城市遥感智能信息提取需求案例
遥感卫星应用典型案例
遥感卫星应⽤典型案例遥感卫星应⽤典型案例⼀、河北⽣态保护修复遥感监测河北省卫星中⼼针对河北省86 个⼭⽔林⽥湖⽣态修复治理试点⼯程项⽬的⼯程进度、质量和效果的监管与评估（图1），进⾏了卫星遥感监测，完成野外核查180 处，为管理部门科学决策提供了⽀持。
图1湿地⽣态恢复⼯程遥感监测⼆、⼭西别墅分布卫星遥感监测⼭西省卫星中⼼充分利⽤遥感技术⼿段，开展了全省别墅分布卫星遥感监测排查，共排查5 类保护区内别墅及疑似别墅467处，其中别墅100 处，疑似别墅367 处。
建⽴了监管平台，整合线上、线下资源，逐⼀对别墅解译结果进⾏排查，建⽴详细台账，监测成果为⼭西省别墅专项整治⼯作提供了基础数据⽀撑。
三、内蒙古“⼀湖两海”⽣态变化遥感监测内蒙古卫星中⼼利⽤中⾼分辨率遥感影像数据，对乌梁素海、岱海、呼伦湖三个湖泊的⽔域⾯积、⽔量、⽔温、⽔⽣植被、⽔质和周边地表覆盖变化情况进⾏了长时序监测，总监测⾯积达5460 平⽅千⽶，客观反映了“⼀湖两海”⽣态环境变迁和⽣态保护成效，为内蒙古审计厅对“⼀湖两海”⽣态专项审计提供了专业全⽅位的地理信息⼤数据⽀撑，也为凉城县找准岱海⽔质变化、主要污染源来源及⽔域⾯积减少的主要症结提供了准确、宏观的数据参考。
四、⿊龙江耕地保险理赔遥感服务2019 年，⿊龙江省农作物受⽔灾影响，受灾⾯积较⼤，对农户造成较⼤损失。
⿊龙江省卫星中⼼与保险公司合作，利⽤卫星遥感技术，计算耕地⽔灾⾯积和程度，全⾯提升了农业保险理赔服务的专业化、规范化和科学化⽔平。
五、全国冰川遥感监测利⽤15 ⽶卫星遥感数据，采⽤⼈机交互解译⽅法，完成了2000年和2015 年中国范围⼭地冰川遥感解译制图与变化信息提取（图2），相关成果为全球⽔资源和⽓候变化研究、灾害监测预警等提供了准确参考。
图2冰川变化遥感监测六、上海⽔⽣植物综合治理为实现早发现、早整治⽬标，降低综合治理成本，上海市卫星中⼼通过多源⾼分辨率卫星和⽔上视频定点监控的技术⼿段，结合点、线、⾯全⽅位多尺度的遥感⼤数据分析，研究确定⽔⽣植物在上海市的来源和动态分布规律，结合⼈⼯智能算法，耦合⽓候、⽔流传输模型，形成⼀套早发现、早治理，从源头减量，分区管控和⽹格化⽔⽣植物发现、爆发预警和综合防治的管理系统，为上海市⽔⽣植物综合治理提供了决策依据（图3）。
水体信息自动提取遥感研究以丽江地区为例
二、技术手段
3、特征分析和应用：提取出水体信息后，需要进行特征分析和应用。通过对 水体的形态、大小、颜色等特征进行分析，可以获取水体的类型、分布、水质等 信息。这些信息可以应用于水资源管理、环境保护、气候变化研究等领域。
三、发展趋势
三、发展趋势
随着遥感技术的不断发展，水体的遥感信息自动提取方法也在不断进步和完 善。未来，该领域的发展趋势包括以下几个方面：
一、遥感技术概述
一、遥感技术概述
遥感是指利用传感器对地球表面进行远距离探测的一种技术。它具有获取信 息速度快、范围广、精度高等优点，可以为科学研究提供大量数据支持。在遥感 技术中，卫星遥感是应用最为广泛的一种方式。卫星遥感具有覆盖范围广、连续 性强、周期短等优点，能够提供准确、实时的地球表面信息。
四、结论与展望
四、结论与展望
本次演示以丽江地区为例，探讨了水体信息自动提取的遥感研究。通过对遥 感图像的预处理、图像分割、特征提取、水体信息提取和结果评估等步骤的处理 和分析，可以更加准确地获取丽江地区的水体信息。这些信息对于水资源管理、 环境保护、气候变化研究等方面具有重要意义。
四、结论与展望
水体信息自动提取遥感研究 以丽江地区为例
目录
01 一、遥感技术概述
02
二、水体信息自动提 取方法
03 三、丽江地区水体信 息自动提取实践
04 四、结论与展望
05 参考内容
内容摘要
