基于遥感的数据采集技术
基于遥感与GIS的农作物信息提取与监测研究
基于遥感与GIS的农作物信息提取与监测研究遥感与地理信息系统(GIS)近年来在农业领域发挥了重要作用，特别是在农作物信息提取与监测方面。
本文将探讨基于遥感与GIS技术的农作物信息提取与监测的研究现状、方法与应用。
一、研究现状农作物信息提取与监测的研究一直是农业领域的热点之一。
传统的野外调查与人工统计方式耗时耗力，且数据采集范围有限。
然而，通过遥感技术可以获取大范围的农作物信息，并结合GIS进行空间分析和模型建设，为农业管理和决策提供重要的数据支持。
二、方法与流程1. 遥感数据获取：使用遥感传感器获取高分辨率的多光谱遥感影像，如Landsat系列、Sentinel系列等。
这些影像包含丰富的光谱信息，可以用于农作物分类与监测。
2. 遥感影像预处理：对获取的遥感影像进行辐射校正和大气校正，以减小遥感影像的大气和辐射干扰，提高农作物信息提取的精度。
3. 农作物分类与识别：采用遥感影像分类算法，如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等，对遥感影像进行农作物类型的提取和分类。
4. 农作物生长监测：利用遥感影像时间序列，可以通过计算植被指数如归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(NDWI)等，对农作物的生长状态、农田水分等进行监测和分析。
5. 数据分析与模型建立：将农作物信息与地理空间数据结合，利用GIS平台进行数据分析和建模。
通过分析农作物分布、面积、产量等数据，可以为农业生产调度和农业政策制定提供决策支持。
三、应用案例基于遥感与GIS的农作物信息提取与监测在农业科学与决策中有广泛应用。
以下为两个典型案例：1. 农作物种植面积估计：通过解译遥感影像，结合GIS平台，可以准确估计农作物的种植面积。
这为农业生产计划和市场监管提供了重要的数据基础。
2. 农作物生长监测与预测：利用遥感数据和GIS技术，可以对农作物的生长情况进行实时监测与预测。
这有助于农业管理者及时调整农业生产策略，提高农作物产量和品质。
四、挑战与发展趋势尽管遥感与GIS在农作物信息提取与监测方面取得了很大进展，但仍面临一些挑战。
基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析
基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析遥感遥测数据处理与分析是遥感技术的重要应用领域之一，它利用遥感技术获取的遥感数据，通过深度学习方法进行处理和分析，以从数据中提取有用的信息和知识。
本文将介绍基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析的方法和应用。
一、深度学习在遥感遥测数据处理中的应用深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络的组合和训练来实现对数据的自动学习和特征提取。
在遥感遥测数据处理中，深度学习可以应用于以下几个方面：1. 图像分类和目标检测：利用深度学习模型，可以实现对遥感图像中的不同地物和目标进行分类和检测。
通过训练深度卷积神经网络，可以从遥感图像中提取出与地物特征相关的高级语义信息，从而实现自动化的图像分类和目标检测。
2. 地物变化检测：遥感遥测数据可以提供地表不同时刻的图像，通过深度学习方法，可以对这些图像进行比较和分析，从而实现地物变化的检测和监测。
例如，可以利用深度学习模型对不同时期的遥感图像进行特征提取和匹配，以检测出地物的变化情况。
3. 地物分类与识别：利用深度学习模型，可以实现对遥感图像中的地物进行分类和识别。
通过训练深度学习模型，可以学习到地物的特征表示，从而实现对地物的自动化分类和识别。
