遥感数据产品的处理与分析(2遥感数据获取的信息原理)_2014
地理信息系统中的遥感数据处理与应用
地理信息系统中的遥感数据处理与应用随着科技不断发展，遥感技术越来越成熟，广泛应用于地理信息系统中。
遥感数据是指通过卫星、飞机、无人机等获取的图像数据，通过对其进行处理和分析，可以在地理信息系统中实现不同领域的应用。
本文将从遥感数据处理及其在地理信息系统中的应用两个方面进行介绍。
一、遥感数据处理遥感数据处理是基于遥感技术，对由卫星、飞机、无人机等设备获取的图像数据进行分析和处理，从而实现从遥远空间得到地面信息的技术，也是地理信息系统中应用极为广泛的领域。
1、遥感数据获取遥感数据获取是遥感应用中的第一步，其核心原理是通过特定的载体将照片等数据获取方式的记录下来。
这些载体通常使用的卫星、飞机、无人机等。
当前遥感数据获取的主要手段是卫星遥感技术。
国内共有140多颗遥感卫星，可以满足各种精度的遥感数据获取需求。
2、遥感图像处理遥感图像处理是将遥感数据转化为地图信息的核心处理过程，主要分为影像预处理、图像增强、分类、变化检测等。
影像预处理主要包括选择合适的成像时间，去除影像噪声以及影像坐标准确处理等。
图像增强可以通过影像对比度增强、滤波处理等方式提高影像清晰度、对比度和信息含量。
分类是将影像划分为不同的类别，可以通过监督分类和无监督分类两种方法实现。
变化检测是对同一地区遥感图像的不同时间进行比较，检测地物变化的过程。
3、遥感数据校验和后处理遥感数据校验和后处理是遥感数据处理中重要的一步，包括与实地数据比对、修正、精度评价和后处理等环节。
其中精度评价是遥感数据处理中非常重要的一个环节，评价的方法主要有基于模型法、点校正法、面校正法、边界匹配法等。
二、遥感数据在地理信息系统中的应用1、用于环境监测使用遥感技术可获取一定范围内的地表数据，通过遥感图像识别和监测土地利用、植被覆盖变化、水质等参数，并分析其相关因素，得出对应的监测结论，可以满足环境监测的需求。
2、用于国土资源调查遥感技术可获取的图像，可以用于实现土地利用变化或动态信息的管理，进而更加科学化制定国土利用规划，确保各个地区达到高品质和高效益的开发。
遥感数据获取和处理的方法与技巧
遥感数据获取和处理的方法与技巧遥感技术是一种通过远距离获取地球表面信息的技术，具有广泛的应用领域，包括土地利用规划、环境监测、资源调查等。
本文将介绍遥感数据获取和处理的方法与技巧，以帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感数据获取的方法与技巧1. 遥感平台的选择遥感数据的获取可以通过不同的平台进行，包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感是通过卫星搭载的传感器获取数据，适用于大范围的地表信息获取；而航空遥感则是通过飞机或无人机搭载的传感器获取数据，适用于局部区域的高分辨率影像获取。
在选择遥感平台时，需要根据具体应用需求和预算进行评估和选择。
2. 数据源的选择遥感数据的获取可以通过不同的数据源进行，包括光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据通过感知可见光和红外辐射，适用于获取地表的光谱和形态信息；而雷达遥感数据通过感知微波辐射，适用于获取地表的高度和形变信息。
在选择数据源时，需要根据应用需求和研究目标进行评估和选择。
3. 数据获取的预处理在进行遥感数据获取之前，需要进行数据获取的预处理工作。
这包括确定获取的数据范围、选择合适的获取时间和天气条件，以及进行辐射校正和几何校正等工作。
预处理的目的是消除图像中的噪声、改善数据质量，并使数据能够更好地用于后续分析和处理。
二、遥感数据处理的方法与技巧1. 影像分类与解译遥感数据处理的核心任务之一是影像分类与解译。
影像分类是将遥感图像中的像素根据其特征进行划分，并将其归类到不同的地物类型中；而影像解译则是通过对图像中不同地物的特征进行分析和解释，推断其类型和特征。
影像分类与解译可以利用传统的机器学习算法，如最大似然法和支持向量机等，也可以利用深度学习算法，如卷积神经网络等。
2. 特征提取与分析特征提取与分析是遥感数据处理的另一个重要任务。
特征提取是将遥感数据中有用的信息提取出来，如纹理特征、形状特征等；而特征分析则是对提取出的特征进行统计和分析，从而揭示地物的空间分布和变化规律。
空间探测器的遥感数据处理与分析
空间探测器的遥感数据处理与分析随着科技的不断发展，空间探测器的遥感数据在地球科学研究、自然资源管理、环境监测等领域起着越来越重要的作用。
在空间探测器获取到大量的遥感数据后，如何进行有效的处理和分析就成为了相关领域研究人员面临的重要问题。
一、遥感数据的预处理在进行遥感数据处理与分析之前，首先需要对采集到的数据进行预处理。
预处理的主要目的是对数据进行校正和去噪，以保证数据的准确性和可靠性。
对于遥感数据来说，常用的预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正等。
这些步骤可以帮助提高数据的质量，为后续分析打下坚实的基础。
二、遥感数据的特征提取完成预处理之后，接下来就是进行遥感数据的特征提取工作。
特征提取是遥感数据处理的核心环节，通过提取地物的特征信息，可以对地表的不同特征进行识别和分类。
常见的特征提取方法包括光谱特征提取、空间特征提取、纹理特征提取等。
这些方法可以帮助我们更好地理解遥感数据，为后续的数据分析做准备。
三、遥感数据的分类与识别在进行了特征提取之后，接下来就是进行遥感数据的分类与识别工作。
分类与识别是遥感数据处理与分析的重要环节，通过对数据进行分类和识别，可以实现对不同地物的分析和识别。
常用的分类与识别方法包括监督分类、非监督分类、目标检测等。
