衛星遙感演算法

① 遙感技術可以運用到哪些方面

遙感可以分為可見光遙感、紅外遙感、多譜段遙感、紫外遙感和微波遙感。

1、可見光遙感：應用比較廣泛的一種遙感方式。對波長為0.4～0.7微米的可見光的遙感一般採用感光膠片（圖像遙感）或光電探測器作為感測元件。可見光攝影遙感具有較高的地面解析度，但只能在晴朗的白晝使用。

2、紅外遙感：又分為近紅外或攝影紅外遙感，波長為0.7～1.5微米,用感光膠片直接感測；中紅外遙感,波長為1.5～5.5微米；遠紅外遙感,波長為5.5～1000微米。中、遠紅外遙感通常用於遙感物體的輻射，具有晝夜工作的能力。常用的紅外遙感器是光學機械掃描儀。

3、多譜段遙感：利用幾個不同的譜段同時對同一地物（或地區）進行遙感，從而獲得與各譜段相對應的各種信息。將不同譜段的遙感信息加以組合，可以獲取更多的有關物體的信息，有利於判釋和識別。常用的多譜段遙感器有多譜段相機和多光譜掃描儀。

4、紫外遙感：對波長0.3～0.4微米的紫外光的主要遙感方法是紫外攝影。

5、微波遙感：對波長1～1000毫米的電磁波（即微波）的遙感。微波遙感具有晝夜工作能力，但空間解析度低。雷達是典型的主動微波系統，常採用合成孔徑雷達作為微波遙感器。

這是20世紀60年代興起的一種探測技術，是根據電磁波的理論，應用各種感測儀器對遠距離目標所輻射和反射的電磁波信息，進行收集、處理，並最後成像，從而對地面各種景物進行探測和識別的一種綜合技術，通過遙感技術，可查詢到高分一號、高分二號、資源三號等國產高解析度遙感影像。

(1)衛星遙感演算法擴展閱讀

遙感技術是從遠距離感知目標反射或自身輻射的電磁波、可見光、紅外線，對目標進行探測和識別的技術。例如航空攝影就是一種遙感技術。人造地球衛星發射成功，大大推動了遙 感技術的發展。

現代遙感技術主要包括信息的獲取、傳輸、存儲和處理等環節。完成上述功能的全套系統稱為遙感系統，其核心組成部分是獲取信息的遙感器。遙感器的種類很多，主要有照相機、電視攝像機、多光譜掃描儀、成像光譜儀、微波輻射計、合成孔徑雷達等。傳輸設備用於將遙感信息從遠距離平台(如衛星)傳回地面站。信息處理設備包括彩色合成儀、圖像判讀儀和數字圖像處理機等。

任何物體都有不同的電磁波反射或輻射特徵。航空航天遙感就是利用安裝在飛行器上的遙感器感測地物目標的電磁輻射特徵，並將特徵記錄下來，供識別和判斷。把遙感器放在高空氣球、飛機等航空器上進行遙感，稱為航空遙感。

② 衛星遙感測量農田面積准確嗎准確率多少

看你的影像解析度了，你要是0.1米解析度的影像那差的也不大，但是一般免費的都是30米的，那就大了，只能針對大面積估產了

③ 遙感技術的未來發展趨勢是什麼呀

遙感服務市場快速增長

與國外相比，中國遙感應用產業起步較晚，遙感商用民用化要遠遠落後於發達國家。2019年，中國遙感衛星的商用化率僅為21.4%，而全球遙感衛星商用化率為48.0%。

近年來隨著衛星遙感及空間信息服務行業需求的增長和鼓勵政策的不斷落地，國內遙感衛星的發射數量逐年增加，中國遙感市場持續快速增長。2018年，中國遙感服務市場規模為130.7億元，同比增長19.1%，約佔全球遙感服務市場規模的15.4%。2019年，中國遙感服務市場規模為155.0億元左右。

——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國遙感行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

④ 衛星數據的獲取

應用SEBS方法計算地表蒸發量，首先要通過遙感數據獲得幾個陸面物理參數，例如反照率、溫度、比輻射率和植被覆蓋度等。為了獲得這些參數必須對遙感圖像進行一系列處理，對不同遙感圖像處理方法也不一樣。在這里可以選擇的遙感數據為美國國家海洋氣象局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)的AVHRR(The Advanced Very High Resolution Radiometer)數據。