二、基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析方法基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析一般包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对遥感数据进行预处理，包括数据的去噪、辐射校正、几何校正等操作，以保证数据的质量和可用性。
2. 特征提取：利用深度学习模型对遥感图像进行特征提取，以获取图像中地物和目标的高级语义信息。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 数据分析和处理：利用深度学习模型对提取到的特征进行分析和处理，以实现对遥感数据的应用。
例如，可以利用深度学习模型对遥感图像进行分类和目标检测。
4. 结果评估和验证：对处理和分析得到的结果进行评估和验证，以确保结果的准确性和可靠性。
使用遥感影像进行地理数据提取的技巧
使用遥感影像进行地理数据提取的技巧遥感影像是一种获取地球表面信息的重要技术手段，可以为地理数据提取提供丰富的信息基础。
然而，由于遥感影像涵盖的空间范围广阔、数据量庞大，如何运用有效的技巧进行地理数据提取成为了研究的重点。
首先，合理选择影像类型是进行地理数据提取的基础。
根据研究的目的和需求，我们可以选择不同类型的遥感影像，如光学影像、合成孔径雷达(SAR)影像等。
光学影像适用于获取地表颜色、植被分布、水体分布等信息，而SAR影像则可以提供地表高度、土壤含水量等细微信息。
因此，在进行地理数据提取之前，我们应该详细了解影像类型的特点，从而选择适合的影像。
其次，了解地物识别技术是进行地理数据提取的关键。
地物识别是指通过遥感影像中的特征进行对象识别和分类。
常用的地物识别技术包括基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类通过对像元进行光谱分析，将像元划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
而基于对象的分类则是将像素聚类为连续的对象，再对对象进行分类。
这两种方法都有各自的优势和适用场景，研究者可以根据实际情况选择合适的地物识别技术。
另外，影像预处理是进行地理数据提取的重要环节。
由于遥感影像受大气、地表反射率等因素的影响，其数据质量常常需要进行校正和增强。
常见的影像预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正等。
通过预处理的过程，可以降低影像噪声、改善影像清晰度，为后续地理数据提取提供更准确的数据基础。
此外，结合地理信息系统(GIS)技术也是提高地理数据提取能力的有效途径。
GIS技术可以辅助遥感影像的处理和分析，提供空间信息和属性信息的关联、查询和分析功能。
通过将遥感影像与地理数据进行融合，可以更好地理解和利用遥感影像中的地理数据。
例如，可以将遥感影像与地理数据进行叠加，生成多维数据，实现更丰富的信息提取和分析。
最后，不断学习和更新遥感影像处理技巧也是提高地理数据提取效果的关键。
随着科技的进步和数据获取手段的不断改进，遥感影像处理技术也在不断更新和发展。
地理信息系统中的遥感数据处理与应用
地理信息系统中的遥感数据处理与应用随着科技不断发展，遥感技术越来越成熟，广泛应用于地理信息系统中。
遥感数据是指通过卫星、飞机、无人机等获取的图像数据，通过对其进行处理和分析，可以在地理信息系统中实现不同领域的应用。
本文将从遥感数据处理及其在地理信息系统中的应用两个方面进行介绍。
一、遥感数据处理遥感数据处理是基于遥感技术，对由卫星、飞机、无人机等设备获取的图像数据进行分析和处理，从而实现从遥远空间得到地面信息的技术，也是地理信息系统中应用极为广泛的领域。
1、遥感数据获取遥感数据获取是遥感应用中的第一步，其核心原理是通过特定的载体将照片等数据获取方式的记录下来。
这些载体通常使用的卫星、飞机、无人机等。
