遥感技术与应用论文3000字怎么写

遥感技术，即RS（remote sensing），遥感顾名思义，就是从遥远处感知，地球上的每一个物体都在不停的吸收、发射和反射信息和能量。其中的一种形式电磁波早已被人们所认识和利用。人们发现不同物体的电磁波特性是不同的。遥感就是根据这个原理来探测地表物体对电磁波的反射和其发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。遥感是在航空摄影测量的基础上，随着空间技术、电子技术和地球科学的发展而发展起来的，它的主要特点是：已从以飞机为主要运载工具的航空遥感发展到以人造卫星为主要运载工具的航天遥感；它超越了人眼所能感受到的可见光的限制，延伸了人的感官；它能快速、及时地监测环境的动态变化；它涉及天文、地学、生物学等科学领域，广泛吸取了电子、激光、全息、测绘等多项技术的先进成果；它为资源勘测、环境监测、军事侦察等提供了现代化技术手段。概言之，遥感是运用物理手段、数学方法和地学规律的现代化综合性探测技术。全球定位系统，即GPS（Global Positioning System），它是一个中距离圆形轨道卫星定位系统，可以为地球表面绝大部分地区提供准确的定位和高精度的时间基准。该系统是通过太空中的24颗GPS卫星来完成的。最少需要其中3颗卫星，就能迅速确定您在地球上的位置。所能接收到的卫星数越多，译码出来的位置就越精确。在汽车定位时，只需要在汽车上装一台比32开书本略小的“车载终端”就可以了。在森林资源连续清查中应用GPS技术的优势：可直接按坐标确定样地的位置。解决了小比例尺地形图找明显地形地物为引点的难题。克服了地形图本身有误差、传统的罗盘仪引线测量引起误差以及其它因素造成样地定位不准的问题。定位精度高于罗盘仪引线定位，大大减少了野外作业时间和工作量，节省了时间，提高了工作效率。地理信息系统，即GIS（Geographic Information System），是随着地理科学、计算机技术、遥感技术和信息科学的发展而发展起来的一个学科，是一门集计算机科学、信息学、地理学等多门科学为一体的新兴学科，它是在计算机软件和硬件支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供对规划、管理、决策和研究所需信息的空间信息系统。数字地球是遥感、数据库、地理信息系统、全球定位系统、宽带网络及仿真虚拟等现代高科技的高度综合和升华，是当代科学技术发展的制高点。林业资源信息具有数据量大、种类多、来源广、结构复杂和获取成本高等特点，随着国家信息基础设施建设的发展，数字林业的发展是时代的要求，也是林业发展的必然趋势。

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森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利（国家林业局西北林业规划设计院，遥感计算中心，西安710048）本文发表于＜陕西林业科技＞2005 N1 P27-29，55 摘要：目前，多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。关键词：SPOT5 遥感数据，森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli， Huangsheng，Zhangminzhong，Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory， Planning &Design， Xi’an China 710048) Abstract: Now days， high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in C Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory， this paper discusses the processing procedures of ordering image data， ortho-rectification， image bands composition and image data The complete steps of image processing for forest inventory are Key words: SPOT5 image data，forest inventory， data processing 前言卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率（光谱和空间）、多时相、周期性、信息量丰富等特点，所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星（即SPOT5星）发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米（短波红外空间分辨率为20米），但全色波段空间分辨率达到5米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析，在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下，SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查，可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中，尤其，是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践，结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。 1．SPOT5卫星遥感数据特点 SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术，具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道，轨道高度约832Km，轨道倾角7o ，每天绕地球14圈多，重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能，使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪（HRG）、1台高分辨率立体成像装置（HRS）和1台宽视域植被探测仪（VGT）。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果，认为HRG的波段设置（见表1）足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。 2．SPOT5数据的处理方法和过程 SPOT5数据处理工作流程： 1 遥感数据的订购订购数据时，用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号（PATH/ROW）。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差，间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据，比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察，用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据，但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。根据我们对SPOT5遥感数据的使用，对于森林资源调查，北方9，10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品，在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品，用户可根据自己的工作需要进行处理，同时也可减少费用。 2 基础数据准备大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1：10000地形图和1：25000数字高程模型（DEM）。将1：1万地形图扫描，扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正，纠正精度控制在3毫米内。从测绘部门购买的1：1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影，而1：5万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时，将校正好的1：1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。对于没有1：1万地形图的地区，建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。 