stringtranslate.com

Дистанционное зондирование

Радиолокационное изображение Долины Смерти с синтезированной апертурой , окрашенное с помощью поляриметрии.

Дистанционное зондирование — это получение информации об объекте или явлении без физического контакта с объектом, в отличие от наблюдения на месте или на месте . Этот термин особенно применяется для получения информации о Земле и других планетах . Дистанционное зондирование используется во многих областях, включая геофизику , географию , топографию и большинство наук о Земле (например, разведочную геофизику , гидрологию , экологию , метеорологию , океанографию , гляциологию , геологию ); он также имеет, среди прочего, военное, разведывательное, коммерческое, экономическое, планирование и гуманитарное применение.

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, атмосферу и океаны на основе распространяемых сигналов (например, электромагнитного излучения ). 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 отражение солнечного света обнаруживается датчиком). . [1] [2] [3] [4]

Обзор

Это видео о том, как Landsat использовался для определения охраняемых территорий в Демократической Республике Конго и как он использовался для составления карты территории под названием MLW на севере.

Дистанционное зондирование можно разделить на два типа методов: пассивное дистанционное зондирование и активное дистанционное зондирование. Пассивные датчики собирают излучение, которое излучается или отражается объектом или окружающими его областями. Отраженный солнечный свет является наиболее распространенным источником излучения, измеряемым пассивными датчиками. Примеры пассивных дистанционных датчиков включают пленочную фотографию , инфракрасные датчики , устройства с зарядовой связью и радиометры . С другой стороны, активный сбор излучает энергию для сканирования объектов и областей, после чего датчик затем обнаруживает и измеряет излучение, которое отражается или обратно рассеивается от цели. RADAR и LiDAR являются примерами активного дистанционного зондирования, при котором измеряется временная задержка между выбросом и возвращением, определяя местоположение, скорость и направление объекта.

Иллюстрация дистанционного зондирования

Дистанционное зондирование позволяет собирать данные об опасных или недоступных территориях. Приложения дистанционного зондирования включают мониторинг вырубки лесов в таких районах, как бассейн Амазонки , ледниковых объектов в Арктике и Антарктике, а также глубинное зондирование прибрежных и океанских глубин. Военный сбор во время «холодной войны» проводился в режиме удаленного сбора данных об опасных приграничных районах. Дистанционное зондирование также заменяет дорогостоящий и медленный сбор данных на земле, гарантируя при этом, что территории или объекты не будут нарушены.

Орбитальные платформы собирают и передают данные из разных частей электромагнитного спектра , что в сочетании с более масштабными воздушными или наземными зондированием и анализом предоставляет исследователям достаточно информации для мониторинга таких тенденций, как Эль-Ниньо и других природных долгосрочных и краткосрочных явлений. Другие области применения включают различные области наук о Земле , такие как управление природными ресурсами , сельскохозяйственные области, такие как землепользование и охрана земель, [5] [6] мониторинг парниковых газов , [7] обнаружение и мониторинг разливов нефти, [8] и национальная безопасность и воздушный, наземный и дистанционный сбор на приграничных территориях. [9]

Типы методов сбора данных

Основой мультиспектрального сбора и анализа являются исследуемые территории или объекты, отражающие или излучающие излучение, выделяющееся на фоне окружающих территорий. Сводную информацию об основных спутниковых системах дистанционного зондирования см. в обзорной таблице.

Применение дистанционного зондирования

Радиолокационный снимок Асуанской плотины в Египте, сделанный Умброй.
Примеры оборудования дистанционного зондирования, развернутого на океанографических исследовательских судах
или сопряженного с ними . [11]

Геодезический

Акустические и околоакустические

Чтобы координировать серию крупномасштабных наблюдений, большинство сенсорных систем зависят от следующего: местоположения платформы и ориентации датчика. Высококлассные инструменты теперь часто используют информацию о местоположении из спутниковых навигационных систем . Поворот и ориентация часто обеспечиваются в пределах одного-двух градусов с помощью электронных компасов. Компасы могут измерять не только азимут (т.е. градусы к магнитному северу), но и высоту (градусы над горизонтом), поскольку магнитное поле изгибается в сторону Земли под разными углами на разных широтах. Для более точной ориентации требуется ориентация с помощью гироскопа , периодически перестраиваемая с помощью различных методов, включая навигацию по звездам или известным ориентирам.

