几种遥感数据比较
遥感影像分类方法及其比较分析
遥感影像分类方法及其比较分析遥感影像分类是一种将遥感影像中的像素划分为不同类别的过程。
它是遥感技术中最重要的应用之一,可以提供大量详细的地表信息,对于农业、林业、城市规划等领域具有广泛的应用价值。
本文将探讨几种常用的遥感影像分类方法,并对它们进行比较分析。
一、基于像素的分类方法基于像素的分类方法是最常用的遥感影像分类方法之一。
它通过对遥感影像中的每个像素进行分类,将其划分为不同的类别。
这种方法的优点是简单易懂,适用于各种类型的遥感数据。
但是,由于忽略了像素周围的空间信息,容易在复杂地物的分类中出现错误。
同时,像素的分类结果不具备连续性,不适用于一些需要连续空间分布信息的应用。
二、基于对象的分类方法相比于基于像素的分类方法,基于对象的分类方法考虑到了空间信息。
它将相邻的像素组成的对象作为分类的基本单元,通过对对象进行分类来实现遥感影像分类。
这种方法能够更好地反映地物的形状和空间分布特征,提高分类的准确性。
但是,这种方法需要进行图像分割,对图像处理的要求较高,处理速度较慢。
三、基于特征的分类方法基于特征的分类方法是一种常见的遥感影像分类方法。
它通过提取遥感影像中的各种特征,如颜色、纹理、形状等,然后将这些特征作为分类的依据进行分类。
这种方法适用于各种类型的遥感数据,具有较高的分类准确性。
然而,在特征提取过程中,如何选择合适的特征以及如何克服特征间的冗余和相关性仍然是一个挑战。
四、基于深度学习的分类方法近年来,深度学习技术在遥感影像分类中的应用越来越广泛。
深度学习通过构建多层网络,能够自动学习特征,提高分类的准确性。
它能够处理大量的数据,适用于各种类型的遥感影像分类。
然而,深度学习技术需要大量标记好的训练样本,并且对计算资源的要求较高。
综上所述,不同的遥感影像分类方法各有优缺点。
在实际应用中,应根据具体的需求和问题选择适合的方法。
如果需要考虑地物的空间信息,可以选择基于对象的分类方法;如果需要提高分类准确性,可以选择基于特征的分类方法;如果拥有足够的标记好的训练样本和计算资源,可以选择基于深度学习的分类方法。
遥感信息评价指标
遥感信息评价指标随着遥感技术的不断发展和应用,遥感信息的评价成为了遥感研究中的一个重要问题。
遥感信息评价指标是评价遥感信息质量和有效性的标准和方法。
本文将从不同角度介绍遥感信息评价指标的相关内容。
一、遥感图像质量评价指标1. 分辨率:分辨率是指遥感图像中可分辨的最小空间单位,通常用米或者像素表示。
分辨率越高,图像中的细节信息就越丰富,有利于提取更准确的地物信息。
2. 均匀性:图像均匀性是指图像中不同地物类别分布的均匀程度。
均匀性好的图像,地物分布的差异较小,有利于提取地物信息的一致性。
3. 噪声:噪声是指图像中的随机干扰信号,会对地物信息的提取造成影响。
图像质量评价中,通常使用信噪比来评估图像中的噪声水平,信噪比越高,图像质量越好。
4. 对比度:对比度是指图像中不同地物之间的亮度差异程度。
对比度越大,地物之间的区分度越高,有利于提取地物信息。
5. 形变:形变是指图像中地物位置相对于实际位置的偏差。
形变越小,图像的几何精度越高,有利于地物信息的提取和分析。
二、遥感数据质量评价指标1. 几何精度:几何精度是指遥感数据中地物位置相对于实际位置的偏差程度。
几何精度越高,地物位置信息的精确度就越高,有利于地物信息的提取和分析。
2. 光谱精度:光谱精度是指遥感数据中不同波段之间的光谱反射率的准确性。
光谱精度越高,遥感数据能够更准确地反映地物的光谱特征。
3. 时间精度:时间精度是指遥感数据采集的时间间隔。
时间精度越高,可以获取到更多时相信息,有利于监测和分析地表变化。
4. 信噪比:信噪比是指遥感数据中信号与噪声的比值。
信噪比越高,数据质量越好,有利于提取地物信息。
5. 动态范围:动态范围是指遥感数据中能够表达的亮度级别范围。
动态范围越大,数据能够表达的亮度级别范围越广,有利于提取地物信息。
三、遥感信息应用评价指标1. 信息量:信息量是指遥感信息中所包含的有效信息的多少。
信息量越大,遥感信息的应用价值越高。
2. 信息时效性:信息时效性是指遥感信息的获取和更新速度。
Landsat陆地卫星系列遥感数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据1.美国陆地卫星计划“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年,美国国家航空与航天局(NASA)受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞,开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
美国陆地卫星(Landsat)系列卫星由美国航空航天局(NASA)和美国地质调查局(USGS)共同管理。
陆地卫星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)。
陆地卫星的主要任务是调查地下矿藏、海洋资源和地下水资源,监视和协助管理农、林、畜牧业和水利资源的合理使用,预报农作物的收成,研究自然植物的生长和地貌,考察和预报各种严重的自然灾害(如地震)和环境污染,拍摄各种目标的图像,以及绘制各种专题图(如地质图、地貌图、水文图)等。
1972年7月23日,第一颗陆地卫星(Landsat1)成功发射,后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星(Landsat)的名称。
到1999年4月15日,共成功发射了六颗陆地卫星,它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5(Landsat1—landsat5)以及陆地卫星7(Landsat7),其中陆地卫星6的发射失败了。