这些方法可以帮助我们更好地理解地表的空间分布特征，为相关应用提供支持。
四、遥感数据的空间分析除了进行分类与识别之外，空间探测器的遥感数据还可以进行空间分析。
空间分析是对遥感数据进行空间关联分析和模型构建的过程，通过空间分析可以揭示地表之间的空间关系和规律。
常见的空间分析方法包括空间插值、空间统计分析、地理加权回归等。
这些方法可以为地球科学研究和环境监测提供有力的分析工具。
五、遥感数据的结果应用最后，经过一系列的数据处理与分析工作，我们可以得到各种有价值的结果。
这些结果可以被广泛应用于地球科学研究、资源管理、环境保护等领域。
比如通过遥感数据获取城市扩张的信息，制定城市规划；通过遥感数据监测植被覆盖情况，制定生态保护政策等。
高分辨率遥感数据的处理与分析方法
高分辨率遥感数据的处理与分析方法遥感技术的发展日益成熟，高分辨率遥感数据的获取量逐渐增加。
如何处理和分析这些海量数据成为遥感领域的重要研究课题。
本文将介绍高分辨率遥感数据的处理与分析方法，并探讨其在不同领域的应用。
一、数据预处理高分辨率遥感数据的预处理是数据处理的重要步骤，它包括数据去噪、辐射校正、几何校正等内容。
1. 数据去噪：高分辨率遥感数据中常常存在各种噪声，如椒盐噪声、斑点噪声等。
为了减少噪声对后续分析的影响，可以采用滤波算法对数据进行去噪处理，如中值滤波、均值滤波等。
2. 辐射校正：高分辨率遥感数据的辐射校正是将原始数据转换为物理度量的一个过程。
通过影像的辐射校正，可以消除大气、地表反射率等因素对遥感影像的影响，得到准确的反射率信息。
3. 几何校正：高分辨率遥感数据的几何校正是将影像的像素空间坐标与实际地理坐标之间建立映射关系的过程。
通过准确的几何校正，可以保证影像的空间精度，提高后续分析的可靠性。
二、数据分类与特征提取高分辨率遥感数据的分类和特征提取是将遥感影像转化为语义信息的重要工作。
1. 数据分类：数据分类是指将遥感影像中的像素根据其反射率或其他属性进行分类，以获得具有不同意义的地物信息。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
2. 特征提取：特征提取是将遥感影像中不同地物的特征进行提取和描述的过程。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。
通过特征提取，可以获得地物的几何、纹理和光谱等多维信息，为后续的应用提供基础。
三、数据融合与信息提取高分辨率遥感数据融合与信息提取是将多源数据融合，获取更丰富的地物信息的关键环节。
1. 数据融合：高分辨率遥感数据融合是指将不同源、不同分辨率的遥感数据进行融合，以获取更全面、更准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括基于智能算法的融合、基于模型的融合等。
2. 信息提取：通过数据融合，可以获取到更丰富的地物信息。
测绘技术中的遥感数据处理方法与分析技巧
测绘技术中的遥感数据处理方法与分析技巧遥感技术作为测绘技术的一种重要手段，已经在地理信息系统（GIS）和地理空间信息科学（GIScience）等领域得到广泛应用。
遥感数据处理方法和分析技巧的应用不仅可以提供高质量的地理空间数据，还能支持地理空间分析和决策制定。
本文将介绍一些常见的遥感数据处理方法和分析技巧，并探讨它们在测绘技术中的应用。
一、遥感数据处理方法1. 遥感数据获取与预处理遥感数据获取包括卫星、航空和无人机遥感数据的收集与获取。
该过程中需要考虑分辨率、波段、时序等因素，并进行数据预处理，包括辐射定标、几何校正等，以确保数据的准确性和一致性。
2. 影像增强与融合影像增强是指通过调整图像的对比度、亮度、锐度等来提高遥感影像的图像质量。
常用的方法包括直方图均衡化、线性和非线性滤波等。
影像融合是将来自多个传感器的遥感影像融合为一幅影像，以提供更全面、更准确的信息。
融合方法包括像元级融合、特征级融合和决策级融合等。
3. 特征提取与分类特征提取是从遥感影像中提取出与目标有关的信息。
常用的特征包括纹理、形状、颜色等。
特征提取可以通过人工、半自动和自动的方法来实现。
分类是将遥感影像分为不同的类别，常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机分类和决策树分类等。
二、遥感数据分析技巧1. 地物变化检测与监测地物变化检测是指通过对多时相的遥感影像进行比较和分析，来检测地表上的变化。
常用的方法包括改变向量分析、差异图像法和变化向量分析等。
地物变化监测是指通过连续监测遥感影像的变化，来了解和研究地表的变化趋势和规律。
常用的方法包括时间序列分析和时空模型等。
2. 地表覆盖分类与制图地表覆盖分类是将遥感影像中的地物进行分类，并进一步制作地表覆盖图。
该过程中需要选择适当的分类方法，并参考地面真实数据进行验证和校正，以提高分类的准确性。
地表覆盖制图是将分类结果转化为地图，常用的方法包括像素级合成和对象级合成等。
3. 地形表面建模与分析地形表面建模是指通过遥感数据生成数字高程模型（DEM）和三维地形模型。
遥感卫星数据处理与分析的常用方法与技巧
遥感卫星数据处理与分析的常用方法与技巧引言：遥感技术是一种通过获取地球表面信息的非接触式手段，被广泛应用于农业、资源环境管理、城市规划等领域。
而遥感卫星数据处理和分析是利用遥感数据来提取和分析有用信息的重要环节。
本文将探讨遥感卫星数据处理与分析的常用方法与技巧，以帮助读者更好地应用和理解这一科技。
一、遥感卫星数据处理1. 数据获取首先要获取到遥感卫星数据，常见的途径有：从遥感卫星数据网站下载、购买有关数据、利用遥感卫星数据开放接口等。
在选择数据源时，应根据研究目标和需求来确定，同时要了解数据的时间、分辨率、波段等信息。
