zmjia111的博客

以高光谱遥感为核心，构建大范围、快速、远程、定量探测技术，已在矿物填图、土壤质量参数评估、植被、农作物生长状态监测等领域取得了突出的成果，而在药品、食物、环境等领域也显示了不可估量的应用潜力。2. 木材含水量算法案例：采用回归学习器对森林木材样品数据含水量进行定量分析，涉及高光谱数据读取、写入、高光谱回归分析数据整理，回归学习器，随机森林、线性、支持向量机等含水量评估、误差分析可视化。数据读写可视化、增强、校正、降维、光谱解混、光谱匹配等六组函数；采用PPI、VCA等方法对高光谱数据的端元光谱进行提取。

随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。3. 目标检测模型的评估方案，包括正确率，精确率，召回率，mAP等。（2）讲解数据集的制作过程，包括数据的存储和处理。

其中，Earth Engine最为强大，能够存取和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星图像和NCEP等气象再分析数据集，同时依托全球上百万台超级服务器，提供足够的运算能力对这些数据进行处理。作为国内最先进的遥感云平台，PIE Engine近年来发展发非常迅速，拥有丰富的国产卫星数据，以及中国区域的其它重要开源数据，在数据安全性和访问便利性方面具有独到的优势。· 影像制图（区域统计、分类图、直方图、散点图、线型图，饼图等）· 集合对象的循环迭代（map/iterate）

其利用高分辨CCD相机系统获取遥感影像，利用空中和地面控制系统实现影像的自动拍摄和获取，同时实现航迹的规划和监控、信息数据的压缩和自动传输、影像预处理等功能，可广泛应用于国家生态环境保护、矿产资源勘探、海洋环境监测、土地利用调查、水资源开发、农作物长势监测与估产、农业作业、自然灾害监测与评估、城市规划与市政管理、森林病虫害防护与监测、公共安全、国防事业、数字地球等领域。由浅入深基本辐射度量：辐射通量、辐照度、辐射强度、辐亮度（推导）点云去噪、滤波、归一化、冠层高度模型生产、单木检测与分割（实践）

MATLABMATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。 [1]MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学

行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。

其利用高分辨CCD相机系统获取遥感影像，利用空中和地面控制系统实现影像的自动拍摄和获取，同时实现航迹的规划和监控、信息数据的压缩和自动传输、影像预处理等功能，可广泛应用于国家生态环境保护、矿产资源勘探、海洋环境监测、土地利用调查、水资源开发、农作物长势监测与估产、农业作业、自然灾害监测与评估、城市规划与市政管理、森林病虫害防护与监测、公共安全、国防事业、数字地球等领域。基于无人机多光谱数据的正射影像与植被指数制图案例 阅读全文点击《浅谈无人机遥感图像拼接与处理方法》基于无人机航拍的单体三维建模案例。

由于全球变暖、大气中温室气体浓度逐年增加等问题的出现，“双碳”行动特别是碳中和已经在世界范围形成广泛影响。碳中和可以从碳排放（碳源）和碳固定（碳汇）这两个侧面来理解。Potter et al，1994)，耦合了生态系统生产力和土壤碳、氮通量，由网格化的全球气候、辐射、土壤和遥感植被指数数据集驱动。Potter和Klooster考虑了人为活动导致的土地覆盖变化，对CASA模型以及某些参数做了一些调整，来改善与植物吸收需求有关的土壤碳循环和总生态系统可获得氮量的计算(Potter et al.，1997)。

相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。专题涉及光学和雷达数据处理、机器学习算法应用、反演精度评估、变量重要性分析、结果可视化、栅格与矢量转换等内容，将演示如何利用红树林的生境特征信息（如地形、与大海相连等）对分类结果进行精细处理，实现高精度分布图的绘制。影像掩码、裁剪和镶嵌等；

