卫星遥感算法

① 遥感技术可以运用到哪些方面

遥感可以分为可见光遥感、红外遥感、多谱段遥感、紫外遥感和微波遥感。

1、可见光遥感：应用比较广泛的一种遥感方式。对波长为0.4～0.7微米的可见光的遥感一般采用感光胶片（图像遥感）或光电探测器作为感测元件。可见光摄影遥感具有较高的地面分辨率，但只能在晴朗的白昼使用。

2、红外遥感：又分为近红外或摄影红外遥感，波长为0.7～1.5微米,用感光胶片直接感测；中红外遥感,波长为1.5～5.5微米；远红外遥感,波长为5.5～1000微米。中、远红外遥感通常用于遥感物体的辐射，具有昼夜工作的能力。常用的红外遥感器是光学机械扫描仪。

3、多谱段遥感：利用几个不同的谱段同时对同一地物（或地区）进行遥感，从而获得与各谱段相对应的各种信息。将不同谱段的遥感信息加以组合，可以获取更多的有关物体的信息，有利于判释和识别。常用的多谱段遥感器有多谱段相机和多光谱扫描仪。

4、紫外遥感：对波长0.3～0.4微米的紫外光的主要遥感方法是紫外摄影。

5、微波遥感：对波长1～1000毫米的电磁波（即微波）的遥感。微波遥感具有昼夜工作能力，但空间分辨率低。雷达是典型的主动微波系统，常采用合成孔径雷达作为微波遥感器。

这是20世纪60年代兴起的一种探测技术，是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术，通过遥感技术，可查询到高分一号、高分二号、资源三号等国产高分辨率遥感影像。

(1)卫星遥感算法扩展阅读

遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线，对目标进行探测和识别的技术。例如航空摄影就是一种遥感技术。人造地球卫星发射成功，大大推动了遥 感技术的发展。

现代遥感技术主要包括信息的获取、传输、存储和处理等环节。完成上述功能的全套系统称为遥感系统，其核心组成部分是获取信息的遥感器。遥感器的种类很多，主要有照相机、电视摄像机、多光谱扫描仪、成像光谱仪、微波辐射计、合成孔径雷达等。传输设备用于将遥感信息从远距离平台(如卫星)传回地面站。信息处理设备包括彩色合成仪、图像判读仪和数字图像处理机等。

任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征。航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感测地物目标的电磁辐射特征，并将特征记录下来，供识别和判断。把遥感器放在高空气球、飞机等航空器上进行遥感，称为航空遥感。

② 卫星遥感测量农田面积准确吗准确率多少

看你的影像分辨率了，你要是0.1米分辨率的影像那差的也不大，但是一般免费的都是30米的，那就大了，只能针对大面积估产了

③ 遥感技术的未来发展趋势是什么呀

遥感服务市场快速增长

与国外相比，中国遥感应用产业起步较晚，遥感商用民用化要远远落后于发达国家。2019年，中国遥感卫星的商用化率仅为21.4%，而全球遥感卫星商用化率为48.0%。

近年来随着卫星遥感及空间信息服务行业需求的增长和鼓励政策的不断落地，国内遥感卫星的发射数量逐年增加，中国遥感市场持续快速增长。2018年，中国遥感服务市场规模为130.7亿元，同比增长19.1%，约占全球遥感服务市场规模的15.4%。2019年，中国遥感服务市场规模为155.0亿元左右。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国遥感行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

④ 卫星数据的获取

应用SEBS方法计算地表蒸发量，首先要通过遥感数据获得几个陆面物理参数，例如反照率、温度、比辐射率和植被覆盖度等。为了获得这些参数必须对遥感图像进行一系列处理，对不同遥感图像处理方法也不一样。在这里可以选择的遥感数据为美国国家海洋气象局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)的AVHRR(The Advanced Very High Resolution Radiometer)数据。

