在简要讨论地基合成孔径雷达干涉测量（ground-based interferometric synthetic aperture radar，GB InSAR）技术原理的基础上，归纳了常规地基InSAR形变测量的主要处理流程。全面总结了地基干涉测量雷达系统的主要类型及其发展趋势，地基InSAR技术的主要应用领域以及目前存在的问题，对比分析了地基和星载InSAR在形变测量上的优势和不足。

多时相遥感影像间的相对辐射归一化是进行遥感动态监测的前提。伪不变特征（pseudo-invariant feature，PIF）相对辐射校正法的校正效果在很大程度上取决于PIF点的选取。普通人工选点方法具有主观性强、选点数量及质量有限等缺陷。为解决上述问题，首先对2期TM影像进行精确几何纠正与配准；然后利用波段比值运算与PIF质量控制相结合的方法逐步细化PIF，以提高PIF的选取质量，降低其选取的主观性，并利用与对应样本点各波段的相关系数评价所选点的质量；最后利用所选取的合格PIF点，通过最小二乘回归分析获取增益与偏移量，并对2个时相的TM影像进行相对辐射校正。对校正前、后典型地物波谱曲线、均方根误差、归一化植被指数（normaliged difference vegetation index，NDVI）统计量等进行分析的结果表明，校正效果比较理想。

为了提高高光谱遥感图像混合像元分解的精度，提出基于核方法的高光谱线性解混算法。采用正交子空间投影（orthogonal subspace projection，OSP）算子、最小二乘正交子空间投影（least squares OSP，LSOSP）算子、非负约束最小二乘（nonnegative constrained least-squares，NCLS）算子和全约束最小二乘（fully constrained least-squares，FCLS）算子等方法分别构建核正交子空间投影（kernel OSP，KOSP）、核最小二乘正交子空间投影（kernel LSOSP，KLSOSP）、核非负约束最小二乘（kernel NCLS，KNCLS）和核全约束最小二乘（kernel FCLS，KFCLS）高光谱图像混合像元解混模型；对美国内华达州CUPRITE矿区AVIRIS数据进行KLSOSP，KNCLS和KFCLS与LSOSP，NCLS和FCLS丰度反演对比实验。结果表明：对于混合像元广泛存在的高光谱遥感图像来说，基于核方法的KLSOSP，KNCLS和KFCLS的解混精度优于LSOSP，NCLS和FCLS，其中又以KFCLS解混的精度最高；附加约束条件有利于提高丰度反演的精度。

由于高分辨率全色影像（简称“高分影像”）中的信息高度细节化，再加上噪声的影响，会导致传统基于纹理特征的居民地提取方法效果不理想。为此，提出一种基于小波纹理和基元合并的居民地提取方法。首先，利用结合小波变换（wavelet transform，WT）的分形网络进化算法（fractal net evolution approach，FNEA）获取初始基元，并对基元的多尺度小波纹理进行分析；然后，在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元；最后，对基元合并的结果进行数学形态学修整，得到居民地区域。利用天绘一号（TH-1）全色影像对所提方法进行验证及对比分析的结果表明，该方法对高分影像中的街区式居民地可取得较高的提取精度和计算效率。

大尺度高精度山区河流信息提取是我国干旱区水资源开发利用的关键技术，而利用遥感影像提取水资源信息存在水体与山区阴影难以区分的瓶颈。以GF-1号卫星2 m分辨率全色波段影像和8 m分辨率多光谱影像为数据源，选取新疆特克斯河流域巴喀勒克水库为研究区，提出改进的阴影水体指数法（modified shade water index，MSWI）进行水体信息提取；同时运用单波段阈值法、NDWI法、单波段法与阴影水体指数法（shade water indes，SWI）相结合的决策树分类法（简称SWI）以及单波段法与MSWI相结合的决策树分类法（简称MSWI）分别对研究区水体信息进行提取，并进行了对比分析。研究结果表明，前2种方法与SWI和MSWI法相比，效果稍差；而SWI和MSWI法分类效果较好，其中MSWI比SWI法分类总精度高0.94%，提高了高分辨率遥感影像的解译精度，可为国产高分系列卫星影像在干旱区水资源信息提取中的应用提供技术支持。

