面向新时代地方高校师范生培养的“遥感概论”教学内容与方法创新

面向新时代背景下高素质专业化中学地理教师的培养需求,探讨了地理科学专业“遥感概论”课程的教学内容与方法创新。抽样调查了当前国内地理科学专业“遥感概论”课程的开设情况。从对中学地理教学的支持、师范生的学习困难和课程思政三个方面分析了开展教学创新的必要性。针对课程存在的问题,提出了一系列创新策略,包括重构课程目标和内容以加强对中学地理教学的支撑,采用直观教学法以提升教学效率以及课程思政的科学建设与合理融入等。

融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法

对多尺度的遥感图像进行小目标检测时,基于深度学习的目标检测算法容易出现误检和漏检的情况。这是因为此类算法的特征提取模块进行了多次的下采样操作;而且未能根据不同类别、不同尺度的目标关注所需的上下文信息。为了解决该问题,提出一种融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法ACM-YOLO(Attention-Context-Multiscale YOLO)。首先,应用细粒度的查询感知稀疏注意力以减少小目标特征信息的丢失,从而避免漏检;其次,设计局部上下文增强(LCE)函数以更好地关注不同类别的遥感目标所需的上下文信息,从而避免误检;最后,使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)强化特征融合模块对遥感图像小目标的多尺度特征融合能力,从而改善算法检测效果。在DOTA数据集和NWPU VHR-10数据集上进行对比实验和消融实验,以验证所提算法的有效性和泛化性。实验结果表明,在2个数据集上所提算法的平均精确率均值(mAP)分别达到了77.33%和96.12%,而相较于YOLOv5算法,召回率分别提升了10.00和7.50个百分点。可见,所提算法能有效提升mAP和召回率,减少误检和漏检。

水利遥感卫星应用星座构建与应用研究

卫星遥感是构建数字孪生水利“天空地水工”一体化监测感知体系的重要组成部分,是进行“天基”监测感知的主要路径,是数字孪生平台数据底板建设的重要手段。按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”的要求,总结了卫星遥感技术在水利行业的应用现状及成效,分析认为现有遥感卫星存在卫星数据资源有待拓展、卫星数据综合协同高效运用能力有待提升、面向水利特色需求的卫星严重不足等问题和短板,提出了水利遥感卫星应用星座的概念及框架,从空间段、地面段、应用段3个方面阐述了星座构建的实施路径,包括卫星资源拓展、协同调度优化、管理系统构建、业务产品生产和服务能力提升等内容,为水利遥感卫星应用星座构建提供理论参考与实践指导。通过推动水利遥感卫星应用星座在实际水利业务中的广泛应用,提升实时监测与预警能力,增强应急响应与协同作业的高效性,促进数据共享与业务协同。

GKPA-联合全局与关键区域的光学-SAR中分辨率遥感影像场景分类

遥感影像场景分类是自然灾害检测和城市功能规划等实际应用的基础,因此研究遥感影像场景分类具有重要意义。基于深度学习的方法由于其强大的特征提取能力已经成为遥感影像场景分类领域最常用的方法,此类方法强烈依赖数据集的质量。现阶段场景分类领域的数据集大多为高分辨率的光学影像,易于提取有效的语义特征。在面对中分辨率场景时,影像中细节信息更匮乏,有效特征不够显著,场景分类具有更大难度,相较于高分辨率场景分类精度不够理想。在此情况下,利用其他模态的数据如合成孔径雷达(SAR)提供互补特征可以有效改善场景分类精度。考虑到以上现状,本文构建光学-SAR遥感影像场景分类数据集(OS-RSISC),基于此数据集进一步提出了一个联合全局与关键区域的感知注意力双模态场景分类框架(GKPA-RSSC)。实验结果显示GKPA-RSSC相较于对比方法具有最高的分类精度,总体精度达81.97%。光学-SAR数据与单模态数据的对比试验结果突显双模态数据的优势,进而验证了本文提出的光学-SAR场景分类数据集的重要意义。

