Дистанционное зондирование - Remote sensing

Для использования в других целях см. Дистанционное зондирование (значения).

Радар с синтетической апертурой изображение Долина Смерти окрашены с использованием поляриметрия.

Дистанционное зондирование представляет собой получение информации об объекте или явлении без физического контакта с объектом и, таким образом, отличается от наблюдения на месте. Этот термин применяется особенно к получению информации о Земле. Дистанционное зондирование используется во многих областях, включая географию, топографию и большинство наук о Земле (например, гидрологию, экология, метеорология, океанография, гляциология, геология); у него также есть военные, разведывательные, коммерческие, экономические, плановые и гуманитарные приложения.

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 и атмосфера и океаны, на основе распространенные сигналы (например. электромагнитное излучение ). 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 датчик обнаруживает отражение солнечного света) .[1][2][3][4][5]

Обзор

Это видео о том, как Landsat был использован для определения заповедных зон в Демократическая Республика Конго, и как с его помощью можно было нанести на карту область, называемую MLW на севере.

Пассивные датчики собирают излучение, которое испускается или отражается объектом или окружающими областями. Отражено Солнечный свет является наиболее распространенным источником излучения, измеряемым пассивными датчиками. Примеры пассивных удаленных датчиков включают пленку фотография, инфракрасный, устройства с зарядовой связью, и радиометры. Активный сбор, с другой стороны, излучает энергию для сканирования объектов и областей, после чего датчик обнаруживает и измеряет излучение, которое отражается или рассеивается обратно от цели. РАДАР и LiDAR являются примерами активного дистанционного зондирования, где измеряется временная задержка между излучением и отражением, устанавливая местоположение, скорость и направление объекта.

Иллюстрация дистанционного зондирования

Дистанционное зондирование позволяет собирать данные об опасных или труднодоступных местах. Приложения дистанционного зондирования включают мониторинг вырубка леса в таких областях, как Бассейн Амазонки, ледниковый особенности арктических и антарктических регионов, а также глубинное зондирование прибрежных и океанских глубин. Военный сбор во время Холодная война использовали раздельный сбор данных об опасных приграничных районах. Дистанционное зондирование также заменяет дорогостоящий и медленный сбор данных на земле, гарантируя при этом, что участки или объекты не пострадают.

Орбитальные платформы собирают и передают данные из разных частей электромагнитный спектр, который в сочетании с более крупномасштабным воздушным или наземным зондированием и анализом предоставляет исследователям достаточно информации для отслеживания тенденций, таких как Эль-Ниньо и другие природные долгосрочные и краткосрочные явления. Другое использование включает в себя различные области науки о Земле Такие как управление природными ресурсами, сельскохозяйственные угодья, такие как землепользование и охрана,[6][7] обнаружение и мониторинг разливов нефти,[8] и национальная безопасность и сбор надземных и наземных войск, а также сбор в приграничных районах.[9]

Типы методов сбора данных

Основой для мультиспектрального сбора и анализа являются исследуемые области или объекты, отражающие или испускающие излучение, которые выделяются из окружающих областей. Краткое описание основных спутниковых систем дистанционного зондирования см. обзорная таблица.

