卫星遥感在浙江省生态系统生产总值评价中的应用

一、引言习近平总书记提出“绿水青山就是金山银山”的科学论断,且强调民生改善、社会进步、生态效益等指标和实绩应列为考核干部政绩和考虑干部升迁的重要内容。党的十八大报告明确提出,要把资源消耗、环境损害、生态效益纳入经济社会发展评价体系。

基于签到数据的城市间交互网络研究

大数据时代的到来及LBS(Location Based Service)服务的迅猛发展产生了前所未有的海量精度高、范围广的数据,这为研究人类行为模式及由此产生的城市间交互研究提供了新的途径。该文利用带有位置的签到数据,通过提取个体在城市间的移动轨迹构建了中国城市间交互网络,并通过复杂网络理论与方法对城市间交互网络的基本特征和区域结构空间格局进行了实证研究。研究表明,中国城市间交互网络呈现小世界特性和区域化结构状态,由于城市规模分布不同造成了城市间交互强度的幂律分布特征,中国城市体系形成了8个国家级城市区域和21个省级地方城市区域的总体格局,区域边界与行政边界呈现了高度的吻合。

基于签到数据的用户空间出行相似性度量方法研究

近年来,国内外类似街旁、人人、Foursquare、Gowalla等基于地理位置的移动社交网络(LBSN)发展迅猛,大量用户通过这些服务以签到的方式记录时空行为轨迹,这些个体行为轨迹数据为我们研究用户行为模式以及探究其内在规律提供了巨大的机会和挑战。然而,LBSN用户的相似性并没有从地理位置以及用户轨迹加以考虑,本文提出了基于格网划分的方式对用户空间出行进行相似性分析,通过用户轨迹建模以及相似序列匹配,探索用户出行轨迹的空间相似性度量方法并评估相似权重,最后通过用户好友关系与相似性权重的比对,证明了该方法的有效性。

中国河南省2016-2021年尾矿库目标检测数据集

尾矿库是矿山开采所必需的基础设施,同时也是具有高势能的人造泥石流风险源。遥感图像的尾矿库目标检测是对其在图像上进行识别和定位,相对于传统方法,采用深度学习对遥感图像中的尾矿库进行目标检测在精度、稳定性和效率上都有明显改善,但是需要高质量的训练数据集。本研究基于多年的国产高分卫星遥感图像,经过数据处理、人工解译标注、图像切片等步骤,构建了中国河南省区域的尾矿库目标检测数据集,并开放共享。本数据集有以下几个特点:(1)国产高分辨率光学遥感卫星图像尾矿库目标检测数据集,包含1183个切片,1728个目标实例;(2)多时相数据集,提供2016年、2018年、2020年和2021年总共4个不同年度的样本数据;(3)目标标注采用倾斜框,图像背景干扰少。利用本数据集可以进行深度学习尾矿库目标检测模型开发的技术研究和进行尾矿库的自动化、智能化检测,对于推动尾矿库自动提取技术的发展和尾矿库的安全监管具有重要意义。

国产陆地卫星综合信息集成服务平台

中国资源卫星应用中心以国产陆地观测卫星数据为主要数据源,建设"国产陆地卫星综合信息集成服务平台",提供国产卫星遥感数据的自动化、规模化、标准化的数据加工处理服务和"一站式"卫星遥感数据信息服务,同时在农业、水利、国土、水资源和环境保护、自然灾害监测等重点领域开展业务化应用示范,建立有效的产业化持续运营机制和服务模式。

