各个波段的特征
波段操作的主要特征
波段操作的主要特征波段操作是投资者主要的操作形式之一，也是很受投资者欢迎语喜欢的操作形式。
而判定波段操作的特征以及把握波段操作机会则成为了股票操作的重点，下面是我整理的波段操作的主要特征，仅供参考，希望能够帮助到大家。
波段操作的主要特征1，第一波段的上涨，应体现出明显的建仓迹象。
这一般发生在股价经过长期的下跌或长期弱势调整末期，其特征是成交量持续放大，这是主力建仓的继续。
假如这一波主力建仓比拟充分的话，那么第二波段底部成的成交量要小于第一波段的成交量;假如第一波没有明显的建仓迹象，主力建仓不充分，那么在第二波段会出现较大的量能，主力继续建仓。
这是从成交量的波段分布规律把握波段的特征。
一般来讲，第一波段的上涨是很难把握的，而我们主要把握的是后面几个波段的时机，这是行情基本进入了上升趋势。
2，上攻浪比拟复杂，而下跌浪则相对单纯。
股价在上升初期，上攻浪会比拟复杂，下跌则比拟单纯，这是由于主力在吸筹、洗盘的经过;假如在股价高位区域，主力要出货，那么股价会反复震荡，上涨比拟单纯，下跌则比拟复杂。
3，股价涨升的预期不要过高。
股价在初期阶段，主力还没有完成充分建仓时，股价上涨的波段比拟小，往往会碰到主力的打压，因而，假如我们发现股票出现10%到20%的涨幅时，就不要再盲目的追涨，直到下一个上涨波段的到来，也就是在股价上升初期，目的位设置不宜过高。
大盘出现波段底部的特征一、成交量创出新低当成交量严重缩量，只要之前最高量的三分之一或四分之一，那么这种情况也就代表着抛盘已经即将结束，这个指标也是一个很重要的见底指标。
二、技术指标上出现超卖我们常用的技术指标例如MACD、KDJ以及RSI指标等等，假如出现超买甚至钝化，那么大盘很可能已经见底了。
三、远离均线系统当大盘指数下跌之后距离上方均线系统较远，乖离率不断增大，那么大盘随时都有可能见底。
四、利空被放大当大盘经过一段时间的下跌之后，一旦出现利空消息就会被放大，甚至反复的被夸张，就算这时候出现利好也麻木了，甚至被解读为利空，这代表大盘见底不远了。
各个波段的特征
各个波段的特征TM1 蓝波段：对叶绿素和叶色素浓度敏感，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 绿波段：对健康茂盛植物的反射敏感,对绿的穿透力强,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 %。
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 % 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 ,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 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,用于目视调查,作物长势测量,水域测量，生物量测定及水域判别。
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。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
远红外波段：可以根据辐射响应的差别,区分农林覆盖长势,差别表层湿度,水体岩石,以及监测与人类活动有关的热特征,作温度图，植物热强度测量。
TM7 中红外波段,为地质学家追加波段,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用于区分主要岩石类型,岩石的热蚀度,探测与交代岩石有关的粘土矿物。
位于水的吸收带，受两个吸收带控制。
对植物水分敏感。
=============================波段组合：TM321（RGB）：均是可见光波段，合成结果接近自然色彩。
业余频段的划分及特征
允许业余电台使用的频段分布在从l.9MHz到249GHz的很宽的范围。
但是目前实际上常用的波段仅仅是市场上出售的无线设备所用的l.9MHz至1200MHz这一范围。
更高的频率只有极少数业余爱好者在实验中使用。
由于各业余频段的频率不同，其电波的传输方式、使用的设备、应用的形式等等都具有不同的特征。
下面对常用的频段进行介绍。
1.9MHz频段这个频段是允许业余电台使用的唯一中频(MF)频段。
这个频段的DX需要在夜间传送电波，特别是当通信双方都处于日出日落的时间带时，其通信状态是最好的。
白昼和黑夜的交替时间形成的通道称为“灰线”通道，但它出现的概率不高，持续时间也短。
1.9MHz的小频段只有从1.9075MHz到l.912 5MHz的5kHz的宽度，是CW的专用。
在频段的使用上，DX QSO习惯使用的频率主要在1.805MHz、1. 825MHz和1.910MHz附近。
因此，有时要采用在1.805MHz附近接收，在1.910MHz附近发送的异频收发方法(在1.805/1.825MHz附近的频率在日本不能使用。
这一频段的波长较长，为160m左右，很难架设满足需要的天线。
