遥感实习报告(报告)
重庆交通大学测绘工程《遥感原理及应用》实验报告
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实验室：地理信息中心实验室
实验一ENVI 视窗的基本操作
初步了解目前主流的遥感图象处理软件ENVI 的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
二、实验软件与数据
软件：Envi遥感图像处理软件。
数据：重庆地区UTM第八波段数据。
三、实验方法与步骤
E nvi软件的主菜单：
这个是ENVI软件的主菜单,其中包括了文件的载入，基本工具栏，以及图像处理的一些必要的功能。
四、实验体会与建议
本次实验主要是熟悉Envi软件的菜单，以及一些常用的方法。还有就是将Envi软件菜单的界面转换成中文菜单。
1、在ENVI安装目录..\RSI\IDL60\products\envi40\menu下建立新文件夹，命名为orgmenu
2、拷贝..\RSI\IDL60\products\envi40\menu下原有的英文菜单文件display.men、display_shortcut.men和envi.men到新建的orgmenu目录中进行备份
3、拷贝下载的display.men、display_shortcut.men和envi.men文件到..\RSI\IDL60\products\envi40\menu中，覆盖原文件。
4、启动ENVI4.0。
实验二遥感图像的几何校正
通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。
二、实验软件与数据
软件：Envi遥感图像处理软件。
数据：重庆地区UTM第八波段数据以及未经校核的重庆地区jpg图片。
三、实验方法与步骤
1、打开ENVI软件将UTM图像和jpg格式的图片载入，
上述图像中我们可以看出，12840-8图像下面有图像的地理信息，而重庆城区图片是没有信息说明的。
2、选择校正与镶嵌菜单下的校正图像选取控制点(图像到图像)，
分别选取基础图像和校正图像，
分别在图像上面选择控制点，通过Add Point按钮增加选择的控制点，用这个方法选择5个控制点，单击Show List按钮查看所选控制点的信息
3、在控制点选择窗口中选择options菜单，再选择warp file，选择输出校正后的图像文件。
4、载入校正后的图像
在图像显示窗口工具菜单中选择geographic link，将需要连接的图像打开，
5、选择2号图上的位置，3号图就会显示相应位置。
四、实验体会与建议
用过本章的实验，掌握了遥感图像几何校正的基本方法和步骤，理解了遥感图像几何校正的意义。
在几何校正的时候，刚开始把dipaly1和dipaly2搞反了，没有注意是以哪张有坐标的为基准。选点的时候应该找比较明显的标志性物体。
实验三遥感图像的增强处理
一、实验的目的
通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。
二、实验软件与数据
软件：Envi遥感图像处理软件。
数据：重庆地区UTM多光谱数据。
三、实验方法与步骤
1、载入UTM多光谱数据，并选择RGB Color 使用前面三个波段显示模拟真彩色图像。
2、在主菜单中选择滤波菜单，再选择卷积滤波，在convolutions菜单
中选择不同的算法进行图像的卷积滤波运算。
这是通过highpass方法运算输出的结果。
这是经过low pass运算出来的结果。
3、在图像菜单中选择显示增强，以下图像是平方根后的效果
4、在图像菜单中选择显示增强，以下图像是[zoom]均衡化后的效果
四、实验体会与建议
通过本章的实验操作，了解了空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深了对图象增强处理的理解。
刚开始打开的图片是Gray scale的模式，转换成为RGB Color模式。然后就是菜单中选择卷积滤波进行运算，然后再对本图片进行显示增强。
实验四遥感信息的复合
一、实验的目的
通过上机操作，初步掌握遥感信息复合的方法，深入理解遥感信息复合在信息解译中的意义。
二、实验软件与数据
软件：Envi遥感图像处理软件。
数据：重庆地区UTM多光谱数据和重庆地区UTM第八波段高分辨率数据。
三、实验方法与步骤
1、载入UTM多光谱图像和UTM第八波段高分辨率图像。
2、主菜单中的空间变换菜单,再到影像融合，再到HSV，选择输入多波段的数据
选择输入高分辨数据
输出多光谱数据和高分辨率数据融合之后的图像数据
多光谱和高分辨率数据融合之后的图像
四、实验体会与建议
通过本章实验，初步掌握了遥感信息复合的方法，理解了遥感信息复合在信息解译中的意义。对遥感图片的处理有了更深的认识。
数据融合其实比较好做，就是将两张图片打开后选择菜单中的空间变换菜单,再到影像融合，再到HSV，选择输入多波段的数据。最后生成文件，保存后就可以了。
实验五遥感图像分类——监督分类
一、实验的目的
理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。
二、实验软件与数据
软件：Envi遥感图像处理软件。
数据：重庆地区UTM多光谱数据。
三、实验方法与步骤
1、载入UTM多光谱图像，使用主菜单中的基本工具菜单，选取感兴趣区，在image图像中选择序列区。
2、在主菜单中选择分类，选择监督分类，再选择最小距离法进行分类。结果如下，其中红色部分为河流，蓝色部分为居民区和山脉，绿色部分为植被和背景。
四、实验体会与建议
通过本章实验，理解和掌握了计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，并能够熟练地对遥感图像进行监督分类。
首先选择图片的感兴趣区，要选择多个波段不同颜色，刚开始的时候只选择了一个，整个图片全是一个颜色。后来选择了很多颜色，选择出了特征值。
实验六遥感图像分类——非监督分类
一、实验的目的
进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。
二、实验软件与数据
软件：Envi遥感图像处理软件。
数据：重庆地区UTM多光谱数据。
三、实验方法与步骤
非监督分类的方法有分级集群法和动态聚类法(ISODATA)
载入多光谱图像，使用动态聚类法(ISODATA)进行分类。在分类菜单中选择非监督分类，在选择ISODATA
动态聚类法(ISODATA)分类结果
