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第3卷第3期雷达学报Vol. 3No. 3 2014年6月 Journal of Radars Jun. 2014环境一号C卫星SAR图像典型环境遥感应用初探田 维*①徐 旭①②卞小林①柴 勋①②王世昂①宫华泽①熊文成③邵 芸①①(中国科学院遥感与数字地球研究所北京 100101)②(中国科学院大学北京 100049)③(环境保护部卫星环境应用中心北京 100094)摘 要：“环境一号”C卫星(HJ-1C)于2012年11月19日成功发射，并与2008年9月6日“一箭双星”发射的“环境一号”A星，B星(HJ-1A/1B)组成“2+1”环境与灾害监测预报小卫星星座系统。
该文以2012年12月～2013年1月期间获取的9景HJ-1C卫星数据2级产品(S波段，VV极化，Strip模式，5 m分辨率)为实验数据，以北京市和福建省近海海域为研究实验区，以HJ-1C卫星SAR图像土地利用类型人工解译与制图、地表覆盖自动分类、近海海洋溢油污染识别、海浪特征参数反演、海水养殖区特征提取等近海海洋环境监测等为例，开展了HJ-1C 卫星SAR图像环境遥感应用能力的分析与评价。
结果表明：(1)HJ-1C卫星SAR图像可用于耕地、林地、公路用地、河流水面、城镇住宅用地、农村宅基地等土地利用类型的人工解译和制图，地类图斑面积勾绘误差小于5%；(2)HJ-1C卫星SAR与HJ-1B CCD图像融合可有效提高地表覆盖自动分类精度；(3)HJ-1C卫星SAR图像可用于海洋溢油污染识别、海浪特征参数反演及近海养殖区信息提取等近海海洋环境遥感监测。
关键词：HJ-1C；SAR；土地利用；地表覆盖；海洋溢油；海浪；海洋环境中图分类号：TN959.4 文献标识码：A 文章编号：2095-283X(2014)03-0339-13 DOI: 10.3724/SP.J.1300.2014.13055Applications of Environmental Remote Sensing by HJ-1C SAR Imageries Tian Wei①Xu Xu①② Bian Xiao-lin①Chai Xun①② Wang Shi-ang①Gong Hua-ze① Xiong Wen-cheng③Shao Yun①①(Institute of Remote Sensing and Digital Earith, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)②(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)③(Satellite Environment Center, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100094, China)Abstract: The HJ-1C satellite was successfully launched in November 19, 2012. The HJ-1C and HJ-1A/1B satellites, which were launched in September 06, 2008, constitute the “2+1” small satellite constellation for environmental and disaster monitoring. This study focuses on the analysis and evaluation of the satellite performance with respect to environmental remote sensing, including land use interpretation, land cover classification, oil spill identification, retrieval of sea waves, and monitoring of coastal mariculture. The data used in this study cover the city of Beijing and the sea of the Fujian Province. Nine HJ-1C satellite images (level-2, S band, VV Pol, strip mode, 5 m resolution) from December 2012 to January 2013 are used. The conclusions are as follows:(1) the HJ-1C SAR images can be used to manually identify