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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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    森林地上生物量GF-3全极化SAR数据估测研究

    姬永杰张王菲徐昆鹏巨一琳...
    362-371页
    查看更多>>摘要：森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统生产能力的重要参考指标,也是研究地表碳循环和碳平衡的重要组成部分.立足国内高分三号(GF-3)SAR数据,探索不同类型反演模型的适宜性,以提高森林地上生物量的反演精度有着重要意义.以云南省昆明市宜良县花园林场小哨林区西南地区典型针叶林为研究对象,以GF-3 SAR数据为数据源,结合地面样地调查数据将GF-3 SAR数据的4个通道极化后向散射系数和极化分解特征作为森林地上生物量的建模因子;使用参数模型中的多元线性逐步回归(Multivariable Linear Stepwise Regression,MLSR)算法及非参数模型中的K最近邻(K-Nearest Neighbor Method,K-NN)、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和随机森林(Random Forest,RF)共4种算法,对该研究区域森林AGB进行了反演;并采用皮尔逊相关系数(R2)、均方根误差(RMSE)及总精度(Acc.)3个指标对4种模型的反演结果精度进行了分析.得出结果:多元线性逐步回归模型反演结果的R2为0.37、RMSE 为 20.70 t/hm2、总精度 Acc.为 61.85％;K-NN 模型R2为 0.34、RMSE 为 20.29 t/hm2、总精度Acc.为 62.60％;SVR 模型 R2 为 0.33、RMSE 为 20.95 t/hm2、总精度 Acc.为 61.39％;RF 模型 R2 为0.35、RMSE为20.40t/hm2、总精度Acc.为62.40％.通过对比分析形成以下结论:①4种模型中MLSR算法精度相对最高,较适宜于本研究区以云南松为优势树种的针叶林森林AGB反演;②非参数模型中RF算法反演精度略高,但略低于MLSR算法的精度指标;4种模型估测精度总体上偏低,可能与研究区域地形起伏造成的阴影叠掩及抽样调查的样地数据在异质性和代表性上表现欠佳有关.

    森林地上生物量多元线性逐步回归K-NNSVRRF

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    树干圆柱体微波散射与表面粗糙度的仿真和室内观测

    李远黄华国杜凯肖修来...
    372-382页
    查看更多>>摘要：作为针叶、枝条和树干的单散射体模型,有限长圆柱体散射模型是微波遥感植被建模的重要基础,但针对实际树干的精确观测数据很少,建模也未考虑表面粗糙度对散射特性的影响.以三维电磁散射模拟软件FEKO和室内多角度多频率后向散射观测数据为基础,分析了树干圆柱体的散射特性,讨论了表面粗糙度对树干圆柱体雷达散射截面RCS(Radar Cross Section)的影响.研究包括:①模拟树干圆柱体RCS对圆柱体尺寸、介电常数的响应;②FEKO模拟结果与室内测量结果对比;③用简化建模和基于真实树干网格模拟的方式探讨粗糙度的影响并对两种方式进行比较.结果显示:①尺寸方面,圆柱体RCS随直径的增大逐渐增加,但植物体不同组件RCS呈现出不同的变化规律;②介电常数方面,RCS随介电常数的增加逐渐增大,在本实验模拟条件下,含水量每增加10％,介电常数约增加4,RCS约增加1 dBsm;③模拟与测量结果趋势一致,R2最高为0.87,最低为0.5,但绝对值存在一定偏差,RMSE在4～6.5dBsm之间;④树干表面粗糙度对RCS有一定影响,但与波长有关,基于真实树干网格模拟的圆柱体RCS,表面粗糙度对RCS影响程度为:X＞C＞S波段,且简化建模的方式不能很好地表征树干表面粗糙度.利用高精度模拟和观测,对树干圆柱体散射特性进行了再认识,探究了树干表面粗糙度对其散射特性的影响,为提升植被圆柱体建模精度提供了重要参考.

    圆柱体雷达散射截面(RCS)FEKO室内测量粗糙度

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    基于多源遥感数据及几何光学模型的森林郁闭度估测

    王鹏杰田昕陈树新苏勇...
    383-392页
    查看更多>>摘要：森林冠层郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义.基于Li-Strahler几何光学模型,无人机激光雷达和高分六号宽幅(GF-6 Wide Field of View,GF-6 WFV)数据估测森林郁闭度,并针对混合像元的问题提出了一种可靠的方法.首先,利用无人机激光雷达衍生的高精度森林结构参数计算无人机飞行覆盖区域的光照背景分量.然后,利用连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC)算法及线性光谱分解模型对GF-6 WFV进行混合像元分解,确定研究区最优场景分量.最后,利用Li-Strahler几何光学模型估测研究区域森林冠层郁闭度,并利用野外样地实测数据进行精度验证.结果表明:估测郁闭度与实测郁闭度之间的决定系数(R2)为0.692 8,均方误差根(RMSE)为0.059 4,总体精度为93.4％,Li-Strahler几何光学模型可以有效的在森林郁闭度反演中发挥作用.

