衛星遙感監測技術
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衛星遙感監測技術范文第1篇
社會經濟的快速發展，為科學技術的不斷進步創造了良好的環境與條件，順應實際需要的不斷高漲，先進的現代化技術層出不窮，又為推動社會經濟的和諧可持續發展提供了可靠的技術保障。而在社會經濟快速發展的同時，兼顧生態環境的和諧發展，才是真正的可持續發展，因此，應用現代化先進技術來實現生態環境的保護與監測是可持續發展戰略實施的重要體現。衛星遙感技術是基于信息技術與遙感技術等發展起來的綜合性技術，在實際應用中發揮了重要作用，尤其是在生態環境的保護與監測方面，更是作出了很大貢獻。衛星遙感技術在水環境質量監測、大氣環境質量監測、動態環境監測、固體廢棄物監測、重大環境事故的跟蹤監測及重要工程項目的環境監測等方面都發揮重要作用，本文主要是從以下幾方面來對生態環境保護中，對衛星遙感技術的實際應用進行分析與探討：
1、水環境質量監測方面的應用
衛星遙感技術在水環境質量監測方面主要包括水體富氧化監測、水體熱污染與廢水污染監測及泥沙污染監測等：（1）水體富氧化監測。水體富營養化嚴重影響水環境質量，在水體富營養化方面的監測，張穗等人通過葉綠素濃度遙感解譯方法并結合葉綠素及總氮、總磷等特征提出了富營養化的評價方法。（2）水體熱污染與廢水污染監測。熱污染主要來源于工廠排放的廢棄熱水，對水體生物及水體附近農作物造成極大威脅，因此需要加強對熱水污染的監測，而在這一方面的探測，多是通過紅外傳感器來實現，探測圖像中對于熱污染的排放情況、溫度分布及具體流向都有清晰顯示。而在廢水污染監測方面，可用熱紅外方法并基于溫度差異來測定，但多是用多光譜合成圖像進行監測。（3）泥沙污染監測。泥沙污染會提高水的反射率，出現紅移狀況，而0.93微米之1.13微米范圍附近的水體有強烈的紅外輻射吸收特點，在降低反射通量的同時，會遭受到水分瑞利散射效應的干擾，因此不是最佳的懸浮泥沙濃度判定波段，而最佳定量波段應為0.65微米之0.85微米之間。另外衛星遙感技術在海洋監測方面也發揮著重要作用，通過對遙感信息的仿真模擬與分析，可獲取葉綠素濃度及海表面、海流循環模式或海冰運動等溫線分布等影響海洋生物與理化過程的相關參數。通過衛星遙感技術，可全天候、大范圍進行對海洋污染的監測，并且衛星遙感技術目前也已在海洋漁業中漁情預報與分析方面應用廣泛。
2、大氣環境質量方面的應用
衛星遙感技術在大氣環境質量監測方面的具體應用主要包括對臭氧層的監測、對大氣氣溶膠的監測、對有害氣體的監測、對沙塵暴的監測及對城市熱島效益的監測等：（1）對臭氧層的監測。二十世紀七十年代末期，已有通過臭氧制圖光譜儀進行對臭氧層的衛星監測。胡順星等人通過激光雷達進行了高度范圍為對流層2千米至4千米臭氧層的監測，并取得較好成效。（2）對大氣氣溶膠的監測。傳統的地面觀測在氣溶膠空間的變化趨勢與具體分布方面的反映方面存在很大缺陷，而衛星遙感技術的高分辨率特點則有效彌補了這一缺陷。毛節泰等人通過對地面光度計測量與衛星遙感技術監測的結果進行對比，結果顯示，兩種測量結果較為接近，但地面遙感所覆蓋的地面觀測空間有限，而這一點又可通過衛星遙感技術來彌補，所以衛星遙感技術完全可替代地面遙感進行對大氣氣溶膠的監測。（3）對有害氣體的監測。有害氣體對人體及人們的生活環境造成極大威脅，因此對于自然生成或人為生成的有害氣體監測具有重要意義，還可以通過有害氣體監測對大氣污染情況做間接分析。王雪梅等人將污染氣體信息與概化為水體、植被等基本信息類型的線性集合做疊加，從衛星數據來進行對有害氣體累加濃度信息的直接定量提取。（4）對沙塵暴的監測。通過EOS—Terra/MODIS數據，章偉偉等人對MODIS傳感器通道特點及沙塵暴波譜特征進行分析，并通過疊加分析法進行對沙塵暴的監測。而范一大等人基于NOAA/AVHRR數據而采用的沙塵暴信息密度分割法與所提取的沙塵暴信息也取得顯著成效。（5）對城市熱島效益的監測。通過熱紅外遙感進行地物輻射溫度測定來推導與探測熱島效應差異及熱源。馬躍良等人根據輻射傳輸方程的地表溫度反演方法，并基于LandsatTM/ETM+熱紅外波段數據，進行地表溫度的定量計算，并對熱污染情況進行探測。
3、地表監測方面的具體應用
地表監測方面的應用主要有對地面污染的監測、對土地利用變化的監測及對城市綠地的調查：（1）對地面污染的監測。在應用衛星遙感技術進行對地面污染的監測時，可對地面污染分布范圍進行圈定，并作出規劃性的地面污染預防措施。如煤炭自燃隱火監測中應用衛星遙感技術，相關部門單位結合地面紅外測溫儀及航空紅外掃描儀，并基于細微的地表溫度差異來實現隱火區圈定，并作出燃盡區與燃燒區的區分，同時對隱火的蔓延規律與具體方向做出分析，為及時采取預防措施提供可靠保障。（2）對土地利用變化的監測。衛星遙感技術應用最為廣泛的領域之一就是土地利用與土地覆被變化的研究領域，滿足了城市土地利用與覆被變化研究的動態多時段遙感圖像資料的需求。通過對不同時段的同一地區土地利用與土地覆被變化進行分類，進而獲取該區域的土地利用變化信息，為實現對土地覆蓋的動態監測提供可靠的信息依據。史培軍等人通過應用衛星遙感技術監測所得的不同時段同一區域遙感影像，對土地利用變化的驅動力以及空間過程作了分析，為土地利用與土地覆被變化的研究方面做出貢獻。（3）對城市綠地的調查。通過衛星遙感技術的應用，可實時準確地得到城市綠化覆蓋度信息及綠地分布情況，對綠地景觀的布局、種類及具體組成等有一個宏觀的了解。石雪冬等人通過RS技術與GIS技術的綜合應用，探討了城市綠地數據的提取方法，而刑詒等人則通過遙感監測實現了對城市景觀生態變化的動態分析。
衛星遙感監測技術范文第2篇
關鍵詞 遙感技術；水土保持；動態監測；流程
中圖分類號 S157.1 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）04-0226-02
Abstract With the progress and popularization of science and technology，application scope of remote sensing technology is more and more widely，especially the application of remote sensing satellite image with high spatial resolution has been promoted.In dynamic monitoring of preventing soil erosion，planning and management of soil and water conservation，its application has become more and more perfect.The paper expounded the main features and functions of the remote sensing dynamic soil and water conservation monitoring technology，analyzed the main processes，in order to provide references.
