深圳市宇捷弘业科技有限公司
近场探头EM5030 EM5030LF
EM5030/EM5030LF是两款主要用于电磁兼容整改时定位干扰源的近场探头。EM5030的频率范围是30MHz-3GHz，EM5030LF的频率范围是1MHz-50MHz。当产品的辐射或传导干扰超过标准时，可用近场探头来寻找产品中哪个元件或电路产生了该频率的干扰。EM5030/EM5030LF是一种磁场（H）探头，它有效地屏蔽了电场干扰（E），可以精确定位磁场干扰源。当干扰信号比较弱时，可以配合本公司的EM5020A(20dB增益)或者EM5020B(30dB增益)前置放大器可以提高系统测试灵敏度。
一、产品特性
型号
说明
特性
EM5030－1
◆ 磁场近场探头，可检查
10cm 范围内的磁场。 ◆ 主要用于机箱泄漏测
试。
◆ 频率范围：30MHz to 3
GHz
◆ 分辨率：25mm 左右
EM5030－2
◆ 磁场近场探头，可检查
3cm 范围内的磁场。 ◆ 频率范围：30MHz to 3 GHz
◆ 分辨率：10mm 左右
EM5030－3
◆ 磁场近场探头，主要用
于线缆电磁泄漏测试。 ◆ 频率范围：30MHz to 2
GHz ◆ 分辨率：5mm 左右
EM5030－4
◆ 磁场近场探头，可检测
垂直方向发射的电磁场 。
◆ 主要用于PCB 布线产生的电磁场测试。 ◆ 频率范围：30MHz to 3
GHz
◆ 分辨率：2mm 左右
EM5030LF-5
◆ 磁场近场探头，可检查
10cm 范围内的磁场。 ◆ 主要用于低频传导整
改测试。
◆ 频率范围： 1MHzto
50MHz
分辨率：25mm 左右
EM5030LF-6
◆ 磁场近场探头，可检查
3cm 范围内的磁场。 ◆ 主要用于低频传导整
改测试。
◆ 频率范围： 1MHzto
50MHz
分辨率：10mm 左右
二、产品应用
■ EMI 辐射干扰源定位 ■ EMI 传导干扰源定位 ■ 电磁场强度检测
使用示意图：
三、产品说明
◆
EM5030
EM5030-1 EM5030-2
EM5030-3 EM5030-4
标配输出线：约1m 标配转接头：SMA母头转N公头
EM5030LF
EM5030LF-5 EM5030LF-6
标配输出线：约1m 标配转接头：SMA母头转N公头四、产品标配
产品标配
EM5030 EM5030LF H场探头EM5030-1 1 ——
H场探头EM5030-2 1 ——
H场探头EM5030-3 1 ——
H场探头EM5030-4 1 ——
H场探头EM5030LF-5 —— 1
H场探头EM5030LF-6 —— 1
SMB-SMA连接线 1 1
SMA（母头）转N（公头） 1 1
说明书 1 1
保修卡 1 1
检测报告 1 1
高分辨率影像的空间定位误差分析 高分辨率遥感影像的空间几何精纠正是影像处理的一个重要步骤，其空间定位的误差与不确定性已成为遥感与GIS研究的一个热点。高分辨率影像的空间定位误差是在几何校正、地面控制点判读和选取、1：1万地形图上地面控制点的坐标读取等过程中引入的误差而产生的，并导致误差与不确定性从地形图上传播到影像上。为了验证高分辨率影像定位的误差，本文通过使用手持GPS进行野外测点，用实测坐标与SPOT5（2.5m）遥感影像的同名点的空间坐标进行对比，确定两者的一致性，验证SPOT5（2.5m）遥感影像的空间定位。同时通过两台GPS平行观测，对比同步观测机的数据，分析手持GPS的误差来源以及稳定性对定位精度的影响，并探讨手持GPS测点作为高分辨率影像空间定位的可能性。 标签：高分辨率影像地面标志定位精度误差分析 0 引言 本文的遥感影像是采用法国SPOT5生成的2.5m分辨率的图像产品。但遥感影像的获取会由于平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲而产生几何畸变，如像元大小与地面大小对应不准确，将给位置配准造成困难。同时，进行几何校正和数据空间配准时，由于地形图的现势性弱，许多明显地物在地图上都没有显示，很难从地形图上选择符合精度的地面控制点，而且在几何校正的过程中，地面控制点的判读和选取，从1：1万地形图上选取地面控制点坐标的过程，以及使用PCI配准影像产生的误差都会将误差累积传播到最终结果，影响空间定位的精确度。因此，本文希望通过GPS野外测量与遥感影像数据的误差计算来提高高分辨率影像定位精度。 1 高分辨率遥感影像的几何精纠正 几何精纠正的方法及原理 几何纠正包括粗纠正和精纠正两种，粗纠正根据有关参数进行纠正；经常用的是精纠正。