遥感

陈有明 杨则东 褚进海 鹿献章 刘同庆 杨佩明（安徽省地质调查院，合肥230001）摘要：本文利用ETM遥感资料，调查了安徽省土地利用现状，分析了安徽省土地利用结构与布局，对土地资源利用潜力等作出评价。关键词：土地利用现状；土地资源评价；遥感调查土地是宝贵而有限的自然资源，是人类进行农、林、牧、副、渔生产的基本生产资料，也是工业、交通、城镇建设等生产部门不可缺少的物质基础。随着经济建设高速发展、城市化进程加快，对土地的需求日益增长，人地矛盾日趋突出。因此，采用高技术遥感调查手段，宏观上对土地利用现状进行快速、经济的调查与评价，对于合理利用土地资源，综合规划整治保护土地，充分挖掘土地利用潜力，促进国民经济健康可持续发展具有重大意义。1 土地资源遥感调查方法安徽省土地资源遥感调查属于概查，是以不同地类及相同地类不同时相的遥感图像室内解译，辅以必要的野外验证，调查土地利用现状，并按照“土地利用现状调查技术规程”的要求，在MAPGIS等平台上量算统计各类土地利用类型的面积、计算各项土地利用指数等。1.1 土地类型遥感解译标志安徽省土地利用现状遥感调查主要采用2000年成像的1：10万ETM图像为主要数据源。由于安徽省境内地貌类型复杂，土地利用类型变化多样，在八大类一级地类中，为了保证耕地、林地、园地、居民交通用地等重要地类的准确性，对山区坡耕地及城市和其周边地区利用了1986～1999年成像的彩红外航片和黑白航片辅助解译调查。土地利用调查分类原则是依据全国农业区划委员会制定的《土地利用调查技术规程》采用二级分类，统一编码，一级分8大类，二级分类根据我省用地具体情况和本次遥感调查的可能性，又划分为4类，一、二级地类合并使用，共划分为12个土地类型。各类用地现状ETM图像解译标志见表－1。1.2 细小地物面积折算方法安徽省土地遥感调查信息提取编图，最小上图图斑面积原则上为2×3＝6（mm2），相当于实地面积90亩（1：10万，但实际仍有1238个图斑小于6mm2），也就是说，用1：10万比例尺遥感图像解译限制了细小及一些线状地物上图，不能详尽反映诸如园地、村镇居民点、草地、坑塘、沟渠、河流、公路、铁路、农村道路及田坎等，因此对地类统计值应予折算。按照全省自然地理特征，将全省划分为淮北平原、江淮丘陵、沿江平面、皖西及皖南山地5个单元，以1：25万、1：10万、1：5万地形图及航遥资料为基础，结合野外调查，确定不同单元细小地类的改正系数，对面积予以折算。表1 ETM图像土地利用分类遥感解译标志2 土地利用结构与布局2.1 土地利用结构经遥感调查统计，安徽省国土总面积为14016595公顷（210248926亩，MapGIS空间分析值，后同），其中，耕地5966237公顷（89493547亩），占土地总面积42.57％；园地341775公顷（5126632亩），占2.44％；林地3381080公顷（50716193亩），占24.12％；牧草地37525公顷（562877亩），占0.27％；居民地及工矿用地1267145公顷（19007175亩），占9.04％；交通用地273850公顷（4107743亩），占1.95％；水域1997815公顷（29967223亩），占14.25％；未利用地751618公顷（11274275亩），占5.36％。土地面积最大的是六安市1843042公顷（27645623亩），最小的是铜陵市106041公顷（1590609亩）。按2001年全省人口计算，人均土地面积为3.32亩，人均占有土地面积最多的是黄山市（9.89亩/人），最少的是淮南市（1.53亩/人），多数城市人均不到3亩。图1 安徽省土地利用结构图2.2 耕地经遥感调查全省耕地总面积为5966237公顷（89493547亩），拥有耕地面积1000万亩左右的城市有滁州市、六安市、阜阳市、宿州市、亳州市，此5城市占有全省耕地面积56.1％，耕地面积最小的为铜陵市（不到40万亩）。按2001年全省总人口计算，人均耕地面积为1.41亩；按农业人口计，人均1.77亩，按农户计，户均6.87亩。按总人口统计的人均土地，各城市间差异较大，若从农业人口人均拥有土地统计数据看，超过全省平均值20％以上的城市仅有滁州、蚌埠、淮北3城市，低于全省平均值20％以上城市有黄山、安庆、铜陵及阜阳市，比较突出的是滁州市，每农业人口为3.21亩，最少的是黄山市，每农业人口1.10亩。总体上看，全省人均耕地还算均衡。耕地分为水田和旱地两类。水田包括灌溉水田和望天田，面积为2562005公顷（38430070亩），占耕地面积的42.94％；旱地面积3404232公顷（51063477亩），占57.06％。从空间上看，旱地主要分布在淮北平原区，占全省旱地面积的75％，其次是江淮丘陵东部的滁州市以及六安市；水田主要分布于江淮丘陵区和沿江平原区，即沿江一带、巢湖周围地区以及江淮之间中部、中西部和东南部，以六安、滁州、巢湖、安庆、宣城、芜湖、马鞍山、合肥等市最为集中，占全省水田面积90％左右。淮北平原区水田面积所占比例较小。2.3 园地园地主要包括茶园、果园、桑园等，全省共有园地341775公顷（5126632亩），占全省土地总面积的2.44％。全省人均园地按2001年总人口计为0.08亩。低于平均值50％以上的有合肥、蚌埠、马鞍山等13个城市，高于平均值30％以上的有黄山、池州、宣城3市。最为突出的是黄山市，拥有园地79405公顷（1191077亩），占其土地总面积的8.2％，按农业人口计，人均园地达1.01亩，其次为六安市57134公顷（857014亩），宿州市54685公顷（820272亩），宣城市48052公顷（720782亩），此4个城市占有全省园地总面积70％。而合肥等多个城市人均园地仅0.001亩。图2 安徽省历年人均耕地面积变化图显然，在空间上安徽省园地有分布面广，相对集中的特点，茶园、桑园主要分布在淮河以南的地区，以皖南山区和皖西山区最为集中，果园主要集中在淮北平原区，其中，淮北平原的黄河故道及其泛区等是安徽省水果主要产区。2.4 林地全省共有林地3381080公顷（50716193亩），包括有林地、灌木林、疏林地、迹地、苗圃等，占全省土地总面积24.12％，拥有林地面积最大的是黄山市，为696248公顷（10443714亩），占其土地总面积的71.9％，其次为宣城市629606公顷（9444087亩）、六安市589773公顷（8846599亩）、安庆市561410公顷（8421148亩）、池州市454442公顷（6816636亩），此五城市拥有全省林地总面积的86.7％。从人均拥有量看，各市差异较大，黄山市人均7.11亩，而蚌埠市人均仅0.03亩，两者相差200多倍。总之，林地在空间分布上集中性明显，主要在皖南山区和皖西山区。2.5 牧草地全省拥有牧草地37525公顷（562877亩），包括天然草地和人工草地，仅占全省土地面积0.27％，人均拥有牧草地0.009亩。草地面积最大的有滁州市14835公顷（222530亩）和黄山市13557公顷（203355亩），而蚌埠等城市几乎没有上规模的草地。全省牧草地在空间分布上是高度分散，面积大小不等，小块未能上图的居多，并与农田、林地混杂分布。2.6 居民地及工矿用地全省居民地及工矿用地合计1267145公顷（19007175亩），占全省土地总面积9.04％，以2001年末人口计，全省人均0.3亩，据粗略统计乡村人均拥有居民点及工矿用地略大于全省平均数，城市多小于平均数。居民地及工矿用地占地较大的是六安市140071公顷（2101068亩），最小的是铜陵市11877公顷（178148亩）。大多城市人均占有在0.22～0.32亩之间，仅滁州市偏大（0.458亩）。总之，安徽省不同城市人均拥有居民地及工矿用地比较接近，乡村人均拥有多于城市。2.7 交通用地全省交通用地计273850公顷（4107743亩），占全省土地总面积1.95％，以2001年人口计，人均0.065亩。交通用地最大的是宿州市33805公顷（507077亩），最小是马鞍山市1700公顷（25501亩），人均拥有面积最大的是蚌埠市（0.110亩），最小的为马鞍山市（0.021亩）。总体上看，交通用地北方大于南方，平原大于山地。2.8 水域水域包括河流、湖泊、水库坑塘等，全省水域面积1997815公顷（29967223亩），占全省土地总面积14.25％，以2001年人口计，人均0.474亩。拥有最大水域面积的是安庆市318389公顷（4775828亩），其次是六安市259869公顷（3898033亩），巢湖市218632公顷（3279484亩）、滁州市215787公顷（323680亩）、合肥市152029公顷（2280436亩），此5个城市共拥有全省水域总面积58.3％。人均拥有水域面积最大的是池州市（0.839亩），而淮北市人均仅0.195亩、阜阳市人均0.196亩、亳州市人均0.234亩、宿州市人均0.264亩，都远低于全省平均数。很显然，广阔的安徽淮北平原，水域面积分布无论是总量上，还是人均拥有量上都是很小的。2.9 未利用地未利用地主要有荒草地、盐碱地、田坎、裸岩（砾）石等，全省未利用地751618公顷（11274275亩），占全省土地总面积的5.36％，以2001年末人口计，人均0.18亩。未利用地主要分布在巢湖市121147公顷（1817203亩）、滁州市105196公顷（1577941亩）、宣城市103497公顷（1552453亩）、六安市93995公顷（1409927亩）、安庆市90748公顷（1361227亩）、池州市87199公顷（1307989亩），此6个城市共拥有全省未利用地80.1％。人均拥有未利用地最大的是池州市（0.85亩），最小是阜阳市（0.01亩）、亳州市（0.01亩）。总体上看北方平原区，未利用地总量和人均拥有量远远低于皖西、皖南、沿江区和江淮区。3 土地资源评价3.1 土地利用的有利条件安徽省山地、丘陵、岗地、平原相间分布，地貌类型复杂多样，自北而南依次为淮北平原、皖西山地和江淮丘陵、沿江平原、皖南山地丘陵。复杂的地貌格局形成了多种多样的土地类型，主要类型的土地资源分布又相对集中。气候、土壤和植被具有明显的南北过渡特征，使本省的土地利用类型和耕作制度都打上了南北过渡性的烙印。土地的适宜性强，自然生产力较高。这些对安徽省区域农业的专门化生产和综合发展，为选择合适的土地利用方式，充分利用土地资源等创造了良好的、多样的自然环境。安徽省自然地理位置处于南、北的过渡地带，社会经济也处于我国东部沿海发达经济区向西部内陆落后经济区的过渡地带。经济发展必将加速安徽省土地资源的全面开发和利用，提高土地利用的经济效益。3.2 土地开发利用程度及经济效益分析（1）土地垦殖率：即耕地面积与土地总面积之比，全省垦殖指数为42.57％，总体反映出安徽省土地开发程度和种植业发展程度很高。但各市垦殖指数差异较大，垦殖指数最高的是亳州市，达70.70％，其次是阜阳市、淮北市、蚌埠市、宿州市，指数都在60.00％以上，垦殖指数最低的是黄山市，仅占8.90％。（2）土地利用率：即已利用土地面积与土地总面积之比，全省土地利用率平均94.64％，很显然，安徽省的土地利用程度是很高的，亳州市土地利用率达到99.70％，其他各城市的利用率都处在高值状态，差异不很显著。（3）建设用地率：建设用地率为居民地＋工矿用地＋交通用地与土地总面积之比，全省建设用地率也处在较高的水平，平均为10.99％，而且建设用地的增速较大。不同城市建设用地率差异较大，最高的是淮南市，为18.8％，最低的是黄山市，为3.8％，池州市、宣城市指数也很低。（4）土地生产率：单位面积内的国内生产总值，即土地生产率可以概略反映安徽省土地宏观经济效果，全省土地生产率为每公顷23473万元（以2001年产值）。城市间差异较大，最高的是马鞍山市，为81261万元，其次为铜陵、芜湖、淮南及合肥市，都在省平均值的2倍以上，偏低的是池州市、黄山市、六安市，还不到1万元。3.3 土地利用存在的主要问题几十年来，安徽省在土地资源开发利用、农业生产发展方面取得了重大的成就。但与一些邻近省份比较，农用土地资源生产水平还比较低，部分城市土地生产率不高，土地资源的潜力未得到充分发挥，当前土地利用中存在的主要问题是：（1）土地利用结构不尽合理，土地生产率低、经济效益不高。长期以来，由于过分强调种植业发展，致使安徽省农业产值结构与土地利用结构不相协调，多种类型的土地资源，尤其是山区和水面未得到充分利用，林业和渔业产值与其所占面积构成不相协调。尽管集中了相当人力、物力、财力生产粮食，但由于自然灾害频繁、土地障碍因素多，劳动力素质差，科技投入少等诸多原因，本省的农业生产特别是粮食生产还处于较低的水平。另外，安徽省城镇平均容积率仅为0.3左右，城镇及独立工矿用地较粗放，单位面积经济效益较差。（2）土地供需矛盾突出，尤以耕地不足为甚，土地后备资源严重不足。在全省土地结构中，耕地比重远高于全国平均水平，但人均耕地十分有限，以2001年人口计人均耕地仅1.41亩（包括劣质、低产地）。安徽省农耕历史悠久，可垦土地资源的利用已较充分，未利用土地比重较低，且主要分布在偏远山区，开发利用难度较大，后备耕地资源十分有限，加上安徽省处于工业化初期，随着工业化和城市化进程加快，居民地、工矿和交通建设等将继续占有大量耕地，耕地形势不容乐观。（3）土地污染问题严重，工业废水、农药污染农田，工业废渣、生活垃圾侵占大片土地，不合理的井下开采又引起地面塌陷，有害气体烟尘的排放形成酸雨，都导致土地资源的破坏。尤其是进入90年代，农药使用量逐年增加，但农作物病虫害成灾面积及受灾程度则明显加大，部分地区形成恶性循环。农药对土壤、大气、水体、农作物均造成实质性污染，许多地区的粮食、瓜果、蔬菜农药残留量严重超标。（4）水资源分布不均，淮北平原和丘陵地区严重缺水问题未能缓解，严重制约土地资源的开发利用。（5）土地权过度分散，几千万农民人人均其田，在当今各国实不多见，乡村土地流转没有放手推进，土地失去其固有的资产、商品属性，也是制约安徽省由农业大省向农业强省跨越的一个因素。3.4 土地利用潜力分析及对策建议土地资源潜力是指在一定的社会经济条件下，人类开发利用土地资源可能达到的广度和深度，它包括自然生产潜力和改造利用潜力两个方面。安徽省人多地少，尽管土地资源的适宜性较好，但总体上看土地质量不高，土地后备资源不足。因此分析土地资源潜力，合理利用土地资源，提高土地生产率，是安徽省土地规划利用方面的根本性战略。3.4.1 耕地土地依靠自然肥力和水、热等自然供给条件所能生产的物质数量，即土地资源自然生产潜力，安徽省还属高值区。淮河以北属暖温带半湿润季风气候，淮河以南属亚热带湿润季风气候。这种优越的气候资源，既适宜于麦类、油菜、午季豆科等喜凉作物的生长，又有利于水稻、棉花等喜温作物的种植。全省土地自然生产力呈由南向北递减的地带性分布规律，几大农业区自然生产潜力（见表2）。表2 安徽省土地资源自然生产潜力分区安徽省土地垦殖系数较大，耕地利用面域上的拓展空间不大，且随着退耕还林、还草、还湖等生态规划的需要，及城乡建设用地的增加，耕地面积还将减少。但由于安徽省对土地的经营管理水平以及生产的自然、经济、技术条件远未使作物达到其生产力的上限。因此，耕地的潜力还是很大的，建议通过以下措施和途径，发掘耕地利用潜力：第一，以农田水利基本建设为主，辅以增肥改土措施，改良中低产田。安徽省以淮北平原宜农地面积最大，中低产田比重大（71％），主要影响因素是灌溉条件和土壤肥力。必须灌排结合，旱涝兼治，发展旱作补充灌溉；增施肥料，尤其是有机肥，调整氮、磷、钾比例，改善施肥结构等。第二，继续推广新技术，大力进行科学种田，科学选种、育种、栽培、施肥、灌溉、除害，迅速把农业科技成果转化为生产力，逐步提高农业劳动力素质，增加农业的各项投入。第三，保护环境，重视农田外部环境的改善，搞好植树造林，四周绿化和农田防护林网建设，建立起良性循环的农田生态系统。第四，调整作物结构，合理轮作，适当提高复种指数。3.4.2 园地园地是茶、桑、果等经济作物的生产用地。本省气候条件优越，地貌、土壤类型复杂多样，适宜茶、桑、果、药材、薄荷等多种经济作物的生产栽培。全省现有各类园地34.18万公顷，仅占土地总面积2.44％。园地占用耕地较少，立地条件差，80％左右都是在开发荒山、荒坡、荒地、荒滩和“四边”的基础上建立起来的。土壤的肥力、保肥保水性能、灌溉条件都比较差，交通也不便利。在现有园地中，低产园地比重高，占园地总面积56.6％，名、优、特产品所占比例也不大，规模和集约经营水平不高。从安徽省实际情况看，建议：第一，以挖掘潜力为主，改良低产园地，提高产品质量和单产；第二，增加物质、技术投入，加强科学管理，新（扩）建茶、桑、果园等多种经济作物基地；第三，加强土地适宜性研究，逐步扩大名、优、特园地面积，提高名、优、特种属和总量，适应市场需求。另外，全省茶、桑、果、药材等区域布局应力求合理，各大农业区发展应各有侧重。淮北平原是水果、药材、薄荷的主要发展地区，并应积极稳定地发展蚕桑生产；皖西大别山区是茶、桑、药材及其他经济作物的重要发展区；皖南山地丘陵地区是茶、桑、水果、药材及其他经济作物的重要基地，也应是安徽省高效农业和创汇农业的主要生产基地；江淮丘陵地区适合水果、薄荷、药材及其他经济作物的栽培；沿江平原地区应重点开发水果、花卉、茶叶等经济作物。3.4.3 林地森林是人类赖以生存和发展的重要自然资源，不仅具有提供木材和林副产品的直接经济效益，还具有涵养水源、保持水土、防风固沙、调节气候、净化空气、旅游保健等生态效益和社会效益。进入20世纪90年代，安徽林业一直保持着持续、稳定、健康的发展态势，是全国第四个消灭宜林荒山和基本全面绿化的省份，尤其是平原林业由淮北农区起步，逐步推向江淮丘陵和沿江平原，初步建成全省综合农田防护林体系构架。无论山区、丘陵、还是平原，森林资源增幅较大并步入良性循环。经调查统计，安徽省现有林地面积3381080公顷，占土地总面积24.12％，人均林地0.8亩，远低于全国平均水平。安徽省森林资源的总量仍显不足，林分质量差，林产品没有形成优势，林业产值在经济构成中的比例太小（85年后更是徘徊不前），林业生产力水平与作为南方集体林区重点省份较好的自然条件很不相称。因此建议：第一，提高林地利用率，加速林地改造和抚育，使灌、疏林地尽快成为有林地，加快有林地中的低产林改造；第二，继续作好退耕还林工作，扩大经济林等地面积，并重视零星荒山、荒地开发利用；第三，进一步推进淮北、江淮和沿江等地域非林地造林工程，注重林业生态和经济效益的统一。第四，树立大农业观点，加大加深非木质资源的开发，实现林业结构的调整。3.4.4 牧草地安徽省草场主要是林（农）间草场和森林破坏后的迹地草场，草场质量较差，许多草场尚处在自然利用阶段，草地生产力低，生产潜力未能挖掘。小部分草地自然放牧，大部分尚未开发利用，造成资源的极大浪费。全省待开发利用的草场面积较大，草地类型多样，牧草资源丰富，草地分布更有利于实现农、牧、林综合发展，成为高效能的大农业生态系统。皖西大别山和皖南山地丘陵，其中以宣郎广丘陵岗地和贵池市草场有较大的开发价值。其他湖滩、沙洲地等也有较好的季节性草场。建议在黄山、贵池等市继续扩大牧草面积；对省内现有草场注重改良，引进优质牧草，提高草场载畜量。在牧业发展总体布局上，逐步解决安徽南、北方草食家畜的结构数量与草场分布不平衡问题，引导地方农业生产方式的转变。3.4.5 可养水面本省气候温和，雨量较充沛，水面广阔，长江、淮河横贯，湖泊众多，池塘棋布，沟渠纵横。2001年全省水产品产量159.94万吨，人均水产品占有量25.3千克，水产品产量增长较快，水产值在经济构成中的比例，近年有较大提升。但我省可养水面资源潜力仍很大，可养水面利用率不高，已养水面中低产水面比重偏高，荒水面面积较大。建议提高可养水面利用率；改造采煤区已稳定了的深层塌陷地成可养水面，多途径扩大可养水面积。另外，在巢湖等水域以发展食草鱼养殖等多种方式，促进生态环境的改善。3.4.6 建设用地安徽省城镇人均综合用地指标比较合理，但增速较快。总体上看，城镇用地中，公共设施和绿化用地普遍不足。城镇（包括乡村）居住用地普遍偏大，是由于一些地方旧城区改造缓慢，小城镇、乡村建筑层较低等原因所致。集镇存在闲置地较多现象。经济开发区存在圈地浪费行为。村庄建设用地80％左右都是宜耕地，且空闲地比例超过村庄用地的10％。乡镇企业占用的耕地绝大多数交通方便，靠近水源，耕性良好，也存在占而未用的土地浪费现象。交通用地近年增速较快，公路和农村道路占地比例较大。合肥、宣城、芜湖等城市城区扩展势头较猛，2000年与1990年两个时相遥感图像所圈合肥建成区面积相差一倍多。但是，建设用地扩大之势不可避免，建设用地潜力的挖掘重在合理规划，减少浪费。总之，安徽省在今后的土地利用上，一是要调整好农业用地结构，充分挖掘土地利用潜力，全面提高农业生产率的同时，注重生态建设；二是要合理规划建设用地，尤其要挖掘现有城镇用地潜力，充分发挥建设用地供应调控社会经济发展的杠杆作用，着力提升大城镇经济功能，抑制最近几年居住功能的强势膨胀。参考文献［1］安徽省人民政府.安徽年鉴（2001）.《安徽年鉴》社出版社，2001［2］安徽省统计局，安徽统计年鉴（2002）.北京：中国统计出版社，2002［3］国家技术监督局.土地利用现状地（市）级汇总技术规程［TP1002－93］［4］安徽省土地利用总体规划领导小组办公室.安徽省土地利用总体规划专题研究报告.1993Remote Sensing Investigation of Land Utilization and Land Resources Appraisal in Anhui ProvinceChen Youming, Yang Zedong, Chu Jinhai,Lu Xianzhang, Liu Tongqing, Yang Peiming( Anhui Institute of Geological Survey, Hefei 230001 )Abstract: This article uses the ETM remote sensing material, investigated the Anhui Province land utilization present situation, has analyzed the Anhui Province land utilization structure and the layout, and has made the appraisal to the land resources using the potential.Key words: Land utilization present situation; Land resources appraisal; Remote sensing investigation