NOAA系列气象卫星是NOAA的第三代气象观测卫星，采用近极地太阳同步近圆形轨道，双星系统，轨道高度为833～870km。NOAA系列气象卫星所携带的AVHRR传感器(高级甚高分辨率辐射计，Advanced Very High Resolution Radiometer)为一台旋转平面镜式光机扫描仪，主要用于观测云层的分布及海域的温度变化，探测器的扫描角度为±55.4°，扫描宽度为2800km，因此两条轨道可以覆盖我国大部分国土，三条轨道可以完全覆盖我国。其空间分辨率为1.1km，部分地区为4km，与TM、MSS相比显然较低。但AVHRR数据的一个像素相当于TM的1344个，MSS的189条，因此，应用AVHRR数据可以大大节约图像处理的时间和费用。重访周期为1/2天，在双星系统下，同一地点每天有4次过境资料，时间分辨率较高。同时AVHRR具有较高的辐射分辨率，其数据量化等级为1024(10bit数据结构)，温度分辨率达1℃。由于扫描带宽(2800km)，则地球曲率、大气和目标的方向反射特征，以及传感器扫描角和太阳高度的差异均对数据影响较大。因而，AVHRR的数据变形大，几何畸变较严重，这在扫描带两侧尤为明显。

在AVHRR的5个通道中，Ch1、Ch2为可见光和近红外通道，能较好地表达绿色植物对红光的强烈吸收而对近红外的强反射特征，对绿色植被的生长状况较为敏感。Ch3、Ch4、Ch5为中红外和远红外通道，对水体陆地边界、土壤和地表温度有较好的显示。

NOAA/AVHRR是地球资源遥感资料的主要来源之一，资料时序较长，自1982年至今的资料几乎都可以免费从互联网上获取(http://www.class.noaa.gov)。与陆地卫星MSS和TM资料相比，它具有更适合大面积生态地质环境监测的许多优点，有助于及时捕捉农作物的长势，植被时间变化，旱灾、水灾灾情等动态变化信息。

⑤ 卫星遥感信贷技术国内首次应用，这种技术都有哪些用处

粮食大省安徽将在全国率先引入网商银行新技术，全省16个产粮大县的农户不仅可以手机申请春耕贷款，通过后，还可获得长达60天的免息贷款，覆盖整个春耕时节。

如果拓展开来的话，可以对全国生态环境宏观趋势的进行监测评估，跟踪一些突发环境事件的发生和发展。举个例子，植树造林。我们可以运用卫星遥感技术进行对地理要素与目标的普查、详查，资源环境与土地变化监测。可以为林场实时提供在防护过程中周边的环境风力变化、以及林场周遭的温度，甚至可以为林场规划和气象保障提供重要参考依据。

一旦，信息变得透明可被感知，对于人们而言，也就不再可怕了。可以进行实时地预防，甚至是规避灾难。

⑥ 遥感图像分析与信息提取

遥感图像分析的目的是通过各种方法手段对遥感图像进行有用信息的提取和解译。遥感图像解译中，通常将表征地物和地质现象遥感信息的影像特征称之为图像解译标志；将提取遥感信息的过程称之为图像解译（判译、判读）；而将遥感图像信息提取的种种手段称之为遥感图像解译方法。

目前，遥感图像信息提取的手段主要有三种：一是遥感图像的目视解译，它借助于简单的观察工具（如立体镜、放大镜等）凭肉眼鉴别影像，判断目标物的属性特征；二是遥感图像的光学处理，即采用光学仪器改进图像质量，压抑噪声，突出目标影像，提取有关信息；三是遥感图像的数字处理，即用计算机对数字化了的影像进行几何校正、增强等专门处理，达到提取目标物属性特征信息的目的。三种方法各有所长，但目视解译是基础，光学处理和数字处理是深入解译和提高解译水平不可缺少的技术手段，但其效果仍需要专业人员目视解译判断。随着计算机技术的高速发展，遥感信息已越来越多地采用数字记录和储存，故数字图像处理已经成为当今遥感图像处理的主要手段。本节主要介绍遥感图像的目视解译和遥感数字图像处理的基本方法。

