不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标,研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义.本文以"珠海一号"高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域,选取支持向量机和随机森林机器学习算法,结合光谱特征,实现城市不透水面信息提取.结果表明:使用"珠海一号"高光谱数据提取不透水面可行性较强,且支持向量机算法更适用于"珠海一号"不透水面提取,总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78;基于"珠海一号"高光谱数据进行城市不透水面提取,可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑.

为了有效去除阴影噪声对遥感影像水体提取的干扰,快速准确计算大区域范围内的水面率,本文提出基于GF6(高分六号卫星)影像,利用UWI(Urban Water Index,城市水体指数)并结合FROM-GLC10(Finer Resolution Observa-tion and Monitoring of Global Land Cover 10,全球陆地覆盖精细化观测与监测10)数据,通过求交计算和小碎斑删除实现水体提取结果的精细化,有效消除了阴影等噪声对水体提取的干扰,实现水面率的快速计算.本文选择中山市作为试验区,试验区域范围广、地物背景复杂,综合对比本文算法、NDWI(Normalized Water Index,归一化水体指数)算法和TSUWI(Two-Sted Urban Water Index,城市二类水体指数)算法,从定性与定量角度分析,结果表明:本文算法提取的水体连续完整、漏提和误提较少,可有效去除阴影、建筑、道路等噪声干扰,在总体精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差等指标均取得了较好结果.利用UWI与FROM-GLC10数据相结合计算水面率具有可行性,为工程化、大面积、快速计算水面率提供了一种新的思路.

介绍了珠海一号卫星星座在轨卫星(高光谱卫星OHS和视频卫星OVS)的主要参数;列举了珠海一号影像产品在相关领域的专题产品及实际应用效果;对珠海一号星座的工程建设及其应用进行了展望.

采用"珠海一号"卫星高光谱遥感影像,结合薇甘菊(Mikania micrantha)地面光谱数据,利用决策树分层分类提取方法,实现大范围薇甘菊入侵信息识别提取.结果表明,"珠海一号"OHS高光谱数据能准确反映薇甘菊精细光谱特征;在OHS高光谱数据的32个波段中,Band13(665 nm)、Band22(780 nm)、Band25(833 nm)、Band26(850 nm)、Band27(865 nm)、Band28(880 nm)是识别提取薇甘菊的最佳波段;利用OHS高光谱数据监测薇甘菊分布提取精度达82.6％,可满足薇甘菊入侵监测日常业务需要,为薇甘菊精准防治提供有力支撑.

为明确珠海市地表沉降s时序变化特征及其原因,通过PSInSAR技术对2017-2019年55景Sentinel-1A数据进行处理和分析,利用CORS站设置连续观测水准点的方法对获取的沉降结果进行验证.结果表明,该方法监测结果与水准测量成果间的相关系数R2为0.6420,RMSE为3.8114mm/y,珠海市明显沉降区域主要分布在高栏港经济区,鸡啼门河道两侧和白蕉镇,以及横琴新区,调查发现沉降原因主要是人为的填海造陆及未固结软土下沉,其中由于工程建设导致的沉降占总沉降面积的8.74％,填海造成的沉降占17.75％,由于未固结软土下沉导致的沉降占73.51％.研究结果可为珠海市的城市建设和灾害防治提供科学依据.

森林火灾是世界性的林业重要灾害之一,随着我国林业现代化的发展,森林火灾应急监测应结合现代先进监测技术,真正做到早发现,早解决.卫星影像在森林火灾应急监测方面具有巨大优势,“珠海一号”卫星遥感影像在四川攀枝花“3.5”森林火灾及云南南涧“3.29”森林火灾遥感监测中发挥了巨大作用.应用遥感技术对灾区受灾面积、受灾程度及位置信息等进行迅速判断响应,可将分析结果及时提供给应急管理部、应急指挥中心及应急指挥一线等相关部门,并为灾后植被恢复监测提供数据基础.

珠海一号高光谱卫星是由珠海欧比特宇航科技股份有限公司发射并运营的商业遥感卫星星座中的第2组卫星,该组5颗卫星(4颗高光谱+1颗高分辨率)于2018年4月26日在酒泉卫星发射中心成功发射并正常运行.高光谱卫星数据设计传输32个波段,空间分辨率可达到10m,扫描带宽可达150km.本文介绍了珠海一号高光谱卫星,描述了不同级别的高光谱卫星数据产品,分析了珠海一号高光谱卫星在农业、林业、环境监测及海洋监测等方面的应用前景.

以巴音布鲁克天鹅湖高寒湿地为研究对象,基于Landsat 8 OLI多光谱遥感影像数据,提取植被指数(NDVI、EVI、RVI)信息,构建植被指数与地上生物量的回归模型,比较不同植被指数的拟合效果.结果 表明,NDVI与地上生物量的相关性最高(r=0.778),显著大于EVI、RVI与地上生物量的相关性;二次多项式是NDVI与地上生物量构建的4种回归模型最优估测模型,决定系数R2达到0.6619;巴音布鲁克天鹅湖高寒湿地2016年地上生物量的储量约为2.86×105 kg,地上生物量密度为10.25～444.99 g/m2,均值为323.08±52.68 g/m2.