3几何正射校正正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数，这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括：卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。以校正好的1：1万地形图为基准，在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时，应先进行全色波段数据校正，然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正，且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀，影像的边缘部分布要有控制点分布，同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定，根据我们的经验，一景60KmX60Km的SPOT5数据，一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果，在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。 4 辐射校正用户购买的SPOT5的各级数据，数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正，即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况，用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响，清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x，y)=g(x，y)/cosa，g(x，y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像；f (x，y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。 5 波段组合根据SPOT5数据波谱特征（表1），各波段分别记录反映了植被的不同特征方面：B4（SWIR）短波红外反映植物和土壤的含水量，利于植被水分状况和长势分析；B3（NIR）近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感；B2（RED）红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感；B1（VIS）可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米，使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰，例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。 6 影像数据融合对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户，进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据（层）的特征，融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。根据影像数据融合的水平阶段，影像融合分为：像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息，应进行像元级的数据融合，将5米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样，根据数据融合的目的，即最大限度的突显森林植被信息，应选取B4、B3、B2和PAN波段，根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想： 7遥感影像地图将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合，叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息，按1：1万地形图分幅生成1：1万纸质图作为外业手图。结果和讨论 1 几何精度利用SPOT5物理模型，采用1：1万地形图和5万DEM ，经过正射校正处理，可使影像的几何精度控制在2个像元内（<10米），达到1：1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。 2 波段选择对于没有全色波段的情况，SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中，林分类型信息提取是最为重要的环节，所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。 3 融合效果融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率，丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性，提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。参考文献 1．周成虎，杨晓梅，骆剑承等《遥感影像地学理解与分析》，科学出版社，北京，2001，3- 2．赵英时《遥感应用分析原理与方法》，科学出版社，北京，88-90 3．北京视宝卫星图像有限公司《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》，2004，68- 4．Christine P Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics， ITC Publication， 1996，51-21世纪遥感与GIS的发展来源：李德仁时间： 2005-08-11-23:09 浏览次数: 79 21世纪遥感与GIS的发展李德仁（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉市珞瑜路129号，430079）摘要：在20世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测，并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上，为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中，遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。关键词：发展趋势；航空航天遥感；地理信息系统；对地观测中图法分类号：P208；P9 随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展，人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想，并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通，为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶，遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术，迅速地成长起来。 1 遥感技术的主要发展趋势 1 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多（多平台、多传感器、多角度）和三高（高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率）从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一，短短几十年，遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星（35000km）、太阳同步卫星（600—1000km）、太空飞船（200—300km）、航天飞机（240—350km）、探空火箭（200—1000km），并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等；传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等，它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像，EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m，进一步提高到Quckbird（快鸟）的62m，高光谱分辨率已达到5—6nm，500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星，具有220个波段，EOS AM-1（Terra）和EOS PM-1（Aqua）卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展，通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座，以及传感器的大角度倾斜，可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点，以及用INSAR和D-INSAR，特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性，SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如，美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR，美国国防部则要发射一系列短波SAR，实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d，空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间，我国将全方位地推进遥感数据获取的手段，形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。 