20.1.1 遥感图像目视解译

目视解译法的基本特点是能高度发挥解译者所掌握的专业基础知识和思维判断能力，降低判错概率，且具有简便易行的优点。只要有遥感图像资料，在任何场合都可以进行解译。遥感图像的目视解译中，解译效果取决于解译者的知识、技能和经验水平。

20.1.1.1 遥感图像的地质解译标志

地质解译标志是表征地质体及地质形象遥感信息的影像特征。据其表现形式的不同，地质解译标志又分成为直接解译标志和间接解译标志两大类。前者是地质体及地质现象本身属性特征在遥感图像上的直接反映，如影像形状、大小、色调和阴影等；后者则是与地质体或地质形象具有相关关系的其他物体或现象所呈现出的影像特征，如地貌特征、水系格局、植被、土壤、水文和人类活动遗迹等，通过对它们的相关分析，也能判别这些地质体或地质形象的属性特征。

不同类型的地物，其电磁辐射特性不同。在影像上的反映就是形成各种各样的色、形信息：色，就是色调、颜色、阴影和反差等；形，就是形状、大小、空间布局、纹理等。“色”只有依附在“形”上来解译才有意义。色形差异也常常显示深部现象的“透视”信息。采取由此及彼、由表及里的综合分析和对比，从已知推未知，解译才会有好的效果。

20.1.1.2 遥感图像目视解译的基本方法

目视解译最基本的方法是立体观察。它使用简单的光学立体镜，将二维平面图像转化为三维空间的立体光学模型，从而突出了地物的空间特征，使人眼睛易于辨认目标和确定其空间位置。

进行立体观察必须满足两个基本条件：一是具有立体像对，二是具有立体镜。立体像对指在相邻两个摄影基站对同一地面获取的一对具有相同比例尺和一定重叠的像片（图像）。立体镜是用来进行立体观察的专门仪器，它的主要作用是迫使观察者做到左眼只看左片（图像），右眼只看右片（图像），以获得良好的立体观察效果。

随着遥感技术的发展，遥感解译所使用的不仅是摄影方法得到的像片，而且还有红外扫描成像和雷达成像的图像等。应该指出，虽然它们的影像要素或特征也是形状、大小、阴影、周围环境、空间布局、色调等等，但是它们在不同波段成像的图像中所表达的含义有所不同。

20.1.1.3 目视解译的方法与原则

（1）解译方法

对于各种不同的遥感图像的解译，主要差别在于目标物的具体解译标志有所不同；而解译的原则与方法则是一致的。目视解译中常用的方法主要是以下三种。

① 直判法。指运用直接解译标志来判断地质体或地质现象。这种方法简便可靠，但必须在地质体直接出露于地表，或覆盖很少，而且解译标志比较稳定时，才宜应用。如我国西北地区大多具备这种条件，许多地质体可用直判法予以确定。

② 对比法。这是最常用的一种方法。它通常包括几种情况，一是将遥感影像与地质实体进行对比；二是与已经工作过的邻区图像对比；三是与前人资料对比。通过对比，建立本区适用的确切可靠的解译标志。对比法也用于解译成果的野外验证。

③ 逻辑推理法。根据地质体和地质现象与地表其他景观要素的相关关系，运用地质学、地貌学、水文学、土壤学、地植物学等有关学科的理论进行综合分析、逻辑推理，从而确定目标物的属性。这里，主要是运用各种间接标志来判断被掩盖的地质体或地质现象，对我国南方地区的图像进行解译时，常常用到这种方法。

（2）解译原则

遥感图像解译的原则可概略如下。

① 宏观原则。在任何地区进行解译时，应先采用卫星图像或小比例尺航片略图，对影像总体轮廓进行研究。以获取整个工作区宏观构造格架的正确概念。这是下一步详细解译能否快速、准确地取得成果的关键，具有重大的指导意义。在此前提下，方能有效地开展各个局部的详细解译。