Приложения дистанционного зондирования

Дальнейшая информация: Дистанционное зондирование (геология) и Дистанционное зондирование (археология)
  • Обычный радар в основном используется для управления воздушным движением, раннего предупреждения и некоторых крупномасштабных метеорологических данных. Доплеровский радар используется местными правоохранительными органами для контроля за ограничениями скорости и в усиленных метеорологический сборник например, скорость и направление ветра в погодных системах, а также местоположение и интенсивность осадков. Другие типы активной коллекции включают плазма в ионосфера. Интерферометрический радар с синтезированной апертурой используется для получения точных цифровые модели рельефа крупномасштабной местности (см. РАДАРСАТ, TerraSAR-X, Магеллан ).
  • Лазер и радар высотомеры по спутникам предоставили широкий спектр данных. Измеряя выпуклости воды, вызванные силой тяжести, они отображают объекты на морском дне с разрешением около мили. Измеряя высоту и длину волны океанских волн, высотомеры измеряют скорость и направление ветра, а также поверхностные океанические течения и направления.
  • Ультразвуковые (акустические) и радарные уровнемеры измеряют уровень моря, приливы и направление волн прибрежными и морскими мареографами.
  • Обнаружение света и дальность (LIDAR) хорошо известен в примерах прицеливания оружия, самонаведения снарядов с лазерной подсветкой. ЛИДАР используется для обнаружения и измерения концентрации различных химикатов в атмосфере, а бортовой лидар может использоваться для измерения высоты объектов и объектов на земле более точно, чем с помощью радиолокационных технологий. Дистанционное зондирование растительности - основное приложение LIDAR.
  • Радиометры и фотометры являются наиболее распространенным инструментом для сбора отраженного и испускаемого излучения в широком диапазоне частот. Наиболее распространены датчики видимого и инфракрасного диапазона, затем следуют микроволновые, гамма-лучи и, реже, ультрафиолет. Их также можно использовать для обнаружения спектры излучения различных химических веществ, предоставляя данные о химических концентрациях в атмосфере.
Примеры оборудования дистанционного зондирования, развернутого
или связаны с океанографическими исследовательские суда.[10]
  • Радиометры также используются ночью, потому что искусственное световое излучение являются ключевым признаком человеческой деятельности.[11] Приложения включают дистанционное зондирование населения, ВВП и ущерб, нанесенный инфраструктуре в результате войны или стихийных бедствий.
  • Спектрополяриметрическая визуализация сообщалось, что он полезен для целей отслеживания целей исследователями из Исследовательская лаборатория армии США. Они определили, что искусственные предметы обладают поляриметрическими сигнатурами, которых нет в природных объектах. Эти выводы были сделаны на основе изображений военных грузовиков, таких как Humvee, и трейлеры с их акустооптический перестраиваемый фильтр двойной гиперспектральный и спектрополяриметрический VNIR Spectropolarimetric Imager.[12][13]
  • Стереографические пары из аэрофотоснимки часто использовались для изготовления топографические карты специалистами по визуализации и анализу местности в отделах транспортной доступности и автомобильных дорог для определения возможных маршрутов, в дополнение к моделированию особенностей наземной среды обитания.[14][15][16]
  • Одновременные мультиспектральные платформы, такие как Landsat, используются с 1970-х годов. Эти тематические картографы делают изображения с разными длинами волн электромагнитного излучения (многоспектрального) и обычно находятся на Спутники наблюдения Земли, включая (например) Программа Landsat или IKONOS спутник. Карты земного покрова и землепользования из тематических карт могут использоваться для разведки полезных ископаемых, обнаружения или мониторинга землепользования, обнаружения инвазивной растительности, обезлесения и изучения состояния местных растений и сельскохозяйственных культур (спутниковый мониторинг урожая ), включая целые сельскохозяйственные районы или леса.[4][1] Выдающиеся ученые, использующие для этой цели дистанционное зондирование, включают: Джанет Франклин и Рут ДеФрис. Изображения Landsat используются регулирующими органами, такими как KYDOW, для обозначения параметров качества воды, включая глубину по Секки, плотность хлорофилла А и общее содержание фосфора. Метеорологические спутники используются в метеорологии и климатологии.
  • Гиперспектральная визуализация создает изображение, в котором каждый пиксель имеет полную спектральную информацию с отображением узких спектральных полос в непрерывном спектральном диапазоне. Гиперспектральные формирователи изображений используются в различных приложениях, включая минералогию, биологию, оборону и измерения окружающей среды.
  • В рамках борьбы с опустынивание, дистанционное зондирование позволяет исследователям отслеживать и контролировать зоны риска в долгосрочной перспективе, определять факторы опустынивания, поддерживать лиц, принимающих решения, в определении соответствующих мер по управлению окружающей средой и оценивать их воздействие.[17]

Геодезический

Дальнейшая информация: Спутниковая геодезия
  • Геодезический дистанционное зондирование может быть гравиметрический или геометрический. Сбор данных о гравитации над головой был впервые использован для обнаружения подводных лодок с воздуха. Эти данные выявили мельчайшие возмущения в земной гравитационное поле который может быть использован для определения изменений в массовом распределении Земли, что, в свою очередь, может быть использовано для геофизических исследований, как в ГРЕЙС. Геометрическое дистанционное зондирование включает определение положения и деформации визуализация с помощью InSAR, ЛИДАР и др.[18]

Акустическая и почти акустическая

  • Сонар: пассивный сонар, прислушиваясь к звуку, издаваемому другим объектом (судном, китом и т. д.); активный сонар, испускающие импульсы звуков и прослушивание эха, используемые для обнаружения, определения расстояния и измерения подводных объектов и местности.
  • Сейсмограммы взятые в разных местах, можно найти и измерить землетрясения (после того, как они возникнут), сравнивая относительную интенсивность и точное время.
  • УЗИ: Ультразвуковые датчики, которые излучают высокочастотные импульсы и улавливают эхо, используются для обнаружения волн и уровня воды, например, в мареометрах или для буксировки танков.

