最新刊期

    • “在沼泽湿地NPP估算领域，本研究利用MODIS数据和核函数构建的kNDVI，提高了估算精度，为湿地保护提供数据支持。”

      张猛,钟安豪,齐帅洋,刘洋,张怀清

      DOI：10.11834/jrs.20243384
      摘要：针对目前中国沼泽湿地NPP估算研究相对薄弱以及植被指数饱和导致NPP估算精度偏低等问题，本研究基于MODIS遥感数据产品（MOD13Q1和MCD12Q1），利用核函数（RBF）构建的核归一化植被指数（kNDVI）与CASA模型估算了近20年中国沼泽湿地NPP，并定量分析并探讨了2001-2020年中国沼泽湿地时空演变及其驱动机制。研究结果表明，基于kNDVI估算得到的NPP_kNDVI与实测值具有较高的相关性（R2=0.854）和较低的均方根误差（14.46 g C/m2month），与NPP_NDVI相比更接近真实值。相比于NDVI等传统植被指数，kNDVI缓解了植被指数自身的饱和效应，在一定程度上提高了植被净初级生产力NPP的估算精度。近20年中国沼泽NPP年均值变化幅度介于162.73~189.34 g C/m2a之间呈波动上升趋势，增速为1.215 g C/m2a （ R2=0.82 ）。在空间上，中国沼泽湿地NPP增加和减少的区域比例分别为72.96 %和26.27 %，主要集中在东北平原、青海省东北部和西南部以及四川北部。相比于人类活动，气候变化是影响中国沼泽湿地时空演变的主要驱动因子，两者影响区域占比分别为66.23%和33.76%。本研究以期为中国沼泽湿地NPP估算及时空演变研究提供技术与数据支持。  
      关键词：沼泽湿地;净初级生产力;时空演变;人类活动;气候变化;CASA;kNDVI;中国   
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      更新时间：2024-09-13
    • “国家卫星气象中心发布风云三号D星雪深产品，经伊春市林区实测数据验证，精度显著提升，为林区雪深反演算法改进提供参考。”

      王一欣,蒋玲梅,杨建卫,崔慧珍,郑照军

      DOI：10.11834/jrs.20243531
      摘要：雪深是描述积雪的重要参数，高精度的雪深产品对天气预报、水文、地表过程等研究有重要作用。国家卫星气象中心自2019年4月起发布了风云三号D星（FY-3D）微波成像仪（MWRI）的被动微波全球雪深/雪水当量产品。相比于FY-3B算法，FY-3D业务化雪深算法在东北林区引入森林覆盖度对森林影响进行了经验校正。为了检验其算法改进效果及业务化产品在东北林区的精度，本文利用黑龙江省伊春市林区的雪线实测数据和气象站点雪深观测数据对FY-3D业务化雪深和雪水当量产品进行了验证，并对验证结果进行了分析。验证表明，FY-3D雪深产品与雪线实测数据、气象站点观测数据的RMSE分别为5cm和13.2cm，FY-3D雪水当量产品与雪线实测数据的RMSE为2.1mm。分析表明FY-3D雪深产品在林区的不确定性主要来源于半经验算法难以消除森林对微波辐射亮温的影响。尽管经过森林辐射校正可以增强亮温梯度与雪深的相关性，但是森林辐射校正的经验性又增加雪深反演结果的不确定性。该工作可为后续基于国产FY-3D亮温数据改进林区雪深反演算法提供参考。  
      关键词：FY-3D/MWRI;雪深;雪水当量;产品验证;森林区   
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      更新时间：2024-09-13
    • “在植物营养监测领域，研究者利用高光谱技术对薄壳山核桃叶片氮素含量进行无损估算，通过分数阶微分和两波段光谱指数，显著提升了估算精度，为植物养分监测提供了新思路。”

