创新遥感项目研究主题分析

顾名思义，“遥感”是指以无线方式从最远的距离捕捉和监测信息。 例如：通过卫星感知地球表面的绿色植被。 为此，它使用从被感测物体以衍射、发射和反射形式获得的电磁波。 本文旨在提供关键的遥感项目主题及其研究领域、趋势、问题和技术！

由此可见，加强自然资源管理和绿色环境的必要性和重要性。 此外，遥感系统或平台提供以下数据:

• 收集数据简单快捷
• 它提供了无法到达的区域信息
• 它可以比较测量师团队，这是一个廉价的过程
• 它快速生成用于解释的地图
• 提供极其海量的区域信息
• 它在恒定的时间内获取区域图像，可以分析环境变化

在遥感研究领域， 人们应该了解一些研究人员感兴趣的人广泛使用的关键术语。 这些术语不仅是需要了解的术语， 而且也是遥感中涉及的主要操作。 第一项代表遥感涉及的总体主要操作， 后三项代表遥感项目主题的工作流程。

主要术语

• 遥感： 解决遥感空间系统涉及的整个操作 例如：数据采集、分析、检查、解释和分发
• 主要信息： 从空间物体中的远程传感器收集数据 通过遥测以不同形式将收集到的原始数据传输到地球 例如：磁带、电磁信号、照相胶片等。
• 处理后的信息 将上述收集的原始数据作为输入 处理收集的数据，通过消除不必要的数据来提取有用的信息
• 调查资料 获取上述处理后的数据作为输入 执行所需的技术来详细解释处理后的数据和其他来源

遥感领域有哪些重要问题？

遥感器的能力不足

• 一些传感器缺乏测量不确定情况下事件的能力
• 尽管使用了推理技术，但感测到的数据可能不准确
• 例如水下研究等

非商业遥感数据不足

• 尽管有多种先进的遥感工具，但数据分发可用性的缺乏可能会对遥感领域造成严重影响
• 即使数据是商业化的，对于经济薄弱的研究人员来说也是非常昂贵的

缺乏国家空间数据基础设施 (SDI)

• 具体来说，发展中国家很大程度上受到这个问题的影响
• 由于它停止了遥感数据的处理和评估

为了便于说明，这里我们以上面列表中的传感器为例。 一般来说，有许多传感器可用于遥感过程。 而且，这些传感器因其特性、优点和缺点而有所不同。 根据这些信息， 人们应该为他们的项目选择合适的传感器。

假设传感器试图捕捉图像， 那么它需要考虑某些因素， 例如区域覆盖范围、图像分辨率、飞行限制等。 例如： 卫星具有全球视野，无人机较小， 飞机视野有限。 接下来让我们看一下一些最广泛使用的遥感传感器技术。

地理学中的3种遥感工具是什么？

• 声音导航测距（声纳）
• 传感器、辐射计和光谱仪
• 光探测和测距 (LiDAR)

由上可知，声纳和激光雷达用于构建地形模型。 尽管这些技术用于共同目的， 但它们有一个主要区别， 即支持环境。 具体来说， 声纳可以在水下使用， 激光雷达可以在地下使用。 除了地形模型之外， 我们还可以构建评估模型。 地形模型的示例包括划定流域、考古遗址和洪水风险预测。

创新遥感项目课题

• 图像分类
• 基于激光雷达的遥感
• 各种想象技巧
• 温室气体预测
• PAN 和 MS 图像合并
• 绿色植被面积估算
• 紧急情况下的无人机辅助感知

遥感的当前趋势

• 提高以传感器为中心的表征的辐射分辨率
• 长距离大规模传感数据加密
• 环境因素对成像状态的影响
• 利用高光谱和多光谱数据进行高维监测

遥感数据的分类

现在，我们可以看到“分类”在遥感中的重要性。 分类是数字图像处理的主要过程之一。 在对遥感图像进行分类时， 它将一个/多个像素分配给土地覆盖类别。 如果像素与一类绑定， 则称为硬分类或清晰分类。 如果像素与多个类别绑定， 则称为软分类或模糊分类。

在实施分类过程之前， 必须实施预处理方法。 因为有必要消除伪影以仅处理有意义的信息。 下面是基于工件类型的预处理方法列表。

• 雾度和低照度（直方图截断）
• 上下文噪声（偏移高斯滤波器的差异）
• 斑点噪声（动态阈值和图像配给）
• 对比度变化（子直方图均衡和模糊聚类）
• 模糊（改进的 S2CVA 和 Gram-Schmidt 光谱锐化）
• 亮度失真（基于布谷鸟搜索的离散小波变换）
• 强度变化（模拟退火、混合蚁群和遗传算法）
• Haze（基于辐射传输的细节注入方法）
• 不规则强度（具有分裂 Bregman 迭代 (ADMM-SBI) 和最大后验的乘法器交替方向法）
• 亮度和对比度（直方图均衡对比度增强的 BAT 算法）

