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期刊信息/Journal information
遥感技术与应用
遥感技术与应用

吴季

双月刊

1004-0323

rsta@lzb.ac.cn

0931-8272180

730000

兰州市天水路8号

遥感技术与应用/Journal Remote Sensing Technology and ApplicationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登国内外遥感理论,技术及应用研究领域的学术论文与综述,报道国内外遥感研究与应用的发展动向,新技术,新理论,新方法和新成果。
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    植被物候遥感监测研究进展

    协子昂张超冯绍元张富仓...
    1-14页
    查看更多>>摘要:植被物候信息是评价气候—植被交互影响、土地覆盖率以及生态系统年际生产力变化的关键指标.传统物候监测方法以目视观察为主,监测范围受限且人力物力消耗大.遥感技术作为近年来新兴的监测手段,具有监测范围大、信息获取便捷以及节省人力物力等特点,其应用进一步推动了植被物候动态监测研究的发展.本文首先对近年来植被物候遥感监测流程进行梳理,明晰了现有的遥感物候监测体系;概述了可用于建立植被生长曲线遥感数据源,并对不同数据源的应用情境进行了讨论;总结了现有的曲线降噪算法及应用流程,对不同方法进行降噪处理时误差成因进行了分析;归纳了 目前主要的植被物候提取方法;最后讨论了数据分辨率、植被物候阶段定义以及监测时效性等植被物候遥感监测中尚存的不确定性因素,并对未来植被物候遥感监测研究的主要方向进行了展望.

    植被物候遥感监测曲线降噪物候提取

    LiDAR强度校正方法研究综述

    刘旭李秋洁徐幼林
    15-25页
    查看更多>>摘要:激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)通过扫描物体目标能够获取海量的离散点云.而强度作为点云最重要的特征之一,在一定程度上反映了物体表面的辐射特性.但受多种因素影响,原始强度信息变异性较大,通常需要被校正才能更好地应用到各个领域.首先详细综述了强度在林业遥感、测绘工程、地物分类和海洋环境勘测等领域的应用,分析了强度校正的必要性;其次,从大气衰减效应、扫描仪特性、目标表面参数和数据采集几何等角度深入阐述了影响强度的主要因素;接着,探讨了强度校正基本理论,对常用的理论和经验校正方法进行了总结,并把强度校正分为两个层次:正规化和辐射校准;最后,指出了强度校正技术亟待解决的一些问题.

    激光雷达强度校正点云数据距离和入射角

    基于Sentinel数据估算非均匀下垫面蒸散发的方法研究

    廉婷辛晓洲彭志晴刘惠渊...
    26-38页
    查看更多>>摘要:蒸散发是水循环和能量平衡的重要组成,在地下水监测、农业灌溉等研究中发挥重要作用,但非均匀下垫面会导致遥感估算的水热通量产生空间尺度误差.以Sentinel数据作为基础数据,利用EFAF(Evaporative Fraction and Area Fraction)方法和温度降尺度法校正水热通量偏差,并且对比两种方法的差异.研究结果表明:EFAF方法和温度降尺度法的精度不相上下,决定系数R2约为0.86,平均偏差MBE约为18 W/m2,均方根误差RMSE约为64 W/m2,两种方法的精度都高于未校正潜热通量的精度,对于校正非均匀下垫面造成的潜热通量偏差有一定的效果.EFAF方法估算的潜热通量在像元尺度上的分布与土地分类数据一致,在区域尺度上和未校正的潜热通量分布一致.温度降尺度法估算的潜热通量在像元尺度上与地表温度的分布高度相似,其空间细节信息更加丰富,局部特征明显.

