3S技术集成优秀教案课课件

第二章对地观测与信息获取技术--RS

2.1．遥感简介2.1.1遥感的产生全球变化的研究面向一系列重大全球性环境问题，提出了大量的关系到地球可居住性的重要科学问题，因而所涉及的范围极其广泛，具有高度综合和交叉学科研究的特点。叶笃正先生曾指出，“全球环境是一个不可分割的整体，任何区域的环境变化都要受到整体环境变化的制约，反过来，整体环境的变化又是各区域相互影响着的环境变化的综合体”。

全球变化的研究是以地球系统科学为指南的。遥感作为获取地球表面时空多变要素信息的先进方法，是地球系统科学研究的重要组成部分，是对全球变化进行动态监测的不可替代的手段。陈述彭先生指出，没有遥感，就提不出全球变化这样的科学问题。2.1．遥感简介2.1.2.遥感过程2.1.2.遥感过程（1）能源：太阳辐射能，其波谱范围包括：紫外，可见光和红外等，他随时间和地点而变化；（2）在大气中传播：太阳能通过大气，部分被大气微粒散射、吸收，部分透射；（3）到达地表的电磁波与地表相互作用：不同的波长到达地表，被选择性的反射、吸收、透射和折射；（4）再次的大气传播：地表发射或反射的能量，再次通过大气，能量再次衰减，该能量包含着不同地表特征波谱响应的能量；（5）遥感系统：遥感平台和遥感器的组合；（6）图象数据产品；（7）数据处理、分析与解译。（8）多目标用户。2.2遥感原理2.2.1电磁波与地物光谱特性2.2.2太阳辐射与大地辐射2.2.3地物光谱特性及其测量见课本p30-322.4遥感图像的分辨率遥感是从空间感知地面的特征和变化，其范围可从全球到实地不同的细节层次间变化。在影像应用分析中，分辨率(resolution)是一至关重要的概念，并表现为多重含义。图像分辨率简单来说就是成像系统对图像细节分辨能力的一种度量，也是图像中目标细微程度的指标，它表示景物信息的详细程度(EstesSLSimonett，1975)。强调“成像系统”是因为系统的任一环节都有可能对最终图像分辨率造成影响，对“图像细节”的不同解释又会对图像分辨率有不同的理解。可以从以下四个方面理解：2.4.1空间分辨率(SpatialResolution)遥感器可以放置在太空站、轨道卫星、航天飞机、航空飞机、高塔、遥感车等不同的遥感平台上。这些不同平台的高度、运行速度、观察范围、图像分辨率、应用目的等均不相同，它们构成了一个对地球表面观测的立体观测系统。

选择平台的主要依据是地面分辨率，又称空间分辨率。地面分辨率是针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。空间分辨率是针对遥感器或图像而言的，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，或指遥感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量。

它们均反映对两个非常靠近的目标物的识别、区分能力，也称分辨力或解像力。有三种表示法：2.4.1空间分辨率(SpatialResolution)(1)像元(pixel)。指单个像元所对应的地面面积大小，单位为米(m)或公里(km)。如美国QuickBird商业卫星一个像元相当地面面积0．61mX0．61m，其空间分辨率为0．61m；

Landsat／TM一个像元相当地面面积28.5mX28.5m，简称空间分辨率30m；NOAA／AVHRR一个像元约相当地面面积1100mX1100m，简称空间分辨率1.1km(或1km)。

像元是扫描影像的基本单元，是成像过程中或用计算机处理时的基本采样点，由亮度值表示。

对于光电扫描成像系统，像元在扫描线方向的尺寸大小取决于系统几何光学特征的测定，而飞行方向的尺寸大小取决于探测器连续电信号的采样速率。2.4.1空间分辨率(SpatialResolution)(2)线对数(LinePairs)。

对于摄影系统而言，影像最小单元常通过lmm间隔内包含的线对数确定，单位为线对／mm。所谓线对指一对同等大小的明暗条纹或规则间隔的明暗条对。2.4.1空间分辨率(SpatialResolution)(3)瞬时视场(1FOV)

