1.遥感的概念：
广义的遥感：
广义的角度来理解遥感，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震）等的探测。
狭义的遥感：
狭义的角度来理解遥感，指应用探测仪器，不与探测目标接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
遥感是一种以物理手段、数学方法和地学分析为基础的综合性应用技术
2.遥感技术系统一般由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统。
3.遥感的特点：
大面积的同步观测
遥感平台越高，视角越宽广，可以同步探测到的地面范围越大，从而可观测地物的空间分布规律。
时效性
遥感技术可以在短时间内对同一地区进行重复探测。
数据的综合性和可比性
遥感技术获取的数据反映地表的综合特性，包括自然、人文等方面。
经济性
可节省大量的人力、物力和财力。
局限性
波谱的有限性、电磁波段的准确性、空间分辨率低等
4.遥感信息源的综合特征
1、多源性
多平台
多波段
多视场
2、空间宏观性
遥感影像覆盖范围大、视野广，具有概括性
3、遥感信息的时间性
瞬时特征
时效性
重返周期与多时相
4、综合性、复合性
多种地理要素的综合反映
多分辨率遥感信息的综合
5、波谱、辐射量化性
地物波谱反射、辐射的定量化记录
1空间分辨率（Spatial resolution）
像元大小（pixel size）：针对传感器或图像而言，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小
地面分辨率（Ground resolution）：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
2、光谱分辨率
传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。
传感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小（带宽）光谱分辨率在遥感中的意义
–开拓遥感应用领域
–专题研究中波段选择针对性
–图像处理中多波段的应用提高判识效果
3、时间分辨率
对同一地区遥感影像进行重复探测，相邻两次探测的时间间隔
时间分辨率的意义
–动态监测与预报；
–自然历史变迁和动力学分析；
–利用时间差提高遥感的成像率和解像率；
–更新数据库
4、辐射分辨率（Radiant resolution）
辐射分辨率指传感器对光谱信号（电磁辐射）强弱的敏感程度、区分能力。
5.传感器：
传感器是收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具。
6.航空摄影机：是空中对地面拍摄像片的仪器，它通过光学系统采用胶片或磁带记录地物的反射光谱能量。
7.常用遥感系统：卫星遥感系统（陆地资源卫星系列气象卫星系列海洋卫星系列地球观测系统（EOS）计划环境遥感卫星）航空遥感系统地面遥感数据采集系统
遥感技术研究热点
–遥感数字图像处理技术
–定量化遥感技术
–数字摄影测量技术
–多源数据的融合技术
–高光谱数据信息提技术
第二章遥感信息提取第一讲
1.地物的光谱特性：自然界中任何地物都具有其自身的电磁辐射规律，如具有反射，吸收外来的紫外线、可见光、红外线和微波的某些波段的特性，它们又都具有发射某些红外线、微波的特性；少数地物还具有透射电磁波的特性，这种特性称为地物的光谱特性。
2.镜面反射:当入射能量全部或几乎全部按相反方向反射，且反射角等于入射角，称为镜面反射。
3.漫反射：当入射能量在所有方向均匀反射，即入射能量以入射点为中心，在整个半球空间内向四周各向同性的反射能量的现象，称为漫反射。
4.方向反射：介于粗糙朗伯漫反射表面和光滑镜面之间的非朗伯表面，反射并非各向同性，而具有明显的方向性，即方向反射。
5.地物的反射光谱：地物的反射率随入射波长变化的规律，叫做地物反射光谱。按地物反射率与波长之间关系绘成的曲线（横坐标为波长值，纵坐标为反射率）称为地物反射光谱曲线。
6.黑体：在任何温度下，对各种波长的电磁辐射全部吸收。
7.发射率：地物发射电磁辐射的能力，与黑体的比值。（灰体：不与波长的变化
有关系，选择性辐射体：随波长变化而变化）
8.地物发射光谱：地物的发射率随波长变化的规律，称为地物的发射光谱。
9.透射：当电磁波入射到两种介质的分界面时，部份入射能穿越两介质的分界面的现象。
10.透射率：鉴定透射能量的能力
第二章遥感信息提取第二讲
1.遥感图像目视解译：指用肉眼或借助于简单的工具如放大镜、立体镜、投影观察器等，直接由肉眼来识别图像特性，从而提取有用信息，即人把物体与图像联系起来的过程。
2.目视解释标志：
直接解释标志：色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小。
间接解释标志：位置、相关布局。
3.解释的方法：宣判法、对比分析法、综合推理法、信息复合法、地理相关分析法。
4.数字图像：客体或可见图像的数字表述。
遥感数字图像：指以遥感方式获得的以数字形式表述的遥感影像。
5.辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度里的各种失真的过程称为辐射校正。（遥感器校正、大气校正、地形辐射校正、地形反射模型校正）
6.几何校正：指通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。
第二章遥感信息提取第三讲
1.图像显示增强：目的：综合不同波段的特征，突出研究对象的差异
2.密度分割：将灰度按照指定的间隔分割为不同的级，对新的密度分级分别赋予不同的颜色。
3.彩色合成：任选三个波段作为（R,G,B）的输入进行彩色合成，产生彩色图像。
4.灰度拉伸：根据原图像的直方图确定需要做拉伸变换的灰度值区间，然后把这一（或一些）灰度值区间按某种直线或曲线方程关系拉伸或压缩而成为变换后的灰度值区间。
5.图像变换：图像变换指的是将图像从空间域转换到变换域例如频率域的过程。
（傅里叶变换（进行数据压缩、图像的增强、特征提取）、K-L变换（减少图像波段之间的相关性，去除多余的信息，减少图像的数据量）、K-T变换（分离和消除干扰信息突出研究的专题信息））
6.代数运算：通过简单的波段代数运算突出地物的差异，压抑噪声
7.HIS彩色变换：将显示的彩色从RGB空间变换到HSI空间
8.空间域图像增强：
●图像平滑
●邻域滤波
●中值滤波
●梯度倒数加权
●高斯低通滤波
●目的
●去噪
●突出图像主体
●图像锐化
●罗伯特算法
●SOBEL算子
●拉普拉斯算子
●目的
强化图像边缘信
9.频率域图像增强：
高通滤波（锐化）
低通滤波（平滑）
带通滤波（突出地物）
同态滤波（改善图像质量）
10.图像融合：在统一地理坐标系中将对同一目标检测的多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标的图像
–数据融合分类
像元级融合：像元级融合是一种最低水平的融合
特征级融合：特征级融合是一种中等水平的融合
决策级融合：决策级融合是最高水平的融合
–数据融合方法
HSI变换、代数法、Brovey变换、图像回归法、主成分变换（PCT）、小波变换等11.遥感图像分类：原理：同类地物在相同的条件下（光照、地形等）应该具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。不同类的地物之间具有差异同类地物的像元在数目较大时，其特征量的分布类型接近正态分布。
分类：非监督分类：特征空间识别法、系统聚类法、分裂法(IsoData)、动态聚类法(k-means)监督分类：最大似然法、最小距离法……
数字图像分类新技术:人工神经网络分类法、模糊分类法、亚像元分类法(subpixel classification)、其他分类法
第二章遥感信息提取第四讲
1.遥感图像光谱与地物光谱的区别与联系：
?区别
－多光谱遥感图像的光谱波段数较少；高光谱波段数较多（光谱波段间隔可达
5nm），高光谱数据的光谱曲线与实测地物光谱较为对应。
－遥感图像不仅可以反映地物的光谱特征，还可以反映空间等特征；
?联系
地物反演和信息提取时一般先分析地物的光谱特征，再以此为依据，使用对应波段的遥感图像光谱进行分类和信息提取。
2.光谱特征提取：
特征提取：从减少特征之间的相关性和浓缩信息量的角度出发，根据原始数据的统计特性，用尽可能少的新特征来最大限度的包含所有原始数据的统计特征。
光谱特征提取是通过原光谱空间或者其子空间的一种数学变换，来实现信息综合、特征增强和光谱减维的过程。
第二章遥感信息提取第五讲
1.光谱特征选取原则：可区分性、可靠性、独立性、数量少
2.光谱特征选择准则：
光谱距离可分性度量：目标地物类型要在所选的波段组合内与其他地物有很好的可分性。
光谱相关性度量：所选的波段相关性弱
光谱信息量度量：所选择的波段信息总量要大