13.2.1 用地现状分类及评价（一）用地现状分类开展城市用地现状调查和编制城市用地现状图的基本依据是城市用地现状分类，而该分类是否科学、合理，直接关系到城市用地现状调查的结果及其相关资料的使用价值。本次城市用地调查执行了国家颁布的GBJ137-90，即“城市用地分类与规划建设用地标准”，拟定了如下分类原则：（1）城市用地分类以适合城市规划的需要为前提，以科学地反映各类用地性质及结构为目标，并以土地的现状用途、使用性质为依据进行分类确定级别。（2）根据有关标准级别分类的含义和从属关系依次建立大类、中类、小类等三个层次的分类体系。（3）城市用地分类采用英文字母和阿拉伯数字混合型代号，大类采用英文字母表示，中类、小类以阿拉伯数字表示在大类英文字母右下角。（4）城市用地分类和代号执行GBJ137-90中的“表2-0-5”的规定。根据张家界市用地现状分类原则和用地类别的遥感解译标志，以GBJ137-90为准则，采用三级分类和统一编码，最终确定出一级10个大类、二级37个中类、三级9个小类（表略）。（二）建设用地及用地结构评价（1）建设用地评价运用计算机统计，并对照GBJ137-90第4-2-1条规划人均单项建设指标，张家界市建设用地情况为：人均居住用地46.38 m2/人超过指标（18.0～28.0 m2/人）；人均工业用地3.60 m2/人小于指标（10.0～25.0 m2/人）；人均道路广场用地7.73 m2/人符合指标（7.0～15.0 m2/人）；人均公共绿地用地5.37 m2/人小于指标（≥7.0m2/人）。（2）用地结构评价居住用地：居住用地面积293.5公顷，占建成区面积的47.60%，居住用地在城市用地占据首位，超过了居住用地占建设用地20%～32%的国家标准。居住用地中的三、四类居住用地合计面积为264.7公顷，占居住用地面积的90.19%。从人均居住用地计算为39 m2/人，用地指标高，但由于多数为低层建筑，使得实际居住用地利用率不高，人均住房面积较低，因此建议市有关管理部门今后应适当建设多层单元式住宅。工业用地：张家界市的主要工厂分布在城南，包括人造板厂、化工厂、水泥厂、化工二厂、造纸厂等。该市春、夏两季主导风向为东南风，此时工厂排放的烟尘对市区影响较大；秋、冬两季主导风向转为西北风，此时城南部的工厂对市区影响较小，影响市区的是城区生活烟囱排放的烟尘。该市工业用地面积为22.8公顷，占建成区的3.69%，未超过国家规定的15%～25%的标准。道路广场用地：该市道路广场用地面积为48.9公顷，占建成区面积的7.94%，基本达到了国家标准中道路广场用地占建成用地8%～15%的标准下界。城区道路呈格子状分布，以环城路和主干道为框架，次干道为网络，总体构成了纵横交织较为发达的公路交通体系。绿地：该市绿地面积为50.0公顷，占建成区面积的8.10%，已达到了绿地应占建设用地8%～15%的国家标准。该市四面环山，开辟绿地场所回旋余地充足，伴随该市风景旅游业的发展和城区范围的外扩，城市绿化及绿地建设将会迅速推进。土地利用率：该市未能利用的土地面积为66.9公顷，占调查区总面积5.2%。未利用的土地中主要为澧水岸边的斜坡地和局部灰岩裸地。调查区中含有已利用土地占94.8%，所以张家界市的土地利用率较高。13.2.2 大气及地表水污染（一）大气污染源——烟囱航摄控制的建成区范围共解译出水泥和砖砌结构烟囱13座（表13-1），其中工业烟囱9座，生活烟囱4座。本市分布烟囱的数量虽然不多，但由于市区范围小，又均在航摄控制的建成区范围内，故其排放出的废气对市区空气质量影响较大。表13-1 张家界市主要大气污染源及废气排放量表（二）污水排放口及污水流通过航片解译、资料收集和外业调查获知，城区内确定了下列污水排放口和水体污染带。（1）甘溪河两侧排污口：位于图区西南侧外围2 km处的仙人溪水库北部的甘溪河两旁，造纸厂、化工厂等多家单位的污水排放处构成的排污口群，主要向甘溪河中排放工业废水，年排放量为60万吨，主要污染物为化学需氧量（COD）和悬浮物。（2）张家界铁路沿线排污口：位于城区南部沿焦柳铁路北侧分布的张家界化工厂、张家界人造板厂、张家界南站（火车）等单位的排污渠构成了排污口群，以工业废水为主通过排污渠在鹭鸶湾处流入澧水，年排放量为30万吨，主要污染物为悬浮物和镉。（3）西门溪污水流：西门溪的明水流段在航片上显示宽3～5 m的褐色和墨绿色弯曲的带状影像，显然为污染水体的特征。实际上该小河已变成城区的1条排污沟。小河内被排放了生活废水和一部分工业废水，每年通过西门溪入河口排入澧水的废水达450万吨，主要污染物是化学需氧量（COD）和悬浮物等。排入的废水在靠近北岸的澧水水体中形成宽10～15 m，长度大于150 m的舌状污染流，航片上显示为灰色的条带。（4）东门溪污水流：东门溪水体在航片上呈墨绿色、灰绿色等深色彩，表明其为一条污水流。主要为城区排入的生活废水和工业废水，每年排放入澧水的废水300万吨，主要污染物为化学需氧量（COD）和悬浮物。东门溪排入的污水在澧水近岸处形成一条宽10～20 m，长达100 m的污染带（航片上呈灰色、褐绿色条带）。13.2.3 绿地分类及绿化覆盖率（一）绿地分类及绿化现状根据建设部城建［1993］784号文《城市绿化规划建设规定》和城市内具体存在的绿地种类、分布，将张家界市内绿地划分为7类，并通过对张家界市绿化现状遥感解译和外业调查，确定了该市7类绿地的各自面积及其合计面积（表略）。（1）公共绿地（GN1）：面向公众开放的公园、小游园、街头绿地等和其范围内的水域。（2）单位附属绿地（GN2）：工厂、机关、学校、医院、部队等单位和公用设施附设的绿化用地。（3）居住区绿地（GN3）：除去区级公园、行道树以外的居住区范围的绿化用地。（4）生产绿地（GN4）：为城市绿化生产苗木、草皮、花卉和种子的圃地。（5）防护绿地（GN5）：用于隔离、卫生和安全的林带及绿地（6）风景林地（GN6）：城市内依托自然地貌，美化和改善环境的林地。（7）道路绿化用地（GN7）：城市内林荫道绿化及行道树树冠垂直投影覆盖的用地。张家界市天然彩色航空摄影控制绿化图斑总面积为783.75 hm2，绿地面积总和为136.90 hm2。各类型绿地按其所占的比例排列顺序为：单位附属绿地GN2（41.7%），公共绿地GN1（24.8%），居住区绿地GN3（23.0%），道路绿化用地GN7（4.1%），风景绿地GN6（2.5%），防护绿地GN5（2.4%），生产绿地GN4（1.6%）。（二）绿化覆盖率通过对各绿化图斑面积和绿化覆盖面积的计算后，分别归类统计出该范围八级绿化覆盖率各包括的图斑数、绿地面积、图斑面积（表13-2）。根据此表绿化分级中包括图斑数量及分布，编制成湖南省张家界市绿化现状遥感解译图。根据建设部建城［1993］84号文件关于城市绿化现状统计指标规定，对城市绿化覆盖率、城市绿地率和人均公共绿地等三项指标在建成区的航摄控制范围内予以计算。通过城市建成区绿化现状的调查和有关数据统计的结果与国家城市绿化标准对比分析，作出如下评价：人均公共绿地21.63m2/人，达到并超过了国家标准（10 m2/人）；而绿化覆盖率为17.47%，与国家标准（30%）尚有一定差距。表13-2 张家界市绿化分级及绿地、图斑面积统计表13.2.4 构造活动及稳定性分区（一）新构造及地震活动（1）新构造活动：据区域资料，推测挽近以来，本区在总体隆升和北东—南西向的挤压应力场作用下，使早期断裂重新活动，以张性、张扭性为主，其中的王家界—古老湾断裂带活动最为显著。该断裂带呈北东东向横贯图区，为花垣—大庸—慈利断裂带的中段部分，是中生代以来长期活动的断裂带。该断裂带也是省内一个重要的热流值高异常及新构造活动带，沿该断裂带分布的温泉多达11处。据野外观察，该断裂带新生代以来活动迹象明显，地貌宏观上呈一堑壕式裂谷，走向北东东70°，总断距西大东小，西边大于2800 m，东边在1000 m以下，具掀斜性质。微观地貌上看，小冲沟沿着断裂带内的次级破裂面发育。在露头上见主断面及次级破裂面上有宽度不等的断层泥，其中的片状，条带状碎屑具轻微的定向排列，说明新生代以来该断裂带仍在活动，同时又有间歇性的反弹。（2）地震活动：据史料记载：花垣、永顺、大庸及慈利一带1604年以来曾发生过18次地震。图区位于该地带中部，历史上发生过或被波及的地震12次，大部分为无感地震，只有二次为有感地震。最大的一次于1786年12月28日发生于大庸（今张家界市），其烈度为6度，震级为5.1级，造成山崩地裂，河水堵塞而逆流数十里。图区地震为构造地震，震源为花垣—大庸—慈利北东东向断裂带（即王家界—古老湾断裂）。该断裂带挽近活动频繁，根据有关部门资料，图区的张家界市定为6级地震烈度区。（二）稳定性分区稳定性评价的主要因素有：（1）构造稳定性：主要表现为断裂构造现今活动的强度及其与地震活动频度的关系；（2）岩体土体的稳定性：主要指基岩岩性特征和松散沉积物粒度、胶结特征；（3）地面稳定性：主要指岩石风化、剥蚀作用、水土流失、崩塌和滑坡等。构造稳定性是确定稳定性的主要因素，是一级稳定性分区的主要依据，只有在构造稳定性相同情况下，后两者在一定的条件下可上升为重要因素。从区域地质构造背景分析，本区位于湘西北地体中部，以花垣—大庸深大断裂（王家界-古老湾断裂带为其一段）为界，把本区分为侏罗山式褶皱变形区与加里东褶皱逆冲变形区，而王家界-古老湾断裂带是中生代以来长期活动的断裂带，因此依据稳定性分区因素和评价原则，把本区分为三个区：（Ⅰ）次稳定区；（Ⅱ）较稳定区；（Ⅲ）稳定区。13.2.5 机动车及非机动车交通流量（一）机动车交通流量通过航片量测与计算道路中机动车，确定了张家界市 13 条主、次干道路机动车日（10∶00～15∶00）双向平均流量和张家界市14 个交叉路口机动车日（10∶00～15∶00）双向流量（表13-3）。编制了湖南省张家界市交通流量遥感解译图。表13-3 张家界市主要交叉路口机动车双向流量统计表（二）非机动车交通流量通过航片道路非机动车量测、计算检验确定了张家界市城区内13 条主、次干道非机动车日（10∶00～15∶00）双向平均流量和14个交叉路口非机动车日（10∶00～15∶00）双向流量（表13-4）。13.2.6 建筑密度分级及类型（一）建筑密度分级根据解译和计算，可将张家界市建筑密度划分为7个级别。根据计算机视屏解译并与同类“样本区”建筑密度对比，计算出各类图斑的建筑密度（表13-5）。表13-4 张家界市主要交叉路口非机动车日双向流量统计表表13-5 张家界市建筑密度图斑百分比统计表（二）建筑密度类型（1）高密度建筑区：主要指建筑密度＞50%的区域（或图斑），该类建筑区总面积132.40 hm2，占图区总建筑区面积的19.80%，主要分布在沿澧水河两岸的居住区和城北山前居住区。这类建筑区多为低层旧式建筑，容积率小，建筑物之间间距小，道路狭窄，基础设施较差，除保留一部分有文物、旅游价值的体现民族风格特色旧建筑区外，应逐步地将其改造或规划重建，以充分利用城市土地资源，提高建筑容积率，改善城市环境。其建设要体现沿河风光带的风貌。（2）中等密度建筑区：主要指建筑密度为25.01%～50.00%的区域（或图斑），面积为292.81 hm2，占图区总建筑面积的43.80%。该类建筑区主要分布在图区北部主城区和南部铁路沿线，是经过正规规划设计建设的建筑区，主要为机关、学校、工厂和商业以及新式居住区，以低中层建筑为主，亦有新近建设的高层建筑，其布局较为合理，设施较全，环境也较好，是现今张家界市的主体建筑区，经济、文化的主要载体群。（3）低密度建筑区：建筑密度＜25.00%的区域（或图斑），总面积243.32 hm2，占图区建筑区总面积的36.40%。其主要为城区公园、澧水河南的市政府所在地南庄坪开发区、民航避暑山庄、南部散落民居住宅等。该类之中的建设新区，代表着张家界市建筑的发展和未来，从遥感图像可以看出，这是一些以全新的概念规划设计的小区。如南庄坪新区，已经建筑了整齐宽阔的高等级水泥路网，其小区轮廓已显端倪。南部还有大片现为耕田菜地鱼池的零建筑区，现为城市蔬菜供应基地，如考虑基地外移，加上村庄社区规划改造，将可为市区扩展提供大片建筑用地。13.2.7 城市旅游资源开发张家界市不但有武陵源和天子山砂岩峰林风景等极其丰富的自然旅游资源，从遥感调查成果可以看出，张家界城区也蕴藏着丰富的旅游资源，主要是以历史的、近代的、现代的人文景观为特色的旅游资源。张家界因旅游而建市，也靠旅游开发而兴市。建市以来，市委市政府制定了“旅游带动战略”，朝着“把张家界建设成为国内外知名的旅游胜地”（江泽民，1995年3月28日）的目标，加强了规划，加大了对外开放力度，逐渐地把旅游资源优势转化成旅游经济优势。在城区主要是加大了旅游设施投入和建设，完成火车站、荷花机场、澧水新二桥等重点工程项目的建设，发展电讯广播电视等信息产业，道路交通绿化等市政建设也迅速得到改善，健全了旅游机构，兴办了旅游教育，新建了一批旅游宾馆和商场，生态环境也得到治理和保护。这一切，极大地增强了张家界市城区的旅游中心的功能和作用。城区内的主要旅游资源，有的已经得到保护和开发，如著名的普光禅寺、湘鄂川黔苏区纪念馆等，已成为人们必观之地。但是另一些资源则可能还未进入规划之列，尚有待开发。（1）关于古城墙：据五十年代航空照片显示，反映张家界历史和极具旅游价值的古城墙在解放后仍保存完整，可惜在以后的城建过程中将其拆除，建成了现在的城墙路。在我们此次调查中，发现其东南段一角尚存，因此建议：①这一段古城墙，应由文物保护部门进行保护，不准再予损坏；②组织有关部门进行勘察、规划、立项开发，恢复古城墙原貌；③在城墙上建一座反映张家界古城风貌的楼阁。此项目如能开发，相信会给张家界的城市旅游增添一道新风景，增加一份古城韵。（2）关于南正街、沿河街：近河的南正街、沿河街一带仍完整地保留着民居老宅和旧商铺，它过去曾是繁华的商业中心，是具古城风貌特色的地方。建议将这一古商业街按明清古风样式统一规划、整修，恢复古街原貌。在此经营者可着土家族、白族、苗族等民族服饰，可营建戏院、茶馆作为大庸阳戏、傩愿戏、围鼓、摆手舞、刺绣、挑花、剪纸等民俗风情表演的场地。南正街、沿河街的古街原貌一旦恢复建成，必然成为张家界市城区的又一旅游热点。（3）关于天门洞特技飞行表演赛：“99”张家界特技飞行表演在国内外引起了巨大的轰动效应，特飞赛带给人们的是对旅游资源开发的新思路、新形式、新内容。其一，这是一次由张家界黄龙洞旅游公司投资承办的活动，改变了以往全由政府大包大揽的做法，这种组织方式在全省是首创，为今后类似的大型活动提供了一条新的思路。其二，将机场优越的飞行条件与天门洞奇特的自然条件巧妙地组合在一起，成功地举办了飞行探险表演，这充分证明在实现旅游资源的优化配置集成组合方面，群众中蕴藏着无限的想象力和创造力。其三，特飞赛时间的选择也是值得称赞的。正值旅游淡季，此举将游客从四面八方吸引到张家界来，形成新的旅游热潮。这次活动启示人们，如何突破气候条件的限制，充分开发利用资源，使这里的旅游事业四季兴旺。13.2.8 历史变迁中的张家界市（一）20世纪50年代大庸县城1958年航摄得到解放后大庸县城（永定镇）第一份遥感图像，它真实地记录了解放初期县城的变化面貌。从图像上可以看出，清代古城墙仍完整保存，城区保留了古城池和沿澧水河北岸商业区组成的基本建筑格局。新的变化是拓修了道路和修建了政府办公楼等一批基础设施，建筑面积扩大了0.54 km2。对外交通运输仍以澧水航运为主（1951年修建了南门大码头）。1953年永顺至大庸公路通车（通吉首、永顺）。（二）20世纪80年代初大庸县城1980年航摄的第二份遥感图像，显示县城面貌发生了很大变化。交通状况变化：1978年焦柳铁路呈近东西向通过县城南面，设大庸南站和大庸北站，带动了站区和城区建设。大庸南站是以货运为主的客货混合站，为湘、鄂、川、黔四省边区货物集散点，形成了以铁路为主的运输格局。城市建设的发展：1978年古城墙大部分被拆除，沿西北段改建城墙路。1980 年重建的南北向街道有南正街、人民路、教场路、北正街、大桥路等，东西向的街道有A龙路、解放路、天门路、崇文路等。改扩建街道总长度达 8160 m，街道宽 20～25 m，道路面积255.5亩，合17 hm2。城区向东西两个方向扩展，澧水南部以南、北两火车站为中心出现新的建筑群，建筑物已经采用钢筋混凝土结构，城区建筑面积已达1.29 km2 ，人口数已达26173人。（三）现今的张家界市采用微型超低空航空遥感技术所获得的张家界市天然彩色影像图，是张家界市历史上第三份航空遥感资料，它详尽反映了今日张家界市的新面貌、新景象。城区范围快速拓展：城市化速度加快，城区范围急剧扩大，人口大量增加。据本课题用地现状遥感调查统计资料，成图范围的建成区面积为6.16 km2，建成区面积是1980年的4.78倍，1954年的11.41倍，解放前的18.12倍。建成区人口为6.33万人。城市建设飞速发展：新建市委大院、市政府办公大楼及市建委、交管等市直机关大楼；新建了张家界荷花机场，张家界火车站；新建了武陵高等专科学校等一批文化教育设施；新建了一批工厂；新建了一批道路、桥梁，如子午路（为一级沥青路）、陵园路、教场路、机场路和澧水观音大桥等；新建了一大批旅游宾馆，商贸大楼、农贸市场，旅游管理、旅游服务机构；新建了多个居住小区和现代样式的住宿楼。经过短短十余年的建设，现今张家界市城区已成为一个具有一定规模、管理机构健全、有较发达的现代化交通、城市公用设施配套的现代化旅游中心。13.2.9 张家界市建成区规划建议本项目开展城市环境与资源遥感调查的最终目的之一是为市政府决策部门制定今后城市建设规划提供科学依据。当前张家界市规划设计应首先考虑的问题可概括如下：兴建二类居住区，澧水污染急治理；拓宽城北环形路，建设防洪水泥堤；栽树种草绿化市，加速建筑开发区；变迁历史须继承，创建旅游新内容；建立遥感监测站，驶入信息快车道。具体规划建议归结为下列9条：（1）改造城区的三、四类居住用地，建造以中层楼为主的二类居住用地，进而建设环境优美和配套设施齐全的居住小区。（2）先期治理地表水污染，严禁向澧水及其支流排放生活污水和工业废水。疏通河道，建设游泳场，使城区范围的澧水河段成为游乐性的沙滩、水域。同时，应逐步改造居民生产、生活燃料能源结构，治理人为大气污染。（3）对于横贯城区的澧水，应完善其防洪堤坝建设，城区范围的澧水两岸应全部改土堤为水泥堤，此为防洪减灾的重要举措。（4）在建设城区交通体系中，首先应扩建城北由子午路、陵园路（北段）、A龙路、天门路（西段）等组成的三角形环线。该环线的北线、东线已是高等级路面，施工扩宽西南线的天门路、A龙路即可完成环线建设。环线的建成既缓解了城区交通压力，又造就了进入城区的第一道靓丽风景线。（5）开发城区的北、西、南部，沿城区边缘地带栽种风景林木，建设森林公园；对城区主干道街道补种行道树，增加绿地、绿篱和绿岛；在澧水两岸建设沿江绿化风光带。使张家界市成为名副其实的绿色生态城。（6）改造城区内高密度的低层旧式建筑，扩展中密度区的规划性中层为主的建筑，加速建设低密度区的南庄坪开发区。另外，张家界市建成区的扩展和开发地段皆处于“次稳定区”范围，所以新区建设的建筑设计应考虑抗震因素。（7）城市历史早期建筑物的古城墙和古商业街是宝贵的历史遗产，应继承、保护、开发，使古城、古街焕发“青春”，成为新的旅游热点。提升城市历史文化品位，使“人文景观”和“天然景观”两种旅游资源，交相辉映，融为一体。（8）张家界特技飞行表演给城市旅游资源开发提供了新思路，因此建议在开展风景旅游的同时，多举办形式新颖、丰富多彩的旅游活动，以加速发展城市旅游事业。（9）“三S（RS、GIS、GPS）”技术的“城市环境资源遥感监测系统”建设列入数字化张家界市建设规划，使张家界市旅游经济及社会发展驶入新世纪信息公路的快车道。

测绘要比遥感的前景好，就业好。目前遥感是被划分在测绘类专业之下的，测绘类行业就业较好。遥感科学与技术主要研究遥感技术、电子技术和计算机科学与技术等方面的基本知识和基本技能，进行遥感电子设备与系统的研制、应用系统和系统集成的建设与开发、空间信息系统和管理信息系统的建设和应用等。课程体系：《地理信息系统原理》、《传感器技术与应用》、《航空与航天摄影》、《摄影测量基础》、《近景摄影测量》、《大地测量学基础》、《地图学基础》、《数字图像处理》、《遥感图像处理与解译》、《遥感物理基础》。测绘：测绘字面理解为测量和绘图，是以计算机技术、光电技术、网络通讯技术、空间科学、信息科学为基础，以全球导航卫星定位系统（GNSS）、遥感（RS）、地理信息系统（GIS）为技术核心，选取地面已有的特征点和界线并通过测量手段获得反映地面现状的图形和位置信息，供工程建设、规划设计和行政管理之用。2021年6月，自然资源部办公厅印发了修订后的《测绘资质管理办法》和《测绘资质分类分级标准》。

测绘工程里包括感科学与技术这一专业

刚帮你查 了一下，除了测绘工程跟遥感信息 其他的都是普通的期刊

测绘通报好些，发表的论文更全面些。还有测绘工程学报、测绘工程、城市勘测等很多呢

遥感技术（rs）、地理信息系统（gis）、全球定位系统（gps），它们具有天然的优势互补性，遥感技术是信息采集（提取）的主力；全球定位系统是对遥感图像（像片）及从中提取的信息进行定位，赋予坐标，使其能和"电子地图"进行套合；地理信息系统是信息的"大管家"。"3s"是一个动态的、可视的、不断更新的、通过计算机网络能够传输的、三维立体的、不同地域和层次都可以使用的、"活"的系统。3s技术的结合在许多方面都有应用：主要是在土地利用现状调查、土地利用规划、土地利用动态监测中使用。其余方面也可以用到如湿地生态环境保护、环境质量检测等

一、名称。几个系统的英文简写要清楚～全球定位系统为GPS，地理信息系统为GIS，遥感技术为RS二、用途。全球定位系统，具有全天候、高精度和自动测量的特点，主要功能是定位导航。目前广泛应用于军事、测量、交通、救援、农业等领域。 地理信息系统，可以解决与分布、位置有关的基本问题、趋势分析、模式问题、模拟问题等几方面的问题。在城市管理中应用广泛。如城市信息管理与服务、城市规划、城市道路交通管理。城市抗震防灾、城市环境管理、流行病的防治等。 遥感技术，是利用一定的技术设备和系统，在远离被侧目标的位置对被测目标的电磁波特征进行测量、记录与分析的技术，即“遥远的感知”。根据遥感平台高度的不同，遥感可以分为近地面遥感、航空遥感和航天遥感。广泛应用于资源普查和环境监测。三、工作原理及设备。全球定位系统由空间部分，地面监控系统和用户设备三个相对独立的部分组成。空间部分在距地面20200千米的留个轨道面上的24颗卫星组成，这些卫星不断的发送各自与定位相关的参数和时间信息；地面监控系统主要用于检测和控制卫星上各种设备是否正常工作，以及卫星是否沿预定轨道运行；用户设备部分为GPS接收器；他是利用卫星网络来获得地面某点的经纬度的高程的系统。 地理信息系统，是依靠计算机实现地理信息的收集、处理、储存、分析和应用的系统。通常收集现有地图数据、遥感数据、统计报表、GPS数据以及其他形式的数据，经过电脑分析、处理，得到相应的地图输出、文本输出、表格输出、图象输出、模拟结果以及决策方案。 遥感技术，是由遥感平台（地面平台、航空平台、航天平台），传感器（成像方式传感器（摄影机，扫描仪。成像雷达）和非成像方式传感器（雷达高度计、激光高度计、激光高度计、微波幅射计、红外幅射温度计）），遥感信息的传输与处理（视频传输，直接传输）三个部分的工作完成的。

联系：1、都是获取地理信息的手段，可用于测量地面地物的位置、形状、大小等特征。2、都可以用于制作地图、分析地理信息、进行资源管理等方面。3、区别：数据来源不同：地面测量数据是通过人工测量获得的；遥感数据是通过卫星、飞机等远距离感知手段获得的；GPS数据是通过卫星定位技术获得的。4、数据精度不同：地面测量数据的精度通常比较高，但是受制于测量员的技术和设备的精度；遥感数据的精度通常比较低，但是可以覆盖大范围的地区；GPS数据的精度通常在数米到几十米之间，但是可以提供实时的位置信息。

因为他只是制图，所以只用到遥感和地理信息系统！

汗，原因：这方面的文献太多了，麻烦您自己去查哈，百度，有免费的文献是可以看的，这方面的研究太多了，区域性的水土保持研究基本都用遥感！

摘　要　利用遥感技术对流域或区域进行水土保持生态环境监测，是实现流域水土流失及水土保持效益全面准确的实时、动态监测和预报的重要手段。可以帮助决策部门掌握主要监测区内水土流失分布、面积与流失量的逐年变化情况、植被结构变化情况等，水土保持生物、耕作、工程措施的总体效益的演变情况及生态环境的动态变化过程。通过监测最终对流域水土流失面积、分布状况和流失强度，水土流失造成危害及发展趋势，水土流失防治情况及其效益有一个全面的掌握，并定期向社会进行公告。关键词　水土保持监测 水土流失 遥感技术　　随着遥感影像资源的丰富和处理技术的日益提高，遥感影像覆盖面广、周期快、分辨率高和信息量丰富等特点使得遥感技术在水土保持监测领域发挥越来越大的作用。　　一、遥感应用于水土流失监测与评估　　近年来，随着遥感技术的发展，特别是高空间分辨率的遥感卫星影像进入实用化阶段，使得它在水土保持工作的规划、治理、监督等方面的应用越来越得到重视，其宏观、快速和客观的优势得到充分的发挥，已经成为一个重要的水土流失监测手段。　　1．遥感资料的选取　　水土流失的发生与发展是一个时空变化的过程，它的监测与评估需要根据不同的目的而采用不同的尺度。气象卫星影像具有时间分辨率高、监测范围大和数据处理费用低等特点，但它的空间分辨率低，像元所反映的信息具有较大的地域混合，适用于大范围，植被盖度、坡度、地表组成物质较均一的区域；资源卫星具有多波段、多时相特性，空间分辨率相对高，可有效地获取更精确的地表信息，为水土流失信息提取、模型分析提供数据支持。但它对一个地区的重复观测周期长，往往在关键时期得不到所需的资料。为了满足水保监测在时间分辨率、空间分辨率等方面的要求，通常将不同来源的信息(包括遥感的和非遥感的)进行复合，从不同的角度提高了水保监测的数据源精度(见图1)。　　2．土壤侵蚀信息提取　　利用遥感技术进行土壤侵蚀信息提取是以卫星影像为主要信息源，以1:10万地形图和1:25万数字化地图为基本工作底图，样区调查以1:1万和1:5万地形图为工作底图，并与各种专业图件(如地质图、地貌图、植被图、土壤图、土地利用图等)及水文气象资料和其他统计资料相结合，以专业化遥感图像处理、计算机辅助人机交互解译、GIS空间分析等为技术手段，结合野外路线调查、典型样方调查，在建立解译标志的基础上，充分发挥多光谱、多源图像处理技术和专家经验，实现侵蚀类型、侵蚀等级、地表组成物质、水土保持分区、植被覆盖度、坡度等土壤侵蚀信息提取(见图2)。　　3．结论　　通过航空、航天手段获取遥感影像资料，实时监测水土流失的发展势态，并在地理信息系统的支持下，对水土流失趋势进行分析，其结果以直观的图形、图像、图表的形式传递给决策部门，是制定水土流失、水土保持对策的重要依据。 图1　多源遥感数据预处理及数据复合工作流程　　二、遥感动态水保监测分析　　遥感动态水保监测是利用遥感的多传感器、多时相的特点，通过不同时相相对同一地区的遥感数据进行变化信息的提取。遥感信息的周期性和连续性为动态水保监测提供了可能。利用实时的遥感图像对土壤侵蚀强度的年度动态变化进行监测；分析土壤侵蚀总量以及年度变化趋势、植被资源动态变化趋势、工程措施治理效益、林草种植措施效益；对水土流失严重、生态环境恶化地区提出警示；通过对资料分析与评价，定期发布水土保持状况公告。　　1．遥感动态水保监测的特点　　一是采用的方法多样，以目视判读、计算机图像处理以及两者相结合的方法进行；二是监测的空间尺度广泛，从某典型小流域至整个流域乃至全国范围；三是监测的时间跨度大，从几年的变化到几十年的变化。　　2．遥感动态水保监测的流程　　遥感影像应用在水保监测中的目的主要是监测水土流失的变化情况，水土保持调查数据的真实程度和准确性，监督水土保持规划的执行情况和进展情况，为国民经济建设和发展提供科学依据。水土保持监测功能主要包括以下6个方面：面蚀监视，沟蚀监视，水文要素监视，其他监视，水土流失成因分析，水土流失危害预测。　　(1)数据资料的获取　　综合分析影响水土保持的因素，包括土地分类、土壤侵蚀类型、侵蚀强度、地貌类型、母岩类型、植被盖度、坡度属性等，结合遥感技术的应用特点，着重从三个方面收集数据资料：①遥感影像资料(TM、SPOT)；②1:5万地形图、土地利用分类图、行政区划图、土壤侵蚀图等；③基于文字和数据表格的监测区详查资料。　　(2)监测工作流程　　遥感动态水保监测技术主要是对不同时相的遥感数据进行组合、融合以提取出土地利用的变化信息，并结合实地调查与变更详查数据对监测变化信息进行核查，采用重点地区逐个图斑对照，一般地区统计比较的检查方法，对信息提取结果反复核查修改，直至满足精度要求。最后，生成各种格式的水土流失专题报表，通过各种统计分析预测未来水土流失变化，提取水土流失专题信息生成各种统计图表。包括以下3个方面：一是专题报表生成，二是统计分析，三是统计图表生成。 图2　土壤侵蚀信息提取流程图图3　土壤侵蚀信息提取流程图　　动态监测流程如图3所示。　　3．水保监测精度评定　　监测精度是水保监测的重要技术指标之一，监测方法和信息源是影响精度监测的主要因素。依据最新的土地利用现状图及使用GPS接收机进行野外实测，对于小范围的试验区，针对5个像元以上的变化信息图斑逐个检查，进行精确定位；对于大范围的监控区进行抽样核查，最后统计动态变化图斑的属性、面积及精度比较等数据。　　4．结论　　采用高新技术对土地利用现状进行动态监测，利用已有的土地利用、水保监测数据、图件以及最新的卫星遥感信息，在GPS和GIS的支持下，对水土保持进行动态监测，及时掌握水保的最新动态变化；将空间遥感数据和其他专业数据进行综合分析，提高了遥感技术在水利信息化应用中的深度，为国家水土保持生态环境政策制定、水土保持信息定期发布、各级领导宏观决策、水土保持监督执法、科学规划、治理措施实施等提供科学依据，并且是实现由传统水保向现代水保转变的有效措施和技术支撑。同时，它用最少的人力、物力完成全国的水土流失调查，它的费用是常规方法的千分之一或万分之一。遥感水土流失调查的成果对于水土保持治理规划、国土资源整治都将产生重要的应用价值和社会效益。

《国家主体功能区遥感监测图集》近日出版，详细展示了国家主体功能区的空间分布和基本格局。该图集包含6个图组，分别为国家主体功能区规划及指标、国家主体功能区遥感监测、国家优化开发区——京津冀地区遥感监测、国家重点开发区——中原经济区遥感监测、国家限制开发区——三江源草原草甸湿地生态功能区遥感监测图、国家禁止开发区——太湖风景名胜区遥感监测。主体功能区规划是我国面向新时期国土空间开发利用的新规划、新战略、新制度。通过遥感等技术，可以形成覆盖全国、统一协调、更新及时、反应迅速、功能完善的主体功能区动态监测管理系统。该图集由中科院遥感与数字地球研究所人居环境遥感应用技术研究团队编制，由中国地图出版社出版发行。

