遥感3-20117152-倪美龄-实验5,6
生态遥感监测模型考核试卷
15.在遥感图像处理中，哪种方法可以用于去除图像噪声？（）
A.滤波
B.图像锐化
C.图像旋转
D.图像镶嵌
16.下列哪个指标可以反映城市热岛效应的强度？（）
A.平均地表温度
B.最大地表温度
C.最小地表温度
D.地表温度标准差
17.下列哪种传感器具有高空间分辨率和高时间分辨率的特点？（）
A. MODIS
7.在遥感图像中，水体通常表现出较低的______反射率。（）
8.生态遥感监测中，用于评估土壤湿度的一个常用指标是______。（）
9.生态系统生产力模型中，MODIS是通过______数据来估算生产力的。（）
10.在遥感图像分类中，______是一种基于统计方法的分类器。（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
7.遥感图像的波段组合可以用于提取地物的特定信息。（）
8.生态遥感监测中，所有的植被指数都是基于近红外波段和红波段计算的。（）
9.土地覆盖分类是生态遥感监测中的主要任务之一。（）
10.生态系统模型可以完全代替实地调查和观测数据。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简述生态遥感监测的基本原理，并列举三种常用的生态遥感指数及其应用。
A.光能利用率模型
B.冠层反射率模型
C.碳平衡模型
D.树木生长模型
5.在遥感图像处理中，哪些方法可以用于图像分类？（）
A.最大似然分类
B.支持向量机
C.阈值分割
D.神经网络
6.下列哪些技术可以用于生态遥感数据的地面验证？（）
A.地面实测数据
B.遥感图像
定量遥感在生态学研究中的基础应用_王军邦
定量遥感在生态学研究中的基础应用*王军邦1,2**牛 铮1 胡秉民2 王长耀1 王政权3(1中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,北京100101;2浙江大学生命科学院农业生态研究所,杭州310029;3东北林业大学森林资源与环境学院,哈尔滨150040)摘 要 生态学问题,特别是近来兴起的全球变化问题,是存在于不同时空尺度的生物与环境互作的格局和动态变化,对它的研究需要较大时空尺度的数据支撑,因此不同时空分辩率的遥感影象图就成为了这一重要的数据源。
从遥感的功能出发,介绍了遥感应用于植被覆盖分类、生态系统参数提取及生态系统模型等方面的基础研究情况,试图为生态学研究提供应用遥感的思路,为进一步应用遥感解决生态学问题提供基础。
关键词 生态学,定量遥感,遥感分类,植被参数中图分类号 Q 149 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2004)02-0152-06Primary appli cations of quantitative remote sensing in ecological research.WAN G Junbang 1,2,N IU Zheng 1,HU Binmin 2,WA NG Chang yao 1,WAN G Zheng quan 3(1L A RSI S,I nstitute of Re mote Sensing A p plications ,Chinese A cademy of Sciences ,Beij ing 100101,China;2I nstitute of A gr icultur e Ecology ,Lif e Science College,Zhej iang University ,H angz hou 310029,China;3College of For est Resour ce and Env ironment ,N or theaster n China For estry University ,H ar bin 150040,China).Chinese Jour nal of Ecology ,2004,23(2):152~157.Remote sensing is w idely applied in ecolog ical research.T he combination of remote sensing and ecol ogy is very important in solv ing env ironment problems and for their development.M any scient i sts hav e discussed the application of remote sensing in ecolo gy.In t his paper,the function of remote sensing for ecological r esearch is introduced: vegetation classification; land surface and env iron ment parameter retrieval; vegetation parameter r etr iev al; application in ecosystem car bon cycle.Key words ecology,quantitative remote sensing,classification,parameter.*中国科学院知识创新工程重大项目(KZCX1-S W-01)、国家重点基础研究发展规划项目(G2000077900)和国家高技术研究与发展计划资助项目(2001AA135050,2003AA131170)。
