遥感影像时—空融合的“点”—“线”—“面”质量评价

遥感影像时—空融合可集成多源数据高空间分辨率和高时间分辨率互补优势,生成时间连续的高空间分辨率影像,在遥感影像的动态监测与时序分析等方面具有重要应用价值。然而,现有多数研究往往基于单一数据产品对时—空融合算法进行评价,而在实际生产应用中,需要验证算法在多种遥感产品数据的融合表现;此外,目前研究大多基于"单点时刻"进行评价,忽略了时—空融合在"时间线"上的有效验证。本文提出遥感影像时—空融合的"点"—"线"—"面"多角度综合质量评价策略,基于Landsat TM和MODIS影像,建立了时—空融合系列数据集,包括地表反射率、植被指数和地表温度,并在此基础上从单时相("点")、时间序列("线")、多种数据产品("面")多个角度对4种典型融合算法进行定性和定量的综合评价。结果表明,基于不同产品类型的数据集更能充分验证算法性能,且结合单点时刻和时间序列的评价更加客观。     

数据融合视角下的遥感参量空间降尺度

空间分辨率不足是限制遥感参量数据精细应用的主要瓶颈问题之一,而空间降尺度是提升遥感参量数据空间分辨率与应用能力的有效途径。研究学者针对不同遥感参量已发展了类型多样的降尺度方法,但还未形成统一、通用的分类体系。在深入分析当前各类参量降尺度共性问题的基础上,从降尺度所需的互补信息出发,以数据融合的视角对空间降尺度方法进行系统总结,归纳出多参量融合、时-空融合、遥感-模型融合和超分辨率重建隐式融合4类降尺度方法,剖析了各类方法的优缺点和适用场景,探讨了空间降尺度方法研究的发展趋势,为提升遥感数据精细化应用能力提供理论与技术支撑。     

山地遥感主要研究进展、发展机遇与挑战

山地遥感是研究在山地这一特定环境中的遥感基本原理、方法及其应用的科学技术。从山地遥感研究的基本内涵出发,总结面临的若干前沿科学问题,指出当前主要研究内容:(1)电磁波与山地地表相互作用机理及建模理论;(2)山地遥感数据时—空—谱归一化处理方法;(3)山地地表信息遥感建模、反演与同化方法;(4)山地遥感尺度效应与算法/产品验证;(5)山地遥感信息综合应用等。从山地遥感研究的基础理论方法以及山地遥感应用两个层面回顾了近年来山地遥感研究取得的进展,并就新时代背景下山地遥感研究面临的机遇与挑战进行了分析,最后对山地遥感研究前景进行了展望。     

数据驱动的多源遥感信息融合研究进展

多源遥感信息融合技术是突破单一传感器的观测局限,实现多平台多模态观测信息互补利用,生成大场景高“时-空-谱”无缝的观测数据的重要手段。随着人工智能理论与技术的日益完善,数据驱动的多源遥感信息融合获得了研究者的广泛青睐,然而,数据驱动算法与生俱来的低物理可解释性,弱泛化能力都阻碍了其在多源遥感信息融合领域的长远发展。因此,本文分别对同质遥感数据融合,异质遥感数据融合,以及点-面融合的有关研究成果进行了系统的梳理和归纳,分析了各融合问题的发展趋势。最后,对算法研究进展进行了总结,剖析了数据驱动的融合算法所面临的挑战,指出了未来多源遥感信息融合领域的研究方向。     

黑河遥感试验：回顾与展望

地球系统科学的基石之一是地球观测系统，许多观测试验甚至成为一个阶段地球系统科学认识和研究方法进步的里程碑。在这些观测试验中，遥感试验始终是核心组成部分。黑河遥感试验是以中国典型内陆河流域——黑河流域为研究区，以流域内山区冰冻圈、人工绿洲、天然绿洲的生态水文过程为研究对象，于2007年—2017年开展的大规模、多学科卫星—航空—地面综合遥感试验，历经“黑河综合遥感联合试验”和“黑河生态水文遥感试验”两个阶段，由52家单位，670余位科研人员参与，650多个试验数据集全部共享。黑河遥感试验以流域复杂异质性地表研究为特点，在多尺度观测方法创新、定量遥感发展、生态水文应用等方面取得了突破，实现了定量遥感和流域生态水文集成研究的深度结合。论文回顾了黑河遥感试验10年历程，凝练了尺度转换、异质性度量、不确定性定量的多尺度试验三原则，总结了星机地一体化、流域—子流域—足迹—单点多尺度嵌套、传感器网络、通量矩阵多尺度观测新方法，介绍了在多源遥感协同反演方法、异质性辐射传输模型、遥感产品真实性检验技术上的进步。在试验中也研发了降水、积雪、蒸散发、土壤水分、净初级生产力等10多种高分辨率流域尺度生态水文产...     

