遥感卫星数据购买获取流程技术

购买卫星数据步骤流程方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司是高分辨率卫星数据应用中心。

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遥感卫星影像的代理权，能够为户提供全天候、全覆盖、多分辨率、多尺度的卫星影像产品。

高分数据在国土、环境、测绘、农业等行业应用中取得了重要成果，有力支撑了国家国土资源调查、海域监察、农作物估产等的需要。

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，北京揽宇方圆旨在成为中国遥感影像数据服务第一品牌。

北京揽宇方圆代理国内外的高分辨率卫星数据，国产卫星等一系例卫星形成的世界最大的卫星群，时间至1960年至今，保障了遥感数据的丰富和及时性。

为促进区域经济发展、提升
地方政府现代化治理能力等提供了有力服务支撑。

卫星遥感数据的获取与处理技巧近年来，随着科技的发展和卫星技术的日益成熟，卫星遥感数据已经成为了各个领域重要的信息来源之一。

卫星遥感数据的获取和处理技巧对于科研工作者和应用人员来说都至关重要。

本文将探讨卫星遥感数据的获取过程和处理技巧。

一、卫星遥感数据的获取卫星遥感数据的获取过程主要分为数据源选择、数据获取和数据质量校正三个环节。

首先，根据研究或应用的目标，选择合适的卫星数据源。

常见的卫星数据有Landsat系列、Sentinel系列和MODIS等。

不同的卫星具有不同的分辨率、波段和时间覆盖等特点，需根据研究需求选择合适的卫星。

接着，进行数据获取。

目前，有许多途径可以获取卫星遥感数据，如美国地质勘探局（USGS）的地球资源观测系统（EROS）数据中心、欧空局（ESA）的Sentinel数据中心和一些商业遥感数据提供商等。

用户可以通过官方网站或相关软件平台申请获取数据。

最后，数据获取回来后，还需要进行数据质量校正。

由于卫星数据的获取受到大气、云覆盖等因素的影响，所以需要进行大气校正、云去除等处理，以提高数据的质量。

用户可以使用一些常见的遥感图像处理软件，如ENVI、ERDAS等进行校正。

二、卫星遥感数据的处理技巧卫星遥感数据获取到手后，还需要进行一系列的数据处理才能得到所需的结果。

以下是几个常见的卫星遥感数据处理技巧。

1. 遥感图像预处理遥感图像预处理是数据处理的关键步骤，包括图像配准、图像融合和图像裁剪等。

图像配准是将不同卫星或同一卫星不同时间的图像进行几何校正，以保证数据的空间准确性。

图像融合可以将多个波段的图像融合成一个多光谱图像，以提高图像的分辨率和信息含量。

图像裁剪可按需求将图像裁剪到研究区域内，并去除无关区域，以减小后续处理的数据量。

2. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理中的关键环节，通过将图像像元根据其光谱特征归类为不同的类别，实现地表覆盖类型的提取。

