- 易恒;孙艳情;
合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术凭借其全天时、全天候、高精度的对地观测能力,在地表形变监测、城市基础设施监测和地质灾害研究等领域取得了重要进展,具有广泛的应用前景。本文在系统回顾星载InSAR形变监测技术最新发展的基础上,分析所面临的关键技术瓶颈,并探讨未来的发展方向。首先,围绕星载InSAR形变监测技术的高分辨率成像、多波段、多源数据融合和人工智能技术协同等多个维度,梳理InSAR技术的前沿进展;其次,深入分析星载InSAR形变监测技术在数据获取、误差控制和硬件系统限制等方面所面临的主要挑战;最后,表明随着低成本轻小型雷达卫星的快速发展,智能化数据处理的突破和全球对地观测体系的完善,InSAR技术将在灾害监测和资源管理中发挥更关键的作用,国际协作与资源共享的加强将进一步提升全球灾害监测与治理能力,可为全球环境保护、灾害监测预警及资源管理等提供更强有力的技术支撑。
2025年04期 v.32 350-363页 [查看摘要][在线阅读][下载 1178K] [下载次数:1 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:6 ] - 刘世夫;王金鑫;李盼乐;
高分辨率遥感图像在交通监测、城市规划等领域中的应用越来越广泛,其中,交通小目标,如车辆、行人等,因尺度微小、背景复杂、方向多变等特性,使得目前已有检测模型仍存在漏检率高、抗干扰能力差与方向适应性不足等核心问题。因此,以YOLOv5n为基准模型,在主干网络Backbone中嵌入混合局部通道注意力模块,通过对通道间高阶依赖关系进行建模以增强关键特征表达能力,抑制复杂背景干扰;将颈部网络Neck的固定上采样替换为动态采样机制,依据目标尺度自适应调整采样策略,提高多尺度目标定位精度;为验证方法可行性,利用公开数据集NWPU-VHR-10、UCAS-AOD中的小目标图像,构建遥感图像交通小目标数据集,并与常用主流模型进行比较评价。结果表明:相较于常用主流模型,本文方法在四个常用的精度评价指标上表现均优,精确率、召回率、F1分数及平均精度分别达到了90.3%、85.9%、87%、90.4%,其中,相较于基准模型,分别提升了0.7%、6%、3%、1.3%;在密集目标分布、复杂背景干扰及目标方向多变等颇具挑战性场景下展现了更强的稳健性。
2025年04期 v.32 364-375页 [查看摘要][在线阅读][下载 2317K] [下载次数:228 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:5 ] - 李伟;屈亚妮;高翔;殷欢;彭曙光;赵辉革;陈杰;
烟田监测是实现烟草种植精细化管理的关键环节,对于优化耕作措施、提升产量与质量,以及制定精准扶持政策具有重要意义。然而,当前在丘陵地区开展烟田遥感识别仍面临如下两大主要挑战:一是烟田块形状不规则、尺度多样导致的有效特征提取困难;二是地形起伏和植被类型多样造成的背景干扰,使得难以实现精细化识别。因此,本文提出一种基于方向自适应与多尺度感知(directional adaptation and multiscale perception,DAMP)的丘陵烟田遥感智能识别方法。首先,根据丘陵烟田形状多变的特点,提出方向自适应注意力机制,通过结合不同方向上的平均池化、最大池化和特征加权,有效捕获田块局部细节中关键低频信息(如色调信息)与高频信息(如边界信息);其次,设计基于特征金字塔的多尺度特征增强模块,用于优化多尺度特征表达,以应对烟田尺度多样的问题;最后,针对丘陵烟田分布零散和种植背景复杂的问题,引入Swin Transformer捕获全局上下文信息,以显著提升烟田识别精度。结果表明,本文方法通过结合局部细节、多尺度特征与全局上下文信息,显著增强了对丘陵烟田区域与复杂背景的区分能力;相较于基准模型、FCN、DeepLabV3+等已有主流模型,本文方法精度表现最优,丘陵烟田提取的平均交并比、总体精度、F1分数,分别达到了76.68%、96.18%、81.76%。
2025年04期 v.32 376-385页 [查看摘要][在线阅读][下载 1893K] [下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:3 ] - 谢江流;闫麦瑞;杨雅洁;陈瑞;尹高飞;
准确的地表覆盖信息是陆地过程模拟与生态系统管理的重要基础。近年来多种地表覆盖产品相继发布,但因分类体系、数据源与算法差异,在区域尺度应用中存在较大不确定性,而现有研究多关注产品间的精度差异,较少探讨如何整合多源产品优势以构建高精度融合产品。本文以气候变化倡议(climate change initiative,CCI)、中国土地覆盖数据集(China land cover dataset,CLCD)、全球地表覆盖30 m分辨率精细分类系统(global land cover with fine classification system at 30 m resolution,GLC_FCS30)和MCD12Q1四套地表覆盖产品为基础,设计一种兼顾一致性与精度的多源地表覆盖产品融合方法。通过提取各产品一致区域作为共识区;随后结合F1分数对不一致区域进行加权判别,优选最可信类别,生成精度更高的融合产品;为验证方法可行性,在川滇生态屏障区进行验证。结果显示:不同产品具有较高的一致性,但分类精度差异明显;融合产品的空间分布与原始产品相似,但整体分类精度更高,总体精度提高了约8.04%,达到81.34%,Kappa系数提高了约14.13%,达到69.1%,并在森林、草地等关键地类上表现更优,有效降低了类别间的混淆程度。
2025年04期 v.32 386-398页 [查看摘要][在线阅读][下载 2399K] [下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:2 ]