融合时序Sentinel数据多特征优选的南方丘陵区油茶种植区提取

油茶作为江西省经济林树种之一,也是江西省特色优势产业,准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足,以及丘陵山区地形破碎问题,以江西省宜春市袁州区为研究区,采用时序Sentinel系列影像数据和SRTM DEM数据为数据源,构建和优选了光谱特征、植被-水体指数、红边指数、雷达特征、地形特征和纹理特征共125个特征变量,其中,纹理特征采用累计差法(Δf)对比15种不同尺度窗口,计算Sentinel-1和Sentinel-2影像最佳纹理特征。基于ReliefF特征优选算法和随机森林分类算法,设计了8种特征组合方案开展实验,探讨不同特征类型对油茶提取精度的影响。结果表明:利用累计差法计算出的Sentinel-1和Sentinel-2的最佳纹理特征窗口尺寸均为35×35,最佳纹理特征组合为均值(Mean)、方差(Variance)和对比度(Contrast);在光谱特征、植被-水体指数的基础上加入不同特征对油茶进行分类,不同类型特征对油茶提取的有利程度由大到小依次为S2纹理特征、S1纹理特征、地形特征、雷达特征、红边指数,相比于单一光谱和指数特征,纹理特征的加入可大幅度提高分类精度。多特征协同分类结果优于单特征分类结果,基于特征优选的油茶提取精度最高;基于ReliefF算法特征优选后的方案精度最高,总体精度为88.29%,Kappa系数为0.81。本研究利用时序Sentinel系列遥感影像和DEM地形数据,构建了针对多云雨南方丘陵山区的大范围油茶遥感提取方法,可为中国南方丘陵区域油茶资源调查与监测提供参考。

基于Sentinel-1数据的时序InSAR技术在滑坡监测方面的应用——以巴东地区为例

本文选取湖北省巴东地区为研究区域,利用2015—2016年获取的011轨道的11幅和084轨道的12幅Sentinel-1影像,分别基于TCPIn SAR技术提取该区域的时序形变信息,结果分析表明:不同轨道的In SAR地表形变监测结果具有良好的一致性;巴东地区多处滑坡体在2015—2016年期间存在明显变形,其中黄土坡滑坡区域的LOS向平均形变速率高达-21.1 mm/a,童家坪滑坡区域LOS向平均形变速率达-14 mm/a;根据In SAR获取的巴东地区的时间序列结果表明部分滑坡呈现季节性形变。综合研究结果,利用Sentinel-1数据的时序In SAR技术可以为滑坡等地质灾害的监测和预警提供一种强有力的手段。

音苏盖提冰川表面流速特征分析

跃动冰川的监测相对比较困难。本文采用Sentinel-1所携带的C波段合成孔径雷达特征匹配方法(Feature-Tracking)获得了喀喇昆仑北坡克勒青河谷音苏盖提冰川物质平衡年内比较详细的冰川表面流速。分析发现:选取的音苏盖提三条分支冰川中,南斯嘎姆里冰川(Skamri Glacier)流速整体大于其余两条,三条分支均存在快速运动区,斯嘎姆里冰川和北分支积累区流速突增,可能存在雪崩现象;两条南分支冰川整体流速夏季大于其他季节,而北分支冬季流速大于其他季节。虽然三条分支均存在快速运动区域,但是即使是流速最快的南斯嘎姆里冰川在物质平衡年内的运动速度也只有119 m·a-1,说明该物质平衡年内音苏盖提冰川并不处于跃动期。

新型SAR传感器一级地距产品绝对辐射定标方法

针对目前新型SAR传感器数据产品预处理软件缺乏的现状,全面细致地论述了ENVISAT ASAR,Radarsat2,Cosmoskymed,Terra SAR-X和Sentinel1等5种新型SAR传感器的一级地距产品(level-1 detected ground range product,L-1 DGRP)数据的绝对辐射定标方法以及软件化过程中所涉及的后向散射系数等参数获取方法;并以Sentinel1传感器的L-1 DGRP数据为例,采用C++语言编程实现了绝对辐射定标过程;最后将本文方法软件处理结果和欧空局S1 Tool Box软件处理结果进行对比,二者得到的后向散射系数值基本相同,证实了本文所介绍方法的正确性。

基于空间机器学习的城市小面积森林监测研究

为解决城市复杂地物环境中小面积森林检测的难题,提出了一种基于空间机器学习的城市小面积森林监测方法。该方法首先对卫星遥感大数据预处理,抑制云层和图像噪声。其次,提出了基于随机森林(random forest,RF)建立了森林识别模型。最后,选取了一个典型国家森林城市-江苏省南通市进行推广应用,实现了10 m空间分辨率城市森林变化监测。模型精度结果表明,对2021年南通市小面积森林覆盖精度为99.25%。在此基础上,利用时间序列差分方法得到南通市2019~2021年森林变化图。通过对比验证结果表明,提出的方法可有效监测小面积森林,将对测准城市森林系统碳汇具有重要的参考意义。

基于Sentinel-1和Sentinel-2影像的洪泽湖国家湿地公园水生植被信息提取

【目的】探索利用光学遥感和雷达遥感数据进行湖泊湿地水生植被信息提取方法。【方法】以洪泽湖国家湿地公园为研究区,基于Sentinel-1的SAR影像和Sentinel-2的MSI影像,利用面向对象影像分析技术,结合EVSI、NDVI、SR特征指数和对象之间的上下文特征,以及挺水植被高度的差异所对应SAR影像上的后向散射系数,在对象级的基础上建立决策树模型对湿地水生植被进行分类,分析洪泽湖国家湿地公园水生植被以及挺水植被的分布状况。【结果】研究区水生植被类群分类精度为89%,Kappa系数为0.85;挺水植被种群分类精度为85.2%,Kappa系数为0.76。与基于像元分析方法的结果相比,面向对象的影像分析方法具有更高的精度;湿地水生植被以沉水植被和挺水植被为主,其中挺水植被中以荷叶和芦苇为主。【结论】本研究提出的湖泊湿地水生植被信息提取方法具可行性,可为湿地管理与决策提供科学依据。

