资源环境遥感元数据库的设计与研究
多尺度遥感影像数据库管理的设计与实现
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Ｃ ｍ ｕ ｒＥ ｇｎ ｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｏｓ计算机工程 与应用 ｏ ｐ ｔ ｎ ｉ ｒ ｇ ａｄ Ａ ｐｉ ｔ ｎ ｅ ｅ ｎ ｃｉ
多尺度遥感影像数据库管理的设计与实现
遥感与GIS技术在山区铁路工程地质勘察中的应用研究
遥感与GIS技术在山区铁路工程地质勘察中的应用研究一、本文概述随着科技的不断进步，遥感技术和地理信息系统（GIS）在工程地质勘察领域的应用日益广泛，特别是在地形复杂、地质条件多变的山区铁路工程中，这些技术展现出了巨大的潜力和优势。
本文旨在探讨遥感与GIS技术在山区铁路工程地质勘察中的应用，分析其在提高勘察效率、降低工程风险以及优化设计方案等方面的作用。
本文将介绍遥感技术的基本原理及其在山区铁路工程地质勘察中的具体应用。
遥感技术通过卫星或航空器搭载的传感器，能够获取地表的大量信息，包括地形、植被、土壤和岩石等。
这些信息对于识别地质构造、分析地质灾害风险具有重要意义。
特别是在山区，由于地形险峻、交通不便，传统的地质勘察方法往往耗时耗力且存在一定的安全风险。
而遥感技术的应用，可以在较短时间内获取大范围的地质信息，为工程地质勘察提供了更为高效和安全的解决方案。
本文将探讨GIS技术在整合和分析遥感数据中的关键作用。
GIS 作为一个强大的空间数据分析和管理工具，能够将遥感数据与地质、地形、气象等多种数据进行有效整合，形成综合的地质信息数据库。
通过GIS技术，工程师和地质学家可以对地质数据进行空间分析，识别潜在的地质灾害区域，评估工程风险，从而为铁路工程的设计和施工提供科学依据。
本文将通过实际案例分析，展示遥感与GIS技术在山区铁路工程地质勘察中的具体应用效果。
通过对比传统勘察方法与遥感GIS技术相结合的勘察结果，本文将验证遥感GIS技术在提高勘察精度、缩短勘察周期、降低工程成本等方面的显著优势。
同时，本文还将讨论在实际应用中可能遇到的挑战和问题，以及如何通过技术创新和方法优化来克服这些问题，进一步推动遥感与GIS技术在山区铁路工程地质勘察中的应用和发展。
二、遥感技术基础与系统介绍遥感技术，作为一种获取地球表面信息的重要手段，已广泛应用于各个领域。
在山区铁路工程地质勘察中，遥感技术以其独特的优势，如大范围、高效率、周期短等，发挥着至关重要的作用。
分析遥感技术在国土空间规划中的应用
城乡规划与设计幸福生活指南4幸福生活指南分析遥感技术在国土空间规划中的应用闵素娟江苏苏地仁合信息技术服务有限公司 江苏 南京 210000摘 要：遥感技术和城市国土规划有重要的关系，先进的遥感技术应用在土地规划中会有利于国土空间规划，本文主要是研究一下遥感技术于国土规划中的应用，希望能够更好地促进遥感技术在国土规划中的应用和发展。
关键词：遥感技术；国土空间规划；应用随着科技的发展，遥感技术也是在不断的发展，而且遥感技术具有快捷、实用和实现动态化管理的特点，遥感信息技术能够实现信息的同步，并且积极对国土资源进行导航，从而对城市国土规划有重要的引导作用。
目前来说遥感技术对地质、资源、环境等方面有重要的监控作用，对国土资源规划起到非常重要的作用，遥感技术能够客观地反映国土规划中存在的问题，对国土空间规划提供一定的优势和帮助，从而能够更好地促进城市国土空间规划和管理。
遥感技术在城市规划和城市管理的主要作用是能够有效地对城市国土资源和环境进行规划，从而更好地促进国土空间的规划和管理。
1、遥感技术和国土规划的内容1.1 遥感技术的原理遥感技术就是积极利用卫星导航进行数据勘探，然后将所勘探到的数据以一个数据模型的方式反映到地面接收器，从而实现对土地上的运动着的和静止着的物体进行监控和管理，实现对整个国土空间规划有全面和系统的了解，从而更好地促进国土空间规划和管理。
而且遥感技术能够通过不接触和感知对象也能够对其进行系统的监控和管理，并且形成一个数据模型，让地面接收器能够直观且系统对其监控的数据有一个了解，从而更好的促进国土空间的规划和管理。
近年来我国遥感技术已经是在不断地完善和发展，遥感技术基本来说可以分为传感器、数据处理系统、遥感平台以及判断技术等等，通过这四项技术相辅相成共同组成的遥感技术对整个国土资源规划和管理有非常强的引导和促进作用。
当然这四项中哪一项技术都是非常的重要，一旦其中一项出现了问题，那么对其后的空间监控都是有非常重要的影响的。
精细化农业遥感监测系统设计与应用
精细化农业遥感监测系统设计与应用概述：精细化农业遥感监测系统是利用遥感技术与数据处理算法来实现对农田资源、作物生长、灾害风险等进行实时监测和分析的系统。
本文将介绍精细化农业遥感监测系统的设计原则、组成部分以及其应用案例。
一、设计原则1. 数据采集与处理：精细化农业遥感监测系统的设计开始于数据采集，包括多源遥感数据以及实地采集的环境数据。
数据处理步骤应确保高质量的数据清洗与校正，以获得准确的农田生态环境信息。
2. 功能模块建设：精细化农业遥感监测系统应具备多样化的功能模块，包括农田资源监测、作物生长诊断、灾害风险评估等。
这些功能模块的设计应充分考虑实际需求，以提供决策支持和风险管理。
3. 高效的数据分析与可视化：系统设计需要考虑高效的数据分析与可视化手段，以便用户快速获取农业信息并进行决策。
同时，将数据可视化为图表或地图等形式，有助于更好地展示与解读农业信息。
二、组成部分1. 多源遥感数据源：利用卫星、无人机等多种遥感技术获取农田信息。
卫星数据具有广覆盖、高精度的特点，而无人机可以实现农田微观信息的收集。