      徐佳佳,于磊,傅根深,燕李鹏,黄庆丰,唐雪海

      DOI：10.11834/jrs.20243454
      摘要：氮素是蛋白质和叶绿素等物质的组成元素，对植物生长发育起着关键作用，氮素含量指示着植物营养状况及长势变化。利用高光谱技术无损、高效地估算植物生理生化指标，可以为植物生长发育过程中养分和健康状况评估提供可靠的数据收集方法。本文以薄壳山核桃（长林和建德系列）为研究对象，室外随机采集53株薄壳山核桃350~2500 nm范围的冠层高光谱，首先运用分数阶微分（FOD）进行光谱预处理，进一步联合两种两波段光谱指数探明薄壳山核桃叶片氮素含量（LNC）与光谱的响应关系，最后利用变量组合集群分析算法（VCPA）筛选建模变量，分别构建冠层FOD单波段及FOD联合两波段光谱指数的极端梯度提升算法（XGBoost）估算模型，得到基于本试验条件下LNC适宜的估算模型。结果表明，与原始光谱相比，FOD预处理后的冠层光谱与薄壳山核桃LNC的相关性提升效果较好，提高了0.152；FOD结合两波段光谱指数（归一化和差值光谱指数）比单波段在提高光谱特征与目标成分的相关性效果更佳，分别提高了0.250和0.277；VCPA变量选择方法最终筛选的光谱变量组合子集中同时包含强弱信息变量，对提升估算模型精度具有重要的作用；最优氮素估算模型是1.5阶微分结合两波段差值光谱指数（DSI）模型，模型预测集RP2 = 0.75，RMSEP = 1.32 g⁄kg。本文一方面证实了高光谱快速无损估算薄壳山核桃LNC的可行性；另一方面，分数阶微分结合两波段光谱指数可以显著提高光谱特征与目标变量的响应关系，丰富了高光谱数据处理方法，为植物养分监测开拓一种新的思路。  
      关键词：薄壳山核桃;冠层尺度;高光谱遥感;氮素;分数阶微分;光谱指数;变量组合集群分析;机器学习   
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      更新时间：2024-09-13
    • “在月球多模态影像匹配领域，研究人员采用8种算法进行实验比较，发现HAPCG算法匹配效果最佳，为月球多源数据应用提供参考。”

      王晨旭,彭嫚,谢彬,邸凯昌,芶盛

      DOI：10.11834/jrs.20243520
      摘要：多模态影像匹配方法已在地球多源遥感影像中获得了广泛应用，但月球多模态影像的匹配尚缺少对比性研究。为了实现高分辨率月球光学图像与SAR图像的高精度匹配，本文选择月球中纬度、低纬度、南极、北极等多个实验区影像，使用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、基于区域的CFOG（Channel Features of Orientated Gradients）、HOPC（Histogram of Orientated Phase Congruency）和基于结构特征的RIFT（Radiation Invariant Feature Transform）、HAPCG（Histogram of Absolute Phase Consistency Gradients）、HOWP（Histogram of the Orientation of the Weighted Phase descriptor） 和深度学习SuperGlue、LoFTR（Local Feature TRansformer）共8种特征匹配算法进行实验比较研究，通过正确匹配点数、均方根误差、重复率和覆盖度四种指标对匹配结果进行比较分析。结果表明，HAPCG算法使用了各向异性滤波并结合绝对相位方向梯度直方图构成特征向量，匹配效果最优。LoFTR算子使用了自注意层和互注意层机制，对纹理贫乏的月球影像效果次之。HOWP和SuperGlue匹配效果居中。CFOG、HOPC和RIFT效果最差。SIFT未能实现匹配。匹配点的分布和成像光照条件、影像重叠区域相关，中低纬度地区匹配效果优于南北极地区。对HAPCG匹配结果的Stokes第一参数进行了统计分析，雨海和高地实验区的匹配点的散射特性参数的平均值高于南极北极实验区，和地形特征相符。散点图显示出HAPCG匹配点对应的Stokes第一参数和光学影像灰度值存在相关性，证明了HAPCG对非线性辐射差异较大的月球光学影像和SAR影像匹配的稳健性。本研究为月球光学影像和SAR影像匹配方法的选择提供参考，有助于月球多源数据的应用。  
      关键词：月球;多模态匹配;SAR影像;光学影像;Stokes参数   
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      更新时间：2024-09-13
    • “在月球科学领域，嫦娥二号数据揭示了FFCs的微波热辐射特征，证实了岩浆侵入成因，为月球热演化研究提供新支撑。”

      孟艺博,孟治国,张小平,邹猛

      DOI：10.11834/jrs.20243561
      摘要：月球底部破裂撞击坑（FFCs）的成因机制以及演化历史一直是月球科学的热点话题。FFCs的特点是底部较浅，包含放射状、同心状和/或多边形断裂，部分还包括山脊、月海物质和暗晕凹坑等火山活动相关特征，目前其主要成因存在粘性松弛和岩浆侵入两种观点的争议。论文依据具有一定穿透深度且能反映热物理特性的嫦娥二号微波辐射计数据，基于24小时亮温、规则亮温和亮温差制图，结合表面玄武岩出露情况，系统地研究月球FFCs的微波热辐射特征。主要发现包括：（1）亮温差特征表明，在FFCs中存在四通道亮温差均较高的区域且这些区域表面裂隙发育较好。（2）在表面出露玄武岩的FFCs中，玄武岩出露区域存在微波热辐射异常，表明该区域深部存在岩墙，形成表面火山特征；（3）在表面未发现玄武岩出露的FFCs中，坑底仍存在微波热辐射异常，推测在撞击坑深部存在岩墙。结果表明从微波辐射亮温角度证实了月球底部破裂撞击坑是由岩浆侵入造成的这一观点，为月球热演化历史研究提供了新的重要支撑。  
      关键词：嫦娥二号微波辐射计数据;底部破裂撞击坑;月球岩浆活动;月球   
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      更新时间：2024-09-13
    • “广州地表形变监测研究取得进展，利用InSAR技术揭示了地铁沿线、垃圾填埋场和农田区的形变特征，为城市安全提供数据支持。”