浅议遥感技术在环境污染监测中的应用论文 　　1概述 　　随着我国经济的高速发展,环境污染和生态破坏日益严重,突发性环境污染事故也时有发生。环境监测作为环境管理和污染控制的主要手段之一,正在发挥不可替代的作用。但是,由于我国面积辽阔,地面环境监测网点分散,仅依靠现有的监测台站和传统监测技术方法不能满足连续、动态、宏观、快速监测环境污染的要求,也满足不了及时、准确地做出环境质量报告和污染预报的要求。因此,日益恶化的环境迫切需要实时、快速、宏观、准确的监测技术,以便更加全面准确地反映环境污染对生态系统和人体健康的影响。近年来国内外大量实践表明,遥感技术是获取环境信息的强有力手段,是实现这一目的的极其有效的技术。运用遥感技术监测环境污染及生态环境状况,正确评价环境质量,寻求改善生态环境的途径和措施,具有重要的意义。 　　遥感技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优势,还能发现用常规方法往往难以揭示的污染源及其扩散的状态,因此遥感技术正广泛地应用于监测水污染、大气污染等环境问题。它不仅可以快速、实时、动态、省时省力地监测大范围的环境变化和环境污染,具有其它常规方法不可替代的优越性;也可实时、快速跟踪和监测突发环境污染事件的发生、发展,并及时制定处理措施,减少污染造成的损失。因此,发展我国的环境污染遥感监测技术,建立重大环境事故的预报、预警和应急响应系统,对保护我国环境及发展经济都具有重要作用,能产生巨大的社会、经济和环境效益。 　　2环境污染遥感监测技术 　　遥感技术是一种利用物体反射或辐射电磁波的固有特性,远距离不直接接触物体而识别、测量并分析目标物性质的技术。根据所利用的波段,遥感监测技术主要分为可见光、反射红外遥感技术,热红外遥感技术,微波遥感技术三种类型。当前,遥感的应用已深入到农业、林业、渔业、地理、地质、海洋、水文、气象、环境监测、地球资源勘探、城乡规划、土地管理、和军事侦察等诸多领域,从室内的工业测量到大范围的陆地、海洋、大气信息的采集以至全球范围的环境变化的监测。 　　遥感技术在环境污染监测中的应用发展很快,现在已可测出水体的叶绿素含量、泥沙含量、水温、水色;可测定大气气温、湿度、CO、NOx、CO2、O3、ClOx、CH4等主要污染物的浓度分布;可测定固体废弃物的堆放量、分布及其影响范围等,还可对环境污染事故进行遥感跟踪调查,预报事故发生点、污染面积、扩散程度及方向,估算污染造成的损失并提出相应的对策。近几年来,随着全球环境问题日益突出,具有全球覆盖、快速、多光谱、大信息量的遥感技术已成为全球环境变化监测中一种主要的技术手段。国际上相继提出了一系列的全球环境遥感监测计划,其中主要有美国宇航局(NASA)的对地观测计划(EOS)、欧空局的对地观测计划和日本的对地观测计划等。这些计划将极大地推动环境遥感技术的实用化和遥感技术的发展。 　　3遥感在环境监测中的应用 　　3.1水环境污染遥感监测 　　对水体的遥感监测是以污染水与清洁水的反射光谱特征研究为基础的。总的看来,清洁水体反射率比较低,水体对光有较强的吸收性能,而较强的分子散射性仅存在于光谱区较短的谱段上。故在一般遥感影像上,水体表现为暗色色调,在红外谱段上尤其明显。为了进行水质监测,可以采用以水体光谱特性和水色为指标的遥感技术。 　　遥感监测视野开阔,对大面积范围里发生的水体扩散过程容易通览全貌,观察出污染物的排放源、扩散方向、影响范围及与清洁水混合稀释的特点。从而查明污染物的来龙去脉,为科学地布设地面水样监测提供依据。在江河湖海各种水体中,污染物种类繁多。为了便于遥感方法研究各种水污染,习惯上将其分为泥沙污染、石油污染、废水污染、热污染和水体富营养化等几种类型。 　　3.2大气污染遥感监测 　　大气遥感是利用遥感器监测大气结构、状态及变化。大气遥感器除了测量气温、水蒸汽、大气中的微量成分气体、气溶胶等的三维分布以外,还用来进行风的测量及地球辐射收支的测量等。 　　影响大气环境质量的主要因素是气溶胶含量和各种有害气体。这些物理量通常不可能用遥感手段直接识别。水汽、二氧化碳、臭氧、甲烷等微量气体成分具有各自分子所固有的辐射和吸收光谱,所以,实际上是通过测量大气的散射、吸收及辐射的光谱而从其结果中推算出来的。通过对穿过大气层的太阳(月亮、星星)的直射光,来自大气和云的散射光,来自地表的反射光,以及来自大气和地表的热辐射进行吸收光谱分析或发射光谱分析,从而测量它们的光谱特性来求出大气气体分子的密度。测量中所利用的电磁波的光谱范围很宽,从紫外、可见、红外等光学领域一直扩展到微波、毫米波等无线电波的领域。大气遥感器分为主动式和被动式,主动方式中有代表性的遥感器是激光雷达,被动式遥感器有微波辐射计、热红外扫描仪等。 　　4国内发展现状 　　我国环境污染遥感监测技术发展和应用的主要问题有:①环境污染遥感监测系统和技术方法基本上处于起步阶段。虽然我国的遥感理论、技术和应用发展很快,但与国外相比差距甚大,在环境污染监测中的应用基本还没有开展起来,目前在全国范围内基本上没有建立起环境遥感的监测体系与系统。②对于环境监测而言,传感器的技术性能要求较高,不仅要求传感器能提供高分辨率的探测,而且要求具有全天候、全天时、大范围、多谱段和灵敏度高的特点,这样才能满足环境污染动态、实时、多样的监测需求。当前所用的高分辨率传感器基本上依靠进口,在地面和飞机上测量化学成分的遥感技术还处于实验室的摸索阶段,而在环境污染监测中的应用基本空白。③遥感信息源缺乏。目前我国尚未发射自己的环境污染监测遥感卫星,遥感信息源主要来自于国外的相关卫星资料。同时国际上用于环境监测的遥感商业卫星寥寥无几,从而客观上制约了我国环境遥感监测技术和应用水平的发展。④新型遥感技术在环境污染监测上应用的理论和方法有待探索和发展,缺少环境污染遥感监测体系与系统。 　　5结论与展望 　　目前,遥感技术正从单一遥感资料的分析,向多时相、多数据源(包括非遥感资料数据)的信息复合与综合分析过渡;从资源环境静态分布研究,向动态过程监测过渡;从动态监测,向预测、预报过渡;从定性调查、系列制图,向计算机辅助的.数字处理、定量自动制图过渡;从对各种事物的表面性的描述,向内在规律分析、定量化分析过渡。就环境污染遥感监测技术而言,有待于在以下几方面加强研究: 　　(1)利用环境污染遥感监测技术,建立突发性环境污染事故的实时监测和预警系统。通过集成多种遥感传感器,并结合地面环境监测网站的监测数据,进行多环境参数的自动监测,并实时监测各种指标的时空变化趋势,以便在某些指标刚刚接近警戒线时预报可能出现的危机,确定环境污染事故所在的空间位置,并提供其空间影响范围的模拟和模型方法,为突发性事故管理决策提供信息,实现连续、自动监测和总量控制。如利用环境污染遥感监测技术,通过建立城市大气环境质量预测预报系统,可以对城市大气环境质量状况进行预报,并对可能发生的大气污染事件提出预警。 　　(2)高性能传感器的研制。重点发展能够选择监测某种或某类优先污染物(如氯苯和硝基苯等)浓度的遥感器。 　　(3)研制环境污染物的定量遥感监测技术。如利用水面反射光谱测量与水质参数进行回归分析,建立某一谱段上光谱反射率与某些水质参数的函数关系式。一般来说,水质参数中的透明度、固体悬浮物浓度、叶绿素含量和水面混浊度与光谱反射率或卫星影像的密度值之间往往存在比较明显的对应关系。 　　(4)将环境污染遥感监测技术与GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、ES(专家系统)技术集成。利用环境污染遥感监测集成系统,可以大大提高环境监测的科学性、合理性及智能化程度,从而大大扩展环境监测的应用范围。集成技术应用于环境污染遥感监测中的优越性具体体现如下:遥感监测技术为集成系统提供正确、迅速、宏观的环境污染监测数据,GIS可利用其强大的空间信息管理功能,建立各类有毒、有害、易燃、易爆物质的理化特性数据库,有关自然、经济、社会、生态环境数据库和图形库及模型库,同时可结合地面监测数据,经由GPS提供的精确位置信息,在ES技术支持下对监测数据进行有效的管理、分析和计算并将综合数据以直观、形象的图形化方式输出或显示出来,从而使环境管理者迅速了解和掌握各类突发事故的多发地带、发生频率、潜在事故发生源的时空分布、事故发生后污染物的影响范围及时空变化,更好地实现事故的预防、应急处置和灾后恢复。 　　当前,我国环境污染遥感监测技术应依托我国的对地观测技术和对地观测系统的发展计划,同时充分利用国际上资源环境卫星系统,开展广泛的国际合作和交流,大力发展我国的环境污染遥感监测技术,并充分利用现有的环境监测网点和常规监测方法,采用遥感技术与地面监测相结合的方法,建立我国的环境污染遥感监测系统。 ;

摄影测量和遥感是一门艺术、科学和技术，通过使用无人操作的成像和其他传感器系统进行记录和测量，然后对数据进行分析和表示，从而获得关于地球及其环境和其他自然物体和过程的可靠信息。“摄影测量”一词最初见于1867年的出版物，当时摄影艺术和科学其本身仍处在早期发展阶段。在过去的八十年中，摄影测量的主要应用是根据航空图片绘制地图。在到2006年的十年里，摄影测量和遥感为地理信息系统提供了数据的首要来源。另外，摄影测量的近距离技术还不断发展应用到许多其他领域——工程、建筑、考古、医学、法律和机器观察。利用航空器和地球卫星上携带的、在各段电磁波谱（紫外线、可见光、红外线、热辐射和微波）工作的传感器进行监视和环境成像及判读研究，逐渐被称作（遥感）。遥感图像的主要应用包括绘图、农业、林业、可持续发展、环境和全球监测、不可再生资源和可再生资源以及土力学研究。摄影测量与遥感之间没有明显的区分，正是因为这个原因，摄影测量学会于1980年更改了其名称。 摄影测量和遥感学会是一个非政府组织，致力于开展国际合作，推动摄影测量、遥感和空间信息系统及其应用发展。学会的运作不分种族、宗教、国籍或政治观念。正式语言是英文、法文和德

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遥感信息处理分析交互解译流程是为广大的遥感地质人员和区域地质人员，在遥感地质填图过程中提供一种方便、快捷的软件应用系统。该系统可以实现从用户进入系统到遥感影像预处理或矢量数据处理—图像增强处理与分析—地质图制作直至地图输出等一体化功能。其工作流程如图3-6。（一）矢量数据准备矢量数据是信息系统中重要的空间数据资源，它们的输入（包括图形输入如数字化及对应属性数据的录入）、编辑、显示、双向查询、管理、输出等基础工作都可以在空间数据浏览模块中完成。比如填图中用到的研究区地形图、地质图、水系图、交通图等数据的输入与编辑，影像解译结果的数字化图件的编辑与输出等。建立单独的工作空间，用来放置所有相关的图形数据，对这些空间数据进行完整的、统一的管理。另外，还能进行以矢量数据为主类型的专题制图、成果输出（包括文字报告、表格及图形图件）。图3-6 1∶25万遥感地质集成系统根据研究的需要，还要对空间数据进行必要的空间分析，比如缓冲区分析、拓扑关系建立、叠加、数据存储格式转换（包括矢量栅格化、栅格矢量化）等，这些工作要在空间数据分析工具模块中完成。比如研究区地形高程模型DEM的生成，航磁等值线图的影像化等。（二）影像数据前期处理具体包括输入、格式转换、几何校正与配准、入库、裁剪、显示、波段组合优化等。首先从系统主界面启动遥感图像处理模块，在其中的输入输出（数据转换）功能模块中输入原始格式影像，保存为本系统的遥感图像标准格式，以便于下面的处理及其他操作。输入输出功能模块除了对不同的介质进行输入与输出本遥感图像处理系统本身格式的影像数据外，还可以利用它进行不同格式影像数据间的格式转换。因为此处提供了许多种数据格式，其中包含了绝大多数现有的遥感影像格式，可以进行本系统影像格式与其他系统影像格式间的转换，也可以进行其他格式间的相互转换，因此它可以作为一个强大的影像数据格式转换工具来用。在遥感图像处理系统的视窗中打开并显示研究区的TM影像，这是未经过任何处理的原始影像。在影像库管理工具中，建立研究区影像库，将有关的 TM及其他影像全部输入该影像库中，在此可对这些影像进行统一的管理及影像信息显示。影像库中包含的信息主要有：库中的影像文件数、影像文件名、对应的存放路径、影像类型、大小（像元行数、列数）、波段数、像元大小、数据文件存储格式、文件投影方式、坐标范围等。从一个完整的影像库中可以清楚地看到该库中所有影像文件及各影像文件的具体信息，可以方便地对各文件进行查询、添加、删除等，如图3-7。图3-7 影像库管理利用数据预处理中的影像地理校正功能，以研究区对应的地形图或地质图为准，对该影像进行几何校正，使之与其他数据一样具有正确的地理坐标。利用数据预处理中的影像分幅裁剪功能，从研究区整幅影像中取出一块作为实验子区。在实际工作中，需要根据工作范围对原始图像进行分幅裁剪，按照ERDAS实现图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪。（1）规则分幅裁剪规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，确定图像的裁剪位置。除此之外，ERDAS图像分幅裁剪软件还提供查询框和感兴趣区域功能，用来进行图像分幅裁剪。（2）不规则分幅裁剪不规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是个任意多边形，无法通过左上角和右下角两点的坐标确定图像的裁剪位置，而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域。ERDAS图像分幅裁剪软件提供感兴趣多边形裁剪功能和ARCINFOR多边形裁剪功能，用来进行图像分幅裁剪。一般来说，影像在视窗中缺省的显示效果不是最好的，因此必须先进行波段组合优化，达到较好的显示效果。在视窗中显示实验子区影像。没经过任何处理的原始影像在视窗中显示时，用的是缺省的 TM4，3，2 波段组合，显示效果不好。从波段最优组合角度来讲，TM4，3，2不是最佳状态，这时，要进行显示波段的重新组合。波段组合调整的操作在视窗-栅格-波段组合这个菜单中完成。TM 的 7 个波段可以随意进行组合，观察显示效果。当然，正确的做法还是要进行理论上的分析，从研究目的出发，选择识别目标的特征波段进行组合，尽可能让该组合含有最大的信息量。从本研究的识别岩性的目的出发分析认为 TM7，4，1将是最佳波段组合。事实上，该组合的显示效果也是最好的。（三）图像增强处理与分析图像增强的最终目的都是为了更好地识别与解译图像。前面的章节中讲到了目前常用的多数种类的图像增强方法，包括空间增强、光谱增强及辐射增强等，应根据具体需要选择合适的处理方法。这些图像处理功能都在遥感影像处理模块的“影像解译”菜单条中完成。此菜单中还包括了傅里叶分析、地形分析、GIS分析等功能。具体过程为：（1）显示信息处理图像与标准图幅图像；（2）启动几何校正模块；（3）启动控制点工具；（4）采集图像间控制点；（5）计算转换模型；（6）图像重采样；（7）保存配准图像。在对实验子区影像的处理过程中，分别采用了拉伸、掩膜、数据融合、主成分变换、专题信息增强与提取、数据发掘等图像处理手段。在波段最优组合进行彩色合成的基础上，如果进一步采取适当的图像处理方法，将会得到效果更好的影像。比如，实验区TM影像灰度分布范围窄，对比度不强，亮度偏低，彩色合成后也非常模糊，影像整体发暗，无法辨认各种地物。这种情况下对它分别做了线性拉伸与直方图均衡化，使各波段的灰度分布范围加宽，提高了图像的对比度，图像显示效果明显增强。视窗菜单中的“栅格”菜单条中提供了拉伸、对比度调整、滤波、锐化等一些简单的图像处理功能。这些功能执行简便，能快速目睹处理效果，简单实用，适合对图像进行初步的快速处理。对于图像中有严重的阴影或积雪覆盖的地方，必须进行相应的处理，以消除它们的干扰。研究区的影像中就有这种情况，从中取出影响区域的影像，采取掩膜处理。经过掩膜处理（此功能位于：图像解译—实用分析功能—掩膜操作），去除了山体阴影和雪的干扰，可以看出掩膜分析可以有效地增强图像的反差和层次感。掩膜分析常常是针对水体和河道（谷）进行。另外常用的一种方法是比值处理（此功能位于：图像解译—实用分析功能—代数运算），对相关的波段间进行比值运算，也可能能消除这些影响。在本实验区，比值处理效果不如掩膜处理效果好。如果具备拥有统一地区多源影像的条件，那么进行多源数据融合将是一种影像增强的非常有效的手段。一般最多类型的数据融合是TM多光谱数据与SPOT PAN之间的融合，融合后的图像既继承了TM的较高的光谱分辨率，又继承了SPOT PAN较高的空间分辨率。本项目的研究中，对TM7、TM4、TM1多光谱波段影像与TM PAN全色波段影像进行了几种方法的数据融合，融合后的影像比融合前的影像效果好。本系统本身提供了一些现成的融合方法（此功能位于：图像解译—空间增强—分辨率融合），但很有限并且不够灵活，某些情况下，不一定能取得较好的融合效果，所以其他许多种融合方法要根据具体步骤，分步进行，从图像处理模块的各个菜单条中寻找所需的功能。比如对实验区融合中采取的HIS变换融合方法，效果很好，它的具体步骤在前面有讲到（RGB—HIS色彩变换、I与PAN间的直方图匹配生成I′、I′HS—RGB色彩逆变换），其所需的各种功能函数在图像解译中都具备，分别位于：图像解译—光谱增强—RGB到HIS色彩变换、图像解译—辐射增强—直方图匹配、图像解译—光谱增强—HIS到RGB色彩逆变换。主成分变换也是一种常用的增强图像地质弱信息的有效方法。对本实验区影像的6个多光谱波段作主成分变换，变换后的6个主分量图像每个主分量分别突出了不同的地物特征。通过对各个主分量意义上的分析（主要通过对变换矩阵中参数的分析来实现），选择能突出岩性信息的几个波段进行重新的色彩合成。新生成的影像比原来的影像更能容易的识别岩性信息，可以直接对这幅影像进行屏幕数字化，获取地质单元解译结果图。除了以上几种图像处理方法之外，本系统还提供了许多种别的处理手段也可以进行尝试，目的都是为了增强图像中地质弱信息的可识别性。