几何精纠正是将一幅含有几何畸变和比例尺差异的原始遥感影像，通过一种数学变换，生成一幅符合数字化地图实际的新的遥感影像。几何精纠正的具体方法为: 先在每幅原始遥感影像上选取若干个控制点，再求出这些控制点在数字化地图上对应点的真实坐标，然后把这些已知坐标的控制点代入计算机的校正软件进行运算。校正运算实际上包含着两个基本的运算过程: 一是将每个原始像素点的行列值换算成它在新生成的遥感影像中的坐标值，二是重新计算出每个原始像素点在新生成的遥感影像中的像元亮度值。当所有的控制点被选好后，其校正运算的过程由计算机校正软件自动完成。而控制点的选取则需要人工干预，其选择的准确性与合理性将直接影响到校正的处理效果。 2 东圳水库SPOT5（2.5m）遥感影像图几何纠正过程
实验一遥感影像分类精度与空间分辨率的关系验证 实验目的： 1、掌握相同传感器多光谱影像与全色影像融合方法； 2、掌握监督分类的基本流程； 3、验证遥感影像分类精度与空间分辨率的关系。 实验要求： 1、对多光谱影像和全色影像进行融合； 2、利用马氏距离法进行监督分类； 理论基础：高分辨率影像能反映更多细节信息，但是过高的的空间分辨率也会造成地物类别内部光谱可分性下降（同物异谱和异物同谱现象更严重），通过不同分辨率遥感分类精度的比较来验证这一理论。 原始实验数据：北京市朝阳区2002年奥运公园规划区IKONOS多光谱影像4个波段与IKONOS 全色波段（两者成像时间都是2002年8月26日，即是同一传感器同时成像，植被覆盖情况一致），全色波段影像大小4000*4000。class1.roi是1m空间分辨率的参考分类ROI模板。 实验步骤： 1、将IKONOS多光谱影像4个波段与IKONOS全色波段数据进行融合，操作如下： （1）打开图像bjikonospan.img和bjikonosmultispectral.img，在Available band list对话框中，选中bjikonospan.img，点击右键，选择Edit header，查看bjikonospan.img的头文件。记 录该文件的行列数，下图1~2。
图1 图2 查看头文件
（2）在ENVI主菜单，点击Basic Tools→Resize Data，在弹出的对话框中，选择bjikonosmultispectral.img，点击OK，在接下来弹出的Resize Data Parameters对话框中，Samples后输入4001，点击回车，Lines后输入4001，点击回车，设置存储路径，OK。将重置了大小后的图像bj_resize按432的RGB模式显示，与前两个图像对比，观察其变化。 图3
不同分辨率影像解译效果分析 根据地物的成像规律，在遥感影像上识别出它的性质和数量指标的过程，称为遥感影像的解译，也称为判读。遥感影像上不同地物有其不同的影像特征，这些特征是解译时识别各种地物的依据，这种依据叫做遥感影像的解译标志，也叫做识别特征。直接解译标志如色调、颜色、阴影、形状、大小、纹理、图形。间接解译标志如相关位置、相互关系等。 随着遥感技术的发展，人们得到的遥感影像的质量越来越好，空间分辨率越来越高。目前商用卫星可提供0.6米左右空间分辨率的卫星图像（如Quick bird，Worldview等），在这种具有高空间分辨率特性的图像上，大型建筑物、道路、飞机场和其它人造地物形状特征和纹理特征清晰可辨，这为从遥感影像中提取空间结构信息提供了物质基础。影像分辨率不同，在辨别地物上有很大的影响。主要地物有如下特征：
（一）低分辨率影像 低分辨率遥感适合进行一些宏观的地物监测，因为分辨率低，每个像元代表的面积很大，所以能覆盖地面较大的范围。另外，低分辨率遥感通常光谱分辨率会比较好，包含除可见光以外的近红外等波段，可以用来监测大面积的植被，区分植被和非植被。 低分辨率影像对于一些较小的图斑，很容易被遗漏，对于这些零星小地块的补测只有通过外业调查的方式对研究区展开全面覆盖调查，这不仅大大增加了外业调绘工作量，而且一定程度上否定了3S方法能够快速获取土地利用信息的这一特点。 低分辨率的一大优点是经济实惠，购置成本低。 （二）高分辨率影像 高分辨率卫星影像具有以下特点：具有丰富的空间信息、地物几何结构和纹理信息明显。例如本项目使用的Quickbird影像上人工地物、水体和植被之间的光谱差异明显，建筑物和道路形状结构特征突出，耕地和林地纹理信息丰富。 高分辨率卫星遥感影像，可以在较小的空间尺度上观察地表的细节变化、进行大比例尺遥感制图以及监测人为活动对环境的影响。影像纹理清晰，能够很清楚的分辨出道路、沟渠等水利设施。具有广阔的应用前景。 高分辨率遥感比较适合研究小尺度的地物。由于分辨率高，能看清地面的道路和建筑，适合进行城市的测绘。
摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程
北京揽宇方圆信息技术有限公司 表1：商业光学高分辨率卫星参数一览表
北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。
优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。 技术能力说明 北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。
遥感影像分辨率的概念 1空间分辨率 遥感影像空间分辨率是用于记录数据的最小度量单位，一般用来描述在显示设备上所能够显示的点的数量(行、列)，或在影像中一个像元点所表示的面积。 空间分辨率指像素所代表的的地面范围的大小，即扫描仪的瞬间视场，或是地面物体能分辨的最小单元。当分辨率为1km时，一个像元代表地面1kmX1km的面积，即1km2；当分辨率为30m时，一个像元代表地面30m×30m的面积；当分辨率为1m时，也就是说，图像上的一个像元相当于地面1m x 1m的面积，即1m2。 因为遥感拍摄的像片是由位于不同高度，装在不同载体(如飞机、卫星等)上的不同清晰度(分辨率)照相设备，以不同的照相(采集)方式，获取的遥感像片(图像、数据、影像等)，这些遥感图像是具有不同清晰度、不同分辨率的照片。类似我们在生活中用135 照相机拍摄一棵树，从汽车上拍一张，然后再从飞机上拍一张，两张135底片在放大同一棵树时，其放大效果是不一样的。肯定是高度低的135照片放大后的效果最清晰，也就是说分辨率最高。 遥感卫星的飞行高度一般在4000km～600 km之间，图像分辨率一般从1 km～1m之间。图像分辨率是什么意思呢？可以这样理解，一个像元，代表地面的面积是多少。像元是什么意思呢？像元相当于电视屏幕上的一个点(电视是由若干个点组成的图像画面)，相当于计算机显示屏幕上的一个象素，相当于一群举着不同色板拼成画图的人中的一个。 光谱分辨率，指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。 2光谱分辨率 光谱分辨率是指传感器在接收目标辐射的光谱时能分辨的最小波长间隔。间隔越小，分辨率越高。 光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。
遥感分辨率与制图比例尺关系 张益新 （淮海工学院测绘工程学院，江苏连云港 222005） 摘要：分析遥感影像分辨率与制图比例尺相关的关系，从遥感分辨率与制图比例尺的数学定律来阐述两者的关系，最后指出如何选取适当空间分辨率的卫星影像，为制图提供帮助 关键词：遥感影像分辨率比例尺关系 1.引言 当今世界随着信息技术和传感器技术的飞速发展，各种测量技术日新月异，各种测量技术为社会的进步作出了巨大的贡献。其中遥感技术作为目前测量顶端技术，已经被广泛的应用到各个领域。在科学家的努力下，遥感影像的空间分辨率有了很大提高。原来只有航空影像能够达到的精度，如今遥感影像也能够满足需要。卫星遥感影像是平面几何精度与地物类别精度的统一，影像空间分辨率是决定影像精度的一个重要指标，影像精度要满足相应比例尺地图更新对于影像识别能力和成图精度要求，同时又要考虑地图更新成本。冗余的分辨率会增加影像购买成本和加重内业处理的负担；而若分辨率达不到一定要求，细小的地物就无法判读、影像控制点精度得不到保证，满足不了成图精度。现在我们就来讨论遥感影像分辨率与制图比例尺的关系。 2.遥感影像空间分辨率与成图比例尺的数学关系 资源卫星遥感影像空间分辨率R (单位为m ) 与可制作的合理成图比例尺m (m 为比例尺分母) 以及图件要求的误差范围e (单位为mm ) 存在以下关系: e ×m × 10-3= C ×R (1) 式中 C ——影像几何校正系数, 即: 经几何校正以后,最差的像元位置均方根差(Roo t M ean Squa re, 简称RM S) , 以像元为单位, 达到多少个像元; e——人眼的分辨率, 通常采用0.2mm。式(1) 的左边是一般图件允许的实地误差(以m 为单位) , 而右边是遥感影像校正后存在的实地误差, 这两个误差在遥感制图中应当相等, 也是(1) 式成立的基础。几何校正系数C 是一个待定变量。以RTK GPS(Real T ime Kinemat ic GPS) 测量值作为真值, 求出精校正遥感影像与真值的误差, 计算得到误差的均方根差, 就可以求出精纠正遥感影像均方根差的像元个数,即C 的值。C 值确定后, 利用(1) 式可以计算出此遥感影像可以制作的合理成图比例尺。通常, 遥感影像空间分辨率越低, 几何校正系数C 就应设置越大, 这是因为空间分辨率越低, 影像边缘几何变形就越大, 几何校正的效果就越差。