2. 数据预处理遥感卫星数据由于各种因素的影响可能存在噪声、云状物等问题，需要进行预处理。
常见的预处理步骤包括：辐射校正、大气校正、几何校正、云检测等。
这些步骤的目的是减少数据中的干扰因素，保证后续分析的准确性。
3. 数据融合数据融合是指将来自不同源的遥感数据融合成一幅图像，以便更好地获取信息。
数据融合可以通过图像融合算法来实现，如：像元级融合、特征级融合等。
数据融合后的图像能够同时具备多种波段和分辨率的信息，有助于更全面地分析研究对象。
二、遥感卫星数据分析1. 监测地表变化遥感卫星数据可以帮助我们监测和分析地表的变化情况。
通过对同一地区不同时期的遥感影像进行对比，可以观察到土地利用、植被覆盖、水域变化等的变化趋势。
这对于环境保护、土地利用规划等具有重要意义。
2. 提取地表信息利用遥感卫星数据，可以提取出许多有用的地表信息。
例如，通过光谱分析技术，可以提取出植被指数，进而评估植被的生长状态；通过纹理分析技术，可以提取出地表纹理以进行地貌分析。
这些信息对于农作物监测、资源调查等方面非常有用。
3. 航迹识别通过遥感卫星数据，我们可以进行航迹识别，即追踪某一对象在地表的活动轨迹。
利用目标识别算法和时序遥感数据，可以对航迹进行提取和分析。
这对于交通管理、物流追踪等应用具有重要意义。
结论：遥感卫星数据的处理与分析是利用遥感数据进行科学研究和实际应用的关键环节。
了解测绘技术中的遥感数据处理与解译原理
了解测绘技术中的遥感数据处理与解译原理遥感技术是现代测绘技术中一种非常重要的手段。
通过遥感技术，可以获取到地球表面的大量数据，从而可以更好地了解地理信息、监测环境变化、进行资源调查等。
遥感数据的处理与解译是遥感技术的关键环节，本文将深入探讨测绘技术中的遥感数据处理与解译原理。
1. 遥感数据的获取与特点遥感数据的获取主要通过卫星、航空器等载体进行，其中卫星遥感是最常见的方式。
利用卫星遥感可以获取到大范围、连续的遥感数据，这对于大规模地理信息的获取非常有价值。
遥感数据主要包括光学遥感数据和雷达遥感数据，它们各自有不同的特点。
光学遥感数据主要是通过卫星搭载的相机进行拍摄，可以获取到地表的图像数据。
由于光学传感器对光的反射和辐射敏感，因此可以用来反映地表覆盖的属性，如植被、水域、建筑等。
相比之下，雷达遥感数据则是利用雷达传感器发射微波信号并接收反射回来的信号，可以穿透云层、雾霾等气象条件，因此对于反映地表的高程、形状、物质特性有较好的效果。
2. 遥感数据的处理与解译方法遥感数据的处理与解译主要有以下几个环节：数据预处理、数据处理和数据解译。
2.1 数据预处理数据预处理是遥感数据处理的第一个环节，主要目的是去除噪声、纠正影像畸变、增强图像质量等。
数据预处理主要包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正是指对遥感图像进行投影变换，将其转换为与地理坐标对应的像元点。
辐射校正是通过对图像像元进行幅度的归一化，以便更好地反映地物的真实光谱特性。
大气校正则是去除大气对遥感图像造成的干扰。
2.2 数据处理数据处理是对预处理后的遥感图像进行进一步的分析和处理。
数据处理的方法有很多，包括图像分类、特征提取、目标检测等。
图像分类是将图像按照地物类型进行分类，可以通过像元分类、像素分类和目标分类等方法实现。
特征提取是指从遥感图像中提取有用的特征信息，如形状、纹理、光谱等，以便于后续的数据解译。
目标检测是在遥感图像中检测特定的目标，如建筑物、道路、水域等。
测绘技术中的遥感数据获取与处理
测绘技术中的遥感数据获取与处理导言：近年来，随着科技的快速发展和社会的进步，遥感技术在测绘领域得到了广泛应用。
遥感数据采集与处理作为测绘技术中不可或缺的一部分，发挥着重要的作用。
本文将探讨遥感数据的获取与处理在测绘技术中的应用，以及它们对测绘精度提升和应用拓展的意义。
一、遥感数据获取的概述遥感数据获取是指通过遥感传感器将地物的光、热、电、声等信息转化为数字数据的过程。
这些传感器可以是航天器、飞机、卫星等。
通过遥感技术，我们可以实现对大范围地表的观测和监测，获得高精度、高分辨率的遥感数据。
当下，最常用的遥感数据获取方法是利用卫星传感器。
例如，美国的Landsat卫星和欧洲的SENTINEL卫星等，这些卫星搭载了各种遥感传感器，能够对地球表面进行多光谱、高光谱、热红外等多角度、多波段、多时相的观测，提供了丰富的数据资源。
此外，还可以通过飞行器获取遥感数据，包括无人机和有人驾驶飞机。
无人机的出现使得遥感数据的获取更加灵活，能够对较小范围和复杂地形进行高分辨率的观测。
有人驾驶飞机则可以实现对较大范围的遥感数据获取，但相比较而言，无人机更加成本效益高，操作更加灵活。
二、遥感数据处理的关键技术遥感数据的获取是为了获得丰富的地理信息，而遥感数据处理则是将获取到的原始数据转化为可供分析与应用的信息。
遥感数据处理的关键技术主要包括遥感图像的预处理、数据解译与分类、特征提取与分析等。
在遥感图像预处理方面，主要包括辐射校正、大气矫正、几何校正等。
辐射校正是将原始无单位数字值转化为能量值，以实现图像信息的数量化。
大气矫正是为了消除大气对遥感图像观测的干扰，提高图像的质量。
几何校正则是将原始图像的几何特征调整到地理位置准确的状态，以实现图像的精确定位。
数据解译与分类是遥感数据处理的核心任务。
通过解译与分类，我们可以根据图像上的特征，将地表物体进行分类，获得具体的地理信息。
例如，将城市、农田、水域等不同类别的地物进行区分和标识。
遥感应用原理与方法
遥感应用原理与方法遥感（Remote Sensing）是指利用航空器、卫星、遥感卫星等遥感平台所获取的地球表面和大气层信息，通过传感器对辐射能的检测和记录进行处理分析，从而得到具有一定目的和目标的地表、大气和天体等信息的科学技术。
