XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System遥感器
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
土地评估的数据来源，包括遥感数据
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
快速评估和绘图手册 - Seagrass-Watch
海草及其相关环境的遥感基于这样的原理：遥感器可以“看到”基质以及基质上或基质内生长的植被。遥感仪器测量太阳光穿过大气层、与目标相互作用、并反射回大气层后，由安装在飞机或卫星上的传感器进行测量的光线。海草等底栖特征是否能够真正被辨别取决于水柱的光谱光学深度、海草的亮度和密度以及海草与基质之间的光谱对比度，以及遥感仪器的光谱、空间和辐射灵敏度。由于遥感图像通常覆盖比实地工作大得多的区域，因此使用各种主观或统计开发的技术进行推断。不幸的是，无法保证推断是有效的。
海草栖息地快速评估指南
海草及其相关环境的遥感基于这样的原理：遥感器可以“看到”基质以及基质上或基质内生长的植被。遥感仪器测量太阳光穿过大气层、与目标相互作用、并反射回大气层后，由安装在飞机或卫星上的传感器进行测量的光线。海草等底栖特征是否能够真正被辨别取决于水柱的光谱光学深度、海草的亮度和密度以及海草与基质之间的光谱对比度，以及遥感仪器的光谱、空间和辐射灵敏度。由于遥感图像通常覆盖比实地工作大得多的区域，因此使用各种主观或统计开发的技术进行推断。不幸的是，无法保证推断是有效的。
空天系统集成指标建立及能力评估...
摘要：地质灾害应急响应是一项多因素、时间紧迫、任务密集、社会意义重大的灾害事件管理行为。为提高地质灾害应急响应中天—空—地遥感协同观测的合理化和规范化，本文综合分析了遥感器和应急服务系统的技术资源，利用MySQL（结构化查询语言）建立了技术和服务评估指标数据库。基于该数据库，提出分别采用逼近理想解排序法（TOPSIS）和贝叶斯网络对地质灾害应急响应中遥感技术协同观测效果和服务能力进行评估的方法。通过实验表明，该评估方法可有效掌握地质灾害应急响应中遥感协同技术的运行情况和任务完成情况，为地质灾害应急响应中异构传感器的协同规划工作提供决策依据。
专业航空图像采购指南...
专业服务的定义 n “专业”服务是指那些需要专业知识和技能、需要独立判断、并期望其行为合乎道德规范、具备专业技能的服务，因此，所提供的服务将代表客户和公众的最佳利益。专业摄影测量制图服务利用摄影测量和相关遥感技术来生成地理空间制图成果和信息，期望其具有可靠的空间或主题精度。 n 专业摄影测量和相关基于遥感器的地理空间制图服务范围广泛，不仅限于州或其他机构监管或许可的任务。各州法律差异很大，对哪些地理空间制图服务需要许可的定义也不一致。此外，许可旨在确保最低限度的能力，以保护公众免受严重伤害。采购指南应满足更高的标准，并寻求获得能够带来最符合整体公众利益的成功项目服务。 n 自动化或标准化水平本身并不能区分专业
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。
高分辨率卫星成像传感器，用于精确...
摘要 精准农业的核心概念是管理田间土壤和作物生长的变化，以更有效地利用农业投入。自 20 世纪 80 年代中后期农业技术开始发展以来，遥感一直是精准农业不可或缺的一部分。地面平台、载人飞机、卫星以及最近的无人机上搭载的各种类型的遥感器都已用于精准农业应用。自 20 世纪 70 年代以来，最初的卫星传感器（如 Landsat 和 SPOT）已广泛用于大面积地理区域的农业应用，但由于其空间分辨率相对较粗且重访时间较长，因此在精准农业中的应用有限。高分辨率卫星传感器的最新发展大大缩小了卫星图像和机载图像之间的空间分辨率差距。自 1999 年第一颗高分辨率卫星传感器 IKONOS 发射以来，已有许多商用高分辨率卫星传感器问世。这些成像传感器不仅可以提供高空间分辨率的图像，还可以重复查看同一目标区域。高重访频率和快速数据周转时间，加上其相对较大的空中覆盖范围，使高分辨率卫星传感器对包括精准农业在内的许多应用具有吸引力。本文将概述市售的高分辨率
ISRO - NASA AVIRIS – NG 在印度上空进行机载飞行科学...
