AI技术与卫星资料应用研究现状分析

人工智能(Artificial Intelligence,AI)在环境要素预报、环境质量预报、气象基本要素预报以及高影响性天气预报等方面已取得研究性进展。其中,环境要素包括云、雾、雪,太阳能辐射及土壤水分、植被、湖泊等;环境质量包括空气质量、海洋环境质量等;气象基本要素包括降水、风、温度;高影响性天气包括冰雹、强风、雷电、对流暴雨、洪涝等。     

冷锋云系降水中尺度结构的一次TRMM卫星观测和特征分析

利用TRMM（the tropical rainfall measuring mission）卫星资料,对一次低槽冷锋云系和江淮气旋共同影响下的冷锋积层混合云系中雨带和雨核的特征进行了分析,研究表明,冷锋的不同部位云系结构很不均匀,可分为典型的积层混合云系、均匀的层状云系和弱的积层混合云系3种类型,南部典型的积层混合性云系中存在明显的短回波带结构,短回波带的平均长度63.0 km,宽度19.4 km,平均降雨率14.54 mm/h,同时短回波带中还有明显的雨核特征;北部均匀的层状云系中,大范围的降水在1～2 mm/h之间,其中嵌有2～7 mm/h大小不等的较强降雨带,并且存在冷锋雨带结构;中部较弱的积层混合云系中以冷锋雨带和冷锋前的暖区雨带为主,冷锋雨带上有多个雨核的结构;同时,不同性质的云系结构如短回波带、雨核以及均匀的层状云的降水的垂直廓线表现为不同的特点。     

人工增雨技术研究及示范

课题在2002年严格按照与科技部签定的任务合同书顺利进行,并取得了可喜的研究成果: ■完成了夏延Ⅲ新型云物理和人工增雨飞机的改装,飞机装备有云物理综合探测系统和本课题研制的碘化银末端燃烧器,并在河南示范区冬季人工增雨(雪)科学试验中获得了一批符合科学设计的综合探测资料.     

基于集成学习的高光谱遥感影像分类综述

高光谱遥感影像光谱维度高、数据量大且波段间冗余信息量大,利用集成学习算法可有效地提升高光谱遥感影像的识别精度。本文首先概述了高光谱遥感影像的分类任务和目前存在的问题,其次介绍了集成学习分类算法的原理,系统性阐述了高光谱遥感影像分类中动态集成和静态集成算法的研究现状,并提出了有待进一步研究的问题。     

国土资源遥感和航空物探信息系统建设进展

本文从遥感和航空物探信息采集、处理和应用的角度,重点介绍了国土资源遥感和航 空物探信息系统建设的现状与成就,简要分析了存在的问题,并提出了相应的建议。     

遥感图像在南水北调中线河北段选址中的应用

拟议中的南水北调中线工程,南起长江三峡水库,横跨长江、淮河、黄河及海河流域,全长1600km,是一项跨流域远距离调水,改变祖国面貌的宏伟工程。自50年代起,该项工程就开始了规划,并对其可行性进行了多方面科学论证和研究。1984年地矿部地质遥感中心沿黄河至北京段进行了1:2万彩红外航空摄影,为河北段进行遥感解译试点工作提供了先决条件。本次工作选择河北段长470km,面积18,916km²进行遥感水文工程地质解译,取得了成功。     

利用Sentinel-2A多光谱成像仪与Landsat8陆地成像仪影像进行普陀山岛植被分类效果比较

卫星遥感技术可用于海岛资源调查。Sentinel-2A与Landsat 8两颗卫星都可免费提供空间分辨率较高的多光谱遥感影像,在海岛调查中的应用潜力较大。本文以浙江舟山普陀山岛为例开展了针对这两种影像在海岛植被分类中的应用效果的研究,分别利用Sentinel-2A多光谱成像仪（MSI）和Landsat 8陆地成像仪（OLI）影像基于最大似然法分类获得了该岛阔叶林、针阔混交林、针叶林、灌丛、草丛等植被及其他地物的分布情况,并进行了精度检验,结果表明MSI的总体分类精度略高于OLI。     

分层随机抽样下全球30 m火烧迹地产品验证

火烧迹地是全球及区域碳循环和气候变化等研究所需的重要参数之一,卫星遥感技术为快速获取大区域火烧迹地空间分布信息提供了有效手段。中国科学院基于Landsat系列卫星数据研发了首个30 m空间分辨率全球火烧迹地产品GABAM (Global Annual Burned Area Map)。遥感数据产品的精度验证对产品使用具有重要意义,迄今尚未有研究机构对GABAM产品精度进行独立评价和分析。为系统评价GABAM产品精度,利用2010年全球30 m空间分辨率火烧迹地产品(GABAM2010)开展精度验证研究工作,在全球和几个陆地生物群落中估算了产品精度,并探索了全球遥感专题产品精度验证的技术框架。基于分层随机抽样选择80个非重叠的泰森多边形区域TSA (Thiessen Scene Areas),采用误差矩阵和6个精度指标对GABAM2010产品做全面精度评价和分析,以满足火烧迹地产品用户的使用要求。结果表明:在全球范围内,GABAM2010产品的错分率和漏分率分别为24.32%和31.60%,总体精度为97.85%;由于数据质量(如条带、云)等的影响,火烧迹地的范围会被低估,对于较容易发生火灾的生物群落,如热带亚热带草原区域,GABAM2010产品精度较高;在生物群落内部,高密度火烧迹地区域的精度高于低密度火烧迹地区域。     

遥感数据用户需求融合处理技术

从遥感数据需求文本中获取时间要素并进行语义计算是实现遥感数据需求文本可理解的关键步骤之一。通过对遥感数据需求文本时间要素及其构成形式的分析,建立了融合时间形式表达与语义计算一体的时间本体,并在此基础上给出了遥感数据需求文本时间信息抽取及其语义计算方法。实验表明,该方法对于遥感数据需求文本的时间要素具有较好的解析与推理效率,有助于提升自然语言获取遥感数据的效率。     

国产高分辨率卫星影像在省级国土监察中的应用研究

以广西壮族自治区66个县为研究区域,针对实际应用,分析违法类型,收集2016年上半年GF-1、GF-2、ZY-3数据,结合2015年辅助数据,采用ENVI IDL开发批处理程序进行数据预处理,通过影像比对,目视解译提取可疑图斑,利用地理处理模型(GP Model)获取图斑行政区、坐标、面积等属性数据。核查53个县,查明1 046宗违法用地,16个违法采矿点。结果表明:国产卫星影像能较好地反映地物信息,地物判读性较好,文中所示的内业工作流程高效可靠,对在国土监察工作中发现可疑图斑具有现实意义。