范文一:遥感技术的特性及应用
遥感技术的特性及应用
姓名:XX 单位:XXXXXXXXX
【摘要】:文章通过介绍遥感技术的基本理论和特性,着重介绍了遥感技术在国民经济各方面的应用,以及对人类生活的影响。
【关键词】:遥感技术;特性 ;应用
[abstract] : this article through the introduction of the remote sensing technology in the basic theory and characteristics are introduced, and the remote sensing technology in national economic aspects of application, and the influence of human life.
[key words] : remote sensing technology, Character; application
前言
随着人类生存环境的变化和国际竞争的日益激烈,对自然资源、地理资源和太空资源的开发和争夺已经成为影响人类和民族发展进程的重要因素。遥感正是为了满足这样的需求所产生的一门综合性应用技术, 它是以航空摄影技术为基础,在本世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。经过几十年的发展,遥感技术已经从航空时代进入航天时代。由于遥感技术能够全面、立体、快速有效地探明地上和地下资源的分布情况,其效率之高是以前各种技术无法企及的。因此,遥感技术已成为一门实用的,先进的空间探测技术。伴随遥感技术在国民经济中发挥着越来越重要的作用,由此带来了新一轮遥感应用的热潮。现在,卫星应用覆盖了减灾、健康、环境监测、能源调查等,影响了人类生活的方方面面。因此,在许多领域,遥感对地观测技术有着无限光明的应用前景。
1. 遥感技术的涵义
遥感是利用遥感器从空中来探测地面物体性质的,它根据不同物体对波谱产生不同响应的原理,识别地面上各类地物,具有遥远感知事物的意思。也就是利用地面上空的飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥感器收集地面数据资料,并从中获取信息,经记录、传送、分析和判读来识别地物。
当前遥感形成了一个从地面到空中,乃至空间,从信息数据收集、处理到判读分析和应用,对全球进行探测和监测的多层次、多视角、多领域的观测体系,成为获取地球资源与环境信息的重要手段。
2. 遥感技术主要特点
2.1 可获取大范围数据资料。
遥感用航摄飞机飞行高度为10km左右,陆地卫星的卫星轨道高度达910km左右,从而,可及时获取大范围的信息。例如,一张陆地卫星图像,其覆盖面积可达3万多km2。这种展示宏观景象的图像,对地球资源和环境分析极为重要。
2.2 获取信息的速度快,周期短。
由于卫星围绕地球运转,从而能及时获取所经地区的各种自然现象的最新资料,以便更新原有资料,或根据新旧资料变化进行动态监测,这是人工实地测量和航空摄影测量无法比拟的。例如,陆地卫星4、5,每16天可覆盖地球一遍,NOAA气象卫星每天能收到两次图像。Meteosat每30分钟获得同一地区的图像。
2.3 获取信息受条件限制少。
在地球上有很多地方,自然条件极为恶劣,人类难以到达,如沙漠、沼泽、高山峻岭等。采用不受地面条件限制的遥感技术,特别是航天遥感可方便及时地获取各种宝贵资料。
2.4 获取信息的手段多,信息量大。
根据不同的任务,遥感技术可选用不同波段和遥感仪器来获取信息。例如可采用可见光探测物体,也可采用紫外线,红外线和微波探测物体。利用不同波段对物体不同的穿透性,还可获取地物内部信息。例如,地面深层、水的下层,冰层下的水体,沙漠下面的地物特性等,微波波段还可以全天候的工作。
3. 遥感技术的实际应用
3.1 遥感技术在地质灾害中的应用
遥感技术应用于大面积的地质灾害调查, 可达到及时、详细、准确且经济的目的。在不同地质地貌背景下能监测出地质灾害隐患区段, 还能对突发性地质灾害进行实时或准实时的灾情调查、动态监测和损失评估。为此,我国设立了专门的“地质灾害遥感综合调查”课题, 经过近 20年的实践,已摸索
了一套较为合理、有效的滑坡、泥石流等地质灾害遥感调查方法。在“5.12”汶川大地震的后续救援工作中,遥感技术就发挥了突出作用,第一时间提供了地质地貌变化情况,为政府作出正确决策提供了依据。
3.2 遥感技术在生态环境中的应用
伴随着社会的进步和发展,气候变化、环境污染成为了人类世界所面临的发展瓶颈。遥感技术应用于宏观生态环境要素的监测,具有视野广阔、获取的信息量多、效率高、适应性强、可用于动态监测等众多优点,同时其技术方法成熟。为此,采用卫星遥感这一面向全球的先进技术,是环境科学研究的必要途径,它不仅可以为我们提供大面积、全天时、全天候的环境监测手段,更重要的是能够为我们提供常规环境监测手段难以获得的全球性的环境遥感数据,这些数据将成为我们进行环境监测、预报和科学研究不可缺少的基础。
遥感技术应用于环境监测上既可宏观观测空气、土壤、植被和水质状况,为环境保护提供决策依据,也可实时快速跟踪和监测突发环境污染事件的发生、发展,及时制定处理措施,减少污染造成的损失。其从空中对地表环境进行大面积同步连续监测,突破了以往从地面研究环境的局限性。
如赤潮遥感监测。1995年至1997年国家海洋局第二海洋研究所开展了“海洋水产养殖区赤潮监测及其短期预报试验研究” ,该项目成功地监测和预报了1997年11月发生在广东沿海和1997年7月发生在浙江的赤潮。开创了国内赤潮卫星遥感实时监测和预测的先河。
3.3 遥感技术在农业气象灾害中的应用
目前我国农业生产基础设施薄弱,抗灾能力差, 对气象环境的依赖性很大。农业气象灾害对国民经济,特别是农业生产造成了极为不利的影响。利用遥感技术,可以绘制更加清晰、形象的气象图;进行气候资源监测评价;气象灾害评估;气象灾害预警、气候分析评价等等气象服务;建设基于遥感技术和地理信息系统(geographic information system) GIS支持下农业气象灾害监测系统开发;利用气象数据,结合GIS背景资料对危害区域、危险程度、受害作物面积进行分析、计算、评估,预测洪涝灾害的演进规律,提供受灾区域、受灾人口与损失估算报告, 并根据已有的抗洪措施形成后期应急反应方案以及防灾系统建设方案。
3.4 遥感技术在海洋渔业中的应用
近年来,海洋渔业遥感技术的研究和应用, 受到国内外各渔业相关科研单位和大学的广泛关注和重视。遥感技术应用于海洋渔业,具有大面积观测和实时动态监测的优点, 可以获取多种海洋环境要素信息,对预报渔场渔情信息是一种十分理想的手段。
3.5 遥感技术在流行病学研究中的应用
遥感及其相关分析技术为流行病学研究开辟了新的途径。周晓农等人利用1989年与1995年两次全国血吸虫病抽样调查资料和我国黄河以南1∶100万数字化地图建立了我国钉螺分布的GIS,显示了我国不同地区血吸虫病的流行强度、分布范围、数据来源及时间等。
为应付未来突发事变,可利用遥感技术提供目标地区的流行病学疾病预测资料,以制订卫勤保障计划,保障部队战斗力。美国军方从1982年以来就运用遥感技术开展了大量研究,他们以降雨量和气温以及从LANDSAT-3MSS获取的数据为参数预测了菲律宾血吸虫病的流行区分布,并用来计算美军军事演习期间可能由于血吸虫病而导致的潜在伤亡数;另外还将遥感技术应用于战争时区别自然状态的疾病暴发与由于使用生物战剂引起的疾病暴发的研究。
结束语
遥感作为一门蒸蒸日上的科学技术,在国家中长期科技发展规划中的地位已突显出来,近年国家特别强调以产业需求为导向,以行业应用的标准化规范化技术流程建立为重点,全面推进遥感技术的发展,国家的重视,社会的需求给遥感工作者带来了前所未有的发展机遇
参考文献:
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刘爱容. GIS支持下的农业气象灾害监测系统的开发与应用, 科技资讯,2007(7).
