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2025-01-21 09:33:29遙感標(biāo)委會(huì): 遙感標(biāo)委會(huì)，全稱全國(guó)遙感技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)，是中國(guó)負(fù)責(zé)遙感技術(shù)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化工作的專業(yè)機(jī)構(gòu)。它主要負(fù)責(zé)遙感技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制修訂、宣貫實(shí)施及國(guó)際化等工作，旨在通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化手段推動(dòng)遙感技術(shù)的規(guī)范化、統(tǒng)一化和國(guó)際化發(fā)展。遙感標(biāo)委會(huì)在促進(jìn)遙感技術(shù)應(yīng)用、提高遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量和互操作性等方面發(fā)揮著重要作用，為遙感行業(yè)的健康發(fā)展提供了有力支撐。更多詳細(xì)信息，可訪問(wèn)儀器網(wǎng)（www.sdczts.cn）進(jìn)一步了解。

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全國(guó)遙感技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì) 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)成功立項(xiàng)

航天遙感技術(shù)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和軍事的很多方面獲得廣泛的應(yīng)用。例如應(yīng)用于氣象觀測(cè)、資源考察、地圖測(cè)繪和軍事偵察等。

3288
2017-07-03
遙感標(biāo)委會(huì) 遙感影像微波輻射計(jì)

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遙感標(biāo)委會(huì)問(wèn)答

2025-08-22 15:30:29量熱儀反標(biāo)怎么使用: 在科研與工業(yè)分析中，量熱儀反標(biāo)是一項(xiàng)關(guān)鍵操作技術(shù)，能顯著提升測(cè)量的準(zhǔn)確性和重復(fù)性。本文將詳細(xì)介紹量熱儀反標(biāo)的操作流程、注意事項(xiàng)及其在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)，幫助使用者更科學(xué)高效地利用設(shè)備。通過(guò)對(duì)反標(biāo)方法的深入講解，確保各類實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)檢測(cè)人員能夠掌握正確操作技巧，以獲得更精確的熱測(cè)數(shù)據(jù)。量熱儀反標(biāo)，簡(jiǎn)稱反向校準(zhǔn)，是為了校正儀器在測(cè)量過(guò)程中可能出現(xiàn)的偏差，從而確保結(jié)果的真實(shí)性和可靠性。在日常應(yīng)用中，反標(biāo)操作不僅可以檢測(cè)儀器的使用狀態(tài)，還能提前發(fā)現(xiàn)潛在的儀器故障，從而采取維護(hù)措施。正確的反標(biāo)操作流程，不但提高測(cè)量的準(zhǔn)確率，也延長(zhǎng)了衡器設(shè)備的使用壽命。在進(jìn)行量熱儀反標(biāo)之前，首先需要準(zhǔn)備好所有必要的設(shè)備和材料，包括標(biāo)準(zhǔn)熱源、校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)物、干凈的反標(biāo)器皿以及校準(zhǔn)用的溫度傳感器。操作前應(yīng)將儀器充分預(yù)熱，確保所有測(cè)量部件處于穩(wěn)定狀態(tài)。此時(shí)，測(cè)量環(huán)境的溫度和濕度也應(yīng)保持穩(wěn)定，以避免環(huán)境因素對(duì)校準(zhǔn)結(jié)果產(chǎn)生干擾。具體的反標(biāo)步驟包括以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：將標(biāo)準(zhǔn)熱源（如純水）置于反標(biāo)器皿中，確保其溫度與儀器設(shè)定的校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)一致。然后依照設(shè)備說(shuō)明，將反標(biāo)器與量熱儀連接，啟動(dòng)測(cè)量程序。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，觀察溫度變化和時(shí)間參數(shù)，確認(rèn)結(jié)果與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)值一致。若存在偏差，需要對(duì)儀器進(jìn)行調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)完畢后再次進(jìn)行反標(biāo)驗(yàn)證，直到結(jié)果符合標(biāo)準(zhǔn)為止。在操作過(guò)程中，保持反標(biāo)器的清潔和干燥非常重要。任何污染物、氣泡或水分殘留都可能影響測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。應(yīng)確保使用的標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)具有明確的校準(zhǔn)證書，并定期更換，以避免因標(biāo)準(zhǔn)物失準(zhǔn)而導(dǎo)致的誤差積累。反標(biāo)過(guò)程中，還應(yīng)注意儀器的維護(hù)與校準(zhǔn)頻次。通常建議每半年進(jìn)行一次反標(biāo)操作，特別是在頻繁使用的情況下。對(duì)于儀器出現(xiàn)異常讀數(shù)或性能波動(dòng)時(shí)，應(yīng)立即進(jìn)行反標(biāo)檢測(cè)，以確保儀器功能的正常運(yùn)行。這也有助于提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在的問(wèn)題，從而減少維修成本和避免因設(shè)備故障導(dǎo)致的測(cè)量誤差。值得強(qiáng)調(diào)的是，操作反標(biāo)并非僅僅是一次性工作，而是保證長(zhǎng)期測(cè)量精度的基礎(chǔ)?？茖W(xué)的反標(biāo)方法結(jié)合合理的維護(hù)策略，能有效延長(zhǎng)儀器使用壽命并提升測(cè)量數(shù)據(jù)的可信度。在實(shí)際應(yīng)用中，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和規(guī)范操作相輔相成，幫助操作者不斷優(yōu)化操作流程。總結(jié)而言，量熱儀反標(biāo)是一項(xiàng)關(guān)系到測(cè)量度的基礎(chǔ)技術(shù)，應(yīng)嚴(yán)格按照操作規(guī)程進(jìn)行。除了確保設(shè)備的校準(zhǔn)外，持續(xù)的維護(hù)和規(guī)范的管理同樣不可忽視。未來(lái)，隨著技術(shù)的發(fā)展，量熱儀反標(biāo)的自動(dòng)化和智能化趨勢(shì)也在逐步推進(jìn)，將可能極大簡(jiǎn)化操作流程，提高效率。專業(yè)人士應(yīng)不斷學(xué)習(xí)新技術(shù)，結(jié)合實(shí)際需求，不斷優(yōu)化反標(biāo)方法，為科研和工業(yè)生產(chǎn)提供可靠的熱量數(shù)據(jù)支持。