高空间分辨率图像 卫星影像空间分辨率能够被传感器辨识的单一地物或2个相邻地物间的最小尺寸。空间分辨率越高，遥感图像包含的地物形态信息就越丰富，能识别的目标就越小。广西善图科技有限公司 高空间分辨率图像（简称“高分图像”）包含了地物丰富的纹理、形状、结构、邻域关系等信息，可主要应用于地物分类、目标提取与识别、变化检测等。 目前，已经商业化运行的光学遥感卫星的空间分辨率已经达到“亚米级”，如2016年发射的美国WorldView-4卫星能够提供0.3 m分辨率的高清晰地面图像。 近年来，随着我国空间技术的快速发展，特别是高分辨率对地观测系统重大专项的实施，我国的卫星遥感技术也迈入了亚米级时代，高分2号卫星（GF-2）全色谱段星下点空间分辨率达到0.8 m。
上海陆家嘴高分辨率图像 GF-2号卫星0.8 m全色与3.2 m多光谱融合结果 商业化高分图像的多领域应用 农业 法国SPOT-5 2.5 m融合图像已经被应用于农作物种植面积的小区域精细抽样调查，基于空间排列结构特征分析，可以实现人工种植园中冬小麦、水稻和棉花等种植区域的提取。 城市规划管理 GF-2图像可准确地识别城市街道、行道绿地、公园、建筑物、甚至车辆数量信息。 海岸带调查 应用美国WorldView-2高分数据，大幅提高了海岸线提取的精度，实现了围填海状况监测。 灾情评估 高分图像可以实现滑坡和洪水淹没区快速提取、建筑物毁坏等监测，还可利用如美国IKONOS高分影像生成立体像对地震灾害前后房屋做精准的损毁状况评估。 军事国防 高分图像可以精确识别敌方的人员与装备，包括装备的型号、数量、调动等重要信息。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/bb18985497.html, 高分辨率影像的空间定位误差分析 作者：樊丽萍 来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2011年第01期 摘要：高分辨率遥感影像的空间几何精纠正是影像处理的一个重要步骤，其空间定位的误差与不确定性已成为遥感与GIS研究的一个热点。高分辨率影像的空间定位误差是在几何校正、地面控制点判读和选取、1：1万地形图上地面控制点的坐标读取等过程中引入的误差而 产生的，并导致误差与不确定性从地形图上传播到影像上。为了验证高分辨率影像定位的误差，本文通过使用手持GPS进行野外测点，用实测坐标与SPOT5（2.5m）遥感影像的同名点的空间坐标进行对比，确定两者的一致性，验证SPOT5（2.5m）遥感影像的空间定位。同时 通过两台GPS平行观测，对比同步观测机的数据，分析手持GPS的误差来源以及稳定性对定位精度的影响，并探讨手持GPS测点作为高分辨率影像空间定位的可能性。 关键词：高分辨率影像地面标志定位精度误差分析 0 引言 本文的遥感影像是采用法国SPOT5生成的2.5m分辨率的图像产品。但遥感影像的获取会由于平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲而产生几何畸变，如像元大小与地面大小对应不准确，将给位置配准造成困难。同时，进行几何校正和数据空间配准时，由于地形图的现势性弱，许多明显地物在地图上都没有显示，很难从地形图上选择符合精度的地面控制点，而且在几何校正的过程中，地面控制点的判读和选取，从1：1万地形图上选取地面控制点坐标的过程，以及使用PCI配准影像产生的误差都会将误差累积传播到最终结果，影响空间定位的精确度。因此，本文希望通过GPS野外测量与遥感影像数据的误差计算来提高高分辨率影像定位精度。 1 高分辨率遥感影像的几何精纠正 几何精纠正的方法及原理 几何纠正包括粗纠正和精纠正两种，粗纠正根据有关参数进行纠正；经常用的是精纠正。几何精纠正是将一幅含有几何畸变和比例尺差异的原始遥感影像，通过一种数学变换，生成一幅符合数字化地图实际的新的遥感影像。几何精纠正的具体方法为: 先在每幅原始遥感影像上选取若干个控制点，再求出这些控制点在数字化地图上对应点的真实坐标，然后把这些已知坐标的控制点代入计算机的校正软件进行运算。校正运算实际上包含着两个基本的运算过程: 一是将每个原始像素点的行列值换算成它在新生成的遥感影像中的坐标值，二是重新计算出每个原始像素点在新生成的遥感影像中的像元亮度值。当所有的控制点被选好后，其校正运算的过
