常见卫星数据格式及其处理方法
最全的常见的资源遥感卫星及其数据
最全的常见的资源遥感卫星及其数据遥感基础与应⽤——常见的资源遥感卫星及其数据学院：资源与环境学院专业：地理信息系统班级：XX级2班学号：201XXXXX姓名：XXX指导教师：XXX时间：2013-4-29常见的资源遥感卫星及其数据前⾔：遥感卫星(remote sensing satellite )⽤作外层空间遥感平台的⼈造卫星。
⽤卫星作为平台的遥感技术称为卫星遥感。
通常，遥感卫星可在轨道上运⾏数年。
卫星轨道可根据需要来确定。
遥感卫星能在规定的时间内覆盖整个地球或指定的任何区域，当沿地球同步轨道运⾏时，它能连续地对地球表⾯某指定地域进⾏遥感。
所有的遥感卫星都需要有遥感卫星地⾯站，卫星获得的图像数据通过⽆线电波传输到地⾯站，地⾯站发出指令以控制卫星运⾏和⼯作。
常见的遥感卫星有美国陆地卫星、法国SPOT卫星、中巴资源卫星等等。
⼀、美国陆地卫星(Landsat系列)陆地卫星（Landsat）是美国地球资源卫星系列。
卫星作⽤是美国⽤于探测地球资源与环境的系列地球观测卫星系统，曾称作地球资源技术卫星（ERTS）。
按传感器可分为三类：1.RBVRBV是陆地卫星1~3号上携带的⼀套传感器，其全称是反束光导管摄像仪，简称RBV.在Lansat-1，Lansat-2上有三个波段：RBV1波段：蓝绿波段，波长范围是0.475µm~0.575µm；RBV2波段：红黄波段，波长范围是0.580µm~0.680µm；RBV3波段：红外波段，波长范围是0.690µm~0.830µm；在Lansat-3上RBV改成两台并列式，只有⼀个全⾊⼯作波段0.505µm~0.705µm，Lansat-1，Lansat-2的RBV的空间分辨率为80m，⽽Lansat-3上的RBV全⾊图像分辨率为40m。
犹豫RBV的图像质量不如MSS，故从Landsat-4开始取消了这种传感器。
bdgga 数据格式解析
bdgga 数据格式解析数据格式解析是一项将不同数据格式转换成可读、可操作的格式的技术。
在这个任务中，我们将讨论 bdgga 数据格式的解析方法。
bdgga 数据格式是用于在全球定位系统（GPS）中传输位置和时间信息的一种常见格式。
该格式由一系列以逗号分隔的字段组成，每个字段代表一个特定的数据。
下面是一些常见的字段及其含义：1. 字段1 (UTC 时间): 表示数据记录的时间，格式为小时、分钟和秒。
2. 字段2 (纬度): 表示位置的纬度，以度为单位。
3. 字段3 (纬度半球): 表示纬度的半球（北半球为 N，南半球为 S）。
4. 字段4 (经度): 表示位置的经度，以度为单位。
5. 字段5 (经度半球): 表示经度的半球（东半球为 E，西半球为 W）。
6. 字段6 (定位质量指示器): 表示位置的精确度和定位类型。
7. 字段7 (卫星数量): 表示用于定位的卫星数量。
8. 字段8 (水平定位精度): 表示定位的水平精确度。
9. 字段9 (天线离海平面的高度): 表示接收天线离海平面的高度。
10. 字段10 (大地椭球面相对海平面的高度): 表示大地椭球面的高度。
11. 字段11 (差分 GPS 数据期限): 表示差分 GPS 数据的时效性。
通过解析 bdgga 数据格式，我们可以提取出所需的位置和时间信息，并进行后续的数据处理和分析。
以下是一个示例 bdgga 数据格式字符串："$GPRMC,081836,A,3751.65,S,14507.36,E,000.0,360.0,130998,011.3,E*62"在这个例子中，我们可以提取出以下信息：- 时间：08:18:36 UTC 时间- 纬度：37.5265° S- 经度：145.1226° E- 定位质量指示器：定位有效- 卫星数量： 8- 水平定位精度： 0.0 米通过解析 bdgga 数据格式，我们可以获取到非常有用的位置和时间信息，用于各种应用，如导航、地图和航海等。
中国遥感卫星地面站数字产品格式
一.中国遥感卫星地面站数字产品格式概论中国遥感卫星地面站数字产品格式（概述）1999年5月中国遥感卫星地面站目前可以接收、处理多颗光学类和微波类遥感卫星数据，包括美国的LANDSAT TM、法国的SPOT、欧空局的ERS和日本的JERS等。
其数字产品可以根据用户要求，按不同数据格式、不同记录方式、不同记录介质提供给用户。
为方便广大用户使用我站产品，特编写该格式说明。
光学类遥感数据（TM，SPOT）数字产品格式分为EOSAT FAST FORMAT和LGSOWG FORMAT两大类。
记录方式为BSQ或BIL;记录介质可选磁带（8mm、CCT）或CD-ROM。
表1和表2分别列出TM和SPOT数字产品可以选择的数据格式以及相适用的记录方式和记录介质。
表1：TM数字产品数据格式表2： SPOT数字产品数据格式微波类遥感数据（ERS，JERS）数字产品格式分为CEOS和VMP两大类。
均为单波段;记录介质可选磁带（8mm、CCT）或CD-ROM。
表3和表4分别列出ERS和JERS 数字产品可以选择的数据格式以及相适用的记录介质。
表3： ERS数字产品数据格式表4： JERS数字产品数据格式用户订购我站数字产品时，可根据自己所使用的图像处理系统特点、对数据的使用要求，以及对不同数据格式的熟悉程度选择一种格式。
一般情况下：1．TM数字产品可选EOSAT FAST FORMAT格式。