指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野，单位为毫弧度(mrad)。IFOV越小，最小可分辨单元(可分像素)越小，空间分辨率越高。IFOV取决于遥感器光学系统和探测器的大小。一个瞬时视场内的信息，表示一个像元。然而，在任何一个给定的瞬时视场(1FOV)内，往往包含着不止一种地面覆盖类型。它所记录的是一种复合信号响应。因此，一般图像包含的是“纯”像元和“混合”像元的集合体，这依赖于IFOV的大小和地面物体的空间复杂性。2.4.1空间分辨率(SpatialResolution)一般说来，遥感器系统的空间分辨率越高，其识别物体的能力越强。但是实际上每一目标在图像的可分辨程度，不完全决定于空间分辨率的具体值，而是和它的形状、大小，以及它与周围物体亮度、结构的相对差异有关。例如：Landsat／MSS的空间分辨率为80m，但是宽度仅15～20m的铁路甚至仅10m宽的公路，当它们通过沙漠、水域、草原、农作区等背景光谱较单调或与道路光谱差异大的地区，往往清晰可辨。这是因它独特的形状和较单一的背景值所致。可见，空间分辨率的大小，仅表明影像细节的可见程度，但真正的识别效果，还要考虑环境背景复杂性等因素的影响。2.4.1空间分辨率(SpatialResolution)

经验证明，遥感器系统空间分辨率的选择，一般应选择小于被探测目标最小直径的1/2。比如，若要识别公园内的橡树，则可以接受的最小空间分辨率应是最小橡树直径的一半。不过，若橡树与背景特征间光谱响应差异很小，这种经验方法所推算的空间分辨率也不能保证成功。2.4.1空间分辨率(SpatialResolution)

设计成像遥感器系统时，选择空间分辨率是必须考虑的重点。对于摄影系统，空间分辨率是影响信息数量和质量的主要因素，它直接传递景物的空间结构信息，由此可以再推断出有关该景物的大量信息。对于扫描系统，空间分辨率决定了根据所获得的数据组能直接确定的信息类别。比如，NOAA／AVHRR空间分辨率1.1km的数据可以用于分析农、林、牧等信息类别；而Landsat／TM空间分辨率30m的数据可以对上述的林地的子类别，如针叶林、阔叶林、混交林等进行分析。2.4.1空间分辨率(SpatialResolution)2.4.2光谱分辨率(SpectralResolution)

遥感信息的多波段特性，多用光谱分辨率来描述。即对图像光谱细节的分辨能力的表达；光谱分辨率是指遥感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔大小，即选择的通道数、每个通道的中心波长、带宽，这三个因素共同决定光谱分辨率。2.4.2光谱分辨率(SpectralResolution）

比如，对于黑／白全色航空像片，照相机用一个综合的宽波段(0．4—0．7ųm，波段间隔为0.3ųm)记录下整个可见光红、绿、蓝的反射辐射；

Landsat／TM有7个波段，能较好的区分同一物体或不同物体在7个不同波段的光谱响应特性的差异，其中以TM3为例，遥感器用一个较窄的波段(0．63～0．69ųm)，波段间隔为0．06ųm)记录下红光区内的一个特定范围的反射辐射；而航空可见、红外成像光谱仪AVIRIS，有224个波段(0．4～2．45ųm，波段间隔近10ųm)，可以捕捉到各种物质特征波长的微小差异。可见，光谱分辨率越高，专题研究的针对性越强，对物体的识别精度越高，遥感应用分析的效果也就越好。但是，面对大量多波段信息以及它所提供的这些微小的差异，人们要直接地将它们与地物特征联系起来，综合解译是比较困难的，而多波段的数据分析，可以改姜识别和提取信息特征的概率和精度。2.4.2辐射分辨率（Radiomet—Resolution)

任何图像目标的识别，最终依赖于探测目标和特征的亮度差异。这里有两个前提条件：

一是地面景物本身必须有充足的对比度(指在一定波谱范围内亮度上的对比度)；二是遥感仪器必须有能力记录下这个对比度。因此，在遥感调查中，仪器的灵敏度以及地面目标与背景间存在的对比度总是至关重要的。

辐射分辨率指遥感器对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力。即探测器的灵敏度——遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力。一般用灰度的分级数来表示，即最暗一最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。它对于目标识别是一个很有意义的元素。如Landsat／MSS，起初以6bits(取值范围0—63)记录反射辐射值，经数据处理把其中3个波段扩展到7bits(取值范围0～127)；而Landsat4、5／TM，7个波段中的6个波段,在30mX30m的空间分辨率内，其数据的记录以8bits(取值范围0～255)，显然TM比MSS的辐射分辨率提高，图像的可检测能力增强。2.4.2辐射分辨率（Radiomet—Resolution)2.4.3时间分辨率(TemporalRes—olution)