玉龙成矿带的遥感地质综合研究，是在本区寻找已知类型矿床靶区的有效方法，因此，定性与定量交互解释研究是提取新的区域成矿信息、深化本区已有地质认识的重要方面。在充分收集和研究前人资料的基础上，本着不做重复工作、力图提高和创新的宗旨，我们拟定了图2-19的具体研究方案。在本区的遥感地质研究资料中，前人仅有少量研究成果（何允中，1992）和部分图像处理资料。本项研究的重点在于遥感地质的定量研究和多元地学信息的综合研究，力图使本区的遥感地质研究程度从定性研究向定量化方向迈进了一步，研究成果表明不仅获得了一些新的成因信息和地质认识，并使得本区的遥感地质研究水平和准确程度得到进一步的提高。（一）遥感图像处理数字图像处理是以所收集的 TM图像数字磁带为基础数据，对数字记录的辐射值（像元值）进行处理，目的在于准确地识别各种遥感信息，并提取到有利于地质解释的功能图像及有关数据资料。在初步目视解释研究的基础上，针对高原 TM图像以及研究区地质背景的特征，我们选择了如下处理。图2-19 遥感图像地质研究流程1.图像恢复处理图像恢复性处理一般是指改正或补偿在成像过程中造成的辐射失真、系统噪声（如条带现象）及随机噪声、几何畸变以及高频信息的损失。这种恢复性处理又称为“预处理”。（1）去条带处理：条带现象是一种有一定方向和周期的系统噪声，在图像上表现为平行扫描线方向上连续的宽度均一的条带，即使经过辐射校准之后，仍然存在这种现象。我们对基础图像采用了直方图均衡化处理，消除了由此可能带来的各种误差。（2）几何校正：通过对图像的初检，我们发现原始数据显示出的图像具有偏斜和漏线的现象。利用平移、校正和图像拼接等处理，消除了由此可能带来的误差。（3）抽样处理：根据对研究区子区选定的范围，我们对原始数据进行了不同比率的抽样，从而保证重点研究区及各种地质特征能够完整的显示出来。2.研究区确定及假彩色合成基于收集资料的情况和初步解释成果的显示，我们选定了东经：97°15′～98°30′，北纬：31°10′～31°40′ 的大致范围，以1/5万比例尺扫描输出研究区工作底图。假彩色合成处理中分别作了TM457、TM531、TM321 等的合成对比，结果表明：由于研究区处于西南高原区，除TM7 波段的近红外波谱响应值较强外，其他波段因大气辐射较弱而信息强度较低。相比而言，TM531合成效果比较理想，不仅突出了本区断裂、褶皱和区域性大节理等总体构造线，而且对于环形构造和隐伏构造均有较好的显示。（二）目视解释标志玉龙成矿带是特提斯-喜马拉雅成矿带的一个组成部分，位于羌塘-昌都微陆块（中间地块）中。在研究区遥感图像上总体构造线方向为北西-北北西，断裂构造发育，褶皱构造影像清楚，主要出露地层为三叠系，次为第四系松散沉积物。根据图像目视解释和图像处理研究，我们总结出本区的遥感地质解释标志为：1.色调标志由于断裂作用，两侧岩性、地层、构造和地貌等均存在不同的差异，因而在图像上表现为色调异常线、异常带或异常界面，其色调异常线的深浅、粗细和隐显能够清楚地反映出线性构造特征以及与其他构造之间的交切关系；同时线性影像两侧块体在色调上的差异同样反映出断裂构造的产出。2.构造标志褶皱转折端，断裂带以及构造线的展布不连续、岩体产出的规律性分布、两侧岩层的不连续、地貌特征或其他构造线的突然中断等现象在图像上的表现均很清楚。3.纹形特征在遥感图像上，断裂两侧的地层、地貌、水系图案、构造线方向、构造发育的强度和分布特征等均有一定差异，这些特征为遥感图像的统计分析提供了基本条件。图 2-20 就是根据这些标志进行解释而得到的本区构造格架综合解释图。图2-20 研究区构造格架遥感综合解释图（三）目视解释分析本区构造特征在图像上表现清楚，可解释性好。除近北西-北北西向区域性断裂控制全区外，次一级褶皱、断裂发育，区域性断裂以逆断层为主，延伸较远。大型节理、地层分界以及线性影像特征发育，这些为进一步的线性体统计分析创造了基本条件。由解释图可见：本区断裂构造比较发育，其中以北西向断裂特征最为明显，其次为近东西向和北北西向断裂。北西方向构造控制本区构造的主体格架，在遥感图像上均有清楚的显示。断裂大多呈波状弯曲、延伸较远，反映出压性-压扭性力学性质。而此带以外的该组方向构造发育则明显减少，规模也相对变小。北东向和近东西向断裂在解释区内规模不大，大多表现为构造线平直、延伸稳定，与北西向断裂相互切错。区内产出的和北北西向断裂相对不甚发育，但所解释出的一条隐伏断裂位于图幅中部，表现出稳定的区域性延伸，它的发育早于北西向构造。尽管在以往的研究成果中均未提到这条隐伏断裂，但我们认为这条隐伏断裂不仅存在，而且对本区构造的发育以及玉龙斑岩铜矿床的形成均起到重要的控制作用。这条近北北西向产出的隐伏断裂，在玉龙-恒星措一线位于中酸性侵入岩体旁侧，很有可能是岩浆向上惯入的通道。此外，在整个图幅范围内沿隐伏断裂两侧块体表现出色调、纹形、地貌和构造分布特征上的差异。断裂构造与各种矿产的形成和富集关系极为密切，断裂带既是岩浆和矿液上升的通道，又是控制地层沉积和分布的重要因素。因此，综合各种信息，分析区内断裂构造自身的成因特征，以及与成矿的关系，不仅为进一步的成矿预测打下可靠的分析基础，而且也提供了进一步的研究思路。根据目视解释的成果可以得到以下几点认识。（1）北西向构造是区内的主干构造，一般具多次活动的特点，在力学性质上多为压性-压扭性。它对区内岩浆、含矿岩体起着重要的控岩、导矿构造作用，形成较明显的岩浆构造活动带。因此从构造角度讲，在玉龙成矿带上的找矿工作，显然应该注意北西-北东向构造带及近旁的断裂交汇部位。（2）北东向断裂在地球物理场中虽有反映，但不很明显，其分布主要在北西向断裂近旁，尽管规模较小但分布较为广泛。不同部位可见它们切错北西向和北北西向构造，以及被北西向和北北向构造所切断。因此，它们可能分属两期构造应力场的产物，推测它们大多属于壳层断裂和浅层次一级构造。（3）北北西向构造以早期的隐伏断裂为代表，是制约着后期北西向构造发育，而且可能是中酸性岩浆侵入的通道，因此推测它们主要属于隐伏深大断裂。此外，局部范围也有小规模的北西向构造产出。（四）线性构造解释遥感地质应用最有效的一个方面是地质构造研究。遥感图像可以直观、逼真地反映各种各样的地质构造要素，有效地揭示隐伏构造。特别是遥感图像显示出大量的线性体和环形构造，为分析局部构造与区域构造、浅表构造与深层构造之间的关系提供了重要的信息。1.线性体的基本地质特征线性体是指遥感图像上任何天然的线或线形排列。它在大多数情况下是以其本身的色线或其两侧图像在影像色调上和图形结构上的差异而表现出来，它也可以其本身的特有地形或其两侧地貌景观和水系类型的差异而得到显示。在多数情况下，线性体与构造要素有关，这类线性体实际上是线状延伸的地质构造或构造要素的地表显示。因此，我们对研究区进行了系统的线性体解释（图 2-21）。在遥感图像上，研究区内除发育有不同方向的断裂构造外，还存在一些线性影像特征。在侵入岩体中的线性影像，其两侧岩石并未发生错动或位移量很小，而且多表现为负地形如沟谷等，这种线性体反映的是大型节理。而在沉积岩或负变质岩区发育的线性影像反映的是岩性差异明显的地层分界线、褶皱、裂隙或地貌特征。这些具有地质成因意义的线性体经进一步的统计分析能够提取到地质成因信息，同时也为进一步的遥感地质统计分析提供了基本保证。图2-21 玉龙铜矿床线性体解释2.环形构造特征分析环形构造系指与地质作用有关或受地质构造控制的环形影像，特别是玉龙、恒星措等地的环形构造在本区的遥感图像上清楚可见。解释分析认为：这类环形影像特征的形成可能受到以下几种作用控制、或这些作用联合的控制：①由侵入体及可能的隐伏岩体所形成的环形影像；②由蚀变带或接触变质带所形成的环形影像；③由褶皱构造或可能的隐伏褶皱构造所形成的环形影像；④由构造地貌形态所形成的环形影像。（五）图像特征据统计分析遥感技术方法到今天已经形成了两大分支。传统的“图像遥感”技术强调的是资料的图形特征，以常见的传感器（摄像仪）以及相应的分析技术（目视解释）已经长期得到应用，并被广泛的应用证明是切实有效的（陈建平，1997、1998）。利用遥感地质统计的不同方法，提取反映岩体成因特征的信息，综合分析各种信息的岩体成因和相互联系，从而为岩体成因分析提供定量和图形信息。解释区的构造演化在时间上具长期性、多期性和复杂叠加性，这些在线性体统计分析的成果图件中均有所反映。正是这些构造活动的特点，以及在时空发育过程中的差异性，控制并制约着区内地貌、水文、岩性等不同方面，因此在岩体产出地区和松散沉积发育区的特征，反映为不同的线性体特征，代表了构造活动与岩浆活动不同的成因联系。遥感地质研究的趋势就是把宏观地质研究渗透到不同的微观地质研究层次和分支中；把图像目视解释的特征与计算机图像处理和统计分析等手段结合在一起；把不同的地学研究成果综合分析，从而提高遥感地质研究的适用性和有效性。1.线性体统计参数的提取线性体是指遥感影像上任何天然的线或线性排列。线性体大多与构造要素有关；在一般情况下，线性体的方位多具近于正交的特点，并多具优选方位。因此，线性体特征能够反映出一个地区的基本构造格局。在线性体解释基础上，我们采集了统计分析的基本参数：线性体长度（L）、方位（G）和条数（N）。图 2-22是本区线性体长度和频数直方图。近于正态分布的曲线特征表明线性体长度的分布是随机的，这就意味着在线性体解释中的人为因素没有造成系统误差。换句话说，线性体解释结果能够客观地反映区内构造地质特征，解释结果是真实可靠的。2.线性体密度和频度分析线性体等密度图反映了线性体空间密度分布的数字特征和结构特征，结合线性体频度分析可以提供深部构造信息和找矿线索。图2-23是以40×20 的采样网格统计每个网孔内线性体长度的基础上做出的等值线图，图2-24 是以同样的采样网格统计每个网孔内线性体条数的基础上做出的等值线图。综合两张图的特征分析可以见出：在北西向构造带两侧的线性体密度和频度存在明显差异，南西部地区等值线密集，而北东部地区相对稀疏。对应于北西向断裂带的展布，与线性体密度等值线图形结构的轮廓排列相一致（图2-25），并且在数值上存在着明显的梯度带，反映了区内断裂的总体分布特征。图2-22 线性体长度和频数直方图图2-23 线性体密度图图2-24 线性体频度图图2-25 构造等密度图线性体密度和线性体频度两个特征在其成因意义上的存在一定差异。线性体密度的概念是指单位面积中线性体长度的总和，它主要受到作用力大小、作用力稳定持续的时间效应的控制，反映的是地壳运动作用力强度和构造运动的持续性。线性体频度的概念是指单位面积中线性体产出条数的多少，它主要取决于构造作用所产生的微小破裂缝，以及微地貌特征的控制，反映的是地壳运动作用力强度和构造涌动的特征。因此，线性体密度和线性体频度都共同反映着地壳运动作用力强度特征，同时受到表层物性特征的制约；所不同的是线性质体密度是地壳运动过程中主体构造轮廓的发育特征，是所形成的构造带总体特征显示的指标；而线性体频度反映的是局部构造应力集中部位的显示特征，同时也是可能的构造交汇部位的参考信息。3.线性体方位-长度频率分析图2-26是区域构造的长度与方位分布特征，图2-27是线性体的长度与方位分布特征。它们是分别计算出解释区方位角分组间隔为 3°的各组线性体长度之和，对长度和频度分别做出的曲线图。其目的在于了解线性体产出的方位优选特征，以及由此所表明的区域性构造的空间展布特征。图中近于20%的长度和频度决定异常线，分出非异常方位区（线上）和异常方位区（线下）。在图3-8 中构造长度与方位分布的特征上，非异常区的峰值主要集中在126°～144°，108°±和170°±三个区间，即在北西方向、近东西方向和北北西方向。与此相反，在异常线以下的范围内无明显的方位优势集中区段，表明构造运动对本区的控制作用明显，这与目视解释结果相一致。在图2-27 中线性体长度与方位分布的特征上，非异常区的一级峰值同样集中在北西、近东西和北北西三个方向；而次一级峰值无明显取向构成平台，各角度分组的峰值几乎都在异常线以上的范围内。因此，所发育的线性体除了代表了区域主体构造格架以外，还包含了次级的、局部的构造形迹和微地貌特征，线性体的总体特征反映了区域构造形迹的空间展布特征。图2-26 区域构造方位-长度频率图图2-27 线性体方位-长度频率图4.方位异常度分析方位异常度是在线性体密度基础上反映线性方位局部特征的一种有效扫面方法，可以无偏倚地判定异常靶区，并反映线性体分布模式的组合特征。对于侵入型岩体而言，一般具有由岩浆岩构造所反映的局部应力场特征，或有别于围岩的局部线性体分布模式。图2-28是以一定的采样网对线性体解释图进行采样，计算出每个网孔内异常方位线性体长度占该网孔线性体长度总和的比值，由此得到每个网孔的异常度指数，然后插值做出等线图（方位异常度图）。显然，该指数不受因构造单元不同所产生密度变化的影响。方位异常度指数越高，则受区域性优势方位构造的影响越小，因此这种方法能够突出局部构造特征。对比分析发现：①解释区大部分地区均属于非异常区，反映出区域构造作用对本区控制十分明显；②玉龙铜矿床位于北北西向与北西向构造交汇处的边缘，但无异常区分布，表明玉龙铜矿床的产出受区域构造的控制作用明显；③恒星措岩体位于局部异常与不同方向构造交汇处的边缘，反映出区内的岩浆活动明显受构造作用的控制。图2-28 线性体方向异常度图5.中心对称度分析利用中心对称度图可以圈定等轴状侵入岩体、穹隆构造和基底构造特征构，为找矿和区域地质研究提供重要信息。将计算所得的中心对称度值置于网孔中心，插值作出的等值线图。中心对称度只与网孔范围内线性体方位分布的中心对称性有关，同时中心对称度具有值域确定，取值单调稳定，异常圈定苛刻的特点。中心对称度等值线的异常分为三级。其中：主要类型铜矿床（体）快速定位预测图2-29是研究区中心对称度等值线图，由图可见：①解释区大部分地区均属于非异常区，这与研究区主要为沉积岩分布区的总体特征相一致；②大多异常区位于区域构造线的旁侧，研究区西南部的异常区明显多于东北部，异常区长轴略具近东西向和北东向排列的特征；③玉龙铜矿床和恒星措岩体位于局部异常与不同方向构造交汇处的边缘，反映出岩浆活动以及局部构造发育的特征。图2-29 线性体中心对称度等值线图（六）玉龙成矿带靶区优选多元信息分析多元地学信息的成矿预测是以各种地质资料为基础，通过对地质规律的分析，在地质认识的先验前提下，对各种地质、物探、化探、遥感等资料按照各个学科的基本理论和基本方法进行综合性的地质解释工作。以成矿异常特征为主线，分析各种综合信息间的相互关系，利用较为全面和细致的综合信息刻画基本的成矿地质特征。把这些综合性有用信息作为矿产分布规律的综合性标志，对其进行判别、提取和分类等处理，从而得到矿产资源预测结果。1.地球化学特征地球化学特征是指地壳和地球的化学成分以及元素在其中分布、分配、集中、分散、共生组合和迁移规律的客观反映。元素的地球化学行为具有一般的普遍规律，元素的迁移与富集规律能够为区域找矿提供重要的参考信息。本次研究是以1/20万子多乡幅水系沉积物测量图件为基础资料，选取了与解释区范围一致的工作子区。在研究过程中，同时参考了部分前人研究成果，在不同的计算机处理结果基础上围绕区域找矿探讨了有关内容。图2-30 玉龙铜矿区金元素数据特征统计图根据1/20万多乡幅水系沉积物测量图件，以1 cm×1 cm为网格大小，读取结点数据。因此，这些数据有必要进行统计分析以确定其可靠性。图2-30 是金元素数据特征统计图，图2-31是铜元素数据特征统计图，图2-32 是钼元素数据特征统计图。对比主要成矿元素数据特征统计图可见，三种数据具有随机分布特征，并均具有两个高值区域，且铜与钼的曲线特征极为相似。图2-31 玉龙铜矿床铜元素数据特征统计图图2-32 玉龙铜矿床钼元素数据特征统计图图2-33是经处理后的铜异常分布及立体图，两个明显的高值异常区分布在玉龙铜矿床和恒星措地区，将两异常相连的方向线为北北东向，与区域隐伏构造线（?）的方向线一致。图2-34是本区金元素分布及立体图。金元素的高值异常区集中在玉龙铜矿附近，在区内三叠纪地层中也有部分显示，反映出玉龙矿区外围和成矿带上进一步开展金矿地质找矿工作的良好前景。图2-35 是本区钼元素分布及立体图，将两异常相连的方向线特征与铜异常分布的特征相一致，可能反映了其成因上的相似性。2.主要成矿元素趋势分析趋势分析就是对某些地质变量进行处理后找出其总体变化规律，同时也可将观测值分离出局部变化特征。经过平滑处理将数据中的随机成分加以消除，从而达到突出总体特征的目的。趋势分析的准确与否关键在于趋势面次数的选择，研究中利用回归方程检验F检验值，以及模拟优度 EE。回归效果显著性的检验主要根据 F 检验值，而 EE 仅仅作为参考。表2-1列出了在一定置信区间α内，不同趋势面次数条件下的 F 值。图2-33 铜异常分布及立体图图2-34 金元素分布及立体图图2-35 钼元素分布及立体图通过对本区铜的四次和五次趋势分析分别得到：EE4=0.803　F4=2.5001EE5=0.1523　F5=3.5496通过对本区金的四次和五次趋势分析分别得到：EE4=0.1309　F4=4.3143EE5=0.2402　F5=6.2452表2-1 F 检验值表通过对本区钼的四次和五次趋势分析分别得到：EE4=0.0859　F4=2.6926EE5=0.1668　F5=3.9546将计算结果与表 2-2 对比分析可见，对于铜、金、钼而言，在α=0.01 时，四次和五次趋势面分析计算的 F4 和 F5 均大于 F 检验值2.42，五次趋势面回归效果更加显著。为了观察的更为直观，图2-36 是研究区铜趋势分析立体图，图上可见：其分布呈现为北西部和南东部的低异常区和中部的高异常区，在南北方向上表现为南高东低。图 2-37 是研究区金趋势分析立体图，图2-38 是研究区钼趋势分析立体图。对比分析结果可以发现：三种主要成矿元素在空间上的分布趋势相似，参照主要成矿元素R型聚类谱系图（图2-39）暗示，主要成矿元素铜、金、钼之间存在着成因上的联系，它们可能是同受北西—北北西向隐伏断裂（?）的控制，并同与区域上的岩浆活动有关。图2-36 铜五次趋势立体图图2-37 金五次趋势立体图图2-38 钼五次趋势立体图图2-39 主要成矿元素 R型聚类谱系图3.区域成矿信息综合分析表2-2对比了地壳元素丰度、中国陆壳元素丰度、区域背景值、玉龙铜矿床和恒星措地区的主要成矿元素特征。显然，研究区主要成矿元素具有高的地球化学背景，而且玉龙铜矿床和恒星措地区的主要成矿元素具有高背景条件下的高异常特征，这无疑为在本区玉龙成矿带上寻找同类型成矿远景区提供了有力的证据。表2-2 主要成矿元素丰度（w B/10-6 ，w（Au）/10-9 ）特征前已述及，我们认为玉龙岩体与恒星措岩体可能同受北西—北北西向隐伏构造的控制，并且两个点在许多方面存在着与背景极不相同的成矿异常，这些特征在不同的分析图件中均表现得十分醒目。在这样的背景数据基础上，无论选择什么方法进行综合分析，已知的玉龙矿床和预测靶区恒星措都是最明显的判识目标。因此，更为引人注目的是：在北北东方向上主要成矿元素是否存在较好的一致性，足以说明它们可能属于相同成因和相同背景条件下的成矿异常。为此，我们通过玉龙和恒星措的北西—北北西方向切出的元素分布剖面图，图2-40表明了铜钼之间的相互关系，在总体趋势上具有较好的一致性，只是玉龙的铜高而恒星措的钼高。图2-41 是铜金的关系图，二者的总体特征不尽一致，在恒星措附近金的显示并不明显，但在该方向上反映出玉龙附近的金有较好的找矿前景。图2-42是金铜钼元素等值线合成图，在玉龙和恒星措两地均存在金铜钼综合异常，区内其余范围散布的均为金异常点。图2-40 铜钼关系图图2-41 铜金关系图图2-42 铜金钼等值线合成图众所周知：玉龙成矿带南北向延长达400 km，东西宽30～70 km，构造线方向自北向南由北西-南东向逐渐转变为南北向，北部撒开，南部收敛。总体看来，玉龙成矿带具以下特征：（1）由北向南依次为玉龙、扎拉尕、莽总、多霞松多和马拉松多五个大中型矿床，其中以玉龙矿床的矿化最为强烈。此外，夏日多、恒星措、钠日贡玛、各贡弄、色的日、陆日格、夏莫、冲波马达、色礼、莎色拉尼巴等矿床（点）均位于玉龙斑岩铜矿带内。（2）含矿斑岩体均侵位于三叠系及其下伏地层中，直接围岩除矿带北部的夏日多矿点有前石炭系以外，其余均为下二叠统交嘎组和下三叠统马拉松多组，上三叠统甲丕拉组、波里拉组和阿堵拉组。含矿岩体主要侵位于下三叠统马拉松多组（T1m）和上三叠统甲丕拉组（T3j），其中以甲丕拉组最为重要，所产出的矿床常具大中型规模。与含矿岩体相伴产出的杂岩体，以及蚀变矿化作用可侵位或影响到中下侏罗统。（3）带内喜马拉雅期岩浆活动，根据同位素年龄值等可分为相对的早（57～41 Ma）、中（40～35 Ma）、晚（34～25 Ma）三幕。由北向南表现为含矿岩体的碱性增加，年龄值增大，侵位层位变老，矿化强度变小。（4）玉龙成矿带的矿化体，主要集中在高侵位蘑菇状岩体顶部、侧部及其内外接触带的构造和围岩中。无论矿体形态、矿床（体）类型、矿产种类，还是具体的富集场所等均与岩体的出露部位、产状、岩类等在空间上具有密切的关系。玉龙成矿带主要含矿斑岩体多数浅或浅到中等剥蚀程度，而含矿斑岩体的剥蚀深度与矿（化）体的剥蚀程度似乎无关。（5）玉龙成矿带的已知矿床（体）沿北西-北北西方向上的空间分布上，具有明显的等距性，将这种特征与地球物理资料叠合（图2-43），其规律性表现得更为清楚。因此，我们认为在玉龙成矿带玉龙的西北部地区，从玉龙（矿床）到恒星措（矿点），再到夏日多（矿点），具有良好的铜（钼）矿找矿前景，表 2-3 分别列出其矿化异常特征（据云南物化探队，1991）。恒星措铜多金属找矿靶区包括了恒星措铜钼矿化点和白来龙穷铜、锌矿点，重要的矿化异常有恒星措（HS-64乙1 ）、白来龙穷（HS-57乙1 ）、索如（HS-58乙2 ）、格拉贡（HS-65乙2）和乌尕（HS-78 乙2）。已有的研究成果表明：恒星措 Cu、Mo、W、Bi、Au 组合异常与斑岩型铜矿化有关，外围多金属矿化与中酸性岩浆热液活动有关。恒星措地区出露有上三叠统甲丕拉组紫红色砂页岩，北西向断裂纵贯全区。燕山期花岗岩呈岩基产出，喜马拉雅期二长花岗岩侵入于燕山期花岗岩及中上三叠统中。夏日多铜钼矿点的重要矿化异常主要有夏日多（HS-82乙1 ）、高岗（HS-86乙2 ）、马枪弄（HS-87丙）和握尽涌（HS-88 乙2 ）。夏日多异常与夏日多短轴背斜关系密切，其长轴方向为北西向，含矿岩体的二长花岗斑岩与北西向、北北西向断裂关系密切，Cu、Mo、W、Bi、Au 组合异常与含矿斑岩体及铜钼矿化关系密切。区内出露地层有上三叠统夺盖拉组粉砂岩、泥岩夹砂岩，阿堵拉组页岩夹砂岩，波里拉组石灰岩，甲丕拉组紫色灰绿色砂岩、砂砾岩；中三叠统夏日多组灰岩夹砂板岩；下三叠统马拉松多组流纹岩、凝灰岩夹砂岩。区内已发现夏日多铜多金属矿床，斑岩体外围发现铜多金属矽卡岩矿床，斑岩内外接触带发现铜钼矿化。综上所述，我们得出以下认识：图2-43 玉龙成矿带已知矿床（体）的分布特征表2-3 玉龙成矿带主要成矿元素（w B/10-6 ，w（Au）/10-9 ）异常特征（1）在玉龙成矿带的铜矿地质工作，应加强玉龙以北地区的地勘和科研投入，首选的找矿靶区应是恒星措地区，建议进一步开展工作；（2）在玉龙铜矿床及其附近，具有较好的金矿化显示，值得进一步开展金矿地质研究及找矿工作；（3）玉龙成矿带上存在着铜钼矿化，但是否存在具较大规模的金矿化值得开展进一步工作。

大地测量学基础：《大地测量学基础》孔祥元等，2002第一版，武汉大学出版社GPS原理及应用：《GPS测量与数据处理》 李征航、黄劲松，武大出版社地图学：地图的概念、分类与分幅编号；地图学基本理论；地图数学基础建立与地图投影变换；地图数据源、加工处理与地图符号可视化；普通地图内容的表示方法；专题地图内容的表示方法；地图的图形、色彩和注记的设计； 地图综合的原理与方法；地图制图数学模型；地图集的设计与编制；地图分析的内容与基本方法。地理信息系统基础：①地理信息系统原理或基础类相关书籍，②《网络地理信息系统原理与技术》孟令奎、史文中、张鹏林，科学出版社摄影测量学：《摄影测量学》张剑清等，武汉大学出版社遥感原理：《遥感原理与应用》，孙家柄主编，武汉大学出版社信号与系统：信号与系统的基本概念；连续时间系统的时域分析；傅里叶变换、连续时间系统的频域分析；拉普拉斯变换、连续时间系统的s域分析；信号的能量谱和功率谱；离散时间系统的时域分析；z变换、离散时间系统的z域分析；系统的状态变量分析；信号流图。复试科目参考书目：数字地图制图：《电子地图学》 龙毅、温永宁、盛业华， 科学出版社数字信号处理： 《数字信号处理》程佩青 清华大学出版社数据结构：《数据结构》（c语言版） 严蔚敏 清华大学出版社数字图象处理：《数字图像处理》，贾永红，武汉大学出版社测量平差：《误差理论与测量平差基础》 武汉大学测绘学院 武汉大学出版社工程测量：《工程测量学》 张正禄等 武汉大学出版社加试科目参考书目：地理学： 《自然地理学》 万贤铨 测绘出版社 《经济地理学》 刘艳芳 华中师范大学出版社数据库原理：《数据库系统概论》，萨师煊、王珊，高等教育出版社电路基础：《电路》 邱关源 编 高等教育出版社通信原理：《通信原理》(第五版) 樊昌信 编 国防工业出版社编译原理：《编译原理》何炎祥等 华中理工大学出版社 或《编译原理》 陈火旺 国防工业出版社操作系统：《操作系统》 汤子瀛 西北电子科技出版社上国重的网站就可以查到的 10年的还没有出来不过一般情况这些参考书目是不会有什么变化的

遥感科学与技术专业就业方向及前景分析如下：遥感科学与技术是在测绘科学、空间科学、电子科学、地球科学、计算机科学以及其学科交叉渗透、相互融合的基础上发展起来的一门新兴边缘学科。它利用非接触传感器来获取有关目标的时空信息，不仅着眼于解决传统目标的几何定位，更为重要的是对利用外层空间传感器获取的影像和非影像信息进行语义和非语义解译，提取客观世界中各种目标对象的几何与物理特征信息。 一、遥感科学与技术专业简介 遥感科学与技术是在测绘科学、空间科学、电子科学、地球科学、计算机科学以及其学科交叉渗透、相互融合的基础上发展起来的一门新兴边缘学科。它利用非接触传感器来获取有关目标的时空信息，不仅着眼于解决传统目标的几何定位，更为重要的是对利用外层空间传感器获取的影像和非影像信息进行语义和非语义解译，提取客观世界中各种目标对象的几何与物理特征信息。 二、遥感科学与技术专业培养要求 该专业主要学习遥感技术、电子技术和计算机科学与技术等方面的基本理论和基本技能，学习地理信息系统、空间定位系统与遥感信息工程集成理论和方法，并能组织和实施各类应用系统的设计、开发和管理。 三、遥感科学与技术专业学科要求 该专业对物理地理要求较高。该专业适合对遥感科学有兴趣，喜欢遥感技术的学生就读。 四、遥感科学与技术专业知识能力 1.掌握数学、物理、电子技术、计算机应用技术等方面的基本理论和基本知识； 2.掌握遥感机理、遥感数字图像处理、遥感信息工程及应用的基本技能与方法，了解其理论前沿、应用前景及最新发展动态； 3.掌握相关学科地理信息系统、空间定位系统、测绘工程等的原理和方法； 4.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果，撰写论文，参与学术交流等能力。

测绘工程遥感和地信专业相比地信专业比较好。1、地理信息系统是一门综合性学科，结合地理学与地图学以及遥感和计算机科学，已经广泛的应用在不同的领域。2、地理信息系统是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统，随着GIS的发展，也有称GIS为“地理信息科学”或GIS为"地理信息服务"3、地理信息系统是一种基于计算机的工具，它可以对空间信息进行分析和处理（简而言之，是对地球上存在的现象和发生的事件进行成图和分析）。4、地理信息系统技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作集成在一起。地理信息系统培养目标和要求：1、本专业培养具备地理信息系统与地图学的基本知识、基本技能，能在科研机构或高等学校从事科学研究或教学工作。2、本专业培养能在城市、区域、资源、基础设施和规划管理等领域，从事与地理信息系统有关的应用研究、技术开发、生产管理和行政管理等工作的地理信息系统高级专门人才。3、本专业学生主要学习地理信息系统和地图学的基本理论和基本知识，受到应用基础研究和技术开发方面的科学思维和科学实验训练。4、本专业学生具有较好的科学素养，具有地理信息系统研究、设计与开发的基本技能及初步的教学、研究、开发和管理能力。

rs (?) gis gps

1.遥感（RS）（1）概念：遥远的感知（2）原理：任何物体本身都能辐射电磁波，也能反射外界的电磁波。不同的物体或同一物理不同状态辐射或反射的电磁波的波段都会有所不同。那传感器所显示的图像颜色理所当然不同——原始数据图像，我们所看到的图像是经过专家用计算机处理过的。（必修3，a图为处理之前的原始图像，b图为处理之后的图像）（3）功能、应用：依据其工作原理可进行资源调查（如森林的分布、土壤的分布、水域的分布——利用不同物体辐射或反射的波段不同；农作物生长情况——利用同一物体不同的状态辐射或反射的波段不同）、自然灾害防御（比如洪水、滑坡、泥石流、崩塌等都会造成地表的变化,地表不同的物质辐射或反射的波段不同）、环境监测（既然能进行资源调查，资源本就属于环境的一部分，所以理所当然能进行环境监测）2.全球卫星定位系统（GPS）（1）概念：在全球范围内，多颗卫星进行定位和导航构成的卫星系统。（2）功能：定位（三维坐标：纬度、经度、高度）、导航、计时3地理信息系统（GIS）(1)概念：处理地理数据的计算机系统。（通俗来说就是一“活地图”）(2)工作原理：首先把处理过的资料数据储存在电脑，用时调出到空白轮廓图中，呈现出来.(3)功能：依据工作原理，可知是收集、处理、管理、修改、更新、查询的系统像百度和其他网站的电子地图就是利用GIS制作出来的产品,只不过只能用于查询,不能用于修改和更新。RS、GPS提供数据作为信息源拱供给GIS作为数据4.数字地球：3S为主、虚拟网络、计算机等设备在全球范围组成的网络，若这些技术应用到城市范围就是“数字城市”。

遥感——就是遥远地看见，她相当于是一个离地面很远的照相机，是在太空中监测地球表面状况用的。全球定位系统——就是为了标明一种事物在哪里？经度纬度高度。地理信息系统——就是把地面的事物信息化，在电脑上进行处理计算。数字地球——百度地图、googleearth。怎么样，很好区分和记忆了吧!!!遥感是相机、全球定位系统是坐标、地理信息系统是软件、数字地球是地图。新浪微博@天地文理--畅，就是我，我经常在微博上回答问题呦。

遥感技术(面状的景象获取)RS可用于植被资源调查、气候气象观测预报、作物产量估测、病虫害预测、环境质量监测、交通线路网络与旅游景点分布等方面。全球定位系统（点的景象获取）GPS广泛应用于军事、民用交通(船舶、飞机、汽车等)导航、大地测量、摄影测量、野外考察探险、土地利用调查、精确农业以及日常生活(人员跟踪、休闲娱乐)等不同领域。GIS就是一个专门管理地理信息的计算机软件系统，是全球定位系统和遥感技术获取的信息的“大管家”。在资源调查、数据库建设与管理、土地利用及其适宜性评价、区域规划、生态规划、作物估产、灾害监测与预报、精确农业等方面得到广泛应用。 3S是建立数字地球、信息高速公路所需的高新技术

IS只是观看数据；GIS是分析的过程（包括计算数据）GPS就是简单的定位

6.1.1 室内解译工作部署主要是针对遥感图像实施的一种遥感地质解译剖面或路线的选择与部署，并指导遥感地质解译工作的开展。主要原则为:1)解译剖面或路线必须全面控制测区所有地质体或地质现象，以满足遥感地质解译的内容为主。2)解译剖面或路线经过布置应尽量能控制地质体间的一些重要接触关系或重要构造部位，以便能收集到尽可能丰富的资料。3)对解译剖面或路线的线距不作机械的规定，以解决实际地质问题为宜，但要求形成一定的网络格架。4)由于遥感图像的通视性良好，不存在受交通和地形阻挡的问题，解译剖面或路线部署一般采用直线或折线布置，尽量避免受植被或其他地物的干扰影响。5)解译剖面或路线应以区域性深大断裂为界，按构造区带或地形地貌单元分别部署1～3条解译剖面或路线。6.1.2 野外地质踏勘工作部署为了提高遥感地质解译的可靠程度，确保遥感地质解译的质量，对通过遥感图像解译的地质成果，应采取不同手段进行一定量的验证与检查。主要原则为:1)踏勘路线选择应按专题解译内容分别安排，以解决专题遥感地质解译和编图的技术要求。但踏勘路线仍以能控制所有地质单元为宜。2)踏勘路线可以不连续，但地质单元不能遗漏。对标志特征明显，延伸稳定的地质单元(体)，必须单独安排一条控制路线，查明其地质特征。3)踏勘路线数量参考按相应专题技术要求，并结合遥感技术特点安排1～2条区域性贯穿路线。4)根据所掌握地质情况，结合地质体划分情况，选择具有重要地质意义的点和区进行踏勘，了解地质属性，解决关键性地质问题。如区域性构造分界线、不协调影像单元体、不整合界线、易发地质灾害区(点)等。6.1.3 野外地质调查路线布置野外地质调查路线主要根据地质体影像特征的解译程度来布置。主要原则为:1)对于Ⅰ级解译程度地质单元体，每个单元体仅需安排1条野外地质调查控制路线。2)对于Ⅱ级解译程度地质单元体，每个单元体仅需安排2条野外地质调查控制路线即可。3)对于Ⅲ级解译程度地质单元体，按常规专题野外调查布线要求的布线原则进行。4)对重要地质现象和重大地质问题区，均应有1～2条野外地质调查路线控制。

