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“2024年4月22日中国科学院空天信息创新研究院的马灵玲、周翔团队在《遥感学报》发文, 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。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。”

“2023年12月14日，福州大学计算机与大数据学院的范文辉团队，与信息工程大学地理空间信息学院的汪汉云团队，在《遥感学报》上共同发文，系统梳理了三维点云域自适应学习方法。针对三维点云数据处理的难题，提出了域自适应学习作为解决方案。为自动驾驶、机器人和高精地图等领域的，实际问题提供了新视角和方法，为技术发展奠定了基础。”

“2022年8月16日，江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心的，沈宇臻、韦玉春团队在《遥感学报》发文，系统总结遥感图像空间约束方法。深入研究了高分辨率遥感图像中的类内方差问题，对比了不同方法的优缺点。有助于提升遥感信息提取性能，为未来研究指明方向，并为遥感领域贡献了宝贵学术资源。”

“2023年7月6日，应急卫星工程与应用应急管理部重点实验室的张景发团队与中国地震局工程力学研究所的安立强团队，联合在《遥感学报》上发表了关于地震灾害损失评估与遥感技术应用的重要研究成果。该研究系统地梳理了地震灾害损失评估的发展历程，并深入探讨了遥感技术在该领域的应用现状。团队不仅回顾了评估方法的发展，还对比分析了国内外相关软件平台的差异，归纳了人口和经济损失估计的典型方法。在此基础上，他们展望了遥感数据在地震灾害损失评估中的未来趋势，并针对当前存在的问题提出了切实可行的建议。这项研究为提升地震灾害应对能力和遥感技术的应用水平提供了重要参考。”

“2022年3月9日，兰州大学资源环境学院的苏晓军团队和地质科学与矿产资源学院的张毅团队在《遥感学报》发文。该研究基于Sentinel-1卫星数据，采用SBAS-InSAR技术，结合光学遥感影像解译和实地调查，结果表明高差200-1000m、坡度30-40°和坡向南、南西向为滑坡发育的优势地形条件。该研究为巴基斯坦洪扎河谷的防灾减灾工作提供了科学依据，也为中巴经济走廊的安全建设与运行提供了重要数据支持”

“2024年5月6日，中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室的张子彦、闫世勇团队在《遥感学报》上发表了关于南水北调中线工程沿线煤炭开采沉陷风险评估的论文。该研究提出的形变风险评估指标为南水北调灾害风险评估提供了科学依据，对于预防和减轻潜在沉陷灾害具有重要意义。这一研究不仅为南水北调中线工程的安全运营提供了科技支撑，也为相关领域的研究提供了新的思路和方向。”

“2022年5月9日，云南师范大学信息学院的周成江、杨扬团队，在《遥感学报》上发文，利用无人机遥感图像和深度学习技术，针对云南频发的自然灾害，实现了快速准确定位。他们构建了大规模高分辨率数据集，为救灾救援提供支持，同时为无人机遥感图像，在灾害监测领域的应用开辟新方向。”

“2023年3月13日，中国矿业大学(北京)地球科学，与测绘工程学院的孙灏团队在《遥感学报》发文，宁东煤炭基地的生态系统服务功能虽有改善，但矿区活动对其增长存在迟滞效应，该研究为矿区生态监测、保护，和修复提供了新视角和科学依据，对制定生态保护政策具有重要意义。”

“2022年7月18日，华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室的，华婧、余柏蒗团队在《遥感学报》发文，研究发现大部分贫困县经济水平提升，但西部特困区发展不均衡，特困地区夜间灯光变化多样，揭示了交界处贫困县边缘化问题，为解决相对贫困提供了科学依据。”

“2022年7月7日，中南大学地球科学与信息物理学院的张钦挺、邹滨团队在《遥感学报》发表了一篇关于工业热源遥感监测的论文。该研究针对工业热源特征不明、类型判定不准等问题，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。研究团队首先利用DBSCAN聚类算法和土地利用类型从Suomi-NPP VIIRS Nightfire数据中识别了全部类型的工业热源，然后利用频率统计方法建立了工业热源温度特征模板。在此基础上，他们构建了人工神经网络模型，用于判别工业热源类型，并分析了我国近年工业热源的时空动态演化特征。研究结果表明，四类工业热源的温度频率与分布形态、主次峰峰值存在明显差异，主峰温度分别为795 K、830 K、760 K、1725 K。人工神经网络方法在温度特征模板的增强下，对工业热源分类识别效果良好，模型训练集与验证分类识别精度分别达到了99%和88.17%。此外，研究还发现我国工业热源在时空分布上呈现出“地域集中”与“波动下降”双特征，主要集中在北方地区，其中煤炭加工业、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。四类工业热源在2013-2020年间整体表现出先降后升再降的波动变化趋势。该研究为基于卫星手段的大气工业污染源遥感监测提供了技术支撑，有助于推动工业热源遥感监测技术的广泛应用和发展。”

