• 在不同土壤质地和水分条件下基于广义菲涅耳反射率指数的多极化SAR土壤水分反演

  摘要 合成孔径雷达（SAR）观测能够在全天候条件下实现高分辨率的土壤水分（SM）反演。在各种SAR土壤水分反演方法中，近期提出的反射指数（IR）通过建立SAR后向散射与菲涅尔反射系数之间的线性关系，提供了一个基于物理的框架，从而将后向散射与土壤介电特性明确地联系起来。本研究将

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2026-09-27

• 哨兵 2 号任务三星星座的优势——运行一周年以来

  摘要在哥白尼哨兵-2A卫星延长运行超过一周年且任务延期至2026年底的背景下，我们首次对其为哨兵-2任务带来的增量价值进行了定量且全球一致的评估。通过对无云、无阴影、无雪覆盖（即"可用"）观测数据的像元级概览，我们发现，尽管时空覆盖范围有所减少，但哨兵-2A在2025年3月至

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2026-09-27

• 机器学习算法利用多光谱卫星影像在不同季节绘制红树林地图的有效性

  摘要 红树林是地球上生产力最高的生态系统之一。然而，它们以史无前例的速度遭到丧失和退化，凸显了需要建立稳健的制图框架以加强保护工作的迫切性。然而，大多数红树林制图研究仍局限于传统的简单分类器，而新兴机器学习（ML）算法的能力在很大程度上尚未得到探索。本研究以莫桑比克为案例，

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2026-09-27

• 山区全天空向下短波辐射的时空拓展

  您好！看起来您这条消息只有一个冒号，内容可能发送不完整了。 我是商汤科技开发的日日新融合模态大模型（商量 / SenseNova），可以帮您处理以下几类任务： - **文本处理**：写作、改写、总结、翻译、提取关键信息 - **推理计算**：数学、逻辑、数据分析、代码调试

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2026-09-27

• 用于塞尔维亚伏伊伏丁那地区作物类型预测的机器学习模型

  摘要如今的农业必须是可持续的，以确保为地球上不断增长的人口提供足够的食物。为了保存土壤健康和肥力（作为最重要的资源之一），以及消除田间害虫和疾病，通常采用轮作。在本研究中，使用机器学习（ML）技术开发了一个作物类型预测模型，用于伏伊伏丁那（塞尔维亚）这个集约化农业产区。使用从

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2026-09-27

• 面向旱地植被细尺度微波监测：一种基于哨兵-1卫星的萨赫勒地区高分辨率植被光学厚度反演替代算法

  •覆盖萨赫勒地区的1公里Sentinel-1植被光学深度（VOD）产品。•用于高空间分辨率VOD反演的双参数反演算法。•与植被变量具有高度时空一致性。 **引言** 量化半干旱地区植被特征，尤其是生物量，至关重要，因为它为当地生计提供了关键的生态系统服务。资源可用性对于牲

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2026-09-27

• 沿海城市热动态遥感：越南藩切的距离依赖性植被-温度关系

  # 摘要 理解城市热环境的空间异质性对于快速发展的热带沿海城市的气候适应性规划至关重要。尽管植被覆盖与地表温度（LST）之间的负相关关系已得到充分证实，但传统研究通常假定这种降温效应在城市景观中是空间均匀的。然而，在沿海区域，中尺度海洋过程、海风环流和邻近水体的热惯性可以强

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2026-09-27

• 基于卫星海洋学数据对全球表层海洋溶解有机碳的稳健估计

  摘要 溶解有机碳（DOC）是全球海洋中最大的活性有机碳库之一。它在海洋生物地球化学循环、长期碳封存和气候调节中发挥着重要作用。然而，估算全球海表 DOC 的时空变化仍然是一个重大挑战。这主要是由于原位观测数据的稀缺、主导控制参数的选择不当以及现有基于卫星的反演方法的局限性。为

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2026-09-27

• AlphaEarth Foundations 在热力梯度下用于作物制图的本地分类性能有限，但空间可迁移性颇具潜力

  •AEF与SITS在作物制图空间可迁移性方面的对比。•AEF在欧洲局部制图中的平均表现较低。•基于AEF的跨区传递在热差异大的区域之间的优势。•AEF特征空间中作物类别的相对位置更加稳定。引言随着气候变化和人口增长，农业系统面临着提高粮食生产力和气候韧性同时降低环境成本的日益

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2026-09-27

• 基于VIIRS观测的夜间海洋液态云光学与微物理参数反演：一种物理信息引导的机器学习方法

  •统一的机器学习框架从 VIIRS 检索夜间和白天云微物理特性。 •VIIRS 昼/夜带使月照条件下的云检索成为可能。 •物理信息修正减少了 4 微米太阳残余偏差。 •夜间 COT 和 CER 使用 AMSR2 液态水路径进行验证。 •将全球云微物理观测扩展到有月光的夜晚。

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2026-09-27

知名企业招聘：