- 马周州;刘纪平;甄杰;鲍帅;祁俊杰;
鉴于瞭望塔的科学选址有利于森林火灾的早期发现、快速响应及资源精准调度，提出顾及森林火灾风险的瞭望塔优化选址方法，旨在提升瞭望塔选址方案的合理性。该方法通过XGBoost算法对森林火灾风险进行评价，引入SHAP模型量化各致灾因子的贡献；以可视域替代瞭望塔监测范围，设计优化函数综合考虑区域监测频次与整体覆盖，使用粒子群算法、雪消融优化算法迭代计算瞭望塔点位。实验结果表明，该方法对研究区内林火风险评价的准确率为97.4%,雪消融优化算法得出的瞭望塔总体覆盖率为91.6%,优于粒子群算法，且更能实现对高风险区域的多重监测。该方法能精准评估森林火灾风险，合理分配视域资源，提升瞭望塔监测效率，为森林火灾防控提供一定的支持。
2026年01期 v.41;No.203 1-11页 [查看摘要][在线阅读][下载 1712K] [下载次数：55 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：36 ] - 康永辉;张永红;吴宏安;石田;谢韬;
2023年12月18日23时59分，甘肃省积石山县(北纬35.70°,东经102.79°)发生6.2级地震，震源深度10 km,造成严重损失。强震后山区岩体破裂，斜坡稳定性降低，地灾风险加剧。为掌握震前地表形变识别潜在滑坡，利用欧空局Sentinel-1卫星干涉宽幅模式(IW)升降轨数据，联合FS-InSAR与MCTSB-InSAR技术，对2022年9月至2023年12月积石山震前地表形变进行时序InSAR监测，初步识别潜在滑坡。结果显示：震前监测区整体稳定，未出现大规模形变，但积石山县存在4处局部形变异常区，最大形变速率为41 mm/a;结合升降轨形变数据、高分辨率光学影像及地形坡度，在震中周边21 634 km~2范围内识别出323个潜在滑坡，主要分布于海东市、黄南藏族自治州、甘南藏族自治州及临夏回族自治州。
2026年01期 v.41;No.203 12-21页 [查看摘要][在线阅读][下载 3349K] [下载次数：108 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：15 ] - 柏晓伟;张永红;石田;魏钜杰;
针对现有SAR影像深度学习水体提取中存在阴影与水体易混分、连续性水体的复杂边界细节提取困难等问题，提出了MFSUnet模型。MFSUnet模型由编码器-解码器、DECASPP模块、LGFF模块3个部分构成。在编码器-解码器中使用Swin-Transformer模块提高模型捕捉连续水体空间关系的能力；通过DECASPP模块为模型提供更丰富的多尺度特征；同时在编码器和解码器之间加入一系列LGFF模块，减少编码器与解码器特征映射之间的语义差距，提高模型对细节信息的学习能力。选择位于青藏高原区域的Sentinel-1 SAR数据进行实验，将MFSUnet模型与U-Net、Swin-Unet、SCUNet++3个优秀网络的水体提取效果进行定性定量对比分析，并在色林错湖验证该模型的泛化性能。实验表明，MFSUnet模型性能最佳，可以有效实现青藏高原区域的水体提取。
2026年01期 v.41;No.203 22-29页 [查看摘要][在线阅读][下载 734K] [下载次数：36 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：21 ] - 郑宗生;周涛;张月维;史帅帅;郭诗仪;
针对传统热带气旋强度估计方法存在遥感数据多模态融合复杂、气旋结构特征提取不足及损失约束机制薄弱等问题，提出一种关注细粒度图像特征并使用分布距离损失优化的图文多模态模型TLIP(tropical cyclone language-image prototype),基于对比学习实现红外云图与数值文本的语义对齐。结合聚合注意力和卷积门控机制构建细粒度图像编码器，使其同时关注气旋局部细节及全局特征。其次，引入Sinkhorn算法衡量现实物理条件下回归风速与真实风速分布的距离，有效约束回归风速的物理分布一致性。实验结果表明，在热带气旋强度估计任务中，取得MAE为6.81 kt, RMSE为9.11 kt的成果，优于其他传统深度学习估计方法，精度分别提升16.6与12.4个百分点，为融合物理分布约束与多模态学习的热带气旋定强提供了新的技术支撑。
2026年01期 v.41;No.203 30-38页 [查看摘要][在线阅读][下载 825K] [下载次数：16 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：8 ] - 刘如飞;朱世鹏;李明;许伟彬;
