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联合超像素分割和显著性特征的SAR海洋内波检测

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遥感学报 2024年第9期28卷 2335-2347页

作者：崔光曦杜延磊杨晓峰汪胜徐雪峰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中国科学院大学中国科学院空天信息创新研究院海南研究院海南省地球观测重点实验室澳门大学

海洋内波是一种常见的致灾性中尺度海洋现象，因其对海洋军事和海洋工程等存在巨大威胁而被广泛关注。为了实现合成孔径雷达（SAR）图像海洋内波的准确检测，解决传统检测算法易受斑噪干扰的问题，本文提出了一种基于超像素分割和全局... 详细信息

海洋内波是一种常见的致灾性中尺度海洋现象，因其对海洋军事和海洋工程等存在巨大威胁而被广泛关注。为了实现合成孔径雷达（SAR）图像海洋内波的准确检测，解决传统检测算法易受斑噪干扰的问题，本文提出了一种基于超像素分割和全局显著性特征的SAR海洋内波检测算法。首先，基于简单线性迭代聚类算法（SLIC）将SAR图像分割成特征均一的超像素；然后，利用超像素的梯度特征、灰度特征及空间特征构建内波显著性特征向量，计算其全局显著性并基于显著度提取内波超像素；最后，根据内波在傅里叶能量谱上的特征对内波区域和非内波区域进行标记并生成标签图像，用于对显著性检测结果进行校正。实验结果表明：本文方法对5景实验数据的内波条纹检测平均F1分数可达到0.884、平均虚警率为0.009，证明了本文方法在不降低SAR图像空间分辨率的条件下可以有效抑制斑噪的影响，实现高分辨率SAR海洋内波条纹的准确检测。

关键词：遥感海洋内波超像素分割显著性特征检测傅里叶能量谱合成孔径雷达

青藏高原30 m空间分辨率年度NDVI和FVC合成产品

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中国科学数据(中英文网络版) 2024年

作者：彭燕何国金张兆明尹然宇王桂周中国科学院空天信息创新研究院海南省地球观测重点实验室中国科学院大学

由于青藏高原东南部地区在生长季云雨天气较多，导致Landsat系列卫星遥感数据会在生长季出现大量无效值，直接利用全年或生长季的所有数据进行年度归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index， NDVI）和植被覆盖度（F... 详细信息

由于青藏高原东南部地区在生长季云雨天气较多，导致Landsat系列卫星遥感数据会在生长季出现大量无效值，直接利用全年或生长季的所有数据进行年度归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index， NDVI）和植被覆盖度（Fractional vegetation coverage， FVC）合成，容易出现低估的现象。为了解决这一问题，本研究基于时序Landsat地表反射率生成原始时序NDVI，利用考虑变化趋势和季节性的时序数据重构方法和Savitzy-Golay（S-G）滤波等方法进行NDVI数据重构得到新的完整的时序NDVI数据，随后对年生长季内所有NDVI进行均值合成得到年度生长季平均NDVI，并利用像元二分模型进行估算得到年度生长季平均FVC，最终生产了1990年、2000年、2010年、2020年、2023年5期青藏高原30 m空间分辨率年度NDVI和FVC合成产品。通过与已有产品和实测数据进行对比验证，结果表明本年度NDVI合成产品合理、可靠且符合实际情况；本FVC产品与全球陆表特征参量数据产品中的植被覆盖度产品（GLASS FVC）和30 m/15天分辨率的中国植被覆盖度产品在时空分布上具有一致性，且本研究所估算的FVC与真实FVC之间的R2在0.93左右，RMSE在10%以内。本数据集可用于青藏高原植被生态系统状态变化分析及其气候变化影响评估等。最终结果以GeoTiff格式保存。

关键词：青藏高原归一化差值植被指数植被覆盖度年度合成 Landsat

青藏高原2011–2020年500米分辨率陆面蒸散发产品集

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中国科学数据(中英文网络版) 2024年

作者：焦伟利林子镕龙腾飞何国金中国科学院空天信息创新研究院中国科学院大学海南省地球观测重点实验室

蒸散发（ET）是陆地水循环、能量平衡和碳循环中不可或缺的组成部分，对生态系统健康和气候变化等方面具有重要影响。青藏高原也是全球水循环和生态系统的重要组成部分，其水资源和生态环境对亚洲地区的发展和生存具有重要意义。本研究... 详细信息

