卫星影像介绍

北京揽宇方圆信息技术有限公司WorldViewWorldView卫星是Digitalglobe公司的商业成像卫星系统。

它由两颗(WorldView-I和WorldView-II)卫星组成。

WorldView-1WorldView-1卫星为美国DigitalGlobe公司的高分辨率商用卫星，于2007年9月18日成功发射，可提供0.5m分辨率卫星影像。

灵活的镜头使其能够快速定位目标和高效的进行立体采集。

WorldView-1卫星基本参数发射日期2007年9月18日运行时间超过7年(燃料超过10年以上)轨道形式太阳同步卫星轨道高度496公里飞行周期94.6分钟影像幅宽17.6公里重访周期 1.7天(优于1m分辨率)4.6天(0.5-0.59m分辨率)空间分辨率全色影像: 0.5m(星下点拍摄)辐射分辨率11bit全色波谱范围450-900nm定位精度设计6.5m，实测4.0-5.5m (无控制点状态)采集能力75万平方公里WorldView-2WorldView-2卫星于2009年秋成功发射，是全球第一颗具有8个多光谱波段的商业高分卫星，运行在770km高的太阳同步轨道上，能够提供0.5米全色影像和1.8米分辨率的多光谱影像WorldView-2卫星基本参数发射日期2009年10月8日运行时间10-12年轨道形式太阳同步卫星轨道高度770公里飞行周期100分钟影像幅宽16.4公里重访周期 1.1天(优于1m分辨率)3.7天(以0.52m分辨率成像时)空间分辨率全色影像: 0.46m(星下点拍摄)多光谱影像: 1.85m(星下点拍摄)辐射分辨率11bit全色波谱范围全色多光谱波谱范围蓝：450-510nm（八波段）绿：510-580nm红：630-690nm近红外：770-895nm海岸：400-450nm黄色：585-625nm红色边缘：705-745nm近红外2:860-1040nm定位精度小于3.5m(无控制点状态)采集能力100万平方公里WorldView-3WorldView-3为美国DigitalGlobe公司拥有的第四代高分辨率光学卫星，于2014年8月成功发射，它拍摄的影像分辨率最高可达31公分，为目前市面上分辨率最高的商业光学卫星。

卫星遥感影像原理一、引言卫星遥感影像原理是指利用卫星搭载的遥感传感器获取地球表面信息，并通过处理和分析获取图像数据，以了解地表特征和变化情况。

卫星遥感影像原理在地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域具有广泛的应用。

二、遥感传感器卫星上搭载的遥感传感器是实现卫星遥感影像原理的关键。

遥感传感器通过感知地球表面的电磁波辐射，将其转化为数字信号，形成遥感影像数据。

遥感传感器的种类多样，包括光学传感器、雷达传感器等。

其中，光学传感器是最常用的一种，可以获取可见光和红外辐射等波段的信息。

三、遥感影像获取卫星遥感影像原理的第一步是获取遥感影像。

当卫星飞过地球上的某一区域时，遥感传感器会接收到该区域发出的电磁波辐射，包括可见光和红外辐射等。

传感器将接收到的电磁波辐射转化为数字信号，并记录下对应的位置信息，形成遥感影像数据。

四、遥感影像处理遥感影像原理的第二步是对获取的影像数据进行处理。

遥感影像处理包括预处理、增强处理和分类处理等步骤。

预处理主要包括几何校正、辐射校正和大气校正等，旨在消除影像中的几何畸变、辐射畸变和大气干扰。

增强处理则通过调整图像的亮度、对比度和色调等，使图像更加清晰和易于解译。

分类处理则将图像分成不同类别，以提取有用的地表信息。

五、遥感影像分析卫星遥感影像原理的第三步是对处理后的影像数据进行分析。

遥感影像分析主要包括目标识别、目标提取和变化检测等。

目标识别通过对影像进行解译，识别出其中的地表特征，如建筑物、水体和植被等。

目标提取则是将识别出的目标从影像中提取出来，形成矢量数据，便于进一步分析和应用。

变化检测则是对不同时间的影像进行比较，找出地表的变化情况，如土地利用变化和自然灾害等。

六、遥感影像应用卫星遥感影像原理的最终应用是在各个领域中。

在地理信息系统中，遥感影像可以用于制作地图、规划城市和管理资源等。

在环境监测中，遥感影像可以用于监测气候变化、森林覆盖和水质变化等。

在农业中，遥感影像可以用于监测农作物生长情况和土壤湿度等。

北京揽宇方圆信息技术有限公司一、光学卫星1．GeoEye-12、IKONOS3、WorldView-14、QuickBird5、FORMOSAT-26、OrbView-27、OrbView-38、ASTER9、Landsat系列10、IRS系列11、RADARSAT-112、日本JERS-1卫星13、ERS卫星14、CBERS-1中巴资源卫星15、法国SPOT卫星16、欧空局ENVISAT卫星17、ALOS卫星18、RapidEye卫星星座19、资源02B卫星介绍二、雷达卫星1、COSMO-Skymed高分辨率雷达卫星2、TerraSARFORMOSAT-2波谱范围18、RapidEye卫星星座RapidEye是一家由国际标准化组织认证的空间地理信息提供商，主要面向全球客户提供包括农业、林业、能源、基础建设、政府部门、安防及突发事件等行业领域方面的解决方案。

RapidEye依靠其专业的卫星专家队伍和一个由5颗卫星组成并且每天能够下载超过4百万平方公里高分辨率、多光谱图像的卫星星座RapidEye及其地面处理和数据存档能力，能够面向客户提供低成本的定制服务。

2008年8月29日，RapidEye5颗对地观测卫星已成功发射升空，目前运行状况良好。

RapidEye产品类型类别1B RapidEye基础产品——经过辐射校正和传感器校正，运用了卫星姿态和星历数据。

3A RapidEye正射产品——经过辐射校正、传感器校正和几何校正，所有产品都采用了DTED1级SRTM DEM或更高精度的DEM。

采用适当的地面控制点该产品可以满足6m精度(1sigma或12.7m CE90)，该产品的最高精度可以达到1：25,000NMAS制图标准。

4A RapidEye DEM产品——由合适的影像对提取生成，处理过程在RapidEye地面处理系统里完成。

该产品空间分辨率为30米，主要为需要建立DEM或者需要最新DEM数据的客户设计。

卫星影像定标参数卫星影像定标参数——揭秘空间探索的奥秘卫星影像是现代科技的杰出成果，能够为地质勘探、气象预测、城市规划等领域提供大量宝贵的数据。

然而，为了确保卫星影像的准确性和可靠性，研究人员需要进行定标参数的计算和应用。

本文将以卫星影像定标参数为中心，深入探讨其背后的奥秘。

一、卫星影像定标的意义和作用卫星影像定标是指通过测量和校正卫星影像所带有的信息，将其转化为能够直观展示地表特征的图像。

卫星影像定标不仅可以提供真实可信的图像，还可以对不同波段的影像进行比较和分析，为科学研究和应用提供重要依据。

定标参数的确定和应用能够提高卫星影像的质量和可用性，进而推动空间探索事业的发展。

二、卫星影像定标的基本原理卫星影像的定标是基于遥感技术的原理和方法进行的。

遥感技术通过感知和接收地球表面的电磁辐射，将其转化为可见图像。

而卫星影像定标的基本原理则是通过测量和校正卫星影像所接收的电磁辐射的能量和响应，确定定标参数。

这些参数包括辐射定标系数、大气校正参数、传感器响应函数等。

三、卫星影像定标参数的计算方法1.辐射定标系数的确定辐射定标系数是指卫星影像中反射辐射能量和实际地表反射率之间的关系。

通过在地表布设辐射参考源，结合地面测量和卫星影像的数据，可以计算出辐射定标系数。

辐射定标系数的确定对于准确计算地表反射率和研究地表特征非常重要。

2.大气校正参数的计算大气校正是指根据大气吸收和散射的影响，将卫星影像中的辐射能量转化为地表反射率。

大气校正参数的计算涉及大气模型和光谱辐射传输等复杂理论。

通过利用大气模型和卫星影像的数据，可以计算出大气校正参数，从而获得准确的地表反射率。

3.传感器响应函数的建立传感器响应函数是指卫星传感器对不同波段的辐射能量的响应程度。

通过使用标准辐射源和地面测量数据，可以建立传感器响应函数。

传感器响应函数的建立对于校正和比较不同卫星影像的波段非常重要，能够提高不同卫星影像的一致性和可比性。

四、卫星影像定标参数的应用卫星影像定标参数的确定和应用有助于提高卫星影像的质量和可用性，并为各个领域的研究和应用提供了重要数据。

卫星影像图与飞机航拍图的区别一、卫星影像图与飞机航拍图区别(一)定义1、卫星影像图：卫星影像图是以卫星作为遥感平台，通过卫星上装载的对地观测遥感仪器对地球表面进行观测所获得的遥感图像。

2、飞机航拍图：飞机航拍图是以飞机作为遥感平台，在近地点的稳定高度拍摄地面各种目标所获得的图像。

(二)成图原理、方式1、卫星影像图：以卫星为航天遥感平台（一般大于80km），以扫描方式获取图像，有很多波段，最大可达350多个以上，彩色图像基本上都是波段组合和融合而成，色彩不太真实。

2、飞机航拍图：以飞机为航空遥感平台（小于80km），以光学摄影进行的遥感，一般是黑白，真彩和彩红外摄影，一般最多4个波段，颜色比较真实。

(三)分辨率1、卫星影像图：比例尺小，分辨率低，清晰度相对较低，一般分辨率可从0.5米—1000米之间；2、飞机航拍图：比例尺较大，分辨率较高，清晰度高，一般分辨率可从0.04米—1米之间。

(四)图像变形1、卫星影像图：摄影高度较高，因此建筑的投影差方向和大小基本上都一样,变形小。

2、飞机航拍图：摄影高度较低，因此建筑的投影差方向和大小每个地方都不一样，变形大。

(五)成图面积1、卫星影像图：成图面积大，含信息丰富，拍摄面域广，获取速度快，可做全球动态监测。

2、飞机航拍图：成图面积小，离地面距离相对要近得多, 观察格外清晰、准确, 图像稳定, 精度高,避免了常规调查的盲目性和不必要的无效工作, 极大的节约了时间和精力, 节约了财力和物力。

(六)图像用途1、卫星影像图：国土，规划，水利等大型工程。

2、飞机航拍图：小面积测绘，应急、抗灾。

(七)优点1、卫星影像图：➢宏观性强、覆盖面积大；➢多时相重复，资料更新快，现势性强；➢以多波段方式观测，可反映地物光谱特征；➢以数字方式记录，除制成图像产品以外，还可提供数字产品，便于进行各种专业用途的计算机处理；➢观测平台高，几何畸变小，在计算机图像几何精纠正之后制作的卫片，一般专业用图可不经纠正直接成图；➢大多数卫片可公开发售，无保密性，易于购买使用，同时价格相对低廉，一般相同面积区域的卫片成本不到航片的十分之一。

卫星影像特征及应用卫星影像是通过卫星搭载的传感器获取的地球表面的图片数据。

卫星影像特征包括空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和光谱分辨率等。

1. 空间分辨率：卫星影像的空间分辨率指的是图像中能够分辨出的最小对象的大小。

空间分辨率越高，即最小可分辨对象越小，图像细节越清晰。

高分辨率的卫星影像可以提供更为精确的地形、土地利用、植被分布等信息。

2. 光谱分辨率：卫星影像的光谱分辨率指的是传感器能够获取的光谱波段的数量和分辨率。

不同波段的光谱信息可以反应地表不同物质的反射特性。

例如，可见光波段可以反映植被分布情况，红外波段可以反映地表的地温等。

光谱分辨率高的卫星影像可以提供更为全面的地表信息。

3. 时间分辨率：卫星影像的时间分辨率指的是卫星重复拍摄同一地点的时间间隔。

时间分辨率越高，卫星影像可以提供更为频繁的观测数据，从而能够捕捉到地表变化的动态过程。

这对于监测自然灾害、城市扩张等具有重要意义。

4. 光谱分辨率：卫星影像的光谱分辨率是指传感器接收的光谱范围和分辨率，例如可见光波段、红外波段等。

这些光谱信息可以提供地表不同物质的反射特性，从而反映出地表不同物质的类型、分布等信息。

通过卫星影像的光谱分辨率，可以进行土地利用分类、植被监测等应用。

卫星影像在许多领域都有广泛的应用。

1. 环境监测：卫星影像可以提供全球范围内的环境监测数据，包括空气质量监测、水质监测、土壤质量监测等。

这些数据可以帮助科学家监测环境污染程度、制定环境保护政策等。

2. 自然灾害监测与预警：地震、洪水、火灾等自然灾害对人类造成了严重的损失。

卫星影像可以提供高质量的实时监测数据，帮助科学家、政府和救援机构及时捕捉到灾害发生的信息，并进行灾害预警和应对措施。

3. 农业和林业管理：通过对卫星影像进行分析，可以了解农作物和森林的生长状况，包括植被指数、叶面积指数等，从而预测农作物的产量和森林的覆盖范围。

这有助于农民和林业管理者制定种植和采伐计划。

超高分辨率卫星影像的特征描述和目标识别在当今的数字时代，卫星影像已成为人们获取地球上各种信息的有效手段。

而在卫星影像的长期发展中，超高分辨率卫星影像成为了识别和分析目标的核心。

超高分辨率卫星影像能够提供高质量、大容量的图像数据，为各行业提供了丰富的数据支持。

本文主要探讨超高分辨率卫星影像的特征和目标识别方法。

一、超高分辨率卫星影像的特征描述1. 分辨率高有别于传统的卫星影像，超高分辨率卫星影像具有更高的分辨率。

传统的卫星影像分辨率一般在1米左右，而超高分辨率卫星影像的分辨率可以达到0.5米甚至更高。

高分辨率的卫星影像能够提供更为详细的地面信息，对各种行业的需求有很大的帮助。

2. 色彩丰富、精细超高分辨率卫星影像能够提供更丰富的色彩信息。

在分辨率的同时，它能够提供更精细的细节信息，使得人们在识别和分析目标时更为准确和全面。

色彩和细节信息的叠加，使得超高分辨率卫星影像更为生动和真实，方便人们对地球进行观察和研究。

3. 能够提供多视角、多时相影像不仅如此，超高分辨率卫星影像还有另两个显著的特征，即能够提供多视角和多时相影像。

这两个特征能够为目标识别和变化监测提供帮助。

多视角影像能够提供不同角度的影像信息，减少了人为因素，提高了识别和分析的准确性。

而对于多时相影像，则能够提供目标随时间的变化情况，帮助人们对地球的变化进行研究和探测。

二、超高分辨率卫星影像的目标识别方法1. 人工识别传统的目标识别方式是基于人工识别的，人工识别的准确性和正确性受到很大的限制。

同时，人工识别需要人力和时间成本，对于大规模数据的处理效率较低，容易出现失误。

2. 自动目标识别随着计算机技术的不断发展，自动目标识别逐渐成为了主流。

自动目标识别主要采用图像处理和机器学习等技术，对超高分辨率卫星影像进行分析和识别。

自动目标识别具有可自适应、高效、快速等优点，但其准确性还存在一定的问题。

同时，由于自动目标识别需要大量训练数据，在实践中经常会受到数据的质量和数量的限制。

SkySat卫星影像介绍美国Planet公司在加利福尼亚州范登堡空军基地将6颗SkySat卫星用Minotaur-C火箭成功送入太空。

很多人都不清楚SkySat卫星的具体详情。

今天小编就为大家了解一下。

SkySat卫星系列是美国Planet公司（前身为美国谷歌旗下Terra Bella公司，2017年被Planet 公司收购整合）发展的高频成像对地观测小卫星星座，主要用于获取时序图像，制作视频产品，并服务于高分辨率遥感大数据应用。

SkySat卫星是全球首颗100kg量级亚米级分辨率微卫星。

SkySat卫星星座目前已经发射13颗。

SkySat-1卫星和SkySat-2卫星为2颗试验星，分别于2013年11月21日和2014年7月8日发射。

2016年，SkySat卫星星座正式开始系统建造，总规模在19-25颗。

其中，SkySat-C1卫星是该公式的首颗业务型商业对地观测卫星，与2016年6月22日由印度“极轨卫星运载火箭”（PSLV）一箭20星发射。

SkySat卫星（Skysat-4、Skysat-5、Skysat-6、Skysat-7），发射于2016年9月16号，由美国劳拉空间系统公司制造，每颗卫星外形尺寸为0.6米×0.6米×0.95米，质量约为110公斤。

2017年10月31日，Planet 在加利福尼亚州范登堡空军基地将6颗SkySat卫星用Minotaur-C火箭成功送入太空。

SkySat系列卫星均具有视频拍摄和静态图像拍摄两种工作模式。

SkySat-1卫星和SkySat-2卫星光学系统采用由碳化硅材料制造的里奇-克莱琴（R-C）卡塞格伦望远镜，望远镜焦距3.6m，每个焦平面有3块低噪音、高帧速率的550万像素的CMOS面阵探测器组成。

可提供分辨率为0.9米的全色图像和分辨率为2米的多光谱图像。

同时，卫星还可以向地面转送90秒长的30帧每秒、分辨率为1.1米的视频。

SkySat-3-SkySat-14更可以提供分辨率为0.7米的全色图像和分辨率为2米的多光谱图像。

测绘技术中的卫星影像判读方法简介随着科技的不断进步和发展，卫星影像在测绘技术中扮演着越来越重要的角色。

利用卫星影像进行测绘可以提供大范围、高精度的地理信息，为城市规划、土地利用、环境保护等多个领域提供了宝贵的数据支持和决策依据。

然而，要正确有效地利用卫星影像进行测绘，就需要运用一些专业的判读方法。

本文将简要介绍几种常用的卫星影像判读方法。

一、光谱信息判读方法光谱信息判读方法是利用卫星影像所包含的光谱信息进行地物分类和识别。

在卫星影像中，不同地物会呈现出特定的光谱反射特征，通过测量和分析不同波段的光谱信息，可以对地物进行准确的分类和识别。

在光谱信息判读方法中，常用的技术包括主成分分析（PCA）、线性混合模型（LMM）、支持向量机（SVM）等。

主成分分析可以通过降维的方法提取出卫星影像中的主要光谱信息，从而实现地物的分类。

线性混合模型则可以通过对卫星影像进行波段混合，进而还原出地物的光谱信息，实现地物的识别和定量测量。

而支持向量机则可以通过训练样本的分类边界，对卫星影像进行分类。

二、纹理信息判读方法纹理信息判读方法是通过对卫星影像中地物的纹理特征进行提取和分析，实现地物的分类和识别。

地物的纹理特征通常包括斑块的形状、大小、分布等方面的特征。

利用纹理信息判读方法可以有效地识别出相似纹理特征的地物。

常用的纹理信息判读方法包括共生矩阵法、灰度共生矩阵法等。

共生矩阵法利用卫星影像中相邻像素之间的灰度值差异，计算共生矩阵中像素灰度值对的频数或概率，从而提取出图像的纹理特征。

灰度共生矩阵法则是通过计算卫星影像中不同方向的共生矩阵，进一步提取和分析图像的纹理特征。

三、形状信息判读方法形状信息判读方法是利用卫星影像中地物的形状特征进行分类和识别。

地物的形状特征可以通过测量地物的长度、宽度、面积等参数来进行描述。

利用形状信息判读方法可以较好地识别出不同形状的地物，如河流、湖泊、建筑物等。

常用的形状信息判读方法包括基于边缘检测的方法、基于区域生长的方法等。

spot卫星影像系例介绍spot卫星影像是法语地球观测系统的缩写，至今已发射SPOT1-7号卫星，覆盖周期约26天。

spot1-3搭载的HRV（High Resolution Visible）传感器共4个波段（P：p anchromatic；B1：green；B2：red；B3：near-infrared），全色波段分辨率10m，多光谱波段20m，幅宽60m*60m。

spot4搭载的HRVIR（High Resolution Visible InfraRed）传感器新增短波红外波段，将红波段并入全色波段，调整后依然是4个波段。

自spot4起，该系列传感器开始搭载VGT（Vegetation）传感器。

VGT幅宽2.25km，空间分辨率1.15km，对大范围环境变化、气象、海洋等应用很有意义。

spot5在传感器数量和性能上进一步改进，空间分辨率最高可达2.5m。

spot6-7是Spot Image公司与EADS Astrium公司共同合作的新一代spot卫星。

卫星搭载的传感器是新一代AstroSat光学模块化仪器（NAOMI），是由EADS Astriu m SAS开发的一款高分辨率成像仪。

这款成像仪全色波段分辨率达到1.5-2.5m，多光谱波段分辨率达到6-10m，幅宽延续spot系列的传统，仍然是60km。

2012年，spot6加入了由Astrium Services分发的极高分辨率卫星Pleiades1A 的轨道，与Pleiades1B和spot7一起构成完整的Astrium Services光学卫星星座。

四颗卫星同轨协作，使得地球上的任意点每天都可被高分辨率和极高分辨率卫星分别观测到一次，非常的酷。

这一卫星星座的搭建完成使Astrium Services成为谷歌地球、谷歌地图等的卫星数据提供商。

一、卫星影像概述卫星影像是通过人造卫星对地球表面进行拍摄和传输的图像数据。

它可以提供全球范围内的地表信息，为地理信息系统、环境监测、军事侦察等领域提供重要数据支持。

卫星影像具有全球覆盖、高分辨率、多波段、动态监测等特点，被广泛应用于土地利用规划、城市建设、资源勘查等领域。

二、卫星影像的主要特征1.全球覆盖卫星影像可以覆盖整个地球的任何区域，无论是陆地、海洋、冰雪还是沙漠等地形，都能够进行全方位的观测和记录。

2.高分辨率卫星影像具有较高的空间分辨率，可以清晰地展现地表的细微特征，如建筑物、道路、植被等，为地理信息系统的制图和分析提供了重要的数据基础。

3.多波段卫星影像可以通过不同的波段拍摄图像，包括可见光、红外线、微波等，可以对地表物体的反射、辐射等特性进行多角度观测和分析，为各种科学研究和应用提供了多维度的数据支持。

4.动态监测卫星影像拍摄和传输具有连续性和实时性，可以对地表的变化、自然灾害、环境污染等情况进行动态监测和记录，为灾害预警、环境保护等提供了及时的数据支持。

5.精准定位卫星影像可以通过GPS技术进行精准定位，确定图像的地理位置和空间坐标，为地图制作、导航定位等提供准确的空间参考。

6.数据共享卫星影像数据可以通过互联网等方式进行快速传输和共享，为各种应用领域提供了广泛的数据支持，促进了信息的共享和交流。

三、常见卫星影像产品1.高分辨率卫星影像高分辨率卫星影像具有较高的空间分辨率，能够清晰地展现地表的细节特征，如DigitalGlobe公司的WorldView系列卫星影像。

2.中分辨率卫星影像中分辨率卫星影像具有适中的空间分辨率，适用于中小尺度地理信息系统制图、区域规划等领域，如Landsat系列卫星影像。

3.低分辨率卫星影像低分辨率卫星影像用于全球范围的地表监测和环境检测，具有较大的覆盖范围，如NOAA系列卫星影像。

4.多波段卫星影像多波段卫星影像可以通过不同波段的图像数据进行多角度观测和分析，如Sentinel系列卫星影像。

QuickBird快鸟卫星介绍快鸟卫星技术参数- -空间分辨率是相对于时间分辨率而言的。

时间分辨率多用于仪器时基线性的分辨能力；由几何空间引起的分辨率称为空间分辨率。

因为射线胶片照相检测或实时成像检测多在静止状态下进行，不涉及时间分辨率问题，所以在实时成像检测技术中所言分辨率就是指空间分辨率。

发射时间:2001年10月18日运载火箭:Delta Ⅱ发射地点:美国范登堡空军基地轨道高度及倾角:450 km 98°太阳同步重访周期:1~3.5天视角:沿轨道方向和垂直轨道方向均可调整轨道周期:93.4分钟每轨拍摄:约57景幅宽&图像大小:主要景幅宽星下点为16.5 km 可达到的地面宽度544 km(中心点为卫星地面轨道，最大倾角30°)定位精度:圆误差23 m；线性误差17 m(无地面控制点)传感器分辨率&光谱波段:全色星下点61 cm黑白：445~990 nm多光谱星下点2.44 m 蓝450~520 nm 绿520~600 nm红630~690 nm近红外760~900 nm数据编码方式:11 bit/s卫星姿态控制系统:三轴稳定/恒星跟踪稳定/惯性平台/飞轮/GPS星上存储器:128 Gbit/s卫星设计寿命:7年QuickBird卫星于2001年10月由美国DigitalGlobe公司发射星下点分辨率0.61米产品分辨率：全色0.61-0.72米，多光谱2.44-2.88米产品类型：全色、多光谱、全色+多光谱（捆绑）、三波段融合（任意三个多光谱波段与全色波段融合产生的0.61米数据）、四波段融合（四个多光谱段与全色波段融合成的0.61米数据）全色波段，多光谱波段号：蓝、绿、红、近红外景宽16.5公里，景面积272平方公里。

此订单按面积购买。

QB数据05年最新价格表（单位：元/平方公里）说明：（全色0.61米分辨率，多光谱为2.44米分辨率）1、基础产品（1B）的最小定单（包括存档数据与编程接收数据）为1景；2、标准产品（2A）中存档数据的最小定单为25 Km2；3、标准产品（2A）中普通编程接收数据的最小定单为64 Km2；4、捆绑模式数据是指该产品包括全部5个波段的原始数据（1全色波段＋4多光谱波段）；5、所有编程接收订单的云量覆盖规范都是小于20%；6、编程接收订单中的“侧视角度”选项只有两个选择：a) 0 — 15度范围；b) 0 — 25度范围, 这两个选择没有价格上的差异。

EnviSat卫星影像详细介绍EnviSat卫星英文全称Environmental Satellite，中文意为“环境卫星”。

是ESA的一个地球遥感卫星任务。

卫星任务的总体目标是在不同的尺度下研究并监视地球的环境，从局部地区到区域，再到全球尺度监测。

监视并管理地球资源，包括可再生和不可再生资源。

向全球气象学社区提供持续且品质提升的服务。

为理解地壳及地幔结构和动态提供数据支持。

主要覆盖的领域包括：气象学、气候学、环境学、大气化学、植被学、水环境、土地资源利用、海洋和冰川学。

图1：EnviSat卫星在轨飞行想象图卫星情况：EnviSat卫星主要由PPF平台和载荷设备组成，PPF平台本身由提供标准卫星支持任务的服务模块和载荷模块组成。

EnviSat卫星的服务模块设计继承自SPOT卫星的Mk-II平台，PPF平台由EADS Astrium公司研发和总装，服务模块的主要由碳纤维增强塑料制造中心锥段作为基础结构，与运载的机械接口在锥段的一端，运载接口端由铝框架制造，类似箱体的外构型由铝蜂窝板构成，用于支撑电子设备并围绕在中心锥段周围。

服务模块包括8块蓄电池，一块展开式太阳电池阵，太阳电池阵利用双轴驱动机构可一直面向太阳。

卫星的推进系统安装在中心锥段顶部，包含4个燃料储箱，内装300kg肼燃料。

1台计算机包含指令和控制，姿轨控功能和星上数据管理功能，它可以控制服务模块的设备通过标准星上数据总线，中央计算机和载荷管理单元也可以通过该总线进行数据交换。

载荷模块：载荷模块为科学仪器提供安装位置及相关服务，例如电源开关切换，整合载荷指令和控制，数据存储和下传，载荷模块的结构抱恨直径1.2m的碳纤维增强塑料中心承力筒，及一系列碳纤维蜂窝板构成载荷模块的支撑板和外面板，载荷模块结构可以分成4个舱段，每个舱段高1.6m，最高的一段可以和其他3个舱段实现分离。

载荷模块的外面安装了天线（ASAR和RA-2设备附带），其他载荷设备包括MERIS、MIPAS、GOMOS光学组合，SCIAMACHY，MWR和DORIS。

卫星影像定标参数卫星影像定标参数是卫星遥感技术中的一个重要概念。

它用于描述卫星影像中的像素值与实际物理量之间的关系，是获取准确地物信息的基础。

本文将介绍卫星影像定标参数的概念、分类和应用。

一、卫星影像定标参数的概念卫星影像定标参数是指卫星影像中的像素值与地表物理量之间的转换关系。

卫星影像在获取过程中，通过传感器接收地表反射或辐射的能量，并将其转换为数字像素值。

定标参数即是将这些像素值与实际地物信息进行关联的参数。

二、卫星影像定标参数的分类卫星影像定标参数可以根据其含义和作用进行分类。

主要的定标参数包括辐射定标参数和几何定标参数。

1. 辐射定标参数辐射定标参数用于将卫星影像中的数字像素值转换为地表反射率或辐射通量。

常用的辐射定标参数包括增益(gain)和偏移(offset)。

增益参数用于描述传感器接收到的能量与像素值之间的关系，而偏移参数用于对接收的能量进行校正。

2. 几何定标参数几何定标参数用于将卫星影像的像素坐标与地球表面坐标进行关联，从而实现影像的几何校正和地理位置的定位。

常见的几何定标参数包括中心经度和纬度、像素尺寸、投影参数等。

三、卫星影像定标参数的应用卫星影像定标参数在遥感应用中具有重要的作用，它们的准确性直接影响到地表信息的提取和分析。

1. 土地利用/覆盖分类卫星影像定标参数能够将像素值转换为地表反射率或辐射通量，从而实现土地利用/覆盖分类。

通过对不同地物的反射率进行定标，可以对影像中的不同地物类型进行准确的分类和提取。

2. 环境监测卫星影像定标参数对环境监测具有重要意义。

通过定标参数，可以对大气和地表的辐射特性进行准确的分析，实现对大气污染、水质变化等环境问题的监测和评估。

3. 地质勘探卫星影像定标参数对地质勘探也具有重要的应用价值。

通过对地物的反射率进行定标，可以对地质结构、矿产资源等进行准确的识别和分析，为地质勘探提供重要的参考信息。

4. 灾害监测和评估卫星影像定标参数在灾害监测和评估方面也具有重要作用。

卫星影像的工作流程卫星影像的工作流程包括了卫星观测、数据传输、数据处理和数据分析四个主要阶段。

下面从这四个方面进行详细的介绍。

首先是卫星观测阶段。

卫星通过搭载在轨道上的传感器获取地球表面的影像数据。

这些传感器包括光学、红外、微波等技术，可以获取不同波段的数据。

在观测过程中，卫星按照既定的轨道和采样频率进行扫描，记录下地球表面的影像数据。

接下来是数据传输阶段。

卫星会将观测到的影像数据通过激光、无线电等通信手段传输到地面站。

地面站会接收到这些数据，并进行解码和存储，以备后续的处理和分析。

然后是数据处理阶段。

在这个阶段，首先需要对接收到的原始数据进行预处理，包括去除噪声、校正辐射度量等。

然后将原始数据进行几何校正，考虑到地球曲率和地球自转等因素，将数据投影拼接成全球或局部的地图。

接下来根据应用需求，对数据进行影像增强、图像融合、特征提取等处理，以提高图像的质量和分析的效果。

最后，将处理后的数据进行编码和压缩，以减小数据量，方便后续传输和存储。

最后是数据分析阶段。

在这个阶段，利用处理后的卫星影像数据进行各种分析和应用。

例如，地学领域可以利用卫星影像数据研究地表变化、地质构造、城市扩展等；环境监测领域可以通过卫星影像数据监测气象、水文、空气质量等指标；农业领域可以根据卫星影像数据评估作物生长情况和土地利用等。

在数据分析过程中，可以使用遥感技术、地理信息系统(GIS)和其他相关软件来提取和分析数据中的信息，并进行可视化展示。

综上所述，卫星影像的工作流程包括卫星观测、数据传输、数据处理和数据分析四个主要阶段。

通过这一工作流程，可以获取、处理和应用卫星影像数据，为人们提供丰富的地理信息，并广泛应用于地球科学、环境监测、农业等领域。

这些数据和应用对于我们深入了解地球表面的特征和变化、保护环境、改善农业生产等具有重要意义。

卫星影像的红外波段概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文将对卫星影像的红外波段进行概述说明与解释。

红外波段是指电磁波谱中位于可见光和微波之间的一部分，在空间科学、气象学、农业及城市规划等领域拥有广泛的应用。

本文将介绍红外波段的基本概念与原理，包括红外光谱范围与特点以及红外传感器与探测器技术。

同时，我们会探讨红外辐射和温度之间的关系，并详细阐述卫星红外影像获取与处理方法。

1.2 文章结构文章主要分为五个部分：引言、红外波单的基本概念与原理、卫星红外影像获取与处理方法、红外波单在不同领域的应用案例分析以及结论与展望。

在"2. 红外波单的基本概念与原理"一节中，我们将讨论关于红外光谱范围和特点以及相应的传感器技术。

在"3. 卫星红外影像获取与处理方法"一节中，我们将介绍卫星红外遥感技术总览，红外卫星传感器的介绍和性能评估指标解释，以及卫星红外图像获取与处理方法的详细说明。

在"4. 红外波单在不同领域的应用案例分析"一节中，我们将通过气象、农业和建筑与城市规划领域的应用案例，展示红外波单在不同领域中的广泛应用与效果。

最后，在"5. 结论与展望"一节中，我们将对文章进行总结，并对卫星红外影像未来发展进行展望。

1.3 目的本文旨在通过深入描述、解释和案例分析，全面了解卫星影像的红外波段在不同领域的应用以及其原理。

我们希望读者能够对红外波单有一个清晰的认识，并认识到其在各个领域中的潜力与重要性。

同时，本文也为从事相关研究或工作的人提供参考和借鉴。

2. 红外波段的基本概念与原理2.1 红外光谱范围与特点红外光谱是电磁波谱中的一部分，其波长范围通常被定义为从可见光的下限（约0.7微米）到热辐射的上限（约1000微米）。

红外波段可以进一步分成近红外、中红外和远红外三个区域。

近红外波段（0.7-3微米）主要用于生物医学、化学分析和遥感应用。

卫星影像应用案例卫星影像是指利用卫星传感器获取地球表面信息的影像数据。

它具有全球范围、高分辨率和多时相观测等特点，被广泛应用于地球科学、环境保护、城市规划、农业和自然资源管理等领域。

下面将列举10个卫星影像应用案例。

1. 气象预测与灾害监测：卫星影像可提供全球范围内的天气状况和气象变化，帮助气象部门进行天气预测和灾害监测。

例如，卫星影像可用于监测台风路径、海洋气象条件等，提前预警并减轻灾害风险。

2. 地质勘探与矿产资源评估：卫星影像可以识别地表地貌、岩石构造、矿产矿化带等地质特征，帮助地质勘探人员寻找矿产资源。

例如，利用卫星影像可以发现潜在的矿床、矿化带等，对矿产资源进行评估和规划。

3. 农业监测与精准农业：卫星影像可以提供农田覆盖度、作物生长情况、土壤湿度等信息，用于农业监测和精准农业管理。

例如，利用卫星影像可以确定农田的作物类型和生长情况，帮助农民调整灌溉和施肥等农业管理措施，提高农作物产量和质量。

4. 城市规划与土地利用：卫星影像可提供城市的土地覆盖、土地利用和城市扩展情况，用于城市规划和土地资源管理。

例如，利用卫星影像可以监测城市的土地利用变化、建筑发展趋势等，为城市规划提供科学依据。

5. 环境保护与生态监测：卫星影像可提供环境变化、森林覆盖度、湿地面积等信息，用于环境保护和生态监测。

例如，利用卫星影像可以监测森林砍伐情况、湿地退化等，帮助保护生态环境和野生动植物资源。

6. 土地资源管理与评估：卫星影像可提供土地利用、土地覆盖和土地质量等信息，用于土地资源管理和评估。

例如，利用卫星影像可以确定土地利用类型、土地质量等，为土地规划和资源管理提供参考。

7. 水资源管理与监测：卫星影像可提供河流湖泊水体面积、水质状况、水位变化等信息，用于水资源管理与监测。

例如，利用卫星影像可以监测河流湖泊的水位变化、水质状况等，为水资源的合理利用和保护提供依据。

8. 交通运输规划与监测：卫星影像可提供交通网络、道路拥堵情况和交通流量等信息，用于交通运输规划和交通监测。

卫星影像常见的米数
卫星影像常见的米数是指卫星图像的分辨率，也就是一张图片中每个像素所代表的实际地面面积大小。

根据不同的卫星影像数据来源和用途，常见的米数有：
1. 30米分辨率：一般用于大面积的地形分析和基础地图制作。

2. 15米分辨率：适用于城市规划、道路和建筑物的识别和监测等应用。

3. 5米分辨率：能够清晰地显示城市中的小区、公园等细节，也适合于森林资源的监测和调查。

4. 1米分辨率：非常适合于高精度地图制作、道路和建筑物的检测，以及资源调查和监测等应用。

5. 0.5米分辨率及以下：一般只有特殊需求才会使用，例如军事侦察、边境监测等。

选择不同的米数取决于具体应用的需求和使用场景，只有选择合适的米数，才能获得更高的数据精度和更多的应用价值。

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