该ppt按照遥感卫星简述、人工智能技术、智能遥感解译、总结与展望，主要介绍了 从数据到应用实现智能解译一体化、遥感卫星、数据源、样本库、人工智能中的深度学习及遥感解译解译算法（语义分割、目标识别、变化检测），并根据具体的算法进行说明。ppt共计40页，设有不同的动画，该PPT也可作为学术会议的模板，该ppt模板非本人成果，内容才是。忘悉知。

### 定量遥感分析方法概述 #### 一、遥感面临的问题 1. **有效信息匮乏**：尽管遥感技术能够提供大量的数据，但在实际应用中，如何从这些数据中提取出有效的信息仍然是一个挑战。例如，在农业生产监测中，需要获取冠层叶面积指数(LAI)、叶绿素含量(Cab)、土壤湿度(Ws)和植物水分状态(Wv)等参数，但当前的遥感技术往往只能提供植被指数(VI)、冠层水分胁迫指数(CWSI)等间接指标。 2. **遥感数据的地学理解**：遥感数据本身具有复杂的物理意义和地理背景，如何将这些数据转化为易于理解和使用的地理信息是一个关键问题。这涉及到遥感数据的解释、分类以及与地理信息系统(GIS)的集成等方面的工作。 3. **遥感定量化**：随着遥感技术的发展，越来越多的研究致力于通过定量的方法来提高遥感数据的利用效率。这包括了对遥感数据进行精确的测量、建模和分析，以便更好地服务于各种应用领域。 4. **多学科交叉**：遥感技术的发展和应用越来越依赖于多个学科领域的交叉合作，包括大气科学、地理信息系统、计算机科学等，这对于解决复杂问题至关重要。 #### 二、定量遥感的基本概念 1. **定量遥感**是一种利用遥感数据来进行精确测量和分析的技术，其目的是为了获得更加准确的地理信息。这通常涉及到使用数学和统计方法来处理遥感图像，从而得到具体的数值结果。 2. **遥感模型**是用于描述遥感过程的数学或物理模型，它可以帮助我们理解遥感信号是如何受到地表特性、大气条件等因素的影响。 3. **反演**是在定量遥感中常用的一种技术，其目标是从遥感数据中推断出地表参数或其他未知变量。反演过程中可能会遇到“病态”问题，即小的输入误差会导致大的输出误差，因此需要采用特定的策略和方法来克服这些问题。 #### 三、定量遥感的基本内容与方法 1. **方向性与多角度遥感**：通过不同角度的观测可以获得更多关于地物表面结构的信息。例如，多角度遥感技术能够捕捉到不同角度下的反射率变化，这对于分析地物表面的微观结构非常有用。 2. **尺度效应与尺度转换**：尺度效应是指在不同的空间尺度上观察同一现象时，其表现出来的性质可能有所不同。在定量遥感中，需要通过尺度转换技术来解决这个问题，确保不同尺度的数据能够相互匹配。 3. **病态反演与反演策略方法**：病态反演是指当反演问题不稳定时出现的情况，这时需要采取特殊的方法来解决问题，比如正则化技术、先验信息的引入等。 4. **遥感模型与应用模型的链接**：将遥感模型与其他应用模型(如气候模型、水文模型)结合起来，可以在更广泛的背景下应用定量遥感技术。这种链接有助于提高模型的预测能力和适用范围。 #### 四、定量遥感试验研究 1. **遥感数据源的改善**：高光谱、高几何分辨率、高灵敏度等技术的进步极大地提高了遥感数据的质量。例如，高光谱成像能够提供丰富的光谱信息，有助于识别和分类地物类型。 2. **数据处理分析方法的发展**：随着新技术的应用，例如多源数据融合、数据与模型同化、混合像元分解等，遥感数据的处理和分析能力得到了显著提升。这些方法有助于提高遥感数据的利用效率和精度。 3. **遥感基础理论研究的深化**：对于遥感机理的深入研究有助于更好地理解遥感信号的变化规律及其与地表特性的关系。例如，通过分析组分波谱与遥感像元波谱之间的关系，可以更准确地提取地物特征。 定量遥感分析方法是一个复杂而综合的领域，它不仅涉及先进的遥感技术和数据分析方法，还需要跨学科的合作来解决实际问题。随着技术的不断进步和理论研究的深入，定量遥感将在更多领域发挥重要作用。

