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（3）视场角，指电子传感器的瞬时视域，用豪弧度表示。

视场角小，得到的光通量小，空间分辨率低；

反之，空间分辨率高。

（二）波谱分辨率

波普分辨率指传感器所用的波段数目、波段波长以及波段宽度。

也就是选择的通道数、每个通道的波长、带宽，这三个因素决定波普分辨率。

对于传感器波谱分辨率的选择，有两种情况。

在实验过程中，分析波谱特征时，光谱波段分得愈多愈细、频带宽度愈窄，所包含的信息量就愈大，针对性愈强，则易于鉴别细微差异，因而在实验室研究中多光谱波段往往可以发展到十几、甚至几十个波段.但是在实际应用中，便要对之进行综合归纳。

因为波段分得愈细，各波段数据间的相关性就愈大，增加了信息的冗余度，未必能达到预期识别效果。

同时波段愈多，数据量愈大，给数据传输、数据处理和鉴别带来困难。

（三）时间分辨率

时间分辨率指对同一地区遥感影像重复覆盖的频率。

第二节陆地卫星系列的地学评价

（三）火箭遥感的特点

1.火箭可以选择最有利的时机

2.火箭资料有快速、大面积同步覆盖的特点

3.火箭灵活、方便，发射简单，准备时间短，发射架小，可以移动

4.成本较低，并可根据用户的需要来设计

5.摄影处理设备简单

二、航空遥感的特点

航空遥感作为遥感立体观测系统中不可缺少的一部分，有其明显的特点。

1.航空遥感空间分辨率高、信息容量大，主要服务于较大比例尺的区域资源与环

境详查，以及解决工程技术上的具体问题，其经济与社会效益明显。

2，航空遥感灵活、方便，适用于专题遥感研究。

它可以根据用户的需求，灵活选

择具有一定空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率的遥感信息，设计航空遥惑飞行的方

案和路线等。

获得图象较为方便，成本不高。

3.航空遥感历史悠久，自成体系，有多种传感器及相应的信息处理系统，并有30

多年的科学储备。

在英国海外部可以找到世界许多地区30年来的航空摄影复制片;

瑞典

有本国30年以来的航空象片;

美国国会图书馆存有我国东部及亚洲地区1945年以前的

航空象片，有自动检索和复制.系统，应用于历史演变的分析研究，是些很宝贵的历史档

案。

我国解放前在黄河下游花园口一河口地区进行过9次航空摄影，解放后又进行了多

次。

这些多时相影象是研究黄河下游河道演变的重要依据。

4，航空遥感作为实验性技术系统，是各种星载遥感仪器的先行检验者。

美国宇航

局有4架专用遥感飞机，用各种传感器在地面实验场上空采集不同数据，以检测仪器的

功能。

可以认为，一切星载遥感仪器都是以机载试验为前提的。

和其它遥感技术系统一样，航空遥感有其固有的弱点，主要表现在:

（1）信息量太大。

航空象片的空间分辨率高，信息容量大。

这为图象处理、应用

带来一定麻烦。

（2）工艺周期过长。

航空象片成图需要地面控制、野外考察、地面调绘等等，因

而一幅1:

5万、1：

20万的地形图一般濡1.5-2年时间。

所以航空摄影资料的提

供不能适应需要。

（3）航空遥感受天气条件的限制大，成象时间必须是白天和好天气。

（4）由于大气散射的影响，降低了航空象片的反差比和分辨能力，且反射比的变

化是以未标定的方式记录的，有碍于定量解译。

针对以上弱点，目前航空遥感有两个发展趋势:

（1）向高空、超高空发展（高空指I5公里以下，超高空指15--34公里）。

（2）建立航空遥感的数字化制图系统。

（二）热红外图像

从理论上讲，自然界巾一切高于绝对温度0K的物体都向外发射电磁辐射，其辐射强度与物体的辐射率和分子运动的温度成正比。

热红外图象就是这种辐射能量变化的一种视频显示。

热红外遥感应用的主要波段为3一5微米（中红外）和8——14微米（远红外），尤以后者最为广泛，用以作为温度测定与表面温度分布的探测。

它不受光照条件限制，可以昼夜成象。

热红外扫描成象系统由光学机械扫描分系统、热红外探浏器和图象记录分系统三部分组成。

热红外扫描所得的图象，是一种温度分布图象。

图象色调浓淡与温度分布是对应的。

浅色代表强辐射体，说明其表面温度高或辐射率高;

