遙感地學分析總結(jié)

1、第一章遙感：指空對地的遙感，即從遠離地面的不同工作平臺上（如高塔、氣球、飛機、火箭、人造地球衛(wèi)星、宇宙飛船、航天飛機等）通過傳感器，對地球表面的電磁波（輻射）信息進行探測，并經(jīng)信息的傳輸、處理和判讀分析，對地球的資源與環(huán)境進行探測和監(jiān)測的綜合性技術(shù)。地學分析是以地學規(guī)律為基礎(chǔ)對信息進行的分析處理過程。地學分析方法主要有地理相關(guān)分析法、主導因素法、環(huán)境本底法、交叉分析法、信息復合等。遙感的目的：建立模型，從簡單到復雜地分析圖像，從少到多地利用圖像，從遙感數(shù)據(jù)中獲取需要的遙感信息。人們通過對遙感信息的處理、分析、復原和反演來揭示地表各種現(xiàn)象和過程的規(guī)律。遙感地學分析是建立在地學規(guī)律基礎(chǔ)上的遙感信息

2、處理和分析模型，其結(jié)合物理手段、數(shù)學方法和地學分析等綜合型應用技術(shù)和理論，通過對遙感信息的處理和分析，獲得能反映地球區(qū)域分異規(guī)律和地學發(fā)展過程的有效信息的理論方法。遙感信息源的綜合特征（1）多源性 多平臺 多波段 多視場（2）空間宏觀性 遙感影像覆蓋范圍大、視野廣，具有概括性（3）遙感信息的時間性 瞬時特征 時效性 重返周期與多時相（4）綜合性、復合性 多種地理要素的綜合反映 多分辨率遙感信息的綜合（5）波譜、輻射量化性 地物波譜反射、輻射的定量化記錄（6）遙感信息在地學分析中的模糊性和多解性地面信息是多維的、無限的（時間和空間的），而遙感信息是簡化的二維信息遙感信息的復雜性和不確定性主要表現(xiàn)

3、在：同物異譜、異物同譜；混合象元；時相變化；信息傳輸中的衰減和增益（輻射失真和幾何畸變）遙感數(shù)據(jù)介紹1）高分辨率遙感數(shù)據(jù) 2）中分辨率遙感數(shù)據(jù) 3）低分辨率遙感數(shù)據(jù)高分辨率（高清晰度）遙感衛(wèi)星像片空間分辨率一般為5m-10m 左右，衛(wèi)星一般在距地600km（千米）左右的太陽同步軌道上運行。應用范圍：精度相對較高的城市內(nèi)部的綠化、交通、污染、建筑密度、土地、地籍等的現(xiàn)狀調(diào)查、規(guī)劃、測繪地圖；大型工程選址、勘察、測圖和已有工程受損監(jiān)測等；還可應用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、災害等領(lǐng)域內(nèi)的詳細調(diào)查和監(jiān)測。中等分辨率（高清晰度）遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)空間分辨率一般為80m-10m 左右，衛(wèi)星一般在距地700km-900km的

4、近極地太陽同步軌道上運行。重復覆蓋同一地區(qū)的時間間隔為幾天至幾十天應用范圍：資源調(diào)查、環(huán)境和災害監(jiān)測、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利、地質(zhì)礦產(chǎn)和城建規(guī)劃等近50 個行業(yè)和領(lǐng)域。低分辨率遙感數(shù)據(jù)氣象衛(wèi)星是空間分辨率（清晰度）相對較低的衛(wèi)星采集系統(tǒng)，它們就是每天電視氣象預報時的“氣象衛(wèi)星云圖”，廣泛應用于宏觀觀測的對象，如：氣象預報和觀測海洋表面深度海浪、海冰等。 第二章傳感器是收集、探測、記錄地物電磁波輻射信息的工具。它的性能決定遙感的能力，即傳感器對電磁波段的響應能力、傳感器的空間分辨率及圖像的幾何特征、傳感器獲取地物信息量的大小和可靠程度。按工作方式分為：主動方式傳感器：側(cè)視雷達、激光雷達、微波輻射計。被

5、動方式傳感器：航空攝影機、多光譜掃描儀（MSS）、TM、ETM(1,2)、HRV、紅外掃描儀等。傳感器的組成收集器：收集來自地物目標鏡、天線。探測器：將收集的輻射能轉(zhuǎn)變成化學能或電能。處理器：將探測后的化學能或電能等信號進行處理。輸出：將獲取的數(shù)據(jù)輸出。傳感器的工作原理是收集、量測和記錄來自地面目標地物的電磁波信息的儀器，是遙感技術(shù)的核心部分。根據(jù)傳感器的工作方式分為：主動式和被動式兩種。主動式：人工輻射源向目標物發(fā)射輻射能量，然后接收目標物反射回來的能量，如雷達。被動式：接收地物反射的太陽輻射或地物本身的熱輻射能量，如攝影機、多光譜掃描儀（MSS、TM、ETM、HRV）。常用遙感系統(tǒng)衛(wèi)星遙感

6、系統(tǒng) 航空遙感系統(tǒng) 地面遙感數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)衛(wèi)星遙感系統(tǒng)陸地衛(wèi)星系列 氣象衛(wèi)星系列 海洋衛(wèi)星系列 地球觀測系統(tǒng)（EOS）計劃 環(huán)境遙感衛(wèi)星 陸地資源衛(wèi)星 以探測陸地資源為目的的衛(wèi)星叫陸地資源衛(wèi)星。目前，主要的陸地資源衛(wèi)星有：（1）美國陸地衛(wèi)星(Landsat)；（2）法國陸地觀測衛(wèi)星(SPOT)；（3）歐空局地球資源衛(wèi)星(ERS)；（4）俄羅斯鉆石衛(wèi)星(ALMAZ)；（5）日本地球資源衛(wèi)星(JERS)；（6）印度遙感衛(wèi)星(IRS)；（7）中-巴地球資源衛(wèi)星（CBERS）。陸地衛(wèi)星的運行特點：（1）近極地、近圓形的軌道；（2）軌道高度為700900 km；（3）運行周期為99103 min/圈；（4

7、）軌道與太陽同步?？臻g分辨率（Spatial resolution）（又可稱地面分辨率（Ground resolution） 前者是針對傳感器或圖像而言的，指圖像上能夠詳細區(qū)分的最小單元的尺寸或大小 后者是針對地面而言，指可以識別的最小地面距離或最小目標物的大??； 光譜分辨率傳感器所選用的波段數(shù)量的多少、各波段的波長位置、及波長間隔的大小，即波段數(shù)、波段中心波長，及帶寬光譜分辨率在遙感中的意義：開拓遙感應用領(lǐng)域 專題研究中波段選擇針對性 圖像處理中多波段的應用提高判識效果 輻射分辨率指傳感器對光譜信號強弱的敏感程度、區(qū)分能力。即探測器的靈敏度(遙感器感測元件在接收光譜信號時能分辨的最小輻射度差

