下载文档原格式
农业遥感内容及技术一、农业遥感内容农业遥感技术是集空间信息技术、计算机技术、数据库、网络技术于一体，通过地理信息系统技术和全球定位系统技术的支持，在农业资源调整、农作物种植结构、农作物估产、生态环境监测等方面进行全方位的数据管理。
数据分析和成果的生成与可视化输出，是目前一种较有效的对地观测技术和信息获取手段。
20多年来，遥感技术在农业部门的应用也越来越广泛，完成了大量的基础性工作，取得了很大的进展，在农业资源调查与动态监测、生物产量估计、农业灾害预报与灾后评估等方面取得了丰硕的成果。
农业遥感关键技术主要包括基于GIS 的农业机械导航定位技术、田块尺度农作物遥感动态监测技术、作物水分胁迫信息的遥感定量反演与同化技术、作物生长发育理化参量和农田信息遥感反演理论方法体系等。
二、农业遥感技术遥感是以航空摄影技术为基础，在20世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。
开始为航空遥感，自1972年美国发射了第一颗陆地卫星后，这就标志着航天遥感时代的开始。
经过几十年的迅速发展，目前遥感技术已广泛应用于资源环境、水文、气象、地质地理等领域，成为一门实用的、先进的空间探测技术。
目前遥感技术在农业中的应用主要包括农业估产、资源调查、气象灾害预测和评估，以及生态环境监测。
1.农业估产我国农业遥感技术最早就是用于估产领域。
早在“六五”时期，我国就已经开始运用卫星技术尝试对局部农产品产量进行预估，在随后的发展中，中国气象局、中国科学院以及许多大学、研究所都对农业遥感估产技术起到了实践和创新推动作用。
2008年12月1日我国“遥感卫星4号”发射成功，其主要作用之一就是负责我国农作物的品质与产量监测数据的采集。
2.农业资源调查我国是一个资源大国，但是人均资源占有率却很低，特别是在耕地方面，由于缺乏保护意识，许多人着重于眼前利益，导致我国耕地数量和质量不断下降。
遥感技术的运用能使我们及时掌握大量的信息，这对我国农业资源的保护和管理起到了很大的作用。
《遥感技术应用》课程教学大纲课程编码：0707523091课程名称：遥感技术应用课程英文名称：APPLICATION OF REMONTE SENSING总学时：36 （讲课18学时，实习18学时）学分：2开课单位：地球探测科学与技术学院遥感与地理信息系统系遥感教研室授课对象：地理信息系统专业本科生前置课程：地球科学概论、遥感原理一、教学目的和要求《遥感技术应用》是地理信息系统专业的专业选修课程。
通过本课程教学，使学生了解遥感技术的产生、发展及应用状况，掌握遥感基本理论、遥感图像特性，掌握遥感图像解译的基本步骤及方法、学会识别各类图像类型的注记特征和应用特点，在此基础上掌握遥感技术在地质、环境、农业、海洋、气象等学科领域应用的理论特点与应用方法。
通过课堂教学结合实习，培养学生在遥感图像类型及注记特征识别方面的技能，提高其进行遥感图像解译的动手实践能力。
二、教学内容第一章绪论一、遥感（一）定义（二）由来二、遥感分类（一）按遥感器工作方式划分主动遥感、被动遥感（二）按电磁波段划分紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、微波遥感三、遥感技术系统及其应用特点（一）遥感技术系统的组成信息收集系统、信息传输系统、信息处理系统（二）遥感技术应用特点宏观性强、时效性强、信息真实丰富、综合分析能力强四、遥感技术发展动向简介（一）遥感的发展历史（二）遥感的发展前景第二章遥感物理基础一、电磁波与电磁波谱（一）电磁波的基本特征电磁波的传播、叠加和相干、衍射、偏振、多普勒效应、波粒二象性（二）电磁波谱电磁波谱的定义及各个波段的划分（三）电磁辐射源电磁辐射源定义、绝对黑体、热惯量、太阳辐射、大地辐射二、大气与电磁辐射的相互作用（一）大气散射（二）大气吸收（三）大气反射（四）大气窗口可摄影窗口、近红外窗口、热红外窗口、微波窗口三、地物电磁波谱特征（一）地物波谱曲线地物反射波谱曲线、地物发射波谱曲线（二）地物反射波谱特性典型地物的反射波谱特征、地物反射波谱的影响因素（三）地物发射波谱特性（四）地物透射波谱特性（五）地物波谱的时间效应和空间效应四、彩色原理（一）色彩三要素亮度、色调、饱和度（二）三基色原理（三）彩色合成加色法彩色合成、减色法彩色合成第三章遥感图像类型及其特性一、成像遥感技术系统（一）遥感平台遥感平台的类型、卫星轨道参数与轨道类型、主要卫星平台运行特征（二）遥感器遥感器的基本组成及工作原理、遥感器的类型及成像原理、遥感器的特性参数（空间分辨率、时间分辨率、波谱分辨率、辐射分辨率）（三）地面站（四）遥感信息的传输（五）遥感图像的基本属性波谱特性、空间特性、时间特性二、光学摄影图像特性（一）图像种类（二）航空像片的重叠（三）投影性质与比例尺（四）波谱特性三、光机扫描图像特性（一）空间特性（二）波谱特性四、固体自扫描图像特性（一）空间特性（二）波谱特性五、成像雷达图像特性（一）空间特性（二）成像雷达图像色调的影响因素第四章遥感图像目视解译一