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摘要：植被覆盖度FVC（fractional vegetation cover）是表征植被冠层结构与地表植被覆盖状况的关键生物物理参数之一。近年来，随着遥感数据时空分辨率的提升，FVC遥感估算方法取得显著进展，基于相关算法生产的FVC产品及其数据集已广泛应用于气候变化与生态环境研究。然而，现有主流FVC遥感产品多集中于中低空间分辨率，难以满足局地尺度植被精细化监测的需求。尤其在空间异质性较高的区域，易产生混合像元效应，从而增加FVC反演结果的不确定性。因此，发展高空间分辨率的FVC遥感估算方法与产品具有重要的科学意义。本文首先系统梳理了当前公开发布的典型高分辨率（≤30 m）FVC遥感产品的时空尺度特征及优缺点，对比总结了经验回归模型、光谱解混模型、物理机理模型以及机器/深度学习模型等4类典型估算方法；然后围绕产品真实性检验，分析了常见检验方法及评价指标，讨论了地面真值数据获取困难、尺度不匹配以及空间异质性影响等关键难点；最后从数据源扩展、算法提升以及一致性检验体系等方面，对未来高分辨率FVC产品发展方向进行展望，以期为高分辨率FVC估算方法优化与产品研发提供理论参考。关键词：植被覆盖度;高分辨率卫星;定量遥感产品;反演;真实性检验0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：数据同化DA（data assimilation）通过融合作物生长模型CGMs（crop growth models）的过程机理与遥感RS（remote sensing）观测信息，为大尺度、连续的作物状况监测与产量预测提供了关键技术支撑。本文综述了近年来该领域的研究进展，重点从同化变量拓展和算法体系演进两个方面展开论述。在同化变量方面，分析了日光诱导叶绿素荧光SIF（solar-induced chlorophyll fluorescence）、植被光学深度VOD（vegetation optical depth）、合成孔径雷达SAR（synthetic aperture radar）数据在表征作物生理状态、冠层结构和水分胁迫方面的独特优势，并对目前存在的问题及进一步发展进行了讨论。在算法方面，总结了混合滤波方法在高维体系中的适用性，以及以机器学习ML（machine learning）为代表的代理模型在提高同化计算效率方面发挥的重要作用，同时指出ML在部分研究中也被用于改进协方差矩阵估计。此外，本文结合“可同化性”（Assimilability）框架，从模型结构、参数可识别性和观测算子构建等角度，对目前主流作物生长模型的同化适用性进行了评估，指出模型结构偏差与观测—状态映射不足仍是限制同化性能的关键因素。最后，本文展望了未来的发展方向，旨在为发展下一代高精度、强鲁棒性的农业遥感同化系统提供参考与启示。关键词：作物生长模型;遥感数据同化;可同化性;日光诱导叶绿素荧光;植被光学深度;合成孔径雷达;混合滤波算法;机器学习同化框架0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
研究进展
嫦娥六号微型激光角反射器阵列设计与分析 AI导读
摘要：微型激光角反射器阵列INRRI（INstrument for landing-Roving laser Retroreflector Investigations）是嫦娥六号任务搭载的国际载荷之一，通过接收环月轨道器搭载激光设备发射的激光，利用激光入射到反射面后平行反射的特性实现高精度测距，并经过重复观测与解算成为月球背面首个绝对控制点，为月球大地测量、遥感制图与定位、环月轨道器高精度定轨和导航等提供基础保障。为探究微型激光角反射器阵列在月球环境下的工作特性与工程应用能力，本文以INRRI作为研究对象，介绍其机械结构与光学设计，并对其关键性能进行了分析。在设计层面，采用了球形穹面设计以及镀膜技术，使INRRI能够在更广阔的视场范围内有效接收轨道器激光；在性能分析层面，本文建立了一个有效反射面积模型，分析在不同入射角度下的INRRI的回波信号强度，并结合速差效应与远场衍射理论，综合评估INRRI对环月轨道器搭载激光设备的可探测性。