✖


Jump to content

Дистанционное зондирование

Страница защищена ожидающими изменениями
(Перенаправлено с Дистанционного зондирования )
Не путать с удаленным просмотром .
Чтобы узнать о других значениях, см. Дистанционное зондирование (значения) .

Радиолокационное изображение Долины Смерти с синтезированной апертурой , окрашенное с помощью поляриметрии.

Дистанционное зондирование — это получение информации об объекте или явлении без физического контакта с объектом, в отличие от на месте или на месте наблюдения . Этот термин особенно применяется для получения информации о Земле и других планетах . Дистанционное зондирование используется во многих областях, включая геофизику , географию , топографию и большинство наук о Земле (например, разведочная геофизика , гидрология , экология , метеорология , океанография , гляциология , геология ). Он также имеет, среди прочего, военное, разведывательное, коммерческое, экономическое, планирование и гуманитарное применение.

В настоящее время термин « дистанционное зондирование» обычно относится к использованию спутниковых или авиационных сенсорных технологий для обнаружения и классификации объектов на Земле. Он включает в себя поверхность, атмосферу и океаны на основе распространяемых сигналов (например, электромагнитного излучения ). Его можно разделить на «активное» дистанционное зондирование (когда сигнал излучается спутником или самолетом на объект и его отражение обнаруживается датчиком) и «пассивное» дистанционное зондирование (когда отражение солнечного света обнаруживается датчиком). ). [1] [2] [3] [4]

Обзор

[ редактировать ]
Продолжительность: 4 минуты 22 секунды.
Это видео о том, как Landsat использовался для определения охраняемых территорий в Демократической Республике Конго и как он использовался для составления карты территории под названием MLW на севере.

Дистанционное зондирование можно разделить на два типа методов: пассивное дистанционное зондирование и активное дистанционное зондирование. Пассивные датчики собирают излучение, которое излучается или отражается объектом или окружающими его областями. Отраженный солнечный свет является наиболее распространенным источником излучения, измеряемым пассивными датчиками. Примеры пассивных дистанционных датчиков включают пленочную фотографию , инфракрасные датчики , устройства с зарядовой связью и радиометры . С другой стороны, активный сбор излучает энергию для сканирования объектов и областей, после чего датчик затем обнаруживает и измеряет излучение, которое отражается или обратно рассеивается от цели. RADAR и LiDAR являются примерами активного дистанционного зондирования, при котором измеряется временная задержка между выбросом и возвращением, определяя местоположение, скорость и направление объекта.

Иллюстрация дистанционного зондирования

Дистанционное зондирование позволяет собирать данные об опасных или недоступных территориях. Приложения дистанционного зондирования включают мониторинг вырубки лесов в таких районах, как бассейн Амазонки , ледниковых объектов в Арктике и Антарктике, а также глубинное зондирование прибрежных и океанских глубин. Военный сбор во время « холодной войны» проводился в режиме удаленного сбора данных об опасных приграничных районах. Дистанционное зондирование также заменяет дорогостоящий и медленный сбор данных на земле, гарантируя при этом, что территории или объекты не будут нарушены.

Орбитальные платформы собирают и передают данные из разных частей электромагнитного спектра , что в сочетании с более масштабными воздушными или наземными зондированием и анализом предоставляет исследователям достаточно информации для мониторинга таких тенденций, как Эль-Ниньо и других природных долгосрочных и краткосрочных явлений. Другие области применения включают различные области наук о Земле, такие как управление природными ресурсами , сельскохозяйственные области, такие как землепользование и охрана земель, [5] [6] мониторинг парниковых газов , [7] обнаружение и мониторинг разливов нефти, [8] а также национальная безопасность и сбор воздушных, наземных и удаленных объектов в приграничных районах. [9]

Типы методов сбора данных

[ редактировать ]

Основой мультиспектрального сбора и анализа являются исследуемые территории или объекты, отражающие или излучающие излучение, выделяющееся на фоне окружающих территорий. Сводную информацию об основных спутниковых системах дистанционного зондирования см. в обзорной таблице.

Применение дистанционного зондирования

[ редактировать ]
Дополнительная информация: Дистанционное зондирование (геология) и Дистанционное зондирование в археологии.
Радиолокационный снимок Асуанской плотины в Египте, сделанный Умброй.
  • Обычный радар в основном связан с управлением воздушным движением, ранним предупреждением и некоторыми крупномасштабными метеорологическими данными. Доплеровский радар используется местными правоохранительными органами для мониторинга ограничений скорости и для расширенного сбора метеорологических данных, таких как скорость и направление ветра в погодных системах, а также местонахождение и интенсивность осадков. Другие типы активного сбора включают плазму в ионосфере . Интерферометрический радар с синтезированной апертурой используется для создания точных цифровых моделей рельефа крупномасштабной местности (см. RADARSAT , TerraSAR-X , Magellan ).
  • Лазерные и радиолокационные высотомеры на спутниках предоставили широкий спектр данных. Измеряя выпуклости воды, вызванные гравитацией, они отображают особенности морского дна с разрешением около мили. Измеряя высоту и длину океанских волн, высотомеры измеряют скорость и направление ветра, а также поверхностные океанские течения и направления.
  • Ультразвуковые (акустические) и радиолокационные уровнемеры измеряют уровень моря, приливы и направление волн с помощью прибрежных и морских мареографов.
  • Световое обнаружение и определение дальности (ЛИДАР) используется для определения дальности оружия, самонаведения снарядов с помощью лазерной подсветки, а также для обнаружения и измерения концентрации различных химических веществ в атмосфере, в то время как воздушный ЛИДАР может использоваться для измерения высоты объектов и объектов на земле. точнее, чем радиолокационная технология. LIDAR можно использовать для обнаружения изменений поверхности земли. [10] Дистанционное зондирование растительности является основным применением LIDAR. [11]
  • Радиометры и фотометры являются наиболее распространенными приборами, собирающими отраженное и излучаемое излучение в широком диапазоне частот. Наиболее распространенными являются видимые и инфракрасные датчики, за ними следуют микроволновые, гамма-излучения и, реже, ультрафиолетовые. Их также можно использовать для обнаружения спектров излучения различных химических веществ, предоставляя данные о концентрациях химических веществ в атмосфере.
Примеры оборудования дистанционного зондирования, развернутого
или сопряжено с океанографическими исследовательскими судами . [12]
  • Радиометры также используются в ночное время, поскольку искусственное излучение света является ключевым признаком человеческой деятельности. [13] Приложения включают дистанционное зондирование населения, ВВП и ущерба инфраструктуре в результате войны или стихийных бедствий.
  • Радиометры и радары на борту спутников могут использоваться для мониторинга извержений вулканов [14] [15]
  • спектрополяриметрическая визуализация сообщили, что Исследователи из Исследовательской лаборатории армии США полезна для целей отслеживания целей . Они определили, что искусственные предметы обладают поляриметрическими сигнатурами, которых нет в природных объектах. Эти выводы были сделаны на основе визуализации военных грузовиков, таких как Humvee , и прицепов с помощью их акустооптического настраиваемого фильтра с двойным гиперспектральным и спектрополяриметрическим VNIR-спектрополяриметрическим имидж-сканером. [16] [17]
  • Стереографические пары аэрофотоснимков часто использовались для создания топографических карт аналитиками изображений и местности в департаментах дорожного движения и шоссейных дорог для потенциальных маршрутов, а также для моделирования особенностей наземной среды обитания. [18] [19] [20]
  • Одновременные мультиспектральные платформы, такие как Landsat, используются с 1970-х годов. Эти тематические картографы делают изображения в нескольких длинах волн электромагнитного излучения (мультиспектральные) и обычно находятся на спутниках наблюдения Земли , включая (например) программу Landsat или спутник IKONOS . Карты земного покрова и землепользования , полученные на основе тематического картографирования, могут использоваться для поиска полезных ископаемых, обнаружения или мониторинга землепользования, обнаружения инвазивной растительности, вырубки лесов и изучения здоровья местных растений и сельскохозяйственных культур ( спутниковый мониторинг сельскохозяйственных культур ), включая целые сельскохозяйственные регионы или леса. [21] Среди выдающихся ученых, использующих для этой цели дистанционное зондирование, — Джанет Франклин и Рут ДеФрис . Изображения Landsat используются регулирующими органами, такими как KYDOW, для определения параметров качества воды, включая глубину Секки, плотность хлорофилла и общее содержание фосфора. Метеорологические спутники используются в метеорологии и климатологии.
  • Гиперспектральная визуализация создает изображение, в котором каждый пиксель имеет полную спектральную информацию, а также отображает узкие спектральные полосы в непрерывном спектральном диапазоне. Гиперспектральные изображения используются в различных приложениях, включая минералогию, биологию, оборону и измерения окружающей среды.
  • В рамках борьбы с опустыниванием дистанционное зондирование позволяет исследователям отслеживать и контролировать зоны риска в долгосрочной перспективе, определять факторы опустынивания, оказывать поддержку лицам, принимающим решения, в определении соответствующих мер управления окружающей средой и оценивать их воздействие. [22]
  • Мульти- и гиперспектральные изображения дистанционного зондирования могут использоваться для оценки биоразнообразия в различных масштабах. Поскольку спектральные свойства разных видов растений уникальны, можно получить информацию о свойствах, связанных с биоразнообразием, таких как неоднородность среды обитания, спектральное разнообразие и функциональные особенности растений. [23] [24] [25]
  • Дистанционное зондирование использовалось для обнаружения редких растений, чтобы помочь в усилиях по их сохранению. Прогнозирование, обнаружение и возможность записи биофизических условий были возможны в диапазоне от среднего до очень высокого разрешения. [26]
  • Сельскохозяйственная и экологическая статистика , обычно объединяющая классифицированные спутниковые изображения с наземными данными, собранными по выборке, выбранной в рамках выборки по площади. [27]