时隔24年,2013年2月11日Landsat 系列卫星Landsat8发射升空,经过100天的测试运行后开始获取影像。
2.陆地卫星的轨道参数陆地卫星的轨道设计为与太阳同步的近极地圆形轨道,以确保北半球中纬度地区获得中等太阳高度角(25°一30°)的上午成像,而且卫星以同一地方时、同一方向通过同一地点.保证遥感观测条件的基本一致,利于图像的对比。
如Landsat 4、5轨道高度705km.轨道倾角98.2°,卫星由北向南运行,地球自西向东旋转,卫星每天绕地球14.5圈,每天在赤道西移159km,每16天重复覆盖一次,穿过赤道的地方时为9点45分,覆盖地球范围N81°—S81.5°。
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
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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)
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Landsat 4-5 TM Landsat 4-5 MSS (1982-1992)
•
Landsat 1,2,3 MSS (1972-1983)
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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。
卫星遥感数据分析方法比较及选取标准归纳
卫星遥感数据分析方法比较及选取标准归纳随着科技的不断进步和人类对地球的探索,卫星遥感技术在环境监测、自然资源管理、农业生产等方面扮演着重要角色。
卫星遥感数据的分析是利用卫星图像获取地表信息的过程,而选择合适的分析方法对于获取准确的地表信息至关重要。
本文将比较几种常用的卫星遥感数据分析方法,并总结选取标准。
1. 监督分类方法监督分类方法是一种基于统计学原理的遥感数据分析方法,它利用已知类别的样本对遥感图像进行分类。
具体步骤包括:图像预处理、训练样本选择、特征提取和分类器的选择。
监督分类方法适用于有充足训练样本且类别较为明确的情况下。
优点是准确性高,但缺点是需要大量训练样本且需要专业知识。
2. 无监督分类方法与监督分类方法不同,无监督分类方法是一种不依赖于已知类别的样本的遥感数据分析方法。
它通过对遥感图像像素进行聚类,将相似像素划分为同一类别。
无监督分类方法适用于对地表进行初步分类、检测变化和提取特征等任务。
优点是不需要事先准备训练样本,缺点是分类结果可能不准确。
3. 物理模型方法物理模型方法是一种基于光学、热红外等物理过程的遥感数据分析方法。
它将遥感图像中的各个波段的数值与地物属性之间的关系建立数学模型,通过求解模型参数来获取地物信息。
物理模型方法适用于需要获取地物属性的任务,如土壤含水量、植被生物量等。
优点是能够提取地物属性,缺点是模型参数的求解较为复杂。
4. 特征提取方法特征提取方法是一种将遥感图像的像素转化为具有实际意义的特征向量的数据分析方法。
它通过计算遥感图像的统计特征、纹理特征、形状特征等来描述地物,从而实现地物的分类和识别。
特征提取方法适用于需要从图像中提取大量地物特征的任务,如变化检测、目标识别等。
优点是提取的特征丰富多样,缺点是特征的选择与提取方法可能不同。
选取标准归纳如下:1. 任务需求:根据具体的应用需求选择合适的卫星遥感数据分析方法。
例如,如果需要获取地物属性信息,则可以选择物理模型方法;如果需要对地物进行分类,则可以选择监督分类方法或无监督分类方法。
遥感数据处理与解译方法的综述与比较
遥感数据处理与解译方法的综述与比较引言:遥感技术作为一种重要的地球观测方法,在环境监测、资源调查、城市规划等领域发挥着不可替代的作用。
对于遥感数据的处理与解译方法的研究和比较,旨在提高数据的有效性和准确性,促进遥感技术的进一步应用和发展。
一、遥感数据处理方法1. 数字图像处理数字图像处理是遥感数据处理中最基本的方法之一。
它通过对遥感影像进行灰度拉伸、图像增强、滤波等处理,可以改善图像的质量和分辨率,提取出有用的地物信息。
常用的数字图像处理软件有ENVI、ERDAS等。
2. 特征提取与分类特征提取和分类是遥感数据处理中的关键环节。
特征提取通过采用不同的算法和方法,将地物进行几何、光谱、纹理等多个维度的描述,并将其转化为可用于分类的特征向量。
分类则是将提取的特征向量与事先定义好的地物类别进行匹配,以实现不同地物的自动识别和分类。
3. 数据融合数据融合是将多源数据进行集成和融合,以获得更全面和准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
数据融合能够充分利用不同源数据的优势,提高地物分类和解译的准确性。
二、遥感数据解译方法1. 监督分类监督分类是一种基于已有样本训练的分类方法。
它通过使用事先标记好的样本数据进行训练,并根据样本数据的特征对整个遥感影像进行分类。
监督分类的精度较高,但需要大量的标记样本数据,且对选取的样本数据质量要求较高。
2. 非监督分类非监督分类是一种无需事先标记样本的分类方法。
它通过对遥感影像进行聚类分析,将图像中相似的像素聚在一起形成多个类别。
非监督分类的优势在于可以发现图像中的隐含信息和相似性,但分类结果的准确性较低。
3. 目标检测目标检测是遥感数据解译中的另一重要方法。
它通过对遥感影像中的特定地物目标进行识别和提取,比如建筑物、道路、植被等。
目标检测通常需要结合地物的形状、纹理等特征进行分析,以提高检测的准确性和稳定性。
