卫星全色和多光谱模式介绍
SPOT-6和SPOT7卫星介绍
SPOT-6/7卫星介绍
国科创（北京）信息技术有限公司-spot6/7卫星是双子星卫星，2012年9月9日发射的SPOT6卫星和2014年6月30日发射的SPOT7卫星共同组网运行。
spot6/spot7卫星能够拍摄光学影像分辨率为1.5米全色和6米多光谱（蓝色，绿色，红色，近红外）的卫星影像，spot-6/7卫星可以保证地球任何地点的每日重访，每日采集能力达600万平方公里,具有沿轨和跨轨大视角侧视成像等特点，在国土调查、资源勘探、作物管理、测绘制图、工程规划、环境监测以及国防等多个方面具有极高的应用价值。
SPOT-6/7卫星参数介绍：
样例图片
国科创（北京）信息技术有限公司遥感事业部提供多尺度、多分辨率、全覆
盖的遥感影像数据产品服务，拥有多光谱、高光谱、雷达卫星、无人机影像等遥感数据，可提供环保、国土、农业、水利和林业等应用领域的人工智能目标识别、图像分类、正射纠正、图像处理、解译、咨询服务，以及基于多源影像的综合应用解决方案。
国科创（北京）信息技术有限公司是中关村高新技术企业，也是国家高新技术企业，拥有ISO9001、ISO14001、OHSAS18001资质，也通过了信息安全管理体系和信息技术服务管理体系双认证，可提供专业的遥感数据产品服务。
全色卫星影像 多光谱卫星影像 高光谱卫星影像
北京揽宇方圆信息技术有限公司全色卫星影像多光谱卫星影像高光谱卫星影像随着光谱分辨率的不断提高，光学遥感的发展过程可分为：全色（Panchromatic）→彩色（Color Photography）→多光谱（Multispectral）→高光谱（hyspectral）。
注：全色波段（Panchromatic band），因为是单波段，在图上显示是灰度图片。
全色遥感影像一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。
实际操作中，我们经常将之与波段影象融合处理，得到既有全色影象的高分辨率，又有多波段影象的彩色信息的影象。
全色波段，一般指使用0.5微米到0.75微米左右的单波段，即从绿色往后的可见光波段。
全色遥感影象也就是对地物辐射中全色波段的影象摄取，因为是单波段，在图上显示是灰度图片。
全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。
多光谱遥感多光谱遥感：将地物辐射电磁破分割成若干个较窄的光谱段，以摄影或扫描的方式，在同一时间获得同一目标不同波段信息的遥感技术。
原理：不同地物有不同的光谱特性，同一地物则具有相同的光谱特性。
不同地物在不同波段的辐射能量有差别，取得的不同波段图像上有差别。
优点：多光谱遥感不仅可以根据影像的形态和结构的差异判别地物，还可以根据光谱特性的差异判别地物，扩大了遥感的信息量。
航空摄影用的多光谱摄影与陆地卫星所用的多光谱扫描均能得到不同普段的遥感资料，分普段的图像或数据可以通过摄影彩色合成或计算机图像处理，获得比常规方法更为丰富的图像，也为地物影像计算机识别与分类提供了可能。
高光谱高光谱遥感起源于20世纪70年代初的多光谱遥感，它将成像技术与光谱技术结合在一起，在对目标的空间特征成像的同时，对每个空间像元经过色散形成几十乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖，这样形成的遥感数据可以用“图像立方体”来形象的描述。
同传统遥感技术相比，其所获取的图像包含丰富的空间、辐射和光谱三重信息。
高光谱遥感技术已经成为当前遥感领域的前沿技术。
全色 多光谱 高光谱影像特征-概述说明以及解释
全色多光谱高光谱影像特征-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可能如下所示：1.1 概述全色、多光谱和高光谱影像是遥感技术中常用的图像数据。
这些影像可以捕捉到地球表面的各种光谱信息，从而为地质、农业、环境等领域的研究提供重要的数据支持。
全色影像是指通过对可见光范围内的全部波段进行拍摄和合成，获得高分辨率的图像数据。
它主要反映了地物的明暗、纹理和细节特征，对于城市规划、土地管理和基础设施建设等方面具有重要的应用价值。
多光谱影像则是采用多个波段的光谱信息，通过某种方式对光谱进行组合和处理，获得不同波段上的图像。
不同波段的图像对应了不同的物质组成和能量反射特征，能够提供更加丰富的地物分类和识别信息，常用于农业、林业和环境监测等领域。
高光谱影像是一种相对于多光谱影像更为细致和细分的光谱数据。
它利用较窄的波段间隔捕捉和分析地物的光谱信息，能够提供更详细的物质组成和光谱特性，广泛应用于矿产勘探、地质调查和环境变化监测等领域。
本文将重点介绍全色、多光谱和高光谱影像的特征和应用领域，并分析它们在遥感技术中的重要性。
同时，也将探讨未来发展方向，以期为相关领域的研究提供参考和启示。
1.2 文章结构文章结构是指文章的组织和布局方式，它的设计直接关系到读者对文章内容的理解和掌握程度。