该格式辅助数据与图像数据分离，具有简便、易读的特点。
辅助数据以ASCII码字符记录，图像数据只含图像信息，用户使用起来非常方便。
目前绝大多数TM用户选择订购该格式产品。
2． SPOT数字产品可选LGSOWG SPIM 或EOSAT FAST FORMAT格式。
EOSAT FAST FORMAT具有简便、易读的特点，但由于该格式是为TM而制定的，对于SPOT产品，其带头文件缺乏侧视角等SPOT特有的辅助信息。
LGSOWG SPIM格式符合法国Spot Image公司为SPOT数字产品制定的有关规范。
常用的遥感卫星影像数据处理方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司常用的遥感卫星影像数据处理方法1、常用遥感图像处理软件⏹ENVI:美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品⏹PCI GEOMATICA：加拿大PCI公司旗下的四个主要产品系列之一⏹EDRAS imagine2、白色的光可以分解为系列单色的可见光；三种原色：红、绿、蓝；三种补色：黄、品、青黄=红+绿品=红+蓝青=绿+蓝任何一种颜色都可以用3原色或者3补色来组合3、常用的波段组合特点红绿蓝321真彩色：可见光组成，符合人眼对自然物体的观察习惯。
对于水体和人工地物表现突出。
432假彩色：城市地区，植被种类。
543假彩色：增强对植被的识别743假彩色：增强对植被的识别，以及矿物、岩石类别的区分。
4、共15个主功能模块，其中一般的遥感数字图像处理经常用到的是Viewer、Import、DataPrep、Interpreter、Classifier、Modeler等。
5、功能模块介绍：①该模块主要实现图形图像的显示，是人机对话的关键。
②数据输入输出模块，主要实现外部数据的导入、外部数据与ERDAS支持数据的转换及ERDAS内部数据的导出。
③数据预处理模块，主要实现图像拼接、校正、投影变换、分幅裁剪、重采样等功能。
④专题制图模块，主要实现专题地图的制作。
⑤启动图像解译模块，主要实现图像增强、傅里叶变换、地形分析及地理信息系统分析等功能。
⑥图像库管理模块，实现入库图像的统一管理，可方便地进行图像的存档与恢复。
⑦图像分类模块，实现监督分类、非监督分类及专家分类等功能。
⑧空间建模模块，主要是通过一组可以自行编制的指令集来实现地理信息和图像处理的操作功能。
⑨矢量功能模块，主要包括内置矢量模块及扩展矢量模块，该模块是基于ESRI的数据模型开发的，所以它直接支持coverage、shapfile、vector layer等格式数据。
⑩雷达图像处理模块，主要针对雷达影像进行图像处理、图像校正等操作。
常用遥感卫星数据介绍
•
Thursday, July 31, 2014
Landsat
Thursday, July 31, 2014
13
数据及适用年仹
• • • Landsat 7 ETM SLC-off (2003-) Landsat 7 ETM SLC-on (1999-2003) 敀障后 敀障前
Thursday, July 31, 2014
微米全色 0.52-0.90
LANDSAT 7 ETM SLC
标准参数 产品类型 单元格大小 Level 1T 标准地形校正 15m – 全色波段8；30m – 反射波段1-5和7；60m – 热波段6H和6L
输出格式 取样方法
地图投影 分发 传递
GeoTIFF 三次卷积 (CC)
中等空间分辨率: 4 – 30m » ASTER » LANDSAT » CBERS-2 » IRS • 低空间分辨率: 30 - > 1000 m
• » 气象方面：AVHRR、MODIS、
GMS、FY-1/2、SPOT-VGT • » 海洋方面：HY-1、SeaWiFS （美）
Thursday, July 31, 2014
Landsat 4-5 TM Landsat 4-5 MSS (1982-1992)
•
Landsat 1，2，3 MSS (1972-1983)
Thursday, July 31, 2014
LANDSAT 7
• 美国陆地卫星7 号(Landsat-7 ) 于1999 年4 月15 日由美国航空航天局(NASA) 发射升空，其携带的主要传感器为增强型主题成像仪 ( ETM+ ) 。 • Landsat-7 除了在空间分辨率和光谱特性等方面保持了与 Landsat-5 的基本 一致。Landsat-7每16 天扫瞄同一地区，即其16天覆盖全球一次。 • 2003 年5 月31 日(21:42:35 GMT) ，Landsat-7ETM+ 机载扫描行校正器 (ScanLinesCorrector, 简称SLC) 突然发生敀障，导致获取的图像出现数据 重叠和大约25% 的数据丢失，因此2003/5/31日之后Landsat 7的所有数据 都是异常的，需要采用SLC-off模型校正。另外，2003/5/31-2003/7/14以及 2003/7/3-2003/9/17之间的数据是没有获得。
卫星数据处理 标准
卫星数据处理标准
卫星数据处理的标准包括以下方面：
1. 数据格式标准：遥感卫星数据通常以特定的格式存储，如GeoTIFF、ENVI、HDF等。
根据数据格式标准，确保数据的结构、元数据和地理参考
信息等方面的一致性和可读性。