三、遥感数据处理与解译方法的比较1. 精度比较从数据处理的角度来看,数字图像处理是最基础的方法,可以对图像进行增强和滤波,但并不能提供地物的精确分类信息。
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。
遥感传感器三个比较MSS_TM_ETM+
1从评价遥感数据常用的4个分辨率指标比较MSS,TM,ETM+MSS,TM,ETM+这三个传感器的各自的作用不一样,我们在使用的时候也有选择性。
如果要求空间分辨率高的级得使用ETM+,如果要求时间分辨率高的,三个传感器都差不了多少,除了MSS有18天,其他的都是16天。
如果要选择辐射分辨率高的传感器,可以选择适合的。
此外,三个的波段分辨率也不是全部相同,每个传感器有相应的波段范围,在巫妖的弊端范围内选择合适的传感器进行工作。
波段范围长,说明各波段的反射都能接受,面积小也能看清楚,而其他波段范围小,只能靠增大面积来增加分辨率,所以ETM+中的PAN在这方面比较好,在选择是可以利用这点优势。
从上面的表格中也很清楚的比较了三个传感器在四个分辨率的差别,但是也可以看出ETM+相对来说最好,但是也不一定,知识从整体上来说,还是得根据需要来选择适合的传感器。
2、有关BSQ通用栅格数据格式都会存储为二进制的字节流,通常它将以BSQ (按波段顺序:BSQ是最简单的存储格式,它将影像同一波段的数据逐行存储下来,再以相同的方式存储下一波段。
如果要获取影像单个波谱波段的空间点(X,Y)的信息,那么采用BSQ方式存储是最佳的选择)BSQ易于获取单波谱波段的单点信息。
遥感数据的通用格式用户从遥感卫星地面站获得的数据一般为通用二进制数据,外加一个说明性头文件.其中,generic binary数据主要包含三种数据类型:BSQ格式,BIP格式,BIL 格式. 1.BSQ (band sequential)数据格式BSQ是按波段顺序依次排列的数据格式. 数据排列遵循以下规律: 第一波段位居第一,第二波段位居第二, 第n波段位居第n位.在每个波段中,数据依据行号顺序依次排列,每一列内,数据按像素顺序排列。
常用遥感数据和波段用途
(一)NOAA/AVHRRNOAA/AVHRR(National Oceanic and Atomospheric Administration)是低空间分辨率遥感卫星。
它是美国国家海洋大气局的实用气象观测卫星,从1970年12月发射的第一颗到2002年6月24号发射的NOAA-M,30多年来共发射了17颗。
NOAA卫星的轨道为太阳同步近极地圆形轨道,以确保同一时间、同一地方的上午、下午成像。
轨道平均高度分别为833km和870km,轨道倾角98.7º和98.9º;是目前业务化运行最成熟的一种遥感卫星。
NOAA卫星采用双星系统,即NOAA12和NOAA14在服役,它的总体参数:总重量:1421公斤;负载量:194公斤;保留余量:36.4公斤;卫星尺寸:3.71米(长)*1.88米(直径)。
星载传感器有:①极精密高分辨率辐射计(AVHRR)以5个频道同时扫描大气,可获得可见光云图和红外云图,作为天气分析与预报之用。
此外,红外频道的数据可用来决定若干云参数及海面温度。
②泰洛斯业务垂直探测器(TOVS),这组仪器包括三个辐射计,各有不同的功能:A.高分辨率红外辐射探测器(HIRS/2)是具有20个可见光和红外频道的扫描辐射计,可以探测对流层内气温和水汽垂直分布以及臭氧总含量。
B.平流层探测单元(SSU)以3个红外频道观测平流层中的气温垂直分布。
C.微波探测单元(MSU)以4个微波频道观测波长0.5厘米的氧吸收带,可以穿透云层探测云下的气温垂直分布。
③太空环境监测器(SEM)负责侦测太空中太阳质子、α粒子及电子通量等资料。
④地球辐射收支试验(ERBE)以狭角视场和广角视场观测地球大气,可以监测太阳常数、行星反照率以及射出长波辐射等参数。
TIROS-N系列卫星具有数据汇集系统(DCS),可以接收来自两千多个固定及移动观测台的资料,加以处理储存,最后再传送到地面接收站。
AVHRR为TIROS-N系列卫星最主要的仪器,它由一个8英寸口径的卡塞格伦望远镜对准地面,用一个旋转镜对地面左右扫描,望远镜的瞬时视场角为1.3*1.3平方毫弧度,相当于星下点1.1平方公里,扫描每分钟360行,扫描角为正负55度,相当于地面2800公里。
不同遥感数据在测绘中的适用性与比较分析
不同遥感数据在测绘中的适用性与比较分析引言:测绘是现代社会发展必不可少的基础工程,而遥感技术的广泛应用为测绘工作提供了强有力的支持。
本文将探讨不同遥感数据在测绘中的适用性,并对其进行比较分析,为测绘工作者提供参考和指导。
第一部分:光学遥感数据光学遥感数据是最常见和广泛应用的遥感数据之一。
它通过感光器材记录地物反射和辐射,进而获取地物信息。
光学遥感数据具有分辨率高、信息详细的特点,适用于对地表地貌、植被覆盖等细节进行测绘。
例如,高分辨率的航空影像常用于制图和建筑物测量,而卫星影像则可以用于土地利用分类和变化监测。
第二部分:雷达遥感数据雷达遥感数据利用电磁波的散射原理,对地物进行探测和测量。
相比于光学遥感数据,雷达遥感数据在夜晚和云层密集时也能有效获取信息,具有不受天气和光照条件限制的优势。
雷达遥感数据适用于地物高程测绘、海洋监测以及天气灾害等方面的应用。
例如,合成孔径雷达(SAR)数据广泛应用于数字地表模型(DTM)生成和水体检测。
第三部分:热红外遥感数据热红外遥感数据是通过测量地物辐射的热量来获取信息的一种遥感数据。
它可以提供地物的温度分布和热量变化情况,适用于热力学分析和环境监测。
热红外遥感数据在城市热岛效应调查、地下管线检测和农业干旱监测等方面具有潜力。
第四部分:多源数据融合不同遥感数据在测绘中的应用不是相互独立的,而是需要进行数据融合和综合分析。
