海底底质是矿物、岩石、土壤的自然侵蚀产物，生物降解有机质的沉积物，以及污水排出物等在水体底部的堆积物质统称，不包括工业废水沉积物。其类型可分为硬质底（基岩、巨砾）和软质底（砂、泥），不同底质环境直接影响生物群落分布，如硬质底多固着生物，软质底则以穴居生物为主。 海底底质的探测技术包括声学分类、采样分析及专题图编制，广泛应用于海洋工程、资源开发和科研领域。

决定棉花产量的关键因素之一是棉花的种植面积，适时准确地掌握棉花的种植面积对于科学指导棉生产具有十分重要的意义。文章以安庆市、池州市为例，系统地介绍了在棉花种植面积遥感监测过程中，通过土地利用背景数据库建设，以及基于背景数据的棉花种植面积遥感解译，准确地监测了棉花种植面积及其变化率。结果显示：长江流域棉花主要集中分布于沿江的洲圩区，其次分布于沿江的岗地和丘陵；在2001～2002年度，棉花种植面积变化主要是减少，在2002～2003年度，棉花种植面积变化主要是增加。究其变化的原因，主要受棉花市场价格和气候条

内容概要：本文档介绍了利用Google Earth Engine平台计算Landsat 8和Landsat 9卫星影像的叶面积指数（LAI）的方法。首先定义了时间范围为2022年到2024年，并设置了云量覆盖小于10%的筛选条件。然后通过影像集合操作，对每个影像进行了波段选择、反射率转换、NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）计算，最终基于EVI得到LAI。为了确保数据的时间连续性和完整性，以8天为间隔创建了时间序列，并对每个时间段内的最大值进行合成，同时去除了无有效数据的影像。最后，绘制了LAI和NDVI的时间序列图表，以便于分析特定区域在指定月份内的植被变化情况。 适合人群：从事地理信息系统、遥感科学或生态学研究的专业人士，以及对植被动态监测感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：①用于研究植被生长周期与环境因素之间的关系；②评估不同季节或年度间的植被覆盖变化；③为农业、林业管理和环境保护提供科学依据。 其他说明：此文档提供了详细的代码示例，用户可以根据自身需求调整参数设置，如时间范围、空间范围和云量阈值等，以适应不同的研究目的。此外，建议用户熟悉Google Earth Engine平台的基本操作和Python/JavaScript编程语言，以便更好地理解和应用这些代码。

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一、 【程序环境】程序性质：C# 开发的 WPF 桌程序 开发平台：Visual Studio 2015、GDAL库、.Net Framework 4.5 运行环境：Windows 8.1 以上 二、 【程序目的】GDAL 库是一个开源库，它能够实现读取任意格式的图像文件，包括遥感图像，本程序利用 GDAL 库来读取遥感图像，使用 C# 实现一些核心图像的功能，包括： 遥感图像及普通图像读取：实现读取 .img 遥感图像及选择波段进行处理，实现读取大部分常见图像格式 图像基本操作：实现图像平移、缩放等常见操作 遥感图像增强处理：实现灰度拉伸、HIS变换、图像平滑、图像锐化、边缘增强、反相等增强处理

轮船遥感目标检测数据集 公众号：猫脸码客 公众号：深读CV

标题中的“DAT格式遥感图像(含头文件).zip”是指一个包含DAT格式遥感图像的压缩文件，其中每个图像都附带有相应的头文件。遥感图像主要用于地球观测，通过卫星或航空平台上的传感器捕获地表信息。DAT格式是遥感数据的一种常见存储方式，而头文件（如HDR文件）则提供了关于图像的重要元数据。 遥感图像通常由多个波段组成，这里的描述指出所有图像都具有3个波段。波段代表图像传感器接收到的不同电磁辐射频率范围，例如可见光、近红外和短波红外。在遥感中，多波段数据可用于分析地表特征，如植被覆盖、土地利用和水体检测。 标签“ENVI DAT”暗示这些图像可能被设计用于与ENVI（Environment for Visualizing Images）软件兼容。ENVI是一款专业的遥感图像处理和分析软件，支持多种遥感数据格式，包括DAT，并且能够读取和解析头文件，以提供图像显示、处理、分类和分析等功能。 文件名称列表中的“can.dat、Beijing.dat、TM-30m.dat、TM.dat、NVIS.dat”等是具体遥感图像的文件，它们可能对应不同的地理区域或时间点。“.dat”后缀表明它们是遥感图像数据部分。而“Sandiego.hdr、TM.hdr、can.hdr、TM-30m.hdr、Beijing.hdr”则是相应的头文件，这些文件包含了图像的元数据，如空间分辨率、投影信息、波段波长、数据类型、以及可能的校正参数等。 理解DAT格式遥感图像的关键在于知道如何利用头文件（HDR）来解读数据。HDR文件以文本格式存储，用户可以通过查看这些文件来获取关于图像的详细信息，如波段数量、每个波段的含义、图像的大小、坐标系统等。在ENVI中，加载DAT图像时会自动关联HDR文件，以便正确地解析和显示图像。 遥感图像处理涉及的技术包括辐射校正、大气校正、几何校正、图像增强、分类和变化检测等。对于3个波段的图像，可以进行色彩合成以创建假彩色图像，使地表特征更易于识别。例如，常见的假彩色组合有近红外、红和绿波段，这能突出植被区。 这个压缩包提供的DAT格式遥感图像及其头文件，为分析不同地区的地表特性提供了基础数据。通过使用ENVI这样的专业软件，我们可以深入了解这些区域的环境特征，进行各种遥感应用，如城市规划、环境监测、灾害评估等。

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。