遙感科學與技術研究方向
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遙感科學與技術研究方向范文第1篇
關鍵詞：銅仁地區；大生態；林業遙感；研究動向；區域協調發展
中圖分類號：P237
文獻標識碼：A 文章編號：16749944（2017）10020504
1 引言
森林是陸地生態系統的主體，其廣泛的地表分布與復雜的林間結構，為多種生物棲息提供了良好的環境，維護著生態系統的安全與穩定。與森林有關的林木參數、環境要素、干擾等因子共同指向森林生態系統的演替、健康與安全，因此相關森林生態系統參數的獲取十分重要。遙感可以多時相、大尺度對地進行觀測，海量數據的利用有助于對生態環境狀況進行綜合分析。
銅仁地區森林資源十分豐富，在維護自然生態平衡中起著重要作用，良好的森林植被是銅仁地區的生態品牌、最突出的生態優勢[1，2]。但銅仁地區森林生態系統仍十分脆弱，需要加強保護[3，4]。豐富的資源與脆弱的生態系統，亟需要獲取相關的森林生態系統參數，用以突顯地方特色和進行生態保護。
筆者總結了遙感在林業環境信息化中可供應用的技術范疇，分析了阻礙林業遙感快速發展的原因，提出了在大生態背景下，銅仁地區遙感技術應用應關注的研究方向與研究內容，用以深入開展遙感研究，充分利用遙感技術，為生產實踐、區域吸引力提高提供科學支撐與方法，進一步利用遙感大數據，分析森林資源響應環境變化，為維護區域生態系統安全與穩定提供數據決策，促進區域社會與環境協調健康發展。
2 林業遙感技術的應用
2.1 技術產品
利用圖像處理技術，可獲取的林業遙感產品包括：二、三維電子影像產品，紙質影像產品，地形圖產品，林相圖產品，郁閉度、密度、植被指數產品，地表反射率產品，溫度、濕度、負離子濃度反演產品，資源動態監測產品，災害監測產品等[5，6]。此外，還可研發可視化的林業遙感參數數據庫產品[7]。
2.2 森林參數反演
利用影像與野外實測值建立關系模型，可對森林的溫度、濕度、空氣負離子含量、葉面積指數、冠幅、郁閉度、密度、胸徑、蓄積量、碳儲量等進行反演[8～12]。在分類基礎上，基于地理坐標信息確定不同林地類型的面積[13]。利用攝影測量方法測定個體樹高，利用影像光譜信息、紋理信息，結合常規分類方法（最大似然、支持向量機、隨機森林等）確定森林類型、樹種類型，經影像分類或野外實測GPS坐標等方法確定林木的位置分布等[14～16]。
2.3 動態監測
采用不同時相的數據源，經特定信息提取，對土地的石漠化、荒漠化、沙化程度M行監測；影像對比分析，對土地利用現狀進行監測[17]；提取濕地信息，經過不同時相數據源的疊加分析，可對濕地資源進行監測[18]；分析多時相影像，對林業生態工程建設成效進行監測[19]；對災害（雪災、火災、水災、地質災害、病蟲害）進行監測。監測中，根據遙感提供的技術方法，確定監測對象的原貌、現狀、動態過程及發展趨勢，為生態恢復或建設成效評價提供決策與分析依據[20]。
2.4 生物多樣性空間信息共享
利用不同時空尺度的遙感觀測數據通過定量反演等方法，可以獲取許多與生物多樣性有關的環境變量，例如：NDVI、地表溫度、大氣水分、土壤濕度等，這些環境變量可以為生態學家提供參考[21，22]。在對生物多樣性監測指標體系模型中的環境變量進行分析時，利用地理信息系統可以將這些因素根據時空的變化統一在一起，通過其強大的空間分析功能，從空間的維度，挖掘生物多樣性信息隱含的空間規律，為生物多樣性的信息共享提供新的途徑與技術支持，提高生物多樣性領域的空間信息共享和服務水平[23，24]。
3 阻礙林業信息化發展的原因
遙感技術在林業信息化進程中具有廣闊的舞臺，但從目前的研究中可以看出，有許多需要通過遙感技術來解決的實際林業問題容易被擱淺，導致遙感技術在林業中的應用與大眾的期望存在很大的差距。
3.1 數據價格問題
阻礙遙感研究的其中一個壁壘是價格因素。來自中國遙感數據網的資料顯示，低分辨率的遙感衛星影像每景的價格上千元，而1 m高分辨率的遙感衛星影像每景的價格高達數萬元，這樣昂貴的價位使龐大的民用市場潛力難以發揮。遙感數據價格較貴，針對大尺度、多時相的研究，投入成本太大，影響相關研究，因此，在我國，遙感應用主要局限在公共事業部門和科研機構，遙感數據利用率、共享率和商業化水平較低[25，26]。
3.2 圖像信息提取不易
由于遙感數據空間分辨率、光譜分辨率低及傳感器在光譜、空間分辨率方面二者不能兼顧的問題，以及地物間同物異譜、異物同譜現象的存在，目前基于像元、基于對象的計算機自動分類方法很難實現對森林樹種的識別。因此，在特定地物信息提取中，遙感技術還不能完全解決所有問題，存在技術瓶頸問題，為研究人員解決實際問題帶來困擾，也提出了巨大挑戰，在相當長一段時間內會制約著確切地物類型的識別[27～29]，比如森林樹種分類。
3.3 自然因素導致影像不可獲取
由于我國南方地區多云雨天氣，陰天數比例過高，衛星過境掃描成像時會受到云層的干擾，想要獲取特定時相遙感數據的機會大大降低。研究中，特定森林參數提取可能需要多時相的影像數據，但由于某期影像被云全覆蓋或云的比例過高而不能使用，這樣特定的森林參數就無法被提取，好的實驗設計不能被執行，無法實現區域環境遙感監測，妨礙了專家學者通過遙感技術對森林環境進行深入研究。