传统布料模拟滤波算法在复杂地形区域滤波精度较低，具体而言，传统算法人工经验设置的固定参数无法兼顾复杂地形区域的平坦地形与陡峭地形，导致重力位移作用与内力拉伸作用无法相互平衡，造成了陡坡过度滤波和低矮建筑物错分为地面点的问题。鉴于此，文章提出一种自适应参数的布料模拟滤波方法。该方法首先通过改进渐进加密三角网滤波算法，提升了算法的效率并构建初始地形，然后基于初始地形的坡度和高程特征，通过分析与加权计算，确定了布料模拟滤波算法的各项参数。该方法充分融合了初始地形的特征信息，实现了参数自适应，解决了传统布料模拟滤波算法在复杂地形区域陡坡过度滤波和低矮地物点错分为地面点的问题。通过实验对比，该方法在3种场景下的滤波精度得到了显著提升，并且相较于其他主流滤波方法，具有明显的优势。
2026年01期 v.41;No.203 39-45页 [查看摘要][在线阅读][下载 985K] [下载次数：42 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：6 ] - 沈吉宝;李克恭;郑三君;杨建华;
针对SAR影像噪声干扰导致光学影像与SAR影像匹配精度较低问题，提出了一种融合局部与全局相位结构特征的匹配方法。首先，采用自适应侧窗滤波进行影像非线性扩散，以去除SAR影像中的噪声并改善高斯尺度空间中的边缘模糊问题。然后，计算扩展的相位一致模型相位信息，并利用多尺度角检测算法提取共同特征点，将不同尺度的曲率信息用于确定特征点的主方向，从而缓解主方向识别错误的问题。最后，构建特征点的局部特征描述子和全局上下文特征描述子，并将两种特征描述子进行融合，提升描述子在匹配阶段的区分度。实验结果表明，该方法在同名点匹配精度和效率上优于LGHD、HAPCG、WSSF以及POS-GIFT等方法，可实现光学影像与SAR影像的自动、稳健匹配。
2026年01期 v.41;No.203 46-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 1098K] [下载次数：17 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ] - 邱刚;张廼龙;陈杰;谭笑;黄新宇;
输电通道的安全运行对电网稳定性至关重要，隐患目标(如大棚、彩钢瓦等)的附着可能导致严重事故。传统巡检方法效率低、成本高，而现有语义分割技术在处理高分辨率遥感影像时常因降采样导致细节丢失且多尺度特征融合不足。文章提出了一种基于超高分辨率遥感影像的隐患目标识别模型(multi-scale attention-based network, MABNet)。该模型采用编码器-解码器结构，编码器以ResNet50为骨干网络，解码前引入多尺度大核注意力机制和门控空间注意力单元，实现特征融合与优化，并结合混合损失函数提升性能。实验数据来自吉林一号卫星的高分辨率影像，覆盖江苏省输电通道区域。分析结果表明，MABNet能够有效识别并精确分割复杂背景下的隐患目标，显著提升分割精度。
2026年01期 v.41;No.203 55-61页 [查看摘要][在线阅读][下载 494K] [下载次数：27 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：10 ] - 李翔;闫永涛;姜浩;黄燕玲;黄冠祺;
针对碳排放量空间化数据质量低、强度空间化数据研究不足等问题，提出融合多源数据的碳排放量与强度空间化方法，将武汉市碳排放量和碳排放强度面板数据映射至空间格网，得到100 m空间分辨率的碳排放量和碳排放强度的空间化结数据。主要结论包括：利用多源数据能有效估算城市碳排放量，方法可延伸至碳排放量的空间化；与现有相关数据产品相比，该研究碳排放量空间化结果能更加真实、准确刻画城市内部碳排放从高到低渐变的空间分异特征；由于产业结构及人口经济活动的集聚作用，城市中心区域GDP和人口的碳排放强度明显低于外围镇街和工业园区。该研究成果可为武汉市分区制定碳减排政策，推动“双碳”战略实现提供相关支撑。
2026年01期 v.41;No.203 62-69页 [查看摘要][在线阅读][下载 1038K] [下载次数：44 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 蔡思;陈然;叶馨阳;贺兰菲;李錾;