四、实验体会与建议
通过本章实验，进一步理解了计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，并能够熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解了监督分类与非监督分类的区别。打开图片，点击非监督分类，然后load图片就可以了。
遥感数据特征
常用遥感数据特征总结 按照遥感平台类型，遥感技术可以分为航宇遥感、航天遥感、航空遥感、地面遥感四类。其中航天遥感平台发展最快，应用最广。很据航天遥感平台的服务内容，可以将其分为气象卫星系列、陆地卫星系列和海洋卫星系列。不同的卫星系列所获得的遥感数据有着不同的特征，常常应用于不同的应用领域，在进行检测研究时，常常根据不同的卫星资料特点，选择不同的遥感数据。下文简单总结了几种常用的航天遥感数据特征。 1 气象卫星系列 气象卫星是最早发张起来的环境卫星。从1960年美国发射第一颗实验性气象卫星（TIROS）以来，已经有多种实验性或者业务性气象卫星进入不同轨道。气象卫星资料已经在气象预报、气象研究、资源调查海洋研究等方面显示出了强大的生命力。 气象卫星主要有以下几种系列：60年代——TIROS系列、ESSA系列、Nimus 系列；70年代——ITOS系列、NOAA系列、SMS系列、GOES系列、MeteopII、GMS、Meteosat；80年代后，主要以NOAA系列为代表。我国的气象卫星发展比较晚，FY-1是我国发射的第一颗1988年9月7日发射成功。气象卫星主要有以下特征。 （1）轨道。气象卫星轨道可以分为两种，低轨和高轨。低轨是近极低太阳同步轨道，简称极地轨道，轨道高度800~1600km，南北向绕地球运转。对东西宽约2800km的带状地域进行观测，由于与太阳同步，使卫星每天在固定的时间经过每个地方的上空，资料获得时具有相同的照明条件。高轨是指地球同步轨道，轨道高度36000km左右，相对于地球静止，能够观测地球1/4的面积，有3—4颗卫星形成观测网，对某一固定地区，每隔20~30min获取一次资料，由于它相对于地球静止，可以作为通讯中继站，用于传送各种天气资料。 （2）短周期重复观测。地球同步卫星观测周期为0.5小时一次，极轨卫星为约为0.5~1天/次，时间分辨率较高。有助于对地面快速变化的动态检测。 （3）成像面积大，有助于获得宏观同步信息，减少数据处理容量。 （4）资源来源连续、实时性强、成本低 NOAA系列。 NOAA-11卫星：发射日期1988年9月24日，正式运行日期1988年11月8日，轨道高度841公里，轨道倾角98.9度，轨道周期：101.8分。 NOAA-12卫星：发射日期1991年5月14日，正式运行日期1991年9月17日轨道高度804公里，轨道倾角98.6度，轨道周期101.1分。 NOAA-14卫星：发射日期1994年12月30日，正式运行日期1985年4月10日，轨道高度845公里，轨道倾角99.1度，轨道周期101.9分。 NOAA-15卫星：发射日期1998年5月13日，正式运行日期1998年12月15日轨道高度808公里，轨道倾角98.6度，轨道周期101.2分。 NOAA-16卫星：发射日期2000年9月12日，正式运行日期2001年3月20日，轨道高度850公里，轨道倾角98.9度，轨道周期102.1分。
遥感实验报告
1.利用Mapgis进行图像校正 1.1实验目的 了解MAPGIS土地利用数据建库对数据的基本要求。掌握图像校正---DRG生产的具体操作步骤。 1.2实验基本要求 将两幅1/万影像数据k50g092035、k50g092036,进行图象校正。 1.3实验内容 DRG生产的操作步骤如下： 1.打开mapgis主菜单，选择图像处理\图象分析模块。 2.文件转换：打开文件\数据输入，将两幅tif图像转换成msi(mapgis图象格式)文件类型。 选择“转换数据类型”为“TIF文件”，点“添加目录”选择影象所在目录，点“转换”。 3. 选择文件\打开影象，打开转换好的msi文件k50g092035.msi，再选择镶嵌融合\DRG生产\图幅生成控制点，点“输入图幅信息”。 4.输入图幅号信息，输入图幅号 k50 g092035,系统会利用此图幅号自动生成图幅的理论坐标。 图1.1 图幅生成控制点 5.定位内图廓点，建立理论坐标和图象坐标的对应关系。 利用放大、缩小、移动等基本操作在图像上确定四个内图廓点的位置。以定位左上角的内图廓点为例：利用放大，缩小，移动等操作找到左上角的内图廓点的精确位置后，点击上图对话框中的左上角按钮，然后再点击图像上左上角的内图廓点即完成该点的设置。完成参数设置和内图廓点信息的输入后，点击生成GCP，将自动计算出控制点的理论坐标，并根据理论坐标反算出控制点的图像坐标。 6.顺序修改控制点。 选取镶嵌融合\DRG生产\顺序修改控制点,则弹出控制点修改窗口,如下图所示:
图1.2 控制点修改窗口 7.逐格网校正 选取镶嵌融合\DRG生产\逐格网校正，弹出文件保存对话框,输入结果影像文件名为“K50 G 092035”，点“保存”。出于精度考虑，可以将“输出分辨率” 设置为“300”DPI。 8.DRG生产完毕。为了以后线文件要与内图框闭合成区，接着生成单线内图框。 生成单线内图框的方法如下： 1）选择镶嵌融合\ 打开参照文件\自动生成图框 2）输入图幅号，选择北京54坐标系.采用大地坐标系 3）选择单线内框.椭球参数选择北京54图框文件名保存为2035.WL，保存路径如下图如示，点“确定”即可完成。 图1.3 1:1万图框 用同样的方法校正另一幅影像k50g092036,将校正后的文件保存为k50 g 092036,同时生成对应的内图框文件2036.wl，保存在实习数据\单线内图框\。
地学空间分析课程报告
地学空间分析课程报告未来72h内火箭弹袭击预警 报告人： 班级： 学号： 指导老师： 2017年6月