为了克服基于光谱纹理特征的影像分类法的不足，提出一种融合时间特征的遥感影像分类方法。以历史时期土地利用矢量图为辅助数据，对新时期遥感影像进行带约束的影像分割以获取像斑；采用迭代统计的方法计算新时期遥感影像的地物类别转移概率；利用地物类别转移概率表达时间特征，将其融入到像斑的后验概率中，构建顾及时间特征的像斑联合概率；依据后验概率最大原则获取影像分类结果。采用QuickBird遥感影像进行的实验结果表明：与基于光谱纹理特征的分类方法相比，所提出的方法能够显著提高影像分类的精度，总体分类精度与kappa系数分别提高了9.8%和17.9%，验证了所提方法的可行性和可靠性。

以北山新、老金厂为实验区，利用ASTER遥感数据，通过分形模型与变点分析模型，定量化计算蚀变异常下限值，探索非线性分析方法计算遥感异常下限值的有效性。结果表明：对于遥感蚀变异常具有分形分布特征的地区，采用变点分析法可快速计算出地质背景与蚀变异常下限值，且结果具有较高的拟合度；通过野外验证，提取的蚀变异常信息与已知矿体以及地面蚀变地质体的光谱测量结果吻合较好；因此，该方法可作为定量计算遥感蚀变异常阈值的可选方法，这也为今后定量化研究遥感蚀变异常提供了新思路。

鉴于多源遥感影像融合受现有分辨率的限制，结合稀疏表示理论，提出了一种基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法，可将多光谱影像的空间分辨率提升到全色影像空间分辨率的1倍或2倍。在遥感影像融合框架下，首先建立学习字典，利用冗余字典对影像稀疏表示，重构超分辨率；然后采用Gram-Schmidt（GS）光谱锐化法，融合得到超分辨率多光谱影像。利用QuickBird数据对提出的方法进行3个实验，结果都表明本文方法相对传统融合方法、传统超分辨率方法和其他字典学习方案具有一定优势，适用于遥感影像超分辨率融合，可为多源遥感影像融合的超分辨率问题提供1种可行的解决方案，而且对其他融合方法也有借鉴意义。

为了更好地了解青藏高原札达地区多年冻土的分布情况，归纳总结了冻土下限的遥感解译标志；利用不同类型的遥感数据源对冻土的下限位置进行了圈定，并分别与高程模型和温度模型的圈定结果进行了对比。结果表明：该区多年冻土区面积为17 148.93 km²；3种模型相互补充参考，可以提高大比例尺多年冻土制图精度，此方法应用结果在区域上作为参考资料前期使用，可大大缩小相关项目前期工作量，提高效率；因此，利用遥感技术圈定多年冻土的应用价值较高，可以更好地为青藏高原区域地质、水文地质、工程地质及气候变化等研究提供更加详实的资料。

针对L0级机载三线阵影像数据量大以及变形大的问题，提出一种基于SIFT和相关系数法匹配相结合的连接点提取方法。首先，建立金字塔影像后，在影像金字塔顶层采用SIFT算法匹配同名点；然后，基于金字塔匹配传播以及相关系数法实现连接点的传递；最后，通过POS数据几何约束剔除可能的误差，并进行分布优化。3个条带ADS40影像的试验结果表明：与常规连接点提取方法相比，该文方法匹配正确率提高6%以上，且连接点分布更均匀，可以满足自动空三的需求。

以甘肃民勤县的白刺包为主要研究对象，采用冬季过境的高分二号（GF-2）数据，结合影像的最小值差值+最大值差值纹理信息、白刺包长宽比与面积等几何特性，利用多尺度分割、面向对象分类和阈值提取等方法进行白刺包的定量提取。研究结果表明：在白刺包的空间位置提取方面，精度达到94%，满足研究要求；而在提取面积方面，与实际面积的线性回归系数（R²）为0.77，均方根误差（RMSE）为5.77，虽然精度尚可，但仍然有进一步提高的必要。

针对复杂场景中提取的建筑物外轮廓锯齿状变形及精度不高等问题，提出了一种新的轮廓信息提取方法。在综合利用LiDAR数据及影像特征的基础上，建立轮廓线提取候选区，计算候选点的方向、梯度及高边点信息，引入基于活动轮廓的图割算法（graph cuts based active contour model，GCBAC）构建并解算轮廓线能量函数，实现建筑物轮廓信息的精确提取。通过3个具体实例证明了该方法的有效性和可行性。

随着无人机低空遥感技术的不断发展，其已成为一种重要的遥感技术手段。无人机传感器也从普通可见光向多/高光谱传感器发展，但鉴于无人机载荷小对传感器的限制，这些新型传感器数据质量较差，现有方法难以直接处理。因此，以无人机近红外传感器所获取数据为研究对象，基于尺度不变特征转换（scale-invariant feature transform，SIFT）匹配方法进行参数优化和粗差剔除，以解决无人机多/高光谱数据后期成图应用的关键技术，并对该方法进行实验验证。实验结果表明，通过该方法能够获取稳健的匹配结果，对提高无人机多/高光谱等新型传感器的应用效果具有重要价值。

