遥感影像分辨率概述
地面分辨率gsd计算公式
地面分辨率gsd计算公式地面分辨率GSD（Ground Sample Distance）是指遥感影像中的每个像素代表地面上的多少距离。
它是遥感影像分辨率的一个重要参数，通常用于评估影像的空间分辨能力。
GSD的计算公式为：GSD = (地面分辨距离 * 探测器单元大小) / 焦距其中，地面分辨距离指的是摄像机到地面的距离，探测器单元大小指的是摄像机探测器阵列中每个像元的大小，焦距指的是摄像机的焦距。
GSD的计算公式可以帮助我们了解遥感影像的空间分辨能力，对于一些需要高精度地物信息的应用来说，如城市规划、农业监测、环境监测等，GSD的计算公式可以帮助我们确定合适的遥感影像分辨率，从而提高数据的精度和可用性。
在实际应用中，我们可以通过测量或者获取一些相关参数来计算GSD。
首先，我们需要知道摄像机到地面的距离，可以通过GPS定位仪或者地面控制点的方法来获取。
其次，我们需要知道摄像机探测器阵列中每个像元的大小，这可以通过查看摄像机的技术参数或者与厂商联系来获取。
最后，我们需要知道摄像机的焦距，这也可以通过查看摄像机的技术参数或者与厂商联系来获取。
以一个具体的例子来说明GSD的计算过程。
假设一架无人机上搭载了一台相机，该相机与地面的距离为100米，探测器阵列中每个像元的大小为10微米，焦距为50毫米。
那么根据GSD的计算公式，我们可以得到：GSD = (100 * 10^-3 * 10^-6) / (50 * 10^-3) = 2 * 10^-3 米/像素这意味着在这个无人机拍摄的遥感影像中，每个像素代表地面上的2毫米距离。
通过GSD的计算，我们可以对遥感影像的空间分辨能力有一个直观的了解。
通常情况下，GSD越小，遥感影像的空间分辨能力越高，可以更清晰地表达地面上的细节。
但是，GSD越小，遥感影像的数据量就越大，数据处理和存储的成本也会增加。
因此，在实际应用中需要根据具体需求来选择合适的GSD。
除了遥感影像的空间分辨能力，GSD还可以用于遥感影像的几何校正。
高分辨率遥感影像分类
AVHRR影像进行精校正、水稻种植面积的提取，并作为AVHRR的混 合像元分解的子像元。
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
二、 数据
【3】地面生物学参数资料
1、试验样点选择 由于AVHRR空间分辨率低，星下点为1.1km，同时遥感资料在定 位过程中由于定位方法、轨道根数、卫星姿态等方面的误差往往会 造成定位偏差，以半个像元计算，如使定点卫星测值保证代表的是 水稻信息，单纯连片的稻田面积需要达到4个像元即4.84km2。 同时考虑到采集样本时候的交通便利，在江苏省高邮、兴化、 阜宁和洪泽四个市内分别选择了一个试验区，进行水稻生长发育状
10cm，计算叶小样面积(a)。然后烤苗，测定叶小样干重(w)、总绿 叶干重(W)等，计算全部叶片面积(A)，A与占地面积之比得到LAI。
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二、 数据
【4】气象资料 常年气候资料来自江苏省气象局编印的(1973--1980)江苏气象资
料和江苏省气象资料情报室编印的(1985-1995 )江苏省气候资料，
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抽穗后叶面积动态模拟采用箕舌线函数进行模拟:
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2
光合生产模型 群体光合作用强度PG：
群体光合生产日总量——PGd呼吸作用:
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群体干物质积累——群体光合作用与呼吸作用之差
考虑氮素因子对群体物质生产的影响，引入氮素影响函数：
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RCSODS模型
RCSODS水稻生长模拟模型由江苏省农科院高亮之等开发，己经 在江苏、上海、安徽等地推广、验证和应用。 它是我国第一个大型的应用性作物模拟模型，同时也是一个开 放型的作物模型，它将作物模型与各地的农业专家经验相结合，允
遥感影像的分辨率衡量指标
遥感影像的分辨率衡量指标：遥感影像的分辨率主要通过地面采样距离（GSD）来衡量。
地面采样距离是指影像中一个像素所代表的地面大小，通常以米为单位。
地面采样距离是遥感影像分辨率的一个重要指标，它决定了影像能够捕捉到的细节程度。
地面采样距离越小，分辨率越高，所能捕捉到的细节就越丰富。
此外，像元大小也是衡量遥感影像分辨率的一个指标。
像元大小是指影像中一个像素所覆盖的地面面积大小。