接下来我们可以详细了解分类过程。 分类过程的输入是预处理的数据。 一般来说，分类分为两种类型， 一种是基于像素的分类， 另一种是面向对象的分类。 在基于像素的分类中， 整个场景是逐像素处理的。 因此，它也被称为每像素分类。 面向对象的分类， 使用图像分割技术将整个场景分解为多个片段/块。 此外，它还被用作高空间分辨率图像， 其特征受到传统模糊逻辑的影响。

深度学习 (DL)是执行分类等监督学习过程的最广泛使用的技术， 这些监督分类算法用于分配未知像素来代替 m 个可能的类别。 此外，特定分类器的选择基于输入数据特征。 参数分类假设每个类中观察到的向量和光谱带被分类为高斯分布。 非参数分类就会做出这样的假设。 为了供您参考， 这里我们对一些广泛使用的算法进行了分类。

高光谱分类

• 匹配过滤
• 线性光谱分解
• 光谱角映射器
• 光谱特征过滤
• 二进制编码

非参数分类

• 平行六面体
• 神经网络
• 一维密度切片
• 专家系统分析
• 最近邻体法
• 最小距离分类法

参数分类

• 最大似然法

此外，还需要解决其他主要挑战， 例如环境状态、系统权衡、高空成像等。 因为所有这些挑战都可能对观测质量造成影响， 深度学习在应对许多重要的研究挑战中发挥着重要作用。

遥感深度学习方法

种类、复杂性和数量等测量不确定性会造成数据分析过程中的障碍。 为了克服这个主要障碍， 采用了机器学习。 这些技术使分析过程自动化并提高观察质量。 在此，它首先使用深度学习（机器学习的子集）消除不需要的伪影。

深度学习技术的动机是考虑泛锐化、去噪、融合、单/多波段超分辨率、恢复等重要因素来增强遥感和 GIS观测。 其他一些常用的基于深度学习的方法如下：

• DenseNet-201
• ResNet-50
• VGGNet-10
• ResNet-101
• AlexNet
• DenseNet-121
• ResNet-18
• 生成对抗性网络
• 卷积神经网络

此外，还提供了基于深度学习算法原理的其他主要概念。 开发人员擅长使用各种先进技术处理不同的输入数据集， 以实现所需的研究目标/项目目标。 在这里，也提供了一些关键概念及其输入数据和技术。 同样，还支持遥感项目主题的其他主要研究概念及其最适合的研究数据集和技术。

重要的深度学习概念

• Registration
  • Input：SAR and MS
  • 技巧
  • 基于集中观察的 CNN
• 光谱/空间分辨率
  • Input：HS 和 MS
  • 技巧
  • 基于集中观察的 3D-CNN
  • 基于 CNNS 的 2 流融合
• NDVI 预测
  • Input： SAR 和 RGB
  • 技术
  • 基于 GAN 的模型
• 时间/空间分辨率
  • Input：HS 和 MS
  • 技巧
  • CNN 子网络融合

遥感性能评估

尽管遥感驱动的数据正在快速发展， 但它存在一些来自不同来源的内置错误。 为了减少错误，我们需要来源并进行准确性评估。 为此，首先，在策略决策和分析之前开发元数据。 而且，它需要 GIS 图层来支持分类。 对于任何类型的应用程序，我们使用适当的性能指标来提高系统的效率。

如何采集遥感数据？

• Seaborne：声纳设备
• 卫星传感器：INSAT 和 Landsat 卫星
• 机载设备：飞机和无人机
• 手持设备：光谱仪、相机和透射仪

这些是一些获取遥感数据的平台， 我们有责任记录专家的工作流程。 下面对它们进行解释以供大家理解。

工作流程

• 收集卫星图像并理解它们
• 指向地面分析样本的插图
• 使用新颖的算法进行检查和报告
• 通过更多场景比较遥感技术的性能
• 针对不同场景和参数进行的实验

这就是专家一般进行遥感工作的方式。 此时，通过部署正确的工作模块， 研究想法将会以巨大的方式产生。 此外，我们是一家拥有清晰思路和工作流程以取得有效成果的公司。 下一步是详细概述 GIS 和遥感项目主题。

GIS 和遥感概述

遥感

• 遥感是一种借助卫星或飞机传感器收集地球表面数据的工具。
• 现有的传感器有两种类型：主动传感器和被动传感器
• 有源传感器代表地球表面产生能量的内部感应（激光束遥感系统）
• 无源传感器代表收集地球表面产生的能量的外部感应
• 最好的例子是农业遥感将导致土壤管理和昆虫问题等

