遥感是有效地直接从地球收集数据的最重要技术之一。由于生态信息科学的进步，遥感技术在日常生活的多个研究方面变得非常有价值，其中包括大气物理学、生态学、土壤和水污染、土壤科学、地质学、火山爆发和地球演化。以下是遥感领域的主要趋势研究主题，它们分别是：
-
城市环境可持续发展
-
先进的天气预报
-
船舶分类和检测
-
土地覆盖和利用变化分类
-
城市环境扩展及相关问题
-
遥感精准农业
-
灾区定位
-
检测目标并对图像进行分类
-
船舶检测与分类
-
遥感有三个重要的趋势：相互关联遥感图像的同化，主要用于分析或设计城市地区作为一个复杂的过程，以及城市特征提取创新算法的建立，最后是处理这些问题基于频谱标准算法精度的提高。
利用适当类型的研究来获得新的发现，首先需要决定使用定性方法还是定量方法。然而定性研究方法和定量研究方法有什么区别呢？
定性方法
-
主观经验、概念和信念可以被清楚地理解
-
通过这种方法，可以探索尚未得到解答的最紧迫研究问题
-
由于有关特定主题的深入知识，因此可以轻松创建新颖的遥感项目想法
定量方法
-
通过这种方法，可以验证各种假设并建立各种变量之间的关系
-
可以测量某些变量并给出描述，包括数据中的相关性、平均值和频率
-
可以及时测试新方法、产品和程序的效率
最新遥感技术
-
多模态成像和无人机
-
地面激光扫描或 TLS
-
机载应用中的光探测和测距或激光雷达
当前遥感领域的范围
-
基于热和光学的特征
-
机器学习和多时态分析
-
基于 SAR 的特征
一般来说，提供遥感各个方面的关键技术数据，以指导制定具有广阔未来发展空间的完美项目。遥感应用中遵循的所有技术和方法都通过简单且实时的示例进行了解释。现在让我们研究一下遥感中的不同技术。
遥感方法与技术
根据具体应用，可采用以下方法用于遥感目的：
-
准确性评估
-
推进抽样策略
-
面积比较和直接视觉评估
-
混淆矩阵和 Kappa 统计
-
-
检测模式
-
基于对象的互相关和分类
-
图像区分和化学计量分析
-
分析主成分和神经网络
-
模糊集合论
-
-
分类目的
-
监督学习和非监督学习
-
决策树分类器和模糊集
-
多时态应用和分类神经网络的数据集
-
引导式和上下文分类
-
辅助数据使用
-
船舶检测工作流程
可以检测船舶等物体，还可以使用遥感应用程序确定船舶的类型。以下是形状检测工作流程的示例
-
获得的光学遥感图像首先被发送到结核病图像预处理
-
在此阶段执行海陆分割和云过滤
-
对于要素提取，数据被发送到船舶候选提取阶段
-
现在数据分为船舶识别和分类两个模块
通过这种技术，可以有效地对船舶进行检测和分类。
遥感模拟工具
遥感工具是一种处理和分析卫星数据的软件程序。为了分析遥感数据，有许多开放和专有软件可用。
以下为遥感应用实例
-
与 SG 和 Intergraph 分离的 Hexagon 地理空间 ERDAS IMAGINE
-
PCI Geomatica and IDRISI (Clark labs)
-
eCognition (Trimble) and TNTmips (MicroImages)
-
ENVI (Harris GeospatialSolutions) and RemoteView (Overwatch Textron systems)
-
Dragon 和 ips（旧的免费遥感包）
以下是开源遥感软件列表
-
Sentinel 应用平台（欧洲航天局）
-
Optics 软件和 Orfeo 工具箱
-
TerraLook、ILWIS、GRASS GIS 和 QGIS 是其他重要的遥感功能
通过对这些工具的技术描述，可轻松配置遥感项目以满足您的目标。
遥感的特点
以下是遥感机制的主要特点
-
视角和拍摄时间
-
辐射类型包括红外辐射、可见光和雷达
-
地面、卫星等传感器平台
这些功能可以在多种情况下使用，也有可能被重用。
遥感的用途
遥感用于收集信息，还用于以下目的：
-
实时监控
-
导航精度
-
通过航空和卫星成像进行遥感
-
可变速率技术
-
使用 Veris 端 EM 38 进行直接传感
遥感的应用并不限于此列表，遥感应用的具体用途可大致分为以下几个重要类别：
-
水文应用：包括农业水文学、水和能量平衡分析
-
生物和保守应用：植被测绘和监测、森林砍伐和重新造林方法， 它还在控制森林火灾方面有着巨大的应用。
-
物理规划和土地测量应用：遥感对于物理场景规划和土地测量目的非常重要， 其中包括地形、GIS 和空间数据的数据收集。
-
气象应用：气候变化和全球变暖研究，特别是天气预报。
-
环境研究和土壤测绘应用：可使用遥感研究不同类型污染的原因和影响、 农业用地的使用、侵蚀、土壤退化以及土壤测绘和水管理的详细调查。
遥感的局限性
以下是遥感应用的主要限制：
-
多通道辐照度变化和云干扰效应
-
在需要时获取图像时遇到问题
-
一平方公里的运营成本非常高
-
空间分辨率较粗
-
旧卫星平台覆盖重复且不频繁
-
由于图像处理中的校正、校准、地理校正，周转时间很慢
克服这些限制是遥感当前和未来研究的范围。
遥感传感器的分类
遥感系统中使用的传感器根据不同的基础进行分类，如下所示：
-
基于应用
-
图像和地图绘制器
-
扩散器、光谱仪和辐射计
-
雷达、声纳和侧扫声纳
-
多光谱阵列和摄影胶片
-
激光雷达、SLAR 和 SAR
-
-
基于波长
-
声波、微波和地震波
-
发射 TIR 和反射 NIR
-
VIS 阵列和胶片
-
-
基于模式
-
使用激光雷达、雷达和声纳的主动模式应用
-
被动模式应用，包括可见光、红外和微波
-
遥感系统的五个主要组成部分是什么？
-
照明和能源
-
目标互动
-
发送接收和处理数据
-
传感器能量记录
-
分析和解释数据
有了这些基本组件，遥感系统就能高效运行。遥感技术有哪些优势？现在让我们看看以下遥感的优点：
-
覆盖大面积，包括难以到达的地方
-
重复覆盖以检测变化
-
快速调查并提高准确性
-
即使以经济有效的方式也可以实现概要视图
-
多光谱数据可用于增强所有天气和气候的信息， 包括夜间的精确操作
除了这些方面之外，遥感还用于许多其他高级应用。
遥感的生命周期
所有遥感应用的生命周期或功能可以根据以下方面进行分类：
-
数据收集阶段 可用的地形和开源数据的选择是这一阶段的主要资产。以下是收集数据的重要方面：
-
监测作物状况和土壤水分含量并采样
-
利用遥感预报天气预报数据
-
绘制边界和产量监控
-
最佳勘察和测试灌溉方法
-
-
预处理阶段
-
预处理阶段进行噪声去除和图块检测，这也是遥感未来的研究范围
-
-
评分中使用的指标
-
根据收集和处理的数据，使用以下指标对其进行评分和评估
-
作物分割和评分
-
信用指标
-
-
分析
-
必须确定变异性及其可能的原因
-
农作物和土壤测量特性的变化
-
记录的变异如何影响作物质量和产量
-
-
决策
-
最后重要的部分是适当管理的决策过程
-
减轻和改变变异性的可能性
-
通过适应变化创造利润的可能性
-
实施建议变更的方法
-
对产量和质量的影响
-
减少投入的决定
-