郑锦秀. 地理信息系统的基本功能和技术, 福建气象学报, 2001(2).
周金星. 山洪泥石流灾害预报预警技术述评, 山地学报, 2001(19).
许强. 外界扰动诱发地质灾害的机理分析, 岩石力学, 2002(21).
刘志强, 陈纪玲. 中国大气环境质量现状及趋势分析[J]. 电力环境保护, 2007 (2).
范文二:遥感技术应用及范围
课程名称:
学 院:
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2012
业: 号:任课教师: 年6月30日
浅谈遥感技术
摘要:遥感技术是20世纪60年代兴起的一种探测技术,是根据电磁波的理论,应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息,进行收集、处理,并最后成像,从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术。 目前利用人造卫星每隔18天就可送回一套全球的图像资料。利用遥感技术,可以高速度、高质量地测绘地图。 关键词:遥感,卫星,发展,技术应用。
正文: 遥感技术是从人造卫星、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卫星遥感技术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。把遥感器放在高空气球、飞机等航空器上进行遥感,称为航空遥感。把遥感器装在航天器上进行遥感,称为航天遥感。完成遥感任务的整套仪器设备称为遥感系统。 航空和航天遥感能从不同高度、大范围、快速和多谱段地进行感测,获取大量信息。航天遥感还能周期性地得到实时地物信息。因此航空和航天遥感技术在国民经济和军事的很多方面获得广泛的应用。例如应用于气象观测 、资源考察、地图测绘和军事侦察等
遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光
卫星云图红外线,对目标进行探测和识别的技术。例如航空摄影就是一种遥感技术。人造地球卫星发射成功,大大推动了遥 感技术的发展。现代遥感技术主要包括信息的获取、传输、存储和处理等环节。完成上述功能的全套系统称为遥感系统,其核心组成部分是获取信息的遥感器。遥感器的种类很多,主要有照相机、电视摄像机、多光谱扫描仪、成象光谱仪、微波辐射计、合成孔径雷达等。传输设备用于将遥感信息从远距离平台(如卫星)传回地面站。信息处理设备包括彩色合成仪、图像判读仪和数字图像处理机等。
任何物体都具有光谱特性,具体地说,它们都具有不同的吸收、反射、辐射光谱的性能。在同一光谱区各种物体反映的情况不同,同一物体对不同光谱的反映也有明显差别。即使是同一物体,在不同的时间和地点,由于太阳光照射角度不同,它们反射和吸收的光谱也各不相同。遥感技术就是根 据这些原理,对物体作出判断。
遥感技术通常是使用绿光、红光和红外光三种光谱波段进行探测。绿光段一般用来探测地下水、岩石和土壤的特性;红光段探测植物生长、变化及水污染等;红外段探测土地、矿产及资源。此外,还有微波段,用来探测气象云层及海底鱼群的游弋。
1:初期发展1839-1857
1858年用系留气球拍摄了法国巴黎的鸟瞰像片
1903年飞机的发明
1909年第一张航空像片
一战期间(1914-1918):形成独立的航空摄影测量学的学科体系
二战期间(1931-1945):彩色摄影、红外摄影、雷达技术、多光谱摄影、扫描技术以及运载工具和判读成图设备
2:现代遥感
1957年:前苏联发射了人类第一颗人造地球卫星
20世纪60年代:美国发射了TIROS、ATS、ESSA等气象卫星和载人宇宙飞船
1972年:发射了地球资源技术卫星ERTS-1(后改名为Landsat Landsat-1),装有MSS感器,分辨率79米
1982年Landsat-4发射,装有TM传感器,分辨率提高到30米 1986年法国发射SPOT-1,装有PAN和XS遥感器,分辨率提10米
1999年美国发射 IKNOS,空间分辨率提高到1米
3:中国遥感事业
1950年代组建专业飞行队伍,开展航摄和应用
1970年4月24日,第一颗人造地球卫星
1975年11月26日,返回式卫星,得到卫星像片
80年代空前活跃,六五计划遥感列入国家重点科技攻关项目 1988年9月7日中国发射第一颗 “风云1号”气象卫星 1999年10月14日中国成功发射资源卫星1
4:遥感技术应用与范围
遥感技术广泛用于军事侦察、导弹预警、军事测绘、海洋监 视、气象观测和互剂侦检等。在民用方面,遥感技术广泛用于地球资源普
查、植被分类、土地利用规划、农作物病虫害和作物产量调查、环境污染监测、海洋研制、地震监测等方面。遥感技术总的发展趋势是:提高遥感器的分辨率和综合利用信息的能力,研制先进遥感器、信息传输和处理设备以实现遥感系统全天候工作和实时获取信息,以及增强遥感系统的抗干扰能力。 遥感按常用的电磁谱段不同分为可见光遥感、红外遥感、多谱段遥感、紫外遥感和微波遥感。
1、可见光遥感:应用比较广泛的一种遥感方式。对波长为0.4~0.7微米的可见光的遥感一般采用感光胶片(图像遥感)或光电探测器作为感测元件。可见光摄影遥感具有较高的地面分辨率,但只能在晴朗的白昼使用。
2、红外遥感:又分为近红外或摄影红外遥感,波长为0.7~1.5微米,用感光胶片直接感测;中红外遥感,波长为1.5~5.5微米;远红外遥感,波长为5.5~1000微米。中、远红外遥感通常用于遥感物体的辐射,具有昼夜工作的能力。常用的红外遥感器是光学机械扫描仪。
3、多谱段遥感:利用几个不同的谱段同时对同一地物(或地区)进行遥感,从而获得与各谱段相对应的各种信息。将不同谱段的遥感信息加以组合,可以获取更多的有关物体的信息,有利于判释和识别。常用的多谱段遥感器有多谱段相机和多光谱扫描仪。
4、紫外遥感:对波长0.3~0.4微米的紫外光的主要遥感方法是紫外摄影。
5、微波遥感:对波长 1~1000毫米的电磁波(即微波)的遥感。
微波遥感具有昼夜工作能力,但空间分辨率低。雷达是典型的主动微波系统,常采用合成孔径雷达作为微波遥感器。
