Issue Ebookcover storyIssue CoverInteractive Contents
Latest Issue
Online FirstList of IssuesDocument Types
2026
2025
2024
Issue 12
Issue 11
Issue 10
Issue 9
Issue 7
Issue 6
Issue 5
Issue 4
Issue 3
Issue 2
Issue 1
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
Practice and reflection on the construction of remote sensing products validation network for the land observation satellite AI Introduction
Abstract：遥感产品真实性检验作为衔接遥感数据产品与应用服务的重要过程，是遥感数据产品高质量应用的必要保证。多年来，国内外建设了不少面向陆地遥感产品的真实性检验站点，但由于陆表过程和观测目标的高度复杂性、遥感卫星载荷产品的多样性、陆地遥感产品演变的动态性，在典型特性表征—要素测量—样本优化—弹性服务全过程中的理论运用与技术实现仍显不足，规模化基础设施有待进一步发挥可持续运行的服务价值。本文分析了真实性检验地面观测场网、地面参考真值获取技术、遥感产品综合检验服务的国内外现状与发展趋势，进而从理论方法体系化着手，提出在地统计学的空间变异理论、计量学的不确定性理论、运筹学的最优化理论等基础之上，研究真实性检验场网空间代表性表征、测量基准不确定性度量及传递、多途径检验结果综合定权合成、样本集与待检产品的最优匹配等方法，发展形成陆地观测卫星真实性检验场网方法体系框架。对标国家空间基础设施重大工程建设和关键共性产品的应用需求，综合考虑整体布局、产品覆盖完备性、时空基准一致性和可追溯性等因素，统筹建设完善真实性检验站网、航空协同真实性检验系统、基准参考构建及传递系统以及高精度检验服务系统，形成符合中国实际的陆地观测卫星遥感产品真实性检验技术方案。文章对于完善真实性检验场网理论方法体系，“用足”、“用好”国产陆地观测卫星遥感数据，提升定量化应用水平具有重要意义。Keywords：陆地观测卫星;遥感产品;真实性检验;基准参考测量;服务系统;理论方法体系2259|2049|4<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Domain adaptation learning for 3D point clouds： A survey AI Introduction
Abstract：三维点云数据在自动驾驶、机器人和高精地图等领域得到了广泛应用。目前，基于深度学习的三维点云数据处理主要基于有监督学习，其算法性能依赖于大规模高质量的标注数据集。此外，仅在单一设备与场景中训练的三维点云数据处理模型难以应用于不同设备与环境，泛化性能有限。因此，如何减少三维点云标注数据集的需求以及提高三维点云处理模型的适应性是当前三维点云数据处理面临的重要难题。作为迁移学习的一个重要分支，域自适应学习旨在不同域间特征分布存在差异的情况下提高模型的适应性，可为解决上述难题提供重要思路。为便于对点云域自适应学习领域进行更深入有效的探索，本文主要从对抗学习、跨模态学习、伪标签学习、数据对齐及其他方法5个方面对近年来的三维点云域自适应学习方法进行了系统梳理与分类归纳，并分析总结每类点云域自适应学习方法所具备的优势及面临的问题。最后，对三维点云域自适应学习研究领域的未来发展进行了展望。Keywords：遥感;三维点云;域自适应学习;对抗学习;跨模态学习;伪标签学习;数据对齐1953|3425|1<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Spatially constrained technology applications in information extraction from remote sensing images AI Introduction
Abstract：遥感卫星技术的发展使得高空间分辨率的遥感图像得到了更广泛的应用。然而，由于高空间分辨率遥感图像通常具有高的类内方差，因此限制了许多遥感信息提取方法的性能。为解决此类问题，遥感图像中像素间的空间约束成为研究热点，并取得了一些研究成果。整体上，这些成果缺少联系和系统性。鉴于此，本文基于近20年来发表的100余篇相关文献，对现有空间约束流程、应用场景和方法进行了归纳与总结，对各类空间约束方法进行了原理解释及优缺点的比较。最后，本文分析了空间约束方法的发展趋势，列举了空间约束研究存在的不足，并对空间约束方法的研究提出了建议。Keywords：空间约束;遥感图像;信息提取;邻域;辅助约束;遥感变化检测;目标提取;地表覆盖2171|3411|0<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