常见的分类方法有无监督分类和有监督分类两种。

测绘技术中的遥感数据获取技巧遥感技术在测绘领域扮演着至关重要的角色。

通过使用遥感数据，测绘工作者可以获取到地表信息、环境条件以及地理特征等重要数据，从而为建设规划、资源管理和环境保护等方面提供有效的支持和指导。

然而，要正确地使用遥感数据进行测绘工作，需要掌握一些技巧。

本文将从数据获取的角度，讨论测绘技术中的遥感数据获取技巧。

首先，遥感数据获取的第一步是选择适当的传感器。

不同类型的传感器对于不同的研究目标和问题有着不同的适应性。

例如，针对植被监测和土壤含水量分析，遥感技术可以使用光学传感器，如红外传感器和多光谱传感器，这些传感器可以提供反射率和吸收率等重要数据。

另一方面，对于大气监测和海洋研究，遥感技术可以使用辐射计和雷达传感器等。

因此，为了获得准确的遥感数据，选择合适的传感器是至关重要的。

其次，遥感数据获取的关键是正确的图像处理和分析。

遥感图像需要进行预处理，以消除观测误差和大气干扰等不利因素，从而提高数据质量和可靠性。

图像处理技术包括辐射校正、几何校正和影像融合等。

在辐射校正过程中，需要使用大气校正模型来消除由于大气折射和散射引起的辐射误差。

几何校正旨在消除图像的几何变形，使得图像能够准确地反映出地球表面的真实情况。

影像融合技术可以将多个传感器或多个图像融合成一幅图像，提高空间分辨率和光谱分辨率。

此外，在遥感数据获取过程中，时间分辨率和空间分辨率的选择也非常重要。

时间分辨率指的是遥感数据的采集频率，即观测点在时间上的覆盖程度。

时间分辨率较高的数据可以更好地反映地表变化的动态过程，对于监测自然灾害和地表变化等有很大的帮助。

空间分辨率则影响到图像的细节程度和分辨率，较高的空间分辨率可以更直观地识别和测量地表特征。

因此，在选择遥感数据时，要根据具体的测绘任务和应用需求来确定合适的时间分辨率和空间分辨率。

最后，在遥感数据获取过程中，还需要考虑到数据的精度和可靠性。

遥感数据的精度受到多种因素的影响，包括传感器的性能、图像处理的精度以及数据采集和处理的误差等。

一、简介Planet Labs遥感卫星群（简称PL）是全球最大规模的地球影像卫星星座群，由美国卫星成像初创公司Planet Labs研制。

现计划发射五个卫星星座群（Flock-1,-1b,-1c,-1d,-1e），其中由28颗鸽子卫星Dove组成的Flock-1卫星星座已于2014年1月发射；由13颗鸽子卫星Dove组成的Flock--1c卫星星座于2014年6月发射；另一个由28颗鸽子卫星Dove组成的Flock-1b 卫星星座也于2014年7月发射；Flock-1d,-1e将于今明年陆续发射。

预计2014年发射升空的卫星将达到一百多颗。

当这一百多颗卫星都发射升空后，可以实现对全球每天一次的重复观测频率。

二、参数Flock-12014年1月，PlanetLabs在CygnusCRS-1任务中成功发射了Flock-1成像卫星星座，这个星座包括多达28颗卫星，每颗卫星都是一颗三单元立方体卫星。

在此以前，2013年，Flock项目曾部署过4颗验证星。

国家:美国类型/应用:科技经营/承建:Planet Labs配置:CubeSat(3U)发射时间:2014.1能源:太阳能电池,电池重量:5kg轨道:400km,52°地面分辨率3~5mplanet labs卫星Flock-1b2014年7月，PlanetLabs在CygnusCRS-2任务中成功发射包含28颗卫星的Flock-1b星座，卫星顺利进入预定轨道。

国家:美国类型/应用:科技经营/承建:Planet Labs配置:CubeSat(3U)发射时间:2014.7能源:太阳能电池,电池Mass:5kg轨道:400km,52°地面分辨率3~5mPlanetlabsFlock-1c2014年6月，包含11颗卫星的Flock-1c由Dnepr运载火箭成功发射升空。

国家:美国类型/应用:科技经营/承建:Planet Labs配置:CubeSat(3U)发射时间:2014.6能源:太阳能电池,电池Mass:5kg轨道:620km,97.98°地面分辨率3~5mPlanetlabs三、特点l高覆盖率：全球（包括中国全境）无缝覆盖l标准光谱分辨率：红、绿、蓝、近红外（RGB；NIR）l高空间分辨率：3~5米（当前）、1米（未来）l高时间分辨率：每月至每周（2015年）、每天（2016年以后）更新一次全球数据l地轨运行：寿命较短。

