常用遥感大数据和波段用途

（一）NOAA/AVHRRNOAA/AVHRR（National Oceanic and Atomospheric Administration）是低空间分辨率遥感卫星。

它是美国国家海洋大气局的实用气象观测卫星，从1970年12月发射的第一颗到2002年6月24号发射的NOAA-M，30多年来共发射了17颗。

NOAA卫星的轨道为太阳同步近极地圆形轨道，以确保同一时间、同一地方的上午、下午成像。

轨道平均高度分别为833km和870km，轨道倾角98.7º和98.9º；是目前业务化运行最成熟的一种遥感卫星。

NOAA卫星采用双星系统，即NOAA12和NOAA14在服役，它的总体参数：总重量：1421公斤；负载量：194公斤；保留余量：36.4公斤；卫星尺寸：3.71米（长）*1.88米（直径）。

星载传感器有：①极精密高分辨率辐射计（AVHRR）以5个频道同时扫描大气，可获得可见光云图和红外云图，作为天气分析与预报之用。

此外，红外频道的数据可用来决定若干云参数及海面温度。

②泰洛斯业务垂直探测器（TOVS），这组仪器包括三个辐射计，各有不同的功能：A.高分辨率红外辐射探测器（HIRS/2）是具有20个可见光和红外频道的扫描辐射计，可以探测对流层内气温和水汽垂直分布以及臭氧总含量。

B.平流层探测单元（SSU）以3个红外频道观测平流层中的气温垂直分布。

C.微波探测单元（MSU）以4个微波频道观测波长0.5厘米的氧吸收带，可以穿透云层探测云下的气温垂直分布。

③太空环境监测器（SEM）负责侦测太空中太阳质子、α粒子及电子通量等资料。

④地球辐射收支试验（ERBE）以狭角视场和广角视场观测地球大气，可以监测太阳常数、行星反照率以及射出长波辐射等参数。

TIROS-N系列卫星具有数据汇集系统（DCS），可以接收来自两千多个固定及移动观测台的资料，加以处理储存，最后再传送到地面接收站。

AVHRR为TIROS-N系列卫星最主要的仪器，它由一个8英寸口径的卡塞格伦望远镜对准地面，用一个旋转镜对地面左右扫描，望远镜的瞬时视场角为1.3*1.3平方毫弧度，相当于星下点1.1平方公里，扫描每分钟360行，扫描角为正负55度，相当于地面2800公里。

高光谱遥感数据最佳波段的选择根据自己对具体影像解译的要求进行波段的选择，以提高解译的速度和精度。

若要获得丰富的地质信息和地表环境信息，可以选择TM(7、4、1)波段的组合，TM(7、4、1)波段组合后的影像清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹(褶皱及断裂)显示清楚；若要获得监测火灾前后变化分析的影像，可以选择TM(7、4、3)波段的组合，它们组合后的影像接近自然彩色，所以可通过TM(7、4、3)彩色合成图的分析来掌握林火蔓延与控制及灾后林木的恢复状况；若要获得砂石矿遥感调查情况，可以选择TM(5、4、1)波段组合；用TM影像编制洲地芦苇资源图时，宜用TM(3、4、5)波段组合的影像，分辨率最高，信息最丰富；用MSS图像编制土地利用地图，通常采用MSS(4、5、7)波段的合成影像；若要再区分林、灌、草，则需要选用MSS(5、6、7)波段的组合影像。

遥感影像时相的选择 :遥感影像的成像季节直接影响专题内容的解译质量。

对其时相的选择，既要根据地物本身的属性特征，又要考虑同一地物不同地域间的差异。

例如解译农作物的种植面积最好选在8、9月份，因为这时作物成熟了，但还没有收割，方便各种作物的区别；解译海滨地区的芦苇地及其面积宜用5、6月份的影像；解译黄淮海地区盐碱土分布图宜用3、4月份的影像。

高分辨率影像的选择 :分辨率的选择要符合自己的实际需要，分辨率高对解译速度和精度都有很大帮助。

随着科技的不断发展，已经有了15～30m分辨率的ETM／TM影像、2．5～5．0m分辨率的SPORT影像、2m分辨率的福卫二号、lm分辨率的ORBVIEW一3／IKONOS、0．6m分辨率的QUICK BIRD 等。