遥感应用原理与方法涵盖遥感数据获取、处理与分析的步骤，以下将分别介绍。
一、遥感数据获取遥感数据获取是指利用航空器、卫星或其他遥感平台采集遥感数据的过程。
其主要原理是利用传感器对地球表面进行辐射能的接收，然后将接收到的辐射能转化为数字信号或图像数据。
常见的遥感数据获取方式包括航空摄影、卫星遥感和无人机遥感等。
1.航空摄影：通过航空摄影机将地面目标的影像记录在感光介质上，再经过处理和解译，获取地表信息。
航空摄影可以获得高分辨率的影像数据，但覆盖范围相对较小。
2.卫星遥感：利用具有遥感功能的卫星进行影像获取。
由于卫星高空运行，可以覆盖更大的地表面积，并且可以获取大范围的连续遥感数据，有利于对地球表面进行长时间和全面的监测。
3.无人机遥感：无人机遥感是近年来发展起来的新兴技术。
无人机具有灵活性高、成本低等特点，在小范围内能够获得高分辨率的影像数据，适用于小区域目标的监测和分析。
二、遥感数据处理与分析遥感数据处理与分析是指将采集到的遥感数据进行预处理和信息提取，得出目标地区的特征和信息。
遥感数据处理与分析主要包括遥感图像预处理、信息提取与分类、变化检测和遥感时空分析等。
1.遥感图像预处理：遥感图像预处理主要通过空间校正、辐射校正和大气校正等处理，使图像质量更好、减少噪声，以便进行后续分析。
2.信息提取与分类：信息提取与分类是指通过特定的算法和模型，将遥感图像中的目标进行自动或半自动的提取和分类。
常见的方法包括目标识别与定位、纹理分析、光谱解混和等。
3.变化检测与监测：变化检测是指通过对多个时间段的遥感图像进行比较，找出地表变化的区域和特征。
例如用于城市扩张、植被遥感、地质灾害监测等。
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。
遥感工作原理
遥感工作原理一、引言遥感技术是通过获取地球表面的电磁辐射能量，并对其进行记录、分析和解释，以获得地球表面信息的一种科学技术。
遥感工作原理是指利用遥感技术获取地球表面信息的基本原理和方法。
本文将从遥感的基本原理、遥感数据的获取与处理、遥感应用等方面进行阐述。
二、遥感的基本原理遥感的基本原理是通过感知地球表面的电磁辐射能量，并将其转化为数字或图像信息。
主要包括以下几个步骤：1. 辐射能量的发射与传播：地球表面发射出的电磁辐射能量在大气中传播，包括可见光、红外线、微波等多个波段的辐射能量。
2. 辐射能量的接收与记录：遥感传感器接收地球表面的辐射能量，并将其转化为电信号。
不同的传感器对应不同的波段，可以获取不同类型的遥感数据。
3. 遥感数据的处理与分析：通过对遥感数据进行处理、分析和解释，可以提取出地表特征信息，如地表温度、植被覆盖度、水体分布等。
三、遥感数据的获取与处理遥感数据的获取与处理是遥感工作的核心环节。
主要包括以下几个步骤：1. 遥感数据的获取：遥感数据可以通过卫星、航空器或地面传感器等多种方式获取。
卫星遥感是最常用的获取方式，通过卫星携带的传感器获取地表信息。
2. 遥感数据的预处理：由于遥感数据受大气、地表条件等因素的影响，需要对数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正等步骤，以提高数据的精度和可靠性。
3. 遥感数据的分类与解译：通过遥感数据的分类与解译，可以将遥感影像分为不同的类别，如植被、水体、建筑等。
这样可以更好地了解地表特征及其空间分布。
四、遥感应用遥感技术在各个领域都有广泛应用。
以下是几个典型的遥感应用领域：1. 农业：通过遥感技术可以监测农作物的生长情况、土壤湿度、气候变化等信息，帮助农民科学种植，提高农作物产量。
2. 环境保护：通过遥感技术可以监测水体污染、土地退化、森林砍伐等环境问题，及时采取措施保护环境。
3. 城市规划：遥感技术可以提供城市地表的空间信息，帮助规划师进行城市规划、土地利用等工作。
《遥感信息的获取和处理》 讲义
《遥感信息的获取和处理》讲义一、引言遥感技术作为一种非接触式的探测手段，能够从远距离获取地球表面的各种信息。
这些信息对于资源调查、环境监测、城市规划等众多领域都具有极其重要的价值。
要想充分利用遥感技术所获取的信息，就必须了解其获取和处理的方法。
接下来，让我们一起深入探讨遥感信息的获取和处理。
二、遥感信息的获取（一）遥感平台遥感平台是搭载传感器的工具，常见的遥感平台包括卫星、飞机和无人机等。
卫星遥感平台具有覆盖范围广、重复观测周期短等优点，能够获取大面积的地球表面信息。
例如，陆地卫星系列可以提供多光谱、高分辨率的影像，用于土地利用、植被监测等方面。
飞机遥感平台则具有灵活性高、可以根据特定需求进行飞行任务规划的特点。
它适用于小范围、高精度的遥感数据获取，比如在地质勘探、城市规划中发挥重要作用。
无人机遥感平台近年来发展迅速，其操作简便、成本相对较低，能够在复杂地形和近地面获取高分辨率的影像数据。
传感器是遥感系统中用于收集和记录电磁辐射能量的装置。
根据工作原理的不同，传感器可分为光学传感器和微波传感器。
光学传感器利用可见光、近红外和短波红外等波段的电磁波进行成像。
常见的有电荷耦合器件（CCD）传感器和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器。
它们能够获取色彩丰富、细节清晰的影像，广泛应用于农业、林业和生态环境监测等领域。
微波传感器则通过发射和接收微波信号来获取信息，不受天气和光照条件的限制，具有穿透云雾、雨雪的能力。
合成孔径雷达（SAR）就是一种重要的微波传感器，在灾害监测、海洋监测等方面有着独特的优势。
（三）遥感数据的类型遥感数据主要包括图像数据和非图像数据。
图像数据是最常见的遥感数据类型，如多光谱图像、高光谱图像和全色图像等。
