采购遥感卫星影像需要注意的问题
遥感卫星影像数据采购知识要素
北京揽宇方圆信息技术有限公司(一）遥感卫星数据类型有哪些？北京揽宇方圆卫星公司可提供多种遥感数据类型供用户选择，目前来说是国内遥感数据最多的遥感数据中心，分辨率从0.3米到30米的光学卫星影像，还有各种极化方式的雷达卫星影像，高光谱卫星影像，还有解密的1960年至1980年的锁眼卫星影像，根据自己的情况来定，也可以把自己的卫星数据需求告诉我们，给您推荐合适的卫星数据类型。
如果您想获取高程信息DEM、DLG等信息，需要购买的就是卫星影像立体像对数据，并不是所有卫星都有立体像对哦。
(二）遥感卫星数据影像有哪些级别？卫星公司北京揽宇方圆销售的都是1A级别原始卫星影像，光学卫星影像原始数据都是以全色+多光谱捆绑形式提供，卫星影像一般可以经过一定的处理，形成各级别的影像数据，不同的级别可以针对不同的用户需求，在订购时需特别注意。
*名词（全色就是黑白数据，多光谱是指红绿蓝近红外）（三）遥感卫星数据影有没有最小数量起订的说法？北京揽宇方圆提醒您在购买卫星影像时，都要确认购买面积大小或景数。
对于高分辨率影像来说，一般是按面积大小来计算，单位为平方公里。
但是往往有个最小购买面积，例如，WorldView影像的存档数据最低起购面积为25平方公里，且需要满足四边形两边相距大于等于5公里；而中低分辨率影像则往往按景数来计算，景是一幅卫星影像的通俗讲法，例如，一景高分一号卫星影像，范围大小为32.5×32.5公里。
（四）遥感卫星存档数据是指什么？北京揽宇方圆详解遥感卫星存档数据：是指先前卫星已经拍摄过的某区域的影像数据，已存档在数据库中，是现成品。
该种影像的购买价格相对较低，订购时间较快。
但是订购前需要对既定需求区域做出确认，即确认所需区域是否有卫星影像数据存档、卫星影像存档数据的拍摄时间、拍摄质量（包含了云量、拍摄倾角等因素）等。
（五）遥感卫星编程数据是什么意思?北京揽宇方圆遥感公司对遥感卫星编程数据的解释是指地面编程控制卫星对需求区域拍摄最新的影像，可以让用户得到需求区域最新的影像。
测绘技术中的遥感影像常见问题解答
测绘技术中的遥感影像常见问题解答随着科技的不断发展，遥感技术在测绘领域中起着越来越重要的作用。
遥感影像作为一种获取地表信息的重要工具，被广泛应用于城市规划、农业监测、资源调查和环境监测等领域。
然而，由于遥感影像的特殊性和复杂性，常常会遇到一些问题和困惑。
本文将针对测绘技术中的遥感影像常见问题进行解答，帮助读者更好地理解和应用遥感影像技术。
什么是遥感影像？遥感影像是通过无人机、卫星等各种遥感平台获取的地面物体的图像。
它是地球表面物体的光谱信息在遥感平台上获得的影像显示。
通过遥感影像，我们可以了解地表的地貌、地物、植被、水体等信息，是进行地理空间分析的重要数据源。
如何获取遥感影像？遥感影像的获取主要通过卫星、航空摄影和无人机等遥感平台实现。
卫星遥感是指利用人造卫星对地面进行观测和监测的技术。
航空摄影是指通过载人飞机或无人机进行航空摄影测量。
无人机遥感是指利用无人机进行地面的空中测量和图像获取。
常见的遥感影像分辨率有哪些？遥感影像的分辨率是指影像中一个像素所代表的地面实际长度或面积大小。
常见的遥感影像分辨率有低分辨率、中分辨率和高分辨率三种。
低分辨率一般大于30米，中分辨率在10到30米之间，高分辨率一般在10米以下。
分辨率越高，表示影像中的地面细节越清晰，对地物的辨识度也越高。
在遥感影像中如何进行地物分类？地物分类是指通过遥感影像对地表上的不同地物进行区分和分类。
常见的地物分类方法包括基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类是将遥感影像像元根据不同的光谱特征进行分类，例如NDVI（归一化植被指数）可以用于分辨植被和非植被区域。
基于对象的分类是将遥感影像中的像元按照一定的规则或算法进行分组，形成具有一定空间连续性的地物对象。
如何进行遥感影像的几何校正？遥感影像的几何校正是指将采集到的遥感影像与地理坐标系统进行对应，使其具有地面坐标和比例尺的几何定位信息。
常见的几何校正方法包括地面控制点法、边界线法和地形匹配法。
遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法
遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法现如今，遥感技术在地球科学、环境保护、城市规划等领域发挥着重要作用。
遥感卫星影像作为遥感数据的主要来源，其处理过程中常常会遇到一些困扰，本文将探讨其中的常见问题及相应解决方法。
1. 影像纠正问题遥感卫星拍摄的影像受到地球自转、地形起伏以及大气等因素的影响，容易产生图像畸变和色差问题。
针对这一问题，可以采用几何校正和辐射校正等方法来进行纠正。
几何校正主要包括地形校正和几何校正。
地形校正主要针对山区等地形复杂情况下产生的图像投影问题，可以通过数字高程模型（DEM）来解决。
几何校正则主要通过地面控制点的选取和几何模型的建立来校正影像的几何形态。
辐射校正则是针对大气影响导致的辐射畸变问题。
可以利用大气传输模型进行辐射校正，消除大气因素对影像的影响。
此外，还可以利用地面参考反射率进行光谱校正，在不同地物上分别测量反射光谱线进行标定。
2. 影像预处理问题影像的预处理是遥感图像处理的重要环节，可以帮助提取出感兴趣的信息。
然而，预处理过程中常常会遇到图像噪声、云状阴影和云覆盖等问题。
图像噪声主要由传感器本身以及数据传输和存储等过程中引入的噪声造成。
为了降低噪声的影响，可以采用滤波器等方法进行去噪处理。
常用的滤波器有均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
云状阴影和云覆盖问题是由云层导致的。
对于云状阴影问题，可以通过校正云覆盖所造成的辐射变化进行修复。
对于云覆盖问题，可以利用多个相邻时刻的影像数据进行云去除，或者采用云检测算法进行自动云剔除。
3. 影像分类问题影像分类是遥感影像处理中的关键任务，可以帮助我们从大规模遥感影像中提取出感兴趣的地物信息。
然而，影像分类过程中常常会遇到地物混合、类别划分不清等问题。
地物混合问题主要由遥感影像中地物覆盖范围重叠较多导致的。
为了解决地物混合问题，可以运用混合像元分解算法将像元分解为纯度更高的子像元，从而更好地反映地物的实际分布。
类别划分不清问题主要由地物间相似性较高导致的。
卫星影像数据购买注意事项