随着科技的不断发展，遥感技术已经成为获取地球表面信息的重要手段之一。 在众多遥感应用中，水体信息自动提取具有重要意义。水是人类生存的基本需求 之一，也是生态系统的重要组成部分。因此，通过遥感技术获取水体信息对于水 资源管理、环境保护、气候变化研究等方面具有重要意义。本次演示以丽江地区 为例，探讨水体信息自动提取的遥感研究。
遥感卫星影像-建筑物提取方案
8.1建筑物提取意义高分辨率遥感影像中的建筑物提取对违建监测、城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等应用具有重要意义。
高分辨率遥感影像在提高地物光谱特征，突出地物结构、纹理和细节等信息的同时，也因为卫星观测角度问题造成地物遮挡，尺度的增大带来了严重的异物同谱问题，同时增加了影像的噪声，因而限制了建筑物提取的精度，使得目视解译方法仍然是最普遍使用的判读方法，它费时费力、精度难以保证的缺点严重制约了高分辨率遥感影像的大规模应用，造成影像数据的极大浪费。
深度学习是人工智能中机器学习发展的新阶段，有效的解决了对复杂对象特征的刻画和复杂场景的关联分析等问题。
面向高分辨率遥感影像建筑物提取的深度学习方法，可以自动提取建筑物的特征信息，实现高精度高效率的建筑物提取。
8.2建筑物提取数据需求为保证建筑物提取的精度，遥感影像的空间分辨率要求做0.5米以上，至少包括R、G、B 三个波段，包括但不限于WorldView-2遥感卫星数据、中国高景一号遥感卫星数据。
8.3建筑物提取方骤1.标记样本需求分析标记数据的数量和质量是决定最终提取的建筑物产品精度的关键因素。
深度学习算法是一种以数据为驱动的算法，在遥感大数据的环境下，利用深度学习算法实现建筑物高精度提取，首先要保证标记样本数据的数量、质量以及在空间上分布的合理性和对目标地物的代表性。
此外，深度学习算法能够根据训练样本自主学习目标地物的光谱和结构特征，无需对影像进行定量化处理，有效地保留了影像细节信息。
与传统样本库不同，深度学习算法要求样本库中样本的每个像素均具有一个独立的标号，且样本库的精度直接影响深度学习算法的精度。
因此，需设计准确、完善的标记数据样本库。
样本库的设计主要考虑标记样本的空间分布、时间分布、数据源、样本数量等影响因素。
2.基于目视解译的样本标记规范与流程设计深度学习模型的本质上是通过对先验知识的学习来实现对未知信息进行判定的算法。
无人机遥感数据处理中的城市绿地提取技术
无人机遥感数据处理中的城市绿地提取技术城市绿地是城市生态系统中的重要组成部分，对改善城市环境质量、提升居民生活品质具有重要意义。
随着无人机技术的快速发展，利用无人机遥感数据进行城市绿地提取成为了一种有效的手段。
本文将介绍无人机遥感数据处理中的城市绿地提取技术。
### 1. 数据采集在进行城市绿地提取之前，首先需要采集城市区域的无人机遥感数据。
无人机可以搭载各种传感器，如光学相机、红外相机等，用于获取不同波段的图像数据。
在采集过程中，需要注意飞行高度、相机参数等因素，以保证数据的质量和覆盖范围。
### 2. 数据预处理采集到的无人机遥感数据需要进行预处理，以提高后续绿地提取的精度和效率。
预处理包括图像去噪、几何校正、影像配准等步骤，确保数据的准确性和一致性。
### 3. 特征提取在数据预处理完成后，需要进行城市绿地的特征提取。
常用的特征包括色彩、纹理、形状等。
利用图像处理和计算机视觉技术，可以从遥感图像中提取出与绿地相关的特征信息。
### 4. 分类与识别特征提取完成后，需要将图像中的绿地和非绿地区域进行分类和识别。
这通常采用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，对提取的特征进行训练和分类，从而实现对绿地的准确识别。
