遥感数据及应用
遥感技术及其应用
遥感技术及其应用遥感技术是一种通过无人机、卫星、地面传感器等设备获取地球表面信息的技术，其应用范围十分广泛，包括环境监测、资源调查、城市规划等方面。
在现代社会中，遥感技术的应用不断扩大，为人们提供了大量的有价值信息，成为现代社会中不可或缺的一种技术方式。
植被监测方面，遥感技术能够获取并分析地表植被的覆盖程度、类型、生长状况、叶面积指数等一系列关键指标，为绿色生态环境监测提供数据支撑，同时能够监测森林覆盖度和林业资源，让保护森林得到更好的实现和完善。
另外，遥感技术在地震、气象、海洋等领域也有广泛的应用。
例如，利用卫星数据可获取海洋潮汐、海浪、海流信息，为海洋生态平衡的保持提供决策支持。
还可以应用于天气预报，卫星能够捕捉气象云图、降水图像信息，促进气象的预测准确率与时间线，方便市民进行生活。
此外，遥感技术在城市规划、交通预测、水资源监测等领域也有广泛应用。
卫星图像能够较为准确地反映城市建设进展和交通流量分布情况，分析建设引入的流量和拥堵情况，为城市规划的合理化布局提供了重要数据支持。
值得一提的是，遥感技术虽然有诸多的优势，但在应用上也有其不足。
首先，遥感数据的获取是需要成本投入的，优质的数据价格昂贵，导致方式束缚;其次，遥感技术所提供的数据只能提供“宏观”视角的信息，而无法直接处理细微地形、地貌、生物种类等信息。
这也将是未来策划人员要面对的问题。
注重技术创新和创造环境保护治理的新方法，必须致力于秉承可持续发展的理念，使用科学理性的方法，支持合理的地方发展决策。
同时大众的教育，提高人们的科学素质，积极参与环境保护工作，都是促进遥感技术进步发展的要素。
总的来说，遥感技术对于现代社会的发展和进步已经发挥了重要作用，应用也在持续扩大，相信未来随着科技进步，遥感技术的应用将发挥更大的作用，能够在环境监测、资源调查、城市规划等领域为我们的未来发展带来更加实际的效益。
遥感数据的图像分类分析及应用
遥感数据的图像分类分析及应用一、概述遥感数据的图像分类分析及应用是现代科技领域的重要研究方向之一。
遥感数据是使用卫星、飞机等无人机设备获取的地球表面信息数据，其获取方法具有高效、准确的特点，成为人们了解、探究地球表层变化和组成的优质数据来源。
图像分类则是在遥感数据的基础上，对地理信息进行处理和分析，将不同的地物进行分类和识别，为科研、生产等领域提供有力的支撑。
本文将深入探讨遥感数据图像分类的相关知识和应用，供广大读者参考。
二、图像分类的分类方法图像分类是数据处理中的一种方法，这个过程将原始数据根据一定的分组方法，将所有数据分为若干类。
主要方法有监督分类、非监督分类和混合型分类。
1、监督分类监督分类是遥感图像分类分析中最常用的分类方法之一，它能根据现有的人工分类信息来分类遥感图像，具有很高的准确性。
监督分类是利用一些已知地物类别的样本进行分类，这些样本称为训练样本，分类器据此依据训练数据的特征来进行分类判别，从而实现遥感图像分类。
常见的监督分类方法有：最大似然法、最小距离法、线性判别法、支持向量机等。
2、非监督分类非监督分类是一种自动分类方法，它不使用与分类有关的地面真实信息，而是依靠样本间的统计分析，自动从遥感图像中抽象出其不同类别地物的空间分布信息，然后进行分类。
非监督分类常使用的有：聚类法、k-means聚类法、Iso Data聚类法等。
3、混合型分类混合型分类方法是提高分类精度的有效手段。
混合型分类方法既兼具了监督分类和非监督分类的优点，也综合了多个分类方法的优点，是目前遥感图像分类研究中的主流分类方法之一。
混合型分类方法常用的有：自适应带阈值随机森林分类器、基于遗传算法和人工神经网络的模型等。
三、图像分类的应用遥感数据的图像分类应用在地质矿产、城市建设、环境评价等领域。
它可以为相关领域的决策者提供有力的数据支撑，为提高现代生产和生活的品质做出贡献。
