卫星影像

当空中的遥感卫星获取了地球数字影像，并传回地面，是否工作就结束了？答案显然是否定的，相反， 这正是遥感数字图像处理工作的开始 。 遥感数字图像 （Digital image，后简称“遥感影像”）是数字形式的遥感图像，地球表面不同区域和地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 让其与一般的数字图像，也就是我们平时拍摄的电子照片拉开距离的，是遥感影像的 成像范围与精细度 。遥感卫星的摄影区域是地球级的宏观维度，影像中的每个像素都对应着三维真实世界中的某几个、某个或某部分地物实体，根据卫星成像分辨率的不同，其中一个像素就有可能是一棵树、一辆车或是一幢大楼的某个窗户。 所以，图像每个像素点的亮度值（DN值，Digital Number）都有着重要的信息意义，要获取其中的准确信息，用户需要根据自身应用目标，对卫星影像中的像素进行管理、转换、校正、增强、提取一系列的“神操作”，便于后续深入挖掘与业务融合应用。 DN值（Digital Number ）：遥感影像像元亮度值，记录地物的灰度值。无单位，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等相关，反映地物的辐射率（Radiance）。 我们可以回到“P图界”进行比喻，为了让自己的社交媒体形象更加完美，我们打开某图秀秀软件，美白、瘦身、磨皮、祛痘....当然，遥感影像的数据处理复杂专业多了，到什么地步呢？它可以被写成 一本教科书 —— 今天，我们就来了解一下，这其中到底有哪些“神操作”，又如何应用？以及在遥感产业飞速发展的今天，高频的数据产出、算法和人工智能的冲击，会否让这些“神操作”的传统模式和底层逻辑，发生变革？ 01、 什么是遥感影像处理？ 遥感影像处理，是利用 计算机图像处理系统 对 遥感图像中的像素 进行系列操作的过程。 遥感影像中包含着很多信息，通过数字化（成像系统的采样和量化、数字存储）后，才能有效地进行信息分析和内容提取。在此基础上，对影像数据进行处理“再加工”，如校正图形对齐坐标、增强地物轮廓，能够极大地 提升图像处理的精度和信息提取的效率， 这个过程都可以称为“遥感数字图像处理”。 作为“对地观测”过程的一个基本而重要的组成部分，在卫星应用产业链中，遥感影像处理环节处于中下游、承前启后的重要位置，前端承接卫星地面设施，后端面向农林、气象、自然资源等行业具体的业务应用，提供“就绪”的数据服务或工具。 02、 为什么遥感影像处理是应用的“必经之路”？ 在我们看到整齐美观的谷歌地球这类数字地球产品，或是遥感卫星应用在自然资源管理、环保、农业、气象等领域的专题图或解译图，都需要经过影像处理的中间“洗礼”。 因为遥感卫星在高空“作业”，其成像环境复杂程度远远超越我们日常地面的拍照环境，会遇到传感器不稳定，地球曲率、大气条件、光照变化、地形变化等系统与非系统因素造成的图形几何变形、失真、模糊、噪点等。遥感数据中心对图像进行去除条带、几何粗校正等初步处理，数据到达各终端用户手中时，还需要对数据做进一步的精细处理，使其更加接近真实世界的实体空间环境与坐标，并根据其自身业务分析目标，进行专业处理，为接下来的遥感影像分析、解译、业务应用做好准备。 总的来说，遥感影像处理的主要目标为以下三点： 图像校正 ：恢复、复原图像。在进行信息提取前，必须对遥感图像进行校正处理，以使影像能够正确地反映实际地物信息或物理过程。 图像增强 ：压抑或去除图像噪声。为使遥感图像所包含的地物信息可读性更强，感兴趣目标更突出、容易理解和判读，需要对整体图像或特定地物信息进行增强处理。 信息提取 ：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则，在此基础上，利用该规则从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。 03、 遥感数据处理有哪些功能？ 完整的遥感数字图像处理包含了硬件系统和软件系统两大部分，遥感数据存储量庞大，需要大容量数字存储设备与软件共同配合存储处理，这里主要介绍软件处理部分。下面展示的是一个专业的图像处理软件界面，与常用的办公软件相比，图像处理系统的各个功能显得比较分散，各个菜单之间的联系不紧密。 从某种意义上看，图像处理系统更像一个图像处理综合 工具箱 ，由于图像处理目标不同，用户可以调用某个功能、某几项功能的组合，并非所有流程都选用。这里将一些典型的处理功能进行归纳，并对基础步骤进行介绍。 数字存储与管理 遥感影像本身内存较大，1景7波段的landsat遥感影像至少有200MB，而高光谱影像可能达到1GB；而进入时间与空间双重高分时代以来，数据高频产出与累积，也促使遥感进入大数据时代，让遥感云服务、存储管理、快速分发共享趋势愈加明显。基于私有云、混合云的遥感影像数字存储、在线更新、管理检索、发布浏览，已经逐步成为与遥感数据处理不可分割的重要基础，并将大幅度提升后续遥感影像专业处理与业务应用效率。 影像预处理 辐射校正（Radiometric Correction) 指对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正，消除或改正因辐射误差而引起影像畸变的过程。 简单概括，就是 去除传感器或大气“噪声” ，更准确地表示地面条件， 提高图像的“保真度” ，主要是恢复数据缺失、去除薄雾，或为镶嵌和变化监测做好准备。 辐射校正在动态监测中的作用 ：在多时相遥感图像中，除了地物的变化会引起图像中辐射值的变化外，不变的地物在不同时相图像中的辐射值也会有差异。如果需要利用多时相遥感图像的光谱信息对地物变化状况进行动态监测，首要消除不变地物的辐射值差异。 通过相对辐射校正，将一图像作为参考(或基准)图像，调整另一图像的DN值，使得两时相图像上同名的地物具有相同的DN值，这个过程也叫 多时相遥感图像的光谱归一化 。这样就可以通过分析不同时相遥感图像上的辐射值差异来实现变化监测，从而完成 地物动态变化的遥感动态监测 。 几何校正（Geometric correction） 遥感成像过程中，因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的综合影响，原始图像上地物的几何位置、形状、大小、尺寸、方位等特征与其对应的地面地物的特征往往是不一致的，这种不一致为几何变形，也称几何畸变。