蒸散发（ET）是陆地水循环、能量平衡和碳循环中不可或缺的组成部分，对生态系统健康和气候变化等方面具有重要影响。青藏高原也是全球水循环和生态系统的重要组成部分，其水资源和生态环境对亚洲地区的发展和生存具有重要意义。本研究针对青藏高原的特殊性，提出了适用于青藏高原的PT-SIMI（Shortwave Infrared Soil Moisture Index-Based Priestley-Taylor Model， PT-SIMI Model）模型。在PT-SIMI模型中，对土壤湿度限制因子和植被绿叶比例进行了调整，发展了更适用于青藏高原的遥感蒸散发估算模型。利用站点实测数据对估算结果进行了验证，验证精度平均偏差（Bias）、均方根误差（RMSE）、决定系数(R2)分别为-0.52 Wm-2、21.14Wm-2、0.74。结果表明，PT-SIMI模型比MS-PT（A Modified Satellite–based Priestley-Taylor Model， MS-PT Model）模型和PT-JPL（Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory）模型精度高，更适合应用于青藏高原上。在此基础上，利用PT-SIMI模型对青藏高原蒸散发进行了估算，生成了2011–2020年500米分辨率的月度、季度和年度蒸散发产品集，可用于青藏高原的水资源管理、干旱监测、气候变化和生态环境分析。

关键词：青藏高原蒸散发 PT-SIMI模型土壤湿度限制因子植被绿叶比例

考虑地表二向反射的青藏高原Landsat地表反射率产品

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中国科学数据(中英文网络版) 2024年

作者：彭燕何国金张兆明尹然宇中国科学院空天信息创新研究院海南省地球观测重点实验室中国科学院大学

考虑地表二向反射的地表反射率产品减小了由于太阳入射角和卫星观测角的变化引起的地表反射率的变化，相对于仅进行大气校正的地表反射率产品具有更高的精度和辐射一致性。本数据集在Landsat正射数据的基础上，采用基于6S辐射传输模型... 详细信息

考虑地表二向反射的地表反射率产品减小了由于太阳入射角和卫星观测角的变化引起的地表反射率的变化，相对于仅进行大气校正的地表反射率产品具有更高的精度和辐射一致性。本数据集在Landsat正射数据的基础上，采用基于6S辐射传输模型的大气校正方法和C因子BRDF校正方法，通过辐射定标、大气校正和BRDF校正等数据处理流程，生产了青藏高原地区1990、2000、2010、2015、2020、2022年6期质量较好的考虑地表二向反射的Landsat地表反射率产品。通过与实测地表反射率数据进行精度验证，其RMSE低于0.035，R2达0.9以上。最终结果以GeoTIFF格式保存，并附带相应的质量文件和元数据文件。本数据集可应用于遥感地表参数定量反演、农林业以及气候变化研究等领域。

关键词：青藏高原地表反射率 Landsat5/7/8 大气校正 BRDF校正

MPOLSAR-1.0:多维度SAR多波段全极化精细分类数据集

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雷达学报（中英文） 2024年第3期13卷 525-538页

作者：金燕仇晓兰潘洁上官松涛王泽众王卫杨宏苏州市微波成像处理与应用技术重点实验室苏州215123 苏州空天信息研究院苏州215123 中国科学院空天信息创新研究院北京100190

地物精细分类是合成孔径雷达(SAR)的主要应用方向之一。在多波段全极化SAR工作模式下,可充分获取目标不同波段信息和极化响应特征,有望提高目标分类精度。然而国内外现有的数据集仅有个别波段、少数地区、少量样本的低分辨率全极化分类... 详细信息

地物精细分类是合成孔径雷达(SAR)的主要应用方向之一。在多波段全极化SAR工作模式下,可充分获取目标不同波段信息和极化响应特征,有望提高目标分类精度。然而国内外现有的数据集仅有个别波段、少数地区、少量样本的低分辨率全极化分类数据。为推动多波段全极化SAR分类应用的发展,在高分航空观测系统应用校飞与验证项目支持下,利用多维度SAR在海南的校飞数据构建了一个样本量充分大、地物类别较为丰富、分类可靠性较高的多波段全极化精细分类数据集。该文概述了该数据集的构成,给出了发布数据(MPOLSAR-1.0)的信息描述方式、数据集制作流程和方法,并分别基于极化特征分类方法和经典机器学习分类方法给出了初步的分类实验结果,为该数据集的共享和应用提供支撑。

