高分辨率SAR影像提取冰川面积与冰面河

冰川面积变化是冰川积累与消融的直接体现,与气候变化密切相关。遥感的方法可以为冰川的轮廓及面积监测提供可靠手段,但常用的光学遥感容易受到冰川区多变气象条件的影响。合成孔径雷达(SAR)不受天气影响,尤其是高分辨率SAR影像能够提供冰川表面丰富的细节特征,更好地监测冰川变化。应用相位一致性方法和快速行进法相结合的方法提取冰川轮廓和表面纹理。依据提取的冰川轮廓计算的冰川面积误差在5%以下,表明该方法能够准确地提取冰川面积。同时,在高分辨率SAR图像上,利用提取的冰川表面纹理信息可以有效监测到光学图像上难以识别的冰面河,而冰面河与冰川中长期消融密切相关,提取的冰面河信息将为冰川监测提供一种新的视角。     

高分辨率SAR影像提取冰川面积与冰面河

冰川面积变化是冰川积累与消融的直接体现,与气候变化密切相关。遥感的方法可以为冰川的轮廓及面积监测提供可靠手段,但常用的光学遥感容易受到冰川区多变气象条件的影响。合成孔径雷达（SAR）不受天气影响,尤其是高分辨率SAR影像能够提供冰川表面丰富的细节特征,更好地监测冰川变化。应用相位一致性方法和快速行进法相结合的方法提取冰川轮廓和表面纹理。依据提取的冰川轮廓计算的冰川面积误差在5%以下,表明该方法能够准确地提取冰川面积。同时,在高分辨率SAR图像上,利用提取的冰川表面纹理信息可以有效监测到光学图像上难以识别的冰面河,而冰面河与冰川中长期消融密切相关,提取的冰面河信息将为冰川监测提供一种新的视角。     

高分辨率SAR影像提取冰川面积与冰面河

冰川面积变化是冰川积累与消融的直接体现，与气候变化密切相关。遥感的方法可以为冰川的轮廓及面积监测提供可靠手段，但常用的光学遥感容易受到冰川区多变气象条件的影响。合成孔径雷达（SAR）不受天气影响，尤其是高分辨率SAR影像能够提供冰川表面丰富的细节特征，更好地监测冰川变化。应用相位一致性方法和快速行进法相结合的方法提取冰川轮廓和表面纹理。依据提取的冰川轮廓计算的冰川面积误差在5%以下，表明该方法能够准确地提取冰川面积。同时，在高分辨率SAR图像上，利用提取的冰川表面纹理信息可以有效监测到光学图像上难以识别的冰面河，而冰面河与冰川中长期消融密切相关，提取的冰面河信息将为冰川监测提供一种新的视角。     

合成孔径雷达用于雪和冰川调查的可能性和局限性

概述了解释冰雪微波测量的物理背景。根据在瑞士阿尔卑斯山的测量结果，说
明了各类雪的后向散舒的角特性和光谱特性。讨论了与雪和冰川调查有关的SAR图
象的信息量，并举例说明了海军卫星SAR和机载SAR图象。初步给出了用于雪和
冰川监测的最佳SAR系统的技术参数。SAR的主要优越性是无天气依赖性，所以，
SAR资料对调查冰雪的物理状态特别有意义。令后，SAR遥感器在雪和冰川监测
系统中将成为重要的组成部分。但为了满足各类任务的需求，仍需要高分辫率的光
学遥感器和改进后的被动微波遥感器。     

冰雪微波遥感研究进展

对微波冰雪遥感及应用研究作了概要的介绍,重点介绍了海冰遥感监测与相关数据的应用、分析和处理,同时,介绍了微波遥感在我国冰川积雪、冻土研究中的应用及成果,并对微波冰雪遥感研究的前景作了简要的分析和展望。     

《冰雪遥感》

由D.K.霍尔和 J.马丁内克编著的《冰雪遥感》一书,已由中国科学院兰州冰川冻土所遥感室组织专业技术人员翻译,并由甘肃科学技术出版社出版,91年内在国内公开发行。《冰雪遥感》主要介绍了利用遥感识别冰雪特征、分析地表与地下冰特性及制作全球冰雪圈的技术方法。侧重于利用遥感来增进对冰雪物理特性的理解及通过遥感来扩大对冰雪图过程与大气、水圈及海洋过程相互作用的了解。     

西藏年楚河流域冰川变化监测方法研究

利用1996年、2005年两个时相的Landsat-5TM数据及其冰雪指数、水体指数等,结合同时期ERS-1/2、ENVISAT ASAR的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据的强度信息、相干信息等特征参数引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,针对西藏年楚河流域的冰川信息进行了分类提取。结果表明:光学与SAR影像特征组合经过优选后,可有效区分冰川和水体,两个时相的总体识别精度分别为84%和85%。在两期分类专题图结果基础上,进一步对冰川边界、面积的变化情况进行了分析研究,结果发现,由于气候变暖的原因,1996至2005年楚河流域的冰川面积共减少了154.7km~2。     

