最新刊期
2024 年 第 28 卷 3 期
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透视地球——新一代对地观测技术 AI导读
摘要：地球系统的观测正从看清地球的样貌深入拓展到探测、分析、认知地球圈层的内在。基于天基、空基、陆基等观测平台，利用电磁、微波、激光和重力等穿透性、多维度、高密度的新型透视遥感探测前沿技术，“透视地球”对大气圈、水圈、生物圈、岩石圈等地球空间物理要素、内部结构及其演变过程进行精细、综合探测，获取地球各圈层更“精确”、更“深层”的信息，成为新一代对地观测技术发展的积极探索和重要方向。本文阐述了透视地球的概念和内涵，依据“透视方法—载荷集成—探测试验—参数反演—效能验证”的设计思路，提出透视地球原型系统的构建方案。通过多谱段耦合、多物理量融合，提升空基跨平台协同探测能力，改进遥感观测的信息维度、尺度和密度，以透视视角拓展人类对各圈层的认知边界，推动地球系统重大科学问题的突破，提升人类进行资源开发与利用、预测应对极端天气事件及环境变化的能力。关键词：透视地球;遥感;对地观测;大气;森林;固体地球;海洋- 429
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发布时间：2024-04-08 -
湖冰遥感研究进展 AI导读
摘要：湖冰作为冰冻圈的重要组成部分，是反映全球气候变化最为直观的指示器之一。在气候变暖和人类活动加剧影响的背景下，全球湖泊冰情总体呈现冻结时间推迟、消融时间提前、冰期缩短、冰厚减薄等趋势特征。由于现场勘测的局限性，遥感技术在湖冰监测中发挥了越来越重要的作用。已有大量研究利用不同的遥感传感器、采用不同的湖冰参数与冰情物候特征对湖冰及其响应气候变化特征开展研究。本文首先结合国内外湖冰遥感监测现状，综述了湖冰监测常用的遥感数据源；再从湖冰范围识别方法、湖冰物候和冰厚参数遥感反演3方面展开论述，并重点总结了当前湖冰研究热点区域及冰情变化趋势；最后，结合当前遥感技术的发展，探讨了未来多源遥感技术集成在湖冰监测中的应用潜力，以及对气候变化响应十分敏感的青藏高原地区湖冰研究的挑战。关键词：湖冰;湖冰物候;冰厚;遥感监测;气候变化- 514
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发布时间：2024-04-08 -
摘要：遥感时间序列蕴含自然因素和人类活动等不同驱动因子导致的森林组成、结构、功能变化及其差异信息，能有效提升对森林演替过程、发展态势及其驱动和响应机制的理解能力。本文系统评述了融合遥感时间序列时空谱信息的森林扰动检测与归因研究进展。从数据、特征、算法等多个角度阐述了当前森林扰动检测进展：（1）数据角度。介绍了面向稠密和稀疏时间序列等不同观测频次的变化检测方法；（2）特征角度。归纳了森林扰动光谱响应特征和多光谱特征集成变化检测策略，总结了面向森林扰动检测的时序与空间特征融合方式；（3）算法角度。介绍了并行和串行两种多算法集成策略，描述了面向森林低强度扰动的变化检测算法研究进展。此外，森林扰动归因的本质是面向森林多类型扰动分类问题，本文在分别按照时间顺序和特征维度归纳作为森林扰动归因输入的归因特征的基础上，总结了基于遥感时间序列时空谱和地形特征融合的森林多类型扰动归因方法。最后，本文分析了森林扰动遥感监测目前存在的问题，并对未来研究方向进行了展望，以期为融合遥感时间序列时空谱信息的变化检测和归因研究提供借鉴。关键词：森林扰动;遥感时间序列;时空谱信息;特征融合;扰动检测;扰动归因- 250
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发布时间：2024-04-08 -