时间分辨率(temporalresolution)是关于遥感影像间隔时间的一项性能指标。遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据，这种重复周期，又称回归周期。

它是由飞行器的轨道高度、轨道倾角、运行周期、轨道间隔、偏移系数等参数所决定。这种重复观测的最小时间间隔称为时间分辨率。2.4.3时间分辨率(TemporalRes—olution)时间分辨率的大小，除了主要决定于飞行器的回归周期外，还与遥感探测器的设计等因素直接相关。比如：法国SPOT卫星虽也是极地轨道卫星，轨道高度832km，轨道倾角98.7度，重复周期26天，但SPOT／HRV遥感器具有倾斜观测能力(倾角±27度)，这样便可以从不同轨道上，以不同的角度来观测地面上同一点。因而，地表特定地区的重复观测的时间间隔比其回归周期26天大大缩短。在26天的周期内，中纬度地区可以观测约12次，赤道可观测约7次，纬度70度处可观测约28次。那么SPOT卫星的时间分辨率便可认为是1—4天。而极轨气象卫星NOAA由于长期以来，采用双星系统，即同时有两颗在轨道运行，轨道平均高度分别为833km和870km，倾角分别为98.7度和98.9度，重复周期为1／2天。在双星系统下，同一地点每天有4次过境资料。静止气象卫量，采用与地球同步轨道，轨道高度36000km，轨道倾角为0度，卫星公转角速度和地球自转角速度相等，因而，从地球上看卫星似固定在天空某一点，观测着约1／4的地球。对同一地点每隔20～30分钟可获得一次观测资料。因此，对于遥感系统的时间分辨率，我们可以认为Landsat4、5为16天，SPOT为1～4天，NOAA为若干小时，静止气象卫星为几十分钟。至于航空摄影、人工摄影等则可按应用需求人为控制。根据遥感系统探测周期的长短可将时间分辨率划分为三种类型：

(1)超短或短周期时间分辨率：主要指气象卫星系列(极轨和静止气象卫星)，以“小时”为单位，可以用来反映一天以内的变化。如探测大气海洋物理现象、突发性灾害监测(地震、火山爆发、森林火灾等)、污染源监测等。

(2)中周期时间分辨率：主要指对地观测的资源环境卫星系列(Landsat、SPOT、ERS、JERS、CBERS-1等)，以“天”为单位，可以用来反映月、旬、年内的变化。如探测植物的季相节律，捕捉某地域农时历关键时刻的遥感数据，以获取一定的农学参数，进行作物估产与动态监测，农林牧等再生资源的调查，旱涝灾害监测、气候学、大气、海洋动力学分析等。

(3)长周期时间分辨率：主要指较长时间间隔的各类遥感信息，用以反映“年”为单位的变化。如湖泊消长、河道迁徙、海岸进退、城市扩展、灾情调查、资源变化等等。至于数百年、上千年的自然环境历史变迁，则需要参照历史考古等信息研究遥感影像上留下的痕迹，寻找其周围环境因子的差异，以恢复当时的古地理环境。2.4.3时间分辨率(TemporalRes—olution)

多时相遥感信息可以提供目标变量的动态变化信息，用于资源、环境、灾害的监测、预报，并为更新数据库提供保证.

还可以根据地物目标不同时期的不同特征，提高目标识别能力和精度。2.4.3时间分辨率(TemporalRes—olution)

