遥感数字图像处理课件

遥感数字图像处理（RemoteSensingDigitalImageProcessing）

第一章遥感与数字影像处理科学家们首先建立假设，然后尝试着用系统、客观的方法来证实或否认这些假设。用来检验假设的必要数据可以由野外采集获得，这种采集工作通常称为现场或实地数据采集。1.1现场数据采集采集方式1、实地调查（人工方式）2、通过转换器进行测量（间接方式）1.1现场数据采集误差在进行野外数据采集时，科学家采用的方法也会带来偏差，常称为方法误差。这些误差可能有以下原因产生：1.1现场数据采集误差

采样设计没有考虑到现象的所有空间变化（即，某些现象或区域采样过多，而其他区域则采样不足）；现场测量仪器操作不当；使用了未经正确（或及时）校准的现场测量仪器。黄豆的现场光谱测量现场叶面积指数测量遥测下的现场测量注意：将现场实测数据看成是地面真实数据是不恰当的，只应该将其作为现场地面参考数据，而且，应该知道它依然存在误差。ASPRS采用了一个将摄影测量与遥感相结合的正式定义(Colwell,1997):遥感：对使用非接触传感器系统获得的影像及数字图像进行记录、量测和解译，从而获得自然物体和环境的可靠信息的一门艺术、科学和技术。1.2遥感数据采集在没有直接物理接触的情况下，遥感装置在传感器系统的瞬时视场（IFOV）内收集目标或现象的信息。这种传感器通常搭载在亚轨道飞行平台或卫星平台上遥感是一门科学吗？科学被定义为与原理（规则）所描述的事实有关的广泛知识领域。科学家采用科学的方法发现和检查事实与原理，这些方法是一个能解决问题的有序系统。一般认为，能够通过科学方法和其他特殊的思维规则来研究的任何学科都可以称之为科学。科学包括：1）数学和逻辑学；2）自然科学，如物理学和化学；3）生物科学，如植物学和动物学；4）社会科学，如地理学、社会学和人类学。1.21遥感观测在与数学和逻辑学、自然科学、生物学和社会科学相关的背景下，制图科学各学科（遥感、地理信息系统和地图学/测量学）之间的相互关系1.21遥感观测与数学类似，遥感也是一种工具或技术，它利用传感器远距离量测一个目标或地理区域的电磁辐射（EMR），然后用数学和统计的方法从数据中提取有价值的信息，这便是一种科学活动。遥感可以与其他空间数据采集技术或制图工具（包括地图制图和地理信息系统(GIS)

）共同发挥作用(Clarke,2001)。1.21遥感观测遥感是一门艺术吗？照片或影像的目视解译过程不仅需要科学知识，还反映了一个人的所有背景知识，这种知识不能被度量、编程或完全理解。将科学知识与解译者的经验相结合，产生的协同作用使得解译者能够建立启发式经验，用于提取影像中的信息。某些影像解译人员比其他人更为出色，原因在于他们：1)对科学原理的理解更为深刻；2）更多的旅行，目睹了许多地物和地理区域的景观特征；3）能够将科学原理与客观世界相联系，从而得到符合逻辑的正确结论。所以，遥感影像解译既是一门科学，也是一门艺术。1.21遥感观测地物或区域信息传感器可获得有关地物的特定信息（如：白杨树冠的直径）或某种现象的地理范围（如：白杨树覆盖的多边形边界）。通过从某个地物或地理区域反射、发射或后向散射的电磁辐射来研究对象的实际特性。电磁辐射必须经过校准，然后采用模拟/数字影像处理方法转化为信息。1.21遥感观测如果传感器被动地记录感兴趣目标的反射或辐射电磁能量，那么遥感就是非干扰性的。被动式遥感没有干扰感兴趣的目标或区域。程控遥感装置用于系统地采集数据，例如单帧的垂直航片，这种系统的数据采集方式能排除现场调查中的一些采样偏差。在可控条件下，遥感可以提供一些基本生物物理信息，其中包括空间位置（x，y）、高程（z）或深度、生物量、温度和湿度。遥感信息在目前许多自然过程（如：供水评估、富营养化研究、非点源污染等）和社会经济过程（如：城市边缘土地利用变化、需水评估、人口估计等）的建模中起着非常关键的作用(Walsh等1999;Stow等2003)。1.22遥感的优势

遥感只能提供自然、生物和社会科学研究的部分信息，解决实际问题时还需要借助其他资料；遥感数据获取过程复杂，中间过程中可能引入新的误差；遥感主动式传感器系统可能会干扰和影响研究目标；遥感仪器有可能未经校准，从而得到未校准的遥感数据。遥感数据的采集和分析可能很昂贵…………1.22遥感的局限性遥感地球系统用于地球资源研究的遥感数据的采集和分析过程是通过遥感处理系统地实现的。1.3遥感处理遥感处理的过程主要包括：陈述问题、数据采集、数据到信息的转换、信息表达。遥感图像处理的内容遥感处理过程陈述问题数据采集数据到信息的转换信息表达公式化假设（如果合适）选择适当的推理-归纳的-演绎的-技术的选择适当的模型-确定性的-经验的-基于知识的-基于过程的-随机的现场测量-野外（如：GPS测量的x，y，z，生物量，光谱辐射计）-实验室（如：反射，叶面积指数）间接数据-数字高程模型-土壤图-地表地质图-人口密度等遥感-被动模拟-框幅式相机-摄影-被动数字-框幅式相机-扫描仪-多光谱-高光谱-线和面阵列-多光谱-高光谱-主动-微波（RADAR）-激光（LIDAR）-声纳（SONAR）模拟（光学）影像处理-使用影像解译要素数字影像处理-预处理-辐射校正-几何校正-增强-摄影测量分析-参数分析，如-最大似然法-非参数分析，如-人工神经网络-非度量分析，如-专家系统-决策树分类-机器学习-高光谱分析-变化检测-建模

-利用GIS数据进行空间建-基于能量/物质交互物理过程进行场景建模-科学的地学可视化-1、2、3….n维假设检验-接受或拒绝假设影像元数据-来源-处理流程精度评价-几何的-辐射的-专题的-变化检测模拟和数学的-影像-未纠正的-正射影像-正射影像图-专题图-GIS数据库-放映-模拟统计-一元-多元图形-1、2、3维