缩短的偶极子天线和垂直天线可以说是比较实用的天线。
另外，由于电离层的衰耗比较大，在进行DX通信时需要一定的功率。
3.5/3.8MHz频段在日本，把从3.500MHz到3.575MHz的75kHz称为3.5MHz频段；把从3.791MH z到3.805MHz的14kHz称为3.8MHz波段，而在国际上则把它们看作是一个频段。
电波的传输方式与1.9 MHz频段相似，白天的接收仅限于近距离电台。
远距离电台则要在夜间才能联络，特别是在日出日落的时间带内效果较好。
此外，这两个波段在夜间比l.9MHz效果好，但是对远距离电台的联通概率较低，联通时间也较短。
这两个频段在11月-1月的冬季效果最好，可全球联络。
日本国内的QSO对CW/SSB都使用3. 5MHz频段。
论述植被的遥感波段特征
论述植被的遥感波段特征植被遥感是利用遥感技术获取地表植被信息的一种手段，通过对地球表面反射或辐射的电磁波进行探测，获取植被的空间分布、生理状况等信息。
在植被遥感中，不同的波段对于植被的反射和吸收呈现出独特的特征，对于理解和监测植被的生态、生理和空间分布具有重要意义。
本文将深入论述植被的遥感波段特征，涵盖可见光、近红外、红外和微波等波段，以及这些波段在植被遥感中的应用。
一、可见光波段特征可见光波段主要包括蓝、绿、红三个波段，它们的波长分别为0.45-0.50μm、0.50-0.60μm和0.63-0.70μm。
植被在可见光波段的特征主要表现在叶绿素的吸收和叶片的反射。
1.1 叶绿素吸收特征植物中的叶绿素对于蓝光和红光的吸收较高，而在绿光波段的吸收较低。
这是因为叶绿素A和B主要吸收波长为430-450nm和640-680nm 的光，而在绿光波段的吸收较小。
1.2 叶片反射特征植物的叶片在可见光波段表现出不同的反射特性。
通常，植被的叶片在绿光波段的反射较高，因为叶绿素对于绿光的吸收相对较低，而在红光波段的反射相对较低，因为叶绿素对于红光的吸收较高。
可见光波段主要应用于植被的视觉监测，通过对植被在不同波段的反射特性进行分析，可以识别植被类型、监测植被覆盖度以及研究植被的生长状态。
二、近红外波段特征近红外波段的波长范围为0.70-1.00μm，植被在近红外波段的特征主要表现在叶绿素的吸收和细胞结构的散射。
2.1 叶绿素吸收特征在近红外波段，叶绿素A和B对光的吸收较小，因此近红外波段的反射较高。
2.2 细胞结构散射特征植物细胞中的细胞壁和细胞质等结构在近红外波段对光表现出较强的散射，导致近红外波段的反射相对较高。
近红外波段主要应用于植被的生理监测，通过近红外波段的反射特性，可以推测植被的叶绿素含量、植被的生长状况以及植被的健康状态。
三、红外波段特征红外波段通常包括短波红外（SWIR）和中波红外（MWIR），波长范围分别为1.00-3.00μm和3.00-5.00μm。
landsat7波段介绍
landsat7波段介绍LANDSAT 7的一些总体数据一、波段介绍1.TMI 0.45-0.52um蓝波段对水体穿透强，该波段位于水体衰减系数最小，散射最弱的部位（0.45-0.55um），对水体的穿透力最大，可获得更多水下信息，用于判断水深，浅海水下地形，水体浑浊度，沿岸水，地表水等；能够反射浅水水下特征，区分土壤和植被、编制森林类型图、区分人造地物类型，分析土地利用；对叶绿素与叶色素反映敏感，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。
2.TM2 0.52-0.60um緑波段对植物的绿反射敏感,该波段位于健康绿色植物的绿色反射率（0.54-0.55um）附近：对健康茂盛植物的反射敏感，主要观测植被在绿波段中的反射峰值，这一波段位于叶绿素的两个吸收带之间，利用这一波段增强鉴别植被的能力；对绿的穿透力强，探测健康植被绿色反射率，按绿峰反射评价植物的生活状况，区分林型，树种，植被类型和评估作物长势；对水体有一定的穿透力，可反映水下特征，水体浑浊度，水下地形，沙洲，沿岸沙地等。
可区分人造地物类型，3.TM3 0.62-0.69um红波段对水中悬浮泥沙反映敏感。
该波段位于含沙浓度不同的水体辐射峰值（0.580.68um）附近，对水中悬浮泥沙反映敏感；叶绿素的主要吸收波段，能增强植被覆盖与无植被覆盖之间的反差，亦能增强同类植被的反差，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，测量植物绿色素吸收率，并以此进行植物分类；此外其信息量大，广泛用于对裸露地表，植被，岩性，地层，构造，地貌等为可见光最佳波段；可区分人造地物类型4.TM4 0.76-0.96um近红外波段，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.处于水体强吸收区，水体轮廓清晰，用于勾勒水体，绘制水体边界、探测水中生物的含量和土壤湿度；区分土壤湿度及寻找地下水，识别与水有关的地质构造，地貌，土壤，岩石类型等均有利；测量生物量和作物长势，区分植被类型，用来增强土壤-衣作物与陆地-水域之间的反差。
TM、ETM+数据介绍
