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地球观测数据和分析如何帮助应对气候变化

  • 分类:常见问题
  • 作者:司南导航
  • 来源:网络
  • 发布时间:2021-06-28 09:52
  • 访问量:

【概要描述】卫星通过持续的对地观测,产生了大量强大的科学数据。它提供了地球表面(局部乃至全球范围)事态的鸟瞰图,可以帮助研究人员更好地了解气候变化的影响。 这些数据加上机器学习算法,可以用来揭示地球不同地区的行为,特别是在气候变化的主题上和历史趋势。 对地观测,对于了解海平面上升,地表温度变化,降雨变化,甚至平流层气溶胶增加带来的冷却作用至关重要。 例如,Sentinel-5P数据可用于测量甲烷,而MODIS的水蒸气测量结果使我们了解天气模式。这些测量对于创建数据支持的气候行动政策至关重要。地球观测资源构成了预测建模的基础,使社区和企业能够可持续地规划,提高其应对气候变化的能力。 气候风险对社会经济的最直接的影响体现在农业经济,农业风险与气候风险紧密相关,往往呈现协同变化趋势。 现在,农民和政府可以通过使用实时卫星数据监控作物的生长和发育来缓冲干旱带来的影响。来自SPOT/Pléiades卫星的锐化影像可用于计算归一化植被指数,这些宝贵的资源,可用于深入了解作物健康,产量估算和灾害评估。如果发现表现不佳的地区,可以采取化肥,杀虫剂和灌溉等有针对性的措施,以减轻降水异常的影响。 农业保险是应对气候变化风险时最重要的风险管理工具之一。一方面,农业保险通过损失补偿功能,保证在发生巨大损失时农业再生产的顺利进行。另一方面,农业保险经营主体可以发挥其在管理气候变化风险时的先进性和专业性,有效指导农业生产经营者进行风险管理,降低损失发生概率和损失程度。 近实时天气数据与地球观测卫星的环境预测数据相结合,使保险公司能够以更好的方式绘制农作物遭受灾害的风险。此外,他们可以使用先进的分析,如自动图像异常检测系统(AIADS)算法,检测时间变化,为风险指数提供新的思路。 同样,变化检测算法可以帮助公用事业公司在基础设施规划上做出更好的决策。 如利用Pléiades1A/1B0.5m分辨率的图像,以及变化检测算法来测量特定位置的变化,从而确定其活动的优先级。有了更好的洞察力,公用事业公司可以优化其输出,进行预测性维护和前瞻性的库存规划。 相应地,高分辨率卫星图像和先进的分析技术是优化基础设施管理和监测关键项目的宝贵工具,特别是在气候变化引发自然灾害后的城市重建过程中。 卫星数据不仅有助于确定最紧迫的基础设施缺口,现有的城市估算或定居点地图等算法应用,也可以支持更有效的长期基础设施规划。还可以通过高分辨率图像以一致、可靠的方式监测施工进度。 与重建相比,避险和减少灾害风险更为重要。根据非盈利组织乐施会(Oxfam)的数据,每年有超过2000万人因气候引发的灾难而被迫逃离家园。政府需要制定减少灾害风险的计划并在需要时管理应对措施。准确、相关和及时的卫星数据有助于实现这一点。 Sentinel-2的多光谱图像可以协助沿海地区监测、内陆水监测、冰川监测和洪水绘图。深度学习算法可以检测卫星图像中的公寓、房屋、工业建筑和工棚。卡车检测算法可以用来跟踪事件的人口移动。 可以说,利用卫星图像可以研究一系列环境和社会经济趋势。地球观测数据可以为政府和企业提供适应气候变化影响所需的精确、经济有效和及时的指导,对气候变化规划和缓解至关重要。   1.文章部分文字与图片来源网络,如有问题请及时联系我们。 2.涉及转载的所有文章、图片、音频文件等资料,版权归版权所有人所有。 3.本文章内容如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权,请联系我们立即删除。

地球观测数据和分析如何帮助应对气候变化

【概要描述】卫星通过持续的对地观测,产生了大量强大的科学数据。它提供了地球表面(局部乃至全球范围)事态的鸟瞰图,可以帮助研究人员更好地了解气候变化的影响。

这些数据加上机器学习算法,可以用来揭示地球不同地区的行为,特别是在气候变化的主题上和历史趋势。

对地观测,对于了解海平面上升,地表温度变化,降雨变化,甚至平流层气溶胶增加带来的冷却作用至关重要。

例如,Sentinel-5P数据可用于测量甲烷,而MODIS的水蒸气测量结果使我们了解天气模式。这些测量对于创建数据支持的气候行动政策至关重要。地球观测资源构成了预测建模的基础,使社区和企业能够可持续地规划,提高其应对气候变化的能力。

气候风险对社会经济的最直接的影响体现在农业经济,农业风险与气候风险紧密相关,往往呈现协同变化趋势。

现在,农民和政府可以通过使用实时卫星数据监控作物的生长和发育来缓冲干旱带来的影响。来自SPOT/Pléiades卫星的锐化影像可用于计算归一化植被指数,这些宝贵的资源,可用于深入了解作物健康,产量估算和灾害评估。如果发现表现不佳的地区,可以采取化肥,杀虫剂和灌溉等有针对性的措施,以减轻降水异常的影响。

农业保险是应对气候变化风险时最重要的风险管理工具之一。一方面,农业保险通过损失补偿功能,保证在发生巨大损失时农业再生产的顺利进行。另一方面,农业保险经营主体可以发挥其在管理气候变化风险时的先进性和专业性,有效指导农业生产经营者进行风险管理,降低损失发生概率和损失程度。