Геодезический

[ редактировать ]
Дополнительная информация: Спутниковая геодезия.

Акустические и околоакустические

[ редактировать ]
  • Сонар : пассивный гидролокатор , прислушивающийся к звуку, издаваемому другим объектом (судном, китом и т. д.); активный гидролокатор , излучающий звуковые импульсы и прислушивающийся к эху, используемый для обнаружения, измерения дальности и измерения подводных объектов и местности.
  • Сейсмограммы, снятые в разных местах, позволяют обнаруживать и измерять землетрясения (после того, как они произошли), сравнивая относительную интенсивность и точное время.
  • Ультразвук : Ультразвуковые датчики, излучающие высокочастотные импульсы и отслеживающие эхо, используемые для обнаружения волн на воде и уровня воды, например, в уровнемерах или для буксировки резервуаров.

Для координации серии крупномасштабных наблюдений большинство сенсорных систем зависят от следующего: местоположения платформы и ориентации датчика. Высококлассные инструменты теперь часто используют информацию о местоположении из спутниковых навигационных систем . Поворот и ориентация часто обеспечиваются в пределах одного-двух градусов с помощью электронных компасов. Компасы могут измерять не только азимут (т.е. градусы к магнитному северу), но и высоту (градусы над горизонтом), поскольку магнитное поле изгибается к Земле под разными углами на разных широтах. Для более точной ориентации требуется ориентация с помощью гироскопа , периодически перестраиваемая с помощью различных методов, включая навигацию по звездам или известным ориентирам.

Характеристики данных

[ редактировать ]

Качество данных дистанционного зондирования Земли складывается из их пространственного, спектрального, радиометрического и временного разрешения.

Пространственное разрешение
Размер пикселя , записанного в растровом изображении . Обычно пиксели могут соответствовать квадратным областям с длиной стороны от 1 до 1000 метров (от 3,3 до 3280,8 футов).
Спектральное разрешение
Длина волны различных записываемых диапазонов частот – обычно это связано с количеством диапазонов частот, записываемых платформой. Текущая коллекция Landsat включает семь диапазонов, в том числе несколько в инфракрасном спектре, со спектральным разрешением от 0,7 до 2,1 мкм. Датчик «Гиперион» на Earth Observing-1 разрешает 220 полос от 0,4 до 2,5 мкм со спектральным разрешением от 0,10 до 0,11 мкм на полосу.
Радиометрическое разрешение
Количество излучений различной интенсивности, которые способен различить датчик. Обычно это диапазон от 8 до 14 бит, что соответствует 256 уровням шкалы серого и до 16 384 интенсивностям или «оттенкам» цвета в каждой полосе. инструмента Это также зависит от шума .
Временное разрешение
Частота пролетов спутника или самолета актуальна только для исследований временных рядов или тех, которые требуют усредненного или мозаичного изображения, например, при мониторинге вырубки лесов. Впервые это было использовано разведывательным сообществом, где неоднократное освещение выявило изменения в инфраструктуре, развертывании подразделений или модификации/внедрении оборудования. Облачность над заданным районом или объектом приводит к необходимости повторного сбора указанного местоположения.

Обработка данных

[ редактировать ]

Для создания карт на основе датчиков большинство систем дистанционного зондирования ожидают экстраполяции данных датчиков относительно контрольной точки, включая расстояния между известными точками на земле. Это зависит от типа используемого датчика. Например, на обычных фотографиях расстояния точны в центре изображения, при этом искажение измерений увеличивается по мере удаления от центра. Другим фактором является то, что валик, к которому прижимается пленка, может вызвать серьезные ошибки при использовании фотографий для измерения расстояний до земли. Шаг, на котором решается эта проблема, называется географической привязкой и включает в себя компьютерное сопоставление точек изображения (обычно 30 или более точек на изображение), которое экстраполируется с использованием установленного эталона, «искажая» изображение для получения точных результатов. пространственные данные. По состоянию на начало 1990-х годов большинство спутниковых изображений продавались с полной географической привязкой.

Кроме того, изображения могут нуждаться в радиометрической и атмосферной коррекции.