几何校正就是通过一系列的数学模型来改正和消除这种几何畸变，使其定位准确。 几何校正原理示意：真实世界的地形是立体而凹凸不平的，但遥感卫星传感器只能获取平面二维像素，这就带来了地形扭曲 | 图源：网络；重制图：超擎时空 图像增强 图像对比度增强 （Image Contrast Enhancement） 统计每幅图像的各亮度的像元数而得到的随机分布图，即为该幅图像的直方图。 一般来说，包含大量像元的图像，像元的亮度随机分布应是正态分布。直方图为非正态分布，说明图像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度过于集中，图像的对比度小，需要调整该直方图到正态分布，以改善图像的质量，并便于分辨地物轮廓并提取信息。 彩色合成 为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。如上图，彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。 密度分割 将灰度图像按照像元的灰度值进行分级，再分级赋以不同的颜色，使原有灰度图像变成伪彩色图像，达到图像增强的目的。 图像运算 两幅或多幅单波段图像，空间配准后可进行算术运算，实现图像的增强。根据地物在不同波段的灰度差异，通过不同波段的代数运算产生新的“波段”，常见的有加法运算、减法运算、比值运算和综合运算，如： 减法运算：可突现出两波段差值大的地物，如红外-红，可突现植被信息。 比值运算：常用于计算植被指数、消除地形阴影等。 植被指数：NDVI=（IR-R）/（IR+R） 图像融合 遥感图像信息融合是有效提升图像分辨率与信息量的手段，将多源遥感数据在统一的地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合成图像的过程。 不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时相分辨率，将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。 图像裁剪 在遥感实际应用中，用户可能只对遥感影像中的一个特定的范围内的信息感兴趣，这就需要将遥感影像裁减成研究范围的大小。常用的裁剪方式有，按ROI（兴趣区域）裁剪、按文件裁剪（按照指定影像文件的范围大小）、按地图裁剪（根据地图的地理坐标或经纬度的范围）。 图像镶嵌 也叫图像拼接，是将两幅或多幅数字影像(它们有可能是在不同的摄影条件下获取的)拼在一起，构成一幅整体图像的技术过程。 通常是先对每幅图像进行几何校正，将它们规划到统一的坐标系中，然后对它们进行裁剪，去掉重叠的部分，再将裁剪后的多幅影像装配起来形成一幅大幅面的影像。 镶嵌匀色 将若干幅互为邻接的遥感影像通过拼接匀色技术合并成一幅统一的新影像。 信息提取 遥感图像中目标地物的特征是地物电磁波的辐射差异在遥感影像上的反映。依据遥感图像上的地物特征，识别地物类型、性质、空间位置、形状、大小等属性的过程即为遥感信息提取。 目视判读 也叫人工解译，即用人工肉眼与经验判读遥感影像，对遥感影像上目标地物的范围进行手工勾绘，达到信息提取的目的。人工解译为传统常用的信息提取办法，但在海量影像下判读分析效率相对低。 图像分类 是依据是地物的光谱特征，确定判别函数和相应的判别准则，将图像所有的像元按性质分为若干类别的过程，主要方式分为监督分类与非监督分类。 - 监督分类 监督分类是在分类前人们已对遥感影像样本区中的类别属性有了先验知识，进而可利用这些样本类别的特征作为依据建立和训练分类器（亦即建立判别函数），进而完成整幅影像的类型划分，将每个像元归并到相对应的一个类别中去。 监督分类也是目前遥感AI最为常见的应用方式，即通过样本库，用机器学习对特定地物进行分类、标注或识别。 - 非监督分类 非监督分类也称聚类分析，是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据（遥感影像地物的光谱特征的分布规律）、即自然聚类的特性进行“盲目”的分类；是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法，是模式识别的一种方法。一般算法有：回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别等。 监督分类和非监督分类的区别 ：有监督必须有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律；非监督没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 04、 遥感数据处理正在发生怎样的改变？ 遥感数据处理更像是生产制造中的“原材料粗加工”环节，也是遥感影像数据智能应用和业务融合的前序手段，从前文的介绍来看，其过程也是较为复杂和专业的。 作为对地观测和遥感产业化的重要组成部分，位于产业中下游的遥感数据处理，也受到了大数据时代的冲击，正在响应这一趋势并发生变革，走向 实时化、标准化、规模化、自动化 。 在企业数字化转型中，人们常说的一句话是，所有传统产业都值得用数字化再做一遍，在传统的数据生产、信息服务产业也是如此，其模式和流程都值得用算法和AI再做一遍。 当算法与人工智能逐步渗透遥感数据处理这个环节，能够解决遥感产业数据生产服务中的很多难题，例如数据分发周期与链路长，处理环节多，海量数据处理的精准、一致性等问题，这我们可以将其视为“自动化批量处理”。 当中游算法引擎解决了数据服务和数据计算效率和自动化流程的问题后，下游也将出现更多适用于各种垂直细分场景的精细化应用数据产品，而在以上介绍的遥感影像信息提取环节，有了AI和算法的参与，也出现很多高效的自动化功能，如目标识别、地物提取、地物分类、变化检测等，逐步帮助人类提高解译的效率，形成遥感产业下游的“智能化信息挖掘”机制。 我们可以看到，从遥感数据获取源头，到数据处理，到终端应用，其效率与底层数据模式密不可分，在卫星互联网和对地观测 星座 逐步构建成型的趋势下，只有将数据的获取、处理和共享流程标准化，大规模、自动化、流水化的遥感产业才能更好地地为政企数字化转型发挥动能，也真正地迎来时空大数据时代。 参考资料 《遥感数字影像处理教程》韦玉春 汤国安 杨昕 编著