Чтобы координировать серию крупномасштабных наблюдений, большинство систем зондирования зависят от следующего: положения платформы и ориентации датчика. Высококачественные инструменты теперь часто используют позиционную информацию от системы спутниковой навигации. Вращение и ориентация часто обеспечивается электронным компасом в пределах одного-двух градусов. Компасы могут измерять не только азимут (т.е. градусы на северный магнитный полюс), но также и высоту (градусы над горизонтом), поскольку магнитное поле изгибается в сторону Земли под разными углами на разных широтах. Более точные ориентации требуют гироскопическая ориентация, периодически обновляемые различными методами, включая навигацию по звездам или известным ориентирам.

Характеристики данных

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

Пространственное разрешение
Размер пиксель что записано в растровое изображение - обычно пиксели могут соответствовать квадратным областям со стороной от 1 до 1000 метров (от 3,3 до 3280,8 футов).
Спектральное разрешение
Длина волны различных записываемых полос частот - обычно это связано с количеством полос частот, записанных платформой. Текущий Landsat коллекция состоит из семи групп, в том числе нескольких в инфракрасный спектр, варьирующийся от спектрального разрешения от 0,7 до 2,1 мкм. Датчик Hyperion 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
Датчик может различать количество излучений различной интенсивности. Обычно это диапазон от 8 до 14 бит, что соответствует 256 уровням шкалы серого и до 16 384 интенсивности или «оттенков» цвета в каждой полосе. Также это зависит от инструмента шум.
Временное разрешение
Частота облетов со спутника или самолета имеет значение только в исследованиях временных рядов или в исследованиях, требующих усредненного или мозаичного изображения, как при мониторинге вырубки леса. Впервые это было использовано разведывательным сообществом, где повторное освещение выявило изменения в инфраструктуре, размещение подразделений или модификацию / внедрение оборудования. Облачность над данной областью или объектом заставляет повторить сбор данных о указанной точке.

Обработка данных

Для того чтобы создать карты датчиков на основе, большинство системы дистанционного зондирования ожидают экстраполировать данные датчика по отношению к опорной точке, включая расстояние между известными точками на земле. Это зависит от типа используемого датчика. Например, на обычных фотографиях расстояния точны в центре изображения, а искажение измерений увеличивается по мере удаления от центра. Другой фактор заключается в том, что плита, к которой прижимается пленка, может вызвать серьезные ошибки, когда фотографии используются для измерения расстояний до земли. Шаг, на котором решается эта проблема, называется географическая привязка и включает компьютерное сопоставление точек на изображении (обычно 30 или более точек на изображение), которое экстраполируется с использованием установленного эталона, «деформируя» изображение для получения точных пространственных данных. По состоянию на начало 1990-х годов большинство спутниковых снимков продаются с географической привязкой.

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

Радиометрическая коррекция
Позволяет избежать радиометрических ошибок и искажений. Освещение предметов на поверхности Земли неравномерное из-за разных свойств рельефа. Этот фактор учитывается в методике коррекции радиометрических искажений.[19] Радиометрическая коррекция дает шкалу значений пикселей, например. грамм. монохроматическая шкала от 0 до 255 будет преобразована в фактические значения яркости.
Топографическая коррекция (также называемая коррекцией местности)
В труднопроходимых горах из-за ландшафта эффективное освещение пикселей значительно варьируется. В изображении дистанционного зондирования пиксель на тенистом склоне получает слабое освещение и имеет низкое значение яркости, а пиксель на солнечном склоне, напротив, получает сильное освещение и имеет высокое значение яркости. Для того же объекта значение яркости пикселей на тенистом склоне будет отличаться от яркости на солнечном склоне. Кроме того, разные объекты могут иметь одинаковые значения яркости. Эти неоднозначности серьезно повлияли на точность извлечения информации изображений дистанционного зондирования в горных районах. Это стало основным препятствием для дальнейшего использования изображений дистанционного зондирования. Цель топографической коррекции - устранить этот эффект, восстановив истинную отражательную способность или яркость объектов в горизонтальных условиях. Это предпосылка применения количественного дистанционного зондирования.
Атмосферная поправка
Устранение атмосферной дымки путем масштабирования каждой полосы частот так, чтобы ее минимальное значение (обычно реализуемое в водоемах) соответствовало значению пикселя 0. Оцифровка данных также позволяет манипулировать данными путем изменения значений шкалы серого.

