遥感数据特征
遥感信息评价指标
遥感信息评价指标随着遥感技术的不断发展和应用，遥感信息的评价成为了遥感研究中的一个重要问题。
遥感信息评价指标是评价遥感信息质量和有效性的标准和方法。
本文将从不同角度介绍遥感信息评价指标的相关内容。
一、遥感图像质量评价指标1. 分辨率：分辨率是指遥感图像中可分辨的最小空间单位，通常用米或者像素表示。
分辨率越高，图像中的细节信息就越丰富，有利于提取更准确的地物信息。
2. 均匀性：图像均匀性是指图像中不同地物类别分布的均匀程度。
均匀性好的图像，地物分布的差异较小，有利于提取地物信息的一致性。
3. 噪声：噪声是指图像中的随机干扰信号，会对地物信息的提取造成影响。
图像质量评价中，通常使用信噪比来评估图像中的噪声水平，信噪比越高，图像质量越好。
4. 对比度：对比度是指图像中不同地物之间的亮度差异程度。
对比度越大，地物之间的区分度越高，有利于提取地物信息。
5. 形变：形变是指图像中地物位置相对于实际位置的偏差。
形变越小，图像的几何精度越高，有利于地物信息的提取和分析。
二、遥感数据质量评价指标1. 几何精度：几何精度是指遥感数据中地物位置相对于实际位置的偏差程度。
几何精度越高，地物位置信息的精确度就越高，有利于地物信息的提取和分析。
2. 光谱精度：光谱精度是指遥感数据中不同波段之间的光谱反射率的准确性。
光谱精度越高，遥感数据能够更准确地反映地物的光谱特征。
3. 时间精度：时间精度是指遥感数据采集的时间间隔。
时间精度越高，可以获取到更多时相信息，有利于监测和分析地表变化。
4. 信噪比：信噪比是指遥感数据中信号与噪声的比值。
信噪比越高，数据质量越好，有利于提取地物信息。
5. 动态范围：动态范围是指遥感数据中能够表达的亮度级别范围。
动态范围越大，数据能够表达的亮度级别范围越广，有利于提取地物信息。
三、遥感信息应用评价指标1. 信息量：信息量是指遥感信息中所包含的有效信息的多少。
信息量越大，遥感信息的应用价值越高。
2. 信息时效性：信息时效性是指遥感信息的获取和更新速度。
遥感简介介绍
跨学科交叉融合发展趋势
01
与计算机科学融合
利用计算机视觉、机器学习等技 术，提高遥感数据的处理和分析 能力。
02
与地球科学融合
03
与环境科学融合
结合地理信息系统（GIS）、气 象学、水文学等学科知识，拓展 遥感技术的应用领域。
将遥感技术应用于环境保护、生 态监测等领域，为环境保护和可 持续发展提供支持。
遥感特点
遥感具有大面积同步观测、时效 快、精度高、连续性强等优点， 能够实现对地球表面的信息进行 快速、准确、全面的获取。
遥感技术发展历程
早期遥感技术
高光谱与多光谱遥感
早期的遥感技术主要依赖于航空摄影 ，通过飞机拍摄地面照片，实现对地 面的观测。
高光谱与多光谱遥感技术的发展，使 得遥感图像的分辨率和信息量得到了 大幅提升。
生态环境监测
利用遥感技术监测生态系统的结构和功能变化，评估生态环境质量 。
灾害预警领域应用案例
地震灾害预警
利用遥感技术监测地震活动和地表形变，及时发布地震预警信息。
洪涝灾害预警
通过遥感影像分析降雨分布和河流流量变化，预测洪涝灾害风险区 域。
森林火灾预警
利用遥感技术监测森林火灾的发生和发展趋势，及时发布火灾预警信 息。
城市规划
遥感技术可以用于城市规划、 城市扩张监测、城市交通状况 分析等方面。
灾害监测
遥感技术可以用于灾害监测和 预警，如地震、洪涝、火灾等
灾害的监测和评估。
02
遥感系统组成与工作原理
遥感平台类型及特点
01
02
03
卫星平台
利用卫星作为遥感平台， 具有覆盖范围广、获取数 据快、连续性好等优点。
飞机平台
测绘技术中的遥感数据的获取与处理方法
测绘技术中的遥感数据的获取与处理方法遥感技术在测绘领域的应用日益广泛，其能够获取大范围、高分辨率的地表信息，为地理空间数据的获取和处理提供了有力支持。
本文将探讨测绘技术中遥感数据的获取与处理方法。
一、遥感数据的获取遥感数据的获取主要通过卫星、飞机等载体，采集地球表面的电磁辐射信息。
