遥感大数据认知与计算-第1讲
遥感与大数据
遥感与大数据背景介绍：遥感技术是指通过卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
随着遥感技术的发展和大数据技术的兴起，遥感与大数据的结合已经成为了科学研究、资源管理、环境保护等领域的重要工具和方法。
一、遥感与大数据的概念和原理遥感与大数据是指将遥感技术获取的海量数据与大数据技术相结合，通过数据处理、分析和挖掘等手段，实现对地球表面信息的全面、深入和精确的理解和应用。
遥感技术通过卫星、飞机等遥感平台获取的数据，包括光学影像、雷达数据、高光谱数据等，这些数据量大、种类多、维度高，需要借助大数据技术进行存储、处理和分析。
二、遥感与大数据在资源管理中的应用1. 土地利用与覆盖变化监测：通过遥感技术获取的高分辨率影像数据，结合大数据技术进行土地利用与覆盖变化的监测和分析，可以匡助政府制定土地利用规划，优化土地资源配置，提高土地利用效率。
2. 水资源管理：利用遥感技术获取的水体信息和大数据技术进行水资源管理，可以实现对水质、水量、水生态等方面的监测和评估，为水资源的合理利用和保护提供科学依据。
3. 森林资源监测：通过遥感技术获取的森林影像数据，结合大数据技术进行森林资源的监测和评估，可以实现对森林覆盖面积、类型、生长状态等方面的精确掌握，为森林资源的保护和管理提供支持。
4. 矿产资源勘查：利用遥感技术获取的矿产信息和大数据技术进行矿产资源的勘查和评估，可以实现对矿产资源的分布、储量、品位等方面的准确判断，为矿产资源的开辟和利用提供指导。
三、遥感与大数据在环境保护中的应用1. 空气质量监测：通过遥感技术获取的空气质量数据和大数据技术进行分析和挖掘，可以实现对空气质量的实时监测和预测，为环境保护部门提供决策支持，匡助改善空气质量。
2. 水环境保护：利用遥感技术获取的水体信息和大数据技术进行水环境保护，可以实现对水体污染源的识别和监测，为环保部门的监管和管理提供科学依据。
3. 生态环境保护：通过遥感技术获取的生态信息和大数据技术进行分析和建模，可以实现对生态环境的评估和预测，为生态环境保护提供科学依据，匡助保护生物多样性和生态平衡。
西北农林遥感原理与方法讲义第1章 绪论
遥感原理与方法讲义第1章绪论遥感技术是近年来蓬勃发展起来的一门综合性学科——空间信息科学。
它的功能和价值引起了许多学科和部门的重视，特别在资源勘测、环境管理、全球变化、动态监测等方面，显示了无与伦比的优越性，获得愈来愈广泛的应用，是地球科学和资源环境学科开展研究的基本方法，成为信息科学的主要组成部分和重要支撑技术体系。
§1.1 遥感的基本概念1.1.1 遥感概述1 遥感概念遥感的英文是“Remote Sensing”，意即“遥远的感知”，在日本叫“远隔探知”或“远隔探查”。
其科学含义一般理解为：在遥远的地方，感测目标物的“信息”，通过对信息的分析研究，确定目标物的属性及目标物之间的关系。
也就是说：不与目标物接触，凭借其发来的某些信息，识别目标。
所以有人将遥感技术作为一种侦察技术。
根据遥感的这一概念，人和动物都具有一定的遥感本领。
例如人的眼睛识别物体的过程就是一种遥感过程，它是靠物体的色调、亮度、以及物体的形状，大小等信息，来判定物体的属性。
蝙蝠能发射超声波，并用接收到的回波来判断障碍物的距离、方位和属性。
现代遥感技术就是模仿自然界中的遥感现象和过程而产生的。
目前，对遥感的较一致定义是：在远离被测物体或现象的位置上，使用一定的仪器设备，接收、记录物体或现象反射或发射的电磁波信息，经过对信息的传输、加工处理及分析与解译，对物体及现象的性质及其变化进行探测和识别的理论与技术。
2遥感基本过程现代遥感技术的基本过程是：在距目标物几米至几千公里的距离以外，以汽车、飞机和卫星等为观测平台，使用光学、电子学和电子光学等探测仪器，接收目标物反射、散射和发射来的电磁辐射能量，以图像胶片或数字磁带形式进行记录；然后把这些信息传送到地面接收站，接收站把这些遥感数据和胶片进一步加工成遥感资料产品；最后结合已知物体的波谱特征，从中提取有用信息，识别目标和确定目标物间的相互关系。