像元大小和地面采样距离是相关的，像元大小越小，地面采样距离就越小，分辨率就越高。
高分辨率遥感影像的处理与分析
高分辨率遥感影像的处理与分析在当今科技飞速发展的时代，高分辨率遥感影像已经成为了获取地球表面信息的重要手段。
它就像我们观察地球的“超级眼睛”，能够以极高的清晰度和精度呈现出地球上的各种地貌、植被、建筑物等。
然而，要想从这些海量的影像数据中提取出有价值的信息，就需要进行一系列复杂的处理和分析工作。
高分辨率遥感影像的特点十分显著。
首先，它具有极高的空间分辨率，这意味着我们能够看到更加精细的地物细节，比如建筑物的门窗、道路上的标线等。
其次，它包含丰富的光谱信息，能够让我们更好地区分不同类型的地物。
但与此同时，高分辨率遥感影像也带来了一些挑战。
比如，数据量巨大，处理起来需要耗费大量的时间和计算资源；由于成像条件的影响，可能存在几何变形、噪声等问题。
在对高分辨率遥感影像进行处理时，几何校正至关重要。
由于卫星在拍摄过程中可能会受到各种因素的影响，导致影像存在几何变形，使得影像中的地物位置与实际位置产生偏差。
为了纠正这种偏差，我们需要通过选取地面控制点，并利用相应的数学模型来进行几何校正，从而使影像能够准确地反映地物的真实位置和形状。
辐射校正也是必不可少的一步。
由于传感器的性能差异、大气散射等原因，影像的辐射亮度值可能会存在偏差。
通过辐射校正，我们可以消除这些偏差，使得不同时间、不同传感器获取的影像具有可比性，从而更准确地进行地物信息的提取和分析。
图像增强是为了突出影像中的有用信息，提高影像的可读性和可解译性。
常见的图像增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化等。
对比度拉伸可以加大影像中灰度值的差异，使得地物的轮廓更加清晰；直方图均衡化则是通过重新分布影像的灰度值，来增强影像的整体对比度。
影像融合则是将不同分辨率、不同光谱特性的影像进行整合，以获取更全面、更准确的信息。
例如，将高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像融合，可以在保持高空间分辨率的同时，又具有丰富的光谱信息。
在完成了影像的处理之后，接下来就是对其进行分析。
遥感影像的比例尺和分辨率
CCD的分辩率和镜头的分辨率是两回事，而且是本质的不同。它们的评判方法和标准是不同的，不要把这两种不同的概念搞混淆了。CCD的分辩率是指在一定面积的CCD上有多少个象素，即：长边上的象素值与短边上的象素值的乘积，单位是“象素”。比如：在一个一定面积的CCD上长边的象素值为3088，短边上的象素值为2056，则这个CCD的分辩率为 3088X2056=6348928，即分辩率约为630万象素。而镜头分辩率指的是在像平面处1毫米内能分辨开的黑白相间的线条对数，单位是“ 线对 / 毫米”。测试镜头分辨率的方法是用待测镜头拍摄分辨率图板，然后用高倍放大镜（镜头分辨率检测仪）检测底片上每毫米范围内能清晰分辨开的线条对数，能分辨的越多则分辨率越高。按照我国的照相机检测标准（JB745——65），一般135照相机的镜头中心视场达到 37线对 / 毫米，边缘视场达到 22线对 / 毫米，就算是一级，也就是最好的。你说的顶级50mm镜头f1~1.4,最佳分辨率没有超过130线对/mm，在目前来说已经是世界上最高的分辨率了。如果将这款镜头安装在今后CCD发展到2000万象素以上的照相机上，它的分辨率都还有多的。由此而引出一个话题，我们评判一个数码照相机的分辨率好不好，不能仅注重CCD上有多少万象素，还要综合镜头的分辨率来考虑。你可以拿一个800万象素的普通傻瓜数码照相机和一个630万象素的安装有顶级镜头的单反数码照相机，在同等条件下拍摄一个景物，然后将照片放大到1米以上，你会看到800万象素的清晰度不如630万象素的清晰。
1 航空摄影测量对影像的要求
航空摄影测量的实践可以用来借鉴分析卫星影像与成图比例尺的选择。这是因为二者的成图原理相似，并且航空摄影测量具有大量的实践经验和实验数据，是非常成熟的。
遥感制图第十一章超分辨率遥感制图
息数据，有助于提高城市规划和管理的科学性和精细化程度。
02
环境保护与监测
超分辨率遥感制图可应用于环境监测和保护领域，对环境变化和污染情
况进行实时监测和预警。
03
灾害预警与救援
通过超分辨率遥感制图技术，可快速获取灾区的高清影像，为灾害预警
和救援提供重要的信息支持。
未来发展趋势与展望
多源数据融合
未来超分辨率遥感制图将融合不 同来源的数据，以提高图像质量 和分辨率。
可靠证据，辅助土地确权工作。
环境保护与生态修复
01
02
03
生态保护区监管
利用超分辨率遥感影像， 可以实时监测生态保护区 的变化情况，为生态保护 和监管提供数据支持。
环境污染监测
通过分析超分辨率遥感影 像，可以发现环境污染源， 评估污染程度，为环境保 护和治理提供依据。
