植被遥感硕士招聘信息（植被遥感应用领域）

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本文目录一览：

• 1、01.植被覆盖度遥感估算及等级划分
• 2、梁书民履历
• 3、刘湘南简介
• 4、遥感地学信息提取的方法和特点
• 5、王晋年个人简介

01.植被覆盖度遥感估算及等级划分

1、植被覆盖度的遥感估算及其等级划分是生态研究的重要方面，它通过遥感技术捕捉地表植被的垂直投影面积与总面积的比例，从而反映生态系统的健康和生物多样性。在生态学研究中，遥感技术用于监测生长季节的植被变化，进而计算植被覆盖度（FVC）。

2、植被覆盖度的遥感估算与等级划分 植被覆盖度是反映地球表面生态环境状况的重要指标，它指的是地表植被垂直投影面积占总面积的比例。遥感技术通过监测生长季的绿度变化，可以准确计算出植被覆盖度（FVC），为生态研究和生物多样性保护提供了有力支持。

3、像元二分模型计算植被覆盖度的基本公式为（具体公式略）。通过计算，将结果分为低、较低、中等、较高、高五个级别。这些分级标准如下表所示。本案例以青海省为研究对象，于2020年采用像元二分模型法反演FVC，探索青海省植被覆盖空间格局，并统计各等级面积。

梁书民履历

在工作方面，1988年至1989年，梁书民在北京市农林科学院土壤肥料研究所实习，担任研究实习员。1989年至1998年，他在中国农业科学院农业经济研究所任职，从助理研究员开始，直至1994年。1999年至2001年，他在Apex Data Services INC.担任地理信息系统专家，期间主要负责相关技术工作。

刘湘南简介

刘湘南，男，1964年8月30日出生，教授，博士生导师。主要研究兴趣：资源环境遥感信息机理和应用模型；GIS理论与系统设计。1983-1987：在湖南师范大学地理系攻读地理科学本科。1987-1990：于东北师范大学地理系深造，主攻地图与遥感，获得硕士学位。

紧接着，从第3章到第7章，内容聚焦于空间分析的核心技术。这些章节涵盖了空间量测与计算的精确度，空间表达的变换分析，揭示了空间几何关系的内在逻辑，进一步探讨了空间统计学分析的理论与应用，并深入研究了三维空间建模与分析的复杂性。

遥感地学信息提取的方法和特点

遥感地学信息提取的方法多种多样，其中包括光谱分析、多光谱及高光谱遥感、雷达遥感以及LIDAR技术。光谱分析通过分析不同波长的反射或辐射特性来提取地表信息，这为我们提供了直观的地表物质成分数据。多光谱和高光谱遥感技术能够收集更为丰富的光谱信息，有助于更精确地识别地表特征。

当岩性组成复杂，且分布尺度大于传感器的空间分辨率时，遥感图像就可能记录到地物的结构组成信息，其影像就存在着明显的纹理特征。当存在着有别于背景地物的纹理结构特征时，就可利用地物的光谱特征与纹理特征提取岩性信息。利用纹理识别岩性的方法步骤如下。

目前采用的主要方法有：①光谱信息增强，如彩色合成、基于小波变换的遥感信息融合、主成分分析等；②空域处理，如方位滤波、霍夫变换、高氏滤波等；③影像纹理分析，如基于共生矩阵的纹理参量分析、基于边缘信息的纹理特征提取算法；④分形几何学处理，如基于分形几何的影像纹理分析、多重分形分析等。

数据获取方式：遥感地质调查：遥感地质调查利用遥感技术获取地表或地球表面特征的信息。通过卫星、航空平台或地面设备上的遥感传感器获取遥感数据，包括多光谱、高光谱、雷达等不同类型的数据。这些数据可以提供地表的光谱、空间和时间信息。常规地质调查：常规地质调查主要依赖于地质学家实地观察、采样和测量。

遥感图像解译中，通常将表征地物和地质现象遥感信息的影像特征称之为图像解译标志；将提取遥感信息的过程称之为图像解译(判译、判读)；而将遥感图像信息提取的种种手段称之为遥感图像解译方法。

王晋年个人简介

1、王晋年拥有丰富的学术背景，他在北京大学地理系获得了学士学位，并在中科院遥感应用研究所取得了硕士学位。早期，他在2007年之前，作为访问学者在美国国际地球科学信息网络中心工作了多年，期间积累了丰富的经验。

2、江苏中科遥感信息技术有限公司的统一社会信用代码/注册号是91320118057973962G，企业法人王晋年，目前企业处于开业状态。

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