“2024年5月6日，南京大学国际地球系统科学研究所的王宁团队与北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院的田家团队共同在《遥感学报》发表了一篇关于植被指数EVI的研究论文。该研究针对EVI产品时间分辨率低、云覆盖导致的像元缺失等问题，提出了一种结合MVC和HANTS算法的日分辨率EVI重建方法。该方法以黄淮海平原为例，成功重建了2021年的日分辨率EVI时间序列数据。研究结果显示，该重建算法不仅纹理丰富，能填补原EVI的大量缺失像元，还能去除噪声，符合各类地物EVI时序曲线的变化规律。与S-G滤波方法相比，HANTS算法重建的EVI在空间分布合理性和保真性方面均表现出优势。该研究为生成高时间分辨率EVI提供了新的思路和技术途径，有望为植被监测、生态系统评估等领域带来重要进展。”

“2022年4月11日，遥感科学国家重点实验室的杨建卫、蒋玲梅团队在《遥感学报》上发表了关于森林冠层微波透过率与雪深反演精度的研究论文。该研究基于植被辐射传输tau-omega模型，提出了一种从卫星数据中提取冠层微波透过率的方法，并验证了该方法的实际应用效果。研究结果显示，经过森林辐射校正后的模拟亮温更接近卫星观测值，反演的冠层微波透过率与参考值相关性较高，且雪深反演误差得到了明显降低。这一研究成果为提高林区的雪深反演精度提供了新的方法和参考，有望为遥感技术在雪深监测领域的应用提供更准确的数据支持。”

“2021年12月1日，北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院的谢蕊、焦子锑团队在《遥感学报》发表了关于植被冠层聚集指数CI研究的重要成果。他们针对现有星载CI产品估算方法存在的局限性，提出了一种动态选取混交林像元端元CI组分的新方法。这一方法通过双重约束计算端元CI值，结合高分辨率土地覆盖分类数据确定端元面积比例，进而估算MODIS针阔混交林像元的聚集指数MFCI。研究结果显示，现有的MODIS产品算法高估了针阔混交林像元的CI值，而MFCI估算方法则显著改善了这一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%，改进结果的均方根误差和偏差分别降低约84%和175%。这一成果为针阔混交林CI产品生产和精度提高提供了可行的解决方案，对植被冠层辐射截获、全球碳水循环等研究具有重要意义。”

“2022年4月15日，中国测绘科学研究院的刘思婷、王庆栋团队在《遥感学报》上发表了一篇重要论文，针对遥感影像中飞机目标型号识别的挑战，提出了一种创新的方法。针对现有深度学习技术在精细化识别任务上的局限，该团队融合了目标分割与关键点检测，结合多任务深度神经网络、条件随机场和模板匹配算法，实现了飞机型号的高精度识别。该方法首先通过迁移学习技术识别飞机目标的位置、掩膜与关键点信息，再利用条件随机场和姿态调整算法，对目标边界进行精细化和姿态调整。最后，与构建的飞机型号模板库进行匹配，完成型号识别。实验结果显示，这种方法准确率更高，实用性更强。这一研究为飞机目标型号识别提供了新的解决方案，不仅推动了遥感领域的技术进步，也为相关应用提供了更可靠的依据。该团队的这一成果无疑为未来的精细化识别任务提供了新的方向和思路。”

“2022年3月22日，中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院的赵元昊、孙根云团队在《遥感学报》发表了一篇重要论文，针对变化检测领域的研究，提出了一种非监督的超像素级变化检测方法。该方法结合典型相关分析和直方图规定化，旨在解决现有检测方法易受噪声和特殊地物影响的问题，提高检测精度。赵元昊、孙根云团队首先对两个时刻的遥感影像进行预处理和超像素分割，然后基于超像素尺度和未变化概率计算权重。接着，通过超像素级多元变化检测和直方图规定化获取变化特征，最后与经典方法结合进行决策融合，得到准确的变化检测结果图。该研究在三个高光谱测试数据集和一个多光谱测试数据集上进行了实验验证，结果显示该方法在四个数据集上的OA和Kappa指标均表现最优，OA均超过90%。相较于其他方法，本文方法的OA精度提高了4.41%、3.44%、1.74%和0.19%。这一研究成果为变化检测领域提供了新的解决方案，为推动遥感技术的发展和应用做出了重要贡献。”

“2022年5月9日，中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室的吕晓宁、夏玉立团队在《遥感学报》上发表了关于微纳卫星在轨计算平台上的深度可分离卷积神经网络模型的研究成果。针对神经网络模型在星上计算和存储资源受限的问题，团队提出了一种新型的神经网络结构。通过结合反向残差结构和通道注意力机制，团队改进了Yolov4网络模型，降低了网络结构的深度和复杂度，并减少了模型参数量。同时，他们还通过引入可分离卷积结构和优化损失函数，提高了前向推理速度和目标检测精度。与原Yolov4网络相比，改进后的模型在保证94.09%识别精度的同时，参数量降低了约7倍，FLOPs降低了约30倍。此外，与其他前沿网络模型的对比实验也验证了该算法的性能优势。这一研究成果为实现在轨目标识别与过滤无用数据提供了重要的理论支撑。”

