Landsat 卫星影像简介
同济大学罗新
1. Landsat系列卫星概述（Avalanche P）
Landsat系列卫星是由美国的NASA和USGS共同努力的成果。其中NASA 负责火箭的发射以及遥感卫星的研制。USGS负责卫星的运行以及卫星影像的接收和处理。Landsat系列卫星中由于Landsat 5长时间高质量的运行（运行了28年10个月）为全球地表的连续监测提供了数据支撑，因此意义重大。
历代Landsat卫星的发射以及运行情况如下图所示：
2. 卫星影像获取
Landsat 7和Landsat 8都是太阳同步卫星，轨道相同，都是轨道高为705km，成像宽度为185km，视场角为15°，运动轨迹为地球阳面从北向南，卫星绕地球一周时间为99分钟，每天能绕地球14周，重访周期为16天。
Landsat 卫星重访示意图：
Landsat 数据接收站位置：
3. 传感器和波段设置
Landsat 1,2和3的传感器都是多光谱扫描器MSS，该传感器能收集4个多
光谱波段（3个可见光和1个近红外波段），影像分辨率为79m。影像最终被采样为了60m分辨率。Landsat 4和5同时荷载了MSS传感器和可接受可见光，近红外，短波中红外波段且影像分辨率为30m的TM传感器。除此之外Landsat 4和5同时增加了一个120m分辨率的热红外波段（后被采样为30m）。
Landsat 7荷载的是ETM+传感器，在2003年5月31日时，该传感器发生故障，导致获取影像上出现条带缺失，影像上缺失信息占影像总面积的22%，严重影响了遥感影像的使用。
各传感器详细光谱信息如下：
Note: Landsat ETM+ 获取的热红外波段影像分辨率为60 m, Landsat TM获取的热红外波段为120米！Landsat TM只有一个热红外波段，Landsat ETM+有两个热红波段，
但是同一个光谱区间分别在低和高增益下获取的，Landsat 8有两个热红外波段，分别在不同光谱区间获取。
Reference: Landsat-8: Science and product vision for terrestrialglobal change research
4. Landsat 8数据
2013年发射的Landsat8卫星包含11个波段。影像特征较之前的Landsat 7卫星有部分改进。该数据详细光谱信息如上表所示。在Landsat 8数据获取过程中有一个质量评估影像（QA），该影像反映了像元受到传感器和云污染的影响。
4.1卫星参数（Irons J R etal., 2012）
产品级别：L0Rp，L1G，L1Gt，L1T。
L1T级：辐射校正数据经过几何精校正处理（使用地面控制点和数字高程模型数据）得到的数据产品。格式为：GeoTIFF (我们获取到的影像即为该级别产品)
分辨率：OLI 多光谱波段30m
OLI 全色波段15m
TIRS热红外波段100m，被重采样成了30m
数据格式：Geotif 格式
采样方式：三次卷积
方向：北方向
瞬时视场角：15度
投影：通用横轴墨卡托投影，WGS84坐标
误差：OLI是12m圆误差，90%置信度
TIRS是14m圆误差，90%置信度
4.2 Landsat OLI传感器
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OLI Band5(0.845–0.885 μm)，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 (band 1;
0.433–0.453 μm)主要应用海岸带观测，短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm)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。
Landsat8的OLI传感器采用的是已在EO-1卫星的ALI 传感器上实验过的推进扫描方式［Ungar S G et al., 2003］，并且Landsat 8 的辐射分辨率在Landsat 7 8bit 的基础上提高到了12bit，大大增加了影像的灰度量化级。同时新的OLI传感器将比之前的Landsat 系列卫星传感器具有更高的信噪比，根据Irons 等［Irons J R et al., 2012］的总结整理，OLI 各波段的信噪比可能比ETM+各对应波段平均高出近3倍。
4.3 Landsat TIRS
Landsat 8上具有单独的热红外传感器TIRS，而不像Landsat 7那样，将其集成于ETM+传感器之中。这是因为Landsat 8在最初的设计中并没有考虑要继续接收热红外数据，而已经设计好的OLI传感器已无足够空间来容纳热红外传感
器。为了不耽误发射时间，只得决定单独设计另一新的传感器。由于时间紧迫，所设计的热红外数据的分辨率为100m，低于之前的Landsat 7卫星的60m分辨率。使用年限设计为3年，也低于同卫星的OLI的5年。不过较之前的卫星改进较大是新的热红外传感器有2个波段，比ETM+增加了1个波段。
Reference:
[1] Avalanche P. Landsat—Earth ObservationSatellites[J].