Key words remote sensing technology；water and soil conservation；dynamic monitoring；process
遙感技術是一門新興現代科學技術，其應用范圍越來越廣，尤其是對高空間分辨率的遙感衛星影像信息的應用已經進入推廣化，高空間分辨率的遙感衛星影像信息在防止水土流失的動態監測、水土保持的規劃治理方面的應用已經日趨完善，其廣角宏觀、快速真實的優勢是其他技術不可比擬的，已成為水土流失監測的重要手段之一[1]。當前，隨著遙感影像資源的不斷豐富、處理技術的日臻完善，影像覆蓋得快而廣，遙感技術在水土保持監測任務中已經越來越受到認可和重視。
1 遙感動態水土保持監測技術應用的主要特點及功能
1.1 主要特點
遙感動態水土保持監測技術應用的主要特點：首先是方法靈活多樣，可以用目視判讀，也可以應用計算機圖像處理，還可以把兩者結合起來綜合運用；其次是監測的空間尺度極其廣闊，小至某一流域，大至一個省份甚至全國；最后是監測的時間先后跨度大，短自一年或幾年的變化，長至數十年的變化。遙感影像主要應用于監測水土流失的先后變化，地方實施人工器械實施水土保持調查數據的真實度、準確性，還有對水利系統水土保持規劃的執行情況和進展情況進行有效真實的監督，為生態環境建設決策提供科學依據[2]。
1.2 主要功能
遙感動態水保監測的功能具體包括：面蝕程度監視、溝蝕程度監視，水文要素結構監視、水土流失成因數據集約與分析、未來水土流失危害程度預測，在此基礎上對水土保持的因素進行分析，主要有土壤種類劃分、土壤侵蝕類型劃分、侵蝕強度分類、地貌類型區劃、母巖類型區劃、植被蓋度分析、坡度屬性定性等。
2 遙感動態水保監測技術應用的主要流程
2.1 遙感動態水保監測技術應用的資料提取與收集方式
水土保持的實踐證明：水土保持、水土流失的發展變化其實是一個時空變化的過程，遙感動態水保監測及評估必須根據目的的不同而采用各異的收集尺度。總的說來，氣象衛星影像的監測具有時間分辨率極高、監測范疇極大、數據處理費用較低的特性，不足之處是空間分辨率較低且所收集反映的信息是大范圍的地域混合。因此，氣象衛星影像的監測適用于大范圍、覆蓋率、傾斜坡度、地表組成物質比較一致均勻的區域。與之相反的是，資源衛星卻具有氣象衛星不具備的特性，其波段多、時相多，具有極高的空間分辨率，可獲取收集更精確、更真實的地表特征與信息，為水土流失狀態信息提取、類比模型分析提供準確的數據支持。其弱點是，對某一個地區的重復觀測周期較長，急需提取資料的關鍵時期難以得到所需的資料信息。因此，在水土保持實踐中，為了同時滿足水保監測的時間分辨率、空間分辨率的要求，則需將不同來源的信息（遙感、非遙感）進行重組復合，可以大大提高水保監測的數據源的精準度、精確度[3]。
2.2 應用遙感動態水保監測技術提取土壤侵蝕信息
遙感動態水保監測技術應用提取土壤侵蝕信息主要是以衛星影像為主要信息來源，把1/10萬地形圖和1/25萬數字化地圖作為基本底圖，樣區調查以1/10 000和1/50 000地形圖為工作底圖，同時可以結合各種專業圖件（采用地質、地貌、植被、土壤、土地利用等圖件）、水文氣象資料及其他統計資料，采用專業化遙感圖像處理技術、計算機輔助人機交互解譯技術、GIS空間分析技術等科技手段，同時將野外路線調查、典型樣方調查與建立解譯標志結合起來，并利用多光V、多源圖像處理技術及其專家的經驗分析，達到對土壤侵蝕類型、土壤侵蝕級別、地表組成物質匯集、水土保持分區、覆蓋率、坡度等土壤侵蝕信息進行客觀真實的提取。
2.3 應用遙感動態水保監測技術提取土地利用變化信息
遙感動態水保監測技術應用主要是對不同時相土地信息的遙感數據進行組合、融合，用來提取土地利用的變化資源信息，同時與實地調查、變更詳查等數據進行比對，對監測到的變化信息進行逐一核查，并對重點區域的土地圖斑進行逐個比對，非重點區域實施統計比較的檢查方法，對提取的信息結果進行反復核查和修改，直到達到要求的精度為止。最終將生成的不同格式的水土流失專題數據報表，經過統計分析來預測未來一個時期內水土流失變化動向[4]。
3 遙感動態水保監測應用的精度評定與監測結果分析
遙感動態水保監測精準度的高低是衡量水保監測科學性的關鍵技術指標，其中監測技術方法、信息來源是監測精準度高低的兩大主要因素。在實測過程中，要應用最新最近的土地利用現狀圖和應用器進行實地實測，對于面積較小的試驗區域，要同時針對5個像元以上的變化信息圖斑逐一進行檢查并實施精準定位；對于面積較大的監控區域，要實施抽樣核查，然后對動態變化圖斑的屬性、面積大小、精度比較等數據進行客觀統計。遙感動態水保監測是充分利用了遙感的多傳感器、多時相的特性，對不同時相在同一區域的遙感數據進行變化信息的收集與提取。遙感監測的時相周期性和變化連續性為動態水保監測提供了基礎性的條件。利用周期內收集的實時遙感圖像，對監測區域內土壤侵蝕強度的年度變化進行真實客觀監測，最后得出土壤侵蝕總量、年周期變化趨勢、植被覆蓋率動態變化、工程措施治理的效果、生物措施治理的效果，最終用此結果對某一區域的水土流失程度、生態環境惡化程度提出警戒或劃出紅線。
4 應用遙感動態水保監測的意義
應用遙感動態水保監測新技術，對水土保持進行真實的動態監測，利用已經貯存的土地利用數據、水保監測數據及圖件、近期衛星遙感信息，在GPS和GIS的雙重支持下，對水土保持、水土流失進行有效的動態監測，準確掌握水土保持的最新動態變化，將空間遙感數據、其他測量數據進行比對和綜合，大幅度提高了遙感技術在水土保持信息化應用中的高度，為政府制定水土保持治理政策、各級領導宏觀決策、水土流失監督執法、完善水土保持規劃、提出水土流失治理等提供科學、準確的依據，是水土保持工程由傳統向現代轉變的重要舉措。
5 參考文獻
[1] 新玉，楊元輝.我國水土保持小流域綜合治理模式研究[J].水土保持特刊，2011（12）：58-61.