2023-06-12 10:35:36轉(zhuǎn)載 | 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）監(jiān)督分類: 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）非監(jiān)督分類是一種面對(duì)數(shù)據(jù)本身的分類方法，與之相對(duì)應(yīng)的：監(jiān)督分類，則是面向先驗(yàn)知識(shí)的分類方法。監(jiān)督分類是指給定已知類型的數(shù)據(jù)，通過(guò)建模的方式將這些數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的類型建立映射關(guān)系，并將這種關(guān)系應(yīng)用到未知類型的數(shù)據(jù)上的過(guò)程。如果每種類型用一個(gè)數(shù)字來(lái)表示，分類任務(wù)可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區(qū)ROI工具監(jiān)督分類需要有已知類型的數(shù)據(jù)集作為先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，稱為訓(xùn)練集。一般可以通過(guò)目視解譯，或者實(shí)地樣方調(diào)查的方式獲取訓(xùn)練集。構(gòu)建訓(xùn)練集的方法如下：在主菜單②工具欄中點(diǎn)擊打開Region of Interest（ROI) Tool，進(jìn)行興趣區(qū)選取：ROI工具最基本的ROI選取過(guò)程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調(diào)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(diǎn)擊復(fù)選框⑤所示的Multi Part復(fù)選框，然后在影像上繪制兩個(gè)疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。使用File可以進(jìn)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(duì)ROI本身進(jìn)行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計(jì)算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對(duì)ROI范圍內(nèi)的圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對(duì)圖像進(jìn)行裁剪。除了使用不同形狀進(jìn)行框選，還可以使用像元，自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)，閾值選取等方式產(chǎn)生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細(xì)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(cè)Contents選項(xiàng)卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請(qǐng)讀者自行查閱。監(jiān)督分類在訓(xùn)練集選擇完畢后就可以進(jìn)行監(jiān)督分類，ENVI中提供了多種監(jiān)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Net）支持向量機(jī)（Support Vector Machine）波譜角（Spectral Angle Mapper）這里我們介紹兩種監(jiān)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(xì)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(cè)Contents選項(xiàng)卡中Classification->Supervised Methods中，最大似然法定義為:最大似然分類假設(shè)每個(gè)波段中每個(gè)類別的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，并計(jì)算給定像素屬于特定類別的概率。每個(gè)像素被分配到具有最高概率（即最大似然）的類別。根據(jù)該定義，最大似然法將每個(gè)類別投影到特定的分布上，分類問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為分布相似性問(wèn)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(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，需要強(qiáng)調(diào)的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結(jié)果進(jìn)行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。分類結(jié)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(jìn)行匹配。該算法通過(guò)計(jì)算光譜之間的角度并將它們視為維數(shù)等于波段數(shù)的空間中的向量來(lái)確定兩個(gè)光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來(lái)自 ASCII 文件或光譜庫(kù)，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(gè)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(dǎo)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(biāo)準(zhǔn)光譜。SAM的本質(zhì)是將分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)比未知類別數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)光譜的余弦距離的問(wèn)題。需要強(qiáng)調(diào)的是，我們選擇主成分分析的結(jié)果進(jìn)行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。分類結(jié)果如下所示：小結(jié)本文中我們介紹了兩種監(jiān)督分類的方法，相對(duì)于非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類通過(guò)融入先驗(yàn)知識(shí)，提供了有明確類別的結(jié)果，這大大減少了進(jìn)行后續(xù)處理的成本。但是對(duì)于遙感應(yīng)用來(lái)說(shuō)，獲取地面真值的成本較高，通過(guò)目視解譯的方式會(huì)不可避免地引入人為誤差，給結(jié)果帶來(lái)不確定性。正如上一篇文章提到，數(shù)據(jù)和特征決定了分類的上限，而分類的方法只能逼近這個(gè)上限。如何構(gòu)建質(zhì)量高、數(shù)量多的訓(xùn)練集，權(quán)衡成本是監(jiān)督分類需要考慮的問(wèn)題。