    森林郁闭度混合像元分解Li-Strahler

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    改进的"基于片层—面向类"竹林信息遥感提取算法及其应用

    许章华张艺伟李增禄项颂阳...
    393-404页
    查看更多>>摘要：开展复杂地形区竹林的遥感精细化识别有助于及时摸清竹林分布,充分发挥竹林的生态和经济社会价值.在"基于片层—面向类"(FB-CO)算法基础上,尝试对该算法进行改进,并利用Sentinal-2AMSI影像验证改进的有效性.改进的"基于片层—面向类"(MFB-CO)竹林信息遥感提取算法利用归一化阴影植被指数NSVI代替单波段阈值分割明亮区与阴影区林地,采用线性回归模型增强阴影区信息,并引入BPNN、SVM和RF等3种分类器提取竹林.结果表明,基于NSVI的明亮区和阴影区林地分割总精度(OA)为96.00％,优于基于NIR的83.50％;阴影信息增强后,各波段拟合模型R2均大于0.82,MRE均小于5％;FB-CO算法的竹林提取OA为82.41％,在MFB-CO算法框架下,BPNN、SVM、RF等3种分类器的竹林提取OA分别为86.51％、88.43％、88.92％,均优于FB-CO算法.由此可见,MFB-CO算法通过改进FB-CO算法几个关键步骤的具体实现途径,有效提升了竹林信息提取能力,可为竹林的精细化识别提供技术支撑.

    改进的"基于片层—面向类"(MFB-CO)算法竹林信息林地分割信息增强Sentinel-2AMSI影像

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    基于地基雷达点云主方向的林下植被自动滤除

    张建鹏王金亮刘广杰麻卫峰...
    405-412页
    查看更多>>摘要：现有地基激光雷达林下植被滤除研究精度不高且自动化程度较低,针对当前研究存在的不足,以两块地基激光雷达天然林样地点云数据为研究对象,提出了一种基于点云主方向的林下植被自动滤除方法.首先对数据进行裁剪、去噪、滤波和高度归一化等预处理后,根据样地林下植被的生长高度,将数据以一定高度分为上下两层,上层为乔木点云,下层为包含林下植被点云.然后,计算下层点云的空间邻域内特征以提取点云主方向,根据主方向与Z轴方向的法向量之间的夹角提取林下主干,滤除大量林下植被点云.最后,利用欧式距离聚类方法对林下主干提取结果进行聚类,精细提取林下主干,实现林下植被的完全滤除.根据以上方法,研究以两块天然林样地进行实验,结果表明,当样地1的邻域值k为100,夹角阈值t为30°,样地2的k邻域值为150,夹角阈值t为30°时,两块样地林下主干数量都实现了 100％的完全提取,说明林下植被滤除结果较好.通过对邻域值k和夹角阈值t进行讨论,研究认为k值选择100～150为宜,t值选择30°为宜.该方法参数少,自动化程度高,可为以灌木或乔木为对象的研究提供一定的技术参考.

    地基激光雷达林下植被主干主方向欧式距离聚类

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    大兴安岭北段森林扰动对NPP的影响分析

    张静宇孙睿柏延臣周红敏...
    413-421页
    查看更多>>摘要：森林扰动影响森林生态系统碳循环和碳平衡,植被净初级生产力(NPP)是表征植被固碳能力的重要指标,分析森林扰动对NPP的影响对于全球变化研究及生态系统承载力和恢复力评估具有重要意义.选取大兴安岭北段地区作为研究区,使用生产的每8 d 30m分辨率叶面积指数数据集,基于MuSyQ-NPP植被生产力模型估算了该地区2002～2018年森林生长季30 m分辨率时间序列NPP,并使用30m分辨率森林扰动时间序列产品分析了森林扰动对NPP的影响.研究结果表明:在大兴安岭北段地区,2002～2018年森林生长季NPP多年均值多分布于400～600 g C·m-2·a-1之间,总体呈现缓慢增加趋势;火干扰是研究区的主要扰动因子;2002～2017年森林扰动导致生长季NPP年平均减少量为0.01 TgC·a-1,在2003年、2006年和2017年,受到面积较大且强度较大的森林扰动后生长季NPP降低幅度较大,分别为0.11 Tg C、0.03 Tg C和0.03 Tg C;发生中高强度森林扰动的2006年扰动区,生长季NPP自2009年开始出现高于扰动前一年的情况.因此,面积大且强度大的扰动对NPP影响大,中高强度森林扰动区域NPP恢复迅速.

