- 2025-01-21 09:33:29遥感卫星应用
- 遥感卫星应用是指利用遥感卫星搭载的光学、雷达等传感器，对地球表面进行远距离、非接触式的观测和数据采集。这些数据广泛应用于气象预报、环境监测、资源调查、灾害监测、城市规划等多个领域。通过遥感技术，可以实现对地表信息的快速、准确获取，为决策支持提供科学依据。遥感卫星应用技术的发展，极大地提高了人类对地球环境的认知能力和管理水平。
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遥感卫星应用资讯
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- 我国遥感卫星应用 “叶面积指数自动观测网络”完成建设
- 近期，国内首个叶面积指数自动观测网络完成建设。实现对全国典型生态环境下叶面积指数的全国范围、长时间持续地面观测，弥补了传统地面测量方法在时空分辨率上的不足。
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遥感卫星应用问答
- 2024-12-27 14:00:04砂尘试验箱应用
- 砂尘试验箱应用：提高设备抗砂尘性能的关键工具 砂尘试验箱是一种用于模拟设备在恶劣环境下运行时，暴露于砂尘天气中的状态的专业设备。随着科技进步和工业化发展，尤其是在汽车、电子、通信和航空等领域，设备的抗砂尘能力成为评估产品质量和性能的重要标准。本文将详细介绍砂尘试验箱的工作原理、主要应用领域以及在提升产品质量和可靠性方面的作用，帮助企业理解其在环境试验中的重要性，并为日常应用提供技术支持。 砂尘试验箱的工作原理 砂尘试验箱通过模拟自然界中的砂尘环境，利用风扇和砂尘源将颗粒物送入箱体中，模拟实际环境下设备暴露于风沙天气时的情况。试验过程中，设备会暴露在含有不同粒径的砂尘颗粒的气流中，测量其在一定时间内的工作性能变化，从而评估设备对砂尘的适应能力。 试验箱的核心功能包括颗粒粒径的调控、风速的控制以及尘土浓度的设置，能根据不同标准进行调节。这些参数确保模拟环境尽可能贴近实际应用场景，使得试验结果更具参考价值。 砂尘试验箱的应用领域 汽车行业 汽车，尤其是在沙漠或风沙较大的地区使用的车辆，必须具备良好的防尘性能。砂尘试验箱在汽车行业中被广泛应用，用于测试车身、发动机、空调系统、电气组件等部件在砂尘环境下的表现。这种测试可以有效预防因砂尘对车辆的磨损、堵塞和损坏而影响汽车性能与安全性。 电子产品 电子产品，特别是外部暴露的设备，如路灯、信号塔、通信设备等，常常面临砂尘侵蚀问题。通过使用砂尘试验箱，制造商能够测试这些设备在沙尘环境下的长期稳定性和防护能力，从而优化产品设计，提高其在恶劣环境中的可靠性。 航空航天 航空航天设备需要在高温、高压、强风沙的环境下工作。砂尘试验箱可以模拟飞行器外部暴露的极端条件，测试其对砂尘侵蚀的防护能力，确保设备的正常运作，避免出现因砂尘导致的设备损坏或性能下降。 军事装备 对于军事装备而言，沙尘天气极有可能影响其正常运行。砂尘试验箱在这一领域的应用主要集中于对防护装备、车辆、武器系统等设备进行全面测试，以保证它们在沙尘暴等极端条件下依旧能够保持优异的作战性能。 建筑与基础设施 在一些沙尘频发的区域，建筑物和基础设施需要具备抗沙尘的能力。通过使用砂尘试验箱，建筑材料的耐尘性可以得到有效评估，帮助建筑设计师选择合适的防护材料，提高建筑物的耐久性和使用寿命。 砂尘试验箱的技术特点与优势 砂尘试验箱的设计不仅强调测试的全面性，还注重使用的便捷性和可靠性。其主要技术特点包括： 多功能调节：能够模拟不同粒径的尘土颗粒，设置风速、温湿度等环境条件，满足各类设备的测试需求。 高精度监控：通过精准的传感器和监控系统，实时监控砂尘浓度、试验温度等数据，确保测试结果的准确性。 耐用性强：材料耐腐蚀、耐磨损，确保设备在长期使用中的稳定性和耐用性。 总结 砂尘试验箱作为一种高效的环境模拟设备，对于提升各类设备的防尘能力具有重要意义。在众多领域中，设备的防砂尘能力直接关系到产品的长期稳定性与可靠性。通过砂尘试验箱进行环境模拟测试，不仅能够帮助企业提前发现潜在问题，优化产品设计，还能提升产品在恶劣环境下的市场竞争力。因此，砂尘试验箱在各行业中的应用，正日益成为提高产品质量、确保可靠性的重要环节。
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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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- 2025-09-23 19:00:21芯片洗干仪主要应用
- 本篇文章聚焦芯片洗干仪在半导体制造中的核心作用，阐释其在晶圆清洗与干燥环节的应用要点。通过对清洗介质、温控、干燥工艺和颗粒控制等维度的分析，帮助读者理解该设备对良率、产线稳定性和环境合规性的影响。 芯片洗干仪在晶圆制程中的应用覆盖广泛。光刻、蚀刻、薄膜沉积、CMP 等阶段均需去除污染物，避免薄膜缺陷。除了晶圆本体，还可服务 MEMS、LED、屏幕基板等敏感基材的表面清洁，确保粒子、金属离子和水迹的控制，并符合行业洁净标准与法规要求。 核心技术要点包括清洗药水的相容性、温控、流路设计与超声辅助，以及高纯水系统的稳定性。干燥阶段常用喷淋、气流和氮吹，需实现低静电、低残留。为避免水痕，许多方案引入闭环回用、在线颗粒监测与低温腔体设计，同时关注薄膜表面应力与粒子嵌入的防护。 选型时需结合晶圆尺寸、产能需求、化学品兼容性及自动化水平。设备应具备可扩展的清洗槽容量、独立的温控、稳定的纯水与化学回用路径，以及数据记录和过程控制界面，并具备云端或本地数据分析接口以支撑工艺追溯。 市场需求正向高粒子控制、低残留和环境友好性倾斜。先进工艺节点对洁净度和化学残留提出更高指标，推动闭环水处理与在线检测。日常维护包括腔体防腐、泵路清洗、耗材更换和槽体清洁，同时促使供应链与采购策略优化。 选择芯片洗干仪应以清洗与干燥效果、系统稳定性和运行成本为核心，确保产线良率与产能的持续提升。企业应结合工艺需求、设备性能及运维服务，制定长期的投资与升级策略。
