遥感的特点篇1
关键词：遥感技术；土地利用调查；应用特点；局限性；调查方法
abstract：thispaperbrieflyanalysesthedevelopmentofremotesensingtechnologyinChinaanditsfunction,anddiscussesthelimitationsoftheapplicationofremotesensingtechniquetoinvestigationoflandusepresentsituation,focusingontheremotesensingtechnologyinthelanduseapplicationandcharacteristicsofinvestigation,andtheapplicationofremotesensingtechnologyintheuseoflandresourcessurveymethodswereintroducedindetail,forstaffreference.
Keywords:remotesensing;landuseinvestigation;application;limitation;investigationmethod清空内容
前言
遥感技术的发展极大便利了土地利用的调查，使得调查周期缩短，准确度和可靠性大大提高，减少了传统调查方式下的人力财力投入。虽然在实际操作中遥感技术还存在一些缺陷，相信随着计算机信息技术的进一步提高，高新技术的不断发展，遥感技术在土地利用调查中的应用会日趋完善。
1、我国遥感技术的发展及作用
遥感技术在我国的应用起步较早，是伴随航天技术的发展而来的，最近几年来发展迅速，应用领域也在不断扩大。我国国家统计局自上个世纪八十年代开始便在全国范围内开展了广泛的土地资源调查统计工作，在这个调查过程中将遥感技术引入进来，通过遥感技术得来的数据实现了对我国整体土地使用情况的首次了解，调查结果的准确性保障了我国后期土地政策制定的适用性。从此我国的土地使用情况开始了用遥感技术进行勘察的方式，并且在长期的发展中趋于完善，技术水平不断提高。遥感技术在我国土地资源管理中发挥着重要的作用。
1.1服务于各级政府，有利于提高政府政策的准确性，依据遥感情况制定完善的土地资源管理计划，及时对土地利用过程中出现的问题作出反馈，起到对有限国土资源的保护和合理规划作用；
1.2及时反映当前土地的利用情况，为后期进行城市建设规划以及了解土地利用总体情况奠定基础；
1.3为整体土地利用发展规划提供充足的信息。
2、遥感技术应用于土地利用现状调查的局限性
遥感技术是一项发展较早的技术，在长期的不断完善过程中趋于精确，能够对对象做出较为准确的定位和勘测，极大便利了地理调查。遥感技术从广义上来讲，是指在较为遥远的地方借助专门的特殊探测仪器，将远处的物体辐射的波长信号进行记录和接受，再通过专业处理程序进行再加工，从而将远处物体通过图像的形式展现出来，从而能够使得勘测人员通过观察图像，了解远处的情况和环境。遥感技术由遥感平台、传感器、应用系统等多个部分共同构成。
2.1遥感技术的使用对专业人员的技术要求较高，使得遥感技术的推广和操作中的准确性面临困境，技术的制约使得勘测结果失效。
2.2遥感影像色彩鲜艳且对比强烈，这为调查提供了较为完善直观的数据支持，但也存在着难以判断图片物体的具体面积和大小，要进行具体测量。
2.3在遥感技术使用的过程中还面临着地界统计的出入，因此在统计的结果中存在一定偏差。因此，遥感技术并不能完全取代传统的统计方法，还需要在不断完善现代化统计手段的同时兼顾传统，采取多元调查方法结合的方式增强最终数据的可靠性。
3、遥感技术在土地利用调查中的应用及特点
遥感技术相比较于其他调查方法，能够24小时不间断工作，并且能够及时有效的获得土地使用情况资料，遥感技术受地区环境限制较少，能够在有限的时间里尽快的完成任务。遥感技术在信息的记录上可体现出周期性以及丰富的动态性，能够及时记录土地使用的变更情况。传统的土地利用调查依赖于大量的人力和物力投入，工作周期长，工作的准确性不高，成本极高。土地利用调查是在城市化进程进一步加快，经济飞速发展的情况下发展起来的，强化土地资源规划、管理、保护和合理的利用是适应社会发展的必要措施和基础工作。
3.1起点较高，具有全局性，基于遥感技术的土地利用调查一般而言具有全局性特点，而且往往具有很强的宏观性，起点高的特点使得建立在这一基础上的调查更有利于统筹全局，把握整体的土地资源利用情况；
3.2技术要求高，遥感技术看似原理简单，实际操作起来却需要较高的技术水平和专业要求，在管理上也需要专业人员的科学化管理，从勘测到记录都需要较高的技术水平；
3.3实际应用性，遥感技术应用下的土地使用调查，不仅要求提供最终的调查结果和准确性较高的土地利用现状调查，还要求为现实的整体规划做出调整，最终应用于整体土地政策的规划，提高土地资源利用率。
由上可见，传统的土地调查方法较不科学，存在着周期长、资金投入多、调查受周围因素干扰大的问题，极大影响了整个调查的整体运作情况，客观性和周期性不强最终使得所得数据和记录的可用性不大，与现实的结合不紧密。而遥感技术则具有了明显的优势，周期短、客观性和准确性强，这为土地资源的有效利用提供了数据支持。
4、遥感技术应用于土地资源利用的调查方法
遥感技术需要多方面技术的综合应用，比如勘测技术、信息处理技术、图像处理技术、网络信息技术、数字化信息记录技术等。多方面技术的综合应用决定了遥感技术在使用过程中的技术性和专业性。遥感技术在土地调查应用过程中的关键环节是遥感影像的制作和再加工过程，这个环节最终决定了遥感技术应用于土地调查的好坏。
4.1影像校正
影像校正是指通过遥感技术所得的遥感图像信息，按照打底的水准面和坐标系对图像中物体的具置，使得遥感图像数据依据现实环境几何坐标进行校正。影像校正分为多个步骤，首先第一步便是位置的计算，位置选取是控制点确定的重要一步，控制点的选择正确与否，直接影响了整个影像校正的过程。控制点的选择要坚持易分辨、特征明显的原则，保证控制点的选择能够准确为后期影像的处理奠定基础，找准位置。另外在控制点的选择上还应该注意在图像的边缘留有一定数量的控制点，避免在处理过程中因为误差出现影像外推。
4.2遥感影像的配准
遥感影像的配准是指将多重影像进行重叠，即是将影像中的地理坐标和影像之间的统一，具体操作是在配准过程中选择多项式模型，以人机交互的方式实现对影像的配准。在配准过程中要尽量减少误差，并且尽可能实现对配准的现实适用性。遥感影像的配准是实现了控制点与影像之间的配合，是将标准化的空间方式进行整合，最终在有限的范围内对影像进行配准。
4.3遥感影像的融合
遥感影像的融合是指将多源数据统一在同一个地理坐标中，采用专业科学的算法和运算方式将多幅影像合并在同一个新的图像中。影像的融合包括了基本信息、色彩的融合。融合的过程是将传感器得到的不同类型的信息加以综合，用单一传感器减少多重遥感器带来的不必要麻烦和矛盾，使得最终影像能够直观易懂，并且能够清楚认识。最终融合的图像是综合了多元的信息产生的，具有丰富性和准确性，能够反映更多的信息，减少因为单幅影像造成的信息不清晰，从而提高数据的适用性和利用率。另外从影像的色彩来看，融合之后的影像色彩饱和度更高，对比度强，位置能够更加精确的表示出来。