对于空间分辨率与辐射分辨率而言，有一点是需要说明的。一般瞬时视场IFOV越大，最小可分像素越大，空间分辨率越低；但是，IFOV越大，光通量即瞬时获得的入射能量越大，辐射测量越敏感，对微弱能量差异的检测能力越强，则辐射分辨率越高。因此，空间分辨率的增大，将伴之以辐射分辨率的降低。可见，高空间分辨率与高辐射分辨率难以两全，它们之间必须有个折衷遥感影像信息是对地面物体及特征的反映，而几乎所有的地学过程都依赖于尺度，如在某一空间尺度下表现为同一性质的目标在另一尺度下则呈现不同性质(Goodchild，1980；TownshendandJustice，1988；NellisandBriggs，1989)。同样数据采集和分析的尺度直接影响获取信息的层次和种类。所以，遥感系统应用中，尺度与空间分辨率是不能混淆的重要概念。2.5常用的传感器及其对地观测2.5.1陆地卫星美国国家航空航天局（NASA）在1967年制定了“地球资源技术卫星”计划ERTS），1975年ERTS-2发射前，改为“陆地卫星”计划（LANDSAT），共发射了7颗卫星，到1983年陆地卫星1—4停止使用，Landsat-5仍在使用，Landsat-6于1993年10月5日发射，两天后失踪。Landsat-7于1999年发射.

卫星名称发射时间传感器Landsat-11972.7.23MSS一台（四通道：MSS4¡ªMSS7），（8080m）RBV三台（各一通道：RBV1,RBV2,RBV3),(8080m)Landsat-21975.1.22同Landsat-1Landsat-31978.3.5MSS一台（五通道：MSS4¡ªMSS8),(MSS8为220220m)RBV两台（各一个全色通道），（4040m）Landsat-41982.7.16MSS一台（四通道：MSS1¡ªMSS4），（8080m）TM一台(七通道,TM1¡ª7),(3030m,TM6为120120m)Landsat-51984.3.1同Landsat-4Landsat-71999.4ETM+，在Landsat-5基础上，增加了一个全色波段，分辨率为15m，TM6分辨率为60米。陆地卫星上的传感器1）反束光导管摄像机（RBV）RBV1：绿通道，0.475～0.575m，（蓝、绿光波段）。RBV2：红通道，0.580～0.680m，（黄、红光波段）。RBV3：深红～近红外通道，0.690～0.830m，（红、近红外波段）。以上三个传感器的地面分辨力8080m，Landsat1-2用RBV1-2：全色波段，0.505～0.750m，地面分辨力3838m（4040m），Landsat-3用。2)多光谱扫描仪（MSS）：

波段编号波段划分1—3号卫星4，5号卫星410.5～0.6m，绿光波段520.6～0.7m，红光波段630.7～0.8m，红～近红外波段80m80m740.8～1.1m，近红外波段8（3号星）10.4～12.6m，热红外波段（远红外）240m240m3)专题制图仪（TM）第二代多光谱光学—机械扫描仪，在MSS基础上改进和发展的。Landsat-5为双向扫描共七个通道。TM1-5和TM7为30m30m的地面分辨力，TM6为120m120m。Landsat-7ETM+有八个通道，增加的全色波段分辨率为15m，TM6提高到60m60m。TM和ETM+波段范围和地面分辨率通道代号光谱段波长范围（m）地面分辨力（mm）TM1TM2TM3TM4TM5TM6TM7TM8蓝绿红近红外短波近红外中波远红外近红外长波全色波段0.45～0.520.52～0.600.63～0.690.76～0.901.55～1.7510.4～12.52.08～2.350.50～0.9030303030303030303030120120(ETM+6060)30301515（ETM+）陆地卫星的运行特征近极地，近圆形太阳同步轨道。回归周期（重复周期）：Landsat1-3为18天，Landsat4-7为16天。扫描宽度：185km185km。轨道高度：Landsat1-3为905.5km（近地）/918km（远地）Landsat4-7为705km。后续系列:Resource21计划2005年发射。表1美国陆地卫星及其遥感器的概况卫星发射时间轨道高度/km传感器波段/μm空间分辨率/mLandsat–1Landsat–21972年1975年920RBV（3）MSS（1）0.475-0.5750.58-0.680.69-0.830.5-0.60.6-0.70.7-0.80.8-1.180808079797979Landsat–31978年920RBV（2）MSS（1）0.505-0.7500.5-0.60.6-0.70.7-0.80.8-1.110.4-12.63879797979240二、地球观测实验卫星（SPOT）

法国及比利时、瑞典等欧共体国家设计研制，1986年2月22日由法国的阿丽安娜（Ariane）火箭送入太空，代号为SPOT-1。SPOT卫星研制起步较晚，但由于采用了具有特色的设计思想和技术，其很快在民用对地观测领域占有一席之地。其特点是有斜向扫描，能立体成像。1)传感器：

