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遥感开发者高效学习AI+遥感技术的路径与实战策略
引言 遥感技术正经历从“数据获取”向“智能决策”的范式转变，AI与遥感的深度融合催生了洪水淹没范围实时监测、城市热岛效应预测等创新应用。 ）、MMDetection多模态数据加载、模型集成论文精读《Transformer meets遥感：A survey》（ISPRS J. 2024）自注意力机制在时序分析中的应用开发工具QGIS+Python 插件开发、Docker化模型部署地理空间服务发布四、行业应用与职业能力塑造 1. 结论 遥感开发者需以“物理可解释性”为锚点，构建“专业算法-AI模型-工程实践”的闭环能力。 未来，随着多模态大模型（如GeoCLIP）、量子计算与遥感的交叉创新，掌握跨尺度建模、星地协同计算等技术的开发者将成为行业核心驱动力。
77610编辑于 2025-03-26 - 来自专栏智能人工
智能遥感：AI赋能遥感技术
本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展 其次，针对遥感数据时空处理与分析任务，从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。 发展遥感数据智能分析技术的目的是将长期积累的遥感数据转化为对观测对象的整体观测、分析、解译，获取丰富准确的属性信息，挖掘目标区域的演化规律，主要包括遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别 因此，进行遥感影像的时间与空间维度的处理与分析对提高遥感影像数据的可用性、时间序列分析水平和遥感应用的深度广度具有重要意义。 1.2遥感数据时空处理与分析近年来，陆续开展多源遥感时间与空间协同处理与分析方面开展研究工作，力求实现多源数据间互补协同、融合重建，提高遥感时空分析的能力1.2.1遥感影像时间序列修复研究人员构建了大量的时间序列遥感影像修复和重建的方法
2.3K70编辑于 2022-08-10 - 来自专栏点点GIS
遥感制图
基于ARCGIS的遥感制图 对遥感影像分类后结果如图所示 把分类后的结果输出矢量 因为evf格式无法在arcgis中打开，故转为shp 在arcgis中加载文件 对图层进行符号化，按照类型设色 结果如下
57920发布于 2021-08-18 - 来自专栏二猫の家
遥感SCI期刊汇总
CANADIAN JOURNAL OF REMOTE SENSING《加拿大遥感杂志》 http://pubservices.nrc-cnrc.ca/rp-ps/journalDetail.jsp? GISCIENCE & REMOTE SENSING 《地理信息系统科学与遥感》 http://www.bellpub.com/msrs/ Quarterly ISSN: 1548-1603 BELLWETHER IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING 《IEEE应用地球观测与遥感选题杂志 Science Citation Index Expanded 创刊年:1980 出版地:英国 11. PHOTOGRAMMETRIE FERNERKUNDUNG GEOINFORMATION《摄影测量遥感地球信息》 http://www.schweizerbart.de/j/pfg/ Bimonthly
1.7K31编辑于 2022-11-28 - 来自专栏二猫の家
Landsat遥感影像下载
摘要：本篇文章主要介绍下载遥感卫星影像数据常用的几种的获取方法。适合刚接触遥感这个领域不久却需要下载和使用遥感影像的人群。 本文着重介绍陆地资源卫星Landsat系列卫星的遥感影像查询和下载。 3.2 地理空间数据云下载遥感影像 3.3Google Earth Engine下载遥感影像 ---- 1、陆地资源卫星Landsat系列卫星基本介绍 参考文章： Landsat系列卫星数据应用介绍_ （服务年限：1999.4.15 - 2003.5.31） 1.3 Landsat-8介绍 Landsat-8卫星于2013年2月11日发射，是美国陆地探测系列的后续卫星，Landsat-8卫星装备有陆地成像仪 Landsat-7 的 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 有 8 个频段，而 Landsat-8&9 有 11 个频段。 卷云波段） 1.360–1.390 30 包含水汽强吸收特征，可用于云检测 热红外传感器TIRS Band 10 TIRS 1（热红外1） 10.60 -11.19 100 感应热辐射的目标 Band 11
