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（1）遥感技术与GIS在脱贫县可持续发展评价中的应用
遥感技术与GIS在脱贫县可持续发展评价中扮演着至关重要的角色。通过利用Landsat影像、哨兵2号影像、高分六号等遥感数据，可以提取县域资源和遥感可探测产业要素等空间信息。这些技术能够提供自然资源、产业空间布局与其他背景条件的详细信息，为乡村振兴和可持续发展提供科学依据
。例如，遥感技术可以用于监测乡村土地及土壤状况，实时了解乡村土地的环境状况，包括湿地资源、自然保护区等植被类型及覆盖状况，以及土地退化、水土流失等问题。此外，遥感技术还能结合一些协同反演模型针对土壤中水分或者污染物进行监测，及时发现源头，做好污染防控措施
。
（2）构建县域可持续发展遥感评价模型与指标体系
在构建县域可持续发展遥感评价模型与指标体系时，需要综合考虑“社会-经济-资源-环境”几方面的影响。评价指标体系由空间人口指数、资源条件指数、地理条件指数、环境影响指数、交通便捷指数、产业发展指数六个一级指标构成，下设18个二级指标。这些指标部分可以通过遥感信息提取与数据挖掘技术得到，部分利用已有资料空间插值化获取，社会属性较强的数据可采用数据空间转化方式处理
。例如，农业总产值、粮食综合生产能力、农业科技进步贡献率等指标可以通过遥感技术进行监测和评估
。
（3）熵权法在评价指标赋权中的应用
熵权法是一种客观赋权方法，它通过评价指标的信息熵来确定各指标的权重，从而避免了主观判断的影响。在脱贫县可持续发展评价中，利用熵权法对一级评价指标进行赋权，得到各指数权重。研究发现，社会因素对区域可持续发展占有绝对主导作用，但亦需要资源背景条件的有力支撑。具体到白城市脱贫县，从高到低的权重依次为空间人口指数>产业综合指数>交通便捷指数>地理条件指数>资源条件指数>环境影响指数
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = np.array([
[0.8, 0.6, 0.9, 0.7],
[0.9, 0.8, 0.7, 0.6],
[0.7, 0.9, 0.8, 0.6]
])
# 数据标准化
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)
# 计算熵值
def calculate_entropy(data):
k = 1.0 / np.log(len(data))
probabilities = data / data.sum(axis=0)
entropy = -k * np.sum(probabilities * np.log(probabilities), axis=0)
return entropy
# 计算权重
entropy = calculate_entropy(data_normalized)
weights = (1 - entropy) / (1 - entropy).sum()
# 打印权重
print("权重:", weights)