3.4 其他因素
地區經濟發展水平落后、研究人員的科研技術落后、創新理念薄弱、科研投入不足、科研管理等問題與原因都會導致林業信息化進程變緩，甚至停止不前。
4 森林環境遙感研究動向
林業遙感研究一方面要注重生態功能，研究結果要有利于保持區域生態環境的平衡穩定與安全；另一方面要突出特色，研究結果可展示區域環境魅力，增加旅游吸引力，促進區域社會經濟的發展；更重要的是通過整合多源大數據信息，對區域生態環境變化的格局、過程、機理等進行研究，建立多學科遙感指標體系，通過模型預測區域生態環境的時空分布特征，為決策者利用自然資源、保護自然資源提供基礎數據，促進人與自然和諧發展。
4.1 特定信息提取
樹種的識別是林業遙感尚未解決的科學難題之一，亟需深入研究。銅仁地區森林資源豐富，可采用高分辨影像進行分類試驗；另外對于珍貴的古樹名木（古茶樹、菩提樹、楠木、紅豆杉等）、珍稀瀕危樹種（銀杏、珙桐等）、外來種等林木也要進行遙感識別研究，建立檔案數據，實施長期監測，避免外來物種脅迫，致使當地物種滅絕。
通過遙感手段識別樹種，確定特定樹種的空間分布，進行動態監測，除了可以有力推進解決遙感技術識別樹種的問題，還可減輕森林資源調查的工作量，具有重要的理論與現實意義[30，31]。
4.2 遙感監測
我國南方較容易發生的災害有雪災、水災、地質災害、病蟲害等，這些災害破壞森林環境，嚴重威脅著人民的生命財產安全，阻礙社會經濟的可持續發展。通過遙感方法，準確預報災害，實時監控災情發展，為災害的防控提供強有力的支持，也是環境遙感需持續研究與解決的重大問題?？蓮南旅嬉恍┓较蛘归_研究：利用遙感圖像編制地質災害分布圖；研究識別不同遙感圖像下不同規模、不同亮度或對比度的滑坡和泥石流的方法；三維建模模擬分析、雷達數據分析，監測水災、滑坡活動可能達到的程度；建立遙感快速辨別森林病蟲害監測的體系等。
4.3 環境要素遙感反演
對區域環境中的溫度、濕度、空氣負離子濃度等進行遙感反演，分析其時空分布與動態變化，生成遙感影像產品或動畫影片。以科學研究結果為依據，分析確定最適宜于人體養生養心的溫度、濕度與負氧離子濃度分布區，通過媒體宣傳，增強科普力度，彰顯區域特色，提高旅游吸引力[32，33]，引導游客進行養心養生旅游，有利于人們的身心健康，同時也有助力地方經濟的發展。
4.4 多元數據的整合與應用
應用遙感機理結合環境變化的模型算法分析人類活動對區域氣候變化的影響；利用RS與GIS相結合的生態環境分析模型分析人類活動、氣候自然變化雙重因素對生態環境的影響；應用“3S”技術，對因大型環境工程而受損的生態環境進行恢復和重建，模擬過程，評價結果。
通過對多源信息區域陸表生態過程響應因子的多學科理解與知識發現，以遙感信息提取和模型建立為基礎，建立多學科的遙感指標研究體系，對區域生態環境變化的格局、過程、機理等進行分析，研究區域生態環境時空分布特征及其動態變化。
研l可視化的遙感產品，建立多時相區域林業遙感參數數據庫，實現區域環境動態分析，預警環境變化。通過利用遙感的監測數據與其他環境要素變化建立關系模型，開發一些預測生態系統未來的模型，利用強大的機器學習能力，巨大的數據的搜尋能力，幫助決策者評估各種人類行動方案所產生的生態后果及補償機制。
5 結語
在科學技術日益進步的今天，生態領域的大數據時代已經來臨，生態觀測將迎來“數據洪流”，如何處理與有效利用這些數據已經成為亟需解決的關鍵問題。林業遙感數據是生態領域大數據中的一類數據，該數據可提取、凝練大量與生態系統有關的森林參數，用以具體刻度區域生態環境的時空特征變化。
銅仁地區森林資源豐富、物種多樣，擁有巨大的生態優勢。在依托生態優勢的發展過程中應充分利用遙感（或“3S”技術）等技術手段，監測環境變化，實現對區域生態環境的保護；確定珍稀瀕危樹種的遙感分布，繪制溫度、濕度、空氣負離子濃度時空圖譜，彰顯區域生態特色，增強旅游吸引力，為經濟發展做出貢獻；整合多元數據，分析生態環境時空變化，維護區域生態系統安全與穩定，促進區域社會與環境協調、友好、健康發展。
參考文獻：
[1]穆 彪. 貴州森林旅游資源的類型特征及其區劃[J]. 中南林業科技大學學報， 2011， 31（2）：103～108.
[2]張百平， 聶朝俊， 朱 軍，等. 貴州省森林資源動態變化[J]. 地理研究， 2003， 22（6）：725～732.
[3]楊應權. 制定《西部地區生態平衡補償法》芻議[J]. 貴州民族， 2011（13）：20～22.
[4]蘇維詞. 淺論喀斯特區域生態系統多樣性[J]. 環保科技， 1996（1）：42～48.
[5]賀廣均， 李 虎， 李家國，等. 生態環境遙感產品生產分系統架構設計與實現[J]. 微計算機信息， 2012（9）：252～254.
[6]宋宏利， 張曉楠. 中國區域多源土地覆被遙感產品精度分析與驗證[J]. 農業工程學報， 2012， 28（22）：207～214.
[7]周 兵， 李家國， 吳貫鋒，等. 面向遙感產品生產的可視化數據流模型[J]. 河南大學學報（自然科學版）， 2013， 43（1）：74～78.
[8]游世林. 海面氣溫、濕度遙感信息反演與提取[D]. 成都：電子科技大學， 2004.
