基于OB-HMAD算法和光谱特征的高分辨率遥感影像变化检测

高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象,在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection, MAD)的基础上,提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法,并利用该算法进行变化检测实验对比分析。首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割,形成多通道的影像对象;其次利用MAD变换,形成差异影像对象,并对其进行MNF变换,提高影像对象的信噪比;然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis, HCA)进行半自动阈值选取,提取变化区域;最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知,OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息,可以有效的实现多时相高分影像的变化检测,基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰,并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响,总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法,但存在较大的漏检误差。MNF变换可以有效的提高影像的信噪比,使差异信息更集中,直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法,自动化程度更高。     

光流动态纹理在土地利用/覆盖变化检测研究中的应用

建议了一种基于光流动态纹理（optical flow dynamic texture）的高分辨率遥感影像变化检测新方法,用一种运动的关系描述地物变化,能够在多时相高分辨率遥感影像中自动获取土地利用和土地覆盖的变化信息。利用光流理论从原理上描述了地物渐变的过程,突破了以往遥感变化检测方法中认为地物发生突变的假设。该方法的流程简单,易于在目前的土地管理、城市规划等需要发现用地变化的系统和软件中使用。该方法考虑到了多时相遥感影像间的时间维度特征,为遥感变化检测提供了更加丰富的信息,进而改善了变化检测方法主要依赖空间维度信息的现状。以光流动态纹理作为变化的基本体现,结合光谱信息共同用于高分辨率遥感影像的支持向量机分类后变化检测,方法顾及了遥感影像时间维度的纹理,相较大多数空间纹理其数据量较小;纹理计算仅需设定一个参数,自动程度较高;可缓解行业中大量人工解译的现状。通过利用中国大庆市杜尔伯特蒙古自治县2011年和2012年QuickBird影像对该方法的有效性进行了评价。深入分析了不同的光流平滑系数α对该方法的影响,以及对地物变化描述效果的影响。实验结果显示,该方法效果理想,总体精度达到87.29%、Kappa系数达到0.850 7,其精度优于单纯利用光谱信息的分类后变化检测方法。     

基于改进的自动散点控制回归算法的遥感影像相对辐射归一化

多时相遥感影像的相对辐射归一化是进行变化检测或拼接不可缺少的步骤。针对现有方法的不足,以自动散点控制回归(Automatic scattergram-controlled regression,ASCR)技术为基础,提出了一种改进的ASCR算法(Im-proved automatic scattergram-controlled regression,IASCR)。它的核心思想是首先利用粗剔除和主成分分析的方法选择占主体信息量的“未变化”像元,然后再利用最小二乘法确定回归方程,对多时相遥感影像进行归一化。以北京地区的多时相TM影像为实验数据对其进行归一化,并与ASCR法、全景简单线性回归法(Simple regression)、暗-亮(Dark setbright set)归一化法、伪不变特征归一化法(Pseudo-invariant feature)的结果进行了比较。实验结果表明,IASCR算法是解决多时相遥感影像辐射归一化问题的有效手段。     

基于多时相PCA光谱增强和多源光谱分类器的SPOT影像土地利用变化检测

在全球快速城市化的大背景下,土地利用变化检测始终是全球变化研究的重点和热点。文章研究利用2003和2006年高分辨率SPOT-5遥感影像,在进行高精度的正射纠正后,运用多时相PCA光谱增强和多源光谱分类器相结合的方法进行城市土地利用变化检测。结果表明,多时相PCA光谱增强后得到前３个主成分集中了绝大部分光谱信息,其中PC1和PC2增强了土地利用未发生变化的光谱信息,而变化信息主要集中在PC3。而多源光谱分类器准确地提取出各种变化和未变化信息。精度评价结果表明,本文提出的变化检测方法的总体精度达到92.58%,Kappa系数为0.92,用户精度和生产精度也都取得满意的结果,并且精度都明显高于常规的方法(分类后比较法)。     