卫星遥感数据处理技术的使用方法卫星遥感是通过卫星搭载的传感器获取地球表面信息的一种技术手段。

借助卫星遥感数据处理技术，我们能够有效地处理和分析海量的遥感图像数据，从而获得对地球表面特征和变化的详细了解。

本文将为您介绍卫星遥感数据处理技术的使用方法。

第一步：获取卫星遥感数据要进行卫星遥感数据处理，首先需要获取适用于您研究领域的卫星遥感数据。

通常情况下，这些数据可以通过各类数据共享平台、卫星数据提供商或地球观测卫星的官方网站获得。

一旦您获取到了需要的卫星遥感数据，将其下载到您的计算机中备用。

第二步：数据预处理在进行卫星遥感数据处理之前，通常需要对数据进行预处理，以去除可能的噪声、纠正影像几何形变等。

预处理的具体步骤包括：1.空间参考校正：将遥感数据的像元与地理坐标系统对应起来，以使其能够准确表示地球表面的位置。

2.大气校正：由于大气对卫星遥感数据的影响，需要进行校正以减少大气造成的误差。

3.影像校正：包括几何校正和辐射校正，以纠正影像的形变和辐射度。

第三步：影像分类与解译卫星遥感数据处理的重要一步是对遥感影像进行分类与解译，以提取出感兴趣的地物类型和特征。

常用的影像分类方法包括：1.基于统计的分类方法：根据遥感数据的统计特征，如像素的散布规律、光谱参数等，进行分类分析。

2.基于机器学习的分类方法：利用机器学习算法，通过训练样本对遥感影像进行分类预测。

3.基于专家判读的分类方法：由专家根据经验和知识对遥感影像进行目视解译和标注。

第四步：地理信息系统（GIS）分析卫星遥感数据处理的另一个重要应用领域是地理信息系统（GIS）分析。

借助GIS软件，我们可以对处理后的遥感数据进行进一步分析和可视化。

常见的GIS分析包括：1.空间分析：通过空间叠加、缓冲区分析等方式，从遥感数据中提取出地理空间上的关系和特征。

2.地形分析：根据地形数据和高程信息，对地表的高程特征进行分析和可视化。

3.变化检测：通过比较不同时期的遥感影像，检测地球表面的变化情况，如土地覆盖变化、城市扩张等。

遥感数据获取和处理的方法与技巧遥感技术是一种通过远距离获取地球表面信息的技术，具有广泛的应用领域，包括土地利用规划、环境监测、资源调查等。

本文将介绍遥感数据获取和处理的方法与技巧，以帮助读者更好地理解和应用遥感技术。

一、遥感数据获取的方法与技巧1. 遥感平台的选择遥感数据的获取可以通过不同的平台进行，包括卫星遥感和航空遥感。

卫星遥感是通过卫星搭载的传感器获取数据，适用于大范围的地表信息获取；而航空遥感则是通过飞机或无人机搭载的传感器获取数据，适用于局部区域的高分辨率影像获取。

在选择遥感平台时，需要根据具体应用需求和预算进行评估和选择。

2. 数据源的选择遥感数据的获取可以通过不同的数据源进行，包括光学遥感数据和雷达遥感数据。

光学遥感数据通过感知可见光和红外辐射，适用于获取地表的光谱和形态信息；而雷达遥感数据通过感知微波辐射，适用于获取地表的高度和形变信息。

在选择数据源时，需要根据应用需求和研究目标进行评估和选择。

3. 数据获取的预处理在进行遥感数据获取之前，需要进行数据获取的预处理工作。

这包括确定获取的数据范围、选择合适的获取时间和天气条件，以及进行辐射校正和几何校正等工作。

预处理的目的是消除图像中的噪声、改善数据质量，并使数据能够更好地用于后续分析和处理。

二、遥感数据处理的方法与技巧1. 影像分类与解译遥感数据处理的核心任务之一是影像分类与解译。

影像分类是将遥感图像中的像素根据其特征进行划分，并将其归类到不同的地物类型中；而影像解译则是通过对图像中不同地物的特征进行分析和解释，推断其类型和特征。

影像分类与解译可以利用传统的机器学习算法，如最大似然法和支持向量机等，也可以利用深度学习算法，如卷积神经网络等。

2. 特征提取与分析特征提取与分析是遥感数据处理的另一个重要任务。

特征提取是将遥感数据中有用的信息提取出来，如纹理特征、形状特征等；而特征分析则是对提取出的特征进行统计和分析，从而揭示地物的空间分布和变化规律。

北京揽宇方圆信息技术有限公司SPOT6遥感数据介绍2012年9月9日–由欧洲领先的空间技术公司-Astrium-制造的对地观测卫星SPOT6由印度PSLV-C21运载火箭搭载成功发射。

9月22日，SPOT6顺利进入695公里高的轨道，它已经加入由Astrium Services分发的极高分辨率卫星Pleiades1A的轨道。

这两颗卫星将共同提供服务并最终在2014年与Pléiades1B和SPOT7一起构成完整的Astrium Services光学卫星星座。

SPOT6和SPOT7形成了一个地球成像卫星星座，旨在保证将高分辨率、大幅宽数据服务延续到2023年。

目前我公司已经开始提供数据分发与编程服务。

主要应用范围行业应用范围国土资源资源普查，监测土地利用情况等农业土地分类、农作物分类测绘制图、地形图、提取DEM、立体成图林业森林资源普查应急救灾火灾、地震、滑坡等灾害规划违建、规划设计水利流域防洪、水土保持、土地资源和水资源规划、水利工程布局和勘测设计Spot6参数分辨率 1.5米全色6米多光谱光谱波段 1.5m全色(0.455μm–0.745μm)6m多光谱,4个波段：蓝(0.455μm–0.525μm)绿(0.530μm–0.590μm)红(0.625μm–0.695μm)近红外(0.760μm–0.890μm)融合产品具有4个波段的1.5米彩色影像捆绑方式同步采集全色和多光谱影像覆盖范围60公里×60公里立体成像功能立体或三线阵立体定位精度定位精度达到10米（CE90）超凡的获取能力·保留了SPOT5的标志性优势，SPOT6和SPOT7都具有60公里的大幅宽；·卫星星座每日可接收6百万平方公里影像；·制定编程计划过程中集成了自动天气预报，最大化提高了接收成功率；·可覆盖60公里*600公里的范围，影像为正南北定向，易于处理快速响应能力·接收计划每4个小时上传一次，可接受紧急接收任务；·卫星的灵活性使获取冲突降至最低并可快速调整姿态以在不同目标间切换；·接受自动生产和在线交付，以满足产品的紧急应用需求。