遥感技术在航空领域的应用日益广泛，其中机场跑道作为航空安全的重要组成部分，其状态监测显得尤为重要。为提高遥感监测的自动化和智能化水平，数据集的作用不可或缺。《遥感机场跑道检测数据集VOC+YOLO格式8116张2类别》文档提供了一个专为遥感影像中机场跑道检测设计的数据集。该数据集具有以下几个关键知识点： 该数据集采用Pascal VOC和YOLO两种标注格式。Pascal VOC格式是一种广泛使用的数据格式，它提供了XML格式的标注文件，用于描述图像中各类物体的位置和类别信息。而YOLO格式则是一种流行的实时对象检测系统，它通过txt文件来标注物体的类别和位置，以方便YOLO训练算法的使用。这两种格式的结合使得数据集能够适用于多种对象检测模型的训练和测试。 数据集包含了8116张标注好的遥感图片，每张图片都对应一个VOC格式的xml标注文件和一个YOLO格式的txt标注文件。这意味着，除了图片本身，还有8116个详细的标注文件，为算法的精确训练提供了可能。图片及标注文件的数量之多，保证了数据集在深度学习模型训练中的丰富性和多样性。 标注类别共有两个，分别是“airport”（机场）和“runway”（跑道）。机场类别标注了17251个矩形框，跑道类别标注了27810个矩形框，总计45061个矩形框。这表明数据集在机场和跑道对象的覆盖面上下了大功夫，确保了足够的标注密度和详尽程度。 标注工具使用的是labelImg，这是个广泛用于图像标注的开源工具，它支持生成Pascal VOC格式的标注文件。标注规则是使用矩形框来圈定机场和跑道，这与遥感图像中机场跑道目标的识别特征相匹配。 数据集的使用说明中还强调了重要说明和特别声明。重要说明暂无，而特别声明则指出数据集本身不对训练出来的模型精度提供任何保证。这表明数据集提供的是一个基准材料，模型精度的高低需要使用者根据具体算法和训练过程来保证。同时，数据集提供了准确且合理的标注，以确保训练图像质量。 数据集提供了图片预览和标注例子，以便用户更直观地了解数据集的内容和标注的质量。数据集的下载链接也一并给出，方便用户获取完整数据进行学习和研究。 该数据集对于研究人员来说具有较高的实用价值，能够为机场跑道的遥感监测与分析提供坚实的数据支持。通过对这些标注数据的深度学习和分析，研究人员可以开发出更为精确高效的机场跑道监测算法，从而提高航空安全的保障水平。

遥感影像图质量的评价研究近些年主要集中在色彩质量评价及影像质量评价上,并有部分评价软件推出。笔者在研究的基础上,设计了遥感影像质量评价体系,提出了影像质量评价二级指标及相应权比,介绍了几何质量、色彩质量评价原理,最后设计并实现了遥感影像质量评价系统,并选择6种遥感影像图进行了色彩质量评价试验,以机助形式实现了半自动化的影像生产质量定量评价。结果表明:系统具有操作简单,定量客观等特点,可应用于遥感影像质量评价实践。