8、，或指對兩個不同輻射源的輻射量的分辨能力)，一般用灰度的分級數(shù)來表示，即最暗最亮灰度值(亮度值)間分級的數(shù)目量化級數(shù)第三章遙感圖像地物特征 地物的反射光譜特性 地物的發(fā)射光譜特性 地物的透射光譜特性反射：當電磁輻射能到達兩種不同介質(zhì)的分界面時，入射能量的一部分或全部返回原介質(zhì)的現(xiàn)象。反射率地物的反射能量Pe占總?cè)肷淠芰縋o的百分比，稱為反射率反射類型鏡面反射（Specular reflection） 入射波與反射波在同一平面內(nèi)，入射角與反射角相等時，所形成的反射現(xiàn)象。 表面相對于入射波長是光滑，如可見光在鏡面、光滑金屬表面發(fā)生鏡面反射，微波波長較長，對于馬路也可發(fā)生鏡面反射。 漫反射：在粗糙面

9、，入射能量在所有方向均勻反射，以入射點為中心，在整個半球空間向四周各向同性的反射能量的現(xiàn)象。也稱朗伯反射。粗糙面也是相對于波長而言方向反射：反射并非各向同性，具有明顯的方向性，即由入射方向和觀測角方向兩個方向決定，也與物體的空間結(jié)構(gòu)有關(guān)。 發(fā)射率 地物發(fā)射電磁輻射的能力 ，以黑體輻射作為基準 黑體及黑體輻射特性：絕對黑體：如果物體對于任何波長的電磁輻射都全部吸收，然后吸收的能力全部發(fā)射，沒有反射和透射，則這個物體是絕對黑體（理想體）。 黑體也是朗伯體，輻射各向同性自然界中煤炭接近絕對黑體太陽常熟：不受大氣影響，在距太陽一個天文單位內(nèi)，垂直于太陽光輻射方向上，單位面積單位時間黑體所接收的太陽輻射

10、能量透射率即地物透射的能量與入射總能量的百分率，稱之為投射率目視解譯是用肉眼或借助于簡單的工具如放大鏡、立體鏡、投影觀察器等，直接由肉眼來識別圖像特性，從而提取有用信息，即人把物體與圖像聯(lián)系起來的過程 。遙感圖像解譯：從遙感圖像上獲取目標地物信息的過程。分為目視解譯和計算機解譯。目視解譯：指通過直接觀察或借助判讀儀器在遙感圖像上獲取特定目標地物信息的過程。需要豐富的專業(yè)知識，邏輯判斷、空間推理、綜合分析計算機解譯：以計算機硬軟件系統(tǒng)為支撐，利用模式識別與人工智能技術(shù)，根據(jù)遙感圖像中目標地物的光譜特征和空間結(jié)構(gòu)特征，結(jié)合專家的經(jīng)驗（知識庫），進行分析和推理，實現(xiàn)對遙感圖像的理解，完成信息提取的過

11、程。目標地物特征 色：在遙感影像上的顏色，包括色調(diào)、顏色和陰影等； 形：目標地物的形狀、大小、紋理、圖型； 位：目標地物的空間位置、相關(guān)布局等直接標志：能夠直接判讀和確定目標物屬性、性質(zhì)影像特征。是目標物自身特點在影象上的直接表現(xiàn)。間接標志：與地物屬性有內(nèi)在聯(lián)系，通過相關(guān)分析能確定其性質(zhì)和屬性的影像特征。目標地物識別特征 色調(diào)(Tone)：從白到黑的密度比例（灰度） 顏色(Color)：可見光對入射光選擇性吸收和反射 陰影(Shadow) 形狀(shape):目標地物的外部輪廓 紋理(Texture)：內(nèi)部色調(diào)有規(guī)律變化的影像結(jié)構(gòu) 大小(size)：目標地物形狀、面積、體積的度量 位置(Sit

12、e)：目標地物分布地點 圖型（pattern）：目標地物的規(guī)律排列而成的圖型結(jié)構(gòu) 相關(guān)布局(Association)：目標地物間的空間配置 形狀地物呈現(xiàn)的外部輪廓。需要根據(jù)影象比例尺和分辨率具體分析在遙感圖像目標 地物上色調(diào)全色遙感圖像中白黑深淺程度（灰度）。色調(diào)是區(qū)分目標地物的基本標志。顏色彩色遙感圖像：真彩色、假彩色陰影分本影和落影。增強地物的立體感；同時也造成同物異譜現(xiàn)象。圖型即影紋圖案。目標地物規(guī)律的排列而成的圖形結(jié)構(gòu)。紋理遙感圖像中目標地物內(nèi)部色調(diào)有規(guī)則變化形成的影像結(jié)構(gòu)。即地物影像上的色調(diào)變化的空間布局和頻率的變化。布局物體間的空間配置。物體間一定的位置關(guān)系和排列方式，形成了很多天

13、然和人工目標特點。 位置 地物分布的地點。包括地理位置和相對位置。間接判讀標志：能間接反映和表現(xiàn)地物信息的遙感圖像的各種特征，可推斷與某地物屬性相關(guān)的其他現(xiàn)象?？梢姽夂诎紫衿秃诎准t外像片解譯：形狀和色調(diào)為主要標志彩色像片與彩紅外像片解譯：色彩為主要標志遙感資料的選擇 資料類型選擇 波段選擇 時間選擇 比例尺選擇 遙感圖像的處理 影像放大 影像數(shù)字化 圖像處理 解譯步驟準備工作 包括資料收集、分析、整理和處理 初步解譯、建立解譯標志 包括路線路勘，制訂解譯對象的專業(yè)分類系統(tǒng)和建立解譯標志 室內(nèi)解譯野外驗證 包括解譯結(jié)果校核檢查，樣品采集和調(diào)繪補測 成果整理 包括編繪成圖，資料整理和文字總結(jié) 光

14、學圖像：早期的遙感技術(shù)通過攝影成像方法得到的像片，其灰度級及顏色連續(xù)變化。 光學圖像可以看成是由無數(shù)個很小的單元點（像元）組成，每個像元的明暗程度記錄了成像瞬間對應的物體的反射光強度（灰度），其實質(zhì)就是探測范圍內(nèi)電磁輻能量分布圖。 數(shù)字圖像：指由被稱作像素的小塊區(qū)域組成的二維矩陣，能在計算機里存儲、運算、顯示和輸出的圖像。每個小塊區(qū)域稱為像素（pixel）。 每個像素包括兩個屬性：位置和亮度（或色彩）數(shù)字化：將一幅連續(xù)光學圖像，作等間距的抽樣和量化，轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像的過程。通常是以像元的亮度值表示。 數(shù)字量和模擬量的本質(zhì)區(qū)別：連續(xù)變量，離散變量。 采樣（sampling）：圖像空間位置的數(shù)字化：