三维高斯泼溅(3D Gaussian splatting, 3DGS)在快速三维重建和渲染中效果显著，但仍存在建模耗时长、对光照敏感及视角不足时过拟合等问题。为此，对3DGS的参数优化过程进行加速，并引入曝光补偿和深度正则化以提升鲁棒性。基于城郊场景和田野场景的输电塔图像，采用改进3DGS进行实验，并采用结构相似性指数(structural similarity index measure, SSIM)、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)、感知相似性(learned perceptual image patch similarity, LPIPS)以及训练时间作为性能评估的指标。结果表明，与传统3DGS相比，改进后的3DGS在建模训练时间上缩短50个百分点以上，同时SSIM和PSNR得到提高，LPIPS显著降低。因此，改进的3DGS在建模速度和渲染质量方面均优于传统3DGS,为输电塔的快速三维构建提供了新思路。
2026年01期 v.41;No.203 70-78页 [查看摘要][在线阅读][下载 880K] [下载次数：37 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：5 ] - 李建磊;王欢欢;高光;王纪才;朱秋云;
针对多模态遥感影像之间存在典型的非线性辐射差异，提出了一种侧窗滤波强化结构特征的多模态遥感影像匹配方法。首先，为了有效挖掘遥感影像的结构信息，采用多尺度侧窗滤波构建尺度空间，以更好地保留影像边缘结构特征；然后，通过Log-Gabor滤波器获取不同尺度下影像的相位方向信息，对不同尺度下的Log-Gabor相位进行加权融合，从而获得加权累积相位特征图；最后，结合Log-polar框架为每个特征点生成特征描述子，并通过多尺度金字塔匹配策略与快速样本一致算法剔除误匹配点。对7组多模遥感影像数据进行性能评价。实验结果表明，在保证同名点精度的前提下，该方法能够获得数量较多且分布均匀的同名点，实现多模态遥感影像的有效匹配。
2026年01期 v.41;No.203 79-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 1032K] [下载次数：17 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：3 ] - 罗凯璇;董春;亢晓琛;符利勇;陈一铭;
针对传统森林冠层高度反演方法中星载激光雷达数据(GEDI)精度不足的问题，提出一种基于半监督学习的提升方法。利用少量高精度机载雷达数据作为标记数据，以星载激光雷达数据作为未标记数据，通过Self-Training、Mean Teacher两种半监督学习方法构造泛化能力更强的模型样本集。进而结合梯度提升树算法与光学遥感影像构建的特征空间，挖掘多源特征非线性关联，实现森林冠层高度高精度反演。结果表明，两种半监督学习方法优化后的GEDI数据在森林冠层高度反演精度上均显著提升，其中Self-Training方法表现最佳，均方根误差(RMSE)降至1.48 m,决定系数(R~2)达到0.808。
2026年01期 v.41;No.203 86-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 1098K] [下载次数：49 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 王家珠;李颖;李建硕;王作敏;
提高海冰分类的准确性对于海冰灾害的监测和预警应用至关重要。针对陆地信息干扰海冰分类精度的问题，提出一种基于GSC-ViT网络和多特征融合的近岸海冰分类方法，并利用Sentinel-2遥感影像进行实验分析。在特征提取阶段，通过系统评估不同遥感指数的判别能力，确定使用OWI指数来表征光谱特征，同时基于纹理特征的差异性分析，选取均值、方差和对比度作为关键纹理特征指标；在海冰分类阶段，采用GSC-ViT网络对海冰特征信息进行分类。实验结果表明，该方法具有优异的分类性能，总体精度(OA)、平均精度(AA)和Kappa系数分别达到99.94、99.94和99.93,证实了GSC-ViT网络中光谱-纹理特征协同表征机制能够有效提升海冰类别的区分度，从而显著提高近岸海冰分类的准确率。
2026年01期 v.41;No.203 97-105页 [查看摘要][在线阅读][下载 2106K] [下载次数：28 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：13 ] - 刘星语;邢艳秋;王德军;唐杰;李苑鑫;
