GF-2号卫星参数 - 360文档中心

常见国产卫星遥感影像数据的简介

北京揽宇方圆信息技术有限公司常见国产卫星遥感影像数据的简介本文介绍了常见国产卫星数据的简介、数据时间、传感器类型、分辨率等情况。

中国资源卫星应用中心产品级别说明◆1A级和1C级产品均为相对辐射校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。

◆2级，2A级和2C级产品均为系统几何校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。

其中:■GF-1卫星和ZY3卫星归档产品为1A级，ZY1-02C卫星数据归档产品级别为1C级，其他卫星归档级别为2级!◆归档产品是指:该类产品已经存在于系统中,仅需要从存储系统中迁移出来.即可供用户下载的数据。

◆生产产品是指:该类产品不是已经存在的产品,需要对原始数据产品进行生产,然后再提供给用户下载的数据。

■当用户需要的产品级别是上述归档的级别,直接选择相应的产品级别，然后查询即可！■当用户需要的产品级别不是上述归档的级别,就需要进行生产.本系统提供GF-1卫星和ZY3卫星2A级的生产产品,ZY1-02C卫星2C级的生产产品,在选择需要的级别查询后,无论有没有数据,在查询结果页上方有一个“查询0级景”按钮,点击此按钮后,进行数据查询,如果有数据，选择需要的产品直接订购,即可选择需要的产品级别。

国产卫星一、GF-3(高分3号)1.简介2016年8月10日6时55分，高分三号卫星在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功发射升空。

高分三号卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星，为1米分辨率雷达遥感卫星，也是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达（SAR）成像卫星，由中国航天科技集团公司研制。

2.数据时间2016年8月10日-现在3.传感器SAR：1米二、ZY3-02（资源三号02星）1.简介资源三号02星（ZY3-02）于2016年5月30日11时17分，在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。

这将是我国首次实现自主民用立体测绘双星组网运行，形成业务观测星座，缩短重访周期和覆盖周期，充分发挥双星效能，长期、连续、稳定、快速地获取覆盖全国乃至全球高分辨率立体影像和多光谱影像。

高分二号遥感影像在大碑头废弃矿山治理动态监测中的应用

32 信息化测绘曹培国（山东省地质测绘院，山东济南 250002）摘　要：当前，在矿山及其他企业安全生产领域均存在许多隐患和弊端，传统的地面调查方法难以实现安全监测和隐患排查治理的需求。

高分卫星影像具有大范围、时空连续、周期性、易获取、低成本等优势，以福建省漳州市大碑头废弃矿山治理为例，利用不同时段的高分二号卫星遥感影像，对矿区生态环境现状调查、矿山修复治理工程施工进度、治理效果进行动态监测，并阐述了遥感动态监测的原理、技术路线和影像变化信息提取的方法。

通过实践证明，高分二号遥感影像在矿山治理动态监测工作中具有明显优势，可为矿区生态建设提供技术支撑。

关键词：高分二号；遥感技术；废弃矿山治理；动态监测高分二号遥感影像在大碑头废弃矿山治理动态监测中的应用作者简介：曹培国（1974—），男，汉族，高级工程师，主要研究方向为工程测绘、摄影测绘及遥感。

E-mail：361539747@1 引言生态建设是当今社会发展的要求，习近平总书记从生态文明建设的宏观视野提出了“山水林田湖草是一个生命共同体”的理念。

矿山生态地质环境恢复治理越来越受到人们重视，原国土资源部先后发布实施了《全国矿山地质环境保护与治理规划》《全国“矿山复绿”行动方案》《矿山地质环境保护规定》修正版等规章和行动方案，旨在推动矿山环境恢复治理重点工程。

目前，各地矿山治理监督力量薄弱，信息获取现势性和时效性差，矿山开采点多面广，缺少适时、客观的数据，难以对矿山资源的环境保护与开发利用实施更为有效的监管[1-3]。

因此，亟须对矿山开采及治理情况实施动态监测，通过适时获取客观基础数据，为矿产资源规划、可持续开发与利用、矿区综合整治等提供技术支撑及决策依据。

本文利用遥感技术对矿区生态环境进行调查研究、动态监测，全面掌握矿区矿山环境现状，有效指导矿山环境保护工作和规划实施矿山环境问题防治工程，对实施矿业可持续发展战略具有重要的理论意义和实用价值。