各个波段的特征B1 为蓝色波段，该波段位于水体衰减系数最小的部位，对水体的穿透力最大，用于判别水深，研究浅海水下地形、水体浑浊度等，进行水系及浅海水域制图；B2 为绿色波段，该波段位于绿色植物的反射峰附近，对健康茂盛植物反射敏感，可以识别植物类别和评价植物生产力，对水体具有一定的穿透力，可反映水下地形、沙洲、沿岸沙坝等特征；B3 为红波段，该波段位于叶绿素的主要吸收带，可用于区分植物类型、覆盖度、判断植物生长状况等，此外该波段对裸露地表、植被、岩性、地层、构造、地貌、水文等特征均可提供丰富的植物信息；B4 为近红外波段，该波段位于植物的高反射区，反映了大量的植物信息，多用于植物的识别、分类，同时它也位于水体的强吸收区，用于勾绘水体边界，识别与水有关的地质构造、地貌等；B5 为短波红外波段，该波段位于两个水体吸收带之间，对植物和土壤水分含量敏感，从而提高了区分作物的能力，此外，在该波段上雪比云的反射率低，两者易于区分，B5 的信息量大，应用率较高；B6 为热红外波段，该波段对地物热量辐射敏感，根据辐射热差异可用于作物与森林区分、水体、岩石等地表特征识别；B7 为短波外波段，波长比 B5 大，是专为地质调查追加的波段，该波段对岩石、特定矿物反应敏感，用于区分主要岩石类型、岩石水热蚀变，探测与交代岩石有关的粘土矿物等；B8 为全色波段（Pan），该波段为 Landsat-7 新增波段，它覆盖的光谱范围较广，空间分辨率较其他波段高，因而多用于获取地面的几何特征。
=============================波段组合：TM321（RGB）：均是可见光波段，合成结果接近自然色彩。
对浅水透视效果好，可用于监测水体的浊度、含沙量、水体沉淀物质形成的絮状物、水底地形。
一般而言：深水深兰色；浅水浅兰色；水体悬浮物是絮状影象；健康植被绿色；土壤棕色或褐色。
可用于水库、河口及海岸带研究，但对水陆分界的划分不合适。
landsat tm的波谱特征
landsat tm的波谱特征
Landsat TM (Thematic Mapper)的波谱特征包括多波段的可见光、红外线和热红外线波段，总共有7个波段。
这些波段具有以下波谱特征：
1. 波段1 (可见光蓝色)：波长范围为0.45-0.52微米，用于识别水体和浅层的植被。
2. 波段2 (可见光绿色)：波长范围为0.52-0.60微米，用于估计植被的健康状况和植被覆盖度。
3. 波段3 (可见光红色)：波长范围为0.63-0.69微米，用于区分不同类型的植被和土地利用。
4. 波段4 (近红外线)：波长范围为0.76-0.90微米，用于估计植被的生长状况、植被覆盖度和土地利用。
5. 波段5 (中红外线)：波长范围为1.55-1.75微米，用于识别土壤和岩石类型。
6. 波段6 (热红外线1)：波长范围为10.4-12.5微米，可用于估
计地表温度和水汽含量。
7. 波段7 (热红外线2)：波长范围为2.08-2.35微米，用于热红
外线反射率的测量，以估计地物热特性。
这些波段的组合使得Landsat TM能够提供详细的地表特征信
息，如植被覆盖、土地利用、水体识别、土壤类型、温度等。
因此，它被广泛应用于农业、森林、地质、环境和城市规划等领域的研究和监测。
sar波段特征
SAR波段特征简介合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种主动遥感技术，通过特殊的信号处理方法生成高分辨率的雷达图像。
SAR具有天气无关、夜间全天候可观测的优势，因此在地球观测和环境监测等领域得到广泛应用。
其在军事、农业、林业、城市规划以及环境灾害监测等方面发挥了重要作用。
SAR波段特征反射率SAR测量的是地物对雷达波的散射能力，其波长通常为几厘米至数十厘米之间。
不同类型的地物对雷达波的反射率有所不同，从而在SAR波段下呈现出不同的特征。
比如，相对较亮的区域往往是由高反射率的建筑物、耕地或水体组成，而相对较暗的区域可能是由低反射率的森林、山地或河流等构成。
相位相位是SAR波段的一个重要特征，它与地物位置之间的距离有关。
当雷达发射信号被地物散射后返回时，不同散射点的相位差会引起干涉现象。
通过分析相位差的变化，可以获得地物的高程信息，并生成数字高程模型。
极化极化是描述SAR波段电磁波传播方向的特性，在SAR图像处理中有着重要的应用。
SAR波段的电磁波具有水平（H）和垂直（V）两个方向的极化分量，在不同的极化模式下，地物对SAR波的散射特性和回波噪声表现出较大的差异。
通过分析不同极化模式下的SAR图像，可以提取更多地物信息。
多普勒频移SAR波段利用运动平台的相对运动来合成孔径，因此会产生多普勒频移效应。
地物与雷达之间的相对运动会导致回波信号的频率发生改变，通过观测回波的多普勒频移，可以获取地物的运动状态，比如风场或者地壳运动等。
SAR波段应用领域农业SAR波段在农业领域的应用十分广泛。
通过SAR图像，可以提取农田的土壤湿度、植被覆盖度以及植被类型等信息，进而用于监测农作物的生长状况、灌溉需求和病虫害风险等。
林业SAR波段在林业管理中也起到了重要作用。
通过SAR图像，可以获取森林覆盖度、林冠高度以及林下植被等信息，用于评估森林资源、监测森林覆盖变化和预防森林火灾等。
各个波段的特征范文
各个波段的特征范文波段是指电磁光谱中不同频率的范围。
