遥感技术新突破！极低码率压缩，重建质量提升40%！

遥感技术新突破！极低码率压缩，重建质量提升40%！

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_73122726/article/details/146522861

如今，遥感技术正在实现新的突破。中国科学院空天信息创新研究院的研究团队在极低码率遥感图像压缩方面取得了显著进展，提出了一种矢量地图辅助生成式遥感图像压缩模型（MAGC）。该模型结合了矢量地图的语义信息和预训练扩散模型的生成能力，实现了在极低码率条件下的高质量遥感影像重建。

研究人员从遥感科学的物理基础出发，提出了遥感科学的三大特性和五大效应，为遥感技术的创新发展和应用提供了重要支撑。这些创新不仅提升了遥感数据的处理效率，还为遥感技术在环境监测、灾害预警、资源管理等领域的应用开辟了新的可能性。

HydroSAR：A Cloud-Based Service for the Monitoring of Inundation Events in the Hindu Kush Himalaya

文章解析

文章介绍了 HydroSAR，这一基于云的服务利用 Sentinel-1 SAR 数据监测兴都库什喜马拉雅地区洪水。阐述其开发、产品算法、性能及应用，展示该服务在洪水监测方面的价值与潜力。

创新点

• 与区域伙伴共同开发，根据用户需求设计产品，提升服务针对性与实用性。
• 构建多产品体系，能同时评估多种洪水相关参数，提供全面灾害信息。
• 采用云端架构，自动处理数据并按需扩展，实现近实时监测与信息获取。

研究方法

• 协同国际山区综合开发中心（ICIMOD）等，开展用户咨询和培训，收集反馈优化服务。
• 运用 Sentinel-1 SAR 数据、数字高程模型等多源数据，经处理生成多种产品。
• 借助亚马逊云服务（AWS）及相关工具，搭建云平台实现数据快速处理与服务。
• 对比其他传感器数据或模型评估产品性能，分析 2023 年孟加拉国洪水验证服务效果。

研究结论

HydroSAR 能自动、全年、近实时生成洪水信息产品，已成功移交并投入使用。该服务在 2023 年东南亚季风季应用中，有效展示了洪水进程及影响情况。团队将持续完善服务，集成新数据、探索新算法，提升洪水监测能力。

Reflectance quantities in optical remote sensing—definitions and case studies

文章解析

文章聚焦光学遥感中反射率术语和产品缺乏标准化的问题，明确定义相关反射率量，结合案例分析当前使用情况，对比不同反射率产品，强调标准化的重要性。

创新点

• 系统梳理并明确反射率相关术语和量的定义，将概念性与可测量量区分开来，构建清晰理论框架。
• 通过 MISR 数据及模型模拟，从多角度定量对比不同反射率产品，揭示其差异及影响因素。
• 强调标准化在反射率数据产品描述中的关键作用，为后续研究和应用提供规范思路。

研究方法

• 基于前人研究成果，给出常用反射率量的物理和数学定义，并举例说明其应用场景。
• 收集文献案例，分析反射率术语的实际使用情况，指出其中存在的模糊和错误之处。
• 利用 MISR 数据，统计分析不同反射率产品间的差异，并探究其与气溶胶光学深度等因素的关系。
• 运用辐射传输模型，对植被冠层和积雪进行模拟，研究不同光照条件下反射率的变化特征。

研究结论

反射率术语和产品缺乏标准化，导致当前文献中存在诸多模糊和错误使用，影响科学结果。不同反射率量在数值和角度分布上存在差异，且受气溶胶光学深度、太阳天顶角等因素影响。标准化反射率描述至关重要，未来应推动遥感数据产品的综合标准化工作。