4.4遥感影像的识别
遥感影像的识别和判读是一个较为专业的过程，一般来说分为观察和计算机自动分类两种方法，遥感监测得到的最终影像仍然需要专业的判读。人为和计算机的两种方式应该与实际勘测的地形和物体情况相联系，就土地利用调查的实际环境和要求来看应该采用人机交互的方式对影像进行识别和判读，将图像信息转化为描述性语言，增强影像的描述性和可视性。
5、结束语
目前的土地资源越来越稀缺，因此，对土地资源的利用情况进行调查显得尤为重要。遥感技术在长期的发展中已经日渐成熟，在各个领域中被广泛应用。遥感技术在土地资源调查中的应用，极大地提高了调查的效率和准确性。
参考文献：
[1]常庆瑞等，《遥感技术导论》，科学出版社，2004年，第18-19页
[2]汤国安等，《遥感数字影像处理》，科学出版社，2004年，第123-131页
遥感的特点篇2
关键词：遥感技术；水土保持；监测
中图分类号：S157文献标识码：a文章编号：1674-0432（2010）-12-0243-1
水土保持监测是做好水土流失防治工作的重要基础,是国家水土保持建设宏观决策的依据与根本。而遥感技术作为国土资源监测查和调的重要手段之一,其具有宏观性、周期性、综合性与实时性的特点,已经成为我国水土保持监测的有效手段与方法。
1遥感技术的发展及主要特点
1.1遥感技术的定义
遥感技术可以认为是从远距离感知目标反射或自身辐射的可见光、电磁波、红外线结合目标进行探测与识别的一类技术。目前多指从人造卫星或飞机对地面进行观测，同时采用电磁传播和接收手段来收取目标的信息并对其加以分析的一类技术。
1.2遥感技术的发展历史
遥感技术的发展最早可以追溯到20世纪初发展的对地观测综合技术，早期的遥感技术开始于航空摄影，然后在1909年发展到航空遥感技术阶段；二次世界大战后，利用航空照片进行区域范围土地调查与制图的研究被更广泛更系统的应用；上世纪70年代后，人造卫星技术的发展与成熟使遥感技术被大量应用于土地利用调查和大范围土地覆盖；上世纪80年代后,洲际范围内广泛利用气象卫星数据对土地覆盖进行研究取得了明显成果。在1981年，国外开始采用aVHRR数据对全球和洲际尺度的植被变化及土地利用进行研究；上世纪90年代后，卫星遥感在全球和区域尺度土地覆盖应用与研究方面取得了突破性发展，效果显著。进入21世纪后，遥感技术在全球和区域土地覆盖土地利用上研究被进一步发展。
1.3遥感技术的主要特点
遥感技术与其他技术相比，具有其自身的特点，主要优点如下：（1）遥感技术可以大范围的获取数据资料，呈现宏观景象。遥感技术所采用的卫星，其在轨高度可达910km左右；即使是航摄飞机，其飞行高度也可以达到10km。高度的优势可以使遥感技术覆盖面积广，大范围的获取数据资料。例如，一张普通的卫星图像，其覆盖面积多达3万多km2；（2）遥感技术具有获取信息速度快，周期短的特点。卫星在围绕地球运转时能及时获取所经区域的各种的最新资料，以更新原有的旧资料，或者根据新旧资料的对比来进行动态的监测，这是人工实地测量所无法比拟的；（3）获取信息受到很少的限制条件。地球上很多地方的自然条件是极其恶劣的，人类是难以直接到达的。而采用遥感技术则可以避免地面条件限制，能方便及时地获取各种宝贵资料；（4）获取信息的手段多,信息量大。根据不同的任务,遥感技术可选用不同波段和遥感仪器来获取信息。利用不同波段对物体不同的穿透性,还可获取地物的内部信息。
遥感技术的主要缺点如下：（1）虽然能得到有关地球表面的信息，但内部的信息获取困难；（2）大气的不利影响不能完全根除，这样关于反射和放射物理量不可能全部表现出来；（3）天气条件、卫星轨道等外在因素的影响使所希望的图像未必立即得到。
2遥感技术应用于水土保持监测
2.1遥感技术应用于土壤侵蚀监测
土壤侵蚀遥感监测不同于其他生态环境遥感监测，主要表现在：（1）影像的时相对土壤侵蚀信息获取影响比较大。地球上的植被具备明显的物候变化，也就是说不同季节会有明显不同的植被覆盖度，而植被覆盖度又是判别土壤侵蚀强度最重要指标之一。在土壤侵蚀调查中，影像时相的影响是不能忽略的。（2）土壤侵蚀强度在遥感影像上无法直接进行判读，得不到直观的信息。（3）土壤侵蚀强度分类工作复杂多样，分类时，不仅要兼顾遥感和非遥感信息进行综合分析，而且即使对遥感信息源来说，也需要对其反映的直接信息再作进一步分析[4]。
2.2遥感技术应用于水土流失监测
水土流失的发生与发展不是一个静态的过程，而是一个时空变化的动态过程，它的监测与评估需要根据不同的目的而采用不同的尺度。不同的卫星遥感影像其特点也有所区别，如气象卫星影像具有监测范围大、时间分辨率高和数据处理费用低廉等优点，而其缺点是时间分辨率低，像元所反映的信息具有较大的地域混合。因此，气象卫星遥感技术适用于大范围，植被盖度、地表、坡度等组成物质比较均一的地方；资源卫星具有多时相特段、性多波，高空间分辨率等优点，有效地获取精确的地表信息，为水土流失信息的提取以及模型的分析提供数据保障。但它也具有对一个地区重复观测周期长，在关键时期有可能得不到所需的资料等缺点。为了满足水土流失监测在空间分辨率、时间分辨率等方面的要求，通常需要将不同来源的信息进行组合来提高了水土流失监测的数据源精度[6]。
2.3遥感技术应用于水资源污染监测
遥感技术能应用于水资源污染监测是因为污染水的光谱效应。水中溶解或悬浮的污染物，其组成与浓度也不同，这样水体反射能量的变化在遥感图像上也表现出纹理、结构、灰度、色调的微细差别。水的反射包含着水的镜面与表面反射、水体及水底地形反射等不同的类型，具有高度复杂性。当遥感技术应用于水资源污染监测时，对海洋与内陆水质监测也有区别。如遥感技术监测海洋石油污染的效果就比较好，可以发挥实时、同步和大范围连续监测的特点。遥感技术监测内陆水质时，由于内陆水体本身的光谱特征复杂多变，并且大气散射影响严重辐射信息，遥感监测所能得到的水质参数种类较少，所以内陆水质监测中虽然遥感技术得到了广泛应用，但还应仔细分析，区别对待。内陆水质遥感监测的主要对象为各类湖泊富营养化的监测与江、河污染监测(包括排污口、污染带)；主要环境遥感指标有可溶性有机物、浮游植物、悬浮物、总氮、总磷等。目前对水体中浮游植物的监测主要靠测定叶绿素含量，遥感技术已经能达到监测规定的要求；而可溶性有机物、悬浮物、总氮、总磷等的遥感监测还存在或多或少的问题，有待进一步的研究。
总体来说，遥感技术依靠及时快速的提供信息和真实客观、形象的优点，可对水资源污染进行良好、有效地监测为及时采取防护、疏导措施和环境评价提供了基础，是水资源污染监测中非常行之有效的技术手段。
参考文献
[1]梁伟,杨勤科.遥感在区域水土保持研究中的应用[J].水土保持研究,2004,11,（2）:160-163.
[2]韩育宁.应用新技术推进水土保持监测[J].山西水土保持科技,2006,（2）:25-26.
[3]李晓华,李铁军.日本水土保持应用遥感技术简介[J].水土保持科技情报,2002，（4）:14-16.