15、圖像的空間取樣，空間域連續(xù)變量離散化處理。每一個采樣點稱為像元（或像素），像元的實地面積大小就是影像的地面分辨率。 量化（quantization）：亮度值的離散化處理叫即指從圖像灰度的連續(xù)變化中進行離散的采樣，目前經(jīng)常使用的灰度量度有64、128、256級。數(shù)字圖像的特點便于計算機處理與分析：計算機是以二進制方式處理各種數(shù)據(jù)的。采用數(shù)字形式表示遙感影像，便于計算機處理。因此，與光學影像處理方式相比，遙感數(shù)字影像是一種適于計算機處理的影像表示方法。影像信息損失低：由于遙感數(shù)字影像是用二進制表示的，因此在獲取、傳輸和分發(fā)過程中，不會因長期存儲而損失信息，也不會因多次傳輸和復制而產(chǎn)生影像失真。而模

16、擬方法表現(xiàn)的遙感影像會因多次復制而使影像質(zhì)量下降。抽象性強：盡管不同類別的遙感數(shù)字影像，有不同的視覺效果，對應不同的物理背景，但由于它們都采用數(shù)字形式表示，便于建立分析模型，進行計算機解譯和運用遙感影像專家系統(tǒng)?；叶戎狈綀D：橫軸表示灰度級，縱軸（Pi=mi/M)表示灰度級為gi的像元個數(shù)占總像元數(shù)的百分比，所形成的統(tǒng)計直方圖。 直方圖的作用：直觀地了解圖像的亮度值分布范圍、峰值的位置、均值以及亮度值分布的離散程度。直方圖的曲線可以反映圖像的質(zhì)量差異。反差：最大灰度值和最小灰度值之差。直方圖范圍窄，說明反差很??；直方圖延伸很寬，表明反差 正態(tài)分布：反差適中，亮度分布均勻，層次豐富，圖像質(zhì)量高。偏

17、態(tài)分布：圖像偏亮或偏暗，層次少，質(zhì)量較差。彩色合成為了充分利用色彩在遙感圖像判讀和信息提取中的優(yōu)勢，常常利用彩色合成的方法對多光譜圖像進行處理，以得到彩色圖像。 彩色圖像可以分為真彩色圖像和假彩色圖像。真彩色圖像：真彩色圖像上影像的顏色與地物顏色基本一致。假彩色圖像：假彩色圖像是指圖像上影像的色調(diào)與實際地物色調(diào)不一致的圖像。輻射校正由于遙感檢測系統(tǒng)、大氣散射和吸收等原因引起的圖像模糊失真、分辯率和對比度下降等輻射失真；幾何校正是由于搭載傳感器的遙感平臺飛行資態(tài)變化、地球自傳、地球曲率等原因引起的圖像幾何畸變。輻射畸變原因 傳感器響應特性：系統(tǒng)工作誤差。遙感器靈敏度特征引起的光電變換系統(tǒng)形成的；

18、鏡其攝影面存在邊緣比中心部分發(fā)暗（邊緣減光）。 大氣的吸收、散射及其它隨機因素影響，導致圖像模糊失真，造成圖像分辨率和對比度相對下降。 光照條件、地形：太陽高度、大氣透過率、太陽直射光源照度、瞬時入射角等，地面坡度等都會影響輻射亮度值。輻射校正：通過糾正輻射亮度，使圖像中像元之間亮度變化真正反映不同像元地物反射率之間的變化關(guān)系。 幾何畸變：遙感圖像在幾何位置上產(chǎn)生如行列不均勻、像元大小與地面大小對應不準確，地物形狀不規(guī)則變化，如平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、偏扭、彎曲等。遙感圖像的幾何變形有兩層含義 一是指衛(wèi)星在運行過程中，由于姿態(tài)、地球曲率、地形起伏、地球旋轉(zhuǎn)、大氣折射、以及傳感器自身性能所引起的幾何位

19、置偏差。二是指圖像上像元的坐標與地圖坐標系統(tǒng)中相應坐標之間的差異。遙感影像變形的原因遙感平臺位置和運動狀態(tài)變化 地形起伏影響 地球表面曲率影響 大氣折射影響 地球自轉(zhuǎn)的影響 幾何校正分類：幾何粗校正：地面接收站在提供給用戶資料前，已按常規(guī)處理方案與圖像同時接收到的有關(guān)運行姿態(tài)、傳感器性能指標、大氣狀態(tài)、太陽高度角對該幅圖像幾何畸變進行了校正。 幾何精校正：利用地面控制點進行的幾何校正稱為幾何精校正。也稱圖像糾正，其目的是改正原始影像的幾何變形，產(chǎn)生一幅符合某種地圖投影或圖形表達要求的新圖像。坐標變換的兩種方案首先要確定原始圖像和糾正后圖像之間的坐標變換關(guān)系（1）直接法：從原始圖像陣列出發(fā)，依次

20、對其中每一個像元分別計算其在輸出（糾正后）圖像的坐標（2）間接法：從空白圖像陣列出發(fā)，依次計算每個像元P（X，Y）在原始圖像中的位置P（x,y），然后把該點的灰度值計算后返送給P(X,Y)。三種插值方法：最近鄰法 雙線性內(nèi)插法 三次卷積法最近鄰法（Nearest Neighbor）用距離投影點(采樣點)最近像元灰度值代替輸出像元灰度值。 優(yōu)點：簡單計算量小，幾何位置精度為±0.5像元，最大是保持像素值不變，效果尚佳。 缺點：有明顯鋸齒狀，即灰度不連續(xù)，會影響制圖效果。當相鄰像素的灰度值差異較大時，可能會產(chǎn)生較大的誤差。雙線性內(nèi)插法（Bilinear）雙線性插值法是對最近鄰法的一種改進

21、，即用線性內(nèi)插方法，根據(jù)點的四個相鄰點的灰度值，分別在x、y方向上進行兩次插值、一次插值，計算出值。最后形成的插值函數(shù)為一雙曲拋物面方程。三次卷積法取與投影點鄰近的16個象元灰度值（4*4） ，計算輸出象元的灰度值。優(yōu)點：效果最好，精度最高，采樣中的誤差為雙線性內(nèi)插法的1/3，產(chǎn)生的圖像比較平滑， 缺點：計算量最大，較費時。(對控制點選取的均勻性要求更高，否則效果不好) 地面控制點（GCP，Ground Control Point）: 一些地圖坐標或其它輸出坐標為已知的特定像元。數(shù)字圖像增強 對比度變換 空間濾波變 彩色變換 圖像運算 多光譜變換常用的增強處理方法有對比度變換、空間濾波、彩色變

