遥感入门
遥感入门和卫星影像
你为什么要用卫星影像？
“当有大量的其他地理数据源如航片、野外测量和地图可用时，用卫星影像有哪些好处呢？”
在大多数运用中，最简单的回答是卫星影像更快、更好、更便宜。这也许是陈词滥调，但却是真实的。卫星影像通常是获得有用的地理信息的最实用的方法。看一下卫星影像的这些好处：
有对影像细节聚焦能力的大面积覆
盖。布里斯班：SPOT
目录
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你为什么要用卫星影像？ 2 遥感入门 3 根据合适的传感器选择影像 4 选择合适的空间分辨率 5 图像特性和术语 6 影像应用 7 IKONOS 8 IKONOS应用 10 LANDSAT卫星（过去的） 12 LANDSAT 7/MSS 13 LANDSAT专题制图仪 14 LANDSAT TM 光谱处理 15 Geo cover 17 SPOT卫星 18 AS TER 21 ASTER光谱 23 ASTER Dems 24 雷达影像 26 JERS-1 29 RADARSAT 30 ERS/ENVISAT 32 影像融合 33 HYPERION 34 HYMAP -Mk1 35 网上卫星影像 36 |
数字化
几乎所有的卫星影像是数字化获得的。这意味着再不需要昂贵的数据转换、扫描或者数字化。只需很少的准备，影像就可以迅速地直接装载到您的GIS，图像处理系统或桌面绘图系统并立即使用。因为它的数字化，卫星影像可以被加工、处理、增强去提取精细的详细资料和信息，这对其他数据源是不行的。
快
在野外工作队卸载他们的设备或飞行员为飞机做飞行前的准备时，遥感卫星可以绘一幅辽阔森林或整个城市的图像。由于卫星在一个恒定的轨道上运行，他们极少超过一个或两个星期远离您设定区域获得的影像。但需要一个很小的计划——今天设置一个命令，它将在明天、下星期或接下来的三个月根据您的时间表获得命令。
便宜
对大区域而言，卫星图像通常比航片和野外测量地图要便宜。一幅未加工的卫星图像的价格不好的平均也低于1美元/km²。
全球性
卫星不受政治或经济边界的限制。商业遥感卫星都位于极地轨道这样它们可以覆盖地球的任何位置。不管您设定的区域是否在山顶或海洋的中部，遥感卫星都可以采集它的图像。
最新
在今天高速变化的世界，您需要当前的信息去作重大的商业决定。地图在它被印刷出来时已经有数月或数年了。但是您可以在需要的两天后拥有一幅卫星图像。一幅图像是最新的地图是可以达到的。
概括
在一幅简单的图像中，遥感卫星可以获取陆地覆盖、运输路线以及延伸超过数百公里甚至方圆数千平方公里的主要基础设施。
精确
照相机不会作假，卫星传感器也一样。因为在产生未处理的卫星图像时没有人的参与，图像包含的信息是地表地物和特征正确、客观、没有偏差的反映。用卫星影像你不必惊叹如果制图者或野外测量队出了错误。
灵活
从卫星影像处理和提取信息可以和你想的那样难和简单。不需要一个火箭科学家去看一幅卫星图像、识别一个房屋和一条下雨涨水后的河流以及搞清楚它们之间的关系。差不多任何人可以获得较复杂的信息，以及在练习当前的用户界面友好的地理信息软件包的几小时后，学习去用许多其他简单可用的地理信息来结合影像。
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其他地理数据源 卫星影像是许多制图和资源管理方案的解决方法，但不是唯一的地理数据源。下面是一些其他的您可能想搞清楚其特殊应用的地理数据源。 航片 对于覆盖小地理区域和制图地面特征小于 航空扫描 其类似卫星的多光谱传感器逐渐变得容易被利用。但和标准航空照相机一样，在大面积制图时每平方公里的花费这方面，航空扫描完全不能和卫星比。 扫描和数字化地图 这是把现有地理数据输入到GIS的一种相对便宜的方法。该方法的缺点是把通常过时的信息、地图上的误差和错误复制成数字化形式。 GPS野外测量 GPS已被证实为一种非常精确的制图方法。实际上，它常常用于采集有限数目的控制点以增加卫星图像的精度。然而，倘若单独用于制图， GPS测量是很耗时很昂贵的，且只提供了几个数据点而不是影像有的那种全面广泛的信息。 |
2
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SPOT XS波段的光谱反射率曲线 各种波段中天然地物的反射率可以被区分，来得到上述图表中和SPOT123卫星上传感器的带宽作了比较的光谱反射率曲线。在这个图表中，不同波段被用人工彩色红外线合成（FCIC）描绘的颜色显示（看图和下面的说明）。
如果我们为植被分析该曲线，我们注意在可见光谱部分有最高反射率的是可见的绿色，这就是为什么人眼看植被是绿色的原因，然而近红外线波段植被的反射率是很高的。在FCIC中这个波段被设为红色，所以植被是红色。红外线波段中宽范围的反射率反映植被的健康情况，通常反射率越高植被的健康状况就越好。在可见红波段的最低反射率归咎于高的吸收，因为健康的植物吸收这个波长的光来生长叶绿素。
在有水的情况下，反射率随着波长的增加而减少，这是因为较短的波长会穿过逐渐变深的水去在海底获得反射率。在理想的条件下，反射率可以用来测量水深。
扩展这个分析类型到所有自然存在的地面覆盖类型是可能的。 |
遥感入门
据最新计算，已经有6个商业卫星系统进入轨道，而且几乎有一样多的卫星将计划在明年投入使用。到下个世纪，将有十几颗卫星绕地球旋转，每个都得到一个详细精确的影像产品。
大量影像的可选择对终极用户的您是有益的，因为这增加了您得到合适的图像的可能性，该图像为您提供了成功完成您的项目所需要的详细精确的信息。但更多的选择也使得更难断定该买那类图像。
这一部分将给您介绍基本的遥感概念及其专业术语，这将帮助您选择合乎您需要的影像。
你该要理解的最重要的遥感概念是遥感影像实际上是什么以及它是怎么获得的。图像并不是装有底片的照相机照出的相片。几乎所有的商业遥感卫星用数字传感器来获取图像。这些传感器是和最近变得流行的新数码相机相同的原理来工作的。