遥感的特点篇3
1、结合实例，说出遥感技术的特点，说明其在资源普查、环境和灾害监测等方面的具体应用于功能。
2、初步学会利用遥感影像中的直接和间接解译标志对遥感影像进行简单解译的方法。
3、认识遥感技术在现代社会中发挥的巨大作用，理解地理信息技术的应用对协调人地关系的重要影响。
教材分析：
教材首先指出地理信息技术概念和核心技术，明确遥感是地理信息技术的重要组部分；接着介绍了遥感的定义、基本原理、遥感平台、工作过程、主要优点等几个方面的知识。
教材介绍了遥感的主要应用领域―资源普查、灾害监测、环境监测、工程建设及规划等，使学生认识到遥感技术十分广泛的应用领域。随着现代科学技术在生产生活各领域中的应用越来越广泛，学生在生活中也能经常看到遥感影像图。
本节的教学要点就是要让学生了解遥感是如何工作的，通过课件直观展示遥感图像，了解它在各部门、各领域的应用情况，初步感知遥感影像的解译方法。
重点、难点：
1、遥感的工作原理、基本工作流程。2、遥感在资源普查、环境与灾害监测、农业中的应用。3、遥感图像的基本影像特征判读方法。
教学手段：多媒体课件
情景导入：
1987年5月6日至6月2日，中国东北大兴安岭北部发生了特大火灾，在扑灭大火过程中，卫星遥感监测技术发挥了重要作用。在整个灭火大战中，国家气象局森林防火总指挥部提供了70余幅反映林火发展情况的卫星影像图，为制定灭火计划、作出灭火部署提供了科学依据。
遥感技术在森林灭火中是如何发挥作用的？它还能应用于其他领域吗？
一、什么是遥感技术
1、地理信息技术。地理信息技术是对地理信息进行获取、分析和应用的一门综合性技术，是地理科学与现代信息技术相结合的产物，其核心技术是遥感（RS）地理信息系统（GiS）、全球定位系统（GpS）。
2、遥感技术的概念。遥感技术就是人们利用一定的技术装备（航空器和航天器），从不同高度的平台，收集地物的电磁波信息，再将这些信息传输到地面，并加以处理，从而达到对地物的识别与监测的全过程。
小知识：航空器与航天器简介
航空器――在大气层中飞行的飞行器。包括气球、气艇、飞机、滑翔机、直升机等。
航天器――用于航天飞行的飞行器。包括人造卫星、宇宙飞船、空间站、航天飞机、行星探测器等
3、遥感技术的工作原理。地球上的物体都在不停地吸收、发射和反射电磁波，并且不同的地物对同一电磁波反射率不同。
在距离地球一定距离的飞机、飞船、卫星上、使用光学仪器和电子仪器，接受地面物体发射或反射的电磁波信号，以图像胶片或数据磁带形式记录下来，传送到地面，最后通过分析，揭示出物体的特征、性质及其变化，用于资源评估、环境监测、灾害预警及其他地物变化的分析等。
4、遥感技术的主要环节（略）
5、遥感技术的特点。遥感具有探测范围大、获取资料快、受地面限制少、获取信息量大等特点。
二、遥感技术的应用
1、遥感技术的应用领域。目前，遥感技术已被广泛应用于国民经济的各个领域。它对于推动经济建设、环境改善和国防建设起到了重要作用。
遥感技术的应用（列表）（表略）
2、遥感探测的发展趋势。随着遥感应用向广度和深度发展，遥感探测将更趋于实用化、商业化和国际化。
三、学看遥感影像
1、遥感影像解译标志的概念。在遥感影像上，不同地物有不同的影像特征。这些影像特征是判读识别各种地物的依据，这种依据就叫做遥感影像解译解译标志。
2、遥感影像解译标志的分类
（1）直接解译标志
概念：直接解译标志是指能够直接反映和表现目标地物信息的遥感影像的各种特征，它包括遥感影像上的色调、色彩、大小、形状、阴影、纹理、图形等。
作用：解译者利用直接解译标志可以直观识别遥感影像上的目标地物。
（2）间接解译标志
概念：间接解译标志是指能够间接反映和表现目标地物信息的遥感影像的各种特征。
作用：借助它可以推断其他的相关地物。
3、分析和解译遥感影像应注意的问题
实例运用：运用所学遥感知识和解译方法，分析和解译卫星影像。
（1）说说卫星影像中，不同颜色各为哪几类地物。
（2）在卫星影像上判读出道路，用透明纸蒙在上面绘出主要的道路，制作一幅该地区公路交通草图，并将判读出的城市与村庄的大致范围，绘制在公路交通草图上。
判读提示：a.用色调辨认遥感影像，深蓝色、蓝黑色显示的是水文要素，灰白色、浅蓝色显示的是人工建筑，红色显示的是植被。
B.几点说明；①湖泊等自然地物的边界多为圆滑的，人工建筑、工程的边界往往棱角明显；②湖泊、城市为面状，道路、河流多为现状，村庄为不规则的点状和星状；③道路的宽度往往不发生变化，而河流的宽度从上游到下游逐渐变宽；④道路相对比较顺直，而河流则弯曲多变。
课堂巩固：
1、装载传感器的平台叫（）
a、遥感平台B、传感平台C、工作台D、开发基地
2、遥感的关键装置是（）
a、航空器B、传感器C、胶片质量D、磁带质量
3、下列不属于遥感技术特点的是（）
a有利于节省人力、财力B有利于提高效率
C受地面条件的限制少D有利于提高研究工作的精度和质量
遥感的特点篇4
本次遥感解译基础数据由省测绘资料档案馆提供，坐标系统为西安80坐标系。本阶段结合基础地质资料对三门全域（1028.33km2）进行了初步遥感解译，并据此划分了重点调查区、一般调查区和重点调查区中的重点调查地段，用以指导调查工作的全面展开。
1、解译的目的和任务
遥感解译的目的是为减少不必要的外业工作，快速、高效地完成野外地质灾害调查而开展的，它不仅对常规地面调查工作提供指导，而且还可获取常规地面调查难以取得的某些环境地质和地质灾害信息，对查清区域环境地质背景，提高地质灾害调查成果的精度和质量都大有裨益。
遥感解译的任务是以遥感图像（或数据）为信息源，最大限度地获取地质灾害及其发育环境要素信息，确定滑坡、崩塌、泥石流和不稳定斜坡类型、规模及空间分布特征，分析地质灾害形成和发育的环境地质背景条件，编制地质灾害和地质环境遥感解译图件，为调查区划分和地质灾害调查提供遥感解译资料。
2、遥感数据源选择及解译的主要内容
2.1数据源选择
本次工作采用由省?y绘资料档案馆提供的最新专题地理信息数据，其中包括：矢量数据1：1万（DwG）和1：5万（mapgis）数字线划图，栅格数据1：1万数字高程模型数据（Dem）和1：1万数字正射影像数据（Dom），以及2.5米卫星正射影像。
2.2解译的主要内容
（1）地质环境背景：主要解译城镇、村庄、主要居民点、农家乐，以及矿山和重要公共基础设施的分布范围、所处地貌部位、地形坡度特征、地层岩性、地质构造、水文地质现象及其它地质环境条件；解译周围人工边坡的发育情况（长度、高度与坡度）和区内水系、道路交通分布情况等。
（2）地质灾害：可能影响农村山区村庄的地质灾害点类型、规模、形态特征及其位移情况。
2.3遥感解译总流程
地质解译是从遥感图像上获取目标地物信息的过程。具体是指专业人员通过应用各种解译技术和方法在遥感图像上识别出地质体，地质现象的物性和运动特点，测算出某种数量指标的过程。遥感图像解译成果--专题解译图
（1）遥感影像信息选取与数字化
（2）地理基础底图的选取与数字化
（3）遥感影像几何纠正与图像处理
（4）遥感影像镶嵌与地理基础底图拼接
（5）地理基础底图与遥感影像复合
（6）符号注记图层生成
（7）影像地图图面配置
（8）遥感影像地图制作与印刷
3、解译的方法与步骤
3.1解译方法
（1）信息源处理：本次遥感解译有关信息源的收集与处理工作由省测绘资料档案馆代为完成，主要包括：
1）收集县域内现有馆藏最新1：1万3D（DLG/Dem/Dom）及1：5万DLG测绘成果数据进行整理分析。
2）将涉及不同投影带1：1万分幅3D数据统一转换到120度中央投影经线。
3）将1：1万分幅DGn格式DLG数据转换autocaddwg格式；1：5万分幅DGn格式DLG数据转换为mapgis格式，并拼接整合为完整一幅数据，同时根据地质灾害工作需求进行要素分层与符合化；将nSDtF格式1：1万Dem数据转换为Grid格式。
4）将转换处理后的数据（1：1万autocaddwg格式、1：5万mapgis格式DLG数据、1：1万Grid格式Dem数据、1：1万Geotiff格式Dom数据）进行质量检查。
（2）遥感解译：本次解译是在mapGiS环境中，采用人机结合的方式来进行。为方便携带与使用，本次解译将标准1：1万地形图幅分割为4幅（a3），绘制基础图。基础图中包含图层有农村居民点、道路、水系、1：1万等高线（基曲线，等高距20m）、地层岩性、地质构造、已知地质灾害点和1：1万Dom数据。
3.2解译步骤
（1）解译标志建立
