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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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    基于MODIS日地表反射率产品的长时序日分辨率EVI重建方法

    王宁田家田庆久
    969-980页
    查看更多>>摘要：增强型植被指数EVI(Enhanced Vegetation Index)综合处理了源于大气、土壤、饱和的问题,比归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)能更好地与植被的生物量、叶面积指数和光合有效辐射分量等建立有效的相关关系.针对EVI产品时间分辨率较低以及受到云覆盖等影响导致大量像元缺失问题,本文基于 MODIS 日 地表反射率产品,提出一种 MVC(Maximum-Value Composite)与 HANTS(Harmonic Analysis of Time Series)算法相结合的日分辨率EVI重建方法,以黄淮海平原为研究区重建了 2021年日分辨率EVI时间序列数据.结果表明,提出的EVI重建算法可用于大面积长时序日分辨率EVI时间序列数据的重建,重建结果纹理丰富,填补了原EVI大量的缺失像元,同时可去除原EVI数据的噪声,且符合各类地物EVI时序曲线的变化规律.此外,在与S-G滤波方法的对比分析中,经HANTS算法重建后的EVI在空间分布合理性以及保真性等方面均优于前者,其重建EVI与优质EVI像元之间的年均R2与RMSE分别为0.94和0.024,优于S-G方法的0.73和0.093.提出的日分辨率EVI重建方法为生成高时间分辨率EVI提供了新思路和技术途径.

    MODIS植被指数EVIMVCHANTS日分辨率黄淮海平原

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    积雪季森林冠层微波透过率半经验模型

    杨建卫蒋玲梅武胜利栾英宏...
    981-994页
    查看更多>>摘要：星载被动微波遥感是获取宏观尺度雪深时空分布的重要手段.森林冠层不仅衰减了来自地表的微波辐射,同时自身也是一个热辐射源,因此森林冠层增加了被动微波遥感反演雪深的不确定性.本研究基于植被辐射传输tau-omega模型(τ-ω)提出了相邻像元(森林和非森林)的冠层微波透过率提取方法,探索冠层微波透过率模型在卫星尺度的应用.该方法假设相邻的森林和非森林像元存在相同的积雪和环境参数,通过联立相邻像元的辐射传输方程从理论上推算冠层微波透过率,进而借助森林生物量建立森林透过率的半经验估算模型.通过对比微波辐射模型模拟亮温和AMSR2卫星观测亮温,发现未经过森林辐射校正的亮温(18.7 GHz和36.5 GHz)往往存在低估现象,而经过森林辐射校正后的模拟亮温更接近于卫星观测;通过留一法(Leave-One-Out Cross Validation)对发展的透过率半经验模型验证,发现反演的透过率与参考值相关性高于0.7,在18.7 GHz和36.5 GHz频段的均方根误差RMSE分别为0.0589和0.0787;通过分析高低频亮温差(Tb18.7V-Tb36.5V)与雪深的关系,发现相关系数由森林辐射校正前的0.26提高到校正后的0.46;最后利用传统的经验性雪深反演算法对森林辐射校正效果进行测试,发现雪深反演误差(unRMSE)由原来的8.9 cm降低到7.8 cm,相关系数由0.32提高到0.49.本研究发展的冠层微波透过率半经验模型可以实现卫星遥感尺度的应用,为提高林区的雪深反演精度提供了参考和支撑.

    被动微波遥感森林冠层相邻像元法微波透过率雪深

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    地表生态类型BRDF形状约束的针阔混交林植被聚集指数估算

    谢蕊焦子锑董亚冬崔磊...
    995-1009页
    查看更多>>摘要：聚集指数CI(Clumping Index)是植被冠层的一个重要结构参数,对植被冠层的辐射截获,以及全球碳、水循环的研究均有重要作用.现有星载CI产品的估算主要是基于CI-NDHD(Normalized Difference between Hotspot and Dark spot)线性模型方法,由于针叶林和阔叶林在叶片尺度上存在聚集层级的差异,该模型对它们分别采用了不同的模型系数.但是,该模型对中粗分辨率的针阔混交林像元通常采用阔叶林的CI反演系数,因此,理论上会导致该类型CI的高估.为此,本文提出了一种动态选取混交林像元端元CI组分的方法,以改进针阔混交林植被聚集指数的估算精度.首先,通过国际地圈-生物圈计划(IGBP)的地表类型和描述二向性反射分布函数 BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)特征的地表各向异性平整指数 AFX(Anisotropic Flat Index)进行双重约束,逐像元地计算端元CI值;然后,结合高分辨率的土地覆盖分类数据确定端元在像元中的面积比例,并估算MODIS针阔混交林像元的聚集指数MFCI(Mixed Forest CI);最后,将方法应用于研究区MODIS数据的MFCI估算,并通过地面实测数据进行精度评价.结果表明:目前的MODIS产品算法高估了针阔混交林像元的CI值,而MFCI估算方法在CI-NDHD算法的基础上,可以较显著地改善该类型聚集指数的估算精度,当针叶林树种成数达到60％时,精度改善可达28.03％,其中,改进结果的均方根误差(RMSE)和偏差(Bias)各降低约84％和175％.研究表明,MFCI方法对针阔混合像元的端元组分的变化敏感,在高分辨率地表分类已知的条件下,MFCI方法为针阔混交林CI产品生产和精度提高提供了可行的解决方案.