卫星遥感数据具有广覆盖、周期性获取、持续监测等优势，而航空遥感数据则具有高分辨率、重复性强等特点。
1. 卫星遥感数据的获取卫星遥感数据的获取通常分为光学遥感和微波遥感两类。
光学遥感通过装载在卫星上的传感器，记录地表反射、发射和散射的光谱信息，推测出地表特征。
而微波遥感则利用微波辐射与地表物质的相互作用，获取地表的散射、吸收和反射等信息。
2. 航空遥感数据的获取航空遥感通过飞机搭载的传感器，采集地表的高分辨率影像数据。
航空遥感数据获取灵活，能够根据需要选取特定区域进行拍摄，获取更精确的地理信息。
二、遥感数据的处理方法遥感数据处理是对获取的原始遥感数据进行预处理、分类、提取等工作，以获得具有科学和实用价值的产品和信息。
1. 遥感数据的预处理遥感数据的预处理主要包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正校正了数据获取过程中的几何变形，使其与地球表面实际对应；辐射校正消除了传感器自身的误差和对地球表面的辐射强度；大气校正则通过模型和反演方法消除大气对遥感数据的扰动。
2. 遥感数据的分类遥感数据的分类是将遥感图像中的像元分成不同的类别，常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类通过已知的训练样本进行分类器训练，然后将分类器应用于整个图像；无监督分类则不需要先验知识，通过聚类方法将图像像元自动分类。
3. 遥感数据的特征提取遥感数据的特征提取是从遥感图像中提取出地物的特征属性，如形状、纹理、光谱等。
特征提取可以利用像元级的单一特征或多特征组合进行，常用的方法有主成分分析、小波变换、纹理分析等。
4. 遥感数据的信息提取遥感数据的信息提取是根据特定的需求，通过应用特定的算法，提取出地物的相关信息。
遥感数据处理中的特征提取与分类方法
遥感数据处理中的特征提取与分类方法引言遥感技术的发展使得人们能够通过航天器远距离获取地球表面的图像数据，并进行各种分析和应用。
遥感数据处理是指对这些获取到的数据进行预处理、特征提取和分类，以实现对地球表面特定区域的信息提取和解读。
本文将探讨遥感数据处理中的特征提取与分类方法。
一、特征提取方法1. 光谱特征提取光谱特征提取是遥感数据处理中最常用的方法之一。
通过分析地球表面的反射、辐射和发射光谱信息，可以获取不同物体或地物的光谱特征。
这些特征包括反射率、辐射亮度、辐射强度等。
2. 纹理特征提取纹理特征提取是通过分析地物表面纹理的空间分布和统计特性来获取特征信息的方法。
纹理特征包括灰度共生矩阵、方差、平均灰度等。
这些特征可以用于界定地物的边界、形状和空间分布特征。
3. 结构特征提取结构特征提取是通过分析地物的几何形状和排列方式来获取特征信息的方法。
结构特征包括面积、周长、长度、宽度、密度等。
这些特征可以用于判断地物的类型和分类。
二、分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是基于已知地物类型的样本数据进行训练和分类的方法。
这种方法需要先收集一定数量的地物样本数据，并标注其类别信息。
然后，通过对样本数据进行统计分析和特征提取，建立分类模型，对未知地物进行分类。
2. 无监督分类方法无监督分类方法是不依赖已知样本数据进行分类的方法。
无监督分类方法主要依靠对地物间的相似性和差异性进行统计分析，通过将地物划分为具有相似特征的类别，实现分类。
3. 半监督分类方法半监督分类方法是监督分类方法和无监督分类方法的结合，充分利用已知样本数据和未知样本数据进行分类。
半监督分类方法首先使用无监督方法对未知样本数据进行聚类，然后使用监督方法对聚类结果进行分类。
结论遥感数据处理中的特征提取与分类方法是实现对地球表面信息提取和解读的关键环节。
光谱特征、纹理特征和结构特征的提取可以有效地表示地物的特点和特征。
监督分类、无监督分类和半监督分类方法可以根据不同的需求和数据情况进行选择和应用。
高光谱遥感的特征
高光谱遥感的特征
高光谱遥感是一种通过收集大量的连续、窄带光谱数据来获取地物光谱信息的遥感技术。