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- 2023-01-10 13:08:36高光谱遥感数据处理系列（一）高光谱数据读取与可视化
- 高光谱遥感数据处理系列（一）地表反射的太阳辐射包含着丰富的信息，从太阳外层大气的吸收到地球大气的吸收，经过与地物的相互作用反射回大气，最 终被传感器捕获。高光谱遥感可以在每个像元获取高分辨率的光谱数据，这些光谱信息提供了一种理解事物的新的维度。下图展示了几种典型地物的光谱。可以看出不同地物展现出显著不同的光谱特征。除此之外，同种地物在不同状态下，也可能在特定波段展现出显著不同的光谱特征。通过比对光谱数据，可以实现对地物区分，状态区分，异常监测等难以通过传统遥感手段实现的应用。高光谱遥感被广泛应用于农林业、矿业、环境、保险、等领域。太阳辐射与典型地物反射率通常彩色影像有红绿蓝三个波段，多光谱影像有几到十几个波段，而高光谱影像有着几十到上百个波段。波段的增加除了提高了信息量，还使得数据量成比例增加。这种数据量对计算机的性能提出了较高的要求，更多的是要求对处理者新的思路和方法。在接下来的文章中，我们将详细介绍高光谱数据的处理流程与方法，希望能在此过程中给读者以新的思考。Hyperspectral light sheet microscopy | Nature CommunicationsENVI (The Environment for Visualizing Images) 是美国Exelis Visual Information Solutions 公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL (Interactive Data Language) 开发的遥感图像处理软件。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。双击ENVI图标打开ENVI软件，可以看到ENVI软件的主界面由以下六个部分组成：①菜单栏、②工具栏、③图层管理窗格、④图像显示部分、⑤工具箱、⑥状态栏。ENVI软件的布局如图所示，首先点击 依次点击①菜单栏->File->Open，在弹出的对话框中选取所需要的文件， 一般的ENVI文件由两部分组成，文件本体和头文件（.hdr）。文件本体记录了文件的数据信息，而头文件中记录了关于这些数据信息的描述。使用记事本文件可以直接打开hdr文件，可以看到其中包括了：操作记录Samples：栅格列数Lines：栅格行数Bands：波段数Header offset：文件开头到实际数据起始位置的偏移量File type：文件类型Data type：数据存储类型，用数字表示bit位数Interleave：存储顺序Map Info：图像采用的投影系统参数，坐标系统及单位Coordinate System String：详细的坐标系统信息Wavelength：每个波段所对应的波长两个文件应该放在同一目录下面，ENVI在读取时会自动进行关联。 任选其中一个文件都可以打开该文件，但是ENVI对两个文件的处理方式有所不同。如果选择.hdr文件，ENVI会直接载入显示文件的第 一个波段，如下图所示。使用鼠标滚轮可以对图像进行缩放操作，使用②工具栏中的工具可以对图像进行拖动缩放等一系列操作。加载成功的图像会显示在③图层管理区，通过点击图像前面的勾选框来控制图像在④图像显示区的显示与否。使用如果打开文件本体，ENVI会弹出Data Manager窗口 该窗口包含三个部分，分别是①波段信息、②文件信息、③RGB波段选取。①中展示了所有波段的名称，②中是经过处理后的头文件信息，③是进行RGB合成的波段选取，点击三种颜色的方框后，在①中单击选择波段，选择完成后点击Load Data。如果只想要显示一个波段的灰度影响可以在①中选中目标波段后直接点击Load Greyscale。RGB 合成象素值的彩色图，就是将三个波段的数据分别通过红、绿、蓝三个通道加载，然后进行渲染。将多波段影像数据添加到地图中之后，可使用多波段栅格数据集中的任意三个可用波段的组合来创建 RGB 合成图。与仅处理一个波段相比，通过将多个波段共同显示为RGB 合成图通常可从数据集收集到更多信息。来源：简书 通常我们选取650nm、550nm和450nm分别赋给RGB通道进行合成以获得最 佳的显示效果。显示效果如下图：在②工具栏中选择按钮，ENVI会在图上显示框标，并弹出光谱特征（Spectral Profile)窗口。光谱特征窗口中显示了框标中心白点所在像元的光谱曲线。如下图所示：点击光谱特征窗口中的 ，可以对光谱曲线进行一些操作，如平滑，计算NDVI，显示RGB波段所在位置等：小结 本文介绍了高光谱影像的基本原理以及简单的读取及可视化操作。使用ENVI软件可以实现大部分简单的高光谱数据处理。在接下来的教程中，我们将从植被指数提取、高光谱滤波、非监督分类与监督分类等方面介绍ENVI软件的使用。除此以外，我们还将介绍基于Python的高光谱处理，从编程角度介绍高光谱相关知识，以及高光谱数据与大数据处理的结合。参考：【1】百度百科【2】 www.jianshu.com/p/d0765ee89b86
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