黑臭水体水面阴影提取的自适应阈值算法研究

黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数（RSSI）,并利用最大类间方差法（OTSU）自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明：RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。     

基于协同计算的白洋淀湿地时序水体信息提取

白洋淀湿地是华北平原仅存的为数极少的湖泊型湿地之一,具有改善生态环境、保护生物多样性等功能。通过遥感手段进行白洋淀地区湿地变化研究,可为景观格局变化、生态环境分析及湿地保护等提供重要的信息支撑,具有非常重要的意义。本文在分析遥感大数据特点的基础上,对遥感应用中的大数据信息提取这一重要环节进行了分析,并以遥感信息计算为切入点,深入分析并总结了遥感大数据计算过程中的多种协同计算问题。结合白洋淀地区长时相遥感湿地水体提取与变化分析的应用需求,本文提出了基于协同计算方式下的白洋淀水体提取技术路线,并详细分析了水体信息计算过程中的几种重要的协同计算问题,提高了水体信息提取的精度。最后,根据白洋淀地区43期（1973-2015年）精确的水体提取信息,统计了白洋淀历史时期水体面积的变化,并指出该区域自1973年以来水体面积经历了“减少-增加-再减少-再增加”的变化过程。     

基于多源遥感数据的城市扩张监测与分析

有关建成区空间分布的研究是城市发展规划的重要组成部分,针对单一数据源不足以提供准确、及时的建成区信息的问题,提出了一种结合Landsat数据和夜光遥感数据的城市扩张监测方法。该文以Landsat影像与夜光遥感影像为数据源,采用SVM分类方法和突变检测阈值分割技术,提取2004—2016年的原济南市、泰安市、原莱芜市的建成区范围,然后引入城市扩张强度、紧凑度、重心轨迹转移分析和等扇形分析等指标,来定量分析城市扩张的时空变化特征。结果表明:从2004—2016年,研究区建成区面积增加了508.06km~2,原济南、泰安市均以外延式的城市发展为主,主要的趋势是北部、西部和南部;而原莱芜市则以填充型的城市发展为主,紧凑度高于其余两市,西北方向处于扩张速率的高值区;其中城市扩张强度指标定量地反映出在2004—2007年间研究区城市化进程取得重大突破,是区域城市化进程的重要阶段。相较于单一数据源,引入夜光遥感数据,可以更快速高效地提取城市建成区信息。     

农业土地利用遥感信息提取的研究进展与展望

农业用地占到全球土地面积近一半,农业土地利用（包括耕地及作物分布、种植制度、土地管理等）变化直接影响到粮食安全、水安全、生态安全和气候变化。遥感已经成为土地利用信息获取的重要手段,近年来中分辨率遥感卫星如Landsat、Sentinel以及中国高分卫星等的免费开放为国内外农业土地利用信息提取提供了前所未有的机遇,取得了一系列重要研究进展。本文从耕地分布、作物类型识别、农业种植制度以及农业土地管理4个角度分析了土地利用信息提取的最新研究进展。结果发现：① 耕地分布产品已经由过去的粗分辨率提升到10~30 m,耕地现状数据较为丰富,但挖掘遥感数据实现耕地变化历史回溯的能力有待加强;② 作物分类方面多采用地面调查数据和卫星遥感（Landsat和Sentinel-2为主）相结合的方式进行,在北美和欧洲得到了业务化运行,但对作物种植面积早期监测的能力有待加强;③ 基于遥感的农业种植制度信息获取（如撂荒）研究多集中在东欧等地区,在中国由于经济和政策因素导致的撂荒、轮作、休耕等现象也十分普遍,但具有针对性的遥感监测研究目前还相对缺乏;④ 农业土地管理措施信息提取方面,区域灌溉面积产品取得了重要进展,但数据的可靠性和准确性仍有待提高。在此基础上,我们结合遥感大数据、深度学习算法、云计算平台的发展对未来农业土地利用信息提取研究进行了展望：① 融合多源数据形成更高维度空间、光谱和时间信息的遥感大数据,提升特征提取和数据挖掘能力;② 机器学习和深度学习算法等智能化方法与基于地理学和物候信息的专家知识方法的耦合;③ 遥感云计算和大数据挖掘等前沿遥感和计算技术的应用。     

基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究

遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine（GEE）云遥感数据处理平台,选取Landsat系列卫星数据,生成长时间序列年际极少云影像集（云量少于5%）,利用3个红外波段反射率（NIR、SWIR1、SWIR2）和3个特征指数（NDVI、NDWI、NDMI）建立阈值规则集,实现对实验区越南玉显县红树林、红树林-虾塘、不透水面-裸地、水体4种目标地物的专家知识决策树分类和土地覆盖的制图,并基于分类结果监测该区域1993-2017年的红树林年际动态变化。结果表明：GEE平台可满足多云多雨地区红树林的长时间序列年际变化监测需求;本文阈值分类方法可以有效提取红树林及红树林-虾塘,实验区有86%年份的影像分类精度达到80%以上;年际变化监测可精细刻画实验区红树林面积先增后减再增的变化过程,也能准确反映红树林与红树林-虾塘养殖系统面积之间的负相关关系。红树林年际动态监测结果可以降低红树林演变分析的不确定性,并能更精细地量化红树林与其他土地覆盖类型的转化过程,从而评估经济发展、政策等因素对红树林演变的影响。     

