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“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; 7950IP
点击量; 6494次
下载量

一种基于噪声水平估计的扩展线性光谱分解算法

作者(Author)：段金亮, 张瑞, 李奎, 庞家泰

摘要：针对传统的光谱分解算法忽略了影像在不同波段的不同噪声水平，导致分解精度提高受限。为克服这个问题，以高光谱影像为基础，提出了一种基于噪声水平估计的扩展线性光谱分解算法（NELMM）。首先，根据高光谱应用中的多元回归理论，估计相邻波段的噪声；其次，从估计噪声中获得噪声权重矩阵；最后，将噪声权重矩阵引入到线性混合像元的框架中，可以减轻不同波段噪声水平的影响。为验证算法精度，利用全约束最小二乘法（FCLS）和协同稀疏分解算法（CLSUnSAL）来进行对比分析，并通过此算法反演TM影像的植被覆盖度来验证其在多光谱影像上的实用性。结果表明：NELMM算法对高光谱影像分解的结果比FCLS和CLSUnSAL好，其噪声权重矩阵很好地平衡了波段间的噪声，使NELMM算法分解影像的精度显著提高；同时，此算法对多光谱影像分解呈现很好的适用性。

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基于SBAS-InSAR技术的西宁地表形变监测

作者(Author)：安炳琪, 罗海滨, 丁海勇, 张志山, 王伟, 史潇, 柯福阳, 王明明

摘要：地表形变引发的地质灾害给自然环境和社会带来了巨大威胁，小基线集合成孔径雷达干涉测量（SBAS-InSAR）技术以其监测精度高、监测范围大和非接触等优势，成为地表形变监测的重要手段，为预防地质灾害发生、降低灾害损失，实现地表形变有效监测具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术对青海省西宁市2018年1月7日至11月27日27景Sentinel-1A数据进行处理，得到西宁市地表平均形变速率分布图。与同期8个西宁南山GPS地面观测点比较，除一个点误差较大外，其余7个点均方根误差都在3 mm以内，证明了SBAS-InSAR监测结果的可靠性。SBAS-InSAR监测结果表明：山体滑坡是西宁市地表形变的主要形式，特别是沿互助北山和G6京藏高速公路一带滑坡运动尤为明显。实验首次获取了西宁市火车站东北滑坡灾害点定量形变数据，为分析该灾害点状况、保障西宁火车站安全运行提供有价值的参考。

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基于Sentinel-2数据的天山山地针叶林识别方法研究

作者(Author)：蒋嘉锐, 朱文泉, 乔琨, 江源

摘要：阴影是影响山地针叶林遥感识别精度的关键因素。选取天山一块面积约为10 000 km2的区域为案例，基于太阳高度角和方位角差异较大的两期Sentinel-2影像，从遥感数据阴影分布的时相特性、分类特征以及分类器选择三方面进行综合分析，提出了一种适用于天山山地针叶林的遥感综合分类方案。该综合分类方案首先开展阴影识别以及阴影再分类以排除阴影对针叶林识别的影响；然后筛选出了海拔、归一化差值植被指数（NDVI）、红光到近红外波段斜率、蓝光波段、红光波段、短波红外波段和坡度作为区分天山山地针叶林的重要特征；最后比较支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forest，RF）和BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）3种分类器的分类效果。结果表明：采用地形校正方法来消除山体阴影的效果不但不明显，反而还会造成过矫正现象，从而影响后续的针叶林识别，但利用太阳高度角和方位角差异较大的两期影像开展阴影识别以及阴影再分类来排除阴影对针叶林识别的影响，可使针叶林的总体精度提高1.3%~3.7%；SVM、RF和BPNN 3种分类器都能取得较好的山地针叶林识别精度，但SVM分类器的分类精度最高，其总体分类精度和Kappa系数分别是93.33%和0.87。该遥感综合分类方案经参数调整之后有望应用于北方干旱半干旱区的其他山地针叶林区域。

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基于NPSI方法的西安市地裂缝灾害链地表形变监测与演化态势分析

作者(Author)：李诗娆, 张波, 刘国祥, 沙永莲, 王敏, 王晓文, 张瑞

摘要：受构造背景、地下水采掘、活断层等因素的综合作用，西安市地裂缝于近年间不断加剧，引发多处不均匀地表沉降，并演化为对地表及地下建筑物均有强烈破坏作用的城市地质灾害链。为探明西安市地裂缝灾害链区域近年间的地表沉降态势、辨析不均匀沉降与地裂缝发育的联系，引入在城市地表形变监测精度和可靠性方面具有显著优势的网络化永久散射体时序雷达干涉测量（NPSI）方法，以2017年3月至2018年3月间成像的15期Sentinel-1A卫星SAR影像为数据源针对西安地区开展了时序监测分析，结合水准测量数据验证发现NPSI监测结果的精度达到 ±4.75 mm。实验结果表明：西安市地裂缝正向西南郊发育，地下水采掘及地上地下工程的建设在地裂缝发育趋势下加剧了不均匀沉降灾害，在形成地裂缝灾害链的鱼化寨、电子城、曲江新区以及地铁3号线等危害严重区域需要实时监测地裂缝发育趋势，并合理规划地下水开采及工程建设活动。相关研究结果可为路政、城建等部门的业务工作及相关研究提供参考信息。