就像数码相机一样，卫星传感器没有底片。取而代之，传感器上有成千上万的微小探测器，来测量从地表和地物反射来的电磁辐射量（也就是能量）。这被称为光谱测量。每个光谱的反射率值作为数字码被计下来。这些数码被传到地面，在那里它们被计算机修改成颜色或灰度值，从而产生一幅看起来像照片的图像。
依靠探测器设计的灵敏性，传感器可以测量电磁波谱中可见光、近红外、短波红外、热红外以及微波雷达的一部分的能量的反射率。大多数遥感卫星根据很详细很精确的光谱波长来测量能量。现在您应该理解光谱成像的概念对您来说是必不可少的，意识到数字卫星影像的全部价值，以及掌握各种图像类型之间怎么不同。
反射率的测量和由它们产生的图像，对地物及其表面特征（形状、大小、颜色以及整个视觉外观）用肉眼看起来像什么，提供了非常精确的显示。这被称为图像的空间内容。
但或许甚至更重要的，数字图像显示非常简单的那些空间详细资料。反射率测量可帮助显示岩石所含的矿物内容、土壤的水分、植物的健康状况、建筑物的物理位置以及成千上万的其他不可见的详细资料。这被称为图像的光谱内容。
由于能量反射率的可测量，对数字传感器来说光谱信息是明显的。密度、水内容、化学药品的捏造、其他不可见情况以及详细地貌特征，都影响各个波长（或光谱）能量怎么与特征相结合和怎么反映它。事实上，数字传感器测量这些光谱交互作用，它们依次为那些不可见的条件和特征提供洞察力。
Spot高光谱图像Redlands è
展示了人工彩色红外线合成的准备。由于没有可见的蓝波段，习惯的颜色配置是可见绿波段用蓝色，可见红波段用绿色，近红外线波段用红色。记录植被反映的主导，耕地/草原是亮粉红色以及当地的桉树森林是暗红色。只拥有较少量的植被的城市区域被画为蓝色或青色。
同样的原理用于通过颜色监控器检视影像。三个独立连续色调的“黑/白”图像分别被颜色监控器的红、绿、蓝枪显示，来显示一幅彩色图。当一幅灰度图像被显示时，同样的黑/白图像被显示在三个颜色枪。
根据合适的传感器选择影像
由于关系到几乎所有后面产品的选择，许多不同传感器类型的选择是最重要的决定之一。在多数情况下，这是很容易选择的，由于有很好地备有证明文件的应用，在这些应用中每种类型的传感器做得最好。下面的信息可以帮助您先去选择可能对您的应用最合适的传感器类型。但是先让我们详细说明全色和多光谱图像的意思。
全色影像是通过数字传感器在电磁波谱的一个宽度范围测量能量反射率来获得的。（这些光谱范围就是通常所说的波段。）对当前绝大多数的全色传感器来说，这个单一的波段通常跨越光谱的可见光到近红外部分。全色数据以黑白影像显示。
多光谱影像是通过数字传感器在几个波段测量反射率来获得的。例如，一组探测器可能测量反射的可见红光的能量，而另一组测量近红外波的能量。这些多重反射率值被组合来产生彩色图像。流行的多光谱遥感卫星一次测量3到7个波段的反射率。一个被称为高光谱的特殊多光谱影像包含许多单个的波段，常常几百个。高光谱遥感理论是在许多很窄的光谱部分测量反射率，这样可以探测地表地貌（特别是植被，土壤和岩石）间微妙的特性和差别。见34和35页。
我们讨论的所有全色和多光谱成像系统都归诸于遥感卫星携带的最普通的一种被称为电子光学传感器。但有另外一种叫着合成孔径雷达（SAR），在用户中也有受到了欢迎。
光电传感器是一种被动成像方法，测量起初来源于太阳又经地表反射的电磁能量。被称为被动法是因为它们不发射自己的能量源。这种方法只能在白天操作。（一个例外是光电传感器测量不是反射太阳的而是地表散发的热红外辐射。）
SAR传感器是主动成像系统，这意味着它们要发射一个光谱的微波部分的雷达信号，以及测量经地表反射回来信号的强度和特征。SAR影像传达特征信息与光电影像传达空间和波谱详细信息的一些方法不同。因为SAR是主动的且起作用的波长比光电系统的要长，它可以穿过云层、烟雾、薄雾和黑暗获得图像。更多信息见26到28页。
全色应用
l 通过它们的物理外观，如形状、大小、颜色、方向，来定位、识别、测量地表特征以及主要地物；
l 识别和精确地绘制认为特征的位置，如建筑物、道路、人行道、房屋、有用设备、城市基础设施、机场以及车辆；
l 更新现有地图的物理特征；
l 描绘水陆分界线；
l 鉴别和量化城市的扩大和发展；
l 获得高度精确的数字地面模型；
l 土地利用分类。
多光谱应用
l 通过少的明显特征如矿物内容、湿度、植被种类、叶绿素内容或者化学性质，来定位、区分和识别表面特征；
l 探测植被、农作物或树木的压力；
l 描绘和测量自然生活环境和生态系统的变化；
l 通过它们的成分和合成来区别表面岩石和土壤；
l 描绘沼泽地；
l 估计沿海地区水深；
l 土壤覆盖分类。 合成孔径雷达应用
l 获得经常被云雾覆盖或因持续黑暗引起模糊的区域的图像；
l 定位冰山和海冰以及绘制其他海洋表面环境图；
l 绘制非常精确的地形特征如断层和褶皱。
航拍应用
l 绘制地面特征小于
l 绘制小于
l 及时绘制符合像洪水或发生飓风或龙卷风后特殊事件的地图
现有和未来系统总览
选择合适的空间分辨率
在您图像查究时，权衡场景大小和空间分辨率二者是一个重要的因数。想象一个镜头上升的相机。当照相机放大小特征时，视域缩小。对卫星影像也是一样的。很高的空间分辨率，比如
传感器能识别的最小特征由地物的特性决定。特性如形状、幅员和光谱和背景的比较在定义多小的目标或特征可以被识别时是很重要的。在一些情况下，比传感器空间分辨率小一个尺寸大小的特征，如道路，可以被明确表示如果它们和背景对比。
下面是一个对常见空间分辨率及其常用的应用的简短说明。
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l 识别和绘制公共比例特征大于 l 识别上述特征的特性。 l 探测农田或树林中重点强调的小区域。 l 定位和绘制房屋附加部分、道路、建筑物、庭院以及小农场。 l 区别房屋和建筑物的类型。 l 定位和绘制建筑物、院子、道路、房地产分界线、运动场、农场以及小巷。 |
