- 2025-01-21 09:33:05衛星遙感監測技術
- 衛星遙感監測技術是一種利用衛星搭載的各種傳感器，對地球表面進行遠距離、非接觸式探測和數據收集的技術。它能夠實現大范圍、快速、連續的地表信息獲取，廣泛應用于氣象預報、環境監測、資源調查、災害監測等領域。通過衛星遙感，可以實時監測地表變化，提供準確的空間數據支持，為決策制定提供科學依據。該技術具有覆蓋范圍廣、信息量大、更新周期短等優勢，是現代地理信息采集和分析的重要手段。
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衛星遙感監測技術相關內容
衛星遙感監測技術資訊
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- 氣象局批準《衛星遙感監測技術導則 積雪覆蓋》等10項氣象行業標準
- 本批標準是今年發布的第五批，將于2021年2月1日實施。
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- 《衛星遙感細顆粒物(PM2.5)監測技術指南》征求意見稿
- ?本標準規定了細顆粒物衛星遙感監測的方法、結果驗證、質量控制等內容。本標準適用于衛星遙感細顆粒物監測及其區域分布規律分析工作。
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衛星遙感監測技術問答
- 2023-08-30 13:34:36水庫大壩位移監測技術詳解
- 隨著科技的不斷發展，水庫大壩的安全性和穩定性監測越來越受到重視。水庫大壩的水平位移監測以及垂直位移監測是目前常用的監測方式。本文將介紹水庫大壩水平位移監測和垂直位移監測的概念以及當前的監測技術手段。 水平位移監測：用觀測儀器和設備對結構某一 點的水平 方向的位移量的測量 。水平位移變化有一定規律性。監測并分析水平位移的規律性，目的在于了解水工建筑物在內、外荷載和地基變形等因素作用下的狀態是否正常。 垂直位移監測：用觀測儀器和設備對結構某一 點的垂直方向的位移量的量測。對垂直位移及其他有關項目的監測資料進行分析，可以預測壩體開裂、滑坡、壩基失穩或其他有關險情，從而采取相應措施，防止事故的發生和擴大 水庫大壩變形監測技術手段主要包括土石壩安全監測技術和混凝土壩安全監測技術。 土石壩安全監測技術涉及表層變形、內部形狀變化、縫隙形成、滲水現象和岸坡位移等方面。為了綜合考慮大壩的安全性，需進行豎向位移和水平位移的監測。具體來說，豎向位移監測主要采用沉降儀、靜力水準儀測量，而水平位移監測則采用各種位移計、測斜儀。 混凝土壩安全監測技術主要監測壩基變形、縫隙、接縫以及壩基變形、滑坡或高邊坡位移等。針對不同情況，可以選擇合適的監測方式。比如:混凝土面板壩面板撓曲變形監測使用測斜儀、裂縫和接縫監測以及混凝土面板周邊縫板間縫等變形監測采用各種測縫計。 在水庫大壩的監測中，水平位移和垂直位移是重要的監測指標。通過選用合適的監測技術和方式，可以及時發現和解決問題，確保水庫大壩的安全性和穩定性。不斷提升監測技術的準確度和精確度，對于預防和減少大壩事故具有重要意義。因此，水庫大壩的水平位移和垂直位移監測技術應得到持續關注和研究，以保障水利工程的安全運行。
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- 2025-03-13 19:00:14數據分析軟件怎么監測
- 數據分析軟件怎么監測：全面提升數據洞察力與決策效率 在現代商業環境中，數據已經成為企業決策的重要基礎。為了從大量的數據信息中獲取有價值的洞察，數據分析軟件發揮著至關重要的作用。如何高效監測和分析這些數據，是每個企業在利用數據分析工具時必須面對的問題。本文將探討數據分析軟件如何有效地監測數據流、檢測異常、以及提供及時的報告，幫助企業提升運營效率和決策質量。 一、數據分析軟件的監測功能概述 數據分析軟件的核心功能之一便是數據監測。這些軟件通過多種方式對數據進行實時跟蹤，監控數據的變化趨勢以及系統的運行狀態，幫助企業及時發現潛在問題。通過監控數據的傳輸、處理、存儲和分析等各個環節，數據分析軟件能夠保證數據的完整性、準確性以及時效性。 監測過程通常包括兩個方面：數據質量監控和數據流監控。數據質量監控是指確保數據的準確性和可靠性，避免由于輸入錯誤或系統故障導致的數據偏差。而數據流監控則側重于分析數據的流動性和動態變化，確保數據能夠按照預定的流程順利流通，不會受到外部因素的干擾。 二、數據異常檢測與預警功能 在數據監測過程中，異常檢測是另一個關鍵環節。數據分析軟件通過設置合理的閾值和規則，能夠實時監控數據流中的異常波動。這些異常波動可能意味著系統存在故障、操作錯誤，或者數據質量問題。通過數據分析軟件，企業能夠在問題發生之前或初階段便獲得警報，從而采取必要的應對措施，避免問題的進一步擴大。 