### ENVI遥感影像处理使用手册关键知识点解析 #### 一、ENVI软件概述 **1.1 ENVI简介** ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一款由美国RSI公司开发的强大遥感影像处理软件。它基于交互式数据语言（IDL）构建，拥有丰富的功能模块，能够支持多种遥感数据的读取、显示与分析。 **1.2 ENVI、ENVIRT与IDL的关系** - **ENVI**: 遥感影像处理的核心软件。 - **ENVIRT**: 是ENVI的扩展模块之一，主要用于虚拟现实和三维可视化。 - **IDL**: Interactive Data Language，一种高级编程语言，ENVI的底层开发平台，用户可以通过IDL进行自定义开发和扩展功能。 **1.3 ENVI功能概览** - **影像预处理**: 包括辐射校正、大气校正、几何校正等。 - **信息提取**: 波谱分析、特征提取等。 - **数据融合**: 多源数据融合、空间分辨率增强等。 - **图像分析**: 分类、变化检测、矢量分析等。 - **三维地形模拟**: DEM分析、三维建模等。 - **雷达数据分析**: SAR图像处理、InSAR技术等。 - **专题制图**: 图像渲染、地图制作等。 **1.4 启动ENVI** 通过双击桌面图标或从开始菜单中选择“ENVI”启动程序。 **1.5 ENVI图形用户界面（GUI）** ENVI的GUI包括菜单栏、工具栏、状态栏、图像显示窗口、控制面板等组成部分。 **1.6 通用图像显示概念** - **单波段显示**: 显示单一波段的图像。 - **多波段合成**: 将多个波段组合成彩色图像。 - **直方图调整**: 调整图像亮度和对比度。 - **伪彩显示**: 使用不同的颜色表示不同的灰度值。 **1.7 数据管理** - **文件导入**: 支持多种遥感数据格式的导入。 - **文件导出**: 可将处理后的数据导出为多种格式。 - **数据浏览**: 快速查看数据的基本信息。 - **数据转换**: 进行格式转换或投影变换等。 **1.8 内存管理** ENVI提供高效的内存管理机制，可以处理大型遥感数据集而不会占用过多的系统资源。 **1.9 ENVI基础** - **基本操作**: 包括打开文件、保存文件、关闭文件等。 - **文件格式**: 支持多种常见的遥感数据格式。 - **数据处理流程**: 从数据读取到结果输出的整个处理流程。 #### 二、ENVI文件管理与操作 **2.1 File菜单** File菜单提供了对文件进行操作的命令，如打开、保存、关闭等。 **2.2 打开图像文件** 通过File菜单下的“Open Image File”选项，可以选择并加载遥感图像文件。 **2.3 打开外部文件** 除了标准的图像文件外，还可以打开其他类型的文件，如文本文件、ASCII文件等。 **2.4 打开矢量文件** 支持打开GIS矢量文件，如Shapefile等，用于地理信息的叠加分析。 **2.5 打开以前的文件** 可以通过历史记录快速打开最近使用过的文件。 **2.6 编辑ENVI头文件** ENVI头文件包含了图像的基本属性信息，如波段数、像素大小等，可通过此功能进行修改。 **2.7 生成测试数据** 用于创建示例数据集，便于测试和演示软件功能。 **2.8 数据浏览器的使用** 数据浏览器帮助用户快速浏览和预览数据集的基本信息，提高工作效率。 **2.9 文件的存储** 提供了多种方式保存文件，包括保存当前文件、另存为新文件等。 **2.10 输入IDL变量** 可以直接输入IDL变量，方便进行更复杂的编程操作。 **2.11 输出为IDL变量** 将处理结果输出为IDL变量，便于进一步的数据分析或编程使用。 **2.12 编辑IDL代码** 允许用户直接编辑IDL代码，实现自定义功能开发。 **2.13 IDLCPU参数设置** 可以调整IDL运行时的CPU参数，优化程序性能。 **2.14 磁带工具** 对于大型数据集，可以使用磁带工具进行管理，提高处理效率。 #### 三、ENVI图像处理功能 **3.1 Window菜单** 提供了对窗口进行管理的功能，如新建窗口、关闭窗口等。 **3.2 窗口查找器的使用** 窗口查找器帮助用户快速定位特定的窗口或图像，尤其是在多个窗口同时打开时非常有用。 **3.3 启动新的显示窗口** 用于创建新的图像显示窗口，方便用户同时查看多张图像。 以上仅为ENVI遥感影像处理使用手册的部分内容概述，实际操作中还需根据具体需求灵活运用各个功能。ENVI以其强大的功能和灵活性，在遥感数据分析领域有着广泛的应用。

