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期刊信息/Journal information
遥感学报
遥感学报

顾行发

双月刊

1007-4619

jrs@irsa.ac.cn

010-64806643

100101

北京市安外大屯路中国科学院遥感应用研究所

遥感学报/Journal Journal of Remote SensingCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业性学术刊物。反映遥感领域的科研与技术应用成果。包括航天航空、农业、林业、资源开发、环境监测和保护、区域和工程地质勘探和评价、找矿、灾害监测和评估等领域的应用，以及地理信息系统、遥感、GIS及空间定位系统的综合应用等方面。读者对象为遥感及相关学科的科研人员及高等院校师生。
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    河流水文遥感及其在青藏高原应用研究进展

    刘沭岍刘凯曾繁轩宋春桥...
    2427-2447页
    查看更多>>摘要：河流作为水循环系统的关键组成部分,对人类社会经济发展、流域的生态环境可持续性及区域气候的稳定都有着重要意义.因全球变暖、冰川冻土融化、洪旱灾害等对水文系统造成的干扰增强,河流的水文情势发生了深刻改变.随着传感器技术发展和卫星观测平台增加,(卫星)遥感技术手段逐渐成为当今监测河流水文的主流方法之一.各类遥感监测方式已广泛运用在河流面积/宽度提取和水位变化监测、径流量估算等方面研究,形成了全球或区域尺度的水文要素遥感产品.本文综述了基于光学影像、雷达影像、卫星测高等数据的河流水文要素遥感监测技术,分析和总结了利用遥感手段监测河流宽度与水域面积、水位、径流量等诸多要素及其变化的最新研究进展,并探讨前人研究的空间范围尺度和推广可行性.此外,青藏高原作为亚洲主要大江大河的发源地,同时也是水文站点监测资料极其缺乏的区域之一.利用遥感技术开展青藏高原河流水文监测的研究面临实测数据共享难、水文变化过程时空异质性极强、对暖湿化气候的响应特征复杂多变等难题.本文对各类水文遥感技术在青藏高原河流监测应用研究所取得的进展与存在的问题进行了回顾和展望,以期加深对该地区河流水文变化过程的理解.

    河流水文遥感青藏高原水域面积水位径流量

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    红树林碳库遥感监测研究进展

    邓淞文杨飞王英辉张威...
    2448-2468页
    查看更多>>摘要：红树林是重要的蓝碳生态系统,对于维持全球海洋碳循环,减缓气候变化速率具有重要意义.遥感因其重复性好、分辨率高和成本低廉的特点,能更好地实现红树林碳资源的统计和管理.本文对红树林碳库遥感研究进行了梳理,根据研究内容和深入程度将红树林碳库遥感研究的发展历程划为3个阶段:早期探索阶段(2007年-2012年)主要面向全球红树林制图,研究提取红树林的空间结构信息;中期应用研究阶段(2013年-2015年)在前期研究成果基础上估算红树林碳储量;全面发展阶段(2016年以后)碳储量估算精度不断提高,研究热点趋向于环境因素对红树林碳库的影响机制.梳理了光学遥感和雷达遥感两种遥感方法的研究现状,并探讨了两种遥感技术融合分析的结果改进程度,再进一步讨论各种红树林碳模型在估算红树林碳储量及模拟红树林碳循环研究中的性能.从生物碳库与土壤碳库两个重要的红树林碳库出发,回顾了二者碳储量的相关研究.生物碳库主要由植被的根茎叶中储存的碳构成,是红树林初级生产力的主要影响因素,受人类活动及自然影响剧烈,碳储量有较大的波动范围.土壤碳库储存的碳约占红树林总碳储量的49％-98％,是红树林生态系统中最大的碳库,但对其的遥感研究数量较生物碳库来说相对较少,存在着遥感数据获取难度大、光学特征复杂等待解决的问题.结合红树林生态系统在碳中和目标中的重要地位及应用前景,探讨了无人机遥感技术和人工智能领域等方面在红树林碳库估算中的应用潜力.

    红树林遥感碳模型生物碳储量土壤碳储量无人机遥感

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    综合多源遥感信息的水稻纹枯病区域生境适宜性评价

    田洋洋吴开华李惠紫沈艳艳...
    2469-2484页
    查看更多>>摘要：作物病害的发生与其生境的适宜性关系密切,目前病害生境监测和评价通常较为粗放,主要依靠气象信息,对田块间作物生长状态和环境条件等空间异质性因素缺乏精细的描述,难以为病害的精准预测提供有效信息.本研究以水稻中发生面积较大的主要病害水稻纹枯病为研究对象,通过在县域尺度开展多年份病害等级调查获得建模及验证样本,综合运用光学、微波及热红外等多源遥感数据对病害关键生境因素进行监测,关键生境因素主要包括寄主生长状态、稻田水层状态及稻田地表温度生境因素,并在此基础上,结合空间网格化分析和偏最小二乘(PLS)回归方法建立了病害生境适宜性评价模型.结果表明,利用遥感信息能够有效表征病害相关生境因素,同时,基于多源遥感表征的生境因素建立的水稻纹枯病区域生境适宜性评价模型能够得到与实际病害调查空间分布趋势基本一致的结果,模型对病情等级的拟合优度R2为0.60-0.65,RMSE分别为0.72、0.56.基于多源遥感信息能够以空间连续的方式对寄主状态、环境条件等重要病害生境因素进行表征,及实现病害生境适宜性的有效评价,为病害预测、防控提供重要的参考和指导信息.

