landsattm影像的组合
Landsat陆地卫星TM遥感影像数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局（NASA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星（Landsat_1）成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星（Landsat）的名称。
到1999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5以及陆地卫星7，其中陆地卫星6的发射失败了。
Landsat陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬83o到南纬83o之间的所有陆地区域，数据更新周期为16天（Landsat 1~3的周期为18天），空间分辨率为30米（RBV和MSS传感器的空间分辨率为80米）。
目前，中国区域内的Landsat陆地卫星系列遥感影像数据（见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台 QQ电子网免费获得（）。
Landsat 陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。
在基于Landsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Landsat ETM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。
因此，中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了1）基于Landsat 数据的多种植被指数提取。
2）对Landsat ETM SLC-off影像数据的条带修复。
图1 Landsat 遥感影像中国区示意图数据特征（1）数据基本特征Landsat陆地卫星包含了五种类型的传感器，分别是反束光摄像机（RBV），多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TM），增强专题成像仪（ETM）以及增强专题成像仪+（ETM+），各传感器拍摄影像的基本特征如下：（2）数据主要参数Landsat陆地卫星携带的传感器，在南北向的扫描范围大约为179km，东西向的扫描范围大约为183km，数据输出格式是GeoTIFF，采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS84南极洲极地投影。
Landsat陆地卫星遥感影像数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局（NASA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星（Landsat_1）成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星（Landsat）的名称。
到1999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5以及陆地卫星7，其中陆地卫星6的发射失败了。
Landsat陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬83o到南纬83o之间的所有陆地区域，数据更新周期为16天（Landsat 1~3的周期为18天），空间分辨率为30米（RBV和MSS传感器的空间分辨率为80米）。
目前，中国区域内的Landsat陆地卫星系列遥感影像数据（见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台免费获得（）。
Landsat 陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。
在基于Landsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Landsat ETM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。
因此，中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了1）基于Landsat 数据的多种植被指数提取。
2）对Landsat ETM SLC-off影像数据的条带修复。
图1 Landsat 遥感影像中国区示意图数据特征（1）数据基本特征Landsat陆地卫星包含了五种类型的传感器，分别是反束光摄像机（RBV），多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TM），增强专题成像仪（ETM）以及增强专题成像仪+（ETM+），各传感器拍摄影像的基本特征如下：（2）数据主要参数Landsat陆地卫星携带的传感器，在南北向的扫描范围大约为179km，东西向的扫描范围大约为183km，数据输出格式是GeoTIFF，采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS84南极洲极地投影。