合理选择数据源，可以最大程度提高监测系统的准确性与时效性。
2. 算法与模型：根据农业监测任务的特点，选用适当的算法和模型对遥感数据进行处理和分析。
常用的算法包括遥感影像分类、变化检测、指数计算等。
农业模型可以帮助预测农作物的生长状况、灾害风险等。
3. 系统数据库：建立农业信息的数据库，用于存储和管理大量的数据，包括遥感数据、环境数据、作物数据等。
数据库应具备高效的数据查询与处理能力，确保系统能够快速响应用户需求。
4. 界面与交互设计：系统界面的设计应简洁明了，用户易于操作和理解。
交互设计要考虑用户需求，为用户提供个性化的农业监测服务。
三、应用案例1. 耕地质量监测：通过分析卫星遥感数据，结合土壤环境数据，对耕地质量进行监测和评估。
可以通过遥感图像的分类和指数计算，判断土壤的肥力水平、氮磷钾含量等。
基于WEB的东北地区遥感数据库系统的设计与研究
场网络 。建设信息 网络系统 ，加强 市场 预测 ，根 据市场 需 求组 织生产 。实施绿色食 品名 牌战 略 ，鼓励 各类 企业 创立 名牌绿 色
食品 ，努力增加黑 龙 江省 名 牌 绿 色食 品 数 量 ，发 挥 名牌 效 应 ， 增加市场 占有率 。
覆被率 ，不 断 改 善 大 气 质 量。加 强 土 壤 环 保 ，减 少 “ 色 污 白
染” ，通过扩大生物农药等措施 ，减 少土壤 中农 药 的残 留。 引导
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Ｗｅ ｂ环境的优点在 于 以一 致 用户大 传输 的 传输协 议 、用 户 可获得一些特殊功能 而不必付 出额外 费用 和平 台独立 性等 ，这
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国 土 与 自 然 资 源 研 究
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矿区生态环境遥感监测数据库系统设计与实现
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矿区生态环境遥感监测数据库系统设计与实现
胡玉玲。王 ， 萍， 张雷雷 ， 战丽丽。
（ 山东科技大学 ａ 测绘科学与工程学院； ． ． ｂ 地质科学与工程学院， 山东 青岛 ２６ １） ６ ５０
摘要 ： 以肥城 矿区为背景 ， 基于 Ｐｒ ｎｌ ｅｄｔ ａ 模 型构建了空间数据 库 ， ｅ ｏａ Ｇ ｏａ ｂ ｅ ｓ ａｓ 采用 Ｃ＃作为开发语 言 ， 借助 Ａｅ Ｉ ｎ ｉ 的控件 ｒＧＳＥ ｇ ｅ ｎ 开发 了矿 区生态环境遥感监测数据库系统。根据数据获取方式不同 ， 将空问数据库分为基础地理数据库 、 专题数据 库、 实地 监测数
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基于无人机遥感的自然资源动态监测研究
基于无人机遥感的自然资源动态监测研究作者：***来源：《科技资讯》2023年第17期关键词：无人机遥感自然资源动态监测中图分类号： P237 文献标识码： A 文章编号： 1672-3791（2023）17-0021-04随着经济快速发展，对矿产资源的需求日益增大，在一些耕地、矿产资源富足的地区，由于地处偏远、隐蔽存在监管不便的情况，往往有很多不法分子在未得到有关部门许可的情况下擅自动工，违规改变土地利用类型，这种情况在经济发展迅速的背景下屡禁不止，给自然资源部门带来巨大的监管压力[1]。
以广东省某地基层自然资源所为例，机构规模偏小，人员编制一般为3～5 人，管辖范围较广以乡镇为基本单位，环境复杂以地形地貌山地为主，建设活动零散分布，任务繁重同时还承担地质灾害、土地利用巡查等工作任务，有限的设备和巡查条件致使基层员工巡查效率低，难以真正做到及时发现和处置。
当前，无人机航拍技术历经多年的发展已非常成熟，作为国土资源动态巡查传统监测技术的有效补充，在国土资源动态巡查、耕地和永久基本农田保护动态监测等方面已获得各级自然资源部门的认可。
1 变化图斑的判识方法将前后两时相的影响与年度土地调查库进行套合。
两期影像与之对比，根据地物特征，利用数据时相、地域特点、地形地貌、周边环境等要素进行分析[2]。
如果影像表现为新增建设用地部分被数据库建设用地图斑压盖，则仅提取数据库建设用地图斑外未被压盖部分，数据库建设用地图斑边界直接作为新增建设用地图斑边界。
根据影像特征，将“非建设用地”类型范围内新增建设用地图斑的类型分别归为一、二、三、五、六、七类中二级类，具体分类如图1 所示。
2 数据获取2.1 研究区域广东某地为中国南方重稀土矿产地中心位置，稀土丰富。
通过硫酸铵浸泡泥土的方式，把离子态稀土元素置换到溶液中，再用草酸或碳铵沉淀得到92% 以上品位稀土精矿，进而完成开采。
稀土矿产高额利润导致在各县矿产区盗采稀土毫不收敛，致使大片林地被破坏、环境遭到污染和国家矿产资源损失严重。
自然资源调查监测数据库建设探讨
自然资源调查监测数据库建设探讨发布时间：2023-02-17T03:30:15.566Z 来源：《新型城镇化》2022年24期作者：徐炯楚[导读] 自然资源调查监测数据库是自然资源管理“一张底版、一套数据、一个平台”的重要内容，是国土空间基础信息平台的数据支撑。
自然资源调查监测数据库建设需要满足一体化集成管理、三维立体存储与表达、成果应用与服务。
广州市城市规划勘测设计研究院广东广州 510030摘要：目前，各项自然资源调查监测没有形成统一的标准和方法，调查监测数据资源和系统分散，业务管理信息化水平不高，分析评价应用不智能，成果共享不充分。