因此说遥感是一个接收、传送、处理和分析遥感信息，并最后识别目标的复杂技术过程。
遥感概论第一章教材课程
遥感应用系统是将遥感技术与具体应用领域相结合的系统，旨在利用遥感数据解决实际问题。
遥感应用系统
遥感数据获取与处理
03
通过卫星、飞机、无人机等平台搭载传感器进行数据采集。
遥感数据获取方式
遥感数据类型
信息提取
遥感数据处理
将不同来源、不同分辨率、不同时相的遥感数据进行融合，以获得更全面、准确的信息。
多源数据融合
包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等多种方法。
数据融合方法
在地理信息系统、城市规划、环境保护等领域具有广泛的应用前景。
数据融合应用
遥感数据融合
遥感图像的解译与信息提取
04
遥感图像解译的定义
遥感技术需要高素质的专业人才进行研发和应用，但目前全球范围内遥感人才短缺。
遥感技术面临的挑战
随着技术的进步和应用需求的增加，遥感技术将在各个领域得到广泛应用。
遥感技术的广泛应用
遥感技术将与其他技术如GIS、GPS、物联网等融合，形成更加智能化的技术体系。
遥感技术与其他技术的融合
随着人工智能和机器学习技术的发展，遥感技术将更加智能化和自动化。
卫星平台具有覆盖范围广、信息获取周期短等优点，广泛应用于全球监测和区域监测。
无人机平台具有灵活性强、实时性高等优点，在灾害应急响应、环境保护等领域有广泛应用前景。
航空平台高度较高，可获取高分辨率的遥感数据，常用于城市规划、资源调查等领域。
遥感平台是搭载传感器的平台，负责从空中获取地球表面的信息。
遥感平台
特征选择和提取
特征选择和提取是信息提取的关键步骤，涉及对图像中感兴趣的目标或区域进行特征描述和提取，如光谱特征、纹理特征等。
遥感与大数据
遥感与大数据遥感与大数据是一种将遥感技术与大数据分析相结合的方法，通过获取和处理遥感数据来获取有关地球表面的信息，并利用大数据分析技术对这些数据进行深入研究和应用。
遥感技术可以通过卫星、飞机或无人机等平台获取地球表面的图像和其他相关数据，而大数据分析则可以对这些数据进行存储、处理和分析，从而提取出有价值的信息和洞察。
在遥感与大数据的应用中，可以利用遥感数据获取地球表面的各种信息，例如地表温度、植被覆盖、土地利用、水资源分布等。
这些信息对于环境监测、农业管理、城市规划、自然资源管理等领域具有重要意义。
同时，大数据分析技术可以对大量的遥感数据进行处理和分析，以发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势。
通过对这些数据的深入挖掘，可以为决策者提供有关环境变化、资源利用和风险评估等方面的信息，从而支持科学决策和可持续发展。
在遥感与大数据的应用中，可以利用各种算法和模型进行数据分析和预测。
例如，可以利用机器学习算法对遥感数据进行分类和识别，以实现自动化的地物提取和变化检测。
同时，可以利用统计模型和空间分析方法对遥感数据进行空间插值和空间分布分析，以研究地表特征的空间变异性和相关性。
此外，还可以利用时序遥感数据进行时间序列分析和趋势预测，以揭示地球表面的动态变化和演化规律。
遥感与大数据的应用还可以与其他相关技术相结合，例如地理信息系统（GIS）、云计算、人工智能等。
通过将遥感数据与GIS数据进行集成和分析，可以实现对地理空间信息的全面理解和利用。
云计算技术可以提供高性能的计算和存储资源，以支持大规模遥感数据的处理和分析。
人工智能技术可以通过深度学习和神经网络等方法，对遥感数据进行复杂的特征提取和模式识别，以实现更精确和高效的遥感数据分析。
总之，遥感与大数据的结合为我们提供了一种全新的方式来理解和利用地球表面的信息。
