融合VGI和遥感等多源数据的洪涝范围提取与模拟方法

及时准确的洪涝范围提取可以提高应急管理部门对于洪涝灾害的响应能力，减轻灾害影响。SAR遥感不受云雨影响，是洪涝灾害监测的有效工具。然而，由于卫星重返周期的限制，基于SAR的洪涝连续观测较难实现。在应急背景下，如何快速、实时进行洪涝范围提取是急需解决的问题。本文提出了一种结合遥感、VGI等多源数据的洪涝范围提取与模拟方法：(1)构建Albert+CNN的文本分类模型提取社交媒体洪涝信息；(2)基于异常值剔除方法利用社交媒体和OSM等VGI数据代替人工采样对Sentinel-1 SAR数据进行分类，提取洪涝范围；(3)结合社交媒体、水位数据等多源数据基于SNIC分割和成本距离等方法模拟无可用SAR数据时的洪涝淹没情况，提高洪涝的淹没范围提取频次。研究表明，本文基于Albert+CNN与异常值剔除的样本自动生成方法，可以有效辅助SAR数据的洪涝分类；利用VGI数据结合水情、DEM等多源数据进行了洪涝范围的模拟可以增加洪涝监测的时间分辨率。本研究有助于提高洪涝信息提取能力，为VGI支持洪涝灾害的应急管理提供参考。     

基于野外台站无人机组网遥感仿真航迹规划

无人机因其灵活、高分辨率等特点在遥感领域中得到了广泛应用,但是目前的无人机遥感多为单机作业,存在缺乏组网协同规划、作业效率有待提高等问题。无人机组网遥感观测能够克服单机作业存在的问题,可以实现多尺度、多平台、多载荷的高频次迅捷组网观测,快速获取大范围的超高分辨率数据,为大范围的生态环境监测、洪涝灾害监测以及国土安全应急监测提供数据支撑。无人机航迹规划能够为高频迅捷的无人机组网观测提供最优航迹。本文针对日益繁杂的航空遥感任务,以及无人机野外台站资源的逐渐完善,提出了基于野外台站的无人机遥感航迹规划模型,以优化后的单机航迹为基础,以无人机数量最少为目标进行多机组网任务分配,旨在解决基于台站的无人机组网航迹规划问题。首先对单机航迹进行优化,将无人机总航程分为有效作业航程和非有效作业航程,通过分析单机作业的任务约束,证明了非有效作业航程最短时作业效率最高,非有效作业航程由转弯航程以及无人机往返于台站的航程决定,因此,确定提高单机作业效率的航迹优化方法：采用“最小宽度”的方法确定最优飞行方向以减少转弯航程,以无人机往返于台站航程最短为原则确定最优的任务起点;其次,以优化后的单机航迹为基础,提出基于台站的无人机组网任务分配算法,考虑每架无人机往返于台站的航程,充分利用无人机的续航能力,以无人机数量最少为目标进行任务分配,从而获得基于台站的无人机组网航迹规化结果。通过仿真分析,验证了本文模型的有效性和正确性。     

中国面向遥感应用的垂直起降无人机现状和 应用前景分析

近年来,针对中国生态环境、洪涝灾害应急响应、国土安全监测等遥感观测任务,无人航空遥感手段需求越来越多。构建异构无人航空器遥感观测多任务集群系统是近几年的发展目标,为完成无人航空遥感生态建设,垂直起降无人机以其不受场地限制起降又可快速巡飞的特点,在多个领域发挥着越来越大的作用。本文主要研究内容包括国内垂直起降无人机发展现状调研、面向航空遥感应用市场的无人机分析及典型机型介绍、垂直起降无人机在遥感领域的应用场景及案例分析、垂直起降无人机在遥感领域的应用前景及发展趋势等。通过广泛调研及深入分析可知,目前垂直起降固定翼无人机正逐步取代多旋翼飞行器的主导地位;垂直起降无人机占据了遥感应用无人机80.47%的市场份额;动力多元化、系统智能化、布局多样化、尺寸小型化等是面向遥感应用的垂直起降无人机的发展方向。本文较为全面地阐述和剖析了面向遥感应用的垂直起降无人机的相关内容,为遥感航空无人机生态建设提供了参考与支撑。     