第三章大气遥感第一讲大气特征和大气遥感的物理基础
1.大气垂直分层：对流层、平流层、中间层、热层、散逸层
2.干洁大气：通常把除水汽以外的纯净大气称为干洁大气，简称干空气。
3.气溶胶：大气中悬浮着的各种固体和液体粒子
4.大气遥感：在一定距离以外测定某处大气的成分、运动状态和气象要素值的探测方法和技术。
5.电磁辐射与大气的相互作用的三种方式：散射、吸收、透射
第三章大气遥感第二讲大气遥感的物理基础和大气遥感监测
1.大气窗口:指大气对电磁辐射的吸收和散射都很小，而透射率很高的波段
第三章大气遥感第三讲大气成分监测
1.大气成分监测：臭氧监测、大气气溶胶监测、沙尘暴监测、大气水汽与遥感图像
第四章第一讲岩性的遥感判断
第四章第二讲区域地质调查与矿产遥感勘察
第四章第三讲地质灾害遥感调查
第五章第一讲遥感在土地利用覆盖率变化研究中的应用
1.土地覆盖研究方法
（1）目视解译定性分析方法
此法着重于土地类型的遥感图象的分析解译以及相应的光谱特征的描述。通过分类系统的确定，解译标志的建立，图象的判读，绘制专题图。这里很少涉及土地覆盖与其它自然景观要素的联系。
（2）以数理统计理论为基础，结合人工解译的方法
此方法在数理统计的基础上，进行遥感图象数据的自动分类(监督分类、非监督分类等)。它具有算法成熟、充分利用人机交互等特点，但其用时多，对解译分析人员依赖性强，其结果往往因地因时因人而异，难以相互比较和转换，很大程度上不具备可重复性等。这些局限性影响了迅速、准确、客观地获取大面积土地覆盖信息。尽管如此，这一方法仍是目前大尺度遥感分类的主导方法。
（3）土地遥感分类的新方法
如人工智能神经元网络分类(Moody＆Strahler，1993)、分类树方法(Hansen等，1996)、多元数据的专家系统和计算机识别法等。其中分类树及神经元网络方法目前正应用于EOS/M0DIS 土地覆盖数据库的开发试验。而专家系统与计算机识别尚处于小范围研究阶段。
（4）遥感与GIS的结合——建立“灵活的土地覆盖数据库”
运用多光谱、多时相的遥感数据，以及多种辅助数据，借助GIS将不同土地覆盖类型的光谱特征、空间分布与土地覆盖类型的生物学特征(生物物理、生物气候)有机结合起来，建立“灵活的土地覆盖数据库”，是当今土地覆盖研究的一个重要趋势。
第五章第二讲遥感在碳循环研究中的应用
1.典型生态系统碳循环和碳收支的定位观测技术和方法
1 、基于土壤和植被碳库变化的生态学测定方法
采用植被和土壤有机碳储量的生态学清查方法，其主要数据资源是生态系统长期定位观测、区域性的定期或不定期土壤普查、森林和草地资源清查等数据。
2、陆地-大气间碳交换通量的同化箱测定方法
各种类型的箱式测定方法是最早用于土壤与大气之间的CO2交换通量的野外测定方法，依据不同的分类体系，箱式法的分类也有所不同。
3、陆地-大气间碳交换通量的微气象学观测技术。
微气象学方法是通过测量被测气体的浓度和近地层的湍流状况来获得该气体的
通量值，主要包括质量平衡法、能量平衡法、空气动力学法、涡度相关法等，其中涡度相关技术因能够直接连续测定特定生态系统与大气间的碳交换通量，已在全球范围内得到广泛应用，成为研究森林、草地等植被与大气CO2交换量最直接而有效的观测方法。
2.土壤碳储量研究方法
（1）遥感影像直接估算方法
-利用航空遥感影像数据测量裸露地表的土壤有机碳含量
-利用彩色航空、航天影像和光谱值来估算土壤有机质
（2）植被指数估算方法
基于植被指数建立土壤有机碳光谱模型揭示不同土壤有机碳对植被所
产生的不同光谱响应。
第五章第三讲遥感在湿地与大气检测中的应用
1.湿地：湿地指天然或人工形成的地下水埋深较浅且季节性出露地表的地理综合体。
第六章第一讲植被遥感原理
1．原理：植物的光谱特征可使其在遥感影像上有效地与其他地物相区别。同时，不同的植物各有其自身的波谱特征，从而成为区分植被类型、长势及估算生物量的依据。
不同的植物类别，其叶子的色素含量、细胞结构、含水量均有不同。因而光谱响应曲线总存在着一定的差异。即使同一植物随叶的新老、稀密、季节不同、土壤水分及组分含量差异，或受大气污染、病虫害影响等，均含导致整个谱段或个别谱段内反射率的变化。而且往往近红外波段比可见光波段能更清楚地观测到这些变化。
这种变化和差异，是人们鉴别和监测植物的依据。
–在可见光的0.55μm附近有一个反射率为10％-20％的小反射峰。
–在0.45μm和0.65μm附近有两个明显的吸收谷。
–在0.7-0.8μm是一个陡坡，反射率急剧增高。
–在近红外波段0.8-1.3μm之间形成一个高的，反射率可达40％或更大的反射峰。
–在1.45μm，1.95μm和2.6-2.7μm处有三个吸收谷。
2.植被冠层反射光谱
–单叶的光谱行为对植被冠层光谱特性是重要的，但并不能完全解释植被冠层的光谱反射。
–植被冠层是由许多离散的叶子组成，这些叶子的大小、形状、方位、覆盖范围是变化的。
–植物冠层的波谱特性，除了受植物冠层本身组分——叶子的光学特性的控制，还受植物冠层的形状结构、辐照及观测方向等的影响。
3.红边位移：所谓“红边”是指红光区外叶绿素吸收减少部位（约<0.7μm）到近红外高反射率（>0.7μm）之间，健康植物的光谱响应陡然增加（亮度增加约10倍）的这一窄条带区。（主要原因：叶绿素大量增加（即叶黄素代替叶绿素）所致）
第六章第二讲植被指数
1.植被指数：选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式），
产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。
2.植被指数的种类：比值植被指数、归一化植被指数、差值植被指数、缨帽变换中的绿色植被指数、垂直植被指数
（1）比值植被指数（RVI）
由于可见光红波段（R）与近红外波段（NIR）对绿色植物的光谱响应十分不同，且具倒转关系。两者简单的数值比能充分表达两反射率之间的差异。
意义：RVI是绿色植物的一个灵敏的指示参数。研究表明，它与叶面积指数（LAI）、叶干生物量（DM）、叶绿素含量相关性高，被广泛用于估算和监测绿色植物生物量。
–在植被高密度覆盖情况下，它对植被十分敏感，与生物量的相关性最好。
–当植被覆盖度小于50%时，它的分辨能力显著下降。
–RVI对大气状况很敏感，大气效应大大地降低了它对植被检测的灵敏度，尤其是当RVI值高时。
（2）归一化植被指数（NDVI）
归一化指数（NDVI）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。
意义：在植被遥感中，NDVI的应用最为广泛。它是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。因此又被认为是反映生物量和植被监测的指标。
NDVI的一个缺陷在于，对土壤背景的变化较为敏感。实验表明，作物生长初期NDVI 将过高估计植被覆盖度，而在作物生长的结束季节，NDVI值偏低。因此，NDVI更适用于植被发育中期或中等覆盖度的植被检测。
（3）差值植被指数（DVI）
差值植被指数（DVI）又称环境植被指数（EVI），被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差。
意义：差值植被指数的应用远不如RVI、NDVI。它对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测。另外，当植被覆盖浓密（≥80%）时，它对植被的灵敏度下降，适用于植被发育早－中期，或低－中覆盖度的植被检测。
（4）缨帽变换中的绿度植被指数（GVI）
为了排除或减弱土壤背景值对植物光谱或植被指数的影响，除了前述出现一些调整、修正土壤亮度的植被指数（如SAVI、TSAVI、MSAVI等）外，还广泛采用了光谱数值的缨帽变换技术（Tasseled Cap，即TC变换）。该技术是由K.J.Kauth和G.S.Thomas首先提出，故又称之为K-T变换。
意义：缨帽变换（TC）是指在多维光谱空间中，通过线性变换、多维空间的旋转，将植物、土壤信息投影到多维空间的一个平面上，在这个平面上使植被生长状况的时间轨迹（光谱图形）和土壤亮度轴相互垂直。也就是，通过坐标变换使植被与土壤特征分离。
（5）垂直植被指数（PVI）
垂直植被指数（PVI）是在R、NIR二维数据中对GVI的模拟。在R、NIR的二维坐标系内，土壤的光谱响应表现为一条斜线—即土壤亮度线。土壤在R与NIR波段均显示较高的光谱响应，随着土壤特性的变化，其亮度值沿土壤线上下移动。而植被一般在红波段响应低，而在近红外波段响应高。
意义：PVI的显著特点是较好地滤除了土壤背景的影响，且对大气效应的敏感程度也小于其它植被指数。正因为它减弱和消除了大气、土壤的干扰，所以被广泛应用于作物估产。
从理论上讲，GVI、PVI均不受土壤背景的影响，对植被具有适中的灵敏度，利于提取各种土壤背景下生长的植被专题信息。其数值已扩展到TM的6维数据（除TM6热红外数
据），以及AVHRR的可见光——近红外数据，并有现成的模型和成熟的图像处理算法。
2.植被指数的优缺点比较：