[2] Ungar S G,Pearlman J S, Mendenhall J A, Reuter D. Overview D. Overview of the erathobserving one(EO-1) mission. IEEE Transactions on Geoscience and remotesensing, 2003, 41(6):1149-1159
[3] Irons J R, Dwyer J L, Barsi J A. Barsi JA. The next Landsat satellite: The Landsat Data Continuity Mission. RemoteSensing of Environment, 2012, 122:11-21
一. 界面系统介绍 1. 主菜单：菜单项，Tool、Classification、Tranform、Spectral实 习所涉及的（粗略介绍） 2. Help 工具的使用 3. 主菜单设置（preferences）：内存设置 二. 文件的存取与显示 1．图像显示 由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。 1）主图像Image窗口：（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可 交互式分析、查询信息。主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键， 切换隐藏子菜单的开启和关闭。该"Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI 的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线 和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。 2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。只有要显示的图像比主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。滚动窗口位置和大小最初在 envi.cfg 文件中被设置并且可以被修改。 3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。缩放系数（用户自定义）出现在 窗口标题栏的括号中。 2．图像的头文件资料的获取和编辑 ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。 从Header Info 对话框里，你可以点击Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调用 编辑特定文件头参数的独立对话框。这些参数包括波段名、波长、地图信息等。3．图像的存取 File > Open Image File. 当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。 ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、 打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。 要选择当前活动显示，请按以下步骤： 从ABL（Available Bands List）内，点击“Display #X”按钮菜单（其中“X” 是与显示窗口标题栏内数字相对应的数字），再从列表中选择所需要的显示。 要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“New Display”。
车载卫星通信设备及操作简介 3.1 卫星通信系统开通前应该注意的事项： 3.1.1 环境勘察 1）选择停放场所 ★选择较为平坦、坚实的空地作为停车场地。确保对卫星信号收发、微波信号收发不形成遮挡。 ★车辆上方应无遮挡物，以免阻碍天线桅杆正常升起。 ★应尽量避开高大的障碍物（陡坡、高大建筑、高大树木等），确保对卫星通信、微波通信、无线网桥通信的信号收发不形成遮挡。 ★如果采用市电则车辆停放地距最近的有效市电电源应在60M以内，且能打地桩以接地或能接入其他的接地系统。 ★车辆停放地还要考虑整车噪声对居民或环境的影响。 2）选择市电电源 ★车载系统原则上应尽量考虑采用目的现场的有效市电电源。 ★在车载系统到达现场前，应与提供电源的单位或供电部门做好协商。 3）确定传输方式 ★同相关单位协商拟采用的传输方式，传输方式应遵循方便接入的原则结合停放场所条件综合考虑。若距机房较近，可采用光纤直接连接的方式；否则可采用微波或者无线网桥传输方式；特殊情况可采用卫星传输方式。 ★采用微波或者无线网桥传输方式时，要预先选定好对端微波架设的位置，以最近的机房和视距传输来综合考虑。原则上在车载系统达到目的现场 前，应架设好对端微波天线，以尽量缩短系统开通的时间。 ★采用卫星传输方式时，应根据使用的卫星经度考虑对应方位无遮挡，且 避免使车头朝向卫星方位停放，以方便卫星天线接收。 ★车载卫星系统通过自动对星需要获取的信息：（1）GPS、（2）电子罗盘、（3）AGC（信标机电压）。
