10、基于云的遥感技术:原理、应用与挑战

基于云的遥感技术:原理、应用与挑战

1. 遥感基础

遥感是利用反射和发射的辐射来确定和分析难以接近的物体及其环境的物理或地理特性的技术。它结合了摄影、摄影测量和航空地球物理勘测等传统研究,以及针对电磁频谱不同波段的现代方法。

在遥感过程中,电磁辐射源于物体,以地球观测为例,该物体就是地球表面。辐射被测量并转换为关于物体或与物体相关过程的数据。其前期测量阶段涉及以下几个部分:
- 辐射源 :提供电磁辐射。
- 大气路径 :辐射传播经过的大气环境。
- 与物体的相互作用 :辐射与目标物体发生相互作用。
- 传感器捕获辐射 :由传感元件捕获辐射。

后续阶段则包括:
- 辐射数据的传输、收集和预处理 :对存储的辐射数据进行传输、收集和初步处理。
- 遥感信息的交互与分析 :对遥感数据进行交互和深入分析。
- 期望框架的开发进展 :推动相关技术框架的不断发展。

2. 传感器类型

传感器是能够测量或捕获电磁波形式辐射的设备或仪器,主要分为被动传感器和主动传感器两类。

2.1 被动传感器

被动传感器依赖其他来源的辐射,对自然源的辐射高度敏感,通常是反射的阳光或自然物体释放的能量。它主要利用太阳辐射照亮地球表面,并检测地球区域反射的波,能记录可见光和红外波的电磁频谱,可感应约420 - 740纳

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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