2. 配准纠正精度：配准纠正精度指影像的几何配准精度，精度优于2个像素意味着影像之间的位置偏差小于两个像素，保证了影像叠加和分析的准确性。
3. 影像质量：要求处理后的影像能够清晰表现地物的纹理信息，这对于地物解译和分类非常重要，有助于提高影像的信息表现力。
这些标准是确保卫星数据处理质量和可靠性的关键因素，对于后续的数据分析和应用至关重要。
常见GPS数据输出格式
下列命令描述了GPS 25导航仪的数据格式定义，包括波特率选择，秒脉冲输出，RTCM定义输出。
1、NMEA接收语句*GPS 25输入语句，主要为初始化，参数设置导通过RXP管脚（1）ALM（历书信息）格式：$GPALM、<1>、<2>、<3>、<4>、<5>、<6>、<7>、<8>、<9>、<10>、<11>、<12>、<13>、<14>、<15>、*hh<CR><LF>如果板上的备用电池耗完，用此语句初始化信息<1>在历书下传时能将历书总数传至GPS板上，当发送历书到GPS板上此字段可空或任意数。
<2>当前历书数20这个字段可为空或任意值；<3>卫星PRN数不清0到32<4>GPS星历数<5>SV状态，每个历书的17-24位<6>离心率<7>星历参考时间<8>倾角<9>上升速率<10>半轴<11>近地点的末端<12>节经度<13>近点离角<14>Afo 时间参数<15> Af1 时间参数hh：语句末端的hh为该语句的校检符，应由用户计算送给GPS 25板，计算规则为：“S”后的所有字节的8个计，每4个组成一个BCD码（A、B、C等应用大写）。
GPS 25输出，语句后均有校验位，用户可通过它，验证结果。
（2）初始化信息命令（仅在GPS 25上用）$PGRMI用来初始化板子设定卫星位置和时间该语句一般在裙位置和当前实际位置的距离超过800公里时使用，以回忆定位速度格式：$PGRMI$GPALM、<1>、<2>、<3>、<4>、<5>、<6>、*hh<CR><LF><1>纬度ddmm.mmm格式（初始化必须被写入板子）<2>纬度方向N或S<3>经度ddmm.mmm格式（初始化必须被写入板子）<4>经度方向E或N<5>当前UTC日期,kkmm yy格式<6>当前UTC时间hhmm ss格式（3）板子配置信息命令（仅用于GPS 25）$GPALM配置接收板上的参数，存储在备用电池上。
NASA的卫星数据格式 (chinese_5_NASA_Satellite_Data_Formats)
Ana I. Prados
UMBC/JCET
NASA卫星数据
数据可用的格式 数据的空间分辨率 数据的处理级别 数据的版本 怎样从NASA GES DISC得到各种格式 的数据
数据格式
文本/ASCII 好处：很容易读和检查数据（可以用像Excel和GIS 软件工具读数据） 缺点：很大的数据文件 二进制－HDF，NetCD 好处：文件较小，信息较多 缺点：需要特定工具或编码来读数据 KML或KMZ（压缩的KML） 好处：使用免费的工具（例如Google Earth）容易 将两维和三维数据形象化， 文件体积小.
来源: NASA GES DISC
数据处理的级别:
L2G （第2G极）对流层 NO2 (网络数据)
0.25x0.25度 L2G OMI NO2
KMZ数据格式。中 国东部(Google Earth的图像).
2008年9月1日
来源: NASA Giovanni
数据处理的级别:
L3 (第3极) TRMM10天的降雨量
NASA的高空间分辨率产品实例：
2x2 公里分辨率 MODIS TERRA
在南加州上的原色 图像 2009年1月4日
来源：NASA GSFC Rapidfire AERONET的Fresno，CA子集
NASA的中等空间分辨率产品实例（KMZ格式）
0.25x0.25度OMI NO2 KMZ数据格式 中国东部（Google Earth的图像） 2008年9月1日
来源：NASA Giovanni
1x1度分辨率产品（从KMZ格式的数据文 件）
1x1度OMI气溶胶指数 KMZ数据格式 美国中部（Google Earth的图像） 2007年8月17日
卫星遥感数据处理方法综述与比较
卫星遥感数据处理方法综述与比较卫星遥感是一种通过卫星获取地球表面信息的技术。
遥感数据处理方法是将获取的原始数据转化为有用的信息的过程。
本文将对常见的卫星遥感数据处理方法进行综述与比较。
一、数据预处理数据预处理是数据处理的第一步，包括数据获取、数据校正和数据栅格化。
数据获取是指从卫星获取遥感数据的过程，可以通过直接下载、申请或购买数据。
数据校正是为了消除数据中的系统误差，例如大气校正、几何校正等。
数据栅格化是将遥感数据转化为栅格数据格式，如像元（pixel）或网格（grid）。
二、数据分类与特征提取数据分类是将遥感图像中的像元分为不同类别的过程，通常使用像元级分类和对象级分类。
像元级分类是将每一个像元分为具体的类别，例如水体、植被、建筑等；对象级分类是将连续的像元组合成一个对象，例如湖泊、森林、城市等。
特征提取是在分类之前对数据进行特征提取，常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
三、数据融合数据融合是将不同传感器或不同波段的遥感数据进行融合，以提高数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。
常见的数据融合方法包括图像融合、数据融合和特征融合。
