- 2025-01-21 09:33:05卫星遥感监测
- 卫星遥感监测是利用卫星搭载的各种传感器，从太空对地球表面进行远距离、非接触式的探测和测量技术。它能够快速、准确地获取大范围的地表信息，包括地形地貌、植被覆盖、水体分布、气候变化等。通过卫星遥感数据，可以对环境、资源、灾害等进行实时监测和评估，为环境保护、城市规划、灾害预警等领域提供科学依据。该技术具有覆盖范围广、时效性强、数据连续性好等优点，是现代地球观测和环境保护的重要手段之一。
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卫星遥感监测资讯
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- 本标准规定了滨海核电厂温排水卫星热红外遥感监测的技术流程与方法。本标准适用于滨海核电厂温排水产生的表层海水热影响的监督性监测。
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- 生态部发布《滨海核电厂温排水卫星遥感监测技术规范》征求意见稿
- 本标准规定了滨海核电厂温排水卫星遥感监测的技术方法。本标准适用于滨海核电厂温排水造成的海水热分布监测。 内陆核电厂温排水热分布监测和向水体直排的火电厂热分布监测可参考本标准执行。
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卫星遥感监测问答
- 2025-03-13 19:00:14数据分析软件怎么监测
- 数据分析软件怎么监测：全面提升数据洞察力与决策效率 在现代商业环境中，数据已经成为企业决策的重要基础。为了从大量的数据信息中获取有价值的洞察，数据分析软件发挥着至关重要的作用。如何高效监测和分析这些数据，是每个企业在利用数据分析工具时必须面对的问题。本文将探讨数据分析软件如何有效地监测数据流、检测异常、以及提供及时的报告，帮助企业提升运营效率和决策质量。 一、数据分析软件的监测功能概述 数据分析软件的核心功能之一便是数据监测。这些软件通过多种方式对数据进行实时跟踪，监控数据的变化趋势以及系统的运行状态，帮助企业及时发现潜在问题。通过监控数据的传输、处理、存储和分析等各个环节，数据分析软件能够保证数据的完整性、准确性以及时效性。 监测过程通常包括两个方面：数据质量监控和数据流监控。数据质量监控是指确保数据的准确性和可靠性，避免由于输入错误或系统故障导致的数据偏差。而数据流监控则侧重于分析数据的流动性和动态变化，确保数据能够按照预定的流程顺利流通，不会受到外部因素的干扰。 二、数据异常检测与预警功能 在数据监测过程中，异常检测是另一个关键环节。数据分析软件通过设置合理的阈值和规则，能够实时监控数据流中的异常波动。这些异常波动可能意味着系统存在故障、操作错误，或者数据质量问题。通过数据分析软件，企业能够在问题发生之前或初阶段便获得警报，从而采取必要的应对措施，避免问题的进一步扩大。 异常检测的方式通常包括基于统计模型的检测、机器学习算法的自适应调整以及基于历史数据的比对分析等。无论是哪种方式，核心目标都是通过智能化的监测手段，尽早识别异常、减少人工干预，提高数据的处理效率。 三、实时报告与决策支持 高效的数据分析软件不仅仅关注数据的收集与监测，它还应具备提供实时报告和决策支持的能力。通过数据可视化功能，数据分析软件将复杂的数据呈现为简洁明了的图表和报告，帮助决策者更快地理解数据背后的含义。这些报告可以涵盖多维度的数据分析，包括趋势分析、对比分析、预测分析等，从而帮助管理者做出更加准确的决策。 数据分析软件还可以根据监测结果自动生成定期报告，或者根据具体的需求提供定制化的报告。这些报告不仅可以提升数据分析的透明度，还能够帮助企业更好地评估运营状况、市场动态以及业务策略的效果。 四、数据安全与合规性监测 在数据分析和监测的过程中，数据安全与合规性是不可忽视的因素。现代数据分析软件不仅具备数据加密、访问控制、数据备份等功能，还能够确保数据处理过程中符合相关的法律法规要求。通过监控数据使用权限、访问记录和操作日志，企业可以确保数据的合法合规性，防止数据泄露和滥用的风险。 总结 数据分析软件的监测功能不仅仅是对数据进行实时跟踪，更是提升企业运营效率和决策质量的关键手段。从数据质量监控、异常检测，到实时报告生成，再到数据安全保障，数据分析软件已经成为现代企业不可或缺的工具。通过这些监测功能，企业能够更好地挖掘数据背后的价值，做出更为和高效的业务决策，终实现业务的持续增长和发展。
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- 2023-06-12 10:35:36转载 | 高光谱遥感数据处理系列（六）监督分类