电磁波谱是一种能量的分布形式，在不同的波段能量表现出不同的特征。
以下是各个波段的特征。
1.无线电波无线电波波段包括非常低频（VLF）、超低频（ULF）、极低频（ELF）、甚低频（SLF）、超高频（UHF）和甚高频（SHF）等。
无线电波具有较长的波长和低的频率，能够穿透建筑物和大气层，用于无线电通信、广播和雷达等技术。
2.红外线红外线波段包括近红外、中红外和远红外。
红外线的波长较长，无法被肉眼看到。
红外线能够被物体吸收和辐射，常用于热成像技术、红外线检测和夜视设备等。
3.可见光可见光波段是指人眼可见的电磁波，波长范围约为400到700纳米。
可见光波段包括紫外线、蓝光、绿光、黄光、橙光和红光等。
不同颜色的可见光有不同的波长和频率，在光学技术、摄影、显示和生物医学等领域有广泛的应用。
4.紫外线紫外线波段包括紫外A（UVA）、紫外B（UVB）和紫外C（UVC）。
紫外线波段的波长较短，能够杀死细菌、病毒和真菌，广泛应用于紫外线消毒、杀菌和紫外线治疗等领域。
5.X射线X射线波段具有高能量和短波长，能够穿透物质并对物体进行成像。
X射线常用于医学诊断、材料检测和安全检查等领域。
6.伽马射线伽马射线是一种高能量和高频率的电磁波，是自然界中最具穿透力的辐射。
伽马射线能够杀死癌细胞和探测核辐射等应用。
7.微波微波波段包括超高频（UHF）、极高频（EHF）和微波炉频段等。
微波具有较长的波长，能够被水分子吸收，被广泛应用于通信、雷达、微波炉和卫星通信等技术。
不同波段的特征主要表现在波长、频率和能量等方面。
不同波段的电磁波对物质的互动方式也有所不同，因此在不同领域有着特定的应用。
这些特征使得每个波段都具有独特的优势和适用范围，在现代科学和技术发展中发挥着重要的作用。
典型地物波谱特征
典型地物波谱特征1. 植被：植被在可见光波段（400-700nm）有较高的反射率，特别是在绿光波段（500-600nm）具有最高的反射率。
这是由于植物叶片中的叶绿素所致。
而在红外波段（近红外和中红外）植被的反射率较低，由于叶片中的水分和植被构架的散射。
这些反射特征使得植被在光谱上呈现出独特的红光和近红外反射的“红边”特征，可以用来检测植被的类型、生长状况和叶绿素含量。
2.土壤：土壤具有较低的反射率，特别是在可见光波段和红外波段。
土壤的光谱特征主要由其物理和化学特性决定，如含水量、粒度和有机质含量。
不同土壤类型具有不同的光谱特征，可以通过光谱分析来进行区分。
例如，矿物质丰富的土壤在可见光波段和红外波段具有较高的反射率；有机质含量高的土壤在红外波段具有较高的吸收率。
3.水体：水体在可见光波段有较低的反射率，特别是蓝光波段。
这是由于水分子的吸收作用。
在红外波段，水体的吸收率较高，特别是在中红外波段。
这些反射和吸收特征使得水体在光谱上呈现出低反射的“蓝窗口”和高吸收的“红窗口”特征，可以用来进行水体的识别和水质监测。
4.建筑物：建筑物在可见光波段和红外波段具有较高的反射率。
不同类型的建筑物具有不同的光谱特征，可以通过光谱分析进行分类。
例如，玻璃和金属材料具有很高的反射率，并在短波红外波段具有很高的吸收率；混凝土和瓦片具有适中的反射率和较低的吸收率。
5.云和雪：云和雪在可见光波段具有较高的反射率，特别是在蓝光波段。
在红外波段，云和雪的反射率较低，并具有较高的吸收率。
这些反射和吸收特征使得云和雪在光谱上具有明显的特征，可以用来进行云和雪的遥感监测。
以上是一些典型地物的波谱特征的例子，不同地物在不同波段上的反射和吸收特征是由其物理、化学和结构特性所决定的。
通过利用这些特征，可以对地物进行识别和定量化，为环境监测、资源调查和灾害监测等应用提供重要的信息。
各个波段的特征
各个波段的特征TM10.45-0.52um蓝波段：对叶绿素和叶色素浓度敏感，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。
TM20.52-0.60um,绿波段：对健康茂盛植物的反射敏感,对绿的穿透力强,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。
TM30.62-0.69UM,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。
TM40.76-0.96UM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,用于目视调查,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。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
TM61.04-1.25UM远红外波段：可以根据辐射响应的差别,区分农林覆盖长势,差别表层湿度, 水体岩石,以及监测与人类活动有关的热特征,作温度图，植物热强度测量。
TM72.08-3.35UM,中红外波段,为地质学家追加波段,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用于区分主要岩石类型,岩石的热蚀度,探测与交代岩石有关的粘土矿物。