图像融合是将多幅图像融合为一幅图像，常用的方法有PCA、Brovey变换等；数据融合是将不同波段的遥感数据进行融合，例如多光谱和高光谱数据的融合；特征融合是将不同特征的遥感数据融合，以提取更多的信息。
四、数据压缩与存储遥感数据通常具有较大的体积，因此需要进行数据压缩与存储。
数据压缩可以减小数据量并提高数据传输速度，常见的压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩是保留原始数据的全部信息，例如Huffman编码、LZW编码等；有损压缩是通过舍弃部分数据来减小数据量，例如JPEG、JPEG2000等。
数据存储是将压缩后的数据存储到硬盘或其他存储介质中，常见的格式有TIFF、JPEG、GeoTIFF等。
五、数据处理与分析数据处理与分析是对遥感数据进行进一步的处理和分析，以提取目标信息。
NOAA系列极轨气象卫星数据格式
NOAA系列极轨气象卫星数据格式目录1卫星介绍................................................ 错误!未定义书签。
2有效载荷介绍............................................ 错误!未定义书签。
3NOAA 1B数据格式......................................... 错误!未定义书签。
紧缩形式的1B格式.................................... 错误!未定义书签。
NOAA_K/L/M/N(15,16,17..)卫星1B数据格式.............. 错误!未定义书签。
NOAA-16/17ATOVS L EVEL 1数据文件格式.................. 错误!未定义书签。
1卫星介绍目前我国接收、存档和利用的NOAA系列卫星要紧分为美国第四代（NOAA-9--NOAA-14）和第五代（NOAA-15--NOAA-17）极轨气象卫星，它们的一起点是卫星姿态为三轴稳固，扫描率为6条扫描线/秒，对地扫描角±度，星下点分辨率，卫星轨道是太阳同步轨道，高度在800之间，倾角为度之间，偏心率小于10E-4。
周期101-102分。
24小时内卫星绕地球运行14圈左右。
回归周期9天左右，所不同的第五代卫星在AVHRR探测器安装改良的甚高分辨率辐射计3型（AVHRR/3），增加CH3A（同CH3B进行时刻切换），同时TOVS变成ATOVS，增加微波探测器等先进仪器，而且预处置生成的1B文件由紧缩形式改变成二进制长字节文件。
现将卫星某些轨道参数介绍如下：NOAA-11卫星：发射日期1988年9月24日，正式运行日期1988年11月8日轨道高度：841千米轨道倾角：度轨道周期：分NOAA-12卫星：发射日期1991年5月14日，正式运行日期1991年9月17日轨道高度：804千米轨道倾角：度轨道周期：分NOAA-14卫星：发射日期1994年12月30日，正式运行日期1985年4月10日轨道高度：845千米轨道倾角：度轨道周期：分NOAA-15卫星：发射日期1998年5月13日，正式运行日期1998年12月15日轨道高度：808千米轨道倾角：度轨道周期：分NOAA-16卫星：发射日期2000年9月12日，正式运行日期2001年3月20日轨道高度：850千米轨道倾角：度轨道周期：分NOAA-17卫星：发射日期2002年6月24日，正式运行日期2002年10月15日轨道高度：811千米轨道倾角：度轨道周期：分2有效载荷介绍NOAA卫星装载有6个光谱通道的可见光和红外扫描辐射计，包括1个可见光、2个近红外通道、1个中波红外通道和2个长波红外通道。
NASA的卫星数据格式 (chinese_5_NASA_Satellite_Data_Formats)
版本 (第3个 版本)
时间 (小时， 分钟 , 秒钟)Βιβλιοθήκη 处理日期 (1/3/09)
数据格式是HDF5 处理级别是L2G，第3个版 本
数据格式 (HDF5)
来源: GES DISC
结论
NASA卫星数据格式是不同的，那个最适当要 根据特定用户的需求。 可用的数据格式包括ASCII，HDF，NetCDF， 和KMZ 卫星数据的空间分辨率根据仪器特性和处理级 别（L2，L2G，L3）变化。标准的Giovanni分辨率 是1x1度。有些产品是用其它空间分辨率，重组网 格也可得到其它空间分辨率。
使用不同的数据格式
(例如：Giovanni下载网页)
GIF KMZ
HDF Net CDF ASCII
全部汇集: 数据文件名字
OMI-Aura_L2G-OMNO2G_2009m0102_v003-2009m0103t171930.he5
数据产品 (OMI L2G 对流层 NO2)
日期 (1/2/09)
NASA的卫星数据格式
Ana I. Prados
UMBC/JCET
NASA卫星数据
数据可用的格式 数据的空间分辨率 数据的处理级别 数据的版本 怎样从NASA GES DISC得到各种格式 的数据
数据格式
文本/ASCII 好处：很容易读和检查数据（可以用像Excel和GIS 软件工具读数据） 缺点：很大的数据文件 二进制－HDF，NetCD 好处：文件较小，信息较多 缺点：需要特定工具或编码来读数据 KML或KMZ（压缩的KML） 好处：使用免费的工具（例如Google Earth）容易 将两维和三维数据形象化， 文件体积小.