法国SPOT-5卫星影像分辨率可达到2．5m，并可获得立体像对，进行立体观测。

SPOT 一5卫星上的主要遥感设备是2台高分辨率几何成像仪(HRVIR)，其工作谱段有4个，主要任务是监测自然资源分布，特别是监测农业、林业和矿产资源，观测植被生长状态与农田含水量等项，对农作物进行估产，了解城市建设与城市土地利用状况等。

精准农业中的遥感与大数据应用在当今农业领域，精准农业正逐渐成为主流趋势。

其中，遥感和大数据的应用发挥着不可忽视的作用。

一、遥感技术在精准农业中的应用（一）作物生长监测遥感技术可以通过卫星、无人机等平台获取农田的影像数据。

这些影像包含了丰富的信息，例如植被的光谱特征。

健康的作物与受到病虫害或者营养不良的作物在光谱反射率上存在差异。

通过分析这些光谱特征，我们能够精确地了解作物的生长状况。

比如，在小麦生长过程中，如果叶绿素含量发生变化，其光谱反射曲线也会相应改变。

通过遥感影像分析，可以及时发现小麦是否缺肥或者缺水，从而为精准施肥和灌溉提供依据。

（二）土地资源调查在精准农业中，了解土地资源状况是至关重要的。

遥感技术能够大面积、快速地获取土地的相关信息，如土壤类型、土壤湿度、地形地貌等。

在开垦新的农田或者对现有农田进行改良时，这些信息不可或缺。

例如，在山区进行梯田建设时，遥感影像可以清晰地显示出地形坡度、土壤厚度等信息，帮助农民确定最佳的梯田建设位置和规模，提高土地利用率和农业生产效率。

（三）灾害监测与预警农业面临着各种自然灾害的威胁，如干旱、洪涝、病虫害等。

遥感技术能够及时监测这些灾害的发生和发展。

以蝗虫灾害为例，通过卫星遥感影像可以监测蝗虫的繁殖地和迁徙路径，提前预警蝗虫可能侵袭的农田区域，让农民有足够的时间采取防治措施。

对于干旱和洪涝灾害，遥感可以监测土壤湿度和地表积水情况，为灾害应对提供准确的数据支持。

二、大数据在精准农业中的应用（一）数据整合与分析大数据可以整合来自多个渠道的数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。

这些数据量庞大且复杂，但通过大数据分析技术，可以挖掘出其中有价值的信息。

例如，将历年的气象数据与作物产量数据进行关联分析，就可以发现气温、降水等气象因素对作物产量的影响规律。

这样，农民就可以根据气象预报提前调整种植计划，选择更适合的作物品种或者调整种植密度。

（二）精准决策支持在精准农业中，决策的精准性直接关系到农业生产的效益。

遥感与大数据概述：遥感技术与大数据分析的结合，为地球科学、环境保护、城市规划等领域提供了强大的工具和方法。

本文将详细介绍遥感与大数据的概念、应用领域、数据获取与处理方法，以及未来发展趋势。

一、遥感与大数据的概念遥感是指通过从遥远的地面、大气或太空中获取的电磁辐射数据，来获取地球表面信息的技术。

大数据是指规模庞大、多样化和快速增长的数据集合，通过使用先进的计算机技术进行处理和分析，以揭示隐藏在数据中的模式和趋势。

二、遥感与大数据的应用领域1. 地球科学：利用遥感和大数据分析技术，可以监测和研究地球表面的变化，如气候变化、地表覆盖变化、自然灾害等，为科学家提供了全球尺度的数据和信息，促进了对地球系统的深入认识。

