envi应用论文
遥感ENVI实验报告
遥感ENVI实验报告一、实验目的本实验的目的是学习和掌握ENVI（Environment for Visualizing Images）软件在遥感图像处理方面的应用。
通过本次实验，我们将了解遥感图像的基本概念和原理，并学习使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
二、实验要求1.学习ENVI软件的基本操作和功能；2.能够对遥感图像进行预处理，如辐射校正和大气校正；3.能够对遥感图像进行分类，如最大似然分类和支持向量机分类；4.能够进行地物提取，如植被指数计算和特征提取。
三、实验步骤和结果1.图像预处理首先，我们导入了一幅Landsat 8卫星遥感图像，并进行了辐射校正和大气校正。
辐射校正是将图像中的DN（数字化值）转换为辐射度值，以便进行后续的大气校正和分类。
大气校正是根据大气传输模型对图像进行校正，以消除大气影响。
经过预处理后，我们得到了一幅处理后的图像。
2.图像分类接下来，我们使用ENVI软件进行了图像分类。
我们采用了最大似然分类和支持向量机分类两种方法进行分类。
最大似然分类是一种统计分类方法，通过最大化每类像素的似然度来划分不同类别，得到分类结果。
支持向量机分类是一种基于机器学习的分类方法，通过训练样本来构建分类模型，并用于对图像中的未分类像素进行分类。
3.地物提取最后，我们对图像进行了地物提取。
我们计算了该图像的植被指数，并使用阈值法将植被像素提取出来。
植被指数是通过计算不同波段之间的光谱差异来反映植被覆盖程度的指标。
我们还对植被像素进行了形状和纹理特征的提取，以获取更具有区分度的特征。
实验结果显示，经过图像预处理和分类，我们得到了一幅分类结果图。
通过该图像，我们可以清楚地看到不同地物类别的分布情况。
同时，通过地物提取，我们成功提取出了图像中的植被像素，并获得了植被的形状和纹理特征。
四、实验总结通过本次实验，我们学习和掌握了ENVI软件在遥感图像处理方面的应用。
我们了解了遥感图像的基本概念和原理，并学会了使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
基于ENVI Services Engine搭建企业级遥感应用平台
基于ENVI Services Engine 搭建企业级遥感应用平台田德山· 遥感事业部tiands@国产卫星影像预处理原型系统演示Javascript 调用ESE 服务Web 客户端结果展示Web 客户端实时刷新任务状态示例：Web 客户端集成自动配准服务ESE 与OneMap 、Portal 、云套件等产品结合主要内容国产卫星影像预处理原型系统演示国产卫星影像预处理原型系统国产卫星影像预处理原型系统服务器Linux集群（ESE服务器）Windows Server 2008 R2（Web服务器）平台ENVI Services Engine、ENVI/IDL、ArcGIS API for Javascript技术、Javascript、HTML、CSS、SQLite 数据高分一号、资源三号、Landsat 8GeoQ 云地图国产卫星影像预处理原型系统国产卫星影像预处理原型系统Javascript调用ESE服务ArcGIS for Desktop、ENVI、以及基于IDL开发的客户端Web的客户端–JavaScript 、HTML5、Flex 及Silverlight等–ArcGIS API for JavaScript 、ArcGIS API for Flex及ArcGIS API for Silverlight等客户端使用ENVI ServicesEngineRESTJavaScript Flex SilverlightJavascript调用ESE服务方法Javascript获取ESE服务执行状态前端参数设置后台触发JS方法请求ESE服务后台触发JS方法请求ESE服务Web客户端结果展示Web客户端结果展示之加载PNG图片Web客户端结果展示之加载PNG图片Web客户端结果展示之加载PNG图片Web客户端结果展示之下载Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态无须等待随时随地获取结果无须等待随时随地获取结果示例：Web客户端集成自动配准服务示例：Web客户端集成自动配准服务ESE与OneMap、Portal、云套件等产品结合OneMap Platform v3.0简介捷泰天域平台管理系统软件（OneMap Platform） v3.0是基于服务器GIS的软 件产品，面向各行业提供在线地理信息服务发布与运维管理的专业解决方案 。
遥感论文——精选推荐
基于面向对象的多光谱数据的地表信息提取应用摘要随着计算机技术和遥感技术的发展，遥感技术在社会的各个方面得到了广泛应用，如对资源、环境、灾害、城市等进行调查、监督、分析和预测、预报等方面的工作。
所以分类作为遥感技术中的一项最基本的研究，也是遥感技术运用最为广泛的一项技术，也相应的提出了更高的要求。
然而目前主要的分类方法是监督分类和非监督分类，这两种方法是基于像元的分类方法，不能有效的利用影像的空间纹理信息。
而且基于像元的分类方法还存在着分类结果出现椒盐现象的问题，从而导致大量无效破碎图斑的产生，最终导致分类精度不高。
随后又提出了在此两种方法的基础上该进的方法，如模糊分类法、基于神经网络的分类方法和基于决策树的分类方法等。
虽然后述这些方法在一定的程度上提高了分类的精度，但是他们依旧是建立在像元的基础上，也没有考虑到对象的空间纹理信息。
所以也会出现上述的一些问题（如：椒盐现象等）。
所以传统的分类方法已不能满足分类的需求。
所以基于以上这些问题，面向对象的分类方法应运而生，面向对象的分类方法充分利用影像的光谱信息、空间几何信息、纹理信息来进行分类。
采用多尺度分割算法，采用不同的分割尺度，能够较好的提取各种尺寸大小的地物。
所以运用面向对象的分类方法提取地表信息是，能够细致的提取出地表所覆盖的地物种类，并且能够达到更高的提取精度，能够更加准确的为相关部门提供数据资料，为相关部门作出决策判断提供依据。