② 先易后难，循序渐进原则。整个解译工作必须做到循序渐进，方能提高工作效率，收到事半功倍之效。下面是一些实践经验的总结，可供参考。ⓐ 从比较了解的地段入手，向较陌生的地段推进，即从已知到未知。ⓑ 先解译影像清晰部分，后解译模糊部分。ⓒ 先山地，后平原；先构造，后岩性。ⓓ 先断裂，后褶皱。ⓔ 先线性构造，后环形构造。ⓕ 先岩浆岩，后沉积岩，再变质岩。ⓖ 先解译显露的，后解译隐伏的。其中，ⓓ、ⓔ、ⓕ三点灵活性较大，需根据影像显示程度决定先后。解译中，交错进行的情况也是常见的。

20.1.2 遥感数字图像处理

遥感图像处理，特别是数字图像处理是增强、提取成矿环境地质、构造、矿化等有用信息的重要手段，同时也在资源、环境、农、林、牧、渔、国土整治、工程地质等领域中广泛应用，潜力很大。尤其是随着新一代遥感图像光谱分辨率、空间分辨率的提高，多时相、多类型遥感图像数据的融合以及遥感图像与其他数据的融合，将显得越来越重要。由于遥感图像记录了大量肉眼以及常规仪器难以发现的微弱的地物特征信息，如目标物的红外波谱信息、微波信息等，通过遥感图像数字处理提取这些标志信息，尤其是弱成矿标识信息，可大大增加人们鉴别目标的能力。实际上，当前随着计算机技术的发展，遥感图像处理的内容已远远超出了宏观图像的范畴，对遥感、物探、化探及地质、矿产数据都可以用图像处理方法来进行有效组合、综合与复合或进行增强、变换、分类及模式识别，提取一组特征标志进而形成找矿综合信息图（或图像）。

20.1.2.1 数字图像

数字图像是一种以二维数组（矩阵）形式表示的图像。该数组由对连续变化的空间图像作等间距抽样所产生的抽样点——像元（像素）组成，抽样点的间距取决于图像的分辨率或服从有关的抽样定律；抽样点（像元）的量值，通常取抽样区间内色调（色彩）连续变化之地物的平均值，一般称作亮度值或灰度值；它们的最大、最小值区间代表该数字图像的动态范围。数字图像的物理含义取决于抽样对象的性质。对于遥感数宇图像，就是相应成像区域内地物电磁辐射强度的二维分布。在数字图像中，像元是最基本的构成单元。每一个像元的位置可由行、列（x，y）坐标确定；亮度值（z）通常以0（黑）到255（白）为取值范围。因此，任何一幅数字图像都可以通过X、Y、Z的三维坐标系表示出。例如，陆地卫星的MSS图像（图20-1），便可看作x=2340（行），y=3240（列），Z=0～255的三维坐标系。TM、SPOT等亦然，只是行、列数不同而已。

数字图像可以有各种不同的来源。大多数卫星遥感，如MSS、TM、SPOT、SAR图像等，地面景象的遥感信息都直接记录在数字磁带上。有关的遥感卫星地面站或气象卫星接收站均可提供相应的计算机兼容数字磁带（CCT）或数据光盘及其记录格式。应用人员只要按记录格式将图像数据输入计算机图像处理系统，即可获得数字图像，并进行各种图像处理。对于像片或胶片影像，则可通过电子-光学透射密度计和扫描器以及扫描仪等，将影像密度转换为数值，进而形成数字图像；对于非遥感的地学图件，如地形图、地质图、航磁图、重力图、化探元素异常图等等，也可通过数字化仪或扫描仪，转换为数字图像。同一地区不同来源的数字图像都可精确配准，并作复合处理。