针对高分辨率卫星立体影像密集匹配生成DSM时，传统SGM算法精度低鲁棒性弱等问题，基于PSM-Net的框架，提出了一种融合注意力机制与空间金字塔池化的深度学习模型。利用高分七号双线阵立体影像数据，采用SuperPoint与SuperGlue算法实现亚像素级特征匹配。设计了通道-空间双通道注意力模块引导的多尺度代价体构建策略，增强弱纹理区域匹配鲁棒性。通过在云南普洱试验区表明，该方法生成的2 m分辨率DSM相较于PCI Geomatica的方法在城市建筑、林地和耕地RMSE分别降低21.9、21.2和20.6个百分点。实验结果证明了该方法在不同地物类型下生成高精度DSM的有效性，为高分辨率卫星遥感影像的三维重建提供了可靠的技术参考。
2026年01期 v.41;No.203 106-114页 [查看摘要][在线阅读][下载 1861K] [下载次数：32 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 刘顺伟;王志勇;闫丽丽;李振今;赵相禹;
针对遥感影像建筑物语义分割中建筑物尺寸不一导致的特征提取及融合尺度缺失问题，构建了一种特征动态提取及融合的建筑物提取网络(DLEDNet)。在LEDNet网络基础上，编码器采用全维动态卷积ODConv下采样模块，通过情景感知机制动态调整卷积核参数与组合权重，使网络自适应捕获不同尺寸建筑物的局部细节与全局上下文特征；通过构建SA＿ASPP模块，将ASPP多膨胀率特征序列输入Self-Attention机制，建立跨尺度特征关联矩阵，实现多尺度特征的动态权重融合。在WHU和自构建的GF-7建筑物数据集上的实验结果表明，DLEDNet网络的IoU分数分别达到89.56%和89.95%,较原始LEDNet网络分别提高2.19和3.15个百分点，且优于其他对比语义分割网络，在模型精度、参数规模和运行效率3个维度实现了协同优化。
2026年01期 v.41;No.203 115-122页 [查看摘要][在线阅读][下载 937K] [下载次数：26 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：5 ] - 陈道位;徐良骥;张坤;刘潇鹏;
针对采煤沉陷水域水下地形勘测困难、传统水深反演方法仅依赖光谱信息且精度有限等问题，提出了一种顾及多源空间信息的水深反演方法。基于Sentinel-2多光谱影像和无人船测深数据，综合考虑传统光谱信息以及距离、邻域等多源空间信息，利用多种机器学习算法实现水深反演和水资源量估算。实验结果表明，多源空间信息的引入显著提高了水深反演精度，引入空间信息前后最优模型的决定系数从0.763 7(基于光谱信息的CatBoost模型)提高至0.963 2(引入空间信息的XGBoost模型),均方根误差从1.497 8 m降低至0.590 8 m。该方法可为采煤沉陷区水资源勘测及开发利用提供参考。
2026年01期 v.41;No.203 123-130页 [查看摘要][在线阅读][下载 995K] [下载次数：36 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：3 ] - 王旋;赵尚民;李大成;
针对地表温度反演方法中物理模型受限于辅助数据的精度且机制复杂和机器学习模型泛化能力不足与可解释性不强的问题，提出了一种在堆叠集成学习框架下，组合多个物理模型和机器学习模型的地表温度反演模型。使用HJ-1B IRS影像通过元学习器模型集成辐射传输模型、单窗算法、深度神经网络和XGBoost模型反演地表温度，在黑河流域展开实验。实验结果表明，本文算法的R~2在0.96以上，RMSE可达1.52 K,集成物理模型与机器学习的EL-XGBoost模型相比于单一地表温度反演模型，RMSE降低了0.58 K,与集成两个机器学习模型或两个物理模型相比，EL-XGBoost模型的RMSE降低了0.46 K,本文算法的地表温度反演结果表现出更高的精度和可靠性。
2026年01期 v.41;No.203 131-142页 [查看摘要][在线阅读][下载 1572K] [下载次数：29 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ] - 贾辉;李大成;
针对高分辨率遥感影像在季相变化和大气干扰等因素作用下产生的辐射差异问题，提出一种基于时空融合与集成学习协同优化的辐射均衡改进方法。首先，基于时空自适应反射率融合模型(STARFM)的多时相数据融合模块，通过高低分辨率影像构建时空基准场；然后，融合多算法优势的集成学习模型，集成随机森林、XGBoost和LightGBM 3种基学习器，并结合CNN-Transformer混合架构实现局部空间特征与全局依赖关系提取；最后，通过人工神经网络建立非线性辐射校正映射函数。基于GF1-PMS多光谱影像3个数据集的实验结果表明，平均RMSE为0.008 4(较传统方法降低21.3个百分点),SSIM和CC分别提升至0.926 3和0.933 6,且对季相变化具有较强鲁棒性。该方法为跨时相的邻域多光谱遥感影像辐射均衡处理提供了新思路。