遥感影像数据卫星影像数据购买攻略遥感影像-记北京揽宇方圆中国专业遥感影像数据服务产业的优质品牌北京揽宇方圆信息技术有限公司是中国领先的空间信息技术服务商，公司主营遥感影像数据获取和遥感影像数据处理，公司代理全球主流高分卫星20颗光学卫星2颗雷达卫星1颗美国侦查卫星，worldview3卫星最高分辨率达到0.3米。
北京揽宇方圆的影像数据贯穿中国1960年－2015年的实时影像数据，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。
北京揽宇方圆拥有国内知名的顾问团队和商业网络。
北京揽宇方圆已有中国固定企事业用户单位1800多家，每年向这些用户提供境内外pleiades、WorldView、Alos、spot等卫星影像数据服务，并承担了与之相关的数据增值服务项目。
一、卫星类型（1）光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、landsat5(tm)、landsat(etm)、rapideye、alos、资源三号、高分一号、高分二号。
（2）雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2（3）侦查卫星：美国锁眼卫星全系例（1960－1980）二、卫星分辨率（1）0.3米：worldview3（2）0.4米：worldview3、worldview2、geoeye（3）0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades（4）0.6米：quickbird、锁眼卫星（5）1米：ikonos(6)1.5米：spot6、锁眼卫星(7)2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号、锁眼卫星（8）5米:spot5、rapideye、锁眼卫星(9)10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1(10)15米:landsat5(tm)、landsat(etm)三、卫星国籍(1)美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星(2)法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6(3)中国：资源三号、高分一号、锁眼卫星(4)德国：terrasar-x、rapideye(5)加拿大：radarsat-2(6)日本：alos。
卫星遥感影像质量保障措施
卫星遥感影像质量保障措施卫星遥感影像质量保障措施摘要：随着卫星遥感技术的不断发展，卫星遥感影像在农业、地质、气象等领域的应用越来越广泛。
然而，由于卫星遥感影像的获取和处理都受到环境、设备和人为因素的影响，因此，在保障卫星遥感影像质量方面需要采取一系列的措施，以确保影像数据的准确性、可靠性和有效性。
本文将从标定准确性与一致性、数据可靠性、处理流程、数据传输和存储等五个方面对卫星遥感影像的质量保障措施进行详细的阐述，希望对卫星遥感影像质量的保障工作提供参考。
1. 引言卫星遥感影像是通过卫星对地面进行观测和监测得到的影像数据，具有广泛的应用领域和重要的科学价值。
然而，卫星遥感影像的质量受到多种因素的影响，如传感器性能、数据传输过程中的噪声干扰、数据处理过程中的误差等，因此，保障卫星遥感影像的质量对于确保影像数据的准确性和可靠性至关重要。
2. 标定准确性与一致性卫星遥感影像的标定准确性和一致性是保障影像质量的关键因素。
标定准确性包括传感器的辐射和几何定标，传感器的辐射定标是指通过对已知光辐射源的测量得到传感器的辐射响应函数，用于将观测到的辐射信号转化为辐射通量。
几何定标是指确定传感器观测到的地球表面上一个点的位置和方位信息，以确保影像数据的地理位置准确和影像之间的一致性。
针对标定准确性和一致性的要求，需要采取以下措施：- 精确的辐射源定标：对于可见光和红外传感器，需要采用高精度的辐射源进行定标，以确保辐射信号的准确性。
- 地面控制点的选择：选择标高和形态明显、易于辨识的地面控制点进行几何定标，以提高位置信息的准确性和一致性。
- 连续的定标和验证：定期对传感器进行定标和验证，确保传感器的准确性和稳定性，保证数据的一致性。
3. 数据可靠性数据的可靠性是保障卫星遥感影像质量的重要方面。
数据可靠性包括数据的精度、精确性和一致性。
数据的精度是指数据中包含的信息与实际情况的符合程度；精确性是指数据的测量误差的大小；一致性是指数据在时间和空间范围内的稳定性和一致性。
购买遥感卫星影像流程指南(北京揽宇方圆)
购买卫星影像-选择北京揽宇方圆北京揽宇方圆信息技术有限公司,是一家专业从事基于卫星遥感影像数据服务公司，卫星影像数据资源丰富，有200多颗卫星影像数据资源，影像数据覆盖1960年至今，满足各行各业遥感卫星影像需求。
北京揽宇方圆公司是国家遥感行业的高新技术企业和国家A级纳税人，遥感卫星影像技术服务ISO9000认证。
北京揽宇方圆是遥感行业一个老牌卫星数据公司，拥有10多项自主产权的遥感卫星影像处理软件，技术工程师有多年国家大型遥感项目工作经验及专业能力，可提供性价比高的高分辨率卫星遥感数据以及相应的数据加工增值处理服务。
选择卫星数据源一、卫星类型(1)光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、北京二号、高景一号、资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、环境卫星。
(2)雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星(3)侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980)(4)高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星二、卫星分辨率(1)0.3米：worldview3、worldview4(2)0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A(3)0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号(4)0.6米：quickbird、锁眼卫星(5)1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号(6)1