《遥感学报》2020年第1期目次

 

遥感人的成长家园

官网

疫情可以阻隔我们走进教室，却不能阻碍我们探求的脚步。充实自我，孜孜以求，愿岁月不负勤奋，芳华不负你我！

一起分享《遥感学报》2020年第1期最新论文

PS：点击“引用格式”可看全文

高分七号卫星影像生成的数字表面模型晕渲图

封面信息链接：

http://www.jors.cn/jrs/ch/reader/view_fixed_content.aspx?id=zxfmbd

中国遥感卫星

题目：高分三号SAR影像双阈值变化检测

作者：崔斌,张永红,闫利,魏钜杰

单位：武汉大学，中国测绘科学研究院，城市空间信息工程北京市重点实验室

关键词：SAR变化检测; 双阈值分割; 高分三号(GF-3); GKIT; 归一化最大类间方差

引用格式：崔斌,张永红,闫利,魏钜杰.2020.高分三号SAR影像双阈值变化检测.遥感学报,24(1): 1-10

图1 检测结果

题目：多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

作者：井然,宫兆宁,朱文定,关鸿亮,赵文吉,张涛

单位：首都师范大学，三维信息获取与应用教育部重点实验室，资源环境与地理信息系统北京市重点实验室，国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心

关键词：建筑物提取; 影像分割; FCN神经网络; 支持向量机; 高分辨率遥感影像

引用格式：井然,宫兆宁,朱文定,关鸿亮,赵文吉,张涛.2020.多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取.遥感学报,24(1): 11-26

图2 建筑物提取结果

题目：结合残差编解码网络和边缘增强的遥感图像去噪

作者：吴从中,陈曦,詹曙

单位：合肥工业大学

关键词：遥感图像去噪; 卷积神经网络; 边缘增强; 感知损失; 高分二号

引用格式：吴从中,陈曦,詹曙.2020.结合残差编解码网络和边缘增强的遥感图像去噪.遥感学报,24(1): 27-36

图3 盲去噪模型处理多种噪声级别的去噪结果

技术方法

题目：多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测

作者：徐俊峰,张保明,余东行,林雨准,郭海涛

单位：信息工程大学

关键词：变化检测; 多特征融合; 飞机目标; 高分辨率遥感影像; 多元变化检测; 卷积神经网络

引用格式：徐俊峰,张保明,余东行,林雨准,郭海涛.2020.多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测.遥感学报,24(1): 37-52

图4 本文方法目标变化检测结果（精筛选后）

题目：多光谱影像的NDVI阴影影响去除模型

作者：焦俊男,石静,田庆久,高林,徐念旭

单位：南京大学，江苏省地理信息技术重点实验室

关键词：植被阴影冠层; NDVI; NDPI; 阴影; Landsat 8 OLI; 多光谱遥感

引用格式：焦俊男,石静,田庆久,高林,徐念旭.2020.多光谱影像的NDVI阴影影响去除模型.遥感学报,24(1): 53-66

图5 光照区和阴影区植被接收太阳辐射能量传输示意图

题目：JM变换优化的高光谱图像自适应降维

作者：康孝岩,张爱武,胡少兴,肖青,柴沙驼

单位：首都师范大学，北京航空航天大学，中国科学院遥感与数字地球研究所，青海大学

关键词：JM变换; 规范化; 自适应降维; 非监督波段选择; 高光谱图像

引用格式：康孝岩,张爱武,胡少兴,肖青,柴沙驼.2020.JM变换优化的高光谱图像自适应降维.遥感学报,24(1): 67-75

图6 样例

题目：单目视觉Tukey权因子模型室内位置测量

作者：刘飞,张继贤,王坚,张欣欣,丁晓波

单位：中国矿业大学，航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室，国家测绘产品质量检验测试中心，北京建筑大学，河南理工大学

关键词：室内定位; 编码图形; 单目视觉; tukey权重; 抗差模型

引用格式：刘飞,张继贤,王坚,张欣欣,丁晓波.2020.单目视觉Tukey权因子模型室内位置测量.遥感学报,24(1): 76-84

图7 本文方法的整体技术框架图

遥感应用

题目：北太平洋中尺度涡的海表温度和叶绿素浓度特征分析

作者：郑晓莉,董庆,樊星

单位：中国科学院遥感与数字地球研究所，中国科学院大学

关键词：叶绿素浓度; 海表温度; 温度强度; 中尺度涡; 北太平洋

引用格式：郑晓莉,董庆,樊星.2020.北太平洋中尺度涡的海表温度和叶绿素浓度特征分析.遥感学报,24(1): 85-96

图8 北太平洋2007年—2012年中尺度涡温度强度1°×1°网格

空间分布图

题目：深度学习的静止卫星图像海上强对流云团识别

作者：郑益勤,杨晓峰,李紫薇

单位：中国科学院遥感与数字地球研究所，中国科学院大学

关键词：强对流云团; 深度信念网络; 静止气象卫星; 光谱特征; 纹理特征

引用格式：郑益勤,杨晓峰,李紫薇.2020.深度学习的静止卫星图像海上强对流云团识别.遥感学报,24(1): 97-106

图9 云分类产品与识别结果叠加图

努力学习 充实自我

勤于思考 勇于创新

让自己更优秀

相信科学 坚持真理

报效国家 回馈社会

让中国更强大

往期目次

更多精彩信息，请关注“遥感学报”微信公众号！

1

END

1

编辑：悠悠

审校：雪儿

指导：梧桐君

声明

欢迎转载、转发本号原创内容，转载信息请与本号联系授权，标注原作者和信息来源为《遥感学报》。

本号转载信息旨在传播交流，其内容由作者负责，不代表本号观点。文中部分图片来源于网络，如涉及作品内容、版权和其他问题，请在20日内与本号联系，我们将在第一时间处理。《遥感学报》拥有最终解释权。

微信入群

为便于学术交流，提供优质服务，《遥感学报》建立了微信群。需要加群的小伙伴，请加小编个人微信入群，并备注：姓名+单位。营销广告者勿扰。

微推转载、合作联系：

E-mail:[e-mail] 或 微信后台留言。

电话：[phone]

邮箱：[e-mail]

网站：

点小花花，让大家知道你“在看”我