1 北京空间机电研究所，北京 100094
2 先进光学遥感技术北京市重点实验室，北京 100094
3 中国空间技术研究院空间 激光信息感知技术核心专业实验室，北京 I00094
4 东北林业大学 森林作业与环境研究中心，黑龙江 哈尔滨 150040
5 中国林业科学研究院资源信息研究所，北京 100091
林业测量调查是星载激光遥感的重要应用方向。迄今为止，国外发展了多台套的星载激光载荷已经用于林业遥感。国内资源三号（02）星搭载的激光测距仪实验载荷实现了我国星载激光对地观测的突破，即将发射的陆地生态系统碳监测卫星多波束激光雷达也将在林业遥感中取得重要应用。ICESAT-1/GLAS系统全波形数据成功用于全球林地垂直结构调查，ICESAT-2/ATLAS系统以光子探测的方式获取林地点云调查数据，星载激光遥感林业应用从实验、演示验证、进入实用阶段。这期间多型星载激光雷达经过了技术体制的选择、参数的优化，器件技术和处理技术的突破。本文综述了主要在轨服务林业遥感的星载激光雷达的配置和数据应用，研究了星载激光雷达林业遥感的探测机制、技术体制、应用现状、适用范围等，分析总结了各类星载激光雷达林业应用技术特点、发展演化趋势，提出星载激光雷达载荷研制应根据任务应用需求、科学和工程目标，充分发挥激光技术长项，与其他载荷手段优化配置，扬长补短，展望了星载激光雷达林业遥感技术和应用的发展趋势、研究热点及其应用拓展。
星载激光雷达 林业 遥感 发展研究 space-borne LiDAR forestry remote sensing development study 红外与激光工程
2020, 49(11): 20200235
1 北京师范大学 信息科学与技术学院, 北京 100875
2 中国林业科学研究院 资源信息研究所, 北京 100091
光学卫星遥感数据在获取过程中易受云层干扰, 云区识别是光学遥感数据应用及分析的一个基础但重要的步骤, 高效的云区识别技术对节省数据收集成本和提高数据利用效率具有较强的现实意义.同态滤波算法是经典的基于单幅影像的云区识别方法之一, 该算法具有计算快速方便、云区检测精度较高的优点, 然而识别的云区范围极大程度取决于同态滤波器截止频率的位置.同态滤波截止频率通常采用经验值, 显然经验截止频率无法适应批量遥感数据的自动处理需求.针对以上问题, 本文通过建立输入影像频谱能量与截止频率的关系, 结合白度指数(Whiteness Index)和形态学算子, 实现对国产高分辨率光学卫星高分一号(GF-1)遥感数据的批量云区识别处理.与传统同态滤波方法相比, 该算法能根据影像频谱能量自适应判定同态滤波时采用的截止频率, 具有更强的适用性.通过对98景GF-1多光谱数据进行随机点人工目视标记精度检验, 精度检验结果表明该算法对云区有较好的检测效果, 总体识别精度达93.81%.该算法对GF-1遥感数据能进行批量化云区检测, 获得高精度的云区掩膜结果, 并有效降低高反射率地物造成的误识率.
云区识别 自适应 同态滤波 GF-1遥感数据 截止频率 cloud detection self-adaptive Homomorphic filtering GaoFen-1 remote sensing data cut-off frequency
1 中国林业科学研究院资源信息研究所, 北京100091
2 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京100101
3 中国科学院空间应用工程与技术中心, 北京100094
为了精准地估测荒漠化地区的稀疏植被信息, 选取内蒙古苏尼特右旗为研究区, 以天宫一号高光谱数据为数据源, 结合野外实地调查数据, 通过归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和土壤调节植被指数(soil adjusted vegetation index, SAVI)对研究区内的植被覆盖度和生物量进行反演, 并对比两种植被指数的优劣。 首先, 分析了每种波段组合下的植被指数与覆盖度、 生物量的相关性, 确定了最大相关的波段组合。 覆盖度和生物量与NDVI的最大相关系数可达07左右, 而与SAVI的最大相关系数可达08左右。 NDVI的最佳波段组合的红光波段中心波长为630 nm, 近红外波段的中心波长为910 nm, 而SAVI的组合为620和920 nm。 其次, 分别构建了两种植被指数与覆盖度、 生物量之间的线性回归模型, 所建模型的R2均能达到05以上。 SAVI所建模型R2要比NDVI略高, 其中植被覆盖度的反演模型R2高达059。 经留一交叉验证, SAVI所建模型的均方根误差RMSE也比基于NDVI的模型小。 结果表明: 天宫一号高光谱数据丰富的光谱信息能有效地反映地表植被的真实情况, 并且SAVI比NDVI更能较为精准地估测荒漠化地区的稀疏植被信息。