通过对遥感数据的获取、处理和分析，可以揭示地球表面的特征和变化，为环境保护、资源管理和可持续发展等领域提供科学依据和决策支持。
遥感与大数据
遥感与大数据概述：遥感技术与大数据分析的结合，为地球科学、环境保护、城市规划等领域提供了强大的工具和方法。
本文将详细介绍遥感与大数据的概念、应用领域、数据获取与处理方法，以及未来发展趋势。
一、遥感与大数据的概念遥感是指通过从遥远的地面、大气或太空中获取的电磁辐射数据，来获取地球表面信息的技术。
大数据是指规模庞大、多样化和快速增长的数据集合，通过使用先进的计算机技术进行处理和分析，以揭示隐藏在数据中的模式和趋势。
二、遥感与大数据的应用领域1. 地球科学：利用遥感和大数据分析技术，可以监测和研究地球表面的变化，如气候变化、地表覆盖变化、自然灾害等，为科学家提供了全球尺度的数据和信息，促进了对地球系统的深入认识。
2. 环境保护：遥感技术与大数据分析结合，可以实现对环境污染、自然资源的监测和评估，为环境保护决策提供科学依据。
例如，通过遥感卫星获取的数据可以监测森林覆盖率变化，帮助制定森林保护政策。
3. 城市规划：遥感与大数据的应用可以帮助城市规划师更好地了解城市的发展状况和趋势，从而制定出更科学合理的城市规划方案。
例如，通过遥感技术获取的城市土地利用数据可以帮助规划师分析城市扩张趋势，为城市规划提供参考。
4. 农业与粮食安全：遥感与大数据分析可以提供农作物生长情况、土壤湿度、气候变化等信息，帮助农民和农业决策者制定农业生产策略，提高农作物产量和粮食安全水平。
三、遥感与大数据的数据获取与处理方法1. 数据获取：遥感数据可以通过卫星、飞机、无人机等载体获取。
大数据可以通过互联网、传感器、社交媒体等渠道获取。
获取的数据需要进行预处理，包括数据校正、辐射校正、几何校正等步骤。
2. 数据处理：遥感与大数据的处理方法包括数据融合、特征提取、分类与识别、时空分析等。
数据融合可以将多源遥感数据融合为一幅图像，提高数据的精度和可靠性。
特征提取可以从遥感数据中提取有用的地物信息，如建筑物、道路等。
分类与识别可以将遥感图像中的地物进行分类和识别，帮助实现自动化的地物提取。
遥感与大数据
遥感与大数据简介：遥感与大数据是指利用遥感技术获取的大量数据，并通过大数据分析方法进行处理和分析的一种综合应用。
遥感技术通过卫星、飞机等平台获取地球表面的各种信息，包括地形、气象、植被、土地利用等，形成大量的遥感数据。
大数据分析方法可以对这些数据进行存储、处理和分析，从而提取出实用的信息，为决策提供科学依据。
一、遥感数据获取1. 遥感平台：卫星、飞机、无人机等。
2. 遥感传感器：光学传感器、雷达传感器、微波传感器等。
3. 遥感数据类型：地形数据、气象数据、植被数据、土地利用数据等。
4. 遥感数据获取流程：数据采集、数据传输、数据预处理。
二、大数据分析方法1. 数据存储：建立大数据存储系统，包括数据仓库、数据库、分布式文件系统等。
2. 数据处理：数据清洗、数据融合、数据转换等预处理工作。
3. 数据分析：数据挖掘、机器学习、统计分析等方法，提取实用信息。
4. 数据可视化：利用图表、地图等方式展示分析结果，便于理解和决策。
三、遥感与大数据应用案例1. 环境监测：利用遥感数据监测大气污染、水质变化、土壤退化等环境问题。
2. 农业管理：通过遥感数据分析，提供农作物生长状况、土壤湿度等信息，指导农业生产。
3. 城市规划：利用遥感数据获取城市土地利用、交通流量等信息，辅助城市规划决策。
4. 自然灾害监测：利用遥感数据监测地震、洪水、火灾等自然灾害，及时预警和救援。
四、遥感与大数据的优势1. 高效快捷：遥感技术可以远程获取大量数据，大数据分析方法可以高效处理这些数据。
2. 全面准确：遥感数据可以提供全面的地球表面信息，大数据分析可以准确提取实用信息。
3. 实时监测：遥感数据可以实时更新，大数据分析可以对数据进行实时处理和监测。