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星(7)2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星(8)5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米(9)10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星(10)15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米三、卫星国籍(1)美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星(2)法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6(3)中国：资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号等(4)德国：terrasar-x、rapideye(5)加拿大：radarsat-2四、卫星发射年份(1)1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米)(2)1980-1990年：landsat5(tm)、spot1(3)1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos(4)2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos(5)2010-：spot6、spot7、资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星卫星影像价格及购买规则分辨率存档原始影像编程原始影像预处理备注元/平方公里元/平方公里元/平方公里0.3米卫星影像标准四个多光谱33055050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.3米卫星影像标准八个多光谱42069050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.4米卫星影像标准四个多光谱22024450存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.4米卫星影像标准八个多光谱33038050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.5米卫星影像标准四个多光谱19522050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.5米卫星影像标准八个多光谱31034050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.7米kompsat12816850存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.7米DEIMOS12816850存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.8米IKONOS128无50存档25平方公里起订；编程100平方公里起订1米kompsat10014050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订1.5米spot6/spot7卫星20258存档250平方公里起订；编程500平方公里起订4米PLANET卫星12无8300平方公里起订5米RAPIDEY卫星12158存档500平方公里起订；编程500平方公里起订SPOT1-5卫星SPOT卫星分国内站和国外站接收价格，国外站接收按平方公里核算，国内站按景销售，中国是2002年建立SPOT接收站的，也就是2002年以前的SPOT数据，都是存在国外站，具体SOPT价格，咨询客服。
购买遥感卫星影像数据的注意事项
北京揽宇方圆信息技术有限公司（1）合格数据定义存档数据：以客户的需求与实际数据质量结合考虑推荐，如果客户觉得可用，那就是合格数据。
总的来说，订购范围内的数据侧视角度小于30度，整体云量小于20%即为比较好的数据。
单片编程数据：可选择订购侧视角度在0-20度或0-30度之间的数据，订购范围内数据整体云量不大于15%，这是单片编程合格数据的标准。
立体编程数据：立体像对数据由两张片子组成，一个侧视角度在几度左右，另外一个片子的侧视角度在三十几度，是为了满足立体测图的需要，因此无法硬性规定侧视角度，但是云量是有标准的：订购范围内每个像对的云量不大于15%。
(2)原始数据订购注意事项重采样方式：全色增强（对应融合产品）/4×4CC(对应捆绑或全色产品)数据位深：16位（对应动态范围调整方式为否）/8位（对应动态范围调整方式为是）产品介质：DVD文件格式：Geotiff投影方式：UTM地球模型：WGS84分片：16×16K与客户确认：可分批交货/不可分批交货销售建议a)目标客户国土、测绘、规划、地矿、水利、石油、电力、环保、农业、林业、海洋、城市管理、公共安全、交通（公路，铁路，水运、航空）、旅游、高校、自然灾害等等，可以这么说，凡是有信息化的地方，都是有需求的。
第一步：卫星原始数据需求初步确认。
根据客户的具体需求（数据的用途等），可以确定客户是需要单片数据还是立体数据？需要哪种数据类型？编程还是存档？第二步：数据加工处理需求初步确认。
根据客户的具体需求及单位的技术实力，可以基本确认客户是否需要我们做数据处理。
第三步：外业测绘需求初步确认。
如果需要做数据加工处理，那么就要确认客户是否有可用的控制点或地形图、DEM等控制资料。
如果客户那没有这些资料，那么即可确认外业做控制的需求了。
第四步：制作纸质挂图需求初步确认。
第五步：制作报价方案。
确认完以上4项初步需求后，根据客户的具体需求，我们即可为客户提供一份详细的报价方案。
卫星遥感图像处理的常见问题与解决方法
卫星遥感图像处理的常见问题与解决方法卫星遥感图像处理是一种重要的技术手段，广泛应用于气象、农业、环境保护等领域。
然而，在进行卫星遥感图像处理时，常常会遇到一些问题，如图像质量不佳、图像配准困难等。
本文将介绍卫星遥感图像处理的常见问题，并提供解决方法。
首先，卫星遥感图像处理中常见的问题之一是图像质量不佳。
图像质量不佳可能由于多种因素引起，如大气扰动、云覆盖等。