本文中采用面向对象的分类方法与传统的基于像元的分类方法相比有一下有点：基于影像多尺度分割得到同质像元组成的影像对象，对象内部的光谱差异值很小可以忽略其内部的信息，从而避免了椒盐现象的出现，对象之间的区分同时考虑了光谱和形状两种因子，为分类提供了更多的特征，有效地克服了基于像元分类的一些局限性；多尺度的空间分析，可以满足不同尺度地物的信息提取要求；模拟人脑的思维方式充分利用影像对象的各种特征，以达到尽可能高的精度提取地物信息的目的。
多时相影像动态检测技术envi
多时相影像动态检测技术envi 多时相影像动态检测技术遥感影像具有周期性特点，利用这一特性就可以用于监测一个地区的地表变化情况。
本小节介绍这种信息提取技术，包括的内容：l动态监测概述l动态检测的关键技术l基于ENVI的动态检测1、动态监测概述很多人对动态监测和动态检测两个名词有疑惑。
个人理解，动态监测是一个广义的名词，泛指数据预处理、变化信息发现与提取、变化信息挖掘与应用等，以对整个流程的叙述。
动态检测是一个狭义的名词，主要指部分数据预处理、变化信息发现与提取。
在一定的意义和场合上讲，两个词的意思是一样的。
当然很多地方把这两个词说成变化监测和变化检测。
遥感动态检测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。
它涉及到变化的类型、分布状况与变化量，即需要确定变化前后的地面类型、界线及变化趋势，能提供地物的空间分布及其变化的定性和定量信息。
目前，遥感变化检测技术大多是针对两个时相的遥感影像进行操作。
根据处理过程来分，遥感变化检测方法可分为三类：l图像直接比较法图像直接比较法是最为常见的方法，它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理，找出变化的区域。
目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等。
图像差值法图像差值法就是将两个时相的遥感图像相减。
其原理是：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。
因此在差值图像上发生地类变化区域的灰度值会与背景值有较大差别，从而使变化信息从背景影像中显现出来。
光谱特征变异法同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相影像上的光谱信息是一一对应的。
当将不同时相的影像进行融合时，如同一地物在两者上的信息表现不一致时，那么融合后的影像中此地物的光谱就表现得与正常地物的光谱有所差别，此时称地物发生了光谱特征变异，我们就可以根据发生变异的光谱特征确定变化信息。
envi实习报告共3篇
envi实习报告共3篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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基于IDL高分一号卫星遥感数据批量化预处理-毕业论文
本科生毕业论文（申请学士学位）论文题目基于IDL高分一号卫星遥感数据批量化预处理作者姓名所学专业名称地理信息系统指导教师年月日学生：（签字）学号：论文答辩日期：年月日指导教师：（签字）目录摘要： ................................................................... - 1 - Abstract ................................................................. - 1 - 1 引言 ................................................................... - 2 -1.1研究背景及意义...................................................... - 2 -1.2国内外研究现状...................................................... - 2 -1.3研究目标及研究内容.................................................. - 3 -1.4论文组织结构........................................................ - 3 -2 研究基础 ............................................................... -3 -2.1 “高分一号”卫星遥感数据源介绍..................................... - 3 -2.2 研究方法及关键技术................................................. - 4 -2.2.1数据读取........................................................ - 4 -2.2.2几何精校正...................................................... - 5 -2.2.3图像融合........................................................ - 6 -2.2.4图像镶嵌........................................................ - 7 -2.2.5基于选择结构与循环结构的遥感数据批量化预处理.................... - 7 -2.3 技术路线........................................................... - 8 -3 高分一号卫星遥感数据批量化预处理实现 ................................... - 9 -3.1遥感数据读取........................................................ - 9 -3.2几何精校正......................................................... - 10 -3.3基于Gram-Schmidt方法的图像融合.................................... - 10 -3.4图像镶嵌........................................................... - 11 -3.5基于选择结构与循环结构的遥感数据批量化预处理....................... - 13 - 4原型系统测试........................................................... - 14 - 5结论与展望............................................................. - 17 -5.1 主要成果.......................................................... - 17 -5.2 展望.............................................................. - 17 - 参考文献 ................................................................ - 19 - 致谢 .................................................................... - 20 - 附录（核心代码） ........................................................ - 21 -基于IDL高分一号卫星遥感数据批量化预处理摘要：2013年4月26日，我国成功发射了高分辨率对地观测卫星——高分一号卫星。
地理科学专业论文 基于遥感的城市热岛效应研究
西安交通大学毕业设计（论文）基于遥感的城市热岛效应研究学院名称地理与规划学院专业名称地理科学学生学号12345678学生姓名学生姓名指导教师教授姓名助理指导老师老师姓名202X年X月摘要本文利用丰城市2010年landsat5 TM影像数据，运用遥感数据温度反演和监督分类等数据分析手段，综合研究丰城市地面温度分布与城市土地利用类型间的相关性。
得出城市下垫面及人工热源等因素与城市地面热力场分布息息相关，而水体及城市绿化面积对城市热效应有积极缓解作用等结论。
最后将之与北方大城市的城市热岛效应研究情况相比较，总结出南方中小城市的热岛效应的特点，即热岛效应相对较轻，市中心与郊区温差存在但相对较小，河流与植被对其的影响非常显著。
由此可见，丰城市今后的城市规划发展，应直视城市热岛问题，合理布局城市各项工程用地建设，切实践行城市可持续发展所提倡的“生态城市”建设，制定合理的城市发展战略，力求人工环境与自然环境的统一。
关键词：遥感；热岛效应；土地利用；南方中小城市；丰城市AbstractThe Fengcheng City 2010 landsat5 TM image data, using remote sensing data of temperature inversion and supervised classification data analysis method, a comprehensive study of the Fengcheng City ground temperature distribution and urban land use types of correlation. That urban underlying surface and artificial heat sources and urban ground thermal field distribution have closely relation, and water and urban greening area of urban heat effect is positive the alleviation effect conclusion. Finally compared with the big cities of the north of the urban heat island effect research, summed up the characteristics of the urban heat island effect in medium-sized and small cities in the south.The heat island effect is relatively light, downtown and suburban temperature difference exists but is relatively small, rivers and vegetation on the effect is very significant. Thus, Fengcheng City Urban Planning in the future development should be open urban heat island, reasonable layout of urban projects in the construction, cut practice for urban sustainable development advocated by the "ecological city" construction, formulate rational urban development strategy, strive for the unity of the artificial environment and the natural environment.Key words: RS;urban heat effect;land use;Medium-Small-Sized Cities in the Southern China;Fengcheng City第1章绪论1.1 研究意义及背景在全球变暖和高速城市化的大背景下，世界上许多城市都出现了高强度的城市热岛效应，特别是城市局部地区温度居高不下，给城市居住人口的生产生活带来极大影响。
（论文）基于不同分辨率遥感影像的...
