基于Web of Science的遥感数据融合文献计量分析

刘相娟，陈萌，李西兵*，陈学永

基于Web of Science的遥感数据融合文献计量分析

刘相娟1,2，陈萌1，李西兵1*，陈学永1

（1.福建农林大学 机电工程学院，福州 350100；2.齐齐哈尔大学 计算机与控制工程学院，黑龙江 齐齐哈尔 161000）

基于Web of Science引文数据库，对2000～2020年关于遥感数据融合领域发表的研究文献中，针对发文量居世界前10位的国家、科学研究机构、基金项目资助机构、期刊指数、发表作者、高被引及共引论文指数等通过相关软件进行文献计量分析。检索有效范围内发表的遥感数据融合研究文献2153篇，综合发文量、总被引频次62657、篇均被引次数为29.1、h指数为118等指标，中、美、德和意大利为该研究领域的四大强国。在世界排名前10位的科研机构和作者中，中、美和法国占据明显的优势。《遥感和IEEE地球科学》和《遥感学报》是该领域研究的高关注度期刊。通过Web of Science检索平台与世界同期发展水平相比，美国和欧盟在该领域具有较高发展水平，中国虽然在发文量上具有较快速的发展，但整体研究的竞争力有待进一步提高。中国在遥感数据融合研究领域中起步较晚，近21年来，虽然发文量占据世界第3位，但总被引频次、篇均被引次数均落后于发达国家。

遥感；数据融合；Web of Science；文献计量分析

近年来，遥感作为探测和识别地球资源、环境信息的关键核心技术，在全球变化、资源环境调查、农情监测等领域的应用越来越广泛，从而导致对遥感数据的需求也逐步加大[1]。由于传感器硬件技术水平的限制，任何单一传感器都无法同时满足长时间、大尺度、高精度等多重获取要求。遥感与非遥感观测数据融合技术因具有互补、合作特性，并能实现更精准、全面地获取快速变化的地表信息功能被广泛应用于获取高标准时空光分辨率数据领域[2-5]，因其对解决传感器对遥感数据参数瓶颈的限制问题提供了一定的技术和理论参考，从而受到了广泛关注。

1 数据采集与分析方法

为深入了解目前遥感数据融合技术的综合研究进展情况，以“Remote sensing data fusion”作为主题检索词，既包含“遥感”，又与“融合”相结合，选用Web of Science数据库，选择检索2000～2020年间发表的相关文献。通过文献计量学法[6-7]将检索到的所有文献进行数据去重、清洗等预处理，并通过对文献进行相关性与紧密指数分析，最终保留2153篇文献记录作为分析的基础数据来源。利用Bibexcel软件进行共词分析、Pajek进行可视化分析，Anaconda Navigator软件绘制共词网络云图，对检索结果进行综合热点追踪和未来发展趋势分析。

2 结果与分析

2.1 文献产出量的时间分布分析

文献数目发表总量是衡量科研活动的一个重要指示因子，它既能反映该主题的研究热度和时间周期，也是一定时期内科研活动的绝对产出量[8]。近年来，与遥感数据融合领域相关文献的发表数目呈明显增加态势，可见此领域在理论及技术层面重要性的不断提升。通过对检索文献进行数据分析，2000～2004年报道较少，年发文量在20篇上下，之后呈稳中上升持续增长态势，2014年发文113篇，至此开始进入快速发展阶段，呈递增状快速增长趋势，发文量显著提高，2019年进入飞跃发展阶段，体现出世界各国在遥感数据融合相关研究领域的关注度和科研力量逐渐加强。从被引频次趋势看，2007年始被引频次迅速增加，这与当时几位专家所提出的新融合算法时间前后相吻合，说明利用遥感数据融合的相关技术和方法具有很高的可行性和很强的可操作性，并逐渐将其技术应用于民用领域。从整体趋势可以看出，遥感数据融合相关研究领域在未来一段时间内仍具有十足的前沿性和研究价值。

2.2 前10位国家文献产出分析

依据统计数据，以发表文献所属国家为分类依据，利用HistCite进行统计发文数位于前10名的国家，以中国和美国为首，如图1所示。随着各国在遥感领域的重视，参与的科研人员和资金投入逐步增多，比例逐步增大。以美国为例，由2018年达到的17.3%上升至2020年25.9%，涨幅较大，足见其国家对本领域深入研究的重视。从整体比例而言，中国整体所占比例遥遥领先，在遥感数据融合领域具有相当大的文献贡献。但尽管如此，总引频次与均篇被引频次与其他国家相差有一定距离，说明被国际引用的国内文献，整体上在认可度、前沿科技创新能力、国际影响力等方面还有待提高。