NASA卫星数据产品的空间分辨率
GNSS数据处理的基本方法和工具
GNSS数据处理的基本方法和工具导言：全球导航卫星系统（GNSS）是一种通过接收卫星信号来确定位置的技术，已经广泛应用于航海、航空、测绘等领域。
然而，从原始GNSS观测数据到精确位置信息的处理过程是复杂而关键的。
本文将介绍GNSS数据处理的基本方法和工具，包括数据收集、预处理、解算和分析。
一、数据收集与预处理GNSS数据的收集是GNSS数据处理的第一步。
在收集数据之前，需要选择恰当的GNSS接收机，并合理布置接收机的位置。
接收机的选择取决于应用的需求和预算情况，常见的有单频接收机和双频接收机。
合理布置接收机的位置是确保能够接收到稳定的卫星信号的关键。
一般来说，在无遮挡的开阔地区，高处的地点更适合接收GNSS信号。
数据的预处理主要包括数据格式的转换、数据质量的评估和误差模型的建立。
数据格式的转换是将原始的GNSS观测数据转换为可被后续处理软件读取的格式，常见格式包括RINEX和SP3。
数据质量的评估涉及检查数据的连续性、卫星遮挡情况以及周围环境的干扰等。
误差模型的建立通常包括大气延迟、钟差和多路径效应等的修正，以及噪声模型的建立。
二、解算方法及工具GNSS数据处理的核心是解算卫星的空间坐标和用户的地面坐标。
常用的解算方法包括单点定位、差分定位和精密单点定位。
单点定位是最简单的解算方法，只依靠一个接收机接收到的卫星信号进行定位。
差分定位则借助额外的参考站，通过对两个或多个接收机观测数据的差异进行处理，提高定位的精度和可靠性。
精密单点定位则结合多个参考站的观测数据，利用精确的卫星轨道、钟差等信息进行高精度的定位。
GNSS数据处理的工具包括开源软件和商业软件。
开源软件如RTKLIB和GPSTk提供了完整的GNSS数据处理工具，可以实现从原始数据到高精度定位的全流程处理。
商业软件如Trimble和Leica提供了更加专业和全面的解算工具，广泛应用于测绘和工程领域。
三、数据分析与应用GNSS数据处理不仅仅是定位，还可以实现其他功能，如大地测量和大气探测。
卫星遥感数据处理和分析
卫星遥感数据处理和分析卫星遥感数据处理和分析是利用遥感卫星获取的数据进行信息提取和分析的过程。
遥感技术的发展为我们获取地球表面信息提供了高效便捷的手段，而卫星遥感数据处理和分析则是将这些海量的数据进行加工和解读，以便更好地理解和利用地球表面的特征和变化。
一、卫星遥感数据处理卫星遥感数据处理的目的是将原始的遥感数据转化为可视化和可分析的形式。
在数据处理的过程中，我们可以采用以下步骤：1. 数据获取与预处理在进行卫星遥感数据处理前，我们首先需要获取相应的遥感数据。
这可以通过向国家或国际遥感卫星数据中心购买已有数据，或者依靠自身的卫星接收设备采集数据。
获取到的数据需要进行预处理，包括数据格式转换、校正和去除无效数据等工作，以确保后续处理的准确性和可靠性。
2. 图像解译与分类卫星遥感数据通常以图像的形式呈现，而图像解译和分类是将图像中的不同特征进行划分和分类的过程。
通过采用遥感图像解译算法和人工解译方法，我们可以将图像中的陆地、水域、森林、城市等不同区域进行分类，以便更好地理解和分析地表的空间分布特征。
3. 遥感数据融合为了获得更全面和准确的地表信息，我们可以将来自不同传感器、不同波段的遥感数据进行融合。
这样可以提高数据的空间和光谱分辨率，更好地揭示地表特征和变化。
遥感数据融合通常包括像元级融合和特征级融合两种方法。
4. 数字高程模型（DEM）生成数字高程模型是一种反映地表海拔信息的数据模型，可以用于地形分析、洪水预警、城市规划等应用。
通过卫星遥感数据和地面控制点，我们可以生成数字高程模型，精确地反映地表的高程分布情况。
二、卫星遥感数据分析卫星遥感数据分析是基于处理后的遥感数据进行特征提取和变化监测的过程。
通过遥感数据分析，我们可以获取地表特征的空间分布和变化趋势，以支持环境监测、资源管理、灾害预警等应用。
1. 土地利用与覆盖变化卫星遥感数据可以提供土地利用与覆盖变化的信息，帮助我们了解土地的利用类型、面积和变化情况。
GPS标准与格式
文件类型
1、观测数据文件：GPS观测值 2、导航电文文件：GPS卫星导航电文 3、气象数据文件：在测站处所测定的气象数据 4、GLONASS导航电文文件：GLONASS卫星导航
电文
5、GEO导航电文文件：增强系统中搭载有类GPS信
号发生器的地球同步卫星（GEO）的导航电文
6、卫星和接收机钟文件：卫星和接收机时钟信息
C：钟文件
例：wh022931.02o，wh022293.02n
文件结构
• 组织形式
按节、记录（行）、字段和列 所有文件均分为两节：文件头和数据记录 每个记录占一行，不超过80列宽 文件头中每个记录的第61~80列为标签，说 明记录内容
文件结构
• 观测值文件结构
文件结构
• GPS导航电文文件结构
命名规则
• 命名方法：8+3文件名 • 命名规则 ssssdddf.yyt
4字符测站名
年积日
一天内的文件序号（时段号）， 为0~9，A~Z。 若为0，则表示文件包含当天 的所有观测数据
两位年号
98：1998 00：2000 11：2011
文件类型
O：观测值 N：星历 M：气象数据 G：GLONASS星历 H：同步卫星GPS载荷 的导航电文
电文1发送的是参考站的坐标信息,包含天线相位中 心在WGS - 84坐标系中的坐标、天线高、地面点 和天线相位之间的偏差以及坐标的精度等。
电文2发送的是电文长度信息、参考站的简称、参 考站点的特征信息以及参考站的详细名称等。