1、地质矿产遥感图像分类技术可以提取地质信息，对地质资源进行富集结构和稀缺性等分析。
遥感数据在全球变化研究中的应用
遥感数据在全球变化研究中的应用在当今这个时代，全球变化已成为我们不得不面对的重大挑战。
从气候变化到生态系统的演变，从土地利用的转变到自然灾害的频发，每一个方面都对人类的生存和发展产生着深远的影响。
而在探索和理解全球变化的众多工具中，遥感数据正发挥着日益关键的作用。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物，通过传感器来获取其信息的技术。
这些传感器搭载在卫星、飞机等平台上，能够收集到大量关于地球表面的各种数据，包括但不限于地形、植被、水体、土壤等。
首先，遥感数据在气候变化研究中有着不可或缺的地位。
通过对大气温度、湿度、云层分布等参数的监测，我们能够更准确地了解气候变化的趋势和规律。
例如，利用卫星遥感可以获取全球范围内的气温分布，从而发现气温升高的热点区域和变化趋势。
同时，遥感还能监测海冰的范围和厚度变化，这对于研究极地气候的演变至关重要。
海冰的减少不仅影响着极地生态系统，还会对全球气候模式产生反馈作用。
在生态系统研究方面，遥感数据也大显身手。
它可以帮助我们评估植被的覆盖度、生长状况以及生物量。
通过不同波段的遥感影像，我们能够区分不同类型的植被，监测森林的砍伐和恢复情况，以及草原的退化和改良过程。
此外，遥感还能用于监测湿地的变化，因为湿地在调节气候、净化水质和维持生物多样性方面起着重要作用。
湿地面积的减少或功能的退化，都可能对生态平衡造成严重破坏。
土地利用和土地覆盖变化是全球变化研究中的另一个重要领域。
随着人口的增长和经济的发展，人类对土地的利用方式不断改变。
遥感数据能够及时、准确地反映出这种变化。
比如，我们可以通过遥感影像观察到城市的扩张、农田的开垦以及荒地的开发。
这些信息对于规划合理的土地利用策略、保护耕地资源以及评估生态环境影响具有重要意义。
在水资源研究中，遥感同样发挥着重要作用。
它可以监测河流、湖泊和水库的水位变化，评估水资源的储量和分布。
同时，遥感还能用于监测水质，通过对水体中叶绿素、悬浮物等物质的监测，了解水体的污染程度和富营养化状况。
气象遥感数据的分析与应用研究
气象遥感数据的分析与应用研究气象遥感是一门新兴的技术，它主要依靠遥感设备和相关算法，对地球物理参数进行遥感探测和分析。
气象遥感技术可以提供近实时的大气温度、湿度、风场、云覆盖度等信息，可为气象预测、气候研究、防灾减灾等领域提供数据支撑。
一、气象遥感数据分析方法气象遥感数据涵盖了较广泛的空间范围和时间序列，涉及到了大量的数据类型和数据传输技术。
因此，对气象遥感数据的处理方法也格外重要。
大致分为如下几种：1. 数据预处理：主要包括校正、去噪、滤波等步骤。
对遥感数据进行预处理，旨在使数据更加准确、可靠，保证数据质量，并提高后续分析和应用的效果。
2. 数据分类：将不同类别的气象遥感数据进行分类，以便于后续处理和分析，通常采用聚类算法、决策树、神经网络等机器学习算法。
3. 空间插值：对气象遥感数据进行插值，可以得到更为精确的数据分布信息，通常采用反距离加权法、克里金法等插值算法。
4. 时空分析：对气象遥感数据进行时空分析，可以揭示出其内在规律和趋势。
采用的方法包括趋势分析、周期分析、时序模型等。
二、气象遥感数据的应用气象遥感数据在气象科学、气候研究、环境保护、风险评估、农业等领域均具有重要价值。
1. 气象预测：气象遥感数据可以为气象预测和预警提供数据支撑，特别是在极端气候事件的预警和预测方面具有独特的优势。
2. 气候变化研究：气象遥感数据能够提供多个时间序列上的气象参数观测，有助于气候变化过程的研究和模拟。
3. 环境保护：由于气象遥感数据可以全天候和全球性地对大气进行观测，因此可以用于气溶胶、大气污染控制和气候变化情景评估等环境保护领域。
