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自2020年Remote Sensing期刊主页新增摄影展版块以来，期刊编辑部收到了全球各个国家学者们的视频或图片投稿，这些投稿图文并茂、形式丰富、多角度地介绍了他们的研究内容。小编精选了五篇参展摄影作品，带大家一起领略图片作品背后的有趣研究，欢迎读者阅读欣赏。

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01.Dynamics of Vibrio cholerae in a Typical Tropical Lake and Estuarine System: Potential of Remote Sensing for Risk Mapping

典型热带湖泊和河口系统中霍乱弧菌的动态：风险测绘遥感的潜力

Abdulaziz Anas et al.

霍乱弧菌是一种天然存在的、能导致霍乱疾病的细菌，常见于许多天然热带水体中。在联合国可持续发展目标中包括了“健康、水质、水下生物以及清洁水和卫生设施”的具体目标，基于此，本文作者调查了 Vembanad 湖中的霍乱弧菌环境储库。该湖是霍乱流行的喀拉拉邦 (印度) 最大的湖泊。霍乱弧菌环境储库对基本气候变量变化的响应可能在分析天然水资源的水体质量以及评价人类饮用安全方面发挥关键作用。Vembanad 湖的流体动力学和分隔湖泊的人造屏障会导致盐度和温度的时空变化。水中叶绿素浓度的函数可用于表示霍乱弧菌存在或不存在的概率，这表明整个湖泊的风险地图可以通过卫星衍生的叶绿素数据生成。现场观测和基于卫星的推断表明，霍乱弧菌所引发的环境风险在湖中各处都非常高，但在湖的南部会更频繁地得到更高的风险值。

02.Compressed SAR Interferometry in the Big Data Era

大数据时代的压缩合成孔径雷达干涉测量

Dinh Ho Tong Minh and Yen-Nhi Ngo

本文介绍了一种基于压缩技术的新型 ComSAR (Compressed PSDS Interferometric Synthetic Aperture Radar) 算法，用于减少计算工作量，同时保持稳健的性能。该算法将海量数据分成许多小堆栈，然后对其进行压缩。在现实的 C 波段Sentinel-1 去相关场景下，压缩估计量接近于理论上的 Cramer-Rao 下限。ComSAR 算法同时利用了持久性和分布式散射体 (Persistent and Distributed Scatterers, PSDS)。通过模拟和应用 Sentinel-1 数据来绘制法国盐矿 Vauvert 地区的地面沉降图，并以此验证 ComSAR 的性能。与最先进的 PSDS 技术相比，本文所提出的 ComSAR 始终具有更好的性能。在本研究中，作者将 PSDS 和 ComSAR 算法制作为开源 TomoSAR (Synthetic Aperture Radar Tomography) 包。为了使其更实用，作者还开发了其他开源项目，以便人们可以将本文的 PSDS 和 ComSAR 方法应用于端到端处理链。

03.Deep Learning-Based Object Detection System for Identifying Weeds Using UAS Imagery

基于深度学习的使用无人机图像识别杂草的目标检测系统

Aaron Etienne et al.

本研究涉及创建一个带注释的数据库，其中包含374幅整理成单子叶植物和双子叶杂草类的彩色图像，这些图像是利用无人机在印第安纳州中北部的玉米和大豆研究区地面以上30 m和10 m的飞行高度进行拍摄，文中共手动注释了25,560个单独的杂草实例。作者将带注释的数据库由四个不同的子集 (训练图像集1-4) 组成，用于 5 个独立训练 YOLOv3 (You Only Look Once version 3) 深度学习模型的实验。其中，训练图像集 4 中的图像在 10 m AGL (Above Ground Level) 条件下得到，使用该图像集获得了最好的观察结果。对于单子叶植物和双子叶杂草，在 25% IoU 阈值下观察到的平均精确度分别为 91.48% 和 86.13%，50% IoU 阈值下对应的观察精度为 63.37% 和 45.13%。本研究表明，需要进一步开发带注释的大型杂草数据库，以评估在田间条件下进行杂草识别的深度学习模型，同时，本研究还肯定了在田间条件下利用物体检测进行杂草识别的其它有限研究的结果。

04.Paris-CARLA-3D: A Real and Synthetic Outdoor Point Cloud Dataset for Challenging Tasks in 3D Mapping

Paris-CARLA-3D：用于3D制图挑战任务的真实合成户外点云数据集

Jean-Emmanuel Deschaud et al.

Paris-CARLA-3D 是由移动 LiDAR 和摄像系统构建的几个密集的户外环境彩色点云数据集。该数据由两组分别来自开源 CARLA 模拟器的合成数据和在巴黎市获得的真实数据组成。该数据集的优点之一是在开源 CARLA 模拟器中模拟了LiDAR 和相机平台，并与用于生成真实数据的平台相同。此外，使用 CARLA 的语义标签对真实数据的类别进行手动注释，进而可以测试从合成数据到真实数据的传输方法。该数据集的目标是提供一个具有挑战性的数据集，用于对户外环境 3D 映射的困难视觉任务的方法 (语义分割、实例分割和场景完成) 进行评估和改进。对于每项任务，本文均描述了评估方案并进行了建立基线的实验。

05.Effect of Permafrost Thawing on Discharge of the Kolyma River, Northeastern Siberia

多年冻土融化对西伯利亚东北部科雷马河流量的影响

Kazuyoshi Suzuki et al.

随着永久冻土变暖，西伯利亚东北部科雷马河的流量在1930年代至2000年期间呈下降趋势，但其潜在机制尚不清楚。分析长期水文气象特征以及活动层厚度的变化对了解科雷马河的水文变化非常重要。作者利用水文和生物地球明升手机耦合模型分析了1979-2012年间永久冻土变暖引起的水文变化，并通过卫星产品和现场观测记录对模型分析结果进行验证。与夏季降水增加相反，永久冻土变暖导致的活动层厚度增加抑制了夏季流量。这表明陆地储水异常 (Terrestrial Water Storage Anomaly, TWSA) 的增加会加剧蒸散，从而可能会减少对植物的土壤水分胁迫。由于永久冻土区的土壤冻融过程是气候记忆的重要因子，作者根据TWSA结果发现，永久冻土区的降水和蒸发蒸腾之间存在两年的滞后。目前的结果将促进对未来北极变化的理解，并可被应用于北极适应措施。

Remote Sensing 期刊介绍

主编：

Prasad S. Thenkabail, USGS Western Geographic Science Center (WGSC), USA

期刊范围涵盖遥感app所有领域，从传感器的设计、验证和校准，到遥感在地球app、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用。

2020 Impact Factor：4.848

2020 CiteScore：6.6

Time to First Decision：18 Days

Time to Publication：43 Days