我国冰雪灾害遥感监测的前景和问题

一、冰雪灾害类型、特点及危害我国幅员辽阔、地形复杂、气候多变。南起南岭,北抵漠河,东自渤海,西至帕米尔高原,在纵横数千公里的国土上,现代冰川、冬春季节性积雪和江、湖、海冰广泛分布,各种冰雪灾害也相伴而生。冰雪是自然界最为活跃的因素之一     

时间序列冰面湖水深反演及储水量变化监测

针对缺少实测数据导致格陵兰冰面湖水深反演及精度验证较难开展问题，提出了一种基于交叉比对的冰面湖水深反演及精度评价方法，实现了格陵兰消融期内9期时间序列WorldView影像上的冰面湖水深反演和储水量变化监测。引入北极数字高程模型开展基于形态拟合法的时间序列冰面湖水深反演，基于非线性物理模型拟合参数实现基于物理模型的水深反演，两种方法水深反演结果R²平均可达0.728。9期冰面湖水深反演结果平均相对误差优于20.43%,均方根误差平均优于0.69 m。经冰面湖储水量计算，整个消融期内冰面湖总储水量累计可达5 331.35×10⁴ m³。通过冰面湖面积、最大水深和储水量变化监测，发现了冰面湖的融水输送现象，为研究格陵兰冰盖表面融水的存储、输送和释放机制提供有益参考。     

多时相遥感影像监测南极冰川流速

测定南极冰川的流速，对于研究南极冰雪物质平衡、南极环境变化及其对全球环境的影响和极区航行有重大意义。本论述了利用多时相卫星遥感影像监测冰川变化的原理和方法，通过对英格里特一克里斯泰森海岸不同时期的遥感影像进行几何纠正和配准及叠加处理，测量和计算出极记录冰川的平均流速，并对它们的变化特点进行了初步的分析和评价。     

基于GIS的不同时期冰川旅游服务潜力评价—以新疆维吾尔自治区为例

新疆冰川资源富集,冰川旅游发展潜力巨大,但当前其旅游开发严重滞后。本研究从冰川资源禀赋、旅游资源多样性、气候舒适度、交通可达性、人口经济条件五方面建立了冰川旅游服务潜力评价体系,运用了层次分析法,借助ArcGIS空间分析工具,对新疆54个县市区冰川旅游服务潜力进行了综合评估,提出了相应的空间开发策略。结果表明：①北疆冰川规模较小,禀赋较差,但可达性较好;②南疆地区冰川资源规模大、禀赋高,与周边景观组合条件优越,但冰川可进入性较差;③当前,整体上天山中西部区域冰川旅游服务潜力等级较高,其他山系相对较低;④本世纪30年代、50年代,伴随着气候变化和社会发展,高冰川旅游服务潜力区将由天山一带区域向帕米尔高原、喀喇昆仑山一带区域转移。总体上,当前新疆天山一带冰川旅游服务潜力较高,未来伴随着小规模冰川的快速退缩,冰川旅游服务潜力将显著变小。基于此,应积极发挥当前冰川旅游服务潜力红利,大力发展冰雪旅游产业,以促进新疆全季、全域旅游发展进程。     

土地利用调查中线状地物面积系数及耕地修正系数求算方法

利用航空遥感进行土地利用调查的实质,就是按一定的规程和分类,通过对航片影像特征的判读、解译、转绘,将航片上影像特征所提供的大量土地利用现状信息转移到地形图上。再通过对地形图上各类图斑的量算,统计出各类土地利用的面积。沈阳市航空遥感调查的比例尺为1/5万。由于航片上影像特征所提供的信息不可能全部转移到地形图上,所以必须对该信息进行取舍、合并,即按一定的规程舍去不能转绘到地形图上的小图斑和线状地物。     

TM数据制作南极卫星影像图时的几项特殊图像处理和冰面高程信息提取

ＴＭ数据制作南极卫星影像图时的几项特殊图像处理和冰面高程信息提取刘继琳，孙家炳，林开愚，甘信铮，刘槐英武汉测绘科技大学一、南极的自然环境概况南极是世界上最大的白色世界，其大陆面积约１４００万平方公里，９８％的面积被永久性冰雪覆盖，称南极冰盖。冰盖表面...     