本文将以全色、多光谱和高光谱影像特征为主线，从整体到细节逐步展开，以便读者能够系统地了解这些影像特征的定义、应用领域和特征分析情况。
本文的文章结构如下所示：第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构和目的。
在概述中，将简要介绍全色、多光谱和高光谱影像特征的背景和意义；在文章结构中，将提供本文的组织结构，使读者能够清晰地了解全文的框架；在目的部分，则明确说明本文的目标是为了全面介绍和分析全色、多光谱和高光谱影像特征。
第二部分是正文部分，是文章的主体部分，主要包括全色影像特征、多光谱影像特征和高光谱影像特征三个章节。
在每个章节中，将先对该影像特征进行定义和概念的介绍，然后分析该影像特征在不同应用领域中的具体应用情况，最后对该影像特征进行详细的特征分析，包括特征的表示、提取和处理方法等。
高分三影像各种成像模式下的幅宽
高分三影像各种成像模式下的幅宽全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：高分三号是中国自主研发的高分辨率、高灵敏度的遥感卫星，于2015年6月发射成功。
该卫星是中国高分辨率遥感卫星系列中的第三颗卫星，具有非常强大的成像能力和数据获取效率。
在高分三号卫星的成像模式中，有多种不同的幅宽可供选择，这些不同的幅宽适用于不同的应用领域，可以提供更加多样化的数据服务。
我们来介绍一下高分三号卫星的主要成像模式。
高分三号卫星主要包括5种成像模式，分别是全色模式、多光谱模式、超光谱模式、波段集成模式和视频成像模式。
不同的成像模式可以适应不同的需求，提供不同的数据产品，服务于不同的用户。
在这些成像模式中，涉及到的幅宽也是各有不同。
幅宽是指在一定范围内取得目标数据的宽度，通常用于描述成像仪的视场范围或相机的拍摄幅度。
对于高分三号卫星的各种成像模式，幅宽的大小会直接影响到数据的覆盖范围和分辨率，因此选择合适的幅宽对于数据获取和应用十分重要。
在全色模式下，高分三号卫星的幅宽为48公里，分辨率可达0.5米。
这种高分辨率、高幅宽的成像模式适用于地学、军事、城市规划等领域，可以提供精细的地表信息和高质量的影像数据。
全色模式的幅宽较大，覆盖范围广，适合对大面积区域进行快速全面的监测和分析。
视频成像模式是高分三号卫星独有的成像模式，具有45度倾斜视场，用于目标动态监测、灾害应急响应等领域。
视频成像模式的幅宽为4.8公里，相当于高分辨率的视频监控，可以提供连续、实时的影像数据，适用于对目标区域的动态变化进行快速监控和响应。
第二篇示例：随着科技的快速发展，影像技术在医学、地质、环境监测等领域得到了广泛应用。
而在三维影像领域，高分辨率的成像模式对于获取准确的数据至关重要。
在高分辨率三维影像成像模式下，幅宽是一个非常重要的参数，它决定了成像的清晰度和精度。
在这篇文章中，我们将探讨高分辨率三维影像各种成像模式下的幅宽。
我们需要了解什么是幅宽。
幅宽是指成像系统能够覆盖的虚拟地面区域的宽度。
Worldview3(WV3)卫星成像模式及卫星参数介绍
北京揽宇方圆信息技术有限公司Worldview3（WV3）卫星成像模式及卫星参数介绍2014年8月13号,Digitalglobe公司的Worldview3（WV3）卫星已经成功发射并正式运行，WV3卫星提供31厘米全色分辨率\1.24米多光谱分辨率和3.7米红外短波分辨率。
WorldView-3除了提供0.31米分辨率的全色影像和8波段多光谱影像外，还提供8波段短波红外影像。
这颗卫星提供的极高空间分辨率，可以分别更小、更细的地物，可以跟航空影像相媲美。
拥有的覆盖可见光、近红外、短波红外的波谱特征，使WorldView-3拥有极强的定量分析能力，在植被监测、矿产探测、海岸/海洋监测等方面拥有广阔的应用前景。
WorldView-3目前正由Ball Aerospace公司建造，该公司设计并制造了DigitalGlobe目前运行的所有卫星。
卫星载荷包括短波红外传感器和光学仪器在内的成像仪器则由ITT Exelis公司设计和制造。
值得一提的是，ENVI/IDL遥感图像处理软件的制造商Exelis VIS公司是ITT Exelis公司的全资子公司。
Exelis VIS公司为WorldView1/2研发了支持软件，主要是研制基于流程的影像质量控制（QC）软件平台和为NextView计划提供新的影像质量检测工具。
DigitalGlobe现有的卫星群由QuickBird、WorldView-1和WorldView-2组成，WorldView-3将在此基础上进一步扩展这一行业领先的商业成像卫星群的各项功能。
该卫星群对地球表面的任何地点均可实现平均每天两次的访问，因而能够准确捕获包括大部分彩色图像在内的全球75%以上的半米分辨率商业图像。
WorldView-3的平均回访时间不到1天，每天能够采集多达680,000平方公里范围的数据，相对其他亚米级商业卫星有着更广的光谱范围，使其特征提取/变化监测/植物分析等领域有着卓越的表现。