当前遥感数据获取的主要手段是卫星遥感技术。
国内共有140多颗遥感卫星，可以满足各种精度的遥感数据获取需求。
2、遥感图像处理遥感图像处理是将遥感数据转化为地图信息的核心处理过程，主要分为影像预处理、图像增强、分类、变化检测等。
影像预处理主要包括选择合适的成像时间，去除影像噪声以及影像坐标准确处理等。
图像增强可以通过影像对比度增强、滤波处理等方式提高影像清晰度、对比度和信息含量。
分类是将影像划分为不同的类别，可以通过监督分类和无监督分类两种方法实现。
变化检测是对同一地区遥感图像的不同时间进行比较，检测地物变化的过程。
3、遥感数据校验和后处理遥感数据校验和后处理是遥感数据处理中重要的一步，包括与实地数据比对、修正、精度评价和后处理等环节。
其中精度评价是遥感数据处理中非常重要的一个环节，评价的方法主要有基于模型法、点校正法、面校正法、边界匹配法等。
二、遥感数据在地理信息系统中的应用1、用于环境监测使用遥感技术可获取一定范围内的地表数据，通过遥感图像识别和监测土地利用、植被覆盖变化、水质等参数，并分析其相关因素，得出对应的监测结论，可以满足环境监测的需求。
2、用于国土资源调查遥感技术可获取的图像，可以用于实现土地利用变化或动态信息的管理，进而更加科学化制定国土利用规划，确保各个地区达到高品质和高效益的开发。
如何进行遥感数据的融合与提取
如何进行遥感数据的融合与提取遥感技术是近年来发展迅猛的一项技术，通过卫星、飞机等载体对地球表面进行观测和测量，获取到的数据被广泛用于农业、环境、城市规划等领域。
然而，单一遥感数据往往无法满足实际需求，因此进行遥感数据融合与提取变得至关重要。
一、遥感数据的融合遥感数据的融合是将来自不同观测平台和传感器的数据进行综合利用，以获得更准确、全面的地球表面信息。
一种常用的数据融合方法是多源数据融合，将来自不同载体的数据进行融合，形成一幅综合图像。
这种方法既可以弥补各种载体的数据不足，又可以利用各种载体的优势，提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。
同时，还可以通过数据融合来降低遥感图像的噪声，提高图像的质量。
二、遥感数据的提取遥感数据的提取是根据实际需求，从遥感数据中识别并提取出所关心的信息，以用于进一步的分析和应用。
常见的遥感数据提取方法包括特征提取和目标提取。
特征提取是从遥感图像中提取出与所关心的特征相关的信息，如土地利用类型、植被指数等。
目标提取是将图像中的目标物体从背景中分割出来，如建筑物、道路等。
在进行遥感数据的提取时，传统的基于像元的方法已经不再适应复杂的地物识别需求。
因此，研究人员提出了基于对象的遥感图像分析方法。
这种方法将像元视为对象的一部分，通过对对象的特征进行提取和分析，实现对遥感图像中目标的精确识别和提取。
对象级的遥感数据提取方法不仅能够提高提取结果的准确性，而且可以获取到更多的地物信息，进一步拓展遥感的应用领域。
三、遥感数据融合与提取的应用遥感数据融合与提取的应用广泛涉及到农业、环境、城市规划等领域。
以农业领域为例，通过遥感数据的融合与提取，可以实现农田土壤的养分评估、病虫害的监测、农作物的生长状况分析等。
通过获取到的精确信息，农民可以及时调整农业生产方式，提高农作物的产量和质量。
类似地，在环境领域，遥感数据的融合与提取可以用于监测大气污染、水体污染等环境问题，为环境保护与治理提供支持。
基于无人机与遥感技术的山体滑坡数据采集与监测
基于无人机与遥感技术的山体滑坡数据采集与监测近年来，山体滑坡频发，给人们的生命财产安全带来了巨大威胁，因此，加强对山体滑坡的数据采集与监测工作势在必行。
传统的数据采集与监测方法存在着耗时、耗力、成本高等问题。
然而，基于无人机与遥感技术的山体滑坡数据采集与监测方案的出现，为我们解决了这些问题。
本文将重点探讨基于无人机与遥感技术的山体滑坡数据采集与监测，介绍其优势与应用前景。
一、无人机技术的应用无人机技术在山地地质灾害监测和预警领域有着广泛的应用。