结果表明，INRRI具备良好的可观测性，验证了其经环月轨道器LRO（Lunar Reconnaissance Orbiter）搭载的激光高度计LOLA（Lunar Orbiter Laser Altimeter）多次成功观测的优异性能，为后续深空探测任务中微型激光角反射器的设计与优化提供了参考依据。关键词：激光角反射器;激光测距;有效反射面积;速差效应;远场衍射513|142|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：高精度沙尘检测对沙尘传输研究、气候评估及大气环境研究具有重要意义。本研究基于国产FY-4A卫星搭载的先进的静止轨道辐射成像仪AGRI（Advanced Geostationary Radiation Imager）观测数据，结合ERA-5再分析资料等数据，提出了一种融合空谱注意力机制的改进U-Net沙尘检测模型SSA-UNet（Spatial-Spectral Attention U-Net）。在模型输入方面，考虑了沙尘的光谱特性与空间分布特征，构建了包含多波段反射率、亮温观测、沙尘光谱指数以及气象参数的多维特征输入。该模型通过在U-Net架构中引入通道和空间双注意力模块，可显著提升模型对沙尘空间和光谱特征的提取能力；采用残差跳跃连接结构，可有效缓解深层网络的梯度退化问题。在验证集上的验证结果表明，SSA-UNet的整体准确率达到99.46%，平均交并比为93.57%，F1-score为87.17%，验证精度显著优于传统的物理指数方法和仅依赖空间信息的机器学习方法。在独立沙尘事件检测测试中（数据未参与训练），SSA-UNet的沙尘识别结果与目视解译结果的总体准确率达到98.77%，进一步验证了模型泛化能力。本研究可为基于FY-4A观测数据的大范围沙尘检测和传输监测提供技术参考。关键词：沙尘检测;FY-4A卫星;U-Net;空谱注意力机制;深度学习0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：风云三号G星（FY-3G）是中国首颗主动降水测量卫星，其上搭载的微波成像仪—降水型MWRI-RM（micro-wave radiation imager-rainfall mission）全新升级换代，在国内首次实现了17频点26通道一体化探测。微波遥感数据地理位置偏差会直接影响后续多源产品的融合精度，引入不易剥离的误差。为了提高全新MWRI-RM的定位精度，本研究针对仪器的圆锥扫描设计体制，推导了精密矢量观测几何模型，分析了圆锥型扫描微波图像沿轨、跨轨和扫描角在轨定位偏差特征和转换关系，并提出了两种定位偏差的表征方法。基于海岸线刃边匹配算法的定位检验结果，进一步推导了从物方至像方的等效失配角偏差订正模型。在轨测试数据分析表明，精密矢量观测几何模型相比传统视角模型能够显著减小MWRI-RM在轨初期的定位偏差。进一步通过偏差订正模型调整安装参数后，在轨业务稳定阶段MWRI-RM的沿轨定位精度为（-0.21±4.71） km，跨轨定位精度为（0.15±1.42） km，达到全球5 km定位指标要求，全视场整体达到1像元，满足了实时业务和产品需求。关键词：风云三号降水星;微波成像仪—降水型;圆锥扫描;观测几何模型;精密矢量模型;在轨校正;定位偏差表征0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：中国研发的静止轨道微波探测卫星——风云四号微波星垂直探测仪GeoMWS（Fengyun-4 Geostationary Microwave Sounder），可以提供高时间分辨率的微波观测资料，对天气系统的监测和数值天气预报具有重要作用。云检测是数值预报系统卫星资料同化中的关键前处理环节，但是已有的微波探测仪云检测方法多是基于极轨微波探测仪器特征设计，因此开发适用于静止微波探测仪的云检测方法是该卫星资料同化应用的前提条件。鉴于此，本研究基于GeoMWS仪器的仿真资料，分析了各通道亮温随云深厚程度的变化特征，并在此基础上提出了一种适用于GeoMWS的快速云检测方法——静止轨道微波探测仪云检测方法GeoCDM（Geostationary Microwave Sounder Cloud Detection Method），并利用长时间的仿真资料进行了定量评估。