Интерпретация - это важнейший процесс осмысления данных. Первым применением была сборка аэрофотоснимков, в которой использовался следующий процесс; пространственное измерение с помощью световой стол Как в обычном одиночном, так и в стереографическом покрытии, дополнительные навыки, такие как использование фотограмметрии, использование фотомозаики, повторное покрытие, использование известных размеров объектов для обнаружения изменений. Анализ изображений - это недавно разработанное автоматизированное компьютерное приложение, которое все чаще используется.

Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) - это подраздел GIScience, посвященный разделению изображений дистанционного зондирования (RS) на значимые объекты-изображения и оценке их характеристик в пространственном, спектральном и временном масштабе.

Старые данные дистанционного зондирования часто бывают ценными, поскольку они могут предоставить единственные долгосрочные данные для большой географической области. В то же время данные часто сложно интерпретировать и громоздко хранить. Современные системы, как правило, хранят данные в цифровом виде, часто с сжатие без потерь. Сложность этого подхода заключается в том, что данные хрупкие, формат может быть архаичным, а данные легко подделать. Одна из лучших систем для архивирования рядов данных - это компьютерно-сгенерированные машиночитаемые ультрафише, обычно в таких шрифтах, как OCR-B, или как оцифрованные полутоновые изображения. Ультрафиши хорошо выживают в стандартных библиотеках, их время жизни составляет несколько столетий. Их можно создавать, копировать, сохранять и извлекать с помощью автоматизированных систем. Они примерно так же компактны, как архивные магнитные носители, и тем не менее могут быть прочитаны людьми с помощью минимального стандартного оборудования.

Вообще говоря, дистанционное зондирование работает по принципу обратная задача: пока интересующий объект или явление ( государственный) не могут быть измерены напрямую, существует другая переменная, которую можно обнаружить и измерить ( наблюдение), который может быть связан с интересующим объектом посредством расчета. Обычная аналогия, которая приводится для описания этого, заключается в попытке 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 диоксид углерода) в этом регионе. Тогда частота выбросов может быть связана через термодинамика к температуре в этом регионе.

Уровни обработки данных

Чтобы облегчить обсуждение обработки данных на практике, несколько «уровней» обработки были впервые определены в 1986 году НАСА как часть своего Система наблюдения Земли[20] и с тех пор постоянно внедряются как внутри НАСА (например,[21]) и в других местах (например,[22]); эти определения:

УровеньОписание
0Реконструированные, необработанные данные прибора и полезной нагрузки в полном разрешении, с удалением всех без исключения артефактов связи (например, кадров синхронизации, заголовков сообщений, повторяющихся данных).
1аРеконструированные, необработанные данные прибора с полным разрешением, привязанные ко времени и аннотированные вспомогательной информацией, включая радиометрические и геометрические калибровочные коэффициенты и параметры географической привязки (например, эфемериды платформы), вычисленные и добавленные, но не примененные к данным уровня 0 (или, если применимо, таким образом, что уровень 0 можно полностью восстановить из данных уровня 1a).
1bДанные уровня 1a, которые были обработаны для сенсорных блоков (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.
2Полученные геофизические переменные (например, высота океанской волны, влажность почвы, сплоченность льда) с тем же разрешением и местоположением, что и исходные данные уровня 1.
3Переменные, отображаемые в единых масштабах сетки пространства-времени, обычно с некоторой полнотой и согласованностью (например, интерполированные отсутствующие точки, полные области, составленные вместе с нескольких орбит и т. Д.).
4Выходные данные модели или результаты анализа данных нижнего уровня (т. Е. Переменных, которые не измерялись приборами, а были получены из этих измерений).

Запись данных уровня 1 - это наиболее фундаментальная (т.е. наивысший обратимый уровень) запись данных, которая имеет значительную научную полезность и является основой, на которой создаются все последующие наборы данных. Уровень 2 - это первый уровень, который можно напрямую использовать для большинства научных приложений; его значение намного больше, чем на нижних уровнях. Наборы данных уровня 2, как правило, менее объемны, чем данные уровня 1, потому что они были сокращены во времени, пространстве или спектрально. Наборы данных уровня 3 обычно меньше, чем наборы данных нижнего уровня, и, таким образом, с ними можно работать без больших накладных расходов на обработку данных. Эти данные обычно 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 другие словари уровня данных, которые могут подходить для более разнородных рабочих процессов.

История

В TR-1 самолет-разведчик
В 2001 Марс Одиссея использовали спектрометры и формирователи изображений для поиска свидетельств прошлой или нынешней воды и вулканической активности на Марсе.