      纪政楠,杜亚男,师延泽,廖春华,冯光财,俞文熙,李晓诗

      DOI：10.11834/jrs.20244163
      摘要：广州作为珠三角的核心城市之一，一直在经济建设与交通运输方面扮演着重要的角色。然而，随着大规模工程建设的推进和人类活动强度的增加，地质灾害问题也日益凸显。因此，高精度的形变监测和归因分析对于保障城市社会经济发展和公共安全显得尤为重要。本文收集了覆盖广州市2017年5月至2020年5月期间的85景Sentinel-1A数据，利用IPTA时序InSAR技术获取了广州市的地表形变时间序列，并结合GIS空间分析技术和皮尔逊相关性统计定量分析了形变背后的影响因素。同时，本文还引入实地调查数据，分析了地铁沿线缓冲区距离选择对各影响因素与地表形变之间相关性的影响。结果表明：（1）广州市地表形变分布较为分散，主要表现为地铁沿线和居民区的局部形变、垃圾填埋场大量级形变以及大面积农田区形变。最大形变位于李坑垃圾填埋场，形变速率达到-54.5 mm/yr；（2）地铁沿线的显著形变（<-20mm/yr）主要集中在地铁4号线、9号线、14号线、6号线和18号线，其中6号线柯木塱站最大形变速率可达-39.5mm/yr；（3）地铁沿线沉降与运营时间呈现一定的负相关（r=-0.53）；（4）地铁沿线沉降与距离成负相关，与路网密度和建筑荷载成正相关，相关性多小于0.2；（5）广州市地铁沿线缓冲区选择的最佳距离为1000米，而路网密度与建筑荷载对缓冲区的选择不敏感。  
      关键词：广州地铁;InSAR;形变监测;归因分析   
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      更新时间：2024-09-13
    • “在海洋测绘领域，研究者提出了一种结合地理位置特征的水深反演方法，通过BP神经网络模型显著提升了浅海测深的精度和可靠性，为海上航运和资源保护提供了高效数据支持。”

      高二涛,周国清,李佶洋,李淑娴,付波霖,李淑瑾,雷文正,徐嘉盛

      DOI：10.11834/jrs.20243537
      摘要：高效准确地获取高空间分辨率的浅海水深能够为海上航运、海洋资源普查与保护等提供数据支持。本文提出了一种引入地理位置特征作为建模要素的水深反演方法，构建了基于BP神经网络的水深反演模型。分别利用Sentinel-2、Landsat-9等不同的遥感影像，在中国涠洲岛海域和美国莫洛凯岛海域对本文提出的方法进行精度和适用性检验。结果表明：在模型筛选过程中发现，机器学习模型建模精度高于所有经验模型，其中BP神经网络模型建模精度最高。引入地理位置特征后可以很好地提高水深反演精度。经过实验验证，涠洲岛地区反演精度R2从0.7666提升到0.9952，RMSE从2.5016m减小到0.3578m。作为验证实验的莫洛凯岛地区R2也达到了0.9939，RMSE从3.0165m减小到1.0189m。表明本文构建的水深反演模型精度高、可靠性强、可移植性好，可以有效地用于浅海测深。在加入地理位置特征后，同时加入植被指数特征并没有取得更好的结果，反而使模型的建模精度略有降低，说明盲目地增加建模要素并不能提高模型精度，应分析各要素之间的自相关性，进行综合分析取舍建模因子。  
      关键词：光学遥感;近海海域;地理位置特征;BP神经网络模型;涠洲岛;莫洛凯岛;精度验证   
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      更新时间：2024-09-13
    • “在可持续能源转型领域，专家构建了多源遥感数据与人工智能算法评估框架，为屋顶光伏潜力评估提供新工具。”

