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遥感卫星影像技术范文1
【关键词】 卫星遥感 影像图 制作
随着科学技术的快速发展，人类社会已步入数字化信息时代。数字信息在促进我国国民经济以及社会发展中发挥着重要作用。传统的数字正射影像生产过程主要包括：DEM的生成及数字正射影像的生成、内业的空中三角测量加密、外业控制点的测量、航空摄影等，在数字影像处理过程中，其耗时长、成本高，精确度低等特点[1]。因此，传统的地形图已无法满足快速发展的现代社会需求。数字正摄像图具有信息丰富、直观性强、精确度高的特性，其正被广泛应用于土地动态监测、道路设计、农田水利建设、防洪抗灾等领域，随着科技的飞速发展，高精确度的正摄影像图对我国具有非常重要的意义。
1 数字正射影像图的发展现状
近年来，计算机技术及数字正摄影像图生产技术迅猛发展，数字正射影像图在城市规划、建设及管理中发挥着重要作用。数字正射影像图正被城市规划专家广泛认同，其在实践中的应用也得到进一步发展。目前，城市在获取基础信息以及更新图像数据库时，大多采用数字正射影像图。
自20世纪60年代以来，遥感一词受到社会的广泛关注。遥感是指通过对遥远地方的目标物进行探测，并对获取的信息进行分析研究，进而确定目标物的特有属性，以及目标物之间的关系[2]。而卫星遥感影像是指运用现代卫星遥感技术获取地球表面的客观实在物，并对物体进行数据分析，然后制作成影像图，最后服务于实际应用。目前，世界各国政府及有识之士已达成“数字地球”的共识，他们都在为取得信息时代的战略制高点儿付出巨大的努力。在此背景下，我国也将“数字中国”提上议事日程，而“数字城市”是“数字中国”的重要组成部分，其在我国经济发展中发挥着重要作用。遥感信息是“数字城市”的重要内容，正影像图的精确度关系着我国数字城市的发展进程。随着遥感信息技术的快速发展，人们对遥感信息的内在规律也日益了解，遥感信息已被广泛应用与城市的多个领域中。数字正射影像图在规划城市建设、提高城市环境及社会经济效益方面起着非常重要的作用。
城市景观模型是城市现状的表现形式，其对于城市规划中具有重要的作用。传统的城市景观模型无法展现城市的真实情况，应用数字正射影像图建立数字城市三维景观模型，既提高了精度，又可多角度浏览城市景观，为城市建设和国民经济发展提供决策依据。当前，利用遥感信息构建数字景观模型的技术已日渐成熟，应用卫星遥感数据采集城市的平面信息并利用已有数字高程模型数据，可以制作成高精度的数字正射影像图。
2 数字正射影像图的制作存在的主要技术难点
2.1 摄像图像拼接缝隙较明显
当前，立体像对之间存在很大的灰度反差，如果重叠区域的镶嵌线处理不当，那么，人们会发现一幅图中存在几条很明显的反差缝隙，从而造成视觉上的不接边。因此，为了保证影像的质量，提高影像图的额镶嵌效果，作业员应在投影差较小的区域镶嵌反差线，并尽可能选择靠近街道、河流、公路等区域，并禁止利用向前线分割整体的建筑物。在镶嵌影像时，作业员应采用羽化的方式，并避免出现硬街边。完成影像镶嵌后，作业员应开始对影像进行分幅，对于出现的杂点应进行再次处理。
2.2 建筑物变形严重
在对数字正射影像图进行纠正时，大多采用平均高程建构地面图形，并突出平均高程平面的建筑物。由于高程建筑存在较大的投影差，因此，数字正射影像图容易发生变形。在采集突出建筑物的数据时，作业员应分别采集突出建筑物以及非突出建筑物，并保证这两者的特征线不相交。在删除非突出建筑物特征线的数据时，作业员应对突出建筑物的特征线进行数据计算，并计算生成DEM，唯有这样纠正影像，才能保证建筑物不变形；在删除突出建筑物特征线的数据时，作业员应保留其特征线的数据，并计算生成DEM。
2.3 正射影像图内色彩不均匀
利用卫星遥感进行图像拍摄的过程中，其中间亮而四周暗，有些上边亮而下边暗，因此，在拍摄过程中，作业员如果对摄像图片处理不得当，那么后期制作出的DOM色彩将失真，并出色彩不均匀的情况，其严重影像数据判断。
当前，作业员在处理原理影像时，大多采用中科院的DUX航测影像处理软件。运用DUX航测影像处理软件对原始影像的色彩进行匀光匀色。匀光处理参数主要有两类：一是确定有效范围以及景物处理系数；二是调整影像的亮度、色彩、敏感度参数。其具体步骤是：首先，对原始影像进行匀光处理；然后，成批打开相关影像数据，并分批进行匀光处理，在做匀色处理时，作业员应调整每条航带首尾影像，并采用“λ自适应”进行调整；最后，根据调整红啊的首尾影像对中间影像进行自动匹配，并分批处理匀色生成的影像。
3 数字正摄影像图的制作原理
数字正射影像图（Digital Orthophoto Map，缩写DOM）是利用DEM对经过扫描处理的数字化航空像片或遥感影像（单色或彩色），经逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，并按规定图幅范围裁剪生成的形象数据，带有公里格网、图廓（内、外）整饰和注记的平面图[3]。数字正射影像图与我们平时看到的地图不同，它是我们地面信息在影像图上的真实反映，它不仅不存在变形，还比普通地图丰富，其可读性更强。数字正射影像图可作为背景信息，我们可从中提取所需的自然资源以及社会信息，其为防治自然灾害以及规划公共设施等方面提供了很多可要的依据。
数字正摄影像图的制作原理是：依据正摄影像的特点，应用专业的地理信息遥感软件对原有的影像图进行辐射矫正以及几何矫正后，它可以消除各种因畸形及位移误差，从而获得较为准确的地理细腻下以及各种卫星遥感数字正射影像图。当前，国内外使用的数字摄影测量仪主要是：Jx-4A全数字摄影测量系统，其是我国四维北京公司开发的测量系统；ImageS-tation工作站，它是美国Intergraph公司开发的测量系统；VituoZo系统，它是武汉适普公司开发的系统。这些测量系统都能制作出各种比例的正射影像图，而且，他们的制作原理是一样的，他们都是对数字进行微分纠正[4]。