    蒸散发非均匀下垫面Sentinel

    基于DART模型和随机森林估算山地叶面积指数

    凌菊李爱农靳华安
    39-50页
    查看更多>>摘要:地形效应会使遥感影像中的地表反射率发生畸变,进而影响基于反射率估算的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)精度.为了减弱或消除地形对LAI反演的影响,基于三维辐射传输模型DART(Discrete Anisotropic Radiative Transfer)构建坡地反射率与LAI数据集作为训练数据.以反射率为输入,LAI为输出,利用随机森林算法进行训练,构建山地LAI反演模型.结合实际遥感影像数据实现山地LAI的估算,并利用实测数据对反演结果开展精度评价.同时,基于DART模型和随机森林构建了平地LAI反演模型作为参照以评价本文发展方法的有效性.结果表明:考虑了地形影响的山地LAI反演模型具有较强的估算能力,验证结果的精度(决定系数(R2)=0.57,均方根误差(RMSE)=0.77 m2/m2)优于平地反演模型(R2=0.46,RMSE=0.86 m2/m2);基于 DART模型构建的山地反演模型能够捕捉到坡度和坡向对地表反射率的影响,其反演结果较好地还原了研究区LAI的空间分布,与地面真实情况接近.研究指出将DART模型和随机森林算法相结合的山地LAI反演方法能够在一定程度上减弱地形效应,有效提高山地LAI的估算精度,可为山地植被参数遥感反演研究提供参考.

    叶面积指数山地遥感反演DART随机森林

    基于LESS模型的异质植被冠层光合有效辐射吸收比与植被指数的关系研究

    叶雨洋漆建波曹颖蒋靖怡...
    51-65页
    查看更多>>摘要:研究植被指数与光合有效辐射吸收比FPAR的定量关系对于提高FPAR反演精度与指导生产实践具有一定的参考价值.研究在三维辐射传输模型LESS基础上发展了 一个兼具一维模型简洁和三维模型精度优势的LESS1D模块(已随LESS模型正式发布,www.lessrt.org);探究随机均匀场景和三维异质场景中植被冠形、盖度等7种因素对6种植被指数与FPARgreen关系的影响.结果表明:①在均质性场景中,NDVI、SAVI、EVI对FPARgreen拟合相对最优,而在异质性场景中,则为NDVI和RVI.②在异质性场景中,不同冠形下FPARgreen与植被指数的拟合精度为圆柱形>椭球形>圆锥形;植被盖度较低时,植被指数对FPARgreen拟合精度较差;随着太阳天顶角增大,RVI与FPARgreen由线性关系变为指数关系.结论:树冠体积和树冠几何结构是不同冠形影响FPARgreen大小的关键因素,而叶片聚集度、植被盖度和植被指数类型则是影响植被指数饱和效应的相关因素.

    三维辐射传输LESSFPARgreen植被指数异质场景

    二向反射遥感反演最优角度采样方法研究

    张腾游冬琴闻建光唐勇...
    66-77页
    查看更多>>摘要:地物具有二向反射特性,可由二向反射分布函数(Bi-directional Reflectance Distribution Function,BRDF)刻画,它是光学定量遥感反演的基础.BRDF的反演依赖于多角度观测,由于卫星、航空和地基观测的角度有限,如何设计可行的稀疏角度采样,对实现BRDF的高质量反演至关重要.研究引入角度信息量,基于模型模拟和传感器观测的多角度数据,通过计算不同角度组合用于核驱动模型BRDF反演的角度信息量与反演误差,探究了角度信息量与反演误差之间的关系,确定了 BRDF反演的最优观测平面和角度数目,进而得到不同太阳天顶角对应的优选角度组合.验证结果表明:优选出的角度组合在大多数地表上可实现高质量的BRDF反演.研究成果可为多角度观测实验、多角度卫星载荷设计以及地表二向反射反演提供重要参考.

    BRDF核驱动模型遥感反演角度采样

    基于Sentinel-1/2影像的水稻种植面积提取方法研究——以三江平原为例

    乔树亭叶回春黄文江黄珊瑜...
    78-89页
    查看更多>>摘要:水稻是中国主要粮食作物之一,稻米产量关系到民生福祉.及时、准确地获取水稻种植面积信息及其空间分布状况对于区域农业发展规划和产量评估具有重要意义.针对水稻与其他农作物易混以及光学数据易受云雨天气影响等问题,以东北三江平原为例,利用中高分辨率Sentinel-1微波数据、Sentinel-2光学数据,分别构建时序水体指数SDWI和植被指数NDVI组成水稻完整的物候生长曲线,分析水稻移栽期、分蘖期、抽穗期、成熟期4个重要生长时期不同的光谱差异,通过阈值分割和组合不同时期的数据,来实现水稻不同物候时期种植面积的提取,并与传统的基于单一光学数据的方法进行对比.研究结果表明:经过地表样本点的验证,所构建方法可以精确提取三江平原水稻几个关键生育期的种植面积并且优于单一使用光学数据的方法.同时利用单生育期影像例如移栽期影像提取水稻面积也可使总体精度达到87.08%,随着生育期数据的完整,总体精度也不断提高,其中基于全生育期的面积提取总体精度也高达91.88%,Kappa系数为0.834,可以满足实际应用需求.因此这种的多源数据结合的水稻种植面积提取方法能够准确、高效地提取三江平原水稻不同物候时期种植面积,为短期内的农情调查管理和区域农业可持续发展提供依据.

