遥感的特点范文

关键词：遥感课程；野外实习；Landsat-5TM；地理信息系统

中图分类号：G642.0？摇文献标志码：A文章编号：1674-9324（2014）10-0236-02

遥感（RS）作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，结合地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），在世界范围得到广泛的应用，其大面积同步、实时观测的优势，可用于航海、农业、气象、资源、环境等各领域[1]。经过几十年的发展，遥感已成为一门先进的空间探测技术，促进了相关领域人才的培养。很多国家已重视培养遥感方面的专业人才。在我国，从上世纪末开始在高等院校的本科生和研究生教育中设置遥感课程，目前已经成为地理和其他相关专业的重点课程之一[2]。

遥感专业是实践性很强的专业，要掌握遥感课程的内容必须理论和实践相结合。因此实习是遥感课程的重要组成部分，也是学生掌握理论知识、培养分析应用能力的主要渠道，因此实习教学内容设置合理显得特别重要。野外实习对于学生认识和熟悉自然地物、判读和解译遥感影像以及动手能力的提高都很重要。因此野外实习是遥感课程实践教学的必要环节。

本文针对我校《遥感导论》课程教学，基于呼和浩特市城区和周边地区的Landsat-5TM遥感影像数据，探讨了地理信息系统专业的遥感课程野外实习设计，主要包括数据准备与处理、样本采集与解译标志建立以及土地利用信息提取与验证等内容。

一、实习内容设计

针对我校《遥感导论》课程内容的实际教学安排，设计了遥感野外实习的大体流程，见图1。野外实习主要包括遥感数据的准备与处理、路线样本设计与解译标志建立和土地利用信息提取与验证等若干环节。通过设计本流程，学生主要复习与巩固遥感影像目视解译原则、方法、过程和注意事项。

二、影像初步判读和路线与样点设计

利用ENVI4.8软件处理呼和浩特市城区和周边地区的Landsat-5TM遥感影像数据，并运用ArcGIS9.3软件进行矢量层和数据库的建立。通过这个实验可以掌握基于ENVI软件的遥感图像处理基本方法，如波段合成、真假彩色合成和图像增强等；通过在ArcGIS软件中建立样点和验证点（点）、路线（线）和调查区（面）的矢量层，巩固地理信息系统点、线、面的空间关系方面的内容，掌握ArcGIS软件矢量数据处理等方法。在ArcGIS中叠加显示4，3，2波段合成的TM图像（标准假彩色合成）和矢量层，掌握空间叠加方面的知识。图2为以TM标准假彩色合成图像为底的野外实习验证区、路线和样点（和验证点）的空间分布图。学生基于TM假彩色合成图像和地物的识别特征分析等遥感基础理论知识，可以进行初步的影像判读。

三、实地调查与解译标志的建立

根据设计的野外实习调查区、路线和样点图，进行野外逐点调查。在每个考察点处，首先识别影像和实际对应的地物类型，分别采集调查地物样方和东南西北四个方向的照片资料，然后记录GPS测量的经纬度以及高程信息，并在遥感解译地面调查表中认真填写地物以及周围的景观特征，描述地物在遥感影像中的表现特征（调查表即为解译标志集）。室内遥感图像解译时，将地面调查表格转换成电子版文档，见表格1。野外调查方法和过程简单，但意义很大。通过实地调查，学生能够学会植被取样和覆盖度估算方法、解译标志建立的方法，更重要的是熟悉各种地物在遥感影像上的表现特征。

四、土地利用信息提取与验证

首先以TM标准假彩色合成图像为底图，根据考察点遥感解译地面调查表，利用ArcGIS软件进行调查区的土地利用各要素的信息提取工作。然后将土地利用各要素矢量层导入已建立好的空间数据，进行空间拓扑检查（主要为无缝隙、无叠加检查）。最后制作调查区域土地利用类型图，见图3。验证是信息提取工作的必要环节。根据土地利用信息提取图，进行验证点（图1）的实地调查工作，检验遥感解译结果与实际地物的一致性和匹配程度，如若有误，在土地利用解译结果中进行修改。学生通过信息提取与验证工作，熟练遥感影像目视解译，掌握空间拓扑检查过程，学会信息提取结果的精度检验方法。

五、结语

遥感课程的学习中必须加强实践教学，其中遥感野外实习是重要内容。针对该情况设计了地理信息系统专业的遥感野外实习。包括数据准备与处理、样本采集与解译标志建立以及土地利用信息提取与验证等内容。遥感野外实习有助于学生巩固遥感课程的理论知识，更重要的是学生能够熟练掌握遥感和地理信息系统软件的应用，能够利用所学知识解决实际问题。

参考文献：

[1]梅安新，彭望录，秦其明，等.遥感导论[M].北京：高等教育出版社，2001.