2020年沂沭泗流域洪水多源遥感协同监测研究

文章综合利用光学、雷达多源卫星影像,采用自动提取与人工目视解译相结合的方法,提取河流水面面积,动态分析2020年沂沭泗流域洪水发展变化。结果表明,洪水期各监测河流水面明显展宽,新沭河洪水东调分洪效果显著,各河流中新沂河水面展宽最为明显,洪水期水面面积较洪水前增加了5倍;遥感监测成果与主要水文站水位观测数据变化过程基本一致,从时空上全面反映了洪水前后水面变化过程,为流域防洪提供了宝贵的监测资料。

新农科背景下遥感地学分析课程混合式教学效果探究

新农科是以现代农业需求为导向,融合信息技术、生物技术、环境科学等领域,对传统农业科学进行创新改造的学科体系。而遥感技术通过精准数据分析提高农业生产效率和资源利用率,正是新农科的重要组成部分。在此背景下,该研究通过调查问卷探讨遥感地学分析课程的混合式教学效果,评估学生在知识掌握、实践能力提升和学习满意度方面的表现。结果表明,混合式教学模式不仅提高学生对遥感技术的理解与应用能力,还增强其自主学习能力,且学生对该模式表现出较高的满意度。该研究为新农科背景下课程教学改革提供有益参考。

改进RRPN模型的遥感图像目标检测

针对遥感目标背景复杂、易受外界环境干扰,传统方法无法满足复杂场景下的检测高精度与实时性要求的问题,提出基于改进RRPN模型的遥感图像目标检测方法。首先,将特征金字塔(FPN)架构引入到了模型的残差网络中,使得遥感图像的高、低层特征得到了有效融合;其次,在特征提取网络中添加了通道和空间相融合的注意力机制(CBAM),提升了模型在遥感图像目标特征提取方面的跨通道和空间处理能力;此外,将剔除重叠建议框时的原始NMS算法优化为DIoUNMS算法,综合考虑遥感图像候选框之间的重叠度、距离、尺度大小等因素,使目标框的回归过程更加稳定。对比实验与消融实验显示,所提方法在公共数据集DOTA和HRSC2016上获得的平均精度均值mAP分别可高达77.30%、90.24%,较原始RRPN模型分别提高了8.29%、11.16%,且优于其他几种较新的经典模型,表明所提方法对于复杂环境下的遥感图像目标检测是合理且有效的。

无人机遥感作物估产研究进展

快速、准确估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况,而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势,以及可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像,在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文首先介绍了无人机遥感估产的相关背景;其次对近二十年来无人机遥感估产的研究现状进行了概述,分别从无人机平台、传感器、估产模型构建等方面重点综述了近年来国内外无人机遥感估产的研究进展;最后讨论了影响无人机遥感估产精度的因素、尚未解决的关键技术问题以及无人机遥感估产的未来发展前景。本文可为了解无人机遥感估产研究前沿、技术瓶颈、发展前景提供重要参考,为精确栽培、智慧育种提供技术支撑。

基于遥感的1984-2019年查干湖及周边湖泊透明度变化

湖泊透明度是衡量水质变化和湖泊水生生态系统健康的重要指标。湖泊透明度一般通过塞氏盘现场观测获得,其变化主要由水体中非藻类颗粒物、藻类和黄色物质(CDOM)浓度共同决定,因此可以通过光学遥感进行反演。本研究基于20042009年8次查干湖实地采样获得的132条透明度数据,通过分析同步Landsat天顶反射率产品数据(TOA)不同波段组合与透明度之间的相关性,发现以红波段和蓝波段比值和红绿蓝波段均值AV(B3,B1)组合建立的透明度反演模型精度最高,误差最小,进而基于此模型反演了19842019年查干湖以及周边湖泊透明度。结果表明:查干湖透明度范围在1.0~63.0 cm之间,年均值为17.6 cm。查干湖透明度年均值变化分为两个阶段:19842001年间透明度波动范围较大,没有明显趋势;20022019年期间呈上升趋势(2.3 cm/10 a)。查干湖透明度与风速、降水量、湖泊面积和归一化植被指数具有一定的相关性。通过长时间尺度上遥感监测查干湖水体透明度的时空格局变化,分析其变化特征与规律,可为查干湖流域生态治理提供科学依据。