数字正摄影像图的制作原理是：首先，依据影像纹理配成立体像对，在此基础上，生成数字高程的模型；然后，对配成的像元进行数字微分纠正，并生成正射影像图[5]。这种制图方式，可以保证图像质量，并延长器成图周期，其对作业员的综合素质要求很高。因此，在运用数字正射影像图进行制图时，作业员应深入了解全数字摄影测量系统，并提高自身计算机图形图像处理知识，从而不断提高自身工作能力。
4 遥感正射影像图的制作
4.1 收集原始卫星影像图
近年来，遥感技术不断发展，遥感卫星影像层出不穷。在利用遥感方法制作图时，原始卫星影像数据主要选用Ikonos、World View及QuickBird等。这些影像数据具有文件数据量大、地面分辨率高、便于管理的优势，因此，被广泛应用于高精度正射影像图制作。
4.2 影像图的纠正、配准及融合
第一，利用GPS控制点对影像进行纠正。利用卫星遥感数据制作正摄影像图时，作业员采集到第一批卫星影像资料后，就开始对影像进行影像控制，并利用GPS做影像控制。影像图纠正的实质是对中心投影的影像数源进行正射纠正，并形成正射影像图[6]。作业员可利用现有的1：500、1：2000以及1：5000对地形图资料进行影像纠正，在一定程度上可节约成本，缩短了工期，从而提高了工作效率，并确保了影像精确度。
第二，在完成影像纠正后，作业员应对多光谱影像进行配准。影像配准的目的是识别两幅或多幅影像之间的同名像点。其中，影像配准的方法有：灰度配准；特征配准。
第三，在完成影像配准后，作业员应对不同分辨率的遥感图像进行融合处理，并确保融合后的遥感图像既具备良好的空间分辨率，有具有多光谱的特征，从而实现增强图像的目的。在融合图像分辨率的过程中，作业员应配准前两幅图像并在处理处理过程中，选择合适的融合方法。只有精确地配准不同空间分辨率的图像时，作业员才能得到满意的融合效果。
第四，在支座遥感正射影像图时，作业员应选用具备遥感影像配准标准的融合系统Cyberland，来对影像图进行纠正、配准及融合。当前，QcickBird全色影像以及QcickBird多光谱影像是应用较为广泛的影像制图软件。。
4.3 无缝镶嵌影像图
影像图镶嵌是指对若干幅相邻的遥感数字图像进行几何镶嵌、去重叠、色彩调整等数字化处理，然后将其拼合成一幅完整的新影像图。在应用遥感图像时，几幅影像图的交接处可能会存在较大的缝隙，需多幅图像才能覆盖缝隙，因此，他们需要研究该区域的图像配准，并将这些图像镶嵌气力啊，从而更好得进行处理、分析及研究。影像镶嵌过程如下：
第一，确定影像重叠区域。相邻图像的重叠区域是遥感图像镶嵌工作的实施地，也是其他工作的基准。例如，影像色调的调整、影像的几何镶嵌、去影像重叠区都是以影像图的重叠区作为基准的。因此，影像图之间的重叠区域的确定是否准确直接关系到影像图镶嵌的效果。
第二，调整影像色调。影像图的色调调整是遥感影像图镶嵌工作的重要内。由于影像图存在不同的时相以及不同的成像条件，再加上需镶嵌的影像图具有不同水平的辐射以及较大的亮度差异，必须对影像的色调进行调整。如果不对影像图进行色调色调，那么即使影像图的几何位置配准很优秀，镶嵌在一起的影像图也无法应用于实际工作中。色调调整时影像制图中的重要环节。虽然有些遥感影像图的成像时相与成像条件相接近，但是，卫星遥感器的随机误差会导致图像的色调不一致，这将影像图像的实际应用效果，因此必须对卫星遥感影像图进行色调调整。
第三，图像镶嵌。在完成重叠区域确定以及色调调整后，作业员可对相邻影像图进行镶嵌。图像镶嵌是指找出相邻影像图需镶嵌图像的重叠区的接缝线。因此，重叠区域接缝线的质量直接关系到影像图的镶嵌效果。在对影像图进行镶嵌的过程中，作业员即使对影像图进行色调调整后，影像图接缝处的色调也会不一致，因此，作业员需对影像重叠区域的色调进行平滑，提高镶嵌的亮度，这样才能保证影像镶嵌后的无缝隙存在。
第四，在对影像图进行镶嵌的过程中，作业员应采用专业的影像处理系统。ImageXuite是专业的影像处理系统，其影像匀光及镶嵌功能较为强大。作业员通过对影像图进行匀光、匀色以及色调调整等，从而生成无缝镶嵌的影像。
ImageXuite是影像图镶嵌的重要软件，其在大多数情况下匀光效果显著，并实现较好的无缝影像镶嵌。但是ImageXuite软件具有一些缺陷，例如，对影像的调色功能不强，在匀光的所有影像都偏暗时，ImageXuite的处理效果不佳，这是，作业员需配以Photoshop软件，通过运用Photoshop软件对影像进行调整，直到较好效果，然后将调整好的影像作为主影像，最后再对其他影像进行匀光处理，经过这些程序后，作业员即可获得一幅效果较好的影像图。
5 结语
随着科学技术的迅猛发展，卫星遥感技术取得了长远的进步，其影像图的成图精度越来越来高。目前，人类社会已步入数字化信息时代，数字信息在促进我国国民经济以及社会发展中发挥着重要作用。卫星遥感技术融合了现代信息技术以及智能化遥感信息处理技术，其为城市规划、了解区域环境等方面提供了技术支撑。正摄影像图是利用DEM对扫描出的卫星遥感影像进行微分纠正、辐射改正以及镶嵌等，并依据规定裁减出形象数据，从而形成影像图。数字正摄像图具有信息丰富、直观性强、精确度高的特性，其正被广泛应用于土地动态监测、道路设计、农田水利建设、防洪抗灾等领域，随着科技的飞速发展，高精确度的正摄影图对我国具有非常重要的意义。
参考文献：
[1]孔娟，薛倩，钱跃磊，陈慧娟.浅析数字正射影像图制作质量的改进[J].许昌学院学报，2012，（5）：120.
