基于遥感技术的湖泊水质参数反演研究综述

湖泊水体污染和营养化问题是当前湖泊研究的重点之一,遥感反演技术由于具有快速、宏观、低成本、周期性的特点,已成为当前水质监测评价的重要技术手段。本文阐述了水质反演方法、反演参数和反演基于的遥感数据源三方面的发展过程,讨论了目前反演过程中存在的主要问题,并对未来遥感反演的研究重点进行了展望。     

内陆水体藻蓝蛋白遥感反演研究进展

藻蓝蛋白(PC),作为蓝藻的标志性色素,通常被用作进行蓝藻水华遥感监测的标志物.近年来,内陆水体水质恶化,富营养化加剧,藻华频发,PC遥感反演研究越来越受到关注.本文从PC光学特性、反演算法开发、卫星传感器应用等方面难点及干扰因素,综合梳理了过去30 a PC遥感反演研究的发展历程和趋势,以期理解国内外相关研究的新思路...     

内陆湖泊颗粒有机碳反演及日变化初步研究

以太湖及洞庭湖为例,检验海洋一类水体颗粒有机碳(particulate organic carbon, POC)浓度遥感估算方法在内陆湖泊二类水体中的适用性,结果表明,一类水体POC反演模型并不适用于二类水体。针对二类水体建立了以近红外波段(834 nm)为因子的单波段POC反演模型以563及834 nm波段组合为因子的两种双波段反演模型,模型验证结果显示,单波段模型的均方根误差(RMSE)为1.12 mg/L,平均相对误差(MAPE)为35.8%,两个双波段反演模型的RMSE分别为1.09 mg/L及1.11 mg/L,MAPE分别为37.3%及37.8%,三种模型均可用于太湖及洞庭湖水体的POC浓度遥感估算。在此基础上,以太湖为例,建立了基于静止轨道卫星海洋水色(GOCI)卫星数据的太湖POC反演模型,反演模型的MAPE为35%。利用5月13日8景GOCI影像,研究了太湖POC浓度日变化,发现POC浓度日变化存在两个阶段:上午至中午的递减阶段和中午至傍晚的递增阶段。     

湖泊遥感研究进展与展望

湖泊遥感作为一门新型交叉学科,是湖泊科学和遥感科学的重要分支.本文探讨了湖泊遥感科学的研究对象、内容和方法,通过梳理国内外总体研究进展,总结出湖泊遥感的5个发展趋势:(1)关注问题,从兴趣导向发展到问题导向;(2)观测手段,从地基遥感/中分辨率卫星发展到高分辨率/高光谱/无人机;(3)算法算力,从单机版经验/机理模型发...     

水体叶绿素a浓度遥感反演方法研究进展

针对水体叶绿素a浓度反演问题,从反演所需的遥感数据源、主要研究区、主要研究单位以及反演模型4个方面,系统介绍了叶绿素a浓度遥感反演的发展现状,分析了现有水体叶绿素a遥感反演方法的优缺点,提出了目前存在的问题,并对水体叶绿素a浓度反演研究进行了展望。     

2000年—2020年中国大型湖泊月平均透明度遥感监测数据集

湖泊水体透明度是湖泊水环境状况的综合表征,与多种水质参数关系密切,对湖泊水环境监测具有重要意义.本文的目的 是介绍一种中国大型湖泊(＞20 km2)月平均透明度遥感监测数据集的生成流程、主要特征和应用价值.数据集生产方法是将Liu等(2020)构建的透明度遥感算法应用于GEE (Google Earth Engine)...     

植被生物物理参数的光学遥感反演方法综述

传感器技术的迅速发展为植被生物物理参数反演提供了大量可用的光学遥感数据,处理这些海量数据需要稳健高效的反演技术支持。本文总结了利用光学遥感影像定量获取植被生物物理参数的反演方法,将这些方法分为参数回归、非参数回归、基于物理模型和混合方法。首先,回顾了这些方法的理论基础,并分析了它们各自的优缺点。然后,介绍了已发表的应用案例,展示了这些方法在植被生物物理参数反演处理中的实际运用。最后,对这些方法在未来的发展和应用前景进行了展望。     