Характеристики данных

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

Пространственное разрешение
Размер пикселя , записанного в растровом изображении . Обычно пиксели могут соответствовать квадратным областям с длиной стороны от 1 до 1000 метров (от 3,3 до 3280,8 футов).
Спектральное разрешение
Длина волны различных записываемых диапазонов частот – обычно это связано с количеством диапазонов частот, записываемых платформой. Текущая коллекция Landsat включает семь диапазонов, в том числе несколько в инфракрасном спектре, со спектральным разрешением 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
Количество излучений различной интенсивности, которые способен различить датчик. Обычно это диапазон от 8 до 14 бит, что соответствует 256 уровням шкалы серого и до 16 384 интенсивностям или «оттенкам» цвета в каждой полосе. Это также зависит от шума прибора .
Временное разрешение
Частота пролетов спутника или самолета актуальна только для исследований временных рядов или тех, которые требуют усредненного или мозаичного изображения, например, при мониторинге вырубки лесов. Впервые это было использовано разведывательным сообществом, где неоднократное освещение выявило изменения в инфраструктуре, развертывании подразделений или модификации/внедрении оборудования. Облачность над заданным районом или объектом приводит к необходимости повторного сбора указанного местоположения.

Обработка данных

Для создания карт на основе датчиков большинство систем дистанционного зондирования ожидают экстраполяции данных датчиков относительно контрольной точки, включая расстояния между известными точками на земле. Это зависит от типа используемого датчика. Например, на обычных фотографиях расстояния точны в центре изображения, при этом искажение измерений увеличивается по мере удаления от центра. Другим фактором является то, что валик, к которому прижимается пленка, может вызвать серьезные ошибки при использовании фотографий для измерения расстояний до земли. Шаг, на котором решается эта проблема, называется географической привязкой и включает в себя компьютерное сопоставление точек изображения (обычно 30 или более точек на изображение), которое экстраполируется с использованием установленного эталона, «искажая» изображение для получения точных результатов. пространственные данные. По состоянию на начало 1990-х годов большинство спутниковых изображений продавались с полной географической привязкой.

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

Радиометрическая коррекция
Позволяет избежать радиометрических ошибок и искажений. Освещенность объектов на поверхности Земли неравномерна из-за различных свойств рельефа. Этот фактор учитывается в методе коррекции радиометрических искажений. [27] Радиометрическая коррекция дает шкалу значений пикселей, например, монохроматическая шкала от 0 до 255 будет преобразована в фактические значения яркости.
Топографическая коррекция (также называемая коррекцией местности)
В труднопроходимых горах из-за рельефа местности эффективная освещенность пикселей значительно варьируется. В изображении дистанционного зондирования пиксель на тенистом склоне получает слабое освещение и имеет низкое значение яркости, напротив, пиксель на солнечном склоне получает сильное освещение и имеет высокое значение яркости. Для одного и того же объекта значение яркости пикселя на тенистом склоне будет отличаться от такового на солнечном склоне. Кроме того, разные объекты могут иметь одинаковые значения яркости. Эти неоднозначности серьезно повлияли на точность извлечения информации из изображений дистанционного зондирования в горных районах. Это стало основным препятствием для дальнейшего применения изображений дистанционного зондирования Земли. Цель топографической коррекции — устранить этот эффект, восстановив истинную отражательную способность или яркость объектов в горизонтальных условиях. Это основа применения количественного дистанционного зондирования .
Атмосферная поправка
Устранение атмосферной дымки путем изменения масштаба каждой полосы частот так, чтобы ее минимальное значение (обычно реализуемое в водоемах) соответствовало значению пикселя, равному 0. Оцифровка данных также позволяет манипулировать данными путем изменения значений шкалы серого.

Интерпретация – это важнейший процесс осмысления данных. Первым применением был сбор аэрофотоснимков, в котором использовался следующий процесс; пространственные измерения с использованием светового стола как для обычного одиночного, так и для стереографического освещения, дополнительные навыки, такие как использование фотограмметрии, использование фотомозаики, повторное освещение, использование известных размеров объектов для обнаружения изменений. Анализ изображений — это недавно разработанное автоматизированное компьютерное приложение, которое становится все более популярным.

Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) — это раздел ГИС-науки, посвященный разделению изображений дистанционного зондирования (RS) на значимые объекты изображения и оценке их характеристик через пространственный, спектральный и временной масштаб.

Старые данные дистанционного зондирования часто имеют ценность, поскольку они могут предоставить единственные долгосрочные данные для значительной части географии. В то же время данные зачастую сложны для интерпретации и громоздки для хранения. Современные системы склонны хранить данные в цифровом виде, часто со сжатием без потерь . Трудность этого подхода заключается в том, что данные хрупкие, формат может быть архаичным, а данные легко подделать. Одной из лучших систем для архивирования рядов данных является компьютерная машиночитаемая ультрафиша , обычно с такими шрифтами, как OCR-B , или оцифрованные полутоновые изображения. Ультрафиши хорошо сохраняются в стандартных библиотеках, их срок службы составляет несколько столетий. Их можно создавать, копировать, хранить и извлекать с помощью автоматизированных систем. Они примерно так же компактны, как архивные магнитные носители, но при этом могут быть прочитаны людьми с минимальным стандартизированным оборудованием.