LANDSAT影像说明讲诉
相关网站（仅供参考，不限于此）：❖ ——美国遥感图像站点（卫星、航空像片）❖/jp/guide/homepage.html——美国地球观测中心（EOS）❖/doc/edchome/ndcdb/ndcdb.html——美国地质调查局（USGS）❖——美国国家航空与宇宙航行局（NASA）❖——美国NASA的MODIS数据服务中心❖/seg/globsys/state.html——美国国家地理数据中心❖——中国遥感卫星地面接收站❖——中国气象局气象信息中心❖/PortalSite/default.a spx ——风云卫星遥感数据服务中心❖——中国农业遥感❖——中国海洋遥感❖——军事遥感❖——美国地理空间信息情报局❖/technology——NASA高光谱遥感网站❖——IKONOS数据❖ ——NASA地球科学数据中心❖——NASA教育网站❖/index.jsp——国际科学数据服务平台❖ ——北京视宝卫星图像有限公司一、Landsat系列卫星ndsat数据介绍LANDSAT是美国NASA的陆地卫星计划（1975年前称“地球资源技术卫星-ERTS”）,从1972年开始发射第一颗卫星LANDSAT-1，已发射7颗。
目前，在役服务的是Landsat5。
Landsat5搭载MSS(Multi Spectral Scanner)四波段光-机扫描仪和TM（Thematic Mapper）多光谱扫描仪。
在2003年出现故障的Landsat7于1999年发射，搭载Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+)多光谱扫描仪，ETM+除有TM 7个波段外，增加了一个全色波段，空间分辨率为15米，同时热红外波段空间分辨率也提高到了60m。
Landsat系列卫星参数一览表陆地卫星的MSS、TM在波段的选择上，均考虑到在各自的条件下最大限度地区分和监测不同类型的地球资源。
MSS选用可见光-近红外（0.5~1.1μm）谱段，共分4个波段。
应用6S模型进行LANDSAT_TM影像大气校正
应用6S模型进行LANDSAT_TM影像大气校正应用6S 模型进行LANDSAT TM 影像大气校正一、辐射校正1、 1、用定标系数将原始DN 值转换为大气层顶太阳辐亮度L ；rescale cal rescale B Q G L +?=λL 为大气层顶太阳辐亮度，Q 为记录的电信号数值，rescaleG ，为通道增益，rescale B 为偏移量，定标系数可以在头文件中获得。
表1 LANDSAT5 TM 数据定标系数2、由大气层顶太阳辐亮度L 转换为反射率。
s p ESUN d L θπρλλcos 2=其中:pρ: 行星反射率λL : 传感器口径的光谱辐射值 d: 日地距离（以天文为单位）λESUN :Mean solar exoatmospheric irradiances 平均太阳外大气层辐射值s θ : 太阳天顶角表2 TM 太阳外大气层光谱辐射值表3,日地距离（以天文为单位）二、大气校正经过辐射校正后，象元灰度值转换为了反射率，我们使用6S模型对可见光和近红外波段进行大气校正。
1、辐射校正完的反射率是0-1之间的值，然后把它转换为0-100之间的数值；2、再在ENVI中把第一步中的反射率（0-100）存为RAW格式；3、然后在inputfiles中填写大气条件的输入文件、大气条件的输出文件名、待大气校正的输入文件（RAW格式）、待大气校正的图像大小；4、4、第3步中的大气条件的输入文件需要填写以下的几项：Landsat5 geometrical conditionsmonth,day,hh.ddd,long.,lat.tropical atmospheric modecontinental aerosols modelvisibility in km (aerosol model concentration)target at 600 m above sea levelsensor on board of satellitethird band of Landsat5the image has values of reflectance, DN is percent (actual values only 0-100, not 0-255)(-1)number of pixels of the image=number of bytes以上的这些参数可以根据实际情况进行填写。
landsat 8 卫星 波段介绍 及组合
Landsat8卫星包含OLI（Operational Land Imager 陆地成像仪）和TIRS（Thermal Infrared Sensor 热红外传感器）两种传感器。
OLI包括了ETM+的所有波段，为了避免大气吸收部分特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整：
1、OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；