### 5. 精度评价最后，对提取结果进行精度评价是十分必要的。
可以采用实地调查、高分辨率影像验证等方法，对提取结果进行验证和修正，以确保提取结果的准确性和可靠性。
通过以上步骤，利用无人机遥感数据进行城市绿地提取技术可以实现对城市绿地的快速获取和更新，为城市规划、环境监测等提供了重要数据支撑，对于实现城市可持续发展具有重要意义。
智能城市中的卫星遥感技术应用案例分析
智能城市中的卫星遥感技术应用案例分析Introduction智能城市是一个高度科技化的城市，它的建设是以智能化和信息化为核心的。
智能城市需要在整个城市中集成大量的传感器和数据分析能力，并以城市数据为中心实现城市智能化，而卫星遥感技术在智能城市中发挥着重要的作用。
本文将结合实际应用案例，详细探讨卫星遥感技术在智能城市的应用。
Case Study One：卫星遥感技术在智能城市环境监测中的应用卫星遥感技术被广泛应用于智能城市中的环境监测，如天气预报、水资源管理、土地利用规划等，它可以提供高精度和高分辨率的数据，为决策者提供实时和有效的信息支持。
例如，在中国，随着城市向地表覆盖区的扩张，水土流失和城市化带来的水质和生态问题越来越受到关注。
卫星遥感技术提供了高时空分辨率的数据，能够检测不同时期和不同区域的水质，为决策者提供各种环境污染数据分析。
Case Study Two：卫星遥感技术在智能城市能源管理中的应用智能城市的能源管理需要大量的数据，包括能源生产和消费的监测和评估。
卫星遥感技术可用于能源生产中的天气预报、太阳辐射监测和风能资源分析等方面，同时还可以对城市能源消费进行实时监测和评估，包括城市交通的能耗和水电流量的监控，从而提高城市能源的利用效率。
Case Study Three：卫星遥感技术在智能城市交通管理中的应用智能交通系统需要收集大量的数据，以提高交通拥堵、安全和能源效率，卫星遥感技术可以有效地收集这些数据。
例如，卫星遥感技术可以测量城市交通流量，检测交通拥堵，并提供有关城市的实时交通情况，从而使用户更加准确地按照其传统交通需求来行动，并帮助交通管理者实现交通运输的更优化。
在优化市内交通方案、提高交通运输效率的同时, 卫星遥感技术可以帮助减少交通拥堵、提高油耗、减少空气污染、优化城市公共汽车和地铁的末端连接等效果。
Conclusion卫星遥感技术是智能城市应用技术的重要组成部分，本文旨在探讨其应用案例，用语清新自然，波澜不惊，主题明确且表述到位，通过提供实际案例来展示其在智能城市中的应用，从而为相关领域的读者提供有价值的参考。
遥感卫星应用典型案例
遥感卫星应用典型案例一、河北生态保护修复遥感监测河北省卫星中心针对河北省86 个山水林田湖生态修复治理试点工程项目的工程进度、质量和效果的监管与评估（图1），进行了卫星遥感监测，完成野外核查180 处，为管理部门科学决策提供了支持。
图1湿地生态恢复工程遥感监测二、山西别墅分布卫星遥感监测山西省卫星中心充分利用遥感技术手段，开展了全省别墅分布卫星遥感监测排查，共排查5 类保护区内别墅及疑似别墅467 处，其中别墅100 处，疑似别墅367 处。
建立了监管平台，整合线上、线下资源，逐一对别墅解译结果进行排查，建立详细台账，监测成果为山西省别墅专项整治工作提供了基础数据支撑。
三、内蒙古“一湖两海”生态变化遥感监测内蒙古卫星中心利用中高分辨率遥感影像数据，对乌梁素海、岱海、呼伦湖三个湖泊的水域面积、水量、水温、水生植被、水质和周边地表覆盖变化情况进行了长时序监测，总监测面积达5460 平方千米，客观反映了“一湖两海”生态环境变迁和生态保护成效，为内蒙古审计厅对“一湖两海”生态专项审计提供了专业全方位的地理信息大数据支撑，也为凉城县找准岱海水质变化、主要污染源来源及水域面积减少的主要症结提供了准确、宏观的数据参考。
四、黑龙江耕地保险理赔遥感服务2019 年，黑龙江省农作物受水灾影响，受灾面积较大，对农户造成较大损失。
