卫星监测分析与遥感应用系统监测产品原理方法简易手册
卫星遥感海洋生态环境监测数据分析指南
卫星遥感海洋生态环境监测数据分析指南近年来，随着卫星遥感技术的不断发展和应用，海洋生态环境监测领域也得到了有效的改善和提升。
卫星遥感数据的获取和分析为海洋生态环境监测工作提供了全面、定量、精确的数据支持，为相关决策和管理提供了重要的科学依据。
本文将为读者提供关于卫星遥感海洋生态环境监测数据的分析指南，帮助读者更好地使用卫星遥感数据进行海洋生态环境监测研究。
一、卫星遥感海洋生态环境监测数据的来源卫星遥感数据主要通过遥感卫星获取，一般分为静止卫星和运动卫星两种。
静止卫星主要包括地球同步卫星，如NOAA、FY和GOES等；而运动卫星则包括轨道卫星，如加密系列等。
这些卫星通过携带的传感器获取大气、海洋、地表等多种信息，并将数据传回地面接收站，形成遥感数据。
二、海洋生态环境监测数据的分析方法1. 数据预处理卫星遥感数据在获取和传输的过程中，由于多种原因（如大气干扰、传感器噪声等），可能会产生一定的误差。
为了减小这些误差对数据分析结果的影响，需要进行数据预处理。
预处理主要包括数据校正、去除异常数据和噪声等。
2. 数据融合卫星遥感数据通常会得到多个波段的信息，如可见光、近红外和热红外等。
为了利用这些信息更全面、准确地描述海洋生态环境，需要进行数据融合。
数据融合可以通过特定的算法将不同波段的数据进行组合，形成一幅全谱段的影像，从而实现对海洋生态环境的更全面监测和描述。
3. 特征提取与分类卫星遥感数据含有丰富的信息，但需要通过特征提取与分类方法来解读和分析。
特征提取是将遥感数据转化为一组具有代表性的特征参数，用于描述和分析海洋生态环境。
常用的特征包括水温、叶绿素浓度、浮游植物类型等。
而分类则是将特征参数按照一定的规则进行分类，将海洋生态环境划分为若干不同的类别，方便后续的监测、分析和决策。
4. 数据分析与评估基于卫星遥感数据的海洋生态环境监测不仅需要对数据进行分析，还需要进行评估。
通过对监测数据的分析和评估，可以得到海洋生态环境的变化趋势、关键环境指标的时空分布等信息，为海洋环境保护和管理提供科学依据。
遥感原理与应用完整版
第一章电磁波及遥感物理基础名词解释：1、电磁波（变化的电场能够在其周围引起变化的磁场，这一变化的磁场又在较远的区域内引起新的变化电场，并在更远的区域内引起新的变化磁场。
）变化电场和磁场的交替产生，以有限的速度由近及远在空间内传播的过程称为电磁波。
2、电磁波谱电磁波在真空中传播的波长或频率递增或递减顺序排列，就能得到电磁波谱。
3、绝对黑体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收的物体称为绝对黑体。
4、辐射温度如果实际物体的总辐射出射度（包括全部波长）与某一温度绝对黑体的总辐射出射度相等，则黑体的温度称为该物体的辐射温度。
5、大气窗口电磁波通过大气层时较少被反射、吸收和散射的，透过率较高的电磁辐射波段。
6、发射率实际物体与同温下的在相同条件下的辐射能量之比。
7、热惯量由于系统本身有一定的热容量，系统传热介质具有一定的导热能力，所以当系统被加热或冷却时，系统温度上升或下降往往需要经过一定的时间，这种性质称为系统的热惯量。
（地表温度振幅与热惯量P成反比，P越大的物体，其温度振幅越小；反之，其温度振幅越大。
）8、光谱反射率ρλ=Eρλ/ Eλ(物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比。
)9、光谱反射特性曲线按照某物体的反射率随波长变化的规律，以波长为横坐标，反射率为纵坐标所得的曲线。
填空题：1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由、、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波等组成。
2、绝对黑体辐射通量密度是温度Ｔ和波长λ的函数。
3、一般物体的总辐射通量密度与绝对温度和发射率成正比关系。
4、维恩位移定律表明绝对黑体的最强辐射波长λ乘绝对温度T 是常数2897.8。
当绝对黑体的温度增高时，它的辐射峰值波长向短波方向移动。
5、大气层顶上太阳的辐射峰值波长为 0.47 μm选择题：(单项或多项选择)1、绝对黑体的（②③）①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。
2、物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系（②⑥）①反射率②发射率③物体温度一次方④物体温度二次方⑤物体温度三次方⑥物体温度四次方。
遥感原理与方法
定量分析
基于提取的信息，进行定量描述 和推断，如植被指数计算、土地 利用变化监测等。
时空分析
结合时间序列数据，分析地物变 化的趋势和规律，为环境监测、 城市规划等领域提供决策支持。
05 遥感应用案例
土地利用/土地覆盖变化监测
总结词
利用遥感技术监测土地利用和土地覆盖变化，有助于及时发现非法占地、土地退化等问题，为土地资源管理和规 划提供依据。
