遥感数据

AI+Python赋能！长时序植被遥感动态分析全攻略：从物候提取到生态评估

在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。
梦想的初衷~·2025-07-19 15:12

成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用

无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者，本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法，使你的工作更具影响力和前沿性。
科研的力量·2025-07-02 22:23

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用

以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。
科研的力量·2025-07-01 18:59

Sentinel-5P遥感数据下载及预处理教程【20250105】

Sentinel-5P是欧空局（EuropeSpaceAgency，ESA）于2017年10月13日发射的一颗全球大气污染监测卫星。卫星搭载了对流层观测仪（TroposphericMonitoringInstrument，TROPOMI），可以有效的观测全球各地大气中痕量气体组分，包括NO2、O3、SO2、HCHO、CH4和CO等重要的与人类活动密切相关的指标，加强了对气溶胶和云的观测。⛄Sent
八秒记忆的老男孩·2025-07-01 08:24

【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？

前言✅一、提高模型性能✅二、降低训练成本✅三、迁移学习能力强✅四、模型结构验证过，可靠性高✅五、促进多模态和复杂任务发展总结如何将自己的遥感数据（输入波段为17）用作DenseNet121
985小水博一枚呀·2025-06-20 10:39

EasyFeature：智能要素提取的遥感技术创新

该软件依托强大的核心技术壁垒与智能算法，不仅有效提升了信息提取精度，更将遥感解译的效率提升至全新高度，为遥感数据分析领域注入自动化能量。核心技
智绘空天·2025-06-17 15:54

GIS基础应用技术从0开始

图1-高德卫星图+路网2、遥感数据：通过卫星，无人机等遥感设备获取的影响数据。如天地图和地块管理系统中展示的高清地图图2-卫星遥感影像与无人机影像3、属性数据：描述地理实体特征的文字和数字信息。
前端小白从0开始·2025-06-08 08:10

植被监测新范式！Python驱动机器学习反演NDVI/LAI关键技术解析

AI凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力，能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性，显著提升植被参
梦想的初衷~·2025-05-30 09:42

DeepSeek 赋能卫星遥感：AI 驱动数据分析新范式

目录一、引言二、DeepSeek技术解析2.1DeepSeek简介2.2核心能力与优势三、卫星遥感数据分析概述3.1数据获取与特点3.2传统分析方法及挑战四、DeepSeek在卫星遥感数据分析中的应用场景
奔跑吧邓邓子·2025-05-29 21:37

【智慧农业 × 国产大模型】智能病虫害识别与作物产量预测工程实践全流程解析

【智慧农业×国产大模型】智能病虫害识别与作物产量预测工程实践全流程解析关键词国产大模型、农业AI、病虫害识别、作物产量预测、图像分类、多模态融合、时序建模、遥感数据、边缘计算、农业大数据、模型轻量化、精细化种植摘要随着农业智能化进程加速
观熵·2025-05-28 22:56

珈和科技荣登《湖北日报》头版，碧空“慧眼”让业者心中有“数”

作为2023年度“中国商业航天30强”中湖北省唯二上榜的企业，珈和科技在商业航天领域离下游产业链最近的一环——卫星遥感数据服务场
珈和info·2025-05-23 15:27

GEE案例：基于Google Earth Engine的RUSLE土壤侵蚀模型实现与分析（恒河缓冲区）

核心数据集包括：气象数据：CHIRPS日降水数据集（计算R因子）地形数据：SRTM数字高程模型（提取LS因子）遥感数据：哨兵2号（计算C因子）、MODIS土地覆盖（提取P因子）土
此星光明·2025-05-19 13:20

轻松发TGRS！遥感结合小目标检测 模型达到94.2%mAP

然而，如何从海量的遥感数据中准确、高效地检测出小目标，已成为当前遥感图像处理领域的关键挑战之一。
Ai多利·2025-05-19 05:25

【卫星遥感影像】国产遥感影像分类技术应用研究进展综述_论文推荐

1.论文引用[1]胡杰,张莹,谢仕义.国产遥感影像分类技术应用研究进展综述[J].计算机工程与应用,2021,57(03):1-13.2.国产遥感数据概述环境系列遥感卫星：是我国专门用于环境和灾害监测的对地观测卫星系统
兰小静·2025-04-30 05:06

最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估

在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。
jwwkyjspt·2025-04-30 04:31

中国地区土地覆盖综合数据集

434.73MB数据时间范围元数据更新时间2020-07-17数据集摘要中国土地覆盖数据集包括5种产品：1）glc2000_lucc_1km_China.asc,由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集
做科研的周师兄·2025-04-27 23:53

遥感大数据处理基础与AI大模型交互

由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。
小艳加油·2025-04-22 18:13

AI-Python机器学习与深度学习技术在植被参数反演中的核心技术应用

AI凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力，能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性，显著提升植被参
xiao5kou4chang6kai4·2025-04-22 18:42