2、OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；
3、新增两个波段：海蓝波段(band 1; 0.433–0.453 μm) 主要应用海岸带观测；短波红外波段，又称卷云波段(band 9; 1.360–1.390 μm) 包含水汽强吸收特征，可用于云检测；
4、近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段更加接近。
表1Landsat7 Landsat8卫星对比
Landsat8波段组合图示：
432波段合成真彩色图像，接近地物真实色彩，图像平淡，色调灰暗
543波段合成标准假彩色图像，地物色彩鲜明，有利于植被（红色）分类，水体识别
564波段合成非标准假彩色图像，红外波段与红色波段合成，水体边界清晰，利于海岸识别；植被有较好显示，但不便于区分具体植被类别
765对大气层穿透能力较强，例如图像中红色方框内云的影响明显减少
652植被类型丰富，便于植被分类
654便于植被分析。
ENVI-专题五LandsatTM辐射定标与大气纠正
ENVI-专题五LandsatTM辐射定标与大气纠正专题五Landsat TM辐射定标与大气纠正图像处理流程分为以下几个步骤：图像的配准、重采样、定标以及大气纠正。
其中，图像配准是做所有工作的前提，是图像的几何纠正。
在进行定性或者定量遥感时都要进行图像配准来确定我们所要研究的目标。
在进行完图像配准（几何纠正）之后，为了使得输出图像的配置与输入图像向对应，因此要进行重采样。
定标以及大气纠正则是进行辐射量纠正的重要的过程，是进行定量遥感不可少的步骤。
分类是图像处理的最后一步，按某种使用意图分类之后的图像，对实际应用有很大帮助。
辐射定标和大气纠正都属于图像的预处理，辐射定标的目的是把图像上的DN值转为辐亮度或者是反射率，大气纠正的目的是消除或减少大气对图像的干扰。
以下是图像预处理的流程：一、辐射定标要对图象进行辐射定标，将图象的DN值转化为表观反射率，该过程的实现是通过应用以下两个步骤来实现的：（1）首先将图象的DN值转化为辐亮度：radiance=gain*DN+offset (1)式（2）然后将图象的辐亮度转化为表观反射率：(reflectance) ρ=π*L*d2/（ESUN*cos（θ））(2)式其中ρ为表观反射率，L为表观辐亮度，d为日地距离，ESUN为太阳平均辐射强度，θ为太阳天顶角。
（3）将以上两个步骤结合得：ρ=π*（gain*DN+offset）* d2/（ESUN*cos（θ））(3)式①日地天文单位距离D：D＝1 - 0.01674 cos(0.9856× (JD-4)×π/180)；JD为遥感成像的儒略日（Julian Day）D = 1 + 0.0167 * Sin(2 * PI * (days - 93.5) / 365)；days是拍摄卫片的日期在那一年的天数，如2004年5月21号，则days＝31＋29＋31+30+21＝142。
计算得：D=1.01250756ENVI中的具体实现（以Landsat 7 ETM+为例）：采用简单的波段运算例如，我们把2002-5-22的一幅ETM图像第3波段的DN值转化为表观反射率。
Landsat ETM与SPOT影像融合研究
Landsat ETM与SPOT影像融合研究牛浚丞摘要：文中在研究遥感影像像素级融合算法的基础上, 采用HSV、PCA、Brovey、及GS4种遥感影像像素级融合方法对Landsat ETM与SPOT影像融合研究, 并从融合影像的光谱质量、均值、标准差几个方面进行比较分析。
结果表明, 4种融合方法都有效的提高了影像的空间分辨率, 但在一定程度上HSV、PCA、Brovey融合影像光谱信息较原始影像存在一定的失真。
GS融合法在信息量和光谱保真性方面较好。
关键词: 数字图像处理；Landsat；HSV融合；PCA融合；Brovey融合；GS融合1 研究背景随着多种遥感卫星的发射成功，多传感器、多时相、多分辨率、多频段的遥感图像数据不断涌现，各自显示了目身的优势和局限性。
为了弥补单一图像信息的不足，影像融合应运而生。
融合的概念出现于20世纪70年代, 当时称之为多源相关、多传感器混合和数据融合。
80年代以来, 信息融合技术得到迅速发展, 它的称谓亦渐趋统一。
从80年代开始Daily M等[1]把雷达图像(SIR-A)和Landsat- MSS 的融合图像应用于地质解译; Laner DT 等[2]进行了Landsat-RBV 和MSS立体图像的融合, 并将数据用于土地覆盖制图。
一些学者针对ETM+ , SPOT, IKONOS, QUICK BIRD等多分辨率传感器的全色与多光谱影像进行融合研究已经提出了十多种不同的像素级融合方法[3]。
遥感影像融合是采用一种复合模型结构，将不同传感器遥感影像数据所提供的信息加以综合，以获得高质量的影像信息，同时消除多传感信息之间的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确定性，减少模糊度，以增强影像中信息的清晰度，改善解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标相对完整一致的信息描述[4]。