潘振祥（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）摘 要：通过对 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像数据校正采用的各类控制资料的分析，阐述了 GPS 像控点数据库建设的必要性，通过对像控点的选取、外业施测、精度评价及 GPS 像控点数据库建设等论述，提出了选用 GPS 控制点作为 SPOT5_2.5 m 高分辨率卫星影像数据校正控制资料，可保证影像校正精度、节省时间和减少投资。关键词：卫星遥感 控制点 影像校正 数据库0 引 言随着信息技术的快速发展，卫星遥感技术得到了突破性进展，特别是 2002 年 5 月 4 日法国SPOT 5 号地球遥感卫星进入预定轨道，极大地促进了各应用行业的科技进步和管理水平。高分辨率卫星遥感在国土资源调查评价、土地利用动态监测、土地更新调查以及大中比例尺地形图测绘等方面已取得显著成绩。针对 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像数据，其几何校正主要采用二维多项式和三维数字微分纠正两种模型，采用的校正控制资料主要有 1∶1 万或更大比例尺数字栅格地形图（DRG）、土地利用数字栅格图（LUDRG）等。笔者通过相关研究，认为高分辨率卫星影像数据的校正控制资料选用像控点更合适。针对这一思路，项目组进行了一系列探讨和研究，并基于 MapGIS 平台建立了河南省部分地区 GPS 像控点数据库，为今后相关工作的开展奠定了基础。1 现 状目前，各种分辨率卫星影像校正基本上都是参照“满足”相关精度要求的地形图、数字栅格地形图或土地利用数字栅格图等，针对 SPOT 5_2.5 m 数字正射影像图的制作，国土资源部地籍司专门制定了《SPOT 5_2.5 m 数字正射影像图制作技术规定》，明确规定 SPOT 5_2.5 m 数字正射影像图要“以 1∶1 万（或更大比例尺）数字栅格地形图、土地利用数字栅格图或高精度外业控制点为控制资料”，笔者通过近年相关工作，认为目前采用的校正控制资料，尤其在河南省存在以下问题。1.1 河南全省现有 1∶1 万地形图尚未全覆盖，地形图精度存在差异，现势性差覆盖河南省的 1∶1 万地形图共计 6565 幅，而目前成图仅 5600 余幅，尚有约 15% 未成图。已有地形图大部分是 20 世纪 60～80 年代分别由测绘部门、地矿测绘单位和煤田地质测绘单位施测，成图精度存在差异，且由于纸图变形，经部分抽查，个别地形图公里格网连线与图上公里网十字点的实际偏差达 1～3 mm，极个别超过 3 mm，如果拿这些地形图作为控制资料对 SPOT5_2.5 m 高分辨率卫星影像进行校正，其校正精度难以满足规范要求；其次，已有地形图距今已三四十年，局部地表要素早已面目全非，寻找同名地物点较困难，即使是更新过的地形图，也仅仅对主要地物如主要道路、建制镇以上居民地等进行更新，其他大部分地物、等高线等均沿用原图。1.2 土地利用现状图（数据库）难以满足精度要求河南省土地利用现状调查于 20 世纪 80 年代末起步，90 年代中期结束，调查方法基本上采用 1∶1 万航空影像平面图或 1∶3.5 万彩红外航片放大片及 1∶1 万地形图进行外业调绘，然后进行室内转绘及面积量算、平差等，所有过程均人工操作，受各种因素干扰，成图质量差别较大，如果用土地利用现状图（数据库）作为控制资料校正 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像数据，其校正精度难以满足规范要求。2 像控点选取本次试验研究涉及河南省平顶山、许昌、漯河三市的八景 SPOT 5 卫星影像和覆盖试验区的1∶5 万比例尺的 DEM，共选取影像校正控制点 152 个。像控点选取原则是点位分布相对均匀，特征明显，交通便利，数量足够，尽可能在全色光谱上选取，尽量避开高压线、大面积水域等。为提高外业测量效率及精度，选取像控点后，将选取的像控点制作成便于携带和保存的“像控点外业测量成果表”，分别记录像控点编号、点位及放大的示意图、WGS84、1954 北京、1980年西安三套坐标和点位说明等，作为建立 GPS 像控点图形图像数据库的基础数据。3 像控点外业施测像控点外业测量采用附合路线法，各像控点平均间距约 13 km，顺序号前加“P”的点位表示本次测量的像控点，前面加“C”的为 C 级 GPS 控制网点，像控点与 C 级点共同组成 GPS 控制网（图 1）。图1 像控点及所参照的 C 级 GPS 控制点分布示意图本次 GPS 控制测量利用河南省大地控制数据 C 级 GPS 控制网点成果的三套数据（分别为WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐标）作为起算数据，依据《全球定位系统（GPS）测量规范》，采用静态方式同步进行观测，三台套 GPS 接收机为一组，观测时段长度为 45 分钟，卫星高度角≥ 15°，有效观测卫星总数≥ 4 个，作业员现场填写外业测量记录表，并采用数码摄影和点之记的方式详细描述像控点点位情况。