植被指数优点缺点
比值植被指数当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏
感。RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度。
归一化植被指数NDVI能反映出植物冠层的背景影响，
与植被分布密度呈线性相关。
对土壤背景的变化较为敏感。
差值植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植
被生态环境的监测。
其受土壤背景的影响较大。
绿度植被指数它排除了土壤背景的干扰，直接形象地反
映了G、P两维变量的变化规律和植被发
育过程中空间结构的变化，且信息量得到
了压缩。它缺乏具体的时间变量不能描述作物生长期的长短
垂直植被指数它较好地滤除了土壤背景的影响，且对大
气效应的敏感程度也小于其他植被指数。
仍受红波段辐射强度的影响。
第六章第三讲植被遥感典型应用
1.植被指数与叶面积指数的关系
叶面积指数LAI是指每单位土壤表面积的叶面面积比例。它对植物光合作用和能量传输
是十分有意义的。
叶面积越大则光合作用越强，而光合作用越强，又使植物群体的叶面积越大，植物干物
质积累越多，生物量越大。同时，植物群体的叶面积越大，植物群体的反射辐射增强。
2.植被指数与叶绿素含量的关系
叶子生长初期，叶绿素含量与辐射能吸收间几乎直线相关，即叶绿素含量增多，蓝、
红波段吸收增强，绿波段反射率降低，近红外反射率增强，植被指数增大；
当叶绿素含量增加到一定程度后，吸收率近于饱和，反射率变化小，植被指数的差异
不明显，因而植物在生长旺季较难区分。
不同作物由于植土比的差异，其表达叶绿素含量的光谱模型是不同的。
3.植被指数与植被覆盖度的关系
植被覆盖度指植被冠层的垂直投影面积与土壤总面积之比。即植/土比。
据理论推导，RVI、NDVI与植土比分别呈指数和幂函数关系，当LAI较小时，它们
与植土比的变化反应不敏感。PVI与植土比呈直线相关，其对植土比的感应能力也随LAI减
小而降低。就估测作物而言，PVI较为优越，但应选LAI较大的时期。
实际上，植土比和叶面积指数同时随空间而变化，因此，需综合考虑植被指数与
两者的关系。
4.植被指数与生物量的关系
生物量指的是植物组织的重量。它是由植物光合作用的干物质积累所致。
显然，叶面积指数LAI与植被覆盖度均是生物量的重要指标，它们都与植被指数相关。
下面以NOAA/AVHRR数据为例，就植被条件指数与植被覆盖度、生物量的关系进行讨论。
5.植被指数与地表生态环境参数的关系
植被指数常被认为是气候、地形、植被/生态系统和土壤/水文变量的函数。
6.植被指数与气候参数的关系
影响植被指数的气候参数主要指水、气温和日照等。
7.植被指数与植物蒸发量、土壤水分的关系
一般说来，植被指数能反映植被状况，而植被状况与植被蒸发量、土壤水分有关的。
8．植被遥感应用：大面积农作物的遥感估产、灾害监测、资源遥感调查
9.大面积农作物遥感估产
1）单位面积作物产量的三个参数：穗数S、粒数L、千粒重T。单位面积产量P=S*L*T 穗数S：利用NDVI/PVI估算冬小麦的穗数
粒数L：可用PVI/S估算
千粒重T：也可通过千粒重与PVI/S建立相关关系求得。
2）步骤：
分析作物冠层及其背景的放射光谱特征，引入和计算植被指数；
分析作物冠层放射光谱特征和冠层状态参数之间的关系，并进一步确定植被指数与叶面指数LAI之间的关系，以及与作物产量的关系；
确定植土比，并根据植土比分析遥感植被数与作物面积的关系；
分析遥感植被指数与植土比和叶面指数的综合关系，并据此进行作物估产。
10.灾害监测
1）病虫害监测：近红外光谱段彩红外片或热探测，调查病虫害的危害效果
2）森林火灾监测：森林火灾是森林的首要大害，目前用于林火监测的主要有热红外数据、TM数据和NOAA/AVHRR数据。
–热红外受大气窗口的局限，目前主要应用3-5μm波段和8-14μm波段这两个大气窗口；
–3-5μm波段是监测林火的最佳波段；
–3-5μm波段的扫描图像，能清楚地显示火点，火线的形状、大小和位置，对于特别小的隐火、残火有较强的识别能力。
3）旱灾监测：
热惯量法
植被指数法
植被供水指数法
距平植被指数法
11.资源遥感调查
1）草场资源调查
2）林业资源调查
第七章第一讲土壤遥感
1.土壤波谱特征
（1）土壤的反射光谱特征
–土壤反射光谱特性
–土壤热红外
–微波的辐射散射特性
土壤的主要物质组成与岩矿相似，因而土壤和岩矿的光谱反射特性在整体上基本一致，即反射率从可见光的短波段起随波长的增加而逐渐抬升。
?土壤光谱反射特性的差异与变化都取决于土壤的组成与表面状态。
–最为重要的是腐殖质含量。含量愈高，反射率愈低，光谱的曲线愈趋低平。
–腐殖质的组分如胡敏酸、富里酸等之间的光谱特性差异颇大，对土壤光谱特性的影响也就有所不同。
?土壤湿度对反射特性的巨大影响绝对不能忽视。
?土壤的机械组成即质地与表面状况对光谱反射率也有明显影响。
（2）土壤的热红外辐射特征
?土壤的热红外和微波辐射、散射特性与岩矿有许多类似之处，但由于土壤是疏松的有机和无机复合体，固、液、气三相共存，成分多样，且处于相互消长、快速多变之中，故更为复杂。
?其中土壤含水量是造成土壤表面温度差异，乃至热红外辐射变化的主要因素。
?不同土壤类型在热红外区的比辐射率有一些差异，但不大；
?不同土壤类型，土壤的热特性复杂多变。
–质地及有机质含量不同
–不同水分物理特性的土壤，其吸热增温、散热降温和热储存、热传导过程都会有所不同
（3）土壤的微波辐射与散射特征
?关于土壤的微波辐射特性，根据肖金凯的初步研究，不论何种土壤类型，在105℃烘干状态下，其介电常数均在5左右，加水之后，介电常数近线性上升，不同类型土壤，上升幅度稍有差异，表明土壤的介电常数主要由土壤含水量决定，与土壤成分和性质有一定关系但不是很大。
?影响土壤微波后向散射系数的另两个重要因素是表层土粒粗细与土壤结构状况。
–土粒粗细以机械组成即质地表征，这个因素比较稳定；
–土壤结构状况在农区将随耕作管理等措施而变化；
–对于使用波长较长的雷达遥感面言，结构变化幅度一般不超过表面粗糙度判据范围，这时可忽略不计。
2.土壤遥感数据分析：
1）多元统计分析：以原始光谱数据或者其派生形式（如导数变化、比值等）作为自变量，以土壤物化参数为因变量，建立多元回归模型的一种分析技术。
2）主成分分析（PCA）：利用降维的思想，把相关的多个变量转变成少数几个不相关的综合变量，实现数据压缩，缺点在于难以确定每一个主成分的物理意义。
3）光谱混合分解模型：一方面应用光谱混合分解模型可以把遥感数据分解为土壤、植被以及非光合作用植被；另一方面，对于植被稀疏的地区，光谱混合分解模型还可以模拟土壤地球化学属性（湿度、铁氧化物、有机质、矿物光谱成分）
第七章第二讲土壤遥感
土壤干旱、水分、盐分监测
3.具体应用
（1）3S技术在土壤侵蚀调查监测中的应用：
1）遥感与GIS和GPS的结合集成，在水土流失、土壤侵蚀等自动制图方面有很好的应用潜力；
2）将遥感图像与DEM叠合后可以编制土壤侵蚀强度等级图；
3）应用GIS管理的大量空间数据，可以随时查询、统计分析、或根据需要进行相关空间分析；
4）而GPS可对不同时期、大小面积的滑坡、塌陷进行定位和面积测定，对沟堑切割深度及深度进展速度进行测定，也可作为遥感图像进行土壤侵蚀相关因子的地面补充测定，训练样地选择和地面检验。
（2）土壤水分监测与干旱灾害预测
1）土壤含水量信息测定的常用波段：可见光波段、近红外波段、中红外波段、微波波段2）干旱遥感监测
（3）土壤盐分监测：主要基于光谱响应特征
----与一般耕地相比，盐渍土在可见光和近红外波段光谱反射强；
----土壤盐渍化程度越高，光谱反射越强；
----在红光和绿光波段，地面植被覆盖影响盐渍土的光谱响应；
----另外，太阳高度角、土壤含水量也会影响盐渍土的响应模式。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。
地学空间分析课程报告未来72h内火箭弹袭击预警 报告人： 班级： 学号： 指导老师： 2017年6月