3.1.2 数据准备 确定BTS的相关数据 ★根据网络规划，确定车载BTS相关数据，如频点、邻区切换等，必要时，到目的现场测试移动网络的数据，了解频率干扰情况、话务量分配、切换等情况。同时与传输室确认应急车传输的接入基站，并在基站端对通传输电路，同BSC 核对每套应急传输电路所对应小区的关系、核对小区定义的设备数量、设备类型和软件版本等信息，确保BSC的数据定义与应急车安装的硬件完全对应； ★根据现场的网络状况，确定基站天线的覆盖范围和方向。 ★根据网络规划，确定车载BTS系统接入PLMN网的BTS的相关数据。 3.1.3 带卫星的小C车规范开通流程 1、停车、拉手刹 2、打地桩、接工作地、保护地 3、放支撑脚、启动联合供电 4、挂CDMA天线、升天线桅杆、接馈线 5、对星、核对工作频率、极化、标定功率、载波上星 6、开基站、数据下载 7、开通测试、网络优化 3.2 卫星系统概述 3.2.1卫星系统业务需求简介 卫星传输作为小型应急通信车三种传输方式（微波传输、光纤传输、卫星传输）之一的传输手段解决从车载BTS到各省BSC的Abis接口的传输，实现1x 语音数据及EVDO数据业务的传输。 3.2.2卫星系统组成 根据系统设备配置和改装要求，小型应急通信车包括移动通信系统（不同厂商BTS和BSC设备）、传输系统（SDH、PDH、50M无线以太网桥、车载卫星）及天馈线系统（卫星天线、微波天线基站天线、桅杆等），其中卫星子系统主要由以下几种设备组成： 车载卫星天线、GPS天线、天线控制系统、信标接收机、MODEM、LNB、固态高功放。
广西善图科技有限责任公司 Landsat-8卫星遥感影像解译数据购置购买订购流程是什么？ Landsat-8卫星遥感影像解译数据购置购买订购流程是先查询卫星数据是否有需要订购的数据，然后再签订合作协议，付费以后提供原始数据或者成果数据。 Landsat8卫星简介 2013年2月11号，NASA成功发射了Landsat 8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，设计使用寿命为至少5年。Landsat 8上携带有两个主 要载荷：OLI 和 TIRS，其中OLI(全称：Operational Land Imager，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：Thermal Infrared Sensor，热红外传 感器)由NASA的戈达德太空飞行中心研制。 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OLI Band5(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，并且近红外Band5和短波红外Band9与MODIS对应的波段接近。 Landsat8传感器参数 卫星遥感数据分类： 一、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、高景一号 4.0.6米：quickbird、锁眼卫星 5.1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号 6.1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星 7.2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星 8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米
遥感影像融合处理方法 摘要：本文介绍了遥感影像数据融合技术，并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法，最后简要描述了融合评价的方式方法等。 关键词：遥感影像融合融合评价 1、前言 将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合，获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程，成为遥感影像融合。全色影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富，为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱影像。通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率，又能保留其多光谱特性。 2、遥感影像融合一般步骤 遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段：图像预处理，图像融合变换。 图像预处理主要包括：几何校正及影像配准。几何校正主要在于去除透视收缩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；影像配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。 3 常用融合方式 3.1 IHS融合 IHS（亮度I、色度H、饱和度S）变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据，合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度，它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。 3.2 小波融合 小波变换，基于遥感影像的频域分析进行的，由于同一地区不同类型的影像，低频部分差别不大，而高频部分相差很大，通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合，常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。