4. 农业应用：气象遥感数据可以帮助农业生产和粮食安全，通过监测土壤水分、气象条件等方面，提高农业资源的利用效率。
总之，气象遥感技术作为现代气象科学的重要组成部分，它在现代社会中具有着广泛的应用价值。
但同时也需要不断的改进方法和技术，提高遥感数据的精度和应用范围，以更好地为社会发展和人民生活服务。
地理信息系统中的遥感数据处理与应用
地理信息系统中的遥感数据处理与应用随着科技不断发展，遥感技术越来越成熟，广泛应用于地理信息系统中。
遥感数据是指通过卫星、飞机、无人机等获取的图像数据，通过对其进行处理和分析，可以在地理信息系统中实现不同领域的应用。
本文将从遥感数据处理及其在地理信息系统中的应用两个方面进行介绍。
一、遥感数据处理遥感数据处理是基于遥感技术，对由卫星、飞机、无人机等设备获取的图像数据进行分析和处理，从而实现从遥远空间得到地面信息的技术，也是地理信息系统中应用极为广泛的领域。
1、遥感数据获取遥感数据获取是遥感应用中的第一步，其核心原理是通过特定的载体将照片等数据获取方式的记录下来。
这些载体通常使用的卫星、飞机、无人机等。
当前遥感数据获取的主要手段是卫星遥感技术。
国内共有140多颗遥感卫星，可以满足各种精度的遥感数据获取需求。
2、遥感图像处理遥感图像处理是将遥感数据转化为地图信息的核心处理过程，主要分为影像预处理、图像增强、分类、变化检测等。
影像预处理主要包括选择合适的成像时间，去除影像噪声以及影像坐标准确处理等。
图像增强可以通过影像对比度增强、滤波处理等方式提高影像清晰度、对比度和信息含量。
分类是将影像划分为不同的类别，可以通过监督分类和无监督分类两种方法实现。
变化检测是对同一地区遥感图像的不同时间进行比较，检测地物变化的过程。
3、遥感数据校验和后处理遥感数据校验和后处理是遥感数据处理中重要的一步，包括与实地数据比对、修正、精度评价和后处理等环节。
其中精度评价是遥感数据处理中非常重要的一个环节，评价的方法主要有基于模型法、点校正法、面校正法、边界匹配法等。
二、遥感数据在地理信息系统中的应用1、用于环境监测使用遥感技术可获取一定范围内的地表数据，通过遥感图像识别和监测土地利用、植被覆盖变化、水质等参数，并分析其相关因素，得出对应的监测结论，可以满足环境监测的需求。
2、用于国土资源调查遥感技术可获取的图像，可以用于实现土地利用变化或动态信息的管理，进而更加科学化制定国土利用规划，确保各个地区达到高品质和高效益的开发。
航天器遥感数据的处理与应用研究
航天器遥感数据的处理与应用研究随着航天技术的不断提高，遥感技术在地理、环境与农业等领域的应用越来越广泛。
航天器遥感数据处理和应用研究是实现高效遥感利用的必要技术之一。
一、航天器遥感数据的获取遥感技术可通过航空航天手段获取，这是因为航天器可从高空俯瞰大片面积，获得大范围的图像和数据。
遥感数据涵盖了辐射、辐射量、物质量和地形图等多个方向的信息。
这其中的信息有时难以观测，或者需要长时间观测才能得到。
二、航天器遥感数据处理的应用研究航天器遥感数据的优势在于其高精度、高覆盖范围和高可靠性。
但是大量的数据也给数据处理带来了巨大的挑战。
航天器遥感数据的处理是为了更好地利用遥感数据，探究其潜在的科学和应用价值。
数据的处理主要包括以下三个方面：1. 航天器遥感数据的几何处理几何处理是为了获得最初的数据和信息。
这一步处理包括从卫星传感器接收到的原始数据的解码和几何纠正，以及其他几何处理步骤。
它们是获得遥感数据的首要步骤。
2. 航天器遥感数据的辐射处理辐射处理是为了提取遥感数据中的信息。
这一步涉及数据校正、大气校正和辐射度预处理等步骤。
这些步骤可将原始数据转换为符合已知物理规律的数据，以便进行后续的分析和处理。
3. 航天器遥感数据的特征提取和分类特征提取和分类是为了进行遥感数据的分类和分析。