2 研究区概况大碑头废弃矿山位于福建省漳州市大碑头村北部，地处北纬24°31′57″～24°32′32″，东经117°49′04″～117°49′45″。

手把手教你高分二号GF1卫星数据查询下载方法

高分二号GF-2卫星数据查询下载地址高分二号GF-2卫星数据查询下载方法高分二号（GF-2）卫星是我国高分专项工程发射的第二课高分卫星。

也是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星。

高分二号卫星数据的覆盖和数据情况通常通过中国资源卫星中心查询。

高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，8月21日首次开机成像并下传数据。

下面我们以中国资源卫星应用中心的陆地观测卫星数据服务平台为例，详细介绍高分二号卫星数据的查询方法。

步骤一：打开中国资源卫星中心数据查询平台：http://218.247.138.119:7777/DSSPlatform/productSearch.html步骤二：左边提供了基本参数查询和高级参数查询，共六种方式可供选择，分别是：基本参数里面的，经纬度和行政区；高级参数里面的文本导入、SHP导入、产品号和景号。

根据需要从中选择一种即可。

步骤三：输入数据查询条件1.以基本参数为例，输入经纬度范围后，下面有分辨率设置，该处可以不进行选择，可以直接在下面选择卫星。

需要设置一下拍摄时间和云量覆盖情况。

2.产品级别一般选择1级。

高分二号数据订购时，有个别客户会要求订购2A数据，觉得会做了一些校正，带了坐标。

但是因为高程数据的问题，偶尔会出现形变的情况。

并不十分准确，且无法再进行正射校正。

我们建议客户尽量订购1A数据，后期自己选择需要匹配或者更合适的底图来进行处理，从而获得更好效果的成果数据。

3. 卫星选择滑动右侧滚动条选择GF-2高分二号卫星。

传感器PMS为1米全色+4米多光谱，MSS为4米多光谱。

因为高分二号为全色多光谱捆绑拍摄，查询时直接选择PMS即可。

步骤四：点击查询按钮即可显示满足条件的高分二号影像产品。

屏幕右侧列出了能覆盖到条件区域的数据，高分二号数据以景为单位出售，每一条显示的即为一景数据。

光标停留在某一景数据时，左侧地图中会显示红色边界框。

点亮贴图下面的眼睛图标，左侧地图中会显示该景数据的快视图。

高分二号(GF-2)卫星技术参数下载

北京揽宇方圆信息技术有限公司
高分二号（GF-2）卫星技术参数下载
高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点，有效地提升了卫星综合观测效能，达到了国际先进水平。

卫星历经36个月的研制，于2014年8月19日11时15分由长征四号乙运载火箭在太原卫星发射中心成功发射入轨。

2015年3月6日，高分二号正式投入使用。

高分二号卫星作为我国首颗分辨率达到亚米级的宽幅民用遥感卫星，其在设计上具有诸多创新特点，在产品实现上做到完全自主可控，关键单机全部自研，是部件、单机国产化程度最高的遥感卫星，国产化率达到98%以上。

北京揽宇方圆信息技术有限公司。

2020年注册城乡规划师《城乡规划相关知识》考试历年真题精选及详解

2020年注册城乡规划师《城乡规划相关知识》考试历年真题精选及详解一、单项选择题（共14题，每题1分。

每题的备选项中，只有1个最符合题意）1.关于《第三次全国国土调查技术规程》的技术要求表述，错误的是（）。

A．国家统一制作优于1m分辨率的数字正射影像图，统一开展图斑比对B．城镇内部土地利用现状调查采用优于0.2m分辨率的航空遥感影像资料C．建设用地和设施农用地最小图斑面积100m2D．调查比例尺由“二调”的1∶10000提高到1∶5000【答案】C【考点】第三次全国国土调查技术规程；【解析】A项，国家统一制作优于1米分辨率的数字正射影像图，统一开展图斑比对工作，为地方直接提供底图数据和资料。