多光谱图像包含多个波段的信息，能够反映地物的不同特征；高光谱图像具有数百个甚至上千个波段，能够提供更丰富的光谱信息，有助于地物的精细分类；全色图像则具有较高的空间分辨率，能够清晰地显示地物的细节。
遥感影像数据的处理与分析
遥感影像数据的处理与分析近几年，随着遥感技术的不断发展和应用范围的不断扩大，遥感影像数据的处理与分析也变得越来越重要。
在农业、林业、城市规划、地质勘探等领域，遥感影像数据的处理与分析已经成为了必不可少的工具。
遥感影像数据的处理主要包括数据获取、数据预处理、数据校正等环节。
数据获取是遥感技术最基础的环节，它是指对地球表面的信息进行获取，并通过卫星、航空器、无人机等载体进行数据的获取。
数据预处理是指在数据获取之后对数据进行预处理，例如去除云层和阴影、去噪、镶嵌等操作。
数据校正是指对预处理后的数据进行精确的校正，保证数据的准确性。
遥感影像数据的分析主要包括数据可视化、特征提取、分类识别、地形表达等环节。
数据可视化是指将数据呈现为可视化的图像，便于人类理解和分析。
特征提取是指从影像数据中提取出具有代表性的特征，例如河流、湖泊、建筑物等。
分类识别是指对影像数据进行分类和识别，例如对植被、裸地、水体、建筑物等进行分类。
地形表达是指利用遥感数据对地面地形高程进行描述，例如数字高程模型、地形分析等。
技术的发展带来了更多的数据，大数据环境下的数据处理分析成为了一个重要的问题。
随着机器学习、深度学习等技术的逐渐发展，遥感影像数据的处理与分析也迎来了新的变革。
人工智能技术的应用使得遥感影像数据的处理速度和精确度得到了大幅提升，这将极大地改善遥感影像数据处理领域的工作效率。
虽然遥感影像数据的处理与分析已经在很多领域得到了广泛的应用和发展，但是仍存在许多挑战和难点。
例如，遥感影像数据的质量受制于气象和自然环境等因素，数据质量的提升依然存在很大的难度。
此外，遥感影像数据的处理与分析对技术人员的技术水平和能力要求较高，技术人才的缺口也是一个亟待解决的问题。
综上所述，遥感影像数据的处理与分析是一个重要的、具有挑战性的工作。
面对挑战和机遇，我们需要持续探索和创新，利用新技术、新方法提高遥感影像数据的处理与分析效率，为更多领域的发展和进步做出贡献。
《遥感信息的获取和处理》 讲义
《遥感信息的获取和处理》讲义一、引言遥感技术作为一种非接触式的对地观测手段，已经在众多领域发挥着至关重要的作用。
从资源调查、环境监测到城市规划、农业生产，遥感技术凭借其能够快速、大面积获取地表信息的优势，为我们提供了丰富而宝贵的数据。
而要充分利用这些数据，关键在于准确获取和有效处理遥感信息。
接下来，让我们深入探讨遥感信息的获取和处理这一重要课题。
二、遥感信息的获取（一）传感器类型遥感信息的获取首先依赖于各种传感器。
常见的传感器包括光学传感器、微波传感器和热红外传感器等。
光学传感器是最常见的一类，它能够捕捉可见光、近红外和短波红外波段的电磁波。
例如，多光谱相机可以同时获取多个波段的图像，为我们提供地物的光谱特征信息。
微波传感器则具有穿透云雾、雨雪的能力，在恶劣天气条件下也能正常工作。
合成孔径雷达（SAR）就是一种常用的微波传感器，它能够生成高分辨率的地表图像。
热红外传感器则用于测量地物的热辐射，对于监测地表温度变化、热岛效应等具有重要意义。
（二）平台选择传感器通常搭载在不同的平台上进行工作，包括卫星、飞机和无人机等。
卫星平台能够实现全球范围的大面积观测，具有重复观测周期短、覆盖范围广的优点。
例如，陆地卫星系列、气象卫星等为全球的资源环境监测提供了大量的数据。
飞机平台可以在特定区域进行更精细的观测，但其成本相对较高，且观测范围有限。
无人机平台则具有灵活性高、成本低、可近地观测等特点，适用于小范围、高分辨率的遥感数据获取。
（三）数据采集方式遥感数据的采集方式主要有主动式和被动式两种。
主动式遥感是指传感器主动向目标发射电磁波，然后接收目标反射或散射回来的电磁波。
SAR 就是典型的主动式遥感系统。
被动式遥感则是接收目标自身发射或反射的太阳辐射。
光学传感器和热红外传感器大多属于被动式遥感。
三、遥感信息的处理（一）辐射校正由于传感器本身的特性、大气的影响等因素，获取的原始遥感数据往往存在辐射误差。
辐射校正的目的就是消除这些误差，使得数据能够准确反映地物的真实辐射特性。
遥感与大数据
遥感与大数据概述：遥感与大数据是指利用遥感技术获取地球表面信息，并结合大数据处理和分析方法，实现对地球表面特征、变化以及相关环境问题的研究和应用。
本文将从遥感技术的原理、遥感数据的获取与处理、大数据分析与应用等方面进行详细介绍。
一、遥感技术的原理遥感技术利用传感器获取地球表面的电磁波辐射信息，并将其转化为数字信号进行处理和分析。
常用的遥感技术包括光学遥感、微波遥感和红外遥感等。
光学遥感主要利用可见光、红外线和紫外线等波段的电磁波进行观测，微波遥感则利用微波波段的电磁波进行观测，红外遥感则利用红外波段的电磁波进行观测。
通过不同波段的观测，可以获取地表的不同特征信息，如植被覆盖、土壤湿度、海洋温度等。
二、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取遥感数据的获取主要通过卫星、飞机和无人机等平台进行。
卫星遥感是最常用的遥感数据获取方式，具有全球覆盖、周期性观测和高分辨率等优势。
飞机遥感则具有较高的灵活性和较高的空间分辨率，适用于小范围的观测。
无人机遥感则适用于小范围、低空间分辨率的观测任务。
2. 遥感数据的处理遥感数据的处理包括预处理和后处理两个阶段。
预处理主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以消除遥感数据中的噪声和误差。
后处理则包括图像分类、特征提取和变化检测等，以获取地表特征和变化信息。
三、大数据分析与应用1. 大数据分析方法大数据分析是指利用大数据处理和分析方法，从海量数据中提取有价值的信息和知识。
