“一带一路”沿线港口城市天宫二号多光谱影像数据集

港口城市在“一带一路”建设中具有重要地位和作用，遥感影像数据可以为港口城市的动态监测提供有效的信息支撑。天宫二号空间实验室搭载的宽波段成像仪是新一代中分辨率成像光谱仪，具有谱段宽、视场大等特点，在可见近红外、短波红外、热红外谱段共设置有18个通道，空间分辨率分别为100 m、200 m和400 m，自2016-09—2019-07获取了大量的对地观测多光谱影像数据。本文面向 “一带一路”沿线的25个港口城市，从天宫二号宽波段成像仪获取的多光谱数据中挑选出58组不同时间获取的高质量影像，经过预处理、辐射校正、几何校正等处理和数据质量控制，构建了“一带一路”沿线港口城市专题影像数据集，并对该数据集的应用价值和潜力进行了分析。结果表明该数据集可以为“一带一路”沿线港口城市及其周边区域资源环境遥感监测提供重要信息支撑，在港口城市相关的中大尺度场景分类识别方面具有较大应用价值。     

雄安新区马蹄湾村航空高光谱遥感影像分类数据集

高光谱遥感影像分类数据集主要用于辅助高光谱遥感分类算法的精度验证、效率评价及性能评估，一般包括高光谱遥感影像、影像对应地物类别标注以及相关信息文档等内容。常用的高光谱遥感影像分类数据集以欧美为主，如India Pines、Salinas、KSC等。随着中国高光谱遥感传感器技术发展和学术交流机制的日臻完善，国内也发布了高光谱遥感分类数据集，如江苏省常州的茶树数据集。较于欧美高光谱遥感分类数据集的广泛应用，中国高光谱遥感分类数据集的发布与应用仍偏少。近年来，中国高质量高光谱遥感数据获取能力大幅增强，提升了中国高光谱遥感共享数据源的数量及质量，为促进中国高光谱遥感应用研究及业务化能力提供了支撑。本分类数据集包括雄安新区马蹄湾村高光谱影像数据，由中国科学院上海技术物理研究所研制高分专项航空系统全谱段多模态成像光谱仪采集，光谱范围为400—1000 nm，波段250个，影像大小为3750×1580像元，空间分辨率0.5 m；同步实地调研地类分布19种，包括水稻茬、草地、榆树、白蜡、国槐、菜地、杨树、大豆、刺槐、水稻、水体、柳树、复叶槭、栾树、桃树、玉米、梨树、荷叶、建筑。利用随机森林分类方法对该数据进行了分类验证，分类精度可达97%。该数据集（下载方式：http：//www.hrs-cas.com/a/share/shujuchanpin/2019/ 0501/1049.html）可为中国经济作物高光谱精细分类研究提供良好的数据支持，更可为中国高光谱遥感载荷业务化应用发展提供有力促进。     

天宫一号高光谱数据相关检测法蚀变信息提取

天宫一号高光谱成像仪是目前中国空间分辨率和光谱综合指标最高的星载光谱成像仪.针对天宫一号高光谱数据,提出了一种基于波段相关检测的蚀变信息提取方法.该方法在对天宫一号高光谱数据进行波段相关检测提取蚀变异常特征波段的基础上,结合异常探测、端元提取和光谱匹配等方法的各自优势进行天高一号高光谱数据的蚀变信息提取.利用该法成功提取了天宫一号高光谱数据中的Al-OH矿物蚀变异常及4种蚀变矿物,结果表明该方法可以有效提取天宫一号高光谱数据中的蚀变信息,有助于天宫一号高光谱数据在地质矿产资源调查中发挥巨大的应用潜力.     

珠海一号高光谱场景分类数据集

高空间分辨率、高光谱分辨率、大幅宽与大数据量是高光谱卫星数据发展趋势,传统高光谱影像的像素级分类面临难以处理海量数据、无法高效获取复杂海量影像中隐含信息的困境。已有研究开始关注高光谱影像的场景级分类,并逐步建立完善高光谱遥感场景分类数据集。然而,目前的数据集制作过程多参考高空间分辨率可见光遥感场景数据集的制作方法,主要采用遥感影像的空间信息进行场景类别解译,忽视了高光谱场景的光谱信息。因此,为构建高光谱影像的遥感场景分类数据集,本文利用“珠海一号”高光谱卫星拍摄的西安地区高光谱数据,使用无监督光谱聚类辅助定位、裁剪与标注待选场景样本,结合Google Earth高分影像进行目视筛选,构建6类场景类型和737幅场景样本的珠海一号高光谱场景分类数据集。并基于光谱与空间两个视角开展场景分类实验,通过视觉词袋、卷积神经网络等方法的基准测试结果,对不同算法在现有多光谱和高光谱遥感场景分类数据集下的性能进行深入分析。本研究可为后续的高光谱影像解译研究提供了有力的数据支撑。     

