随着高分系列、欧比特等国产卫星的崛起以及无人机多光谱、高光谱传感器的普及，遥感数据的获取已不再是科研的瓶颈，如何快速、精准地利用这些多源数据计算地物含量，并将其转化为具有理论价值的创新成果，才是当前科研与应用的核心痛点。传统的单一数据源分析往往受限于尺度效应或精度不足，难以满足农业估产、环境监测及地质灾害评估的高标准要求。这个教程打破“数据孤岛”，聚焦“天基卫星宏观监测、空基无人机精细反演、地基实测精准校准”的协同技术体系，手把手带您打通从卫星数据选购与辐射定标、无人机影像镶嵌与校正，到地面采样设计与人工智能算法建模的全流程。我们将深入剖析正演、反演及机器学习三类核心算法在含量计算中的实际应用，结合农业、林业、水利等真实案例，演示如何利用地面数据校准天空数据，解决多源异构数据协同处理难题，助您掌握一套规范、高效且可复现的空天地一体化遥感信息提取技术，快速产出高质量的科研图件与学术成果。

第一部分 、天基遥感之星垂平野阔，月涌大江流

1. 目前市面上的卫星遥感数据产品及获取途径

2. 这样来选购卫星数据

3. 还是得做辐射定标

4. 用卫星数据正演一下含量信息

5. 【加餐】这些模型非常有用

第二部分、空基遥感之又疑瑶台镜，飞在白云端

1. 无人机遥感数据的获取需要科学的方案设计

2. 那么多无人机数据怎么镶嵌

3. 无人机数据最好也做一下辐射校正

4. 用无人机数据反演一下含量信息

5. 【加餐】这些代码放进去直接能算

第三部分、地基遥感之天空彩云灭，地远清风来

1. 地面数据可有可无但是能有最好

2. 地面数据这样来设计采样和化验

3. 地面数据可以这样来做处理

4. 把地面数据放进计算机实现人工智能算法

5. 【加餐】如何建设一个自己的地面库

第四部分、天空地一体化含量计算之长安一片月，万户捣衣声

1. 天空地数据的优势和不足

2. 协同处理天空地数据的必要性

3. 农业、林业、水利、环境、水务、灾害、气象、地质、国土的应用前景

4. 制作一景可以发表论文的图件

5. 【加餐】巧用地面数据校准卫星和无人机数据