待检验的假设要用特定的推理方法（如:归纳、演绎）和恰当的处理模型（如：确定性的、随机的）来定义。收集必要的现场实测数据和间接数据，用以校准遥感数据和/或评估其几何、辐射和专题特征。用模拟或数字传感器采集的被动或主动式遥感数据，和现场实测数据保持同步最为理想。实测和遥感数据的处理方式：a)模拟影像处理；b）数字影像处理；c）模拟；d）n维可视化。

提供信息的元数据、处理流程和精度信息，结果采用影像、图形、统计表、GIS数据库和空间决策支持系统（SDSS）等方式来表达。1.3遥感处理科学方法与环境模型相结合，主要基于以下两类逻辑推理；演绎推理从一般事实或推理中得出的结论例如：归一化植被指数（NDVI）=(NIR-R)/(NIR+R)归纳推理从作为证据的特定事实或观察结果中得出的结论，此过程很大程度依赖统计分析。推理模型1.3遥感处理记录在光学遥感系统IFOV内的电磁波辐射总量L；瓦特.每平方米立方体弧度角

(W.m-2.sr-1)的表达式如下：式中：

l——波长（在各波段或特定频率量测的光谱响应）。（根据波长

(l)和频率(u)与光速(c)之间的换算关系；c=l*u）sx,y,z——像元的位置（x,y,z）及其大小(x,y)；t——时间信息，即获取信息的时间和频率；q——角度集，描述辐射源（如：太阳）、感兴趣的地面目标（如：一块玉米地）和遥感系统之间的几何关系；P——传感器记录的后向散射能量的极度化；W——遥感数据（如：反射、发射或后向散射辐射）的辐射分辨率（精度）。遥感数据采集光谱分辨率：遥感传感器能感受到的电磁频谱中特定的波长间隔（称做波段或通道）的数量和大小1998年10月26日用AVIRIS获取的Sullivan’s岛的数据立方体数据立方体顶层的红外影像，是224个带宽为10nm的波段中的一个空间分辨率：能够分辨出的最小单元尺寸或者说一个像元所代表的地面范围南卡罗来纳州HiltonHead的harborTown几种不同标称空间分辨率的影像标称空间分辨率（放大视图）地面投影的瞬时视场时间分辨率：时间分辨率指对同一地点进行采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期2004年6月1日2004年6月17日2004年7月3日遥感数据获取16天辐射分辨率8-bit(0-255)9-bit(0-511)10-bit(0-1023)0007-bit(0-127)0指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。在遥感图像上常用像元的量化位数来表述遥感系统记录了与每个曝光卤化银晶粒或像元相关的特定角度特征。其角度特征是如下要素的函数：光源的三维球体（如：相对于雷达、激光雷达和声纳来说，为传感器本身；对被动式系统来说，则为太阳）位置及与相关的方位角和天顶角；所研究的地面（像元）或地面覆盖（如：植被）的方位；轨道或亚轨道遥感系统的位置及相关的方位角和天顶角。角度信息二向性反射的分布函数a）角度关系b）Sangmeter场角度计c）按小时获取的互花米草二向性反射分布函数（BRDF）三维图对比。2000年3月21日~22日在Boardwalk获取的624.20nm波段数据，获取时间分别为上午8：00和9：00、中午12：00及下午16：00

一般来说，总存在一个与照射地物的能量相关的入射角，以及一个从地物到遥感系统的出射角。普遍认为，遥感数据采集的二向性会影响光谱和偏振的特点，进而影响记录在传感器的辐射（L）。角度信息

角度信息是遥感数据应用与摄影测量的关键，立体影像的分析就是就是建立在两个不同角度观测同一目标这一假设基础上。

遥感数据分析运用了各种影像处理技术，主要包括：

模拟(光学)影像处理数字影像处理模拟和数字遥感影像分析旨在探测和识别场景中的重要现象。这些现象一旦被识别出来，通常会予以测度，然后用来解决所研究的问题。因此，人工分析和数字分析具有相同的目的，只是它们的途径可能大相径庭。遥感数据分析

影像分析任务数字影像处理有着广泛的用途，其中包括：武器制导系统（如：巡航导弹制导系统）、医学影像分析系统（如：用X光诊断骨折）、机械和产品的非破坏性评价（如：在装配线上评价）和地球资源分析。本书主要介绍了利用遥感数字影像处理的方法获取地球资源有用信息的科学与技术。地球资源信息是指任何关于陆地植被、土壤、矿物、岩石、水和城市基础设施的信息、以及某些大气特征信息。地球资源分析透视第二章遥感数据采集获得数字影像的基本方式获取模拟格式（通常称为硬拷贝）的遥感影像，然后通过数字化处理转换为数字影像；2）获取的遥感影像已经是数字格式，例如：Landsat-7ETM+传感器系统获取的影像。2.1模拟影像数字化科学工作者或非专业人士常常得到模拟（硬拷贝）格式的遥感数据，但又期望用数字影像处理技术对其进行分析，因此就用到了模-数转换（AD转换）影像数字化利用线阵扫描仪进行模数（A-D）转换40模拟影像数字化①空间离散--采样(Sampling)几个概念采样

对实际连续函数模型离散化的量测过程样点被量测的“点”是小的区域----像素采样间隔样点之间的距离

采样主要影响图像的高频信息，如边界等模拟影像数字化②强度离散-量化将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示，称为图像的量化。量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对量化频度大的部分量化间隔取小。一般的量化值用整数来表示。充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用0-255描述“黑-白”全色波段哈得逊河上的