这一步主要包括数据分割、特征提取、数据分析和分类，如分类等。
这些步骤可根据遥感数据的不同特点和用途，分析和提取关键特征并进行分类，以便提取所需的信息。
三、航天器遥感数据应用领域的研究在大数据时代，航天器遥感数据不仅在科学研究中发挥着重要的作用，还在许多领域得到了广泛的应用。
1. 地理信息系统（GIS）航天器遥感数据可用于GIS地图的呈现和制作。
这种集成资料就可以为各种行业提供高精度、规范化地图，进而促进自然灾害预测和监测，审查城市发展计划，升级基础设施和水资源等的分配。
2. 环境管理遥感数据可用于环境监测和服务。
遥感技术可以监测水域、土地利用、植被覆盖和大气的污染，以支持环境监测、评估和规划。
无人机遥感数据处理技术的应用方法与注意事项
无人机遥感数据处理技术的应用方法与注意事项引言：随着无人机技术的飞速发展，无人机遥感数据处理技术也因其高效、灵活和精准的特点在多个领域得到广泛应用。
本文将介绍无人机遥感数据处理技术的应用方法，并提到实施这些方法时需要注意的事项。
一、无人机遥感数据处理技术的应用方法1. 图像获取与处理无人机遥感数据的处理第一步是图像的获取。
通过无人机搭载的高分辨率相机，可以快速获取高清、全景的图像。
接下来，可以利用图像处理软件进行预处理，包括图像的去噪、校正和增强，以提高图像的质量和准确性。
2. 数据传输与存储获取的无人机遥感数据需要进行传输和存储。
一种常见的方法是通过无线网络将数据传输到地面站点。
对于大数据量的情况，还可以使用云存储服务，如云盘或云服务器，以便更好地管理和访问数据。
3. 数据处理与分析无人机遥感数据经过预处理后，可以进行各种数据处理和分析。
常见的方法包括：- 特征提取：通过利用计算机视觉和机器学习算法，提取图像中感兴趣的特征，如土地利用类型、植被密度等。
- 变化检测：通过对多次采集的图像进行比对，检测出地表或建筑物的变化情况，如土地扩张、建筑物增加等。
这对城市规划、环境监测等领域具有重要意义。
- 高程模型生成：通过三维重建算法对无人机采集的图像进行处理，生成高程模型，以获取更准确的地形信息，如山脉变化、水体深度等。
4. 应用领域无人机遥感数据处理技术可以在多个领域中应用，包括但不限于：- 环境保护与监测：通过无人机遥感数据处理，可以实时监测污染源、森林覆盖率、水体质量等，为环境保护和管理提供支持。
- 农业与林业：通过无人机遥感数据处理，可以评估土壤质量、监测农作物状况、预测病虫害等，为农业和林业生产提供科学依据。
- 城市规划与管理：通过无人机遥感数据处理，可以获取城市用地信息、道路交通状况、建筑物变化等，为城市规划和管理提供支持。
二、无人机遥感数据处理技术的注意事项1. 数据精度与准确性在进行无人机遥感数据处理时，需要关注数据的精度和准确性。
遥感技术的应用及发展
遥感技术的应用及发展遥感技术是利用卫星、飞机等远距离工具获取地球表面信息的一种技术。
随着科技的发展，遥感技术应用已广泛涉及自然资源、环境保护、城市规划等领域，成为当今世界上最重要的技术之一。
本文将介绍遥感技术的应用及其发展。
一、自然资源调查和管理自然资源是人类生存和发展的重要基础，遥感技术为其调查和管理提供了良好的手段。
遥感数据可以用于农业、森林、水资源、地质矿产等行业的调查和管理。
例如，在农业方面，遥感技术可用于监测农田土地利用情况、农作物生长状态和农业灾害情况，为农业生产提供科学依据。
在森林资源方面，遥感数据可用于监测森林覆盖率、森林种类和病虫害情况，为森林保护和经济价值评估提供基础数据。
二、环境保护和监测随着现代化建设的不断发展，环境污染已成为需要重视的问题。
遥感技术可用于监测大气、水、土壤含量等环境要素，对于环境保护和环境治理具有重要作用。
例如，在大气污染监测方面，遥感技术可用于监测臭氧、氮氧化物等污染物的分布和浓度，为空气质量监测提供基础数据。