2 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制确定影像目标的实地位置（三维坐标），解决影像目标在哪儿（Where）是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上，利用DGPS和INS惯性导航系统的组合，可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置（POS），从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级，在卫星遥感的条件下，其精度可达到m级。该技术的推广应用，将改变目前摄影测量和遥感的作业流程，从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成，可实现实时三维测量（LIDAR），自动生成数字表面模型（DSM），并可推算出数字高程模型（DEM）。美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪（SLA）安装在航天飞机上，企图建立基于SLA的全球控制点数据库，激光点大小为100m，间隔为750m，每秒10个脉冲；随后又提出了地学激光测高系统（GLAS）计划，已于2002年12月19日将该卫星IICESat（cloud and land elevation satellite）发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光（1064nm）和可见绿光（532nm）的短脉冲（4ns）。激光脉冲频率为40次/s，激光点大小实地为70m，间隔为170m，其高程精度要明显高于SRTM，可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号，通过测定多普勒频移，以精确解求卫星的空间坐标，具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度，精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道，3个坐标方向达到±5cm精度，对于SPOT 5和Envisat，可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素，直接进行无地面控制的正射像片制作，精度可达到±15m，完全可以满足国家安全和西部开发的需求。 3 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化从影像数据中自动提取地物目标，解决它的属性和语义（What）是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上，影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术，基于统计和基于结构的目标识别与分类，处理的对象既包括高分辨率影像，也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大，数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。 4 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化利用遥感影像自动进行变化监测（What change）关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大，周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现，实时自动化监测已成为研究的一个热点。自动变化监测研究包括利用新旧影像（DOM）的对比、新影像与旧数字地图（DLS）的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像（或数字地图）进行配准，然后再提取变化目标，这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行，实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器，将数据处理在轨完成，发送回来的直接为信息，而不一定为影像数据。 5 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用 “数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后，我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设，2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上，2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中，摄影测量与遥感将用来建设DOM（数字正射影像）、DEM（数字高程模型）、DLG（数字线划图）和CP（控制点数据库）。如果要建立全国1m分辨率影像数据库，其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率，其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。 “数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题，涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面，有室内各种三维激光扫描与成像仪器，还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后，可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真，而且可以按照时间序列，将历史文化在时间隧道中再现，对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。 6 全定量化遥感方法将走向实用从遥感科学的本质讲，通过对地球表层（包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层）的遥感，其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性，所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程，而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演，而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累，多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟，相信在21世纪，估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化，遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化，才可能真正实现自动化和实时化。 2 GIS技术的主要发展趋势 1 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2] GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段，目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求，形成了面向对象的数据模型和三库（图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库）一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化，更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台，以大型关系数据库（Oracle 8i，9i等)为后台数据库管理，成为当前GIS技术的主流趋势。 