遥感技术应用领域不断拓展，从传统的环境监测、资源调查、城市规划等领域，拓展到农业、林业、气 象、海洋、交通等更多领域，为各行业的发展提供了重要的数据支持。
遥感在可持续发展中的作用
资源调查与监测
环境监测与保护
遥感技术可以对土地、森林、 水体等资源进行调查和监测， 为资源管理和保护提供数据 支持。
遥感技术可以监测大气、水 质、土壤等环境要素，及时 发现和解决环境问题，为环 境保护提供科学依据。
详细描述
遥感技术能够获取大范围的农作物生长情况 、种植面积等信息，通过分析这些数据可以 对农作物产量进行预测。这种预测方法具有 客观、准确、时效性强的特点，对于农业生 产和农村经济发展具有重要意义。同时，遥 感技术还可以监测农村基础设施建设、贫困
状况等情况，为农村发展提供科学依据。
06 遥感发展前景与挑战
遥感图像增强
对比度拉伸
通过调整像素值的范围， 增强图像的对比度，使地 物特征更加突出。
直方图均衡化
通过对图像的直方图进行 均衡化处理，改善图像的 整体对比度。
多光谱增强
利用不同波段之间的信息 差异，通过合成、融合等 技术提高图像的空间分辨 率和光谱分辨率。
遥感图像解译与分类
目视解译
通过专业人员的目视观察和经 验，对遥感图像进行地物识别
(完整版)遥感应用
干旱等灾害的监测干旱及监测由于从植被指数反演出的地表绿度与植物的生长状态及其密度密切相关，因此，植被指数可用于监测对作物生长不利的环境条件，尤其是对在干旱环境的监测。
植物冠层温度升高是植物受到水分胁迫和干旱发生的最初表征。
因此，土地表面温度可用于干旱监测。
距平植被指数A VI ：分析NDVI 的变化与短期的气候变化之间的关系A VI 作为监测干旱的一种方法，它以某一地点某一时期多年的NDVI 平均值为背景值，用当年该时期的NDVI 值减去背景值，即可计算出A VI 的变化范围，即NDVI 的正、负距平值。
正距平反映植被生长较一般年份好，负距平表示植被生长较一般年份差。
一般而言，距平植被指数为-0.1~-0.2表示旱情出现，-0.3~-0.6表示旱情严重。
条件植被指数 VCIVCI 的缺点是未考虑白天的气象条件如净辐射、风速、湿度等对热红外遥感的影响及土地表面温度的季节性变化 条件温度指数TCI 强调了温度与植物生长的关系，即高温对植物生长不利归一化温度指数 条件植被温度指数雷达土壤水探测水的介电常数和干土介电常数有很大的差别，水的介电常数大约为80，而干土介电常数仅为3左右。
一般土壤可以看成是水和干土的混合，因而土壤的介电常数会随着土壤含水量的增大而增大。
并且，电磁波散射模型已表明雷达回波的后向散射系数直接受土壤介电常数的影响。
这就构成了微波遥感探测土壤湿度的物理基础。
雷达土壤水探测的优势：（1）雷达土壤水探测的优势主要体现在微波遥感不受光照、云雾等天气条件的影响，具有全天时、全天候工作的特点。
（2）特别是长波段微波能够穿透植被，并对土壤具有一定的穿透能力。
土壤水反演通过统计后向散射系数与土壤水分之间的关系，确定土壤水分预测的经验方程。
水平、垂直同极化后向散射系数有很高的相关性，相关系数达到0.904；同时，从两个极化数据的回归线来看，整体上裸土的水平同极化后向散射系数略小于垂直同极化后向散射系数20cm 深土壤含水量和后向散射系数的散点图，裸土后向散射系数与土壤含水量正相关，后向散射系数对土壤含水量较敏感。
环境监测技术的实现原理和应用方法
环境监测技术的实现原理和应用方法随着现代工业的发展和城市化进程的加快，环境污染逐渐成为社会关注的热点话题，环境监测技术的重要性也日益凸显。
本文将从环境监测技术实现原理和应用方法两个方面进行阐述。
一、环境监测技术实现原理环境监测技术的实现原理主要基于物理、化学和生物等科学原理，在实际操作中具体采用了多种技术手段，如光学、声学、电学、天文、地理、气象、微生物学等方面的技术手段。
本文以大气环境监测、水环境监测和土壤环境监测等主要环境监测领域为例，分别从实现原理方面进行阐述。
（一）大气环境监测的实现原理大气环境监测的实现原理主要基于光学和化学等方面的技术手段，其中最常用的技术手段为自动化气象站和气象雷达等：自动化气象站主要用来监测大气环境中的温度、湿度、气压等参数，可通过传感器将收集到的数据传输到计算机系统中进行分析；而气象雷达则主要用来监测大气环境中的雨、雪、霾等物质的浓度分布情况，可通过获取反射回波信号来对物质浓度进行测量。
（二）水环境监测的实现原理水环境监测的实现原理主要基于化学和生物等方面的技术手段，其中最常用的技术手段为自动站点和水质传感器等：自动站点主要用来监测水环境中的流量、水位、水温、氧气含量等参数，可通过传感器将收集到的数据传输到计算机系统中进行分析；而水质传感器则主要用来监测水环境中的水质指标，如PH值、浊度、氨氮含量等，可通过浸泡式或悬挂式等方式将水样接入传感器，并对水质指标进行测量。
（三）土壤环境监测的实现原理土壤环境监测的实现原理主要基于生物和化学等方面的技术手段，其中最常用的技术手段为土壤质量传感器和土地利用遥感监测等：土壤质量传感器主要用来监测土壤环境中的温度、湿度、PH值、盐分含量等参数，可通过探头将传输数据输入计算机系统中进行分析；而土地利用遥感监测则主要用来监测土壤环境中的土地利用情况，可通过卫星图像等数据源来对土地利用情况进行分析。
