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变化检测与深度学习 人工智能时代的遥感变化检测技术：继承、发展与挑战
柳思聪,都科丞,郑永杰,陈晋,杜培军,童小华 2023, 27(9): 1975-1987. DOI: 10.11834/jrs.20222199  摘要：多时相遥感影像变化检测是指对同一地理区域、不同时间获取的遥感影像进行自动变化发现、识别与解释的遥感处理与分析技术。随着卫星遥感技术及人工智能理论方法的快速发展，基于多时相遥感影像数据驱动和模型驱动的传统变化检测方法正朝着数据—模型—知识联合驱动的方向转型和演变，以更加自动化、精细化和智能化的方式，解决多领域的地表时空变化检测问题。本文在总结多时相遥感数据源从同构到异构、变化检测模型从传统到智能、变化检测应用从理论到落地过程中存在问题的基础上，以光学遥感影像变化检测任务为例，梳理和分析了人工智能时代下变化检测技术的发展历程。从无监督、监督、弱监督3个方面探讨了遥感变化检测从传统到前沿技术的转型特点与趋势，并进一步提出了未来需重点突破模型的物理可解释性、泛化及迁移能力、跨数据—跨场景—跨领域应用水平等关键问题。 关键词：遥感;变化检测;多时相分析;人工智能;机器学习;深度学习 2531 | 1831 | 1 28101183 false
发布时间：2023-10-07
深度学习的遥感变化检测综述：文献计量与分析
杨彬,毛银,陈晋,刘建强,陈杰,闫凯 2023, 27(9): 1988-2005. DOI: 10.11834/jrs.20222156  摘要：遥感变化检测可以获取地表变化信息，对于理解人与自然相互作用，推动可持续发展具有重要意义。随着遥感成像技术的提升和计算机科学的快速发展，高光谱、高时间、高空间分辨率的遥感影像已广泛应用，促进了深度学习的遥感变化检测发展以及多领域成功应用。与传统遥感变化检测不同，基于深度学习的变化检测提取遥感影像的深度差异特征，无需构建特征工程，检测精度和效率均有所提高。本文结合文献计量学全面分析本领域研究现状和热点，发现基于深度学习的变化检测在国内机构学者的主导下快速发展并取得了大量研究成果。这些成果大都基于高分辨率图像和CNN网络，并成功应用于土地利用/覆盖和建筑变化检测等。在此基础上，从像素、对象和场景3个粒度对基于深度学习的遥感变化检测方法分类介绍，阐述开展像素、对象和场景的特征提取以及后续网络分析过程，其中基于对象和场景的方法具有优势。最后，归纳总结目前面临的挑战及未来可能发展方向。由于遥感平台的发展和应用需求的增加，多模态异质变化检测是未来发展趋势。另外，深度学习的方法还需要克服非理想样本问题，关注多元变化信息获取，以及推进变化检测的广泛应用等。 关键词：遥感;变化检测;深度学习;文献计量;方法分类;挑战及发展;综述 2037 | 2413 | 1 31892233 false
发布时间：2023-10-07
基于分类后验概率空间的孪生Nested-UNet（SNU-PS）变化检测网络
朱传海,陈学泓,陈晋,袁宇恒,唐凯 2023, 27(9): 2006-2023. DOI: 10.11834/jrs.20233070  摘要：近年来，深度学习在多时相遥感影像变化检测任务中表现出巨大的潜力。充分的训练样本是深度学习技术能够有效挖掘遥感影像变化特征的重要前提，然而当前有限的公开标注数据集还不能满足实际应用中各种变化类型检测的需求。由于地表覆盖变化通常只占据少部分区域，能够获取的变化样本常常数量很少，且与不变化样本相比存在严重的不平衡问题。因此，如何在小样本与样本不平衡的情况下有效训练变化检测网络是急需突破的难题。相比变化检测样本，单时相地表覆盖分类样本的获取难度要低得多；在分类样本的支持下，充分训练的地表覆盖分类网络可为变化检测提供重要的先验特征。基于此，本文提出了一种基于分类后验概率空间的孪生Nested-UNet变化检测网络SNU-PS（Siamese Nested-UNet for change detection in Posterior Probability Space），通过结合两期地表覆盖分类后验概率信息，降低对变化检测样本的依赖。该方法首先利用地表覆盖分类样本训练高分辨率网络HRNet（High-Resolution Network），得到双时相影像的地物分类后验概率；然后将后验概率图像输入到孪生Nested-UNet变化检测网络SNU（Siamese Nested-UNet for change detection）中以获取变化检测结果。