基于Landsat-TM影像的专题信息提取摘要：本文以沈阳地区为研究区，利用光谱信息提取水体、植被，采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法，通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵，计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离，得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类，光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。 关键词：遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用 Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction，water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the classification.Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification accuracy. Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use 引言 遥感图像信息专题特征的提取，需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1]。在自然资源调查中，遥感图像已成为重要的空间数据源，其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的，难以正确区分光谱易混淆的地物，例如菜地与其他耕地类型。 提取TM图像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用，吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误
ENVI下的图像融合方法 图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。 ENVI中提供融合方法有： ?HSV变换 ?Brovey变换 这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。 这两种操作方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。 （1）打开融合的两个文件，将低分辨率多光谱图像显示在Display中。 （2）选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey)，在Select Input RGB对话框中，有两种选择方式：从可用波段列表中和从Display窗口中，前者要求波段必须为无符号8bit。 （3）选择Display窗口中选择RGB，单击OK。 （4） Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输入文件路径及文件名，点击OK输出结果。 对于多光谱影像，ENVI利用以下融合技术： ?Gram-Schmidt ?主成分（PC）变换 ?color normalized (CN)变换 ?Pan sharpening 这四种方法中，Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性，是一种高保真的遥感影像融合方法；color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM，；Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动，比较适合高分辨率影像，如QuickBird、IKONOS等。 这四种方式操作基本类似，下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。 （1）打开融合的两个文件。
landsat8： Landsat 8 是美国陆地卫星计划（Landsat）的第八颗卫星，于2013年2月11号在加利福尼亚范登堡空军基地由Atlas-V火箭搭载发射成功，最初称为“陆地卫星数据连续性任务”（Landsat Data Continuity Mission，LDCM）。Landsat 8上携带陆地成像仪（Operational Land Imager ，OLI）和热红外传感器（Thermal Infrared Sensor，TIRS）。 简介： Landsat 8是NASA与美国地质调查局（USGS）合作开发并由轨道科学公司（Orbital Science Corporation）建造的。NASA负责了设计、建造、发射和在轨校准阶段，在此期间卫星被称为Landsat 数据连续性任务（Landsat Data Continuity Mission ，LDCM）。2013年5月30日，USGS接管了常规操作，卫星改名为Landsat 8。USGS在地球资源观测与科学（EROS）中心负责发射后的校准活动、卫星操作、数据产品生成和数据存档。 介绍： 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OLI Band5(0.845–0.885 μm)，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(band 1; 0.433–0.453 μm) 主要应用海岸带观测，短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm) 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。
