遥感学习资料,遥感课程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于遥感学习资料的问题，于是小编就整理了3个相关介绍遥感学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 遥感地学信息提取的方法和特点？
2. 如何利用遥感进行农作物估产？
3. 如何利用遥感进行农作物估产？

遥感地学信息提取的方法和特点？

遥感地学信息提取的方法包括光谱分析、图像分类、遥感影像解译等。

光谱分析通过分析地物反射、辐射等光谱特征来识别地物类型；图像分类通过将遥感影像像素分成不同类别来提取地物信息；遥感影像解译则是通过人工或自动识别影像中的地物特征。这些方法的特点是能够快速、大范围地获取地表信息，具有高分辨率和多波段特征，可用于自然资源调查、环境监测、城市规划等领域。

遥感地学信息提取的方法包括光谱分析、多光谱和高光谱遥感、雷达遥感以及LIDAR等技术。

光谱分析可以根据不同波长的反射或辐射特性来提取地表信息，多光谱和高光谱遥感可以获取更丰富的光谱信息，雷达遥感可以穿透云层和植被获取地表高程和地形信息，LIDAR可以获取地表三维点云数据。

这些方法的特点包括高分辨率、全球覆盖、多源数据融合等，可以实现对地表、植被、土壤、水体等多种信息的提取和分析。

如何利用遥感进行农作物估产？

遥感为什么能进农作物估产呢?对广大区域的农作物估产，当然无法去称斤计两。遥感农作物估产，需要知道两个方面的信息，一是通过对地遥感技术，根据国家农业土地利用数据库，来测算农作物的种植面积。二是利用遥感技术监测农作物的长势，特别是评估灾害对农作物的影响。掌握以上数据后，通过经过验证的预测模型，就可以估算农作物的单位产量，进而对一个地区或全国农作物总产量进行估算。

任何物质都有光谱反射或辐射特性，农作物也不例外。只要把光谱细分到能够反映小麦长势的三个主要因子，即叶绿素、蛋白质、水分的波段上，收集其遥感信息，再根据叶绿素、蛋白质、水分三个主要因子对小麦长势的贡献大小，***用线性组合方法，就可以计算出小麦长势函数。对小麦长势函数进行分级评价，分出三六九等，最终就可以得到小麦长势结果。

(摘自《中国载人航天科普丛书?探秘太空》)

遥感为什么能进农作物估产呢？对广大区域的农作物估产，当然无法去称斤计两。遥感农作物估产，需要知道两个方面的信息，一是通过对地遥感技术，根据国家农业土地利用数据库，来测算农作物的种植面积。二是利用遥感技术监测农作物的长势，特别是评估灾害对农作物的影响。掌握以上数据后，通过经过验证的预测模型，就可以估算农作物的单位产量，进而对一个地区或全国农作物总产量进行估算。

　　那么，遥感器是如何感知农作物长势的呢?以下以主要农作物小麦为例进行说明。

　　任何物质都有光谱反射或辐射特性，农作物也不例外。只要把光谱细分到能够反映小麦长势的三个主要因子，即叶绿素、蛋白质、水分的波段上，收集其遥感信息，再根据叶绿素、蛋白质、水分三个主要因子对小麦长势的贡献大小，***用线性组合方法，就可以计算出小麦长势函数。对小麦长势函数进行分级评价，分出三六九等，最终就可以得到小麦长势结果。

如何利用遥感进行农作物估产？

遥感为什么能进农作物估产呢？对广大区域的农作物估产，当然无法去称斤计两。遥感农作物估产，需要知道两个方面的信息，一是通过对地遥感技术，根据国家农业土地利用数据库，来测算农作物的种植面积。二是利用遥感技术监测农作物的长势，特别是评估灾害对农作物的影响。掌握以上数据后，通过经过验证的预测模型，就可以估算农作物的单位产量，进而对一个地区或全国农作物总产量进行估算。

　　那么，遥感器是如何感知农作物长势的呢?以下以主要农作物小麦为例进行说明。

　　任何物质都有光谱反射或辐射特性，农作物也不例外。只要把光谱细分到能够反映小麦长势的三个主要因子，即叶绿素、蛋白质、水分的波段上，收集其遥感信息，再根据叶绿素、蛋白质、水分三个主要因子对小麦长势的贡献大小，***用线性组合方法，就可以计算出小麦长势函数。对小麦长势函数进行分级评价，分出三六九等，最终就可以得到小麦长势结果。

到此，以上就是小编对于遥感学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于遥感学习资料的3点解答对大家有用。

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