多源遥感影像数据融合方法在地学中的应用

应用遥感影像数据融合理论，研究了光学遥感、热红外遥感、微波遥感卫星在地质学中的应用，论述了不同类型的遥感数据及其他地学数据在不同层次上的同一传感器多波段数据融合、不同SAR图像数据融合、HIS变换、遥感影像与地球物理、地质和航磁等数据的融合。结果表明，数据融合技术在突出地质特征信息方面具有能突出线性构造、断裂构造、地形地貌的优势。     

最优分区与最优指数联合的水体信息提取

单波段阈值法和水体指数法具有方法简单、耗时少的优点,成为水体信息提取常用的方法,但对于面积较大、类型多样、影响因素复杂的区域,在全局使用任何一种方法均无法满足精度要求。为精确提取地表覆盖类型复杂、水体类型多样的山区水体信息,本文分别对归一化水体指数（MNDWI）、自动水体提取指数（AWEI）和归一化三波段指数（NDTBI）3种指数的阈值进行分析,以最优阈值分区方案进行分区并构建3个单指数决策树,寻找不同水体类型的最优指数,按照最优原则重构联合指数决策树来提取水体信息,其中,3种单指数提取法的Kappa系数分别为：0.863, 0.854, 0.862,最优指数联合决策树法的Kappa系数为 0.881。结果表明,基于3个指数构成的最优指数联合决策树的提取方法可以达到最高精度,由此说明,采用该法用于水体信息提取可得到最佳效果。     

多源遥感数据融合应用研究

多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。本文对多源遥感数据融合算法的应用特点,从基于像元的融合、特征的融合以及决策级融合3个层次上进行了详细的分析,并以河北丰宁县为例,说明遥感数据融合方法在遥感信息提取中的具体应用:对所用数据进行预处理,然后对1999年Landsat TM数据进行主成分变换,前3 个主成分占总信息量的97.8%,主成分逆变换后的结果影像更清晰,层次更丰富。信息提取时选择TM全色和主成分变换后的多光谱数据融合后的影像,波段4、3、2和波段5、4、3的彩色合成方案,并对植被指数和穗帽变换后的绿度指数进行了分析,遥感影像与DEM以及与GIS空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度。最后分析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向。     

基于高分二号遥感影像的河界水体信息提取方法研究

在高分辨率遥感影像中,部分河流水面与阴影暗色地物常常难以区分。文章基于高分二号影像数据的特点,采用单波段阈值法、归一化差分水体指数、面向对象分类法、单波段阈值法与阴影水体指数相结合的决策树法,对红水河大化瑶族自治县部分流域进行提取,并比对分析结果。     

青藏高原冰雪消融区岩漠动态变化遥感监测研究现状与展望

青藏高原作为地球第三极增温明显,相关研究多集中于青藏高原冰雪动态,很少关注冰雪消融后岩漠的变化。岩漠通过地气相互作用影响着全球气候变化的区域差异。本文通过梳理青藏高原冰雪、冰雪消融区、岩漠动态变化遥感监测方法体系,着重分析了各遥感数据来源及提取方法的优缺点和适用性,并对基于遥感技术条件下青藏高原冰雪动态监测、冰雪消融区岩漠动态变化监测的数据来源、研究方法与技术进行了总结。目前,青藏高原冰雪动态变化遥感监测数据来源多样、研究方法成熟,而冰雪消融区岩漠动态变化遥感监测尚未形成系统研究。在人为干扰不明显背景下,青藏高原冰雪消融区岩漠的动态变化,在一定程度上也可作为对冰雪变化遥感监测的补充。     

基于离散粒子群算法的2种新型水体提取方法的对比与验证

随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证。本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法（SMDPSO）与最大熵耦合离散粒子群算法（MEDPSO）,基于Landsat8_OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法（NDWI、MNDWI）进行了对比与验证。结果表明：① SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;② SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8%以上,高于其他3种方法;③ 将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;④ 运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高。本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考。     

海量遥感数据的高性能地学计算应用与发展分析

航空及航天遥感器的快速发展,使得多源、多时空分辨率的遥感数据成TB级增长,对海量遥感数据的高性能计算与处理提出了更高的要求。据此,当前的遥感应用已经吸收了新型硬件架构计算、集群计算和分布式计算等高性能计算领域的最新技术。本文针对高性能计算处理海量遥感数据的效率问题,分别从分布式并行遥感文件系统和高性能遥感地学计算模式两个方面来论述该问题的研究进展;在此基础上,列举了当前具有代表性的集群和分布式遥感计算平台/系统,并结合具体实验工作,详细阐述了遥感高性能计算平台gDos-IPM(Geospatial Data Operation System-Image Processing Machine)的设计思路;最后总结了高性能遥感地学计算的发展趋势。     

