什么是遥感？
遥感是在不存在的情况下获得一个区域的物理特性的科学。它允许用户捕捉、可视化和分析地球表面的物体和特征。通过收集图像，我们可以将其分类为土地覆盖和其他类型的分析。
目录
第 1 章传感器类型
遥感使用传感器来捕捉图像。例如，飞机、卫星和无人机具有携带传感器的专用平台。
下图显示了主要的遥感技术及其典型高度。
传感器类型
每种类型的传感器都有自己的优点和缺点。当您想要捕捉图像时，您必须考虑飞行限制、图像分辨率和覆盖范围等因素。
例如，卫星在全球范围内捕获数据。但无人机更适合在小范围内飞行。最后，飞机和直升机采取中间立场。
图像分辨率
对于地球观测，您还必须考虑图像分辨率。遥感将图像分辨率分为三种不同的类型：
- 空间分辨率
- 光谱分辨率
- 时间分辨率
空间分辨率
空间分辨率是以像素为单位的图像细节。高空间分辨率意味着更多细节和更小的像素尺寸。然而，较低的空间分辨率意味着更少的细节和更大的像素尺寸。
通常，像 DJI 这样的无人机以最高空间分辨率之一捕获图像。尽管卫星在大气中的位置最高，但它们的像素大小可以达到 50 厘米或更大。
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光谱分辨率
光谱分辨率是波段中光谱细节的数量。高光谱分辨率意味着它的波段更窄。而低光谱分辨率具有覆盖更多光谱的更宽波段。
时间分辨率
时间分辨率是卫星完成完整轨道所需的时间。无人机、飞机和直升机是完全灵活的。但是卫星以固定的路径绕地球运行。
全球定位系统卫星位于中地球轨道 (MEO)。因为它们遵循连续的轨道路径，所以重访时间是一致的。这意味着我们的 GPS 接收器几乎总能达到 3 颗或更多卫星以实现高精度。
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轨道类型
三种类型的轨道是：
地球表面上方的卫星高度决定了完成轨道所需的时间。如果卫星的高度较高，则轨道周期会增加。
我们按轨道高度对轨道进行分类：
- 近地轨道 (LEO)
- 中地球轨道 (MEO)
- 高地球轨道 (HEO)
我们经常在高地球轨道上发现天气、通信和监视卫星。但立方体卫星、国际空间站和其他卫星通常位于低地球轨道。
第 2 章遥感的类型
两种类型的遥感传感器是：
- 无源传感器
- 有源传感器
有源传感器
有源传感器之间的主要区别在于这种类型的传感器会照亮其目标。然后，有源传感器测量反射光。例如，Radarsat-2是一种使用合成孔径雷达的有源传感器。
想象一下相机的闪光灯。它照亮了它的目标。接下来，它捕获返回光。这与有源传感器的工作原理相同。
无源传感器
无源传感器测量从太阳发出的反射光。当太阳光从地球表面反射回来时，无源传感器会捕捉到这种光。
例如，Landsat和Sentinel是无源传感器。它们通过感应电磁光谱中反射的阳光来捕捉图像。
被动遥感测量太阳发射的反射能量。而主动遥感则照亮其目标并测量其反向散射。
第 3 章电磁频谱
电磁波谱的范围从短波长（如 X 射线）到长波长（如无线电波）。
我们的眼睛只能看到可见范围（红色、绿色和蓝色）。但其他类型的传感器可以看到人类视觉之外的东西。归根结底，这就是遥感如此强大的原因。
电磁频谱
我们的眼睛对可见光谱（390-700 nm）很敏感。但工程师设计的传感器可以在大气窗口中捕捉这些波长以外的信号。
例如，近红外 (NIR) 在 700-1400 nm 范围内。植被反射更多的绿光，因为这就是我们的眼睛看到它的方式。但它对近红外线更加敏感。这就是我们使用NDVI 等指标对植被进行分类的原因。
光谱带
光谱带是一组波长。例如，紫外、可见、近红外、热红外和微波是光谱带。
我们根据频率 (v) 或波长对每个光谱区域进行分类。无源传感器有两种类型的图像：
- 多光谱图像
- 高光谱图像
多光谱和高光谱之间的主要区别在于波段的数量和波段的宽度。高光谱图像有数百个窄带，多光谱图像由 3-10 个更宽的带组成。
多光谱
多光谱影像一般指3 到 10 个波段。例如，Landsat-8 为每个场景生成 11 个单独的图像。
- 沿海气溶胶（0.43-0.45 um）
- 蓝色（0.45-0.51 微米）
- 绿色（0.53-0.59 微米）
- 红色（0.64-0.67 um）
- 近红外 NIR (0.85-0.88 um)
- 短波红外 SWIR 1 (1.57-1.65 um)
- 短波红外 SWIR 2 (2.11-2.29 um)
- 全色 (0.50-0.68 um)
- 卷云（1.36-1.38 um）
- 热红外 TIRS 1 (10.60-11.19 um)
- 热红外 TIRS 2 (11.50-12.51 um)
高光谱
高光谱图像的波段要窄得多（10-20 nm）。一张高光谱图像有数十万个波段。
例如，Hyperion（EO-1 卫星的一部分）产生 220 个光谱带（0.4-2.5 um）。
第 4 章图像分类
当您检查照片并尝试从中提取特征和特征时，这就是使用图像解释的行为。我们在林业、军事和城市环境中使用图像解释。
我们可以解释特征，因为所有物体都有自己独特的化学成分。在遥感中，我们通过获取它们的光谱特征来区分这些差异。
光谱特征
在采矿业中，地球上有超过4000 种天然矿物。每种矿物都有自己的化学成分，使其与其他矿物不同。
驱动其光谱特征的是物体的化学成分。您可以对每种矿物进行分类，因为它有自己独特的光谱特征。当您拥有更多的光谱带时，这会为图像分类提供更大的潜力。
光谱特征是在特定波长中反射的能量量。光谱特征的差异是我们区分物体的方式。
图像分类
当您将类别分配给地面上的要素时，这就是图像分类的过程。
图像分类的三种主要方法是：
图像分类的目标是产生土地利用/土地覆盖。通过使用遥感软件，这就是我们如何对土地覆盖中的水、湿地、树木和城市区域进行分类。
第 5 章应用和用途
遥感有数百种应用。从天气预报到 GPS，是太空中的卫星在日常生活中监控、保护和指导我们。
本地问题
通常，我们使用无人机、直升机和飞机来解决当地问题。但卫星也可用于当地研究领域。
以下是一些常见的传感器技术：
- 光探测和测距 (LiDAR)
- 声音导航测距（声纳）
- 辐射计和光谱仪
我们使用光探测和测距 (LiDAR)，而声纳是构建地形模型的理想选择。但两者的主要区别在于“在哪里”。虽然激光雷达最适合地面，但声纳在水下效果更好。
通过使用这些技术，我们构建了数字高程模型。使用这些地形模型，我们可以预测洪水风险、考古遗址和划定的分水岭（仅举几例）。
国际问题
随着世界变得更加全球化，我们才刚刚开始看到遥感的普及。例如，卫星解决的问题包括：
- 使用全球定位系统导航
- 气候变化监测
- 北极监测
如果我们要解决我们这个时代的一些重大挑战，卫星信息至关重要。综合考虑，这是一个不断扩大的领域，达到了新的高度。
对于气候变化、自然资源、灾害管理和环境等问题，遥感提供了全球范围内的大量信息。
