测绘科普▏42个遥感技术与应用术语解读
1.遥感：不直接接触物体本身，从远处通过传感器探测和接受来自目标物体的信息，经过信息传输、加工处理及分析解译，识别物体和现象的属性及其空间分布等特征与变化规律的理论和技术。
2.遥感分类：按遥感平台分，包括地面遥感、航空遥感、航天遥感；按探测器的工作波段分，包括紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、微波遥感、多光谱遥感；按遥感应用领域，从大的研究领域可分为外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感等；按遥感资料的记录方式可分为成像遥感和非成像遥感；按传感器工作方式可分为主动遥感和被动遥感。
3.遥感过程：信息源→信息获取（传感器）→信息记录与传输→信息处理（地面站）→信息应用。
4.电磁波谱：见下表。
波段 | 类型 | 光谱范围 |
可见光 0.38～0.76微米 | 紫 | 0.38～0.43 |
蓝 | 0.43～0.47 | |
青 | 0.47～0.50 | |
绿 | 0.50～0.56 | |
黄 | 0.56～0.59 | |
橙 | 0.59～0.62 | |
红 | 0.62～0.76 | |
红外波段 0.76～1000微米 | 近红外 | 0.76～3 |
中红外 | 3～6 | |
热红外 | 6～15 | |
超远红外 | 15～1000 | |
微波 | 1mm～1m |
5.辐射能量Q：以电磁波形式传递的能量；
△辐射通量Φ：单位时间通过某一面积的辐射能量Φ=dQ/dt；
△辐射通量密度E：单位时间内通过单位面积的辐射能量，E=dΦ/dS；
△辐照度I：被辐射的物体表面单位面积上的辐射通量，I=dΦ/dS；
△辐射出射度M：辐射源物体表面单位面积上的辐射通量。
6.朗伯源：辐射量度L与观察角θ无关的辐射源，严格的说，只有绝对黑体才是朗伯源。
7.绝对黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体称为绝对黑体。
8.黑体辐射的三个特性：①与曲线下的面积成正比的总辐射通量密度W随温度T的增加而迅速增加，绝对黑体表面上，单位面积发出的总辐射能与绝对温度的四次方成正比，称为斯蒂芬-玻耳兹曼定律，热红外遥感就是利用这一原理探测和识别目标物的；②波谱辐射能量密度的峰值波长λmax随温度的增加向短波方向移动；③每根曲线彼此不相交，故温度T越高，所有波厂商的波谱辐射通量密度也越大。
9.太阳常数：指不受大气影响，在距太阳一个天文单位内，太阳辐射在大气上界处的垂直入射辐射通量密度（即单位面积单位时间黑体所接受的太阳辐射能量）。
10.地物光谱发射率：单位面积上地物发射的某一波长的辐射通量密度与同温下物体在同一波长上的辐射通量密度之比，称为地物光谱发射率，记为绝对黑体、灰体、选择性辐射体和理想反射体（绝对白体）。
11.任何物体的发射率等于其吸收率。
12.根据能量守恒定理，入射到地表面的电磁波能量为E，被物体反射的能量为Eρ，被物体吸收的能量为Eα，透射过物体的电磁波能量为Eτ。
13.红外波段中的太阳辐射与地物发射情况：
①近红外0.76～3.0um，太阳辐射通量密度与地物的辐射通量之比约为1000:1，因此，在此波段只反映地物对太阳辐射的反射，而基本上不反映地物本身热辐射的高低。离开了太阳辐射就不能进行近红外遥感，故近红外遥感只能在白昼成像。
②中红外3～5um，太阳辐射能量与地物辐射之比为10:1，地物对太阳辐射能量的反射是主要的遥感信息。由于夜间没有太阳辐射，夜间的遥感信息只能靠地物本身的热辐射，这时对地面上的高温物体效果较好。在此波段昼夜均可成像，但白天成像的影像解译很困难。
③热红外，遥感使用的热红外波段是8～14um。太阳辐射能量与地物辐射之比1:10～106，此波段内遥感响应的主要是地物本身的热辐射，地物反射的太阳辐射能量可以忽略不计
④远红外，远红外即15～30um波段。此波段的地热辐射能量较大，其Wλ的数量约为100W/m2，太阳辐射在此波段相对较小。但由于大气的透过率不高，所以远红外波段不能用于远距离遥感。
14.光谱反射率：通常反射率定义为物体的反射通量与入射通量之比。
15.大气散射：
①瑞利散射，当大气中粒子的直径比波长小得多时发生的散射叫瑞利散射。这种散射主要由大气中的原子和分子引起。瑞利散射对可见光的影响很大。无云的晴空呈现蓝色，就是因为蓝光波长短，散射强度较大，因此蓝光向四面八方散射，使整个天空呈蔚蓝色，而太阳辐射传播方向的蓝光则被大大削弱。这种现象在日出和日落时更为明显，因为这是太阳高度角小，阳光斜射向地面，通过的大气层比阳光直射时要厚得多。在太阳光线的传播中，蓝光波长最短，几乎被散射殆尽，波长次短的绿光散射强度也居其次，大部分被散射掉了。只剩下波长最长的红光，散射最弱，因此透过大气最多。加上剩余的极少量绿光，最后合成呈现橘红色，所以朝霞和夕阳都偏橘红色。
②米氏散射，当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射，称为米氏散射。这种散射主要由大气中的微粒（如烟、尘埃、小水滴及气溶胶等）引起。云雾的粒子大小与红外线的波长接近，所以云雾对红外线的散射主要是米氏散射。因此，潮湿天气米氏散射影响较大。
