遥感大数据处理方法

本篇文章给大家分享遥感大数据处理方法，以及遥感大数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、DEM遥感影像数据服务系统使用方法
• 2、从卫星遥感数据提取植被覆盖、土壤含水量信息的方法
• 3、涨知识丨一看就懂的遥感数据科普,附5个数据集下载资源
• 4、遥感有哪些学科前沿技术

DEM遥感影像数据服务系统使用方法

DEM遥感影像数据服务系统提供了直观易用的数据检索功能。用户可以通过两种方式来查找所需的数据：地图查询和文字查询。在地图查询模式下，只需在地图上选择特定区域，系统将自动识别检索范围内的数据。文字查询则需要用户在输入框中输入经纬度坐标，系统会精确匹配对应的数据范围。

使用卫星遥感影像作为数据源，可以通过商业或开源平台获取，如Landsat、Sentinel2等。软件工具选择：选择图像处理和GIS软件，如ENVI、ArcGIS等工具，用于后续的影像处理和DEM数据生成。影像预处理：进行辐射定标，确保影像的辐射信息准确。进行大气校正，消除大气对影像的影响。进行几何校正，确保影像的几何精度。

地形提取通过影像特征提取、地形表面模型建立等方法进行。高程计算根据提取的地形信息，计算每个像素的高程值，生成DEM数据。数据输出将DEM数据导出为常用的数据格式，如GeoTIFF等。以某地区为例，利用Sentinel-2卫星影像制作DEM，并进行地形分析和应用。

第一步：数据输入。***集目标区域的立体像对数据，通过处理软件导入。第二步：定义地面控制点。收集已有控制点资料，结合实地测量，确保控制点分布均匀、特征明显、易于判别，布设在便于测量的区域。第三步：连接点提取与匹配。

DEM遥感影像数据服务系统是一个由中国科学院计算机网络信息中心专门为国内科研人员设计的平台，自2009年2月起开始提供服务。它的主要目标是简化对DEM高程数据的获取和使用。系统内包含两种分辨率的数据：30米的ASTER GDEM数据和90米的SRTM数据。

从卫星遥感数据提取植被覆盖、土壤含水量信息的方法

1、在ArcMap中，通过打开影像分析功能，选择红色波段和红外波段序号，勾选科学输出，然后点击确定，选中影响分析栅格对象并点击NDVI分析图标，就能输出NDVI栅格。默认情况下，“红波段”为 3，“红外波段”为 4。如果需要，可以通过查看影像的元数据来确定使用的波段。接下来是植被覆盖度计算（FVC）与专题制图。

2、这项技术的基本原理是利用遥感卫星或飞机搭载的传感器，收集草原及其周边环境的多光谱、高光谱、合成孔径雷达等遥感数据。通过对这些数据的解析和分析，可以获取草原植被的覆盖面积、物种组成、生长状况等信息，以及土壤的水分含量、盐分分布、营养状况等数据。

3、本研究使用了三种植被指数：基于近红外和可见光红光的双通道比值法RVI、基于NOAA/AVHRR的NDVI方法以及基于EOS/MODIS的增强型植被指数EVI方法。双通道比值法RVI的计算公式如下：RVI = Rnir / Rred 当植被覆盖度较高时，RVI对植被非常敏感；当覆盖度小于50%时，这种敏感性显著降低。

4、例如，若要提取北京市的竹林面积，可以***用Landsat 8遥感影像数据作为基础资料。Landsat 8卫星提供多种波段，能够捕捉到地表的多种特征信息。通过分析这些波段，可以识别出竹林的典型光谱特征。在ENVI软件中，可以利用这些波段构建植被指数，如NDVI（归一化差异植被指数），以更好地反映植被的健康状况和密度。

5、遥感技术：这是一种高科技手段，利用遥感数据如卫星图像来分析植被覆盖情况，从而推测植被丰富度。这种方法能覆盖大范围区域，并提供时序数据来监测丰富度的变化。分子手段：利用分子生物学技术鉴定和分类植物，比如通过提取土壤或水体中的植物DNA，然后与数据库比对来确定物种身份，进一步推测植被丰富度。

涨知识丨一看就懂的遥感数据科普,附5个数据集下载资源

遥感拍摄往往涉及到多种地貌，因此会拍摄到多种场景内容，导致样本的多样性。因此，遥感数据集对于单个场景的贡献也被削弱。 遥感图像同一场景下，目标物空间大小差异较大。

遥感有哪些学科前沿技术

夜光遥感技术：夜光遥感能够捕捉到夜间地球表面的光亮，对于分析经济发展、光污染和城市化进程具有重要意义。 GNSS遥感技术：通过结合全球导航卫星系统（GNSS）和遥感技术，可以开发新的探测方法，减少大气和地表干扰对导航信号的影响。

夜光遥感：得到了黑夜中的遥感数据，可生成图片、图像***等，但这些图片和图像***中，有的有噪音，有的受月光的干扰。怎么才能把噪音、月光干扰因素剔除，或降到最低点？可别小瞧这项技术，它有利于分析经济、光污染、城市化发展等。6GNSS遥感：“GNSS遥感”，是遥感与卫星导航的交叉前沿。

遥感科学作为一门综合交叉学科，其发展根植于地球科学、信息科学、空间科学和计算机科学等多个领域，融合了丰富的理论基础和前沿技术。它的核心内容包括遥感信息的机理研究、遥感技术的尖端探索、以及遥感应用的基石和遥感地理空间信息的集成理论构建。

微波遥感：通过微波辐射探测，揭示地表的深层信息，如土壤湿度和温度等。 多角度遥感：通过多角度观测，增强遥感数据的立体性和全面性。 全球变化遥感：监测气候变化对地球环境的影响，为环境管理和决策提供依据。

遥感科学与技术专业主要学习数学、物理、电子技术、计算机应用技术、遥感技术等方面的基本理论和基本技能，就业前景较好。专业学习内容： 基础知识：掌握数学、物理、电子技术、计算机应用技术等基本理论和基本知识。

遥感数字图像处理：学习遥感图像的获取、预处理、增强、分类和识别等关键技术，这是遥感专业的重要核心内容。遥感信息工程：了解遥感信息系统的设计、构建和管理，以及遥感数据的应用和开发。行业动态与前沿知识：理论前沿：关注遥感技术的最新理论进展，如高分辨率遥感、多光谱遥感、雷达遥感等新技术的发展。

关于遥感大数据处理方法，以及遥感大数据分析的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。