遥感基本知识PPT格式课件下载.ppt

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非成像方式按工作波段：

可见光传感器；

红外传感器；

微波传感器。

可见光到近红外区的光学波段称为光学传感器，针对微波的传感器称为微波传感器。

按工作方式分为：

主动方式传感器：

侧视雷达、激光雷达、微波辐射计。

被动方式传感器：

航空摄影机、多光谱扫描仪（MSS）、TM、ETM（1,2）、HRV、红外扫描仪等。

成像传感器类型,使用胶片记录,使用磁记录,高光谱,遥感图像的特征,目标地物,传感器,遥感图像,遥感图像处理,目标地物的大小、形状及空间分布,目标的物理属性特点,目标地物的变化动态特点,几何特征,物理特征,时间特征,空间分辨率,光谱分辨率辐射分辨率,时间分辨率,遥感影像的分辨率,空间分辨率一个像元代表的实地的最小尺寸时间分辨率：

同一个地区可获得的两个影像最小的时间间隔光谱分辨率：

传感器所能记录的波段数或者电磁波的间隔辐射分辨率：

传感器接受信号的敏感程度,遥感平台,遥感平台（platform）是搭载传感器的工具。

根据运载工具的类型划分：

航天平台（150km）航空平台（100m至十余公里）地面平台（050m）,遥感平台,空间运载工具,空中运载工具,地面运载工具,飞机,气球,遥感用汽车,遥感用艇船,宇宙飞船,航天飞机,遥感平台,（航天遥感）,（航空遥感）,卫星,18,各种遥感平台的相对高度,遥感平台卫星,低轨：

150km-300km,、高分辨率图象，寿命比较短，几天几周用途：

军事侦察中轨：

700km-1000km,中分辨率，绝大多数资源卫星，landsat1-3:

915,landsat4-5:

705,spot:

832,noaa:

833/870用途：

资源环境遥感高轨：

35860km,地球静止卫星，NOAA/AVHRR（1.1km）;

SPOT-4/Vegetation（1.1km）低分辨率用途：

通讯，气象,在遥感平台中，航天遥感平台目前发展最快，应用最广。

根据航天遥感平台的服务内容，可以将其分为：

气象卫星系列陆地卫星系列海洋卫星系列,1、主要的陆地卫星系列,

（1）陆地卫星（Landsat）

（2）斯波特卫星（SPOT）（3）中国资源一号卫星中巴地球资源卫星（CBERS）（4）其他陆地卫星（5）环境卫星,Landsat,设计寿命为6年目前运转工作的是Landsat-5和Landsat-7轨道：

太阳同步的近极地圆形轨道，保证北半球中纬度地球获得中等太阳高度角的上午影像，且卫星通过某一地点的地方时相同。

覆盖周期：

16-18天图像的覆盖范围185185km2（Landsat-7185170km2）分辨率不断提高（3015m,60m120m）传感器分系统：

Landsat（陆地）卫星上装置的传感器有反束光导管摄像机（RBV）、多光谱扫描仪（MSS）、专题制图仪（TM、ETM）,Landsat传感器,MSSMultispectralScannerSystem多光谱扫描仪分辨率为80mTMThematicMapper专题制图仪7个波段，分辨率除第六波段为120m外，其余均为30mETM+EnhanceThematicMapperPlus增强型专题制图仪8个波段，热红外波段的分辨率为60m，全色波段的分辨率为15m，其余波段的分辨率均为30m,Landsat（陆地）卫星简介,Landsat（陆地）卫星是目前世界范围内应用最广泛的民用对地观测卫星,多光谱扫描仪（MSS）,MSS波段和波长范围,MSS采集地面数据,专题制图仪（TM）,TM波段、波长范围及分辨率,TM数据是第二代多光谱段光学机械扫描仪，是在MSS基础上改进和发展而成的一种遥感器。