生态修复项目评估
在生态修复项目中，超分 辨率遥感影像可以帮助评 估修复效果，指导生态修 复工程实施。
图像插值技术
图像插值技术是指通过数学算法对遥感图像中的像素进行插值处理，以提高图像的分辨率和清晰度。
常见的图像插值方法包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。
图像插值技术可以快速地提高遥感图像的分辨率，但可能会引入一些人为的痕迹和失真。因此，在实际 应用中需要根据具体需求选择合适的插值方法。
深度学习在超分辨率遥感制图中的应用
AI技术应用
人工智能技术在超分辨率遥感制 图中的应用将逐渐增多，有助于 提高算法的稳定性和精度。
高光谱与热红外遥
感
随着高光谱和热红外遥感技术的 发展，超分辨率遥感制图将在这 些领域发挥更大的作用，为环境 和灾害监测提供更丰富的信息。
05
GeoEye卫星 遥感影像解译数据技术参数是多少
GeoEye卫星遥感影像解译数据技术参数是多少？卫星遥感数据分类：一、卫星分辨率1.0.3米：worldview3、worldview42.0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A3.0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号4.0.6米：quickbird、锁眼卫星5.1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号6.1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星7.2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米9.10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星10.15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米二、卫星类型1.光学卫星：spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、高分一号、高分二号、高分六号、北京二号、高景一号、资源三号、环境卫星。
2.雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星3.侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980)4.高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星三、卫星国籍1.美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星2.法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot63.中国：高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号、资源三号等4.德国：terrasar-x、rapideye5.加拿大：radarsat-2四、卫星发射年份1.1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米)2.1980-1990年：landsat5(tm)、spot13.1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos4.2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos5.2010-至今：高分一号、高分二号、高分三、高分四、高分五、高分六号、高分七、spot6、spot7、资源三号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星GeoEye卫星遥感影像解译数据技术参数请参照下面的参数表。
遥感影像的比例尺和分辨率
摘要：为了方便地描述信息时代遥感影像的技术指标，出现了多种不同的分辨率概念，包括：胶片分辨率、扫描分辨率、地面分辨率、显示分辨率、实际分辨率等等。
这些指标在表示内容上与传统的比例尺概念有什么异同呢？本文从遥感应用的角度，较为详细地描述与比例尺相关的几个重要的分辨率概念，并给出了常用的换算方法，对于摄影测量与遥感领域的广大技术人员具有较好的参考价值。