天宫一号 高光谱 植被覆盖度 生物量 植被指数 荒漠化 Tiangong-1 Hyperspectral Vegetation coverage Biomass Vegetation index Desertification
中国林业科学研究院资源信息研究所, 北京 100091
森林每年随季节变化而出现形态和生理机能的规律性变化, 该变化在一定程度通过其光谱特征有规律地展现。 准确地掌握森林冠层光谱特征随季节变化的规律不仅是遥感解译的关键, 也为树种识别、 动态监测和生化参数反演提供理论基础。 利用地物光谱仪对研究区9个主要树种的冠层光谱数据进行长期观测, 获取了春夏秋冬四个季节的反射光谱曲线并生成一阶导数曲线, 同时还计算了常用的植被特征参数,进而分析不同树种在相同季相和不同季相的光谱特征,对比不同树种在可见光和近红外波段的季相变化特征和差异, 探索遥感手段用于树种分类识别的最佳波段、 最佳时相。 结果表明: 不同树种在各生长季光谱具有独特的特征, 落叶树种光谱特征因季节的改变而呈现有规律的变化, 而常绿树种光谱特征年变化不明显。 光谱特征的变化有效地反应了物候的变化, 应用多季相的数据进行分类可以取得最好的效果, 常绿树种和落叶树种光谱特征在冬季差异明显, 而夏季是采用单季相遥感数据进行树种识别的最佳时节。
森林冠层 光谱分析 多季相 Forest canopy Spectral analysis Multi-seasons 光谱学与光谱分析
2013, 33(12): 3303
1 中国林业科学研究院资源信息研究所, 国家林业局林业遥感与信息技术实验室, 北京100091
2 中国传媒大学, 北京100024
3 西南林业大学, 云南 昆明650224
4 中国科学院空间应用工程与技术中心, 北京100094
为获得利用卫星数据探测明火、 焖烧、 烟和火烧迹地等四种火情状态信息的敏感波谱范围, 利用天宫一号高光谱数据, 采用统计和光谱分析相结合的方法, 对探测这四种火情状态信息的适宜卫星谱段进行了分析。 结果表明: 天宫一号高光谱数据对这四种火情状态探测谱段存在明显区别, 在高光谱短波红外各通道, 明火的反射率比其他三种的反射率都高, 而烟的反射率则最低; 在高光谱可见近红外和全色传感器对应通道, 烟的反射率比其他三种的反射率都高。 在谱段选择上, 探测明火的较适宜谱段区间为1 000.0～1 956.0 和2 020.0～2 400.0 nm; 用于判识焖烧的适宜谱段范围为930.0～1 000.0 和1 084.0～2 400.0 nm; 检测烟的适宜谱段区间为400.0～920.0 nm; 检测火烧迹地时适宜选用中心波长900.0～930.0和1 300.0～2 400.0 nm等波段进行组合, 构建检测模型。
天宫一号 高光谱数据 火情状态 探测 TG-01 Hyper-spectrum images Burning status Detection 光谱学与光谱分析
2013, 33(7): 1908
提出了用级联方向耦合器组成光纤反射器的设想,给出了其基本结构形式,推导了各种结构的光场量和强度的反射和传输系数,并对其特性进行了分析和比较。
光纤通信 方向耦合器 光纤反射器
实验研究了由于掺铒光纤(EDF)端面附近存在缺陷引起光反射而导致的振荡，这种振荡发生在掺铒光纤放大的自发辐射(ASE)谱的峰值波长处，由于较长掺铒光纤的放大的自发辐射谱近似于其小信号增益谱，因此也可以认为发生在掺铒光纤放大器(EDFA)的最大增益处，对其增益产生不良影响。
掺铒光纤 缺陷 振荡
提出了一种利用损耗谱测试数据直接计算吸收和辐射截面的近似方法，并实际计算了一些掺铒光纤的截面特性。这对掺铒光纤放大器的理论分析和优化设计有着重要的意义。
掺铒光纤 吸收截面 辐射截面
给出了一种分析分布式掺铒光纤放大器的理论方法，可以对放大器的信号增益和泵浦吸收进行分析，并能够为分布式掺铒光纤放大器的设计提供理论依据。通过推导得出了基本公式，并就一些特殊情况作了讨论。该方法适用于1480 nm和980 nm泵浦的放大器系统。
光纤 掺杂光纤 光纤放大器 分布式光纤放大器
