自然资源无缝数据立方体构建与要素智能监测

为了适应生态文明建设和自然资源管理的国家重大需求，亟需针对自然资源调查监测任务中的技术难点开展研究。该文提出了自然资源无缝数据立方体(NR-SDC)构建与要素智能监测评价框架，并在山水林田湖草沙一体化保护和修复工程区域开展了试验验证和应用示范。结果表明，该文设计的基于虚拟星座的多源数据融合重建框架，能够显著提高遥感数据质量，有效支撑了逐日NR-SDC研制，可服务于自然资源状况近实时监测。该文研发的自然资源全要素动态智能监测框架，显示出优异性能，可支撑长时序、高分辨率逐年自然资源要素智能提取。该文所形成的自然资源要素监测评价框架，可服务于生态保护修复重点区域自然资源要素时空变化量化，可为国土空间用途优化、生态状况评价应用提供支持。     

甘肃省地表要素遥感解译样本库建设与应用

面对自然资源遥感监测体系建设和省级基础测绘重点要素年度更新需求,本文以地理国情地表覆盖为主要参考数据,提出了省域遥感解译样本库的建设方法。首先制定了适用于深度学习的甘肃省自然资源遥感解译样本分类体系和顾及地学知识的样本选取标准,据此构建了囊括不同尺度单元的全要素、单要素和变化检测3类样本数据集;然后基于自主研建的甘肃省遥感解译样本库平台,构建了从样本采集、模型训练、智能解译到质量评估的全链路技术体系。试验结果表明,面向不同尺度区域,地物提取准确率达90%,变化检测准确率达74%,实现了地表要素从粗粒度到细粒度的自适应解译。研究成果在甘肃省省级基础测绘更新、城市国土空间监测及非农化监测等领域进行了业务化应用,提高了自然资源管理精准化和智能化水平。     

高山冰川遥感提取方法研究

遥感的应用使得对冰川大尺度全覆盖、多时相变化的监测成为可能,然而冰川信息遥感提取方法的误差大等难题成为影响冰川监测的障碍。本文综合分析比较了目前已有的多种冰川提取方法的有效性,得出提取冰川范围精度最高的是面向对象的目视判读方法,其次是最大似然法监督分类、面向对象的自动分类、比值阈值法、雪盖指数法等。各自动方法提取冰川面积均有较大误差,且误差主要出现在冰舌末端、阴影区、薄冰区和云层遮盖范围等区域。本文将面向对象的目视判读法应用于冰川提取中,在保证信息提取精度的同时提高了传统解译的效率。     

中国卫星遥感地表水资源监测能力分析与展望

在中国自然资源部水资源调查与确权登记的职能需求之下，面向中国“十四五”及二零三五年远景卫星发展规划，亟需厘清水资源属性卫星遥感监测国内外发展现状，并进一步剖析中国卫星地表水资源监测能力。本文在对国内外多种类型卫星（包括光学、激光、雷达、重力、GNSS-R等）水资源监测能力及属性反演前沿技术（以地表固液态水的范围、水位、体积变化等为主）进行总结分析的基础上，针对中国地表水资源卫星遥感监测的现状和不足，从观测体系、技术体系、产品体系和服务体系4个方面提出未来卫星遥感地表水资源监测规划设计建议。     

基于人工智能的变更调查总体技术研究

以往国土变更调查需要投入大量人力、物力,易漏提且效率较低。近年来,随着人工智能技术的不断发展,基于人工智能技术进行地物识别、自动监测,为自然资源的监测监管提供了新的方向。本文阐述了在新疆基于人工智能技术进行国土变更调查的主要技术流程,生产应用平均查全率达82.37%,平均正检率达76.38%,且可2天完成全疆区域智能监测、5 d/70人完成人工核查及成果提交。相比于传统国土变更调查技术手段,其提取精度较高、用时较短,且能做到季度监测,满足当前社会对自然资源信息快速更新的迫切要求,可为国土变更调查的高效、准确监测提供技术支撑。     

地表异常遥感探测与即时诊断方法研究框架

由自然和人为因素引起的各类地表异常具有突发性、多样性、随机性和复杂性,导致传统的卫星遥感探测时效严重滞后于地表异常预警和应急处置的实际需要,地表异常实时化、智能化遥感探测已成为我国新时代社会与经济高质量发展的重大战略需求,也是当前遥感科学发展面临的重大技术挑战。本文在分析地表异常遥感即时探测面临的技术挑战及其研究的必要性基础上,围绕解决地表异常遥感探测“看不到、看不清、看不快”技术瓶颈背后的科学问题,从卫星、载荷、应用三位一体的新视角,提出以“通导遥”一体化、星上在轨处理、星地互馈机器学习等为代表的地表异常遥感即时探测机理与方法研究思路,构建包括地表异常遥感响应特征与语义表征、地表异常超大动态范围自适应即时遥感探测、地表异常遥感在轨即时诊断、地表异常遥感预警知识即时生成与表达等在内的地表异常遥感即时探测研究框架,为深入开展地表异常遥感即时探测机理与方法研究提供科学方案,为实现直到用户移动终端的地表异常遥感监测预警产品即时服务提供技术体系框架。     

遥感影像智能解译样本库现状与研究

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文...     