NOAA系列氣象衛星是NOAA的第三代氣象觀測衛星，採用近極地太陽同步近圓形軌道，雙星系統，軌道高度為833～870km。NOAA系列氣象衛星所攜帶的AVHRR感測器(高級甚高解析度輻射計，Advanced Very High Resolution Radiometer)為一台旋轉平面鏡式光機掃描儀，主要用於觀測雲層的分布及海域的溫度變化，探測器的掃描角度為±55.4°，掃描寬度為2800km，因此兩條軌道可以覆蓋我國大部分國土，三條軌道可以完全覆蓋我國。其空間解析度為1.1km，部分地區為4km，與TM、MSS相比顯然較低。但AVHRR數據的一個像素相當於TM的1344個，MSS的189條，因此，應用AVHRR數據可以大大節約圖像處理的時間和費用。重訪周期為1/2天，在雙星系統下，同一地點每天有4次過境資料，時間解析度較高。同時AVHRR具有較高的輻射解析度，其數據量化等級為1024(10bit數據結構)，溫度解析度達1℃。由於掃描帶寬(2800km)，則地球曲率、大氣和目標的方向反射特徵，以及感測器掃描角和太陽高度的差異均對數據影響較大。因而，AVHRR的數據變形大，幾何畸變較嚴重，這在掃描帶兩側尤為明顯。

在AVHRR的5個通道中，Ch1、Ch2為可見光和近紅外通道，能較好地表達綠色植物對紅光的強烈吸收而對近紅外的強反射特徵，對綠色植被的生長狀況較為敏感。Ch3、Ch4、Ch5為中紅外和遠紅外通道，對水體陸地邊界、土壤和地表溫度有較好的顯示。

NOAA/AVHRR是地球資源遙感資料的主要來源之一，資料時序較長，自1982年至今的資料幾乎都可以免費從互聯網上獲取(http://www.class.noaa.gov)。與陸地衛星MSS和TM資料相比，它具有更適合大面積生態地質環境監測的許多優點，有助於及時捕捉農作物的長勢，植被時間變化，旱災、水災災情等動態變化信息。

⑤ 衛星遙感信貸技術國內首次應用，這種技術都有哪些用處

糧食大省安徽將在全國率先引入網商銀行新技術，全省16個產糧大縣的農戶不僅可以手機申請春耕貸款，通過後，還可獲得長達60天的免息貸款，覆蓋整個春耕時節。

如果拓展開來的話，可以對全國生態環境宏觀趨勢的進行監測評估，跟蹤一些突發環境事件的發生和發展。舉個例子，植樹造林。我們可以運用衛星遙感技術進行對地理要素與目標的普查、詳查，資源環境與土地變化監測。可以為林場實時提供在防護過程中周邊的環境風力變化、以及林場周遭的溫度，甚至可以為林場規劃和氣象保障提供重要參考依據。

一旦，信息變得透明可被感知，對於人們而言，也就不再可怕了。可以進行實時地預防，甚至是規避災難。

⑥ 遙感圖像分析與信息提取

遙感圖像分析的目的是通過各種方法手段對遙感圖像進行有用信息的提取和解譯。遙感圖像解譯中，通常將表徵地物和地質現象遙感信息的影像特徵稱之為圖像解譯標志；將提取遙感信息的過程稱之為圖像解譯（判譯、判讀）；而將遙感圖像信息提取的種種手段稱之為遙感圖像解譯方法。

目前，遙感圖像信息提取的手段主要有三種：一是遙感圖像的目視解譯，它藉助於簡單的觀察工具（如立體鏡、放大鏡等）憑肉眼鑒別影像，判斷目標物的屬性特徵；二是遙感圖像的光學處理，即採用光學儀器改進圖像質量，壓抑雜訊，突出目標影像，提取有關信息；三是遙感圖像的數字處理，即用計算機對數字化了的影像進行幾何校正、增強等專門處理，達到提取目標物屬性特徵信息的目的。三種方法各有所長，但目視解譯是基礎，光學處理和數字處理是深入解譯和提高解譯水平不可缺少的技術手段，但其效果仍需要專業人員目視解譯判斷。隨著計算機技術的高速發展，遙感信息已越來越多地採用數字記錄和儲存，故數字圖像處理已經成為當今遙感圖像處理的主要手段。本節主要介紹遙感圖像的目視解譯和遙感數字圖像處理的基本方法。