2. 环境保护：遥感技术与大数据分析结合，可以实现对环境污染、自然资源的监测和评估，为环境保护决策提供科学依据。

例如，通过遥感卫星获取的数据可以监测森林覆盖率变化，帮助制定森林保护政策。

3. 城市规划：遥感与大数据的应用可以帮助城市规划师更好地了解城市的发展状况和趋势，从而制定出更科学合理的城市规划方案。

例如，通过遥感技术获取的城市土地利用数据可以帮助规划师分析城市扩张趋势，为城市规划提供参考。

4. 农业与粮食安全：遥感与大数据分析可以提供农作物生长情况、土壤湿度、气候变化等信息，帮助农民和农业决策者制定农业生产策略，提高农作物产量和粮食安全水平。

三、遥感与大数据的数据获取与处理方法1. 数据获取：遥感数据可以通过卫星、飞机、无人机等载体获取。

大数据可以通过互联网、传感器、社交媒体等渠道获取。

获取的数据需要进行预处理，包括数据校正、辐射校正、几何校正等步骤。

2. 数据处理：遥感与大数据的处理方法包括数据融合、特征提取、分类与识别、时空分析等。

数据融合可以将多源遥感数据融合为一幅图像，提高数据的精度和可靠性。

特征提取可以从遥感数据中提取有用的地物信息，如建筑物、道路等。

分类与识别可以将遥感图像中的地物进行分类和识别，帮助实现自动化的地物提取。

遥感导论第一章遥感：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。

遥感系统包括：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。

遥感的类型：（1）按遥感平台分：地面遥感，航空遥感，航天遥感，航宇遥感。

（2）按传感器的探测波段分：紫外遥感，可见光遥感，红外遥感，微波遥感，多波段遥感。

（3）按工作方式分：主动遥感和被动遥感，成像遥感与非成像遥感。

（4）按遥感的大的研究领域分：外层空间遥感，大气层遥感，陆地遥感，海洋遥感。

（5）按遥感具体应用领域分：资源遥感，环境遥感，农业遥感，林业遥感，渔业遥感，地质遥感，气象遥感，水文遥感，城市遥感，工程遥感及灾害遥感，军事遥感。

（重点掌握）按传感器的探测波段分：紫外遥感（探测波段在0.05~00.38μm之间），可见光遥感（探测波段在0.38~0.76μm之间），红外遥感（探测波段在0.76~1000μm之间），微波遥感（探测波段在1mm~10m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。

按工作方法分：主动遥感和被动遥感；成像遥感与非成像遥感。

遥感的特点：大面积的同步观测，时效性，数据的综合性和可比性，经济性，局限性。

第二章电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率。

递增或递减排列，则构成了电磁波谱。

遥感中常用的电磁波谱及波长范围：波段波长长波大于3000m中波和短波10~3000m超短波1~10m微波1mm~1m红外波段0.76~1000μm可见光0.38~0.76μm紫外线10^(-3)~3.8*10^(-1)μmX射线10^(-6)~10^(-3)μmY射线小于10^(-6)μm电磁辐射的度量：（1）辐射能量（W）：电磁辐射的能量，单位J。

（2）辐射通量（Φ）：单位时间内通过某一面积的辐射能量。

（3）辐射通量密度（E）：单位时间内通过单位面积的辐射能量。

遥感与大数据概述：遥感与大数据是指利用遥感技术获取地球表面信息，并通过大数据分析和处理，从中提取有用的信息和知识。

本文将详细介绍遥感与大数据的基本概念、应用领域、数据处理流程以及未来发展趋势。

一、基本概念：1. 遥感技术：遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的技术，包括光学遥感、雷达遥感、红外遥感等。