评估结果表明，该方法在不同时间段内均表现出较高的检测性能，云检测率（POD_cld）和报中率（HR）均超过75%，虚警率（FAR_cld）控制在20%以下，而已有方法的检出率仅约60%。本研究提出的GeoCDM，可为GeoMWS在台风监测及资料同化中的应用提供可靠的理论基础与方法支持。关键词：静止卫星;微波探测;静止轨道微波探测;洋面云检测;仿真资料321|133|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
中国遥感卫星
中国城市植被物候的梯度差异规律及其格局 AI导读
摘要：植被物候是气候条件、下垫面变化及人类活动干扰等对生态系统的综合反映，亦是城市化和气候变化的重要反馈指标。伴随城市化进程的加快，城市与乡村的植被物候往往会呈现差异，然而有关中国城市植被物候的梯度差异规律和格局尚缺乏系统性认识。为此，本文基于哨兵2号（Sentinel-2）数据，采用动态阈值法提取2019年—2024年中国128个城市及其周边区域的植被生长季开始时间SOS（start of season）和生长季结束时间EOS（end of season），探究“城市—城镇—乡村”植被物候差异及其分布格局。研究结果表明：（1）中国城市植被SOS较周边城镇提前1.26 d，较周边乡村提前1.49 d；城市EOS较周边城镇推迟1.51 d，较周边乡村推迟1.25 d。（2）不同植被类型中，森林对城市化的物候响应最为显著且响应幅度最大。（3）不同气候背景下，温带气候区对城市化梯度的物候响应最强；亚热带和热带气候区的城乡物候差异整体较弱且稳定性较低。（4）不同城市规模下，SOS提前效应随城市规模增大而增强；EOS在中小规模城市中表现为推迟效应，在超大城市中则转变为提前效应。上述结果为城市植被物候变化研究提供了更清晰的科学证据，有助于加深对城市化进程中植被物候响应及其社会生态效应的理解，可为城市可持续发展、生态文明建设等管理决策提供有益参考。关键词：遥感;城市化;植被物候;哨兵2号;动态阈值法;梯度差异规律733|164|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：森林扰动精准检测是评估森林生态系统健康状况、解析碳循环动态及维护生物多样性的重要技术支撑。本研究构建了集成趋势分解与周期校正的森林扰动解析模型，该模型基于高密度Landsat卫星归一化植被指数NDVI（normalized difference vegetation index）时间序列数据提取趋势—周期双分量特征，并耦合时频域多维约束机制，准确校正了时序边缘效应，有效抑制了伪扰动信号，提高了森林扰动检测精度，同时进一步结合扰动前后土地利用动态变化特征，实现了森林扰动类型信息的准确识别。研究结果表明：（1）模型扰动检测总体精度达85.41%（Kappa为0.85，均方根误差RMSE（root mean square error）为3.81年），较全球森林变化监测数据集GFW（global forest watch）精度提升18.93%，且与基于Landsat的扰动与恢复趋势监测LandTrendr（Landsat-based detection of trends in disturbance and recovery）方法和连续变化检测与分类CCDC（continuous change detection and classification）算法计算的结果相比，分别提升13.14%和22.68%；（2）扰动类型识别总体精度达86.64%（Kappa＝0.85），较中国年度土地覆盖数据集CLCD（annual China land cover dataset）提升6.07%，与CCDC计算的结果相比提升26.22%。根据以上扰动数据，本研究揭示了研究区扰动强度呈现西南高东北低的空间梯度特征，且森林到其他土地利用类型的转换FTN（forest to non-forest）与其他土地利用类型到森林的转换NTF（non-forest to forest）的扰动模式呈现周期性交替主导特征，证实了人类活动强度与生态系统恢复力在空间异质性下的动态平衡机制。