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遥感大数据认知与计算--第1页
未知驱动探索，专注成就专业
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
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