现代遥感技术的发展趋势是由紫外谱段逐渐向 X射线和γ射线 扩展。从单一的电磁波扩展到声波、引力波、地震波等多种波的综合。 5:遥感技术的应用
1、地质遥感
遥感技术应用于大面积的地质灾难调查,可达到及时、具体、准确且经济的目的。在2008年“5.12”汶川大地震的后续救援工作中,遥感技术就发挥了突出作用,第一时间提供了地质地貌变化情况,为政府作出正确决策提供了依据。在舟曲泥石流灾害中,中国科学院对地观测与数字地球科学中心科研人员就使用遥感技术,重点提取了6条沟谷与泥石流发生有关的信息,得到集水面积、流域平均坡度、流域落差和植被覆盖度等参数。经过分析,科研人员判断出,当地哪些地方仍存在泥石流隐患,哪些地段发生大型泥石流的可能性较小,让前方人员可以更有针对性地安排救灾工作。
2、林业遥感
在林业方面,利用遥感技术可以清查森林资源,监测森林火灾和病虫害。火灾是林业的大敌,利用航空红外遥感技术,不仅能发现已燃烧起来的烈火,而且可以探测到面积小于0.1-0.3㎡小火情,还能及时预报由于自燃尚未起火的隐伏火情。利用卫星遥感,一次就可探测到上千平方千米范围内发生的林火现象。卫星遥感防火监测服务在吉林省森林和草原防火工作中发挥了重要作用,对于人烟稀
少的原始林区,能及时监测到瞭望岗哨难以发现的火点,为林火的扑救赢得时间。
3、测绘遥感
人造卫星每隔18天就可送回一套全球的图像资料。利用遥感技术,可以高速度、高质量地测绘地图。
4、军事遥感
在伊拉克战争中,遥感技术发挥了重要的作用,如打击目标的确定,水源的发现,地下坑道的发现,隐藏所的目标锁定等。为战争的战略指挥和后勤工作做了充分的准备,最大限度的发挥攻击效益,极大的增强了军队战斗力。自动化侦察系统,搜集预处理情报系统,自动化通信系统,气象侦察等,充分保障了空中、地面作战的进行。遥感技术获得的信息探测范围大,资料新颖,而且为动态变化,还可迅速成图,搜集方便,不受雨雾、地形等条件的限制。科索沃战争就是一场现代化的信息战,科索沃上空20多颗卫星进行了追踪定位侦察,监视部队动态变化并及时传递信息,制导轰炸。阿富汗战争更有着太多的始料未及,B-52的远程轰炸,直接从美本土起飞,飞行上万里,且目标准确,由于传感的精确指导,美泊于印度洋上的航空母舰直接进行导弹发射,阿富汗多山的优势,在遥感监听下亦丧失殆尽,崇山峻岭中山洞的防御亦不能逃脱精确制导的打击,微波的功能让塔利班地下工事无所遁形。
5、农业遥感
农业遥感是指利用遥感技术进行农业资源调查,土地利用现状分
析,农业病虫害监测,农作物估产等农业应用的综合技术,是当前遥感应用的最大用户之一。在2007年的中央一号文件中写到“鼓励有条件的地方在农业生产中积极采用全球卫星定位系统、地理信息系统、遥感和管理信息系统等技术。”可见遥感在农业中的重要地位。
①.农作物估产与监测
2004年以来,利用遥感估产运行系统得到的冬小麦、玉米的长势、墒情、面积和产量监测结果一直纳入农业部“农情信息发布日历”,成为农业部粮食会商的3大信息渠道之一,通过农业部官方网站对外发布。像遥感站所进行的冬小麦监测、玉米监测就是遥感估产运行系统中的地面调查系统。
②.在病虫害防治中的应用
在小麦生产中,小麦条锈病是损失大、危及范围最广的一种病害。长期以来,我国对小麦条锈病的监测工作仅限于田间取样调查。但是,针对大面积病害的监测,采用人工调查不仅耗费大量人力物力,而且监测效率很低,等病情上报到有关部门时,往往病害已大范围暴发。在国家自然科学基金的支持下,中国农业大学农学与生物技术学院副院长马占鸿教授带领的研究团队已能够利用卫星遥感技术对我国主要小麦品种实施条锈病病情监测。和人工进行农作物病虫害监测相比,采用卫星遥感监测效率更高,精度更高。
③.农情监测
农情参数的获取可以用于指导农田的生产管理,实行变量投入,达到优化生产、提高生产率、减少污染,是现代化农业发展的趋势。
遥感技术具有覆盖范围大、探测周期短、现时性强、费用成本低的特点,为农情参数快速、准确、动态地获取提供了重要的技术手段。
6、环境遥感
遥感技术应用于环境监测上既可宏观观测空气、土壤、植被和水质状况,为环境保护提供决策依据,也可实时快速跟踪和监测突发环境污染事件的发生、发展,及时制定处理措施,减少污染造成的损失。
1.遥感技术在水污染监测方面的应用
利用红外扫描仪监视石油污染 ,全球每年排入海洋的石油及其制品高达1000万吨,利用多光谱航片可对海面石油污染进行半定量分析,将彩色航片同步拍照与近红外片做的彩色密度分割图相比较,更精密地判断和解译信息,参照图片画出不同油膜厚度的大致分级图。通过彩色密度分割图像,特别是数字密度分割图,可以更准确地判断油量的分布情况。通过彩色密度分割可把相差零点零几厚度的海面油膜区分出层次来,这有利于用航空遥感对海面油的扩散分布和半定量研究。浓度大的地方是黄色,往外扩散的油膜变薄,呈黄紫混在一起的颜色,再往外扩散的油膜就更薄些呈紫色。通过对污染发生后各天的气象卫星图像的对比分析,确定油膜的漂移方向,计算出其扩散速度和扩散面积。
2.遥感技术在大气环境监测方面的应用
①、气候变化
美国、欧盟、日本和俄罗斯的地球同步轨道气象卫星组成的静止气象卫星监测系统昼夜不停地观测地球的气候变化,得到全球范围内
的大气参数、海洋参数、地表状况、辐射收支和臭氧分布等信息,对全球变暖、臭氧层空洞以及厄尔尼诺现象的研究非常重要。
②、臭氧层
臭氧层位于地球上空25~30千米的平流层中,对0.3米以下紫外区的电磁波有较大吸收,可用紫外波段来测定臭氧层的变化。臭氧层在2.74毫米处也有一个吸收带,可用频率为11O83兆赫兹的地面微波辐射计来测定臭氧在大气中的垂直分布。另外臭氧层会吸收太阳紫外线而升温,可使用红外波段来探测,如用7.75~13.3微米热红外探测器测定臭氧层的温度变化,参照浓度与温度的相关关系,推算出臭氧浓度的水平分布。
3.利用遥感技术监测自然灾害
遥感技术对于暴雨、水土流失、地震和山体滑坡等地质灾害的调查与监测也很有效。比如说地震与地球活动构造块体分布及其活动方式密切相关,利用卫星预测地震技术主要集中在电磁波辐射和电离层异常监测、地表形变监测、红外辐射监测以及卫星重力监测等方面。 总之,卫星遥感技术的迅速发展,把人类带入了立体化、多层次、多角度、全方位和全天候地对地观测的新时代。