B项，在调查精度上，农村土地利用现状调查采用优于1米分辨率覆盖全国的遥感影像资料，城镇内部土地利用现状调查采用优于0.2米分辨率的航空遥感影像资料。

C项，在最小上图斑面积上，建设用地和设施农用地实地面积200平方米；农用地（不含设施农用地）实地面积400平方米；其他地类实地面积600平方米，荒漠地区可适当减低精度，但不应低于1500平方米。

在数学基础上，采用“2000国家大地坐标系”及“1985国家高程基准”，投影方式采用高斯-克吕格投影。

在土地利用现状调查的基础上，采用标注属性和建立系列单独图层等方式，进一步细化和扩充了图斑调查内容。

因此，建设用地和设施农用地最小图斑面积200m2。

D项，“三调”的调查比例尺由“二调”的1∶10000是高到了1∶5000，调查精度有了较大提高。

2.根据《城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂管理办法》，复垦为一般耕地和其他农用地的价格标准为（）万元/亩。

A．20B．30C．40D．50【答案】B【考点】复垦；【解析】根据《城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂管理办法》第三章，资金收取和支出，第十条，国家统一制定跨省域调剂节余指标价格标准。

节余指标调出价格根据复垦土地的类型和质量确定，复垦为一般耕地或其他农用地的每亩30万元，复垦为高标准农田的每亩40万元。

基于GF-2和MSPA的绿地空间格局分析

基金项目山西省高等学校教学改革创新项目（J20221473）；山西省研究生创新项目（2023KY325）。

作者简介裴婷婷（1987—），女，山西晋城人，硕士，讲师，从事风景园林规划与设计、园林植物应用与园林生态研究。

通信作者陈小平（1989—），男，河南信阳人，博士，副教授，从事风景园林规划与设计、园林植物应用与园林生态研究。

收稿日期2024-01-21基于GF-2和MSPA 的绿地空间格局分析裴婷婷1朱玉泉2陈朔2陈小平2（1晋中信息学院食品与环境学院，山西晋中030800；2山西农业大学城乡建设学院，山西晋中030801）摘要绿地形态特征对其生态和文化功能发挥有一定影响。

本文基于高分二号（GF-2）高分辨率遥感数据，在ArcGIS 10.7和ENVI 5.1软件支持下，构建了TY 市绿地信息数据库，采用形态学空间格局分析方法（MSPA ）分析了研究区绿地格局特征，探讨绿地核心区、孤岛区、环岛区、孔隙区、边缘区、桥接区和支线区分布特点。

结果表明，研究区绿地空间布局有待优化，特大型绿地斑块和大型绿地斑块数量相对较少，中小型斑块数量多，破碎化现象严重。

核心区多以公园为主，孤岛区以居住区绿地和附属绿地为主，受人类活动影响较大，连通性有待进一步提升。

针对该市绿地结构现状和空间布局实际情况，本研究提出以下建议：进一步优化绿地空间布局和结构，充分利用城市水系，发展带状绿地，充分利用口袋公园建设契机，以丰富居民的休闲空间。

关键词绿地格局；形态学空间格局分析方法；形态分析中图分类号S731.2文献标识码A文章编号1007-7731（2024）07-0058-04Analysis of green space pattern based on GF-2and MSPAPEI Tingting 1ZHU Yuquan 2CHEN Shuo 2CHEN Xiaoping 2（1School of Food and Environment,Jinzhong College of Information,Jinzhong 030800,China;2College of Urban and Rural Construction,Shanxi Agricultural University,Jinzhong 030801,China ）Abstract The morphological characteristics of green spaces had a certain impact on their ecological and cultural functions.This article was based on high-resolution remote sensing data from GF-2,and with the support of ArcGIS 10.7and ENVI 5.1software,a TY city green space information database was constructed.The morphological spatial pattern analysis method (MSPA)was used to analyze the characteristics of the green space pattern in the study area,exploring the distribution characteristics of the green space core area,isolated island area,roundabout area,pore area,edge area,bridging area,and residual area.The results indicated that the spatial layout of green spaces in the study area needs to be optimized,with a small number of super large and large green patches,a large number of small and medium-sized patches,and severe fragmentation.The core area was mainly composed of parks,while the isolated island area was mainly composed of residential green spaces and ancillary green spaces,which were greatly affected by human activities and require further improvement in connectivity.Based on the current situation of green space structure and actual spatial layout in the city,this study proposed the following suggestions:further optimize the layout and structure of green space,fully utilize the urban water system,develop strip green space,fully utilize the opportunity of pocket park construction,and enrich the leisure space of residents.Keywords green space pattern;morphological spatial pattern analysis method （MSPA ）;morphological analysis城市绿地作为城市不可或缺的组成部分，在缓解城市热岛效应、净化空气、美化环境、调节地表径流以及提供康养环境等方面有重要的生态价值和文化服务价值[1-2]。