摘要：地理信息系统（GIS）在军事行动中发挥关键作用，因为作战本质上与空间性质相关。军队在情报，战场管理，地形分析，军事部署，军事安装管理，可能的恐怖主义活动监测等各种行动中使用地理信息系统，为指挥官提供地理空间信息可视化作战区域并尽快做好战斗决策以增加胜算和减少损失。本文介绍了利用GIS分析加利福尼亚州蒙特雷附近一个前线作战基地(FOB)Rookie在未来72h内可能受到叛军的火箭弹袭击的方式和可能的发射地点。 1. 引言 军事自人类文明开始以来一直扮演着主导角色，拥有强大军事力量的国家统治着世界的主要部分。现代技术的使用不仅改变了战争的方式，而且成为军事通知地位占优势的关键因素。军队如今以各种方式使用地理信息系统，包括情报，战场管理，地形分析，军事安装管理和可能的恐怖活动监测等，其中GIS在情报分析工作尤为重要，快速准确的情报分析可以为决策提供重要的参考价值。 作战模拟太平洋安全组织(MPSO)与蒙特雷解放阵线(MLF) 叛军进行交战，MPSO的前线作战基地(FOB)Rookie设置于加利福尼亚州蒙特雷附近，它是叛军常年运用游击战袭击的目标。自20.5.1.1以来，蒙特里解放阵线内一直在有叛军攻击FOBRookie，其中火箭弹危害较大。当地时间2015.3.31凌晨0:30和4点，叛军发射的共发生两枚枚火箭弹，造成MPSO一些人员的伤亡和物资的损失，火箭弹型号当时有待确认。 最初，蒙特里的叛军的网络是一个个打了就跑的独立实体，但随着时间的推移，这些网络开始协同作战。然而，由于种种原因，不同网络之间的派系斗争也十分显著。历史上，一些叛军的网络往往回到相同的地点进行敌对活动，如伏击，简易爆炸装置（IED）攻击或火箭弹袭击等。这些网络中黄色和绿色网络可以发射火箭弹。其中，黄色网络位于西部滨海地区；绿色网络总部设在萨利纳斯。 图1.2015.1.1~2015.3.31期间MPSO遭受叛军的攻击和攻击类型 经过对有关敌人进攻FOB Rookie 区域的信息的表格，此表格涵盖了敌军在三个月内
(完整版)ERDAS遥感图像处理实验报告
西北农林科技大学 ERDAS实验报告 专业班级：地信111 姓名：杨登贤 学号：2011011506 2013/12/20 ERDAS实验报告
一．设置一张三维图。 (3) 1.底图与三维图 (3) 2.参数设置 (5) （1）三维显示参数 (5) （2）三维视窗信息参数 (6) （3）太阳光源参数 (6) （4）显示详细程度 (6) （5）观测位置参数 (7) 二．（几何纠正几何畸变图像处理）：几何纠正结果图。 (7) （2）选择合适的坐标变换函数（即几何校正数学模型） (8) （3）数据控制点采集表 (9) （4）多项式模型参数 (9) （5）图像重采样参数 (10) （6）结果图 (10) 三.(数据输入\ 输出)：镶嵌图（根据不同条件做出不同的几张）。 (11) 1.图像色彩校正设置 (12) 四.（图像增强处理）：傅里叶高通/低通滤波图或效果图空间增强效果图。 (13) 1.空间增强卷积处理 (13) （1）原图像 (13) （2）卷积增强设置参数 (13) （3）卷积增强处理图像 (14) 2.傅里叶变换 (14) （1）快速傅里叶变换设置参数 (14) （2）低通滤波 (15) (3)高通滤波 (16) 五.光谱增强。 (18) 1.主成分变换 (18) （1）参数设置 (18) （2）处理图像 (19) 2.缨帽变换 (19) （1）参数设置 (19) （2）处理图像 (20) 3.指数计算 (20) （1）参数设置 (20) （2）处理图像 (21) 4.真彩色变换 (21) （1）参数设置 (21) （2）处理图像 (22) 六.（非监督分类）：非监督分类结果图分类后处理结果图去除分析结果图。 (23) 1.参数设置 (23) 2.非监督分类结果图 (24) 3.分类后处理结果图 (25)
地图学与地理信息系统.doc
地图学与地理信息系统(070503) 学科门类：理学(07) 一级学科:地理学(0705) 地图学与地理信息系统(GIS)属地理学一级学科，是在地图学,遥感与地理信息系统基础上发展起来。该专业以地图、遥感影像和统计数据为信息源，利用地图学、地理学、信息论、系统论等相关理论以及计算机科学与技术、3S技术进行地理认知和地理信息传输、分析与应用的一门学科。随着信息技术、知识工程和计算机技术的发展，该学科在深化地理认知的同时,已逐步成为全球变化,区域资源与环境、城市及区域规划管理，土地利用管理、水利、交通等国民经济各部门的重要技术支撑，在区域可持续发展中发挥重要作用。 河海大学地图学与地理信息系统学科以地理信息系统技术与应用为研究对象，以数字流域与城市地理信息系统研究为特色，着重研究地理信息认知理论、空间数据模型和数据管理、地理信息的遥感提取,专题信息制图与数据更新技术；空间分析技术，空间决策支持原理与方法；为全球变化,区域资源环境、数字流域以及防灾减灾等重大问题决策提供决策依据和技术支撑。 一、培养目标 该专业培养具有地理学、地图学、地理信息系统、遥感、全球定位系统等基本理论，掌握地理信息分析技术、空间数据结构及信息处理技术、遥感信息提取技术、地图可视化等基本技能和方法，在地理信息系统理论及应用、遥感数据分析及处理、空间决策支持等方面具有较深造诣，具有独立进行科学研究和技术开发的的高级专门人才。 二、主要研究方向 1、GIS及应用 2、遥感及应用 3、地图学 4、数字流域 5、GPS及应用 三、学制与学分 攻读硕士学位的标准学制为2.5年，学习年限实行弹性学制，最短不低于2年，最长不超过3.5年（非全日制学生可延长1年）。硕士研究生课程由学位课程、非学位课程和研究环节组成。硕士研究生课程总学分不少于32学分，其中学位课程不少于18学分，非学位课程不少于9学分，研究环节5学分。 四、课程设置
遥感地质学报告
遥感地质学报告 学院：资源与环境工程学院专业：地理信息系统 班级：地信111 学号：1108100013 学生姓名：王才妹 指导教师：刘沛 2015年1月10日
一、对ENVI软件的认识 启动ENVI软件： 双击击桌面上的ENVI图标，就能成功的打开ENVI软件。 打开影像文件： 1、选择File→Open Image File。屏幕弹出对话框“Enter Input Data File”。 2、选择进入envidsta目录中的can_tm子目录，从列表中选择can_tmr.img文件然后点击OK。随即弹出可用波段列表（Available Band List）。在列表中可以选择特定的光谱波段显示影像或者对其进行处理。此时就可以选择打开灰阶影像或RGB彩色影像了。 3、使用鼠标左键点击对话框中所列波段名，选中某个影像波段。所选波段会在标有“Selected Band”的区域中显示出来。 4、点击Load Band，将影像加载到一个新的显示窗口中。 打开的影像窗口有三个，包括主图像窗口（Image Window）、滚动窗口（Scroll Window）、缩放窗口（Zoom window）。 显示影像剖面廓线 可以交互式地选择和显示X轴（水平）、Y轴（垂直）和Z轴（波谱）的剖面廓线图。这些剖面廓线图显示了穿过影像的横线（X）、纵线（Y）或者波谱波段（Z）的数据值。 从主图像窗口菜单栏中，可作以下操作：Tools → Profile → X Profile → Y Profile → Z Profile