闪电河流域水循环和能量平衡遥感综合试验

遥感试验是进行遥感原理的验证、遥感模型与反演方法的发展、遥感产品的真实性检验,推动卫星计划的论证实施及其观测在地球系统科学中应用的重要途径。闪电河流域水循环和能量平衡遥感综合试验以滦河上游闪电河流域为核心试验区,以地球表层系统的水循环过程和能量平衡为研究对象,旨在通过天—空—地一体化的观测手段,针对不同典型地表类型开展全波段主被动协同遥感观测,研究异质地表和山地条件下像元尺度遥感关键参量的观测方案,研究重要水热参量的遥感方法及其同陆面/水文过程模型的结合,支撑国家民用空间基础设施和空间科学先导专项相关卫星计划的论证实施。其中,航空飞行遥感试验搭载L波段主被动一体化微波载荷、双角度热红外相机、四波段多光谱相机和高光谱成像仪进行协同观测,实现了土壤水分、组分温度、植被含水量、叶面积指数等地表参数以及湖泊、水库、湿地等的遥感监测;地面同步观测试验利用车载微波辐射计、地基雷达和光谱仪进行了典型地物如裸土、植被、水体、人工目标等的遥感观测,并按照样区—样方—样点的多尺度嵌套方案进行了地表参数的同步采样,获取了该地区关键地表参数的短时期时空变化特征;同时配合卫星和机载观测,在闪电河流域完成了土壤温湿度、地表水热通量、地表辐射四分量、降水等气象要素的地面观测网络的建设,为验证地表辐射/散射遥感模型,发展、优化和验证水热参量遥感反演算法,研究地表水热参量尺度效应与尺度转化问题提供了重要平台,将促进陆表能量与水分交换过程的理解及其对全球变化的作用和反馈机制的研究。     

多源遥感图像融合发展现状与未来展望

近年来,随着遥感技术的发展,高光谱、红外、雷达等多源遥感成像手段在精准农业、资源调查、环境监测、军事国防等重要领域发挥着越来越重要的作用。同一场景多源遥感图像观测的地物对象相同,但观测的维度不同,图像的空间、光谱与时间分辨率存在差异,提供的信息既具有冗余性,又具有互补性和合作性。多源遥感图像融合能够综合利用不同来源获取的遥感图像信息,实现更精准、更全面的对地观测,是遥感对地观测领域的核心关键技术。本文从多源遥感图像的数据来源出发,综述了多源遥感图像融合的研究现状与未来发展趋势:首先介绍了国内外现有多源遥感图像的主要来源、图像特性与典型应用;然后,对不同类型多源遥感图像融合的研究现状和挑战性难题进行了归纳和总结;最后,对多源遥感图像融合的未来发展趋势进行了展望。     

基于多源遥感数据西藏山南地区活动断层解译

利用多源遥感数据从多尺度重新对西藏山南地区活动断层进行遥感解译,并综合前人研究成果对其位置及活动性进行判定。首先,采用具有全天候和穿透性的Sentinel-1雷达图像和光谱信息丰富的Landsat ETM+影像作为主要数据源,并结合高空间分辨率的高分二号遥感影像,提取并分析不同尺度的地质构造信息;其次,将DEM数据与ETM+遥感影像进行融合,获取三维可视化遥感影像,方便从不同角度、不同层次进行活动断层的构造地貌分析;最后,综合雷达遥感与光学遥感各自的成像优势,利用图像预处理、图像增强处理与多源遥感图像融合等处理来降低活动断层遥感解译的多解性与可疑性,明晰了西藏山南研究区的活动断层遥感影像特征。根据活动断层遥感解译标志,在研究区共解译出主要活动断裂带4条,分别为:雅鲁藏布江断裂带、札达—拉孜—邛多江断裂带、桑日—错那断裂带和达吉岭—昂仁—仁布断裂带。研究区的活动断层解译结果表明,综合应用多源遥感数据可以大大提高活动断层解译的准确率与可信度,并为研究区后续研究提供借鉴。     