GIS

GIS 是与遥感相结合的有效工具， 用于可视化地球的地理状况。 这是为支持遥感在记录、管理、检查和可视化空间信息等领域而设计的工具。 到目前为止， 我们已经详细了解了如何收集遥感图像以及地理信息系统和遥感的概述。 现在是时候了解 GIS 和遥感的工作流程了。

GIS 和遥感工作流程

• 通过光谱值检查各种（多）场景
• 使用以下属性获取某个地理位置的数据
• 时间序列
• 地点
• 多图像
• 气候变化
• 空间和光谱分辨率相同的传感器
• 这是根据研究中出现的多个场景来完成的
• 收集遥感数据并将其汇总以生成数据集。
• 接下来，涉及辐射、大气和正射校正
• 该表面受到不同地点、研究阶段的比较，沉迷于不止一种风景捕捉
• 最后，对物体或场景进行分类以进行进一步处理

至此，我们已经详细了解了 GIS 和遥感的分类。 接下来让我们讨论一下 GIS 和遥感的当前趋势。

GIS 和遥感的当前趋势

海洋应用

• 代表了通过对深海的观测得到的海洋流动、温度、冰山和波长
• 将帮助我们有效地维护海洋

自然资源管理

• 这会观察土地利用、野生动物环境并指出沼泽地
• 将促使我们按照预定的方法采取安全措施，保护环境免受污染

沿海应用

• 将有助于我们通过收集残留物通过海洋运输的数据并绘制海洋特征来针对海岸变化采取安全措施

危险评估

• 这是识别侵蚀、风暴、火山活动和洪水的评估
• 收集的数据将用于在危险事件发生之前和之后采取预防措施

在新兴的技术世界中， 必须了解 GIS 中涉及的编程， 这就是不断发展的技术； 它将极大地丰富一个人的职业发展。 每个人都可以理解这个 GIS， 因为它不需要有关 GIS 和遥感的编程项目主题的广泛知识。 我们将这篇文章写给想要在该领域进行更多探索的 GIS 主题专家。 在这方面，我们将了解遥感项目中使用的编程语言。

遥感项目的编程语言

• C#
• Remote Sensing with Python
• Javascript
• .NET
• C++

下面描述编程语言的解释。

JavaScript

• JavaScript 广泛应用于每个 Web 定制中， 它是其中使用的核心语言，
• 位置映射应用程序利用 JavaScript 来获得有效的结果

SQL

• 该缩写代表结构化查询语言
• 这有助于在地理空间数据库中产生影响

Python

• 可以在 Python 库中产生影响，因为它们是会准确下沉的开源数据
• 它通常在地理信息系统中用作其编程语言
• C++ 和 .NET 编程语言适用于基于窗口的操作系统， 而不是 Linux 和 Unix 操作系统

R

这是一种免费语言，用于检查地理空间、可视化和基于算术的计算。

Java

• 是应用程序创建中使用的成熟的编程语言
• 是上述语言的替代品

这尤其适用于地图服务器， 例如它是 GEO 地图服务器中使用的支柱语言， 我们已经讨论了遥感数据的收集、GIS 和遥感概述、GIS 和遥感工作流程、当前 GIS 和遥感的趋势以及遥感项目的编程语言的详细信息。

用于 GIS 和遥感项目的工具

• RTool（开源工具）
• MATLAB（商业工具）
• Python（开源工具）

可以根据它们的特点来使用。Matlab 是一款商业遥感工具， 专为有效的图形可视化而设计。 R 是用于调查目的的开源免费遥感工具， 而 Python 广泛用于 GIS 相关任务。 每一项技术都需要一些系统化的流程， 该工艺将有效丰富技术。 就此，下面让我们详细看看 GIS 和遥感所涉及的主要过程。

GIS 和遥感的三大流程

图像预处理

• 辐射、大气和几何校正将展示有效的视角
• 通过丰富图像的强度和效果来引导与各个领域的互动
• 领域的比较可以消除误传

图像增强

• 丰富传感器生成图像的可解释性
• 空间元素过滤和丰富边界
• 通过配给波段、方面、规范方面和植被特征来影响多图像

图像分类

• 这有助于以人类可理解的模式研究地球状况
• 时间模式识别有助于识别像素在一段时间内引起的变化以进行特征调制
• 光谱模式识别过滤每个像素的辐射率，以便更好地理解

这些是传感器捕获的图像的分类， 可以理解它们背后的方面和概念。 为了方便理解，下面我们将进入主题：如何分析 GIS 和遥感数据。 技术的研究对于技术的有效执行起着至关重要的作用！