多源数据融合能够充分利用不同遥感数据的优势,提高测绘结果的精度和可靠性。
例如,将光学遥感数据与雷达遥感数据融合可以得到更详细的地貌和植被信息,进一步提高测绘精度。
结论:不同遥感数据在测绘中具有各自的适用性和优势。
光学遥感数据适用于对地表细节进行测绘,雷达遥感数据适用于夜晚和云层密集时的测绘需求,热红外遥感数据适用于热力学分析等特定领域。
而多源数据融合则可以综合利用不同遥感数据的优势,提高测绘结果的可靠性和精度。
因此,在实际应用中,测绘工作者应根据需求和条件选择适用的遥感数据,也可以将不同遥感数据进行融合,以获取更准确和详细的测绘结果。
10种常见的遥感卫星数据简介
10种常见的遥感卫星数据简介1、Landset 卫星第一颗陆地卫星是美国于1972年7月23日发射的Landset 卫星,这是世界上第一次发射的真正的地球观测卫星。
迄今Landsat 已经发射了6颗卫星。
Landsat-4和Landsat-5进入高约705km 的近图形太阳同步轨道,每一圈运行的时间约为99分钟,每16天覆盖全球一次,第17天返回到同一地点的上空,星上除了带有与前三颗基本相同的多波段扫描仪(MSS)外,还带有一台专题成像仪(TM),它可在包括可见光,近红外和热红外在内的7个波段工作,MSS 的IFOV 为80米,TM 的IFOV 除6波段为120米以外,其它都为30米。
MSS 、TM 的数据是以景为单元构成的,每景约相当地面上185×170km2 的面积,各景的位置根据卫星轨道所确定的轨道号和由中心纬度所确定的行号进行确定Landsat 的数据通常用计算机兼容磁带(CCT)提供给用户。
Landsat 的数据现在被世界上十几个的地面站所接收,主要应用于陆地的资源探测,环境监测,它是世界上现在利用最为广泛的地球观测数据。
2、SPOT 卫星SPOT 卫星是法国研制发射的地球观测卫星,第一颗SPOT 卫星于1986年2月发射成功。
1990年2月发射了第2号星,第3号星已于1994年发射。
SPOT 采用高度为830公里,轨道倾角为98.7度的太阳同步准回归轨道,通过赤道时刻为地方时上午10:30。
回归天数为26天。
天。
但由于采用倾斜观测,但由于采用倾斜观测,但由于采用倾斜观测,所以所以实际上4-5天就可对同一地区进行重复观测。
SPOT 携带两台相同的高分辨率遥感器HRV ,采用CCD 的电子式扫描,具有多光谱和全色波段两种模式。
由于HRV 装有可变指向反射镜,能在偏离星下点±27°(最大可达30°)范围内观测任何区域,所以通过斜视观测平均二天半就可以对同一地区进行高频率的观测,缩短了重复观测的时间。
遥感数据分级
遥感数据分级遥感数据分级是一种基于遥感技术的数据处理方法,旨在将原始遥感数据按照一定的标准进行分类和分级,以便更好地进行地表特征的分析和研究。
本文将详细介绍遥感数据分级的标准格式,包括数据类型、分类标准和分级方法等内容。
一、数据类型遥感数据分级涉及多种数据类型,主要包括光学遥感数据和雷达遥感数据两大类。
1. 光学遥感数据:光学遥感数据是通过光学传感器获取的数据,包括可见光、红外线和微波等波段数据。
常见的光学遥感数据有高分辨率遥感影像、航空影像和卫星影像等。
2. 雷达遥感数据:雷达遥感数据是通过雷达传感器获取的数据,主要包括微波雷达和合成孔径雷达(SAR)数据。
雷达遥感数据具有穿透云雾和覆盖范围广等特点,在地表覆盖分类和变化监测中具有重要应用价值。
二、分类标准遥感数据分级的分类标准通常根据研究目的和数据特征来确定,常见的分类标准包括地物类型、地表覆盖类型和地表变化类型等。
1. 地物类型:根据地物的自然属性和功能特征,将遥感数据分为不同的地物类型,如水体、植被、建造物、道路、农田等。
2. 地表覆盖类型:根据地表覆盖的物理特征和空间分布,将遥感数据分为不同的地表覆盖类型,如森林、草地、湿地、城市、沙漠等。
3. 地表变化类型:根据地表的动态变化过程,将遥感数据分为不同的地表变化类型,如土地利用变化、植被变化、水体变化等。
三、分级方法遥感数据分级的方法多种多样,根据数据类型和分类标准的不同,可以采用不同的分级方法。
1. 基于像元的分级方法:基于像元的分级方法是将遥感数据按照像元的特征进行分类和分级。
常见的方法包括阈值分割、聚类分析和决策树分类等。
2. 基于对象的分级方法:基于对象的分级方法是将遥感数据按照地物对象的特征进行分类和分级。
常见的方法包括目标提取、目标识别和目标分类等。
3. 基于时序的分级方法:基于时序的分级方法是将遥感数据按照时间序列的变化进行分类和分级。
常见的方法包括时序分析、变化检测和趋势分析等。
地理探测器对数据的分类标准
地理探测器对数据的分类标准地理探测器是一种用于获取地表信息的仪器,它可以收集地球表面的物理、化学和生物等数据。
这些数据不仅能帮助我们了解地球的自然环境和资源分布,还有助于人类的经济发展和环境保护。
为了更好地利用地理探测器收集到的数据,对这些数据进行分类是非常重要的。
地理探测器可以获取的数据包括遥感影像数据、地面观测数据和地质勘探数据等。
根据这些数据的特征和用途,我们可以将其分为几个主要的分类标准。
1. 遥感影像数据分类标准遥感影像数据是地理探测器获取的最常见的数据类型之一。
它可以提供地球表面的可见光、红外线、微波等多个频段的影像。
根据数据的分辨率、时间分辨率和光谱分辨率,我们可以将遥感影像数据分为以下几类:- 高分辨率影像:这类影像具有较高的空间分辨率,可以用于详细的地物分类和变化监测。
- 中等分辨率影像:这类影像适用于大尺度地物分类和资源调查。
- 低分辨率影像:这类影像用于长期的气候变化研究和地球系统动力学模拟。
2. 地面观测数据分类标准地面观测数据是地理探测器直接在地面上获取的数据,包括气象观测数据、水文观测数据和土壤观测数据等。
根据数据来源和观测对象,我们可以将地面观测数据分为以下几类:- 气象观测数据:包括温度、湿度、风速、降水量等气象要素的观测数据,可用于气象预测和气候研究。