- 高光谱遥感数据处理系列（六）非监督分类是一种面对数据本身的分类方法，与之相对应的：监督分类，则是面向先验知识的分类方法。监督分类是指给定已知类型的数据，通过建模的方式将这些数据与对应的类型建立映射关系，并将这种关系应用到未知类型的数据上的过程。如果每种类型用一个数字来表示，分类任务可以看做回归分析的一种特例。主界面分区ROI工具监督分类需要有已知类型的数据集作为先验知识进行训练，称为训练集。一般可以通过目视解译，或者实地样方调查的方式获取训练集。构建训练集的方法如下：在主菜单②工具栏中点击打开Region of Interest（ROI) Tool，进行兴趣区选取：ROI工具最基本的ROI选取过程如上图所示，首先选择①工具添加新的ROI范围，在②中调整ROI的名称和颜色，在③中选择绘制ROI的图形形状，④在图上绘制ROI，完成后右键Accept shape type。如果想要绘制带有空洞的图形，可以点击复选框⑤所示的Multi Part复选框，然后在影像上绘制两个叠加的图形，完成后右键 Accept。使用File可以进行ROI图层的读取与保存如果选取好了ROI可以使用Options可以利用对ROI本身进行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,计算离散度（Compute ROI Separability），或者使用对ROI范围内的图像进行统计（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI对图像进行裁剪。除了使用不同形状进行框选，还可以使用像元，自动区域生长，阈值选取等方式产生ROI。在ENVI的帮助文件中详细介绍了这些工具的使用方法。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，请读者自行查阅。监督分类在训练集选择完毕后就可以进行监督分类，ENVI中提供了多种监督分类的工具，包括：平行六面体（Parallelepiped）最 小距离（Minimum Distance）马氏距离（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神经网络（Neural Net）支持向量机（Support Vector Machine）波谱角（Spectral Angle Mapper）这里我们介绍两种监督分类方法，最 大似然法和波谱角方法。01最 大似然法在ENVI的帮助文件中详细介绍了各种分类方法的原理。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定义为:最 大似然分类假设每个波段中每个类别的统计数据呈正态分布，并计算给定像素属于特定类别的概率。每个像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的类别。根据该定义，最 大似然法将每个类别投影到特定的分布上，分类问题被转化为分布相似性问题。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打开最 大似然分类工具。首先要选择进行训练的数据，需要强调的是，我们选择在上篇文中生成的主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：02波谱角方法光谱角映射器 (SAM) 是一种基于物理的光谱分类，它使用 n 维角度将像素与参考光谱进行匹配。该算法通过计算光谱之间的角度并将它们视为维数等于波段数的空间中的向量来确定两个光谱之间的光谱相似性。SAM 使用的端元光谱可以来自 ASCII 文件或光谱库，或者您可以直接从图像中提取它们（作为 ROI 平均光谱）。SAM 比较端元谱向量与 n 维空间中每个像素向量之间的角度。较小的角度代表与参考光谱更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打开光谱角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中导入选取的ROI，将上一步选取的ROI所在范围的光谱均值作为特定类别的标准光谱。SAM的本质是将分类问题转化为对比未知类别数据与标准光谱的余弦距离的问题。需要强调的是，我们选择主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：小结本文中我们介绍了两种监督分类的方法，相对于非监督分类，监督分类通过融入先验知识，提供了有明确类别的结果，这大大减少了进行后续处理的成本。但是对于遥感应用来说，获取地面真值的成本较高，通过目视解译的方式会不可避免地引入人为误差，给结果带来不确定性。正如上一篇文章提到，数据和特征决定了分类的上限，而分类的方法只能逼近这个上限。如何构建质量高、数量多的训练集，权衡成本是监督分类需要考虑的问题。
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- 2023-05-09 09:29:50Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统——森
- 在陆地生态系统中，森林是最 大的有机碳库，是陆地中重要的碳汇和碳源，因此了解森林生态系统在碳循环中的作用，对于研究陆气系统的碳循环乃至全 球碳循环都是一个基础，具有重要的意义。易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心最 新推出Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统，助力森林碳循环研究及应用。