[9]侯光雷. 吉林省中部地表溫度和濕度的反演及空間分布[D]. 長春：東北師范大學， 2008.
[10]閆秀婧， 馮仲科， 馬俊吉，等. 基于3S技術的小隴山林區負離子動態監測與預測研究[J]. 北京林業大學學報， 2008（s1）：133～137.
[11]王立輝. 神農架樣區森林葉面積指數與郁閉度遙感定量反演研究[D]. 北京：中國科學院大學， 2013.
[12]張 超， 彭道黎. 基于PCA-RBF神經網絡的森林碳儲量遙感反演模型研究[J]. 中國農業大學學報， 2012， 17（4）：148～153.
[13]何彥然， 彭道黎， 李云霄，等. 基于不同抽樣方案的三峽庫區林地面積遙感監測研究[J]. 中南林業科技大學學報， 2015， 35（7）：50～56.
[14]劉懷鵬， 安慧君， 王 冰，等. 基于遞歸紋理特征消除的WorldView-2樹種分類[J]. 北京林業大學學報， 2015（8）：53～59.
[15]劉懷鵬. 基于WorldView-Ⅱ數據的呼和浩特市綠化樹種分類研究[D]. 呼和浩特：內蒙古農業大學， 2013.
[16]劉怡君， 龐 勇， 廖聲熙，等. 機載LiDAR和高光譜融合實現普洱山區樹種分類[J]. 林業科學研究， 2016， 29（3）.
[17]吳 薇， 王熙章. 毛烏素沙地沙漠化的遙感監測[J]. 中國沙漠， 1997， 17（4）：415～420.
[18]李建平， 張 柏， 張 泠，等. 濕地遙感監測研究現狀與展望[J]. 地理科學進展， 2007， 26（1）：33～43.
[19]陳巧. 林業生態工程遙感監測關鍵技術研究[D]. 北京：中國林業科學研究院， 2013.
[20]莫偉華， 王君華， 鐘仕全，等. 基于MODIS的冰雪遙感災害監測與評估技術[J]. 林業科學， 2009， 45（10）：88～93.
[21]徐文婷， 吳炳方. 遙感用于森林生物多樣性監測的進展[J]. 生態學報， 2005， 25（5）：1199～1204.
[22]方 彬， 陳 波， 張 元. 生物多樣性遙感監測尺度選擇及制圖研究[J]. 地理與地理信息科學， 2007， 23（6）：78～81.
[23]徐文婷. 三{庫區森林植被生物多樣性遙感定量監測方法研究[D]. 北京：中國科學院遙感應用研究所， 2004.
[24]梁大雙. 森林植物多樣性遙感監測應用研究[D]. 北京：北京林業大學， 2011.
[25]譚炳香. 新世紀遙感與林業信息需求[J]. 遙感信息， 2002（2）：32～37.
[26]孫 華， 林 輝， 莫登奎，等. 高分辨率遙感影像在林業應用中存在的問題與思考[J]. 湖南工業大學學報（社會科學版）， 2005， 10（5）：24～27.
[27]王 蕾， 黃華國， 張曉麗，等. 基于知識規則的馬尾松林遙感信息提取技術研究[J]. 北京林業大學學報， 2007， 29（3）：124～130.
[28]郜麗靜. 生態環境專題要素的多層次遙感信息提取方法研究：以水體提取為主要案例[D]. 北京：中國科學院遙感應用研究所， 2009.
[29]蔡玉林， 孫國清， 龐 勇，等. 林分因子遙感定量提取技術中的后處理[J]. 測繪與空間地理信息， 2006， 29（5）：33～34.
[30]徐應華， 張華海， 楊幫華，等. 貴州現存古樹名木分布特點研究[J]. 四川林勘設計， 2006（4）：15～19.
[31]張華海. 貴州珍稀瀕危植物地理分布研究[J]. 種子， 2009， 28（6）：68～72.
遙感科學與技術研究方向范文第2篇
【關鍵詞】影像融合；正射校正；遙感影像
0.引言
數字正射影像圖是將航空影像數據或航天遙感數據，經過輻射校正幾何校正，并利用數字高程模型進行投影差改正，附之以主要居民地、地名、境界等矢量數據，按國家基本比例尺地形圖圖幅范圍剪裁生成的正射影像數據集。為了滿足不同用戶對遙感數據的要求，利用高分辨率遙感衛星數據制作較大比例尺的數字正射影像圖就有了其研究、發展和應用的空間。
1.正射遙感影像圖制作基本原理及方法
1.1 幾何糾正原理
數字圖像糾正的目的是改正原始圖像的幾何變形，產生一幅符合某種地圖投影或圖形表達要求的新圖像。像素坐標變換和像素亮度值重采樣是數字圖像糾正的兩個環節，并且它們在糾正過程中是同步進行的。
（1）像素坐標變換是通過建立糾正函數來實現的，多項式糾正方法是實踐中經常使用的一種方法。該方法的基本思想是回避成像的空間幾何過程，而直接對圖像變形的本身進行數字模擬，它認為遙感圖像的總體變形可以看作是平移、縮放、旋轉、仿射、偏扭、彎曲以及更高次的基本變形的綜合作用結果，因而糾正前后圖像相應點之間的坐標關系可以用一個適當的多項式來表達，校正誤差可以通過對均方差估計求得。
（2）數字圖像亮度值的重采樣。由于位置計算后找到的對應的x和y值，多數不在原來像元的中心，因而必須重新計算新位置的亮度值。做法是采用適當的方法把該點位周圍鄰近整數點位上亮度值對該點的亮度貢獻積累起來，構成該點位的新亮度值，這個過程稱為數字圖像亮度值的重采樣。