[2]李海洋，王丽英.基于PCI的遥感正射影像图制作[J].矿山测量，2009，（4）：44.
[3]张玉方，欧阳平，程新文，蔡冲.基于LiDAR数据的正射影像图制作方法[J].测绘通报，2008，（8）：44.
遥感卫星影像技术范文2
【关键词】卫星遥感技术;数据;信息;正射影像图;制作
引言
21世纪信息科技时代的到来，卫星遥感技术也在不断的更新、完善之中。目前的卫星遥感技术在用于制作正射影像图方面效果显著，并且成图的精准度越来越高，远远超过比例尺地形图的精准度。卫星遥感技术在城市建设、城市规划以及了解环境状况和资源状况方面具有强大的支撑作用。采用卫星遥感技术制作的城市影像图具有目标辨认难度小、内容清晰、比例尺大以及转释较容易的优势，这项技术已经广泛应用于社会生产和发展的各个层面。该项技术还有助于治理生态环境、搜集专业信息、监测工程项目以及防止各种自然灾害等工作的开展。
1.国内外普遍流行的卫星影像图收集方式
随着新科技革命的不断深入，卫星遥感技术日新月异，目前国际上较为早期出现的卫星遥感技术是来自美国的Earth watch 卫星数据资源库的QuickBird卫星影像，这款卫星影像的地面全色分辨率达到0.61m，成像款幅度达到16.5×16.5/km2，随后美国相继推出了Space imaging Ikonos和Land sat TM卫星遥感影像，这宽两款卫星遥感较Earth watch的QuickBird的影像效果以及成像款幅度都有所提升。俄罗斯生产了一款Spin-2卫星影像，这款卫星影像在地面分辨率方面虽然不及美国的Land sat TM卫星遥感，但是其成像款幅度可以达到200×300/km2却与美国的三种卫星影响有明显的优势。
2.卫星影像图的纠错、配准以及统一融合
2.1 数字纠错
光学纠错仪是一款用于将航拍模拟摄影片转化为平面图的工具，主要适用于传统的框架模幅式的航拍摄像画面的数字影像[1]。现阶段出现了许多新鲜的卫星数字遥感技术，这些技术的影响数据采用传统的光学纠错仪就不能很好地转化。因此，数字微分纠错技术由此诞生。这是一项通过地面的有效参数以及数字地面的基本雏形，在设置适当的构想公式，并依据适当的数学模型控制范围和控制点将航拍摄像画面的数字影像转化为正射影像图的。这种技术不仅简单、方便，而且适用范围较广，已经成为国内外普遍使用的数字纠错技术。
2.2 影像纠错
在影像纠错过程中首先要明确两点：
其一，GPS控制点是影像纠错的关节点。
其二，采用相应的比例尺纠错是完善影像纠错的后续工作。在利用遥感卫星数据制作正射影像图时，首先利用GPS的各个方位的控制点将影像的大致形体构造稳定，然后手动微调影像控制画面。
最后在根据不同的比例尺的标准（一般以1：5000、1：2000、1：500为参考标准），对已经做好影像画面的地形图资料最后的影像纠错[2]。在明确这两个关键点后，制作出来的正射影像图必然更加逼真、精准。
2.3 多光谱影像的配准
在应经完成纠错的影像资料上在加以多光谱影像的配准，换句话说就是两幅或者两幅以上的影像进行对比、匹配，找出差异点，并在最终定稿的影像资料上进行补充。多光谱影像的配准一般根据特征和灰色度来进行。
2.4 影像的统一与融合
影像的统一与融合是指，将不同分辨率的卫星遥感数据影像资料进行统一并融合处理，经过统一融合处理过的影像资料其空间分辨率较高、目标识别较容易、有具有多光谱的效果，让人初次看上去就有生动形象的画面感[3]。在进行这部分操作的关键在于影像数据的纠错以及多光谱影像的配准，只有这两个步骤做到完备，那么影像的统一融合效果就会更佳。
3.卫星影像图的构型
卫星影像正射图的制作是一项极其复杂、涉及面广泛的工作，主要包括前期的卫星遥感影像数据资料的采集，数字与图像资料的纠错、多光谱影像的配准、影响的统一和融合以及影像制作后期对重叠区、色调以及图像的调整和嵌入等[4]。图像的调整和嵌入需要将大量分辨率不同、形状不同、研究区和交界处不同的图像资料整合起来，再进行纠错、配准和最后图片的镶嵌。因此，制作一幅效果良好、比例均衡的数字影像镶嵌图要经历以下三个步骤。
首先，找准重叠区。卫星影像正射图的制作过程中面对大量的图片，可能会出现研究区域重叠、交接处重叠或者图形重复等情况，这些情况是非常常见的。但是如何将这些重叠区寻找出来并在图形资料中标记，有利于后期的图像镶嵌呢？这里就必须要注意到以下两个方面：其一，找准相邻图像的重叠区域;其二，确定重叠区域后要以不同的记号标注。
其次，调整色调。调整色调是正射影像图制作中一个重要环节，不同分辨率、不同成像条件或者图片之间存在许多差异的图像，由于要实现卫星影像正射图的完整效果，因此镶嵌的图像的差异性较大、辐射水平不同的话，会严重因想到图像形成的最后质量，图像的光感度、亮度的差异也就会千姿百态，不能够成为一幅比例均衡的卫星影像正射图。因此，这个环节中要注重图像色彩、色调的调节。因此，在调节色彩和色调时要寻找颜色相近、色调差异小的图像，而色彩差异较大的图像，要采用专门的技术对其进行调整，以实现整体效果。
最后，图像嵌入。在确认重叠区和调整色调两个步骤完成之后，就是最后的图像嵌入工作了。这个环节必须要注意的就是寻找色彩相近、位置相邻的图像进行镶嵌，嵌入时须在两幅待嵌入的图像中确认一条连接缝合线。这条连接缝合线的质量与最后图像嵌入的效果好坏息息相关，因此连接缝合线的选择必须万无一失。两幅嵌入的图像在嵌入过程中在连接缝处也许会出色调不一致的情况，这时必须利用亮度潜入的方法对两幅的图像的色调进行最后的调整，调整至视觉感官和谐为止，这样一来，连接缝合处的破绽才不至于一眼就能探出。
4.结束语
卫星影像正射图的制作是一项极其复杂、涉及面广泛的工作，主要包括前期的卫星遥感影像数据资料的采集，数字与图像资料的纠错、多光谱影像的配准、影响的统一和融合以及影像制作后期对重叠区、色调以及图像的调整和嵌入等。利用卫星遥感数据来制作正射影像图时，在实施数字与图像资料的纠错、多光谱影像的配准、影响的统一和融合这三项操作时一般使用真闷的遥感影像操作软件Cyberland，在进行影像制作后期对重叠区、色调以及图像的调整和嵌入这三项操作时，一般采用专业的影像处理系统ImageXuite。
参考文献
[1]林跃春，王睿.浅谈数字正摄影像的制作技巧与心得[J].测绘与空间地理信息，2011（34）：110.
