COSI-Corr技术在风沙地貌研究中的初步应用及精度检验

沙丘移动与形态监测是风沙地貌研究的重要内容，传统的测量方法对大范围的风沙地貌进行动态监测存在很大的困难。光学影像配准与关联（Co-registration of Optically Sensed Images and Correlation，COSI-Corr）技术的出现为区域风沙地貌的动态演化与监测研究提供了良好契机。讨论了COSI-Corr技术在沙丘移动和形态监测中的优势和存在的主要问题，通过无人机野外地面实测结果检验了COSI-Corr的测量精度。结果表明：沙丘背风坡底缘COSI-Corr测量精度最高，月测量误差0.01～0.53 m，达到影像分辨率的1/30像元；在沙丘背风坡底缘，COSI-Corr测量精度与沙丘底面积呈线性关系，底面积越大，COSI-Corr测量误差越大；个别沙丘脊线部位出现极大异常点，与沙丘脊线部位的光噪影响有关。COSI-Corr技术在风沙地貌监测中尚属起步阶段，一些具体的问题还需要我们在实践中不断的去检验和改进，但它确实极大提高了野外风沙地貌动态监测的效率，为研究大尺度范围内风沙地貌的时空动态演化过程提供了可能，在未来的风沙地貌研究中将具有广阔的应用前景。     

3S技术在抛物线沙丘形态特征研究中的应用

3S技术的发展为风沙地貌研究提供了新的方法和强有力的技术支持。基于GIS平台,利用差分GPS实测数据,通过空间插值生成DEM,可有效提取地形因子和形态参数,实现风沙地貌三维形态特征的定量化研究;结合高分辨率遥感影像,不但可以提取风沙地貌二维形态特征,还可以提取植被覆盖信息。该文以内蒙古库布齐沙漠典型抛物线沙丘为研究对象,探讨3S技术在沙丘形态特征研究中的应用,结果表明:该区沙丘平面形态呈U型,丘臂指向W;纵剖面上迎风坡较缓、背风坡较陡,横剖面不对称;沙脊线所夹中轴线走向为WNW-ESE,反映了盛行风或合成输沙方向;油蒿灌丛分布在背风坡、两翼及其间平坦地;在长期合成风的作用下,沙丘向前移动,丘臂间的油蒿灌丛发生阶段性的弧带状自然恢复。     

等效沙厚度研究进展

风、沉积物和地表覆盖是控制沙丘地貌的三大要素。沉积物尤其是沙源供应对沙丘地貌的影响仍有待深入研究。沙丘体积的研究促使了等效沙厚度（equivalent sand thickness, EST）概念的提出。EST研究经历了多个沙丘和亚沙丘尺度2个研究阶段。多个沙丘EST研究发现,EST与沙丘高度之间具有较好的一致性,其与方向变率的组合可以很好地区分沙丘类型,且在宏观上可以表征沙源供应。亚沙丘尺度EST研究使得利用高分辨率遥感影像研究沙丘（山）地貌及其形成过程成为可能。未来的研究应在像元尺度上对沙丘（山）地貌进行滤波,不同滤波窗口所得到的不同图层可以用来探究沙丘（山）地貌的形成过程。     

不同气候带的河道与沙丘分布格局及其类型划分

风水交互作用是干旱区常见的地貌现象和重要的地表过程,干旱区河流通过提供物源和场所控制沙漠分布的格局,沙漠分布与风沙活动制约河道发育和泥沙输移,在不同时空尺度表现不一,但关于二者交互作用的分类处于探索阶段,尚未形成分类体系,尤其在地貌格局分类上多为定性描述。因此,自西向东选择位于3个气候带的中国西部克里雅河、中部毛不拉格孔兑以及东部西拉木伦河,利用遥感影像解译获取河道与沙丘信息,探讨近源沙丘的分布与河型之间的组合关系。结果表明：河型、河流流向与风向之间的关系、水文以及距离河道的远近影响河道与沙丘组合的地貌格局;在河道-沙丘尺度上,划分为弯曲河道-对称式边滩沙丘、顺直河道-边滩沙丘、分汊河道-心滩式沙丘、网状河道-格状镶嵌式沙丘4种类型。     