22、換、圖像運算和多光譜變換。圖像增強和圖像校正的區(qū)別：圖像校正目的是消除伴隨數(shù)據(jù)獲取過程中的誤差及變形，使傳感器記錄的數(shù)據(jù)更接近于真實值。而圖像增強則是為了突出相關(guān)的專題信息，提高圖像的視覺效果，使分析者能更容易地識別圖像內(nèi)容，從圖像中提取更有用的定量化信息。對比度變換是一種通過改變圖像像元的亮度值來改變圖像像元對比度，從而改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法。將圖像中過于集中的像元分布區(qū)域（亮度值分布范圍）拉開擴展，增加圖像反差。因為亮度值是輻射強度的反映，所以又叫輻射增強。方法： 對比度線性變換 對比度非線性變換線性變換在改善圖像對比度時，如果采用線性或分段線性的函數(shù)關(guān)系，那么這種變換就是性變換。非線

23、性變換：變換函數(shù)為非線性函數(shù)。常用的非線性拉伸函數(shù)有指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、高斯函數(shù)、平方根等。指數(shù)函數(shù) 指數(shù)函數(shù)曲線對于圖像中的亮的部分，指數(shù)變換擴大了灰度間隔，突出了細節(jié)；對于暗的部分，縮小了灰度間隔，弱化了細節(jié)。對數(shù)函數(shù) 對數(shù)函數(shù)與指數(shù)變換相反，對數(shù)變換主要用于拉伸圖像中暗的部分，而壓縮亮的部分?？臻g濾波：又稱鄰域處理，重點突出圖像上的某些特征為目的，是在被處理像元周圍像元的參與下進行運算并且增強圖像的處理方法。 空間濾波：中心像元與周圍相鄰像元間的運算，用于去噪聲、圖像平滑、銳化和相關(guān)運算。均值平滑：將每個像元在以其為中心的區(qū)域內(nèi)，取平均值來代替該像元值，以達到去掉尖銳“噪聲”和平滑圖像的

24、目的。中值濾波：將每個像元在以其為中心的鄰域內(nèi)，取中間亮度值來代替該像元值，以達到去掉尖銳“噪聲”和平滑圖像的目的。缺點：是在降低噪聲的同時使圖像產(chǎn)生模糊，特別在邊緣和細節(jié)處。而且鄰域越大，在去噪能力增強的同時模糊程度越嚴重。銳化:突出圖像的邊緣、線性目標或某些亮度變化率大的部分,銳化后不具有原圖像信息，而提取了邊緣信息。羅伯特梯度：找到了梯度較大（像元間亮度變化較大）的位置，用不同的梯度計算值代替邊緣處像元的值，實現(xiàn)突出邊緣，銳化圖像的效果。索伯爾梯度：拉普拉斯算法： 定向檢測：當有目的地檢測某一方向的邊、線或紋理特征時，可選擇特定的模板卷積運算作定向檢測。彩色變換：把數(shù)字圖像組合轉(zhuǎn)換成彩色

25、圖像，或者把各種增強或分類圖像組合疊加，以彩色圖像顯示出來 單波段彩色變換 多波段彩色變換 HLS變換單波段彩色變換（密度分割）單波段黑白遙感圖像可按亮度分層，對每層賦予不同的色彩，使之成為一幅彩色圖像。這種方法又叫密度分割。多波段彩色變換利用計算機將同一地區(qū)不同波段的圖像存放在不同通道的存儲器中，并依照彩色合成原理，分別對各通道的圖像進行單基色變換，在彩色屏幕上進行疊置，從而構(gòu)成彩色合成圖像。 合成方案： 真彩色圖像 假彩色圖像HLS變換 HLS:色調(diào)、明度、飽和度 圖像運算兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準后，通過一系列運算，可以實現(xiàn)圖像增強，達到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。多

26、光譜變換針對多光譜影像存在的一定程度上的相關(guān)性以及數(shù)據(jù)冗余現(xiàn)象，通過函數(shù)變換，達到保留主要信息，降低數(shù)據(jù)量,增強或提取有用信息目的的方法。K-L變換離散變換的簡稱，又稱主成分變換。是一種除去波段之間的多余信息，將多波段的圖像信息壓縮到比原波段更有效的少數(shù)幾個轉(zhuǎn)換波段的方法。即利用波段之間的相互關(guān)系，在盡可能不丟失信息的同時，用幾個綜合性波段代表多波段的原圖像，使處理的數(shù)據(jù)量減少K-T變換又形象地稱為“纓帽變換”，也是一種線性組合變換。主要用于農(nóng)作物生長過程而區(qū)別于其他植被覆蓋。 目前對這個變換的研究主要集中在MSS與TM兩種遙感數(shù)據(jù)的應用分析方面。它使坐標空間發(fā)生旋轉(zhuǎn)，但旋轉(zhuǎn)后的坐標軸不是指向

27、主成分的方向，而是指向另外的方向，這些方向與地面景物有密切的關(guān)系，特別是與植物生長過程和土壤有關(guān)。這種變換既可以實現(xiàn)信息壓縮，又可以幫助解譯分析農(nóng)業(yè)特征。 輻射校正消除圖像數(shù)據(jù)中依附在輻射亮度里的各種失真的過程稱為輻射校正。完整的輻射校正包括遙感器校正、大氣校正，以及太陽高度和地形校正。 造成幾何位置的畸變有原因 ：遙感器本身引起的畸變 外部因素引起的畸變 處理過程中引起的畸變遙感器本身引起的畸變遙感器本身引起的幾何畸變與遙感器的結(jié)構(gòu)、特性和工作方式不同而異。這些因素主要包括：1） 透鏡的輻射方向畸變像差； 2） 透鏡的切線方向畸變像差； 3） 透鏡的焦距誤差； 4）

28、60;透鏡的光軸與投影面不正交；5） 圖像的投影面非平面；6） 探測元件排列不整齊； 7） 采樣速率的變化； 8） 采樣時刻的偏差; 9) 掃描鏡的掃描速度變化 。外部因素引起的畸變影響圖像變形的外部因素包括： 1）  地球的曲率 2）  大氣密度差引起的折光 3）  地形起伏 4）  地球自傳 5） 遙感器軌道位置和姿態(tài)等處理過程中引起的畸變遙感圖像再處理過程中產(chǎn)生的誤差，主要是由于處理設(shè)備產(chǎn)生的噪聲引起的。遙感圖像的幾何糾正方法遙感圖象的幾何粗處理和精處理 遙感圖像的幾何糾正按照處理方式分為光學糾正和數(shù)字糾正

29、光學糾正主要用于早期的遙感圖像的處理中，現(xiàn)在的應用已經(jīng)不多。除了對框幅式的航空照片（中心投影）可以進行比較嚴密的糾正以外，對于大多數(shù)動態(tài)獲得的遙感影像只能進行近似的糾正數(shù)字圖象幾何糾正：通過計算機對離散結(jié)構(gòu)的數(shù)字圖像中的每一個像元逐個進行糾正處理的方法。幾何精校正是指利用地面控制點使遙感圖像的幾何位置符合某種地理系統(tǒng)，與地圖配準，并調(diào)整亮度值。也就是在遙感圖像的像元與地面實際位置之間建立數(shù)學關(guān)系，將畸變圖像空間中的全部像元轉(zhuǎn)換到校正圖像空間去。 內(nèi)容一般包括兩個方面：一個是圖像像元空間位置的變換，另一個是像元灰度值的重采樣。 幾何精校正具體步驟 ：選取地面控制點（GCP）選擇空間變換函數(shù)重采樣