关键词：遥感影像比例尺分辨率Application Of TEQC to Quality Analysis On GPS CORS DataAbstract：This paper discusses the quality of SZ_CORS GPS data with five month observation span on 7 stations with TEQC software，and gives out the system report according to IGS data quality status，therefore more information of the CORS system movement condition is understanded。
Keywords: TEQC，SZ_CORS，data quality analysis1前言比例尺作为传统地图的基本要素之一，是十分重要的技术指标，反映了地图的精确度。
随着数字化测绘时代的到来，比例尺在实际应用中的重要性有所退化，开始被分辨率、精细度等指标所替代，甚至有人觉得它将不再衡量数字地图产品精确程度的指标。
本人觉得，比例尺仍应该长期存在于现代测绘应用中，尤其在各种地图数据输出状态，包括纸张、胶片、显示器等载体上，比例尺依然是衡量地图产品详细程度最重要的概念，即使在数字世界，仍然没有一个指标可以替代比例尺来有效地描述地图的精确程度。
但是和传统地图不同，比例尺在信息时代是一个动态的指标，单纯使用比例尺这一指标来描述地图的精确度是不现实的，尤其在遥感影像应用中。
ALOS卫星遥感影像解译数据分辨率是多少
raws科技有顒公司:■- lariLKri-dhNT.i If ：' ：«* :* I 障1ALOS卫星遥感影像解译数据分辨率是多少?ALOS卫星遥感影像解译数据技术参数请参照下面的参数表ALOS卫星简介日本地球观测卫星计划主要包括2个系列：大气和海洋观测系列以及陆地观测系列。
先进对地观测卫星ALOS是JERS-1与ADEOS勺后继星，2006年1月24日发射，分辨率可达2.5米。
采用先进的陆地观测技术，能够获取全球高分辨率陆地观测数据，主要应用目标为测绘、环境观测、灾害监测、资源调查等领域，ALOS卫星载有以下三个传感器：全色立体测绘仪(PRISM)高性能可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2)相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR)ALOS卫星技术参数发射时间2006年1月24日运载火前H-IIA卫星质里约4,000kg生产电量约7000W(生命末期)设计寿命3-5年ALOS 三个传感器的介绍PRISM （pa nchromatic remote-se nsing in strume nt for stereo mapp in g ）:PRISM 具有独立的三个观测相机，分别用于星 下点、前视和后视观测，沿轨道方向获取立体影像，星 下点空间分辨率为2.5米。
其数据主要用于建立高精度 数字高程模型。
主要用于数字高程测绘波数段 1（全色） 观测模式波长 0.52-0.77um模式1 星下点、前视、后视（35km ） 观测镜3（星下点成像、前视成像、 后视成像）模式2星下点（70km ） +后视（35km基咼比1.0 （在前视成像与后视成 像之间）模式3 星下点（70km ）空间分辨率2.5米（星下点成像） 模式4 星下点（35）+前视（35） 幅宽70km （星下点成像模 模式5星下点（35）+后视（35）轨道太阳同步轨道重复周期：46天重访时间:2天 高度:691.65km 倾角:98.16 0姿态控制精度 2.0 x 10 -40 （配合地面控制点）定位精度 1米数据速率 240Mbps （通过数据中继卫星）120Mbps （直接下传） 星载数据存储器数据记录仪存储量（90GB ）■厂西茁戏科按有限公司:Tr ：_HM0| jSG*「卩式）35km（联合成像模式）信噪比>70 模式6 前视（35）+后视（35）MTF >0.2 模式7 星下点（35）探测器数量28000/波段（70km幅宽）14000/波段（35km幅宽）模式8 前视（35）指向角-1.5 度to + 1.5 度模式9 后视（35km）量化深度8位注：PRISM观测区域在北纬82 0至南纬82 0之间AVNIR-2（advaced visible and n ear inf rared radiometer type-2）:新型的AVNIR-2传感器比ADEOS!星所携带的AVNIR具有更高的空间分辨率，主要用于陆地和沿海地区的观测，为区域环境监测提供土地覆盖图和土地利用分类图.为了灾害监测的需要，AVNIR-2提高了交轨方向能力，侧摆角度为+44 0,能及时观测受灾地区。
遥感影像的特性
10.2 遥感资料概述 ① 遥感资料的种类
第10章 遥感影像的解译原理
●遥感数据——数字图像
记录到介质上去的数字。