遥感卫星数据处理与分析的常用方法与技巧引言：遥感技术是一种通过获取地球表面信息的非接触式手段，被广泛应用于农业、资源环境管理、城市规划等领域。

而遥感卫星数据处理和分析是利用遥感数据来提取和分析有用信息的重要环节。

本文将探讨遥感卫星数据处理与分析的常用方法与技巧，以帮助读者更好地应用和理解这一科技。

一、遥感卫星数据处理1. 数据获取首先要获取到遥感卫星数据，常见的途径有：从遥感卫星数据网站下载、购买有关数据、利用遥感卫星数据开放接口等。

在选择数据源时，应根据研究目标和需求来确定，同时要了解数据的时间、分辨率、波段等信息。

2. 数据预处理遥感卫星数据由于各种因素的影响可能存在噪声、云状物等问题，需要进行预处理。

常见的预处理步骤包括：辐射校正、大气校正、几何校正、云检测等。

这些步骤的目的是减少数据中的干扰因素，保证后续分析的准确性。

3. 数据融合数据融合是指将来自不同源的遥感数据融合成一幅图像，以便更好地获取信息。

数据融合可以通过图像融合算法来实现，如：像元级融合、特征级融合等。

数据融合后的图像能够同时具备多种波段和分辨率的信息，有助于更全面地分析研究对象。

二、遥感卫星数据分析1. 监测地表变化遥感卫星数据可以帮助我们监测和分析地表的变化情况。

通过对同一地区不同时期的遥感影像进行对比，可以观察到土地利用、植被覆盖、水域变化等的变化趋势。

这对于环境保护、土地利用规划等具有重要意义。

2. 提取地表信息利用遥感卫星数据，可以提取出许多有用的地表信息。

例如，通过光谱分析技术，可以提取出植被指数，进而评估植被的生长状态；通过纹理分析技术，可以提取出地表纹理以进行地貌分析。

这些信息对于农作物监测、资源调查等方面非常有用。

3. 航迹识别通过遥感卫星数据，我们可以进行航迹识别，即追踪某一对象在地表的活动轨迹。

利用目标识别算法和时序遥感数据，可以对航迹进行提取和分析。

这对于交通管理、物流追踪等应用具有重要意义。

结论：遥感卫星数据的处理与分析是利用遥感数据进行科学研究和实际应用的关键环节。

北京揽宇方圆信息技术有限公司
ALOS-DEM
我们都知道从事遥感或者学习遥感需要大量的卫星影像及DEM数据，但是购买又需要大量的资金，对于资金匮乏的学生和个人来说是负担不起的，北京揽宇方圆提供所有的高分辨率遥感卫星影像下载试用，在北京揽宇方圆【样例数据】专区，里面还有很多高分卫星影像可供下载。

一、产品概要：
数字表面模型（Digital Surface Model，缩写DSM）是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。

和数字高程模型（Digital Elevation Model，缩写DEM）相比，DSM不仅包含了地形的高程信息，还包括其它地表信息。

ALOS DSM利用分辨率为2.5米ALOS全色三线阵影像（前视、星下、后视）生产而成，水平及垂直精度可达10米。

ALOS卫星自2006年发射以来，由三个传感器拍摄获取了大约6.5亿景存档数据，覆盖全球，精确的ALOS DSM可以用于监测城市建设进程，监测森林生长情况，可应用于军事巡航导弹的低空模拟飞行，还可用于真实三维模型仿真、地貌分析等。

二、应用案例
1、美国圣海伦斯火山的ALOS DSM效果图（获取影像时间为2006年10月11日）
图1、利用ALOS全色三线阵影像（前视、星下、后视）生成ALOS DSM的3D效果图及现场照片
图2、DSM样例图
图3、利用正射后ALOS DSM影像制作的3D效果图
北京揽宇方圆信息技术有限公司。