中国无人机遥感技术突破与产业发展综述

无人机是未来网络环境下一种数据驱动的空中移动智能体,而无人机遥感则是无人机应用最重要的引领性产业。本文首先以国内外无人机遥感发展现状为背景,重点概述了中国无人机遥感21世纪以来“十五”到“十三五”所获得的具有代表性的国家支持与推动的发展历程,阐述了无人机遥感定标场,航空航天定标场的建立以及应用验证,包括无人机遥感系统的载荷与系统技术发展;然后,进一步阐述了以遥感定标场、地物参量引导载荷性能、系统模型为代表的中国无人机遥感的相关技术跨越;接着,概略介绍了无人机遥感在国防反恐安全以及跨国应急救援,国土测绘与海洋岛礁测绘应用,地质灾害应用以及国家应急救援等领域的产业应用;最后,介绍了中国在无人航空遥感领域展开的跨越性的工作,包括组网智能控制、精度和实时性度量基础、载荷平台自组织冗余容错、遥感大数据云处理技术和无人机遥感组网实用化等内容。未来无人机遥感发展的总体目标是建立起具备迅捷信息获取能力的无人航空器组网观测系统,实现无人航空器组网技术由项目层面跨越到遥感领域,同时也为中国成为世界遥感强国的国家战略跨越奠定基础。     

河南省自然资源卫星应用技术中心助力抗洪救灾

正8月5日,从河南省自然资源卫星应用技术中心(以下简称"省卫星中心")获悉,为了快速了解河南境内淮河流域洪涝灾情,为抗洪救灾提供科学依据,省卫星中心紧急启动应急响应,针对河南境内淮河流域的洪涝灾害情况开展应急遥感监测工作,并分析了固始县和淮滨县的详细受灾情况。为了尽快锁定洪涝灾害影响范围,省卫星中心首先获取了7月以来河南省境内的气象遥感数据,经过分析绘制了省内的降水量分布图。从分布图上可以看出,淮河流域自7月14日以来出     

重大自然灾害房屋倒塌程度高分辨率遥感识别方法:以舟曲特大泥石流灾害为例

重大自然灾害引起的房屋倒塌程度的快速制图,对灾害应急救援和灾后损失评估意义重大。针对目前利用高空间分辨率遥感数据开展房屋倒塌程度调查中存在的主要问题,如房屋倒塌分类标准不统一、解译标准缺乏等,在考虑人员和经济损失状况、灾害救助、恢复重建难度等方面的基础上,建立了高空间分辨率遥感数据支持下的重大自然灾害房屋倒塌程度的分类体系,分为未倒塌、轻度倒塌、中度倒塌、重度倒塌、完全倒塌5级。系统描述了房屋倒塌程度遥感解译规则,建立了遥感解译标志,并提出了一种基于瓦砾信息开展房屋倒塌程度的遥感识别方法。最后,以舟曲特大山洪泥石流灾害为例,开展了房屋倒塌程度遥感制图研究。结果表明,利用此方法,房屋倒塌程度识别精度达到92.73%,完全能够满足自然灾害应急救援和灾后损失评估的需求。该方法体系为重大自然灾害应急救援和灾后损失评估提供了科学支撑。      

无人机在地理国情应急监测中的应用探讨

近年来突发自然灾害等地理国情紧急事件频发,以传统的卫星遥感数据为数据源的地理国情监测手段无法有效的对紧急事件做出快速响应。无人机技术相对于其他遥感技术可以提供更高的实时性和准确性。无人机技术的飞跃,带动了地理国情监测技术的迅猛发展,且已经成为地理国情应急监测的核心手段之一。本文阐述了国内无人机遥感技术的发展现状,就无人机在地理国情应急监测中的应用进行探讨,试图通过实际应用找到其对地理国情应急监测的优势与技术问题,提升国情应急监测的技术水平,更好地服务于社会,促进防灾与减灾等应急技术的发展与完善。     

无人机遥感众创时代

当代科技发展降低了无人机和遥感器的准入门槛。大众参与为无人机遥感领域注入了巨大的创造力,触发了无人机遥感创新发展的爆发式增长。当前,无人机已成为普适化和平民化的科学手段,无人机遥感数据在众多领域和部门呈现出取代通航遥感和卫星遥感数据的趋势。本文首先对无人机遥感所处的时代特征及其展现的科技特色进行了分析与归纳,然后列举了无人机遥感在抗震救灾、岛礁测绘、极地科考、精准农田管理等领域开展的典型应用,最后从无人机发展所致遥感数据供应结构性调整、无人机遥感地理学研究推动、遥感无人机试验场地布局等方面进行了展望。特别地,针对无人机遥感应用量大面广、数据分布多源异构等特点,本文提出了无人机遥感数据航母的概念。     

