遥感数据时空融合研究进展及展望
环境遥感应用现状与展望
环境遥感应用现状与展望随着空间技术和数据处理技术的迅速发展，环境遥感应用正逐渐融入我们的日常生活中。
与传统的环境监测方法相比，遥感应用不仅能够提供更全面、更精细的数据，而且能够更快地反应环境变化，为环境保护和管理提供重要的支持。
下面将对环境遥感应用的现状与展望进行分析。
一、环境遥感应用现状目前，环境遥感应用已经广泛应用于多个领域，如气象、土地利用、森林、海洋、湖泊、河流、城市等。
下面将分别从这些领域来介绍环境遥感应用现状。
（一）气象气象是环境遥感应用的一个重要领域。
气象遥感技术可以获取大气中的温度、湿度、气压等参数，以及云、雨、雪、冰、雾等信息。
这些数据对气象预报、气候研究以及农业、水利等领域都具有重要意义。
当前，我国已经建立起了以地球观测卫星、静止气象卫星、天气雷达等为主要手段的气象遥感监测体系，为我国气象事业的发展提供了坚实基础。
（二）土地利用土地利用是环境遥感应用的另一个重要领域。
土地利用遥感技术可以统计土地利用类型、土地覆盖度、植被生态信息等，并分析土地利用变化对环境的影响，为环境规划、生态保护、资源管理等领域提供重要的参考。
当前，我国已经建立了土地空间信息技术体系，实现了土地利用全覆盖遥感调查，为城乡规划和生态环境保护提供了有力支持。
（三）森林森林是环境遥感应用的另一个重要领域。
森林遥感技术可以实现对森林的面积、分布、类型、生长状态、病虫害情况等参数的探测和监测，为森林管理和保护提供科学依据。
当前，我国已经建立了以遥感技术为主要手段的森林资源监测体系，实现了对全国森林的遥感监测和数据共享，为森林保护和可持续发展提供了重要保障。
（四）海洋海洋是环境遥感应用的另一个重要领域。
海洋遥感技术可以实现对海洋色素、表面温度、海浪、海流、海洋生态等信息的监测和分析，为海洋资源管理和环境保护提供支撑。
当前，我国已经建立了以海洋卫星遥感技术为主要手段的海洋遥感监测体系，实现了对我国沿海海域的遥感监测和数据共享，为海洋环境保护和可持续利用提供了重要支持。
遥感_化探信息融合
HIS变换数据融合的应用
为了更好的解释融合效果再一次利用 HIS变换加以验证,并且把矿点信息加到遥感 图像上,为成矿预测提供科学依据。 首先对ETM+7,ETM+4,ETM+1进行彩色合成 并作HIS正变换,然后用成矿元素组合Ag-AuPb异常图像代替H分量作反变换,得到了RGB 融合图像,图中红色的圆圈为已知的矿(化) 点。 从图可以看到,化探的异常与已有的矿( 化)点的信息较为吻合,并且异常大多分布在 矿(化)点的周围,并且综合异常信息也与已 有的矿(化)点的信息较为吻合,证明了该方 法是应用遥感与化探数据融合、优选找矿靶 区的重要手段。 。
化探数据特征
地球化学数据(简称化探数据)是关于地球陆 表系统地球化学元素空间分布特征规律的数据,可 以根据地质体中地球化学指标与周围背景的显著 不同地球化学异常来提取找矿信息。地球化学指 标主要指化学元素的含量，此外亦包括元素或同 位素的比值、介质的酸碱度、成矿的温度、植物 的种属和群落等。 地球化学异常可分为岩石地球化学异常、土 壤地球化学异常、水系沉积物地球化学异常、生 物地球化学异常等。多数情况下,异常在空间上与 矿体密切相关,多围绕矿体成立体的环带、晕圈状 分布,地球化学异常可真实反映地表元素迁移、富 集的空间分布特征,是直接的找矿标志之一。
研究依据
遥感图像具有视域广、直观性强、综合信息丰富 的特点,对地面地质特征（地层、岩性、构造等）、地 形地貌特征、第四系分布与岩石裸露情况、水系分布 等信息均可直接提取。但矿产成矿条件复杂,地表覆盖 状况差异及遥感数据分辨率限制,利用遥感手段所提取 定性或半定量信息,尚难从物质成分的角度定量确定具 有找矿意义的地质信息,尤其在覆盖与半覆盖区。
孟塞尔彩色空间变换
基于HIS变换的遥感数据与化探数据融合 • HIS变换的原理
