植被总初级生产力（GPP）是陆地生态系统碳循环的关键通量。尽管涡度相关通量（EC）方法可提供高精度的GPP观测，但其空间响应足迹受限；而太阳诱导叶绿素荧光（SIF）作为估算GPP的新兴数据，在时空覆盖和SIF\GPP关系建模方面仍存在挑战。针对以上问题，本研究提出一种联合约束SIF和EC GPP数据的跨域迁移学习（SIFEC-TL）方法，以全球SIF数据作为源域提供丰富的空间特征约束，并以EC观测GPP数据作为目标域对模型进行精细微调。结果表明，...
高分辨率遥感影像包含丰富的纹理信息和高频细节，在环境监测、城市规划、农业管理等领域具有广泛的适用性和应用前景。然而，在遥感成像过程中，由于大气模糊、光学畸变和衍射、传感器欠采样引发的混叠现象等因素的限制，往往会导致影像质量的降低，进而削弱了其分辨能力。影像超分辨率是提高遥感影像空间分辨率和细节信息的有效途径。传统的超分辨率方法可分为单帧超分辨率和多帧超分辨率。单帧超分辨率方法使用的信息仅限于低分辨率影像的空间域，...
极化合成孔径雷达能够提供更丰富的地物后向散射信息，在目标检测、灾害评估、生态环境监测等方面发挥着至关重要的作用。然而，由于信号相干成像的机制，极化SAR影像存在固有的相干斑噪声，限制了其应用潜力。因此，对极化SAR影像进行相干斑噪声抑制至关重要。现有去相干斑方法可分为滤波方法、变分方法和深度学习方法。传统滤波方法的噪声模型假设相对简单，难以平衡相干斑抑制与边缘信息保持。非局部滤波方法则具有较高的计算复杂度且易出现过平滑现象。...
土壤水分是关键地表参量之一，但被动微波土壤水分产品的空间分辨率较低，限制了其对地表变化的精确监测。现有的土壤水分降尺度方法通常仅利用土壤水分时空信息或辅助参量数据，未能充分挖掘二者之间的互补信息。有鉴于此，本文提出了一种基于广义时空谱一体化融合的降尺度方法，充分利用多源辅助参量数据和多时相土壤水分数据之间的互补特性。具体而言，通过将地理对象的谱特征广义地定义为其在特定时空位置和尺度上各种属性特征的集合，...