无人机用传感器收集目标物的电磁波信息，经处理、分析后，识别目标物，揭示其几何、物理性质和相互关系及其变化规律的现代科学技术[1]。 换言之，即是“遥远的感知”，按传感器搭载平台划分，包括航天遥感、航空遥感、地面遥感。,使用领域有自然灾害，如国家和地方灾情监测、预警、评估、应急救助指挥体系，民用领域等。一、无人机遥感简介二、无人机遥感在生态环境研究中的典型应用三、无人机航拍内外业流程四、无人机图像拼接软件介绍分析五、无人机生态环境监测典型案例分析与经验介绍

一、时间序列遥感数据的概念二、遥感数据介绍（MDDIS、LANDSAT、Sentinel-Z、HJ、GF）三、时间序列遥感数据的应用四、时间序列遥感数据应用心得五、时间序列遥感数据分析的现状和发展趋势一、时间序列遥感数据的概念二、遥感数据介绍（MDDIS、LANDSAT、Sentinel-Z、HJ、GF）三、时间序列遥感数据的应用四、时间序列遥感数据应用心得五、时间序列遥感数据分析的现状和发展趋势

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。朱老师（副教授）∶劳伦斯伯克利国家实验室/科罗拉多州立大学博士后、长期从事生态遥感监测、湿地碳循环、生态模型、全球变化生态学等研究，基于无人机在生态环境中的应用具有丰富实践项目经验。

与传统的遥感相比， 高光谱分辨率的成像光谱仪为每一个成像象元提供很窄的(一般小于10nm) 成像波段，并且在某个光谱区间是连续分布的。这不只是简单的数据量的增加，而是有关地物光谱空间信息量的增加， 为利用遥感的技术手段进行对地观测， 监测地表的环境变化提供了更充分的信息， 从而也使得传统的遥感监测目标发生了本质的变化。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱遥感。

7、掌握水环境遥感信息提取结果的可视化制图方法（R语言）4、掌握水深提取——多元回归分析方法（R语言+遥感）6、掌握水质提取——神经网络分析方法（R语言+遥感）5、掌握水温提取——支持向量机方法（R语言+遥感）3、掌握水线提取——水体指数与阈值混合法（遥感）1.5 案例形式的R语言语法基础学习（R语言）2.1 遥感水环境污染评价理论（遥感）5.2 Landsat8卫星热红外波段。（5）绘制叶绿素、氮、磷、钾神经网络图。2.3 遥感数据辐射校正方法（遥感）2.4 遥感数据高清融合方法（遥感）

由浅入深基本辐射度量：辐射通量、辐照度、辐射强度、辐亮度（推导）点云去噪、滤波、归一化、冠层高度模型生产、单木检测与分割（实践）多光谱相机成像类型与核心问题（波段影像套合、滤光片）非朗伯表面的二向性反射之BRDF与BRF详解（推导）二维影像与三维点云的投影与反投影（实践+代码讲解）基本辐射定律之朗伯余弦定律与平方反比定律（推导）正射影像、DEM、DSM的生成（实践+代码讲解）植被指数构建的基本思想、原则与方法（示例）比尔-朗伯定律与间隙率理论（两种推导）影像与SfM点云联合使用案例（实践）

合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术，凭借其可以穿过大气层，全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性，已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。【算例】：利用覆盖北京地区的Sentinel-1A SAR影像（2018年-2020年），采用PSInSAR技术获取北京地区的地表沉降速率与沉降时间序列信息。

IDL语言内置的数学库函数可以大大地减少图象处理算法开发的工作量，用IDL语言写的程序可以不加修改地在其他可以运行IDL的平台上运行，这样开发出来的系统自然地具有可移植性。由于IDL语言是解释性语言,其运行速度受到影响，对于速度要求较高的功能可以直接用标准C语言编写,利用IDL与C的接口在IDL语言中调用C模块实现高速度。IDL 语言的许多函数可以支持不同的数据类型， 例如ROT 旋转函数可以旋转字节型、整型及浮点型的矩阵数据。3.感兴趣区域和站点时间序列数据提取（按行列号、矢量边界提取）