“高分二号”卫星遥感技术

“高分二号”卫星遥感技术潘腾;关晖;贺玮【摘要】“高分二号”（GF-2）卫星是高分辨率对地观测系统重大专项中为满足应用亟需和替代进口而规划的遥感卫星，也是中国第一颗目标定位精度要求达到50m、寿命要求达到5~8年、迄今为止中国研制的空间分辨率最高的民用低轨遥感卫星。

文章分析了 GF-2卫星高分辨率、高定位精度等任务的特点，以及高精度图像保障、扰振抑制设计、长寿命设计等技术创新点，并介绍了其在轨评价及应用情况，为后续高分辨率对地观测卫星提供了参考。

%GF-2 satellite is the first satellite of Chinese importance special project for high resolution earth observation system, in order to meet the pressing need and substitute for imported remote data. It is the first remote sensing satellite of China with 50m positioning accuracy and 5~8 years lifetime by design, especially, it has the highest resolution in China’s civil remote sensing satellite at present. This paper introduces the characteristic of GF-2, include high resolution, high positioning accuracy and the innovations in high quality image design and vibration control design, long life design. Based on the on-orbit data, the primary accuracy and application of GF-2 are evaluated. This paper can be as a reference for other HR imaging satellite design.【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】9页(P16-24)【关键词】技术特点;应用;“高分二号”卫星;航天遥感【作者】潘腾;关晖;贺玮【作者单位】中国空间技术研究院总体部，北京 100094;中国空间技术研究院总体部，北京 100094;中国空间技术研究院总体部，北京 100094【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言“高分二号”（GF-2）卫星采用资源卫星CS-L3000A平台[1]，装载2台1m全色/4m多光谱相机，整星质量为2 100kg。

高分二号卫星参数、幅宽、样图下载

高分二号卫星参数、幅宽、样图下载
高分二号卫星发射时间：2014年8月19日
高分二号卫星分辨率：全色：1米多光谱：4米
高分二号卫星幅宽：45千米
高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点，有效地提升了卫星综合观测效能，达到了国际先进水平。

高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，8月21日首次开机成像并下传数据。

高分二号卫星参数
高分二号卫星数据样图。

高分二号影像融合方法比较与评价

高分二号影像融合方法比较与评价张馨蓓【摘要】分别采用Brovey方法、SFIM方法、Gram-schmidt方法和panshrp方法对高分二号遥感卫星的1m全色和4m多光谱数据进行了融合实验,并对融合结果进行评价.综合评价结果,分析不同融合方法适用于不同的研究目的,为高分二号数据的进一步研究提供服务.【期刊名称】《黑龙江科技信息》【年(卷),期】2016(000)017【总页数】2页(P86-87)【关键词】高分二号;遥感影像融合;质量评价【作者】张馨蓓【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079【正文语种】中文传感器技术的发展，引领者遥感影像向高空间、高光谱、高时间分辨率的方向发展。

各类传感器提供多种关于同一客观场景的遥感图像，利用图像融合技术，综合各种空间、光谱信息进行有效融合，是我们利用遥感图像信息，更全面、准确认知客观场景的重要途径。

图像融合主要分为三个层次，像素级［1］、基于特征级［2］和决策级［3］。

这些主流的遥感影像融合方法都可以在一定程度上提高影像的空间分辨率，并一定程度上保留光谱信息。

每种融合方法都有其各自的优势，用于不同的数据、不同应用目的时，融合的效果会有显著差异。

遥感影像融合效果的质量评价有主观、客观两种方式。

主观评价建立在人的视觉感官和经验知识基础上，往往不同的人会有不同的评价。

客观评价［4］则通过对影像的各类特性做以分析，从数理统计角度方面建立相应的特征评估模型，计算融合图像的均值、信息熵、平均梯度、偏差与标准偏差以及相关系数等信息，来定量评价融合图像的质量。