摘要：地理信息系统（GIS）在军事行动中发挥关键作用，因为作战本质上与空间性质相关。军队在情报，战场管理，地形分析，军事部署，军事安装管理，可能的恐怖主义活动监测等各种行动中使用地理信息系统，为指挥官提供地理空间信息可视化作战区域并尽快做好战斗决策以增加胜算和减少损失。本文介绍了利用GIS分析加利福尼亚州蒙特雷附近一个前线作战基地(FOB)Rookie在未来72h内可能受到叛军的火箭弹袭击的方式和可能的发射地点。 1. 引言 军事自人类文明开始以来一直扮演着主导角色，拥有强大军事力量的国家统治着世界的主要部分。现代技术的使用不仅改变了战争的方式，而且成为军事通知地位占优势的关键因素。军队如今以各种方式使用地理信息系统，包括情报，战场管理，地形分析，军事安装管理和可能的恐怖活动监测等，其中GIS在情报分析工作尤为重要，快速准确的情报分析可以为决策提供重要的参考价值。 作战模拟太平洋安全组织(MPSO)与蒙特雷解放阵线(MLF) 叛军进行交战，MPSO的前线作战基地(FOB)Rookie设置于加利福尼亚州蒙特雷附近，它是叛军常年运用游击战袭击的目标。自20.5.1.1以来，蒙特里解放阵线内一直在有叛军攻击FOBRookie，其中火箭弹危害较大。当地时间2015.3.31凌晨0:30和4点，叛军发射的共发生两枚枚火箭弹，造成MPSO一些人员的伤亡和物资的损失，火箭弹型号当时有待确认。 最初，蒙特里的叛军的网络是一个个打了就跑的独立实体，但随着时间的推移，这些网络开始协同作战。然而，由于种种原因，不同网络之间的派系斗争也十分显著。历史上，一些叛军的网络往往回到相同的地点进行敌对活动，如伏击，简易爆炸装置（IED）攻击或火箭弹袭击等。这些网络中黄色和绿色网络可以发射火箭弹。其中，黄色网络位于西部滨海地区；绿色网络总部设在萨利纳斯。 图1.2015.1.1~2015.3.31期间MPSO遭受叛军的攻击和攻击类型 经过对有关敌人进攻FOB Rookie 区域的信息的表格，此表格涵盖了敌军在三个月内
遥感地质学报告 学院：资源与环境工程学院专业：地理信息系统 班级：地信111 学号：1108100013 学生姓名：王才妹 指导教师：刘沛 2015年1月10日
一、对ENVI软件的认识 启动ENVI软件： 双击击桌面上的ENVI图标，就能成功的打开ENVI软件。 打开影像文件： 1、选择File→Open Image File。屏幕弹出对话框“Enter Input Data File”。 2、选择进入envidsta目录中的can_tm子目录，从列表中选择can_tmr.img文件然后点击OK。随即弹出可用波段列表（Available Band List）。在列表中可以选择特定的光谱波段显示影像或者对其进行处理。此时就可以选择打开灰阶影像或RGB彩色影像了。 3、使用鼠标左键点击对话框中所列波段名，选中某个影像波段。所选波段会在标有“Selected Band”的区域中显示出来。 4、点击Load Band，将影像加载到一个新的显示窗口中。 打开的影像窗口有三个，包括主图像窗口（Image Window）、滚动窗口（Scroll Window）、缩放窗口（Zoom window）。 显示影像剖面廓线 可以交互式地选择和显示X轴（水平）、Y轴（垂直）和Z轴（波谱）的剖面廓线图。这些剖面廓线图显示了穿过影像的横线（X）、纵线（Y）或者波谱波段（Z）的数据值。 从主图像窗口菜单栏中，可作以下操作：Tools → Profile → X Profile → Y Profile → Z Profile
分别显示数据值与列号（sample number）之间的关系曲线图；数据值与行号（line number）之间的关系曲线图；波谱剖面廓线图。 进行快速对比度拉伸 我们可以使用主图像窗口、缩放窗口或者滚动窗口中的默认参数和数据来进行快速对比度拉伸。 Enhance菜单中可进行各种各样的对比度拉伸：线性拉伸，0-255之间的线性拉伸，2%的线性拉伸，高斯拉伸，均衡化拉伸以及平方根拉伸。 显示交互式的散点图 ENVI可以绘制出两个所选影像波段的数值关系图，即分别选定这两个波段为X、Y轴，在平面坐标上绘制两者的散点图。 1、在主图像窗口菜单栏中，选择Tools → 2D Scatter Plots。接着Scatter Plot Band Choice对话框就会出现在屏幕上，在该对话框中选择要进行比较的两个影像波段。 2、选择其中一个波段作为X轴，另一个波段作为Y轴，然后点击OK。 3、一旦打开了散点图绘制窗口，就可以将鼠标光标放在主图像窗口中任意位置，并可以按住鼠标中键来拖动光标。此时，十字丝光标周围10×10范围内的像素在散点图中所对应的点将会用红色突出显示出来。
第一章 广义的遥感：广义的角度来理解遥感，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震）等的探测。 狭义的遥感：狭义的角度来理解遥感，指应用探测仪器，不与探测目标接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。 遥感是一种以物理手段、数学方法和地学分析为基础的综合性应用技术 遥感技术系统一般由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统。遥感信息源的类型①按遥感平台划分：地面遥感，航空遥感，航天遥感，航宇遥感 ②按探测的电磁波段划分 可见光遥感：波段在0.38-0.76μm 红外遥感：波段在0.76-1000μm 微波遥感：波段在1mm-1m 紫外遥感：波段在0.05-0.38μm 多光谱遥感：多光谱摄影机、多光谱扫描仪等 高光谱遥感：成像高光谱和非成像高光谱 ③按电磁辐射源划分：被动遥感，主动遥感 ④按应用领域划分：地质遥感、农业遥感、林业遥感、水利遥感、海洋遥感、环境遥感、灾害遥感等。 遥感的特点 ①大面积的同步观测：遥感平台越高，视角越宽广，可以同步探测到的地面范围越大，从而可观测地物的空间分布规律。 ②时效性：遥感技术可以在短时间内对同一地区进行重复探测。 ③数据的综合性和可比性：遥感技术获取的数据反映地表的综合特性，包括自然、人文等方面。 ④经济性：可节省大量的人力、物力和财力。 ⑤局限性：波谱的有限性、电磁波段的准确性、空间分辨率低等。 遥感信息源的综合特征：①多源性②空间宏观性③遥感信息的时间性④综合性、复合性⑤波谱、辐射量化性 空间分辨率（Spatial resolution） ①像元大小（pixel size）：针对传感器或图像而言，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小 ②地面分辨率（Ground resolution）：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 空间分辨率的表示形式 ①象元（pixel size)——瞬时视域所对应的地面面积象元(pixe1)，即与一个象元大小相当的地面尺寸，单位：米(m)。 ②瞬时视场(IFOV)，指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野，单位：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。一个瞬时视场内的信息，表示一个象元。 线对：成像平面上1毫米间距内能分辨开的黑白相间的线条对数 光谱分辨率：传感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小（带宽） 光谱分辨率在遥感中的意义: 开拓遥感应用领域; 专题研究中波段选择针对性; 图像处理中多波段的应用提高判识效果 时间分辨率:对同一地区遥感影像重复覆盖的频率 时间分辨率的意义: 动态监测与预报；自然历史变迁和动力学分析；利用时间差提高遥感的成像率和解像率；更新数据库 辐射分辨率指传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—最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。
实验一植被覆盖度反演 一、实验目的 植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。通常林冠称郁闭度，灌草等植被称覆盖度。它是衡量地表植被覆盖的一个最重要的指标，被覆盖度及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、全球变化等都具有重要意义。目前已有许多利用遥感技术测量植被覆盖度的方法，其中应用最广泛的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI，本次实验完成植被覆盖度反演。 二、实验数据 实验选取两景覆盖北京市的Landsat8 OLI影像、土地覆盖类型图以及北京行政边界矢量数据为数据源。其中，土地覆盖类型图是作为掩膜文件使用，其目的是为了便于植被覆盖度的估算；北京行政边界矢量数据是裁剪出北京市行政区内的范围。Landsat8 OLI影像是从地理空间数据云网站上下载得到的，其成像时间为2013年10月份。与Landsat7的ETM+成像仪相比，OLI成像仪获取的遥感图像辐射分辨率达到12比特，图像的几何精度和数据的信噪比也更高。OLI成像仪包括9个短波谱段（波段1～波段9），幅宽185km，其中全色波段地面分辨率为15m，其他谱段地面分辨率为30m。 三、实验方法 本文反演植被覆盖度所采用的是像元二分模型方法，像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分与无植被覆盖部分组成，而遥感传感器观测到的光谱信息(S)也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。