本研究构建的森林扰动多维解析模型为森林扰动过程的解析提供了新的思路，所生成的扰动数据可为区域森林碳汇动态评估等研究提供时序数据依据。关键词：森林扰动监测;Landsat数据;时间序列分析;扰动类型分类;云南省森林扰动时空规律0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：新疆是中国最大的产棉区，绘制新疆棉花种植分布图对于棉花生产管理具有重要意义。机器学习遥感制图精度依赖样本数量和质量，新疆棉花种植范围广，采样成本高，难以满足高精度动态制图需求。为解决这一问题，本文基于有限样本稳定分类理论，结合新疆高空间异质性特点，针对不同棉花产区（北疆、南疆和东疆棉区）通过增加地理空间约束进行样本集构建和抽样设计，从最小样本量和错误样本容忍度2个维度探讨有限样本条件下棉花分类的稳定性机制。结果表明：（1）在北疆、南疆和东疆棉区分别使用占各自样本集16%、24%和14%的样本，或将样本集的错误样本比例控制在25%、25%、10%以内，分类精度保持稳定（精度下降<1%）；（2）基于最小样本量进行新疆棉花制图能够获得较好的制图效果，北疆、南疆和东疆的总体精度分别为90.56%、83.17%和94.57%，县域尺度棉花估算面积与已有棉花分布图强相关，决定系数R2（coefficient of determination）和均方根误差RMSE（Root Mean Square Error）分别为0.98和5384.42 hm2；（3）将样本集迁移至棉花种植面积年际变化小于错误样本容忍度的2018年进行制图，能够获得较好的制图效果，北疆、南疆和东疆的总体精度分别为95.37%、88.85%和90.57%，县域尺度棉花估算面积与已有棉花分布图强相关，R2和RMSE分别为0.98和6268.09 hm2。本研究为种植结构复杂、样本获取成本高的新疆地区，构建高精度、高时效的棉花遥感制图体系提供了新的理论依据与技术路径。关键词：有限样本稳定分类理论;新疆棉花;遥感制图;机器学习;少样本;地理空间约束;样本迁移325|36|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：单木尺度的树种分布与生境信息是森林生态系统科学管理的重要基础，无人机可见光（RGB）影像具备采集时间灵活、空间分辨率高、获取成本低等优势，为精细尺度的森林监测提供了数据支撑。高空间分辨率影像完整记录林木的精细轮廓与森林的背景生境，利用全景分割技术对其进行统一解译，能够同步获取森林全要素的提取结果。然而，高空间分辨率影像在高郁闭度森林场景下的全景分割主要存在两方面难点：一是不同树种仅依靠的光谱信息区分度有限；二是传统方法多采用语义与实例分割任务分离的架构。导致前景与背景上下文利用不足，容易引发像素归属冲突。针对上述问题，本研究提出了一种端到端全景分割模型FSC-Mask2Former（Frequency and Supervised Contrastive Mask2Former）。该模型在统一的掩膜分类范式下进行了2项核心改进：（1）引入频域纹理感知注意力模块，通过二维离散余弦变换在频域空间捕捉高频边缘信号，强化模型对树冠微观纹理的细粒度特征提取能力；（2）设计实例感知查询对比头，利用监督对比学习策略施加判别性约束，增加相似树种间的类间特征距离。在广西南宁高峰林场等多个研究区的验证结果表明，该模型的综合全景质量all PQ（all Panoptic Quality）达到57.0%，其中反映目标边界拟合精度的分割质量SQ（Segmentation Quality）达到76.0%，反映类别区分能力的识别质量RQ（Recognition Quality）提高至56.0%。研究结果表明，该模型能有效克服复杂森林场景下的树种混淆问题，实现单木个体与背景生境要素的高精度同步解译，为实现复杂生境下的森林全要素精细化制图提供了一套低成本、高效率的技术方案。关键词：无人机遥感;全景分割;Mask2Former;频域分析;对比学习;单木识别568|187|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