1.5K20编辑于 2022-12-05 - 来自专栏Android 开发者
聚焦 Android 11: 开发语言
作者 / 产品经理 David Winer 在往期 #11WeeksOfAndroid 系列文章中我们介绍了 联系人和身份、隐私和安全、 Android 11 兼容性 ，本期将 聚焦语言 。 本期我们将深入探讨 Android 三种核心语言的所有最新资讯: 从 Kotlin 协程到 Android 11 新的 Java API，再到更出色的本地开发工具，最新版本中包含了很多内容。 Kotlin 与协程 Kotlin 是现代 Android 开发与指导性开发库的核心。 在 Android 11 中，我们力求不断改进对这两种语言的支持。在 Android 11 Beta 中，我们使用来自 OpenJDK 9、10 和 11 的许多新 API 升级了 Java 库支持。 对于 Android 11，我们还更新了 Android 运行时间 (Android runtime)，以通过 I/O 预取 加快应用的启动速度。 C++ 开发者的体验也在不断改善。
1.4K10发布于 2020-10-16 - 来自专栏GEE遥感大数据学习社区
环境遥感特刊概要：基于GEE的遥感土地变化研究
本文是自2017年11月特刊创刊以来发表的19篇论文的总结。我们特别从两个方面总结了它们的贡献:阐述了哪些新的问题主题，作出了哪些贡献。 本文深入介绍了GEE的概念和应用，引起了遥感界的广泛关注。然而，GEE在2017年11月之前没有特别发行。 为了捕获这个进化的关键时刻啊,我们开始组织特刊《“遥感土地变化科学与谷歌地球引擎”在《“环境遥感”2017年11月至2020年3月(图1)。 有趣的是，这类研究并没有在全球范围内普遍采用传统方法，而是倾向于开发新的制图方法，以适应局部或区域范围。 我们希望在未来的模型开发中包含更复杂的数学形式，以完全包含GEE的潜力。3)由于在充分利用GEE方面的巨大努力，所有领域都从使用单个数据源过渡到使用多个数据源。
1.3K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏气象杂货铺
Python干货 | 遥感影像拼接
在上一篇推文中，我展示了如何使用Python结合Landsat制作遥感影像图（Python干货 | 制作遥感影像图）。 Fig.1 World Reference System 在某些遥感影像的应用场景中，如果我们关注的区域正好处于两景影像的交界处，如下图中的象山港，那我们就需要将影像拼接起来才可以使用。 1.准备工作 相较于上一篇推送，我们这次为了实现遥感影像的镶嵌拼接，我们使用到了两个库， rasterio和gdal。 import rasterio as rio import gdal 先介绍一下我们实现两组遥感影像拼接的思路，首先选取两景相邻的影像，分别得到他们的空间范围，再得到两景组合到一起之后的空间范围，使用gdal [3]) return left, bottom, right, top, filename, prefix 得到新建tif文件的size，这里已知Landsat空间分辨率为30m，如果是其他遥感数据
4.3K30发布于 2020-10-09 - 来自专栏GIS与遥感开发平台
遥感反演净辐射（Rn）
遥感反演净辐射（Rn） 陆表全波段净辐射是用来描述地球表面辐射能量收支的特征参量，在地表-大气能量交换和能量再分配过程中起着关键作用，对全球水热平衡和能量循环等有重要影响。 参数化方法 参数化方法基于大气辐射传输模型和大量的模拟数据、星载及观测数据等，建立关键大气和地表参量与辐射分量之间的参数关系式，其所需参量如气溶胶光学厚度、大气水汽含量、云底温度和高度等主要来自于经验公式或遥感高级产品 传统的参数化方法如Bisht结合正弦模型的方法进行估算，利用MODIS陆表温度产品（MOD11_L2）、反照率产品（MOD43B3）来估算晴空净辐射。 不过老有人进群打广告，所以现在大家可以关注我的公众号“GIS与遥感开发平台”,后台发送自己学校或者单位+进群，我拉大家入群。 大家进群后一定要备注自己学校或者单位。
1.2K40编辑于 2023-01-30 - 来自专栏一个有趣的灵魂W