Вообще говоря, дистанционное зондирование работает по принципу обратной задачи : хотя объект или явление, представляющее интерес ( состояние ), не может быть измерено напрямую, существует некоторая другая переменная, которую можно обнаружить и измерить (наблюдение ) , которая может быть связана с к интересующему объекту посредством расчета. Для описания этого обычно используют аналогию: пытаются 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 углекислый газ) в этом регионе. Частота выбросов может быть затем связана термодинамикой с температурой 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 системы наблюдения Земли [28] и с тех пор постепенно внедряются как внутри НАСА (например, [29] ), так и в другом месте (например, [30] ); эти определения таковы:

Запись данных уровня 1 — это наиболее фундаментальная (т. е. наивысшего обратимого уровня) запись данных, имеющая значительную научную ценность и являющаяся основой для создания всех последующих наборов данных. Уровень 2 — это первый уровень, который можно напрямую использовать для большинства научных приложений; его значение гораздо больше, чем у нижних уровней. Наборы данных уровня 2, как правило, менее объемны, чем данные уровня 1, поскольку они были уменьшены во времени, пространстве или спектре. Наборы данных уровня 3 обычно меньше наборов данных более низкого уровня, и поэтому с ними можно работать без больших накладных расходов на обработку данных. Эти данные, как правило, 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 и другие словари уровней данных, которые могут подойти для более разнородных рабочих процессов.

История

Самолет разведки и наблюдения ТР-1.
Марсианская Одиссея 2001 года использовала спектрометры и тепловизоры для поиска свидетельств прошлой или настоящей воды и вулканической активности на Марсе.

Современная дисциплина дистанционного зондирования возникла с развитием полета. Воздухоплаватель Г. Турнашон (псевдоним Надар ) сделал фотографии Парижа со своего воздушного шара в 1858 году . [31] Для ранних изображений также использовались почтовые голуби, воздушные змеи, ракеты и беспилотные воздушные шары. За исключением воздушных шаров, эти первые отдельные изображения не были особенно полезны для создания карт или научных целей.

Систематическая аэрофотосъемка была разработана для целей военного наблюдения и разведки начиная с Первой мировой войны . [32] После Первой мировой войны технология дистанционного зондирования была быстро адаптирована для гражданского применения. [33] Об этом свидетельствует первая строка учебника 1941 года под названием «Аэрофотография и аэросъемка», в которой говорилось следующее:

«Больше нет необходимости проповедовать аэрофотосъемку (по крайней мере, в Соединенных Штатах), поскольку ее использование стало настолько распространенным и ее ценность настолько велика, что даже фермер, засеивающий свои поля в отдаленном уголке страны, знает ее ценность. "

-  Джеймс Бэгли, [33]

Развитие технологии дистанционного зондирования достигло апогея во время Холодной войны с использованием модифицированных боевых самолетов, таких как P-51 , P-38 , RB-66 и F-4C , или специально разработанных платформ сбора, таких как U2/ TR-1 , SR-71 , A-5 и серия OV-1 как для верхнего, так и для стоячего сбора. [34] Более поздней разработкой является разработка все более меньших по размеру сенсорных блоков, таких как те, которые используются правоохранительными органами и военными, как на пилотируемых, так и на беспилотных платформах. Преимущество этого подхода в том, что он требует минимальной модификации данного планера. Более поздние технологии визуализации будут включать инфракрасный, обычный, доплеровский радар и радар с синтезированной апертурой. [35]

Развитие искусственных спутников во второй половине 20-го века позволило дистанционному зондированию выйти на глобальный масштаб после окончания холодной войны. [36] Приборы на борту различных спутников наблюдения за Землей и метеорологических спутников, таких как Landsat , Nimbus и более поздних миссий, таких как RADARSAT и UARS , обеспечивали глобальные измерения различных данных для гражданских, исследовательских и военных целей. Космические зонды на других планетах также предоставили возможность проводить исследования дистанционного зондирования во внеземной среде, радар с синтезированной апертурой на борту космического корабля «Магеллан» предоставил подробные топографические карты Венеры , а инструменты на борту SOHO позволили проводить исследования Солнца и солнечного ветра . просто назову несколько примеров. [37] [38]

Последние разработки включают, начиная с 1960-х и 1970-х годов, развитие обработки спутниковых изображений . Использование термина «дистанционное зондирование» началось в начале 1960-х годов, когда Эвелин Прюитт поняла, что достижения науки означают, что аэрофотосъемка больше не является адекватным термином для описания потоков данных, генерируемых новыми технологиями. [39] [40] С помощью своего коллеги по Управлению военно-морских исследований Уолтера Бэйли она придумала термин «дистанционное зондирование». [41] [42] Несколько исследовательских групп в Кремниевой долине , включая Исследовательский центр Эймса НАСА , GTE и ESL Inc., разработали методы преобразования Фурье , что привело к первому заметному улучшению данных изображений. В 1999 году был запущен первый коммерческий спутник (IKONOS), собирающий изображения очень высокого разрешения. [43]

