搜索
高级检索
高级搜索
书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
出版时间 :
无库存
遥感信息工程
0.00     定价 ¥ 168.00
泸西县图书馆
此书还可采购1本,持证读者免费借回家
  • ISBN:
    9787030663603
  • 作      者:
    何国金,等
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2021-08-01
收藏
荐购
精彩书摘
第1章 大数据背景下的遥感信息服务
  人类借助航天、航空对地观测平台对地球实施不间断观测,通过信息处理快速再现与客观反映地球表层的状况、现象、过程及空间分布和定位,服务于经济建设和社会发展。21世纪以来,以对地观测技术为核心的空间地球信息科技已经成为一个国家科技水平、经济实力和安全保障能力的综合体现。遥感技术、通信技术及计算机技术的快速发展,带来了对地观测数据的爆炸性增长和广泛应用。尤其是随着高分辨率对地观测时代的到来,通过机载和卫星传感器等不同途径获取的遥感数据正以每日太比特(TB,1TB=1024GB)级的速度增长,其中单个遥感图像数据集的数据量就可达几十吉比特(GB),甚至TB级。许多***遥感数据中心的数据存档量已达拍比特(PB,1PB=1024TB)级,而全球的遥感数据量将达到艾比特(EB,1EB=1024PB)级。海量遥感数据有待及时、有效地处理与分析。据统计,“高分一号”卫星作为高分辨率对地观测系统的首发星,截至2020年6月,已获取存档数据1000多万景(中国高分观测,2020),每天新增约1TB数据(中国资源卫星应用中心,2018)。与此同时,遥感数据处理算法的“数据密集型计算”特性也日渐凸显。在遥感数据处理的全流程中,遥感数据处理速率一般远低于遥感数据获取与记录码速率,两者之间存在较大的数据吞吐性能差距。全球变化等复杂遥感应用则有必要建立高质量、连续、均一和综合的对地观测系统(徐冠华等,2013)。为实现全球变化关键参数和过程的多变量联合观(监)测,往往需要对大区域甚至覆盖全球的多时相、多平台、多波段和多空间分辨率的遥感图像进行处理。而及时准确的海上溢油轨迹预测、泥石流滑坡监测等突发性应急遥感应用通常对处理时效性要求很高,需在几小时或几十分钟内完成大量的多源遥感图像处理。因此,有必要深入分析对地观测数据的特点以及大数据背景下遥感信息服务所面临的问题、挑战与机遇,并探讨可能的对策与解决方案(何国金等,2015)。
  1.1 对地观测进入大数据时代
  1.1.1 对地观测平台快速发展
  21世纪人类对地球进行多尺度、全方位实时动态监测的能力进一步增强,获取全球对地观测信息的遥感和卫星定位系统迅速发展,遥感数据获取的技术和能力全面提高,可以说对地观测领域进入了以高精度、全天候信息获取和自动化快速处理为特征的新时代。1957年10月4日,人类把第一颗人造地球卫星斯普特尼克1号送入近地轨道,1964年8月28日发射了第一颗对地观测卫星Nimbus。2013~2019年全球发射卫星数量见图1-1,到2020年7月,人类累计发射太空飞行器9568颗,全球在轨活跃卫星2685颗(邢强,2020)。截至2019年12月16日全球遥感卫星数量为839颗,其中我国遥感卫星为159颗(李明俊,2020)。美国地球观测系统(Earth Observation System,EOS)计划的提出和实施带动了新一轮对地观测技术发展的浪潮,而地球科学事业(Earth Science Enterprise,ESE)战略计划是对EOS的提升与延续,将地球系统科学的概念引入计划中,把对地观测技术与面临的科学问题紧密结合起来;欧洲空间局(European Space Agency,ESA,简称“欧空局”)以遥感卫星1号、2号及环境卫星等而立足于世界对地观测技术前列;法国的高分辨率SPOT卫星系列在世界对地观测领域占据一席之地;加拿大则以雷达卫星系列作为其对地观测技术的特色发展战略;日本制定了未来对地观测基本策略,并给出了未来卫星研制和发射计划日程;发展中国家印度也非常重视对地观测技术的发展(高峰等,2006)。进入21世纪后,全球对地观测步入了高速发展阶段,人类的生存、发展越来越依赖于对地观测技术,对地观测数据在资源、环境、灾害以及国防等领域得到了广泛的应用。当前,对地观测进入新一轮创新发展和升级换代阶段,在具备光学、雷达、激光测高、重力等多类型、多模式探测能力的基础上,已形成立体、多维、高中低分辨率结合的全球综合观测技术,并稳步提升应用与服务水平,同时,卫星系统已从单星系列逐步向星座甚至星群体系延展,卫星对地观测体系日趋成熟。其中,国外主流卫星情况如表1-1所示。
  图1-1 2013~2019年全球发射卫星数量(艾瑞咨询,2020)
  表1-1 国外主流卫星情况