图1 2000～2020年度不同国家发文比例分布图

2.3 国际机构及基金资助机构对比分析

各研究机构发表的论文年际变动比较大，前10位中，以中国居首，5位来自于中国，所占比例最大，2位来自于德国，1位来自美国，1位来自于马里兰大学，1位来自于冰岛大学，如表1所示。与此领域相关的中国机构占据比例最高，但从时间上来看，发文较晚，诸如中国科学院等前沿机构在2012年后的发文量才呈明显上升趋势，检索数量远超NASA，充分表明中国相关科学研究机构已经具备一定的科学实力和研究价值。

表1 遥感数据融合发文量前10位国际机构

作为科学研究工作的重要保障和经济支撑，科研资助在一定程度上能够反映出科研论文产出量与科研资助的总体关系。中国机构对此领域的重视力度，投入科研的支撑力度也很大，这也说明在项目的申报中遥感研究领域所处前沿地位，展现了学科或专业的先进研究成果，具有很大的研究价值。整体来看，体现出各国国家比较关注运用遥感手段进行数据融合的领域研究和实际应用。

2.4 作者共引分析

依据文献作者进行分类统计，结果表明发文量最多的前10位作者共发文214篇，占全部作者发文总统计量的12.1%，累计被引频次最高的3位作者分别是CHANUSSOT J[9]、GAO F[10]、张良培[11]，篇均被引次数最高的为法国的CHANUSSOT J，高达97.8%，其h指数也最高，说明其学术影响力达到最高。对参考文献作者进行共引分析，可以揭示专业人员之间的联系和特点，并追踪专家或学者的核心研究成果，分析领军人物前沿研究领域的广度和深度。另外，学科的兴衰、渗透、分化等趋势也体现在作者数量和结构变化上。经过简化处理共引数据来看，CHANUSSOT J, ZHANG LP, BENEDIKTSSON JA, GAO F, SHEN HF, LI J, BRUZZONE L, HUANG B等几位作者被引用频次比较多，而以个人单位所引频次为主，CHANUSSOT J为最多，明显CHANUSSOT J为核心代表人物。中国作者共引分析中，SHEN HF和ZHANG LP被共引频次最多，共引强度最高，研究主题的概念，理论或者方法是相关，如图所示2。通过分析作者单位，可以看到，SHEN HF和ZHANG LP同处武汉大学，共同研究同、异质遥感数据融合、遥感-站点、遥感-非观测数据融合。这与他们共同研究同一主题，及共同合作研究同一领域相关内容有很大关系。另外需要特别补充的是，本文在统计的过程中，由于有些文献属于自引或者非第一作者，此等均作为有效数据，因此，统计结果会有一定的偏颇。

图2 作者共引图

2.5 文献产出期刊及文献分析

研究统计文献所涉及的国际期刊类别中，发文量前10名的期刊总数为1226篇，所占比例为全部文献的56.94%，平均影响因子为4.97。《地球科学与遥感学报》和《地球科学与遥感杂志》排名靠前，可见期刊影响力较大。但居于第四位的《摄影测量与遥感学报》和第五位的《环境遥感》相对影响因子较高，而居于前三位的却相对较低些，这说明大多数投稿者对于顶端期刊还是有些望而却步，退而求其次选择投刊，虽然关注或者研究遥感数据融合领域的科研人员越来越多，但影响力度较高和处于权威的科研人员还是居于少数。

针对文献的统计结果如表2所示，7篇属于技术与方法论文，3篇属于文献综述，比例符合发展趋势。高被引频次位居前10位的论文中，有4篇来自于中国，足以证明中国在近数十年的时间内，对遥感数据融合领域的研究地位已经绝对居世界前列。其中总被引次数最高的是由Gao F等发表的一篇相关领域论文，截止本文汇总数据为止，单篇被引次数已达819次，其研究成果为高时空间分辨率数据融合奠定了基础。另有香港中文大学等多家研究机构基于最大后验估计理论对时-空-谱关联模型进行了进一步探索，提出新时空谱一体融合方法[12]，尽管有所进展，但仍没有在技术上突破对于两个传感器数据的融合。Wu[13]等经过不断尝试，在三个传感器融合方面取得了重要进展，但并没有全面考虑时空谱特征，仍需要进一步深入研究。综上所述，在遥感数据融合领域在理论和技术层面的研究，还有待于科学技术的进一步发展及在应用领域不断探索和实践，才能突破瓶颈，不断的发展。