其特征包括以下几个方面：
1. 光谱分辨率高：高光谱遥感能够获取几百到上千个连续光谱波段的信息，使得不同地物具有不同的光谱响应特征可以被有效地区分和识别。
2. 空间分辨率适中：高光谱遥感通常具有中等的空间分辨率，不同波段的图像可以提供关于地物的精细细节信息。
3. 数据多样性：高光谱遥感数据能够提供丰富多样的信息，包括光谱信息、空间信息以及时间信息，可以支持多种遥感应用和科学研究。
4. 光谱特征敏感性：高光谱遥感数据对地物的光谱特征非常敏感，不同地物在光谱上呈现出独特的波谱特征，因此可以对地物进行精确的分类和识别。
5. 特征提取能力强：高光谱遥感数据可以通过光谱分析、像元反演等方法，从数据中提取出多种地物属性特征，如植被指数、地表覆盖类型等，具有较高的特征提取能力。
总之，高光谱遥感具有多光谱波段、高光谱分辨率、适中的空间分辨率和丰富的信息内容等特征，因此在环境监测、农业、地质勘查、城市规划等领域具有广泛
的应用前景。
遥感概论知识点整理
遥感是应用探测仪器,不与探测目标相接触,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系统的基本构成被测目标的信息特征, 信息的获取, 信息的传输与记录, 信息的处理和信息的应用信息的处理和信息的应用遥感特点1大面积的同步观测2时效性3数据的综合性和可比性4经济性5局限性局限性辐射通量单位时间内通过某一面积的辐射能量辐射通量密度单位时间内通过单位面积的辐射能量辐照度I 被辐射的物体表面单位面积上的辐射通量绝对黑体如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体 黑体辐射规律1绝对黑体的总辐射出射度与黑体温度的四次方成正比2黑体辐射光谱中最强辐射的波长与黑体绝对温度成反比3黑体温度越高，其曲线的峰顶就越往波长短的方向移动(普朗克定律,斯忒藩—玻尔兹曼定律,维恩位移定律)太阳常数指不受大气影响在距太阳一个天文单位内,垂直于太阳光辐射方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量垂直于太阳光辐射方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量 常见的大气散射及特点瑞利散射当大气中粒子的直径比波长小的多时特点散射强度与波长的四次方成反比,对可见光的影响很大米氏散射粒子的直径与辐射的波长相当时特点散射强度与波长的二次方成反比,散射在光线向前方向比向后方向更强,方向性明显，潮湿天气对米氏散射影响较大无选择性散射粒子的直径比波长大得多时,,散射强度与波长无关散射强度与波长无关 大气窗口常把电磁波通过大气层时较少被反射,吸收或散射的,透过率较高的波段称大气窗口透过率较高的波段称大气窗口 气象卫星发展阶段、特点及作用特点1轨道：低轨和高轨2短周期重复观测3成像面积大，有利于获得宏观同步信息，有利于获得宏观同步信息，减少数据处理容量减少数据处理容量4资料来源连续、资料来源连续、实时性强、实时性强、成本低发展阶段1、20世纪60年代第一代气象卫星2,1970—1977第二代气象卫星3,1978后气象卫星进入第三个发展阶段应用1天气分析和气象预报2气候研究和气候变迁的研究3资源环境其他领域资源环境其他领域 中心投影的透视规律及像点位移规律透视规律1地面物体是一个点，在中心投影上仍然是一个点。
遥感数据分级
遥感数据分级遥感数据分级是一种基于遥感技术的数据处理方法，旨在将原始遥感数据按照一定的标准进行分类和分级，以便更好地进行地表特征的分析和研究。
本文将详细介绍遥感数据分级的标准格式，包括数据类型、分类标准和分级方法等内容。
一、数据类型遥感数据分级涉及多种数据类型，主要包括光学遥感数据和雷达遥感数据两大类。
1. 光学遥感数据：光学遥感数据是通过光学传感器获取的数据，包括可见光、红外线和微波等波段数据。
常见的光学遥感数据有高分辨率遥感影像、航空影像和卫星影像等。
2. 雷达遥感数据：雷达遥感数据是通过雷达传感器获取的数据，主要包括微波雷达和合成孔径雷达（SAR）数据。
