内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

内容概要：本文档由Amirhossein Ahrari提供，作为Google Earth Engine教程的一部分，主要介绍植被光学深度（VOD）产品的处理方法，使用Python API（Xee）。文档首先介绍了环境配置与初始化，包括安装所需库如xee、geemap、xarray等，并进行Earth Engine认证与初始化。然后，通过定义地理区域（以水文流域为例），获取并处理了2015年至2020年间L波段VOD数据集。对数据进行了年度和月度平均值计算，并通过matplotlib库绘制了不同时间尺度下的VOD分布图，最后将年度数据保存为netCDF格式。; 适合人群：对遥感数据处理、植被监测感兴趣的科研人员或学生，特别是熟悉Python编程且对Google Earth Engine有一定了解的用户。; 使用场景及目标：①学习如何利用Google Earth Engine平台获取和处理植被光学深度数据；②掌握使用Python API进行空间数据分析的方法；③了解植被光学深度数据的时间序列变化特征及其可视化表示。; 阅读建议：由于涉及到较多的技术细节，建议读者提前准备好相关软件环境，并按照文档步骤逐步操作，同时可以参考作者提供的视频教程加深理解。

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET（蒸散发）趋势，重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall（MK）检验，为评估长期趋势提供了稳健的框架，同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果： 1.ET趋势可视化：研究利用ET数据，通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验：应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现，标明ET变化的显著性，帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果：通过重分类处理，将区域根据ET变化的显著性进行分类，从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出：最终结果以栅格图和png图的形式呈现，支持各种应用，包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析，这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造： data文件夹：原始数据，支持分析的基础数据（MOD16A2H ET数据 宁夏部分）。 results文件夹：分析结果与可视化，展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py：主分析脚本，适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb：Jupyter Notebook，复现可视化地图。

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。 适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。 使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。 阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。

在研究辽东湾海域悬浮物遥感监测的定量模式时，主要涉及的关键知识点包括卫星遥感技术、悬浮物浓度测量方法、水体光谱特征以及遥感参数与悬浮物浓度间的相关关系建立。 卫星遥感技术是本文研究的基础工具。其核心是利用卫星携带的遥感器捕获地表信息，包括海洋表面的光学特性。NOAA/AVHRR（National Oceanic and Atmospheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer）卫星搭载的遥感器可以提供多时相的海面信息，这对于分析悬浮物的时间变化非常有帮助。遥感技术在海洋学领域可以大范围、快速地提供悬浮物分布信息，是传统采样方法所不能比拟的，尤其适用于辽阔海域的动态监测。 悬浮物浓度是影响水质的首要参数之一，它影响到水体的透明度、混浊度和水色等光学性质，对水域生态环境有直接影响。通过遥感技术，研究者可以间接地监测悬浮物的浓度变化。常规方法是通过船只对特定点进行采样分析，但这种方法速度慢、成本高，且数据离散，难以进行大面积同步监测。因此，建立一个基于遥感数据的悬浮物浓度定量判读模式显得尤为重要。 在遥感监测悬浮物浓度的过程中，水体光谱特性是核心原理。水体中不同的悬浮物含量和组成成分会导致水体的反射光谱发生变化，这在遥感影像上表现为色调、灰阶、形态和纹理等的变化。通过分析这些光谱信息，可以推断出相应的水质参数。具体来说，悬浮物的光谱特性是随着悬浮物含量的增加，光谱反射率增大，反射峰向长波方向移动，这通常被称为“红移”现象。 在实际的悬浮物遥感监测中，通常会涉及到透明度和悬浮物浓度的测量。透明度一般采用Secchi盘来测量，而悬浮物浓度的测定通常采用特定孔径大小的滤膜过滤水样，然后用灼烧重量法进行定量分析。这些现场测量的数据与遥感数据同步采集，以便后续建立起遥感数据与实际悬浮物浓度间的数学关系。 通过对同步采集的遥感数据和实地测量数据的分析，研究者们可以建立一个适合特定海域条件的遥感定量模式。该模式能够将遥感数据转换为悬浮物浓度的具体数值。由于不同地区悬浮物的成分和特性可能存在差异，因此即便在同一海域，可能也需要根据不同情况调整模型参数，以提高监测结果的准确度。 辽东湾海域悬浮物遥感监测的定量模式研究主要涵盖了卫星遥感技术的应用、水体悬浮物浓度的测量与分析、水体光谱特性的研究以及遥感参数与悬浮物浓度相关关系的建立等多方面内容。该研究不但具有理论意义，同时也具有很高的实际应用价值，尤其对于环境监测、海洋资源保护和管理等领域有着重要意义。通过卫星遥感技术的推广与应用，可以实现对辽东湾等海域悬浮物的实时监测，为海洋生态的保护与治理提供重要数据支持。

