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World File Search System遥感技术
2021 年 8 月遥感创新：推进可持续发展目标并扩大可保性
具体来说，在保险业，这些趋势可能对保险公司和被保险人产生深远影响。遥感技术将催生新的市场和风险池，并简化现有的流程，例如索赔评估，以及承保和风险监控。保险公司将更好地利用来自合成孔径雷达 (SAR) 等来源的高频数据，并结合其他来源（地面和空中）。我们可能会看到多种用例，在各个业务线中取得不同程度的成功。虽然建立卫星数据和实际损失之间的准确关联等挑战阻碍了广泛采用，但保险公司将越来越多地通过试验混合建模方法、获取更好的数据和先进的数据集成技术来应对这些挑战。
军事工程师第17卷（2022年）第1期155–170。
在过去的 10 年中，技术发展改变了遥感科学的范式。如今，可以采用非常多样化的技术来捕获和/或提取非常精确的地形高程数据并准备数字高程模型。本文旨在回顾现有的遥感技术，这些技术可以通过非常精确的高程数据采集支持灾害补救（通过挖掘土壤）。回顾了地面技术（如地面激光扫描、InSAR 和 SfM）和机载技术（机载激光扫描 [ALS]、无人机摄影测量方法、带 LiDAR 的无人机）。根据以下技术标准检查它们的能力：空间效率、点密度、准确性和在灾难情况下的适用性。
2017 技术摘要• - SPIE
在沿海野生动物形成自然保护区的地方，如巴塔哥尼亚海岸，石油泄漏是最常见的环境破坏源之一。此外，国家水域的秘密渔业活动正在消耗多个物种的食物供应，改变生态平衡。因此，石油泄漏和船只检测是环境和政府当局最需要的实时监测任务之一。在面积超过一百万平方公里的巴塔哥尼亚海上平台，人工辅助监测是不可行的，因此实时遥感技术（例如基于高重访率卫星图像）是唯一可行且经济可行的解决方案。在本文中，我们描述了专门设计用于利用 SAR 图像的系统的理论基础和实施细节
中美新兴技术领域的竞争：激光雷达
美国政府和中华人民共和国政府都将战略性和新兴技术视为经济竞争力和国防的关键要素。争取在这些技术领域占据领先地位是中美战略竞争的核心方面。一些新兴技术既有民用用途，也有军用用途。这些技术中包括光检测和测距 (LiDAR)，这是一种用于汽车、农业、制造、气象和其他系统的遥感技术。LiDAR 市场及其用途正在迅速发展。迄今为止，美国公司在 LiDAR 领域处于领先地位，但中国公司在中国产业政策的支持以及美国市场和技术的准入下也取得了进展。一些中国公司使用可疑的做法来获取美国 LiDAR 知识产权 (IP)。
了解莫桑比克的农业产出
摘要：本文通过利用先进的遥感技术并借鉴了成功的农业发展示例，对莫桑比克的农业土地覆盖范围进行了全面分析，以提出莫桑比克的战略途径。研究利用了Sentinel-2卫星图像，再加上机器学习算法，以准确地绘制和评估该国的农业土地，表明农业仅占莫桑比克土地面积的12％。通过检查某些国家所经历的农业转型或“绿色革命”，可以提炼规律和必要条件，然后将其与莫桑比克的抗议者进行比较。这项研究不仅提供了一个模型，该模型是遥感等新兴技术如何为农业状况提供依据，还提供了重要的见解，以了解混凝土瓶颈可能会阻止莫桑比克的农业发展。
农业中的人工智能应用需要正义视角来应对风险
遥感技术（例如卫星图像）越来越多地用于实现全球南方的可持续粮食安全。这项技术有助于减少实地工作并提供不同尺度的精确数据 6 。自 1972 年发射第一颗民用地球观测卫星 Landsat 1 以来，各机构和私营公司制作的地理产品数量不断增加。ESA、NASA 和 USGS 等联邦机构以及 Planet、Airbus 和 Maxar 等商业提供商提供一系列卫星数据产品。NASA/USGS Landsat 计划继续发射卫星，最新的 Landsat 9 可生成 30 米分辨率的图像，重访时间为 16 天。然而，RapidEye 等商业卫星可能更适合更专业的应用，例如疾病检测，因为它们具有更高的空间分辨率和更短的重访时间 7–9 。
使用和接受遥感和数字信息作为证据的法律挑战和市场回报
如果我们要保持在生态系统限制之内，就需要更清楚地看到未来。我们新的发现事实的能力为证据带来了新的机遇和挑战，特别是在环境合规领域。卫星和其他遥感技术正在彻底改变我们可视化和模拟环境和资源管理决策的潜在后果的能力。这些进步使科学家、政府和行业能够以远远超出人类感官的感知能力窥视地球最偏远的角落。我们面临的挑战是确定最有效的方法来建立技术和流程，使我们能够通过将包括遥感数据在内的数字地球系统科学整合到各级资源管理的法律系统中，更好地管理关键的生态系统。Durwood Zaelke 教授 1
预警系统：监视纳米比亚的牧场
由欧盟的气候变化适应和缓解措施资助，包括能源计划，与农业生态服务合作，Agra Limited正在与利益相关者合作开发和测试纳米比亚牧场的预警系统。从空间监控牧场的早期警告系统中最重要的组成部分是基于经过验证的遥感技术。这项技术需要从近乎实时的整个纳米比亚的卫星中可靠地监测植被的绿色（活动）。最有用的是查看与一年中同一地区的长期历史有关的当前植被活动模式。以下是2011年至2015年的一系列地图。这些地图显示了一年的仲夏（1月至3月）植被“绿色”（白色），低于正常（红色）或高于正常（绿色）。
景观监测方法比较 - WUR eDepot
角特征确实需要对图像进行解释。到目前为止，使用遥感技术从航空照片中提取有关线性种植园的信息已被证明很困难（Kramer 等人准备中），因为相当多的元素在分析中未被发现。此外，由于照片在颜色和透视方面的差异以及阴影对图像的影响，在开始自动分析之前需要大量时间进行预处理。因此，手动分析目前仍然是最合适的解释方法。可以通过随机抽查来减少此解释所涉及的工作量。Koomen 等人(2006) 详细讨论了荷兰此类抽样检查的统计方面，并得出结论，大约 200 个点的样本将能够以 95% 的可靠性和 200 米的分辨率评估线性种植园长度的变化。