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World File Search System遥感
地面遥感站 (GBS) 工程师
ECoE 是一个自主的卓越中心，塞浦路斯理工大学 (CUT) 是其唯一利益相关者，旨在成为一个可行的、可持续的地球观测、空间技术和地理空间分析卓越中心。CUT 在地球观测和地理空间分析方面拥有 13 年的经验。通过“EXCELSIOR”H2020 合作项目 (2019-2026)，ERATOSTHENES CoE 还希望成为一个优秀的地球观测和地理空间信息数字创新中心，提供教育、负责任的研究、开放式创新和应用服务，以支持塞浦路斯的发展。ERATOSTHENES CoE 希望积极为欧洲研究区 (ERA) 在大气和气候、弹性社会和地球大数据分析方面的优先事项做出贡献，并成为东地中海、中东和北非 (EMMENA) 地区研究和创新的参考地球观测/地理信息中心。
应用的遥感培训（ARSET）程序...
热带风暴产生了重大影响，包括生命丧失和财产破坏。仅在2017年，美国就经历了三场热带风暴，损失超过10亿美元。 开源卫星数据可以在暴风雨前后进行监测和响应之前使用。 风暴的强度，路径，风，降水，风暴潮和洪水可以源自历史和接近实时的卫星观测。 在本介绍性网络研讨会中，参与者将了解他们可以用来监视热带风暴的NASA数据和工具。仅在2017年，美国就经历了三场热带风暴，损失超过10亿美元。开源卫星数据可以在暴风雨前后进行监测和响应之前使用。风暴的强度，路径，风，降水，风暴潮和洪水可以源自历史和接近实时的卫星观测。在本介绍性网络研讨会中，参与者将了解他们可以用来监视热带风暴的NASA数据和工具。
用于机载遥感的多光谱成像系统
收稿日期: 2009-10-19 接受日期: 2010-03-12 个人简介: Yanbo Huang, 博士, 农业工程师, 141 Experiment Station Road, USDA-ARS Crop Production Systems Research Unit, Stoneville, MS 38776, 电话: (662)686-5354, 电邮: yanbo.huang@ars.usda.gov; Steven J. Thomson, 博士, 农业工程师, 141 Experiment Station Road, USDA-ARS Crop Production Systems Research Unit, Stoneville, MS 38776, 电话: (662)686-5240, 电邮: steve.thomson@ars.usda.gov; Yubin Lan, 博士, 农业工程师, USDA-ARS-SPARC-APMRU,
土地评估的数据来源，包括遥感
1.遥感在土地评估中的应用 ...................................................... 2 1.1 遥感器的定义 .............................................................. 2 1.2 分辨率.............................................................................. 2 1.3 遥感器的类型.............................................................. 3 1.4 遥感在土地评估中的优势 ........................................ 4 1.5 遥感在土地评估中的劣势。4 1.6 遥感在土地评估中的主要用途.................................... 5 1.7 土地评估的主要平台及其传感器 ............................................................................. 5 1.8 专题制图仪类型数字图像的主要特征 ............................................................................. 7 1.9 图像处理............................................................................. 8 1.10 图像地理配准 ............................................................................. 9 1.11 转换为主成分 ............................................................................. 9
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。
