Bhuvan 5 米分辨率影像下载指南：农业监测与城市规划应用案例

? 一、Bhuvan 5 米分辨率影像下载全流程

? 1. 平台注册与权限申请

?️ 2. 数据检索与筛选

? 3. 下载工具与格式选择

• FTP 批量下载：适合获取大范围影像，需使用 FileZilla 等工具连接服务器，输入平台分配的账号密码后，直接拖拽目标文件至本地。
• 在线订单系统：单次最多申请 10 景影像，支持 GeoTIFF（带地理坐标）和 JPEG2000（高压缩比）格式。建议优先选择 GeoTIFF，方便后续在 QGIS 或 ArcGIS 中进行分析。

⚠️ 4. 注意事项

• 数据更新周期：5 米影像主要来自 Resourcesat-2 卫星，重访周期 24 天，建议提前规划观测时间窗口。
• 文件大小：单景影像约 200-500MB，下载前需确保本地存储空间充足。
• 版权声明：下载数据需注明 “数据源：ISRO Bhuvan”，用于商业用途需额外申请授权。

? 二、农业监测：从田间到云端的精准管理

? 1. 作物长势评估

1. 在 QGIS 中加载影像，使用栅格计算器生成 NDVI 图层（公式：(NIR - Red)/(NIR + Red)）。
2. 将 NDVI 值分为 4 级：<0.2（枯黄）、0.2-0.4（正常）、0.4-0.6（旺盛）、>0.6（过密）。
3. 结合土壤湿度传感器数据，对 NDVI 异常区域进行无人机补种或灌溉。

?️ 2. 灾害预警与损失评估

• 淹没范围：利用水体指数（MNDWI）提取受灾区域，面积误差小于 5%。
• 作物受损程度：分析植被指数变化，区分完全损毁（NDVI 下降 > 80%）和部分受损（NDVI 下降 30-80%），为保险理赔提供依据。

? 3. 智能农事决策

1. 生成土壤肥力分布图（基于多光谱波段反演有机质含量）。
2. 结合气象预报，使用 AI 模型预测最佳施肥时间和用量。
3. 对比传统种植方式，试验区化肥使用量减少 20%，产量提升 12%。

?️ 三、城市规划：从图纸到现实的空间重构

?️ 1. 土地利用动态监测

1. 使用随机森林算法对影像进行分类，识别建筑、耕地、水体等 8 类地物。
2. 计算土地利用转移矩阵，显示 21% 的耕地转化为住宅用地。
3. 结合人口密度数据，优化新城区公共服务设施布局。

? 2. 交通网络优化

• 噪音模拟：通过建筑密度和道路网络分析，预测地铁站 500 米范围内的噪音分布。
• 绿地保留：识别出 2 处城市森林，调整线路走向以避免砍伐，最终节省生态修复成本约 1.2 亿卢比。

? 3. 智慧城市管理

1. 构建三维地形模型，模拟暴雨时的积水风险区域。
2. 分析商业用地的夜间灯光强度，评估零售区活力。
3. 实时监测建筑工地扬尘，超标时自动触发无人机巡检。

? 四、数据应用进阶技巧

? 1. 多源数据融合

• 人口数据：来自印度人口普查局的栅格化人口密度图，用于评估公共服务可达性。
• 气象数据：整合印度气象局的降雨和气温数据，建立作物生长模型。
• 物联网数据：连接农田传感器，实时校准卫星反演结果。

? 2. AI 驱动的自动化分析

1. 编写 Python 脚本，自动下载指定区域的年度影像序列。
2. 应用深度学习模型（如 U-Net）进行地物分类，精度可达 92%。
3. 生成动态变化动画，直观展示城市扩张或农业灾害演变过程。

? 3. 数据共享与协作

• 上传自定义分析结果（如 NDVI 时间序列图），供其他用户参考。
• 参与 ISRO 发起的全球农业监测项目，获取国际合作数据。

? 总结