SPOT1：两台相同的高分辨力可见光扫描仪（HRV），轨道为圆形、近极地太阳同步轨道，回归周期为26天。

SPOT2：两台HRV，一台固体测高仪（DoRIS）。

SPOT3：两台改进型HRV，一台DoRIS，一台极地臭氧和气溶胶测量仪（PoAM-Ⅱ）。

SPOT4：两台HRVIR，加载一个植被探测仪（Vegetation）。

SPOT5：两台HRG，一台HRS，加载一个植被探测仪（Vegetation）。HRV的光谱段：（4个通道）多谱段（相对于TM2，TM3，TM4）：

XS1—0.50～0.59m（绿）

XS2—0.61～0.68m（红）

XS3—0.79～0.89m（近红外）全色波段：P—0.51～0.73m（绿～深红），不含青、蓝、紫。卫星发射时间轨道高度/km传感器谱段/μm空间分辨率/m寿命扫描宽度/kmSPOT-1SPOT-2SPOT-31986.21990.11993.98228228222HRV0.50-0.590.61-0.680.78-0.890.50-0.73（pan）202020103年60×60SPOT-41998.38222HRVIRVEGETATION0.50-0.590.61-0.680.78-0.891.58-1.75（SWIR）0.61-0.68（Pan）0.45-0.520.61-0.680.78-0.891.58-1.75202020201010001000100010005年60×602250SPOT-52002.58222HRGVEGETATION1HRS0.50-0.590.61-0.680.78-0.891.58-1.75（SWI）0.48-0.71（Pan）同SPOT-40.49-0.69101010205→2.5100010→55年2250600×120三、印度IRS系列卫星988年印度发射第一颗IRS卫星，此后又发射了多颗IRS系列卫星。1994年发射的IRS-P2有一波谱的空间分辨率达到5.8m。目前中国卫星地面站代理IRS-1C，1D数据，卫星回归周期为24天。表3印度IRS卫星及其传感器概况卫星发射时间轨道高度/km遥感器谱段/μm空间分辨率/m备注IRS-1AIRS-1B1988年1991年904904LISS-ILISS-II0.45-0.520.52-0.590.62-0.680.77-0.86同LISS-I7373737336.52台LISSIRS-P21994年817LISS-IIPAN同LISS-I0.5-0.7532×365.8IRS-1CIRS-1D1995年1998年817817PANLISS-IIIWIFS0.5-0.750.52-0.590.62-0.680.77-0.861.55-0.700.62-0.680.77-0.865.823232370188188四、其它地球资源卫星1)加拿大Radarsat系列卫星：加拿大在对地观测方面，独辟蹊径，将目标瞄准在雷达卫星。1980年列入计划，1989年开始研制Radarsat-1，1995年发射入轨。Radarsat运行在太阳同步轨道上，其传感器为合成孔径雷达（SAR），多谱段扫描仪、先进甚高分辨力辐射计和非成像的散射计。

RadarsatSAR工作非常灵活，用户可选择入射角、分辨率和幅宽。其入射角可选20°—50°，分辨率可选10-100m，幅宽可选45-500km。寿命设计为5年，已使用至今。其特点是工作不受时间和气候条件的限制，能够全天时，全天候的工作。2)日本的地球资源卫星（JERS）系列：JERS-1：1992.2.11发射。传感器有：VNR（可见光近红外辐射计）光学传感器,地面分辨率18m24m；SWIR（短波红外辐射计）；SAR（合成孔径雷达）：地面分辨率为18m18m。ADEOS（先进的地球观测卫星）系列：

ADEOS-1：1996.8.17发射，载有七台传感器：AVNIR（16m16m，8m8m）、OCTS（700m700m）、NSCAT、IMG、ILAS、TOMS、POLDER。

ADEOS-2：19993发射。五、我国的地球资源卫星（CBERS）

中国和巴西联合研制的中巴地球资源卫星即资源一号卫星，于1999年10月14日发射成功。经过在轨测试后转入应用运行阶段。由北京、广州和乌鲁木齐三个地面接收站接收该卫星获取的我国境内的遥感数据。所接收影像的地面分辨率分别有19.5m、78m、256m等三种。资源二号卫星现已在轨运行，这将会为我国遥感事业的发展以及在国民生活中的应用提供地面分辨率更高的卫星影像。中巴地球资源卫星（CBERS）主要是立足于国内的技术基础研制的。它兼有SPOT-1和Landsat4的主要功能。太阳同步轨道，平均轨道高度:778km，卫星寿命2年，回归周期为26。表4中巴卫星（CBERS）及其传感器概况

