农作物遥感分类是农作物面积监测的核心问题,对于进一步开展农作物长势、产量等专题监测具有重要意义。与同质像元聚类得到的对象相比,地块数据包含了更为精确的位置和面积信息,被越来越多地应用于农作物遥感分类。首先,系统总结了面向地块农作物遥感分类在理论、方法和实践中取得的进展; 然后,分析了该方法目前存在的问题; 最后,对未来的发展趋势进行了展望。研究认为,数字化和影像分割是获取地块数据的主要途径,陆续发布的全国地块数据集也给面向地块农作物遥感分类带来了新的契机; 将面向地块的农作物遥感分类策略分为考虑地块整体特征和以像元为基础2种,并总结了遥感分类特征和分类方法取得的进展; 在未来一段时间,多源数据的应用、地块边界检测技术的发展、分类特征的挖掘以及遥感分类运行化能力的提高将是面向地块农作物遥感分类的重要研究内容。

多尺度分割是面向对象地物信息提取技术中的重要方法之一。最优分割尺度的选取是该方法的研究热点。针对现有最优分割尺度选取方法大多仅利用对象光谱特征的局限,本文提出RMNE(the ratio of mean difference to neighbors (Abs) to entropy)方法,利用纹理特征的信息熵和光谱特征与邻域均值差分绝对值进行对象内部同质性和对象之间异质性的衡量,构建评价函数,通过绘制函数曲线选取最优分割尺度。以北京市城市边缘地区6 m空间分辨率的SPOT6多光谱影像为例进行多尺度分割,获得最优分割尺度组合为30,60和80,并与最大面积法和优度函数法选取的最优分割尺度对应的分割结果进行对比。结果表明,RMNE方法的分割结果最好,验证了该方法的有效性和对高空间分辨率影像的适用性; 通过与Google Earth影像对比,发现RMNE方法分割得到的影像对象大小与地物实际大小最为相符。

为了提高高光谱图像的分类精度,有效利用高光谱图像的空间信息和光谱信息对高光谱图像进行预处理,提出了一种新的空-谱联合降维方法——加权空-谱主成分分析(weighted spatial spectral principle component analysis,WSSPCA)算法。该算法结合高光谱图像的物理特性对高光谱图像进行重构,平滑了高光谱图像中存在的奇异点干扰; 然后,采用主成分分析(principle component analysis,PCA)方法对重构后的图像进行降维,降低了波段间的冗余性,有利于后续分类。在2组常用的高光谱数据集PaviaU和Indian Pines上进行实验结果表明,训练样本随机选取每一类地物的5%和10%的情况下,由WSSPCA算法得到的Kappa系数最大值分别达到了0.955 9和0.896 1,较基准线分别提高了0.193 8和0.205 0,分类结果明显优于其他算法。

为充分利用高光谱图像自身丰富的光谱信息和空间信息,提出一种基于优势集聚类和马尔科夫随机场相结合的高光谱图像分类算法。首先,分析高光谱图像局部空谱一致性,完成对波段信息量和差异程度的度量,构造无向加权图,利用优势集聚类方法选择出保留良好结构信息的最优波段子集; 其次,通过马尔科夫随机场对波段选择后的相邻像元建立局部空谱一致性,有效利用图像空间上下文信息; 最后,根据贝叶斯定理,将高光谱图像分类问题转化为最大后验概率的求解问题,从而获得分类结果。2个经典数据集(Indian Pines和Pavia University)的实验表明,相比其他同类算法,该算法能达到更高的总体分类精度和Kappa系数。

遥感图像配准是许多遥感应用的重要步骤之一。卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取的图像高层特征在图像分类和检索问题上表现优异,能够克服低层配准特征的表达能力有限、容易受到干扰等问题。因此对利用CNN特征进行遥感图像配准开展研究。首先,针对遥感图像配准问题,对CNN中的全连接层特征和不同聚合大小的卷积层特征进行了研究; 然后,对利用CNN特征进行图像配准的方法进行了分析; 最后,将CNN特征与尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征在图像的旋转角度、缩放倍数和亮度依次变换时的配准性能进行了对比分析。实验结果表明,在匹配精度和正确对应点的数量方面,CNN特征比SIFT方法具有更好的匹配性能; 对变换后的图像而言,微调后的CNN特征比SIFT特征具有更强的鲁棒性。