遥感影像的镶嵌（初试）
在做PM2.5的机器学习的时候，不同的aod数据的利用率问题就显得十分重要，能多要一个数据都显得弥足珍贵，而几个类型的数据中，modis3km的数据较为杂乱，因为他是5分钟的采样时间，也就是一天会产生大于24*60/5的数据量，具体怎么解释我现在也迷迷糊糊，过境数据每次位置都有不同，一个矩形的范围内，最多可以有好几个影像的范围。
87230发布于 2020-09-15 - 来自专栏气象学家
Python干货 | 遥感影像拼接
在上一篇推文中，我展示了如何使用Python结合Landsat制作遥感影像图（Python干货 | 制作遥感影像图）。 Fig.1 World Reference System 在某些遥感影像的应用场景中，如果我们关注的区域正好处于两景影像的交界处，如下图中的象山港，那我们就需要将影像拼接起来才可以使用。 1.准备工作 相较于上一篇推送，我们这次为了实现遥感影像的镶嵌拼接，我们使用到了两个库， rasterio和gdal。 import rasterio as rio import gdal 先介绍一下我们实现两组遥感影像拼接的思路，首先选取两景相邻的影像，分别得到他们的空间范围，再得到两景组合到一起之后的空间范围，使用gdal [3]) return left, bottom, right, top, filename, prefix 得到新建tif文件的size，这里已知Landsat空间分辨率为30m，如果是其他遥感数据
1.9K10发布于 2020-10-09 - 来自专栏疯狂学习GIS
遥感数据获取网站整理
目前准备将GIS相关领域的数据（例如遥感数据、气象数据、农业数据等）获取网站都整理在博客的一篇文章中，随时更新；而公众号这里就按照领域划分，一个领域一篇推文。今天就从遥感影像开始。 2021年03月其可获取的遥感数据如下图。 ? 2021年03月其可获取的遥感数据如下图。 ? 2021年03月其可获取的遥感数据如下图。 ? 2021年03月其可获取的遥感数据如下图。 ?
2.4K10发布于 2021-07-22 - 来自专栏Sign
精灵之息 开发日志（11）
但是后期有些精灵出现一些重叠感，而且虽然都是独特的行为模式但是很多精灵让无法给人留下很深的印象
46220发布于 2021-08-27 - 来自专栏网络虚拟化
达摩院发布业内首个遥感AI大模型，开启遥感科技新篇章！
导语 近日，阿里达摩院宣布发布业内首个遥感AI大模型（AIE-SEG），该模型具有强大的图像识别和分析能力，可大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。 了解更多互联网行业信息，欢迎关注公众号：通信行业搬砖工 一、遥感AI大模型的特点 实现图像分割任务统一 遥感AI大模型（AIE-SEG）率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一。 这意味着即使面对全新的遥感图像，该模型也可以快速适应，无需人工干预即可完成分析任务。这一特性极大地拓宽了遥感技术的应用范围，为各行各业提供了更为便捷的遥感数据分析服务。 二、遥感AI大模型的应用场景 灾害防治 遥感AI大模型可以快速识别灾区内的受灾情况，为救援团队提供准确的信息支持。 三、结语 阿里达摩院发布的业内首个遥感AI大模型（AIE-SEG）无疑为遥感科技领域带来了一场革命。它凭借强大的图像识别和分析能力，实现了遥感领域的多项突破。
2.1K30编辑于 2023-10-24 - 来自专栏GEE遥感大数据学习社区
遥感学习武林秘籍分享
内容包括高光谱遥感、高分辨率影像处理、计算智能及其在遥感影像处理中的应用、影像处理工程、遥感应用和模式分析与机器学习等。 prof_web/zhangliangpei/rs/RS-Group2016.pdf 资料目录（RS-Group小组主要研究方向介绍）： 1 高光谱影像处理 8 亚像元定位 1.2 研究 8.1 概述 11 形态学房屋指数-形态学阴影指数 10.4 小组成果 2.4.5 成果五：光谱-空间分类器 10.5 本方向发展前景 2.4.6 成果六：分类后处理优化 10.6 入门资料推荐 2.5 发展前景与就业领域 11 3.3.3 基于多Agent 理论的高分辨率遥感影像处理 11.6 入门资料推荐 3.3.4 基于差分进化计算的遥感影像处理 11.6.1 同源遥感影像变化检测 3.3.5 高光谱遥感影像的空谱融合稀疏分解 11.遥感影像变化检测：基于遥感影像的变化检测技术在社会经济的各个领域具有广泛的应用，如农业调查、林业检测、城市管理规划、土地退化和荒漠化检测、海洋及内陆水体监测、沿海区域环境监测、湿地监测管理、自然灾害检测以及军事侦察和打击效果评估等