Радиометрическая коррекция
Позволяет избежать радиометрических ошибок и искажений. Освещенность объектов на поверхности Земли неравномерна из-за различных свойств рельефа. Этот фактор учитывается в методе коррекции радиометрических искажений. [29] Радиометрическая коррекция дает шкалу значений пикселей, например, монохроматическая шкала от 0 до 255 будет преобразована в фактические значения яркости.
Топографическая коррекция (также называемая коррекцией местности)
В труднопроходимых горах из-за рельефа местности эффективная освещенность пикселей значительно варьируется. В изображении дистанционного зондирования пиксель на тенистом склоне получает слабое освещение и имеет низкое значение яркости, напротив, пиксель на солнечном склоне получает сильное освещение и имеет высокое значение яркости. Для одного и того же объекта значение яркости пикселя на тенистом склоне будет отличаться от такового на солнечном склоне. Кроме того, разные объекты могут иметь одинаковые значения яркости. Эти неоднозначности серьезно повлияли на точность извлечения информации из изображений дистанционного зондирования в горных районах. Это стало основным препятствием для дальнейшего применения изображений дистанционного зондирования Земли. Цель топографической коррекции — устранить этот эффект, восстановив истинную отражательную способность или яркость объектов в горизонтальных условиях. Это основа применения количественного дистанционного зондирования .
Атмосферная поправка
Устранение атмосферной дымки путем изменения масштаба каждой полосы частот так, чтобы ее минимальное значение (обычно реализуемое в водоемах) соответствовало значению пикселя, равному 0. Оцифровка данных также позволяет манипулировать данными путем изменения значений шкалы серого.

Интерпретация – это важнейший процесс осмысления данных. Первым применением был сбор аэрофотоснимков, в котором использовался следующий процесс; пространственные измерения с использованием светового стола как для обычного одиночного, так и для стереографического освещения, дополнительные навыки, такие как использование фотограмметрии, использование фотомозаики, повторное освещение, использование известных размеров объектов для обнаружения изменений. Анализ изображений — это недавно разработанное автоматизированное компьютерное приложение, которое становится все более популярным.

Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) — это раздел ГИС-науки, посвященный разделению изображений дистанционного зондирования (RS) на значимые объекты изображения и оценке их характеристик через пространственный, спектральный и временной масштаб.

Старые данные дистанционного зондирования часто имеют ценность, поскольку они могут предоставить единственные долгосрочные данные для значительной части географии. В то же время данные зачастую сложны для интерпретации и громоздки для хранения. Современные системы склонны хранить данные в цифровом виде, часто со сжатием без потерь . Трудность этого подхода заключается в том, что данные хрупкие, формат может быть архаичным, а данные легко подделать. Одной из лучших систем для архивирования рядов данных является компьютерная машиночитаемая ультрафиша , обычно с такими шрифтами, как OCR-B , или оцифрованные полутоновые изображения. Ультрафиши хорошо сохраняются в стандартных библиотеках, их срок службы составляет несколько столетий. Их можно создавать, копировать, хранить и извлекать с помощью автоматизированных систем. Они примерно так же компактны, как архивные магнитные носители, и при этом могут быть прочитаны людьми с минимальным стандартизированным оборудованием.

Вообще говоря, дистанционное зондирование работает по принципу обратной задачи : хотя объект или явление, представляющее интерес ( состояние ), не может быть измерено напрямую, существует некоторая другая переменная, которую можно обнаружить и измерить ( наблюдение ), которая может быть связана с к интересующему объекту посредством расчета. Для описания этого обычно используют аналогию: пытаются определить тип животного по его следам. Например, хотя невозможно напрямую измерить температуру в верхних слоях атмосферы, можно измерить спектральные выбросы известных химических веществ (таких как углекислый газ) в этом регионе. Частота выбросов может быть затем связана термодинамикой с температурой в этом регионе.

Уровни обработки данных

[ редактировать ]

Чтобы облегчить обсуждение обработки данных на практике, в 1986 году НАСА впервые определило несколько «уровней» обработки как часть своей системы наблюдения Земли. [30] и с тех пор постоянно внедряется как внутри НАСА (например, [31] ) и в других местах (например, [32] ); эти определения таковы:

Уровень Описание
0 Восстановленные, необработанные данные приборов и полезной нагрузки в полном разрешении, с удалением любых артефактов связи (например, кадров синхронизации, заголовков связи, дублирующихся данных).
1а Восстановленные, необработанные данные приборов с полным разрешением, с привязкой ко времени и аннотированные вспомогательной информацией, включая радиометрические и геометрические калибровочные коэффициенты и параметры пространственной привязки (например, эфемериды платформы), вычисленные и добавленные, но не примененные к данным уровня 0 (или, если они применяются, таким образом, что уровень 0 полностью восстанавливается из данных уровня 1a).
1б Данные уровня 1a, которые были обработаны в сенсорных блоках (например, сечение обратного рассеяния радара, яркостная температура и т. д.); не все инструменты имеют данные уровня 1b; Данные уровня 0 невозможно восстановить из данных уровня 1b.
2 Производные геофизические переменные (например, высота океанских волн, влажность почвы, концентрация льда) с тем же разрешением и местоположением, что и исходные данные уровня 1.
3 Переменные, отображаемые в единых масштабах пространственно-временной сетки, обычно с некоторой полнотой и согласованностью (например, интерполированные недостающие точки, полные области, составленные мозаикой из нескольких орбит и т. д.).
4 Выходные данные модели или результаты анализа данных более низкого уровня (т. е. переменных, которые не измерялись приборами, а были получены на основе этих измерений).

Запись данных уровня 1 — это наиболее фундаментальная (т. е. наивысшего обратимого уровня) запись данных, имеющая значительную научную ценность и являющаяся основой для создания всех последующих наборов данных. Уровень 2 — это первый уровень, который можно непосредственно использовать для большинство научных приложений; его значение гораздо больше, чем у нижних уровней. Наборы данных уровня 2, как правило, менее объемны, чем данные уровня 1, поскольку они сокращены во времени, пространстве или спектре. Наборы данных уровня 3 обычно меньше, чем наборы данных более низкого уровня, и поэтому с ними можно работать без больших накладных расходов на обработку данных. Эти данные, как правило, более полезны для многих приложений. Регулярная пространственная и временная организация наборов данных уровня 3 позволяет легко комбинировать данные из разных источников.

Хотя эти уровни обработки особенно подходят для типичных конвейеров обработки спутниковых данных, были определены и другие словари уровней данных, которые могут подойти для более разнородных рабочих процессов.

Приложения

[ редактировать ]

Спутниковые снимки предоставляют очень полезную информацию для получения статистических данных по темам, тесно связанным с территорией, например, сельское хозяйство, лесное хозяйство или растительный покров в целом. Первым крупным проектом по использованию изображений Landsata 1 для статистики был LACIE (Эксперимент по инвентаризации сельскохозяйственных культур на большой территории), проводившийся НАСА, NOAA и Министерством сельского хозяйства США в 1974–77 годах. [33] [34] За этим последовало множество других прикладных проектов по оценке посевных площадей, в том числе итальянский проект AGRIT и проект MARS Объединенного исследовательского центра (JRC) Европейской комиссии . [35] Оценка площади лесов и обезлесения также часто были объектом проектов дистанционного зондирования. [36] [37] то же, что земельный покров и землепользование [38]

Наземные или справочные данные для обучения и проверки классификации изображений требуют полевого исследования, если мы ориентируемся на однолетние культуры или отдельные виды леса, но могут быть заменены фотоинтерпретацией, если мы рассматриваем более широкие классы, которые можно надежно идентифицировать на аэрофотоснимках или спутниковых изображениях. Уместно подчеркнуть, что вероятностная выборка не имеет решающего значения для выбора обучающих пикселей для классификации изображений, но необходима для оценки точности классифицированных изображений и оценки площади. [39] [40] [41] Рекомендуется дополнительно следить за тем, чтобы наборы данных обучения и проверки не были пространственно коррелированы. [42]

