遥感
河湖四乱遥感动态监测系统
河湖四乱遥感动态监测系统：早发现、早制止的智能助手 在如今信息爆炸的时代，中小企业面临着越来越多的挑战。其中，河湖四乱问题是一个严重的环境问题，给企业的生产经营带来了很大的困扰。为了帮助中小企业更好地应对这一问题，北京零重空间技术有限公司推出了一款名为“河湖四乱遥感动态监测系统”的saas产品。 河湖四乱遥感动态监测系统的亮点众多。首先，它能够早发现、早制止问题，通过高精度的遥感技术，实时监测河湖的变化情况，及时发现并报警异常情况，帮助企业及时采取措施，避免损失的扩大。其次，该系统支持业务服务定制，根据企业的具体需求，提供个性化的 解决方案 ，帮助企业更好地应对河湖四乱问题。此外，该系统还支持移动办公，让企业人员可以随时随地通过手机或平板电脑进行监测和管理工作，提高工作效率。同时，系统还具备工作留痕功能，记录每一次操作和处理过程，方便企业进行追溯和分析。最重要的是，该系统还具备智能分析和智能填表功能，通过 大数据 分析和人工智能技术，帮助企业更好地理解和利用监测数据，提高工作效率和决策能力。 河湖四乱遥感动态监测系统的原理非常简单。它通过建立河湖的“空天地”立体感知体系，利用遥感技术获取河湖的实时数据，包括水质、水位、水流等信息。这些数据通过云端处理和分析，生成可视化的监测报告和预警信息，帮助企业及时了解河湖的变化情况，做出相应的决策和措施。 北京零重空间技术有限公司是一家专注于商业航天领域的企业，拥有一支优秀的专业技术团队。公司成立以来，已经获得了多项国家专利和软著，完成了多颗卫星的在轨交付。公司的愿景是成为商业航天的领跑者，让卫星抵达生活。河湖四乱遥感动态监测系统正是公司技术实力的体现，为中小企业提供了一种高效、智能的解决方案。 总之，河湖四乱遥感动态监测系统是一款早发现、早制止问题的智能助手，帮助中小企业更好地应对河湖四乱问题。它具备业务服务定制、移动办公、工作留痕、智能分析和智能填表等多项亮点功能，通过遥感技术和人工智能技术，帮助企业实时监测和管理河湖的变化情况，提高工作效率和决策能力。如果您对解决河湖四乱问题有需求，不妨考虑一下河湖四乱遥感动态监测系统，它将成为您的得力助手。
地球科学引擎遥感云平台配套服务
地球科学引擎遥感云平台配套服务：提升中小企业数据处理效率的利器 随着科技的不断发展，中小企业在数据处理方面面临着越来越多的挑战。为了帮助中小企业更好地应对这些挑战，航天宏图信息技术股份有限公司推出了一款名为地球科学引擎遥感云平台配套服务的saas产品。这款产品以其丰富的数据资源、快捷的处理速度、安全可靠的特点，成为中小企业数据处理的利器。 地球科学引擎遥感云平台配套服务的亮点在于其数据资源的丰富性。该平台汇聚了全球总量6pb的数据，包括160多种 数据集 ，涵盖了“天-空-地-海”多源数据。这意味着中小企业用户可以在这个平台上获取到更多更全面的数据资源，为企业的决策提供更多的参考依据。 除了数据资源的丰富性，地球科学引擎遥感云平台配套服务还具备快捷的处理速度。该产品基于 云原生 遥感服务框架，提供海量数据遥感处理与云端实时计算能力。这意味着中小企业用户可以在这个平台上快速地进行数据处理和计算，节省了大量的时间和人力成本。 此外，地球科学引擎遥感云平台配套服务还具备国产更安全的特点。该平台与多个可信名录厂家的cpu、操作系统、国产软硬件进行了适配，确保了数据的安全性和可靠性。对于中小企业用户来说，这是一个非常重要的考虑因素，可以放心地将数据存储和处理在这个平台上进行。 最后，地球科学引擎遥感云平台配套服务还提供了一站式的处理服务，使中小企业用户能够更加便捷地进行数据分析。该平台提供了百万级深度学习样本集，支持多种深度学习模型的开发，使用户能够进行更智能的数据分析和挖掘。这对于中小企业来说，是一个非常有价值的功能。 总之，地球科学引擎遥感云平台配套服务是一款非常适合中小企业使用的saas产品。它的数据资源丰富、处理速度快捷、安全可靠，并且提供了一站式的处理服务，能够帮助中小企业更好地进行数据处理和分析。如果您是一家中小企业，不妨考虑使用地球科学引擎遥感云平台配套服务，提升您的数据处理效率。
数据湖探索地理大数据分析
地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如全球卫星遥感影像数据量达到PB级；数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题 优势 提供地理专业算子 支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据的离线批处理，支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理 CEP SQL 提供地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析，用户仅需编写SQL便可实现例如偏航检测，电子围栏等地理分析场景 大 数据治理 能力 能快速将海量遥感影像数据接入上云，快速完成影像数据切片处理，为分布式批处理计算提供弹性分布式数据集 建议搭配使用： 数据接入服务 DIS、 对象存储服务 OBS、 云数据迁移 CDM、 数据快递 服务DES
地理智能体业务挑战
数据获取慢、加工生产难 用户获取数据需通过数据中心进行订购、生产、下载，当天数据不能快速获取；遥感数据进行业务化应用需经过用户正射、镶嵌、匀色、融合等加工；用户需具备正射、镶嵌、匀色、融合等加工队伍，技术要求高、加工难度大 自建工作平台算力不足 传统自建工作平台投资高，很难满足海量存储访问、大量影像处理、模型和应用开发等业务峰值访问算力需求 人工作业效率低 遥感数据用于行业应用需要生成变化检测、目标识别、地物分类等高级服务，但是当前高级服务生成主要依赖行业专家人工勾画图斑生成结果，处理效果非常低下，无法满足业务时效性 行业应用软件购买成本高 从遥感数据处理加工到行业应用系统，需要用到各种各样的遥感业务软件，部分软件并非永久使用，采用一次买断的方式，对用户来说成本高、经济效益差