高分辨率遥感影像融合处理技术的对比分析研究

随着遥感技术的发展,获取遥感数据的手段越来越丰富。由各种不同的传感器获取的影像数据与日俱增,在同一地区形成了多时相、多分辨率的影像序列。如何综合各种类型的遥感影像信息,提高遥感数据的利用效益已成为遥感应用的瓶颈问题。多源遥感数据融合技术是解决这一问题的有效手段。高空间分辨率影像数据的多样性和复杂性对遥感信息融合处理技术提出了新的更高的要求。以IKONOS卫星数据为例对其进行了空间分辨率的影像融合。研究中引入了多种融合方法,如IHS变换、主成分分析、小波变换以及基于区域特征的自适应小波包算法。从光谱质量和空间信息的角度出发对融合方法进行了比较研究,分析出了比较适合于IKONOS卫星的高分辨率影像融合的处理方法。     

基于MSE模型的高分辨率遥感图像变化检测

目前,传统高光谱分辨率遥感图像变化检测方法大多基于单一特征信息进行处理,没有综合影像所有特征信息,难以检测出完整的变化信息。为此,提出了一种基于多特征流形嵌入模型（multiview spectral embedding, MSE）的高分辨遥感图像变化检测方法,利用该模型对图像特征变化信息向量中所有的变化信息进行融合,获得完整的检测结果。实验结果表明,本文方法的检测精度好于传统的变化检测方法,并且稳定性良好。     

基于五种大气校正的多时相森林碳储量遥感反演研究

大气校正已广泛应用于区域生态植被的动态监测,但是不同校正方法和模型对遥感影像光谱和森林碳储量估算结果的影响不得而知,同时这种差异在多时相遥感监测与应用时经常被忽略。以多期Landsat影像为数据源,借助植被指数MNDVI和野外实地调查的马尾松林样方数据,进行马尾松林碳储量反演。然后采用几种常用的大气校正算法：6S,FLAASH(fast line-sight atmospheric),IACM(illumination and atmospheric)和QUAC(quick atmospheric correction),并结合地面同步实测的光谱数据,以评估其对马尾松冠层光谱曲线、植被指数以及林分碳储量估算的影响;同时从遥感动态监测角度出发,分析了相对大气校正(pseudo-invariant feature, PIF)对多时相影像植被指数与碳储量反演结果的校正效果。结果表明,经大气校正后的影像波段反射率与实测光谱结果较为接近,其中近红外和短波红外波段光谱反射率明显上升,同时可见光波段减弱,NDVI(normalized difference vegetation index)增加明显。不同大气校正模型对研究区马尾松林碳储量的遥感反演结果影响较大,其中IACM与6S模型分别具有较高的精度和较低的误差。此外,经过PIF校正后不同时相影像的NDVI相对偏差降低了85.16%,同时马尾松林碳储量反演模型精度得到明显提升,表明辐射归一化处理对于多时相遥感影像的应用十分必要。研究发现ICAM与PIF的大气校正模型组合可较好纠正大气效应,适用于多时相遥感数据的森林碳储量反演与监测研究。     

基于MCRASN的遥感影像变化检测

为了提升经配准高分辨率遥感影像对变化检测的精度,基于ChangeFormer提出了一种将移动卷积与相对注意力相结合的孪生网络(mobile convolution and relative attention Siamese network,MCRASN)。该网络以垂直布局结合移动卷积和相对注意力,构建多阶段组合编码器替换原网络编码器,高效地捕捉所需的多尺度细节特征和像素间相互关系信息,改进差异模块为1个可学习的距离度量模块进行距离计算,同时通过引入EFL(equalized focal loss)损失函数解决数据集正负样本失衡的问题以实现精确的变化检测。实验结果表明,所提出的MCRASN算法在LEVIRCD数据集上具有更好的变化检测性能,其精确率、召回率、F1得分和总体精度分别为93.94%、89.26%、91.54%和99.18%,优于先前的多种检测方法。     

黄浦江上游遥感监测溶解氧模型与时空变化

溶解氧含量是反映水体有机污染的重要水质指标。文章选择黄浦江上游水源中的典型水质参数——溶解氧为研究对象,利用地面高光谱遥感数据、多光谱遥感数据和现场水质监测数据来研究水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系,发现溶解氧含量与641 nm波段的光谱反射率相关性最高,由Landsat5 TM第3和4波段的遥感反射率比值变量所建立的对数模型相关性最高,达到0.829。在此基础上,基于多时相遥感影像对溶解氧模型的通用性和准确性进行验证,并探讨了溶解氧的时空变化规律。结果表明,该模型具有较高精度,估测值与地面实测值在时间变化规律上保持一致,同时根据该模型得出的黄浦江上游溶解氧含量空间分布规律与该区域的有机污染实际分布情况是相互吻合的。     