采用无人机进行山体滑坡的数据采集与监测具有以下优势：1.高精度数据采集：无人机配备高分辨率摄像头和激光雷达，可以获取高精度的影像和地形数据，在三维重建以及地形分析中起到至关重要的作用。
2.覆盖范围广泛：无人机可以自由飞行，可以进入人类难以到达的地形地貌区域，获取更为全面、准确的数据信息。
3.成本效益高：相较于传统的在地面铺设监测设备和人工巡查，无人机技术成本更低，采集效率更高，大大提高了工作效率，并能减少人工风险。
在山体滑坡数据采集与监测中，无人机技术不仅能够实现对滑坡现场的全球定位，更能够获取实时的视频影像和数据，提供了更准确的预警和监测手段。
二、遥感技术的应用除了无人机技术，遥感技术也是山体滑坡数据采集与监测中不可或缺的一部分。
遥感技术通过获取山体滑坡地区的影像数据，可以实现以下目的：1.监测滑坡区域的植被变化：通过对滑坡区域的多时相影像数据进行比对，可以准确获得植被的生长情况，进一步判断滑坡风险。
2.检测滑坡区域的地表变形：遥感技术可以获取高精度的遥测数据，通过对多个时间段的数据进行分析，可以识别地表的微小变形，提前洞察滑坡的危险性。
3.监测地下水位变化：借助遥感技术，可以监测滑坡区域的地下水位变化，了解滑坡产生的原因与机制，提供导致滑坡的重要参考依据。
通过无人机和遥感技术的有机结合，可以对山体滑坡进行全方位、全过程的监测与数据采集，为预防山体滑坡提供了有力的技术手段。
基于遥感与地理信息系统的山体滑坡数据采集与分析技术研究与实现
基于遥感与地理信息系统的山体滑坡数据采集与分析技术研究与实现山体滑坡是一种自然灾害，常常给人们的生活和环境带来巨大的威胁。
为了及时了解山体滑坡的情况，采取相应的预防和救灾措施，基于遥感与地理信息系统的山体滑坡数据采集与分析技术应运而生。
一、遥感技术在山体滑坡数据采集中的应用1. 遥感技术概述遥感技术是指利用飞机、卫星等远距离传感器对地球物体进行观测和测量的技术。
它具有高效、全面、实时等特点，成为山体滑坡数据采集的重要手段。
2. 遥感技术在山体滑坡数据采集中的应用通过遥感技术可以获取山体滑坡相关的多源、多尺度、多时相的数据，如高分辨率的卫星影像、激光雷达数据、热红外数据等。
这些数据可以用于提取山体滑坡的特征信息，如滑坡的范围、形态、演化等。
遥感技术还可以对滑坡地质构造、土壤含水量等进行定量监测。
二、地理信息系统在山体滑坡数据采集中的应用1. 地理信息系统概述地理信息系统是一种对地理空间信息进行组织、存储、管理、分析和展示的专门技术。
它可以将遥感获取的山体滑坡数据与其他地理信息进行整合，并进行空间分析和决策支持。
2. 地理信息系统在山体滑坡数据采集中的应用地理信息系统可以用于山体滑坡危险性评估、滑坡监测、滑坡预警等方面。
通过整合遥感数据和地理信息数据，可以建立山体滑坡的空间数据库，实现对滑坡发生和演化过程的全面监测和分析。
三、山体滑坡数据采集与分析技术的实现1. 数据采集山体滑坡数据的采集包括卫星影像的获取和处理、激光雷达数据的采集和处理等。
采集的数据需要经过去噪、配准、融合等处理，以提高其精度和可用性。
2. 数据分析山体滑坡数据的分析包括特征提取、滑坡预测、滑坡风险评估等。
特征提取可以通过遥感图像分割、纹理分析等方法实现，预测和评估可以借助地理信息系统的空间分析和决策支持功能。
四、案例分析以某山区为例，利用遥感与地理信息系统技术实现了山体滑坡数据的采集与分析。
根据高分辨率卫星影像，提取了滑坡的范围和形态特征；通过地理信息系统建立了滑坡的空间数据库，并进行了滑坡的危险性评估和预测。
卫星遥感数据的快速处理与信息提取研究
卫星遥感数据的快速处理与信息提取研究一、引言卫星遥感技术具有获取大范围、高分辨率、持续性、实时性等特点，可以广泛应用于气象、环境、资源、农业、城市规划等领域。
但是，卫星遥感数据的快速处理和信息提取一直是困扰研究者的难题。
在信息爆炸的时代，如何高效地处理和利用卫星遥感数据，成为了当前遥感研究中的重点和难点。
