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地球复杂系统是人机物在三元空间（物理空间、社会空间、信息空间）中进行的全方位相互作用与反馈。空间场景作为地球复杂系统的基元，不只是可度量、可计算的观测空间，也是被赋予事件、交互和关联等特定语义的共识性认知区域，是连接人机行为与地理空间的重要纽带。源于对空间场景多尺度、多维度的认知需求，对地观测模式也已经从单一传感器观测向空天地一体化新型遥感观测网络转变。通过地球观测与数据处理的紧耦合，深入挖掘功能、事件、交互、关联等更具可解释性的场景语义特征，集成定量化空间信息与场景关联知识，驱动决策支持的智能化知识理解与逻辑推理，揭示智能体的空间认知行为与判断机制，实现其对空间场景的理解从特征感知向语义认知的迈进，已经成为地球观测研究在新一代人工智能发展阶段的前沿问题与挑战。与此同时，海量的多传感器数据，在传统地理感知空间中对物理环境感知，其理论与方法因其本质上的局限而制约了对物理环境的认知，而突破这种局限又是当前研究的核心难点和瓶颈。
为了跟踪该前沿领域的最新基础理论和核心技术的研究进展，同济大学测绘与地理信息学院的新型遥感时空智能感知团队邀约了武汉大学杨必胜教授团队、中国科学院空天信息创新研究院王成研究员团队、南京大学杜培军教授团队和北京师范大学张立强教授团队的最新论文成果，在《同济大学学报（自然科学版）》2022年第7期特别推出了主题为“新型遥感的时空智能感知与处理”的学术专题，刘春教授担任了本专题的掌管人。该专题论文次要包括了无人系统的建筑健康自主巡检与识别、穿戴式激光扫描系统感知功能评估、林地场景的激光点云空间结构提取、星载单光子近海岸水深提取、多时相遥感影像的地表覆盖智能分类和长序列中国乡村聚落演化时空特征等最新研究成果。专题论文的许多作者入选了国家高层次人才计划，均是目前本领域内学术思想活跃，研究工作扎实的中青年学者。相信通过他们的科研工作、人才培养和学术影响力，将极大地推动新型遥感的时空智能感知与处理领域的发展。
新型遥感的时空智能感知与处理专题目次
专题论文的简要信息
1
面向建筑物健康监测的无人机自主巡检与裂缝识别
摘要：面向建筑健康的高时效监测需求，为提升表面病害视觉检测的自动化水平，提出了场景信息引导的无人机自主巡检任务规划方法。利用场景先验信息，针对建筑结构特征，设计了平行观测和包络观测两种观测模式，实现了狭窄空间中独栋建筑的全覆盖避障巡检，获取了毫米级分辨率的全体建筑观测影像，并对巡检质量的全体评估提出了无效的量化目标。将建筑立面划分为3 720个子区域，利用深度残差网络开展了裂缝识别分类。错分13个子区域，漏分14个子区域，裂缝识别精度高。将裂缝骨架线映射到建筑三维模型，为裂缝形状与建筑全体的一体化表达提供了数据支撑。该研究将高精度三维重建与表面病害识别相结合，为建筑健康一体化监测提供了无效的观测分析手段。
关键词：航空摄影测量；建筑健康监测；多旋翼无人机；任务规划；裂缝识别
2
头盔式激光扫描系统WHU-Helmet
摘要：
轻小型穿戴式激光扫描系统具有成本低、体积小、易操作的特点，为室内外一体化三维地理信息获取提供了一种可行方案，是传统移动测量系统的无效补充。相比现有手持及背包激光扫描系统，基于头盔的观测平台与用户视线保持方向一致，具有“所见即所得”的特点，让作业人员双手得到了解放。以自主研发的头盔式激光扫描系统“WHU-Helmet”为对象，设计了基于多尺度正态分布变换的 LiDAR-IMU SLAM算法，实现了在室内外环境无缝的实时三维点云数据获取。以两个典型室内外环境为实验区域（办公楼、地铁站），将“WHU-Helmet”获取的三维点云与地面式激光扫描系统获取的三维点云对比，平均误差小于 0.44 m，均方根误差小于 0.23 m，表明了头盔式激光扫描系统在室内外一体化三维测图中具有巨大的潜力。
关键词：激光扫描；广义点云；三维测图；实时定位与建图；智慧城市
3
基于ICESat-2/ATLAS数据的近海岸水深提取