针对这一问题，可以通过以下方法进行解决：1. 多源影像融合：通过融合多个来源的影像数据，可以减少图像中的噪声和伪迹，提高图像质量。
2. 大气校正：利用气象数据对图像进行大气校正，消除大气扰动引起的影响，提高图像的质量。
3. 云去除：利用云检测算法对图像中的云覆盖进行识别和去除，减少图像质量受云覆盖的影响。
其次，卫星遥感图像处理中常见的问题之二是图像配准困难。
图像配准是将多幅不同时间、不同传感器拍摄的图像进行几何变换，使它们在同一坐标系下对齐的过程。
在进行图像配准时，常常会遇到一些困难，如不同图像间的空间分辨率不匹配、光学畸变等。
下面是解决图像配准困难的方法：1. 特征提取和匹配：通过提取图像中的特征点，并进行特征匹配，从而找到不同图像间的共同点，进而进行几何变换。
2. 特征增强和改进算法：针对图像质量较低的情况，可以利用图像增强算法，如直方图均衡化、多尺度变换等方法，提高图像的质量和可配准性。
3. 模型辅助配准：利用地理信息系统(GIS)数据或数字高程模型(DEM)等先验信息，辅助图像配准，提高配准的精度和稳定性。
此外，卫星遥感图像处理中还常见一些其他问题，如影像解译、分类等。
解决这些问题的方法如下：1. 影像解译：对于复杂的卫星遥感图像，可以借助机器学习算法进行影像解译，如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等，提高解译的准确性和效率。
2. 分类：图像分类是将遥感图像按照其特定属性划分为不同类别的过程。
常见的分类算法包括最大似然分类、K均值聚类、决策树等。
遥感图像处理中常见问题与纠正技巧
遥感图像处理中常见问题与纠正技巧遥感技术已经成为现代地理信息系统（GIS）中不可或缺的一部分。
通过使用航空和卫星传感器捕获的高空间、光谱分辨率的遥感图像，我们可以获取地球表面的丰富信息，从而帮助我们了解地球上的自然和人为特征。
然而，在进行遥感图像处理时，我们可能会遇到一些常见的问题。
本文将探讨这些问题并提出相应的纠正技巧。
首先，常见的问题之一是图像噪声。
由于外部和内部因素的影响，遥感图像可能包含不同类型的噪声，如高斯噪声、斑点噪声和条纹噪声。
为了减少噪声的影响，可以使用滤波器技术。
其中，高斯滤波器广泛应用于平滑图像并减少高斯噪声，而中值滤波器则可以有效消除斑点噪声。
此外，在处理条纹噪声时，可以考虑使用频域滤波器。
其次，另一个常见的问题是图像偏移。
由于传感器和地球表面之间的空间关系，图像可能会发生平移、旋转和缩放等偏移。
为了纠正这些偏移，可以使用图像配准技术。
其中，特征匹配和相位相关是常用的配准方法。
特征匹配基于提取并匹配图像间的特征点，而相位相关则通过计算频谱相关性来实现精确配准。
通过配准，我们可以将不同角度和尺寸的图像对齐，并获得基于地球参考系统的准确结果。
此外，遥感图像中的大气扰动也常常引起问题。
大气扰动包括大气透射和云覆盖等因素，会导致图像的亮度和对比度等参数发生变化。
针对这些问题，我们可以使用大气校正技术。
大气校正的核心是估计大气透射率，可以通过模型或实地大气测量来实现。
校正后的图像将更好地反映地表特征并提高信息提取的准确性。
最后，可能会遇到的另一个问题是图像分割。
图像分割是将图像划分为具有相似特征的区域的过程。
然而，由于复杂的地面覆盖和光谱混合，图像分割可能变得困难。
在解决这个问题时，可以采用基于阈值的方法、基于区域的方法和基于边缘的方法。
此外，基于机器学习和人工智能的方法，如支持向量机和深度学习，也在图像分割中发挥着越来越重要的作用。
总结起来，遥感图像处理中常见的问题包括图像噪声、图像偏移、大气扰动和图像分割等。
遥感图像分类中常见问题的解决方法与技巧
遥感图像分类中常见问题的解决方法与技巧遥感图像分类是利用遥感技术和图像处理方法对卫星或飞机获取的图像进行解析和分类的过程。
它在农业、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
然而，在进行遥感图像分类时，常会面临一些问题，如数据预处理、特征提取和分类器选择等方面的困扰。
本文将针对遥感图像分类中常见问题提供一些解决方法与技巧。
一、数据预处理数据预处理是遥感图像分类的前提工作，对数据进行清洗、校正和去噪等处理，可以提高分类结果的准确性。
在进行数据预处理时，可以考虑以下几个方面：1. 图像增强遥感图像存在云、阴影和散斑等现象，会影响图像的质量。
通过使用增强算法，如直方图均衡化、高斯滤波等，可以改善图像的视觉效果和图像质量，从而提高分类的准确性。
2. 边缘检测边缘是图像中的重要特征之一，能够提取目标的形状和纹理信息。
通过边缘检测算法，如Canny算子、Sobel算子等，可以较好地提取图像的边缘特征，为后续的特征提取和分类器选择提供有力支持。
3. 归一化遥感图像具有多波段的特点，不同波段的像素值范围和分布不同。
对于遥感图像分类来说，波段间的差异会导致分类器的偏向，因此需要进行归一化处理，将不同波段调整到相同的尺度，以保证分类的准确性。
二、特征提取特征提取是遥感图像分类中关键的一步，决定了分类结果的好坏。
在进行特征提取时，可以采用以下几个常用的方法：1. 主成分分析（PCA）PCA是一种常用的降维算法，可以将高维的遥感图像数据降低到较低的维度。
通过PCA可以提取出具有最大方差的主成分特征，保留了原始信息的同时降低了数据的维度，提高了分类器的性能。
2. 尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种图像局部特征提取算法，不受图像旋转、缩放和平移等影响。
通过SIFT可以提取出图像中的关键点和特征描述符，具有较强的鲁棒性和独立性，适用于不同尺度和视角的图像分类任务。
3. 深度学习特征近年来，深度学习在图像分类领域取得了重大突破。
如何选购遥感卫星影像数据法则
北京揽宇方圆信息技术有限公司挑选遥感卫星影像数据的十大方法和卫星影像购买流程十多年前，我们对卫星影像的了解仅限于电视上天气预报的气象云图，随着一颗名叫IKONOS的商业遥感卫星成功发射，这种认识突破了。
此卫星居然可从四百公里以外的太空向我们发送栩栩如生的埃及金字塔及旧金山金门大桥图像。
很快，卫星影像开始在全球范围内得以广泛应用，高分光学卫星影像的黄金时代来临了。
然而，光学卫星越来越多，影像越来越来越丰富，作为卫星灵魂的传感器亦五花八门，亮瞎了我们的双眼。
如此一来，挑选卫星影像的关键是什么呢？关键一、分辨率我们将此项排在全文的第一位，足以见得其重要程度。
理论上讲，分辨率可指多个参数，分辨率越高越来越能满足多行业的应用需求。