本文选取高分二号卫星数据作为数据源，分别采用Brovey方法、SFIM方法、Gram- Schmidt方法和Pansharp方法对1m全色影像和4m多光谱影像数据进行融合实验，用客观评价指标对融合结果进行评价，并对不同的融合方法实验结果进行对比分析，进而得到不同融合方法对高分二号卫星数据融合的差异。

遥感技术在公安业务中的应用浅析

遥感技术在公安业务中的应用浅析作者：张欢段诚来源：《电脑知识与技术》2016年第26期摘要：遥感卫星具有高清晰度、高质量、高重访周期的特点，已在众多领域得到了广泛应用。

公安机关在维稳处突中面临诸多难题，而遥感技术对解决公安机关面临的问题、提高公安机关工作效率和快速反应能力方面发挥着不可替代的作用。

本文从警务实战角度出发，分析了利用高分辨率遥感卫星数据解决公安机关所面临问题的可行性以及能解决的主要问题，并对高分辨率遥感卫星在公安工作中的应用前景进行了分析。

关键词：遥感卫星数据；公安应用；应用前景中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）26-0246-02近年来，遥感技术迅猛发展。

遥感卫星影像具有高清晰度、高质量、高重访周期等特点，作为获取空间动态信息的一种快速方式，遥感影像已在测绘、城市规划、土地监测利用、旅游开发等众多领域得到了广泛应用。

公安机关作为维护社会治安秩序的重要机构，具有任务紧急性强、工作突发性强的特点，公安各警种在实战中面临着诸多问题。

本文结合自己的研究课题，从当前警务实战角度出发，分析了高分辨率遥感卫星数据在解决公安机关在实战中面临问题的可行性以及能够解决的主要问题，认为高分辨率遥感卫星数据在提高公安机关工作效率和打击违法犯罪方面起着不可取代的作用。

1 高分辨率遥感技术的特点高分辨率遥感卫星具有大范围覆盖的特点。

高分辨率遥感卫星的工作模式是可控的，可根据实际需求设计遥感数据的接收模式，具有接收区域灵活、成像区域范围广的优势。

如我国自主发射的高分2号遥感卫星已经达到优于45公里的观测幅宽，综合性能已跻身世界先进水平。

空间分辨率是高分辨率遥感卫星的主要优势指标之一。

高分2号遥感卫星的空间分辨率已为亚米级，自投入使用以来发挥了巨大作用。

GF-2号遥感卫星具体参数如表 1所示：地表信息获取方式灵活，不受地形影响。

高分辨率遥感卫星具有极强的重复观测能力，能够实现动态收集各类有用信息，结合地理信息技术，还可以实现对目标的移动监测和轨迹分析。

2017年高分一号高分二号等国产卫星定标系数

Gain
Bias
GF-2 PMS A
0.1503
0
0.1193
0
0.1530
0
0.1424
0
0.1569
0
GF-2 PMS B
0.1679
0
0.1434
0
0.1595
0
0.1511
0
0.1685
0
注：，式中Le为卫星载荷通道入瞳处等效辐射亮度，单位为，Gain和Bias分别为定标系数增益、偏移量，单位均为。
1.0241
2.2219
HJ-1ACCD2
1.2617
6.0737
1.3001
4.0982
0.8806
4.4487
0.8342
4.0683
HJ-1B CCD1
1.5295
3.6123
1.4434
3.736
0.9388
3.2144
0.9343
5.2537
HJ-1B CCD2
1.2716
1.9028
1.2302
Pan
Band1
Band2
Band3
Band4
Gain
Bias
Gain
Bias
Gain
Bias
Gain
Bias
Gain
Bias
SV1-01
0.1269
0
0.2369
0
0.1750
0
0.1295
0
0.1032
0
注：，式中Le为卫星载荷通道入瞳处等效辐射亮度，单位为，Gain和Bias分别为定标系数增益、偏移量，单位均为。
0
0.1255