[2]刘鹏，黄国清，车风.浅谈高质量数字正射影像图的制作[J].城市勘测，2012（5）：80.
遥感卫星影像技术范文3
关键词：遥感影像；空间数据；环境监测
中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 12-0000-01
一、遥感的基本概念与原理
（一）遥感概述。遥感技术是20世纪60年代在航空摄影测量的基础上迅速发展起来的一门综合性空间数据采集技术。所谓的遥感，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。遥感具有以下特点：探测范围广，能够提供综合宏观的视角；获取手段多样，获取的信息量大；获取信息快，更新周期短，可进行动态监测；全天候作业；遥感技术可以根据不同的目的和任务，选用不同的波段和不同的遥感仪器，取得所需的信息等等。
（二）遥感的物理基础。不同地物具有不同的电磁波辐射特性，表现在遥感图像上就具有不同的图像特征。电磁波是由振源发出的由交变电场和磁场相互激发在空气中传播的电磁震荡。而我们将不同电磁波段透过大气后衰减的程度不一样原因进行了介绍，可知有些波段的电磁辐射能够透过大气层时衰减较小，即透过率较高，这个波谱范围，叫做“大气窗口”。
遥感除了利用上述的大气窗口作为工作波段外，有些气象卫星是选择非透明区作为大气波段（如水汽，二氧化碳，臭氧吸收区），以测量它的含量，分布，温度等，不同的大气投射窗口对应于不同的光谱范围，适于使用不同的传感器，因此，研究地面的光谱特性，选用合适的大气透射窗口和传感器对于提高遥感探测的质量具有十分重要的意义。
二、遥感平台与传感器
（一）遥感平台。遥感数据获取是在由遥感平台和传感器构成的数据获取技术系统的支持下实现的。遥感平台可以分为地面平台、航空平台和航天平台三种。由于各种平台和传感器都有自己的适用范围和局限性，因此往往随着具体任务的性质和要求的不同而采用不同的组合方式，从而实现在不同高度上应用遥感技术。
遥感平台主要依据遥感图像的空间分辨率，一般的说，近地遥感具有较高的空间分辨率，但观察范围较小，而航空遥感地面分辨率虽然中等，但其观测范围广，航天遥感地面分辨率低，但覆盖范围广。
（二）传感器传感器一般由采集单元、探测与信号转化单元、记录与通信单元组成。各种卫星通过不同的遥感技术实现不同的用途。各种卫星通过不同的遥感技术，实现了不同的用途。数字工程中常用的遥感数据有Landsat和TMM遥感、SPOT和Radarsat以及我国的资源卫星数据和高分辨率卫星遥感数据。传感器的类型大类上分为主动式和被动式，其中又各分为非图像式和扫描图像式。
三、遥感图像及其特征
遥感的核心问题就是不同地物的反射辐射或发生辐射在各种遥感图像上的表现特征的判别，当然，不同的目的的需要精心的设计对于遥感成像的方式或选择波段，这样我们才能使不同的地物在图像特征区别。遥感图像反映的信息主要有几何信息，波谱信息，空间信息和时间信息等。
（一）几何特征。遥感图像不仅反映了地物的波谱信息，而且还反映了地物的空间信息形成特征，一般包括空间频率信息，边缘线性构造清息，结构或纹理信息以及几何信息等。影响遥感空间信息的主要因素有传感器的空间分辨率、图像投影性质、比例尺和几何熵变等。
（二）光谱信息。遥感图像中每个像元的亮度值代表的是该像元中地物的平均辐射值，它是随地物的成分、纹理、状态、表面特征及所使用电磁波段的不同而变化的。遥感图像的信息虽主要取决于两个因素：波谱分辨率和空间分辨率。前者主要影响波谱信息量，后者主要影响空间信息量。多波段图像的信息量除上述两个因素外还与波段的选择和数目有关。
（三）时间特征。同一地物对象由于其在不同的阶段含有不同的成分等原因造成对象在不同阶段具有不同的光谱特性，表现在遥感图像上就是该地物在不同时间段的图像上具有不同的图像特征。时相主要影响图像的处理效果，利用对泳衣区域各个阶段分别进行遥感，加以对比而研究，则可以获取该区域的连续变化特征。
四、遥感处理的基本流程与技术
利用遥感的手段进行数字工程空间信息更新时，应用需求以及卫星影像数据处理流程会有所不同，但是主要的过程和技术方法基本一致，在利用遥感影像进行空间数据更新的关键技术和流程主要可归纳为一下几个方面：遥感波段（卫星遥感数据）选择；卫星影像读入；卫星遥感影像处理技术；信息提取技术；矢量编辑与地图更新技术。
五、遥感应用
随着卫星数据图像空间分辨率、光谱分辨率及时间分辨率的不断提高，以及遥感数据购买费用的逐步下降，卫星数据图像的应用领域越来越广，从图像中提取信息的要求也越来越多，遥感已经成为获取地面信息的主要手段。
利用遥感技术可以制作各种遥感相关产品――数字正射影像（DOM）、数字线划图（DLG）、数字高程（地形）模型（DEM/DTM）、数字栅格模型（DRG）等4D产品；提供行业或部门专题地理数据――专题影像地图；利用遥感数据进行基础地理数据的产生或更新等。
（一）基础数据更新。比如用SPOT/ERS卫星影像更新地图数据为例，可以采用影响的几何纠正、色彩转换技术、统计和算法以及影像融合技术。遥感数据又有多波段、多时相的信息源，且能快速真实地提供丰富的地表空间信息，遥感已经成为地图更新和制作的有效而又重要的手段。我国目前的若干地形图大都在20世纪70年代测绘生产的，目前也都面临这地图更新的问题。