影象融合流程 影像融合在影象解译模块和雷达影象处理模块中都有，但是雷达模块中的处理效果要相对好一些，下面就两个不同模块中的融合处理流程进行分别介绍。 一、影象解译模块（Interpreter） 1）单击，在弹出的Interpreter菜单中选则Spatial Enhancement （空间增强）弹出Spatial Enhancement菜单，再选择Resolution Merge（分辨率融合）选项。 弹出对话框如下
在Resolution Merge对话框中需要设置下列参数 （1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）； （2）选择影象波段； （3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）； （4）定义输出文件； （5）选择融合方法。在分辨率变换中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、Multipalcative(乘积变换)、Brovey transform(比值变换)。其图象分别如下： Principal Component(主成分变换法)
Multipalcative(乘积变换) Brovey transform(比值变换) （6）选择重采样方法。系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor（邻近像元法）、Bilinbear Interpolation（二次线形内插）和Cubic Convolution（立方卷积）。其中 以Cubic Convolution方法最为平滑。 （7）确定Output Options输出图象选项。选择Lgnore Zero Stats，可以忽略像素值为
卫星气象数据接收系统数据产品一览表 Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022
目录
卫星气象数据接收系统数据产品一览表 卫星气象数据单收站系统接收的原始数据文件主要由报文组成。安装了MICAPS 系统（气象信息综合分析处理系统）的主机会定时从数据接收机上获取这些原始的报文数据，经过数据解码、数据格式转换，形成一系列可读的、MICAPS 系统定义的数据格式文件（共计十九类数据格式），被存放在/micaps/目录下。下面列示的是目前能接收到的数据产品的内容以及MICAPS 系统定义的十九类数据格式的说明。 一、地面常规气象观测数据产品 地面常规气象数据存放在：/micaps/surface/目录下 时次：02、05、08、11、14、17、20、23 点（北京时） 范围：国内地面报、国外地面报、船舶报 文件名：（YY 为年、MM为月、DD 为日、HH 为时次、ttt 为时效） 以下子目录存放的要素为： /plot 地面全要素填图观测数据（用于地面填图的观测数据-diamond 1） /p0-p 海平面气压（台站数据-diamond 3） /p0 海平面气压（格点数据-diamond 4） /p3-p 地面3 小时变压（台站数据-diamond 3） /p3 地面3 小时变压（格点数据-diamond 4） /vv-p 地面全风速（台站数据-diamond 3）
/t0-p 地面气温（台站数据-diamond 3） /td-p 地面露点（台站数据-diamond 3） /r6-p 6 小时降水量（台站数据-diamond 3） /r24-5-p 05 点的24 小时降水（台站数据-diamond 3）/r24-8-p 08 点的24 小时降水（台站数据-diamond 3）/p24-p 08 点地面24 小时变压（台站数据-diamond 3）/t24-p 08 点地面24 小时变温（台站数据-diamond 3）/tmax-p 02 点地面最高温度（台站数据-diamond 3） /tmin-p 14 点地面最低温度（台站数据-diamond 3） /tg-p 08 点地表最低温度（台站数据-diamond 3） /special 特殊天气（台站数据-diamond 3） /r12-p 12 小时降水（台站数据-diamond 3） /r1-p 1 小时降水（台站数据-diamond 3） /r3-p 3 小时降水（台站数据-diamond 3） /uv 地面流场（格点矢量数据-diamond 11） （以下目录暂缺数据） /vv 地面全风速（格点数据-diamond 4） /t0 地面气温（格点数据-diamond 4） /td 地面露点（格点数据-diamond 4） /r6 6 小时降水量（格点数据-diamond 4） /r24-5 05 点的24 小时降水（格点数据-diamond 4）/r24-8 08 点24 小时降水（格点数据-diamond 4）