[2] 董敏，李海寬，于亞文.地面遙感監測系統在水土保持監測中的應用初探[J].水土保持研究，2004，11（2）：63-64.
衛星遙感監測技術范文第3篇
【關鍵詞】多源信息；水資源立體監測；水資源管理
引言
我國的水資源監測技術以地面監測技術為主，很難完成水資源的精細化監測。但是通過構建地面監測體系、衛星遙感系統、陸面同化系統的水資源監測技術，能夠大幅提升水資源監測質量。因此，有必要對以多源信息為核心的水資源立體監測技術展開分析。
1水資源監測方法
1.1地面監測
通過地面監測得出的水資源監測結果可以用作遙感反演以及建模模擬結果的監測數據，所以地面監測數據具有一定準確性。我國擁有完善的地面監測網絡，比如國家氣象科學數據中心就能夠提供多個區域不同時間節點的氣溫、濕度等數據，而國家地下水監測網絡則可以完成對不同城市地下水水位以及溫度等參數的采集與傳輸。但需要注意的是，我國地面監測網絡的普及度雖然越來越高，但是在部分自然環境相對比較復雜的城市地區，地面監測站點的數量密度卻略顯不足，而且得到的監測數據依然存在誤差，所以為了保證水資源監測質量，需要研究水資源立體監測技術，圖1為水資源流量監測系統。
1.2遙感監測
在不同平臺中，遙感監測技術可以分為星載監測、機載監測等，在面對不同的監測任務時，遙感監測技術能夠通過多種不同的電磁波段以及傳感器來完成監測效果，提升監測質量。而且遙感技術在進行水資源監測過程時還能夠在短時間內獲取大面積的監測數據，并找出監測區域內的空間部分特征。除此之外，因為星載遙感同時兼具了周期性與靈活性，所以在進行水資源要素時間變化數據監測時，相比地面監測，遙感監測能夠在保證監測范圍的同時獲得更高的時空分辨率。在自然條件相對惡劣的地區很難鋪設地面監測設施，而遙感技術則不會受到地面自然環境的限制，所以遙感技術在信息數據的獲取上具有非常大的優勢，但需要注意的是，遙感技術測量時得出的數據精度非常依賴傳感器、反演算法等外界因素，所以遙感技術應用是需要選用其他檢測技術來對其得出的數據信息進行結果驗證[1]。
2水資源立體協同監測
2.1立體協同監測機理
我國部分地區的地形以及環境相對比較復雜，所以我國部分地區依然存在地面監測站覆蓋范圍不足的問題，而且即使是地面監測站相對比較密集的地區，在個別區域以及時間段依然會出現水資源信息監測質量不足的問題，而結合遙感技術之后，就能緩解地面監測技術存在的監測范圍問題。地面監測技術、遙感技術以及模型模擬技術的監測機理具有非常大的差異，三種監測技術有不同的技術優勢與技術缺陷。在進行水資源監測時，通過三種監測技術的協同作業，能夠顯著提升水資源監測質量，在開展水資源協同監測之前，需要發揮出遙感監測技術的潛在價值，因為遙感技術是協同監測技術中的基礎核心。遙感技術中的數據融合技術作為協同監測技術運行時的支撐手段，其包含了單一衛星平臺的數據信息融合以及多個衛星平臺的數據信息融合。協同監測技術則包含衛星遙感—地面監測站協同監測、再分析—地面監測站協同監測、衛星遙感—再分析協同監測、衛星遙感—再分析—地面監測站協同監測、多元素協同監測，五種不同的監測手段涉及的核心算法包括降尺度、數據信息融合等。
2.2水資源立體協同監測
2.2.1不同監測方式的協同監測衛星遙感—再分析協同監測在實踐過程中會通過多時相重建來對監測區域內云覆蓋量不超過15%的MODIS地表溫度數據進行恢復處理，并將重建后的溫度數據與再分析地表溫度進行結合分析，以此保證數據信息的準確性以及獲取空間完整。通過將得到的數據作為關鍵變量運用在每天空間完整的1km分辨率的土壤水分計算中，就可以實現對應的協同監測。衛星遙感—地面監測站協同監測能夠提升監測時的數據精確度與監測范圍。通過這種監測方式能夠完成對植被指數、反照率以及其他數據參數的采集，還可以通過機器學習模型來完成對大面積土壤中水分含量的動態監測[2]。通過再分析—地面監測站協同監測能夠協同較低空間分辨率對土壤水分產品進行再分析，通過協同檢測能夠獲取每天連續不斷且空間完整的1km分辨率的土壤水分含量，相較于衛星遙感—地面協同監測而言，這種監測方式測得的土壤水分其具有更高的精確度。衛星遙感—再分析—地面監測站協同監測具有非常強的監測能力，因為這種協同監測能夠在監測過程中結合不同監測方式各自的優勢，相比其他監測方式，這種協同監測的方式能夠進一步提高土壤水分的監測質量。
2.2.2多要素協同監測目前我國大部分地區的水循環、水資源要素監測都圍繞著降水、土壤水分等單要素進行監測，所以反演、監測得到的數據在精確度、連續性、監測成本等方面很難達到最佳，因此非常有必要進行多要素協同監測。土壤水分—蒸散協同監測，不同地區的氣候條件具有非常大的差異，蒸散受到能量、土壤水分的影響相對較大，不同氣候條件下的土壤水分與能量對于蒸散的影響各不相同。比如在半濕潤、半干旱以及干旱區，地面蒸散就會受到土壤水分含量的限制，所以在制定估算模型時必須充分考慮到土壤水分給蒸散帶來的影響，據研究表明，通過土壤水分數據可以提升陰天條件下蒸散模擬的數據精確度。除此之外，通過土壤濕度指數等數據，同樣可以提升蒸散的模擬精確度。土壤水分—降水—蒸散協同監測，通過水量平衡方程構建出的降水模型可以利用對土壤水分以及蒸散估算來完成對降水數據的反推，而且這種反推估算方式具有相對較高的數據精確度。除此之外，通過SM2RAIN模型，協同遙感技術、蒸散產品、土壤水分等數據通過能夠完成對降水的模擬，并得到較為準確的降水信息。土壤水分—蒸散—地下水協同監測，采用遙感技術能夠豐富水資源的監測信息，為各個區域提供長期、穩定的水資源監測數據。遙感技術中的數據同化也能夠作為多要素協同監測技術，將監測到的徑流量等數據同化到相應的模擬模型中，大幅提升水資源監測數據的精確度[3]。水資源立體監測能夠作用于水量、水質等多方面水資源的數據監測，比如在農業用水效率監測中，傳統的灌溉用水效率可以通過農作物根系層中的灌溉水量與飲水量的比值來得出，但是農作物根系層中的灌溉水量通常很難監測出來，所以傳統水資源監測方式在某些特定條件下其監測質量并不高。然而通過水資源立體協同監測則可以采用遙感蒸散發模型來完成灌溉渠的蒸散發估算，并在蒸散發量中去掉有效降水量來得出水資源的消耗量，通過這種方式得出的農業用水效率具有更高的精確度。通過遙感監測能夠完成對小時降水量以及累計降水量的同時監測，當降水達到一定程度之后便會形成徑流，此時同時地面協同監測能夠了解到徑流匯集狀況，水面蒸發時，則可以通過對土壤含水量進行監測來了解水文數據。降水、徑流、蒸發三者之間的平衡關系能夠直接從水文監測數據中反映出來。