遥感数据分类结果分析及分类算法评价

遥感数据的分类结果通常被概括为混淆矩阵。而各种分类算法则用于改善其结果。为了确定遥感数据的精度，应该把混淆矩阵规范化。规范混淆矩阵，要仔细审查分类按比例叠代拟合过程，包括消除矩阵里的零。Ｔｕｋｅｙ复合比较法用了三种分类算法（最小距离法，极大似然法和人造神经网络法）进行结果比较。对于每种分类种类，规范化了的混淆矩阵都给出了一致的边值和精度。同时进行三种算法的Ｔｕｋｅｙ比较，结果对于每一种算法都给出了     

线性正则化遥感反演中正则化参数的确定方法

研究了线性正则化反演中正则化参数的确定方法,提出了以香农熵减最大化为条件的正则化参数确定方法——最大熵法,并以具体遥感反演实例,和常规正则化参数确定方法比较,证明了最大熵法在观测数据误差不大的情况下有明显优势,在观测数据误差方差大、而先验知识精度较高时也显示优势。     

植被生态遥感参数定量反演研究方法进展

植被参数是生态遥感定量反演的热点和难点,也是生态系统研究的基础性参数。本文在广泛阅读国内外公开发表的文献资料基础上,将现有的植被生态遥感参数概括为物理类、生化组分类、能量和功能类3大类,系统梳理了每类参数定量反演的主要模型方法,进行优缺点和适用性分析,对现阶段存在的不足和未来发展趋势进行了探讨。物理类植被生态遥感参数主要介绍了植被覆盖度、生物量、叶面积指数、树高等研究进展,生化组分类植被生态遥感参数主要介绍了植被含水量、叶绿素含量和光合能力等研究进展,能量类植被生态遥感参数介绍了光合有效辐射、植被吸收光合有效辐射等研究进展,功能类植被生态遥感参数主要介绍了植被生产力和碳交换量等研究进展。存在的主要问题包括混合像元分解、病态反演、物理模型应用过程中的误差传递、数据融合的尺度效应和空间变异性、模型耦合的最优方案确定问题。     

植被生物量高光谱遥感监测研究进展

植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。     

基于水体光学分类的二类水体水环境参数遥感监测进展

二类水体主要包括内陆及近岸水体,受浮游植物、悬浮颗粒、有色可溶性有机物等多种因素影响,光学特性复杂多变,难以建立统一的水环境参数遥感定量估算模型.针对水体的光学特征,进行水体光学分类,进而反演水环境参数的方法,不仅能够提高参数估算精度,而且便于模型在同类水体中推广应用.水体光学分类方法主要包括基于固有光学特征的光学分类...     

基于动态阈值哈希的大规模遥感影像快速内容检索方法

随着我国遥感对地观测技术的快速发展,接收和存档的遥感影像数据量呈指数级增长,传统的检索方法难以在超大的遥感影像数据量上进行快速内容检索,造成遥感影像检索技术缺乏突破性进展,使得我国遥感影像利用率和利用效率受到限制。本文提出了一种创新的哈希索引方法,该方法根据特征向量的空间分布情况动态生成向量的哈希编码,可对高维的遥感影像特征向量进行低维编码,大大降低了检索计算量,可显著提高大规模遥感影像库内容检索的准确率和效率。在天地图数据集的检索试验表明本文提出方法在准确度和检索效率上均有显著提升,有较大的应用潜力。     

基于遥感与GIS的中国湖泊形态分析

基于2010年Landsat TM/ETM数据,结合Google Earth影像和其他资料,采用面向对象的分类方法,以30 m的分割尺度对图像进行分割,并通过比值指数、归一化差值水体指数及谱间关系等指数来提取水体信息,将水体分为河渠、湖泊及水库坑塘3类,并对分类结果进行精度验证,最终得到中国湖泊空间分布信息;以此为基础,计算出反映湖泊形态的景观指数(如形状指数、近圆形指数及分维数等),并结合湖泊的面积和湖泊岸线长度来说明湖泊的基本状况及其形状的复杂程度。结果表明:利用面向对象分类方法可以得到较高的分类精度,3种类型水体分类的总精度为93%,湖泊分类精度达到90%以上;在中国内陆,面积大于1.0 km2的自然湖泊2 477个,总面积约77 934.72 km2;在5个湖区中,青藏高原湖区的湖泊面积最大,占湖泊总面积的54.34%,其形状指数和分维数均值为最小,湖泊形态比较简单;东部平原湖区降雨充沛,水系发达,其形状指数和分维数均值最大,湖泊岸线更加曲折,形态复杂多变;通过分析得出,形状指数与分维数有明显的相关性(R2=0.95),湖泊岸线分维数值越高,其形状指数越大,岸线越复杂。     

