高分一号与Landsat-8影像在荒漠绿洲过渡带应用对比

针对国产高分一号卫星(GF-1)成像质量是否可以满足区域生态环境监测需求的问题,开展了宽幅多光谱相机(wide field view,WFV)在荒漠绿洲过渡带的成像质量评估研究。从辐射质量、纹理、地类识别精度和归一化植被指数等方面构建评估指标,定量分析了GF-1 WFV和Landsat-8OLI在荒漠绿洲过渡带的成像质量差异。结果表明:GF-1 WFV影像虽然具有较高的空间分辨率,但在辐射质量、地类识别效果、纹理信息及植被指数等方面与Landsat-8OLI相比有一定差距;GF-1 WFV影像的信噪比优势明显,对噪声的抑制效果较好;通过与纹理信息的波段组合,可以有效提高GF-1WFV影像的地物识别效果,缩小与Landsat-8OLI在分类精度上的差距;鉴于明显的光谱范围差异,二者归一化植被指数数据在协同应用的过程中宜分地物类型转换,在西北荒漠绿洲过渡带的国土资源调查、城市规划、农情监测等方面可发挥积极作用。     

GF-1 WFV 影像的中小流域洪涝淹没水深监测

针对目前水深监测仍主要依赖Landsat、SPOT等国外遥感卫星的问题,提出采用国产高分一号(GF-1)卫星16 m分辨率WFV影像进行洪涝淹没水深监测。通过以中小流域为研究区,采取RS和GIS结合的水深测算方法计算淹没水深：在利用RS影像提取淹没范围的基础上,运用GIS方法由水面高程和地面高程之差计算得出淹没水深的空间分布。结果表明,GF-1卫星作为新兴的国产遥感数据源,凭借空间分辨率高和回访周期短的优势,可帮助摆脱对国外卫星遥感数据的依赖;GF-1卫星WFV 影像提取水体精度较高,能广泛应用于中小流域洪,涝灾害监测;RS和GIS结合的洪涝淹没水深监测算法简单易行,可快速计算在淹没范围已知情况下的水深。相关结果可为洪涝灾害监测与评估提供信息依据。     

基于KNN-FIFS的内蒙古根河森林郁闭度遥感估测研究

为探索国产高分一号宽幅(GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV)数据以及具有宽覆盖、红边波段(Red-Edge band,RE)的高分六号(GF-6)卫星数据在森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,添加哨兵2号(Sentinel-2A)红边波段,模拟GF-6红边波段特性,并提取相关纹理信息(Texture Information,TI)、植被指数(Vegetation Index,VI)和红边指数(Red-edge Index,RI),同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素(Topographic Factors,TF)对FCC估测的影响,利用快速迭代特征选择的k-NN(kNearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS)模型,实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演,并对比逐步多元线性回归(Stepwise Multiple Linear Regressions,SMLR)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现:基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性,R2=0.52,RMSE=0.08;GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R2=0.56,RMSE=0.08;GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高,R2=0.63,RMSE=0.07;GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高,R2=0.68,RMSE=0.07,并高于SMLR(R2=0.39,RMSE=0.10)和SVM(R2=0.49,RMSE=0.10)方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测,且添加红边信息经地形校正后,能有效提高FCC的估测精度。     

GF-1 WFV影像的中小流域洪涝淹没水深监测

针对目前水深监测仍主要依赖Landsat、SPOT等国外遥感卫星的问题,提出采用国产高分一号(GF-1)卫星16m分辨率WFV影像进行洪涝淹没水深监测。通过以中小流域为研究区,采取RS和GIS结合的水深测算方法计算淹没水深:在利用RS影像提取淹没范围的基础上,运用GIS方法由水面高程和地面高程之差计算得出淹没水深的空间分布。结果表明,GF-1卫星作为新兴的国产遥感数据源,凭借空间分辨率高和回访周期短的优势,可帮助摆脱对国外卫星遥感数据的依赖;GF-1卫星WFV影像提取水体精度较高,能广泛应用于中小流域洪涝灾害监测;RS和GIS结合的洪涝淹没水深监测算法简单易行,可快速计算在淹没范围已知情况下的水深。相关结果可为洪涝灾害监测与评估提供信息依据。     