雷达遥感数据具有穿透云雾和覆盖范围广等特点，在地表覆盖分类和变化监测中具有重要应用价值。
二、分类标准遥感数据分级的分类标准通常根据研究目的和数据特征来确定，常见的分类标准包括地物类型、地表覆盖类型和地表变化类型等。
1. 地物类型：根据地物的自然属性和功能特征，将遥感数据分为不同的地物类型，如水体、植被、建造物、道路、农田等。
2. 地表覆盖类型：根据地表覆盖的物理特征和空间分布，将遥感数据分为不同的地表覆盖类型，如森林、草地、湿地、城市、沙漠等。
3. 地表变化类型：根据地表的动态变化过程，将遥感数据分为不同的地表变化类型，如土地利用变化、植被变化、水体变化等。
三、分级方法遥感数据分级的方法多种多样，根据数据类型和分类标准的不同，可以采用不同的分级方法。
1. 基于像元的分级方法：基于像元的分级方法是将遥感数据按照像元的特征进行分类和分级。
常见的方法包括阈值分割、聚类分析和决策树分类等。
2. 基于对象的分级方法：基于对象的分级方法是将遥感数据按照地物对象的特征进行分类和分级。
常见的方法包括目标提取、目标识别和目标分类等。
3. 基于时序的分级方法：基于时序的分级方法是将遥感数据按照时间序列的变化进行分类和分级。
常见的方法包括时序分析、变化检测和趋势分析等。
所有遥感卫星数据资源参数及特点总结
所有遥感卫星数据资源参数及特点总结遥感卫星是一种利用卫星技术收集地球上的信息和数据的设备，它可以对地球上的陆地、水域和大气进行观测和监测。
遥感卫星数据资源非常丰富，包括了多个参数和特点。
以下是对其中一些常见的遥感卫星数据资源参数及特点的总结：1.光谱范围：遥感卫星可以通过测量不同波段的光谱信息来获取地球上的不同特征。
常见的光谱范围包括可见光、红外线和微波等。
不同波段的光谱范围可以提供不同的信息，比如可见光波段可以用于识别陆地和水域，红外线波段可以用于测量地表温度等。
2.空间分辨率：遥感卫星可以提供不同的空间分辨率，即在地球上观测的最小尺度。
空间分辨率决定了卫星观测到的地面细节的程度。
通常来说，较高的空间分辨率可以提供更精细的地表特征，但也会导致数据量增加和处理难度提高。
3.时间分辨率：遥感卫星可以提供不同的时间分辨率，即观测地球的时间间隔。
时间分辨率对于监测地球上的变化非常重要。
高时间分辨率可以提供更频繁的观测，有助于监测地球上的动态过程，比如冰川变化、植被生长和灾害监测等。
4.数据格式：遥感卫星数据可以有不同的格式，比如栅格数据和矢量数据。
栅格数据是以像素为单位的网格数据，适合于图像显示和处理。
矢量数据可以表示地理空间中的点、线、面等要素，适合于地理信息系统（GIS）的分析和建模。
6.数据处理：遥感卫星数据需要进行一系列的预处理和处理步骤，比如影像几何校正、辐射校正和分类等。
这些处理步骤可以提高数据质量和可用性，并提取出关键的地表信息。
总之，遥感卫星数据资源丰富多样，包括了光谱范围、空间分辨率、时间分辨率、数据格式、数据传输和数据处理等参数和特点。
这些参数和特点决定了遥感卫星数据的质量和适用范围，对于地球观测和监测具有重要意义。
随着遥感卫星技术的不断发展，我们可以期待更高分辨率、更频繁观测的遥感卫星数据资源的出现，为地球科学和环境保护等领域的研究提供更多有用的信息。
遥感
遥感一、名词解释遥感：是应用探测仪器，不与被测目标接触，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。
朗伯源：辐射亮度L与观察角⊙无关的辐射源。
严格的说，只有绝对黑体才是朗伯源。
绝对黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁波辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。
黑体：所谓黑体是指入射的电磁波全部被吸收，既没有反射，也没有透射( 当然黑体仍然要向外辐射)。