Reviews
A review and prospective research of earthquake damage assessment and remote sensing AI Introduction
Abstract：地震灾害损失评估是地震震前应急准备、震后应急响应和恢复重建的重要工作内容。随着地震灾害风险的加剧以及对防灾减灾救灾工作需求的提升，近年来地震灾害损失评估技术得到较快的发展。同时，随着遥感技术进入大数据、智能化时代，遥感数据在地震灾害损失评估中也得到了广泛的应用。本文对地震灾害损失评估及其中遥感技术应用的发展进行了梳理：首先回顾了地震灾害损失评估的发展现状，对比分析了国内外地震灾害损失评估软件平台的异同点；归纳了人口和经济损失估计的典型方法；然后分别对震后遥感灾害损失评估以及基于遥感的震害预测方法现状进行了总结。最后本文讨论了目前地震灾害损失评估工作存在的一些问题并提出了相应的建议，在此基础上对遥感数据应用于地震灾害损害评估工作的趋势进行了展望。Keywords：震害预测;地震风险;损失评估;震害评估;遥感数据3604|7718|7<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
Abstract：中巴经济走廊巴基斯坦境内洪扎河谷（Hunza Valley）段地形高差巨大、地质环境复杂，滑坡灾害多发，对河谷内村镇威胁极大，也严重制约中巴经济走廊安全建设与运行。为了加深对Hunza河谷滑坡灾害的认识，亟待进行滑坡识别编目和发育特征研究。本研究基于升、降轨获取的87景哨兵一号（Sentinel-1）数据，利用SBAS-InSAR技术获取了洪扎河谷地表形变，计算了地表斜坡向形变速率。并综合利用光学遥感影像解译和野外实地调查验证，成功识别了洪扎河谷53处潜在滑坡，并讨论了滑坡识别效果，对Ghulmet和Humarri两个典型大型滑坡监测形变、影像解译和验证特征进行了分析。在此基础上，选取11个地形地质环境因素作为影响滑坡发育的因子，分析了滑坡分布发育特征。结果表明，升轨和降轨数据监测到研究区内斜坡向最大形变速率分别为-311 mm/a和-490 mm/a，洪扎河谷区不稳定形变阈值为-20 mm/a。大型滑坡受河流侵蚀作用，形变剧烈，次级滑坡发育。识别的潜在滑坡主要集中在河流两岸、公路上下边坡；潜在滑坡主要分布在风化堆积层以及千枚岩、板岩等变质岩区；高差200—1000 m、坡度30°—40°和坡向南、南西向为滑坡发育的优势地形条件；斜坡地表裸露、植被稀疏地段（NDVI<0.2）物源充足，滑坡较为发育。研究结果可用于巴基斯坦洪扎河谷防灾减灾工作，保障中巴经济走廊畅通运营，为具有毁路与堵江风险的滑坡重点监测和评价研究提供科学参考和数据支持。Keywords：中巴经济走廊;洪扎河谷;滑坡;SBAS-InSAR;地表形变;早期识别;发育特征3147|7796|6<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
Abstract：南水北调中线工程是优化水资源配置和促进区域协调发展的国家战略性工程，为及时发现和评估沿线煤炭开采沉陷对南水北调中线干渠的威胁，本文基于Sentinel-1A数据和分布式散射体合成孔径雷达干涉测量（DS-InSAR）技术，通过同质像元识别和相位优化将分布式目标融入时序InSAR处理，获取了焦作采空区2019年—2020年地表形变时空分布，在此基础上结合形变和距离要素构建了一种南水北调沿线形变风险评估指标，并依据指标实现了研究区形变风险分级。结果显示，焦作采空区内存在多个沉降盆地，其中最大沉降量达到180 mm，最大形变速率约为-125 mm/a；南水北调干渠沿线以无风险区和低风险区为主，伴随有少量中高风险区。研究表明南水北调中线干渠焦作段整体受开采沉降影响较小，但在张屯矿西北侧、白庄矿和中马村矿内存在较高形变风险区域，需要对其进行持续监测以预防潜在沉陷灾害。本文提出的基于形变信息的风险指标具有良好的指示性，能够为南水北调灾害风险评估提供科学依据。Keywords：遥感;采空区;DS-InSAR;地表形变监测;南水北调中线;风险指标835|2111|2<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Detection of earthquake-damaged buildings via UAV high-resolution remote sensing images AI Introduction