摘要：森林是陆地上最大的生态系统，在全球碳氧循环中发挥着举足轻重的作用。森林植被集中了85%以上的陆地植被生物量，森林的生物物理参数，如森林高度、林下地形、生物量等，对森林资源管理、森林碳汇能力及碳储量的评估、生物多样性保护等具有重要意义。合成孔径雷达层析技术TomoSAR（Synthetic Aperture Radar Tomography）具备对观测目标的三维成像能力，可以获得森林的内部结构信息，在森林植被参数反演中发挥着重要的作用。本文从层析SAR的三维成像原理出发，系统阐述目前层析SAR技术进行多维感知的主流算法：首先，根据SAR数据获取模式的不同，将层析SAR的三维成像方法归纳为单极化层析SAR算法和全极化层析SAR算法两类，对比分析植被参数反演中两种不同层析SAR成像算法在垂直分辨率、辐射分辨率、鲁棒性、计算复杂度等方面的表现；然后，基于层析SAR的三维成像能力，阐述层析SAR技术在森林垂直结构重构、森林高度反演、林下地形测绘、生物量估计等应用中的研究进展；最后对层析SAR技术在森林植被区前沿应用进行展望，提出面临的关键挑战。关键词：遥感;层析SAR;三维成像;林下地形;森林高度;森林垂直结构;森林生物量- 906
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发布时间：2024-04-08
综述
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5米光学02星应用在轨测试 AI导读
摘要：5米光学02星于2021年12 月26日成功发射，卫星与前序型号组成陆地中分业务卫星星座，建设形成天地一体化大幅宽定量化综合对地观测能力。在轨测试期间，自然资源部根据卫星设计指标要求，围绕土地资源、地质矿产、测绘地理信息、海洋海岛监测等领域业务，梳理共计32个业务测试项，并按照自然资源调查和监测的相关标准和技术规范，开展了应用测试评价工作。在轨测试表明，卫星系统、地面系统和应用系统各项功能正常、运行稳定，双星一致性好，具备组网运行条件，卫星数据质量可满足自然资源执法督察、地质矿产资源调查、生态修复工程跟踪评价、地理空间信息更新、围填海调查、海岸线变化监测、钢铁去产能等业务需求，高光谱和热红外载荷定量应用测试取得良好效果。本文在介绍该卫星的数据特点与应用能力的基础上，重点介绍和分析卫星在轨测试应用评价结果，可为后续业务化应用提供参考。关键词：遥感;5米光学02星;自然资源;卫星应用;可见光/近红外;高光谱;热红外- 253
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发布时间：2024-04-08 -
摘要：2021年12月26日，5米光学02星在太原卫星发射中心成功发射，星上装载的主要载荷之一热红外相机采用8192元长线阵长波红外探测器推扫成像，可以获取星下点地面像元分辨率优于16 m、噪声等效温差小于0.1 K@300 K、幅宽大于115 km的7.7—10.5 μm谱段热红外影像。相比国内外在轨热红外遥感相机，该相机同时实现高分辨率、高灵敏度和大幅宽观测，能够实现空间和温度的高效率精细化探测，具有明显优势。文章介绍了该相机的组成、工作原理、相机关键技术及实现情况，给出地面测试与试验结果，并简要介绍在轨测试和应用情况。相机目前在轨稳定运行，性能优异，已获取大量高分辨率热红外影像，可为后续同类载荷研制提供参考。关键词：遥感;热红外相机;推扫;红外探测器;5米光学02星- 615
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发布时间：2024-04-08 -
高光谱图像类别独立的域适应分类 AI导读
摘要：利用已有图像的标记样本对新的高光谱图像分类面临光谱偏移带来的分类性能差的问题。基于特征表示的域适应方法通过学习域不变特征来解决这个问题。然而现有方法难以同时将多个类的样本对齐，在对齐多类样本的同时又忽略了类间混合对可分性造成的影响。本文提出了一种类别独立的域适应分类方法。首先，为每个地物类别构造一个独立的降维子空间，在多个类别独立的子空间中对齐源域和目标域的样本。然后，在每个类别独立子空间中，利用对齐样本学习出目标域样本的后验概率。接着，融合所有类别独立子空间得到的后验概率得到分类标签，目的是增加后验概率的可信度。最后，利用空间先验平滑分类标签后将其作为伪标签用于迭代学习，更新类别独立子空间和目标域的分类结果。另外，本文还设计了代表性样本选择策略，有利于学习出更具共性的特征表达子空间。在两个真实的高光谱数据集上的实验结果表明，本文算法比原始的联合域适应算法的最近邻分类精度分别提升了9.56%和18.45%。关键词：遥感;高光谱图像;域适应;分类;类别独立子空间;资源一号02D;高分五号- 529