测量数据采用南方测绘软件进行基线解算及平差处理并进行高程拟合，分别解算出校正控制点基于三套坐标系统的三套数据和拟合高程，本次 152 个像控点的平面位置最弱点点位中误差为 6.8 cm，高程拟合内符合精度 0.321 m，成果精度符合规范要求。4 影像数据处理和 DOM 制作影像数据处理主要包括影像的配准、融合、正射纠正、镶嵌和 1∶1 万正射影像图（DOM）的制作等。由于本次采用 SPOT 5_2.5 m 卫星影像是单景多光谱数据与全色数据同步接收的，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此采用相对配准的方法。在影像数据融合时，考虑到获取完整项目区的数据接收时段不同，空中云雾干扰以及地面光线不均匀等因素，造成景与景之间存在差别，在数据融合前对数据进行了线性拉伸、纹理增强等预处理，使整景图像亮度适中、纹理清晰、细节突出，以提高目视解译精度。图像融合处理主要采用了最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行融合，融合后图像则采用直方图调整、USM 锐化、彩色平衡、色度饱和度调整和反差增强手段，以使整景图像色彩真实均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。遥感影像正射纠正是采用专业遥感影像处理软件 ERDAS 中的 LPS 正射模块进行的。本次纠正采用 SPOT 5 物理模型，控制点均匀分布于整景影像，每景 25 个控制点，对相邻景影像重叠区有 2 个以上公共控制点。正射纠正以实测 GPS 控制点和 1∶5 万 DEM 为纠正基础 , 以景为单位，对 SPOT 5_2.5 m 融合数据进行纠正，采样间隔为 2.5 m。影像镶嵌采用的是 ERDAS 中的 LPS 正射模块批量处理模块，相邻两幅影像，均采集了两个以上的公共控制点，保证了影像镶嵌精度。DOM 制作采用 Image Info 工具，按照国家 1∶1 万分幅标准进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区，图幅整饰依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，采用 MapGIS 软件，投影参数按照高斯－克吕格投影、1954 北京坐标系、1985 年国家高程基准的方式生成 1∶1 万标准分幅图幅整饰。5 DOM 精度评定DOM 精度评定采用外业实测检查点作为评定参考，评定方法为检查点选取法：通过选取DOM 影像与外业实地测量检查点的同名特征地物点，计算其校差和中误差。5.1 检查点的选取和外业测量检查点选取：随机抽取一景影像作为评定单元，选取不同于校正控制点的 30 个相对均匀分布的检查点，点位的选取原则与像控点一致，选点时尽量避开高压线、大面积水域等影响因素区域。检查点测量：检查点的外业实地测量与像控点的测量方法一致，即采用附合路线法形成一个整体的 GPS 控制网，采用静态方式同步、同精度进行测量。5.2 校正精度计算精度评定公式如下：河南省遥感影像规模化高效率处理技术及数据建库综合研究式中：rms——点位中误差；n——检查点个数；ui——DOM影像上检查点的x、y坐标；vi——GPS外业检查点的x、y坐标。按照《SPOT5_2.5m数字正射影像图制作技术规定》1∶1万DOM的制作精度指标：平原、丘陵区点位中误差不大于±5m；山区不大于±7.5m；高山区不大于±10m。本次精度评定所选地区主要为平原区，局部为丘陵区，经测算，所取点位中误差为±2.62m，完全满足1∶1万DOM制作精度要求。校正精度评定计算表见表1。表1 校正精度评定计算表续表6 GPS 像控点数据库的建立为实现精确地理编码中的几何控制及成果检查的高效率与高精度，建立GPS像控点数据库，以满足影像纠正与配准的要求。GPS像控点数据库建立，以河南省1∶50万地理底图作为工作底图，输入控制点空间坐标文件，并采集属性与图形文件，建立数学基准的统一像控点文件。采集的像控点图像信息，除包括一般像控点所具有的地理坐标信息之外，还包含与待纠正影像相关的特征地物的纹理信息、分辨率信息、比例尺信息等。采集控制点属性信息。采集控制点属性记录每个控制点的分辨率、比例尺、范围、椭球体信息、投影信息、坐标系信息（北京1954年坐标、西安1980年坐标、WGS84坐标）、数据库的生产单位、生产日期等。图2 像控点图形图像数据库示意图7 结束语土地更新调查、土地利用遥感动态监测及土地违法案件执法检查等不仅要考虑遥感影像的校正精度，同时要考虑其现势性、影像处理时间和投入成本等。GPS 像控点数据库的建立，不仅满足 SPOT 5_2.5 m 卫星影像的校正精度要求，同时为今后同地区、同类工作的开展奠定了基础，极大地降低了投入成本，节省了影像处理时间，起到了“一劳永逸”的作用。参 考 文 献党安荣，等.2003.ERDAS IMAGING 遥感图像处理方法［M］.北京：清华大学出版社王之卓.1990.摄影测量原理［M］.武汉：武汉测绘科技大学出版社尤淑撑，刘顺喜.2002.GPS 在土地变更调查中的应用研究［J］.测绘通报（5）：1～3张继贤，等.2000.图形图像控制点库及应用［J］.测绘通报（1）（原载《国土资源信息化》2007 年第 3 期）