遥感技术在现代农业、气象、环境监测和资源探测等领域发挥着重要作用。其中，PROSAIL模型是一种广泛应用于植被遥感信息提取的模型，它是由PROSPECT模型和SAIL模型相结合而形成的。PROSPECT模型主要负责描述单个叶子的光学特性，而SAIL模型则负责模拟植被冠层的辐射传输特性。将两者结合，PROSAIL模型能更准确地模拟植被的光谱反射率，进而对植被参数进行估算。 在实际应用中，为了从遥感影像中获取植被的叶面积指数（LAI）等关键参数，常常需要对PROSAIL模型进行反演。LAI是衡量植物生长和健康状况的重要参数，它反映了叶面积与土地面积的比值，对于评估植被覆盖度、碳循环和生态系统生产力等方面具有重要意义。 ARTMO是一个在MATLAB环境下运行的辐射传输模型工具箱，它为用户提供了方便的接口来运行PROSAIL模型，并进行相关参数的反演和模拟。该工具箱内置了多种模型，包括PROSAIL，使得研究人员可以轻松地实现植被参数的提取和分析。工具箱的3.29版本需要配合特定版本的数据库使用，本压缩包中就包含了适用于ARTMO 3.29版本的数据库文件，这表明本压缩包内容是为用户提供了一个完整的、即插即用的解决方案。 对于专业用户而言，开源意味着他们可以自由地查看、修改和分发源代码。ARTMO工具箱作为开源工具箱，促进了科研社区之间的知识共享和技术合作，同时也保障了模型的透明性和可扩展性，这有助于加速遥感领域的科研创新和技术进步。 本次提供的压缩包中，“遥感-PROSAIL模型-LAI反演”文件夹表明了此压缩包内容主要涉及使用PROSAIL模型进行植被参数LAI的反演。用户可以借助此工具箱和相应的数据库文件进行实际操作，如通过遥感数据来估算植被的LAI值。这种估算对于农作物的生长监测、森林覆盖度的评估和气候变化的研究都有重要的应用价值。 ARTMO的开源特性和配套的数据库文件，为研究者提供了一个强大的平台，使得他们能够在自己的计算机上重现和验证遥感数据处理的结果。这一功能对于提高遥感数据处理的准确性、扩展遥感技术的应用范围和深化对地表覆盖物的理解都具有积极作用。 此外，由于PROSAIL模型是通过结合叶片光学特性的PROSPECT模型和描述冠层结构的SAIL模型来实现对植被的准确模拟，这使得它在处理复杂的地表覆盖类型时具有更高的可信度和精确度。因此，PROSAIL模型在农业、林业、生态学以及环境科学等领域的研究和应用中占据着重要的位置。 本次提供的压缩包内容不仅包含了ARTMO工具箱和配套数据库，也体现了当前遥感领域在开源、共享和高精度模拟方面的发展趋势。通过这些工具，研究人员能够进行更加深入和精确的遥感数据分析，推动相关领域知识的进步和应用的深化。

【Matlab基础与遥感应用】 Matlab，全称Matrix Laboratory，是一款强大的数学计算软件，广泛应用于数值分析、矩阵运算、信号处理、图像处理、图形建模等领域。在武汉大学遥感院的课程中，Matlab是学生们进行作业和项目的重要工具，因为它能够有效地处理遥感数据并进行科学计算。 遥感技术是通过非接触方式获取地球表面信息的技术，主要包括卫星遥感和航空遥感。Matlab在遥感中的应用主要体现在以下几个方面： 1. **数据预处理**：遥感图像通常含有噪声和异常值，Matlab提供了各种滤波器（如均值滤波、中值滤波）和去噪方法（如小波去噪）来改善图像质量。此外，还可以进行辐射校正和几何校正，确保数据的准确性和一致性。 2. **图像增强**：Matlab可以进行直方图均衡化、对比度拉伸等操作，增强图像的视觉效果，使细节更易识别。 3. **特征提取**：Matlab的图像处理工具箱支持边缘检测（如Sobel、Canny算法）、区域生长、形状描述子等方法，用于识别和提取遥感图像中的目标特征。 4. **分类与识别**：通过支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等机器学习算法，Matlab能对遥感图像进行自动分类，识别土地覆盖、建筑物、植被等。 5. **变化检测**：Matlab可以对比不同时间的遥感图像，找出地表特征的变化，这对于监测城市扩张、森林破坏、灾害评估等具有重要意义。 6. **三维建模与可视化**：利用Matlab的三维建模功能，可以构建地形模型，结合遥感图像进行三维场景重现，提供直观的地理信息展示。 7. **数据分析与模拟**：遥感数据往往涉及到大量的空间和时间序列分析，Matlab强大的数组运算能力使得处理这些数据变得简单。同时，Matlab的Simulink模块可用于构建动态系统模型，模拟气候变化、水文循环等复杂过程。 在武汉大学遥感院的Matlab作业中，学生可能需要完成上述部分或全部任务，这不仅锻炼了他们的编程技能，也加深了对遥感理论和应用的理解。通过实际操作，学生们能够更好地掌握遥感数据处理的关键步骤，为未来从事遥感科学研究或相关工作奠定坚实基础。