TM采取双向扫描，提高了扫描效率，缩短了停顿时间，并提高了检测器的接收灵敏度。

TM的7个波段及其能够测量的生态学特性,增强型专题制图仪（ETM）,ETM波段、波长范围及分辨率,ETM数据是第三代推帚式扫描仪，是在TM基础上改进和发展而成的一种遥感器。

landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,真彩色（truecolor）：

（三波段组合），分别对RGB三个波段的图像赋予RGB三种颜色，一一对应，合成后图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，称为真彩色，真彩色是唯一的合成。

伪彩色（pseudocolor）：

将黑白图像变换为彩色图像，对不同的灰度或灰度范围按值赋予不同的颜色或一个颜色系列，得到图像的彩色与实际彩色则不一致，即伪彩色图像。

假彩色（falsecolor）：

（三波段组合），对得来不同波段图像分别赋予RGB三元色，并不与原来波段的RGB三个波段一一对应，得到图像的彩色与实际彩色则不一致，称为假彩色图像，假彩色图像是为了使一些地物的特征更加明显，有助于我们进行解译和分析。

landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,在TM7个波段光谱图像中：

1、第5个波段包含的地物信息最丰富2、3个可见光波段（即第1、2、3波段）3、两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性4、第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性,landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,321：

真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。

432：

标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。

举例：

卫星遥感图像示蓝藻暴发情况451：

信息量最丰富的组合，TM图像的光波信息具有34维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。

754：

对不同时期湖泊水位的变化，也可采用不同波段，如用陆地卫星MSS7，MSS5，MSS4合成的标准假彩色图像中的蓝色、深蓝色等不同层次的颜色得以区别。

从而可用作分析湖泊水位变化的地理规律。

landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,741：

波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；

而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。

451：

743：

我国利用美国的陆地卫星专题制图仪图像成功地监测了大兴安岭林火及灾后变化。

可通过TM743彩色合成图的分析来指挥林火蔓延与控制和灾后林木的恢复状况。

landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,SPOT,地球观测卫星系统发射了5颗卫星（1986-2002）轨道：

太阳同步的近极地圆形轨道覆盖周期：

26天重复观测能力1-5天产生立体像对分辨率：

10米到几百米传感器：

为2台高分辩率可见光扫描仪（HighResolutionVisiblesensorHRV）它能满足资源调查、环境管理与监测、农作物估产、地质与矿产勘探、土地利用、测制地图及地图更新等多方面的需求。

SPOTHRV各波段主要用途,调查城市土地利用现状、区分主要干道、大型建筑物，了解城市发展状况,中巴地球资源卫星（CBERS）,1999.10.14轨道：

26天重复观测能力：

3天最高空间分辨率：

19.5m,CBERS,与TM波长相同或相近,热红外分辨率为156米,其他陆地卫星,天空实验室（Skylab，美国1973年发射）热容量制图卫星（HCMM1978）地球资源卫星（Bnaskara，印度）空间实验室（Specelab，欧空局）,IKONOS（4m彩色、1m全色）Quickbird（快鸟、0.6m）,QuickBird卫星数据,美国DigitalGlobe公司的高分辨率商业卫星，于2001年10月18日在美国发射成功。

卫星轨道高度450km,倾角98,卫星重访周期16d（与纬度有关）。

QuickBird图像，目前是世界上分辨率最高的遥感数据，为0.61m，幅宽16.5km。

可应用于制图、城市详细规划、环境管理、农业评估。

QuickBird数据的波段,Quickbird传感器为推扫式成像扫描仪,TerraEOSMODIS,Terra是1999年12月18日美国发射的地球观测系统（EOS）的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息MODIS（中分辨率成像光谱仪）是搭载在Terra上的一种对地观测仪空间分辨率250m1000m,TerraMODIS,环境一号（代号HJ-1）,是我国首个用于环境监测预报的小卫星星座，该星座由2颗光学小卫星和一颗雷达小卫星组成。

“十一五”期间采取资源共享的方式，积极开展国际合作，完成由4颗光学小卫星和4颗合成孔径雷达小卫星组成的“4+4”星座。

环境卫星数据,环境卫星应用系统采用的主要数据源为环境卫星（HJ1A/B）CCD、超光谱、红外、SAR等数据。

卫星数据基本参数如表1-1所示：

蓝绿红,近红外,环境应用系统数据产品生产流程（了解）,环境应用系统数据产品结构总体框架图,环境卫星数据获取渠道,环保系统用户可通过登陆环境卫星数据产品共享服务网站（）浏览和免费下载卫星数据2级产品。

