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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。
正式出版
收录年代

    改进的DeepLabV3+模型用于震后高分遥感影像滑坡识别

    赵通张双成何晓宁薛博维...
    2293-2305页
    查看更多>>摘要：利用"深度学习+遥感"在高分遥感影像上快速识别滑坡,对于灾后应急救援工作的开展具有非常重要的现实意义.但目前为止,公开的深度学习滑坡识别数据集较少,难以满足相关研究人员利用深度学习方法开展滑坡识别研究的任务需求;基于此,本文使用谷歌地球影像和高分六号遥感影像制作并公开了一个样本数量达到10000+,空间分辨率为2m的深度学习滑坡数据集,用于相关学者开展研究.此外,为有效识别滑坡,提取滑坡边界及细节等信息,本文提出了一种改进的DeepLabV3+模型用于滑坡识别,即在DeepLabV3+模型的基础上,引入通道注意力机制特征融合模块和转置卷积来重构模型.实验结果表明,与主流算法(FCN,U-Net,SegNet,DeepLabV3+)相比,改进的DeepLabV3+模型在滑坡的边界及细节方面提取效果更好,所得结果更接近于真实标签.本文的相关代码和数据可在(https://github.com/ZhaoTong0203/landslides_identification_model_code.git)获得.

    高分遥感影像滑坡数据集深度学习DeepLabV3+高分六号

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    基于哨兵主被动遥感的茅尾海潮滩地表形变监测与分析

    明小勇田义超张强陶进...
    2306-2319页
    查看更多>>摘要：分析茅尾海潮滩地表形变时空演变及其影响因素,为茅尾海生态环境保护及修复提供科学依据.基于结合PS特征点的SBAS-InSAR技术,利用研究区176景Sentinel-1A SAR影像数据提取了研究区2015年—2022年的地表形变信息,同时结合该地区植被分布、降水、海平面上升和地质背景等数据,借助GIS空间分析技术与数理统计等方法对研究区地表形变的整体特征、时空演变趋势及其影响因素进行了定量化分析.结果表明:(1)在空间维度上,研究时段内研究区地表形变速率介于-43.07-36.22 mm/a,研究区内地表形变不均匀分布明显且总体上呈现轻微抬升趋势,其中,茅尾海东岸和北岸表现为沉降趋势,而康熙岭地区则呈现出抬升趋势.(2)在时间纬度上,各沉降严重区域从整体上随着时间变化呈现不均匀的下沉趋势,4年最大沉降量达-184.9mm.(3)在形变影响因素上,生物作用、人类活动、水文过程、海平面上升和降水等引起的地貌变化是潮滩地表形变的主要因子.

    遥感地表形变InSAR哨兵时序分析潮滩茅尾海红树林

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    CARE产品:云微物理和短波辐射强迫算法及应用

    马润胡斯勒图
    2320-2334页
    查看更多>>摘要：云微物理参数的准确获取对辐射收支计算具有重要研究意义.本研究首先基于新一代静止气象卫星葵花-8(Himawari-8)数据,结合辐射传输理论与最优化方法反演获得了水云和冰云的光学厚度和粒子有效半径,并将反演结果与MODIS二级云产品进行了对比,发现两者具有较好的一致性.然后,利用反演获得的云光学厚度和粒子有效半径进一步计算获得了地表和大气层顶的短波辐射强迫,并将结果与CERES三级辐射产品进行对比,发现本研究计算得到的结果与CERES产品均具有较高的相关性,地表和大气层顶短波辐射强迫相关系数R分别高达0.97和0.98,均方根误差RMSE分别为15 Wm-2和15.6Wm-2,表明具有较高的精度.本文在以往地表短波辐射估算研究基础上,首次将非球形冰晶模型Voronoi拓展至卫星的地表以及大气层顶短波辐射强迫的估算,并通过CERES辐射产品证实了其有效性,该研究可为后续完整辐射收支(短波、长波)估算提供重要参考.作为CARE(云遥感、大气辐射和再生能源)研究计划之一,旨在提供相关的算法及产品,详情见CARE主页(http://www.slrss.cn/care/).