微分算法的艾比湖湿地自然保护区土壤有机质多光谱建模

针对以往利用高光谱数据来来反演土壤有机质（SOM）的可行性与可靠性,结合微分处理对光谱数据信息提取的高效性,提出了直接对多光谱遥感影像进行微分处理就可得出SOM建模研究,旨在为今后SOM速测提供参考。采用Landsat 8_OLI 多光谱遥感影像数据,对多光谱遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正、镶嵌和裁剪,运用IDL软件对影像进行一阶微分处理和二阶微分处理,发现一阶微分图像能够更好地表达地物的真实情况,更好地区别水体与土壤。原始遥感影像包含大量的信息其中还包括噪声,通过微分处理后的遥感影像剔出了原始影像中反射率值突兀变化的部分。在研究区采用五点法采集土壤样品。室内实验用重铬酸钾氧化-容量法测得SOM数据。多光谱数据结合地面实测SOM数据,分析SOM与多光谱数据反射率的关系,发现一阶微分处理后的遥感数据与SOM含量的相关性存在敏感波段,说明一阶微分处理可以将原始遥感图像数据在多光谱范围内的一些隐含的土壤有机质信息释放出来。选取相关性高的数据建立基于原始遥感数据、一阶微分数据、二阶微分数据的单波段多光谱线性模型和多波段多光谱线性模型,选取最优模型来估算和反演土壤有机质含量。结论如下：（1）通过对原始影像进行微分处理发现,微分处理后的影像变化明显,一阶微分处理的影像噪声降低,更加突出了影像中土壤有机质隐藏的信息。二阶微分处理的影像抑制了土壤有机质信息。（2）原始遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较低,一阶微分处理后的遥感影像数据反映出土壤有机质敏感波段即部分波段数据相关性明显高于原始数据,二阶微分处理后的遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较弱。（3）多波段建模效果要优于单波段建模;一阶微分多波段模型预测精度最优,其模型的决定系数和模型拟合的决定系数分别为0.898和0.854,该模型对估算研究区内的SOM含量效果较好;综合比较了单波段模型和多波段模型的拟合精度,发现无论在单波段模型还是多波段模型一阶微分处理后的模型都具有更好的预测能力。（4）基于一阶微分多波段模型对研究区SOM进行反演,反演结果与实际情况相符合,对干旱区SOM含量制图提供了切实可行的方法和参考。     

遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展

在全球变暖的背景下,农业干旱频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全,同时还威胁社会经济稳定和可持续发展。农业旱情遥感监测是预防农业旱灾发生发展的重要途径,可以为科学制定旱灾风险管理措施提供有力支撑。因此,厘清农业旱情遥感监测研究进展对于今后更好地开展农业旱情监测及预警研究以及进一步促进社会经济的可持续发展具有重要的现实意义。基于此,系统梳理了当前遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展。针对不同的农业旱情评价对象,将旱情监测指标分为降水监测指标、土壤含水量监测指标和作物需水监测指标,并对不同指标涉及的遥感数据源和评价方法进行了归纳和总结。重点针对农业旱情监测涉及的最主要的两种典型地物（土壤和植被）的光谱特性差异和对水分变化的敏感波段不同,系统总结了微波遥感监测法,可见光、近红外与热红外遥感监测法和高光谱遥感监测法用于农业典型地物旱情监测的近今进展,并探讨了未来农业旱情遥感监测研究的主要发展方向,以期为今后更好地开展农业旱情预警和调控管理工作提供参考。     