分辨率包括空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，分类能力就越强。
时间分辨率指卫星需要多久才能回访同一目标物，即回访能力或周期。
空间分辨率指扫描影像中能够分辨的最小面积，空间分辨率数值在地面上的实际尺寸称为地面分辨率，如果影像的空间分辨率为1米，意思就是每个像素点所对应的地面上的实际大小为1m*1m，如果影像的空间分辨率为5米，意思就是每个像素点所对应的地面上的实际大小为5m* 5m。
地面采样间隔由地物的几何形状决定，但最终都被重采样成同样的分辨率。
将影像缩小一定程度，高分影像和中分影像视觉效果是一样的。
然而，将影像放大到一定程度时，区别就明显了，分辨率为1米的影像呈现出更多细节特征，而分辨率为5米的影像却不能。
如下图：星下点影像采集，也就是说卫星传感器垂直拍摄目标区，对于高分辨率影像来说，这是一种理想的拍摄状态，但实际拍摄中很难实现。
因为传感器采集影像时总会有一定的倾斜度，但正是由于这种灵活性提升了重访效率，甚至对有的卫星来说，还能进行用于创建3D模型的立体影像的采集。
卫星运营商可能将此倾斜角度报告为“高度角（elevation angle）”或“侧摆角（off-nadir angle）”，当高度角为90°时，卫星垂直拍摄，此时侧摆角为0°。
测绘技术中的遥感影像处理常见问题解答
测绘技术中的遥感影像处理常见问题解答遥感技术在测绘领域中扮演着重要的角色。
通过对遥感影像的处理与分析，可以获取大范围地表信息，为地质、环境、农业等领域的研究和决策提供支持。
然而，在使用遥感影像进行测绘时，常常会遇到一些问题。
本文将针对这些常见问题进行解答，帮助读者更好地应用遥感技术。
一、遥感影像的预处理步骤遥感影像的预处理是遥感技术处理的第一步，也是最关键的一步。
常见的预处理步骤包括辐射定标、大气校正、几何校正和图像拼接。
辐射定标是将数字影像转化为能量值，通常通过卫星的辐射传感器的参数进行计算。
大气校正主要是消除大气散射对影像的影响，常用的方法有大气模型法和光谱反射率法。
几何校正是将影像与地面真实坐标建立联系，以保证影像的地理信息的准确性。
图像拼接是将多个不连续的影像拼接成一个连续的影像，以获取更大范围的地表信息。
二、影像分类与目标提取影像分类和目标提取是遥感影像处理的重要任务。
常见的方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类是通过训练样本来识别不同类别的地物，例如土地利用类型。
非监督分类则是根据影像的统计特征将像素分为不同的类别。
目标提取则是通过特定的算法和技术从影像中提取相关的目标，例如建筑物、道路和河流等。
目标提取的主要挑战在于遥感影像通常具有复杂的背景和噪声，因此需要合适的算法进行处理。
三、遥感影像的变换与增强遥感影像的变换与增强可以提高影像的可视化效果和特征提取能力。
常见的变换和增强方法包括直方图均衡化、主成分分析、维纳滤波和小波变换等。
直方图均衡化是一种常用的增强方法，通过调整图像的灰度分布，增强图像的对比度。
主成分分析则是将原始影像转化为几个无关的主成分图像，可以减少冗余信息和噪声。
维纳滤波是一种经典的图像恢复方法，可以消除影像中的模糊和噪声。
小波变换则是一种多尺度的分析方法，可以提取不同频率的细节信息。
四、影像融合与特征提取影像融合是将来自不同传感器或不同波段的影像信息融合成一幅单一的影像，以获得更多细节和全面的地表信息。
测绘技术中的遥感影像处理流程常见问题解答
测绘技术中的遥感影像处理流程常见问题解答导语：随着科技发展的进步，遥感技术在测绘领域中扮演着日益重要的角色。
遥感影像处理流程是遥感测绘的核心环节，但也存在一些常见问题。
本文将针对这些问题进行解答，以帮助读者更好地了解遥感影像处理流程。
一、什么是遥感影像处理流程？遥感影像处理流程是对获取的遥感影像进行预处理、数据提取和分析的一系列操作。
它包括预处理、影像分类与解译、特征提取与分析等环节，以获得所需的地理信息和数据。
遥感影像处理流程的目的是利用遥感影像来获取地物和环境信息，为测绘工作提供数据支持。
二、遥感影像处理流程中的常见问题1. 遥感影像的质量如何影响处理结果？遥感影像的质量对处理结果有着重要的影响。
质量较差的遥感影像可能会导致数据失真、噪点过多等问题，影响后续的数据提取和分析。
因此，在进行遥感影像处理之前，需要对影像质量进行评估，选择质量良好的影像进行处理。
2. 遥感影像预处理中的常见操作有哪些？遥感影像预处理是遥感影像处理流程的首要环节，常见操作包括辐射定标、几何校正、大气校正等。
辐射定标是将数字影像转换为物理量的过程，几何校正是对影像进行几何畸变矫正，而大气校正则是将影响影像质量的大气因素进行校正。
3. 影像分类与解译的方法有哪些？影像分类与解译是遥感影像处理流程中的重要环节，常用的方法有监督分类和非监督分类。
监督分类是基于已知类别样本进行分类，而非监督分类则是根据数据内在的统计特性进行分类。
此外，还有基于对象的分类方法，将影像分割为不同对象，再进行分类。
4. 特征提取与分析的常见方法有哪些？特征提取与分析是进一步利用遥感影像进行地物和环境信息提取的环节。
常见的方法包括形态学操作、纹理特征分析、空间数据挖掘等。
形态学操作可以用来提取影像中的边缘、线条、区域等特征，纹理特征分析则是利用图像中的纹理信息进行地物分类。
三、遥感影像处理流程常见问题的解答1. 如何评估遥感影像的质量？评估遥感影像的质量可以从影像分辨率、光谱质量、几何精度、大气纠正等方面进行。
使用卫星遥感技术进行测绘的方法和注意事项
使用卫星遥感技术进行测绘的方法和注意事项卫星遥感技术是一种高效、准确的测绘方法，通过卫星获取地球表面的图像和数据，可以帮助我们了解地球上各种地理现象和资源分布。
本文将从数据获取、图像处理和应用注意事项三个方面探讨卫星遥感技术在测绘中的方法和注意事项。
首先，卫星遥感技术的数据获取是整个测绘过程的重要环节。
卫星通过搭载高分辨率的传感器，可以捕捉到地球表面的各种信息。
在数据获取方面，需要注意以下几点。
首先，选择合适的卫星和传感器。
不同的卫星和传感器具有不同的分辨率和成像能力，选择合适的卫星和传感器可以提高数据的质量和准确性。
其次，确定数据采集时间。
地球上的地理现象和资源分布随时间变化，选择合适的采集时间可以获取到最新和最准确的数据。
再次，考虑地理位置和地形条件。
山区、沙漠等地形条件可能会对数据采集产生影响，需要结合地理位置和地形条件进行适当调整。
其次，对采集到的卫星遥感图像进行处理和解译。