遥感数据处理与解译的基本流程和技巧遥感数据处理与解译是一种基于遥感技术和地理信息系统的数据分析和应用方法。

它通过获取、处理和解释遥感影像数据，从而得出有关地球表面特征和变化的信息。

本文将介绍遥感数据处理与解译的基本流程和一些实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。

一、遥感数据获取遥感数据获取是遥感数据处理与解译的第一步。

遥感数据可以通过两种途径获取：主动遥感和被动遥感。

主动遥感是指通过发射器发射电磁波，利用被测对象反射、散射或发射的电磁波信号来获取信息。

被动遥感是指利用地球表面主动发出的电磁波，如太阳辐射能、地热辐射能等进行信息提取。

具体的遥感数据获取方法包括航空遥感和卫星遥感。

航空遥感是利用航空器搭载的遥感传感器获取影像数据，而卫星遥感是利用遥感卫星携带的传感器获取影像数据。

遥感数据获取的关键是选择适当的传感器和遥感技术，以获取高质量和高精度的影像数据。

二、遥感数据处理遥感数据处理是指通过对采集到的遥感影像数据进行预处理、校正和增强，从而得到高质量的数据。

预处理阶段包括大气校正、几何校正和辐射校正。

大气校正是消除大气因素对遥感影像的影响，几何校正是将遥感影像的几何形态与地面特征相对应，辐射校正是将遥感影像的辐射能量与物理量相对应。

预处理的目的是提高遥感影像的质量，减少信息噪声和歪曲，使得影像更加真实和准确。

处理完预处理后，还可以进行影像增强，以突出地物特征和减少影像中的杂乱信息。

三、遥感数据解译遥感数据解译是指通过对预处理后的遥感影像数据进行分析和解释，得出有关地球表面特征和变化的信息。

遥感数据解译可以采用目视解译和数字解译两种方式。

目视解译是通过人眼观察和判断影像中的地物类型和空间分布。

数字解译是利用数字图像处理技术和地理信息系统，通过计算机程序对遥感影像进行解析和识别。

遥感数据解译的关键是选取适当的解译方法和分类算法，以提高解译的准确性和有效性。

四、遥感数据应用遥感数据处理与解译的最终目的是将获取到的地表信息应用于实际工作中。

购买卫星影像-选择北京揽宇方圆北京揽宇方圆信息技术有限公司,是一家专业从事基于卫星遥感影像数据服务公司，卫星影像数据资源丰富，有200多颗卫星影像数据资源，影像数据覆盖1960年至今，满足各行各业遥感卫星影像需求。

北京揽宇方圆公司是国家遥感行业的高新技术企业和国家A级纳税人，遥感卫星影像技术服务ISO9000认证。

北京揽宇方圆是遥感行业一个老牌卫星数据公司，拥有10多项自主产权的遥感卫星影像处理软件，技术工程师有多年国家大型遥感项目工作经验及专业能力，可提供性价比高的高分辨率卫星遥感数据以及相应的数据加工增值处理服务。

选择卫星数据源一、卫星类型(1)光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、北京二号、高景一号、资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、环境卫星。

(2)雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星(3)侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980)(4)高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星二、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(9)10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星(10)15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米三、卫星国籍(1)美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星(2)法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6(3)中国：资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号等(4)德国：terrasar-x、rapideye(5)加拿大：radarsat-2四、卫星发射年份(1)1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米)(2)1980-1990年：landsat5(tm)、spot1(3)1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos(4)2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos(5)2010-：spot6、spot7、资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星卫星影像价格及购买规则分辨率存档原始影像编程原始影像预处理备注元/平方公里元/平方公里元/平方公里0.3米卫星影像标准四个多光谱33055050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.3米卫星影像标准八个多光谱42069050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.4米卫星影像标准四个多光谱22024450存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.4米卫星影像标准八个多光谱33038050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.5米卫星影像标准四个多光谱19522050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.5米卫星影像标准八个多光谱31034050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.7米kompsat12816850存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.7米DEIMOS12816850存档25平方公里起订；编程100平方公里起订0.8米IKONOS128无50存档25平方公里起订；编程100平方公里起订1米kompsat10014050存档25平方公里起订；编程100平方公里起订1.5米spot6/spot7卫星20258存档250平方公里起订；编程500平方公里起订4米PLANET卫星12无8300平方公里起订5米RAPIDEY卫星12158存档500平方公里起订；编程500平方公里起订SPOT1-5卫星SPOT卫星分国内站和国外站接收价格，国外站接收按平方公里核算，国内站按景销售，中国是2002年建立SPOT接收站的，也就是2002年以前的SPOT数据，都是存在国外站，具体SOPT价格，咨询客服。

SPOT卫星是法国空间研究中心（CNES）研制的一种地球观测卫星系统。

“SPOT”系法文Systeme Probatoire d’Observation dela Tarre的缩写，意即地球观测系统。

观测仪器Spot1，2，3上搭载的传感器HRV采用CCD（charge coupled device)S 作为探测元件来获取地面目标物体的图像。

HRV具有多光谱XS具和PA两种模式，其余全色波段具有10m的空间分辨率，多光谱具有20m的空间分辨率。

Spot4上搭载的是HRVIR传感器和一台植被仪。

Spot5上搭载包括两个高分辨几何装置（HRG）和一个高分辨率立体成像装置（HRS）传感器。

数据参数Spot的一景数据对应地面60km×60km的范围，在倾斜观测时横向最大可达91Km，各景位置根据GRS（spot grid reference systerm)由列号K和行号J的交点（节点）来确定。

各节点以两台HRV传感器同时观测的位置基础来确定，奇数的K对应于HRV1，偶数的K对应于HRV2。

倾斜观测时，由于景的中心和星下点的节点不一致，所以把实际的景中心归并到最近的节点上。

谱段参数1）绿谱段（500～590nm）：该谱段位于植被叶绿素光谱反射曲线最大值的波长附近，同时位于水体最小衰减值的长波一边，这样就能探测水的混浊度和10～20m的水深。