[2]彭望录.遥感概论[M].北京：高等教育出版社，2002.

遥感的特点范文

关键词：非同源影像自动配准自适应阈值

中图分类号：P23文献标识码：A文章编号：1674-098X（2013）01（a）-00-02

伴随着遥感传感器的快速发展，各种新型的遥感数据层出不穷，并且在空间分辨率，时间分辨率和光谱分辨率上得到了不断的提高[1]，这样使得通过遥感影像进行城市变化检测成为了一个研究的热点问题。遥感影像和地形图的自动配准的关键在于如何在非同源影像上进行特征点的提取和匹配。地形图是类似于DLG的影像，其内容主要是线划信息；遥感影像是灰度影像，其内容主要是地物的灰度信息。地形图上的线划信息不仅包括地物的边缘信息，还包括等高线，汉字注记，公里格网等等。遥感影像中唯一与其相同的就是地物的边缘信息。所以该文将这一相同点作为突破口来研究地形图和遥感影像的匹配方法，从而完成地形图和遥感影像的自动配准。

1数据处理流程

1.1地形图“内定向”

这里的“内定向”的目的是要确定数字地图上每一个像素所对应的大地经纬度坐标和高斯平面坐标。对于地形图来说，其左上角点和右下角点的经纬度都有标识，通过对地形图左上角点和右下角点的大地坐标的赋值及高斯平面坐标的计算，对地形图进行一个类似于内定向的操作，从而获取地形图上每一个像素的大地经纬度坐标和高斯平面坐标。

1.2地形图的缩放重采样

然而由于地形图的分辨率与quickbird影像的分辨率是不同的，为了使配准阶段特征点匹配的精度达到最佳，应该对地形图进行一下简单的重采样，以使地形图的分辨率于遥感影像的分辨率相同。

1.3地形图与遥感影像粗略位置映射关系的建立

一般有两种方法建立地形图和遥感影像的粗略映射关系。一种方法是直接将地形图的左上角点与右下角点赋以粗略的地面坐标，被赋的坐标信息一般都能在地形图上找到；另一种方法是人工分别在地形图和遥感影像上选取6对以上的同名点，通过同名点在不同影像上的像素坐标建立二次多项式方程求得地形图与遥感影像的映射参数。

2基于熵理论的自适应阈值的特征点提取算法

由于Forstner算子的优点是效率高，定位准确[2]，该文采用的是Forstner算子对遥感影像进行特征点的提取。但是由于对于整幅影像使用特征点提取时，特征点提取不可能均匀。所以必须将影像分块提取特征点。该文提出一种基于熵理论的自适应阈值的特征点提取算法。基于熵理论的自适应阈值的特征点提取算法的流程图如图1所示。

各个格网特征点提取阈值的确定方法如公式3-1所示：

（3-1）

公式中表示某一格网特征点提取的阈值，表示该格网的熵值。

通过基于熵理论的自适应阈值的特征点提取的结果如表1所示。

表1对于实验数据进行了一个定量的分析。以固定阈值对四个格网提取特征点，四个格网征点的个数分别占特征点总数的43.33%，23.33%，16.67%，16.67%；以自适应阈值对四个格网提取特征点，四个格网征点的个数分别占特征点总数的33.86%，23.62%，25.98%，16.54%。表1对于实验数据进行了一个定量的分析。以固定阈值对四个格网提取特征点，四个格网征点的个数分别占特征点总数的43.33%，23.33%，16.67%，16.67%；以自适应阈值对四个格网提取特征点，四个格网征点的个数分别占特征点总数的33.86%，23.62%，25.98%，16.54%。所以可以得到结论：通过自适应阈值对影像进行特征点提取相较于通过固定阈值对影像进行特征点提取，其在原本特征点提取较多的区域减少了特征点的提取，而在原本特征点提取较少的区域增加了特征点的提取，效果是明显的。

3遥感影像的边缘提取

该文采用Canny算子。在判定一个像素是否是边缘点时，不仅仅是简单的跟踪边界，还需要考虑其他像素的影响，需要根据当前像素及前面处理过的像素来进行判断。Canny算子绝对不是简单的进行梯度运算来决定像素是否为边缘点。所以Canny算子的去噪能力强，边缘点的定位准确。

4特征点的匹配

在对遥感影像进行了特征点提取后，要获取这些特征点在地形图上相应的同名点，就必须要进行特征点的匹配。由于遥感影像和地形图生成的机理上不同，前者具有连续的灰度信息，后者只有线划信息。所以传统的基于灰度的匹配方法是不可行的。该文采用的方法是以特征点为中心建立影像窗口，然后以这些影像窗对地形图进行模板匹配。可以采用传统的模板匹配算法，也可以采用抗旋转的模板匹配算法，如基于Zernike矩的抗旋转性模板匹配算法[3]等。