黑龙江省卫星中心与保险公司合作，利用卫星遥感技术，计算耕地水灾面积和程度，全面提升了农业保险理赔服务的专业化、规范化和科学化水平。
五、全国冰川遥感监测利用15 米卫星遥感数据，采用人机交互解译方法，完成了2000年和2015 年中国范围山地冰川遥感解译制图与变化信息提取（图2），相关成果为全球水资源和气候变化研究、灾害监测预警等提供了准确参考。
图2冰川变化遥感监测六、上海水生植物综合治理为实现早发现、早整治目标，降低综合治理成本，上海市卫星中心通过多源高分辨率卫星和水上视频定点监控的技术手段，结合点、线、面全方位多尺度的遥感大数据分析，研究确定水生植物在上海市的来源和动态分布规律，结合人工智能算法，耦合气候、水流传输模型，形成一套早发现、早治理，从源头减量，分区管控和网格化水生植物发现、爆发预警和综合防治的管理系统，为上海市水生植物综合治理提供了决策依据（图3）。
城市绿地遥感信息自动提取研究_以广州市为例_刘小平
城市绿地遥感信息自动提取研究———以广州市为例刘小平,邓孺孺,彭晓鹃(中山大学遥感与地理信息工程系,广州510275)摘要:提出了一种新的基于像元信息分解和神经网络分类相结合的城市绿地遥感信息自动提取方法。
选择广州市作为研究区,先用像元信息分解法把绿地从T M 影像中分离出来,再以分离出来的绿地作为分类掩膜,采用BP 神经网络法进行分类。
并开展野外遥感调查以提高和验证分类精度。
结果表明:该方法保证了分类时绿地的纯洁度,有效地排除和避免了提取绿地信息时其它多余信息的干扰和影响,提高了分类的精度。
关 键 词:城市绿地;遥感信息;像元信息分解;神经网络分类;广州市中图分类号:T P 79 文献标识码:A 文章编号:1003-2363(2005)05-0110-04收稿日期:2004-06-01;修回日期:2005-05-30基金项目:“985工程”GIS 与遥感的地学应用科技创新平台资助项目;广东省水利厅项目;国家自然科学基金资助项目(40471105)作者简介:刘小平(1978-),男,湖南邵阳人,在读硕士,主要从事地理信息学研究,(E _mail )yiernanh @ 。
城市绿地是城市生态系统的重要组成部分,是自然和人文多种因素作用的结果,又是城市环境和居民生活水平的重要标志[1]。
由于绿色植物在净化空气、减热消热、吸收电磁辐射等方面有特殊作用,因此,在城市化进程中要特别重视生态绿地建设。
常规实地调查方法很难及时得到现状的绿地资料,并且效率低、成本高。
而遥感技术作为一种综合性探测技术具有快速、高效、范围大、动态的特点,利用遥感方法提取城市绿地信息可以很好弥补常规方法的缺陷[2],从而能够实现大范围城市绿化调查,为城市生态规划提供科学依据和技术支持,促进城市生态环境的良性循环。
遥感技术运用于城市植被的调查和分析始于20世纪80年代后期,北京、天津、上海、广州等城市相继应用遥感技术对城市绿化进行大规模的调查和研究,取得了较好的效果[3,4]。
使用遥感技术进行地表特征提取的方法与案例分析
使用遥感技术进行地表特征提取的方法与案例分析遥感技术是一种通过卫星、飞机等平台获取地球表面信息的技术手段。
利用遥感技术可以获取大范围的地表特征数据，包括地貌、植被、水体、土壤等，并能够对这些地表特征进行定量分析和提取。
本文将以遥感技术在地表特征提取方面的方法和应用案例进行详细分析。
在遥感技术中，常用的地表特征提取方法包括分类、指数和变化检测等。
分类方法是根据遥感图像的像元特征进行归类，从而将不同的地表特征区分开来。
其中，最常用的分类方法是基于光谱信息的分类方法，通过分析遥感图像在不同波段的反射率差异，将地表特征进行分类。
常见的分类方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
这些方法能够有效地提取地表特征，如森林、水体、裸地和农田等。