林业与农业
摘要：海况等级划分在船舶航行安全和航线实时规划中具有重要意义。合成孔径雷达SAR（synthetic aperture radar）具有全天时、全天候成像能力，可为海况监测提供稳定数据支撑。然而，现有研究多集中于基于海浪参数的海况反演，流程复杂且在突发海况变化下响应速度受限；同时，受SAR成像相干斑噪声干扰、海况类内差异性大和等级序数特性未被充分考虑等因素影响，分类精度降低。针对上述问题，本文提出了一种基于自适应空频融合和核均值嵌入KME（kernel mean embedding）分布表征的有序SAR海况等级划分方法。首先，自适应空频融合网络增强了对图像空间域和频率域的特征表达，实现了对有效海浪信息的增强和斑点噪声的抑制。其次，KME通过将特征映射至再生核希尔伯特空间进行分布表征，以抑制类内差异性大对等级划分的影响。最后，有序分类模块按等级顺序进行阈值预测，并根据累积概率确定海况等级。此外，三重联合损失从多约束角度联合优化模型训练。在本文构建的Sentinel-1和Gaofen-3海况数据集上，所提方法相比最优方法总体精度分别提升了2.4%和2.3%，跨等级误判率降至0，实现了100%的±1等级容忍准确率。关键词：合成孔径雷达;海况等级;自适应空频融合;核均值嵌入;有序分类;相干斑噪声抑制0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：艾比湖是新疆维吾尔自治区（以下简称“新疆”）最大的咸水湖，也是西北地区重要的生态屏障，其水体透明度SDD（Secchi disk depth）是反映湖泊光学特性、生态环境状况以及响应自然与人类活动的关键指标。针对艾比湖持续萎缩的现状，以及传统SDD监测方法存在的成本高、覆盖面有限和操作风险大等问题，本研究基于2023年实测SDD数据和2010年—2024年多源卫星遥感数据，筛选出对SDD最敏感的光谱特征——绿光波段反射率与红光波段反射率的差值（RG-RR，r=0.81），构建了适用于艾比湖的SDD遥感反演指数模型（y=7.174e18.629x）。经验证，该模型的决定系数（R2）为0.753，均方根误差RMSE（root mean square error）为3.7 cm，平均绝对百分比误差MAPE（mean absolute percentage error）为10.94%。利用该模型，本研究分析了近15年艾比湖SDD的时空变化特征及影响因素。结果表明：（1）艾比湖SDD整体偏低（多年均值13 cm），年际变化与水体面积呈显著正相关（r=0.59）；季节上表现为春季SDD（17 cm）高于秋季（12 cm），秋季与夏季（12 cm）持平的分布格局；空间上受西北风主导，呈现“湖心高、沿岸低”的环状分布模式，丰水年较枯水年SDD平均提高23.7%。（2）SDD变化受自然与人为因素共同影响：当日风速与SDD呈即时负相关（r=-0.44）；气象因子（气温、蒸发、降水）通过调控湖泊面积间接影响SDD，其中降水量存在1年滞后效应；流域耕地扩张与不透水面增加则通过减少入湖水量加剧湖面萎缩，从而对SDD产生间接负效应。在强风扰动和人类活动共同影响下，艾比湖SDD难以直接指示营养状态。为避免自然与人为复合干扰造成的水质误判，建议在水质评价体系中适当降低SDD权重，以更科学地反映实际水环境状况。研究成果可为干旱区湖泊及其他水体的水环境监测、生态评价与可持续管理提供理论支持和实践参考。关键词：艾比湖;水体透明度;多源遥感;时空变化特征;影响因素0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：近海岸水下地形作为陆海过渡带的重要基础信息，其高效获取对于海岸带管理、岛礁工程建设等具有重要意义。ICESat-2卫星凭借光子计数激光雷达的全球覆盖能力，为浅海测深提供了新的技术途径，但基于ATL03光子点云数据的水深反演仍面临噪声密度高、光子沿轨分布非平稳及深水信号稀疏导致的提取不连续等挑战，同时对海面起伏的简化处理也限制了折射校正精度。