Abstract：中国云南省自然灾害频发，给人们造成了巨大生命财产损失。为此本文基于无人机高分遥感图像和深度学习的目标检测技术快速定位自然灾害中损坏建筑物的位置，为救灾救援提供助力。然而，目前损坏建筑物检测领域仍存在一些挑战：如目前公开的震灾损坏建筑物的高分辨率数据较少或费用昂贵；待检测损坏建筑物与背景及其他目标特征差异小而错检的问题。针对以上问题，本文构建了基于无人机遥感图像的大规模高分辨率的震灾损坏建筑物数据集，其主要在云南省大理白族自治州漾濞彝族自治县灾区收集4598张遥感图像，并对目标建筑物进行了多种形式标注；在检测算法上，本文提出了震灾损坏建筑物实时检测模型，其中包含目标特征对齐模块，特征差异计算模块和目标边界约束的位置框检测模块。本文提出的模型在震灾建筑物检测数据集上达到了86%的精度，同时也在不同地点的实际场景下进行了验证并得到较好的效果。Keywords：深度学习;高分遥感图像;目标检测;变化检测;地震灾害4871|4283|4<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
GeologyandDisasters
Abstract：生态系统服务功能是人类从生态系统中获得的直接收益，因此从服务功能角度评估矿区生态系统状况具有重要意义。以大型煤炭基地宁东为例，在阐述矿区生态系统状况遥感监测研究现状和进展的基础上，设计了遥感数据驱动的气候调节、防风固沙、固碳释氧、水源涵养和土壤保持5项生态系统服务功能计算方案，利用长时间序列连续数据评估了上述功能的时空演变，衡量了矿区生产活动对地表生态系统的影响。应用Mann-Kendall非参数检验实现对研究区生态系统服务功能的时空动态评估。研究结果表明：（1）从2001年—2019年，宁东基地生态系统服务功能整体呈改善趋势，其中气候调节、固碳释氧、防风固沙改善趋势非常显著，水源涵养出现轻微下降现象，土壤保持处于基本不变的状态。（2）空间分布上，远离采煤工作面的区域生态系统服务功能比较强，反之则比较弱。（3）矿区与非矿区对照分析表明，矿区生产活动迟滞了生态系统服务功能的增加，其中非矿区的气候调节功能的上升速率约为矿区上升速率的两倍，非矿区防风固沙和固碳释氧功能的上升速率约为矿区上升速率的1.5倍。研究区生态系统服务功能的整体改善，可能是气候环境变化和人工修复活动的综合结果，但鉴于其整体改善速率明显低于非矿区，说明煤炭开采活动造成了一定的负面影响，仍然需要加大对生态系统保护和修复的力度。Keywords：煤炭基地;遥感;生态系统服务功能;动态监测;生态环境;矿区;采矿影响2172|3301|4<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
Abstract：2020年是中国全面打赢脱贫攻坚战的收官之年。合理评估减贫效果是当前验收工作的重点，并对探索解决相对贫困的长效机制具有重要意义。本文通过生产精准扶贫阶段（2014年—2020年NPP-VIIRS）夜间灯光遥感年合成数据，构建县域夜间灯光指数和变化指数，分别探讨了中国831个国家级贫困县和14个集中连片特困区的减贫效果。结果表明：2014年以来中国大部分贫困县的经济水平得到显著提高，减贫效果突出；仍有108个贫困县夜间灯光强度呈现负增长趋势，主要位于西部地区的集中连片特困区交界处，西部地区内部出现南北发展不平衡现象；14个集中连片特困地区的夜间灯光亮度变化呈现出基数小增速快（Ⅰ型）、基数大增速快（Ⅱ型）、基数大增速慢（Ⅲ型）和基数小增速慢（Ⅳ型）4种类型，且在集中连片特困区交界处和省级行政边界交汇处呈现高高集聚和低低制约的空间分布格局，交界处的贫困县易被边缘化。进一步分析表明，实施基础设施扶贫、特色产业扶贫、资产收益扶贫（光伏扶贫）、易地搬迁扶贫这4类脱贫路径的贫困县夜间灯光变化明显。Keywords：夜间灯光;NPP-VIIRS;国家级贫困县;集中连片特困地区;时空变化;减贫效果2540|3218|3<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Satellite-based ANN identification and spatiotemporal evolution analysis of industrial heat sources coupled with temperature characteristics AI Introduction