单景面积16.5×16.5km条带面积16.5×165km分辨率高光谱2.55m全色0.61m属于商业用途的影像（米国规定的敏感区域除外）

遥感，就是从不同的角度、不同的高度探测地面目标的特性，从目标上可以分为陆地资源遥感、海洋遥感和气象遥感，包括地面、海洋、大气等，主要是对地面观测。从高度上讲有航空遥感和卫星遥感，航空遥感的高度一般在3000米到5000米之间，卫星遥感一般从500公里到900公里。按遥感的物理波段来分的话，又可以分为可见光遥感、红外遥感和微波遥感。 　　遥感最主要的特点就是覆盖范围宽、频率快、信息量大。比如用人的肉眼来观察事物，一般都是从前后左右四个方向进行，但遥感不一样，它现在已经能从200多个角度观察某一个物体。用一个形象点的比喻，现在普遍使用的可见光遥感就像一个灵敏度和精度都非常高，而且覆盖范围也很大的照相机。 　　目前，遥感技术已在高科技领域得到广泛的应用。又如气象卫星在太空中俯瞰空间大气的分布状态，应用可见光遥感、红外遥感等遥感技术获取相关的气象信息，为天气预报和气候预测提供许多可靠的依据。高分辨率卫星遥感影像:卫星遥感图像资料具有很多优势，例如：遥感图像资料覆盖区域大，一景卫星遥感图像所包含的面积少则几千平方公里，多则上万平方公里；遥感图像资料获取周期短，例如TM、SPOT遥感图像资料分别每16天或26天重复一次，特别SPOT遥感图像目前有三颗卫星在轨道上运行，并且卫星上两套扫描设备可以编程控制以及进行不同倾斜角度的扫描，可以实现每天能获取某个指定地点的遥感图像，故资料现势性好；由于卫星运行的轨道基本不变，能获取同一地区不同时相的遥感图像资料；同时获取卫星遥感图像资料的经费投入相对比航空摄影的投入要小得多。卫星遥感图像资料的空间分辨率从最初的80m，已提高到30m、20m、10m甚至2m，在不久的将来，可以获取优于1m的空间分辨率的高分辨率的卫星遥感图像，每隔3~5天为人类提供反映地表动态变化的详实数据。卫星遥感图像资料被广泛应用于城市规划、地图制作、资源调查、土地利用、环境保护等等方面。由于卫星遥感图像资料本身的特点，其信息覆盖面宽广，更适合区域性范围内的综合调查，尤其适合人员难以到达、气候环境恶劣、资料几乎空白的地区。例如：河口泥沙沉积规律研究、农作物病虫灾害与植被生长态势分析、区域范围内农作物产量估计。 海量数据的存储: 数字地球的数据不仅要有全球中小比例尺的空间数据，还要有区域大比例尺的空间数据；不仅包括地球的多光谱、多时相、高分辨率的航天遥感影像、航空影像，不同内容的专题地图，还要以文本形式表现的国民经济和社会信息，据有关专家初步估计，数字地球将需要存储1015 字节的信息。例如：1张航空摄影底片用1200DPI的扫描精度进行数字化处理，它的数据量可达360M字节，完成上海市行政范围内的1：2000数字正射影像图，需要10000张左右的航空摄影像片，一个时相的航空摄影数据就有3600G字节，因此，建设真正意义上的数字上海，不仅需要全市不同尺度的空间数据，还要有定位在空间数据上的各种不同类型的国民经济和社会发展信息，其数据量之大不言而喻。为了在海量数据中迅速找到需要的数据，元数据库（metadata base）的建设是非常必要的，元数据是关于数据的数据，通过它可以了解有关数据的名称、位置、属性等信息，从而大大减少用户寻找所需数据的时间。建设数字上海必须解决大容量数据处理技术与存储技术。 可视化和虚拟现实技术: 可视化是实现数字上海与人交互的窗口，没有可视化技术，计算机中的一堆信息是枯草乏味的统计数字。数字上海的一个显著特点是虚拟现实技术，虚拟现实技术为人们观察自然、欣赏景观，了解实体提供了身临其境的感觉，能使用户走进视听效果逼真的虚拟世界，从而实现数字上海的表示以及通过数字上海实现对各种地理现象的研究和为政府部门决策提供多要素、多层次、多时态的空间信息 。

