光学遥感影像具备丰富的纹理和光谱信息,已成为高价值的数据资源。然而,光学遥感影像的获取过程易受光照条件与气象因素影响,尤其在多云、多雾或强降水等复杂天气情况下,常出现数据缺失或影像质量下降等问题,在一定程度上限制了其在时空连续性监测和应用效果方面的表现。相比之下,合成孔径雷达（SAR）具备全天时、全天候成像能力,能够有效弥补光学遥感影像在恶劣环境下的获取不足,成为光学遥感的重要补充手段。为了增强遥感监测的连续性和完整性,在条件生成对抗网络（cGAN）框架的基础上,针对SAR影像中常见的散斑噪声问题,提出了一种SAR-光学影像翻译方法——S2OGAN方法。该方法引入去噪卷积神经网络（DnCNN）作为去噪模块,以有效滤除噪声并提高纹理保真度;同时,结合相位一致性直方图（HOPC）作为边缘损失,进一步强化边缘特征的表达,实现纹理和结构特征的高精度重建;此外,基于GEE平台构建了冰川观测实验数据集,以探讨S2OGAN方法在冰川场景中的应用效果。结果表明:在4个常用数据集上,S2OGAN方法相较于Pix2Pix、CycleGAN、CUT、Semi-I2I等4个经典影像翻译方法展现出更优的综合性能...

光学遥感影像具备丰富的纹理和光谱信息,已成为高价值的数据资源。然而,光学遥感影像的获取过程易受光照条件与气象因素影响,尤其在多云、多雾或强降水等复杂天气情况下,常出现数据缺失或影像质量下降等问题,在一定程度上限制了其在时空连续性监测和应用效果方面的表现。相比之下,合成孔径雷达（SAR）具备全天时、全天候成像能力,能够有效弥补光学遥感影像在恶劣环境下的获取不足,成为光学遥感的重要补充手段。为了增强遥感监测的连续性和完整性,在条件生成对抗网络（cGAN）框架的基础上,针对SAR影像中常见的散斑噪声问题,提出了一种SAR-光学影像翻译方法——S2OGAN方法。该方法引入去噪卷积神经网络（DnCNN）作为去噪模块,以有效滤除噪声并提高纹理保真度;同时,结合相位一致性直方图（HOPC）作为边缘损失,进一步强化边缘特征的表达,实现纹理和结构特征的高精度重建;此外,基于GEE平台构建了冰川观测实验数据集,以探讨S2OGAN方法在冰川场景中的应用效果。结果表明:在4个常用数据集上,S2OGAN方法相较于Pix2Pix、CycleGAN、CUT、Semi-I2I等4个经典影像翻译方法展现出更优的综合性能...

光学遥感影像具备丰富的纹理和光谱信息,已成为高价值的数据资源。然而,光学遥感影像的获取过程易受光照条件与气象因素影响,尤其在多云、多雾或强降水等复杂天气情况下,常出现数据缺失或影像质量下降等问题,在一定程度上限制了其在时空连续性监测和应用效果方面的表现。相比之下,合成孔径雷达（SAR）具备全天时、全天候成像能力,能够有效弥补光学遥感影像在恶劣环境下的获取不足,成为光学遥感的重要补充手段。为了增强遥感监测的连续性和完整性,在条件生成对抗网络（cGAN）框架的基础上,针对SAR影像中常见的散斑噪声问题,提出了一种SAR-光学影像翻译方法——S2OGAN方法。该方法引入去噪卷积神经网络（DnCNN）作为去噪模块,以有效滤除噪声并提高纹理保真度;同时,结合相位一致性直方图（HOPC）作为边缘损失,进一步强化边缘特征的表达,实现纹理和结构特征的高精度重建;此外,基于GEE平台构建了冰川观测实验数据集,以探讨S2OGAN方法在冰川场景中的应用效果。结果表明:在4个常用数据集上,S2OGAN方法相较于Pix2Pix、CycleGAN、CUT、Semi-I2I等4个经典影像翻译方法展现出更优的综合性能...

光学遥感影像具备丰富的纹理和光谱信息,已成为高价值的数据资源。然而,光学遥感影像的获取过程易受光照条件与气象因素影响,尤其在多云、多雾或强降水等复杂天气情况下,常出现数据缺失或影像质量下降等问题,在一定程度上限制了其在时空连续性监测和应用效果方面的表现。相比之下,合成孔径雷达（SAR）具备全天时、全天候成像能力,能够有效弥补光学遥感影像在恶劣环境下的获取不足,成为光学遥感的重要补充手段。为了增强遥感监测的连续性和完整性,在条件生成对抗网络（cGAN）框架的基础上,针对SAR影像中常见的散斑噪声问题,提出了一种SAR-光学影像翻译方法——S2OGAN方法。该方法引入去噪卷积神经网络（DnCNN）作为去噪模块,以有效滤除噪声并提高纹理保真度;同时,结合相位一致性直方图（HOPC）作为边缘损失,进一步强化边缘特征的表达,实现纹理和结构特征的高精度重建;此外,基于GEE平台构建了冰川观测实验数据集,以探讨S2OGAN方法在冰川场景中的应用效果。结果表明:在4个常用数据集上,S2OGAN方法相较于Pix2Pix、CycleGAN、CUT、Semi-I2I等4个经典影像翻译方法展现出更优的综合性能...