摘要集 - 森林火灾遥感
Ambrosia Vincent（NASA-AMES，美国） Anaya Jesus Adolfo（麦德林大学，哥伦比亚） Arino Oliver（欧空局，欧盟） Arino Olivier（欧空局） Bartalev Sergey（俄罗斯空间研究所） Boschetti Luigi（爱达荷大学，欧盟）美国) 卡尔法皮特拉·卡洛 (CNR-IBAF) 布里克·奥利维尔 (BRGM) Chuvieco Emilio（西班牙阿尔卡拉大学） Crespi Mattia（La Sapienza） Frost Phillip CSIR（南非梅拉卡） Ghermandi Luciana（Conicet） Gitas Ioannis（希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学） Jappiot Marielle （法国 IRSTEA） Juan de la Riva（西班牙萨拉戈萨大学） Katagis Thomas（希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学） Koutsias Nikos（帕特雷大学） Lasaponara Rosa（意大利 IMAA-CNR） Loporto Antonio (CNR-IRSA) Lynham Tim（加拿大自然资源部、加拿大） 梅克伦堡 Susanne (ESA) Mirek Trnka (GCRI) Mitri George（巴拉曼大学，黎巴嫩） Pasqui Massimiliano (CNR-IBIMET) Pereira Jose Miguel（里斯本大学，葡萄牙） Petropulos George (ESA) Provenzale Antonello (CNR-IGG) CSIC – 经济地理与人口学研究所，西班牙）罗伊·大卫（JRC，欧盟） Sarti Francesco (ESA) Stavrakoudis Dimitrios（希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学） Stephen Plummer (ESA) Stroppiana Daniela（IREA-CNR，意大利） Tanase Mihai（澳大利亚墨尔本大学） Tansey Kevin（莱斯特大学，英国）塔伦蒂诺
mgy-002 遥感和图像解释 - eGyanKosh
有时，单个探测器不会记录某个像素的接收信号。这可能会导致随机坏像素。如果在场景中发现大量随机坏像素，则将其称为散粒噪声。短噪声会给图像一种有许多黑色戳痕的印象。通常，这些坏像素在一个或多个波段中包含 0 或 255（8 位数据）范围内的值。通过识别给定波段中位于截然不同的相邻像素值中间的 0（黑色）或 255（白色）像素，可以消除散粒噪声。然后，这些噪声像素被其各自的八个相邻像素的平均像素值替换。例如，在图 11.2ab 中，其中两个像素具有零灰度级，这与它们的相邻像素完全不同。这些像素被标记为散粒噪声像素，并被其八个相邻像素的平均值替换。
多光谱成像系统用于机载遥感...
邮箱：yanbo.huang@ars.usda.gov；Steven J. Thomson，博士，农业工程师，141 Experiment Station Road，USDA-ARS 作物生产系统研究部，Stoneville，MS 38776，电话：(662)686-5240，邮箱：steve.thomson@ars.usda.gov；Yubin
（遥感与城市规划\226 共同的未来？）
进一步的跨学科合作可以为遥感产品带来间接增值：例如，使用当地时间相关的人口信息进行交通模拟 [18]；对城市形态的结构排列进行空间分析，以确定适合投资局部供热系统的区域 [19]；将建筑参数与土木工程师的准时稳定性分析相关联，分别进行区域范围的建筑脆弱性外推和评估 [20]；将自然灾害造成的潜在建筑物和基础设施损坏转化为经济损失 [21]；使用变化检测信息和城市形态参数作为气候模拟或城市增长建模的输入数据 [22]；支持流行病学或医学问题，如确定疟疾感染的局部区域，通常是靠近水域的高度密集的建筑区 [23]。
遥感在预测和确定中的作用...
随着沿海人口继续快速增长，海平面持续上升，风暴引发的洪水和其他破坏成为一个重大问题。为了预测飓风或其他沿海风暴的路径和登陆地点并评估破坏程度，应急管理人员和科学家需要持续掌握风暴路径、强度、预计登陆地点和大面积破坏的相关信息。卫星和机载遥感器可以及时可靠地提供所需信息，飓风卡特里娜对新奥尔良及其周边地区影响的案例研究就证明了这一点。卫星图像和飓风猎人飞机被用来追踪飓风卡特里娜，建模者准确预测了其路径、强度、浪涌水平和登陆地点。当飓风接近陆地时，岸基雷达被用来确认数据。中高分辨率卫星传感器、直升机和飞机被用来评估对城市的破坏程度，包括交通、电力和通信基础设施，以及对邻近湿地和其他沿海生态系统的破坏程度。从卡特里娜飓风中吸取的教训有助于优化未来追踪飓风和预测其对沿海生态系统和发达地区影响的方法。