暗色代表弱辐射体，说明其表面温度低或辐射率低。

因此，利用热红外图象可以区分任何具有温度或辐射特征差异的不同物体。

热红外图象与黑白航空象片虽然都是通过胶片上灰度的变化来记录的图象，但是两者有根本的不同。

前者是通过半导体装置探测物体的热红外能量，胶片仅是一种显示图象的介质;

而后者则是通过胶片上的乳胶探测物体的反射能量，并记录下来。

热红外图象的特点，

1.几何畸变:

扫描图象固有的几何畸变主要来自扫描成象系统本身（扫描镜旋转速度变化造成象点间隔的不恒定;

弧形扫描与平面记录的不一致，使像点压缩或伸长等）以及飞机姿态变化（滚动、倾斜、偏航等）的影响。

2，图象的不规则性:

除扫描图象固有的几何畸变外，图象还受其它外界因素的干扰。

如天气的影响，包括云降低热反差，雨产生平行纹理，风产生污迹和条纹状图式，冷气流产生不同形状的冷异常等，无线电波造成电子噪声带和波状云纹的干扰图式，图象处理中条件变化（曝光、显影等）或胶片质量等的影响，均会使图象出现一些不规则的假异常和缺陷。

3.图象的温度标定:

未标定图象的灰度只定性地反映相对的辐射温度差异。

标定图象即扫描器内装有电热温度标定源（受控辐射温度基准源），从而使图象的灰度差异显示了定量的温度，其等级线便是等温线，并可以进行温度范围的细分处理，显示更细致的温度细节，以提高图象的温度分辨率。

4.热红外图象的成象时段;