波段顶部的几个特征
波段顶部的几个特征顶部可以说是一轮行情的高点区域，而一旦顶部形成，那么股价之后也将很难再次突破。
每轮行情运行到顶部的时候，也都会呈现出一些固定的特征。
下面是我整理的波段顶部的几个特征，仅供参考，期望能够挂念到大家。
波段顶部的几个特征(1)对利好消息麻木。
利好消息指的是对于股价的上涨有着乐观推动作用的消息，比方年报好于预期有分红或者配股、企业接到了大订单等等。
一般来说，股价会在利好消息公布之后消灭一波上涨行情。
股价在渐渐上涨的过程中，假如股票不断有利好消息发布，那么股价也会不断上涨。
一旦市场对于利好的反映越来越淡，利好也不能抵抗抛售的时候，那么就说明庄家在利用利好出货，而该股短期的顶部已经形成，投资者应当以卖出股票为主。
(2)时间接近极限。
由于时间转折周期规律频繁地发生作用，所以对于一些落在斐波那契周期线上的日期都应当特殊留意，如5天、8天、13天、21，天、34天、55天等。
投资者每隔一段时间就要考虑时间转折的可能性。
(3)热点和题材混乱。
热点股和题材股对于大盘有着较大的推动作用，特殊是一些大盘股，对于指数的推动作用就更加的明显。
像中石油、中石化、中国银行等等这类大盘股启动上涨行情，对于大盘指数来说也有着较强的推动作用。
一般来说，一段时间内，市场会有持续性的热点股以及题材股，这可以保证市场可以乐观向上的运行。
但是一旦到了波段的顶部，那么就会消灭一些状况：市场热点的切换比拟快，可能上午还在炒地产股，而下午就改炒水电股。
这也表现出市场当前并没有明确的热点，同时热点也难以持续。
而这往往也预示着大盘短期将要见顶，此时投资者应当尽量回避。
如何推断股票波段头部首先，从指数方面研判，一般在熊市中的波段反弹，假如成交量维持在均量以上，但指数却无法在2-3个交易日内创出新高，盘面显得格外滞重，这就说明多空买卖力气在短期已经开头发生逆转，此时可分批减持获利局部的仓位。
已保证利润不被随之而来的回调侵蚀，是如何推断股票波段头部的要点技巧之一。
雷达波段资料
雷达波段
雷达是一种探测、测量和定位目标的重要工具，广泛应用于军事、气象、航空航天等领域。
雷达系统中的波段选择对系统性能和应用特性有重要影响。
雷达系统中的波段通常指的是雷达所使用的频率范围。
不同的波段有着各自的优势和适用场景。
X波段
X波段是雷达系统中常用的一个波段，其工作频率范围约为8-12 GHz。
X波段的特点是穿透能力强，适合用于地面目标探测和跟踪。
由于X波段在大气中的传播损耗较小，因此在远距离探测方面有着较好的性能表现。
X波段雷达常用于军事侦察、防空监测等领域。
S波段
S波段是另一个常见的雷达波段，其工作频率范围约为2-4 GHz。
S波段在雨雾天气下的抗干扰性能较好，适合用于天气雷达和气象监测。
S波段雷达通常用于监测降水强度、风暴路径等气象参数，为气象预警提供重要数据支持。
Ka波段
Ka波段是一个较高频的雷达波段，其工作频率范围约为26.5-40 GHz。
Ka波段具有较高的分辨率和信息传输速率，适合用于近距离和高精度目标探测。
Ka波段雷达常用于卫星通信、遥感监测等领域，可以提供高清晰度的图像和数据。
总结
雷达波段的选择关乎雷达系统的性能和应用范围，不同波段在不同环境下有着各自的优势和局限性。
合理选择波段，并结合适当的信号处理技术，可以使雷达系统在各种应用场景下发挥最佳性能。
在未来，随着雷达技术的不断发展和创新，不同波段之间的互补和融合将成为一个重要的研究方向，从而更好地满足各种实际需求。
矿物多光谱波段
矿物多光谱波段是指用于矿物识别和分析的不同频段的电磁波。
矿物在不同波段的光谱特征可以提供关于其成分和结构的信息。
以下是一些常见的矿物多光谱波段：
1. 可见光波段：可见光波段包括红、橙、黄、绿、蓝和紫色等波长范围，通常以纳米级表示。
可见光波段对于矿物的颜色和外观特征提供了重要的信息。
2. 近红外波段（NIR）：近红外波段位于可见光的后方，通常从700纳米到2500纳米。
近红外光可以透过大部分地表覆盖物，对于矿物的组成和结构具有较高的敏感性。
3. 红外波段（IR）：红外波段包括短波红外（SWIR，约1.4-3微米）、中波红外（MWIR，约3-8微米）和长波红外（LWIR，约8-15微米）。
红外光能够探测到矿物的化学键和晶格振动，对于矿物的成分和结构分析具有重要意义。
4. 热红外波段（TIR）：热红外波段位于远红外的范围内，通常从8微米到15微米。
这个波段主要用于测量地表温度，但也可以用于矿物探测和识别。
通过对不同波段的光谱数据进行分析和处理，科学家可以利用矿物在不同波段上的吸收、反射和发射特性来确定其组成和特征，进而实现矿产资源勘探和地质调查等应用。
1。
各个波段的特征复习过程
各个波段的特征各个波段的特征TM1 0.45-0.52um蓝波段：对叶绿素和叶色素浓度敏感，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,对绿的穿透力强,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,用于目视调查,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。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