三、城市规划和地理信息系统城市规划是一门涉及范围广泛的学科，而遥感技术在城市规划中也有重要作用。
遥感数据可用于分析城市用地变化和城市的生态环境问题，为城市绿化、地质灾害及能源建设等方面的规划和管理提供数据支撑。
另外，遥感技术还可用于地理信息系统中，为交通运输、大型公共设施等领域提供数据支持。
四、遥感技术的未来发展遥感技术作为当前最先进的技术之一，未来的发展方向主要集中在精度的提高、数据处理的优化和应用范围的拓宽等方面。
一方面，随着卫星技术和数据处理技术的不断发展，遥感数据的分辨率将会更高，数据处理的速度也将更加快速；另一方面，随着遥感应用范围的不断扩大，遥感技术的价值将会更加凸显。
综上所述，遥感技术的应用范围非常广泛，涉及到自然资源调查和管理、环境保护和监测、城市规划、地理信息系统等多个领域。
在未来的发展中，遥感技术将会更加成熟和完善，进一步为人类的生产、生活和环境保护做出更大的贡献。
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遥感数据航天遥感应用中使用的数据基本有两种主要形式：遥感影像和数字图像无论是用何种遥感成像方式，影像都是记录在感光胶片或象纸上。
如同普通像片那样，其灰度和颜色是连续变化的，它也被称为模拟图象，而数字图像往往记录在数字磁带上的，其灰度或颜色是离散变化的。
·遥感影像遥感影像可以通过对地表摄影或扫描获得。
摄影影像是摄相机对地面物体摄影，直接在感光材料上记录地物的光像；扫描影像是地面信息通过探测器先变为电信号并记录在磁带上，然后回放磁带，在感光片上曝光而成。
遥感影像有黑白和彩色两种，由于彩色影像比黑白影像能提供更多的地表信息，因此彩色影像在遥感中得到广泛地使用。
(1)多波段影像：多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。
与单波段影像相比，它具有信息量大，光谱分辨率高（遥感器能分辨的地物的最小波长间隔）的特点，并且可通过各种影像增强技术，获得彩色合成影象，大大提高对地物的识别能力。
Landsat上的MSS和TM影像都属多波段扫描影像。
(2)彩色合成影像：彩色合成是将多波段黑白图像变换为彩色图像的处理技术。
一般为三色合成,也可两色或四色合成。
合成的方法有两种：直接使用光学方法和使用计算机的数字处理。
前者是将一组黑白透明片放入配有特定的红、绿、蓝三色滤光片的光学系统中，投影到同一屏幕上，使图像精确重合，形成彩色图像。
数字处理合成法是令三幅图的像元亮度值变换为红、绿、蓝三基色的彩色编码去控制彩色显示设备，形成彩色图像。
根据合成影像的彩色与实际景物自然彩色的关系，可分为真彩色影像和假彩色合成影像，前者是比较真实地反映地物原来彩色的影像，它可以通过彩色感光胶卷拍摄获得，也可以用彩色合成方法获得；假彩色合成影像是通过彩色合成方法获得的非真彩色影像。
在光学合成法中，是将多波段影像配合不同滤光片准确重叠合成。
影像的波段和滤光片可有各种组合方案，所得的假彩色影像也各不相同。
解译时为了突出显示影像中的某种地物，可选择最佳组合方案。
目前,用Landsat的MS-4,5,7波段影像的正片,分别配以蓝、绿、红滤光片，重叠投影合成的是标准假彩色影像。
在这种影像上，植被显示为红色，城镇为蓝灰色，水体为蓝色，雪和云为白色等等。
假彩色合成影像目前广泛用于专题制图、资源调查、地学研究和环境监测等方面。
·数字图像入射到遥感器的电磁波经探测元件交换为电信号后，需要进行数字化，即把模拟遥感数据变为数字化数据。
它包括二个步骤，一是采样，它是把空间域的连续量变为离散量；二是量化,它是对电磁辐射强度的离散化。
数字图像又称“数字化图像”，它是以二维数组形式表示的图像。
