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自然资源遥感
中国国土资源航空物探遥感中心
自然资源遥感

中国国土资源航空物探遥感中心

唐文周

季刊

2097-034X

gtzyyg@agrs.cn;gtzyyg@163.com

010-62060291/62060292

100083

北京学院路31号航空物探遥感中心

自然资源遥感/Journal Remote Sensing for Natural ResourcesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由国土资源部主管，中国国土资源航空物探遥感中心主办，中国遥感应用协会、中国地质学会遥感地质专业委员会协办的技术性刊物（季刊），创刊于1989年。该刊以“促进遥感技术发展，加强遥感学术交流，推动遥感技术应用”为办刊宗旨，贯彻学术性与技术性相结合，突出技术应用，兼顾理论探讨。主要刊登实用性强的遥感、GIS及GPS（3S）技术应用论文，宣传3S技术应用的新方法和重要成果。设有综述、技术方法、技术应用及地理信息系统等栏目。
正式出版
收录年代

    高原山地区域生态脆弱性研究——以四川省康定市为例

    苏悦刘洪杨武年欧阳渊...
    206-215页
    查看更多>>摘要：该文基于"暴露度-敏感性-适应性"(vulnerabiliy-scoping-diagram,VSD)模型构建生态脆弱性评价指标体系,利用层次分析-主成分熵权法对康定市2011-2019年共3期数据进行生态脆弱性动态评价,通过时空变化特征分析、空间相关性分析、驱动力分析揭示其时空分异特征以及驱动机制,以期为康定市生态环境的修复、保护和可持续发展提供建议.结果表明:①在整个研究期间脆弱性以潜在脆弱和微度脆弱面积增加、重度脆弱面积减少为主要的变化趋势,整体属于中度脆弱,生态环境变化趋势向好,且具有西部、东南部高-高聚集,中部及东北部低-低聚集的空间分布特征;②康定市生态脆弱性空间分布特征由内外多种因素共同作用决定,其中植被状况、生物丰贫程度、水土保持条件、气象等自然驱动力起到主导作用.

    生态脆弱性AHP-PCA熵权法莫兰指数地理探测器康定市

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    深度语义分割网络无人机遥感松材线虫病变色木识别

    张瑞瑞夏浪陈立平丁晨琛...
    216-224页
    查看更多>>摘要：松材线虫病是危害我国林业资源的主要病害,研究深度语义分割网络无人机遥感技术可提高松材线虫病变色木识别准确率,为提升和保护林业资源质量提供技术支撑.该文以青岛崂山松林为研究区,通过固定翼无人机航拍获取区域无人机松材线虫病疑似变色木影像,以全卷积网络(fully convolutional networks,FCN),U-Net,Deep-Lab V3＋和OCNet 4种深度语义分割模型为研究对象,选用召回率(Recall)、精确率(Precision)、交并比(intersection over union,IoU)和F1值评估各模型分割精度.航拍飞行获得2 688张无人机影像,通过手动标记和样本扩增生成训练样本28 800个.4种网络均能够较好识别松材线虫病变色木,无显著误报,并且深度语义模型对颜色相近的地物,如岩石、黄色裸土等有较好的辨别结果.总体上,DeepLabV3+具有最高的变色木分割精度,IoU与F1值分别为0.711和0.829;FCN模型分割精度最低,IoU与F1值分别为0.699和0.812;DeepLabV3+训练耗时最低,达到27.2 ms/幅;FCN预测耗时最低,达到7.2 ms/幅,但分割变色木的边缘精度最低.以3种特征提取网络ResNet50,ResNet101和ResNet152为前端特征提取网络构建的DeepLabV3+模型变色木识别IoU值分别为0.711,0.702和0.702,F1值分别为0.829,0.822和0.820.DeepLabV3+比DeepLabV3网络具有更高的变色木识别精度,Deep-LabV3网络变色木识别的IoU和F1值分别为0.701和0.812.DeepLabV3+模型在测试数据中具有最高变色木识别精度,特征提取网络ResNet网络深度对变色木识别精度影响较小.DeepLabV3+引入的编码和解码结构能够显著改进DeepLabV3分割精度,同时可获得详细的分割边缘,更有利于松材线虫病变色木识别.