TM61.04-1.25UM远红外波段：可以根据辐射响应的差别,区分农林覆盖长势,差别表层湿度,水体岩石,以及监测与人类活动有关的热特征,作温度图，植物热强度测量。
TM7 2.08-3.35UM,中红外波段,为地质学家追加波段,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用于区分主要岩石类型,岩石的热蚀度,探测与交代岩石有关的粘土矿物。
sar波段特征
SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）波段具有以下特征：分辨率适中：SAR波段适用于对地表覆盖物进行识别和分类，如植被、土地利用等。
其分辨率适中，能够满足大多数遥感应用的需求。
穿透云层和植被的能力较强：SAR波段在穿透云层和植被方面相对较强，因此在地质勘探和地震监测等领域得到了广泛应用。
干扰相对较小：SAR波段在大气和云层方面的干扰相对较小，因此在遥感应用中得到了广泛的应用。
信息反映在图像上：SAR图像上的信息主要是地物目标的后向散射形成的图像信息。
散射类型包括表面和体散射、双回波、组合散射、穿透散射和介电属性散射。
这些散射类型会影响雷达的后向散射，进而影响SAR图像的信息。
波长较长：SAR波段通常使用较长的波长，这有助于增加其在穿透植被和土壤时的穿透能力。
适合用于特定应用：不同的SAR波段具有不同的特性，因此它们适合用于特定的应用。
例如，C波段SAR适合用于对地表覆盖物进行分类，而S波段SAR适合用于对地形和地貌进行测绘和研究。
总之，SAR波段具有多种特征，使其成为遥感应用中的重要工具。
遥感常用的电磁波波段
遥感常用的电磁波波段
遥感技术是一种通过远距离观测和测量地球表面物理、化学、生物等特征的方法。
电磁波是遥感技术中最常用的工具之一，因为它们可以穿透大气层并与地表相互作用。
这里介绍几种常用的电磁波波段。
1. 可见光波段
可见光波段是人眼所能感知的电磁波波段，其波长范围为400-700纳米。
在遥感中，可见光图像通常被用来获取地表物体的颜色和形状信息。
这些图像可以通过卫星、飞机或无人机获取，并被广泛应用于土地利用、城市规划和环境监测等领域。
2. 红外线波段
红外线（IR）是一种电磁辐射，其波长范围为0.7-1000微米。
在遥感中，红外线图像通常被用来获取地表物体的温度信息。
这些图像可以通过卫星、飞机或无人机获取，并被广泛应用于火灾监测、农业生产和天气预报等领域。
3. 微波波段
微波是一种电磁波，其波长范围为1毫米至1米。
在遥感中，微波图像通常被用来获取地表物体的水分、植被和地形等信息。
这些图像可以通过卫星或雷达获取，并被广泛应用于农业生产、水资源管理和海洋监测等领域。
4. 毫米波波段
毫米波是一种电磁辐射，其波长范围为1-10毫米。
在遥感中，毫米波图像通常被用来获取地表物体的细节信息，如建筑物和车辆等。
这些图像可以通过卫星或雷达获取，并被广泛应用于城市规划、交通管理和安全监控等领域。
综上所述，不同的电磁波波段在遥感中扮演着不同的角色。
了解它们的特点和应用可以帮助我们更好地理解和利用遥感技术。
TM各波段分析
TM图像波段介绍一、各波段特征:1、TM1 0、45-0、52um,蓝波段,对水体穿透强,对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中就是否有水华等、2、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,树种与反映水下特征、3、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、4 、TM4 0、76-0、96UM 近红外波段,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、5、TM5 1、55-1、75UM,中红外波段,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、易于反映云与雪、6、TM6 1、04-1、25UM热红外波段,可以根据辐射响应的差别,区分农林覆盖长势,差别表层湿度,水体岩石,以及监测与人类活动有关的热特征,进行热制图、7、TM7 2、08-3、35UM,中红外波段,为地质学家追加波段,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用于区分主要岩石类型,岩石的热蚀度,探测与交代岩石有关的粘土矿物、二、波段组合:1、TM321(RGB):均就是可见光波段,合成结果接近自然色彩。
对浅水透视效果好,可用于监测水体的浊度、含沙量、水体沉淀物质形成的絮状物、水底地形。
一般而言:深水深兰色;浅水浅兰色;水体悬浮物就是絮状影象;健康植被绿色;土壤棕色或褐色。
可用于水库、河口及海岸带研究,但对水陆分界的划分不合适。
这种RGB组合模拟出一副自然色的图象。