传感器类型波段号波段范围地面分辨率/mCCD1蓝光谱段：0.45-0.51μm19.5m2绿光谱段：0.52-0.59μm3红光谱段：0.63-0.69μm4近红外谱段：0.77-0.89μm5全色谱段：0.45-0.73μmIR-MSS6可见光-近红外谱段：0.5-0.9μm80m（MSS）160m（热红外）7短波红外谱段：1.55-1.75μm8短波红外谱段：2.08-2.35μm9热红外谱段：10.5-12.5μmWFI10可见光谱段：0.63-0.69μm256m11近红外谱段：0.77-0.89μm六、其他卫星传感器以上介绍的均为陆地卫星，此外还有：美国的海洋卫星SEASAT，气象卫星NOAA；日本的海洋观测卫星MOS-1，MOMO-1，欧洲遥感卫星ERS，中国“长征二号”火箭运载返回式RS卫星、气象卫星FY-1，2。FY-1：1.1km1.1km，两台AVHRR，每台5个通道。通道1～4每24小时覆盖全球一次，通道5每12小时覆盖全球一次。FY-2：可见光通道、热红外通道、水汽通道。每半小时出一幅覆盖地球表面1/3的云图。NOAA—AVHRR的主要参数和应用波长范围（μm）空间分辨率覆盖范围重访周期主要用途NOAA¡ªAVHRR0.58～0.68（红）1.1km1.1km24002400（kmkm）0.5天植被、云、冰雪0.72～1.10（近红外）植物、水陆界面3.55～3.93（热红外）热点、夜间云10.3～11.3（热红外）云及地表温度11.5～12.5（热红外）大气及地表温度七、高分辨率卫星及其传感器依科诺斯（IKONOS）依科诺斯卫星是美国Spaceimage公司于1999年9月发射的高分辨率商用卫星，卫星飞行高度680km，每天绕地球14圈，星上装有SpaceImaging空间成像仪扫描宽度为11km，可采集1m分辨率的黑白影像和4m分辨率的多波段(红、绿、蓝、近红外)影像，重访周期为3天。由于其分辨率高、覆盖周期短，故在军事和民用方面均有重要用途。IKONOS卫星及其传感器主要成像参数波段全色波段多光谱分辨率1米4米波长450-900nm蓝：450-530nm绿：520-610nm红：640-720nm近红外：770-800nm量化值11位成像模式单景11公里×11公里轨道高度680公里重访周期3天快鸟（QuickBird）美国EarthWatch卫星搭载的传感器，共有5个波段，其中4个多谱段，1个全色波段，光谱范围为450nm—900nm，空间分辨率最高可达0.61米。轨道观测一号（OrbView-1）美国OrbitalSciences卫星的OrbView-1，卫星轨道高度为460km，共有5个波段，其中4个多谱段（8米分辨率），1个全色波段（1米、2米分辨率），光谱范围与QuickBird相同。以上为典型的高空间分辨率卫星及搭载的传感器。QuickBird传感器主要成像参数成像方式推扫式成像传感器全波段多光谱分辨率0．61米（星下点）2．44点（星下点）波长450nm蓝：450-520nm绿：520-600nm红：630-690nm近红外：760-900nm量化值11位成像模式单景16.5公里×16.5公里条带16.5公里×165公里轨道高度450公里重访周期1-6天（70厘米分辨率，取决于纬度高低）3.6遥感图像处理技术

3.6.1遥感图像的函数形式遥感图像记录的是遥感传感器对地观测的结果，其灰度值反映了地物的反射和发射电磁波能力，该值与工作区地物的成分、结构和传感器的性质等之间存在某种内在联系，这种内在关系可以用函数来表达，也就是说客观存在着遥感图像的模式。对于一般的陆地卫星图像，其数学模型可定义为：

