅度达7.2%以上。本研究实践了“从对象解构到模式协同”的计算范式，为地表空间数字化表达及参数计算提供了一种有效框架，并为该框架在不同地表区域的应用方式提供科学依据。关键词：土地空间参数计算;植被分类;作物分类;遥感地学分析;空间模式;面向对象;深度学习0|0|0更新时间：2026-01-05 - “在地球资源监测领域，专家分析了遥感产品误差溯源方法，为提升遥感产品质量提供理论支持。”
摘要：遥感产品是地球资源监测的重要数据来源，随着产品生产与服务体系不断完善，推进高质量遥感产品发展迫在眉睫。遥感产品质量问题是多源误差综合影响的结果，虽然可以通过真实性检验计算其整体精度，但无法详细反映各环节误差的具体来源及大小。为保证遥感产品的可靠性，地球质量保障框架（QA4EO）特别强调了遥感产品误差溯源，旨在将遥感产品的误差追溯到统一的参考基准或国际标准。本文聚焦于遥感产品生产与检验中的误差溯源，参考量值溯源方法，分析了测量与遥感产品的误差来源，阐述了真实性检验与误差溯源的基本内涵，总结了遥感产品生产与检验中误差溯源的基本方法及其典型应用，并对误差溯源的未来发展趋势进行展望。结果表明，当前误差溯源的基本方法主要涵盖3大类：基于不确定度溯源方法、误差分解及反演方法，以及算法测评和真实性检验综合方法。这些方法典型服务于真实性检验参考真值和遥感基础辐射产品的误差溯源中。未来，发展全链路误差传递模型并建立可溯源的质量标识是突破溯源瓶颈的关键。本研究可为进一步实现遥感产品生产与真实性检验提供理论和技术支持。关键词：遥感产品;误差;不确定度;真实性检验;误差溯源153|379|0更新时间：2026-01-05 - “在遥感大数据在线处理领域，专家提出了一种高效时空索引与查询优化方法，可显著提升遥感影像分析性能，为解决性能瓶颈问题提供解决方案。”
摘要：云平台支撑的遥感大数据在线处理系统为遥感影像的多领域创新应用提供了高效支持。然而，现有数据库系统在处理百万级遥感影像元数据的时空查询时响应缓慢，难以满足在线处理系统的时效要求，复杂的大规模时空查询已经成为遥感影像分析的性能瓶颈。本文提出一种融合二维与三维网格划分的高效时空索引与查询优化方法。该方法首先基于二维网格划分进行初始查询范围匹配，并在此基础上结合时间条件，将部分网格单元转换为三维单元，以提升查询执行效率。递归构建全局网格单元，并利用Z-order编码将网格单元映射为一维整型索引，实现时空查询到编码范围查询的转换。同时基于网格的时空局部性设计查询划分机制，支持查询任务的并行执行。本方法在MongoDB与PostGIS中实现，并与系统原生索引进行了性能对比实验，该方法可将查询耗时分别减少93.11%与88.02%。目前该技术方案已集成至可持续发展大数据国际研究中心发布的SDG大数据平台EarthDataMiner系统中并提供服务。关键词：遥感大数据;遥感影像;时空查询;时空网格划分;查询优化;索引优化;遥感云计算平台;时空数据库84|579|0更新时间：2026-01-05 - “在极化分解领域，专家将极化取向角补偿重新解释为功率迁移过程，构建五分量分解模型，有效提升复杂场景下的散射机制识别能力。”
摘要：基于散射模型的极化分解方法求解简单、物理意义明确，因而被广泛应用，但易受到散射场景中去极化效应的影响。已有研究主要通过极化取向角补偿POAC（Polarimetric Orientation Angle Compensation）恢复目标的反射对称性，消除去极化影响，从而提升分解方法的普适性与准确性。然而，POAC是从几何层面恢复地物目标的反射对称状态，在复杂场景下的应用效果有限，并且对于散射机制间的变化缺乏合理解释。为此，本文将POAC重新解释为不同散射机制间的功率迁移过程，通过酉矩阵旋转将散射信号恢复至反射对称状态，并在此基础上构建五分量分解模型，以提升复杂场景下的散射机制识别能力。基于ALOS-2和E-SAR全极化数据的验证实验表明，该方法能够有效恢复地物目标集合的反射对称性，降低去极化影响，并实现对于场景散射功率的合理分配。关键词：极化SAR;相干矩阵;极化分解;极化取向角;酉变换;功率迁移;去极化0|0|0更新时间：2026-01-05 - “在点云配准领域，专家提出了一种新方法，通过自适应邻域策略提取关键点并优化匹配模型，有效提高了配准精度。”
摘要：现有点云配准算法中点特征计算通常采用固定邻域，难以适用复杂点云的特征计算，导致关键点提取结果较差且对应点中存在大量外点等问题，进而影响点云配准的精度。为此，本文提出一种基于多特征关键点提取与相似三角形优化点对的点云配准方法，其核心在于通过自适应邻域策略来提取关键点，并对匹配相似度模型进行了优化。首先采用体素下采样和混合滤波对数据进行预处理，根据特征熵函数确定点云最优邻域，结合邻域内法向量夹角标准差、各向异性、曲率提取关键点；其次利用方向直方图（SHOT）计算关键点特征；然后采用双向最近邻距离比（BNNDR）构建初始匹配点对，并提出一种基于相似三角形的计算模型优化点对完成粗配准。最后，采用添加法向量夹角约束的点到平面迭代最邻近点（Point to plane ICP）算法实现精配准。本文选取Stanford数据集进行实验，结果表明，与经典ICP、基于关键点的4点一致性集（K-4PCS）和采样一致性（SAC-IA）结合ICP的点云配准算法相比，本文方法的误差最小。此外，在实测数据配准应用中本文方法也展现出了显著的优势。关键词：遥感;自适应邻域;点云配准;相似三角形;点到平面ICP121|188|0更新时间：2026-01-05 - “在国土资源普查和应急灾害响应领域，SVN301卫星宽幅相机采用多CCD视场拼接技术，提升了影像定位精度和拼接质量，为相关应用提供了有效解决方案。”
摘要：四维高景三号01星（SVN301）宽幅相机采用32片时间延迟积分电荷耦合器件TDI CCD（Time‑Delay Integration Charge‑Coupled Device）器件视场拼接技术，实现了超大幅宽与亚米级分辨率的有效融合，兼顾宏观覆盖能力与精细探测能力，在国土资源普查与应急灾害响应等应用中具有显著优势。在轨几何定标作为光学遥感卫星几何精度保障的核心环节，对于提升影像绝对定位精度与CCD间几何一致性具有关键作用。为实现SVN301卫星宽幅相机相邻CCD影像间的无缝拼接，针对该相机多CCD视场拼接结构及亚米级成像特性，本文设计了一种面向多CCD视场拼接宽幅相机的在轨几何定标方法，采用特征匹配结合模板匹配的策略实现狭窄片间重叠区域内的连接点匹配，利用地面控制点与片间连接点联合解算同一波段各CCD的内定标参数，并利用新疆和河北区域的SVN301宽幅相机影像进行了在轨几何定标处理与试验。试验表明，定标后SVN301宽幅影像绝对定位精度优于3像素，相邻CCD影像间拼接精度控制在0.3像素左右，从而验证了本文设计的在轨几何定标方法对多CCD视场拼接宽幅影像几何质量提升的有效性。关键词：SVN301卫星;亚米级分辨率宽视场相机;多CCD视场拼接;在轨几何定标;相对约束;绝对定位精度;拼接精度72|503|0更新时间：2026-01-05
模型与方法
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