牛文革(河南省有色金属地质矿产局第一地质大队)近10年来，河南省有色金属地质矿产局在地质找矿方面走过了一段不平凡的路，在有色金属和贵金属方面取得成功突破。通过总结找矿经验不难发现，凡是找矿有较大突破或者有较大找矿潜力的矿带或矿区，无不与20世纪70～80年代的化探成果密切相关，无不是充分利用地质、物探、化探、遥感等资料综合分析的结果。但是随着找矿形势的发展，找矿难度越来越大，找矿深度越来越大，原来的一些地质和化探方法已经落后，因此新方法的实践以及利用地质物化探手段提高综合找矿水平显得越来越重要。笔者主要针对我局地质找矿工作中存在的问题及如何提高综合找矿水平，发表几点意见，仅供参考。一、制约我局地质找矿综合找矿水平的几个因素1.找矿队伍专业结构不合理(1)人员专业技术配备不合理，各队从业人员中，技术专业主要为地质，物化探较少，岩矿分析人员更是稀缺，不能满足当前综合找矿和深部找矿的需求;(2)除总院外，其他地质队中高级职称以上技术人员严重不足，特别是高级职称技术人员更少。(3)引进的后备力量中，高素质人才比例偏低，本科以上学历偏少。2.找矿手段单一，方法落后目前找矿方法仍然是以地质为主，随着找矿深度的加大，获得找矿信息难度增加，单一找矿方法很难适应找矿形势的发展。为适应新形势，地质队也开始引进大量的物探及分析设备，但应用效果不佳。究其原因，首先是地质、化探、物探手段不能有机结合;其次是分析手段单一，仍沿用原有化学分析方法，不能配合有效的岩矿分析。找矿方法相对落后，特别是地质和化探方法落后。地质上仍是以宏观方法为主，缺少微观方法的配合，找矿方法不仅没有发展，而且由于分析方法的单一，甚至达不到70～80年代的水平。目前我局采用化探方法主要为沟系次生晕，该方法在快速发现异常，缩小找矿靶区时效果不错，但和地矿部门要求的非正规网相比，点位密度偏低，主要原因是节约成本。由于点位分布不均匀，实际应用的效果不佳，对异常的解释造成一定的困难。同时化探新方法应用少，不敢进行探索和实试。例如现在找矿应用较好的构造地球化学新方法和对金矿等热液型脉状矿深部找矿较好的构造叠加晕地球化学找矿方法，没有人去探索和尝试等。3.队伍技术素养整体偏低现代找矿需要的是具有地、物、化、遥综合找矿能力的地勘队伍，由于历史原因，我局地勘队伍人员配备不整齐，整体技术素养较差。特别是缺少具有知识面广的，能综合运用地、物、化、遥综合找矿手段的高素质人才。造成上述现象的主要原因有以下几个方面:(1)年轻地质人员较多，野外实践经验不足，缺少必要技能培训，丢失了过去地质队传帮带的优良传统。(2)技能培训形式有缺陷，每年的冬训，重视理论培训，缺少必要野外技能培训和技术方法培训，过度追求形式，忽视了地质人员实际工作的需要。(3)找矿新方法的探索和实践较少，使得新方法和新理论难以消化和应用，主要是缺少工作方法的介绍(比如，实际怎么采样，采样的技术要求和分析手段)，真正地与生产实际相结合的科研和综合研究较少，不能在实际工作中起到培养人才和锻炼人才的作用。二、提高综合找矿能力的几点建议1.加强高素质人才的培养和引进特别是地质、物化探相结合素质人才的培养和引进。由于这样人才是多年实践的结果，引进的难度非常大，重点应放在培养和在实际工作的锻炼上。可以让一些项目负责人进行多方面的自学和培训，且忌不要只重视理论培训，而忽视了技术方法的培训和野外实战的指导。2.针对重点矿区开展综合研究项目重点矿区的研究可以起到很好的示范作用。可以通过对地质、物化探综合资料的收集整理，对成矿构造演化和成矿物质的迁移富集开展综合研究，分析矿区成矿条件、控矿因素，总结成矿规律，建立成矿模式和找矿模型。通过上述综合研究，带动邻近矿区找矿突破，并在研究项目中，锻炼和培养一批综合素质人才。3.学习最新的找矿经验，敢于对新的有效的找矿方法进行实践和探索目前，我局难以取得重大找矿突破的最重要的因素是:找矿方法落后，缺少对新方法的探索和实践。一个矿区要实现找矿新进展，重要的是要开阔思路，尽可能多方面获得找矿信息。现代找矿以寻找盲矿和深部隐伏矿为主，利用常规方法往往很难发现有效的找矿信息，不妨利用一些物化探新手段、新方法进行探索和试验，以期获得有用的找矿信息。现在，国内已有不少成功经验，例如，李惠教授通过对国内大量热液型金矿床原生晕的研究，总结出一套构造叠加晕方法，在国家大型危机矿山研究项目中取得了突破，在国内地质界引起较大反响。另外各大院校，都开展了构造地球化学课题研究，利用地球化学研究方法，通过对矿带、矿田、矿区成矿构造中成矿及伴生元素的含量研究，总结出相关的元素活化、迁移和富集规律，同时总结出矿区构造的演化、分布规律，获得有效的找矿信息。上述成功的找矿方法和经验，我想不仅适用热液型金矿，也适用于热液型银铅锌多金属矿床等。4.提高地质、物化探、遥感等资料的综合运用能力地、物、化、遥综合找矿方法，多年来在地质矿产勘查领域被广泛应用。但是，目前我局综合找矿能力不强，主要原因是:不能把各种方法有机结合，灵活运用。主要有以下几个方面的问题。(1)物探方法设计和应用目的不够明确，在设计和施工中，均存在为完成工作量而设计工作量的现象。(2)对物探方法的应用条件，实地调查和研究较少。(3)往往只停留在发现异常的水平上，在综合解释方面，存在手段单一，不能和地质、化探等资料有机结合，进行一步说明异常性质及与地质体和含矿构造的关系，达到判断地质体赋存位置及确定含矿构造产状等空间分布特征的目的。面对上述存在问题提出以下建议:(1)经过评审，尽量禁止为工作量而设计工作量的现象。(2)在实际工作中，地质、物化探技术人员要在对矿区成矿地质条件详细研究基础上，开展物探工作，要收集矿区不同地质体的物性参数的区域资料，并进行实地测试，为物探成果的进一步解释打基础。(3)对物探方法应用条件进行论证，多问几个为什么。该种方法对什么类型的矿床适用，适用于详查还是普查扫面。测定的参数要让勘查项目的总负责人明白，是能从空间立体上反映不同深度的地质体的参数，还是对某地质体一定深度内的整体参数的综合反映。除异常强度外，是否能结合地质现象，对异常形态在平面和剖面上的分布特征进行分析，达到判断目标地质体产状和空间分布特征的目的。(4)各专业人员相互结合，加强综合研究，多方位捕捉找矿信息。当发现物探异常与实际地质现象不吻合时，将物探成果与地球化学异常和地质现象相结合，判断物探剖面方向的布设是否有问题。然后确定是否调整物探剖面方向，重新进行测量。(5)化探异常是较为直接的找矿标志，针对化探异常空间分布特征，要追根索源，特别是与成矿构造的关系，要通过物探、地质及山地工程综合手段进行多方位查证，查明异常空间分布与含矿构造及地质体的关系。特别是内带异常与含矿构造的关系，为深部工程提供充分的依据。同时利用已知来推断未知的原理，对其他异常进行判断解释。(6)多进行物探方法由已知到未知的试验，以提高物探方法在综合找矿的应用效果。三、举例说明如何综合运用地物化遥综合找矿方法下面以陕县崤山地区寺家沟金矿为例，谈谈综合运用地质、物化探、遥感找矿方法的思路。希望通过个人的一点浅解，起到抛砖引玉的作用，引起大家广泛讨论。陕县崤山地区是我省一个重要的成矿带，崤山北段地区是我省3个重要的变质核杂岩分布区之一，根据区域重磁和遥感资料，已证实在张村一带存在一个隐伏花岗岩体。虽然本区成矿条件与熊耳山地区有相似之处，但一直未实现大的找矿突破，目前本区只发现了一个小型金矿床、一个中型金矿床以及众多的矿点和几个重要的化探异常区。以往多数地质专家认为，该地区的矿床主要受与变质核杂岩构造有关的拆离断层控制。半宽金矿矿体主要赋存在北东向的层间裂隙中，矿化以金为主，属薄脉型热液矿床，矿体规模普遍较小。申家窑矿床受北西向韧性剪切带控制，矿化以金为主，共生铅矿床，矿床规模达到中型。在矿区外围葫芦峪一带新近发现与之平行的一条受韧性剪切带控制的断裂带，局部已发现工业矿体。寺家沟矿区位于申家窑矿区东南部、半宽金矿区的南部。目前已发现的许多金矿点，民采较多，均受北东向层间裂隙控制，但目前具有工业价值的矿化体较少，多年的勘探工作证实，该类型的矿床不具备寻找大型矿床的前景。那么在该地区是否具有寻找大矿的背景呢?多数专家学者认为崤山地区具备寻找大矿背景，理由如下:该区证实有大型隐伏花岗岩体的存在，具备寻找大型金矿类似的地层和构造背景。该地区未实现找矿突破的原因是该区覆盖层较厚，山高林密，赋矿构造难以用常规地质找矿方法发现。怎样才能利用地质、物探、遥感等先进找矿手段实现找矿突破呢?下面仅以个人观点谈谈如何改变找矿思路。1.利用区域地质资料和遥感捕捉构造信息区域资料显示，本区除与变质核杂岩构造和分布核杂岩边界附近的拆离断层有关外，还发育受韧性剪切带控制的北西向断层和北东向断层。同样遥感解译资料显示，本区同样分布北东向和北西向线性构造。区域上已发现的矿床同样受两组断裂的控制。说明这两组构造与矿化关系密切。客观上讲，遥感解译资料显示这些线性构造是否存在，是不是就是断层，断层具体位置在哪里，断层的性质和特征如何?有待进一步证实。应在遥感解译资料基础上，通过化探异常分布特征，矿点的分布特征和物探异常特征进行综合判断。需要进行野外调查，并通过物探手段进行证实。但是，不可否认，遥感解译资料为我们提供了下一步工作的目标和依据，为寻找那些受构造控制的隐伏矿床提供了重要信息。2.如何利用化探方法及异常信息缩小找矿靶区和确定找矿靶位该区前人已进行1∶5万水系沉积物测量和1∶2.5万的沟系次生晕扫面。在本区已经发现了两个大的异常区带(野乔河至寺家沟异常和胡沟异常)。但并未弄清异常和含矿构造的关系。为此，在矿区又进行了1∶1万的化探扫面，发现了一批以金银铅元素为主的一系列组合异常，这些异常的发现，有效地确定了含矿构造的位置。野乔河至寺家沟异常，在宏观上呈北东向带状分布，单个异常的内带异常又呈北东向分布。显然，内带异常和北东向薄脉型金矿体方向一致，有效地指示了含矿构造的位置。呈北西向分布的异常带和遥感解译线性构造方向和位置基本吻合，有效地证实了北西向构造的存在。该类构造是导矿构造还是储矿构造，查明其性质，对下一步构建找矿思路，确定找矿目标，至关重要。本区的又一个特点是，胡沟异常和寺家沟异常特征完全不同。胡沟异常带呈北东向展布，内带异常轴向为北西走向，和寺家沟恰恰相反。本区以往找矿工作程度较低，未发现有价值的矿脉，但异常强度很高，可以肯定地作出判断，该区是下一步工作的一个重要靶区，找到工业矿体的可能性非常大。如何在靶区内，寻找赋矿的有利部位，为下一步施工山地探矿工程提供充分依据，就必须查明异常性质，查明含矿构造与异常关系，其难点是确定含矿构造位置、方向和产状，只有通过大量野外调查和利用有效的物探手段，才能获得下一步找矿信息的目的。3.如何利用有效物探方法捕捉找矿信息物探方法是一种重要的间接找矿手段，寻找金银多金属矿床最主要的手段是电法和电磁法。我队现有仪器是双频激电仪和EH4电磁仪。该种方法在本矿区是否有效，首先，应利用已知矿体和含矿构造进行实试。其次是弄清采用物探手段的目的。物探手段是为地质找矿服务的，不能只是为发现异常而工作。要有明确的方向意识，在方法采用的初期，就为下一步解释打下基础。在普查详查阶段，物探的目的应定位在寻找隐伏含矿构造，确定含矿构造产状和有利的矿化富集部位上。在物探测定的参数成果出来后，根据图件上异常特征与化探异常特征进行对比研究，并结合遥感解译的构造地质特征对含矿构造的性质做出综合判断。当发现物探异常与上述化探、遥感地质资料相矛盾时，应对物探剖面方向进行调整，重新进行物探测量，以期获得更好的找矿信息。4.如何利用构造地球化学方法获得深部找矿信息随着找矿难度的加大，深部找矿信息获得是比较难的。构造地球化学方法是一种新的找矿方法，在获得深部找矿信息具有特殊作用。多年的找矿成功经验已经说明，化探方法在寻找多金属矿产方面是十分有效的。但是近10年来，化探方法仍采用传统的扫面方法，导致在已知矿区开展大比例尺的原生晕方法较少，原有钻孔原生晕测量方法已经不再采用，获取的资料更少，从而难以总结出成矿元素活化、迁移、沉淀富集的规律。为此有必要对已知矿体采用大比例尺的原生晕测量工作，总结出含矿构造的原生晕分布规律，特别是元素分带规律(元素分带序列)。根据上述规律，判断是否有构造叠加晕存在，达到判断深部是否有隐伏矿体存在。在上述工作的基础上，开展构造地球化学测量，从而结合构造分布规律及区域上含矿构造分布规律，获得找矿信息，指导下一步找矿。建议在本区从葫芦峪至野乔河开展北西向含矿构造研究，并开展构造地球化学测量工作。5.利用多种岩矿测试手段捕捉找矿信息我队以往测试手段主要采用的是化学分析手段，应引进先进仪器，开展快速的野外分析方法和镜下岩矿鉴定方法。岩矿鉴定在研究构造方面有其不可替代的作用，它好比是地质人员的第三眼睛，只是现在应用的太少了。通过岩矿鉴定与宏观地质方法的结合，有助于判断含矿构造性质，为其他化探和物探方法提供依据。6.综合找矿方法流程地质找矿是一套系统工程。特别是现代找矿，要想获得更好更快的找矿效果，必须多种有效方法配合使用，有机结合，反复总结，科学应用。要总结一套切实可行工作流程。结合寺家沟矿区，本人根据经验总结出以下找矿程序:(1)利用遥感资料，确定矿区构造位置，确定区域构造和矿区外围构造的关系，确定研究对象。(2)利用化探成果，缩小找矿靶区，判断遥感解译的线性构造与化探异常的关系。(3)在有找矿前景的化探异常区和线性构造重叠区域，布置物探工作。进一步查明化探异常性质，准确定位含矿构造位置及产状等特征。根据物探异常特征与化探成果综合分析，确定找矿靶位，为山地工程和中深工程提供依据。(4)在已知矿体进行原生晕测量基础上，总结元素分带规律，在含矿构造及其他构造开展构造地球化学测量，进一步对构造性质进行判断，并根据构造地球化学特征与区域上地球化学信息进行对比研究，获得深部成矿信息，指导深部找矿。

一、实验目的对卫星遥感影像数据与物探、化探异常信息叠加，制作成以遥感图像为背景的物探与化探综合地学信息图，以供遥感、物化探综合信息找矿勘查之用。二、实验内容①预备知识的学习；②图像投影变换；③图像几何校正；④遥感影像与物探和化探异常叠加；⑤综合信息制图。三、实验要求预习遥感与多源地学信息综合图像处理的相关知识，明确遥感与多源地学信息综合的作用与意义。由于涉及多种不同来源图像资料利用，数据管理必须清晰。多来源数据的严格空间配准是本实验成功的关键，参加综合的数据必须满足这一条件。输出遥感与物探、化探多元数据融合图。编写实验报告。四、技术条件①微型计算机；②遥感影像数据；③物探、化探矢量数据；④ENVI软件；⑤MapGIS软件（ver.6.6以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。五、实验步骤1.预备知识遥感与多源地学信息综合图像处理是遥感信息地质找矿应用的高级形式。该方法通过将多源地学信息如矿产地质、物探异常和化探异常等信息叠加到遥感影像上，对遥感与多源地学信息集成显示反映，增加了发现和确定找矿目标的约束条件自由度，从而能够比单一只依靠一种信息找矿预测更有效，并能够更充分和有效地利用地质找矿信息资源。由于该技术方法的这些巨大优点，自从其20世纪70年代末在加拿大等国开发使用以来，已经越来越多地在不同的地质找矿阶段中得到应用，受到地质工作者的重视。现在，该技术比较通用的名称是遥感综合地学信息找矿技术。顾名思义，遥感综合地学信息找矿的技术核心是综合处理。综合处理内容很丰富，本次实验所作的图像信息叠加即Overlay处理只是一种最简单的多元信息显示综合处理。具体如何综合，要根据实际拥有资料情况和找矿需要制订具体的综合方案。然而，不管采用哪种方案，必须包括遥感影像数据。遥感与地质、物探和化探数据的Overlay综合方案如：遥感＋地质＋物探＋化探数据资料的综合、遥感＋地质＋物探资料的综合、遥感＋地质＋化探数据资料的综合、遥感＋物探＋化探数据资料的综合、遥感＋物探数据资料的综合和遥感＋化探数据资料的综合等。实现遥感地质信息与物探、化探多元信息综合的技术关键，在于遥感与多元地学信息的严格空间配准，即把参加Overlay综合显示的遥感地质信息、物探信息与化探数据，统一到同一个坐标的同一数字图像栅格网中。在ENVI中，通过图像投影变换、图像几何校正、输入物化探矢量文件和遥感影像图与物探和化探异常叠加四个操作环节来实现遥感综合地学信息的Overlay处理，即如下的步骤2～步骤5的技术操作步骤。2.图像投影变换（1） ENVI中自定义坐标系。由于我们使用的大部分地球物理、地球化学数据都是依据我国北京54坐标系或者西安80坐标系地形图来完成，而常用的图像处理软件的坐标系常为标准坐标系或自定义坐标系。因此，首先需要自定义坐标系，ENVI中的坐标定义文件存放在安装文件目录下的Pro agm ITTIDLIDL80productsenvi4.8map proj文件夹下，三个文件记录了坐标信息：ellipse.txt：椭球体参数文件；datum.txt：基准面参数文件；map_proj.txt：坐标系参数文件。在ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面和定义坐标参数。第一步，添加椭球体。椭球体描述语法为：（椭球体名称），（长半轴），（短半轴）。用记事本打开ellipse.ttx，将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG -75, 6378140.0,6356755.3”加入ellipse.txt末端，这两个参数分别是北京54坐标系和西安80坐标系使用的椭球体参数。第二步，添加基准面。基准面描述语法为：（基准面名称），（椭球体名称），（平移三参数）。用记事本打开datum.txt，将“D_Beijing-54,Krasovsky,－12,－113,－41”和“D_Xi"an-80,IAG-75,0,0,0”加入datum.txt末端。添加完椭球体和基准面后，需要关闭ENVI软件，待下一次ENVI软件被打开后，新添加的椭球体和基准面才会在ENVI软件中显示。第三步，定义坐标。在ENVI主菜单中选择“Map>Customize Map Projection”，打开“Customize Map Projection Definition”对话框，如图34-1所示。图34-1 自定义坐标系在“Customize Map Projection Definition”对话框中，设置以下参数：Projection Name：填上投影坐标系名称，一般需要加入所在区域带号以示区别；Projection Type：选择投影类型，选择“Transverse Mercator”；Projection Datum：选择基准面类型，例如基准面D_Beijing54;False easting：东偏距离500000;False northing:0;Latitude（中央纬度）：0;Longitude（中央经度）：填写待处理影像中央经度，例如110;Scale factor：中央经线长度比，填写0.9996，精度与Gauss-Kruger等同。填写好以上参数后，选择“Projection>Add New Projection”，将投影添加到ENVI所用的投影列表中。然后选择“File>Save Projections”，存储新的或者更改过的投影信息，完成自定义投影坐标。（2）图像投影转换。在ENVI主菜单中选择“Map>ConvertMap Projection”，选择需投影转换的影像，在“Convert Map Projection Parameters”对话框中（图34-2），选择【Change Proj…】按钮，弹出“Projection Selection”对话框，选择上面步骤中已经完成的自定义投影系统，例如beijing54（18）。回到“ConvertMap Projection Parameters”对话框中（图34-2），转换方法（Method）一般选择多项式（Polynomial），多项式次数（Polynomial Degree）选择2次，选择合适的重采样方法进行重采样。最后，选择影像输出路径及输出文件名，点击【OK】按钮，执行投影转换。图34-2 转换地图投影参数对话框3.图像几何校正利用地面控制点和几何校正数学模型来校正非系统因素产生的误差，同时也将地图投影到平面上，具体操作步骤见实验十一和实验十二。4.打开物探、化探矢量文件完成遥感影像投影变换和几何精校正后，打开化探和物探矢量数据，为下一步多元信息融合做准备，具体操作步骤为：（1）矢量文件转换。通常用MapGIS软件做出的物探、化探矢量图都是以wl、wp及wt文件格式存在的，需要将上述格式转换成SHP格式，才能在ENVI中使用，文件转换可以利用MapGIS软件中“图像处理＞文件转换”功能实现。打开MapGIS软件“图像处理＞文件转换”，出现“无标题－W60 Conv”对话框，点击“文件—装入区”，选择物探、化探区文件装入，然后选择“输出一输出SHAPE文件”，选择保存路径及文件名，完成矢量文件转换。（2）打开矢量文件。在ENVI主菜单栏中，选择“File>Open Vector File”，选择上一步中转换的Shapeflie矢量文件，打开“Import Vector Files Parameters”对话框（图34-3），投影参数不变，选择存储路径及文件名，将SHP格式转换成ENVI特定的evf格式，打开的矢量文件将会自动出现在“Available Vectors List”（可用矢量文件列表）中（图34-4）。5.遥感影像与物探和化探异常叠加打开遥感数据，并使之显示在“Display”窗口中，在遥感图像主窗口中选择“Overlay>Vector…”，由于在上一步中已经打开物探或化探矢量文件，因此直接在“Available Vectors List”对话框（图34-4）中选中所需打开的矢量文件，然后点击【Load Selected】按钮，这样，打开的矢量数据将会自动覆盖到遥感图像上。图34-3 输入矢量文件参数对话框图34-4 可用矢量列表对话框6.遥感、物探、化探综合信息叠加制图可以根据需要使用主图像窗口Overlay功能，对综合图地图信息进行标注，详细操作见本书实验十三，完成遥感与物探、化探信息融合，保存综合信息图到自己的作业文件夹中。六、实验报告（1）简述实验过程。（2）回答问题：①成功实现遥感、物探和化探综合地学信息Overlay制图的技术关键是什么？②有哪些遥感综合地学信息Overlay方案？③遥感综合地学信息图像处理技术对地质找矿有何优势？实验报告格式见附录一。

