卫星影像特征及应用
高分辨率卫星遥感影像的时空特征分析与应用
高分辨率卫星遥感影像的时空特征分析与应用高分辨率卫星遥感影像是近年来应用较广泛的一种遥感技术，它在地球资源调查、环境监测、农业生产等方面都有较为广泛的应用。
本文将重点讨论高分辨率卫星遥感影像的时空特征分析与应用。
一、高分辨率卫星遥感影像的时空特征高分辨率卫星遥感影像的时空特征主要包括时间分辨率、空间分辨率和谱分辨率。
时间分辨率是指遥感卫星观测同一区域的时间间隔，通常以天或小时计算。
随着高分辨率卫星的发展，时间分辨率越来越高。
例如，Sentinel-2卫星的时间分辨率为5天，而Landsat-8卫星的时间分辨率仅为16天。
空间分辨率是指遥感影像每个像元代表的地面实际距离，通常以米为单位。
高分辨率卫星可以提供更高的空间分辨率，因此可以更清晰地观测地面细节。
例如，Sentinel-2卫星的空间分辨率可以达到10米到60米不等，而Landsat-8卫星的空间分辨率为30米。
谱分辨率是指遥感影像能够透视的波段范围，包括可见光谱和红外谱等。
高分辨率卫星的谱分辨率更高，可以提供更多波段的数据，从而更好地检测特定的物理和化学性质。
例如，Sentinel-2卫星具有12个波段，而Landsat-8卫星则具有11个波段。
二、高分辨率卫星遥感影像的应用高分辨率卫星遥感影像具有广泛的应用，我们将举例说明几种典型的应用。
1、地表覆盖变化检测利用高分辨率卫星遥感影像可以检测地表覆盖的变化，如城市扩张、林地变化、土地利用变化等。
这对城市规划、土地利用调查等具有重要的意义。
2、农业信息提取高分辨率卫星遥感影像在农业生产中也有广泛的应用。
通过遥感技术可以提取农作物的生长状态，如植被指数、绿色植被覆盖度等，以便进行精细化管理和决策。
3、环境监测高分辨率卫星遥感影像还可以用于环境监测，在遥感图像上反映出污染源、水体变化、海岸线变化等信息，有助于环境监测和保护。
4、遥感地图制图高分辨率卫星遥感影像可以用于制作遥感地图，包括各种专业地图、导航地图等。
高分卫星遥感影像在地图制图中的应用
高分卫星遥感影像在地图制图中的应用摘要：本文通过实例阐述了高分一号卫星遥感影像应用于地图制图的作业流程，并对影像的正射校正、配准、融合、镶嵌裁切等处理步骤进行详细介绍，简要分析了卫星遥感影像数据应用于地图制图技术的优势和前景。
关键词：高分卫星遥感影像；地图制图；影像处理；1 背景传统地图制图，资料来源不一，除了用作地图底图的基础测绘数据和图纸以外，还有从国土、规划、交通等相关部门搜集来的最新地理信息资料，由于涉及部门众多，收集资料的工作费时费力，也难以收集到完整全面的覆盖资料，且各部门资料常涉及保密，使用不便，资料的现势性也常常滞后于地图时间节点，还需要进行外业调绘，花费大量的人力物力。
高分辨率卫星遥感影像具有成本低、成图周期短、覆盖范围大等特点，对于涉及区域范围较大、地理要素更新快的地图，卫星遥感影像是稳定、理想的数据来源。
本文是在高分遥感数据的基础上，通过对高分一号卫星数据进行分析处理，并应用于地图制图的实例介绍。
高分一号卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星，搭载了两台2m分辨率全色、8m分辨率多光谱相机，四台16m分辨率多光谱相机，宽幅多光谱相机幅宽达到了800公里。
2 高分卫星遥感影像获取与分析自然资源卫星影像云服务平台可实现对国产卫星遥感数据的查询及申请服务，并对各级政府及行业节点实行数据分发及推送。
通过自然资源卫星影像云服务平台的数据查询服务，对地理位置、采集时间、传感器、云量等条件进行选择，可以筛选出需要的卫星遥感影像。
各级节点通过推送服务实时免费获取最新影像数据，对地图制图应用无疑是非常便捷和有利的。
选择卫星遥感影像除考虑影像拍摄质量、拍摄时间以外，还需要考虑地图的成图比例尺，一般情况下，高分一号卫星全色或融合影像空间分辨率2m，可用于1:1万～1:2万图，高分二号全色或融合影像空间分辨率1m，可用于1: 3 000～1:1万图，可针对实际工作需求，根据制图比例尺选择适宜的空间分辨率的卫星遥感影像。
测绘工程中卫星影像的应用研究
测绘工程中卫星影像的应用研究摘要：航天测图从20世纪60年代初期开始研究，我国利用高分辨率遥感卫星图像进行三维定位和测图的起步比较晚，目前虽然在多个领域开展了一些相关项目（利用航天影像测图）的研究，但是大都处于研究、探索阶段，尤其是对高分辨率卫星图像的应用还缺乏系统配套的理论、技术和处理系统。
关键词：测绘；卫星；影像一、卫星影像测图与航空影像不同，高分辨率遥感卫星大多采用线阵列CCD传感器，按照推帚式扫描成像。