遥感技术能及时获取洪水空间分布特征信息，已成为洪涝灾害监测与损失评估的重要依据。然而受天气和环境等因素影响，不能全天时接收遥感影像导致部分数据缺失，无法提供动态连续的洪涝淹没过程资料。以2013年汛期黑龙江流域八岔段溃口淹没区为例，基于多时相GF-1卫星晴空遥感影像提取的洪涝淹没范围信息，将洪涝淹没过程转化为水平集函数的偏微分方程数值求解问题，利用空间迎风差分格式和时间欧拉差分格式模拟了从8月24日到10月8日洪水涨退过程的逐日淹没范围。精度评价结果表明，洪涝淹没范围的模拟结果与同时期遥感影像提取结果的Kappa系数分别为0.921 2和0.893 2；与同时期洪涝淹没范围的统计数据相比略偏低，但相对误差都小于10%。该方法的模拟结果与影像提取结果和实际统计数据都具有较好的时空一致性，为不依赖先验资料的洪涝灾害应急响应决策提供了科学依据。

建筑物提取时结合归一化数字表面模型（nDSM）的高度信息可以提高其提取精度。通常高度信息由LiDAR数据生成高精度3D点云获得。但由于获取成本较高，寻找替代LiDAR点云生成高度信息的数据至关重要，为此该文探讨摄影测量点云生成nDSM用于建筑物提取的可适用性。采用无人机影像作为单一数据源，选取汉旺镇和林扒镇2个研究区进行实验，利用面向对象技术与支持向量机（SVM）相结合的方法进行建筑物提取。首先，采用Pix4D Mapper生成摄影测量点云，通过基于不规则三角网加密滤波方法和反距离加权法插值生成nDSM影像；其次，对无人机RGB影像进行分割，选取9种属性特征（2种高度属性和7种光谱属性）作为建筑物的识别属性；最后，利用SVM分类器进行建筑物提取，采用形态学滤波方法进行后处理。研究结果表明，汉旺研究区提取的完整率为85.5%，正确率为83.9%；林扒研究区提取的完整率为92.5%，正确率为78.6%。摄影测量点云生成的nDSM在建筑物提取应用中适用性较好，可以有效提高建筑物的提取精度，并且大大降低了成本。

多时相的高光谱遥感图像数据处理中会出现地物光谱特征漂移的现象。为了提高源域数据已有知识对目标域数据分类的精度，采用了基于流形对齐的分类算法。先用一个标准的线性或非线性的降维方法将2个高光谱遥感数据集映射到低维（流形）空间中，再用Procrustes分析方法将其低维嵌入之间的平移、旋转和缩放因子剔除，得到数据集间的最优对齐，最后用最近邻算法进行分类。对多个不同时相高光谱遥感图像进行实验，并对比了已有的流形对齐算法，结果表明本算法具体较好的迁移能力和分类效果。

针对传统的加速鲁棒性特征（speeded-up robust features，SURF）算法在图像配准中的应用现状，结合图像分块策略和相对距离理论，提出一种基于SURF的图像配准改进算法。通过图像分块策略改善提取特征点分布的均匀性；在SURF算法初匹配基础上，引用相对距离理论剔除异常匹配点，从而提高特征点匹配的精度和可靠性。选取覆盖重庆市沙坪坝实验区的QuickBird卫星数据，以特征点正确匹配率和均方根误差RMSE为量化指标，对所提出的SURF改进算法的图像配准效果进行验证。实验结果表明，改进后的SURF算法的特征点正确匹配率达到88%以上，高于传统SURF算法的76%。通过相对距离剔除误匹配点后，最终配准结果的RMSE达到2.69个像元，符合图像配准的基本需求（RMSE在2个像元左右），具有一定的应用推广价值。

利用MODIS大气可降水量产品和高程数据，采用描述性统计和空间自相关分析方法，定量分析了2003-2013年间天山山区大气可降水量的空间聚集特征。结果表明，近10 a天山山区平均大气可降水量的空间分布格局呈现西多东少的变化，全局空间自相关系数为0.899 8，具有典型的空间聚集模式，即：高值聚集区域占山区总面积的35.94%，集中在高程为2 000 m左右的天山山区周边地区；低值聚集区域占山区总面积的38.79%，主要分布在高程3 000 m以上的中天山和东天山地区；没有高低负相关，仅有较少的低高负相关的聚集方式，占山区总面积的0.05%，只在天山山区周边零星分布。高程与天山山区大气可降水量的空间相关系数为-0.831 3，是空间聚集格局分布与差异的主要原因。