常用的大数据分析方法包括数据挖掘、机器学习和人工智能等。
数据挖掘可以发现数据中的隐藏模式和规律，机器学习可以通过训练模型实现对数据的预测和分类，人工智能则可以模拟人类的智能行为和决策。
2. 大数据在遥感中的应用大数据在遥感中的应用非常广泛。
例如，利用大数据分析方法可以对遥感图像进行分类和特征提取，实现对地表覆盖类型和植被指数等的自动提取。
同时，大数据分析方法还可以用于遥感图像的变化检测，实现对地表的变化情况进行监测和分析。
卫星遥感数据的获取与处理技巧
卫星遥感数据的获取与处理技巧卫星遥感技术是一种通过卫星获取地球表面各类信息的一项技术，它依赖于遥感卫星通过感测地球表面的电磁波辐射，将获取的数据转化为数字数据，通过处理和分析，得出对应的地球表面信息。
在现代科技的进步下，卫星遥感技术已经被广泛应用于地球科学、环境监测、气候研究等领域。
本文将重点介绍卫星遥感数据的获取与处理技巧。
一、卫星遥感数据获取技巧1. 数据源选择卫星遥感数据的获取首先要选择合适的数据源。
目前，市场上存在许多遥感卫星，如Landsat、Sentinel等。
对于不同的应用，选择合适的卫星数据源是十分重要的。
比如，在土地利用与土地覆盖方面的研究中，Landsat系列卫星提供的高空间分辨率数据是较为理想的选择。
2. 数据获取在选择了合适的数据源后，我们需要付费或获取免费的卫星遥感数据。
大多数遥感数据都可以从专业的卫星数据中心或相关的网站上获取，包括美国地质调查局、欧洲空间局等机构。
3. 数据预处理获取到的原始遥感数据往往需要进行预处理，以使其适合后续的分析处理。
预处理的步骤包括图像辐射定标、大气校正、几何校正等。
这些步骤的目的是消除图像中的噪声、减少光谱重叠等，使数据更准确地反映地表的实际情况。
二、卫星遥感数据处理技巧1. 影像分类卫星遥感数据处理的一个重要环节是影像分类。
通过将图像中的像素分配到不同的类别，可以获得地表物质的类型和分布信息。
影像分类一般分为无监督分类和监督分类两种。
无监督分类是根据像元的统计特征自动将其分为不同类别，而监督分类则需要依赖训练样本来进行分类。
根据地表特征和研究目的，选择适合的分类方法和算法是关键。
2. 特征提取在卫星遥感数据处理中，常常需要提取出有用的特征。
特征指的是能够描述物体或区域性质的某种属性或属性组合。
常用的特征有光谱特征、纹理特征、形状特征等。
通过提取合适的特征，可以更准确地反映地表物体的性质和分布情况。
3. 数据融合卫星遥感数据融合是指将来自不同传感器、不同时刻或不同波段的数据进行叠加和整合，得到更全面、准确的信息。
遥感数据的处理与分析技术研究
遥感数据的处理与分析技术研究遥感技术是一种通过卫星、飞机等远距离获取地球表面信息的技术。
现今，随着航空航天技术的进步，遥感技术得到了越来越广泛的应用。
遥感数据的处理和分析，则是遥感技术应用中至关重要的环节。
本文将会从不同角度，探讨遥感数据处理和分析技术的研究现状以及未来发展方向。
一、遥感数据的类型遥感数据主要分为两大类：光学遥感数据和微波遥感数据。
光学遥感数据一般用于获取地球表面的彩色图像，包括卫星、飞机等对地球表面进行拍摄的数据。
而微波遥感数据则是通过卫星、雷达等设备发射微波信号，获取地表信息之后再进行处理得到的数据。
两种遥感数据各有优势，但也各有局限。
因此，常常需要将两种遥感数据进行融合，得到更加准确、丰富的地表信息。
二、遥感数据的处理与分析技术研究现状随着遥感数据的不断获取，遥感数据的处理技术也在不断进步和完善。
目前，常用的遥感数据处理方法主要分为以下几种：(1) 遥感图像的预处理遥感图像预处理是遥感数据处理的重要环节，其目的是去除图像中的噪声，使图像更加清晰、可靠。
常见的遥感图像预处理方法包括灰度变换、滤波、直方图均衡化等。
此外，还可以利用图像配准方法实现不同时间、不同传感器、不同分辨率的遥感图像融合。
(2) 遥感图像的分类遥感图像分类是将遥感图像中的像元进行分类，分为不同的类别，反映地面物体在遥感图像中的分布情况。
常用的遥感图像分类方法包括监督分类、无监督分类、半监督分类等。
目前，人工智能技术在遥感图像分类中得到了广泛的应用。
(3) 遥感图像的变化检测遥感图像变化检测是指对多幅遥感图像进行对比分析，检测出图像中的变化。
遥感图像变化检测技术主要包括基于像元的变化检测、基于目标的变化检测、基于异常的变化检测等。
现在，遥感图像变化检测技术已经广泛应用于水资源监测、农业生产等领域。
三、遥感数据处理与分析技术的未来发展趋势随着人工智能技术的不断发展，遥感数据处理和分析技术也将发生重大变革。
未来，遥感数据处理和分析技术的发展趋势主要包括以下几个方面：(1) 高精度、高质量的遥感数据处理未来，遥感数据处理和分析技术将会更加注重数据处理的准确性和效率。
遥感数据获取与处理的基本流程与技巧
遥感数据获取与处理的基本流程与技巧遥感技术是通过获取并分析从卫星、飞机或无人机等遥远距离采集的数据，从而获取有关地球表面特征和变化的信息。
遥感数据的获取和处理流程至关重要，它对于解决环境问题、农业发展和城市规划等领域都具有极大的应用价值。
本文将介绍遥感数据获取与处理的基本流程与技巧。
一、遥感数据获取1. 数据源选择在进行遥感数据获取之前，我们首先需要选择合适的数据源。
常见的数据源包括卫星遥感数据、航空遥感数据和无人机遥感数据。
根据具体需求，我们可以选择高空分辨率的卫星影像数据，或者借助无人机获取更详细的区域影像数据。
2. 数据获取与下载数据获取的方式多种多样，可以通过官方网站或专业平台下载数据，也可以借助开放源数据或商业数据进行获取。
无论选择哪种方式，都需要注意数据的有效性和准确性。
3. 数据预处理获取到的遥感数据往往需要进行预处理，以去除噪音和不必要的信息，同时还需要进行大气校正、几何校正和辐射校正等处理步骤，以确保数据的质量和准确性。