Обучение и образование

Дистанционное зондирование приобретает все большую актуальность в современном информационном обществе. Она представляет собой ключевую технологию аэрокосмической отрасли и имеет все большее экономическое значение: постоянно разрабатываются новые датчики, например TerraSAR-X и RapidEye , а спрос на квалифицированную рабочую силу неуклонно растет. Кроме того, дистанционное зондирование оказывает огромное влияние на повседневную жизнь: от прогнозов погоды до сообщений об изменении климата или стихийных бедствиях . Например, 80% немецких студентов пользуются услугами Google Earth ; только в 2006 году программу скачали 100 миллионов раз. Но исследования показали, что лишь небольшая часть из них знает больше о данных, с которыми работает. [44] Существует огромный разрыв в знаниях между применением и пониманием спутниковых изображений. Дистанционное зондирование играет в школах лишь второстепенную роль, несмотря на политические претензии на усиление поддержки преподавания этого предмета. [45] Многие компьютерные программы, специально разработанные для школьных уроков, еще не реализованы из-за их сложности. Таким образом, предмет либо вообще не интегрирован в учебную программу, либо не проходит этап интерпретации аналоговых изображений. Фактически, предмет дистанционного зондирования требует консолидации физики и математики, а также знаний в области средств массовой информации и методов, помимо простой визуальной интерпретации спутниковых изображений.

Многие учителя проявляют большой интерес к предмету «дистанционное зондирование», будучи мотивированы интегрировать эту тему в преподавание при условии рассмотрения учебной программы. Во многих случаях такое поощрение терпит неудачу из-за запутанной информации. [46] В целях устойчивой интеграции дистанционного зондирования такие организации, как EGU или Digital Earth [47], поощряют разработку учебных модулей и учебных порталов . Примеры включают: FIS – Дистанционное зондирование на школьных уроках , [48] Geospektiv , [49] Ychange , [50] или Spatial Discovery, [51] для повышения квалификации в области средств массовой информации и методов, а также независимого обучения.

Программное обеспечение

Данные дистанционного зондирования обрабатываются и анализируются с помощью компьютерного программного обеспечения, известного как приложение дистанционного зондирования . Для обработки данных дистанционного зондирования существует большое количество собственных приложений и приложений с открытым исходным кодом.

Дистанционное зондирование с помощью гамма-лучей

Гамма-лучи применяются для разведки полезных ископаемых с помощью дистанционного зондирования. В 1972 году более двух миллионов долларов было потрачено на применение дистанционного зондирования с помощью гамма-лучей для разведки полезных ископаемых. Гамма-лучи используются для поиска месторождений урана. Наблюдая за радиоактивностью калия, можно обнаружить медно-порфировые месторождения. Было обнаружено, что высокое соотношение урана и тория связано с наличием гидротермальных месторождений меди. Известно также, что радиационные узоры возникают над месторождениями нефти и газа, но считалось, что некоторые из этих узоров обусловлены поверхностными почвами, а не нефтью и газом. [52]

Спутники

Шесть спутников наблюдения Земли, входящие в группировку спутников A-train по состоянию на 2014 год.

Спутник наблюдения Земли или спутник дистанционного зондирования Земли — это спутник , используемый или предназначенный для наблюдения Земли (EO) с орбиты , включая спутники-шпионы и аналогичные спутники, предназначенные для невоенных целей, таких как мониторинг окружающей среды , метеорология , картография и другие. Наиболее распространенным типом являются спутники для съемки Земли, которые делают спутниковые изображения , аналогичные аэрофотоснимкам ; некоторые спутники EO могут выполнять дистанционное зондирование без формирования изображений, например, при радиозатмении GNSS .

Первое использование спутникового дистанционного зондирования можно приурочить к запуску Советским Союзом первого искусственного спутника « Спутник-1 » 4 октября 1957 года . [53] «Спутник-1» отправил обратно радиосигналы, которые ученые использовали для изучения ионосферы . [54] Агентство по баллистическим ракетам армии США запустило первый американский спутник « Эксплорер-1 » для Лаборатории реактивного движения НАСА 31 января 1958 года. Информация, полученная от его радиационного детектора, привела к открытию радиационных поясов Ван Аллена на Земле . [55] Космический корабль « ТИРОС -1» , запущенный 1 апреля 1960 года в рамках программы НАСА « Спутник телевизионного инфракрасного наблюдения » (ТИРОС), отправил обратно первые телевизионные кадры погодных условий, которые были сняты из космоса. [53]

В 2008 году на орбите находилось более 150 спутников наблюдения Земли, которые записывали данные как с помощью пассивных, так и с активных датчиков и ежедневно получали более 10 терабит данных. [53] К 2021 году их общее количество выросло до более чем 950, причем наибольшее количество спутников эксплуатируется американской компанией Planet Labs . [56]

