目錄

四、農業精準施肥與產量預測（植被指數 + 機器學習）

五、公共場所踩踏事故預警系統（時空大數據 + Web 開發）

六、森林火災智能識別與救援路徑規劃（遙感 + 路徑優化）

七、海岸線侵蝕動態監測與防護（時空分析）

總結：Python 在地球信息科學中的核心價值

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四、農業精準施肥與產量預測（植被指數 + 機器學習）

背景：某農業合作社需優化施肥方案，提高小麥單產并減少污染。
技術方案：

• 遙感分析：
  1. 無人機搭載多光譜相機獲取農田影像，使用a4agro-vegetation-index-calculation包計算 NDVI、EVI 等 20 + 種植被指數；
  2. 通過scipy插值生成土壤肥力分布圖，識別缺氮區域。
• 模型預測：

  

  衛星圖像中得出了歸一化差值植被指數 （NDVI），這是相對生物量的量度，可以用作植物健康的代表。在我們度過生長季節時，能夠逐塊田地量化甘蔗的健康狀況對于能夠估計作物的最終產量至關重要。

  1. 基于TensorFlow構建 LSTM 模型，輸入歷史產量、氣象數據與植被指數，預測次年單產，誤差 < 5%；
  2. 結合Folium生成交互式施肥處方圖，指導農機精準作業。
     成效：試驗區化肥用量減少 20%，小麥單產提升 8%，年節省成本超 200 萬元。

五、公共場所踩踏事故預警系統（時空大數據 + Web 開發）

背景：大型活動中需實時監測人流密度，預防踩踏事故。
技術方案：

• 數據采集：
  1. 接入運營商手機信令數據，使用MovingPandas提取人群移動軌跡；
  2. 結合PyVista三維可視化場館布局與實時熱力圖。
• 風險預測：
  1. 構建多元線性回歸模型，輸入人流量、通道寬度、停留時間等參數；
  2. 通過Flask搭建 Web 接口，實時輸出風險等級（高 / 中 / 低），并觸發警報。
• 部署：在某演唱會中應用，系統提前 5 分鐘預警通道擁堵，引導疏散 3000 人，避免了潛在事故。
  技術棧：手機信令 + MovingPandas + Flask + 機器學習，實現從數據到預警的閉環。

六、森林火災智能識別與救援路徑規劃（遙感 + 路徑優化）

背景：西南林區需快速定位火災并規劃救援路線。
技術方案：

• 火源識別：
  1. 調用 GEE 獲取 MODIS 熱異常點數據，結合PySAL空間聚類分析，鎖定火災中心；
  2. 使用Segment Anything Model（SAM）分割衛星影像中的火區邊界。
• 路徑規劃：
  1. 基于NetworkX構建林區道路網絡，結合GDAL地形數據計算坡度、海拔；
  2. 使用 Dijkstra 算法優化救援車輛最短路徑，避開陡峭區域。
• 成果：2024 年某次火災中，系統 10 分鐘內定位火源并規劃路徑，救援時間縮短 40%，過火面積減少 60%。
  工具鏈：MODIS + GEE + SAM + NetworkX，實現 “監測 - 識別 - 響應” 全流程智能化。

七、海岸線侵蝕動態監測與防護（時空分析）

背景：某沿海城市海岸線年均侵蝕 2 米，需評估防護工程效果。
技術方案：

• 數據處理：
  1. 下載 1984-2023 年 Landsat 影像，使用Rasterio提取海岸線坐標；
  2. 通過geopandas計算歷年海岸線偏移量，識別侵蝕熱點區。
• 預測模型：
  1. 構建PySAL空間滯后模型，分析海浪能量、潮汐等因素對侵蝕的影響；
  2. 結合Prophet時間序列模型預測未來 10 年侵蝕趨勢。
• 防護建議：在侵蝕速率 > 3 米 / 年的區域建設離岸潛堤，預計可減少侵蝕量 70%，相關方案已獲環保部門采納。
  優勢：傳統人工測量需數月，Python 自動化流程僅需 2 天完成，且支持歷史數據回溯與未來預測。

總結：Python 在地球信息科學中的核心價值

1. 效率革命：GEE+Python 處理 PB 級遙感數據，效率提升 100 倍以上；
2. 精度保障：AI 模型（如 SAM、隨機森林）分類精度超 90%，遠超傳統目視解譯；
3. 決策支持：從數據獲取到可視化報告，全流程自動化，為政策制定提供實時依據；
4. 跨領域協作：支持與 Web 開發（Flask）、物聯網（IoT）、云計算（AWS）等技術深度集成。

這些案例表明，Python 已成為地球信息科學領域從科研到產業落地的 “剛需工具”，其生態庫（如GeoPandas、PySAL、torchgeo）與云端平臺（GEE）的結合，正在重塑地學研究與應用的范式。