高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 刘建华毛政元 （福州大学,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建省空间信息工程研究中心，福州350002） 摘要:遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程，它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性，而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术,对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要，在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义。本文对常见的高空间分辨率遥感影像分割方法与应用策略进行了分析，比较了各种分割方法的应用范围、优缺点及目前存在的改进措施。建立了面向对象的遥感影像分割方法的分类体系，最后指出了面向对象的遥感影像分割方法目前所存在的问题及应用前景。 关键词:高空间分辨率遥感影像影像分割方法应用策略进展 A Survey on High Spatial Resolution Remotely Sensed Imagery Segmentation Techniques and Application Strategy Liu Jian hua Mao zheng yuan (Fuzhou University, Spatial Information Research center, Fuzhou, 350002) Abstract: Remotely sensed imagery segmentation is a process of dividing an image into different regions such that each region is, but the union of any two adjacent regions is not, homogeneous. It is one of key techniques in the object-oriented remotely sensed imagery data mining and its application, also quite essential in remote sensing image processing engineering. In this paper, we have a rough survey on different methods of high spatial resolution remotely sensed imagery segmentation, categorizing them into four groups according to the gray or color information they are exploiting. The disadvantage of current methods and the proper progress which can be attained in the near future are pointed out at the end of this essay. Keywords: High Spatial Resolution Imagery, Segmentation methods, application strategy, advances and prospects 1 引言 高空间分辨率遥感影像(如GeoEye、WorldView、QuickBird、IKONOS等，本文简称高分影像)在诸多领域（地形图更新、地籍调查、城市规划、交通及道路设施、环境评价、精细农业、林业测量、军事目标识别和灾害评估等）得以广泛应用[1]。目前，影像信息提取自动化程度低是高分影像应用潜力得不到充分发挥的主要限制因素，是理论和应用研究中必须突破的瓶颈。 遥感影像分割是面向对象的遥感影像分析方法[2]的基础和关键，在遥感影像工程中处于影像处理与影像理解的中间环节，是面向对象的影像分析理论研究的突破口。按照一般的影像分割定义[3],分割出的影像对象区域需同时满足相似性和不连续性两个基本特性；其中相似性指该影像对象内的所有像元点都满足基于灰度、色彩、纹理等特征的某种相似性准则，不连续性是指影像对象的特征在区域边界处的不连续性。