二、卫星遥感数据的处理技术（一）预处理卫星遥感数据在采集、传输、储存等环节中受到环境、设备、人为等多种影响，因此需要进行预处理，包括校正、大气校正、辐射校正等。
校正主要是针对数据的几何定位、坐标系统、影像纠正等进行的；大气校正是消除大气对地表反射率的影响，常用的大气校正模型有ATCOR、MODTRAN等；辐射校正则是将传感器记录的数字值转换为反射率或辐射率。
（二）影像分类影像分类是从卫星遥感影像中自动提取景物信息的过程，可以使用传统的分类方法，如最大似然分类、人工神经网络分类等，也可以采用机器学习方法，如支持向量机、随机森林等。
影像分类的精度直接影响到后续的信息提取和应用效果，因此需要综合考虑多种分类方法并进行评估。
（三）影像分割影像分割是将卫星遥感影像分成若干个区域，每个区域内具有较为相似的像元值，是获取地面景物面积、结构及形态等信息的方法之一。
目前常用的影像分割方法有基于阈值、基于区域生长、基于边缘的分割方法等。
在进行影像分割前，需要对原始影像进行预处理，如滤波、去噪、增强等，以提高分割精度和稳定性。
三、卫星遥感数据的信息提取应用（一）地表覆盖分类地表覆盖分类是卫星遥感应用中最为常见的应用之一，可以从影像中提取不同类型的地表覆盖信息，如森林、湿地、水体、城市、耕地等。
基于卫星遥感数据的地表覆盖分类有广泛的应用价值，如生态环境评估、资源管理、城市规划等。
（二）环境监测卫星遥感数据可以实时监测大气污染、水体质量、植被覆盖状况等环境指标，以及预测自然灾害，如干旱、洪涝、地震等。
通过分析卫星遥感数据，可以及时预警环境问题，为环境保护和灾害预防提供支持。
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2.遥感平 台与传感 器
（1）遥感平台
遥感平台选择依据:
选择遥感平台的主要依据是遥感图像空间分辨率。 一般说来，近地遥感地面分辨率高，但观测范围小； 航空遥感地面分辨率中等，其观测范围较广；航天遥 感地面分辨率低，但覆盖范围广。 一般来讲遥感平台与遥感影像存在着一定的联系: ① 平台的运行高度影响着遥感影像的空间分辨率； ② 遥感平台的运行周期决定着遥感影像的时间分辨率； ③ 遥感平台的运行时刻决定着探测区域的太阳高度，从而 间接决定着遥感影像的色调及阴影；
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A.地物的反射光谱特性
物体反射电磁波的性能通常用“反射率”或者“亮 度系数”表示。
地物反射率的大小，与入射光的波长、入射角的大 小以及地物表面颜色和粗糙度等有关。一般来说， 反射入射光能力强的地物，反射率大，传感器记录 的亮度值就大，在像片上呈现的色调就浅；反之则 深。这些色调的差异是遥感图象目视解译的重要标 志。 亮度系数是指在相同光照条件下，物体的亮度值与 标准反射面（常为硫酸钡板）的亮度值的比值，常 用百分数表示。
发射率=观测物体的辐射能量与观测物体同温的 黑体的辐射能量
发射率随物质的介电常数、表面的粗糙度、温 度、波长、观测方向等条件变化，取0到1之间的 值。
根据发射本领的变化规律，把物体一般分为三种 类型： （1）黑体 （2）灰体（grey body）：发射率与波长无关的物体 （3）选择性辐射体：发射率依波长而变化的物体
电磁波谱与可见光谱
a 电磁波谱
b 可见光谱
遥感中常用的各光谱段
紫外线：0.01—0.4m，太阳辐射含有紫外线，通 过大气层时，波长小于0.3m的紫外线几乎都被吸 收，只有0.3—0.4m波长的紫外线部分能够穿过 大气层，且能量很小。 主要用于探测碳酸盐岩的分布。碳酸盐岩在0.4m 以下的短波区域对紫外线的反射比其它类型的岩 石强。也用于油污染的监测。因为水面漂浮的油 膜比周围水面反射的紫外线要强烈。 由于大气层中臭氧对紫外线的强烈吸收和散射作 用，通常探测高度在2000米以下。
（2）大气窗口：
有些波段的电磁辐射能够透过大气层时衰减较小 （发射和吸收较小），即透射率较高，这个波谱 范围，叫做“大气窗口”。