基于此，本文结合自身工程实践经验，对自然资源调查监测数据库建设的需求问题进行了分析，基于现有基础地理信息数据，分析数据库建设关键技术环节，建立了数据库系统，有力提升了自然资源管理的一体化、精细化和智能化水平。
关键词：自然资源；调查监测；数据库建设在现有业务系统的基础上，建立统一的自然资源调查监测系统势在必行。
本文在分析自然资源调查监测数据库建设需求的基础上，设计了数据库建设技术流程，对数据库系统建设的关键技术环节进行了探讨。
1需求及需要解决问题分析1.1需求分析自然资源调查监测数据库是自然资源管理“一张底版、一套数据、一个平台”的重要内容，是国土空间基础信息平台的数据支撑。
自然资源调查监测数据库建设需要满足一体化集成管理、三维立体存储与表达、成果应用与服务。
一体化集成管理。
自然资源调查监测数据库主要数据分类包括土地资源、森林资源、草原资源、湿地资源、水资源、地表基质、地下资源、海洋资源、自然资源监测数据。
自然资源调查监测数据库建设的首要任务是在现有生产组织模式下，对各类自然资源调查监测数据进行整合与建库，实现对各类调查监测成果的一体化集成管理。
三维立体存储与表达。
目前自然资源调查监测数据已经扩展到具有高程信息的三维立体点、线、面、体要素。
因此，自然资源调查监测数据库建设需要构建需要实现对多层次立体空间位置的各类自然资源进行三维立体存储、管理、表达和应用。
基于分布式遥感影像数据库的优化设计
案例二
总结词：高效运维
详细描述：通过云计算平台提供的监控和日志分析工具，可以实现遥感影像数据库的高效运维。系统 管理员可以实时监控数据库的运行状态，快速发现和解决问题。
案例三
总结词
智能分类与识别
详细描述
利用人工智能技术对遥感影像数据进行分类和识别，可以提高数据处理的速度和精度。 通过训练深度学习模型，可以对不同类型的遥感影像进行自动分类，并识别出其中的目
农业管理
遥感影像数据可用于农业管理，通过分析农作物生长状况 、土壤质量等遥感影像数据，实现精准农业和智能化农业 管理。
城市规划
遥感影像数据可用于城市规划，通过对城市空间布局、建 筑分布、交通状况等遥感影像数据的分析，为城市规划提 供决策依据。
02
分布式遥感影像数据库的优化 需求
数据存储优化
数据压缩
动化和智能化决策支持。
03
可视化分析
利用数据可视化技术将遥感影像数据和分析结果进行直观展示，帮助用
户更好地理解和把握数据。
06
案例分析与实践
案例一：某地区遥感影像数据库的优化设计
总结词
数据存储优化
详细描述
通过优化数据库查询语句和索引设计，提高了遥感影像数 据的查询效率。同时，采用缓存技术，将常用查询结果缓 存起来，减少了数据库的访问次数。
THANKS
谢谢您的观看
生成对抗网络（GAN）
通过GAN生成高质量的遥感影像数据，用于扩充数据集和增强数据多样性。
自编码器（Autoencoder）
利用Autoencoder对遥感影像进行降维处理，提取关键特征，降低计算复杂度和存储成 本。
数据挖掘与知识发现
关联规则挖掘
通过关联规则挖掘发现 遥感影像数据中各要素 之间的关联关系，为决 策提供支持。
遥感数据处理常用的数学模型
遥感图像处理中的数学模型的发展展望
随着遥感技术的发展，获取地球环境信息的手段越来越 多，信息越来越丰富.因此，为了充分利用这些信息，建立 全面收集、整理、检索以及科学管理这些信息的空间数据库 和管理系统，加快进行遥感信息机理研究，研制定量分析模 型及实用的地学模型，进行多种信息源的信息复合及环境信 息的综合分析等，构成了当前遥感发展的前沿研究课题。
(1)农作物遥感估产数学模型
徐希孺等研究了冬小麦产量三要素(穗数、粒数、千 粒童)与小麦光谱参数之间的关系，建立了垂直植被指数 PVI与上述三要素关系的数学模型
李付琴、田国良的研究表明，在一定条件下，高植
被指数、高叶面积指数并不一定代表高产，因而他们在 建立模型时，将PVI与气象因子一并考虑，用逐段订正的 阶乘模型建立PVI与气象因子综合模型，表达式为：
（2）太阳辐射引起的畸变校正模型
太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜 照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取 的图像.太阳高度角可根据成像时间、季节和地理位 置来确定，即：
大气辐射校正中的数学模型
大气辐射校正主要是消去程辐射，在消去程 辐射过程中，主要采用回归分析模型.由于程辐射 主要发生在短波波段，把近红外波段作为无散射 影响的标准图像，通过对不同波段图像的对比分 析来计算大气影响.设红外波段为a，现需求其他 波段相应的亮度最小值，这些波段设为b.分别以 a,b波段的像元亮度值为坐标，做二维光谱空间， 两个波段中对应像元在坐标系内用一个点表示.结 合图像分析模型，得到的回归模型如下：
自然资源综合动态智能监管系统设计与实现
自然资源综合动态智能监管系统设计与实现自然资源综合动态智能监管系统是指利用先进的信息技术手段，对自然资源的开发利用、保护与管理进行智能化监控和管理的系统。
该系统的设计与实现旨在提高自然资源管理的效率和精准度，强化对资源的保护和合理利用，从而实现可持续发展的目标。
该系统的设计与实现需要考虑以下几个方面的内容：需要建立一个综合的自然资源数据库。
该数据库包括各类自然资源的基础数据、实时监测数据和统计数据。
基础数据包括地理信息、气象信息、生态信息等，实时监测数据包括环境污染监测、水质监测、气象监测等，统计数据则是对各类资源的数量和质量进行统计和分析。
通过建立综合数据库，可以全面掌握各类自然资源的动态情况，为后续的监管工作提供数据支持。