双清一号(珞珈三号01星)多模式成像样例数据集
双清一号(珞珈三号01星)多模式成像样例数据集双清一号(珞珈三号01星)多模式成像样例数据集随着人类社会的科技进步和对地球环境的深入认知，遥感卫星已经成为了获取大范围、高分辨率地表信息的主要手段之一。
在国内外许多遥感卫星中，双清一号（珞珈三号01星）作为我国自主研制的高分辨率遥感卫星，其多模式成像样例数据集正成为科研学者和应用用户的研究热点。
作为我国第一颗自主研制的高分辨率遥感卫星，双清一号（珞珈三号01星）在研制过程中经历了无数的艰辛努力。
在卫星设计中，双清一号（珞珈三号01星）拥有多种成像模式，包括全色成像模式、多光谱成像模式、同名点制图模式等。
全色成像模式是指卫星利用一种波段的单通道接收器对地表进行成像的模式。
双清一号（珞珈三号01星）在这一模式下使用的技术为全景扫描技术，由于采用了窄带宽接收器，所以在获得高空间分辨率的同时也损失了其他波段信息。
这种成像模式在土地利用、城市建设规划和环境监测等领域具有很高的应用价值。
多光谱成像模式是指卫星利用多个带宽的成像传感器对地表进行成像的模式。
双清一号（珞珈三号01星）在这一模式下使用的技术为遥感成像光谱仪，在不同的波段下能够获得地表不同特征的信息，如植被分布、土壤类型和水体质量等。
这种成像模式在农业监测、环境监测和资源调查等领域具有广泛的应用前景。
同名点制图模式是指卫星利用同名点对地表进行成像的模式。
双清一号（珞珈三号01星）在这一模式下使用的技术为高精度制图成像光谱仪，通过获取同一地点不同时间的遥感数据，实现对地表物体的变化监测和演化分析。
这种成像模式在城市规划、灾害管理和资源调查等领域有着重要的应用价值。
通过以上各种成像模式，双清一号（珞珈三号01星）多模式成像样例数据集为科研学者和应用用户提供了丰富的地表信息。
例如，在城市规划方面，科研学者利用全色成像模式可以获取高空间分辨率的城市地表信息，从而为城市规划和土地利用提供科学依据；在环境监测方面，应用用户可以利用多光谱成像模式获取植被分布和水质情况等信息，实现对环境变化的监测和评估。
arcgis多光谱和全色影像融合步骤
arcgis多光谱和全色影像融合步骤一、引言多光谱和全色影像融合是一种常用的遥感图像处理技术，在地理信息系统（G IS）领域有着重要的应用。
本文将介绍在Ar cG IS软件中，利用多光谱和全色影像进行融合的步骤和方法。
二、准备工作在进行多光谱和全色影像融合之前，我们需要确保已经准备好以下内容：1.多光谱影像：多光谱影像通常包含多个波段，例如红、绿、蓝和近红外波段。
它提供了丰富的光谱信息，但空间分辨率较低。
2.全色影像：全色影像包含单一波段，即灰度图像。
它具有较高的空间分辨率，但波谱信息较少。
3.Ar cG IS软件：确保已经安装并打开Ar c GI S软件，以便进行后续的处理和分析。
三、多光谱和全色影像融合步骤下面是使用A rc GI S软件进行多光谱和全色影像融合的步骤：1.打开Ar cG IS软件并创建一个新的工作空间，用于存储融合后的影像数据。
2.导入多光谱影像和全色影像到Ar cG IS中，确保两个影像数据对应的坐标系统相同。
3.打开"图像增强"工具，选择"融合"选项，并指定多光谱影像和全色影像为输入数据。
4.根据实际需求，设置融合的参数，包括融合方法、权重、偏差等。
5.执行融合操作，等待处理完成。
6.融合完成后，可以进行一系列的后处理，例如直方图均衡化、空间滤波等，以提高图像质量和可视化效果。
7.最后，保存融合后的影像数据，并进行进一步的分析和应用。
四、总结本文介绍了在Ar cG IS软件中进行多光谱和全色影像融合的步骤和方法。
通过将多光谱影像的波谱信息和全色影像的高空间分辨率结合起来，可以得到同时具有丰富光谱信息和较高空间分辨率的影像数据，为地理信息系统的分析和应用提供更准确和详细的数据支持。
注意：本文内容仅为演示和说明用途，具体操作需根据实际情况和需求进行调整和优化。
希望本文能对你在ar c gi s多光谱和全色影像融合方面的工作有所帮助！。
卫星全色和多光谱模式介绍
卫星全色和多光谱模式介绍QuickBird卫星全色和多光谱模式时间:2009-08-24众所周知，遥感是使用各种传感器远距离探测目标所辐射、反射或散射的电磁波，经加工处理变成能够识别和分析的图像和信号，以获取目标性质和状态信息的综合技术。
遥感根据获取目标的手段不同可分为狭义遥感和广义遥感。
狭义遥感以电磁辐射为感测对象，而广义遥感还包括磁力、重力等地球物理的测量和属于地球物理测量范畴的地震波、声波等弹性波。
我们通常所说的遥感概念则专指以电磁辐射为特征的狭义遥感。
不同的目标物受到太阳或其他辐射源的电磁辐射时，它们所特有的反射、发射、透射、吸收电磁辐射的性质是不同的。
通过获取目标物对电磁辐射的显示特征，可识别目标的属性和状态。
所以传感器谱段的设置与目标物的光谱特性有着密切的关系。
目前世界上用于卫星遥感的传感器有两大类：光学遥感和微波遥感。