CCD传感器可在沿轨方向上通过前视和后视获取同轨立体像对，而在穿轨方向上以一定角度左右侧视获取异轨立体像对。
由于卫星影像属于推帚式扫描影像，故与框幅式中心投影影像的本质区别就在于它的每条扫描线都有一个投影中心，即具有―行中心投影‖的特点。
也就是说，在卫星飞行方向上为近似平行投影，而在扫描行方向上为严格行中心投影，且每行影像均有其自身的投影中心和外方位元素。
因此它的几何关系比航空影像要复杂得多，于是传统的基于共线方程的数学模型和核线模型不能再对卫星影像测图进行简单的描述。
然而，对卫星影像来说，扫描行方向共线方程依然成立，所以仍然可以利用基于共线方程的传感器模型来推导卫星影像的核线关系。
近年来，学者们提出了几种近似核线理论，包括多项式拟合法、投影轨迹法。
利用基于投影轨迹法的核线关系，就可以使卫星影像测图与航测成图类似，通过若干同名点来求解地面点坐标。
主要过程是：首先根据卫星提供的原始数据及对应的卫星星历数据、卫星姿态及轨道数据，结合卫星影像的成像模式来确定多中心投影的构像方程，然后利用地面控制点解出定向参数，最后将立体像对上的同名点代入构像方程，从而求得各像元的三维坐标。
二、高分辨率商业遥感卫星在测图中的应用目前能够用于立体测图的高分辨率卫星影像是指像素的地面标称分辨率优于10米，具有同轨或异轨立体成像能力的现有或将要发射的卫星成像系统所获取的影像数据，例如SPOT 5 HRS立体影像（同轨立体成像，10×5米地面分辨率）、SPOT 1～4（异轨立体成像，10米地面分辨率）、SPOT 5 HRG（异轨立体成像，2.5或5米地面分辨率）、IRS P5（CatoSat 1，同轨立体成像，2.5米地面分辨率）、ALOS/PRISM（同轨三线阵立体成像，2.5米地面分辨率）、IKONOS （同轨或异轨立体成像，1米地面分辨率）、OrbView（同轨或异轨立体成像，1米地面分辨率）、QuickBird（同轨或异轨立体成像，0.6米地面分辨率）以及将要发射的GeoEye 1（同轨或异轨立体成像，0.6米地面分辨率）等；如何准确确定卫星影像地面分辨率与所测制的地形图比例尺的关系：根据现有的试验，建议如下所示；1：100000比例尺–地面分辨率优于10米的所有具有同轨或异轨立体成像能力的现有或将要发射的卫星成像系统所获取的影像数据1：50000比例尺SPOT 5 HRS立体影像（10×5米）、SPOT 1～4（10米）、SPOT 5HRG（2.5或5米）、IRS P5（2.5米）、ALOS/PRISM（2.5米）；说明，SPOT 5 HRS和SPOT 1～4立体影像从几何精度上来说可以满足1：50000比例尺丘陵地、山地和高山地区域及特别困难区域地形图制图的需要，对于地物要素的识别应尽量采用更高分辨率的影像数据，例如IRS P5甚至是IKONOS影像；而IRS P5、ALOS/PRISM 等卫星影像在几何精度方面，特别是平面几何精度方面，也可以满足1：10000山地和高山地区域的测图要求。
遥感影像处理中的特征提取方法和应用
遥感影像处理中的特征提取方法和应用遥感影像是通过无人机、卫星等载体获取的地球表面的影像数据。
特征提取是遥感影像处理中的一项重要任务，旨在从遥感影像中提取出地物的特定特征，以实现对地物的分类、识别和监测等应用。
本文将介绍遥感影像处理中常用的特征提取方法及其应用。
一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是从单个像素点的信息中提取特征。
常用的方法包括：（1）颜色特征提取：利用遥感影像中的颜色信息进行特征提取。
常用的方法包括二值化、RGB分量、HSV、归一化差异植被指数（NDVI）等。
（2）纹理特征提取：利用遥感影像中的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度值标准差、平均灰度值等。
（3）形状特征提取：利用遥感影像中的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括链码、Hu不变矩、区域面积等。
2. 基于目标的特征提取方法基于目标的特征提取方法是在已知地物目标的前提下，根据地物目标的特定特征进行特征提取。
常用的方法包括：（1）形状特征提取：利用地物目标的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括面积、周长、伸长率等。
（2）纹理特征提取：利用地物目标的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括纹理能量、纹理熵、纹理对比度等。
