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黑河遥感试验:回顾与展望

遥感学报 2023年第2期27卷 224-248页

作者：李新刘绍民柳钦火肖青车涛马明国晋锐冉有华闻建光徐自为李增元中国科学院青藏高原研究所、青藏高原地球系统与资源环境全国重点实验室、国家青藏高原科学数据中心北京100101 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院西北生态环境资源研究院、中国科学院黑河遥感试验研究站兰州730000 西南大学地理科学学院、重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站重庆400715 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

地球系统科学的基石之一是地球观测系统,许多观测试验甚至成为一个阶段地球系统科学认识和研究方法进步的里程碑。在这些观测试验中,遥感试验始终是核心组成部分。黑河遥感试验是以中国典型内陆河流域——黑河流域为研究区,以流域内山... 详细信息

地球系统科学的基石之一是地球观测系统,许多观测试验甚至成为一个阶段地球系统科学认识和研究方法进步的里程碑。在这些观测试验中,遥感试验始终是核心组成部分。黑河遥感试验是以中国典型内陆河流域——黑河流域为研究区,以流域内山区冰冻圈、人工绿洲、天然绿洲的生态水文过程为研究对象,于2007年—201.年开展的大规模、多学科卫星—航空—地面综合遥感试验,历经“黑河综合遥感联合试验”和“黑河生态水文遥感试验”两个阶段,由52家单位,670余位科研人员参与,650多个试验数据集全部共享。黑河遥感试验以流域复杂异质性地表研究为特点,在多尺度观测方法创新、定量遥感发展、生态水文应用等方面取得了突破,实现了定量遥感和流域生态水文集成研究的深度结合。论文回顾了黑河遥感试验1.年历程,凝练了尺度转换、异质性度量、不确定性定量的多尺度试验三原则,总结了星机地一体化、流域—子流域—足迹—单点多尺度嵌套、传感器网络、通量矩阵多尺度观测新方法,介绍了在多源遥感协同反演方法、异质性辐射传输模型、遥感产品真实性检验技术上的进步。在试验中也研发了降水、积雪、蒸散发、土壤水分、净初级生产力等1.多种高分辨率流域尺度生态水文产品,并通过与流域生态水文模型的深度集成,算清了流域水账,揭示了绿洲—荒漠相互作用的完整图景,提出了涡动相关仪能量平衡不闭合的诊断方程。黑河遥感试验结束后,其观测系统转为黑河流域地表过程综合观测网继续运行,并持续孕育观测的新理论、新方法,更好地服务流域科学的探索和实践。

关键词：黑河流域遥感试验流域观测系统多尺度观测航空遥感定量遥感尺度转换遥感产品真实性检验流域科学生态水文

基于多源数据的湖北省COVID-1.疫情时空扩散影响因子分析

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热带地理 2021年第1期41卷 12-24页

作者：廖文悦孙美薇余楚滢邓应彬李苗杨骥李勇许剑辉陈裕婵严滢伟广东省科学院广州地理研究所广州510070 广东省地理空间信息技术与应用公共实验室广州510070 广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室广州510070 哈尔滨师范大学地理科学学院哈尔滨150025 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 广州511458 中山大学地理科学与规划学院广州510275

利用武汉市人口迁出规模指数与武汉迁入到湖北各市人口比例的乘积(MSI)及市内交通强度(TI),建立时间回归模型,分析各市的COVID-1.每日新增病例;利用交通可达性及各市GDP比例,建立空间回归模型,分析湖北省各市COVID-1.的万人累计感染率... 详细信息

利用武汉市人口迁出规模指数与武汉迁入到湖北各市人口比例的乘积(MSI)及市内交通强度(TI),建立时间回归模型,分析各市的COVID-1.每日新增病例;利用交通可达性及各市GDP比例,建立空间回归模型,分析湖北省各市COVID-1.的万人累计感染率。结果显示:1.基于人口迁徙数据与各市每日新增COVID-1.病例构建的回归模型具有显著性(Sig.=0.00),R2达0.71.;从标准化系数结果可以看出,MSI(0.85)对各市每日新增病例的影响程度更高;2)累计万人感染率与医疗机构数、GDP具有显著的正相关关系,与床位数量不相关;3)基于交通路网、社会经济数据与湖北省各市的万人累计感染率构建的空间回归模型亦具有显著性,其标准化决定系数为0.672,各市GDP比例对模型的影响更大。