中国农业遥感技术应用现状及发展趋势
中国农业遥感技术应用现状及发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展，遥感技术以其高效、精准的特性，逐渐在农业领域展现出巨大的应用潜力。
本文旨在全面分析中国农业遥感技术应用的当前状况，并探讨其未来发展趋势。
我们将回顾遥感技术在农业领域的应用历程，明确其在农业监测、资源管理、灾害预警等方面的重要作用。
我们将深入探讨当前中国农业遥感技术的主要应用领域和取得的成效，包括作物生长监测、土地利用/覆盖变化、农业气象服务等。
我们将结合国内外遥感技术的发展动态，展望中国农业遥感技术的未来发展趋势，以期为我国农业遥感技术的持续发展和创新提供有益参考。
二、中国农业遥感技术应用现状近年来，随着遥感技术的快速发展，中国农业遥感技术应用取得了显著进展。
目前，遥感技术已广泛应用于农作物监测、农业资源调查、农业灾害评估等多个领域，为农业生产和管理提供了有力支持。
在农作物监测方面，遥感技术通过获取高时空分辨率的遥感影像，实现对作物生长状况的实时监测。
利用遥感数据，可以准确提取作物生长信息，如植被指数、叶面积指数等，为农业生产决策提供科学依据。
同时，遥感技术还可以监测作物病虫害的发生和发展，为病虫害防治提供及时有效的信息支持。
在农业资源调查方面，遥感技术通过对土地利用/覆盖、土壤质量、水资源等方面的监测和评估，为农业资源管理和规划提供重要依据。
通过遥感技术，可以快速获取大范围的土地资源信息，实现土地资源的高效利用。
遥感技术还可以评估土壤质量和水资源状况，为农业可持续发展提供有力支撑。
在农业灾害评估方面，遥感技术通过获取灾害发生前后的遥感影像，可以实现对农业灾害的快速评估和预测。
利用遥感数据，可以准确监测灾害发生的范围、程度和影响，为灾害预警和应急响应提供重要参考。
遥感技术还可以评估灾害对农业生产的影响，为灾后恢复和重建提供科学依据。
总体来看，中国农业遥感技术应用已经取得了显著成效，为农业生产和管理提供了有力支持。
然而，仍存在一些问题和挑战，如遥感数据的获取和处理技术尚需进一步完善、遥感技术在农业生产中的普及程度有待提高等。
遥感时空大数据并行处理方法研究与设计
遥感时空大数据并行处理方法研究与设计摘要：随着遥感技术的发展和遥感数据的大规模获取，遥感时空大数据的处理成为一个具有挑战性的任务。
并行处理方法作为一种高效处理大规模数据的手段，被广泛应用于遥感数据的处理中。
本文研究并设计了一种适用于遥感时空大数据处理的并行处理方法，以提高数据处理的效率和准确性。
关键词：遥感、时空大数据、并行处理、效率、准确性1. 引言遥感技术的快速发展使得大量的遥感数据被获取和存储，这些数据具有时空特性，需要进行高效的处理。
传统的串行处理方式无法满足对大规模数据的快速处理需求，因此并行处理方法被引入到遥感数据处理中。
2. 研究内容本文主要研究并设计了一种适用于遥感时空大数据处理的并行处理方法。
该方法基于并行计算框架，将遥感数据分割成多个小块，通过并行处理的方式分别处理每个小块，最后将处理结果合并得到最终的结果。
3. 方法设计3.1 数据分割由于遥感时空大数据的体量庞大，无法一次性加载到内存中进行处理。
因此，我们将数据分割成多个小块，每个小块的大小适应于可用内存的大小，以便能够并行处理。
3.2 并行处理每个小块的处理过程相对独立，可以并行进行。
我们利用并行计算框架，如Hadoop和Spark等，将数据分发到多个计算节点上进行处理。
每个计算节点负责处理一个或多个小块的数据，通过并行处理可以提高数据处理的效率。
3.3 结果合并每个计算节点处理完数据后，将处理结果合并到一个节点上。
我们利用并行计算框架提供的合并功能，将各个计算节点的结果进行合并，得到最终的处理结果。
4. 结果与讨论通过使用并行处理方法，我们可以显著提高遥感时空大数据的处理效率和准确性。
