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Abstract：中国定量遥感始于20世纪80年代，在过去10多年得到了空前的发展。在2012年左右中国首次超越美国成为世界上在英文遥感刊物上发表文章最多的国家，特别是近几年文章数已经是美国的两倍左右。尽管在遥感数据的定量反演方法等研究方面，中国已经处于世界的前沿，是定量遥感的大国，但总体上尚不是定量遥感强国，在绝大多数的分支领域上还没有处于世界引领的地位。本文在回顾世界和中国定量遥感发展历史的基础上，从遥感数据获取与处理，前向辐射传输建模，变量反演，高级产品生产，地面观测，遥感云平台建设，遥感教育和遥感应用等8个方面，简要地讨论了中国定量遥感发展的一些问题和挑战，并提出了一些期望与初步建议。Keywords：定量遥感;反演;高级产品;地面观测网;遥感云3792|3536|13<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Scholar's View Point
Abstract：高时空分辨率的全球多类别土地覆盖数据对于地球系统的生物化学循环、气候变化等研究至关重要。目前公开的数据产品中，较高空间分辨率的全球多类别土地覆盖产品仅提供单一或短时期的数据，而全球逐年土地覆盖产品往往只有单一土地覆盖类型，难以从较长时间跨度上反映精细地物的年际变化。本文借助Google Earth Engine平台，利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本，结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等的方法，研制了一套2000年—2015年全球30 m分辨率的逐年土地覆盖变化数据集AGLC-2000-2015（Annual Global Land Cover 2000-2015）。基于AGLC-2000-2015数据集，本文选择性分析了3个典型区域（中国珠江三角洲地区、青藏高原色林错湖区和亚马逊热带雨林区）的土地覆盖年际变化。结果显示，AGLC-2000-2015数据集达到了较高的精度水平：基准年份产品（AGLC-2015）的总体精度（OA）为76.10%，Kappa系数为0.72，显著优于现有30 m分辨率的全球土地覆盖产品Globeland 30（OA = 63.49%，Kappa = 0.58）、FROM-GLC（OA = 61.41%，Kappa = 0.55）和GLC-FCS30（OA = 63.46%，Kappa = 0.57）；年际间分类模型的总体精度和Kappa系数分别为84.10%和0.81，在各大洲的平均总体精度均超过80.00%，表明该模型在全球多类别土地覆盖分类中表现良好。3个典型区域的土地覆盖变化分析显示，中国珠江三角洲地区城市扩张趋势明显（195.96 km2/a），其增量主要来源于耕地（84.88%）；青藏高原色林错湖泊对于气候变暖响应明显，湖区面积呈扩大趋势（17.95 km2/a），湖面北岸扩张最为明显；亚马逊热带雨林南部区域毁林造田趋势明显，15 a间森林面积减少46356.53 km2，其中大部分转化为农田（39621.29 km2）。上述结果表明：AGLC-2000-2015数据集能够有效反映全球陆地区域在30 m空间分辨率下的地表覆盖分布及年际间的动态演化，为地表陆面过程研究和相关应用提供可靠的数据支撑。Keywords：遥感;全球土地覆盖;30 m分辨率;Landsat遥感影像;逐年土地覆盖变化5856|2534|20<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Data Articles
Abstract：高分五号卫星搭载了大气痕量气体差分吸收光谱仪、主要温室气体探测仪、大气多角度偏振探测仪、大气环境红外甚高分辨率探测仪、可见短波红外高光谱相机和全谱段光谱成像仪共6台载荷，对全球环境监测及中国大气气溶胶、臭氧、二氧化硫、二氧化氮、二氧化碳、甲烷和云等多个环境与气象综合监测方面有着重要的意义。为了更好的了解高分五号卫星任务的大气监测内容，本文对高分五号卫星其中的4个大气探测载荷特征和数据处理算法进展进行了总结，涉及各个载荷参数信息、算法介绍和产品初步结果等相关内容。高分五号卫星是中国专门用于大气环境监测任务的遥感卫星，随着后续卫星的发射升空，将对中国乃至全球大气环境监测提供强有力的数据支撑。Keywords：遥感;高分五号;DPC（Directional Polarization Camera）;EMI（Environment Monitoring Instrument）;GMI（Greenhouse-gases Monitoring Instrument）;AIUS（Atmospheric Infrared Ultraspectral Senor）3262|6463|31<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Abstract：利用红外掩星获取温压及其大气成分廓线，需要获得精确的指向信息，针对高分五号大气环境甚高分辨率探测仪（GF-5 AIUS）一级光谱信息，本文首先分析了不同切高的光谱变化情况，在此基础上，利用查找表方法进行切高校正。在低切高段（10—20 km），选取N2吸收波段，模拟6—40 km高度上的透过率光谱，通过查找表校正方法对一级数据中的低层切高进行校正。在高切高段（20—100 km），模拟6—90 km切高上的透过率光谱，利用O3吸收波段（20—90 km）进行校正。