An enhanced spatiotemporal fusion method – Implications for coal fire monitoring using satellite imagery

Many real-world applications require remotely sensed images at both high spatial and temporal resolutions. This requirement, however, is generally not met by single satellite system. A number of spatiotemporal fusion models have been developed to overcome this constraint. Landsat and Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) data have been extensively used for detection and monitoring of active fires at different scales. Fusing the data obtained from these sensors will, therefore, significantly contribute to the satellite-based monitoring of fires. Among the available spatiotemporal fusion methods, the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM) and enhanced STARFM (ESTARFM) algorithms have been widely used for studying the land surface dynamics in the homogeneous and heterogeneous regions. The present study explores the applicability of STARFM and ESTARFM algorithms for fusing the high spatial resolution Landsat-8 OLI data with high temporal resolution VIIRS data in the context of active surface coal fire monitoring. Further, a modified version of ESTARFM algorithm, referred as modified-ESTARFM, is developed to improve the performance of the fusion model. Jharia coalfield (India), known for widespread occurrences of coal fires, is taken as the study area. The qualitative and quantitative assessments of the predicted (synthetic) Landsat-like images from different algorithms (STARFM, modified-STARFM, ESTARFM, modified-ESTARFM) indicate that the modified-ESTARFM outperforms the other fusion approaches used in this study. Considering the advantages, limitations and performance of the algorithms used, modified-ESTARFM along with STARFM can be used for surface coal fire monitoring. The study will not only contribute to remote sensing based coal fire studies but also to other applications, such as forest fires, crop residue burning, land cover and land use change, vegetation phenology, etc.     

困难地区InSAR技术和加权融合的DEM生成

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术具有全天时全天候的特点,可以大范围、快速、高效地提取DEM。即使在常年被云雾覆盖、降雨频繁的热带雨林地区,InSAR技术也能正常生成DEM。本文利用InSAR生成了研究区的DEM,验证了该方法的可行性。由于研究区植被茂密且有大面积的水域沼泽,导致InSAR处理过程中存在低相干和部分失相干现象,极易造成基于InSAR技术生成的DEM存在错误和空洞。针对这一问题,提出了像素级的以相干依据作为加权函数的融合方法,将SRTM DEM和AW3D30 DEM作为外源数据与InSAR DEM进行融合,解决了基于InSAR技术生成DEM存在错误和空洞的问题,保证了DEM的完整性。     

地面与车载激光点云在地下车库测图中的融合应用

地下空间利用日益受到人们关注,地下空间测量受诸多因素的影响,如地下空间无GPS信号、遮挡物较多、传统手段效率低等问题。针对这一问题,本文提出了一种融合车载激光扫描系统和地面三维激光扫描的数据获取方案。该方案首先利用地面三维激光扫描和车载移动激光扫描的优势,采用一种多源点云数据融合技术,高效地获取了地下空间的完整点云数据;然后通过地下车库数据采集试验,验证了该方案的有效性和可靠性,为今后大范围开展地下空间测图提供技术支持。     

融合新型多技术的陆海过渡带地形测绘

本文提出了一种新型高精度、无缝陆海一体化地形测绘系统。该系统以后处理差分组合导航技术为基础,以定制化的八轮车和稻田车为测绘平台,集成了红外激光扫描技术、拖曳测量技术、单波束测深技术等测绘手段,保证了测绘结果的精度和覆盖度。应用结果表明：该系统具有集成度高、获取数据精度高、数据采集效率快、设备操作简易等特点,可为浅海、粉砂淤泥质岸滩、基岩岸滩、砂质岸滩等在内的大片陆海过渡带的测绘工作提供参考。     

多源异构点云融合技术在古建筑信息留存中的应用

针对单一测绘手段难以获取古建筑表面完整空间信息的问题,本文提出了采用多源异构点云融合技术实现古建筑完整空间信息留存的方法。该方法首先采用由整体到局部的扫描策略实现古建筑主体激光点云数据采集,然后采用低空航空摄影测量技术完成扫描盲区的影像数据采集,最后基于光束法平差理论完成点云数据生产,实现了多源异构点云数据融合。试验表明,该方法能够满足古建筑信息留存的需要,在古建筑保护领域具有较好的推广和借鉴价值。     

网络地理信息服务中用户空间访问聚集行为研究

研究网络地理信息服务用户的访问行为,有利于了解用户地理信息兴趣、实现按需服务.本文基于全空间信息系统建模的理论,构建用户-访问城市关系网络,研究用户访问的空间聚集性.顾及到关系网络中行为关系强度的表达需要同时考虑用户访问行为、城市关联关系和城市结构,仅用单一的用户访问行为数据会存在偏差,本文提出了基于矩阵分解的数据融合...     