基于KNN-FIFS的内蒙古根河森林郁闭度遥感估测研究

为探索国产高分一号宽幅（GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV）数据以及具有宽覆盖、红边波段（Red-Edge band,RE）的高分六号（GF-6）卫星数据在森林郁闭度（Forest Canopy Closure,FCC）定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,添加哨兵2号（Sentinel-2A）红边波段,模拟GF-6红边波段特性,并提取相关纹理信息（Texture Information,TI）、植被指数（Vegetation Index,VI）和红边指数（Red- edge Index,RI）,同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素（Topographic Factors,TF）对FCC估测的影响,利用快速迭代特征选择的k-NN（k-Nearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS）模型,实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演,并对比逐步多元线性回归（Stepwise Multiple Linear Regressions,SMLR）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现：基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性,R²=0.52,RMSE=0.08;GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R²=0.56,RMSE=0.08;GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高,R²=0.63,RMSE=0.07;GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高,R²=0.68,RMSE=0.07,并高于SMLR（R²=0.39,RMSE=0.10）和SVM（R²=0.49,RMSE=0.10）方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测,且添加红边信息经地形校正后,能有效提高FCC的估测精度。     

基于KNN-FIFS的内蒙古根河森林郁闭度遥感估测研究

为探索国产高分一号宽幅（GF-1 Wide Field of View，GF-1 WFV）数据以及具有宽覆盖、红边波段（Red-Edge band，RE）的高分六号（GF-6）卫星数据在森林郁闭度（Forest Canopy Closure，FCC）定量反演中的潜力，本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础，添加哨兵2号（Sentinel-2A）红边波段，模拟GF-6红边波段特性，并提取相关纹理信息（Texture Information，TI）、植被指数（Vegetation Index，VI）和红边指数（Red- edge Index，RI），同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素（Topographic Factors，TF）对FCC估测的影响，利用快速迭代特征选择的k-NN（k-Nearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection，KNN-FIFS）模型，实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演，并对比逐步多元线性回归（Stepwise Multiple Linear Regressions，SMLR）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现：基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性，R²=0.52，RMSE=0.08；GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R²=0.56，RMSE=0.08；GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高，R²=0.63，RMSE=0.07；GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高，R²=0.68，RMSE=0.07，并高于SMLR（R²=0.39，RMSE=0.10）和SVM（R²=0.49，RMSE=0.10）方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测，且添加红边信息经地形校正后，能有效提高FCC的估测精度。     

基于高分一号WFV影像的随机森林算法反演水稻LAI

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是植被生长状况的重要指标,反映了农田生态系统的生产力水平。以江苏省东台市水稻田为研究区,基于多时相高分一号WFV影像提取的水稻植被指数数据,结合样区同步测量的不同生长期水稻叶面积指数数据,利用随机森林算法构建研究区水稻LAI反演模型。研究结果表明:随机森林算法反演的研究区水稻LAI与实测验证值相关性较好,R2达到0.88,RMSE仅为1.03,能准确反映研究区水稻LAI生长季的变化趋势,不同时段LAI测量值与反演值相对误差均值为15%,且GF-1WFV影像对研究区水、路网的分辨能力较高,总体上适用于农田LAI的反演。     

主被动遥感特征优化的天然林森林蓄积量估测

结合国产主被动遥感数据高分六号（GF-6） PMS和高分三号（GF-3）双极化PolSAR估测森林蓄积量,并针对多源遥感数据的冗余问题进行特征组合优化。以新疆巩留县天然林地为研究区,提取GF-6 PMS数据的光谱信息、植被指数、纹理以及植被覆盖度信息和GF-3 PolSAR数据的后向散射系数、极化分解参数,结合地形因子,在森林样地调查数据的基础上,利用快速迭代特征选择的 K 最近邻法（K-Nearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS）估测研究区的森林蓄积量。对比国产主被动遥感数据和单一遥感数据源时的估测结果,基于最优特征组合反演研究区的森林蓄积量,结果表明：联合GF-3 PolSAR和GF-6 PMS数据估测研究区森林蓄积量的精度为 R2=0.72,RMSE=92.48 m3/hm2,相比于仅使用GF-6 PMS数据估测的精度（R2=0.56,RMSE=118.8 m3/hm2）,R2提高了0.16,提高了28.6%,RMSE降低了26.32 m3/hm2,降低22.2%。说明主被动遥感数据协同反演可以提高森林蓄积量估测精度,KNN-FIFS方法可以有效地估测天然林森林蓄积量。     

采用MODIS大气产品的高分一号WFV数据大气校正

针对高分一号(GF-1)WFV数据难以进行业务化大气校正处理的问题,利用准同步的MODIS大气参数产品和6S辐射传输模型建立了一种GF-1 WFV数据的逐像元大气校正流程,然后利用该方法对26景GF-1WFV试验数据进行了大气校正处理,并比较了星上反射率和地表反射的差异,最后在不同地表覆盖类型对GF-1WFV反射率数据和同步的MODIS反射率进行了交叉对比。结果显示,二者一致性较好,均方根误差的均值范围为0.015～0.040。试验数据处理结果表明,该方法可有效对GF-1WFV数据进行反射率反演,且可实现自动化和业务化的处理。     

