<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>遥感与空间数据 on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/categories/%E9%81%A5%E6%84%9F%E4%B8%8E%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE/</link><description>Recent content in 遥感与空间数据 on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 07 Oct 2026 10:03:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/categories/%E9%81%A5%E6%84%9F%E4%B8%8E%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>云原生遥感处理</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-cloud-native-processing/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 10:03:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-cloud-native-processing/</guid><description>本文讲解云原生遥感处理的工程实践，覆盖 COG 与 Zarr 云原生格式的读取模式、STAC 目录的元数据检索、Google Earth Engine 的编程模型、无服务器批处理架构、并行策略与任务编排、成本模型与控制，以及云上处理与本地 GDAL 工作流的分工边界。</description></item><item><title>卫星平台与任务规划</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-satellite-platforms/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-satellite-platforms/</guid><description>本文讲解遥感卫星平台与任务规划，覆盖轨道力学基础与轨道类型、太阳同步轨道与降交点地方时的工程含义、重访周期与覆盖能力估算、载荷类型与分辨率设计取舍、星座构型、观测任务编排调度、下行链路与地面站布局，以及商业星座与数据获取路径，并给出重访与轨道参数的估算代码。</description></item><item><title>高光谱遥感处理</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-hyperspectral/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 09:57:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-hyperspectral/</guid><description>本文讲解高光谱遥感数据的处理链路，覆盖波段特性与数据量估算、噪声估计与条带校正、PCA 与 MNF 降维、波段选择、光谱解混与端元提取、SAM 与光谱库匹配分类，以及 ACE 与 CEM 亚像元目标检测，并给出可复用的实现代码与工程落地的质量评估方法。</description></item><item><title>遥感时序分析</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-time-series-analysis/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 09:54:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-time-series-analysis/</guid><description>本文系统讲解遥感影像时间序列分析，覆盖 NDVI 与 EVI 时序构建、Landsat 与 Sentinel 的观测频率、时序合成与云填补、谐波拟合与平滑、物候参数提取、Mann-Kendall 趋势检验与 Theil-Sen 斜率、BFAST 断点检测，以及多传感器融合与工程实现的质量评估要点。</description></item><item><title>遥感语义分割</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-semantic-segmentation/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 09:51:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-semantic-segmentation/</guid><description>本文深入讲解遥感语义分割的工程实现，覆盖编码器解码器与多尺度结构、多光谱与多模态输入融合、类别不平衡下的损失函数设计、边界与细小地物的精细处理、Transformer 与通用分割器的选型，以及大图滑窗推理拼接、后处理拓扑一致性和 mIoU 误差归因分析，并给出可复用的损失与滑窗推理代码。</description></item><item><title>遥感目标检测</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-object-detection/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 09:48:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-object-detection/</guid><description>本文讲解遥感目标检测的工程实现，覆盖旋转框 OBB 与角度回归的周期性问题、密集小目标与极端尺度变化、DOTA 与 DIOR 数据集及评测协议、Faster R-CNN 到 Oriented R-CNN 与旋转 YOLO 的适配改造、旋转 NMS 与滑窗拼接后处理，以及 mAP 计算与漏检归因分析方法。</description></item><item><title>遥感与空间数据工程</title><link>https://plumephp.com/posts/remote-sensing/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 08:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/posts/remote-sensing/</guid><description>遥感把卫星与航空传感器记录的地表辐射，还原成可计算、可分析的空间数据。本专题覆盖工程全链路：遥感系统组成与分辨率层级、卫星影像的波段与传感器、GDAL 栅格数据读写、坐标系统与投影变换、辐射定标与大气校正、云检测与云掩膜、植被指数与光谱指数计算、从随机森林到语义分割的影像分类、变化检测与影像时间序列、SAR 与 InSAR 形变监测、激光雷达点云处理，以及影像瓦片服务与发布管线。后续补充的 6 篇进阶内容进一步覆盖遥感目标检测、语义分割、时序分析、高光谱处理、卫星平台与任务规划，以及云原生遥感处理。</description></item><item><title>影像瓦片服务与发布管线</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-tile-service/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:55:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-tile-service/</guid><description>本文讲解遥感影像瓦片服务的完整发布管线，涵盖 XYZ 与 TMS 瓦片金字塔原理、Web Mercator 与自定义网格方案、GDAL2Tiles 与 rio-tiler 切片工具、COG 与 MBTiles 存储格式、PNG 与 WebP 与 AVIF 压缩取舍、对象存储与 CDN 静态发布、titiler 动态切片、MapLibre 前端加载优化，以及缓存命中率与容量规划。</description></item><item><title>激光雷达点云处理与三维重建</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-lidar-point-cloud/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:50:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-lidar-point-cloud/</guid><description>本文讲解激光雷达点云处理与三维重建的完整工程流程，涵盖飞行时间与相位测距原理、多回波与强度信息、LAS 与 LAZ 格式组织、渐进形态学与布料模拟的地面滤波、ICP 与 GICP 配准、SLAM 建图、DBSCAN 聚类与语义分割、泊松重建与三角网建模、八叉树 LOD 与 3D Tiles 发布，以及精度评估与质检要点。