一、遥感数据及其特征滇东北地区铅锌矿遥感地质调查工作共分为三个层次，其中1∶5万层次及1∶2.5万层次使用美国陆地卫星(Landsat-7)ETM+数据作为基础数据，1∶1万层次使用美国快鸟(QuickBird)卫星数据作为基础数据。(一)ETM+数据ETM+数据是美国1999年4月所发射的陆地7号卫星携带的增强型主题成像仪(ETM+)对地球表面所采集的数据，其基本参数、设计波段的特征及设计用途见表3-1。表3-1Landsat-7卫星参数及数据特征长期对Landsat系列卫星数据在地质方面的应用研究表明，Landsat卫星数据各个波段都能提供地质构造、地形地貌信息。其中，5、6、7波段信息量更为丰富，1、2、3、4波段能够区分岩石中的铁、锰矿物和含铁、锰矿物的相对含量，尤其是4波段对于三价铁的矿物比较敏感，可以借此区分岩性，5波段对绿帘石族特征谱带敏感，7波段识别碳酸盐岩、绿片岩、绢云片岩和粘土岩及粘土矿物聚集带的效果较好，6波段对于识别地热异常、岩石和构造的含水性及鉴别地质构造有一定的用途。另外，Landsat-7还增加了一个15m分辨率的全色波段，从视觉效果上直接提高了对地物的识别，见表3-2。表3-2 Landsat-7ETM+数据特征及在地质上的用途简表图3-1 滇东北地区ETM数据分布示意图本次工作范围占有ETM数据129-041及129-042两景，时相均为2001年12月23日。工作范围在两景数据中的位置如图3-1。数据元数据情况见表3-3。表3-3 129-041，129-042卫星数据元数据特征续表(二)快鸟(Quick Bird)卫星数据快鸟(Quick Bird)是美国Digital Globel(Earth Watch)公司2001年10月发射的高分辨率卫星，其空间最高分辨率为61cm，可制作比例尺在1∶1万左右的影像。卫星参数及数据特征见表3-4。表3-4 Quick Bird卫星参数及数据特征快鸟卫星数据的波段设置，与ETM数据具有一定的对应性，1、2、3、4波段波长范围完全一致，只是在全色波段快鸟数据比ETM数据的波长范围略窄一些。大比例尺遥感地质调查工作主要布设于彝良毛坪地区，购置快鸟数据80km2，范围为X:3038000—3046000，Y:35392000—35402000。属于现拍数据，数据采集时间为2004年5月8日，其元数据特征见表3-5。表3-5 毛坪地区快鸟卫星数据元数据特征二、遥感数据处理(一)数据处理软件遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica8.0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI3.5。(二)数据处理流程遥感数据处理的主要流程包括数据组织(即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等)、数据镶嵌(单景数据不存在此过程)、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。图3-2 数据处理流程图(三)数据处理1.数据镶嵌所谓镶嵌，就是将相邻两景图像拼接、形成大图像的过程。在图像镶嵌过程中如果使用不同时相的数据，由于数据成像的季节、太阳高度角不同，导致同名像元点在不同的数据上可能表现为不同的灰阶;当使用相同时相数据时，由于地面站后期人为分景、单独处理，也会导致同名像元点在不同的数据上有可能表现为不同的灰阶，同一地物在不同数据上表现出不同特征。因此说，图像的镶嵌过程是一个数据重叠范围内的配准过程。滇东北地区1∶5万工作区涉及129-041及129-042两景数据，数据镶嵌是在PCIGeomatica遥感图像处理平台的GCPworks模块中完成的。镶嵌过程中侧重于重叠数据范围内同名点的选择及镶嵌线的选择。一般每两景图像上下镶嵌选择10～15个GCP。在镶嵌线的选择上，避免一条直线，根据镶嵌区的地貌特征尽量使镶嵌线通过色差较大的地方，避免人为造成线性体。然后利用PCI提供的ColourMatching功能对镶嵌区内的图像色彩进行匹配，使镶嵌后图像的色彩在镶嵌线两侧柔和过渡，达到无缝的效果。2.几何校正(1)几何校正方法由于卫星姿态与轨道、地球运动和形状、遥感器本身的性能和扫描镜的不规则、探测器的配置、检测器采样延迟、数模转换的误差等等原因，均会导致原始遥感图像的严重几何变形，不能直接使用。一般而言，卫星地面站会根据卫星轨道的各种参数将图像进行粗略的校正，但往往由于遥感器的位置及姿态的测量值不高，其粗校正后的图像仍存在不小的几何变形。用户需要利用地面控制点和多项式纠正模型做进一步的几何纠正。只有按照一定的投影模式对原始图像进行几何精校正后的图像，才能使图像上每个像元具有相应的准确的地理坐标，只有进行几何精校正后的图像才能制作成能与其他图件配合使用的“地图(map)”。几何纠正的步骤有以下3步:1)地面控制点(GCP)的选择。地面控制点的选择一般有两种方法，实地测量和在相同比例尺或更大比例尺地形图上采点。地面控制点选择的原则是，选择在图像上显示清晰、实地不(或很少)随时间变化的定位识别标志，如道路交叉点、河流交汇处等。另外，控制点要在校正范围内均匀分布，并保证一定的数量。2)多项式模型纠正。多项式模型纠正就是在图像像元坐标(x，y)与地形图上相应点的地理坐标(X，Y)之间通过适当的坐标多项式模型(坐标变换函数)建立一种关系，从而通过像元的重新定位把图像拟合到地形图上。多项式校正模型的数学表达式为:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:aij，bij为多项式系数;N为多项式次数，取决于图像的变形程度、控制点的数量和地形位移的大小。3)重采样。由于经过了多项式校正，重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的，因此需要对原图像按一定的规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的重采样方法有最临近法、双线性内插法、三次卷积内插法。3种方法在地物边缘增强、地物连贯性、计算速度等方面各有利弊。其中三次卷积内插法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，但计算量大。(2)1∶5万工作范围图像几何校正1∶5万工作范围图像校正使用相应范围的1∶5万地形图60幅。校正点的选择是在60幅地形图上均匀选择GCP203点，校正模型选择了二次多项式拟合，重采样方法使用三次卷积内插法。校正后的图像投影方式为高斯投影、6°分带，中央经线为105°，椭球体采用克拉索夫斯基1954椭球体，与地形图保持一致。(3)1∶1万工作范围图像几何校正由于缺少相同比例尺地形图，收集到的地形资料只有区内1∶5万地形图和极少部分1∶2000地形图，因此校正点的采集采用地形图采点与野外实地测点相结合的方法完成。共采集GCP33个。校正模型选择了二次多项式拟合，重采样方法使用三次卷积内插法。校正后的图像投影方式为高斯投影、3°分带，中央经线为105°，椭球体采用克拉索夫斯基1954椭球体。3.彩色合成彩色合成的目的是将单色波段每像元的28(即256)色空间扩展到224(即16777216)色空间，增强目标地物的可视性，提高目视解译效果。通过色彩丰富、信息携带量大的基础彩色图像，解译人员才能充分识别图像的信息，进行地质解译。为达到最佳的彩色合成效果，参加合成的波段选择常遵循以下原则:1)参加合成的单波段有较大的方差，即波段本身具有较大的信息量。2)参加合成的各波段间相关系数较小，避免信息的重复和冗余。3)参加合成的三波段图像的均值要相近，避免合成图像产生严重偏色。4)为突出目标地物，要选择目标物体显示较为突出的波段。彩色合成图像为3个波段，赋予红、绿、蓝三原色的合成图像。1∶5万工作范围基础图像制作选择了波段7、4、2合成方案，1∶2.5万工作范围基础图像选择了波段4、5、3合成方案，1∶1万工作区基础图像选择了波段3、2、1合成方案。选择依据将在“数据特征”一节中进行分析。4.图像增强图像增强的目的是为了突出相关的主题信息，提高图像的视觉效果，使解译分析者能更容易地识别图像内容，从而从图像中提取更有用的信息。图像增强的方法很多，从其作用的空间来看可以分为光谱增强和空间增强。这两种增强类型在整个图像处理和信息提取过程中都很常用。对于基础图像的增强一般采用光谱增强，从像元的对比度及波段间的亮度等方面改善图像的视觉效果，基本不改变目标地物的形状、大小等特征。项目工作中的3种基础图像在生成后均采用光谱增强。根据图像各波段的直方图分布，分析整幅图像中像元间对比度的差异大小，确定光谱增强的具体手段。其中1∶5万范围的波段7、4、2合成图像面积大，地物种类多，信息丰富，增强过程中要求各种信息的充分显示，因此使用直方图均衡化的方法，理论上使图像中的各种亮度值均衡分布。1∶2.5万范围的波段4、5、3合成图像，图像范围相对较小，又由于地形切割较深，造成图像上山体阴影所占面积较大，而西南角地区比较平坦，反射率较高，像元亮度大，因此选择线性拉伸的方法进行增强。1∶1万范围的快鸟卫星波段3、2、1数据合成影像中，红尖山—姜家湾—花苗寨一带植被覆盖较多，造成影像上大面积绿色，使用线性拉伸的方法可以保证原始图像的对比度不再有大改变。图3-3 毛坪地区图像不同拉伸方法效果对比图拉伸方法应用效果以毛坪地区1∶1万影像为例，见图3-3。由图中可以看出，不拉伸的图像显然色彩层次太少，使用均方根拉伸的图像总体上提高了图形的亮度，压抑了像元间对比度的扩展，同时亮度高的地区彩色层次减少;直方图均衡化的图像提高了像元间的对比度，在原图像的暗色地区使色彩层次增加，但高亮色地区由于像元频率的增高而使色彩层次减少;线性拉伸不同程度地克服了以上几种拉伸的弊端，使图像色彩趋于丰富，层次趋于明显，便于解译者的解译。在解译过程中为突出某种特征地物也可采用其他的增强手段，这里不再赘述。5.图像融合为了提高图像清晰度，同时充分发挥多波段数据的特点，需要将高分辨率的全色波段与参加彩色合成的多光谱波段进行融合处理。融合后的图像可以发挥多光谱图像与高分辨率图像各自的优势，弥补不足，改善遥感图像目标识别的准确率，提高遥感图像的综合分析精度。融合方法大致可以分为彩色相关技术和数学方法两大类。彩色相关技术包括彩色合成、彩色空间变换等，有利于保持分辨率和色彩特征，如IHS变换法。常用的融合方法有IHS变换法、PCA变换法、HPF变换法与小波变换法等。鉴于工作目的，为了提高地面分辨率和保持低分辨率图像的光谱信息，工作中选择了IHS变换方法，即将标准的RGB图像分离为空间信息的明度、波谱信息的色别及饱和度，而后用高分辨率图像代替明度再进行反变换的融合方法。融合后的图像既具有较高的分辨率，又具有与原图像相同的色度与饱和度。其具体过程如图3-4。项目工作中所采用的ETM数据7个30m多光谱波段与15mPAN波段源于同一传感器，快鸟数据的4个2.4m多光谱波段与其0.6mPAN波段也源于同一传感器，因此数据融合过程中不存在数据配准问题，只对低分辨率波段进行重采样，并对参加融合的各波段进行直方图匹配，再进行IHS变换和RGB变换。其中低分辨率波段的重采样使用的方法为三次卷积内插法。融合前后图像特征如图3-5所示。图3-4 IHS变换融合流程图图3-5 融合前、后图像特征对比示意图(四)图像处理精度评价镶嵌校正过程中的精度评价常常使用RMS误差(均方根)来衡量，RMS是GCP的输入位置和逆转换之间的距离;它是在用转换矩阵对一个GCP做转换时所期望输出的坐标与实际输出的坐标之间的偏差。滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:Ri为GCPi的RMS误差，XRi为GCPi的X残差，YRi为GCPi的Y残差。整幅图像的总RMS误差:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:T为总RMS误差。1.1∶5万镶嵌精度数据镶嵌的误差大小对几何校正有很大影响，大的误差将人为增大图像的畸变。工作中1∶5万工作范围需要129-041与129-042两景数据上下镶嵌，按照《1/25万遥感地质调查技术规定》(DD2001—01)对镶嵌配准精度的规定同比计算，预设镶嵌误差T≤0.40。镶嵌过程中共采集镶嵌GCP13个，纠正模型1次，误差见表3-6。表3-6 1∶5万图像镶嵌误差由表3-6中可以看出，T=0.311，小于预设值0.40，能够满足无缝镶嵌的要求。2.校正精度(1)1∶5万图像校正精度校正精度按照《1/25万遥感地质调查技术规定》(DD2001—01)对图像校正精度及校正点数目的同比计算，预设校正误差T≤0.80。校正过程中在60幅1∶5万地形图上基本均匀地选择203点，经误差调整选择有效校正GCP190个，校正多项式模型选择二次多项式，其误差见表3-7，由表中可以看出，T=0.794，小于预设值0.80，能够达到规范要求。表3-7 1∶5万图像校正误差(2)1∶1万图像校正精度由于工作区只收集到1∶5万地形图和占很小部分的1∶2000地形地质图，且1∶5万地形图年代比较久远，因此在几何校正过程中误差较大。由于图像细节清晰，不影响使用与定位。3.融合精度低分辨率数据与高分辨率数据融合的目的是为了提高分辨率，为此，图像融合前后清晰程度的改变成为融合精度评价的主要指标。图像的清晰度是指地物的边界或影线两侧附近灰度有明显差异，即灰度变化率大小，它反映图像微小细节反差变化的速率，即图像多维方向上密度变化的速率，可用g来表示，一般来说融合前后g的变化越大则融合后图像的清晰度越高。滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测ETM30m多光谱波段与15m全色波段融合前后的值及快鸟数据2.4m多光谱数据与0.6m全色波段融合前后的g值对比见表3-8。由表中可以看出，融合后密度变化速率比原来提高几十到上百倍，表明图像融合后精度有很大提高。表3-8 融合精度对照三、工作区遥感数据(一)1∶5万工作范围ETM数据特征1∶5万工作范围图像行列数为9233(列)×12423(行)(插值为15m)，总像元数为114701559点，由于左上角数据缺少使1140点为无效像素。数据基本统计特征如表3-9至表3-11，各波段直方图见图3-6。表3-9 1∶5万范围ETM数据基本统计特征表3-10 1∶5万范围ETM数据波段间协方差矩阵表3-11 1∶5万范围ETM数据波段间相关系数矩阵从以上统计参数来看，8个波段的均值除60m分辨率的波段6和15m分辨率的PAN波段外，其他6个波段相差不大。8个波段的标准差从大到小排列为S5＞S7＞S4＞S3＞S6＞S8＞S2＞S1，表明波段5的像元亮度值离散程度最大，波段1最小。对于波段间的相关系数而言(由于6波段与8波段分辨率的不同而不考虑)，R12、R23、R25、R35、R45、R57、R37、R27均比较大，数值在0.80以上，而R13、R24、R34、R47相对较小，数值在0.7～0.8之间，相关系数最小的为R14、R15、R17，数值在0.5～0.6之间，相关系数大小也表征了波段间信息冗余的多少。1∶5万工作范围的彩色合成方案就是根据以上的统计数据结合彩色合成波段选择的其他原则而确定的。直方图是图像范围内每个亮度值(DN)的像元数量的统计分布，能够直观反映原始图像的质量信息，如亮度值分布范围、亮度值分布规律，也可直接大致判读出图像的中值等参数。从8个波段的直方图可以看出波段4、5、7的直方图呈双峰表现，主峰在50～60出现，而在10～15之间又出现一个表现很窄的次峰，这是由于图像上的阴影及水体的像元亮度值所产生的，由此大致可以计算出阴影及水体在图像中所占的面积，以波段5为例计算出所占比例为6%左右。其他各波段的直方图比较接近正态分布。协方差矩阵反映各个波段各自亮度值取值的分散程度，同时又能反映不同波段间的相关密切程度，它是单波段图像统计表与相关系数矩阵的合成，同时又能反向分裂。图3-6 1∶5万范围ETM各波段图像直方图(二)1∶2.5万工作范围ETM数据特征1∶2.5万工作范围行列数为3000(列)×1860(行)，总像元数为5580000点，插值后分辨率为15m。数据基本统计特征如表3-12至表3-14，各波段直方图如图3-7。表3-12 1∶2.5万范围ETM数据基本统计特征表3-13 1∶2.5万范围ETM数据波段间协方差矩阵表3-14 1∶2.5万范围ETM数据波段间相关系数矩阵图3-7 1∶2.5万范围ETM各波段图像直方图从以上统计参数来看，8个波段的均值除60m分辨率的波段6为110表现较大，15m分辨率的PAN波段为29表现较小外，其他1、4、5三个波段数值相差不多，在50左右，2、3、7三个波段也相差不大，在37左右。8个波段的标准差从大到小排列为S5＞S4＞S7＞S3＞S8＞S6＞S2＞S1，表明波段5的像元亮度值离散程度最大，波段1最小。对于波段间的相关系数而言(由于6波段与8波段分辨率的不同而不考虑)，R57、R23、R73表现最大，数值在0.9以上，R12、R13、R25、R27、R35、R45次之，数值在0.8～0.9之间，而R24、R34、R47相对较小，数值在0.7～0.8之间，相关系数最小的为R14、R15、R17，数值在0.5～0.6之间，相关系数大小也表征了波段间信息冗余的多少。1∶2.5万工作范围的彩色合成方案就是根据以上的统计数据结合彩色合成波段选择的其他原则而决定的。8个波段的直方图形态大致与1∶5万范围一致，表现意义相同，不再赘述。(三)1∶1万工作范围QB数据特征1∶1万工作范围采用高分辨率的QB数据，其多光谱波段只有4个，分辨率为2.4m，工作范围图像行列数为4168(列)×3407(行)，总像元数为14200376点。多光谱数据基本统计特征如表3-15、表3-16，各波段直方图如图3-8。表3-15 1∶1万范围QB数据基本统计特征表3-16 1∶1万范围QB数据波段间相关系数矩阵从以上统计可以看出，QB数据4个波段中1、2、3波段的相关系数均较大(R12=R23=0.96，R13=0.89)，只有近红外波段与其他波段的相关系数很小(R14=0.29，R24=0.37，R34=0.20)，同时可以看出近红外波段的中值与标准差也与其他波段相差很大，这是由于工作区内大面积植被所引起的。众所周知，绿色植物的叶绿素对可见光红波段(0.6～0.7μm)有强吸收，而叶内组织对近红外波段(0.7～1.1μm)有高反射，因此大面积植被将会直接改变相关波段的像元亮度值的分布。在基础图像彩色合成波段选择中，依据各项原则结合统计参数，选择波段1、2、3参与合成，为使合成后图像接近真彩色，合成方案为3(R)+2(G)+1(B)。图3-8 1∶1万范围QB各波段图像直方图四、遥感信息增强与提取为了突出地质目标，增强微弱岩石蚀变信息，在图像处理过程中的不同阶段使用了多种信息增强技术方法，主要有地表三维技术、比值运算、KL变换、空间滤波、彩色变换技术等(表3-17)。表3-17 工作中采用的主要信息增强方法技术及用途(一)地表三维技术地表三维技术是利用DEM(数字高程模型)将地图上的二维平面空间按高程的差异制作成一种地形上连续起伏变化的曲面，从而更真实地反映地表地貌的自然景观，突出显示特殊岩性的特殊地貌特征。毛坪地区地表三维影像的制作利用了1∶5万DEM与QB3、2、1彩色合成图像;1∶5万DEM来源于1∶5万地形图，通过等高线数字化—高程赋值—DEM生成等过程实现。地表三维影像的制作主要有DEM与影像的配准及配准后的DEM与影像的复合两个过程。图3-9是毛坪地区地表三维景观局部，其中视点为(103°54"27″，27°27"26″)，视向45°，视角60°，视域60°。图3-9 毛坪地区快鸟遥感影像地表三维景观(局部)从毛坪地区地表三维影像可以看出左侧发育柱状节理的玄武岩及右侧二叠系灰岩地貌景观。(二)图像比值运算比值运算是将两个波段中不同亮度的地物成辐射状投射到一个曲线上，从而可非线性地夸大不同地物间的反差，它能够压抑影像上由于地形坡度和方向而引起的辐射量变化，减小环境条件的影响，提供任何单波段都不具有的独特信息。其运算公式为:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:DNm(x，y)，DNn(x，y)分别是像元(x，y)在m和n波段上的亮度值;Rmn(x，y)为输出的比值。工作中比值运算主要运用于以下两方面。1.计算植被覆盖度植被覆盖度(f)是指某一时间某一地区内植被冠层的垂直投影面积与区域总面积之比。遥感地质解译主要是利用地表物体的光谱反射特性的差异，提取与地质工作有关的信息，工作的特点主要针对地表岩石、构造等，当地表植被覆盖时，对这些信息的解译将造成阻碍。因此，了解工作区的植被覆盖度能客观评价该区遥感地质解译的可解译程度。研究表明绿色植物在可见光红波段(0.6～0.7μm)有强的吸收(叶绿素引起)，在近红外波段(0.7～1.1μm)有高的反射和透射(叶内组织引起)。因此，在这两个波段使用比值运算可以充分表达它们反射率之间的差异，制作植被为高亮显示的植被信息图，并直接在图像上以像元数目比值求解植被覆盖度。2.提取矿化蚀变信息ETM的不同波段在地质上有不同的应用，这主要取决于各种与矿有关的蚀变矿物在不同波段存在波谱特征上的差异。图3-26是典型蚀变矿物的反射波谱曲线，从图中可看出，通常所讲的泥化蚀变矿物(即含有OH-、CO2-3)在2.2μm附近有明显吸收带，并与TM7波长范围相吻合。而在波段5的波长范围(1.55～1.75μm)内少有矿物的吸收谱带，多数都表现出高反射的特点，未蚀变矿物在波段5范围均没有明显的波谱特征，表现在TM5与TM7两个波段的相对亮度值的相对差异。因此，常常可使用波段5/7比值来突出含羟基和CO2-3类的蚀变矿物特征。另外，由图中可以看出三价铁矿物在波段1具有强的吸收，而在波段3具有相对强的反射;二价铁矿物在波段4具有强的吸收，而在波段5相对具有反射特征，因此也常用波段5/4、3/1比值来突出铁类矿物蚀变特征。比值后的图像上欲突出的蚀变特征常以高亮值显示而被提取出来。(三)KL变换KL变换又称为主成分分析，是在统计特征基础上的多维(如多波段)正交线性变换。多波段图像通过这种变换后产生一组新的组分图像，把原来多个波段中的信息进行集中和重组，并使新组分图像之间互不相关。其运算公式为:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测其中，X为原图像p个波段的像元值向量，Y为变换后的q个组分的像元值向量，q≤，T为变换矩阵。KL变换要求Y的分量Yj与Yk相互独立，且若有j＜k，则Yj的方差小于Yk的方差，所以必须有:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测又因为: 所以: 即把矩阵D(X)变为对角矩阵Λ，对角线元素λ1、λ2…λp是D(X)的特征值，也分别是Y1、Y2…Yp的方差。KL变换后的新组分图像中，一般第一组分具有大量的信息，但它包含了地形、植被等因素，对地质体的区分而言就成为干扰因素;其他组分虽然具有小的方差，包含的信息量少，但它可能正好突出了区分某些地质体的信息。因此，当需要对诸多信息进行综合时，往往使用KL变换后的第一组分，当要求某种特征信息时就选择相关的其他主组分。如图3-10，在B7单波段上玄武岩和火山碎屑岩界线显示隐约(或不显示)，而在KL变换(参与波段B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7)后的PC3上，界线显示明显。图3-10 KL变换前后岩性边界对比影像此外，KL变换也是提取与铁化和泥化有关蚀变的遥感信息的重要方法。通过对KL变换后的特征矩阵进行分析，选择富集特征信息的主组分，对蚀变信息的提取又很大的帮助。在后面信息提取过程中已经使用。(四)空间信息增强空间信息增强是指通过改变图像空间特征或频率来增强图像上信息的手段，即改变图像的“粗糙”或“平滑”程度来增强特征信息的方法。工作中使用了方向滤波和平均值滤波。1.方向滤波方向滤波是梯度法边缘增强的一种，它通过指定的8个方向的滤波模块对图像按方向进行边缘增强。工作中主要使用在线性体的解译和统计中，滤波后的图像突出显示了某个方向的线性体特征，同时对与该方向正交的线性体进行模糊。如图3-11所示，7波段的图像在分别使用 个方向模板滤波后，分别突出显示了45°方向和135°方向的线性体。图3-11 方向滤波前后图像对比2.平滑滤波当需要去除图像上的噪声时，往往使用平滑滤波或低通滤波，加强图像中的低频成分，减弱图像的高频成分，使图像由“粗糙”变得“光滑”。均值滤波就是一种典型的平滑滤波方法，即用局部范围内临域像元亮度均值代替中心原像元亮度值。工作中平滑滤波主要使用在遥感蚀变信息提取后，信息噪声的去除。如图3-12所示，提取的锈水河铅锌矿异常在平滑滤波后，杂乱细小的信息斑点被去除，信息成“块”成“带”出现，方便了对异常分布的分析。图3-12 平滑滤波前后PCT分级效果对比(五)彩色变换技术彩色变换技术是指将彩色图像在不同的彩色坐标系统之间的变换，主要应用在不同遥感器的数据或不同性质的数据融合后彩色合成图像的产生。在图像融合上常使用IHS变换，其简式如下:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测变换后RGB混色系统分离为代表空间信息的明度(I)和代表波谱信息的色别(H)、饱和度(S)。从公式可以看出，明度(I)是3个波段的平均亮度，融合时使用直方图匹配后的高分辨率波段代替I，与原来的H、S一起进行IHS变换的反变换，重新变换到RGB空间，这样图像既保证了高分辨率数据的参与，提高地面分辨能力，又保持了原来多光谱波段的光谱特征。其融合效果参见图3-5。另外，项目工作中较常用的是RGB彩色合成，当图像的饱和度缺乏时，也通过IHS变换的方法，专门对变换后的饱和度分量(S)进行调整，反变换后的图像可解译性会明显提高。

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遥感图像数据融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据，按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。

多源遥感数据融合是指利用不同遥感传感器获取的多源遥感数据，通过一定的方法和技术，将这些数据融合成一张综合图像或数据，从而获得更加详细、准确、全面的遥感信息。这种融合方式可以利用各种不同波段、分辨率和遥感传感器的优势，从而提高遥感数据的质量和精度，为地球科学、环境监测、资源调查和管理等领域提供更加丰富和准确的信息。多源遥感数据融合有以下几点重要意义：提高遥感数据的精度和可靠性：不同遥感传感器所获得的数据具有不同的特点，因此，通过多源遥感数据融合的方式，可以利用各种传感器的优势，避免单一传感器数据的缺陷，提高遥感数据的精度和可靠性。获得更加详细、全面、准确的遥感信息：多源遥感数据融合可以融合多种不同波段、分辨率和传感器的数据，从而获得更加详细、全面、准确的遥感信息，以满足地球科学、环境监测、资源调查和管理等领域的需要。提高遥感数据的利用率和效率：多源遥感数据融合可以将多种遥感数据融合成一张综合图像或数据，从而提高遥感数据的利用率和效率，减少数据冗余和处理时间。促进遥感技术的发展和应用：多源遥感数据融合是遥感技术的一个重要应用领域，对于推动遥感技术的发展和应用具有重要意义。多源遥感数据融合的方法主要包括基于像素的融合、基于特征的融合和基于决策的融合等。其中，基于像素的融合是最为常用的一种融合方式。基于像素的融合主要是通过对不同波段、分辨率和传感器的数据进行加权平均、最大值合成、最小值合成、标准差合成等方式进行融合，以获得一张综合图像或数据。而基于特征的融合则是利用不同波段、分辨率和传感器的数据中的一些特征信息，例如纹理、形状、边缘等，进行特征提取和融合，以获得更加详细、全面、准确的遥感信息。而基于决策的融合则是利用不同传感器的数据进行分类和判定，以获得更加准确和可靠的遥感信息。总之，多源遥感数据融合是一种重要的遥感数据处理方式，可以利用不同传感器的优势，提高遥感数据的精度和可靠性，获得更加详细、全面、准确的遥感信息，促进遥感技术的发展和应用，具有重要的意义和价值。

李翔宇 樊彦国（中国石油大学地球资源与信息学院，山东东营，257061）摘要：本文从所拥有的遥感数据源的可能情况出发，分别介绍了各种情况下利用遥感进行土地利用变化动态监测的方法，分析了其优势和劣势。关键词：遥感；土地利用变化；动态监测；方法1 引言我国是一个人多地少的国家，土地是我们赖以生存的资源。建立土地动态监测系统以快速准确地提供各类土地资源面积及其分布、土地资源动态变化状况及土地资源生态环境信息是十分必要的，这样可以保证我国在科学翔实的资料基础上对土地资源进行科学的规划及合理的利用，实现土地资源的可持续健康发展。可是传统的统计或实地调查方式，耗时耗力，劳民伤财，并且难以适应土地利用的快速变化，而遥感可以提供及时准确且覆盖面广的地面影像资料，并且周期短、信息量大，通过后期的分析、处理、比较，可以使人们迅速准确地掌握土地利用变化的详细信息，即实现土地利用的动态监测。现在，遥感技术已成为进行土地利用变化动态监测的重要手段。基于遥感影像的土地利用变化监测方法大致可分为两类：光谱直接比较法和分类结果比较法。多数变化提取算法属于前一种，主要包括影像差值法、比值法、主成分分析法和变化矢量分析法等，这些算法直接通过两时相数据的光谱差异确定变化发生的区域，但不能得出变化图斑的类型；后一种方法通过对各自时相的数据进行土地利用分类，通过对两个分类结果的比较提取变化信息，但其精度受两时相数据分类精度的制约。实际操作中可以根据所持有数据源的不同而采用相应的方法。2 基于单一传感器的土地利用变化监测方法2.1 基于单一传感器多时相遥感影像当遥感数据源为单一传感器但可以获得多时相遥感影像时，可以考虑以下几种方法。2.1.1 单变量图像差值法［1］单变量图像差值法比较简单，是使用最广泛的一种探测方法。它是将两个时相的遥感图像按波段进行逐像元相减，从而生成一幅新的代表二时相间光谱变化的差值图像。辐射值的显著变化代表了土地覆盖变化，在差值图像中接近于零的像元就被看做是未变化的，而那些大于或小于零的像元表示其覆盖状况发生了某种变化，从而设定适当的阈值就可以把变化信息提取出来。2.1.2 图像比值法［1，2］比值处理被认为是辨识变化区域相对较快的手段。它是对于两个时相多谱段数据中同名像元的光谱灰度值施以除法运算。显然，经过辐射配准后，在图像中未发生变化的像元其比值应近似为1，而对于变化像元而言，比值将明显高于或低于1。比值法可以部分地消除阴影影响，突出某些地物间的反差，具有一定的图像增强作用。2.1.3 图像回归法［1］图像回归法是首先假定时相Ⅰ的像元值是另一时相Ⅱ像元值的一个线性函数，通过最小二乘法来进行回归，然后再用回归方程计算出的预测值来减去时相Ⅰ的原始像元值，从而获得两时相的回归残差图像。2.1.4 植被指数差值法［2］植被指数差值法是用近红外与红光波段间的比值（植被指数）代替原始波段作为输入数据进行差值运算来生成变化图像。由于植物普遍对红光强烈吸收和对近红外光强烈反射，因此红光和近红外波段之间的比值有利于提高光谱差异。2.1.5 主成分分析法［3］（1）差异主成分法 两时相的影像经纠正、配准之后，先对影像作相差取绝对值处理，从而得到一个差值影像。差值影像作主成分变换之后的第一分量应该集中了该影像的主要信息，即原两时相影像的主要差异信息。这个分量可以被认为是变化信息而被提取出来，从而生成变化模板，作为指导下一步变化类型确认和边界确定的参考信息。（2）多波段主成分变换 由遥感理论可得知，地物属性发生变化，必将导致其在影像某几个波段上的值发生变化，所以只要找出两时相影像中对应波段上值的差别并确定这些差别的范围，便可发现土地利用变化信息。在具体试验中将两时相的影像各波段进行组合，成一个两倍于原影像波段数的新影像，对该影像作主成分变换。由于变换结果前几个分量上集中了两个影像的主要信息，而后几个分量则反映出了两影像的差别信息，因此可以抽取后几个分量进行波段组合来产生出变化信息。一般说来，在上述多波段主成分变换之后，采用0、1、2分量进行波段组合能较好地反映出新旧时相影像的变化部分。（3）主成分差异法 本方法和差异主成分方法所不同之处在于影像作主成分变换与差值处理的顺序不一样。要求先对两时相的影像作主成分变换，然后对变换结果作差值，取差值的绝对值为处理结果。在实际的试验中，两时相影像作主成分变换后相差的第一分量已经涵盖了几乎所有的变化信息。因此，可以认为这一分量属于影像的变化信息。2.1.6 变化向量分析法［1］由于多时相遥感数据中任一像元矢量都可用多维测量空间中的一个点来表示（空间的维数等于原始波段数），通过对不同时相下的同名像元矢量进行相减所得到的变化矢量就可以用于描述该像元第一时相 t1 到第二时相 t2 期间在多维空间中所发生的位置变化。其中变化矢量的模代表了变化的强度，而方向则指示了发生变化的类型。设时相 t1、t2 图像的像元灰度矢量分别为 G＝（g1，g2，…，gk）T 和H＝（h1，h2，…，hk）T，则变化矢量为：ΔG＝G －H。ΔG 包含了两幅图像中所有变化信息。变化强度由变化矢量的模||ΔG||决定，||ΔG||越大，表明图像的差异越大，变化发生的可能性越大。因此，提取变化和非变化像元，可根据变化强度||ΔG||的大小设定阈值来实现，即像元||ΔG||超过某一阈值时，即可判定为土地利用类型发生变化的像元；而变化的类型，可由ΔG的指向确定。这种方法利用多频段信息，在提取变化位置的同时可以得到变化类型信息，是一种较理想的算法。当然，要用好变化向量分析法还取决于分析过程中变化/未变化阈值是否取值合理以及相关分类方法是否适当。2.1.7 分类后比较法分类后比较法是对两期遥感影像进行监督或非监督分类，然后比较在各图像系列同一位置上的分类结果，进而确定土地利用类型变化的位置和所属类型。该方法可直接获得变化类型信息，但如何选择合适的分类方法提高分类精度是准确获得变化信息类型的关键。2.1.1至2.1.6均属于光谱直接比较法，此方法对变化比较敏感，可以避免分类过程所导致的误差，但需要进行严格的辐射标准化，排除大气状况、太阳高度角、土壤湿度、物候等“噪声”因素对图像光谱的影响，由于目前对各种干扰（尤其是物候）导致的辐射差异的校正方法仍不成熟，因此，只能通过选择同一传感器、同一季相的数据来尽可能减小“噪声”。同时光谱直接比较法只注重变化像元的提取，而不能提供变化中土地类型的转化信息（如地类属性）。与之相对照，分类后比较法对辐射纠正要求相对较低，适用于不同传感器、不同季相的数据的比较，同时该方法不仅可以提供变化信息，而且还能够给出各时期的土地利用类型信息。但这种方法的最终精度受到影像分类精度的限制，而且它对影像的全部范围都要进行分类计算而不管它们是否已经发生变化，这样无疑大大增加了变化信息检测的计算量。在目前的土地利用遥感监测研究中，结合光谱直接比较法和分类后比较法的混合动态监测方法逐渐受到重视，并有了一些成功的案例研究。Jenson 通过对湿地变化的动态监测研究表明：先利用光谱直接比较探测变化区，再进行图像分类确定变化类型的混合法是一种非常有效的变化检测方法［4］；Macleod和Congalton的研究也表明以差值法为基础的混合动态监测法优于传统分类后比较法［5］。这样可以集两者之所长，取得更好的监测效果。2.2 基于单一传感器单时相遥感影像无论是光谱直接比较法还是分类后比较法都是基于多个时相的遥感影像来进行土地利用变化监测。而当前期遥感影像无法或者难以获得的情况下，依靠后期的单时相遥感影像与前期的土地利用现状图也可以进行动态监测，这就是采用将土地利用现状图叠加在遥感图像上的方法来监测土地利用变化情况［6］。具体说来，是利用土地利用现状图中不变的明显地物标志（如线状地物交叉点）作为控制点对遥感图像进行配准，然后将土地现状图叠加再校正后的遥感图像上，检查各图斑是否吻合，若图斑的角点有偏移，则发生变化。可通过遥感图像辨识当前的土地利用类型，而土地利用现状图含有先期的土地利用类型信息，所以可以比较容易地辨识土地利用类型的变更情况，并可测算出变化图斑的面积。若其中有不能确定的图斑，可以辅以外业调查，以提高监测精度。3 基于多源遥感的土地利用变化信息监测方法不同传感器都具有各自的优势，获得的图像各有所长，如美国陆地卫星（Landsat）TM图像光谱信息丰富；法国SPOT卫星图像具有全色通道而空间分辨率高；SAR图像不受光照条件的影响而且几乎不受大气和云层的干涉，可用于探测地物的复介电常数和表面的粗糙度等等。利用不同传感器的多源遥感影像进行融合，可以使其优势互补，在此基础上的土地利用变化动态监测已成为国际遥感界研究的主题之一。以TM影像和SPOT影像为例，目前应用多光谱TM和全色SPOT数据融合的方法主要有LAB变换、HIS变换、线性复合与乘积运算、比值运算、BROVEY 变换、高通滤波变换（HPH）和主成分分析（PCA）等方法［7］，经上述算法融合后的图像可以有效地同时保留SPOT高分辨率图像的精细纹理和TM多光谱图像的丰富色彩信息，从而有利于提高图像的空间分辨率和光谱分辨率，为发生变化的地类图斑的提取提供良好的数据源基础。3.1 光谱特征变异法［8］针对基于多源遥感的土地利用变化监测，变化信息的提取方法除了2.1所述方法之外还可以选择光谱特征变异法。同一地物反映在SPOT影像上的信息是与其反映在TM影像上的光谱信息一一对应的。因此作TM和SPOT影像融合时，才能如实地显示出地物的正确光谱属性。但如果两者信息表现为不一致时，那么融合后影像的光谱就表现得与正常地物有所差别，此时就称地物发生了光谱特征变异（例如同一位置，前期在遥感影像上呈现为绿色的麦地，后期新修道路在影像上呈现较亮的灰度，那么叠加之后会呈现一条绿色的道路，与正常地物相异），这部分影像在整个的影像范围内是不正常和不协调的，这些地物可以通过影像判读的方法勾绘出来，这种变化信息提取的方法具有物理意义明显、简洁的特点。但是经过试验发现，发生光谱特征变异的地物在几何尺寸上要足够的大才能被人工目视发现。此外，该方法的效率还受到被监测区地物光谱特性的限制。3.2 变化信息提取方法的选择根据土地利用动态监测项目所获取的数据源，可将遥感数据组合分为下述几种类型，针对不同的类型要采取相应的方法以获取较好的效果。3.2.1 具有两时相的 TM 和 SPOT 数据这种情况是最好的。在该条件下，先对两时相的数据以某一纠正后的TM或SPOT影像（首先处理TM还是SPOT视数据的具体情况而定，原则是利于TM和SPOT数据的配准融合处理）为参考分别作纠正和配准处理，为保留并结合原始数据中纹理信息和光谱信息要融合相对应的TM和SPOT影像，在两时相融合影像的基础上采用主成分差异的方法来提取变化信息。另外还可以用新时相的 SPOT 影像与旧时相的 TM 影像进行融合生成光谱特征变异影像来指导发现变化的区域。3.2.2 具有两时相的 TM 和一个时相的 SPOT 数据在此数据源的基础上，首先仍对某一时相的TM或SPOT数据作纠正处理，然后将其他时相的TM和SPOT数据都统一以这个纠正后的TM （SPOT）为参考影像作影像到影像的纠正和配准。之后，选择光谱特征变异的方法来寻找大部分的变化信息，借助于两时相的TM影像确认变化；此外，利用主成分分析的办法对两时相的TM数据进行处理，得到变化信息模板，将模板叠置在判读影像上补充单一方法进行变化提取的遗漏。3.2.3 具有两时相的 SPOT 和一个时相的 TM 数据通常，前面的数据预处理纠正配准部分同3.2.2相同，然后对其中交错时相的TM和SPOT数据进行融合得到光谱特征变异影像，借助于两时相的SPOT数据发现影像中纹理信息的变化，从而辅助提取影像中的变化信息部分。除此之外，两时相的SPOT影像数据理论上说，可以直接作比较得到变化的部分，但是由于成像条件的不同，这样直接比较的方法会导致产生很多伪变化信息，干扰了真正变化部分的提取。因此，首先要对原始SPOT影像进行去噪及辐射校正等预处理，然后才能用来提取变化的信息。3.2.4 具有单时相的 SPOT 影像和另一时相 TM 影像的数据首先要对SPOT和TM数据进行纠正处理，然后利用纠正后的SPOT和另一时相TM影像融合得到光谱特征变异影像，并以此作为判读变化信息的主要参考数据。此外，单时相的SPOT数据可以作为新增波段加入到原始的 TM 数据中去进行主成分分析来提取变化的信息，辅助发现漏判的变化图斑。利用遥感进行土地利用动态监测的方法非常多，这些方法各有自己的优势和劣势，实际工作中，要针对所拥有的数据源的情况，综合各方面要求来选择合适的方法，也可以综合几种方法取长补短以达到更好的监测效果。至于如何更有效地识别土地变化的类型以及如何提高分类的精度仍有很大的研究空间。参考文献［1］卢珏.土地利用动态监测变化信息提取算法评估［J］.湖北农学院学报，2002，22 （5）：394～396［2］张银辉，赵庚星.试论土地利用遥感动态监测技术方法［J］.国土资源管理，2001，18 （3）：15～18［3］杨贵军，武文波，陈步尚，夏春林.土地利用动态遥感监测中变化信息的提取方法［J］.东北测绘，2003，26 （1）：18～21［4］Jensen J R，Cowen D J，Narumalani S，et al.An evaluation of coast watch change detection protocol in South Carolina ［J］.Photogram metric Engineering and Remote Sensing，1993，59 （6）：1039～1046［5］Macleod R D，Congalton R G.A quantitative comparison of change-detection algorithms for monitoring eelgrass from remotely sensed data ［J］.Photogram metric Engineering and Remote Sensing，1998，64 （3）：207～216［6］吴连喜，严泰来，张玮，薛天民，程昌秀.土地利用现状图与遥感图像叠加进行土地利用变更监测［J］.农业工程学报，2001，17 （6）：156～160［7］张炳智，张继闲，张丽.土地利用动态遥感监测中变化信息提取方法的研究［J］.测绘科学，2000，25 （3）：46～50