基于温度梯度算法的核电温排水遥感影像背景温度提取方法研究

核电快速发展所衍生出的核电温排水问题日益凸显,为了更好地评价温排水的扩散范围和温升程度,针对核电温排水监测预测数据开展背景温度提取方法研究是十分必要的。本文以秦山核电基地所在海域为例,在常用核电温排水遥感影像背景温度提取方法的基础上,提出了一种更为准确快捷的新方法——温度梯度法。该方法通过计算临界温度梯度及温度空间梯度的散度值,将二者叠置获取包含主要热源的最外层温度包络线,并以此来确定背景温度的提取范围,进而计算出背景温度。与传统方法相比,该方法利用温度梯度直接计算背景温度,计算原理清晰、物理意义明确且不需要额外数据资料,提高了背景温度提取时的准确性和便利性,可应用于滨海核电温排水遥感影像数据甚至是数值模拟数据的背景温度提取。

梅州铁山嶂矿区生态修复效果的遥感监测与评估

该文通过实测数据、光学及微波遥感数据,利用遥感图像分类、SBAS-InSAR、改进的遥感生态指数(MRSEI)等技术方法,从地表覆盖类型、地表形变、生态质量综合评估3个方面对广东省梅州铁山嶂矿区生态修复前后进行监测分析。研究表明:(1)2022年2月-2024年1月,即矿区修复工程开始前至修复工程后期,矿区内大范围的裸土转变为植被/植被覆膜的区域,表明矿区的生态修复工程取得了一定的成效;(2)地表形变空间分布不均匀,地面抬升区主要分布在矿区南部与最北部,地面沉降区分布在矿区中部与西北部区域;(3)铁山嶂矿区的生态质量呈波动变化的趋势,修复工程之前自然恢复阶段MRSEI指数变化较小,2023年7月正值修复工程实施期间,由于工程实施的扰动,MRSEI均值较低,2023年10月为修复工程中后期,MRSEI均值明显升高,2024年1月,即该矿区的生态治理工程后期,修复区域生态质量受植被覆膜养护影响,MRSEI均值较低;(4)生态修复前后MRSEI等级转移与地表覆盖类型变化叠加分析显示,MRSEI表现为生态改善的区域,地表覆盖类型由裸土转化为植被/植被覆膜;MRSEI等级转移与地表形变叠加分析显示,MRSEI表现为生态改善与生态稳定的区域,地表形变表现为一定程度抬升。研究可为矿区生态环境质量评价提供有价值的参考。

多尺度差分特征增强网络的遥感影像变化检测

遥感影像变化检测旨在识别不同时期遥感影像中的目标差异,近年来基于卷积神经网络的方法在遥感影像变化检测任务中取得了很大进展。然而,受光照变化和季节更替的影响,不同时期遥感影像中的伪变化问题仍然难以解决。同时,大多方法中未充分利用多尺度特征,导致模型的性能和准确率受到一定程度的限制。针对上述问题,提出一种多尺度差分特征增强的变化检测方法。利用由孪生网络编码器和差分网络编码器组成的并行编码框架分别提取不同层级的特征,将同级的双时特征和差分特征通过拼接的方式建立两者间的互补关系。引入差分特征增强模块获取更具判别性的特征图并将其作为差分网络编码器的补充输入,丰富变化信息的同时增加模型对变化区域的关注度,使其准确地区分地物的真实变化与伪变化。为了增强特征的多样性和表达能力,使用特征错位融合模块实现语义特征的交叉融合,让每个特征中的语义信息得到充分而不同的交互。该方法在CDD数据集和LEVIRCD数据集上的F1分数分别达到了95.45%和92.04%,交并比分别达到了92.26%和82.93%,与其余八种主流方法相比均为最优,实验结果证明了该方法的有效性。