farmland, woodland, roads, rivers, urban construction,and rural residential areas; (2) the accuracy of the automatic land cover classification increased significantly when the HJ-1C SAR and HJ-1B CCD fusion images are used; (3) the HJ-1C satellite can be used to identify oil spills, to invert wave parameters, and to extract information regarding inshore aquaculture.Key words: HJ-1C; SAR; Land use; Land cover; Oil spill; Ocean waves; Marine environment1 引言近十年来，国际上SAR卫星发展日新月异。
如何利用测绘技术进行环境遥感影像特征提取与环境质量评估测绘技术是一种利用空间信息获取、处理和表达地球表面和地下属性的技术手段。
在环境保护和质量评估方面，应用测绘技术进行环境遥感影像特征提取和环境质量评估具有重要意义。
本文将探讨如何利用测绘技术进行环境遥感影像特征提取与环境质量评估。
首先，环境遥感影像特征提取是利用遥感影像数据去提取和分析标识环境特征的过程。
通过获取遥感影像数据，我们可以了解地表覆盖类型、土地利用方式以及环境参数等信息。
测绘技术中的遥感影像处理方法通常包括预处理、特征提取和分类等步骤。
在预处理阶段，我们可以进行图像校正、辐射校正和大气校正等操作，以提高影像质量。
特征提取是利用图像处理方法提取遥感影像中含有的地表特征信息，例如植被指数、土壤水分和地表温度等。
分类是将遥感影像数据按照地物类型进行划分，可以应用机器学习算法来实现。
通过遥感影像特征提取，我们可以获取大范围、实时的环境信息，加强对环境变化的监测。
其次，环境质量评估是根据获取的环境特征信息来评估环境质量和对环境的影响程度。
测绘技术提供了获取环境特征信息的手段，通过对遥感影像数据的分析和处理，我们可以获取环境覆盖率、水质状况和气候变化等方面的信息。
基于这些信息，我们可以利用测绘技术建立环境质量评估模型，对不同环境指标进行评估和分析。
例如，我们可以利用归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)来评估地表植被覆盖程度，从而判断空气质量状况。
又如，我们可以利用测绘技术获取的地表温度数据来研究城市热岛效应对环境的影响。
通过环境质量评估，我们可以及时发现环境问题，并采取相应的措施来改善环境质量。
最后，测绘技术在环境保护和质量评估中的应用还可以辅助决策和规划。
利用测绘技术获取的环境信息，可以为环境规划和决策提供科学依据。
例如，在城市规划中，我们可以利用测绘技术获取的地表覆盖数据，精确划定建设用地和保护用地的边界，制定合理的城市发展方案。
遥感影像质量评估报告1. 背景遥感影像在许多领域具有广泛的应用，如土地利用规划、农业监测和环境变化监测等。
影像质量评估是保证这些应用可靠性和准确性的关键步骤。
本报告旨在对一组遥感影像进行质量评估，并提供评估结果和建议。
2. 数据收集在本次质量评估中，我们收集了一组以高分辨率影像为主的遥感数据。
这些数据来自多个渠道，包括卫星观测和航空遥感。
3. 质量评估方法为了评估遥感影像的质量，我们采用了以下指标和方法：3.1 分辨率评估分辨率是遥感影像的重要指标之一，它决定了影像中能够分辨的最小细节。
我们使用专业的分辨率评估方法，通过测量影像中的细节和边缘的清晰度来确定分辨率。
3.2 光谱质量评估光谱信息对于遥感影像的应用非常重要，它可以提供不同波段的信息用于分析和监测。
我们使用光谱质量评估方法来检查影像中不同波段的准确性和一致性。
3.3 几何校正评估几何校正是将遥感影像的像素坐标与地理坐标对应起来的过程。
我们使用几何校正评估方法来检查影像中的几何校正精度，确保像素位置的准确性。
4. 评估结果根据以上评估方法，我们对收集的遥感影像进行了质量评估。
评估结果如下：- 分辨率评估结果显示，大部分影像的分辨率达到了要求，能够清晰地显示细节和边缘。
- 光谱质量评估结果显示，影像中不同波段的光谱信息基本准确，并且一致性较好。
- 几何校正评估结果显示，影像的几何校正精度较高，像素位置基本准确。
5. 建议和改进根据评估结果，我们提出以下建议和改进措施：- 注意影像来源的可靠性，尽可能选择高质量的数据源。
- 定期校准和验证影像数据，以确保光谱信息的准确性和一致性。
- 使用专业的几何校正工具和方法，进一步提高影像的几何校正精度。
6. 结论通过本次质量评估，我们得出以下结论：收集的遥感影像质量较高，适合于相关应用领域。