6:优越性
中科院运用遥感技术勘测分布图探测范围大:航摄飞机高度可达10km左右;陆地卫星轨道高度达到910km左右。一张陆地卫星图像覆盖的地面范围达到3万多平方千米,约相当于我国海南岛的面积。
我国只要600多张左右的陆地卫星图像就可以全部覆盖。 获取资料的速度快、周期短。实地测绘地图,要几年、十几年甚至几十年才能重复一次;陆地卫星4、5为例,每16天可以覆盖地球一遍。受地面条件限制少:不受高山、冰川、沙漠和恶劣条件的影响。
遥感技术手段多,获取的信息量大:用不同的波段和不同的遥感仪器,取得所需的信息;不仅能利用可见光波段探测物体,而且能利用人眼看不见的紫外线、红外线和微波波段进行探测;不仅能探测地表的性质,而且可以探测到目标物的一定深度;微波波段还具有全天候工作的能力;遥感技术获取的信息量非常大,以四波段陆地卫星多光谱扫描图像为例,像元点的分辨率为79×57m,每一波段含有7600000个像元,一幅标准图像包括四个波段,共有3200万个像元点。 用途:遥感技术已广泛应用于农业、林业、地质、地理、海洋、水文、气象、测绘、环境保护和军事侦察等许多领域。
7:发展趋势
1、进行地面,航空,横天多层次遥感,建立地球环境卫星观测网络。
2、传感器向电磁波谱全波段覆盖。
3、图象信息处理实现光学-电子计算机混合处理,因入其他技术理论方法,实现自动分类和模式识别。
4、实现遥感分析解译的定量话与精确化。
5、与GIS和GPS形成一体化的技术系统。
8:参考文献
1:遥感导论 梅安新,彭望琭,秦其明,刘慧平
2:遥感技术在大气监测中的应用 王雪梅,邓孺孺,何执谦
3:遥感信息在晋城矿区大气环境质量评价中的应用 盛业华,郭达志
4:MODIS卫星遥感北京地区气溶胶光学厚度及与地面光度计遥感的对比 泰,李成才,张军华等
5:中国卫星遥感技术的应用发展和现状
范文三:遥感技术的发展及应用
17 遥感技术的发展及应用
廖吉庆
(江西省林学会森林资源监测与评估中心 江西南昌 330038 )
摘 要:遥感技术是一种综合性探测技术,近年来得到了蓬勃发展。本文对遥感技术的发展现状,及其在各个领域的应 用进行了阐述,并展望了遥感技术的发展前景。
关键词:遥感技术;遥感应用;发展前景
中图分类号:TP75 文献标识码:A 文章编号:1003-5168(2012) 22-0017-02
近年来, 随着高分辨遥感数据的提供、 遥感软硬件技术 水平提升和与 GIS 技术的融合衔接, 遥感的应用领域不断拓 宽,深度不断加大,发展前景巨大。
1遥感技术的发展
遥感技术是一种综合性探测技术,自上世纪 60年代问
世以来, 如雨后春笋般地迅速发展。 经过数十年的发展, 一
系列高光谱分辨率遥感系统在国外成功研制并广泛应用在
航空平台上获得。 1995年 l1月, 加拿大雷达卫星 RADARSAT-1
的成功发射标志着卫星微波遥感技术获得重大进展 [1]。
RADARSAT-1可以为地面分辨率、成像行宽以及波束入射角 提供了比较宽的选择范围, 适于全地球或者区域尺度的综合 观测。1998年,长江抗洪中,我国就是利用 RADARSAT-1这
颗卫星所提供的图像对水情进行分析。
我国的遥感科学技术事业, 起步于 20世纪 70年代末期。
据不完全统计,30年来,我国已建立 10多个卫星遥感地面
接收站,160多个遥感机构,400多家地理信息服务企业,
数十所大学设置了该领域专业 [2],同时,已成功发射 50多
颗卫星与 4艘无人宇宙飞船。 “神舟 5号”与“神舟 6号” 飞船载人航天飞行的成功,实现了中华民族遨游太空的梦 想。 “神舟 5号”与“神舟 6号”飞船就包括有人工直接操 作的新型遥感对地观测技术 [3]。
2 遥感技术的应用 2.1 遥感技术在农业资源调查中的应用 应用遥感技术进行农业资源调查,可为农业资源的开 发、 持续利用和保护、 提供基础数据、 科学依据和基本条件。 赵小敏借助 landsetTM 卫星得到的遥感数据提取鄱阳湖地 区的沙地资源的动态利用,研究结果表明鄱阳湖沙地 50多 万亩, 比以往减少许多, 说明在治理沙地上取得一定的效果 [4];黄明详等应用 SAS 遥感技术,利用全天时、全天候的雷 达数据 ERS 一 2, 对杭州湾海涂围垦区行农业土地利用遥感 调查, 分类总体精度为 77.34%, 总体 Kappa 系数为 0.735[5]。 高娃等利用覆盖内蒙古的 TM 遥感数据,分辨率为 30m,对 内蒙古的草原面积进行调查, 草地解译精度为 95%[6]。 张苑 平等采用美国 IKONOS 卫星数据为主要信息源,通过图像处 理、几何校正、 “MAPGIS”人机交互式遥感解译和自动面积 量算, 调查了岳阳市城市绿化现状, 为岳阳市园林城市的发 展战略计划的制定提供基础 [7-8]。 2.2 遥感技术在地质矿产中的应用 采用遥感客观、动态、综合、快速、多层次、多时像的 技术优势, 通过计算机数据处理提取矿山地质环境信息, 辅 以野外验证, 结合已有资料进行综合解译, 查明矿山地质环 境条件、 矿业活动及其痕迹, 以及诱发的矿山环境地质问题 和矿山灾害等。 张振生等认为遥感技术在矿山地质环境调查 中的优点以遥感技术为支撑的矿山地质环境调查, 工作周期 短,经济效益明显 [9]。尚长生利用不同时期 SPOT4全色与 ITM 多光谱遥感数据资料对山西大同矿区矿山地质环境综 合调查与评估 [10]。 2.3 遥感技术在水文、水资源中的应用 遥感技术在水文、 水资源方面的应用, 如水资源的调查、 流域规划、 水土流失调查、 冰雪监测、 海口海岸带及浅海地 形调查、 海洋调查研究等方面, 都能发挥重要的作用。 肖芊 等人在珲春三矿和大雁二矿的新建矿区水资源勘察以及金 宝屯矿区的水资源勘察工作中应用 TM 合成影像图进行了遥
感地质解译, 起到先行和提供准确的水源地的目的 [11]。 傅碧 宏等用 Landsat TM6热红外遥感数据定量反演了石羊河流域 的地表温度, 研究结果表明, 地下水富集带地表温度具有异 常现象,其地表温度比地表水体高 5K 左右,而比其它地表 类型低 7 K以上 [12]。 2.4 遥感技术在环境监测中的应用 遥感技术在环境监测中主要是利用遥感提供的瞬间成 像的大范围 [13],对大气污染、水体污染、土地污染以及海