分别显示数据值与列号（sample number）之间的关系曲线图；数据值与行号（line number）之间的关系曲线图；波谱剖面廓线图。 进行快速对比度拉伸 我们可以使用主图像窗口、缩放窗口或者滚动窗口中的默认参数和数据来进行快速对比度拉伸。 Enhance菜单中可进行各种各样的对比度拉伸：线性拉伸，0-255之间的线性拉伸，2%的线性拉伸，高斯拉伸，均衡化拉伸以及平方根拉伸。 显示交互式的散点图 ENVI可以绘制出两个所选影像波段的数值关系图，即分别选定这两个波段为X、Y轴，在平面坐标上绘制两者的散点图。 1、在主图像窗口菜单栏中，选择Tools → 2D Scatter Plots。接着Scatter Plot Band Choice对话框就会出现在屏幕上，在该对话框中选择要进行比较的两个影像波段。 2、选择其中一个波段作为X轴，另一个波段作为Y轴，然后点击OK。 3、一旦打开了散点图绘制窗口，就可以将鼠标光标放在主图像窗口中任意位置，并可以按住鼠标中键来拖动光标。此时，十字丝光标周围10×10范围内的像素在散点图中所对应的点将会用红色突出显示出来。
遥感实验报告
遥感原理与应用 实验报告 姓名：学号：学院：专业： 年月日 实验一： erdas视窗的认识实验 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，掌握几个视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验步骤 打开imagine 视窗 启动数据预处理模块 启动图像解译模块 启动图像分类模块 imagine视窗 1.数据预处理（data dataprep） 2.图像解译（image interpreter） 主成份变换 色彩变换 3.图像分类（image classification） 非监督分类 4. 空间建模（spatial modeler） 模型制作工具 三、实验小结 通过本次试验初步了解遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，基本掌握了几个视窗操作模块的功能和用途。为后续的实验奠定了基础。 实验二遥感图像的几何校正 掌握遥感图像的纠正过程 二、实验原理 校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 几何校正包括几何粗校正和几何精校正。地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。该方法包括两个步骤：第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。 三、实验内容 根据实验的数据，对两张图片进行几何纠正 四、实验流程
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《国土资源遥感技术》 作者:马鸿良等 《遥感地震地质文集》 作者:国家地震局地质研究所编 《航空物探遥感论文集》 作者:熊盛青唐文周姚正煦 《巡天千里眼遥感入门》 作者:[加]D.D.哈珀 《英汉遥感地质学词汇》 作者:张世良张炯姚彦之 《环境遥感与地理制图》 作者:中国科学院成都地理研究所 《航空摄影测量及遥感》 作者:西南交通大学刘文熙许伦北方交通大学魏志芳吴景坤《遥感图像对地定位研究》 作者:李树楷 《地球物理勘探遥感原理》 作者:R.D.里根J.V.塔拉尼克S.I.古特曼 《遥感地质学实习指导书》 作者:刘允良邢立新杨德明 《遥感地学分析》 作者:陈述彭赵英时 《遥感图象的数字处理》 作者美)J.G.莫伊克 《遥感图像处理与应用》 作者:宁书年等 《遥感手册第八分册》 作者:[美]吉尼·索利查尼斯·波尔顿等 《遥感图象信息处理》 作者:许殿元丁树柏 《遥感手册第五分册》 作者:[美]迪特尔·斯坦纳等 《遥感手册第七分册》 作者:[美]罗伯特G.里维斯等 《遥感手册第三分册》 作者:[美]理查德K.穆尔等 《遥感手册第六分册》 作者:[美]约翰 E.埃斯蒂斯弗雷德里克J.多伊尔 《遥感手册第四分册》 作者:奥尔登P.科尔沃科雷塞斯等 《遥感中的自适应雷达》 作者:[美]D.T.吉辛 《全球环境、资源遥感分析》 作者:李树楷
遥感地学分析期末整理(部分)
第一章 广义的遥感：广义的角度来理解遥感，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震）等的探测。 狭义的遥感：狭义的角度来理解遥感，指应用探测仪器，不与探测目标接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。 遥感是一种以物理手段、数学方法和地学分析为基础的综合性应用技术 遥感技术系统一般由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统。遥感信息源的类型①按遥感平台划分：地面遥感，航空遥感，航天遥感，航宇遥感 ②按探测的电磁波段划分 可见光遥感：波段在0.38-0.76μm 红外遥感：波段在0.76-1000μm 微波遥感：波段在1mm-1m 紫外遥感：波段在0.05-0.38μm 多光谱遥感：多光谱摄影机、多光谱扫描仪等 高光谱遥感：成像高光谱和非成像高光谱 ③按电磁辐射源划分：被动遥感，主动遥感 ④按应用领域划分：地质遥感、农业遥感、林业遥感、水利遥感、海洋遥感、环境遥感、灾害遥感等。 遥感的特点 ①大面积的同步观测：遥感平台越高，视角越宽广，可以同步探测到的地面范围越大，从而可观测地物的空间分布规律。 ②时效性：遥感技术可以在短时间内对同一地区进行重复探测。 ③数据的综合性和可比性：遥感技术获取的数据反映地表的综合特性，包括自然、人文等方面。 ④经济性：可节省大量的人力、物力和财力。 ⑤局限性：波谱的有限性、电磁波段的准确性、空间分辨率低等。 遥感信息源的综合特征：①多源性②空间宏观性③遥感信息的时间性④综合性、复合性⑤波谱、辐射量化性 空间分辨率（Spatial resolution） ①像元大小（pixel size）：针对传感器或图像而言，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小 ②地面分辨率（Ground resolution）：针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小 空间分辨率的表示形式 ①象元（pixel size)——瞬时视域所对应的地面面积象元(pixe1)，即与一个象元大小相当的地面尺寸，单位：米(m)。 ②瞬时视场(IFOV)，指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野，单位：毫弧度(mrad)。IFOV越小，最小可分辨单元(可分像素)越小，空间分辨率越高。一个瞬时视场内的信息，表示一个象元。 线对：成像平面上1毫米间距内能分辨开的黑白相间的线条对数 光谱分辨率：传感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小（带宽） 光谱分辨率在遥感中的意义: 开拓遥感应用领域; 专题研究中波段选择针对性; 图像处理中多波段的应用提高判识效果 时间分辨率:对同一地区遥感影像重复覆盖的频率 时间分辨率的意义: 动态监测与预报；自然历史变迁和动力学分析；利用时间差提高遥感的成像率和解像率；更新数据库 辐射分辨率指传感器对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力。即探测器的灵敏度(遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力)，一般用灰度的分级数来表示，即最暗—最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。
遥感地学分析实验报
实验一植被覆盖度反演 一、实验目的 植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。通常林冠称郁闭度，灌草等植被称覆盖度。它是衡量地表植被覆盖的一个最重要的指标，被覆盖度及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、全球变化等都具有重要意义。目前已有许多利用遥感技术测量植被覆盖度的方法，其中应用最广泛的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI，本次实验完成植被覆盖度反演。 二、实验数据 实验选取两景覆盖北京市的Landsat8 OLI影像、土地覆盖类型图以及北京行政边界矢量数据为数据源。其中，土地覆盖类型图是作为掩膜文件使用，其目的是为了便于植被覆盖度的估算；北京行政边界矢量数据是裁剪出北京市行政区内的范围。Landsat8 OLI影像是从地理空间数据云网站上下载得到的，其成像时间为2013年10月份。与Landsat7的ETM+成像仪相比，OLI成像仪获取的遥感图像辐射分辨率达到12比特，图像的几何精度和数据的信噪比也更高。OLI成像仪包括9个短波谱段（波段1～波段9），幅宽185km，其中全色波段地面分辨率为15m，其他谱段地面分辨率为30m。 三、实验方法 本文反演植被覆盖度所采用的是像元二分模型方法，像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分与无植被覆盖部分组成，而遥感传感器观测到的光谱信息(S)也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。因此，像元二分模型的原理如下：VFC = (S - Ssoil)/ ( Sveg - Ssoil) S为遥感信息，其中Ssoil 为纯土壤像元的信息, Sveg 为纯植被像元的信息。 改进的像元二分法——遥感信息选择为NDVI VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) 两个参数的求解公式 NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax)/( VFCmax- VFCmin) NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin)/( VFCmax- VFCmin) 当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0% VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) 当区域内不可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%，当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值；当没有实测数据的情况下，植被覆盖度的最大值和最小值根据经验估算。 其中, NDVIsoil 为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值, 即无植被像元的NDVI 值；而NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI 值, 即纯植被像元的NDVI 值。 四、实验处理步骤 1、实验处理流程如下图所示
遥感实验报告七
合肥工业大学资源与环境工程学院 《遥感图像处理与分析》 实验报告(七) 姓名 学号 专业 班级 任课教师
实验七：图像分类 一、实验目的 理解计算机图像分类的基本原理 掌握数字图像非监督分类以及监督分类的具体方法和过程 理解两种分类方法的区别 二、实验材料 Landsat遥感影像1幅 ERDAS IMAGINE9.2遥感图像处理软件 计算机 三、实验内容及步骤 （一）非监督分类 （1）启动非监督分类模块：在ERDAS面板工具中选择DA TAPrep-Unsupervisd Classification命令，打开非监督分类对话框或是在ERDAS面板工具中选择 Classifier-Classification-Unsupervised Classification打开非监督分类对话框（2）选择图像处理文件和输出文件，设置被分类的图像和分类结果，并选择生成分类模块文件产生一个模版文件。 （3）这里Number of Classes定为14，Maximum Iterations定为7如下图所示 （4）点击OK按钮，执行非监督分类，打开原图与结果图：