为提升传统算法对高分辨率遥感图像中地物目标的检测效果,将深度学习目标检测框架快速区域卷积神经网络(faster regions with convolutional neural network,Faster R-CNN)应用于高分辨率遥感图像目标检测任务中。以机场为检测场景、飞机为检测目标进行实验,首先,利用高分辨率遥感图像数据集训练Faster R-CNN框架,得到相应的目标检测模型; 然后,采用该模型对高分辨率遥感图像中的飞机目标进行检测; 最后,对实验结果进行统计分析及评价。实验结果表明,Faster R-CNN模型能够全面而准确地检测飞机目标,最优F1分数值为0.976 3,并且同一个模型可以对多种高分辨率遥感图像进行目标检测。

为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,提出一种利用DCNN全连接层特征结合支持向量机 (support vector machine,SVM)进行遥感影像建筑物震害损毁区域检测的方法。首先,利用神经网络前馈方式从DCNN全连接层提取训练样本和待检测区域的特征; 然后,基于样本训练SVM分类器; 最后,对待检测区域的所有区块进行分类预测和投票确定是否损毁。以2010年海地地震遥感影像为例,建筑物损毁检测正确率可以达到89%,相比于传统的特征提取方法正确率提高了4%。实验结果表明该方法在建筑物震害损毁检测方面具有一定的应用潜力。

视频卫星在成像过程中一般采用Bayer模板,地面处理时需要通过Bayer插值处理才可恢复全彩色的影像。针对视频卫星影像Bayer插值重建中容易出现拉链、噪点和边缘伪彩色等问题,提出一种改进的基于亮度、色度信号重建的滤波方法。首先,通过24张标准柯达影像训练得出Bayer插值重建的带通滤波器; 其次,通过带通滤波器提取色度信号,并根据Bayer模型获取初始的重建结果; 然后,在绿色空间中,利用梯度信息进行均值区域判断,并在均值和非均值区域中分别进行边缘方向插值和色差域中值滤波更新,有效减少均值区域的插值拉链和噪点现象; 最后,在新的色差域中进行红光、蓝光波段的导向插值和中值滤波更新,进一步提升插值精度。采用吉林一号01星和03星的4幅视频影像数据验证本文方法的有效性,结果表明与2种经典的Bayer插值方法相比,提出的改进方法在定性和定量评价上均最优,影像边缘更加锐利、清晰,无明显噪点和伪彩色现象,可用于卫星视频数据的后续处理和应用。

卫星遥感技术可获取大面积、空间连续的地表温度(land surface temperature, LST),为全球变化、生态环境和农业生产等领域提供了宝贵的数据源,但受到云、气溶胶、观测角度和太阳光照角度等影响,遥感反演的LST在时间和空间上均存在不同程度的缺失,限制了LST遥感产品的应用。以长江三角洲地区为研究区,以风云2号F星(FY-2F) LST日均值产品为数据源,利用LST时间序列特征,基于Savitzky-Golay(S-G)滤波算法进行了LST长时间序列的重建研究。结果表明,研究区重建前FY-2F LST产品的平均时相缺失率为19.43%,经滤波后缺失率降低为1.69%,并能够保证LST空间一致性。通过模拟验证,S-G滤波重建LST的拟合精度为0.95,平均绝对误差为1.35 K,具有较高的精度,可以用于进一步热环境时空分布规律的研究。