需要建立一套完整的监管指标体系。
这个指标体系包括对资源开发利用的规模、强度、效益的监管指标，对环境保护和生态保护的指标，对资源管理的指标等。
这些指标可以通过专家经验和科学研究确定，也可以根据法律法规和政策要求来进行制定。
通过监管指标体系，可以对资源开发活动进行量化评估，及时发现问题和风险，并采取相应的措施进行调整和管理。
然后，需要建立一套智能监测系统。
这个系统主要包括遥感和地理信息系统、传感器网络和数据分析系统。
遥感和地理信息系统可以通过卫星和飞机等平台获取大范围内的地表信息和地理数据。
传感器网络可以通过部署不同类型的传感器来实时监测环境污染、水质、气象和地质等信息。
数据分析系统可以对收集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息，并进行可视化展示和报告生成。
通过这些智能监测系统，可以实时监测和分析自然资源的变化和动态情况，及时发现问题和异常，推动科学决策和精细管理。
需要建立一套管理和决策支持系统。
管理系统可以实现对资源开发活动的全流程管理，包括许可证审批、执法检查、资源评估和管控等。
决策支持系统可以通过模型和算法，对资源利用的风险和效益进行评估，并提供优化建议和决策支持。
通过这些系统的建立，可以实现自动化和智能化的监管和管理，提高效率和精确度，同时减少人为误判和主观性干扰。
自然资源遥感综合调查解译、野外调查记录表、数据入库格式参考表、成果报告编写提纲
附录A（规范性附录）解译记录表表A.1为自然资源遥感综合调查现状解译记录表；表A.2为自然资源遥感综合调查变化解译记录表。
表A.2 自然资源遥感综合调查变化解译记录表附录 B（规范性附录）野外调查记录表表B.1为自然资源因子现状解译野外调查记录表；表B.2为自然资源因子变化解译野外调查记录表。
表B.1 自然资源因子现状解译野外调查记录表表B.2 自然资源因子变化解译野外调查记录表附录 C（资料性附录）数据入库格式参考表表C.1为自然资源因子解译成果数据图层划分参考表；表C.2为面状自然资源因子现状解译图层属性数据结构表；表C.3为线状自然资源因子现状解译图层属性数据结构表；表C.4为面状自然资源因子变化解译图层属性数据结构表；表C.5为线状自然资源因子变化解译图层属性数据结构表。
表C.1 自然资源因子解译成果数据图层划分参考表表C.2 自然资源因子现状解译图层属性数据结构表（面状）表C.3 自然资源因子现状解译图层属性数据结构表（线状）表C.4 自然资源因子变化解译图层属性数据结构表（面状）表C.5 自然资源因子变化解译图层属性数据结构表（线状）附录 D（资料性附录）成果报告编写提纲自然资源遥感综合调查（1﹕10000）成果报告编写提纲：第一章概况一、项目概况（来源、目的任务、实物工作量、预期成果）二、工作内容三、工作完成情况四、经费使用情况五、质量评述六、提交成果。
第二章调查区概况一、调查区位置、范围与自然地理概况二、调查区自然资源概况（自然资源概况、以往研究成果、以往研究成果评述）第三章技术方法一、技术路线二、工作方法（资料收集、遥感影像分析与处理、遥感解译、野外调查验证、图件编制、数据库建设、成果报告编写等）三、执行技术标准及规范第四章自然资源现状调查一、自然资源分布现状（类型、面积、图斑个数）三、分布现状分析（自然资源分析特点、存在问题分析）第五章自然资源监测一、自然资源变化情况（变化类型、面积、图斑个数）二、变化情况分析（变化情况总结、变化规律分析、存在问题分析）第六章综合研究与评价一、综合研究与评价（评价方法、评价步骤、评价结果）二、调查区面临的主要地质生态环境问题三、对策与建议第七章成果数据整理与提交一、数据库建设（图层命名与划分原则、属性结构与字段内容要求）二、提交文件内容及格式第八章结语一、取得成果（解决资源环境和基础地质问题、成果转化应用和有效服务、科学理论创新和技术方法进步、人才培养和团队建设、其他进展与成果等）二、存在问题与建议。
自然资源卫星遥感常态化监测框架设计研究
Technological Innovation22《华东科技》自然资源卫星遥感常态化监测框架设计研究李来胜（广西壮族自治区自然资源遥感院，广西 南宁 530000）摘要：时代在不断的发展，科技在不断的进步，尤其是伴随着信息技术的不断发展，卫星遥感一体化观测体系已经构建完成，但是自然资源卫星应用技术体系的建设效果还不是很理想，对于卫星遥感一体化观测体系构建造成了不同程度的影响，因此，需要突破自然资源卫星遥感常态化监测技术，大幅度的提高自然资源卫星遥感数据保障监测能力。
本文主要对自然资源卫星遥感常态化建设框架设计进行了分析，并对进展与效果进行了研究，以做参考。
关键词：自然资源；卫星遥感常态化监测；框架；设计为了与国家生态文明建设总部所提出来的精神相符合、相一致，在地理国情监督管理土地变更等等各方面的同时，需要将卫星遥感技术的优势与特点全部发挥出来，将服务自然资源管理作为基础，对于那些违法用地行为做到早发现，早解决，满足自然国内对于大区域多元遥感信息产品的各种要求。
为了早日将这一目标实现与要求，要科学、合理地展开了自然之源常态化遥感监测，主要的工作就是生态修复监督执法管理对自然资源的保护、规划、设计等等各方面，自然资源卫星遥感常态化监测体系具有提高自然资源卫星遥感数据服务和决策等等能力。
基于此，本文下面将对自然资源遥感常态化监测框架设计进行进一步的分析和研究。
1 框架的设计分析 1.1 构建自然资源卫星遥感监测体系 随着我国社会高速的发展与经济的持续增长，大众对生态修复、资源专项整治等等工作都提出了更高的要求与希望，要求自然资源系统要不断的健全与完善遥感影像数据生产体系，将正射遥感影像产品自动化的生产快速的实现，最终实现遥感影像信息产品的在线服务。