图i-29为典型幅射温度的周日变化。

图中可见，黎明之前辐射温度相对恒定，多反映一日中的最低温度，午间为一日中的最高温。

取黎明

前约2-3时以及午间2时左右的数据。

两者构成日交差最大值，反映出物体的热惯量，进行热惯量制图。

图中还反映一日中最迅速的温度变化发生在黎明和傍晚之际。

白天由于太阳照射和遮荫的热学影响，即日光效应，往往热红外图象上的地形影响得以突出，而可能掩盖其他现象（如地质形迹等）。

热红外图象可用于区域地质调查、地热调查、冰雪覆盖、环境污染、热漏失监测及各种自然灾害（如森林火灾、农作物病虫害、洪水泛滥等）调查。

不同的应用目的，选择不同的成象时段。

（三）侧视雷达图像

侧视雷达是一种主动微波遥感系统。

在我国高空机载遥感系统中已得到初步的应用。

目前，主要是用于洪水监测方面，以其全夭候、全天时获得高分辨率图象的能力体现了很大的优势。

这一点上，其它遥感系统是无法相比的。

它在地质找矿、构造分析、地形测绘、土壤湿度分析、水资源探测等方面的应用领域也是很广泛的。

侧视雷达作为主要的微波遥感技术系统，已是目前遥感技术与应用的研究前沿。

我国的合成孔径、真实孔径测视雷达已成功地进行了多次应用飞行试验。

当前，他们在进一步实用化、产品化、标准化的同时，正向多极化、多波段、实时数据传输与实时成象处理的方向发展，以便获得更丰富的信息，更好的满足广泛的应用需求。

侧视雷达成象的原理以及图象特点在航天飞机遥感中已作论述，此处不再赞述。

第二章、遥感与区域综合分析

区域综合分析，指的是遥感信息的地学处理过程。

区域综合分析的传统方法

1.地理相关分析法

在一定的区域范围内,地理环境中的各种自然景观、地理要素之间存在着相互依存、相互制约的关系。

它们构成了一个统一的整体--地理综合体，其中包含着广泛的能量和物质交换。

往往一种事物的存在，反映着另一种事物的存在，一种现象可以揭示另一种现象。

地面自然综合体在遥感图象上的影象本身就是综合林内各环境因子钓综合反映。

某一专题目标，如土壤、植被的遥感影像特征，无疑受到其它因子，如她形、地质等的影响，它们的相互关系是密切的。

在遥感图象分析、专题特征提取过程中，充分考虑这些因子的特点、相互关系是十分重要的。

所谓地理相关分析法，就是研究某个区域地理环境内各要素之间的相互关系、相互组合特征。

而它应用于遥感地学分析，便是通过对这些因子特点及相互关系的研究，从各个不同的角度来分折、来推导某个专题目标的特征，也就是在遥感图象上寻找与目标相关性密切的间接解译标志.从而推断、认识目标本身。

比如我们对某由要素进行分类，往往这个要素在图象上并非很明显，而和它相关的其它要素可能在图象上表现得更明显点。

那么，考虑到区域内各要素相互组合特征，可以通过某些相关要素来推断出所要研究的对象，或者在分类时充分考虑到这种关系，从而提高分类精度，避免错误。

这就是遥感运用地理相关分析法的涵义。

为了取得较好的遥感分析效果，在相关分析中，首先要考虑与专题自标有关的主导

因素。

当主导因素在遥感图象上反映不明显的情况下，可以进一步寻找与目标有关，且

在图象上反映较明显的非主导因素。

研究它们与目标的相互组合特征，从而确定专题目

标的空间与属性分布特征。

不管怎样，在进行某一专题目标的相关分析中，无论是采用

主导因素或非主导因素，都要求它们在遥感图象上有相对更明显的显示，或通过图像处理更易于提取出来。

下面就主导因素分析方法与非主导因素相关分析方法（简称相关分析法）分别加以说明。

（一）主导因素分析方法

一个地区自然环境的特点是由自然和人为综合因素决定的。

在多种因素中，又会有

一、二个起主导和决定作用的因素。

我们分析一个地区的遥感图象，提取某个专题特征

信息时，应当先找出它的主导因素。

对于不同的目的，其主导因素是不同的，同一目的中，不同等级的分类系统主导因素也可能不一。

下面是进行主导因素法遥感分析的几个例子。

1.土壤自动分类

一般认为自动和可靠的土壤识别技术不能完全基于遥感多光谱分析。

这是因为植物

覆盖、大气条件、传感器的稳定性以及太阳角度引起的数据噪声都直接影响到多光谱资

料识别土壤的精度。

另外，农田耕作活动的差别、地表地形起伏等也明显地改变着表土的光谱辐射通量，造成光谱分析法识别土坡的混乱。

再说，光谱分析法也不能把地表形态这个相当重要的成土因子作为识别土壤的特征因子。

航空象片目视判读，虽能识别某个特定的土类的多种成土因子，但常规法只能定性而不能定量，显然精度不够。

于是，人们探求如何在这些复杂众多的因素中选择关系密切的特征性因素作为遥感资料自动分类中的直接/向接指标。

土壤是岩右的风化物在生物、气侯、地形等因素综合作用下形成和发展的。

它是各种因索的综合反映。

那么，应用传统士镶分析与现代遥感及计算机处理技术相结合的综合分析方法使可以识别出各种成土因子（如植被、地表温度、湿度、水系和地形）以及土类的地面信息（如土地利用、质地、光谱特征），再加上环境信息

（如地区的气候、地质历史等）。

并且可以通过它们之间的相关关系进一步区分出土类

中的细小差异，识别出士壤的类型。

这里介绍的方法是把地形因子作为影响土壤的主导因素来考虑的。

根据数字地形数据计算出的定量地形因素，往往是遥感自动识别土壤，建立遥感直接/间接标志的前提，也是地学领域从定性描述向定量化发展的关健。

因而美国农业部提出了一个运用遥感资料的数字化地形数据所计算得到的定量地形因素来自动识别土壤类型的系统方法。

这种方法在于成功地描述了地