    遥感Himawari-8云光学厚度云粒子有效半径短波辐射强迫

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    联合超像素分割和显著性特征的SAR海洋内波检测

    崔光曦杜延磊杨晓峰汪胜...
    2335-2347页
    查看更多>>摘要：海洋内波是一种常见的致灾性中尺度海洋现象,因其对海洋军事和海洋工程等存在巨大威胁而被广泛关注.为了实现合成孔径雷达(SAR)图像海洋内波的准确检测,解决传统检测算法易受斑噪干扰的问题,本文提出了一种基于超像素分割和全局显著性特征的SAR海洋内波检测算法.首先,基于简单线性迭代聚类算法(SLIC)将SAR图像分割成特征均一的超像素;然后,利用超像素的梯度特征、灰度特征及空间特征构建内波显著性特征向量,计算其全局显著性并基于显著度提取内波超像素;最后,根据内波在傅里叶能量谱上的特征对内波区域和非内波区域进行标记并生成标签图像,用于对显著性检测结果进行校正.实验结果表明:本文方法对5景实验数据的内波条纹检测平均F1分数可达到0.884、平均虚警率为0.009,证明了本文方法在不降低SAR图像空间分辨率的条件下可以有效抑制斑噪的影响,实现高分辨率SAR海洋内波条纹的准确检测.

    遥感海洋内波超像素分割显著性特征检测傅里叶能量谱合成孔径雷达

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    基于TROPOMI NO2、CO及HCHO重构数据的近地面O3浓度估算研究

    陈小娟秦凯Cohen Jason何秦...
    2348-2361页
    查看更多>>摘要：以TROPOM1大气成分产品为代表的卫星遥感数据在近地面臭氧(O3)浓度估算中表现出很好的潜力.由于云及反演算法局限性等原因,TROPOMI的大气成分产品存在一定的数据缺失,使得基于此的近地面O3浓度估算数据覆盖度较低.为此,本文采用经验正交函数分解插值法(DINEOF)对TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品进行缺失像元重构,并基于重构数据产品采用极限梯度提升算法(XGBoost)估算了中国大陆地区2019年—2021年高覆盖度的日最大8h平均O3浓度(MDA8 O3).对比研究了 DINEOF方法对TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品的缺失像元进行重构后再建模估算O3的方法(方案1),使用TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品并对其缺失像元赋空值并输入其他特征变量来建模估算O3的方法(方案2),有TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品的建模结果和无TROPOMI NO2、CO、HCHO原始数据产品,只有其他特征变量的建模结果相结合的方法(方案3),均可提升O3模型估算结果的覆盖度.实验表明:方案1的结果最好,其十折交叉验证R2=0.86,RMSE=15.86 µg/m3,模型精度和方案2基本一致且高于方案3,在重构区域的模型精度最高(训练集R2=0.82,RMSE=15.57 µg/m3),且当重构区域出现03重污染时(浓度大于160 μg/m3),能明显改善模型高值低估现象,结果的空间分布更合理.方案1估算的2019年-2021年近地面MDA8 O3的平均覆盖度从33.6％提升到97.2％,使用TROPOMI NO2、CO、HCHO重构数据产品建模估算O3可提升模型性能和模型结果的覆盖度.