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基于多纹理特征融合的震后SAR图像倒塌建筑物信息提取

作者(Author)：杜妍开, 龚丽霞, 李强, 詹森, 张景发

摘要：合成孔径雷达（SAR）凭借其全天候观测能力以及SAR图像中丰富的纹理信息，在震后建筑物倒塌评估中发挥了重要作用。针对SAR图像中倒塌建筑物纹理特征多样但利用率较低，且特征信息冗余的问题，提出一种基于主成分分析的SAR图像多纹理特征分类方法。该方法基于灰度直方图、灰度共生矩阵、局部二值模式、Gabor滤波器提取了26种纹理特征信息，构建主成分变量进行多维特征优选与降维融合，通过随机森林分类算法提取建筑物的倒塌信息。以2016年日本熊本地震为例验证了该方法的有效性，结果显示其提取精度高达79.85%，倒塌建筑物的识别效率有所提高，分类结果优于单种纹理特征提取方法及多种纹理特征组合提取法，可用于震后建筑物震害信息的快速提取。

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FY-4A LMI观测的利奇马（2019）台前飑线闪电活动及其与对流演变的关系

作者(Author)：林小红, 张文娟, 范能柱, 黄铃光, 蒋滔, 付超

摘要：为研究风云四号A星闪电成像仪（FY-4A LMI）闪电资料在强对流天气的监测预警能力，以2019年台风“利奇马”台前飑线为例，利用FY-4A LMI闪电资料、FY-4A 云顶亮温资料（TBB）、地基闪电定位资料（ADTD）、组网雷达组合反射率因子资料和东南沿海自动站风雨资料，研究“利奇马”台前飑线全闪电活动的时空分布特征及其与飑线内对流演变的关系。结果表明：FY-4A LMI闪电频次的时空变化与台前飑线的演变过程相一致，LMI闪电爆发对台前飑线强度增强具有提早约1h的指示作用。在闪电活动与台前飑线对流的演变关系上，LMI闪电与卫星TBB深对流及雷达强回波的时空演变存在较好的相关性。LMI观测的闪电频数与强回波（35~55 dBZ）顶高具有对应关系，与-72 ℃冷云区面积及35 dBZ以上雷达组合反射率因子面积的变化特征相同。闪电活动集中位于TBB低值区的左侧和前部的亮温梯度大值区，对地面雷暴大风和强降水的可能发生位置具有判识作用。LMI与ADTD的比较发现二者所揭示的利奇马台前飑线闪电活动特征基本一致。

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黑河流域中上游水热通量足迹模型的对比分析

作者(Author)：孙赛钰, 王维真, 徐菲楠

摘要：遥感技术是获取区域地表水热通量的重要手段，利用地面观测值对遥感估算水热通量进行验证时，存在空间尺度不匹配的问题，结合足迹分析可以较好地解决这一问题，为遥感蒸散发模型提供空间尺度匹配的验证数据。利用黑河流域上游阿柔超级站和中游大满超级站的涡动相关仪观测数据，对常用的3种水热通量足迹模型Kormann&Meixner （KM）模型、Kljun模型和Hsieh模型的输入参数进行了敏感性分析，并比较和分析了3个模型单时次和日尺度的足迹结果差异，为足迹模型的合理选用提供参考依据，以服务于数据质量判别和遥感模型的验证。结果表明：①奥布霍夫长度（L）是KM模型和Hsieh模型的敏感因子， L值变化时，Hsieh的足迹结果变化大于KM，而Kljun模型对L的敏感程度不高；观测高度（zm）和侧向风速标准差（σv）也是3个模型的敏感因子。②单时次30 min尺度上，KM和Hsieh的通量贡献源区大小和形状吻合较好，但与Kljun足迹结果存在显著差异；Kljun的源区范围明显较小，上风向通量贡献峰值明显大于KM和Hsieh，且上风向通量贡献峰值的位置明显小于另外两个模型。③日尺度上，3种足迹模型的水热通量源区形状相似，Kljun模型的源区范围最小。实验结果为足迹模型的合理选用提供参考依据，以服务于碳、水热通量数据质量判别和遥感模型的验证。

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基于Landsat 8与实测数据的水质参数反演研究

作者(Author)：吴欢欢, 国巧真, 臧金龙, 乔悦, 朱丽, 何云海

摘要：目前遥感技术已成为监测水质参数的重要手段，精度更高的水质参数反演模型是当前水质监测的重点。但由于水环境的复杂性、遥感数据的局限性等多重原因，水质参数遥感反演精度有限，且多集中于水色水质参数反演。为了得到精度更高的水质参数反演模型，以天津市海河下游段为研究区，对Landsat 8 OLI遥感影像进行大气校正、辐射定标等预处理，通过实验室理化分析测定水体的总磷、氮氨、总氮浓度及电导率，建立实测水质参数与Landsat 8 OLI遥感影像数据的统计回归模型及神经网络模型，采用决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）进行精度检验，神经网络模型反演结果R2均大于0.85，MAE分别为0.019、0.09、0.242、0.411，RMSE分别为0.024、0.118、0.286、0.562，反演精度较好。结果表明：基于神经网络建立的水质参数反演模型精度较高。

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