20.1.1 遙感圖像目視解譯

目視解譯法的基本特點是能高度發揮解譯者所掌握的專業基礎知識和思維判斷能力，降低判錯概率，且具有簡便易行的優點。只要有遙感圖像資料，在任何場合都可以進行解譯。遙感圖像的目視解譯中，解譯效果取決於解譯者的知識、技能和經驗水平。

20.1.1.1 遙感圖像的地質解譯標志

地質解譯標志是表徵地質體及地質形象遙感信息的影像特徵。據其表現形式的不同，地質解譯標志又分成為直接解譯標志和間接解譯標志兩大類。前者是地質體及地質現象本身屬性特徵在遙感圖像上的直接反映，如影像形狀、大小、色調和陰影等；後者則是與地質體或地質形象具有相關關系的其他物體或現象所呈現出的影像特徵，如地貌特徵、水系格局、植被、土壤、水文和人類活動遺跡等，通過對它們的相關分析，也能判別這些地質體或地質形象的屬性特徵。

不同類型的地物，其電磁輻射特性不同。在影像上的反映就是形成各種各樣的色、形信息：色，就是色調、顏色、陰影和反差等；形，就是形狀、大小、空間布局、紋理等。「色」只有依附在「形」上來解譯才有意義。色形差異也常常顯示深部現象的「透視」信息。採取由此及彼、由表及裡的綜合分析和對比，從已知推未知，解譯才會有好的效果。

20.1.1.2 遙感圖像目視解譯的基本方法

目視解譯最基本的方法是立體觀察。它使用簡單的光學立體鏡，將二維平面圖像轉化為三維空間的立體光學模型，從而突出了地物的空間特徵，使人眼睛易於辨認目標和確定其空間位置。

進行立體觀察必須滿足兩個基本條件：一是具有立體像對，二是具有立體鏡。立體像對指在相鄰兩個攝影基站對同一地面獲取的一對具有相同比例尺和一定重疊的像片（圖像）。立體鏡是用來進行立體觀察的專門儀器，它的主要作用是迫使觀察者做到左眼只看左片（圖像），右眼只看右片（圖像），以獲得良好的立體觀察效果。

隨著遙感技術的發展，遙感解譯所使用的不僅是攝影方法得到的像片，而且還有紅外掃描成像和雷達成像的圖像等。應該指出，雖然它們的影像要素或特徵也是形狀、大小、陰影、周圍環境、空間布局、色調等等，但是它們在不同波段成像的圖像中所表達的含義有所不同。

20.1.1.3 目視解譯的方法與原則

（1）解譯方法

對於各種不同的遙感圖像的解譯，主要差別在於目標物的具體解譯標志有所不同；而解譯的原則與方法則是一致的。目視解譯中常用的方法主要是以下三種。

① 直判法。指運用直接解譯標志來判斷地質體或地質現象。這種方法簡便可靠，但必須在地質體直接出露於地表，或覆蓋很少，而且解譯標志比較穩定時，才宜應用。如我國西北地區大多具備這種條件，許多地質體可用直判法予以確定。

② 對比法。這是最常用的一種方法。它通常包括幾種情況，一是將遙感影像與地質實體進行對比；二是與已經工作過的鄰區圖像對比；三是與前人資料對比。通過對比，建立本區適用的確切可靠的解譯標志。對比法也用於解譯成果的野外驗證。

③ 邏輯推理法。根據地質體和地質現象與地表其他景觀要素的相關關系，運用地質學、地貌學、水文學、土壤學、地植物學等有關學科的理論進行綜合分析、邏輯推理，從而確定目標物的屬性。這里，主要是運用各種間接標志來判斷被掩蓋的地質體或地質現象，對我國南方地區的圖像進行解譯時，常常用到這種方法。