卫星遥感在智慧森林防火监测预警系统的应用

近年来,气候异常多变,森林火灾频发,森林资源受损严重。森林火灾监测预警的准确和及时是减少森林火灾发生的关键,为切实解决森林防火中“监测预警不及时、不准确”的突出问题,结合森林防火监测预警的现状、面临的形势和存在的问题,研究利用卫星遥感等信息化技术建设智慧森林防火监测预警系统的设计与实现过程。系统的建成,尤其是卫星遥感在系统中的应用,对森林防火监测预警有较大帮助和辅助作用,有利于提升各级林业部门对火情的监测预警统一指挥和协调能力。     

基于卫星遥感及数据库同步的气象灾害监测预警系统设计

为缩小预警监测指标与测试指标之间的数值差,实现对气象灾害现象的准确监测,设计基于卫星遥感及数据库同步的气象灾害监测预警系统。在中心站体系内建立自动监测站局域网络,按照实际响应需求,连接影像显示模块与预警、响应模块,完成监测预警系统主站部分的设计。求解遥感影像数据集,根据卫星信息堆叠系数求解结果,定义核函数任务映射表达式,实现基于卫星遥感技术的气象灾害监测信息处理。建立数据库模型,通过分析中间件性能需求的方式,确定监测数据的XML同步处理结果,完成数据库同步中间件的搭建,结合相关设备元件,实现基于卫星遥感及数据库同步的气象灾害监测预警系统设计。实验结果表明,卫星遥感及数据库同步处理技术可以有效控制预警监测指标与测试指标之间的数值差,其最大取值结果不超过0.26,符合精准监测气象灾害现象的应用需求。     

Application to GF-2 Satellite for Road Landslides Monitoring

Global warming has profoundly changed extreme weather events,and remote sensing technology is gradually being applied to the monitoring of ecological and environmental disasters.China is one of the countries with most serious natural disasters in the world.With the development of human society and the improvement of people’s awareness of disaster risk,geological disaster monitoring and risk management has attracted more and more attention.Taking the Adjacent Area of Changsha \| Xiangtan(CXAA),which is the main part of Xiangtan jiuhua economic development zone,as the research area,the road slope and the ecological environment in the area were monitored by using the fusion image of high spatial resolution remote sensing of GF\|2 made in China on March 27,2016.Taking normalized difference vegetation index(NDVI),terrain slope index,soil index and other parameters as inputs,the comprehensive evaluation of ecological environment in CXAA was obtained by simulating the comprehensive factors of ecological environment with the comprehensive index method.We found that the ecological environment of 78.75 % of the study area was good,which indicated that the natural ecological environment on both sides of the road and the surrounding areas was basically not damaged.The road surface,water area(such as Xiangjiang river),construction land(such as Xiangtan high\|speed railway north station) and industrial areas(such as Geely automobile,Tidfore enterprise group,etc.) and other regions of the ecological environment comprehensive index is poor,on both sides of the road in some slope sections still exist the potential risk of landslide.Therefore,we suggest that during the rainy season,there is a need for more time\|phase high spatial resolution of GF-2 remote sensing satellite and other domestic GF satellite continuous monitoring,in order to more fully understand the risk of road slope landslide and provide early warning.     

面向内陆水环境监测的GF-1卫星WFV数据特征评价

各种卫星遥感数据在内陆水环境监测中得到日益广泛的应用并各具优势和不足。2013年4月发射的高分一号(GF\|1)卫星搭载的宽视场相机(WFV)为水环境监测提供了新的数据源。通过与Landsat8 OLI和HJ\|1 CCD对比,从辐射、光谱和空间3个方面客观评价GF\|1 WFV 的数据特征,并分析其在内陆水环境监测应用中的优缺点。结果表明:WFV在内陆水体区域的灰度级数和信噪比高于CCD但低于OLI 10 bit的量化等级足以满足水质参数反演的精度要求,在水体监测应用中WFV现有辐射定标系数需修正;WFV的波段数量和宽度与CCD基本一致,比OLI的少且宽,不能很好地捕捉内陆水体的光谱特征;WFV16 m的空间分辨率和800 km的幅宽,明显优于CCD和OLI。总之,WFV在大范围中小型内陆水体环境动态监测方面具有良好的应用前景。     