Abstract：准确识别工业热源是中国大气污染防治的重要前提，然而因热源特征不明、类型判定不准等问题，工业热源遥感监测目前难以大范围推广应用。本文对此提出了一种耦合温度特征的工业热源人工神经网络遥感分类精准识别方法。该方法首先基于DBSCAN聚类算法和土地利用类型从Suomi-NPP VIIRS Nightfire数据中识别全部类型工业热源；其次利用频率统计方法分类建立工业热源温度特征模板；最后构建人工神经网络模型判别工业热源类型并由此分析了中国近年工业热源的时空动态演化特征。结果表明：（1）煤炭加工业、金属冶炼及压延加工业、水泥、石灰和石膏制造业、精炼石油产品制造业4类工业热源各级温度频率与分布形态、主次峰峰值均呈现明显类间差异，主峰温度分别为795 K、830 K、760 K、1725 K。（2）温度特征模板增强下的人工神经网络方法工业热源分类识别效果好，模型训练集与验证分类识别精度分别为99%和87.86%。（3）中国工业热源时空分布呈现出“地域集中”与“波动下降”双特征。工业热源空间上主要集中分布在北方地区，数量占比高达85.4%。煤炭加工业、金属冶炼及压延加工业、精炼石油产品制造业和水泥、石灰和石膏制造业的主要分布地分别为山西、河北、新疆以及安徽；以2015年和2018年为拐点，2013年—2020年4类工业热源在整体表现出先降后升再降的波动变化趋势。本研究提出的工业热源遥感识别方法可为基于卫星手段的大气工业污染源遥感监测提供技术支撑。Keywords：工业热源;温度特征模板;人工神经网络;VIIRS;大气遥感1868|2915|1<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
Ecology and Environment
A method for reconstructing long-term daily resolution EVIs based on MODIS daily surface reflectance products AI Introduction
Abstract：增强型植被指数EVI（Enhanced Vegetation Index）综合处理了源于大气、土壤、饱和的问题，比归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）能更好地与植被的生物量、叶面积指数和光合有效辐射分量等建立有效的相关关系。针对EVI产品时间分辨率较低以及受到云覆盖等影响导致大量像元缺失问题，本文基于MODIS日地表反射率产品，提出一种MVC（Maximum-Value Composite）与HANTS（Harmonic Analysis of Time Series）算法相结合的日分辨率EVI重建方法，以黄淮海平原为研究区重建了2021年日分辨率EVI时间序列数据。结果表明，提出的EVI重建算法可用于大面积长时序日分辨率EVI时间序列数据的重建，重建结果纹理丰富，填补了原EVI大量的缺失像元，同时可去除原EVI数据的噪声，且符合各类地物EVI时序曲线的变化规律。此外，在与S-G滤波方法的对比分析中，经HANTS算法重建后的EVI在空间分布合理性以及保真性等方面均优于前者，其重建EVI与优质EVI像元之间的年均R2与RMSE分别为0.94和0.024，优于S-G方法的0.73和0.093。提出的日分辨率EVI重建方法为生成高时间分辨率EVI提供了新思路和技术途径。Keywords：MODIS;植被指数;EVI;MVC;HANTS;日分辨率;黄淮海平原719|2065|2<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15A semi-empirical microwave transmissivity model for forest canopies during the snow season AI Introduction
Abstract：星载被动微波遥感是获取宏观尺度雪深时空分布的重要手段。森林冠层不仅衰减了来自地表的微波辐射，同时自身也是一个热辐射源，因此森林冠层增加了被动微波遥感反演雪深的不确定性。本研究基于植被辐射传输tau-omega模型（τ-ω）提出了相邻像元（森林和非森林）的冠层微波透过率提取方法，探索冠层微波透过率模型在卫星尺度的应用。该方法假设相邻的森林和非森林像元存在相同的积雪和环境参数，通过联立相邻像元的辐射传输方程从理论上推算冠层微波透过率，进而借助森林生物量建立森林透过率的半经验估算模型。