      姜侯,姚凌,柏永青,周成虎

      DOI：10.11834/jrs.20243440
      摘要：屋顶太阳能光伏系统在全球可持续能源转型中扮演着越来越重要的角色；然而，屋顶光伏系统的空间分布零散且规模较小，这对于进行准确和精细的区域潜力评估构成了挑战。为应对这一挑战，该研究构建了综合多源遥感数据和人工智能算法的评估框架，结合静止气象卫星影像和深度学习反演模型估算逐小时地表太阳辐射，同时利用高分辨率遥感影像和图像分割模型提取建筑物轮廓，并集成几何光学模型模拟光伏发电过程。该框架能够揭示太阳能资源禀赋时空差异，调查可用屋顶资源总量，并确定米级分辨率以及小时尺度的光伏发电量。江苏省的案例研究验证了该框架在大区域内应用的有效性，展示了其在不同地理位置和多个时间尺度的可扩展性。估算结果显示，江苏省屋顶资源可支撑236.25GW的光伏装机容量，年发电量可达303.81TWh，能够满足全省41.1%的社会用电量。这项研究展示了集成多源遥感观测进行屋顶光伏潜力时空评估的可能性，为推动可持续能源转型提供了有力的工具和技术支持。  
      关键词：可再生能源;屋顶光伏;遥感图像分割;地表太阳辐射反演;碳减排   
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      更新时间：2024-08-23
    • “森林冠层结构复杂性研究取得新进展，激光雷达技术为全面表征冠层结构提供新机遇，推动生态遥感研究拓展应用。”

      胡天宇,刘小强,吴晓永,牛春跃,苏艳军

      DOI：10.11834/jrs.20244007
      摘要：森林冠层结构调控着植物与大气间的物质交换与能量流动，形成区域微气候影响生态系统过程与功能，准确刻画冠层结构对于森林生态系统碳汇研究具有重要意义。冠层结构复杂性是一种用于描述冠层内部枝干与叶片空间分布情况的综合参数，被广泛应用于森林生态系统研究中。受限于传统地面调查方法，冠层结构复杂性只能采用树高和胸径等调查因子的统计值来表征，难以全面地刻画冠层复杂程度。随着激光雷达技术的快速发展，获取森林完整的三维结构信息成为了可能，也为全面、准确地表征冠层结构复杂性提供了新机遇。本文将厘清当前冠层结构复杂性定量化方法，重点阐述如何利用激光雷达技术表征冠层结构复杂性，综述了其在森林生态系统光、降水分配、微气候、生产力和稳定性等调控方面应用进展，并展望其在森林生态系统过程与功能研究中需要重点关注的问题与方向，以期推动我国生态遥感研究对森林冠层结构复杂性的关注，拓展近地面遥感技术在我国遥感科学和生态学研究中的应用。  
      关键词：生态遥感;森林生态系统;冠层结构;光资源;降水分配;生产力;微气候;稳定性   
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      更新时间：2024-08-22
    • “在点云轮廓特征点提取领域，本研究通过构建邻域特征投影平面和多参数提取模型，提出了一种直接利用点云邻域特征的提取方法。实验结果表明，该方法在准确率、召回率及F1分数上均优于现有技术，为点云轮廓特征点提取提供了高效解决方案。”

      刘书南,陈西江,花向红,吕楚男,郑益平,付合

      DOI：10.11834/jrs.20243368
      摘要：点云轮廓特征点是确定物体几何形状的关键，在目标检测和定位等邻域发挥着重要作用。本研究的目的是直接利用点云邻域特征来提取点云轮廓特征点。首先，利用Cholesky分解确定主、次特征向量，并分别构建基于主、次特征向量作为法向量的折边和边界点提取的邻域特征投影平面。然后，通过构建点的邻域维度特征信息熵模型来确定最佳的邻近点数，分析投影平面上目标点与邻域点构成的向量夹角分布特性，并基于方位角的特点，提出基于邻域特征分布的边界点精细提取方法。最后，提出基于四元素的投影平面上邻域点的二维视图形成方法，建立二维视图下基于点到直线距离及直线两侧点数偏差的多参数的折边点提取模型。实验结果表明，本文方法优于有序点霍夫变换法，面分割法和二值图像法。在抗噪声性能方面，本文方法能够在不同噪声情况下提取出轮廓特征点，且稳健性优于二值图像法、区域聚类曲率法和区域增长法。另外，本文方法的准确率、召回率及F1分数都高于90%，本文方法的F1分数比区域聚类曲率法高了4.2%，比霍夫变换法高了32.4%。而且，本文方法不仅适用于规则平面形状的建筑，也适用于不规则曲线形状建筑的轮廓特征点提取。  
      关键词：点云;轮廓点;特征点;边界点;折边点;邻域特征;投影平面;特征提取   
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      更新时间：2024-08-21
    • “本研究深入分析了中国三大粮食作物的蒸散发耗水特征，揭示了其时空变化规律，为制定精准灌溉方案和水资源保护利用提供了科学依据。”