3案例分析
采用水資源立體監測能夠有效提升監測質量，例如，GRACE衛星發射之后使人們能夠正式進行陸地水儲量TWS變化空間探測。通過從GRACE衛星中提取監測區域的降水、徑流、蒸發數據時，能夠了解到監測區域的水資源變化趨勢。Rodell等人通過GRACE衛星監測了水儲量變化又通過GLDAS模擬了土壤中的水分情況，通過兩者結合對印度西北部平原地區的地下水虧損情況進行了量化。而Ran等人則在2016年結合了GLDAS以及GRACE衛星專門反向推演了由2004—2009年之間長達72個月的海河流域地下水變化。雖然GRACE衛星觀測時的數據分辨率偏低，但是在水資源監測中依然能夠發揮出非常好的作用。Long等人將用水空間分析信息加入GRACE衛星的水資源儲量反演中，使地下水儲量變化的空間分辨率得到大幅提高。
衛星遙感監測技術范文第4篇
關鍵詞：干旱；遙感；監測；多源
干旱是全球影響范圍最廣和造成經濟社會損失最為嚴重的一種自然災害，其波及范圍廣， 持續時間長， 是農業生產和人類生活中最嚴重的自然災害之一。長江流域面積遼闊，人類活動頻繁，是中國最重要的流域之一，自然條件差異很大，產流、匯流條件極其復雜，水資源量時空動態變化十分顯著。因此，對長江流域的進行準確、實時的旱情監測對我國社會經濟發展有著重大意義。
遙感技術的的實時性和完整性很快彌補了傳統的氣象數據監測干旱狀況的局限性，成為了監測干旱災害的一種重要手段。國外學者[1]很早就開始利用遙感技術研究干旱災害的監測及預防。20 世紀80 年代末美國[2]利用NOAA 極軌氣象衛星進行遙感監測，開始了基于遙感手段的旱情監測研究，并逐漸發展并投入應用，現已將降水、蒸發、氣象、墑情與地下水資料進行一體化模擬計算， 采用VCI 和TCI 方法進行全球性的干旱和預報， 并進行作物的估產， 為美國農業部和商務部提供信息。成功實現了全國旱情監測網絡系統。
國內對遙感數據的旱情監測研究雖然起步較晚，但也有不少學者提出了監測農業干旱、研究地表含水量的新方法[3， 4]，但面向抗旱減災業務的遙感干旱監測業務化系統在水利行業尚未真正建立起來[5]。為了長江流域的抗旱、水資源調配等問題提供科學依據和決策支持，迫切需要一套集數據下載、數據處理、結果分析、產品展示、數據傳輸及GIS 瀏覽功能于一體的實用系統， 充實和豐富長江抗旱應用手段。
一、長江流域的特點及可用的光學遙感衛星數據源
（一）長江流域特點
長江發源于青藏高原，經由四川盆地和長江中下游平原注入東海，全長6397km，流域面積1.8×106 km2是中國第一大河，長江流域水資源豐富，年降水量在400-1500mm之間，年徑流量居世界各大河第3位，具有多方面的綜合經濟優勢。在長江流域各個世紀發生干旱的頻率是不均勻的，至20世紀，長江流域旱情發生頻率呈逐漸增大趨勢，以各年5～9月降水量距平作為判斷標準，長江上游干旱發生頻率達56%，中下游干旱發生頻率已經增至50%左右。尤其近幾年長江流域部分地區屢屢面臨嚴重旱情，如2010年初長江上游云南、貴州、廣西、四川和重慶5省（區、市）因09年秋季以來降水嚴重偏少，土壤含水量普遍僅20%左右，導致發生了近百年一遇的嚴重旱情。
（二）主要光學衛星遙感數據源分析
光學衛星遙感數據是通過各類光學傳感器對地球表面進行掃描，以數字方式記錄的結果。遙感衛星系統以相當少的設備提供全球尺度上時間和空間連續的數據，基于衛星數據進行干旱監測，可以極大的減少人力物力的消耗，并且可以極大地提高所獲取信息的準確性。基于以上幾點，采用Modis、HJ-1A/B、GF-1號多種不同時空分辨率的衛星影像進行旱情信息的提取，充分結合了不同衛星影像的優勢，以提供比單一種類影像更加詳實的數據。
1. MODIS衛星
MODIS（中分辨率成像光譜儀）是搭載在terra和aqua衛星上的一個重要的傳感器，是衛星上唯一將實時觀測數據通過x波段向全世界直接廣播，可以免費接收數據并無償使用的星載儀器。
MODIS數據涉及波段范圍廣（共有36個波段，光譜范圍從0.4um-14.4um），數據分辨率比NOAA-AVHRR有較大的進展（輻射分辨率達12bits，空間分辨率最高可達250m）。這些多波段數據可以同時提供反映陸地、云邊界、云特性、海洋水色、浮游植物、大氣中水汽、地表溫度、云頂溫度、大氣溫度、等多種信息，對于陸地表面和生物圈的大范圍長期監測具有很大的優勢。并且TERRA和AQUA衛星都是太陽同步極軌衛星， 對于接收MODIS數據來說可以得到每天最少2次白天和2次黑夜更新數據。這樣的數據更新頻率，對實時地球觀測和應急處理有較大的實用價值。
2. HJ-1A/1B衛星
HJ-1A/1B是中國首個以防災減災和環境監測為直接應用目標的小衛星星座，主要針對災害、生態破壞、環境污染等進行大范圍全天候、全天時動態監測。