Теперь мы предполагаем, что у нас есть классифицированные изображения или карта земного покрова , полученная путем визуальной фотоинтерпретации, с легендой нанесенных на карту классов, которая соответствует нашей цели, снова взяв пример с пшеницей. Простой подход заключается в подсчете количества пикселей, классифицированных как пшеница, и умножении на площадь каждого пикселя. Многие авторы заметили, что оценщик , как правило, необъективен , поскольку ошибки комиссии и пропуска в матрице путаницы не компенсируют друг друга. [43] [44] [45]

Основное преимущество классифицированных спутниковых изображений или других показателей, рассчитанных на основе спутниковых изображений, заключается в предоставлении дешевой информации по всей целевой территории или большей ее части. Эта информация обычно имеет хорошую корреляцию с целевой переменной (основная истина), объективное и точное наблюдение за которой обычно обходится дорого. Поэтому это можно наблюдать на вероятностной выборке, выбранной в рамках территориальной выборки . Традиционная методология опроса предусматривает различные методы объединения точной информации о выборке с менее точными, но исчерпывающими данными для копеременной или прокси , сбор которых обходится дешевле. Для сельскохозяйственной статистики обычно требуются полевые исследования, тогда как фотоинтерпретация может оказаться более эффективной для классов земельного покрова, которые можно надежно идентифицировать на аэрофотоснимках или спутниковых изображениях высокого разрешения. Дополнительная неопределенность может возникнуть из-за несовершенства справочных данных (наземных данных или аналогичных). [46] [47]

Некоторые варианты: оценка отношения , оценка регрессии , [48] оценщики калибровки [49] и оценщики небольших площадей [38]

Если мы ориентируемся на другие переменные, такие как урожайность сельскохозяйственных культур или площадь листьев , нам могут потребоваться другие показатели для расчета на основе изображений, такие как NDVI , хороший показатель активности хлорофилла . [50]

История

[ редактировать ]
ТР -1. Самолет разведки и наблюдения
Марсианская Одиссея 2001 года использовала спектрометры и тепловизоры для поиска свидетельств прошлой или настоящей воды и вулканической активности на Марсе.

Современная дисциплина дистанционного зондирования возникла с развитием полета. Воздухоплаватель Г. Турнашон (псевдоним Надар ) сделал фотографии Парижа со своего воздушного шара в 1858 году. [51] Голуби-посыльные, воздушные змеи, ракеты и беспилотные воздушные шары также использовались для первых изображений. За исключением воздушных шаров, эти первые отдельные изображения не были особенно полезны для создания карт или научных целей.

Систематическая аэрофотосъемка была разработана для целей военного наблюдения и разведки начиная с Первой мировой войны . [52] После Первой мировой войны технология дистанционного зондирования была быстро адаптирована для гражданского применения. [53] Об этом свидетельствует первая строка учебника 1941 года под названием «Аэрофотография и аэросъемка», в которой говорилось следующее:

«Больше нет необходимости проповедовать аэрофотосъемку – по крайней мере, в Соединенных Штатах – поскольку ее использование стало настолько распространенным и ее ценность настолько велика, что даже фермер, засеивающий свои поля в отдаленном уголке страны, знает ее ценность. "

— Джеймс Бэгли, [53]

Развитие технологии дистанционного зондирования достигло апогея во время Холодной войны с использованием модифицированных боевых самолетов, таких как P-51 , P-38 , RB-66 и F-4C , или специально разработанных платформ сбора, таких как U2/ TR-1 , SR-71 , A-5 и серия OV-1 как для верхнего, так и для стоячего сбора. [54] Более поздней разработкой является разработка все более меньших по размеру сенсорных блоков, например тех, которые используются правоохранительными органами и военными, как на пилотируемых, так и на беспилотных платформах. Преимущество этого подхода в том, что он требует минимальной модификации данного планера. Более поздние технологии визуализации будут включать инфракрасный, обычный, доплеровский радар и радар с синтезированной апертурой. [55]

Развитие искусственных спутников во второй половине 20-го века позволило дистанционному зондированию выйти на глобальный масштаб после окончания холодной войны. [56] Приборы на борту различных спутников наблюдения за Землей и метеорологических спутников, таких как Landsat , Nimbus и более поздних миссий, таких как RADARSAT и UARS, обеспечивали глобальные измерения различных данных для гражданских, исследовательских и военных целей. Космические зонды к другим планетам также предоставили возможность проводить исследования дистанционного зондирования во внеземной среде, радар с синтезированной апертурой на борту космического корабля «Магеллан» предоставил подробные топографические карты Венеры , а инструменты на борту SOHO позволили проводить исследования Солнца и солнечного ветра . просто назову несколько примеров. [57] [58]

Последние разработки включают, начиная с 1960-х и 1970-х годов, развитие обработки спутниковых изображений . Использование термина «дистанционное зондирование» началось в начале 1960-х годов, когда Эвелин Прюитт поняла, что достижения науки означают, что аэрофотосъемка больше не является адекватным термином для описания потоков данных, генерируемых новыми технологиями. [59] [60] С помощью своего коллеги по Управлению военно-морских исследований Уолтера Бэйли она придумала термин «дистанционное зондирование». [61] [62] Несколько исследовательских групп в Кремниевой долине, включая Исследовательский центр Эймса НАСА , GTE и ESL Inc., разработали методы преобразования Фурье , которые привели к первому заметному улучшению данных изображений. В 1999 году был запущен первый коммерческий спутник (IKONOS), собирающий изображения очень высокого разрешения. [63]

Обучение и образование

[ редактировать ]

Дистанционное зондирование приобретает все большую актуальность в современном информационном обществе. Она представляет собой ключевую технологию аэрокосмической отрасли и имеет все большее экономическое значение: постоянно разрабатываются новые датчики, например TerraSAR-X и RapidEye , а спрос на квалифицированную рабочую силу неуклонно растет. Более того, дистанционное зондирование оказывает огромное влияние на повседневную жизнь: от прогнозов погоды до сообщений об изменении климата или стихийных бедствиях . Например, 80% немецких студентов пользуются услугами Google Earth ; только в 2006 году программу скачали 100 миллионов раз. Но исследования показали, что лишь небольшая часть из них знает больше о данных, с которыми работает. [64] Существует огромный разрыв в знаниях между применением и пониманием спутниковых изображений. Дистанционное зондирование играет в школах лишь второстепенную роль, несмотря на политические претензии на усиление поддержки преподавания этого предмета. [65] Многие компьютерные программы, специально разработанные для школьных уроков, еще не реализованы из-за их сложности. Таким образом, предмет либо вообще не интегрирован в учебную программу, либо не проходит этап интерпретации аналоговых изображений. Фактически, предмет дистанционного зондирования требует консолидации физики и математики, а также знаний в области средств массовой информации и методов, помимо простой визуальной интерпретации спутниковых изображений.