    遥感近地面O3TROPOMIDINEOFXGBoost数据重构

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    基于多尺度注意力机制的PolSAR深度学习超分辨率模型

    林镠鹏李杰沈焕锋
    2362-2371页
    查看更多>>摘要：全极化合成孔径雷达影像(PolSAR)可提供丰富的极化信息,但成像系统限制使其空间分辨率受到制约.为解决此问题,本文基于深度学习框架,提出一种基于多尺度注意力机制的超分辨率重建网络(MS-PSRN),通过对低分辨率PolSAR影像进行分辨率增强,生成高分辨率的PolSAR影像.在该模型框架下,采用多尺度注意力模块对不同尺度下的地物目标进行特征提取;提出联合式与分离式两种内嵌方式,在模型中嵌入通道注意力与空间注意力,利用注意力机制的权值重校准特性,增强PolSAR影像的极化信息与空间信息;引入残差信息蒸馏机制,提取判别性特征并对模型参数进行压缩;提出自适应损失函数对网络训练过程进行约束以提升模型的数值拟合能力以及边缘信息保持能力.最后,采用RADARSAT-2卫星的模拟数据与真实数据两个数据集对提出的方法进行验证.空间信息实验结果表明本文方法在目视结果与定量指标中均优于对比算法,具有更高的空间纹理细节重建精度与较低的重建误差;极化信息保持测试表明,本文方法可在提升空间分辨率的同时,有效保持PolSAR影像的极化信息.

    遥感全极化合成孔径雷达超分辨率重建深度学习遥感多尺度注意力机制

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    顾及左右摆扫不同影响的航空大视场高分红外扫描仪几何外检校方法

    金雁敏李益峰宋正翔王超...
    2372-2382页
    查看更多>>摘要：摆扫航空大视场红外扫描仪具有视场角大、分辨率高等优点,但因在传感器安装、运输、飞行时会受到抖动的影响,常导致传感器的中心、安置角度发生偏移,特别是此类扫描仪不同摆扫方向会对成像质量造成不同影响.因此,有必要对CCD影像进行几何外检校,以提高传感器影像的几何质量.本文针对航空大视场红外扫描仪成像特点,构建了考虑左、右摆扫不同影响的几何外检校模型.该检校模型具有如下特点:(1)左、右摆影像同时检校,并分别设置不同的安置参数矩阵.扫描仪的左、右摆扫会造成成像积分方向的不同,进而导致左、右摆影像定位精度的不一致,因此该模型利用不同的左、右摆参数矩阵,消除摆扫角误差对成像几何精度造成的影响.(2)增加检校参数伪观测方程.由于该航空大视场红外扫描仪存在大摆扫角,随着摆扫角的变化,相机与定位定姿系统安置误差检校参数间可能存在较强相关性,因此引入检校参数伪观测方程来解决参数间的强相关性,提升检校参数的解算精度.实验验证结果表明该检校模型能有效提升影像的几何定位精度,检校后左右摆影像反投影偏差降低到亚像素水平.

    遥感航空大视场高分红外扫描仪左右摆扫几何外检校检校参数反投影残差

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    多源植被遥感产品应用于干旱监测的不确定性分析

    刘轩周杰卢静贾立...
    2383-2404页
    查看更多>>摘要：在全球气候持续变暖的背景下,干旱风险持续增大,对自然生态系统和社会经济系统的可持续发展带来巨大威胁.植被遥感产品能够量化地表植被状况,表征生态系统对受气候及人类活动影响的响应.基于长时序植被遥感产品定义的植被状态指数VCI(Vegetation Condition Index)被广泛应用于大尺度快速干旱监测.当前植被遥感产品众多,产品之间时空一致性各异,由此导致所表征的地表植被扰动特征的不一致性目前尚不明晰.本文以长江中游地区为例,考虑传感器(MODIS、AVHRR)、生物物理定义(NDVI、EVI、LAI、VOD)和时间跨度(5年、10年、20年)等产品特征因素的影响,定量分析了多源植被遥感产品应用于VCI计算的不确定性,并对产品之间存在的差异进行了归因分析.结果表明:(1)由传感器导致的差异较大,基于不同传感器的NDVI产品计算得到的VCI时间序列,在大部分区域上显示出显著的不一致性,二者计算所得的VCI时间序列之间存在微弱相关性、总体偏差较大;(2)不同的植被参数产品导致的差异远低于不同传感器导致的差异,但在特定区域上的差异仍然非常显著,基于NDVI和EVI产品、NDVI和LAI产品分别计算得到的VCI时间序列之间具有较强的相关性,而基于NDVI和VOD产品计算得到的VCI时间序列在大部分区域均呈现出显著性差异;(3)由时间跨度导致的差异较小,基于不同时间跨度计算所得的VCI时间序列之间具有较好的一致性,产品的时间跨度越大、VCI变化差异越小.总之,在使用植被遥感产品进行干旱监测时,需要全面地分析和评估多源植被遥感产品之间的不确定性特征,对监测结果作出合理性的解释,从而保证旱情评价结果的准确性和有效性.此外,对于短时的遥感干旱监测应用,建议先剔除产品中的长期趋势项再进行干旱指数计算.