環境與災害監測預報小衛星星座A、B星（HJ-1A /1B星）于2008年9月6日上午11點25分成功發射，HJ-1-A星搭載了CCD相機和超光譜成像儀（HSI），HJ-1-B星搭載了CCD相機和紅外相機（IRS）。在HJ-1-A衛星和HJ-1-B衛星上均裝載的兩臺CCD相機設計原理完全相同，以星下點對稱放置，平分視場、并行觀測，聯合完成對地刈幅寬度為700公里、地面像元分辨率為30米、4個譜段的推掃成像。此外，在HJ-1-A衛星裝載有一臺超光譜成像儀，完成對地刈寬為50公里、地面像元分辨率為100米、110～128個光譜譜段的推掃成像，具有±30°側視能力和星上定標功能。在HJ-1-B衛星上還裝載有一臺紅外相機，完成對地幅寬為720公里、地面像元分辨率為150米/300米、近短中長4個光譜譜段的成像。HJ-1-A衛星和HJ-1-B衛星的軌道完全相同，相位相差180°。兩臺CCD相機組網后重訪周期僅為2天。
3.高分一號衛星
高分一號衛星是國家高分辨率對地觀測系統重大專項天基系統中的首發星，其主要目的是突破高空間分辨率、多光譜與高時間分辨率結合的光學遙感技術，多載荷圖像拼接融合技術，高精度高穩定度姿態控制技術，5～8年壽命高可靠低軌衛星技術，高分辨率數據處理與應用等關鍵技術，推動我國衛星工程水平的提升，提高我國高分辨率數據自給率。高分一號衛星主要為國土資源、農業、環境保護等部門提供高精度、寬范圍的空間觀測服務，同時也會在氣象、海洋、地理信息測繪、水利和林業資源監測、城市規劃和交通管理、災害評估與地球系統科學研究等領域發揮重要作用。
本文涉及到的相關數據包括長江流域內的Modis（中分辨率成像光譜儀）影像數據、HJ-1A/B衛星影像數據、GF-1號衛星數據等遙感影像數據以及全國行政區劃矢量、重點湖庫河流矢量、長江流域重點城市矢量等矢量數據，數據來自NASA網站和長江水利委員會水文局。
二、遙感旱情監測模型
傳統的旱情監測主要依賴氣象站點獲取降水量、土壤濕度等要素。但是這些要素監測點較少，無法實現大范圍、實時、動態的旱情監測，而這些正是遙感數據的優勢所在。目前使用較多的遙感旱情監測模型主要有：熱慣量法、蒸散發計算法、基于植被指數和溫度的方法以及土壤含水量反演法。
本文主要采用了土壤含水量的遙感反演方法、植被指數法以及[3]多星源地表水源地遙感監測技術方法。
（一）土壤含水量的遙感反演方法
土壤含水量是用來監測土地退化與干旱的重要指標，它關系到糧食的生產、植被的長勢與作物的生長狀況等，同時也是水文、氣候、農業與生態等領域的重要參數。遙感技術的快速高效發展，使得實時、動態監測和評估大面積的土壤水分狀況成為可能，克服了傳統土壤含水量監測方法的不足[6]。
垂直干旱指數[7]（PDI，perpendicular drought index）可以從可見光和熱紅外的光譜信息中反演得到，適用于反映中低植被覆蓋和裸土區域的干旱情況反演。
垂直干旱指數PDI利用Nir-Red特征空間中任何一個點到土壤線垂線L的距離來描述區域土壤含水量的分布狀況，點的位置到L線的垂線長度越長，代表該地區的干旱程度越嚴重，土壤含水量越低，點的位置到L線的垂線長度越短，則代表該地區干旱程度越低。一般來說，距離L線較近的空間區域都是干旱程度較低，土壤水分較為充足的區域；距離L線較遠的空間區域都是旱情較為嚴重、土壤水分較少的區域。通過計算Nir-Red特征空間上任意一點到直線L的距離，可以構造一個基于Nir-Red光譜特征空間的土壤水分監測模型，即垂直干旱指數PDI，其表達式如下：
（1）
式中，Rred為經過大氣校正的紅光波段反射率；Rnir為經過大氣校正的近紅外波段反射率；M為土壤線的斜率。垂直干旱指數描述了Nir-Red光譜特征空間中土壤水分的分布規律：垂直干旱指數值越高的點對應著土壤含水量低的區域；反之，垂直干旱指數值越低的點對應著土壤含水量越高的區域。
（二）植被指數法
植被供水指數[8]（VSWI，Vegetations Supply Water Index）是通過計算歸一化植被指數NDVI和植物冠層溫度的比值得到的，其公式如下：
VSWI = NDVI / Ts（2）
式中，Ts為植被的冠層溫度，NDVI是歸一化植被指數。VSWI的值越高，表明植被的水源供給越充足，干旱程度越低；相反，VSWI的值越小，表名植被的水源供給較為缺乏，干旱程度越高。植被供水指數的物理意義為：當植被有充足的水源時，在衛星影像上表現出的植被指數在特定生長期間會保持在兩個相對固定的值之間，同時，衛星影像上表現出的植被冠層溫度也會保持在較為固定的范圍中；若旱災發生，植被得不到充分的灌溉，植被長勢受到影響，在衛星影像會表現出植被指數下降，另一方面，在旱情發生時，為了減少水分損失，葉片表面的部分氣孔會收縮甚至關閉，葉片得不到充分的散熱，其表面溫度會隨之增高，這也將導致植被冠層溫度的提升[9]。
由于使用遙感手段對植被的冠層溫度進行精確反演存在一定困難，目前大多數研究以反演的地表溫度代替植被的冠層溫度來計算植被供水指數。植被供水指數對干旱時植被在紅光波段、近紅外波段、熱紅外波段上的所表現出的不同特征進行了綜合，適用于植被覆蓋度高的地區。經大量實驗研究表明，在NDVI的值大于0.35的情況下非常有效[10]。
（三）多星源地表水源地遙感監測技術方法
地表水體蓄水量監測是干旱監測中的一個重要環節，蓄水量變化也是水資源管理的重要參考指標。經過對旱情嚴重的地區，河流、湖泊等代表性水體區域面積的變化研究，發現其水面縮減率很高，表明旱情已使這些水域面積縮減嚴重，地下水水位相應地也會出現下降，居民飲用水源日趨緊張。因此，通過水體指數提取水體，判斷河流、湖泊等水體區域面積變化，可以為旱情監測提供參考數據。依據水體的光譜特征，一般采用水體指數法來提取水體，歸一化差分植被指數（NDVI）和歸一化差分水指數（NDWI）適用于所有具有近紅，紅波段和綠光波段的光學衛星影像，如MODIS， HJ和GF數據，也是最為常見也是最有效的兩種水體指數。