在矿区，固体废弃物是主要污染源之一，并与大气和水体的污染关系密切。通过遥感信息可以调查固体废弃物的类型、分布状况，甚至体积大小，从而为环境综合治理提供基础资料。矿区固体废弃物可分为两大类，即工业固体废弃物，如煤矸石、洗选废渣、工业废料等；以及生活固体废弃物，如生活垃圾等，这些固体废弃物的航空彩红外影像的基本特征如表3-4所列。其分布图利用GIS的功能绘制相当简便。表3-4　工矿区固体废弃物的彩色红外影像特征对大型固体废弃物堆，如矿石堆，可利用立体量测仪量测边长和高差等参数，然后按多边形锥体计算体积。固体废弃物对区域生态环境的影响不仅表现在占用大片土地，而且会污染大气。其中所含的重金属离子等有害物质经雨水冲刷、侵蚀，对土壤和地面、地下水源将造成污染。在矿区规划时，应在工程地质和水文地质工作的基础上，认真选择固体废弃物的堆放场所。

遥感学报遥感技术与应用土壤学报土壤土壤通报等等。。。

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

城市绿地是指城市中的草坪吗，如果是的话就应该可以区分了，草地和林地是可以区分的。

图像分类是以计算机来区分图像中所含的多个目标物为目的，并对区分的像元组给出对应其特征的名称，从而达到图像判读的目的。用于图像分类的数学理论目前有3个分支：统计图像分类、专家系统分类和模糊分类。统计图像分类是目前图像分类方法中最成熟的方法，有监督分类（supervised classification）和非监督分类（unsupervised classification）两种方法（丰茂森，1992）。1.监督分类监督分类是先用某些已知类别训练样本让分类识别系统学习，待其掌握了各个类别的特征之后，按照分类的决策规则进行分类的过程。使用的数学方法有多级切割分类法、决策树分类法、最小距离分类法、最大似然分类法。2.非监督分类非监督分类就是不用训练样本，而是根据图像数据自身的统计特征及点群的分布情况，从纯统计学的角度对图像数据进行统计分类。它与监督分类的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类由图像数据的统计特征来决定。非监督分类最常用的统计方法是聚类分析，聚类分析是按照像元之间的相似程度来进行的一种多元统计分析方法。监督分类的缺点在于会有大量的像元没有分类。对于研究区所有植物群落，都要找到和确立相同的训练基地很困难，即使是非常均一的植物群落，像元与像元之间，依然有相当大的变差（或称噪音），所以使得错误分类的像元数达到很高的比例。非监督分类将具有相似光谱响应的像元组聚为一类，在草地分类和制图上效果良好。非监督分类可以多次重复，一直到分类结果满意为止（即将分类结果显示，看是否与实际景观的某些特征相匹配）。这种做法的实质是，形成许多光谱分类，每一光谱分类都表示一个或一组特定的地面多边形；反过来讲，这些多边形表示已把某种地面属性赋予某个光谱分类。这些光谱分类在所有光谱的某一组谱段上都有确定的光谱特征。图4-2 监督分类和非监督分类处理过程（据李建龙，1997）Fig.4-2 A flow chart of supervised classification and unsupervised classification由于研究区地形复杂，不能建立很完全的训练基地，采用监督分类时未分类像元很多。因此，本书采用了非监督分类法。

《水土保持监测技术规程》主要包括以下内容：——水土保持监测网络的组成、职责和任务，监测站网布设原则和选址要求：——宏观区域、中小流域和开发建设项目的监测项目和监测方法；——遥感监测、地面观测和调查等不同监测方法的使用范围、内容、技术要求，以及监测数据处理、资料整编和质量保证的方法；——不同开发建设项目水土流失监测项目、监测时段确定和监测方法；——有关内容的条文说明目录： 1 总则2 监测站网2.1 监测站网职责和任务2.2 监测噗布设原则和选址要求3 监测项目与监测方

自然和社会经济

要素不同：在遥感影像地图中，图面内容要素主要由影像构成，辅助以一定地图符号来表现或说明制图对象。航空地图表示与飞行有关的地理要素。性质不同：遥感地图是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况的地图。航空地图是供航空使用的各种专用图的统称。 演示机型：Iphone 12&&华为P40&&小米11 系统版本：iOS14.4&&EMUI11&&MIUI12.0.7 1、要素不同：在遥感影像地图中，图面内容要素主要由影像构成，辅助以一定地图符号来表现或说明制图对象。航空地图表示与飞行有关的地理要素。 2、性质不同：遥感地图是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况的地图。航空地图是供航空使用的各种专用图的统称。 3、特点不同：遥感地图具有丰富的地面信息，内容层次分明，图面清晰易读，充分表现出影像与地图的双重优势。航空地图只表示与飞行有关的地理要素，如海洋、河流、湖泊、地形、主要居民地平面轮廓形状、森林范围以及铁路和主要公路等。

卫星遥感图属于绘制电子地图的底图，只能反映地面事物的实况，没有名称没有标注，电子地图是人工加工过的实用地图，上面交通线路，各种地标建筑名称标注得一清二楚。

　　遥感地图是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况的地图，内容层次分明，充分表现出影像与地图的双重优势。电子地图是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图。可以快速存取显示，实现动画，将地图要素分层显示，利用虚拟现实技术将地图立体化、动态化，令用户有身临其境之感。　　如何区别电子地图和遥感地图: 　　1、利用卫星照片为底图做出来的地图称为遥感地图,精度比较低. 　　2、利用飞机测出来的照片为底图做出来的地图称为航空地图.这种地图比较准确,精度比较高,如地形图等. 　　3、电子地图和影像地图就是在前述两种地图的基础上演变来的,他们的精度低.

极飞农业遥感无人机测绘效率高，精准度更高，200亩测绘到出图只需要25分钟极飞农业遥感无人无需购买其他软件以及高配电脑，全部工作都在云端完成，操作便捷性高极飞农业遥感无人机测绘成本低极飞农业遥感无人机成果分享方便，复用性比较高，可以搭配其他极飞智能农业设备一起使用。

工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文 　　无论是在学校还是在社会中，大家一定都接触过论文吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。写起论文来就毫无头绪？下面是我精心整理的工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。 　　摘要： 　　文章主要就无人机遥感测绘技术相关内容进行分析，其中着重探究工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用。无人遥感测绘技术的应用，不仅有利于提升测绘行业发展的科学性、创新性，同时也有利于提高工程测绘的水平和质量。 　　关键词： 　　工程测绘；无人机烟感测绘技术；数据分析； 　　引言： 　　近年来，无人机在很多领域都得到了广泛应用，并发挥着越来越重要的作用。在工程测量领域对无人机技术的应用，能够为复杂环境下地面测量提供便利，获取相应地区的图像、影像等数据资料，有效提升测量工作的严谨性和科学性。 　　1、无人机遥感测绘技术的优势 　　1.1、提升数据的准确性 　　在工程测绘中全面应用无人机遥感技术，能够对数据准确性有效提升，保证收集数据的安全性，为工程建设提供依据。无人机遥感技术的复杂性相对较高，借助不同类型的技术，特别是对数码传感技术、卫星定位技术以及无人技术的应用，能够全面提升数据收集的质量及效率，大大降低测绘误差，从而保证对数据快速收集的同时，利用高科技全面提升数据的准确性。在对无人机技术不断应用的过程中，其设计也在不断改善，应用的成熟性越来越高。无人机有较小的体积、较高的灵活性，能够很好地推动工程测绘，尤其针对复杂地区，借助无人机遥控测绘技术，能够开展详细的勘察工作，借助软件的应用，能够对数据失误、丢失情况有效避免。 　　1.2、提升效率 　　无人机遥感测绘技术的应用，能够减少人工操作程序，有效提高工作效率，在一定程度上降低误差，短时间内对数据快速处理，不仅能够保证效率，还能够保证质量。应用无人机外部作业过程中，能够突破恶劣天气影响，同时也有较长的续航时间，从而保障测绘进度。 　　1.3、降低成本 　　测绘作业的复杂性相对较高，应用无人机遥控测绘技术能够有效减少其成本，在一定程度上转变传统测绘方式，提升测绘工作的准确性、科学性。借助地面信息收集工作，能够为其他工作的数据来源奠定基础。在传统测绘过程中，借助载人飞机或卫星对收集数据，会产生较高的成本，且存在安全问题，很容易被恶劣天气影响。应用无人机遥感测绘技术，能够有效地降低成本。 　　2、无人机遥感技术在工程测绘中的具体应用 　　2.1、采集数据 　　在建设工程中，需要始终以数据为基础，因此需要保证数据的精度，但保证数据的精度就需要保证测绘的精度，从而保证建设项目的建筑质量。可见工程测绘收集数据工作十分重要，是工程决策的重要依据，在此基础上分析数据，有利于全面优化工程的谋划、设计。在不同工程测绘过程中，无人机遥感技术的应用也更加广泛，工作人员能够对不同类型数据有效收集，同时也能够借助相关技术，对数据进行分析汇总，对数据收集的精度、速度有效提升。在具体操作过程中，工作人员可以应用计算机输入指令，划分相应的测绘区域，对无人机航线有效设计，并在相应的环境下，引导无人机执行相应的命令，在无人机测绘飞行的过程中，能够明确相应的数据信息，从而结束工程测绘工作。现阶段，技术创新性不断提升，应用定位系统，能够保证定位的精准性，结合坐标系统，能够保证相应区域内的测绘作业能力。对无人机取得的资料，相关工作人员要优化监测、复核工作，对数据的精确性有效保证，并补充其他数据。 　　2.2、采集图像 　　应用无人机遥感测绘技术开展工程测绘，除了收集数据，还要收集整理不同图像，对制图的要求有效满足。借助无人机技术，能够收集测绘范围内不同方面的信息，进一步形成影像拍摄。同时，在此基础上，还能够对三维建模有效应用，深加工上一阶段拍摄的画面，为制图工作奠定良好的基础。无人机测绘有较高的智能化，针对不符合需求的图像会进行自动处理，如应用重叠影像数码相机进行自动变焦，对图像参数快速调整有效实现，保证图像收集的清晰性。 　　2.3、开展低空作业 　　应用无人机遥感测绘技术，能够对安全性有效保障，尤其一些对图像要求较高的工程测绘项目，无人机测绘能够对上述要求有效满足。在一些恶劣环境之中，应用无人机开展低空作业，因其有更强的灵活性，能够避免受外部条件影响，高效快捷地完成任务。无人机遥感测绘技术也在不断升级，能够很好地提高无人机快速应对能力，有效提升测绘质量。 　　3、无人机遥感测绘技术应用注意事项 　　3.1、对相关设备定期检查 　　为了全面发挥无人机的优势，有效保证测绘结果，并对无人机使用效率有效提高，需要对设备监测的精准性不断优化，保证设备始终处于最佳状态。监测调试工作在应用无人机遥感测绘技术中十分重要，在正式应用设备前，相关工作人员要做好设备性能检测工作，对设备的性能优化，再开展飞行试验，针对不稳定的"设备，相关的工作人员要强化相应的调试工作，对设备性能的稳定性有效保证。此外，相关工作人员还要优化日常保养工作，对通讯设备、电源系统、地面电台等方面进行定期检查，对设备安全性有效保证。 　　3.2、对像控电测量流程优化 　　对无人机技术应用，要优化相应的流程，保证无人机遥感测绘技术的应用效果有效提升。工作人员要注意强化拍摄像控点布设工作，对其安全性、高效性有效保证，并完善优化升级工作。具体从以下3个方面入手： 　　1）要注意监测在可控范围内，与拍摄范围的具体情况有效结合，进行相应地分析，对拍摄区域自由网效果明确，同时还要检查快速生成自由网快拼图的情况，明确是否存在偏差。 　　2）要对像控点测量方案布设流程优化。要以目标测量范围的具体情况为基础，如地势、地形，优化控制像控点相片质量，提升收集数据的严谨性，避免对影响、数据处理的随意性，还要注意保留原始数据，从而为后续调整制图奠定良好的基础，有效保证数据的真实性。 　　3）相关工作人员要加强数据存储工作。对于无人机拍摄而言，会出现大量数据，设备中会对相应的数据储存，需要对其中没有价值的信息有效去除，避免无用数据对新数据的影响，保证色彩效果和清晰度。 　　3.3、对飞行、摄影质量有效控制 　　为了对无人机拍摄的水平、效率有效保证，相关工作人员需要在实际应用过程中，对无人机的飞行、摄影质量进行严格控制。在具体应用过程中，相关工作人员需要注意： 　　1）结合规定的时间，带无人机进场，并对无人机不同方面的信息明确，如无人机的降落、起飞方式等，同时还要对飞行速度有效控制，保证测绘影像的清晰性。 　　2）要注意对无人机飞行高度的设计、控制工作优化，对拍摄区域的设计航高于飞行航高之间的高度差明确，并控制在合理的范围之内。随后还要注意对无人机的飞行状态有效控制，避免其他信号影响无人机拍摄的准确性。此外，在无人机飞行过程中，相关工作人员还需要注意对无人机的上升、下降飞行速率有效控制，并制定相应的安全保护方案。 　　4、总结 　　综上所述，应用传统测绘技术，已经不能满足现阶段的市场需要，需将无人机遥感测绘技术应用其中。但为了保证工程测绘结果的科学性和准确性，相关工作人员需要结合实际情况，优化无人机遥感测绘技术，从而有效提升工程测绘的质量和效率。 　　参考文献 　　[1]周李乾.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用[J].智能城市,2020,6(12):73-74. 　　[2]易应军.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用研究[J].建筑工程技术与设计,2020(8):4376. 　　[3]郑义,董晓亮.论无人机遥感测绘技术在工程测绘中的应用[J].建筑工程技术与设计,2019(36):4055. ;

近年来，多尺度的遥感数据广泛用于区域乃至全球尺度的土地覆被制图，因此，人们越来越重视遥感数据分类精度尺度效应方面的研究。Woodcock and Strahler（1987）首次系统研究了遥感中的尺度因子。他们通过分析图像局部方差随图像分辨率的变化，研究遥感分类的尺度效应。一般来说，当遥感数据初始空间分辨率足够高时（像元远小于图像中景的目标物大小），随着图像空间分辨率的逐步降低，图像的局部方差会逐步增大，并在某一分辨率时局部方差达到最大；当图像空间分辨率继续降低时，图像局部方差又开始逐步减小。当图像局部方差达到最大时，表明图像的空间分辨率相当于地面景的目标物的大小。这时类别之间的可分性最大，混合像元最少。但这只是理想情况。由于地物类别的大小，形状和集聚水平有很大差异，实际选用的图像分辨率应高于局部方差方法所确定的最优分辨率。局部方差法研究遥感信息尺度效应的缺点在于，它只考虑了单一波段的图像局部方差变化，而不便应用于多光谱遥感数据；局部方差法的另一个局限性在于图像的局部方差与图像全局的方差有关，不同图像的局部方差直接对比没有意义。此外，局部方差的计算过程中的边界效应影响局部方差的精度。Arbia等（1996）通过图像模拟实验方法研究了尺度研究中著名的“可变面元问题（Modifiable areal unit problem，MAUP）”对多光谱遥感图像最大似然分类精度的影响。其研究结果表明最大似然分类误差的大小随数据空间分辨率的降低而增大，但像元之间的空间依赖性可以部分中和分类误差的增加；空间分辨率对分类误差空间分布的影响主要在类别之间的边缘部分。由于空间分辨率的增加可能同时引起类内光谱变异程度和边缘混合像元数目的变化，而这两者的变化对分类精度的影响又是相互矛盾的，因此系统的评价它们随遥感数据空间分辨率的变化对分类精度的综合影响是必要的。Hsieh等（2001）利用模拟图像，研究了遥感数据空间分辨率对“纯净像元（pure pixel）”和混合像元分类误差的影响。他们通过定义地面采样距离（GSD）（相应于空间分辨率）与目标大小的比值，将空间分辨率和地面目标的大小两个决定类内变异和混合像元数目的因子综合到一个变量中。他们的研究结果表明，当这个比值减小时，纯净像元的分类误差增大而混合像元的分类误差减小。这一结论其实与Markham and Townshend（1981）的分析结果是完全一致的。因为空间分辨率与地面目标比值的减小，可以理解为在空间目标不变时遥感数据空间分辨率提高，因此，类内光谱变异程度增加而混合像元减少。他们研究的另一个结果是随着所定义比值的减小，总体分类误差首先逐步降低，当总体分类误差达到最小值后，随着比值的进一步减小，总体分类误差开始逐步增加。很显然，这一结果与Woodcock and Strahler（1987）的局部方差方法的结论是一致的。因为地面采样距离与地面目标大小的比值逐步减小的效果相当于在地面目标不变时逐步提高遥感数据空间分辨率。随着空间分辨率的提高，局部方差会首先逐步增大，当达到最大值后，局部方差随空间分辨率提高而减小。因此可以预见，地面采样距离与地面目标大小的比值达到最小时的空间分辨率应该和局部方差达到最大值时的空间分辨率一致。但Hsieh等（2001）研究方法的优点在于此方法并不限于单波段遥感数据。Smith等（2002）研究了斑块大小和土地覆被的异质性对遥感图像专题分类精度的影响，将逻辑回归模型用于评价斑块大小和土地覆被的异质性对遥感图像专题分类精度的影响，结果表明当土地覆被异质性增加和斑块减小时，分类精度降低。这个结论实际上是对Markham and Townshend（1981）的理论的验证。因为对于一定空间分辨率的遥感数据，土地覆被异质性的增加和斑块减小的效果实际上是增加了混合像元的数目。Marceau等（1994a，1994b）以中纬度温带森林环境为例，研究了遥感数据测量尺度（空间分辨率）和空间集聚水平对遥感数据分类精度的影响。其研究结果表明：遥感数据空间分辨率的变化和空间集聚水平的变化都会显著影响各类别的统计特征，但空间分辨率变化的影响大于空间集聚水平变化的影响；单个类别的分类精度很大程度上与空间分辨率和集聚水平有关，在一定的集聚水平上，一些类别在高分辨率时，分类精度高，而另一些类别在低分辨率时，分类精度高，因此对于复杂的自然环境，不存在单一的适合于判别所有地理实体的空间分辨率。Moody and Woodcock（1994）研究了遥感土地覆被类型面积估计误差与空间分辨率的关系，发现土地覆被类型面积估计随空间分辨率的变化而变化。在美国北加利福尼亚州森林地区的实验表明，当空间分辨率大于90 m时，面积估计误差显著增大。面积估计误差是空间分辨率、土地覆被类型的大小和土地覆被类别空间结构的函数。Narayanan and Desetty（2002）发展了基于分类精度的遥感信息内容的研究方法，建立了一个基于目标和背景的对比程度以及目标和像元大小相对关系的遥感信息内容的指数模型。对 TM图像和 SIR-C图像的对比研究显示，在像元分辨率较高时，TM图像具有较高的信息内容，而当图像分辨率较低时，SIR-C图像具有较高的信息内容，二者对比关系的变化发生在分辨率为720 m左右。Ferro等（2002）研究了纹理图像分类中的纹理计算窗口的大小对图像分类精度的影响。纹理图像分类的误差主要发生在类别的边缘。大的纹理计算窗口产生比较稳定的纹理测量，但造成大的边缘效应；小的纹理计算窗口的边缘效应小，但一般难以产生稳定的纹理测量。用模拟数据进行纹理分类实验的结果表明，随着纹理计算窗口的增大，纹理的可分性增大，但选取边缘以外的像元评价的可分性可能被高估。总的来说，对于遥感数据分类不确定性的尺度效应研究主要集中在遥感数据空间分辨率的变化导致的混合像元数目的变化和类别内光谱变异程度的变化这两个互为矛盾的因子对遥感分类精度影响。遥感数据空间分辨率的变化对分类结果精度的影响是两个影响因子综合作用的结果。最直接得评价这种综合作用的指标也许是不同分辨率数据最终的专题分类精度。但在遥感图像实际分类中，最终的专题分类精度中包含了分类器本身带来的误差，正如本文第四章的研究结果所示，不同的分类器带来的分类误差是不同的。对于多光谱遥感数据分类来说，一个较好的评价遥感数据空间分辨率变化对分类精度综合作用的方法是进行类别之间光谱特征的统计可分性分析（Separability Analysis）。对训练数据进行统计可分性分析可以估计分类过程中不同特征的期望误差（Swain and Davis，1987）。统计可分性分析被广泛应用于遥感分类中的特征提取过程中。本文试图通过不同空间分辨率的分类训练数据的统计可分性分析来探讨遥感分类精度的尺度效应。

遥感技术厉害。遥感技术可以获取大范围、高分辨率的地球表面信息，具有广泛的应用领域，例如环境监测、资源调查、城市规划等等，传感技术可实时、准确地获取物理量、化学量等信息，具有高精度、高灵敏度的特点，两者相比之下，遥感技术厉害一些。遥感技术和传感技术都是非常重要的技术，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的技术。

测技术应该传器基本理论入手着重讲叙传器结构与测原理比力觉测嗅觉，味觉测温度测速度测，多用于航空领域;遥技术通使用绿光、红光红外光三种光谱波段进行探测测技术种传器，多用于工业生产领域。

在遥感调查中，地理信息系统的应用主要有三个方面: ①遥感数据预处理; ②遥感数据分类; ③遥感制图。1. 遥感数据预处理在遥感数据几何校正时，通常是以地理信息系统中的地图为基准，通过选取控制点的方法，对遥感图像进行几何校正。此外通过地图与遥感图像的叠置，还可以切割出所需区域的遥感数据。遥感数据的辐射校正除了校正由于大气引起的辐射畸变及传感器引起的辐射畸变外，在地形起伏较大的地区，为了消除地形对影像的影响，需要利用地理信息系统中的 DEM( 数字高程模型) 数据对遥感数据进行辐射校正。2. 遥感数据分类GIS 在遥感数据分类中的应用主要是利用系统中各种辅助数据参与分类，最常用的辅助数据是地形数据，另外还有土壤、植被、森林等各种专题图数据。遥感专家很早就认识到辅助数据在遥感图像分类中的重要性，因此发展了很多利用辅助数据提高分类精度的方法，如 Fleming 和 Hoffer ( 1979) 利用观察到的土地覆盖与坡度、坡向、高程的关系，显著提高南落基山地区 MSS 森林覆盖制图精度; Cibula 和 Nyquist( 1987) 在利用 MSS 数据对华盛顿奥林匹克国家公园进行土地覆盖分类时，利用地形和气候数据使分类数从 9 类增加到 21 类，总精度达到 91. 7%。辅助数据在遥感数据分类中的应用有如下几种方法:( 1) 辅助数据作为逻辑通道和各波段光谱数据一起参与分类。这种方法比较简单，但由于在监督分类中，分类特征必须满足正态分布，而大多数辅助数据往往不是正态分布，因此该方法的应用不是很多。( 2) 应用辅助数据分层估计各类地物出现的先验概率。最常用的是根据 DEM 数据和代表不同地面类别的样区数据，统计各主要地物的垂直分布特点，继而按高程数据把研究区域划分成若干高程带，分别对每一高程带的遥感影像进行分类处理，最后把各高程带的分类影像叠加，形成整个研究区域的分类结果。( 3) 应用辅助数据对光谱分类结果进行后处理。遥感图像上经常有异物同谱现象，一些地类从光谱上难以区分，但它们在空间分布上往往具有不同的特征，因此可以通过辅助数据加以区分。美国在利用多时相 AVHRR 数据进行美国本土的土地覆盖调查时，首先利用非监督分类进行聚类，得到 70 个类别，然后与辅助数据 ( 包括高程、生态区、无霜期等) 叠置，分析每一类中各个辅助数据的直方图，对直方图中明显有多于一个峰值的类别利用辅助数据进一步分类，最后得出 189 个类别。3. 遥感制图GIS 和遥感制图的结合经历了由低级阶段向高级阶段的发展过程。最早的结合是把遥感像片经目视判读和处理后编制成各种专题稿图，然后数字化输入地理信息系统，并借助计算机编辑和输出专题信息。这一过程中，由于目视解释随意性较大，必然会影响制图的质量。目前，GIS 支持由遥感数字影像自动提取专题信息，这极大地提高了遥感空间信息专题制图质量。遥感影像通过地理信息系统的图像处理功能，不仅可以修编地形图，而且可以把各种制图要素尽可能予以最大程度的显示，为专题地图提供可靠的信息保障。利用GIS 叠置功能进行遥感影像与地理数据的信息复合，可确定制图目标结构之间的相互关系，这样就可以大大地增强作业人员的判读能力。如地图上除了类型界线外，还需要有行政界线、注记等要素，这些要素往往不能直接从遥感数据中得到，一些道路、河流由于分辨率的限制，也不能从遥感数据中提取出。为了使分类结果能以地图形式输出，需要采用信息覆合的方法，把地理信息系统中的行政界线、注记等要素叠加到分类结果图上，从而形成完整的地图。另外，RS 与 GIS 结合，使遥感制图从人工调绘、解释、转绘、编绘、印刷等传统工艺走向了利用 GIS 进行遥感图像处理和机助制图，从而大大地提高了遥感制图的速度和质量。复习思考题1. 什么是信息? 什么是地理信息? 两者有何不同?2. 什么是信息系统? 分哪几类?3. 什么是地理信息系统? 它有哪些特征?4. GIS 由哪几个主要部分组成? 它的基本功能有哪些?5. GIS 按内容分为哪几类?6. 遥感与 GIS 的结合方式有哪些?7. 遥感调查中，GIS 的应用主要有哪些方面?

应该是卫星拍摄一次所拍摄到的画面. 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 .