夷平面的三维显示与定量分析方法初探

夷平面是当代地貌学研究的一个重要课题之一,对于重建一个地区的地貌演化的历史具有重要的意义,中利用遥感与地理信息系统建立了位兰州以南、青藏高原东北部边缘的美武高 程工与陆地卫星影像结合起来集成分析,论述了美武高原三维地貌影像图的信息特点,提取了若干区段的地形剖面,进而在分析了高原夷平面地貌参数体系的基础上运用遥感图像监督分类技术自动提出高原夷平面的具体分布区域,揭示了此项对于夷平面分析的巨大潜力。     

基于Srtm-DEM与遥感的长白山基本地貌类型提取方法

基于中国1∶100万数字地貌制图工作,以吉林省长白山区为试验区,对基于Srtm-DEM与遥感提取基本地貌类型方法进行了探讨。研究表明,基于Srtm-DEM派生的各种模型对基本地貌类型自动提取具有很大的实效性:其中坡度3.5°是实现该区平地和山地宏观地貌单元自动提取的最佳断点,高程模型及起伏度模型相结合,可初步实现基本地貌类型的自动提取,其结果可很好的反应区域地貌宏观规律;在此基础上,基于30 m空间分辨率的遥感影像,综合运用区域地质、土地利用、植被、土壤等多地理要素信息及制图综合知识,以及地貌单元的完整性特征,以山脊线、坡折线和山麓线为地貌单元的标志线,基于地貌知识的专家修正,可获得研究区完整的基本类型地貌单元,实现了基于Srtm-DEM与遥感的基本地貌类型的智能化提取;最后,以研究区内1∶50万地貌图为准,对提取结果进行定性、定量评价分析表明,其提取总体精度达76%,面积相差较小;该方法在一定程度上改进了传统手工和野外调查为主的提取方法,实现了地貌信息的数字化、定位化及定量化,为全国1∶100万数字地貌信息提取与集成奠定了基础。     

反向沙丘近地层气流变化及其对沙丘形态的影响

反向沙丘形态-动力学过程是风沙地貌的重要研究内容。选择腾格里沙漠东南缘推平沙地发育的反向沙丘为研究对象,采用二维超声风速仪对沙丘表面5个位置0.25 m和0.5 m高度的气流进行野外观测。结果表明：（1）气流方向影响近地层气流特征。以沙丘脊线垂线为轴,0.25 m高度处沙丘脊线的垂线两侧风向变化不完全对称。当丘顶气流方向与脊线垂线角度差值为负时,迎风坡底部风速恢复较慢。（2）背风坡气流特征受风向控制。背风坡0.25 m与0.5 m高度气流变化规律相似,在背风坡中部发生偏转,但沙丘顶部气流方向与脊线垂线相差<10°时发生反向偏转。丘顶风向为285°—315°（左偏）时,0.25 m高度的偏转角度大于0.5 m高度的偏转角度。背风坡0.25 m与0.5 m高度处风速表现为脊线垂线两侧风速变化不一致。（3）沙丘表面气流影响沙丘形态。观测期间沙丘脊线发生明显移动,移动值为0.33 m。背风坡发生堆积,最大堆积厚度为0.44 m,迎风坡发生风蚀,最大风蚀深度为0.43 m。该研究结果证实了风在风沙地貌演化中的重要作用,为反向沙丘形态演化数值模拟提供数据支持。     