实验结果表明，与传统的串行处理方式相比，我们的并行处理方法可以大幅缩短数据处理的时间，并保持较高的准确性。
5. 结论本文研究并设计了一种适用于遥感时空大数据处理的并行处理方法。
通过合理的数据分割和并行处理，我们可以提高数据处理的效率和准确性。
如何进行遥感数据的融合与提取
如何进行遥感数据的融合与提取遥感技术是近年来发展迅猛的一项技术，通过卫星、飞机等载体对地球表面进行观测和测量，获取到的数据被广泛用于农业、环境、城市规划等领域。
然而，单一遥感数据往往无法满足实际需求，因此进行遥感数据融合与提取变得至关重要。
一、遥感数据的融合遥感数据的融合是将来自不同观测平台和传感器的数据进行综合利用，以获得更准确、全面的地球表面信息。
一种常用的数据融合方法是多源数据融合，将来自不同载体的数据进行融合，形成一幅综合图像。
这种方法既可以弥补各种载体的数据不足，又可以利用各种载体的优势，提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。
同时，还可以通过数据融合来降低遥感图像的噪声，提高图像的质量。
二、遥感数据的提取遥感数据的提取是根据实际需求，从遥感数据中识别并提取出所关心的信息，以用于进一步的分析和应用。
常见的遥感数据提取方法包括特征提取和目标提取。
特征提取是从遥感图像中提取出与所关心的特征相关的信息，如土地利用类型、植被指数等。
目标提取是将图像中的目标物体从背景中分割出来，如建筑物、道路等。
在进行遥感数据的提取时，传统的基于像元的方法已经不再适应复杂的地物识别需求。
因此，研究人员提出了基于对象的遥感图像分析方法。
这种方法将像元视为对象的一部分，通过对对象的特征进行提取和分析，实现对遥感图像中目标的精确识别和提取。
对象级的遥感数据提取方法不仅能够提高提取结果的准确性，而且可以获取到更多的地物信息，进一步拓展遥感的应用领域。
三、遥感数据融合与提取的应用遥感数据融合与提取的应用广泛涉及到农业、环境、城市规划等领域。
以农业领域为例，通过遥感数据的融合与提取，可以实现农田土壤的养分评估、病虫害的监测、农作物的生长状况分析等。
通过获取到的精确信息，农民可以及时调整农业生产方式，提高农作物的产量和质量。
类似地，在环境领域，遥感数据的融合与提取可以用于监测大气污染、水体污染等环境问题，为环境保护与治理提供支持。
农业遥感研究进展与展望
0 引言中国农业遥感经历了20世纪70年代的引进学习阶段，80～90年代中期的技术攻关阶段，90年代后期～2010年监测应用阶段以及2010年至今全面深化研究与应用阶段。
40余年来，国内农业遥感科学家紧密结合农业生产的实际需求，不断攻克技术难关，使得农业遥感技术研究和应用从深度和广度上都得到长足发展，取得众多成果。
笔者旨在回顾农业遥感研究的百年发展历程，分析农业遥感发展不同阶段的特点，归纳总结一批近年来国内农业遥感研究取得的成就及重要成果、重要人物以及农业遥感发展的国际前沿情况，展望未来发展前景和趋势。
1 回顾农业遥感研究的发展历程现代遥感技术可以从1915年世界上第一台航空摄影相机的出现作为开始。
第二次世界大战期间，彩色摄影、红外摄影、雷达技术、多光谱摄影、扫描技术，以及运载工具和判读成图设备等被广泛应用于军事目标探测，随后逐步扩展应用到测绘、土地、林业和农业等领域。
20世纪中期，随着无线电电子技术、光学技术、计算机技术和信息技术的发展，遥感技术迅速发展。
遥感器的搭载平台从飞机发展为卫星、宇宙飞船和航天飞机等，遥感从航空摄影技术为主的遥感进入到卫星遥感时代。
遥感谱段从可见光发展到红外、微波，遥感信息的记录和传输从胶片成像、图像直接传送发展到非图像的无线传输，探测地物的能力和应用范围得到了极大地拓展。
遥感技术的不断发展为其在农业上的应用奠定了强大基础。
作为遥感科学的重要分支，农业遥感伴随着遥感技术的发展而发展。