、遥感图像解译的目的与要求（一）解译的目的（二）目视解译的要求二、遥感图像解译标志（一）解译标志色调（色彩）、几何形态、阴影、水系、影纹图案、土壤植被标志、人类活动标志（二）解译步骤三、遥感地学分析方法（一）直译法（二）交叉分析法（三）环境本底法（四）信息复合法（五）历史对比法四、遥感图像的目视解译（一）可摄影图像解译（二）热红外图像解译（三）微波图像解译第五章遥感应用一、地质遥感（一）遥感岩性解译岩浆岩、沉积岩、变质岩的典型解译标志（二）遥感构造解译岩层产状解译、褶皱构造解译、断裂构造解译、环形构造解译二、环境遥感（一）大气遥感（二）水遥感（三）地面环境遥感（四）灾害遥感三、农业遥感（一）土地利用与土地覆盖遥感调查（二）农作物估产（三）农业灾害三、教学中应注意的问题1.本课程在学习遥感物理基础和遥感图像特性的基础上，主要讲述遥感图像解译的方法与步骤，以及遥感技术在多个领域应用的理论特点和应用方法。
航测遥感知识点航测遥感是一种通过航空器或航天器获取地球表面信息的技术。
它结合了航空摄影、遥感技术和地理信息系统，广泛应用于测绘、城市规划、农业、环境监测等领域。
本文将从航测遥感的基本原理、数据获取、数据处理和应用等方面介绍相关知识点。
1. 航测遥感的基本原理航测遥感的基本原理是利用航空器或航天器搭载的传感器获取地球表面的电磁辐射信息，通过对辐射数据进行处理和分析，提取出地物的特征和信息。
航测遥感的基本原理包括光学遥感和微波遥感两种。
光学遥感是利用可见光、红外线和微波等光谱段的电磁波进行地物信息的获取。
不同的波段可以反映地物的不同特征，如可见光波段可以反映地物的形状、红外线波段可以反映地物的温度和植被状况等。
微波遥感是利用微波信号与地物之间的相互作用来获取地物信息。
微波具有穿透云雾和植被的能力，可以用于获取地表的地形、土壤湿度、海洋表面风场等信息。
2. 航测遥感数据的获取航测遥感数据的获取主要通过航空摄影和遥感卫星两种方式进行。
航空摄影是指利用航空器搭载的相机进行地表影像的获取。
相机通常包括正射相机和斜摄相机两种类型。
正射相机可以垂直拍摄地表影像，得到的影像具有较高的几何精度；斜摄相机可以以一定角度斜向拍摄地表影像，得到的影像可以展现地物的三维形态。
遥感卫星是指搭载在航天器上的遥感传感器获取地表影像。
遥感卫星的数据可以实现全球范围的覆盖，并具有周期性观测的能力。
常见的遥感卫星有Landsat、SPOT和MODIS等。
3. 航测遥感数据的处理航测遥感数据的处理包括数据预处理、数据解译和数据分析等步骤。
数据预处理是指对获取的原始数据进行几何校正、辐射校正和大气校正等处理，以提高数据的准确性和一致性。
数据解译是指通过人工或自动化的方式对遥感影像进行地物分类和提取。
常用的方法有像元分割、特征提取和分类算法等。
数据分析是指对处理后的遥感数据进行统计、模型建立和空间分析等操作，以获取所需的地理信息。
4. 航测遥感的应用航测遥感在测绘、城市规划、农业、环境监测等领域有着广泛的应用。
实验名称：遥感图像处理与分析实验时间：2023年4月10日实验地点：遥感实验室一、实验目的1. 掌握遥感图像的获取、处理和分析方法。
2. 学习遥感图像处理软件的使用。
3. 培养学生运用遥感技术解决实际问题的能力。
二、实验原理遥感技术是利用航空、航天等手段，获取地球表面信息的一种技术。
遥感图像处理与分析是遥感技术的重要组成部分，主要包括图像预处理、图像增强、图像分类、图像融合等。
本实验以遥感图像处理与分析为主要内容，通过实验掌握遥感图像处理的基本方法。
三、实验内容1. 遥感图像获取：获取一幅遥感图像，了解遥感图像的基本特征。
2. 遥感图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理操作。
3. 遥感图像增强：对遥感图像进行对比度增强、亮度增强、滤波等操作。
4. 遥感图像分类：采用监督分类和非监督分类方法对遥感图像进行分类。
5. 遥感图像融合：将多源遥感图像进行融合，提高图像质量。
四、实验步骤1. 实验准备：准备遥感图像处理软件、遥感图像数据等。
2. 遥感图像获取：从遥感图像数据库中获取一幅遥感图像。
3. 遥感图像预处理：a. 辐射校正：利用遥感图像的辐射校正公式，对遥感图像进行辐射校正。
b. 几何校正：利用遥感图像的几何校正公式，对遥感图像进行几何校正。
c. 大气校正：利用遥感图像的大气校正模型，对遥感图像进行大气校正。
4. 遥感图像增强：a. 对比度增强：采用直方图均衡化方法对遥感图像进行对比度增强。
b. 亮度增强：采用线性变换方法对遥感图像进行亮度增强。
c. 滤波：采用中值滤波、高斯滤波等方法对遥感图像进行滤波。
5. 遥感图像分类：a. 监督分类：选择训练样本，建立分类模型，对遥感图像进行分类。
b. 非监督分类：采用ISODATA、K-means等方法对遥感图像进行非监督分类。
6. 遥感图像融合：a. 选择合适的融合方法，如主成分分析（PCA）、小波变换等。
b. 对多源遥感图像进行融合，得到融合图像。