高光谱成像仪发展简况

高光谱遥感由于"图谱合一"的技术特点,能够提供更加丰富的对地观测信息,是一种较为先进的探测技术,目前已应用到地球科学的各个方面.本文首先介绍了高光谱成像仪的成像特点,进而从航空高光谱和航天高光谱两个角度分别介绍了成像仪的工程应用概况.最后,根据近几年国内外的有关论文及研究报告,综述了国内外高光谱成像仪最新发展态势,重点介绍了天宫一号高光谱成像仪的研制技术情况,与目前国际上的在轨运行的卫星高光谱仪相比,其在空间分辨率、波谱范围和波段数目等成像技术参数上具有相当优势,是我国光谱仪技术发展的里程碑.     

高光谱红外谱段交叉定标与近海遥感应用试验

以MODIS红外谱段数据为基准,对高光谱红外谱段数据进行辐射交叉定标试验,同时运用高光谱红外谱段数据对近海海表水温进行了评估试验.交叉定标数据选取2012年—2013年冬、夏两季各一幅代表性图像,MODIS与高光谱红外谱段数据成像时间均为同一天白天.实验结果表明,天宫一号高光谱红外谱段数据与MODIS数据具有极好的相关性,相关系数R大于0.95;在此基础上建立了基于MODIS 32波段的辐亮度线性回归校正方程,并用于海表温度反演、检测自然与人工扰动造成的海表温度异常.基于校正数据反演的中国南北典型冬、夏代表性季节的海表温度与常识较为一致.由此表明,基于MODIS交叉定标的天宫一号数据可用于实际的业务化定量评估;同时,由于空间分辨率较高,天宫一号高光谱红外谱段数据在海水精细空间动态变化检测上表现出极好的性能.     

天宫一号高光谱成像仪遥感应用

本文重点介绍了天宫一号高光谱成像仪设计、特性、在轨运控支持、地面数据处理技术及应用研究等方面内容,其中高光谱数据的辐射纠正及系统几何校正的精度满足各应用需要,数据产品质量在遥感各个应用领域获得验证.大量用户利用天宫一号高光谱数据在国土资源、海洋、林业、城市环境监测、水文生态监测等方面开展了较好的应用研究工作,取得了一批有价值的应用成果.中国科学院空间应用工程与技术中心作为载人航天空间应用系统的总体单位,负责天宫一号高光谱成像仪的总体研制管理、集成测试验证、在轨运行支持及应用研究的组织推广,为更好地发挥应用效益做出了积极的贡献.     

天宫一号高光谱成像仪系统光谱辐射校正

针对天宫一号高光谱成像仪工作原理与数据特点,提出了可见—近红外波段高光谱成像仪,短波红外波段高光谱成像仪的系统光谱辐射校正方法,给出1级标准产品数据生成流程.该过程包括:背景噪声扣除,相对与绝对辐射校正,坏列检测与修复,光谱smile校正.最后,面向光谱辐射校正后数据存储给出了数据放大系数.为天宫一号高光谱数据的标准化产品生产提供了技术支撑,为天宫一号高光谱成像仪的在轨运行、民用示范与定量化应用提供了重要基础.     

基于天宫一号高光谱数据与Landsat TM数据的湿地利用变化监测

本文利用2013年4月18日获取的天宫一号高光谱成像仪数据和1985年5月1日获取的Landsat TM数据,对黄河入海口地区湿地的土地利用状况进行了监测研究.通过对比分类结果发现,该地区近30年来人类活动对湿地的影响强烈,滩涂开垦、水产养殖业占用自然水面现象严重.同时由于天宫一号高光谱成像仪数据具有更高的光谱和空间分辨率,其分类精度优于Landsat TM,更适合于湿地的监测.     

天宫一号数据地表温度反演及其在城市热岛效应中的应用

针对天宫一号高光谱成像仪红外波段数据提出了一个单通道地表温度反演算法,算法的输入参数为大气水汽含量和地表发射率.利用模拟数据和黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验的地面实测数据对算法进行了精度评价,结果表明算法的均方根误差为2.72 K,能够满足大多数应用研究的需求.以北京市二环以内为研究区域,采用4个时相的天宫一号高光谱红外波段数据进行了城市热岛效应研究,结果表明天宫一号高光谱红外波段数据适合用来进行街区尺度的城市热岛效应研究,具有很大的应用潜力.     