l 通过相关植物的健康情况区分农场和树林。 l 制作小面积的土地覆盖分类图。 20/ l 定位机场、市中心、市郊、购物街、运动场所、大工厂、广阔的森林以及大农场。 l 制作一般的土地覆盖分类图。 l 绘制地域性地质结构图。评估一定大区域植被的健康情况。 l 评估州的和全国的植被指标。 l 跟踪地域性事件如昆虫出没、干旱以和沙漠化。 |
图像特性和术语
栅格和矢量
你将听得常常用于描述地理数据的术语，栅格和矢量。数字卫星图像是光栅数据集。栅格简单地说就是图像是由覆盖整个场景区域的众多小的单元或象素（图像的最小元素）组成。另一方面，矢量数据集是高度概括的，由点、线、面构成。
卫星图像与生俱来地就是栅格数据归因于数字成像过程的本质。光电传感通过从成千上万个定义好的地面区域获得单独的反射的电磁能量大小来器扫描地表。这些区域有和像元大小或空间分辨率相对应的大小。举例来说，如果传感器的象素是
图像的判读
记住光谱值是卫星影像所包含信息的唯一部分。每个象素都有光谱信息和空间信息。那就是说您可以通过物理外观从视觉上识别地物和地面特征。例如，方形的建筑物将显示为方形的，圆形的农场看起来是圆的。在光谱信息方面，图像的颜色强度也显示信息。例如，如果在图像中红色被选择去描绘近红外反射率，地物如在那个波长完全反射能量的绿色植被将显示的很亮红。
图像的判读可以从对图像简单形象的目测，到用基于光谱信息的数字值分析和分类地面特征的图像处理系统来分类。图像处理和一些许多制图软件可以比人眼更准确的对地面特征进行分析和分类。一些经处理得出的产品有：
分类图——也被称为杂波地图、专题图或者结构图，在这些图里，土地被分类和把相似的土地覆盖或土地利用分成组。分类也可以扩展大像城市、森林、开放区域以及水域。或者也许更详细地区分玉米、小麦、大豆、甜菜区域。见7页。
数字高程模型（DEMs）——也被称为数字地形模型，这些数据集包含对重叠立体图像对应用摄影测量处理获得的地形海拔高度。DEMs被广泛地应用于3D建模、用于民用工程地质制图的可视化软件包以及飞行模拟。
融合——两幅不同类型的遥感图像可以用计算机融合产生比两幅图像都好的混合产物。最普通的是融合高分辨率的全色图，比如SPOT
镶嵌——常常一幅卫星图像场景不能覆盖您的整个项目区域。您可以订购两个或更多的相邻的场景，然后卖主将用复杂的、精确匹配场景边界和平衡颜色计算机算法把它们缝合在一起，产生一幅大面积无缝数据集。
变化检测——一幅变化检测图像通过对两幅同一区域不同时间的卫星图像运用专门研究的算法而产生。见7页。
产品处理标准
卫星影像可以被处理以便改进它的视觉外观和几何精度。当您订购图像时卖主会提供许多处理操作。考虑您需要哪种处理标准是很重要的。您将主要基于将使用什么软件去处理图像来作出这个选择。
几何修正——图像数据已被重采样，去纠正由地球自转和传感器的入射角引起的几何误差。
基本编码——获取图像时卫星记下的位置信息数据被转为地图坐标。
完全编码——数据被用地图或GPS测量获得的地面控制坐标（GCPs）修正。在世界的一些区域，卖主可能需要您提供地图或GCPs。
正色校正——正色校正是一个计算机处理过程，通过处理从图像中去除水平和垂直的扭曲变形。这个处理明显地改进了图像的质量和可用性，因为它给图像和地图一样的质量。
增强——卖主运用计算机算法去增加影像的质量，增强某些特征。卖主做的最普通的增强是反差拉伸，在该方法中，反射率值被重新分配到覆盖全部256级灰度范围。这种处理和调整您电视的灰度差不多。
存档影像
卫星影像常常被认为是最终的地图，因为它可以是和昨天一样新的。但是要记住旧的影像也有重大意义。以前收集的卫星影像被存为档案，且广泛地应用于被称为变化检测的研究。在这些项目中，旧的图像被与新图像比较去发现在过去时间发生改变了的区域，如土地利用、土地覆盖、生活环境、农场、房地产以及沼泽地。您的影像提供商能建议您注意存档影像的花费和实用性。
用下面的说明来决定您是否该购买存档。
查找存档影像如果：
l 您正在用刚获得的新图像做变化检测分析，
l 最近植被覆盖或城市发展的变化对您的项目不重要，
l 您的项目重点在研究地质结构或其他不随时间有一丝变化的物理特征，
l 您急切地需要一幅图像，不能为预定的卫星经过您的工程区域而等几天，
l 过去一个月发生的土地覆盖变化不影响您的项目。
订购新的影像为：
l 绘制任何类型的城市地图，在道路位置、高速公路条件、城市发展和土地利用变化的方面需要最新信息，
l 更新扫描的或数字化的地图，
l 在变化分析中和演变趋势项目中，和存档图像比较，
l 监控农作物或森林的健康状况。
其他几点考虑
价格——图像的价格根据空间分辨率、场景面积、处理标准和时间变化。比较两幅不同图像的最好方法是通过用共有的单元。例如，分解价格到每平方公里多小美元。一般地价格随处理标准的变高而增加。当然用旧图像价格将下降。买一幅存档图像比订购一幅新的便宜。
大小——只有在很少对现实在制图适合的标准场景大小下图像才是有用的。今天，不多的几个系统操作者已开始依大小提供影像来匹配地图产品。
格式——有几十种数字化图像数据文件格式。务必从您的影像供应者，以对您图像处理或GIS软件包恰当的格式订购数据。
比例——数字化卫星影像没有固定的比例。但是，由数字化图像数据集获得的地图和硬拷贝图像是有比例限制的。图像的比例依图像数据的质量而定，且与空间分辨率有非常密切的关系。通常，高空间分辨率数据集产生高地图比例。下表提供了一些对各种没有失真的空间分辨率，可达到的最佳地图比例的建议。
图像分辨率 典型地图比例
影像应用
遥感影像为全球数百企业的数千交易提供有用的信息。列出所有的项目类型和所有影像利用的从生产到销售的市场是不可能的，但有把握地说几乎所有包含卫星图像的项目，都包括一些由一个或更多下列普通的应用变化出来的应用。
特征绘图——卫星图像非常普通地用于识别、定位和绘制地物及其特征。在GIS中，这种制图过程常被称为组合数据层。绘制目标的大小只由影像的分辨率决定，且图像被用于绘制从地质结构、高速公路网到建筑物定位、公共汽车站的每个事物。由图像绘制地图，可以以很少的、只是测量人员做同样工作耗时的一小部分的花费。特征地图被广泛地用于制图者、地质勘探者、交通规划者、城市规划者和公用事业工程师。