农业遥感指利用装载在航天、航空及地面等不同遥感平台上的传感器，获取农业对象目标的电磁波波谱信号，利用计算机、地理学、农学等多学科的理论和技术方法，揭示农业地物、生态环境和生产过程的数量、属性及其时空变化特征。
1972年，美国成功发射第一颗陆地资源卫星对农业遥感发展意义重大，为农业遥感应用提供了持续稳定的遥感数据源。
1974年，美国开始采用卫星遥感技术建立大范围的农作物面积监测和估产系统（LACIE），随后开展的AgRISTARS计划成为美国农业遥感监测的业务系统，不但服务于美国国内农业的实际生产，同时也开展了全球粮食生产信息监测。
多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望
多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望黄波;赵涌泉【摘要】High spatial resolution monitoring of land surface and atmospheric environment dynamics requires high spatiotemporal resolution satellite remote sensing imagery as data support.However,the efficient,low-cost,and feasible solution is to blend the multi-source images with high-spatial and high-temporal resolution respectively to produce the desired high spatiotemporal resolution imagery required by different research or applications,which is subject to the limitations of satellite sensor’ hardware technology and the budget constraints of launching more satellites.Although plenty of spatiotemporal image fusion research has been conducted,they are limited to specific data types,algorithm principles,application purposes,etc.Furthermore,the development of spatiotemporal image fusion algorithm presents a phenomenon of disorder.This study summarizes and generalizes the existing mainstream spatiotemporal fusion methods and classified them into four categories:① spatiotemporal fusion based on land components;②spatiotemporal fusion based on spatial information;③spatiotemporal fusion based on temporal changes;④combined spatiotemporal fusion.Meanwhile,the study analyzes the problems and challenges faced by spatiotemporal fusion;and informs the prospects of the future development of spatiotemporal fusion method.