在SpaceNet7 和HRSCD数据集上测试的结果表明，SNU-PS能够充分利用地表覆盖的语义信息，在不同变化检测训练样本数量水平下，保持稳定的变化检测精度；相比分类后比较PCC（Post Classification Comparison）、基于后验概率空间的变化向量分析CVAPS（Change-vector analysis in posterior probability space）、以及各种类型变化检测网络（SNU、FC-EF、BIT、PCFN），具备更高与更稳定的变化检测精度，特别在样本数量不足时，优势更为明显。因此，本文提出的SNU-PS在小样本情形下的变化检测任务上具备更好的应用前景。 关键词：地表覆盖;变化检测;深度学习;小样本;样本不平衡;语义分割网络;孪生网络;后验概率 246 | 967 | 0 42365647 false
发布时间：2023-10-07
研究进展 陆表二向反射（BRDF）反演方法研究进展
韩源,闻建光,肖青,鲍云飞,陈曦,刘强,贺敏 2023, 27(9): 2024-2040. DOI: 10.11834/jrs.20231188  摘要：陆表二向反射BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）定量刻画了地表目标在不同太阳—目标—传感器方向上的反射能力，是光学定量遥感研究的基础参量。BRDF在地表三维结构表征上起着重要作用，对地表能量平衡研究有重要意义。自20世纪80年代来的发展，BRDF在定义、反演、观测等方面的研究都取得了显著的进展。随着多角度卫星或拟多角度卫星的发射升空，其相应的BRDF产品得到了业务化的生产和发布，被广泛应用到了遥感多个领域。本文从BRDF反演的基本原理出发，分析了BRDF反演的主要问题，在此基础上重点介绍了BRDF反演方法的原理和特点，这些方法可有效缓解BRDF反演过程中的病态（ill-posed）问题，最后指出了未来提高BRDF反演精度的研究方向。 关键词：BRDF;多角度;定量;光学遥感;病态问题;反演原理;反演方法;能量平衡 683 | 539 | 0 35297366 false
发布时间：2023-10-07
星载主动遥感测云现状与展望
寇蕾蕾,郜海阳,林正健,廖淑君,丁丕满,朱维,商建,胡秀清 2023, 27(9): 2041-2059. DOI: 10.11834/jrs.20221080  摘要：云是表征天气和气候变化的重要指标，在大气的能量分配、辐射传输等中起着重要作用。卫星遥感探测以其覆盖范围广、信息量大、重复频率高等诸多优势，成为研究云的主要手段。目前星载测云主动遥感技术主要包括毫米波雷达和激光雷达技术。本文介绍了星载毫米波雷达和激光雷达测云技术发展及数据应用研究现状，重点分析了CloudSat搭载的云廓线雷达CPR和CALIPSO搭载的云—气溶胶激光雷达CALIOP协同观测的成果和进一步发展需求。从全球云三维结构参数的需求分析，探讨了太赫兹雷达、高光谱激光雷达、多传感器数据融合等测云新技术发展和应用潜能，以及多星系统及单星多载荷等协同观测新模式的技术关键和轨道高度对探测性能的影响，提出多传感器共平台协同观测及数据融合研究三维云结构信息的设想。 关键词：星载测云;主动遥感;星载毫米波雷达;星载激光雷达;协同观测;数据融合 944 | 508 | 0 23433733 false
发布时间：2023-10-07
冰冻圈遥感 被动微波遥感反演雪深与气象站观测雪深时空对比
王静,车涛,戴礼云,岳珊娜,郑照军 2023, 27(9): 2060-2071. DOI: 10.11834/jrs.20221653  摘要：雪深是积雪重要的物理属性之一，准确的获取雪深对积雪水文与水资源、气候变化、雪灾等研究至关重要。目前，广泛用于长时间序列雪深研究的是气象站观测雪深数据和被动微波遥感（如SMMR、SSM/I和SSMI/S）反演雪深数据。本文对这两种数据的雪深最大值和平均值在中国地区的空间分布、年际变化进行对比，分析两种数据的分布特征。结果表明：空间上，站点观测雪深与站点对应遥感像元雪深在东北地区相关性最好，新疆地区次之，青藏高原地区相关性较差。两种雪深在稳定积雪区分布较为一致，在大于40 cm的深雪区和雪深小于5 cm的南方地区站点观测雪深的最大值明显高于遥感反演雪深的最大值。时间上，相比于1980年—2019年这一时间段，1989年—2019年站点雪深与遥感雪深在各典型积雪区的相关性明显提高。进而对比近30 a中国地区两种雪深的变化，结果显示两种数据在青藏高原东南部雪深有一致的显著（p |
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