（二）土地利用调查与动态监测。土地利用基础数据对于数字工程进行土地规划与开发、土地管理、开发利用潜力分析等很重要。目前，中小比例尺的土地利用遥感动态监测与变更，主要应用TM、ETM、SPOT等遥感影像。利用遥感技术进行土地利用现状调查，调查精度比常规调查方法高，且时间短速度快。农作物与植被方面，用于农业气象、作物监测等领域的观测参数需要有更高的光谱分辨率，一般是短波红外波段。根据农业耕作和土地利用特点，选定影响最佳的获取时间应在5月―6月或9月―10月。研究的主要技术过程主要有下面几个：数据预处理、影像合成、不同数据源图像融合、图像分类和后处理、外业调绘、内业分析以及成果输出和更新。
（三）灾害调查与监测。各种自然灾害往往需要制作大比例尺图，以判明水灾发生时的洪涝区域、地震发生后的建筑物损坏情况、火灾发生后对地区造成的破坏等。地质灾害的调查、火灾监控和油污与赤潮监测。为了能将不同的信息区别开来，一般都要进行色彩合成，即在3个通道上安装3个波段图像，然后分别负于红绿蓝并叠合在一起，形成彩色图像，合成后的彩色图像含有丰富的颜色信息，便于解释，理解和处理。
参考文献：
遥感卫星影像技术范文4
1.1遥感影像基本定义及介绍
遥感技术自诞生之日起,应用逐步延伸至我们日常生活的每个角落。1943年德国开始利用航空相片制作各种比例尺的影像地图。1945年前后美国开始产生影像地图,我国在20世界70年代开始研制影像地图。[1]在日常工作中,我们常常接触到遥感影像,谈及遥感技术及其应用。那么具体是指什么呢?所谓遥感影像,是指纪录各种地物电磁波数据而生成的各种格式的影像数据,在遥感中主要是指航空影像和卫星影像。目前遥感影像图无论在农业的土地资源调查,农作物生长状况及其生态环境的监测,还是在林业的森林资源调查,监测森林病虫害、沙漠化或是在海洋资源的开发与利用,海洋环境污染监测都有着非常重要的应用。[2]
1.2遥感影像的四个基本特征
遥感影像有其四个基本的影像特征:空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率、时间分辨率。通常意义上,我们平时最多谈及精度的问题,常常是指空间分辨率(SpatialResolution),又称地面分辨率。后者是针对地面而言,指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。前者是针对遥感器或图像而言的,指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小,或指遥感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量。它们均反映对两个非常靠近的目标物的识别、区分能力,有时也称分辨力或解像力。光谱分辨率(SpectralResolution)指遥感器接受目标辐射时能分辨的最小波长间隔。间隔越小,分辨率越高。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,这三个因素共同决定光谱分辨率。光谱分辨率越高,专题研究的针对性越强,对物体的识别精度越高,遥感应用分析的效果也就越好。但是,面对大量多波段信息以及它所提供的这些微小的差异,人们要直接地将它们与地物特征联系起来,综合解译是比较困准的,而多波段的数据分析,可以改善识别和提取信息特征的概率和精度。辐射分辨率(RadiantResolution)指探测器的灵敏度——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。它对于目标识别是一个很有意义的元素。时间分辨率(TemporalResolution)是关于遥感影像间隔时间的一项性能指标。遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据,这种重复周期,又称回归周期。它是由飞行器的轨道高度、轨道倾角、运行周期、轨道间隔、偏栘系数等参数所决定。这种重复观测的最小时间间隔称为时间分辨率。
2常用遥感影像
2.1一般遥感影像
目前,常用的中分辨率资源卫星有LandsateTM5、中巴资源卫星;以及常用的高空间分辨率的Spot5、Rapideye、Alos、QuickBird、WorldviewⅠ、WorldviewⅡ等。高分辨率遥感影像图信息丰富、成本低、可读性和可量测性强、客观真实的反映地理空间状况,充分表现出遥感影像和地图的双重优势,具有广阔的发展前景。[3]LandsateTM5、中巴资源卫星对大区域范围内的资源变化、国土资源变化、自然或人为灾害、环境污染、矿藏勘探有着较大的优势,但是因为分辨率低,所以在林业遥感判读中误判率相较于其他几种高精度遥感影像高,适合大面积地区的使用,譬如内蒙草原的退化变化以及荒漠化变化的监测等。其中ALOS因卫星故障已经于2011年4月开始较少使用。QuickBird虽然精度较高,但它一般对城区影像的覆盖较多较集中,对山区覆盖较少,而且存档数据很少,需要提前预定。不仅如此,QuickBird数据费用较高,综合以上原因,QuickBird数据一般很难大范围使用,所以在林业项目中使用较少。
2.2前沿遥感影像