因此，像元二分模型的原理如下：VFC = (S - Ssoil)/ ( Sveg - Ssoil) S为遥感信息，其中Ssoil 为纯土壤像元的信息, Sveg 为纯植被像元的信息。 改进的像元二分法——遥感信息选择为NDVI VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) 两个参数的求解公式 NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax)/( VFCmax- VFCmin) NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin)/( VFCmax- VFCmin) 当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0% VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) 当区域内不可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%，当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值；当没有实测数据的情况下，植被覆盖度的最大值和最小值根据经验估算。 其中, NDVIsoil 为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值, 即无植被像元的NDVI 值；而NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI 值, 即纯植被像元的NDVI 值。 四、实验处理步骤 1、实验处理流程如下图所示
成像光谱技术研究动态 王立平刘洪博 1 引言 地物的反射辐射光谱特征是遥感的主要物理基础，是开展地球表层物质的物性和空间结构分析，进而加以识别的主要依据。成像光谱技术具有高光谱分辨率、超多波段和图谱合一的特点，在大尺度范围内探测地表物质连续光谱特性的同时，还获取了地物的空间形态和状态信息。成像光谱仪的光谱分辨率越高，所反映地物光谱特征就越精细，甚至可获取与实验室或地面实测光谱类似的曲线，为地物或地物成份的遥感识别奠定了基础。 2 成像光谱技术的发展与现状 成像光谱遥感所用的仪器是成像光谱仪。从世界范围来看，美国的成像技术发展较早，也最具代表性。从20世纪80年代到现在，美国已经研制了三代成像光谱仪。 第一代成像光谱仪的代表是航空成像光谱仪AIS。它由美国国家航空和航天管理局NASA所属的喷气推进实验室JPL设计，已于1984-1986年装在NASA的C-130飞机上飞行。这是一台装有二维、近红外阵列探测器的实验仪器，128个通道，光谱覆盖范围从1.2~2.4μm，并在内华达Cuprite地区的应用中取得很好的效果。 第二代成像光谱仪的代表是机载可见光/近红外成像光谱仪AVIRIS，它有224个通道，使用光谱范围为0.41~2.45μm，每个通道的波段宽约为10nm。曾放在改装后的高空U2飞机上使用．为目前最常用的航空光谱仪之一。 基于NASA仪器的成功应用，也基于采矿工业及石油工业的需求，在AVIRIS之后，地球物理环境研究公司GER又研制了l台64通道的高光谱分辨率扫描仪GERIS。其中63个通道为高光谱分辨率扫描仪，第64通道是用来存储航空陀螺信息。该仪器由3个单独的线性阵列探测器的光栅分光计组成。它与其他仪器的区别是在不同的光谱范围区内，通道的光谱宽度是不同的。
第1章绪论 一、遥感地学分析 遥感地学分析是以地学规律为基础对遥感信息进行的分析处理过程。 地学分析方法与遥感图像处理方法有机地结合起来，一方面可扩大地学研究本身的视域，提高对区域的认识水平；另一方面可改善遥感分析、处理、识别目标的精度。 二、遥感的分类 1、以探测平台划分；（地面、航空、航天、航宇） 2、按探测的电磁波段划分； 3、按电磁辐射源划分；（被动、主动） 4、按应用目的划分。（地质、农业、林业、水利、海洋等） 二、按探测的电磁波段划分 1、可见光遥感 2、红外遥感 3、微波遥感 4、多光谱遥感 5、紫外遥感 6、高光谱遥感 三、遥感信息定量化的定义 遥感信息定量化是指通过实验或物理模型将遥感信息与观测目标参量联系起来，将遥感信息定量地反演或推算为某些地学、生物学或大气等测量目标参量。 四、遥感信息的定量化两重含义 1、遥感信息在电磁波不同波段内给出的地标物质定量的物理量和准确的空间位置。 2、从定量的遥感信息中，通过实验或物理模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量地反演或推算某些地学或生物学的参量。 3、定量化模型：分析模型、经验模型、半经验模型。 第2章地物光谱特征与遥感数字图像信息提取 一、地物的反射光谱特性 反射率——用来表示不同地物对入射电磁波的反射能力的不一样。 反射——当电磁辐射到达两种不同介质的分界面时，入射能力的一部分或全部返回原介质的现象。 光谱反射率——Ρ(λ)=E R（λ）/E I(λ) ↓↓↓ 反射率反射能入射能 一般地说，当入射电磁波长一定时，反射能力强的地物，反射率大，在黑白遥感图像上呈现的色调就浅。反之，反射入射光能力弱的地物，反射率小，在黑白遥感图像上呈现的色调就深。 判读遥感图像的重要标志——在遥感图像上色调的差异。
一．基础知识 1.一些概念性的东西： （1）反射类型：镜面反射、漫反射、方向反射 （2）遥感概念：广义与狭义 （3）遥感技术系统：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统 （4）遥感分类：平台分；探测的电磁波分；电磁辐射源分；应用领域分。 （5）遥感的特点：大面积同步观测；时效性；经济性；局限性 （6）遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性： 地面信息室多维的、无限的（时空），而遥感信息是简化的二维信息； 遥感信息的复杂性与不确定性：同物异谱，异物同谱；混合像元；时相变化；信息传输中的衰减与增益（辐射失真与几何畸变） （7）空间分辨率，时间分辨率，光谱分辨率，辐射分辨率 （8）不同应用的卫星遥感系统：如陆地资源卫星系列；气象卫星系列、海洋卫星系列、地球观测系统计划、环境遥感卫星 2.识别土壤，植被，岩石，水体，地物的光谱反射特征 3.黑体：在任何温度下，对各种波长的电磁辐射都完全吸收的理想辐射体 4.目视解译的标志：色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小。 5.目视解译的方法与步骤： （1）自上而下的过程：特征匹配、提出假设、图像辨识； （2）自下而上的过程：图像信息的获取、特征提取的识别、证据的选取 6.目视解译的步骤：
7.遥感图像校正 （1）辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。包含遥感器校正、大气校正、地形辐射校正、地物反射模型校正； （2）几何校正：控制点的选择 （3）大气校正：消除大气反射的影响 8.图像处理 1. 图像显示合成 （1）目的：综合不同波段的特征，突出显示对象的差异。原则信息量最大，相关性最小，差异最大。 （2）主要方法： 密度分割（将灰度按照指定的间隔分为不同的级别，对新的密度级别分别赋予不同的颜色） 彩色合成：任选3个波段作为RGB进行彩色合成，产生彩色图像。 反差增强/对比度增强：灰度拉伸、直方图均衡化、直方图匹配 2.图像变换 （1）目的：将图像从空间域转换到频率域的过程，简化图像处理的过程。 （2）作用：更易于进行特征抽取 （3）主要方法 傅里叶变换：进行数据压缩、图像增强、特征提取 K-T变换：分离和消除干扰信息突出研究的专题信息 K-L变换：减少波段之间的相关性，去除多余信息，减少图像的数据量 代数运算：突出地物差异，压抑噪声 HSI彩色变换：将显示的彩色从RGB空间转换到HSI空间 3.图像滤波 （1）图像平滑：领域滤波、中值滤波、梯度倒数加权、高斯低通滤波去噪，突出主体（2）图像锐化：罗伯特算法、sobel算子、拉普拉斯算子强化边缘信息 （3）频率域图像增强：高通滤波（锐化）、低通滤波（平滑）、带通滤波（突出地物）、同态滤波（改善图像质量） 4.图像融合：在同一坐标系中将对同一目标的多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一
重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感地学分析 开课实验室土木学院机房实验室 学院河海学院年级 2012级专业班资环1班学生姓名邓双福学号 631203050107 开课时间 2014 至 2015 学年第二学期 河海学院资源与环境科学系 2015年6月