面向测绘应用的遥感小卫星发展趋势分析

针对当前遥感小卫星在我国民用测绘领域尚未进入业务服务阶段,其研制周期短、投资成本低、部署方式灵活、数据获取现势性强等优势未得到充分发挥的问题,该文阐述了国内外遥感小卫星应用发展现状,在此基础上分析了面向测绘应用的遥感小卫星发展趋势。在全球小卫星遥感产业发展势头迅猛的大背景下,面向立体测图应用的高分辨率遥感小卫星将具备更高的系统综合精度指标,通过多星组网和多网协同,实现对全球范围高分辨率遥感影像的及时获取、重点区域的高频次重访和动态地理环境监测,有利于提升卫星测绘产品服务的质量和效益,促进卫星应用的商业化、国际化发展和一系列关键技术的突破。本文的研究为我国测绘遥感卫星的后续发展提供了思路和借鉴。     

遥感影像变化图斑智能化提取平台研发与应用

遥感影像变化图斑智能化提取是自然资源动态监测工作的基础。本文简述了遥感影像变化检测技术演进历程及特点,提出同时使用ResNet、U-Net和孪生神经网络3种深度学习算法,设计了集“影像预处理、智能提取、协同筛查”于一体的遥感影像变化图斑智能化提取平台,并详细阐述了各功能模块设计思路。实践表明,融合3种深度学习算法有利于解决单一深度学习网络模型改造难度较大、适用范围有限等难题,有效提升了遥感影像变化检测的查全率,工作效率比目视解译提升超过3倍。研究成果已在湖南省自然资源“1+N”卫星监测工作中广泛应用。     

地表覆盖水面信息动态监测方法探索

遥感技术提取水面信息是目前高效的方法,文中通过梳理现有水面提取方法,对关键技术进行分析,提出依据应用需求可采用基于中低空间分辨率、高时间分辨率遥感影像的大区域水面信息提取,以及基于长时间序列遥感影像的水面空间分布变化监测等不同监测模式的思路。通过选取实验区,开展水面范围变化动态监测,对提出的思路进行验证,为水面范围变化动态监测提供方法参考。     

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。     

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。     

人机融合智能的遥感解译生产新方法

以深度学习与测绘生产技术深度融合为基本理念,本文阐述了测绘地理信息技术跨界融合发展给现有遥感解译生产流程带来的变革,分析了现有软硬件环境下智能化生产面临的关键问题,提出了一种人机融合智能的遥感解译生产新方法。该方法突破了多GPU并行训练、滚动反馈训练和分布式微服务应用等多项关键技术,研发出了自然资源深度学习遥感智能解译平台和自然资源深度学习动态解译插件,并在全球地理信息资源建设与维护更新等测绘工程项目中的关键生产环节,进行了规模化的生产应用。经过多个项目实践验证,机器智能与人类智能在遥感解译生产中,通过渐进式人机交互操作进行高效融合,不仅大幅减轻了生产人员工作量,还提升了遥感解译的科学性和时效性,为测绘生产和自然资源调查监测工作提供了强有力的技术支撑。     

面向星群的遥感影像智能服务关键问题EI北大核心CSCD

全天时、全天候和全球的遥感信息实时智能服务是对地观测系统建设的目标。近几年来,随着我国高分专项和商业卫星的发展,在轨卫星数量急剧增加,对地观测能力得到极大增强,使得传统的单星和星座卫星系统的运控、接收、处理和应用服务模式面临严峻挑战,亟须统筹规划卫星应用各环节资源,充分发挥多星协同优势,构建统一的遥感影像实时智能服务体系和系统。本文针对遥感星群卫星体系特点和对地观测用户需求特征,开展面向星群的遥感影像智能服务关键问题研究。提出了面向任务的全球多尺度语义描述网格,统筹全球动静态的任务语义描述,在此基础上重点分析了面向星群的自主任务管理、精准动态规划和协同智能处理等关键技术问题,形成集任务描述、任务管控、任务规划、在轨处理、终端分发一体化的星群智能服务技术体系。通过充分发挥星群协同的优势,结合在轨处理和人工智能技术来降低各环节时间延迟,提高数据处理精度,从而实现完全自动化和智能化的近实时星群智能服务,为对地观测的全天时、全天候快速高效智能服务奠定基础。     

遥感在森林精准培育中的应用现状与展望

随着社会经济快速发展及人口增长,中国木材供需矛盾突出,对外依存度高.面对有限的土地资源,迫切需要更为高效、高质量地培育森林资源,在定向培育和集约经营等的各个环节实现培育技术精准化.现代遥感技术所构建的多平台、多角度、多模式立体观测体系及定量分析方法是森林精准培育的关键技术.以遥感技术为核心所构建的从土壤类型分析、土地适...     