10.2 遥感资料概述 ① 遥感资料的种类
第10章 遥感影像的解译原理
☞遥感影像解译：根据影像的几何特征和物理性质，进行综合分析，从而揭示出物体或现象的质 量和数量特征，以及它们之间的相互关系，进而研究其发生发展过程和分布规律。也就是说根据影 像特征来识别它们所代表的物体或现象的性质。
第10章 遥感影像的分析解译
10.1 遥感影像的解译原理
☞遥感理论基础：遥感是建立在不同目标物的电磁波特征及其时空分布规律上的。遥感影像的成 像过程是将地物的电磁辐射特性，用不同的成像方式形成各种影像，即
影像→{
}→地物
原理是：
灰度或色调（物理性质 ） 形状大小（几何性质）
影像特征
电磁波谱
物体性质
第10章 遥感影像的分析解译
10.1 遥感影像的解译原理
☞影像解译本质与条件 具体说来，解译就是从影像特征——地物的光谱特征、空间特征和时间特征，判断电磁波的性
质和空间分布，进而确定地物的属性，也就是从影像特征识别地物。应具备的条件：
第10章 遥感影像的解译原理
●影像灰度与介质数据 地物的反射率
地物 MSS4:0.5－0.6μm MSS5:0.6－0.7μm MSS6:0.7－0.8μm MSS7:0.8－1.1μm雪Fra bibliotek0.89
环境一号 卫星 遥感影像解译数据分辨率是多少
环境一号卫星遥感影像解译数据的分辨率Guang xi shan tu ke ji环境与灾害监测预报小卫星星座A、B、C星（HJ-1A/B/C）包括两颗光学星HJ-1A/B和一颗雷达星HJ-1C，可以实现对生态环境与灾害的大范围、全天候、全天时的动态监测。
环境卫星配置了宽覆盖CCD相机、红外多光谱扫描仪、高光谱成像仪、合成孔径雷达等四种遥感器，组成了一个具有中高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率和宽覆盖的比较完备的对地观测遥感系列。
卫星分辨率1.0.3米：worldview3、worldview42.0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A3.0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号4.0.6米：quickbird、锁眼卫星5.1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号6.1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星7.2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米9.10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星10.15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米卫星类型1.光学卫星：spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、高分一号、高分二号、高分六号、北京二号、高景一号、资源三号、环境卫星。
高分辨率遥感影像PPT课件
高分辨率遥感影像的数据处理和分析需要专业的 技术和设备，对人员素质和技能要求较高。
3
数据处理成本高昂
高分辨率遥感影像的数据量巨大，处理和分析成 本较高，对于一般用户而言难以承受。
数据安全与隐私保护
数据泄露风险
高分辨率遥感影像涉及国家安全 和隐私保护等问题，一旦泄露将 造成严重后果。
特点
高分辨率遥感影像能够提供更详细的 地物特征和纹理信息，具有较高的空 间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率 ，能够满足各种应用需求。
应用领域
环境监测
城市规划
高分辨率遥感影像能够实时监测地球表面 的环境变化，如森林砍伐、土地利用变化 、环境污染等。
高分辨率遥感影像能够提供城市规划所需 的详细地理信息，帮助城市规划师更好地 了解城市空间布局和土地利用情况。
02
卫星遥感的优点包括覆盖范围广、信息量大、不受地域限制等。
卫星遥感常用于全球环境监测、气象观测、地理信息获取等领
03
域。
航空遥感
航空遥感是指利用飞机或其他航空器搭载的遥感 器获取地球表面和环境信息的技术。
航空遥感的优点包括分辨率高、机动性强、可获 取多种光谱信息等。
航空遥感常用于城市规划、资源调查、环境监测 等领域。
理部门提供决策支持。
土地资源调查
通过高分辨率遥感影像，可以详 细调查土地资源的情况，包括土 地类型、分布、质量等，为土地 资源的合理利用和保护提供基础
数据。
测 土地资源的动态变化，如土地开 发、复垦等，为土地资源管理提
供动态数据支持。
环境保护与生态修复
