什么是遥感?权威指南

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  • 最近更新2022年06月25日

什么是遥感?

遥感是在不存在的情况下获得一个区域的物理特性的科学。它允许用户捕捉、可视化和分析地球表面的物体和特征。通过收集图像,我们可以将其分类为土地覆盖和其他类型的分析。

目录
传感器类型
遥感类型
电磁频谱
图像分类
使用应用程序

第 1 章传感器类型

遥感使用传感器来捕捉图像。例如,飞机、卫星和无人机具有携带传感器的专用平台。

下图显示了主要的遥感技术及其典型高度。

遥感技术

传感器类型

每种类型的传感器都有自己的优点和缺点。当您想要捕捉图像时,您必须考虑飞行限制图像分辨率覆盖范围等因素。

例如,卫星在全球范围内捕获数据。但无人机更适合在小范围内飞行。最后,飞机和直升机采取中间立场。

遥感传感器类型 优点 缺点

图像分辨率

对于地球观测,您还必须考虑图像分辨率。遥感将图像分辨率分为三种不同的类型:

  • 空间分辨率
  • 光谱分辨率
  • 时间分辨率

空间分辨率

空间分辨率是以像素为单位的图像细节。高空间分辨率意味着更多细节和更小的像素尺寸。然而,较低的空间分辨率意味着更少的细节和更大的像素尺寸。

通常,像 DJI 这样的无人机以最高空间分辨率之一捕获图像。尽管卫星在大气中的位置最高,但它们的像素大小可以达到 50 厘米或更大。

阅读更多: DigitalGlobe 卫星图像:Worldview、GeoEye 和 IKONOS

空间分辨率比较

光谱分辨率

光谱分辨率是波段中光谱细节的数量。高光谱分辨率意味着它的波段更窄。而低光谱分辨率具有覆盖更多光谱的更宽波段。

光谱分辨率

时间分辨率

时间分辨率是卫星完成完整轨道所需的时间。无人机、飞机和直升机是完全灵活的。但是卫星以固定的路径绕地球运行。

全球定位系统卫星位于中地球轨道 (MEO)。因为它们遵循连续的轨道路径,所以重访时间是一致的。这意味着我们的 GPS 接收器几乎总能达到 3 颗或更多卫星以实现高精度。

阅读更多: 三边测量与三角测量 – GPS 接收器的工作原理

轨道类型

三种类型的轨道是:

  • 地球静止轨道与地球的自转速度相匹配。
  • 太阳同步轨道使太阳在地球表面的角度尽可能保持一致。
  • 极地轨道在地球两极上方或几乎上方经过。

地球表面上方的卫星高度决定了完成轨道所需的时间。如果卫星的高度较高,则轨道周期会增加。

我们按轨道高度对轨道进行分类:

  • 近地轨道 (LEO)
  • 中地球轨道 (MEO)
  • 高地球轨道 (HEO)

我们经常在高地球轨道上发现天气、通信和监视卫星。但立方体卫星、国际空间站和其他卫星通常位于低地球轨道。

卫星轨道高度

第 2 章遥感的类型

两种类型的遥感传感器是:

  • 无源传感器
  • 有源传感器

有源传感器

有源传感器之间的主要区别在于这种类型的传感器会照亮其目标。然后,有源传感器测量反射光。例如,Radarsat-2是一种使用合成孔径雷达的有源传感器。

想象一下相机的闪光灯。它照亮了它的目标。接下来,它捕获返回光。这与有源传感器的工作原理相同。

主动遥感

无源传感器

无源传感器测量从太阳发出的反射光。当太阳光从地球表面反射回来时,无源传感器会捕捉到这种光。

例如,LandsatSentinel是无源传感器。它们通过感应电磁光谱中反射的阳光来捕捉图像。

被动遥感

被动遥感测量太阳发射的反射能量。而主动遥感则照亮其目标并测量其反向散射。

第 3 章电磁频谱

电磁波谱的范围从短波长(如 X 射线)到长波长(如无线电波)。

我们的眼睛只能看到可见范围(红色、绿色和蓝色)。但其他类型的传感器可以看到人类视觉之外的东西。归根结底,这就是遥感如此强大的原因。

电磁频谱

电磁频谱

我们的眼睛对可见光谱(390-700 nm)很敏感。但工程师设计的传感器可以在大气窗口中捕捉这些波长以外的信号。

例如,近红外 (NIR) 在 700-1400 nm 范围内。植被反射更多的绿光,因为这就是我们的眼睛看到它的方式。但它对近红外线更加敏感。这就是我们使用NDVI 等指标对植被进行分类的原因。