4. 智能决策：遥感与大数据相结合，可以为决策提供科学依据，提高决策的智能化水平。
五、遥感与大数据的挑战与展望1. 数据质量：遥感数据的质量对大数据分析结果影响较大，需要解决数据质量问题。
遥感大数据
遥感大数据遥感大数据是指通过遥感技术获取的大量地球表面信息数据。
随着遥感技术的发展和卫星遥感数据获取能力的提高，遥感数据量迅速增加，形成了遥感大数据。
这些数据不仅包括传统的光学影像数据，还包括雷达、红外、高光谱等多种类型的数据。
遥感大数据在资源监测、环境评估、城市规划、灾害预警等领域具有广泛的应用价值。
遥感大数据的获取主要依赖于遥感卫星、无人机、飞机等平台搭载的传感器。
这些传感器能够从不同的角度和高度获取地球表面的信息，包括地形、植被、水体、城市建筑等。
随着技术的进步，遥感数据的分辨率和精度也在不断提高，能够提供更加详细的地表特征信息。
处理和分析遥感大数据需要强大的计算能力和专业的软件工具。
数据预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤，以确保数据的准确性和可用性。
数据分析则涉及图像分类、目标识别、变化检测等多种技术，以提取有用的信息和知识。
遥感大数据的应用非常广泛。
在农业领域，遥感数据可以用来监测作物生长状况、评估产量和土壤质量。
在林业领域，遥感数据有助于森林资源的管理和保护，监测森林覆盖变化和森林火灾。
在城市规划中，遥感数据可以用于城市扩张分析、基础设施规划和环境影响评估。
在灾害管理中，遥感数据对于洪水、地震、台风等自然灾害的监测和预警具有重要作用。
然而，遥感大数据也面临着一些挑战。
首先是数据存储和管理问题，由于数据量巨大，需要高效的存储系统和数据管理系统。
其次是数据的实时处理和分析问题，需要快速响应和处理大量数据的能力。
此外，数据的隐私和安全问题也是需要关注的重要方面。
总之，遥感大数据是现代遥感技术发展的重要方向，它为我们提供了一个全新的视角来观察和理解地球。
随着技术的进步和应用的深入，遥感大数据将在更多领域发挥其独特的价值和作用。
遥感与大数据
遥感与大数据遥感与大数据在当今社会中发挥着重要的作用。
遥感技术通过获取、处理和解释地球表面的遥感图象和数据，为我们提供了全球范围内的地理信息。
而大数据技术则能够处理和分析大规模的数据集，从中挖掘出有价值的信息和模式。
本文将详细介绍遥感与大数据的相关概念、应用领域和技术方法。
一、遥感技术1. 遥感概念：遥感是指利用航空器、卫星等远离目标的传感器获取目标信息的技术。
遥感技术可以获取地表、大气和水体等的光谱、辐射和形状等信息。
2. 遥感数据类型：遥感数据可分为光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据包括可见光、红外线和微波等波段的图象数据，而雷达遥感数据则是通过测量目标与雷达波的相互作用来获取信息。
3. 遥感数据处理：遥感数据处理包括数据获取、预处理、特征提取和分类等步骤。
数据获取是指通过卫星、航空器等平台获取遥感数据；预处理包括校正、镶嵌和辐射校正等操作；特征提取是指从遥感图象中提取出实用的信息；分类是将图象中的像素分为不同的类别。
二、大数据技术1. 大数据概念：大数据是指规模巨大、类型多样且产生速度快的数据集合。
大数据具有数据量大、数据速度快、数据种类多和数据价值高等特点。
2. 大数据处理：大数据处理包括数据采集、存储、处理和分析等环节。
数据采集是指从各种数据源中获取数据；存储是将数据保存在分布式文件系统或者数据库中；处理是对数据进行清洗、转换和集成等操作；分析是通过数据挖掘、机器学习等方法从数据中提取有价值的信息。
3. 大数据技术工具：大数据技术工具包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等。
Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据；Spark是一个快速的通用计算引擎，用于大规模数据处理和分析；Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据的查询和分析；HBase是一个分布式的面向列的数据库，用于存储和检索大规模结构化数据。
三、遥感与大数据的应用1. 环境监测：遥感技术结合大数据技术可以用于环境监测和评估。
遥感与大数据
遥感与大数据概述：遥感与大数据是指利用遥感技术获取地球表面信息，并结合大数据处理和分析方法，实现对地球表面特征、变化以及相关环境问题的研究和应用。
本文将从遥感技术的原理、遥感数据的获取与处理、大数据分析与应用等方面进行详细介绍。
一、遥感技术的原理遥感技术利用传感器获取地球表面的电磁波辐射信息，并将其转化为数字信号进行处理和分析。
常用的遥感技术包括光学遥感、微波遥感和红外遥感等。
光学遥感主要利用可见光、红外线和紫外线等波段的电磁波进行观测，微波遥感则利用微波波段的电磁波进行观测，红外遥感则利用红外波段的电磁波进行观测。
通过不同波段的观测，可以获取地表的不同特征信息，如植被覆盖、土壤湿度、海洋温度等。
二、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取遥感数据的获取主要通过卫星、飞机和无人机等平台进行。
卫星遥感是最常用的遥感数据获取方式，具有全球覆盖、周期性观测和高分辨率等优势。
飞机遥感则具有较高的灵活性和较高的空间分辨率，适用于小范围的观测。
无人机遥感则适用于小范围、低空间分辨率的观测任务。
2. 遥感数据的处理遥感数据的处理包括预处理和后处理两个阶段。
预处理主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以消除遥感数据中的噪声和误差。
后处理则包括图像分类、特征提取和变化检测等，以获取地表特征和变化信息。
三、大数据分析与应用1. 大数据分析方法大数据分析是指利用大数据处理和分析方法，从海量数据中提取有价值的信息和知识。
常用的大数据分析方法包括数据挖掘、机器学习和人工智能等。
数据挖掘可以发现数据中的隐藏模式和规律，机器学习可以通过训练模型实现对数据的预测和分类，人工智能则可以模拟人类的智能行为和决策。
2. 大数据在遥感中的应用大数据在遥感中的应用非常广泛。
例如，利用大数据分析方法可以对遥感图像进行分类和特征提取，实现对地表覆盖类型和植被指数等的自动提取。
同时，大数据分析方法还可以用于遥感图像的变化检测，实现对地表的变化情况进行监测和分析。
遥感与大数据
遥感与大数据概述：遥感与大数据是一种综合应用技术，通过遥感技术获取的大量数据与大数据分析技术相结合，可以在各个领域中实现数据的高效处理和分析。
本文将介绍遥感与大数据的基本概念、应用领域、技术原理、数据处理方法以及未来发展趋势。
一、基本概念：遥感是指利用空间传感器获取地面信息的技术，可以获取到的数据包括地表温度、植被覆盖度、土地利用等。
大数据是指数据量非常庞大且无法用常规软件进行处理的数据集合。
遥感与大数据的结合，可以通过遥感技术获取大量数据，并利用大数据分析技术进行数据处理和分析，从而获得更准确、更全面的信息。
二、应用领域：1. 环境保护：通过遥感与大数据技术，可以监测和分析大气污染、水质变化、土地退化等环境问题，为环境保护部门提供科学依据和决策支持。
2. 农业决策：利用遥感与大数据技术，可以对农作物生长情况、土壤水分状况等进行监测和分析，为农业决策提供数据支持，提高农作物产量和质量。
3. 城市规划：通过遥感与大数据技术，可以对城市的土地利用、交通流量、人口密度等进行分析，为城市规划和交通管理提供科学依据。
4. 自然灾害监测：利用遥感与大数据技术，可以对地震、洪水、火灾等自然灾害进行实时监测和预警，提高应对灾害的能力和效率。