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发布时间：2024-04-08 -
摘要：5米光学02星的成功发射与在轨运行为林草行业各主体业务提供了丰富的遥感数据，为林业管理和生态服务提供可靠的信息保障。为测试5米光学02星多光谱数据在农田防护林监测这一林业主体业务中的应用能力，研究以河北省张北县为研究区，基于5米光学02星多光谱数据，构建了光谱、植被指数和纹理特征集，并设计4种分类信息提取方案：（1）光谱特征；（2）光谱特征+植被指数；（3）光谱特征+纹理特征；（4）光谱特征+植被指数+纹理特征。采用随机森林算法进行特征选择和分类信息提取、验证，最后评价了5米光学02星农田防护林信息提取的应用潜力和效果。研究结果表明：（1）基于5米光学02星多光谱数据能够准确提取研究区农田防护林信息，较好地反映了研究区农田防护林的实际分布情况。其中，方案1农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8371、0.7760；方案2农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8440、07855；方案3农田防护林信息提取总体精度、Kappa系数分别达到0.8839、0.8403；方案4分类结果精度最高，其总体精度、Kappa系数分别为0.8908、0.8499。（2）使用多类型特征变量相结合可有效提高农田防护林信息提取精度，就不同类型特征对农田防护林信息提取的贡献程度而言，光谱特征>纹理特征>植被指数。（3）5米光学02星多光谱数据对农田防护林信息提取精度较高、结果可靠，能够较好地满足防护林监测业务的需求，在森林调查和监测主体业务中具有巨大的应用潜力。关键词：遥感;林草行业;防护林监测;特征提取;应用测试;5米光学02星- 302
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发布时间：2024-04-08 -
摘要：近年来外来入侵植物互花米草迅速扩张，对沿海区域经济社会的发展造成了一定干扰，占据生态位，危害当地生态系统稳定。精确的互花米草监测与制图对湿地生态系统的保护与恢复具有重要意义。当前研究识别互花米草以监督分类方法为主，这一类方法所需样本量大、分类器复杂多样，大区域互花米草的精细识别计算量大、效率低，而且精度对样本质量的依赖性强。为了提高大区域互花米草快速精细识别的能力，本研究提出了一种基于高光谱数据构建生长期互花米草指数的方法，利用互花米草与其他盐沼湿地植被在近红外波段和短波红外波段存在明显光谱差异的特性，选取差异敏感波段构建互花米草指数，增大复杂滨海湿地环境下互花米草与其他盐沼湿地植被的特征差异，有效减少“异物同谱”造成的滨海盐沼湿地植被难区分的现象。本研究选取黄河三角洲湿地和盐城滨海湿地区域作为研究对象，通过野外调查和Google Earth高分辨率影像生成样本数据集，基于生长期互花米草指数构建决策树对互花米草进行精细识别，与NDVI、EVI、支持向量机、随机森林、最大似然和人工神经网络方法进行互花米草提取结果对比验证。结果表明，基于互花米草指数构建决策树的方法可快速、准确地实现复杂湿地生态系统中互花米草的提取，提取精度优于其他方法，在大区域互花米草快速识别方面具有更高的潜力。关键词：遥感;互花米草;植被指数;互花米草指数;高光谱数据;ZY1-02D- 92
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发布时间：2024-04-08
5米光学02星数据特点与应用
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植被最大光能利用率的模拟方法对比评估 AI导读