Tivoli北部湾（纽约）黑&白红外波段航空摄影真彩色用#12滤镜获取的假彩色红外影像以矩阵格式存储的遥感栅格数据格式多光谱影像绿光波段525-605nm红光波段640-690nm近红外波段影像矩阵标记线阵列CCD线阵列CCD平板数字化仪面阵列CCD面阵列CCD影像数字化数字化需要考虑的因素1、数字化遥感数据人员应根据原始影像的比例尺和所期望到达的空间分辨率来确定每英寸要采集的像元数目（DPI）。2、当数字化大比例尺的影像时，一般没有必要采用特别高的分辨率来扫描视觉上可以接受的影像。同一地区，不同数字化仪扫描采样尺寸（瞬时视场）与各种比例尺的航空相片或影像的的像元地面分辨率之间的关系。同一地区，不同数字化仪扫描采样尺寸（瞬时视场）与各种比例尺的航空相片或影像的的像元地面分辨率之间的关系。大比例尺垂直航空摄影的不同DPI扫描影像以每英寸点数或微米度量的数字化仪瞬时视场与各种比例尺像片上的像元地面分辨率之间的关系2.2数字遥感数据采集数字化后的彩红外航空相片可以转化为绿光、红光和近红外的波段的数字化数据。但是某些特殊的应用甚至需要得到电磁波谱最佳位置上更多的光谱波段，令人欣慰地是光学工程师研制了对电磁波谱上数以百计的波段都敏感的光学探测器，并以数字格式存储这些测量数据。多光谱遥感定义为在电磁波谱的多个波段（区域）上采集感兴趣目标或区域的反射、发射或者后向散射能量。高光谱遥感的数据采集设计近百个波段，超光谱遥感的数据采集涉及几百个波段。数字遥感传感器数据转化为有用信息的过程遥感传感器系统首先检测来自感兴趣现象并穿透大气层的电磁波能量，然后以模拟电信号的形式将检测到的电磁波能量记录下来，这些信号通过模数转换化为数字信号。再根据传感器的平台利用不同的方式把数据传回地面。通常需要对数据进行一些预处理，以提高数据的可解译性。然后数据增强以便于分析人员进行可视化分析，或者采用数字影像处理算法进行更进一步的处理。采用目视解译或者数字影像处理方法提取的生物物理、土地利用等信息，可以用于各种决策。

数字遥感数据转化为有用信息的方法概述采集多光谱和高光谱影像的遥感系统采集多光谱和高光谱的遥感系统离散传感器与扫描镜多光谱成像Landsat多光谱扫描仪(MSS)、专题制图仪（TM）、增强型专题制图仪（ETM+）、GOES、高级甚高分辨率辐射计AVHRR、宽视场海洋传感器SeaWiFS、AMS、ATLAS线阵列多光谱成像

SPOT卫星HRV及HRVIR、IKONOS、QuickBird、OrbView-3、高级星载热辐射与反射辐射计（ASTER）及多角度成像光谱辐射计（MISR）线/面阵列式成像光谱仪成像光谱仪（Modis）、EO-1、CASI-3、AVIRIS……Landsat发射和退役时间表发射和退役的时间Landsat-1：1972年7月23日～1978年1月6日Landsat-2：1975年2月22日～1983年7月27日Landsat-3：1978年3月5日～1983年9月7日Landsat-4：1982年7月16日Landsat-5：1984年3月1日Landsat-6：1993年10月5日未到达预定轨道Landsat-7：1999年4月15日Landsat多光谱扫描系统(MSS)Landsat轨道倾斜以保持一个太阳同步轨道Landsat多光谱扫描仪(MSS)轨道Landsat1/2/3一天的轨道覆盖图Landsat轨道轨迹纬度轨道号Landsat-4/5的全球参考系统乔治亚州阿拉巴马州佛罗里达州南卡罗来纳州查尔斯顿标称景面积标称景中心轨道号17行号40Landsat1-5上搭载的多光谱扫描仪的组成部分LandsatMSS通光孔径太阳遮光板扫描镜光学器件每个波段6个探测器（共24个）视场为11.56˚6条扫描线Landsat多光谱扫描仪的带宽波长，um透过率百分比加利福尼亚州戈拉塔的LandsatMSS陆地影像（1972年3月4日获取）Band4(0.5-0.6mm)Band5(0.7-0.8mm)LandsatMSS(79x79m)投影到地面的原始瞬时视场与重采样率（即每9.95ms采样一次）之间的关系投影到地面的瞬时视场MSS数据采样间隔Landsat-4/5TMLandsat4/5平台与相应的传感器及通讯系统Landsat4/5专题制图仪的组成部分LandsatMSS,LandsatTM和SPOT传感器系统的空间分辨率和光谱分辨率

第一波段0.45-0.52um（蓝光）这个波段增强了对水体的穿透能力，同时可以支持土地利用、土壤和植被特征的分析。该波段的下界正好在清洁水体峰值透射率以下，波段上界是健康绿色植被在蓝光处的叶绿素吸收的界限，当波长<0.45时，收到大气散射和吸收的影响显著。

第二波段0.52-0.60um（绿光）这个波段跨越蓝光和红光这两个叶绿素吸收波段之间的区域。对健康植物的绿光反射有影响。

第三波段0.63-0.69um（红光）这是健康绿色植被叶绿素吸收波段，可以用于区分植被，也可以用来提取边界和地质界限的信息。由于该波段的大气衰减效应降低，因此这一波段与第一、二波段相比，表现出更强的反差。该波段的高端值0.69um很重要，因为它代表光谱区0.68-0.75um的开始，而在这个光谱区，植被反射有交叉效应，这种效应会降低植被的调查精度。第四波段0.76-0.90um（近红外）这个波段的低端正好在0.75um以上。该波段对之北的生物量有很好的响应。它对于识别农作物以及突出土壤/农作物、陆地/水体的对比度很有作用。

第五波段1.55-1.75um（中红外）这个波段对植物中水分的含量很敏感，这些信息在农作物干旱研究和植被生长状况调查中很有用。该波段是少数能区分云、雪和冰的波段之一。

第六波段10.4-12.5um（热红外）这个波段测度来自表面发射的红外辐射能。表观温度是表面发射率及其真是温度的函数，它对于确定地热活动、地质调查中的热惯量制图、植被分类、植被胁迫分析和土壤水分研究都很有作用。该波段常常能获得独特的山区坡向的差异信息。

第七波段2.08-2.35um（中红外）这个波段是区分地质岩层的重要波段，对鉴别岩石中的水热蚀变带亦很有效。1994年2月3日美国南卡罗来纳州查尔斯顿的LandsatTM7个波段的数据美国南卡罗来纳州查尔斯顿的Landsat-5TM数据枫叶在不同水分条件下的表面反射率Landsat7ETM+Landsat7ETM+ETM+传感器X波段天线太阳能电池阵列

1.TM10.45-0.52um,蓝波段

对水体有一定的透视能力，能够反射浅水水下特征，区分土壤和植被、编制森林类型图、区分人造地物类型,分析土地利用。

2.TM20.52-0.60um,绿波段

探测健康植被绿色反射率、区分植被类型和评估作物长势，区分人造地物类型，对水体有一定透射能力，主要观测植被在绿波段中的反射峰值,这一波段位于叶绿素的两个吸收带之间,利用这一波段增强鉴别植被的能力。

3.TM30.62-0.69um,红波段测量植物绿色素吸收率，并以此进行植物分类，可区分人造地物类型；位于叶绿素的吸收区,能增强植被覆盖与无植被覆盖之间的反差,亦能增强同类植被的反差。

