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遥感大数据认知与计算

简介

遥感大数据是指通过各种遥感手段获取的大量地球观测数

据。由于遥感技术的不断发展和普及，遥感大数据已经成为了

解地球表面和大气环境的重要数据源。遥感大数据的采集和处

理对于环境监测、资源管理、城市规划等领域具有重要意义。

本文将介绍遥感大数据的认知与计算，包括遥感技术的基本原

理、遥感大数据的特点和处理方法等内容。

遥感技术的基本原理

遥感技术是通过卫星、飞机或无人机等载体获取地球表面

和大气环境的信息。它利用电磁波在传播过程中与地物之间相

互作用的特性，对地球表面和大气进行观测和测量。遥感技术

基于光学、微波、红外等不同波段的传感器，能够获取地表反

射光、热辐射、微波辐射等多种信息。通过分析和解译遥感数

据，可以获得地球表面的地貌、植被、水体、城市等信息，以

及大气的温度、湿度、气体浓度等信息。

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遥感大数据的特点

遥感大数据具有以下几个特点：

1.数据量大：由于遥感技术的不断进步，现在可以获

取到的遥感数据量日益增多，数据文件往往十分庞大。

2.数据多样性：遥感数据包括光学图像、雷达图像、

红外图像等多种类型，每种数据类型都有其独特的特点和

应用。

3.数据复杂性：遥感数据往往具有多个波段、多个时

间序列和多个空间分辨率，同时还可能受到大气、云覆盖

等因素的影响。

4.数据时效性：遥感数据的获取往往是连续的，在一

段时间内可以获取到同一地区的多个观测数据，从而可以

监测地球表面和大气环境的变化。

遥感大数据的处理方法

遥感大数据的处理包括数据预处理、特征提取和分类等步

骤。

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数据预处理

数据预处理是对原始遥感数据进行校正、配准、去噪等处

理，以保证后续分析的准确性和可靠性。常用的数据预处理方

法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

特征提取

特征提取是从遥感数据中提取出与研究对象相关的特征。

特征可以是地表反射率、植被指数、水体湿度等指标。常用的

特征提取方法有像元级特征提取、对象级特征提取和空间级特

征提取等。

分类

分类是将遥感数据分成不同的类别，以实现地物分类和环

境监测等目标。常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对

象的分类和基于深度学习的分类等。

遥感大数据的应用

遥感大数据的应用非常广泛，涵盖了环境监测、资源管理、

城市规划、灾害监测等领域。

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环境监测

遥感大数据可以用于监测地表的环境质量和变化趋势。通

过分析