通过对比微波辐射模型模拟亮温和AMSR2卫星观测亮温，发现未经过森林辐射校正的亮温（18.7 GHz和36.5 GHz）往往存在低估现象，而经过森林辐射校正后的模拟亮温更接近于卫星观测；通过留一法（Leave-One-Out Cross Validation）对发展的透过率半经验模型验证，发现反演的透过率与参考值相关性高于0.7，在18.7 GHz和36.5 GHz频段的均方根误差RMSE分别为0.0589和0.0787；通过分析高低频亮温差（Tb18.7V-Tb36.5V）与雪深的关系，发现相关系数由森林辐射校正前的0.26提高到校正后的0.46；最后利用传统的经验性雪深反演算法对森林辐射校正效果进行测试，发现雪深反演误差（unRMSE）由原来的8.9 cm降低到7.8 cm，相关系数由0.32提高到0.49。本研究发展的冠层微波透过率半经验模型可以实现卫星遥感尺度的应用，为提高林区的雪深反演精度提供了参考和支撑。Keywords：被动微波遥感;森林冠层;相邻像元法;微波透过率;雪深1902|1613|1<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15An improved method for estimating clumping index in mixed coniferous and broadleaved forests using BRDF shape of surface ecotype as constraints AI Introduction
Abstract：聚集指数CI（Clumping Index）是植被冠层的一个重要结构参数，对植被冠层的辐射截获，以及全球碳、水循环的研究均有重要作用。现有星载CI产品的估算主要是基于CI-NDHD（Normalized Difference between Hotspot and Dark spot） 线性模型方法，由于针叶林和阔叶林在叶片尺度上存在聚集层级的差异，该模型对它们分别采用了不同的模型系数。但是，该模型对中粗分辨率的针阔混交林像元通常采用阔叶林的CI反演系数，因此，理论上会导致该类型CI的高估。为此，本文提出了一种动态选取混交林像元端元CI组分的方法，以改进针阔混交林植被聚集指数的估算精度。首先，通过国际地圈—生物圈计划（IGBP）的地表类型和描述二向性反射分布函数BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）特征的地表各向异性平整指数AFX（Anisotropic Flat Index）进行双重约束，逐像元地计算端元CI值；然后，结合高分辨率的土地覆盖分类数据确定端元在像元中的面积比例，并估算MODIS针阔混交林像元的聚集指数MFCI（Mixed Forest CI）；最后，将方法应用于研究区MODIS数据的MFCI估算，并通过地面实测数据进行精度评价。结果表明：目前的MODIS产品算法高估了针阔混交林像元的CI值，而MFCI估算方法在CI-NDHD算法的基础上，可以较显著地改善该类型聚集指数的估算精度，当针叶林树种成数达到60%时，精度改善可达28.03%，其中，改进结果的均方根误差（RMSE）和偏差（Bias）各降低约84%和175%。研究表明，MFCI方法对针阔混合像元的端元组分的变化敏感，在高分辨率地表分类已知的条件下，MFCI方法为针阔混交林CI产品生产和精度提高提供了可行的解决方案。Keywords：遥感;聚集指数;混交林;MODIS;AFX;NDHD;MFCI1649|1495|0<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Aircraft type recognition method by integrating target segmentation and key points detection AI Introduction
Abstract：目前，受限于数据集精细度与网络结构，深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题，提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法，利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先，基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次，为了便于后期高精度模板匹配，利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法，实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整；最后，在本文构建的飞机型号模板库基础上，将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配，实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性，本文进行了相关实验，并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比，结果表明，本文所提方法具有更高准确率，并且在实用性方面更具优势。