关键词：迁徙大数据 COVID-1. 疫情扩散交通网络湖北

一种基于Sentine-2A影像的高分辨率不透水面提取遥感指数

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电脑知识与技术 2019年第9X期15卷 279-284页

作者：张菲菲阮惠华许剑辉赵怡广东第二师范学院计算机科学系广东广州510303 广东省气象探测数据中心广东广州510080 广州地理研究所//广东省遥感与地理信息应用重点实验室//广东省地理空间信息技术与应用公共实验室广东广州510070 中国科学院广州地球化学研究所广东广州510640 中国科学院大学北京100049

以粤港澳大湾区为研究区域,以201.年1.月1.Sentinel-2A高分辨率多光谱遥感影像为基础数据源,在BAEM指数基础上,结合归一化建筑物指数(NDBI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(MNDWI)和归一化裸土指数(RNDSI),提出一种针对城市群... 详细信息

以粤港澳大湾区为研究区域,以201.年1.月1.Sentinel-2A高分辨率多光谱遥感影像为基础数据源,在BAEM指数基础上,结合归一化建筑物指数(NDBI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(MNDWI)和归一化裸土指数(RNDSI),提出一种针对城市群的高分辨率不透水面综合指数(CompositedISI),并利用Otsu算法实现粤港澳大湾区空间分辨率为1. m的城市不透水面识别与提取,并与传统的NDBI指数提取的不透水面结果进行精度验证与对比。结果表明,CompositedISI指数较好地避免单个指数提取不透水面时所面临的异物同谱等问题。NDBI指数提取不透水面的总体精度和Kappa系数分别为86.80%和0.68,CompositedISI指数提取不透水面的总体精度和Kappa系数达到了88.92%和0.74。相比传统的NDBI指数,CompositedISI指数提取的不透水面效果更优,这是因为CompositedISI指数综合考虑了不透水面与植被、水体、裸体之间差异。

关键词：粤港澳大湾区 Sentinel-2A 归一化建筑物指数不透水面综合指数

基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件

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智慧农业（中英文） 2023年第2期5卷 161-171页

作者：毛克彪张晨阳施建成王旭明郭中华李春树董立新吴门新孙瑞静武胜利姬大彬蒋玲梅赵天杰邱玉宝杜永明徐同仁中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室北京100081 宁夏大学物理与电子电气工程学院宁夏银川750021 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100094 北京大学环境科学与工程学院北京100871 中国科学院国家空间科学中心北京100190 国家卫星气象中心北京100081 国家气象中心北京100081 北京师范大学地理科学部北京100875

[目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”,没有物理意义或... 详细信息

[目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”,没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才,本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。[方法]首先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理,从理论上构造反演方程组,然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库,最后利用深度学习进行优化求解。[结果和讨论]判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括:(1.输入与输出变量(参数)之间必须存在因果关系;(2)输入和输出变量(参数)之间理论上可以构建闭合的方程组(未知数个数少于或等于方程组个数),也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数(变量)和输出参数(变量)之间存在很强的因果关系,则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性,则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外,本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明,分析结果表明本理论是可行的,并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。[结论]本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。

关键词：人工智能深度学习反演范式物理逻辑推导可解释农业气象遥感

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Mapping essential urban land use categories in china(EULUC-{1.):preliminary results for 201.

