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Remote Sensing 主页网站新增摄影展模块，众多学者发来优美的图片或短视频，向大家介绍他们的研究内容。小编在此精选了五篇文章，欢迎大家的欣赏与阅读。

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https://www.mdpi.com/journal/remotesensing/photography_exhibition

1. Autonomous Repeat Image Feature Tracking (autoRIFT) and Its Application for Tracking Ice Displacement

自动重复图像特征跟踪及其在冰位移跟踪中的应用

Yang Lei et al.

DOI: 10.3390/rs13040749

本文实现了一种有效的用于处理大批量卫星图像特征跟踪算法，可以应用于任何类型的图像，以测量图像之间的亚像素位移。本文研究例程包含一个提高计算效率的特征跟踪模块 (Autonomous Repeat Image Feature Tracking, AutoRIFT) 和一个缓解现有地理编码算法问题的地理编码模块 (Geocoding Module, Geogrid)。当应用于卫星图像时，AutoRIFT模块可以在本地图像坐标的网格上运行，当与Geogrid模块一起使用时，可以在地理笛卡尔坐标的用户定义网格上运行。为了验证这种方法的效率和准确性，本文使用ESA的Sentinel-1A/B雷达数据和NASA的Landsat-8光学数据演示了它在跟踪冰运动方面的用途。本文研究了雷达和光学图像对的不同误差源，分析了其季节变化和误差对时间基线的依赖关系。在运行时间和精度方面，本文对该例程的多种实现与NASA/JPL ISCE软件中广泛使用的“Dense Ampcor”项目进行了全面的比较，通过多项实验数据表明，AutoRIFT方法将检测时效提高了两个数量级，检测精度提高了20%。

2. The Spatio-Temporal Variability of Frost Blisters in a Perennial Frozen Lake along the Antarctic Coast as Indicator of the Groundwater Supply

南极海岸常年冰冻湖泊霜疱的时空变化特征及其对地下水供应的指示作用

Stefano Ponti et al.

DOI: 10.3390/rs13030435

本文利用无人飞行器 (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs) 等遥感技术，通过对地势高度变化的时间分析，以了解一个包含两个霜泡 (M1和M1) 的拥有重要生态系统的南极常年冻湖的地下水供应类型，研究对象位于南极洲维多利亚州北部的冰砾土区域。本文通过多种摄影测量模型、以往的卫星图像和地面图片来进行数字高程模型、面积变化和像素计数的区分，并进行冰升华或积雪的原位测量。实验结果显示，两个阶段的霜泡上升趋势不同，其中M1呈现增长趋势，而M2则显示相反的趋势，与冰面相似，M2高度变化和冰面变化之间的线性回归以及年解冻天数在统计上均具有统计学意义，而M1则没有显着结果。

3. A Photogrammetry-Based Workflow for the Accurate 3D Construction and Visualization of Museums Assets

基于摄影测量的博物馆资产精确三维构建与可视化工作流程

Fabrizio Ivan Apollonio et al.

DOI: 10.3390/rs13030486

目前，文物的数字复制是博物馆展览最有前景的创新方法之一，然而，对于从业人员来说，实际应用数字化仍然是一项复杂的任务，鉴于此，本文提出了一种新方法，采用目前广泛应用的可靠低成本设备，对文化遗产进行研究、分类、保存、交流和修复，以支持非专业人员的博物馆工作。该方法引入了一种基于移动设备的自动采集和基于实时渲染的可视化相结合的方法，通过图像预处理和几何处理技术，从照片中生成精确的三维模型，可用于文物的管理和保护，并采用数字技术制作视听和互动系统，为文物保护人员、美术专家、考古学家、历史学家和相关学者提供一种新的工作方法。

4. Intercomparison of Burned Area Products and Its Implication for Carbon Emission Estimations in the Amazon

亚马逊地区燃烧区域检测产品性能的比对及其对碳排放估算的意义

Ana Carolina M. Pessôa et al.

DOI: 10.3390/rs12233864

在极端干旱期间，亚马逊森林火灾产生的碳 (C) 排放量可能相当于由土地覆盖变化造成的全球排放量的一半以上，量化碳排放的一个基本条件是对受火灾影响的土地覆盖类型的范围和位置有一个可靠的估计。本文评估了4种燃烧区域检测产品 (TREES, MCD64A1 c6, GABAM, and Fire_cci v5.0) 的相对性能，对比了2015年亚马逊生态系统的总烧伤面积及其对火灾相关碳排放的影响，以及它们在森林区和非森林区的检测差异。从数据分析可以得知，四种产品在总燃烧面积和相关碳排放总量上存在较大差异。在全球范围内，TREES检测到的燃烧面积最大，其次是MCD64A1 c6，最后是GABAM和Fire_cci v5.0，而且在非森林地区得到了同样的结果。总体来看，MCD64A1 c6得到的结果与实际结果最接近，但在区域上仍存在显著差异，特别是在森林区。研究表明，在区域尺度上，以上这些产品的互换使用可能会显著低估火灾的影响，从而导致与火灾相关的碳排放误差。因此，用户必须根据要研究的现象和区域等因素来选择产品，同时考虑到绘图中使用的数据参数和最终结果所受到的限制，同时也可以结合使用多个产品，以结合各自优势，为用户需求生成更一致的数据，获取更接近真实的燃烧面积和区域分布。

5. Autonomous Airborne 3D SAR Imaging System for Subsurface Sensing: UWB-GPR on Board a UAV for Landmine and IED Detection

无人机上的UWB-GPR用于地雷和简易爆炸装置探测——一种用于地雷和简易爆炸装置探测的无人机上的 UWB-GPR

Maria Garcia-Fernandez et al.

DOI: 10.3390/rs11202357

本文提出了一种增强的自主机载合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar, SAR) 成像系统，能够从地下提供完整的3D雷达图像，可以安全地检测金属和非金属掩埋目标，即使在难以接近的情况下也无需与地面相互作用，因此，该系统特别适用于检测危险目标，例如地雷和简易爆炸装置 (Improvised Explosive Devices, IEDs)。该系统主要由工作在超高频 (Ultra-High-Frequency, UHF) 频段的超宽带 (Ultra-Wide-Band, UWB) 雷达模块和安装在无人机上的高精度双频实时运动 (Real Time Kinematic, RTK) 定位系统组成 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)。由无人机自动飞越感兴趣区域，收集雷达测量信息，通过对这些测量信息进行精确的地理参考，以获得聚焦良好的SAR图像。本文还提出了处理链的改进，以便处理与基于UAV的测量相关的一些问题，以及增强图像的分辨率和信噪比。