Современная дисциплина дистанционного зондирования возникла с развитием авиации. Воздухоплаватель Г. Турнахон (псевдоним Надар ) сделал фотографии Парижа со своего воздушного шара в 1858 году.[23] Голуби-посыльные, воздушные змеи, ракеты и беспилотные воздушные шары также использовались для ранних изображений. За исключением воздушных шаров, эти первые отдельные изображения не были особенно полезны для создания карт или в научных целях.

Систематический аэрофотосъемка был разработан для целей военной разведки и наблюдения, начиная с Первая Мировая Война[24] и достигнув кульминации во время Холодная война с использованием модифицированных боевых самолетов, таких как П-51, П-38, РБ-66 и F-4C, или специально разработанные платформы для сбора, такие как U2 / TR-1, СР-71, А-5 и ОВ-1 серии как в накладной, так и в stand-off коллекции.[25] Более поздняя разработка - это все более мелкие сенсорные блоки, такие как те, которые используются правоохранительными органами и военными, как на пилотируемых, так и на беспилотных платформах. Преимущество этого подхода состоит в том, что он требует минимальной модификации данного планера. Более поздние технологии получения изображений будут включать инфракрасный, обычный, доплеровский радар и радар с синтезированной апертурой.[26]

Развитие искусственных спутников во второй половине 20-го века позволило дистанционному зондированию выйти на глобальный уровень после окончания холодной войны.[27] Приборы на борту различных спутников наблюдения Земли и метеорологических спутников, таких как Landsat, то Нимбус и более свежие миссии, такие как РАДАРСАТ и UARS предоставил глобальные измерения различных данных для гражданских, исследовательских и военных целей. Космические зонды к другим планетам также предоставили возможность проводить исследования дистанционного зондирования во внеземных условиях, радар с синтезированной апертурой на борту Магеллан космический корабль предоставил подробные топографические карты Венера, а инструменты на борту SOHO позволили провести исследования на солнце и Солнечный ветер, чтобы назвать несколько примеров.[28][29]

Последние разработки включают, начиная с 1960-х и 1970-х годов, с разработкой обработка изображений из спутниковые снимки. Несколько исследовательских групп в Силиконовая долина включая Исследовательский центр НАСА Эймса, GTE, и ESL Inc. развитый преобразование Фурье методы, ведущие к первому заметному улучшению данных изображений. В 1999 году был запущен первый коммерческий спутник (IKONOS), собирающий изображения с очень высоким разрешением.[30]

Обучение и образование

Дистанционное зондирование приобретает все большую актуальность в современном информационном обществе. Он представляет собой ключевую технологию в аэрокосмической промышленности и имеет все большее экономическое значение - например, новые датчики. TerraSAR-X и RapidEye постоянно развиваются, и спрос на квалифицированную рабочую силу неуклонно растет. Кроме того, дистанционное зондирование чрезвычайно влияет на повседневную жизнь, начиная от прогноз погоды к отчетам о изменение климата или же Стихийные бедствия. Например, 80% немецких студентов пользуются услугами Гугл Земля; только в 2006 году программное обеспечение было загружено 100 миллионов раз. Но исследования показали, что лишь небольшая часть из них знает больше о данных, с которыми работает.[31] Существует огромное пробел в знаниях между применением и пониманием спутниковых изображений. Дистанционное зондирование играет лишь второстепенную роль в школах, независимо от политических заявлений об усилении поддержки обучения по этому предмету.[32] Многие компьютерные программы, специально разработанные для школьных уроков, еще не внедрены из-за их сложности. Тем самым предмет либо вообще не интегрирован в учебную программу, либо не проходит этап интерпретации аналоговых изображений. Фактически, предмет дистанционного зондирования требует объединения физики и математики, а также компетенции в области средств массовой информации и методов, помимо простой визуальной интерпретации спутниковых изображений.

Многие учителя проявляют большой интерес к предмету «дистанционное зондирование», будучи мотивированными на включение этой темы в преподавание при условии, что учитывается учебная программа. Во многих случаях это поощрение не удается из-за запутанной информации.[33] Чтобы обеспечить устойчивую интеграцию дистанционного зондирования, такие организации, как EGU или же Цифровая Земля[34] поощрять развитие учебные модули и обучающие порталы. Примеры включают: FIS - дистанционное зондирование на школьных уроках,[35] Геоспектив,[36] Ychange,[37] или Пространственное открытие,[38] продвигать квалификацию СМИ и методов, а также независимое обучение.