    水稻面积提取物候特征Sentinel-2Sentinel-1三江平原

    藏北高原高寒草甸植被生产力对冷暖季放牧的响应

    王江伟齐虎啸余成群付刚...
    90-96页
    查看更多>>摘要:为了更好地预测放牧活动对青藏高原高寒草地生态系统时空格局变化的影响.2008年7月在藏北3个高寒草地生态系统进行了围栏与自由放牧对比试验,包括1个高寒草原化草甸冷季放牧样地(ASMWP)、1个高寒草原化草甸暖季放牧样地(ASMSP)和1个高寒草甸暖季放牧样地(AMSP).本研究通过观测2012~2015年生长季的归一化植被指数(NDVI)、绿波段归一化植被指数(GNDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、地上生物量(AGB)和总初级生产力(GPP),探讨了暖季放牧和冷季放牧对高寒草地植被生产的影响差异以及不同类型高寒草地植被生产对放牧的响应差异.结果表明:冷季放牧使ASMWP的2012~2015年平均的NDVI显著下降22.27%,SAVI显著下降23.50%,AGB显著下降17.28%,GPP显著下降22.48%,而暖季放牧对ASMSP和AMSP的2012~2015年平均的NDVI、SAVI、AGB和GPP则都没有显著影响.放牧使ASMSP样地 2012~2015 年平均的 GNDVI 下降 15.33%(p=0.091),而对 ASMWP 和 AMSP 样地的 2012~2015年平均GNDVI无显著影响.因此,放牧对植被指数、地上生物量和总初级生产力的影响与放牧季节和草地类型有关.

    季节性放牧草地类型归一化植被指数绿波段归一化植被指数土壤调节植被指数

    水稻病虫害遥感监测与预测研究进展

    袁德宝张冰瑞叶回春黄文江...
    97-107页
    查看更多>>摘要:病虫害现已成为水稻产量的最大制约因素之一,传统的植保技术主要依靠植保人员的视觉和经验,存在一定的主观性,且费时费力,难以满足大范围的实时监测需要.遥感技术的发展提供了一种大面积、全天候、多方位的数据快速获取手段,能够为病虫害的识别分类提供作物种植信息和环境信息,是实现对水稻病虫害进行大面积监测预测的重要手段.在阐述水稻病虫害遥感监测和预测机理的基础上,重点从多尺度遥感监测方法、预测方法、水稻病虫害监测与预测模型构建以及监测预测系统等多方面概述了水稻病虫害监测与预测的研究进展,并指出目前水稻病虫害监测与预测研究存在的问题及未来发展趋势.随着信息化农业的发展与多源数据的融合运用,趋向于精准化与智能化的水稻病虫害遥感监测与预测,将会越来越成熟.

    水稻病虫害遥感监测遥感预测方法与模型

    基于高分辨率卫星遥感影像滑坡提取方法研究现状

    赵会芹于博陈方王雷...
    108-115页
    查看更多>>摘要:滑坡具有强大的爆发力和破坏性,是世界上发生频率较高的自然灾害之一,给人们的生命财产造成了严重的损害.灾后准确快速的提取滑坡,获取滑坡的分布范围,对滑坡灾害调查及危险性评估极为重要.围绕基于高分辨率卫星遥感影像监测滑坡的方法进行了调研,首先介绍了滑坡在高分辨率卫星遥感影像上的解译特征,而后论述了滑坡提取方法和精度评价分析方法的研究进展,最后总结了当前方法的优势与不足,以及未来研究的发展方向.结果表明:深度学习方法具有较大的潜力,未来应加强深度学习与其他自动化解译方法的结合在滑坡监测中的应用,解决样本规模对模型结果的影响,实现模型的可迁移性,提高其自动化程度.

    滑坡自然灾害高分辨率卫星遥感影像精度评价