WorldView3/4，0.3米，Pleiades达到0.5米、GEOEYE-1，0.41米，国内高分二号达0.8米

1：卫星代理北京揽宇方圆上面显示：30cm分辨率可用卫星 WorldView-3卫星2：40cm分辨率可用卫星 GeoEye-1卫星、WorldView-2卫星、WorldView-3卫星3：50-60cm分辨率可用卫星 GeoEye-1卫星、QuickBird卫星、WorldView-1卫星、WorldView-2卫星、WorldView-3卫星、pleiades卫星4：80cm分辨率可用卫星 IKONOS卫星5：1.5M辨率可用卫星 SPOT6卫星6:2.5M辨率可用卫星 SPOT5卫星、资源三号卫星、高分一号卫星　7：5M辨率可用卫星　SPOT5卫星、rapideye卫星8：10M辨率可用卫星 SPOT1卫星、　 SPOT2卫星、 SPOT3卫星、 SPOT4卫星、 SPOT5卫星9：15M辨率以上可用卫星landsat5 卫星landsat7 卫星　这些TM卫星和ETM卫星

高光谱是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获取有关数据。分辨率为纳米级。高分辨率卫星影像是指图像即使我们所说的TM/ETM影像等。个人觉得高光谱应该包括高分辨率卫星影像。即它是统称。还包括利用光谱仪在地面测量的数据。

（1）按其区域范围分为：世界图、半球图、大洲图、大洋图、大海图、国家（地区）图、省区图、市县图等。 （2）按其专题学科分为：自然地图、人口图、经济图、政治图、文化图、历史图。 （3）按其具体应用分为：参考图、教学图、地形图、航空图、海图、海岸图、天文图、交通图、旅游图等。 （4）按其使用形式分为：挂图、桌面图、地图集（册）等。 （5）按其表现形式分为：缩微地图、数字地图、电子地图、影像地图等。 （6）按其印刷开本分为：16开、8开、4开，对开，全张、两全张、三全张、四全张，九全张。 （7）按地图分类：地图集，电子地图，三维地图，卫星地图，影像地图等。 按照地图的内容，地图可分为普通地图、地形图和专题地图三种。电子地图(英语:Electronic map)，即数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图。 电子地图储存资讯的方法，一般使用向量式图像储存，地图比例可放大、缩小或旋转而不影响显示效果，早期使用位图式储存，地图比例不能放大或缩小，现代电子地图软件一般利用地理信息系统来储存和传送地图数据，也有其他的信息系统

航空摄影测量的实践可以用来借鉴分析卫星影像与成图比例尺的选择。这是因为二者的成图原理相似，并且航空摄影测量具有大量的实践经验和实验数据，是非常成熟的。 　航空摄影测量中没有直接给出对影像分辨率的要求，但可以通过对摄影仪物镜分辨率的要求和摄影比例尺来推断。航摄中航摄仪镜头分辨率表示通过航空摄影后在影像上能够分辨的线条的最小宽度（这里没有考虑软片和像纸的分辨率）。在航摄规范（GB/T 15661-1995）中规定航摄仪有效使用面积内镜头分辨率“每毫米内不少于25 线对”。根据物镜分辨率和摄影比例尺可以估算出航摄影像上相应的地面分辨率D，即D=M/R。（其中M 为摄影比例尺分母，R为镜头分辨率。）。根据航摄规范中“航摄比例尺的选择”的规定和以上公式，可得下表－－ 成图比例尺 航摄