2 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化在传统的GIS中，空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前，空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD（level of detail）技术的多比例尺空间数据库，在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据，多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大，在显示不同比例尺数据时，可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用，真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛，已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等，基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外，可以同时拥有一个Cyber空间。 3 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识 GIS是以应用导向的空间信息技术，空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用，它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立，从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译，以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来，从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段，但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究，其应用前景是不可估量的。 4 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业随着计算机通讯网络（包括有线和无线网）的大容量和高速化，GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库，将可提供全社会各行各业的应用需要。因此，联邦数据库和互操作（federal databases & interoperability）问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享，GIS规律功能模块的互操作与共享，以及多点之间的相同工作，这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费，而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件，这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。目前已兴起的LBS和MLS，即基于位置的服务和移动定位服务，突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关，成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户，若每人每月为MLS支付10元费用，全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来，地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务（geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime）。 5 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]：（1）地球空间信息的基准，包括几何基准、物理基准和时间基准；（2）地球空间信息标准，包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全

遥感原理与应用第一章电磁波及遥感物理基础名词解释：1、遥感 2、遥感技术 3、电磁波 4、电磁波谱 5、绝对黑体 6、绝对白体7、灰体 8、绝对温度 9、辐射温度 10、光谱辐射通量密度 11、大气窗口12、发射率 13、热惯量 14、热容量 15、光谱反射率 16、光谱反射特性曲线填空题：1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由、、、、、、等组成。2、绝对黑体辐射通量密度是和的函数。3、一般物体的总辐射通量密度与和成正比关系。4、维恩位移定律表明绝对黑体的乘是常数8。当绝对黑体的温度增高时，它的辐射峰值波长向方向移动。5、大气层顶上太阳的辐射峰值波长为 μm选择题：(单项或多项选择)1、绝对黑体的 ①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。2、物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系 ①反射率 ②发射率 ③物体温度一次方 ④物体温度二次方 ⑤物体温度三次方 ⑥物体温度四次方。3、大气窗口是指 ①没有云的天空区域 ②电磁波能穿过大气层的局部天空区域 ③电磁波能穿过大气的电磁波谱段 ④没有障碍物阻挡的天空区域。4、大气瑞利散射①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长的二次方成正比关系 ④与波长的二次方成反比关系 ⑤与波长的四次方成正比关系 ⑥与波长的四次方成反比关系 ⑦与波长无关。5、大气米氏散射 ①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长无关。问答题：1、电磁波谱由哪些不同特性的电磁波组成？它们有哪些不同点，又有哪些共性？2、物体辐射通量密度与哪些因素有关？常温下黑体的辐射峰值波长是多少？3、叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。4、地物光谱反射率受哪些主要的因素影响？5、何为大气窗口？分析形成大气窗口的原因，并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。6、传感器从大气层外探测地面物体时，接收到哪些电磁波能量？第二章遥感平台及运行特点名词解释：1、遥感平台 2、遥感传感器 3、卫星轨道参数 4、升交点赤经 5、轨道倾角6、近地点角距 7、地心直角坐标系 8、大地地心直角坐标系 9、卫星姿态角10、开普勒第三定理 11、重复周期 12、近圆形轨道 13、与太阳同步轨道14、近极地轨道 15、偏移系数 16、GPS 17、ERTS_1 18、LANDSAT_1 19、SPOT 20、IRS 21、CBERS 22、ZY_1 23、Space Shuttle 24、MODIS 25、IKONOS 26、Quick Bird 27、Radarsat 28、ERS 29、小卫星填空题：1、遥感卫星轨道的四大特点。2、卫星轨道参数有。3、卫星姿态角是。4、遥感平台的种类可分为、、三类。5、卫星姿态角可用、、等方法测定。6、与太阳同步轨道有利于。7、LANDSAT系列卫星带有TM探测器的是；带有TM探测器的是。8、SPOT系列卫星可产生异轨立体影像的是；可产生同轨立体影像的是。9、ZY-1卫星空间分辨率为。10、美国高分辨率民用卫星有。11、小卫星主要特点包括。12、可构成相干雷达影像的欧空局卫星是。选择题：(单项或多项选择)1、卫星轨道的升交点和降交点是卫星轨道与地球①黄道面的交点②地球赤道面的交点③地球子午面的交点。2、卫星与太阳同步轨道指①卫星运行周期等于地球的公转周期②卫星运行周期等于地球的自转周期③卫星轨道面朝向太阳的角度保持不变。3、卫星重复周期是卫星①获取同一地区影像的时间间隔②经过地面同一地点上空的间隔时间③卫星绕地球一周的时间。4、以下哪种仪器可用作遥感卫星的姿态测量仪①AMS②TM③HRV④GPS⑤星相机。5、问答题：1、根据Landsat-1的运行周期，求该卫星的轨道高度。2、根据Landsat-4/5的运行周期、重复周期和偏移系数，通过计算排出其轨道（赤道处）的分布图。3、以Landsat-1为例，说明遥感卫星轨道的四大特点及其在遥感中的作用。4、叙述地心直角坐标系与地心大地直角坐标系的差别和联系。5、获得传感器姿态的方法有哪些？简述其原理。6、简述遥感平台的发展趋势。7、 LANDSAT系列卫星、SPOT系列卫星、RADARSAT系列卫星传感器各有何特点？