    水稻纹枯病生境遥感信息空间网格化评价模型

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    两类真菌病害的特异性叶片光谱响应与监测精度对比研究

    薛博文孔媛媛田龙王雪...
    2485-2499页
    查看更多>>摘要：作物病害遥感监测对精准防控和粮食安全至关重要.病害光谱响应规律及其生理依据是病害遥感监测的基础,而针对该基础性问题的深入研究仍较缺乏.本研究通过比较两类侵染特性相异的真菌病害及其光谱监测精度,旨在系统阐明病叶光谱响应机制及其特异性.研究选择活体营养型小麦白粉病WPM(Wheat Powdery Mildew)和半活体营养型水稻叶瘟病RLB(Rice Leaf Blast)作为实例.基于叶片反射光谱和辐射传输模型参数反演,本文对比了两类病害的光谱响应、生化参数与结构参数变化规律;并在病叶识别和病情严重度估算中比较病害光谱特征的精度差异及其特异性监测表现.结果表明,两类病害的光谱变异趋势整体相似但其光谱响应强度有显著差异,且两者在绿峰及近红外平台的光谱形状变化明显不同.此外,色素含量对两类病害响应趋势相似但强度不同,其中叶片含水量和结构参数仅对RLB响应显著.在病叶识别中,前人构建病害光谱特征均对目标病害监测表现出特异性优势.其中,小波特征WF3820和WF5866分别对WPM和RLB的识别精度最高且特异性最强.在病情估算中,光谱指数RIBIred和PRI分别对WPM和RLB病情严重度敏感性最高且特异性显著.其中,RIBIred在病叶识别和病情估算中的综合表现和特异性最优(Overall accuracy=0.74,R2=0.58).本文将两类病害光谱响应与病理成因关联分析,为病害特异性光谱监测提供了有力证据和新的认识,对病害光谱监测机理解析和多种病害识别具有重要意义.

    遥感病害识别病情估算PROSPECT生化参数叶片结构光谱指数连续小波变换

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    基于MODIS地表温度与气象数据的东北春玉米低温冷害监测

    黄然黄健熙张超郭春明...
    2500-2512页
    查看更多>>摘要：低温冷害是影响东北玉米生长发育及产量形成的主要气象灾害.以东北地区为研究区,利用2003年-2015年的MODIS陆地表面温度LST(Land Surface Temperature)数据产品、植被指数Ⅵ(Vegetation Index)数据产品与气象站点观测的日平均气温数据,构建以LST、Ⅵ和太阳赤纬(Ds)为自变量的日平均气温估算模型;结合时空数据融合方法,完成覆盖研究区的逐日的1km空间分辨率的日平均气温数据集,逐年计算≥10 ℃的积温;结合玉米障碍型低温冷害指标和延迟型冷害指标,开展研究区2003年-2015年研究区玉米低温冷害遥感监测.监测结果显示,本研究区在2003年、2005年、2006年、2009年和2011年遭受大范围的延迟型低温冷害,与相关文献和农业农村部种植业司玉米单产数据分析对比结果表明,玉米障碍型低温冷害和延迟型低温冷害遥感监测结果与实际情况相符.

    遥感MODIS陆地表面温度数据融合低温冷害春玉米

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    基于Sentinel-2时序影像光谱特征的大豆识别提取

    罗旺彭代亮刘锦绣徐俊锋...
    2513-2524页
    查看更多>>摘要：大豆是世界上最主要的作物之一,是重要的高蛋白食品、牲畜饲料的原料以及食用油来源.中国面临着大豆高度依赖于进口的粮食安全结构性挑战,对大豆的监测识别能为中国制定有效的农业经济发展策略提供基础数据支持.本研究提出了一种基于时序谱标准曲线的大豆识别方法,基于时间序列植被指数曲线并添加气象权重因子建立大豆时序谱标准曲线精确识别大豆,重点分析大豆与玉米的时序谱差异,以及气象因素对曲线的影响,并建立时序谱标准曲线信息映射到样本的方法,解决大范围大豆制图样本不足的问题.本研究设计实验验证了在时间尺度以及灾害情况下基于时序谱标准曲线识别大豆方法的鲁棒性,通过时序谱标准曲线提取的物候特征结合随机森林分类器对2020年黑龙江省大豆进行分类制图,分类混淆矩阵显示大豆识别的总体精度为86.95％,用户精度为90.91％,制图精度为86.14％,F1-Score为0.8846.本研究方法能够通过气象因子的变化表现出地域差异和灾害影响,为大豆识别(尤其是一季大豆种植区)方法适应不同研究区和灾害情况提供可行思路.