Многие учителя проявляют большой интерес к предмету «дистанционное зондирование», будучи мотивированы интегрировать эту тему в преподавание при условии рассмотрения учебной программы. Во многих случаях такое поощрение терпит неудачу из-за запутанной информации. [66] Чтобы устойчиво интегрировать дистанционное зондирование, такие организации, как EGU или Digital Earth [67] поощрять разработку учебных модулей и учебных порталов . Примеры включают: FIS – Дистанционное зондирование на школьных уроках , [68] геоскоп , [69] , ​ [70] или Пространственное открытие, [71] продвигать квалификацию средств массовой информации и методов, а также независимое обучение.

Программное обеспечение

[ редактировать ]
Основная статья: Программное обеспечение дистанционного зондирования

Данные дистанционного зондирования обрабатываются и анализируются с помощью компьютерного программного обеспечения, известного как приложение дистанционного зондирования . Для обработки данных дистанционного зондирования существует большое количество собственных приложений и приложений с открытым исходным кодом.

Дистанционное зондирование с помощью гамма-лучей

[ редактировать ]

Гамма-лучи применяются для разведки полезных ископаемых с помощью дистанционного зондирования. В 1972 году более двух миллионов долларов было потрачено на применение дистанционного зондирования с помощью гамма-лучей для разведки полезных ископаемых. Гамма-лучи используются для поиска месторождений урана. Наблюдая за радиоактивностью калия, можно обнаружить медно-порфировые месторождения. Было обнаружено, что высокое соотношение урана и тория связано с наличием гидротермальных месторождений меди. Известно также, что радиационные узоры возникают над месторождениями нефти и газа, но считалось, что некоторые из этих узоров обусловлены поверхностными почвами, а не нефтью и газом. [72]

Спутники

[ редактировать ]
Этот раздел представляет собой отрывок со спутника наблюдения Земли . [ редактировать ]
Шесть спутников наблюдения Земли, входящие в группировку спутников A-train по состоянию на 2014 год.

Спутник наблюдения Земли или спутник дистанционного зондирования Земли — это спутник , используемый или предназначенный для наблюдения Земли (EO) с орбиты , включая спутники-шпионы и аналогичные спутники, предназначенные для невоенных целей, таких как мониторинг окружающей среды , метеорология , картография и другие. Наиболее распространенным типом являются спутники для съемки Земли, которые делают спутниковые изображения , аналогичные аэрофотоснимкам ; некоторые спутники EO могут выполнять дистанционное зондирование без формирования изображений, например, при радиозатмении GNSS .

первого искусственного спутника Земли «Спутник-1» 4 октября 1957 года. Первое использование спутникового дистанционного зондирования можно приурочить к запуску Советским Союзом [73] Спутник-1 отправил обратно радиосигналы, которые ученые использовали для изучения ионосферы . [74] Агентство по баллистическим ракетам армии США запустило первый американский спутник «Эксплорер-1 » для Лаборатории реактивного движения НАСА 31 января 1958 года. Информация, полученная от его радиационного детектора, привела к открытию радиационных поясов Ван Аллена на Земле . [75] Космический корабль « ТИРОС -1» , запущенный 1 апреля 1960 года в рамках программы НАСА «Спутник телевизионного инфракрасного наблюдения » (ТИРОС), отправил обратно первые телевизионные кадры погодных условий, снятые из космоса. [73]

В 2008 году на орбите находилось более 150 спутников наблюдения Земли, которые записывали данные как с помощью пассивных, так и с активных датчиков и ежедневно получали более 10 терабит данных. [73] К 2021 году их число выросло до более чем 950, причем наибольшее количество спутников эксплуатируется американской компанией Planet Labs . [76]

Большинство спутников наблюдения Земли оснащены приборами, которые следует использовать на относительно небольшой высоте. Большинство из них вращаются на высоте от 500 до 600 километров (от 310 до 370 миль). Нижние орбиты имеют значительное сопротивление воздуха , что делает по перезагрузке необходимыми частые маневры орбиты. Спутники наблюдения Земли ERS-1, ERS-2 и Envisat Европейского космического агентства , а также MetOp космический аппарат ЕВМЕТСАТ работают на высоте около 800 км (500 миль). Космические корабли «Проба-1» , «Проба-2» и SMOS Европейского космического агентства наблюдают за Землей с высоты около 700 км (430 миль). Спутники наблюдения Земли ОАЭ DubaiSat-1 и DubaiSat-2 также размещены на околоземных орбитах (LEO) и предоставляют спутниковые снимки различных частей Земли. [77] [78]

Чтобы получить глобальное покрытие с низкой орбитой, полярная орбита используется . Низкая орбита будет иметь орбитальный период примерно 100 минут, а Земля будет вращаться вокруг своей полярной оси примерно на 25 ° между последовательными орбитами. Наземная траектория перемещается на запад на 25 ° на каждом витке, что позволяет сканировать разные участки земного шара на каждом витке. Большинство из них находятся на солнечно-синхронных орбитах .

Геостационарная орбита высотой 36 000 км (22 000 миль) позволяет спутнику зависать над постоянной точкой на Земле, поскольку период обращения на этой высоте составляет 24 часа. Это позволяет непрерывно покрывать более 1/3 Земли одним спутником, поэтому три спутника, расположенные на расстоянии 120 ° друг от друга, могут покрыть всю Землю. Этот тип орбиты в основном используется для метеорологических спутников .