Программного обеспечения

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 проприетарных приложений с открытым исходным кодом. Пакеты программного обеспечения дистанционного зондирования включают:

Программное обеспечение дистанционного зондирования с открытым исходным кодом включает:

По данным исследования Global Marketing Insights, Inc., спонсируемого NOAA, наиболее часто используемые приложения среди азиатских академических групп, занимающихся дистанционным зондированием, следующие: ERDAS 36% (ERDAS IMAGINE 25% и ERMapper 11%); ESRI 30%; ITT Visual Information Solutions ENVI 17%; MapInfo 17%.

Среди западных академических респондентов: ESRI 39%, ERDAS IMAGINE 27%, MapInfo 9% и AutoDesk 7%.

В образовании те, кто хочет выйти за рамки простого просмотра распечаток спутниковых изображений, либо используют общее программное обеспечение дистанционного зондирования (например, QGIS ), Гугл Земля, StoryMaps или программное обеспечение / веб-приложение, разработанное специально для образования (например, настольный компьютер: LeoWorks, онлайн: BLIF ).

Спутники

Основная статья: Спутник наблюдения Земли

Смотрите также

Главная категория: Дистанционное зондирование

Рекомендации

  1. ^ а б Ран, Линъянь; Чжан, Яньнин; Вэй, Вэй; Чжан Цилинь (23 октября 2017 г.). «Структура классификации гиперспектральных изображений с функциями пространственной пары пикселей». Датчики. 17 (10): 2421. Дои:10,3390 / с17102421. ЧВК  5677443. PMID  29065535.
  2. ^ Шовенгердт, Роберт А. (2007). Дистанционное зондирование: модели и методы обработки изображений (3-е изд.). Академическая пресса. п. 2. ISBN  978-0-12-369407-2.
  3. ^ Шотт, Джон Роберт (2007). Дистанционное зондирование: подход цепочки изображений (2-е изд.). Издательство Оксфордского университета. п. 1. ISBN  978-0-19-517817-3.
  4. ^ а б Го, Хуадун; Хуанг, Цинни; Ли, Синьву; Сунь, Чжунчан; Чжан, Ин (2013). «Пространственно-временной анализ городской среды на основе модели растительность – непроницаемая поверхность – почва» (PDF). Журнал прикладного дистанционного зондирования. 8: 084597. Bibcode:2014JARS .... 8,4597 г. Дои:10.1117 / 1.JRS.8.084597. S2CID  28430037.
  5. ^ Лю, Цзянь Го и Мейсон, Филиппа Дж. (2009). Основная обработка изображений для ГИС и дистанционного зондирования. Вили-Блэквелл. п. 4. ISBN  978-0-470-51032-2.
  6. ^ «Спасение обезьян». SPIE Professional. Получено 1 января 2016.
  7. ^ Howard, A .; и другие. (19 августа 2015 г.).«Дистанционное зондирование и картографирование среды обитания бородатых обезьян-капуцинов (Sapajus libidinosus): ландшафты для использования каменных орудий». Журнал прикладного дистанционного зондирования. 9 (1): 096020. Дои:10.1117 / 1.JRS.9.096020. S2CID  120031016.
  8. ^ К. Байиндир; Дж. Д. Фрост; К. Ф. Барнс (январь 2018 г.). «Оценка и усиление обнаружения некогерентных изменений SAR для нефтяных разливов на поверхности моря». IEEE J. Ocean. Англ.. 43 (1): 211–220. Дои:10.1109 / JOE.2017.2714818. S2CID  44706251.
  9. ^ «Архивная копия». Архивировано из оригинал 29 сентября 2006 г.. Получено 18 февраля 2009.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  10. ^ Просто сядьте поудобнее, и вы услышите сказку о поездке на планктоне Земные экспедиции НАСА, 15 августа 2018.
  11. ^ Левин, Ноам; Kyba, Christopher C.M .; Чжан, Цинлин; Санчес де Мигель, Алехандро; Román, Miguel O .; Ли, Си; Портнов, Борис А .; Molthan, Andrew L .; Jechow, Андреас; Миллер, Стивен Д .; Ван, Чжосэн; Shrestha, Ranjay M .; Элвидж, Кристофер Д. (февраль 2020 г.). «Дистанционное зондирование ночного света: обзор и взгляд на будущее». Дистанционное зондирование окружающей среды. 237: 111443. Bibcode:2020RSEnv.237k1443L. Дои:10.1016 / j.rse.2019.111443.
  12. ^ Goldberg, A .; Stann, B .; Гупта, Н. (июль 2003 г.). «Исследование мультиспектральных, гиперспектральных и трехмерных изображений в исследовательской лаборатории армии США» (PDF). Труды Международной конференции по международному синтезу [6-е]. 1: 499–506.