顺利、有序的展开常态化季节监测，服务的主体业务就是自然资源的调查监督管理等等，科学、合理的指导，为有序的开展各项自然资源卫星遥感监测工作奠定良好的基础。
我国资源环境遥感发展与应用(转)
我国资源环境遥感发展与应用遥感卫星经过30多年的发展已经形成了以陆地卫星、海洋卫星、气象卫星、环境卫星等四大卫星业务运行系统和以科学研究为目的的实验卫星。
卫星遥感构成了对地圈、生物圈、大气圈及其相互作用的物理、化学过程和时空演变规律的系统化、立体化的探测系统，形成了全面的观测能力，在资源环境研究及其相关领域的应用日益广泛和深入。
一、遥感技术的发展与应用能力遥感（RS）与地理信息系统（GIS）技术的发展及其在地理学研究中越来越广泛和深入的应用，已经导致这一学科研究方法，特别是地理学研究中空间对象的观测与信息获取方法产生了根本性的变化，极大地提高了对地观测能力和丰富了观测内容，深化了人们对地理现象的认识。
目前，遥感技术已形成多星种、多传感器、多分辨率共同发展的局面。
各种遥感卫星包括资源卫星、环境卫星、海洋卫星、气象卫星等等，所获取的遥感信息具有厘米到千米级的多种尺度，如63cm、1m、3m、4m、5m、10m、20m、30m、60m、120m、150m、180m、250m、500m、1000m等多种分辨率，重访周期从1天到40～50天不等，在获取资源环境空间和时间信息方面构成很好的互补关系。
遥感技术在地球资源与环境研究和测量任务中扮演着越来越重要的角色，它所具有的高度的空间概括能力，有助于对区域的完整了解；而且各种空间分辨率遥感影像互补，成为获取地球资源信息的重要技术手段；不同卫星的适宜的重访周期有利于对地表资源环境的动态监测和过程分析；以多光谱观测为主并辅以较高分辨率的全色数据，极大的提升了对地物的识别和分类。
卫星遥感技术的发展使资源环境研究得到了极大的促进，在研究资源环境时空特征方面取得了一系列的具有重要影响的成果。
技术发展提高了成果质量，加强了研究深度，而且促进了成果应用。
二、资源研究中遥感技术的应用1．土地资源自1990年起，国际地圈生物圈计划（IGBP）和国际全球变化人文因素计划（IHDP）两组织积极筹划全球性综合研究计划，于1995年共同拟定并发表了《土地利用与土地覆被变化科学研究计划》，将其列为全球环境变化的核心项目。
基于深度学习的遥感解译地物样本库建设研究
2023/ 10 27基于深度学习的遥感解译地物样本库建设研究李莹 化涛（河南丰图测绘服务有限公司，河南 郑州 45000）摘 要：针对遥感解译样本库存在分类体系混乱、共享共用难等问题，结合自然资源调查监测工作的业务需求，探讨自然资源遥感智能解译样本库的建设研究。
主要研究内容包括样本分类体系构建、采集与清洗、建库，形成分布均匀、种类齐全、涵盖不同地物类型及观测尺度的遥感解译样本库，提升了国产高分辨率卫星遥感信息提取与变化检测自动化、智能化业务能力，服务自然资源监测监管及相关行业应用。
关键词：样本库；自然资源；深度学习；服务应用1 背景近年来，随着对地观测技术的发展，遥感影像数据以几何级数的速度快速增长。
这些时效性强、覆盖范围广、多类型、多分辨率的海量遥感数据在地表信息提取、资源与生态环境变化监测等诸多领域发挥了巨大作用[1-3]。
遥感影像数据量的快速增长和数据类型的不断丰富，对数据快速精准解译方法与技术提出了更高要求。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断进步，深度学习技术在图像识别方面取得重大进展。
深度学习技术也支持场景理解、地物目标检测与土地覆盖分类等任务。
人们通过构建大量样本数据训练深度学习网络，提高遥感影像特征提取成效[4]。
遥感影像解译包括场景识别、目标检测、地物分类、变化检测等不同层次的任务，每种任务都可基于多种影像资源来实现，面向智能解译的样本库必须充分体现这种多源特性，才能保证解译精度。
当前已有不少遥感解译样本数据集，总体来看，这些样本集存在分类体系不统一、解译样本量小、多样性不足、样本影像来源单一、样本尺寸固定等问题，已经严重影响大范围多源异构遥感影像解译效率与质量[5]。
现有遥感影像智能解译样本集大多针对具体应用场景和解译对象来建设，不同样本集采用了不同的分类体系，开放性与可扩展性不足，难以支持样本集的共享与综合利用。
现有样本采集工具标注内容不全面，样本标签格式不统一，样本标注效率和质量存在缺陷，样本空间分布不均匀、数量少、类型简单，亟须研究顾及地貌景观类别的样本分布策略，并研发专用遥感影像样本采集工具，以提升采集质量与效率[6,7]。
面向自然资源执法的多模态遥感监测关键技术及应用
面向自然资源执法的多模态遥感监测关键技术及应用1. 引言1.1 概述自然资源是人类社会发展和生存的重要基础，而有效的执法监测对于维护自然资源的合理利用和保护具有重要意义。
随着遥感技术的不断发展和创新，多模态遥感监测成为了现代自然资源执法中一种强大工具。
多模态遥感监测技术结合了多种遥感数据源（如光学、雷达、红外等），能够提供更全面、准确的信息，并辅助决策制定、监测分析等工作。
1.2 文章结构本文将探讨面向自然资源执法的多模态遥感监测关键技术及其应用。
首先，在第二部分中，我们将介绍多模态遥感监测技术的定义和原理，并详细介绍多模态数据融合算法以及遥感图像分类与识别技术。
接着，在第三部分中，我们将通过具体案例分析来展示多模态遥感监测在森林资源、土地资源和水资源执法中的应用。
然后，在第四部分中，我们将探讨关键技术挑战，并提供相应解决方案，包括数据获取和处理难题、算法效率与准确性问题以及部署和操作成本考量问题。