GPS标准与格式
姓名：杨光选 专业：测绘工程 昆明理工大学国土资源学院
1、GPS数据格式
• 1.1 标准格式 RINEX • 1.2 精密星历 SP3 • 1.3 NMEA - 0183格式 • 1.4 差分电文格式 RTCM与CMR
卫星数据格式介绍
nmea数据如下：$GPGGA,121252.000,3937.3032,N,11611.6046,E,1,05,2.0,45.9,M,-5.7,M,,0000*77 $GPRMC,121252.000,A,3958.3032,N,11629.6046,E,15.15,359.95,070306,,,A*54 $GPVTG,359.95,T,,M,15.15,N,28.0,K,A*04$GPGGA,121253.000,3937.3090,N,11611.6057,E,1,06,1.2,44.6,M,-5.7,M,,0000*72 $GPGSA,A,3,14,15,05,22,18,26,,,,,,,2.1,1.2,1.7*3D$GPGSV,3,3,10,29,07,074,,30,07,163,28*7D注：NMEA0183格式以“$”开始，主要语句有GPGGA,GPRMC,GPGSA,GPGSV,GPVTG，GPZDA等1、 GPS DOP and Active Satellites（GSA）当前卫星信息$GPGSA,<1>,<2>,<3>,<4>,,,,,<12>,<13>,<14>,<15>,<16>,<17>,<18><CR><LF><1>模式：M = 手动， A = 自动。
<2>定位型式 1 = 未定位， 2 = 二维定位， 3 = 三维定位。
<3>到<14>PRN 数字：01 至 32 表天空使用中的卫星编号，最多可接收12颗卫星信息(上面蓝色处，总共有12个)。
<15> PDOP位置精度因子（0.5~99.9）<16> HDOP水平精度因子（0.5~99.9）<17> VDOP垂直精度因子（0.5~99.9）<18> Checksum.(检查位).2、 GPS Satellites in View（GSV）可见卫星信息$GPGSV, <1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,?<4>,<5>,<6>,<7>,<8><CR><LF><1> GSV语句的总数<2>本句GSV的编号<3>可见卫星的总数，00 至 12。
GPS数据处理与分析的常用软件与方法
GPS数据处理与分析的常用软件与方法导语：全球定位系统（GPS）是一种利用地球上的卫星进行导航和定位的技术。
随着GPS技术的普及，越来越多的人开始利用GPS数据进行地理信息的处理与分析。
本文将介绍一些常用的GPS数据处理软件和方法，帮助读者更好地利用GPS数据进行研究和应用。
一、GPS数据收集与处理1. GPS数据收集GPS数据的收集是进行数据处理与分析的前提。
通常，采集GPS数据的方法有两种：实时GPS和差分GPS。
实时GPS是指通过GPS接收器实时获取卫星信号来确定位置；差分GPS则是通过接收来自基准站的GPS数据进行差分计算，提高位置的准确性。
2. GPS数据处理GPS数据处理软件主要用于对采集到的数据进行解码、校正和分析。
常用的GPS数据处理软件有Trimble GPS Pathfinder Office、GPSBabel和QGIS等。
这些软件能够将原始GPS数据转化为标准格式，并进行数据的校正和验算，保证数据的准确性。
此外，这些软件还提供了多种数据分析的功能，如路径分析、空间分布分析等。
二、GPS数据分析方法1. 路径分析路径分析是GPS数据处理与分析的重要方法之一。
通过将GPS轨迹数据进行处理，可以提取出路径的信息，如起点、终点、中间节点以及路径长度、时间等。
这对于交通规划、安全监控和环境保护等领域具有重要的应用价值。
2. 空间分布分析空间分布分析是利用GPS数据进行地理空间信息的分析。
通过对GPS数据进行空间分布分析，可以了解物体在空间上的分布情况，并进一步探索其背后的规律和关联性。
例如，通过对GPS轨迹数据进行密度分析，可以研究特定区域内的人口分布情况，为城市规划和资源配置提供科学依据。
3. 轨迹预测与模拟通过对历史GPS数据进行分析，可以预测和模拟出未来的轨迹。
这对于交通管理、气象预报和环境监测等领域具有重要意义。
例如，通过对车辆GPS数据进行分析，可以预测交通拥堵区域和拥堵时间，提供交通路线的优化建议。
Landsat数据处理
国内科研机构和高校：提供部分数据的共享和下载
04
欧洲航天局（ESA）：提供在线浏览和下载
03
NASA地球观测数据中心（EOSDIS）：提供在线浏览和下载
02
美国地质调查局（USGS）官方网站：提供免费下载
01
2
数据处理流程
数据预处理
数据清洗：去除异常值、缺失值等
数据归一化：将不同量纲的数据转换为统一量纲
QGIS：开源的地理信息系统软件，具有丰富的插件和扩展功能。
Python：编程语言，可以进行遥感数据的处理和分析。
软件操作技巧
使用Landsat Toolbox进行数据处理
使用Python进行Landsat数据处理
使用GIS软件进行Landsat数据处理
掌握图像预处理、分类、变化检测等操作
掌握NumPy、SciPy等库的使用
数据分析：对数据进行分类、回归、聚类等分析操作
数据可视化：将分析结果进行可视化展示
数据应用：将处理后的数据应用于实际项目中
案例分析与结论
案例背景：某地区土地利用变化分析