崩塌―在遥感图像上崩塌的陡崖新的色调浅，老的陡崖色调深。在陡崖的下方有浅色调的锥状地形，有粗糙感或呈花斑状的锥形。新的崩塌体植被少，古老的崩塌体植被生长较为茂盛。
滑坡―在遥感图像上其形状有簸箕形、舌形、弧形和不规则形等。
泥石流―在航空照片上泥石流的顶部呈瓢形，山坡陡峻，岩石破碎强烈，色调深浅不一，冲沟内有大量松散固体呈浅色，冲沟没有沟槽，无植被生长。流动的泥石流呈条带状扇形，轮廓不固定。泥石流发育地区常是崩塌、滑坡发育地段，影像交织错乱，色调变化大。
根据已知地质灾害点，通过现场踏勘，并与基础图比对，分别建立滑坡、崩塌和泥石流解译标志。
（2）初步解译
在建立解译标志的基础上，分幅进行解译工作：在基础图上初步识别地质环境条件、地质灾害类型和边界，以及存在的疑问，同时依据调查区划分原则和标准，结合坡度图（划分等级见表2，通过arcgis地形分析系统自动生成，按1：2万输出），圈画重点调查区和一般调查区，分乡镇填写遥感解译登记表。
（3）野外验证
针对初步解译结果，在野外调查过程中按照不同层次作进一步验证，重点调查区应尽可能全部验证，特别是其中的地质灾害隐患点和不稳定斜坡，要验证其空间分布情况、形态特征、物质组成等，进而分析其形成原因和影响因素，同时还要进一步了解其变形发展历史，对今后的变化趋势作出科学判断，掌握其稳定性和危害程度，为地质灾害防治提供依据。一般调查区验证率应不低于60%，验证过程应修正解译误差，并排除疑问，同时在原遥感解译表中如实填写验证结果。对于重点调查区内的重点村庄，需在野外调查同时，按1：10000的精度作详细解译，解译内容除一般项目外，需对村庄内主要的高陡边坡、地质灾害类型及分布情况进行详细说明。
4、解译的成果
本次遥感解译成果主要是两个方面，一是地质灾害及其发育地质环境遥感解译图，二是地质灾害调查遥感解?g表。
1、遥感影像解译图
在基础图上叠加调查区分区界线、经修正的地质灾害类型、规模、形态和边界特征，重点调查地段、重点调查村分布情况等（图1）。
2、坡度解译图
通过arcgis地形分析系统自动生成，按1：2万输出，作为遥感解译图的补充说明，完善遥感解译表的相关内容，如图3所示：
3、遥感解译表
作为遥感解译图的补充说明，完善遥感解译表的相关内容。表内配1：2万坡度图与遥感图进行比对（图2）。
5、结论
遥感图像地貌解译在地质灾害调查中的应用有以下特性：
（1）数据处理的高效性。在海量数据堆叠的时候，我们可以快速提取和判读有用信息并对及时处理地质灾害重大问题做出最佳判断。
（2）多方手段的综合应用性。通过野外检验和遥感图像地貌解译相结合，对可能发生地质灾害地段进行评估、预测。
遥感的特点篇5
关键词小波变换；遥感图像；高频信息；图像处理
中图分类号tp7文献标识码a文章编号1674-6708（2011）47-0220-02
基于小波变换的遥感图像是处理高频信息形态数据源的主要方法之一，通过对基于小波变换图像技术的分析,总结了基于单小波遥感图像的基本方法和每种方法的优缺点，以及在分析小波图像和小波标架变换的基础上，提出了基于小波变换的图像算法和小波标架变换的图像算法。
1压缩感知的基本原理
以小波为基的压缩感知的基本原理图像压缩处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多领域至关重要,针对遥感图像噪声大、边界不清楚等问题,提出了应用小波变换对遥感图像进行压缩感知和边缘检测处理的方法。
1.1基于小波变换的边缘检测原理
以小波为基的图像压缩处理是技术关键的之一，寻求性能良好的压缩方法是一个重要的研究领域，通过对小波基设诛预滤波器构造以及图像处理中的问题分析，是解决图像处理的有效途径。因此，遥感图像的先验模型对于图像的视觉处理至关重要，对于图像的先验模型从多个角度进行研究，其代表主要有统计方法、正则化几何建模方法和稀疏表示方法。
小波变换图像融合是将同一场景中多幅图像的互补信息合并成一幅新图像,以便更好地对场景进行观察和理解，为遥感图像提供一种加精确的分析方法，在研究小波变换特性的基础上,提出基于小波变换的图像融合方法。实验证明,该方法具有很好的融合效果。随着小波变换体技术的发展,小波变换数字技术已成为一个研究热点。在分析小波变换数字的基础上,提出基于提升格式小波变换的数字水印算法,该算法在对图像处理方面达到较好的效果。
1.2基于小波变换的图像数据压缩原理
随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,基于小波变换的图像数据压缩原理与通信网容量的矛盾日益突出。特别是具有庞大数据量的数字图像通信,更难以传输与存储,极大地制约了图像通信的发展,已成为图像通信发展中的瓶颈问题。图像压缩编码的目的就是要以尽量少的比特数表征图像,同时保持复原图像的质量,使它符合特定应用场合的要求。
基于小波变换的图像数据压缩原理是图像数据压缩发展史上一个新的里程碑，它在频率和位置上都是可变的，非常适合分析瞬态信号。当分析低频信号时其时窗很大，而分析高频信号时其时窗很小，这恰恰符合实际问题中高频信号的持续时间短、低频信号的持续时间长的自然规律。
2以小波基为稀疏基的图像压缩处理方法
根据遥感图像中的不同地貌具有不同的频谱特性,人工建筑区相对其他区域具有较高的频率,提出了基于小波变换和数学形态学的遥感图像人工建筑区提取算法。
2.1对遥感图像进行小波变换压缩处理
将不同地貌的信息转换到不同频带,再对高频信息进行融合，并将融合后的高频信息中幅度变化剧烈的区域看作遥感图像的“山峰”,变化平稳的区域看作遥感图像的“盆地”,最后采用形态学重建的方法提取人工图像的压缩图像,实验结果表明,该算法具有快速性和准确性的特点。
目前遥感图像的种类繁多,针对中高分辨率的可见光成像的遥感图像进行分析发现,在遥感图像中不同的地貌呈现出不同的规律,在图像上的表现形式就是具有不同的纹理,所以对遥感图像的纹理进行粗分割，实际上就是对图像中地貌的一种粗分类,纹理分割的主要任务是将图像进行划分。
2.2遥感图像频率分布处理
以小波基为稀疏基的图像压缩处理相对低频，景物处于相对高频。根据小波变换多分辨率特点,图像经多层小波分解,得到的低层细节系数代表图像的相对高频部分,高层细节系数代表图像的相对低频部分。提出通过增大图像的高频细节系数,减小低频细节系数。利用视觉评价、平均梯度等方法评价实验结果,表明分析遥感图像频率算法的有效性。
遥感图像频率分布的特征一般主要有多光谱图像去云、多副图像叠加、云多传感器图像融合，遥感成像小波系数分辨率分析图像处理的成像过程中,由于高层细节系数的遮挡使获得的遥感图像变得模糊。运用图像处理技术,研究如何有效去除影响,成为了提高遥感数据利用率的必要途径。
3遥感图像压缩处理的质量评价
3.1遥感图像压缩处理的质量评价
与小波相比遥感图像压缩处理的质量评价，不仅具有小波的多分辨率特性和时频特性，还具有很好的方向性和各向异性。小波的支撑域边长在该尺度下的基函数支撑域的纵横比可以任意选择，基函数的支撑域来逼近曲线的过程，由于它的基函数的支撑域表现为“长方形”，因而是一种更为有效稀疏的表示法。与二维可分离小波基函数的方向支撑域的各向同性不同，其支撑域表现出来的是各向异性的特点。
遥感图像压缩处理的质量评价表示方法都是采用单一基，另外一条遥感图像压缩处理的质量评价表示的途径是，基函数原子库的图像系统。通过遥感信号在完备库上的分解,用来表示信号可适应本身的特点，灵活选取以得到遥感压缩图像。小波分析用于平稳信号和图像的处理优于传统的傅里叶变换，已被许多应用领域的事实所证实。
3.2压缩感知处理的形态分量方法分析
基于压缩感知处理的形态分量方法的图像分解，较好的结合了变分方法和稀疏表示方法两类图像分解的优点，为图像处理问题提供了良好的处理机制。首先从关于图像形态分量分解的变分方法来看，研究朝着对图像结构和纹理等形态成分刻画更精细方向发展。通过关于压缩感知处理的形态分量结构和纹理分量的有效分离，由于目前所涉及的表示的主要有正交系统。随着压缩感知处理的形态分量表示理论的发展，通过不同的分类表示、稀疏性度量和正则化方法，可以导出不同的图像形态分量分析算法。
4结论
小波变换在遥感图像处理中的应用是近年迅速发展起来的新兴学科，具有深刻的理论意义和广泛的应用范围。小波变换在遥感图像处理中的应用是一种信号的时间尺度分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。
参考文献
[1]王仁.小波变换在遥感图像处理中应用思考[J].北京技术，2009(11).