针对上述问题，本文提出一种融合阶梯分段阈值与最大重叠离散小波变换MODWT（maximal overlap discrete wavelet transform）多尺度趋势约束的分级去噪方法。该方法首先利用高斯拟合确定海面高程范围，并结合沿轨阶梯分段策略实现水面与水下光子的初步分离；随后，采用MODWT对水面光子进行多尺度拟合，获取瞬时海面起伏信息，并将其作为折射校正的约束条件。在水下光子处理阶段，先通过直方图压缩与自适应阈值完成粗去噪，再以MODWT提取的水下地形低频趋势为先验约束进行迭代过滤，同时引入光子加密策略以增强深水稀疏信号的保留能力，最后经滑动窗口局部统计完成精去噪，从而获得连续、稳定的水下地形光子。本文以圣克鲁斯岛、阿尔达布拉环礁与塞班岛为实验区，引入美国国家海洋和大气管理局NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）机载测深数据进行精度验证。结果表明：本文方法最大探测深度达50 m，与机载数据对比的均方根误差RMSE（root mean square error）为0.340—0.711 m，相关系数均高于0.99；与ATL24产品及DBSCAN、OPTICS等方法相比，本文方法在噪声抑制与信号连续性方面表现更为稳健。此外，结合Sentinel-2影像开展的随机森林海底高程反演实验，也进一步验证了本文方法提取水下光子的反演有效性。关键词：ICESat-2;MODWT;多光谱遥感;海底高程反演;近海测深;数据融合0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：对滨海湿地地物进行精准识别，掌握其空间分布格局，对于推进滨海湿地的保护与修复具有重要意义。然而，由于滨海湿地地物类型多样、空间分布复杂，且实地调查与人工标注成本较高，导致高质量标注样本相对有限，进而制约了模型的分类精度。利用标记样本充足的公开数据集，结合跨域少样本方法，是缓解目标场景标注不足问题的一种有效途径，但目前的跨域少样本方法普遍缺乏先验知识的引导，且特征提取网络计算复杂度较高。为此，本文提出了一种基于双原型和状态空间模型的滨海湿地跨域少样本分类方法。首先，设计了基于状态空间模型的空间光谱特征提取器，以线性复杂度提取全局空间光谱特征；其次，结合空间分布、光谱特征与关键类别差异先验知识，通过预训练语言模型生成类别级文本原型，并与相应图像原型显式对齐，构建了语义先验驱动的文本—图像双原型框架；此外，为了更好地对齐源域和目标域分布，采用基于样本加权的域对齐方式，使网络更加关注对齐困难的样本。结果表明，在黄河三角洲滨海湿地的3个无人机高光谱图像中，在每类选用5个样本进行训练的条件下，本文方法总体精度达到了（89.12±1.74）%、（88.21±0.36）%和（78.85±0.88）%，优于目前先进的有监督和少样本学习算法。关键词：滨海湿地;高光谱图像;跨域少样本学习;先验知识;原型网络;状态空间模型0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
大气与海洋
摘要：针对合成孔径雷达SAR（synthetic aperture radar）遥感小目标图像检测中目标尺度差异大、特征提取和融合困难等问题，本文提出一种融合多重注意力机制的改进YOLO11n（you only look once 11n）方法。首先，在主干网络的C3K2模块中，嵌入多尺度特征膨胀残差MFDR（multi-scale feature dilated residual）模块替换原有Bottleneck模块，利用4种不同空洞率的空洞卷积增强多尺度特征提取能力，并结合上下文聚合注意力机制模块CAAM（context aggregation attention module）实现不同特征的长距离交互，从而提取全局上下文信息。其次，设计多重注意力融合增强模块MAFEM（multi-attention fusion enhancement module），结合通道注意力与卷积增强的空间注意力机制实现多粒度融合，并采用三分支卷积RTB（three-branch convolution）模块捕获多尺度上下文信息，增强小目标及远距离目标的特征表达能力。