有时用于海岸线的研究与烟柱的探测。
2、TM453(RGB):2个红外波段、1个红色波段。
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各个波段的特征TM10.45-0.52um蓝波段：对叶绿素和叶色素浓度敏感，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TM20.52-0.60um,绿波段：对健康茂盛植物的反射敏感，对绿的穿透力强，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。
TM30.62-0.69UM,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。
TM40.76-0.96UM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，用于目视调查，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。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
TM61.04-1.25UM远红外波段：可以根据辐射响应的差别，区分农林覆盖长势，差别表层湿度，水体岩石，以及监测与人类活动有关的热特征，作温度图，植物热强度测量。
TM72.08-3.35UM,中红外波段，为地质学家追加波段，处于水的强吸收带，水体呈黑色，可用于区分主要岩石类型，岩石的热蚀度，探测与交代岩石有关的粘土矿物。
位于水的吸收带，受两个吸收带控制。
对植物水分敏感。
波段组合：TM321 ( RGB :均是可见光波段，合成结果接近自然色彩。
对浅水透视效果好，可用于监测水体的浊度、含沙量、水体沉淀物质形成的絮状物、水底地形。
一般而言：深水深兰色；浅水浅兰色；水体悬浮物是絮状影象；健康植被绿色；土壤棕色或褐色。
可用于水库、河口及海岸带研究，但对水陆分界的划分不合适。
这种RGB组合模拟出一副自然色的图象。
有时用于海岸线的研究和烟柱的探测。
TM453 （RGB : 2个红外波段、1个红色波段。
对内陆湖泊及河流分辨清楚。
植被类型及长势可由棕、绿、橙、黄等色调分别。
能区分土壤含水量（水分越多则越暗）。
用于土壤湿度和植被状况的分析。
也很好的用于内陆水体和陆地/水体边界的确定。
TM742 （RGB :植被基本都是绿色，城市呈现品红色或紫色，草地淡绿色，森林深绿色（针叶林色调比阔叶林暗）。
能区分土壤和植被的含水量。
适用于水/陆边界划分、土/植被边界划分，但不适于植被分类。
土壤和植被湿度内容分析；内陆水体定位。
植被显示为绿色的阴影。
TM432 （RGB :标准假彩色。
植被呈现各种红色调。
深红色/亮红色为阔叶林，浅红色为草地等生物量较小的植被。
密集的城市地区为青灰色。
最适合用于植被分类。
红外假色。
在植被、农作物、土地利用和湿地分析的遥感方面，这是最常用的波段组合。
TM543 （RGB :城镇和农村土地利用的区分；陆地/水体边界的确定。
TM457 （RGB :探测云，雪和冰（尤其在高维度地区）tm4- tm3/tm4 + tm3NDVI—标准差植被指数；TM波段4: 3的不同比率被证明在增强不同植被类型对比度方面很有用。
二、波段融合及专题应用：利用多波段图像之间的差异进行特征提取，可获得较多的信息量。
常用的方法有灰度四则运算、假彩色合成、HIS变换等，利用这些方法可以简单地减少异物同谱现象，如在波长0.63卩m下,绿泥岩和褐铁矿的反射系数相同，但在0.5卩m下,其反射系数的差别却很大，可针对不同的遥感资料，根据岩石反射能力的不同选取不同的波段，对岩石进行分类。
TM图像的光波信息具有3〜4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。
而第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。
由于地物的复杂性和多样性，只选一个波段是不够的，在进行地质现象的解释时，常选几个波段进行比较，以下以TM为例：741 : 741波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。
742：适宜于温带到干旱地区，提供最大的光谱多样性。
1992年，完成了桂东南金银矿成矿区遥感地质综合解译，利用 1 : 10万TM7 4、2假彩色合成片进行解译，共解译出线性构造1615条，环形影像481处，并在总结了构造蚀变岩型、石英脉型、火山岩型典型矿床的遥感影像特征及成矿模式的基础上，对全区进厅成矿预测，圈定金银A类成矿远景区2处，B类4处，C类5处。
为该区优选找矿靶区提供遥感依据。
743：我国利用美国的陆地卫星专题制图仪图象成功地监测了大兴安岭林火及灾后变化。
这是因为TM7波段（2.08-2.35 微米）对温度变化敏感；TM4 TM3波段则分别属于红外光、红光区，能反映植被的最佳波段，并有减少烟雾影响的功能；同时TM7 TM4 TM3（分别赋予红、绿、蓝色）的彩色合成图的色调接近自然彩色，故可通过TM743彩色合成图的分析来指挥林火蔓延与控制和灾后林木的恢复状况。