%高空间分辨率的地袁或者大气环境动态监测需要高时间-空间分辨率的卫星遥感影像作为数据支撑,但由于卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的限制,使得获取高时空分辨率遥感影像的较为便捷高效、低成本的可行手段就是将分别具有高时间和高空间分辨率的多源遥感影像进行时空融合,从而生成不同研究和应用所需的高时空分辨率卫星影像.现阶段,虽然国内外的学者进行了大量的时空融合算法研究,但是这些研究都局限于特定的数据类型、算法原理、应用目的等客观限制,而且其发展呈现出多样性.本文对现有主流的时空融合算法研究进行了归纳总结,将其分为4种:①基于地物组分的时空融合;②基于地表空间信息的时空融合;③基于地物时相变化的时空融合;④组合性的时空融合.同时,本文还对时空融合算法中存在的问题和面临的挑战进行了分析,并对其未来的发展方向进行了前瞻性的展望.【期刊名称】《测绘学报》【年(卷),期】2017(046)010【总页数】8页(P1492-1499)【关键词】多源遥感影像;时空分辨率折中;时空融合;地物组分;空间信息;时相变化【作者】黄波;赵涌泉【作者单位】香港中文大学地理与资源管理学系,香港;香港中文大学太空与地球信息科学研究所,香港;香港中文大学深圳研究院,深圳518057;香港中文大学地理与资源管理学系,香港【正文语种】中文【中图分类】P236目前，随着大量对地观测卫星的发射，能获取到的遥感数据越来越多，而且新发射的卫星传感器均朝着具有高空间、高时间、高光谱分辨率数据获取能力的方向发展，例如中国的高分辨率对地观测系统[1]。
我国遥感技术的现状及发展趋势
我国遥感技术的现状及发展趋势随着科技的不断进步和应用领域的不断扩大，遥感技术在国内外得到了广泛的应用和关注。
作为现代环境监测、自然资源管理和地理信息系统等领域的基础，遥感技术已经成为国家发展战略中的重要组成部分。
本文将从当前国内遥感技术的现状以及未来的发展趋势两个方面对其进行探讨。
一、我国遥感技术的现状我国的遥感技术发展始于20世纪60年代，经过近几十年的发展，现已成为全球遥感技术的重要力量。
在卫星、航空和地面遥感领域，我国都取得了较为显著的进步。
1. 卫星遥感卫星遥感是目前国内遥感技术研究的重点领域之一。
我国在该领域已经有了自主研发、自主发射和自主运行的遥感卫星，包括光谱卫星、雷达卫星和合成孔径雷达卫星等。
遥感卫星的发射和运行，改变了对地面信息的获取方式，为我国的环境监测和资源调查提供了更高效、精确、可靠的手段。
2. 航空遥感航空遥感技术是指利用飞机、直升机等载具进行遥感数据采集。
我国在该领域已经实现了高分辨率、高频次、大面积覆盖的目标，使得遥感技术在自然资源、城市更新、环境保护和灾害监测等方面发挥着重要作用。
3. 地面遥感地面遥感是指通过在地面接收、采集和处理卫星遥感数据，利用影像处理技术，进行地球观测。
这种方法是最常用的遥感技术手段之一，也是遥感技术的基础。
我国在这方面的研究也非常活跃，通过遥感技术的应用手段，对新能源、生态环境保护等方面进行研究。
二、我国遥感技术的发展趋势1. 遥感技术的智能化和可视化随着大数据、人工智能、云计算和物联网技术的发展，遥感技术在数据分析和处理方面将更加智能化。
未来的遥感技术将实现自动化、高精度、高效率的遥感数据分析，遥感数据的可视化处理也将变得更加人性化、直观和可操作。
2. 遥感技术的高精度化高精度化是遥感技术未来的发展趋势之一，其主要包括两个方面：一是遥感数据获取的精度水平将得到更高的提升，例如超高分辨率、高时空分辨率等；二是遥感影像处理和应用的精度和精细程度将得到更高的提升，例如大数据分析、精准测绘等。
如何进行多源遥感数据融合与分析
如何进行多源遥感数据融合与分析随着科技的不断进步和遥感技术的成熟，多源遥感数据融合与分析在环境监测、农业、城市规划等领域中起着重要的作用。