異常檢測的方式通常包括基于統計模型的檢測、機器學習算法的自適應調整以及基于歷史數據的比對分析等。無論是哪種方式，核心目標都是通過智能化的監測手段，盡早識別異常、減少人工干預，提高數據的處理效率。 三、實時報告與決策支持 高效的數據分析軟件不僅僅關注數據的收集與監測，它還應具備提供實時報告和決策支持的能力。通過數據可視化功能，數據分析軟件將復雜的數據呈現為簡潔明了的圖表和報告，幫助決策者更快地理解數據背后的含義。這些報告可以涵蓋多維度的數據分析，包括趨勢分析、對比分析、預測分析等，從而幫助管理者做出更加準確的決策。 數據分析軟件還可以根據監測結果自動生成定期報告，或者根據具體的需求提供定制化的報告。這些報告不僅可以提升數據分析的透明度，還能夠幫助企業更好地評估運營狀況、市場動態以及業務策略的效果。 四、數據安全與合規性監測 在數據分析和監測的過程中，數據安全與合規性是不可忽視的因素。現代數據分析軟件不僅具備數據加密、訪問控制、數據備份等功能，還能夠確保數據處理過程中符合相關的法律法規要求。通過監控數據使用權限、訪問記錄和操作日志，企業可以確保數據的合法合規性，防止數據泄露和濫用的風險。 總結 數據分析軟件的監測功能不僅僅是對數據進行實時跟蹤，更是提升企業運營效率和決策質量的關鍵手段。從數據質量監控、異常檢測，到實時報告生成，再到數據安全保障，數據分析軟件已經成為現代企業不可或缺的工具。通過這些監測功能，企業能夠更好地挖掘數據背后的價值，做出更為和高效的業務決策，終實現業務的持續增長和發展。
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- 2023-06-09 10:20:49邀請函 | 與您相約6月14日下午新污染物監測技術線上研討會
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- 2021-11-08 11:42:44基于物聯網技術的監測系統！
- 21世紀是物聯網的時代，我們可以輕松的在無線技術下享受數據共享的便利，我們可以輕松的看到家中的用水量用電量煤氣消耗，冰箱及室內的溫度和濕度，甚至可以進行綜合分析統計，為節能時代所應該貢獻我們的力量。同時，我們也可以在野外生態監測中發揮它的優勢，我們不僅可以避免布線的煩惱，不必擔心紫外對線的侵蝕，也不用考慮長線對數據信號的損失，我們可以輕松的實現無線互聯，通過遠程3G模塊，你的野外實驗數據就如同時刻存儲在自己的筆記本中一樣，你可以在會議作報告時，寫文章時，隨時打開現場的監控界面實時了解每一個關心的數據和參數。新一代的監測方案是將物聯網節點數據無縫對接到以太網、3G網、2G網中。由于全部網關數據采用服務器模式，任一網關支持多軟件客戶端同時訪問，支持分散點下的多網關服務器倍增擴展，增進系統穩定性、可靠性，適合大面積規模化組網應用。實現物聯網節點與互聯網IP直接的無縫信息傳遞；采用分散服務器模式方案，支持物聯網節點大規模群聚化應用；支持百千兆以太網、3G等各種互聯網信息通道，輕松。實現通過互聯網IP對物聯網內節點數據的直接訪問；支持無線熱點快速布置，任意組網。系統包括：溫濕度傳感器、二氧化碳傳感器、光照度傳感器、土壤水份傳感器、土壤溫度傳感器及數據采集、發送等，采集、傳輸一體化設計，超低功耗；可集成多種傳感器及變送器，智能管理、智能傳輸。技術參數：傳輸范圍：大約100米，根據障礙物而定重 量：138克，含電池尺 寸：96.5×108×28mm無線電功率：1.6mW（2dB）無線數據標準：IEEE 802.15.4 2.4 GHz波段顯著特點◎ 簡單的、低成本的數據節點數據傳輸解決方案◎ 自動選擇*佳路徑把節點數據傳輸至接收器◎ 改善了數據節點網絡的可靠性和冗余度◎ 實時無線傳輸數據◎ 緊湊的尺寸非常方便部署◎ 面板緩存可防止數據丟失
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- 2023-06-12 10:35:36轉載 | 高光譜遙感數據處理系列（六）監督分類
- 高光譜遙感數據處理系列（六）非監督分類是一種面對數據本身的分類方法，與之相對應的：監督分類，則是面向先驗知識的分類方法。監督分類是指給定已知類型的數據，通過建模的方式將這些數據與對應的類型建立映射關系，并將這種關系應用到未知類型的數據上的過程。如果每種類型用一個數字來表示，分類任務可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區ROI工具監督分類需要有已知類型的數據集作為先驗知識進行訓練，稱為訓練集。一般可以通過目視解譯，或者實地樣方調查的方式獲取訓練集。