    遥感聚集指数混交林MODISAFXNDHDMFCI

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    联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别

    刘思婷王庆栋张力韩晓霞...
    1010-1024页
    查看更多>>摘要：目前,受限于数据集精细度与网络结构,深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务.本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题,提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法.该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法,利用"预训练+微调+后处理"的方式实现飞机型号的高精度识别.首先,基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别.其次,为了便于后期高精度模板匹配,利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法,实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整;最后,在本文构建的飞机型号模板库基础上,将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配,实现飞机目标的型号识别.为了验证所提方法的有效性,本文进行了相关实验,并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比,结果表明,本文所提方法具有更高准确率,并且在实用性方面更具优势.

    目标检测分割关键点检测条件随机场飞机型号识别

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    基于典型相关分析的遥感影像非监督超像素级变化检测

    赵元昊孙根云张爱竹矫志军...
    1025-1040页
    查看更多>>摘要：变化检测是指利用多时相影像检测地表覆盖类型发生变化的区域,目前的检测方法易受噪声以及特殊地物等影响,检测结果斑点现象严重、检测精度低.针对以上问题,本文结合典型相关分析和直方图规定化提出一种非监督的超像素级变化检测方法.首先,对两个时刻的遥感影像进行预处理以及超像素分割;其次,基于超像素尺度和未发生变化的概率计算每个超像素的权重;然后,基于超像素级多元变化检测和直方图规定化获取变化特征;最后,基于权重影像、经典方法与变化特征进行决策融合,得到变化检测结果图.本文在3个高光谱测试数据集和一个多光谱测试数据集上进行实验验证.结果表明,本文方法在4个测试数据集上的OA和Kappa指标均为最优,且OA都达到了90％以上.在4个数据集上,本文方法的OA相比于其他方法中的最高精度提高了4.41％、3.44％、1.74％和0.19％.

    遥感超像素变化检测典型相关分析直方图规定化

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    在轨光学目标检测模型轻量化研究

    吕晓宁夏玉立赵军锁乔鹏...
    1041-1051页
    查看更多>>摘要：目前应用广泛的神经网络模型结构复杂、参数量大,对星上有限的计算和存储资源占用较多.本文面向微纳卫星在轨计算平台,提出一种深度可分离卷积神经网络模型,该模型结合反向残差结构与通道注意力的思路改进在轨识别算法Yolov4网络模型结构,改进网络模型的局部模块结构,降低整体网络结构的深度与复杂度;同时利用可分离卷积结构实现空间卷积,改进SPP模块与PANet模块,降低模型参数量;通过合并卷积层与Batch Normalization层,进一步加快前向推理速度;此外借鉴Focal损失函数的思想,改进目标检测网络的损失函数,减缓前景与背景样本比例不均衡问题.通过与原Yolov4网络模型对比,在保证识别精度94.09％的前提下参数量降低约7倍,FLOPs降低约30倍.同时与Yolo系列、SSD、MobileNet、CenterNet等前沿网络模型对比的实验结果再一次验证了本文的算法性能,为实现在轨目标识别与过滤无用数据提供了理论支撑.

    遥感卷积神经网络Yolov4在轨目标检测反向残差结构

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    注意力引导全尺度连接网络的高分辨率影像变化检测

    刘英何雪李单阳岳辉...
    1052-1065页
    查看更多>>摘要：针对普通跳跃连接缺乏从全尺度角度获取变化信息及编码器特征提取能力不足的问题,本文设计了耦合注意力机制CBAM(Convolutional Block Attention Module)的UNet+++高分辨率遥感影像变化检测网络CBAM UNet+++.CBAM UNet+++基于融合全尺度特征的语义分割结构UNet+++,同时替换基本卷积单元为残差注意力模块ResBlock_CBAM(Residual Block_CBAM)抑制背景影响,增强编码器对显著特征的学习能力,并利用两种不同变化类型的高分辨率遥感影像变化检测数据集进行验证.结果表明:该方法在LEBEDEV多地物变化数据集上取得最高精度,F1(F1-Score)和OA(Overall Accuarcy)值分别为88.9％、97.3％;在LEVIR-CD建筑物变化数据集上取得次高精度,F1和OA值分别为86.7％、96.8％;同时,该法能有针对性的获取深层语义,定性结果优于其他基准网络.