（2）解譯原則

遙感圖像解譯的原則可概略如下。

① 宏觀原則。在任何地區進行解譯時，應先採用衛星圖像或小比例尺航片略圖，對影像總體輪廓進行研究。以獲取整個工作區宏觀構造格架的正確概念。這是下一步詳細解譯能否快速、准確地取得成果的關鍵，具有重大的指導意義。在此前提下，方能有效地開展各個局部的詳細解譯。

② 先易後難，循序漸進原則。整個解譯工作必須做到循序漸進，方能提高工作效率，收到事半功倍之效。下面是一些實踐經驗的總結，可供參考。ⓐ 從比較了解的地段入手，向較陌生的地段推進，即從已知到未知。ⓑ 先解譯影像清晰部分，後解譯模糊部分。ⓒ 先山地，後平原；先構造，後岩性。ⓓ 先斷裂，後褶皺。ⓔ 先線性構造，後環形構造。ⓕ 先岩漿岩，後沉積岩，再變質岩。ⓖ 先解譯顯露的，後解譯隱伏的。其中，ⓓ、ⓔ、ⓕ三點靈活性較大，需根據影像顯示程度決定先後。解譯中，交錯進行的情況也是常見的。

20.1.2 遙感數字圖像處理

遙感圖像處理，特別是數字圖像處理是增強、提取成礦環境地質、構造、礦化等有用信息的重要手段，同時也在資源、環境、農、林、牧、漁、國土整治、工程地質等領域中廣泛應用，潛力很大。尤其是隨著新一代遙感圖像光譜解析度、空間解析度的提高，多時相、多類型遙感圖像數據的融合以及遙感圖像與其他數據的融合，將顯得越來越重要。由於遙感圖像記錄了大量肉眼以及常規儀器難以發現的微弱的地物特徵信息，如目標物的紅外波譜信息、微波信息等，通過遙感圖像數字處理提取這些標志信息，尤其是弱成礦標識信息，可大大增加人們鑒別目標的能力。實際上，當前隨著計算機技術的發展，遙感圖像處理的內容已遠遠超出了宏觀圖像的范疇，對遙感、物探、化探及地質、礦產數據都可以用圖像處理方法來進行有效組合、綜合與復合或進行增強、變換、分類及模式識別，提取一組特徵標志進而形成找礦綜合信息圖（或圖像）。

20.1.2.1 數字圖像

數字圖像是一種以二維數組（矩陣）形式表示的圖像。該數組由對連續變化的空間圖像作等間距抽樣所產生的抽樣點——像元（像素）組成，抽樣點的間距取決於圖像的解析度或服從有關的抽樣定律；抽樣點（像元）的量值，通常取抽樣區間內色調（色彩）連續變化之地物的平均值，一般稱作亮度值或灰度值；它們的最大、最小值區間代表該數字圖像的動態范圍。數字圖像的物理含義取決於抽樣對象的性質。對於遙感數宇圖像，就是相應成像區域內地物電磁輻射強度的二維分布。在數字圖像中，像元是最基本的構成單元。每一個像元的位置可由行、列（x，y）坐標確定；亮度值（z）通常以0（黑）到255（白）為取值范圍。因此，任何一幅數字圖像都可以通過X、Y、Z的三維坐標系表示出。例如，陸地衛星的MSS圖像（圖20-1），便可看作x=2340（行），y=3240（列），Z=0～255的三維坐標系。TM、SPOT等亦然，只是行、列數不同而已。

數字圖像可以有各種不同的來源。大多數衛星遙感，如MSS、TM、SPOT、SAR圖像等，地面景象的遙感信息都直接記錄在數字磁帶上。有關的遙感衛星地面站或氣象衛星接收站均可提供相應的計算機兼容數字磁帶（CCT）或數據光碟及其記錄格式。應用人員只要按記錄格式將圖像數據輸入計算機圖像處理系統，即可獲得數字圖像，並進行各種圖像處理。對於像片或膠片影像，則可通過電子-光學透射密度計和掃描器以及掃描儀等，將影像密度轉換為數值，進而形成數字圖像；對於非遙感的地學圖件，如地形圖、地質圖、航磁圖、重力圖、化探元素異常圖等等，也可通過數字化儀或掃描儀，轉換為數字圖像。同一地區不同來源的數字圖像都可精確配准，並作復合處理。