- 水文观测数据:包括河流、湖泊、地下水位等水文要素的观测数据,可用于水资源管理和洪水预警。
- 土壤观测数据:包括土壤含水量、土壤质地、土壤养分含量等土壤要素的观测数据,可用于农业生产和土地利用规划。
3. 地质勘探数据分类标准地质勘探是利用地理探测器对地下形成和地壳结构进行探测的过程,包括地下矿产资源勘探和地下水资源勘探等。
根据勘探目的和数据获取方式,我们可以将地质勘探数据分为以下几类:- 矿产资源勘探数据:包括地质构造、矿床分布和矿石含量等矿产资源要素的数据,可用于矿产资源评估和矿产资源开发。
- 地下水资源勘探数据:包括地下水位、地下水质量和地下水储量等地下水资源要素的数据,可用于地下水资源管理和水资源规划。
所有遥感卫星数据资源参数及特点总结
所有遥感卫星数据资源参数及特点总结遥感卫星是一种利用卫星技术收集地球上的信息和数据的设备,它可以对地球上的陆地、水域和大气进行观测和监测。
遥感卫星数据资源非常丰富,包括了多个参数和特点。
以下是对其中一些常见的遥感卫星数据资源参数及特点的总结:1.光谱范围:遥感卫星可以通过测量不同波段的光谱信息来获取地球上的不同特征。
常见的光谱范围包括可见光、红外线和微波等。
不同波段的光谱范围可以提供不同的信息,比如可见光波段可以用于识别陆地和水域,红外线波段可以用于测量地表温度等。
2.空间分辨率:遥感卫星可以提供不同的空间分辨率,即在地球上观测的最小尺度。
空间分辨率决定了卫星观测到的地面细节的程度。
通常来说,较高的空间分辨率可以提供更精细的地表特征,但也会导致数据量增加和处理难度提高。
3.时间分辨率:遥感卫星可以提供不同的时间分辨率,即观测地球的时间间隔。
时间分辨率对于监测地球上的变化非常重要。
高时间分辨率可以提供更频繁的观测,有助于监测地球上的动态过程,比如冰川变化、植被生长和灾害监测等。
4.数据格式:遥感卫星数据可以有不同的格式,比如栅格数据和矢量数据。
栅格数据是以像素为单位的网格数据,适合于图像显示和处理。
矢量数据可以表示地理空间中的点、线、面等要素,适合于地理信息系统(GIS)的分析和建模。
6.数据处理:遥感卫星数据需要进行一系列的预处理和处理步骤,比如影像几何校正、辐射校正和分类等。
这些处理步骤可以提高数据质量和可用性,并提取出关键的地表信息。
总之,遥感卫星数据资源丰富多样,包括了光谱范围、空间分辨率、时间分辨率、数据格式、数据传输和数据处理等参数和特点。
这些参数和特点决定了遥感卫星数据的质量和适用范围,对于地球观测和监测具有重要意义。
随着遥感卫星技术的不断发展,我们可以期待更高分辨率、更频繁观测的遥感卫星数据资源的出现,为地球科学和环境保护等领域的研究提供更多有用的信息。
常见遥感卫星基本参数大全
常见遥感卫星基本参数大全1.分辨率:指遥感卫星传感器所获取的影像中最小可分辨的空间单位大小。
分辨率分为空间分辨率和光谱分辨率。
空间分辨率一般以米为单位,光谱分辨率指在可见光和近红外波段上的波长分辨率。
2.观测周期和重访周期:观测周期是指卫星完成一次对地观测所需要的时间,通常为几天到几周;重访周期是指卫星经过同一地点的时间间隔,通常以天为单位。
较短的重访周期可以提供更频繁的观测和更新的数据。
3.带宽和频谱范围:带宽指卫星传感器所能接收的频率范围,通常以赫兹为单位。
不同的传感器具有不同的频谱范围,涵盖可见光、红外波段等。
4.存储容量:指卫星上用于存储获取的影像数据的容量。
较大的存储容量可以存储更多的数据,减少数据传输的次数。
5.数据传输速率:指卫星将获取的数据传输到地面接收站的速度。
较高的传输速率可以更快地传输数据,提高数据获取的效率。
6.平台稳定性:指卫星在运行过程中保持稳定的能力,主要包括对空气动力学效应的稳定性和姿态控制的能力。
7.太阳同步轨道:指卫星轨道平面与太阳方向垂直,使卫星每天经过同一地点的时间相同。
这种轨道可以确保在不同时间和不同季节获取的影像光照条件相似,方便进行对比分析。
8.观测角度:指卫星在观测目标时与地面之间的夹角。
不同的观测角度可以提供不同的视角,有助于获取更多的信息。
9.具体波段信息:不同的遥感卫星传感器可以获取不同波段的数据,如可见光、红外、近红外等。
不同波段的数据可以用于不同的应用领域,如植被监测、地表温度分析等。
这些是常见的遥感卫星基本参数,可以根据具体需求选择适合的遥感卫星。
不同的卫星具有不同的特点和应用领域,了解这些参数可以帮助我们更好地选择和使用遥感卫星数据。
卫星遥感数据分析方法比较及选取标准归纳
卫星遥感数据分析方法比较及选取标准归纳卫星遥感技术在各个领域都得到了广泛应用,包括环境监测、农业管理、气象预报等。
随着卫星遥感数据的不断增加和提升,如何选择适合的数据分析方法成为了一个重要的问题。
本文将比较几种常见的卫星遥感数据分析方法,并针对不同的应用场景提出选取标准的归纳。
一、像元级与对象级分析方法像元级分析方法是指将地表覆盖信息表示为像元的独立单元,以像元为基本单位进行分析。
该方法的优点是处理速度快,计算量小,适合处理大面积、空间分辨率较高的遥感数据。
常见的像元级分析方法包括影像分类、遥感数据融合等。
相对应的,对象级分析方法则将地表覆盖信息表示为由像元组成的对象,以对象为基本单位进行分析。
对象级分析方法可以更好地保存地物的几何形状和空间关系,适用于需要详细描述地物空间结构的应用场景。
常见的对象级分析方法包括物体提取、目标检测等。
根据应用场景的需要,可以选择像元级分析方法或对象级分析方法进行卫星遥感数据的分析。
二、监督学习与无监督学习方法监督学习方法是指根据已有的标记样本进行训练,通过构建分类器或回归模型,对新数据进行分类或预测。
该方法的优点是准确性高,适用于需要精确辨别不同地物类型的应用场景。
常见的监督学习方法包括支持向量机、随机森林等。