1.2 正射校正原理
正射糾正的實質就是將中心投影的影像通過數字元糾正形成正射投影的過程，其原理是將影像化為很多微小的區域，根據有關的參數利用相應的構像方程式，求得解算模型然后利用數字元高程模型對原始非正射影像進行糾正，使其轉換為正射影像。正射糾正是一種高精度的幾何糾正，是利用數字高程模型對衛星影像進行逐點數字微分糾正，用以消除衛星遙感影像和航空遙感影像由于地形起伏等引起的像點位移。采用共線條件方程糾正法進行正射糾正。
1.3 融合原理
分辨率融合是將不同空間分辨率遙感圖像按照一定的算法，在規定的坐標系中，生成新圖像的過程。處理后的圖像既具有較高的空間分辨率，又具有較好的多光譜特征，從而達到圖像增強的目的。高分辨率影像與多光譜數據的融合是遙感影像進行正射校正的基礎。融合方法的選擇，取決于被融合圖像的特征以及融合的目的，ERDAS IMAGINE 系統所提供的圖像融合方法有三種：主成分變換融合、乘積變換融合和比值變換融合。
1.4 數字高程模型
數字地面模型（DTM）是地形表面形態等多種信息的一個數字表示。嚴格地說，DTM是，其向量的分量為地形、資源、環境、土地利用、人口分布等多種信息的定量或定性描述。DTM是一個地理數據庫的基本內核，若只考慮DTM的地形分量，稱其為數字高程模型DEM或DHM，其定義如下：
DEM是表示區域D上地形的三維向量有限序列，其中是平面坐標，是對應的高程。當該序列中各向量的平面點位呈規則格網排列時，則其平面坐標可省略，此時DEM就簡化為一維向量序列，這也是DEM或DHM名稱的原有。
2.正射遙感影像圖處理制作
2.1 ERDAS下遙感影像融合處理
這里選擇Brovey變換法，此融合結果一個明顯的表現就是色調非常良好，幾乎完整保持了原始影像的色調信息。
影像融合的具體操作步驟如下：
ERDAS圖標面板工具條上，單擊Interpreter圖標Spatial Enhancement，打開Resolution Merge對話框，調入需要融合的全色影像數據和多光譜影像數據，選擇融合方式和重采樣方式，鍵入波段數，點擊OK即完成影像數據融合，如圖1。
圖1 影像數據融合對話框
2.2 應用PCI軟件進行遙感影像正射校正
經過設置投影參數，數據格式轉換，加入DEM，采集控制點，模型計算，重采樣，完成對遙感影像的正射校正。
（1）工程設置
在PCI軟件中建立一個包含所有工程數據的工程文件，設置校正影像的輸出格式、輸出分辨率、輸出投影及坐標系統等，如圖2。
圖2 設置工程投影與控制點投影對話框
（2）控制點采集
控制點采集為人工采集，根據提供的GPS點位，在衛星影像上找到相應的同名點。這些控制點用以構成數學模型來對衛星影像進行糾正，并將影像歸算到地面坐標系，如圖3。
圖3 控制點采集
（3）重采樣生成正射影像
2.3 實驗數據整理
表1 遙感影像圖正射校正結果（單位：像素）
GCP X殘差 Y殘差 RMS
GCP 01 0.41 -0.74 0.80
GCP 02 0.64 0.67 0.11
GCP 03 0.02 -0.73 -0.71
GCP 04 0.96 0.37 0.89
GCP 05 0.70 -0.08 0.69
GCP 06 0.65 -0.64 0.08
GCP 07 0.62 -0.53 0.34
GCP 08 0.60 0.52 0.30
GCP 09 0.36 -0.01 -0.38
GCP 10 0.31 0.12 -0.28
GCP 11 0.28 0.09 -0.27
GCP 12 0.22 -0.16 0.14
根據上表計算總的控制點誤差為：
所以X方向總誤差為0.5427，Y方向總誤差0.4944；RMS（均方根中誤差）為0.7341，以上單位均為像素。
2.4、應用ERDAS軟件進行遙感影像的裁剪
由于正射糾正后的圖像不是規則的圖形，因此要通過左上角和右下角兩點的坐標，對此影像進行裁剪。
2.5、正射遙感影像圖和AutoCAD圖像的疊加
將在AutoCAD中生成的方格網與正射校正后的影像數據在ArcMap下進行疊加，由于兩個數據的坐標是匹配的，所以可以疊加在一起，如圖4。
圖4 十字絲和影像疊加圖
2.6、地圖整飾
在Photoshop中將疊加后的影像數據進行整飾，使輸出影像圖更加美觀，成果如圖5。
圖5 正射遙感影像成果圖
3.結論
本文系統的闡述了正射遙感影像圖的制作流程、原理與方法，其中包括全色影像與多光譜影像融合，高分辨率遙感影像正射校正，正射影像數據重采樣以及圖像整飾。并結合某地區遙感影像圖的制作實例和實驗結果，對本文所闡述的方法加以驗證。隨著航攝技術、衛星技術的進一步發展，數字正射影像的原始數據來源越來越廣，分辨率越來越高，同時，隨著計算機技術和糾正算法的進一步完善，數字正射影像圖這一產品會愈發完善，將會得到更多用戶的認可和使用。
參考文獻：
[1] 劉國成，楊長保.遙感圖像處理軟件的設計與關鍵技術研究[J].吉林工程技術師范學院學報，2009.
[2] 韋玉春，湯國安.遙感數字圖像處理教程 [M]. 北京： 科學出版社， 2007.12.
