- 王萍;许春梅;
针对大范围多类型的地质解译效率低、规范性差的问题，提出采用面向对象分类结合三维可视化的方法，对铜吉铁路沿线进行半自动化解译。首先，以高分一号、哨兵二号为主要数据源，通过主分量运算、图像融合等技术增强不同地物特征，选取不同的分割尺度以及特征参数，采用面向对象方法对地层、水文地质等面状信息进行专题提取，其分类精度均大于0.77,提高了解译精度和效率；然后，结合方向滤波增强线性构造，将各类地质要素进行三维可视化分析；最后，选取解译图、地层解译图和植被覆盖度等九个专题要素，通过权重分析进行综合评价，给出沿线地质稳定性综合指数。结果表明，研究区地质状况较好，该方法具有有效性，为铁路线选址提供技术支持。
2022年02期 v.37;No.180 1-6页 [查看摘要][在线阅读][下载 1994K] [下载次数：47 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：34 ] - 付杰;宋伦;雷利元;李玉龙;于喆;
针对海岸带遥感监测中岸线和地类提取单纯采用光谱信息而忽略其纹理和几何特征所导致的分类精度不高，以及产生“椒盐”及错分现象的问题，提出了面向对象的多尺度分割技术。通过局部方差变化率峰值确定对象提取的最优分割尺度，使用随机森林算法对基于最优尺度的盘锦市1990、2002、2013、2018年共4个时相海岸带土地利用类别进行分类。对多维特征重要性程度进行度量，依据特征贡献率对高维特征空间进行降维，构造最优特征空间。在袋外分类误差趋于收敛的前提下，寻找最适决策树数量使分类精度最高。定量分析与实验结果表明，与传统的光谱自动分类算法相比，该分类算法具有更高的准确性和稳健性，其总体精度达到81.32%以上，Kappa系数高于0.753 1,明显优于传统算法，能够有效提高海岸带遥感监测的精度。
2022年02期 v.37;No.180 7-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 2447K] [下载次数：122 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：29 ] - 刘英;何雪;岳辉;魏嘉莉;
针对遥感指数反演土壤湿度(soil moisture, SM)精度易受数据类型、植被覆盖等因素影响，以及不同场景下湿度模型迁移应用问题，提出了一种基于移动窗口特征的卷积神经网络(convolutional neural network based on window features, CNN＿W)土壤湿度反演方法。该方法考虑临近地物反射辐射影响，将输入特征进行尺度化处理，利用一维卷积核强大的非线性拟合能力对SM进行提取，提高了SM反演精度。进一步通过参数微调的方式将上述模型应用至那曲县SM反演，解决少样本情况下样本训练困难的问题。实验结果表明：CNN＿W能实现复杂农业地SM精确反演(R、RMSE、MAE、MAPE分别为0.832、0.038 cm~3/cm~3、0.028 cm~3/cm~3、9.813%),较卷积神经网络方法精度有提升；常用遥感干旱指数在该地区不适用；迁移学习方法在少样本情况下实现了模型异地应用(R、RMSE分别为0.824、0.045 cm~3/cm~3),具有良好应用前景。
2022年02期 v.37;No.180 16-22页 [查看摘要][在线阅读][下载 1888K] [下载次数：124 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：25 ] - 杨晓彤;赵彬如;邢喆;张峰;王朝阳;
针对不同发育阶段冰面湖信息提取不够精确、方法鲁棒性不高的问题，提出了一种形态学滤波时间序列冰面湖提取方法。选取格陵兰东北部一个典型区的9幅WorldView多光谱影像，实现了2017年整个消融期内各发育阶段的冰面湖自动化提取。首先，基于改进型归一化水体指数和统计分析方法，实现了单一阈值下的多时相影像水体信息快速提取；然后，引入形态学开运算，自动获取不同滤波窗口下的冰面湖信息；最后，提出一种基于欧式距离的定量精度评价方法，自动确定最优滤波窗口并得到满足精度要求的时间序列冰面湖信息。精度评价表明，冰面湖提取精度平均优于2个像元，时间序列冰面湖提取总精度达88.37%,其中漏分误差2.33%,错分误差9.30%,验证了该方法的有效性、鲁棒性和高效性。