成像光谱学作为一种新的地球遥感方法越来越受到关注。随着高光谱遥感器（包括机载和太空载）的出现，以及快速计算系统的高存储容量和用于存储和处理高光谱数据的先进软件，现在可以检测和量化各种地球资源材料（Goetz，2009 年）。作者和其他人（Goetz 等人，1985 年）提出的成像光谱法的原始定义是“获取数百个连续、已配准的光谱带中的图像，以便可以为每个像素导出辐射光谱”。高光谱传感器或成像光谱仪收集的独特数据既是一组空间连续的光谱，也是光谱连续的图像（Goetz 等人，1985 年）。高光谱遥感最早的应用之一是地质测绘及其在矿产勘探中的商业作用。 Staenz (2009) 记录了陆地成像光谱学的发展，该技术始于 20 世纪 70 年代末，由美国宇航局喷气推进实验室 (JPL) 和加拿大政府/私人合作伙伴（渔业和海洋部/Moniteq）共同开发，随后在美国开发了机载成像光谱仪 (AIS；Vane 和 Goetz，1988)，在加拿大开发了荧光线成像仪 (FLI；Gower 等人，1987)，并分别于 1983 年和 1984 年首次获取数据。这些活动促成了 1987 年第一台可见光和近红外
nh0530684.pdf
应用。土壤水分含量会影响生物圈的生理生物成分，并通过表面能和水分通量将地球表面与大气联系起来。SM 是大气的水源，通过陆地的蒸散，包括植物蒸腾和裸土蒸发。此外，SM 条件可以通过控制土壤的渗透能力和将降雨分配到径流来影响陆地表面的水文模式。生态水文学侧重于植被 - 水 - 气候关系之间的联系，已发现其对 SM 动态可用性具有复杂的依赖性（Garcia-Estringana 等人2013 年；Mulebeke 等人2013 年）。所有这些过程都高度体现了 SM 的非线性行为和复杂的反馈机制。因此，SM 的量化条件是建模农业、水文气候和气象属性的重要输入。一组成分以不同的时间和空间尺度控制陆地表面 SM 的动态。因此，天气和气候的变化都受到 SM 条件的影响。Reynolds (1970) 将 SM 分为静态（例如土壤质地和地形）和动态（例如降水和植被）控制要素。对 SM 的评估取决于相关变量的状况。这些元素中的许多都是相互关联的，并且在空间和/或时间上各不相同，这使得识别 SM 模式及其驱动变量之间的关系变得复杂。2021 )。景观要素，包括地形、植被和土地利用，是 SM 的空间和时间控制要素。SM 的空间变化与地形特征（例如坡度、海拔和地形湿度指数）密切相关。因此，在以前的一些研究中，地形属性被用于通过回归、地理空间和水文建模来估计 SM 模式的参数（例如，参见 Western 等人。1999 、2004 ；Adab 等人。2020 ；Li 等人。此外，各种研究都注意到了植被覆盖（例如类型和分布）对 SM 变化的影响。此外，空间属性对植被的影响（通常从遥感图像中解释）也被用于生成 SM 模式（Mohanty 等人。2000 ；Hupet & Vanclooster 2002 ）。通常，SM 的长期时间序列可以在空间上检测到与天气或水文条件。在较大的研究区域中，网络和测量 SM 的种类仍然受到限制，此外，由于过度变化和参数之间缺乏相关性，从现场测量中获得可靠的近似值是一项具有挑战性的任务。在 SM 的几个应用中，各种各样的卫星产品都有可能帮助水文学家测量大面积的 SM 状况。由于遥感器无法直接测量 SM 含量，因此需要提取可以解释测量信号和 SM 含量之间关系的基于数学的方法来解释测量信号和 SM 含量之间的关系。2021 ; Zhu 等人。2021 ）。自 20 世纪 70 年代以来，已经开发出一些遥感技术，通过测量从光学到微波领域的电磁波谱特定区域来分析和绘制 SM（Musick & Pelletier 1988；Engman 1991；Wang & Qu 2009）。微波遥感技术包括 Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统 (AMSR-E)（自 2002 年起）、土壤湿度和海洋盐度卫星（SMOS，自 2009 年起）、多频扫描微波辐射计（MSMR，自 1999 年起）和土壤湿度主动被动 (SMAP)（自 2015 年 1 月起），目前正在运行，每天在全球范围内生成卫星记录。虽然这些方法提供了许多测量大规模 SM 的技术，但它们的分辨率几乎很低（通常约为 25 公里），不再适用于小集水区或学科尺度。光学/热红外遥感记录被称为表面温度/植被指数法，可提供更高的分辨率（约 1 公里）。最近，Zhang & Zhou（2016）提出了一种新方法，可以通过光学/热遥感进行 SM 估计，该方法特别依赖于 SM 与表面反射率和温度或植被指数之间的关联。该领域的检索策略，如热惯性，强调土壤热特性或三角测年技术，表明 SM、归一化差异植被指数 (NDVI) 和给定区域的陆地表面温度 (LST) 之间的联系正在不同的应用中使用。然而，由于缺乏足够的空间数据（包括地形或低密度植被覆盖图和数据），它们的应用受到限制。用于估计 SM 的遥感植被指数（例如，NDVI、归一化差异水指数 (NDWI) 和归一化多波段干旱指数 (NMDI)）是合适的替代方案；然而，SM 的分布不能通过单一参数和通过计算出特定地表坡向强度之间的参数修改来预测。人们已经做出了大量努力，通过建立遥感 LST 与植被指数之间的联系来利用卫星图像估计 SM（例如，Dari 等人。遥感图像的实际优势之一是，除了地形数据外，还可以通过图像获得具有高空间分辨率（30 米至 1 公里）的植被和 LST 参数。利用从遥感图像中提取的结构化景观因素而不是现场测量来预测 SM 状况，可以快速实时地跟踪 SM 状况。