歸一化差分植被指數NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）計算公式為：
水體的紅光區反射率高于植被，而在近紅外區， 植被的反射率明顯高于水體。因此， 采用NDVI來處理可增強水陸反差。NDVI是目前應用最廣的植被指數， 常用于指示植被的數量特征以及用于監測植被的季節變化和用于土地覆蓋研究， 也可用于植被區域和非植被區域的識別。在植被覆蓋稠密的地區， NDVI較高， 而在植被覆蓋稀疏的地區，NDVI受土壤背景影響較大， 如沙漠、水體的NDVI很低或為負值。利用此特點， 可通過選用閾值建立識別水體和植被、土壤的模型。
歸一化差分水指數 NDWI （Normalized Difference Water Index）計算公式為：
水體附近濕地在此兩波段光譜特征有明顯差異， 且由于水體反射從可見光到紅外波段逐漸減弱， 在近紅外和中紅外波長范圍內吸收性最強，而植被在近紅外波段反射率最強， 因此， 用綠光波段和近紅外波段的反差構成NDWI， 可以最大程度地抑制植被信息， 而突出水體特征， 從而提取水體。
三、長江流域旱情分析應用實例
（一）長江流域旱情監測系統
本文以MODIS、HJ、GF光學遙感數據為主要數據源，使用功能強大的IDL 語言， 實現了針對長江流域地區功能相對完整的長江流域旱情監測系統， 并在長江水利委員會水文局得到了成功應用。該系統可綜合利用氣候資料、實時氣象資料、實時遙感衛星資料、實時水文資料等信息，估算各類干旱指數及其綜合指數，并結合水利遙感業務處理與分析技術，可監視長江流域以及防汛抗旱重點區域的旱情業務，實現系統常年連續運轉，并以圖表和統計數據的形式輸出長江流域旱情監測和分析產品，反映長江流域重點區域旱情實況和未來短期旱情發展變化的信息，進行旱情監測預測，為指導抗旱、水資源調配等提供科學依據和決策支持。搭建長江流域旱情監測系統的技術流程如圖1：
（二）旱情監測數據成果
為驗證基于光學遙感數據的長江流域旱情監測成果的準確性，分別對Modis數據產品2015 年 6 月上旬的長江流域垂直干旱指數（PDI）專題圖及植被供水指數（VSWI）專題圖以及2014年10月的HJ星數據產品長江流域歸一化水體指數（NDWI）專題圖進行分析。利用長江流域旱情監測系統，可對MODIS影像、環境星影像及高分衛星影像進行幾何校正、輻射校正及去云處理，并進行計算和分析，得到相應的旱情監測數據成果如圖2。
圖2所示為2015年6月上旬長江流域垂直干旱指數PDI分布圖，圖像顯示，6月2日至6月4日間，由于大量降雨，江南地區及長江中下游地區，特別是湖南及江西南部地區，氣象干旱情況明顯減緩至無旱，青海地區則持續存在著一定程度的氣象干旱。
圖3所示為2015年6月上旬長江流域植被供水指數VSWI分布圖，圖像顯示，云南西部、四川西南部植旱情況十分嚴重，一直處于重度干旱至中度干旱之間，河南南陽地區附近也出現了中度植旱。圖3與圖4雖然是同時期的數據，但結果卻略有不同，主要是PDI指數與VSWI指數的敏感度不同， PDI主要監測地物的土壤水分含量，這種方法由于受不同地區的氣候條件、土壤類型、種植結構等因素的影響較大，在進行大面積區域的旱情監測時需要歷史同期數據比對才能得到更精準的結果。而VSWI主要監測區域內植被受脅程度，能夠減弱或消除地域因素、生態因素和土壤背景等對干旱監測的影響，更適合運用于大范圍區域的干旱監測。
根據氣象局數據顯示，2015年6月，云南西部、四川西南部由于降水持續偏少，氣溫偏高，干旱發展迅速，存在中度到重度氣象干旱，西北部達到特旱，對農業生產造成一定影響。此外，青海東北部、雷州半島局部地區也存在中等程度氣象干旱。而6月又是江南地區的梅雨季節，長江中下游地區暴雨頻繁，多地洪澇頻發且受災的區域出現重疊，農業生產損失較重。另外，江南南部、華南大部、西南地區南部等地氣溫偏高1-2℃，云南中北部部分地區偏高2-4℃；西南地區、江漢、江淮、西北地區東部夏播區墑情較好；華北、黃淮大部6月上中旬溫高少雨墑情持續下降，夏播期部分地區墑情偏差，但大部地區灌溉條件較好，僅部分無灌溉條件地區的作物播種受到影響。由此可以發現，基于光學遙感數據的長江流域旱情監測成果在整體上與氣象局新聞報道的事實基本吻合。
圖4所示為2014年10月長江流域歸一化水體指數（NDWI）分布圖，圖像顯示，四川北部存在一定的干旱情況，陜西中部有非常明顯的干旱現象。相較于Modis數據的結果，HJ星的分布圖存在這明顯的拼接線，有大量空白區域，因為HJ星的軌跡范圍不能覆蓋全流域。因此，Modis數據更適合宏觀的流域監測，HJ星更適合用于重點區域監測。
四、結語
基于光學遙感數據的長江流域旱情監測研究能夠幫助政府決策部門掌握旱情的最新動態，預測旱情的發展趨勢，提高旱情監測反演的準確性，能將這些研究成功應用于水文部門，將推動干旱遙感監測的全面業務化，同時對我國的國民生產，尤其是農業生產和水利規劃，具有非常重要的意義。
在后續的基于光學遙感數據的旱情監測工作中，可在此基礎上結合業務實際需求，拓展更多結合DEM、地表覆蓋類型及各測站觀測的實時水情，構建研究區域的水體、旱情等遙感監測模型，從而減小地域氣候、地形、植被覆蓋度的差異對預警結果的影響，提高監測精度和預警準確度。
參考文獻：
[1] Kogan F N. Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection[J]. Advances in Space Research. 1995， 15（11）： 91-100.