第三章遥感传感器及其成像原理名词解释：1、遥感传感器 2、探测器 3、致冷器 4、红外扫描仪 5、多光谱扫描仪6、推扫式成像仪 7、成像光谱仪 8、瞬时视场 9、MSS 10、TM 11、HRV 12、SAR 14、INSAR 15、CCD 16、真实孔径侧视雷达17、合成孔径侧视雷达18、全景畸变 19、动态全景畸变 20、静态全景畸变 21、距离分辨率22、方位分辨率23、雷达盲区24、角隅反射 25、粗加工产品 26、精加工产品27、多中心投影 28、多中心斜距投影填空题：1、MODIS影像含有个波段，其中250米分辨率的包括波段。2、RADARSAT-1卫星空间分辨率最高可达，共有种工作模式。3、多极化的卫星为。4、目前遥感中使用的传感器大体上可分为等几种。5、遥感传感器大体上包括几部份。6、MSS成像板上有个探测单元;TM有个探测单元。7、LANDSAT系列卫星具有全色波段的是，其空间分辨率为。8、利用合成孔径技术能堤高侧视雷达的分辨率。9、扫描仪产生的全景畸变，使影像分辨率发生变化，x方向以变化，y方向以变化。10、实现扫描线衔接应满足。选择题：(单项或多项选择)1、全景畸变引起的影像比例尺变化在X方向①与COSθ成正比②在X方向与COSθ成反比③在X方向与COS²θ成正比④在X方向与COS²θ成反比。2、全景畸变引起的影像比例尺变化在Y方向①与COSθ成正比②与COSθ成反比③与COS²θ成正比④与COS²θ成反比。3、 TM专题制图仪有① 4个波段②6个波段③7个波段④9个波段。4、 TM专题制图仪每次同时扫描①6条扫描线②12条扫描线③16条扫描线④20条扫描线。5、 HRV成像仪获得的影像①有全景畸变②没有全景畸变。6、 SPOT卫星获取邻轨立体影像时，HRV中的平面镜最大可侧旋①10º②16º③27º④32º。7、真实孔径侧视雷达的距离分辨率与①天线孔径有关②脉冲宽度有关③发射的频率有关。7、径侧视雷达的方位分辨率与①天线孔径有关②天线孔径无关③斜距有关④斜距无关。问答题：1、叙述侧视雷达图像的影像特征2、MSS、TM、ETM+影像各有何特点？3、有哪几种方法可以获得多光谱摄影影像？4、对物面扫描的成像仪为什么会产生全景畸变？扫描角为θ时的影像的畸变多大？5、叙述Landsat-1上的MSS多光谱扫描仪获取全球（南北纬度81°之间）表面影像的过程。6、TM专题制图仪与MSS多光谱扫描仪有何不同？7、SPOT卫星上的HRV推扫式扫描仪与TM专题制图仪有何不同？8、侧视雷达影像的分辨力、比例尺、投影性质和投影差与中心投影航空或航天像片影像有何不同？9、侧视雷达为什么要往飞机侧方发射脉冲并接收其回波成像？如果向飞机或卫星正下方发射脉冲并接收回波成像会是什么情景？10、简述INSAR测量高程的基本原理。第四章遥感图像数字处理的基础知识名词解释：1、光学影像 2、数字影像 3、空间域图像 4、频率域图像 5、图像采样6、灰度量化7、BSQ 8、BIL 9、BMP 10、TIFF 11、ERDAS 12、PCI 13、3S集成填空题：1、光学图像是一个函数。2、数字图像是一个函数。3、光学图像转换成数字影像的过程包括等步骤。4、图像数字化中采样间隔取决于图像的，应满足（公式）。5、一般图像都由不同的、、、的周期性函数构成。6、3S集成一般指、和的集成。选择题：(单项或多项选择)1、数字图像的①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的③两者都是连续的④两者都是离散的。2、采样是对图像①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化。3、量化是对图像①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。4、图像数字化时最佳采样间隔的大小①任意确定②取决于图像频谱的截止频率③依据成图比例尺而定。5、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为①32个②64个③128个④256个。6、 BSQ是数字图像的①连续记录格式②行、波段交叉记录格式③象元、波段交叉记录格式。问答题：1、叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。2、怎样才能将光学影像变成数字影像。3、叙述空间域图像与频率域图像的关系和不同点。4、叙述储存遥感图像有哪几种方法，列举2—3种数字图像存储格式，并说明其特点。5、叙述3S集成的形式和作用。第五章遥感图像几何处理名词解释：1、共线方程2、外方位元3、像点位移4、几何变形5、几何校正6、粗加工处理7、精加工处理8、多项式纠正9、间接法纠正10、直接法纠正11、灰度重采样12、最邻近像元重采样13、双线性内插14、双三次卷积15、图像配准16、数字镶嵌17、数字地面模型18、正射影像19、地理编码图象 20、DEM填空题：1、分别写出中心投影，推扫式传感器（旁向，航向倾斜），扫描式传感器的共线方程表达式，，，。2、遥感图像的变形误差可以分为和，又可以分为和。3、外部误差是指在处于正常的工作状态下，由所引起的误差。包括，，，等因素引起的变形误差。4、传感器的六个外方位元素中的变化对图像的综合影响使图像产生线性变化，而使图像产生非线性变形。 5、地球自转对于多中心投影影像产生像点位移在方向上，位移量bb’= 。6、 TM卫星图像的粗纠正使用的参数有，，，纠正的变形有，。7、遥感图像几何纠正的常用方法有，，。8、多项式拟合法纠正中，项数N与其阶数n的关系。9、多项式拟合法纠正中，一次项纠正，二次项纠正，三次项纠正。10、项式拟合法纠正中控制点的要求是，，。11、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要个控制点，二次项最少项需要个控制点，三次项最少需要个控制点。12、SPOT图像采用共线方程纠正时需要，有未知参数，最少需要个控制点。13、常用的灰度采样方法有，，。14、数字图象配准的方式有，。15、数字图像镶嵌的关键，，。16、在姿态角都为0的情况下，中心投影像片的投影差为，推扫式影像（HRV）的投影差为，扫描仪影像（MSS）的投影差，侧视雷达影像（SAR）的投影差。17、灰度采样中，双线性内插的权矩阵采用函数求取，双三卷积的权矩阵采用函数求取。选择题：(单项或多项选择)1、垂直航线方向距离越远比例尺越小的影像是①中心投影影像②推扫式影像（如SPOT影像）③逐点扫描式影像（如TM影像）④真实孔径侧视雷达影像。2、垂直航线方向距离越远比例尺越大的影像是①中心投影影像②推扫式影像（如SPOT影像）③逐点扫描式影像（如TM影像）④真实孔径侧视雷达影像。3、真实孔径天线侧视雷达影像上高出地面的物点其象点位移（投影差）①向底点方向位移②背向底点方向位移③不位移。4、逐点扫描式影像（如TM影像）上高差引起的像点位移（投影差）发生在①像底点的辐射方向②扫描方向。5、多项式纠正用一次项时必须有①1个控制点②2个控制点③3个控制点④4个控制点。6、多项式纠正用二次项时必须有①3个控制点②4个控制点③5个控制点④6个控制点。7、多项式纠正用一次项可以改正图像的①线性变形误差②非线性变形误差③前两者。8、共线方程的几何意义是在任何情况下①像主点、像底点和等角点在一直线上②像点、物点和投影中心在一直线上③ 主点、灭点和像点在一直线上。问答题：1．叙述中心投影的航空像片，MSS多光谱扫描仪影像，SPOT的HRV推扫式影像和真实孔径侧视雷达图像的几何特征。2．列出中心投影影像、推扫式影像（旁向和航向）、逐点扫描影像和侧视雷达影像的构像方程和共线方程表达式。3．列出中心投影影像、推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的投影差公式，并说明投影差产生的像点位移各自不同点。已知中心投影影像姿态产生的变形误差公式为推导出推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的像点位移公式。5．叙述最邻近法、双线性内插、双三次卷积重采样原理（可作图说明）和优缺点。6．两幅影像进行数字镶嵌应解决哪些关键问题？解决的基本方法是什么？7．叙述多项式拟合法纠正卫星图像的原理和步骤。8．多项式拟合法选用一次项、二次项和三次项，各纠正遥感图像中的哪些变形误差？9．多项式拟合法平差后精度应控制在什么范围内？超限了怎么办？10．叙述共线方程法纠正SPOT卫星图像的原理和步骤。11．在几何纠正的重采样中，内插像元4*4图像亮度值矩阵为：在间接法纠正过程中，某地面点反算到原始像点的坐标值为（6 ，4），利用最邻近法和双线性内插法求像点的亮度值。12．叙述数字图像镶嵌的过程。13．画出各个外方位元素变化引起的图形变化情况第六章遥感图像辐射处理名词解释：1、辐射误差2、辐射定标3、大气校正4、图像增强 5、图像直方图 6、假彩色合成 7、密度分割 8、真彩色合成 9、假彩色合成 10、伪彩色图像 11、图像平滑 12、图像锐化 13、边缘检测 14、低通滤波 15、高通滤波 17、图像融合 18、直方图正态化 19、梯度算子 20、线性拉伸 21、拉氏算子 22、直方图均衡 23、邻域法处理填空题：1、辐射传输方程可以知道，辐射误差主要有，，。2、常用的图像增强处理技术有，。3、增强的常用方法有，，，，，，等。子4、直方图均衡效果，，。5、3*3的拉普拉斯算子。6、图像平滑和锐化的关系。 7、NDVI= 。8、图像融合的层次，，。9、HIS中的H指，I指， S指。图像融合的常用算法，，，，等。