基于深度学习的Sentinel-1A影像冰川识别北大核心CSCD

冰川监测对于气候变化研究及区域可持续发展有重要意义,利用遥感影像提取冰川边界是冰川监测的关键。利用Sentinel-1A结合地形数据,通过基于VGG16、MobileNetV2的UNet和DeepLabV3+卷积神经网络对喀喇昆仑地区的冰川进行识别,并比较VH极化和VV极化下的识别精度。结果表明,VH极化的识别精度整体高于VV极化。基于MobileNetV2网络的识别精度不如VGG16高,但实现了精度相当的同时提高了运行效率。基于相同的主干网络,DeepLabV3+较UNet网络识别精度高,即基于VGG16的DeepLabV3+网络精度最高,在VH极化下其识别总体精度可达95.18%,交并比IoU可达84.33%,均交并比mIoU达到88.91%。卷积神经网络对纯净冰川、表碛冰川及冰川湖都有较好的识别效果,且识别出部分前进冰川,为大区域山地冰川的快速且半自动化识别提供了技术基础。     

醉汉钓鱼

一名醉汉去冰上钓鱼，他收拾好钓具，就出发了。醉汉转来转去，终于找到了一大片冰地。他径直走到冰面中央，开始凿窟窿。     

花卉图像色彩信息灰阶串扰量化方法仿真

图像颜色的完善匹配可以更有效率地提高整体视觉效果,但目前针对图像颜色的完善匹配,需提取出部分颜色分量的数据因子,以便于在完成匹配后,让目标图像拥有与初始图像相同的色彩,为了确保可以直观的评价出在立体显现中的串扰现象,提出花卉色彩信息灰阶串扰量化方法。提取花卉图像色彩信息特征,构建其2RGB模型,以减小光照和阴影对处理结果的影响。将图像的内容做灰阶串扰数值量化处理,选择出几张拥有特殊性的立体图像并对其提出平均灰阶转换概念。量化实验结果表明:所提方法可以有效完善串扰现象、提升整体视觉舒适度,其量化针对于评价显示器的灰阶串扰拥有优秀的适用性与便捷性。     

基于加权直方图均衡化彩色图像增强仿真

针对传统直方图均衡化(HE)算法在处理低质量图像时出现的细节信息丢失、部分灰阶合并的不足,提出一种彩色图像在HSV空间的加权HE图像增强算法.通过增加权重参数实现自适应调节图像像素信息的目的,算法构造了一种新的自适应映射函数.图像灰度级经过两次不同的映射有效地克服灰阶合并和细节丢失现象.对于输入图像进行颜色幅度拉伸和饱和度信息拉伸至最大化,完成对图像颜色信息的恢复.仿真结果证明,算法弥补了其它算法处理结果中出现的对比度低下和颜色信息丢失等不足,算法有效地改善了图像的质量.     

基于高分遥感数据和深度学习的石冰川自动提取研究

石冰川是以冰岩混合物为基础形成的一类具有舌状堆积纹理的冰缘地貌,了解其分布和变化对于寒区环境研究具有重要价值,遥感技术的发展为石冰川的识别提供了有效的手段。针对石冰川发育地的偏远和调查的困难,以及其光谱特征的微弱性,提出了一种基于深度学习的石冰川识别方法,以ResNet作为训练网络,得到石冰川的图像分类模型,以国产高分一号遥感影像作为实验数据,在念青唐古拉山西段展开了应用,共识别出石冰川96条。验证结果表明：该方法具有较高的识别精度（98.72%的总体精度、89.48%的生产精度和81.77 %的用户精度）,证明该方法能够有效地识别石冰川,并为在大区域开展石冰川的调查和分析提供了基础。     

基于深度学习的中国第二次冰川编目半自动化更新

中国第二次冰川编目的部分数据用第一次冰川编目替代，这些数据集中分布在藏东南地区。该地区地形陡峭、气候恶劣，常年多云层覆盖，无法获取有效的光学影像，缺乏系统性的冰川调查。针对传统阈值分割方法受噪声影响大、标准Unet计算量大导致运行缓慢等问题，对Unet模型进行压缩，通过修改样本尺寸、卷积核数量和优化器等模型参数，提升模型训练效率以及冰川提取精度。利用冰川的极化特性和地形特征，选用45景ENVISAT ASAR影像和NASA DEM，基于Unet及其压缩网络进行深度学习，参考光学影像和其它辅助数据对误分和漏分的冰川逐个进行人工目视判读，完成了未更新编目的冰川边界提取及修正，并对属性进行了更新。结果表明：基于SAR影像和地形特征的深度学习可以有效识别云层覆盖区域的冰川。在第二次冰川编目未完成的地区，共有冰川8 374条，总面积5 622.65±303.58 km2，误差占总冰川面积的5.4%，整体呈退缩状态，冰川碎片化现象居多。该数据集更新了中国第二次冰川编目中的替代数据，可为探讨藏东南冰川变化和物质平衡等相关研究提供可靠的数据支撑。     

解析蒙版、通道、选区的本质技术

通道是保存色彩和选区信息的载体,是储存蒙板的容器,蒙版作用于图层,存储于通道,表现为图像的选区。通道与蒙版的图像都是灰阶图,灰阶表现也是选区。