“2022年5月9日，西安科技大学测绘科学与技术学院的刘英团队在《遥感学报》上发表了一篇论文，介绍了他们在高分辨率遥感影像变化检测领域的研究进展。针对普通跳跃连接和全尺度特征提取的问题，该团队设计了一种新型网络CBAM UNet+++，该网络融合了全尺度特征的语义分割结构UNet+++，并引入了注意力机制来抑制背景影响，增强编码器对显著特征的学习能力。该团队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了验证，结果显示该方法在多地物变化数据集和建筑物变化数据集上都取得了高精度，并且定性结果优于其他基准网络。这项研究为高分辨率遥感影像变化检测提供了新的解决方案，并为该领域的研究开辟了新的方向。”

“2024年5月6日，中南大学地球科学与信息物理学院的叶家伟、汪长城团队在《遥感学报》上发表了一项创新性研究，针对多时相、多极化SAR数据的超像素生成方法进行了深入探讨。该研究解决了单时相超像素分割方法无法充分利用地物时序散射信息的问题，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。该方法创新性地结合了时序极化SAR数据的优势，通过计算时序极化SAR相似性距离、利用多时相极化SAR数据进行梯度计算和边缘检测，以及引入多时相极化SAR边缘检测的同质性测度因子，实现了极化距离和空间距离权重的自适应平衡。实验结果表明，该方法在可视化效果和定量精度上均优于传统的单时相极化SAR超像素生成方法和现有的多时相极化SAR超像素方法，超像素能够紧密贴合研究区域地块边界。这项研究不仅为超像素生成方法提供了新的思路，还为后续多时相、多极化SAR数据的处理和应用奠定了坚实基础。同时，该方法的成功应用也将为遥感领域的其他研究提供有益的借鉴和参考。”

“2024年5月6日，空军航空大学航空作战勤务学院的李铜哨、孙文邦团队在《遥感学报》上发表了关于航空滤光片阵列多光谱图像配准的新研究。该研究针对多光谱图像因像点位移导致误匹配点剔除困难的问题，提出了一种创新的剔除方法。通过构建匹配点位置差曲面并拟合双阈值，该方法能够精确筛选出高精度匹配点，从而提高图像配准的精度。这一研究成果不仅为航空滤光片阵列多光谱图像配准领域提供了新的解决方案，也为相关遥感技术的应用与发展奠定了基础。”

“2022年3月23日，自然资源部国土卫星遥感应用中心的周平团队在《遥感学报》上发表了一项重要研究。该研究围绕国产卫星影像在全球地理信息资源建设中的应用展开，特别是针对资源三号03星（ZY3-03）的几何精度提升问题进行了深入探讨。为了增强卫星影像的高程精度，该团队提出了一种创新的联合区域网平差处理方法，该方法结合了ZY3-03星激光测高点与立体影像的数据。通过准确获取激光测高点在立体影像上的位置，并将其作为高程控制，实现了立体影像高程精度的显著提升。试验结果显示，在黑龙江省中部和河北省太行山地区，该方法成功将平地和丘陵地形区域的高程中误差从5.27米降低到2.58米，山地地形区域的高程中误差也从11.25米降低到4.45米。这些改进均满足了我国1：5万比例尺立体测图的精度要求，为全球地理信息资源建设提供了新的推动力。这项研究不仅提升了国产卫星影像的应用水平，还为全球地理信息资源的精确获取提供了有力支持，展示了我国在卫星遥感技术领域的持续创新与进步。”

“2022年9月30日，南京信息工程大学海洋科学学院的孙德勇、王胜强团队在《遥感学报》上发表了重要研究成果。他们基于2016年至2018年渤海、黄海和东海的实地调查数据，创新性地利用高斯分解法开发出浮游植物色素浓度遥感模型。该模型准确度高，大部分色素模型的平均绝对百分比误差（MAPE）低于60%，并通过卫星数据的验证，显示与实测数据高度一致。此外，该团队还将此模型应用于长达23年的卫星遥感反射率数据，首次获取了渤海、黄海和东海区域16种色素浓度的时空变化数据记录。这一突破性的研究不仅为海洋浮游植物群落结构的深入研究提供了宝贵的数据支撑，同时也推动了遥感技术在海洋生态学领域的应用发展。这一成果标志着我国在海洋遥感监测与数据分析方面取得了重要进展，对全球海洋生态和气候变化研究具有深远影响。”

“2024年5月6日，国家遥感中心的刘志春团队在《遥感学报》上发表论文，对地球观测组织GEO过去18年的发展历程进行了全面回顾，并总结了中国在这一国际组织中的积极参与和贡献。文章指出，中国作为地球观测组织的创始国之一，在推动全球地球观测事业中扮演着重要角色。刘志春团队不仅梳理了中国在国内、亚洲大洋洲及国际层面的工作成果，还从治理机制、项目合作、公共产品、人才队伍等四个方面提出了中国未来参与地球观测组织全球治理的工作内容体系，旨在加速融入全球创新网络，共同构建全球科技共同体。这一研究不仅展示了中国在地球观测领域的努力与成就，也为全球地球观测事业的未来发展提供了有益的思路和参考。”