См. также

[ редактировать ]
Основная категория: Дистанционное зондирование

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Шовенгердт, Роберт А. (2007). Дистанционное зондирование: модели и методы обработки изображений (3-е изд.). Академическая пресса . п. 2. ISBN  978-0-12-369407-2 . Архивировано из оригинала 1 мая 2016 года . Проверено 15 ноября 2015 г.
  2. ^ Шотт, Джон Роберт (2007). Дистанционное зондирование: подход цепочки изображений (2-е изд.). Издательство Оксфордского университета . п. 1. ISBN  978-0-19-517817-3 . Архивировано из оригинала 24 апреля 2016 года . Проверено 15 ноября 2015 г.
  3. ^ Го, Хуадун; Хуан, Цинни; Ли, Синьу; Сунь, Чжунчанг; Чжан, Ин (2013). «Пространственно-временной анализ городской среды на основе модели растительности – непроницаемой поверхности – почвы» (PDF) . Журнал прикладного дистанционного зондирования . 8 : 084597. Бибкод : 2014JARS....8.4597G . дои : 10.1117/1.JRS.8.084597 . S2CID   28430037 . Архивировано (PDF) из оригинала 19 июля 2018 года . Проверено 27 октября 2021 г.
  4. ^ Лю, Цзянь Го и Мейсон, Филиппа Дж. (2009). Основная обработка изображений для ГИС и дистанционного зондирования . Уайли-Блэквелл . п. 4. ISBN  978-0-470-51032-2 . Проверено 2 апреля 2023 г.
  5. ^ «Спасение обезьян» . СПИ Профессионал. Архивировано из оригинала 4 февраля 2016 года . Проверено 1 января 2016 г.
  6. ^ Ховард, А.; и др. (19 августа 2015 г.). «Дистанционное зондирование и картирование среды обитания бородатых обезьян-капуцинов (Sapajus libidinosus): ландшафты для использования каменных орудий». Журнал прикладного дистанционного зондирования . 9 (1): 096020. doi : 10.1117/1.JRS.9.096020 . S2CID   120031016 .
  7. ^ Инноченти, Фабрицио; Робинсон, Род; Гардинер, Том; Финлейсон, Эндрю; Коннор, Энди (2017). «Измерения выбросов метана на свалках с помощью лидара дифференциального поглощения (DIAL)» . Дистанционное зондирование . 9 (9): 953. Бибкод : 2017RemS....9..953I . дои : 10.3390/rs9090953 .
  8. ^ К. Баиндир; Джей Ди Фрост; CF Barnes (январь 2018 г.). «Оценка и улучшение обнаружения некогерентных изменений SAR при разливах нефти на морской поверхности». IEEE Дж. Оушен. англ . 43 (1): 211–220. Бибкод : 2018IJOE...43..211B . дои : 10.1109/JOE.2017.2714818 . S2CID   44706251 .
  9. ^ «Наука@НАСА – Технологии: Дистанционное зондирование» . Архивировано из оригинала 29 сентября 2006 года . Проверено 18 февраля 2009 г.
  10. ^ Ху, Люру; Наварро-Эрнандес, Мария И.; Лю, Сяоцзе; Томас, Роберт; Тан, Синьмин; Брю, Гваделупа; Эскерро, Пол; Чжан, Циндао (октябрь 2022 г.). «Анализ регионального оседания земель с большим градиентом в бассейне Верхнего Гуадалентина (Испания) с использованием наборов данных аэрофотосъемки LiDAR с открытым доступом» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 280 : Бибкод : 2022RSEnv.28013218H. 113218. дои : 10.1016/j.rse.2022.113218 . hdl : 10045/126163 . ISSN   0034-4257 .
  11. ^ Чжао, Кайгуан; Суарес, Хуан С; Гарсия, Мариано; Ху, Тунси; Ван, Ченг; Лондо, Алексис (2018). «Полезность многовременного лидара для мониторинга лесов и углерода: рост деревьев, динамика биомассы и поток углерода» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 204 : 883–897. Бибкод : 2018RSEnv.204..883Z . дои : 10.1016/j.rse.2017.09.007 .
  12. ↑ Просто сядьте, и вы услышите сказку, сказку о путешествии на планктон. Архивировано 10 августа 2021 года в на Wayback Machine земных экспедициях НАСА , 15 августа 2018 года.
  13. ^ Левин, Ноам; Киба, Кристофер СМ; Чжан, Цинлин; Санчес де Мигель, Алехандро; Роман, Мигель О.; Ли, Си; Портнов Борис А.; Молтан, Эндрю Л.; Йехоу, Андреас; Миллер, Стивен Д.; Ван, Чжосен; Шреста, Ранджай М.; Элвидж, Кристофер Д. (февраль 2020 г.). «Дистанционное зондирование ночных огней: обзор и взгляд на будущее». Дистанционное зондирование окружающей среды . 237 : 111443. Бибкод : 2020RSEnv.23711443L . дои : 10.1016/j.rse.2019.111443 . hdl : 10871/40052 . S2CID   214254543 .
  14. ^ Коррадино, Клаудия; Хукс, Гаэтана; Билотта, Джузеппе; Каппелло, Анналиса; Дель Негро, Чиро; Фортуна, Луиджи (январь 2019 г.). «Интеллектуальные системы поддержки принятия решений для вулканических применений» . Энергии . 12 (7): 1216. дои : 10.3390/en12071216 .
  15. ^ Коррадино, Клаудия; Хукс, Гаэтана; Каппелло, Анналиса; Билотта, Джузеппе; Эро, Алексис; Дель Негро, Чиро (январь 2019 г.). «Картирование недавних потоков лавы на горе Этна с использованием мультиспектральных изображений Sentinel-2 и методов машинного обучения» . Дистанционное зондирование . 11 (16): 1916. Бибкод : 2019RemS...11.1916C . дои : 10.3390/rs11161916 .
  16. ^ Гольдберг, А.; Стэнн, Б.; Гупта, Н. (июль 2003 г.). « Исследование мультиспектральных, гиперспектральных и трехмерных изображений в Исследовательской лаборатории армии США » (PDF) . Материалы Международной конференции по международному синтезу [6-е] . 1: 499–506.
  17. ^ Макки, Ихаб; Юнес, Рафик; Фрэнсис, Кловис; Бьянки, Тициано; Зуккетти, Массимо (1 февраля 2017 г.). «Обследование обнаружения мин с использованием гиперспектральной визуализации» . Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS . 124 : 40–53. Бибкод : 2017JPRS..124...40M . дои : 10.1016/j.isprsjprs.2016.12.009 . ISSN   0924-2716 .
  18. ^ Миллс, JP; и др. (1997). «Фотограмметрия на основе архивных цифровых изображений для мониторинга тюленей». Фотограмметрическая запись . 15 (89): 715–724. дои : 10.1111/0031-868X.00080 . S2CID   140189982 .
  19. ^ Твисс, Южная Дакота; и др. (2001). «Топографическая пространственная характеристика места размножения серого тюленя Halichoerus grypus с пространственным зерном подтюленя» . Экография . 24 (3): 257–266. дои : 10.1111/j.1600-0587.2001.tb00198.x .
  20. ^ Стюарт, Дж. Э.; и др. (2014). «Мелкомасштабное моделирование экологической ниши свидетельствует о том, что лактирующие серые тюлени ( Halichoerus grypus ) предпочитают доступ к пресной воде для питья» (PDF) . Наука о морских млекопитающих . 30 (4): 1456–1472. Бибкод : 2014MMamS..30.1456S . дои : 10.1111/mms.12126 . Архивировано (PDF) из оригинала 13 июля 2021 года . Проверено 27 октября 2021 г.
  21. ^ Чжан, Чуанжун; Ли, Синьба (сентябрь 2022 г.). «Землепользование и картографирование земного покрова в эпоху больших данных» . Земля . 11 (10): 1692. doi : 10.3390/land11101692 .
  22. ^ «Беньи Г. Эскадафал Р. Фонтанназ Д. и Хонг-Нга Нгуен А.-Т. (2005). Дистанционное зондирование: инструмент для мониторинга и оценки опустынивания. Les Dossiers thematiques du CSFD. Выпуск 2. 44 стр.» . Архивировано из оригинала 26 мая 2019 года . Проверено 27 октября 2021 г.