地形效应是影响遥感定量分析的主要障碍之一。尤其对于航空高光谱遥感而言,其地形效应更为显著,地形高程、角度带来的影响都不可忽略。基于青海雪鞍山地区的CASI高光谱影像和LiDAR地形数据,开展地形高程变化对航空高光谱遥感的影响研究。在假定每一个高程点为水平朗伯体的前提下,首先,基于MODTRAN软件模拟计算不同高程对应的大气上行辐射、地物至传感器之间的大气透过率、大气半球反照率和下行总辐射,进行地形高程变化对4个参量的影响分析; 然后,设计实现了加入高程因子的大气辐射校正,完成了测区航空高光谱影像的反射率反演计算; 最后,与FLAASH大气校正的反射率结果进行比较,发现同类地物的反射率曲线在谱形方面接近,但反射率数值存在差异,尤其是FLAASH大气校正结果中短波波段甚至出现负值,无疑是错误的。实验表明,高程因子的变化对山地航空高光谱影像成像过程的影响不可忽略,要实现精确的航空高光谱影像大气辐射校正必须消除其影响。

叶面积指数(leaf area index,LAI)是定量研究森林生态系统能量交换的一个重要结构参数。本文利用野外观测LAI,以及Landsat TM计算的7种常用植被指数和5个自定义植被指数,通过筛选建立了不同森林类型的LAI估算模型,其中,针叶林采用多元逐步回归模型,阔叶林与混交林采用主成分分析模型,最终通过多个模型估算三峡库区区域尺度森林LAI。利用样地实测LAI数据进行精度验证,针叶林、阔叶林和混交林的均方根误差分别为0.829 4,1.111 5和1.790 9,判定系数R ²均达到了0.77以上。研究结果将为森林生态系统和碳循环研究提供基础数据。

植被覆盖对岩石蚀变信息提取造成很大的干扰。强迫不变植被抑制技术在半干旱开阔地形区取得了较好的植被抑制效果,但在植被茂盛的山区效果有待验证。基于强迫不变植被抑制技术,针对南方植被区,在关键技术曲线平化步骤中采用分段平化并编程实现,较好地解决了植被抑制、裸地偏色及信息完整性之间的矛盾。分段平化后的植被信息得到较好抑制,下伏基岩信息突出,色调自然。应用该方法进行遥感蚀变信息提取,植被区遥感异常明显增强,异常与实际围岩蚀变吻合度较高,效果较好。

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)变化趋势可近似表达植被“绿化(greening)”或“褐化(browning)”的趋势,体现植被对全球变化的适应过程。提出一种将经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和Mann-Kendall(MK)检验相结合的NDVI变化趋势分析方法,主要包括2步: 首先,采用EMD对NDVI时间序列进行分解,分解成若干本征模函数的叠加,这些本征模函数分量包含了原信号不同时间尺度的局部特征信号,第一个分量是高频分量,随后的分量频率逐渐减小,残差分量若是单调函数,即为趋势分量; 然后,利用MK检验方法对趋势分量进行单调性变化的显著性检验,得到NDVI“绿化”或“褐化”的趋势结果。对研究区2006—2015年间NDVI序列的趋势进行分析,结果表明该方法是一种有效的时间序列变化趋势分析方法。

水体提取具有时点效应的特点,针对陆地水体季节性变化明显的客观现状,提出一种水体成果地理空间修正方法。利用高时间分辨率遥感影像开展水体信息提取,保证水体现势性满足标准时点要求; 然后,将此结果作为先验知识,基于精细格网数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据,利用水体种子点区域生长,提取精细化的水体结果,即将成果优化至高空间分辨率水平,保证水体成果满足精度要求,从而实现水体成果的地理空间修正。以第一次全国地理国情普查地表覆盖水体成果为研究实例,获取了研究区满足标准时点要求的15 m空间分辨率的Landsat8影像,基于归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)提取水体分布状况,采用2 m格网DEM数据实现了精度优化。结果显示,研究区水体成果地理空间范围相对于影像源时相修正了17.97%,空间分辨率转换带来的水体成果地理空间范围优化率为1.51%。研究表明该方法能够在影像接边各方时相不满足标准时点要求的情况下,为基于遥感技术的水体信息提取提供一种顾及时点特征的成果地理空间修正方法,具有一定的实际应用价值。