“高分二号”卫星多光谱与全色影像配准策略

ＡｂｓｔｒａｃｔＰａｎｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｍａｇｅｗｉｔｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｂｅｔｔｅｒｔｈａｎ１ｍｅｔｅｒａｎｄｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｗｉｔｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｂｅｔｔｅｒｔｈａｎ４ｍｅｔｅｒｓｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｐｒｏｖｉｄｅｄｂｙＧＦ－２ｓａｔｅｌｌｉｔｅ，ｃｏｕｌｄｂｅａｐｏｔｅｎｔｉａｌｄａｔａｓｏｕｒｃｅｆｏｒ
航天返回与遥感
４８ＳＰＡＣＥＣＲＡＦＴＲＥＣＯＶＥＲＹ＆ＲＥＭＯＴＥＳＥＮＳＩＮＧ
第３６卷第４期
２０１５年８月
“ 高分二号＂卫星多光谱与全色影像配准策略
王忠武刘顺喜戴建旺尤淑撑孟超
（中国土地勘测规划院，北京１０００３５）
摘
要 “ 高分二号”（ＧＦ．２）卫星能够提供空间分辨率优于ｌｍ的全色影像和优于４ｍ的多光谱影
像，可以作为高精度土地基础数据采集的影像数据源之一。针对多光谱与全色影像配准精度对后续数据
处理和应用影响较大的问题，文章分别采用原始多光谱与全色影像的自动配准和纠正后配准两种方法，对比不同策略的配准精度，结合土地资源遥感调查监测的相关技术规程，形成ＧＦ一２卫星多光谱与全色影像配准策略。对１０景山区和平原区完整景ＧＦ一２卫星影像进行了试验，结果表明，原始多光谱与全色影像自动配准方法不仅能保证配准精度，而且能缩短影像预处理完成时间，是规模化数据应用中较好的

购买高分二号遥感卫星影像参数信息

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卫星公司形象展示公司形象展示。

一景高分二号卫星数据价格

高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点，有效地提升了卫星综合观测效能，达到了国际先进水平。

高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，8月21日首次开机成像并下传数据。

这是我国目前分辨率最高的民用陆地观测卫星，星下点空间分辨率可达0.8米，标志着我国遥感卫星进入了亚米级“高分时代”。

高分二号卫星作为我国首颗分辨率达到亚米级的宽幅民用遥感卫星，其在设计上具有诸多创新特点，在产品实现上做到完全自主可控，关键单机全部自研，是部件、单机国产化程度最高的遥感卫星，国产化率达到98%以上。

高分二号卫星轨道参数参数指标轨道类型太阳同步回归轨道轨道高度631km轨道倾角97.9080°降交点地方时10:30 AM回归周期69天高分二号卫星有效载荷参数载荷谱段号谱段范围(µm)空间分辨率(m)幅宽(km)侧摆能力重访时间（天）全色多光谱相机10.45～0.90145（2台相机组合）±35°5 20.45～0.52430.52～0.5940.63～0.6950.77～0.89高分二号卫星技术特点：1、亚米级、大幅宽成像技术。

高分二号卫星配备两台相机，星下点地面像元分辨率全色达到0.81米、多光谱达到3.2米、幅宽45.3km，在亚米级高分辨率卫星影像中幅宽达到世界最高水平；2、宽覆盖、高重访率轨道优化设计。

对轨道、侧摆等机动优化，使得高分二号卫星可以实现全球任意地区重访周期不大于5天，覆盖效率大幅提升；3、高稳定度快速姿态侧摆机动控制技术。

高分二号卫星首次依靠全国产化部件实现了高精度、高稳定度的姿态控制；4、图像高定位精度设计。

高分二号卫星采用了多项提高图像定位精度的措施，保障定量化应用要求；5、图像高辐射质量设计。

高分二号卫星针对图像辐射质量提升采取了多项保证措施，全色、多光谱相机采用格雷码编码降低系统噪声，确保高分二号卫星图像信号噪声尽可能小；6、轻小型相机设计技术。

“高分二号”卫星多光谱与全色影像配准策略

“高分二号”卫星多光谱与全色影像配准策略王忠武;刘顺喜;戴建旺;尤淑撑;孟超【摘要】“高分二号”（GF-2）卫星能够提供空间分辨率优于1m的全色影像和优于4m的多光谱影像，可以作为高精度土地基础数据采集的影像数据源之一。

