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遥感技术综述范文1
关键词:农作物；秸秆；综合利用；机械化；还田技术；分析
随着社会经济和科学技术的不断发展，促进了农村经济的发展，同时也使得农村资源的利用得到进一步的优化和完善。在实际的农作物生产中，为了防止农业生产中各种农村资源的大量消耗与浪费，降低农业生产对农村环境的影响，就要坚持可持续发展战略，将农村资源的利用率实现最大化，发展农村循环经济，做到农业发展与资源和环境相互协调。在此过程中，农作物秸秆起到非常重要的作用，可以作为新的资源用于各项的农业生产中，提高资源利用率的同时保护生态与环境，也是全国整个农业可持续发展的一项战略措施。
一、农作物秸秆的综合利用
1、农作物秸秆饲料农作物秸秆饲料是目前农作物秸秆的重要利用途径，具有极高的利用率，进而实现农村“废变宝”的转化过程。在农作物秸秆饲料的制作过程中，主要通过青贮、氨化、化学原理以及微生物学原理进行农作物秸秆处理，使得秸秆中丰富的木质素、纤维素、半纤维素等物质进行一系列反应与转化，形成富含菌体蛋白和维生素等营养成分的秸秆饲料。这种农作物秸秆饲料的适口性极强，其纤维的降解率可以达到20%左右，蛋白质增加量超过50%，并含有少量的氨基酸，可以作为猪、牛、羊、鸡、鸭、鱼等畜禽的精饲料，并在实际的饲养实践中，得到较为显著的使用效果[1]。2、农作物秸秆肥料农作物秸秆肥料主要利用直接还田技术和堆沤还田技术以及过腹还田技术，辅以特殊工艺以及科学配比，通过农作物秸秆的生产与加工制造优质高效的有机复合肥。其中，堆沤还田是一种较为传统的还田技术，由于时间长、劳动强度大以及产量小等问题，一般肥料产生的经济效益相对较低，不利于农民的大规模投入。随着还田技术的发展，机械化还田是目前较为常用的还田方式，主要采用联合收割机以及大功率拖拉机配带秸秆还田机，在地里将农作物秸秆进行直接粉碎，之后，再深耕犁翻埋到土壤深处去，故称直接还田技术。这种还田方式具有极高的机械性，并在实际的操作中引入机械操作，减少了人工资源以及劳动强度，秸秆处理时间相对较短，秸秆在土地中的腐烂时间相对较长，进而简化了秸秆处理的流程，提供农作物秸秆肥料制作的质量和效率[1]。3、农作物秸秆在能源建设中的应用在能源建设方面，农作物秸秆可以转化为燃气燃料和发电燃料。首先，秸秆作为燃气燃料，一方面将秸秆进行缺氧燃烧，在此过程中产生一氧化碳，进而形成可燃气体。另一方面，秸秆厌氧发酵可以产生出大量的沼气，利用秸秆与人畜粪进行合理配比，在厌氧的环境条件下进行发酵，进而产生含甲烷成分的气体，用于农村管道煤气中。其次，秸秆热能发电。从物理学的角度上看，农作物秸秆作为一种绿色再生能源，可以有效代替煤，每2吨秸秆的热值就相当于1吨煤，其燃烧产生的硫量远远小于煤，降低了燃烧过程中对空气环境的污染与破坏，实现农村资源的循环利用。目前，全国已经将农作物秸秆发电加入国家重点推广项目的行列中，并取得较为显著的效果，为农村基础经济建设提供重要的保障[2]。4、秸秆种菇技术与工业原料在蘑菇培养过程中，可以将多种秸秆用机械进行粉碎，将粉碎后的秸秆粉末作为基料进行食用菌的栽培。在实际的秸秆应用中，大约5hm2的秸秆通过腐熟后可以培养出0.07hm2的食用菌，达到2000-3000kg的食用菌产量，其经济收入为6000元左右。由此可见，秸秆种菇技术作为一项致富技术，具有投资小、效果显著的特点，对技术水平要求不高，可以实现农作物秸秆的大批量处理，进而避免焚烧对空气环境带来的污染。另外，农作物秸秆可以用在工业原料的生产中，主要以玉米秸秆和棉花秆为主，通过高压模压机械设备对农作物秸秆进行处理，使其纤维和树脂混合物处理成工业需要的模型，用于纤维板材的制作。在使用性能方面，这种纤维板材具备强度高、防火阻燃以及耐腐蚀等使用性能，可以有效缓解全国木材供应不足的问题，节约森林资源，进而促进全国人造板产业的发展[3]。
二、机械化还田技术要点分析
1、选择适宜的时机农作物秸秆机械化还田技术是将农作物秸秆通过还田机械进行直接粉碎，并将粉碎后的秸秆粉末撒在土地表面，通过机械将其埋入土中。在进行机械还田的过程中，要选择正确的还田时机，要选择青秸秆进行粉碎，青秸秆相对较脆，易于粉碎[4]。还要保证青秸秆一定的湿度，当秸秆茎叶较绿，中下部茎叶发黄的情况下，秸秆的含水量会超过30%，此时是秸秆粉碎的最佳时机，保证秸秆一定的湿度，进而降低秸秆营养成分的流失，加快秸秆腐烂速度。2、做好农作物秸秆养护工作在秸秆腐烂分解的过程中，需要吸收一定的氮素，其氮素含量越多，腐烂速度越快。因此，在进行秸秆粉碎程序后，要在土地表面撒上一定量的氮肥料，通常情况下，每亩地要撒上25kg左右的氮肥。同时，为了防止在农作物秸秆还田的过程中形成架空现象，秸秆翻入地面后，要进行及时的浇水，加快秸秆腐烂分解的速度。另外，要保证农作物秸秆粉碎后的质量，秸秆粉碎要到达一定的“细”标准，一般长度要控制在100mm以内，对粗硬的秸秆或者是根茬可以进行撕裂、破碎等处理。秸秆粉碎后，要用旋耕机将粉碎后的秸秆切两遍，切碎秸秆以及根茬，保证粉碎后的秸秆达到“细”标准[5]，不断优化农作物秸秆还田技术，进而实现农村循环经济。3、还田机具的养护工作做好还田机具的养护工作是提高机械还田技术水平的有效途径，可以保证机械的正常运转，利于工作效益以及使用寿命的提升。首先，班次保养。管理人员要定期清理还田设备的杂物，检查还田设备各个零件的松紧程度，并添加适量的剂，齿轮箱油面要保持适当高度。另外，管理人员要保证还田机甩刀片的完整度以及螺栓的紧固程度，必要的时候对其进行补齐以及拧紧。其次，后续保养。在实际的保养工作中，要严格按照班次保养的相关规定进行保养工作，定期对还田设备进行全方位的检查与维修，还田设备的外表面要涂上一层防锈油，防止空气以及水分的侵蚀而减少使用寿命[5]。