01
数据来源：Landsat卫星遥感数据
02
处理方法：图像处理、分类、变化检测等
03
结论：土地利用变化趋势明显，需要加强监管和规划
04
目前已发射了多颗Landsat卫星，形成了一个完整的观测网络
数据类型和特点
Landsat数据主要包括遥感影像和地理信息数据
地理信息数据包括地形、地貌、植被、水文等
Landsat数据具有空间分辨率高、时间序列长、覆盖范围广等特点
遥感影像数据主要包括多光谱影像、热红外影像和雷达影像等
数据获取途径
02
4
GPS常用数据格式
RINEX格式 SP3
§6.1 RINEX格式
1、 概述
本机格式（Native Format） 定义：接收机内部的数据存储格式 存储方式：二进制 内容： ➢观测值 ➢广播星历、电离层信息 ➢气象元素 ➢……
1、概述
本机格式的特点：
➢ 不同厂家的接收机本机格式各不相同 ➢ 与接收机配套的数据处理软件（随机软件）可以
拉格朗日多项式内插
内插精度
➢ 采用17阶多项式，精度可优于5mm
注意事项
➢ 要对某一时段的轨道内插，精密轨道数据应该完 全覆盖该时段
➢ 下载数据时，需要观测当天及前后各一天的数据
随堂测验
阅读RINEX观测文件，回答如下问题： 1、文件中有几种观测值？ 2、历元采样间隔是多少？ 3、首历元观测时间是？ 4、首历元观测到几颗卫星？ 5、首历元28号卫星的L2观测值是多少？表
3、命名规则 例子：WHN11410.04o
命名方法：8+3文件名 命名规则：ssssdddf.yyt
4字符 测站名
3字符 年积日
1天内文件序号（时 段号），0-9,A-Z, 0表示当天所有数据
两位年份 1997: 97 2009: 09
文件类型： O: 观测值文件 N: GPS导航电文文件 M: 气象数据文件 G: GLONASS导航电文 H: GEO导航电文 C: 钟文件
观测值数量和 列表
首历元时间
5、观测值文件内容——பைடு நூலகம்件头内容
5、观测值文件内容——数据内容
观测时刻（一般为GPS时间）
标志符（0正常，1有故障 ，大于1有事件发生
观测卫星数
观测卫星的PRN号
对应每颗观测卫星的观测 值，顺序按文件头说明
地球空间数据的格式转换与处理方法
地球空间数据的格式转换与处理方法随着科技的不断发展，地球空间数据的获取和利用变得愈发重要。
地球空间数据是指通过卫星、飞机等手段收集的有关地球表面和大气层的各种信息。
然而，不同数据源采用的格式和处理方法各不相同，因此我们需要进行格式转换和处理，以便更好地利用这些数据。
一、地球空间数据的格式转换1. 栅格数据转换栅格数据是以像元为单位进行表示的图像，常见的栅格数据格式有TIFF、JPEG等。
然而，不同的软件和设备可能采用不同的栅格数据格式，因此在进行数据处理时需要进行格式转换。
常用的格式转换工具有GDAL、ArcGIS等，通过这些工具我们可以将栅格数据转换为我们需要的格式，便于后续的分析和处理。
2. 矢量数据转换矢量数据是以点、线、面等几何要素进行表示的数据，常见的矢量数据格式有Shapefile、GeoJSON等。
在进行地理信息系统（GIS）分析时，我们常常需要将不同格式的矢量数据进行转换。
可以使用一些开源的软件如QGIS、ArcGIS等来进行格式转换，将矢量数据转换为我们需要的格式，以便进行进一步的分析和应用。
3. 多波段数据转换多波段数据是指通过遥感传感器获取的包含多个波段的数据，如卫星影像数据。
在进行地学研究和遥感应用时，我们常常需要对多波段数据进行处理和分析。
为了方便使用，我们可以将多波段数据转换为单波段数据，以便进行更深入的分析。
这可以通过使用一些遥感软件如ENVI、IDL等来实现。
二、地球空间数据的处理方法1. 数据预处理地球空间数据的预处理是指在进行数据分析之前，对数据进行清洗和校正的过程。
在数据采集过程中，可能会受到气象条件、传感器漂移等因素的影响，导致数据的不准确或无效。
因此，我们需要对数据进行预处理，以消除这些影响。
常见的数据预处理方法包括噪声去除、粗糙匹配等。
2. 数据融合数据融合是指将来自不同传感器或不同时间的数据进行融合，以提高数据的精度和准确性。
地球空间数据融合可以采用传感器级融合、特征级融合和决策级融合等方法。
GPS数据格式
第<4>,<5>,<6>,<7>项个别卫星会重复出现，每行最多有四颗卫星。其余卫星信息会于次一行出现，若未使用，这些字段会空白。
GPGSA（GPS精度指针及使用卫星格式）
$GPGSA,<1>,<2>,<3>,<3>,,,,,<3>,<3>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7><CR><LF>
b.可视卫星状态输出语句(＄GPGSV)
例2：＄GPGSV，2，1，08，06，33，240，45，10，36，074，47，16，21，078，44，17，36，313，42＊78
标准格式： ＄GPGSV，(1)，(2)，(3)，(4)，(5)，(6)，(7)，…(4),(5)，(6)，(7)＊hh(CR)(LF)
1) 天空中收到讯号的卫星总数。
2) 定位的卫星总数。
3) 天空中的卫星总数，00 至 12。
4) 卫星编号， 01 至 32。
5) 卫星仰角， OO 至 90 度。
6) 卫星方位角， OOO 至 359 度。实际值。
7) 讯号噪声比（C/No）， 00 至 99 dB；无表未接收到讯号。
各部分所对应的含义为：
(1)定位UTC时间：05时09分01秒