性能特点：8旋翼专业无人机遥感平台，搭载VNIR/NIR高光谱成像、机载PC及激光雷达可飞行作业20分钟以上，有效覆盖面积超10ha厘米级地面分辨率，50m高度高光谱成像地面分辨率达3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可达2cm50m高单样线飞行作业可自动采集形成宽度36m的样带高光谱成像大数据高密度三维点云，精确度2.5cm，最 高可达3次回波，50m飞行高度点云密度700pts/m2专业无人机遥感技术方案，同步获取高光谱与激光雷达数据，应用软件可直接得出近百种植被光谱反射指数、高密度三维点云、三维测量数据、分类点云、DTM等应用于大范围、多维度的森林遥感研究、碳循环研究、林木三维表型测量、植被资源调查、森林物种多样性研究、植被生物及非生物胁迫分析、环境及生态系统动态变化研究等案例一：森林碳库分布研究森林地上生物量（AGB）的估算对于碳循环建模和气候变化缓解方案的制定至关重要。来自意大利、美国和英国的研究人员将主动和被动传感器结合，其中被动型高光谱数据记录了潜在与森林生物量相关的冠层光谱信息，并将这些信息与主动型小型激光雷达获取的参数相结合，实现了在不同尺度上对森林生态系统的有机碳分布进行遥感计算。 研究区域位于塞拉利昂的戈拉雨林国家公园 (GRNP) 内，处于西非潮湿的上几内亚森林带的最西端，该地区的森林主要为湿润低地常绿林，部分地区主要为干燥低地常绿和半落叶林类型。图1.1 位于塞拉利昂和利比里亚之间的研究区域研究人员采用偏最 小二乘回归（PLSR）处理多输入和多重共线性问题，计算投影中的重要性变量（VIP），以评价各预测因子对生物量的重要性。结果表明，当单独使用高光谱波段时，其预测能力有限(R2 =0.36)，用植被指数替代高光谱波段的改善较小(R2 =0.67)，仅基于激光雷达指标，PLS预测AGB的决定系数（R2）为0.64，当再将高光谱波段添加到激光雷达度量中，精度得到了适度的提高（R2 =0.70）。图1.2 （左）不同输入的预测与现场观测AGB的散点图：(A)激光雷达指标，(B)高光谱波段，(C)激光雷达指标和 VI，(D)激光雷达指标和高光谱波段；（右）7个高度等级，每个等级间隔10m的70个样地(总面积= 87500m2)范围的AGB和树木数量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相当于其他植被类型的2倍，本研究中提出的高光谱和激光雷达数据融合相关的发现非常具有意义，有助于扩大该系统数据融合适用性的研究，进而对全 球气候变化研究做出更重要的贡献。案例二：森林碳汇定量评估比较森林地上生物量生物量是影响气候变化和森林生产力的重要因素，因此评估森林对碳汇和碳循环的贡献程度具有重要的意义。韩国科研人员借助高精度激光雷达数据、数字航空摄影测量图像、高光谱图像等空间信息，对森林碳汇信息进行定量评估。研究区位于韩国庆尚南道巨济市，该区域森林密度相对较低，树种多样，森林资源丰富，选取研究区内2km*2km的区域进行数据采集。基于高光谱数据中每个树种的光谱信息，使用马氏距离法对树种进行精确分类，基于高密度的LiDAR数据提取森林资源。图2.1 从左至右依次为：研究区；激光雷达数据；高光谱图像图2.2 （左）树种分类结果；（右）利用高密度激光雷达数据提取地理和森林资源的结果将激光雷达与数字航拍图像、高光谱图像相结合计算了混交林、针叶林和阔叶林的碳汇，同时通过对森林资源的树种和年龄信息进行量化，借助激光雷达和数字图像信息对树种、年份、区域的碳汇进行计算。利用激光雷达信息和图像分析的基础数据库，对选定的区域、行政区、年份进行森林信息和碳汇评估分析，实现了精确地碳汇信息提取，结果如2.3/2.4所示。图2.3 多传感器结合的混交林、针叶林和阔叶林的碳汇估算结果图2.4 基于激光雷达和图像信息的森林信息和碳汇评估，从左至右：第 一行（激光雷达数据；DSM；DEM；树高信息）；第二行（树种信息图；增长量分析图；碳吸收分布图；土地覆盖图）易科泰生态技术公司致力于生态-农业-健康研究发展与创新应用，为碳源碳汇定量评估、植被资源调查、生态环境监测、森林遥感研究、林木表型分析、林业测绘等领域提供一体化多传感器立体遥感技术方案。参考文献：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.
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- 2023-08-09 13:27:08如何提高基坑监测中锚杆拉力监测精度
- 锚杆拉力监测是在基坑工程中十分重要的环节，它可以实时监测锚杆的受力情况，确保工程的稳定性和安全性。为了准确测量锚杆的拉力，我们需要采用专用的测力设备，并满足一定的精度要求。 一、进行锚杆拉力测量的时候需要选择专用的锚杆应力计，如何是钢筋锚杆，可以使用振弦式钢筋计或者应变计进行测量。对于钢筋束锚杆拉力测量时候，需要分别对每根钢筋进行受力监测。 第二，在选择监测仪器的时候，要考虑其量程和精度要求。通常，锚杆应力计、钢筋计和应变计的量程能够是设计ZUI大拉力值的1.2倍，以确保能够覆盖可能出现的zui大受力情况。同时，量测精度不宜低于0.5%F·S，分辨率不宜低于0.2%F·S，这样能够zui大程度保证测量结果的准确性。 第三，在安装仪器进行监测之前，应该先将钢筋计、应力计等仪器读取一个稳定的初始值。这样当后面锚杆的受力状态发生变化的时候可以通过对比得出具体的受力情况以及变化的状态。一旦出现问题可以及时采取相应的措施来保证工程的稳定和安全。 以上就是南京峟思工程仪器给大家介绍的关于基坑监测方法及精度要求之锚杆拉力监测相关内容，在实阿际工程中，相关人员应严格按照规定操作，并定期检查和维护监测设备，以确保其正常运行和准确测量锚杆拉力。
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