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World File Search System卫星遥感
卫星遥感中的巨大挑战
过去的五十年见证了卫星遥感成为在当地，区域和全球空间尺度上测量地球的最有效工具之一。这些基于空间的观测值具有无损特征，可快速监测环境大气，其基础表面和海洋混合层。此外，卫星仪器可以观察到有毒或危险环境，而不会使人员或设备处于危险之中。大规模连续的卫星观测值补充了详细（但稀疏）的现场观测，并为理论建模和数据同化提供了无与伦比的体积和内容的测量。目前有大量非常重要的应用程序依赖于卫星的数据。对大气的观察用于天气预测，监测环境污染，气候变化等。（Wielicki等，1996）。海洋表面的遥感用于监测海岸线动力学，海面温度和盐度，海洋生态系统和碳生物量，海平面变化，海洋杂物和薄壁，水流和浅水区的基础地形的映射等。（Fu等，2019）。从卫星中对土地的遥感极大地有助于探索矿产资源（Zhang等，2017），对浮游和干旱的监测（Jeyaseelan，2004年），土壤水分，土壤水分（Lakshmi，2013; Babaeian et al。 （Lentile等，2006），农业监测（Atzberger，2013年），城市规划（Kadhim等，2016）等。最后，社会科学对全球危机进行调查（例如Covid-19大流行）的努力是从利用各种有针对性可视化来对人类环境进行分类的卫星遥感数据集中受益的，然后将这些观察结果与各种社会经济数据集联系在一起。（Diffenbaugh等，2020）。此外，卫星遥感为收集全球信息（例如1）行星地形等全球信息提供了有效的工具； 2）温度，水蒸气，二氧化碳和其他痕量气体的大气中； 3）表面和大气的矿物质和化学成分，以及4）冰冻层的特性，例如雪，海冰，冰川和融化池，以及5）热球，电离层和磁层的颗粒和电磁特性。对地球的遥感也可以提高艺术的技术状态，这有助于发展深空遥感任务，例如Voyager（Kohlhase和Penzo，1977）和Cassini-Huygens太空研究任务（Matson等人，2002年）。在观测卫星发育的早期阶段，卫星传感器的设计通常是高度针对性的。例如，在1970年代发射了一系列仪器：Landsat和高级高分辨率辐射仪（AVHRR）仪器，针对监视陆地表面和云的监视，总臭氧映射光谱仪（TOMS）仪器（TOMS）仪器，集中于观察总柱ozone和高分辨率的基础辐射仪器（HIGH-RADIARE RADIARE SUSTIRES）仪器（HIR-RADIARE SONDER SUPSERINTY）。这些任务的部署为每个目标主题提供了独特的数据，并由
使用卫星遥感数据中的甘蔗产量估计在经验或机械建模中：系统评价
1遥感研究生计划（PGSER），教学，研究与扩展协调（COEPE），国家空间研究所（INPE），SâoJosédosCampos 12227-010，巴西； ieda.sanches@inpe.br（I.D.S.）; claudia.almeida@inpe.br（C.M.D.A。）; marcos.adami@inpe.br（M.A。）2Sâo保洛州立大学（UNESP），科学与工程学院，TUP - 17602-496，巴西； Michel.dantas@unesp.br 3 3 Queiroz（ESALQ）的生物系统工程系（USP），Piracicaba 13418-900，巴拉西; Analuciano@usp.br 4地球观察和地球形式分部（Diotg），地球科学一般协调（CG-CT），国家空间研究所（INPE），SâOJoséDosCampos 12227-010，巴西 *通信 *通信：Nildson.silva@inpe@inpe.br
人工智能和卫星遥感可用于预测大豆 (Glycine max) 产量
农民和农学家通过计算相对较小区域的植株数、每株豆荚数和每豆荚种子数，并推断整个田地面积，来估算大豆 (Glycine max) 的产量。这些信息虽然有趣，但却是劳动密集型的，在应用于整个田地规模时可能无法提供有用和准确的信息。例如，de Souza 等人。(2023) 报告称，要评估植物的表型特征，应评估 2.7 平方米区域内 21 株大豆植物的四个性状。但是，当这种为小块地设计的采样方案扩展到可能大于 650,000 平方米 (65 公顷) 的田地时，采样要求很快就会变得难以管理。因此，精准农业需要一种替代方法来估算大豆产量。
人工智能和卫星遥感数据用于非洲农业部门的决策