30、和內(nèi)插最鄰近內(nèi)插法 雙線性內(nèi)插 三次卷積內(nèi)插 .遙感數(shù)字圖像變 圖像變換指的是將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到變換域例如頻率域的過程。進行圖像變換的目的就是為了使圖像的處理過程簡化。作用：通過圖像變換簡單而有效的實現(xiàn)增強處理通過圖像變換可以對圖像進行特征抽取快速傅立葉變換 目的 進行數(shù)據(jù)壓縮、圖像的增強、特征提取 方法 信號處理中的頻率域分析方法步驟 選擇適當?shù)淖儞Q函數(shù) 進行傅里葉變換 分析變換的結(jié)果 進行傅里葉逆變換KL變換 目的 減少圖像波段之間的相關(guān)性，去除多余的信息，減少圖像的數(shù)據(jù)量方法 統(tǒng)計學中的正交變換方法步驟 進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計 進行主成分分析 進行旋轉(zhuǎn)變換和逆變換KT變換 目的 分離和消除干擾信

31、息 突出研究的專題信息方法 幾何中的坐標旋轉(zhuǎn)方法步驟 作兩個波段的散點圖 分析灰度值的變換特點反差增強 圖像反差增強又稱對比度增強 灰度拉伸根據(jù)原圖像的直方圖確定需要做拉伸變換的灰度值區(qū)間，然后把這一（或一些）灰度值區(qū)間按某種直線或曲線方程關(guān)系拉伸或壓縮而成為變換后的灰度值區(qū)間 直方圖線性拉伸 直方圖分段線性拉伸 非線性拉伸變換 遙感數(shù)字圖像處理直方圖均衡化 變換后的直方圖接近均勻分布。即圖象中每一灰度級的像元數(shù)目大致相同。使得面積最大的地物細節(jié)得以增強，而面積小的地物與其灰度接近的地物進行合并，形成綜合地物。減少灰度等級換取對比度的增大。 直方圖匹配 將原始圖象轉(zhuǎn)換為給定直方圖的圖象各種拉伸

32、以后雖然對于感興趣的地物提高了分辨能力，但同時也造成了信息損失。空間域圖像增強空間域圖像增強處理是應用某種數(shù)學模式直接改變圖像像元灰度值的變換。這種變換與像元的坐標無關(guān)，只改變像元點的灰度深淺程度。即改變了圖像的對比度，這樣圖像中的某些信息被突出（可能也有些信息被壓抑了）達到了圖像增強的目的 。可分為單點處理和鄰域處理 邊緣增強 突出目標的輪廓或邊緣信息，主要是通過微分法實現(xiàn)的 梯度法和拉普拉斯算子法 平滑濾波 低頻增強的空間域濾波技術(shù)。它可以濾掉由于孤立的單點噪聲而引起的灰度偏差 中值濾波 定向濾波 頻率域圖像增強高通濾波（銳化）低通濾波（平滑）帶通濾波（突出地物）同態(tài)濾波（改善圖像質(zhì)量）代

33、數(shù)運算增強 差值運算 利用不同地物之間光譜的特征有利于突出目標與背景反差小的信息紅外波段-紅波段，突出植被比值運算 ,兩個波段的比值目的 減輕地形的干擾 擴展地物，特別是植被間的光譜差異 抑制大氣的影響 減少了數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性彩色圖像增強假彩色密度分割將灰度按照指定的間隔分割為不同的級，對新的密度分級分別賦予不同的顏色彩色增強在一個輸入像元的灰度級上分別進行三個獨立的色變換在顯示屏幕上產(chǎn)生一個彩色合成圖像。從而達到明顯的分辨和識別效果 假彩色合成目的 綜合不同波段的特征，突出研究對象的差異原則 信息量最大 相關(guān)性最小 差異最大方法 信息量分析 相關(guān)分析 方差分析 其他遙感數(shù)據(jù)融合實質(zhì)在統(tǒng)一地理

34、坐標系中將對同一目標檢測的多幅遙感圖像數(shù)據(jù)采用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表示該目標的圖像信息 原理及過程 預處理,主要包括遙感影像的大氣校正、輻射校正及空間配準 數(shù)據(jù)融合 根據(jù)融合目的和融合層次智能地選擇合適的融合算法，將空間配準的遙感影像數(shù)據(jù)（或提取的圖像特征或模式識別的屬性說明）進行有機合成，得到目標的更準確表示或估計 數(shù)據(jù)融合分類 像元級融合 像元級融合是一種最低水平的融合 特征級融合 特征級融合是一種中等水平的融合 決策級融合 決策級融合是最高水平的融合 數(shù)據(jù)融合方法IHS變換、代數(shù)法 、Brovey變換、圖像回歸法、主成分變換（PCT）、小波變換等 遙感數(shù)字圖像分析圖像理解

35、從圖像中提取有用信息的過程包括 圖像分類 圖像分割 特征分析輸出 內(nèi)容明確的數(shù)據(jù)或圖形圖像特點 以具體的知識和目的為基礎(chǔ)，結(jié)果更接近于解釋的成果和實際的應用 遙感圖像分類技術(shù)原理 同類地物在相同的條件下（光照、地形等）應該具有相同或相似的光譜信息和空間信息特征。不同類的地物之間具有差異同類地物的像元在數(shù)目較大時，其特征量的分布類型接近正態(tài)分布方法 利用像素的灰度值之間的關(guān)系，綜合考慮矢量數(shù)據(jù)，考慮屬性數(shù)據(jù)。對像素的進行分類以隨機變量的統(tǒng)計分析為基礎(chǔ)特點 多變量的圖像分類 分類在一定的比例尺上進行原則 多變量綜合考慮 在特征空間的位置可以用均值表示，離散程度可以用方差表示分類的實質(zhì)是將特征空間分

36、為若干子區(qū)域，每個子區(qū)域為一類指標（特征） 波段 其他屬性 地形特征 調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計量 均值 方差 距離度量 離差平方和非監(jiān)督分類 特征空間識別法 系統(tǒng)聚類法 分裂法(isomix) 動態(tài)聚類法影響結(jié)果的主要因素 選擇的距離 聚類方式特點 需要較少的人工參與 結(jié)果不依賴于統(tǒng)計參數(shù) 對于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)可以得到較好的結(jié)果 不適合同譜異物的數(shù)據(jù) 結(jié)果的穩(wěn)定性較低 結(jié)果可以作為監(jiān)督分類的參考數(shù)字圖像分類新技術(shù) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法 模糊分類法 亞像元分類法(subpixel classification) 其他分類法 遙感圖像信息定量反演方法輻射傳輸模型（RT模型)幾何光學模型（GO模型)幾何光學輻射傳