2026年01期 v.41;No.203 143-154页 [查看摘要][在线阅读][下载 2253K] [下载次数：13 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ] - 苏志鹏;王欢;潘清莹;
针对当前遥感影像变化检测方法在复杂场景下全局建模能力不足、小目标检测效果差等问题，提出一种基于可变形卷积与Transformer的混合网络模型。首先，设计差异增强模块，通过通道注意力机制突出双时相影像的特征差异；其次，采用可变形卷积改进ResNet18主干网络，增强对多尺度目标的特征提取能力；最后，引入Transformer编码-解码结构，建立全局上下文依赖关系。在LEVIR-CD和CDD数据集上的实验结果表明，该方法在F1分数和IoU指标上分别达到90.55%、80.98%和94.25%、89.57%,显著优于对比方法。消融实验证实各模块的有效性，其中可变形卷积使IoU提升1.86个百分点，差异增强模块使IoU提升0.71个百分点。该方法为提升复杂场景下的变化检测精度提供了有效解决方案。
2026年01期 v.41;No.203 155-162页 [查看摘要][在线阅读][下载 883K] [下载次数：75 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：16 ] - 吴雨松;兰燕;熊思帆;
精准快速的提取水体信息，对水资源监测与应用、水利规划、自然灾害防护等方面具有重要意义。然而，由于水体形态复杂且图像上存在异物同谱地物，利用现有方法提取水体常出现误提取、连续性差、边缘不完整等缺陷。因此，有效提取高精度水体仍然是一个挑战。为此，文章提出基于增强水体信息的MLFE-UANet。该方法有两个特点，一是以结合自适应Gamma变换和NDWI的增强水体信息方法构建增强数据集，增强水体语义特征，抑制非水体信息，二是以UANet(uncertainty-aware network)为网络框架，设计了一个多级特征提取模块(multi-level feature extraction module, MLFE)嵌入其中，增强水体边缘特征。文章选取6个语义分割网络，分别利用增强和未增强的数据集进行对比实验。结果显示，同一网络在增强数据集下的提取精度高于未增强数据集，且在所有网络中，MLFE-UANet精度最高，在增强数据集下，其OA、recall、F1、MIoU值分别达到了99.20%、91.13%、90.25%、90.70%。
2026年01期 v.41;No.203 163-170页 [查看摘要][在线阅读][下载 1131K] [下载次数：33 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：3 ] - 舒子淇;王杰;张婷;张雯雯;杨辽;
针对单对Sentinel-1/2影像去云存在的精度下降或效率降低问题，提出了一种基于Sentinel-1/2时间序列影像的自动机器学习去云算法。该算法以中国新疆乌苏地区为研究区域，结合4个时间节点的影像对，特征提取后以类别采样影像对样本构建结构性表格，深度融合了时间序列分析与多输入多输出机器学习模型；以Sentinel-2原始影像作为真值参照，采用均方根误差(RMSE)和归一化植被指数(NDVI)差值作为评价指标进行验证。研究结果表明：该算法主要针对植被覆盖区域具有较高的反演精度，能够较好地保留地物的光谱信息，减少误差对影像保真度的影响；在处理速率上具有显著优势，在相同电脑配置下，与单像元匹配算法相比，二者去云结果的精度相近，处理速度提升了近10倍。
2026年01期 v.41;No.203 171-178页 [查看摘要][在线阅读][下载 777K] [下载次数：40 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ] -
<正>《遥感信息》主编先生/女士:我们谨此郑重通知:依据文献计量学的原理和方法,经研究人员对相关文献的检索、统计和分析,以及学科专家评审,贵刊《遥感信息》入编《中文核心期刊要目总览》2023年版(即第10版)之自动化技术、计算机技术(除计算机网络,安全保密)类的核心期刊。
2026年01期 v.41;No.203 179页 [查看摘要][在线阅读][下载 499K] [下载次数：6 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：7 ] 下载本期数据