【大模型ChatGPT +DeepSeeK+python】最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估

在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。
赵钰老师·2025-04-22 16:58

第36讲：作物生长预测中的时间序列建模（LSTM等）

示例案例：预测小麦NDVI变化趋势1️⃣模拟数据构建（或使用真实遥感数据）2️⃣构建LSTM所需数据格式3️⃣构建并训练LSTM模型4️⃣模型预测与效果可视化除了LSTM，还有哪些方法？
Chh0715·2025-04-21 00:30

遥感大模型

遥感大模型简介单一模态简介随着高光谱遥感技术的迅猛发展，光谱成像数据呈爆炸式增长，现有的分析方法和解译手段已不能满足全要素精细地物感知的需求，人工智能大模型的出现，为解决高光谱遥感数据信息充分提取与挖掘
大奎帝国·2025-04-20 14:30

第十九讲 XGBoost 二分类模型案例（遥感数据识别玉米与小麦地块）

案例场景：遥感数据识别玉米与小麦地块你是一名农业遥感研究者，希望根据遥感指数（如NDVI、EVI、土壤亮度等）对农田进行分类，判断地块是玉米还是小麦。
Chh0715·2025-04-15 08:40

根据ndvi提取非水体_无人机多光谱遥感系统在河道水体富养化监测中的应用

运用分析遥感数据的数学和物理方法，开展定量遥感方面的研究，进一步将基础影像数据转化为高级专题产品，正在成为一种新的趋势。本文介绍一种面向水体污染物监测的无人机多光谱应用方法。
小小黑飞飞·2025-04-14 07:54

CNN+Transformer实现遥感影像建筑物分割

平移等变性：层次化特征提取：2.Transformer的全局关联优势长距离依赖建模：动态权重分配：尺度不变性：二、多尺度特征融合能力1.CNN的多级特征金字塔2.Transformer的多头注意力机制三、对遥感数据特性的适配优化
hanfeng5268·2025-04-13 05:34

当气象水文遇见R语言——破解时空数据的“达芬奇密码“

研究人员常常要在TB级遥感数据中捕捉毫米级降水变化，从百年尺度的气候序列里识别突变拐点，在非结构化的观测数据中重构三维大气场——这些看似不可能完成的任务，正是现代气象水文研究的日常挑战。
Yolo566Q·2025-04-12 06:05

CASA模型-估算陆地生态系统植被净初级生产力NPP的经典模型（相关遥感数据、MODIS NDVI遥感产品预处理、气象数据预处理与空间插值、区域制图）

CASA模型（Carnegie-Ames-StanfordApproach）是一个基于光合作用和呼吸作用过程的生态系统生产力模型。在实际应用中，气象数据是CASA模型的关键输入之一，用于模拟植被的光合作用和呼吸作用。本文将介绍如何结合气象数据实现CASA模型，并提供一个实际案例CASA模型需要的气象数据主要包括：辐射（光合有效辐射PAR）温度（影响酶活性和呼吸作用）降水（影响土壤水分和植被生长）这
KY_chenzhao·2025-04-02 12:09

【读论文】多/高光谱图像和 LiDAR 数据联合分类方法研究（2020）

利用多源遥感数据和新型遥感技术是满足不断升级的需求的有效手段。多/高光谱成像和单波段激光雷(LightD
氧艺·2025-03-28 16:32

Xarray的维度魔法

前言遥感数据通常是多维的，涉及到时空四维数据（经度、纬度、时间、波段）。在这种复杂的数据结构下，如何高效、清晰地进行分析成为一个难题。今天，我们将介绍xarray库，它是处理这类多维数据的强大工具。
Python与遥感·2025-03-28 05:17

【卫星分享】吉林一号卫星介绍

它不仅填补了我国在商业遥感领域的空白，还为全球用户提供了高分辨率、高质量的遥感数据服务。接下来，我们将从发展历程、技术特点、成像原理以及数据获取方式四个方面，深入解读“吉林一号”卫星
泽奥zeo·2025-03-18 14:45

Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算

在本练习结束时，您将能够搜索、查找和可视化范围广泛的遥感数据集。在第一个练习中，我们将重点关注
此星光明·2025-03-15 09:17

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

通过系统化的模块设计和丰富的实战案例，深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。
小艳加油·2025-03-10 16:57

《深度揭秘：生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》

然而，如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息，一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络（GAN）的出现，为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。
程序猿阿伟·2025-02-27 00:11

《深度揭秘：生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》

然而，如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息，一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络（GAN）的出现，为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。
·2025-02-26 23:07

python：使用gdal和numpy进行遥感时间序列最大值合成

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍使用python编程语言，进行遥感数据时间序列最大值合成的代码。
_养乐多_·2025-02-26 08:17