遥感的特点篇6
关键词：森林资源；遥感；分类；特征变量
1引言
目前，各国研究机构广泛发展了基于遥感与抽样技术相结合的森林资源面积监测体系。抽样方法可大范围、快速监测森林资源动态变化，但无法在实际监管中存在有效利用，也就是存在监管不到位的现象。因此，结合实际，深入研究森林资源遥感分类区划方法中的一些关键技术，对促进森林资源调查遥感监测技术的发展具有重要意义。
2森林资源分类中遥感数据的波谱特征
2.1光谱特征多光谱遥感影像能够对不同的森林进行区分，也是森林资源遥感分类应用最广泛和最基本的识别特征。目前基于多光谱特征的森林资源定量分析则是通过计算各个类别的均值、方差、标准偏差和离散度等统计量，作为比较不同类别相似度的量化依据，并在这些统计量的基础上建立判别函数实现森林资源遥感分类。但由于遥感数据空间分辨率、光谱特征值、光谱波段设置等限制，以及遥感影像像元都是地物光谱综合信息的特点，致使单纯依靠多光谱特征的森林资源遥感分类存在诸多分类混淆，“同物异谱、异物同谱”现象广泛存在。
2.2高光谱数据特征高光谱数据的光谱分辨率很高，能精确识别不同的树种。但高光谱数据各波段之间存在着高度的相关性，对分类精度有很大的影响。因此，高光谱数据的降维处理是目前高光谱数据处理的必经过程。目前，降维方法可分为两大类：①基于变换的方法，如主成分变换、正交子空间投影、正则分析、离散小波变换等。基于变换的降维方法优点是可以经若干变换直接将高维数据降低到几维甚至一维，信息量高度集中，降维速度快；其缺点是改变数据原始特性；②基于非变换的，主要是波段选择。基于非变换的降维方法保持数据原有特性，但波段选择算法目前均不成熟，难度大。
3森林资源分类中遥感数据的纹理特征
纹理特征作为遥感影像数据重要的空间特征之一，是对影像像元之间空间分布的一种描述，其空间分辨率决定了纹理结构信息的丰富度。高分辨率遥感影像可大幅度减少了混合像元的比例，能非常直观的展示地面目标地物的空间位置、结构、形状、色彩等信息，有利于辨识目标地物。但高分辨率影像数据量巨大，所含信息量十分丰富，在抑制异物同谱现象的同时增加了同物异谱现象，此外还存在着阴影问题等，这些均有可能引起分类精度的降低。为充分利用高分辨率影像，基于纹理、面向对象或光谱与空间信息结合等分类方法可有效提高分类精度得到迅速发展和应用。然而在图像分类中，特征并不是越丰富越好，对分类结果不利的特征可对分类结果起到干扰作用，导致识别或分类精度的降低。因此，选择合适的纹理特征，制定一个特征选择准则，配合一个好的搜索算法就显得十分必要。
4森林资源分类中遥感数据的时间特征
单一时相的遥感数据只能反映拍摄时间森林资源的波谱特征，但不同时期植物的生长发育规律可在遥感影像表现出不同的波谱信息。因此，可利用植物的时间效应特征来提高森林资源遥感分类识别能力。
5研究展望
5.1森林资源遥感分类特征变量选择存在的问题
5.1.1森林资源遥感分类特征变量的选择的理论研究还不完善在现有特征变量选择过程中高度依赖遥感数据的光谱特征，没有充分研究森林资源本身的特征在遥感数据上的机理体现，也就是没有从遥感机理上去分析、构建和选择特征变量。
5.1.2森林资源遥感分类特征变量的综合应用问题目前森林资源遥感分类特征变量较多的使用单一类型的特征变量，在利用单一类型的分类特征变量只能体现森林资源的一个方面，不论应用何种算法，对提高遥感分类精度的力度有限。因此，多类型分类特征变量综合应用是提高分类精度的有效途径。5.2森林资源遥感分类特征变量选择发展方向
5.2.1新的特征变量的不断挖掘影响不同植物差异，可从植物本身的主要物理性状，这些因素主要受植物本身基因控制，这些特征变量参数可通过过SaR数据来解决。一些植物生化组分含量特征方面，可利用高光谱数据反演植物内部生化组成含量，探索基于生化组分含量与光谱的相互作用显著的敏感波段，并利用这些波段的影像对森林资源进行分类，使遥感分类更具机理性。
5.2.2特征变量的综合应用由于不同区域范围内具有特定的植物种群结构，不同时相植物存在着不同的生长规律，可根据植物生长状态，及其生长周期内生理、外形、结构等变化或季节变化特点，研究出某类植物最佳辨别时相，以及组合分类的特征变量组合。基于不同传感器数据提取不同森林资源遥感分类信息，联合使用多种分类特征的互补信息可有效提高遥感分类精度。开展森林资源遥感分类特征变量和敏感性与不确定性分析，在分类特征变量深入挖掘的基础上，结合主要分类器，建立不同分类特征的精度敏感性分析，进一步建立评估模型，为模型通用性检验及区域推广提供技术基础。
因此，不同区域的森林资源分类可按区域特性，建立区域特征数据库，综合应用适合该区域遥感分类特征变量，提高分类精度，使其更好的服务于森林资源调查分类及遥感监测需求。
遥感的特点篇7
关键词：遥感课程基础理论案例
中图分类号：G64文献标识码：a文章编号：1674-098X（2016）02（b）-0144-02
遥感作为信息获取和更新的重要技术手段之一，已经在海洋、渔业、测绘和军事等许多领域得到了迅猛发展和广泛应用。上海海洋大学海洋技术专业培养目标是具备坚实的数理基础，掌握海洋科学的基本理论和基本知识，受到海洋信息探测与应用方面的基本训练，能在海洋信息技术、空间测量技术、遥感技术、地理信息系统技术及其相关领域从事科研、教学、管理及技术工作的高素质海洋科技人才。遥感是上海海洋大学海洋技术专业主要方向之一，而《遥感原理》是海洋技术专业遥感类基础课程。《遥感原理》课程涉及了大量的数学和物理知识，这些大量的数学和物理公式对相当一部分同学来讲枯燥、难懂，使同学们在课程学习过程中，缺乏对课程学习的兴趣。笔者结合教学过程中经验，针对相关问题，在此浅谈一下在该课程教学上的思考和实践。
1关注遥感科学的最新进展
要让同学们喜欢遥感课程，首先要激发他们对课程的兴趣。现在的大学生有个性、有主见，接收新生事物快，是一个开放的群体。同学们普遍对所学学科的发展动态和发展前沿感兴趣，他们迫切希望知道所学课程对将来就业和相关课程进一步学习有什么作用。遥感知识更新很快，新理论、新方法和新研究领域不断地出现，遥感研究猛烈地冲击着各学科的前沿，这一特点正符合年轻大学生的好奇心[1]。
在教学过程中，在完成学生对遥感基本知识体系的构建的基础上，把遥感科学的最新进展的一些内容融到课程讲授内容中。例如：告诉同学们，近几十年来，欧美发达国家对资源与环境问题日益重视，而遥感信息技术已成为在国家层面上调查与获取环境资源基本数据，评估国家社会经济和生态环境可持续发展能力的有力工具。在美国、瑞典、澳大利亚、德国和日本等国家，几乎在所有较大规模的资源调查和开发规划中都利用遥感资料和常规资料相结合，提供综合分析数据供有关部门使用。我国已经成功发射了海洋卫星、气象卫星和资源卫星，初步显示了可为生态环境监测提供大量数据。同时，近十几年来在应用空间信息技术进行资源、环境的动态监测及可持续发展综合管理研究方面，也已经积累了大量数据信息和许多较为成熟的经验。遥感应用已从定性向定量发展。加强多源、多模态、多时相数据的融合和同化应用技术研究；注重高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率及全天时、全天候和全频段的监测和研究；注重遥感数据真实性校验和地面定标技术研究；充分开发遥感数据资源，解决全球或区域性的环境和资源问题，为社会经济发展服务，是遥感发展的主要特点。通过国内外遥感现状的对比，使同学们认识到我们国家遥感的基础理论和技术在国际上的地位，以及我们在遥感的基础理论方面和发达国家的差距。这些遥感的基础理论也就是那些大量枯燥、难懂的数学和物理公式。这样既激发了同学们的争强好胜、不服输的天性，又让他们理解遥感基础理论在学科发展中的重要性，他们看到这些枯燥、难懂的数学和物理公式也就感到亲切了。同时，也明白了这些基础理论知识是他们将来遥感类课程进一步学习的基础。
