遥感

新中地GIS开发老师

【Cesium入门教程】第五课：数据源数据源是Cesium中用于加载和管理地理数据的组件。它可以处理多种格式的数据，包括GeoJSON、TopoJSON、KML和CZML。

Python 数据可视化全场景实现（一）在学术研究与数据分析中，数据可视化是呈现研究成果、挖掘数据规律的重要手段。本文将通过 Python 的matplotlib和seaborn库，结合实际案例，详细介绍时间序列趋势、分组对比、数据分布、相关矩阵及多变量关系等多种场景下的数据可视化方法，并提供完整可复用代码。无论是论文撰写、报告展示，还是数据探索，都能找到实用的解决方案！大家喜欢就关注一下，代码可以直接运行！

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基于ArcGIS的洪水灾害普查、风险评估及淹没制图技术研究一、洪水普查技术规范解读1.1 全国水旱灾害风险普查实施方案解读1.2 洪水风险区划及防治区划编制技术要求解读

基于 Google Earth Engine 的南京江宁区土地利用分类（K-Means 聚类）其实利用GEE可以做的内容太多了，很多内容换一个区域，换一个时间段就是一篇本科毕业论文（设计），甚至拓展一下硕士也不是不行。本文将详细介绍如何使用 GEE 对南京江宁区的 Landsat 8 地表反射率数据进行 K-Means 聚类分析，实现土地利用分类，并将结果可视化和导出。（后续有机会再给大家详细说一下如何完整的进行毕业论文的大纲和设计，甚至完成一篇十分简单的毕业论文。）

GIS小小研究僧

SAR地理编码快速批处理工具本版本对软件逻辑过程、代码实现、内存管理均作了很大优化，运行速度和可靠性有了很大提升。因为高分三号每种成像模式的分辨率和入射角都不一样，地理编码后的地距分辨率也不一样，本软件设置为一次只能处理同一种成像模式的数据，不同成像模式请分多次处理，切记！

地信探索小学生

无人机遥感与传统卫星遥感：谁更适合你的需求？在对地观测领域，无人机遥感和卫星遥感是两种重要的技术手段，各自具有独特的技术原理、性能特点和应用优势。本文将从技术原理、性能特点和应用场景三个方面，对无人机遥感和卫星遥感进行系统对比，帮助读者全面了解两种技术的差异与适用性。

新中地GIS开发老师

2025年地理相关大学考研调剂信息汇总以下是一些地理相关大学的考研调剂信息汇总，需要完整的看最下面，旨在为考生提供最新的调剂动态和详细的调剂指南。

遥感新态势：Sentinel - 2多光谱指数与AI深度融合Sentinel - 2卫星凭借13个波段的多光谱数据，在农业监测领域展现出独特价值。其衍生出的多个指数，如同农业监测的“透视镜”，能精准反映作物的生长状态。

遥感与GIS在滑坡、泥石流风险普查中的实践技术应用原文>>> 遥感与GIS在滑坡、泥石流风险普查中的实践技术应用我国是地质灾害多发国家，地质灾害的发生无论是对于地质环境还是人类生命财产的安全都会带来较大的威胁，因此需要开展地质灾害风险普查。利用遥感（RS）技术进行地质灾害调查工作具有宏观、快速、准确的特点，能反映出地质灾害的真实情况，已成为地质灾害研究的重要方法。GIS技术具有强大的信息管理及空间分析功能，利用建立数据库可以有效地存储和管理地质灾害的信息，具备髙效性、准确性，已广泛应用于地质灾害调查、危险性评价、危险性区划、监测和预警预报、应急指挥中。地

世界听的明白

【火星】火星数字地面模型（DEM）数字正射影像（DOM）下载这2份数据来自USGS，谢谢相关工作人员及osgeo。为了方便大家转载这了。**火星遥感影像：**这张全球火星图像地图的分辨率为 256 像素 / 度 (赤道上大约为 232 米 / 像素 (米))。彩色马赛克是由美国宇航局 AMES 完成的，它扭曲了原来的维京彩色马赛克，并混合在最新的黑 / 白火星数字图像模型 (MDIM 2.1)。MDIM 2.1 中特征的位置精度估计约为一个像素 (200 米) ，而 2001 年发布的 MDIM 2.0 为 3 公里，1991 年发布的 MDIM 1.0 为 >

岁月如歌，青春不败

无人机遥感图像拼接及处理教程无人机遥感图像采集流程：无人机遥感监测无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航拍一般过程无人机遥感图像拼接软件： Photoscan软件软件基本操作遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接：基于无人机航拍的单体三维建模基于普通相机拍摄的单体三维建模基于无人机航拍的正射影像制图利用批处理实现无人机航拍制图利用地面控制点提高制图精度利用堆块操作实现图像分组拼接利用点云分类操作生产数字地形模型三维物体的点线面体几何量测基于无人机多光谱数据的正射影

无人机遥感技术在农业中的具体应用：株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏检测、叶面积指数、病虫害监测、产量估算、空间数据综合制图近年来，随着无人机技术的飞速发展，其在智慧农业领域的应用越来越广泛。无人机遥感作为一种高效的空间大数据获取手段，能够为农业生产提供多时相、多维度、大面积的农情信息，为实现精准农业和智慧农业提供了有力支持。今天，我们就来深入探讨一下无人机遥感在农业和林业信息提取中的应用现状和未来发展方向。

无人机遥感农林信息提取实现方法；农作物形态信息提取、农作物生理生化信息提取、农作物胁迫信息提取、农作物产量信息提取、遥感提取结果的空间表达——GIS制图流程等在新一轮互联网信息技术大发展的现今，无人机、大数据、人工智能、物联网等新兴技术在各行各业都处于大爆发的前夜。为了将人工智能方法引入农业生产领域。首先在种植、养护等生产作业环节，逐步摆脱人力依赖；在施肥灌溉环节构建智慧节能系统；在产量预测和商品定价生产管理环节提高效能。这些智慧农业迫切需要实现的目标，首先要解决的问题就是多源数据的获取与快速分析。

CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇（航空图像和交叉视角定位）

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 ′