WorldviewⅠ、WorldviewⅡ均为Digitalglobe公司的商业成像卫星系统,被认为是全球分辨率最高、响应最敏捷的商业成像卫星。这两颗卫星还将具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力,能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。其中WorldviewⅠ为0.5米分辨率。相较于WorldviewⅠ,WorldviewⅡ载有多光谱遥感器不仅将具有4个业内标准谱段(红、绿、蓝、近红外),还将包括四个额外谱段(海岸、黄、红边和近红外Ⅱ),能够提供0.4米全色图像和1.8米分辨率的多光谱图像。需要特别一提的是,WorldviewⅡ提供的四个额外谱段(海岸、黄、红边和近红外Ⅱ)可进行新的彩色波段分析:(1)海岸波段,这个波段支持植物鉴定和分析,也支持基于叶绿素和渗水的规格参数表的深海探测研究。由于该波段经常受到大气散射的影响,已经应用于大气层纠正技术。(2)黄色波段,过去经常被说成是yellow-ness特征指标,是重要的植物应用波段。该波段将被作为辅助纠正真色度的波段,以符合人类视觉的欣赏习惯。(3)红色边缘波段,辅助分析有关植物生长情况,可以直接反映出植物健康状况有关信息。(4)近红外Ⅱ波段,这个波段部分重叠在NIR1波段上,但较少受到大气层的影响。该波段支持植物分析和单位面积内生物数量的研究。林业工作对遥感影像的植被信息较为关注,以上提及的四个额外谱段能提供较多的植被信息。国外相关机构已经将四个特色谱段应用于前沿科学研究,譬如生物量遥感估测应用等等。美中不足的是,相较于其他类型的遥感影像,WorldviewⅠ,WorldviewⅡ影像费用较高,在质量和技术上领先但价格上不占优势,不易于大范围的使用。
2.3林业工作中应用较多遥感影像
除去以上谈及的几种类型的遥感影像,在工作中较多使用到的是Spot5和Rapideye这2种遥感影像。Spot5是由法国发射的一颗卫星,常规提供2.5米全色影像和10米多光谱影像。SPOT5卫星影像的专业制图比例尺为1:25,000,概览成图比例尺极限为1:10,000。工作中,我们通常将2.5米全色影像与10米多光谱影像在正射纠正完后进行融合,生成2.5米空间精度的影像用于林业应用。Rapideye卫星为德国所有的商用卫星,主要性能优势:大范围覆盖、高重访率、高分辨率、5米的多光谱获取数据方式,省去了其他种类遥感影像需要全色影像与多光谱影像融合的步骤,这些优点整合在一起,让RapidEye拥有了空前的优势。RapidEye是第一颗提供“红边”波段的商业卫星,结合4个业内标准谱段(红、绿、蓝、近红外)适用于监测植被状况和检测生长异常情况,在林业领域应用中较为有利。
3遥感影像准备及处理过程
3.1遥感影像准备
每种遥感卫星对地面覆盖范围不同,轨道不同,重访周期不同,拍摄时间、角度不同等等原因,还常受天气影响。因此根据实际需要使用的日期,来查询各景遥感影像是一件颇费周章的工作,一般需要向影像公司提前预定。实际工作中往往要求前后两期遥感影像对比,前后两期遥感影像对时间上的要求较为苛刻,因而这些工作往往经由熟悉遥感业务的高级技术人员执行。另外,遥感影像的购买、使用、存储需要考虑到保密工作,这一点也是需要谨慎对待。工作经验总结出Spot5、Rapideye有时因侧视角度过大原因,导致某些区域拉伸变形,尤其是高海拔山区部分;影像角度需要提前检查,侧视角度最佳保持在20以下。而较小侧视角可以保证邻近2景影像良好的接边,并能保证正射纠正后空间位置的准确性。
3.2遥感影像处理
3.2.1DOM及DEM数据准备通常,在条件良好的情况下,工作中使用1∶10000或更高精度的航片或是已经经过处理的高精度卫片作为DOM参考;但也可以使用的是1∶50000或1∶10000地形图作为参考。在实际工作中,我们往往会遇到DOM参考影像的空间分辨率不一致。在参考选用时,应该按照优先使用高精度DOM参考影像,然后再退而求其次的原则,保证校准的精度。一般地形图需要通过扫描形成DRG数据,在扫描图基础上进行逐公里网定位纠正处理,以达到精确的地理定位。DEM数据一般采用国家标准的1:50000DEM,或采用1∶10000、1∶50000矢量数据生成。DEM覆盖范围要大于遥感影像覆盖范围,这样才能保证遥感影像的有效纠正。
遥感卫星影像技术范文5
【关键词】遥感；滑坡灾害；应用；进展
遥感技术在滑坡灾害研究中的应用已被国家“十一五”科技支撑计划列为重点课题，以期利用遥感和GIS技术全面开展滑坡灾害的早期识别和风险评估。随着新型遥感技术和地面观测系统的发展，传感器收集全天候滑坡研究数据的能力也得到大幅度提升，此外，高分辨率影像技术的发展极大地丰富了滑坡灾害研究的手段。
1.遥感在滑坡灾害研究中的最新应用进展
1.1遥感在滑坡灾害研究中的发展特点
随着遥感技术的成熟，遥感数据的丰富度得到大幅度提升，近年来在滑坡灾害中的应用研究集中在制图、灾害监测、空间分析和灾害预测方面。遥感技术在滑坡研究中的应用也逐渐从单一资料分析向多数据、多时相复合分析靠拢，并从静态滑坡识别过渡到动态滑坡监测和滑坡信息获取，信息提取方式也由之前的视觉观察过渡到计算机自动获取。
1.2遥感技术在滑坡灾害研究中的应用内容