卫星遥感在河南省国土资源管理工作中的应用及展望

本文通过对卫星遥感在河南省国土资源管理工作中应用情况的回顾和总结,提出了卫星遥感在土地利用遥感监测、卫片执法检查、建设用地监管平台和土地管理“一张图”建设、地质环境与地质灾害调查与监测、矿业活动调查与监测等国土资源管理方面的应用展望,较好地发挥了卫星遥感数据在国土资源管理工作中最直接、最便捷、最翔实的功效。     

基于国产卫星影像的自然资源动态监测

准确及时地掌握山、水、林、田、湖、草系统变化状况,是自然资源管理重点关注的问题。卫星遥感技术具有宏观、综合、动态、快速的特点,能够应用于自然资源领域开展目标识别、信息采集与处理、分析与评估等工作,可作为自然资源监测的有效手段。本文以"土地、矿产、海洋"等重要自然资源要素为动态监测研究目标,基于多源多时相国产卫星遥感影像数据和各类审批、规划专题资料数据,开展自然资源动态监测研究。研究结果表明,深入挖掘国产卫星影像资源潜力,实现自然资源精细遥感监测服务模式是切实可行与高效的。     

国家环境遥感监测体系研究与实现

随着国家空间基础设施的建设和发展,中国遥感监测体系研究与建设取得了重大突破,从无到有形成了国家环境遥感监测能力,并业务化实现了主要环境遥感监测要素产品的生产与服务,为新时期环境管理工作提供了有力支撑。在分析国内外环境遥感发展及中国环境遥感监测需求的基础上,阐述了中国环境监测体系建设的必要性,研究了国家环境遥感监测体系的建立与业务化运行,提出了中国环境遥感监测体系发展思路与下一步重点任务。     

中国海洋卫星及应用进展

中国十分重视海洋遥感及其监测技术的发展,初步形成了具有优势互补的海洋遥感观测体系,并发挥了显著的经济和社会效益。其中,海洋一号(HY-1A/B)卫星已经广泛应用于中国海温预报业务系统、冬季海冰业务监测、夏季赤潮和绿潮监测、海岸带动态变化监测、近岸海水水质监测和渔业遥感监测等方面。海洋二号(HY-2A)卫星不仅填补了中国海洋动力环境卫星遥感的空白,也是目前国际上唯一在轨运行的集主被动微波遥感器于一身的综合型海洋动力环境卫星,具备同时获取风场、有效波高、海面高度和海面温度的能力。通过卫星获得的数据提高了中国海洋环境监测与灾害性海况预报的水平,为国民经济建设和国防建设、海洋科学研究、全球变化研究等提供了可靠的遥感数据,同时还在国际对地观测体系中发挥了重要作用,受到国内外用户的高度认可。海洋一号和海洋二号卫星系列为中国建立完善的海洋环境立体监测体系奠定了坚实基础。根据国家发展和"一带一路"建设的实施,在加快建设海洋强国、维护海洋权益和加快发展海洋经济的进程中对海洋遥感的发展也进一步提出了更高的要求和更紧迫的需求。为此,紧紧围绕国家海洋强国战略需求,在《国家民用空间基础设施中长期发展规划(2015年—2025年)》中专门规划了海洋观测卫星系列,服务于中国的海洋资源开发、环境保护、防灾减灾、权益维护、海域使用管理、海岛海岸带调查和极地大洋考察等方面,同时兼顾陆地和大气观测领域的需求。在充分继承已有HY-1A/B、HY-2A、高分三号(GF-3)和中法海洋卫星(CFOSAT)成功研制经验和应用成果的基础上,发展多种光学和微波遥感技术,建设新一代的海洋水色卫星和海洋动力环境卫星,具备卫星组网观测能力;发展海洋监视监测卫星,构建优势互补的海洋卫星综合观测体系。通过空间基础设施的建设,海洋遥感卫星必将在建设海洋强国的进程中发挥出重要作用。     

雷达遥感六十年：四个阶段的发展

雷达遥感问世60年来已经历了4个阶段的发展,其在对地观测中的作用正日益凸显,已经广泛应用于不同领域。4个阶段分别是单波段单极化阶段,多波段多极化阶段,极化和干涉阶段,以及以双/多站或星座、高时序高分宽幅、3维成像为代表的新阶段。本文结合作者长期在雷达遥感领域的研究经历,总结和回顾了雷达遥感的阶段发展和具有里程碑式的代表性技术;从观测技术、数据处理和应用角度阐述了新阶段雷达遥感的发展趋势,以及雷达遥感与人工智能和大数据结合的思考;最后着眼未来,介绍了月基雷达对地观测平台的前瞻性研究。