遥感

GEE初学者的福音：我的新书发布《生态地理遥感云计算》目录简介序内容简介前言文章目录教学视频“揭秘生态地理奥秘，融合遥感云计算技术”大家期待已久的新书终于来了-《生态地理遥感云计算》以同步在京东，当当发布，欢迎大家选购。

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基于“遥感+”蓝碳储量估算、红树林信息提取实践技术应用大气温室气体浓度不断增加，导致气候变暖加剧，随之会引发一系列气象、生态和环境灾害。如何降低温室气体浓度和应对气候变化已成为全球关注的焦点。海洋是地球上最大的“碳库”,“蓝碳”即海洋活动以及海洋生物（特别是红树林、盐沼和海草）能够吸收大气中的二氧化碳，并将其固定、储存在海洋中的过程、活动和机制。而维持与提升我国海岸带蓝碳潜力是缓解气候变化的低成本、高效益的方案，有利于充分发挥我国海洋和海岸带生态系统在缓解全球气候变化中的重要作用。红树林作为最主要的蓝碳植被，对其的监测与保护成为近年来的研究热点。从全球范围来

基于GEE云计算、多源遥感、高光谱遥感技术蓝碳储量估算；红树林植被指数计算及提取海洋是地球上最大的“碳库”,“蓝碳”即海洋活动以及海洋生物（特别是红树林、盐沼和海草）能够吸收大气中的二氧化碳，并将其固定、储存在海洋中的过程、活动和机制。而维持与提升我国海岸带蓝碳潜力是缓解气候变化的低成本、高效益的方案，有利于充分发挥我国海洋和海岸带生态系统在缓解全球气候变化中的重要作用。红树林作为最主要的蓝碳植被，对其的监测与保护成为近年来的研究热点。从全球范围来看，红树林主要分布在热带与亚热带地区海岸带沿线，生境碎片化且分布不均匀，具有高度的空间异质性。

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空天地遥感数据识别与计算--数据分析如何助力农林牧渔、城市发展、地质灾害监测等行业革新在科技飞速发展的时代，遥感数据的精准分析已经成为推动各行业智能决策的关键工具。从无人机监测农田到卫星数据支持气候研究，空天地遥感数据正以前所未有的方式为科研和商业带来深刻变革。然而，对于许多专业人士而言，如何高效地处理、分析和应用遥感数据仍是一个充满挑战的课题。本次内容，致力于为您搭建一条从入门到精通的学习之路，通过领先的AI技术与实战案例帮助您掌握遥感数据处理的核心技能。

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Python和OpenCV支持下的空天地遥感数据识别与计算（涵盖土壤成分分析、农作物分类、森林火灾检测、水体动态监测等）在科技飞速发展的时代，遥感数据的精准分析已经成为推动各行业智能决策的关键工具。从无人机监测农田到卫星数据支持气候研究，空天地遥感数据正以前所未有的方式为科研和商业带来深刻变革。然而，对于许多专业人士而言，如何高效地处理、分析和应用遥感数据仍是一个充满挑战的课题。本次内容，致力于为您搭建一条从入门到精通的学习之路，通过领先的AI技术与实战案例帮助您掌握遥感数据处理的核心技能。

积分形式的辐射传输方程Let L L L be the streaming-collision operator, and S S S is scattering operator, we have L I = Ω ⋅ ∇ I ( r , Ω ) + σ ( r , Ω ) I ( r , Ω ) LI=\Omega\cdot\nabla I(r,\Omega)+\sigma(r,\Omega)I(r,\Omega) LI=Ω⋅∇I(r,Ω)+σ(r,Ω)I(r,Ω) and S I = ∫ 4 π σ s ( r , Ω ′

SeggisV1.0 遥感影像分割软件【源代码】讲解在此基础上进行二次开发，开发自己的软件，例如：【1】无人机及个人私有影像识别【2】离线使用【3】变化监测模型集成【4】个人私有分割模型集成等等，不管是您用来个人学习

扛着仪器去爬山

如何利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响？原文：如何利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响？https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247630247&idx=8&sn=2debedc63a42cfd24ed4c8afbb8c575d&chksm=fa8dbc40cdfa3556dc0ec660d00fcd7e8c9a9ca75a8f47c5535766c0af3d572bc74635b884f2&token=1002690963&lang=zh_CN

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遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展以全球变暖为主要特征的气候变化已成为全球性环境问题，对全球可持续发展带来严峻挑战。2015年多国在《巴黎协定》上明确提出缔约方应尽快实现碳达峰和碳中和目标。2019年第49届 IPCC全会明确增加了基于卫星遥感的排放清单校验方法。随着碳中和目标以及全球碳盘点的现实压力，基于遥感技术的碳监测成为了领域热点。

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【简介Sentinel-1】Sentinel-1是欧洲航天局哥白尼计划（GMES）中的地球观测卫星，由Sentinel-1A和Sentinel-1B两颗卫星组成。以下是对Sentinel-1的详细介绍：

sentinel2 L2A处理基线04.00 反射率计算方法sentinel2 处理基线04.00发布后，L2A地表反射率计算方式也发生了调整；根据新版的数据说明，新版数据增加了负值偏移。因此计算时需要读取数据产品中MTD_MSIL2A.xml的元文件。注意，相比之前的版本，元文件中增加了BOA_ADD_OFFSET。

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【IRS-P5卫星简介】IRS-P5卫星，也被称为Cartosat-1，是印度政府于2005年5月5日发射的一颗重要的遥感制图卫星。以下是对IRS-P5卫星的详细介绍：

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【高分系列卫星简介——高分五号卫星（GF-5）】高分五号（GF-5）卫星是中国高分辨率对地观测系统重大专项系列中的一颗重要卫星，主要承担着遥感、测绘等任务。以下是对高分五号卫星的详细介绍：

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【5米光学卫星（资源一号02D/02E卫星）】5米光学卫星，也被称为资源一号02D和02E卫星，是中国在高光谱遥感领域的重要成果，旨在提高自然资源的定量化调查监测能力，并支持国家各个领域的需求。以下是对这两颗卫星的详细介绍：

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【资源一号04A卫星（中巴地球资源卫星04A星）】资源一号04A卫星，全称为中巴地球资源卫星04A星（CBERS-04A），是中国与巴西两国合作研制的第六颗地球资源卫星。以下是对该卫星的详细介绍：

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Sentinel-1 数据处理时如何手动下载高程数据在Sentinel-1 数据数据预处理时，会使用高程数据进行地形校正。但选择自动下载高程时，由于网络原因经常会卡死，造成预处理过程不能正常进行！

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【高分系列卫星简介——高分一号（GF-1）】高分一号（GF-1）是中国高分辨率对地观测系统（简称“高分专项”）的第一颗卫星，具有里程碑式的意义。以下是对高分一号卫星的详细介绍：

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【高分系列卫星简介】高分系列卫星是中国国家高分辨率对地观测系统（简称“高分工程”）的重要组成部分，旨在提供全球范围内的高分辨率遥感数据，广泛应用于环境监测、灾害应急、城市规划、农业估产等多个领域。以下是对高分系列卫星及其数据、相关参数和应用场景的详细介绍：

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【加载MODIS数据集到GEE中】加载MODIS数据集到Google Earth Engine（GEE）中是一个相对直接的过程，主要涉及几个关键步骤。以下是一个详细的步骤指南：

SPIE独立出版。遥感征稿中--2024年遥感与数字地球国际学术会议（RSDE 2024）〔成都，遥感主题，稳定EI检索〕2024年遥感与数字地球国际学术会议（RSDE 2024）2024 International Conference on Remote Sensing and Digital Earth