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基于哨兵数据的云南地表形变监测

测绘通报 2021年第6期 61-66,92页

作者：翁昌凯朱习朋广东省地质测绘院广东广州510800

云南省作为我国西南地区与西藏相连的省份,其地势由西北向东南逐渐降低且山峦众多,山区面积占全省面积的88%。除此之外,云南省还位于印度洋板块和亚欧板块交界处附近,其地震带众多,地质运动频繁,经常出现地震、滑坡、泥石流等地质灾害... 详细信息

云南省作为我国西南地区与西藏相连的省份,其地势由西北向东南逐渐降低且山峦众多,山区面积占全省面积的88%。除此之外,云南省还位于印度洋板块和亚欧板块交界处附近,其地震带众多,地质运动频繁,经常出现地震、滑坡、泥石流等地质灾害。因此,本文选取覆盖地势较高的云南西北部地区的哨兵数据,利用SBAS-InSAR技术进行数据处理,针对云南西北部地区的地表形变进行监测,发现地质灾害隐患区域,为地质灾害预警提供数据支持。

关键词：云南 SBAS-InSAR 地质灾害哨兵数据

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基于哨兵数据的贵阳市地面沉降分析

绿色科技 2023年第10期25卷 263-267页

作者：杨萍邓兴张宏泽周洋贵州省测绘产品质量监督检验站贵州贵阳550001 贵阳市测绘院贵州贵阳550000 贵州师范大学地理与环境科学学院贵州贵阳550025 青岛四洲重工设备有限公司山东青岛266300

针对城市地面沉降现状,以贵阳市为研究区,以2019-2021年72期C波段的Sentinel-1A卫星影像为数据源,利用SNAP-STaMPS处理链开展了城市地表的形变监测,获取了研究区的地表形变信息。结果表明:贵阳市沉降主要发生在西北部区域,中心城区有抬... 详细信息

针对城市地面沉降现状,以贵阳市为研究区,以2019-2021年72期C波段的Sentinel-1A卫星影像为数据源,利用SNAP-STaMPS处理链开展了城市地表的形变监测,获取了研究区的地表形变信息。结果表明:贵阳市沉降主要发生在西北部区域,中心城区有抬升的趋势,沉降区域零散分布在北部区域;东部地区整体较为稳定,在龙洞堡机场区域探测到明显的沉降现象,可为规划建设、城市地质安全以及沉降防控等提供参考。

关键词：哨兵数据沉降分析 SNAP-STaMPS处理链

基于Sentinel-1/2数据特征优选的冬小麦种植区识别方法研究

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农业机械学报 2024年第2期55卷 231-241页

作者：解毅王佳楠刘钰山西师范大学地理科学学院太原030031 山西师范大学资源环境信息化管理院士工作站太原030031

为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3... 详细信息

为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3—5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源,构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特征变量;设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案;对方案中特征变量进行优选,得出最优特征组合,利用最优特征组合对河南省驻马店市冬小麦种植区进行提取。结果表明,无论是否进行特征优选,基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度;经过特征优选后,各方案的分类精度均有不同程度的提升,说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同,贡献率由大到小为4月、3月和5月;贡献率由大到小的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特征优选提取的2019年驻马店冬小麦空间分布最优,总体精度为95.60%,Kappa系数为0.93,冬小麦提取面积与统计年鉴数据相比,相对误差为2.23%。本文可为基于多源光学和雷达遥感影像进行农作物种植区提取的研究提供理论参考。

关键词：冬小麦种植区识别特征优选哨兵数据 GEE 随机森林算法

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基于GEE与多源Sentinel数据的县域水稻种植面积提取

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北京测绘 2024年第7期38卷 1034-1040页

作者：舒斯红刘强江西省核工业地质调查院江西南昌330038 江西核工业测绘院集团有限公司江西南昌330038

水稻作为人类主要粮食作物之一,在满足全球不断增长的粮食需求方面扮演着至关重要的角色。准确、高效地获取水稻种植面积是决策制定和资源配置的关键基础。然而,在复杂的农田环境中,如何高效地利用多源遥感数据提取水稻种植面积仍然是... 详细信息

水稻作为人类主要粮食作物之一,在满足全球不断增长的粮食需求方面扮演着至关重要的角色。准确、高效地获取水稻种植面积是决策制定和资源配置的关键基础。然而,在复杂的农田环境中,如何高效地利用多源遥感数据提取水稻种植面积仍然是一项具有挑战性的任务。本文以高安市水稻为研究对象,基于谷歌地球引擎(GEE)平台,结合哨兵2号(Sentinel-2)光学影像和哨兵1号(Sentinel-1)合成孔径雷达(SAR)数据,根据水稻不同物候期构建多种分类特征,开发了一种有效的水稻种植面积提取方法。通过谐波拟合模型重点分析了不同植被的归一化植被指数(NDVI)和垂直-水平极化(VH)时间序列曲线。结果发现:拟合后的水稻NDVI和VH时间序列具有独特的形态特征。融合使用多源Sentinel数据可以有效提高分类精度,总体精度和Kappa系数分别为96.49%和95%。研究结果可为当地农业可持续发展和资源管理提供有力支持,为稳定双季稻生产面积、保障粮食安全提供科学依据。