基于遥感的中国北方风沙地貌类型分析

风沙地貌在我国有广泛的分布,特别在北方,对区域生态安全、社会经济发展有重大影响。为了了解我国风沙地貌最新状况,通过解译2000~2002年的Landsat7 ETM影像,建立了我国风沙地貌类型数据库。对北方风沙地貌的分析表明:1.我国北方风沙地貌主要分布在新疆、内蒙古、青海、宁夏、甘肃、陕西、吉林、黑龙江8省区,其中以新疆、内蒙古的面积最广、地貌类型最丰富;2.类型多样性上,干旱区沙漠的地貌类型远比半干旱区的沙地丰富,其中有些类型分布普遍,还有些类型仅仅局限于特定区域,是在特定的风力、风向、植被等作用下形成的;3.沙丘动态上,沙漠除古尔班通古特与乌兰布和沙漠以固定、半固定为主外其他都以流动为主,沙地沙丘则以固定、半固定状态占优势。本文从沙丘形态类型角度分析了我国风沙地貌的最新特征,具有定位、定量特点,所建数据库不仅能用于风沙地貌的定期遥感监测,还能对沙丘形态演化进行定位监测研究。     

关于库姆塔格沙漠“羽毛状”风沙地貌的讨论

库姆塔格沙漠是我国最后一个完成综合科考的沙漠,以其北部的“羽毛状”沙丘著称。以往关于库姆塔格沙漠风沙地貌的认识主要基于遥感影像判读。最近深入沙漠腹地的实地考察引发了对该沙漠“羽毛状”沙丘的争论。本文从地质构造、遥感影像纹理特征、沙丘形态特征、风况特征、组成沙丘沉积物的粒度特征、矿物组成、光谱特征、颗粒形貌等多层次、多视角探讨库姆塔格沙漠的“羽毛状”风沙地貌。提出从三种空间尺度上区分“羽翼状”沙漠、“羽毛状”图案（伪羽毛状沙丘）和“羽毛状”沙丘的必要性。认为：①库姆塔格沙漠的 “羽翼状” 总体格局是受新构造运动控制的。②以往基于航片判读确认的“羽毛状”沙丘实际上是由线性（赛夫）沙丘、丘间走廊的亮色浮沙片和残余暗色粗沙地的反照率对比形成的“羽毛状”图案,并非真正的复合沙丘。③真正的“羽毛状”沙丘应该是指有明显新月形沙丘遗留翼角的赛夫沙丘（线性沙丘）的变型。④由赛夫沙丘到“羽毛状”沙丘,风况愈来愈复杂。     

柴达木盆地西南缘山前沙丘区沙丘地貌形态特征

沙丘形态特征是风沙地貌研究的重要内容。通过野外实地考察及Google Earth高分辨率影像,对柴达木盆地西南缘山前沙丘区风沙地貌的空间分布格局进行分析和描述,并探究主要沙丘的形态参数特征。结果表明：（1）基于沙丘的形态-动力学分类原则,研究区沙丘共划分为12类;从发育规模来看,简单型沙丘占比大,复合型、复杂型沙丘占比小;从形态特征来看,以横向沙丘为主。（2）基于沙丘类型的空间变化特征,研究区可划分为5个亚区,风况和河流是导致沙丘类型空间分布差异的主要因素。（3）研究区各类型沙丘发育规模小,这与沙丘发育时间短、沙源供应少密切相关。新月形沙丘的形态参数宽度（w）与高度（h）之间呈良好的线性相关关系,可表达为w=9.47h+14.89。沙丘高度（h）与间距（λ）呈幂函数关系,且幂指数n均小于1。本研究丰富了柴达木盆地风沙地貌的研究内容,为后续的沙丘发育演化模式研究奠定了基础,同时对格库铁路防沙治沙和安全运行具有重要的参考价值。     

Origin of a complex and spatially diverse dune-field pattern, Algodones, southeastern California