    森林扰动净初级生产力大兴安岭高分辨率长时间序列

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    协同Sentinel合成孔径雷达和光学影像多特征的不透水面随机森林提取方法

    匡开新杨英宝高永年刘宇翔...
    422-431页
    查看更多>>摘要：不透水面的精确提取对区域人口密度估计、环境评估、灾害预测、水文模型构建、城市热岛效应研究以及气候变化分析等具有重要意义.传统大尺度不透水面提取方法主要受限于遥感数据质量和提取特征的选择,提取的不透水面空间分辨率较低,难以满足现阶段不透水面的精细化需求.以Sentinel-1 SAR和Sentinel-2 MSI为遥感数据源,从光谱、纹理、时序等3个维度选取不透水面的多个提取特征,构建了基于随机森林的不透水面提取模型,并利用GEE平台开展了 2020年长三角地区的10 m空间分辨率不透水面提取实验.结果表明:在不同类型实验区,与仅用光谱特征、光谱特征和时序特征相比,该方法的总体精度、Kappa系数分别提升5％、9％和2％、6％,且针对不透水面覆盖水平不同的各类城市,均具有较好的提取效果;长三角地区全域尺度不透水面提取的总体精度和Kappa系数分别达93.75％和0.88,不透水面面积为61 591.38 km2,占全域总面积的比例约为17％,主要分布在长三角的东部区域,西、北部不透水面占比较低且呈放射性分布.该方法针对10m分辨率遥感影像提出的,适用于山区、乡村、城区、城乡结合部等不同类型区,方法简单易操作,精度较高且适用于云平台大区域计算.

    不透水面多特征随机森林长三角地区Sentinel数据

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    基于GEE云平台和Sentinel-2数据的普洱市森林覆盖制图

    闫明庞勇何云玲蒙诗栎...
    432-442页
    查看更多>>摘要：快速准确获取森林的空间分布对评估森林资源和生态环境状况具有重要的意义.以云南省普洱市为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台和Sentinel-2影像数据,结合实地调查数据、机载遥感数据及地形辅助数据,提取影像的光谱特征、纹理特征以及地形特征,通过特征筛选,得到适合森林分类的最优特征数据集.结合简单线性非迭代聚类(Simple Non-Iterative Clustering,SNIC)超像素分割算法,探究不同分类方法、特征变量等因素对分类精度的影响.结果表明:面向对象分类方法的分类精度要优于基于像元分类方法,分类总体精度为88.21％,Kappa系数为0.87,可以较为准确地对普洱市进行森林覆盖制图.面向对象方法可以有效减轻"椒盐现象",特征优选避免了冗余信息对分类结果的影响,有效提高了分类效率.GEE平台与面向对象方法结合可以提供大区域、高精度的森林覆盖遥感快速制图.

    森林覆盖面向对象分类影像分割特征优选

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    城市群建设与管理的时空大数据体系框架构建研究

    黄慧萍陈芳淼
    443-453页
    查看更多>>摘要：城市群时空大数据具有跨时空与跨行政区域的动态性与实时性特征,传统的样本数据建设方式给数据存储管理、整合集成、挖掘分析与知识发现等技术环节带来挑战.本研究面向城市群建设与管理对空间信息集成应用服务的重要需求,基于应用主题领域触发的事件模型和关联要素的特征研究,以城市群空间格局与功能定位、区域规划与监测评价、城乡统筹发展、产业协同发展4个应用主题为例,设计了基于要素-事件-主题的时空大数据体系框架,并对"产业用地利用效率评估"事件模型驱动的要素设计、数据组织和算法实现进行了探索.本研究提出的时空大数据体系框架设计思路,使得时空信息互联互通和模型驱动的自适应数据调用成为可能,有助于推动要素类时空大数据在城市群建设与管理工作中的集成应用.

    城市群建设与管理时空大数据数据分析数据体系框架

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    Sentinel-1A TS-DInSAR津冀核心经济区广域地表沉降监测与分析

    于冰何智勇谭青雪张过...
    454-464页
    查看更多>>摘要：津冀地区位于华北平原,严重的地下水开采导致地表沉降十分显著,开展广域沉降监测具有重要的现实意义.以2016年2月至2018年11月获取的59幅Sentinel-1A SAR影像为数据源,采用相干点目标分析(IPTA)方法对该区域开展沉降监测,采用大量水准数据验证监测结果精度,基于验证后结果对研究区域沉降时空分布特点进行详细分析和解释.与水准数据对比,Sentinel-1A IPTA监测结果均方根误差(RSME)为±2.70mm·a-1.分析表明:研究区域内存在严重的不均匀地表沉降,最大沉降速率高达218.31 mm·a-1.同时研究进一步表明Sentinel-1A时序差分干涉应用于广域地表沉降监测具有较高的精度水平和较好的应用潜力.

    Sentinel-1ATS-DInSAR沉降监测与分析精度验证

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