洋污染等进行监测 [14]。辽宁省环保所采用遥感技术对某露
天煤矿进行了监测与分析,弄清楚了该矿坑内产生污染的 条件,为露天矿场的污染防治提供客观的科学依据 [13]。马 跃良等运用陆地卫星 TM 数据当作珠江水体的遥感信息源, 对珠江广州河段水体污染给予遥感监测,研究结果显示, 陆地卫星 TM 的可见光波段可以比较好地反映出珠江广州 河段水质的情况 [16]。马向平等采用遥感技术监测重庆市酸 沉降污染造成的植被受害状况,研究结果表明,重庆市植 被遭受毒害比较严重的区域是大面积分布的居民区以及大
型污染源影响区 [17]。
2.5遥感技术在对抗自然灾害中的应用 自然灾害是指环境异常或环境的突发性变化, 给人类活
动和生存带来的灾难。 近年来遥感技术在预报灾害方面取得 很多重要的成就, 成为预报自然灾害的有力工具和手段。 中 国科学院遥感应用研究所承担的农业科技成果转化资金项 目“草原火灾遥感监测预警技术系统”,已实现了利用 MODIS(中分辨率成像光谱仪)新型遥感数据的草原火点自 动识别和提取, 经过境内和境外火的实证检验, 火点提取精
度达到了 90%以上。在此基础上,初步研制成功我国草原 火灾遥感监测预警技术系统, 并进入试运行阶段。 刘迪等对
遥感技术及相关现代信息技术在黑龙江省抗灾、 减灾工作中
的研究应用情况进行了论述及分析, 认为遥感技术的应用在
抗洪、旱涝灾害中发挥的重大效益 [18]。
2.6 遥感技术在林业中的应用
遥感技术在空间分辨率以及光谱分辨率等方面的提高, 以及雷达遥感与航空遥感的快速发展为我国林业遥感提供
了大量的信息源, 大力拓宽了遥感技术在我国林业中应用的
范围, 给当前我国森林资源的清查与监测工作提供了新契机 与新方向。如今,我国林业正不断向信息化方向发展, “数 字林业” 正悄悄地走进我们的视野。 而遥感技术可以为 “数 字林业” 提供大量的丰富的数据源, 可以说, 遥感技术为 “数 字林业” 成功实施提供了比较强大的信息保障。 目前, 遥感 技术在我国林业上既用于森林制图、 森林资源调查, 又用于 动态监测、 森林火灾监测与评估与森林病虫害监测, 显然得
到了广泛的应用。 3 展望
展望未来, 遥感技术的发展方向主要体现在以下几个方
面:一是遥感卫星向大型化以及小型化发展。 所谓遥感卫星 大型化就是指一个卫星上天时可以同时携带多个传感器, 这 样发射一颗卫星就等同于同时发射了气象卫星、 海洋卫星与 陆地卫星等卫星。 折算以后, 显然可以将卫星的成本降下来。
范文四:遥感技术原理及应用
实 验 报 告
课程名称: 遥感技术原理及应用
实习名称: A VIRIS 卫星影像波谱与实验室波谱库波谱曲线的比较
院 (系): 海洋科学与工程学院
专业班级:姓 名:学 号:
指导教师:
2012 年 12 月 20日
一、实验时间
2012年11月18日至11月24日
二、实验地点
天津科技大学9-516机房
三、实验目的:
1、理解卫星及实验室高光谱概念,初步了解辐亮度、反射率的概念;
2、能够打开并处理卫星高光谱数据;
3、能够加载不同波谱库的反射率波谱曲线,并学会处理;
4、学会判读不同地物的光谱曲线特征,了解其与相应的卫星光谱的比较,并解释差异原因。
四、实验要求
1、打开AVIRIS 影像光谱,确定点(448,505)、(502,589)、(531,541)以及(260,6
13)。要求:显示完整的曲线名称对照课本及影像,确定该区的主要岩性,并判读光谱曲线主要特征及其区别。
2、打开JPL1.sli 光谱库,绘制alunite so-4,buddingtonite felds ts-11a ,calcite c-3d ,ka olinite well ordered ps-1a 。要求:显示完整的波谱曲线名称,确定横纵坐标,并判读光谱主要特征及区别。
3、打开usgs_min.sli光谱库。要求:在该波谱库中找出与JPL 波谱库中对应的上述四种矿物波谱曲线最大相似度的四种矿物,并在同一个窗口中绘制其波谱廓线,显示完整的名称。
4、将calcite (明矾石)的AVIRIS 卫星影像及JPL 、USGS 波谱库中的光谱曲线放在同一个窗口中显示,并进行光谱形状上的比较,简要说明及差别的原因。
五、实验内容
实验一:
1. 从主影像显示窗口菜单栏中,选择 Tools → Pixel Locator。
2. 在 Pixel Locator 对话框中输入像素的坐标,列(sample )448、行(line )505,点击Apply 。缩放
3. 选择 Tools → Profiles → Z-Profile (Spectrum),来提取这个位置的辐亮度波谱曲线。
4. 选择 Options → Collect Spectra ,采集以下位置的辐亮度波谱曲线,确定点(502,589)、(531,541)以及(260,613)。
5. 使用 Pixel Locator 对话框,提取其它位置的波谱曲线。
6. 选择 Options → Stack Plots,分别查看每一条波谱曲线。在绘图窗口中点击右键,并在弹出的快捷菜单中选择Plot Key 来显示波谱曲线的图例
7. 分析:四种矿物的光谱曲线大体走向相同,在2.0~2.1微米区间有两个较大的吸收谷和一个较大的波峰。2.1~2.2微米区间下降,2.2处有个吸收谷,之后成整体下降趋势,期间有小幅震荡。
实验二:
1. 从 ENVI 主菜单中选择Spectral → Spectral Libraries → Spectral Library Viewer。
2. 当 Spectral Library Input File 对话框出现后,点击Open Spec Lib,并从
spec_lib/jpl_lib子目录中选择jpl1.sli 文件。
3. 点击 OK 。jpl1.sli 文件将会出现在对话框的Select Input File 区域。