关键词：水稻时间序列曲线哨兵数据随机森林

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基于哨兵二号数据的同震滑坡解译研究

科技创新与应用 2022年第16期12卷 53-55,60页

作者：杜玲玲成都理工大学地球科学学院四川成都610059

我国四川省地震频发,给人民生活带来极大灾难,且由此引发的同震滑坡范围广,危害大,及时准确监测滑坡已经成为保障人民安全亟需解决的关键问题。文章利用哨兵二号(Sentinel-2)L1C级数据,选择支持向量机(SVM)分类方法对九寨沟漳扎镇地区... 详细信息

我国四川省地震频发,给人民生活带来极大灾难,且由此引发的同震滑坡范围广,危害大,及时准确监测滑坡已经成为保障人民安全亟需解决的关键问题。文章利用哨兵二号(Sentinel-2)L1C级数据,选择支持向量机(SVM)分类方法对九寨沟漳扎镇地区由于“8·8九寨沟地震”引发的同震滑坡进行初步识别,在此基础上,运用DEM数据提取地形坡度特征精确识别滑坡区域,分析滑坡的空间分布特征。并与Google Earth历史影像结合对解译结果进行验证,确保结果的准确性,为之后的滑坡解译提供参考和相关决策提供技术支持。

关键词：同震滑坡识别哨兵数据 DEM 支持向量机分类

基于哨兵多源遥感数据的红树林信息提取算法研究

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基于哨兵多源遥感数据的红树林信息提取算法研究

作者：蒙良莉南宁师范大学

学位级别：硕士

红树林是指以红树植物为主体的常绿灌木或乔木组成的潮滩湿地木本生物群落,生长在热带、亚热带低能海岸潮间带。红树林湿地是重要的生态湿地和生物栖息地,具有防浪护岸、调节气候和维持海岸带生物多样性等诸方面的生态功能和生态服务价... 详细信息

红树林是指以红树植物为主体的常绿灌木或乔木组成的潮滩湿地木本生物群落,生长在热带、亚热带低能海岸潮间带。红树林湿地是重要的生态湿地和生物栖息地,具有防浪护岸、调节气候和维持海岸带生物多样性等诸方面的生态功能和生态服务价值。由于其生长于潮间带的浅滩和淤泥中,受海水周期性浸淹,采用人工调查方式进行监测耗时长,工作量大,难以对其边界进行准确定位,而卫星遥感影像具有覆盖广、瞬时成像、时效高、周期可比性独特等优势和特点,可以有效地获取红树林信息。因此,通过遥感技术对其布进行监测对于保护与管理红树林湿地具有重要意义。本研究采用2018年的Sentinel-1和Sentinel-2数据,提取广西茅尾海的红树林信息,以期为红树林生态系统的监测、保护与规划提供重要的依据。首先,利用最广泛的分型网络演化算法对影像进行分割,基于面向对象技术提取影像对象特征;其次,利用随机森林算法进行特征优选,在此基础之上构建多种不同特征组合方案执行分类,以探索特征选择方法的有效性。最后,在影像分割、特征提取和选择的基础上,运用面向对象的KNN方法、面向对象的SVM方法和面向对象的随机森林方法对研究区地物类型进行识别,利用混淆矩阵对这三种方法的分类结果进行对比分析,选出提取红树林精度最优的方法获取红树林信息。主要得出以下结论:（1）基于融合的单时像Sentinel-1和Sentinel-2数据,采用面向对象技术对影像进行分割和特征提取。研究表明,借助多尺度分割评价工具与人工辅助判定的方法,可有效获取影像的分割尺度和参数大小。（2）在各组特征组合分类的结果中,经随机森林算法获取的多特征耦合优化模式的分类结果取得了较好的提取精度和准确度。表明该算法能保留对分类有用的特征,降低冗余度,提高分类效率。（3）本文采用面向对象的KNN方法、SVM方法和RF方法分别识别影像地物类型利用混淆矩阵评价识别结果。结果显示,面向对象的RF方法的总体精度和Kappa最高,分别为89.6%和0.8756,,较面向对象的KNN方法提高了3.4%和0.0434,较面向对象的SVM方法提高了0.83%和0.0111,说明随机森林算法具有较稳定的分类性能。（4）基于融合的哨兵数据,本文采用随机森林算法提取广西茅尾海的红树林信息,识别的制图精度与用户精度分别为96.39%、97.56%,面积为19.2km2,占整个研究区面积的2.67%。该研究揭示了Sentinel-1和Sentinel-2数据在红树林监测中的潜力,可为红树林生态系统的监测、保护和规划提供重要依据。本研究结果旨在挖掘Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像在红树林监测方面的应用价值,同时为红树林遥感识别与监测提供技术方法借鉴,进而为红树林湿地生态系统保护提供一定的科学参考。