相对应的,无监督学习方法则不需要标记样本,通过分析数据的内部结构和统计特性,探索数据的潜在规律和类别。
该方法的优点是处理速度快,适用于需要发现数据中潜在模式或划分数据的应用场景。
常见的无监督学习方法包括聚类分析、主成分分析等。
根据数据的标记情况和应用需求,可以选择监督学习方法或无监督学习方法进行卫星遥感数据的分析。
三、特征提取与多源数据融合方法特征提取方法是指从原始遥感数据中提取出更具代表性的特征,用于更好地描述地物的属性。
常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频谱特征等。
多源数据融合方法是指将来自不同卫星传感器或不同时期的遥感数据进行融合,提高数据的空间、光谱和时序分辨率。
第2讲遥感影像及统计分析
(三)影像数据的分辨率
(2)空间分辨率
是指遥感器所能分辨的最小的目标大 小,或指影像中一个像元点所表示的地面 面积。空间分辨率越高,则目标和面积值 越小。
(三)影像数据的分辨率
(2)空间分辨率
(一)四种数据源
(4)SAR数据源 合成孔径雷达数据源,航天飞机也可载合 成孔径雷达。
返回
(二)影像数据格式
存储形式:灰度值矩阵
(二)影像数据格式
存储形式:灰度值矩阵
(二)影像数据格式
存储形式:灰度值矩阵
(二)影像数据格式
存储形式:灰度值矩阵
(二)影像数据格式
存储形式:灰度值矩阵
(二)影像数据格式
(一)单波段统计特征
(1)影像灰度均值 均值指的是一幅影像中所有像元灰度值的 算术平均值,它反映的是影像中地物的平均 反射强度,大小由一级波谱信息决定。
(一)单波段统计特征
(2)影像灰度中值
指影像所有灰度级中处于中间的值。当灰 度级数为偶数时,则取中间两灰度值的平均 值。由于一般遥感影像的灰度级都是连续变 化的,因而中间值可通过最大灰度值和最小 灰度值获得。
中心像素周围的行列称为该像素的邻域,4 邻域与8邻域如下:
(三)卷积
(2)卷积运算
卷积运算是空间域上针对特定窗口进行的运算。设窗口大 小为m×n,(i,j)是中心像素,f(x,y)是图像像素值,h( x,y)是窗口模板(或卷积核),g(x,y)是运算结果,那么 卷积的运算公式定义为:
(四)地图数据
常用的地图数据:
(四)地图数据
数字高程模型(Digital Elevation Model 简 称DEM)是在高斯投影平面上规则格网点平 面坐标(x,y)及其高程(z)的数据集。 Dem的水平间隔可随地貌类型不同而改变。 根据不同的高程精度,可分为不同等级产品 。
遥感数据精度评估方法比较分析
遥感数据精度评估方法比较分析遥感技术是通过卫星、无人机等遥感平台获取地球表面信息,并利用数字图像处理技术进行分析和解译的一种重要手段。
在遥感应用中,遥感数据的精度评估是保证数据质量和准确性的关键环节之一。
本文将比较分析几种常见的遥感数据精度评估方法,包括对比法、非对比法和统计学方法。
1. 对比法对比法是最直观、常见的遥感数据精度评估方法之一。
该方法通过将遥感影像与参考数据进行视觉或定量对比,评估遥感数据的准确性。
常用的对比方法包括目视解译、图像差异法和基于对比度的评估方法。
目视解译是最常见的对比方法之一,它通过对比遥感影像与实地观测或其他高精度数据,从而获得遥感数据的准确性评估。
然而,目视解译容易受主观因素的影响,而且对大面积遥感影像的处理效率较低。
图像差异法是一种基于像素值的对比方法,它通过计算遥感影像与参考数据之间的像素值差异,评估遥感数据的准确性。
该方法简单直观,但容易受到图像分辨率和数据质量的影响,对于复杂地物类型的精度评估有一定的局限性。
基于对比度的评估方法是一种基于图像特征的评估方法,它通过计算遥感影像与参考数据之间的对比度值,评估遥感数据的准确性。
这种方法能够更细致地分析图像的质量,但对于细节信息的处理较为复杂。
2. 非对比法非对比法是一种通过遥感影像本身的特征进行精度评估的方法,它不需要参考数据的支持。
常见的非对比方法包括信号噪声比分析、精度指标评估和误差传播模型等。
信号噪声比分析是一种通过分析遥感影像中的信号和噪声之间的比值来评估遥感数据的准确性的方法。
该方法适用于具有较高信噪比的遥感影像,但对于低信噪比的影像的精度评估效果较差。
精度指标评估是一种通过计算遥感影像的精度指标来评估数据的准确性的方法。
常用的精度指标包括局部均值误差、标准偏差和相关系数等。
这种方法可以定量评估遥感数据的准确性,但对于不同类型的地物和不同分辨率的影像应用效果可能不同。
误差传播模型是一种通过分析遥感影像中各种误差源的传播规律来评估数据准确性的方法。
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NASA对于有这方面兴趣的人,我推荐一本书:《地球卫星遥感》共有两卷。
主要是有关中分辨串成像光谱仪(MODIS)产品的信息和应用,介绍了美国国家极轨环境卫系统(NPOESS)和NPOESS预备计划(NPP),还探讨了其他卫星遥感装备和应用,论及NASA 用于监测和探测地球变化的主要卫星系统——地球观测系统(EOS),EOS包括的卫星Terra、Aqua 和Aura及其装载的MODIS、AIRS、AMSU、AMSR-E、OMI等遥感仪器,并讨论NPP将携带的4个NPOESS系统重要部件:可见光红外成像辐射组件(VIIRS),航线交叉红外探测器(CrIS),先进技术微波探测器(ATMS)以及臭氧成图和廓线仪装置(OMPS)。
既包括现代遥感技术的基础知识,又涉及卫星遥感的领域。
其中负责观测陆地的Terra、负责观测地球水循环的Aqua和负责搜集大气数据的Aura共同组成了完整的eos地球观测系统,服务于nasa的地球科学计划(ese)。