生态保护与修复
利用不同波段之间的信息差异，对 多光谱影像进行融合、假彩色合成 等处理，提高影像的辨识度和分类 精度。
第四章遥感图像的特征
第四章遥感图像的特征一空间分辨率二光谱分辨率三时间分辨率四辐射分辨率五遥感系统的信息容量一空间分辨率空间分辨率(spatial resolution),又称地面分辨率前者是针对传感器或图像而言的，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小；后者是针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。
空间分辨率的三种表示法：(1)象元(pixel)(2)线对数(3)瞬时视场空间分辨率的三种表示法：(1)象元(pixel),指瞬时视域内所对应的地面面积，即与一个象元大小相当的地面尺寸，单位为米(m)。
如LandsatTM一个象元相当地面28.5X 28.5m的范围，简称空间分辨率30m •…。
象元是扫描影像的基本单元，是成像过程中或用计算机处理时的基本采样点。
⑵线对数(Line Pairs),对于摄影系统而言，影像最小单元的确定往往通过I毫米间隔内包含的线对数,单位为线对/毫米(1 ／m m )。
所谓线对指一对同等大小的明暗条纹或规则间隔的明暗条对(3)瞬时视场(IFOV),指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野，单位为毫弧度(mrad)。
IFOV越小，最小可分辨单元（可分像素）越小，空间分辨率越高。
一个瞬时视场内的信息，表示一个象元遥感数据的概括能力地面目标是个多维的真实模型，是个无限、连续的信息源（时空尺度上）；遥感数据是对地面信息源有限化、离散化的二维平面记录。
像元的大小反映了离散化程度。
从地面原型到遥感信息，即把地面信息有限化、离散化过程必然要损失部分信息，这本身就是一种概括能力。
其概括程度是随着空间分辨率的增大而增加的。
这种概括能力对于宏观概念的建立是有意义的几何特性每张遥感图像与所表示的地表景观特征之间有特定的几何关系。
这种几何关系是由遥感仪器的设计、特定的观测条件、地形起伏和其它因素决定的。
地面目标均有其一定的空间分布特征（位置、形状、大小、相互关系）。
从地面原型经遥感过程转为遥感信息后，受大气传输效应和传感器成像特征的影响，这些地面目标的空间特征被部分歪曲，发生变形全景摄影图像的几何畸变常规象片（A）与扫描图象（B）几何畸变比较二光谱分辨率光谱分辨率——指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。
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。
常用遥感卫星影像数据和分辨率
常用遥感卫星影像数据和分辨率北京揽宇方圆信息技术有限公司致力于为国内各行各业的用户提供最好的卫星遥感数据服务，让看似高大上且价格昂贵的遥感数据能够以实实在在的亲民价格被广大消费者熟知并使用。
在提供国内外的不同高、中、低分辨率遥感影像数据的同时，还可以提供专业的遥感技术服务。
代理卫星数据表代理卫星数据详情一览表公司卫星发射日期全色分辨率(m)多光谱(m) 多光谱波段美国Digitalglobe WorldView-1 2007 0.5WorldView-2 2009 0.5 2 蓝/绿/红/近红外+红边/海岸/黄/近红外2 WorldView-3 2014 0.3 1.2 超光谱16个波谱QiuckBird 2001 0.61 2.44 蓝/绿/红/近红外GeoEye-1 2008 0.5 1.65 蓝/绿/红/近红外IKonos 1999 1m 4 蓝/绿/红/近红外法国pleiades 2011 0.5 2 蓝/绿/红/近红外SPOT-6 2012 1.5 6 蓝/绿/红/近红外SPOT-5 2002 2.5 10 绿/红/近红外/短波红外SPOT-4 1998 10 20 绿/红/近红外/短波红外SPOT-2 1990 10 20 蓝/绿/红/近红外SPOT-1 1986 10日本ALOS 2006 2.5 10 蓝/绿/红/近红外德国Rapideye 2008 5 蓝/绿/红/红边/近红外美国LANDSAT-7(ETM)1999 15 30 蓝/绿/红/红边/近红外/短波红外/热红外LANDSAT-5(TM)1984 30 蓝/绿/红/红边/近红外/短波红外/热红外中国高分一号2013 2 8 蓝/绿/红/近红外资源三号2012 2.1 5.8 蓝/绿/红/近红外美国锁眼侦查卫星1960-1980 0.6-10 全色。
高分辨率遥感影像解译
高分辨率遥感影像解译
想象一下，高分辨率遥感影像就像是一张无比清晰的地球“照片”。