摘要：光能利用率模型是一种基于遥感数据估算植被生产力的参数模型，其核心参数最大光能利用率（LUEmax）在早期模型中被认为是一个适用于所有植被类型的固定值，而从MODIS-LUE模型开始则成为一个依植被类型而变化的参数，直至近年来被认为需要进一步根据植被的物候及生理状态而进行实时调整。相较于基于静态LUEmax参数估算的植被生产力，尽管目前基于季节性动态LUEmax参数估算的植被生产力都显示出更高的精度，但这些研究结果大多局限于特定的植被类型或空间范围，而在更广泛的植被类型和区域的适用性以及不同的动态LUEmax参数在地域间的适用性差异等问题尚不明确。因此，本文针对目前已有的3种典型动态LUEmax参数模拟方法（基于叶绿素遥感指数、基于LAI季节调节因子、马尔可夫链蒙特卡洛模拟），通过采用相同的生产力估算与评估数据集（FLUXNET 2015数据集）和模型结构（MODIS-LUE模型结构）对该3种方法进行了对比分析。结果显示，不同的动态LUEmax参数在各植被类型上的季节性变化特征有明显差异，总体上呈现出单峰、“U”型和水平波动3种特征。相比于原静态LUEmax参数，基于各动态LUEmax参数估算的总初级生产力（GPP）精度均有一定的提升，但是依赖于特定的动态LUEmax参数模拟方法，其中的马尔可夫链蒙特卡洛方法对LUEmax参数有着较好的模拟效果，并且其GPP的估算精度在全植被类型的所有时段都不低于基于原静态LUEmax参数的结果（相比静态参数的GPP结果，RMSE总体降低了10.9 g/（m2·月），以碳计），尤其在郁闭灌丛、落叶针叶林以及常绿阔叶林上的提升效果十分明显。本文研究结果可为植被生产力光能利用率模型的不确定性分析以及发展新的模型提供依据。关键词：遥感;植被生产力;总初级生产力;光能利用率模型;最大光能利用率;参数评估- 1060
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发布时间：2024-04-08 -
迁移深度卷积神经网络模型秋粮作物泛化识别 AI导读
摘要：深度卷积神经网络DCNN（Deep Convolutional Neural Networks）具有“端到端”、高效提取多尺度语义特征的优点，被广泛应用于遥感农作物识别中，取得了重要的进展。但深度学习模型需要大量标签样本，获取费时费力、成本高，限制了其广泛使用。本文基于模型迁移学习策略，将美国农业部统计署作物数据层CDL（Cropland Data Layer）作为作物标签数据，利用伊利诺伊州和印第安州的作物生长季Landsat OLI卫星影像训练2016年—2019年4个单年份模型和2016年—2017年、2016年—2018年两个多年份的U-net模型，将模型直接在美国3个测试区和中国黑龙江省黑河市的2016年—2020年迁移泛化分类。研究结果表明：1）基于CDL训练的U-net模型能够在美国本土推广应用，美国3个测试区的2016年—2020年的时间泛化总体精度在80%以上，玉米识别精度高于大豆，说明了模型在空间上具有很好的迁移能力。（2）对于黑河市秋粮，多年玉米识别总体精度平均高出大豆3%，原因是玉米种植地块更为规整、种植规模更大，单年份秋粮识别总体精度69%—79%，但多年份模型要优于单年份模型，这可能是随标签样本数量增多提升了训练样本的代表性，将中国与美国秋粮种植的差异通过样本数量的增加得以弥补，模型迁移到中国黑河区域的精度均低于美国本土，这是由于洲际间气候、作物物候、种植农业景观等差异导致遥感特征不一致，导致模型泛化能力降低。关键词：遥感;迁移学习;CDL;时空泛化;大豆;玉米- 68
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发布时间：2024-04-08
林业与农业
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摘要：卫星遥感反演是大范围快速获取近实时高分辨率降水信息的重要途径。2016年成功发射的风云四号卫星（FY-4A）是中国自主研发的新一代地球静止轨道定量遥感气象卫星，由FY-4A反演的中国区域近实时降水产品（FY-4A REGC）为天气监测、水文预报、气候分析等研究提供了高分辨率的近实时降水数据，但其精度与全球卫星降水观测计划的对标产品（IMERG-Early）仍有差距，降水反演的核心订正算法亟待改进与提高。本研究针对中国大陆区域，设定FY-4A REGC和IMERG-Early为模型输入和训练标定，采用最新的集成学习方法（LightGBM）动态构建了一种快速订正高分辨率FY-4A降水产品的新方法。以国家气象信息中心发布的气象地面自动站观测数据（CMPA）作为地面参考，将订正后的FY-4A降水产品（FY-4A Adj）与原始FY-4A REGC进行对比，结果表明新产品FY-4A Adj的相关系数、均方根系误差、相对误差等均有明显改善，而且订正算法有效地降低了原始FY-4A REGC数据对中国东南部区域降水的显著高估。综上，本文提出的基于集成学习的订正算法能够快速、有效地提高近实时风云降水数据FY-4A REGC的综合性能，为生产高精度高分辨率的国产卫星反演降水产品提供了新方法。关键词：遥感;风云卫星;FY-4A;集成学习;近实时降水;降水订正- 73
