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1、遥感狭义的遥感是指对地观测，即从空中和地面的不同工作平台上通过传感器，对地球表面地物的地磁波反射或发射信息进行探测，并经传输处理和判读分析，对地球的资源与环境进行探测和监测的综合性技术遥感的分类方法很多，主要有下列几种：按遥感平台（即运载工具）分，包括：地面遥感：又叫近地遥感，传感器设置在地面平台上，如车载、手提、高架平台等航空遥感：传感器设置于航空器上，主要是飞机、气球等航空遥感：传感器设置于环地球的航天器上，如人造地球卫星、航天飞机、空间站等按探测器的工作波段分，包括：紫外遥感：探测波段在 0.050.38 微米之间可见光遥感：探测波段在 0.380.76 微米之间红外遥感：探测波段在 0
2、.761000 微米之间微波遥感：探测波段在 110m 之间多光谱遥感：指探测波段在可见光波段到红外波段范围内，再细分若干窄波段来探测目标按遥感应用领域，从大的研究领域可分为外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感等；从具体应用领域可分为城市遥感、环境遥感、农业遥感、林业遥感、地质遥感、渔业遥感、气象遥感、水文遥感、工程遥感、灾害遥感及军事遥感等按遥感资料的记录方式可分为成像遥感和非成像遥感， 按传感器工作方式可分为主动遥感和被动遥感遥感探测的特点：宏观观测，大范围获取数据资料动态监测，快速更新监控范围数据技术手段多样，可获取海量信息应用领域广泛，经济效益高遥感过程遥感过程包括遥感信息源（
3、或地物）的物理性质、分布及其运动状态；环境背景以及电磁波光谱特性；大气的干扰和大气窗口；传感器的分辨能力、性能和信噪比；图像处理及识别；以及人们的视觉生理和心理及其专业素质等等地物光谱发射率单位面积上地物发射的某一波长的辐射通量密度 与同温下黑体在同一波W长上的辐射通量密度 之比，称为地物光谱发射率，记为 ，即WW地物光谱发射特性曲线地物在不同波段上发射的辐射通量密度不同，即其光谱发射率 不同。以为纵轴，以波长 为横轴，将 与 的对应关系在平面直角坐标系中绘制成曲线，该曲线称为地物的光谱发射特性曲线地物反射光谱特性曲线地物光谱反射率随波长变化而改变的特性称之为地物反射光谱特性。将地物的光谱反射
4、率与波长的关系在直角坐标系中描绘出的曲线称为地物反射光谱曲线大气的散射作用电磁波在传播过程中遇到小微粒而使传播方向发生改变并向各个方向散开，称为散射大气的散射作用有以下三种情况：瑞利散射当大气中粒子的直径比波长小得多时发生的散射叫瑞利散射 4无云的晴空呈现蓝色，就是因为蓝光波长短，散射强度较大，因此蓝光向四面八方散射，使整个天空呈蔚蓝色，而太阳辐射传播方向的蓝光则被大大削弱。因为太阳高度角小，阳光斜射向地面，通过的大气层比阳光直射时要厚得多。在太阳光线的传播中，蓝光波长最短，几乎被散射殆尽，波长次短的绿光散射强度也居其次，大部分被散射掉了。只剩下波长最长的红光，散射最弱，因此透过大气最多。加上
5、剩余的极少量绿光，最后合成呈现橘红色，所以朝霞和夕阳都偏橘红色米氏散射当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射，称为米氏散射 2潮湿天气米氏散射影响较大无选择性散射当大气中粒子的直径比波长大得多时发生的散射属于无选择性散射有些波段的电磁辐射通过大气后衰减较小，透过率较高，对遥感十分有利，这些波段通常称为“大气窗口”传感器的分类遥感传感器是收集、探测、记录地物的工具传感器的种类很多，分类的方式也多种多样，常见的分类方式有以下几种：按电磁波辐射来源的不同分为主动式传感器和被动式传感器按传感器的成像原理和所获取图像的性质不同，可将遥感传感器分为摄影类传感器、扫描类传感器和雷达三种按传感器是否获
6、取图像可分为图像方式的传感器和非图像方式传感器多光谱摄影机对同一地区，在同一瞬间摄取多个波段影像的摄影机称为多光谱摄影机轨道参数（1）升交点赤经 （2）近地点角距 （3）轨道倾角 i（4）卫星轨道的长半径 （5）卫星轨道的偏心率 e（6）卫星过近地点时刻 T遥感图像的空间分辨率图像的空间分辨率指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元遥感图像的波谱分辨率波谱分辨率是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，间隔愈小，波谱分辨率愈高遥感图像的辐射分辨率辐射分辨率是指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。在图像上表现为每一像元的辐射量化级目标地物特
7、征可以概括分为“色、形、位”三大类色：指目标地物在遥感影像上的颜色，包括目标地物的色调、颜色和阴影等形：指目标地物在遥感影像上的形状，包括目标地物的形状、纹理、大小、图形等位：指目标地物在遥感图像上的空间位置，包括目标地物分布的空间位置、相关布局等具体讲，遥感图像中可用于目标地物识别的特征主要有：色调（Tone ）：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调颜色（Color ）：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志阴影（Shadow）：是遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子形状（Shape）：是目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓纹理（Texture）：指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化
8、造成的影像结构直方图的概念图像直方图（Histogram ）描述了图像中每个亮度值（DN）的像元数量的统计分布。它是灰度级的函数，表示图像中具有每种灰度级像元的个数或比例，反映图像中每种灰度出现的频率遥感图像几何校正遥感图像在获取过程中，因传感器、遥感平台以及地球本身等方面的原因导致原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与参照系统中的表达要求不一致时，就产生了图像几何变形，这种变化称为几何畸变（Geometric Distortion）图像校正是从具有畸变的图像中消除畸变的处理过程，消除几何畸变的称为几何校正（Geometric Correction） ；消除辐射量失真的称为辐射校