The Algodones Dune Field of southeastern California shows a complex and spatially diverse dune-field pattern that is superimposed upon a series of topographic lineations. Analysis of dune-field pattern parameters (dune crest length, crest orientation, dune spacing and defect density) derived from aerial images indicates that the dune-field pattern represents two constructional generations. Prominent compound crescentic dunes formed during the first constructional generation. A younger generation consists of a variety of simple crescentic dunes, linear dunes and zibars. Statistical differences in the pattern parameters between the dune groups within the second generation are resolved through consideration of the boundary conditions under which the dune pattern evolved, and provide explanations for: (1) diversity of dune types, (2) range in implied constructional times, (3) range in crest orientations, and (4) the anomalous nature of the population of linear dunes. The boundary conditions that have modified pattern development include orographic effects, grain size, vegetation, areal extent and antecedent conditions. Topographic lineations in the Algodones range from the Western Ramp, which defines the field margin, to subtle features masked by the pattern of dunes. Imaging of the Western Ramp using Ground Penetrating Radar shows high-angle cross-strata migrating perpendicular to the lineation trend. The most plausible hypothesis for the origin of the lineations is as dune ridges sequentially shed from adjacent Lake Cahuilla, which is the source of Algodones sands. The overall geomorphic complexity of the Algodones originates from the emplacement of the dune ridges during stages of Lake Cahuilla, the two generations of dune-field construction, and the controls exerted by boundary conditions.     

U-Net深度卷积神经网络在沙脊线提取中的应用

沙丘形态演变过程记录着近地表风况与环境演化的历史,然而对其特征研究一直受限于大范围沙脊线提取效率低和成本高等问题。本文基于深度卷积神经网络搭建U-Net模型,实现批量、高精度沙脊线的提取。将数据增强技术、随机失活神经元、批标准化以及迁移学习技术应用于模型训练和参数更新,使得模型的精度更高。结果表明：U-Net模型以及各种策略能够高效、精确地识别遥感影像中的沙脊线;沙脊线走向的偏移与近地表风况变化有着很好的对应关系, U-Net模型可以有效地用于区域性的沙脊线走向分析。     

Sand dune movement in the Victoria Valley, Antarctica

We use vertical aerial photographs and LiDAR topographic survey data to estimate dune migration rates in the Victoria Valley dunefield, Antarctica, between 1961 and 2001. Results confirm that the dunes migrated an average of 1.5 m/year. These values are consistent with other estimates of dune migration from cold climate deserts and are significantly lower than estimates from warm deserts. Dune migration rates are retarded by the presence of entrained ice, soil moisture and a reversing wind regime. Dune absorption, merging and limb extension are apparent from the time-series images and account for significant changes in dune form and the field-scale dune pattern. Dune-field pattern analysis shows an overall increase in dune-field organization with an increase in mean dune spacing and a reduction in total crest length and defect density. These data suggest that dunes in other cold desert environments on Earth, Mars or Titan, that may also have inter-bedded frozen laminae, still have the potential to migrate and organize, albeit at lower rates than dunes in warm deserts.     

风成沙波纹脊线提取与应用计算

风成沙波纹是沙质地表在风力作用下形成的最小地貌单元,对研究风沙的起动过程和运动过程极其重要,同时,沙波纹形态特征的研究为了解大尺度范围风沙地貌形态演变提供理论基础。然而由于风成沙波纹尺度较小,形成速度较快,导致对其形态特征的观测比较困难。近些年,随着计算机图形学的迅猛发展,数字图像处理方法得到了较大发展,使得测量和计算更加便捷。本文基于高清相机拍摄的风成沙波纹图像,借助于Matlab平台,采用数字图像处理技术,对沙波纹脊线进行提取,并应用于沙波纹形态参数计算。本文选取腾格里沙漠东南缘的沙波纹进行验证分析,得到风成沙波纹波长的正态分布规律,沙波纹的波长随时间逐渐增长,在40 min的时间范围内,波长由不足1 cm逐步发展到接近10 cm。最后,采用数字图像处理方法,计算了沙波纹脊线长度和波长。采用数字图像处理方法,波长等数据更易于获取和统计,数据采集效率大大提高,为风成沙波纹的研究提供了新的方法。     