鉴于非洲国家目前面临的与农业贸易相关的诸多挑战，肩负保护弱势群体责任的政策制定者必须意识到其国家可能因这些挑战而遭遇的潜在粮食生产中断。例如，俄罗斯和乌克兰都是许多农产品的主要出口国，包括葵花籽油和种子、小麦、大麦、油菜籽和玉米。两国合计占全球小麦贸易的 27%，而大麦、油菜籽和玉米贸易的全球份额分别占 23%、16% 和 14%1 。此外，目前正在交战的俄罗斯和乌克兰占全球氮、钾和磷肥出口的 28% 以上2 因此，俄乌战争破坏了全球粮食和农业价值链的稳定，预计战争持续时间越长、强度越大，这种情况将持续甚至恶化。作为化肥和小麦的净进口国，非洲国家已经经历了这些商品及其替代品价格的上涨。化肥和小麦价格上涨将对当前和未来季节的农业生产产生负面影响。因此，更多的家庭可能需要来自各种来源的支持，以度过由此产生的食品价格上涨。
卫星遥感用于灾害管理支持
案例研究通常需要研究结果，因此在方法论上很有用。此外，特定复杂社会事件的每个案例研究都被视为构成一个“整体”的实体，从而可以对事件进行整体研究。参考文献：Ishizaka，Y. 2005。案例研究作为一种有价值的研究策略（日语）。九州共立大学经济学部期刊（101），1-17。
基于卫星遥感的农作物保险
作物保险虽然很有必要，但在肯尼亚农业中却尚未扎根，现有的少量保险都是以赔偿为基础的，也就是说，农民只能根据评估的作物损失或收成不足获得赔偿。对于普通自给自足的农民来说，这往往既麻烦又昂贵。更好的方法是使用基于指数的保险，即计算一个商定的指数，然后根据该指数的价值向农民赔偿或不赔偿。遥感技术现已在全球广泛应用，它提供了这样一个指数，即归一化植被指数 (NDVI)，它是公认的衡量作物在不同生长阶段健康状况的指标。本文报告了一项于 2019 年中期进行的研究，该研究旨在调查以这种方式应用遥感为肯尼亚米戈里县的玉米农民提供作物保险的可能性。我们获取了 2017 年 5 月（作为保险年度）的 Sentinel 2 影像，并对研究区域进行了分类并生成了 NDVI。叠加一个 8 Km × 8 Km 的网格，并计算每个网格单元的平均 NDVI。获取了 2016 年 5 月的类似影像，并进行类似处理，以提供参考 NDVI 平均值。对于任何网格单元，如果 A p 为保险年度 NDVI，A r 为参考 NDVI，则保险指数计算为 (A p - A r )，如果该值为负数，则会触发农民赔偿。结果表明，在研究区域内约 85 个小农场中，有 30 个有资格获得此类赔偿。建议在研究区域和类似的玉米种植区进一步完善和试点测试这些结果。
口头题目：天气和环境卫星遥感人工智能
演讲偏好：口头 标题：人工智能在天气和环境卫星遥感中的应用 作者：Allen Huang 作者所属：SSEC/CIMSS，威斯康星大学麦迪逊分校 通讯作者的电子邮件地址：allenh@ssec.wisc.edu 关键词：人工智能 (AI)、深度学习、大数据 摘要（最多 500 字）：根据世界气象组织 (WMO) 空间计划观测系统能力分析和审查工具 (OSCAR) 网站 https://www.wmo-sat.info/oscar/satellites，列出了 727 多个条目，记录了过去、现在和未来的气象和地球观测任务卫星。由于大多数卫星都携带多个传感器，据估计，数千个传感器已经、正在和将要产生数千 PB 级的遥感大数据。这些旧的、新的和未来的异构天气和环境信息丰富的观测数据，再加上其他机载和地面遥感、现场传感器和模型数据，已经超出了我们目前存档它们的能力，更不用说尝试使用它们了。在本演讲中，将讨论将天气和环境大数据与复杂的数学算法、高性能计算能力和人工智能 (AI) 深度学习分析相结合的潜力，人们可以利用对数据收集的大量投资，并展示出在提高我们在天气预报、环境监测和气候研究方面的能力方面超过成本的收益。
西澳大利亚州开展的陆地、海洋和大气卫星遥感研究书目
区域。缺乏准确的信息会导致问题管理不善。因此，西澳大利亚州政府需要获得有关陆地、水域、大气和沿海条件趋势的全面信息，以履行其环境责任。在陆地上，有证据表明，卫星遥感技术的应用越来越广泛，可以提供此类信息。在广阔的海洋上，有证据表明，海洋科学家利用卫星遥感技术进行水深测量、海洋栖息地测绘、河口水质、海洋环流和热结构，渔业也利用卫星遥感技术进行渔业作业。为了继续在西澳大利亚州风化程度深的风化层下发现新的世界级矿床，新的航空地球物理和卫星遥感勘探技术正在不断开发中。
西澳大利亚州开展的陆地、海洋和大气卫星遥感研究书目
地区。缺乏准确信息会导致问题得不到妥善管理。因此，西澳大利亚州政府需要获取有关陆地、水域、大气和沿海条件趋势的全面信息，以履行其环境责任。在陆地上，有证据表明，人们越来越多地使用卫星遥感来提供这些信息。在广阔的海洋上，有证据表明，海洋科学家利用卫星遥感进行水深测量、海洋栖息地测绘、河口水质、海洋环流和热结构，渔业也将其用于渔业作业。为了继续在西澳大利亚州深度风化的风化层下发现新的世界级矿床，人们继续开发新的航空地球物理和卫星遥感勘探技术。