《遥感技术与应用》（CN：62-1099/TP）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

《遥感技术与应用》任务主要是介绍国内外有关遥感技术与应用的新理论、新方法、新数据的使用，全球遥感技术研究发展趋势等，推动高新技术在地球科学中及经济发展中的应用。

湿地遥感专栏、数据与图像处理、遥感应用、地理信息与遥感大数据

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年度被引次数报告 (学术成果产出及被引变化趋势)

• 基于离散粒子群算法的凸多模态高光谱图像端元提取研究

  为了提高以凸几何模型为基础的标准线性解混模型的计算精度,利用离散粒子群算法（（Discrete Particle Swarm Optimization,D-PSO）来求解分段凸多模态高光谱图像端元提取。D-PSO为智能随机搜索算法,适合求解非凸函数的全局最优解,减少由凸分段数不确定性引起的解混误差。选取了16个地物作为端元,利用D-PSO方法求得其解混丰度反演结果,实验结果...

  作者：刘爱林; 郭宝平; 李岩山 刊期： 2018年第02期

• 基于空谱初始化的非负矩阵光谱混合像元盲分解

  混合像元分解是提高遥感监测能力的有效方法之一,因此一直以来是遥感领域的重要研究内容。非负矩阵盲分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）方法无需监督选择端元,无需假定纯像元存在,且能同步获取优化的端元光谱与端元丰度,从而为先验知识不足、高度混合场景下的混合像元分解提供了不错的选择,因此成为高光谱混合像元分解方法的重要分...

  作者：郭宇柏; 卓莉; 陶海燕; 曹晶晶; 王芳 刊期： 2018年第02期

• 基于聚类结构自适应稀疏表示的高光谱遥感图像修复研究

  高光谱影像（Hyper-Spectral Image,HSI）的图像修复是其数据应用中重要的一个环节,最终会影响后续工作的准确性。提出一种新的基于聚类结构自适应稀疏表示的高光谱遥感图像的修复算法,该方法的优点是根据遥感图像地物的特征进行自适应地块大小选择,并对像素聚类后各个波段图像按照字典学习算法进行稀疏表示,通过稀疏逼近实现高光谱遥感图像的修...

  作者：秦振涛; 杨茹; 张靖; 杨武年 刊期： 2018年第02期

• 基于航空高光谱影像的额济纳绿洲土地覆被提取

  土地覆被分类是生态环境评价、植被变化分析以及区域生态水文过程研究的基础。航空高光谱遥感具有高机动、高空间分辨率和高光谱分辨率等特点,在土地覆被提取方面极具优势。以黑河下游机载高光谱遥感数据为基础,针对额济纳旗胡杨林部级自然保护区植被单一、景观破碎和异质性强的景观特点,以及高光谱数据量大、冗余度高等数据特点,对比分析最小...

  作者：苏阳; 祁元; 王建华; 徐菲楠; 张金龙 刊期： 2018年第02期

• 被动微波遥感在地表冻融监测中的应用研究进展

  地表冻融过程强烈影响着地气能量交换、地表径流、作物生长和碳循环等陆地表层过程,利用微波遥感监测地表冻融循环及其相关的地表信息对气候的响应和反馈显然极其重要。随着SMOS（Soil Moisture and Ocean Salinity mission）、SMAP（Soil Moisture Active Passive mission）计划的实施,相对于早期广泛使用的C、X、K和Ka微波波段,L波段具有更低...

  作者：王宝刚; 晋锐; 赵泽斌; 亢健 刊期： 2018年第02期