Landsat7波段介绍及应用Landsat7波段介绍及应用

4.TM40.76-0.96um,近红外波段测量生物量和作物长势，区分植被类型，绘制水体边界、探测水中生物的含量和土壤湿度；要用来增强土壤-农作物与陆地-水域之间的反差。

5.TM51.55-1.75um,中红外波段,探测植物含水量和土壤湿度，区别雪和云：适合庄稼缺水现象的探测和作物长势分析。

6.TM61.04-1.25um,热红外波段,用于热强度、测定分析，探测地表物质自身热辐射，用于热分布制图，岩石识别和地质探矿。7.TM72.08-3.35um,中红外波段,探测高温辐射源，如监测森林火灾、火山活动等，区分人造地物类型，岩系判别。加利福尼亚州棕榈泉的Landsat7影像30x30m（波段4，3，2=RGB）加利福尼亚州棕榈泉的Landsat7影像30x30m（波段7，4，2=RGB）

美国加利福尼亚州圣地亚哥Landsat-7ETM+影像1999年4月18日获取的南达科塔州苏福尔斯的第一个Landsat7ETM+影像Landsat增强型专题制图仪(ETM+)的概略图2013年2月11号，NASA成功发射了Landsat8卫星，为走过了四十年辉煌岁月的Landsat计划重新注入新鲜血液。LandSat-8上携带有两个主要载荷：OLI和TIRS。其中OLI（全称：OperationalLandImager，陆地成像仪）由卡罗拉多州的鲍尔航天技术公司研制；TIRS（全称：ThermalInfraredSensor，热红外传感器），由NASA的戈达德太空飞行中心研制。设计使用寿命为至少5年。LandSat8卫星OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185x185km。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLIBand5(0.845–0.885μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段(band1;0.433–0.453μm)主要应用海岸带观测，短波红外波段(band9;1.360–1.390μm)包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。OLI陆地成像仪ETM+波段名称

波段(μm)空间分辨率(m)波段名称波段(μm)空间分辨率（m)Band1Coastal0.433–0.45330

Band2Blue0.450–0.51530Band1Blue0.450–0.51530Band3Green0.525–0.60030Band2Green0.525–0.60530Band4Red0.630–0.68030Band3Red0.630–0.69030Band5NIR0.845–0.88530Band4NIR0.775–0.90030Band6SWIR11.560–1.66030Band5SWIR11.550–1.75030Band7SWIR22.100–2.30030Band7SWIR22.090–2.35030Band8Pan0.500–0.68015Band8Pan0.520–0.90015Band9Cirrus1.360–1.39030

波段名称中心波长(μm)最小波段边界(μm)最大波段边界(μm)空间分辨率(m)Band10TIRS110.910.611.2100Band11TIRS212.011.512.5100OLI陆地成像仪OLI和TIRS载荷参数GOES(GeostationaryOperationalEnvironmentalSatellites)是美国NOAA的静止轨道业务卫星系列，采用双星运行体制，GOES-East卫星和GOES-West卫星分别定点在75°W和135°W的赤道上空，覆盖范围为20°W~165°E，占近1/3地球面积。

GOES卫星从1975年开始至今已发射了12颗，经历了3代，目前处于第3代，第3代卫星共有5颗，现均已发射。GOESEast卫星和West卫星的覆盖范围2003年10月17日NOAA-17卫星的飞行轨迹GOES成像仪光学元件GOESEast卫星和West卫星的覆盖范围

GOESEastInfraredAugust25,1989地球静止环境业务卫星影像a)1998年8月25日GOES-8E可见光影像b)1998年8月25日GOES-8E热红外影像c)1998年8月25日GOES-8E可见光影像d)1998年8月25日GOES-8E热红外影像e)1998年8月25日GOES-8E水汽影像f)GOES-8卫星甚高分辨率辐射计（AVHRR）数据获取特性甚高分辨率辐射计（AVHRR）数据获取特性AVHRR是NOAA系列卫星的主要探测仪器，它是一种五光谱通道的扫描辐射仪，各光谱通道的波长范围及地面分辨率见书表4—1。星上探测器扫描角为±55.4°，相当于探测地面2800km宽的带状区域，两条轨道可以覆盖我国大部分国土，三条轨道可完全覆盖我国全部国土。AVHRR的星下点分辨率为1.1km。由于扫描角大，图像边缘部分变形较大，实际上最有用的部分在±15°范围内（15°处地面分辨率为1.5km），这个范围的成象周期为6天。为了用于洲级及全球范围的研究，AVHRR数据经常被重采样形成空间分辨率更低的数据。甚高分辨率辐射计（AVHRR）数据获取特性AVHRR资料的应用主要有两个方面：一方面是大尺度区域（包括国家、洲乃至全球）调查，这方面的应用，气象卫星遥感具有其他遥感所无法相比的优势。另一方面是中小尺度区域的调查，这方面的应用主要是由于高空间分辨率遥感数据的获取比较困难，遥感调查的实时性较差，利用AVHRR数据来获得宏观的、实时的、能达到一定精度的地面信息。AVHRR的带宽AVHRR-14的带宽归一化相对响应归一化相对响应归一化相对响应AVHRR影像1993年5月13日美国南卡罗来纳州海岸带NOAA-11AVHRR影像美国AVHRR拼接影像通过AVHRR影像提取的全球归一化植被指数(NDVI)影像Daedalus机载多光谱扫描仪(AMS)的特性1998年10月15日机载陆地应用传感器（ATLAS）第6波段近红外(0.76-0.90mm)南卡罗来纳州Sullivan岛的影像1996年9月23日获取的CAMS第6波段(0.76-0.90m)影像（2.5x2.5m）HiltonHead附近的太阳城SunCitynear,南卡罗来纳州CAMS波段6(0.76-0.90