村镇应急公共设施选址布局优化研究

应急公共设施对防灾减灾具有重要作用,但相关研究和实践通常围绕城市展开,中国村镇地域广阔、环境复杂,传统方法规划的应急公共设施布局无法满足村镇的需求。因此,针对村镇进行更加精细化的应急公共设施布局优化十分必要。本文主要研究内容包括：① 建立包括地理因素、交通条件、人口分布情况和危险源分布情况在内的应急设施适宜性用地指标体系,并避免在地质灾害、洪水等灾害高发区域建设;② 对仅需要承担应急服务的设施,建立集合覆盖模型和最大化覆盖模型两级选址模型进行分析,对需要承担公共服务和应急服务双重任务的设施,建立集合覆盖模型和p-中值模型进行分析;③ 以响应覆盖率、交叉响应率作为效率性评价指标,最大响应时间、平均响应时间作为公平性评价指标,综合评价设施选址方案。本文以神农架林区松柏镇为研究区域,以消防设施和应急医疗救助中心分别作为两类典型应急公共设施进行布局,得到以下结论：① 应急设施适宜性用地评价指标体系能够综合评价应急设施选址时需要考虑的各种因素,具有较强的实用性;② 对多选址方案进行对比,模型计算结果在效率性和公平性指标方面优于原选址方案,同时结合人口分布、实际用地情况和成本因素能够确定更为优化的布局方案,验证了方法的可行性和科学性。     

突发灾害监控与决策系统的设计与实现

现代社会,面对高危或人类无法到达的区域,如森林火场现场视查、地震灾情查看、城市等狭窄地段的高楼消防救灾、核辐射现场勘察检测等,基于无人机的无线通信系统,由于体积小和机动灵活,通过信息传感采集、视频现场捕捉,能安全、有效地获取现场灾情情况信息。然后数据通过中继传到后台,存入后台数据库。利用采集到的现场信息与Arc GIS Server发布的GIS相关服务,通过Arc GIS API for Flex对数据进行快速分析处理,使采集信息可视化,同时进行突发灾害模拟预测,准确定位事发地点,评价灾害影响范围,查找救援最短路径等。本文设计并实现了基于无人机突发灾害监控与决策系统,同时重点介绍系统的设计、组网的关键技术、视频压缩、基于GIS的数据处理与分析以及系统实现的功能。     

无人机组网遥感实时任务观测的冗余容错控制方案

中小型无人机（UAV）越来越多地应用于各种实时静态和动态任务中,已成为对人类非常有用的辅助工具。适合无人机在各种条件下进行监视和测量的因素有很多,但无人机在执行不同的实时任务时仍会受到各种挑战,且一旦在任务执行过程中任何一个约束的及时响应缺失,将会影响任务的总体结果,导致整个任务部分或完全失败,在实际中很难建立完美系统。因此,在系统中引入冗余容错来最小化故障概率并增强其鲁棒性非常重要。其中,根本问题是随着系统复杂性的增加,除非对其采取补偿措施,否则其可靠性会急剧下降。冗余容错是通过添加一个或多个模块（通常采用并行配置）作为备份来引入冗余。为了提高极端条件下航空遥感任务无人机网络系统的鲁棒性和成功率,本文将基于冗余的容错控制技术引入无人机网络设计中,确定了不同限制条件下的最佳网络解决方案。组网设计是在不同观测条件下的遥感任务如“大尺度生态监测”、“中尺度洪灾监测”、“小尺度安全监测” 中,通过同步监控进行主动合作的包括多个无人机的网络。多无人机网络作为冗余容错体系结构时可以通过添加多个无人机作为备份使得系统可以容错,而无人机在不同极端条件下的位置和视角则可以作为冗余容错的场景设置。当组网方案中的无人机位置和视角超过设定的阈值时可以被认为是故障的,其将被分离并不考虑进一步分析。通过以上方式,无人机网络可以在极端条件下得到组网控制方案的有效输出,进而保证遥感观测任务的顺利进行。     

An AMSR-E data unmixing method for monitoring flood and waterlogging disaster

Spectral remote sensing technique is usually used to monitor flood and waterlogging disaster. Although spectral remote sensing data have many advantages for ground information observation, such as real time and high spatial resolution, they are often interfered by clouds, haze and rain. As a result, it is very difficult to retrieve ground information from spectral remote sensing data under those conditions. Compared with spectral remote sensing technique, passive microwave remote sensing technique has obvious superiority in most weather conditions. However, the main drawback of passive microwave remote sensing is the extreme low spatial resolution. Considering the wide application of the Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E) data, an AMSR-E data unmixing method was proposed in this paper based on Bellerby’s algorithm. By utilizing the surface type classification results with high spatial resolution, the proposed unmixing method can obtain the component brightness temperature and corresponding spatial position distribution, which effectively improve the spatial resolution of passive microwave remote sensing data. Through researching the AMSR-E unmixed data of Yongji County, Jilin Provinc, Northeast China after the worst flood and waterlogging disaster occurred on July 28, 2010, the experimental results demonstrated that the AMSR-E unmixed data could effectively evaluate the flood and waterlogging disaster.     