应用局限性小、普适性强的叶绿素a浓度反演算法是提高定量遥感技术实用性的关键。基于辐射传输机理,分析内陆湖中叶绿素a等因子的光学特性,建立像元反射率与因子浓度的物理模型。应用模型同时反演巢湖不同时相的叶绿素a浓度,决定系数R ²可达0.877 8,证明了模型时相局限性小、普适性强。进而选取预处理后的2016年巢湖不同时相Landsat8影像,反演并分析巢湖叶绿素a浓度的时空分布特征。研究表明,该模型不受时相限制、普适性强,可推动定量遥感技术在水质污染研究方面的应用。

油膜厚度是水面溢油量估算的一个关键参数。为了确定高光谱数据探测水面油膜厚度的可行性,在实验室内,以原油作为实验油品,以石英卤素灯模拟太阳光源,以ASD FieldSpec3作为光谱探测仪器,开展了不同厚度油膜模拟及其反射率光谱测量实验,获取油膜厚度-反射率光谱数据27组。为了充分利用光谱信息,选择偏最小二乘法(partial least squares,PLS)进行油膜厚度-光谱反射率建模,样本数据中21组用于建模,6组用于验证。研究结果表明,当主成分分量个数为5时,PLS模型具有最佳效果,5个主成分分量累积解释了74%的自变量信息和99.8%的因变量信息,模型的预测能力达到92.8%,建模样本和验证样本的均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别为0.01和0.04,说明所建立的PLS模型具有较好的预测能力和稳定性。通过与传统曲线拟合模型的对比,PLS模型在误差方面无论是建模样本还是验证样本均优于传统的经验模型,因而认为基于PLS模型可以实现高光谱数据水面油膜厚度估算。

以福建将乐国有林场为研究区,探索高分二号(GF-2)影像在树种识别及龄组划分上的潜力。实测研究区主要树种的冠层光谱曲线,分析不同树种在光谱上的反射差异。在影像预处理后结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地形因子构建多波段遥感影像,采用面向对象的多尺度分割,提取光谱和纹理属性并进行属性筛选; 然后,基于光谱、纹理和辅助数据不同组合的7种分类方案,采用随机森林法对研究区马尾松、毛竹及杉木3个龄组进行分类,定量分析光谱、纹理和辅助数据在树种分类中的作用。结果表明,光谱结合4方向纹理方案的总体分类精度为87.4%,Kappa系数为0.85,马尾松、毛竹和杉木各龄组得到有效分类; 在最优属性集下随机森林分类器能达到较好的分类效果。研究可为GF-2影像应用于南方集体林区森林资源调查和管理提供借鉴。

高标准农田建后常会有违规利用情况存在,如何实现对高标准农田建后实时、精准的遥感监测成为土地整治部门亟待解决的问题。全国高标准农田监测面积大,监测精度要求高,迫切需要一套适应于全国范围推广的高标准农田自动监测方法。以广东省东莞地区为研究区,对比了面向对象和最大似然2种自动遥感分类监测方法,面向对象总体精度达到98.684 7%,Kappa系数为0.983 3; 而最大似然分类方法总体精度则为78.587 1%,Kappa系数为0.718 0。研究表明面向对象分类方法能较好地满足高标准农田建后利用情况遥感监测工作的需求,此方法可以为全国高标准农田建成后的实时监管提供高效、精准的决策信息,为国家耕地保护、粮食安全工作提供技术支撑。