土地覆盖分类——这是一种多光谱影像很好地完成的绘图类型，通过简单的图像处理系统用分类函数，它可以被实现。在该过程中，图像被分为一般的土地覆盖区域，如被森林覆盖的、空旷土地、庄稼、水域以及城市发展用地。分类可以依农作物的类型获得很详细的区分农场区域。通常地，这些图像已被颜色编码以至于整幅图像上不同的土地覆盖类别都以不同的颜色显示。记住分类仅仅是对有类似值的像元分组在一起，而不是在没有用户提供的地面真实信息的情况下识别详细的土地类型。训练是该分类处理方法的一个变种，在该方法中，用户在图像中指明一快已经知道的松树林或麦地的位置，接着图像处理系统将找出所有的其他的松树林或麦地。土地覆盖制图是电讯设计者、林务官、农场主、自然资源管理者、环境保护论者、地域规划者以及众多*机构的喜欢的一个应用。
三维建模——在图像处理系统或GIS系统中，卫星图像可以被组织为数字高程模型来产生地形的三维景观。许多软件包有可视化工具，它可以让用户选择在图像上方的任何好的观察点，接着从头到尾移动三维场景，可以以真实的景观看到小山、山脉以及其他地形特征。三维建模，特别是有走过或飞过能力的，需要一台有大内存的高性能计算机。它频繁地被林务官用于收割计划，被军事飞行员用于任务演习，地质学者用于深入的结构分析，民用工程师用于建筑物规划以及很多其他方面。
地图矢量更新——新卫星图像被认为是完美的地图，因为它们是最新的，而且在像照相一样的透视图中显示了地面特征和地理关系。图像处理和GIS软件允许用户在卫星图像上覆盖一幅扫描或数字化地图来查找地图的错误。例如，新道路在图像中可能是明显的，该软件允许用户用手向地图上添加新的矢量或特征图标来反映这些变化。遍及绘图产业，这种方法正在变成较便宜的可供选择的去给野外工作人员更新地图。
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土地利用分类——这是土地覆盖分类的另外一种形式。它用同样的分类法和训练技术把图像分为小的土地利用区域。一些普通的分类包括耕地、住房发展用地、工厂、商业区和市中心。高分辨率影像可以根据房屋和建筑物的密度更进一步细分这些类别。土地利用制图被土地覆盖制图相同的用户用，另外还被民用工程师、城市规划者、房地产开发者和保障代理用。
变化检测——这是另外一个任何图像处理系统可以执行的自动处理过程。它需要两幅同一地理区域不同时间的卫星图像。影像在经过矫正或地理匹配后，该系统比较这两幅图像相对应的像元值，决定哪些值是不同的，这表示在两幅图间隔时间里地面特征发生了一些改变。为了清楚地显示，变化的图像变化了的区域常常都用亮颜色加亮。需要影像的手工检查或野外调查来精确确定具体变化是什么。环境保护论者用这个技术去跟踪森林砍伐。城市发展规划者用它去定位城市增长模式。
IKONOS
1999年12月24号，随着加利福尼亚州范登堡空军基地空间成像IKONOS卫星的成功发射，商业卫星遥感进入新纪元。
IKONOS是全球第一颗高分辨率卫星，它提供
空间成像逐渐地建立全球IKONOS影像档案。然而，没有一个像澳大利亚上空LANDSAT一样的定期的捕获和数据存档的计划。澳大利亚上空数据用卫星上的记录器捕获存储，在美国的地面接收站传送到地面。IKONOS数据可以从现有的存档购买，当那些影像是有用的或获取的是所需要的。下图显示了已获得的存档场景的分布状况，还显示了澳大利亚上空相当大的存档。
通过GEOIMAGE公司IKONOS数据
在澳大利亚普遍可以用到
轨道：向南的中心穿越时间为上午10.30
l 与太阳同步
l 沿轨道和垂直轨道指向视角
重访性能：每140天轨道精确重合，但依靠纬度每1到3天可以覆盖大部分地区。
IKONOS在纬度40度附近3天可达到
IKONOS在纬度40度附近1.5天可以达到
IKONOS在赤道附近4天可以达到
IKONOS在赤道附近1.7天可以达到
列宽：在最低点有
光谱 全色：（
多光谱：（
波段2：可见绿光 506－595nm
波段3：可见红光 632－698nm
波段4：近红外 757－853nm
影像产品可订购如：
IKONOS—数据特征
空间分辨率
全色——
多光谱——
Pan增强
BGR的123波段－自然颜色
注意土壤的识别。
全色－
11位影像优势的例子。左边图像黑色的建筑物阴影被
分别反差拉伸后消除一些细节后显示在右边图像中。
位/像元：选择每像元8到11位。11位影像的用户将需要一个能读16位文件格式、能调节图像亮度/对比度的阅读器。这个选择对所有产品都是有用的。
可用场景大小：
l
l 直到
l 直到
图像区域：感兴趣区域（AOI）是客户指定的地理区域。AOI可能是：
（1） 大地坐标中的矩形，
（2） ESRI形式的文件由客户或转售者提供。最小的尺寸是
投影法：选择UTM、State Plane投影、Albers Conic Equal Area投影、Lambert等角圆锥投影、墨卡托横向投影。
参考坐标系：WGS 84世界坐标系或者北美的NAD 83坐标系。
云层：影像将含有少于20％的云层覆盖。
格式：数据以未变换的Geo TIFF格式提供。
许可
有两类许可证。
公司/代理许可
在合法商业实体或*代理内，允许在国内用3个数据产品拷贝的最大限度。
有限公司/多级代理许可
先被获取且在订购后6个月获取，影像可以以较低的价钱获得。
处理标准
数据可以被以一个从地理产品开始的位置精确度的范围来得到，这些产品是低价的，为视觉解译来浏览的，没有经过正色变换，有直到
关于每种标准的详细技术说明可以从遥感成像网站或地理图像上获得到。
用于IKONOS数据的处理标准及其几何精度
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澳大利亚，悉尼 这幅澳大利亚悉尼住宅区 |
美国科罗拉多州，Thornton 这幅美国科罗拉多州Thornton的 |
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委内瑞拉，首都加拉加斯 这幅委内瑞拉首都加拉加斯市郊的 |