针对多光谱与全色影像配准精度对后续数据处理和应用影响较大的问题，文章分别采用原始多光谱与全色影像的自动配准和纠正后配准两种方法，对比不同策略的配准精度，结合土地资源遥感调查监测的相关技术规程，形成 GF-2卫星多光谱与全色影像配准策略。

对10景山区和平原区完整景GF-2卫星影像进行了试验，结果表明，原始多光谱与全色影像自动配准方法不仅能保证配准精度，而且能缩短影像预处理完成时间，是规模化数据应用中较好的配准策略。

%Panchromatic image with resolution better than 1 meter and multispectral image with resolution better than 4 meters simultaneously provided by GF-2 satellite, could be a potential data source for high precision land information acquisition. Aiming at the large effect of multispectral and panchromatic image registration precision on follow-up image processing and application, this article presents two registration methods, which are automatic registration of original images and registration after image correction, and draws up a registration strategy after analyzing their precision in consideration technical regulations of land remote sensing investigation and monitoring. Using ten pairs of multispectral and panchromatic image, which cover plain and mountain areas, the experiments show that, automatic registration of original images is a better strategy for large scale data application, not only for ensuring itshigh precision but also for reducing data-process time of the whole workflow.【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】6页(P48-53)【关键词】影像配准;精度;策略;“高分二号”卫星;航天遥感【作者】王忠武;刘顺喜;戴建旺;尤淑撑;孟超【作者单位】中国土地勘测规划院，北京 100035;中国土地勘测规划院，北京100035;中国土地勘测规划院，北京 100035;中国土地勘测规划院，北京 100035;中国土地勘测规划院，北京 100035【正文语种】中文【中图分类】TP7510 引言“高分二号”（GF-2）卫星于2014年8月19日成功发射，标志着我国遥感卫星进入亚米级高分辨率时代。

基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类

第43卷第2期航天返回与遥感2022年4月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING115基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类杨迎港1刘培*2张合兵1张文志1（1 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作454003）（2 海南省海洋与渔业科学院，海口570100）摘要基于随机森林算法（RF，Random Forest）对“高分二号”（GF-2）卫星遥感数据进行面向对象地表信息提取时存在如下不足：1）有限的光谱波段导致随机森林可选特征变量受限，影响分类器性能；2）面向对象影像分割尺度以经验判别为主，缺少定量化的判定标准。

为了克服上述问题，文章提出了一种优化特征空间的随机森林分类算法。

首先根据面向对象分割的理论方法，引入方差变化率，获取研究区影像的最优分割尺度；然后利用随机森林–平均精度减少模型（RF-MDA，Random Forest-Mean Decrease in Accuracy）与K折交叉验证算法（K-CV，K-Cross Validation），进行特征重要性排序并优化特征空间；最后，基于不同特征组合的随机森林分类算法进行面向对象分类，并对分类结果进行对比分析。