同时，我们提出了建议和改进措施，以进一步提高影像质量和可靠性。
感谢您阅读本次遥感影像质量评估报告！。
基于环境一号卫星的光谱分析与水体水色参数反演实验
环境一号卫星是中国自主研发的一颗对地观测卫星，可以用于环境监测、气象预报、灾害监测等领域。
光谱分析与水体水色参数反演实验是一种利用卫星获取的遥感数据进行水体特性分析的方法。
在进行光谱分析与水体水色参数反演实验前，需要获取卫星拍摄的遥感影像数据。
通过遥感影像数据中水体反射率的不同波段，可以对水的特征进行分析。
光谱分析主要是通过分析不同波段的反射率变化来获取水体中的溶解有机物、颗粒物以及藻类等的浓度。
水体水色参数反演是根据水体吸收、散射、透过以及反射特性来推测水体中的溶解物质和悬浮物质的浓度，其中常用的水色参数包括水体色素浓度、浊度、藻类浓度等。
这些参数反映了水体的质量、透明度和富营养化程度等特征。
通过对遥感数据进行光学模型反演和数据处理，结合地面采样数据和气象、水文等信息，可以得到水体的水色参数以及相关水质信息。
这些信息对于环境保护、水资源管理和生态环境评估等方面具有重要意义。
需要注意的是，进行光谱分析与水体水色参数反演实验时，要严格遵守相关法律法规，保护国家的知识产权和环境资源，并确保实验活动不对生态环境和周围环境造成损害。
同时，在进行实验时保障数据的安全性和隐私保护，确保不涉及个人隐私信息的泄露。
环境一号卫星CCD 数据在太湖蓝藻水华遥感监测中的应用金焰,张咏,牛志春,姜晟(江苏省环境监测中心,江苏 南京 210036)摘 要:利用环境一号卫星(H J-1)CCD 数据,对太湖水华进行遥感监测,并比对同时相的EOS /MOD IS 卫星遥感数据。
结果表明,H J-1星CCD 数据具有优于EO S /M OD IS 数据的蓝藻水华识别能力,并有良好抗云层干扰能力,适合用于太湖蓝藻水华应急监测。
关键词:环境一号卫星;宽覆盖多光谱可见光相机数据;蓝藻水华;遥感监测;太湖中图分类号:X 87 文献标识码:B 文章编号:1006-2009(2010)05-0053-04Application of Environ m ental Satellite H J -1CCD D ata for CyanobacteriaB l oo m R e m ote Sensi ng i n Tai hu L akeJI N Yan ,ZHANG Yong ,N I U Zh i chun ,JI A NG Sheng(J i a ng s u Environm entalM onitori n g Center ,N anjing,J iangs u 210036,Ch i n a)Abst ract :Re m ote sensi n g m on itori n g of cyanobacteria b l o o m in Ta i h u Lake w ith env ironm ental satelliteH J1CCD data w as descri b ed .Co m pared w ith EOS /MODI S data ,resu lts show ed thatH J 1CCD data w asm ore su it able for cyanobacteria b loo m recognition i n e m ergency m on itor i n g than that of EOS /M OD I S did and had better capab ility o f anti i n terference w hen it w as cloudy .K ey w ords :Env ironm en tal sa tellite H J 1;CCD data ;C yanobacteria bloo m ;Re m ote sensi n g m on itor i n g ;Taihu Lake收稿日期:2010-03-18;修订日期:2010-07-22基金项目:国家科技支撑基金资助项目(2008BAC34B07)作者简介:金焰(1982 ),男,江苏南京人,助理工程师,硕士,从事环境遥感监测工作。
“环境一号”卫星遥感影像质量分析摘要：环境一号卫星A/B光学卫星星座是我国第一个小卫星星座，为我国各个行业的卫星遥感应用提供了大量可用数据。
本人通过随机抽取的卫星影像，利用多种计算机分析和人眼判定的方法，对卫星影像的质量进行了分析，获得其质量评定结果，并分析其应用范围。
其相关结果可以给环境一号卫星的应用提供借鉴，也为未来我国发展多光谱宽幅中分辨率遥感卫星提供参考。
关键词：环境一号遥感影像分析0 前言环境一号A/B星是我国第一个遥感卫星小星座，从2008年9月发射至今已经在轨运行6年，超期服役3年，为我国环境保护、土地利用、农林监测和水资源保护等工作提供了大量遥感数据。