2引入最新的遥感案例
遥感具有比较明显的应用技术学科的特点，它把地学研究中的概念逻辑思维变成直观的、形象的空间模型，深化了人们对自然现象的认识，其涉及到的知识面十分广泛，如果面面俱到，势必导致走马观花。因此，遥感原理课程的授课过程主要讲授遥感的基本数学和物理原理，完成对基本知识体系的构建。通过教学内容的优化，使学生对遥感在整体把握的前提下，能够抓住重点，以点带面，引导学生自主学习其他知识。在讲授遥感在地学中的应用部分，适当介绍当前遥感在卫星研制、有效载荷、地面处理、应用研究和业务化监测等方面发展的最新案例。并且将原理、算法等注重数学物理基础知识等环节融合到每一部分的案例教学内容里，使学生在学习案例的过程中自然地掌握那些枯燥、难懂的物理原理和数学算法[2-3]。
例如：以近年来每年爆发的黄海绿潮遥感监测为案例，介绍了光学遥感和微波遥感不同的遥感技术对监测绿潮时空分布监测方法的差异。在此案例讲解过程中，介绍了tm/etm+数据、moDiS各级数据产品和微波数据enViSataSaR，针对每种遥感影像，分别介绍其传感器和成像的基本原理。从空间分辨率、波谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率4个方面重点讲解遥感图像的特征，并且结合黄海绿潮监测实例讲授光学遥感和微波遥感的不同物理原理。同时在案例讲解过程中，引申出藻类遥感数学反演算法，这些算法只讲述基本原理和思路，而具体推导过程，引导有兴趣的学生在课后通过文献阅读资料查找自行学习。
3结语
遥感是一门理论和应用性均很强的学科。通过对《遥感原理》课程教学过程的改革，从教学情况看，教学效果良好，学生上课能够认真听讲，学习兴趣浓厚，能主动通过多种渠道搜集查阅所学资料。通过课程改革，使同学们既掌握了遥感基础理论，又学习了运用遥感数据进行分析的基本技能。这些措施的实施，提高了上海海洋大学海洋技术专业学生学习《遥感原理》课程的积极性，课程教学效果得到了明显改善。
参考文献
[1]顾祝军.“遥感原理与应用”课程教学改革初探[J].大学教育，2015（10）：108-109.
遥感的特点篇8
关键词：遥感图像处理；边缘检测；小波变换
1引言
遥感技术的出现为人类认识自己所生存的区域、海域以及整个地球表面的地貌、地况提供了新的途径。随着遥感技术的发展逐渐成熟，其应用也逐步扩大，从传统的军事侦察和测绘发展到农业、土地利用、气象、环境监测、灾害分析以及全球气候变化等各方面。遥感技术通过处理地面目标反射、辐射以及散射的电磁波信号，实现目标的检测、识别及定性描述。
2遥感图像处理的主要技术
2.1遥感图像匹配
图像匹配是指将两幅或多幅图像进行比较，找到它们的共有景物，或者根据已知目标图像到未知目标图像中寻找相应的特定目标。因为遥感图像的信息量一般比较大，往往受到几何失真、地表变化和地面杂波等因素的影响，因此遥感图像的匹配更为困难。
2.2红外和可见光遥感图像融合
由不同种类的遥感传感器得到的遥感图像在光谱、空间分辨率等方面有各自的优缺点，因此将不同类别遥感图像的优势互补，从而可提高图像的可信度和清晰度，为后期的特征提取、分类等提供了更精确可靠的图像信息，所以在安全监控、军事、卫星遥感、医学等领域有着广泛的应用。红外传感器和可见光传感器是较常见的两种类型的传感器，前者根据目标热辐射进行成像，因此对场景的亮度变化不敏感；而后者具有较高的清晰度，能够反映不同目标的轮廓边缘等细节信息。将红外图像和可见光图像融合，可以充分保留图像的细节边缘和较亮的目标，易于后续对目标的进一步处理与检测。
2.3SaR图像边缘检测
图像边缘反映了图像的最基本特征，被广泛地应用于图像处理的各个领域中。在SaR图像中，部分主要的线性目标通常表现为不同类的边界，常常包含很多边缘特征，如桥梁、道路、河流、建筑物等。因而边缘检测是SaR图像目标识别中的一个关键步骤，在SaR图像军事和地质应用中有着重要意义。因为有相干斑噪声的干扰，如何完整地获取SaR图像的边缘成为了SaR图像处理中的难题。于是许多学者不断地探求针对SaR图像的性能优越的边缘检测方法。
2.4遥感图像分类
遥感图像分类是根据地表的纹理、颜色、地形等特征，将遥感图像划分为若干个不同的种类，是目前遥感技术应用的主要方向之一。它能够迅速地识别遥感图像上的地物种类特征，为地面资源环境的动态监控提供信息，主要应用于土地规划、灾情监控、沙漠化等方面。然而遥感图像数据往往比较复杂，包含类别较多，导致多类别数据的精确分类和识别比较困难。传统的分类方法不善于提取空间信息，往往会有漏分和错分现象，并且分类后有较多零散区域，目前已出现了很多改进的分类方法。
2.5遥感图像变化检测
随着人口迅速的增长，土地资源变得越来越重要，为了有效地保护和合理地开发土地资源，需要实时准确地掌握土地利用状况。遥感技术能够使用不同的遥感器或不同的波段，快速获取大范围的地球资源信息，且不受地面条件限制，具有传统航测所无法比拟的优点，成为了土地利用、变化检测的重要技术手段。遥感图像变化检测就是对同一地区的多时相遥感图像进行分析，并给出地表变化的信息，在地物地层分析、灾情估计、道路交通分析、森林采伐等领域得到广泛应用。
3遥感图像处理的基本算法研究
3.1图像匹配算法
SURF算法是对SiFt算法的改进，它在大大提高了匹配速度的同时，却降低了匹配的精度，基于Contourlet和SURF的遥感图像匹配方法首先充分利用Contourlet变换对图像进行多尺度多方向分解，得到包含大量信息的低频图像；然后把低频图像作为SURF算法的输入图像进行预匹配，可以去除高频噪声的影响；再利用RanSaC方法去除预匹配中还存在的误匹配。该方法与SiFt和SURF算法具有更高的运算速率和匹配精度，还具有更高的抗噪声、抗旋转和抗亮度变化性能，是一种快速有效的遥感图像匹配方法。
3.2图像融合算法
为了尽可能地保留红外遥感图像中的探测目标信息和可见光遥感图像的轮廓细节信息，结合nSSt和动态wnmF的红外和可见光遥感图像融合算法首先对两幅源图像进行非下采样Shearlet变换；然后对低通子带采用动态wnmF融合算法，对带通方向子带采取绝对值取大的融合算法，最后利用非下采样Shearlet反变换得到融合结果。与nSCt和pCnn、nSCt和nmF、Shearlet变换和pCnn等方法相比，该方法融合后的图像边缘轮廓更为清晰，且运行时间较少。
3.3图像边缘检测算法