37、翰混合模型(GORT混合模型)計算機模擬模型第四章-植被遙感植被是生長于地球表層的各種植物類型的總稱，在地球系統(tǒng)中扮演著重要的角色，它是地球表層內(nèi)重要的再生資源。植被遙感研究的主要內(nèi)容（1）通過遙感影像從土壤背景中區(qū)分出植被覆蓋區(qū)域，并對植被類型進行劃分，區(qū)分是森林還是草場或者農(nóng)田，進而可以問是什么類型的森林，什么類型的草場，什么樣的農(nóng)作物，如此等等。（2）能否從遙感數(shù)據(jù)中反演出植被的各種重要參數(shù)，例如葉面積指數(shù)（LAI）、葉子寬度、平均葉傾角、植被層平均高度、樹冠形狀等等，這一類問題屬于更深層次的遙感數(shù)據(jù)定量分析方法與反演技術(shù)。（3）能否準確的估算出與植被光合作用有關(guān)的若干物理量，例如植被表

38、面水分蒸騰量、光合作用強度（干物資生產(chǎn)率）、葉表面溫度等。植被遙感不僅依賴于對單張植物葉片的光譜特性，還需進一步認識植被冠層的光譜特性。單張葉片光譜特性及影響因素1、植物葉片結(jié)構(gòu) 葉片是綠色植物的主要受光面積，也是遙感傳感器所接收到的植被信號的主要貢獻者。分為異面葉和等面葉兩種。異面葉的葉肉組織有較大分化，形成柵欄組織和海綿組織，故葉片上下面的受光情況不同，上呈深綠色，下呈淡綠色。等面葉的組織分化不明顯。葉片一般具有三部分：表皮、葉肉和葉脈植被冠層光譜特性及影響因素1、綠色植被冠層的反射植被冠層由葉、花、莖、果實等共同構(gòu)成。冠層光譜不僅受葉片影響，還是莖、花、穗以及下墊面工作作用的結(jié)果。1、綠

39、色植被冠層的反射傳感器接收到的植被冠層輻射是1）從植被組分上直接反射的光（冠層一次散射）；2）被植被組分和地表多次散射最終逸出到達傳感器的光（多次散射）；3）從地面一次反射直接到達傳感器的光（地表一次散射）2、植被冠層影響因素-植被結(jié)構(gòu)植被結(jié)構(gòu)指植物體表面的空間分布結(jié)構(gòu)。植被結(jié)構(gòu)是隨著植被種類、生長階段、分布方式的不同而變化，詳細描述很復雜。根據(jù)遙感研究需要，采用簡化的結(jié)構(gòu)特征，分為：水平均勻植被（連續(xù)植被）和離散植被兩種。p 草地、幼林、生長茂盛農(nóng)作物等為連續(xù)植被p 疏林地、果園、灌叢等為離散植被從植被遙感-植物與光的相互作用出發(fā)，植被結(jié)構(gòu)主要指葉子形狀（用葉傾角分布LAD表示），大小（葉面

40、積指數(shù)LAI表示），植被冠層形狀、大小及幾何與外觀結(jié)構(gòu)，同時也包括植被的成層現(xiàn)象（與多次散射有關(guān)）、覆蓋度（涉及間隙率、陰影）等。冠層高度：土壤表層至冠層最頂部的高度。冠層接收到的輻射能量往往在冠層頂部最大，隨冠層深度的增加而逐漸減弱，故輻射傳輸是冠層高度的函數(shù)。葉面積指數(shù)LAI：單位土地面積上的柱體內(nèi)全部植物葉子面積（僅葉片向上半面）之和。葉面積體密度FAVD：某一高度上的單位體積內(nèi)的葉面積的總和。其測量單位為每立方米群從容積中的平方米葉面積，即m-1.間隙率：在一個固定的入射角條件下，一束光透過植被冠層而沒有被攔截的概率。植被覆蓋度：植被冠層的垂直投影面積與土壤總面積之比，即植土比。 葉傾

41、角：葉子向上半面某一點上的法線方向與Z軸（垂直于水平面指向天空）的交角，稱為葉子在該點的傾角。一個冠層內(nèi)葉傾角的分布模式可以從0 ° （水平葉）到90 ° （垂直葉），一般用間隔為10°作出的葉傾角分布頻率圖來表示。用分布函數(shù)LAD來描述不同的傾角類型，如均勻型、球面型、傾斜型葉方位角：法線在水平面上的投影與正北方向的交角稱為葉子在該點的方位角。植被“紅邊”位移現(xiàn)象 “紅邊”定義為反射光譜的一階微分最大值所對應的光譜位置，對應紅光區(qū)外葉綠素吸收減少部位到近紅外高反射肩之間，健康植物的光譜響應陡然增加的（量度增加約10倍）的這一窄條區(qū)。通常位于0.680.75

42、81;m之 間。當綠色植物葉綠素含量高，生長旺盛時，“紅邊”會向波長增加的方向偏移，稱“紅移”。當植物由于受金屬元素“毒害”、感染病蟲害、污染受害或者缺水缺肥等原因而“失綠”時，則“紅邊”會向波長短的方向移動，稱“藍移”。 植被分類根據(jù)植被光譜、季相、生態(tài)環(huán)境、冠層形態(tài)進行植被類型識別。利用植物光譜特征區(qū)分植被類型 闊葉林與針葉林 草與闊葉林利用物候期差異區(qū)分植被類型落葉林與常綠林前提是需要獲取典型植被類型的物候季影像利用生態(tài)環(huán)境條件區(qū)分植被類型 我國森林氣候帶自北向南為：寒溫帶針葉林-溫帶針闊混交林-暖溫帶落葉林和針葉林-亞熱帶常綠闊和針椰林-熱帶季雨林和雨林。利用冠層形態(tài)特征區(qū)分植被類型草

43、本植物表現(xiàn)為大片均勻的色調(diào)，因其低矮無陰影；灌木呈不均勻細顆粒結(jié)構(gòu)，灌木一般不高，陰影不明顯；植被指數(shù)在環(huán)境、生態(tài)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域有了廣泛的應用。環(huán)境領(lǐng)域，通過植被指數(shù)來反演土地利用和土地覆蓋變化，逐漸成為實現(xiàn)對全球環(huán)境變化的研究重要手段；生態(tài)領(lǐng)域，隨著斑塊水平的生態(tài)系統(tǒng)研究成果拓展到 區(qū)域乃至全球的空間尺度上，植被指數(shù)成了空間尺度拓展的連接點；農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，植被指數(shù)廣泛應用在農(nóng)作物分布及長勢監(jiān)測、產(chǎn)量估算、農(nóng)田災害監(jiān)測及預警、區(qū) 域環(huán)境評價以及各種生物參數(shù)的提取。總之，隨著人們對于全球變化研究的深入，以遙感信息推算區(qū)域尺度乃至全球尺度的植被指數(shù)日益成為令人關(guān)注的問題。植被指數(shù)模型-類型n 比值植被指