Keywords：目标检测;分割;关键点检测;条件随机场;飞机型号识别2574|2909|1<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Unsupervised super pixel level change detection based on canonical correlation analysis AI Introduction
Abstract：变化检测是指利用多时相影像检测地表覆盖类型发生变化的区域，目前的检测方法易受噪声以及特殊地物等影响，检测结果斑点现象严重、检测精度低。针对以上问题，本文结合典型相关分析和直方图规定化提出一种非监督的超像素级变化检测方法。首先，对两个时刻的遥感影像进行预处理以及超像素分割；其次，基于超像素尺度和未发生变化的概率计算每个超像素的权重；然后，基于超像素级多元变化检测和直方图规定化获取变化特征；最后，基于权重影像、经典方法与变化特征进行决策融合，得到变化检测结果图。本文在3个高光谱测试数据集和一个多光谱测试数据集上进行实验验证。结果表明，本文方法在4个测试数据集上的OA和Kappa指标均为最优，且OA都达到了90%以上。在4个数据集上，本文方法的OA相比于其他方法中的最高精度提高了4.41%、3.44%、1.74%和0.19%。Keywords：遥感;超像素;变化检测;典型相关分析;直方图规定化2103|2141|2<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Lightweight model for On-Orbit optical object detection AI Introduction
Abstract：目前应用广泛的神经网络模型结构复杂、参数量大，对星上有限的计算和存储资源占用较多。本文面向微纳卫星在轨计算平台，提出一种深度可分离卷积神经网络模型，该模型结合反向残差结构与通道注意力的思路改 进在轨识别算法Yolov4网络模型结构，改进网络模型的局部模块结构，降低整体网络结构的深度与复杂度；同时利用可分离卷积结构实现空间卷积，改进SPP模块与PANet模块，降低模型参数量；通过合并卷积层与Batch Normalization层，进一步加快前向推理速度；此外借鉴Focal损失函数的思想，改进目标检测网络的损失函数，减缓前景与背景样本比例不均衡问题。通过与原Yolov4网络模型对比，在保证识别精度94.09%的前提下参数量降低约7倍，FLOPs降低约30倍。同时与Yolo系列、SSD、MobileNet、CenterNet等前沿网络模型对比的实验结果再一次验证了本文的算法性能，为实现在轨目标识别与过滤无用数据提供了理论支撑。Keywords：遥感;卷积神经网络;Yolov4;在轨目标检测;反向残差结构1826|1807|0<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15CBAM UNet+++： Attention mechanism to guide change detection studies of full-scale connected networks AI Introduction
Abstract：针对普通跳跃连接缺乏从全尺度角度获取变化信息及编码器特征提取能力不足的问题，本文设计了耦合注意力机制CBAM（Convolutional Block Attention Module）的UNet+++高分辨率遥感影像变化检测网络CBAM UNet+++。CBAM UNet+++基于融合全尺度特征的语义分割结构UNet+++，同时替换基本卷积单元为残差注意力模块ResBlock_CBAM（Residual Block_CBAM）抑制背景影响，增强编码器对显著特征的学习能力，并利用两种不同变化类型的高分辨率遥感影像变化检测数据集进行验证。结果表明：该方法在LEBEDEV多地物变化数据集上取得最高精度，F1（F1-Score）和OA（Overall Accuarcy）值分别为88.9%、97.3%；在LEVIR-CD建筑物变化数据集上取得次高精度，F1和OA值分别为86.7%、96.8%；同时，该法能有针对性的获取深层语义，定性结果优于其他基准网络。Keywords：遥感;变化检测;UNet+++;注意力机制;编码解码3069|4915|8<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Adaptive superpixel generation for time-series PolSAR images considering time-varying characteristics AI Introduction