      卢静,蒋敏,郑超磊,贾立

      DOI：10.11834/jrs.20243504
      摘要：深入了解作物在不同生长阶段的需水规律及其时空差异对制定合理的灌溉方案和提高水资源利用效率等具有重要意义。本研究基于高时空分辨率的遥感蒸散发和作物物候数据，针对中国的三大粮食作物——玉米、水稻和小麦，开展了不同农业区、不同时间尺度以及不同物候期的蒸散耗水特征研究，分析了2001~2019年中国三大粮食作物的蒸散发耗水变化规律。研究结果表明：在中国的三大粮食作物种植区，年蒸散耗水量呈现由南向北逐渐减少趋势，灌溉显著增加地表蒸散发，在依赖灌溉的北方干旱半干旱区、黄淮海平原区以及黄土高原区，年蒸散量超过降水量。2001~2019年，大部分种植区的年蒸散耗水量呈现增加趋势，北方增速明显高于南方，蒸散耗水量的年内变化时空变异在冬季比夏季更显著。玉米和水稻在生长季蒸散耗水量总体大于小麦，单季稻生长季蒸散耗水量大于早稻和晚稻，春小麦大于冬小麦。玉米生长季蒸散耗水量的年际增速大于小麦和水稻，作物单个生长季的蒸散耗水量占年总量的比例在北方高于南方。三大粮食作物在关键物候期的日蒸散耗水量差异显著，玉米在抽穗期的日蒸散耗水量明显高于三叶期和成熟期；小麦在抽穗期和成熟期的日蒸散耗水量总体相当，高于返青期或出苗期；早稻在抽秧期、抽穗期、成熟期的日蒸散耗水量呈逐渐增加趋势，而晚稻呈相反趋势；单季稻在抽穗期的日蒸散耗水量最大，其次是插秧期。尽管蒸散发与物候的遥感监测存在一定的不确定性，但遥感对于大区域范围作物生长阶段的蒸散耗水监测具有显著优势，可为制定更加精准的灌溉方案、种植制度等提供科学依据，在保证国家粮食安全同时，更加有效地保护和利用水资源。  
      关键词：遥感;蒸散耗水;三大粮食作物;关键物候期;时空变异   
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      更新时间：2024-08-21
    • “云南省红河州冰雹灾害时空分布特征研究取得新进展，采用多源遥感卫星影像时空融合方法，提高了冰雹灾害监测精度与风险评估精度，为减少冰雹灾害损失提供重要参考。”

      邵小东,蒋样明,黄坤,王福涛,王拓,赵辉辉,侯秋强,阮海明,官群荣

      DOI：10.11834/jrs.20243483
      摘要：1961年以来云南省红河哈尼族彝族自治州（红河州）冰雹灾害频发，对当地农业生产造成了重大损失。当前基于气象台站数据采用统计分析方法获得的县市、站点尺度雹灾分布数据无法满足农业防雹需求，少数冰雹灾害监测遥感方法受限于遥感数据源单一及针对全局分析特点，模型在山区适用性不足。为掌握红河州冰雹灾害发生的时空分布特征与规律，本文采用2009~2022年防雹点冰雹灾害记录，研究基于Ross-Li与STARFM的多源遥感卫星影像时空融合方法，提出多级格网冰雹灾害遥感监测模型与冰雹灾害识别指数RNDVI_M进行雹灾区遥感监测，最大相对误差为9.08%，平均误差为5.62%，标准偏差为1.66%。采用空间叠加分析与空间相关分析，在耕地地块级别定量分析了不同地貌类型、地形起伏度、坡度、地形类型等冰雹灾害频次，构建冰雹易发性评估模型计算气候、气象、地形、地貌等自然条件造成冰雹灾害易发区空间分布特征。本研究优势是综合利用多源遥感数据优势，多层次格网模型参数自适应的方式，提高了模型适应性，将冰雹灾害监测精度与风险评估精度提高到耕地地块尺度。研究结果有助于合理调整农作物种植结构，规划布局人工防雹作业点，减少冰雹灾害损失具有重要作用。  
      关键词：冰雹灾害;冰雹遥感识别指数RNDVI_M;冰雹灾害遥感监测;冰雹灾害时空分布;红河州   
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      更新时间：2024-08-21
    • “最新研究揭示了寒温带针叶林蓄积量估测的新方法，通过分析多波段极化SAR数据，发现P波段对蓄积量敏感性最高，为森林资源监测提供了新的技术手段。”