2023-05-09 09:29:50Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)——森: 在陸地生態(tài)系統(tǒng)中，森林是最大的有機(jī)碳庫(kù)，是陸地中重要的碳匯和碳源，因此了解森林生態(tài)系統(tǒng)在碳循環(huán)中的作用，對(duì)于研究陸氣系統(tǒng)的碳循環(huán)乃至全球碳循環(huán)都是一個(gè)基礎(chǔ)，具有重要的意義。易科泰光譜成像與無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)研究中心最新推出Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)，助力森林碳循環(huán)研究及應(yīng)用。性能特點(diǎn)：8旋翼專業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)，搭載VNIR/NIR高光譜成像、機(jī)載PC及激光雷達(dá)可飛行作業(yè)20分鐘以上，有效覆蓋面積超10ha厘米級(jí)地面分辨率，50m高度高光譜成像地面分辨率達(dá)3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可達(dá)2cm50m高單樣線飛行作業(yè)可自動(dòng)采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數(shù)據(jù)高密度三維點(diǎn)云，精確度2.5cm，最高可達(dá)3次回波，50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/m2專業(yè)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)方案，同步獲取高光譜與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數(shù)、高密度三維點(diǎn)云、三維測(cè)量數(shù)據(jù)、分類點(diǎn)云、DTM等應(yīng)用于大范圍、多維度的森林遙感研究、碳循環(huán)研究、林木三維表型測(cè)量、植被資源調(diào)查、森林物種多樣性研究、植被生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化研究等案例一：森林碳庫(kù)分布研究森林地上生物量（AGB）的估算對(duì)于碳循環(huán)建模和氣候變化緩解方案的制定至關(guān)重要。來(lái)自意大利、美國(guó)和英國(guó)的研究人員將主動(dòng)和被動(dòng)傳感器結(jié)合，其中被動(dòng)型高光譜數(shù)據(jù)記錄了潛在與森林生物量相關(guān)的冠層光譜信息，并將這些信息與主動(dòng)型小型激光雷達(dá)獲取的參數(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了在不同尺度上對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的有機(jī)碳分布進(jìn)行遙感計(jì)算。研究區(qū)域位于塞拉利昂的戈拉雨林國(guó)家公園 (GRNP) 內(nèi)，處于西非潮濕的上幾內(nèi)亞森林帶的最西端，該地區(qū)的森林主要為濕潤(rùn)低地常綠林，部分地區(qū)主要為干燥低地常綠和半落葉林類型。圖1.1 位于塞拉利昂和利比里亞之間的研究區(qū)域研究人員采用偏最小二乘回歸（PLSR）處理多輸入和多重共線性問(wèn)題，計(jì)算投影中的重要性變量（VIP），以評(píng)價(jià)各預(yù)測(cè)因子對(duì)生物量的重要性。結(jié)果表明，當(dāng)單獨(dú)使用高光譜波段時(shí)，其預(yù)測(cè)能力有限(R2 =0.36)，用植被指數(shù)替代高光譜波段的改善較小(R2 =0.67)，僅基于激光雷達(dá)指標(biāo)，PLS預(yù)測(cè)AGB的決定系數(shù)（R2）為0.64，當(dāng)再將高光譜波段添加到激光雷達(dá)度量中，精度得到了適度的提高（R2 =0.70）。