圖20-1中左圖是一條掃描線上亮度值產生原理。左圖中圖像坐標和像元參考系與光學圖像相比，數字圖像量化等級高（256級）、失真度小、不同圖像的配准精度高、傳輸及儲存方便，尤為重要的是可由計算機進行各種靈活、可靠、有效的處理，使遙感圖像獲得更好的判讀、分析等應用效果。

20.1.2.2 數字圖像處理

數字圖像以不同亮度值像元的行、列矩陣組織數據，其最基本的特點就是像元的空間坐標和亮度取值都被離散化了，即只能取有限的、確定的值。所以，離散和有限是數字圖像最基本的數學特徵。所謂數宇圖像處理，就是依據數字圖像的這一數字特徵，構造各種數學模型和相應的演算法，由計算機進行運算（矩陣變換）處理，進而獲得更加有利於實際應用的輸出圖像及有關數據和資料。故數字圖像處理通常也稱為計算機圖像處理。

數字圖像處理在演算法上基本可歸為兩類：一類為點處理，即施行圖像變換運算時只輸入圖像空間上一個像元點的值，逐點處理，直到所有點都處理完畢，如反差增強、比值增強等。另一類為鄰域處理，即為了產生一個新像元的輸出，需要輸入與該像元相鄰的若干個像元的數值。這類演算法一般用作空間特徵的處理，如各種濾波處理。點處理和鄰域處理有各自不同的適應面，在設計算估時，需針對不同的處理對象和處理目標加以選擇。

圖20-1 陸地衛星MSS數字圖像的構成原理

遙感數字圖像處理，數據量一般很大，往往要同時針對一組數字圖像（多波段、多時像等）做多種處理。因此，需要依據遙感圖像所具有的波譜特徵、空間特徵和時間特性，按照不同的對象和要求構造各種不同的數學模型，設計出不同的演算法；它不僅處理方法非常豐富，而且形成了自身的特色，已發展為一門專門的技術方法。

根據處理目的和功能的不同，目前遙感數字圖像處理主要包括以下四方面的內容。

（1）圖像恢復處理。旨在改正或補償成像過程中的輻射失真、幾何畸變、各種雜訊以及高頻信息的損失等。屬預處理范疇，一般包括輻射校正、幾何校正、數字放大、數字鑲嵌等。

（2）圖像增強處理。對經過恢復處理的數據通過某種數學變換，擴大影像間的灰度差異，以突出目標信息或改善圖像的視覺效果，提高可解譯性。主要包括有反差增強，彩色增強、空間濾波、圖像變換增強等方法。

（3）圖像復合處理。對同一地區各種不同來源的數字圖像按統一的地理坐標作空間配准疊合，以進行不同信息源之間的對比或綜合分析。通常也稱多源（元）信息復合，既包括遙感與遙感信息的復合，也包括遙感與非遙感地學信息的復合。

（4）圖像分類處理。對多重遙感數據，根據其像元在多維波譜空間的特徵（亮度值向量），按一定的統計決策標准，由計算機劃分和識別出不同的波譜集群類型，據此實現地質體的自動識別分類。有監督和非監督兩種分類方法。

需要指出，數字圖像處理經過近10多年的高速發展，其理論和方法逐步得到完善與發展，已經形成為一門研究內容豐富多彩的學科——數字圖像處理學。限於篇幅，這里僅列出了遙感數字圖像處理的一般過程（圖20-2）。

20.1.2.3 數字圖像處理系統

遙感數字圖像處理不僅數據量大，而且數據傳輸頻繁，專業性強。因此，一般都要在專門的處理設備上進行。用以進行數字圖像處理的專門計算機及其外圍設備和有關的軟體，即構成了數字圖像處理系統，通常由硬體系統和軟體系統兩大部分組成。其中硬體系統，按目前國內外的發展趨勢可分為大型專用機系統和微機圖像處理系統兩類。一般情況下，它們都包括以下一些基本的部件。