文中以Landsat7 ETM数据为例, 采用4种不同的像素级融合算法Landsat7 ETM数据进行融合实验, 并从定性和定量两个方面对4种融合图像进行分析比较, 探讨适用于ETM影像的最佳融合方法, 以期充分利用Landsat 7 ETM的全色高分辨率和多光谱特性, 为挖掘Landsat7 ETM的数据应用潜力奠定基础, 进一步提高ETM在多个领域的广泛应用。
Landsat系列数据详细信息
Landsat 全球合成数据(1984-1997)详细信息•简介：本数据集是利用Landsat TM传感器在1984 -1997年间获得的数据拼接而成。
大部分数据的获得日期为1990年前后（± 3年）。
TM数据经过几何纠正，Mosaic产品为7，4，2（红、绿、蓝）假彩色合成。
数据组织方式为南北向5度分割，东西向6度分割（UTM区），数据格式为TIFF，覆盖范围为全球。
•关键词：全球、Landsat、TM拼接影像、742波段彩色合成•数据时期：1984-1997•传感器：TM•波段：采用三个全彩色波段合成•7波段（中红外）——以红色显示•4波段（近红外）——以绿色显示•2波段（可见光绿波段）——以蓝色显示•数据类型：GeoTIFF•投影／坐标系：UTM / WGS84•覆盖范围：全球陆地•空间分辨率：28.5米•数据量：500GB•共享方式：免费Landsat 全球合成数据(1999-2003)详细信息•简介：本数据集利用Landsat ETM+传感器在2000年前后拍摄的遥感影像图，拼接生成覆盖全球陆地范围的影像产品。
在影像合成工作中，采用一系列的图像增强技术，最终产品以7，4，2波段假彩色合成后显示，空间分辨率达到14.25米，涵盖了大量地物细节信息。
产品数据格式为MrSID格式。
•关键词：全球，14.25米，ETM影像拼接，742波段彩色合成•数据时期：2000年（±3年）•传感器：ETM+•波段：采用三个全彩色波段合成•7波段（中红外）——以红色显示•4波段（近红外）——以绿色显示•2波段（可见光绿波段）——以蓝色显示•数据类型：SID•投影／坐标系：UTM / WGS84•覆盖范围：全球陆地•空间分辨率：14.25米•共享方式：免费产品描述Landsat MSS是由Landsat1-5卫星携带的传感器，他几乎获得了1972年7月至1992年10月期间的连续地球影像。
landsat tm的波谱特征
landsat tm的波谱特征
Landsat TM (Thematic Mapper)的波谱特征包括多波段的可见光、红外线和热红外线波段，总共有7个波段。
这些波段具有以下波谱特征：
1. 波段1 (可见光蓝色)：波长范围为0.45-0.52微米，用于识别水体和浅层的植被。
2. 波段2 (可见光绿色)：波长范围为0.52-0.60微米，用于估计植被的健康状况和植被覆盖度。
3. 波段3 (可见光红色)：波长范围为0.63-0.69微米，用于区分不同类型的植被和土地利用。
4. 波段4 (近红外线)：波长范围为0.76-0.90微米，用于估计植被的生长状况、植被覆盖度和土地利用。
5. 波段5 (中红外线)：波长范围为1.55-1.75微米，用于识别土壤和岩石类型。
6. 波段6 (热红外线1)：波长范围为10.4-12.5微米，可用于估
计地表温度和水汽含量。
7. 波段7 (热红外线2)：波长范围为2.08-2.35微米，用于热红
外线反射率的测量，以估计地物热特性。
这些波段的组合使得Landsat TM能够提供详细的地表特征信
息，如植被覆盖、土地利用、水体识别、土壤类型、温度等。
因此，它被广泛应用于农业、森林、地质、环境和城市规划等领域的研究和监测。
对于浅水暗礁环境的可见光波段Landsat TM和ETM+影像的去霾处理(翻译)
对于浅水暗礁环境的可见光波段Landsat TM和ETM+影像的去霾处理摘要A method for haze reduction in the visible bands of Landsat TM and ETM+ images over a shallow water marine environment is presented in this paper. This method uses the near infrared (NIR) band to estimate the spatial distribution of haze intensity in each visible band through a linear regression model established over deep water areas. As a first order approximation, the signal received at the sensor is assumed to be the arithmetic sum of radiance contributed by haze and the radiance leaving the water surface. Reduction of haze is then carried out by a simple subtraction procedure. Images acquired over the