基于Faster R-CNN的遥感影像船舶检测识别

随着遥感技术的不断发展,遥感大数据在人们生活中扮演着越来越重要的角色,但由于遥感数据量大,数据处理较为困难。机器学习技术凭借如今硬件科技的发展,使得其自身计算处理能力得到了巨大的提升,因而被广泛地应用于各个领域。由于数据处理和计算机能力的提升,深度学习被广泛应用于遥感领域中。同时,深度学习在其他领域中也被证明是一个极其强大的工具。结合遥感数据量大的特点,本文通用Faster R-CNN的方法实现了对船舶遥感影像的快速检测,并且取得了较高的检测率。     

中国灾害遥感研究进展

随着灾害系统理论的深化和遥感技术的快速发展,中国灾害遥感研究与应用服务取得了丰硕成果。本文以灾害系统理论为基础,从"天—空—地—现场"一体化灾害立体监测体系、灾害要素分类体系、灾害遥感服务体系和标准规范建设等方面,总结了灾害遥感理论研究进展。分析了洪涝、干旱、地震、地质灾害等主要灾害遥感监测评估方法,并对应用研究热点和存在的问题进行了讨论。分3个阶段阐述了中国灾害遥感系统的发展历程,基于业务应用需求介绍了灾害遥感业务系统的体系架构。按照灾害遥感日常监测业务、应急监测业务和特别重大自然灾害损失评估等3个方面介绍了业务应用模式,并从时效性、评估精度和业务流程等方面对业务应用进展水平进行了评述。分析了当前灾害遥感研究与应用工作面临的机遇与挑战,对今后发展提出了加强灾害遥感应用机理研究、加快防灾减灾空间基础设施建设、加强灾害监测评估方法研究、提升综合减灾空间信息服务能力和加强软环境建设等对策建议。     

湖泊碳循环研究中遥感技术的机遇与挑战

湖泊碳循环是全球碳循环过程中的重要环节,随着全球碳循环研究的不断深入,湖泊碳循环对全球碳循环的影响,以及其对全球气候变化的调节作用越来越受到关注.然而,由于湖泊分布的破碎性(大于0.002 km2的湖泊约有1.17×108个,并零星地分布在全球)和多样性(流域生态多样性,湖泊类型多样性,分布的气候带多样性等),使得全面...     

基于网络服务的地类遥感影像样本检索系统的设计与实现

为了有效地辅助第二次全国土地调查,对土地覆盖情况和地类遥感影像判读提供辅助,运用ASP.NET和网络服务技术,以多源遥感影像为数据源,构建了基于网络服务的地类遥感影像样本检索系统。本文重点研究了基于网络服务的地类遥感影像样本检索系统的结构、流程和功能,提出了系统的数据库表结构设计方法,为网络化遥感样本检索服务提供了解决方案。     

参数敏感性分析在遥感及生态水文模型中的研究进展

参数敏感性分析SA（Sensitivity Analysis）是遥感、生态和水文模型不确定性分析UA（Uncertainty Analysis）的重要方法之一。本文梳理了遥感散射/辐射模型,以及遥感驱动的生态、水文模型研究中常用的敏感性分析方法,并总结了各类方法的优缺点和适用条件。从识别关键参数、不确定性分析和参数优化3个方面,分析了这些领域中参数敏感性分析研究的进展和存在问题,并介绍了最常用的敏感性分析平台。参数敏感性分析作为模型参数优化的先验知识之一,促进了模型和参数的优化。在不确定性和敏感性矩阵USM（Uncertainty and Sensitivity Matrix）的框架下,结合全局敏感性分析方法开展多阶段遥感反演、参数敏感性的尺度效应、参数敏感性的时空异质性研究更加需要关注。此外,还需要提高敏感性分析的计算效率和模式,来适应未来更加复杂的模型和迅速增长的数据量。