南海北部海域叶绿素 a浓度时空特征遥感分析
南海北部海域叶绿素 a浓度时空特征遥感分析马翱慧;刘湘南;李婷;刘美玲【摘要】利用2007－2010年MODIS的L2级叶绿素a浓度产品作为数据基础，对叶绿素a浓度年平均和月平均数据进行分级分区处理，研究南海北部海域叶绿素a浓度时空分布特征及其与海洋环境因素的关系。
初步研究结果表明：2007－2010年在南海北部海域叶绿素a浓度的高值区（＞5.0 mg/m3）主要分布在广东省沿岸河流的入海口，分布范围在夏季最大，在春秋次之，在冬季最小；叶绿素a 浓度的次高值区（1.0～5.0 mg/m3）主要分布在海岸线到50 m等深线之间的海域，分布范围夏冬较大，能扩展到50 m等深线附近，而春秋较小，会退缩到50 m等深线以内；叶绿素a浓度的中值区（0.3～1.0 mg/m 3）主要分布在100 m等深线以外的海域，其区域平均值夏季最低，春秋次之，冬季最高，同时该区域叶绿素a浓度在春夏秋三季空间分布较均匀，而冬季受季风和黑潮入侵影响空间分布较为复杂。
南海北部海域海表叶绿素a浓度的时空变化特征与季风、沿岸河流、海流、海表温度等海洋环境因素的变化有关。
3）主要分布在50 m到100 m等深线之间的海域，时空变化复杂；叶绿素a浓度的低值区（＜0.3 mg/m%The temporal and spatial distribution of a chlorophyll a (Chl-a) concentration in the northern South China Sea (NSCS) and its relationship with marine environmental factors were studied based on the annually and monthly mean images (January 2007 to December 2010) of the Chl-a concentration ,which were obtained from the MODIS chlorophyll a concentration Level 2 products ,then classified into seven re-gions basedon the isobaths and divided into six grades .The preliminary results showed that during 2007-2010 in the NSCS ,the highest value area (>5mg/m3 ) of Chl-a concentration was mainly distributed in Guangdong coastal estuaries ,and the biggest in summer ,followed in spring and autumn ,the smallest in winter ;The second highest value area(1.0~5.0mg/m 3 ) of the Chl-a concentration was mainly in the wa-ters between coastline and 50m isobaths .The distribution range of Chl-a concentration in summer and win-ter was larger ,extending to the vicinity the 50 m isobath ,smaller in spring and autumn ,keeping within 50 m isobath ;the mid-value area(0.3~1.0 mg/m 3 ) of the Chl-a concentration mainly distrubuted between 50 and 100 m isobath with complex temporal and spatial variation ;the low value area(<0.3 mg/m3 ) of the Chl-a concentration distributed basically in the waters beyond the 100 m isobath ,where the regional aver-age of monthly mean Chl-a concentration was the lowest in summer ,followed by spring and autumn ,the highest in winter ,and where the spatial distributions of the Chl-a concentration were homogeneous in spring ,summer and autumn ,but due to the monsoon and the intrusion of Kuroshio ,became more complex in winter .The temporal and spatial features of the Chl-a concentration in the NSCS were affected by the variations of the marine environmental factors ,such as monsoon ,coastal rivers ,ocean currents ,sea sur-face temperature ,etc .【期刊名称】《海洋学报（中文版）》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】8页(P98-105)【关键词】南海北部海域;MODIS;叶绿素a浓度;时空变化【作者】马翱慧;刘湘南;李婷;刘美玲【作者单位】中国地质大学北京信息工程学院，北京100083;中国地质大学北京信息工程学院，北京100083;中国地质大学北京信息工程学院，北京100083;中国地质大学北京信息工程学院，北京100083【正文语种】中文【中图分类】P722.7海洋浮游植物作为海洋有机物的初级生产者，在海洋生态系统的物质循环和能量转化过程中起着重要作用［1］。