不同的卫星影像一景的价格差别很大。比如高分系列市场价在3000-8000元一景左右，Worldview2和Worldview3按面积计算，市场价每平方公里140~330元。本人可30%左右价格提供Worldview系列卫星一影像图（不含多波段数据，站内短信详询）。

气象卫星、资源探测卫星

目前卫星定位精度，民用的在100米到50米之间，军用的在10米以内。光学卫星分辨率民用的一般在2米左右，军用的在1米以下。据说美国的低轨道光学卫星分辨率能够看清地面上报纸的大字标题，那分辨率就应该在厘米级了。不知是否。

在百度地图右上角有全景和卫星地图，就是你需要的卫星影像地图；卫星地图，简称卫星图，确切的说法是卫星遥感图像，也叫卫星影像。所谓遥感，即遥远地感知。卫星遥感即通过卫星在太空中探测地球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。 将这些电波信息转换、识别得到的图像，即为卫星图

算的

这得给你讲一门遥感技术的课！一般卫星拍下来的本身就有坐标的，但这个坐标多准就难说了，主要是看卫星的轨道参数等各种参数，一般国外卫星的比国内卫星的要好。我们平常在谷歌，百度上看到的影像叫数字正射影像图，是卫星影像经过一系列的处理得来的。一般的流程包括测量控制点，微分纠正，辐射校正，影像拼接。

卫星影像中显示的一般是正射影像，这样地形地物才不会因为视觉产生位移和变形，方位才准确。因此，卫星影像的图片受到大气和光线的影响，在空气质量和光照充足的情况下，地物能显示出逼真的全彩色真实顶视图。影像的清晰程度取决于照片的分辨率。对于高山、河流、耕地、平原、森林、高山一般是很直观的，不需要赘述。对于影像图是不显示等高线的，等高线一般是矢量图，需要处理和转换后再叠加到影像图上才可能实现，象我们普通高德地图、谷歌地图中的路网都是后期叠加的效果。

优点：1.像幅面积大、宏观性强2.多波段性3.多时相性4.近似垂直投影，误差小、比例尺一致5.时间统一，便于影像分析6.信息资料数字化，便于处理7.不受地区、国界限制8.成本低缺点：1.分辨率低2.立体观察效果不好