黑河遥感试验中尺度上推研究的进展与前瞻

尺度问题是遥感科学研究的一个关键科学问题,但其理论和方法的发展严重受限于稀缺的多尺度观测数据。黑河生态水文遥感试验(Hi WATER)的核心目标之一是开展多尺度观测以支持尺度转换研究。本文综述了Hi WATER中定点观测的尺度上推研究进展,内容包括:(1)尝试严格定义了空间平均、空间尺度上推、观测足迹、代表性误差、观测真值等概念;(2)介绍了Hi WATER获取的多尺度(单点—像元—区域—流域)生态水文观测数据;(3)发展了基于地统计理论的多尺度采样方法,改进了基于时间稳定性的采样方法;(4)定量评估了辐射、碳通量、土壤水分、地表温度单点观测的代表性误差,实证了异质性地表遥感产品真实性检验的不确定性主要来源于观测的时空代表性;(5)发展了定点观测的尺度上推方法,将克里格方法推广至回归克里格、面到面、不等精度观测等情形,发展了贝叶斯框架下的非线性尺度上推方法,实证了引入遥感观测作为协同信息可显著提高尺度上推的精度。总之,Hi WATER初步形成了从采样设计、多尺度观测、代表性误差的度量、尺度上推新方法到真实性检验的研究框架。     

小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验

遥感综合试验对于遥感科学技术的发展起到重要作用,无论是基础研究还是遥感应用都需要试验提供支撑。从2018年开始,遥感科学国家重点实验室针对遥感自身发展和遥感面向地表圈层深化应用面临的科学问题,在滦河上游流域组织了小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合观测试验,本文旨在介绍该试验的目标、区域、观测参数、观测方法以及对未来研究的展望,以期望为今后开展其他遥感试验及相关研究提供有益的参考和帮助。该试验采用星机地协同综合观测的方式,选择主要的在轨运行卫星数据及覆盖此流域的遥感产品作为主要数据;针对典型区域开展航空及无人机遥感试验,搭载光学传感器设备,获取典型区域水热循环、碳循环等关键参数;并同步开展地面观测试验,在典型实验区开展大气、植被和土壤关键参数的精细观测。目前已系统的开展了地面测量试验、无人机遥感试验及航空遥感试验,并同步收集了卫星遥感数据,形成了一套丰富的星—机—地配套遥感实测数据集。在试验的推动下,遥感科学国家重点实验室于2020年在试验区架设了多座综合观测塔,并配置了多种观测设备,开启了长时间序列观测任务,虚拟试验场的构建和机理生态模型的运行也在同步开展。小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验利用星—机—地一体化的监测方法有效获取了地表水、能量和碳循环的关键参数,为遥感机理模型发展、反演方法检验和尺度转换研究提供了关键的基础数据。目前已用来建立遥感机理模型的综合检验平台,分析和改进传统模型和遥感产品在复杂地表的适用性,阐明流域尺度碳水耦合的物理过程。     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究

首先探讨了基于像素的多源遥感影像高频调制融合法，根据成像系统特性和Heisenberg测不准原理，设计的高斯滤波器对高分辨率影像滤波的方法是合理有效的。在研究BP神经网络的基础上，采用动量法和学习率自适应调整的策略，提高了BP神经网络学习算法收敛速度，并增强了算法的可靠性。提出并实现了多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合两种分类方法，并进行了比较。采用Landsat TM3，4，5和航空SAR影像进行试验，结果表明两种分类方法是行之有效的，均适用于多源遥感影像分类。     

农业遥感研究应用进展与展望

得益于中国自主遥感卫星、无人机遥感和物联网等技术的发展,中国农业遥感研究与应用在过去20年取得了显著进步,中国农业遥感信息获取呈现出天地网一体化的趋势;农业定量遥感在关键参数遥感反演技术方法与应用方面取得进展;作物面积、长势、产量、灾害遥感监测的理论与技术方法取得突破,农业遥感技术应用领域不断拓展。本文从农业遥感信息获取、农业定量遥感、农业灾害遥感、作物遥感识别与制图、作物长势遥感监测与产量预测、农业土地资源遥感等方面对中国农业遥感科研与应用进行了总结综述。     

Spectrodirectional remote sensing: From pixels to processes

This paper discusses the historical evolution of imaging spectroscopy in Earth observation as well as directional (or multiangular) research leading to current achievements in spectrodirectional remote sensing. It elaborates on the evolution from two separate research areas into a common approach to quantify the interaction of light with the Earth surface. The contribution of spectrodirectional remote sensing towards an improved understanding of the Earth System is given by discussing the benefits of converging from individual pixel analysis to process models in the land-biosphere domain. The paper concludes with an outlook of research focus and upcoming areas of interest emphasizing towards multidisciplinary approaches using integrated system solutions based on remote and in situ sensing, data assimilation, and state space estimation algorithms.     