圖20-2 遙感圖像數字處理基本流程

（1）主機。進行各種運算、預處理、統計分析和協調各種外圍設備運轉的控制中心，是最基本的設備。一般為速度快、內存大的專用計算機。

（2）磁帶機和光碟刻錄機。連結數字磁帶（CCT）或圖像數據光碟和主機的數據傳輸裝置，既可以輸入原始圖像數據，也可以將中間處理和最終處理的結果再轉存記錄到磁帶上或光碟上。目前的微機圖像處理系統大多都帶有光碟刻錄機，圖像數據的輸入和輸出較為方便。

（3）圖像處理機。是數字圖像處理專用的核心設備，既具體承擔各種圖像處理功能的實施，如進行圖像復原、幾何校正、增強和分類等各種處理的數學運算，也是主機和各種輸出輸入設備的紐帶。

（4）輸出設備。用作處理結果的顯示分析及記錄和成圖，包括彩色監視器或彩顯，各種類型的列印機、繪圖儀、膠片記錄儀和掃描儀等等。

對於功能齊全的系統，除上述外，通常還包括有膠片影像的攝像或掃描數字化儀、圖形數字化儀等輸入設備。

軟體系統系指與硬體系統配套的用於圖像處理及操作實施的各種軟體。一般包括系統軟體和應用軟體兩部分。前者又包括操作系統和編譯系統，主要用於輸入指令、參數及與計算機「對話」；後者則是以某種語言編制的應用軟體，存於硬體系統的應用程序庫中，用戶可按研究任務採用對話方式或菜單方式，發出相應的指令使用這些程序，由主機作運算處理，獲得所需的結果。不同專業往往設計有各自的應用軟體系統，故國際上已開發出各種各樣的圖形圖像處理軟體系統，針對微機也開發了一系列建立在Windows上的圖形圖像處理軟體，如Photoshop等等，功能強大，操作也非常方便。

20.1.3 遙感圖像光學處理

光學圖像處理是指以膠片方式記錄的遙感影像或由數字產品轉換來的影像膠片為處理對象，通過光學或電子光學儀器的加工改造，對遙感圖像進行變換和增強的一種圖像處理技術。

用作光學處理的儀器和技術手段很多，包括攝影處理、光電處理和相干光處理等等；處理方法上，則有密度分割、彩色合成、邊緣增強、反差增強、光學圖像比值、光學變換、光學編碼等。其中較常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。

值得指出，隨著計算機硬體和軟體技術的高速發展，造價昂貴的光學圖像處理系統基本上由計算機圖像處理系統取代。因此，這里不再介紹。

⑦ 初級生產力的多種衛星遙感數據反演凈初級生產力

凈初級生產力是指綠色植物利用太陽光進行光合作用，即太陽光+無機物質+H2O+CO2→熱量+O2+有機物質，把無機碳(CO2)固定、轉化為有機碳這一過程的能力。多種衛星遙感數據反演凈初級生產力(NPP)產品是地理國情監測雲平台推出的生態環境類系列數據產品之一。 數據名稱：LANDSAT TM/ETM、Modis、AVHRR
解析度：30m、250m、500m,、1km、0.01度
時間尺度：逐年、逐月、逐旬、逐8天
覆蓋范圍： 全國 產品介紹
包括中國2000～2009年以及內蒙古自治區、青海省、西藏自治區2010年8天、逐月、年均產品，解析度為1km、0.01度，精度良好。
模型演算法
中國植被凈初級生產力(NPP)採用GLO–PEM模型，GLO–PEM模型基於GPP與APAR間成線性關系的理論基礎上，因此NPP可以表示為：
NPP=PAR*FPAR*ε-Ra
其中PAR為光合有效輻射，FPAR是植被吸收光合有效輻射比率，ε是基於GPP概念的現實光能利用率，Ra是植被自養呼吸(包括維持性呼吸Rm和生長性呼吸Rg)。 內蒙古自治區2010年7月NPP

⑧ 如何獲得帶有基準圖的img格式衛星遙感數據

envi圖像分類不一定非要用img格式，通常我們使用原始數據進行分類，img是分類結果輸出後的文件格式。
如你圖中所示的，Landsat5是美國NASA所發射的陸地衛星系列，目前landsat5已經很少使用，可以下載，在美國地質調查局 http://glovis.usgs.gov/ 建議使用IE下載