二、环境监测技术应用方法环境监测技术的应用方法与环境监测领域有紧密关联，因此在本部分将针对大气环境监测、水环境监测和土壤环境监测三大方向进行分析。
卫星遥感实验报告
卫星遥感实验报告
一、实验目的
本实验旨在通过使用卫星遥感技术，了解地表物体的特征、变化情况，提高对地球表面环境的监测能力，同时掌握遥感影像的获取和处理方法。
二、实验设备和材料
1. 计算机
2. 遥感软件
3. 卫星遥感影像数据
三、实验步骤
1. 下载卫星遥感影像数据：选择合适的地区和卫星，下载对应的遥感影像数据文件。
2. 打开遥感软件：将下载的遥感影像数据文件导入到遥感软件中。
3. 图像预处理：对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等。
4. 影像增强：根据实验要求对影像进行增强处理，突出感兴趣的地物信息。
5. 地物分类：利用遥感软件进行地物分类，将影像中的不同地物进行划分和标注。
6. 结果分析：对分类结果进行分析，了解地表物体的分布情况和变化情况。
7. 撰写实验报告：根据实验结果撰写实验报告，总结实验过程和结果。
四、实验结果与分析
经过对遥感影像数据的处理和分析，我们成功获取了地表物体的分类信息，包括植被、水体、建筑等不同地物类型。
通过对比不同地物的分布情况，我们可以发现地表环境的变化情况，为环境监测和资源管理提供了重要参考。
五、实验总结
通过本次卫星遥感实验，我们学习了遥感技术的基本原理和应用方法，掌握了遥感影像的处理和分析技能。
遥感技术在环境监测、资源管理等领域具有重要作用，希望通过今后的学习和实践进一步提升自己的遥感应用能力。
六、参考文献
1. 《遥感原理与应用》
2. 《遥感图像处理与分析》
以上为本次卫星遥感实验的实验报告。
卫星遥感数据分析和应用技术
卫星遥感数据分析和应用技术概述：卫星遥感数据分析和应用技术是一门利用遥感卫星获取的数据，对地球表面进行研究和应用的技术。
随着技术的不断发展，卫星遥感数据已经成为了地理信息、气象、环境保护、农业等领域的重要数据来源。
本文将介绍卫星遥感数据分析和应用技术的基本原理、常用方法和应用领域。
一、卫星遥感数据的获取卫星遥感数据是通过卫星在高空中拍摄地球表面的图像或其他收集到的数据。
卫星通过搭载各种传感器，可以捕捉可见光、红外线、雷达等不同波段的数据。
这些数据以图像或数字形式被传回地面，然后经过处理和分析，提供给各行各业的用户。
二、卫星遥感数据分析的基本原理卫星遥感数据分析的基本原理是利用地球表面反射或辐射的电磁波信号，通过对图像进行解译和处理，获取有关地表特征、气象环境、土壤植被等信息。
主要包括以下几个方面：1. 图像解译和分类卫星遥感数据通常提供的是一个二维图像，通过对图像进行解译和分类，可以确定不同地区的土地利用、植被覆盖、人类活动等信息。
这需要借助地理信息系统（GIS）和遥感影像处理软件来实现。
2. 数据处理和校正卫星遥感数据的获取或传输过程中，可能会受到大气散射、云层遮挡等干扰。
因此，对数据进行处理和校正是十分必要的。
这包括辐射校正、几何校正、大气校正等，以保证数据的准确性和可靠性。
3. 特征提取和分析通过对卫星遥感数据的处理，可以提取出具有特定意义的地表特征，如河流、湖泊、道路等。
特征提取可以基于图像的像素值、纹理、形状等属性进行。
这些特征能够为城市规划、资源管理、环境监测等提供参考。
三、常用的卫星遥感数据分析方法卫星遥感数据分析方法众多，根据不同的目标和应用领域会选择不同的方法。
以下是一些常用的方法：1. 监督分类监督分类是基于训练样本的分类方法，通过人工选择一些带有标签的样本，训练分类器来对整个图像进行分类。
这种方法适用于需要精确分类的场景，如土地利用分类、植被分类等。
2. 无监督分类无监督分类是一种基于图像中像素数值相似性的分类方法，在不需要人工标记样本的情况下，根据像素的统计特征将整个图像划分成不同的类别。
第一章遥感原理及应用概论 ppt课件
特点： 分辨率高 数据量大 满足微观监测
体育场
房屋
德国法兰克福飞机场 Qickbird 0.61米分辨率
SRTM
• Shuttle Radar Topography Mission
公里左右。
3月22日
法国卫星在 马航MH370 搜索区发 现122个物 体
3月27日
泰国地理信息与 空间技术发展局 27日称，卫星图 像显示，在距离 目前南印度洋搜 索区200公里处
发现300个漂 浮物，大小从 2米到15米不
等
遥感的特点
• 遥感范围大，可实施大面积的同步观测 • 获取信息快，更新周期短，具有动态监测的特点 • 数据的综合性和可比性，具有手段多，技术先进的特点
遥感原理与应用
什么是遥感
Remote Sensing 通过某种传感器装置，在不直接接触研究对象 的情况下，获取其特征信息，并对这些信息进 行提取、加工、表达和应用的一门技术。
“千里眼”、“顺风耳”
什么是遥感
upscale