  23. ^ Ван, Ран; Гамон, Джон А. (15 сентября 2019 г.). «Дистанционное зондирование биоразнообразия наземных растений» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 231 : 111218. Бибкод : 2019RSEnv.23111218W . дои : 10.1016/j.rse.2019.111218 . ISSN   0034-4257 . S2CID   197567301 .
  24. ^ Роккини, Дуччо; Бойд, Дорин С.; Фере, Жан-Батист; Фуди, Джайлз М.; Он, Кейт С.; Лауш, Анджела; Нагендра, Харини; Вегманн, Мартин; Петторелли, Натали (февраль 2016 г.). Скидмор, Эндрю; Шовене, Алиенор (ред.). «Спутниковое дистанционное зондирование для мониторинга видового разнообразия: потенциал и подводные камни» . Дистанционное зондирование в экологии и охране природы . 2 (1): 25–36. Бибкод : 2016RSEC....2...25R . дои : 10.1002/rse2.9 . hdl : 11585/720672 . ISSN   2056-3485 . S2CID   59446258 .
  25. ^ Швайгер, Анна К.; Кавендер-Барес, Жаннин; Таунсенд, Филип А.; Хобби, Сара Э.; Мадрич, Майкл Д.; Ван, Ран; Тилман, Дэвид; Гамон, Джон А. (июнь 2018 г.). «Спектральное разнообразие растений объединяет функциональные и филогенетические компоненты биоразнообразия и предсказывает функционирование экосистемы» . Экология и эволюция природы . 2 (6): 976–982. Бибкод : 2018NatEE...2..976S . дои : 10.1038/s41559-018-0551-1 . ISSN   2397-334X . ПМИД   29760440 . S2CID   256718584 .
  26. ^ Серрехон, Карлос; Валерия, Освальдо; Маршан, Филипп; Канерс, Ричард Т.; Фентон, Николь Дж. (18 февраля 2021 г.). «Негде спрятаться: редкие растения, обнаруженные с помощью дистанционного зондирования» . Разнообразие и распространение . 27 (6): 948–961. Бибкод : 2021DivDi..27..948C . дои : 10.1111/ddi.13244 . ISSN   1366-9516 . S2CID   233886263 .
  27. ^ Карфанья, Э. (2005). «Использование дистанционного зондирования для сельскохозяйственной статистики». Международный статистический обзор . 73 (3): 389–404. дои : 10.1111/j.1751-5823.2005.tb00155.x .
  28. ^ «Геодезическая съемка» . Архивировано из оригинала 2 октября 2016 года . Проверено 29 сентября 2016 г.
  29. ^ Григорьев А.Н. (2015). «Метод коррекции радиометрических искажений мультиспектральных данных дистанционного зондирования Земли» . Научно-технический журнал информационных технологий, механики и оптики . 15 (4): 595–602. дои : 10.17586/2226-1494-2015-15-4-595-602 .
  30. ^ НАСА (1986), Отчет панели данных EOS , Система наблюдения Земли, Система данных и информации, Отчет панели данных, Том. IIa., Технический меморандум НАСА 87777, июнь 1986 г., 62 стр. Доступно по адресу http://hdl.handle.net/2060/19860021622 . Архивировано 27 октября 2021 г. на Wayback Machine.
  31. ^ К. Л. Паркинсон, А. Уорд, доктор медицинских наук Кинг (ред.) Справочный справочник по наукам о Земле - Путеводитель по программе НАСА по наукам о Земле и спутниковым миссиям по наблюдению за Землей , Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства, Вашингтон, округ Колумбия. Доступно по адресу http://eospso.gsfc. nasa.gov/ftp_docs/2006ReferenceHandbook.pdf. Архивировано 15 апреля 2010 г. в Wayback Machine.
  32. ^ GRAS-SAF (2009), Руководство пользователя продукта , Средство спутниковых приложений GRAS, версия 1.2.1, 31 марта 2009 г. Доступно по адресу http://www.grassaf.org/general-documents/products/grassaf_pum_v121.pdf. Архивировано 26 июля. 2011 в Wayback Machine
  33. ^ Хьюстон, AH «Использование спутниковых данных в сельскохозяйственных исследованиях». Коммуникации в статистике. Теория и методы (23): 2857–2880.
  34. ^ Аллен, доктор медицинских наук «Взгляд на программу применения дистанционного зондирования Национальной службы сельскохозяйственной статистики». Журнал официальной статистики . 6 (4): 393–409.
  35. ^ Тейлор, Дж (1997). Региональные инвентаризации сельскохозяйственных культур в Европе с помощью дистанционного зондирования: 1988-1993 гг. Обобщающий отчет . Люксембург: Управление публикаций ЕС.
  36. ^ Фуди, генеральный директор (1994). «Оценка площади тропических лесов и стадии восстановления с использованием данных дистанционного зондирования». Журнал биогеографии . 21 (3): 223–244. Бибкод : 1994JBiog..21..223F . дои : 10.2307/2845527 . JSTOR   2845527 .
  37. ^ Ахард, Ф (2002). «Определение темпов вырубки влажных тропических лесов мира». Наука . 297 (5583): 999–1002. Бибкод : 2002Sci...297..999A . дои : 10.1126/science.1070656 . ПМИД   12169731 .
  38. ^ Перейти обратно: а б Амбросио Флорес, L (2000). «Оценка растительного покрова на небольших территориях методами наземной съемки и дистанционного зондирования». Дистанционное зондирование окружающей среды . 74 (2): 240–248. Бибкод : 2000RSEnv..74..240F . дои : 10.1016/S0034-4257(00)00114-0 .
  39. ^ Грин, Рассел Г. Конгалтон, Касс (25 января 2019 г.). Оценка точности данных дистанционного зондирования: принципы и практика, третье издание (3-е изд.). Бока-Ратон: CRC Press. дои : 10.1201/9780429052729 . ISBN  978-0-429-05272-9 . {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  40. ^ Стеман, С. (2013). «Оценка площади по матрице ошибок оценки точности». Дистанционное зондирование окружающей среды . 132 (132): 202–211. Бибкод : 2013RSEnv.132..202S . дои : 10.1016/j.rse.2013.01.016 .
  41. ^ Стеман, С. (2019). «Ключевые вопросы строгой оценки точности продуктов земного покрова». Дистанционное зондирование окружающей среды . 231 (231). Бибкод : 2019RSEnv.23111199S . дои : 10.1016/j.rse.2019.05.018 .
  42. ^ Чжэнь, Z (2013). «Влияние выбора обучающей и проверочной выборки на точность классификации и оценку точности при использовании эталонных полигонов в объектно-ориентированной классификации». Международный журнал дистанционного зондирования . 34 (19): 6914–6930. Бибкод : 2013IJRS...34.6914Z . дои : 10.1080/01431161.2013.810822 .
  43. ^ Чаплевский, Р. Л. «Ошибочная классификация в оценках площади». Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование (39): 189–192.
  44. ^ Бауэр, Мэн (1978). «Оценка площадей посевов путем цифрового анализа данных Landsat». Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование (44): 1033–1043.
  45. ^ Олофссон, П. (2014). «Передовая практика оценки площади и оценки точности изменений земель» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 148 (148): 42–57. Бибкод : 2014RSEnv.148...42O . дои : 10.1016/j.rse.2014.02.015 .
  46. ^ Макробертс, Р. (2018). «Влияние несовершенных справочных данных на оценки пропорций классов земного покрова с помощью дистанционного зондирования» . Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS . 142 (142): 292–300. Бибкод : 2018JPRS..142..292M . дои : 10.1016/j.isprsjprs.2018.06.002 .
  47. ^ Фуди, генеральный директор (2010). «Оценка точности изменения земного покрова с учетом несовершенных наземных справочных данных». Дистанционное зондирование окружающей среды . 114 (10): 2271–2285. Бибкод : 2010RSEnv.114.2271F . дои : 10.1016/j.rse.2010.05.003 .
