“遥感应用”专题_中国煤炭行业知识服务平台

“遥感应用”专题

来源：遥感技术与应用

专题来自于《遥感技术与应用》2021年“遥感应用”栏目，共48篇研究成果。《遥感技术与应用》是综合性学术刊物，主要刊登国内外遥感理论、技术及应用研究领域的学术论文与综述，优先报道国内外遥感研究与应用的新技术、新理论、新方法和新成果，推动高新技术在地球科学研究及社会发展中的应用，重点介绍国家自然科学基金项目、交流国家攀登计划、攻关计划工作等科研成果。针对目前遥感领域的热点问题和发展动态，经第六届编委会讨论决定，将栏目细化调整为微波遥感、光学遥感、数据处理、模型与反演、遥感应用、专家述评、GIS、深空探测、重大项目、综述等。欢迎国内外从事遥感技术研究及相关应用领域的科技人员、科研管理者、大专院校师生等踊跃投稿。

期刊官网：http://www.rsta.ac.cn/

行业视野: 智能化
类别; 206个
关键词; 214位
专家; 45篇
论文; 8063IP
点击量; 6494次
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一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法

作者(Author)：尹芳, 封凯, 吴朦朦, 拜得珍, 王蕊, 周园园, 尹春涛, 尹翠景, 刘磊

摘要：土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一，利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号（Sentinel-2）多光谱影像与实测样品光谱数据，对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜（Cu）含量进行估算，利用68个土壤样品的反射光谱，优选出适合土壤铜含量预测的波段，结合分段偏最小二乘法（Piecewise Partial Least Squares Regression，P-PLSR），对土壤铜含量进行估算，将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数（R2）为0.89，预测偏差比（RPD）为2.82；利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布，其Cu含量的估算精度R2为0.74，RPD为1.73，Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率（10、20和60 m）、高时间分辨率和幅宽大（290 km）等优势，通过敏感波段选择并建立反演模型，可实现大范围土壤环境制图。

2022-04-22

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基于遥感与生态服务模型的青岛市生态保护重要性评价

作者(Author)：李杰, 贾坤, 张宁, 魏香琴, 王冰

摘要：生态保护重要性评价是“双评价”的重要组成部分，是合理规划国土空间的重要依据。提出一种将遥感数据作为主要驱动数据，采用生态服务模型与生态敏感性指数相结合的生态保护重要性评价方法，定量评价了2018年青岛市陆域的生态保护等级。依据“双评价”标准，综合考虑区域内重要生态服务功能区、生态脆弱区和生态保护因子，划定青岛市生态保护重要性，并根据生态保护红线对评价结果进行验证和分析。结果表明：基于遥感与生态服务模型的生态保护重要性评价方法能够较好地评价区域生态保护重要性，青岛市生态保护重点区面积为1 125.57 km2，约占全市陆域面积的10.34 %，主要分布在青岛市东部的崂山片区、西南部的胶南山区以及北部的大泽山片区等生态系统服务功能较为丰富且生态敏感性较高的部分地区。研究提出的生态保护重要性评价方法为“双评价”工作的开展提供了良好的技术支撑，评价结果对于科学合理地编制城市发展规划和建设生态文明城市具有重要的参考价值。

2022-04-22

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一种不透水面精细制图新方法及其在城市SDGs指标评估上的应用

作者(Author)：符冰雪, 张继超, 杜文杰, 王鹏龙, 孙中昶

摘要：城市不透水面是城市化程度的重要指示器，也是城市环境的重要敏感因子。联合国提出的城市可持续发展SDG11.3.1指标——城市土地使用率与人口增长率之比（LCRPGR）需要有效监测土地城镇化与人口城镇化关系。针对其监测与评估中高分辨率和高精度城市用地产品缺失，以及低纬度地区城市可持续发展研究较少的问题。基于Google Earth Engine平台，提出一种多时相升降轨SAR与光学影像等多源数据融合的不透水面提取方法，提取了2015年和2018年10 m分辨率印度不透水面。根据人口格网界定城市范围，将范围内不透水面面积与城市人口进行耦合，用于指标计算。研究结果表明：①精度验证结果显示，两期产品总体精度（OA）高于91％，Kappa系数高于0.82，R2值分别为0.85和0.86，并与其他产品细节对比，证明了方法的有效性；②印度总体不透水面面积由2015年的47 499.35 km2增加到2018年的49 944.69 km2，城市平均LCRPGR为0.76，表明其城市人口城镇化大于土地城镇化，城市可持续发展面临挑战。结合空间分析，印度城市可持续发展水平存在南北差异、东西差异以及沿海与内陆的差异。

2022-04-22

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一种像素与对象相结合的林区建筑物识别方法

作者(Author)：刘倩, 胡心雨, 李晓彤, 覃先林

摘要：针对林区建筑物遥感监测技术需求，为构建GF-2数据在林区建筑物识别中的应用方法，选取蜀南竹海风景名胜区为研究区，根据所选区域建筑物的GF-2影像特征，研究形成了像素级和对象级相结合的林区建筑物识别方法。首先利用基于递归特征消除法的随机森林算法对预处理后的GF-2影像进行特征筛选；然后通过对比支持向量机和随机森林分类器识别的建筑物结果，选用支持向量机分类器所得研究区建筑物作为像素级识别结果；融合像素级建筑物识别结果和多尺度分割得到的影像对象，识别出该研究区建筑物目标。结果表明：利用支持向量机分类器进行像素级建筑物识别，其结果的正确率、完整率和质量均高于随机森林分类器；提出的像素级和对象级相结合的建筑物识别方法既保留了简单易行的优势，也避免了椒盐现象，在正确率、完整率和质量上均比像素级方法和对象级方法有所提高，在质量上分别比像素级方法和对象级方法提高了0.20和0.13，该方法可为主管单位有效监管林区内违规建筑物提供技术支撑。