最后，在第五部分，我们将对全文进行总结，并对未来的研究方向进行展望。
1.3 目的本文旨在深入探讨面向自然资源执法的多模态遥感监测关键技术及其应用。
通过对相关技术原理和案例分析的介绍，提供给读者详尽的了解多模态遥感监测在自然资源执法中的作用和应用场景。
同时，我们也希望通过解决关键技术挑战所提供的解决方案，为进一步完善自然资源执法工作提供有益参考。
最后，通过对未来研究方向的展望，鼓励学界和相关机构继续探索创新，在多模态遥感监测领域取得更加突破性的成果。
2. 多模态遥感监测技术:2.1 定义和原理:多模态遥感监测技术是指利用不同波段、不同传感器或不同类型的遥感数据进行整合和处理，以获取更全面、准确的地表信息和监测对象变化情况的一种技术。
该技术基于多源数据融合、遥感图像分类与识别等关键方法，可以有效提高自然资源执法中的监测能力。
多模态遥感监测技术的原理是利用多个传感器获取的不同波段或类型的遥感数据，通过数据融合、分类与识别等处理方法，将这些数据整合起来得到更全面、准确的地表信息。
2017年武汉大学资源与环境科学学院硕士研究生各科目考试范围
2017年武汉大学资源与环境科学学院硕士研究生各科目考试范围专业课为学校自主命题，大部分专业课不像公共课那样有考试范围公布，不过，武汉大学资源与环境科学学院是有给出考研专业课的考试范围的，为此，东湖武大考研网特意整理收集了2017年武汉大学资源与环境科学学院硕士研究生各科目考试范围（官网版），如果考生有其他疑问，可以联系官网右侧的咨询老师。
888《遥感技术及其应用》（考试范围）着重考察学生对遥感技术的基本概念和原理的理解、对遥感信息处理基本方法的掌握以及对遥感地学应用问题的基本分析能力。
内容涉及：一、遥感物理基础。
包括：遥感定义、类型、系统构成、特点；电磁辐射及其度量、物质的辐射特性、辐射在介质中的传播特性、辐射的主要物理和化学效应、遥感有关的辐射基本定律；太阳和地球的辐射特点、大气介质对辐射传输的主要影响、地表辐射的几何特性、地物波谱等。
二、遥感数据获取技术。
包括：遥感器概念、主要遥感器类型及其简要原理、主要成像方式、辐射定标；遥感卫星的种类、重要遥感卫星及其遥感器的基本参数；摄影测量的基本概念、主动微波遥感概念及其特点、高光谱遥感概念及其特点。
三、遥感信息处理与分析技术。
包括：遥感数据的分辨率、遥感数据的计算机显示方式、遥感图像的直方图及统计参数、遥感数据变换（彩色变换、傅里叶变换、K-L变换、K-T变换）的基本原理和作用、几何校正、辐射校正、图像灰度变换增强、卷积增强、图像代数运算、遥感数据融合、遥感指数技术、目视解译标志、图像特征量化、监督分类和非监督分类概念、K-均值分类方法、最大似然法分类方法、定量遥感（遥感反演）的概念等。
四、遥感技术地学应用。
包括遥感地学应用的一般工作流程，以及土地覆盖与土地利用遥感、植被遥感、水体遥感、地质遥感中的最基本内容，能够举例说明662自然地理学考试范围1、自然地理学的性质及研究对象、意义等；2、地球系统：地球形状和大小、地球运动、地球表层系统、地球的圈层等；3、地球演化：地球形成与演化、地质构造等；4、岩石圈系统：地壳的物质组成、地壳运动及构造形迹、火山与地震、地壳演变、板块构造等；5、大气圈系统：能量基础、大气运动、大气降水、天气系统、气候形成及分异规律等；6、水圈系统：水的分布、水循环与水量平衡、水分运动和输送、海洋水环境、陆地地表水等；7、土壤圈系统：土壤圈的物质组成和特性、土壤的形成与演化、土壤的类型与分布等；8、生物圈系统：生物圈与生物多样性、生物群落、生态系统的组成与结构、生态系统功能、生态平衡、生态修复等；9、地球上的生态系统：森林生态系统、草原生态系统、荒漠生态系统、湿地生态系统、海洋生态系统、农业生态系统等；10、地理环境的地域分异规律：自然地域分异、综合自然区划等；11、圈层间的相互作用684经济地理学896经济地理与区域规划经济地理学的研究对象与特性，经济活动系统与地理环境系统相结合的基本原理，经济活动区位选择原理与方法，区域经济活动体系地理空间组织原理与方法，基于测度与评价的区域经济发展决策（工业，农业，基础设施和城镇体系布局和环境保护）。
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资源环境遥感元数据库的设计与研究1杨瑞茹中国地质大学（北京）地球科学与资源学院，北京（100083）E-mail：yangruiru@摘要：资源环境遥感空间数据库中包括大量的遥感影像数据,数据结构复杂多样。
元数据作为数据库信息的辅助数据,有利于用户对数据的再加工，并且能够提高用户检索数据的效率。
本文从资源环境遥感信息平台特殊的数据结构入手,指出了建立资源环境遥感元数据库的意义,设计出了符合资源环境遥感实际情况的元数据内容,进而讨论了资源环境遥感元数据库管理系统的功能实现。
关键词：资源环境，遥感，元数据，数据标准1. 引言元数据是关于数据的内容、质量、条件和其它特性的数据,它是为数据的管理、查询和使用服务的[1]。
目前，我们还缺乏资源与环境遥感地质调查信息的交流和共享机制。
随着遥感技术的不断发展和大范围应用，为了满足数据生产者对数据的管理和维护, 并能使用户实现快速查询，知道从哪儿能找到所需要的信息,如何使用数据。
建立一个统一的资源与环境遥感信息平台元数据库成为一项必不可少的工作。
建立元数据库，首先要有一个元数据标准。
《地质信息元数据标准》[2]2005版本，为从数据共享的层面来设计资源与环境遥感影像库的元数据库提供了参考。
该标准属于地质信息专用核心元数据标准，适用于空间地质信息和非空间地质信息产品的发布和交换。