44、數(shù)：兩個或以上波段反射率或DN值的比值。n 差值植被指數(shù)：兩個波段反射率或DN值的差值；n 角度植被指數(shù)：通過計算波段之間的夾角參數(shù)；植被指數(shù)模型-目標反映植被的生長狀況，同樣的植被具有相似或相同的植被指數(shù)；同一區(qū)域不同生長階段植被的變化；減弱大氣對遙感信號的影響，即大氣輻射糾正問題；削弱土壤背景的影響；減小不同傳感器之間的差別；增強不同時間之間的穩(wěn)定性；植被指數(shù)簡單應用-RVI森林蟲害監(jiān)測森林病蟲害嚴重威脅著林木生存，使材質(zhì)降低并影響其更新，被譽為“不冒煙的森林火災”，因為森林病蟲害造成的經(jīng)濟損失和林木損失都達到甚至超過了森林火災，而它對生態(tài)環(huán)境所帶來的負效應就更嚴重了。必須及時準確掌握病蟲

45、害發(fā)生發(fā)展。當樹木遭受病蟲害侵襲時，首先是近紅外波段的反射率明顯降低，近紅外陡坡效應明顯削弱甚至消失；接著綠光區(qū)的小反射峰值位置逐漸向紅光區(qū)漂移，葉色由綠變黃、變褐，以致枯死。健康樹木與受害樹木光譜特性的差異成為遙感監(jiān)測病蟲害的依據(jù)。選擇NDVI、RVI、PVI和GVI進行植被病蟲害遙感監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)：NDVI對高覆蓋植被檢測的靈敏度下降；RVI在高覆蓋度下對植被十分敏感，與生物量相關(guān)性很好；PVI和GVI雖可減少土壤植被背景值對植物光譜的影響，但在多層森林群落結(jié)構(gòu)及丘陵、山地地區(qū)，就不能準確反映植被情況。相對言，RVI監(jiān)測森林病蟲害較為有效。植被指數(shù)與葉面積指數(shù)關(guān)系葉面積指數(shù)LAI是指每單位土壤

46、表面積的葉面面積比例。它對植物光合作用和能量傳輸是十分有意義的。綠色植物的葉子是它進行光合作用的基本器官，葉片的葉綠素在光照條件下發(fā)生光合作用，產(chǎn)生植物干物質(zhì)積累，并使葉面積增大。葉面積越大則光合作用越強，而光 合作用越強，又使植物群體的葉面積越大，植物干物質(zhì)積累越多，生物量越大。同時，植物群體的葉面積越大，植物群體的反射輻射增強。 實驗證明：當作物群體LAI大于3時，其反射率可達太陽總輻射的20%；當正常稻田LAI為4時的能量透過率為太陽總輻射的23%或低于20%；對草本植物而言，葉片傾角較大，光很容易透過冠層直達底部直至土壤。當LAI高達7.5時，有5%的入射光可到達土壤表面植被覆蓋度指植

47、被冠層的垂直投影面積與土壤總面積之比。即植/土比。生物量指的是植物組織的重量。它是由植物光合作用的干物質(zhì)積累所致。農(nóng)作物的遙感估產(chǎn)農(nóng)作物估產(chǎn)則是指根據(jù)生物學原理, 在收集分析各種農(nóng)作物不同生育期不同光譜特征的基礎(chǔ)上, 通過平臺上的傳感器記錄的地表信息, 辨別作物類型, 監(jiān)測作物長勢, 并在作物收獲前, 預測作物的產(chǎn)量的一系列方法。包括三方面內(nèi)容：農(nóng)作物識別、種植面積估算、長勢與旱情監(jiān)測和估產(chǎn)模式建立 （一）可以根據(jù)作物的色調(diào)、圖形結(jié)構(gòu)等差異最大的物候期（時相）的遙感影像和特定的地理位置等的特征，將其與其他植被區(qū)分（解譯）開來。如冬小麥時相選?。翰シN后-越冬前（10月底-12月）和返青后-拔節(jié)前

48、（每年3-4月）這兩時段，冬小麥處于綠色期，其它綠色植被進入枯黃期。（2）利用高時相分辨率的衛(wèi)星影像對作物生長的全過程進行動態(tài)的長勢監(jiān)測。冬小麥言，長勢和旱情是影響冬小麥產(chǎn)量非常重要的兩個指標。長勢監(jiān)測：用NOAA數(shù)據(jù)計算每半月的NDVI，推測冬小麥的長勢和空間分布。旱情監(jiān)測:采用氣象站土壤水分資料，結(jié)合NDVI數(shù)據(jù)，通過旱情模型計算每旬的旱情。（3）建立農(nóng)作物單產(chǎn)估產(chǎn)模式。 利用國內(nèi)外大量預測單產(chǎn)模型，如氣象統(tǒng)計模型、遙感模型等，結(jié)合使用多種模型，綜合專家知識、作物長勢及旱情監(jiān)測結(jié)果，調(diào)整數(shù)量模型預測值，準確估測各級估產(chǎn)區(qū)域的作物單產(chǎn)。y=a+bNDVI，其中y為單產(chǎn)?，F(xiàn)有遙感估產(chǎn)問題數(shù)據(jù)源

49、的選取和精度控制方面：為降低成本，大面積估產(chǎn)用NOAA數(shù)據(jù)，其低空間分辨率導致作物面積分布信息不準確；提高空間分辨率的SPOT和QuickBird影像數(shù)據(jù)，因時間分辨率降低，不能進行連續(xù)的作物長勢監(jiān)測，降低估產(chǎn)精度。遙感估產(chǎn)模型小區(qū)實驗可行，但不能滿足大面積估產(chǎn)需求：依據(jù)植被指數(shù)與農(nóng)學參數(shù)建立的遙感估產(chǎn)回歸模型，普適性較差，未來應考慮模型的機理性與普適性，增強模型在區(qū)域間或年份間的通用性。未來估產(chǎn)的研究趨勢提高數(shù)據(jù)源的空間分辨率。 利用數(shù)據(jù)反演綜合氣候環(huán)境因子 極端氣候條件下的產(chǎn)量評估 構(gòu)建新植被指數(shù)提高估產(chǎn)精度植物光合作用植物光合作用是植物葉片的葉綠素吸收光能和轉(zhuǎn)化光能的過程。植物光合作用所

50、能利用的僅僅是太陽光的可見光部分（0.40.7um），這個波長范圍的太陽輻射也稱為光合有效輻射（Photosynthetically Active Radiation，簡稱PAR），這部分大約占太陽輻射的47%50%左右植物葉片能吸收的光合有效輻射（APAR）的大小及變化取決于太陽輻射的強度和植物葉片的光合面積。光合面積與LAI、LAD、葉間排列方式、太陽高度角等參數(shù)有關(guān)。植物光合作用的效率還與水、熱、氣、肥等環(huán)境因素直接相關(guān)。土壤遙感土壤是覆蓋地球表面的具有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的資源，能夠為植物生長提供營養(yǎng)成分、水和自然支撐，是巖石圈、水圈、大氣圈和生物圈相互作用的產(chǎn)物。土 壤遙感是應用遙感手段研究土