GEE 训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI 和 NDVI 图层添加到地图上的可视化分析

NDVI图层添加到地图上的可视化分析指数SAVI（Soil-AdjustedVegetationIndex）和NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）都是用于遥感数据
此星光明·2025-02-11 02:40

遥感数据快速使用及地物含量计算

（联系方式见文章底部）随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取，以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国双利合谱、智科远达、中科谱光等无人机数据的兴起，遥感数据越来越易得
Yolo566Q·2025-02-10 03:22

“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践

在与上千学员交流过程中，发现科研、生产和应用多源遥感数据时，能快速上手，发挥数据的时效性，尽快出创新性成果，是目前的学员最迫切的需求。
梦想的初衷~·2025-02-10 02:46

“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用方法

在与上千学员交流过程中，发现科研、生产和应用多源遥感数据时，能快速上手，发挥数据的时效性，尽快出创新性成果，是目前的学员最迫切的需求。
小新很忙·2025-02-10 02:42

遥感中的反演

因此，遥感反演的基础是描述遥感信号或遥感数据与地表应用之间的关系模型，也就是说，遥感模型是遥感反演研究的对象。要进行遥感反演研究，首先要解决的问题是对地表遥感像元信息的地学描述。
ximenchuixuezijin·2025-02-02 01:55

基于Sentinel-1遥感数据的水体提取

本文利用SAR遥感图像进行水体信息的提取，相比光学影像，SAR图像不受天气影响，在应急情况下应用最多，针对水体，在发生洪涝时一般天气都是阴雨天，云较多，光学影像质量较差，基本上都是利用SAR影像对受灾范围进行评估，故此本文重点描述SAR影像中的水体提取问题，目前应用较多的是Sentinel-1数据。本文结构：Sentinel-1数据的介绍Sentinel-1数据的预处理水体信息提取总结1Senti
遥感-GIS·2024-09-02 19:33

【国外比较权威的免费的卫星数据网站——USGS Earth Explorer】

它拥有NASALandsat系列卫星的遥感数据，这些卫星自1972年以来积累了宝贵的数据，对于历史分析、环境监测等方面具有不可替代的作用。此外，该网站还提供免费的高程模型数据，如NASA的AST
学地理的小胖砸·2024-08-29 20:23

2013-2023年 中国MOD17A3H植被净初级生产力（NPP)数据

中国MOD17A3H植被净初级生产力（NPP）数据是基于NASA的MODIS卫星遥感数据计算得出的，这些数据对于评估生态系统碳收支、碳循环以及气候变化的影响具有重要意义。
小王毕业啦·2024-08-28 15:33

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。
weixin_贾·2024-08-22 05:23

中科星图（案例）——NDVI植被指数的计算和图例添加以及median和mosaic的影像拼接

云平台上实现NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）植被指数的计算和图例添加，可以通过以下步骤进行：1.数据获取和准备首先，需要获取卫星影像数据，可以选择公开的遥感数据源
此星光明·2024-02-20 18:14

高分一号卫星遥感数据的选取和处理流程

适应多源遥感数据、多种高分辨率等综合需求。
sshy3s·2024-02-13 18:12

基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究

1.2数据源与预处理1.2.1遥感数据主要采用MODIS数据产品、SRTM高程数据及TRMM降水
凝忆_1169·2024-02-12 15:23

GIS与遥感数据汇总（数据来源网络，持续更新~）

1.Esri2017-202110m全球土地覆盖数据下载（LandCoverDownloade该数据来源于Esri，以Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源，并结合人工智能土地分类模型制作而成。该数据的时间范围是2017年-2021年，空间分辨率是10米，地理坐标系是WGS-84数据下载网址（无需科学上网）Sentinel-210mLandUse/LandCoverTimeseriesDown
qinaidel6·2024-02-09 17:39

遥感资源大放送（上）：用开源代码，训练土地分类模型

教程传送门遥感资源大放送（下）|11个经典遥感数据集遥感影像是开展测绘地理信息工作的重要数据，对于地理国情监测、地理信息数据库更新等意义重大，在军事、商业、民生等领域发挥了越来越重要的作用。
HyperAI超神经·2024-02-09 17:08

GLDAS 2000~2022年全球区域地表温度STMP数据免费分享

如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助，您可以添加我的微信。
GIS遥感数据处理应用·2024-02-02 00:40

python快速实现shp点提取栅格值 (两种方法对比)

大量快速值提取至点的方法在遥感数据的处理中，常常需要实现的一个功能就是“提取指定shp点对应栅格图像的value值”。实现该功能可以使用ArcGIS中的提取工具-值提取至点。
白泽渌·2024-01-28 10:54
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他