遥感大数据关键技术发展研究综述
洪涝灾害遥感监测评估研究综述
洪涝灾害遥感监测评估研究综述一、本文概述Overview of this article洪涝灾害作为常见的自然灾害之一，对人类社会和经济造成了巨大的破坏和损失。
随着遥感技术的快速发展，其在洪涝灾害监测和评估中的应用逐渐凸显，成为灾害管理和应对的重要手段。
本文旨在对洪涝灾害遥感监测评估研究进行综述，总结国内外在该领域的研究现状、方法和技术进展，以期为我国洪涝灾害的遥感监测和评估提供理论支撑和实践指导。
Flood disasters, as one of the common natural disasters, have caused enormous damage and losses to human society and economy. With the rapid development of remote sensing technology, its application in flood monitoring and assessment has gradually become prominent, becoming an important means of disaster management and response. This article aims to provide a review of research on remote sensing monitoring and evaluation of flood disasters, summarizing the current research status, methods, and technological progress in thisfield both domestically and internationally, in order to provide theoretical support and practical guidance for remote sensing monitoring and evaluation of flood disasters in China.本文将首先介绍洪涝灾害遥感监测评估的基本原理和方法，包括遥感数据的获取、处理和解译等步骤。
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势一、遥感技术在精准农业中的现状1. 遥感技术在土壤和环境监测中的应用通过遥感技术可以对土壤的质地、养分含量、水分状况等进行监测和分析，帮助农民科学合理地施肥、浇水，提高土壤的肥力和产量。
遥感技术还可以监测环境因素对农作物的影响，例如气候变化、病虫害的发生等，为农业生产提供科学依据。
2. 遥感技术在作物生长监测中的应用利用遥感技术可以对作物的生长情况进行实时监测和分析，及时发现作物生长过程中的问题和风险，为农民提供科学的农业生产指导。
遥感技术还可以提供作物生长预测和评估，帮助农民合理安排农业生产计划和时间表。
3. 遥感技术在精准施肥和农药施用中的应用通过遥感技术可以对农田的养分状况、病虫害的分布进行精准监测，帮助农民科学合理地施肥和施药，减少农药和化肥的使用量，提高农产品的质量和安全性。
4. 遥感技术在农田水分管理中的应用遥感技术可以实时监测农田的水分状况，帮助农民科学合理地安排灌溉和排水，提高农田的水分利用效率，减少水资源的浪费，保护生态环境。
二、遥感技术在精准农业中的发展趋势1. 高分辨率遥感技术的应用随着卫星遥感技术的不断发展和卫星分辨率的提高，高分辨率遥感技术将成为精准农业中的重要工具。
高分辨率遥感可以提供更为精细化的农田监测和分析，为农民提供更为详尽的农业生产信息。