51、壤科學的技術(shù)。根據(jù)電磁波輻射原理，通過各種傳感器遠距離接收土壤反射或發(fā)射的電磁波譜信號，經(jīng)加工處理后，得到能直接識別的 圖像或供電子計算機處理的電子數(shù)據(jù)，通過分析這些圖像和數(shù)據(jù)可以掌握土壤特性、土壤類型、分布規(guī)律和利用現(xiàn)狀，從而繪制土壤圖，計算土壤類型分布面積。土壤遙感能對某些土壤性狀、水分含量、養(yǎng)分供應狀況，以及對土壤鹽漬化、沼澤化、風沙化、水土流失、土壤污染等變化進行動態(tài)監(jiān)測，為合理開發(fā)、利用與管理土壤資源及時提供科學數(shù)據(jù)。土壤反射光譜特征土壤的輻射傳輸土壤是由固體、液體、和氣體組成的三相系統(tǒng)，其中固相顆粒是組成土壤的物質(zhì)基礎(chǔ)。固相顆粒的排列方式、孔隙數(shù)量和大小以及團聚體的數(shù)量和大小等決定

52、了土壤結(jié)構(gòu)。電磁輻射在土壤中與土壤顆粒、水分等發(fā)生碰撞，并在土壤孔隙中傳輸，被吸收或散射，最后從土壤表層反射并被傳感器接收。這一過程與土壤結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，土壤結(jié)構(gòu)的不同將導致土壤中多次散射次數(shù)、散射方向性、后向散射能量大小的差異。 土壤反射光譜特征土 壤是巖礦的風化產(chǎn)物，其主要物質(zhì)組成與巖礦一脈相承，因而土壤和巖礦的光譜反射特性在整體上基本一致：即反射率從可見光的短波段起隨波長的增加而逐漸抬升。但土壤是巖礦經(jīng)歷不同的風化過程，又是在不同的生物氣候因子和人類長期耕作活動的共同作用下形成的，因此，土壤類別是多種多樣的，其光譜反射特性也必然相應 地發(fā)生許多變化。土壤反射光譜特征的影響因素土壤是一種極其

53、復雜的多孔體系，由不同含量的礦物質(zhì)、水分、氣體和土壤有機質(zhì)組成。土壤反射率由土壤的組成成分及其結(jié)構(gòu)的內(nèi)在的散射和吸收性質(zhì)決定。土壤反射光譜受土壤地球化學（礦物成分、濕度、有機質(zhì)、氧化鐵含量、土壤結(jié)殼等），幾何光學散射（幾何、照明、微粒形狀、大小、方位、粗糙度）以及外部環(huán)境（氣候、風化程度、植被覆蓋度、落葉）等因素的影響。其中土壤有機質(zhì)、氧化鐵和水分含量、土壤質(zhì)地、土壤母質(zhì)等性狀均明顯地隨地理分布的差異而不同。因此，土壤光譜的反射特性也必然會隨土壤地理的分布規(guī)律和土壤剖面而發(fā)生變異。土壤熱紅外特性土壤的熱紅外和微波輻射、散射特性與巖礦有許多類似之處，但由于土壤是疏松的有機和無機復合體，固、液、氣

54、三相共存，成分多樣，且處于相互消長、快速多變之中，故更為復雜。 土壤微波輻射、散射特性土壤的微波輻射特性，與土壤含水量有很大關(guān)系。影響土壤微波后向散射系數(shù)的另兩個重要因素是表層土粒粗細與土壤結(jié)構(gòu)狀況。土粒粗細以機械組成即質(zhì)地表征，這個因素比較穩(wěn)定。土壤結(jié)構(gòu)狀況在農(nóng)區(qū)將隨耕作管理等措施而變化，不過對于使用波長較長的雷達遙感而言，結(jié)構(gòu)變化幅度一般不超過表面粗糙度判據(jù)范圍，這時可忽略不計。土壤水分是土壤的重要組分，不僅是植物生活必需物質(zhì)，且是土壤系統(tǒng)中物質(zhì)與能量的流動介質(zhì)。土壤水分來源于大氣降水、地下水、灌溉水和大氣凝結(jié)水；損耗于土壤蒸發(fā)、植物吸收、植物蒸騰和水的滲漏與徑流。通常給定地區(qū)，土壤特性中

55、的土壤水分隨時間和空間的變化最大。因此，一定時間內(nèi)，土壤的反射率主要隨土壤粗糙度和土壤水分含量的變化而變化。土壤水分即土壤濕度。一般情況下，土壤水分含量與反射率呈反比，甚至可以認為土壤水分含量與反射率之間在一定范圍內(nèi)呈線性關(guān)系。由于各種土壤的持水能力有差異，導致反射率變化對應于濕度變化的靈敏度范圍也不同。l 一般含水量在10% 25% , 反射率變化顯著。l 而持水性差的土壤, 其靈敏度范圍可能小于10%。l 當超過田間持水量時, 由于土壤表面膜水層形成鏡面反射, 反而會提高反射率。應用近紅外波段來估計土壤水分含量。 城市遙感城市遙感的任務(wù)就是為城市規(guī)劃、建設(shè)和管理提供多方面的基礎(chǔ)地理信息和其

56、他與城市發(fā)展有關(guān)的資料，諸如城市土地利用現(xiàn)狀、城市演變、城市及區(qū)域的自然狀況、城市人口及其分布情況、城市道路與交通狀況、城市熱島、通訊受地理限制的因素等。城市遙感內(nèi)容 （1）城市土地利用（2）環(huán)境污染監(jiān)測（3）城市道路交通遙感調(diào)查（4）地質(zhì)災害的遙感調(diào)查（5）城市熱環(huán)境的遙感調(diào)查（6）城市綠化調(diào)查規(guī)劃（7）城市規(guī)劃、建設(shè)遙感調(diào)查（8）城市遙感調(diào)查的其它內(nèi)容 人口密度調(diào)查 建筑垃圾排查水體遙感水環(huán)境是由地球表層水圈所構(gòu)成的環(huán)境，它包括在一定時間內(nèi)水的數(shù)量、空間分布、運動狀態(tài)、化學組成、生物種群和水體的物理性質(zhì)。水環(huán)境遙感監(jiān)測多是對地表各種水體進行空間識別、定位、及定量計算面積、體積或模擬水體動態(tài)變化。水中溶解固體-天然水中八大離子：Cl-，SO4-，HCO3-，Na+，K+，Ca2+，Mg2+，總量占水中溶解固體的95%以上。水中微量元素-溴、碘、銅、鈷、鎳、氟、鐵等。物理性質(zhì)溫度水溫隨季節(jié)變化，但月