多谱段遥感 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-21 09:29:54多谱段遥感: 多谱段遥感是一种利用不同波段的电磁辐射对地球表面进行远距离探测的技术。它通过捕捉并解析从可见光到微波等多个波段的辐射信息，实现对地表物体性质、形态、分布及动态变化的识别和监测。多谱段遥感技术广泛应用于资源调查、环境监测、灾害预警、农业估产、城市规划等领域，具有探测范围广、信息量大、时效性强等特点，为科学研究和社会经济发展提供了重要的数据支持。

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国家民用空间基础设施光学观测大气校正仪正样产品交付验收

安徽光机所研发的大气校正仪的正样产品交付验收评审。

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2019-12-01
光学观测大气校正仪多谱段遥感

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: 多谱段视角分析仪ELDIM; 国内上海; 面议; 上海昊量光电设备有限公司
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多谱段遥感问答

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。

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.

2025-01-20 19:45:14铁谱仪多少钱: 铁谱仪多少钱：影响铁谱仪价格的因素分析铁谱仪作为一种用于金属材料分析的先进设备，广泛应用于冶金、机械加工、汽车、航空航天等行业。其主要功能是通过分析金属表面形成的铁谱，帮助用户掌握材料的成分、性能等关键信息，提升生产效率和产品质量。许多人在购买铁谱仪时，常常会关注其价格问题。本文将从多个角度分析铁谱仪的价格区间，帮助您了解影响其定价的主要因素，做出明智的采购决策。 1. 铁谱仪的类型与技术参数铁谱仪的价格受其类型和技术规格的直接影响。市面上常见的铁谱仪有手持式和台式两种，手持式铁谱仪相对便宜，适用于小型检测需求，而台式铁谱仪则适合更复杂的金属分析，具备更高的测量精度和更强大的功能。这些不同类型的铁谱仪根据测量范围、检测精度、数据处理能力等参数的差异，价格差异也较大。一般来说，手持式铁谱仪的价格可能在几千元到一万元之间，而台式铁谱仪的价格则可能高达几万元甚至更高。 2. 品牌与制造商的影响品牌影响力是铁谱仪价格的另一大因素。知名品牌的铁谱仪通常会在技术创新、性能稳定性、售后服务等方面具有明显优势，因此其价格往往较高。而一些非主流品牌的铁谱仪价格较为亲民，但在产品的质量保障和技术支持方面可能存在一定差距。因此，用户在选择铁谱仪时，除了关注价格外，还应考虑品牌的信誉度和制造商的技术服务能力。 3. 设备的附加功能与定制化需求现代铁谱仪往往配备一些附加功能，如无线数据传输、实时分析、自动报告生成等，这些功能能够显著提高操作的便捷性和数据处理的效率。因此，具备更多功能的铁谱仪通常价格较高。一些客户可能有特殊的定制需求，比如特定的测量范围或者针对特定行业的应用，定制化的铁谱仪往往会比标准版本贵上不少。 4. 市场供需与售后服务铁谱仪的价格还会受到市场供需关系的影响。随着国内外对铁谱仪需求的增加，市场上许多制造商都在加大生产力度，导致竞争加剧。这种竞争有时会压低价格，但也可能因为技术进步而带来价格的提升。售后服务也是价格的重要组成部分，一些提供较长质保期和全面技术支持的厂商，其铁谱仪价格通常也会更高。 5. 结论总体而言，铁谱仪的价格是由多个因素共同作用的结果。用户在采购时不仅要关注设备的初期投资，还需考虑其性能、品牌、功能以及售后服务等方面。通过综合评估这些因素，可以在满足使用需求的基础上，选择性价比高的产品，确保获得佳的投资回报。如果您对铁谱仪的具体型号和价格有所疑问，可以联系相关供应商进行详细咨询，以确保选购到符合实际需求的设备。

2025-01-21 12:15:12霉菌培养箱用处多吗？: 霉菌培养箱用处霉菌培养箱是一种用于控制湿度、温度、光照等环境因素的专用设备，广泛应用于微生物学研究、药物开发、环境监测以及食品安全等多个领域。它的主要功能是为霉菌的生长提供理想的环境，以便进行精确的实验观察和数据分析。随着科技进步，霉菌培养箱的使用范围不断扩展，不仅限于实验室，还在生产过程中扮演着重要角色。本文将深入探讨霉菌培养箱的多种用处，帮助读者更好地了解其应用价值。 1. 微生物学研究中的应用霉菌培养箱广泛的应用之一是在微生物学研究中。许多微生物的生长、繁殖与霉菌密切相关，研究人员通常通过控制培养环境来分析霉菌的生长特性。例如，在药物开发中，霉菌培养箱能够模拟不同的温湿度条件，研究人员利用这些条件观察霉菌的反应，为新药的研发提供基础数据。通过控制实验环境，霉菌培养箱能够帮助科研人员深入理解霉菌的代谢过程，从而为微生物学的进展作出贡献。 2. 食品行业中的应用霉菌培养箱在食品行业的应用也非常广泛，尤其是在食品安全和质量控制方面。在食品加工过程中，霉菌的存在可能导致食品变质，甚至对人类健康造成威胁。霉菌培养箱能够提供模拟的环境，用于检测和评估食品中可能存在的霉菌种类。通过定期对食品样品进行培养分析，食品生产商可以在早期发现霉菌污染，并采取有效措施加以防范，确保食品的安全性与品质。 3. 药品开发与质量控制在制药行业，霉菌培养箱也发挥着重要作用。某些药物的生产过程可能涉及霉菌的培养和筛选，以确保药物的有效性和稳定性。通过精确控制培养箱内的环境参数，药品制造商可以对霉菌的生长过程进行有效监控，并确保所培养的霉菌种类符合要求。霉菌培养箱还可用于药品的稳定性测试，模拟不同的环境变化对药品质量的影响，从而为药品质量控制提供数据支持。 4. 环境监测与污染控制随着环境污染问题的加剧，霉菌培养箱在环境监测中的作用日益重要。霉菌在自然环境中广泛分布，对空气、水源及土壤等环境质量产生重要影响。利用霉菌培养箱，研究人员可以模拟污染环境，评估霉菌在不同污染物条件下的生长情况。例如，空气中的霉菌浓度较高时，可能会导致健康问题，培养箱可以帮助研究人员深入分析污染源与霉菌生长之间的关系，从而为环境治理和公共健康管理提供科学依据。 5. 教育培训中的作用霉菌培养箱在教育培训领域也有着重要的作用。在微生物学课程或实验课上，学生通过霉菌培养箱进行实际操作，能够掌握霉菌的生长原理及其培养方法。教师可以利用培养箱控制环境因素，让学生通过观察霉菌的生长情况，进一步理解微生物的基本知识。实验教学不仅帮助学生加深对理论的理解，还为他们提供了实践经验，促进了教学与科研的结合。 6. 工业生产中的应用霉菌培养箱还广泛应用于工业生产中，尤其是在发酵生产过程中。许多工业产品，如酿酒、酱油、醋等，都需要特定种类的霉菌进行发酵培养。在此过程中，霉菌培养箱提供了一个精确控制的环境，保证霉菌能够在佳条件下生长繁殖，从而提高产品的质量和产量。结语霉菌培养箱作为一种专业设备，在多个领域中具有不可替代的重要作用。通过精确控制环境因素，霉菌培养箱能够为微生物学研究、食品安全、药品开发、环境监测等方面提供稳定、可重复的实验条件。随着技术的不断发展，霉菌培养箱的应用前景也将更加广阔，它将在更多领域发挥出重要作用，推动科学研究和产业发展迈向新的高度。

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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