ESTARFM算法在长江中下游平原地区的适用性研究

时空融合技术是目前解决单一遥感数据源难以同步获取高时空分辨率数据的有效途径。然而,如何设置参数使模型融合效果最佳,如何设置在植被监测中广泛应用的植被指数的融合步骤,进而获得最佳的植被指数时序数据,目前仍不明晰。本文以长江中下游平原地区的典型县域—南昌县为例,基于Landsat和MODIS多时相数据对当前主流时空融合模型—ESTARFM （Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）进行参数敏感性分析,并系统地对比分析了2组融合实验RI（先融合波段反射率后计算植被指数）和IR（先计算植被指数后直接融合）的融合效果。结果表明： ① ESTARFM算法中参数的敏感性在波段反射率、植被指数融合中表现出相似的特征,随着滑动窗口与相似像元数量的增大,融合误差整体呈现出先减小后趋于稳定或增大的趋势;在ESTARFM算法应用中,存在着最佳参数设置范围;② 相较于RI组,IR组模拟结果精度更高（R²_RI-NDVI=0.866,R²_IR-NDVI=0.953,R²_RI-EVI =0.814,R²_IR-EVI =0.930）,且能够较好地削弱“斑块”现象,更好地表征出细小地物和纹理特征。研究结果为遥感数据时空融合模型在地块破碎、种植制度多变的复杂环境中的应用提供借鉴和参考。     

台风网格风场主客观融合技术的应用及评估

针对实际预报工作中,台风主观预报和模式风场客观预报不一致的问题,基于南海台风模式(CMATRAMS)资料、实时台风主观预报资料,采用一种考虑下垫面作用的动力解释应用方法 TCwind,得到了能较合理描述台风风场的数学方程组,结合网格预报技术,进行台风主观预报和模式风场的主客观融合,实现了台风风场预报的订正,能为网格预报提供有效辅助。以实时台风主观预报为评判标准,检验评估了2018—2019年西北太平洋所有台风的融合订正效果,发现订正后的台风风场中心能较准确地向主观路径预报调整;台风中心附近最大风速相较模式显著增强,趋近主观强度预报;台风环流风速比模式原始风速增大,风场结构分布相比模式原始风场也更合理。     

基于星载SAR数据和模式资料的海面风场变分融合方法研究

为实现合成孔径雷达数据与数值预报模式资料融合,提高海面风场精度和业务化运用水平,提出了一种基于星载SAR数据与模式资料的变分融合方法。其研究思路是采用二维连续小波变换提取SAR图像中高精度风条纹风向,结合地球物理模型函数求解海面风场的经向分量和纬向分量,然后采用Kriging插值方法将数值预报模式风速插值到SAR海面风场覆盖区域,得到SAR风速观测算子,由此构建SAR风场与模式风场融合的代价函数,并采用变分方法求解分析风场,最终得到融合后的海面风场结果。仿真分析结果表明,变分融合后的海面风速和风向结果更接近于理想值,尤其在SAR海面风场覆盖区域更为明显。选取ENVISAT/ASAR资料和与其时空匹配的欧洲中期天气预报中心模式风场资料开展实例验证,结果表明融合后的海面风场结果比模式风场更加接近于浮标观测结果。     

风云三号D星中分辨率光谱成像仪轨道间数据融合技术

FY 3D极轨卫星搭载的中分辨率光谱成像仪MERSI载荷具有最高分辨率达250 M的可见光遥感图像，包含了丰富的植被、山区等地表信息。风云三号卫星对遥感应用监测等具有重要作用。但是作为极轨卫星，FY 3D每间隔102 min覆盖一轨数据，由于每轨数据的卫星天顶角、太阳高度角等条件存在差异，再加上风云三号是星上实时定标，每条轨道也存在定标上的差异，因此在全球拼图时不同轨道反射率数据亮度差异明显，有很明显的缝隙，再加上云的移动和变化，因此不同轨道间的云数据也明显出现断层，从而影响整个MERSI II全球数据的应用，尤其在植被监测、城市热岛监测的应用上更是影响精度。本文以风云三号D星业务系统的全球拼图浏览系统为工作平台，创新提出了基于一定优选算法，利用卫星天顶角进行轨道间数据融合的技术，设计和开发了相应的工程化模块，来消除轨道间数据差异，业务实践证明，该技术效果明显，可显著提高后续MERSI II载荷的遥感产品应用。