m)at2.5x2.5m(1996年9月23日)NAPP(0.70-0.90

m)分辨率2.5x2.5m(1994年1月22日)颜色组成RGB=CAMS,NAPP,noneHiltonHead附近的太阳城,南卡罗来纳州SPOT系列卫星简介SPOT卫星是法国空间研究中心（CNES）研制的一种地球观测卫星系统。“SPOT”系法文SystemeProbatoired’ObservationdelaTarre的缩写，意即地球观测系统。SPOT卫星采用高度为830km，轨道倾角为98.7度的太阳同步准回归轨道,通过赤道时刻为地方时上午10：30，回归天数（重复周期）为26d。由于采用倾斜观测，所以实际上可以对同一地区用4～5d的时间进行观测。SPOT1，2，3上搭载的传感器HRV采用CCD（chargecoupleddevice)S作为探测元件来获取地面目标物体的图像。HRV具有多光谱XS具和PA两种模式，其余全色波段具有10m的空间分布率，多光谱具有20m的空间分布率。SPOT4上搭载的是HRVIR传感器和一台植被仪。Spot5上搭载包括两个高分辨几何装置（HRG）和一个高分辨率立体成像装置（HRS）传感器。增加了一个分辨率为20m×20m的短波红外波段（1.58μm~1.75μm）用于研究植被和土壤水分含量；携带了一个独立的植被传感器，用于小比例尺的植被、全球变化及海洋研究；在波段设置上，SPOT-4采用第二波段（0.61μm-0.68μm)取代以前的HRV全色传感器（0.51μm~0.73μm）；SPOT-5全色波段（0.48μm~0.7μm）可获取2.5m×2.5m的影像。SPOT4/5的一些重要特征SPOT系列卫星发射时间序列史SPOT卫星系列组成部分一个CCD线阵列的前表面在扫描电子显微镜下的影像，其与SPOT

HRV传感器系统中使用的线阵列相同100mm10mmSPOT非星下点重复观测能力卫星过境天数观测刈幅立体模型SPOT立体观测能力第D天过境第D+1天过境查尔斯顿LandsatTM（30×30m）3波段影像和SPOT（10×10m）全色波段影像的细节比较,南卡罗来纳州a)1994年2月3日LandsatTM第3波段影像（30x30m）b)1996年1月10日SPOTHRV全色波段影像（10x10m）SPOTHRV和LandsatTM遥感系统的地面覆盖范围SPOT卫星数据产品：普通图像产品（1A/1B/2A）相同点：三者定位精度相同；不同点：1A级＝部分辐射校正；1B级＝1A＋进一步辐射校正＋几何粗校正；2A级＝1B＋标准地图投影；SPOT卫星数据产品：影像图像产品（2B/正射）2B级：2A＋几何精校正（大地控制点）；正射级：辐射校正（包括地形校正）＋几何精校正（大地控制点）＋标准地图投影；ColumbiaReef墨西哥Cozumel岛的哥伦比亚礁脉SPOTXS第1波段(0.50-0.59

m)1988年4月19日周长=80,880ha面积=398m21998年5月11-12日利用SPOT植被传感器首次获取的全球10天合成的部分影像圣地亚哥城区的印度遥感卫星(IRS-1D)全色波段影像（5x5m）,加利福尼亚2012年9月9日当地时间6:23，SPOT6由印度火箭PSLV-C21搭载，成功发射。9月22日，SPOT6顺利进入695公里高的轨道，与去年发射的Pleiades1A卫星在同一轨道平面上。参数：使用Reference3D，定位精度达到10米（CE90）的自动正射影像捆绑：同步采集全色和多光谱影像。空间分辨率：全色

(1.5米)

和多光谱(6

米)波段：全色

(0.455-0.745µm)；蓝(0.455-0.525µm)；绿(0.530µm-0.590µm)；红(0.625-0.695µm)；近红外(0.760-0.890

µm)；宽幅：60x60km立体成像：立体或三线阵立体其他特点：保留了SPOT5的标志性优势，SPOT6和SPOT7都具有60公里的大幅宽；卫星星座每日可接收6百万平方公里影像；制定编程计划过程中集成了自动天气预报，最大化提高了接收成功率；可覆盖60公里*600公里的范围，影像为正南北定向，易于处理SPOT6卫星SPOT6

卫星影像，1.5米分辨率，北京南站SPOT6，1.5米影像，武汉SPOT7发射成功四星合璧组成对地观测卫星星座

2014年6月30日，由空中客车防务与空间公司设计研发的SPOT7地球观测卫星成功发射。作为SPOT6的双子卫星，SPOT7将与其处于同一轨道高度，彼此相隔180°。SPOT7的成功发射，标志着空中客车防务与空间公司此前规划的由SPOT6&7与Pleiades1A&1B组成四颗卫星星座的计划终于得以完成，这四颗卫星同处一个轨道平面，彼此之间相隔90°。由这四颗卫星组成的星座将开启光学遥感影像产品应用的全新时代，该星座将对全球任意地点进行每日两次的重访，由SPOT卫星提供高分辨率影像，Pleiades提供极高分辨影像。其中SPOT6&7可以提供大幅宽的1.5米分辨率影像产品，Pleiades1A&1B则可以针对特定目标区域提供0.5米分辨率的影像产品。ASTER机载Terra卫星影像ASTER是Terra卫星上唯一的高空间分辨率传感器，该传感器与MODIS、MISR和CERES等中、低空间分辨率的传感器一道用于地球检测。ASTER可以在14个波段获取数据，涵盖了电磁波谱的可见光到热红外区。ASTER由三个独立的探测子系统组成（VNIR、SWIR、TIR），每个子系统都有各自的带宽与特征参数VNIR探测子系统有三个波段分布在可见光到近红外范围内，空间分辨率为15m×15m;SWIR子系统有6个波段，波长范围为1.6~2.43μm，空间分辨率为30m×30m;TIR子系统有5个波段，均在热红外光谱区，通过一个固定的只想星下点的望远镜采集分辨率为90m×90m的影像ASTER机载Terra卫星影像Oahu岛,夏威夷15x15m(RGB=1,4,3)ASTER机载Terra卫星影像北部湾Oahu岛,夏威夷15x15m(RGB=1,4,3)ASTER机载Terra卫星影像

珍珠港,夏威夷,15x15m(RGB=1,4,3)夏威夷珍珠港ASTER近红外影像夏威夷某熔岩流的ASTER热红外影像

搭载在Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)MODIS的全称为中分辨率成像光谱仪（moderate-resolutionimagingspectroradiometer）。MODIS仪器的地面分辨率为250m、500m和1000m，扫描宽度为2330km。在对地观测过程中，每秒可同时获得6.1兆比特的来自大气、海洋和陆地表面信息，日或每两日可获取一次全球观测数据。

MODIS的多波段数据可以同时提供反映陆地表面状况、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水汽、气溶胶、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特征的信息。可用于对地表、生物圈、固态地球、大气和海洋进行长期全球观测。

搭载在Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)影像

第一天全球覆盖刈幅宽2,330kmTerra卫星MODIS影像

尼罗河三角洲Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)

尼罗河三角洲

搭载在Terra卫星上的多角度成像光谱仪(MISR)