实验题目遥感地物识别与专题制图 实验时间2015年6月1日实验地点土木学院机房实验室 实验成绩实验性质综合性试验 一、实验目的 1、以自己所熟悉的软件,选择一个区域(影像自己选择,不小于500×500像素),进行地物类型的判别与读取(人机交 互目视解译或者计算机自动分类)监督与非难监督 2、考察学生对本课程有关典型地物类别光谱特征知识点的掌握情况。 3、地物类型不小于五类,结果输出为专题图,图分,图例,各地物类型的面积(矢量面积,栅格百分比)。 二、原理与方法 实验数据：地理空间数据云网址下载三市ETM遥感影像。 图像预处理：下载的遥感影像进行预处理。 图像预处理流程图如下： 波段合成：将下载到的单波段遥感数据运用ENVI进行波段合成，形成假彩色的遥感影像图。 监督分类(supervised)，又称训练分类法，即用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。已被确认类别的样本像元是指那些位于训练区的像元。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其他信息可以判定其类型的像元建立分类模板（训练样本），然后让计算机系统基于该模板自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对分类模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般有以下几个步骤：定义分类模板、评价分类模板、进行监督分类、评价分类结果，在实际应用过程中，可以根据需要执行其中的部分操作。 分类后处理（Post-Classification Process），无论监督分类还是非监督分类，都是按照光谱特征进行聚类分析的，因此，都带有一定的盲目性。所以，对获得的分类结果需要进行一些处理工作才能得到最终相对理想的分类结果，这些处理操作统称为分类后处理。
绪论 根据遥感信息的利用方式和效应，可以把遥感技术的发展划分为四个阶段： 1.瞬时信息的定性分析 2.空间信息的定位分析 3.时间信息的趋势分析 4.环境信息的综合分 析，即多种来源信息的复合分析 第一章遥感信息的地学评价 （一）遥感信息的属性 1.遥感信息的多源性（平台、载体的多层次，波段不同，视场不同，时间不同） 2.遥感信息的物理属性（不同的空间分辨率、波普分辨率、时间分辨率） （二）遥感研究对象的地学属性 1.空间分布 2.波谱反射和辐射特征 3.时相变化 二、遥感信息地学评价的标准 （一）空间分辨率 空间分辨率又可称为地面分辨率，指一个影像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。空间分辨率有三种表示形式： （1）象元，每个象元的大小在地面上对应的范围，即在地表与一个象元大小相当的尺寸，用米表示。 （2）象解率，指胶片上1毫米间隔内包含的线对数，用线对/毫米来表示。 （3）视场角，指电子传感器的瞬时视域，用豪弧度表示。视场角小，得到的光通量小，空间分辨率低；反之，空间分辨率高。 （二）波谱分辨率 波普分辨率指传感器所用的波段数目、波段波长以及波段宽度。也就是选择的通道数、每个通道的波长、带宽，这三个因素决定波普分辨率。 对于传感器波谱分辨率的选择，有两种情况。在实验过程中，分析波谱特征时，光谱波段分得愈多愈细、频带宽度愈窄，所包含的信息量就愈大，针对性愈强，则易于鉴别细微差异，因而在实验室研究中多光谱波段往往可以发展到十几、甚至几十个波段.但是在实际应用中，便要对之进行综合归纳。因为波段分得愈细，各波段数据间的相关性就愈大，增加了信息的冗余度，未必能达到预期识别效果。同时波段愈多，数据量愈大，给数据传输、数据处理和鉴别带来困难。 （三）时间分辨率 时间分辨率指对同一地区遥感影像重复覆盖的频率。 第二节陆地卫星系列的地学评价 (三)火箭遥感的特点 1. 火箭可以选择最有利的时机 2.火箭资料有快速、大面积同步覆盖的特点 3.火箭灵活、方便，发射简单，准备时间短，发射架小，可以移动 4.成本较低，并可根据用户的需要来设计 5.摄影处理设备简单 二、航空遥感的特点 航空遥感作为遥感立体观测系统中不可缺少的一部分，有其明显的特点。 1.航空遥感空间分辨率高、信息容量大，主要服务于较大比例尺的区域资源与环 境详查，以及解决工程技术上的具体问题，其经济与社会效益明显。 2，航空遥感灵活、方便，适用于专题遥感研究。它可以根据用户的需求，灵活选择具有一定空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率的遥感信息，设计航空遥惑飞行的方案和路线等。获得图象较为方便，成本不高。
《遥感地学分析》课程教学大纲 一、课程基本情况 二、课程性质与作用 遥感地学分析课程是遥感科学与技术专业一门重要的专业基础课，同时也是地理信息系统专业推广地理信息系统工具应用的一门重要的选修课。遥感技术是当今国际上异常活跃，发展日新月异的高新科技领域，是构筑“数字地球”不可或缺的强大核心技术，现已发展到推广应用阶段,在众多的专业领域得到广泛应用,已成为地学领域相关科学研究的全新技术方法。在我国也深入到国民经济和社会发展的众多领域，在国家资源环境调查、重大自然灾害监测、城市规划与管理、海洋勘察、国家安全等方面发挥着越来越重要的作用。《遥感地学分析》是遥感与地学交叉的边缘科学，是一门以传播图像科技知识为主的专业课程，具有明显的应用技术学科特点，是地学类各专业的技术方法课。该课程是应用遥感的理论、方法和技术，应用遥感数据源，实现复杂地学问题的快捷、方便、省时和省力的解决。 三、培养目标与标准 本课程需在学习了测量学等课程后再深入学习本课程。本课程具体完成培养方案如下：
信息渠道获得知识，侧重知识的获取，没有实训要求。T：讲授，指教、学活动中由教师引导开展的基础测试或练习，匹配有课程讨论、课后研讨等环节。U：运用，指以学生为主导，通过实练而形成的对完成某种任务所必须的活动方式，匹配有课程的三级项目或其它实践环节。 四、理论教学内容与学时分配
五、实践（实验、上机）教学内容与学时分配 高光谱与高空间分辨率遥感实验紧密结合大纲要求，在前所学课程基础上，深入应用ENVI软件对高光谱与高空间分辨率遥感图像进行验证和综合分析，是对理论知识的深入消化与理解。 六、学业考核 本课程的作业规范：每章结束后布置适量作业，学生独立完成，以便加深对本课程的理解。每个月布置一个中型的项目，学生撰写项目书，并完成整个流程，上交项目报告！
题型： 1、简答题：地表温度反演20分；简答10分。 2、判断题：2 x 10 = 20分； 3、填空题：2 x 10 = 20分； 4、选择题：2 x 5 = 10分； 5、名词解释：4 x 5 = 20分。 名词解释： 1、植被指数：多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式），产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。 2、红边：反射光谱的一阶微分最大值所对应的光谱位置，对应红光区外叶绿素吸收减少部位到近红外高反射肩之间，健康植物的光谱响应陡然增加的（量度增加约10倍）的这一窄条区。通常位于0.68~0.75μm之间。 3、遥感地学分析：建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析，获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法。 4、叶面积指数LAI：单位土地面积上的柱体内全部植物叶子面积（仅叶片向上半面）之和。 5、叶倾角：叶子向上半面某一点上的法线方向与Z轴（垂直于水平面指向天空）的交角，称为叶子在该点的倾角。 6、光合有效辐射：植物光合作用是植物叶片的叶绿素吸收光能和转化光能的过程。植物光合作用所能利用的仅仅是太阳光的可见光部分（0.4~0.7um），这个波长范围的太阳辐射也称为光合有效辐射 7、劈窗算法：是利用相邻两个热红外通道来进行地表温度反演的方法，是目前为止发展最为成熟的地表温度反演算法。 8、水体富营养化：当大量的营养盐进入水体后，在一定条件下引起藻类的大量繁殖，而后在藻类死亡分解过程中消耗大量溶解氧，从而导致鱼类和贝类的死亡。这一过程称为水体的富营养化。 填空题： 1、水体的反射光谱特性三方面的贡献：包含水表面反射、水体底部物质反射及水中悬浮物质的反射3方面的贡献。 2、1.3um以外植物含水量的三个吸收波段：1.4、1.9和2.7um。 3、Landsat TM缨帽变换为6维空间，前三维分量有意义，包括： 亮度，反映总体亮度变换 绿度GVI，反映地面植物的绿度 湿度 4、对水体的反射波谱影响最大的4个组分：纯水、浮游植物、悬浮物、黄色物质。 5、维恩位移定律：地面物体的温度在300k 时，辐射峰值波长在9.7um 附近。
《遥感地质学》地质解译 读书报告 姓名：杜勇 班级：011101 学号：20101002198 指导老师：张旺生 日期：2014年1月4日