根据遥感技术在滑坡灾害研究中的应用目的，可以对其应用内容进行系统归纳分析：（1）用于滑坡体表面变化观察，传感器：航空摄影，方法/技术：通过扫描和地理参考数据，比对图像差异和设定阈值探查表面变化，如岩石、新植被覆盖等。（2）用于滑坡识别，传感器：航空相片，方法/技术：比较图像差异，校正图像配准。（3）用于滑坡体积计算，传感器：航空相片，方法/技术：利用不同时期的立体像对来提取三维模型。（4）用于滑坡敏感性制图，传感器：航空相片和地球观测卫星系统，方法/技术：综合航空相片和地球观测卫星系统成像数据进行滑坡敏感性制图。（5）用于滑坡灾害和滑坡风险评估，传感器：星载热量散发和反辐射仪，方法/技术：根据图像处理结果提取滑坡危险因素，进行敏感性制图。（6）用于滑坡探测，传感器：航空相片和高分辨率快鸟卫星，方法/技术：GPS监测和图像处理。（7）用于滑坡运动速率估算，传感器：星载散射计，方法/技术：雷达干涉成像。（8）用于观测滑坡地貌特征变化，传感器：航空相片和JERS卫星，方法/技术：航空相片解译和干涉测量。（9）用于滑坡地表变形监测，传感器：欧洲遥感卫星1号和欧洲遥感卫星2号，方法/技术：干涉测量。（10）用于滑坡体积计算，传感器：3D激光扫描仪，方法/技术：GPS定位和激光扫描[2-4]。
从上述列举的应用内容可以看出当前阶段遥感技术在滑坡灾害研究中的应用特点，在传感器应用方面，既存在单一航空相片解译，也存在多时像和立体像复合分析，在卫星影像方面，有多重影像技术，包括高分辨率影像和立体像等。在滑坡植被指数、土地覆盖类型等基本信息的基础上，结合高程数字模型技术和GIS空间分析模型技术，可以开展滑坡敏感性制图研究，这已成为滑坡调查和滑坡风险评估的主要手段。
2.支撑技术发展和应用
当前滑坡灾害研究热点是滑坡灾害风险评估和管理，这也是滑坡自然属性和社会属性高度结合之后的集中体现。滑坡风险评估的基础是空间数据获取的及时性和可靠性，因此，建立完善的滑坡信息数据库是分析滑坡因素和滑坡变形监测的关键。随着遥感技术的丰富和发展，其在滑坡灾害研究中的支撑作用日益显著，下面，本文将结合国内外研究新进展分析遥感技术在滑坡风险评估中的应用情况。
2.1基础地形数据分析
基础地形数据分析需要用到高程数字模型、数字地形模型和数字表面模型，数据生成方式除了数字线化地图内插值外，还有卫星立体像对、雷达、机载激光扫描、航空拍摄技术。遥感技术的发展促使地形数据生成手段的多样化，并使其逐渐成为地形数据的支撑技术。2001年美国太空总署研制的航天飞机雷达，使高程数字模型的地形模拟更见简易，数据信息的全球共享使航天飞机雷达成为全球滑坡灾害研究的重要数据信息来源。
2.2滑坡制图
滑坡制图与滑坡编录是同步进行的，指在某一区域，对滑坡的类型、体积、位置等信息进行详细如实的记录并制图表达。遥感卫星的大面积同步观测使某一区域的周期性观测成为可能，这也是区域滑坡动态编录的基础和理想数据来源。在遥感卫星滑坡编录过程中，需要用到滑坡的色调、纹理和阴影特征，或者利用水系变异、植被异常等因素来识别滑坡空间形态特征和空间分布情况[5]。多时相遥感影像技术可以实现动态数据更新，便于对滑坡变形进行实时探测。当前最常用的滑坡编录方法是高精度数字高程模型数据编录，此种方法基于高精度数字高程模型原则，利用高分辨率光学影像立体像对来生成高精度模型数据，在GIS的协助下，可将滑坡水文、地质等要素整合成一个完成的滑坡编录图。
2.3滑坡静态-动态制图
开展滑坡灾害预测和危险评估的基础是滑坡因素，Varnes于1994年的研究中，将滑坡因素归为两大类：内在因素（孕灾环境）和外在因素（诱发条件）。内在因素包括地貌、地质、植被覆盖、水文、气象等相对静态的因素，外在因素包括风化、侵蚀、震动、水位变动、人类活动等改变边坡应力条件和岩土体强度的动态因素。遥感技术在内在因素监测方面已形成一套成熟的技术体系，在动态因素方面，气象预报数据是遥感的主要信息来源，航空影像和高分辨率卫星在人类工程活动监测方面得到了广泛的应用。
2.4滑坡监测
滑坡监测是收集滑坡动态变化数据的过程，包括滑动位移、表面形态、滑移速度、边坡应力改变等，可以为有效评估滑坡危险性和预测滑动时间提供可靠的数据信息。近年来在滑坡监测方面，最常用的技术就是高分辨率和多波段遥感成像技术。
2.5承灾体制图
承灾体指某一区域内滑坡灾害的潜在影响因素，包括人口、工程施工、建筑、基础设施、环境等。承灾体的识别难度在于承灾体类型识别、数据获取、制图和间接损失预估。遥感技术的应用优势主要体现在静态承灾体的数据获取能力方面，包括静态基础设施、环境、建筑等，尤其是近几年来，城市建设速度加快，大规模工程建设施工，使地理图像的快速更新变得更加简捷。此外，利用高分辨率影像技术，结合实际调查，还可以补充承灾体影像识别的不足。
3.结束语
遥感技术在滑坡灾害研究中的应用已从静态、单一的资料分析转化为动态识别和复合数据监测分析，新的技术方法正在不断涌现，必将促进遥感技术在滑坡灾害研究中发挥更大的参考价值。 [科]
【参考文献】
[1]张蕾.卫星遥感资料在滑坡灾害防御中的应用[J].气象科技进展，2013，S1：34-40.
[2]高富，艾夕辉，段尚彪等.GPS、GIS技术在西庄河流域滑坡灾害研究中的应用[J].山地学报，2003，02：239-245.
[3]仇大海，蒋炜，牛海波等.遥感影像分辨率分析技术在滑坡研究中的应用[J].地质灾害与环境保护，2010，01：105-108.
