资源三号数据的分辨率是多少

资源三号01星（ZY3-01）是我国首颗民用高分辨率光学传输型立体测图卫星，于2012年1月9日成功发射，集测绘和资源调查功能于一体，牵头主用户为自然资源部，其他用户包括应急管理部、生态环境部、住房和城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部等。

卫星采用三线阵测绘方式，由具有一定交会角的前视、正视和后视相机通过对同一地面点不同视角的观测，形成立体影像，同时配以精确的内外方位元素参数，准确获取影像的三维地面坐标，用以生产1∶5万测绘产品，以及开展1∶2.5万及更大比例尺地形图的修测与更新。

卫星通过多光谱数据的获取，并配以正视高分辨率数据，可用于地物要素判读、自然资源调查和监测以及其他相关应用。

ZY3-01星测绘的总体精度指标优于法国SPOT5、日本ALOS等国外同类产品。

卫星在稀少控制点的条件下，影像平面精度优于3m，高程精度优于2m，全面超过了1∶5万立体测图卫星设计指标，并可用于1∶2.5万测图及部分1∶1万地理要素的更新。

在无控制点的条件下，影像平面精度优于10m，高程精度优于5m；卫星影像的直接定位精度从1000多米提高到10m以内。

多光谱卫星影像配准精度达到0.15个像元，总体影像质量优于国外同类卫星。

资源三号02星（ZY3-02）是ZY3-01的后续业务星，于2016年5月30日成功发射，牵头主用户为自然资源部，其他用户包括应急管理部、生态环境部、住房和城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部等。

ZY3-02星是一颗高分辨率立体测图业务卫星，在ZY3-01的基础之上进行优化，搭载三线阵测绘相机和多光谱相机等有效载荷，前后视相机分辨率由3.5米提高到优于2.5米，并搭载了一套试验性激光测高载荷，该星较01星拥有更优异影像融合能力、更高图像高程测量精度。

ZY3-02星投入使用后，将与ZY3-01组网运行，可使同一地点的重访周期由5天缩短至3天之内，大幅提高我国1:5万立体测图信息源的获取能力。

1情况概述简介卫星轨道（标称值）地面像元分辨率资源三号卫星轨道参数前视、后视相机：3.5m正视相机：2.1m多光谱相机：5.8m覆盖宽度：前视、后视相机:52km正视相机：50km多光谱相机：52km图像数据压缩比全色图像：2：1/4：1可选多光谱图像：无损压缩数传通道个数：2通道研究背景国家测绘局争取发射测绘卫星的工作由来已久，“九五”“十五”期间多次向有关部门提出了卫星使用需求和研发测绘卫星的建议。

从2004年开始，在原国防科工委等部门的领导下，国家测绘局牵头开展了测绘卫星发展规划编制和一系列的技术可行性论证工作。

在技术论证工作的基础上，2005年9月国家测绘局联合中国航天科技集团公司向国家递交了资源三号卫星工程立项的请示。

在技术可行性论证中，项目组完成了资源三号卫星的需求和使用要求报告，明确了卫星研制的总体技术指标，提出了资源三号卫星工程初步建设方案。

根据相关部门的综合论证意见，2008年3月，国务院批准了资源三号卫星工程研制立项的请示，标志资源三号卫星工程的正式启动。

2008年7月，国家国防科技工业局组织召开资源三号卫星工程大总体专题协调会，研究讨论并初步确定了卫星研制总要求的各项关键技术指标。

2009年1月资源三号卫星整星设计方案通过有关部门的评审，标志着资源三号卫星工程正式转入了初样研制阶段。

[4]主要优势1、以往航空摄影，受天气因素影响很大，比如有雨的天气就不能拍摄，导致一年成像面积只有70万到100万平方公里，而且是把所有比例尺都算上的，而资源三号卫星为解决这个矛盾，利用回访功能，以特区为单位，可以避开受天气因素影响的地方选择其他拍摄地方，并且生成的是一个可量测的实体模型，我们可以通过计算机直接量测实体模型，不用全部到野外进行实地测量，就可实现数据的准确采集。

同时也实现了影像加工和整理的整体数字化。

2、实景模型与实体地物之间是存在误差的。

不同比例尺误差不一样，比例尺越大，相应的精度要求就越高（误差越小）。

主观评价方面，大家一致认为 Wavelet 法融合影像不太清晰，纹理信息损失较明显，尤其是影像 色彩较深区域，对影像的判读有一定妨碍；主成分变换法（PCA）法融合影像色彩与自然色偏离较 大，纹理信息有损失，对判读稍有妨碍。HCS 法、HPF 法和 HIS 法融合效果通过主观判断，很难分 辨出融合效果哪个更好，相比 Subtractive 法、Pansharp 法和 Pansharp2 法，融合影像的信息损 失较明显，微小细节保持较差。通过主观判断后 Wavelet 法和 PCA 法融合影像得分较低，因此，确 定这两种方法不适于资三影像融合，不再对小波变换（Wavelet）法和 PCA 法融合影像进行后续试验 和定量评价。
从图 6 的可以看出，随着绿波段比例的减少和近红外波段比例的增加，绿色越来越明显、鲜亮，水体 颜色变深，呈现紫色的范围越来越多，整体色彩有些失真，在地形要素更新时会造成要素误判的可 能，在这里只统计 7:3 与 9:1 的绿波段与近红外组合的相关参数，通过表 3 相关参数统计发现（只 需比较 2 波段），7:3 比例的影像各项指标比 9:1 比例的影像效果要好，7:3 的比例下植被的绿色得 到了增强，但有些区域不是绿色的植被也显示出绿色，水体以及湿度较大的区域紫色明显，不符合自 然色要求，为了不至于由于影像偏色造成误判。通过目视观察发现，二者几乎没有差别，融合后再进 行波段组合的方法影像亮度稍强，表明此方法的影像信息较丰富，影像反差大，偏差指数小。因此， 融合后再对影像进行 9:1 的绿波段和近红外波段组合的处理效果最好。 5 结论 （1）实验证明，Subtractive 法、Pansharp 法和 Pansharp2 法（超分辨率贝叶斯法和改进算 法）较适合资源三号卫星影像的融合，且 Pansharp 法和 Pansharp2 法优于 Subtractive 法； （2）把近红外波段和绿波段按一定比例组合后以绿色通道和红、蓝通道共同输出为 RGB 影像，通过 试验最终确定绿波段和近红外波段的组合比例为 9:1 时效果最好，特别是植被比较稀少地区波段组合 后影像判读效果最佳，对于植被覆盖度较好的中部区域影像可以不进行影像波段组合； （3）实验过程中发现，不管采取什么融合算法，影像融合后数据量大大增加，如何找到一种在尽量不 损失信息的情况下降低融合影像数据量，是有待解决的一个技术难题； （4）如何把近红外波段的波谱信息合理的加入到红绿蓝波段中，达到最佳的融合效果，也是有待进一 步探索的技术问题。

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