2022年02期 v.37;No.180 23-33页 [查看摘要][在线阅读][下载 3988K] [下载次数：71 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：38 ] - 郭新;张斌;程坤;
针对DeepLabV3+模型在遥感影像语义分割中呈现出小尺度地物语义信息丢失、数据类别不均衡引起误差等缺陷，提出了一种面向小目标提取的改进DeepLabV3+语义分割模型。首先，在模型编码器空间空洞金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)中引入多组并行空洞卷积(multiple parallel dilated convolution, MPDC)和感受野融合策略；其次，在模型解码器部分加入特征注意力融合模块(feature attention fusion, FAF);最后，使用加权的Lovasz-softmax loss优化损失函数。将改进后的模型通过Landcover和CCF2017高分辨率遥感影像数据集进行验证，结果表明，在两个测试数据集上的平均交并比比原始的DeepLabV3+模型分别提高了1.17%～1.24%和0.85%～0.95%,特别地，小目标如建筑物的交并比相比原始模型分别提升了3.51%～3.86%和2.11%～2.38%,改进后的DeepLabV3+模型能更充分表达高分辨率遥感图像细节信息。
2022年02期 v.37;No.180 34-44页 [查看摘要][在线阅读][下载 2372K] [下载次数：315 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：19 ] - 常亚茹;张继贤;韩文立;丁夏萌;张越;
针对高原湖泊缺乏月际面积变化监测的问题，基于Sentinel-1A SAR数据，以纳木错湖为实验区，采用面向对象分割方法，通过最大类间方差法(Otsu)确定湖泊提取分割阈值，并结合灰度共生矩阵提取的纹理特征，进行湖泊面积提取并分析其变化情况。结果表明：Otsu法提取水体速度快但提取精度低，基于纹理特征方法提取水体边界清晰但存在误提现象，两种方法相结合提取准确率达到95.12%,精度明显提高；通过分析提取结果得到，2018年12个月纳木错水域面积呈现动态变化趋势，1—3月湖泊面积最小，随后缓慢增加，在9—10月达到年内稳定最大值；气温升高和降水增加是影响湖泊面积变化的主要正向驱动因素，风速的增大是主要负向驱动因素，湖面面积的变化与蒸发量、日照时数相关性不明显。
2022年02期 v.37;No.180 45-52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1366K] [下载次数：151 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：34 ] - 谢甫;孙建国;于明雪;吕建康;马恒利;
GDP空间化是反映区域经济内部差异的重要途径，目前的GDP空间化大多基于县级及以上行政单元的统计数据实现，准确性偏低。该文基于兰州市118个乡镇街道单元进行GDP的1 km×1 km格网空间化。实验采用了珞珈一号夜间灯光数据和其他辅助数据(地表温度、路网密度、平地占比、建筑用地占比和归一化植被指数),建模工具使用了多元线性回归和随机森林回归。实验结果显示：乡镇、街道尺度上GDP模拟模型的决定系数可达0.85,高于大多文献得到的基于更大行政单元的模型决定系数；随机森林回归的拟合精度高于多元线性回归；珞珈一号夜间灯光数据在GDP空间化中具有很大的应用潜力；兰州市GDP高密度区集中在沿黄河干流两岸的建成区，次密度区主要位于黄河支流和铁路沿线的地形平缓区以及兰州新区(全国第五个、西北第一个国家级新区)。
2022年02期 v.37;No.180 53-59页 [查看摘要][在线阅读][下载 1002K] [下载次数：232 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：31 ] - 刘媛媛;谢先明;田宪辉;李春;曾庆宁;