关键词：合成孔径雷达(SAR) SAR精细分类 SAR数据集多维度SAR 多波段全极化SAR 极化特征

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基于景观格局因子的居住点可达绿地质量评价

生态科学 2024年第2期43卷 183-191页

作者：田金雨孟庆岩侯卫国汪雪淼张琳琳中国地质大学(北京)科学研究院北京100083 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 海南省地球观测重点实验室中国科学院空天信息创新研究院海南研究院三亚572029

城市绿地对美化城市、改善城市环境质量起着重要作用,科学度量城市人居绿地环境可为城市合理规划提供决策依据。首先利用Google Earth Engine平台进行天津市地物分类,然后利用路网数据建立POI居住点的可达范围,在此基础上采用格网法与... 详细信息

城市绿地对美化城市、改善城市环境质量起着重要作用,科学度量城市人居绿地环境可为城市合理规划提供决策依据。首先利用Google Earth Engine平台进行天津市地物分类,然后利用路网数据建立POI居住点的可达范围,在此基础上采用格网法与因子分析法,综合城市绿地面积、生长状态、景观格局指数等指标,构建居住点可达绿地质量评价模型,最终,在居住点可达范围内应用评价模型,对天津市人居绿地环境质量进行评价。结果表明:经过因子分析,得到的可达绿地面积-生长状态因子、可达绿地形状因子和可达绿地破碎度因子在反映居住点可达绿地质量时具有代表性;中心城区与滨海新区居住点可达范围内植被覆盖度低、形状不规则且分布破碎。环城区越靠近中心城区,居住点可达范围内绿地面积越小、分布越破碎,越靠近远郊区,居住点可达范围内绿地面积越大,形状越规则。远郊区受自然条件的影响,居住点可达范围内植被生长旺盛、分布连贯且形状规则;天津市北部居住点可达绿地质量较好,中部及东南部较差,天津市居住点可达绿地质量从优至劣为:远郊区>环城区>滨海新区>中心城区。研究结果可为生态城市评估和绿地系统监测提供方法基础。

关键词：绿地景观指数 Google Earth Engine POI 因子分析

基于高分三号卫星合成孔径雷达数据的农田土壤水分反演

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浙江大学学报（农业与生命科学版） 2024年第2期50卷 209-220页

作者：张琳琳雷志斌王莉萍孟庆岩曾江源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 中国科学院大学北京100049 海南空天信息研究院海南省地球观测重点实验室海南三亚572029 中国地质大学(北京) 地球科学与资源学院北京100083 杭州国际城市学研究中心浙江省城市治理研究中心浙江杭州310000

土壤水分是农作物生长的基本条件,本研究基于高分三号卫星C波段合成孔径雷达数据,提出新的土壤水分反演算法,并获取区域尺度8 m空间分辨率的农田区土壤水分。首先,通过PROSAIL模型、实测植被冠层含水量、Landsat-8光学数据优选光学植被... 详细信息

土壤水分是农作物生长的基本条件,本研究基于高分三号卫星C波段合成孔径雷达数据,提出新的土壤水分反演算法,并获取区域尺度8 m空间分辨率的农田区土壤水分。首先,通过PROSAIL模型、实测植被冠层含水量、Landsat-8光学数据优选光学植被水分指数,计算水云模型参数并获得土壤直接后向散射系数;其次,利用高级积分方程模型模拟雷达后向散射影响机制,采用雷达影像高低入射角特性计算地表组合粗糙度;最后,利用高分三号卫星同极化雷达数据反演农田区土壤水分,并基于实测数据开展精度验证。结果表明:土壤水分反演值与野外实测值具有良好一致性,垂直极化下反演精度更高,其决定系数为0.5956,均方根误差为0.0415 m3/m3。本研究成果可为我国自主研发的高分三号卫星获取高分辨率土壤水分信息提供算法参考。

关键词：土壤水分高分三号卫星雷达遥感地表粗糙度

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基于MODIS数据的近20年海南岛叶面积指数时空变化及驱动力分析

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中国生态农业学报（中英文） 2024年第10期32卷 1719-1730页

作者：姚利苹王雪张佳华姚凤梅中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049 海南空天信息研究院三亚572029 海南省地球观测重点实验室三亚572029

叶面积指数(LAI)是重要的植被结构参数之一,在监测植被生长状态、评估生态系统健康以及制定环境保护政策等方面均具有重要价值。海南岛因其特殊的地理位置和气候条件,拥有丰富的植被资源,气候变化及人类活动对其影响不断加剧。因此,深... 详细信息

叶面积指数(LAI)是重要的植被结构参数之一,在监测植被生长状态、评估生态系统健康以及制定环境保护政策等方面均具有重要价值。海南岛因其特殊的地理位置和气候条件,拥有丰富的植被资源,气候变化及人类活动对其影响不断加剧。因此,深入研究海南岛LAI的时空变化对于理解该地区植被状况具有重要参考意义。本研究基于2002—2022年的MOD15A2 LAI产品数据集和气象数据,利用Theil-Sen中值分析和Mann-Kendall趋势检验等方法,分析了海南岛LAI的时空分布变化及其对气候因子的响应。结果表明:1) 2002—2022年,海南岛LAI整体呈增长趋势,其中北部的增长趋势明显强于南部。这一现象与橡胶种植业的发展和南部地区旅游产业的兴起有关,表明LAI的变化与人类活动紧密相连。此外,海南岛的LAI分布呈现中部高、周边低的空间特征,与该地区的地势特征相一致。2) 2002—2022年海南岛LAI的平均变异系数为0.136,说明植被变化波动较小,表明其能保持生态平衡和一致性。3)在气候暖干化的背景下,温度上升对植被生长的促进作用存在饱和效应。海南岛北部地区的LAI与温度主要呈正相关,而南部地区主要呈负相关,降水的影响则与温度相反。以上结果表明,海南岛LAI的空间差异和时空变化主要受气候条件、地形和人类活动等多种因素的协同作用。本研究为海南岛植被保护、生态修复和气候适应性管理提供了科学依据。

关键词：植被叶面积指数(LAI) Theil-Sen中值分析 Mann-Kendall检验海南岛

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青藏高原Landsat系列卫星地表温度产品（1986-2023）

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中国科学数据(中英文网络版) 2024年

作者：张兆明彭燕何国金王猛猛龙腾飞王桂周齐宝业许泽坤宋逸峰中国科学院空天信息创新研究院海南省地球观测重点实验室中国科学院大学中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院

青藏高原具有独特地形地貌、大气环流体系和生态系统多样性，是我国重要的国家安全和生态安全屏障。地表温度是一个重要的陆地表面参数，在青藏高原生态环境监测及变化研究等领域具有重要的应用。卫星遥感技术为获取区域尺度地表温度信... 详细信息

青藏高原具有独特地形地貌、大气环流体系和生态系统多样性，是我国重要的国家安全和生态安全屏障。地表温度是一个重要的陆地表面参数，在青藏高原生态环境监测及变化研究等领域具有重要的应用。卫星遥感技术为获取区域尺度地表温度信息提供了有效手段。Landsat系列卫星热红外波段数据具有较高的空间分辨率且具有长期的数据积累，为青藏高原大区域、长时序地表温度监测提供了理想的数据源。基于Landsat 5/7/8系列卫星数据和实用单通道算法生产了青藏高原1986–2023年长时间序列地表温度产品，产品生产利用了1986–2023年中国遥感卫星地面站接收存档的青藏高原地区全部的Landsat 5/7/8卫星数据，地表温度产品的空间分辨率为60 m/100 m/120 m，包含了完整的数据文件、质量文件以及元数据文件。分别利用青藏高原区域内的HiWATER站点和青藏高原地气相互作用综合观测数据集提供的实测数据进行精度验证，精度验证结果表明Landsat地表温度产品的RMSE分别为2.46 K和2.92 K。产品可为青藏高原资源调查、生态环境监测等相关领域的研究和应用提供数据产品支撑。

关键词：地表温度产品陆地卫星青藏高原