2. 超光谱遥感技术的应用超光谱遥感技术可以提供更为丰富的农田信息，通过对作物光谱特征的分析可以实现更为精准的作物分类和监测。
超光谱遥感技术将为精准农业提供更为准确的数据支持。
3. 无人机遥感技术的应用无人机遥感技术可以实现对农田的快速、灵活的监测和调查，为农民提供实时的农业生产信息。
由于无人机可以低空飞行，可以实现对农田的高分辨率监测，为农田管理和农业生产提供更为便捷的支持。
4. 多源遥感数据的融合应用多源遥感数据的融合应用可以提供更为全面和多角度的农田信息，帮助农民更好地了解农田的整体情况，科学合理地制定农业生产计划和管理策略。
大数据技术发展现状与未来趋势分析
大数据技术发展现状与未来趋势分析在信息爆炸的时代，大数据成为了全球范围内各行各业的重要资源。
随着互联网的快速发展和各种计算设备的普及，大数据技术成为了人们处理和利用数据的重要工具。
大数据技术的快速发展在全球范围内引起了广泛关注，并对社会、经济、医疗、农业等领域产生了深远的影响。
本文将分析大数据技术的发展现状，并预测未来的趋势。
目前，大数据技术已经成为了企业和组织中的关键因素。
从数据的收集、存储、处理到分析和应用，大数据技术提供了全方位的解决方案。
许多企业根据大数据技术分析用户行为、市场趋势和竞争对手，以做出更明智的决策。
同时，大数据也有着巨大的潜力，可以帮助企业发现新市场、发现隐藏的商机，并提供更好的客户体验。
与此同时，大数据技术也在科学研究和医疗领域发挥着重要作用。
科学家们利用大数据技术来处理海量的遥感数据、基因数据和粒子数据，以发现科学规律和解决复杂问题。
医疗领域中，大数据技术可以帮助医生更准确地诊断疾病、预测疾病风险，并提供个性化的治疗方案。
随着技术的不断发展，大数据技术也面临着一些挑战。
首先，随着数据的快速增长，如何有效地存储和管理数据成为了一个重要问题。
传统的数据库技术已经无法满足大数据的需求，因此，云计算和分布式存储技术成为了解决方案。
其次，数据的质量和隐私问题也是需要解决的挑战。
大数据中可能存在着错误的数据和隐私敏感信息，如何确保数据的准确性和隐私保护成为了亟待解决的问题。
未来，大数据技术将继续发展，并对各个领域产生深远的影响。
首先，人工智能将与大数据技术相结合，实现更智能化的数据分析和决策。
机器学习和深度学习等算法将被广泛应用，帮助人们更好地理解和利用数据。
其次，随着物联网的快速发展，大数据技术将与传感器技术相结合，实现对实时数据的处理和分析。
通过与物联网设备的连接，人们可以实时监测和管理各种设备和系统，并做出相应的决策。
此外，大数据技术还将与区块链技术相结合，提供更安全和可信赖的数据处理和存储解决方案。
遥感影像水体提取研究综述
遥感影像水体提取研究综述以远程感知技术为基础，借助遥感影像可以迅速获取大量和全面的环境信息，从而帮助相关人员快速掌握水体的状况。
因此，随着遥感影像的技术的发展，提取水体的研究已经被越来越多的人所重视。
本文主要分析了提取水体信息的相关技术，对提取水体信息的现有方法进行了介绍和综述，以期获得更多可行的解决方案，促进该领域的进一步发展。
世界上存在大量的水体，它们可以满足人类日常的生活需求，也可以用于农业活动、工业生产和科学研究。
为了完成各种任务，必须对水体的情况进行详细的了解。
遥感技术是目前最有效的方法之一，可以快速捕获大量的信息，并以三维的形式展示水体的特征。
在这种情况下，提取水体信息就变得尤为重要。
提取水体信息主要依靠遥感影像，其中包括可见光和红外线两种波段。
研究者可以从中提取水体的形态特征，如形状、尺寸和位置等。
此外，还可以获得水体的光谱特征，如反射率、散射率和吸收率等。
不同波段能够提供不同视角下的信息，因此，提取水体信息还需要考虑复杂的数据组合和分析技术。
为了提取水体信息，已经有多种方法可以使用。
其中，基于特征的分类方法可以有效的识别水体信息，其中包括基于模板的和基于概率理论的方法。