波段组landsat 3，2，1 这种RGB组合模拟出一副自然色的图象。有时用于海岸线的研究和烟柱的探测。 4，5，3 用于土壤湿度和植被状况的分析。也很好的用于内陆水体和陆地/水体边界的确定。 4，3，2 红外假色。在植被、农作物、土地利用和湿地分析的遥感方面，这是最常用的波段组合。 7，4，2 土壤和植被湿度内容分析；内陆水体定位。植被显示为绿色的阴影。 5，4，3 城镇和农村土地利用的区分；陆地/水体边界的确定。 4，5，7 探测云，雪和冰（尤其在高维度地区）。 4－3/4＋3NDVI－标准差植被指数；TM波段4：3的不同比率被证明在增强不同植被类型对比度方面很有用。 实践应用 3，2，1 普通色图象。适宜于浅海探测作图。 4，3，2 红外色图象。提供中等的空间分辨率。在这种组合中，所有的植被都显示为红色。MultiSpec3-ch.Default。 7，5，4 适宜于湿润地区。提供了最大的空间分辨率。 7，4，2 适宜于温带到干旱地区。提供最大的光谱多样性。 321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。 举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况 我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。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。 451：信息量最丰富的组合，TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。计算各种组合的熵值的结果表明，由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息，其中又常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩色合成图像，还必须考虑赋色问题。人眼最敏感的颜色是绿色，其次是红色、蓝色。因此，应将绿色赋予方差最大的波段。按此原则，采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。例如把4、5两波段的赋色对调一下，即5、4、3分别赋予红、绿、蓝色，则获得近似自然彩色合成图像，适合于非遥感应用专业人员使用。 741：波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。 742：1992年，完成了桂东南金银矿成矿区遥感地质综合解译，利用1：10万TM7、4、2假彩色合成片进行解译，共解译出线性构造1615条，环形影像481处,并在总结了构造蚀变岩型、石英脉型、火山岩型典型矿床的遥感影像特征及成矿模式的基础上，对全区进厅成矿预测，圈定金银A类成矿远景区2处，B类4处，C类5处。为该区优选找矿靶区提供遥感依据。 743：我国利用美国的陆地卫星专题制图仪图像成功地监测了大兴安岭林火及灾后变化。这是因为TM7波段（2.08-2.35微米）对温度变化敏感；TM4、TM3波段则分别属于红外光、红光区，能反映植被的最佳波段，并有减少烟雾影响的功能；同时TM7、TM4、TM3（分别赋予红、绿、蓝色）的彩色合成图的色调接近自然彩色，故可通过TM743彩色合成图的分析来指挥林火蔓延与控制和灾后林木的恢复状况。 754：对不同时期湖泊水位的变化，也可采用不同波段，如用陆地卫星MSS7， MSS5，MSS4合成的标准假彩色图像中的蓝色、深蓝色等不同层次的颜色得以区别。从而可用作分析湖泊水位变化的地理规律。
1、Landsat 影像简要介绍 2、影像下载步骤 1）打开下载页面 https://www.doczj.com/doc/e67278542.html,/EarthExplorer/ （USGS 主页为:https://www.doczj.com/doc/e67278542.html, ） 2）注册一个用户以后即可登陆 3）在“Select your dataset(s)”中选择所需要的数据类型，本例选取L7 SLC-on(1999-2003)，即L7从发射(1999年4月)到传感器出现故障前(2003年5月)之间的数据，2003年L7出现故障后（影像数据两边有较明显的锯齿，难以使用，有人提到可用插值法校正影像，但与真实数据仍有较大误差）。
4）选定所需影像经纬度范围，在“Enter your search criteria”栏中输入参数，在输入地名之前，“Area Selected”栏中可能只有一个点的输入空档，可随意输入一个地名或在“Area Selected”中随意输入一个经纬度，这样“Area Selected”栏中就有两个点的输入空档，这两 个点即为影像的左上角和右下角。 5）输入时间范围（L7数据的有效范围是1999-2003年） 6）选取数据的最大显示数量，在“Number of Results”栏中输入 7）单击“Search”后，进入下载界面，以下界面显示只有37项数据可用（但不一定都能下 载），可选择“Save Results”保存检索结果，也可选择“Results”直接查看结果。
8）进入显示结果的界面以后，即可单击下载，L7不支持FTP批量下载（MODIS是支持的），所以如果网络较为稳定，可用迅雷等工具下载；如果网络不够稳定，建议用wget工具下载（每景影像约250M，解压后将近600M，直通车下载速度为250kb/s，这样下载一景数据需要20min左右） 3、影像查看 以下为各波段数据介绍，其中将文件解压缩以后一般可看到12个文件，*b10.tif为B1数据， 等工具，波段组合可根据解译的地物而定，一般可选择743、543、432、321。
卫星气象数据接收系统数 据产品一览表 Lele was written in 2021
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卫星气象数据接收系统数据产品一览表 卫星气象数据单收站系统接收的原始数据文件主要由报文组成。安装了MICAPS 系统（气象信息综合分析处理系统）的主机会定时从数据接收机上获取这些原始的报文数据，经过数据解码、数据格式转换，形成一系列可读的、MICAPS 系统定义的数据格式文件（共计十九类数据格式），被存放在/micaps/目录下。下面列示的是目前能接收到的数据产品的内容以及MICAPS 系统定义的十九类数据格式的说明。 一、地面常规气象观测数据产品 地面常规气象数据存放在：/micaps/surface/目录下 时次：02、05、08、11、14、17、20、23 点（北京时） 范围：国内地面报、国外地面报、船舶报 文件名：（YY 为年、MM为月、DD 为日、HH 为时次、ttt 为时效） 以下子目录存放的要素为： /plot 地面全要素填图观测数据（用于地面填图的观测数据-diamond 1） /p0-p 海平面气压（台站数据-diamond 3） /p0 海平面气压（格点数据-diamond 4） /p3-p 地面3 小时变压（台站数据-diamond 3） /p3 地面3 小时变压（格点数据-diamond 4） /vv-p 地面全风速（台站数据-diamond 3）
