基于Landsat8 OLI遥感影像冰湖边界分类叠加提取

青藏高原特殊的地理及其气候环境适合冰湖变化研究。传统的方法由于受到冻湖、冰川以及山体的阴影的影响,提取冰湖边界时会出现大量的错分和误分。本文基于NDWI(Normalized Difference Water Index,水体指数法)、DEM(数字高程模型)、RGI(Randolph Glacier Inventory)6.0全球冰川编目数据提出针对不同状态下的冰湖边界提取的分类叠加提取方法。结果表明,分类叠加提取方法能够实现未结冰、半结冰以及全结冰三种状态下的冰湖边界提取,并且能减少冰川以及山体阴影的影响,使用该方法提取三种状态下的冰湖的错分和漏分误差均小于2%且Kappa系数均大于0.81。     

遥感图像不同融合方法的适应性评价——以ZY-3和Landsat8图像为例

目前对常用融合方法用于ZY-3和Landsat8卫星图像的适用性研究较少,为此,探讨了小波变换法(WT法)、相位恢复法(Gram_Schimdt,G-S法)、彩色标准化变换法(Brovey法)、主成分变换法(PCA法)、彩色空间变换法(IHS法)以及超分辨率贝叶斯法(Pansharp法)等6种融合方法对ZY-3和Landsat8图像的适用性,并从"光谱信息保真度"和"空间信息融入度"2个方面对融合图像进行了评价。结果表明:在空间信息融入方面,对于ZY-3图像,Pansharp法的信息融入度最差,IHS法的信息融入度最好,PCA法、Brovey法、G-S法和WT法次之;对于Landsat8图像,G-S法的信息融入度最好,WT法最差。在光谱信息保真方面,对于ZY-3图像,PCA法具有较高的光谱保真度,IHS法、G-S法和Brovey法次之,WT法最差;对于Landsat8图像,G-S法具有较高的光谱保真度,Pansharp法和Brovey法次之,IHS法、WT法和PCA法较差。     

基于遥感图像分析的极区海冰漂移研究

自然水体中石油污染含量的时空间分布是数字地球领域水体环境研究的一个重要参数,利用遥感技术提取水中石油含量也是数字地球研究领域的一个热点问题.基于2009-2013年进行的六次石油类污水野外配比实验数据,结合2013年6月-2014年4月晴天获取的中国辽宁盘锦辽河油田Landsat 8/OLI遥感数据,在对配比实验测定值、Landsat 8/OLI传感器模拟值和Landsat 8/OLI传感器过境值等三类遥感反射比数据进行归一化处理的基础上,通过对波段特征进行分析,发现含油水样与无油水样在绿色、红色和近红外波段的遥感反射比存在明显的差异,由此提出了水体石油污染归一化遥感反射比指数NDPRI (Normalized Difference Petroleum Remote Sensing Reflectance Index),该指数可用来判断水体是否存在油污染,进一步建立利用NDPRI来反演水中石油含量遥感模式.结果表明:(1)含油水样和无油水样在蓝色波段的归一化遥感反射比差别不大;(2)含油水样在绿色和红色波段的归一化遥感反射比明显低于无油水样;(3)无油水样在近红外波段的归一化遥感反射比呈现下降趋势,而含油水样的归一化遥感反射比随着石油类浓度含量的增加而明显抬升,呈现出较好的线性关系;(4)含油水样,其NDPRI小于0.45,此阈值作为是否有油污染的判断值.最后,利用2014年4-8月污水厂获取的现场实测数据对模式进行验证,相对误差为13.5％,表明所建立的模式具有良好的石油含量反演精度.     

Landsat 8 地表温度产品降尺度深度学习方法研究

以光谱指数为趋势面因子的降尺度方法被广泛用于遥感地表温度尺度转换中,但面临构建的光谱指数难以凸显地表温度分布规律、浅层的统计模型难以精准刻画趋势面因子与地表温度之间的复杂关系的不足。为此,本文以Landsat 8 ARD 地表温度产品为降尺度对象,以Landsat 8 OLI原始数据为潜在趋势面因子,构建地表温度降尺度残差网络（LSTDRN）的深度学习模型;探索适用于Landsat 8地表温度产品空间降尺度的趋势面波段或组合,并在不同季节、不同地表类型下与经典传统方法TsHARP进行定量比较。结果表明：LSTDRN方法利用Landsat 8 OLI原始单波段作为趋势面因子就能有较好的降尺度效果,增加潜在趋势面因子的组合数量并不能提高降尺度效果。不同地表覆盖类型实验中,LSTDRN方法降尺度效果整体优于经典传统方法,且以近红外波段、红光波段和归一化植被指数为趋势面因子时,近红外波段降尺度效果定量评价表现最佳;不同地表覆盖类型的LSTDRN降尺度效果排序为：植被>建筑>水体,而经典传统方法则没有表现出明显的差异。不同季节实验中,LSTDRN方法在春夏冬3季的降尺度效果的定量评价表现明显好于经典传统方法,两类方法的秋季降尺度结果相当。因此,提出的LSTDRN对Landsat 8遥感地表温度产品具有较好的降尺度效果,整体优于经典传统方法且稳定性更强。     

