顾及邻近关系的NPP/VIIRS序列影像时空插值方法

针对可见红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)月度夜光遥感影像的数据缺失问题,提出一种利用地物邻近关系相关性的像元时空插值方法,以时、空关系互相作为约束条件,将时序变化一致性较好的像元数据作为空间插值的参考,将空间关系一致性较好的月度数据作为时序插值的参考,通过构建不同的卷积核, 在时序和空间维度分别对初步插值结果进行卷积运算,求得待插值像元的时空插值。以2015年江苏省月度夜光遥感影像修复为例,对不同维度时空插值方法进行对比分析,结果表明, 空间维度插值虽然顾及到像元的空间关联性,仍无法满足数据大范围缺失的插值要求,插值结果整体偏低;时间维度插值考虑到像元的时间趋势性,插值精度较空间维度插值有一定提高,但部分月份插值结果有较大偏差;相对于三次Hermit插值,时空插值方法获得的月度影像灯光亮度总和的最大相对误差、年度影像灯光亮度总和相对误差以及逐像元差值均显著降低。总的来看,所提时空插值方法在插值过程中同时顾及到VIIRS数据的时间趋势平稳性和空间结构稳定性,影像插值精度提高明显,且对待插值月份前后时序数据没有严格要求,更具有广泛性。     

基于地表类型的TM6波段像元分解方法

先利用TM其他波段信息,将TM6波段的像元空间分辨率由120 m提高至30 m,对各子像元进行地类划分;再结合不同地表类型的热惯量特性,确定出每个子像元占原像元的权重和该子像元的辐射亮度;然后用单窗算法反演其温度,得到研究区地表温度的空间分布。对比三次卷积插值重采样反演地表温度的方法,该方法能更好地反演地表温度的空间分布特征。     

先验引导的多降质特征“珞珈一号”夜光遥感影像质量提升方法EI北大核心CSCD

珞珈一号夜光(NTL)遥感影像存在云雾、辉光、分辨率降低等多种复杂的降质现象,现有的深度学习影像质量提升网络往往只针对某一种类型的降质问题,且没有充分利用影像的先验信息,训练和学习过程的可解释性差,去除的降质类型单一。因此,针对含有多种复杂降质的影像质量提升问题,提出一种可解释性先验引导的多降质特征夜光影像质量提升方法。分析降质过程和降质表现,推导出了辉光、云雾噪声和空间分辨率下降的综合降质模型,并以该模型作为先验引导构建了云雾、辉光、分辨率3类数据集。在网络结构方面,针对3类降质设计了包含通道注意力模块和像素注意力模块的残差密连卷积神经网络,并用比值稀疏约束损失函数进一步提高影像的清晰度。利用珞珈一号夜光遥感影像进行了试验,结果表明,本文方法可有效去除云雾、辉光等的影响,处理后影像中的灯光边缘信息更加清晰,空间分辨率提高,影像质量提升明显。     

顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟

基于尺度下降理论,利用高时间分辨率的MODIS遥感影像数据,结合同时间段高空间分辨率的ETM+遥感影像及其分类数据,应用混合像元分解技术,获得了不同时间段的MODIS子像元类别反射率数据。通过类别反射率与像元反射率间的关系模型,以原有的ETM+影像的像元反射率和时间序列的类别反射率,模拟出具有高时间分辨率与高空间分辨率特征不同时间段的模拟影像,实现了遥感影像地物类别反射率在时间上和空间上的细化。通过计算模拟影像与真实影像的相关系数,以及比较模拟影像与真实影像生成的NDVI影像,验证了该方法的有效性。     

Sentinel-2A与Landsat 8O LI逐像元辐射归一化方法研究

考虑不同传感器光谱响应函数差异及不同地物类型反射率光谱的差异,提出了一种逐像元辐射归一化方法,并以2017年7月17日内蒙古达里诺尔湖地区准同步过境的Sentinel-2A及Landsat 8数据为例,对两类数据可见-近红外波段（VNIR）地表反射率结果进行归一化。首先采用Sen2cor方法及NASA官方提供大气校正算法,分别对Sentinel-2A及Landsat 8 OLI影像进行大气校正并重采样到同一空间分辨率;然后基于光谱库计算匹配因子并构建图像与光谱库之间的匹配转换模型,实现像元尺度上从Sentinel-2影像到Landsat 8影像地表反射率相似波段之间的转换。结果表明,经逐像元归一化的影像相比原始影像及经HLS光谱归一化的影像,与Landsat 8 VNIR波段的相关性明显提高,辐射一致性增强。该转换模型为多源中高分辨率遥感图像高精度辐射归一化提供了新思路。     

一种遥感影像边界无效像元的检测方法及应用

遥感数据在进行几何校正或投影变换后常常会在边界形成一些无效像元,这些无效像元会对影像的辐射信息统计、质量评价产生影响。提出了一种基于区域生长的影像边界无效像元检测方法,以4个顶点为种子点,考察种子点周围的所有边界来进行区域增长,通过这些点的区域增长将与无效像元具有相同灰度值属性的相邻像素合并到此区域。以信息熵为例,阐述了该方法在影像统计与质量评价中的应用意义。     