校正算法采取全局最小均方根误差的方法进行统计实验，确定最小校正半径为15 km。最后选取O3、HCl、N2O共3种大气成分的反演波段，进行校正后的透过率数据对比验证与反演产品精度的验证。结果表明：在O3、HCl、N2O共3种成分的反演通道上，校正后的观测透过率与模拟的透过率数据一致性较好，两者最大偏差小于0.1，切高校正算法得到的结果与模拟透过率吻合度较好；同时基于Aura MLS（Microwave Limb Sounder）、ACE-FTS（Atmospheric Chemistry Experiment Fourier-Transform Spectrometer）Level 2产品进行了O3、HCl、N2O单廓线交叉验证。结果表明：GF-5 AIUS反演的单廓线O3与MLS、ACE-FTS相对偏差在30 km以下小于50%，在30—60 km小于20%；单廓线HCl与MLS、ACE-FTS相对偏差整体小于20%；单廓线N2O与MLS、ACE-FTS相对偏差30 km以下小于20%，30—60 km相对偏差较大。Keywords：掩星探测;GF-5 AIUS;切高校正;N2吸收;O3吸收1856|1608|0<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Atmospheric Remote Sensing
Abstract：高分卫星地面处理系统是高分辨率对地观测系统重大专项的重要组成部分，实现高分一号到高分七号卫星各载荷数据录入、各级标准产品生产、存档、仿真、评价、分发服务、定标检校以及有效载荷管理等。地面处理系统采用了基于HADOOP平台的计算与存储统一的云计算地面处理架构，通过HDFS分布式文件系统将节点内部存储聚合为海量数据存储系统，通过YARN资源管理系统实现海量数据的统一调度和大规模并行处理，结合多光谱、高光谱、红外、微波、激光雷达和大气探测等多种卫星遥感数据高精度处理算法，构建多星通用大数据综合处理平台，大幅提升数据综合处理、数据存储与管理、分发服务等能力，为各类用户提供高精度、高质量的标准数据产品。Keywords：云计算;高分卫星;地面系统;遥感数据处理2200|9812|5<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Abstract：目标双向反射分布函数BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）不仅是陆面遥感的关键地球物理参数，也是星载光学遥感仪器基于地面目标的场地辐射校正重要参量，是影响定标精度的关键要素。传统野外地物多角度测量使用的观测设备，一般其结构较为复杂，重量体积较大，而且运输和组装过程繁琐，观测目标时容易受地形和交通限制，难以进行高效快速精确的野外测量。近年来，无人机由于其设备操作简便、运输和观测方式灵活等方面的优点，可作为新的观测平台应用于当前遥感试验中。本文设计了一种基于无人机平台的地表BRDF测量装置、观测方案和数据处理流程。利用多旋翼低空无人机和云台的组合，搭载野外地物光谱仪和跟拍相机，通过对地面目标多角度观测和高精度定位及角度控制，实现针对固定目标的多方位角和天顶角观测。本文采用上述设计方案和观测流程，在敦煌辐射校正场开展多次稳定均匀沙漠目标的多角度光谱观测试验，并利用实验观测数据，基于Ross-Li核驱动模型推算了场地BRDF模型参数，并与MODIS的陆表BRDF产品（MCD43C1）及反射率产品（MOD/MYD09）进行对比验证。通过开展野外实验，核验了这种新的BRDF观测手段的可靠性，获取的敦煌地表BRDF参数与MODIS遥感产品有良好的一致性，各波段的相对偏差在5%以内。本研究表明，基于多旋翼无人机的BRDF观测系统，提供了一种全新的地物目标方向反射特性观测方法，可用于自动化高频次场地特性观测以及卫星同步定标等野外实验活动。在保证观测精度的同时，极大地减轻人力物力的投入，值得广泛推广应用。Keywords：无人机;沙漠;双向反射率分布函数;方向反射比;定标场1828|2030|9<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Abstract：针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少，提取结果精准度不够的问题，提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息，同时针对农村道路细长的特点，在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息，在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View），从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象，以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据，将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性，整体提取平均精度达到98.72%，具有较高的提取精度；（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果，DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面，均表现出了较好的提取结果；（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息，总体提取效果较好，为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。Keywords：全卷积网络;DC-Net;空洞卷积;ASPP;农村道路提取1775|2043|13<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Technologies and Methodologies