2022-04-22

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基于SBAS-InSAR技术的围填海区域地面沉降监测

作者(Author)：林广坤, 吴志峰, 曹峥, 关文川

摘要：以围填海活动为代表的沿海快速城市化过程，是引起地面沉降的重要影响因素之一。研究聚焦沿海围填海活动热点区域广州市南沙区，使用2015年6月~2018年4月共34景Sentinel-1数据，应用SBAS-InSAR技术，揭示了南沙区在研究时段内地面沉降的时空变化格局及演变特征。结果表明：①南沙区整体呈现持续沉降的趋势，沉降速率分化严重，平均沉降速率达到3.2 mm/a，圈层分析法显示中心圈层平均沉降速率为2.6 mm/a，最外层平均沉降速率为26.8 mm/a；②该区地面沉降在空间上呈现出异质性，主要分布在东部和南部，其中南部万顷沙、龙穴岛地面沉降最为严重，最大年沉降速率达到72.2 mm/a，在2015年6月~9月还出现地面沉降回弹现象，可能是台风天气带来季节性强降水变化影响。③基于不同极化方式的Sentinel-1数据进行交叉验证，VV极化、VH极化监测结果平均值分别为2.09 mm和1.01 mm，均方根误差分别为1.12 mm和2.65 mm。结果表明：SBAS-InSAR技术在提取围填海区域的地面沉降信息方面是有效可靠的，能更好地为监测沿海地区的地面沉降情况提供科学依据。

2022-04-22

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基于热红外遥感的川藏铁路昌都—林芝段地热异常区定量预测评价研究

作者(Author)：陈喆, 董庆, 陈建平, 赵文博, 蒋良文, 张广泽, 冯涛, 王栋, 毕晓佳, 边民, 张权平, 孟德利

摘要：识别川藏铁路沿线的地热异常区有助于工程的建设和后期的管理维护。以川藏铁路昌都—林芝段为研究区，基于Landsat 8热红外影像数据，反演地表温度并进行星地同步实验，得到校正后的地温值。围绕地热异常的成因与分布规律，选取地层组合熵、断层缓冲距、断层线密度、地表温度、水系缓冲距、地震动峰值加速度6个影响因子作为地热异常区评价指标并检验因子独立性。构建信息量模型进行定量预测，最终将识别结果划分为5个子区域。研究表明：高异常区和中异常区分别占研究区总面积的9.14%和28.57%，地热高温点的空间分布与地热异常区评价结果基本一致。研究结果可为川藏铁路的设计与施工提供参考依据。

2022-04-22

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基于自动阈值分类的高分辨率影像海陆分界线自动提取

作者(Author)：李业钦, 王常颖, 隋毅, 初佳兰, 李劲华

摘要：海陆分界线的变化对滩涂面积和湿地系统变化具有指示作用并且影响航运活动，因而需提取海陆分界线。视海陆分界线为陆地（包括淤泥质潮滩）和海水（包括河道）的瞬时分界线。首先，构建近红外—绿—蓝波段的假彩色图像，进行色彩、对比度增强和双边滤波处理；其次，构建海陆分界线提取指数（Sea-land Boundary Extraction Index，SBEI），并利用自动阈值分析方法，将影像分为海洋和大陆，同时合并陆地碎斑。针对河道伸入陆地的问题，对于宽度为W的河口，采用步长为W+1的膨胀腐蚀的方法消除；最后用Canny算子提取海陆分界线。为验证算法的有效性，选取1m分辨率的高分二号卫星影像，对3种海岸类型进行实验，结果表明此方法的提取精度约为5个像元，相较NDWI和CV模型的提取精度至少提高10个像元。

2022-04-22

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基于Landsat影像的北京植被覆盖度变化趋势分析

作者(Author)：王曦, 张怡雯

摘要：植被覆盖状况是决定大城市地区生态环境质量的重要因素之一，但在快速城市化进程下城市内部及周边地区植被覆盖的动态变化状况尚不清晰，需结合遥感数据进行分析。以北京市为研究区，基于Landsat影像获取植被覆盖度的空间分布，计算移动窗口内植被覆盖度的均值和标准差，将其分别作为表征局部植被覆盖水平和植被覆盖度异质性的指标，采用Mann-Kendall检验识别均值和标准差具有显著变化趋势的窗口，并使用Sen’s Slope估算变化梯度，进而分析北京植被覆盖度变化趋势。结果表明在1984~2014年间：①植被覆盖水平呈显著上升趋势的区域主要分布在市中心与西部和北部山区，而在市中心外“东北、东、东南、南、西南”方向的近郊分布有大量植被覆盖水平显著下降的区域；②植被覆盖度异质性呈显著上升趋势的区域主要分布在平原区，呈显著下降趋势的区域主要集中在北部山区。

2022-04-22

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