图像处理是将卫星遥感图像转化为可视化的地图或其他形式的图形输出的过程。
首先，校正卫星图像。
由于卫星传感器的几何形变和大气干扰等因素可能会影响到卫星图像的精度，需要对图像进行几何校正和大气校正，以提高图像的准确性。
其次，进行图像分类和解译。
根据需要，可以将图像进行分类，识别出不同的地理现象和资源分布。
图像解译可以利用监督分类方法、无监督分类方法等进行。
最后，根据卫星遥感数据进行测绘应用时需要注意以下几点。
首先，确保数据的准确性和精度。
卫星遥感数据虽然可以提供大范围的地理信息，但在进行具体测绘应用时，需要对数据进行精度评定和精度控制，确保测绘结果的准确性。
其次，结合实地调查和其他数据源进行验证。
卫星遥感数据是一种遥感观测手段，有时候需要与实地调查数据和其他数据源进行结合验证，以确保测绘结果的可靠性。
再次，注意数据的使用范围和局限性。
卫星遥感数据虽然可以提供广泛的地理信息，但由于传感器分辨率、地球大气干扰等因素的限制，不是所有类型和尺度的地理现象和资源分布都可以用卫星遥感数据来测绘，需要在使用时注意数据的适用范围和局限性。
遥感图像分类技术的使用注意事项与常见问题解析
遥感图像分类技术的使用注意事项与常见问题解析遥感图像分类技术是一种利用遥感图像进行地物分类的方法，可以广泛应用于土地利用、环境监测、农业、气象等领域。
然而，在使用这项技术时，需要注意一些事项，同时常见问题的解析也是必不可少的。
首先，我们需要了解遥感图像分类技术的基本原理。
这项技术基于遥感图像中物体的光谱、空间和时序特征，利用计算机算法将图像中的像素点进行分类，并将其归类到不同的地物类别中。
因此，在使用该技术时，首先需要清楚地物类别的定义和特征，以便正确分类。
另外，使用遥感图像分类技术时，需要注意以下几个方面。
首先，要选择适当的遥感图像数据。
不同的遥感传感器获得的图像数据可能具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。
因此，在进行图像分类之前，需要根据具体应用需求选择合适的图像数据，以确保能够获取准确的分类结果。
其次，要进行合适的预处理。
遥感图像常常受到大气、地表反射特性以及噪声等因素的影响，因此，在进行图像分类之前，需要进行预处理，包括大气校正、辐射校正、去噪等。
预处理能够提高图像的质量，从而提高分类的精度。
然后，要选择适当的分类算法。
常见的遥感图像分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。
选择合适的分类算法需要考虑数据的特点、分类任务的要求以及计算资源的限制。
此外，还可以考虑采用集成学习等方法来提高分类的精度。
此外，在使用遥感图像分类技术时，也会遇到一些常见问题，下面将解析其中几个问题。
问题一：分类结果不准确可能原因及解决方法：1. 数据质量差：首先检查图像质量，包括数据遗漏、分辨率问题等。
如果发现数据质量差，可以尝试重新获取高质量的图像数据。
2. 特征提取不准确：特征提取是分类的重要步骤，可能出现特征提取不准确的情况。
可以尝试不同的特征提取方法，以提高分类准确度。
3. 分类算法选择不合适：不同的分类算法适用于不同的数据和分类任务。
如果分类结果不准确，可以尝试使用其他分类算法进行比较。
使用测绘技术进行遥感影像处理的注意事项
使用测绘技术进行遥感影像处理的注意事项遥感影像处理是利用测绘技术对遥感影像进行处理和分析的过程。
测绘技术在遥感影像处理中扮演着重要的角色，它可以帮助我们更好地理解和利用遥感数据。
然而，在进行遥感影像处理时，我们需要注意一些事项，以确保获得准确和可靠的结果。
本文将讨论有关使用测绘技术进行遥感影像处理的注意事项。
首先，我们需要确保遥感影像的几何校正和辐射校正。
几何校正是将遥感影像的像素坐标转换为地理坐标系下的地理坐标，以便进行后续的空间分析。
辐射校正是根据遥感影像接收机的特性，将原始数字信号转换为可比较和可解释的辐射亮度。
几何校正和辐射校正是遥感影像处理的基础，对于后续的分析和应用至关重要。
其次，我们需要注意遥感影像的分辨率和图像质量。
分辨率是指遥感影像中可以识别的最小对象的大小。
高分辨率的遥感影像可以提供更详细的信息，但也需要更大的存储空间和计算能力。
图像质量涉及到遥感影像的噪声、伪迹和失真等问题。
在处理遥感影像时，我们需要考虑到分辨率和图像质量之间的平衡，以满足不同应用的需求。
其次，我们需要选择适当的图像增强技术和分类方法。
图像增强可以提高遥感影像的可视化效果和信息提取能力。
常用的图像增强技术包括对比度增强、直方图均衡化和滤波等。
分类是将遥感影像分成不同类别的过程，常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
选择适当的图像增强技术和分类方法，可以提高遥感影像处理的效果和精度。
此外，我们还需要考虑遥感影像的空间分析和时间序列分析。
空间分析涉及到遥感影像的空间关系和空间特征分析，可以帮助我们理解地表现象的分布和变化。
时间序列分析是对多时相遥感影像进行分析和比较，可以揭示地表现象的演变规律和趋势。
空间分析和时间序列分析可以帮助我们提取地表信息，监测环境变化，支持资源管理和决策。
最后，我们需要进行遥感影像的验证和验证。
验证是对遥感影像处理结果的检验和评估，可以确定遥感影像处理的准确性和可靠性。
验证可以使用现场采样和参考数据进行，包括地面调查、GPS测量和其他遥感影像等。
遥感技术的使用注意事项分析
遥感技术的使用注意事项分析遥感技术是一种通过航天器、飞机或地面传感器获取信息的技术，可以获取地球表面的各种数据，如影像、地形、温度等。
随着技术的发展，遥感技术在地质勘探、农业监测、环境保护等领域得到了广泛应用。
然而，使用遥感技术也需要注意一些事项，以确保数据的准确性和可靠性。
本文将从数据收集、处理和解释等方面，分析遥感技术的使用注意事项。
首先，数据收集是遥感技术的第一步。
在进行数据收集时，需要考虑影像的分辨率、时间间隔和覆盖范围等因素。
合理选择传感器的角度和高度，以获取高质量的数据。
此外，遥感技术的使用还需要考虑天气条件的影响。
例如，云层的存在可能会导致影像数据的遮挡和干扰，因此需要选择适宜的时间进行数据收集。
其次，数据处理是遥感技术的关键一环。
在进行数据处理时，需要注意数据的校准和校验。
数据校准是指将原始数据转换为可用的地理信息的过程，需要考虑地球的几何和辐射校正。
数据校验是确保数据质量的过程，包括噪声的去除和图像的增强等。
合理的数据处理可以提高数据的准确性和可靠性，从而更好地支持后续的数据分析和解释。