分类评价： （1） 打开原始图像和分类后的图像：点击ERDAS-Viewer 面板，先后打开原始图像和分 类后的图像，在打开分类结果图像时，在Raster Option 选项卡中取消选中的Clear Display 复选框，保证两幅图叠加显示 （2） 设置各类别的颜色:单击Raster-Tool ，打开Raster 工具面板，选择Raster-Attributes ， 打开Raster Attribute Editor 对话框 （3） 调整字段显示顺序，在Raster Attribute Editor 窗口，选择Edit 菜单-Column Properties 命令，打开Column Propertis 对话框，在Columns 列表中选择字段，通过Up 、Down 、Top 、Bottom 按钮调整其在属性表的显示顺序 （4） 同上，在Raster Attribute Editor 对话框中单击某一类别的Color 字段，在弹出的As Is 中选择合适的颜色 （5） 确定类别精度并标注类别：在Raster Attribute Editor 对话框中点击Opacity 字段名， 进入编辑状态，依据需要输入0（透明）或1（不透明）。通过在Utility 菜单下设置分类结果在原始图像背景上闪烁（Flick ）、卷帘显示（Swipe ）、或混合显示（Blend ），
遥感地学分析读书报告
成像光谱技术研究动态 王立平刘洪博 1 引言 地物的反射辐射光谱特征是遥感的主要物理基础，是开展地球表层物质的物性和空间结构分析，进而加以识别的主要依据。成像光谱技术具有高光谱分辨率、超多波段和图谱合一的特点，在大尺度范围内探测地表物质连续光谱特性的同时，还获取了地物的空间形态和状态信息。成像光谱仪的光谱分辨率越高，所反映地物光谱特征就越精细，甚至可获取与实验室或地面实测光谱类似的曲线，为地物或地物成份的遥感识别奠定了基础。 2 成像光谱技术的发展与现状 成像光谱遥感所用的仪器是成像光谱仪。从世界范围来看，美国的成像技术发展较早，也最具代表性。从20世纪80年代到现在，美国已经研制了三代成像光谱仪。 第一代成像光谱仪的代表是航空成像光谱仪AIS。它由美国国家航空和航天管理局NASA所属的喷气推进实验室JPL设计，已于1984-1986年装在NASA的C-130飞机上飞行。这是一台装有二维、近红外阵列探测器的实验仪器，128个通道，光谱覆盖范围从1.2~2.4μm，并在内华达Cuprite地区的应用中取得很好的效果。 第二代成像光谱仪的代表是机载可见光/近红外成像光谱仪AVIRIS，它有224个通道，使用光谱范围为0.41~2.45μm，每个通道的波段宽约为10nm。曾放在改装后的高空U2飞机上使用．为目前最常用的航空光谱仪之一。 基于NASA仪器的成功应用，也基于采矿工业及石油工业的需求，在AVIRIS之后，地球物理环境研究公司GER又研制了l台64通道的高光谱分辨率扫描仪GERIS。其中63个通道为高光谱分辨率扫描仪，第64通道是用来存储航空陀螺信息。该仪器由3个单独的线性阵列探测器的光栅分光计组成。它与其他仪器的区别是在不同的光谱范围区内，通道的光谱宽度是不同的。
遥感植被指数NDVI计算
本科学生综合性、设计性 实验报告 姓名宋国俊学号114130168 专业地理信息系统班级 实验课程名称遥感地学分析 实验名称NDVI计算 开课学期2011 至2012 学年下学期 云南师范大学旅游与地理科学学院编印 一、实验准备
1、实验目的和要求： 利用TM卫星数据，应用ENVI软件进行归一化植被指数的计算，及在此基础对研究 区进行植被覆盖率的提取，根据植被覆盖率进行一些应用分析。 2、实验材料及相关设备： 昆明影像数据(path/row:129/43（2002.02.09）)ENVI及ArcGIS软件。 3、实验方法步骤及注意事项： 实验方法：利用ENVI及ArcGIS图像处理软件，参考软件的处理操作步骤，对图像进行处理。 注意事项：下载数据时应该严格遵照行列号来下载，下载的数据要包括完整的影像数据信息以便数据的预处理。 二、实验内容、步骤和结果（详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体 实施步骤和实验结果。） 1、实验内容 利用下载的昆明影像数据用ENVI进行NDVI计算，计算公式如下： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(NIR为近红外波段，R为红光波段) 2、实验步骤 (1)对昆明影像数据进行辐射定标： Ⅰ、启动ENVI External →Geo TIFF with metadata→Enter Landsat MetaData （输入元数据） Ⅱ、Spectral→Preprocessing→Calibration utilities→Landsatcalibration→Landsat calibration input file→输 入第一步的元数据 Ⅲ、将辐射定标后的数据转化为BIL格式：
遥感图像实验报告
遥感图像实验报告 一．实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段.掌握遥感分类的方法， 土地利用变化的分析，植被变化分析，以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解，掌握遥感处理技术平台和方法。 二．实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析，植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三．实验部分 1.遥感图像的分类 （1）类别定义：根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统； （2）特征判别：对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理； （3）样本选择：为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；（4）分类器选择：根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器； （5）影像分类：利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；分类图如下：
图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图
（6）结果验证：对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2．1 两年土地利用相重合区域 （1）在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)，过程如下：
图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图
（2）土地利用专题地图如下： 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图
遥感地学分析整理的一些东西
一．基础知识 1.一些概念性的东西： （1）反射类型：镜面反射、漫反射、方向反射 （2）遥感概念：广义与狭义 （3）遥感技术系统：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统 （4）遥感分类：平台分；探测的电磁波分；电磁辐射源分；应用领域分。 （5）遥感的特点：大面积同步观测；时效性；经济性；局限性 （6）遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性： 地面信息室多维的、无限的（时空），而遥感信息是简化的二维信息； 遥感信息的复杂性与不确定性：同物异谱，异物同谱；混合像元；时相变化；信息传输中的衰减与增益（辐射失真与几何畸变） （7）空间分辨率，时间分辨率，光谱分辨率，辐射分辨率 （8）不同应用的卫星遥感系统：如陆地资源卫星系列；气象卫星系列、海洋卫星系列、地球观测系统计划、环境遥感卫星 2.识别土壤，植被，岩石，水体，地物的光谱反射特征 3.黑体：在任何温度下，对各种波长的电磁辐射都完全吸收的理想辐射体 4.目视解译的标志：色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小。 5.目视解译的方法与步骤： （1）自上而下的过程：特征匹配、提出假设、图像辨识； （2）自下而上的过程：图像信息的获取、特征提取的识别、证据的选取 6.目视解译的步骤：
7.遥感图像校正 （1）辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。包含遥感器校正、大气校正、地形辐射校正、地物反射模型校正； （2）几何校正：控制点的选择 （3）大气校正：消除大气反射的影响 8.图像处理 1. 图像显示合成 （1）目的：综合不同波段的特征，突出显示对象的差异。原则信息量最大，相关性最小，差异最大。 （2）主要方法： 密度分割（将灰度按照指定的间隔分为不同的级别，对新的密度级别分别赋予不同的颜色） 彩色合成：任选3个波段作为RGB进行彩色合成，产生彩色图像。 反差增强/对比度增强：灰度拉伸、直方图均衡化、直方图匹配 2.图像变换 （1）目的：将图像从空间域转换到频率域的过程，简化图像处理的过程。 （2）作用：更易于进行特征抽取 （3）主要方法 傅里叶变换：进行数据压缩、图像增强、特征提取 K-T变换：分离和消除干扰信息突出研究的专题信息 K-L变换：减少波段之间的相关性，去除多余信息，减少图像的数据量 代数运算：突出地物差异，压抑噪声 HSI彩色变换：将显示的彩色从RGB空间转换到HSI空间 3.图像滤波 （1）图像平滑：领域滤波、中值滤波、梯度倒数加权、高斯低通滤波去噪，突出主体（2）图像锐化：罗伯特算法、sobel算子、拉普拉斯算子强化边缘信息 （3）频率域图像增强：高通滤波（锐化）、低通滤波（平滑）、带通滤波（突出地物）、同态滤波（改善图像质量） 4.图像融合：在同一坐标系中将对同一目标的多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一
遥感地学分析与专题制图实验报告
重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感地学分析 开课实验室土木学院机房实验室 学院河海学院年级 2012级专业班资环1班学生姓名邓双福学号 631203050107 开课时间 2014 至 2015 学年第二学期 河海学院资源与环境科学系 2015年6月
实验题目遥感地物识别与专题制图 实验时间2015年6月1日实验地点土木学院机房实验室 实验成绩实验性质综合性试验 一、实验目的 1、以自己所熟悉的软件,选择一个区域(影像自己选择,不小于500×500像素),进行地物类型的判别与读取(人机交 互目视解译或者计算机自动分类)监督与非难监督 2、考察学生对本课程有关典型地物类别光谱特征知识点的掌握情况。 3、地物类型不小于五类,结果输出为专题图,图分,图例,各地物类型的面积(矢量面积,栅格百分比)。 二、原理与方法 实验数据：地理空间数据云网址下载三市ETM遥感影像。 图像预处理：下载的遥感影像进行预处理。 图像预处理流程图如下： 波段合成：将下载到的单波段遥感数据运用ENVI进行波段合成，形成假彩色的遥感影像图。 监督分类(supervised)，又称训练分类法，即用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。已被确认类别的样本像元是指那些位于训练区的像元。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其他信息可以判定其类型的像元建立分类模板（训练样本），然后让计算机系统基于该模板自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对分类模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般有以下几个步骤：定义分类模板、评价分类模板、进行监督分类、评价分类结果，在实际应用过程中，可以根据需要执行其中的部分操作。 分类后处理（Post-Classification Process），无论监督分类还是非监督分类，都是按照光谱特征进行聚类分析的，因此，都带有一定的盲目性。所以，对获得的分类结果需要进行一些处理工作才能得到最终相对理想的分类结果，这些处理操作统称为分类后处理。
遥感地学分析读书笔记