  13. ^ Макки, Ихаб; Юнес, Рафик; Фрэнсис, Хлодвиг; Бьянки, Тициано; Цуккетти, Массимо (1 февраля 2017 г.). «Обзор обнаружения наземных мин с использованием гиперспектральных изображений». Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 124: 40–53. Bibcode:2017JPRS..124 ... 40M. Дои:10.1016 / j.isprsjprs.2016.12.009. ISSN  0924-2716.
  14. ^ Mills, J.P .; и другие. (1997). «Фотограмметрия из архивных цифровых изображений для мониторинга тюленей». Фотограмметрическая запись. 15 (89): 715–724. Дои:10.1111 / 0031-868X.00080.
  15. ^ Twiss, S.D .; и другие. (2001). «Топографическая пространственная характеристика серого тюленя. Halichoerus grypus ареал размножения в пространственном зерне размером с тюлень ». Экография. 24 (3): 257–266. Дои:10.1111 / j.1600-0587.2001.tb00198.x.
  16. ^ Стюарт, J.E .; и другие. (2014). "Тонкое моделирование экологической ниши свидетельствует о том, что кормящие серые тюлени (Halichoerus grypus) предпочитают доступ к пресной воде, чтобы пить " (PDF). Наука о морских млекопитающих. 30 (4): 1456–1472. Дои:10,1111 / мм.12126.
  17. ^ Бегни Г. Эскадафаль Р. Фонтанназ Д. и Хонг-Нга Нгуен А.-Т. (2005). Дистанционное зондирование: инструмент для мониторинга и оценки опустынивания. Les dessiers thématiques du CSFD. Выпуск 2. 44 с.
  18. ^ Геодезическая съемка
  19. ^ Григорьев А.Н. (2015). «Методика коррекции радиометрических искажений мультиспектральных данных для 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.
  20. ^ НАСА (1986), Отчет панели данных EOS, Система наблюдения Земли, Система данных и информации, Отчет группы данных, Том. IIa., Технический меморандум НАСА 87777, июнь 1986 г., 62 стр. http://hdl.handle.net/2060/19860021622
  21. ^ К. Л. Паркинсон, А. Уорд, М. Д. Кинг (ред.) Справочное руководство по наукам о Земле - Руководство 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. http://eospso.gsfc.nasa.gov/ftp_docs/2006ReferenceHandbook.pdf В архиве 15 апреля 2010 г. Wayback Machine
  22. ^ ГРАС-САФ (2009 г.), Руководство пользователя продукта, GRAS Satellite Application Facility, версия 1.2.1, 31 марта 2009 г. Доступно на http://www.grassaf.org/general-documents/products/grassaf_pum_v121.pdf
  23. ^ Максель, Ребекка. «Полет великана». Журнал Air & Space. Получено 19 февраля 2019.
  24. ^ IWM, Алан Уэйкфилд
    Заголовок фотографий на (4 апреля 2014 г.). «Поле боя с высоты птичьего полета: аэрофотосъемка». Дейли Телеграф. ISSN  0307-1235. Получено 19 февраля 2019.
  25. ^ "Журнал ВВС". www.airforcemag.com. Получено 19 февраля 2019.
  26. ^ «Военная технология визуализации и наблюдения (MIST)». www.darpa.mil. Получено 19 февраля 2019.
  27. ^ «Индийское общество международного права - Информационный бюллетень: Том 15, № 4, октябрь - декабрь 2016». Дои:10.1163 / 2210-7975_hrd-9920-2016004. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  28. ^ "В глубине | Магеллан". Исследование Солнечной системы: наука НАСА. Получено 19 февраля 2019.
  29. ^ Гарнер, Роб (15 апреля 2015 г.). «SOHO - Солнечная и гелиосферная обсерватория». НАСА. Получено 19 февраля 2019.
  30. ^ Колен, Джерри (8 апреля 2015 г.). "Обзор исследовательского центра Эймса". НАСА. Получено 19 февраля 2019.
  31. ^ Диттер, Р., Хаспел, М., Ян, М., Коллар, И., Зигмунд, А., Вигриг, К., Фольц, Д., Зигмунд, А. (2012) Геопространственные технологии в школе - теоретическая концепция и практическая реализация в школах K-12. В: Международный журнал интеллектуального анализа данных, моделирования и управления (IJDMMM): FutureGIS: на волне растущего общества грамотных в области геопространственных технологий; Vol. Икс
  32. ^ Сторк, Э.Дж., Сакамото, С.О., Коуэн, Р.М. (1999) «Интеграция научных исследований посредством использования изображений Земли в учебной программе средней школы», Proc. IEEE Trans. Geosci. Дистанционное зондирование 37, 1801–1817 гг.
  33. ^ Беднарз, С. и Whisenant, S.E. (2000) «География миссии: соединение национальных географических стандартов, инновационных технологий и НАСА», Proc. IGARSS, Гонолулу, США, 2780–2782 8
  34. ^ Цифровая Земля
  35. ^ FIS - дистанционное зондирование на школьных уроках
  36. ^ геоспектив
  37. ^ ИЗМЕНЕНИЕ
  38. ^ Landmap - Пространственное открытие