      范亚雄,赵磊,陈尔学,徐昆鹏,张王菲,马云梅

      DOI：10.11834/jrs.20243200
      摘要：以寒温带针叶林为研究对象，基于机载多维度SAR系统获取的多波段极化SAR数据，系统性分析不同波段极化特征对森林蓄积量的响应规律及敏感性，并评价单一波段及多波段极化SAR联合估测森林蓄积量的能力。首先，对多波段SAR数据进行地理编码和地形辐射校正处理，提取包含后向散射强度和极化分解分量的极化特征集。其次，基于水云模型和相关系数，分析不同波段极化特征对蓄积量的响应规律与敏感性。最后，采用机器学习算法进行特征筛选和建模，评价每个波段单独以及多波段联合估测森林蓄积量的能力。研究表明，不同波段的后向散射强度对森林蓄积量的响应均呈上升趋势，但饱和点因波长与极化方式而异。其中，P波段饱和点高于160 m3/ha，其他波段均不超过110 m3/ha。另外，P波段、L/S波段和C/X波段与蓄积量的相关性依次降低，分别在0.6以上、0.3-0.4以及0.3以下。基于单一波段估测蓄积量时，P波段精度为73.79%，其他波段不超过60%；多波段联合估测时，L或S波段和P波段联合的估测精度比单独使用P波段提升约2%。C或X波段的加入对精度提升的贡献很小。所有波段的联合可取得最佳的估测结果，精度达到77.25%。从信号动态范围、饱和点和相关性等指标综合考虑，P波段对蓄积量的敏感性最高，L/S波段次之，而C/X波段的敏感性最低。因此，在基于极化SAR估测森林蓄积量时，应首选P波段，同时在多波段联合时应首选P波段和L或S波段。  
      关键词：多波段SAR;极化SAR;饱和点;森林蓄积量;水云模型   
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      更新时间：2024-08-21
    • “在遥感影像变化检测领域，研究者提出了一种新的网络模型SWSACNet，通过改进FTN模型，有效提高了倒塌建筑物的识别精度，为地震后建筑物损害评估提供了新方法。”

      龙颖,窦爱霞,王斐斐,王书民

      DOI：10.11834/jrs.20244057
      摘要：针对不同时相的多源遥感影像存在的空间异质性问题，本文对全变网络模型（Fully Transformer Network，FTN）进行改进，提出一种端到端的、基于滑窗式特征增强和卷积注意力混合机制的倒塌建筑物变化检测网络模型（Sliding-Window-Shift Attention Convolution mix Network，SWSACNet）。SWSACNet基于FTN的模型框架，使用ACmix（Attention Convolution mix）高效识别多源影像对中的倒塌建筑物特征，并通过滑窗相似度特征匹配减弱多源影像中位置偏差的影响。以2023年2月6日土耳其Mw7.8级地震为例，通过获取震前高分二号、Google影像和震后北京三号影像构建倒塌建筑物变化检测数据集，对SWSACNet、FTN等五种变化检测模型进行训练和震区倒塌建筑物提取测试。实验结果表明，SWSACNet识别精度F1 score达80.8%，mIoU为67.8%，均优于其他四类模型。SWSACNet在应用于Fevaipasa、Nurdagi和Islahiye三个测试场景中，模型平均识别精度F1 score为60.84%，表明模型在泛化性能上有待提升。  
      关键词：多源影像;深度学习;变化检测;倒塌建筑物提取   
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      更新时间：2024-07-16
    • “在气象资料同化领域取得新突破，研究人员基于神经网络技术，成功构建了风云四号A星可见光反射率资料同化的快速观测算子NNFO，计算效率显著提升，为提高气象预报精度提供有力支持。”

      何明峰,周永波

      DOI：10.11834/jrs.20243348
      摘要：全天空卫星可见光反射率资料蕴含关键的云雨信息，具有重大的同化潜力。传统的可见光反射率资料同化观测算子基于数值方法求解辐射传输方程，计算效率偏低，尚不能满足资料同化的业务应用需求。鉴于此，本研究在Scheck（2021）神经网络观测算子的基础上，优化了神经网络参数与结构，构建了风云四号A星（FY-4A）先进静止轨道辐射成像仪（AGRI）可见光反射率资料同化的快速观测算子NNFO。NNFO的输入参数包括液相和冰相总云水路径（转换到对数空间）、冰相云水路径与总云水路径之比、液滴有效粒子半径、下垫面反照率、太阳天顶角、卫星天顶角、太阳与卫星的相对方位角，输出数据为对应条件下的天顶反射率。结果表明，NNFO的计算效率是传统观测算子RTTOV-DOM的15倍（串行）或6倍（并行），并且NNFO具有与RTTOV-DOM相当的模拟精度。此外，NNFO可以较好地重构FY-4A/AGRI可见光云图，反射率模拟结果的偏差和均方根误差分别为-0.016和0.143。因此，NNFO具有同化应用的潜力。  
      关键词：风云四号A星;先进静止轨道辐射成像仪;可见光反射率;RTTOV;数据同化;观测算子;神经网络;动态学习率   
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      更新时间：2024-07-16
    • “遥感地表温度研究领域取得显著进展，中美两国贡献突出。中国学者发挥关键作用，推动研究国际化。载文期刊Remote Sensing和Remote Sensing of Environment表现突出。AVHRR、MODIS、Landsat等数据广泛应用，研究热点转向机器学习、局部气候带等新领域。”