2. 大数据：大数据是指数据量巨大、复杂多样、高速增长的数据集合，通过分析这些数据可以揭示隐藏的规律和趋势。

二、应用领域：1. 地质勘探：利用遥感技术获取地质信息，结合大数据分析，可以快速准确地确定矿产资源分布、地质构造等。

2. 环境监测：通过遥感技术获取地表覆盖、气候变化等信息，并结合大数据分析，可以实现对环境污染、自然灾害等的监测和预警。

3. 农业管理：利用遥感技术获取农田植被、土壤湿度等信息，结合大数据分析，可以实现精准农业管理，提高农作物产量和质量。

4. 城市规划：通过遥感技术获取城市建筑、交通网络等信息，结合大数据分析，可以优化城市规划，提高城市管理效率。

5. 水资源管理：利用遥感技术获取水体分布、水质状况等信息，结合大数据分析，可以实现水资源的合理配置和管理。

三、数据处理流程：1. 数据获取：通过卫星、飞机等遥感平台获取地球表面的多光谱、多角度、多时相的遥感影像数据。

2. 数据预处理：对获取的遥感影像数据进行大气校正、几何校正等预处理，以提高数据的质量和准确性。

3. 数据融合：将不同波段、不同分辨率的遥感影像数据进行融合，以获取更全面、更准确的地表信息。

4. 特征提取：通过图像处理和模式识别技术，提取遥感影像中的地物特征，如植被覆盖、建筑物分布等。

5. 数据分析：利用大数据分析方法，对提取的地物特征进行统计分析、空间分析等，揭示地表信息的规律和趋势。

6. 结果展示：将分析结果可视化展示，以便用户直观地理解和利用。

四、未来发展趋势：1. 数据共享：遥感与大数据领域将越来越重视数据共享，通过建立数据共享平台和标准，促进数据的开放和互联互通。

常用遥感图像基本技术参数和各波段应用大纲要求：常用遥感图像（TM、OLI、SPOT、CBERS、MODIS、HJ-1、ASAR、RADARSAT等）的基本技术参数和各波段的主要应用范围等：了解目前常用的国内外遥感器及其主要技术参数、各波段的特点及主要应用范围等。

ndsat 4-5 TM（1）、产品描述Landsat主题成像仪(TM)是Landsat4和Landsat5携带的传感器，从1982年发射至今，其工作状态良好，几乎实现了连续的获得地球影像。

Landsat-4和Landsat5同样每16天扫瞄同一地区，即其16天覆盖全球一次。

LandsatTM影像包含7个波段，波段1-5和波段7的空间分辨率为30米，波段6（热红外波段）的空间分辨率为120米。

南北的扫描范围大约为170km，东西的扫描范围大约为183km。

2. Landsat8 OLI（1）、产品描述2013年2月11号，NASA 成功发射了Landsat 8 卫星。

LandSat- 8上携带有两个主要载荷：OLI和TIRS。

其中OLI（全称：Operational Land Imager ，陆地成像仪）由卡罗拉多州的鲍尔航天技术公司研制；TIRS（全称：Thermal Infrared Sensor，热红外传感器），由NASA的戈达德太空飞行中心研制。

OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185x185km。

OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段(band 1; 0.433–0.453 μm) 主要应用海岸带观测，短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm) 包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。