双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法

遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法DEGFNet。设计特征融合模块(FFB)将Swin Transformer捕获的全局特征引入编码端,应对多尺度对象带来的挑战。在Swin Transformer中设计空间交互模块(SIB),降低复杂背景样本带来的负面影响;在解码端引入全局-局部注意力模块(GLTB)和特征细化模块(FRB),来更好地利用编码端提取的信息,提高语义分割的精确性;采用交叉熵损失和Dice Loss组成的混合损失函数训练模型,减轻样本类别不均衡带来的消极影响。在Vaihingen数据集上,宏观平均F1值(mF1)、平均交并比(mIoU)和整体准确率(OA)指标分别达到91.9%、84.8%和92.4%;在LoveDA数据集上,mIoU指标达到55.0%,均展现出了更好的语义分割效果和良好的泛化性。

基于多源遥感影像的三江平原水域覆盖变化特征

针对以往研究利用Landsat TM影像进行水域覆盖识别存在的时间分辨率低、信息缺失等问题,结合Landsat TM影像的高空间分辨率和MODIS影像的高时间分辨率优势,通过建立Landsat TM影像提取的水域分布比例与MODIS波段及衍生指标之间的关系,构建水域分数覆盖模型(FCWM),模拟形成水域覆盖时空序列,分析三江平原水域分数覆盖变化特征。结果表明:2002—2020年三江平原整体上水域分数覆盖呈下降趋势,整体水域分数覆盖平均值下降了23.63百分点,在2020年降水量高于2002年的情况下,许多具有高等、较高、中等水域分数覆盖的区域降级为较低和低等级。

高寒湿地遥感信息提取方法综述

高寒湿地位于高纬度、高海拔的寒冷地区,具有独特的气候和生态环境特征,为人类社会提供了重要的生态系统服务,对维持区域和全球生态平衡至关重要。高寒湿地遥感信息提取可以明确高寒湿地的边界和空间分布,对探索高寒湿地时空演变规律及驱动力分析具有重要意义。在梳理相关文献的基础上阐述了基于遥感的高寒湿地类型识别和湿地生态系统参数反演方法,概述了各方法的技术手段、优缺点及其适用性,从多源数据融合、算法融合及面向实际需求的角度展望了高寒湿地遥感信息提取方法的研究。

无迭代图胶囊网络的遥感场景分类

目前大多数胶囊网络方法通过改进迭代路由的方式提高分类精度,而忽略了迭代路由本身复杂的计算量带来的负担。虽然有方法采用无迭代的路由训练胶囊网络,但是精度不佳。针对以上问题,提出无迭代路由图胶囊网络的场景分类模型。首先,利用简单卷积层提取输入图像的初始特征;接着,提出通道和胶囊间双融合的全局注意力模块,通过依次进行通道和胶囊之间的注意力生成全局权重系数来加权高级胶囊特征,使加权后的高级胶囊特征更具判别性,以突出重要的胶囊,从而提高分类性能;同时,引入能计算图像间相似性的等变正则化项,以建模胶囊网络的显式等变性,从而潜在地提升网络性能;最后,基于边界损失和等变损失的组合损失函数训练整个网络,以得到富于判别性的分类模型。在多个基准场景数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性和效率。实验结果表明,所提方法在加拿大高级研究所的10类图像数据集(CIFAR-10)上的分类准确率达到90.38%,与动态路由胶囊网络(DRCaps)方法相比,提高了15.74个百分点;并且在仿射手写数字图像(AffNIST)数据集和航空影像数据集(AID)上,分别取得了98.21%和86.96%的分类准确率。可见,所提方法有效提高了场景分类性能。

遥感成像技术在口腔疾病诊疗应用的研究进展

遥感技术是应用传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息进行收集、处理并最后成像的一种探测技术。近年来,遥感技术与医学交叉融合,在疾病空间分析、精细导航定位和实时医学图像终端等领域展现了广阔的应用前景。作为一种非侵入性的技术,遥感技术不仅可以帮助医生对病灶进行高精度的定位和诊断,还可以结合人工智能等技术手段,对疾病进行预警。本文综合介绍了红外热成像技术、微波成像技术、太赫兹成像技术和高光谱成像技术等遥感成像技术应用于疾病诊疗的原理和优势,并阐述了常见遥感成像技术在龋病病变组织早期的检测、口腔癌边缘和波及范围评估、口腔软硬组织微小变化的探测等口腔诊疗中的应用现状和前景,以期为相关研究提供新思路。