光学遥感:光学遥感指利用光学设备探测和记录被测物体辐射、反射和散射的相应谱段电磁波，并分析、研究其特性及变化的技术。
光学遥感覆盖了红外、可见光和紫外三个谱段，常用的有以下三种：可见光遥感:其工作波长为0.4～0.76微米，一般采用感光胶片或光电探测器作为感测元件，属于摄影成像遥感。
它主要使用可见光远摄镜头照相和可变焦距电视摄像等，感测的是目标及背景反射或自身发出的可见光，记录的信息或拍摄的图像是物体反射光或发光强度的空间分布。
可见光遥感是光学遥感中历史最长的一种，是对地观测和军事侦察的主要手段之一。
摄影成像的分辨率(G)很高，可以近似地表示为：G=f×R/H其中f为镜头焦距，R为镜头与底片的综合分辨率，H为高度(或距离)。
红外遥感器:主要包括红外扫描仪、红外辐射仪等。
红外遥感通过探测红外辐射获取目标和背景的辐射温度或热成像。
其探测能力取决于目标、背景与周围环境的温度差。
红外遥感的最大优点是可获取无光照或薄云下目标和背景的图像。
多谱段遥感：使用几个不同的谱段同时对一目标或地区进行感测，从而获得与各谱段相对应的各种信息。
印度、韩国、以色列、南非等国对地观测卫星介绍
项目
参数
轨道高度
轨道倾角 降交点地方时 幅宽 星下点几 何分辨率 前视 后视 前视 后视 地面采样间距 光谱范围 量化值 数传速率 星在记录容量 重访周期
618km
97.87° 10:30AM 26.24km 29.42km 2.187m 2.452m 2.5m 500-850nm 10bit 105Mbps 120Gb 5days
韩国政府资助自主研发的KOMPSAT-2项目，该项目 由韩国空间研究院(KARI)负责。卫星的用途是提供 科研和地理图像，但分析家认为该卫星实际上可以 军民两用。 卫星载荷重800千克，其中包括由以色列电子光 学工业公司和韩国空间研究院联合研制的多 光谱照 相仪。它将提供分辨率为1米的全色图像和分辨率为 4米的彩色图像。卫星载荷具有108G的数据容量和 320兆比特/秒的数据传输速度。 韩国计划到2015年研制8颗多用途卫星，其中包 括KOMPSAT-1和KOMPSAT-2。韩国空间研究院虽 然没有按时间表进行发射，但仍努力在三个阶段研 究自主的小型运载火箭。KSLV-1运载火箭能够将 100千克的载荷发射到近地轨道，而KSLV-2 和 KSLV-3将分别能够发射1吨和1.5吨的载荷。
韩国阿里郎3号卫星概念化 图
阿里郎3号卫星拍摄图片1
阿里郎3号拍摄图片2
以色列遥感卫星的 发展
以色列和美国准备联合研制一个由8颗小 卫星构成的对地遥感卫星（EROS）星座。 这些卫星以以色列1995年4月发射的地平 线-3（分辨率2米）为基础，是军事侦察 卫星技术转为民用遥感卫星的范列。其中 第一颗星EROS-A1已于2000年12月5日 发射，EROS-A1和EROS-A2分辨率为 1.8米；而EROS-B1至EROS-B6卫星分 辨率达0.82米。
航空照相机的全色及多光谱成像技术
航空照相机的全色及多光谱成像技术航空照相机是航空摄影中至关重要的设备，在军事、航空航天、地质勘探、环境监测等领域发挥着重要作用。
而在航空照相机中，全色及多光谱成像技术的应用使得图像获取更加丰富和准确，为相关领域的研究和应用提供了更多的信息和数据。
本文将对全色及多光谱成像技术进行详细介绍，并分析其应用和发展前景。
首先，我们需要了解什么是全色及多光谱成像技术。
全色成像技术是指利用单一波段的感光器件捕获场景中所有波长范围的光谱信息，提供高分辨率的成像数据。
而多光谱成像技术则是利用多个波段的感光器件捕获不同波长范围的光谱信息，提供更丰富的光谱数据。
全色及多光谱成像技术在航空照相机中的应用主要有以下几个方面：首先，全色及多光谱成像技术可以用于军事侦察和目标识别。
通过将高分辨率的全色图像和多光谱图像进行融合，可以得到更清晰、更详细的图像，有助于军事情报的分析和判别，提高作战指挥的准确性和效率。
其次，全色及多光谱成像技术在航空航天领域的应用也非常广泛。
航空航天任务中经常需要对地面进行遥感监测和数据采集，以获取地理信息和环境数据。
全色及多光谱照相机可以提供高分辨率和多波段的图像数据，用于地貌与地理信息的更新，气象监测和气候变化研究，甚至于天文学观测等。
此外，全色及多光谱成像技术还可以应用于地质勘探领域。
通过获取地质勘探区域的全色和多光谱图像，可以对地下资源的分布、探测以及潜在的地质灾害进行预测和分析。
全色及多光谱成像技术在地质勘探中的应用不仅提高了勘探效率，也增加了勘探结果的准确性。
此外，全色及多光谱成像技术也在环境监测和生态保护中得到广泛应用。
航空照相机可以通过全色及多光谱成像技术捕捉大范围的环境数据，用于水质监测、植被生长状况分析、土壤质量评估和城市规划等方面的研究。
这些数据有助于环境监测和生态保护工作的决策制定和有效实施。
随着科技的不断进步，全色及多光谱成像技术在航空照相机中的发展前景也十分广阔。
目前，科研人员正在不断改进成像设备的性能，提高分辨率和灵敏度，扩大光谱范围和频带宽度。
遥感卫星影像介绍.