黄土高原生态屏障区是我国“两屏三带”的重要组成部分,不仅对当地居民具有重要的屏障作用,同时也对黄河中下游具有重要的影响。本研究以土壤侵蚀量为评估指标,应用修正的通用土壤流失方程,利用2000—2010年间土地覆被、气象站点和泥沙站点等多源数据,定量评估了黄土高原生态屏障区退耕还林还草生态工程的土壤保持效应。结果表明,2000—2010年间,尽管黄土高原降雨量明显增多,降雨侵蚀力在增强,但研究区以退耕还草为主,退耕还草面积达到3 287.01 km ²,研究区植被覆盖在以1.29%/a速率递增; 土壤侵蚀状况发生明显改善,土壤侵蚀模数由2000年的6 579.55 t·km ^-2·a ^-1降低到了2010年的1 986.66 t·km ^-2·a ^-1,土壤侵蚀等级由剧烈侵蚀向微度侵蚀转变,侵蚀等级在逐渐降低,低覆盖度-烈度土壤侵蚀面积在大幅度降低,而高覆盖度-微度土壤侵蚀类型面积在大幅度提升; 并且流域土壤侵蚀强度与相关站点含沙量和输沙量呈正相关,黄土高原生态屏障效应在不断加强。该研究对加强生态安全格局建设,促进我国生态文明建设具有一定的借鉴意义。

湿地生态系统与森林、海洋并称为地球三大生态系统,是地球上最重要的生态系统之一。近些年来,随着人类活动与城市发展的影响,湿地生态系统安全受到巨大的威胁。开展湿地景观演变与人为干扰的关系研究,对雄安新区湿地生态环境的保护具有重要意义。本文利用20世纪80年代末(1980s)—2015年间7期土地利用数据,基于移动窗口法分析雄安新区湿地景观演变时空分异及其与人为干扰的关系研究。研究结果表明,1980s—2015年间雄安新区湿地景观时空格局发生了较大的变化。从时间上看,湿地面积整体呈现减少的趋势,湿地破碎化程度逐渐增加,斑块形状变化复杂,连接度减小; 从空间分布格局看,2000年以后湿地景观斑块个数增加,中部和东北部湿地破碎度逐渐增加,从中部湿地核心区向边缘破碎度逐渐增加。1980s—2015年间雄安新区人为干扰度整体呈现减少的趋势,其中1980s—2000年间人为干扰强度在西南部和中部有所减弱; 2000—2015年间人为干扰度呈现先增加后减少的趋势,新时期下由于湿地保护政策的实行,湿地发展转向低强度可持续利用发展阶段,湿地周边区域受建设用地扩张的影响,人为干扰度增强,人为干扰度与湿地分布具有良好的对应关系。

基于南京市2004年、2007年、2010年、2013年和2016年5期Landsat TM遥感影像,采用景观指数法和等扇方位法等空间分析方法,对南京市城市扩张特征及其形态演变进行了定量分析,在时间和空间上揭示了南京市城市扩张与形态演变特征。结果表明,2004—2016年间,南京市建设用地的扩张主要是通过大面积的侵占耕地来实现,并且城市扩张速度快于人口增长速度,不利于南京市城市结构的可持续发展。建成区面积持续增长、城市扩展速度逐年增高,城市扩张呈现先强势增长后缓慢扩张态势,城市空间增长的区域差异明显; 南京市城市内部结构趋于稳定,外部轮廓趋于紧凑,主城区扩张减弱; 扩张模式主要以拥江发展为主,南京市建成区逐步形成“两带一轴”的城镇空间结构格局,并呈多中心发展趋势; 南京市城市扩张形态呈非均衡空间分异状态,城市扩张的方向主要集中在南京市北部、西南和东南部,并呈现明显阶段性特征。

针对精准扶贫过程中统计数据口径不统一,以及夜间灯光贫困识别多为短时间研究等问题,以六盘山连片特困区为例,借助DMSP-OLS/NPP-VIIRS夜间灯光和社会经济统计等数据,运用不变目标区域法以及灰色关联模型构建区域灯光指数与多维贫困指数(multidimensional poverty index,MPI_statistical),建立贫困估算模型生成多维贫困指数估算值(MPI_estimated)探究较长时间序列的贫困识别。研究结果表明,MPI_estimated识别贫困的精度较高,与MPI_statistical的平均相对误差介于3.14%3.52%,能准确反映区域真实的贫困程度; 2000—2015年间研究区MPI_estimated均值分别为0.361,0.372,0.375,0.378和0.382,贫困程度逐年减轻; 2000—2012年间识别出极贫困县3946个,高度贫困县2021个; 2000—2015年间Moran’s I指数分别为0.49,0.45,0.47,0.49和0.43,表明连片特困区贫困程度呈现明显集聚性。贫困格局呈现“东西部贫困程度相对较轻,南北部贫困程度相对较重”的空间演变趋势。

