利用JPL行星/月球星历计算遥感水汽中的地球固体潮改正

简要介绍GPS遥感水汽的原理,详细讨论了计算地球固体潮改正模型的理论公式。介绍获取JPL星历的方法,以及如何利用JPL行星/月球星历来计算太阳和月亮的坐标,并逐步计算出地球固体潮改正。举例计算了地球固体潮改正,分析了其对水汽的影响,比较了太阳距离、月亮距离与地球固体潮改正的关系。     

基于时间序列遥感数据的嵯岗国家沙化土地封禁保护成效评估

2013年中国启动实施了内蒙古自治区新巴尔虎左旗嵯岗国家沙化土地封禁保护区试点。本研究利用2001-2017年生长季NDVI数据分析了嵯岗封禁保护区及周边区域植被长势时空演变特征,分析了多年的生长季降水量和历年旱情,之后利用植被降水利用效率和NDVI残差趋势分析对保护成效进行了评估。结果表明:(1)封禁项目实施之前,封禁区内外植被长势变化趋势基本一致,而在项目实施后的2016、2017年,封禁区内NDVI距平明显高于封禁区外;(2)降水为影响该区域植被长势的主导气候因素,在封禁实施后的2015-2017年该区域连续3 a干旱,极大地限制了区域植被生长;(3)封禁区内植被降水利用效率和NDVI残差均呈现明显的增加趋势,而封禁区外变化不明显,说明封禁提升了植被的自我修复能力;(4)嵯岗封禁保护区由3个地块组成,其中嵯岗林场封禁效果比牧场八队和牧场十一队明显。国家沙化土地封禁保护措施有效促进了植被自我修复,提高了沙漠生态系统应对气候变化的能力。     

基于Citespace的无人机遥感研究知识图谱分析

为清晰了解国内外无人机遥感应用研究现状及发展态势,以Web of Science核心期刊为数据源,运用文献计量方法与Citespace可视化分析工具对无人机遥感研究的相关文献进行统计分析。结果表明：无人机遥感相关研究文献呈快速增长趋势,与遥感科学、工程学和影像科学摄影技术三门学科联系最为密切;美国、中国、西班牙等国家发文量较多,具备较强研究力量;中国科学院发文量最多,而西班牙最高科研理事会h指数最高,均有较大影响力;澳大利亚学者Lucieer A和西班牙学者Zarco-Tejada PJ的h指数较高,为该领域的代表性学者;无人机遥感技术包含多个研究方向,其中研究热点包括无人机遥感在农业科学和生态学等领域的应用研究、遥感影像分类方法的研究、摄影技术和计算机视觉技术的研究等三方面。     

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。     

中国荒漠化分区与时空演变

荒漠化被列入威胁人类生存的十大环境与发展问题之一,中国作为世界上荒漠化严重的国家,荒漠化形势十分严峻。本文通过遥感手段,以中国陆域国土范围（除台湾、香港和澳门）的31个省、市、自治区为研究区域,对1975年、2000年与2017年研究区数据进行沙化、盐渍化、水蚀荒漠化专题因子时空演变的综合研究,根据地域分异、发生学及多级序列等原则将将中国划分为8个荒漠-荒漠化区,42个荒漠-荒漠化亚区和36个荒漠-荒漠化小区。以不同时期荒漠化土地类型图为依据,采用荒漠化面积变化量与荒漠化重心迁移轨迹指标进行荒漠化演化分析。为具体说明不同区域荒漠化程度,本研究根据一定时期内荒漠化土地面积增加或减少的百分比将荒漠化演化分为7种类型,通过分析得到不同荒漠化区域的时空演化及不重心迁移,据此提出中国荒漠化的重点治理目标区及防治建议。研究结果表明：① 中国荒漠、荒漠化土地种类较多,重度荒漠化面积25.18×10⁴ km²,占荒漠化总面积的19.59%;② 1975-2017年,中国荒漠化发生明显逆转,与1975-2000年相比,2000-2017年全国的荒漠化强度显著下降,原因是荒漠化加重区面积减少以及荒漠化减弱区面积增加;③ 1975-2000年与2000-2017年,各区内荒漠化重心点坐标迁移具有同向性。本研究在分析荒漠化土地分布、形成和演变机制的基础上,进行了荒漠化分区。通过对不同荒漠化地区的面积百分比变化的比较,得到了不同时期荒漠化的时空演化模式,并分析了荒漠化演化的特点和差异。     