（3）上下文特征提取：利用地物目标的上下文信息进行特征提取。
常用的方法包括边界连接、邻居分析、局部空间关系等。
二、特征提取应用1. 地物分类特征提取在地物分类中起到了关键作用。
通过提取不同地物的特定特征，可以将遥感影像中的地物进行分类，如水体、森林、建筑等。
特征提取方法可以通过训练分类器来实现自动分类。
2. 土地利用监测特征提取可以应用于土地利用监测。
通过提取遥感影像中地物的特定特征，可以实现对土地的类型和变化进行监测，如农田的扩张、森林的退化等，为土地规划和资源管理提供支持。
3. 城市规划特征提取在城市规划中具有重要意义。
通过提取遥感影像中的建筑、道路等特定特征，可以分析城市的发展趋势和扩张方向，为城市规划和交通规划提供数据支持。
卫星影像在地图制图中的应用探讨
卫星影像在地图制图中的应用探讨摘要：遥感卫星影像因为覆盖面广，能够实现大范围面积内地物信息的快速准确获取，通过对同一地区不同时期的遥感影像进行综合比对，可以实现对大面积区域的长期动态监测，并依据实时遥感影像数据，对现有资料进行更新存档，在多个领域得到了较为广泛的应用。
随着遥感技术的不断发展，基于遥感影像的地图制图技术应运而生。
在遥感卫星影像的基础上，以专业的地图符号和地图注记对地物空间信息进行准确表达，从而形成遥感影像地图。
鉴于此，本文将针对地图制图期间卫星影像的应用展开更为深入的探讨与分析，仅供相关人士参考和借鉴。
关键词：卫星影像；地图制图；应用前言：近年来，经济日新月异，国产高分辨率卫星影像质量得到了稳步提升，与其相关的制图技术也得到了迅猛发展。
但由于国产高分辨率遥感影像技术起步较晚，遥感影像地图多采用国外遥感卫星影像数据。
随着我国遥感技术的迅速发展，越来越多的学者投入基于国产遥感影像的地图制图研究中去，拟定更为规范的遥感影像地图制图方法，形成标准化制图流程，具有重要的现实意义。
1数据基础本次研究以国产高分辨率遥感卫星影像为研究对象，分别以资源三号、高分一号以及高分二号遥感影像进行制图。
资源三号卫星搭载了多台高分辨率相机，包括正视多光谱相机（分辨率5.8m）、全色延迟积分成像相机（分辨率2.1m）等，全国陆地覆盖率可达99.37%以上；高分一号卫星的成功发射标志着我国高分辨率对地观测时代的开启，同样搭载多台高分辨率相机，其中多光谱相机共5台（4台分辨率为16m，1台分辨率为8m），全色延迟积分成像相机共1台（分辨率2.0m）；高分二号卫星空间分辨率相对较高，所搭载相机的分辨率优于1m，国产遥感卫星正式进入亚米级时代。
除遥感影像数据外，还需要地理矢量要素数据，主要可分为三大类，分别是行政区划数据、道路矢量数据、位置信息及地名数据，数据格式一般为shp格式，分别来源于国家基础地理信息中心、OpenStreetMap网站、已出版地图或百度地图等。
我国民用陆地观测卫星现状及应用
我国民用陆地观测卫星现状及应用1999年资源一号卫星（中巴地球资源卫星01星，CBERS-01）成功发射，开启了我国民用陆地观测卫星的发展序幕。
经过20多年的发展，目前资源系列、测绘系列、环境减灾系列、高分专项系列、自然资源业务星座等25颗卫星在轨运行。
我国陆地观测系列卫星被广泛应用于自然资源、城市规划、环境监测、防灾减灾、农业、林业、水利、气象、电子政务、统计、海洋、测绘、国家重大工程等领域，为社会建设作出了巨大贡献。
中国资源卫星应用中心作为国家级陆地观测卫星数据中心，承担我国民用陆地观测卫星数据处理、存档、分发和服务设施建设与运行管理等任务。
本文通过梳理已发射民用陆地观测卫星的轨道、载荷等参数，根据指标参数及实际运行管理过程中的经验，分析民用陆地观测卫星的时间分辨率、空间分辨率、波谱分辨率等成像能力，总结民用陆地观测卫星在相关领域的应用情况，并对未来发展进行展望。
一、民用陆地观测卫星在轨现状截至目前，资源系列卫星共有CBERS-01、CBERS-02、CBERS-02B、资源一号02C星（ZY-1-02C）、CBERS-04、CBERS-04A等6颗卫星发射并投入运行。
2008年，我国采用一箭双星方式发射环境与灾害监测小卫星星座A、B星（HJ-1A、HJ-1B），并于2012年发射了环境一号C星（HJ-1C），2020年发射环境二号A/B星（HJ-2A、HJ-2B）。
2012年，我国第一颗民用三线阵立体测绘卫星资源三号01星（ZY-3-01）成功发射，并分别于2016年、2020年发射ZY-3-02、ZY-3-03卫星，三颗卫星组网运行组成我国首个立体测绘卫星星座，形成全球领先的立体观测能力。
2010年批准实施的中国高分辨率对地观测系统，由天基观测系统、临近空间观测系统、航空观测系统、地面系统、应用系统等组成，是《国家中长期科学与技术发展规划纲要（2006—2020年）》确定的十六个重大科技专项之一。