普通照片可能只能看到大概的轮廓，而这高分辨率的影像，那细节可丰富得很呐！比如说，城市里的高楼大厦、马路上的小汽车，甚至是公园里的长椅，都能看得一清二楚。
就好像你拥有了一双“千里眼”，还自带超级放大镜功能。
那怎么去解译这些影像呢？这可就像是玩一场有趣的解谜游戏。
首先呢，咱们得认识那些不同的颜色和纹理。
在影像里，不同的地物有着不同的“打扮”。
比如说，植被通常是绿油油的，像给大地披上了一件绿色的外套；而水体呢，一般是蓝色的，就像地球的蓝色血脉。
通过这些颜色特征，咱们就能初步判断出这一片区域大概是什么东西。
再看看纹理。
城市里的建筑往往排列得整整齐齐，像是训练有素的士兵方阵；而山区的地形就比较杂乱，有高有低，像一群调皮的孩子在那儿打闹。
通过观察这些纹理，我们就能更准确地分辨出是城市、乡村还是山脉、森林。
还有一个重要的线索就是形状。
比如说，机场的跑道是长长的、直直的，就像一条大铅笔；而湖泊大多是圆圆的或者弯弯的，像一面大镜子或者一条蓝色的绸带。
根据这些独特的形状，我们就能快速地识别出各种地物。
当然啦，解译高分辨率遥感影像可不仅仅是看看颜色、纹理和形状这么简单。
这还得结合很多其他的知识，比如地理信息、历史资料等等。
比如说，我们知道某个地方以前是一片农田，现在在影像上看到变成了一片厂房，那我们就能推测出这里可能经历了产业升级或者城市扩张。
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遥感影像的比例尺和分辨率
翟晓彤1，黄健2
（1江苏省测绘资料档案馆南京 210013；2江苏省测绘工程院南京 210013）
摘要：为了方便地描述信息时代遥感影像的技术指标，出现了多种不同的分辨率概念，包括：胶片分辨率、扫描分辨率、地面分辨率、显示分辨率、实际分辨率等等。
这些指标在表示内容上与传统的比例尺概念有什么异同呢？本文从遥感应用的角度，较为详细地描述与比例尺相关的几个重要的分辨率概念，并给出了常用的换算方法，对于摄影测量与遥感领域的广大技术人员具有较好的参考价值。
关键词：遥感影像比例尺分辨率
1前言
比例尺作为传统地图的基本要素之一，是十分重要的技术指标，反映了地图的精确度。
随着数字化测绘时代的到来，比例尺在实际应用中的重要性有所退化，开始被分辨率、精细度等指标所替代，甚至有人觉得它将不再衡量数字地图产品精确程度的指标。
本人觉得，比例尺仍应该长期存在于现代测绘应用中，尤其在各种地图数据输出状态，包括纸张、胶片、显示器等载体上，比例尺依然是衡量地图产品详细程度最重要的概念，即使在数字世界，仍然没有一个指标可以替代比例尺来有效地描述地图的精确程度。
但是和传统地图不同，比例尺在信息时代是一个动态的指标，单纯使用比例尺这一指标来描述地图的精确度是不现实的，尤其在遥感影像应用中。
分辨率也是一个传统的术语。
在模拟航空像片中，通常使用分解率来描述胶片上影像的精细度。
在数字影像中，现在改用分辩率来描述。
但是分辨率的类型很多，在不同的领域有不同的表示方法。
仅与摄影测量与遥感有关的分辨率概念也有不下十种。
既然比例尺和分辨率都是衡量数字地图产品的精细程度，他们之间有怎样的区别和联系呢？
2遥感影像分辨率的类别和概念
2.1 胶片分解力
胶片分解力通常用于描述胶片影像的光学质量，是传统的技术指标。
胶片分解力受许多条件的影响，如：记载图像的胶片和像机镜头的分辨率、曝光时无法补偿的影像移动、大气条件、胶片冲洗的状况等等。
它所表示单位是“线对/毫米”，“线对”指的是一条白线和宽度相等的间隔（黑色）。
国家对于航空摄影软片的分解力要求不得低于85线对/毫米。
2.2 扫描分辨率
扫描分辨率是指影像扫描仪在实现图像的模数转换时，通过扫描元件将扫描对象表示成的像素所采用的最小面元单位。
通常使用的单位是dpi，表示每英寸的像素数目，数字越大，影像精细度越高。
比如：国家规定的数字栅格地图的扫描分辩率要求300dpi，即每英寸长度包含了300个像素。
在摄影测量应用中，常使用μm来表示扫描分辨率，意味着一个扫描像素在原始胶片上的实际尺寸。
在实际应用中，扫描分辨率的选取非常重要，分辨率太高，获取的数据量很大，造成数据冗余和存储困难；而扫描分辨率定得太低，影像细节很难反映出来，成图精度和信
息提取会大受影响。
那么航片扫描的分辨率到底取决于什么呢？经过分析发现:抛开成图比例尺、摄影比例尺、扫描仪性能等外部因素以外，应直接取决于摄影底片的胶片分解力。
例如选用胶片分解力为85线/mm，通过换算为11.46um。
即胶片上每隔11.46 um的距离能显现1个像素点，更小的距离就无法分辨。
由此，航片扫描分辨率应大于11.46u，否则扫描所得的数据就会产生冗余。
2.3 显示分辨率
显示分辨率是显示器在显示图像时的分辨率，使用像素描述。
显示分辨率的数值是指整个显示器所有可视面积上水平像素和垂直像素的数量。