[3] 孫家.遙感原理與應用[M].武漢：武漢大學出版社，2009.6
遙感科學與技術研究方向范文第3篇
10多年來，岳建偉一直致力于國土資源信息化、智慧城市建設方面的研究，以實用為經、以技術為緯編織信息化國土，以信息化國土為基石筑夢智慧城市。
九年積累，十年砥礪
岳建偉從來沒想過，他現在會從事國土資源信息化方面的研究。
他本科就讀于桂林工學院，這是一所原國家部委直屬院校，蘊藏了深厚的歷史和人文積淀。在這里，他認真研讀各類書籍，對數字地形測量、控制測量等工程測量專業的核心課程更是分外用心，掌握了扎實的測量基本理論和基本技能，成為了一名能夠從事各種工程測量、地籍測量生產、管理和服務第一線工作的高技能人才。
畢業后，他來到了鄭州的一家設計院工作。在這里的兩年時間，年輕的他“感覺沒意思”，因為“上一年班就干三個月的活”。工作雖然輕松，卻也讓他的才能無處施展。于是，他產生了考研的想法。
“讀完研究生，覺得自己水平還是不行?！睆闹袊刭|大學研究生畢業后，對自己要求嚴苛的他選擇了繼續深造。讀博對他的研究方向而言是一個很大的轉變。這個轉變，他等了九年。
讀博時，他師從我國地理信息行業知名專家、超圖軟件的創始人鐘耳順研究員。鐘耳順長期從事地理信息技術的研究和產業發展工作，在我國率先開展了多項目GIS技術研究并取得創新性成果，完成了多個大型地理信息工程建設?！耙驗槲矣袦y繪背景，所以和地理信息以及國土資源信息化都比較接近?！痹澜▊セ貞?，“當時，我分到了數字國土事業部?！睆倪@時起，他開始從事國土資源信息化的研究工作，在此之前，從1993-2002年，九年的積累從此得到了施展的空間。
從工程測量到地理信息系統再到國土資源信息化研究，應用一直是岳建偉研究工作的一條主線。在讀博期間，他負責了柳州國土資源局的一個項目，為其研制了一套軟件，“運行得比較好，后來一直在升級當中”。因為他在面向網絡一體化國土資源信息系統方面所做的努力，于2005年獲得了北京市科學技術獎二等獎。于他而言，“做出來的東西有人相信，并且愿意應用它”，就滿足了。
這之后，岳建偉又先后負責或參與了國家科技支撐項目“村鎮土地監察數字化管理技術研究與開發”、遼寧國土資源執法監察動態巡查情況指揮系統、國家科技支撐項目“農村土地流轉過程的數字化監管技術研究”子課題“農村土地流轉一站式透明交易技術”等的研究工作。作為技術骨干，他做了大量的研究工作，花費了很多心血。然而辛苦的努力并沒有白費，“村鎮土地監察數字化管理技術研究與開發”項目獲得了測繪科技進步獎三等獎，“遼寧省基于遙感監測成果的土地利用核查系統”也獲得了遼寧省國土資源廳科學技術成果獎一等獎。
“國土”奠基智慧城市
2013年1月29日，住房城鄉建設部公布首批國家智慧城市試點名單，共有90個城市進入名單，建設智慧城市的號角已然吹響，又一扇大門正在向他敞開。而此前，多年從事國土資源信息化研究的岳建偉已經開始與多所高校和企業合作進入智慧城市的研究領域。
“智慧城市內涵豐富，它不僅僅是發達的科學技術，還包含了先進的文化素養和生態文明等內容。”岳建偉這樣理解智慧城市的內涵。
岳建偉強調，智慧城市建設要注重發展“智慧管理”，在智慧城市建設中突出重點，關注民生。
“智慧城市是數字城市之后的必然發展階段，是未來各國城市建設的必然選擇。人類構建智慧城市的歷史征程已經開啟，并將持續向前。”岳建偉說道。
單從智慧國土領域而言，他認為，雖然“我國在智慧國土領域的工作做得比較好”，但是各個省與地區之間的差距依然較大，智慧國土還有很長的路要走。建立在智慧國土之上的智慧城市要走的路更長，“智慧城市作為我國新型城鎮化和信息化結合的最佳形式，涉及技術、法律、文化等多方面的建設，需要社會各階層共同參與。因此智慧城市建設并非一朝一夕的事情”。
如何建設智慧城市，岳建偉有自己的想法。在他看來，智慧城市要達到一個比較理想的狀態“可能得到幾十年以后”，目前整個國家對智慧城市的建設方面還“只是一個起步”，每個城市的發展要根據其自身的狀況制定一個長期的發展規劃，短時間內完成不現實。具體的講，智慧城市建設需要有一個長期的、大的規劃引路，之后每幾年有一個小的規劃具體指導實施。他認為：“智慧城市肯定要全面都發展，但不可能同時做到全面發展，要先發展某一方面，再發展另一方面?！?/p>
教學是我的第一要務
博士畢業后，岳建偉成為了北京師范大學資源學院的一名教師，“工作重點首先是教書，然后才是搞科研”。
岳建偉開設了兩種課程，有針對研究生的《數字城鎮與城市地理信息系統》以及針對本科生的《GPS原理與應用》《資源遙感與信息綜合野外實習》《數據統計分析與實踐》等課程。
他在教學中，非常注重培養學生的綜合素質。作為碩士生導師，他會“讓學生們學會怎么去學，讓學生們學會做研究的方法”。除了學習技術，他還盡自己最大的努力“給學生提供一切鍛煉的機會”，他說：“出去要靠技術吃飯，有實力才能創造機遇。”
遙感科學與技術研究方向范文第4篇
關鍵詞：國土測繪；地理信息系統；數據庫
隨著社會經濟的快速發展，國土測繪信息的精度度和信息整合受到了高度重視。傳統的國土測繪中的測繪方法和地理信息數據庫，不能滿足人們及時了解城市現狀的需要，對地理信息數據庫的建設發展進行必要的改革已經成為必要。通過對地理信息數據庫的了解，結合當前技術應用的新成果，對測繪活動中的不足提出了建設性的建議和意見。
1 地理信息數據庫的建設與發展
1.1 內容