针对传统的无味卡尔曼滤波相位解缠算法解缠精度和解缠效率难以平衡的问题，提出一种高效无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)相位解缠算法。首先，根据干涉图生成相应的枝切线分布图；其次，利用二阶差分函数计算干涉图中各像元的二值化质量权值矩阵；然后，由枝切线分布图以及二值化质量权值矩阵生成可靠性掩模图，该可靠性掩模图将干涉图分为权值为“1”的高质量像元(非枝切线上的二值化质量权值为“1”的像元)、权值为“0”的低质量像元(枝切线上的像元、二值化质量权值为“0”的像元以及枝切线围成的闭环区域中的像元)两部分；最后，由可靠性掩模图确定解缠路径，先利用UKF相位解缠程序按照像元扩散策略解缠高质量像元，余下未解缠像元根据已解缠像元信息，利用UKF相位解缠程序按照行(或列)的方式进行解缠。模拟数据及实测数据实验结果表明，该算法能够高效与稳健地处理干涉图的相位解缠问题。
2022年02期 v.37;No.180 60-69页 [查看摘要][在线阅读][下载 5318K] [下载次数：75 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：36 ] - 王太学;江智;江德港;李柏林;郭彩玲;
针对迭代最近点(iterative nearest point, ICP)算法进行点云配准过程中需要输入较好的初值和收敛速度较慢的问题，提出了一种融合主成分分析(principal component analysis, PCA)的改进ICP配准算法。首先，基于PCA计算两组点云的主方向，得到两组点云的初始位姿变换；然后，利用主轴基向量的关系校正主轴方向，完成两组点云的大致配准。针对具有部分重叠区域的点云，粗配准后利用KD-tree算法搜索最近点。根据点云重叠部分，提出一种利用有效点对进行ICP迭代求解算法，利用有效点对中欧式距离较大的点对，完成精配准。通过在公开数据集Bunny和实测数据支座点云上的实验表明，改进算法能够为ICP算法提供较好初值，加速具有局部重叠度的点云配准，同时对配准精度也有较高的鲁棒性。
2022年02期 v.37;No.180 70-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 1030K] [下载次数：310 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：27 ] - 潘莹;仙巍;陈春容;陈军;徐薇;
针对目前高原地区青稞种植产业的实时监测困难、估产成本过高的问题，提出了一种依托遥感手段的新方法。基于S-G滤波去噪后的时间序列MODIS-NDVI数据与气象数据，实现了青稞种植面积精准提取和长势监测，并利用模型分解法构建了日喀则地区的青稞产量预测模型。结果表明，青稞单产预测模型的平均估产误差为7.53%,平均相关系数为0.942 6。该方法可为高原地区青稞种面积的快速准确提取以及青稞产量预测提供参考，且具有较好的操作性和适用性。
2022年02期 v.37;No.180 77-83页 [查看摘要][在线阅读][下载 437K] [下载次数：128 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：35 ] - 陈明;王永前;吴锡;
针对光学遥感数据在有云地区的水汽反演精度低，提出了一种利用星载微波辐射计数据基于随机森林回归模型反演的青藏高原有云地区大气水汽的方法。利用2017年1月和7月的GPS水汽数据和AMSR2亮温数据，通过随机森林算法构建非参数及非线性的回归预测模型，估算青藏高原有云地区的大气水汽，并利用GPS水汽数据和再分析ERA-Interim数据对反演结果进行对比分析。结果表明：基于随机森林回归模型估算的青藏高原有云地区大气水汽效果较好，模型反演的水汽与GPS水汽之间具有较高的相关性，平均相关系数为0.898,平均均方根误差为0.341 cm;以GPS水汽进行验证，模型反演的有云像元水汽精度高于MODIS水汽产品；反演得到的青藏高原大气水汽分布与ERA-Interim水汽分布特征基本一致。
2022年02期 v.37;No.180 84-90页 [查看摘要][在线阅读][下载 994K] [下载次数：111 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：29 ] - 孟静;王凤;李玉琳;李娟;