QuickBird快鸟卫星介绍快鸟卫星技术参数- -空间分辨率是相对于时间分辨率而言的。
时间分辨率多用于仪器时基线性的分辨能力；由几何空间引起的分辨率称为空间分辨率。
因为射线胶片照相检测或实时成像检测多在静止状态下进行，不涉及时间分辨率问题，所以在实时成像检测技术中所言分辨率就是指空间分辨率。
发射时间:2001年10月18日运载火箭:Delta Ⅱ发射地点:美国范登堡空军基地轨道高度及倾角:450 km 98°太阳同步重访周期:1~3.5天视角:沿轨道方向和垂直轨道方向均可调整轨道周期:93.4分钟每轨拍摄:约57景幅宽&图像大小:主要景幅宽星下点为16.5 km 可达到的地面宽度544 km(中心点为卫星地面轨道，最大倾角30°)定位精度:圆误差23 m；线性误差17 m(无地面控制点)传感器分辨率&光谱波段:全色星下点61 cm黑白：445~990 nm多光谱星下点2.44 m 蓝450~520 nm 绿520~600 nm红630~690 nm近红外760~900 nm数据编码方式:11 bit/s卫星姿态控制系统:三轴稳定/恒星跟踪稳定/惯性平台/飞轮/GPS星上存储器:128 Gbit/s卫星设计寿命:7年QuickBird卫星于2001年10月由美国DigitalGlobe公司发射星下点分辨率0.61米产品分辨率：全色0.61-0.72米，多光谱2.44-2.88米产品类型：全色、多光谱、全色+多光谱（捆绑）、三波段融合（任意三个多光谱波段与全色波段融合产生的0.61米数据）、四波段融合（四个多光谱段与全色波段融合成的0.61米数据）全色波段，多光谱波段号：蓝、绿、红、近红外景宽16.5公里，景面积272平方公里。
此订单按面积购买。
QB数据05年最新价格表（单位：元/平方公里）说明：（全色0.61米分辨率，多光谱为2.44米分辨率）1、基础产品（1B）的最小定单（包括存档数据与编程接收数据）为1景；2、标准产品（2A）中存档数据的最小定单为25 Km2；3、标准产品（2A）中普通编程接收数据的最小定单为64 Km2；4、捆绑模式数据是指该产品包括全部5个波段的原始数据（1全色波段＋4多光谱波段）；5、所有编程接收订单的云量覆盖规范都是小于20%；6、编程接收订单中的“侧视角度”选项只有两个选择：a) 0 — 15度范围；b) 0 — 25度范围, 这两个选择没有价格上的差异。
“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“高分二号”卫星多光谱与全色影像配准策略的论文摘要：本文以“高分二号”卫星多光谱和全色影像为研究对象，探究了多光谱与全色影像的相互配准问题。
首先研究了传统的基于地物控制点的配准方法，然后提出了一种基于图像特征点的配准方法，并对比了两种方法的配准效果。
研究结果表明，基于图像特征点的配准方法能够有效提高配准精度，适用范围更广。
关键词：高分二号卫星；影像配准；多光谱；全色影像；地物控制点；图像特征点1.简介高分二号卫星是我国自主研制的高分辨率、多波段的遥感卫星，可以获取地表各种要素信息，并广泛应用于资源环境监测、城市规划、农业生产等领域。
然而，卫星采集数据时存在着多光谱和全色影像之间的配准问题，如果不做好配准工作，将会影响到卫星数据的准确度和应用效果。
2.传统的基于地物控制点的配准方法传统的基于地物控制点的配准方法是通过在多光谱和全色影像之间选取地物控制点（GCP），计算GCP在两幅影像之间的坐标差异，从而实现影像之间的配准。
虽然这种方法在某些情况下具有较高的配准精度，但是需要在影像中选取相应数量的GCP，并且这些GCP必须有一定的坐标精度和空间分布。
此外，选取GCP的过程还需要大量的人工干预，而且易受地物遮挡、变化和遥感影像噪声的影响。
3.基于图像特征点的配准方法基于图像特征点的配准方法是一种非常有效的影像配准方法。
该方法可以通过提取影像中的特定特征点（如SIFT特征点），利用这些点的空间位置关系，计算影像之间的坐标变换模型，实现影像之间的自动配准。
相比于传统的GCP配准方法，基于图像特征点的配准方法克服了GCP选取的限制，可以实现自动化、全局性的配准，避免了人工筛选GCP的过程。
同时，基于图像特征点的配准方法不受地物掩盖等因素的干扰，可以处理一些传统配准方法难以处理的影像对，以及具有大量细节信息、光谱差异等多种情况的配准。
4.实验与分析本次实验选取了高分二号卫星获取的多光谱和全色影像数据集进行配准实验，并分别采用传统基于GCP的配准方法和基于SIFT特征点的配准方法进行了对比。
“高分二号”卫星多光谱与全色影像配准策略
航 天返 回与遥 感
４８ ＳＰ Ａ ＣＥＣＲＡ ＦＴ ＲＥＣＯＶＥＲＹ ＆ ＲＥＭ ＯＴＥ Ｓ ＥＮＳＩ ＮＧ
第３ ６ 卷 第 ４期
２ ０ １ ５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 １ ０ ０ ０ ３ ５ ）
摘
要 “ 高分二号”（ Ｇ Ｆ ． ２ ） 卫星能够提供 空间分辨率优于 ｌ ｍ 的全 色影像和优于 ４ ｍ 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 Ｇ Ｆ 一 ２卫星 多光谱与全 色 影像配准策略 。对 １ ０ 景 山区和平原 区完整景 Ｇ Ｆ 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
遥感卫星影像数据全色波段和多光谱波段介绍
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像数据全色波段和多光谱波段介绍全色波段（Panchromatic band），因为是单波段，在图上显示是灰度图片。
全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。
实际操作中，我们经常将之与多波段影象融合处理，得到既有全色影象的高分辨率，又有多波段影象的彩色信息的影象。
全色波段，一般指使用0.5微米到0.75微米左右的单波段，即从绿色往后的可见光波段。