环境一号A /B星的寿命即将终止，本文根据多个科研项目，评估环境一号星A /B的数据质量，分析其应用范围，为我国未来中分辨率遥感卫星规划提供参考。
1 环境一号遥感卫星星系概况环境一号卫星遥感减灾卫星星系由环境一号A星和B星组成，两颗卫星于2008年9月6日发射升空并于2009年4月在轨交付使用。
A星和B星采用相同的卫星平台，A星和B星都搭载了分辨率达30m的CCD高分辨率相机，另外，A星还搭载了一台 RSI相机，B星搭载一台HSI相机。
由于单颗卫星的卫星周期时间是4天，A星与B星轨道差180度，因此两颗卫星组成的卫星星系，其获取地球上同一点的CCD影像周期是两天。
CCD相机是两颗卫星的统一装备，从影像用途上看，CCD高分辨率遥感影像是应用范围最广的设备，因此分析环境一号遥感卫星星系的CCD影像，对于推广环境一号遥感数据的普及应用都有重要意义。
2.影像特点和处理流程环境一号A/B遥感卫星CCD数据多光谱数据包括4个波段的光谱，即第1蓝光波段、第2绿光波段、第3红光波段和第4近红外波段。
一般真彩遥感影像均通过3、2、1三波段影像合成和4、3、2影像合成获得最终影像。
本次研究主要采用了3、2、1波段合成影像。
影像数据处理过程包括光谱影像合成、影像纠正、影像增强处理和DEM融合，各个步骤主要工作如下：（1）影像融合利用3、2、1三个光波段的影像，分布置于红、绿、蓝处理端，进行影像合成操作，获得接近真彩影像的合成影像；（2）影像几何纠正环境一号卫星影像的原始数据（二级产品）定位误差较大，需要利用控制点成果对影像进行重新纠正，本次研究项目所有影像纠正都是每幅影像利用7个以上的地面特征点进行二次多项式纠正。
影像几何纠正后的精度约为2――3个像元精度，实际定位精度在30――90米。
（3）影像增强由于遥感影像在获取过程中受到大气或者天气以及相机因素的影响，带有少量噪声或者对比度不够等，因此需要对影像进行增强处理，包括辐射增强、直方图均衡化、降噪处理、空间域增强和频率域增强等。
（4）DEM融合利用DEM栅格数据和遥感影像融合，可以提高影像解译能力。
本次研究采用了美国NASA的全球DEM数据融合，取得较好效果。
3.影像评估3.1 影像评估方法遥感影像质量影响因素包括：环境（如大气散射）、随机误差或系统故障、地面处理问题等。
因此本次影像分析处理采用以下几种方式对影像的质量：（1）影像直方图中单个亮度值出现频率分析（2）影像中某一位置或区域像元亮度值评估分析（3）一元或多元统计分析，判断影像数据正常性（4）多元统计量确定波段时间相关（5）目视判读识别物本次研究抽取了一幅典型的影像进行分析，通过综合分析评估影像平均质量。
3.2 影像评估过程3.2.1 直方图评价直方图是影像亮度值频率统计的图形表达方式横坐标（x）是影像某波段值的量化等级，纵坐标（y）代表这些亮度值出现的频率。
直方图分析是一种原始数据质量的评价方式，同时也是评价光学多光谱影像和其他类型遥感影像的主要方法。
图1 是影像的四个波段直方图。
从四个波段的直方图上评价，各个波段的曲线比较稳定，RGB的极值相差不大，其光谱反射角均衡。
3.2.2 影像的一元统计和多元统计影像的一元统计和多元统计分析可以从影像中分析影像质量集中趋势测度和离散度的统计。
其中最主要的多方式是遥感数据集中趋势测度计算，包括采用中值分布曲线计算方法，采用所有亮度观测值和综合除以观测值个数来度量集中趋势。
单波段影像均值由n个亮度值计算获得，其公式如公式1所示。
（1）式中是总体均值的无偏估计。
（1）离散度分布均值的离散度可以提供影像有用信息，如遥感载荷的可靠性和CCD相机稳定性等因素，离散度计算最常用的方法是样板方差计算方法，其计算方法如公式2 所示。
（2）式中代表离差平方和。
同时可以采用标准差方法计算单波段影像像元亮度值标准差小则表示观测值比较紧密集中于中心值周，标准差大则表示观测值比较分散，影像质量不稳定。
（2）多元统计多波段遥感数据数据协方差分析利用不同像元的遥感光谱观测值分析影像演化的相同点，获得一个波段的亮度值变化与另一个波段亮度值变化的关系。
因此计算它们的相关性以获得不同波段之间的关联关系。
首先需要计算离均差乘机和，计算公式如公式3 所示（3）其中是第k波段第i个亮度值，研究区域由n个像元组成。
第k波段和第l波段的均值分别是和。
同时可以利用公式4 提高计算效率。
（4）称为非离均差乘积和。
如果k和l相同，则得到与离差平方和，即=则第k波段和第l波段的亮度值协方差等于多波段遥感数据相关分析为了不受量纲影响的方法评价变量间，可以采用皮尔逊积矩相关系数分析界定多波段遥感数据。
公式中采用了两个波段（k和l）之间之间的协方差和标准差乘积来界定。
根据以上计算方法，此次研究中应用了一幅九级以上无云层影像进行分析，分析结果如表所示。