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。

遥感50个应用和用例遥感技术在各个领域都有着广泛的应用和用例。

以下是其中的一些：1. 农业，用于监测土壤湿度、作物生长情况、病虫害监测、农田面积统计等。

2. 林业，用于森林资源调查、森林火灾监测、森林覆盖变化分析等。

3. 土地利用规划，用于城市规划、土地利用变化监测、土地资源调查等。

4. 自然资源管理，用于水资源监测、矿产资源勘探、海洋资源调查等。

5. 环境监测，用于大气污染监测、水质监测、海岸线变化监测等。

6. 气象预测，用于气象监测、天气预报、气候变化研究等。

7. 地质勘探，用于地震监测、地质灾害预警、地质勘探等。

8. 城市管理，用于城市绿化监测、城市扩张监测、城市更新规划等。

9. 海洋监测，用于海洋环境监测、海洋资源勘探、海洋灾害监测等。

10. 污染物监测，用于工业污染监测、废物排放监测、环境污染治理等。

11. 森林防火，用于森林火灾监测、火险等级评估、森林防火规划等。

12. 土地变化监测，用于城市扩张监测、农田面积变化监测、土地利用规划等。

13. 水资源管理，用于水文监测、水资源调查、水质监测等。

14. 农作物监测，用于农田面积统计、作物生长情况监测、病虫害监测等。

15. 土地所有权界定，用于土地调查、土地确权、土地登记等。

16. 灾害监测，用于地质灾害监测、气象灾害监测、海洋灾害监测等。

17. 生态环境保护，用于生态系统监测、生态环境评估、生态修复规划等。

18. 城市更新规划，用于城市用地规划、城市更新规划、城市绿化规划等。

19. 水土保持，用于水土流失监测、植被覆盖监测、水土保持规划等。

20. 土地资源调查，用于土地资源调查、土地利用规划、土地利用变化监测等。

21. 河流水质监测，用于河流水质监测、河流污染源追踪、河流生态修复规划等。

22. 基础设施监测，用于道路监测、建筑物监测、输电线路监测等。

23. 海岸线变化监测，用于海岸线变化监测、海岸侵蚀监测、海岸线规划等。

24. 水域资源调查，用于湖泊资源调查、水库资源调查、河流资源调查等。

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。

遥感与大数据概述：遥感与大数据是指利用遥感技术获取地球表面信息，并结合大数据处理和分析方法，实现对地球表面特征、变化以及相关环境问题的研究和应用。

本文将从遥感技术的原理、遥感数据的获取与处理、大数据分析与应用等方面进行详细介绍。

一、遥感技术的原理遥感技术利用传感器获取地球表面的电磁波辐射信息，并将其转化为数字信号进行处理和分析。

常用的遥感技术包括光学遥感、微波遥感和红外遥感等。

光学遥感主要利用可见光、红外线和紫外线等波段的电磁波进行观测，微波遥感则利用微波波段的电磁波进行观测，红外遥感则利用红外波段的电磁波进行观测。

通过不同波段的观测，可以获取地表的不同特征信息，如植被覆盖、土壤湿度、海洋温度等。

二、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取遥感数据的获取主要通过卫星、飞机和无人机等平台进行。