全色遥感影象也就是对地物辐射中全色波段的影象摄取，因为是单波段，在图上显示是灰度图片。
全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。
多波段，又叫多光谱，是指对地物辐射中多个单波段的摄取。
得到的影象数据中会有多个波段的光谱信息。
对各个不同的波段分别赋予RGB颜色将得到彩色影象。
例如，将R，G，B分别赋予R，G，B三个波段的光谱信息，合成将得到模拟真彩色图象。
多波段遥感影象可以得到地物的色彩信息，但是空间分辨率较低。
北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。
遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。
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。
遥感影像的融合_SPOT全色波段和多光谱影像的融合
以选择不同影像的层组合生成新的影像 。 处理之后得到 1 个下列组合方式的影像 : 波段 1 :根据亮度通道影像进行直方图均衡后 的全色波段 。
波段 2 :未发生变化的色度波段 。 波段 3 :未发生变化的饱和度波段 。 3. 2. 4 IHS 到 RGB 的反转变换
在 image interpretor 面板上选择 spectral enhance2 ment 命令进行相应处理 ,spectral enhancement 面板显 示出来 。在这个面板上选择 IHS to RGB …命令进 行处理 。处理完成后可以在 viewer 中打开处理后的 影像并与原始的 SPOT 多光谱影像进行比较 ,观察 发生的变化 。通过这个变换可以避免赝象的发生 。 3. 2. 5 全局对比度增强
直方图均衡化处理可以根据亮度通道影像的 直方图重新调整 SPOT 全色波段影像的直方图 (保 留对比度) ,使之与 IHS 影像的直方图匹配 。
通过这步操作 ,SPOT 全色波段的直方图将与前 面得到的影像直方图相类似 。
进行处理之前可以在 viewer 中分别打开每个波 段的影像并显示它们的直方图 ,这一步可看到每一 个直方图的形状和像素值范围的大致分布规律 (本 步骤不是必须做的) 。
5) 对结果影像进行对比度增强处理 。分述如
下:
3. 2. 1 RGB →IHS 转换
IHS 颜色表述系统与 RGB 颜色表述系统相比
特殊之处在于 : IHS 对应的每个轴可以直接与人眼
视觉相关 : Intersity
光强度
Hue
空间物体的本色
Saturation 颜色强度
在 image interpretor 面板上选择 spectral enhance2
全色遥感影像和多波段遥感影像的具体概念
全色遥感影像和多波段遥感影像的具体概念？全色波段，一般指使用0.5微米到0.75微米左右的单波段，即从绿色往后的可见光波段。
全色遥感影象也就是对地物辐射中全色波段的影象摄取，因为是单波段，在图上显示是灰度图片。
全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。
多波段，又叫多光谱，是指对地物辐射中多个单波段的摄取。
得到的影象数据中会有多个波段的光谱信息。
对各个不同的波段分别赋予RGB颜色将得到彩色影象。
例如，将R，G，B 分别赋予R，G，B三个波段的光谱信息，合成将得到模拟真彩色图象。
多波段遥感影象可以得到地物的色彩信息，但是空间分辨率较低。
实际操作中，我们经常将这两种影象融合处理，得到既有全色影象的高分辨率，又有多波段影象的彩色信息的影象。
反演在遥感中是什么意思？按楼主的需求回答：一句话——遥感的本质是反演。
具体解释：遥感的本质是反演，而从反演的数学来源讲，反演研究所针对的首先是数学模型。
因此，遥感反演的基础是描述遥感信号或遥感数据与地表应用之间的关系模型，也就是说，遥感模型是遥感反演研究的对象。
要进行遥感反演研究，首先要解决的问题是对地表遥感像元信息的地学描述。
遥感像元尺度上的地学描述是十分有意义的课题，由于地球表面是一个复杂的系统，对地观测得到的遥感像元从几米到几公里的空间分辨率，人类对地表真实性的了解需要用多种参数来描述。
一般来说，遥感模型描述像元的观测量与地表实用参数之间的定量关系。
这种描述模型的精度与参数量成正比。
而精确的模型需要较多的参数。
因此定量遥感面临的首要问题是对地表的精确、实用的地学描述。
对这里所说的地学描述应该有两个方面的要求，第一是精确性，即对地学描述模型的精度要求，精确的模型具有科学性和定量性；第二是实用性，即地学描述模型参数的应用性，建立模型需要考虑遥感与应用的衔接，由于模型反演精度常受到数据源的限制，要注意发挥多种数据组合的优势。
定量遥感反演理论定量遥感发展的一个主要障碍是反演理论的研究不足。
“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。
2国内常用卫星遥感数据介绍(光学)
基础数据
星载存储器８
基础数据立体像对
标准数据产品
固态，具有检错和纠错能力，容量为2199Ｇbit 固态，具有检错和纠错能力，容量为2199Ｇbit
数据传输
内务数据：4、16或32kbit/s实时，524kbit/s存储
指令数据：2或64kbit/s ，S波段
最大侧摆角和相应的 标称+ -40°=星下左右两侧各775km
➢ 价格合理：178元/平方公里（标准编程）
➢ 应用广泛 可用于制图、国家安全、基础设施规划、 灾害评估、环境监测等方 面
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服务
产品
数据交付 提交订单
要点
编程数据标准 模式
（7km×7km）
普通 加急
编程数据条带模式 （7km×~140km）
90天拍摄周 期成功数据 采集后10个
工作日
10天拍摄周 期成功数据 采集后10个
500km
重访周期
7天
降交点地方太阳 13:00~14:00 时
运行周期
94.8 分钟
量化等级
10 bits