光学遥感影像具备丰富的纹理和光谱信息,已成为高价值的数据资源。然而,光学遥感影像的获取过程易受光照条件与气象因素影响,尤其在多云、多雾或强降水等复杂天气情况下,常出现数据缺失或影像质量下降等问题,在一定程度上限制了其在时空连续性监测和应用效果方面的表现。相比之下,合成孔径雷达（SAR）具备全天时、全天候成像能力,能够有效弥补光学遥感影像在恶劣环境下的获取不足,成为光学遥感的重要补充手段。为了增强遥感监测的连续性和完整性,在条件生成对抗网络（cGAN）框架的基础上,针对SAR影像中常见的散斑噪声问题,提出了一种SAR-光学影像翻译方法——S2OGAN方法。该方法引入去噪卷积神经网络（DnCNN）作为去噪模块,以有效滤除噪声并提高纹理保真度;同时,结合相位一致性直方图（HOPC）作为边缘损失,进一步强化边缘特征的表达,实现纹理和结构特征的高精度重建;此外,基于GEE平台构建了冰川观测实验数据集,以探讨S2OGAN方法在冰川场景中的应用效果。结果表明:在4个常用数据集上,S2OGAN方法相较于Pix2Pix、CycleGAN、CUT、Semi-I2I等4个经典影像翻译方法展现出更优的综合性能...

三江源地区是我国重要的水源涵养地与生态保护区，揭示其冻融指数特征变化可为当地多年冻土环境评估以及应对气候变化提供科学依据。利用第三极地区地面气象要素驱动数据集TPMFD的逐日气温数据，通过大气冻融指数等方法分析了该地区1979—2022年大气冻融指数的时空变化特征。结果表明，近44年三江源地区大气冻结指数平均为1 930.23℃·d，在空间上呈现自西向东逐渐降低的特征；融化指数表现出相反的空间格局，平均值为879.25℃·d。总体来看，近44年三江源地区大气冻结指数以-10.01℃·d/a的速率呈波动减少趋势，且在2001年发生突变；融化指数以6.29℃·d/a的速度呈波动上升趋势，没有发生显著的突变。海拔作为关键影响因子，对三江源地区冻融指数表现出显著的相关性，海拔每升高100 m，研究区融化指数约减少87℃·d，冻结指数约增加107℃·d。

三江源地区是我国重要的水源涵养地与生态保护区，揭示其冻融指数特征变化可为当地多年冻土环境评估以及应对气候变化提供科学依据。利用第三极地区地面气象要素驱动数据集TPMFD的逐日气温数据，通过大气冻融指数等方法分析了该地区1979—2022年大气冻融指数的时空变化特征。结果表明，近44年三江源地区大气冻结指数平均为1 930.23℃·d，在空间上呈现自西向东逐渐降低的特征；融化指数表现出相反的空间格局，平均值为879.25℃·d。总体来看，近44年三江源地区大气冻结指数以-10.01℃·d/a的速率呈波动减少趋势，且在2001年发生突变；融化指数以6.29℃·d/a的速度呈波动上升趋势，没有发生显著的突变。海拔作为关键影响因子，对三江源地区冻融指数表现出显著的相关性，海拔每升高100 m，研究区融化指数约减少87℃·d，冻结指数约增加107℃·d。

三江源地区是我国重要的水源涵养地与生态保护区，揭示其冻融指数特征变化可为当地多年冻土环境评估以及应对气候变化提供科学依据。利用第三极地区地面气象要素驱动数据集TPMFD的逐日气温数据，通过大气冻融指数等方法分析了该地区1979—2022年大气冻融指数的时空变化特征。结果表明，近44年三江源地区大气冻结指数平均为1 930.23℃·d，在空间上呈现自西向东逐渐降低的特征；融化指数表现出相反的空间格局，平均值为879.25℃·d。总体来看，近44年三江源地区大气冻结指数以-10.01℃·d/a的速率呈波动减少趋势，且在2001年发生突变；融化指数以6.29℃·d/a的速度呈波动上升趋势，没有发生显著的突变。海拔作为关键影响因子，对三江源地区冻融指数表现出显著的相关性，海拔每升高100 m，研究区融化指数约减少87℃·d，冻结指数约增加107℃·d。

选取1961—2020年三江源地区19个气象观测站点的逐日冻土数据，整理出冻结初始日、融化终止日、最大冻结深度，研究三江源季节性冻土始冻期、解冻期、年最大冻结深度的时空分布特征。结果显示：1961—2020年三江源季节性冻土区平均冻结初始日为10月12日，气候倾向率为2.15 d/10 a，呈现明显推迟趋势；1961—2020年平均融化终止日为5月5日，气候倾向率为-1.35 d/10 a，总体呈较显著提前趋势；平均年最大冻结深度为132.7 cm，气候倾向率为-1.50 cm/10 a，冻结深度总体呈显著减小趋势。

选取1961—2020年三江源地区19个气象观测站点的逐日冻土数据，整理出冻结初始日、融化终止日、最大冻结深度，研究三江源季节性冻土始冻期、解冻期、年最大冻结深度的时空分布特征。结果显示：1961—2020年三江源季节性冻土区平均冻结初始日为10月12日，气候倾向率为2.15 d/10 a，呈现明显推迟趋势；1961—2020年平均融化终止日为5月5日，气候倾向率为-1.35 d/10 a，总体呈较显著提前趋势；平均年最大冻结深度为132.7 cm，气候倾向率为-1.50 cm/10 a，冻结深度总体呈显著减小趋势。