RS:R.S.IMAGE=f(x,y,z,λ,tR)(x,y)为空间位置参数；

z为对应(x,y)的观测值（空间分辨率）；

λ为所使用的电磁波（光谱分辨率）；

tR为对同一目标地物的重复观测周期（时间分辨率）如果是TM图像的7个不同波段，分别用λ1，λ2，........λ7来表示，每个波段的图像可以用定义为：z＝f(x,y,z,λi,tR),(i=1,2,…..7)3.6.2遥感图像的传输模型图像函数f(x,y)表示的是二维空间内物质的辐射电磁波能量的分布，是地表覆盖的直接反映，不是传感器记录下来的影像或数据本身，传感器所接收的电磁波辐射能量至少还要受到辐射电磁波与大气层的相互作用的影响。因此，遥感平台上的传感器所记录下来的物质辐射特征及几何特征与实际的地物辐射特征之间还有差别。即：作为地物反射光谱函数，受太阳光照度i(x，y)与地物反射率r(x，y)的双重影响，因此，其关系式为：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中，o≤i(x,y)≤∞，取值范围取决于天气条件；

0≤r(x，y)≤1，取值随不同地物而异。F(x,y)经过大气辐射至卫星传感器的输入端，再从卫星检波器系统输出，其地物反射光谱能量是经过大气及系统产生的衰减和畸变，加之各种噪声的影响，实际送至地面接收站的模型为：

g(x,y)=H1(X,Y)H2(x,y)f(x,y)+η(x,y)其中，H1(X,Y)为大气衰减函数，由大气的吸收和散射引起，造成影像辐射值Z的衰减，主要表现在分辨率的下降、对比度的下降和信息模糊；H2(X,Y)为系统衰减函数，由检测系统的非一致性引起，主要造成像元几何位置的失真。该模型称为图像的传输模型，其传输过程如F式所示：

F(x,y)﹦﹥H(x,y)﹦﹥⊕﹦﹥g(x,y)

式中，H(x，y)为f(x,y)的传输函数，受大气层大气散射及传感器系统的频率响应的综合影响，即：H(x,y)＝H1(x,y)H2(x,y)；η(x,y)为噪声函数，包括系统噪声和随机噪声。当η(x,y)=0时，则传输模型为：

g(x,y)=H1(X,Y)H2(x,y)f(x,y)3.6.3遥感图像的信息特性1)图象的亮度信息特征遥感图象上的每一个象元亮度值的大小反映了他所对应的地面范围内地物的平均辐射亮度，该亮度值受到地物的成分，结构，状态，表面特征等因素的影响。光谱响应特征在多光谱遥感影像地物识别中是最直接也是最重要的解译元素，地表的各种地物由于物质组成和结构不同而据有独特的波普反射和辐射特征，在图像上反映为各类地物亮度值的差异，因此可以根据这种亮度值的差异来识别不同的物体。影像各波段的亮度值是地表光谱特征通过大气层的影响被卫星传感器接收记录的数据，每个象元各波段的亮度值代表了该象元中地物平均反射和辐射值的大小。

2）地物的纹理特征

纹理是遥感图像的重要信息，不仅反映了图像的灰度统计信息，而且反映了地物本身结构特征和地物空间排列的关系。每种地物在图像上都具有本身的纹理图案，一般来讲，纹理是物体表面灰度和颜色的二维变化图案，是物体表面灰度内容的表征，根据纹理在灰度空间分布的规则性和随机性，分为结构纹理和随即纹理两类。当目标物体的光谱特性比较接近时，纹理特征对于区分目标可能会起到积极的作用。如：针叶林和阔叶林。二者光谱特征基本相同，但前者纹理较细，后者较粗。3.6.3遥感图像的信息特性3）地物的几何特征各种地物在空间上都具有一定的空间几何特征，在图像上表现为光谱特性相似、具有一定大小和平面形状的区域。

3.6.3遥感图像的信息特性4）地物的空间分布特征位置布局特征是指地物的环境位置以及地物空间位置的配置关系在影像上的反映。地物在空间上的分布受到自然条件的控制和人为因素的干预，存在着一定的地域分布规律。3.6.3遥感图像的信息特性3.6.4遥感图像处理概述遥感技术的目的是为了获得地物的几何属性和物理属性。原始的遥感图像并不能地提供实现这个目的所需的准确而完备的条件。为了实现这个目的，原始遥感影像需要经过图像处理，来消除成像过程中的误差，改善图像质量。