为了实现定量化应用目标,高精度的云层检测已成为遥感数据预处理的关键步骤之一。然而,传统的云检测方法存在特征复杂、算法步骤多、鲁棒性差,且无法将高级特征和低级特征相结合的缺陷,检测效果一般。针对以上问题,提出了一种基于深度残差全卷积网络的高精度云检测方法,能够实现对遥感影像云层目标像素级别的分割。首先,编码器通过残差模块的不断降采样提取图像深层特征;然后,应用双线性插值进行上采样,结合多层次编码后的图像特征完成解码;最后,将解码后的特征图与输入图像融合后再次进行卷积,实现端到端的云检测。实验结果表明,对于Landsat 8云检测数据集,所提方法的像素精度达到93.33%,比原版U-Net提高了2.29%,比传统Otsu方法提高了7.78%。该方法可以为云层目标智能化检测研究提供有益参考。 【基于深度残差全卷积网络的Landsat 8遥感影像云检测方法】是一种利用深度学习技术改进遥感影像云层检测的创新方法。传统的云检测手段往往因为特征提取复杂、步骤繁多以及鲁棒性不足而限制了其在高精度应用中的表现。而该方法则旨在克服这些缺点，通过深度残差全卷积网络（Deep Residual Fully Convolutional Network，DRFCN）实现对遥感影像云层目标的像素级精确分割。 深度残差网络（Residual Network）是深度学习领域的一个重要突破，它通过引入残差块来解决深度神经网络中的梯度消失和爆炸问题，使得网络能更有效地学习到高层特征。在云检测中，DRFCN的编码器部分利用残差模块进行连续的下采样，这有助于提取图像的深层语义特征，如纹理、形状和颜色等与云层相关的重要信息。 全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）在此过程中起到了关键作用，它允许网络直接进行像素级别的预测。在DRFCN中，经过编码器提取特征后，采用双线性插值进行上采样，目的是恢复图像的空间分辨率，同时结合不同层次编码后的图像特征进行解码。这种解码过程有助于保持从低层到高层的细节信息，确保了云检测的准确性。 解码后的特征图与原始输入图像融合，再次进行卷积操作，实现了端到端的云检测。这种方法的优势在于可以综合高级特征和低级特征，提高检测的鲁棒性和精度。实验结果显示，对于Landsat 8云检测数据集，该方法的像素精度达到了93.33%，相比原版的U-Net（Unet）提高了2.29%，相对于传统的Otsu方法提高了7.78%。 此方法不仅提升了云检测的精度，也为遥感影像分析的智能化和自动化提供了有效工具，特别是在气候监测、环境变化研究、灾害预警等领域具有广泛的应用潜力。未来的研究可以进一步优化网络结构，探索更高效的方法来融合特征，以及针对不同类型的遥感影像进行适应性调整，以提升在更大范围和更复杂条件下的云检测性能。

卫星遥感技术的快速发展为土地利用变化的检测提供了重要的技术支撑。为了进一步提高土地利用变化的检测精度,提出了AlexNet和支持向量机(SVM)相结合的土地利用变化分类方法。利用2013—2017年江西省南昌市的高分一号卫星遥感影像,生成该地区在这5年内的土地利用变化图,分析土地利用变化的特征。结果表明:研究区的土地类型主要以植被、水体、裸地和建筑用地为主;在这5年中,植被面积变化得最大,减少了54.74 km 2,水体面积增加了22.12 km 2,建筑用地面积增加了19.45 km 2,裸地面积增加了5.17 km 2。

内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台进行土壤湿度分析。首先，定义了研究区域（AOI）为Dailekh，并设定了分析时间段为2024年全年。接着，加载Sentinel-1 SAR数据（包括VV和VH极化）计算雷达土壤湿度指数（RSMI），并加载Sentinel-2光学数据计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）。将这些指数组合成综合图像，用于更全面的土壤湿度评估。此外，还进行了基于区域的统计分析，并生成柱状图展示各指数的平均值。最后，将分析结果导出到Google Drive，包括GeoTIFF格式的图像和CSV格式的统计数据。 适合人群：从事农业、环境监测或地理信息系统相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 对特定区域（如Dailekh）的土壤湿度进行长时间序列监测；② 利用多源遥感数据（SAR与光学数据）提高土壤湿度估算精度；③ 通过图表和统计数据直观展示和分析土壤湿度变化趋势。 阅读建议：本文详细记录了土壤湿度分析的具体步骤和方法，建议读者熟悉Google Earth Engine平台的操作，并掌握基本的遥感数据分析知识，在实践中逐步理解和应用文中提供的代码和技术。