/t0-p 地面气温（台站数据-diamond 3） /td-p 地面露点（台站数据-diamond 3） /r6-p 6 小时降水量（台站数据-diamond 3） /r24-5-p 05 点的24 小时降水（台站数据-diamond 3）/r24-8-p 08 点的24 小时降水（台站数据-diamond 3）/p24-p 08 点地面24 小时变压（台站数据-diamond 3）/t24-p 08 点地面24 小时变温（台站数据-diamond 3）/tmax-p 02 点地面最高温度（台站数据-diamond 3） /tmin-p 14 点地面最低温度（台站数据-diamond 3） /tg-p 08 点地表最低温度（台站数据-diamond 3） /special 特殊天气（台站数据-diamond 3） /r12-p 12 小时降水（台站数据-diamond 3） /r1-p 1 小时降水（台站数据-diamond 3） /r3-p 3 小时降水（台站数据-diamond 3） /uv 地面流场（格点矢量数据-diamond 11） （以下目录暂缺数据） /vv 地面全风速（格点数据-diamond 4） /t0 地面气温（格点数据-diamond 4） /td 地面露点（格点数据-diamond 4） /r6 6 小时降水量（格点数据-diamond 4） /r24-5 05 点的24 小时降水（格点数据-diamond 4）/r24-8 08 点24 小时降水（格点数据-diamond 4）
Landsat卫星的TM/ETM各波段介绍 北京揽宇方圆信息技术有限公司拥有WorldView、QuickBird、IKONOS、GeoEye、SPOT、PLEIADES、高分一号、高分二号、资源三号等世界上最高分辨率卫星影像的代理权，能够为户提供全天候、全覆盖、多分辨率、多尺度的影像产品。整合最丰富的遥感影像数据资源，为用户提供最专业的遥感影像数据服务，北京揽宇方圆致力成为中国遥感影像数据服务第一品牌。 一、波段介绍 1.TM1 0.45-0.52um,蓝波段 对水体穿透强, 该波段位于水体衰减系数最小，散射最弱的部位（0.45—0.55um）,对水体的穿透力最大，可获得更多水下信息，用于判断水深，浅海水下地形，水体浑浊度，沿岸水，地表水等； 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。 对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等。 2.TM2 0.52-0.60um,绿波段 对植物的绿反射敏感该波段位于健康绿色植物的绿色反射率（0.54—-0.55um）附近； 对健康茂盛植物的反射敏感, 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 对绿的穿透力强, 探测健康植被绿色反射率,按绿峰反射评价植物的生活状况,区分林型,树种，植被类型和评估作物长势 对水体有一定的穿透力，可反映水下特征，水体浑浊度，水下地形，沙洲，沿岸沙地等。. 可区分人造地物类型， 3.TM3 0.62-0.69um ,红波段 对水中悬浮泥沙反映敏感。该波段位于含沙浓度不同的水体辐射峰值（0.58—-0.68um）附近，对水中悬浮泥沙反映敏感。 叶绿素的主要吸收波段, 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，反映不同植物叶绿素吸收,植物健康状况,用于区分植物种类与植物覆盖率, 测量植物绿色素吸收率，并以此进行植物分类； 此外其信息量大,广泛用于对裸露地表，植被，岩性，地层，构造，地貌等为可见光最佳波段； 可区分人造地物类型 4 .TM4 0.76-0.96UM 近红外波段, 对绿色植物类别差异最敏感,为植物通用波段,用于牧师调查,作物长势测量, 处于水体强吸收区，水体轮廓清晰，用于勾勒水体，绘制水体边界、探测水中生物的含量和
摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。 关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多
光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日，鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE，所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本，新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品，就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清
BGAN卫星数据传输业务简介
BGAN卫星数据传输业务简介 前言 我国地域广阔，地形复杂，地理环境多样。虽然地面通信网发展迅速，覆盖面积不断扩大，但是，受到地形和人口分布等客观因素的限制，地面固定通信网和移动通信网不可能实现在全国各地全覆盖，在中国有60％左右的地区是地面通信网盲区，通信的困难甚至成为人们生存的障碍。这一问题现在不可能解决，而且在将来的几年甚至几十年也很难得以解决，主要是由于这些地区地形地势复杂，建立通信网络耗资大、效益低，建设周期长，维护难等因素制约。相比较而言，卫星移动通信可以快捷、经济的解决这些地方的通信问题，满足人们对通信的需求。这就为卫星移动通信提供了广阔的市场。卫星移动通信网将为这些地区生活工作的人们提供服务，也为那些国际、国内旅游者，商业、企业要员以及特殊行业，如勘探、抢险、救灾及环保等工作的人们提供极大的方便。在应急事件的通信处理上，移动卫星通信系统已经发挥出相当的优势。
海事卫星BGAN系统简介 BGAN是国际海事卫星组织所主导的宽频全球区域网络系统( broadband global area network system )的第四代的卫星通信系统。新卫星不仅支持BGAN宽带业务，还将继续支持目前工作在第三代卫星上的全部数字业务和Inmarsat区域性中等带宽的RBGAN 业务，以保持业务的连续性和平滑过渡。 第四代“国际海事卫星”综合了高低端多种业务模式，采用高效的频率复用技术，在有限L 波段的带宽资源情况下，实现了容量和多样化的选择，它可支持全新的全球宽带局域网业务，提供至少10倍于“国际海事卫星”现有网络的通信容量。该卫星BGAN业务可为全球几乎任何地方的用户提供速度达到 492kbit/s 的网络数据传输、移动视频、视频会议、传真、电子邮件、局域网接入，并为用户提供短信、语音信箱、来电显示、呼叫转移、呼叫等待、呼叫保持、电话会议、限制用户组、呼叫限制、预付费等多种附加功能。BGAN是一个3GPP 包交换和电路交换的网络，兼容第3代（3G）手机系统，其所有提供
目录 一、地面常规气象观测数据产品 (4) 二、高空常规气象观测数据产品 (6) 三、高空物理量计算的数据产品 (8) 四、台风路径及主、客观预报数据产品 (9) 五、城市24 小时预报数据产品 (9) 六、欧洲中心数值预报产品 (10) 七、日本数值预报产品 (10) 八、华盛顿数值预报产品 (11) 九、中国T106模式数值预报产品 (12) 十、中国有限区域模式HLAFS 数值预报产品 (12) 十一、云图 (15) 十二、传真图 (16) 十三、高空等值线 (16) 十四、雷达图像 (17) 十五、MICAPS系统数据格式说明 (18) 第一类数据格式：地面全要素填图数据（用于地面填图-文本文件）18 第二类数据格式：高空全要素填图数据（用于高空填图-文本文件）19
第三类数据格式：用于通用填图和离散点等值线（台站数据-文本文件）19 第四类数据格式：格点数据（文本文件） (20) 第五类数据格式：TLOGP和站点剖面图数据（文本文件） (20) 第六类数据格式：传真图 (21) 第七类数据格式：台风路径数据（文本文件） (21) 第八类数据格式：城市站点预报数据（文本文件） (22) 第九类数据格式：地图线条数据（用于地图投影变换，不可定义为综合图） (22) 第十类数据格式：用于综合图定义（文本文件-不可再次定义为综合图）24 第十一类数据格式：格点矢量数据（用于画风场的流线-文本文件）24 第十二类数据格式：单点雷达图像（PPI） (25) 第十三类数据格式：图像数据（卫星云图、雷达拼图、地形图等）25 第十四类数据格式：保存被编辑图形的图元文件（用于记录修改后的等值线-文本文件） (26) 第十五类数据格式：调色板数据（用于调色板设置-文本文件） .. 27 第十六类数据格式：预报站点数据（用于确定预报区域的站点-文本文件） (29)
TM影像各波段介绍 1.TM1 0.45-0.52um,蓝波段,对水体穿透强,对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等. 2.TM2 0.52-0.60um,绿波段,对健康茂盛植物的反射敏感,对力的穿透力强,用于探测健康植物绿色反射率,按绿峰反射评价植物的生活状况,区分林型,树种和反映水下特征. 3.TM3 0.62-0.69UM ,红波段,叶绿素的主要吸收波段,反映不同植物叶绿素吸收,植物健康状况,用于区分植物种类与植物覆盖率,其信息量大多为可见光最佳波段,广泛用于地貌,岩性,土壤,植被,水中泥沙等方面. 4 .TM4 0.76-0.96UM 近红外波段,对绿色植物类别差异最敏感,为植物通用波段,用于牧师调查,作物长势测量,水域测量. 5.TM5 1.55-1.75UM,中红外波段,处于水的吸收波段,一般1.4-1.9UM内反映含水量,用于土壤湿度植物含水量调查,水分善研究,作物长势分析,从而提高了区分不同作用长势的能力.易于反映云与雪. 6.TM6 1.04-1.25UM热红外波段,可以根据辐射响应的差别,区分农林覆盖长势,差别表层湿度,水体岩石,以及监测与人类活动有关的热特征,进行热制图. 7.TM7 2.08-3.35UM,中红外波段,为地质学家追加波段,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用于区分主要岩石类型,岩石的热蚀度,探测与交代岩石有关的粘土矿物. 二.类型提取: 1.城市与乡镇的提取:TM1+TM7+TM3+TM5+TM6+TM2-TM4 2.乡镇与村落:TM1+TM2+TM3+TM6+TM7-TM4-TM5 3.河流的提取:TM5+TM6+TM7-TM1-TM2-TM4 4.道路的提取：ＴＭ６－（ＴＭ１＋ＴＭ２＋ＴＭ３＋ＴＭ４＋ＴＭ５＋ＴＭ７） 三．光谱差异 ＴＭ１居民地与河流菜地不易分开． ＴＭ２居民地与河流菜地不易分 ＴＭ３乡村与菜地不易分 ＴＭ４农田与道路不易分，乡镇，道路，河滩易浑． ＴＭ５县城与农田不易分 ＴＭ６村庄与河流易混．