揭示高原地区地表温度(land surface temperature, LST)空间分异特征及影响因素对当地气候变化研究的意义重大。现有研究主要分析了LST与单因子的关系,但以高原地区为研究区,结合多方面因子进行LST空间分异特征与影响因素定量分析的研究还相对较少。文中以西藏自治区日喀则市桑珠孜区为例,利用Landsat8遥感数据,采用辐射传输方程算法和普适性单通道算法反演研究区LST; 应用地理探测器模型中的因子探测器与交互探测器分别定量探测出单因子与多因子共同作用时对LST的影响程度。研究结果表明,可量化因子中,LST随坡向度数的增加呈现出先增加后降低再增加的趋势,其他因子与LST间均呈明显的负相关关系,但下降速度存在差异; 海拔是影响高原地区LST空间分布与分异特征的最主要因素,其后依次为归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、坡向、归一化水汽指数(normalized difference moisture index,NDMI)、土壤类型、坡度与年均降水量; 高原地区LST的空间分布与分异特征的形成是多种因子共同作用的结果,所有因子在交互作用下均具有协同增强作用,海拔与坡向、海拔与NDMI以及海拔与NDVI的影响最为显著。

以MODIS归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和陆地表面温度(land surface temperature,T_s)数据为基础,构建双抛物线型NDVI-T_s特征空间,利用实测土壤湿度对其进行验证,并基于该特征空间的温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测和分析了2000—2016年间陕西省旱情时空分布特征和规律。结果表明,NDVI-T_s特征空间呈双抛物线型,基于该特征空间的TVDI与10 cm深土壤湿度呈显著负相关关系(P<0.05)。空间上,2000—2016年间陕西省旱情主要分布在陕北西北部、北部以及关中北部、东部地区; 时间上,2000年陕西省受旱面积占比为31.95%,2016年为27.65%。榆林市北部大部分地区、延安市中部部分地区、关中地区中部以及陕南零散地区旱情得到显著缓解,约占14.45%,而全省84.48%地区旱情虽发生了变化,但变化不显著; 全省97.62%地区变异系数较小,位于00.8之间,主要分布在陕北北部和关中南部,表明全省旱情较稳定。全省23.74%地区旱情与降雨量呈显著负相关关系(P<0.1),随着降雨量的增加TVDI减少,旱情越轻,主要分布在陕西省榆林市大部分地区,延安市中部部分地区,汉中市北部、西北部,安康市、渭南市北部、商洛市东部部分地区及宝鸡市西部、北部部分地区; 其余地区旱情变化并未受到降雨量显著影响。进一步分析表明,平均气温也不是影响陕西省旱情变化的主导因素。

全球气候变暖及人类活动导致青藏高原大面积冻土退化、热融滑塌等问题,严重影响了多年冻土区工程建设和生态环境。利用无人机高空间分辨率影像和面向对象分类技术进行了黑河上游俄博岭垭口冻土区热融滑塌监测实验,详细分析了最邻近、K-最邻近、决策树、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林5种面向对象监督学习方法提取冻土热融滑塌边界的性能和精度,并使用野外实测数据对实验结果进行验证。结果表明,面向对象分析中分割尺度对热融滑塌提取结果影响较小,而不同组合的分类特征影响较大,因此选择合适的分类特征是关键; 5种分类方法的总体精度均在90%以上,其中SVM方法的Kappa系数高于其他4种分类方法,表明该方法在本次实验研究中更适合无人机遥感影像冻土热融滑塌边界提取。无人机高空间分辨率遥感与面向对象分类方法相结合在冻土热融滑塌监测中具有广阔的应用前景。