基于环境一号卫星的生态环境遥感监测,HJ-1卫星2级数据产品基本特点,

（1）2级数据产品内容与格式

（2）2级数据产品命名规则（3）2级数据产品主要元数据项简介（4）2级数据产品使用简介,2级数据产品内容与格式,2级数据产品：

经过相对辐射校正和系统几何校正处理后的产品,2级数据产品命名规则,CCD、IRS2级数据产品命名HSI2级数据产品命名2级数据产品名称在2009年1月之前不含接收日期,2级数据产品主要元数据项简介-1,主要是云覆盖量评价,HJ1A、HJ1B分别搭载2个CCD,2级数据产品主要元数据项简介-2,与产品名称对应,2级数据产品使用简介-1,2级数据以压缩方式提供，解压后，所有文件在同一文件夹内CCD、IRS图像文件为DN值产品，数据格式为GeoTiff，用ENVI、ERDAS、ARCGIS等软件均可正常读取,CCD、IRS数据文件构成,2级数据产品使用简介-2,HSI图像文件为为辐亮度产品，数据格式为HDF5，ENVI、ERDAS、ARCGIS等软件不可直接读取，数据发布FTP提供ENVI（4.0+）插件可以读取HDF5数据。

HSI数据文件构成,谢谢大家！

基础知识第一讲到此结束,GOTO软件操作,遥感基础知识,黄孝艳2012.12.18,第二讲,遥感技术,环境监测中的遥感技术在我国起步较晚，但经过广大科研人员的奋发努力，在大气环境、水环境、生态环境等众多领域取得了较大的成果,遥感技术在环境监测中的应用,遥感技术应用于大气环境监测,遥感技术在大气环境监测中主要应用于下类物质的监测。

由于臭氧对0.3微米以下的紫外区的电磁波吸收严重，因此可以用紫外波段来测定臭氧层的臭氧含量变化。

在2.74毫米处有个吸收带，可以用频率为11083MHz的地面微波辐射计或用射电望远镜来测定臭氧在大气中的垂直分布。

又由于大气中臭氧含量高则温度高，又可以用红外波段来探测。

如用7.7513.3微米热红外探测器测定臭氧层的温度变化，参照浓度与温度的相关关系，可推算出臭氧浓度的平均分布。

大气环境监测臭氧层监测,通常我们把大气中的烟、雾、尘等归属于气溶胶。

大气中的这些物质一般由火山爆发，森林或草场火灾，工业废气等产生，在遥感图象上可直接确定污染物的位置和范围，并根据他们的运动,发展规律进行预测，预报。

由这些污染物形成的在低空漂浮的尘埃，可通过探测植物的受害程度来间接分析。

大气环境监测大气气溶胶,具体做法与步骤,大气环境监测大气气溶胶,人为或自然条件下产生的SO2氟化物等对生物肌体有毒害的气体，通常采用间接解译标志进行，植被受污染后对红外线的反射能力下降其颜色，纹理及动态标志都不同于正常的植被，如在彩红外图象上颜色发暗，树木郁闭度下降，植被个体物候异常等，利用这些特点就可以间接分析污染情况。