资源环境遥感空间数据库中包括大量的遥感影像数据，由于遥感数据有其特殊的描述方法，例如波段、数据加工、传感器、分辨率等，因此有必要对该标准做必要的扩展。
资源与环境遥感平台元数据库以《地质信息元数据标准》2005版本的扩展元数据标准作为主要参考,考虑到国内大部分卫星遥感数据供应部门对外的主要业务之一是生产卫星遥感资源数据,这就要有遥感数据的详细说明介绍，从而使用户对提供的数据有个明确的了解，并且能够指导用户根据实际需要选择合适的数据。
元数据可以当作是数据库信息的辅助数据,有利于用户对数据的再加工，并且元数据库的建立避免了对遥感数据不太了解的用户选择数据的盲目性，提高了用户检索数据的效率。
如果元数据库建立成功，就能够为不同遥感部门将已建立的遥感影像数据库加入该信息平台提供一个统一的标准。
本文按照资源与环境遥感信息类别，初步设计出该元数据库的大致内容。
《地质信息元数据标准》2005版本规定的地质信息元数据包括7个元数据子集，分别是元数据信息、标识信息、数据质量信息、内容信息、空间参照信息、分发信息、引用和负责单位联系信息。
其中引用和负责单位联系信息是公用信息子集。
该元数据库保留了《地质信息元数据标准》中设计的前6类内容，扩展出遥感影像采集信息(如波段、传感器、卫星、轨道号、太阳高度角等)这一元数据子集。
对于按照《地质信息元数据标准》2005版本保留的6类内容，该元数据库严格按照《地质信息元数据标准》扩展元数据标准，保留了6类内容的必选实体，有选择性地选用了其中的条件必选和可选实体，并且结合资源与环境遥感数据库的实际需要增加一些信息，例如在分辨率里结合遥感图像特点增加了时间和辐射分辨率。
在1本课题得到中国地质调查局基础调查部下达的调查类计划项目资助（项目编号1212040611203）的资助。
该标准由中国地质调查局提出，本文参照的是2005年1月16日完成的建议稿。
标志信息里增加了空间数据邻接信息，用于记录空间数据集属性接边状况、坐标接边状况、相邻图幅图号、相邻图幅名称，有利于用户了解图像外信息，进行图像镶嵌。
该元数据库系统可以实现数据网上查询检索。
2. 资源环境遥感元数据库概述该元数据库按照其描述的内容可以大致分为两类。
其中，第一类是指关于元数据信息的总体介绍和对数据集总体了解，是对地理空间数据仓库的描述信息，包括数据仓库名称、数据仓库类型编号、数据仓库内容描述、数据仓库访问方法、数据仓库更新日期、数据仓库元数据主机、地址、负责单位、参照标准等；第二类包含数据集的详细信息，是对数据库中每一专题信息的较为详细介绍。
也可以从另一角度理解该元数据库，该元数据库按层状结构进行组织,由元素、实体和子集组成。
元数据元素是元数据的基本单元。
可以理解为是数据库中的一个字段。
元数据实体是一组说明数据同类特征的元数据元素的集合。
元数据实体可以是单个实体，也可以是包括一个或多个实体的聚合实体。
例如在元数据子集标识信息中包含数据集有关的联系信息这一实体。
元数据子集是相互关联的元数据实体和元素的集合，主要包括元数据信息、标识信息、数据质量信息、内容信息、空间参照信息、引用和负责单位联系信息、影像属信息。
其中引用和负责单位联系信息是公用信息子集。
3. 资源环境遥感元数据库设计（1）元数据信息。
包含元数据的全部信息。
在该元数据库中记录了元数据的名称、元数据创建日期、元数据采用的字符编码标准、元数据标准名称、元数据标准版本、元数据使用语言、对元数据信息负责任的单位或个人、数据集采用的空间参照系的信息、数据集质量的总体评价信息等9个实体。
（2）标识信息。
描述地质数据集的基本信息。
是空间数据仓库中任何地理空间数据集必须包含的部分。
通过标识信息,用户可以对空间数据集有一个总体的把握和了解。
在该元数据库中包括的内容有:字符集、摘要、目的、状况、地理标志符、数据表示方式、分辨率（对于遥感影星这里包括空间分辨率、时间分辨率、辐射分辨率）、专题类别、地理标识符、影像轨道标识、引用（数据集名称、数据集日期）、图像范围信息（包括东西南北个边界点地理经纬度区域范围、直角坐标区域范围、区域覆盖的图幅号）、时间范围信息（项目起始时间和终止时间）、数据集有关的联系信息（负责单位名称、职责、联系方式）、关键词（关键词类型、关键词）、静态浏览图信息（各静态浏览图文件名、文件描述）、垂向范围信息、数据集限制（访问限制、安全等级、使用限制）、数据集格式（格式名称、格式版本）、维护信息（维护更新频率、负责维护的单位信息）、空间数据邻接信息（空间数据集属性接边状况、坐标接边状况、相邻图幅图号、相邻图幅名称）。
共计21个实体。
(3) 空间数据质量信息。
空间数据质量信息是对空间数据集质量进行总体评价的信息。
数据集生产者可以通过这部分内容对数据集质量评价的方法和数据集加工生产过程的质量进行详细地描述。
而这一部分也是用户对空间数据集在数据质量和精度方面确定是否适合自己使用要求的主要依据。
该元数据库中包含的内容有:数据质量说明（数据验收说明、图件输出质量、完整性报告、空间数据集逻辑一致性报告、准确度、验收说明、附件质量）、数据志（图像处理说明）、数据源（数据源说明、数据源比例尺分母、数据源参照系、数据源引用）、以及与遥感图片本身密切相关的图像处理过程（处理步骤说明、处理规则、所凭借的软件、对于遥感图片指出其可以用于图像几何纠正的参考信息如控制点、数据获取方法和解算公式等的信息）。
共包括4个实体。
（4）空间参照系信息。
数据集使用的空间参照系的说明。
资源与环境遥感信息平台空间数据仓库数据有基于地理地理的空间参照系（在元数据库中需要记录其坐标名称）、基于坐标的空间参照系（元数据库中需要记录坐标系名称、类型、坐标参照系名称、投影参数）和基于垂向坐标参照系（在元数据库中需要记录其坐标名称），对于栅格数据，如遥感图片，要指出其格网第一象元位置、格网方位、存储顺序。