太阳常数：是指不受大气影响，在距太阳一个天文单位内，垂直于太阳逛辐射方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量。
1.360*10（3）W/m2太阳高度角：太阳光线摄入地面，与地面形成的夹角。
天顶距和天顶角：取太阳入射光线与地平面垂线的夹角。
大气散射：辐射在传播过程中遇到小微粒而使传播方向改变，并向哥哥方向散开。
①瑞丽散射：当大气中粒子的直径比波长小的多时发生的散射。
这种散射主要由大气中的原子和分子，如氮、二氧化碳、臭氧和氧分子等引起。
②米氏散射：当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射。
这种散射主要由大气中的微粒，如烟、尘埃、小水滴及其溶胶等引起。
原理：米氏散射的散射强度与波长的二次方成反比，并且散射咋光线向前方向比向后方向更强，方向性比较明显。
③无选择性散射：当大气中粒子的直径比波长大得多时发生的散射。
反射率：物体反射的辐射能量P占总入射能P0的百分比公式P37低轨：就是近极地太阳同步轨道，简称极地轨道。
高轨：是指地球同步轨道，轨道高度36000KM左右，绕地球一周24H，卫星公转角度和地球自转角速度相等，相对于地球似乎固定于高空某一点，故称作地球同步卫星或静止气象卫星。
垂直摄影：摄影机主光轴垂直与地面或偏离垂线3°以内。
倾斜摄影：摄影机主光轴偏离垂线大于3°取得的相片。
空间分辨率：指像素代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场或地面物体能分辨的最小单元。
波谱分辨率：是指传感器在接受目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。
遥感数据处理中的特征提取方法与应用技巧
遥感数据处理中的特征提取方法与应用技巧遥感技术是指通过高空或高速传感器获取地球表面信息的一种手段。
它通过光电传感器、雷达传感器等设备获取的数据，经过一系列的处理和分析，可以提取出地球表面的特征信息。
特征提取是遥感数据处理的重要环节，本文将介绍几种常用的特征提取方法和应用技巧。
一、图像预处理在进行特征提取之前，首先需要对遥感图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声和干扰，使图像更加清晰，提高特征提取的精度和准确性。
常见的预处理方法有去噪、边缘增强和图像增强等。
去噪是指去除图像中的噪声信号，常用的方法有平滑滤波、中值滤波和小波滤波等。
平滑滤波是通过邻域平均值或加权平均值来替代噪声像素值，中值滤波则是通过邻域像素的中值来替代噪声像素值，小波滤波则是通过小波变换的方法来滤除噪声。
边缘增强是用于增强图像中的边缘信息，以提高特征提取的效果。
常用的边缘增强方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算子可以从图像中提取出边缘信息，使得特征提取更加准确。
图像增强是通过增加图像的对比度和亮度来使图像更加清晰。
常用的方法有直方图均衡化和伽马校正等。
直方图均衡化是通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度级在整个灰度范围内均匀分布，从而增加图像的对比度。
伽马校正是通过对图像的像素值进行幂次变换，从而调整图像的亮度。
二、特征提取方法特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，以反映地物或目标的性质和特征。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵法、纹理特征提取法和形状特征提取法等。
灰度共生矩阵法是一种常用的纹理特征提取方法，它通过计算图像中像素之间的灰度值差异来反映图像的纹理信息。
该方法通过构建灰度共生矩阵，计算出不同方向上的纹理特征，如对比度、相关性和能量等。
这些特征可以用于地物分类、目标检测和图像匹配等应用。
纹理特征提取法是一种常用的特征提取方法，它通过提取图像中的纹理信息来表征地物或目标的特征。