[2] Kogan F N. Droughts of the late 1980s in the United States as derived from NOAA polar-orbiting satellite data[J]. Bulletin of the American Meteorological Society. 1995， 76（5）： 655-668.
[3] 楊紹鍔，閆娜娜，吳炳方. 農業干旱遙感監測研究進展[J]. 遙感信息， 2010（1）： 103-109.
[4] 董婷，孟令奎，張文. MODIS短波紅外水分脅迫指數及其在農業干旱監測中的適用性分析[J]. 遙感學報， 2015（02）： 319-327.
[5] 李永亮，林輝，馬延輝. 基于MODIS數據的湖南省旱情監測研究[J]. 水土保持研究，2010（02）： 111-114.
[6] 劉英. 神東礦區地表植被與土壤濕度遙感監測研究[D]. 中國礦業大學（北京）， 2013.
[7] Ghulam A， Qin Q， Zhan Z. Designing of the perpendicular drought index[J]. Environmental Geology. 2007， 52（6）： 1045-1052.
[8] Stephenson N L. Climatic control of vegetation distribution： the role of the water balance[J]. American Naturalist. 1990： 649-670.
[9] 張佳華，許云，姚鳳梅，等. 植被含水量光學遙感估算方法研究進展[J]. 中國科學： 技術科學， 2010， 40（10）： 1121-1129.
衛星遙感監測技術范文第5篇
遙感是利用工作在不同電磁波范圍、運行在不同高度和不同類型遙感平臺上的技術,連續不斷、夜以繼日、周而復始地獲取以地球表面為主體的遙感數據,對地球表面的各種物體進行探測,把握地球表面物體、現象和過程的變化及其演變過程。
遙感開辟了人類認知地球的嶄新視角,為人類提供了從多維角度和宏觀尺度上去認識宇宙世界的新方法和新手段,實現了歷史性的跨越。目前,我國的遙感應用已取得了令人矚目的成就,在經濟建設和社會發展中發揮著越來越重要的技術支撐和服務作用。
受國家重視應用前景廣
中國遙感技術起步于20世紀70年代末,30年來,國家非常重視遙感技術的發展,連續4個五年計劃都把發展遙感技術列為國家重點科技攻關項目,把遙感技術作為國民經濟建設35項關鍵技術之一。
在應用方面,遙感已在土地資源、土地利用及其動態監測,主要農作物的遙感估產,森林資源調查包括植樹造林及退耕還林評估,重要自然災害的遙感監測與評估,城市發展和規劃的遙感監測等眾多領域得到全面應用。
遙感應用為國家和各級政府提供了大量科學的宏觀輔助決策信息,產生了巨大的社會經濟效益。越來越多的部門,已經或正在將這些技術納入部門業務化應用中,成為主管部門執法或制定產業政策、行業規范及行業技術改造的主要技術之一。
國家中長期規劃把遙感對地觀測列為重點項目,將遙感應用列為相關部門的重點應用內容。我國衛星發射有長期規劃,保證了遙感應用的信息源,保證了我國的遙感應用持續發展。
各領域實踐處處開花
1.土地資源調查和土地動態遙感監測
隨著人口的增加,耕地的減少,我國面臨著如何盡快查清國土資源的數量和分布的重大問題。
我國利用遙感技術先后完成了全國土地利用調查。在20世紀80年代初期采用陸地衛星MSS數據編制了全國818幅1∶25萬土地利用圖等。20世紀80年代中期我國又應用航空和衛星遙感技術與野外調繪相結合,完成全國的土地利用詳查,查清了我國土地權屬、類型、數量、質量、分布及利用狀況。從此取得了全面、翔實、準確的全國土地利用現狀的第一手資料,為編制國民經濟和社會發展計劃,制定有關政策和科學決策等提供了重要依據。我國應用陸地衛星TM數據、中巴衛星數據等完成了20世紀80年代中期、90年代中末期和2000年代中期1∶10萬和1∶25萬全國土地利用調查,并建立了業務運行系統,具有每年耕地數據動態更新和每五年土地利用數據全面更新的能力。現在我國正利用遙感數據進行第二次全國土地詳查工作。
2.遙感在自然災害監測評估中的應用
遙感技術為自然災害的監測評價提供了強有力的技術手段。經過20多年的科技攻關和建設,我國已建立了重大自然災害遙感監測評估運行系統,已經形成了對臺風、暴雨、洪澇、旱災、森林與草原火災、雪災、冰凌、赤潮、地震、沙塵暴以及典型區的蟲害、滑坡、泥石流等災害的監測能力,特別是快速圖像處理和評估系統的建立,已經具有了對突發性災害的快速應急反應能力,使該系統能在幾個小時內獲取災情數據,1天內做出災情的快速評估,1周內完成詳細評估報告。
系統建成后已先后在1987年的大興安嶺特大森林火災,1998年我國長江、嫩江特大洪水,2000年易貢大滑坡地質災害,2003年淮河大洪水以及2008年“5•12”汶川特大地震等災害監測中投入運行,為國家各級防災減災部門決策提供服務,產生巨大的社會和經濟效益。
例如在1998年我國特大洪水監測中,運用了六顆衛星數據,出動三套航空遙感系統對災情進行動態監測,并核實了上報受災面積3 億多畝為3000多畝的事實,體現了遙感的優勢。遙感在汶川大地震災情監測中發揮了其他手段不可替代的作用,是獲取災情信息的惟一手段。在四川汶川大地震發生后,全力啟用了航空、航天遙感設備和專業技術人員,為抗震救災監測獲取、處理和分析數據,并緊急向政府部門、前線指揮部提供了大量快速、有效的災情數據和信息。