      刘纯,包雯慧,吴骅,段四波,曹彪,殷志祥,吴鹏海

      DOI：10.11834/jrs.20244078
      摘要：地表温度是区域和全球地表物理过程中的关键参数，基于遥感的地表温度研究得到国内外学者的广泛关注。本文基于Web of Science 核心数据库，利用VOSviewer和CiteSpace软件对1985-2023年间收录的关于遥感地表温度的论文进行文献计量研究，分析了文献数量、研究机构和国家、作者、发文期刊和关键词等信息，并结合当前研究热点展望未来趋势。结果表明：（1）遥感地表温度近年来呈现快速增长的趋势，中美两国在该领域研究贡献尤为突出。中国学者在遥感地表温度领域发挥着中流砥柱的作用，各机构间展现了密切的合作关系，并呈现出国际化的研究格局；（2）遥感地表温度的研究领域仍以基础学科为主，并逐渐转向应用学科，在载文期刊中，Remote Sensing以714篇的发文量位居第一，而Remote Sensing of Environment的总被引次数遥遥领先；（3）AVHRR、MODIS、Landsat等地表温度数据被广泛使用，研究爆发词由早期的植被指数、土壤等转移到机器学习、局部气候带等新领域。重建、降尺度与时空融合等方向成为遥感地表温度领域近十年的新兴研究热点。  
      关键词：遥感;地表温度;文献计量学;研究热点;发展趋势;应用领域;卫星数据   
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      更新时间：2024-07-16
    • “在月球表面撞击坑识别领域，本文提出了一种基于迁移学习的无锚深度卷积神经网络方法，有效提高了小尺度撞击坑的自动识别精度，为月球表面年代研究提供了新方案。”

      张梓璇,杨俊涛,李林,张硕伟,杨子毅,马月超

      DOI：10.11834/jrs.20243206
      摘要：撞击坑作为月球表面上最典型和最常见的地貌单元，它们的形态特征和空间分布记录着月球的演化历史、气候形成以及月球表面年代。由于撞击坑边缘模糊、撞击坑嵌套等现象，导致撞击坑（尤其是小尺度撞击坑）自动识别仍存在识别精度不高、大尺度撞击坑中的小尺度撞击坑难以不易识别等问题。因此，针对小尺度撞击坑数量众多且不易识别，以及嵌套撞击坑识别等问题，本文提出了一种基于迁移学习策略的无锚深度卷积神经网络月表小尺度撞击坑自动识别方法，来自动定位和识别撞击坑。该方法在堆叠沙漏网络生成的高分辨率特征图上直接回归出撞击坑的中心及其大小，并且无需使用非极大值抑制等后处理操作，实现了不同类型撞击坑的自动识别。同时，采用迁移学习的思想进行训练，为模型训练赋予一定的优化参数，使其并非从头开始训练，从而使模型具备更高的可靠性和稳健性。文中选择虹湾和风暴洋月表地区的影像进行实验验证，并与其现有人工标注的Robbins撞击坑数据库进行定量与定性评估，结果表明本文设计的自动识别模型能有效地实现撞击坑提取，且一定程度上解决了嵌套撞击坑中小尺度撞击坑的识别。  
      关键词：撞击坑提取;智能识别;深度学习;目标识别;虹湾地区;风暴洋地区   
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      更新时间：2024-07-15
    • “最新研究揭示了非零闭合相位对InSAR形变测量的影响规律，为常规SBAS方法的基线选择和相位偏差改正提供了技术参考。”