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发布时间：2024-04-08 -
摘要：海岸线动态变化反映了海陆边界的进退过程，对沿海地区环境保护与发展规划有重要意义。本研究在惠州市1973年—2019年间6期Landsat卫星影像的基础上，利用人机交互式解译的方法获取6期海岸线数据并统计其长度和类型的变化。在数字化岸线系统（DSAS）中对净移动距离（NSM）、变化率（EPR）以及线性回归率（LRR）进行分析，探讨海岸线动态变化中的潜在驱动因素。结果表明，1973年—2019年期间，惠州市海岸线的总长度由224565 m增加到249656 m，平均NSM为185.46 m，平均EPR为4.04 m/a。1973年—1984年海岸线总体表现为侵蚀特征，1984年以后总体呈趋势，其中1984年—1993年扩张幅度最高，NSM达到100.2 m。此外，不同岸线类型中人工岸线变幅最为明显（8.27%—57.45%），以大亚湾石化区、范和湾北岸围垦养殖段、惠州港、考洲洋段西部围垦养殖段以及临近黄埠镇段等区域为主。其变化原因主要有沿海养殖业的发展，港口、工业区和滨海旅游区的建设以及人口增长和经济发展需求下的建筑用地扩张。部分自然岸线段如巽寮湾段核心旅游区、双月湾东岸和西岸则在整个研究时间段内保持稳定。研究表明人为因素是惠州市近50年来海岸线变化的主要驱动因素，自然因素对海岸线变化影响较小。与整个中国大陆海岸线变化速率相比，惠州市的变化速率并不高。从近期，即2013年—2019年的变化率来看（EPR为2.51%），惠州市海岸线变化趋于稳定，预计未来一段时间内不会大范围向海扩张。关键词：惠州市;海岸线;遥感;DSAS;动态变化- 174
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发布时间：2024-04-08
大气与海洋
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摘要：卫星激光测高技术能够获取高精度地表高程分布信息，在对地观测领域具有独特的优势。中国近年来陆续发射的高分七号卫星和资源三号03星均搭载了激光测高系统，用于全球高程控制点获取。随着高分七号卫星、资源三号03星稳定在轨运行，并持续获取激光测高数据，中国首次在激光测高领域形成相关数据产品，即自然资源卫星激光测高标准产品（SLA03）。本文以平原、有森林覆盖的山地两个不同类型区域的高精度机载点云数据为参考，对中国自然资源卫星激光测高标准产品的高程精度进行综合评价。结果显示：在使用合适的阈值剔除人工建筑、树木冠层的激光点后，高分七号卫星SLA03数据在平原地区高程精度RMSE达到0.653 m，LE90为1.055 m，其中60%以上精度优于0.3 m，而在有森林覆盖的山地下降至1.210 m（RMSE）和2.002 m（LE90）；资源三号03星SLA03数据在平原地区达到1.312 m（RMSE）和2.389 m（LE90），其中50%以上精度优于0.5 m，有森林覆盖的山地则为1.661 m（RMSE）和2.999 m（LE90）。另外，高分七号卫星SLA03数据受季节因素影响较为明显，主要由植被生长引起。相关结论能够指导自然资源卫星激光测高标准产品的深入应用，并为后续卫星激光测高载荷设计与参数论证提供支撑。关键词：遥感;卫星激光测高;高分七号卫星;资源三号03星;高程精度;激光测高标准产品- 115
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面向高光谱异常检测的背景记忆模型 AI导读