波谱范围
0.5 to 0.9 µm（全色）
成像模式*
标准模式
条带模式
地面分辨率
0.7m
0.7m
侧视角
±45°
±45°
覆盖范围 (影像尺寸)
7km×7km
7km×~140k m
＊在以上两种成像模式下均可采集立体1像7
绝对定位精度 （无控制点，水平地面）
2个 高分辨率几何装置 （HRGs）
2景全色波段影像（5 米），通过它们可以生成 一景2.5米影像。 3个多光谱波段（10 m） 个短波红外波段（20米）
P: 0.48 - 0.71 µm B1: 0.50 - 0.59 µm B2: 0.61 - 0.68 µm B3: 0.78 - 0.89 µm B4: 1.58 - 1.75 µm
多光谱数据和全色数据
多光谱数据和全色数据
多光谱数据和全色数据是遥感影像处理中常用的两种不同类型的数据。
多光谱数据是指对不同波长的电磁辐射进行多波段的采集和记录，并生成各个波段的图像。
通常包含数十个波段，可以覆盖从可见光到红外波段的范围。
多光谱数据可以提供丰富的物理和生物信息，用于地表物质的分类、植被指数计算、水质监测等应用。
全色数据是指只对单个波段（通常是可见光波段）进行高空间分辨率的采集和记录。
全色数据具有高分辨率、大视场和高对比度的特点。
全色数据可以提供更精细的地表信息，对于提取地物边界、进行地貌分析等任务有较大的优势。
在遥感影像处理中，常常会使用多光谱数据和全色数据进行融合。
融合后的图像既保留了多光谱数据的信息丰富性，又具有了全色数据的高空间分辨率。
这种融合可以提供更准确、更全面的地物分类结果，并在许多应用中得到广泛应用。
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QuickBird卫星全色和多光谱模式时间:2009-08-24众所周知，遥感是使用各种传感器远距离探测目标所辐射、反射或散射的电磁波，经加工处理变成能够识别和分析的图像和信号，以获取目标性质和状态信息的综合技术。
遥感根据获取目标的手段不同可分为狭义遥感和广义遥感。
狭义遥感以电磁辐射为感测对象，而广义遥感还包括磁力、重力等地球物理的测量和属于地球物理测量范畴的地震波、声波等弹性波。
我们通常所说的遥感概念则专指以电磁辐射为特征的狭义遥感。
不同的目标物受到太阳或其他辐射源的电磁辐射时，它们所特有的反射、发射、透射、吸收电磁辐射的性质是不同的。
通过获取目标物对电磁辐射的显示特征，可识别目标的属性和状态。
所以传感器谱段的设置与目标物的光谱特性有着密切的关系。
目前世界上用于卫星遥感的传感器有两大类：光学遥感和微波遥感。
光学遥感:光学遥感指利用光学设备探测和记录被测物体辐射、反射和散射的相应谱段电磁波，并分析、研究其特性及变化的技术。
光学遥感覆盖了红外、可见光和紫外三个谱段，常用的有以下三种：可见光遥感:其工作波长为0.4～0.76微米，一般采用感光胶片或光电探测器作为感测元件，属于摄影成像遥感。
它主要使用可见光远摄镜头照相和可变焦距电视摄像等，感测的是目标及背景反射或自身发出的可见光，记录的信息或拍摄的图像是物体反射光或发光强度的空间分布。
可见光遥感是光学遥感中历史最长的一种，是对地观测和军事侦察的主要手段之一。
摄影成像的分辨率(G)很高，可以近似地表示为：G=f×R/H其中f为镜头焦距，R为镜头与底片的综合分辨率，H为高度(或距离)。
红外遥感器:主要包括红外扫描仪、红外辐射仪等。
红外遥感通过探测红外辐射获取目标和背景的辐射温度或热成像。
其探测能力取决于目标、背景与周围环境的温度差。
红外遥感的最大优点是可获取无光照或薄云下目标和背景的图像。
多谱段遥感：使用几个不同的谱段同时对一目标或地区进行感测，从而获得与各谱段相对应的各种信息。
将不同谱段的遥感信息加以组合，可获取目标物更多的信息。
多谱段遥感是在可见光和红外遥感的基础上发展起来的，它能明显地分辨多种目标和背景特性，兼有可见光和红外遥感技术的优点。
也为高光谱和超高光谱的发展提供了依据。
微波遥感：微波遥感是利用微波遥感设备，对地物目标和环境的微波辐射、反射或散射能量实施探测的技术，其波长为1～1000毫米．微波遥感按工作模式的不同可分为两种：有源微波遥感:主要由成像雷达、微波散射计和微波高度计组成。
在卫星遥感中应用较多的是合成孔径雷达，它是利用平台与目标的相对运动产生的多普勒频移，经二维相关处理或匹配滤波处理而获得高分辨率的图像。
无源微波遥感:主要指各种微波辐射计，它是通过测量自然界各种物体发出的微弱微波辐射来测量目标的辐射特性和实际温度。
QuickBird 全色和多光谱模式:快鸟卫星电磁波谱设置：• 蓝光波段(450-520nm);• 绿光波段(520-600nm);• 红光波段(630-690nm);• 近红外波段(760-900nm)＊QuickBird卫星全色光谱模式和多光谱模式对比＊圣地亚哥－－全色影像全色450-900nm(45-90 µ)－跨越整个多光谱波段长度＊圣地亚哥－－多光谱影像• 蓝光波段(450-520nm);• 绿光波段(520-600nm);• 红光波段(630-690nm);全色产品即通常所见到的黑白影像，该影像的波段从可见光光谱波段到近红外光谱波段(450--900nm)QuickBird 卫星数据在测绘制图中的优点与应用遥感图像有什么用途?遥感影像就像我们生活中拍摄的照片一样，遥感像片同样可以"提取"出大量有用的信息。
从一个人的像片中，我们可以辨别出人的头、身体及眼、鼻、口、眉 毛、头发等信息。
遥感影像一样可以辨别出很多信息，如水体（河流、湖泊、水库、盐池、鱼塘等）、植被（森林、果园、草地、农作物、沼泽、水生植物等）、土 地（农田、林地、居民地、厂矿企事业单位、沙漠、海岸、荒原、道路等）、山地（丘岭、高山、雪山）等等；从遥感影像上能辨别出较小的物体如：一棵树、一个 人、一条交通标志线、一个足球场内的标志线等。
大量信息的提取，无疑决定了遥感技术的应用是十分广阔的，据统计，有近30个领域、行业都能用到遥感技术, 如陆地水资源调查、土地资源调查、植被资源调查、地质调查、城市遥感调查、海洋资源调查、测绘、考古调查、环境监测和规划管理等。