面向变化检测的遥感影像弹性配准方法

对于遥感载荷技术指标差异、观测角度、时相、地形起伏等内外部因素造成的几何畸变,采用全局配准方法制约着影像配准和变化检测精度的提高。提出一种基于加速抗差特征（speed up robust feature,SURF）算法的全局匹配和像元局部配准模型相结合的弹性配准方法,以不同时相遥感影像的差值特征影像各像元正态分布密度函数构建像元局部参数解算权重,缓减不同时相影像中辐射亮度差异较大的像元对局部配准模型参数解算的影响,采用城市典型区域遥感影像进行实验,结果表明该方法影像配准精度（包括地形起伏区域）优于1个像元,弹性配准算法的适用性和运算速度有一定的提高。     

启明星一号夜间灯光影像的评估

武汉大学研制的启明星一号（Qimingxing-1,QMX-1）卫星具备夜间可见光成像的功能,该卫星于2022年2月27日成功发射。为评估QMX-1夜间灯光影像的数据特点,选择北京市、深圳市和武汉市作为研究区域,将QMX-1夜间灯光影像与珞珈一号01星（Luojia1-01,LJ1-01）夜间灯光影像在数据统计特征、路网方面进行了多层次的对比分析,并利用小波分析评价启明星一号夜间灯光影像的空间特性。分析结果显示,QMX-1夜光影像与LJ1-01夜光影像灰度值分布不同,QMX-1夜光影像灰度值更加均一;QMX-1夜光影像中道路更易于辨认,且QMX-1夜光影像灰度值与道路长度和道路核密度具有更高的相关性;在QMX-1夜光影像上,23 m和46 m分辨率的小波分量均占约15%的能量,说明QMX-1夜光影像蕴含了丰富的空间细节信息。研究发现QMX-1夜光影像是一种质量较高的夜间灯光数据源,20 m左右空间分辨率的夜光数据能够更有效地反映城市细节信息。     

采用夜光遥感数据提取城市建成区的邻域极值法

针对灯光溢出特性导致的采用夜光数据提取城市建成区精度低的问题,提出了采用邻域极值法的建成区提取方法。首先,应用一元二次回归模型对夜光数据进行相对辐射校正处理;然后,通过邻域极值滤波得到描述影像灰度值空间变化特征的极值影像;最后,采用极值搜索算法获取建成区边界影像,并利用二值分割法提取城市建成区。实验结果表明,所提方法的平均Kappa系数和阈值选取时间分别为0.85、37 s,较突变检测法和统计分析法分别提高了0.03、1 503 s和0.01、443 s。提取结果的空间形态更接近于参考数据,具有更好的提取效果和稳定性。     

影像增量动态更新与融合技术研究

在分析目前已有的一些影像数据更新方法的基础上,提出了一种影像增量动态更新与融合的新方法,该方法首先利用图幅格网索引图和新影像数据定位更新变化图幅和范围,然后对不同时期的影像数据进行镶嵌式的增量更新。针对不同时相影像数据间的色彩差异进行色彩均衡处理,而对于不同时相影像数据镶嵌边缘存在像元突变效应进行了基于卷积和反距离加权的图像平滑融合处理。本文对上述方法进行了实验论证和分析,结果表明,该方法具有计算效率高,镶嵌效果好,并对局部地区的影像更新有较好的实用性,解决了因资金、技术有限且局部地区变化速率快等的影像数据动态更新问题。     

珞珈一号新型夜间灯光数据应用潜力分析

夜间灯光数据在人类空间活动相关领域表现出越来越广泛的应用能力。由武汉大学团队研制的珞珈一号新型夜间灯光遥感卫星,是目前国际上首颗专业夜间灯光遥感卫星。为了解其数据的特征信息及应用潜力,本文将其与SNPP-VⅡRS夜间灯光数据在卫星参数、数据特征、数据噪声及应用精度方面进行了多层次的对比分析。结果表明,珞珈一号新型夜间灯光影像具有更高的分辨率及更优异的细节特征,且在人类空间活动方面表现出更高的相关性,反映出珞珈一号夜间灯光影像具有较大的应用潜力,可为人类可持续发展作出更长远的贡献。     

DMSP/OLS和VIIRS/DNB夜间灯光影像的校正及拟合

运用不变目标法对DMSP/OLS影像数据进行了相互校正、连续性校正和过饱和校正,以校正后的DMSP/OLS数据为参考对VⅡRS/DNB数据进行了重分类,利用两者影像数据在时间与空间中的重叠区域拟合VⅡRS/DNB数据,并对结果进行了评价,目的是获得长时间序列连续稳定的夜间灯光数据。同时建立了新疆区域校正后影像数据与社会经济指标中年末人口总数、生产总值、平均每天耗电量、建设用地之间的关系,探讨了夜间灯光数据在长时间序列下模拟社会经济参量的能力。结果表明,运用不变目标法校正后的夜间灯光影像更稳定、更连续,缩小了VⅡRS/DNB数据与DMSP/OLS数据像元DN值量级差异,使长时间序列下的灯光数据具有可比性。校正后长时间序列夜间灯光数据与社会经济参量的相关性高,说明校正后的长时间序列灯光影像数据在省级尺度上与社会经济指标契合。     

