【GPT模型】遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域中的应用

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近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展,航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加,数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高,数据量猛增,遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇,同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。

    以Earth Engine(GEE)、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过80PB,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具,GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势,一方面提供了丰富的计算资源,另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间,是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平,是遥感领域的一次革命。

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