如何分析 GIS 和遥感数据？

• 资源发现（所有可用资源有哪些以及在哪里？）
• 即时性分析（发现适合做出选择的相关领域）
• 评估地理区域、分遣队和路线延伸
• 检查位置（将产业固定在适当的位置，仓库植入）
• 网络调查（定位应用程序以确保提前到达）
• 时空考察（分析近20年来土地的变化）
• 地形检查（分析最易受自然废墟或灾害影响的区域）

• GIS 和遥感领域 10+ 个热门研究项目主题
• 基于本体论的合并城市研究
• 考虑城市交通
• 创新城市和语义技术
• 路线及运营分析
• 城市地区多式联运的整合
• 城市地区的位置发现服务
• 传感器提供的城市发展数据
• 地理数据的回收
• 空间查询处理和优化
• 空间推理与设计
• 地理及中间件的结构设计
• 地理数据的空间和时间处理

至此，本文对遥感技术和地理信息系统有了一个全面的了解。 毫无疑问， 我们希望本文能够确保实时提供最佳视角。 如果您有兴趣实施 GIS 和遥感研究项目主题。

遥感和 GIS（地理信息系统）这两项技术从根本上改变了我们感知和解释周围环境的方式。 这些技术在城市规划、灾害响应和自然资源管理等多个行业中变得越来越重要， GIS 可以提高人们的空间理解。

遥感与 GIS 的发展

为了利用空间技术促进人类和国家的进步， 例如印度创建了遥感计划。 作为该计划的一部分， 三项关键能力得到了扩展。 第一步涉及为各种电磁频谱区域设计传感器， 建造配备这些传感器的卫星并将其发射到轨道上， 以便沿特定路径/轨道进行地球监测。

第二个涉及建立和运行用于航天器控制、数据传输、数据处理和数据归档的地面站。

第三步涉及将数据应用于实地的各种应用。 GIS 用户可以查找有关某些地理区域的信息、分析空间数据、更改数据并生成以可视方式显示结果的地图、图表和报告。 通过以清晰、可视化的方式提供数据， GIS 帮助用户找到问题的解决方案并找到他们关注的问题答案。

遥感与 GIS 应用

1.农业应用

卫星遥感已被广泛使用， 现在被认为是与地理信息系统（GIS）相结合识别土地利用和土地覆盖变化的有效且有用的技术。 它提供相对实惠的多光谱和多时态数据， 并将其转化为理解和跟踪土地开发趋势所必需的知识。 GIS 技术提供的灵活环境使得存储、分析和显示数据库创建和变化检测所需的数字数据成为可能。

2.用于作物灌溉需求监测

遥感技术已被证明是监测一系列气候带和地区灌溉地区的有用工具。 监测植物水分状况、计算作物系数和测量蒸散率都有助于决定灌溉时间和灌溉量， 灌溉用水政策制定者对地表水的有效利用和用水量的远程监控表现出了浓厚的兴趣。

3.在水质监测中的应用

可以使用遥感技术来监测温度和悬浮沉积物（浊度）等水质指标。 船舶、飞机和卫星上都有光学和热传感器， 它们提供跟踪水质指标变化和制定提高水质的管理策略所需的空间和时间数据。

4.在森林经营中的应用

人类对林地和保护区的侵占程度、类似沙漠条件的蔓延以及其他因素都可以由林业当局利用遥感数据和地理信息系统技术来确定。 这些数据对于制定森林管理计划和决策过程至关重要， 以确保制定有效的规则来规范和控制森林资源的使用方式， 还可以使用遥感数据和多标准分析来评估特定野生动物物种的位置和森林面积的适宜性和状况。

5.在自然灾害管理中的应用

当用于灾害管理的预防、备灾、救灾、重建、预警和监测等多个阶段时， 卫星遥感是大范围快速提供信息的优秀工具。

遥感和 GIS 面临哪些挑战？

尽管 GIS 和遥感是有效的工具， 但它们也并非没有困难。 数据质量是困难之一。 地理数据的收集和解释可能非常复杂且具有挑战性， 并且在数据收集和分析过程中的任何时候都可能发生错误。 数据互操作性是另一个困难。 由于空间数据可以通过多种方式呈现， 因此组合来自多个来源的数据可能具有挑战性。 最后但并非最不重要的一点是， GIS 和遥感需要专业知识和技能， 而获得和保留这些知识和技能可能具有挑战性。

遥感和 GIS 作为强大的技术完美结合， 可提供准确、高效的地理空间解决方案。 许多行业都使用遥感技术， 包括能源、石油和天然气、航空、林业、交通、应急管理以及自然资源的保护和恢复。

借助遥感， 现在可以从地球上遥远的地方甚至太空快速收集地理数据。 为了在农业、矿产勘探、城市规划等所有部门产生有用的信息， 例如地图和统计数据， GIS 用于存储、编辑/操作、分析、集成和显示所获取的地理数据。 GIS 和遥感可能会在我们的日常生活中发挥重要作用并变得更加普遍。