Spacecraft Recovery & Remote Sensing, Volume. 45, Issue 1, 15(2024)
A Review of Multi-Source Remote Sensing Methods for Railway External Environmental Hazards Monitoring
Figures & Tables(4)
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Table 1. Comparison of remote sensing monitoring data sources
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遥感数据源 星载光学影像 机载光学影像 星载PolSAR 机载LiDAR 地面LiDAR 地基视频监控 数据精度 亚米级 厘米级 米级 亚米级 厘米级 毫米级 监测条件 天气、光照条件 较好且无云雾 天气、光照条件 较好且无云雾 全天时、全天候 全天时、全天候 全天时、全天候 全天时、全天候 成本 较低 较高 较低 较高 较高 较高 监测周期 依卫星重访周期 （例如GF-2卫星 为5 d） 依采集周期 依卫星重访周期 （例如GF-3卫星 为12 h） 依采集周期 依采集周期 持续监测 优势 丰富的光谱、几 何结构、纹理特 征信息 数据精度高；监 测信息丰富；可 按需采集 全天时、全天候监 测；极化信息可用 于监测 可获取隐患三维 结构信息 可获取隐患精细 三维结构信息 可持续监测 局限 易受光照、天气、 云雾影响，导致 数据缺失或质量 不高 无人机平台铁路 沿线两侧500 m范围禁飞，高空 机载平台采集周 期较长 独特的成像机制及 相干斑噪声导致解 译难度大 无人机平台铁路 沿线两侧500 m范围禁飞，高空 机载平台采集周 期较长 难以获取隐患完 整的三维信息， 且部分铁路沿线 区域不可达 无法覆盖铁路 外部环境全域
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Zhihong LI, Qing ZHU, Cheng LIAO, Han HU, Lin CHEN. A Review of Multi-Source Remote Sensing Methods for Railway External Environmental Hazards Monitoring[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2024, 45(1): 15
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Received: Sep. 20, 2023
Accepted: Oct. 14, 2023
Published Online: Apr. 22, 2024
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