基于遥感影像对雾进行定量分析是近年来的研究热点之一。地面能见度、雾顶高度、垂直总水汽含量和有效粒子半径是对雾进行定量分析的重要参数。选取MODIS传感器数据为数据源，以发生于江苏省西南部的一次冬季平流辐射雾为研究对象，结合来自南京信息工程大学的地面观测数据，对基于大气辐射传输方程模型和SBDART辐射传输的雾物理参数反演算法所反演的地面能见度和雾顶高度进行地面实测数据验证；分析影响这2个物理参数精度变化的原因；在序列影像雾物理参数反演结果基础上，进一步结合地面高程和植被指数对雾物理参数影响因素进行分析。结果表明，该次反演的雾能见度和雾顶高度与地面观测结果相关系数分别为0.908和0.980，由于SBDART模型设置的参数以及BP神经网络训练次数等原因，夜间反演的能见度值偏大；此次大雾物理参数与地面高程和植被指数之间具有一定的关系，地面高程与能见度呈正相关，植被指数和水汽含量呈正相关，与雾有效粒子半径和光学厚度呈负相关；雾区物理参数易受水体和土地利用等影响。

在微地形上进行太阳辐射模拟对于探讨起伏地表微气候因素分布具有重要意义，为分析微地形对太阳辐射的影响及对地表温度的影响，利用实时动态差分仪（real-time kinematic，RTK）实地测量实验样区的微地形，生成分辨率为0.1 m×0.1 m的分米级高精度数字高程模型（digital elevation model，DEM），模拟微地形下太阳总辐射的时空分布；同时结合地面温度实测数据，建立地表温度与太阳辐射的关系。结果表明：微地形下太阳辐射具有明显的空间分布特征，表现为沟脊大，沟底小；阳坡大，阴坡小；坡度越大接受的太阳辐射量越少；实验样区接受太阳辐射量大小依次为夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季；地形遮蔽效应对太阳辐射影响程度依次为冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季；地表温度与太阳辐射呈显著相关，相关系数为0.622。

通过对1978-2014年的5期遥感影像和地理地形资料的综合分析研究，结合实地调查验证，得出了伶仃洋海岸线和红树林湿地时空分布演变的趋势。总体而言，海岸线的总长度逐年增加，其中人工海岸线长度也是逐年增加的，2014年人工海岸线长度占总岸线长度的73.3%。全区岸线主要为向海推进海岸，东、西两岸海岸线的推进又各有特点。红树林湿地的时空分布发生了巨大变化，其总面积整体上在减少，但2003-2014年间由于红树林保护力度的增加，红树林湿地面积有所回升。海岸线变迁和红树林湿地演变主要受人为因素的影响，如筑堤围垸、围海造地、建设用地增加等。研究获得的成果数据为红树林湿地的生态保护和修复提供了重要的决策数据。

围填海是人类获取海洋资源的重要方式。监测围填海的变化是海岸带管理、海岸带演变研究中一项非常重要的任务。然而，围填海地物复杂多变，给利用遥感技术监测围填海带来困难。为此，通过构造识别地物类别的10个特征因子（GF-1的Band1-4波段的均值特征、波段均值的均值、对象面积、对象周长、外接矩形面积、对象面积与外接矩形面积之比和对象周长与对象面积之比），提出一种识别GF-1影像中围填海地物的多分类器集成算法；对特征因子进行集成，构建出单个特征分类器模型、光谱特征分类器模型、形态特征分类器模型和所有特征集成分类器模型4种组合特征分类器模型；对每种分类器模型进行试验研究，并对比分析4种集成模型的多分类器围填海地物识别精度。结果表明，单个特征分类器模型识别精度最高达到82.03%，光谱特征分类器模型识别精度为63.28%，形态特征分类器模型识别精度为87.50%，所有特征集成分类器模型识别精度为80.47%。本研究结果可为监测围填海变化提供较好的解决方案。