图20-1中左图是一条扫描线上亮度值产生原理。左图中图像坐标和像元参考系与光学图像相比，数字图像量化等级高（256级）、失真度小、不同图像的配准精度高、传输及储存方便，尤为重要的是可由计算机进行各种灵活、可靠、有效的处理，使遥感图像获得更好的判读、分析等应用效果。

20.1.2.2 数字图像处理

数字图像以不同亮度值像元的行、列矩阵组织数据，其最基本的特点就是像元的空间坐标和亮度取值都被离散化了，即只能取有限的、确定的值。所以，离散和有限是数字图像最基本的数学特征。所谓数宇图像处理，就是依据数字图像的这一数字特征，构造各种数学模型和相应的算法，由计算机进行运算（矩阵变换）处理，进而获得更加有利于实际应用的输出图像及有关数据和资料。故数字图像处理通常也称为计算机图像处理。

数字图像处理在算法上基本可归为两类：一类为点处理，即施行图像变换运算时只输入图像空间上一个像元点的值，逐点处理，直到所有点都处理完毕，如反差增强、比值增强等。另一类为邻域处理，即为了产生一个新像元的输出，需要输入与该像元相邻的若干个像元的数值。这类算法一般用作空间特征的处理，如各种滤波处理。点处理和邻域处理有各自不同的适应面，在设计算估时，需针对不同的处理对象和处理目标加以选择。

图20-1 陆地卫星MSS数字图像的构成原理

遥感数字图像处理，数据量一般很大，往往要同时针对一组数字图像（多波段、多时像等）做多种处理。因此，需要依据遥感图像所具有的波谱特征、空间特征和时间特性，按照不同的对象和要求构造各种不同的数学模型，设计出不同的算法；它不仅处理方法非常丰富，而且形成了自身的特色，已发展为一门专门的技术方法。

根据处理目的和功能的不同，目前遥感数字图像处理主要包括以下四方面的内容。

（1）图像恢复处理。旨在改正或补偿成像过程中的辐射失真、几何畸变、各种噪声以及高频信息的损失等。属预处理范畴，一般包括辐射校正、几何校正、数字放大、数字镶嵌等。

（2）图像增强处理。对经过恢复处理的数据通过某种数学变换，扩大影像间的灰度差异，以突出目标信息或改善图像的视觉效果，提高可解译性。主要包括有反差增强，彩色增强、空间滤波、图像变换增强等方法。

（3）图像复合处理。对同一地区各种不同来源的数字图像按统一的地理坐标作空间配准叠合，以进行不同信息源之间的对比或综合分析。通常也称多源（元）信息复合，既包括遥感与遥感信息的复合，也包括遥感与非遥感地学信息的复合。

（4）图像分类处理。对多重遥感数据，根据其像元在多维波谱空间的特征（亮度值向量），按一定的统计决策标准，由计算机划分和识别出不同的波谱集群类型，据此实现地质体的自动识别分类。有监督和非监督两种分类方法。

需要指出，数字图像处理经过近10多年的高速发展，其理论和方法逐步得到完善与发展，已经形成为一门研究内容丰富多彩的学科——数字图像处理学。限于篇幅，这里仅列出了遥感数字图像处理的一般过程（图20-2）。

20.1.2.3 数字图像处理系统

遥感数字图像处理不仅数据量大，而且数据传输频繁，专业性强。因此，一般都要在专门的处理设备上进行。用以进行数字图像处理的专门计算机及其外围设备和有关的软件，即构成了数字图像处理系统，通常由硬件系统和软件系统两大部分组成。其中硬件系统，按目前国内外的发展趋势可分为大型专用机系统和微机图像处理系统两类。一般情况下，它们都包括以下一些基本的部件。