大气环境监测有害气体检测,水污染监测,水体总体反射率较低，在波长0.50.7微米处相对较高，0.7微米以后由于水体红外光吸收严重，反射率很低。

对水域分布变化以选用1.551.75微米的多时域影像为适宜。

沼泽化在多时域图象上反映为水体面积缩小，从水体向边缘呈规律变化,显示出程度不同的植被特征。

水污染监测水体沼泽化,当水体出现富营养化时，由于浮游植物中的叶绿素对近红外光具有明显的“陡坡效应”，因此这种水体兼有水体和植物的光谱特征。

在彩色红外图象上，呈现红褐色或紫红色。

下图为安徽巢湖水化现象检测图，图中黄色部分为水华。

水污染监测水体富营养化,水体中泥沙含量增加使水反射率提高。

随着水中悬浮泥沙浓度的增加及悬粒径增加，水体反射量逐渐增加，反射峰亦随之向长波方向移动，即红移。

又由于水体在0.93-1.13微米附近对红外辐射吸收强烈，所以反射通量降低和受水分瑞利散射效应干扰，不适宜作悬浮泥沙浓度的判定波段。

定量判读悬浮泥沙浓的最佳波段应在0.650.85微米之间。

水污染监测泥沙污染,废水由于水色与悬浮物性状千差万别，特征曲线上的反射峰位置和强度也不大一样。

废水污染一般用多光谱合成图象进行监测。

有的根据温度的差异也可用热红外方法测定。

热污染大多是从工厂中排出的热水造成的。

它不仅危及水体中的生物,也影响农作物的生长。

热污染用热红外传感器很容易探测到。

其图象可显示出热污染排放，流向和温度分布的情形。

对图象进行伪彩色密度的分割可绘制等温线，测出水中温度分布。

水污染监测废水和水体热污染,废水水色和悬浮物性状相差万别，特征曲线上的反射峰位和强度也不大一样。

一般用多光谱合成图像进行检测。

有的根据温度的差异也可以用热红外方法测定。

热污染用热红外传感器很容易探测到。

废水污染,热污染,水污染监测废水和水体热污染,遥感技术城市环境监测,城市环境监测城市热岛,城市环境监测固废监测,固废监测,应用遥感技术，不但能够圈定地面污染的分布范围，而且还能够对地面污染进行规划性的预防。

城市环境监测地面污染,在海洋的所有污染中，危害最大的当属石油污染。

对于广袤的海洋领域，用常规的海监船和海监飞机只能对重点海域进行污染监测，由于能力所限，难免发生遗漏。

因此利用红外扫描仪在白昼和夜间拍摄地面和海面的热图像，可有效地监视海面的石油污染。

遥感技术海洋石油污染监测,将卫星遥感、地理信息系统和全球定位系统等新技术相结合，可以根据气候、可燃物积累和含水量、林木组成等预测火灾可能发生的地区、时段和火灾等级，以采取防范措施；

在火灾发生时，可监测其过程和发展趋势，为及时消灭火灾提供第一手资料；

在灾后，可以迅速查明损失，同时对生态环境的变化进行监测评价。

例如，森林火灾发生的时候，由于着火的树木温度比没有着火的树木温度高，它们在电磁波的热红外波段会辐射出比没有着火的树木更多的能量，如果这时候正好有一个载着热红外波段传感器的卫星经过森林上空，传感器拍摄到周围方圆上万平方公里影像，因为着火的森林在热红外波段比没着火的森林辐射更多的电磁能量，在影像着火的森林就会显示出比没有着火的森林更亮的浅色调。

遥感技术监测森林火灾,遥感技术在环境监测领域运用存在的问题,遥感技术在环境监测领域的发展趋势,遥感技术在环境监测中应用的基本趋势是航空、航天遥感数据和图像与全球定位系统、地理信息系统在网络上实现一体化。

此外，海量的数据处理及二次开发环境监测半自动或全自动软件，具备自动识别、快速智能、制图、预报的功能,这可为区域的可持续发展提供决策信息。

同时加快实现遥感技术和GPS及GIS的集成，3S技术也是今后区域和全球生态环境研究的必然趋势，应用前景十分广阔。

Landsat参考网站,http:

/（中国卫星遥感地面站）http:

/landsat.gsfc.nasa.gov/（美国国家宇航局）http:

/landsat.usgs.gov/（美国国家地质调查局）http:

/www.landsat.org/（Landsat（陆地）卫星官方网站）,QuickBird数据参考网站,（DigitalGlobe公司网站）（QuickBird数据中国代理：

北京天目创新科技有限公司）,几个网站：

http:

/http:

/（中科院中国卫星地面站）http:

/（中科院遥感应用研究所）http:

/Http:

/www.mapasia.orgHttp:

/www.nasa.govhttp:

/www.spotimage.frhttp:

/www.eorc.nasda.go.jp/http:

/（国家遥感中心）Http:

www.ev-,第一步：

数据收集和预处理,85,遥感影像网址,1，http:

/antwrp.gsfc.nasa.gov/apod2，http:

/www.globalsecurity.org/space/systems/index.html7，http:

/glcf.umiacs.umd.edu/data/1.quickbird2.IKONOS（空间分辨率高达1m）,Step1,登录http:

/glcf.umiacs.umd.edu/data/，在此页面，大家可以看到有各种不同的影像分类，像ASTER，QUICKBIRD，Landsat等，此例选择Landsat，如图单击Landsat，,以北京地区为例，下载TM的影像数据,step2,选择数据访问接口，单击LandsatinWebInterface,step3,选择Path/RowSearch.,step4,分别选择Sensor，此例选择TM，填入日期（Data，填入的是一个范围，而且一定要输入规范的日期格式mm/dd/yyyy或yyyy-mm-dd。

选择填入需要数据的范围，此例中，北京的范围是P123/R32,如果需要确认在此查找到的Path和Row所覆盖的确切范围，可以登录http:

/,step5,单击显示按钮，刚地图将出现该景影像所覆盖的确切范围，如图:

Step6,单击表格下方的SubmitQuery，进行查询如果网站的数据库中存在该地区的数据，则会显示如图：

Step7,点击PreviewandDownload，出现如下页面，点击Download，如图:

选择MapSearch,1、选择MapSearch,MapSearch,2、在页面左侧选择你需要下载的数据类型,MapSearch,3、用窗口所提供的工具条（放大，缩小等），自己选择范围,MapSearch,5、点击之后，将会出现选中区域的影像数，Preview&

Download也会高亮显示，如下图6、接下来就跟Path/Row方法中13、14两步相同,MapSearch,4、点击工具栏中的选择工具，如上图，之后点击北京处的小红框，如下图,遥感影响的预处理一般包括：

大气校正几何纠正光谱比值主成分植被成分帽状转换条纹消除质地分析等,几何校正校正地物的几何变形，对不同时期的遥感影像进行空间配准。

在地形图上选取地面控制点，利用GIS系统软件找出各控制点的投影坐标，然后运用遥感图像处理软件对分类结果进行几何校正，使之具有统一的投影坐标。

光谱比值消除由地形因素（如坡度和坡向）引起的地物反射光谱的空间变异，增强植被和土壤辐射的差异。

广泛应用于植被盖度和生物量的评估中。

主成分分析通过降低空间维数，在数据信息的损失最低的前提下，消除或减少波段数据的重复，即降低波段间的相关性，同时加快计算机分类的速度。

帽状转换对原始波段数据进行线性转换生成了亮度图像、绿度图像和湿度图像，然后利用所生成的3个通道进行分类。

这种变换广泛应用于植被类型分类的预处理。

亮度图显示了各地物的亮度，高反射的地物亮度大，颜色浅；

绿度图主要是反映植被信息，植被多的地方绿度大，颜色浅；

湿度图反映水体、湿度信息，湿度大的地物亮度大，颜色浅。

条纹消除由于传感器的振动、数据的传输和处理过程中产生的错误或其他原因，有时会使遥感影像呈现间隔均匀的条带。

条纹消除能提高遥感影响的判读性，增加分类的准确性。

第二步：

选择训练区,对于监督分类：

训练样区用于提取各类的特征参数，以对各类进行模拟对于非监督分类训练区辅助对簇分析结果的归类,第三步：

遥感影像分类,监督分类：

均匀选取各类型的训练区，计算机统计训练区内遥感数据特征，然后把训练区数据特征传递给判别函数，判别函数再根据参数，判断某一像元应该属于哪一类型，完成分类。

非监督分类：

根据研究区尽可能有的景观类型数，给出分类的类型数，遥感图像处理软件根据TM各波段光谱数据特征，自动等距离划分出所给定的类型。

谢谢大家！