ndvi 示例

光谱带

光谱带是一组波长。例如,紫外、可见、近红外、热红外和微波是光谱带。

我们根据频率 (v) 或波长对每个光谱区域进行分类。无源传感器有两种类型的图像:

  • 多光谱图像
  • 高光谱图像

多光谱和高光谱之间的主要区别在于波段的数量和波段宽度高光谱图像有数百个窄带,多光谱图像由 3-10 个更宽的带组成。

多光谱

多光谱影像一般指3 到 10 个波段。例如,Landsat-8 为每个场景生成 11 个单独的图像。

  • 沿海气溶胶(0.43-0.45 um)
  • 蓝色(0.45-0.51 微米)
  • 绿色(0.53-0.59 微米)
  • 红色(0.64-0.67 um)
  • 近红外 NIR (0.85-0.88 um)
  • 短波红外 SWIR 1 (1.57-1.65 um)
  • 短波红外 SWIR 2 (2.11-2.29 um)
  • 全色 (0.50-0.68 um)
  • 卷云(1.36-1.38 um)
  • 热红外 TIRS 1 (10.60-11.19 um)
  • 热红外 TIRS 2 (11.50-12.51 um)
多光谱图像示例

高光谱

高光谱图像的波段要窄得多(10-20 nm)。一张高光谱图像有数十万个波段

例如,Hyperion(EO-1 卫星的一部分)产生 220 个光谱带(0.4-2.5 um)。

高光谱图像示例

第 4 章图像分类

当您检查照片并尝试从中提取特征和特征时,这就是使用图像解释的行为。我们在林业、军事和城市环境中使用图像解释。

我们可以解释特征,因为所有物体都有自己独特的化学成分。在遥感中,我们通过获取它们的光谱特征来区分这些差异。

基于对象的图像分类层

光谱特征

在采矿业中,地球上有超过4000 种天然矿物。每种矿物都有自己的化学成分,使其与其他矿物不同。

驱动其光谱特征的是物体的化学成分。您可以对每种矿物进行分类,因为它有自己独特的光谱特征。当您拥有更多的光谱带时,这会为图像分类提供更大的潜力。

光谱特征是在特定波长中反射的能量量。光谱特征的差异是我们区分物体的方式。

图像分类

当您将类别分配给地面上的要素时,这就是图像分类的过程。

图像分类的三种主要方法是:

图像分类的目标是产生土地利用/土地覆盖。通过使用遥感软件,这就是我们如何对土地覆盖中的水、湿地、树木和城市区域进行分类。

基于对象的图像分类技术

第 5 章应用和用途

遥感有数百种应用。从天气预报到 GPS,是太空中的卫星在日常生活中监控、保护和指导我们。

本地问题

通常,我们使用无人机、直升机和飞机来解决当地问题。但卫星也可用于当地研究领域。

以下是一些常见的传感器技术:

  • 光探测和测距 (LiDAR)
  • 声音导航测距(声纳)
  • 辐射计和光谱仪

我们使用光探测和测距 (LiDAR),而声纳是构建地形模型的理想选择。但两者的主要区别在于“在哪里”。虽然激光雷达最适合地面,但声纳在水下效果更好。

通过使用这些技术,我们构建了数字高程模型。使用这些地形模型,我们可以预测洪水风险、考古遗址和划定的分水岭(仅举几例)。

国际问题

随着世界变得更加全球化,我们才刚刚开始看到遥感的普及。例如,卫星解决的问题包括:

  • 使用全球定位系统导航
  • 气候变化监测
  • 北极监测

如果我们要解决我们这个时代的一些重大挑战,卫星信息至关重要。综合考虑,这是一个不断扩大的领域,达到了新的高度。

对于气候变化、自然资源、灾害管理和环境等问题,遥感提供了全球范围内的大量信息。

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