1 GRACE10. Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE)重力恢复与气候实验The primary goal of the GRACE mission is to accurately map variations in the Earth's gravity field over its 5-year lifetime. The GRACE mission has two identical spacecrafts flying about 220 kilometers apart in a polar orbit 500 kilometers above the earth.It will map the Earth's gravity fields by making accurate measurements of the distance between the two satellites, using geodetic quality Global Positioning System (GPS) receivers and a microwave ranging system. This will provide scientists from all over the world with an efficient and cost-effective way to map the Earth's gravity fields with unprecedented accuracy. The results from this mission will yield crucial information about the distribution and flow of mass within the Earth and it's surroundings.The gravity variations that GRACE will study include: changes due to surface and deep currents in the ocean; runoff and ground water storage on land masses; exchanges between ice sheets or glaciers and the oceans; and variations of mass within the earth. Another goal of the mission is to create a better profile of the Earth's atmosphere. The results from GRACE will make a huge contribution to NASA's Earth science goals, Earth Observation System (EOS) and global climate change studies.GRACE is a joint partnership between the NASA in the United States and Deutsche Forschungsanstalt fur Luft und Raumfahrt (DLR) in Germany. Dr. Byron T apley of The University of Texas Center for Space Research (UTCSR) is the Principal Investigator (PI), and Dr. Christoph Reigber of the GeoForschungsZentrum (GFZ) Potsdam is theCo-Principal Investigator (Co-PI). Project management and systems engineering activities are carried out by the Jet Propulsion Laboratory.9. TerraTerra is a multi-national, multi-disciplinary mission involving partnerships with the aerospace agencies of Canada and Japan. Managed by NASA’s Goddard Space Flight Center, the mission also receives key contributions from the Jet Propulsion Laboratory and Langley Research Center. Terra is an important part of NASA’s Science Mission, helping us better understand and protect ourhome planet.NASA launched the Earth Observing System's flagship satellite "Terra," named for Earth, on December 18, 1999. Terra has been collecting data about Earth's changing climate. Terra carries five state-of-the-art sensors that have been studying the interactions among the Earth's atmosphere, lands, oceans, and radiant energy. Each sensor has unique