2）红谱段（610—680nm）：这一谱段与陆地卫星的MSS的第5通道相同（专题制图仪TM仍然保留了这一谱段），它可用来提供作物识别、裸露土壤和岩石表面的情况。

3）近红外谱段（790—890nm）：能够很好的穿透大气层。

在该谱段，植被表现的特别明亮，水体表现的非常黑。

尽管硅的光谱灵敏度可以延伸到1100urn，但设计时为了避免大气中水汽的影响，并没有把近红外谱段延伸到990nm。

同时，红和近红外谱段的综合应用对植被和生物的研究是相当有利的。

SPOT卫星参数卫星名称SPOT4SPOT5SPOT6发射日期1998年4月24日2002年5月4日2012年9月9日轨道形式太阳同步卫星太阳同步卫星轨道高度平均832公里695公里飞行周期101.4分钟影像幅宽60公里（正向扫描）80公里（侧向扫描）重访周期26天5天x影像成图比例1:1000001:250001:10000空间分辨率全色影像:10m多光谱影像:20m 全色影像:2.5m多光谱影像:10m全色影像:1.5m多光谱影像:6m全色波谱范围610-680nm490-690nm450-750nm多光谱波谱范围（四波段）绿500–590nm绿430–470nm蓝色450-520nm 红610–680nm红490–610nm绿色530-590nm近红外780–890nm近红外610–680nm红色620-069nm 短波红外1580–1750nm短波红外1580–1750nm近红外760-890nmSPOT影像样片天津城区SPOT影像（分辨率10m）（详情点击进入官网或来电咨询）北京故宫SPOT影像（分辨率2.5m）（详情点击进入官网或来电咨询）广西善图科技有限公司是一家集遥感数据获取、深度加工、遥感信息提取及解译、行业应用、软件服务、解决方案为一体的股份制高新技术企业。

遥感方案具体流程1. 引言本文档旨在介绍遥感方案的具体流程。

遥感是利用遥感技术和设备对地球表面的特定目标进行观测、记录和解译的一种手段。

遥感方案的设计和实施是遥感应用的关键步骤，涉及到数据获取、数据处理和结果分析等方面。

下面将详细介绍遥感方案的具体流程。

2. 数据获取在遥感方案中，数据获取是一个重要的步骤。

数据获取包括获取遥感数据和地面真实数据两个方面。

2.1 获取遥感数据获取遥感数据主要有以下几种途径：•卫星遥感数据：从卫星传感器获取遥感数据，如Landsat、MODIS等。

•航空遥感数据：通过航空平台获取遥感数据，如航空相机、激光雷达等。

•无人机遥感数据：利用无人机搭载的遥感设备获取遥感数据。

2.2 获取地面真实数据获取地面真实数据主要是为了验证和校正遥感数据，常用的数据获取方式有：•野外实地调查：通过野外实地考察和采集数据，用于对遥感数据进行验证和校正。

•地面监测设备：利用地面监测设备对特定区域进行监测和数据采集。

3. 数据处理数据处理是遥感方案中的关键环节，主要包括预处理和后处理两个阶段。

3.1 预处理预处理是对原始遥感数据进行校正和修正的过程，包括以下步骤：•大气校正：校正遥感数据中的大气效应，以获得准确的地物反射率。

•几何校正：校正遥感数据中的几何失真，使其与实际地面位置对应。

•去噪与滤波：去除遥感数据中的噪声，提高数据质量。

3.2 后处理后处理是对预处理后的遥感数据进行进一步的处理和分析，包括以下步骤：•影像拼接：将多个遥感影像拼接在一起，形成连续覆盖的影像。

•特征提取：从遥感数据中提取出感兴趣的地物特征，如植被、水体等。

•分类与识别：将遥感数据根据地物类型进行分类和识别。

4. 结果分析结果分析是根据处理后的遥感数据得到的结果进行解读和分析，目的是获得对研究区域的信息和认识。

4.1 可视化展示通过可视化手段将处理后的遥感数据以图像的形式展示出来，便于直观地观察和分析。

4.2 空间分析利用空间分析方法对遥感数据进行进一步的空间统计和分析，从而得到关于地物分布、变化等方面的信息。

WorldView卫星是商业成像卫星系统。

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WorldView-3WorldView-3为美国某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。

WorldView-3不但具有与WorldView-2同样的高光学分辨率与高几何精度，而且能在更短的时间内获取影像数据，拍摄面积更为广泛。

除去WorldView-2提供的8波段光谱信息外，还新增了额外的20个特殊波段，包括8个短波长红外光波段(SWIR, short-wave infrared)，更有利于特殊地物的分类与侦测。

此外，亦提供了12个分布于可见光至不可见光的CAVIS-ACI波段，有利于云雾侦测、影像修复及求得更正确的地物反射率，得到更加美观的影像。

WorldView-3卫星基本参数WorldView-4WorldView-4卫星是某商用高分辨率遥感卫星，于2016年11月搭乘美国擎天神5号运载火箭发射升空，目前已在617公里的预期轨道高度运行。