表2 文献类型分析表

2.6 关键字词频统计及研究热点态势分析

2.6.1 文献关键字词频统计

对WOS数据库所检索的文献，中心度越高的词语，其图标越大, 显示越突出。分析检索结果如表3所示，频率最高的是“image“or“imagery“，这与遥感数据融合技术对图像进行辐射校正、几何纠正、投影变换、特征提取、继而进行“classifiction“、“fusion“以及各种专题处理操作相一致，说明国内外学者在上述领域具有共同的关注点和研究热情。本文统计数据中，可以总结出“forest“、“neural network reflectance“为两大主要算法，应用较广。世界范围内广泛使用的方法检索关键词共3399个，累计频次13233，平均词频5.0，词频前10名的关键词占总词频百分比为29.8%。因此，本文设置的搜索关键字在一定程度上很好地代表了发展领域中主要的题目和要点。如表3所示，高频关键词主要为“fusion“ or “datafusion“ 、“image“or“imagery“、“Classification“、“algorithm“、“remote-sensing“、“time-series“、“forest“、“cover“、“model“、“neural network reflectance“等，关键词词频都超过了90，热点突出、明确，通过Anoconda软件对WOS检索文献关键词进行合并、去重操作后，所生成的云图，实现了对可汇总数据的定量化验证和清晰化呈现，如图3所示。

表3 遥感数据融合关键字排名前10位

图3 关键词云图

2.6.2 研究热点态势分析

本文在阅读大量相关文献与综述基础上，结合运用文献计量和共词分析法，对于遥感数据融合领域进行研究分析已知，经过数十年的深入研究，数据融合作为遥感信息处理与数据应用的重要手段，已取得巨大成就，全色-多光谱融合技术等，已形成标准处理流程且被广泛应用，空-天-地观测数据具有天然的跨尺度融合互补优势，但在耦合观测技术处理等方面还尚未成熟，目前仍是国内外的研究难点，也是热点课题之一。尤其是在人工智能环境下，结合深度学习，将图像融合技术与成像系统设计、遥感应用问题相结合是多源遥感图像融合未来的发展趋势。例如：谢登峰[14]以Landsat 8 和 MODIS 融合生成高时空分辨率数据集，验证不同维度下分类数据集对秋粮作物识别的适用，此方法已经被越来越多的专家学者所采纳，并沿用至今。

目前的研究中，在改进的时空数据融合模型实施过程中，受不同地区异质性的影响对参数影响的研究相对匮乏，需对比分析参考影像与融合影像之间的差异，寻找最优的参数组合，以提高参数敏感性分析度。在时空数据融合方法的应用创新与实践应用层面，国内外专家、学者结合自身研究区域，对提出的新方法或者优化算法进行了应用，但仅局限在对时空数据融合方法的应用改进与方法的应用研究，在实际应用中，对于融合结果的评价存在主观的影响因素较大，且融合结果需要与实际需求进行契合，很大程度上需要加强，期待在未来有待更深入一步的全方位系统研究。另外，运用遥感数据融合技术，在区域大尺度土壤侵蚀研究区进行技术定量信息提取，以解决土地利用问题，尤其是针对零碎地块的处理尚处于技术受限时段，仍属于难题之一。

3 结论

本文基于2000～2020时段WOS数据库，设置代表性关键字，检索了世界范围内与遥感数据融合相关的研究文献，结合文献计量学方法及相关软件进行分析，结果表明，中国在发文数量、基金资助机构、高被引论文方面居于首位，但整体均值偏低，欧盟和美国发文量不及中国，但文献代表水平超越中国，有着高度影响力和话语权，综合研究结论为广大科研人员在遥感数据融合技术领域的学习和研究提供了较为全面、有价值的参考。

遥感数据融合综合不同结构的数据优势，不同的融合算法已被学界广泛使用。其中，基于时间序列的随机森林算法，作为融合算法的新发展方向，更是在未来具有可持续发展的应用潜力。另外，基于深度学习的算法有某种程度处于起步阶段，仍具有很多不足之处，有待进一步的发展与创新。此外，该研究对符合主题的CSCD/CSSCI中文文献未纳入其他类型文献，因而分析并不全面。

[1] 张立福，彭明媛，孙雪剑. 遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992-2018)[J]. 遥感学报，2019, 23(04): 603-619.