二、遥感数据处理1. 影像处理遥感影像是遥感数据的重要组成部分，对于不同的应用需求，我们可以通过一系列的影像处理步骤来获取所需的信息。
常见的影像处理方法包括影像融合、图像增强、目标提取和分类等。
2. 特征提取通过遥感数据，我们可以获取到地表不同特征的信息，如植被覆盖、土地利用和水域分布等。
在进行特征提取时，我们可以运用不同的算法和工具，如主成分分析和分类器等，以提取出所需的特征信息。
3. 数据分析与应用在获取到处理后的遥感数据之后，我们可以进行多种数据分析和应用，如环境监测、资源调查和灾害评估等。
通过对遥感数据的分析，我们可以更好地了解地球表面的变化和特征，从而提供有针对性的解决方案。
三、遥感数据处理的技巧1. 选择适当的处理方法在进行遥感数据处理时，我们需要根据具体的应用需求选择合适的处理方法。
不同的处理方法对于不同的数据类型和问题具有不同的适用性，因此在选择处理方法时需要谨慎，充分考虑数据的特点和要求。
《遥感数据获取》PPT课件
传感器的工作原理
• 传感器应用的是物理效应，诸如压电效应，
磁致伸缩现象，离化、极化、热电、光电、 磁电等效应。被测信号量的微小变化都将 转换成电信号。
传感器的一般构成
电
磁
波
信息
幅
收集
射
探测器 信息处理
信息输出
传感器的分类
• 摄影机
– 框幅式 – 缝隙式 – 全景式
• 扫描仪 • 雷达 • 非成像传感器
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遥感数据采集
一幅图像实际上记录 的是物体辐射能量的 空间分布，这个分布 是空间坐标、时间和 波长的函数，即:
远红外(6-15mm) 热红外(8-14mm)
近红外(0.7-1.3mm) 短波红外(1.3-3mm)
微波(0.1-100cm)
利用卫星、航天飞机、 覆盖范围大，不受领空限 宇宙飞船、航天空间 制，可进展定期、重复观 站等携带遥感仪器的 测 遥感
利用飞机携带遥感 仪器的遥感
机动性强，可以根据研究 主题选择恰当的传感器、 适当的飞行高度和飞行区 域
变红 焦外 镜滤 头光
片
G CCD 红、蓝滤光片
变红 焦外 镜滤 头光
片
红、绿、蓝方 格图案滤光片
分色棱镜
R/ B CCD
R/G/B CCD
B CCD
青色滤光片 二向分色棱镜
(a)三板式的棱镜分光 (b)二板式的二向色棱镜分光 (c)单板式的方格图案滤色片分光
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传感器
几乎没有 太阳光
传感器
大气层
大气层
地球表面 被动微波
32
地球表面 主动微波
2. 地气宏观系统的辐射传输
讨论：为什么不同波长范围的遥感辐射传输原理不同
提示：太阳、地球和宇宙背景的辐射能量都集中在哪个波段
M B , T 其中：ຫໍສະໝຸດ C15 eC
1
2
kT
1
Wm-2mm-1
18
被动微波遥感信号的能量来自地表自身辐射
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.1 可见光近红外遥感的辐射传输原理
19
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.1 可见光近红外遥感的辐射传输原理
20
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.1 可见光近红外遥感的辐射传输原理
21
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.1 可见光近红外遥感的辐射传输原理
混合光谱的非线性成因
当电磁波在介质中传播时，会发生散射和吸收，其中 散射又分为反射(reflection)和透射(transmission)。 多次散射造成光谱的非线性混合。 非线性光谱混合需要用辐射传输物理模型来表述。
入射
反射
透射
53
在热红外和微波区域，还存 在介质自身发射的电磁波， 增强电磁波强度。
37
2. 地气宏观系统的辐射传输
地表能量平衡
38
2. 地气宏观系统的辐射传输
温室效应
39
2. 地气宏观系统的辐射传输
温室效应
过去140年CO2的增加
过去140年全球平均气温
40
第二讲：遥感数据获取的信息原理
1. 遥感概述
2. 地气系统的辐射传输
3. 地表微观系统的辐射传输
大气散射造成相邻像元的信号互相混淆 → 大气自身发射的电磁波也进入传感器 →
35
→ （大气遥感）信号
2. 地气宏观系统的辐射传输
讨论：大气对遥感信号的影响
大气窗口
0.4~1.0 mm 可见光、 近红外 3.5~4.0 mm 中红外 8~14 热红外 1mm~1m 微波
36
2. 地气宏观系统的辐射传输
48
岩石光谱
火成岩在可见光、近红外波段的 光谱特征主要是铁离子、羟基和 水所引起的。 变质岩的光谱特征主要是铁、锰、 铜等金属离子和羟基、碳酸根离 子及水所引起的。
49
红外(发射率)光谱
1.00 0.98 0.96 0.94
emissivity
不同粒径SiO2沙子的发射率光谱
0.92 0.90 0.88 0.86 0.84 0.82 0.80 8.00 8.89 10.01 wavelength 11.45 13.36
0.63-0.42mm 0.42-0.32mm 0.32-0.21mm <0.21mm
50
红外(大气透过率)光谱
51
4. 地表微观系统的辐射传输
4.1 光谱特征及混合像元光谱
像元光谱的线性混合模型
端元光谱的面积比加权 得到混合像元光谱
52
4. 地表微观系统的辐射传输
4.1 光谱特征及混合像元光谱
4.2 地表二向反射的产生原理
描述二向反射的物理模型
辐射传输模型(基于辐射传输方程的模型)
几何光学模型