1∶25万影像图的制作按照《国土资源遥感调查工作意见》（修订本）（国家计划委员会，1997）第20条“图件编制要求”的有关规定，并参照中国国土资源航空物探遥感中心颁布的《1∶25万遥感影像地图制图规则》进行。1∶25万影像图的分幅与编号按GB/T13989的规定执行，平面坐标系统采用1954年北京坐标系，投影采用高斯-克吕格投影。制作流程如图1.3所示。图1.3　1∶25万影像地图制作流程1.7.1.1　数据的准备本次采用最新时相的ETM＋数据制作影像地图。通常，制作一幅1∶25万影像地图需要1～4景ETM＋数据。制图区内ETM＋图像云量应少于5%；相邻景图像之间应有不小于图像宽度4%的重叠；为了保持整幅图像色调的一致和协调，应尽量选用获取季节相近的图像，如获取图像的季节相差较大，成果图件允许存在色差。表1.1的ETM＋数据基本满足了要求。1.7.1.2　地形图的准备为了保证成图精度，制作1∶25万影像图的控制点应来源于1∶10万、1∶5万或更大比例尺地形图，这里主要采用浙江省测绘局提供的1∶10万和1∶5万两种比例尺地形图，局部地区采用1∶1万地形图。1.7.1.3　地形图的纠正与镶嵌将1∶10万或1∶5万地形图以300dpi密度扫描进入计算机，扫描后用PCI或ENVI等专业遥感图像处理软件以及自行开发的专用软件进行控制点纠正，以纠正扫描带来的误差，同时将地形图赋以地理编码。纠正控制点选地形图四个角点的经纬度坐标和公里格网线交叉点的理论值。重采样时要求像元分辨率为每个像元25m。采用上述像元分辨率基于以下几种原因：第一，重采样到25m后，影像图放大至1∶10万比例尺以上时，影像清晰度较好，不会出现像元马赛克情况；第二，现在所使用的大多数影像地图比例尺多为1∶5万、1∶10万、1∶25万，这样在输出图件时，采用25m的像元分辨率便于计算图幅大小；第三，25m像元分辨率在重采样时，不会出现计算时除不尽的情况，有利于像元光谱保持原始情况。由于一幅1∶25万地形图涉及9幅1∶10万地形图，或25幅1∶5万地形图，应将多幅纠正后的地形图镶嵌成一幅完整的图像，以便于对ETM＋数据进行纠正处理。1.7.1.4　ETM＋数据处理（1）ETM＋图像精纠正。图像精纠正选用控制点纠正法。以纠正并镶嵌好的地形图作为基准图像，在遥感图像与地形图上选择相应的控制点，采用二次或三次多项式拟合法对将图像进行纠正。控制点应选择在地形图和图像上均能正确识别和准确定位的明显地物点上。一般每景图像的控制点均在15点以上。亮度值采用三次卷积法得出。对于控制点误差，在平原地区控制在2个像元之内，对山区控制在4个像元之内。除了分辨率为60m的第6波段及分辨率为15m的全色波段未参加纠正外，其余ETM＋的6个波段（1～5,7）均重采样至25m分辨率。（2）相邻图像色调的匹配。为了达到较好的视觉效果，镶嵌之前，需对相邻影像作色调匹配。为了保留原始信息，对占图幅大部分景观的图像色调不作调整，将其余景图像与之进行直方图匹配。如果相邻图像色调差异过大，则不进行硬行调色，以免引起光谱扭曲。（3）图像镶嵌。镶嵌时要求两景同名地物严格对准，拟合中误差控制在1个像元左右。镶嵌拼接线应是一条曲线，在拼接点两旁选用“加权平均值法”进行灰度圆滑，即无缝镶嵌。1.7.1.5　影像与地形图的链接为方便影像与地形图的对比，便于注记、检验精度等工作，将裁切好的影像与地形图打包成一个9波段的文件，前三个波段为地形图，后六个波段为ETM＋的六个波段数据，文件大小约234MB。1.7.1.6　浙江省1∶25万TM（ETM+）影像镶嵌图的制作按上述工作流程制作浙江省全省影像镶嵌图，但由于全省镶嵌图面积大，仅以1∶25万地形图作为基准图件作几何精校正。全省涉及高斯-克吕格投影的20°、21°两个投影带，工作中需作投影带之间的转换处理。为了减少数据量和便于实际使用，制作镶嵌图时选择六个波段中的三个进行彩色合成，因而涉及最佳波段的选择问题。由于21°带的面积较20°带大，本次工作对两个时相的镶嵌图均采用21°投影带。经过波段组合比较后，以7（R）、4（G）、3（B）组合效果较好。1.7.1.7　图像的地理要素图像上的各项地理要素（如居民地、水系、道路、铁路、地形等高线、行政境界等），均按照浙江省测绘局提供的最新版本（2001年）浙江省1∶25万数字地理底图进行注记，并根据遥感影像进行修正。

普通的卫星影像（除去遥感探测图片），就是普通的光学照相机，晚上只能看到城市里成片的灯光，其他的就是一片漆黑，和我们看到的一样，只是角度不同，卫星是高高在上，垂直向下的角度，真心在帮你期待采纳，

有六项不同：第一，拍摄主体不同。航拍照片的拍摄主体是飞机、飞艇等飞行物，遥感卫星照片的拍摄主体是卫星上。第二，拍摄范围不同。相对于航空照片来说，遥感卫星因为飞行高度大于飞机，因此拍出的照片涵盖范围要更大。第三，持续拍摄能力不同。飞机最多飞行一两天，卫星却科技接连几年停留在天上。因此，其持续拍摄能力远远大于航拍飞机。第四，清晰度不同。航拍照片的清晰度，一般高于卫星遥感照片。第五，拍摄质量不同。航拍照片容易变形，遥感卫星照片则没有这一问题。第六，成本不同。因为涵盖范围、驻空时间的不同，二者拍摄照片的成本也有很大差距。卫星照片的成本，远远低于航拍成本。

一、组成不同1、地图：按一定的比例运用线条、符号、颜色、文字注记等描绘显示地球表面的自然地理、行政区域、社会状况的图形。2、卫星影像图：是一种具有一定数学基础，由多幅卫星遥感影像按其地理坐标镶嵌拼接而成的影像图。二、作用不同1、地图：可以组成整体、全局的概念，也就是确立地理信息明确的空间位置；获得物体所具有的定性及定量特征；建立地物与地物或现象与现象间的空间关系。易于建立正确的空间图像。2、卫星影像图：广泛应用于资源与环境的调查、研究，并作为基础图件编制各种专题图。卫星影像图最突出的优点是信息丰富，形象直观，其地理精度即各种自然要素之间的相关位置、空间分布模式以及满足于地学分析的一定位和量测精度，是其他普通线划地图所不能比拟的。三、绘制方法不同1、地图：依据一定的绘制法则，使用制图方法，通过制图综合在一定的载体上，表达地球（或其他天体）上各种事物的空间分布、联系及时间中的发展变化状态绘制。2、卫星影像图：卫星影像图的编制多采用未经精密纠正的影像，精度较低，但工艺简单。参考资料来源：百度百科-地图参考资料来源：百度百科-卫星影像图