关键词：茅尾海红树林哨兵数据信息提取算法

基于MSBAS InSAR技术的沧州市地表形变监测与分析

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地球物理学进展 2023年第2期38卷 588-599页

作者：任瑶瑶刘国林牛冲韩宇周一鸣山东科技大学测绘与空间信息学院青岛266590 山东省地质测绘院济南250014

针对沧州市城市地表形变监测问题,采用SBAS InSAR技术分别处理Sentinel-1A升轨和Sentinel-1B降轨SAR影像,对比分析升、降轨SAR影像监测的沧州市2020年7月至2021年4月地表形变特征;利用MSBAS InSAR技术联合处理升、降轨SAR影像,将沧州市... 详细信息

针对沧州市城市地表形变监测问题,采用SBAS InSAR技术分别处理Sentinel-1A升轨和Sentinel-1B降轨SAR影像,对比分析升、降轨SAR影像监测的沧州市2020年7月至2021年4月地表形变特征;利用MSBAS InSAR技术联合处理升、降轨SAR影像,将沧州市地表形变进行垂向和东西向的二维形变分解,获取沧州市二维形变信息.结果表明,升、降轨SAR影像监测的地表形变位置和分布基本一致,但由于LOS向模糊问题,单独利用升轨或降轨SAR影像监测到的形变区域有所偏移,且无法分离出地表的东西向形变,影响监测结果的精度,MSBAS InSAR技术可以有效解决这一问题,获取更准确的二维形变信息.

关键词： SBAS InSAR MSBAS InSAR 哨兵数据地表形变监测二维形变

基于Sentinel-1/2数据特征优选的冬小麦识别研究

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农业机械学报 2023年

作者：解毅王佳楠刘钰山西师范大学地理科学学院山西师范大学资源环境信息化管理院士工作站

为了提高冬小麦种植区识别精度，本文基于Google Earth Engine（GEE）平台和随机森林算法，对比和分析雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异，并对多类特征变量进行重要性分析，研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3月... 详细信息

为了提高冬小麦种植区识别精度，本文基于Google Earth Engine（GEE）平台和随机森林算法，对比和分析雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异，并对多类特征变量进行重要性分析，研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3月至5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源，构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征和植被指数变化率特征共5类特征变量；设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案并对比分析；对方案中特征变量进行优选，得出最优特征组合对河南省驻马店市的冬小麦种植区进行提取。结果表明，无论是否进行特征优选，基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度；经过特征优选后，各方案的分类精度均有不同程度的提升，说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同，贡献率由高到低的月份为4月、3月和5月；贡献率由高到低的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特征优选提取的2019年驻马店冬小麦空间分布图的结果最优，总体精度为95.60%，Kappa系数为0.93，冬小麦提取面积与统计年鉴数据相比，相对误差为2.23%。本文可为基于多源光学和雷达遥感影像进行农作物种植区提取的研究提供重要理论参考。

关键词：冬小麦识别特征优选哨兵数据 GEE 随机森林

基于多期DInSAR数据的2016年定结地震序列发震断层特征研究

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地球物理学报 2020年第4期63卷 1357-1369页

作者：侯丽燕单新建龚文瑜张迎峰罗恒赵德政中国石油大学(华东) 青岛266580 中国地震局地质研究所地震动力学国家重点实验室北京100029 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

2016年5月22日,在西藏定结县发生四次MW4~5地震,研究本序列地震的发震断层几何和运动特征对于认识周边活动断裂性质具有重要意义.由于发震地区偏远,且观测台网分布稀疏,本研究采用星载雷达干涉测量(DInSAR)技术进行了同震形变场重建,但... 详细信息

2016年5月22日,在西藏定结县发生四次MW4~5地震,研究本序列地震的发震断层几何和运动特征对于认识周边活动断裂性质具有重要意义.由于发震地区偏远,且观测台网分布稀疏,本研究采用星载雷达干涉测量(DInSAR)技术进行了同震形变场重建,但是定结地震震级较小,单干涉像对获取的形变场受相位噪声影响较大.为了解决这一问题,本研究基于时间序列Sentinel-1A干涉数据生成多期同震与非同震干涉图,并利用叠加平均法对本次定结地震同震形变场进行重建,提取了定结2016年5月22日多次地震产生的同震累计整体形变场.基于InSAR同震形变场和区域地质特征,研究进行了滑动分布反演,确定其主要贡献的发震断层几何参数及滑动分布:断层走向为188°,倾角为43°,平均滑动角为78°,发震断层的运动性质以正断为主兼具少量左旋走滑分量,滑动主要集中在断层垂直深度0~9km处,最大滑动量约为25cm,位于断层倾向深度3km处,反演得到的矩震级为MW5.58.本研究结果表明采用星载InSAR叠加平均技术可以较好地压制相位噪声,有效提取此类中小型浅源地震同震微弱形变场.最后,我们认为本次定结地震与藏南拆离断层与申扎-定结断层的活动密切相关.

关键词：同震形变场叠加法哨兵数据断层滑动分布差分雷达干涉测量定结地震