本文将从数据融合方法、分析技术和应用实例三个方面探讨如何进行多源遥感数据融合与分析。
一、数据融合方法数据融合是指将来自不同传感器、时间和空间分辨率的遥感数据进行合并，以获得更全面、准确的信息。
常用的数据融合方法有像元级融合和特征级融合。
1. 像元级融合像元级融合将多源遥感影像的像素值进行加权平均，以实现不同源数据的整合。
这种方法通常适用于传感器分辨率相似的情况下，如将多个高分辨率影像进行融合。
通过像元级融合，可以得到更高分辨率、更清晰的影像。
2. 特征级融合特征级融合是将多种遥感数据的特征信息进行融合，如光谱、空间、时间、极化等特征。
通过特征级融合，可以提取出不同源数据的优势，并获得更丰富、更全面的信息。
例如，将高光谱和雷达数据融合，可以克服光谱信息的局限，实现对目标的更准确识别和分类。
二、分析技术融合多源遥感数据后，如何进行有效的分析是关键。
在数据分析过程中，可以利用图像处理、模型建立和统计分析等技术手段。
1. 图像处理图像处理是多源遥感数据分析的基础。
通过图像处理技术，可以实现影像的增强、去噪和边缘检测等操作，更好地展现数据的特征和信息。
同时，图像处理还包括影像配准、几何纠正和尺度转换等操作，保证不同源数据的一致性和可比性。
2. 模型建立模型建立是利用多源遥感数据进行定量分析的重要手段。
通过构建相应的数学模型，可以利用数据的特征和关系进行目标识别、分类和定量测量。
例如，基于遥感数据的土地利用/覆盖分类模型，可以对不同类型的地物进行识别和判别，为城市规划和环境管理提供依据。
3. 统计分析统计分析是多源遥感数据分析的重要环节之一。
通过统计方法，可以对融合后的数据进行分布特征、相关关系和变化趋势等方面的分析。
例如，利用统计分析，可以研究不同遥感数据在不同时间尺度下的变化规律，为环境变化的监测和预测提供依据。
国土资源遥感技术进展与展望
城市规划国土资源的测绘之间关系到国家的发展，对于国家的未来发展具有十分重要的作用和意义。
到目前为止，我国的遥感技术应用已经有了多年的时间，而且取得了较为突出的成效。
笔者在本文中主要是对我国国土资源遥感技术的应用情况，进行了全面的分析和研究，并对未来我国国土遥感技术的应用进行了相应的展望，希望可以实现我国国土遥感技术的全面快速稳定发展。
一、国土资源遥感的主要技术发展状况计算机信息技术的开发和使用，使得国土资源遥感技术随之不断发展，目前遥感技术的使用十分广泛，而且精准的得到了较为明显的提升。
尤其是我国最近几年航空事业的快速发展，使得我国的国土资源管理与航空事业融合发展，提升了我国国土资源遥感技术的发展空间。
我国国土资源面积较大，地形十分复杂多变，如果仅仅使用人工检测，会导致检测的效率过于地下，而且检测结果误差较大。
使用先进的国土资源遥感技术可以全面提升测量检测的精度，对于国家资源的全面掌控具有十分重要的作用和意义。
1.土地资源监测中的应用。
遥感技术开始出现的时候，技术本身存在较为严重的限制，因此只能够应用在土地测绘方面。
但是随着我国经济和技术的不断发展，遥感技术的应用领域逐渐增加。
目前土地资源调查就十分依赖于遥感技术。
遥感技术本身是一种十分便捷的信息获取方式，通过遥感技术，可以获得大量的信息和数据，而且所耗费的时间很短，可以全面提高土地资源监测的效率。
另外卫星遥感技术目前已经开始应用在我国的国土资源监测中，更新了传统的遥感技术，提升了技术本身的精度。
最初的单时段卫星遥感技术逐渐的发展成为目前的多时段遥感技术，而且遥感监测的范围得到了明显的提升。
2.地质环境调查中的应用。
我国地大物博，但是很多地方容易出现极为严重的地质灾害，因此需要做好全面的地质环境监测。
遥感技术随着不断发展，开始逐渐应用在地质环境调查中，通过遥感技术的使用，可以明显提升对地质灾害的预判水平，做出对地震、山体滑坡以及泥石流等地质灾害的及时检测，可以确保周边人民的生命财产安全。