混合模型 计算机仿真模拟模型
57
4. 地表微观系统的辐射传输
4.3 电磁波极化特性及其包含的信息
电磁波为什么会有极化
可见光近红外称为“偏振”
58
微波中称为“极化”
4. 地表微观系统的辐射传输
4.1 光谱特征及混合像元光谱
地物光谱特性与遥感
植被光谱
绿色植被光谱有着 典型的叶绿素吸收 特征。决定植物光 谱特性的因素是叶 子的色素成分、叶 子的细胞结构及叶 子的含水量。
47
4. 地表微观系统的辐射传输
4.1 光谱特征及混合像元光谱
地物光谱特性与遥感
土壤光谱
土壤的可见光近红外光 谱比较平直。土壤光谱 特性与土壤的质地、有 机质含量、氧化铁含量 和含水量等因素有关。
这节课授课目标：
简要介绍 “入门遥感”课程中的相关内容
遥感信息是怎么来的 遥感数据中包含了哪些影响因素
遥感数据有哪几大类，各有什么特点
遥感数据分析为什么要模型
遥感数据源
遥感参数产 品生产
在不同领域 中的应用
3
第二讲：遥感数据获取的信息原理
1. 遥感概述 2. 地气宏观系统的辐射传输
13
1. 遥感概述
遥感信息流
14
1. 遥感概述
遥感应用的信息流（包括非遥感信息）
15
1. 遥感概述
遥感产品生产线
16
第二讲：遥感数据获取的信息原理
1. 遥感概述
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.1 可见光近红外遥感的辐射传输原理 2.2 热红外遥感的辐射传输原理
2.3 微波遥感的辐射传输原理
4. 地表微观系统的辐射传输
4.2 地表二向反射的产生原理
物体表面反射电磁波的特性有三种：
• 镜面反射(mirror reflection)
反射能量集中在一个方向，反射角=入射角
θi θr
镜面反射
• 漫反射(diffuse reflection)
整个表面都均匀地向各向反射入射光称为漫反射
• 方向反射(directional reflection)
45
4. 地表微观系统的辐射传输
4.1 光谱特征及混合像元光谱
地物光谱特性与遥感
雪光谱
雪，作为冰冻状态的水，与 液态水在光谱特征上，有着 很大的差别。雪在可见光段 的平均反射率高达95％以上 ；在红外波段反射率下降得 很快，并在1.5μm和2.0μm处 降至零。
46
4. 地表微观系统的辐射传输
热红外波段的地面辐射能量，在地面辐射总能量中占50%
地表自身辐射的能量分布为：
中红外波段：3-5微米 也对地表温度敏感，但是对 高温目标相应更好，常用来 做火灾监测。
24
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.2 热红外遥感的辐射传输原理
大气上界
散射 大气吸收和发射 大气下行辐射的反射 反射 地表发射
25
27
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.3 微波遥感的辐射传输原理
被动微波遥感与主动微波遥感
28
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.3 微波遥感的辐射传输原理
微波的不同波段
• 地球资源应用中的常用波 段：X, C，L
• 波长增加，穿透能力增加。
• 在晴朗天气状况下，大气 对于波长小于30mm的微波 略有衰减。随波长减小， 衰减增大。 • 波长小于10mm时，暴雨呈 现强反射（用到了机载天 气探测雷达系统）
遥感数据产品的处理与分析
第二讲：遥感数据获取的信息原理
1
遥感在全球变化研究中的应用
授课方式调整
两个课时中留出20分钟进行讨论和答疑
说明： （1）讨论内容不限于老师将的内容，欢迎同学把自己的 研究工作中遇到的数据处理方面的问题带到课堂上来讨 论。 （2）鼓励发言。
2
第二讲：遥感数据获取的信息原理
到表现。
42
4. 地表微观系统的辐射传输
观测尺度的问题
43
4. 地表微观系统的辐射传输
4.1 光谱特征及混合像元光谱
44
4. 地表微观系统的辐射传输
4.1 光谱特征及混合像元光谱
地物光谱特性与遥感
水体光谱
洁净水体光谱很低，在红外 波段几乎接近零。自然水体 大多含有悬浮物质，如有机 物中的藻类植物及无机物中 的泥沙等。因而，水体的反 射光谱与悬浮物的性质和含 量密切相关。
一句话的原理：太阳光穿过大气到地表，被地表反射后再穿过大气到传感器。
太阳光
传感器
大气层
地球表面
22
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.2 热红外遥感的辐射传输原理
热红外波段范围：8-14微米 热红外遥感特点：对温度敏感，具有夜视能 力，因此有很多军事应用
23
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.2 热红外遥感的辐射传输原理
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.2 热红外遥感的辐射传输原理
一句话的原理：地表自身的热辐射穿过大气到传感器。
几乎没有 太阳光
大气层
传感器
地球表面
26
2. 地气宏观系统的辐射传输
2.3 微波遥感的辐射传输原理
微波遥感的特点：
全天候、全天时的强大观测能力 对植被有一定程度的穿透性 对地表具有一定的穿透性 独特的微波遥感机理
3. 地表微观系统的辐射传输
< 课间休息
4. 传感器的成像原理
< 下一周
4
1. 遥感概述
5
1. 遥感概述
电磁波谱
任何物体都具有发射、反射和吸收电磁波的性质，物体 与电磁波的相互作用，形成了物体的电磁波特性，这是 遥感探测物体的依据。
6
1. 遥感概述
遥感平台
7
1. 遥感概述
C1=3.7418*10-18W· m2 C2=1.4388*10-2m· K
33
2. 地气宏观系统的辐射传输