印度，Bhuj 这是一幅 |
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IKONOS－应用
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IKONOS有许多航拍没有的优势和应用。包括： *IKONOS有从可见蓝光到近红外的4个波段，提供等效的彩色和近红外彩色的摄影。 *IKONOS数据是数字化无线电数据，它提供进行数据的光谱处理（例如光谱分类）和建模（农作物产量估计）的能力。 *IKONOS允许多种时期的辐射校正数据分析。 *IKONOS数据被获取以11位比8位好，比航拍和航扫有更好的动态分类。 *IKONOS在单幅图像里没有可变的亮度，通常和照片融合。 *IKONOS数据可能已经有了您要求区域的存档数据。 *IKONOS可以在发出订单后的7天内开始获得图像。 |
墨西哥，Cuauhtemoc
这幅墨西哥Chihuahua州Cuauhtemoc的
阿拉伯联合酋长国，迪拜
这幅阿拉伯联合酋长国迪拜的
昆士兰州，苍鹭岛
苍鹭岛是位于澳大利亚南部末端长
新墨西哥，Los Alamos
这幅新墨西哥Los Alamos（位于Santa Fe）的
LANDSAT卫星（过去的）
LANDSAT计划
LANDSAT计划是最长的从地表上空采集多光谱数字化数据运转演习。自从LANDSAT1（当时称地球资源技术卫星（ERTS）1）于1972年7月23号发射以来，该计划不断运转。从LANDSAT1-5上的多光谱扫描系统得到的超过3百万幅图像，被获得并存储在位于南达克他州Sioux Falls的EROS数据中心的国家卫星地面遥感数据存档，和LANDSAT国际地面接收站。采集的时间范围、LANDSAT数据的特征和质量以及收集新数据直接和存档比较的能力，使得LANDSAT数据有独特的方法，广泛地应用于地球科学中的宽广的结果范围选址，地球变化科学，监控和评估陆地沿海地带的资源。
摘自E.J.Sheffner。LANDSAT计划：最近记录和前景。测量工程和遥感。P.3751994年4月。这里介绍的过去LANDSAT计划的情况只是概要，更多详细资料可以去下面网站：
http://geo.arc.nasa.gov/esdstaff/landsat/lpsun.html ；
LANDSAT平台
从1972年1月LANDSAT 1，现在已经成功发射了6颗LANDSAT卫星。所有平台都在重复的、圆形的、与太阳同步的、近两极的轨道上，而且每天经过，扫过卫星下面
LANDSAT 6在1993年发射时不幸地失去，但LANDSAT 5继续提供好的数据知道LANDSAT 7的投入使用。这个传感器在1999年4月成功发射，几天后投入使用生产影像。卫星及其传感器的详细介绍请看本书13到14页。 全球地面接收站
LANDSAT计划概要
数据接收
LANDSAT 1-3的数据可以直接传送到地面接收站，或记录在随卫星携带的磁带上随后在美国传输到地面站。LANDSAT 4和5没有随卫星携带的磁带器，直接下载或经由路线和数据传播卫星（TDRSS）上传。LANDSAT 7有充足的随卫星携带可以存储100个场景的固体存储器，以在美国地面站上空重放，同时也有直接传送到地面站的能力。
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全球参考系统
因为卫星在一个递减的路径从北向南移动，沿着这个近似垂直的路径，LANDSAT卫星数据以一个连续的数据流被采集。一些热像在晚上通过路径时被收集。数据被分割为普通的场景，大约是飞船时间间隔的24秒，对应大约
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来自所有的LANDSAT卫星标准的MSS和TM场景有同样的声称从
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LANDSAT 7 ETM+
Landsat 7 于1999年4月15号成功发射，运行良好。它上面的地面观测工具，增强的专题制图仪加（ETM+），复制了LANDSAT 4和5上很高成就的TM工具的能力。和这些工具差不多，该扫描器在
*有
*卫星上，所有有效孔径，5％绝对的辐射标准
*有
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一个将通过X-波段下行线直接以只有150Mbps的速率接受ETM+数据的地面网将支持该设备。主要的接受位置将在位于南可达他州Sioux Falls的美国地质测量局（USGS）的EROS数据中心（EDC）。EDC通过实时的下行线，用卫星上固态的记录设备（375Gb）获得相当丰富的云层、陆地和海洋场景。卫星能力、设备和地面系统将是足够的，去允许所有主要接收站相当丰富的云层场景连续的获得。另外，全球接收站网可以实时地接收信息，直接通过X波段的影像数据下行线。只有当接收站是ETM+的地面轨迹的一部分且卫星在可被看见的地方时，每个接收站才能接收数据。
Landsat 7处理标准
根据数据被执行的处理标准，Landsat 7数据可被以3个基本的产品提交个客户。
重定格式的标准0（L0R）
该产品是被重定格式了的原始数据。重定格式包括整数地移动像元去计算：1）ETM+传感器交互的前进反扫模式，2）每波段奇偶探测器的排列，3）对焦点平面阵列工程设计，探测器的固有偏移量。像元既不必重采样，也不需要校正和记录，例如，像元不必每行排列。
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图像（A）的例子显示了干旱地区的一个小城市。注意图像中心的有交叉跑道的机场。这幅图像的扫描得到每次扫描的基本队列，在图像的左边最边上有共同的起点（没有显示）。明显的未对准的扫描依然很容易被发现，在两条跑道的上面部分还有它们左边的公路也一样。尽管辐射伪像在这个例子中表现的不是很明显，但像脉冲噪音、连贯的噪音、存储器影像等伪像都存在于任何L0R图像中。