微波遥感技术是一项通过微波波段对地球表面和大气进行观测的远距离感知技术，它能够在各种气候条件下提供关于地球表面特征和大气状况的信息。Iain H. Woodhouse所著的《微波遥感导论》系统地介绍了微波遥感技术的原理及应用，是该领域的经典教材之一。 该书的作者Iain H. Woodhouse在遥感领域有着深厚的背景和丰富的经验。他在苏格兰爱丁堡大学获得物理和自然哲学的理学学士学位，并在邓迪大学获得了遥感的理学硕士学位。此后，在马可尼研究中心从事雷达系统设计工作，并在爱丁堡取得大气遥感哲学博士学位。1995年至1998年间，在荷兰瓦赫宁根农业大学从事教育和科研工作。从1999年起，他在爱丁堡大学地球科学学院担任讲师，并于2013年起担任应用地球观测专业教授，主要研究领域为植被的主动微波遥感，尤其是森林遥感。 《微波遥感导论》一书涵盖了微波遥感的多个方面，包括微波遥感技术的发展历程、微波的特性和微波遥感的特点、微波与物质的相互作用、大气与地球表面的被动微波辐射测量、雷达高度计和微波散射计的探测原理、高分辨率成像雷达的原理以及干涉测量技术在主动和被动微波遥感中的应用等。书中详细介绍了微波遥感技术的应用，如地面和海洋表面的特征探测，同时对使用的数学公式进行了详细推导。 本书旨在为读者提供关于微波遥感的基础理论知识，适用于电子技术、大气遥感、海洋遥感以及地球科学与全球变化等专业方向的研究生和高年级本科生。此外，它也可以为从事电子系统技术，特别是微波遥感技术与应用研究的科研人员提供重要的参考。书中强调了基本原理，力求去除繁文缛节，专注于介绍不随时间变化的核心概念，并且避免过多关注即将过时的特定卫星或传感器，从而保持了长期的实用价值。 值得注意的是，本书的中文简体翻译版权由科学出版社独家出版，并仅在中国大陆地区销售。在本书的中文版序言中，作者强调了为初学者提供引导性文字的初衷，并希望读者能够发现该书内容的实用性和时间的考验。 微波遥感的核心优势在于其独特的电磁波特性，如能穿透云雾、植被和一定程度的土壤，以及在夜间也具有良好的探测能力。这使得微波遥感能够为地球科学及环境监测提供独特且宝贵的数据。目前，微波遥感技术已被广泛应用于多种应用领域，例如农业、林业、气象预报、海洋监测、环境保护等。 在应用方面，高分辨率成像雷达技术，尤其是合成孔径雷达(SAR)技术，为遥感领域带来了革命性的进步。它能够在不受天气和光照条件限制的情况下获取地表的详细图像。干涉测量技术则能够利用获取的两幅或以上图像来计算地表的形变，应用于地表灾害监测、城市变迁分析等方面。这些技术在科学研究和日常决策中的应用越来越广泛，对提高我们对地球系统的理解以及资源管理、环境保护等方面有着重要意义。 《微波遥感导论》通过深入浅出的方式，将复杂的微波遥感技术原理讲解得清晰明了，适合于具有初步遥感知识的读者，尤其是对于那些希望进一步深入学习雷达遥感技术的学生和研究人员来说，是一本极具价值的参考书籍。

**正文** 本文将深入探讨"PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取"这一主题，该主题涉及遥感技术、植被生态学以及计算机编程等多个领域。PROSAIL模型是一种广泛使用的光谱辐射传输模型，它在植被遥感研究中扮演着至关重要的角色，能够帮助科学家们理解和解析遥感图像中的植被信息。 **PROSAIL模型介绍** PROSAIL是"PROSPECT + SAIL"的简称，是两个经典的植被光谱模型的组合。PROSPECT模型主要关注叶片层面的物理过程，考虑了叶绿素、液泡、细胞壁以及气孔等因素对光吸收和散射的影响。而SAIL模型则着眼于冠层层面，通过考虑冠层结构的不均匀性来模拟光的分布和植被反射特性。当这两个模型结合在一起时，就形成了一个既考虑单个叶片特征又考虑冠层整体效应的综合性模型。 **前向模拟** 前向模拟是PROSAIL模型的核心应用之一。它通过输入特定的植被参数（如叶面积指数、叶绿素含量、气孔导度等），计算出对应的光谱反射率或透射率。这些模拟结果可以用来预测不同植被类型、健康状态或环境条件下的遥感光谱响应，为遥感数据的解释提供理论依据。 **植被参数遥感提取** 遥感技术可以获取大面积、高时空分辨率的植被信息，但如何准确地从遥感图像中提取出植被参数是一项挑战。PROSAIL模型的前向模拟功能使得我们可以反演这些参数，例如叶绿素含量、叶干物质含量、冠层厚度等。这通常涉及到一个迭代优化过程，通过比较模型模拟的光谱与实际遥感观测值，不断调整参数以求得最佳匹配。 **代码实现** 提供的压缩包中包含了"prosail-2.0.5.zip"，这很可能是一个包含PROSAIL模型源代码或者封装好的软件工具。使用这些代码或工具，用户可以进行参数设置、输入数据处理、模型运行及结果分析。同时，"Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe"是一个Python科学计算环境，通常用于数据处理、建模和可视化，非常适合与PROSAIL模型配合使用。 在实际操作中，用户首先需要安装Anaconda，然后导入并运行PROSAIL模型的代码，设定合适的参数，加载遥感数据，最后通过比较模拟结果与实际遥感图像，反演出植被参数。这个过程可能涉及到数据预处理、模型调参、误差分析等多个步骤，需要一定的编程技能和遥感知识。 掌握PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取技术，对于理解植被生态系统、监测气候变化、评估农田生产力、保护生态环境等方面具有重要意义。通过深入学习和实践，我们可以利用这些工具更有效地从遥感数据中提取出有价值的生态信息。