目录 一、解译目的............................................................. - 2 - 二、解译原则............................................................. - 2 - 1.从整体到局部、先已知后未知、先易后难................................. - 2 - 2.先岩石、地层，后构造，最后矿产解译................................... - 2 - 三、图片解译............................................................. - 3 - 四、解译结果............................................................. - 3 - 1.岩石地层解译 ........................................................ - 4 - 2.构造解译 ............................................................ - 4 - 3.河流地貌解译 ........................................................ - 5 - 五、心得体会................................................ 错误！未定义书签。
第二章：地物光谱特征与遥感数字图像信息提取 1.地物的光谱特性： 自然界中任何地物都具有其自身的电磁辐射规律，如具有反射、吸收外来的紫外线、可见光、红外线和微波的某些波段的特性;它们又都具有发射某些红外线、微波的特性;少数地物还具有透射电磁波的特性，这种特性被称为地物的光谱特性。 2.电磁辐射能量入射到地物表面上的三个过程： 当电磁辐射能量入射到地物表面上，将会出现三种过程：一部分入射能量被地物反射;一部分入射能量地物吸收，成为地物本身内能或部分再发射出来，一部分人射能量被物透射。 3.物体对电磁波的反射形式 1. 镜面反射:当入射能量全部或几乎全部按相反方向反射，且反射角等于入射角，称为镜面反射。若表面相对于入射波长是光滑的，则出现镜面反射。对可见光而言，在镜面、光滑金属表面、平静水体表面均可发生镜面反射;而对微波而言，由于波长较长，故马路面也符合镜面反射规律。 2. 漫反射:当人射能量在所有方向均匀反射，即人射能量以人射点为中心，在整个半球空间内向四周各向同性的反射能量的现象，称为漫反射。若表面相对于入射波长是粗糙的，即当入射波长比地表高度小或比地表组成物质粒度小时，则表面发生漫反射。如对可见光而言，土石路面、均一的草地表面均属漫射体。漫射体保留了反射表面的光谱信息(颜色或亮度)，因而在遥感领域被广泛应用。 3. 方向反射:朗伯体表面实际上是一个理想化的表面，它被假定为介质是均匀的、各向同性的，并在遥感中多用以作为近似的自然表面。 4.地物发射电磁辐射能力以发射率为基准，地物发射率以发射光谱为基准 5.根据发射率与波长的关系，将地物分为三种类型 1.黑体：发射率＝1，即黑体发射率对所有波长都是一个常熟 2.灰体：其发射率等于常数＜1，即灰体的发射率始终小于1，发射率不 随波长变化
遥感地学分析总结-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
第一章 遥感：指空对地的遥感，即从远离地面的不同工作平台上（如高塔、气球、飞机、火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机等）通过传感器，对地球表面的电磁波（辐射）信息进行探测，并经信息的传输、处理和判读分析，对地球的资源与环境进行探测和监测的综合性技术。 地学分析是以地学规律为基础对信息进行的分析处理过程。 地学分析方法主要有地理相关分析法、主导因素法、环境本底法、交叉分析法、信息复合等。 遥感的目的： 建立模型，从简单到复杂地分析图像，从少到多地利用图像，从遥感数据中获取需要的遥感信息。 人们通过对遥感信息的处理、分析、复原和反演来揭示地表各种现象和过程的规律。 遥感地学分析是建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析，获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法。 遥感信息源的综合特征 （1）多源性多平台多波段多视场 （2）空间宏观性遥感影像覆盖范围大、视野广，具有概括性 （3）遥感信息的时间性瞬时特征时效性重返周期与多时相 （4）综合性、复合性多种地理要素的综合反映多分辨率遥感信息的综合（5）波谱、辐射量化性地物波谱反射、辐射的定量化记录 （6）遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性 地面信息是多维的、无限的（时间和空间的），而遥感信息是简化的二维信息遥感信息的复杂性和不确定性主要表现在：同物异谱、异物同谱；混合象元；时相变化；信息传输中的衰减和增益（辐射失真和几何畸变） 遥感数据介绍 1）高分辨率遥感数据 2）中分辨率遥感数据 3）低分辨率遥感数据 高分辨率（高清晰度）遥感卫星像片空间分辨率一般为5m-10m 左右，卫星一般在距地600km（千米）左右的太阳同步轨道上运行。 应用范围： 精度相对较高的城市内部的绿化、交通、污染、建筑密度、土地、地籍等的现状调查、规划、测绘地图；大型工程选址、勘察、测图和已有工程受损监测等；还可应用于农业、林业、灾害等领域内的详细调查和监测。 中等分辨率（高清晰度）遥感卫星数据空间分辨率一般为80m-10m 左右，卫星一般在距地700km-900km的近极地太阳同步轨道上运行。重复覆盖同一地区的时间间隔为几天至几十天 应用范围： 资源调查、环境和灾害监测、农业、林业、水利、地质矿产和城建规划等近50 个行业和领域。 低分辨率遥感数据
1、名词解释 遥感（狭义）：遥感是从远离地面的不同工作平台（如高塔、气球、飞机、火箭、卫星、宇宙飞船、航天、飞机等）通过传感器，对地球表面的电磁波信息进行探测，并经信息的传输、处理和判读分析，对地球的资源与环境进行探测和监测的综合性技术。 波：振动的传播称为波。 电磁波：由振源发出的电磁振荡在空中的传播叫电磁波， 电磁波谱：依据在真空中的波长长短将电磁波排列制成的图表 辐射通量：单位时间内通过某一面积的辐射能量 辐照度：被辐射的物体表面单位面积上的辐射通量 绝对黑体：一个对任何波长的电磁辐射都全部吸收的物体 太阳常数：太阳常数，是指在日地平均距离（D=1.496x10^8km）上，大气顶界垂直于太阳光线的单位面积每秒钟接受的太阳辐射。 反射率:物体反射的辐射能量Pρ占总入射能量P0的百分比，称为反射率ρ；ρ= Pρ ×100%；不同物体的反射率也不同，这主要取决于物体本身的性质（表面状况）， P0 以及入射电磁波的波长和入射角度，反射率的范围总是ρ≤1，利用反射率可以判 断物体的性质。 反射波谱: 地物的反射波谱指地物反射率随波长的变化规律。通常用平面坐标曲线 表示，横坐标表示波长λ，纵坐标表示反射率ρ。 中心投影：如图，地面上各地物点的投影光线（Aa、Bb、Cc）都通过一个固定点（S）， 投射到投影面（Pl、P2）上形成的透视影像称中心投影 像主点：航空摄影机主光轴与像平面的交点称像主点； 像底点：过投影中心的铅垂线与像平面的交点称像底点。 平均比例尺：以各点的平均高程为起始面，并根据这个起始面计算出来的比例尺。 主比例尺:由像主点航高计算出来的比例尺，它可以概略地代表该张航片的比例尺。 像点位移:在中心投影的像片上，地形的起伏除引起像片比例尺变化外，还会引起平面上的点位在像片上的位置移动，这种现象称为像点位移。 地质解译标志:遥感地质学中，将表征地质及地质现象遥感信息的影像特征，称为地质解译标志。 地质解译:将提取遥感地质信息的过程称为地质解译。 数字图像:指能够被计算机存储、处理和使用的图像。 数字图像直方图:用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为0-n（0-255）的数字图像像元灰度分布状态，横轴表示灰度级，纵轴表示某一灰度级（或范围）的像元个数占像元总数的百分比。 辐射畸变:太阳辐射相同时，图像上像元辐射亮度值受多种因素的影响发生改变，不能直接反映地表地物的真实的辐射亮度值，这部分变化称为辐射畸变。 辐射校正：由于传感器响应特性和大气的吸收、散射及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像分辨率和对比度相对下降。这些都需要通过辐射校正复原。 几何畸变：图像中的几何图形与该物体在选定投影中几何图形的差异，或与地面实况的差异。 几何校正：校正遥感图像几何畸变，包括数字矫正和光学矫正 图像增强：增强图像中的有用信息，利于识别分析。包括：直方图增强，反差增强，直方图匹配，彩色分割，邻域增强，图像变换，彩色合成 反差增强：也称辐射增强，按象元逐次进行。主要通过改变图像灰度分布态势，扩展灰度分布区间，达到增强反差的目的。通过调整直方图来实现 图像融合：用一定的算法综合两个或两个以上不同的图像形成一个新的图像 图像镶嵌：将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像。 岩性解译：依据遥感资料波谱与空间信息特征判定出露地表岩石物性和产出特点。 遥感地层单位：在遥感图像上，按地质研究程度和地层在图像上的显示程度为原则划分出的影像单位 断裂解译标志：断裂在图像上以独特的色调、形态、地貌、水系等影像特征表现出来，这些能反映断裂构造的