Большинство спутников наблюдения Земли оснащены приборами, которые следует использовать на относительно небольшой высоте. Большинство из них вращаются на высоте от 500 до 600 километров (от 310 до 370 миль). Нижние орбиты имеют значительное сопротивление воздуха , что делает необходимыми частые маневры по перезагрузке орбиты. Спутники наблюдения Земли ERS-1, ERS-2 и Envisat Европейского космического агентства, а также космический аппарат MetOp ЕВМЕТСАТ работают на высоте около 800 км (500 миль). Космические корабли «Проба-1» , «Проба-2» и SMOS Европейского космического агентства наблюдают за Землей с высоты около 700 км (430 миль). Спутники наблюдения Земли ОАЭ DubaiSat-1 и DubaiSat-2 также размещены на околоземных орбитах (НОО) и предоставляют спутниковые снимки различных частей Земли. [57] [58]

Чтобы получить глобальное покрытие с низкой орбитой, используется полярная орбита . Низкая орбита будет иметь орбитальный период примерно 100 минут, а Земля будет вращаться вокруг своей полярной оси примерно на 25 ° между последовательными орбитами. Наземная траектория перемещается на запад на 25 ° на каждом витке, что позволяет сканировать разные участки земного шара на каждом витке. Большинство из них находятся на солнечно-синхронных орбитах .

Геостационарная орбита высотой 36 000 км (22 000 миль) позволяет спутнику зависать над постоянной точкой на Земле, поскольку период обращения на этой высоте составляет 24 часа. Это позволяет непрерывно покрывать более 1/3 Земли одним спутником, поэтому три спутника, расположенные на расстоянии 120 ° друг от друга, могут покрыть всю Землю. Этот тип орбиты в основном используется для метеорологических спутников .