卫星遥感是最常用的遥感数据获取方式，具有全球覆盖、周期性观测和高分辨率等优势。

飞机遥感则具有较高的灵活性和较高的空间分辨率，适用于小范围的观测。

无人机遥感则适用于小范围、低空间分辨率的观测任务。

2. 遥感数据的处理遥感数据的处理包括预处理和后处理两个阶段。

预处理主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以消除遥感数据中的噪声和误差。

后处理则包括图像分类、特征提取和变化检测等，以获取地表特征和变化信息。

三、大数据分析与应用1. 大数据分析方法大数据分析是指利用大数据处理和分析方法，从海量数据中提取有价值的信息和知识。

常用的大数据分析方法包括数据挖掘、机器学习和人工智能等。

数据挖掘可以发现数据中的隐藏模式和规律，机器学习可以通过训练模型实现对数据的预测和分类，人工智能则可以模拟人类的智能行为和决策。

2. 大数据在遥感中的应用大数据在遥感中的应用非常广泛。

例如，利用大数据分析方法可以对遥感图像进行分类和特征提取，实现对地表覆盖类型和植被指数等的自动提取。

同时，大数据分析方法还可以用于遥感图像的变化检测，实现对地表的变化情况进行监测和分析。

光学遥感的波段范围1. 引言光学遥感是利用可见光、红外线等电磁波通过空间传输获取地面信息的一种技术。

在光学遥感中，不同的波段范围对应着不同的应用和数据获取能力。

本文将详细介绍光学遥感的常见波段范围及其在地球科学、环境监测、农业等领域的应用。

2. 可见光波段可见光是人眼能够感知的电磁波，其波长范围约为400-700纳米。

在光学遥感中，可见光波段常被分为蓝、绿、红三个子波段。

•蓝色（400-500nm）：蓝色反射率与水体质量浓度相关，可用于水体质量监测和海洋生态环境研究。

•绿色（500-600nm）：植被叶片对绿光吸收较低，反射率较高，可用于植被覆盖度和叶绿素含量估算。

•红色（600-700nm）：植被吸收红光较高，反射率较低，可用于植被生长状态和植被类型分类。

3. 近红外波段近红外波段的波长范围为700-1300纳米。

在光学遥感中，近红外波段常被用于植被指数计算和土壤水分含量估算。

•归一化植被指数（NDVI）：利用近红外波段和红光波段计算得到的指数，可以反映植被覆盖度和生长状况。

•土壤水分指数（SWI）：利用近红外波段和短波红外波段计算得到的指数，可以估算土壤水分含量。

4. 红外波段红外波段的波长范围为1300-3000纳米。

在光学遥感中，红外波段常被用于地表温度估算、火灾监测等应用。

•短波红外（1300-2000nm）：短波红外辐射与地表温度相关，可通过测量地表热辐射来估算地表温度。

•中、远红外（2000-3000nm）：中、远红外辐射与火灾热辐射特征相关，可用于火灾监测和热点识别。

5. 热红外波段热红外波段的波长范围为3000-14000纳米。

在光学遥感中，热红外波段主要用于测量地表温度和大气成分的探测。

•红外窗口（8000-14000nm）：地表和大气在这个波段的辐射能力较弱，可以用于准确测量地表温度。

•吸收带（3000-8000nm）：大气中的水汽、二氧化碳等成分对这个波段的辐射有很强的吸收能力，可用于探测大气成分。

遥感影像的波段组合及用途高光谱遥感数据最佳波段的选择根据自己对具体影像解译的要求进行波段的选择，以提高解译的速度和精度。

若要获得丰富的地质信息和地表环境信息，可以选择TM(7、4、1)波段的组合，TM(7、4、1)波段组合后的影像清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹(褶皱及断裂)显示清楚；若要获得监测火灾前后变化分析的影像，可以选择TM(7、4、3)波段的组合，它们组合后的影像接近自然彩色，所以可通过TM(7、4、3)彩色合成图的分析来掌握林火蔓延与控制及灾后林木的恢复状况；若要获得砂石矿遥感调查情况，可以选择TM(5、4、1)波段组合；用TM影像编制洲地芦苇资源图时，宜用TM(3、4、5)波段组合的影像，分辨率最高，信息最丰富；用MSS图像编制土地利用地图，通常采用MSS(4、5、7)波段的合成影像；若要再区分林、灌、草，则需要选用MSS(5、6、7)波段的组合影像。

遥感影像时相的选择:遥感影像的成像季节直接影响专题内容的解译质量。

对其时相的选择，既要根据地物本身的属性特征，又要考虑同一地物不同地域间的差异。

例如解译农作物的种植面积最好选在8、9月份，因为这时作物成熟了，但还没有收割，方便各种作物的区别；解译海滨地区的芦苇地及其面积宜用5、6月份的影像；解译黄淮海地区盐碱土分布图宜用3、4月份的影像。

高分辨率影像的选择:分辨率的选择要符合自己的实际需要，分辨率高对解译速度和精度都有很大帮助。

随着科技的不断发展，已经有了15～30m分辨率的ETM／TM影像、2．5～5．0m分辨率的SPORT影像、2m分辨率的福卫二号、lm分辨率的ORBVIEW一3／IKONOS、0．6m分辨率的QUICK BIRD等。

法国SPOT-5卫星影像分辨率可达到2．5m，并可获得立体像对，进行立体观测。

SPOT一5卫星上的主要遥感设备是2台高分辨率几何成像仪(HRVIR)，其工作谱段有4个，主要任务是监测自然资源分布，特别是监测农业、林业和矿产资源，观测植被生长状态与农田含水量等项，对农作物进行估产，了解城市建设与城市土地利用状况等。