    遥感变化检测UNet+++注意力机制编码解码

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    顾及时变特性的时序极化SAR图像自适应超像素生成方法

    叶家伟汪长城高晗沈鹏...
    1066-1075页
    查看更多>>摘要：超像素生成是对象级数据处理体系的重要预处理步骤,这对于拥有大数据量的多时相、多极化SAR数据的高效处理和应用具有很大的现实意义.针对单时相超像素分割方法没有充分利用地物在时序上完整散射信息的问题,本文综合利用时序极化SAR数据观测充分、可描述时变特性等优势,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)模型的多时相极化SAR影像自适应超像素生成方法.该方法首先联合多个时相的极化协方差矩阵,基于Wishart分布计算时序极化SAR相似性距离;然后利用多时相极化SAR数据进行梯度计算,检测图像边缘;最后提出一种基于多时相极化SAR边缘检测的同质性测度因子,用于自适应平衡极化距离和空间距离的权重关系.本文使用8景Radarsat-2全极化SAR影像,从可视化效果和定量精度两个方面评价方法有效性.相关结果表明,本文方法优于单时相极化SAR超像素生成方法和现有的多时相极化SAR超像素方法,超像素能够有效贴合研究区域地块边界,是一种有效的超像素生成方法.

    遥感极化SAR图像分割SLIC算法超像素多时相

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    航空滤光片阵列多光谱图像曲面拟合双阈值配准

    李铜哨孙文邦岳广顾子侣...
    1076-1088页
    查看更多>>摘要：图像配准过程中,匹配点位置精度是决定图像配准精度的关键.本文针对航空滤光片阵列多光谱图像因各谱段间存在像点位移而使误匹配点剔除比较困难的问题,提出了一种基于匹配点位置差曲面拟合双阈值剔除方法.首先,选取多光谱中间波段图像作为基准图像,利用SIFT算法分别提取基准图像和待配准图像的匹配点;其次,在基准图像匹配点处逐点计算两波段图像匹配点的位置差,构建匹配点Delaunay三角网,利用IDW(反距离加权)算法拟合整幅图像位置差曲面;然后,对位置差曲面进行平滑处理,再分别向上向下平移一定容差范围,构成位置差三维阈值空间;最后,利用位置差三维阈值空间筛选出精确匹配点,并完成图像配准工作.理论分析与实验结果表明:该方法可以有效筛选出航空滤光片阵列多光谱图像高精度匹配点,进而有效提高多光谱图像配准的精度.

    遥感曲面拟合双阈值滤光片阵列多光谱图像配准

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    资源三号03星立体影像与激光测高点联合区域网平差处理及精度验证

    周平唐新明李丹丹王霞...
    1089-1100页
    查看更多>>摘要：利用国产卫星影像开展全球范围地理信息资源建设的前提条件之一是提升卫星影像无地面控制条件下几何精度水平.2020年7月成功发射资源三号03星(ZY3-03)是资源三号系列卫星中的第3颗高分辨率立体测绘卫星,主要用于全球范围1∶5万比例尺测图应用.卫星搭载了 3台全色线阵推扫式光学相机和一台多光谱相机,可获取优于2.5 m分辨率的三线阵立体影像和5.8m分辨率的多光谱影像.为了提升卫星影像的高程精度,卫星还设计搭载了一台单波束激光测高仪,可同步获取高精度激光测高点.本文提出了一种ZY3-03星激光测高点与立体影像联合区域网平差处理方法.利用激光测高点和同轨获取的正视影像相对平面误差较小的特性,准确获取激光测高点在立体影像上的像方位置;将激光测高点作为立体影像高程控制,并以整轨立体影像为单位开展立体影像与激光测高点的联合区域网平差,实现立体影像高程精度大幅提升.选取黑龙江省中部地区和河北省太行山地区的ZY3-03星三线阵立体影像及其同轨获取的激光测高点开展联合区域网平差试验,结果表明,平地和丘陵地形区域的ZY3-03星立体影像的高程中误差从5.27 m降低至2.58 m,山地地形区域的ZY3-03立体影像的高程中误差从11.25 m降低至4.45 m,均能满足中国1:5万比例尺立体测图的精度要求.

    遥感资源三号03星三线阵立体影像激光测高点联合区域网平差几何精度

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