Himawari-8静止气象卫星时序法火点探测

随着新一代静止气象卫星的发射,高频次和高时效的观测特性对于火点探测具有独特优势。本文基于Himawari-8新一代静止气象卫星高频次观测特点,提出有利于火情初期火点判识的时序探测方法。与传统的极轨气象卫星遥感火情监测采用的上下文法不同,时序探测法判识火点的方法依据为探测像元亮温在观测时间上的差异。研究结果显示,在无云及无异常热源条件下,相邻时次中红外亮温差异较小,当前后时次亮温差达到3K时,可判识出火点,而上下文法的阈值均在6 K以上,时序法的火点判识阈值较上下文法明显降低,探测相应的亚像元火点面积减小一倍以上,从而提高了火情判识的灵敏度,实现火点早期发现。本文介绍了时序法火点判识方法,并以黑龙江桦川县的星地同步观测实验进行验证,研究表明,时序法较上下文法在初发火点探测灵敏度方面有明显优势,时序法和上下文法的结合可提高气象卫星对火情发展过程的监测能力。     

基于深度卷积神经网络的云检测方法

本文将Fmask云检测结果作为标记样本对深度卷积神经网络进行训练以实现云检测。在仅利用可见光波段和近红外波段的前提下,本文方法的云检测总体精度达到87.65%,高于Fmask的86.92%,而且单景Landsat 8影像的识别用时18 s,远低于Fmask的72 s,具有更高的精度和效率。另外,该方法适用于不同的地表土地覆盖类型,具有很强的泛化能力,是一个通用性强的算法,为进一步的遥感应用打下基础。     

基于离散粒子群算法的2种新型水体提取方法的对比与验证

随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证。本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法（SMDPSO）与最大熵耦合离散粒子群算法（MEDPSO）,基于Landsat8_OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法（NDWI、MNDWI）进行了对比与验证。结果表明：① SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;② SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8%以上,高于其他3种方法;③ 将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;④ 运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高。本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考。     

黑土型退化草地时空格局遥感监测

准确及时地了解黑土型退化草地的时空分布特点,对祁连山地区草地退化修复治理具有重要意义。本文选取祁连县野牛沟乡西北部区域作为研究区,基于Landsat 8 OLI影像,结合地理国情监测成果,尝试利用分场景的决策树分类方法提取黑土型退化草地范围,并对比分析2014-2019年黑土型退化草地的时空变化特征。结果表明,多场景的决策树分类方法对黑土型退化草地监测具有很好的适用性;2014-2019年,研究区北部部分区域缓坡地和中部滩地黑土型退化问题有所好转,西部和西北部缓坡地黑土型退化问题有进一步恶化的趋势;好转草地主要以人工干预为主,恶化草地可能是受水热空洞效应、鼠害等多种因素的影响。     

Towards a Higher Comparability of Geothermometric Data obtained by Raman Spectroscopy of Carbonaceous Material. Part I: Evaluation of Biasing Factors

Raman spectroscopy of carbonaceous material (RSCM) is frequently used to determine metamorphic peak temperatures from the structural order of carbonaceous material enclosed in metasediments. This method provides a quick, robust and relatively cheap geothermometer. However, the comparability of the RSCM parameter is low as there are at least three major sources of biasing factors. These sources are the spectral curve‐fitting procedure, the sample characteristics itself and the experimental design including the used Raman system. To assess the impacts of the biasing factors on RSCM, a series of experiments was performed. The experiments showed that curve‐fitting is strongly influenced by individual operator‐bias and the degrees of freedom in the model, implying the need for a standardised curve‐fitting procedure. Due to the diversity of components (optics, light detection device, gratings, etc.) and their combinations within the Raman systems, different Raman instruments generally give differing results. Consequently, to estimate comparable metamorphic temperatures from RSCM data, every Raman instrument needs its own calibration. This demands a reference material series that covers the entire temperature calibration range. Although sample heterogeneity will still induce some variation, a reference material series combined with standardised curve‐fitting procedures will significantly increase the overall comparability of RSCM data from different laboratories.     

Tephras in lacustrine sediments of the Sarliève marsh (French Massif Central): age and preservation

The Sarliève marsh sediments (Massif Central, France) contain two tephras. The first tephra [, ca. 12 000 BP], regionally well known, enables to date the beginning of lacustrine infill to the Lateglacial. The second tephra, the ‘tephra de Sarliève’, the emitting volcano of which is unknown, would be dated to around the Early Subboreal from pollen data. This occurrence, after the discovery of the ‘tephra de Beaunit’, emphasizes that volcanic eruption(s) occurred in the ‘Chaîne des Puys’ or in the volcanic Cézallier more than 1000 years after the last known eruption (Pavin) in the ‘Chaîne des Puys’ at around 6.6/6.7 ka (5800/5900 BP). In the Sarliève piles, these tephras, well preserved in thick and more silicated deposits of deltas, were not observed in carbonated basin sediments where they were altered. The abundance of authigenic zeolites formed during the Lateglacial in restricted depocentre lacustrine waters allows us to detect initial CF1 tephra occurrence. To cite this article: A. Fourmont et al., C. R. Geoscience 338 (2006).