我国国产遥感卫星数据的日渐增多和应用领域的不断扩大，在遥感影像本底数据的更新中正在部分取代进口卫星数据而成为重要信息源。为此，以资源一号（ZY-1）02C和高分一号（GF-1）国产高分卫星影像为主要数据源，提出遥感影像本底数据更新的技术方案；并以全国地质灾害易发区遥感影像本底数据更新为例，验证该方案的适用性。精度检查结果表明，更新后的数据能够满足1：5万比例尺遥感影像本底数据的平面精度要求，技术方案合理可行，可为规模化开展遥感影像本底数据更新工作、拓宽国产高分卫星数据在地质灾害调查与监测等领域的实际应用提供重要的技术支持，具有一定的推广价值。

岩石地球化学成分对岩石分类、成因及演化研究有重要地质意义。利用遥感手段反演岩石地球化学成分是一个较新的课题，也是遥感相关应用研究的难点。以甘肃省柳园镇南部二叠纪玄武岩带为研究目标，在进行系统采样、光谱分析、地球化学测试的基础上，采用偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）对拥有2 150个波段的实测波谱数据及相应的6种主量矿物数据进行反演建模。首先选择有效的预处理方法对目标数据集进行优化，再利用k折交叉检验方法获得最小均方根误差下的最适主成分个数。运算结果表明，PLSR模型具有较好的稳定性和精度，在利用遥感数据进行岩石地球化学成分反演方面有很好的应用前景。

目前我国累计堆存的铁尾矿量高达约50亿t，所产生的尾矿粉尘污染极其严重。为此，使用辽宁鞍山矿区铁尾矿粉尘进行实景观测实验，采用人工模拟降尘与光谱测量手段，研究了降尘量对植物叶片光谱的影响规律；并利用降尘量与植物叶片光谱相关性最好的优势波段与铁元素的光谱吸收特征，分别建立了叶面降尘量的基于植物叶片的优势波段反射率和基于铁元素的独特光谱吸收指数的2种定量反演模型。研究表明：随着铁尾矿粉尘降尘量逐渐增大，植物叶片反射光谱曲线与粉尘的光谱曲线差异逐渐减小；2种反演方式中降尘量与植物叶片光谱变量均呈极显著相关，但基于铁元素光谱吸收特征的定量反演模型精度更高。研究结果可为高光谱遥感应用于矿区降尘量定量监测提供基础模型与技术依据。

基于2001-2013年获取的MOD13Q1 NDVI数据，采用低通平滑Savitzky-Golay（S-G）滤波方法、插值法及切比雪夫多项式（Chebyshev Polynomial）拟合对NDVI时序数据进行重构；通过提取植被生长季开始日期、生长季长度、生长季结束日期、生长季NDVI最大值及NDVI最大值出现日期等关键物候特征参数，对研究区典型复垦植被类型进行分类。结果表明：研究区不同植被的物候特征具有显著差异，从生长季开始日期及NDVI最大值出现日期来看，农作物较有规律；而林地的生长季NDVI累积总值则明显区别于农作物及草地；农作物、草地和林地基于植被物候特征参数分类取得了较好结果，总体分类精度达到89.67%，优于采用多时相非监督分类的结果；该研究为山西省煤炭矿区生态环境恢复评价提供了一定的数据基础。

以新中国成立以来北京地区发生单日最大降雨的2012年“北京7·21暴雨事件”作为研究对象，采用热带降雨观测计划（tropical rainfall measuring missio，TRMM）降雨数据、气象观测降雨数据和中分辨率成像光谱仪（MODIS）的地表温度（land surface temperature，LST）产品，利用空间插值、空间降尺度、精度评价及相关分析等方法分析北京7月21日暴雨的时空分布特点，定量研究城市“热岛-雨岛”时空响应关系。结果表明：从空间分布来看，强降雨发生北京南部；从TRMM的3 h降雨数据来看，随着时间推移最强雨带自西向东推进；经气象数据验证，降尺度的TRMM 3B42数据精度有所提高；LST对暴雨的影响表明热岛与雨岛在空间分布上存在一致性，且在雨强最大时段两者相关性最好。

Hapke岩矿二向反射率光谱定量模型是研究混合矿物光谱的有利工具，而国内对该模型的基础研究较少。通过4组室内混合矿物光谱数据来研究该模型在模拟混合矿物光谱时的准确性与存在的问题，进而探讨混合矿物光谱的特征规律。研究表明，在模拟混合矿物光谱方面不论是各向同性，还是各向异性的Hapke模型均有很高的精度，权重调整后4组各向同性模型的模拟结果均方根误差（RMSE）均值为0.014 4，相关系数（R）均值为0.994 7，4组各向异性模型的模拟结果RMSE均值为0.008 4，R均值为0.994 4，说明该模型是优异的混合光谱分析手段；但模型对暗色矿物适用性较差，如当混合矿物中含有黑云母时模拟精度较低；混合矿物的光谱谱形需要针对矿物组成进行具体分析，其中所占质量分数较高的矿物并不一定能主导混合矿物的光谱谱形，而低反射率的矿物在混合矿物光谱中发挥的作用远大于其质量分数的比重。