③无选择性散射，当大气中粒子的直径比波长大得多时发生的散射属于无选择性散射。这种散射的特点是散射强度与波长无关，也就是说，在符合无选择性散射条件的波段中，任何波长的散射强度都相同。如云、雾粒子直径虽然与红外线波长接近，但相比可见光波段，云雾中水滴的粒子直径就比波长大很多，因而对可见光中各个波长的光散射强度相同，所以人们看到云雾呈白色，并且无论从云下还是乘飞机从云层上面看，都是白色。
16.大气窗口：有些波段的电磁辐射通过大气后衰减较小，透过率较高，对遥感十分有利，这些波段通常称为“大气窗口”。
17.TM影像分七个波段，量化灰度级8位，见下表。
TM | 0.45～0.52青绿 | 30m |
0.52～0.60绿黄 | 30 | |
0.63～0.69红 | 30 | |
0.76～0.90近红外 | 30 | |
1.55～1.75近红外 | 30 | |
10.40～12.50热红外 | 120 | |
2.08～2.35近红外 | 30 |
18.ETM+，8谱段多光谱，见下表。
ETM+ | 0.50～0.90 Pan | 15 |
0.45～0.52 | 30 | |
0.52～0.60 | 30 | |
0.63～0.69 | 30 | |
0.76～0.90 | 30 | |
1.55～1.75 | 30 | |
10.40～12.50 | 60 | |
2.08～2.35 | 30 |
19.SPOT卫星搭载HRV推帚式扫描仪：
SPOT卫星上的HRV分成两种形式：一种是多光谱型的HRV：波段1为0.50～0.59，波段2为0.61～0.68，波段3为0.79～0.89；另一种是全色的HRV波段范围0.51～0.73。
20.高分辨率卫星影像：高分辨率卫星可以分为高时间分辨率卫星、高空间分辨率卫星和高光谱分辨率卫星。截止目前，针对上述三类卫星国内外已经有多个卫星在轨运行或待要发射，主要代表如下表所示：
卫星 | 国家 | 发射时间 | |
高空间分辨率卫星 | QuickBird | 美国 | 2001 |
WorldView-1/2/3 | 美国 | 2007/2009/2014 | |
GeoEye-1 | 美国 | 2008 | |
GF-2 | 中国 | 2014 | |
SuperView-1 | 中国 | 2016 | |
高时间分辨率卫星 | FY-2 | 中国 | 1997-2012 |
Terra/Aqua（MODIS） | 美国 | 1999/2002 | |
向日葵8号 | 日本 | 2014 | |
GF-4 | 中国 | 2015 | |
高光谱分辨率卫星 | EO-1（Hyperion） | 美国 | 2000 |
HJ-1A（HSI） | 中国 | 2008 | |
GF-5 | 中国 | 未发射 |
21.遥感图像特征：几何特征、物理特征、时间特征，三方面特征的表现参数即为空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率、时间分辨率。
空间分辨率是指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。波普分辨率是指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔，间隔越小，波谱分辨率越高。辐射分辨率是指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。在图像上表现为每一像元的辐射量化级（量化位数）。时间分辨率指对同一地点进行遥感采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重放周期。
22.数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字表示的图像。
23.遥感图像数字处理：以计算机系统为支撑环境，利用模式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征（颜色、形状、纹理与空间位置等），结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和整理，实现对遥感图像的理解，完成对遥感图像的解译。
24.遥感图像处理的主要内容有：几何处理、辐射处理、图像滤波与增强、图像变换、特征提取、遥感分类、信息融合、图像压缩与存档、专题信息提取与目标识别、及其他高端处理。
25.存储格式：BSQ、BIP、BIL。
26.图像直方图：描述了图像中每个亮度值的向元数量的统计分布，它是灰度级的函数，表示图像中具有每种灰度级像元的个数或比例，反映图像中每种灰度出现的频率。
27.图像直方图画法：确定图像像元的灰度值范围，以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级，以横轴表示灰度级，纵轴表示每一灰度级具有的像元个数或该像元占总像元数的比例值，作出的条形统计图即为灰度直方图。
28.直方图的性质：①直方图反映了图像中的灰度分布规律。它描述每个灰度级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置信息；②任何衣服特定的图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图；③如果一幅图像有两个或两个以上不相连的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和。