構建訓練集的方法如下：在主菜單②工具欄中點擊打開Region of Interest（ROI) Tool，進行興趣區選取：ROI工具最基本的ROI選取過程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調整ROI的名稱和顏色，在③中選擇繪制ROI的圖形形狀，④在圖上繪制ROI，完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形，可以點擊復選框⑤所示的Multi Part復選框，然后在影像上繪制兩個疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。使用File可以進行ROI圖層的讀取與保存如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對ROI本身進行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對ROI范圍內的圖像進行統計（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對圖像進行裁剪。除了使用不同形狀進行框選，還可以使用像元，自動區域生長，閾值選取等方式產生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側Contents選項卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請讀者自行查閱。監督分類在訓練集選擇完畢后就可以進行監督分類，ENVI中提供了多種監督分類的工具，包括：平行六面體（Parallelepiped）最 小距離（Minimum Distance）馬氏距離（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神經網絡（Neural Net）支持向量機（Support Vector Machine）波譜角（Spectral Angle Mapper）這里我們介紹兩種監督分類方法，最 大似然法和波譜角方法。01最 大似然法在ENVI的幫助文件中詳細介紹了各種分類方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側Contents選項卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定義為:最 大似然分類假設每個波段中每個類別的統計數據呈正態分布，并計算給定像素屬于特定類別的概率。每個像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的類別。根據該定義，最 大似然法將每個類別投影到特定的分布上，分類問題被轉化為分布相似性問題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開最 大似然分類工具。首先要選擇進行訓練的數據，需要強調的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結果如下所示：02波譜角方法光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類，它使用 n 維角度將像素與參考光譜進行匹配。該算法通過計算光譜之間的角度并將它們視為維數等于波段數的空間中的向量來確定兩個光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來自 ASCII 文件或光譜庫，或者您可以直接從圖像中提取它們（作為 ROI 平均光譜）。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開光譜角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中導入選取的ROI，將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類別的標準光譜。SAM的本質是將分類問題轉化為對比未知類別數據與標準光譜的余弦距離的問題。需要強調的是，我們選擇主成分分析的結果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結果如下所示：小結本文中我們介紹了兩種監督分類的方法，相對于非監督分類，監督分類通過融入先驗知識，提供了有明確類別的結果，這大大減少了進行后續處理的成本。但是對于遙感應用來說，獲取地面真值的成本較高，通過目視解譯的方式會不可避免地引入人為誤差，給結果帶來不確定性。正如上一篇文章提到，數據和特征決定了分類的上限，而分類的方法只能逼近這個上限。如何構建質量高、數量多的訓練集，權衡成本是監督分類需要考慮的問題。
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滬公網安備 31011502008050號