Abstract：超像素生成是对象级数据处理体系的重要预处理步骤，这对于拥有大数据量的多时相、多极化SAR数据的高效处理和应用具有很大的现实意义。针对单时相超像素分割方法没有充分利用地物在时序上完整散射信息的问题，本文综合利用时序极化SAR数据观测充分、可描述时变特性等优势，提出了一种基于简单线性迭代聚类（SLIC）模型的多时相极化SAR影像自适应超像素生成方法。该方法首先联合多个时相的极化协方差矩阵，基于Wishart分布计算时序极化SAR相似性距离；然后利用多时相极化SAR数据进行梯度计算，检测图像边缘；最后提出一种基于多时相极化SAR边缘检测的同质性测度因子，用于自适应平衡极化距离和空间距离的权重关系。本文使用8景Radarsat-2全极化SAR影像，从可视化效果和定量精度两个方面评价方法有效性。相关结果表明，本文方法优于单时相极化SAR超像素生成方法和现有的多时相极化SAR超像素方法，超像素能够有效贴合研究区域地块边界，是一种有效的超像素生成方法。Keywords：遥感;极化SAR;图像分割;SLIC算法;超像素;多时相2181|1897|0<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Dual-threshold registration based on surface fitting of aerial filter array multispectral images AI Introduction
Abstract：图像配准过程中，匹配点位置精度是决定图像配准精度的关键。本文针对航空滤光片阵列多光谱图像因各谱段间存在像点位移而使误匹配点剔除比较困难的问题，提出了一种基于匹配点位置差曲面拟合双阈值剔除方法。首先，选取多光谱中间波段图像作为基准图像，利用SIFT算法分别提取基准图像和待配准图像的匹配点；其次，在基准图像匹配点处逐点计算两波段图像匹配点的位置差，构建匹配点Delaunay三角网，利用IDW（反距离加权）算法拟合整幅图像位置差曲面；然后，对位置差曲面进行平滑处理，再分别向上向下平移一定容差范围，构成位置差三维阈值空间；最后，利用位置差三维阈值空间筛选出精确匹配点，并完成图像配准工作。理论分析与实验结果表明：该方法可以有效筛选出航空滤光片阵列多光谱图像高精度匹配点，进而有效提高多光谱图像配准的精度。Keywords：遥感;曲面拟合;双阈值;滤光片阵列;多光谱图像;配准1224|1062|2<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Combined adjustment of the stereo imagery and laser altimetry points of the ZY3-03 Satellite and its accuracy verification AI Introduction
Abstract：利用国产卫星影像开展全球范围地理信息资源建设的前提条件之一是提升卫星影像无地面控制条件下几何精度水平。2020年7月成功发射资源三号03星（ZY3-03）是资源三号系列卫星中的第3颗高分辨率立体测绘卫星，主要用于全球范围1∶5万比例尺测图应用。卫星搭载了3台全色线阵推扫式光学相机和一台多光谱相机，可获取优于2.5 m分辨率的三线阵立体影像和5.8 m分辨率的多光谱影像。为了提升卫星影像的高程精度，卫星还设计搭载了一台单波束激光测高仪，可同步获取高精度激光测高点。本文提出了一种ZY3-03星激光测高点与立体影像联合区域网平差处理方法。利用激光测高点和同轨获取的正视影像相对平面误差较小的特性，准确获取激光测高点在立体影像上的像方位置；将激光测高点作为立体影像高程控制，并以整轨立体影像为单位开展立体影像与激光测高点的联合区域网平差，实现立体影像高程精度大幅提升。选取黑龙江省中部地区和河北省太行山地区的ZY3-03星三线阵立体影像及其同轨获取的激光测高点开展联合区域网平差试验，结果表明，平地和丘陵地形区域的ZY3-03星立体影像的高程中误差从5.27 m降低至2.58 m，山地地形区域的ZY3-03立体影像的高程中误差从11.25 m降低至4.45 m，均能满足中国1∶5万比例尺立体测图的精度要求。Keywords：遥感;资源三号03星;三线阵立体影像;激光测高点;联合区域网平差;几何精度1788|1684|1<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