5控制点的自动选取

控制点的好坏直接决定了遥感影像配准精度的高低，所以控制点的选取十分重要。可以从匹配得到的同名点中获取一些合适的同名点作为控制点，而选取控制点的标准主要包括两点：精度高，分布均匀。由于前面已经将遥感影像格网化了，所以可以依据格网的区域划分来合理的选择控制点。在遥感影像中每个格网选取一个特征点，并且选取与其在地形图上对应的同名点一同作为一对控制点。如果其中的哪个格网里面不存在有可以作为控制点的同名点的话，则在其最近的格网中再选取一个特征点以及与其对应的同名点作为一对控制点。这样就能满足关于控制点选取的两个指标―精度高，分布均匀。这样选取的控制点相对于计算机随机选取的控制点来说是有很大的优势的，其对于后面的配准意义重大。

6遥感影像配准

为了获取拥有正确地理信息的遥感影像数据，就必须对遥感影像进行配准。配准的方法一般包括多项式纠正法和共线方程纠正法。多项式纠正简单易行，但是该方法回避构像的空间几何过程，对于地形起伏较大的区域的遥感影像，应该结合DEM和共线方程进行三维数字微分纠正[4]。所以对于遥感影像的配准方法的选择应该视遥感影像所在区域的地形而定。对于地势平缓的地区，可以直接选择多项式纠正的方法；对于地势起伏较大的区域，就应该结合DEM和共线方程进行三维数字微分纠正。通过控制点构建TIN，然后进行数字微分纠正[5]。

遥感影像配准方法选取之后，就要选取灰度重采样的方法。该文采用的是最邻近像元法，最邻近像元法计算速度较快，原理简单，最重要的是这种算法不容易引起图像清晰度的损失。

参考文献

[1]孙家.遥感原理与应用[M].武汉大学出版社，2002.

[2]张春美，龚志辉，黄艳.几种特征点提取算法的性能评估及改进[J].测绘科学技术学报，2008.

[3]王培容，陈鸿雁，李姣军.一种快速的具有旋转不变性的模板匹配方法[J].计算机工程与设计，2006（7）.

遥感的特点范文篇3

关键词：环境；污染；遥感技术

引言

随着我国经济的高速发展，环境污染和生态破坏日益严重，突发性环境污染事故也时有发生。环境监测作为环境管理和污染控制的主要手段之一，正发挥着不可替代的作用。遥感技术是获取环境信息的有力手段，是实现这一目的的极有效的技术。运用遥感技术监测环境污染及生态环境状况，正确评价环境质量，寻求改善生态环境的途径和措施，具有重要的意义。

1遥感技术概述

1.1基本概念

遥感技术是从卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判认地球环境和资源的技术。它是60年代在航空摄影和判读的基础上随航天技术和电子计算机技术的发展而逐渐形成的综合性感测技术。任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征。航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感测地物目标的电磁辐射特征，并将特征记录下来，供识别和判断。

1.2特点

遥感技术具有监测范围广、速度快、成本低、质量高，便于进行长期动态监测等优势，还能发现用常规方法往往难以揭示的污染源及其扩散的状态，因此遥感技术正广泛地应用于监测水污染、大气污染等方面.其最重要的作用是不需要采样而直接可以进行区域性的跟踪测量，快速进行污染源的定点定位、污染范围的核定、大气生态效应、污染物在水体、大气中的分布、扩散等变化，从而获得全面的综合信息。

2环境污染遥感监测技术

遥感技术是一种利用物体反射或辐射电磁波的固有特性，远距离不直接接触物体而识别、测量并分析目标物性质的技术，根据所利用的波段，遥感监测技术主要分为可见光、反射红外遥感技术、热红外遥感技术、微波遥感技术三种类型.当前，遥感的应用已深入到农业、林业、渔业、地理、地质、海洋、水文、气象、环境监测、地球资源勘探、城乡规划、土地管理和军事侦察等诸多领域。

3环境污染遥感监测技术的应用

3.1水环境污染遥感监测

对水体的遥感监测是以污染水与清洁水的反射光谱特征研究为基础的，可以采用以水体光谱特性和水色为指标的遥感技术。遥感监测视野开阔，对大范围内发生的水体扩散过程容易通览全貌观察出污染物的排放源、扩散方向、影响范围及与清洁水混合稀释的特点.从而查明污染物的来龙去脉。