4. 点击该文件名,再点击 OK ,打开Spectral Library Viewer 对话框
5.绘制alunite so-4,buddingtonite felds ts-11a ,calcite c-3d ,kaolinite well ordered ps-1a 。
6. 确定横坐标范围2.0~2.5,查看此区间的光谱曲线
7. 分析:在2.0~2.5波段微米区间反射率从大到小排序: kaolinite well ordered ps-1a —cal cite c-3d —buddingtonite felds ts-11a —alunite so-4。 calcite c-3d 和buddingtonite felds ts-11a 的曲线相对平滑,另两个在2.2微米处有个吸收谷并,并且之后成大体下降趋势,但alu nite so-4在2.3微米处有个较小的吸收谷。
实验三:
打开usgs_min.sli光谱库。在该波谱库中找出与JPL 波谱库中对应的上述四种矿物波谱曲线最大相似度的四种矿物。
实验四:
1. 将calcite (明矾石)的AVIRIS 卫星影像及JPL 、USGS 波谱库中的光谱曲线放在同一个窗口中显示,并进行光谱形状上的比较。
2. 分析: 图像里可以看出这三个光谱区别,因为虽然同为calcite ,但矿物成分有差异,再加上获取光谱的方式不一样导致了差异。其中卫星遥感图像的与另两种差别较大,是由于卫星遥感受到大气,云层等因素影响比较大。
范文五:海洋遥感技术实习报告-遥感技术原理及应用
课程名称: 遥感技术原理及应用 实习名称: 高光谱遥感应用 院 (系):
专业班级:
姓 名: 学 号:
指导教师:
2013年1月2日
一、实习时间
2013年12月23日 至2013年 12月27 日
二、实习地点
天津科技大学9-513海洋信息技术实验室,校园
三、实习目的:
理论与实验课的综合运用,提高课堂与实践相结合的分析能力
1、理解高光谱概念、地物光谱仪、光谱数据库、高光谱传感器;
2、掌握ENVI软件的基本功能,ASD的安装与使用;
3、熟悉ENVI遥感影像处理的一般方法;
4、进一步掌握高级高光谱分析及制图方法;
5、应用ENVI一整套高光谱处理方法进行近海岸植被分析研究;
6、理解MNF理论及算法,线性混合波谱理论;
7、总结获取高光谱端元的方法。
四、实习主要仪器设备,软件及数据
1、硬件准备:PC机,ASD光谱仪;
2、操作系统:Linux系统或Windows 2k以上系统;
3、软件工具:ENVI,RS3安装软件,ViewSpec Software软件
4、数据:美国California州AVIRIS影像数据,及USGS植被及矿物的光谱库数据
路径:CD1/m94avsub;CD1/spec_lib;CD2/C95avsub;CD2/ spec_lib。
5、文献阅读、网上电子图书馆。
五、AVIRIS及测谱学(Imaging Spectroscopy)介绍 1、介绍测谱学
成像光谱仪(Imaging Spectrometers)或高光谱传感器(Hyperspectral Sensors)都是遥感仪器,其将影像传感器的空间表述同光谱仪的分析能力结合在了一起。它们有多达几百个的狭窄波谱通道,波谱分辨率通常小于10nm(Goetz et al.,1985)。成像光谱仪将为影像中每一个像元提供完整的波谱曲线。将这些同宽波段(broad-band)多光谱扫描仪,如TM进行比较:TM只有6个波段,其波谱分辨率大于100nm。使用成像光谱仪产生的高光谱分辨率影像,其最终结果可以帮助我们鉴别物质,而使用宽波段传感器只能区分物质。
成像光谱技术实现了图像技术和光谱技术之间的有机结合,在获得目标地物的空间信息的同时,通过光谱仪系统将目标地物的电磁辐射分解成不同波长的谱辐射,能在一个光谱区间内获得每个像元几十个甚至几百个窄(一般小于10nm)而连续的波段信息。成像光谱技术实现目标地物的“图谱合一”,提供更加丰富的地物信息。
2、介绍AVIRIS
1995年的航空机载可见光/红外成像光谱仪(Airborne Visible/Infrared Imaging
Spectrometer,简称为AVIRIS)。AVIRIS光谱图像是从美国航空航天局ER-2 航空器的Q-bay上获得的。AVIRIS是第一个以10nm为步长测量400nm至2500nm太阳反射波段的成像传感器。AVIRIS的标定精度和信噪比仍然是唯一的。近年,AVIRIS系统与其有关的科学研究与应用的重要性不断上升。该系统的最初设计与升级版的特点主要体现在它的遥感、精确度、数据处理系统和飞行操作上。AVIRIS特点的更新在之后几年内,对其科学研究及AVIRIS数据的应用都有极大的贡献。最近的科学研究和应用表明其是能够用于大气校正,生态学和植被,地质和土壤,内陆和沿海水域,大气,冰和雪水文,生物质燃烧,环境灾害卫星的模拟和校准,商业应用,谱算法,人类的基础设施,以及光谱建模等研究的一种调查。
为了满足研究者将AVIRIS光谱图像用于科学研究和应用的需求,AVIRIS系统在持续地努力已经升级了,并得到了改善。这些改善主要是在AVIRIS的传感器、校正、数据系统以及飞行操作方面。
3、至少再列举1个高光谱传感器并做简单介绍。
1)Hyperion传感器
Hyperion传感器搭载于卫星EO-1(Earth Observing-1),美国NASA于2000年11月16日发射升空,其目的是面向21世纪为接替Landsat-7而研制的新型地球观测卫星,该卫星紧随Landsat7后一分钟过境,轨道参数与Landsat-7卫星的轨道参数基本相同,轨道高度705km,倾角98.7度,为太阳同步轨道运行,地面覆盖与Landsat-7完全相同。EO-1带有三个基本遥感系统,即高级陆地成像仪(Advanced Land Imager,ALI)、高光谱成像仪(Hyperion)和大气校正仪(Linear etalon imaging spectrometer aeeay atmospheric corrector,LAC)。LAC的主要功能是对Landsat-7 ETM+和EO-1的数据进行水汽校正。