土壤水分微波反演方法进展和发展趋势

土壤水分是连接地表水循环和能量循环的关键参量,精确获取该参量对于理解气候变化、地表水文过程、地气间能量交换机理等具有重要意义。微波遥感由于其较为合适的探测深度和坚实的理论基础在观测地表浅层土壤水分上具有很大优势,结合反演方法可以获取空间连续的土壤水分含量,有助于更加客观认知土壤水分的时空演变机理。随着微波遥感数据的不断丰富,多种微波遥感土壤水分反演方法相继涌现,为了更好地了解其发展和趋势,本文总结了当前土壤水分微波反演常用的卫星遥感数据并分析其发展趋势,后从主动微波反演、被动微波反演和多源协同反演3个方面梳理了各类土壤水分微波反演方法的原理、发展和优缺点,最终总结出目前微波遥感土壤水分反演方法的发展趋势：即土壤水分微波反演方法的时空普适性逐渐增强、面向高时空分辨率的土壤水分微波协同反演方法快速发展以及土壤水分微波反演方法的智能化水平不断提高。     

异源遥感影像融合的辐射分辨率规范化方法

遥感影像融合算法,在增强多光谱影像空间分辨率的同时,可实现影像间的信息互补,提高遥感影像的解译能力。异源影像的融合受影像间配准精度及其在时相、空间分辨率和辐射分辨率之间差异的影响,而不同辐射分辨率对异源遥感影像融合所产生的影响及其纠正方法还缺乏深入的研究。为此,本文提出了异源影像融合的辐射分辨率规范化方法。该方法在统一像元值量化区间的基础上,将其乘以相同的比例系数转换到更高的辐射分辨率的量化区间,以减小融合过程由于数据位数取舍而引起的影像信息丢失。研究表明：本文所提出的辐射分辨率规范化方法的取整融合或以实数形式融合,其结果几乎没有差别;而其他转换方法的取整结果均较实型结果差。由于直接采用反射率值进行融合会使其结果产生严重的光谱失真,因此,应采用辐射分辨率规范化方法将反射率值进行转换后再做融合。     

耕地复种指数遥感监测研究进展

复种指数是进行粮食估产、耕地集约利用评价、农业生态系统模拟等的关键参数,及时、准确地提取复种指数对于粮食安全、土地管理和生态环境安全具有重要意义。在传统的研究中,复种指数主要来源于地面统计数据。使用统计数据来计算复种指数虽然过程简单,但是计算结果存在信息滞后、无法体现统计单元内部的空间异质性、精度低等不足。遥感技术因具有大范围、高时效、低成本等优点而被用于耕地复种指数监测,已有学者对耕地复种指数的遥感监测开展了大量工作。本文以复种指数遥感提取的关键环节为主线,对1997—2020年国内外相关研究进行综述：首先,梳理了已有研究中的监测方法、高质量时间序列遥感数据获取方法及提取结果精度验证方法,并对不同方法的优缺点进行了总结;其次,对已有研究中存在的不足进行了探讨,并提出未来研究的侧重点：① 开展已有监测方法的对比和分析;② 加强地形复杂地区、小农尺度的监测力度;③ 提高遥感数据时空分辨率及处理效率;④ 对提取结果进行多尺度验证。     

典型地物波谱库的数据体系与波谱模拟

本文讨论典型地物波谱知识库的数据体系与地物波谱模拟的相关问题 ,并给出波谱知识库支持的农业定量遥感应用示例。波谱知识库的数据体系强调波谱参数与环境参数的配套 ,波谱数据测量是在相关规范的支持下完成的 ,质量控制贯穿于数据采集的全过程。波谱模拟通过遥感物理模型完成 ,模拟波谱计算包括地表参数的时间、空间扩展与遥感物理模型运算。最后以作物生长模型结合植被组分光谱模型和冠层遥感模型为核心 ,构造了定量遥感的农业示例。     

基于组件技术的地表蒸散发遥感监测系统设计与应用

针对遥感模型与水热模型集成应用的需求,以C#语言结合ENVI/IDL和ArcGIS Engine混合编程技术,设计开发了地表蒸散发遥感监测系统的基本流程,对系统数据库设计及遥感模型与水热模型集成模式进行了研究,研发了单元蒸散发参数反演与结果校验功能,实现了遥感模型与水热模型的集成应用.系统对黄河三花间流域以MODIS遥...     

青藏高原冰川变化遥感监测研究综述

在全球变暖影响下,青藏高原冰川消融造成的冰川径流增大、冰湖溃决等问题威胁着山区及其周边居民的生命财产安全,对青藏高原冰川变化的研究日益紧迫。本文综述了国内外山地冰川变化遥感监测手段的发展、冰川面积及冰面高程变化的遥感监测研究现状、存在问题与发展趋势,并总结了中国青藏高原冰川变化遥感监测研究的主要成果。此外,本文基于2003-2009年ICESat/GLAS数据,计算了青藏高原各山区冰面高程变化及其冰川消融量。结果显示：青藏高原冰川面积持续减少,青藏高原冰面高程的平均变化为-0.24±0.03 m/a,冰川融水量为-14.86±11.88 km³/a,冰川变化呈现从青藏高原东、南外缘山区往内陆与西、北部山区减慢的时空特征。