摘要：高光谱图像具有丰富的连续光谱信息，覆盖从可见光到红外波长范围内数百个波段。此数据特性使得高光谱数据在图像处理中有挖掘光谱内在特征的独特优势，从而有利于充分利用空间和光谱信息，检测感兴趣区域中的目标。但是由于高光谱数据的高维性、实际场景的复杂性以及有标签样本数量的有限性，高光谱异常检测仍面临背景和异常不易区分和检测精度低的问题。为了解决以上问题，本文提出一种面向高光谱异常检测的背景记忆模型。首先，通过无监督的基于密度估计的粗检方法，获得伪背景和伪异常向量。其次，设计基于异常突出正则项约束的背景记忆生成对抗网络模型，扩大伪背景和伪异常间的距离，并采用弱监督—伪标签的训练方式，使得网络具有较强的背景生成能力，同时弱化其对于异常的重构效果，减少对于背景和异常重构的泛化性，增强输出检测结果中背景和异常的差异和辨别度。此外，在特征域和图像域进行对抗学习，提高样本生成能力，更好地学习到输入样本的分布情况，提高网络对背景的生成能力。最后，使用非线性背景抑制方法减小虚警率，进一步提升检测精度。实验结果表明，本文方法相比其他检测算法在不同数据集上具有更好的检测效果。关键词：遥感;生成对抗网络;高光谱;异常检测;弱监督学习;无监督学习- 714
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摘要：合成孔径雷达（SAR）是对地观测等领域的重要传感器，得到了广泛应用。然而，单通道SAR图像每个像元只包含一个复散射值，有限的信息量在一定程度上限制了其应用性能。针对这一问题，本文提出了一种SAR图像空间纹理信息表征方法：方向性上下文协方差矩阵（DCCM）。DCCM通过提取邻域中不同方向上的散射强度变化来拓展利用图像上下文信息，将单个像元从一个标量拓展为一组矩阵，从而极大提升了像元信息容量，实现了信息增广。在此基础上提取的DCCM纹理特征能够更完备地表征地物空间纹理特性，有望应用于地物分类等领域。本文将DCCM纹理特征分别与传统分类器和卷积神经网络结合，构建了基于方向性上下文协方差矩阵的SAR图像地物分类方法。利用AIRSAR和UAVSAR数据开展的对比实验表明，相比基于灰度共生矩阵、Gabor滤波和多级局部模式直方图3种典型纹理特征的分类方法，本文方法结合传统分类器时对总体分类精度提升达到7%以上，结合卷积神经网络时也展现出了优异的分类性能以及更好的稳健性。关键词：SAR图像;表征;方向性上下文协方差矩阵;空间纹理;地物分类- 83
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基于可见光红外扫描辐射计杂散光建模仿真 AI导读
摘要：杂散光对星载红外光学系统的影响体现在两个方面，一是成像质量会恶化，二是仪器定标精度会降低。因此，开展星载红外光学系统杂散光分析与抑制工作十分必要。本文以FY-3气象卫星的可见光红外扫描辐射计（VIRR）为研究对象，使用TracePro对仪器成像光学系统进行建模仿真，得到了不同光谱通道在不同维度的点源透过率（PST）曲线。结合在轨仪器备份产品的杂散光实验室复测，对模型仿真与实测结果做了定性比对分析。通过分析PST曲线，找到了仪器可能受杂散光影响的光照角度；通过对卫星轨道参数进行仿真和分析，在考虑载荷间相互影响的情况下模拟了卫星穿越晨昏线时的光照射情况，获得了杂散光量级的初步结果。该工作还可以为同类载荷的消杂散光设计和太阳污染抑制提供参考，同时为遥感历史数据再定标提供基础支撑。关键词：遥感;可见光红外扫描辐射计（VIRR）;杂散光抑制;点源透过率（PST）;太阳污染;再定标- 561
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摘要：高分七号卫星于2019年11月在太原顺利发射，是中国首颗亚米级高分辨率立体测绘卫星。星上采用国内首套星图融合星敏传感器，双星敏夹角动态修正，可大幅度提高卫星姿态确定精度，同时给卫星地面系统建设带来了新的机遇和挑战。本文根据高分七号卫星的总体设计，分析高分七号双线阵相机几何处理的关键技术，并对高分七号卫星前视后视精度以及立体精度进行几何验证。结果表明，高分七号双线阵相机的前后视几何检校精度优于0.28个像素，相机的无控定位精度可以控制在6 m左右；在引入少量地面控制点进行刚性平移后，平面几何残差在1.4 m左右，高程残差在0.86 m左右。总体而言，高分七号卫星双线阵相机几何精度相较于高分系列其他卫星有了明显的提高，为后续卫星几何方面的处理具有重要意义。关键词：高分七号;立体测绘卫星;几何检校;严密几何模型;姿轨数据处理;星敏传感器;无控定位精度;高程残差;控制点- 729