Hyperion传感器是第一个星载民用成像光谱仪,是一推扫式传感器,共设有220个波段,其中在可见光-近红外设有60个波段,在短波红外设有160个波段,可覆盖光谱范围400- 2500nm,波谱分辨率为9.7nm,空间分辨率为30m,每景可覆盖7.7x85km范围,可提供可
见光、近红外及短波红外的连续波谱的信息,因此,利用Hyperion的高光谱特性可以实现精确的农业估产、地质填图,并在地质、采矿、农业、林业及环保领域有着广泛的应用前景。
Hyperion的波谱设置:Hyperion是推扫式传感器,可获得可见光、近红外和短波红外光谱数据。在可见光-近红外和短波红外区,分别用2套敏感元件收集信号。由于该数据在一些波段缺少利用价值,所以系统处理时,仅对198个波段做了辐射校正。SWIR波段和VNIR波段存在数据重叠区,所以,只有196个波段可用(Kruse FA,1988),具体波段信息见下表:
2)MODIS传感器
分辨率成像光谱仪(MODIS)。MODIS数据涉及的波段范围广,是一个带有490个探测器、36个光谱波段的被动成像光谱辐射计,它覆盖了可见光,热红外(0.4,14um),空间分辨率比NOAA-AVHRR有较大的进展(250m、500m和1000m);NASA对MODIS数据实行全球免费接收的政策。
MODIS是一个带有490个探测器、36个光谱波段的被动成像光谱辐射计。它覆盖了可见光,热红外(400,1400nm)波谱,其数据具有很高的信噪比,量化等级为12bit。36个相互配准的光谱度波段上以中等分辨率水平(0.25,1km)每1,2天观测地球表面一次。获取陆地和海洋的温度、初级生产率、陆地表面覆盖、云、气溶胶、水汽和火情等目标的图像。
六、便携式地物光谱仪ASD、USGS波谱库介绍
1、介绍便携式地物光谱仪ASD
便携式地物光谱仪ASD:适用于从遥感测量,农作物监测,森林研究到工业照明测量,海洋学研究和矿物勘察的各方面应用。操作简单,软件包功能强大。此仪器可用做测量辐射,辐照度,CIE颜色,反射和透射。
探测器:350-1000nm,低噪声512阵元PDA1000-1800nm及1800-2500nm,两个InGaAs探测器单元,TE制冷恒温;波长范围:350~2500nm;光谱分辨率:3nm@700nm,8nm@1400 /2100;扫描时间:100ms;光谱平均:高达31,800次;波长精度:0.5nm;波长重复性:0.1nm。杂散光:VNIR0.02%SWIR 1&20.01%;通道数:2151;高次吸收滤色片,内置光闸和漂移锁定自动校准功能均设置为标准配置。
特点:使用512阵元阵列PDA探测器和两个独立的InGaAs探测器;每秒最快可得到10个光谱曲线;内置光闸, 漂移锁定暗电流补和分段二级光谱滤光片等为用户提供无差错的数据;实时测量并观察反射、透射、辐射度(选项);实时显示光谱线;更高的信噪比,采集速度提升4倍;最新的无线Wi-Fi接口,可进行无线数据接收,最远可达到300米;加固型光纤,完全避免了光纤的折损;小型化的运输箱,更小,更轻,更坚固,更方便运输。
2、上网查找USGS网站【http://speclab.cr.usgs.gov/spectral-lib.html】
要求:对USGS波谱库做一般介绍,特别是在最新的06波谱库中对矿物、植被各找一种典型曲线;另外将沿岸水、大洋水光谱plot画出,并对其光谱曲线特点作简单描述。 1)USGS波谱库介绍
USGS波谱库是研究人员在实验室中用光谱实验测量数以百计材料的反射率光谱,并编制了光谱库。该波谱库被用来在遥感影像中对物质的鉴定做参考。最新的USGS波谱库是2007年9月发布的splib06a波谱库,它的波长范围紫外到中红外0.2-150um,包含了超过1300种的光谱,包括中红外数据以及从splib05a和附加可见光和近红外光谱的光谱图。该库还包含许多矿物质,有机物和挥发性化合物,植被和人造材料。该数据库包括超过6000个的网页,图形,样本图像和数据目录。针对每种物质都有对应的描述、波谱图、ASCII数据、二进制文件以及一些工具。splib07a波谱库目前正在编制。
2)最新的06波谱库中对矿物、植被各找一种典型曲线
图一:矿物(明帆石)
图二:植被(仙人掌)
3)将沿岸水、大洋水光谱plot画出,并对其光谱曲线特点作简单描述
图三 沿岸水
图四 大洋水
七、基于几何顶点端元提取的SAM分类
根据cup95eff.int数据,运用MNF变换后的波段以及散点图工具提取端元,写出步骤及结果。
1、选择“Spectral?MNF Rotation?Forward MNF?Estimate Noise Statistics from Data”
菜单进行MNF变换。在“MNF Transform Input file”对话框中选择进行MNF变换的影像cup95eff.int。点击OK,弹出“Forward MNF Transform Parameters”对话框点击Memory。在波段列表中输出MNF影像以及特征值曲线图。
2、点击 Gray Scale 单选按钮,然后在可用波段列表中点击 Load Band,将 MNF 的第一个波段作为灰阶影像加载到新的影像显示窗口中。
3、查看MNF散点图
在主影像窗口中使用 Tools?2-D Scatter Plots,将MNF影像的波段1和波段2加载到散点图中。
4、画感兴趣区
1)在散点图绘制窗口,使用感兴趣区(ROIs)绘制工具,在数据分布集群的一个或者多个拐角上,圈出一些像素点。
2)在散点图绘制窗口中,从 Class 下拉式菜单中选择所需的颜色,对几种不同的类,分别使用不同的颜色。
3)从散点图绘制窗口的下拉式菜单中,选择 Options ? Export All in the Options,将这些像素列表将被导出作为 ENVI 的感兴趣区(ROIs)。并保存感兴趣区。
4)点击scatter plot图层的右键,再点击Mean all。提取感兴趣区中的均值表观反射率