另外，要检查变速箱齿轮实际运行中的啮合间隙和齿轮的磨损情况，必要时要对变速箱齿轮进行修复与调整，及时进行齿轮油的更换与补充，减少三角带各部件的磨损程度，对于磨损严重的零部件要进行更换，保证还田设备可以正常运行，不断提高还田机具的使用寿命和使用性能，进而为机械化还田技术的提升做好充分的准备。4、结合传统还田技术农作物秸秆机械化还田技术相比于传统还田技术具有很大的优势，但不可否认的是传统技术存在很大优势，在这一层面上看，在机械化还田技术实际推广和应用的过程中，要做好的机具配套、作业配套以及技术配套，与传统还田技术有机结合在一起，实现农艺措施与机具的结合、秸秆利用与病虫害防治的结合以及还田措施与耕作制度的结合，扬长避短，进而充分发挥出其作用，提高农作物秸秆还田技术水平，为促进农村经济的发展提供重要的保障。另外，除了技术上的革新，在实际的农作物秸秆还田中，要根据当地具体情况，合理的进行机械设备型号的选择，积极组织科研与生产等部门共同协作，进而不断优化还田技术。同时，相关技术人员要对还田机械设备进行对比试验以及选型定型，积极对设备信息进行反馈，促进还田机械设备机型的研制与改进。一方面可以实现秸秆还田机的推广，加快农业机械的进一步发展；另一方面，可以不断提高农作物秸秆的利用率，实现农作物秸秆还田措施有效性的提高，进而实现农村循环经济。
三、结语
本文通过对农作物秸秆综合利用以及机械化还田技术要点的分析，让我们知道了农作物秸秆的再利用对农村循环经济的发展具有非常重要的意义和作用，可以节省农村能源的消耗，为农村基础经济建设提供重要的保障。因此，本文主要从作业时间、农作物秸秆养护工作以及还田机具养护工作等方面入手，不断优化农作物秸秆还田技术，进而实现农村循环经济。
参考文献
[1]肖体琼，何春霞，凌秀军，等.中国农作物秸秆资源综合利用现状及对策研究[J].世界农业，2010，12:31-33+36.
[2]李新芸，江波.农作物秸秆综合利用现状及对策[J].湖南农机，2006，02:16-18.
[3]卜毓坚，屠乃美，刘文，等.全国农作物秸秆综合利用现状及其技术进展[J].作物研究，2006，05:526-529.
[4]高海，李国东，刘伟，等.农作物秸秆综合利用现状及技术[J].现代农业科技，2011，18:290-291.
遥感技术综述范文2
1 肝纤维化形成机制
肝纤维化是肝组织对慢性损伤的修复反应,是多种类型细胞、氧化应激、细胞因子和生长因子等一系列复杂作用的结果,以细胞外基质(extracellular matrix,ECM)成分的过度增生与异常沉积为主要特征。肝纤维化是慢性肝病重要的病理特征,也是肝硬化发生的前奏和必经的中间环节,是临床治疗慢性肝病的关键环节。近年来国内外取得广泛共识的是:肝星状细胞(hepatic stellate cell,HSC)是肝脏ECM的主要来源,是肝纤维化形成的细胞学基础,它在ECM代谢和各种细胞介质的产生过程中处于中心地位,HSC的表型激活和过度增殖是肝纤维化形成过程的关键。
2 芍药苷抗肝纤维化的机制
2.1抗自由基过氧化损伤,促进肝细胞再生
芍药苷的化学结构表明,芍药苷分子中的多个酚羟基使其具有较强的自由基清除活性、具有生物学应答调节作用,对由H202诱导DNA单链损伤有保护作用:抗氧化用氧自由基和其他基因产生的增多与很多种类的肝损伤和肝纤维化有关,其中最重要的是超氧化物。在肝纤维化中,线粒体呼吸链的破坏导致电子泄露增加和超氧化物的增多,通过以4n几何级数的速度增长,超氧基团又可使过氧化氢、羟自由基、单线氧气等活性氧类产物增加。羟自由基极度活跃,能够攻击包括脂类、蛋白质、核酸和糖类在内的许多细胞成分。同时肝内原有的细胞保护机制(抗氧化系统、修复系统)遭到破坏,氧化物的产生与消除之间不平衡,因而诱发肝纤维化的形成与发展,在体外试验李文庭反应中,芍甘多苷大剂量组肝细胞和肝细胞线粒体中MDA含量降低,SOD活性升高(P<0.05或0.01),说明芍甘多苷有较强的抗氧化作用,拮抗自由基对肝脏的损伤。骆和生等体内实验发现芍甘多苷大剂量能显着提高线粒体№。K+ATPase、Ca”ATPase活性,减轻线粒体钙超载和水肿,增强能量代谢、有效减轻自由基对线粒体的损伤,从而对受损的线粒体起到保护作用。因此,芍药苷可认为是通过清除氧自由基,抑制脂质过氧化反应,阻断或者减缓肝损伤时的炎症刺激,达到抗肝纤维化的作用。
2.2抑制炎性因子释放,改善肝脏微循环
肝细胞受损后,Kupffer细胞和淋巴细胞等炎性细胞被激活,释放多种细胞因子(肿瘤坏死因子、白细胞介素一β等),促进间质细胞的有丝分裂,使贮脂细胞及其他细胞合成胶原纤维增多。因此,消除炎症,减少细胞因子的释放,是抑制胶原合成、抗肝纤维化的重要途径。Nero E等发现,肿瘤坏死因子(TNF)活性的高低与肝细胞坏死程度的轻重有着正相关的关系,且TN单抗(mAb—TNF)对TNF介导的肝细胞坏死有保护作用。提示TNF是造成急性肝坏死的重要介质,在肝纤维化产生过程中,白细胞介素-β(IL-β)、IL-6、IL-8水平升高。Hung KS研究表明,IL-6及IL-8主要由单核细胞和巨噬细胞产生并参与炎性损伤过程。肝脏内核因子KB能通过调控炎性因子和抗炎因子增加和减少来影响反应的损伤修复,Ping J在CCl4联合乙醇诱导的大鼠肝纤维化模型中,芍甘多苷能显着抑制肝组织中NF-KBp65/IKBCt的过度表达,降低血清TNF-d水平。总之,TNF。在细胞因子网络中起重要调节作用,它的增加破坏了网络平衡,导致免疫功能紊乱,加重肝细胞坏死。czaja MJ实验研究表明,模型组大鼠肝脏TNF-a含量较正常组为高,有显着性差异,表明TNF a参与介导了CCL4。所致的大鼠亚急性肝损伤。芍甘多苷大剂量能显着降低C01。亚急性肝损伤大鼠肝脏TNF-Q含量,从而对损伤肝脏起到保护作用。芍甘多苷是一抗炎免疫调节药,在不同的病理状态下,芍甘多苷对异常的免疫功能具有双相调节作用。lseri SO研究发现在化学性和免疫性肝损伤模型中,芍甘多苷有抗炎作用。