基于特征优选的多时相SAR数据水稻信息提取方法

多时相合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)数据可为水稻提取提供丰富信息,在多云多雨地区对水稻识别和监测具有独特优势。但过多特征变量的加入,一定程度上造成“维数灾难”及信息冗余,因此,本文提出一种基于多时相后向散射特性及干涉相干性优选特征的水稻提取方法。基于研究区水稻生长周期的多时相Sentinel-1 SAR数据,构建后向散射系数和干涉相干系数特征集,利用ReliefF算法对特征重要性进行排序,同时采用JM距离确定最优特征数目完成最优特征选择,结合随机森林分类算法对研究区水稻进行提取及精度评价。结果表明:基于优选特征提取水稻面积相对误差为4.96%,总体精度达到92.48%,Kappa系数为0.90;从优选特征剔除干涉相干特征提取的水稻面积相对误差增加2.39个百分点,总体分类精度和Kappa系数分别降低4.03个百分点、0.06,说明干涉相干性有利于水稻信息提取。基于多时相后向散射特性及干涉相干性的特征优选减少了数据冗余,提高了运算效率,可实现大范围高精度水稻提取。

遥感卫星大数据产业化应用

自1999年10月14日中国成功发射首颗传输型陆地观测卫星中巴地球资源卫星01星(CBERS-01)以来,国产民用陆地卫星的发展已经走过了20年的历程。中国陆地观测卫星的数量不断增加,数据质量不断提高,数据服务能力与服务水平不断提升。中国陆地观测卫星的数据产品已经广泛应用于国民经济的各个领域,取得了显著的社会效益和经济效益。中国资源卫星应用中心承担我国对地观测卫星数据处理、存档、分发和服务设施建设与运行管理,是国家三大卫星应用中心之一。建设的中国陆地观测卫星数据中心是国家空间信息基础设施的重要组成部分,已成为全球民用陆地观测卫星在轨数量最多的国家遥感卫星数据中心。

改进Oriented R-CNN的遥感尾矿库检测

尾矿库中含有大量的尾砂,是一个具有高势能的人造泥石流危险源,一旦发生溃坝危险,就会带来严重的人员损失和环境灾难。掌握尾矿库的数量和空间分布情况,对尾矿库事故的预防具有重要的意义。传统的尾矿库调查依赖人工目视解译和地面验证,难以实现大范围、高频次的监测。文章以多源高分辨率卫星影像为数据源,采用人工遍历解译的方式标注样本,并结合多种数据增广方法构建了深度学习的尾矿库检测数据集。在此基础上,通过嵌入轻量化的注意力机制模块,同时设置自适应的锚框,优化Oriented R-CNN模型。实验结果表明:改进后的模型在尾矿库检测数据集上的性能显著提升,全类平均精度和召回率分别能够达到84.14%和90.32%,同时模型具有较强的可靠性和泛化性。文章提出的方法有利于推动尾矿库自动化、智能化的应急监管。

SAR图像智能解译样本数据集构建进展综述

随着深度学习技术在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像智能解译领域的不断应用与发展,其对样本数据集的规模、质量、泛化能力等提出了更高要求。近年来,国内外众多研究机构相继发布了一系列SAR样本数据集,但是目前尚缺乏对上述数据集的综合分析。面向SAR图像智能解译需求,首先,梳理了现有的SAR样本采集流程。其次,归纳总结了已公开的SAR样本数据集,并针对现有数据集样本数量有限,探讨了数据扩充方法。最后,讨论了目前SAR数据集构建仍然存在的问题及未来展望。文章首次对SAR样本数据集进行了综述研究,可为SAR样本库建设提供参考。

资源卫星中心卫星应用产业“十二五”期间市场开拓方式研究

"十二五"期间,中国资源卫星应用中心在市场经济环境下,围绕构建我国航天科技工业新体系的目标,运用一系列市场开拓手段保持了航天技术应用产业的持续平稳增长,有力地支撑了中国航天科技集团公司"十二五"时期航天技术应用产业的发展。结合中国资源卫星应用中心的市场增长,分析了中国资源卫星应用中心的市场开拓方式,并对其后续发展及存在的不足进行了探讨,以期为航天技术应用产业营销提供参考和借鉴。