每个数据集的描述包括一种坐标系实体。
（5）内容信息。
描述数据集的内容信息。
数据集生产者可以通过该部分内容详细地描述空间数据集中各要素类的名称、标识码以及含义等内容，从而使用户可以由此知道该空间数据集地理要素属性码的名称、含义等信息。
包括各类数据集（矢量数据集、DEM数据集或栅格影像数据集）名称、要素类属性、内容描述、属性结构描述文件4个实体。
（6）分发信息。
描述数据集分发者和获取数据的方法。
通过分发信息,用户可以了解到空间数据集在何处,怎样获取、获取费用等信息。
包括：在线信息、分发联系方信息、定购说明3个实体。
（7）遥感影像采集信息: 该子集包括采集信息一个实体，该实体中包括以下几个元素：遥感器类型、操作模式、太阳方位角、云量覆盖、时间、卫星介绍、地面站、波段范围、波段数等。
4. 元数据管理系统的功能实现随着数据库中的数据不断更新和新的环境质量数据库的建立, 元数据库也将不断随之更新和扩充。
另外，元数据库管理系统的设计要兼顾到标准本身的发展,不断调整和优化, 对于随着标准的调整而可能改动的部分要分留有修改的接口, 对于由于国家政策等尚未出台的内容也要留出增加内容的接口。
元数据的存储按照专题信息进行存储。
在专题目录界面中，表结构设置如下：序号专题名称摘要详细内容链接序号是对每一专题的按顺序的编号，专题名称表示空间数据库中每一数据集的名称，摘要是对每一专题的简要介绍，详细内容链接可以直接进入相关专题的元数据库。
在每个专题中，包括若干元数据表，每个表中对元数据的定义分为：序号、名称、标志符、内容、数据类型和域值。
元数据表结构表示如下：序号名称标志码内容数据类型域值其中,编号表示元数据元素的序号；名称表示元数据元素的命名；标志符是按照《地质信息元数据标准》2005版本规定的各个元素的代码，内容表示元数据元素的具体取值；数据类型表示元数据元素的数据取值类型；域值表示空间数据仓库元数据项的取值范围。
进行查询时，首先进入一个专题信息的检索界面, 进行专题选择，进入某一专题后，可以按照查询途径进行查询。
在该元数据库提供的在查询界面中, 输入相关的标题、出版日期、作者、出版商、摘要、目的、主题关键词等, 均可查询到所需的元数据表文件，其元数据表结构如上。
查询方式可以选择模糊查询和精确查询。
提供元数据库的在线连接, 可方便的连接到数据库服务器, 在访问权限内查询相关的空间数据库。
另外，可将查询结果打印输出。
元数据编辑浏览功能是元数据库管理系统的一项基本的功能. 它包括了添加、删除、修改和浏览等功能。
元数据的浏览编辑功能采用了权限控制,普通的用户只有基本的浏览权限,只有管理员才可以进行添加、删除和修改等操作。
为了便于用户的理解和查询，在该系统中还按照《地质信息元数据标准》2005版本，对于元数据库中提供的每一元数据元素，建立一整套元数据语义文件，对用户元数据的每个数据项进行语义描述。
在用户查询元数据时用热链接方式调用。
该元数据库还具有数据录入、数据编辑、数据更新和维护、网络发布、网上查询功能。
参考文献[1] 地质信息元数据标准.中国地质调查局,2005.[2] 周成虎，李军.地球空间元数据研究[J].中国地质大学学报,2000 ,25(6) :580 —581.[3] 蒋景瞳,等. 国际元数据标准的发展和研究现状[A] . 中国地理信息元数据标准研究[C].北京:科学出版社,1999.[4] UNEP. Biodiversity data management (Document 4) :Resource inventory[M] . 1995d.The design and research of metadata base on resources andenvironment remote sensingYang RuiruSchool of the Earth Sciences and Resources, ChinaUniversity of Geociences, Beijing (100083)AbstractThe database of resources and environment remote sensing includes a large number of spacial data, and the data’s structure is complex and different. The metadata is conducive to the database information ,it is useful to re-process data for users, and could improve the efficiency when users search for data. This paper began with the particularity of data structure , then , analyzed the use of metadata, put forward metadata contents of resources and environment remote sensing database information. At last , this paper discussed the metadata base.design of function.Keywords: resources and environment ，remote sensing , metadata, data standard作者简介：杨瑞茹，女，1982年出生，中国地质大学（北京）2005级硕士研究生，资源与环境遥感专业。