选择题：(单项或多项选择)1、图像增强的目的① 增加信息量②改善目视判读效果。2、图像增强①只能在空间域中进行②只能在频率域中进行③可在两者中进行。3、从图面上看直方图均衡后的效果是①增强了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差②减弱甚至于淹没了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差③增强了占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差④减弱占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差。4、标准假彩色合成(如TM4、3、2合成)的卫星影像上大多数植被的颜色是①绿色②红色③蓝色。5、图像边缘增强采用①低通滤波②高通滤波。6、消弱图像噪声采用①低通滤波②高通滤波。7、图像融合前必须先进行①图像配准②图像增强③图像分类。8、图像融合①必须在相同分辨率图像间进行②只能在同一传感器的图像间进行③可在不同分辨率图像间进行④可在不同传感器的图像间进行⑤只限于遥感图像间进行⑥可在遥感图像和非遥感图像间进行。问答题：10、根据辐射传输方程，指出传感器接收的能量包含哪几方面，辐射误差及辐射误差纠正内容是什么，11、简述遥感数字影像增强处理的目的，例举一种增强处理方法，说明其原理和步骤。12、什么是遥感图像大气校正？为什么要进行遥感图像大气校正？请以多光谱扫描仪（MSS）资料为例，说明大气校正的原理和方法。13、以美国陆地卫星TM图像的波段为例，分别说明遥感图像的真彩色合成与假彩色合成方案。与真彩色合成图像相比，假彩色合成图像在地物识别上有何优越性？14、叙述美国陆地卫星ETM图像分辨率30米的5、4、3波段影像与分辨率15米的全色影像进行融合的步骤和方法。15、说明以下直方图的影像特征。第七章遥感图像判读名词解释：1、遥感图像判读 2、景物特征 3、判读标志 4、几何分辨率 5、辐射分辨率6、光谱分辨率 7、时间分辨率 8、波谱响应曲线 9、热阴影 10、冷阴影11、雷达盲区 12、角隅反射 13、体散射 14、影像几何特性 15、影像辐射特性16、地物光谱特征 17、地物空间特征 18、地物时间特征填空题：1、遥感图像信息提取中使用的景物特征有。2、遥感图像空间特征的判读标志主要有等。3、传感器特性对判读标志影响最大的是等。4、光谱分辨率根据三项指标来判定。5、热红外图像上的亮度与地物的和有关，比影响更大。6、侧视雷达图像上的亮度变化与等有关。选择题：(单项或多项选择) 1、遥感图像的几何分辨率指 ①象元相应地面的宽度 ②传感器瞬时视场内观察到地面的宽度 ③能根据光谱特征判读出地物性质的最小单元的地面宽度。2、热红外图像是 ①接收地物反射的红外光成的像 ②接收地物发射的红外光成的像。3、热红外图像上的亮度与地物的 ①反射率大小有关 ②发射率大小有关 ③反射太阳光中的红外光强度有关 ④温度高低有关。4、侧视雷达图像垂直飞行方向的比例尺 ①离底点近的比例尺大 ②离底点远的比例尺大 ③比例尺不变。问答题：1、遥感图像判读主要应用景物的哪些特征？2、何为传感器的空间分辨率、辐射分辨率、光谱分辨率？3、叙述TM多光谱图像的几何特征和辐射特征。4、叙述地物光谱特性曲线与波谱响应曲线之间的关系和不同点？（可作图说明）5、举例说明为什么多光谱图像比单波段图像能判读出更多的信息？6、叙述热红外图像的几何特征和辐射特征。7、叙述侧视雷达图像的几何特征和辐射特征。第八章遥感图像自动识别分类名词解释：1、模式识别 2、遥感图像自动分类了 3、统计模式识别 4、结构模式识别5、光谱特征向量 6、特征空间 7、特征变换 8、特征选择 9、主分量变换10、哈达玛变换 11、穗帽变换 12、生物量指标变换 13、标准化距离14、类间离散度15、类间离散度16、类内离散度17、判别函数18、判别边界19、监督法分类20、非监督法分类21、条件概率22、先验概率23、后验概率24、贝叶斯判别规则25、马氏距离26、欧氏距离27、计程距离28、错分概率29、训练样区 30、最大似然法分类 31、最小距离法分类32、ISODATA法分类33、混淆矩阵填空题：1、遥感图像上的地物在特征空间聚类的一般特点是等。2、特征变换在遥感图像分类中的作用是。3、遥感图像特征变换的主要方法有等。4、特征选择的目的是。5、标准化距离的公式。6、马氏距离公式，欧氏距离公式，计程距离公式。7、最大似然法分类判别函数。8、分类后处理主要包括，。选择题：(单项或多项选择)1、同类地物在特征空间聚在①同一点上②同一个区域③不同区域。2、同类地物在特征空间聚类呈①随机分布②近似正态分布③均匀分布。3、标准化距离大可以说明①类间离散度大，类内离散度也大②类间离散度小，类内离散度大③类间离散度大，和/或类内离散度小④类间离散度小，类内离散度也小。4、监督分类方法是①先分类后识别的方法②边学习边分类的方法③人工干预和监督下的分类方法。5、两类地物的最大似然法分类判别边界在①两类地物分布概率相等处②两类地物均值的中值位置③其中一类地物分布概率的最大处。6、 ISODATA法分类的样区①尽量选在同一类别中②尽量包含所需识别的类别③类别是已知的④类别是未知的。问答题：1、什么叫特征空间？地物在特征空间聚类有哪些特性？2、作图并说明遥感影像主分量变换的原理和它在遥感中的主要作用。3、叙述生物量指标变换的原理及其作用。4、为什么要进行特征选择？列举几种特征选择的主要方法和原理。5、叙述监督分类与非监督分类的区别。6、叙述最大似然法分类原理及存在的缺点。7、叙述最小距离法分类的原理和步骤。8、叙述ISODATA法非监督分类的原理和步骤。9、叙述图像增强中的平滑处理与分类后的平滑处理的异同点。10、述改善仅用光谱特征的统计模式识别自动分类的主要方法和基本原理。11、评价以下的混淆矩阵，并求出平均可信度和加权可信度。类别 1 2 3 4 5 12345其它类 4 2 8 3 5 象元数 135 276 463 178 30512、根据下图中两类地物在一维特征空间中的分布，画出最大似然法、最小距离法的判别边界并分析和比较它们的错分概率。第九章遥感技术的应用名词解释：1、卫星影像地图 2、DRG 3、DLG 4、GIS 5、同轨立体影像 6、邻轨立体影像 7、沙尘暴 8、海洋赤潮 9、地质构造 10、植被指数 11、森林立地条件12、臭氧空洞 13、土壤侵蚀 14、遥感考古 15、蓝冰填空题：1、利用遥感图像修测地形图，修测的主要内容有等。2、遥感图像制作影像图时控制点来源有等。3、森林立地因子包括等。4、多时遥感影像监测冰川流速的步骤是等。选择题：(单项或多项选择) 1、分辨率30米的TM影像，按规范要求的平面精度（图上5mm），适合制作哪种比例尺的影像图 ①1：10000 ②1：100000 ③1：500000。2、按规范要求的平面精度制作卫星影像图，选控制点用的地形图比例尺，应比影像图的比例尺 ①大一个等级 ②小一个等级。问答题：1、举例说明制作不同比例尺卫星影像地图时怎样选择遥感图像？2、叙述遥感监测南极冰川流速和流量的基本方法。3、中国南方草场三级分类的内容是什么？TM影像可能提取出哪些信息？4、叙述遥感调查中国南方草场资源的基本方法。5、叙

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大概就这样了参考一下吧　　基于landsat-TM影像的专题信息提取　　学生姓名：XX 学号：20085080079　　院系：城市与环境科学学院专业：XX　　指导教师：XX 职称：助教　　摘要：本文以沈阳地区为研究区，利用光谱信息提取水体、植被，采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法，通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵，计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离，得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类，光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。　　关键词：遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用　　Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction，water，vegetation，based on gray symbiotic matrix of the texture classification，through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray，and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields，spectral information structure，separation，with residents of the final results of the Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination，the classification accuracy than pure spectral classification 　　Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use　　引言　　遥感图像信息专题特征的提取，需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析，以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中，遥感图像已成为重要的空间数据源，其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的，难以正确区分光谱易混淆的地物，例如菜地与其他耕地类型。　　