基于改进型遥感生态指数的黄石市生态质量评价

黄石市位于湖北省的鄂东幕阜山岩溶地区,长年来一直面临着严峻的石漠化问题,严重影响了当地的环境保护和可持续发展。该研究利用谷歌地球引擎平台,采用主成分分析方法,构建了基于绿度、热度、干度、湿度和石漠化程度的改进型遥感生态指数(MRSEI),分析了黄石市2001-2021年的生态环境变化。研究结果显示:(1)MRSEI与各组分指数的相关性极强,相关系数均大于0.794,且5个时期的平均值达到了0.837,表明MRSEI相比任何单一指标都更具代表性。而MRSEI的第1主成分(PC1)的贡献度在0.696 3以上,且各个年份都比RSEI的PC1贡献度高,说明其能更好地集中各指标特征。(2)2001-2021年黄石市的MRSEI呈现出稳步上升的趋势,生态环境质量得到了显著改善。生态环境质量较差和极差的区域面积减少了870.74 km2,良好和极好的区域面积增加了1 377.91 km~2。这种变化在黄石市的不同区域表现得较为明显,北部及一些特定区域的生态环境质量较差,而南部和中部地区以及阳新县和大冶市南部则表现出较高的生态环境质量。(3)2001-2021年生态环境质量的变化中,轻微改善占据了主导地位,占据了总面积的65.06%,而退化的面积仅占总面积的13.4%,表明黄石市的生态环境质量正逐步改善。(4)空间自相关性分析显示,5个年度的全局莫兰指数均在0.482 2以上,且Z值超过296.486 7,表明黄石市的MRSEI在这20年间具有显著的空间自相关性。通过局部空间自相关分析得出,黄石市的生态环境质量主要表现出MRSEI值在空间上的高-高聚集和低-低聚集。(5)土地利用方式是导致黄石市MRSEI变化的最主要驱动力,5个时期的q值均值为0.548 6。此外,高程以及气候条件与土地利用方式的交互作用也是影响黄石市生态环境的重要因素。该研究可为黄石市生态环境石漠化监测和可持续发展提供重要参考。

海量多源高分辨率遥感卫星影像底图制作

基于海量多源高分辨率卫星影像制作底图是开展各个行业遥感监测的基础,如何确保大区域范围影像整体色调一致、相邻影像接边区域过渡自然、几何精度高,且生产自动化程度高,是设计海量多源高分辨率遥感卫星影像底图制作技术流程的关键。本文基于PCI GXL和国产Pixel Engine软件设计了海量多源高分辨遥感卫星影像底图的制作技术流程,对约300万km^(2)范围进行了正射影像底图生产。实验证明该技术流程方法可行,该技术流程生产的大区域范围底图图面质量、几何精度都达到了要求,自动化程度较高,提高了生产效率。

信息收集和分发机制的遥感图像目标检测算法

遥感图像中的目标具有尺度多样、多类别以及背景复杂等特点,使得用于自然图像的目标检测算法在遥感图像目标检测中存在较多的漏检误检和精确度较低等现象。针对这些问题,提出一种基于YOLOv7改进的信息收集和分发机制的遥感图像目标检测算法。首先,设计一个信息收集和分发模块,用一个统一的模块收集不同特征图的信息并进行融合,将融合后的信息分发给需要的特征图,从而可以避免传统特征融合网络中固有的信息丢失,增强模型的特征融合能力从而提升模型的精确度。其次,NWD损失函数替换CIoU损失函数,缓解基于IoU的损失函数对小目标位置偏差的敏感,减少目标的漏检和误检。为了提升模型的收敛速度,设计一个超参数,同时使用NWD损失函数和IoU损失函数。在公开数据集RSOD上进行的实验结果表明,在复杂多样的情况下,改进后算法的平均精度均值(mAP)达到96.5%,相较原YOLOv7算法提升了15.8百分点,证明了改进后算法的适用性和有效性。