在草地生物物理特性基础上,结合能量交换原则(由遥感和气象数据得到显热和潜热通量)提出了可燃物干燥指数(F_d),并将其应用于山东省草地火险监测。F_d较好解决了山东省草地火灾风险预警时空预测问题,提高了火险的估算精度,能够随时间变化动态预警山东省每日高火灾风险区域。将F_d与美国潜在火险模型(fire potential index,FPI)用于2010年4月8日的火险预警研究,结果表明F_d较FPI能够更好地指示火险。在等间距火险分类法中,2010年31个火点数据F_d值在Ⅲ级以上的占87.1%,Ⅰ级为0,火灾发生地点与火灾风险预警高的区域吻合较好。由F_d曲线图可以看出F_d与草地植被生长季节有着紧密的关系,初期和发育期的F_d值较高,但呈下降趋势; 中期F_d值低; 晚期F_d值高,并呈现上升趋势。总体说明了F_d指数在草地生长阶段火险预报中的重要作用。

作为一种缓变的地质灾害,地面沉降会对建筑物的安全状况产生严重影响。尤其是地铁施工给周边目标引入的沉降风险,已经成为政府管理部门和社会热点关注问题之一。星载合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture Radar,InSAR)技术能全天时、全天候、大范围获取地表高精度形变信息,为受地面沉降影响后城市建筑物的风险评估提供技术支持。以深圳市某地铁站周边建筑群为研究对象,利用PSP-InSAR技术,获取了深圳市2013年9月—2016年9月的形变数据。在数据分析的过程中,首先结合地铁站施工方案、地质资料和建筑物自身属性,对不同时间段建筑物的形变趋势变化及其对建筑物的影响开展了相应研究; 然后,选取研究区域内某栋建筑物为研究对象,分析了不同部位PS点的差异形变和倾斜量,并结合相应标准,初步评估了该栋建筑物受沉降灾害影响的风险; 最后,通过与水准数据对比,验证了InSAR形变测量结果的精度。实地调研也在形变量较大的建筑物上发现了相应危险征兆。实际案例分析证实了InSAR技术有能力在未来城市建筑物风险评估及综合治理的过程中起到重要作用。

水电站库岸边坡的稳定性监测是保障大坝安全运行的重要基础性工作,而形变探测是实现边坡稳定性监测的主要途径。星载合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture Radar,InSAR)技术因其具有观测精度高,可全天候全天时工作的特点,已成为一种重要的形变监测手段。本文采用小基线集时序InSAR技术处理了56景C波段Sentinel-1影像,提取了雅砻江流域锦屏一级水电站库区左岸边坡的形变特征信息。结果表明,锦屏一级水电站上游距离大坝约1.5 km处左岸边坡上存在一处表面积超过75万m ²的大型滑坡体,2015—2018年间最大视线向形变速率超过200 mm/a。形变区主要集中在该岸坡中上部,观测时间段内视线向最大累积形变量超过500 mm,其形变时间序列无明显周期性,基本呈线性滑动趋势。采用同样的方法,对2006—2011年间获取的22景L波段ALOS-PALSAR存档数据进行处理,结果显示在大坝蓄水前,该坡体基本保持稳定。由此推断,库区蓄水造成的大幅水位上升很可能是诱发该滑坡复活的主要因素。

针对合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture Radar,InSAR)技术监测矿区地表形变中形变位置确定、形变梯度估计和相干性之间的关系,利用Sentinel-1A数据开展InSAR技术矿区地表形变监测适用性研究,分析干涉图相干性、形变位置识别和形变梯度之间的响应关系。以河南省焦作市某矿区为研究区,实验结果表明,在暖温带半湿润季风气候条件下,裸地和村落地表类型全年保持较高相干性,目视识别可以有效确定矿区的形变位置,受村落周边农田的影响,部分形变范围无法准确确定,通过形变梯度函数模型验证形变梯度也在可检测的范围; 农田覆盖类型夏季在卫星最短重访周期内,目视识别可以有效确定矿区的形变区域和范围,但受噪声影响条纹模糊,通过形变梯度函数模型验证形变梯度位于可检测最小形变梯度上; 采用真实水准数据验证了村落地物类别模型的适用性。