地理信息可通過衛星、航拍及各種地理地圖表現出來，表現形式多樣。地理信息的內容包括與地理環境有關的數據、地質、分布規律、形態和相關的圖片、文字，通過這些數據和特質得到地區的具體地理信息。在國土測繪中，地理信息的精確性尤為重要，隨著各種地理信息探測的方法增多，均可有效測得當地的地理信息數據。
1.2 地理信息數據庫設計
地理信息數據庫是有多個不同層次和類別的數據庫組成，通過分析衛星、遙感等設備測得的地理信息數據，進行歸類總結，放入不同的數據庫匯總。同時也分為面向政府機關、企業單位和公共民眾的數據庫，政府機關的地理信息數據庫保密性較強，面向民眾的主要有圖片和數據形式。
1.3 地理信息數據的整合
對于國土測繪則需要將測得的各地的地理信息數據庫進行匯總，并通過一定技術，對所收集的基礎地理信息生成的數據從地方坐標向國家坐標轉換，將多數據、多形式、多角度的地理信息數據庫作為基礎，進行地理信息數據的信息化加工處理、信息整合、網格化等處理，最終形成完整的國土基礎地理信息數據，得到完整準確的國土地理信息。為使普通民眾得到國土地理的相關信息，在遵循國家相關保密工作規定外，對所得國土地理信息進行削減、數據處理，完成信息的保密工作，最終形成在公眾網絡中能正常瀏覽的公開地理信息數據庫。
2 地理信息數據庫的發展前景和技術應用的新成果
2.1 發展前景
隨著科技的不斷進步，許多先進的計算機技術、遙感技術、網絡技術等都可以進行地理信息數據的獲取，并且建立了地方范圍內精確、高效的地理信息數據庫，可為城市、企業、公眾提供可靠有效的地理信息數據，建立起地理信息網絡，為大眾提供了全面的地理信息。
2.2 技術應用的新成果
GIS技術在地理信息數據整合中起到重要作用，GIS技術可以把視覺性效果和地理分析功能與一般地理信息的操作（如地理信息數據的查詢、統計、分析等）集成到一起。隨著網絡的迅速發展，更多的地理信息可以在網絡上查詢到，GIS的發展也順應時展，向著更加專業化、普遍化、智能化的方向發展，普遍化的發展，使得公眾可以通過網絡或者移動終端了解地理信息數據，提高計算機的感知能力，使得社會聯系更加緊密。GIS技術的不斷發展為地理信息數據的共享提供更好的平臺，不斷的改進和升級也會提供更高效科學的技術。
3 地理信息數據庫的完善建議
對國家基礎地理信息數據庫的完善，是指在我國已建成的基礎地理信息數據庫的基礎上，對各地理要素進行分類統計，對基礎地理信息的采集技術和方法進行改進，對基礎地理信息數據庫的建設進行改革，對現有數據庫的種類和形式進行豐富，對基礎地理信息的共享和查詢平臺進行優化，對核心地形要素數據庫的內容進行調整。針對當前測繪活動中的不足，完善測繪地理信息科技工作具體應做到以下五點。
3.1 爭取一批重大科技專項的設立
為了改善目前國土測繪當中出現的不足，要有足夠的技術和資金進行技術上的改善和研究，積極關注國家測繪地理信息局的國土地理檢測、信息化處理技術、地理心理的公眾服務、測繪衛星應用、測繪設備的研究等方面，并充分了解有關項目的研究方向和內容，爭取獲得重大科技專項的設立。
3.2 加強測繪地理信息基礎研究
對測繪地理信息的基礎加強了解和研究。深入了解地理信息測繪的方法和理論，進行探討和研究，同時對測繪設備進行檢驗和精度調節，引進新型測繪設備，開展設備學習講座。對測繪技術的方法和手段進行分析和總結，研究出高效、準確的方法來開展測繪技術的應用，對地理信息數據處理改善和提出新的方法，使信息處理速度更快、更加準確。對所得出的地理信息數據的更新和網絡化深入研究，及時更新和網絡共享。
3.3 開展測繪地理信息前沿和關鍵技術攻關
了解國際測繪地理技術和方法，進行借鑒和學習。加強解決測繪基準化、地理信息的實時獲取、信息的自動化處理、信息的網絡共享等測繪系統的核心技術，建成初步的地理信息測繪系統，提高地理信息服務水平，對關鍵技術加強研究。
3.4 重視科技成果轉化、應用及產業化
對已有的科技成果要及時轉化和應用，同時加強測繪地理信息生產技術研究，為成果產業化提供技術支持。充分了解市場需求，針對市場的兼容性做好產品推銷和宣傳。政府機構出臺相關政策進行科技成果的快速轉化，鼓勵相關地理信息技術的研究與市場應用。對生產單位和企業積極推廣測繪地理技術，舉辦相關展覽會，加強宣傳。保護科技成果的自主知識產權，策劃好產品的營銷和管理模式，聯合高校進行產學研的綜合。
3.5 進一步完善科技創新體系
鼓勵科技創新，聯合科研院所、高校的科技資源優勢，大力開發新科技和新產品，針對地理信息測繪相關企業的需求，有針對性的進行課題研究，在保證滿足企業需求的情況下進行科技創新，并且加強地理信息測繪技術的應用和功能。對于各個研究院和實驗中心，應該加強交流與合作，形成專業性強、合作交流的科技創新體系。
4 結束語
從地理信息數據庫的角度出發，發現國土測繪中不足，提出新的測繪方法。對測繪和地理信息數據庫的發展提出合理建議，高度認可地理信息技術。了解目前地理信息數據庫的發展和信息數據的整合，并且運用新技術更好的進行地理信息的歸類統計。通過對國土測繪信息整合流通的發展和內容充分了解后，發現測繪活動中存在的問題，從而提出對地理信息數據庫信息的完善建議。通過爭取重大科技專項的設立、加強測繪地理信息基礎研究、開展相關地理信息的核心技術研究、重視科技成果的轉換和產品化、完善科技創新體系等方法，來確定國土測繪信息整合流通的發展趨勢，可知其發展趨勢良好，前景廣闊。
參考文獻
[1]杜云芳.談數字城市基礎地理信息數據庫建設[J].中國新技術新產品，2011（7）：47.
[2]數據建庫之我見.3S世界[Z].2006.