电磁波谱中的遥感波段应当选择在相应的大气窗口范围内，这 样才能保证收集到足够的地物辐射或反射的电磁辐射信息。
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0.3-1.3m
这个窗口包括紫外（0.3-0.38m）、可见光全部 （0.40-0.76m）和部分近红外波段（0.76-1.3m ），属于地物的反射光谱。这个窗口对电磁波的
（1）电磁波与电磁波谱
电磁波（electromagnetic wave)：在真空或物质中 通过电磁场的振动而传输电磁能量的波。光波、热 辐射、微波、无线电波等都是由振源发出的电磁振 荡在空间的传播。 实验证明，射线、射线、紫外线、可见光、红外 线、微波、无线电波等都是电磁波，只是波源不同 ，波长（频率）也各不相同。将各种电磁波在真空 中的波长（频率）按其长短，依次排列制成的图表 叫做电磁波谱。
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（4）地物的光谱特性
自然界中任何地物都具有其自身的电磁辐射规律，物 体反射和辐射电磁波的能力的大小主要取决于物 体本身的理化性质，也与来自周围的电磁波辐射 强度有关，将地物的这种反射、发射、吸收、透 射电磁波以及反射和辐射强度随波长的改变而改 变的特性称为地物的光谱特性。
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传感器所接收到的辐亮度包括6部分:
L=Ls+LD +LA LT+Lup+Ldn
Ls、LD分别表示地物对到达地 表的太阳直射辐射、大气的天 空光在传感器方向的反射辐亮 度；LA表示大气散射的太阳光 直接进入传感器的辐亮度；LT 表示地物向传感器方向发射的 热辐射引起的辐亮度；Ldn表示 大气向下的热辐射经地物反射 后进入传感器的辐亮度；Lup表 示大气向上的热辐射直接进入 传感器的辐亮度。
透射率达90%以上。在日照条件好的情况下，可以
采用摄影方式成像，也可以用扫描方式成像。目
前胶卷感光条件最好的是在0.32-1.3m范围，超
出这个范围则不能采用摄影方式的传感器。
1.3-2.5m
这个窗口位于近红外波段的中段，属于地物反射 光谱，但不能用胶片摄影，仅能用光谱仪和扫描 仪来记录地物的电磁波信息。该窗口又可分为 1.5-1.7m和2.0-2.5m等两个窗口，它们的透射 率都近80%。目前近红外窗口应用不多，但在某些 波段对区分蚀变岩石有较好的效果。因此在遥感 地质应用方面很有潜力。例如，陆地卫星4、5号 的专题制图仪就设置有1.55-1.75m和2.082.35m两个波段。
•
0.05-300cm
这个窗口是微 波窗口，属 于发射光谱 范围。这个 窗口不受大 气干扰，是 完全透明的 ，透射率可 达100%，是 全天候的遥 感波段。
（3）辐射传输理论
遥感中的辐射源有两类:
① 自然辐射源：包括太阳辐射和地球的电磁辐射。
② 人工辐射源：人工辐射源主要指主动式遥感的辐 射源，人工发射一定波长、一定功率的波束，然 后再接收该波束被地物散射后返回的后向反射信 号，从而探知地物和测距，称为雷达（radar）。
可见光： 0.4—0.7m，是遥感中最常用的波段
。尽管大气对它也有一定的吸收和散射作用，它
仍是遥感成像所使用的主要波段之一。在此波段
大部分地物都具有良好的亮度反差特性，不同地 物在此波段的图象易于区分。
红外：0.7—1000m。 划分为：近红外（0.76—3.0m）、中红外（3.0— 6.0m）、远红外（6.0—15.0m）和超远红外（15— 1000m）。近红外与可见光相似，又称光红外。中红 外、远红外和超远红外是产生热感的原因，所以称为 热红外。物体在常温范围内发射红外线的波长多在3— 40m之间，而15m以上的超远红外易被大气和水分子 吸收。 在遥感中主要利用3—15m波段，更多的是利用3— 5m和8—14m。红外遥感是采用热感应方式探测地物 本身的辐射（如热污染、火山、森林火灾等），所以 不仅白天可以进行，夜间也可进行，能进行全天时遥 感。