[2] WU M，ZHANG X，HUANG W. Reconstruction of Daily 30 m Data from HJ CCD,GF-1 WFV，Landsat,and MODIS Data for Crop Monitoring [J]. Remote Sensing, 2015, 7(12): 293-314.

[3] SUN L, GAO F, XIE D. Reconstructing daily 30 m NDVI over complex agricultural landscapes using a crop reference curve approach[J]. Remote Sensing of Environment,2021(253): 1-19.

[4] 苏伟，朱德海，苏鸣宇. 基于时序LAI的地块尺度玉米长势监测方法[J]. 资源科学，2019, 41(03): 601-611.

[5] 成其换. 基于多源遥感数据的时空数据融合算法研究[D]. 昆明：云南师范大学，2020.

[6] 孙晶，王亮，王天天.基于Web of Science数据库对骨质疏松近十年文献计量分析[J]. 中华骨与关节外科杂志. 2020, 13(08): 617-23.

[7] 齐亚霄，张飞，王一山. PM_(2.5)遥感研究热点分析[J]. 新疆大学学报（自然科学版）（中英文），2020, 37(02): 223-233.

[8] 闫晗晗，邢波涛，任璐. 遥感数据融合技术文献综述[J]. 电子测量技术，2018, 41(9): 26-36.

[9] CHANUSSOT J,CRAWFORD M M,KUO B-C. Foreword to the Special Issue on Hyperspectral Image and Signal Processing[J]. IEEE Trans Geosci Remote Sensing,2010, 48(11): 3871-3876.

[10] GAO F, MASEK J, SCHWALLER M. On the blending of the Landsat and MODIS surface reflectance: Predicting daily Landsat surface reflectance [J]. IEEE Trans Geosci Remote Sensing, 2006, 44(8): 2207-2218.

[11] 张良培，沈焕锋. 遥感数据融合的进展与前瞻[J]. 遥感学报，2016, 20(05): 1050-1061.

[12] 邬明权，牛铮. 利用遥感数据时空融合技术提取水稻种植面积[J]. 农业工程学报，2010, 26(S2): 48-52.

[13] WU M,WU C, HUANG W. An improved high spatial and temporal data fusion approach for combining Landsat and MODIS data to generate daily synthetic Landsat imagery[J]. Information Fusion, 2016(31): 14-25.

[14] 谢登峰，张锦水，潘耀忠. Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物[J]. 遥感学报，2015,19(05): 791-805.

Bibliometric analysis of remote sensing data fusion based on Web of Science

LIU Xiang-juan1,2，CHEN Meng1，Li Xi-bing*，CHEN Xue-yong1

(1.College of Mechanical and Electrical Engineering, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350100, China;2.College of Computer and Control Engineering, Qiqihar University, heilongjiang Qiqihar 161000, China)

This paper reviews the literatures published in the field of remote sensing data fusion from 2000 to 2020. Bibliometric analysis was carried out on the top 10 countries, scientific research institutions, funding institutions, journal index, published authors, highly cited and co-cited papers index by using relevant software. A total of 2153 remote sensing data fusion studies published in the effective range were retrieved, and the comprehensive number of articles, total citation frequency, average citation times of articles were 62657, average citation times of articles were 29.1, and H index was 118. China, the United States, Germany and Italy were the four major powers in this field. In the world's top 10 scientific research institutions and authors, China, the United States and France dominate. Remote Sensing and IEEE Geoscience and Journal of Remote Sensing are high profile journals in this field. Compared with the development level of the world at the same time through the Web of Science search platform, the United States and the European Union have a relatively high level of development in this field. Although China has a relatively rapid development in the number of publications, the overall competitiveness of research needs to be further improved. China in the field of remote sensing data fusion research started late, the past 21 years, although the number occupies the world third, but the cited frequency, average cited times are far behind the developed countries.

remote sensing；data fusion；Web of Science；bibliometric analysis

2021-11-08

福建农林大学科技创新专项基金项目“基于数据融合的闽农作物种植结构优化与策略研究”（CXZX2020132B）；黑龙江省省属高校基本科研经费一般项目“农业气候数据智能分析作物产量变化研究”（145109142）；黑龙江省农业多维传感器信息感知工程技术研究中心开放项目“多维智能传感信息认知田间小气候的分析研究”（DWCGQKF202101）

刘相娟（1978），女，黑龙江齐齐哈尔人，副教授，在读博士，主要从事农业大数据、农业遥感应用研究，634853669@qq.com。

李西兵，福建农林大学机电工程学院，教授，博士生导师，lxbwjj@163.com。

TP751

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