754：适宜于湿润地区，提供了最大的空间分辨率对成的标准假彩色图像中的蓝色、深蓝色等不同层次的颜色得以区别。
从而可用同分析湖泊水位变化的地理规律。
陆地卫星图像的标准假彩色指采用陆地卫星多段MSS7图像，分别配以兰、绿、红色的彩色合成图像上的彩色。
并称此种合成 的图像为陆地卫星标准假彩色图像。
在此图像上植被分布显红色，城镇为兰灰色， 水体为兰色、浅兰色（浅水），冰雪为白色等。
541 :某开发区砂石矿遥感调查是通过对陆地卫星 TM 最佳波段组fefee7合的选择（TM5 TM4 TM1）以及航空、航天多种遥感资料的解译分析进行的，在初步 解译查明调查区第四系地貌。
543:城镇和农村土地利用的区分，陆地 /水体边界的确定。
例如采用1995年8月2日的TM 数据对于图象分析，选用信息量最为丰富的5、4、3波段组合配以红、绿、兰三种颜色生成假彩色合成图象，这个组合的合成 图象不仅类似于自然色，较为符号人们的视觉习惯，而且由于信息量丰富，能充 分显示各种地物影像特征的差别，便于训练场地的选取，可以保证训练场地的准 确性；对于计算机自动识别分类，采用主成分分析（ K-L 变换）进行数据压缩， 形成三个组分的图象数据，用于自动识别分类。
采用以遥感图像解译为主结合地质、物化探资料进行研究的综合方法。
解译为目 视解译，解译的遥感图像有：以1984年3月成像经处理放大为 1： 5万卫星TM假彩色片（5、4、3波段合成）和1979年7月拍摄的1： 1.6万黑白航片为主要 工作片种；采用1986年11月的1： 10万TM 假彩色片（7、4、2波段合成）为 参考片种。
432：红外假色。
在植被、农作物、土地利用和湿地分析的遥感方面，这是最常 用的波段组合。
提供中等的空间分辨率。
在这种组合中，所有的植被都显示为红 色。
例如当卫星遥感图像示蓝藻暴发情况时，蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白 色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差 异。
由于所含高叶绿素 A 的作用，蓝藻区在 LandsatTM2波段具有较高的反射率， 在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在 TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4（红）、3 （绿）、2 （蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深 蓝色、蓝黑色湖水有明显区时谱扫描仪所成的同一图幅的第四波段 期 湖 泊 水 位MSS4图像、第五波段 MSS5图像和第七波别。
此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。
453:用于土壤湿度和植被状况的分析，也很好的用于内陆水体和陆地/水体边界的确定，可突出水体、城市、山区、线性特征。
感信息源是中国科学院卫星遥感地面接收站于1995年10月接收美国MSS卫星感TM波段4（红）、波段5（绿）、波段3（蓝）CCT磁带数据制作的1 : 10万和1 : 5得假彩色合成卫星影像图。
图上山地、丘陵、平原台地等喀斯特地貌景观及各类的地影像特征分异清晰。
成像时期晚稻接近收获，且稻田中不存积水，因此耕地自型中的水田色调呈粉红色；旱地由于作物大多收获，且土壤水分少而呈灰白色;灌丛则呈黄到黄褐色。
牧草地大多呈黄绿色调。
建设用地中的城镇呈蓝色；公地呈蓝分；在建新机场建设场地为白色长方形；备用旧机场为白色色调'外采用TM4 7、2波段假彩色合成和1:4计算机插值放大技术方面，在制作1:5冃本研究型提取:TM1+TM7+TM3+TM5+TM6+TM2-TM4 5深市与乡镇的提取乡镇与村TM1+TM2+TM3+TM6+TM7-TM4-TM5 析7河流的提取：TM5+TM6+TM7-TM1-TM2-TM4程则/道质8 道路的提取：TM6—(TMl+TM2+TM3+TM4+TM5+TM7) 、谱差异塌Ml居民地与河流菜地不易分开.展速率的定量量监TM2居民地与河流菜地不易分TM3乡村与菜地不易分TM4农田与道路不易分，乡镇，道路，河滩易浑.TM5县城与农田不易分TM6村庄与河流易混.实践应用3, 2, 1普通色图象。
适宜于浅海探测作图。
4, 3, 2红外色图象。
提供中等的空间分辨率。
在这种组合中，所有的植被都显示为红色。
MultiSpec3-ch.Default 。
7, 5, 4适宜于湿润地区。
提供了最大的空间分辨率。
7, 4, 2适宜于温带到干旱地区。
提供最大的光谱多样性。
ETM遥感不同波段的意义及用途(2008-10-2309:49:53)转载壘标签：分类：遥感知识假彩色波段tm陆地卫星遥感喀斯特文化ETM遥感不同波段的意义及用途741741波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。