遥感数据的分类与解译方法及应用指南引言遥感技术的发展给地球科学的研究和资源管理带来了革命性的变化。

遥感数据的获取与解释使我们能够深入了解地球表面的自然环境以及人类活动的影响。

本文将探讨遥感数据的分类与解译方法，并为读者提供应用指南，以帮助更好地利用遥感数据来研究和管理我们的地球。

一、遥感数据分类遥感数据可以根据不同的获取方式和特征进行分类。

下面是常见的几种遥感数据分类方式：1. 按照采集平台：遥感数据可以分为卫星遥感数据和航空遥感数据。

卫星遥感数据通过卫星收集，具有广覆盖和高时空分辨率的特点，适用于大范围的监测与分析。

航空遥感数据则是通过航空平台收集，可以提供更高分辨率的影像和更详细的地物信息。

2. 按照波段：遥感数据可以分为可见光波段、红外波段和微波波段等。

可见光波段数据可以直接反映地表的颜色和纹理，红外波段数据则可以揭示地表温度和植被生长状况，微波波段数据则适用于研究地表的水文与冻融过程。

3. 按照传感器：不同的传感器具有不同的特点和应用范围。

例如，MODIS传感器可以提供高分辨率的云和气溶胶观测，Landsat传感器则可以提供高空间分辨率的连续监测数据。

二、遥感数据解译方法遥感数据的解译可以通过人工解译和计算机解译两种方式实现。

下面是常用的遥感数据解译方法：1. 图像分类：图像分类是将遥感影像中的像素划分为不同的类别，从而得到各类地表覆盖类型的空间分布。

常见的图像分类方法包括基于统计学的最大似然分类、支持向量机分类和决策树分类等。

2. 物候学解译：通过分析遥感数据中的植被指数变化，可以了解植被的生长状况和周期性变化。

物候学解译方法可以帮助研究者研究植被生态系统的响应和适应性。

3. 遥感变化监测：遥感数据还可以用于研究地表的变化过程。

通过对比不同时间的遥感影像，可以分析地表的演变与变化速率，并进一步研究其成因。

三、遥感数据的应用指南遥感数据在各个领域都有广泛的应用。

以下是几个常见的应用领域及相应的指南：1. 自然资源管理：遥感数据可以帮助进行土地利用规划、森林管理、水资源调查等。

遥感常用的电磁波波段
遥感技术是一种通过远距离观测和测量地球表面物理、化学、生物等特征的方法。

电磁波是遥感技术中最常用的工具之一，因为它们可以穿透大气层并与地表相互作用。

这里介绍几种常用的电磁波波段。

1. 可见光波段
可见光波段是人眼所能感知的电磁波波段，其波长范围为400-700纳米。

在遥感中，可见光图像通常被用来获取地表物体的颜色和形状信息。

这些图像可以通过卫星、飞机或无人机获取，并被广泛应用于土地利用、城市规划和环境监测等领域。

2. 红外线波段
红外线（IR）是一种电磁辐射，其波长范围为0.7-1000微米。

在遥感中，红外线图像通常被用来获取地表物体的温度信息。

这些图像可以通过卫星、飞机或无人机获取，并被广泛应用于火灾监测、农业生产和天气预报等领域。

3. 微波波段
微波是一种电磁波，其波长范围为1毫米至1米。

在遥感中，微波图像通常被用来获取地表物体的水分、植被和地形等信息。

这些图像可以通过卫星或雷达获取，并被广泛应用于农业生产、水资源管理和海洋监测等领域。

4. 毫米波波段
毫米波是一种电磁辐射，其波长范围为1-10毫米。

在遥感中，毫米波图像通常被用来获取地表物体的细节信息，如建筑物和车辆等。

这些图像可以通过卫星或雷达获取，并被广泛应用于城市规划、交通管理和安全监控等领域。

综上所述，不同的电磁波波段在遥感中扮演着不同的角色。

了解它们的特点和应用可以帮助我们更好地理解和利用遥感技术。

遥感与大数据近年来，随着遥感技术和大数据分析的快速发展，遥感与大数据的结合已经成为了许多领域的研究热点。

遥感技术通过获取地球表面的各种信息，如地表温度、植被覆盖、水体分布等，为大数据分析提供了丰富的数据源。

大数据分析则通过对遥感数据进行处理和分析，揭示出隐藏在数据暗地里的规律和趋势，为决策和规划提供科学依据。

一、遥感与大数据的应用领域1. 环境监测与保护：遥感技术可以实时监测大气污染、水质污染、土壤退化等环境问题，并通过大数据分析，提供环境保护决策的参考意见。

2. 农业与林业管理：利用遥感技术和大数据分析，可以监测农作物的生长状况、病虫害情况，提供精准的农业管理建议；同时，可以监测森林覆盖度、林火情况等，为林业管理提供科学依据。

3. 城市规划与管理：通过遥感技术和大数据分析，可以实时监测城市的用地利用状况、交通拥堵情况等，为城市规划和管理提供数据支持。

4. 自然灾害监测与预警：利用遥感技术和大数据分析，可以实时监测地震、洪水、台风等自然灾害的发生和发展趋势，提供灾害预警和应急响应的决策依据。

二、遥感与大数据的技术手段1. 遥感数据获取：遥感数据的获取可以通过卫星、飞机、无人机等载体，通过遥感传感器对地球表面进行观测，并将观测数据转化为数字化的遥感影像。

2. 遥感数据处理：遥感数据处理包括数据预处理、特征提取、影像分类等步骤。

数据预处理主要是对原始遥感影像进行去噪、辐射校正等处理，以提高数据质量；特征提取则是从遥感影像中提取出与研究对象相关的特征信息；影像分类则是将遥感影像根据不同的类别进行分类，以实现对地物的识别和分析。

3. 大数据分析：大数据分析包括数据挖掘、机器学习、人工智能等技术手段，通过对遥感数据进行处理和分析，揭示出隐藏在数据中的规律和趋势。

三、遥感与大数据的挑战与发展方向1. 数据融合与互操作性：不同遥感数据源的数据格式和分辨率存在差异，如何将这些数据进行融合和互操作，是目前面临的挑战之一。