  未来,全球对地观测卫星发射计划将持续发展。政府间对地观测协调组织(Group on Earth Observations,GEO)已于2005年2月16日正式成立。2015年11月在墨西哥城召开的第四次GEO部长级峰会上启动实施了第二个十年(2016~2025年)战略执行计划,清晰地表达了GEO在第二个十年期间的奋斗方向和目标。在战略上,要将地球观测转变到为决策提供支持的领域,为此,GEO将通过调动观测、科学、建模以及应用等方面的资源,实现为用户提供终端系统与服务的方式,促进地球观测数据在社会各领域内的应用,从而帮助人们更好地应对社会问题与挑战(GEO,2015)。此外,美国北方天空研究机构(Northern Sky Research,NSR)在第11版对地观测卫星报告中预测,到2028年全球将发射1100多颗用于商业对地观测的卫星,来自对地观测数据和衍生产品销售的年收入将增长到72亿美元,复合年增长率为8.2%(图1-2)。
  图1-2 全球来自对地观测数据和衍生产品销售年收入的复合年均增长率预测(航天长城,2020)
  1986年中国遥感卫星地面站的建立标志着中国的遥感事业进入了新的纪元。在近40年间,中国遥感卫星地面站先后接收了包括Landsat、SPOT、JERS、Radarsat、ERS、Envisat、CBERS、环境卫星(HJ)、资源卫星(ZY)和高分卫星(GF)等国内外系列卫星数据,形成了我国*大的陆地观测卫星数据历史档案库。其中,仅美国陆地卫星Landsat TM和ETM影像就有63万景左右。Landsat 8也于2013年发射升空。这些卫星数据以合适的空间分辨率记录着人类活动和自然变化,成为*长时间序列的星载陆地观测数据集。特别是我国陆地观测卫星数据全球接收站网建成以后,密云、喀什、三亚、昆明4个接收站实现了覆盖我国全部领土和亚洲70%陆地区域卫星数据的接收。2016年完成建设并运行的北极站进一步扩展了我国卫星数据的接收范围。
  在卫星方面,自1970年4月24日发射第一颗人造地球卫星“东方红一号”以来,我国在轨运行的卫星已超过300颗,仅对地观测领域目前就已形成了“风云”“海洋”“资源”“高分”“遥感”“天绘”等多个体系(王龙飞,2014;邢强,2020)。近年来,我国在对地观测领域的投入不断增长,对地观测科技创新能力与水平不断提升,对地观测数据呈现出“井喷式”增长,且质量大幅提高。我国于2010年启动实施“高分辨率对地观测系统”重大专项,目前已经发射了“高分一号”“高分二号”“高分三号”“高分四号”“高分五号”“高分六号”“高分七号”“高分十号”“高分十二号”等十多颗民用高分遥感卫星,逐步形成了高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率的对地观测系统(表1-2)。
  表1-2 中国主要民用卫星情况表
展开
目录
目录
前言
第1章 大数据背景下的遥感信息服务 1
1.1 对地观测进入大数据时代 2
1.1.1 对地观测平台快速发展 2
1.1.2 对地观测快速发展的驱动因素 9
1.2 大数据背景下遥感信息服务面临的挑战和机遇 14
1.2.1 对地观测大数据的特点分析 14
1.2.2 对地观测大数据处理面临“数据密集型计算”问题 16
1.2.3 对地观测数据增值服务需求日益旺盛 16
1.2.4 应用的深入迫切需要新的服务模式 18
1.3 大数据背景下遥感信息服务的几点思考 19
1.3.1 遥感数据工程建设 20
1.3.2 遥感数据智能提升 20
1.3.3 转变遥感信息服务模式 21
参考文献 22
第2章 遥感数据工程 25
2.1 遥感数据几何标准化 25
2.1.1 对地观测空间基准 25
2.1.2 遥感影像的几何定位模型 31
2.1.3 遥感影像几何配准 42
2.2 遥感数据辐射归一化 57
2.2.1 全要素一体化地表反射率反演 57
2.2.2 大区域中分辨率地表温度反演 66
2.3 遥感数据即得即用(RTU)产品体系 81
2.3.1 遥感数据即得即用(RTU)产品 81
2.3.2 RTU产品标准规范 86
2.3.3 遥感数据RTU产品工程化生产系统 106
参考文献 116
第3章 遥感数据智能 122
3.1 AI赋能遥感信息挖掘 122
3.1.1 遥感数据特征提取与表达 123
3.1.2 高质量的训练数据集和测试数据集的建立 133
3.1.3 应用牵引的遥感数据特定目标认知 148
3.2 地学知识约束的遥感数据(协同)认知计算 161
3.3 基于知识迁移的全球森林火烧迹地时序遥感信息挖掘 170
3.4 用户行为驱动的遥感信息服务智能化 175
参考文献 176
第4章 遥感信息工程应用 181
4.1 城市扩展遥感动态监测 182
4.1.1 高分辨率卫星数字正射影像图制作 183
4.1.2 城市扩展建筑物专题信息提取 187
4.2 大尺度陆表水体制图 193
4.2.1 陆表水体产品研究现状 193
4.2.2 基于多层感知器神经网络(MLP)的陆表水体提取 195
4.2.3 中国陆表水体制图 203
4.3 基于机器学习的全球森林覆盖及变化信息提取 206
4.3.1 森林覆盖产品生产技术路线 206
4.3.2 2019年全球森林覆盖状况及主要特征 208
4.3.3 全球森林覆盖产品的精度验证 217
参考文献 219
展开
加入书架成功!
收藏图书成功!
我知道了(3)
发表书评
读者登录

温馨提示:请使用泸西县图书馆的读者帐号和密码进行登录

点击获取验证码
登录