此外，还可以使用像有监督学习这样的机器学习方法，它们可以通过实时的训练和学习，以更精确的方式来分类水体信息。
另外，基于矢量的方法也被越来越多的人所重视，它可以以更精确的方式提取水体信息。
此外，还有一些复杂的技术，如基于深度神经网络的方法，也可以用于提取水体信息。
这类技术比传统方法具有更高的精确性和灵活性，因此可以更好地完成水体提取任务。
然而，深度学习技术也需要大量的计算资源，并且训练过程会比较漫长，所以未来对相关研究的关注应该增加。
综上，提取水体信息是目前在水体监测中被广泛应用的技术，它可以使研究者能够快速地获取相关信息，以便于更好地控制水体的发展。
在这里，我们做了一个综述，总结了现有的技术，并提出一些有价值的研究建议，以期推动该领域的进一步发展。
国内多源遥感数据融合研究综述
多源遥 感数 据 融 合 是 指 多 种 空 间分 辨 率 、 辐射 分 辨率 、 谱分 辨 率 和 时 间分 辨 率 的遥 感 数 据 之 间 波 以及遥 感数 据 和非遥 感 空 间数据 之 间 的信 息进 行多
层 次有 机组 合 匹配 的技 术 ， 括 空 间 几 何 配 准 和数 包
（ ａ ｒｔ ｎ） Ｉ Ｓ 换 是 将 多 光 谱 数 据 （ Ｔ Ｓｔ ａｏ 。Ｈ 变 ｕ ｉ 如 Ｍ、
维普资讯
山西水 土保持 科技
２０ ０ ８年第 ２期
ＮＯＡＡ
星 下 点 １ １ｋ ． ｍ， 远 离 星 下 点 ４ｋ ｍ
５
大范围资源 与环境 的监测与预报等 区划能力 中等 ， 但对植被
２ 多源 遥 感 数 据 融合 技 术 方 法 简 介
现在 遥感 影像 的种 类 繁 多 ， 本 可 以满 足 不 同 基 领 域 的应 用需 求 。但 是 ， 由于某些 原 因 ， 一 的遥 感 单 数据不 能够 较 好 地 反 映 地 物 信 息 ， 影 像 “ 物 异 如 同 谱 ” 同谱异 物 ” 导 致 分 类 精 度 的 下 降 等 ， 就 或“ 而 这
ＮＯ ２ ．
Ｊｎ ２ ０ ｕ ．０ ８
口 综 合 论述
国 内 多 源 遥 感 数 据 融 合 研 究 综 述
李菲菲 （ 北京林 业大学林 学院）
摘 要 ：本 文主要 针对 广泛 应 用的 多源遥 感数 据 融合方 法 ， Ｉ 如 ＨＳ变换 、 成 分 变换 、 主 小波 变换 法 、 经 神 网络 法等进 行 简要介 绍 。概括 了国 内学者 的主要 研 究成 果 ， 出 了遥 感 图像 融 合技 术 的 关键 是 图像 之 。
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。
人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战
人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战一、本文概述随着科技的飞速发展，（）已经深入到社会生产的各个领域，其强大的数据处理和模式识别能力正在为传统行业带来巨大的变革。
其中，测绘遥感技术，作为一种重要的空间信息获取手段，正在的推动下迎来前所未有的发展机遇。
然而，机遇与挑战并存，如何在时代把握测绘遥感技术的发展方向，应对各种挑战，成为我们面临的重要课题。
本文首先回顾了测绘遥感技术的发展历程，分析了技术在测绘遥感领域的应用现状。
在此基础上，深入探讨了时代测绘遥感技术的发展机遇，包括提高数据处理效率、优化数据处理流程、提升数据处理精度等方面的内容。
本文也指出了时代测绘遥感技术面临的挑战，如数据安全问题、技术融合问题、人才培养问题等。
本文提出了一些应对挑战的策略和建议，以期为我国在时代的测绘遥感技术发展提供参考和借鉴。
通过深入研究和分析，我们相信在的推动下，测绘遥感技术将为社会经济的发展和科技进步做出更大的贡献。