</description></item><item><title>SAR 影像与 InSAR 形变监测</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-sar-insar/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:45:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-sar-insar/</guid><description>本文系统讲解合成孔径雷达影像与 InSAR 形变监测的完整工程链路，覆盖侧视成像几何与几何畸变、斑点噪声与多视滤波、干涉相位构成、相干性失相关来源、SNAPHU 相位解缠、DInSAR 与 PS-InSAR 时序反演、大气延迟与轨道误差改正，以及 Sentinel-1 数据获取与 ISCE、SNAP、MintPy 工具链的落地参数。</description></item><item><title>变化检测与影像时间序列分析</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-change-detection/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:40:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-change-detection/</guid><description>本文讲解变化检测与影像时间序列分析的工程方法，覆盖代数差分、CVA、IR-MAD 等经典变化检测算法，以及 Landsat 与 Sentinel-2 时序的断点检测、谐波回归、BFAST 与 CCDC 方法。文章讨论配准误差、物候差异、云污染等干扰因素，并给出基于 xarray 与 NumPy 的时序处理代码、变化图斑后处理与阈值选取策略与常见陷阱。</description></item><item><title>遥感影像分类：从随机森林到语义分割</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-image-classification/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:35:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-image-classification/</guid><description>本文梳理遥感影像分类从传统机器学习到深度语义分割的完整技术路线，对比随机森林、XGBoost 与 U-Net、DeepLab、SegFormer 等方法在光谱、纹理与空间上下文上的取舍。文章覆盖样本采集与标注、类别不平衡处理、数据增强、迁移学习、精度评价指标，并给出 PyTorch 训练与大幅影像滑窗推理的工程实现要点与常见陷阱。</description></item><item><title>植被指数与光谱指数计算</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-spectral-index/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:30:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-spectral-index/</guid><description>本文讲解植被指数与光谱指数的计算原理与工程落地，覆盖 NDVI、SAVI、EVI、NDWI、MNDWI、NBR 等常用指数的公式推导、饱和与土壤背景问题，以及反射率定标、云掩膜、异常值处理等前置条件。文章给出基于 rasterio 与 NumPy 的批量计算代码、时序最大值合成方法，并说明指数到 LAI、生物量等参数的回归流程与常见陷阱。</description></item><item><title>云检测与云掩膜工程实践</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-cloud-masking/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:25:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-cloud-masking/</guid><description>本文讲解遥感影像云检测与云掩膜的工程实践，覆盖云与云阴影的光谱物理特征、Fmask 与 Sen2Cor 阈值算法原理、机器学习与云概率产品、多时相时序检测、形态学后处理与边缘膨胀、时序合成与去云重建策略，以及精度评估指标与混淆矩阵验证方法，并给出哨兵二号与 Landsat 的实际掩膜代码。</description></item><item><title>辐射定标与大气校正</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-radiometric-calibration/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:20:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-radiometric-calibration/</guid><description>本文讲解遥感影像的辐射定标与大气校正全流程，覆盖 DN 到辐亮度与表观反射率的换算、定标系数来源与产品级别差异、太阳几何与日地距离修正、瑞利散射与气溶胶吸收机制、6S 与 MODTRAN 辐射传输模型参数配置、暗像元与 QUAC 经验校正、地形与邻近效应处理，以及交叉验证与质量评估方法。</description></item><item><title>坐标系统与投影变换：从 WGS84 到 Web Mercator</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-coordinate-systems/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:15:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-coordinate-systems/</guid><description>本文系统讲解遥感与 GIS 中的坐标系统与投影变换，覆盖 WGS84 与 CGCS2000 基准差异、地理坐标与投影坐标的区别、EPSG 编码体系、Web Mercator 的工程妥协与面积失真、GCJ-02 偏移成因，以及 GDAL 与 PROJ 的重投影实操、仿射变换参数与栅格重采样选型、瓦片金字塔分辨率计算与跨带拼接的精度控制要点。</description></item><item><title>GDAL 与栅格数据读写实战</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-gdal-raster-io/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:10:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-gdal-raster-io/</guid><description>从工程实战角度讲解 GDAL 与栅格数据读写，覆盖数据模型与抽象、窗口与分块处理、波段与类型转换、重投影 warp、VRT 与镶嵌、COG 云优化、Python 绑定与并行加速，以及命令行工具与批量处理，给出可直接复用的代码片段与性能优化经验。</description></item><item><title>卫星影像基础：分辨率、波段与传感器</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-imagery-basics/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:05:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-imagery-basics/</guid><description>深入讲解卫星影像的基础要素，涵盖空间分辨率与像元尺寸、光谱分辨率与波段设计、时间与辐射分辨率、多光谱与高光谱传感器、SAR 与微波遥感、热红外与 LiDAR，以及数据格式、元数据与波段组合，帮助工程师理解影像参数背后的物理含义与工程取舍，并据此完成传感器选型与格式判断。</description></item><item><title>遥感与空间数据工程全景</title><link>https://plumephp.com/remote-sensing-overview/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/remote-sensing-overview/</guid><description>系统梳理遥感与空间数据工程的全景，从电磁波与传感器、轨道与重访周期、分辨率四要素，到辐射定标、大气校正、几何校正、镶嵌与切片，再到变化检测、SAR 与 LiDAR，以及云原生栅格、STAC 与 COG 的工程化落地，给出技术选型与数据流水线搭建的完整视角。</description></item></channel></rss>