⑨ 衛星遙感數據告訴你，中國經濟恢復的怎麼樣了

隨著國內疫情趨於好轉，各地紛紛降低響應級別。與此同時，國外的疫情正處於爆發階段，美股十天內四次熔斷，在關注疫情發展的同時，經濟的恢復也不容輕視。微眾銀行攬月平台利用衛星遙感數據對中國的經濟恢復情況進行深入研究（本次研究的數據截止於3月9日），中國各個行業的復工情況如何？疫情對未來幾個月又將產生何種影響？

以往我們做投資研究、金融分析，用的最多的是一些傳統數據，比如CPI、利率、PMI指數等，缺點在於，可能每個月才會更新一次，對我們來講非常低頻。

來源：微眾銀行

第一，我們用另類數據構建了一個指數——“中國經濟恢復指數”（CERI），通過聚合的出行數據，評估中國目前經濟恢復的進展狀況。最新的CERI指數已經更新到2020年3月9日，它顯示中國目前72%的經濟已經開始恢復好轉，沿海城市恢復的程度比內陸城市好。

第二，在疫情期間，線上行業的變化是翻天覆地的。線下行業受到疫情的影響比較小，但是線上行業增長非常迅猛，可以通過線上的輿情數據來評估線上行業的變化。

美國Zoom公司，主要提供在線會議服務，從疫情開始，他們的股票增長非常迅猛。我們把諸如釘釘、企業微信、騰訊會議、Zoom等在線辦公行業綜合起來做了一個線上辦公指數，在疫情期間，他們的增長速度是537%。

在線教育也是增長最快的行業之一，同比增長幅度大概是在169%，在線游戲的增長速度是124%，在線視頻的增長是63%。我們針對這四個行業的上市公司做了一些關聯，發現它們的股票增長幅度基本上和我們指數的增長幅度非常吻合。

第三，通過衛星數據監測分析中國的製造業發展，我們構造了一個指數——基於衛星的生產製造指數（SMI）。最新的結果顯示，鋼鐵行業在二月中旬已經恢復到了80%，恢復的程度是非常好的。

另外，通過人工智慧演算法可以監測不同區域的車輛數，從而判斷這個區域的復工變化。比如說特斯拉，我們發現特斯拉的工廠停車場的數量在2月10日已經完全停滿，這意味著這個區域的復工的速度基本上在二月初就達到了100%。而疫情對於旅遊業的影響非常大，比如上海迪士尼樂園，基本上沒有一輛車，這也印證了它目前還沒有營業的狀況。

第四，通過AI演算法建立預測模型，分析整個中國的疫情後續的走勢。

⑩ 反照率的多種衛星遙感數據反演地表反照率

地表反照率是指地表對入射的太陽輻射的反射通量與入射的太陽輻射通量的比值,決定了多少輻射能被下墊面所吸收,因而是地表能量平衡研究中的一個重要參數。多種衛星遙感數據反演地表反照率(Albedo)信息產品是地理國情監測雲平台推出的生態環境類系列數據產品之一。 目前已有產品介紹
目前已有產品包括中國2000～2009年以及內蒙古自治區、青海省、西藏自治區2010年8天、逐月、年均產品，解析度為1km、0.01度，精度良好。
模型演算法
地表反照率表徵地球表面對太陽輻射的反射能力，採用梁順林先生的方法，空間精度質量良好。
◆TM/ETM演算法如公式(1):
ashort = 0.356a1 + 0.130a3 + 0.373a4 + 0.085a5 + 0.072a7 - 0.0018 ………(1)
◆Modis演算法如公式(2):
ashort=0.160 a1 +0.291a2+ 0.243a3 + 0.116a4+ 0.112a5 + 0.081a7-0.0015 ………(2)
◆AVHRR演算法如公式(3):
ashort=-0.3376a12-0.2707a22-0.7074a1a2+0.2915a1+0.5256a2+0.0035 ………(3) 內蒙古自治區2010年12月地表反照率