二、人工智能在测绘遥感技术中的应用随着技术的飞速进步，其在测绘遥感领域的应用日益广泛，为测绘遥感技术的发展带来了前所未有的机遇。
在测绘遥感技术中的应用主要体现在以下几个方面。
人工智能技术可以大幅提升遥感图像的处理效率。
传统的遥感图像处理通常需要人工参与，处理过程繁琐且耗时。
而借助深度学习、卷积神经网络等人工智能技术，可以实现对遥感图像的自动识别和分类，大大提高了处理速度和准确性。
例如，通过训练深度学习模型，可以实现对遥感图像中特定目标的快速检测，如城市建筑、森林覆盖、水体分布等，从而为城市规划、环境监测等领域提供及时准确的数据支持。
人工智能技术可以增强遥感数据的解析能力。
传统的遥感数据解析主要依赖于人工目视解译，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。
而人工智能技术的应用，使得遥感数据解析得以自动化、智能化。
通过构建高效的算法模型，可以实现对遥感数据的自动解析和提取，从而获取更多有用的信息。
例如，利用人工智能技术，可以实现对遥感图像中地表温度、植被指数等关键参数的自动提取，为气候变化研究、生态环境保护等领域提供更为精准的数据支持。
基于大数据的遥感图像智能识别方法研究
基于大数据的遥感图像智能识别方法研究摘要：遥感图像技术是根据电磁波理论而提出的，结合先进的人在卫星采集地球表面上的电磁辐射信息，并通过遥感技术获取到相应的遥感图像，从而为地理测绘、天气观察以及军事侦查等领域广泛的使用。
但随着大数据时代的来临，AI技术以及其它深度学习技术的不断提升，传统的遥感图像识别方法已经无法满足更加精细化的工作需求。
对此，本文提出一种新的基于大数据的遥感图像智能识别方法，从而使遥感图像识别得到更高的识别效果，进一步扩大遥感图像技术的使用范围。
关键词：大数据；遥感图像；智能识别；特征提取引言人工智能简称AI，为计算机科学的分支，主要是通过一定的方法、技术让机器具备类人思维与反应，让机器能够如人般思考，如人工智能打败围棋选手，机器人做出高难度动作后空翻等，人工智能的强大促使着人们不断地研究智能技术及其应用。
而就人工智能的研究反向而言主要为机器视觉、机器人学、认知推理、博弈伦理、机器学习等，其中，在测绘遥感技术中主要应用有机器视觉、机器学习、认知推理，通过人工智能的应用，为测绘遥感带来了天翻地覆的变化，同样也带来了巨大的挑战，必须想方设法地突破行业限制，优化技术应用，促进测绘遥感技术的发展。
一、大数据技术概述大数据技术对社会生产生活中所产生的各种数据进行科学筛选，并从中快速获取具有研究价值的数据信息的一种新型产业类技术形式。
在大数据技术中，大数据的采集、预处理、管理、储存、分析以及应用等都是其核心技术。
由此可见，对大数据处理技术而言，核心并不仅仅在于海量数据信息的处理，而是在海量数据信息中发现有价值的信息，并将其应用到特定领域。
大数据技术不仅可以处理庞大的信息，还具备非常快的计算速度，且能够对多样化的数据进行处理。
相较于网络数据的传统分析和处理技术，大数据技术的优势主要表现在以下几个方面。
第一，它有庞大的数据体，其储存单位可以从TB（太字节）直接跃升到PB（拍字节），且这种以PB为单位的数据储存方式已经广泛应用到各大企业中，由此可充分证明大数据技术自身所具有的海量性特征。
生物多样性的遥感监测技术研究进展
生物多样性的遥感监测技术研究进展近年来，随着全球环境问题的日益突出，人们越来越关注生物多样性的保护和管理。
然而，由于地球表面的生态环境具有多样性、复杂性和时空变异性，卫星遥感技术成为一种重要的手段来实现生物多样性的监测。
本文将着眼于生物多样性的遥感监测技术研究进展，探讨其应用和发展趋势。
一、生物多样性的遥感监测技术简介卫星遥感是指通过卫星对地球表面进行无接触式的观测和记录，以获取关于地球物理、大气、水文和生态环境等各种数据。
