基于深度学习的SAR影像海洋涡旋检测算法对比分析

为探究不同类型深度学习目标检测算法在亚中尺度和小尺度海洋涡旋检测中的性能,本文利用ERS-1/2、ENVISAT、Sentinel、GF-3和ALOS-2等卫星影像,构建了一个包含亚中尺度与小尺度海洋涡旋的SAR影像数据集,涵盖了多源、多尺度的海洋涡旋目标。基于构建的数据集,分别采用RetinaNet、Faster R-CNN和Cascade R-CNN三种深度学习目标检测网络进行实验,并对3种网络的检测速度、检测精度与抗背景干扰能力开展综合性对比分析。实验结果表明,检测速度方面,RetinaNet网络更快,每秒检测帧率为19.4;检测精度方面,Faster R-CNN精度为0.797 5,比RetinaNet和Cascade R-CNN更高;抗背景干扰方面,Cascade R-CNN的抗背景干扰能力更强,在涡旋目标分布密集且与背景区分度较低的情况下,能够正确检测出更多的涡旋。

粤港澳大湾区生态系统服务供需关系及其对城市化多空间尺度的响应

城市化与生态系统服务供需相互作用关系在不同空间尺度下具有显著差异性。基于供需空间不匹配视角揭示生态系统服务对城市化的多尺度响应规律是实现城市可持续性发展的重要前提条件。研究从1 km×1 km、2.5 km×2.5 km、5 km×5 km、10 km×10 km、区县域和市域等6个空间尺度分析了2020年粤港澳大湾区生境质量服务、固碳服务和土壤保持服务供需关系和空间分异规律,并探究不同空间尺度生态系统服务供需关系对城市化的响应。结果表明:(1)生态系统供需错配集中分布在中心城区,空间尺度的增加加剧了中心城区的赤字程度。(2)城市化指数与生态系统服务供需比率在多空间尺度上均呈负相关关系。随着空间尺度增加,高城市化-生态系统服务赤字型逐渐向中心城区延伸,低城市化-生态系统服务盈余型向非城市化地区聚集。(3)在10 km和区县尺度上,生态系统服务供需对城市化响应最为剧烈,是解决二者不平衡发展的最佳尺度。本研究为高度城市化地区相关管理部门提供优化生态系统服务供需平衡的保护管理政策制定提供科学依据。

机器学习模型的珠江口悬浮泥沙遥感反演与规律分析

本文以珠江口悬浮泥沙水质采样数据及高光谱数据为基础,构建了人工神经网络(ANN)、支持向量回归机(SVR)、随机森林(RF)悬浮泥沙反演模型,结果发现模型预测精度从高到低依次为:RF、ANN、SVR。采用随机森林模型对珠江口悬浮泥沙反演,结果得到珠江口岸悬浮泥沙浓度呈现西高东低,从近岸到离岸逐渐递减趋势。主要是由于珠江口地形为喇叭形,在季风和潮汐共同作用下,珠江口顶部区域受潮汐和风向混合作用强烈。在远离珠江口顶部区域地形较为开阔,各支流径流的悬浮泥沙汇聚堆积在珠江口西南区域,导致珠江口西南区域悬浮泥沙浓度高。

基于简缩极化SAR的溢油检测与分类方法

针对简缩极化SAR在海上溢油的检测与分类应用开展研究,利用欧式距离全面分析了简缩极化SAR的36种极化特征在溢油检测与油膜分类中的性能,发现简缩极化特征中的奇次散射系数的溢油检测性能最好,简缩极化熵的疑似溢油鉴别性能最好。在此基础上,提出了结合二叉树原理的简缩极化SAR溢油检测与油膜分类算法,并分析了RADARSAT-2和SIR-C全极化溢油数据模拟的简缩极化数据。结果表明,此方法对溢油的检测精度可达95.67%,对于疑似溢油的识别精度可达95.71%,证明了简缩极化SAR在溢油检测与分类中具有较好的应用前景。

基于无人机遥感的海岸带生态环境监测研究综述

本文介绍了无人机遥感系统的发展历史及现状,并从海岸带生态环境监测应用角度,总结了无人机平台、载荷在海岸带生态环境监测的现状;综述了无人机遥感在海岸带生态环境监测中8个不同场景的应用,为无人机遥感在海岸带管理中的发展潜力和有效性提供了参考。同时指出,为进一步提升无人机遥感在海岸带生态环境监测中的应用效果,需要在无人机载荷、像控点(GCPs)布设、光谱数据处理等相关技术方面进行进一步研究和完善。未来,随着无人机数据传输速度的提高与无人机自组网技术的发展,有望实现海岸带生态环境高效、智能化监测。