遥感技术通过非接触式的远距离感知，能够快速、大范围获取地表信息 ，为自然保护地智慧监管（即结合大数据、物联网等技术实现精准化、动态化管理）提供了关键数据支撑。
1、影像获取
根据自然保护地遥感影像的应用需求，一般要求影像分表率在亚米级。目前可满足要求的卫星有高分二号、北京三号、高分七号、高景一号卫星等，均可用于亚米级遥感影像的采集工作，同时可利用北京二号、吉林1号的亚米级影像作为突发情况时的备选。
2、影像预处理
遥感影像预处理是遥感影像处理中的一种重要步骤，包括辐射校正、正射校正、影像融合等步骤。
将获取到的亚米级影像进行预处理，能够提高遥感影像的质量、提取有用的信息及满足后续分析和应用的需求。具体来说，遥感影像预处理可以消除大气、光照等因素对光谱特征的影响，提高影像的对比度和清晰度，突出影像中的地物特征，使得地物特征更加明显。同时，还可以对原始数据进行纠正和重建，使得数据更接近真实情况，减少误差和失真。通过预处理，可以提高遥感数据的精度和质量，为后续的解译和应用提供更加准确和可靠的数据支持。
遥感影像预处理步骤
3、影像智能解译
遥感影像解译是从遥感影像中提取目标地物的属性、位置、形态等信息的过程，是遥感技术应用的核心环节。根据解译方式和技术手段的不同，可分为目视解译、计算机自动解译两大类。
目视解译是解译人员通过直接观察遥感影像，结合专业知识和经验，识别地物类型和特征的方法。它是最传统、最基础的解译方式，至今仍在复杂场景（如精细地物识别）中发挥重要作用。
随着遥感数据量激增和人工智能技术发展，计算机自动解译成为主流，其核心是通过算法将影像像素划分为不同地物类别。根据技术原理，可分为传统统计分类和基于深度学习的分类。
山东达斯特根据自然保护监管的需求，总结了遥感影像在自然保护地的应用场景。具体如下。
1、土地利用情况监测
依据全国生态遥感监测土地利用分类规范，将一级类分为耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地、未利用土地6类，主要根据土地的自然生态和利用属性；二级类分为26个类型，主要根据土地经营特点、利用方式和覆盖特征对一级类用地进行细化；耕地根据地形特征进行了三级划分，即进一步划分为平原、丘陵、山区和坡度大于25度的耕地。
土地利用情况监测
2、植被生长状况监测
通过卫星遥感的归一化植被指数（NDVI） 、增强型植被指数（EVI） 等，量化植被覆盖度、生长活力及生物量。
植被生长状况监测评估
利用高分辨率卫星遥感（如亚米级影像） 或无人机遥感，定期（如每月或每季度）获取保护地影像，通过与基准数据（如规划红线、历史影像）对比，识别新增的建筑物、道路、养殖场等，锁定非法占地行为。
例如，某自然保护区通过季度无人机巡检影像与卫星影像融合分析，发现核心区内新增的临时采矿点，及时联合执法部门查处。