辐射校正标准1（L1R）
该产品是经过辐射校正了的L0R产品。该产品：1）纠正探测器伪像如连贯的噪音；2）改善表面伪像如条带、幅、分裂的行或像元；3）以整数值校正辐射率，如颜色校正。辐射校正是不可逆的。像元既不必重采样，也不需要校正和记录，例如，像元不必每行排列。
几何校正标准1（L
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该产品根据用户指定的参数被做了辐射和几何校正，这些参数包括输出图像的投影、图像取向、像元栅格大小、中心重采样。在成像时，校正算法用卫星上计算机产生的数据模拟飞行器和传感器。由在标准参数文件（CPF）中的图像评估系统（IAS）提供的，传感器、焦点平面和探测器信息，也用来改进整体的几何逼真度。结果影像去除了与传感器（例如，抖动、视角影响）、卫星（例如，角方位背离地面）和地面（例如，旋转、曲率）有关的扭曲变形。在海平面平坦区域，体系的L
注意例子（B）中重采样是怎样排列扫描使得飞机跑道和公路是变直。尽管该数据被辐射校正过，但它被还原为8位图。该产品是几何上和测量上提供的最精确的。
LANDSAT多光谱扫描仪（MSS）
MMS是1972年发射的LANDSAT 1上初始的传感器并继续作为LANDSAT 2-3主要的传感器。随着LANDSAT 4的发射，它变成TM传感器的补充，最后的MSS传感器在LANDSAT 5上。LANDSAT 5上的MMS仪器在1997年12月被关闭。
MSS仪器是一个光电扫描系统，在卫星从北到南的通道的一边扫向另一边。地表辐射被一组每4个波长的6个探测器控制，使得每次反射系统扫描都可以获得6行数据。辐射被转换为从0到63或127范围的数字信号，接着它将被传送到地面站。
LANDSAT 1-3上MSS传感器的瞬间视场（IFOV）是
MSS传感器的4个波段被称为LANDSAT 1-3中的波段4到波段7以及LANDSAT 4-5中的波段1到波段4，而光谱范围保持相同，被描述在表中。只有一个例外就是有热红外范围的第8波段的LANDSAT 3，尽管只有很少的数据可以从该波段提供。 13
从1972年到80年代中期采集的全球LANDSAT MSS数据，是分析地球变化的很重要的一组数据，尽管在分辨率和波段上有限制（用今天的标准），在其覆盖和实用性上是无与伦比的。
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LANDSAT 7 专题制图仪
第一次在1982年LANDSAT 4出现的专题制图（TM）扫描仪，是被设计用来改进MSS设备的光谱和空间分辨率。操作的基本原理是一样的，只是用了更灵敏的探测器，较好的光学系统和较低的轨道使得能采集7个光谱波段的辐射，有改良的分辨率，数据被量化到256个强度等级。数据被采集用几排每波段16个的探测器；在摇摆的镜像系统正扫和反扫过程中，16行数据被采集。
在澳大利亚TM数据的接受从1986年8月开始，当时一个由AMIRA发起的计划包括矿物公司，CSIRO和ACRES升级了在Alice Springs的地面接收站。在AMIRA计划期间断断续续的接受数据被1987年ACRES的连续接收所替代，接收站的全面升级是在1989完成的。从Alice Springs的TM接收覆盖了整个澳大利亚和巴布亚新几内亚北部。PNG的北部海岸线是从Alice Springs接收的界限，获得这样很北的数据只是偶尔可用。
TM场景的几何结构和MSS的相似。地面全景覆盖大约
MSS设备上传感器的波长是为农业用途特别地选择的，如加亮了植被的差别。对TM，这些宽的植被波段被细分到提供更多的识别力，另外，包含一个2.2um的附加传感器去提供地质信息。TM波段，影响它们光谱特征曲线的物质，以及一些典型反射率曲线的例子，显示在下面表格里并在本页给以描述。
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因为数据是数字化存储且应服从数字图像处理和分析技术，一个巨大的改进去高亮度显示TM数据的细节特征的“算法”数组存在。遥感课本和研究刊物是这些日常问题解决办法的丰富来源。但是，一句警告的话。经验说明适合某个环境的不一定适合另一个环境。这句谎言的原因是事实上正常的系统是极其复杂的。一个简单的TM像元的反应是交互作用的结果，该作用自然地产生在
为地质方面应用的，对LANDAST TM增强的图像处理技术被分为空间的和光谱的。增强影像的方向和边缘信息的空间滤波，是一种结构特征的可视化和解译的有效方法。光谱处理包括增强图像中不同光谱间的相互关系，和增强相比最主要的处理类型，图像主要成分和波段比值和LSFIT技术一样，在15页描述。
对自然资源评估的图像处理技术，常常包括像监督和非监督分类，图像变换和索引计算如NDVI植被索引。
普通覆盖类型和主要遥感卫星的波段的光谱反射率曲线图
该图显示了3页的光谱曲线图到光谱中红外的扩展。注意高岭石波谱的吸收对应的TM波段7（A）的区域。大多数的稀土矿物在该区域有吸收，尽管光谱变化的形状和特征可以被利用预测稀土矿物的存在，用15页描述的5/7波段比值或LSFIT技术。注意铁的氧化物很高的吸收在TM波段4（B）相应的位置，在7/4或5/4比值中这个特征很突出。14
LANDSAT 7 ETM- 影像处理
反差增强
用6个反射率光谱波段，从TM图像中，一共可以合成120幅不同的3波段彩色合成图像。无论从实际的观点看，前3个可见光谱高度相关，如波段5和7，明显不同的3波段结合物的数量减少到一点。主要几个是：
BGR的波段147或247模拟自然颜色，通过可见蓝光着蓝色，植被为绿色，铁氧化物为红色。这个波段混合通常在波段间有最小的相关性。
BGR的波段345通常推荐到植被研究。
BGR的波段123是一幅自然颜色图像，波段间很高的相关性常常显示出不平常的数量的细节。
BGR的波段457合并了所有的红外波段，在笼罩薄雾的区域是非常有用的。