2.3降低肝脏总NOS、iNOS的活性及NO的含量,阻断NO对肝脏的损伤作用。NO(一氧化氮)是NO合成酶以左旋精氨酸为底物合成的。体内合成NO的酶有两种即原生酶(eNOS)和诱生酶(iNOS),eNOS合成的NO,主要参与传递信息、舒张血管和抑制血小板聚集与粘附的过程,而iNOS合成的NO,主要作为细胞免疫和细胞毒性的效应分子,在多种感染性及自身免疫性疾病的发病机制中起重要作用。研究表明,在免疫刺激条件下iNOS mRNA在肝细胞的表达对肝损伤的发生有重要意义。iNOS及其合成的NO对肝细胞有损害作用,NO介导了枯否氏细胞对肝细胞的毒性,但eNOS可以减轻肝脏损伤。同时,NO可作为NF--KB的激活剂,激活NF-KB。与RObt一样,还可攻击caspase中起关键作用的巯基,使其丧失活性,抑制凋亡,但同时可导致细胞坏死。与模型对照组相比,芍甘多苷大剂量灌胃给药能显着降低CCL4亚急性肝损伤大鼠肝脏N0含量(P<0.01),中小剂量有一定的降低作用趋势(P>0.05),表明芍甘多苷能通过降低肝脏NO含量而起到肝脏保护作用。
2.4抑制HSC活化,抑制胶原生成,促进病理沉积胶原降解。
遥感技术综述范文3
关键词：综放面 遥感扫描联动喷雾技术 研究应用
1综放工作面随机遥感扫描联动喷雾技术课题提出的背景
1、液压支架放煤和移架是综采工艺的重要组成部分，液压支架在放煤和降架过程中产生的大量粉尘严重影响作业人员的身体健康，个别职工防尘意识薄弱，不考虑粉尘浓度过大给自己的身体带来严重的后果，没有安全防护的意识，只能靠监管人员的督促，不能从根本上预防呼吸性粉尘给职工身体带来的危害，这是造成粉尘职业病的直接原因，因此要求液压支架使用过程中必须具备降尘功能。
2、目前，国内采用的降尘方法一般有两种：一种是使用液压支架喷雾阀组，这种结构的缺点是控制系统存在窜液、漏液现象，致使喷雾阀或喷雾管路在更换时容易引起支架千斤顶泄压自降存在事故隐患，且管路寿命短、维修工作量大等问题；另一种是使用光电式支架喷雾系统，该系统的主要问题是不能实现工作过程的全自动控制，由于每组架间喷雾的开停需要人工控制，显得十分繁琐，在实际工作中，架间喷雾不能正常使用的情况经常发生。给矿井的安全生产带来了极大的隐患，并且此设备电磁阀故障率极高。
以上情况表明，怎样减小工作面粉尘浓度是放在技术人员面前一个极为棘手的问题，现代化矿井的发展迫切需要一种随机自动控制技术来实现连锁喷雾。
2综放工作面随机遥感扫描联动喷雾技术的原理：
综采工作面随机自动喷雾技术是以前从未实施的一项喷雾降尘技术，新研制的综采综采工作面支架全自动喷雾系统，采用了先进的传感器程序控制系统，实现了放顶、移架、综采机组运行全过程的自动喷雾。
系统采用PLC程序控制器（如图1）控制，每5套综采支架设置一套可编程控制器，5支防尘功能传感器，
1只红外接受器及一套电动球阀，各控
制器之间采用总线连接，在采煤机上安装红外发射器或无线点加密发射器组件，机组运行时对支架喷雾实现往复扫描控制，该系统设有超时保护功能。
工作程序是放顶、移架、割煤时，采煤机发射器运行工作，附近支架上的接受器系统通过传感器采集信号，然后控制器根据接受到的信号控制喷雾系统开始工作，控制器发出指令后，降尘系统马上开始工作，从而实现自动防尘功能（示意图如图2）。
本系统在工作面跟随采煤机自动联动喷雾从而实现粉尘治理，它利用采煤机上的光源信号，控制按装在支架上的主机、传感器，利用单向连锁控制的原理，实现了采煤机下行割煤时，下风侧的喷雾全部打开，并随着采煤机的移动依次关闭，采煤
机上行割煤时，下风侧的喷雾依次打开。确保了采煤机所在位置的风流方向的下方各喷雾点自动喷雾技术，大大减少了煤尘对工作环境和人员的危害，起到了良好的降尘效果。
3综放工作面随机遥感扫描联动喷雾技术的特点。
1、实现了支架放煤移架时的全自动喷雾功能，解除了人工降尘效果。
2、不改变原有液控系统，改造工作量小，易损件实现了标准化，更换容易。
3、可接入防尘浓度传感器，实现粉尘浓度， 机组扫描，支架自动控制，支架手动控制，地面监控三位一体的组合防尘。
4、系统通用性强，各种支架均可实现全自动防尘喷雾。
5、支架的移架、放煤、前探板收放，三者可任取两种进行组合防尘。
6、架与架之间的信号连接采用本安插片式连接，拆装方便。
7、移动或搬迁时自动降尘系统可重复利用，只需要更换少许易损件，节省投资。
8、控制器设有显示窗，可显示电源、红外、支架、工作等运行状态及故障提示功能，使维护和故障判断更方便，快捷。
9、系统除电源箱以外整个工作面全部采用24v和12v直流电源供电，增强了产品的安全保障性能。
4综放工作面随机遥感扫描联动喷雾技术的应用及效果。
许厂煤矿是淄矿集团在济（宁）北矿区建设的第一个现代化矿井，设计生产能力为150万吨/年，实际生产能力300万吨/年以上，井田主要可采煤层为3下、16上、和17煤层，3下煤层为首采煤层，各煤层均有自然发火倾向，经鉴定3下煤层自然发火期为3～6个月，最短自然发火期为20±3天，煤尘爆炸指数为41.27%，煤层具有强爆炸性，防尘工作压力异常艰巨，此项工作历来是“一通三防”的重中之重。
1、综放工作面随机遥感扫描联动喷雾技术的使用，有效的降低了工作面的粉尘浓度，粉尘浓度的降低，有效的减少了粉尘的堆积，减轻了矿井的防尘压力。为矿井的安全生产提供了必要的保障。
2、圆满解决了综采工作面架间喷雾使用不正常的问题，从根本上消除人的不可靠性；使喷雾系统实现连锁，使系统更加更加稳定。
3、随着工作面及巷道粉尘浓度的降低，工作面的工作人员身体的受侵害程度减轻，避免了职工尘肺病的发生，保障了职工的生命安全和身体健康。
5综放工作面随机遥感扫描联动喷雾技术的经济效益与社会效益：
综放工作面遥感扫描联动喷雾技术的应用，结束了长期以来工作面喷雾靠人工的历史，年节省人工费约20.1万元; 同时使工作面粉尘得到了有效的治理，粉尘浓度（全尘）由原先的63mg/min左右降低到目前的20mg/min左右，净化了工作环境中的风流，减轻了矿井的防尘压力，减少了用于治理矿井粉尘的费用，年节省费用约40万元；保障了职工的身体健康，杜绝了采煤工作面采煤喷雾过程中的人为主观行为，使采煤喷雾实现联动，减少巷道中的煤尘堆积现象，其社会效益日渐突显，具有极大的推广应用价值。
遥感技术综述范文4
[关键字]遥感技术 水环境检测 大气检测 应用
[中图分类号] P237 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2013）-3-160-1
1 遥感技术在水环境检测中的应用
遥感技术在水环境检测中的应有主要有四点：
第一，遥感技术所具有的应用范围大、成本低、速度快以及周期性强等特性，因此对交通选线、测绘、灾害检测、水利、环境检测、地矿、林、海洋、牧以及农业等对象都可以进行监控，此外遥感技术还可以从空中进行大面积的宏观环境以及宏观生态的研究，从而让我国的环境监测朝着立体的方向前进。传统的环境检测法是采用人工形式的瞬时检测，这种检测法是地面方式，对视野范围以及检测面积造成阻碍和限制，而遥感技术的加入成功的解决了这些局限性，同时对生态环境的区域性和动态变化进行加强。
第二，遥感技术可以使环境监测的效率提高，并获得大量的信息。遥感技术在水环境检测中主要是利用飞行工具来进行的，这种形式使得生态环境的监测具有数据资料和图像资料，促进了检测结果的提升。此外遥感技术是通过计算机和光学仪器等高科技设备进行编图、传导、解译、处理、接收，成功实现了生态环境的宏观监测现代化。
第三，遥感技术使环境监测的适应性非常强，并且可以获得其他监控手段无法获得的信息，它主要表现在对海洋生态环境以及原始森林中的冻土、冰川、高寒山区、沼泽、沙漠等进行监测。
第四，遥感技术可以使环境监测呈现出动态形式，通过遥感技术实现了环境动态的精准变化资料和大范围、周期性强的环境动态监测。
2 遥感技术在大气检测中的应用
遥感技术中应用比较多的检测方法为被动形式和主动形式两种，其中被动形式是利用物体对自然光照的不同反应来进行检测的，主要应用于对一段间隔以外的现象及物体的观测。主动形式是利用遥感探测仪本身所具有的次波束或者波束和物体之间产生的反射、吸收作用的回波来进行检测的。遥感检测的特点是应用范围大、成本低、速度快以及周期性强等，所以利用遥感技术进行的大气检测既可以自动设置污染源的跟踪和污染范围监测，还可以自动设置污染源的报警装置。
2.1 遥感技术在大气气溶胶检测的应用
大气气溶胶是指雾、烟等形式的各种不可见微粒、可见液态、可见固态以及其他形式的物质，气溶胶不仅使大气环境区域性的整体质量受到影响，还使全球的环境受到影响。传统的大气检测是地面检测，这种方式很难发现气溶胶，而遥感技术的加入使得气溶胶的运动变化趋势以及具体的空间分布都可以通过分辨率超高的卫星来进行检测，完善了地面检测的缺点。目前国际上最常用的气溶胶反演方法有多通道反射率反演方法、反射率角度极化方法、单道反射率反演方法、反射率角度分布方法、海洋陆地对比方法、基于稠密的黑体反演方法、热对比方法以及空中陆地对比度削减方法八种。
2.2 遥感技术在沙尘暴检测的应用
沙尘暴是我国不可避免的灾害之一，它具有危害性大和突发性强的特点，沙尘暴不仅严重污染了我国的大气环境，还严重扰乱了我国的生态环境以及人类正常生活。沙尘暴的爆发伴随着大量悬浮物和沙尘粒子，给人类和牲畜带来了极大的危害，大气气溶胶的极端现象就是沙尘暴。目前国际上最常用的沙尘暴检测方法为NOAA/AVHRR和GMS两种，其中NOAA/AVHRR既可以进行较大范围的沙尘暴时空分布检测，还可以进行沙尘暴反射辐射特性的检测，而GMS自身所具有的高时间分辨率可以比较容易的找到沙尘暴的位置以及运动轨道。
2.3 遥感技术在有害气体检测的应用
我们所生活的地球上是可以随时随地产生有害气体的，比如二氧化碳、二氧化硫等，这些常见的气体都对有机体以及大气造成毒害，当植物受到二氧化碳和二氧化硫的污染时，植物对红外光呈现出反射率下降的趋势，就使得颜色以及动态标志产生略有不同的现象，这种现象的不同正是遥感技术进行有害气体检测的重要依据。臭氧层是人类赖以生存的重要组成，它主要起到保护地球上动物、植物以及人类的作用，对大气进行检测时遥感技术是可以对臭氧层进行变化情况的监控、空洞形成位置进行检测、臭氧层进行了解。
2.4 遥感技术在城市热岛效应检测的应用
城市热岛效应是城市发展必须经历的一个重要阶段，它属于是一种大气热污染的现象。城市热岛效应主要是指城市内部在一定范围内集中聚集着大量因为人类而产生的热量、取暖、呼吸以及城市自身所具有的热量，这些能量最终使局部地区的温度明显高出周围其他地区。遥感技术在城市热岛效应检测中主要是通过热红外遥感器来对特定物进行温度的监测，并利用热效应之间的差异来有效的找出热源所在地，这种方式的检测既可以准确的检测出城市热岛效应的强度，还可以得出城市热岛的时空分布特征。
3 结束语
遥感技术在水环境中的应用具有范围大、成本低、速度快以及周期性强等特性，此外遥感技术还可以从空中进行大面积的宏观环境以及宏观生态的研究，从而让我国的环境监测朝着立体的方向前进。遥感技术在大气检测中应用比较多的检测方法为被动形式和主动形式两种，其中被动形式是利用物体对自然光照的不同反应来进行检测的，而主动形式是利用遥感探测仪本身所具有的次波束或者波束和物体之间产生的反射、吸收作用的回波来进行检测的。
参考文献
[1]程立刚，王艳姣，王耀庭.遥感技术在大气环境监测中的应用综述[J].中国环境监测.2010（3）：17-23.
[2]李红清.遥感技术在水环境保护中的应用初探[J].水利水电快报.2009（3）：24-25.
遥感技术综述范文5
关键词:高光谱 分类 提取 投影寻踪
1 高光谱遥感概述
高光谱遥感(Hyper spectral Remote Sensing 简称HRS)起步于80年代,发展于90年代,至今已解决了一系列重大的技术问题。它是光谱分辨率在10-2λ的光谱遥感,其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级,具有波段数众多,连续性强的特点,其传感器在可见光到红外光的波长范围内(0.4μm～2.5μm)范围内以很窄的波段宽度(3～30nm) 获得几百个波段的光谱信息,相当于产生了一条完整而连续的光谱曲线,光谱分辨率将达到5nm～10nm[1]。高光谱遥感数据的表现可以从以下三个方面来理解[2]:图像空间、光谱空间和特征空间。此外,随着高光谱遥感分辨率的增加,特征空间的维数很高,因而表现不同地物类别的能力也随之不断提高,这也是高光谱遥感之所以能够更精确识别地物的主要原因。
2 高光谱遥感的应用
高光谱影像包含了丰富的地表空间、光谱和辐射的三重信息,它同时表现了地物的空间分布并获得了以像元为目标的地物光谱信息。高光谱遥感技术作为连接遥感数据处理、地面测量、光谱模型和应用的强有力工具,其显著特点是在特定光谱区域以高光谱分辨率同时获取连续的地物光谱影像,其超多波段信息使得根据混合光谱模型进行混合像元分解获取“子像元”或“最终光谱单元”信息的能力得到提高,使得遥感应用着重于在光谱维上进行空间信息展开,定量分析地球表层生物、物理、化学过程和参数,随着成像光谱技术的发展与成熟,遥感技术已经大大拓宽了其原来的应用领域,归纳起来主要包括以下几个方面[5]-[19]:1)在精准农业领域的应用(作物参数反演);2)在林业领域的应用(树种识别、森林生物参数填图、森林健康检测等);3)在水质检测领域的应用(反演水质参数);4)在大气污染检测领域的应用(气溶胶、二氧化氮等的检测与反演);5)生态环境检测领域的应用(检测生物多样性、土壤退化、植被重金属污染等);6)在地质调查领域的应用(矿物添图,岩层识别,矿产资源、油气能源探测等);7)在城市调查领域的应用(城市绿地调查、地物及人工目标识别)。
3 高光谱遥感图像分类与信息提取
3.1 遥感图像处理
遥感数字图像处理是以遥感数字图像为研究对象,综合运用地学分析、遥感图像处理、地理信息系统、模式识别与人工智能技术,实现地学专题信息的自动提取[18],要素分类与提取在图像处理过程中占有决定性的地位。遥感图像分类是统计模式识别技术在遥感领域中的具体应用,统计模式识别的关键是提取待识别模式的一组统计特征值,然后按照一定准则做出决策,从而对数字图像予以识别。其主要依据是地物的光谱特征,即地物电磁波辐射的多波段测量值,这些测量值可以用作遥感图像的原始特征值。
3.2 高光谱遥感图像分类与提取
目前,高光谱遥感数据分析方法主要有两个方向[19]-[30]:第一是基于光谱空间的分析方法,其基本原理是化学分析领域常用的光谱分析技术;第二个方向是基于特征空间分析技术,该方向的基本思想是把组成光谱曲线的各光谱波段组成高维空间中的一个矢量,进而用空间统计分析的方法分析不同地物在特征空间中的分布规律。
3.2.1 基于光谱空间的分析方法
高光谱遥感技术的最大特点就是:在地物的每一个像元处,可以得到一条连续的光谱曲线,所有的光谱曲线的集合则构成了光谱空间,不同的地物对应于光谱空间中的一条光谱曲线。因此,基于光谱空间的数据分析方法是高光谱数据分析的主要技术之一,其主要思想类似于化学上常用的光谱分析技术,主要是通过对光谱曲线进行特征分析,发现不同地物的光谱曲线变化特征,从而达到识别地物的目的。由于这种分析方法与地物的物理化学属性直接相关,因此可以方便地对分析结果进行物理解释:由于分析过程主要是针对一个像元的光谱曲线,因此,算法往往比较直观和简单。这些特点使得基于光谱空间的分析技术成为引人注目的一种技术,因而,近年来在这方面产生了许多实用的研究结果。
常用的分析方法包括:(1)光谱角填图法(SAM-Spectral Angle Mapping):又称光谱角度匹配法.是以实验室测得的标准光谱或从图像上提取的一直已知点的平均光谱为参考,求算图像中每个像元矢量(将像元n个波段的光谱响应作为n维空间的矢量与参考光谱矢量之间的广义夹角,根据夹角的大小来确定光谱间的相似程度,以达到识别地物的目的。(2)光谱解混技术(Spectral Unmixing):就是假设某一像元的光谱是由有限几种地物的光谱曲线按某种函数关系和比例混合而成,解混的目的就是通过某种分析和计算,估计出光谱混合方式和混合像元包含的光谱成分及相应比例。(3)光谱匹配滤波技术(Matched Filter):是通过部分光谱解混技术求解端元光谱丰度值的技术。由于前面介绍的线性光谱解混技术要求端元光谱足够完全,而实际上很难确定一幅待研究的高光谱图像所包含的全部端元光谱。匹配滤波技术则选定某些感兴趣的端元光谱的情况下,把未知的光谱归为背景光谱(Unknown background),最大化地突出已知端元光谱而同时尽可能抑制背景光谱,这种方法提供了一种快速探测指定地物种类的技术,而不必知道一幅图像中包含的全部端元光谱。(4)光谱特征匹配(SFF-Spectral Feature Fitting):根据电磁波理论,不同的物质有不同的光谱曲线。人们可以通过分析不同地物的光谱吸收表现,达到识别不同地物的目的。首先把反射光谱数据的吸收特征突出出来,然后用仅保留了吸收特征的光谱与参考端元光谱逐个波段进行最小二乘匹配,并计算出相应的均方根误差(RMS-Root Mean Square),消除背景影响的方法主要是包络线法。
3.2.2基于特征空间的分类方法
前面介绍的基于光谱空间的分析方法主要是通过比较待分像元的光谱曲线与参考光谱的光谱曲线之间的相似程度来达到分类判别的目的。这种思想看起来很直观和理想,类似于人的指纹识别一样,每一个人都有不同的指纹,通过与指纹库中的指纹相比较就可以确定人的身份。然而,遥感问题却远远复杂得多,由于太阳辐射、大气、空间分辨率和光谱分辨率,观测噪声,及多种多样难以确定的因素的影响,很难测得所谓“纯”的光谱曲线。尽管有多种多样的光谱解混技术被提出,但多种因素的影响很难被充分估计出来,因而无论何种光谱分析技术都无法完全达到遥感图像辩识的要求。
另一种遥感图像地物辩识的思想则是从统计分布规律出发,在同一幅图像上,不同地物的光谱数据呈现不同的分布状态,比如不同均值和方差,通过分析这种统计分布规律而实现地物识别的技术就是基于特征空间的分类方法。遥感图像上的每个像元对应n个光谱波段反射值。假若把这几个波段值组成的n维矢量看作是n维欧几里德空间中的一个点,则称矢量X=(X1,X2,…,Xn)为像元的特征值,相应的n维欧几里德空间称为特征空间。在特征空间的意义上,遥感图像上的任一像元对应于特征空间中的一个点,因此,分类的方法可以从寻找像元在特征空间中的分布规律入手,也就是在特征空间中进行判别的问题。
常用的分析方法包括:(1)高斯最大似然分类器(MLC):是遥感分类的主要手段,其基本思想是,假设各类样本数据都是高斯分布(正态分布),判别准则为所属类别的分布密度最大。其分类器被认为是一种稳定性、鲁棒性好的分类器。但是,如果图像数据在特征空间中分布比较复杂、离散,或采集的训练样木不够充分、不具代表性,通过直接手段来估计最大似然函数的参数,就有可能造成与实际分布的较大偏差,导致分类结果精度下降。(2)基于Bayes准则的分类器: 基于Bayes准则的判别函数是统计模式识别的参数方法,要求各类的先验概率P(ωi)和条件概率密度函数P(ωi x)已知。p(ωi)通常根据各种先验知识给出或假设它们相等: P(ωi x)则是首先确定其分布形式,然后利用训练样本估计其参数。一般假设为正态分布,或通过数学方法化为正态分布。其判别函数为:Di(X)=P(ωi) P(ωi x),i=1, 2,…,m。若Di(X)Dj(X) j=1,2,…,m,j≠i,则X为ωi类。判别函数集有多种导出形式,如最大后验概率准则、最小风险判决准则、最小错误概率准则、最小最大准则、Neyman-Pearson准则等,是依据不同的规则选择似然比的门限来实现的。(3)最小距离判别法:该方法是最直观的一种判别方法,假设在p维欧氏空间中,把c个不同的类别看成分布在空间中的不同位置,最小距离判别方法的思想就是,对待分类的样本,若与某一类的空间几何距离最近,则判别为属于此类。该方法的关键问题,一是如何定义空间距离;另一问题是,如何计算点到各类别的空间距离。(4)基于模糊集理论的判别分类方法:相邻波段影像间存在较大的相似性表明,它们的分类作用可以相互近似替代。因此,只需利用其中的一幅影像参加分类即可,其它与之相似的光谱波段都可被视为冗余波段。显然,要删除这些冗余光谱波段,应首先对原始波段集合中的光谱波段进行模糊等价划分,然后在每个模糊等价波段组中只选择一个光谱波段(或进行线性融合)。(5)基于人工神经网络的分类法:通过建立统一框架,实现对影像的视觉识别和并行推理,是近年来发展起来的综合数据分类方法之一。其目标是利用人工神经网络技术的并行分布式知识处理手段,以遥感影像为处理对象,建立基于人工神经网络的遥感影像分类专家系统。(6)支持向量机(Support Vector Machine )分类方法:支持向量机是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法。其最大的特点是根据Vapnik的结构风险最小化原则,尽量提高学习机的泛化能力,即由有限的训练样本集得到小的误差能够保证对独立的测试集保持小的误差。另外,由于支持向量算法是一个凸优化问题,局部最优解也是全局最优解,这是其它学习算法所不及的。以上介绍了几种分类方法,事实上,随着各学科的发展和交叉影响,基于特征空间的分析方法有许多新的进展。
4高光谱遥感数据分类存在的问题
随着光谱分辨率的提高,高光谱遥感能够提供对地物识别更充分的信息,对基于特征空间的分类而言,理论上说,随着特征空间维数的增加,分类精度将会越来越精确,但实际问题并非如此简单。综合以上高维空间的几何特征和统计特性[31]-[36],可以得出这样的结论:基于统计理论的参数估计若在原始高维空间进行,则需相当庞大的训练样本数才能得到比较满意的估计精度,非参数估计方法所需的样本数量更是不可想象。此外,原始高维数据空间的正态分布特性更是难以保证,而正态分布是许多参数估计方法的基础。因此,高光谱遥感分类的表现并未如人们所期望的那样简单,具体来说,在不讨论客观因素的情况下,影响高光谱遥感分类精度的主要因素主要是以下几条:
(1)训练样本数量问题:根据Hughes的研究结果[37],随着特征空间维数的增加,类别可分性提高,但由于遥感中常用的监督分类方法首先要估计样本的分布函数,或分布函数中的一些参数,随着空间维数的增加,待估参数的个数急剧增加,在训练样本数量一定的条件下,导致分类精度在特征空间的维数增加到一定数量后,反而会随着维数的增加而下降。
(2)特征空间的组成:前一个问题导致基于特征空间的分析方法通常不能在原始空间中直接进行,必须对原始波段空间进行降维预处理,得到一个保持了原始空间全局和局部特征结构的低维空间,然后在低维子空间中进行分类判别。
(3)分类器的选择。
(4)类别可分性:类别可分性是数据集固有的一种性质,是由客观条件造就的数据集内在结构,由于客观因素的影响,待分辨的类别之间可区分的程度会有很大的差异,数据集的这种内在的可分离程度对分类精度的高低有着至关重要的影响。
5 结语
过去几十年高光谱遥感已经在各方面有了很大的应用,高光谱技术从遥感的角度提供了大尺度获取地面光谱数据的手段,为人们宏观分类识别地物提供了基础。但是人们在获取大量高光谱图像数据的同时,也面临着如何最大程度地利用这些海量数据的难题,关于高光谱分类与信息提取的技术,虽然取得了一些进展,但是从总体上仍落后于传感器的发展,因此对于高光谱分类与信息提取还有很大的空间值得去研究。
参考文献
[1] 童庆禧,张兵,郑兰芬.高光谱遥感的多学科应用[M].北京:电子工业出版社,2006:1-54.
[2] 许卫东.高光谱遥感分类与提取技术[J].红外(月刊),2004,28-34.
[3] 薛利红,罗卫红,曹卫星,等.作物水分和氮素光谱诊断研究进展[J].遥感学报,2003,7(1):73-80
[4] 金震宇,田庆久,惠凤鸣,等.水稻叶绿素浓度与光谱反射率关系研究[J].遥感技术与应用,2003,18(3):134-137.
[5] N.H.Younan, R.L.King, H.H.Bennett, and JR. Classification of Hyper spectral Data: A Comparative Study [J], Precision Agriculture, 2004(5):41-53.
[6] 程乾,黄敬峰,王人潮,等.MODIS植被指数与水稻叶面积指数及叶片叶绿素含量相关性研究[J].应用生态学报,2004,15(8):1363-1367.
[7] 张良培,郑兰芬,童庆禧,等.利用高光谱对生物变量进行估计[J].遥感学报,1997,1(2):111-114
[8] 赵德华,李建龙,宋子键.高光谱技术提取植被生化参数机理与方法研究进展[J].地球科学进展,2003,18(1):94-99.
[9] 方红亮,田庆久.高光谱遥感在植被监测中的研究综述[J].遥感技术与应用,1998,13(1):62-69.
[10] 陈楚群,潘志林,施平.海水光谱模拟及其在黄色物质遥感反演中的应用[J].热带海洋学报,2003,22(5):33-39.
[11] 李素菊,吴倩,王学军,等.巢湖浮游植物叶绿素含量与反射光谱特征的关系[J].湖泊科学,2002,14(3):228-234.
[12] 谭衢霖,邵芸.遥感技术在环境污染监测中的应用[J].遥感技术与应用,2000,15(4):246-251.
[13] 童庆禧,郑兰芬,王晋年.湿地植被成像光谱遥感研究[J].遥感学报,1997,1(1):50-57.
[14] 夏德深,李华.国外灾害遥感应用研究现状[J],国土资源遥感,1996,(3):1-8.
[15] 甘甫平,王润生,郭小方,等.高光谱遥感信息提取与地质应用前景――以青藏高原为试验区[J],国土资源遥感,2000,3:38-44.
[16] 王青华,王润生,郭小方.高光谱遥感技术在岩石识别中的应用[J].国土资源遥感,2000,4:39-43.
[17] 刘建贵,张兵,郑兰芬,等.城乡光谱数据在城市遥感中的应用研究[J].遥感学报,2000,4:221-228
[18] 梅安新,彭望,秦其明,等.遥感导论[M].北京:高等教育出版社.2002.
[19] 荆凤,陈建平.矿化蚀变信息的遥感提取方法综述[J].遥感信息,2005,2:62-65.
[20] 耿修瑞,张兵,张霞,等.一种基于高维空间凸面单形体体积的高光谱图像解混算法[J].自然科学进展,2004,14(7):810-814.
[21] CARL J. LEGLEITER. Spectrally Driven Classification of High Spatial Resolution, Huperspectral Imagery: A Tool for Mapping In-Stream Habitat [J].Environmental Management, 2003, 32(3):399-411.
[22] 甘甫平,王润生,马蔼乃,等.基于光谱匹配滤波的蚀变信息提取[J]. 中国图像图形学报,2003,8(A)(2):147-150.
[23] 李新双,张良培,李平湘.基于小波分量特征值匹配的高光谱影像分类[J].武汉大学学报•信息科学版,2006,31(3):274-277.
[24] P.Goovaerts. Geostatistical incorporation of spatial coordinates into supervised classification of hyperspectral data [J].Geograph Syst, 2002, (4):99-111.
[25] 刘汉湖,杨武年,沙晋明.高光谱分辨率遥感在地质应用中的关键技术及前景[J]. 世界地质,2004,23(1):45-49.
[26] Francesco Lagona. Adjacency selection in Markov Random Fields for high spatial resolution hyperspectral data [J].Geograph Syst, 2002(4):53-68.
[27] 李石华,王金亮,毕艳.遥感图像分类方法研究综述[J]. 国土资源遥感,2005,2:1-6.
[28] 王国明,孙立新. 高光谱遥感影像优化分类波段选择[J].东北测绘,1999,22:21-23.
[29] Allan Aasbjerg Nielsen. Spectral Mixture Analysis: Linear and Semi-parametric Full and Iterated Partial Unmixing in Multi-and Hyperspectral Image Data [J]. Mathematical Imaging and Vision. 2001(15): 17-37.
[30] 修丽娜,刘湘南. 人工神经网络遥感分类方法研究现状及发展趋势探析[J].遥感技术与应用,2003,18(5):339-345.