针对SaR图像中的相干斑噪声，基于nSCt、各向异性扩散和改进数学形态学的SaR图像边缘检测方法首先利用nSCt对SaR图像进行多尺度分解，再通过各向异性扩散分别对低频和高频子带进行去噪处理，其中低频子带采用tV扩散，高频子带则采用pm模型，保留图像的边缘和纹理等细节。然后，对去噪后的低频子带和高频子带分别使用改进的边缘检测算子和模极大值方法；最后对得到的低频边缘子图像和高频边缘子图像进行加权融合，实现SaR图像边缘检测。与Canny方法、Sobel方法、prewitt方法和小波模极大值方法相比，该方法有效抑制了噪声的干扰，获得的图像边缘轮廓清晰完整，特征明显。
3.4遥感图像分类算法
针对遥感图像地表形状显著、纹理丰富等特点，基于Log-gabor、Krawtchouk矩和支持向量机的遥感图像分类算法首先用Log-gabor变换提取遥感图像的纹理特征，再结合Krawtchouk矩提取出遥感图像的边缘形状特征，最后利用SVm进行遥感图像分类。实验结果表明，与基于Gabor、Log-gabor、Krawtchouk矩不变量等特征的分类方法相比，该方法充分利用了地物空间关系、空间位置、形状、纹理等特征，能更有效减少遥感图像分类过程中的不确定性，具有更高的分类准确性。
3.5图像变化检测算法
基于小波变换和KiCa的遥感图像变化检测方法。首先利用小波变换分解遥感图像，以降低后续处理的运算复杂度，再通过核函数将分解后的数据映射到高维特征空间，然后在该空间中用iCa方法处理数据，以降低角度、光照等非线性混合因素的干扰，提高变化检测的精确度；最后根据变化图像和背景图像在小波域中高频分量的差异，自动分辨出变化分量，实现了变化检测智能化。该方法在边缘细节方面处理得较好，精度较高，运算速度相对基于KiCa方法有一定的提高。
4结语
研究遥感图像处理中的关键技术具有重要的价值，较好地实现遥感图像中有用信息的提取，使得遥感图像处理算法具有更高的效率、更优的性能。该技术在林业、农业、地质勘探、土地利用、气象分析、环境监测、灾害评估、军事侦察等领域有广阔的应用。
参考文献：
遥感的特点篇9
【关键词】遥感FtiR；大气环境监测；新发展
随着我们国家经济社会的不断发展，大气环境的污染程度变得越来越严重，尤其是一些具有挥发性物质的污染，不仅严重影响了我们赖以生存的大气环境，还极大程度的危害着我们的身体健康，因此，无论是我们个人还是我们的国家都需要对其引起高度重视，采取一切措施对其实施科学的监测和治理。在对大气环境实施监测过程中，作为主要且科学有效的监测技术，遥感FtiR具有高度的分辨率以及灵敏度，可以在不知道被测对象的前提下进行多组分的同时测定，受到环境监测部门的广泛应用。
一、遥感FtiR的概念描述
通常情况下，环境监测部门采用的是定点取样法对大气的环境状况进行监测，然而，在定点取样法进行观测过程中，得到的观测数据只能单纯地反映较小范围内的大气环境污染的程度，无法实现观测样本点范围外的观测，所以此方法不能适用于大型监测区域的污染监测工作。而遥感FtiR技术作为近几年发展较快、运用较广的综合型探测技术，其使用过程不同于传统的定点取样法，一般不受区域限制，主要的优点如下：
（一）可以实现远距离的监测，遥感FtiR技术可以对远距离的大气污染物实施24小时不间断地监测（二）遥感FtiR技术可以对多组分的混合物进行分析，并且迅速的做出判定（三）遥感FtiR技术应用于大气监测时，可以略过取样等耗时、繁琐的手续（四）遥感FtiR技术对监测的区域面积没有特殊限制，且能够实现地面、高空的三维空间的大气环境监测。
现如今，随着我们国家对于遥感FtiR技术在大气环境监测中的应用的深入研究，遥感FtiR中有关于化学计量学以及被动式的遥感监测技术都取得了新的发展。
二、化学计量学在遥感FtiR光谱图的解析中的新研究成果
近几年，计量学的一些方法技巧逐步渗透于化学的各个方面，使得化学计量学逐渐趋于成熟，并在遥感FtiR光谱图的解析中得到越来越多的应用。常见的化学计量学模型有：人工神经网络、经典最小二乘法、偏最小二乘法、卡尔曼滤波法以及遗传算法等，下面我们利用这些化学计量学中的数学模型对遥感FtiR光谱图进行定性、定量地解析。
（一）对多组分信息实施定性、定量地分析
在实际操作中，我们分别利用经典最小二乘法、偏最小二乘法、卡尔曼滤波法以及人工神经网络对光谱图中出现的严重混合大气污染物实行定量地解析。通过分析的结果我们可以发现，这些方法都可以实现对混合型大气污染物的定量检测。同时，在大气污染物的定性鉴别中，我们首先通过偏最小二乘法对一些未知的干扰物进行鉴定，然后再通过人工神经网络对多组分的环境情况进行定量地解析。为了简化神经网络结构、缩短监测时间、减小监测误差，我们用偏最小二乘法对人工神经网络输入的信号实行变量提取，从而高效、准确地解析了遥感FtiR光谱图。与此同时，对于遗传算法这一化学计量模型来说，其不仅具有较高的求解能力以及优良的非线性特征，还是光谱图库中较好的计算机检索工具。
（二）遥感FtiR光谱图的特征信号的提取以及其噪声的处理
噪声的科学、有效的处理对遥感FtiR光谱图的解析具有重要意义，一般情况下，我们可以利用wa进行一定程度的遥感FtiR光谱图信号特征的提取，并且利用wa对信号实施分解时，可以在一定程度上滤除掉光谱图中的噪音干扰，从而突出有用信号的存在位置。通过最新研究发现，对于开路遥感FtiR光谱图的噪音来说，我们可以采用新型数据预处理法实现对噪音的彻底清除，该方法称之为正交信号校正，对其与二阶求导的预处理进行比较，可以得到下图，该图分别利用上述两个方法对以下七种气体的光谱图中的噪音干扰进行处理，得到处理前后的分析模型的误差结果如下：
通过上图的比较结果我们可以看出，利用正交信号校正法对光谱图处理以后分析模型误差为16.58%，比二阶求导处理后的平均误差37.94%要小得多，因此，正交信号校正在对光谱图中噪音的消除功能上具有显著的效果。
三、被动式遥感FtiR在大气环境的监测过程中的应用新成果
近几年，随着遥感FtiR技术的广泛应用，国内外的许多专家对被动式遥感FtiR技术在大气环境中的监测过程进行了大量的科学研究，并且通过研究发现，该技术能够较为准确的感测出热气体放射源所发出的红外辐射中的物理以及化学特性，从而探索出监测大气污染物的新发展方向。
被动式遥感FtiR监测技术的工作原理需要借助于大气污染物的不同温度，其特点是能够在背景信息缺乏的状态下，对任意方向实施数据的收集，避免了样品预处理工序，并且该监测技术可以实现对多种大气污染物的同时监测，不受时间和距离限制。要想熟练掌握被动式遥感FtiR技术并且将该技术有效应用于大气环境的监测过程中，这就要求我们不仅需要了解其工作原理、工作特点，还需要了解监测过程中仪器响应函数的规律。一般情况下，仪器的响应函数又被称为仪器的频率函数，对于不同的实验条件来说，其仪器的响应函数也是不同的，它通常与校正时的黑体温度的高低以及仪器接收信号的大小有关。