图20-2 遥感图像数字处理基本流程

（1）主机。进行各种运算、预处理、统计分析和协调各种外围设备运转的控制中心，是最基本的设备。一般为速度快、内存大的专用计算机。

（2）磁带机和光盘刻录机。连结数字磁带（CCT）或图像数据光盘和主机的数据传输装置，既可以输入原始图像数据，也可以将中间处理和最终处理的结果再转存记录到磁带上或光盘上。目前的微机图像处理系统大多都带有光盘刻录机，图像数据的输入和输出较为方便。

（3）图像处理机。是数字图像处理专用的核心设备，既具体承担各种图像处理功能的实施，如进行图像复原、几何校正、增强和分类等各种处理的数学运算，也是主机和各种输出输入设备的纽带。

（4）输出设备。用作处理结果的显示分析及记录和成图，包括彩色监视器或彩显，各种类型的打印机、绘图仪、胶片记录仪和扫描仪等等。

对于功能齐全的系统，除上述外，通常还包括有胶片影像的摄像或扫描数字化仪、图形数字化仪等输入设备。

软件系统系指与硬件系统配套的用于图像处理及操作实施的各种软件。一般包括系统软件和应用软件两部分。前者又包括操作系统和编译系统，主要用于输入指令、参数及与计算机“对话”；后者则是以某种语言编制的应用软件，存于硬件系统的应用程序库中，用户可按研究任务采用对话方式或菜单方式，发出相应的指令使用这些程序，由主机作运算处理，获得所需的结果。不同专业往往设计有各自的应用软件系统，故国际上已开发出各种各样的图形图像处理软件系统，针对微机也开发了一系列建立在Windows上的图形图像处理软件，如Photoshop等等，功能强大，操作也非常方便。

20.1.3 遥感图像光学处理

光学图像处理是指以胶片方式记录的遥感影像或由数字产品转换来的影像胶片为处理对象，通过光学或电子光学仪器的加工改造，对遥感图像进行变换和增强的一种图像处理技术。

用作光学处理的仪器和技术手段很多，包括摄影处理、光电处理和相干光处理等等；处理方法上，则有密度分割、彩色合成、边缘增强、反差增强、光学图像比值、光学变换、光学编码等。其中较常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。

值得指出，随着计算机硬件和软件技术的高速发展，造价昂贵的光学图像处理系统基本上由计算机图像处理系统取代。因此，这里不再介绍。

⑦ 初级生产力的多种卫星遥感数据反演净初级生产力

净初级生产力是指绿色植物利用太阳光进行光合作用，即太阳光+无机物质+H2O+CO2→热量+O2+有机物质，把无机碳(CO2)固定、转化为有机碳这一过程的能力。多种卫星遥感数据反演净初级生产力(NPP)产品是地理国情监测云平台推出的生态环境类系列数据产品之一。 数据名称：LANDSAT TM/ETM、Modis、AVHRR
分辨率：30m、250m、500m,、1km、0.01度
时间尺度：逐年、逐月、逐旬、逐8天
覆盖范围： 全国 产品介绍
包括中国2000～2009年以及内蒙古自治区、青海省、西藏自治区2010年8天、逐月、年均产品，分辨率为1km、0.01度，精度良好。
模型算法
中国植被净初级生产力(NPP)采用GLO–PEM模型，GLO–PEM模型基于GPP与APAR间成线性关系的理论基础上，因此NPP可以表示为：
NPP=PAR*FPAR*ε-Ra
其中PAR为光合有效辐射，FPAR是植被吸收光合有效辐射比率，ε是基于GPP概念的现实光能利用率，Ra是植被自养呼吸(包括维持性呼吸Rm和生长性呼吸Rg)。 内蒙古自治区2010年7月NPP

⑧ 如何获得带有基准图的img格式卫星遥感数据

envi图像分类不一定非要用img格式，通常我们使用原始数据进行分类，img是分类结果输出后的文件格式。
如你图中所示的，Landsat5是美国NASA所发射的陆地卫星系列，目前landsat5已经很少使用，可以下载，在美国地质调查局 http://glovis.usgs.gov/ 建议使用IE下载