design features that will enable scientists to meet a wide range of science objectives. The five Terra onboardsensors are: ASTER, or Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (先进星载热发射和反射辐射仪)∙CERES, or Clouds and Earth's Radiant Energy System∙MISR, or Multi-angle Imaging Spectroradiometer∙MODIS, or Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(中分辨率成像光谱仪)∙MOPITT, or Measurements of Pollution in the Troposphere Corpus Christi, TexasThe city of Corpus Christi, Texas, is tucked against the southern shore of Corpus Christi Bay on the Gulf of Mexico. Inland, the city is surrounded by the large, green grid of croplands. To the south and east, the landscape is dominated by marshes, lagoons, and barrier islands, the longest of which is Padre Island. Although the part of Padre I sland visible in this scene is developed with roads, residences, and resorts, just south of the southern edge of the scene, Padre Island National Seashore begins. The seashore is the longest remaining undeveloped stretch of barrier island in the world.Upstream of Corpus Christi Bay is Nueces Bay, which takes its name from one of the two freshwater inputs to the bay system, the Nueces River. The other is Oso Creek, which flows into Corpus Christi Bay along the south shore. The Corpus Christi Bay estuary is located in a semi-arid region, and the total freshwater input into the system is naturally low. Flows are further diminishedby irrigation and urban water demands.These factors combine to make the system particularly sensitive to accumulation of water pollutants and salt, which compromises the health of the plants and animals that live in the estuary (including commercially and recreationally important species such as oysters and shrimp.) For these reasons, the Environmental Protection Agency has included the Corpus Christi Bay Estuary in its National Estuary Program. Their goal is to develop water re-use and conservation strategies that will meet urban, agricultural, and ecological needs as the city continues to grow.Satellite images such as this view from the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) on NASA’s Terra satellite captured on June 29, 2007, can document land cover changes such as the conversion of natural landscapes to cropland, or cropland to urban development. Information on how fast and where changes are occurring can help scientists and urban planners predict future water supply and demand.2 AMSREA MSR - E通过测量来自地球表面的微波辐射来研究全球范围的水循环变化。