遥感遥测中偏振信息的研究进展

偏振是光的固有特性之一。地球表面和大气中的任何目标物在与光相互作用的过程中,由于目标物的表面结构、内部结构以及光入射的角度不同,都会产生其自身性质决定的特征偏振。而偏振遥感探测就是以目标物辐射能量的偏振特征作为探测信息,可以在复杂的背景中提取目标的七维信息并很好地分辨目标物上低反射区域和目标轮廓,解决了传统遥感所不能解决的大气探测和伪装识别方面的问题,具有良好的应用前景。文章介绍了偏振遥感遥测的机理,详细阐述了偏振探测的理论模拟、偏振遥感探测仪以及偏振遥感探测技术在大气探测、地球资源探测、海洋表面与水下探测、生物医学、天文探测、军事等领域应用的国内外研究概况、水平和发展趋势,归纳了目前存在的问题,并指出目前国内外偏振探测技术的研究方向,以期为后续的同类研究提供参考。     

Recent Developments in Modulation Spectroscopy for Trace Gas Detection Using Tunable Diode Lasers

Abstract

The need for higher sensitive detection technology for trace gas samples, either in the laboratory setup or in the atmospheric remote sensing has been a goal for several decades. The development of the tunable diode laser has propelled the progress of trace detection technology, and modulation technology enables the improvement of the detection sensitivity. As a result, the detection of 10^?7 or 10^?8 absorbance is possible for some applications, and modulation technology has been applied to the ultraviolet as well as mid-infra red wavelength range. In this review, recent progress of tunable diode lasers and diode laser-based modulation technologies are presented. Wavelength modulation, frequency modulation, and two-tone frequency modulation techniques are mainly described along with the actual application of the techniques. In addition, the state-of-the-art of diode laser development which can be adopted for the trace detection is presented.     

Development in the application of laser-induced breakdown spectroscopy in recent years: A review

Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) has been widely studied due to its unique advantages such as remote sensing, real-time multi-elemental detection and none-to-little damage. With the efforts of researchers around the world, LIBS has been developed by leaps and bounds. Moreover, in recent years, more and more Chinese LIBS researchers have put tremendous energy in promoting LIBS applications. It is worth mentioning that the application of LIBS in a specific field has its special application background and technical difficulties, therefore it may develop in different stages. A review summarizing the current development status of LIBS in various fields would be helpful for the development of LIBS technology as well as its applications especially for Chinese LIBS community since most of the researchers in this field work in application. In the present work, we summarized the research status and latest progress of main research groups in coal, metallurgy, and water, etc. Based on the current research status, the challenges and opportunities of LIBS were evaluated, and suggestions were made to further promote LIBS applications.     

空间紫外光学遥感技术与发展趋势

空间紫外光学遥感技术是除可见、近红外、热红外和微波遥感以外的一个具有突出优势的遥感领域,全球气候变化研究是目前国际上空间紫外-真空紫外光学遥感的热点课题。本文对空间紫外光学遥感的作用、国内外研究现状及发展趋势进行了综述和分析。介绍了一组紫外光学遥感仪器的功能和特点,给出了它们的主要性能参数;指出我国目前的工作重点是推进星载紫外光谱遥感仪器的应用、积累空间探测数据、建立反演算法等;而未来发展目标将是研制集天底、临边和掩星成像探测于一体的新一代紫外成像探测仪器,高精度观测全天候的整层大气密度和臭氧的三维分布,实时监测大气组分及化学成分（如O₂、N₂、NO、OH和O₃）的变化及变化趋势,以及进一步拓展我国紫外光学遥感仪器的应用领域。     

基于单景遥感影像的去云处理研究

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤。常规的去云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同,如同态滤波或时间平均法,这些算法在去除云对影像影响的同时,往往会伴随地物信息的丢失。提出了基于单景遥感影像的去云处理算法———基于遥感影像分类结果及云检测结果的去云处理算法,目的是去除影像中云的散射影响,恢复地物的光谱信息。算法是针对局部有云的单景Landsat7 ETM+影像进行的。根据Landsat7 ETM+波段4,5,7对影像进行聚类分析,确定不同地物的覆盖类型;利用波段1,2,3及波段6划分出影像中的无云区以及不同覆盖厚度的云层;按照相同地物覆盖类型对非云区与不同云区进行平均反射率匹配,以达到去云的效果。结果表明,经过去云处理的影像,在分类运算中能够明显地提高分类精度,能够很好地恢复地物的光谱信息。