三、技术原理：1. 遥感技术：遥感技术主要包括主动遥感和被动遥感。
主动遥感是指通过主动发射电磁波，利用接收到的反射波来获取地面信息，如雷达遥感。
被动遥感是指利用地面反射、辐射或散射的电磁波来获取地面信息，如光学遥感。
2. 大数据分析技术：大数据分析技术主要包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
通过对大量数据的处理和分析，可以发现数据之间的关联性和规律性，从而提取有价值的信息。
四、数据处理方法：1. 数据获取：利用遥感技术获取大量的遥感数据，包括遥感影像、遥感雷达数据等。
2. 数据存储：将获取到的遥感数据存储在大数据平台上，进行统一管理和存储。
3. 数据预处理：对遥感数据进行预处理，包括去除噪声、纠正影像几何畸变等。
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Sea N
Beach
W
E
Inland Water
Wet LandS
Mangrove
Urban Area
Concrete Land
Barren Land
Green Land
Forest
Hill Grass
B. The 3-D display of the same image showing the
topographical situation of the exBpuerrinmeedntaAl raereaa.
1.3 像素级LUCC分类
城市不透水 信息提取
1.2 像素级LUCC分类
空间 光谱 时间 分辨率 分辨率 分辨率
低 高-中 高
TM、SPOT4、CBERS、GF1……（10米级分辨率）
中
中 中-高
IKONOS、QuickBird、GF-1、
高
低
低
GF-2、WorldView（亚米级）
水稻
耕地
耕地
小麦
中低分遥感的像素级分类：先通过光谱
特征判别土地覆盖类型（水稻），再通过融 合辅助信息，确定土地利用类型（耕地）。
“遥感智能计算与信息提取”课程三（第1讲）
骆剑承 研究员
中国科学院遥感与数字地球研究所
2017/12/8 • 国科大
※ 遥感信息提取的发展历程 ※ 遥感影像分割分类与识别
小数据 时代
※ 地理时空大数据计算理论 ※ 高分遥感大数据图谱认知
大数据 时代
※ 机器学习与智能信息处理 人工智能 ※ 深度学习与分层感知模型 时 代
要素、反演演化机理的过程。根据应用目标的需求，综合运用解译标志（感 知）、物理模型（反演）和经验知识（推测），定性、定量相结合地提取空 间位置、形态结构、利用属性、生物/物理量、过程模式等相关信息。
① 定量反演（指标-机理）：是指通过实验方法或物理（统计）模型将遥感观测与目标
参量相对应，将遥感数据定量地反演或推算为地学、生物学及大气等环境信息参量。其中，实 现全球和区域生态环境演变定量监测、分析与预测、模拟是定量遥感主要的研究方向；
宏观尺度
精细尺度
定量反演
土地分类
目标识别
结构-规则
（功能区与格局判别）
对 象
级
类型
类型
分
（对象分类与后处理）
（目标分类与Leabharlann 别）析形态（矢量化与对象表达）
形态
（特征计算与基元表达）
指标-机理
（生物与物理量反演）
像
影像分类与分割
影像分割/边缘提取
素
级
处
理 辐射校正 几何处理 有效处理 增强处理 变换处理 影像合成
遥感影像 影像空间与地理空间之间的映射关系
1.1 遥感信息提取：基本概念
影像空间地理要素的基本特征：
✓ 形态（基本单元）：像元 （像素）— 对象/图 斑 — 地理实体（地块/目标）；
✓ 类型：基元的利用类型、覆盖（材质）类型； ✓ 结构：基元空间相互作用 — 空间密度 — 拓扑
网络关系；
✓ 指标：地表覆盖生物与物理特征量（地表反照率、地表粗糙度、植物叶面积指数 等）；生长季节累积生物量；植被冠层密度、生长季节的动态特征；异常生长模式 （灾害影响）；
