《遥感物理》课件

《遥感物理》课程简介本课程旨在帮助学生理解遥感技术的物理基础，掌握遥感图像的获取、处理和分析方法遥感技术的发展历程早期阶段19世纪末，人类开始利用气球和热气球进行航空摄影，标志着遥感技术的雏形出现第二次世界大战二战期间，军事需求推动了遥感技术发展，出现了航空侦察和空中摄影太空时代20世纪60年代，随着人类进入太空时代，卫星遥感技术迅速发展，并得到广泛应用数字遥感时代20世纪80年代以后，计算机技术和数字图像处理技术的进步，推动了数字遥感技术的发展现代遥感近年来，遥感技术不断创新，形成了以高分辨率、多光谱、高光谱、雷达、激光等为代表的新一代遥感技术电磁波的基本特性波长和频率传播速度偏振电磁波的波长和频率成反比波长越短电磁波在真空中以光速传播，约为每秒电磁波是横波，其电场和磁场振动方向，频率越高，能量越高万公里垂直于传播方向，振动方向可以是线性30的，也可以是圆形的遥感系统的基本组成传感器数据传输系统数据处理系统应用系统传感器是遥感系统最关键的组成部数据传输系统负责将传感器采集到数据处理系统负责对传感器采集到应用系统是遥感系统最终的目标，分，负责接收来自目标物体的电磁的数据传输到地面接收站该系统的原始数据进行处理，包括辐射校根据不同的应用需求，将处理后的辐射信号不同的传感器类型用于通常包括卫星通信系统、地面接收正、几何校正、图像增强、信息提遥感数据应用于农业、林业、水文获取不同波段的电磁辐射，例如可站、数据处理系统等取等，最终生成可供分析和应用的、地质、环境、灾害等领域见光、红外光、微波等遥感数据遥感成像原理遥感成像过程涉及电磁辐射的传输、接收和处理传感器接收来自目标的电磁辐射信号，将其转换成可识别的图像遥感成像原理是理解遥感数据的基础，并利用这些数据进行分析和应用目标辐射1目标物体的物理特性决定其电磁辐射性质辐射传输2电磁波从目标物体传播至传感器传感器接收3传感器接收目标辐射的电磁波信号信号处理4传感器将接收的信号转换为图像图像分析5分析图像以提取目标信息光学传感器光学传感器是利用电磁波谱中的可见光和近红外波段来获取地表信息主要类型包括、等，它们可以将光信号转换为电信号，并通CCD CMOS过图像处理技术生成遥感影像红外传感器红外传感器是一种利用物体发射的红外辐射来感知物体信息的技术红外传感器通常用于夜间成像、热成像、目标识别、温度测量等红外传感器可以分为热电偶、热电堆、热敏电阻、红外探测器等类型雷达传感器雷达传感器是主动式遥感传感器，通过发射电磁波并接收其反射信号来获取信息雷达传感器不受天气影响，可全天候工作，可用于地质勘探、地形测量、海洋监测等方面雷达传感器可分为侧视雷达、合成孔径雷达、干涉雷达等类型高光谱传感器高光谱传感器能够收集数百个连续的狭窄波段，从而提供比传统多光谱传感器更详细的光谱信息高光谱遥感在农业、地质、环境监测等领域得到广泛应用，可以用于识别不同作物类型、矿物种类、水体污染等遥感数据获取123传感器数据采集数据传输数据存储与处理遥感传感器接收目标物体的电磁辐采集到的数据通过卫星或飞机的通地面接收站将数据存储在数据库中射，并将其转换为数字信号信系统传送到地面接收站，并进行初步的处理和分析遥感数据预处理辐射校正1消除传感器和大气影响几何校正2消除几何畸变，配准图像大气校正3去除大气散射和吸收的影响镶嵌与裁剪4将多个图像拼接成更大范围的图像遥感数据预处理是利用遥感数据进行分析和应用的基础，将原始遥感数据转换为可用于分析和应用的数据辐射校正辐射校正的目的辐射校正的方法消除传感器、大气和地表因素包括大气校正、几何校正和辐的影响，获得真实的反射率或射定标等，以提高遥感数据的辐射亮度值精度和可靠性辐射校正的意义为后续的遥感图像分析和应用奠定基础，如地表覆盖分类、变化检测和资源监测等大气校正大气散射大气吸收

1.

2.12大气分子和气溶胶对电磁辐大气中的水蒸气、二氧化碳射的散射，导致图像亮度和等气体对特定波长电磁辐射对比度下降的吸收，影响遥感图像的光谱特征大气路径辐射校正方法

3.