Abstract：研究洞庭湖区垸内湖泊时空演变情况，本文利用1930年代以来10个时段的历史地形图和航天航空遥感数据，采用遥感解译、数据统计分析与历史对比方法，分析民国中期（1930年）以来各时段洞庭湖区垸内湖泊的空间分布特征、面积时序变化，利用2018年度基础性地理国情监测数据中内湖数据进行精度检验，精度达98.62%。结果表明：洞庭湖区内湖数量与面积分别从1938年的640个、994.30 km2增加到2018年的1057个、1578.33 km2，其变化过程并非呈持续增加趋势，而是经历了增加、减少、再增加的3个时序变化阶段，呈现波状起伏特征。民国中期（1930年）至建国初期（1958年），因通江湖泊大量围垦，内湖数量和面积均呈现快速增加趋势；其后，1959年—1978年，在“以粮为纲”的农业背景下，内湖被大量围垦，数量和面积萎缩至民国中期（1930年）以来的最低值；改革开放（1979年）以来，随着“退田还湖”和水产养殖等农业结构调整，内湖面积呈现大幅增加趋势。洞庭湖区垸内湖泊总体呈增加趋势，但不同规模、不同类型、不同区域等不同特征的垸内湖泊变化情况不同。总体而言，围湖垦殖是内湖形成的主要驱动，粮食保障与水产养殖是内湖变化的主要原因。研究成果可为洞庭湖区生态修复与环境保护提供客观资料。Keywords：民国以来;历史地图;遥感技术;洞庭湖区;垸内湖泊;时空演变1796|2377|5<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Abstract：株高和地上生物量AGB（Above-Ground Biomass）是作物长势监测的重要指标，因此快速获取这些信息对指导田间管理具有重要意义。本研究通过无人机搭载高清数码相机分别获取马铃薯5个生育期的影像数据，地面实测株高H（heigh）和AGB以及地面控制点GCPs（Ground Control Points）的三维空间坐标。首先，利用试验区域的影像数据结合GCPs的位置信息从生成的数字表面模型DSM（Digital Surface Model）中提取出马铃薯的株高（Hdsm）。其次，选取26种植被指数和H、Hdsm组成新的数据集与AGB作相关性分析，筛选出相关性较高的前7个植被指数同Hdsm作为估算马铃薯AGB的输入参数。然后，使用MLR（Multiple Linear Regression）、SVM（Support Vector Machine）和ANN（Artificial Neural Network）方法分别基于植被指数、植被指数和Hdsm构建马铃薯多生育期AGB估算模型，对不同估算模型进行比较分析，从而选择出AGB估算的最佳模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测株高H高度拟合（R2=0.86，RMSE=6.36 cm，NRMSE=13.42%）；各生育期基于3种回归技术均以植被指数融入Hdsm构建的模型精度最高，估算能力最强；各生育期利用MLR方法构建的AGB估算模型效果最佳，其次为SVM-AGB估算模型，而ANN-AGB估算模型效果最差。该研究可为马铃薯AGB快速、无损监测提供科学参考。Keywords：无人机;数码影像;数字表面模型;马铃薯;株高;地上生物量1613|2121|11<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
Remote Sensing Applications
Abstract：高分遥感具有“易得性高”、“流程简便”、“空间分辨率高”、“星多幅宽”、“获取信息丰富”及“长时序观测能力强”等优点，对实现森林火灾“打早、打小、打了”防控目标提供了重要技术手段。本文将高分遥感技术利用于四川冕宁“4·20”林火灾害应急扑救，通过高分遥感纹理特征快速提取林火要素，获得火场附近水源位置、救援力量及扑救路线等信息；利用其波谱特征感知区域的亮温异常，以发现火点、监测火场态势演变及火情发展；基于光谱特征开展动态监测过火区范围及迁移变化，预判火情发展趋势，实时提出扑救应急部署建议，支撑救灾；选用归一化植被指数（NDVI），完成过火区、过火烈度信息提取及初步灾损评估。针对火后次生隐患，结合过火区分布及地形因素，圈定了28条火后潜在泥石流沟，提出基于泥石流沟内高烈度面积占比、主沟长度、沟床纵比降、流域面积及沟内过火区平均坡度等影响因子，对潜在泥石流沟易发性进行评价，预判其中4条为高易发、11条为中易发、13条为低易发。研究结果为林火扑救应急决策者有效部署扑灭力量、科学决策及火后预判次生隐患、灾后重建等防灾减灾活动提供重要决策支撑依据。Keywords：高分遥感技术;冕宁火灾;应急扑救;火后泥石流;隐患预判1698|2264|6<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-09-30
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