      龚志强,董杰,廖明生

      DOI：10.11834/jrs.20243500
      摘要：作为先进雷达遥感技术，时序合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）可高精度测量微小地表形变，在地学参数反演、基础设施监测等领域获得广泛应用。非零闭合相位（Nonzero Closure Phase，NCP），亦称相位偏差，打破了InSAR数据处理中相位一致性假设，导致常规小基线集（Small Baseline Subset，SBAS）InSAR方法的形变结果中出现系统性偏差，研究NCP特征及其去除方法是近年来雷达干涉测量领域的研究热点问题之一。首先，本文从数学物理方面系统性地阐述非零闭合相位产生机制和来源，进一步明确InSAR潜在误差源；然后在已有研究基础上，分析相位偏差与不同多视比下地物类型关系；最后，创新探究NCP在不同时间基线组合和干涉对数量两方面对常规SBAS形变测量结果的影响规律。研究表明：不同地物相位偏差表现不一致，植被覆盖类地物易受相位偏差影响，建成物地物受影响较小；除特殊多视比情况，不同多视比相位偏差无显著差异；不同时间基线组合情况下形变结果存在明显差异，短时间基线组合的形变偏差比长时间基线组合更大，引入长时间基线干涉对可有效缓解相位偏差影响，但增加短时间基线干涉对数量无显著效果，总体上，增加平均时间基线可进一步缓解相位偏差直至效果稳定。本文研究为常规SBAS方法的基线选择和相位偏差改正提供了详细的技术参考。  
      关键词：InSAR;非零闭合相位;相位偏差;基线组合   
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      更新时间：2024-07-15
    • “在耕地非农化行为监测领域，本研究提出了一种新的高分辨率遥感图像分割方法。通过构建建筑物样本数据集和设计DHRformer模型，实现了对潜在非农化区域内建筑物的精准提取。实验结果表明，该方法在F1-score、mAcc及MIoU精度指标上均优于现有方法和传统方法，具有较高的实用价值。”

      刘圳,刘德儿,赵尘

      DOI：10.11834/jrs.20244068
      摘要：耕地是保证农业可持续发展的基础，快速、精准监测耕地非农化行为对我国粮食生产和安全具有重要意义。为精准监测乱占耕地进行非农建设的行为，本文提出一种准确的高分辨率遥感图像耕地非农化行为分割的新方法。首先，根据多时相遥感数据构建亚米级的潜在非农化区域的建筑物样本数据集；然后，使用本文设计的耕地非农化行为监测深度学习模型（DHRformer）完成对潜在非农化区域内建筑物的提取。DHRformer模型由高分辨率网络及双分支解码结构组成，通过多尺度融合和扩张策略增强非农建筑的特征信息，从而获得更丰富的非农建筑细节信息；最后，以怀化市鹤城区为研究区域，使用本文提出的DHRformer模型与几种流行的语义分割方法和传统方法进行对比。实验结果表明，本文方法对潜在非农化建筑的分割和边缘表征具有更好地表现，在F1-score、mAcc及MIoU精度指标分别达到89.81%、89.37%和80.35%，分割精度优于现有方法和传统方法。因此，本文方法在耕地非农化行为监测任务中具有较高的实用价值。  
      关键词：耕地非农化;建筑物遥感监测;高分辨率网络;双分支结构;编码解码;高分影像   
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      更新时间：2024-07-15
    • “在矿区地表裂缝监测领域，研究者设计了双任务卷积神经网络Goaf-DTNet，通过信息互补提高裂缝检测精度，为矿区监测提供有效数据。”

      陈锡明,姚鑫,任开瑀,姚闯闯,周振凯,杨依林

      DOI：10.11834/jrs.20243016
      摘要：采空区地表裂缝识别对矿区的生产安全和生态环境治理具有重要意义。裂缝检测可以通过语义分割和边缘提取任务实现。已有的深度学习裂缝检测方法通常将其分开处理，无法为后续的几何参数计算和损害程度量化提供足够数据，并且没有考虑到两个任务之间的互补性。本文设计了一个双任务卷积神经网络Goaf-DTNet（Dual-Task Convolutional Neural Network for Goaf Crack Recognition）来同时获取裂缝面状分割和线性踪迹提取结果，通过建立两个任务之间的信息互补来提高模型的精度。在Goaf-DTNet的面状分割分支中，使用了多尺度特征融合提取鲁棒性特征。同时，在裂缝线性踪迹提取分支中，使用面状分割特征对线性踪迹特征提取过程进行引导，提高模型对裂缝的定位精度。为了验证方法的有效性，分别在自建的地表裂缝数据集和公共数据集上进行了实验，实验结果显示本文方法优于其它对比方法。消融实验结果也表明联合训练两个任务可以提升彼此的准确率。除此之外，在真实大场景图像上的实验结果表明本文方法在矿区地表裂缝监测中具有一定的实际应用潜力，可以为矿区监测提供有效数据。  
      关键词：煤矿;采空区;无人机（UAV）;裂缝检测;卷积神经网络（CNN）;多任务学习;深度学习   
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      更新时间：2024-07-15
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