дальнейшее чтение

  • Кэмпбелл, Дж. Б. (2002). Введение в дистанционное зондирование (3-е изд.). Гилфорд Пресс. ISBN  978-1-57230-640-0.
  • Дженсен, Дж. Р. (2007). Дистанционное зондирование окружающей среды: взгляд на ресурсы Земли (2-е изд.). Прентис Холл. ISBN  978-0-13-188950-7.
  • Дженсен, Дж. Р. (2005). Цифровая обработка изображений: перспектива дистанционного зондирования (3-е изд.). Прентис Холл.
  • Lentile, Leigh B .; Холден, Захари А .; Смит, Алистер М. С .; Фальковски, Майкл Дж .; Худак Андрей Т .; Морган, Пенелопа; Льюис, Сара А .; Гесслер, Пол Э .; Бенсон, Нейт С. (2006). «Методы дистанционного зондирования для оценки активных характеристик пожара и последствий пожара». Международный журнал Wildland Fire. 3 (15): 319–345. Дои:10.1071 / WF05097.
  • Lillesand, T. M .; Р. В. Кифер; Дж. У. Чипман (2003). Дистанционное зондирование и интерпретация изображений (5-е изд.). Вайли. ISBN  978-0-471-15227-9.
  • Richards, J. A .; X. Цзя (2006). Анализ цифровых изображений с помощью дистанционного зондирования: введение (4-е изд.). Springer. ISBN  978-3-540-25128-6.
  • Серия FM армии США.
  • Музей военной разведки армии США, FT Huachuca, AZ
  • Datla, R.U .; Rice, J.P .; Lykke, K.R .; Johnson, B.C .; Батлер, Дж. Дж .; Xiong, X. (март – апрель 2011 г.). «Рекомендации по передовой практике для определения характеристик и калибровки приборов для пассивного оптического дистанционного зондирования перед запуском». Журнал исследований Национального института стандартов и технологий. 116 (2): 612–646. Дои:10.6028 / jres.116.009. ЧВК  4550341. PMID  26989588.
  • Бегни Г., Эскадафаль Р., Фонтанназ Д. и Хонг-Нга Нгуен А.-Т. (2005). Дистанционное зондирование: инструмент для мониторинга и оценки опустынивания. Les dessiers thématiques du CSFD. Выпуск 2. 44 с.
  • KUENZER, C. ZHANG, J., TETZLAFF, A., and S.DECH, 2013: Тепловое инфракрасное дистанционное зондирование поверхностных и подземных угольных пожаров. В (ред.) Кюнцер, К. и С. Деч, 2013: Тепловое инфракрасное дистанционное зондирование - датчики, методы, приложения. Дистанционное зондирование и цифровая обработка изображений, том 17, 572 стр., ISBN  978-94-007-6638-9, стр. 429–451
  • Кюнцер, К. и С. Деч, 2013: Дистанционное тепловое инфракрасное зондирование - датчики, методы, применения. Дистанционное зондирование и цифровая обработка изображений, том 17, 572 стр., ISBN  978-94-007-6638-9
  • Ласапонара Р. и Мазини Н. 2012: Дистанционное спутниковое зондирование - новый инструмент для археологии. Серия «Дистанционное зондирование и цифровая обработка изображений», том 16, 364 стр., ISBN  978-90-481-8801-7.
  • Dupuis, C .; Lejeune, P .; Michez, A .; Файоль, А. Как дистанционное зондирование может помочь в отслеживании деградации влажных тропических лесов? - Систематический обзор. Дистанционное управление 2020, 12, 1087. https://www.mdpi.com/2072-4292/12/7/1087

внешняя ссылка