提取TM图像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用，吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率，提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此，研究地物在影像上的纹理特征，建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法，将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息，灰度即波谱信息，是最基本的信息，纹理反映了灰度的空间变化情况，它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度，需将纹理量化，以定量反映纹理信息，形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。　　1 研究区概况　　苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一，位于沈阳南部，距沈阳市中心15公里，与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜，雨量适中，年均气温8度，年均降水量700毫米。物产丰富，蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达，盛产水稻、玉米，是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历，选择10月上旬的遥感资料为宜。　　2　光谱信息　　地物的光谱一般是指像素的亮度值，地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性，在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接，也是最重要的解译元素。　　3 纹理特征　　纹理也是遥感影像的重要信息，它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案，这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。　　目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外，它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系，是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明，除了原始影像光谱信息以外，加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理，一般采用统计方法进行纹理分析，目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。　　所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵，反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵，它能提供多个纹理量，可以从多个侧面描述影像的纹理特征，因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。　　4 提取方法　　1 数据预处理　　本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理，并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图，选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点，采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在3个像元以内，　　2 土地利用分类体系的确定　　参考国家土地利用分类体系，结合研究区土地资源的实际情况，TM影像波谱特征及其分辨率等，把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类，一级类型5个，分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。　　3　遥感信息提取　　遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象，如果把多种地物放到一起考虑，由于这些波段的加入，会使信息提取变得非常复杂，这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征，收到较好效果[8，9]。对某一地物进行提取，获得该信息层，与原图像进行逻辑与运算，做掩膜处理，从而将该地物像元从原始图像中去除，以避免它对其他地物提取的影响，从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。　　1基于地物光谱模型的遥感影像分类　　为获得光谱知识，在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异，如水域的深浅等，每一地类进行了多个样本值的合并，得到地物的综合光谱特征值（如图1）。　　图1 地物光谱特征　　水体的提取：太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体，入射到水体的光，部分被水体吸收，部分被水中的悬浮物反射，少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射，部分返回水面，折回到空中。因此，遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光，悬浮物反射光，水底反射光和天空反射光（如图2）。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同，从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异，为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内，水体的反射率总体比较低，不超过10%，一般为4%～5%，并随着波长的增大逐渐降低，到6μm处约2%～3%，过了75μm，水体几乎成为全吸收体。因此，在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。　　图2 传感器接收到的光谱　　植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点（如图3），在可见光的55μm附近有一个反射率为10%～20%的小反射峰。在45μm和65μm附近有两个明显的吸收谷。在7～8μm是一个陡坡，反射率急剧增高。在近红外波段8～3μm之间形成一个高的，反射率可达40%或更大的反射峰。在45μm、95μm和6～7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素，细胞构造，含水量等的影响。因此，在对TM影像上的植被进行提取时，要考虑以上因素。　　图3 健康植被的光谱特征　　2基于纹理信息的分类　　在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度，因此需要根据纹理特征进行提取。　　本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜，再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理，提高对图像的解译和分析能力，在对图像进行纹理分析之前，利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。　　为了进行纹理分类，首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本，统计各种类纹理特征，再找出最大差异的纹理量，作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征，采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。　　