⑨ 卫星遥感数据告诉你，中国经济恢复的怎么样了

随着国内疫情趋于好转，各地纷纷降低响应级别。与此同时，国外的疫情正处于爆发阶段，美股十天内四次熔断，在关注疫情发展的同时，经济的恢复也不容轻视。微众银行揽月平台利用卫星遥感数据对中国的经济恢复情况进行深入研究（本次研究的数据截止于3月9日），中国各个行业的复工情况如何？疫情对未来几个月又将产生何种影响？

以往我们做投资研究、金融分析，用的最多的是一些传统数据，比如CPI、利率、PMI指数等，缺点在于，可能每个月才会更新一次，对我们来讲非常低频。

来源：微众银行

第一，我们用另类数据构建了一个指数——“中国经济恢复指数”（CERI），通过聚合的出行数据，评估中国目前经济恢复的进展状况。最新的CERI指数已经更新到2020年3月9日，它显示中国目前72%的经济已经开始恢复好转，沿海城市恢复的程度比内陆城市好。

第二，在疫情期间，线上行业的变化是翻天覆地的。线下行业受到疫情的影响比较小，但是线上行业增长非常迅猛，可以通过线上的舆情数据来评估线上行业的变化。

美国Zoom公司，主要提供在线会议服务，从疫情开始，他们的股票增长非常迅猛。我们把诸如钉钉、企业微信、腾讯会议、Zoom等在线办公行业综合起来做了一个线上办公指数，在疫情期间，他们的增长速度是537%。

在线教育也是增长最快的行业之一，同比增长幅度大概是在169%，在线游戏的增长速度是124%，在线视频的增长是63%。我们针对这四个行业的上市公司做了一些关联，发现它们的股票增长幅度基本上和我们指数的增长幅度非常吻合。

第三，通过卫星数据监测分析中国的制造业发展，我们构造了一个指数——基于卫星的生产制造指数（SMI）。最新的结果显示，钢铁行业在二月中旬已经恢复到了80%，恢复的程度是非常好的。

另外，通过人工智能算法可以监测不同区域的车辆数，从而判断这个区域的复工变化。比如说特斯拉，我们发现特斯拉的工厂停车场的数量在2月10日已经完全停满，这意味着这个区域的复工的速度基本上在二月初就达到了100%。而疫情对于旅游业的影响非常大，比如上海迪士尼乐园，基本上没有一辆车，这也印证了它目前还没有营业的状况。

第四，通过AI算法建立预测模型，分析整个中国的疫情后续的走势。

⑩ 反照率的多种卫星遥感数据反演地表反照率

地表反照率是指地表对入射的太阳辐射的反射通量与入射的太阳辐射通量的比值,决定了多少辐射能被下垫面所吸收,因而是地表能量平衡研究中的一个重要参数。多种卫星遥感数据反演地表反照率(Albedo)信息产品是地理国情监测云平台推出的生态环境类系列数据产品之一。 目前已有产品介绍
目前已有产品包括中国2000～2009年以及内蒙古自治区、青海省、西藏自治区2010年8天、逐月、年均产品，分辨率为1km、0.01度，精度良好。
模型算法
地表反照率表征地球表面对太阳辐射的反射能力，采用梁顺林先生的方法，空间精度质量良好。
◆TM/ETM算法如公式(1):
ashort = 0.356a1 + 0.130a3 + 0.373a4 + 0.085a5 + 0.072a7 - 0.0018 ………(1)
◆Modis算法如公式(2):
ashort=0.160 a1 +0.291a2+ 0.243a3 + 0.116a4+ 0.112a5 + 0.081a7-0.0015 ………(2)
◆AVHRR算法如公式(3):
ashort=-0.3376a12-0.2707a22-0.7074a1a2+0.2915a1+0.5256a2+0.0035 ………(3) 内蒙古自治区2010年12月地表反照率