96821编辑于 2022-09-20 - 来自专栏GIS与遥感开发平台
遥感影像SG滤波（基于GEE）
maskS2clouds(image) { var qa = image.select('QA60') var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBitMask = 1 << 11
3K32编辑于 2022-12-03 - 来自专栏GIS与遥感开发平台
多种遥感数据批量下载方法
2 下载遥感数据 我们平时常用的MODIS产品、Landsat数据、DEM数据，在有时候挺不好获取的。国内的平台好多这些数据虽然有，但是好多都不太全。 今天就给大家分享一下批量下载遥感数据的方法吧。 3 数据网址 我们下载遥感数据就可以从下面这个网址中进行下载，其中不仅有MODIS产品、Landsat数据、高程数据，还有好多气象类数据等。 我们遥感专业常用的数据基本上都有的。 https://search.earthdata.nasa.gov/ 注意事项 这里我们需要使用谷歌浏览器，同时还要有科学上网的环境。
1.8K20编辑于 2022-04-29 - 来自专栏疯狂学习GIS
R语言批量拼接遥感影像
本文介绍基于R语言中的raster包，遍历文件夹，读取文件夹下的大量栅格遥感影像，并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合，使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。 如下图所示，现有一个文件夹，其中含有大量栅格遥感影像；这些遥感影像均为同一成像时间、不同空间范围的遥感影像。 接下来，我们通过list.files()函数，遍历指定文件夹，从而获取当前文件夹下所包含的全部.tif格式的遥感影像，也就是全部待拼接的遥感影像。 此时，tif_file_name变量中存放的是指定文件夹下的全部栅格遥感影像的文件名称，而不是遥感影像文件自身；而接下来我们进行拼接、融合的函数，都需要保证函数参数中的遥感影像是一个栅格对象（Raster ，直到全部的栅格遥感影像拼接完毕。
64210编辑于 2023-06-26 - 来自专栏疯狂学习GIS
哨兵Sentinel遥感影像下载方法
本文介绍在Sentinel哨兵遥感影像数据官网中，下载已经经过大气校正的Sentinel-2L2A级遥感影像产品的方法。 由欧洲航天局发射的Sentinel-2（哨兵2号）卫星的遥感影像具有空间分辨率高、重返周期小等特点，因此得以广泛应用；在我们之前的文章中，就曾提及这一系列遥感影像的下载方法。 如果不需要下载时间范围内的大量图像，那么按照需求，选择筛选遥感影像时所用可视化的图像类型。 随后，即可开始遥感影像数据产品的下载。 每一景单独的遥感影像一般就在100 ~ 1000 MB左右。 L2A级遥感影像产品下载后，如果大家选择的是完整一景图像，那么得到的就是一个.zip格式的压缩包；将压缩包解压后得到如下文件。
3.1K00编辑于 2025-04-19 - 来自专栏疯狂学习GIS
MODIS遥感影像批量下载方法
本文介绍在Earthdata中批量下载MODIS遥感影像各产品数据的方法。 前期我们介绍了批量下载Landsat与MODIS等遥感影像的最新可行方法，本文则再介绍一种基于Earthdata的MODIS批量下载方法。 随后，在左侧的搜索框中输入我们需要下载的产品名称；本文就以MOD11A1产品为例介绍。搜索后对应匹配的产品类型结果会出现在右侧，其中黄色部分是我们需要进行注意的位置，也就是不同的产品类型和版本。 我们可以自己绘制需要下载遥感影像的区域： 还可以点击下方的“File”，导入划定区域的文件。 完成后，我们选择对应的遥感影像产品。 点击对应产品，选择“Download All”。 在弹出的窗口中大概检查一下下载文件的情况，没有问题就可以开始下载了~ 下载完毕后，如果需要检查哪些遥感影像文件的链接因为出错等原因没有下载成功，我们可以用找出时序遥感影像中缺少的日期：Python这篇博客的方法进行检验并自动生成新链接文件
85910编辑于 2025-04-22
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