Models and Methods
Monthly average remote-sensing datasets of phytoplankton pigment concentrations in the Bohai Sea， Yellow Sea， and Eastern China Sea （1998—2020） AI Introduction
Abstract：海洋浮游植物群落结构信息对了解和研究碳循环和气候变化至关重要。浮游植物中含有的多种色素能够用于描述浮游植物群落结构特征和生理状态，因此浮游植物色素浓度的检测具有重要意义。本研究基于2016年—2018年渤海、黄海和东海7次航次调查实验中采集的实测数据（包括浮游植物吸收系数、16种典型色素浓度和遥感反射率），利用高斯分解法开发了一种基于浮游植物吸收的色素浓度遥感模型，并使用原位观测数据集进行评估，得到的结果的误差可接受（例如，大部分色素模型的平均绝对百分比误差MAPE<60%）。卫星匹配验证也表明反演结果与实测数据的一致性（大部分色素模型的MAPE范围40%—60%）。将本文开发的模型应用于SeaWiFS和MODIS-Aqua遥感反射率月平均产品（1998年—2020年），获得了渤海、黄海和东海区域16种色素浓度23年的时空变化数据记录。浮游植物色素浓度遥感数据集可以从https：//doi.org/10.17632/bhcznf2m7v.1下载获得。本研究从遥感反射率卫星数据中得到复杂浑浊沿海水域中的浮游植物色素浓度，可为渤海、黄海和东海精细化的海洋浮游植物群落结构研究提供数据支撑。Keywords：浮游植物色素;吸收系数;沿海水域;SeaWiFS;MODIS;遥感数据集2047|2569|0<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
Data Articles
The development and practice of China GEO AI Introduction
Abstract：地球观测组织GEO（Group on Earth Observations）是地球观测领域规模最大和最具影响力的政府间国际组织，中国是地球观测组织创始国之一，自2005年地球观测组织成立起一直担任代表发展中国家和亚洲大洋洲区域的联合主席国。本文对地球观测组织过去18年的发展实践历程进行了回顾与总结，论述了中国在国内、亚洲大洋洲和国际3个层面的相关工作成果，从治理机制、项目合作、公共产品、人才队伍4个方面设计了中国未来参与地球观测组织全球治理，加速融入全球创新网络，携手构建全球科技共同体的工作内容体系。Keywords：地球观测组织;全球综合地球观测系统;数据共享;知识复用;地球智能;公共产品;能力建设;全球治理;人类命运共同体683|4631|1<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15Remote sensing for sustainable development of coastal Zones-Summary of the first national conference on remote sensing of coastal zones AI Introduction
Abstract：2023年10月25—27日，首届全国海岸带遥感大会在宁波顺利召开。会议以“遥感与海岸带可持续发展”为主题，开设了1个主会场和14个分会场，组织了13个大会特邀报告和177个分会场口头报告。会议期间，包含院士在内的400多位专家学者围绕全球变化与海岸带生态环境、陆海统筹与海岸带城乡发展、海岸带遥感大数据与决策服务、海岸带灾害与恢复遥感、海岸带数字孪生与人工智能、海岸带立体观测与精细遥感等展开研讨，梳理海岸带遥感领域的发展现状、问题及未来方向。本次会议为海岸带遥感相关领域的国内外专家学者提供了广泛沟通、深入探讨的平台，将促进中国海岸带遥感的进一步发展以及海岸带可持续发展目标的实现。Keywords：遥感;海岸带;可持续发展;生态环境;人工智能;专家观点1193|3857|1<HTML><L-PDF> <Enhanced-PDF> <Meta-XML>Updated：2024-05-15
Short Communications