当然，波段的选择只是第一步，直方图修改类型的选择也是很重要的。很特别地在双峰直方图的情况下，反差增强可能必然地去给出最大信息，例如在有很亮的花岗岩和很暗绿岩区域的绿岩地形里。重要地方的对比拉伸可能需要，当用在直方图形成的图像区域是受限制的，对相邻的重要区域，例如详细的岩石类型，以致结果对比修正最佳地显示的详细的岩石类型。
图像主要成分
主成分（PC）分析用于很多方法去增强图像。例如，最先的3个主要成分可以以RGB合成显示。这就用3波段显示了6波段的主要信息内容，有效性是有限的，因为结果颜色容易和原始波段相关联。第一主要成分可以当作反照率且常常以灰度显示，单独地或是作为矿物或专题图的背景。PC增加的变化是去相关伸展，初始的3波段图像被变换到PC空间，这些波段增强的变化接着被反变换到正常的颜色空间。这有在正常的3波段颜色合成物里饱和或增加颜色信息的效果。定向主成分分析也被运用到增强图像里的铁和稀土，用一种现在称为“Crosta技术”。该技术和参考数目被描述在http://www.ermapper.com/forum_new/emuf3-3.htm
波段比值
光谱波段的比值被常见地用到，因为它们加强了原料间光谱的差异，同时减少了由地形引起的表面亮度的变化。例如，波段3/1的比值常常用于突出铁氧化物，5/7用于突出稀土。在比值被计算出来前，它对去除去每波段由大气光散射产生的影响是重要的。该影响在波段1中最高，减少到波段5和7的几乎可以忽略的值。理论上大气的影响是图像中的从黑体反射物来的反射率值。这可能被期望是任何波段中的最小值，尽管它们可能是图像中比这个值还低的噪音。估计该值的最好方法是调查直方图和选择在直方图后坡和0反射率的交叉处的值。在比值处理中用这些值和检查产生的图像。如果图像中的地形细节还是可见，些微地修改减少值直到它消失。当在图像中最小的坡度信息可见，您将知道大气修正是恰当的。比值处理增强了图像中的噪声，这可以用中值滤波来减小。
LSFIT
大多数稀土矿物在LANDSAT TM波段7的覆盖范围内有吸收特性。很多技术被发展来增强该特征，因而能鉴定矿化作用表示的稀土变化的区域。由澳大利亚CSIRO研制的LSFIT技术是一个线性回归技术，比较预测的波段7和实际的波段7来识别反常的高吸收并因此推断稀土的存在。
总结
上述技术通常在给定岩石类型和从之前TM影像到野外调查可能的变化方面是非常重要的。无论如何，光谱技术完全被应用和公共的判断力用于它们的解译，都是重要的。例如，试图预测粘土的技术可能也增强水和雪，也定义覆盖粘土的所有干盐湖。由于这个原因，在解译那些同一区域由标准颜色合成的图像的联合时是重要的。
图
A. 没有经过大气校正的波段3/1比值
B. 大气校正后的波段3/1比值
C. 中值滤波后的波段3/1比值
D. Alunbrera由Sasso和Clark、SEM报的1:50 000比例变化
E. 用Spot Pan锐化的BGR的波段147
F. 用Spot Pan锐化后的LSFIT 波段7,7/4,3/1以RGB显示
阿根廷Alumbrera区域LANDSAT 7 ETM- 影像处理
这个LANDSAT TM影像光谱处理的例子，越过Alumbrera含铜金矿斑岩和相关沉积物强调的事物，需要去处理几个类型的光谱影像去最佳化可由该影像得到的信息。
A.Farallon Negro Region的单一地质图，含有矿石沉积物和重要远景区的位置。来自Sassa，A.M.和Clark，A.H.，SEG报1998年7月。比例大约是1:4000 000。
B. LANDSAT TM图像。1985年2月28号231轨道79行的数据，波段741RGB显示。注意产生形式上直方图的植被可变性。
C.Abram的波段5/7着红色、3/1着绿色、4/3着蓝色比值图。3/2比值一般地用于绿水道，当波段1中有高级别噪音或大气干扰可能更有用。在这种增强中，健康的植被和粘土有高的5/7比值而植被有高的4/3比值，因此显示为暗红紫色。粘土将是红或黄如果那儿还有高的铁。
D.改良的Crippen比值。LSFIT着红色、7/4着绿色、3/1着蓝色。基于5/7，5/4，3/1着RGB 的Crippen比值。稀土预报为红色，二价铁的铁（黄钾铁矾等）为绿色，三价铁的铁（赤铁矿等）为蓝色。
E.Crosta预报。高预报的粘土为红色，高预报的铁氧化物为绿色，基于PC1反照率灰度值图像。类似的图像将被得到，通过用取代一个LSFIT，波段7着红色及3/1分配为绿色。
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GeoCover
Geocover正射校正Landsat TM影像被EarthSat通过NASA的商业遥感计划编辑，该计划是一个NASA和商业遥感组织间合作成果，以向用户提供筛选质量了的、高分辨率的球形覆盖地球大多数陆地块的卫星图像的通道。Geovover（TM）结果数据集包括正色变换了的Landsat 4和5卫星上的TM数据。只有最接近适合标准细节位置的Landsat图像，包括获得数据、云层百分比、数据质量参数、最有效的物候现象，都为采集所考虑。
大约8 500 Landsat TM图像被选择。获得的这些图像的数据和1990年获得的基线有关，图像云层丰富的或最少量的云层覆盖。另外，在可能出现误差方面，如缺少的扫描或饱和的波段被选择，只有TM图像有高质量的等级。在最高绿色周期里采集数据是重要的，因此NASA采用逼近来选择图像，基于球形
Landsat数据被正色校正，为了定位精度和地势偏移，用测量和高程数据去校正。大块的Landsat数据被通过特许的程序来调整，用像元相关性在相邻Landsat图像间的交叠区域获得成带的点。地面控制点被固定，图像用UTM地图投影作投影图，用世界测量系统1984数据。所有波段都分别重采样，用最近邻域算法。结果是一个均方根误差好于
GeoCover-Ortho 单一场景
库存场景是“现货供应的”正色变换了的所有TM图像场景。有下列产品说明：
l 地球大陆的全球覆盖