遙感科學與技術研究方向范文第5篇
關鍵詞：對地觀測衛星；衛星任務規劃；星上自治
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）28-6666-03
對地觀測衛星利用衛星傳感器獲取地球表面和低層大氣的有關信息；由于具有覆蓋范圍廣、不受空域國界限制、不涉及人員安全等特點，廣泛應用于測繪、農業、天氣、災害監測、基礎設施建設等領域，在軍事領域更是得到了廣泛應用[1]。
本文對國外對地觀測衛星的應用現狀，以及衛星任務規劃的研究現狀進行總結，并分析這些研究的特點，指出的發展趨勢。
1 國外對地觀測衛星應用現狀
目前關于對地觀測衛星分類沒有統一標準，從不同角度有不同劃分準則。如，依據傳感器類型，可分為可見光、紅外、多光譜、高光譜、超廣譜、SAR、電子等類型；依據使命任務，可分為成像、測繪、氣象、導彈預警和海洋監視等種類[2]。
從KH-1至KH-12，美國已發射了6代240多顆光學成像衛星，目前最高分辨率為0.1米。法國與意大利、西班牙合作研制的第二代Helios-2衛星，分辨率達到0.5米；第三代Helios衛星裝載紅外遙感器和SAR，其可見光分辨率達到0.1米。前蘇聯的成像偵察衛星至今已發展到了七代，目前的分辨率也達到了零點幾米。印度2001年10月發射的 “技術實驗評估衛星”（TES）分辨率為1米，并計劃發射分辨率0.5米的系列偵察衛星。以色列的Offeq-3衛星分辨率1.8米，德的5顆小型雷達衛星SAR-Lupe，分辨率為0.5米[3-4]。
美國從20世紀60年代初開始發展電子偵察衛星，目前發展的第五代的低軌衛星是“奧林皮亞”（SB-WASS），俄羅斯的電子偵察衛星是“處女地”系列，目前也發展了五代。海洋監視衛星方面，美國的“白云”星座和前蘇聯＼俄羅斯的“EORSAT＼ RORSAT”外，其他國家的海洋監視衛星報道很少[3-5]。
對地觀測衛星的經歷了多個發展階段：六十年代早期階段，衛星規模小，功能單一，重量相對較低；七十年代中期應用階段，隨著大功率火箭的應用和需求日增，衛星質量提高成為現實，衛星技術也日趨復雜。針對七十年代衛星存在的投資大、風險高、周期長等弊端，八十年代末期開始出現現代小衛星，采用新的設計理念，并引入科學管理方法，實現了衛星的低成本、小質量、高性能、短研制周期。因其成本低廉、部署靈活、反應快捷、應用效果好等因素，已成為多數國家發射衛星所采用的理念[6-7]。
2 衛星任務規劃系統應用現狀
衛星任務規劃主要由操作者根據數據提出方的觀測需求，根據衛星約束條件，進行任務規劃，最終確定對地觀測衛星的觀測動作和數據傳輸動作的行為，因此，某種意義上講，衛星任務規劃是衛星的實際“大腦”，是決定衛星效益發揮的關鍵因素。研究任務規劃技術具有非常重要的意義。
目前國內外針對任務規劃的研究應用有專用和通用兩種。通用研究主要通過研發通用規劃調度軟件實現，具有適應范圍廣、配置方便，但存在約束過于簡化，不能適應復雜應用的不足；專用研究具有計算效率高，算法靈活多樣，適應約束復雜等特點，但也存在針對性強，普適性和移植性差的不足。
通用規劃軟件系統主要有美國Veridian公司的GREAS[8]系統、美國AGI公司的STK軟件的調度模塊STK/Scheduler[9]、美國NASA開發的ASPEN[10]系統等。其中，GREAS系統是用于構建衛星規劃和調度的專業化、通用性軟件平臺，該平臺基于CSP約束滿足問題模型研發，建立資源、事件、活動三者的關聯關系，并基于約束規劃方法，通過創建相匹配的對象、集成ILOG商業軟件進行規劃調度。該系統主要用于面向單星的任務規劃，對星座規劃或多星聯合規劃適應性差[8]。
美國AGI公司的衛星工具包軟件（STK）的調度模塊STK/Scheduler采用神經網絡和貪婪算法，在全球很多國家的衛星管理應用中得到廣泛應用。但是，該系統對一個任務由多個衛星完成的情況解決能力不足，無法得到很好的應用；另外，它也對帶有數傳動作的規劃能力也較弱[9]。NASA開發的ASPEN軟件系統采用局部鄰域搜索（Local Search）的算法，結合約束描述、約束管理、搜索策略、時態推理等技術進行規劃，已成功解決EO-1和SAR成像等衛星的規劃問題[10]。
3 衛星任務規劃技術研究現狀
針對專用衛星任務規劃的研究中，根據研究中考慮衛星數目多少和規劃在星上或者星下實現的不同，將衛星任務規劃問題分為單星離線任務規劃、多星離線聯合任務規劃和星上在線自主規劃。
3.1 單星離線任務規劃
單星離線規劃是指針對單顆衛星在地面進行任務規劃的研究。針對單星規劃的研究主要見于早期的規劃應用，以美國的研究最多，多采用將衛星規劃問題映射為研究較為成熟的某一經典問題，然后基于該問題的經典求解方法，進行適應性改造以適應新問題。如Hall[11]將空間任務規劃問題建模為機器調度問題， Wolfe[12]等將NASA EOS中的單星成像問題映射為帶時間窗約束的打包問題等。歐洲的研究中，主要采用將問題抽象建立數學模型，然后對模型進行精確求解的方式，典型應用如，Agnese[13]和Bensana[14]基于約束滿足方法對SPOT成像調度問題進行了深入研究。
3.2 多星離線聯合任務規劃
相對于單星離線規劃，多星離線任務規劃的研究相對較少，而且多是最近的研究。如美國NASA的Frank[15]等將多星離線規劃問題描述為約束優化問題，基于CBI框架和GRASP算法求解。Globus[16]等將多星成像調度問題表示成類似于旅行商的排隊問題，基于貪婪算子進行可行解生成。意大利的Bianchessi[17]基于整數規劃數學模型，分別研究了Pleiades星座和COSMO-SkyMed星座的成像調度問題。德國的Florio[18]采用具有前看功能的任務優化分配策略解決SAR衛星星座任務規劃問題。
3.3 星上在線自主規劃
與前兩者相比，星上在線自主規劃的應用難度更大，目前只有美國得到過探索應用，其他國家尚處于探索階段，應用并不廣泛。主要應用有美國Chien[19]等研究的EO-1衛星的成像調度系統ASE軟件，該軟件既可以在地面完成調度，也可在星上進行簡單的自主規劃。法國Damiani[20]也對星座自主規劃及星地之間的規劃機制問題進行了研究。
面向多星的星上自主規劃可以看作衛星傳感器網絡問題，是未來衛星規劃的主流趨勢。美國Sherwood總結分析了傳感器網絡中相關的重要概念、研究方向和趨勢[21]。。
4 未來發展趨勢
4.1 對地觀測衛星發展趨勢
未來的對地觀測衛星發展趨勢，總體來說有以下幾個發展特點：