最后，在特征融合中引入改进的特征金字塔拼接ICB（improve concat_BiFPN）模块，实现多尺度跨层特征动态融合。实验结果表明，所提方法在SSDD数据集上精确率可达98.7%，平均精度指标（mAP@50）和召回率分别达到99.2%和95.3%，相比基线模型分别提升4.6%、2.1%和1.5%。在HRSID数据集上精确率可达93.1%，mAP@50和召回率可达到94.6%和89.9%，相比基线模型分别提升0.3%、4.5%和6.2%。综上，该方法能有效抑制背景干扰，提升复杂场景下SAR船舶目标的检测精度。关键词：SAR船舰遥感图像检测;注意力机制;小目标检测;多尺度特征提取;深度学习;YOLO11n0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：随着高光谱成像技术的不断发展，高光谱图像因其高维度特性，在存储与传输方面面临严峻挑战。尤其是在星载应用场景下，对在轨高光谱数据的高效压缩提出了更为迫切的需求。近年来，结合深度学习的压缩感知方法受到广泛关注，但现有方法在压缩性能、重建质量以及计算复杂度之间仍难以实现有效平衡。因此，本研究提出了一种基于Mamba状态空间选择机制与二阶段量化编码的高光谱图像压缩感知网络（Mamba-CSNet）。该网络通过引入融合卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）与Mamba的特征增强模块，利用Mamba线性复杂度的状态更新机制，在保持低计算复杂度的情况下，提升对高光谱数据跨波段相关性的建模能力；同时，设计了一种二阶段量化编码策略，进一步挖掘特征冗余，以兼顾压缩效率与重建质量。实验验证结果表明，在1%采样率条件下，所提出的方法在PSNR指标上达到38.024 dB，相比当前最优方法提升了0.872 dB，同时计算量降低了11.1%。此外，在极低比特率条件（0.04—0.08 bpppb）下，得益于量化编码模块的引入，Mamba-CSNet仍能保持优异的重建质量，验证了其在高光谱数据压缩中的有效性。关键词：高光谱图像;压缩感知;深度学习;Mamba状态空间模型;量化编码;低比特率;星载应用110|27|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21联合遥感影像配准与变化检测的轻量级网络 AI导读
摘要：影像配准和变化检测对遥感时序信息的提取与分析至关重要。当前，深度学习方法通常将二者视为独立任务，缺乏联合处理与显式配准机制。同时，现有变化检测方法缺乏差异特征空间信息与语义信息的协同交互，难以有效构建双时相影像间的实质性空谱差异。此外，二者联合模型的轻量化，对资源受限设备部署、大规模影像批处理至关重要。为此，本文提出一种联合遥感影像配准与变化检测的轻量级网络。首先，利用MobileNet V3 Large提取用于配准和变化检测的多尺度特征。其次，利用空间一致性模块实现半密集特征点匹配，并建立跨尺度的空间变换模型，使不同尺度特征图相互对齐。然后，通过时空差异协同模块增强不同尺度特征图中双时相特征的时空异质性。最后，对多尺度差异特征进行融合，生成变化检测结果。选取SVCD、SYSU-CD和SECOND数据集进行试验，将本文方法与当前主流的变化检测网络进行了对比。结果表明：本文方法能有效构建待配准影像间的空间变换关系，在定量分析和定性分析方面均优于对比方法，并在网络复杂度方面具有一定优势。关键词：遥感影像;配准;变化检测;空间一致性;时空差异协同134|23|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：针对高分辨率遥感影像变化检测中光照、阴影、季节物候和辐射偏移引起的伪变化误检，以及建筑边界、小目标和狭长变化区域结构破碎问题，本文提出可信差异筛选与结构细化网络TGS-Net（trusted difference screening and structural refinement network）。