结果表明，改进的基于特征优选随机森林分类算法的总体精度和Kappa系数分别为93.44%和0.928，优于原始RF算法。

该方法能够有效提高GF-2卫星遥感影像在土地利用分类方面的精度，可为国土监测和管理提供技术支持和理论指导。

关键词“高分二号”卫星遥感影像特征优选随机森林面向对象分类最优分割尺度中图分类号: N37; N39文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2022)02-0115-12 DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2022.02.012Research on GF-2 Image Classification Based on FeatureOptimization Random Forest AlgorithmYANG Yinggang1 LIU Pei*2 ZHANG Hebing1 ZHANG Wenzhi1（1 School of Surveying and Mapping Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China）（2 Hainan Academy of marine and Fishery Sciences, Haikou 570100, China）Abstract To overcome the following boundaries of random forest object-based classification for high-resolution remote sensing images, that 1) limited spectral bands of high spatial resolution remotely sensed data has restricted the performance of random forest; 2) Segmentation scale of object-oriented method is based on empirical discrimination, which lacks quantitative criteria. In this paper, a random forest classification algorithm with optimized feature space is proposed. Firstly, according to the theory and method of object-oriented segmentation, the variance change rate is introduced to obtain the optimal segmentation scale of the image in the study area. Then, the Random Forest -Mean Decrease in Accuracy (RF-MDA) model and 收稿日期：2021-12-11基金项目：国家自然科学基金（41601450，U1810203）；河南理工大学杰出青年基金（J2021-3）；江苏省水利科技基金（2020002）引用格式：杨迎港, 刘培, 张合兵, 等. 基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类[J]. 航天返回与遥感, 2022, 43(2): 115-126.YANG Yinggang, LIU Pei, ZHANG Hebing, et al. Research on GF-2 Image Classification Based on FeatureOptimization Random Forest Algorithm[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2022, 43(2): 115-126. (in116航天返回与遥感2022年第43卷K-Cross Validation (K-CV) are used to rank the feature importance and optimize the feature space. Finally, the random forest classification algorithm based on different feature combinations is used for object-oriented classification, and the classification results are compared and analyzed. The results show that the overall accuracy and kappa coefficient of the improved random forest classification algorithm based on feature optimization are 93.44% and 0.928 respectively, which are better than the original RF algorithm. This method can effectively improve the accuracy of GF-2 remote sensing image in land use classification, and can provide technical support and theoretical guidance for land monitoring and management.Keywords GF-2 satellite remote sensing images; feature optimization; random forest; object-based classification; optimal segmentation scale0 引言土地利用分类在土地动态监测、城市规划与管理、区域合理开发与保护等方面具有重要作用，是当前全球环境变化研究领域的重要内容之一[1]。

国产常用卫星影像数据参数

8
9
高分二号
普段范围 (um)
0.45 ~ 0.90 0.45 ~ 0.52 0.52 ~ 0.59 0.63 ~ 0.69 0.77 ~ 0.89 0.45 ~ 0.52 0.52 ~ 0.59 0.63 ~ 0.69 0.77 ~ 0.89
空间分辨率 (m) 2 8
16
幅宽 (km) 60 (2 台相机组合)
(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、高景卫星 (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、 worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet 卫星优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传， 1800 个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有 10 年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过 ISO900 认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。

卫星遥感影像覆盖率查询方法与应用实现

况，操作过程较复杂，且无法获取精确的覆盖率值。鉴于此，提出了一种基于数据访问 API 的影像覆盖率查询方法，只需提供
相关必要参数，即可快速查询所需遥感影像及其对应的覆盖率。首先利用遥感数据访问 API，根据查询参数查询所需遥感影像
的元数据；然后通过相关方法对影像元数据进行一系列的地理处理与分析，进而获取卫星影像的覆盖率值；最后以我国省级行
’影像元数据示例 { ’其他元数据信息 “PathRow”:“1010165”, “satellite”:“GF2”, “title”:“GF2_PMS1_4088967”, “imgRectangle”: Array[5], “sceneId”: 6594578, “date”:“2019/07/02”,
卫星和传感器种类、空间范围、时间范围、云覆盖量、产品号、场景号、产品等级
2）发送查询请求。将构建的查询参数作为输入参数，向服务器发送查询请求并获取响应数据，即可获
得遥感影像的元数据。本文利用 Python 中的 urllib2 和 requests 模块发送查询请求。urllib2 是 Python 中的一个 HTTP 客户端库 [12-13]，为内置模块，其 request() 方法可构造一个请求对象，将其作为该模块 urlopen() 方法的输入参数即可向服务器发送查询请求。requests 也是一个 HTTP 库， [14] 为第三方模块，需单独安装，其在 Python 内置模块的基础上进行了高度封装，可实现网页和浏览器请求的所有操作。url 为查询请求网址， jsonData 为查询参数变量，利用 urllib2 和 requests 模块发送查询请求的核心代码为：
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