遥感监测技术 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-21 09:33:29遥感监测技术: 遥感监测技术是通过卫星、飞机等平台搭载传感器，远距离、非接触地获取地表信息的技术。它广泛应用于环境监测、农业估产、灾害预警等领域。该技术具有监测范围广、时效性强、数据连续性好等特点，能实时反映地表变化，为决策支持提供科学依据。

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遥感监测技术资讯

湖南省推进遥感监测技术在生态环境监测领域的应用研究

 816
2021-02-13
遥感监测技术生态环境监测
“可见光近红外遥感监测技术”等四项科技成果应用前景良好

科技成果按其研究性质分为基础研究成果、应用研究成果和发展工作成果。

3292
2021-05-25
可见光近红外遥感监测技术干旱评估预警技术雪灾监测评估预警技术气象要素栅格数据集
气象局批准《卫星遥感监测技术导则积雪覆盖》等10项气象行业标准

本批标准是今年发布的第五批，将于2021年2月1日实施。

693
2020-11-18
气象行业标准卫星遥感监测技术温湿度仪检定箱
ASD | 基于地面高光谱遥感技术估算城市河流水质参数

 理加联合科技有限公司 337
2022-08-21
机器学习算法水质监测地面遥感监测技术
“感潮河网水体水质立体遥感监测技术与应用”达国内领先水平

近期，“感潮河网水体水质立体遥感监测技术与应用”科技成果评价会顺利召开。

946
2021-04-12
水质立体遥感监测

遥感监测技术文章

浙江大学刘飞教授《作物信息无人机遥感监测技术与发展趋势》

应用领域：农业遥感

 江苏双利合谱科技有限公司 58
2024-09-18

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: Ecodrone中波红外无人机遥感监测系统简介; 国内北京; 面议; 北京易科泰生态技术有限公司
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遥感监测技术问答

2023-08-30 13:34:36水库大坝位移监测技术详解: 　随着科技的不断发展，水库大坝的安全性和稳定性监测越来越受到重视。水库大坝的水平位移监测以及垂直位移监测是目前常用的监测方式。本文将介绍水库大坝水平位移监测和垂直位移监测的概念以及当前的监测技术手段。　　水平位移监测：用观测仪器和设备对结构某一点的水平方向的位移量的测量。水平位移变化有一定规律性。监测并分析水平位移的规律性，目的在于了解水工建筑物在内、外荷载和地基变形等因素作用下的状态是否正常。　　垂直位移监测：用观测仪器和设备对结构某一点的垂直方向的位移量的量测。对垂直位移及其他有关项目的监测资料进行分析，可以预测坝体开裂、滑坡、坝基失稳或其他有关险情，从而采取相应措施，防止事故的发生和扩大　　水库大坝变形监测技术手段主要包括土石坝安全监测技术和混凝土坝安全监测技术。　　土石坝安全监测技术涉及表层变形、内部形状变化、缝隙形成、渗水现象和岸坡位移等方面。为了综合考虑大坝的安全性，需进行竖向位移和水平位移的监测。具体来说，竖向位移监测主要采用沉降仪、静力水准仪测量，而水平位移监测则采用各种位移计、测斜仪。　　混凝土坝安全监测技术主要监测坝基变形、缝隙、接缝以及坝基变形、滑坡或高边坡位移等。针对不同情况，可以选择合适的监测方式。比如:混凝土面板坝面板挠曲变形监测使用测斜仪、裂缝和接缝监测以及混凝土面板周边缝板间缝等变形监测采用各种测缝计。　　在水库大坝的监测中，水平位移和垂直位移是重要的监测指标。通过选用合适的监测技术和方式，可以及时发现和解决问题，确保水库大坝的安全性和稳定性。不断提升监测技术的准确度和精确度，对于预防和减少大坝事故具有重要意义。因此，水库大坝的水平位移和垂直位移监测技术应得到持续关注和研究，以保障水利工程的安全运行。

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。

2023-06-09 10:20:49邀请函 | 与您相约6月14日下午新污染物监测技术线上研讨会

2021-11-08 11:42:44基于物联网技术的监测系统！: 21世纪是物联网的时代，我们可以轻松的在无线技术下享受数据共享的便利，我们可以轻松的看到家中的用水量用电量煤气消耗，冰箱及室内的温度和湿度，甚至可以进行综合分析统计，为节能时代所应该贡献我们的力量。同时，我们也可以在野外生态监测中发挥它的优势，我们不仅可以避免布线的烦恼，不必担心紫外对线的侵蚀，也不用考虑长线对数据信号的损失，我们可以轻松的实现无线互联，通过远程3G模块，你的野外实验数据就如同时刻存储在自己的笔记本中一样，你可以在会议作报告时，写文章时，随时打开现场的监控界面实时了解每一个关心的数据和参数。新一代的监测方案是将物联网节点数据无缝对接到以太网、3G网、2G网中。由于全部网关数据采用服务器模式，任一网关支持多软件客户端同时访问，支持分散点下的多网关服务器倍增扩展，增进系统稳定性、可靠性，适合大面积规模化组网应用。实现物联网节点与互联网IP直接的无缝信息传递；采用分散服务器模式方案，支持物联网节点大规模群聚化应用；支持百千兆以太网、3G等各种互联网信息通道，轻松。实现通过互联网IP对物联网内节点数据的直接访问；支持无线热点快速布置，任意组网。系统包括：温湿度传感器、二氧化碳传感器、光照度传感器、土壤水份传感器、土壤温度传感器及数据采集、发送等，采集、传输一体化设计，超低功耗；可集成多种传感器及变送器，智能管理、智能传输。技术参数：传输范围：大约100米，根据障碍物而定重量：138克，含电池尺寸：96.5×108×28mm无线电功率：1.6mW（2dB）无线数据标准：IEEE 802.15.4 2.4 GHz波段显著特点◎ 简单的、低成本的数据节点数据传输解决方案◎ 自动选择*佳路径把节点数据传输至接收器◎ 改善了数据节点网络的可靠性和冗余度◎ 实时无线传输数据◎ 紧凑的尺寸非常方便部署◎ 面板缓存可防止数据丢失

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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