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Remote Sensing 中的 Remote Sensing Letter版块发表关于遥感理论、科学和技术以及遥感数据的新应用的简短通信和展望 (最长10页)。本节重点介绍遥感科学中新颖方法、算法和应用的快速传播。这一版块鼓励具有可能对该领域产生直接影响的创新发现的简短手稿。以下为Remote Sensing Letter 版块的五篇精选文章，内容涵盖浮游植物生物量、地球辐射能仪器、机载时域电磁数据反演、精确农业检测以及合成孔径雷达系统研究等，供各位读者阅读赏析。

Trutinor: A Conceptual Study for a Next-Generation Earth Radiant Energy Instrument

Trutinor：下一代地球辐射能仪器的概念研究

Cindy L. Young et al.

https://doi.org/10.3390/rs12203281

图为Trutinor天文台多角度测量示例

为了充分监测地球的气候变化，探测关键气候变量的变化趋势，限制气候模型，并量化气候反馈，需要采用卫星仪器对来自太空的地球辐射进行不间断和重叠的测量。本文提出了一种更有效、成本效益更高的测量方案——Trutinor (拉丁语“平衡”的意思)，其具备两个宽带通道，被集成到小型卫星中，与现有成像仪一起配置在另一个卫星平台上，进行连续的云和地球辐射能源系统 (The Clouds and Earths Radiant Energy System, CERES) 记录。Trutinor的概念利用现有的技术和探测器阵列对地球进行取样，无需使用重型机械部件。该仪器使用三反射镜离轴反像镜望远镜作为前部光学器件，将这些宽带辐射成像到涂有金黑色涂料的微测辐射热计阵列上，从而在整个光谱范围内提供所需的性能。这将使研究者对地球辐射系统的持续测量成为可能，以提高我们对气溶胶和云层对气候影响的理解。

(Quasi-) Real-Time Inversion of Airborne Time-Domain Electromagnetic Data via Artificial Neural Network

基于人工神经网络的机载时域电磁数据实时反演

Peng Bai et al.

https://doi.org/10.3390/rs12203440

图为神经网络方法与一维确定性反演策略成像效果对比图

本文提出了一种基于神经网络的机载时域电磁数据反演的新方法，该方法将成像和反演的优点进行结合，实现近乎实时重建电导率分布的效果。本文讨论了利用人工神经网络 (Artificial Neural Networks, ANNs) 对典型ATEM测量数据进行地下伪三维电阻率分布重建的方法，通过对合成数据和现场数据的测试，验证了所提出的反演策略的有效性。根据测试结果可以得出结论：本文所提出的神经网络方法能够从航空地球物理系统收集的测量数据中获取地下电导率分布模型，其精度与最常用的反演策略相当，但时间成本大幅下降。

Decline in Phytoplankton Biomass along Indian Coastal Waters due to COVID-19 Lockdown

由于COVID-19封锁导致印度沿海水域浮游植物生物量下降

Deepak R. Mishra et al.

https://doi.org/10.3390/rs12162584

图为印度沿海水域在2019年4月至2020年4月之间的叶绿素-a水平

作为温室气体的主要排放国，在新型冠状病毒广泛传播初期，印度采取了较为严格的封锁措施，其国内城市的空气质量均有所改善。本文使用SNAP (Sentinel Application Platform) 工具箱统计数据来估算印度四大沿海地区的沿海叶绿素-a的平均值和标准偏差。在封锁之前和封锁期间，对印度四个沿海地区进行了月度比较，估计叶绿素-a水平的变化。数据表明，在2020年4月份的封锁高峰期间，叶绿素-a在沿海水域内总体呈下降趋势，初步的现场数据和间接证据表明，印度沿海区域叶绿素-a的减少可能与养分含量的下降有关。文章指出，需要通过局部和区域尺度的集中采样，更好的量化氮在海洋水体中的含量，进一步了解封锁措施导致的氮波动与沿海生态系统反应之间的关系，最终预测印度沿海水域的健康状况和恢复能力。

AgroShadow: A New Sentinel-2 Cloud Shadow Detection Tool for Precision Agriculture

AgroShadow：应用于精准农业的Sentinel-2云阴影新型检测工具

Ramona Magno et al.

https://doi.org/10.3390/rs13061219

图为TCI工具和AgroShadow工具阴影检测效果对比图

欧洲航天局Sentinel-2光学成像卫星的应用有力地促进了遥感技术在精准农业领域的发展，能够有效提高农业生态系统生产力和可持续管理水平。目前，该技术的发展瓶颈是难以识别Sentinel-2数据的阴影，这导致遥感技术在精准农业领域的应用变得非常繁琐，为了克服此问题，本文提出了一种基于B2/B11和RGB两种阈值的土壤水分反演模型的简化工具——AgroShadow，通过创建ready-to-use Sentinel-2数据，可以很容易地集成到任何图像处理链中，增强系统的互操作性。该工具能够处理和识别任何类型的阴影维度、方向和形状，且完全有能力处理不同地形、土壤和作物条件等情况下的阴影，能够有效简化遥感技术在精准农业领域的应用过程。

Analysis of a Bistatic Ground-Based Synthetic Aperture Radar System and Indoor Experiments

双基地合成孔径雷达系统分析及室内实验

Hoonyol Lee et.al.

https://doi.org/10.3390/rs13010063

图为双基地地面合成孔径雷达雷达 (GB-SAR) 室内实验及双基地GB-SAR聚焦图像

近年来，合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar, SAR) 的技术进步对系统配置的要求从多天线单基地模式发展为双基地/多基地模式，而地面实验是评估以上配置的最有效手段。基于上述前提，本文构建了一种地基合成孔径雷达 (Ground-based Synthetic Aperture Radar, GB-SAR) 系统，并在Ku波段以双基地模式进行了地面实验，并提出了一种反向投影和距离-多普勒算法以解决双基地SAR系统的对焦问题。本次实验结果表明：双基地SAR系统成像能力能够到达所需的质量和分辨率要求；同时，确定了双基地配置的特征效应，明确了成像系统分辨率和功率的控制方法；双基地SAR系统的优势明显，能够有效促进双基地卫星SAR技术的快速发展。

Remote Sensing (ISSN 2072-4292, IF 4.509) 是一个国际型开放获取期刊。其期刊范围涵盖遥感科学所有领域，从传感器的设计、验证和校准，到遥感在地球科学、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用。Remote Sensing 采取单盲同行评审，一审周期约为19天，文章从接收到发表仅需2.9天。