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Шовенгердт, Роберт А. (2007). Дистанционное зондирование: модели и методы обработки изображений (3-е изд.). Академическая пресса . п. 2. ISBN 978-0-12-369407-2. Архивировано из оригинала 1 мая 2016 года . Проверено 15 ноября 2015 г.
  2. ^ Шотт, Джон Роберт (2007). Дистанционное зондирование: подход цепочки изображений (2-е изд.). Издательство Оксфордского университета . п. 1. ISBN 978-0-19-517817-3. Архивировано из оригинала 24 апреля 2016 года . Проверено 15 ноября 2015 г.
  3. ^ Го, Хуадун; Хуан, Цинни; Ли, Синьу; Сунь, Чжунчанг; Чжан, Ин (2013). «Пространственно-временной анализ городской среды на основе модели растительности – непроницаемой поверхности – почвы» (PDF) . Журнал прикладного дистанционного зондирования . 8 : 084597. Бибкод : 2014JARS....8.4597G. дои : 10.1117/1.JRS.8.084597 . S2CID  28430037. Архивировано (PDF) из оригинала 19 июля 2018 года . Проверено 27 октября 2021 г.
  4. ^ Лю, Цзянь Го и Мейсон, Филиппа Дж. (2009). Основная обработка изображений для ГИС и дистанционного зондирования. Уайли-Блэквелл . п. 4. ISBN 978-0-470-51032-2. Проверено 2 апреля 2023 г.
  5. ^ «Спасение обезьян». СПИ Профессионал. Архивировано из оригинала 4 февраля 2016 года . Проверено 1 января 2016 г.
  6. ^ Ховард, А.; и другие. (19 августа 2015 г.). «Дистанционное зондирование и картирование среды обитания бородатых обезьян-капуцинов (Sapajus libidinosus): ландшафты для использования каменных орудий». Журнал прикладного дистанционного зондирования . 9 (1): 096020. doi :10.1117/1.JRS.9.096020. S2CID  120031016.
  7. ^ Инноченти, Фабрицио; Робинсон, Род; Гардинер, Том; Финлейсон, Эндрю; Коннор, Энди (2017). «Измерения выбросов метана на свалках с помощью лидара дифференциального поглощения (DIAL)». Дистанционное зондирование . 9 (9): 953. Бибкод : 2017RemS....9..953.. doi : 10.3390/rs9090953 .
  8. ^ К. Баиндир; Джей Ди Фрост; CF Barnes (январь 2018 г.). «Оценка и улучшение обнаружения некогерентных изменений SAR при разливах нефти на морской поверхности». IEEE Дж. Оушен. англ . 43 (1): 211–220. Бибкод : 2018IJOE...43..211B. дои : 10.1109/JOE.2017.2714818. S2CID  44706251.
  9. ^ «Science@NASA - Технология: дистанционное зондирование» . Архивировано из оригинала 29 сентября 2006 года . Проверено 18 февраля 2009 г.
  10. ^ Чжао, Кайгуан; Суарес, Хуан С; Гарсия, Мариано; Ху, Тунси; Ван, Ченг; Лондо, Алексис (2018). «Полезность многовременного лидара для мониторинга лесов и углерода: рост деревьев, динамика биомассы и поток углерода». Дистанционное зондирование окружающей среды . 204 : 883–897. Бибкод : 2018RSEnv.204..883Z. дои : 10.1016/j.rse.2017.09.007.
  11. ↑ Просто сядьте, и вы услышите сказку, сказку о путешествии на планктон. Архивировано 10 августа 2021 года в земных экспедициях НАСА на Wayback Machine , 15 августа 2018 года.
  12. ^ Левин, Ноам; Киба, Кристофер СМ; Чжан, Цинлин; Санчес де Мигель, Алехандро; Роман, Мигель О.; Ли, Си; Портнов Борис А.; Молтан, Эндрю Л.; Йехоу, Андреас; Миллер, Стивен Д.; Ван, Чжосен; Шреста, Ранджай М.; Элвидж, Кристофер Д. (февраль 2020 г.). «Дистанционное зондирование ночных огней: обзор и взгляд на будущее». Дистанционное зондирование окружающей среды . 237 : 111443. Бибкод : 2020RSEnv.23711443L. doi :10.1016/j.rse.2019.111443. hdl : 10871/40052 . S2CID  214254543.
  13. ^ Коррадино, Клаудия; Ганчи, Гаэтана; Билотта, Джузеппе; Каппелло, Анналиса; Дель Негро, Чиро; Фортуна, Луиджи (январь 2019 г.). «Интеллектуальные системы поддержки принятия решений для вулканических применений». Энергии . 12 (7): 1216. дои : 10.3390/en12071216 .
  14. ^ Коррадино, Клаудия; Ганчи, Гаэтана; Каппелло, Анналиса; Билотта, Джузеппе; Эро, Алексис; Дель Негро, Чиро (январь 2019 г.). «Картирование недавних потоков лавы на горе Этна с использованием мультиспектральных изображений Sentinel-2 и методов машинного обучения». Дистанционное зондирование . 11 (16): 1916. Бибкод : 2019RemS...11.1916C. дои : 10.3390/rs11161916 .
  15. ^ Гольдберг, А.; Стэнн, Б.; Гупта, Н. (июль 2003 г.). «Исследование мультиспектральных, гиперспектральных и трехмерных изображений в Исследовательской лаборатории армии США» (PDF) . Материалы Международной конференции по международному синтезу [6-е] . 1: 499–506.
  16. ^ Макки, Ихаб; Юнес, Рафик; Фрэнсис, Кловис; Бьянки, Тициано; Зуккетти, Массимо (1 февраля 2017 г.). «Обследование обнаружения мин с использованием гиперспектральной визуализации». Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS . 124 : 40–53. Бибкод : 2017JPRS..124...40M. дои : 10.1016/j.isprsjprs.2016.12.009. ISSN  0924-2716.
