哨兵一号SAR数据在鄱阳湖洪涝灾害监测中的应用

2020年7月,受持续强降雨和上游来水叠加影响,鄱阳湖流域面临严峻的防汛形势。全天时、全天候监测的哨兵一号(Sentinel-1)卫星,可准确、迅速获取灾情信息,对防灾减灾具有重要意义。本文选取洪灾前后的两幅哨兵一号影像,首先利用变化检测方法提取鄱阳湖及周边区域的淹水信息,之后对比灾前和灾后的影像数据,监测圩堤溃堤情况,评估鄱阳县昌洲乡和永修县三角乡的受灾程度。研究表明基于哨兵一号卫星监测的圩堤溃堤和洪灾情况的评估准确、有效,可为应急管理部门提供实时灾情监测,是洪涝灾害监测的一种重要遥感测量手段。

哨兵一号协同吉林一号影像的树种识别研究

针对C波段合成孔径雷达影像协同光学影像进行森林分类时失相干现象较为严重的问题,提出将冬季相近时相合成孔径雷达的相干系数影像进行均值处理的方法,有效抑制了失相干现象,得到与森林树种相关的相干系数影像。本文分别利用Sentinel-1后向散射强度、相干系数和吉林一号光学A星影像,对长春市净月潭森林公园的树种进行分类研究。结果显示:在仅用吉林一号光学A星数据进行分类时,总体分类精度为82.3%,Kappa系数为0.79;在使用吉林一号数据和哨兵一号强度数据进行分类时,总体分类精度为85.2%,Kappa系数为0.825;在使用吉林一号数据、哨兵一号强度数据和相干性数据进行分类时,总体分类精度为87.8%,Kappa系数为0.855;在使用吉林一号数据、哨兵一号强度数据和相干性数据进行分类以后,相较于仅使用吉林一号数据,落叶松用户精度由原来的59%提升到了72%,表明光学影像结合C波段合成孔径雷达影像可提高森林树种分类精度。

基于哨兵一号卫星的东、西辽河交汇处水体面积监测

2022年进入汛期以来通辽市科左后旗降水量异常增多,受地势呈西向东逐渐降低因素影响,大量水体流入位于科左后旗东部的东、西辽河内,导致东、西辽河双胜镇沿线河道发生洪水。本文以2022年7月通辽市科左后旗境内东、西辽河交汇处洪水为例,应用哨兵1号(Sentinel-1)星载合成孔径雷达,结合阈值法提取水体面积,与同期哨兵2号卫星影像进行对比验证,结果表明基于哨兵1号的水体提取方法可行。并应用上述方法对东、西辽河交汇处进行遥感监测,动态分析河水面积变化情况。

应用多时序特征的哨兵系列影像对南方丘陵区树种识别

树种分类是森林资源调查和监测的重要工作,杉木和油茶作为袁州区主要经济树种,准确获取树种空间分布信息,对产量估算和资源管理具有重要意义。以江西省宜春市袁州区为研究区,试验融合时序哨兵-1(Sentinel-1)、哨兵-2(Sentinel-2)等数据,结合中国南方丘陵区树种特点,提取植被指数、红边植被指数、地形特征和纹理特征等构建特征变量组合,分别利用分离阈值法(SEaTH)和特征权重算法(ReliefF)进行特征重要性排序和特征优选,分析各特征对树种分类的影响。结果表明:(1)在使用光谱特征和植被-水体指数的基础上加入不同特征后,树种分类精度均有提升,其中纹理特征的加入更有利于树种分类。(2)结合随机森林算法和特征权重算法(ReliefF)对树种分类的精度最高,总体精度为85.33%,Kappa系数为0.81,优于相同特征组下的支持向量机算法和分类回归树算法。

基于哨兵-2数据的白岗岩型铀矿构造蚀变特征研究——以纳米比亚罗辛矿区为例

白岗岩型铀矿是重要的铀矿资源,但针对该类铀矿典型矿床遥感特征的研究还十分薄弱。文章以纳米比亚罗辛铀矿区为研究对象,获取了该矿区哨兵-2遥感影像,总结了矿区典型蚀变矿物的光谱吸收特征,建立了针对矿区地质体的增强与构造解译方法。在此基础上,对获取的遥感影像进行了大气校正与几何校正,并应用主成分分析、波段比值等方法,提取了铁染、羟基和碳酸盐化蚀变信息。结果表明,罗辛铀矿中碳酸盐化蚀变在空间上与卡里毕比组的分布较为一致。通过选取合理的阈值,识别出与铀成矿相关的含大理岩地层。同时,对图像进行增强,并利用建立的构造解译方法,对罗辛铀矿的构造进行了识别。经野外查证,发现遥感识别构造、蚀变与野外查证结果一致,说明利用哨兵-2数据可以对白岗岩型铀矿的成矿条件与控矿要素进行识别,进而为铀矿勘查提供参考。