高分辨率遥感的对象级分类：先通过地
块形态判别土地利用类型（耕地），再通过 融合时序信息，确定土地覆盖类型（小麦）。
1.2 像素级LUCC分类（1997-2017）
A. The TM image covering the experimental area.
SOM-GA精度88.67% ； MLC分类精度 85.58%； 知识集成SOM-GA分类精度92.58%.
✓ 规则：融入自然与人文静态要素（地形地貌、水文气候条件、土壤理化性质以及社 会经济发展状况等），挖掘相关联的规则集，开展功能类型的评价与规划；
✓ 机理：融入动态观测信息，构建分布式时空解析模型，模拟地表场景上的事件发生 机制，并预测、预警未来演化趋势。
1.1 遥感信息提取：基本概念
遥感信息提取: 遥感成像的逆过程，是对地表实况的模拟影像中提取地理
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
EBF模型训练时间大约需要120秒，整个测试精确度为76.00％。 MLC方法的整体测试精度是69.11% 。 RBF模型为 70.33%，测试时间50秒。
土地覆盖分类：基于EM-EBF模型的遥感影像分类方法研究
1.2 像素级LUCC分类
土地覆盖分类：基于EM-EBF模型的遥感影像分类方法研究
Fig 6. ThemFaitgic5m. aTphcelaTsMsifiIemd aagned omfatphpeedstbuydikendoawrleeadge integrated SOM-GA
土地覆盖分类：空间特征逐步寻优挖掘模型及其遥感影像分类
1.2 像素级LUCC分类
（原始图像）
（分类结果）
② 土地分类（形态-类型）：主要面向中尺度（10米级分辨率）土地利用/土地覆盖变化
（LUCC）调查问题，将遥感图像中各个单元根据其在不同波段光谱特征、空间特征或者辅助信 息，按照某种规则或算法划分不同类别的过程，最简单分类是利用像素光谱亮度值的统计模型 进行划分，此外还可进一步考虑空间、时间等多特征（如纹理、形态、关系、方向性等），对 空间单元进行分类；
※ 时空协同与多粒度决策器
AI
※ 遥感大数据应用服务模式 遥感
第1讲内容
1 2 3 4 5 6
1、遥感信息提取的概念
1.1 遥感信息提取：基本概念
地理要素
相互作用
空间分布
时间演化 综合体
地理对象 属性特征 过程模拟 地理格局 地理空间 形态/结构 类型/指标 变化更新 规则/机理 影像空间
③ 目标识别（形态-类型-结构-规则）：面向高空间分辨率影像（亚米级分辨率）的
地物判别，通过对影像不同区域特征的提取（颜色、大小、纹理及分布等特征），对其中所蕴 涵用户感兴趣区域（Region Of Interest，ROI）目标进行分离，并采用计算方法对相应特征进 行表达与识别的过程。
1.1 遥感信息提取：基本概念
1.1 遥感信息提取：基本概念
主要方法
定量 反演
土地 分类
目标 识别
生物、物理量反演模型
人工解译、计算机分类
图象分割、模式识别、 三维重建
应用
全球变化与区域生态环 境动态监测、评价 国土资源调查与规划、 地理国情监测…… 军事探测、导航地图更 新、智慧城市……
数据源
MODIS、AVHRR、GF-4、哨 兵系列……（100米级分辨率）