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Science Bulletin 2020年第3期65卷 182-187页

作者： Peng Gong Bin Chen xuecao Li Han Liu Jie Wang Yuqi Bai Jingming Chen Xi Chen Lei {1.g Shuailong Feng Yongjiu Feng Yali Gong Hao Gu Huabing Huang Xiaochun Huang Hongzan Jiao Yingdong Kang Guangbin Lei Ainong Li Xiaoting Li xun Li Yuechen Li Zhilin Li Zhongde Li Chong Liu Chunxia Liu Maochou Liu Shuguang Liu Wanliu Mao Changhong Miao Hao Ni Qisheng Pan Shuhua Qi Zhehao Ren Zhuoran Shan Shaoqing Shen Minjun Shi Yimeng Song Mo Su Hoi Ping Suen Bo Sun {1.gdi Sun Jian Sun Lin Sun Wenyao Sun Tian Tian Xiaohua Tong Yihsing Tseng Ying Tu Hong Wang Lan Wang Xi Wan Zongming Wang Tinghai Wu Yaowen Xie Jian Yang Jun Yang Man Yuan Wenze Yue Hongda Zeng Kuo Zhang Neng Zhang Tao Zhang Yu Zhang Feng Zhao Yichen Zheng Qiming Zhou Nicholas Clinton Zhiliang Zhu Bing xu Ministry of Education Key Laboratory for Earth system Modeling Department of Earth System ScienceTsinghua UniversityBeijing 100084China Tsinghua Urban institute Tsinghua UniversityBeijing 100084China Center for Healthy Cities Institute for China Sustainable UrbanizationTsinghua UniversityBeijing 100084China Department of Land Air and Water ResourcesUniversity of CaliforniaDavisCA 95616-8627USA Department of Geological and Atmospheric Sciences Iowa State UniversityAmesIA 50011USA State Key Laboratory of remote {1. Science Institute of Remote Sensing and Digital EarthChinese Academy of SciencesBeijing 100101China AI for Earth Laboratory Cross-Strait InstituteTsinghua UniversityBeijing 100084China International institute for Earth {1. Sciences Nanjing UniversityNanjing 210093China Research Center for Ecology and Environment of Central Asia Chinese Academy of SciencesUrumchi 830011China Key Laboratory of Forest Ecology and Management Institute of Applied EcologyChinese Academy of SciencesShenyang 110016China National Engineering Laboratory for Applied Technology in Forestry&Ecology in South china College of Life Science and TechnologyCentral South University of Forestry and TechnologyChangsha 410004China College of Surveying&Geo-Informatics Tongji UniversityShanghai 200092China Department of Urban Planning College of Architecture and Urban PlanningTongji UniversityShanghai 200092China beijing {1. of Urban Planning Beijing 100045China Department of Urban Planning School of Urban DesignWuhan UniversityWuhan 430072China College of Earth Sciences Jilin UniversityChangchun 130061China Research Center for Digital Mountain and remote {1. Application Institute of Mountain Hazards and EnvironmentChinese Academy of SciencesChengdu 610041China institute of {1. sensing and Geographic information system School of Earth and Space SciencesPeking UniversityBeijing 100871China Department of Urban and Regional Planning School of Geography and PlanningSun Yat-sen Univ

Land use reflects human activities on *** land use is the highest level human alteration on Earth,and it is rapidly changing due to population increase and *** areas have widespread effects on local hydrology,climate,biodiversity,and food production[1.2].However,maps,that contain knowledge on the distribution,pattern and composition of various land use types in urban areas,are limited to city *** mapping standard on data sources,methods,land use classification schemes varies from city to city,due to differences in financial input and skills of mapping *** address various national and global environmental challenges caused by urbanization,it is important to have urban land uses at the national and global scales that are derived from the same or consistent data sources with the same or compatible classification systems and mapping *** is because,only with urban land use maps produced with similar criteria,consistent environmental policies can be made,and action efforts can be compared and assessed for large scale environmental ***,despite of the fact that a number of urban-extent maps exist at global scales[3,4],more detailed urban land use maps do not exist at the same *** at big country or regional levels such as for the United States,{1. and European Union,consistent land use mapping efforts are rare[5,6](e.g.,https://***/open_land_use/).

关键词： EULUC-china 土地利用类型