环境一号4个波段影像统计分析表2波段号1（0.43-0.52） 2（0.52-0.60） 3（0.63-0.69） 4（0.76-0.90）一元统计量平均值 48.25 23.48 21.45 26.30标准差 8.25 4.32 5.68 14.52方差 94.89 35.45 57.64 214.72最小值 48 19 13 7最大值 198 112 143 115方差――协方差矩阵1 98.252 54.32 34.123 67.75 42.88 62.324 71.24 46.57 34.49 197.25相关矩阵1 12 0.97 13 0.89 0.89 14 0.52 0.62 0.69 1由于蓝光波段的瑞利散射和米氏大气散射影像，是第一波段的亮度值变化最大。
在北部湾海洋水体地区，水体吸收了大多数近红外辐射通量，因此部分地区近红外（第四波段）的最小值接近于0。
1、2、3波段之间有很高的相关性（r?R0.95），说明这几个通道存在大量的冗余光谱信息。
第四波段与1、2、3波段之间的相关性较低。
3.2.3目视判读本次对环境一号321三波段影像四幅影像进行了目视判读，主要分析影像中各种地物的可判辨度、信息获取量以及影像判读难度等。
环境一号遥感影像中，通过目视判读分析其数据质量获得各种信息，本次研究采用了环境一号影像中质量差、中、好三类影像进行目视判读分析。
环境一号CCD影像对各种地面物和属性的识别程度如表3 所示。
4 结论4.1 影像质量和优势从数据分析结果和人工目视判读结果，“环境一号”的影像平均质量较佳，其质量可以达到landsat5卫星遥感影像质量水平。
但是波段数较少，数据质量波动较大。
但是由于A/B两颗卫星构成的星座最快更新周期为两天，且每颗卫星都采用双CCD相机模式，相机幅面宽，宏观性好。
可以实现快速对地观测。
4.2 影像可用范围根据实际对比分析和分类，以及在实际中的应用效果，在环境一号A/B星CCD遥感影像的应用领域评估中，得到以下评估结论：（1）1：25万地形图编绘和更新能力环境一号A/B 星由于其畸变差较大，且缺少相关参数，因此无法实现异轨立体成像，同时对1：25万成图要求的地物识别能力有限，因此无法直接进行1：25万图的编绘。
但是由于影像对道路、地块和大型水体有一定的识别能力，因此具备对1：25万地形图要素一定的更新能力；（2）水质分析由于环境一号A/B星CCD影像波段数较少，较难获得基于水体的基本信息，对于精确分析水质情况比较困难，但是可以分析一些重污染，如填海的泥沙污染、海上溢油以及生物污染等，如对云南滇池水藻污染的分析和墨西哥湾油污染监控等。
（3）土地利用监测环境一号CCD影像出色的时间分辨率和中等空间分辨率以及较大的幅面宽，因此可以监测大规模的土地变化，如工业用地变化、农业用地变化、林地变化和城市扩展等，但是不能详细计算出变化面积，变化量测精度在0.3平方千米左右。
（4）海岸带监测环境一号CCD影像对海岸带变化监测分析能力主要体现在对海岸工程和海岸线大规模变化的监测，同时可以监测海岸生物带特别是红树林的长势。
（5）道路规划在环境一号CCD影像上，可以分辨高速公路、一级公路、部分二级公路和铁路。
由于对山体和水体等道路规划中有影响的地物能够进行比较清晰分辨，因此可以用于高等级公路的概括性规划。
（6）灾害损失评估在大型灾害，如泥石流、洪灾和旱灾后，对受灾地区和淤泥堆积情况以及水稻、玉米、甘蔗等农作物损失情况进行评估。
评估精度可以达到20%以上。
4.3 影像缺点（1）分辨率较低环境一号A/B卫星CCD相机的分辨率是30米，虽然相幅比较宽，但是30米的分辨率仍然处于中分辨率和高分辨率之间，对地物识别能力较差，对村一级居民地、普通公路和三级以上水系等重要地物识别比较困难。
（2）二级产品定位精度较差环境一号A/B卫星CCD相机的二级产品定位是通过卫星CCD传感器参数和卫星轨道参数计算，计算精度差，且未能用地面DEM进行影像纠正，影像定位精度较差，其精度在300m――1200m之间，二级产品应用一般要利用地面控制点进行重新定位配准。
（3）波段较少环境一号CCD影像相机只有4个波段，对地物识别能力精确度不足，而Landsat5和Landsat7卫星多光谱CCD传感器的光谱段达7个，EO-1卫星的CCD相机的光谱段达9个，通过反射光谱对地物识别准确率很高。
5 结论环境一号卫星虽然在最高分辨率、影像最佳质量、光谱分辨率上与美国最新的Landsat8中分辨率遥感卫星还有一定的差距，但是其拥有周期短、宽像幅等特点。
在相同周期内，其可用数据要远高于Landsat8，其优势也是非常明显的。
中分辨率卫星遥感影像的信息宏观性和时间分辨率要优于高分辨率卫星遥感影像，故即使在今天，其作用仍然是不可替代的。
未来我国应该继续大力发展10米-20米的中分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率遥感卫星，其应用潜力广泛。
参考文献：[1] 王桥.基于环境一号卫星的生态环境遥感监测[M]，北京，科学出版社，2010。
[2] 周城虎.遥感影像地学理解与分析[M]，北京，科学出版社，1999。
