遥感方面知识点总结.docxVIP

PAGE

1-

遥感方面知识点总结

一、遥感基本概念

遥感技术是一种利用地球表面的电磁波反射和辐射特性，通过遥感器从距离地面一定高度的空间平台上对地球表面进行探测、监测和分析的技术。遥感技术的发展经历了从地面观测到航空摄影再到卫星遥感的转变，极大地拓宽了人类对地球观测的视野和范围。遥感技术的基本原理是地球表面的物体对太阳辐射的反射和自身的辐射，以及遥感器对这些辐射信号的接收和记录。遥感数据主要包括光学影像、雷达影像、红外影像等多种类型，它们分别反映了地表的不同物理和化学特性。

遥感影像具有丰富的信息内涵，包括地物的形状、大小、颜色、纹理等视觉信息，以及地物的温度、湿度、反射率等物理参数。通过对遥感影像的处理和分析，可以获取地表覆盖类型、土地利用现状、植被生长状况、土壤湿度、水资源分布等众多信息。遥感技术的应用领域十分广泛，涵盖了资源调查、环境监测、灾害预警、城市规划等多个方面，为我国的经济建设和社会发展提供了有力的科技支撑。

遥感数据处理与分析是遥感技术的重要组成部分，主要包括图像预处理、图像增强、图像分类、图像识别等环节。图像预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等，旨在消除图像中存在的各种误差和噪声，提高图像质量。图像增强是对图像进行增强处理，使图像中感兴趣的目标更加突出，便于后续的分析和识别。图像分类是将遥感影像中的地物按照一定的分类标准进行分类，是遥感应用中最为核心的技术之一。图像识别则是在图像分类的基础上，对特定地物进行识别和定位，是遥感技术向智能化发展的重要方向。

二、遥感数据获取

(1)遥感数据的获取主要依赖于卫星、飞机等平台搭载的遥感器。目前，全球范围内有数百颗地球观测卫星在轨运行，其中美国、中国、欧洲等国的卫星数量众多，数据获取能力强大。例如，美国的Landsat系列卫星自1972年发射以来，已连续运行40多年，为全球提供了大量的遥感数据。Landsat8卫星自2013年发射以来，已累计获取超过600万景光学影像数据，为全球土地覆盖和土地利用变化研究提供了重要数据支持。

(2)遥感器是遥感数据获取的关键设备，主要包括光学遥感器、雷达遥感器、红外遥感器等。光学遥感器利用可见光、近红外等波段获取地表信息，如MODIS、Landsat等卫星搭载的传感器。MODIS传感器每天可获取全球范围内36景、1km分辨率的遥感影像，为全球环境监测、气候变化研究等领域提供了重要数据。雷达遥感器则利用微波波段获取地表信息，具有较强的穿透云层能力，如欧洲的Sentinel-1卫星，其C波段合成孔径雷达(SAR)数据在海洋监测、洪水预警等方面具有重要作用。

(3)遥感数据的获取还依赖于地面观测站和航空遥感平台。地面观测站主要用于获取高分辨率的地表信息，如我国的国家高分辨率对地观测系统（GEO-HiRADS）地面观测网络，已建成超过50个地面观测站点，为我国区域遥感应用提供了数据支持。航空遥感平台包括飞机、无人机等，具有灵活、快速的特点，适用于局部区域的遥感数据获取。例如，我国“高分”系列卫星搭载的航空遥感器，在农业、林业、城市规划等领域发挥了重要作用。近年来，无人机遥感技术发展迅速，已成为获取高分辨率遥感数据的重要手段之一。

三、遥感图像处理与分析

(1)遥感图像处理与分析是遥感技术中的核心环节，其目的是从原始遥感图像中提取有用信息，为后续的应用提供数据支持。遥感图像处理主要包括图像预处理、图像增强、图像分类和图像识别等步骤。图像预处理是通过对原始图像进行辐射校正、几何校正、大气校正等操作，消除图像中的各种误差和噪声，提高图像质量。例如，Landsat8卫星的OLI传感器获取的遥感图像，需要进行辐射校正和几何校正，以消除大气、传感器等引起的误差。

(2)图像增强是遥感图像处理的重要环节，通过对图像进行对比度增强、锐化、滤波等操作，使图像中的目标更加清晰，便于后续的分类和识别。图像增强方法包括直方图均衡化、局部对比度增强、多尺度对比度增强等。例如，在植被指数计算中，利用直方图均衡化方法可以有效地提高图像的对比度，使植被信息更加突出。此外，通过多尺度对比度增强，可以更好地保留图像的细节信息。

(3)图像分类是遥感图像处理与分析的关键步骤，其主要任务是将遥感图像中的地物按照一定的分类标准进行分类。遥感图像分类方法主要包括监督分类、非监督分类和半监督分类等。监督分类需要先选取训练样本，然后利用这些样本对图像进行分类。例如，在土地利用分类中，可以利用支持向量机(SVM)等方法对遥感图像进行分类。非监督分类则不需要先验知识，通过聚类算法将图像中的地物进行分类。例如，K-means聚类算法在遥感图像分类中得到了广泛应用。半监督分类则是结合了监督分类和非监督分类的优点，既利用了先验知识，又减少了训练样本的需求。在遥感图像识别方面，