绪论 根据遥感信息的利用方式和效应，可以把遥感技术的发展划分为四个阶段： 1.瞬时信息的定性分析 2.空间信息的定位分析 3.时间信息的趋势分析 4.环境信息的综合分 析，即多种来源信息的复合分析 第一章遥感信息的地学评价 （一）遥感信息的属性 1.遥感信息的多源性（平台、载体的多层次，波段不同，视场不同，时间不同） 2.遥感信息的物理属性（不同的空间分辨率、波普分辨率、时间分辨率） （二）遥感研究对象的地学属性 1.空间分布 2.波谱反射和辐射特征 3.时相变化 二、遥感信息地学评价的标准 （一）空间分辨率 空间分辨率又可称为地面分辨率，指一个影像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。空间分辨率有三种表示形式： （1）象元，每个象元的大小在地面上对应的范围，即在地表与一个象元大小相当的尺寸，用米表示。 （2）象解率，指胶片上1毫米间隔内包含的线对数，用线对/毫米来表示。 （3）视场角，指电子传感器的瞬时视域，用豪弧度表示。视场角小，得到的光通量小，空间分辨率低；反之，空间分辨率高。 （二）波谱分辨率 波普分辨率指传感器所用的波段数目、波段波长以及波段宽度。也就是选择的通道数、每个通道的波长、带宽，这三个因素决定波普分辨率。 对于传感器波谱分辨率的选择，有两种情况。在实验过程中，分析波谱特征时，光谱波段分得愈多愈细、频带宽度愈窄，所包含的信息量就愈大，针对性愈强，则易于鉴别细微差异，因而在实验室研究中多光谱波段往往可以发展到十几、甚至几十个波段.但是在实际应用中，便要对之进行综合归纳。因为波段分得愈细，各波段数据间的相关性就愈大，增加了信息的冗余度，未必能达到预期识别效果。同时波段愈多，数据量愈大，给数据传输、数据处理和鉴别带来困难。 （三）时间分辨率 时间分辨率指对同一地区遥感影像重复覆盖的频率。 第二节陆地卫星系列的地学评价 (三)火箭遥感的特点 1. 火箭可以选择最有利的时机 2.火箭资料有快速、大面积同步覆盖的特点 3.火箭灵活、方便，发射简单，准备时间短，发射架小，可以移动 4.成本较低，并可根据用户的需要来设计 5.摄影处理设备简单 二、航空遥感的特点 航空遥感作为遥感立体观测系统中不可缺少的一部分，有其明显的特点。 1.航空遥感空间分辨率高、信息容量大，主要服务于较大比例尺的区域资源与环 境详查，以及解决工程技术上的具体问题，其经济与社会效益明显。 2，航空遥感灵活、方便，适用于专题遥感研究。它可以根据用户的需求，灵活选择具有一定空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率的遥感信息，设计航空遥惑飞行的方案和路线等。获得图象较为方便，成本不高。
遥感技术的特性及应用
遥感技术的特性及应用 姓名：XX 单位：XXXXXXXXX 【摘要】：文章通过介绍遥感技术的基本理论和特性，着重介绍了遥感技术在国民经济各方面的应用，以及对人类生活的影响。 【关键词】：遥感技术；特性；应用 [abstract] : this article through the introduction of the remote sensing technology in the basic theory and characteristics are introduced, and the remote sensing technology in national economic aspects of application, and the influence of human life. [key words] : remote sensing technology, Character; application 前言 随着人类生存环境的变化和国际竞争的日益激烈,对自然资源、地理资源和太空资源的开发和争夺已经成为影响人类和民族发展进程的重要因素。遥感正是为了满足这样的需求所产生的一门综合性应用技术, 它是以航空摄影技术为基础，在本世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。经过几十年的发展，遥感技术已经从航空时代进入航天时代。由于遥感技术能够全面、立体、快速有效地探明地上和地下资源的分布情况，其效率之高是以前各种技术无法企及的。因此，遥感技术已成为一门实用的，先进的空间探测技术。伴随遥感技术在国民经济中发挥着越来越重要的作用，由此带来了新一轮遥感应用的热潮。现在，卫星应用覆盖了减灾、健康、环境监测、能源调查等，影响了人类生活的方方面面。因此，在许多领域，遥感对地观测技术有着无限光明的应用前景。 1. 遥感技术的涵义 遥感是利用遥感器从空中来探测地面物体性质的，它根据不同物体对波谱产生不同响应的原理，识别地面上各类地物，具有遥远感知事物的意思。也就是利用地面上空的飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥感器收集地面数据资料，并从中获取信息，经记录、传送、分析和判读来识别地物。 当前遥感形成了一个从地面到空中，乃至空间，从信息数据收集、处理到判读分析和应用，对全球进行探测和监测的多层次、多视角、多领域的观测体系，成为获取地球资源与环境信息的重要手段。 2. 遥感技术主要特点 2.1 可获取大范围数据资料。 遥感用航摄飞机飞行高度为10km左右，陆地卫星的卫星轨道高度达910km左右，从而，可及时获取大范围的信息。例如，一张陆地卫星图像，其覆盖面积可达3万多km2。这种展示宏观景象的图像，对地球资源和环境分析极为重要。 2.2 获取信息的速度快，周期短。 由于卫星围绕地球运转，从而能及时获取所经地区的各种自然现象的最新资料，以便更新原有资料，或根据新旧资料变化进行动态监测，这是人工实地测量和航空摄影测量无法比拟的。例如，陆地卫星4、5，每16天可覆盖地球一遍，NOAA气象卫星每天能收到两次图像。Meteosat每30分钟获得同一地区的图像。 2.3 获取信息受条件限制少。 在地球上有很多地方，自然条件极为恶劣，人类难以到达，如沙漠、沼泽、高山峻岭等。采用不受地面条件限制的遥感技术，特别是航天遥感可方便及时地获取各种宝贵资料。 2.4 获取信息的手段多，信息量大。 根据不同的任务，遥感技术可选用不同波段和遥感仪器来获取信息。例如可采用可见光探测物体，也可采用紫外线，红外线和微波探测物体。利用不同波段对物体不同的穿透性，还可获取地物内部信息。例如，地面深层、水的下层，冰层下的水体，沙漠下面的地物特性等，微波波段还可以全天候的工作。 3. 遥感技术的实际应用 3.1 遥感技术在地质灾害中的应用 遥感技术应用于大面积的地质灾害调查, 可达到及时、详细、准确且经济的目的。在不同地质地貌背景下能监测出地质灾害隐患区段, 还能对突发性地质灾害进行实时或准实时的灾情调查、动态监测和损失评估。为此，我国设立了专门的“地质灾害遥感综合调查”课题, 经过近20年的实践,已摸索