指数方法是通过计算遥感图像的特定指数进行地表特征提取。
特定指数是根据不同地表特征的光谱特性而定义的。
常见的指数包括归一化植被指数（NDVI）、水体指数（WI）和土壤湿度指数（SWI）等。
这些指数能够反映地表特征的数量和质量，并通过特定的计算公式将其提取出来。
例如，NDVI能够反映植被的生长状况，通过计算NDVI可以得到植被覆盖度的信息。
变化检测方法是通过比较不同时间或不同遥感图像之间的差异来提取地表特征的变化信息。
变化检测方法常用于自然资源调查、灾害监测和城市扩展等领域。
变化检测方法可以通过对遥感图像进行几何校正和辐射校正，消除因图像不一致而引起的误差。
常用的变化检测方法包括双差法、差值法和比率变化检测法等。
这些方法能够有效地提取地表特征的变化信息，如土地利用变化、城市扩张和湖泊变动等。
除了方法的介绍，下面将结合实际案例分析遥感技术在地表特征提取方面的应用。
以长江三角洲地区为例，通过遥感图像的分类和变化检测方法，可以提取出该地区的植被分布和土地利用变化等地表特征信息。
通过分类方法，可以将遥感图像中的植被、水体和城市等地表特征进行定量提取和分析。
通过变化检测方法，可以对不同时间的遥感图像进行比较，提取出长江三角洲地区土地利用的变化信息，如农田转化为城市用地、湖泊的增减和草地的退化等。
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城市遥感智能信息提取需求案例
随着城市规模的不断扩大和信息化的发展，城市遥感在城市规划、环
境监测、交通管理等方面发挥着越来越重要的作用。
城市遥感智能信息提
取主要通过对遥感图像进行自动分析和处理，提取出城市中的各种信息，
为城市管理和决策提供重要依据。
下面将以城市交通管理为例，探讨城市
遥感智能信息提取的需求。
城市交通管理是城市运行中的重要组成部分，对交通流量、拥堵状况
等信息的获取和分析对于优化交通规划和管理至关重要。
传统的交通流量
统计方法需要耗费大量人力物力进行手工调查，效率低下且容易出现数据
不准确等问题。
而借助城市遥感技术，可以实现对交通信息的自动提取和
分析，提高数据的准确性和实时性。
首先，城市遥感可以实现对城市交通流量的自动监测和统计。
传感器
设备可以安装在城市主要道路和交通枢纽附近，通过遥感图像分析技术，
可以实现对车辆数量、车速等交通信息的提取和统计。
借助机器学习算法，可以对车辆进行自动分类，进一步分析交通状况，比如交通拥堵的程度、
交通事故的发生概率等。
其次，城市遥感可以实现对城市道路网络的自动提取和分析。
通过遥
感图像分析技术，可以对城市道路网络进行自动提取，并提取出道路宽度、车道数、路况等信息。
这些信息对于交通规划和管理部门非常重要，可以
帮助他们了解道路状况、瓶颈地段以及道路改建的需求。
此外，城市遥感还可以实现对城市交通模式的分析和建模。
通过分析
遥感图像中的交通流量、车速等信息，可以对城市的交通模式进行建模，
预测未来的交通状况，为交通规划和管理提供决策支持。
比如，可以通过
遥感图像分析，提取出交通热点区域，预测人流量的分布和流向，帮助交
通部门合理规划和管理城市交通流量。
需要指出的是，城市遥感智能信息提取在实际应用中还存在一些挑战。
首先，遥感图像的质量和分辨率会影响信息的提取准确性；其次，城市遥
感图像的获取和处理需要耗费大量的时间和资源；最后，城市遥感智能信
息提取涉及到大量的数据处理和算法开发，需要具备相关技术和专业知识。
综上所述，城市遥感智能信息提取在城市交通管理中发挥着重要作用。
通过对交通流量、道路网络和交通模式等信息的自动提取和分析，可以提
高数据的准确性和实时性，为城市交通规划和管理提供重要支持。
然而，
城市遥感智能信息提取还需要解决一些问题和挑战，需要不断的技术创新
和发展。