Southern Tip of Palawan, Philippines are used for the experiments. Results show that the method works well for compensating signals contaminated by optically thin haze. Overcorrection occurs when haze is optically thick and geometrically complex.When images are acquired under hazy conditions the method can be applied to drastically improve image interpretability and may also be considered as a necessary pre-processing step for subsequent analyses and information extraction.Keywords: Haze reduction; Shallow water marine environment; Landsat1简介landsat卫星传感器系统提供了三个可见通道，这些通道在时间和空间分辨率上对水体比较敏锐。
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321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。
451：信息量最丰富的组合，TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。
计算各种组合的熵值的结果表明，由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息，其中又常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。
第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。
最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩色合成图像，还必须考虑赋色问题。
人眼最敏感的颜色是绿色，其次是红色、蓝色。
因此，应将绿色赋予方差最大的波段。
按此原则，采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。
例如把4、5两波段的赋色对调一下，即5、4、3分别赋予红、绿、蓝色，则获得近似自然彩色合成图像，适合于非遥感应用专业人员使用。
741：波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。
742：1992年，完成了桂东南金银矿成矿区遥感地质综合解译，利用1：10万TM7、4、2假彩色合成片进行解译，共解译出线性构造1615条，环形影像481处, 并在总结了构造蚀变岩型、石英脉型、火山岩型典型矿床的遥感影像特征及成矿模式的基础上，对全区进厅成矿预测，圈定金银A类成矿远景区2处，B类 4处，C类5处。
为该区优选找矿靶区提供遥感依据。
743：我国利用美国的陆地卫星专题制图仪图像成功地监测了大兴安岭林火及灾后变化。
这是因为TM7波段（微米）对温度变化敏感；TM4、TM3波段则分别属于红外光、红光区，能反映植被的最佳波段，并有减少烟雾影响的功能；同时TM7、TM4、TM3（分别赋予红、绿、蓝色）的彩色合成图的色调接近自然彩色，故可通过TM743彩色合成图的分析来指挥林火蔓延与控制和灾后林木的恢复状况。
754：对不同时期湖泊水位的变化，也可采用不同波段，如用陆地卫星MSS7，MSS5，MSS4合成的标准假彩色图像中的蓝色、深蓝色等不同层次的颜色得以区别。
从而可用作分析湖泊水位变化的地理规律。
541：XX开发区砂石矿遥感调查是通过对陆地卫星TM最佳波段组fefee7合的选择（TM5、TM4、 TM1）以及航空、航天多种遥感资料的解译分析进行的，在初步解译查明调查区第四系地貌。
例如把4、5两波段的赋色对调一下，即5、4、3分别赋予红、绿、蓝色，则获得近似自然彩色合成图像，适合于非遥感应用专业人员使用。
543：波段选取及主成份分析我们的研究采用1995年8月2日的TM数据。
对于屏幕显示和屏幕图象分析，选用信息量最为丰富的5、4、3波段组合配以红、绿、兰三种颜色生成假彩色合成图像，这个组合的合成图像不仅类似于自然色，较为符号人们的视觉习惯，而且由于信息量丰富，能充分显示各种地物影像特征的差别，便于训练场地的选取，可以保证训练场地的准确性；对于计算机自动识别分类，采用主成分分析（K-L变换）进行数据压缩，形成三个组分的图像数据，用于自动识别分类。
该项工作是采用以遥感图像解译为主结合地质、物化探资料进行研究的综合方法。
解译为目视解译，解译的遥感图像有：以1984年3月成像经处理放大为1：5万卫星TM假彩色片（5 、4、3波段合成）和1979年7月拍摄的1：万黑白航片为主要工作片种；采用1986年11月的1：10万TM假彩色片（7、4、2波段合成）为参考片种。