9、正（Radiometric Correction）遥感图像几何校正原理几何校正是从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程遥感图像几何校正包括粗校正和精校正几何校正的一般过程 数字几何校正的主要处理过程 输 出 校 正 数 字 影 像像 元 的 灰 度 重 采 样像 元 几 何 位 置 变 换 确 定 输 出 影 像 范 围建 立 校 正 变 换 函 数输 入 原 始 数 字 影 像准 备 工 作 几何校正步骤主要包括：选择控制点：在遥感图像上选择同名控制点位置，以建立图像与地面坐标系统之间的投影关系，这些控制点应该选在能明显定位的地方，如河流交叉点等建立整体映射函数：根据图像的几何畸变性质及地面控
10、制点的多少来确定校正数学模型，建立起图像与地面坐标系统之间的空间变换关系，如多项式法、共线方程法和随机场插值法等校正模型求解：根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数，评定精度，并对原始影像进行几何变换计算像元亮度值重采样：为了使校正后的输出图像像元与输入的未校正图像相对应，根据确定的校正公式，对输入图像的数据重新排列几何配准多图像是指同一地区不同时刻的图像（多时相图像）或不同传感器获取的多图像。不同类型传感器获得的摇滚数据在分辨率、比例尺、投影方式等方面往往差异很大，在实际应用中又经常需要将同一地区的各种遥感数据“匹配”起来，以便利用各自优点，这种作法称之为几何配准（Registra
11、tion）消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程称为辐射校正（Radiometric Calibration）直方图均衡化（Histogram Equalization）是随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直方图，又叫拉平扩展，其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元的数量大致相等直方图匹配（Histogram Matching）又称直方图规定化，是指把原图像的直方图变换为某种指定形态的直方图或某一参考图像的直方图，然后按照已知直方图调整原图像各像元的灰度值，最后得到一幅直方图匹配的图像。平滑（Smoothing）也叫低通滤波，目的在于消除图像中各种干扰
12、噪声，使图像中高频成分消退，平滑掉图像的细节，使其反差降低，保存低频成分锐化（Sharpening）也叫高通滤波，主要是增强图像中的高频成分，突出图像的边缘信息，提高图像细节的反差，所以也叫边缘增强，其结果与平滑相反一般把能真实反应或近似反应地物本来颜色的图像叫做真彩色图像（True-colorimage）伪彩色（Pseudo-color ）增强是把黑白图像的各不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的色彩，得到一幅彩色图像的技术密度分割是对一幅单波段图像而言的，而假彩色合成（False-color Composite）是利用三个波段进行合成生成的彩色图像。假彩色合成是彩色增强中最常用的
13、一种方法图像融合多源遥感影像融合是采用某种算法将覆盖同一地区（或对象）的两幅或多幅空间配准的影像融合生成满足某种要求的影像技术。步骤“首先，将空间分辨率低的 3 波段多光谱影像变换到 IHS 空间，得到明度 I、色调 H，饱和度 S 三分量；然后，将空间分辨率影像进行直方图匹配或对比度拉伸，使之与 I 分量有相同的均值和方差；最后，用拉伸后的高空间分辨率影像代替 I 分量，同 H、S 进行 IHS 逆变换得到空间分辨率提高的融合影像。融合后图像特点：融合可以提高影像的空间分辨率，并保留影像的光谱特征，可获得比单源数据更丰富，更有用的信息。根据植被光谱反射率的差异作比值运算可以突出图像中植被的特
14、征、提取植被类别或估算绿色生物量，通常把这种能够提取植被信息的算法称为植被指数（Vegetation Index，VI ）多光谱变换主要有两种变换：主成分变换和缨帽变换所谓多光谱特征空间就是一个 n 维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为灰度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。（1)KL 变换主成分变换也称为主分量分析（Principal Component Analysis，PCA）或KL 变换，KL 变换是离散变换的简称，是在统计特征基础上的多维正交线性变换，不丢失信息是其特征之一特征变换为了把有用的信息尽可能地集中在较少的互不相关的，或各自包含不同信息的新的变量（波段）中，需对多波
15、段图像在光谱特征空间进行一些变换，称为特征变换监督分类监督分类（Supervised Classification）是一种有先验（已知）类别标准的分类方法。监督分类又称“训练场地法”或“先学习后分类”法，即先从图像中选择有代表性的训练区，选取所有要区分的各类地物的样本，用于训练分类器（建立判别函数）步骤：首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本，训练区中应该包括研究范围内的所有要区分的类别；根据已知训练区提供的样本，可获得需要分类的地物类型特征光谱数据，通过学习选择特征参数，建立判别函数，据此对数字图像待分像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别非监督分类非监督分类（Unsupervised Classification）是一种无先验（已知）类别标准的分类方法。非监督分类是按照灰度值向量或波谱样式在特征空间聚集的情况划分点群或类别的，再根据相似性把图像中的像素归成若干类别多源信息复合与专题制图多种信息源的复合是将多种遥感平台、多时相遥感数据以及遥感数据与非遥感数据之间的信息进行组合匹配的技术遥感信息的复合主要指不同平台、不同传感器的遥感数据复合，以及不同时相的遥感数据的复合列出分辨率在 10 米以上的传感器名称或卫星名称