    植被状态指数(VCI)干旱监测不确定性分析植被遥感遥感产品

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    面向小麦种植面积反演的自监督学习光谱解混算法

    胡金龙段金亮沙马阿各张瑞...
    2405-2415页
    查看更多>>摘要：遥感作为大范围地表覆盖提取和时空动态监测的有力工具,在小麦种植面积反演领域具有显著优势.然而,混合像元现象限制了小麦种植面积估计的精度,端元的光谱变异性现象也使得传统的混合像元分解方法表现不佳.针对小麦种植面积估计过程中存在的混合像元和端元光谱变异性等问题,本文提出基于自监督学习的光谱解混算法SLSU(Self-supervised Learning-based Spectral Unmixing Algorithm).首先,使用变分自编码器实现无监督的端元光谱变异性解释和端元库生成;然后,使用交替最小二乘法和全约束最小二乘模型估计各类端元对应的丰度;最后,利用概率松弛标记法对解混结果进行空间邻域校正,以进一步提高光谱解混和小麦面积估计的精度.以河南省新乡市3个典型的小麦种植区为实验区,利用Sentinel-2影像获取小麦种植面积并利用实地测量的小麦分布现状数据计算提取精度.结果表明:基于SLSU算法获取的小麦种植面积的相对提取误差中位数＜1.3个像素,显著优于全约束最小二乘、扩展线性混合模型等传统混合像元分解算法以及支持向量机、随机森林等监督学习分类方法所提结果.所提SLSU算法可以提高小麦提取的精度和稳定性,为农作物分布提取和种植面积估算提供了有效的方法.

    遥感自监督学习变分自编码器混合像元分解地物提取作物面积估计

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    简缩极化SAR数据支持的森林地上生物量反演

    赵含张王菲姬永杰韩宗涛...
    2416-2426页
    查看更多>>摘要：简缩极化CP(Compact Polarimetry)SAR作为一种国内外学者高度关注的新型SAR,目前鲜有将其应用于森林地上生物量AGB(Above Ground Biomass)反演研究.在全球气候变化及"双碳"目标下,森林AGB的精确反演是当下亟待解决的热点问题.为探究CPSAR数据在森林AGB反演中的可行性,以云南省昆明市宜良县小哨林区为研究区,提取水平线性CP Stokes 1模式、垂直线性CP Stokes2模式、π/4线性模式及CTLR模式的4种CP SAR数据,并基于波的二分性原理,分别提取了各种模式的若干SAR参数,利用基于快速迭代特征选择的K最近邻(KNN-FIFS)算法开展了研究.结果表明:基于CTLR模式的森林AGB反演结果最优,R2=0.52,RMSE=13.02 t/hm2;联合4组CP SAR数据的森林AGB反演结果精度有明显提升,R2=0.58,RMSE=12.16 t/hm2;KNN-FIFS适合于采用CPSAR参数进行森林AGB反演,其反演结果与采用全极化SAR数据进行反演的差别并不明显.本研究提取的CPSAR参数中,线极化度ml、倾斜角45°或135°时的线极化分量功率值g2等特征在森林AGB反演中表现出较高的适用性,说明其能更好的表征森林信息.

    遥感森林AGBGF-3Stokes简缩极化SARKNN-FIFS

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