遥感技术给你的生活带来了哪些便利?

遥感是一种不需要直接接触而能够探测和识别目标的技术，在生活中用照相机摄像留念就是最普通的遥感。在飞机上对地面物体拍摄航空相片，使遥感在军事侦察、农业生产、石油勘探等方面显示出了巨大的作用。

卫星给我们民用生活领域带来的最主要的就是卫星遥感，卫星通信和卫星导航三个方面，而且这也全方面的渗透到了我们的日常生活当中。比如卫星遥感主要就是在气象，农业，环境监测和制图方面，给了我们很大的便利。

这次成功发射的遥感卫星进一步的提升了我国的卫星在海陆观测上的能力，可以对我们国家海上的船舶进行观测，即使海上出现了突发事件，可以运用遥感卫星得到信息反馈，得到及时的救援，这次发射的卫星可以满足我们国家在减灾、环保、水利等多方面的应用需求。

可用来获取其反射、辐射或散射的电磁波信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。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。

遥感直接判断土壤类型吗?

1、- 影像变化检测：比较多时期的遥感影像，检测地貌特征的变化，如河流演变、土地利用变化等。 辅助数据和地形分析：结合地形数据和其他地理数据来进一步解译地貌特征。地形数据，如数字高程模型（DEM），可以提供地貌起伏和坡度等信息。其他地理数据，如地质图、土壤数据等，可以提供与地貌相关的上下文信息。

2、遥感图像有两种一种是三色图，颜色由红、蓝、黑组成，陆地为红色和黑褐色，通过颜色深浅来判断土壤和岩石，岩石颜色较土壤深。第二种为处理过的彩色图，直接看就行。

3、解译标志有直接标志和间接标志.直接标志是地物本身的有关属性在图像上的直接反映。如形状、大小、色调、阴影等。间接标志是指与地物的属性有内在联系，通过相关分析能够推断其性质的影像特征。形状（Shape）形状是指地物外部轮廓的形状在影像上的反映。

4、土壤：土壤的回波主要与土壤的含水量、粗糙度和土壤果粒结构类型有关。一般来说，土壤的含水量增加，其表面对电磁波的反射增加，回波增强，穿透减弱。城市：村庄、集镇在雷达图像上表现为集聚成一片的亮点群，回波强度偏高。

通过遥感技术获取农作物种植种类的方法

这种调查方法属于遥感监测方法。遥感技术是一种通过人造卫星、飞机或其他远程传感器收集地球表面信息的技术。在农业领域，遥感技术可以提供关于农作物种植种类和种植面积的估计。这种调查方法属于遥感监测方法，因为它是通过遥感技术来获取相关数据的。

农作物种植面积监测：不同的作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状，利用信息提取的方法，准确获取农作物种植面积、种植区域分布。农作物长势监测：通过遥感获取农作物的苗情、生长状况及其变化的影像，利用归一化植被指数NDVI曲线反演计算农作物的叶面积指数，从而进行长势监测分析。

农业遥感调查法。农业遥感调查指运用遥感技术采集、处理和分析农业资源和农业生产信息的方法。通过遥感技术获取农作物种植种类和种植面积的调查属于农业遥感调查法。

通过遥感技术获取农作物种植种类和种植面积估计的调查属于农作物遥感调查。农业遥感属于卫星红外遥感类。农业遥感系指利用遥感技术进行农业资源调查，土地利用现状分析，农业病虫害监测，农作物估产等农业应用的综合技术，可通过获取农作物影像数据，包括其农作物生长情况、预报预测农作物病虫害。

植被、土壤遥感

植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。

遥感监测FVC的基石是像元二分模型，其核心公式是通过计算NDVI（归一化植被指数）与土壤背景的差异来估算FVC。这个过程首先将NDVI分为土壤和植被两部分，然后计算两者之间的比例，最后确定为5个等级的覆盖度，从轻度覆盖到密集覆盖。

植被的遥感研究不仅可用于植被类型划分，而且已进一步研究其季节变化、动态变化、作物估产，充分利用多时相的优势对小麦、水稻、棉花、大豆等作物预报产量。我国已在河南、河北、北京、天津、黄淮海平原的313个县市开展了小麦估产工作（徐希儒，1991）。

农业遥感利用卫星遥感技术和其他地面监测手段，对农业生产环境进行动态监测和评估。 主要监测指标包括植被生长情况，通过多光谱遥感技术获得植被指数、覆盖度和绿度等信息。 农业遥感可以及时了解农作物生产情况，如产量和品质，从而指导优化农业生产。

对于植被影响土壤水分遥感的大小 ， 提出了 “光学植被盖度”新概念来衡量 ， 并用遥感法进行估 测 。用分解象元法排除植被干扰来提取土壤水分光谱信息 。采用土壤水分光谱法并借助回归分析建立土壤 水分遥感的 TM 数据模型 。以此为桥梁 ， 建立了 AV HRR 数据模型 。