由于卫星遥感具有高时空分辨率、覆盖广、成本低等优点，因此，成为实现生物多样性监测的重要手段之一。
遥感技术在生物多样性监测中主要包括以下方面：首先是物种分布与数量的监测。
采用遥感技术，研究者可以获取大面积、高分辨率的地图，用于监测各个物种的分布和数量变化；其次是生境类型和结构的监测。
根据遥感图像特征，可以判别和分析不同区域的生境类型和结构，以评估物种分布和数量的变化；最后是生态系统功能的监测。
对于生态系统功能的监测，主要包括生态系统健康状况、物种多样性和生态系统服务等三个方面。
二、生物多样性的遥感监测技术应用1. 物种分布与数量的监测在全球范围内，许多涉及生物多样性的全球天气变化估计分析项目已经开展。
其中，国际生物多样性数据组织管理委员会(IBPIM)开展的生态系统监测网络项目(MSB)使用遥感数据来评估生态系统健康度。
研究人员还利用卫星数据和模型来测算大规模物种的分布和数量变化。
例如，NASA的陆地观测卫星(Landsat)程序旨在开发基于卫星遥感的高分辨率地表盖度变化遥测技术，用于预测大规模物种的分布和数量变化。
此外，在全球范围内，利用卫星遥感技术对于当地生物多样性进行定量分析，已然成为实现生物多样性监测的有效手段。
2. 生境类型和结构的监测研究者通过利用卫星遥感技术，可以获取地球表面每个区域的不同生态景观特征，从而实现生境类型和结构的监测。
例如，一些科学家利用ENVI软件中的技术，判断不同生态景观特征的区域，并基于PixEx量测工具，生成一份有关高分辨率植被指数图与地表盖度图。
中国地球观测遥感卫星发展现状及文献分析
中国地球观测遥感卫星发展现状及文献分析一、本文概述随着科技的不断进步与创新，地球观测遥感卫星已成为当今全球范围内获取地球表面信息的重要手段。
中国，作为世界航天大国之一，其地球观测遥感卫星技术的发展历经了多年的积累与突破，逐步形成了具有自主知识产权和先进技术的卫星体系。
本文旨在全面梳理中国地球观测遥感卫星的发展现状，包括卫星技术特点、应用领域、产业化进展等方面，并结合国内外相关文献，对中国地球观测遥感卫星技术的发展趋势进行深入分析。
通过本文的阐述，旨在为读者提供一个全面了解中国地球观测遥感卫星技术发展状况的视角，为相关领域的科研人员、政策制定者和产业发展者提供有益的参考和启示。
二、中国地球观测遥感卫星技术现状中国在地球观测遥感卫星领域取得了显著的技术进步与创新成果，构建起了包含多种类型卫星、覆盖多光谱及全天候观测能力的强大对地观测体系。
近年来，中国的遥感卫星技术已实现跨越式的提升，并在国际上达到了先进水平。
在光学遥感方面，中国成功发射并运行了“高分”（GF）系列卫星，包括高分辨率光学成像卫星，例如高分一号至高分十四号，这些卫星具备从亚米级到数十米级的高精度光学成像能力，部分卫星还采用了立体测绘技术和多光谱成像技术，实现了对地表目标的精细化探测和动态监测。
雷达遥感方面，中国推出了合成孔径雷达卫星，如“吉林一号”系列、“环境一号”等，采用波段、C波段等多种波长，能够穿透云层和雾气，进行全天时全天候的观测，特别适合地质灾害监测、海洋环境监测和农业资源调查等领域。
高光谱遥感方面，随着“高光谱观测卫星”的发射，中国进入了全球少数几个掌握高光谱遥感技术的国家行列，这类卫星能够获取丰富的光谱信息，对于矿产资源勘查、生态环境保护和精准农业等方面的应用具有重大价值。
中国在卫星平台技术、数据传输与接收技术、数据处理与应用技术等方面也不断创新和完善，形成了完整的产业链条。
例如，通过集成化设计、轻量化材料、小型化设备等先进技术手段，不断提升卫星的性能指标和寿命，确保了遥感卫星系统的稳定运行和高效服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
遥感大数据关键技术发展研究综述