l 数据集大小基于Landsat WRS（轨道/行）参考系统
l UTM投影法，WGS84数据
l 50mRMS定位精度
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l 所有7个Landsat光谱波段
l 最近邻域内插或三次卷积
l GeoTIFF文件格式－装载和卸载到GIS是一致的
所有GeoCover数据可用作数字化或照相产品。
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定制场景和库存场景有相似的说明，尽管它们在任何客户选择投影和（或）数据时都是可利用的。
埃及境内尼罗河三角洲上空的GeoCover-Ortho库存场景，176轨道39行。
2002年7月GeoCover库存场景的最近产品状况显示在下图。绿色区域是完成了的，红色区域是正在生产和制作的，黄色区域是还没有开始着手做的。
2002年7月GeoCover库存镶嵌的最近产品状况显示在下图。绿色区域是完成了的，红色区域是正在生产和制作的，黄色区域是还没有开始着手做的。
GeoCover-Ortho镶嵌
GeoCover-Ortho Landsat镶嵌是通过数字化缝合把一组并列的Landsat场景成单一的无缝数字图像而产生的。镶嵌是彩色产品（3波段），可用作数字化或照相产品。库存镶嵌是“现货供应的”产品，有下列说明：
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l 地球大陆的全球覆盖 l 数据集大小基于5度（南北）分割的标准UTM l UTM投影法，WGS84数据 l 50mRMS定位精度 l |
l 比较调整TM 742为RGB l 的颜色合成 l 三次卷积 l 压缩的MrSID数据压缩或未压缩的GeoTIFF l 装载和卸载到GIS是一致的 |
定制镶嵌的为客户单独建造，说明包括
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l覆盖的区域 l输出的像元面积 |
l用到的三光谱波段 l输出投影和基准 |
位于蒙古和中国接壤处，北纬40到45度、UTM地48带（东经102到108度）区域的GeoCover-Ortho库存镶嵌
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地域性镶嵌是大区域（小比例尺）直到2000+ Landsat场景的镶嵌。该镶嵌是反差增强的彩色图像数据产品，代表性地由Landsat TM波段742用RGB合成。影像有一个和最后数字化镶嵌比例相对应的空间分辨率，但通常在90到
SPOT卫星
SPOT卫星地面观测系统是由法国CNES（国家空间信息中心）设计，和瑞典、比利时合作发展。该系统由一系列的航天器加上地面卫星控制和设计、图像产品和分发等设备。
第一颗SPOT1卫星于1986年2月22号发射，该系列的最近一颗SPOT5于2002年5月发射。当前有3颗卫星在运行。SPOT的独特特征——高分辨率、立体成像、重访能力——使得它能从专门的兴趣区域为不同的应用（绘图、农业、环境、土地利用、土地覆盖等）获得数据。1986以来，超过6百万幅图像被存档，为我们的行星提供了空前的档案。
SPOT轨道
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APOT轨道是过两极的、圆形的、与太阳同步的和定相的。极地轨道与地球绕极轴的旋转以及轨道平面的倾角（98度）共同作用，允许卫星在26天的循环里能飞到地球任何一点的上空。SPOT轨道有下列特性：
l 高度：
l 倾角：98.7度（如近两极处）
l 每天旋转：14+5/26圈
l 周期：101分钟
l 连续的地面轨迹向西移动
l 循环时间：26天
l 每循环轨道旋转369圈
若不同位置图像对比匹配，它们一定是从相同高度得到的。因此，轨道一定是圆的，或者对地球表面有不变的高度。
SPOT装备
SPOT1，2和3的装备是一样的，都由两个同样的HRV（高分辨率可见）成像仪器，它们以全色或多光谱模式扫描。每个HRV入射镜的位置可以被地面控制指挥以观测感兴趣地方，不必垂直在卫星之下。因此，每个HRV提供一个倾斜的观察能力，其视角是相对垂直可以调整+/-27度的。获得物的两个光谱模式可以被使用，全色的（P）和多光谱的（XS）。两个HRV都可以同时或分别地在任何一种模式下运行。
高分辨率设备
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SPOT4上仪器的改进包括：
l 在近红外短波增加了新的波段（1.58-1.75μm）。
l 随卫星携带了所有光谱波段的注册。这可以通过用波段B2
（0.61-0.68μm）替代全色波段（0.51-0.73μm）来达到，同时以
l 改进了的已由SPOT1和2获得的地面反射知识，被用于输入电子
传感器按照地形类型和季节获得匹配，从而保证大的动态范围。成像仪器不再易受影响的去闪耀，它们不受偶尔的日光偏振影响。
l 两个HRVIR成像仪器是可设计的，对独立的图像获得，值得注目
地增加了成像机会总数。特别地，改变一个仪器的观察方向同时不影影响另一个仪器图像获得的质量。
l 两个随卫星的记录器的容量从22分钟增加到40分钟。大约
的固态存储器被包括以增加全部随卫星记录的可靠性，扩展设计寿命，确保好的存储容量。
SPOT5上仪器的改进包括：
l 三个多光谱波段（可见光和近红外）的地面分辨率增加到
l 全色波段被改回到和早期SPOT类似的可见绿-红带宽。
l 全色波段地面分辨率增加到
段由两个专门的CCD探测器数组获得，在焦平面探测器垂直、水平的偏移1.5像元（
SPOT4和5最主要的任务是被一个称为植被仪器的第二成像设备所补充。改传感器有很宽视角（
SPOT5的装备也包括HRS成像仪，由Astrium为建立DTM而研制。该设备用照相机首尾20度的样子，在沿轨道
SPOT5卫星上HRS设备的运行 18