多角度成像光谱仪（MultiangleImageSpectoradiometer,MISR）有NASA的JPL研制，是Terra卫星搭载的五个传感器之一。

多角度成像光谱仪利用四个波段探测地表亮度，九个观测角沿飞行方向前后依次展开，采样间隔为275m。在7分钟内可获取刈幅宽度为360km的9个角度的地球影像。

搭载在Terra卫星上的多角度成像光谱仪(MISR)多角度成像光谱仪传感器视角EROSA1卫星以色列EROS-A1运行在480千米高的太阳同步轨道，可拍摄1.8米分辨率的全景图像，是世界上迄今发射的最轻的商用高分辨率成像卫星。幅宽12.5千米。其运行在非太阳同步轨道，单星工作时对同一地点观测间隔为4天，双星工作时可以缩短到2天。以色列于2000年12月5日发射成功EROS-A1卫星，它是以色列空间局(ISA)计划在2005年以前要发射的照相侦察卫星系列中的第1颗。按计划，以色列将发射8颗这种卫星，它们分为A与B两个系列，A系列有2颗卫星，B系列有6颗卫星。A系列的2颗卫星完全一样，B系列的6颗卫星的性能大致相同，但EROS-B2-B6卫星性能在某些方面比EROS-B1更优。法国布雷斯特的EROSA1全色波段影像空间分辨率1.8x1.8mIKONOS卫星IKONOS卫星传感器有一个空间分辨率为1m×1m的全色波段，4个空间分辨率为4m×4m的可见光/近红外多光谱波段。IKONOS卫星运行于距地球681km的太阳同步轨道上，降焦点过赤道时间为每天上午的10:00~11:00.间分辨率为1m×1m时重访周期小于三天，间分辨率为4m×4m时为1.5天。标称刈幅宽度为11km，数据量化级别为11bit。华盛顿，IKONOS全色波段影像，DC空间分辨率1x1m哥伦比亚的IKONOS全色波段影像（南卡罗来纳州机场）2004年11月15日2000年10月28日获取的哥伦比亚IKONOS影像，南卡罗来纳州全色波段分辨率1x1m多光谱波段分辨率4x4mQuickBird卫星QuickBird卫星于2001年10月由美国DigitalGlobe公司发射，是当时世界上唯一能提供亚米级分辨率的商业卫星，具有最高的地理定位精度，海量星上存储，单景影像比其它的商业高分辨率卫星高出2—10倍。目前DigitalGlobe已发射完成WorldView-I、Worldview-II高分辨率全色波段遥感卫星，将卫星分辨率分别提升至0.5米、0.4米。WorldView-3是美国DigitalGlobe公司第四代高解析度光学卫星，2014年8月中发射，卫星影像分辨率为0.3米，是目前世界上分辨率最高的光学卫星。WorldView-3除了提供0.31米分辨率的全色影像和8波段多光谱影像外，还提供8波段短波红外影像。这颗卫星是目前世界上最高的分辨率，可以分别更小、更细的地物，可以跟航空影像相媲美。拥有的覆盖可见光、近红外、短波红外的波谱特征，使WorldView-3拥有极强的定量分析能力，在植被监测、矿产探测、海岸/海洋监测等方面拥有广阔的应用前景。通过获取的影像，客户可以清晰的分辨出车辆的种类(小汽车、卡车、轿车和面包车)以及速度和方向；WorldView-3可以更准确的得到地区或者全球范围内的发展和投资率，包括建筑材料的细节，屋顶的反射度，路网和人口密集度，这些对提供位置服务的客户很有帮助；从一张影像图片中就可以很容易的计算和测量一个单独的集装箱，这能为经济监督部门和各个港口、机场、铁路和其他物流枢纽提供重要信息。WorldView-3卫星还提高了辨别飞行器的能力，它可以区分出不同种类的飞行器，评估运行状态、性能和维护的情况，这能为政府或其他民航运营商提供数据；其配备的短波红外线传感器(SWIR)可以提升WorldView-3影像的价值，它能够通过标记对特定的矿物含量以及不能用肉眼识别的植被物种进行检测。Worldview3卫星2295-2365nmWorldview3卫星影像Worldview3卫星影像

成像光谱仪

成像光谱学：利用电磁波在整个紫外、可见光和红外部分的许多相对较窄的，连续的或非连续的光谱波段同时采集影响的技术。成像光谱仪可以采用上百个波段同时获取影像。因为成像光谱仪获取的数据非常准确，所以能更详细的解决更多的地球资源问题。成相光谱仪的价值在于，它能为影响的每个像元提供高分辨率的影像光谱。

在0.4~2.5μm范围内的反射光谱能识别大量利用影像LandsatMSS/TM及SPOT这样的宽波段、低光谱分辨率影像系统所不能是别的地面覆盖。许多地物的诊断性光谱吸收特征带宽仅为20~40nm。因此那些能够获取连续10nm带宽的的光谱成像系统，所提供数据的分辨率足够用来直接识别那些具有典型吸收特征的地物。下图利用成像光谱仪获取400~1000nm高光谱分辨率的农作物光谱。从“红端”的725nm附近到大约900nm之间，Pima和Royale两种棉花的吸收光谱互不相同，根据这些可以区分同类农作物的不同品种。

成像光谱仪

影像光谱用于多光谱和高光谱数据采集的遥感系统若需要多个光谱波段同时成像，需要利用新的方法设计遥感系统，方法是采用探测器元件的线阵列一种增加探测器在每个瞬时视场的驻留时间（上图c）,这样垂直轨道方向的每个像元，都有一个专用的探测器元件，从而增加了沿飞行方向移动一个瞬时视场的驻留时间。若需要多个光谱波段同时成像，需要利用新的方法设计遥感系统，方法是采用探测器元件的线阵列一种增加探测器在每个瞬时视场的驻留时间（上图c）,这样垂直轨道方向的每个像元，都有一个专用的探测器元件，从而增加了沿飞行方向移动一个瞬时视场的驻留时间。第一台机载成像光谱仪（AIS）是为了验证红外面阵列成像光谱仪的设计思想而制作的，光谱仪的光谱覆盖范围在树模式中为1.9~2.1μm，在岩石模式中为1.2~2.4μm，均采用9.3nm的连续波段。NASA的JPL开发了传感器AVIRIS。AVIRIS使用的是掸扫式扫描镜以及由硅和锑化铟构成的线阵列。AVIRIS在400~2500nm范围内，利用带宽为10nm的224个波段来获取影像。该传感器通常搭载在距地20km的高空飞机上。传感器总视场角为30°，瞬时视场角为1.0mrad,对应的空间分辨率为20m×20m,其量化级别为12bit.型机载可见光/红外成像光谱仪NASA机载可见光/红外成像光谱仪1998年10月26日获取的Sullivan岛的机载可见光近红外成像光谱仪（AVIRIS数据立方体数据立方体顶层的近红外影像，是224个带宽为10nm的波段中的一个用AVIRIS数据获得的高光谱谷物分类图像