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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。
NOAA-17卫星：发射日期2002年6月24日，正式运行日期2002年10月15日，轨道高度811公里，轨道倾角98.7度，轨道周期101.2分。
NOAA卫星装载有6个光谱通道的可见光和红外扫描辐射计，包括1个可见光、2个近红外通道、1个中波红外通道和2个长波红外通道。
数据量化等级10比特，NOAA-K/L/M(15，16/17)是美国第五代极轨业务环境卫星，星上主要携带有：（1）改进的甚高分辨率辐射计3型（AVHRR/3），（2）高分辨率红外辐射探测仪3型（HIRS-3），（3）先进的微波探测装置A型（AMSU-A），（4）先进的微波探测装置B型（AMSU-B）。
其中HIRS-3、AMSU-A和AMSU-B统称为先进的TIROS业务垂直探测器（ATOVS）。
*：通道3A和3B时间共享。
表1.5 AMSU-B光谱通道特征及其主要探测目的（摘自国家卫星气象中心）2 陆地卫星系列Landsat系列遥感数据特征：LANDSAT是美国陆地探测卫星系统。
从1972年开始发射第一颗卫星LANDSAT-1，到目前最新的LANDSAT-7。
LANDSAT 7 卫星于99年发射，装备有Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+)设备，ETM+被动感应地表反射的太阳辐射和散发的热辐射，有8个波段的感应器，覆盖了从红外到可见光的不同波长范围。
ETM+比起在LANDSAT 4、5上面装备的Thematic Mapper(TM)设备在红外波段的分辨率更高，因此有更高的准确性。
LANDSAT 7 的总体数据：7个光谱波段和一个全色波段，观察宽度达185km，15、30、60、80米精度，离地705km太阳同步轨道，16天运行周期，覆盖范围为南北纬81度之间区域。
其中ETM+的波段：0.45-0.52微米蓝绿波段, 用于水体穿透, 土壤植被分辨；0.52-0.60微米绿色波段, 用于植被分辨；0.63-0.69微米红色波段, 处于叶绿素吸收区域, 用于观测道路/裸露土壤/植被种类效果很好；0.76-0.90微米近红外波段, 用于估算生物数量, 尽管这个波段可以从植被中区分出水体，分辨潮湿土壤，但是对于道路辨认效果不如TM3；1.55-1.75微米中红外波段, 这被认为是所有波段中最佳的一个, 用于分辨道路/裸露土壤/水, 它还能在不同植被之间有好的对比度, 并且有较好的穿透大气、云雾的能力；10.5-12.5微米热红外波段, 感应发出热辐射的目标. 分辨率为60m；2.08-2.35微米中红外波段, 对于岩石/矿物的分辨很有用, 也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤；0.52-0.90微米全色波段, 得到的是黑白图象, 分辨率为15m, 用于增强分辨率, 提供分辨能力；以上波段除6、8外分辨率均为30m。
在使用这些卫星图象的时候，要先进行处理。
通常是用多个波段的图象进行彩色合成，得到伪彩色图象。
在合成前，各波段图象还要先做图象增强处理。
例如：MrSid卫星图象是用band7作为红色, band4作为绿色，band2作为蓝色合成的，简称为742。
（MrSid用的是Landsat TM, 1987-1993拍摄数据，当时未有Landsat 7）；GeoGratis Landsat7 合成卫星图象是用743(RGB)。
常用的合成方法：真彩合成。
与肉眼所见接近；仅使用反射的可见光，受大气、云雾、阴影、散射的影响较大，通常对比度不高，感觉模糊（蓝色光散射严重）；对于海岸区域研究特别有用，因为可见光可穿透水面，观察到海底。
近红外合成。