再次，数据解释是遥感技术的最终目的。
在进行数据解释时，需要考虑多种因素的交互作用。
例如，在进行地表覆盖分类时，需要考虑植被类型、土壤质地、地理位置等因素的综合影响。
此外，数据解释还需要考虑时间的变化。
由于地球表面的变化是动态的，因此需要进行时序数据分析，以获得变化的趋势和模式。
合理的数据解释可以提供有价值的信息，为决策和规划提供科学依据。
除了上述的注意事项，还有一些额外的需求和挑战需要考虑。
首先，遥感技术的使用需要合适的人力和技术支持。
这包括对传感器和软件的熟练操作，以及对地理信息系统（GIS）的理解和应用。
其次，数据的存储和管理也是一个重要的问题。
由于遥感数据的体量巨大，需要具备可靠的存储和备份系统，以便数据的长期保存和访问。
另外，数据的共享和开放也是一个趋势。
在遥感数据的使用中，需要考虑数据的版权和隐私问题，确保数据的合法和安全使用。
无人机遥感影像处理的技术方法与注意事项
无人机遥感影像处理的技术方法与注意事项无人机遥感技术在近年来的应用中展现出了极大的潜力，为各行各业带来了许多便利。
其中，无人机遥感影像处理是无人机遥感技术的核心环节之一。
本文将介绍无人机遥感影像处理的技术方法以及处理过程中需要注意的事项。
无人机遥感影像处理的技术方法主要包括数据获取、数据预处理、数据分析和数据应用四个步骤。
首先，数据获取就是通过无人机搭载的相机、激光雷达等设备获取地表信息的影像数据。
在选择设备时，应根据具体的应用需求进行选择，比如需要高精度地图数据，就需要选用高分辨率的相机。
在数据采集阶段，需要确保设备的工作稳定性和数据质量，以获取准确的影像数据。
接下来是数据预处理阶段，主要包括图像去噪、图像校正和图像拼接等处理过程。
图像去噪是为了消除影像中的噪声干扰，提高图像的质量；图像校正是通过对影像进行几何校正，消除地貌和相机姿态带来的畸变；图像拼接可以将多张局部影像拼接成一张完整的覆盖范围更广的影像。
这些预处理步骤是为了减少数据误差，并提高后续数据分析的准确性。
紧接着是数据分析阶段，根据具体的应用需求进行数据分析和提取。
常见的数据分析方法包括目标检测、分类识别、变化检测等。
目标检测是识别影像中的特定目标，如建筑物、道路、农田等；分类识别是将影像中的不同对象进行分类，如森林、湖泊、城镇等；变化检测用于比较不同时期的影像，找出地表变化的情况。
这些数据分析的结果可以为决策提供科学依据。
最后是数据应用阶段，即将数据分析的结果应用于具体的应用场景。
无人机遥感影像处理的应用领域广泛，如环境监测、土地利用规划、灾害评估等。
通过对影像数据的处理和分析，可以提供准确的空间信息，为相关决策提供科学依据。
在无人机遥感影像处理过程中，还需要注意一些事项。
首先是数据安全和隐私保护。
由于无人机遥感影像获取的数据可能涉及到个人、政府或军方的敏感信息，因此在处理数据时应严格遵守相关的法律法规和政策规定，确保数据的安全和隐私的保护。
2024年卫星遥感图像数据采购与使用合同
20XX 专业合同封面COUNTRACT COVER甲方：XXX乙方：XXX2024年卫星遥感图像数据采购与使用合同本合同目录一览1. 定义与术语1.1 卫星遥感图像1.2 采购1.3 使用1.4 合同当事人2. 图像数据范围与内容2.1 图像数据类型2.2 图像数据时间范围2.3 图像数据分辨率3. 采购数量与交付3.1 采购数量3.2 交付时间与方式3.3 数据格式与质量保证4. 使用许可4.1 使用范围4.2 使用期限4.3 数据共享与传播5. 合同价格与支付5.1 价格条款5.2 支付方式与时间6. 保密与知识产权6.1 保密义务6.2 知识产权归属与保护7. 责任与赔偿7.1 违约责任7.2 赔偿范围7.3 不可抗力8. 争议解决8.1 协商解决8.2 调解8.3 法律途径9. 合同的生效、变更与终止9.1 合同生效条件9.2 合同变更9.3 合同终止10. 一般条款10.1 合同的解释10.2 合同的附件10.3 合同的修订11. 法律适用与争议解决11.1 法律适用11.2 争议解决方式12. 通知与联系12.1 联系信息12.2 通知方式13. 合同的签订与续签13.1 合同签订13.2 合同续签14. 其他条款14.1 隐私保护14.2 数据安全14.3 政府监管与合规第一部分：合同如下：第一条定义与术语1.1 卫星遥感图像本合同所指的卫星遥感图像是指由卫星传感器在太空中对地球表面进行探测和拍摄所获取的图像数据，包括但不限于光学图像、雷达图像、热红外图像等。
1.2 采购采购是指买方根据本合同的约定，向卖方购买卫星遥感图像数据的行为。
1.3 使用使用是指买方根据本合同的约定，对所购买的卫星遥感图像数据进行查阅、分析、研究、展示、发布等行为。
1.4 合同当事人合同当事人包括买方和卖方，买方为卫星遥感图像数据的购买和使用方，卖方为卫星遥感图像数据的提供方。
第二条图像数据范围与内容2.1 图像数据类型（1）光学图像：包括可见光、多光谱、高光谱等图像；（2）雷达图像：包括合成孔径雷达（SAR）图像、干涉雷达图像等；（3）热红外图像：包括夜视、温度分布等图像。
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北京揽宇方圆信息技术有限公司
采购遥感卫星影像需要注意的问题
目前遥感卫星影像数据越来越被广大百姓熟知，遥感卫星影像图用途也越来越广泛，北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感影像事业部，就遥感影像卫星数据采购及卫星影像数据价格常见问题梳理一下。
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星多星组网、多网协同的发展思路，根据观测任务的技术特征和用户需求特征，重点发展光学卫星影像、雷达卫星影像、锁眼历史卫星影像三个系列，构建由20多颗卫星星座及三类专题卫星组成的遥感卫星地图系统，逐步形成高、中、低空间分辨率合理配置、多种观测技术优化组合的综合高效全球观测和数据获取能力。
揽宇方圆经过多年在遥感影像行业的努力，以及用户的大力支持，形成卫星遥感地图数据全球接收与全球服务能力，可以向用户提供全球的高清卫星影像地图购买。
遥感影像采购问题01：卫星影像价格如何？
目前市面上的民用遥感卫星数量较多，不同的行业根据自己的业务要求，对各卫星影像的分辨率、波段数量、质量以及影像拍摄的时间要求各异，而卫星影像的价格则主要由以上参数决定。
北京揽宇方圆影像部建议：用户确定好购买的卫星影像的类型、分辨率、影像拍摄的时间要求、面积，通过这几项参数，基本可以为用户估算出数据购买总费用。