该网络以ChangerEx双输入编码-解码框架为基础，采用IA-MixVisionTransformer（interaction-enhanced MixVisionTransformer，即交互增强型MixVisionTransformer）提取双时相多尺度特征；在融合前设计时序差分门控TDG（temporal difference gate），并经流式双重对齐融合FDAF（flow dual-alignment fusion）完成对齐融合；在融合后引入基于大选择核LSK（large selective kernel）的结构细化分支，以改善边界连续性和区域完整性。实验结果表明，在WHU-CD、LEVIR-CD和SYSU-CD数据集上，TGS-Net的F1值分别为94.58%、91.79%和81.11%，交并比IoU（intersection over union）分别为89.72%、84.83%和68.22%。结合近期方法对比、模块消融、特征一致性统计、光谱-阴影压力测试、边界F1 BF1（boundary F1）评估和复杂度分析可知，所提方法在部分场景中有助于缓解伪变化响应，并改善边界结构表达，但在多地物混合场景中仍存在低对比真实变化漏检和局部细节过平滑风险。关键词：高分辨率遥感;变化检测;时序差异可信性筛选;时序差分门控;伪变化缓解;大选择核;结构细化0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：从遥感图像中提取道路能够为城市规划与抢险救灾提供数据支持，在城市建设、智能交通及灾害应急等领域具有重要的应用价值。尽管基于深度学习的遥感图像道路提取方法已取得一些进展，现有模型仍面临道路错检、断裂及连通性不足等挑战。鉴于道路与建筑在空间布局上存在的强几何与拓扑关联，本文提出融合建筑语义信息的遥感图像道路提取模型，该模型能够在利用有限标注信息的情况下同时感知道路与建筑物的特征，提升预测道路结果的准确性与连通性。具体而言，首先，构建道路—建筑混合指令分割数据集，使模型可根据文本指令动态感知道路与建筑特征。其次，设计多层级指令语义注入模块，实现视觉特征与任务指令的深度融合；同时，进一步提出频率特征解耦的上下文捕捉模块，分别对图像低频特征与高频特征进行多方向建模，增强模型对遮挡与复杂背景的鲁棒性。最后，采用高斯—卷积混合解码器，协同优化全局语义一致性与局部边界精度，生成兼顾细节与连通性的分割结果。实验表明，本文所构建模型在Massachusetts与Paris数据集上均取得具有竞争力的交并比与路径长度平均相似度。定性实验验证了模型在建筑密集、阴影遮挡等场景的优势，消融实验进一步证实了建筑语义引导与各设计模块的有效性。模型在数据集无法满足建筑物、道路同时标注的情况下，仅需一次联合训练即可同时支持道路与建筑分割任务。相关代码与数据集开源发布于https：//github.com/CVer-Yang/Instruct-FHNet。关键词：遥感图像;道路提取;建筑特征感知;语义分割;指令引导0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
摘要：大气辐射传输模拟中，强各向异性散射相函数的精确计算是关键难点。传统δ-M截断方法在处理液态云、气溶胶及冰晶等具有尖锐前向峰的粒子散射时易产生振荡，导致计算精度下降。δ-M+方法是在δ-M基础上通过以高斯加权的δ*函数替代传统狄拉克函数，使高阶勒让德系数平滑衰减，从而有效抑制系统性振荡，但δ-M+方法当前仅应用于标量辐亮度计算。本研究将δ-M+方法推广至矢量辐射传输模式计算，并在SOSVRT模式中实现了基于矩阵形式和比值缩放的2类方案。基于球形气溶胶、液态水云滴以及非球形冰晶的散射相矩阵重建应用于全矢量辐射传输仿真试验，结果表明：δ-M+方法能在保持偏振精度的同时显著提升模拟效率；与传统δ-M方法相比，在达到1%辐亮度误差条件下所需流数约其1/3。综上，在勒让德展开系数满足单调递减条件的前提下，δ-M+方法为强前向散射条件下的矢量辐射传输提供了高效且稳定的数值计算方案。关键词：偏振;δ-M+方法;勒让德展开系数;矢量辐射传输;散射相矩阵;相函数截断;SOSVRT0|0|0<HTML><网络PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>更新时间：2026-09-21
模型与方法