作者：张超 李昆 张鑫
来源：《科技创新导报》2017年第21期
摘 要：随着航空航天科技和信息技术等高速发展，对地观测遥感呈现出典型的四维时空
大数据特征。“遥感大数据”是顺应大数据时代发展的一个必然，是在大数据的理论指导及技术
支撑下的遥感科学的实践，是大数据在遥感相关领域的价值实现[1]。本文阐述了遥感大数据
关键技术的现状，分析了遥感大数据的存在的问题，最后展望了遥感大数据技术研究的发展方
向。
关键词：遥感大数据 航空航天 现状
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）07（c）-0145-02
随着计算机技术、网络通信技术和云计算技术的快速发展，互联网上的数据量急剧增长，
将从现状的GB、TB级逐步增加到PB、EB和ZB级，而且数据结构也越来越复杂化，随之而
来待处理的数据越来越多。“大数据”这一全新的概念就是在这样的背景下产生的。与航天科
技、传感器技术等相结合的地球遥感数据已呈现出明显的大数据特征，遥感大数据是在大数据
的理论指导及技术支撑下的遥感科学的实践，是大数据在遥感相关领域的价值实现，其价值受
到越来越高的重视。遥感大数据领域与遥感机理、图像处理、信号分析、计算机等多类学科存
在紧密联系与学科交叉。目前，遥感大数据领域在国内外都处于高速发展初期，正在形成“科
研攻关—技术集成—应用推广”的良性产学研协同创新模式。本文针对遥感大数据的特征，深
入探讨了遥感大数据的应用领域及面临的问题，并展望了遥感大数据的未来发展。
1 遥感大数据的特征
遥感大数据是基于遥测感知的手段快速实时获取，具有数据多元化的大体量、高价值的遥
感数据理论、技术和应用。遥感大数据作为大数据的典型代表，已成为科学研究的重要途径。
大数据通常而言具有数据量大、类型繁多、速度快时效强和潜在价值大等典型特征。①海量的
数据规模。首先是它的体量，目前全球卫星数量已经超过了一千颗，而且单个数据中心的数据
量达到了TB级，国家级的数据量也已达到了PB级。随着遥感技术的发展，最近几年遥感数
据的获取量也是呈几何倍数增长，这些数据带来了存储、管理、处理上的难题。②快速流转的
特征。遥感数据流从卫星传输到地面站经过即时处理后通过网络自动分发给用户，可以实现准
实时产品发布。③数据结构多样性。传统意义上认为遥感图像就是一个二维图片，但是随着技
术的发展，观测遥感传感器的种类越来越多，除了光学传感器，还有热红外、微波、激光雷
达、导航定位各种各样的数据，这些不仅仅是二维图像，还包含三维和地理空间的信息。④真
实性。由于数据的缺失、不一致性、噪音等引起的数据不确定性[2]。⑤遥感大数据产生的价
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
值。在遥感大数据研究的基础上，如何挖掘出其蕴含的重要经济价值、生态价值、环境价值等
是我们研究的方向。
2 遥感大数据的应用
遥感大数据的应用领域非常广泛，可应用于农业、工业、灾害应急、生态环境监测等各个
方面。此外，遥感大数据已逐渐开展的应用包括：①基于夜光遥感数据分析人口密度、GDP、
水电量消耗和全球贫困区专题图；②通过高分影像、夜间灯光等多源遥感数据来分析城市入住
率，反映建筑资源利用情况及其变化；③通过Landsat、MODIS、夜间灯光以及高分辨率影像
等多源遥感数据来计算农业、工业及服务业的发展指数，能够表征经济在广泛的时空维度上的
发展水平，以反映我国经济政策在国际上的影响力与带动作用。最近，中科院提出构建 “数字
一带一路”理念，用科学的方式加以引导，不仅让政府、科学家们受益，还得让更多中小型企
业受益，空间信息应用变得更加大众化，这样才能打破数据和我们之间的鸿沟[3]。
2.1 灾害应急管理
我国水资源分布存在着严重的时空分布不均特性，旱涝灾害易发多发。水利大数据在水文