遥感图像处理是指对遥感探测所获取的图像或资料进行的各种技术处理。处理的目的是使遥感图像或资料更适于应用。它包括对原始图像复原的恢复处理；为使图像更加清晰，目标地物更为突出明显，便于信息提取和识别的图像增强处理；以及进行自动识别和信息提取的分类处理。从处理方法上，主要有光学处理和计算机数字图像处理。1）图像的恢复处理在遥感成像时由于各种因素的影响，使得遥感图像存在一定的几何畸变和辐射量的失真，这些畸变和辐射量的失真影响了图像的质量和应用，必须消除。包括：几何校正，辐射校正（大气校正，传感器校正和太阳高度角和地形校正）等内容。3.6.4遥感图像处理概述几何校正

校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。影响图像几何畸变的因素主要包括：(1)遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸变，如遥感器扫描运动中的非直线性等。(2)遥感平台的运行状态：包括由于平台的高度变化、速度变化、轨道偏移及姿态变化引起的图像畸变。(3)地球本身对遥感图像的影响：包括地球的自转、高程的变化、地球曲率等引起的图像畸变。几何校正包括几何粗校正和几何精校正。几何校正的方法有两种：一是分析几何畸变的过程，建立几何畸变的数学模型，然后对此数学模型求逆函数（改为过程），用此逆函数（改为过程）求得遥感图像畸变前的图像。二是利用实地测量的地物的真实坐标值，寻找实测值与畸变之后的图像之间的函数关系，从而得到几何校正的方法。实际工作中常常将两种方法结合起来。

3.6.4遥感图像处理概述几何校正的方法

一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要介绍一种通用的精校正方法。该方法包括两个步骤：

第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；

第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。

实现两个图像空间的转换通常有两种方法，即直接转换法与重采样法。

3.6.4遥感图像处理概述(1)直接转换法

从原始畸变图像空间中的像元位置出发，建立空间转换关系，确定每个像元在标准图像空间中的正确位置。(2)重采样法

该方法的特点是用标准图像空间中的像元点G位置反求其在原始畸变图像空间的共轭点F(X,Y)，然后再利用某种方法确定这一共轭点的灰度值，并把共轭点的灰度值赋给标准图像空间对应点g。

重采样法能够保证校正空间中网格像元呈规则排列，因而是最常用的几何精校正方法之一。

双线性内插法比与最近邻法相比，计算量增加了，但提高了精度，改善了灰度不连续现象及线状特征的块状化现象。其缺点是这种方法对图像起到平滑作用，使图像变得模糊。由于这种方法计算量和精度适中，因而常常被采用。

(3)双三次卷积内插法

该方法采用一元三次多项式来近似函数。从理论上讲，函数是最佳的插值函数，它考虑到原始畸变图像空间中共轭点周围其它像元对共轭点灰度值都有各自的贡献，并认为这种贡献随着距离增加而减少。为了提高内插精度，双三次卷积内插法采用共轭点周围相邻的十六个点来计算灰度值，这种一元三次多项式内插过程实际上是一种卷积运算，故称为双三次卷积内插。该方法的优点是内插获得好的图像质量，细节表现更为清楚。但位置校正要求更准确，对控制点选取的均匀性要求更高。其缺点是数据计算量大。3.6.4遥感图像处理概述辐射校正

针对遥感图像辐射失真或辐射畸变进行的图象校正。由于这种校正是通过纠正辐射亮度的办法来实现的，因此称作辐射校正。

(1)造成遥感图像辐射畸变的因素:

3.6.4遥感图像处理概述由遥感器的灵敏度特性引起的辐射失真

太阳高度及地形引起的辐射失真辐射校正的方法

辐射校正的方法有两种：

一是分析辐射失真的过程，建立辐射失真的数学模型，然后对此数学模型求逆过程，用此逆过程求得遥感图像失真前的图像；

二是利用实地测量的地物的真实辐射值，寻找实测值与失真之后的图像之间的经验函数关系，从而得到辐射校正的方法。

显然，第一种校正方法是与失真过程有关的，第二种校正方法是与失真过程无关的。大气校正

为消除由大气的吸收、散射等引起失真的辐射校正，称作大气校正。

影响遥感图像辐射失真的大气因素

(1)大气的消光（吸收和散射）

(2)天空光（大气散射）照射

(3)路径辐射

大气校正方法

常用的大气校正方法有两类。

一类为基于理论模型的方法，该方法必须建立大气辐射传递方