高分七号卫星双线阵相机几何处理及其精度验证

高分七号卫星于2019年11月在太原顺利发射,是中国首颗亚米级高分辨率立体测绘卫星。星上采用国内首套星图融合星敏传感器,双星敏夹角动态修正,可大幅度提高卫星姿态确定精度,同时给卫星地面系统建设带来了新的机遇和挑战。本文根据高分七号卫星的总体设计,分析高分七号双线阵相机几何处理的关键技术,并对高分七号卫星前视后视精度以及立体精度进行几何验证。结果表明,高分七号双线阵相机的前后视几何检校精度优于0.28个像素,相机的无控定位精度可以控制在6 m左右;在引入少量地面控制点进行刚性平移后,平面几何残差在1.4 m左右,高程残差在0.86 m左右。总体而言,高分七号卫星双线阵相机几何精度相较于高分系列其他卫星有了明显的提高,为后续卫星几何方面的处理具有重要意义。

基于形态学序列和多源先验信息的城市建筑物高分遥感提取

城市建筑物自动提取是高分辨率遥感影像理解的重要研究方向,其对于城市基础地理信息更新和城市生态保护均具有重要的应用价值和实际意义。然而由于城市场景的复杂性和建筑物形态的多样性降低了空间特征的综合表达能力,成为了制约城市建筑物自动提取的瓶颈问题。为此,本研究在综合分析城市建筑物不同模式空间特征的基础上,提出了一种多模式形态学序列特征和多源先验信息协同的城市建筑物高分遥感自动提取方法。该方法在提取高分遥感多模式形态学序列特征的基础上,引入多源先验信息构建自适应分割模型对其进行自适应分割与信息融合,从而实现城市建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够准确且自动的提取城市建筑物信息,结果的准确性均优于DMPs和DAPs算法。

高光谱遥感油气探测技术

高光谱遥感探测技术已成为探测油气藏的前沿新技术之一.研究以油气微渗漏地表共生异常理论为基础,采用基于小波主成份分析(principal component analysis,PCA)最大似然分类、端元提取分类、光谱库典型蚀变光谱分类和植被指数决策树分类方法,对榆林典型稀疏植被地区的进行油气勘探,提取了与烃异常相关的粘土、碳酸盐、植被异常等相关的专题信息产品,得出综合异常区图.对照分析已知气井与油气异常区分布,证明了油气微渗漏信息的提取与识别方法的有效性.

协同利用高光谱与多光谱遥感技术提取油气异常信息

为了在缺少地面实测数据的情况下对遥感油气异常结果进行验证,利用多光谱遥感数据和高光谱遥感数据对同一地区进行油气异常解译,针对同一位置使用两种不同数据的异常结果进行相互验证.并提出了利用高光谱异常提取结果作为先验知识的多光谱异常主分量阈值确定方法,将该方法与传统主分量阈值方法提取的异常结果,分别与高光谱提取出的粘土异常区域结果进行重叠率计算,发现该方法提取出的异常区与高光谱提取的结果重叠率达98.808%,高于传统主分量阈值方法的98.198%.结果表明利用该方法确定的阈值划分出的异常区具有较高的精度.

采用数据挖掘技术对湖北省人类狂犬病开展生物信息学研究

狂犬病作为一种急性人畜共患疾病,其致死率接近100%。而湖北省作为我国中部狂犬病高发地之一,开展该省狂犬病的流行病学调查不仅有助于了解我国当前面临的狂犬病疫情风险,还能为当地及全国狂犬病防控工作提供有效的参考意见。首先运用描述性分析发现湖北省狂犬病发病人数随时间呈下降趋势,而狂犬病暴露人数则呈上升趋势,且近年来中西部地区狂犬病发病人数较东部地区略为突出,而男性狂犬病发病人数明显多于女性,且中老年群体感染人数多。同时,利用时间序列方法对狂犬病发病与暴露人数的时间序列数据予以分析,证实二者存在季节周期性且具有一定互相关性。研究所构建的风险模型预测未来三年狂犬病发病人数呈稳定趋势,但狂犬病暴露人数却会增加。然后,通过面板回归与差异显著性分析,发现湖北省的狂犬病年发病人数受到人口、GDP、气温和降水的综合影响,且不同海拔和坡度地区的狂犬病发病人数具有显著性差异。最后,讨论了研究存在的局限性以及未来的研究方向。