29.遥感图像几何畸变的来源：传感器成像方式引起的图像变形（全景投影变形、斜距投影变形）、传感器外方位元素变化的影响、地形起伏的影响、地球表面曲率的影响、大气折射的影响、地球自转的影响。
30.遥感图像的几何校正包括粗校正和精校正。
31.数字图像几何校正的一般过程：准备工作→输入原始数字影像→建立校正变换函数→确定输出影像范围→像元几何位置变换→像元的灰度重采样→输出校正数字影像。
32.灰度重采样：几何校正过程中，由于校正前后图像的分辨率可能变化，像元点位置相对变化等原因，不能简单的用原图像灰度值代替输出图像像元灰度值。由于计算后的（x，y）多数不在原图的像元中心处，因此必须重新计算新位置的亮度值。
通常有三种方法：最近邻法、双线性内插法和三次卷积法。最近邻法几何精度差、灰度失真大，但方法简单，计算速度快。双线性内插法精度明显提高，几何上比较准确，保真度较高。缺点是破坏了原来的数据，但具有平均化的滤波效果，从而使对比度明显的分界线变得模糊。三次卷积可得到较高的图像质量，缺点是计算量很大，破坏了原来的数据，但具有图像的均衡化和清晰化的效果。当变形比较严重时，必须使用三次卷积法，以保证质量。
33.辐射畸变因素：传感器的灵敏度特性、大气、太阳高度及地形等。辐射校正主要包括传感器的灵敏度特性引起畸变的校正、由太阳高度及地形等引起的畸变的校正和大气校正。
34.程辐射：相当部分的大气散射光未经地物反射，通过大气吸收后，直接进入传感器的辐射叫程辐射。
35.图像增强与变换的主要内容：空间域增强、频率域增强、彩色增强、多图像代数运算、多光谱变换。
36.伪彩色密度增强是把黑白图像的各不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。
37.伪彩色密度分割：将一幅单波段黑白遥感图像按灰度的大小，划分为不同的层，并对每层赋予不同的颜色，使之变为一幅彩色图像，这种方法称为伪彩色密度分割。
38.颜色可以用明度（Intensity，I）、色调（Hue，H）和饱和度（Saturation，S）来表示，它们称为色彩的三要素。
39.融合：多光谱影像经过颜色空间变换，以高分辨率影像分量进行替换，最终得到高分辨率的多光谱影像。
40.成分变换：主成分变换也称为主分量分析或K-L变换。K-L变换是在统计特征基础上的多维正交线性变换，不丢失信息是其特征之一。对某一多光谱图像X，利用K-L变换矩阵A进行线性组合，而产生一组新的多光谱图像Y，表达式为 Y=AX
X--变换前多光谱特征空间的像元矢量
Y--变换后多光谱特征空间的像元矢量
A--一个n*n的线性变换矩阵
通过采用主成分分析就可以把图像中所含的大部分信息用假想的少数波段表示出来，这意味着信息几乎不丢失但数据量可以减少。事实上，第一主分量集中了最大的信息量最后的分量几乎全是噪声。K-L变换的应用归纳如下：数据压缩、图像增强、分类前预处理。
41.图像分类的基本原理（同物同谱、异物异谱）：
遥感图像分类就是利用计算机对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择作为分类判据的特征（光谱特征、纹理特征等），并用一定的手段将特征空间划分为互补重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间去。
遥感图像分类的理论依据是：在理想的条件下，遥感图像中的同类地物在相同的条件下应具有相同或相似的光谱信息特征和空间信息特征，从而表现出同类地物的某种内在的相似性，即同类地物像元的特征向量将集群在同一特征空间区域，而不同地物的光谱信息特征或空间信息特征应不同，因而将集群在不同的特征空间区域。
42.监督分类VS非监督分类：
监督分类是一种有先验类别标准的分类方法。首先要从欲分类的图像区域中选定一些训练样区，在这些训练样区中地物的类别是已知的，通过学习来建立分类标准，然后计算机将按同样的标准对整个图像进行识别和分类。它是一种由已知样本外推未知区域类别的方法。即从图像上已知目标类别区域中提取数据，统计出代表总体特征的训练数据，然后进行分类。采用这种方法必须事先知道图像中包含哪几种地物类别。
非监督分类是一种无先验类别标准的分类方法。对于待研究的对象和区域，没有已知类别或训练样本作标准，而是利用图像数据本身能在特征测量空间中聚集成群的特点，先形成各个数据集，然后再核对这些数据集所代表的物体类别。当图像中包含的目标不明确或没有先验确定的目标时，则需将像元先进性聚类，用聚类方法将遥感数据分割成比较匀质的数据群，把它们作为分类标准。在此类别的基础上确定其特征量，继而进行类别总体特征的测量。
监督分类和非监督分类的根本区别点在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。监督分类根据训练场提供的样本选择特征参数，建立判别函数，对待分像元点进行分类。非监督分类不需要更多的先验知识，它根据地物的光谱统计特性进行分类。因此，非监督分类方法简单，且分类具有一定的精度。与监督分类相比，非监督分类不需要对被研究的地区有事先的了解，对分类结果与精度要求相同的条件下，在时间和成本上较为节省。但实际上，非监督分类不如监督分类的精度高，所以监督分类使用得更为广泛。
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