基于ETM+的表观荔枝波谱反射率反演研究

试从现有的大量遥感影像中提取不同环境下地物的反射率,以目前常用的ETM＋影像数据和荔枝波谱数据提取为例,先对影像进行系统校正得到星上反射率,然后采用6S大气校正模型对图像进行订正,反演地物的真实反射率,并采用与野外实测相结合的方法,分析了星上反射率、6S反演的反射率与实测值之间的误差,结果证明6S校正法是一种较高精度的地物波谱反演方法,可以方便、快捷、准确地从现有的大量遥感影像上直接获取荔枝的反射率.为下一步的自动高效从影像反演地物反射率的研究奠定了基础.     

洋山港工程区域遥感影像组织与管理研究

文章以上海洋山港工程区域为例，对其海量、多源、多尺度影像数据的组织和管理进行了初步研究。并以影像金字塔算法为基础，重点对遥感影像的分级分块、存储、索引以及影像元数据等关键技术进行了探讨。最后简要介绍了洋山港区遥感影像系统的整体架构。     

北京一号卫星影像的数据融合研究

"北京一号"卫星是我国近期发射的一颗中高分辨率对地观测小卫星.鉴于数据融合技术在遥感领域的重要作用,对该卫星多光谱与全色波段数据进行不同融合方法的实验.具体以河南新郑地区为实验区,应用遥感处理软件,通过定性分析和定量评价,得出Brovey变换是目前较适合北京一号小卫星数据的融合方法,而小波HIS变换则是以后研究的重要发展趋势.     

地形和遥感图像融合技术在冲沟参数提取中的应用——以栖霞市庵里水库东缘流域为例

受图像的空间分辨率和反立体现象等因素的影响,单纯基于二维遥感图像提取冲沟参数精度较低。以山东省栖霞市庵里水库东岸流域为研究区,建立一种地形和遥感图像融合技术,并用于提取沟沿线、坡底线等冲沟参数,以期为沟蚀参数的大量、快速提取提供一种新方法。结果表明：① 基于HSV变换,高斯标准化地表粗糙度作为地形图像融合的权重,建立了地形与遥感图像融合方法,增强和丰富了图像中的地形信息。② 基于融合数据,结合沟沿线和沟底线坡度阈值处理,在研究区内提取了144条冲沟,总面积为1.699 km²,占流域总面积的29.89%,为强烈侵蚀。③ 选择张家沟—北丁家沟流域作为检验区,以RTK-GPS实测数据为参照,地形融合法提取冲沟的准确率和沟头平均偏移量分别为98.413%和4.12 m,其精度明显高于传统的遥感图像目视解译法（73.016%和9.61 m）。     

遥感图像纹理信息提取方法综述

纹理是遥感图像的重要特征，它提示了图像中辐射亮度值空间变化的重要信息。要利用图像空间信息提高分类精度，合理而有效地度量纹理至关重要。目前遥感图像纹理信息提取方法主要有：统计描述法、小波变换法、分维分形法和地统计学4类。分别就各种方法的优缺点、适用领域和应用情况进行了阐述，最后展望了遥感图像纹理信息提取方法的发展方向和研究热点。     

基于FY3A/MERSI影像的几种常用水体提取方法的比较分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已经成为一种必然的趋势。通过选取新疆博湖县境内中国最大的内陆淡水湖-博斯腾湖为研究区,FY3A/MERSI影像为数据源,利用监督分类法从Landsat-ETM+影像提取水体,提取结果作为FY3A/MERSI影像水体提取精度验证的底图。采用单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法和基于阈值的水体指数法从FY3A/MERSI影像提取研究区水体,基于混淆矩阵法,提取结果分别与Landsat-ETM+影像底图作对比分析,最终得出结论,基于阈值的水体指数法中的归一化差异水体指数法提取研究区水体的总体精度最高,为96.37%,Khat为0.915。