摘要：水深是表征海洋浅水和海岸环境的重要地形要素，光子计数激光雷达可穿透一定深度的水体，为水深信息提取提供可靠的数据支持。以我国南海岛礁为例，利用目前独一在轨的星载光子计数激光雷达-ICESat-2/ATLAS数据开展岛礁浅水水深提取及精度评价研究。首先根据相信度参数对原始光子数据进行粗去噪，基于点密度分布差异分离水面和水底光子；然后对水面光子采用区间估计方法精去噪，利用RANSAC算法拟合水面高程；通过改进滤波参数，基于改进OPTICS算法对水底光子进行两次聚类，实现水底光子的精去噪，进而通过折射校正和潮汐校正提取近岸水深；最初利用机载 LiDAR 测深数据进行验证。实验结果表明，与ATL03高相信度光子数据和AVEBM去噪结果相比，该精去噪算法具有更高的F值，分别提高了约5.87％和3.38％；水深提取结果与机载测深数据的R2为0.91，均方根误差RMSE为0.53m。
关键词：ICESat-2/ATLAS；光子去噪；激光测深；区间估计；改进OPTICS；近岸水深
4
基于林地激光点云的树木胸径自动提取方法
摘要：提出了一种基于随机RANSAC模型的树木胸径自动提取算法。首先，采用布料模仿滤波（CSF）算法对林地点云数据进行滤波，获取树木、地面数据与数字地面模型（DEM）并提取树木胸径处点云，然后进行欧式距离聚类，最初基于随机 random sample consensus (RANSAC）模型拟合树木模型，实现自动化的树木胸径提取。使用上海市青浦区某区域两林区样地的地面激光点云数据对该算法进行验证，与实际人工测量树木胸径的平均偏差分别为 0.79cm 和 0.52cm。实验对比结果表明，该算法在精度与时间功能上均优于基于Hough变换的算法与基于最小二乘的算法。
关键词：地基激光雷达；胸径；随机RANSAC模型
5
多时相遥感影像样本迁移模型与地表覆盖智能分类
摘要：利用时间序列遥感影像重建过去几十年的地表覆盖是实现时空多维地理场景感知与动态建模的基础，但存档历史遥感影像分类面临样本选择难、多时相影像协同解译水平低的问题。研究提出了一种基于已有土地覆盖产品与对应遥感影像中几何及属性特征约束的样本时空迁移方法，将迁移获得的训练样本嵌入多时相地表覆盖分类框架，获得多期地表覆盖分类结果，实现历史时期地表环境的智能感知与动态制图。太湖流域多时相分类的结果表明，无监督样本迁移方法可以充分利用先验几何约束和光谱属性，从参考地表覆盖产品中快速获得可靠的训练样本，多时相分类精度均高于89%，满足大区域多时相地表覆盖的分类需求，为地理环境演变建模提供了无效支持。
关键词：遥感影像分类；地表覆盖；迁移学习；聚类分析；变化检测
6
中国乡村聚落建筑面积时空变化分析
摘要：基于土地覆盖数据集（CLCD）产品和轮廓提取算法，系统开展了1990―2020年中国乡村聚落建筑形状、面积扩展及其时空变化研究。通过深入分析乡村聚落时空变化特征发现：在快速城镇化进程中，中国乡村人口不断减少的同时，乡村聚落呈现持续扩张的态势。2020年中国乡村聚落面积约是1990年的2倍。小面积的乡村聚落拥有更快的扩张速度，在面积到达特定阈值后开始逐步放缓。乡村聚落扩张速度具有明显的空间差异性，西部地区的扩张速度快于东部地区。乡村聚落的持续扩张和规模扩大，一方面反映了中国城乡平衡发展取得了可喜进展，另一方面也反映了城乡建设用地“双增长”可能对农业及生态用地产生负面影响，对此该当引起高度注重。
关键词：乡村聚落；乡村地域系统；乡村人地关系；空间格局；时空变化
总结与致谢
本专题工作得到了国家自然科学基金重点项目（42130106）和同济大学学报（自然科学版）杰出计划的赞助。感激本期专题的审稿团队专业严谨的审稿，以及同济大学学报编辑部给予的鼓励和支持！专题得以顺利出版是期刊主编、编委、编辑部、审稿人、作者共同努力的结果。
初审：张艳玲复审：宋启凡
终审：金 君资讯
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