同2014 年成功发射的WorldView-3一样，WorldView-4能够捕获全色分辨率31厘米和多光谱分辨率1.24米的卫星影像。

与WorldView-3相比，WorldView-4 可以比WorldView-3 更快地从一个目标移动到另一个目标，并且能够存储更多数据。

卫星遥感数据的获取与处理技巧卫星遥感技术是一种通过卫星获取地球表面各类信息的一项技术，它依赖于遥感卫星通过感测地球表面的电磁波辐射，将获取的数据转化为数字数据，通过处理和分析，得出对应的地球表面信息。

在现代科技的进步下，卫星遥感技术已经被广泛应用于地球科学、环境监测、气候研究等领域。

本文将重点介绍卫星遥感数据的获取与处理技巧。

一、卫星遥感数据获取技巧1. 数据源选择卫星遥感数据的获取首先要选择合适的数据源。

目前，市场上存在许多遥感卫星，如Landsat、Sentinel等。

对于不同的应用，选择合适的卫星数据源是十分重要的。

比如，在土地利用与土地覆盖方面的研究中，Landsat系列卫星提供的高空间分辨率数据是较为理想的选择。

2. 数据获取在选择了合适的数据源后，我们需要付费或获取免费的卫星遥感数据。

大多数遥感数据都可以从专业的卫星数据中心或相关的网站上获取，包括美国地质调查局、欧洲空间局等机构。

3. 数据预处理获取到的原始遥感数据往往需要进行预处理，以使其适合后续的分析处理。

预处理的步骤包括图像辐射定标、大气校正、几何校正等。

这些步骤的目的是消除图像中的噪声、减少光谱重叠等，使数据更准确地反映地表的实际情况。

二、卫星遥感数据处理技巧1. 影像分类卫星遥感数据处理的一个重要环节是影像分类。

通过将图像中的像素分配到不同的类别，可以获得地表物质的类型和分布信息。

影像分类一般分为无监督分类和监督分类两种。

无监督分类是根据像元的统计特征自动将其分为不同类别，而监督分类则需要依赖训练样本来进行分类。

根据地表特征和研究目的，选择适合的分类方法和算法是关键。

2. 特征提取在卫星遥感数据处理中，常常需要提取出有用的特征。

特征指的是能够描述物体或区域性质的某种属性或属性组合。

常用的特征有光谱特征、纹理特征、形状特征等。

通过提取合适的特征，可以更准确地反映地表物体的性质和分布情况。

3. 数据融合卫星遥感数据融合是指将来自不同传感器、不同时刻或不同波段的数据进行叠加和整合，得到更全面、准确的信息。

遥感数据获取与处理的基本流程与技巧遥感技术是通过获取并分析从卫星、飞机或无人机等遥远距离采集的数据，从而获取有关地球表面特征和变化的信息。

遥感数据的获取和处理流程至关重要，它对于解决环境问题、农业发展和城市规划等领域都具有极大的应用价值。

本文将介绍遥感数据获取与处理的基本流程与技巧。

一、遥感数据获取1. 数据源选择在进行遥感数据获取之前，我们首先需要选择合适的数据源。

常见的数据源包括卫星遥感数据、航空遥感数据和无人机遥感数据。

根据具体需求，我们可以选择高空分辨率的卫星影像数据，或者借助无人机获取更详细的区域影像数据。

2. 数据获取与下载数据获取的方式多种多样，可以通过官方网站或专业平台下载数据，也可以借助开放源数据或商业数据进行获取。

无论选择哪种方式，都需要注意数据的有效性和准确性。

3. 数据预处理获取到的遥感数据往往需要进行预处理，以去除噪音和不必要的信息，同时还需要进行大气校正、几何校正和辐射校正等处理步骤，以确保数据的质量和准确性。

二、遥感数据处理1. 影像处理遥感影像是遥感数据的重要组成部分，对于不同的应用需求，我们可以通过一系列的影像处理步骤来获取所需的信息。

常见的影像处理方法包括影像融合、图像增强、目标提取和分类等。

2. 特征提取通过遥感数据，我们可以获取到地表不同特征的信息，如植被覆盖、土地利用和水域分布等。

在进行特征提取时，我们可以运用不同的算法和工具，如主成分分析和分类器等，以提取出所需的特征信息。

3. 数据分析与应用在获取到处理后的遥感数据之后，我们可以进行多种数据分析和应用，如环境监测、资源调查和灾害评估等。

通过对遥感数据的分析，我们可以更好地了解地球表面的变化和特征，从而提供有针对性的解决方案。

三、遥感数据处理的技巧1. 选择适当的处理方法在进行遥感数据处理时，我们需要根据具体的应用需求选择合适的处理方法。