面向中国洪涝灾害应急监测的无人机空港布局

当前洪涝灾害对社会的经济发展和人民生命财产安全构成严重威胁。无人机机动、灵活,安全性高,可迅捷甚至实时获取灾区影像,对灾情的快速评估和应急救援决策意义重大。遥感无人机在洪涝灾害救援中能够发挥的重要作用已得到广泛共识,但是由于灾害的突发性,缺乏就近部署的资源制约了无人机遥感观测和救援作用的发挥。针对突发灾害,在区域和全国范围内建立起一定的无人机遥感应急体系成为国家面向未来正在考虑的选项。基于此,本研究提出了基于中国科学院的野外台站构建全国无人机遥感观测网的设想。本研究以中国防范洪涝灾害等级分布数据、行政区划数据、中国科学院野外台站分布数据和当前无人机性能数据库为数据源;以行政区划离散并提取的中心点作为需求点,台站作为设施点,不同洪涝等级区域内需要无人机进行应急观测的重要程度作为权重,利用最大覆盖选址模型进行空港选址布局;利用成本-效益曲线确定台站的最佳数量,最终从268个台站中选取出81个作为支撑全国洪涝灾害无人机遥感观测网络的无人机空港。无人机空港布局结果在理论上能够实现对中国绝大数突发洪涝灾害在2 h内初步完成洪涝观测,这对于构建中国空天地一体化的洪涝灾害监测体系具有重要意义。同时,本研究中的方法和成果对于进一步构建行业和综合性的全国无人机遥感观测网也具有一定借鉴和参照意义。     

作物胁迫无人机遥感监测研究评述

作物胁迫是全球农业发展的一个重要制约因素,实现快速、大范围、实时的作物胁迫监测对于农业生产具有重要意义。传统的作物胁迫监测方式,如田间调查、理化检测和卫星遥感监测总是受到各种田间条件或大气条件的制约。随着无人机和各种轻量化传感器的快速发展,其凭借高频、迅捷等优势为各种作物胁迫监测提供了一套全新的解决方案。本文在介绍了目前主流的多种无人机和传感器的基础上,首先对目前无人机遥感用于作物监测的主要胁迫类型进行了梳理,然后重点阐述了基于光谱成像和热红外传感器进行作物胁迫无人机遥感监测的应用和技术方法,最后提出了作物胁迫无人机遥感监测尚需解决的关键问题,并展望了未来无人机遥感用于作物胁迫监测的前景。     

高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。     

基于长时间序列遥感数据的阿伯德尔国家公园 生态环境质量评价

阿伯德尔国家公园位于号称肯尼亚“水塔”的阿伯德尔山脉上,是肯尼亚重要的旅游景区和珍稀动植物保护区,开展该地生态环境质量评价对肯尼亚水资源保护与可持续发展具有重要的意义。本研究基于1987-2018年的Landsat系列遥感数据,通过计算综合遥感生态指数RSEI,结合趋势线分析法对阿伯德尔国家公园近32年间生态环境质量变化进行客观定量分析。研究结果显示：① 1987-2018年研究区RSEI均值从0.62下降到0.51,生态环境质量退化的区域面积为551.52 km ²,占总面积的71.85%,表明在气候变化和人类活动影响下,1987-2018年研究区的环境状况呈恶化趋势;②环境质量显著恶化的区域主要分布于亚高山植被区和东部低海拔森林覆盖区,亚高山地区植被生态系统结构单一,稳定性差,对气候变化和人类活动更为敏感;而东部区域存在过度开发,非法砍伐森林等现象,且旅游开发强度大,环境恶化与人类活动密切相关。     

基于TCP-InSAR的采动区铁路动态沉降监测与时序分析

为高效获取采动区长时间序列形变,监控煤炭开采对矿区铁路的影响,研究一种基于TCP-InSAR(temporarily coherent point interferometric synthetic aperture radar)的采动区铁路形变监测方法。该方法根据时间序列SAR影像间的相干性,选取临时相干点构建Delaunay三角网,并通过离群值探测去除具有相位模糊度的TCP间的弧段,最后采用最小二乘解算得到区域地表变形。实验使用2016-10～2017-04时间段内的15景Sentinel-1A数据,利用TCP-InSAR技术获得某矿区的铁路形变。结果表明,受采动影响,该时间段内铁路最大下沉值为95mm,最大倾斜坡度为0.37‰。利用TCP-InSAR技术可实现采动区内铁路长时间的动态形变监测。