例如800×600的分辨率，是指在整个屏幕上水平显示800个像素，垂直显示600个像素。
每个显示器都有自己的最高分辨率，并且可以兼容其它较低的显示分辨率，所以一个显示器可以用多种不同的分辨率显示。
目前显示器的显示分辨率指标提高很快，常用的数值有1024×768，1280×1024等几种。
2.4 地面分辨率
遥感影像的地面分辨率是指在影像数据中一个像素代表地面的大小，通常也是人眼能识别的最小地物大小。
这是遥感和测绘领域的专业名词，主要表示在用栅格地学要素，如遥感影像、数字高程模型、栅格地图等。
对于遥感影像而言，常说的分辨率即指地面分辨率。
遥感影像的地面分辨率可以在图像文件中反映，Geotiff、EOS-HDF等用于地学应用的图像格式可以存储这项指标，也可以在文件外反映，如tfw、jpw等。
2.5 实际分辨率
遥感影像的实际分辨率是图像数据中文件头信息中表示的分辨率大小，以TIF、BMP、JPG等文件格式中专门用几个字节表示图像的实际分辨率，通常用dpi来表示，即指每英寸打印多少个点，默认值为72dpi。
在Photoshop中，可以显示其实际分辨率，见下图：
在影像打印的时候，很多图像软件用这个分辨率所反映的图像大小进行打印，因而实际分辨率又称之为输出分辨率。
遥感影像的地面分辨率和实际分辨率不是一个概念，如果要把遥感影像按一定的成图比例尺进行打印输出，就需要重新计算实际分辨率，然后才能准确输出。
3其它
打印机分辨率、遥感影像的时间分辨率、波谱分辨率、辐射分辨率等有关的分辨率指标与比例尺的关系不大，这里就不赘述了。
3.1 分辨率和比例尺的关系换算
3.1.1从扫描分辨率到地面分辨率
在数字栅格地图中，一般采用dpi为扫描分辨率单位，如果其值为a，地图的成图比例尺分母为s，则地面分辨率D（单位为米）与扫描分辨率a的换算为：
a s
D=0.0254×
用航片扫描仪对胶片影像进行扫描，一般以μm 为分辨率单位，如果其值为b ，影像的航摄比例尺分母为s ，则地面分辨率D 与扫描分辨率b 的换算为：
D=b ×s
在省级基础测绘生产中，如果DOM 产品的地面分辨率要求为1米，所采用胶片的摄影比例尺为1：32000，可以通过换算，得出其扫描分辨率至少应该为31.25μm 。
从地面分辨率到显示比例尺
显示比例尺是将影像直接进行显示所达到的比例尺，与其相关的因素有：影像的地面分辨率、显示器的相关参数以及显示比例。
如果使用的显示器尺寸（一般是指有效显示范围的对角线）为L 英寸，采用的显示分辨率为m ×n 像素，影像地面分辨率为D 米，影像显示百分比为P%，则显示比例尺分母s 为：
s=54.2L n m P D 2
2×+××
这里说所的影像显示百分比是指影像数据的一个像素以怎样的百分比在显示器上显示。
如果显示百分比为100%，则一个影像的像素正好以屏幕上的一个像素进行显示（有些软件称之为“实际像素”或“1：1显示”），显示百分比为200%表示一个像素以2×2=4个像素进行显示，则影像将在原有基础上放大一倍显示，显示比例尺为原来的一半，这样一般会产生明显的马赛克效果。
3.1.2 从地面分辨率到输出比例尺
地面分辨率和影像输出比例尺是人们关心最多的两个影像指标，它们之间也存在着数量关系，但是这种关系要通过影像的实际分辨率来转换。
设：遥感影像的地面分辨率为D 米，影像的实际分辨率为N ，则该影像的输出比例尺分母为s ：
s=39.37×D ×N （N 的表示单位为像素/英寸）
s=100×D ×N （N 的表示单位为像素/厘米）
如果要将影像按一定的输出比例尺进行输出，则需要重新参数设置，而这里主要设置的内容就是实际分辨率N 。
保持D 不变的情况下（不进行影像像素的重新采样），变化N 值的大小，可以实现输出比例尺的改变。
而比例尺保持不变，在变化N 值的时候，必然使得D 进行改变，这样就需要进行影像像素的重新采样。
4 参考文献
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Application Of TEQC to Quality Analysis On GPS CORS Data Abstract：This paper discusses the quality of SZ_CORS GPS data with five month observation span on 7 stations with TEQC software，and gives out the system report according to IGS data quality status，therefore more information of the CORS system movement condition is understanded。
Keywords: TEQC，SZ_CORS，data quality analysis。