深度融合描绘遥感蓝图
深度融合描绘遥感蓝图作者：倪海波来源：《科学中国人·下旬刊》2021年第08期把照相機放在航空器或航天平台上，对地球表面拍摄成像，就形成了遥感数据。
这些遥感数据很好地刻画了地球表面的信息和人类活动，是大范围、长周期的数据集，有效加以利用将为国民经济发展及生态环境保护提供重要支撑。
但目前面临的状况是，遥感数据的处理难度较高，大量数据堆积却应用不足。
如何快速、精准提取数据中的目标信息就成为一个亟待突破的关键问题。
武汉大学遥感信息工程学院副教授、博士生导师李彦胜多年来坚持立足国家重大战略需求和国计民生问题，深耕于人工智能驱动的遥感大数据处理与知识挖掘领域，致力于遥感影像解译、机器学习、计算机视觉、知识工程、自然语言处理等多领域的深度交叉融合，在高分辨率遥感影像场景理解、大规模遥感影像多模检索、大范围遥感土地覆盖分类与变化监测、多源遥感影像目标检测与识别等方面取得了一系列创新性研究成果。
数学为基，入轨遥感“遥感是一个典型的交叉学科，它的核心工作就是数据处理，而数据处理又涉及大量人工智能算法的介入，也和数学有着千丝万缕的联系。
”采访中，李彦胜如是介绍他所从事的研究领域。
与遥感大数据研究结缘，李彦胜坦承源于高考那一次阴差阳错的选择——打小，李彦胜的梦想是学习计算机，高考那一年他却被数学专业录取。
当时，李彦胜觉得自己遇到了挫折，“没有进入理想的专业”。
但是，他选择在学习过程中不断修正自己，在发展中寻找机会。
除了数学专业课程外，他还通过自学和旁听的方式补充了大量计算机专业知识。
通过4年孜孜以求的学习，李彦胜成功考取华中科技大学人工智能与自动化学院模式识别与智能系统专业研究生，师从田金文教授和谭毅华教授，开启了人工智能方向的研究，并获得博士学位。
让李彦胜喜出望外的是，后来的实践证明，“数学专业的学习为后续的科研工作打下了坚实的基础”。
数学，成为李彦胜通往学术殿堂的基石。
至今，李彦胜感谢这次漫长的修正过程，就像卫星从地球进入宇宙空间后的逐渐修正、调整、最终入轨，“这是成长的必经之路”。
无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用_3
无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用发布时间：2021-06-28T10:10:30.757Z 来源：《工程管理前沿》2021年2月5期作者：刘盼盼、刘志诚、潘美灵[导读] 我国正在推进现代化建设，项目数量逐步增加刘盼盼、刘志诚、潘美灵山东豪邦信息科技有限公司山东省济南市 250000摘要：我国正在推进现代化建设，项目数量逐步增加，测绘工作为工程的设计和施工提供重要的数据及资料支撑，保障施工质量和安全，起到了有效的辅助性作用。
随着相关科学技术的飞速发展，工程测量领域获以革命性的技术更新。
特别是近年来，无人机遥感技术在各种工程测量活动中已得到广泛应用，方便测量内外业的开展，同时，保证了测绘生产质量。
关键词：无人机遥感；工程测量；高新技术引言随着我国经济的发展和科学技术水平的迅速提升，无人机遥感技术的应用也越来越广泛，尤其对于测绘工程，可以有效地提高测量工作效率。
除此之外，无人机遥感技术作为一种全新的新兴技术，也得到了国家政策的大力支持，相关技术也逐渐成熟，为无人机遥感技术在测绘工程测量过程中的应用奠定了基础。
1无人机遥感技术发展现状无人机技术，在很多时候又被业内称为无人机航测遥感技术，它更多时候是采用无线电设备来对各种各样的飞行器进行控制，从而实现对信息的快速获取。
当前无人机技术主要包含数据处理系统、无人飞行器平台、GPS导航定位系统以及数码传感器，这是将数据处理技术、计算机信息通讯以及GPS高度融合的高新技术。
过去传统的地面测绘信息，的采集都是通过载人飞机或者是卫星来进行获取的，但是所需要承担的成本比较高，并且很多时候会受到天气条件的影响，并且各种信息的更新速度非常的慢，对于测绘工作的发展造成了很大的限制。
而相比之下，无人机遥感技术它所需要的周期短、成本比较低、成像较为清晰、操作起来也较为简单方便，在很多方面都弥补了传统测绘信息采集的不足和缺陷。
当前国内的无人机技术在各项研发方面都取得了很多进步，各个国家也在不断的引进我国的无人机技术。
遥感实验报告
一、实验背景随着科技的飞速发展，遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，在地理信息系统、资源调查、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地了解遥感技术的基本原理和应用，我们进行了本次遥感实验。
二、实验目的1. 掌握遥感图像的获取和处理方法；2. 熟悉遥感图像处理软件ENVI的基本操作；3. 学习遥感图像的分类和提取信息的方法；4. 培养团队合作精神和实际操作能力。
三、实验原理遥感技术是利用电磁波对地球表面进行探测和监测的技术。
