遥感技术介绍指南

什么是遥感？

遥感是一门在不存在的情况下获取某个地区物理特性的科学。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，可以将其分类为土地覆盖和其他类型的分析。

1.传感器类型

遥感利用传感器捕捉图像。例如，飞机、卫星和无人机都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。

每种类型的传感器都有其自身的优点和缺点。当想要捕捉图像时， 必须考虑飞行限制、图像分辨率和覆盖范围等因素。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，飞机和直升机占据了中间地带。

图像分辨率

对于地球观测， 还必须考虑图像分辨率。遥感将图像分辨率分为三种不同类型：

• 空间分辨率

• 光谱分辨率

• 时间分辨率

空间分辨率

空间分辨率是图像的像素细节， 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较少的细节和较大的像素尺寸。

通常，像 DJI 这样的无人机以最高空间分辨率之一捕捉图像。尽管卫星在大气层中最高， 但它们的像素大小可达 50 厘米或更大。

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。

时间分辨率

时间分辨率是卫星完成完整轨道运行所需的时间。无人机、飞机和直升机是完全灵活的，但是卫星以固定路径绕地球运行。全球定位系统卫星位于中地球轨道 (MEO)， 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 GPS 接收器几乎总能达到 3 颗或更多卫星的高精度。

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。

• 太阳同步轨道使地球表面的阳光角度尽可能保持一致。

• 极地轨道在地球两极之上或几乎在地球两极之上。

卫星在地球表面上方的高度决定了它完成一个完整轨道所需的时间。如果卫星的高度较高，则轨道周期会增加。按高度对轨道进行以下分类：

• 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找到气象、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近地轨道。

2.遥感的类型

两种类型的遥感传感器是：

• 被动传感器

• 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照亮其目标。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主动传感器。想象一下相机的闪光灯， 它照亮了目标。接下来，它捕获返回光， 这与有源传感器的工作原理相同。

被动传感器

被动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时，无源传感器会捕获该光。例如，Landsat 和 Sentinel 是无源传感器， 它们通过感应电磁波谱中反射的阳光来捕捉图像。

被动遥感测量从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。

3.电磁频谱

电磁波谱范围从短波（如 X 射线）到长波（如无线电波）。肉眼只能看到可见范围（红色、绿色和蓝色）， 但其他类型的传感器可以超越人类视觉。归根结底，这就是遥感如此强大的原因。

电磁频谱

肉眼对可见光谱 (390-700 nm) 很敏感， 但是工程师设计的传感器可以在大气窗口中捕获超出这些波长。例如，近红外 (NIR) 处于 700-1400 nm 范围内。植被反射更多的绿光，因为我们的眼睛就是这样看到的。但它对近红外线更加敏感，这就是使用 NDVI 等指标对植被进行分类的原因。

光谱波段

光谱波段是波长组。例如，紫外线、可见光、近红外线、热红外线和微波都是光谱波段。根据频率 (v) 或波长对每个光谱区域进行分类， 被动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的宽度。高光谱图像有数百个窄波段， 多光谱图像由 3-10 个较宽的波段组成。

多光谱

多光谱影像一般指3至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 um）

• 绿色（0.53-0.59 um）

• 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)

高光谱

高光谱图像具有更窄的波段 (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 个光谱波段（0.4-2.5 um）。

4.图像分类

当检查一张照片并试图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， 可以解释特征， 所有物体都有自己独特的化学成分。在遥感中，通过获取它们的光谱特征来区分这些差异。

光谱特征

在采矿业中，地球上有4000 多种天然矿物。每种矿物都有自己的化学成分，使其与众不同。物体的化学成分决定了它的光谱特征， 可以对每种矿物进行分类， 因为它有自己独特的光谱特征。当有更多的光谱波段时， 这会给图像分类带来更大的潜力。光谱特征是在特定波长中反射的能量的量， 光谱特征的差异是我们区分物体的方式。

图像分类

当将类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：

• 监督分类

• 无监督分类

• 基于对象的图像分析

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， 这就是我们对土地覆盖中的水域、湿地、树木和城市地区进行分类的方式。

5.应用和用途

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

本地问题

通常，我们使用无人机、直升机和飞机解决当地问题。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（Sonar）

• 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， 但两者之间的主要区别在于“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， 可以预测洪水风险、考古遗址和划定分水岭（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

• 北极监视

如果要解决我们这个时代的一些重大挑战， 卫星信息至关重要。考虑到所有因素，这是一个达到新高度的不断扩展的领域。对于气候变化、自然资源、灾害管理和环境等问题， 遥感在全球范围内提供了丰富的信息。