SNPP-VIIRS夜间灯光影像去噪方法研究

高精度的夜间灯光数据能够有效反映人类空间活动特征,传统的SNPP-VⅡRS夜间灯光影像去噪方法容易忽略新增加或消失的有效灯光,且未处理灯光异常值,随着时间推移,去噪误差会逐渐增大。因此,本文提出了利用中值滤波与低阈值去噪相结合的方法过滤SNPP-VⅡRS夜间灯光影像中的异常值及背景噪声,并将去噪后的夜间灯光总量与GDP进行相关性分析及精度验证。试验结果表明,通过中值滤波与低阈值去噪结合的方法提取的夜间灯光总量与GDP的相关性优于传统方法,利用该方法建立的模型估算出的亮度值精度更高,证明该方法具有更高的去噪精度。     

夜间灯光遥感与城市问题研究：数据、方法、应用和展望

夜间灯光遥感是能够探测夜间微光的光学遥感技术,可获取白天遥感无法获取的信息。由于城市区域的人造光源是夜间稳定亮光的主要来源,夜间灯光遥感影像已被证明可以更直观地反映夜间人类活动差异,同时具有覆盖范围大、时效快和易获取等优势,可广泛应用于多尺度长时序的城市问题研究。目前,基于夜间灯光遥感数据的应用研究成果较为丰富,不少学者对夜间灯光遥感数据的数据预处理以及应用潜力等方面进行了归纳。但基于夜间灯光遥感与城市问题研究的整理和总结还有待进一步加强。基于此,本文通过对近几十年来有关夜间灯光遥感数据的研究成果进行了详细梳理,从多尺度城市空间结构分析、城市社会经济指标估算以及城市公共安全领域研究3方面入手,系统梳理夜间灯光遥感数据的应用能力。进一步根据数据应用过程中出现的问题,从夜间灯光遥感日数据应用、长时间序列数据集生产以及定量验证等角度探讨了夜间灯光遥感所面临的挑战与前景。     

Remote sensing of human beings – a perspective from nighttime light

City lights, fishing boats, and oil fields are the major sources of nighttime lights, therefore the nighttime light images provide a unique source to map human beings and their activities from outer space. While most of the scholars focused on application of nighttime light remote sensing in urbanization and regional development, the actual fields are much wider. This paper summarized the applications of nighttime light remote sensing into fields such as the estimation of socioeconomic parameters, monitoring urbanization, evaluation of important events, analyzing light pollution, fishery, etc. For estimation of socioeconomic parameters, the most promising progress is that Gross Domestic Product and its growth rate have been estimated with statistical data and nighttime light data using econometric models. For monitoring urbanization, urban area and its dynamics can be extracted using different classification methods, and spatial analysis has been employed to map urban agglomeration. As sharp changes of nighttime light are associated with important socioeconomic events, the images have been used to evaluate humanitarian disasters, especially in the current Syrian and Iraqi wars. Light pollution is another hotspot of nighttime light application, as the night light is related to some diseases and abnormal behavior of animals, and the nighttime light images can provide light pollution information on large scales so that it is much easier to analyze the effects of light pollutions. In each field, we listed typical cases of the applications. At last, future studies of nighttime light remote sensing have been predicted.     

中国区域DMSP/OLS夜间灯光影像的校正

美国国防军事气象卫星（DMSP）搭载的线性扫描系统（OLS）获取的夜间灯光影像具有很强的光电放大能力,存储量小,可直观反映人类活动,被广泛应用于城镇化监测、社会经济因素估算等方面。但是获取这些数据集的各传感器均未经过星上定标,存在像元饱和问题,并且传感器获得的1992—2013年的各数据之间缺乏可比性、连续性,无法直接用于长时间序列的研究,因此需要对长时间序列的DMSP/OLS夜间灯光影像进行校正处理。校正内容包括中国区域各灯光影像间的相互校正、饱和校正、年内融合、年际间校正等;并对校正后的DMSP/OLS夜间灯光影像进行合理性检验,检验结果表明该校正方法是可行的。     

结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。     

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.9852,RMSE=3.4607),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R²≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。     

论夜光遥感数据挖掘

如果从地球上空观测夜间的地球,可以发现人类聚居区和经济带发出夺目的光芒。当夜间的天空无云时,遥感卫星能够捕捉到城镇灯光、渔船灯光、火点等可见光辐射源,这些夜间无云条件下获取的地球可见光的影像即夜光遥感影像。与日间遥感不同,夜光遥感对于反映人类社会活动具有独特的能力,因此被广泛应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本文首先介绍能够观测夜间灯光的卫星遥感观测平台和传感器,然后从社会经济参数估算、城市化监测与评估、重大事件评估、环境及健康效应研究、渔业信息提取、流行病研究、油气田监测等方面总结了夜光遥感数据挖掘的现状和特点。最后,文章从新型数据源、知识发现、地面观测和地理国情—世情监测4个方面提出了夜光遥感及其数据挖掘的未来发展趋势。     

联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测

特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。