图4 纹理样本图　　本文所有的纹理分析均在M0上进行，主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析，输出纹理分析的结果，以便通过使用结果，以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到，3种地类在ASM纹理特征量上差异最大，COR上次之，因此取用ASM、COR特征值，对3种地物加以提取。　　图5 3种纹理特征曲线　　旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异，因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。　　居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法，对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上，有着较大的差异，但仔细观察可以发现，在去除了旱田的干扰后，水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取（见表1）。从表2中可以看出，这种方法并不适合本文的研究区，但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现，在只存有水田和居民地的图像上，两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述，可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地，将其与水田相分离。　　表1 5种地物的NDVI指数　　指标水体水田旱地居民地植被　　NDVI 0．24271 0．218619 0．380397 0．231489 0．166337　　5　精度评价　　衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix)，为了评价分类试验精度，本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价，通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价，建立混淆矩阵，计算其Kappa系数(见表2)，在ERDAS监督分类中总正确率为4 %(见表3)，两者相比较可以看出，基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。　　表2 光谱纹理信息分类精度%　　居民地水田旱地` 水体植被　　居民地　　水田　　旱地　　水体　　植被　　总合　　正确率/% 82　　4　　2　　1　　1　　92　　2 7　　99　　2　　1　　1　　109　　8 5　　3　　113　　1　　1　　123　　8 1　　0　　0　　35　　1　　37　　6 1　　1　　1　　1　　36　　39　　3　　总正确率=5% Kappa系数=87　　表3 EARDS监督分类精度　　居民地水田旱地` 水体植被　　居民地　　水田　　旱地　　水体　　植被　　总合　　正确率/% 3123　　240　　107　　24　　63　　3577　　88 39　　7481　　569　　176　　6　　1363　　78 81　　112　　1477　　99　　32　　8723　　86 5 1　　39　　202　　1067　　4　　1801　　82 7　　0　　2　　3　　379　　379　　97　　总正确率=4 %　　6　结语　　（1）试验表明，对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰，为后续信息提取创造了纯净的环境；同时还可以有效地减少了漏分和误分，提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取，获得较为满意的效果。　　（2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法，能够更有效地提取出土地利用类型信息，精度有了一定提高。　　（3）本文在进行纹理分析时，仅使用了单波段的影象数据，对于多波段影象数据未能充分利用； TM全色波段纹理清晰，如能加以利用，会对分类精度的提高有一定的帮助。　　参考文献　　[1] 梅安新，彭望琭，秦其明遥感导论[M]北京，高等教育出版社，　　[2] 吴高洪，章毓晋，林行刚等利用小波变换和特征加权进行纹理分割[J]中国图像图形学报，2001，6(4):333-　　[3] 张禾基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法[J]江汉石油职工大学学报，2007，(4):93-96　　[4] 黄桂兰，郑肇葆，杨敏一种基于共生矩阵法的影像纹理分类方法[J]测绘通报，1996，(3):28-　　[5] 周廷刚，郭达志，盛业华灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述[J]西安科技学院学报，2000，2(4):336-　　[6] 舒宁关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J]武汉大学学报，2004，29(4):292-　　[7] 武文波，陈静基于ETM+的遥感影像信息提取研究[J]甘肃农业大学学报2007，43(4)　　[8] 李四海，恽才兴土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用[J]遥感技术与应用，1999，(4):　　[9] 柴芸甘肃省沙化土地监测研究[J]甘肃农业大学学报，2003，38(3):296～　　[10] Treitz P，Howarth PIntegrating spectral spatial andTerrain variables for forest ecosystem classification[J]Photogrammetric Engineering Remote Sensing，2000，66(3):305-　　[11] 查勇，倪绍祥，杨山一种利用图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]遥感学报，2003，(1):38-　　标题 XXXXXXXXXXXXXX（宋体三号字加黑，居中）　　学生姓名：XX 学号：XXX(五号宋体字不加黑，居中)　　XXXX院（系） XX专业(五号宋体字不加黑，居中)　　指导教师：XXX 职称：XXX(五号宋体字不加黑，居中)　　（空两格）摘要(黑体小四)：具体内容(楷体小四号字不加黑)　　（空两格）关键词(黑体小四)： **；**；** (楷体小四号字不加黑)　　(空一行)　　Abstract(Times New Roman小四加黑)：具体内容(Times New Roman小四不加黑)　　Key Words(Times New Roman小四加黑)：**；**；** (Times New Roman小四不加黑)　　前言(宋体小三号加黑)　　一、政府信息公开制度概述（一级标题宋体四号字加黑）　　(一)政府信息公开的内涵（二级标题仿宋体小四号字加黑）　　1．政府信息公开（三级标题宋体小四号字）　　正文内容（宋体小四号不加黑）、图表说明（宋体小五号字不加黑）

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全球第一个四维度“数字海洋”原型系统目前由我科学家建成，这是我国自2006年正式实施“数字海洋”信息基础框架构建以来在此方面取得的重要进展。记者日前在首届中国“数字海洋”论坛上亲眼见到了该领域研究专家、国家海洋信息中心副主任石绥祥所做的演示。只见电脑屏幕上呈现着一个地球的立体图，他将鼠标放在蓝色海洋上的任意一点，该点所代表区域的一系列海洋参数、包括音像视频均能调取出来；不仅如此，当他设定好时间和经纬度坐标，海平面之下100米、200米抑或是任意一点，其相关海洋参数都能一一显示；该原型系统还能模拟出几十年之后海平面上升对我国沿海城市的影响；有关我国第一次环球大洋科考的各类详细信息也都非常直观地重现在人们眼前…… “随着数据的不断填充，在这个原型系统上，不管是能想到的还是想不到的数字信息几乎都能包括。”石绥祥告诉记者，该原型系统的建成让“数字海洋”变成了“看得见、摸得着”的东西，而“数字海洋”则可用数字化手段统一地处理和表现海洋问题，使人类最大限度地理解并有效地利用海洋信息资源。“它能发挥的作用不可估量。”石绥祥说。据了解，“数字海洋”是由海量、多分辨率、多时相、多类型海洋立体监测监视数据，及其分析算法和模型构建而成的总体海洋系统。它运用3S（遥感RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS）、虚拟现实、仿真、互操作等技术手段，以数字化、可视化、动态显示等方式，形成一个给人以身临其境感觉的人机交互的虚拟海洋世界。

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