基于BP神经网络模型的哨兵SAR反演风速偏差校正

该文基于美国国家浮标资料中心(National Data Buoy Center,NDBC)浮标观测数据对哨兵一号搭载的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)反演风速数据进行精度分析,并利用BP神经网络(back propagation neural network)对SAR反演风速的偏差进行校正;同时针对环境要素、BP神经网络训练输入的样本量以及神经网络结构参数设计了敏感性试验;最后将SAR标量风场数据转换为用u、v矢量表示的风场数据,并对u向风和v向风分别进行了精度分析和校正。实验结果表明:SAR反演风速相较于浮标观测数据出现了低估现象;经过BP神经网络校正后,SAR反演风速数据的精度得到了改善,风速的平均偏差绝对值从0.78 m s下降到0.04 m s,均方根误差从1.98 m s下降到了1.77 m s;敏感性试验表明输入质量较差的环境要素数据时BP神经网络的校正效果有所下降,而增加训练集样本量能改善校正效果;将标量风场数据转换为u、v矢量风场数据后的校正结果也显示BP神经网络具有较好的校正效果。

“哨兵-2”卫星影像及C2RCC算法在太湖冬春季水色分析中的应用

利用太湖2019—2022年冬春季“哨兵-2”卫星10 m分辨率的MSI影像和SNAP软件C2RCC(Case 2 Regional CoastColour)模块,以适合浑浊、富营养程度较高、光学复杂的“二类水体”的C2X-nets为模式,开展太湖叶绿素a、总悬浮物浓度、透明度等水色参数反演。结果表明:冬春季太湖各湖区叶绿素a浓度处于较低水平,但4月中旬起有明显抬升;太湖西部沿岸区、南部沿岸区和湖心区总悬浮物浓度较高,表明这些湖区易受风浪影响,造成沉积物再悬浮;太湖东部沿岸区、北部湖湾及东太湖遥感反演的水体清澈度较高,可能与这些湖区冬春季沉水植物菹草的分布有关,菹草生长对水质有较好的净化效果。总体来看,基于C2X-nets模式的C2RCC反演算法从较高分辨率卫星遥感影像中提取的水色信息,能有效反映太湖冬春季水色指标的空间分布特征,可为湖体生态状况及动态变化的长期监测评估提供有价值的参考。

基于哨兵2号时序影像的水华提取

水华现象给人类生活和社会发展造成了负面影响,而目前设计的水华指数较难应用于哨兵2号影像。以哨兵2号遥感影像为数据源,通过分析水华、水体、水田等地物的时序光谱特征,提出从时序特征的角度区分水体与水田,再利用多元逐步线性回归的思想进行水华提取的方法;并与常用的浮游藻类指数(FAI)进行了对比实验。结果表明,该方法的提取精度优于FAI,总体精度达到90%以上,Kappa系数达到0.8以上,并能有效减少水田、水生植物、薄云等虚警,具有良好的提取精度与普适性。

基于哨兵函数和S变换的风力机叶片材料损伤特性研究

利用声发射检测技术研究玻璃纤维增强环氧树脂复合材料的损伤特性,在此过程中,采用哨兵函数来表征该材料的损伤程度,并通过S变换和模糊C均值(FCM)聚类来分析声发射信号,从而获得材料的损伤特征。三点弯曲实验结束后对试件断口进行扫描电子显微镜(SEM)拍照来验证,可得:通过对SEM照片的分析得到基体开裂、纤维脱粘、分层破坏、纤维断裂4种损伤模式;对整个声发射事件进行哨兵函数分析,观察到试件在弯曲过程中哨兵函数曲线呈明显下降趋势;对依据哨兵函数划分的不同阶段的信号进行VMD降噪处理,然后采用S变换进行时频分析得到不同损伤的特征频率,最后采用FCM聚类进行验证。结果表明:哨兵函数值的突变可作为材料断裂的预警信号,材料损伤类型的识别可依据S变换的频率分布结果进行确定。

基于哨兵2号数据的撂荒地识别与分析——以甘肃省麦积区为例

以甘肃省麦积区为研究区域,采用哨兵2号遥感卫星数据,并基于面向对象的方法对该区域的撂荒地进行了识别,分类总体精度达到92%,Kappa系数为0.82。空间统计结果显示,麦积区的撂荒地面积为12600.31 hm^(2),占麦积区总面积的3.62%,占耕地总面积的22.02%。坡度分析和交通条件分析发现,地形因素和交通条件是导致撂荒的重要原因。对麦积区的撂荒地进行空间自相关分析发现,撂荒地存在显著的空间集聚特征。