正射系统,Inc.,影像

绿

红

近红外

系统组成空间突显图像EmergeSpatial,Inc.,Imagery绿红

近红外框幅式数码相机CCD阵列是现在用于采集遥感数据的框幅式数码相机的核心和灵魂。CCD传感器获取遥感数字影像的过程：1、打开装置的快门，使CCD传感器曝光；2、在CCD中把光转换成电荷；3、电荷传输到CCD输出寄存器，然后转换成信号；4、信号经数字化后存储到计算机的存储器中；5、存储的影响经过处理，在相机显示屏，计算机显示器上显示出来，或用来制作硬拷贝印刷品。1998年12月12日获取的1x1m纽约Dunkirk的CIR影像(RGB=NIR,R,G)1997年10月13日纽约官方湖的1x1ft真彩色影像（RGB=RGB）海港市的数字框幅式相机影像,HiltonHead,南卡罗来纳州空间分辨率1x1ftSPIN-22000年2月15日在5,000ftAGL利用数字阵列全景式摄像机（32,000x8,000个探测器）获取的Bluff,MO地区的全色波段（3x3m）的影像刈幅宽1.5米线阵列和面阵列高光谱数据采集1989年，加拿大ITRESResearch公司推出小型机载成像光谱仪（CASI）遥感系统，CASI-3是扫描式成像光谱仪，有一个1480个元件构成的垂直于航迹的线阵列和1480*288面阵列CCD。该仪器的光谱范围宽于650nm，由1480个像元构成的刈幅宽的总视场角为40.5°。在垂直于航线方向上，光谱仪的光学系统采集一行宽为1480像元的地表数据（下图）。每个像元的入射辐射通量沿着面阵列CCD轴线方向进行光谱色散，整个扫描刈幅内的每个像元都能得到一个能谱（从蓝光到近红外）。当飞机沿着飞行路线飞行时，通过反复读取面阵列CCD上的数据，就可以得到一景高光谱分辨率的二维影像。线阵列和面阵列高光谱数据采集通过国际空间站获取的南方秘鲁铜矿ToquepalaCopper矿区的数字框幅式相机影像地球观测系统-Terra设备ASTER-高级星载热辐射和反射辐射计CERES–云和地球辐射能量系统MISR–多角度成像光谱仪MODIS–中分辨率成像光谱仪MOPITT-对流层污染监测学科EOS-AM设备测量大气 云量 MODIS,MISR,ASTER

辐射能量 CERES,MODIS,MISR

沉积物 对流层化学作用 MOPITT

同温层化学作用 气溶胶性质 MISR,MODIS

大气温度 MODIS

大气湿度 MODIS

照度 地球观测系统测量学科EOS-AM设备测量陆地 土地利用/覆盖变化 MODIS,MISR,ASTER

植被动态监测 MODIS,MISR,ASTER

地表温度 MODIS,ASTER

火灾发生率 MODIS,ASTER

火山 MODIS,MISR,ASTER

地表湿度地球观测系统测量学科EOS-AM设备测量海洋 地表温度 MODIS

浮游植物 MODIS,MISR

可溶有机物 MODIS,MISR

地表风力场 海洋表面地形Cryosphere 陆地冰变化 ASTER

海冰 MODIS,ASTER

雪覆盖 MODIS,ASTER太阳辐射 总太阳辐射

紫外光谱射线地球观测系统测量地球观测系统-Terra设备MODIS–中分辨率成像光谱仪光谱范围 0.4-14.4mm光谱覆盖范围刈幅宽+55˚,2330km空间分辨率250m(2bands),500m(5bands),1000m(29bands)