超高分辨率卫星影像的特征描述和目标识别
超高分辨率卫星影像的特征描述和目标识别在当今的数字时代，卫星影像已成为人们获取地球上各种信息的有效手段。
而在卫星影像的长期发展中，超高分辨率卫星影像成为了识别和分析目标的核心。
超高分辨率卫星影像能够提供高质量、大容量的图像数据，为各行业提供了丰富的数据支持。
本文主要探讨超高分辨率卫星影像的特征和目标识别方法。
一、超高分辨率卫星影像的特征描述1. 分辨率高有别于传统的卫星影像，超高分辨率卫星影像具有更高的分辨率。
传统的卫星影像分辨率一般在1米左右，而超高分辨率卫星影像的分辨率可以达到0.5米甚至更高。
高分辨率的卫星影像能够提供更为详细的地面信息，对各种行业的需求有很大的帮助。
2. 色彩丰富、精细超高分辨率卫星影像能够提供更丰富的色彩信息。
在分辨率的同时，它能够提供更精细的细节信息，使得人们在识别和分析目标时更为准确和全面。
色彩和细节信息的叠加，使得超高分辨率卫星影像更为生动和真实，方便人们对地球进行观察和研究。
3. 能够提供多视角、多时相影像不仅如此，超高分辨率卫星影像还有另两个显著的特征，即能够提供多视角和多时相影像。
这两个特征能够为目标识别和变化监测提供帮助。
多视角影像能够提供不同角度的影像信息，减少了人为因素，提高了识别和分析的准确性。
而对于多时相影像，则能够提供目标随时间的变化情况，帮助人们对地球的变化进行研究和探测。
二、超高分辨率卫星影像的目标识别方法1. 人工识别传统的目标识别方式是基于人工识别的，人工识别的准确性和正确性受到很大的限制。
同时，人工识别需要人力和时间成本，对于大规模数据的处理效率较低，容易出现失误。
2. 自动目标识别随着计算机技术的不断发展，自动目标识别逐渐成为了主流。
自动目标识别主要采用图像处理和机器学习等技术，对超高分辨率卫星影像进行分析和识别。
自动目标识别具有可自适应、高效、快速等优点，但其准确性还存在一定的问题。
同时，由于自动目标识别需要大量训练数据，在实践中经常会受到数据的质量和数量的限制。
卫星图像识别技术及其应用研究
卫星图像识别技术及其应用研究一、引言卫星图像识别技术应用广泛，覆盖领域包括农业、旅游、城市规划、军事、遥感、环境、地震、气象、海洋等众多方面，其实现方式也多种多样，如基于机器学习的特征提取方法、基于海量数据的深度学习算法以及基于图像分类的卷积神经网络（CNN）等。
在卫星图像识别技术上，我国研究领域进展迅速，在军事、民用等方面均有重大应用。
本文将探讨卫星图像识别技术及其应用的研究。
二、卫星图像识别技术卫星图像识别技术需借助遥感技术实现，可以提供更广阔的视角和高时间分辨率。
一般卫星图像识别技术根据其应用领域和用途以及卫星传感器的类型，可以划分为以下几个方向。
1.军事应用卫星图像识别技术的首要应用是军事领域，其目的是收集、传输和分析敌方情报。
卫星图像识别技术可用于为战争分析提供战场环境数据,对瞄准和目标选择提供数据支持，为决策制定提供更准确、更快捷的数据。
2.城市规划城市规划也是卫星图像识别技术的应用领域之一。
借助卫星图像识别技术可以获取高分辨率的三维图像，分析城市景观，识别建筑物和道路等元素，预测城市发展趋势。
3.环境保护卫星图像识别技术可用于环境监测，识别气体排放源、绿色植被覆盖以及水里的污染物质，以帮助保护环境减少污染。
4.气象预报卫星图像识别技术对于气象预测有着重要的作用。
卫星图像可以用于测量气象物理参数如降水量、云量等，它还可以监测天气模式和风向预报等。
5.农业和食品卫星图像识别技术可应用于农业者和食品生产者。
卫星图像可以检测到农业作物的生长和健康状态，提供更准确的作物数据以加强农业监管。
此外，也可用于预测作物生产量、规划产地和检测食品质量等。
三、卫星图像识别技术的优势相比于传统的图像识别方法，卫星图像识别技术有以下优势。
1.视野广阔卫星图像识别技术可以获得广泛的覆盖范围，可以在短时间内捕捉很多信息。
这种大范围视角可以支持长时间和高精度的目标监测和分析。
2.时间分辨率高卫星图像识别技术的另一优势是其高时间分辨率。
遥感卫星影像处理与遥感数据应用
遥感卫星影像处理与遥感数据应用遥感卫星影像处理与遥感数据应用是一项利用遥感技术获取和处理卫星影像数据，并应用这些数据进行地理信息分析、资源评估、环境监测等方面的研究与应用任务。
遥感卫星是指运行在地球轨道上的一种卫星，它搭载有遥感传感器，可以通过感应地球表面反射、辐射的电磁波，并将其转化为数字图像数据。
这些遥感卫星影像数据可以提供高分辨率、广覆盖率的地球表面信息，对于地理空间分析具有重要意义。