迄今为止,将计算机视觉领域的图像分割算法应用于图像分割过程中,已开展了较多的研究[4-7],并提出了大量的算法；但针对遥感影像尤其是高分影像的分割方法较少[8],仍不成熟。这是由于与其它类型图像的分割相比，高分影像分割难度更大,也更具挑战性。具体体现在高分影像其空间分辨率高、纹理信息丰富而光 基金项目: 国家重点基础研究发展计划项目（973）子课题“高空间分辨率遥感影像自适应数据挖掘方法研[2006CB708306]”，国家自然科学基金项目“基于场模型的自适应空间聚类方法研究[40871206]”。 作者简介: 刘建华，男，博士研究生,曾从事GIS与RS教学工作。目前主要研究方向为空间数据挖掘、遥感图像处理以及GIS与RS集成等。E-mail：sirc.liujh@https://www.doczj.com/doc/bb18985497.html,。
北京揽宇方圆信息技术有限公司 高分辨率卫星影像参数一览表
一、卫星类型 (1)光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、北京二号、高景一号、资源三号、高分一号、高分二号、环境卫星。 (2)雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 (3)侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980)
二、卫星分辨率 (1)0.3米：worldview3、worldview4 (2)0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A (3)0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades (4)0.6米：quickbird、锁眼卫星 (5)1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos (6)1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星 (7)2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号、锁眼卫星 (8)5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米 (9)10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星 (10)15米:landsat5(tm)、landsat(etm) 三、卫星国籍 (1)美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星 (2)法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6 (3)中国：资源三号、高分一号、高分二号、高景卫星 (4)德国：terrasar-x、rapideye (5)加拿大：radarsat-2 四、卫星发射年份 (1)1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米) (2)1980-1990年：landsat5(tm)、spot1 (3)1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos (4)2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos (5)2010-：spot6、spot7、资源三号、高分一号、高分二号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。