气象地质以及洪涝灾害预测、应急管理、水资源调度等方面具有巨大的应用价值。水利大数据
是在大数据技术支撑下的水利科学和工程的重要实践，是产生于各种水利设施、水文监测网
络、用水单位和水利相关的经济活动，并通过现代信息技术快速传输并分布存储于各子流域系
统、但又可以快速读取集中于云端、实现深度数据挖掘并可视化的海量多源数据的总和。
2.2 农业活动的监测与把控
在农业领域，基于遥感技术的大尺度农作物生长环境、生长状况的动态监测显得尤为必
要。通过遥感手段，我们可以对农作物长势进行监测和产量评估，并且可以从中提取农业遥感
要素，全方位分析作物生长状况[1]。农业遥感大数据的应用有非常广泛的现实意义，我们可
以把农业遥感大数据与行业需求相结合，解决实际应用中的问题。农业遥感大数据平台基于多
源数据，通过数据数据分析和模型预测，可以将农业及其相关产业链联动起来并结果可视化。
2.3 生态环境动态监测
利用遥感大数据技术开展环境监测、环境调查是一种快速、准确、经济、有效的方法。遥
感大数据技术应用于生态环境要素的监测，对提高环境监测工作的水平和效率，扩大环境监测
的影响力，对保护我国生态环境，控制生态环境状况恶化的趋势，都具有非常重要的现实意
义。
2.4 遥感大数据应用于军事领域
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
在军事领域，利用遥感大数据通过对目标进行全面搜索，可以将“秒级”实时图像提供给作
战部队。
3 遥感大数据面临的问题
3.1 遥感大数据处理技术
当前数据量以几何倍数的增长，大数据处理和分析能力远跟不上增长的态势。低成本高效
率的存储技术、大数据的去冗降噪技术、数据挖掘技术和基于大树的预测分析等都有待完善和
发展。
3.2 遥感大数据需求分析的增加
遥感技术发展初期，专业人员通过人工判译对信息进行解译及修正。当数据量小时，传统
数据挖掘手段已经成功地解决一定的应用需求，但是它们不能满足日益增大的数据量和日益复
杂的应用模式需求。在数据规模不断增加、信息提取精度不断提高的情况下，复杂度层与级深
度也随着增大。传统的数据挖掘技术的扩展性遇到了很大的困难，对PB级以上的大数据分析
还需要研究新的方法。
3.3 遥感大数据存储管理问题
遥感大数据的来源及应用越来越广泛，为了把不同的遥感数据收集起来统一整理，就需要
对遥感数据在数据存储、数据融合、数据清洗等方面进行必要的管理。传统的数据存储管理方
法已经不能满足大数据时代的处理需求，这就面临着新的挑战。
3.4 遥感大数据的安全问题
面对海量的遥感数据，数据的安全保护和恢复也越来越重要，传统的数据保护方法已经无
法满足当前的需求。构建管理、运维支撑于一体的动态可控信息安全综合防御系统，分别从基
础软硬件设施保护、数据传输、数据安全上提高数据的管理、防范、应急处理等能力[4]。
4 结语
在“互联网+”时代下，作为科学大数据的一个典型代表，遥感大数据应用面广、价值巨
大，需要加大产业化力度。遥感大数据面对“海量的数据量、信息的缺失、知识的难觅”等局面
[2]，需要解决的是基于云计算的遥感数据智能处理和数据挖掘问题。总体来说，大数据为对
地观测科学带来了新的机遇，也对传统的数据处理方法提出了新的挑战，如何在大数据中发现
知识、获取信息都是需要我们更加深入的研究。
参考文献
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
[1] 洪阳.遥感大数据十问十答[J].卫星遥感与地理信息，2016，18（5）：577.
[2] 李德仁.遥感大数据及其应用[J].2016年中国航天科普周 第一届嵩山遥感论坛，2015
（9）：7-11.
[3] 邱宝玉.用创新说话_玩转被遥感大数据包裹的时代.科普中国，2016-11-18.