遥感卫星影像处理是指基于遥感卫星获取的数字图像数据，通过一系列的图像预处理、影像纠正、特征提取、分类分类等一系列操作，将原始影像数据转化为可用于地理信息系统分析的矢量或光栅数据。
这些数据可以被用于生成地形图、土地利用分类图、植被盖度研究等目的。
首先，遥感卫星影像处理的第一步是图像预处理。
图像预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤，以确保获取到的影像数据具备一致性和可比性。
通过辐射校正，可以将原始影像数据从数值上可比较，并将其转换为反射率或亮度值。
大气校正则移除了大气对影像的影响，减少由于大气散射和吸收而引起的信息噪声。
几何校正则纠正影像中的位置、角度等几何失真，以保证影像数据准确地反映地球表面的特征。
其次，遥感卫星影像处理的下一步是影像纠正。
影像纠正是指通过对影像进行投影变换、边缘匹配、波段匹配等处理，使得图像在空间尺度和角度上比较准确地与地理实体匹配。
通过影像纠正，可以使影像数据受到形变、旋转、尺度变化等因素的影响较小，为后续的地理信息分析提供准确的基础。
第三，遥感卫星影像处理的关键步骤是特征提取。
特征提取是指从遥感卫星影像数据中提取出与地理实体相关的特征信息。
常见的特征包括植被指数、土地利用类型、水体信息等。
通过采用不同的光谱拓谱和纹理特征的计算方法，可以提取出不同类型地物的特征信息。
特征提取是遥感卫星影像处理的重要环节，为后续的分类和分析提供了基础。
最后，遥感卫星影像处理的最终目标是分类分析。
分类分析是利用遥感卫星影像数据，对地球表面的特征进行分割、分类和识别。
卫星影像应用案例
卫星影像应用案例卫星影像是指利用卫星传感器获取地球表面信息的影像数据。
它具有全球范围、高分辨率和多时相观测等特点，被广泛应用于地球科学、环境保护、城市规划、农业和自然资源管理等领域。
下面将列举10个卫星影像应用案例。
1. 气象预测与灾害监测：卫星影像可提供全球范围内的天气状况和气象变化，帮助气象部门进行天气预测和灾害监测。
例如，卫星影像可用于监测台风路径、海洋气象条件等，提前预警并减轻灾害风险。
2. 地质勘探与矿产资源评估：卫星影像可以识别地表地貌、岩石构造、矿产矿化带等地质特征，帮助地质勘探人员寻找矿产资源。
例如，利用卫星影像可以发现潜在的矿床、矿化带等，对矿产资源进行评估和规划。
3. 农业监测与精准农业：卫星影像可以提供农田覆盖度、作物生长情况、土壤湿度等信息，用于农业监测和精准农业管理。
例如，利用卫星影像可以确定农田的作物类型和生长情况，帮助农民调整灌溉和施肥等农业管理措施，提高农作物产量和质量。
4. 城市规划与土地利用：卫星影像可提供城市的土地覆盖、土地利用和城市扩展情况，用于城市规划和土地资源管理。
例如，利用卫星影像可以监测城市的土地利用变化、建筑发展趋势等，为城市规划提供科学依据。
5. 环境保护与生态监测：卫星影像可提供环境变化、森林覆盖度、湿地面积等信息，用于环境保护和生态监测。
例如，利用卫星影像可以监测森林砍伐情况、湿地退化等，帮助保护生态环境和野生动植物资源。
6. 土地资源管理与评估：卫星影像可提供土地利用、土地覆盖和土地质量等信息，用于土地资源管理和评估。
例如，利用卫星影像可以确定土地利用类型、土地质量等，为土地规划和资源管理提供参考。
7. 水资源管理与监测：卫星影像可提供河流湖泊水体面积、水质状况、水位变化等信息，用于水资源管理与监测。
例如，利用卫星影像可以监测河流湖泊的水位变化、水质状况等，为水资源的合理利用和保护提供依据。
8. 交通运输规划与监测：卫星影像可提供交通网络、道路拥堵情况和交通流量等信息，用于交通运输规划和交通监测。
高分二号卫星的特点及应用范围
高分二号卫星的特点及应用范围高分二卫星特点2014年8月19日11时15分，太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功发射“高分二号”卫星，卫星顺利进入预定轨道，标志着中国遥感卫星进入亚米级“高分时代”。
高分辨率，大幅宽2014年8月19日11时15分，太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功发射“高分二号”卫星，卫星顺利进入预定轨道，标志着中国遥感卫星进入亚米级“高分时代”。
发射以来的在轨测试结果表明，高分二号卫星各项性能指标完全达到设计要求，特别是成功实现了全色0.8米、多光谱3.2米的空间分辨率，以及优于45公里的观测幅宽，综合性能达到世界先进水平。
“天价”降低到“平价”高分系列卫星，特别是高分二号影像数据的发布将打破我国高分辨率对地观测的数据长期依赖进口的局面。