该数组由对连续变化的图像作等间隔采样所产生的采样点—像元(像素)组成，像元的实地面积大小就是影像的地面分辨率，即相当于IFOV在地面的投影面的大小，例如，陆地卫星(Landsat) MSS的4,5,6,7波段影像各由7,500,000个像元点构成。
每个像元相当于实地面积57×79m2 ；TM的影像除第6波段外，像元的实地面积为30×30m2 。
在数字图像中，像元排列的横方向从左到右按像元号排列，在纵方向上按行号排列。
各像元的位置由(像元号，行号)决定。
采样点(像元)用一数值表示称为像元的亮度值或灰度值，它对应着一个像元所代表的相应实地面积内地物电磁辐射的强度。
电磁辐射强度越大，则亮度值越大。
在量化的数据中，对应一个通道(波段)一个像元的信息量用比特(bit)表示。
Landsat的TM的量化比特为8，MSS为6，NOAA的AVHRR为10。
在计算机处理中使用字节(byte)为单位(1 byte=8 bits)，所以，通常用一个字节或二个字节的数据进行处理。
图像数据的全部数据量为：行数×像元数×通道数×比特数/8，单位为byte。
遥感图像的数据量非常巨大。
在地面站接收的卫星数据通常被实时记录到高密度数字磁带(HDDT)上，然后根据需要拷贝到计算机兼容磁带(CCT)等其它载体上。
CCT是记录、保存、分发卫星数据等数字信息的最一般的载体，计算机可以直接对CCT 数据进行各种有效、灵活、可靠的处理，使遥感图像获得良好的判读、分析效果。
自然灾害的遥感监测我国是一个自然灾害种类繁多、发生频繁和危害严重的国家，应用遥感，地理信息系统和计算机等高新技术，对重大自然灾害进行监测评价，为政府和有关部分提供及时、准确和可靠的信息，使防灾、减灾和救灾有充分的科学依据是国民经济建设和社会保障的重大问题。
洪水、林火、干旱、森林病虫害、地震和沙漠化等基本为突发性自然灾害,能否对这些灾害作出快速反应(例如在2-3天为作出评估作为第一反应能力，在半个月左右作出较详细的评价作为第二反应能力)对于防灾救灾决策的制定最为关键。
目前，监测森林病虫害、沙漠化等主要以陆地卫星TM数据为主，分别构建了相应的监测模型，进而确定出沙漠化及森林病虫害侵袭的程度和分布范围。
林火、洪水、雪灾、旱灾和地震等灾害主要以NOAA数据来监测，因为这些灾害的发生、发展更为迅速，如果不能及时获得灾情，就很难做出准确的决策。
对于灾后的评价多采用航空遥感手段，以便更准确地制定生产自救和重建家园计划。
目前，我国已建立了重大自然灾害的历史数据库和背景数据库，从全国范围的角度，宏观地研究了自然灾害的危险程度分区和成灾规律。
同时还选择了上述重大灾种进行了详细的监测评价技术方法与应付突发性灾情的研究，建立了各自的感遥--地理信息系统，实现了对经常性和突发性自然灾害的监测评价功能。
遥感在气候和气象中的应用①在天气分析和气象预报中的作用：卫星(主要指气象卫星)资料促进了世界范围的大气，温度探测，使天气分析和气象预报工作更为完全和准确。
在气象卫星云图上可以根据云的大小、亮度、边界形状、纹理、水平结构、垂直结构等，来识别各种云系的分布，从而推断出锋面、气旋、台风、冰雹、雷雹等的存在和位置，对这种大尺度和中小尺度的天气现象进行成功地定位、跟踪及预报。
②应用于气候研究和气候变迁的研究：根据近年的研究表明，控制大气长期天气过程和气候变动的有以下几个因素:太阳活动;对于大气圈的下垫面--地表面对大气的影响;海洋对大气的影响，以上这些因素都将引起整个地--气系统辐射信息的变化，而这方面的资料可以通过卫星来获取。
如气象卫星上有仪器可以直接取得CO2 等含量的数据。
冰雹覆盖也可以通过云图的辐射信息获得。
此外为研究世界气候和灾害性天气变化，还专门设计了地球辐射收支试验装置，用于测定整个地--气系统获得和损失的辐射能量。
这对气候学研究将不很大的推动。