453：本研究遥感信息源是中国科学院卫星遥感地面接收站于1995年10月接收美国MSS卫星遥感TM 波段4(红)、波段5(绿)、波段3(蓝)CCT磁带数据制作的1∶10万和1∶5 万假彩色合成卫星影像图。
图上山地、丘陵、平原台地等喀斯特地貌景观及各类用地影像特征分异清晰。
成像时期晚稻接近收获，且稻田中不存积水，因此耕地类型中的水田色调呈粉红色；旱地由于作物大多收获，且土壤水分少而呈灰白色；菜地则由于蔬菜长势好，色调鲜亮并呈猩红色。
园地色调呈浅褐色，且地块规则整齐、轮廓清晰。
林地中乔木林色调呈深褐色，而分布于喀斯特山地丘陵等地区的灌丛则呈黄到黄褐色。
牧草地大多呈黄绿色调。
建设用地中的城镇呈蓝色；公路呈线状，色调灰白；铁路呈线条状，色调为浅蓝；机场跑道为蓝色直线，背景草地呈蓝绿色；在建新机场建设场地为白色长方形；备用旧机场为白色色调，外形轮廓清晰、较规则。
水库和河流则都呈深蓝色调。
采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。
472：在采用TM4、7、2波段假彩色合成和 1:4 计算机插值放大技术方面，在制作 1:5万TM影像图并成 1:5万工程地质图、塌岸发展速率的定量监测以及在单张航片上测算岩 (断) 层产状等方面，均有独到之处。
三.类型提取:1.城市与乡镇的提取:TM1+TM7+TM3+TM5+TM6+TM2-TM42.乡镇与村落:TM1+TM2+TM3+TM6+TM7-TM4-TM53.河流的提取:TM5+TM6+TM7-TM1-TM2-TM44.道路的提取：ＴＭ６－（ＴＭ１＋ＴＭ２＋ＴＭ３＋ＴＭ４＋ＴＭ５＋ＴＭ７）四．光谱差异ＴＭ１居民地与河流菜地不易分开．ＴＭ２居民地与河流菜地不易分ＴＭ３乡村与菜地不易分ＴＭ４农田与道路不易分，乡镇，道路，河滩易浑．ＴＭ５县城与农田不易分ＴＭ６村庄与河流易混首先来了解假彩色图像与其它影像的区别，通常在RS中单波段或全色波段表现为黑白图像，黑白图像的质量一般用“灰阶”来度量。
三波段组合表现为彩色影像包括：真彩色(true color)：（三波段组合），分别对RGB三个波段的图像赋予RGB三种颜色，一一对应，合成后图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，称为真彩色，真彩色是唯一的合成。
伪彩色(pseudo color)：将黑白图像变换为彩色图像，对不同的灰度或灰度范围按值赋予不同的颜色或一个颜色系列，得到图像的彩色与实际彩色则不一致，即伪彩色图像。
假彩色(false color)：（三波段组合），对得来不同波段图像分别赋予RGB三元色，并不与原来波段的RGB三个波段一一对应，得到图像的彩色与实际彩色则不一致，称为假彩色图像，假彩色图像是为了使一些地物的特征更加明显，有助于我们进行解译和分析。
下面就以ETM+图像为例来谈谈假彩色图像主要应用TM各波段技术参数见下表，任意三个波段（除过321组合）的不同组合形成不同的假彩色表现形式和不同的应用：Landsat卫星MSS/TM/ETM数据（转自ESRI社区）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。
卫星系列卫星名称服务时间RS器名称周期/轨道辐射宽度波段/频率（µm）分辨率美国陆地卫星系列（Lands at1-7号星）Landsat-1～RBV,MSS18D/918km185km B:至今185km发射失败185km TIR:LANDSAT 7的一些总体数据：一、波段介绍蓝波段对水体穿透强,该波段位于水体衰减系数最小，散射最弱的部位（—）,对水体的穿透力最大，可获得更多水下信息，用于判断水深，浅海水下地形，水体浑浊度，沿岸水，地表水等；能够反射浅水水下特征，区分土壤和植被、编制森林类型图、区分人造地物类型,分析土地利用。
对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等。
绿波段对植物的绿反射敏感该波段位于健康绿色植物的绿色反射率（）附近；对健康茂盛植物的反射敏感,主要观测植被在绿波段中的反射峰值,这一波段位于叶绿素的两个吸收带之间,利用这一波段增强鉴别植被的能力对绿的穿透力强,探测健康植被绿色反射率,按绿峰反射评价植物的生活状况,区分林型,树种，植被类型和评估作物长势对水体有一定的穿透力，可反映水下特征，水体浑浊度，水下地形，沙洲，沿岸沙地等。
.可区分人造地物类型，,红波段对水中悬浮泥沙反映敏感。
该波段位于含沙浓度不同的水体辐射峰值（）附近，对水中悬浮泥沙反映敏感。
叶绿素的主要吸收波段,能增强植被覆盖与无植被覆盖之间的反差,亦能增强同类植被的反差，反映不同植物叶绿素吸收,植物健康状况,用于区分植物种类与植物覆盖率,测量植物绿色素吸收率，并以此进行植物分类；此外其信息量大,广泛用于对裸露地表，植被，岩性，地层，构造，地貌等为可见光最佳波段；可区分人造地物类型4 .TM4 近红外波段,对绿色植物类别差异最敏感,为植物通用波段,用于牧师调查,作物长势测量,处于水体强吸收区，水体轮廓清晰，用于勾勒水体，绘制水体边界、探测水中生物的含量和土壤湿度；区分土壤湿度及寻找地下水，识别与水有关的地质构造，地貌，土壤，岩石类型等均有利。