全国资源与生态环境遥感监测数据管理与应用服务系统设计

为推动资源与生态环境遥感监测数据的应用与服务,为国家、相关行业管理决策和社会公众提供有价值的信息,需要在资源与生态环境遥感监测成果数据基础上,开发数据管理与应用服务系统。本文从国家资源与生态环境建设的实际需求出发,结合国土资源部实施的环北京地区资源与生态环境遥感监测成果,探讨资源与生态环境遥感监测数据管理与应用服务的技术解决方案,搭建资源与生态环境遥感监测数据管理与应用服务技术平台,并实现网络环境下对资源与生态环境监测形成的各种类型数据的集成化管理。     

ETWatch中不同尺度蒸散融合方法

高分辨率遥感蒸散数据集的构建受到数据源的限制和云的影响,单一传感器无法达到高时空分辨率覆盖。本文分 析了ETWatch不同尺度遥感蒸散结果的空间特征,通过几种融合方法的比较,分析数据融合前后的数据特征和信息量,将 时空适应性反射率融合模型（STARFM）集成到ETWatch,用于不同尺度遥感蒸散数据的融合,该方法可以很好的结合高 低分辨率数据的空间分布和时间分布信息,在时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势,空间上又反映了高空间分 辨率数据的空间细节差异,STARFM融合后的日ET数据与融合前1 km 日ET数据的平均相对误差为1.75%,融合后的月ET 数据与融合前1 km 月ET数据的平均相对误差为0.2%,STARFM适合于不同尺度下遥感ET数据的融合。     

新一代人工智能驱动的陆地观测卫星遥感应用技术综述

随着各国航天事业的高速发展以及政府对卫星遥感技术的大力支持,各类军民商用卫星系统层出不穷,建立了较为完善的卫星遥感数据获取体系,为推动经济社会高质量发展提供了新动能。与此同时,人工智能技术的迅猛发展极大程度的提升了数据分析的智能化、精准化水平,为遥感大数据分析与应用带来了新的发展机遇。在互联网时代的背景下,结合新一代人工智能、大数据、物联网、5G等先进技术,推动遥感应用朝着智能化、大众化、产业化方向发展是大势所趋。本文依据当前陆地观测卫星智能遥感技术的发展现状与实际需求,论述了人工智能驱动的遥感技术在资源调查、环境监测、灾害监测等领域中的应用研究现状,探讨了现阶段制约人工智能技术在遥感领域应用成效的关键问题,最后结合遥感大数据处理中存在的问题和挑战,对陆地观测卫星遥感应用技术的发展趋势进行了展望,建立基于人工智能的卫星遥感应用体系已成为卫星遥感技术发展的必然趋势。     

热带与亚热带遥感：需求、挑战与机遇

热带与亚热带拥有大量丰富的自然资源,同时也正在经历着快速的城市化进程,其资源、生态、环境等都面临着前所未有的挑战。同时,热带与亚热带地区存在着大量的自然灾害(如台风、干旱、地震等),威胁着该地区人类经济社会的可持续发展。应用遥感技术对热带与亚热带区域进行全面的监测,对于热带与亚热带区域甚至全球的可持续发展具有重要的意义。然而,由于热带与亚热带特殊的地理条件(如多云多雨等),遥感监测需要克服特殊的技术挑战。本文通过Web of Science核心数据库的7594篇研究论文进行分析,综述了热带与亚热带遥感的研究现状,分别从热带与亚热带遥感的需求、现状、挑战和机遇,通过共被引文献分析和主题词频率分析,建立共被引文献网络和主题词网络,并通过非监督机器学习进行聚类,分别识别出22个共被引文献聚类和6个主题词聚类。通过对这些共被引文献类别和主题词类别的深入分析,本文总结了:(1)热带与亚热带遥感研究的主要监测对象,包括城市地表、热带雨林、红树林、珊瑚、热带草原、生物多样性和自然灾害;(2)热带与亚热带遥感主要采用的遥感技术,包括:遥感数据的选择和使用、遥感数据分析的方法、多云多雨的问题应对以及多源遥感技术。最后,从现代遥感技术的快速发展,本文从8个方面讨论热带与亚热带遥感面临的挑战和未来发展的机遇。