遥感影像有关知识点总结.docxVIP

PAGE

1-

遥感影像有关知识点总结

一、遥感影像基本概念

遥感影像是利用传感器从空中或太空中获取地球表面信息的一种手段。它通过记录地球表面物体反射或辐射的电磁波，以数字形式存储，从而实现对地表物体的观测和分析。遥感影像具有广阔的应用领域，如资源调查、环境监测、灾害评估等。遥感影像的获取方式主要有卫星遥感、航空遥感和地面遥感，每种方式都有其独特的优势和应用场景。

遥感影像的分辨率是衡量影像质量的重要指标之一。分辨率分为空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率。空间分辨率是指影像上能区分的最小地面目标尺寸，时间分辨率是指获取遥感影像的时间间隔，光谱分辨率是指传感器能够识别和记录的电磁波波段范围。不同的分辨率适用于不同的应用需求，例如，高空间分辨率适用于精细的地表特征分析，而高光谱分辨率则有助于进行物质成分分析。

遥感影像的几何校正和质量评价是遥感影像应用中的关键步骤。几何校正是指将遥感影像的地理坐标系统与实际地理坐标系统对齐的过程，以确保影像上物体的空间位置准确无误。质量评价则是对遥感影像的清晰度、噪声水平和几何精度等进行评估，以确保影像数据的可靠性和可用性。此外，遥感影像的预处理包括辐射校正和大气校正，以消除传感器和大气对影像的影响，提高影像的观测精度。

二、遥感影像数据获取

(1)遥感影像数据的获取主要通过卫星遥感、航空遥感和地面遥感三种方式。卫星遥感是最常见的获取方式，它利用地球同步轨道或极地轨道的卫星，实现对大范围地表的连续观测。航空遥感则通过飞机搭载的传感器，获取局部地区的详细影像。地面遥感则是通过地面观测站或移动平台获取地面目标影像。

(2)卫星遥感数据获取过程中，常用的卫星包括陆地卫星（Landsat）、气象卫星、地球观测系统（EOS）等。这些卫星搭载了不同类型的传感器，如多光谱仪、高光谱仪等，能够获取不同波段和分辨率的遥感影像。航空遥感数据获取时，飞机的飞行高度和速度会影响影像的分辨率和覆盖范围。地面遥感数据获取则依赖于地面观测站或移动平台的移动速度和观测设备的性能。

(3)遥感影像数据获取过程中，还需考虑数据的质量和时效性。数据质量受传感器性能、大气条件、地表反射特性等因素影响。时效性则指数据的更新频率，对于某些应用场景，如灾害监测，需要实时获取遥感影像数据。此外，遥感影像数据的获取还需遵循相关的法律法规和伦理道德标准，确保数据的合法性和可靠性。

三、遥感影像处理与分析

(1)遥感影像处理是遥感技术中的重要环节，主要包括图像预处理、图像增强、图像分类和图像融合等步骤。图像预处理阶段，通常采用辐射校正和几何校正来提高影像质量。例如，Landsat8卫星的OLI传感器在获取遥感影像时，需要进行辐射校正以消除大气和传感器的影响，几何校正则用于纠正影像的几何畸变。在图像增强过程中，可以通过对比度增强、亮度调整和色彩平衡等方法，提升影像的视觉效果。例如，在土地利用变化监测中，增强影像的对比度有助于更清晰地识别不同地物类型。

(2)图像分类是遥感影像分析的核心内容之一，常用的分类方法包括监督分类、非监督分类和半监督分类。在监督分类中，需要先选择训练样本，然后根据样本特征对整个影像进行分类。例如，在森林火灾监测中，利用Landsat8影像的短期序列数据，通过监督分类方法将火点、过火区和未过火区进行区分。非监督分类则无需预先定义地物类别，通过聚类算法自动将影像分割成不同的区域。例如，在农作物长势监测中，非监督分类可以识别不同生育期的作物区域。半监督分类结合了监督和非监督分类的优点，可以减少训练样本数量，提高分类精度。

(3)图像融合是将不同来源、不同分辨率或不同波段的遥感影像进行组合，以获得更全面、更丰富的信息。常用的融合方法包括多尺度融合、高分辨率与低分辨率融合以及多源数据融合。例如，在城乡规划中，将高分辨率的航空影像与低分辨率的Landsat影像进行融合，可以同时获得地表细节和较大范围的地物信息。多尺度融合则是将不同尺度的影像进行融合，以平衡空间分辨率和光谱分辨率之间的关系。例如，在灾害评估中，将高空间分辨率的航空影像与高光谱分辨率的卫星影像进行融合，可以更准确地识别受灾区域。此外，多源数据融合是将不同传感器、不同平台的遥感影像进行融合，以获取更全面的地球观测信息。例如，在海洋环境监测中，将卫星遥感影像与地面观测数据进行融合，可以更准确地评估海洋生态环境。

四、遥感影像应用领域

(1)遥感影像在农业领域的应用十分广泛。例如，通过遥感技术监测农作物长势，可以实时掌握作物生长状况，为农业生产提供科学依据。据相关数据显示，利用遥感影像进行农作物产量估算的准确率可达90%以上。在2019年，我国通过遥感影像监测小麦、水稻等主要粮食作物的长势，为农业生产提供了及时的信息支持。此外，遥感影像在农业灾害预警、水资源管理