遥感卫星影像技术范文6
关键词 高分辨率遥感；影像；城市绿地；信息提取
中图分类号 TP751 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）01-0151-01
近十几年来高分辨率遥感卫星的成功发射，标志着地球空间数据获取与处理技术新纪元的来临，它扩大了遥感的应用范围，提高了地理数据的更新速度，尤其是1 m空间分辨率的IKONOS卫星影像及0.61 m的QuickBird卫星影像降低密级可供商用，为遥感应用与推广起到了巨大的示范作用。城市绿化水平是衡量城市生态环境质量和平衡状况的主要标准。因此，收集城市的绿化信息非常重要。随着高分辨率传感器技术的发展，利用遥感手段将会获得更加丰富的地表景观信息。高分辨率遥感影像已成为城市绿地信息快速提取的主要数据源。如何充分应用高空间分辨率遥感影像具有重要意义。
1 高分辨率遥感影像的特性分析
1.1 高空间分辨率
米级亚米级分辨率带来了清晰的图像，目标物的形状依稀可见，影像中的地物尺寸、形状、结构和邻域关系得到更好的反映，人们感兴趣的大多数地物特征可以直接探测。高空间分辨率同时使得地物类型更加多样，纹理类型和纹理区域明显增多，纹理特征更具变异性，同一地物内部组成要素丰富的细节信息得到表征，使地物的光谱统计特征不稳定。同时，高空间分辨率也使得影像具有多尺度的特点，不同的尺度反映不同的信息内容和详细程度。
1.2 高时间分辨率
重复轨道周期缩短至1～3 d，并根据需要卫星能在穿轨方向上以一定的角度左右侧视，获取相邻轨道下星下点影像，从而使同地区成像时间间隔显著缩短，使其动态检测地表环境变化和人类活动成为可能。
1.3 光谱波段数减少
受信噪比和传输瓶颈限制，高分辨率商业卫星一般只包括1个高分辨率全色波段和4个低分辨率多光谱波段，光谱测量仅限在蓝、绿、红和近红外范围。
1.4 单幅影像数据量显著增加
高空间分辨率数据包含了精确的地理信息和高精度的地形信息，高空间分辨率数据所包含的数据量是相当于相同面积中低分辨率数据的10倍以上。
2 城市绿地信息提取研究进展
2.1 国内研究进展
近年来，我国很多的大中城市也逐渐开始检测城市绿地信息遥感动态。2003年，江苏省张家港市在国家级园林绿化城市的申报过程中，建成区绿地现状的调查采用了真彩色航空遥感影像技术，提出了航空影像绿地专题提取的一般步骤以及具体的提取方法。2004年，大庆市在快速提取绿地信息的过程中，采用的技术为多尺度分割，该技术侧重于影像的高分辨率以及城市中重要的景观绿地。
相关领域的学者也做了大量的研究。车生泉等[1]用TM数据和SPOT数据对上海市环线内城市绿地景观进行了分类研究。郭成轩等[2]也对广州市的绿地状况进行了研究，从宏观到微观2个方面实现了城市绿地的信息提取和精度分析。陈颖彪等[3]对绿地信息的提取采用了遥感和GIS相结合的技术，并以深圳市为例，对城市绿地特征的提取方法进行了研究与分析。李宝华等[4]在对开封市的绿地信息的提取中结合遥感和GIS技术。邓 光等[5]在对南京市的城市绿地信息进行提取的过程中，采用了亮度指数和垂直植被指数进行ETM+遥感影像城市绿地信息动态分析。陈永富等[6]采用的信息提取技术的特点为面向对象，利用该技术对退耕还林的遥感特征提取技术进行了研究。蒲 智等[7]在提取乌鲁木齐市的城市绿地信息的过程中，采用的技术为面向对象的多尺度分割技术。徐涵秋[8]对厦门市的植被变化进行了遥感动态分析，采用的技术为遥感影像融合算法。严海英[9]采用基于对象的分类技术，在高分辨率遥感影像的基础上，并结合乌鲁木齐市的QuickBird影像，进行了城市绿地信息的提取。杨宝龙等[10]以石家庄市为例，重点讨论了基于Quick Bird影像的城市绿地信息分级分类提取方法。吴 见等[11]采用光谱阈值和一种改进的基于边缘的算法对QuickBird多光谱影像分别进行一级、两级分割，并选取光谱、形状和纹理特征组成的特征空间对树冠信息进行了提取。
2.2 国外研究进展
国外在城市绿地信息提取方面进行了较多的研究。Singh[12]早在1989年就将城市遥感的主要方法总结为以下几类，分别为多时相复合法、植被指数法、影像差值/比值法、分类后对比法、主成分分析法和变换向量分析等。
3 结语
城市可持续发展维系的重要因素是城市绿地。对高分辨率卫星影像及其信息提取方法进行应用，可对城市绿地资源的动态发展趋势进行及时准确的掌握，利于城市规划部门进行宏观调控与科学决策，为城市环境质量的改善提供有益的参考，从而提供有效的基础数据和决策支持促进生态城市的建设[12]。面向对象的影像分析技术与多尺度分割技术不仅有效地对分辨率遥感影像数据中快速提取信息
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（上接第151页）
等难题进行了解决，也提供了新的思路，促进了高端专题信息的快速提取。对现有的城市绿地信息提取方法进行总结，对于完善现有的技术方法并在此基础上发展更多先进的绿地信息提取手段具有十分积极的意义，同时必也将推动我国遥感技术运用的进一步发展。
4 参考文献
[1] 车生泉，宋永昌.城市绿地景观卫星遥感信息解译——以上海市为例[J].城市环境与城市生态，2001，14（2）：10-12.
[2] 郭成轩，耿坚伟.基于TM影像的城市生态绿地格局分析与评价[J].国土资源遥感，2003，57（3）：33-36.
[3] 陈颖彪，吴志峰，程炯，等.遥感与GIS支持下的城市绿地信息提取方法研究——以深圳市为例[J].生态环境，2004，13（3）：362-364.
[4] 李宝华，孟华.基于TM影像的开封市绿地信息提取研究[J].泰山学院学报，2005，27（6）：94-98.
[5] 邓光，田庆久，李明诗.基于ETM+遥感影像的南京市城市绿地的动态监测[J].应用技术，2005（5）：22-24.
[6] 陈永富，黄建文，鞠洪波.面向对象的退耕还林造林效果遥感特征提取技术研究[J].林业资源管理，2006，4（2）：57-61.
[7] 蒲智，刘萍，杨辽，等.面向对象技术在城市绿地信息提取中的应用[J].福建林业科技，2006，33（1）：40-44.
[8] 徐涵秋.环厦门海域水色变化的多光谱多时相遥感分析[J].环境科学学报，2006，26（7）：1209-1218.
[9] 严海英.基于对象的城市绿地信息提取技术的研究[J].地理空间信息，2008，6（2）：9-11.
[10] 杨宝龙，夏斌，冯里涛，等.QuickBird影像在城市绿地信息提取中的应用——以石家庄市为例[J].安徽农业科学，2009，37（3）：1220-1222.