4.34大气本身也会发射辐射，混常用的方法包括暗目标法、杂到目标辐射中，需要去除辐射传输模型法等几何校正地理参考将图像像素与地理坐标系进行配准几何畸变消除传感器、地球曲率、地形起伏等因素带来的几何畸变配准方法•控制点法•影像匹配法•直接几何校正遥感数据分类遥感数据分类是将遥感图像中不同地物像素进行识别和归类，形成不同地物类型的地图它可以有效地提取遥感图像中的信息，为土地利用、环境监测、灾害评估等提供重要依据图像分割1将遥感图像分割成多个区域，每个区域包含具有相同特征的像素特征提取2从图像中提取出能够区分不同地物的特征，例如亮度、颜色、纹理等分类器训练3使用已知地物类型的样本数据训练分类器，以便识别不同地物类型分类结果4根据训练好的分类器对图像进行分类，生成不同地物类型的地图遥感数据分类方法主要分为监督分类和无监督分类监督分类需要用户提供已知地物类型的样本数据，而无监督分类则不需要样本数据，而是根据图像数据本身的特征进行分类监督分类定义过程方法应用监督分类是机器学习算法，首先，需要对样本进行标注常见的监督分类方法包括决监督分类在遥感图像分析中它利用已知类别样本，训练，并用这些标注样本训练分策树、支持向量机、神经网广泛应用，如土地覆盖分类分类器模型，进而对未知样类器模型训练完成后，可络等、植被识别、目标检测等本进行分类以使用模型对新样本进行分类无监督分类聚类分析将遥感数据中具有相似特征的像素分组无需人工标注样本，根据像素特征自动分类结果可视化生成分类图，展示不同地物的空间分布目标检测识别目标目标定位通过遥感图像识别特定目标，确定目标在图像中的位置和大如建筑物、车辆、飞机等小目标分类将检测到的目标分为不同的类别，例如不同类型的车辆、不同类型的建筑物等变化检测时间序列分析土地利用变化通过比较不同时间段的遥感监测土地利用类型转换，例数据，识别地表变化情况如城市扩张、森林砍伐、农业用地变化灾害监测监测自然灾害，例如地震、洪水、火灾，并评估其影响遥感应用实例123农业遥感森林遥感水文遥感遥感在农业生产中发挥着重要作用，遥感技术可以监测森林覆盖率、评估利用遥感技术可以监测水体面积、水例如监测作物生长、估算产量、监测森林资源、监测森林火灾质变化、水资源管理病虫害农业遥感作物生长监测灌溉管理病虫害监测利用多光谱数据，分析植被指数，评估监测土壤水分含量，评估灌溉需求，优识别作物病虫害症状，及时采取防控措作物生长状况、产量预测化灌溉策略，节约水资源施，减少农作物损失森林遥感森林资源监测森林覆盖率、森林面积、林种组成等，及时了解森林资源变化情况森林火灾监测火点识别、火势蔓延预测，及时预防和扑灭森林火灾森林病虫害监测病虫害发生区域、发生程度等，及时控制病虫害蔓延水文遥感水资源监测洪水监测水文遥感可以帮助我们监测水利用遥感技术可以及时准确地资源的数量、分布和变化，例监测洪水灾害的发生、发展和如水库水位、河流流量和地下演变过程，为防洪减灾工作提水储量供科学依据水质监测海岸带监测通过分析水体的光谱特征，可水文遥感可以监测海岸线的变以判断水体的污染程度，例如化，例如海滩侵蚀、海平面上藻类生长、水体富营养化和石升和海岸带生态环境的变化油泄漏地质遥感地质灾害监测矿产资源勘探利用遥感技术监测地质灾害，例如滑坡遥感技术可用于探测地表岩石和矿物信、泥石流和地震可以快速识别灾害发息，帮助识别矿产资源分布区域，提高生区域，评估灾害程度，为应急救援提勘探效率供决策支持城市遥感城市规划与管理交通流量监测环境监测与评估建筑物监测城市遥感可以监测城市扩张利用遥感技术监测城市交通通过遥感数据分析城市空气利用遥感技术监测城市建筑，评估土地利用变化，优化流量，识别交通拥堵区域，质量、水质、噪声等环境指物数量、高度、面积等信息城市规划优化交通管理标，评估城市环境质量，为城市发展提供参考环境遥感监测空气质量评估水环境质量

1.

2.12利用遥感技术监测大气污染监测水体污染物浓度、水质物浓度和分布情况，为大气变化以及水体富营养化程度环境管理提供科学依据，为水资源保护提供重要信息评估土壤环境质量监测生态环境变化

3.

4.34利用遥感技术监测土壤重金遥感技术可以监测植被覆盖属含量、土壤有机质含量以度、土地利用变化、生物多及土壤盐碱化程度，为土壤样性变化等，为生态环境保环境保护提供参考护提供数据支撑灾害遥感洪水监测地震监测森林火灾监测火山监测利用遥感技术监测洪水泛滥遥感技术可用于监测地震灾通过卫星影像识别森林火灾遥感技术可监测火山活动，区域，评估灾害程度，辅助区，评估灾害损失，规划灾，及时预警，有效控制火势预测火山爆发，保障人民安救援工作后重建工作蔓延全遥感数据共享与交换数据标准化数据格式、元数据和质量控制标准的统一，确保数据可互操作性数据平台建设构建共享平台，提供数据存储、检索、浏览、下载等功能，方便用户访问数据访问权限根据数据来源、用途和版权等因素，设置数据访问权限，保障数据安全数据安全管理建立数据安全机制，防止数据泄露、篡改和非法使用遥感发展趋势数据融合人工智能融合不同类型遥感数据，提高利用人工智能技术，自动识别数据信息量和分析遥感影像高分辨率应用拓展遥感影像分辨率不断提高，提遥感应用领域不断拓展，应用供更详细的信息于更多领域结语遥感技术正处于快速发展阶段，其应用领域不断扩展，未来前景广阔本课程旨在为学生提供遥感物理基础知识，为未来学习遥感应用奠定基础。