  17. ^ Миллс, JP; и другие. (1997). «Фотограмметрия на основе архивных цифровых изображений для мониторинга тюленей». Фотограмметрическая запись . 15 (89): 715–724. дои : 10.1111/0031-868X.00080. S2CID  140189982.
  18. ^ Твисс, SD; и другие. (2001). «Топографическая пространственная характеристика среды размножения серого тюленя Halichoerus grypus с пространственным зерном подтюленя». Экография . 24 (3): 257–266. дои : 10.1111/j.1600-0587.2001.tb00198.x .
  19. ^ Стюарт, Дж. Э.; и другие. (2014). «Моделирование мелкомасштабной экологической ниши свидетельствует о том, что лактирующие серые тюлени (Halichoerus grypus) предпочитают доступ к пресной воде для питья» (PDF) . Наука о морских млекопитающих . 30 (4): 1456–1472. Бибкод : 2014MMamS..30.1456S. дои : 10.1111/mms.12126. Архивировано (PDF) из оригинала 13 июля 2021 года . Проверено 27 октября 2021 г.
  20. ^ Чжан, Чуанжун; Ли, Синьба (сентябрь 2022 г.). «Землепользование и картографирование земного покрова в эпоху больших данных». Земля . 11 (10): 1692. doi : 10.3390/land11101692 .
  21. ^ «Бегни Г. Эскадафал Р. Фонтанназ Д. и Хонг-Нга Нгуен А.-Т. (2005). Дистанционное зондирование: инструмент для мониторинга и оценки опустынивания. Les Dossiers thematiques du CSFD. Выпуск 2. 44 стр.». Архивировано из оригинала 26 мая 2019 года . Проверено 27 октября 2021 г.
  22. ^ Ван, Ран; Гамон, Джон А. (15 сентября 2019 г.). «Дистанционное зондирование биоразнообразия наземных растений». Дистанционное зондирование окружающей среды . 231 : 111218. Бибкод : 2019RSEnv.23111218W. дои : 10.1016/j.rse.2019.111218. ISSN  0034-4257. S2CID  197567301.
  23. ^ Роккини, Дуччио; Бойд, Дорин С.; Фере, Жан-Батист; Фуди, Джайлз М.; Он, Кейт С.; Лауш, Анджела; Нагендра, Харини; Вегманн, Мартин; Петторелли, Натали (февраль 2016 г.). Скидмор, Эндрю; Шовене, Алиенор (ред.). «Спутниковое дистанционное зондирование для мониторинга видового разнообразия: потенциал и подводные камни». Дистанционное зондирование в экологии и охране природы . 2 (1): 25–36. Бибкод : 2016RSEC....2...25R. дои : 10.1002/rse2.9. hdl : 11585/720672 . ISSN  2056-3485. S2CID  59446258.
  24. ^ Швайгер, Анна К.; Кавендер-Барес, Жаннин; Таунсенд, Филип А.; Хобби, Сара Э.; Мадрич, Майкл Д.; Ван, Ран; Тилман, Дэвид; Гамон, Джон А. (июнь 2018 г.). «Спектральное разнообразие растений объединяет функциональные и филогенетические компоненты биоразнообразия и предсказывает функционирование экосистемы». Экология и эволюция природы . 2 (6): 976–982. Бибкод : 2018NatEE...2..976S. дои : 10.1038/s41559-018-0551-1. ISSN  2397-334Х. PMID  29760440. S2CID  256718584.
  25. ^ Серрехон, Карлос; Валерия, Освальдо; Маршан, Филипп; Канерс, Ричард Т.; Фентон, Николь Дж. (18 февраля 2021 г.). «Негде спрятаться: обнаружение редких растений с помощью дистанционного зондирования». Разнообразие и распространение . 27 (6): 948–961. Бибкод : 2021DivDi..27..948C. дои : 10.1111/ddi.13244 . ISSN  1366-9516. S2CID  233886263.
  26. ^ «Геодезические изображения». Архивировано из оригинала 2 октября 2016 года . Проверено 29 сентября 2016 г.
  27. ^ Григорьев А.Н. (2015). «Метод коррекции радиометрических искажений мультиспектральных данных 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 .
  28. ^ НАСА (1986), Отчет панели данных EOS , Система наблюдения Земли, Система данных и информации, Отчет панели данных, Том. IIa., Технический меморандум НАСА 87777, июнь 1986 г., 62 стр. Доступно по адресу http://hdl.handle.net/2060/19860021622. Архивировано 27 октября 2021 г. на Wayback Machine.
  29. ^ К. Л. Паркинсон, А. Уорд, доктор медицинских наук Кинг (ред.) Справочный справочник по наукам о Земле - Путеводитель 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. Доступно по адресу http://eospso.gsfc. nasa.gov/ftp_docs/2006ReferenceHandbook.pdf. Архивировано 15 апреля 2010 г. в Wayback Machine.
  30. ^ GRAS-SAF (2009), Руководство пользователя продукта , Средство спутниковых приложений GRAS, версия 1.2.1, 31 марта 2009 г. Доступно по адресу http://www.grassaf.org/general-documents/products/grassaf_pum_v121.pdf. Архивировано 26 июля. 2011 в Wayback Machine
  31. ^ Максель, Ребекка. «Полет великана». Журнал «Авиация и космос» . Архивировано из оригинала 18 августа 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  32. ^ IWM, Алан Уэйкфилд, руководитель отдела фотографий (4 апреля 2014 г.). «Вид на поле боя с высоты птичьего полета: аэрофотосъемка». «Дейли телеграф» . ISSN  0307-1235. Архивировано из оригинала 18 апреля 2014 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  33. ^ аб Бэгли, Джеймс (1941). Аэрофотография и аэросъемка (1-е изд.). Йорк, Пенсильвания: Компания Maple Press.