第３８卷第３期２０１５年３月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ．３８，Ｎｏ．３Ｍａｒ．，２０１５收稿日期：２０１４－０９－０３，修订日期：２０１５－０１－１２基金项目：国家自然科学基金（５１２１３８１１）资助作者简介：孔令婷（１９９１－），女，江苏南京人，摄影测量与遥感专业硕士研究生，主要研究方向为遥感图像处理与应用。
基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究孔令婷，杨英宝，章 勇（河海大学地球科学与工程学院，江苏南京２１００９８）摘要：基于４种不同分辨率的遥感影像数据，分别为３０ｍ分辨率的Ｌａｎｄｓａｔ－８数据，融合Ｌａｎｄｓａｔ－８多光谱波段和全色波段的１５ｍ分辨率数据，５．８ｍ分辨率的资源３号卫星数据以及融合后２．１ｍ分辨率的资源３号卫星数据。
采用ＩＳＯ－ＤＡＴＡ、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类，对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。
结果显示在低分辨率影像中，面向对象方法受到限制，分类效果相比传统方法没有太大改善；而在高分辨率影像中，面向对象方法分类效果很好，并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。
关键词：高分辨率影像；分类；面向对象中图分类号：Ｐ２３７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２－５８６７（２０１５）０３－００４０－０４ＳｔｕｄｙｏｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓＢａｓｅｄｏｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＫＯＮＧＬｉｎｇ－ｔｉｎｇ，ＹＡＮＧＹｉｎｇ－ｂａｏ，ＺＨＡＮＧＹｏｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｂａｓｅｄｏｎｆｏｕｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｒｅｍｏｔｅ－ｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ．３０ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＬａｎｄｓａｔ－８ｉｍａｇｅｄａｔａ，１５ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｆｕｓｅｄｂｙｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｂａｎｄｓａｎｄｐａｎｃｈｒｏｍａｔｉｃｂａｎｄｏｆｌａｎｄｓａｔ－８ｄａｔａ，５．８ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＺＹ－３ｉｍａｇｅｄａｔａａｎｄ１５ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｉｍａｇｅ．ＩＳＯ－ＤＡＴＡ，ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｕｓｅｄ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｉｍｐａｃｔｏｆｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓｏｎｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄａｐｐｒｏａｃｈｉｓｌｉｍｉｔｅｄｉｎｌｏｗｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｉｓｎｏｔｍｕｃｈｉｍ－ｐｒｏｖｅｄｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｗｈｉｌｅｉｎｔｈｅｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｏｒｋｓｗｅｌｌ，ａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｏｎｇｗｉｔｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｎｃｒｅａｓｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ０ 引 言在传统的遥感影像分类中，基于像元的分类较多，包括监督和非监督分类法。
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广州大学地理科学学院毕业论文 ASTER遥感影像在土地利用调查的应用 ——以广州花都区为例
学 院 地理科学学院 专 业(方向) 地理信息系统 班 级 03地理信息系统 姓 名 魏永杰 学 号 0307442128
指导教师 陈健飞 教授 答辩时间 2007年6月3日
1 广州大学地理科学学院毕业论文 ASTER遥感影像在土地利用调查的应用 ——以广州花都区为例 地理信息系统 魏永杰 指导老师：陈健飞
摘要 土地资源是社会经济发展最基本的物质基础，利用遥感技术可对土地资源进
行分类调查。在对地观测方面，ASTER与一般遥感影像相比，它包括了可见光－近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）和热红外（TIR）3个通道的遥感数据，能提供更高质量的信息源。本文在ENVI 4.3的支持下，对ASTER数据进行预处理、波段选取、图像增强等工作，然后运用监督分类方法对广州花都区土地利用信息进行分类，再经过中值滤波输出分类结果，提取出该地图空间信息，最后统计土地利用情况。
关键词 ASTER；土地利用；监督分类；图像增强；花都区
Extraction of land use classification information of suburb of Guangzhou Huadu using ASTER image
ABSTRACT Land resources are essential substance foundation for
development of society and economy. Land resources can be classified and investigated by using remote sensing information. It is shown that high spectrum resolution images can better offer higher quality information source in observing the earth’s surface in comparing with previous common remote sensing images. This text is in the ENVI4.3 of under support carry on preparing works, such as the processing, wave band selection and the picture to build up...etc. to the ASTER data, then status map about suburb of Guangzhou Huadu was classified by using supervised classification method, withdraw a map's space information, the end statistics the land make use of a circumstance.