黄土高原植被覆盖状态的时空变化对于该地区植被恢复具有重要意义。基于2001-2014年间黄土高原地区MODIS-EVI2时序数据，建立2个反映植被覆盖状态的指标：植被覆盖强度与植被时间覆盖度。采用趋势分析以及突变点检测方法，得到近14 a间黄土高原植被覆盖状态的时空演变特征。研究结果表明：①黄土高原植被覆盖状态整体呈从西北到东南递增的分布特点，整个区域内近10 a间的植被覆盖状态增长速度相较于1982-2006年间明显增快；②研究区内多年植被覆盖强度与植被时间覆盖度呈正趋势变化的面积分别占整个研究区面积的43.04%和32.57%，发生变化的年份多集中于2006-2007年与2011-2012年；而多年植被覆盖强度与植被时间覆盖度呈负趋势变化的面积分别占整个研究区面积的2.92%与5.86%，发生变化区域多分布于农业种植区。研究有效证明了近年来退耕还林/防风固沙政策已取得了明显效果。

岩性解译是遥感地质解译中十分重要的内容，解译前首先要根据待解译区地质体的岩性及其组合类型建立遥感解译标志。北巴颜喀拉山群复理石建造因岩性单一、地层厚度巨大、难见顶底且化石稀少，长期以来对该套地层的划分相对困难且争议颇多，形成了众多划分方案。针对这种情况，采用遥感方法，以SPOT5和ETM卫星遥感数据为基础影像，从岩性解译入手进行了最大程度的地质信息挖掘。从4个方面详细阐述了岩性解译和岩性组合划分的依据，系统地介绍了研究区基于遥感影像的岩性可视化解译标志的建立过程。并利用所建立的解译标志重新厘定了地层的影像特征，细分了各地层岩段或岩性组合，取得了对研究区地层岩性的新认识，为北巴颜喀拉山群地层对比及区域地质调查提供了新资料。

为使复杂的海量多源空间标绘内容规范化、标准化，确保标绘内容的正确性，亟需对空间标绘内容进行整合。针对多源异构空间标绘信息中存在的同标异物、异标同物等情况，分析不同应用类型标绘数据的自身特点，以最大限度地消除差异性为标准，采用粗糙集理论对信息进行分类，通过建立语义本体库进行源数据分析、提取和转换等工作，建立数据整合标准与质量控制体系，突破数据源之间标准的差异以及异常数据的限制，实现了多源标绘内容的自动/半自动整合。以全球地名数据为例，随机选取4组实验数据进行属性约简和规则提取，并对相关数据进行整合。实验结果表明，算法可行性强，数据整合流程具备高效性，能够应用于大数据集的分类。

土壤湿度估算是全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）反射信号遥感技术（GNSS reflectometry，GNSS-R）重要研究领域之一，近年来国内外学者在GNSS-R土壤湿度估算的理论可行性、信号接收处理方式、地基/空基试验、估算模型及其精度评价等方面做了大量研究工作，对GNSS-R陆面遥感技术应用起到了积极的推动作用。在对GNSS-R土壤湿度估算的研究成果进行梳理的基础上，建立GNSS-R土壤湿度估算体系架构，利用MATLAB进行土壤湿度估算模型集成与软件实现。结合研究机构公开数据集对软件中的估算模型和功能进行验证，表明该软件能够为开展GNSS-R土壤湿度估算的数据处理、模型验证等提供技术支持。

随着可获取遥感数据的增加和网络技术的飞速发展，遥感数据的在线自动一体化服务需求日益增长，而当前尚无主流的基于服务链的遥感数据在线可视化及自动化计算平台。该文基于B/S构架，应用工作流技术，提出了一种基于服务链的集数据查询服务、模型定制服务及信息发布服务于一体的遥感信息模型（remote sensing information models，RSIM）在线可视化定制和自动化计算的解决方案，使用户在友好的Web界面中可以一体化地按需完成从数据选择、模型设计到模型实现的动态过程。基于遥感数据各处理模块的可复用性，快速构建并实现了RSIM，是对遥感数据在线可视化定制和自动化服务的一次有益尝试。