基于哨兵1号新丰江水体提取与面积变化分析

针对光学卫星在华南地区易受云雨影响的问题,提出利用合成孔径雷达卫星(SAR)开展水体提取和变化分析以及与降水的关系。以哨兵1号(sentinel-1)为数据源,通过阈值法提取2016—2021年新丰江水库的水体面积,结果显示:水体面积均值为317.3 km^(2),总体呈减少-缓慢增加-再急剧减少的趋势,其中2021年水体面积急剧减少为261.5 km^(2),相比2020年减少幅度为19.2%;秋季为丰水期,春季为枯水期;9月—次年1月水体面积较大,3—5月面积较小。受降水大幅减少影响,2020年10月—2021年7月粤东地区遭遇了严重的季节性干旱,水体面积陡降,最大减少幅度为27.8%。2021年8月起受台风降水影响,水体面积开始回升,这与从水文部门获取的新丰江水位数据趋势非常一致,相关系数达到0.97。

基于哨兵1号影像浮冰形状特征的北极内尔斯海峡海冰运动信息提取方法

内尔斯海峡是北极海冰输出的重要通道之一,从海峡流出的海冰对巴芬湾、拉布拉多海深层水的形成以及北极海冰物质平衡具有重要影响。由于海峡入口狭窄和海冰密集度较低,现有海冰运动反演算法较难从卫星影像上获取有效的海冰运动信息,从而限制了该区域海冰运动信息的提取。本研究提出了一种基于浮冰形状特征的海冰运动提取算法,该算法主要包括影像分割、浮冰提取和浮冰匹配3个步骤。使用该算法从2019年2月20-27日逐日哨兵1号影像中提取了内尔斯海峡的海冰运动信息,并结合人工制作的验证数据评估了该算法在浮冰提取和匹配过程的精度。结果显示该算法提取的浮冰形状参数平均误差为4.3%~8.48%、浮冰运动矢量的总体正确率为84%、浮冰质心与运动速度的均方根误差分别为0.171km和6.313cm·s^(–1)。对比SIFT,ORB和AKAZE三种基于特征追踪的海冰运动反演算法,该算法结果中海冰运动覆盖面积增加了27.7%,精度提高约39%。该算法不仅有效地提取了内尔斯海峡海冰运动信息,而且可为其他区域(如海冰边缘区)的海冰运动信息提取提供参考。

啮齿类实验动物健康监测用脏垫料哨兵动物法和排风粉尘PCR法比较

实验动物微生物质量对科学研究数据的有效性和重复性以及人类健康和动物福利至关重要。目前,独立通风笼具(individualventilationcage,IVC)已成为主流的啮齿类实验动物饲养系统。针对这种饲养方式的病原体监测方法最常用的是脏垫料哨兵动物法(soiledbeddingsentinels,SBS),该方法是以间接接触和延迟反馈的方式监测鼠群的微生物携带状况,能有效监测通过粪-口途径传播的病原体如小鼠肝炎病毒、呼肠孤病毒等。但这种方法难以监测到主要通过气溶胶、直接接触等途径传播的病原体,例如仙台病毒、嗜肺巴斯德杆菌等。排风粉尘(exhaustairdust,EAD)-PCR监测方法分为在IVC笼架排风管道中拭子采样,用以监测管道相对应的笼架;主机初效过滤前拭子采样,用以监测整个IVC笼架;EAD收集装置采样,用以监测同一个主机连接的所有笼架。不同IVC厂商针对各自的IVC系统开发了相应的EAD收集装置,使操作便捷,容易实现标准化。目前,与SBS方法相比,EAD-PCR方法的检出率和时效性都有显著提升,最快暴露一周就可检出,可作为SBS方法的补充或替代,有利于维护实验动物福利。本文对上述两种病原体监测方法的应用进展进行综述,同时结合本实验室和送检单位EAD-PCR监测的实施情况,对该方法存在的局限性进行分析并提出解决方案。EAD-PCR方法有助于减少活体哨兵动物的使用量,可以更好地维护实验动物福利的“3Rs”原则。

基于管网哨兵监测技术的燃气管网智能灾害预警识别及精准处置方法与流程

伴随着城市发展,燃气管道敷设距离不断延长。管道服役期的增长,老化、腐蚀、施工破坏造成的管道泄漏问题日趋严重,这不仅影响管道输送,也容易发生火灾、爆炸,造成经济损失和社会恐慌。传统的运行管理无法第一时间得到管网健康信息,采集数据费时费力,周期性的检测和预警相对滞后,无法在第一时间掌握设备的健康状况及安全信息。近年来结合先进的软硬件技术实现智能管网诊断相对省时省力,但误报率高,报警机制单一,因重复报警、重复派单导致人力资源浪费,给企业管理、风险处置带来了新的难题。对报警机制优化、自动复核报警信息,分级推送报警等级并自动派单,可为设备故障和隐患的排除节省宝贵时间,最大程度地保护了设备的运行安全,大大提高了维检修效率,降低人力成本。