KEY WORDS Aster；land use；supervised classification；picture strengthen；
Huadu
2 广州大学地理科学学院毕业论文 目 录 1．前 言..............................................................................................................................4 2．ASTER主要技术参数和特点及其应用领域...............................................................4 3．ASTER影像数据处理...................................................................................................6 3.1 ASTER数据的预处理···························································································6 3.1.1图像的校正与配准······················································································6 3.1.2图像裁切·····································································································6 3.2波段选取···············································································································7 3.2.1波段选取意义······························································································7 3.2.2影像统计特征分析······················································································7 3.2.3各波段的相关系数分析··············································································8 3.3图像增强···············································································································9 4．ASTER影像的计算机分类.........................................................................................10 4.1计算机分类意义··································································································10 4.2选取训练场地·····································································································11 4.3影像分类·············································································································11 4.4分类后期处理·····································································································13 4.5精度评价·············································································································14 5．结论与讨论..................................................................................................................14 致谢 ……………………………………………………………………………… 15 参考文献............................................................................................................................16
3 广州大学地理科学学院毕业论文 1． 前 言
1999年12月18日，洛马公司宇宙神-2AS运载火箭，成功发射了EOS AM-1，即地球观测系统(EOS)第1颗上午星[1]，之后改名为TERRA（地神），2000年2月24号开始采集科学数据，其总体战略目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化研究以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究[1]。ASTER 是极地轨道环境遥感卫星Terra ( EOS- AM1) 上载有的5 种对地观测仪器之一,它提供了可见光—近红外(VNIR) 、短波红外(SWIR) 和热红外( TIR) 3 个通道的遥感数据[2]。包含从可见光到热红外范围的14个波段,分辨率从15 m到90 m,。ASTER 的主要目的是深入了解地球表面或近地面以及较低大气层发生的各种局部和区域尺度过程，其中包括地表和大气的相互作用 ASTER 影像在冰川、水文、城市扩展、火山预报、蒸散／地表温度、地质6个方面有着广阔的应用前景[2]。 本文使用2003年10月16日ASTER数据对广州花都区土地利用信息进行分类。
2．ASTER主要技术参数和特点及其应用领域
ASTER是一个成像仪器，它是NASA和日本国际贸易与产业部合作的成果。在某种意义上，ASTER充当Terra上其他仪器的一个“变焦透镜”，它拥有的空间分辨率是这些仪器中最高的。ASTER包含有三个独立的仪器子系统，每个工作在不同的光谱区，它们使用独立的光学系统，并且由不同的日本公司制造。这些子系统分别工作在可见光与近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）、热红外（TIR）上。 ASTER影像的第一至第三波段位于可见光/近红外部分，空间分辨率为15m，是迄今空间分辨率最高的多光谱数据，具有航向与旁向两个方向的立体成像能力，检测地表成分和制图综合能力优于目前资源调查领域应用最广的TM和SPOT数据，可用于生成全球高质量数字地形图[3]；第四至第九波段位于短波红外部分，空间分辨率为30m；第十至第十四波段位于热红外部分，地面分辨率为90m (图1)