[31] 张连蓬.基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究[D].山东:山东科技大学,2003.
[32] Shailesh Kumar, Joydeep Ghosh and Melba M. Crawford.Hierarchical Fusion of Multiple Classifiers for Hyperspectral Data Analysis [J]. Pattern Analysis & Application, 2002 (5): 210-220
[33] 谭璐,易东云,冯国柱,等.局部不变投影[J].自然科学进展,2004,14(3):282-287.
[34] 李智勇,郁文贤,匡纲要,等.基于高维几何特性的高光谱异常检测算法研究[J].遥感技术与应用,2003,18(6):379-383.
[35] 周晓云,孙志挥,张柏礼. 一种大规模高维数据集的高效聚类算法[J].应用科学学报.2006, 24(4):396-400.
[36] 易尧华. 基于投影寻踪的多(高)光谱影像分析方法研究[D].武汉:武汉大学,2004.
遥感技术综述范文6
关键词：高光谱；遥感
【中图分类号】 G642.4 【文献标识码】 B【文章编号】 1671-1297（2012）09-0198-01
一 地物光谱重建技术
按照不同的模型及算法，从成像光谱数据中把地物的光谱特性反演出来的过程就是地物光谱重建技术。根据不同的工作情况及条件，采取不同反演模型来重建地物光谱，是实现成像光谱数据遥感定量化分析的第一步。若对其不进行反演，则没有一个统一物理量进行对比。
1.基于大气传输理论的模型
自1960 年，Chandrasekhar 提出了辐射传输理论以来，相继发展了许多方法，如： Ordinate 方法和Variational 方法等来解决辐射传输问题。该算法既能合理地处理大气散射、吸收，又能产生连续光谱，避免在光谱反演中较大的定量误差。它还充分利用了分析表达式和预选大气模式，使计算时间大大缩短。
2.基于统计分析的模型
该模型的建立是在分析不同地物光谱遥感信息在不同光谱波段的传输特点基础上，利用计算机对典型地物的光谱特性进行统计分析后，得到地物光谱特性反演模型。对成像光谱数据进行地物光谱反演常用模型有平滑域反射率模型FFR（ Flat Field Reflectance） ，内在平均相对反射率模型IARR（ Interal Average Reletive Reflectance） ，对数剩余模型LRC（Log ResidualCorrection） 。Gree 和Graig 提出的对数剩余纠正公式如下：
3.经验线性回归模型
利用该方法重建地物光谱技术实质就是通过开展典型地物的同步反射率观测，根据成像光谱数据DNij值与地面实测地物反射率值Rij ，经最小二乘法求出回归方程： Rij=Aj ·DNij+Bj （这里Aj ， Bj是传感器第j 波段的线性回归系数） ， 然后，根据此方程反演地物的反射光谱。这种模型的数学和物理意义明确，方法简便，运算量少，应用广泛。
二 地物光谱特征的量化、提取，定量分析及识别模型
1.地物光谱特征度量、提取与匹配识别模型
（1） 就地物光谱特征（这里指地物反射辐射光谱） 而言，不外乎2 大类型：特征吸收峰（即反射谷） 和光谱曲线的斜率变化（含波形变化） 。目前，对特征吸收峰的分析度量方法是外壳系数法，它通过把光谱曲线归一化后去测量特征吸收峰的波长位置（ Position） 、吸收深度（Depth） 、吸收宽度（FWHM） 和对称性（Symmet ry） 。 （2） 光谱匹配识别模型是不同于多光谱的模式识别的，它是根据光谱特征度量参数来进行匹配识别，是成像光谱数据处理分析的特色之一。
2.成像光谱数据的定量分析及识别模型
定量化分析及识别模型化是当今遥感技术的发展方向之一。应用于成像光谱数据处理、分析的定量化分析与识别模型，除了不断完善和改进已有基于统计分析的定量化及识别模型，其它学科的新思想、新方法也在不断地引入遥感数据分析和理解之中，如人工智能的专家系统，模糊逻辑映射，证据推理、神经网络、分形和分维等（郭小方，1998 年） 。
3.混合像元分解模型
目前，开展高光谱遥感混合像元研究的方法技术，首先从实验着手，进行地物混合光谱的测试、分析、数字模拟、分解模型开发研究，然后将其外推到遥感图像上，进行典型地物混合像元分析，主要包括空- 地同步观测获取典型地物（或可通过人工布标） 数据，经模型分析后，对混合像元的地物进行分解，或混合光谱模拟合成。在实验室里，通过对不同矿物光谱混合含量测试发现，不透明矿物或暗色矿物，其光谱按比例混合到其它矿物中，混合的反射率急剧下降，而不是逐渐下降，说明其混合光谱与其混合的端元矿物光谱是非线性关系（磁铁矿和橄榄石） ，当2 种矿物的色调相近时，实验测试的混合光谱与线性模型合成的混合光谱都呈线性逐渐变化，说明混合光谱可以按线性模型分解端元矿物光谱，在这3 种情况中，第一种非线性关系是由于组合混合光谱的端元成分之间互相作用，互相影响后光谱被光谱仪检测到，第二种线性关系是由于各端元成分之间无互相影响作用，各自独立地反射电磁波能量贡献于混合光谱，第三种情况是2 种关系都存在，二者之间存在临界条件（边界条件） 。在一幅图像中，事先知道有N 种端元（地物种类） ，并且也知道各种端元的光谱反射率，那么就可以用线性模型：
这里DNc 是波段C 上混合像元的DN 值或反射率； Fi 是第i 种端元在混合像元中所占比例（或权系数） ； DNi ， c 是C波段上第i 种端元的DN 值（或反射率） ； Ec 是C波段上拟合误差。对每个像元都按照最小二乘法解方程，进行分解。在图像中，端元的DN 值（或反射率值） 要么可以从训练区取值，要么地面实测。端元成分的确定过程实质上是一个迭代过程，迭代结果使M个波段上总误差ε最小（且N F M） 。
求得像元中各种端元成分之后，就可以定量或半定量地对端元分类，制作丰度等专题图件。
三 总结
成像光谱技术以其高光谱分辨率，超多波段以及图像和光谱（曲线） 合二为一的特点，在数据处理分析以及光谱信息的提取上向模型化、交互可视化、人工智能-专家系统化的技术方向发展，在应用上向定量化、模型化和精细化地分析地物成分和结构的方向发展。
参考文献