  48. ^ Саннье, К. (2014). «Использование оценщика регрессии с данными Landsat для оценки доли лесного покрова и чистой доли вырубки лесов в Габоне». Дистанционное зондирование окружающей среды . 151 (151): 138–148. Бибкод : 2014RSEnv.151..138S . дои : 10.1016/j.rse.2013.09.015 .
  49. ^ Гальего, Ф.Дж. (2004). «Дистанционное зондирование и оценка площади земельного покрова». Международный журнал дистанционного зондирования . 25 (5): 3019–3047. Бибкод : 2004IJRS...25.3019G . дои : 10.1080/01431160310001619607 .
  50. ^ Карфанья, Э. (2005). «Использование дистанционного зондирования для сельскохозяйственной статистики». Международный статистический обзор . 73 (3): 389–404. дои : 10.1111/j.1751-5823.2005.tb00155.x .
  51. ^ Максель, Ребекка. «Полет великана» . Журнал «Авиация и космос» . Архивировано из оригинала 18 августа 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  52. ^ IWM, Алан Уэйкфилд
    Глава отдела фотографий (4 апреля 2014 г.). «Вид на поле боя с высоты птичьего полета: аэрофотосъемка» . «Дейли телеграф» . ISSN   0307-1235 . Архивировано из оригинала 18 апреля 2014 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  53. ^ Перейти обратно: а б Бэгли, Джеймс (1941). Аэрофотография и аэросъемка (1-е изд.). Йорк, Пенсильвания: Компания Maple Press.
  54. ^ «Журнал ВВС» . www.airforcemag.com . Архивировано из оригинала 19 февраля 2019 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  55. ^ «Технологии военной визуализации и наблюдения (MIST)» . www.darpa.mil . Архивировано из оригинала 18 августа 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  56. ^ Индийское общество международного права - Информационный бюллетень: VOL. 15, № 4, октябрь – декабрь 2016 г. (Отчет). дои : 10.1163/2210-7975_hrd-9920-2016004 .
  57. ^ «В глубине | Магеллан» . Исследование Солнечной системы: наука НАСА . Архивировано из оригинала 19 октября 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  58. ^ Гарнер, Роб (15 апреля 2015 г.). «SOHO — Солнечная и гелиосферная обсерватория» . НАСА . Архивировано из оригинала 18 сентября 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  59. ^ Кэмпбелл, Джеймс Б.; Винн, Рэндольф Х. (21 июня 2011 г.). Введение в дистанционное зондирование (5-е изд.). Нью-Йорк Лондон: Гилфорд Пресс. ISBN  978-1-60918-176-5 .
  60. ^ Райерсон, Роберт А. (2010). Почему «где» важно: понимание и получение выгоды от GPS, ГИС и дистанционного зондирования: практические советы для отдельных лиц, сообществ, компаний и стран . Интернет-архив. Манотик, Онтарио: ISBN Kim Geomatics Corp.  978-0-9866376-0-5 .
  61. ^ Фасселл, Джей; Рундквист, Дональд; Харрингтон, Джон А. (сентябрь 1986 г.). «Об определении дистанционного зондирования» (PDF) . Фотограмметрическая техника и дистанционное зондирование . 52 (9): 1507–1511. Архивировано из оригинала (PDF) 4 октября 2021 года.
  62. ^ Прюитт, Эвелин Л. (1979). «Управление военно-морских исследований и географии» . Анналы Ассоциации американских географов . 69 (1): 103–108. дои : 10.1111/j.1467-8306.1979.tb01235.x . ISSN   0004-5608 . JSTOR   2569553 .
  63. ^ Колен, Джерри (8 апреля 2015 г.). «Обзор Исследовательского центра Эймса» . НАСА . Архивировано из оригинала 28 сентября 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  64. ^ Диттер Р., Хаспель М., Ян М., Коллар И., Зигмунд А., Фириг К., Фольц Д., Зигмунд А. (2012) Геопространственные технологии в школе - теоретическая концепция и практическое внедрение в школах K-12. В: Международный журнал по интеллектуальному анализу данных, моделированию и управлению (IJDMMM): FutureGIS: Riding the Wave of the Растущее общество, грамотное в области геопространственных технологий; Том. Х
  65. ^ Сторк, Э.Дж., Сакамото, С.О. и Коуэн, Р.М. (1999) «Интеграция научных исследований посредством использования изображений Земли в учебной программе средней школы», Proc. IEEE Транс. Геосци. Дистанционное зондирование 37, 1801–1817 гг.
  66. ^ Беднарц, Юго-Запад; Уизенант, SE (июль 2000 г.). «Миссия географии: объединение национальных географических стандартов, инновационных технологий и НАСА» . IGARSS 2000. Международный симпозиум IEEE 2000 по геонаукам и дистанционному зондированию. Учитывать пульс планеты: роль дистанционного зондирования в управлении окружающей средой. Протоколы (Кат. № 00CH37120) . Том. 6. С. 2780–2782 т.6. дои : 10.1109/IGARSS.2000.859713 . ISBN  0-7803-6359-0 . S2CID   62414447 .
  67. ^ Цифровая Земля
  68. ^ «FIS – Дистанционное зондирование на школьных уроках» . Архивировано из оригинала 26 октября 2012 года . Проверено 25 октября 2012 г.
  69. ^ «геоспектив» . Архивировано из оригинала 2 мая 2018 года . Проверено 1 июня 2018 г.
  70. ^ "ИЗМЕНА" . Архивировано из оригинала 17 августа 2018 года . Проверено 1 июня 2018 г.
  71. ^ «Карта местности – пространственное открытие» . Архивировано из оригинала 29 ноября 2014 года . Проверено 27 октября 2021 г.
  72. ^ Грасти, Р. (1976). Применение гамма-излучения в дистанционном зондировании (1-е изд.). Берлин: Springer-Verlag. п. 267. ИСБН  978-3-642-66238-6 .
  73. ^ Перейти обратно: а б с Татем, Эндрю Дж.; Гетц, Скотт Дж.; Хэй, Саймон И. (2008). «Пятьдесят лет спутникам наблюдения Земли» . Американский учёный . 96 (5): 390–398. дои : 10.1511/2008.74.390 . ПМК   2690060 . ПМИД   19498953 .
  74. ^ Кузнецов В.Д.; Синельников В.М.; Альперт, С.Н. (июнь 2015 г.). «Яков Альперт: Спутник-1 и первый спутниковый ионосферный эксперимент». Достижения в космических исследованиях . 55 (12): 2833–2839. Бибкод : 2015AdSpR..55.2833K . дои : 10.1016/j.asr.2015.02.033 .
  75. ^ «Джеймс А. Ван Аллен» . nmspacemuseum.org . Музей истории космоса Нью-Мексико . Проверено 14 мая 2018 г.
  76. ^ «Сколько спутников наблюдения Земли будет вращаться вокруг планеты в 2021 году?» . 18 августа 2021 г.
  77. ^ «DubaiSat-2, спутник наблюдения Земли ОАЭ» . Космический центр Мохаммеда бен Рашида. Архивировано из оригинала 17 января 2019 года . Проверено 4 июля 2016 г.
  78. ^ «DubaiSat-1, спутник наблюдения Земли ОАЭ» . Космический центр Мохаммеда бен Рашида. Архивировано из оригинала 4 марта 2016 года . Проверено 4 июля 2016 г.

Дальнейшее чтение

[ редактировать ]
[ редактировать ]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Remote_sensing&oldid=1233066776"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: b68a26b07762aadf44600ac4156e51da__1720309740
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/b6/da/b68a26b07762aadf44600ac4156e51da.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Remote sensing - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)