upscale
•Platform depends on application •What information do we want? •How much detail? •What type of detail?
参考阅读资料
• Some Important Dates in the Chronological History of Aerial Photography and Remote Sensing
()
遥感典型应用
气象应用
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第 1 章 沙尘监测 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·1 1.1 技术原理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·1 1.1.1 对大气沙尘响应灵敏的仪器光谱通道 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1 1.1.2 基于卫星仪器的沙尘监测原理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2 1.2 监测方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·5 1.2.1 基于卫星仪器响应和沙尘气溶胶辐射特征的监测模型 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5 1.2.2 沙尘判识图像的人机交互式检验 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 8 1.2.3 构建基于天气学和监测经验的大气沙尘强度估算模型 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 1.3 输入/输出 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·9 1.3.1 输入数据 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 1.3.2 主要输出产品列表 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 10 1.4 应用个例 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 11 1.4.1 实时监测产品 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 11 1.4.2 监测统计产品 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 13 第 2 章 大雾监测 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·14 2.1 技术原理和方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 14 2.1.1 夜间雾监测方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 14 2.1.2 白天雾监测方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 16 2.1.3 雾监测事例 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 17 2.2 雾区微物理参数反演 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 18 2.2.1 大雾区域的垂直厚度提取 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 18 2.2.2 大雾区域光学厚度反演 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 19 2.3 输入/输出 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 22 2.3.1 输入数据 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 22 2.3.2 输出产品列表 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 22 2.4 应用个例 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 23 第 3 章 火情监测 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·26