波谱曲线。在绘图窗口(plot window)中,选择 Options ? Stack Plots,Plot Key(图例)将每条波谱带分别显示出来,以进行比较。
5、鉴别波谱曲线,以获取地物名称。
1)从 ENVI 主菜单中,选择 Spectral ? Spectral Analyst。点击 Spectral Analyst Input Spectral Library 对话框底部的 Open Spec Lib 按钮。选择进入 usgs_min 波谱库目录,选择 usgs_min.sli 波谱库文件。
2)在 Edit Identify Methods Weighting 对话框中,为每一个Weight文本框输入值0.3,Spectral
Analyst 将根据波谱库中的波谱曲线对未知地物的波谱曲线进行评分。
3)列表的第一行显示mizzoni的波谱曲线评分最高。这个相对较高的分数值表明了该像素对应的地物与mizzoni最相似。用鼠标双击列表中的第一条波谱曲线。在同一绘图窗口中,绘制出未知地物的波谱曲线以及波谱库中的波谱曲线,以进行比较。
用同种方法进行其余地物的匹配,如下图:
同一张图上绘制匹配地物的曲线:
6、主窗口中选择ClassificationSupervise ? Spectral Angle Mapper,选中cup95eff.int,
然后导入感兴趣区。
最后分类结果如下图:
八、基于PPI纯净象元端元提取的SAM分类
根据cup95eff.int数据,利用MNF变换后的波段以及纯净像元指数工具以及N维可视化仪提取端元,即:MNF---PPI---n-dimensional visualizer---spectal mapping,写出步骤及结果。
1、PPI转换,像元纯净指数
1)在ENVI主菜单中选择Pixel Purity Index ? New Output Band,选择前面得到的MNF图像进行PPI处理。经11000次迭代:
,
2)打开文件PPI,并以灰阶影像显示出来。较亮的像素代表了波谱更纯净的像素,而
较暗的像素表明波谱不是很纯净的像素
)主影像窗口菜单栏的 Enhance 下拉菜单中,选择Interactive Stretching,了解 PPI 影像3
的直方图和数据分布的特点。
交互式的拉伸
4)从主影像菜单栏中选择 Overlay ? Region of Interest,打开 ROI Tool 对话框。在 ROI Tool 对话框中,选择 Options ? Band Threshold to ROI,创建一个感兴趣区,该感兴趣区仅包含PPI值高的像素区域。只有像素值大于所选的最小阈值的那些像素才会包含在从 PPI 影像中所生成的感兴趣区中。在 ROI Tool 对话框中,点击感兴趣区的名字,选择并显示感兴趣区。
2、N维散点图及绘制自己的端元
1)从 ENVI 主菜单中选择 Spectral ? n-Dimensional Visualizer ? Visualize with New Data。在n-D Visualizer Input File对话框中,点击MNF文件,然后点击Spectral Subset 按钮。在File Spectral Subset对话框中选择前十个波段。
在n-D Visualizer Input File对话框中,点击OK。点击波段1、2、3、4和5,查看五维的数据投影。选择 Options ? Show Axes,打开显示坐标轴。
2)返回到n-D Controls 对话框,点击 Start 按钮,重新启动 N 维数据的旋转。当看到某个感兴趣的投影(带有多个点集群或者集群拐角)时,暂停旋转,并在 Class 下拉式菜单中选择一个颜色,然后使用鼠标光标在一个或者多个拐角上圈出这些像素点。
点击n-D Visualizer右键导出感兴趣区并保存感兴趣区:
在n-D Visualizer右键点击mean All:
3、波谱分析
使用Spectral Analyst 和波谱曲线绘制图的比较,确定所提取的n-D Visualizer波谱曲线
的矿物质类型:
4、主窗口中选择ClassificationSupervise ? Spectral Angle Mapper,选中cup95eff.int,
然后导入感兴趣区。
分类后的结果图如下:
九、参考文献
[1] ENVI遥感影像处理专题与实践[M],220-234
[2] 张紫程,Hyperion高光谱遥感在东昆仑东大滩地区找矿中的应用,中国地质大学(北京)
[3] 吴赛 张秋文,基于 MODIS 遥感数据的水体提取方法及模型研究[M],华中科技大学水
电与数字化工程学院遥感与空间信息科学研究所,2005
[3] Robert O. Green, Michael L. Eastwood, Charles M. Sarture,Thomas G. Chrien, Mikael
Aronsson, Bruce J. Chippendale,Jessica A. Faust, Betina E. Pavri, Christopher J. Chovit,Manuel Solis, Martin R. Olah, and Orlesa Williams,Imaging Spectroscopy and the
Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) [4] http://speclab.cr.usgs.gov/spectral-lib.html
十、结束语
通过这段时间的遥感实习让我明白了只有付诸于实践,才能有更多的收获。有些东西你
可能理解了原理,但实际操作时会遇到很多困难,在不断的遇到困难与解决困难的过程中使
我学到了很多。短暂的实习周使我大概的了解ENVI,并熟悉其基本操作。通过查阅资料,
对成像光谱仪、高光谱传感器(AVIRIS,Hyperion,MODIS)、USGS波谱库等也有了一
定的了解。通过操作学会了“基于几何顶点端元提取的SAM分类”及“基于PPI纯净象元
端元提取的SAM分类”。
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