由于国产卫星的快速进步，国外同类卫星数据逐渐从“天价”降低到“平价”。
业界认为，这是自主创新在我国空间信息产业领域带来的重大突破。
目前国产亚米级开拓者——高分二号影像已经强势进驻中科遥感旗下专业遥感云服务平台——遥感集市。
截止发文前，遥感集市共提供覆盖全国28个省、市、自治区共2775幅影像付费下载渠道，新用户注册账号随即赠送价值18万的5幅（覆盖武汉、广州、杭州、乌鲁木齐、西藏拉萨五个地区）亚米级遥感影像。
高分二号应用范围目前，高分二号传回的上两千景影像数据对国土资源部、住房城乡建设部、交通运输部、国家林业局等用户部门用处极大。
利用高分二号卫星影像数据，在抗震救灾、矿产资源开发现状调查与监测、土地利用现状解释、城市精细化管理、路网规划与监测、林业生态工程监测等方面开展了大量应用评价与能力测试工作。
抗震救灾中的“天眼”服务高分辨率遥感影像可分析地质灾害形成和发育的环境地质背景条件，编制地质灾害类型、规模、分布遥感解译图，为灾害治理、防治提供灾害空间分布特征信息。
2013年4月发射的我国高分专项首星——高分一号卫星在云南鲁甸地震抗震救灾中功劳不小。
第五章卫星图像的应用
旁向重迭率是由卫星的运行轨道所决定的，在赤道 附近每过一天，卫星轨道在地面的投影向西移动 1.43°（经度），即159Km的距离，而像幅的宽度为 185Km，于是形成了26Km的旁向重迭，占像片总面积 的14％。由于卫星轨道与地球间的夹角很小，所以 纬度愈高，像片旁向重迭的比例就愈大。
意大利，挪威，西班牙，瑞典，瑞士，荷兰和英国
在ENVISAT-1卫星上载有多个传感器，分别对陆地、 海洋、大气进行观测，其中最主要的就是名为ASAR （ Advanced Synthetic Aperture Radar ） 的 合 成 孔径雷达传感器，中国遥感卫星地面站目前所接收 和处理的也正是ASAR的数据。
辐射；水汽图象，可获得大
气中的水汽含量。同时利用
这些图象数据提取或推导气
象参数；从数据收集平台收
集与传输用于气象，海洋，
水文等平台数据；广播展宽
数字云图，低分辨云图及各
类产品；监测太空环境。
2 侦察卫星：是一种完全为军事目的服务的卫星 。 它的主要任务是对地面、海上、空中的各种军事目 标进行侦察。因此要求卫星按低轨道运行。像片的 分辨力高，以便于了解军事设施、兵力部署、基地 位置等。
命较长，达一年以上。陆地卫星就属于此类，它是 沿着距地面远地点为913Km，近地点为905Km的轨道 绕地球运转的（见图一左）。
３．高高度、长寿命卫星：如通讯卫星的轨道高
达35800Km以上，又为同步静止卫星，寿命较长，
在空中可保留10年以上（见图一右）。
介绍熟悉的卫星影像及主要特征
一、卫星影像概述卫星影像是通过人造卫星对地球表面进行拍摄和传输的图像数据。
它可以提供全球范围内的地表信息，为地理信息系统、环境监测、军事侦察等领域提供重要数据支持。
卫星影像具有全球覆盖、高分辨率、多波段、动态监测等特点，被广泛应用于土地利用规划、城市建设、资源勘查等领域。
二、卫星影像的主要特征1.全球覆盖卫星影像可以覆盖整个地球的任何区域，无论是陆地、海洋、冰雪还是沙漠等地形，都能够进行全方位的观测和记录。
2.高分辨率卫星影像具有较高的空间分辨率，可以清晰地展现地表的细微特征，如建筑物、道路、植被等，为地理信息系统的制图和分析提供了重要的数据基础。
3.多波段卫星影像可以通过不同的波段拍摄图像，包括可见光、红外线、微波等，可以对地表物体的反射、辐射等特性进行多角度观测和分析，为各种科学研究和应用提供了多维度的数据支持。
4.动态监测卫星影像拍摄和传输具有连续性和实时性，可以对地表的变化、自然灾害、环境污染等情况进行动态监测和记录，为灾害预警、环境保护等提供了及时的数据支持。
5.精准定位卫星影像可以通过GPS技术进行精准定位，确定图像的地理位置和空间坐标，为地图制作、导航定位等提供准确的空间参考。
6.数据共享卫星影像数据可以通过互联网等方式进行快速传输和共享，为各种应用领域提供了广泛的数据支持，促进了信息的共享和交流。
三、常见卫星影像产品1.高分辨率卫星影像高分辨率卫星影像具有较高的空间分辨率，能够清晰地展现地表的细节特征，如DigitalGlobe公司的WorldView系列卫星影像。
2.中分辨率卫星影像中分辨率卫星影像具有适中的空间分辨率，适用于中小尺度地理信息系统制图、区域规划等领域，如Landsat系列卫星影像。
3.低分辨率卫星影像低分辨率卫星影像用于全球范围的地表监测和环境检测，具有较大的覆盖范围，如NOAA系列卫星影像。
4.多波段卫星影像多波段卫星影像可以通过不同波段的图像数据进行多角度观测和分析，如Sentinel系列卫星影像。