(2)纬度(格式ddmm.mmmm:即dd度，mm.mmmm分)；
(3)N/S(北纬或南纬)：北纬39度31.4449分；
(4)经度(格式dddmm.mmmm：即ddd度，mm.mmmm分)；
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landsat
【数据准备】
1.波段选择
各土地利用类型信息的提取与地表植被的覆盖状况有很大关系，不同的利用类型有其特有的植被覆盖特征，因此波段选择应选定对绿色植被有较好反映的波段。
根据作物种植面积提取的需要，为在影像上突出不同的作物系，应选择对作物信息比较敏感的波段。
2.时相选取
选择适宜的时相，首先可以强化目标植被信息，其次可以提高与土地利用变化关系的显著性，第三可以弱化其他因子的干扰，从而降低遥感信息中的不确定性，在信息的处理和订正方面减小难度。
耕地主要是种植农作物的土地，根据我国北方农作物种植的物候特征及以往对研究区耕地各种农作物物候历的分析，认为依据冬小麦光谱信息进行耕地信息提取最为适宜，中国北方冬小麦生育期从前一年9月至第2年6月，在此期间，绝大部分冬小麦种植区，有一个草木枯黄的时期。
因此，提取耕地信息最适宜的时相是11月中旬到12月中旬和第2年3月上旬至4月上旬2个时间段。
ndsat数据预处理
遥感影像预处理的主要目的是对图像中无关的信息进行消除，恢复可用的真实信息，最大限度地简化数据，增强可用信息的可检测性，从而改进特征识别，提高提取的可靠性。
我们可以下载到的Landsat影像多数为一级产品，数据格式多为经典的TIFF格式（其中包括多个波段和影像文件，一个质量评估文件和一个TXT格式的元数据，质量评估文件主要包括传感器的运行环境参数，元数据包含拍摄时间，太阳高度角，经纬度等信息）。
在针对landsat数据进行研究时，需首先对其进行几何校正，经过波段合成得到合成数据，然后对研究区的景影像镶嵌得到覆盖研究区区的完整影像图，通过裁剪获得研究区影像，最后将合成的数据与全色波段数据融合，获取空间分辨率较为精确的影像。
【增强处理】
1.波段合成
波段组合不仅可以扩展地物波段的差异性，表现差异显示的动态范围，还可以扩展肉眼观察的可视性，提高地物的可判读性，使判读结果更为科学合理。
土地利用现状信息提取与地面覆盖特征有很大的关系，考虑到绿色植物的光谱特性，进行研究时遥感影像多数选择R、G、B 波段合成的图像(类似于彩色红外图像，是一种标准假彩色图像），它的地物丰富、鲜明、层次好，可用于植被分类、识别，植被显示红色。
R、G、B波段合成的图像适用于农业，植被类型较丰富，对裸地信息进行增强，可以与有作物的耕地区分。
2.反差增强
目前的研究多采用ENVI软件进行遥感影像的处理，ENVI软件系统内部在打开遥感影像时会自动进行了细微的线性拉伸，经过拉伸处理后，遥感影像合成的假彩色图像加大了地物差异，层次更加分明，更易于识别土地利用信息。
3.3图像融合
对影像进行融合增强处理可以使图像的目视效果达到最佳，方便正确提取耕地信息。
由于Landsat数据中全色波段Band8的空间分辨率是15m，其余波段空间分辨率是30m，为了能够使
两者进行融合，在融合前，必须将空间分辨率30m的影像重采样成空间分辨率为15m的影像后再进行影像的融合。
【信息提取】
1.目视解译
Landsat数据为中等分辨率影像，进行数据融合后，影像的空间分辨率达到较高水平，能够看清很多影像上显示的地物外廓，这时我们可以通过解译标志和地理知识，结合资源信息专题类型提取标志，直接在影像图上对各种体表特征进行识别和分类解译，在屏幕上进行地物勾画，取得耕地的矢量图。
目视解译的方法有着较高的精度，但是往往会浪费大量的时间和人力。
2.非监督分类
根据目视解译的初步判断，我们可以将地物分为耕地、林地、裸地、水体、城乡建设用地、道路用地、未利用地和其他等种类。
在实际的分类过程中，由于耕地包含了水田、水浇地、旱地等多种用地类型，因此影像上表现为麦田、裸露沙地以及水稻田等不同的光谱特征，适宜采用人机交互式的非监督分类，设置较大数目的分类类别，对得到的分类结果对比相应的土地详查变更土地利用现状图进行逐步分类，同类的进行合并，减少分类类别，直至获得理想的分类结果。
目前的研究多采用ENVI非监督分类ISODATA（重复自组织数据分析技术）法。
ISODATA 法首先对数据空间中均匀分布的类均值计算，然后用最小距离技术迭代聚合剩余像元，均值在每次迭代时都重要新计算，并由所得的新均值对像元再分类。
3.监督分类
进行监督分类时可采用ENVI软件中监督分类的波谱角分类法。
波谱角分类法以物理学为基础，通过对终端光谱向量和像元的矢量在n维空间中的角度进行比较，把像元分配到相应的区间，角度值的大小决定了分类的精确与否。
为了保证分类的精度，在选取样本前，应先对Landsat 数据的波段合成图像进行了投影变化、几何校正、特征变换、光谱增强等处理，并结合耕地的光谱特征进行训练样区选择，并且训练样区的选择在目标地物面积较大的中心选取。
4.精度评价
(1)面积精度检验
利用ENVI软件提供的统计工具，计算得出研究区耕地所占的像元总数，与每一个像元所代表的实地面积相乘，之后将最终提取得到的各地类面积与详查数据相比对，得出面积精度水平。
(2)空间精度检验
利用ENVI提供的ClassesOverlay功能，将得到的土地利用状况图分别覆盖在Band5、Band4、Band3得到的假彩色图像和Band6、Band5、Band2得到的图像上，之后将提取到的土地分布与遥感影像显示的土地信息相比对，得出空间精度水平。