不同的处理方法对于不同的数据类型和问题具有不同的适用性，因此在选择处理方法时需要谨慎，充分考虑数据的特点和要求。

高清遥感卫星设备工作流程一、引言高清遥感卫星设备工作流程是指利用高分辨率的卫星设备进行遥感数据的获取、传输、处理和应用的过程。

本文将详细介绍高清遥感卫星设备工作流程的各个环节及其重要性。

二、卫星设备选择选择合适的高清遥感卫星设备是高清遥感卫星设备工作流程中的第一步。

根据实际需求和预期目标，可以选择不同类型和分辨率的卫星设备。

需要考虑的因素包括卫星轨道、卫星传感器特性、数据获取频率等。

三、数据获取数据获取是高清遥感卫星设备工作流程的核心步骤。

卫星设备通过激光雷达、红外传感器等技术，获取地表的高清遥感数据。

在数据获取过程中，需要保证设备的稳定性和精确性。

四、数据传输数据传输是将获取到的高清遥感数据从卫星传输到地面接收站的过程。

通常使用数据链路进行传输，确保数据的传输稳定和可靠。

同时，由于数据量庞大，也需要考虑数据传输速度和存储容量的问题。

五、数据处理数据处理是高清遥感卫星设备工作流程中的关键环节。

通过使用遥感图像处理软件，对获取到的高清遥感数据进行预处理、纠正和剪裁。

处理后的数据可以得到更加准确和可用的遥感图像。

六、数据应用经过数据处理后的高清遥感数据可以应用于各个领域。

比如，在城市规划中可以用于土地利用分析和建筑高度测量；在环境监测中可以用于水质监测和植被覆盖评估；在农业领域可以用于土壤湿度分析和作物生长监测等。

七、数据存储和管理高清遥感卫星设备获取的大量数据需要进行存储和管理。

为了方便数据的检索和使用，可以使用数据库系统对数据进行存储和管理。

同时，还需考虑数据备份和安全性的问题，以保障数据的完整性和可靠性。

八、结论高清遥感卫星设备工作流程是一个复杂而关键的过程，涉及到设备选择、数据获取、数据传输、数据处理、数据应用以及数据存储和管理等多个环节。

只有每个环节都得以精确执行，才能获得准确、可靠的遥感数据，并为各个领域的应用提供有力的支撑。

九、参考文献[1] 张三, 李四. 高清遥感卫星设备工作流程[J]. 遥感技术,20xx,5(1):1-10.[2] 王五, 赵六. 高清遥感卫星设备在城市规划中的应用研究[J]. 城市规划学报, 20xx,10(2):20-30.以上为高清遥感卫星设备工作流程的详细介绍，希望对您有所帮助。

如何使用卫星遥感数据进行测绘近年来，随着科技的不断发展和卫星技术的日新月异，卫星遥感数据在测绘领域的应用日益广泛。

在传统的测绘方法中，人工测量需要耗费大量的时间和人力资源，而卫星遥感数据可以提供大面积、高精度的地理信息，极大地提高了测绘的效率和精确度。

本文将从卫星遥感数据获取、数据处理和数据分析三个方面，探讨如何利用卫星遥感数据进行测绘。

一、卫星遥感数据获取卫星遥感数据获取是测绘工作的第一步，也是关键的一步。

目前，卫星遥感数据的获取主要有两种途径：购买和免费获取。

购买卫星遥感数据是一种常用的方式。

有很多商业卫星公司提供高分辨率的卫星遥感数据，如高地分析公司（Geoanalytics）、MDA公司（Maxar）、DigitalGlobe公司等。

这些公司的数据覆盖面广，分辨率高，可以满足各类测绘需求。

购买卫星遥感数据需要支付一定费用，但是其数据的质量和精度是有保证的。

免费获取卫星遥感数据是另一种常见的方式。

许多国家和组织开放了自己的卫星遥感数据库，供科研机构和个人使用。

例如，美国国家航空航天局（NASA）提供了陆地卫星数据，包括陆地覆盖、地表温度、土壤水分等多种数据；欧洲空间局（ESA）的Copernicus计划提供了高质量的多光谱影像，覆盖全球范围。

这些免费获取的卫星遥感数据丰富多样，可以满足不同类型测绘需求。

二、卫星遥感数据处理卫星遥感数据处理是利用计算机技术对原始数据进行处理、解译和分析的过程。

处理好卫星遥感数据，可以得到清晰、准确的地理信息。

首先，对卫星遥感数据进行预处理。

预处理包括大气校正、几何校正、辐射校正等步骤，旨在消除数据中的噪声和偏差，提高数据的质量和准确性。

其次，进行图像解译。

图像解译是将卫星遥感影像转化为可理解的信息的过程。

根据不同的测绘需求，可以对影像进行分类、目标提取、变化检测等操作，获得所需的地理信息。

最后，进行数据融合。

数据融合是将多源、多尺度的卫星遥感数据融合成一幅图像的过程。