TM图像各波段特征及专题应用
TM图像各波段特征及专题应用一、波段特征及其选择：光学遥感所接收的电磁波辐射源是地物对太阳光的反射和散射,其波长主要分布在可见光、近红外区域。
目前使用较多的光学遥感卫星有:美国发射的LANDSA T 的TM 数据分7 个波段,其中6 个波段波长范围为0 .45～2 .35 μm,空间分辨率为30 m,时间分辨率为16 d, 其中TM5 对线性构造反映清晰,一个热红外波长范围为10 .4～12 .5 μm,空间分辨率为120 m,在揭示第四纪覆盖区的隐伏断裂及活动性构造方面具有一定优势,可用于地热制图、地质、制图等。
多波段的传感器提供了空间环境不同的信息，以下以TM为例：TM1 0.45-0.52um蓝波段：对叶绿素和夜色素浓度敏感，对水体穿透强，用于区分土壤与植被、落叶林与针叶林、近海水域制图，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。
TM2 0.52-0.60um,绿波段：对健康茂盛植物的反射敏感,对力的穿透力强,用于探测健康植物绿色反射率,按绿峰反射评价植物的生活状况,区分林型,树种和反映水下特征。
在所有的波段组合中，TM 波段－2 的分类精度是最高的，达到了75.6%。
从单时相遥感影像的分类来讲，这种分类精度只相当于中等水平。
但若从多时相图像的角度来看，这一精度则相当于在采用分类后比较法时，每一景图像的平均分类精度需达到86.9% 的水平②，而这种分类精度，特别是在山区，其实已经是比较好的了。
TM3 0.62-0.69UM ,红波段：叶绿素的主要吸收波段,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,其信息量大多为可见光最佳波段,广泛用于地貌,岩性,土壤,植被,水中泥沙等方面。
TM4 0.76-0.96UM近红外波段：对无病害植物近红外反射敏感，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,水域测量，生物量测定及水域判别。
TM51.55-1.75UM中红外波段：对植物含水量和云的不同反射敏感，处于水的吸收波段,一般1.4-1.9UM内反映含水量,用于土壤湿度植物含水量调查,水分善研究,作物长势分析,从而提高了区分不同作用长势的能力，可判断含水量和雪、云。
EnviSat卫星影像详细介绍
EnviSat卫星影像详细介绍EnviSat卫星英文全称Environmental Satellite，中文意为“环境卫星”。
是ESA的一个地球遥感卫星任务。
卫星任务的总体目标是在不同的尺度下研究并监视地球的环境，从局部地区到区域，再到全球尺度监测。
监视并管理地球资源，包括可再生和不可再生资源。
向全球气象学社区提供持续且品质提升的服务。
为理解地壳及地幔结构和动态提供数据支持。
主要覆盖的领域包括：气象学、气候学、环境学、大气化学、植被学、水环境、土地资源利用、海洋和冰川学。
图1：EnviSat卫星在轨飞行想象图卫星情况：EnviSat卫星主要由PPF平台和载荷设备组成，PPF平台本身由提供标准卫星支持任务的服务模块和载荷模块组成。
EnviSat卫星的服务模块设计继承自SPOT卫星的Mk-II平台，PPF平台由EADS Astrium公司研发和总装，服务模块的主要由碳纤维增强塑料制造中心锥段作为基础结构，与运载的机械接口在锥段的一端，运载接口端由铝框架制造，类似箱体的外构型由铝蜂窝板构成，用于支撑电子设备并围绕在中心锥段周围。
服务模块包括8块蓄电池，一块展开式太阳电池阵，太阳电池阵利用双轴驱动机构可一直面向太阳。
卫星的推进系统安装在中心锥段顶部，包含4个燃料储箱，内装300kg肼燃料。
1台计算机包含指令和控制，姿轨控功能和星上数据管理功能，它可以控制服务模块的设备通过标准星上数据总线，中央计算机和载荷管理单元也可以通过该总线进行数据交换。
载荷模块：载荷模块为科学仪器提供安装位置及相关服务，例如电源开关切换，整合载荷指令和控制，数据存储和下传，载荷模块的结构抱恨直径1.2m的碳纤维增强塑料中心承力筒，及一系列碳纤维蜂窝板构成载荷模块的支撑板和外面板，载荷模块结构可以分成4个舱段，每个舱段高1.6m，最高的一段可以和其他3个舱段实现分离。
载荷模块的外面安装了天线（ASAR和RA-2设备附带），其他载荷设备包括MERIS、MIPAS、GOMOS光学组合，SCIAMACHY，MWR和DORIS。
遥感卫星影像介绍
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。