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摘要：在野外应急救援活动中，灾害现场或事故区域通常缺乏地面交通工具可直达的现成道路，但该区域地表环境仍可满足部分越野车辆的通行。在空地协同系统中，无人机可提供行进路径周边环境的影像，地面终端可快速提取影像中地表类型以及地形起伏等特征信息，通过分析计算便可为车辆提供通往救援目标点的导航路径。本文针对这一应用需求，对现有A*算法进行了改进，主要有3个方面的创新：其一，针对户外地表环境的应用特点，提出一种综合地表类型与地表高程信息的通行性代价函数；其二，针对无人机影像分辨率与实际车辆通行路径之间的尺度关系，提出一种基于格网单元的路径快速搜索算法；其三，在顾及格网单元内部地表类型连通分布特点的基础上，选择格网边缘特征点用于通行性路径规划，在提高算法搜索效率的同时，兼顾了格网单元内部的地形信息，从而使算法在优化计算的同时，能充分利用到无人机影像的细节信息。实验表明，算法搜索得到的可通行路径具有较高的可靠性，从路径三维可视化结果来看，符合越野车辆通行的需要。此外，同等情况下，本算法的运行时间降至传统A*算法的15%，提高了野外应急救援应用的时效性。关键词：遥感;路径规划算法;Grid A*算法;A*算法;空地协同;通行性- 668
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摘要：基于分布式散射体DSs（Distributed Scatterers）的时序InSAR技术很好的弥补了PSInSAR技术在低相干区域难以获取足够形变监测点的缺陷。考虑到DS目标容易受时间和空间失相干因素的影响，从而引入斑点噪声，因此优化相干点目标的相位非常必要。基于此，本文提出了一种新的基于特征值分解和自适应滤波的极化相位优化方法（EVD-FPO）。该方法利用Sentinel-1A双极化数据幅度信息识别DS与PS目标，并基于时空间相干矩阵利用特征值分解极化相位优化技术和自适应均值滤波技术改善相位质量。为了证明本文方法的可行性与有效性，17景Sentinel-1A双极化（VV-VH）SAR数据用于评估本文方法的性能。结果表明：EVD-FPO方法能够有效提高相干目标点的密度和改善相位质量，相较于单极化振幅离差法（VV-- 2493
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发布时间：2024-04-08 -
遥感图像小样本舰船识别跨域迁移学习算法 AI导读
摘要：跨域迁移学习旨在利用现有公开数据集，突破源域和目标域样本类别空间须一致的约束，提升目标域样本的识别精度。针对现有跨域迁移学习算法应用于遥感图像小样本舰船目标识别时存在的迁移类别受限和负迁移问题，本文提出一种基于源域样本相关性排序的跨域迁移学习算法：首先将目标域样本逆向加入源域分类任务中，根据加入前后各类别源域样本的识别精度变化情况，对源域样本进行相关性排序，将其划分为强/弱/负相关样本；然后采取自监督联合学习策略，在目标域分类网络中引入自监督角度预测辅助分支，筛选出的强相关源域样本仅参与该辅助分支的训练，不改变目标域主分类网络的结构。算法通过相关性排序去除了弱/负相关源域样本，有效避免了负迁移；引入自监督角度预测辅助分支，在保持主分类网络结构完整性的同时，充分利用了强相关源域样本的有效信息，学习到更具泛化能力的目标特征。实验结果显示：在遥感舰船小样本目标数据集上，提出的算法优于跨域迁移学习中广泛使用的Fine-tune（微调）算法；与仅使用主分类网络的目标域识别算法相比，遥感舰船目标识别精度提升了17.59%。关键词：遥感;舰船识别;小样本学习;跨域迁移学习;相关性排序;自监督学习- 797
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发布时间：2024-04-08
模型与方法
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