遥感影像采购问题02：在北京揽宇方圆有哪些卫星影像可以订购？
目前北京揽宇方圆主要卫星数据资源共包括QuickBird、INONOS、WorldView-1、WorldView-2、WorldView-3、WorldView-4、GeoEye、Pleiades、Kompsat、ALOS、SPOT1-7、TripleSat(北京2号)、EROS-A\B、RapidEye、ASTER、Sentinel-2A、EO-1(Hyperion)、KeyHole系列卫星、RADARSAT、TERRASAX 以及国产卫星数据的资源三号、高分一号、高分二号卫星等
遥感影像采购问题03：全球哪里的卫星影像可以订购？
目前就普通行业遥感影像应用而言，大至全世界、小至全国范围内任意一个地方的遥感影像都可以订购。
但是不同的区域能够订购到的机会相差甚大，例如城镇区域影像的获取比山区要容易得多，因为这些区域受关注度相对比较高。
目前很多区域特别是城镇以外的地方，只有低分辨率影像，没有高分辨率影像或是不全。
北京揽宇方圆影像部建议：把业务工作区范围告诉北京揽宇方圆，我们可以为用户免费查询该工作区目前是否已有存档数据，然后根据用户的业务要求评估该存档数据是否满足工作需要。
遥感影像采购问题04：如果我想购买卫星影像，需要向你们提供什么信息？
如果您需要订购卫星影像，首先请向我们提供您准备购买卫星影像的区域范围。
这个购买卫星影像的区域范围可以KML WGS84经纬度坐标等
遥感影像采购问题05：如果我想购买卫星影像，马上就可以拿到吗？
购买卫星影像很简单，但是能否购买到符合您要求的影像则是另外一回事，这其中受多方面因素的影响。
例如，您的业务工作区确实已有存档数据，但是该数据的拍摄时间可能太早，而您需要的则是最新数据；或者是该数据含云量太多，影响目视解译或自动信息提取
等等。
此外，订购影像从最初的查询到最后拿到手，是需要一个周期的，一般在3-5天左右。
遥感影像采购问题06：如何确定项目中使用哪种卫星影像？
不同行业有着不同的要求，但总的来说不外乎就是影像分辨率和光谱信息这两者起着决定性作用。
普通用户习惯用比例尺来衡量和决定所要订购影像的类型，但是从专业的角度来考虑，还应该尽量分析影像分辨率（即清晰度）和光谱信息丰富度是否满足业务工作内容，否则不容易达到预期工作效果。
北京揽宇方圆影像部建议：用户把业务工作内容告诉北京揽宇方圆，北京揽宇方圆进行相应的评估，提出相应的购买建议。
遥感影像采购问题07：卫星影像购买回来后马上就可以使用吗？
卫星影像购买回来以后是需要进行一定技术处理后才能使用的。
最常见的技术处理内容包括：几何校正（使影像带上正确的地理坐标信息）、融合（把分辨率较高的黑白影像与分辨率较低的彩色影像融合在一起，变成分辨率较高的彩色影像）、镶嵌（将多幅影像拼接在一起）、调色（将影像的色彩效果调节到客户满意程度）、裁剪（按自由分幅或是按标准分幅生成更小的单幅影像）等等。
以上这些专业技术处理需要专门的技术人员才能完成。
北京揽宇方圆影像部建议：如果用户不能进行相应的数据处理，可以把手头的影像数据他们处理吧！他们有专业的技术人员和相应的软、硬件设备，提供专业的服务。
遥感影像采购问题08：卫星影像一般是什么格式的？文件大吗？
不同的卫星影像其格式一般是不一样的，大部分的数据都会以GEOTiff格式提交给客户，这种格式比较常用，普通的看图软件就可以浏览。
但是也有一部分影像会以其他格式提交给客户，专业性比较强，而且需要专门的软件才能打开和处理。
特别是一些客户对地理坐标精度或辐射信息要求比较高，则更需要注意影像的格式。
卫星影像的文件往往比较大，特别是高分辨率影像，以QuickBird影像为例子，25平方公里范围的影像，其大小就有400MB，经过一个简单的处理后，其大小可能会翻好几倍，需要较高性能的电脑才能处理。
遥感影像采购问题09：谷歌上的影像与购买的卫星影像有什么区别？
谷歌上的影像与购买的原始卫星影像有着天壤差别。
谷歌上的影像坐标不精确而且大部分影像色彩不符合各行业的要求，经过二次处理后，改善的空间不大；而购买的原始卫星影像是没有经过深层次处理，保留了最原始的信息，可以根据客户的要求进行相应的处理，达到相应的效果。
遥感影像采购问题10：你们除了进行遥感数据订购外，还可以提供哪些遥感数据增值服务？
我们拥有一支高素质的团队，涉及到多个学科和行业，可以根据客户业务要求承担整个项目的工作；例如：项目设计书编写、数据订购、数据处理、信息提取、野外调查验证、报告编写、成图打印等。
等。
数据类型：卫星公司提供了多种数据类型可供用户选择，主要有全色+多光谱这种捆绑数据。
含云量：最理想的情况是含云量为0%，不同的项目需求，对含云量的多少可以在一定的区间波动。
例如，很多项目在开展时，5%或10%的含云量都是可以接受的，只要感兴趣区不被云层覆盖就可以。
拍摄倾角：卫星拍摄倾角的参数直接影响物体的角度效果，一般而言不大于30度的拍摄倾角，所得到的影像都如90度垂直俯视效果，但是编程用户可以自行设定拍摄倾角以便特殊效果的获取或者用于加速卫星采集数据范围。
影像级别：待销售的卫星影像一般已经过一定的处理，形成各级别的影像数据，不同的级别可以针对不同的用户需求。
一般影像都是1A级别影像，
影像数量：在购买卫星影像时，都要确认购买面积大小或景数。
对于高分辨率影像来说，一般是按面积大小来计算，单位为平方公里。
但是卫星公司在销售卫星影像时是有规定的，往往有个最小购买面积，例如，WorldView影像的存档数据最低起购面积为25平方公里，且需要满足四边形两边相距大于等于5公里。
而中低分辨率影像则往往按景数
来计算，景是一幅卫星影像的通俗讲法，例如，一景资源三号影像，其范围大小约为50×50公里。
存档数据：是指先前卫星已经拍摄过的区域，已存档在卫星公司的数据库中，是现成品。
该种图像的购买价格相对较低，订购时间较快。
但是订购前需要对既定需求区域做出确认，即确认所需区域是否有卫星影像数据存档、卫星影像存档数据的拍摄时间、拍摄质量（包含了云量、拍摄倾角等因素）等。
编程数据：是指编程制定卫星对需求区域拍摄最新的影像，可以让用户得到需求区域最新的影像。
但是编程影像的拍摄周期通常较长，订购初期需要先向卫星公司申请拍摄区域的拍摄周期，然后由卫星公司反馈计划拍摄周期。
在这个拍摄周期中，并不能够保证拍摄成功，这与所拍摄地的天气情况、拍摄数据的优先级权重以及需求数据范围有关。
备注：并不是每颗卫星都提供编程服务功能，只有部分卫星提供该项服务。
一般来说，高分辨率卫星都可以进行编程拍摄。
北京揽宇方圆信息技术有限公司。