时间序列哨兵2号影像水稻品种遥感分类潜力评估

以时间序列哨兵2号遥感影像为数据源,选择友谊农场第四管理区为研究区,使用随机森林分类方法生成制作了水稻品种遥感分类图,精度达到70%以上,满足农场和农户对于精细水稻田间管理的工作要求。

基于机器学习和哨兵2号遥感影像的棉花种植空间分布信息提取

为快速、准确、高效地获取棉花种植空间分布信息,提高棉花信息提取精度,基于机器学习的遥感图像识别方法,是有效解决问题的途径。以新疆维吾尔自治区乌苏市为研究区,利用哨兵2号遥感数据,选取6种常用植被指数、3种红边植被指数,基于遥感植被指数变化曲线进行棉花特征时段选择,并分别采用梯度提升决策树、随机森林、支持向量机算法,通过RF特征优选,进行棉花种植区空间分布信息提取,并对提取结果精度验证。结果表明,机器学习方法(GBDT、RF、SVM)的总体分类精度分别为0.92、0.91、0.88,Kappa系数分别为0.91、0.89、0.85;经RF特征优选后的机器学习算法(RF-GBDT、RF-RF、RF-SVM)的总体分类精度分别为0.94、0.94、0.91,Kappa系数分别为0.93、0.92、0.88;经RF特征优选后的3种机器学习算法(RF-GBDT、RF-RF、RF-SVM)的总体精度分别比RF特征优选前(GBDT、RF、SVM)的总体精度分别提高了0.02、0.03、0.03,Kappa系数分别提高了0.02、0.03、0.03。GBDT作为一种集成的机器学习算法,在地物分类与棉花提取方面有着较好的应用效果,且经过特征优选的RF-GBDT算法精度更高。这表明在进行机器学习分类前,通过算法对输入特征进行重要性筛选,可有效避免因特征冗余造成的分类精度下降,可实现更高精度的棉花种植区域提取。

基于哨兵-2MSI数据的高邮湖水体叶绿素a浓度和总悬浮物浓度遥感反演

哨兵-2号卫星多光谱成像仪(MSI)数据的空间分辨率高,重访周期短,适用于高邮湖这类中小型湖泊的水质反演。利用实测水体光谱数据模拟出哨兵-2 MSI数据,并建立了适用于该数据在高邮湖反演叶绿素a(Chl.a)浓度和总悬浮物(TSM)浓度的模型。经过验证,Chl.a的反演均方根误差(RMSE)为8.02μg/L,平均相对误差(MRE)为18.4%,TSM的反演RMSE为16.2 mg/L,MRE为23.3%,表明该模型具备理想的反演精度。利用哨兵-2 MSI数据和建立的反演模型,可以获得高邮湖Chl.a和TSM时空分布情况。初步分析发现,高邮湖这2项水质参数的分布与湖内的围网养殖和入湖径流之间存在一定关系。

无人值守智能侦察电子哨兵系统

建设强大稳固的现代边海防,是确保国家政治安全、国土安全、军事安全的重要举措。为了进一步加大重点管段固防力度,提升区域或边界管控和防范的无人化、智能化、自动化、信息化水平,降低哨兵执勤强度,设计了智能化无人化的侦察电子哨兵系统。采用多传感融合技术,避开震动探测系统的漏报和误报矛盾点;利用高性能处理器及智能分析算法,提供准确度较高的报警信息,完成精准布防;通过智能化的流程搭配,减少人工服务,增强智能化水平,重点针对通视条件差、观察间隙大、情况发现难等管控薄弱部位,实现智能化威胁判别、情报收集、情况处置等。

哨兵-2C 卫星

欧洲哥白尼计划哨兵-2(Sentinel-2)系列中的第三颗哨兵-2C(Sentinel-2C)卫星,于2024年9月5日搭乘织女星火箭从法属圭亚那库鲁航天中心发射升空。Sentinel-2系列卫星目前规划了四颗,前两颗Sentinel-2A和2B卫星分别于2015年和2017年发射。Sentinel-2C卫星与2A和2B卫星一样,位于轨道高度786km的太阳同步轨道,轨道倾角98.5°。

美将调整“哨兵”导弹研发计划

【美国国防新闻网站2024年7月9日报道】美国国防部2024年7月8日宣布,将继续推进LGM-35A“哨兵”洲际弹道导弹计划,尽管该计划面临严重成本超支。与此同时,五角大楼要求空军对该计划进行调整,以控制不断膨胀的支出。