3.1.1泥沙污染及水体浑浊度分析

水体中泥沙含量增加使水反射率提高.随着水中悬浮泥沙浓度的增加及悬粒径增加，水体反射量逐渐增加，反射峰亦随之向长波方向移动，即红移.又由于水体在0.93～1.13μm附近对红外线吸收多，不适宜作悬浮泥沙浓度的判定波段.定量判读悬浮泥沙浓度的最佳波段应在0.65～0.85μm之间。

3.1.2城市污水监测

城市大量排放的工业废水和生活污水中带有大量有机物，它们分解时耗去大量氧气，使污水发黑发臭，当有机物严重污染时呈漆黑色，使水体的反射率显著降低，在黑白像片上呈灰黑或黑调的条带.使用红外传感器，能根据水中含有的染料、氢氧化合物、酸类等物质的红外辐射光谱弄清楚水污染的状况.水体污染状况在彩红外像片上有很好的显示，不仅可以直接观察到污染物运移的情况，而且凭借水中泥沙悬浮物和浮游植物作为判读指示物，可追踪出污染源。

3.1.3废水污染和水体热污染调查

废水由于水色与悬浮物性状千差万别，特征曲线上的反射峰位置和强度也不大一样。废水污染一般用多光谱合成图像进行监测，有的根据温度的差异也可用热红外方法测定.热污染使用红外传感器，能根据热效应的差异有效地探测出热污染排放源，热红外扫描图像主要反映目标的信息，无论白天、黑夜，在热红外像片上排热水口的位置、排放热水的分布范围和扩散状态都十分明显，水温的差异在像片上也能识别出来.利用光学技术或计算机对热图像作密度分割，根据少量同步实测水温，可正确地绘出水体的等温线.因此热红外图像能基本上反映热污染区温度的特征，达到定量解译的目的。

3.2大气污染遥感监测

大气遥感是利用遥感器监测大气结构、状态及变化。对于水汽、二氧化碳、臭氧、甲烷等微量气体成分具有各自分子所固有的辐射和吸收光谱，可以通过测量大气的吸收及辐射的光谱而从其结果中推算出来。

3.2.1有害气体的监测

人为或自然条件下产生的SO2、氟化物等对生物肌体有毒害的气体，通常采用间接解译标志进行.植被受污染后对红外线的反射能力下降，其颜色、纹理及动态标志都不同于正常的植被，如在彩红外图象上颜色发暗、树木郁闭度下降、植被个体物候异常等，利用这些特点就可以间接分析污染情况.对于地面污染，例如农田遭受污染之后，作物的生长将起特殊变化，地下水的污染也会引起地面植被的变化，与正常生长区的作物有不同的光谱表现.多光谱成像仪能监测这些变化，从而圈定地面污染分布范围，进一步对地面污染预防规划。

3.2.2臭氧层监测由于臭氧对0.3μm以下紫外区的电磁波吸收严重，因此可以用紫外波段来测定臭氧层臭氧含量的变化.在2.74μm处有个吸收带，可以用频率为11083MHz的地面微波或用望远镜来测定臭氧在大气中的垂直分布.又由于大气中臭氧含量高则温度高，又可以用红外波段来探测。

4发展趋势

遥感影像获取技术方面，随着高性能新型传感器的研制开发水平的提高以及环境资源遥感对高精度遥感数据要求的提高，高空间和高光谱分辨率已是卫星遥感影像获取技术的总发展趋势。雷达遥感技术具有全天候全天时影像的获取能力以及对一些地物的穿透能力，将得到更广泛的应用。以地球为研究对象的综合对地观测数据获取系统必将是当前及今后遥感技术发展的重要方向之一。

遥感信息模型的发展方面，遥感信息机理模型的发展和拓宽，特别是不确定性遥感信息模型与人工智能决策支持系统的开发与综合应用也将是一个重要研究和应用方向。将环境污染遥感监测技术（RS）与地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GeographicInformationSystem，GPS）、专家系统（ExpertSystem，ES）技术集成，利用环境污染遥感监测集成系统，可以大大提高环境监测的科学性，合理性及智能化程度，从而大扩展环境监测的应用范围，开发集GPS、RS、GIS、ES于一体、适合环境保护领域应用的综合多功能型的遥感信息技术，也将是今后环境遥感技术的发展趋势。

5结束语

当前，我国环境污染遥感监测技术应依托我国的对地观测技术和对地观测系统的发展计划，同时充分利用国际上资源环境卫星系统，开展广泛的国际合作和交流，大力发展我国的环境污染遥感监测技术，并充分利用现有的环境监测网点和常规监测方法，采用遥感技术与地面监测相结合的方法，建立我国的环境污染遥感监测系统。

参考文献

[1]李晓雪.基于遥感技术的环境监测应用分析[J].自动化与仪器仪表，2015（04）