通过遥感传感器获取的图像数据，可以反映地表物体的物理、化学和生物特性。
遥感图像处理主要包括图像校正、分类、提取信息等步骤。
四、实验内容1. 图像获取实验中，我们使用了ENVI软件，从美国地质调查局（USGS）的地球观测系统数据和信息（EOSDIS）中下载了北京市的Landsat 8卫星影像。
2. 图像校正首先，我们对下载的遥感图像进行了几何校正，以消除图像中的几何畸变。
通过选择地面控制点，将遥感图像与实际地理位置相对应。
3. 图像分类接着，我们进行了遥感图像的分类。
采用监督分类方法，利用ENVI软件中的分类器，对遥感图像进行分类。
分类过程中，我们选取了地物特征明显的区域作为训练样本，以指导分类器进行分类。
4. 信息提取最后，我们利用遥感图像提取了北京市的地物信息，包括水体、植被、建筑等。
通过对提取信息的分析，可以了解北京市的地表环境状况。
五、实验结果与分析1. 图像校正通过几何校正，我们成功地将遥感图像与实际地理位置相对应，消除了图像中的几何畸变。
校正后的图像可以更准确地反映地表物体的真实位置。
2. 图像分类在遥感图像分类过程中，我们共分为三个类别：水体、植被和建筑。
经过分类，我们得到了较为准确的分类结果。
通过分析分类结果，可以看出北京市的水体主要分布在北部地区，植被主要分布在山区和郊外，建筑主要集中在城市中心区域。
3. 信息提取通过对遥感图像提取的地物信息进行分析，我们可以了解到北京市的地表环境状况。
《遥感应用综合实习》指导书武大
《遥感应用综合实习》指导书一实习原理基于遥感影像的变化监测就是从不同时间获取的遥感影像中，定量分析和确定地表变化特征和过程的技术。
变化监测的方法大体上可分为两类：一类是基于分类的变化监测，即根据变化前后图像的分类结果进行变化监测，称为后分类法，这种方法对分类的精度要求较高；另一类是基于像素的变化监测，对于不同时期图像的像素灰度变化进行比较，或在灰度变化的基础上进行相关的分析，实现变化监测，称为逐个像元比较法，这种方法需要消除不同时期影像之间的由于成像条件不同而产生的差异。
这两种方法的流程图如下所示：基于分类的变化监测流程图基于像素的变化监测流程图二实习主要内容：1 遥感影像的预处理本次实习利用遥感卫星QUICK BIRD，P5，SPOT等影像进行土地利用变化监测，包括2002，2007两年的影像数据。
在进行变化监测之前，需要进行一些基本的图象处理，主要包括以下内容：（1）几何纠正：对02年和07年的原始影像分别采用不同的方法进行几何纠正。
①对于02年的Quick Bird影像：根据1：10000地形图，选择投影类型，选择控制点，手工输入大地坐标，进行几何纠正；②对于07年的P5和SPOT影像，以纠正好的02年Quick Bird影像为参考，进行几何纠正。
（2）辐射校正：利用直方图匹配、直方图归一化、回归分析等方法，消除不同大气状况、不同成像时间所造成的影像光谱信息的差异、2 监督法分类：对待分类影象进行监督法分类，分为五类地物：水体（湖泊），建城区（包括城市用地，道路，建筑用地），林地，农用地（包括旱地，草地），坑塘水面（包括水田，鱼塘，滩涂，池塘）。
在选择训练样区时，首先选取最具有代表性的AOI，然后进行分类，查看效果如何，然后对分类效果较差的部分添加选取AOI，重新分类，直到分类结果满意为止。
3 对分类后的影象进行裁切：本次变化监测的研究区域为南湖地区，根据研究区域，在不同时期的影像中分别裁剪获得需要的数据。
遥感呼吸模型实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等方面发挥着越来越重要的作用。
遥感呼吸模型是近年来兴起的一种遥感数据处理方法，主要用于分析地表植被覆盖度的动态变化。
本实验旨在通过遥感呼吸模型，分析某地区植被覆盖度的变化规律，为植被管理提供科学依据。
二、实验目的1. 熟悉遥感呼吸模型的原理和方法。
2. 利用遥感数据，分析某地区植被覆盖度的动态变化。
3. 掌握遥感呼吸模型在实际应用中的操作步骤。
三、实验材料1. 实验数据：某地区Landsat 8遥感影像数据，时间跨度为2010年至2020年。
2. 软件工具：ENVI遥感图像处理软件。
四、实验方法1. 数据预处理：对Landsat 8遥感影像数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、地形校正等，以提高数据质量。
2. 遥感呼吸模型构建：根据遥感影像数据，构建遥感呼吸模型，分析植被覆盖度的动态变化。
3. 植被覆盖度分析：利用遥感呼吸模型，分析某地区植被覆盖度的变化规律，包括植被覆盖度变化趋势、变化幅度等。
4. 结果分析：对实验结果进行分析，探讨遥感呼吸模型在植被覆盖度分析中的应用价值。
五、实验步骤1. 数据预处理：将Landsat 8遥感影像数据导入ENVI软件，进行辐射定标、大气校正、地形校正等预处理操作。
2. 遥感呼吸模型构建：在ENVI软件中，根据预处理后的遥感影像数据，构建遥感呼吸模型。
具体步骤如下：（1）选择植被指数：选择适合的植被指数，如归一化植被指数（NDVI）。
（2）计算植被指数：对预处理后的遥感影像数据计算植被指数。
（3）构建遥感呼吸模型：根据遥感呼吸模型原理，建立植被覆盖度与植被指数之间的关系模型。
3. 植被覆盖度分析：利用遥感呼吸模型，分析某地区植被覆盖度的动态变化。
具体步骤如下：（1）选择分析时间段：根据研究需求，选择分析时间段。
（2）计算植被覆盖度：利用遥感呼吸模型，计算不同时间段的植被覆盖度。
（3）分析植被覆盖度变化规律：对计算得到的植被覆盖度进行统计分析，分析植被覆盖度的变化趋势、变化幅度等。