    无人机遥感变色木深度学习

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    高光谱反演耕地土壤质量评价元素含量方法研究

    易孜芳周磊磊骆检兰曹里...
    225-232页
    查看更多>>摘要：为探讨利用高光谱快速估算耕地土壤质量元素镉(Cd)、砷(As)含量的可行性和准确度,该文针对元素光谱特征波段提取及高光谱定量反演建模开展研究.使用一阶/二阶微分(first derivative/second derivative,FD/SD)、倒数对数(logarithm reciprocal,LR)、包络线去除(continuum removal,CR)4种光谱变换与竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、相关性分析(Pearson correlation analysis,PCC)2 种特征筛选相组合的多种方法提取光谱特征波段.在此基础上,分别利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和粒子群改进的随机森林回归(particle swarm optimization-random forest regression,PSO-RFR)2种回归模型来反演元素含量并进行精度验证.结果表明,实验区土壤元素Cd和As预测的最佳模型均为FD-CARS-PLSR,Cd和As元素模型的决定系数R2最高分别为0.863和0.959,相对分析误差分别为2.799和5.119.FD/SD光谱变换结合CARS特征筛选能够提升PLSR反演模型的精度.研究成果可以为土壤Cd和As元素含量的快速估算提供参考.

    高光谱遥感光谱变换特征波段选择偏最小二乘回归竞争性自适应重加权算法

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    西藏自治区建材类非金属矿山与社会经济的相关性分析

    王昊刘采陈理杨金中...
    233-239页
    查看更多>>摘要：该文以西藏自治区为研究对象,利用卫星遥感技术取得的调查监测成果,探索性地将市级行政单元的建材类非金属矿山压占损毁土地情况、矿山环境恢复治理情况、采场挖损规模与地区生产总值、人口、区划面积、人口密度等社会经济典型要素进行相关统计分析.结果显示,地区生产总值或人口密度越高的地区,建材类非金属矿产资源开采规模越大,该结论为在我国西部省份预测一定区域内建材类非金属矿山开采规模及今后实现建材类非金属矿山地质环境与社会经济建设和谐发展提供了研究基础.

    西藏自治区建材类非金属矿山社会经济相关性分析

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    Landsat和GF数据面向对象土地覆盖分类研究

    尚明马杰李悦赵菲...
    240-247页
    查看更多>>摘要：针对中分辨率遥感数据面向对象分类,以河北省北部山区和南部平原Landsat8 OLI,Landsat5 TM及高分一号(GF1)数据为研究对象,对支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、决策树(deci-sion tree,DT)及朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)4种分类器的土地覆盖分类效果进行对比,并分析SVM,RF和DT中关键参数对分类结果的影响.结果表明:在2个研究区,各分类器结果略有差异,从整体上看其优劣排序为SVM,NB,RF和DT.其中SVM和DT分类精度随参数变化波动较大:对于SVM,当参数C取值不小于103且gamma不大于101时,无论哪种情况其分类精度均优于90％;对于DT,当参数树深(Depth)大于3时,各情况下的分类精度相对较高且趋于稳定.RF分类精度随参数变化波动较小且没有明显的变化规律.研究结果可为中分辨率遥感数据面向对象土地覆盖分类研究提供参考.