针对应急测绘中无人机视频帧数据与三维地理信息平台中的底图影像数据分辨率不一致、GNSS/IMU几何精度差，且基于已有的匹配方式会出现匹配错位等问题，提出视频关键帧与底图数据库影像匹配融合方法。通过对视频帧影像实时提取、视频帧影像与GNSS/IMU数据实时同步，根据GNSS/IMU精度以及底图数据类型情况，分别采用帧影像实时纠正、帧影像与底图实时匹配以及几何纠正与帧影像两两匹配相结合的方法，实现了视频关键帧与底图数据库影像匹配融合。该方法提高了视频帧影像与三维地理信息平台的实时融合效果，为无人机视频实时应急测绘提出了解决方法。
2022年02期 v.37;No.180 91-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 1935K] [下载次数：50 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：34 ] - 孔祥稳;王常颖;张世超;李劲华;隋毅;
针对高分辨率遥感影像中道路目标结构复杂且背景地物多样的问题，设计了一种适用于高分辨率遥感影像道路提取的SM-Unet网络。为捕获孤立道路区域的长距离关系的同时也能关注局部信息，网络编码器下采样前加入条纹池化模块；为增强网络对复杂场景中道路区域上下文信息的获取能力，使道路特征表示更有辨别力，编码器最后卷积层后加入混合池化模块。为验证SM-Unet模型提取道路的能力，选择我国高分二号遥感影像为数据集开展道路提取实验。结果表明，SM-Unet网络训练的道路提取模型在精确率、召回率、F1分值、平均交并比等评价指标上，均优于U-Net、FCN、DeepLabV3+等网络模型。同时，在道路提取的完整性方面，提取效果最优。
2022年02期 v.37;No.180 97-104页 [查看摘要][在线阅读][下载 2066K] [下载次数：223 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：31 ] - 陈健昌;陈一铭;刘正军;
针对激光雷达林业树种分类难以直接使用点云数据的问题，使用基于点云深度学习方法进行树种识别并提出PointNet-GS模型，无需将点云转为三维体素或二维图像，避免数据类型转换造成的特征丢失。以河北省塞罕坝机械林场的落叶松和白桦两个树种为研究对象。首先，将获取的点云数据进行数据预处理、单木分割，提取分割效果较好的单木作为样本；其次，将单木提取的样本进行几何下采样处理，保留更多局部特征便于网络模型学习；最后，将下采样处理的样本输入深度学习模型的网络，自动提取其高维特征进行学习，实现树种分类。实验结果表明，PointNet-GS树种分类精度达89.3%,Kappa系数为0.785,效果优于原始PointNet模型。
2022年02期 v.37;No.180 105-111页 [查看摘要][在线阅读][下载 838K] [下载次数：351 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：43 ] - 卜亚勤;丁海勇;
植被物候是气候变化和外界环境变化的感应器。鉴于当前植被物候研究多在生态区，城市相对较少，以北京为研究区，基于2001—2019年MOD13Q1植被指数产品，利用动态阈值法提取研究区内植被的物候参数，即生长季开始期(start of season, SOS)、生长季结束期(end of season, EOS)和生长季长度(length of season, LOS),揭示植被物候期的时空变化特征并利用相关分析法研究其对城市化的响应。研究表明：2001—2019年，北京出现植被生长季开始期提前、结束期推迟和长度延长的现象，城区和郊区亦然。植被物候在城郊方向上表现出明显的梯度现象，且城区生长季开始期最早、结束期最晚和长度最长。城市化的发展对植被生长季开始期提前、结束期推迟和长度延长具有重要作用，不同地区的植被物候受城市化影响具有差异性。
2022年02期 v.37;No.180 112-118页 [查看摘要][在线阅读][下载 1244K] [下载次数：270 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：39 ] - 吴昊舰;刘立龙;章传银;薛张芳;张志;