ASTER高级星载热辐射和反射辐射计光谱范围近红外0.4-14.4mm,中红外1.6-2.5mm,热红外8-12mm空间分辨率15m(近红外:3bands) 30m(中红外:6bands) 90m(热红外:5bands)格式a格式b格式c格式x不同厂商数据用户转换遥感数据格式遥感数据的通用格式用户从遥感卫星地面站获得的数据一般为通用二进制（genericbinary）数据，外加一个说明性头文件。其中，genericbinary数据主要包含三种数据类型：BSQ格式、BIP格式，BIL格式。1.BSQ(bandsequential）数据格式BSQ是按波段顺序依次排列的数据格式。数据排列遵循以下规律:第一波段位居第一，第二波段位居第二，第n波段位居第n位。在每个波段中，数据依据行号顺序依次排列，每一列内，数据按像素顺序排列。（见下表）按波段顺序式（BSQ）2.BIP数据格式BIP即为bandinterleavedbypixel的简写。BIP格式中，每个像元按波段次序交叉排序。排序遵循以下规律：第一波段第一行第一个像素位居第一，第二波段第一行第一个像素位居第二，依次类推，第n波段第一行第一个像素位居第n位；然后第一波段第二个像素，位居第n+1位，第二波段第一行第二个像素位居第n+2位；其余数据排列依次类推。按像元排列(BIP)3.BIL数据格式BIL即为bandinterleavedline的简写。BIL格式是逐行按波段次序排列，数据排列遵循以下规律：第一波段第一行第一个像素位居第一，第一波段第一行第二个像素位居第二，以此类推，第一波段第一行第n个像素位居第n位；然后第二波段第一行第一个像素位居第n+1位，第二波段第一行第二个像素位居n+2位；其余数据排列位置以此类推。按行波段交叉式（BIL）遥感图像数据的输入原始的二进制格式数据（BSQ、BIP、BIL）Landsat-5图像数据（FASTB）、SPOT-5图像数据（DIMAP）、MODIS图像数据（HDF和HDF-EOS）、IKONOS图像数据（GeoTIFF）、QuickBird文图像数据、雷达数据、seawifs数据、AVHRR数据、usgs和数字高程文件数据、miscellaneous格式数据、矢量文件数据等等。遥感图像数据的输出遥感图像数据的输出格式主要有：二进制输出格式（BSQ、BIP、BIL）一般图像格式（ASCⅡ、PICT、BMP、GIF、TIFF、HDF、JPEG等）矢量格式（ArcViewShapeFile、DXF、ENVIVectorFile等）图像处理格式（ArcViewRaster、ERMapper、ERDAS、PCI）等。主要遥感处理软件Erdas：美国亚特兰大ERDAS公司集遥感和GIS于一身的软件。(.img)Envi：美国BetterSolutionsConsulting有限公司开发的遥感图像处理软件。(.hdr)Er-mapper：EarthResource公司开发的图像处理软件。(.ers)PCI:加拿大PCI公司的产品，处理遥感图像。(.pix)1.ENVIENVI自动地识别和读取下列类型的文件：TIFF、GeoTIFF、JPEG、MrSID、BMP、SRF、HDF、PDS、MAS-50、NLAPS、RADARSAT、HDFSeaWiFs、Landsat7Fast(.fst)、MRLC(.dda)、ERDAS7.x(.lan)、ERDAS8.x(.img)、ERMapper、PCI(.pix)和AVHRR。数据仍保留它原有格式，必要的信息从数据头文件中读取。各种格式可读取FAST格式的LandsatTM数据：可读取GeoTIFF格式文件并提取地理坐标信息Multi-ResolutionLandCharacteristics（MRLC）格式TM和DEM文件并提取UTM地理坐标信息。可打开澳大利亚遥感中心(ACRES)CCRS格式的Landsat文件各种格式可读取欧空局（ESA）的LandsatTM格式数据虽然GeoSPOT格式提供很多种栅格和矢量数据，但是目前ENVI只支持GeoSPOT栅格图像。这些图像的文件扩展名为.bil，并且有一个相应的扩展名为.hdr的头文件。ENVI将从头文件中读取UTM和StatePlaneprojectiongeoreferencing信息。各种格式要打开澳大利亚遥感中心(ACRES)CCRS和SPIM格式的Spot文件根据如下步骤来打开GeoTIFF或NITF格式的IKONOS文件：ENVI只支持由NOAA生产和提供的AVHRRLevel1bKLM格式的文件。EuropeanSpaceAgency（欧空局）的SHARP数据包括5个AVHRR波段和辅助信息。ENVI读取5个AVHRR数据波段；辅助信息作为3个附加波段读取。附加波段是关于经/纬网、海岸线和国界的0-1栅格图像。各种格式MrSID（Multi-ResolutionSeamlessImageDatabase）格式是一个经过微波压缩的多分辨率栅格图像格式。使用该菜单来打开ARCViewShape文件、ARC/INFO交换格式文件、DXF矢量文件、MapInfo交换格式（.mif）、微型工作站DGN（.dgn）、USGSDLG文件、USGSSDTS文件以及ENVI矢量格式（.evf）文件。OutputDatatoExtenalFileENVI允许你将数据输出到各种图像处理格式的文件中，如ArcView栅格(.bil)、PCI(.pix)、ERMapper,以及ERDAS(.lan)和TIFF文件（包括GeoTIFF和TIFFworld文件[.tfw]）。2.Erdas的数据及格式IMG格式IMG格式是Erdasimagine软件专用的文件格式，它支持单波段和多波段遥感影像数据的存储。为方便影像存储、处理及分析，遥感数据源必须首先使用数据转换模块转换为.img格式进行存储。转换后的.img格式文件包括图像对比度、色彩值、描述表、影像金字塔结构信息及文件属性信息。针对同一个影像，.img格式使得诸如.rrd、.hdr等文件成为一个整体。IMG格式的存储IMG格式IMG格式的设计非常灵活，由一系列节点构成，除了可以灵活地存储各种信息外，还有一个重要的特点是图像的分块存储。一幅IMG图像按照其行列数被分成了n块,如512*512的图像被分成了64块（横8纵8），每一块的大小为64*64.这种存储以及显示的模式称为金字塔式存储显示模式，塔式结构图像按分辨率分级存储与管理，最底层的分辨率最高，数据量最大。这可以实现跨分辨率的索引与浏览。AVIRISTheAirborneVisible/InfraredImagingSpectrometerisauniqueopticalsensorwhichgathershyperspectraldata.AVIRISisgatheredfromaircraftfromaltitudesbetween4kmand20km.AVIRISgathers224spectralbandsofdata,withbandpassesrangingfrom400to2500nanometers.Eachchannelisaspectralintensitymeasuredasasigned16-bitnumber.DTEDDTEDisDigitalTerrainElevationData.ERDASIMAGINEsupportslevels1and2.Thelevelsrepresentlevelsofresolutionoftheterrain.Level2ishigherresolutionthanlevel1.DTED1isauniformmatrixofterrainelevationvalueswithagroundresolutionofapproximately100meters.Thiscorrespondsapproximatelytoa250,000scalemap.DTED2is30meters.approximatelytoa50,000scalemap.ENVISATEnvironmentSatellite(ENVISAT)isproducedbyEuropeanSpaceAgency(ESA).Itisanadvancedpolar-orbitingEarthobservationsatellitewhichprovidesmeasurementsoftheatmosphere,ocean,land,andice.ThepurposeoftheDirectReadDLListohandleENVISAT-1imagefilesinIMAGINEViewerHDFTheHierarchicalDataFormat(HDF)isthecommondataformatofchoiceforstandardproductexchangeanddistribution.HDFfilesconsistofadirectoryandacollectionofdataobjects.Everydataobjecthasadirectoryentry,containingapointertothedataobjectlocation,andinformationdefiningthedatatype.HyDICETheprimarydatafilehasa.cubextensionandisstoredinBIL(BitInterleavedbyLine)format.HyDICEfilescontaina512-byteembeddedtextheaderwiththefollowingnotablesections:Severalauxiliaryfiles,includingawavelengthinformationfilewiththeextension.wav,accompanyHyDICEdata.Ifitexists,thewavelengthfileisread,andthewavelengthandfullwidthhalfmax(fwhm)valuesareused.HyperionTheHyperionsensoraboardEO-1isahyperspectralimagerwhichbuildsupontheHyperspectralImagingInstrument(HSI)aboutLEWIS.Hyperiongathers220spectralbandsofdata,measuredatgroundsampledistancesbetween7.5and30meters,withbandpassesrangingfrom400to2500nanometers.MrSIDMrSIDmeansMulti-resolutionSeamlessImageDatabase.ItisawaveletcompressiontechnologyanddataformatdevelopedbyLizardTech.Thispatent