近实时天气数据与地球观测卫星的环境预测数据相结合,使保险公司能够以更好的方式绘制农作物遭受灾害的风险。此外,他们可以使用先进的分析,如自动图像异常检测系统(AIADS)算法,检测时间变化,为风险指数提供新的思路。

同样,变化检测算法可以帮助公用事业公司在基础设施规划上做出更好的决策。

如利用Pléiades1A/1B0.5m分辨率的图像,以及变化检测算法来测量特定位置的变化,从而确定其活动的优先级。有了更好的洞察力,公用事业公司可以优化其输出,进行预测性维护和前瞻性的库存规划。

相应地,高分辨率卫星图像和先进的分析技术是优化基础设施管理和监测关键项目的宝贵工具,特别是在气候变化引发自然灾害后的城市重建过程中。

卫星数据不仅有助于确定最紧迫的基础设施缺口,现有的城市估算或定居点地图等算法应用,也可以支持更有效的长期基础设施规划。还可以通过高分辨率图像以一致、可靠的方式监测施工进度。

与重建相比,避险和减少灾害风险更为重要。根据非盈利组织乐施会(Oxfam)的数据,每年有超过2000万人因气候引发的灾难而被迫逃离家园。政府需要制定减少灾害风险的计划并在需要时管理应对措施。准确、相关和及时的卫星数据有助于实现这一点。

Sentinel-2的多光谱图像可以协助沿海地区监测、内陆水监测、冰川监测和洪水绘图。深度学习算法可以检测卫星图像中的公寓、房屋、工业建筑和工棚。卡车检测算法可以用来跟踪事件的人口移动。

可以说,利用卫星图像可以研究一系列环境和社会经济趋势。地球观测数据可以为政府和企业提供适应气候变化影响所需的精确、经济有效和及时的指导,对气候变化规划和缓解至关重要。

 

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3.本文章内容如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权,请联系我们立即删除。

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卫星通过持续的对地观测,产生了大量强大的科学数据。它提供了地球表面(局部乃至全球范围)事态的鸟瞰图,可以帮助研究人员更好地了解气候变化的影响。

这些数据加上机器学习算法,可以用来揭示地球不同地区的行为,特别是在气候变化的主题上和历史趋势。

对地观测,对于了解海平面上升,地表温度变化,降雨变化,甚至平流层气溶胶增加带来的冷却作用至关重要。

例如,Sentinel-5P数据可用于测量甲烷,而MODIS的水蒸气测量结果使我们了解天气模式。这些测量对于创建数据支持的气候行动政策至关重要。地球观测资源构成了预测建模的基础,使社区和企业能够可持续地规划,提高其应对气候变化的能力。

气候风险对社会经济的最直接的影响体现在农业经济,农业风险与气候风险紧密相关,往往呈现协同变化趋势。

现在,农民和政府可以通过使用实时卫星数据监控作物的生长和发育来缓冲干旱带来的影响。来自SPOT/Pléiades卫星的锐化影像可用于计算归一化植被指数,这些宝贵的资源,可用于深入了解作物健康,产量估算和灾害评估。如果发现表现不佳的地区,可以采取化肥,杀虫剂和灌溉等有针对性的措施,以减轻降水异常的影响。

农业保险是应对气候变化风险时最重要的风险管理工具之一。一方面,农业保险通过损失补偿功能,保证在发生巨大损失时农业再生产的顺利进行。另一方面,农业保险经营主体可以发挥其在管理气候变化风险时的先进性和专业性,有效指导农业生产经营者进行风险管理,降低损失发生概率和损失程度。

近实时天气数据与地球观测卫星的环境预测数据相结合,使保险公司能够以更好的方式绘制农作物遭受灾害的风险。此外,他们可以使用先进的分析,如自动图像异常检测系统(AIADS)算法,检测时间变化,为风险指数提供新的思路。

同样,变化检测算法可以帮助公用事业公司在基础设施规划上做出更好的决策。

如利用Pléiades1A/1B0.5m分辨率的图像,以及变化检测算法来测量特定位置的变化,从而确定其活动的优先级。有了更好的洞察力,公用事业公司可以优化其输出,进行预测性维护和前瞻性的库存规划。

相应地,高分辨率卫星图像和先进的分析技术是优化基础设施管理和监测关键项目的宝贵工具,特别是在气候变化引发自然灾害后的城市重建过程中。

卫星数据不仅有助于确定最紧迫的基础设施缺口,现有的城市估算或定居点地图等算法应用,也可以支持更有效的长期基础设施规划。还可以通过高分辨率图像以一致、可靠的方式监测施工进度。

与重建相比,避险和减少灾害风险更为重要。根据非盈利组织乐施会(Oxfam)的数据,每年有超过2000万人因气候引发的灾难而被迫逃离家园。政府需要制定减少灾害风险的计划并在需要时管理应对措施。准确、相关和及时的卫星数据有助于实现这一点。

Sentinel-2的多光谱图像可以协助沿海地区监测、内陆水监测、冰川监测和洪水绘图。深度学习算法可以检测卫星图像中的公寓、房屋、工业建筑和工棚。卡车检测算法可以用来跟踪事件的人口移动。

可以说,利用卫星图像可以研究一系列环境和社会经济趋势。地球观测数据可以为政府和企业提供适应气候变化影响所需的精确、经济有效和及时的指导,对气候变化规划和缓解至关重要。

 

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