以西藏自治区为研究区,利用遥感技术,调查了尾矿库的分布位置、涉及矿种、利用状态和规模大小等特征,分析了目前研究区不同行政区、不同成矿带、不同金属矿种的开采强度和开采潜力。结果表明,地级行政区方面,拉萨市金属矿开采强度较大,拉萨市和那曲地区金属矿开采潜力较大; 县级行政区上,拉萨市墨竹工卡县金属矿开采强度较大,拉萨市墨竹工卡县和那曲地区申扎县金属矿开采潜力较大; 成矿带方面,冈底斯成矿带金属矿开采强度较大、开采潜力亦较大; 矿种方面,有色金属矿产开采强度较大、开采潜力亦较大,具体矿种上,铅锌矿和铜矿开采强度较大,铜矿开采潜力大。

研究区地处我国西南热带雨林区,气候湿润多雨,土壤植被较发育、基岩出露少,给遥感地质解译带来了很大困难。为最大限度地降低热带雨林覆盖区所带来干扰因素的影响,采用高空间分辨率遥感数据、雷达遥感数据和高程数据等,在常规遥感地质解译方法的基础上,利用植被和土壤与下伏基岩的关联性、地形地貌与地质体的关联性和人类工程活动与岩性的关联性,总结出研究区内各地质体在色调、形态、地貌和人类工程活动等方面的解译标志,开展了热带雨林覆盖区遥感地质解译和地质填图,并取得了较好的成效,可为类似区域地质调查提供较可靠的遥感地质解译方法参考。

相山盆地西部是目前相山铀矿田攻深找盲的重要潜力区域,其深部具体的蚀变分带仍有待进一步的研究。成像光谱岩心扫描技术为揭示深部蚀变信息提供了一种新的手段。通过对相山西部牛头山地区的科学深钻进行岩心成像光谱扫描和数据处理,完成了5类蚀变矿物的岩心填图,采用像元分类统计算法获得了整个钻孔的蚀变矿物相对含量编录曲线。通过与地质岩性编录和物探测井曲线的对比,印证了岩心成像光谱编录蚀变信息的可靠性。根据深钻岩心成像光谱编录结果,基底以上可划分为3个蚀变带: 上——绿泥石化为主,中——高岭石+地开石化和伊利石(主要是短波伊利石)化为主,下——伊利石(长波伊利石多、短波伊利石少)化为主。钻孔上、下2段铀矿化具有明显不同的蚀变矿物组合特征,反映不同波长伊利石的形成环境具有相对差异性。短波伊利石形成于相对偏酸性的流体环境,与酸性蚀变主导的铀成矿密切相关,长波伊利石形成于相对偏碱性的流体环境,与铀成矿的相关性不高。深钻蚀变分带特征反映了偏酸性的流体活动晚于偏碱性的流体活动,并作用于后者之上,铀伴随着后期的钾交代和偏酸性的流体活动逐渐富集; 深部碱交代作用的演化具有钠交代→钾交代→酸交代的总体演化规律。

云计算技术迅猛发展并不断开拓应用行业。为探索云计算技术在环境遥感领域的应用,基于虚拟化、大数据技术,研究环境遥感数据处理云服务平台架构、网络拓扑和服务功能,选取138景高分一号卫星数据进行产品生产实验,对比分析云服务平台和高性能平台在海量遥感数据处理中的效率。实验证明,在现有运行环境下,高性能平台数据处理效率是云服务平台的2.5倍左右。总体而言,相对于云服务平台,专用的高性能计算处理平台在计算、通信和存储等方面具有一定优势,更适合海量环境遥感数据的高效处理和参数产品反演。