土地利用/覆被变化对地质灾害发育的影响研究

2018年8月印度喀拉拉邦遭受强降雨,引发大量地质灾害,造成巨大的经济损失和人员伤亡。为研究农业化进程中土地利用/覆被变化对地质灾害发育的影响,探求适宜的人地协调发展模式,以该地区受灾最严重的伊都基为研究区,基于已有的灾害点数据,利用Google Earth高分辨率遥感图像目视解译获取研究区灾害发生前8 a（2010年）和灾害发生时（2018年）的土地利用数据,基于Landsat TM/OLI数据提取的归一化植被指数计算研究区植被覆盖度,对比分析该地区地质灾害的发育与土地利用/覆被变化之间的关系。研究结果表明：①伊都基地区灾害点主要集中在中北部地区,分布在种植林、种植灌丛、建筑物、道路等人类活动影响较大的区域,该区域灾害点占总灾害数的80.46%;②伊都基地区灾害点的土地利用变化虽然较小,总体变化率为37%,但土地利用变化主要发生在种植灌丛、种植林等与人类活动密切相关的土地利用类型中;③伊都基地区植被覆盖度下降率为16.70%,在空间分布上,灾害点易发区域与植被覆盖度下降区域有较强的关联性。     

基于HJ星的灾害特征信息自动反演系统

针对环境与灾害监测预报小卫星(HJ)的载荷特点,设计一种以环境星2级数据产品为主要数据源的灾害特征信息自动反演系统。根据灾害监测预警业务的需求,采用B/S架构,集成25个灾害特征参数反演算法模块,并依据各个反演模块之间的输入、输出流程关系,设计一套自动化批处理流程。实际应用结果表明,该系统能延伸HJ星信息产品链,为灾害监测预警提供实时信息产品,并降低普通用户应用遥感信息的难度。     

航空遥感技术系统在某些灾害监测中的应用

以地震、洪水和森林火灾等突发性自然灾害的遥感监测为研究目标，简要论述了航空遥感技术系统的一些应用示例。航空遥感技术系统具有机动灵活和快速反应能力，在灾害的实时动态监测中发挥重要作用。根据不同灾种选择相应的传感器及配套系统，快速地到达灾区获取灾情图像；通过机－地传输系统将图像快速传输到地面接收站，地面快速图像处理系统实施快视、图像预处理和人－机交互解译，确定受灾程度及空间分布，供当地政府在实施救援活动中采用；远程通讯系统将编码压缩后的灾情图像传输到北京指挥中心便于采取更有利的救援措施。     

多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测

四川省木里县及周边林区是全国林火最为高发和易发区之一,近两年连续发生了扑火人员重大伤亡的事件。利用时序国产卫星影像、无人机影像和现场勘查数据等,从监测火灾蔓延时空过程的角度,对该区林火热点进行了动态监测,并分析了重点火场火灾发展过程,结果表明：以国产GF-4卫星影像为主,辅助以2 m/8 m光学卫星星座影像,可较好地监测林火热点;研究提出林火热点判定阈值为白天亮温值T≥360 K或夜间亮温值T≥330 K;监测发现了该区3月30日至4月6日间共6处火场的25次林火事件,并重点反演了①号木里和②号西昌火灾发展的时空过程。通过将卫星监测热点与现场勘查热点、无人机影像解译热点对比,表明在火灾早期和中期卫星林火热点监测精度可达89%。建议利用时序国产多源卫星影像对该区林火进行持续监测,并结合权威部门现场勘查数据适时发布预警信息,避免造成重大生命财产损失。     

森林病虫害遥感监测技术研究的现状与问题

快速准确地监测、预测、评估及防治森林病虫害对国家减灾工程具有重要意义,而遥感技术是森林病虫害监测的重要手段。本文论述了利用遥感技术进行森林病虫害监测研究的内容、技术与方法,并探讨了目前遥感监测病虫害存在的问题及其发展趋势。     

航空遥感技术系统某些灾害监测中的应用

以地震，洪水和森林火灾等突发性自然灾害的遥感监测为研究目标，简要论述了航空遥感技术系统的一些应用示例。航空遥感技术系统具有机动灵活和快速反应能力，在灾害的实时动态监测中的发挥重要作用，根据不灾种选择相应的传感器配套系统，快速地到达灾区获取灾情图像；通过机－地传输系统将图像快速传输到地面接收站，地面快速图像处理系统实施快视，图像预处理和人－机交互解译，确定受灾程度及空间分布，供当地政论在实施救援活动     

基于模糊控制的滑坡监测预警系统设计

针对目前用于滑坡灾害监测预警的诸多方法中存在的传感器选择种类单一、预警功能与监测数据相分离等问题,设计一种基于模糊控制的滑坡灾害监测预警系统。设计以导致滑坡灾害的主要因素为切入点,运用智能传感器组群对山体进行实时监测,对采集到的实时数据运用模糊控制系统进行处理,最终实现对滑坡灾害发生概率的预测。实验结果表明,该系统对滑坡灾害发生概率的预测达到了较为理想的效果,可为滑坡灾害监测人员的工作提供便利与支持。