    遥感大豆时序谱标准曲线物候气象

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    高分航空多波段极化SAR寒温带针叶林蓄积量估测能力评价

    范亚雄赵磊陈尔学徐昆鹏...
    2525-2539页
    查看更多>>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.

    遥感多波段SAR极化SAR饱和点森林蓄积量水云模型

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    联合TanDEM-X DEM与Sentinel-2多光谱数据的林下地形提取

    刘志卫赵蓉朱建军付海强...
    2540-2552页
    查看更多>>摘要：针对植被覆盖区TanDEM-X DEM无法描述精细化林下地形的问题,本文提出了一种联合TanDEM-X DEM和Sentinel-2多光谱数据的林下地形提取方法.首先,将TanDEM-X DEM和Sentinel-2的多波段信息作为输入变量、高精度林下地形数据(LVIS测高数据)作为输出变量,通过随机森林拟合方法构建林下地形预测模型;之后,利用得到的训练模型实现无参考数据区域的林下地形提取.为了验证本文提出的方法,选择位于非洲加蓬的两个典型试验区进行验证.结果表明:提出的方法能够有效地较正TanDEM-X DEM中包含的森林高度偏差,同时提取更为精细的林下地形信息;相较于原始TanDEM-X DEM,本文方法所提取的地形精度在两个试验区分别提升了76％和63％;此外,本文方法生成的林下地形结果保持了较为完整的地形纹理,可以较好的描述林下地形细节.因此,本研究为采用TanDEM-X DEM获取大范围林下地形,提供了一种可行的方案.

    遥感TanDEM-XSentinel-2机器学习数字高程模型林下地形

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    高分六号宽幅相机叶片叶绿素含量反演方法与验证

    谷晨鹏李静柳钦火张虎...
    2553-2564页
    查看更多>>摘要：叶片叶绿素含量ChlLeaf(Leaf chlorophyll content)是反映植被光合能力强弱的重要指标,对全球碳循环研究和农业监测有重要意义.高分六号(GF-6)搭载的宽幅相机具有两个对ChlLeaf敏感的红边波段,具备开展ChlLeaf定量反演的潜力.本文提出基于叶绿素含量敏感指数CSI(Chlorophyll Sensitive Index)的GF-6宽幅相机WFV(Wide Field of View)数据ChlLeaf反演方法,通过PROSAIL和PROSPECT+4-Scale模型模拟构建了ChlLeaf与CSI指数的经验回归模型,并与MTCI、CIre和TCARI/OSAVI等红边指数的经验回归模型的反演精度进行对比.基于农作物、阔叶林和针叶林3种植被类型实测数据的验证结果表明,CSI指数反演精度最优(R2=0.62,RMSE=10.31 μg cm-2),高于CIre指数(R2=0.34,RMSE=14.83 μg cm-2)、MTCI 指数(R2=0.25,RMSE=15.3 µg cm-2)和TCARI/OSAVI指数(R2=0.01,RMSE=21.34 µg cm-2).利用 GF-6 WFV数据生成 2019年北京森林站 ChlLeaf时间序列与现有MODIS ChlLeaf产品的对比结果表明,GF-6能提供更高分辨率的ChlLeaf数据,能够更准确地刻画ChlLeaf的空间和时间序列变化特征,可以为GF-6在农业和植被生态监测的研究和应用提供数据支撑和科学依据.

    遥感叶片叶绿素含量高分六号CSI指数PROSAILPROSPECT+4-Scale

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    垂直与倾斜相机观测对遥感物候参数验证影响的对比研究

    许丽娜屈永华孙晨曦万华伟...
    2565-2581页
    查看更多>>摘要：基于卫星遥感的大尺度植被物候监测对于农业生产管理、气候变化响应等领域具有重要意义.卫星遥感提取的物候参数真实性检验常以近地面数字相机观测为数据源.以往验证研究大多关注观测尺度的差异造成的影响,忽略了地面相机与卫星观测天顶角的不一致性.本文将获取的垂直(PhotoNet)与倾斜(PhenoCam)物候相机在相近纬度、同种植被类型的观测站点数据,分别与Sentinel-2卫星提取的物候参数进行对比,系统性地评估2种地面相机观测角度对卫星物候期验证结果的影响.结果表明:相机的观测角度是卫星遥感物候验证研究中的不确定性原因之一;在多数情况下,卫星遥感与垂直观测相机提取的物候期表现出更好一致性,平均相差9d,而与倾斜观测相机平均相差可达19 d,偏差天数受植被类型和生长阶段的影响;在玉米凋落期至休眠期,垂直观测偏差反而高于倾斜观测;植被冠层方向反射特性和相机视场范围内目标组分差异是引起这种现象的主要原因.本研究证实了地面相机观测角度是卫星物候真实性检验中不可忽视的影响因素,相机野外布设时应充分考虑角度效应带来的验证误差,从而为卫星遥感物候监测提供更可靠的验证数据.

    遥感数字相机观测角度卫星物候近地物候植被绿度

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