随着遥感FtiR法在大气环境监测中的不断发展，利用遥感FtiR法监测大气污染物的优势也逐渐被人们所知，在对大气中各种特殊污染气体实施遥感监测时，遥感FtiR法具有重要的使用价值，它可对各种红外源实行远距离的非接触型遥测；能够较为精确地提供在燃烧火焰里的激发态分子的转动或振动的详细信息；不需要对样品进行预处理并且可对多种燃烧产物实行同时检测；监测速度快、精度高；它还可以对光谱辐射的能量分布实行绝对监测。同时，由于反射望远镜的使用，可以在一定程度上实现远距离遥感监测燃煤的发电厂等一些大型污染性企业所排放的污染性气体。所有这些技术的发展以及普及，对实现大气环境的科学、有效监测提供了重要的知识帮助，有助于大气环境的保护。
四、结语
随着我们国家科学的高速发展以及人们对于遥感FtiR的不断认识，遥感FtiR法在大气环境的监测领域中得到越来越广泛的使用，我们知道，遥感FtiR法可以实现对大气污染物的实时、连续不间断以及多组分的监测，然而，由于我们国家对其研究和探讨起步较晚，对其在大气环境监测的应用技术掌握不熟练，因此，利用遥感FtiR法对大气环境进行监测的技术手段仍然需要进一步发展。随着时代以及科技的不断进步，我们坚信在不久的将来，遥感FtiR监测技术一定会得到更好的加强与推广。
参考文献
遥感的特点篇10
关键词：遥感动态监测专题信息提取
0引言
由于我国城市化进程的加快，旧城改造、新城建设的浪潮席卷南北，城市规模与数量迅速膨胀。为了监测和整治城市化过程中带来的一系列环境问题。遥感技术在城市动态监测过程中的应用，不仅为政府部门提供相对完整、全面、具体的城市变化信息，也为政府的管理提供事实依据。
城市遥感是以城市环境、生态作为主要调查研究对象的遥感工程。监测项目可以包括：城市土地利用现状调查；城市历史变迁动态研究；城市水系调查；城市道路网络调查；城市污染源分布调查；城市垃圾调查；城市热岛效应调查；城市绿化现状调查；城市在建工地调查；城市旧城改造调查；城市防汛设施分布调查；城市违章建筑现状调查等等。
1遥感动态监测方法的研究现状
随着先进遥感物理设备的不断应用，它为我们带来高分辨率的卫星影像，为遥感图像处理的精确度提供了最基本的保障。但是在遥感图像处理和制图的过程中还有许多人为因素直接影像图像处理的效果。在遥感图像的处理过程中地物信息自动识别分类是一个重要的处理过程，根据不同的遥感影像所采取的分类方法也有所不同。目前在遥感图像分类方法主要有：遥感图像的监督分类、非监督分类两大类。在这两中分类方法中又可分为许多不同的算法如常用的最小距离法、最大似然法、主成分分析法等等。从方法论的角度衡量，这些方法各有特点。有些方法是遵照非常严格的数学推导，但是遥感图像自动识别分类仍然难消除错分和漏分现象，分类精度一般只有60%―70%，达到85%的就算不错，超过95%的更是凤毛麟角。所以获得高精度的分类结果成为阻碍遥感技术大规模实用化的瓶颈之一。
目前针对城市遥感图像处理没有一套确定的行之有效的处理算法，这主要取决于人们获取的卫星影像数据的类型以及人们所针对的研究对象，即是说根据人们所获取的影像数据和研究目标，人们在处理过程中的方法和处理顺序也大不相同，想要取得满意的高精度的处理结果，只有根据不同卫星影像的特征，以及各城市地物特点采取有针对性的方法进行处理，提供可靠性高的专题图。
2动态监测中的信息分类及处理方法
在处理遥感图像时寻找一种准确的图像自动分类方法；寻找一种高效的图像处理方法来分析昆明城市主要地物信息的变化是我研究的主要方向。在课题的研究过程中，主要针对昆明市的遥感数据，探索一套对城市环境进行动态监测的处理流程，减少处理过程中人为处理、判读所产生的误差，提高处理结果的精确度。尤其是在处理过程中针对Quickbird遥感影像的不同地物信息的分类方法进行研究，提高主要地物信息的分类精度，寻找一种针对城市影像的精确、高效的分类方法。此外，根据分类处理结果，比较不同时相的遥感图像，分析地物变迁情况，并制作专题图。
2.1遥感动态监测处理流程城市环境动态监测是针对的是不同时相的遥感图像，需要对遥感图像进行一系列的处理，突出感兴趣的地物信息，比较不同时相的地物信息，并对其变化进行分析和比较。在处理过程中，我们主要针对城市环境中的几类主要信息进行分析研究。主要可以分为四个部分一是遥感图像的与处理，二是地物信息的变化分析，三是制作专题图，四是验证处理结果。
针对昆明市的遥感影像，我们可以制定出一个初步的处理流程图：
2.2城市遥感影像的分类和信息的提取方法计算机遥感图像分类是统计模式识别技术在遥感领域中的具体应用。统计模式识别的关键是提取待识别模式的一组统计特征值，然后按照一定的准则做出决策，从而对数字图像予以识别。遥感图像分类主要的依据是地物的光谱图特征，即电磁波辐射的多波段测量值。这些可以用作图像分类的原始特征变量。
针对昆明市城市的地物类别我们大致可以将城市信息分为几类：①城市绿化区域：它包括各大公园绿的、街心花园、行道树木、屋顶花园等等；针对该类地物信息，试验中针对植物所具有的光谱特性，利用影像中的红外和近红外波段对其进行提取，在植被信息提取过程中这是一个较为成熟的处理方法。②城市水体：它主要指的是穿越城市的河流、公园的人工湖泊以及零星的人造喷泉景观；由于水体特殊的光谱特性，在实验中可以利用该特点对其提取。由于昆明市区水体、水系较为单纯且集中，该类地物信息的提取也相对容易。③城市道路：在卫星影像中所提取的道路主要是以沥青和水泥为材料的城市主要干道和次级道路。道路在城市地物中是比较重要的一类信息，且信息分布面积多、散，容易受到建筑物信息的干扰。该类信息在建造时采用的材质多样使得我们无法利用它的光谱特性对其惊喜精准的提取，在课题研究中我们主要利用道路在面积上具有的连续性和在线条上具有的延伸性，对道路的边缘利用非定向的边缘检测算法进行检测，根据道路边缘的特征对道路进行提取分析。④城市建筑物：城市建筑物包括在城市中的各种高度的建筑物、广场、厂房、居民小区等等；由于城市建筑物的材质多样、形状各异，在该类地物信息的提取中我们组要采用排除法，即在在原有的遥感影像中切割掉已经提取的绿地、水体和道路信息，就得到城市建筑面积信息，在动态监测上，主要利用主成分分析法对不同时相的建筑物信息进行处理，而后再进行变迁比较。
对城市动态信息的监测主要是基于遥感处理软件eRDaS9.0和pCi9.1利用遥感处理软件中的现有模块对遥感图像进行处理，或者利用遥感处理软件来进行建模，研究新的处理方法。
3城市动态信息提取专题图
以下下专题图为昆明市2006年至2010年相同范围内（二环区域内）的区域截图，在图像截取时采用两图几何校正后的相同坐标点进行垂直以及水平切割来完成，以保证数据的可比性。在实际的操作中采用将原始图像进行相同坐标区域等大小切割，再合并数据的方法进行处理。
4总结
遥感信息的获取与处理技术随着信息时代的到来正在高速发展，人们对遥感信息内在规律的了解也愈加深入，因此，遥感信息在城市领域的应用将越来越广泛，必将推动“数字城市”乃至“数字中国”和“数字地球”的建设，对于提高城市建设的决策、规划和管理水平，提高城市建设的环境、经济、社会等的综合效益，以及城市的可持续发展规划将起到十分重要的作用。
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