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World File Search System遥感数据
一种 Google Earth Engine 方法，用于融合不同空间分辨率遥感数据的野火易感性预测
1 地理信息学系—Z_GIS，萨尔茨堡大学，5020 萨尔茨堡，奥地利； sepideh.tavakkoli-piralilou@stud.sbg.ac.at (S.T.P.)； Thomas.Blaschke@sbg.ac.at (T.B.) 2 大不里士大学遥感与地理信息系统系，伊朗大不里士 5166616471； Golzar.einali@yahoo.com (G.E.)； khalil.gh3@gmail.com (K.G.) 3 人工智能高级研究所 (IARAI)，Landstraßer Hauptstraße 5, 1030 Vienna, Austria； pedram.ghamisi@iarai.ac.at 4 集团数字化转型——新主张 Swiss Re Europe S.A., 德国分公司,arabellastrasse 30, 81925 慕尼黑, 德国; Thimmaiah_GudiyangadaNachappa@swissre.com 5 Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf，亥姆霍兹弗莱贝格资源技术研究所，09599 Freiberg，德国 * 通讯地址：omid.ghorbanzadeh@iarai.ac.at
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
利用多时相遥感数据的多变量变化矢量分析 (MCVA) 估计 Tan Rai 铝土矿的土地利用变化
新莱铝土矿项目位于越南林同省，开采大型铝土矿，自 2012 年开始运营。除了项目的经济效益外，铝土矿开采和加工占用了大片可耕地，对区域环境造成影响。遥感技术在监测环境和资源变化的许多方面得到越来越广泛的应用，包括高精度的土地利用变化，为管理者提供更多信息来监测土地资源的开发和使用过程。本研究采用变化矢量分析 (CVA) 方法对各种遥感数据源进行分析，以监测新莱铝土矿项目的土地开发和恢复过程。2013 年至 2019 年使用了 SPOT-5、VNREDSat-1 和 Google Earth 等多种高分辨率遥感影像，以展示 MCVA 方法将许多其他类型的遥感影像结合在一起的能力。波动分析结果以研究区内200个随机点进行验证，结果准确率达90%以上。土地利用变化统计结果亦与Tan Rai铝土矿厂年度数据进行比对。从本研究可得，MCVA分析方法可快速侦测土地利用变化区域，并能以高精度结合多种不同影像来源，此外亦提供开采区域及复垦区域的统计数字，协助管理人员监察矿场营运。
使用遥感数据来改进。......
平流层臭氧层的现状 出处：联合国环境规划署 2014 - 臭氧消耗及其与气候变化的相互作用对环境的影响 • 由于《蒙特利尔议定书》，大气中大多数受控的臭氧消耗物质 (ODS) 的含量正在减少。有多种迹象表明，全球臭氧层正开始从 ODS 引起的消耗中恢复。 • 由于《蒙特利尔议定书》在限制臭氧消耗方面取得的成功，自 1990 年代中期以来在许多地点测得的 UV-B 辐照度变化主要是由于臭氧以外的因素。1990 年代中期后在北半球中纬度地区观测到的紫外线辐射呈积极趋势，主要是由于云层和气溶胶的减少。 • 由于高纬度地区臭氧的偶发性下降，在一些地方测得 UV-B 辐照度短期内大幅增加。 • 未来高纬度地区 UV-B 辐照度水平将取决于平流层臭氧的恢复以及云层和地球表面反射率的变化。
遥感数据精度审查 - HESS
透明、政治中立，并在整个河流流域保持一致，即使是尼罗河和恒河等大型流域也是如此。虽然某些卫星数据集已处理为第一级反射率、发射率和后向散射系数，但其他数据集甚至将提供第二级产品，可直接用于水资源规划目的（例如土地覆盖、土壤湿度和降雨）。蒸散量 (ET) 15
遥感数据精度审查——HESS
透明、政治中立且在整个河流流域保持一致，即使对于尼罗河和恒河等大型流域也是如此。虽然某些卫星数据集已处理为第一级反射率、发射率和后向散射系数，但其他数据集甚至将提供可直接用于水资源规划目的（例如土地覆盖、土壤湿度和降雨）的第二级产品。蒸散量 (ET) 15
高光谱遥感数据分析及未来...
摘要 — 过去二十年，高光谱遥感技术取得了长足进步。目前，机载和星载平台上的传感器覆盖了地球表面的大片区域，具有前所未有的光谱、空间和时间分辨率。这些特性使大量需要精细材料识别或物理参数估算的应用成为可能。这些应用往往依赖于复杂的数据分析方法。困难的根源在于高光谱数据的高维度和大数据量、光谱混合（线性和非线性）以及与测量过程相关的退化机制，如噪声和大气影响。本文介绍了一些相关的高光谱数据分析方法和算法的教程/概述，分为六个主要主题：数据融合、解混、分类、目标检测、物理参数检索和快速计算。在所有主题中，我们描述最先进的技术，提供说明性示例，并指出未来的挑战和研究方向。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
多源遥感数据的潜力......
感谢我的两位论文导师 Pascal Allemand 和 Christophe Delacourt。感谢您信任我，为我投入时间，并为我提供完成这个项目的方法。感谢 Christophe 的热情、活力和自发性。感谢帕斯卡的冷静、专注、严谨和积极进取（“摇滚之心”）。我要热烈感谢帕特里克·莱德鲁。在这三年里，我受益于你们的动力、你们的能量、你们的支持和你们的地质知识。感谢 Herv´e Le Borgne，没有他我就会淹没在资料来源的独立性中。感谢您对我们的所有讨论、鼓励以及对本研究的参与。感谢奥利维尔·布尔乔亚在纳米比亚战场上陪伴我们。与您分享这次旅行，无论是为了深夜谈话还是为了我作为一名野外地质学家的学徒，我真的很高兴。感谢 Ondrej Sramek，他为约束下光谱混合物分析的编程做出了贡献。感谢您投入的时间、动力和兴趣。感谢托马斯·贝克对我们的研究和结果如此热情（感谢您通过烧烤向我们介绍了纳米比亚生活的一部分）。还要感谢 Serge Elmi 让我参与他在摩洛哥的测绘项目。
利用卫星遥感数据估算生物量—
J. Biosci. ，第 21 卷，第 4 期，1996 年 6 月，第 535-561 页。© 印度印刷。使用卫星遥感数据估算生物量——对天然森林可能方法的调查 P S ROY † 和 SHIRISH A RAVAN* 印度遥感研究所林业和生态部，4, Kalidas Road，Dehra Dun 248 001，印度 *遥感/GIS 分析师，世界自然基金会，172 B，Lodi Estate，Max Mueller Marg，新德里 110003，印度 1995 年 7 月 17 日收到 MS；1996 年 3 月 23 日修订 摘要。植被类型及其生物量被认为是影响生物圈-大气相互作用的重要组成部分。单位面积生物量和生产力的测量已经被设定为国际地圈-生物圈计划 (IGBP) 的目标之一。然而，地面生物量评估不足以呈现生物量的空间范围。本研究提出了使用卫星遥感数据对马达夫国家公园 (MP) 区域生物量进行测绘的方法。在第一种方法中，使用卫星遥感测绘的均质植被层中的分层随机抽样已被有效利用来推断采样点生物量观测值。在第二种方法中，尝试开发具有卫星测量光谱响应和生物量的经验模型。结果表明，与光谱响应存在显着关系。这些关系在不同的物候学中具有季节性依赖性