在测绘制图中随着高分辨率卫星技术的民用化，测绘制图的精度也发生着日新月异的变化，尤其是高分辨率卫星QuickBird 的应用。
高分辨率卫星影像对专题图的制图与测绘是一种简洁高效技术手段，目前 在很多相关行业中传统的测量与制图手段已经完全被高分辨率卫星技术手段所代替。
通过对原始卫星数据的辐射纠正、传感器的姿态引起的误差纠正、几何校正、正 射校正、地图投影、坐标转换等一系列处理，卫星数据能够很精确的与当地已有的地图资料相嵌配，这样在非常清晰与自然的真实地物信息资料基础上进行地图更新 以及通过地物分类来做专题图，都能获得非常精确的成果图。
QuickBird 商业卫星 数据测图在世界的多数区域,大比例尺和中等比例尺的地图尚未被生产出来或是过时和不精确。
美国QuickBird商业卫星所提供的目前世界上分辨率最高的卫星数据,能力从0.6米(2 英尺) 的成像中提取各种各样信息,地面定位精度可在2.5 米(8.3 英尺)以内, 为测绘制图提供了一个史无前例的从小城市到整个国家的准确有效生产地图的机会。
在美国,平均每21分钟就有一所房子建成,通过QuickBird卫星提供的高精度和最新影像为您了解此信息提供保证。
上图例子显示一张1999年0.6米航空相片和一张2003年0.6米QuickBird影像。
测绘制图的特点和优势测绘制图中的应用：- 与已有资料对比, 可以掌握现状、预测发展趋势- 道路网管理, 电力、电信管理- 与汽车导航系统以及PNS有关的基本图绘制- 道路交通图绘制- 其他各种专题图绘制 (土地利用现状图、绿化图等)产品特色QuickBird正射影像DG DOQQ产品QuickBird卫星的是一种0.6米分辨率精度在2.5米以内的影像产品, QuickBird正射影像产品适用于各类制图行业的各种比例尺地图制作,可从1:50000--1:4800均广泛应用,并且提供多种应用类型的正射数字产品如:全色正射影像、多光谱正射影像、捆绑正射影像（全色和多光谱）、自然真彩色正射影像、假彩色正射影像、4波段全色增强正射影像等。
QuickBird正射影像产品是地图制作行业中大比例尺或小比例尺地图制作的最佳基础数据的选择产品。
QuickBird卫星以史无前例的空间采集能力为全球用户提供着0.6米分辨率正射影像产品。
DG DOQQ产品（DigitalGlobe Digital Ortho Quarter Quad ）美国DigitalGlobe公司的DigitalGlobe DOQQ产品是一项最新采集制作的高质量和高分辨率的卫星数据，适合于低成本高效益的绘图区更新工程. 专题DOQQ产品提供了0.6米无云、无缝镶嵌图像. 适宜许多政府和商业客户解决各类基础数据应用问题,包括地理信息系统(GIS)更新、创建、修测地图等，还广泛应用于应急管理、自然资源管理等。
遵循以往应用的美国地质勘查局所规范的标准格式(USGS)。
DOQQ产品测量精度为1：2000比例（均方根误差-RMSE为6.2米）。
现代测绘业就是地理信息产业和空间数据基础设施建设；地理信息主要表征地球上自然和人文要素的地理位置和空间分布关系，它主要有三类产品：一:是地理信息数据产品如数字地图二:是地理信息技术产品如GIS软硬件三:是地理信息工程（为土地变更动态监测）空间数据基础设施是数字化的基础;我们经常提到的“数字地球”就是以信息高速公路和空间数据基础设施为依托的一个广泛概念，发展和形成“数字地球”必须首先发展国家的信息高速公路和国家的空间数据基础设施。
没有中国的信息高速公路和中国的空间数据基础设施也就不可能有中国的“数字地球”。
基础地理信息数据更新模式的建立，技术进步和科技发展必须是可持续性的，数据现实性的维护是体系正常运行的条件，而数据的更新的手段是多样的，这主要依靠技术。
技术的发展可以使多样化的数据更新手段成为可能，如利用航空像片和卫星影像制作数字正射影像(DOM)，利用DOM更新数字线划图DLG 中的主要要素公路等；用地及建筑数据或工程的竣工数据对DLG进行要素的更新；通过数据采购制等方式，政府定期定购更新的数据。
更新数字地图*地形图的成图方法已逐步地由传统的白纸法成图被数字测图代替。
特别是在我国的东部沿海发达地区，数字测图几乎已占据了大部分的地形图测绘市场。
*目前在我国获得数字地图的方法主要有三种：原图数字化、航测数字成图、地面数字测图。
但不管哪种方法，其主要作业过程均为三个步骤：数据采集、数据处理及地形图的数据输出（打印图纸、提供软盘等）。
1．原图数字化当一个城市（地区）需要用到数字地形图而一时因经费困难、或受到时间等原因的限制时，该方法是再适宜不过的了。
它能够充分地利用现有的地形图，仅需配备计算机、数字化仪、绘图仪再配以一种数字化软件就可以开展工作，并且可以在很短的时间内获得数字的成果。
如一时连购买设备的经费也难以落实，也可让具备有图纸数字化能力的测绘单位代而为之。
它的工作方法有两种：手扶跟踪数字化和扫描矢量化后数字化，其中后一种要比前一种的精度高、效率高。
但是，利用该方法所获得的数字地图其精度因受原图精度的影响，加上数字化过程中所产生的各种误差，因而它的精度要比原图的精度差。
而且它所反映的只是白纸成图时地表上各种地物地貌，现势性不是很好。
所以它仅能作为一种应急措施而非长久之计。
为了可充分利用该法得到数字地图，可通过修测、补测等方法，实测一部分地物点的精确坐标，再用这些点的坐标代替原来的坐标，通过调整，可在一定的程度上提高原有图的精度。
而随着地图的不断更新，实测坐标的增加，地图的精度也就会相应地得到了提高。
2．航测数字成图当一个地区（或测区）很大时，就可以利用卫星影像和航空影像，通过外业判读，在内业建立地面的模型，通过计算机用绘图软件在模型上量测，直接获得数字地形图。
随着测绘技术的发展，数字摄影测量已在我国的某一地区取得了试验性的成功，在不久的将来将会得到推广。
它是通过在空中利用卫星或数字摄影机所获得的数字影像，内业通过专门的遥感和航测软件，在计算机上对数字影像进行像对匹配，建立地面的数字模型，再通过专用的软件来获得数字地图。
可以说，这将是我们今后数字测图的一个重要发展方向。