遥感在森林资源调查和经营管理中的应用利用遥感技术进行森林资源调查和经营管理经历了以下几个阶段，即二十世纪二十年代开始试用航空目视调查；30--40 年代利用航片进行森林区划和成图，结合地面进行森林资源勘测；50年代中发展了利用航片的分层抽样调查，60-70年代，由于引进大量新的设备和先进的技术，如红外彩色摄影，多光谱摄影、光学增强技术、计算机技术的应用等,已形成多阶抽样体系。
目前，遥感技术在林业工作中主要用于森林资源的调查和动态监测以及森林经营管理方面。
林业资源分布广，经营面积辽阔，属于再生性生物资源。
应用遥感技术可编制大面积的森林分布图，测量林地面积，调查森林蓄积和其它野生资源的数量。
对宜林荒山荒地进行立地条件调查、绘制林地立地图、土地利用现状图和土地潜力图等，测算各类土地面积，进行土地评价。
通过对森林变化的动态监测，可以及时对林业生产的各个环节--采种、育苗、造林、采伐、更新、林产品运输等工作起指导作用。
在“七五”“八五”期间,我国已成功地利用陆地卫星数据对我国“三北”防护林地区进行了全面的遥感综合调查，并对其植被的动态变化及其产生的生态效益做了综合评价，为国家制定长远的发展计划奠定了科学的基础。
现在，遥感技术已成为获取森林资源信息的重要手段,相信随着遥感技术的不断完善，它将给林业的生产和管理带来划时代的革命。
遥感在地质中的应用利用遥感技术进行地质，矿产调查和水文、工程，环境地质勘查与监测，在地质工作中正发挥着日益重要的作用。
遥感地质是在50年代航空遥感地质工作的基础上和70年代运用航天遥感技术发展起来的。
经过近二十多年的推广应用和研究，目前已成为地质调查和环境资源勘查与监测的重要技术手段。
应用范围已由区域地质、矿产勘查：水文、工程、环境地质勘查扩大到农业地质，旅游地质，国土资源、土地利用、城市综合调查、环境监测等许多领域。
应用技术方法水平随着遥感和计算机技术的发展也有了很大提高。
①区域地质调查与编图：区域地质调查是重要的基础地质工作，以遥感方法为主填图，大面积多图幅联测，不仅节约经费，而且还能提高工效；在矿产勘查工作中，利用陆地卫星TM数据，经计算机处理镶嵌，制作成卫星影像图，为宏观分析研究重点区的区域地质背景，提取有用矿产信息提供了主要基础图件。
②金属矿产勘查与预测：遥感在金属矿产勘查与预测的应用方面，近年来在分析技术及应用效果方面有了很大的发展和提高，已从过去单一的构造，线性影像解译已发展为各种矿化蚀变、含矿岩石波谱特征研究，多元信息综合图像处理以及综合各类地学信息对目标矿种成矿有利地段进行优化。
③油气勘探：利用卫星遥感资料解译圈定的地质构造，经野外调查和验证,常可获得许多靶区。
此外在天然气管道选线工程，油田环境监测以及大比例尺地形图修测等方面卫星遥感也发挥着更要的作用。
遥感在农业中的应用现代遥感技术的多波段性和多时相性，十分有利于以绿色植物为主体的再生资源的研究。
遥感技术在农业中的应用主要有以下几方面。
①土地资源调查：土地资源是指包括气候、地形、表层岩石、土地、植被和水文等自然要素的综合体，可以说包括了整个农业生产的生态要素。
国际上于50年代开始大量地使用航空像片进行以土地为主体的土地资源调查工作，70年代开始利用卫星影像对原来缺乏资料的第三世界国家进行了中比例尺制图。
②土地资源监测：土地资源是一个变化的自然综合体，特别是一些人类经营得不合理的地区,往往引起土壤侵蚀，土地沙化和土地次生盐渍化等。
对土地资源的监测除实地进行定位观测外，还可用不同时期的同一幅影像进行影像迭加，对比，来准确地看出土地资源的变化情况，特别是一些交通不便，或面积较大的地区，只有卫星遥感技术发展以后，真正的所谓监测才变成了现实。
③作物估产：作物的农业产量对于一个国家经济发展影响很大；所以倍受各国的重视。
从目前的研究来看，作物估产基本上分两个方面：一是大面积估产，它是以卫星影像进行生态分区，在各个生态区根据历史产量建立各种的产量模拟公式，并根据每年的气候条件进行校正。
另一方面是小区估产，它是将卫星影像和航空像片相结合的一种方法。