AI+无人机遥感监测如何升级传统农业
这个高科技的话题，勉强来答一下。因为本人对无人机也比较感兴趣，以前也了解过无人机植保，甚至还参加过极飞无人机的培训，所以这个还是稍微了解一点。
无人机做遥感监测，主要是能够方便快捷，准确的，大范围的获取数据。因为无人机的低空收集获取红外信息，结合ai的图像识别技术，识别出农作物的生长发育情况。进而根据生长发育情况，综合判定的土壤肥料的管理水平，农药喷洒的效果，病虫害的控制，以及各种种子的生长发育情况。再结合相应的自动化设备，调整相应的肥料，水份供给，病虫害控制方法，可以极大的提升农作物的精细化管理水平，提高产量和质量。
放一个画面，大家想象一下，比如说张三中了一百亩棉花，让无人机低空飞一圈，通过航拍到的红外数据分析哪些地方病虫害比较严重，药物喷洒没到位，哪个地方长势不怎么好，可能是肥料，水份供应不够。计算机根据数据分析以后，可以安排相应的无人机做喷洒处理。灌溉系统可以在相应的区域调整。这就相当高科技了。
这一切只是一个梦吗？不是。不要低估农业产业现代化发展进程。无人机植保早几年都是没有出现过的概念，现在我们乡下就有人在实施了。所以一切皆有可能。
卫星遥感接收流程
大型复杂的流程：数据接收、处理、管理、 分发是其中重要的环节。
1数据>吸收/p>
遥感卫星在运行轨道上获取的观测数据，需要通过地面接收站的接收设 备以电磁波信号的形式接收下来。地面站设备主要包括天伺馈、信道收发、 数据记录以及其他站控管理设备。
2 数据>处置惩罚/p>
地面接收站接收到卫星数据后，会通过网络光纤传输到地面数据处理中 心进行数据处理加工。
1数据录入；数据录入就是数据整理过程。卫星对地观测获取的数据量 非常大，为了能够高效传输到地面，多个不同遥感器的数据会混合在一起进合并。
2 预处理 ：预处理主要包括辐射校正和几何校正两个方面。用于地面物 体成像的遥感器通过不同的灰度色彩记录不同的地物，同时遥感相机拍摄的 图像也会存在色差、条纹、失真等问题，这是遥感器中的不同感光器件对相 同光响应不一致造成的，在卫星遥感器制造的过程中是难以避免的。
(3 )数据管理
遥感卫星的数据量巨大，这对存储设备能力提出了很大挑战，目前，一 般采用在线、近线、离线分级存储方式。常用的数据、最新的数据一般用硬 盘或硬盘阵列等在线存储，计算机能够自动读取以便快速提取；稍旧的数据 近线存储在磁带库里，通过机械手换带提取；更陈旧、不常用的数据存储在 磁带中，并从磁带库中取出来离线存放，需要提取数据时进行人工换带。通 过这种分级存储，能够在保障数据安全的前提下节约存储成本。
(4 )数据分发
数据分发是把最符合用户需要的数据传送到用户手中，目前大部分地面 系统是通过线上订单管理来实现的。
大气遥感是什么
大气遥感是一种探测技术，它通过仪器不直接接触大气，而是在一定距离外测定大气的成分、运动状态和气象要素值。这项技术利用各种电、光、声波及力学波等信号在大气中的传播特性，如频率、相位、振幅、偏振度等，以及这些信号与大气介质之间的相互作用，如折射、散射、吸收、频散等，来获取气象参数，如温度、压力、湿度、风速、降水和大气成分等。
大气遥感可以分为主动式和被动式两种。主动式系统利用人工信号源发出波动信号，然后接收它与大气相互作用后的信号来进行探测，而被动式系统则利用天体信号源（如太阳）或大气本身发射的信号来进行探测。光学大气遥感是其中的一种形式，它利用光波信号，可以是自然光源或人造光源，通过探测光波在传播过程中受到大气影响的物理过程，如吸收、散射、折射率的起伏等，来反演大气的特性，如温度、湿度、气体成分、气溶胶、风场以及大气湍流等。
大气遥感的研究始于20世纪20年代末，并在第二次世界大战期间受到重视。60年代以后，随着红外、微波、激光、声雷达及电子计算机等新技术的发展，大气遥感逐步形成了一种新型的大气探测方法，尤其是气象卫星的发射成功更促进了其发展。