颜色与肉眼所见完全不同；植被在近红外波段反射率特别高，因为叶绿素在此波段反射的能量大，因此在432图象中植被会明显表现为深浅不同的红色，不同类型植物有不同的红色色调；水会吸收差不多所有的近红外光，因此水面颜色很深近乎黑色。
短波红外合成。
包含至少一个短波红外波段，短波红外波段的反射率主要取决于物体表面的含水量，因此这类图象可用于植被保护和土地研究。
SPOT系列：SPOT卫星是法国空间研究中心（CNES）研制的一种地球观测卫星系统。
“SPOT”系法文Systeme Probatoire d’Observation dela Tarre的缩写，意即地球观测系统。
SPOT-1号卫星于1986年2月22日发射成功。
卫星采用近极地圆形太阳同步轨道。
轨道倾角93.7°，平均高度832公里（在北纬45°处），绕地球一周的平均时间为101.4分钟。
轨道是“定态”（phased）的，重复覆盖周期为26天。
卫星覆盖全球一次共需369条轨道。
卫星在地方时上午10时30分由北向南飞越赤道，此时轨道间距为108.6公里。
随纬度增加轨距缩小。
星上载有两台完全相同的高分辨率可见光遥感器（HRV），是采用电荷耦合器件线阵（CCD）的推帚式（push-broom）光电扫描仪，其地面分辨率全色波段为10米；多波段为20米。
当以“双垂直”方式进行近似垂直扫描时，两台仪器共同覆盖一个宽117公里的区域，并且产生一对SPOT影像。
两帧影像有3公里的重叠部分，其中线在参考轨道上。
其中每一影像覆盖面积60×60公里2。
当进行侧向（可达27°）扫描时，每一影像覆盖面积为80×80公里2。
这种交向观测可获得较高的重复覆盖率和立体像对，便于进行立体测图。
SPOT卫星标志着卫星遥感发展到一个新阶段。
SPOT4于1998年3月发射，它增加了一个短波红外波段(158-1．75pm)；把原0．61-0．68um的红波段改为0．49-0．73um包含“红”的波段，并替代原全色波段，可以产生分辨率10m的黑白图像和分辨率20m的多光谱数据；增加了一个多角度遥感仪器，即宽视域植被探测仪Vegetation(VGT)，用于全球和区域两个层次上，对自然植被和农作物进行连续监测，对大范围的环境变化、气象、海洋等应用研究很有意义。
VGT被设计为垂直方向的空间分辨率1．15km，扫描宽度2250km，可见光-短波红外波段0．43-1．75um共5个波段。
它们为蓝波段0．43-0．47um、绿波段0.50-0．59um、红波段0．61—0．68um，近红外波段0．79-0．89um、短波红外波段1．58-1．75um。
SPOT4中的VGT和HRVs将使同一区域有可能同时获得较大范围的粗分辨率数据和小范围的细分辨率数据。
SPOT5于2002年5月4日发射，星上载有2台高分辨率几何成像装置(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)、1台宽视域植被探测仪(VGT)等，空间分辨率最高可达2.5m，前后模式实时获得立体像对，运营性能有很大改善，在数据压缩、存储和传输等方面也均有显著提高。
GeoEye系列：GeoEye-1卫星拥有达到0.41米分辨率(黑白)的能力，简单来说这意味着，从轨道采集并由SGI Altix 350系统处理的高分辨率图像将能够辨识地面上16英寸或者更大尺寸的物体。
以这个分辨率，人们将能够识别出位于棒球场里放着的一个盘子或者数出城市街道内的下水道出入孔的个数。
GeoEye-1不仅能以0.41米黑白(全色)分辨率和1.65米彩色(多谱段)分辨率搜集图像，而且还能以3米的定位精度精确确定目标位置。
因此，一经投入使用，GeoEye-1将成为当今世界上能力最强、分辨率和精度最高的商业成像卫星。
GeoEye-1 照片产品和解决方案现在已经大量推出，其地面分辨率分别为0.5米、1米、2米和4米。
照片产品有彩色和黑白两种。
彩色照片包含四种波长的颜色：蓝色、绿色、红色和近红外。
商业客户可以通过多种途径购买 GeoEye-1 照片。
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