高空间分辨率的遥感影像在数字深圳中的应用 马 丹1 魏武明2 方圣辉1 （1. 武汉大学遥感信息工程学院,武汉武汉市珞瑜路129号， 430079) （2. 温州市房产管理局龙湾分局，温州市龙湾区房管大楼, 325011） 摘 要：本文介绍了数字城市和高空间分辨率擦的遥感影像在推动数字城市中的重大作用，以美国的Quick Bird卫星高空间分辨率的图像和航空彩色图像融合为例，并对实验结果进行的讨论和分析；文中提出了快速更新地物的独特性和创新性对科学研究和生产实践具有一定的研究价值和实际的指导意义。 关键词： 数字城市 Quick Bird影像 图像融合 1.前言 数字城市广义上指城市的信息化，是用数字化的手段来处理、分析、管理整个城市，服务于人口、资源环境、经济社会的可持续发展的信息基础设施和信息系统。它既是城市信息化总的概述，又是城市信息化的目标；狭义上指综合运用GIS、GPS、RS、网络等关键技术建设服务于城市规划、建设、管理等，其主要内容是建设空间信息基础建设，并在此基础上深度开发和整合应用各种信息资源。要实现数字城市需要诸多学科，特别是信息科学技术的支撑。这其中主要包括：信息高速公路和计算机宽带高速网络技术、高分辨率卫星影像、空间信息技术、大容量数据处理与存贮技术、科学计算以及可视化和虚拟现实技术。 高空间分辨率卫星遥感影像仅能呈现三维城市模型而且还提供具有相片质感的材质和纹理特征的表面描述，以及其他相关的属性信息，特别是在大范围地面目标的快速三维逼真重建方面具有显著的优势，和数字摄影测量技术国内外都把其作为数码城市建设和数据更新的主要技术手段。它能提供覆盖全市的海量的、动态的基础地理信息，成为数字城市数据采集与更新的主要来源之一，是能够实现真三维和多时相的城市漫游、查询分析和可视化不可缺少的一部分，与城市专题信息与城市地理信息系统一体化将是数字城市的主要特征。 2. 高空间分辨率的Quick Bird遥感数据应用于数字城市中地物的更新 高分辨率不仅指高空间分辨率还包括高光谱分辨率和高时间分辨率。空间分辨率指影像上所能看到的地面最小目标尺寸，空间分辨率越高就越能表达地面细小地物；光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，细分光谱可以提高和识别目标性质和组成成分的能力；时间分辨率指重复周期的长短，时间分辨率越高，就越能反映地表动态变化的详实数据。高空间分辨率的遥感数据具有以下几个特点：单幅影像的数据量显著增加；成像光谱波段变窄；地物的几何结构和纹理信息更加明显；从二维信息到三维信息；高时间分辨率。 随着地球信息科学的迅猛发展，对地观测技术将逐渐实现多时相、多角度和高分辨率化。美国的Quick Bird卫星是目前世界上商业卫星中分辨率最高、性能最优的一颗卫星。成像方式为推扫式传感器，共有全色和多光谱两种模式，其中多光谱波段的空间分辨率为：2.44-2.88米，全色波段的空间分辨率0.61-0.72米。0.61米的空间分辨率意味着城市中的房子、汽车在图像上可以看得很清楚。这一点对大比例尺、高精度的数字城市来说，是非常重要的，也将成为建造数字城市的主要信息源。在数字深圳城市的建模中，主要是应用Quick Bird遥感卫
北京揽宇方圆信息技术有限公司 对于高空间分辨率的遥感影像来说，出图打印像素分辨率的选择也是影响出图效果的一个重要因素。打印像素分辨率(DPI)通常定义为单位长度内（通常1inch，1inch=2.54cm）所包含的像素的个数。 像素分辨率的大小直接影响影像的数据量和地物细节的清晰度，一般来说，像素分辨率越高，数据量就越大，地物细节的清晰程度也越高。但每种制图打印方式都有最佳分辨率，并非分辨率越高越好。对于计算机制图出图像素分辨率，如果超出了人眼视觉分辨率的识别范围，并不能提高制图质量，反而徒增了数据量，制约了制图打印效率。 通常情况下，正常视力的人眼在正常明视距离处的分辨率为0.1mm~0.3mm。据此可以计算出纸质出图打印像素分辨率的需求，见表2。
图4显示了打印像素分辨率和人眼分辨率的关系。其中，阴影部分的上边界表示了最大的用于制图的像素分辨率，一般用于纸质打印出图(250~300dpi)，保证较好的印刷还原效果；阴影部分的下边界表示了可用于制图的最小像素分辨率，一般用于计算机网络图片(72~96dpi)，降低网络传输速度的影响，提高浏览速度。对于高分二号卫星影像制图，如果像素分辨率超出了阴影部分的上边界，不会提高整体的制图效果，反之，如果低于下边界，则不适于进行制图。 空间分辨率与成图比例尺的选择 卫星传感器空间分辨率的选择是遥感制图的重要环节之一，直接决定了地物细节的清晰度。卫星影像空间分辨率选择的最主要依据是制图比例尺的大小。通常制图比例尺越大，要求卫星影像的空间分辨率越高。但并不是高分辨率的卫星影像适于制作所有大小比例尺的图件，各个空间分辨率影像都有适宜制图出图的比例尺范围。 为确保制图细节清晰，制图单位面积的原始像素数需高于出图单位面积的像素数。据此可得制图比例尺与影像空间分辨率的关系，如式(2)、式(3)所示 式中，长度单位均为m。其中，l为1英寸对应的单位米长度，即0.0254；Dpi为制图出图像素分辨率；Res为卫星影像空间分辨率；Scale为制图比例尺。