目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，它旨在在图像或视频中自动定位并识别出特定的对象。YOLO，即“你只看一次”（You Only Look Once），是一种高效的目标检测算法，它以其实时处理速度和高精度而受到广泛关注。本系列教程——"目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的深度学习卫星遥感图像检测与识别"，将深入探讨如何利用YOLOV5这一最新版本的YOLO框架，对卫星遥感图像进行有效分析。 YOLOV5是YOLO系列的最新迭代，由Joseph Redmon、Alexey Dosovitskiy和Albert Girshick等人开发。相较于早期的YOLO版本，YOLOV5在模型结构、训练策略和优化方法上都有显著改进，尤其是在准确性、速度和可扩展性方面。它采用了更先进的网络结构，如Mish激活函数、SPP模块和自适应锚框等，这些改进使得YOLOV5在处理各种复杂场景和小目标检测时表现更加出色。 卫星遥感图像检测与识别是遥感领域的关键应用，广泛应用于环境监测、灾害预警、城市规划等领域。利用深度学习技术，尤其是YOLOV5，我们可以快速准确地定位和识别图像中的目标，如建筑、车辆、植被、水体等。通过训练具有大量标注数据的模型，YOLOV5可以学习到不同目标的特征，并在新的遥感图像上实现自动化检测。 在实战案例100讲中，你将了解到如何准备遥感图像数据集，包括数据清洗、标注以及数据增强。这些预处理步骤对于提高模型的泛化能力至关重要。此外，你还将学习如何配置YOLOV5的训练参数，如学习率、批大小和训练轮数，以及如何利用GPU进行并行计算，以加速训练过程。 教程还将涵盖模型评估和优化，包括理解mAP（平均精度均值）这一关键指标，以及如何通过调整超参数、微调网络结构和进行迁移学习来提高模型性能。同时，你将掌握如何将训练好的模型部署到实际应用中，例如集成到无人机系统或在线监测平台，实现实时的目标检测功能。 本教程还会探讨一些高级话题，如多尺度检测、目标跟踪和语义分割，这些都是提升遥感图像分析全面性的关键技术。通过这些实战案例，你不仅能掌握YOLOV5的使用，还能了解深度学习在卫星遥感图像处理领域的前沿进展。 "目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的深度学习卫星遥感图像检测与识别"是一套详尽的教程，涵盖了从理论基础到实践操作的各个环节，对于想要在这一领域深化研究或应用的人士来说，是不可多得的学习资源。

内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2卫星图像进行云层遮罩处理的方法。首先定义了一个函数`funcao`用于提取QA60波段并设置云和卷云的位掩码，确保这两个条件都为0时才保留图像数据。然后通过`ImageCollection`方法获取指定时间范围内的COPERNICUS/S2影像集，并使用过滤器排除云量超过20%的影像。最后利用`.map(funcao)`将云层遮罩应用到整个影像集合，并通过中值合成创建马赛克图像，最终展示RGB波段的处理结果。; 适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Sentinel-2卫星数据；②掌握云层遮罩技术，提高影像质量，为后续分析提供更清晰的数据源；③理解位运算在遥感影像处理中的应用。; 阅读建议：读者应具备基本的JavaScript编程技能和对遥感概念的理解，在实践中逐步探索代码细节，尝试调整参数以适应不同研究区域的需求。

计算遥感器覆盖条带 遥感器条带（Swath）显示了卫星遥感器的覆盖区。Swath不一定位于地面轨迹的中央。只有当飞行器的姿态定义为nadir alignment with ECF velocity constraint时才能计算遥感器覆盖条带。 选中Sfixed遥感器，选择Tools菜单中的Swath项，打开Swath功能，设置Line Width为2，Stop Time为1 Nov 2001 02:00:00.00,应用后观察地图窗口中的Swath条带。 STK基本练习4：使用遥感器