利用Sentinel-1卫星数据和地形数据分析法国Le Teil地震与采石活动关系

2019年11月11日的Mw 4.9 Le Teil地震是法国东南部罗纳河谷地区历史上破坏性最大的地震。基于哨兵1号卫星数据,利用GAMMA软件提取了该地震同震形变场。根据同震形变场,采用贝叶斯算法和最速下降法分别反演了断层几何参数和断层滑动分布。利用2000年和2006—2011年的两期数字高程模型数据估算了断层附近采石场开采量,并根据三维均匀弹性半空间的Boussinesq解求得由采石活动所造成的断层面上的库仑应力变化。结果表明,升降轨卫星视线向最大垂直位移分别为14.9 cm和8.6 cm。Le Teil地震是倾角72°、走向54°、平均滑动角约108°的高角度逆冲型地震;地震破裂到地表,破裂面积约3 413 m×1 358 m,最大破裂深度约为1.472 km;断层最大滑动量0.2 m,主滑动量(> 0.15 m)集中于0~0.75 km深度范围内;反演得到的矩震级为Mw 4.79。断层面上的库仑应力变化显示库仑应力在2000年以后的6~11年内增加了0.024 MPa。Le Teil采石场在1833—2019年被持续开采,且2007年以来,采石速率迅速增大。若考虑整个采石周期,则库仑应力变化可达0.1 MPa,远大于该地区的构造加载速率,表明2019年Le Teil地震与采石活动密切相关。

基于升降轨Sentinel-1影像的格陵兰后向散射系数入射角归一化方法

合成孔径雷达(SAR)影像的后向散射系数与电磁波入射角以及地表特性密切相关,因此应用宽幅SAR影像对格陵兰冰盖开展研究分析时,应订正入射角对后向散射回波信号的影响。目前主流的针对冰盖表面入射角改正算法为余弦平方法,该方法假设冰雪表面为朗伯体对SAR影像后向散射系数进行改正,但将冰体假设为朗伯体存在明显不合理之处。本文提出了一种基于线性回归的后向散射系数改正算法,该方法假设近同时获取的格陵兰冰盖Sentinel-1双极化SAR影像后向散射特性保持不变,后向散射系数的差异仅与入射角差异相关。通过寻找后向散射系数与入射角之间的定量关系,获得归一化的双极化SAR影像后向散射系数。考虑到在不同季节和海拔的格陵兰冰盖冰雪表面后向散射特性不同,本文引入了海拔和季节两个参数,估算了不同季节与海拔条件下的归一化改正系数。将本文提出的后向散射系数改正方法应用于格陵兰Sentinel-1影像,结果表明本文提出的方法对于同极化影像的改正优于余弦平方法,而交叉极化影像改正效果与余弦平方法相近。本研究提出的改正方法可以更好地改正格陵兰冰盖的Sentinel-1宽幅SAR影像的后向散射系数,降低后续应用的不确定性。

L选择素在乳腺癌前哨淋巴结的趋向性表达及其临床意义

目的:探讨L选择素(L-selectin)在乳腺癌前哨淋巴结(SLN)中的表达,分析乳腺癌SLN状况与L选择素表达的关系。方法:选择T1-2N0M0乳腺癌患者68例,以亚甲蓝为示踪剂先行前哨淋巴结活检术(SLNB),应用免疫组织化学法检测本组68例乳腺癌SLN,乳腺癌原发灶,癌旁乳腺组织以及20例III级不典型增生乳腺组织中L选择素的表达。结果:68例乳腺癌患者中SLN检出成功62例,检出率为91.17%(62/68),其中假阴性3例(3/32)。阳性SLN中L选择素阳性表达率明显高于乳腺癌组织、癌旁组织(均P<0.05)。SLN阳性患者其原发灶L选择素阳性表达率明显高于SLN阴性患者(P<0.05)。SLN及非前哨淋巴结(NSLN)均阳性患者其原发灶L选择素阳性表达率明显高于SLN及NSLN均阴性患者(P<0.001)。结论:L选择素在阳性SLN转移癌中表达增高,提示L选择素在乳腺癌细胞的淋巴结趋向性中起重要作用;SLN状态与L选择素阳性表达有密切关系,两者相结合分析可以更全面地反映乳腺癌转移规律及腋淋巴结状态。

Sentinel-1双极化数据舰船目标几何特性提取

舰船目标几何特性提取是合成孔径雷达(SAR)图像海上目标检测识别的重要基础。在具有几何真值样本的基础上,通过参数寻优和拟合回归,能够提高几何特性提取的精度,这在Terra SAR-X数据上已有研究。本文考虑Sentinel-1大部分情况下均能提供双极化数据这一特点,探索双极化信息能否进一步提升几何特性提取的精度。基于Open SARShip测试库,首先使用二维度滤波进行图像处理,该图像处理过程中的关键参数使用交叉熵方法进行寻优,在大样本基础上,得到最优参数;之后,在目标几何特性的图像处理提取结果上,综合传感器、环境、目标3方面信息,特别是融合双极化信息,使用多元线性回归模型进行拟合,得到比仅用单极化信息更高的几何特性提取精度,证实了双极化信息的可用性。