    面向对象分类分类器Landsat高分一号土地覆盖

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    基于多源卫星遥感影像的广西中南部地区甘蔗识别及产量预测

    罗维李修华覃火娟张木清...
    248-258页
    查看更多>>摘要：针对广西地区作物种类多、蔗区调查复杂度高,以及因天气多变导致的卫星遥感图像获取困难等问题,该文提出了一种基于Sentienl-2影像的语义分割改进算法用于自动识别甘蔗种植区域,并在多时相的Sentinel-2和Landsat8影像数据基础上,提出了一种代表性光谱特征提取方法构建甘蔗产量预测模型.首先在轻量级网络BiseNetV2中加入了高效通道注意力模块(efficient channel attention,ECA),构建了 ECA-BiseNetV2模型识别蔗田的种植区域;然后从识别到的甘蔗种植区域中提取不同时期的多种植被指数,利用线性回归模型将Landsat8植被指数转化为Sentinel-2植被指数,以减小Sentinel-2和Landsat8的数据差异;接着对各蔗区、各生长周期内的植被指数时间序列数据进行三次曲线拟合,提取最大值作为代表性光谱特征;最后使用了多种机器学习算法构建产量预测模型.结果表明,所提出模型总体精度达91.54％,甘蔗查准率达95.57％;基于植被指数拟合最大值构建的决策树模型的测试集R2为0.792,比采用实际最大值构建的相应模型(R2=0.759)提升了 4.3％.该方法可有效解决因天气问题导致的甘蔗关键生长期遥感图像缺失而难以准确构建产量预测模型的问题,展示出较强的应用性.

    语义分割植被指数甘蔗产量预测卫星遥感时间序列

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    金沙江滑坡群InSAR探测与形变因素分析

    武德宏郝利娜严丽华唐烽顺...
    259-266页
    查看更多>>摘要：金沙江流域是中国典型地质灾害高发区,为精准辨识金沙江流域潜在滑坡隐患,利用差分干涉测量短基线集时序分析技术(small baseline subset interferometric synthetic aperture Radar,SBAS-InSAR)对 Sentinel-1A 卫星升降轨数据进行处理,从2个不同探测方向对金沙江白格滑坡及其下游约100 km区域进行滑坡早期识别和形变监测.研究结果显示:①升降轨卫星联合探测能有效减少几何畸变干扰,识别出长期蠕变隐患点;②Sentinel-1A升轨视线(line-of-sight,LOS)向形变速率为-142～80 mm/a,降轨LOS向形变速率为-71～56 mm/a,结合光学遥感影像目视解译,探测出2个大型滑坡群,共计9个滑坡;③对色拉滑坡、沙东(雄巴)滑坡和尼马寺堆积体滑坡等3处典型滑坡进行地表形变特征分析,发现滑坡最大形变量与降雨量、河水径流量峰值相关,降雨和河水侵蚀冲刷是影响滑坡形变的重要因素.研究结果可为汛期流域性地质灾害预报预警及防治提供参考依据.

    金沙江滑坡隐患形变监测SBAS-InSAR

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    基于深度特征的多方向目标检测研究

    于淼荆虹波王翔李兴久...
    267-271页
    查看更多>>摘要：近年来目标检测成为计算机视觉技术的重要分支,广泛应用于医学、军事、城轨等领域,随着卫星和遥感技术的进步,其获取的图像蕴含着丰富的信息,因此对这些图像中目标自动检测和理解变得至关重要.但是遥感影像中目标方向随意、密集等,传统目标检测方法容易导致漏检错检,针对此问题,该文提出多卷积核特征组合自适应区域生成网络(multi-convolution kernel feature combination adaptive region proposal network,MFCARPN)算法进行多方向检测,该算法引入多个不同卷积核提取特征,可以根据目标的差异性自适应地学习每个卷积核特征的权重参数,得到和目标更加匹配的特征图,同时通过结合目标原始特征使分类回归模型参数可以依据目标之间的差异性动态变化,提高区域生成网络(region proposal network,RPN)自适应能力.实验表明其在DOTA标准数据集的平均精度均值(mean average precision,mAP)达到75.52％,相较于GV算法提高0.5个百分点,由此证明了该算法的有效性.

    遥感影像自适应MFCARPN多方向检测

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