如何利用卫星影像进行水域边界划定
如何利用卫星影像进行水域边界划定水域边界的划定在国土资源管理、环境保护、海洋渔业等领域具有重要意义。
过去，传统的水域边界划定方法多依靠人工测量，费时费力且成本高。
随着科技的进步，利用卫星影像进行水域边界划定逐渐成为一种高效、准确的方法。
本文将介绍如何利用卫星影像进行水域边界划定，并探讨其应用前景和潜在挑战。
**一、卫星影像在水域边界划定中的应用**卫星影像具有广覆盖、高分辨率、多时相等特点，是进行水域边界划定的理想数据源。
利用卫星影像可以通过图像处理和遥感技术获取水域边界的相关信息，包括水体边缘的线条、颜色、纹理等特征，并与相关地理信息系统（GIS）数据进行集成处理，最终得到准确的水域边界图。
首先，卫星影像提供了广阔的观测范围，可以同时覆盖大面积的水域，无需进行繁琐的地面测量。
这对于较大规模水域的边界划定非常重要，能够提高工作效率，降低人力成本。
其次，卫星影像具有较高的空间分辨率，即可以清晰地展示地表细节。
借助高分辨率卫星影像，可以准确捕捉水域边界的细微变化，如河流弯曲度、湖泊岸线的变化等，从而提高边界划定的精度。
此外，卫星影像还可以提供多时相的数据，通过对不同时间段的影像进行比对分析，判断水域边界的动态变化情况。
最后，卫星影像结合GIS技术的应用可以实现水域边界与其他空间数据的集成分析。
通过将卫星影像与地理信息数据叠加，可以获取更多的地理属性信息，包括水域的地理位置、周边地形、水文环境等，为水域边界划定提供更全面的数据支持。
**二、卫星影像水域边界划定的方法**在利用卫星影像进行水域边界划定时，常采用的方法包括特征提取、图像分类、目标追踪等。
下面将分别介绍这些方法的原理和应用。
1. 特征提取：通过计算卫星影像的图像特征，如纹理、颜色、形状等，来获取水域边界的相关信息。
这些特征可以通过数学模型和算法进行提取和分析，从而找到水域与陆地的边界。
2. 图像分类：采用遥感图像分类技术，将卫星影像中的像素点进行分类，将水域与陆地分开。
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卫星影像特征及应用
卫星影像是通过卫星搭载的传感器获取的地球表面的图片数据。
卫星影像特征包括空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和光谱分辨率等。
1. 空间分辨率：卫星影像的空间分辨率指的是图像中能够分辨出的最小对象的大小。
空间分辨率越高，即最小可分辨对象越小，图像细节越清晰。
高分辨率的卫星影像可以提供更为精确的地形、土地利用、植被分布等信息。
2. 光谱分辨率：卫星影像的光谱分辨率指的是传感器能够获取的光谱波段的数量和分辨率。
不同波段的光谱信息可以反应地表不同物质的反射特性。
例如，可见光波段可以反映植被分布情况，红外波段可以反映地表的地温等。
光谱分辨率高的卫星影像可以提供更为全面的地表信息。
3. 时间分辨率：卫星影像的时间分辨率指的是卫星重复拍摄同一地点的时间间隔。
时间分辨率越高，卫星影像可以提供更为频繁的观测数据，从而能够捕捉到地表变化的动态过程。
这对于监测自然灾害、城市扩张等具有重要意义。
4. 光谱分辨率：卫星影像的光谱分辨率是指传感器接收的光谱范围和分辨率，例如可见光波段、红外波段等。
这些光谱信息可以提供地表不同物质的反射特性，从而反映出地表不同物质的类型、分布等信息。
通过卫星影像的光谱分辨率，可以进行土地利用分类、植被监测等应用。
卫星影像在许多领域都有广泛的应用。
1. 环境监测：卫星影像可以提供全球范围内的环境监测数据，包括空气质量监测、水质监测、土壤质量监测等。
这些数据可以帮助科学家监测环境污染程度、制定环境保护政策等。
2. 自然灾害监测与预警：地震、洪水、火灾等自然灾害对人类造成了严重的损失。
卫星影像可以提供高质量的实时监测数据，帮助科学家、政府和救援机构及时捕捉到灾害发生的信息，并进行灾害预警和应对措施。
3. 农业和林业管理：通过对卫星影像进行分析，可以了解农作物和森林的生长状况，包括植被指数、叶面积指数等，从而预测农作物的产量和森林的覆盖范围。
这有助于农民和林业管理者制定种植和采伐计划。
4. 城市规划和土地利用：卫星影像可以提供城市的空间信息和土地利用状况，包括城市扩张趋势、市区的功能分区等。
这对城市规划和土地开发具有重要意义，可以提供科学的决策依据。
总之，卫星影像具有高分辨率、多波段、全球覆盖的特点，广泛应用于环境监测、自然灾害预警、农业林业管理以及城市规划等领域。
卫星影像的特征及应用的探索，为人类社会的可持续发展提供了重要的科学支持。