流域性暴雨洪涝灾害风险预警模型与应用分析

洪涝灾害是我国影响范围最广、持续时间最长、造成损失最大的一类自然灾害。暴雨是洪涝灾害的最主要致灾因素,所以,暴雨洪涝灾害风险预警研究是洪涝灾害防灾减灾的重要基础。本文立足洪涝灾害应急管理工作要求,对洪涝灾害系统空间仿真模拟研究模式进行改进,采用流域地表径流模拟代替控制断面水位模拟,彻底解决流域地表产流及河道水位模拟限制...     

面向山洪预警的水雨情监测站网布设方法研究

山洪灾害是中国高频发、高死亡率的自然灾害之一。水雨情站网的合理布设及优化,有利于捕获区域暴雨、洪水情势变化的时空异质性,可显著提高中小流域山洪预警的精度,增强山洪灾害防御能力。本文以山洪灾害高发的福建省顺昌县为例,提出了面向山洪预警的水雨情站网布设方法。县内现状雨量和水位站网监测密度分别为37 km²/站和76 km²/站,主要分布在平原主干河流地区,山洪灾害重点防治区内站网布设不足,小流域暴雨山洪监测和预警能力较弱。针对上述问题,综合分析流域降雨时空特征、历史山洪灾害与山洪灾害预警预报需求,对研究区水雨情站网进行了合理性分析和布设研究,建议增设雨量站3座、水位站3座,其中一座水位站同时监测降雨过程,调整后县内雨量站和水位站的监测密度达到34 km²/站和68 km²/站。本文研究对山洪灾害高发区的水雨情站网布设具有参考和指导意义。     

Assessing applicability of Near-Infrared/Green/Blue UAV modified camera in crop monitoring:a case study of eastern Zimbabwe

Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) have become popular and their use in agriculture monitoring is attracting more and more attention. There has emerged another class of agricultural UAVs whose normal consumer grade Red/Green/Blue(RBG) bands cameras have been modified to include the Near-Infrared(NIR) band by replacing one of the visible channel bands. This reduces the cost for agricultural UAVs. However, few researches have assessed the suitability of these modified UAV cameras in agricultural remote sensing. This study employed a modified UAV consumer grade camera with Blue/Green/Near Infra-red(BGNIR) bands to assess its applicability in crop remote sensing monitoring. Two experimental fields in Eastern Zimbabwe were used to assess the applicability of the modified BGNIR UAV camera in potato stress detection, maize senescence monitoring and chlorophyll concentration variations in bananas. Processed Green Normalized Vegetation Index(GNDVI) maps from the UAV imagery were compared with actual ground data of geo-tagged images taken during the UAV flights. Visual comparison between the ground and UAV imagery showed positive correlation. Highly stressed potato plants had lower GNDVI values than the healthier looking plants. Matured maize canopies also had lower GNDVI values than the late mature plants whose leaves were still green. GNDVI values in bananas from the first flight ranged from 0.094 91 to 0.334 74 and after the application of Nitrogen/Phosphorous/Potassium(NPK) fertilizer the GNDVI values ranged from 0.124 61 to 0.555 64. Increase in nitrogen also increases chlorophyll concentration in plant leaves hence the values of GNDVI increase after fertilization. We conclude that consumer grade modified UAV cameras are suitable in remote sensing of agricultural crops. Their adoption and utilization reduce the cost burden on farmers in developing countries especially in Africa, and help them to monitor their crops more efficiently.     

地震烈度应急遥感评估研究与应用进展

地震烈度是地震引起的地面震动及其影响强弱程度的度量。地震烈度在地震区划、建筑物与生命线工程抗震设计、灾害防御等方面具有广泛的应用。震后评定的地震烈度图是地震应急救援、恢复重建等的主要依据之一,因此,震后快速确定地震烈度具有重要救灾与减灾意义。本文在论述地震应急及其对遥感应用需求的基础上,回顾了遥感技术及其在地震应急研究与应用中的发展历程,概述了中国地震应急遥感应用的基本思路、地震灾害和地震烈度遥感定量评估方法,展示了该方法在巴楚-伽师地震、汶川地震、玉树地震、芦山地震、鲁甸地震等震后实际应急应用效果。最后,指出了目前震害遥感定量评估中存在的问题,并展望了未来震害遥感定量评估研究与应用。