遥感地学分析复习题Revised on November 25, 2020
遥感地学分析复习题 一、名词解释： 1、大气窗口：电磁波通过大气层较少被反射、吸收和散射的那些透射率高的波段称为大气窗口。通常把太阳光透过大气层时透过率较高的光谱段称为大气窗口。考虑各种气体吸收的综合影响，仅有某些波段大气的吸收作用相对较弱，透射率较高。这些能使能量较易通过的波段。 2、图像镶嵌：当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接成一幅后一系列覆盖全区的较大图像的过程。 3、光谱分辨率：是指探测器在波长方向上的记录宽度，又称波段宽度(band width)。光谱分辨率被严格定义为仪器达到光谱响应最大值的50%时的波长宽度。 4、遥感地学分析：遥感地学分析是建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，是综合物理手段、数学方法和地学分析等综合性应用技术和理论，或者能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息理论方法。 5、水体富营养化：是指由于大量的氮、磷、钾等元素排入到流速缓慢、更新周期长的地表水体，使藻类等水生生物大量地生长繁殖，使有机物产生的速度远远超过消耗速度，水体中有机物积蓄，破坏水生生态平衡的过程。 6、植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值运算可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，通常把能够提取植被的算法称为植被指数。 7、几何纠正：就是纠正这些系统及非系统性因素引起的图像变形，从而使之实现与标准图像或地图的几何整合。 二、问答题： 1、辐射分辨率与空间分辨率的关系 瞬间视场IFOV越大，最小可分像素越大，空间分辨率越低。但是 I FO V越大，通光率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，伴之以辐射分辨率降 低。 2、在定量遥感中，比较经验模型、物理模型、半经验模型的优缺点。 经验模型优点：简单、实用性强
《遥感地质学》结课报告 —遥感图像构造解译方法及其实际应用 班级学号：1803110111 姓名：劳家斌 任课教师：隋志龙 二○一四年五月六日
目录 第一节岩层产状解译 (2) 第二节褶皱构造解译 (3) 第三节线性构造与断裂构造解译 (8) 第四节隐伏构造的解译 (11) 第五节活动构造解译 (12) 第六节小结 (13)
第一节岩层产状解译 一、不同岩层的的影像特征 （一）水平岩层 泛指倾角小于5度的岩层。它们在图像上呈现影像特征随地形切割程度不同而异。在地形遭受强烈切割的地区，由于下伏岩层同时剥露，层理构造显示出来，在图像上表现为由不同色调或微地貌条带围绕山包或山梁，呈封闭的环带状图形，各岩层面的露头线与等高线形态相似，依地形情况不同，可组成同心环状、贝壳状、花边状、指纹状、脑纹状等纹形图案。水平岩层在地貌上常形成方山（平顶山或桌状山），它们与沟谷一起可组成十分壮观的方山峡谷地貌景观。若水平岩层由软硬相间的岩石组成，其山坡、谷坡常呈阶梯状形态。 如果只看封闭的轮廓，易认为褶皱，这时应该注意它的产状，看各岩层是否按等高度出露，尤其在沟中应注意追索层面的产状。 梯田与水平岩层的区别： ①地层的界线是互相平行而连续的，梯田不连续也不平行； ②地层之间，各层的色调灰度，在横向上变化不大，而梯田横向上变化明显； ③地层影像线密集，中间明暗相同，梯田宽而单一。 图1 近乎水平产状岩层航片（新疆） （二）直立岩层 泛指倾角大于80度的岩层。在图像上，直立岩层表现为由不同色调或微地貌组成的平行直线状或微显拐折的近直线状条带影像,这些条带不受地形起伏的影响，其延伸方向即为岩层的走向。坚硬的直立岩层地貌上常形成平直的长条山脊；而软岩层则形成平直的槽沟；若岩层软硬相间，则常形成沟脊相间平行排列的所谓“肋状”地形，对称型U型谷。 （三）倾斜岩层 泛指倾角在5——80度的岩层。在地面遭受切割地区的图像上，倾斜岩层表现为由不同色调或微地貌条带组成的一系列平行的连续拐折的半弧形或折线状影像。因而呈现为各种各样的图形。在倾斜岩层发育地区的图像上，常常构成单
遥感地学分析实验心得 遥感是综合利用物理手段、数学方法，依据地学规律来研究地球表层的资源与环境问题的技术手段。遥感地学分析，就是遥感与地学各学科——遥感应用对象的一个接口。遥感地学分析既是遥感应用基础研究的重点，也是遥感技术发展的前沿。因此，学习并逐步深入了解遥感地学分析相关知识很有必要！ 遥感地学分析这门学科对学生的综合素质要求比较高，想要学好，不仅要把理论知识掌握牢固，更要具备较强的动手实践能力，此次实验就是对学生很好的一次锻炼。在此，我想谈谈实验后自己心里所得到的一点看法。 首先，即是数据源的选取。由于我们才初步涉及到遥感，对遥感影像图的目视解译、监督分类等太缺乏必备的专业知识，所以，选取的区域最好是地块比较集中，地物较为单一的数据。比如：北方的平原地区，西北的高原地区等。第一次做实验，并不知道要如何选择数据，就随便找了江西省及其周边的部分区域的遥感影像图，结果在把分类后处理好的文件导入arcmap中制作专题地图时就花费了很多时间，因为地物较杂，碎斑太多了，处理起来虽然不难，但是工作量很大，较为繁琐。 其次，就是对软件的选择，因为软件的选择将决定你的工作量及做事效率。此次实验可以有很多类软件供我们选择，比如：ENVI、Erdas、Arcgis、mapgis等。因为之前做地图学课程设计时运用的是arcmap软件，所以理所当然的选择了arcmap来制作专题地图。而对遥感影像图目视解译则选择的是ENVI，据说这个软件比较好用。但于我这又是一款完全陌生的软件，而且还是全英文版的，所以在使用当中遇到了不少问题，不过同学们都很热心，在大家的帮助及查阅各类资料的情况下，一个个的难题终于都迎刃而解了。老师在我们做实验之前就再三的提起软件选择的事，实验后发现，选择自己熟悉的软件来完成的确是最为明智的做法。 第三，就是对碎斑的处理，不同的方法处理的精度是不一样的。
《遥感地质学》结课报告 —我国遥感技术的发展及其地质领域的应用综述 班级学号：1803090210 姓名：吉泳安 任课教师：隋志龙 二○一二年五月五日
我国遥感应用的现状 、当前遥感技术与应用的基本现状 遥感科学是一门综合学科，遥感基础研究本身就有很强的多学科综合性，而遥感技术又是应用性很强的学科。目前，大量的遥感应用需求，对遥感技术提出了很高的要求，一是对遥感信息的精度要求越来越高，二是对遥感获取的数据量处理越来越大——海量遥感数据。因此，遥感科学发展和应用需求都需要遥感从定性过渡到定量。 经过“六五”以来的发展，我国已经成为遥感应用的大国，我国的遥感应用体系已经初步形成。在这个体系中，主要包括： 初具规模的国家对地观测系统； 具有较高运行水平的国家级资源环境遥感信息服务； 具有一定服务能力的重大自然灾害遥感监测评估系统； 具有良好实效的农作物遥感估产系统； 已见效益的全国土地资源遥感监测业务运行系统； 初步的国民经济辅助决策系统； 稳定运行的卫星气象应用系统； 比较完善的海洋遥感立体监测系统； 以及其它应用系统等。 虽然说我们已经是遥感应用的大国，但应用主要是范围外延，项目扩大，技术方法不成熟，精度不足，遥感技术突破不多。主要原因是基础研究薄弱，缺乏多学科人才的共同研究。 从应用、技术研究两个层面和技术与应用之间的联结来分析，我们可以进一步研究当前存在的问题。 应用层面： （1）已建立不同规模的卫星数据接收和处理系统，业务运行系统基本上都是基于RS和GIS 的集成应用系统，但应用模型开发还很不够。缺少面向评估和决策的专业应用模型。 （2）缺乏强有力的基础理论和运行性工具的支撑，不能很好地满足应用需求。 （3）在网络应用环境下各种软件、工具和数据库不能很好地集成。 （4）自主的高精度数据资源缺乏，需要更高分辨率数据的应用技术，但必须考虑业务化运行系统的运行成本的可承受性。 （5）遥感业务运行系统建设的规范化和标准化还不够。在不同部门和不同应用领域中数据缺少连续性和一致性。新的数据源和技术难以嵌入应用于原有应用系统。 （6）数据资源是共同面临的大问题，包括遥感数据的稳定性和连续性问题及对基础地理、地质等数据存在公共需求问题。必须在管理层面上走数据邦联的道路，相互自愿，形成机制，共同受益。