3.農作物遙感估產系統
農業生產形勢,特別是各級政府、農業生產管理部門、農產品購銷與加工企業以及廣大公眾都關注的大事。農作物長勢與產量是國家社會經濟基礎信息,對于制定國家和區域社會經濟發展規劃,制定農產品進出口計劃,確保國家糧食安全,指導和調控宏觀的種植業結構調整,提高相關企業與農民的經營管理水平均具有重要意義。遙感技術用于農情監測具有得天獨厚的優勢。近30年來,農作物遙感監測一直是遙感應用的一個重要主題。
中國科學院建成了“中國農情遙感速報系統”,該系統包括作物長勢監測、主要作物產量預測、糧食產量預測、時空結構監測和糧食供需平衡預警等5個子系統,可實現全國范圍主要農作物的長勢監測、單產預測與估算、農作物種植面積提取、種植結構變化監測、糧食總產分析計算、耕地復種指數獲取、農業氣象分析、農作物旱情遙感監測等農情監測業務,并能獲取全球主要農業國家的作物長勢和重點產糧國的總產預測等信息。自運行以來,該系統每年監測和預測的信息被國家發改委、國家糧食局、農業部等部門及一些省市應用,現在已推廣到期貨市場應用。
農業部組織研發并投入業務運行的“國家農業遙感監測系統(CHARMS)”,可定期監測和評價全國大宗農作物面積、長勢和產量、草地產草量和草地退化、農業土地資源、土壤墑情、農業災害等主要農業動態信息,為農業結構調整、糧食安全預警和農業宏觀決策提供可靠的技術支撐。
4.遙感在數字城市建設中的應用
遙感在城市建筑監測中發揮了重要作用。城市拆遷是城市建設中的難題,利用高分辨率圖像,對拆遷進程一目了然,便于城市建設管理。北京市利用“北京一號”小衛星4米分辨率的圖像對較大工程(如奧運工程)的拆遷和建設進行了監測。建設部已經建立了風景名勝保護監管信息系統,實現對風景名勝區環境生態和景觀的及時、有效的監管,以迅速遏制國家級風景名勝區“城市化”、“人工化”、“商業化”的趨勢惡性蔓延,保護國家風景名勝區的寶貴資源。該系統已納入建設部日常監管業務。
城市發展已經成為遙感技術應用最具活力的領域之一。利用先進的遙感等空間信息技術可以對城市自然生態中的土地、生物(如綠地)、水、景觀等,對社會生態中的環境(如大氣污染)和人居環境(如綠化和熱島)等進行監測,為城市建設提供生態布局和治理方案。
對我國直轄市、省會城市和特別行政區的34個城市的中心建成區30年的城市擴展監測結果表明,到21世紀初期,各個城市中心建成區不同程度地增加了中心建成區的面積,城市的建設規模顯著增大。實施監測的34個城市的中心建成區面積較監測起始期擴大了2.26倍。
5. 遙感在測繪中的應用
以遙感數據為核心的國家1:5萬地形數據庫建設已相繼完成了數字柵格地圖(DRG)、數字高程模型(DEM)、矢量核心要素數據庫(DLG)、地名(GN)、土地覆蓋(LC)、數字正射影像(DOM)、控制點(CP)、元數據庫(MD)等專題數據庫,并實現對各數據庫的集成管理,為廣大用戶提供高精度的基礎地理信息服務。1∶5萬基礎地理信息更新工程的實施,將大幅度地提高其現勢性和改善內容完整性,有力地提升基礎測繪成果為國民經濟建設、社會發展和國家安全的服務保障能力與水平。
我國西部約 200萬平方公里的國土曾經受惡劣自然環境和當時技術水平的制約,一直沒有測制過1:5萬比例尺地形圖。如今,航天遙感、航空攝影、航空航天合成孔徑雷達、衛星導航定位、地理信息系統等最新攝影測量與遙感技術,為西部測圖工程的順利實施提供了有力的技術支撐。西部測圖工程的實施,對于滿足西部重大基礎設施建設、資源合理開發與利用、生態建設與環境保護以及國家安全具有十分重大的意義。
做好數據保障與應用業務結合
1. 遙感應用的數據保障問題
遙感應用進入業務化,首先要保證其時效性、數據的可靠性和實用性。這就要求遙感數據能及時提供用戶所需要的不同時間分辨率、空間分辨率、光譜分辨率的各種數據,特別是突發性災害的監測評估,要能在災害發生后最短的時間內提供遙感數據。
2. 遙感信息與應用業務的結合問題
遙感提供的信息可能只是業務應用涉及的部分信息,要解決業務應用需要與實際應用模型、其他數據與信息等的結合,其難點是遙感信息與應用模型的同化、綜合信息的挖掘等。
3. 遙感應用系統集成問題
遙感信息作為業務應用的重要空間信息,其優勢是可以快速提供大范圍地表的空間分布信息,這是常規方法不可比擬的,但是,遙感信息必須與數據庫、模型和應用系統集成在一起才能發揮其應有的作用。目前應用比較好的領域都是這樣做的。
“四化”加速遙感應用
1. 遙感應用數據的詳細化
由于遙感應用的巨大需求,遙感數據獲取技術的飛速發展,適應遙感應用的數據將是多樣化的。空間分辨率將會有幾公里- 1公里-幾百米-幾十米-幾米-幾十厘米級的數據,時間分辨率會有幾天-幾小時- 1小時-半小時甚至更高時頻的數據,光譜間隔將達納米級。
2. 遙感信息提取的智能化
遙感應用的重要環節是信息提取和挖掘。未來的遙感數據處理和信息提取技術會向自動化、智能化方向發展,關鍵要解決精度和速度問題,新的算法、模式識別和工作流技術等將會引入到遙感數據處理和信息提取中,大大提高自動化處理和智能化提取的能力,可以自動處理重復、費事的任務,提高操作效率,降低生產成本。
3. 遙感應用的外包服務化
由于遙感的數據-信息-知識-應用的技術環節復雜,因此遙感應用的門檻很高。目前,國際上已出現一些大的企業,承接政府和行業的遙感應用。將復雜的技術問題交給企業解決,從得到的遙感信息和知識中做好自身與專業的結合,從而降低應用的門檻。我國“北京一號”小衛星的應用就是由北京各委辦局交給企業做的,取得很好的效果。這種外包服務化是未來遙感應用發展的趨勢,也會推動遙感產業化。
4. 遙感應用的大眾化