微波： 1mm—1m。分为：毫米波、厘米波和分米
波。微波辐射和红外辐射都具有热辐射性质。由
于微波的波长比可见光、红外线要长，能穿透云
、雾而不受天气影响，所以能进行全天时全天候
的遥感探测。微波遥感可以采用主动或被动方式
成像，另外，微波对某些物质具有一定的穿透能
力，能直接透过植被、冰雪、土壤等表层覆盖物
三、 基于遥感的数据采集技术
1.遥感的基本概念与原理 2.遥感平台与传感器 3.遥感图像及其特征
4.遥感处理的基本流程与技术
5.遥感应用
1.遥感的基本概念与原理
遥感就是从远
处在不直接接 触地表目标物 和现象的情况 下获取其信息 的科学和技术。
遥控 遥测
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遥感技术的含义
利用先进的对地观测探测器对目标物进行遥远 感知的整个过程，通过装在平台上的传感器来 收集（测定）由对象辐射或（和）反射来的电 磁波，并将地面目标信息转换成图像，然后根 据事先掌握的各类物质波谱特性，再通过对这 些数据的分析和处理，获得对象信息的技术。
地物光谱 时间特性:
指同一位置上的同一地物，由于时间的推移，该地物在一段 时间内光谱特性的变化。
地物光谱空间特性 :
空间特性是指同一类地物，由于其所处的地理位置不同，光
谱特性可能存在的一些差异和变化。
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B.地物的发射光谱特性
根据近代物理学的基本理论，任何物质的温度大
于绝对零度时组成物质的原子、分子等微粒在不
停地做热运动，都有向周围空间辐射红外线和微
波的能力。通常地物发射电磁辐射的能力是以发
射率作为衡量标准。地物的发射率以黑体辐射为
基准。
黑体是指入射的全部电磁波被完全吸收，既无反 射也没有透射的物体。 在遥感中，当观测热辐射的温度时，由于通常观 测的物体不是黑体，所以必须使用发射率（ emissity）进行修正。对于某一波长来说，发射 率定义如下：
3-4m、 4.5-5m ：这个波段属于中红外波段。通 过这个窗口的可以是地物反射光谱，也可以是地 物发射光谱，属于混合光谱范围。中红外窗口应 用很少，目前只能用扫描方式。 8-14m ：这个窗口属于远红外波段，是热辐射光 谱。在这个波段范围内由于臭氧、水汽及二氧化 碳的影响，使窗口的透射率约为60—70%。由于 这个窗口是地物在常温下热辐射能量最集中的波 段，所以对遥感地质有用。目前主要是利用扫描 仪和热辐射计来获得地物发射的电磁波信息。
遥感的物理基础
遥感的理论基础就是物体的电磁辐射，电磁辐射
是能量传播的一种形式。被动遥感系统中的主要 辐射源是太阳，太阳辐射出的电磁波能量穿过大
气层达到地表，被地物吸收、透射，一部分被反
射后又经大气吸收、散射到达传感器，被记录成
遥感资料和图象。此外，所有温度高于绝对零度
的物体也都向外发射电磁辐射。所以电磁辐射是 传感器与远距离物体之间联系的环节。
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④ 遥感平台运行稳定状况决定着所获取遥感影像的质量。36
一切物体只要它不是处在绝对零度，总是不断地 发射辐射。 物体的温度愈高，发射出射度就愈大，而最大发 射出射度的最大波长就愈向短波方向移动。
当温度一定时，每一种物体都有自己固定的发射
率。同样的物体不同的温度其也是有差异的。
C.地物的透射特性
有些地物（如水和冰），具有透射一定波长的电 磁波能力，通常把这些地物叫做透明地物。地物 的透射能力一般用透射率表示。透射率就是入射 光透射过地物的能量与入射总能量的百分比，用 表示。
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遥感作为一种空间数据采集手段，具有以下特点: