遥感数据特征

遥感信息评价指标随着遥感技术的不断发展和应用，遥感信息的评价成为了遥感研究中的一个重要问题。

遥感信息评价指标是评价遥感信息质量和有效性的标准和方法。

本文将从不同角度介绍遥感信息评价指标的相关内容。

一、遥感图像质量评价指标1. 分辨率：分辨率是指遥感图像中可分辨的最小空间单位，通常用米或者像素表示。

分辨率越高，图像中的细节信息就越丰富，有利于提取更准确的地物信息。

2. 均匀性：图像均匀性是指图像中不同地物类别分布的均匀程度。

均匀性好的图像，地物分布的差异较小，有利于提取地物信息的一致性。

3. 噪声：噪声是指图像中的随机干扰信号，会对地物信息的提取造成影响。

图像质量评价中，通常使用信噪比来评估图像中的噪声水平，信噪比越高，图像质量越好。

4. 对比度：对比度是指图像中不同地物之间的亮度差异程度。

对比度越大，地物之间的区分度越高，有利于提取地物信息。

5. 形变：形变是指图像中地物位置相对于实际位置的偏差。

形变越小，图像的几何精度越高，有利于地物信息的提取和分析。

二、遥感数据质量评价指标1. 几何精度：几何精度是指遥感数据中地物位置相对于实际位置的偏差程度。

几何精度越高，地物位置信息的精确度就越高，有利于地物信息的提取和分析。

2. 光谱精度：光谱精度是指遥感数据中不同波段之间的光谱反射率的准确性。

光谱精度越高，遥感数据能够更准确地反映地物的光谱特征。

3. 时间精度：时间精度是指遥感数据采集的时间间隔。

时间精度越高，可以获取到更多时相信息，有利于监测和分析地表变化。

4. 信噪比：信噪比是指遥感数据中信号与噪声的比值。

信噪比越高，数据质量越好，有利于提取地物信息。

5. 动态范围：动态范围是指遥感数据中能够表达的亮度级别范围。

动态范围越大，数据能够表达的亮度级别范围越广，有利于提取地物信息。

三、遥感信息应用评价指标1. 信息量：信息量是指遥感信息中所包含的有效信息的多少。

信息量越大，遥感信息的应用价值越高。

2. 信息时效性：信息时效性是指遥感信息的获取和更新速度。

测绘技术中的遥感数据的获取与处理方法遥感技术在测绘领域的应用日益广泛，其能够获取大范围、高分辨率的地表信息，为地理空间数据的获取和处理提供了有力支持。

本文将探讨测绘技术中遥感数据的获取与处理方法。

一、遥感数据的获取遥感数据的获取主要通过卫星、飞机等载体，采集地球表面的电磁辐射信息。

卫星遥感数据具有广覆盖、周期性获取、持续监测等优势，而航空遥感数据则具有高分辨率、重复性强等特点。

1. 卫星遥感数据的获取卫星遥感数据的获取通常分为光学遥感和微波遥感两类。

光学遥感通过装载在卫星上的传感器，记录地表反射、发射和散射的光谱信息，推测出地表特征。

而微波遥感则利用微波辐射与地表物质的相互作用，获取地表的散射、吸收和反射等信息。

2. 航空遥感数据的获取航空遥感通过飞机搭载的传感器，采集地表的高分辨率影像数据。

航空遥感数据获取灵活，能够根据需要选取特定区域进行拍摄，获取更精确的地理信息。

二、遥感数据的处理方法遥感数据处理是对获取的原始遥感数据进行预处理、分类、提取等工作，以获得具有科学和实用价值的产品和信息。

1. 遥感数据的预处理遥感数据的预处理主要包括几何校正、辐射校正和大气校正等。

几何校正校正了数据获取过程中的几何变形，使其与地球表面实际对应；辐射校正消除了传感器自身的误差和对地球表面的辐射强度；大气校正则通过模型和反演方法消除大气对遥感数据的扰动。

2. 遥感数据的分类遥感数据的分类是将遥感图像中的像元分成不同的类别，常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。

有监督分类通过已知的训练样本进行分类器训练，然后将分类器应用于整个图像；无监督分类则不需要先验知识，通过聚类方法将图像像元自动分类。

3. 遥感数据的特征提取遥感数据的特征提取是从遥感图像中提取出地物的特征属性，如形状、纹理、光谱等。

特征提取可以利用像元级的单一特征或多特征组合进行，常用的方法有主成分分析、小波变换、纹理分析等。

4. 遥感数据的信息提取遥感数据的信息提取是根据特定的需求，通过应用特定的算法，提取出地物的相关信息。

遥感数据处理中的特征提取与分类方法引言遥感技术的发展使得人们能够通过航天器远距离获取地球表面的图像数据，并进行各种分析和应用。

遥感数据处理是指对这些获取到的数据进行预处理、特征提取和分类，以实现对地球表面特定区域的信息提取和解读。

本文将探讨遥感数据处理中的特征提取与分类方法。

一、特征提取方法1. 光谱特征提取光谱特征提取是遥感数据处理中最常用的方法之一。

通过分析地球表面的反射、辐射和发射光谱信息，可以获取不同物体或地物的光谱特征。

这些特征包括反射率、辐射亮度、辐射强度等。

2. 纹理特征提取纹理特征提取是通过分析地物表面纹理的空间分布和统计特性来获取特征信息的方法。

纹理特征包括灰度共生矩阵、方差、平均灰度等。

这些特征可以用于界定地物的边界、形状和空间分布特征。

3. 结构特征提取结构特征提取是通过分析地物的几何形状和排列方式来获取特征信息的方法。

结构特征包括面积、周长、长度、宽度、密度等。

这些特征可以用于判断地物的类型和分类。

二、分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是基于已知地物类型的样本数据进行训练和分类的方法。

这种方法需要先收集一定数量的地物样本数据，并标注其类别信息。

然后，通过对样本数据进行统计分析和特征提取，建立分类模型，对未知地物进行分类。

2. 无监督分类方法无监督分类方法是不依赖已知样本数据进行分类的方法。

无监督分类方法主要依靠对地物间的相似性和差异性进行统计分析，通过将地物划分为具有相似特征的类别，实现分类。

3. 半监督分类方法半监督分类方法是监督分类方法和无监督分类方法的结合，充分利用已知样本数据和未知样本数据进行分类。

半监督分类方法首先使用无监督方法对未知样本数据进行聚类，然后使用监督方法对聚类结果进行分类。

结论遥感数据处理中的特征提取与分类方法是实现对地球表面信息提取和解读的关键环节。

光谱特征、纹理特征和结构特征的提取可以有效地表示地物的特点和特征。

监督分类、无监督分类和半监督分类方法可以根据不同的需求和数据情况进行选择和应用。

高光谱遥感的特征
高光谱遥感是一种通过收集大量的连续、窄带光谱数据来获取地物光谱信息的遥感技术。

其特征包括以下几个方面：
1. 光谱分辨率高：高光谱遥感能够获取几百到上千个连续光谱波段的信息，使得不同地物具有不同的光谱响应特征可以被有效地区分和识别。

2. 空间分辨率适中：高光谱遥感通常具有中等的空间分辨率，不同波段的图像可以提供关于地物的精细细节信息。

3. 数据多样性：高光谱遥感数据能够提供丰富多样的信息，包括光谱信息、空间信息以及时间信息，可以支持多种遥感应用和科学研究。

4. 光谱特征敏感性：高光谱遥感数据对地物的光谱特征非常敏感，不同地物在光谱上呈现出独特的波谱特征，因此可以对地物进行精确的分类和识别。

5. 特征提取能力强：高光谱遥感数据可以通过光谱分析、像元反演等方法，从数据中提取出多种地物属性特征，如植被指数、地表覆盖类型等，具有较高的特征提取能力。

总之，高光谱遥感具有多光谱波段、高光谱分辨率、适中的空间分辨率和丰富的信息内容等特征，因此在环境监测、农业、地质勘查、城市规划等领域具有广泛
的应用前景。

遥感是应用探测仪器,不与探测目标相接触,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系统的基本构成被测目标的信息特征, 信息的获取, 信息的传输与记录, 信息的处理和信息的应用信息的处理和信息的应用遥感特点1大面积的同步观测2时效性3数据的综合性和可比性4经济性5局限性局限性辐射通量单位时间内通过某一面积的辐射能量辐射通量密度单位时间内通过单位面积的辐射能量辐照度I 被辐射的物体表面单位面积上的辐射通量绝对黑体如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体 黑体辐射规律1绝对黑体的总辐射出射度与黑体温度的四次方成正比2黑体辐射光谱中最强辐射的波长与黑体绝对温度成反比3黑体温度越高，其曲线的峰顶就越往波长短的方向移动(普朗克定律,斯忒藩—玻尔兹曼定律,维恩位移定律)太阳常数指不受大气影响在距太阳一个天文单位内,垂直于太阳光辐射方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量垂直于太阳光辐射方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量 常见的大气散射及特点瑞利散射当大气中粒子的直径比波长小的多时特点散射强度与波长的四次方成反比,对可见光的影响很大米氏散射粒子的直径与辐射的波长相当时特点散射强度与波长的二次方成反比,散射在光线向前方向比向后方向更强,方向性明显，潮湿天气对米氏散射影响较大无选择性散射粒子的直径比波长大得多时,,散射强度与波长无关散射强度与波长无关 大气窗口常把电磁波通过大气层时较少被反射,吸收或散射的,透过率较高的波段称大气窗口透过率较高的波段称大气窗口 气象卫星发展阶段、特点及作用特点1轨道：低轨和高轨2短周期重复观测3成像面积大，有利于获得宏观同步信息，有利于获得宏观同步信息，减少数据处理容量减少数据处理容量4资料来源连续、资料来源连续、实时性强、实时性强、成本低发展阶段1、20世纪60年代第一代气象卫星2,1970—1977第二代气象卫星3,1978后气象卫星进入第三个发展阶段应用1天气分析和气象预报2气候研究和气候变迁的研究3资源环境其他领域资源环境其他领域 中心投影的透视规律及像点位移规律透视规律1地面物体是一个点，在中心投影上仍然是一个点。

遥感数据分级遥感数据分级是一种基于遥感技术的数据处理方法，旨在将原始遥感数据按照一定的标准进行分类和分级，以便更好地进行地表特征的分析和研究。

本文将详细介绍遥感数据分级的标准格式，包括数据类型、分类标准和分级方法等内容。

一、数据类型遥感数据分级涉及多种数据类型，主要包括光学遥感数据和雷达遥感数据两大类。

1. 光学遥感数据：光学遥感数据是通过光学传感器获取的数据，包括可见光、红外线和微波等波段数据。

常见的光学遥感数据有高分辨率遥感影像、航空影像和卫星影像等。

2. 雷达遥感数据：雷达遥感数据是通过雷达传感器获取的数据，主要包括微波雷达和合成孔径雷达（SAR）数据。

雷达遥感数据具有穿透云雾和覆盖范围广等特点，在地表覆盖分类和变化监测中具有重要应用价值。

二、分类标准遥感数据分级的分类标准通常根据研究目的和数据特征来确定，常见的分类标准包括地物类型、地表覆盖类型和地表变化类型等。

1. 地物类型：根据地物的自然属性和功能特征，将遥感数据分为不同的地物类型，如水体、植被、建造物、道路、农田等。

2. 地表覆盖类型：根据地表覆盖的物理特征和空间分布，将遥感数据分为不同的地表覆盖类型，如森林、草地、湿地、城市、沙漠等。

3. 地表变化类型：根据地表的动态变化过程，将遥感数据分为不同的地表变化类型，如土地利用变化、植被变化、水体变化等。

三、分级方法遥感数据分级的方法多种多样，根据数据类型和分类标准的不同，可以采用不同的分级方法。

1. 基于像元的分级方法：基于像元的分级方法是将遥感数据按照像元的特征进行分类和分级。

常见的方法包括阈值分割、聚类分析和决策树分类等。

2. 基于对象的分级方法：基于对象的分级方法是将遥感数据按照地物对象的特征进行分类和分级。

常见的方法包括目标提取、目标识别和目标分类等。

3. 基于时序的分级方法：基于时序的分级方法是将遥感数据按照时间序列的变化进行分类和分级。

常见的方法包括时序分析、变化检测和趋势分析等。

所有遥感卫星数据资源参数及特点总结遥感卫星是一种利用卫星技术收集地球上的信息和数据的设备，它可以对地球上的陆地、水域和大气进行观测和监测。

遥感卫星数据资源非常丰富，包括了多个参数和特点。

以下是对其中一些常见的遥感卫星数据资源参数及特点的总结：1.光谱范围：遥感卫星可以通过测量不同波段的光谱信息来获取地球上的不同特征。

常见的光谱范围包括可见光、红外线和微波等。

不同波段的光谱范围可以提供不同的信息，比如可见光波段可以用于识别陆地和水域，红外线波段可以用于测量地表温度等。

2.空间分辨率：遥感卫星可以提供不同的空间分辨率，即在地球上观测的最小尺度。

空间分辨率决定了卫星观测到的地面细节的程度。

通常来说，较高的空间分辨率可以提供更精细的地表特征，但也会导致数据量增加和处理难度提高。

3.时间分辨率：遥感卫星可以提供不同的时间分辨率，即观测地球的时间间隔。

时间分辨率对于监测地球上的变化非常重要。

高时间分辨率可以提供更频繁的观测，有助于监测地球上的动态过程，比如冰川变化、植被生长和灾害监测等。

4.数据格式：遥感卫星数据可以有不同的格式，比如栅格数据和矢量数据。

栅格数据是以像素为单位的网格数据，适合于图像显示和处理。

矢量数据可以表示地理空间中的点、线、面等要素，适合于地理信息系统（GIS）的分析和建模。

6.数据处理：遥感卫星数据需要进行一系列的预处理和处理步骤，比如影像几何校正、辐射校正和分类等。

这些处理步骤可以提高数据质量和可用性，并提取出关键的地表信息。

总之，遥感卫星数据资源丰富多样，包括了光谱范围、空间分辨率、时间分辨率、数据格式、数据传输和数据处理等参数和特点。

这些参数和特点决定了遥感卫星数据的质量和适用范围，对于地球观测和监测具有重要意义。

随着遥感卫星技术的不断发展，我们可以期待更高分辨率、更频繁观测的遥感卫星数据资源的出现，为地球科学和环境保护等领域的研究提供更多有用的信息。

遥感一、名词解释遥感：是应用探测仪器，不与被测目标接触，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。

朗伯源：辐射亮度L与观察角⊙无关的辐射源。

严格的说，只有绝对黑体才是朗伯源。

绝对黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁波辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。

黑体：所谓黑体是指入射的电磁波全部被吸收，既没有反射，也没有透射( 当然黑体仍然要向外辐射)。

太阳常数：是指不受大气影响，在距太阳一个天文单位内，垂直于太阳逛辐射方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量。

1.360*10（3）W/m2太阳高度角：太阳光线摄入地面，与地面形成的夹角。

天顶距和天顶角：取太阳入射光线与地平面垂线的夹角。

大气散射：辐射在传播过程中遇到小微粒而使传播方向改变，并向哥哥方向散开。

①瑞丽散射：当大气中粒子的直径比波长小的多时发生的散射。

这种散射主要由大气中的原子和分子，如氮、二氧化碳、臭氧和氧分子等引起。

②米氏散射：当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射。

这种散射主要由大气中的微粒，如烟、尘埃、小水滴及其溶胶等引起。

原理：米氏散射的散射强度与波长的二次方成反比，并且散射咋光线向前方向比向后方向更强，方向性比较明显。

③无选择性散射：当大气中粒子的直径比波长大得多时发生的散射。

反射率：物体反射的辐射能量P占总入射能P0的百分比公式P37低轨：就是近极地太阳同步轨道，简称极地轨道。

高轨：是指地球同步轨道，轨道高度36000KM左右，绕地球一周24H，卫星公转角度和地球自转角速度相等，相对于地球似乎固定于高空某一点，故称作地球同步卫星或静止气象卫星。

垂直摄影：摄影机主光轴垂直与地面或偏离垂线3°以内。

倾斜摄影：摄影机主光轴偏离垂线大于3°取得的相片。

空间分辨率：指像素代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场或地面物体能分辨的最小单元。

波谱分辨率：是指传感器在接受目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。

遥感数据处理中的特征提取方法与应用技巧遥感技术是指通过高空或高速传感器获取地球表面信息的一种手段。

它通过光电传感器、雷达传感器等设备获取的数据，经过一系列的处理和分析，可以提取出地球表面的特征信息。

特征提取是遥感数据处理的重要环节，本文将介绍几种常用的特征提取方法和应用技巧。

一、图像预处理在进行特征提取之前，首先需要对遥感图像进行预处理。

预处理的目的是去除图像中的噪声和干扰，使图像更加清晰，提高特征提取的精度和准确性。

常见的预处理方法有去噪、边缘增强和图像增强等。

去噪是指去除图像中的噪声信号，常用的方法有平滑滤波、中值滤波和小波滤波等。

平滑滤波是通过邻域平均值或加权平均值来替代噪声像素值，中值滤波则是通过邻域像素的中值来替代噪声像素值，小波滤波则是通过小波变换的方法来滤除噪声。

边缘增强是用于增强图像中的边缘信息，以提高特征提取的效果。

常用的边缘增强方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。

这些算子可以从图像中提取出边缘信息，使得特征提取更加准确。

图像增强是通过增加图像的对比度和亮度来使图像更加清晰。

常用的方法有直方图均衡化和伽马校正等。

直方图均衡化是通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度级在整个灰度范围内均匀分布，从而增加图像的对比度。

伽马校正是通过对图像的像素值进行幂次变换，从而调整图像的亮度。

二、特征提取方法特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，以反映地物或目标的性质和特征。

常用的特征提取方法有灰度共生矩阵法、纹理特征提取法和形状特征提取法等。

灰度共生矩阵法是一种常用的纹理特征提取方法，它通过计算图像中像素之间的灰度值差异来反映图像的纹理信息。

该方法通过构建灰度共生矩阵，计算出不同方向上的纹理特征，如对比度、相关性和能量等。

这些特征可以用于地物分类、目标检测和图像匹配等应用。

纹理特征提取法是一种常用的特征提取方法，它通过提取图像中的纹理信息来表征地物或目标的特征。

1、遥感的概念、特点、类型遥感：遥感是通过不接触被探测目标，利用传感器获取目标数据，通过对数据进行分析，获取被探测目标、区域和现象的有用信息。

基本特征：利用地物对电磁波的辐射和反射特性，通过接收电磁波的辐射或反射信息获取地物的特性。

地物特性：分为几何特征和物理特征两种。

几何特征：如土壤的粗糙度，房屋的轮廓、各种植被的形状和长势等；物理特征：如地物的介电常数、土壤湿度等，是物质本身的性质所决定的。

遥感目的：就是通过接收到的电磁波信息反推出地物的几何特征和物理特征的反演过程。

类型：可见光遥感、反射红外遥感、微波遥感、热红外遥感。

特点：覆盖范围广、信息量大、具有连续观测的特点。

象元：遥感系统的空间分辨率确定遥感图象识别的最基本的信息单元2、遥感系统的组成3、遥感系统的分类按平台高度：航空、航天与地面测量。

按遥感波段分：光学与微波。

按成像信号能量来源：被动与主动，被动式分为反射式、发射式，主动式分为反射式与受激发式。

按应用：空间尺度分为全球、区域、局地遥感；地表分为海洋、大气、陆地遥感；行业分类环境、农业、林业、水文、地址遥感。

4、电磁波谱与电磁辐射电磁波：交互变化的电磁场在空间的传播。

电磁波的特性：电磁波是横波，传播速度为3×108 m/s，不需要媒质也能传播，与物质发生作用时会有反射、吸收、透射、散射等，并遵循同一规律。

电磁波普：按电磁波波长的长短，依次排列制成的图表叫电磁波谱。

γ线、x线、紫外线、可见光、红外线、无线电波。

常用的：紫外线的一部分(0.3-0.4μm),可见光线(0.4-0.7μm),红外线的一部分(0.7-14μm),以及微波（约lmm-1m）。

紫外线：波长范围为0.01～0.38μm，太阳光谱中，只有0.3～0.38μm波长的光到达地面，对油污染敏感，但探测高度在2000 m以下。

可见光：波长范围：0.38～0.76μm，人眼对可见光有敏锐的感觉，是遥感技术应用中的重要波段。

空间遥感数据的特征提取与分类方法研究近年来，随着空间遥感技术的快速发展，获取到的空间遥感数据数量不断增加，数据的复杂性和多样性也日益增强。

如何从这些数据中提取有用信息，进行特征提取和分类成为空间遥感领域的研究热点之一。

一、传统特征提取与分类方法1. 特征提取方法传统的特征提取方法主要包括像元级、对象级和基于神经网络的方法。

其中，像元级特征提取方法是最为常见的方法之一，它将影像数据中的每个像元作为一个单独的实体进行处理，提取像元的各种统计特征，例如平均值、标准差、最大值等。

对象级特征提取方法则是将相邻像元聚合起来，形成一个具有空间关系的集合，根据对象的形状、面积、周长、方向等特征提取对象信息。

基于神经网络的特征提取方法则是通过构建神经网络模型，对数据进行特征学习和提取。

2. 分类方法传统的分类方法主要包括像元级分类和对象级分类。

像元级分类方法是将每个像元的特征与一组预先定义好的类别的特征进行比较，然后将像元分配到最匹配的类别中。

对象级分类方法则是首先对空间对象进行提取和分割，然后根据对象的外形、大小、纹理等特征将对象分配到对应的类别中。

总体来说，传统方法在处理空间遥感数据时，存在着一些潜在的问题，例如像元级分类只考虑了像素间的相互关系，无法考虑空间相互关系，而对象级分类需要对影像数据进行相应的图像分割等前期处理，这些步骤容易引入误差。

二、深度学习在特征提取和分类中的应用近年来，随着深度学习理论的不断发展，深度神经网络在遥感领域的应用越来越广泛。

深度学习可以通过对大量影像数据进行学习，构建出高效的特征提取和分类模型，对空间遥感数据的特征提取和分类能力有了大幅提升。

1. 特征提取方法深度学习中最常用的卷积神经网络（CNN）可以有效地提取影像数据中的特征信息。

卷积神经网络的优势在于其可以通过对相邻像元之间的关系进行卷积操作，自动地提取相邻像元之间的空间关系特征，并且可以通过多层卷积操作，连续地提取高阶特征，从而得到更加抽象和准确的特征表示。

遥感数据分级引言概述：遥感数据分级是遥感技术中的一项重要应用，通过对遥感数据进行分级处理，可以更好地理解和利用遥感图象信息。

在不同的应用领域中，遥感数据分级具有广泛的应用价值，如土地利用分类、资源调查、环境监测等。

本文将从数据获取、数据预处理、特征提取、分类方法和精度评价等方面介绍遥感数据分级的相关内容。

一、数据获取1.1 遥感数据类型：遥感数据可以分为光学遥感数据和雷达遥感数据两类。

光学遥感数据主要包括多光谱影像、高光谱影像和全色影像等，而雷达遥感数据则包括合成孔径雷达（SAR）数据和雷达高程模型（DEM）数据等。

1.2 数据来源：遥感数据可以通过卫星、飞机、无人机等平台获取，不同平台获取的数据具有不同的空间分辨率和时间分辨率。

1.3 数据格式：遥感数据通常以影像文件的形式存储，常见的格式包括TIFF、JPEG、PNG等。

二、数据预处理2.1 辐射定标：对遥感数据进行辐射定标是数据预处理的重要步骤，可以将原始数据转换为可用的物理量。

2.2 大气校正：大气校正是为了消除大气影响而进行的处理，可以提高遥感数据的质量和准确性。

2.3 几何校正：几何校正是为了保证遥感数据的几何精度，通常包括地理坐标系转换、影像配准等处理。

三、特征提取3.1 光谱特征：光谱特征是遥感数据中最基本的特征之一，通过分析不同波段的反射率可以提取出目标的光谱特征。

3.2 空间特征：空间特征是指目标在影像上的空间分布特征，如形状、大小、纹理等，可以通过图象分割和目标提取算法进行提取。

3.3 深度特征：深度学习技术在遥感数据分级中的应用越来越广泛，可以提取出更加高级的特征表示，提高分类的准确性。

四、分类方法4.1 监督分类：监督分类是最常用的分类方法之一，通过已知类别的样本训练分类器，然后对未知样本进行分类。

4.2 无监督分类：无监督分类是指在没有先验信息的情况下对影像进行分类，常用的方法包括聚类算法和自组织映射算法等。

4.3 深度学习分类：深度学习在遥感数据分级中的应用越来越广泛，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，可以提高分类的准确性和效率。

常用遥感数据特征总结按照遥感平台类型，遥感技术可以分为航宇遥感、航天遥感、航空遥感、地面遥感四类。

其中航天遥感平台发展最快，应用最广。

很据航天遥感平台的服务内容，可以将其分为气象卫星系列、陆地卫星系列和海洋卫星系列。

不同的卫星系列所获得的遥感数据有着不同的特征，常常应用于不同的应用领域，在进行检测研究时，常常根据不同的卫星资料特点，选择不同的遥感数据。

下文简单总结了几种常用的航天遥感数据特征。

1 气象卫星系列气象卫星是最早发张起来的环境卫星。

从1960年美国发射第一颗实验性气象卫星（TIROS）以来，已经有多种实验性或者业务性气象卫星进入不同轨道。

气象卫星资料已经在气象预报、气象研究、资源调查海洋研究等方面显示出了强大的生命力。

气象卫星主要有以下几种系列：60年代——TIROS系列、ESSA系列、Nimus 系列；70年代——ITOS系列、NOAA系列、SMS系列、GOES系列、MeteopII、GMS、Meteosat；80年代后，主要以NOAA系列为代表。

我国的气象卫星发展比较晚，FY-1是我国发射的第一颗1988年9月7日发射成功。

气象卫星主要有以下特征。

（1）轨道。

气象卫星轨道可以分为两种，低轨和高轨。

低轨是近极低太阳同步轨道，简称极地轨道，轨道高度800~1600km，南北向绕地球运转。

对东西宽约2800km的带状地域进行观测，由于与太阳同步，使卫星每天在固定的时间经过每个地方的上空，资料获得时具有相同的照明条件。

高轨是指地球同步轨道，轨道高度36000km左右，相对于地球静止，能够观测地球1/4的面积，有3—4颗卫星形成观测网，对某一固定地区，每隔20~30min获取一次资料，由于它相对于地球静止，可以作为通讯中继站，用于传送各种天气资料。

（2）短周期重复观测。

地球同步卫星观测周期为0.5小时一次，极轨卫星为约为0.5~1天/次，时间分辨率较高。

有助于对地面快速变化的动态检测。

（3）成像面积大，有助于获得宏观同步信息，减少数据处理容量。

遥感的特点有什么特征遥感是指非接触的，远距离的探测技术。

一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测。

下面是店铺给大家整理的遥感的特点简介，希望能帮到大家！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就越广。

（2）时效性：获得资料的速度快，周期短，时效性强。

（3）数据的综合性和可比性：获取的数据综合反映了地球上许多自然、人文信息，且数据来源连续，具有可比性。

（4）经济性：与传统方法相比具有更高的经济效益和社会效益。

（5）局限性：许多电磁波有待开发，还需发展高光谱遥感以及与其他手段相配合。

遥感的类型简单归类遥感技术的类型往往从以下方面对其进行划分：根据工作平台层面区分：地面遥感、航空遥感（气球、飞机）、航天遥感（人造卫星、飞船、空间站、火箭）；根据记录方式层面区分：成像遥感、非成像遥感；根据应用领域区分：环境遥感、大气遥感、资源遥感、海洋遥感、地质遥感、农业遥感、林业遥感等；按传感器的`探测范围波段分为：紫外遥感（探测波段在0.05~0.38微米）、可见光遥感（探测波段在0.38~0.76微米）、红外遥感（0.76~1000微米）、微波遥感（1毫米~1米）、多波段遥感；按工作方式分为：主动遥感、被动遥感。

工作平台层面地面遥感，即把传感器设置在地面平台上，如车载、船载、手提、固定或活动高架平台等；航空遥感，即把传感器设置在航空器上，如气球、航模、飞机及其它航空器和遥感平台等；航天遥感，即把传感器设置在航天器上，如人造卫星、航天飞机、宇宙飞船、空间实验室等。

探测方式主动式遥感，即由传感器主动地向被探测的目标物发射一定波长的电磁波，然后接受并记录从目标物反射回来的电磁波；被动式遥感，即传感器不向被探测的目标物发射电磁波，而是直接接受并记录目标物反射太阳辐射或目标物自身发射的电磁波。

遥感波段分类紫外遥感，其探测波段在0。

3～0。

38um之间；多波段遥感，指探测波段在可见光波段和红外波段范围内，再分成若干窄波段来探测目标。

遥感的特点有什么特征遥感（Remote Sensing）是指在地面以外的空间采集地物信息的技术。

遥感具有以下特点：一、广泛应用：遥感技术广泛应用于地质、环境、农业、林业、地球科学、城市规划等多个领域。

通过遥感技术，可以获取各种地物的空间分布、时变过程、数量、质量等多种信息。

二、高效快速：遥感技术具有高效快速的特点，可以在较短时间内获取大范围地物信息。

通过遥感技术，可以对大面积的地物进行监测，实现快速更新和全面把握区域的动态变化。

三、非接触性：遥感技术通过无线电波、激光、红外线等方式，对地物进行感知和监测，无需与地物接触。

这种非接触性保证了地物不受人为操作的干扰，能够在较大程度上保持被监测地物的真实状态。

四、全球性：遥感技术可以获取全球范围的地物信息，能够对全球的陆地、海洋、大气进行监测和研究。

这种全球性特点为科学研究和资源管理提供了基础数据。

五、多源数据：遥感技术可以利用多种数据源获取地物信息，比如卫星、飞机、无人机等。

多源数据的融合可以提高地物信息的准确性和可信度，并能够提供多角度、多时相的观测。

六、多波段观测：遥感技术可以获取不同波段的数据，比如可见光、红外线、微波等波段。

通过多波段观测，可以获取地物的多种物理特征，如颜色、温度、湿度等，丰富了地物信息的内容。

七、自动化处理：遥感数据的处理和分析可以借助计算机和图像处理软件进行自动化处理。

自动化处理节省了人力成本，加快了数据处理的速度，提高了数据利用的效率。

综上所述，遥感技术具有广泛应用、高效快速、非接触性、全球性、多源数据、多波段观测和自动化处理等特点。

这些特点为科学研究、资源管理、环境保护等提供了有力的支持，促进了人类对地球的认识和利用。

遥感技术作为一种获取地物信息的技术手段，以其独特的特点在各个领域发挥着重要作用。

接下来，我们将进一步探讨遥感技术的相关特征。

八、空间分辨率：遥感技术可以提供不同空间分辨率的数据。

空间分辨率是指遥感图像中每个像元所代表的实际地物的大小。

常用遥感卫星数据介绍遥感卫星数据是指由遥感卫星获取的地球表面信息的数字化数据。

遥感卫星通过搭载在航天器上的观测仪器，利用电磁波辐射接收和传输地球表面的物理量，并将其转化为数字信号，最终生成遥感卫星数据。

常见的遥感卫星数据包括光学遥感数据、雷达遥感数据和地形遥感数据等。

光学遥感数据是指通过光学传感器收集的卫星数据，可以分为多光谱数据和高光谱数据两种。

多光谱数据通过在不同波段的探测器中接收光辐射，得到不同波段的图像，常见的有Landsat、Sentinel等卫星。

多光谱数据可以用于土地覆盖分类、植被监测、水资源调查等应用。

高光谱数据则是在较窄的波段范围内获取更多的光谱信息，可以更精确地进行地物分类和光谱分析。

雷达遥感数据是通过雷达传感器获取的卫星数据，利用雷达波的特性对地球表面进行探测和测量。

雷达遥感数据可以在夜晚或云层遮挡的条件下进行观测，具有独特的能力。

它可以提供地表反射率、地表高度、土壤含水量等信息，对于农业、气象和海洋等领域具有重要意义。

常见的雷达卫星包括SAR（合成孔径雷达）卫星、ERS卫星等。

地形遥感数据是通过测量地球表面和地形特征以获取地质、地貌、地貌和地表覆盖等方面的信息。

地形遥感数据可以通过激光雷达测距仪或雷达高度计获得。

地形遥感数据广泛应用于地质勘探、城市规划、水资源管理等领域。

常见的地形遥感卫星包括GEOID和ICESat等。

此外，还有热红外遥感数据用于测量地表及大气的热辐射，用于火灾监测和研究、城市热岛效应等；微波遥感数据用于测量大气和地表的微波辐射，用于气象观测、植被水分状况估算等；激光遥感数据用于三维地形测绘和建筑物监测等。

综上所述，常用的遥感卫星数据包括光学遥感数据、雷达遥感数据、地形遥感数据以及热红外遥感数据、微波遥感数据和激光遥感数据等。

这些数据可以提供丰富的地球表面信息，广泛应用于农业、地质、气象、环境和城市规划等领域。

随着遥感技术的不断发展，遥感卫星数据将为人们提供更多更精确的地球观测数据。