从高光谱遥感影像提取植被信息

遥感可以快速有效地监测大面积植被的种类、特性、长势等各类信息。高光谱遥感数据因其特有的高光谱分辨率特性使其在植被生态环境领域具有极大的应用潜力。植被信息作为生态环境评价的重要参数对区域生态环境的监测和建设具有重要的意义。本文基于云南省鹤庆县北衙的高光谱遥感数据用SAM方法对植被信息进行了提取,参考光谱使用ASD光谱辐射仪采集的植被光谱曲线。文中对高光谱遥感影像的辐射定标和大气校正进行了研究,针对影响光谱辐射仪采集的主要因素采取了相应的措施,并对光谱曲线分类及参考光谱曲线的选取进行了研究。将选取出的参考光谱曲线与大气校正后的遥感影像进行SAM匹配提取出植被信息,经过与实地调查资料比较并计算总体精度和kappa系数,计算结果达到预期精度。最后将分类结果转换为矢量图,经过投影转换为大地坐标后制作出北衙植被分布图。     

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。     

使用量子优化算法进行高光谱遥感影像处理综述

高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源。高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点。对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望。     

成像光谱数据在城市遥感中的应用研究

采用高空间分辨率的航片与高光谱数据对城市进行遥感研究。利用高空间分辨率数据丰富的空间信息,以及高光谱分辨率数据丰富的光谱信息,提出了基于图像边缘检测和光谱分析的新型高光谱遥感图像分类方法,对城市地物覆盖以图斑为单位进行分类。从而证明对复杂的城市环境进行遥感研究,这种方法是有效的。     

基于超像素图卷积网络的高光谱图像分类

高光谱图像分类是遥感领域中一个具有挑战性的问题。基于深度学习框架的高光谱图像分类方法,由于其良好的分类性能受到了越来越多的关注。然而,这些方法普遍存在的问题为：模型的训练不仅需要大量的时间,而且还需要大量的标签样本。针对此问题,本文提出了一种基于超像素图卷积网络的高光谱图像分类方法。该方法以超像素作为图的节点,极大地减小了图的规模,从而提高了分类效率;提出的超像素合并技术能有效地融合光谱-空间信息,增强了空间信息在分类中的作用;为了验证该方法的有效性,在Indian Pines、Pavia University两个实际数据集上进行试验,并与一些先进的基于深度学习框架的高光谱图像分类方法进行比较。结果表明,本文方法在分类精度和分类效率上均优于其他方法。     

高光谱数据在数据库中的高效存储技术研究

通过分析高光谱数据的特点 ,结合数据库系统开发实践 ,提出了高光谱数据集 ,包括图像、光谱、属性等 ,在关系数据库中的存储规范。结合ORACLE数据平台 ,提出了 3种高光谱数据的存储模式 ,并结合应用实例进行对比 ,分析了各自的优缺点以及适用条件。     

遥感数据空间尺度分级模型与基本比例尺关系

多源遥感数据综合应用是遥感发展的必然趋势,统一的遥感数据空间尺度分级模型是多源数据集成与综合应用的基础。虽然已有多种空间尺度分级模型,但很多主流模型并非出于分尺度综合应用目的,缺乏客观的比较和评价。国家基本比例尺系统作为经过论证、中国应用面最广泛、接受度最高的一种尺度分级系统,是以应用为导向的遥感数据空间尺度分级模型的最优参照系。从不同视觉精度下国家基本比例尺对图像空间分辨率的需求出发,比较各空间尺度分级模型的层级分辨率与需求分辨率的匹配情况,包括OGC Well Known Scale Set的Global CRS84Pixel和Google Maps Compatible,以及NASA World Wind、Google Map、百度地图、天地图等软件平台采用的层级格网系统,以及"五层十五级"遥感数据组织模型,通过对数据信息冗余度的分析,对各个模型进行了评价。结果表明,在高视觉精度应用需求下,"五层十五级"模型与基本比例尺精度要求具有较明显的匹配优势,其次为OGC Google Maps Compatible模型和天地图模型,其余模型平均数据冗余倍数在2倍左右;在低视觉精度应用需求下,"五层十五级"模型平均数据冗余度仍为最低,其次为Google Map模型,其余模型平均数据冗余倍数都在2倍以上。     

推帚式超光谱成像仪(PHI)关键技术

成像光谱仪把二维成像技术和光谱技术有机地结合在一起,是具有重大潜力的对地观测仪器。近年来,随焦平面探测器推帚成像技术的发展,先进国家研制成功了超光谱成像仪,成为成像光谱技术的又一生长点。本文结合工作经验,介绍以硅面阵电荷耦合器件（ＣＣＤ）为探测器的推帚式超光谱成像仪ＰＨＩ的关键技术及发展前景。