针对如何有效提高GNSS-IR土壤湿度反演中卫星信号质量不高以及植被覆盖和地表粗糙度带来的散射影响等问题，提出了一种小波分解与BP神经网络相结合的方法，利用小波分解变换替代传统的多项式拟合法，从而获取高质量的卫星信噪比观测值进行土壤湿度的反演。利用PBO H_2O的土壤湿度以及近点的气象站数据作为参考依据，以2017年PBO 036测站的GNSS数据为基础建立模型并评估分析。实验结果表明，结合小波变换与BP神经网络的土壤湿度模型反演结果与实测数据在大体趋势上基本一致，其均方根误差为0.015,决定系数R~2为0.943,对比传统相位线性回归模型有很大的提升，同时有效改善了单颗卫星反演时出现的异常跳变现象，进一步证明了该方法的精确性与可靠性。
2022年02期 v.37;No.180 119-125页 [查看摘要][在线阅读][下载 1080K] [下载次数：198 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：28 ] - 朱建伟;李朝奎;黄云涛;王佳欣;钟森;
针对现有高速公路广告牌人工巡检成本高、效率低且危险性大等问题，提出了一种以车载遥感影像的文本信息识别为技术支持的高速公路广告牌巡检新方法。该方法以车载遥感高速公路广告牌影像为研究数据，建立了一种融合最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions, MSER)检测的高精度筛选算法和基于边缘像素点的笔划宽度变换(stroke width transform, SWT)字符识别优化算法，并基于文本信息提取实现广告牌问题的自动化甄别。研究结果表明：倡导的通过车载遥感技术与信息提取所结合的高速公路广告牌智能巡检方法可行且效率高，并且很好地解决了现行作业方式中施工人员的安全问题；提出的广告牌文本信息提取方法准确率高于80%。研究成果为我国高速公路管理及相关部门及时有效地识别、更新、维护高速公路广告牌提供了一种新的原创性技术支撑。
2022年02期 v.37;No.180 126-130页 [查看摘要][在线阅读][下载 557K] [下载次数：39 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：27 ] - 孙保燕;周鑫;覃禹程;张小可;黄邦伟;
针对在大高差环境下，高差航摄序列影像空中三角测量效果差、异形建筑精细化模型建模难的问题，以大学生活动中心异形建筑为研究对象，提出一种融合大高差影像序列的单体异形建筑免像控建模方法。探讨了在同一高空处多环交叉环拍航摄与五架次航摄的效率和精度对比，验证了多环交叉环拍方案更高效可行；采用了“多环交叉环拍、弓形贴面环拍为主，公共接边过渡影像为辅”的航摄影像采集方案，融合了大高差序列影像，并完成单体异形建筑的实景三维模型重建。该方法重建的异形建筑三维模型纹理清晰、精度高，为大高差环境的城市建筑精细化三维模型提供有效方案，可顺应城市信息模型(city information modeling, CIM)基础平台建设发展。
2022年02期 v.37;No.180 131-137页 [查看摘要][在线阅读][下载 1417K] [下载次数：65 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：28 ] - 周珏;李蒙蒙;汪小钦;吴思颖;金时来;
针对目前高分辨率遥感影像耕作梯田提取方法普遍精度不高的问题，提出一种面向对象与卷积神经网络相结合的方法。以福建省南平市为例，构建面向对象卷积神经网络，利用高分辨率GF-2和ZY-3遥感数据进行耕作梯田精细提取，并对比分析深度学习与传统方法、不同分辨率数据源以及不同分类器对提取效果的影响。结果表明：该方法总体精度达到87.1%,Kappa系数为0.76,与采用低层次特征的随机森林分类对比，总体精度提高了10.2%;分别结合深层次特征与随机森林、XG Boost和Ada Boost分类器，总体精度差异小于2%;该方法基于GF-2影像的提取精度较ZY-3提高了4.6%。此方法可有效表征高分辨率影像梯田对象的深层图像特征，并顾及影像中梯田的边界信息，实现了梯田的精细提取。
2022年02期 v.37;No.180 138-144页 [查看摘要][在线阅读][下载 2204K] [下载次数：173 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：40 ] 下载本期数据