圖1.2 （左）不同輸入的預(yù)測(cè)與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)AGB的散點(diǎn)圖：(A)激光雷達(dá)指標(biāo)，(B)高光譜波段，(C)激光雷達(dá)指標(biāo)和 VI，(D)激光雷達(dá)指標(biāo)和高光譜波段；（右）7個(gè)高度等級(jí)，每個(gè)等級(jí)間隔10m的70個(gè)樣地(總面積= 87500m2)范圍的AGB和樹木數(shù)量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相當(dāng)于其他植被類型的2倍，本研究中提出的高光譜和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合相關(guān)的發(fā)現(xiàn)非常具有意義，有助于擴(kuò)大該系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合適用性的研究，進(jìn)而對(duì)全球氣候變化研究做出更重要的貢獻(xiàn)。案例二：森林碳匯定量評(píng)估比較森林地上生物量生物量是影響氣候變化和森林生產(chǎn)力的重要因素，因此評(píng)估森林對(duì)碳匯和碳循環(huán)的貢獻(xiàn)程度具有重要的意義。韓國(guó)科研人員借助高精度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)字航空攝影測(cè)量圖像、高光譜圖像等空間信息，對(duì)森林碳匯信息進(jìn)行定量評(píng)估。研究區(qū)位于韓國(guó)慶尚南道巨濟(jì)市，該區(qū)域森林密度相對(duì)較低，樹種多樣，森林資源豐富，選取研究區(qū)內(nèi)2km*2km的區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集?；诟吖庾V數(shù)據(jù)中每個(gè)樹種的光譜信息，使用馬氏距離法對(duì)樹種進(jìn)行精確分類，基于高密度的LiDAR數(shù)據(jù)提取森林資源。圖2.1 從左至右依次為：研究區(qū)；激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；高光譜圖像圖2.2 （左）樹種分類結(jié)果；（右）利用高密度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取地理和森林資源的結(jié)果將激光雷達(dá)與數(shù)字航拍圖像、高光譜圖像相結(jié)合計(jì)算了混交林、針葉林和闊葉林的碳匯，同時(shí)通過(guò)對(duì)森林資源的樹種和年齡信息進(jìn)行量化，借助激光雷達(dá)和數(shù)字圖像信息對(duì)樹種、年份、區(qū)域的碳匯進(jìn)行計(jì)算。利用激光雷達(dá)信息和圖像分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)選定的區(qū)域、行政區(qū)、年份進(jìn)行森林信息和碳匯評(píng)估分析，實(shí)現(xiàn)了精確地碳匯信息提取，結(jié)果如2.3/2.4所示。圖2.3 多傳感器結(jié)合的混交林、針葉林和闊葉林的碳匯估算結(jié)果圖2.4 基于激光雷達(dá)和圖像信息的森林信息和碳匯評(píng)估，從左至右：第一行（激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；DSM；DEM；樹高信息）；第二行（樹種信息圖；增長(zhǎng)量分析圖；碳吸收分布圖；土地覆蓋圖）易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用，為碳源碳匯定量評(píng)估、植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、森林遙感研究、林木表型分析、林業(yè)測(cè)繪等領(lǐng)域提供一體化多傳感器立體遙感技術(shù)方案。參考文獻(xiàn)：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.