  34. ^ "Журнал ВВС". www.airforcemag.com . Архивировано из оригинала 19 февраля 2019 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  35. ^ «Технологии военной визуализации и наблюдения (MIST)» . www.darpa.mil . Архивировано из оригинала 18 августа 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  36. ^ Индийское общество международного права - Информационный бюллетень: VOL. 15, № 4, октябрь – декабрь 2016 г. (Отчет). doi : 10.1163/2210-7975_hrd-9920-2016004.
  37. ^ "Подробно | Магеллан" . Исследование Солнечной системы: наука НАСА . Архивировано из оригинала 19 октября 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  38. ↑ Гарнер, Роб (15 апреля 2015 г.). «SOHO - Солнечная и гелиосферная обсерватория». НАСА . Архивировано из оригинала 18 сентября 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  39. ^ Кэмпбелл, Джеймс Б.; Винн, Рэндольф Х. (21 июня 2011 г.). Введение в дистанционное зондирование (5-е изд.). Нью-Йорк Лондон: Гилфорд Пресс. ISBN 978-1-60918-176-5.
  40. ^ Райерсон, Роберт А. (2010). Почему «где» важно: понимание и получение выгоды от GPS, ГИС и дистанционного зондирования: практические советы для отдельных лиц, сообществ, компаний и стран. Интернет-архив. Манотик, Онтарио: ISBN Kim Geomatics Corp. 978-0-9866376-0-5.
  41. ^ Фасселл, Джей; Рундквист, Дональд; Харрингтон, Джон А. (сентябрь 1986 г.). «Об определении дистанционного зондирования» (PDF) . Фотограмметрическая техника и дистанционное зондирование . 52 (9): 1507–1511. Архивировано из оригинала (PDF) 4 октября 2021 года.
  42. ^ Прюитт, Эвелин Л. (1979). «Управление военно-морских исследований и географии». Анналы Ассоциации американских географов . 69 (1): 103–108. doi :10.1111/j.1467-8306.1979.tb01235.x. ISSN  0004-5608. JSTOR  2569553.
  43. ↑ Колен, Джерри (8 апреля 2015 г.). «Обзор Исследовательского центра Эймса». НАСА . Архивировано из оригинала 28 сентября 2021 года . Проверено 19 февраля 2019 г.
  44. ^ Диттер Р., Хаспель М., Ян М., Коллар И., Зигмунд А., Фириг К., Фольц Д., Зигмунд А. (2012) Геопространственные технологии в школе - теоретическая концепция и практическое внедрение в школах K-12. В: Международный журнал по интеллектуальному анализу данных, моделированию и управлению (IJDMMM): FutureGIS: Riding the Wave of the Растущее общество, владеющее геопространственными технологиями; Том. Икс
  45. ^ Сторк, Э.Дж., Сакамото, С.О. и Коуэн, Р.М. (1999) «Интеграция научных исследований посредством использования изображений Земли в учебной программе средней школы», Proc. IEEE Транс. Геосци. Дистанционное зондирование 37, 1801–1817 гг.
  46. ^ Беднарц, Юго-Запад; Уизенант, SE (июль 2000 г.). «Миссия географии: объединение национальных географических стандартов, инновационных технологий и НАСА». IGARSS 2000. Международный симпозиум IEEE 2000 по геонаукам и дистанционному зондированию. Учитывать пульс планеты: роль дистанционного зондирования в управлении окружающей средой. Протоколы (Кат. № 00CH37120) . Том. 6. С. 2780–2782 т.6. дои : 10.1109/IGARSS.2000.859713. ISBN 0-7803-6359-0. S2CID  62414447.
  47. ^ Цифровая Земля
  48. ^ «FIS - Дистанционное зондирование на школьных уроках» . Архивировано из оригинала 26 октября 2012 года . Проверено 25 октября 2012 г.
  49. ^ "Геоспектив". Архивировано из оригинала 2 мая 2018 года . Проверено 1 июня 2018 г.
  50. ^ "ИЗМЕНЕНИЕ". Архивировано из оригинала 17 августа 2018 года . Проверено 1 июня 2018 г.
  51. ^ «Карта местности - Пространственное открытие» . Архивировано из оригинала 29 ноября 2014 года . Проверено 27 октября 2021 г.
  52. ^ Грасти, Р. (1976). Применение гамма-излучения в дистанционном зондировании (1-е изд.). Берлин: Springer-Verlag. п. 267. ИСБН 978-3-642-66238-6.
  53. ^ abc Татем, Эндрю Дж.; Гетц, Скотт Дж.; Хэй, Саймон И. (2008). «Пятьдесят лет спутникам наблюдения Земли». Американский учёный . 96 (5): 390–398. дои : 10.1511/2008.74.390. ПМК 2690060 . ПМИД  19498953. 
  54. ^ Кузнецов, В.Д.; Синельников В.М.; Альперт, С.Н. (июнь 2015 г.). «Яков Альперт: Спутник-1 и первый спутниковый ионосферный эксперимент». Достижения в космических исследованиях . 55 (12): 2833–2839. Бибкод : 2015AdSpR..55.2833K. дои : 10.1016/j.asr.2015.02.033.
  55. ^ "Джеймс А. Ван Аллен". nmspacemuseum.org . Музей истории космоса Нью-Мексико . Проверено 14 мая 2018 г.
  56. ^ «Сколько спутников наблюдения Земли будут вращаться вокруг планеты в 2021 году?» 18 августа 2021 г.
  57. ^ "DubaiSat-2, спутник наблюдения Земли ОАЭ" . Космический центр Мохаммеда бен Рашида. Архивировано из оригинала 17 января 2019 года . Проверено 4 июля 2016 г.
  58. ^ "DubaiSat-1, спутник наблюдения Земли ОАЭ" . Космический центр Мохаммеда бен Рашида. Архивировано из оригинала 4 марта 2016 года . Проверено 4 июля 2016 г.

дальнейшее чтение

Внешние ссылки