1） 隨著材料科學、計算機以及人們對高分辨率遙感影像數據需求的日益旺盛，衛星的發展趨勢是空間分辨率、光譜分辨率和輻射分辨率更高，用途更廣[7]。
2） 衛星的觀測應用更加強多種類型資源的協同配合觀測，通過多源數據的融合處理應用，實現綜合效益。
3） 體系化、集成化的智能對地觀測衛星傳感器網絡。
4.2 衛星任務規劃發展趨勢
以體系的觀點進行頂層設計，建立天地一體衛星和地面系統，提高系統快速響應能力，加強數據的共享應用，提供快速、高效、多元、可共享、可比較和可理解的觀測數據，是當今國際對對地觀測系統發展的共識[7]。未來對地觀測衛星任務規劃的主要發展趨勢包括：
1） 發現和預警一體的規劃；
2） 面向不同類型用戶需求的任務描述及處理機制；
3） 不同對地觀測系統之間的高效協同；
4） 星上自主協同規劃等。
5 結束語
通過空間獲取信息、應用信息的能力，是增強綜合國力、促進經濟和社會發展的重要途徑，業已成為衡量一個國家綜合國力的重要指標，更是現代化信息戰爭條件下決定戰爭勝負的關鍵因素。衛星對地觀測作為空間獲取信息的主要途徑，研究其現狀及處理特點對未來更好的獲得信息、應用信息具有重大的啟發意義。本文首先對國外對地觀測衛星的應用現狀進行總結，對衛星任務規劃按照單星、多星和星上自主的順序進行了現狀總結，然后分析這些研究的特點，指出了未來對地觀測衛星和衛星任務規劃的發展趨勢。
參考文獻：
[1] 王鈞.成像衛星綜合任務調度模型與優化方法研究[D].長沙：國防科學技術大學，2007.
[2] 郭玉華.多類型對地觀測衛星聯合任務規劃關鍵技術研究[D].長沙：國防科學技術大學，2009.
[3] 苑立偉，楊建軍，劉海平.國外低軌道衛星綜述[J].航天返回與遙感，2004，25（4）：54-58.
[4] 孫長喜，魏攀科.國外照相偵察衛星發展綜述[J].國防科技，2007（2）：39-41.
[5] 梁巍，周潤松.國外偵察衛星最新進展[J].航天器工程，2007，16（2）：30-40.
[6] 馬元申，于小紅，尹志忠.現代小衛星技術及其發展對策[J].國防技術基礎，2003（5）：13-15.
[7] 岳濤，黃宇民，劉品雄，等.未來中國衛星遙感器的發展分析[J].航天器工程，2008，17（4）：77-82.
[8] GREAS for STK User’s Manual and Tutorial.March 2002.
[9] Analytical Graphics Inc. Satellite Tool Kit（STK）. .
[10] Chien S，Rabideau G，Willis J，Mann T.Automating Planning and Scheduling of Shuttle Payload Operations[J].Artificial Intelligence Journal，1999：239-255.
[11] Hall N G，Magazine M J.Maximizing the value of a space mission[J].European Journal Operation Research，1994，78：224-241.
[12] Wolfe W J，Sorensen S E.Three Scheduling Algorithms of the Earth Observing Systems Domain[J].Management Science，2000：148-168.
[13] Agnese J C.Exact and approximate methods for the daily management of an earth observation satellite[C].Proc. of the 5th ESA Workshop on Artificial Intelligence and Knowledge Based Systems for Space.Noordwijk，the Netherlands，1995.
[14] Bensana E.Exact and Inexact Methods for the Daily Management of an Earth Observing Satellite[C].Proc. of SpaceOPS. Munich，1996.
[15] Frank J.Planning and Scheduling for Fleets of Earth Observing Satellites[C].Proc. of the 6th International Symposium on Artificial Intelligence，Robotics，Automation and Space，Montreal，2002.
[16] Globus A，Crawford J，Lohn J.A Comparison of Techniques for Scheduling Earth Observing Satellites[J].AAAI，2004：836-843.
[17] Bianchessi N，Cordeau J F，Desrosiers J，et al.A Heuristic for the Multi-Satellite， Multi-Orbit and Multi-User Management of Earth Observation Satellites[J].European Journal of Operational Research，2007，177：750-762.
[18] Florio S D，Zehetbauer T，Neff T.Optimal Operations Planning for SAR Satellite Constellations In Low Earth Orbit.6th International Symposium on Reducing the Costs of Spacecraft Ground Systems and Operations， Darmstadt， Germany，2005.
[19] Chien S，Sherwood R，Tran D，et al.Using Autonomy Flight Software to Improve Science Return on Earth Observing One[J].Journal of Aerospace Computing， Information，and Communication，2005（2）.