(一)图像处理从遥感原始数据到基础遥感图像制作并出图的过程一般称为遥感数字图像处理。这一过程根据所购置遥感数据的级别不同，需要经历多个步骤才能完成。此外，要获得一幅适合工作区开展遥感地质找矿工作应用的高质量，可解译效果好的遥感图像，还必须结合工作区的地质地理特征，在图像处理过程中反复实验对比才能完成，以满足区域地质解译各项工作的需要。通常情况下，基础遥感图像制作要经过以下步骤。1.(E)TM数据信息特征分析为有效利用(E)TM数据进行图像分类以及专题信息提取，首先必须对遥感数据的信息特征进行认真分析。研究区(E)TM数据6个波段(除TM6外)的信息特征统计表明，TM4波段亮度值覆盖范围最宽达190个灰级，其次是TM3，亮度范围153个灰级，说明这两个波段所包含的信息量较丰富。虽然TM7亮度范围也较宽，但与TM5的相关性强，相关系数达96.3%，表明这两个个波段数据反映的地质内容是基本一致的。可见光波段的TM1、TM2、TM3相关性强。主成分分析表明TM7、TM4、TM3波段的累积贡献率大于99%，表明这3个波段数据集中几乎所有的地物波谱信息。PC1、PC2、PC3三个主成分的权值较大。上述各单波段数据分析结果对于选择有效的图像合成方案具有重要意义。2.基础遥感图像制作主要分为以下几步，所有工作均在加拿大PCI公司先进的专业遥感图像处理软件(版本9.0)上进行。(1)原始图像的去噪和去条带。(2)几何精校正(配准)。由于所购置的原始单波段图像只经过了卫星级别的几何粗校正，因此图像像元与其所对应实际工作区的真实地理空间(地理坐标)存在极大的误差。因此，在合成图像之前应对原始数据按地图投影方式，开展系统的几何精纠正(又称配准)工作，以使其达到相应的几何精度，与野外实物精确匹配。几何精校正精度的高低是遥感图像复合分析、遥感动态监测、野外精确定位的前提。本研究选用多项几何纠正方法，具体步骤如下。1)选择地面控制点(GCPS):在1∶5万地形图上选择目标较小、特征明显、易于识别的道路、河流的交叉口、弯曲处为控制点，在全区范围内共选取均匀分布的25个控制点，将误差控制在允许的范围之内。2)选择纠正方程组:通过试验分析比较，选用二元二次多项式进行几何精纠正效果最好，RMS检验结果表明纠正误差均小于半个像元，纠正后结果符合野外精确定位分析精度要求。3)像元重采样:经多次比较分析，采用了最近邻域法进行重采样。(3)镶嵌。由于研究区涉及两景图像，因此要形成包含整个工作区的完整影像图，必须将这两景图像按其地理坐标精确的镶嵌起来。(4)目标区(又称感兴趣区，AOI)选择。根据工作区的经纬度坐标，在镶嵌好的图像上选择并确定最终的成图范围。(5)波段组合。对多波段遥感影像的数字图像处理来说，假彩色合成是一种最基本、也是最实用的方法，假彩色合成能将地物在不同波谱段上的信息以不同的色彩显示出来，不仅层次丰富，而且地物形态特征和内部细节也得以充分显示。不同的波段组合有不同的地物增强效果，因此选择好的合成方案是取得理想的彩色增强效果的关键。1)波段效应与时相效应分析法:TM各波段是根据对可见光的分解和不同地物的光谱反射与吸收特点划定的。不同波段图像识别和区分地物的能力不同，具有各自的波段效应，见表2-2。同时，由于不同时期太阳辐射、气候、植被等环境因素的变化，造成地物电磁辐射的差异，地物在不同季节或日期的同波段影像色调也会有差别，这就是遥感图像的时相效应。2)地质效果判定法:最终合成的影像图，地质效果及可解译程度应是判定合成方案是否最佳的最终标准。在实际工作中，表中几个波段具有不同的地质效果，一般作为假彩色合成的优选波段。为了形成理想的遥感图像，工作中对遥感数据开展了必要的分析，最后确定以最大限度地满足地质应用为主要目的的ETM743(RGB)合成方案进行图像制作，此方案信息量丰富而全面，亮度、均值、相似性较好，且包含了地质应用ETM7波段的信息。表2-2 TM数据光谱特征(6)图像信息增强。在多波段合成图像，为了进一步突出图像中目标信息，区分不同地物特征，扩大不同图像之亮值间差别，使信息得到补偿，得到一幅影像特征更明显的图像，以提高图像的解译及分析能力，还必须对其进行信息增强。在本次工作中，主要采用局部分段线性拉伸变换、反差增强、对数变换、拉伸变换、均衡化等方法。其中分段线性拉伸变换是最常用的信息增强手段。它既可在全辐射亮级0～255范围内对所有地物进行线性拉伸，也可针对一定灰度范围的目标地物进行不同的线性拉伸，而对其他非目标地物进行压缩处理，以达到提取和增强目标地物的目的。增强处理后的图像与原合成图像相比层次更为清晰，反差明显，信息量增大，更有利于图像解译。为了更好地提取线性、环形构造信息，在上述图像的基础上还采用了空间滤波增强的图像处理方法。空间滤波增强有多种方法。本区经对比主要采用简单的定向滤波进行。所谓定向就是对模板矩阵(卷积核，又称算子)设置一定的权值使模板增强方向与图像边界实际走向尽量一致。处理结果突出了与模板一致的线性结构特征。该区构造线一般均以不同规模近NW向展布为主，因此滤波时主要针对NW向的构造进行。对规模较大的NW向构造滤波时，主要目的是突出其总体趋势，滤波时采用了5×5滤波核。滤波方法采用Robinson滤波。在进行滤波处理之前，采用了下列波段组合:(ETM7-Ⅵ)/(ETM7+Ⅵ)。其中Ⅵ(植被指数)=(ETM4-ETM3)/(ETM4+ETM3)。ETM3、ETM4、ETM7波段是区分地表沉积物与基岩的。Ⅵ项用于增强植被差异引起的反差，它与ETM7组合起来所产生的图像对构造有较好的增强效果。对这种图像采用上述所设计的滤波模板，进行NE向滤波，之后将它与ETM4、ETM5波段组合成红、绿、蓝彩色图像。经过滤波处理的图像，NE向断裂可清楚地显示。(7)加载地理信息及图面装饰。在经上述步骤完成的遥感卫星影像图上，还应加载地理格网和选择性标注主要城镇等信息，以使卫星影像图能够更好地应用。然后对图像进行最后的装饰工作，补充影像边界、经纬度坐标注记、图名、成图比例尺、地图投影参数、图像合成方案、制作单位与时间及其他相关要素。这样一幅应用于遥感区域地质构造解译的电子版基础遥感影像图便制作完成，交绘图仪形成纸质影像图，作为区域遥感地质构造解译的基础图像。(二)图像评价通过上述步骤制作出的工作区ETM743假彩色合成并经与全色光波段数据融合得出工作区的ETM遥感影像图(图2-10)。由图可以看出，该图像具有以下特点:(1)色彩丰富，色调极为明快，对比强烈。不同色彩和色调层次感清楚，纹理特征刻画精细。草甸区、湖泊区和戈壁区区分明显，区域性构造和新生代火山活动特征在图像上均有不同程度的反映。(2)研究区地势起伏较小，相对平坦，其西部区为大面积为风成沙或戈壁，除局部相对隆起区有较好的岩性出露，可以很好解译外，其他地区则多具相似的影响特征，只能从色调、和纹理的粗糙情况，大致区别不同时代的地层或岩性，而难以做出更为细致的解译;东部区则广泛发育草甸，加上草场被牧民圈围，形成了复杂的格状特征，在很大程度上影响结构构造的判读。图2-10 二连浩特-东乌旗地区遥感影像图总体上看，该图像具有较好的可解译性，可以满足不同层次的区域遥感地质解译工作需要。对局部发育的构造(线环)和岩体，经放大后能够做出较为准确的解译。

加入DEM后，形成的具有一定起伏的影像图。视觉效果可以通过控制高程拉伸的比例控制。

2-4月或者6-9月。遥感技术是利用电磁波的理论，根据各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最终成像，从而对各种地物进行探测和识别的一种综合技术，通过遥感技术，可查询到高分一号、高分二号、资源三号等国产高分辨率遥感影像。

TM是一种遥感器，搭载在美国陆地卫星Landsat系列卫星上。TM影像是指美国陆地卫星4～5号专题制图仪（thematic mapper）所获取的多波段扫描影像。有7个波段，其波谱范围：TM-1为0.45～0.52微米，TM－2为0.52～0.60微米，TM－3为0.63～0.69微米，以上为可见光波段；TM-4为0.76～0.90微米，为近红外波段；TM-5为1.55～1.75微米，TM-7为2.08～2.35微米，为中红外波段；TM-6为10.40～12.50微米，为热红外波段。影像空间分辨率除热红外波段为120米外，其余均为30米，像幅185×185公里2。每波段像元数达61662个（TM-6为15422个）。一景TM影像总信息量为230兆字节），约相当于MSS影像的7倍。因TM影像具较高空间分辨率、波谱分辨率、极为丰富的信息量和较高定位精度，成为20世纪80年代中后期得到世界各国广泛应用的重要的地球资源与环境遥感数据源。能满足有关农、林、水、土、地质、地理、测绘、区域规划、环境监测等专题分析和编制1∶10万或更大比例尺专题图，修测中小比例尺地图的要求。 Landsat-7，星上携带专题制图仪ETM，ETM具有8个波段，其中1-5波段和7波段是多光谱波段，空间分辨率是30米，第六波段是热红外波段，空间分辨率是120米，第8波段为全色波段，分辨率为15米。景宽185公里，景面积为34225平方公里。此星一直在正常运转，2000年遥感卫星地面站开始接收数据。

遥感图像按照行政区下载步骤：1、登录系统，选择产品与服务标准产品产品查询。2、随后，将进入地图界面。3、选择需要下载的遥感影像产品类型，包括高分系列、环境系列等。4、在行政区一栏，通过下拉选择国内、外地名的方式选择具体的研究区域区划。5、通过贴图查看每一景图像的具体情况。找到合适的一张或多张遥感影像后，对其加以勾选，并点击上方的立即订购。6、随后配置订单名称与备注，依据实际情况填写即可。

遥感技术应用事例：一、影像地图影像地图是指一种带有地面遥感影像的地图，是利用航空像片或卫星遥感影像，通过几何纠正、投影变换和比例尺归化，运用一定的地图符号、注记，直接反映制图对象地理特征及空间分布的地图。影像地图的发展与航空摄影、航空测量技术、航天技术发展息息相关。航空摄影测量经历了从20世纪30年代模拟测量到20世纪70年代的解析摄影测量；20世纪80年代末数字摄影测量兴起，发展到当今的全数字化摄影测量阶段。二、遥感影像用计算机处理的遥感图像必须是数字图像。以摄影方式获取的模拟图像必须用图像扫描仪等进行模/数(A/D)转换；以扫描方式获取的数字数据必须转存到一般数字计算机都可以读出的CCT等通用载体上。计算机图像处理要在图像处理系统中进行。图像处理系统是由硬件(计算机、显示器、数字化仪、磁带机等等)和软件(具有数据输入，输出，校正，变换，分类等功能)构成。图像处理内容主要包括校正、变换和分类。三、农业遥感农业遥感系指利用遥感技术进行农业资源调查，土地利用现状分析，农业病虫害监测，农作物估产等农业应用的综合技术，可通过获取农作物影像数据，包括其农作物生长情况、预报预测农作物病虫害。它是将遥感技术与农学各学科及其技术结合起来，为农业发展服务的一门综合性很强的技术。主要包括利用遥感技术进行土地资源的调查，土地利用现状的调查与分析，农作物长势的监测与分析，病虫害的预测，以及农作物的估产等。是当前遥感应用的最大用户之一。四、灾害遥感由于遥感技术在洪涝灾害中的应用比较成熟，所以在世界各国得到广泛应用。但因中长期天气预报等世界尖端难题未得到解决，因此预测工作较弱。其应用主要集中在快速反应、紧急救灾和灾后重建方面。五、水质监测水质监测，是监视和测定水体中污染物的种类、各类污染物的浓度及变化趋势，评价水质状况的过程。监测范围十分广泛，包括未被污染和已受污染的天然水（江、河、湖、海和地下水）及各种各样的工业排水等。主要监测项目可分为两大类：一类是反映水质状况的综合指标，如温度、色度、浊度、pH值、电导率、悬浮物、溶解氧、化学需氧量和生化需氧量等；一类是一些有毒物质，如酚、氰、砷、铅、铬、镉、汞和有机农药等。为客观的评价江河和海洋水质的状况，有时需进行流速和流量的测定。参考资料来源：百度百科—遥感

一、实验目的掌握将遥感图像制作成带坐标网、地理属性信息、专题属性信息和相关文字注记的实用性遥感专题图的ENVI制图操作技能。二、实验内容①遥感图像坐标网格线制作与图框制作；②文本注记及文字编辑；③比例尺制作；④与遥感制图的相关操作及参数设置。三、实验要求要求用于遥感制图实验的遥感图像必须是经过几何校正的图像，而不能是未经过几何校正的图像，因此，最好采用实验十一或实验十二中所用的经过几何精校正的桂林市TM影像。编写实验报告。四、技术条件①微型计算机；②经几何精校正的桂林市TM卫星影像；③桂林市1:5万地形图的扫描图像文件（JPEG格式）；④ENVI软件；⑤Photoshop软件（ver.6.0以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。五、实验步骤（1）打开遥感影像。在ENVI主菜单栏中选择“File>Open Image File”，出现文件目录窗口，将前面实验中已完成几何精校正的桂林市TM 遥感影像数据调入“Available Bands List”窗口。并使之显示到“Display”中。（2）网格线绘制。在主窗口菜单栏中选择“Overlay>Grid Lines”，将出现“＃1 Grid Lines Parameters”对话框，如图13-1所示。其中，“Pixel Grdi”表示像元行列号网格；“Map Grid”表示地图网格；“Grid Spacing”表示地图网格间的间距；“Geographic Grid”表示地理网格；“Spacing”表示地理网格间的间距。在该对话框中，选择“Options>Edit Map Grid Attributes”将出现“Edit Map Grid Attributes”对话框，如图13-2所示。其中，“IA BELS”为网格线颜色、大小，文字方向等属性调整选项；“LINES”为公里网格颜色、粗细、线属性调整选项；“BOX”为图框颜色、粗细、线属性调整选项；“CORNERS”为网格线交叉点颜色、粗细属性调整选项。图13-1 网格线参数设置对话框图13-2 编辑地图属性对话框（3）文本注记。在主窗口菜单栏中选择“Overlay>Annotation”，将出现“＃l Annotation: Text”对话框，如图13-3所示。图13-3 标注文本对话框图可以设置字体颜色（Color）、背景颜色（Background）、边框宽度（Thick）、字体（Font）、大小（Size）、旋转角度（Orien）。注意　如果要标注中文则选择“Font>True Type41-60”。在“W indow”选项选择标注的窗口（主图像窗口、滚动窗口、放大窗口），参数设置好后，通过在图像上所需位置点击鼠标左键确定文本标注的位置，注记放置好以后，点击鼠标右键确定注记的位置。（4）比例尺制作。在“＃1 Anontation: Text”对话框中，选择点击“Object>Scale Bar”，出现“＃1 Annotation: Scale Bar”对话框，如图13-4和图13-5所示。图13-4 标注类型对话框图图13-5 标注比例尺对话框1）在图像内放置比例尺，按鼠标左键。要删除比例尺，按鼠标中键。确认比例尺的位置和特征，按鼠标右键。◎将比例尺放在哪个窗口，就在“Window”参数框中选择相应的窗口；◎更改比例尺线的颜色，点击“Color”旁边的颜色选框选择需要的颜色；◎更改比例尺的背景颜色，点击“Background”旁边的颜色选框选择需要的颜色；◎更改比例尺线的粗细，点击“Thick”旁下拉列表框中选择线段粗细。2）绘制比例尺的单位，在“Scale”下拉列表框中选择所需要的单位，设置切换按钮为【On】。◎更改比例尺的背景颜色，点击“Background”旁边的颜色选框选择需要的颜色；◎更改比例尺线的粗细，点击“Thick”旁下拉列表框中选择线段粗细；◎设置比例尺的高度（按像元），在“Height”参数框中输入所需值；◎更改比例尺长度，按比例尺的单位，在“Length”参数框中输入所需长度；◎更改显示在比例尺上的增量值，在“Inc”参数框中输入参数值，在“Sub Inc”参数框中输入第一个主增量内的次增量值；◎更改比例尺的标题，点击【Change Scale Bar Title】按钮，对标题进行编辑。（5）根据需要调整上述属性，绘制完文本标注、地图网格线及地图比例尺后，在“＃1 Grid Lines Parameters”对话框（见图13-1）中选择【Apply】按钮，标注文本、网格线及比例尺，最后，将标注地图信息的桂林市P6遥感影像图输入到作业文件夹中。六、实验报告（1）简述实验过程。（2）回答问题：①为何要对遥感影像图进行地图信息标注？②ENVI提供了哪些遥感图像地图信息标注？请按照类型陈述。实验报告格式见附录一。

图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成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。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。ENVI中提供融合方法有： HSV变换 Brovey变换这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。

我想获取某研究区域1960年至今的遥感影像数据，有哪年的就要哪年的，应该去首先要看你做什么用，要求的分辨率是多少，其次再定可以选择的卫星。其中国内

遥感影像解译标志又称判读标志，它指能表现和反映目标地物信息的遥感影像各种特征，这些特征能帮助判读者识别目标地物或现象。它又分为直接判读标志和间接判读标志。直接判读标志有八大要素，分别是，阴影，位置，纹理，大小，色调，颜色，图型，形状。目视解译的方法，有五种，分别是，直接判读法，对比分析法，信息复合法，综合推理法，地理分析法，目视解译的过程分别为，目视解译准备工作，初步解译和判读区的野外考察，室内详细判读，野外考察和补判，目视解译成果的转绘与制图

数字地图的方法主要有三种：原图数字化、航测法、地面数字测图法。结合遥感图像的数字地图属于航测法，我不知道你问的方法具体是指分类还是什么，如果分类的话，按着遥感数据来源也分航天、航空以及其他手段等等，也有与其他方法结合的综合方法，比如全站仪、RTK等提高数字地图的精度。基于遥感影像的数字地图更新流程：1、数据整理与准备：整理确认需要更新的GIS数据; 采集需要更新的GIS数据范围内的地面控制点数据; 控制点用于控制计算，它的选择准确与否将直接影响到影像纠正精度; 订购相应范围的卫星影像数据。2、地形纠正：利用地形图对遥感图像进行几何校正，可以在遥感软件ENVI或者ERDAS中进行3.遥感影像预处理：遥感数据在制图中的应用，目前以修测地图制作卫星影像地图和专题地图为主要内容，而且发展十分迅速。 以1∶250000协同图生产为例，1∶ 250000协同图生产就是利用国家测绘局提供的TM正射影像修测面状居民地的轮廓水系和植被TM正射影像不能直接与1∶250000协同图进行叠加，因为两者的坐标系覆盖范围不同 其处理步骤分为以下4步:对TM正射影像进行坐标系变换，即1980年西安坐标系变换到新BJ54 坐标系；根据1∶250000协同图的分幅范围，对TM正射影像进行裁切 一幅1∶ 250000协同图的范围内可能需要多幅TM影像拼合；如果有多幅裁剪后的TM遥感影像数据，则进行影像数据拼合，组成一幅覆盖1∶250000同图范围的TM影像将TM遥感影像作为背景与符号化的原有矢量数据套合，在此基础上，综合采集变更的矢量数据，赋以相应的属性信息，或对已有数据按照判读结果进行几何位置与属性信息的修改。4.数字地图与遥感影像的套合：在可进行GIS数据编辑的软件平台中同时打开数字地图数据和影像数据，根据影像纠正时所采用的地面控制点数据纠正后的影像数据和地图数据可实现正确的叠合关系，以影像数据为背景进行地图数据手工编辑，对编辑过的矢量数据采用和原始数据库中相同的数据结构加以存贮 作为一种新的数据源辅助数据库维护和更新随着遥感技术的不断成熟和发展，利用获取周期短的影像信息来不断地更新地图矢量数据库及基础图件成为可能 将数字影像作为数字地图的一个稳定信息源，从而解决或缓和目前数字地图常规静态数据库问题，使其保持有效的使用价值并具有动态分析的功能，是现阶段国际摄影测量与遥感界关注的焦点之一，可以满足一部分GIS应用过程的数据库维护需要 实现在影像中自动快速和批量提取目标信息，更新地图数据，仍处于研究试验阶段，离应用于生产仍有一定距离。

1、遥感数据可以通过卫星、飞机、无人机等平台获取。2、可以通过地面测量仪器获取。

由地物反射或自身发射的电磁辐射,通过成像系统处理后产生与原物相似的形象称影像,特点是可以点对点地表现物体,即只有在某一视场角内的物体才能在影像平面上以点的形式显示,且每一物点的辐射能只能投射到影像平面的相应点上。不管是可见光还是不可见波都可以形成直观影像,记录存贮在感光材料或在显示器上显示,也可以以数字数据的潜像形式记录存贮在磁带上。通过安装在遥感平台上的遥感器对地球表面摄影或扫描获得的影像称遥感影像。遥感影像经过处理或再编码后产生的与原物相似的形象称遥感图像。为区别不同成像方式的遥感影像,常称光学摄影成像的二维连续的影像为像片、扫描成像的一维连续一维离散或二维离散的影像为图像。在遥感应用中有按遥感平台类型分称航天、航空、地面遥感图像;按影像记录的电磁波波段分为紫外、可见光、近红外、热红外、微波图像和多波段、超多波段图像;按影像比例尺有大中、小比例尺图像。遥感影像还有彩色和黑白,彩色图像又有真彩色和假彩色之分,等等。遥感地质中常用的按成像遥感器工作波段和成像方式进行的遥感图像分类,既能体现影像特征,又能揭示影像的信息内涵(表3-2)。图3-26 视频数据近实时传输表3-2 按成像遥感器成像方式和工作波段的遥感图像分类表

遥感图象是反映地表各种地物在宏观上的综合影象，人们常根据其色调、影纹相近的典型影象特征来判断感兴趣的特定遥感目标。因此从实践中探索出一些有规律的典型影象特征作为识别目标物的所谓“识别模式”亦即“遥感图象模型”。如最简单的“遥感图象模型”是水系，当你掌握水系的遥感图象模型，就能很快准确无误地在任何遥感图上判读出大小河流、湖泊。同样掌握一些断裂构造和火山口的典型影象特征，你也可以建立相关的“遥感图象模型”，从而从遥感图上解译出的线状构造或环状构造中进一步分辨出这些地质解译目标，判断它们是否是断裂构造和火山口。可见遥感图象模型的意义是遥感解译的重要判别依据，它是经过总结和归纳出来的解译标志。当然自然界的地物非常复杂，我们不仅要善于建立遥感图象模型，还要大量积累经验，由此及彼，由表及里，去伪存真。可用来获取其反射、辐射或散射的电磁波信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。是以航空摄影技术为基础，在20世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。开始为航空遥感，自1972年美国发射了第一颗陆地卫星后，这就标志着航天遥感时代的开始。

因为从遥感的定义来看，航拍就是遥感的一种而已，所以，没有区别。

不一样

* 回复内容中包含的链接未经审核，可能存在风险，暂不予完整展示！ 在遥感软件里打开就可以知道经纬度啦 然后对照经纬度对应的图幅号推算出。这里有篇关于经纬度坐标系的文章，通俗易懂可以学习下、实力扫盲！5分钟弄清投影坐标系（上）http://bbs.r*********.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1571&fromuid=1(出处: 遥感集市社区)另附上经纬度换算工具：经纬度换算根据http://bbs.r*********.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1034&fromuid=1

地图肯定是等比例尺的，即图上一厘米代表一定的实际距离照片和遥感影像 比较相似，都是成像但是照片是真彩色下的遥感影像地图包括基本的图例要素，比例尺，等等遥感影像需要进行专业的图像解译

一、实验目的通过用像元计算地物之间的距离，了解遥感数字图像像元与空间分辨率的关系，以及遥感数字图像的几何构成及空间结构，掌握基于像元的图像空间测量计算方法。二、实验内容（1）运用像元坐标及多边形面积计算公式测算任意形状影像区域的面积；（2）运用ENVI影像测量工具（Measurement Tool）测算任意形状影像区域的面积。三、实验要求预习本实验，认真观摩老师演示。学会ENVI的Cursor Location/Value和Measurement Tool功能使用，切实理解像元含义，能灵活运用手工测算法和ENVI影像测量工具法计算遥感影像上的距离和面积。测量结果存档。编写实验报告。四、技术条件①微型计算机；②桂林市TM 1～7波段数据；③ENVI软件；④Photoshop软件（ver.6.0以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。五、实验步骤（1）建立用自己名字命名的实习专用文件夹。（2）数据输入。选择“File> Open Image File”，出现文件目录窗口，找到存放桂林市TM 1 ～7波段数据的子目录并打开。（3）影像漫游。通过拉宽主窗口使影像区域得到最大限度的显示，用鼠标移动Scroll窗口中的红色矩形框，可以使主窗口中影像跟着移动，从而可以观察到整个影像区域的遥感影像。（4）读取图像坐标。用鼠标从上方横条功能菜单中选“Tools> Cursor Location/Value…”，屏幕上出现“Cursor Location/Value”对话框，其中显示四行数据，如图3-1所示。Disp#1 ——鼠标箭头所在处遥感数字图像的图像坐标，即Sa mple——样（有的也称列），Line— 行—。图3-1 光标位置/数值窗口Scrn:R： ——该坐标处三个颜色图像的灰度值（如果是单波段图像，此三值相同）。Projection: Geographic Lat/Lon— 遥—感影像的地图投影：经纬度地理坐标。只有经过几何校正的遥感影像，才正确显示出该点的经纬度地理坐标。否则，只显示为：LL:0？′0.00″N,0？′0.00″E。Data： ——该点的影像灰度值，数值范围0～255。在“Cursor Location/Value”状态下，鼠标箭头移动到图像区任何位置，这四组数据都会跟随显示，因此，就可以轻易读出感兴趣目标位置的准确坐标。（5）运用像元坐标及多边形面积计算公式手工计算任意影像区域的面积：在完成上述步骤后，用“Tools/Cursor Location/Value”功能，对桂林市TM 假彩色合成影像图（图3-2）中红框的所有角点坐标进行量度，量度结果记入表3-1中。在全部角点量度完成之后，将这些角点坐标值按照顺序代入公式（3-1），就可以计算出桂林市城区的面积。表3-1 桂林市TM影像城市多边形区域角点坐标测算表续表图3-2 桂林市TM5、TM4和TM3波段假彩色合成增强影像图据此，计算其南北向和东西向长度（结果用千米表示）及区域的面积（结果用平方千米表示）。多边形面积（S）计算公式为遥感地质学实验教程（6）运用ENVl的影像测量工具（Measurement Tool）进行面积测量。1）在主窗口上方菜单下选择“Tools>MeasurementTool”，出现“Display Measurement Tool”对话框。在“Display”文本框内，输入想测量的显示号。选择适当的图像窗口切换按钮，包括主窗口（Image）、滚动窗口（Scroll）、缩放窗口（Zoom），要在任何时间禁用测量功能，选择【Off】切换按钮，如图3-3所示。图3-3 显示测量工具对话框2）选择“Type＞所需测量的区域形状”。其中，Polygon为多边形；Polyline为折线；Rectangle为矩形；Ellipse为椭圆。在图像显示内，通过用鼠标左键点击，绘制所需要的形状。通过点击鼠标右键，闭合多边形或完成线段。要删除形状，再次点击鼠标右键。◎对于多边形模式，顶点间的距离被列出，当多边形闭合时，周长和总面积被记录。◎对于折线模式，列出了顶点间的距离，当折线完成时，给出总距离。◎对于矩形或椭圆模式，用鼠标左键点击并拖曳到所需要的形状大小。如需要绘制一个正方形或圆，在矩形或椭圆模式下，按住鼠标中键的同时，点击并拖曳。3）选择“Units＞所需测量单位”。若图像的像元大小没有保存在文件头中，当出现“Input Display Pixel Size”对话框时，选择除“Pixel”之外的任何单位，在“X Pixel Size”和“Y Pixel Size”文本框中，输入图像的像元大小（注：TM 像元尺寸为30m ×30m）。4）保存测量信息。在“Display Measurement Tool”对话框内使用“File”菜单（图3-3），选择“File>Save Points to ASCII”，在“OutputMeasurement Directory”对话框内，输入一个输出文件名。点击【OK】按钮，把测量信息保存到一个ASCII文件，格式为txt。六、实验报告（1）简述实验过程。（2）回答问题：①通过本次实验观察到的事实，说明遥感数字图像模型的构成。②执行“Coursor Location/Value”操作可以得到遥感数字图像的哪些技术参数？Location操作框中显示的数值单位是什么？③比较用手工量度加公式（3-1）测算的市区面积和用ENVI影像测量工具（Measurement Tool）测算的市区面积，对两者测量的一致性和差异进行简单分析。④可以通过对TM 影像像元坐标的量度，就能粗略计算出地物间的距离和面积，而不必依赖于地理坐标，为什么？实验报告格式见附录一。

微波成像雷达的工作波长为1mm-1m的微波波段，由于微波雷达是一种自备能源的主动传感器和微波具有穿透云雾的能力，所以微波雷达成像具有全天时、全天候的特点。在城市遥感中，这种成像方式对于那些对微波敏感的目标物的识别，具有重要意义。

首先这个需要借助专业的软件，遥感和GIS的都行，比如ArcGIS，MapGIS，或者Erdas、envi等都可以，都有图像的校正和配准功能。其次还要有坐标参考，一种是知道遥感图上至少4个点的坐标（某些地物的准确坐标），或者已经配准的地形图，或者已有坐标参考的影像图。

土地利用分类是区分土地利用空间地域组成单元的过程。由于地块所处的自然地理位置不同，受自然条件和社会经济条件的影响，导致土地用途、利用方式、经营特点等各方面的差异。为实现土地资源科学化管理，从土地利用现状出发，根据土地利用的地域分异规律、土地用途、土地利用方式等，将一个国家和地区的土地利用情况，按照一定的层次等级体系划分为若干不同的土地利用类别。6.1.1 国内外土地利用分类方法历史沿革国外土地分类至今约有半个多世纪的历史，到 20 世纪 60 年代和 70 年代就出现了各种土地分类系统。国外土地分类多数以土地利用现状作为分类的依据，具体到各国又有差异。如，美国主要以土地功能作为分类的主要依据；英国和德国以土地覆盖（是否开发用于建设用地）作为分类依据；俄罗斯、乌克兰和日本以土地用途作为分类的主要依据；印度则以土地覆盖情况（自然属性）作为划分地类的依据。国内的土地分类研究起步相对较晚，主要是在改革开放以后。国内土地分类依据与国外基本相同，也是以土地利用现状作为分类依据，如土地利用现状调查（简称土地详查）采用以土地用途、经营特点、利用方式和覆盖特征为分类依据，城镇地籍调查采用以土地用途为分类依据等。为了满足土地用途管理的需要，国土资源部先后制定了《土地利用现状分类及含义》（1984），《城镇土地分类及含义》（1989），城乡统一的《全国土地分类》（2001）。《全国土地分类》包括《全国土地分类》（试行）和《全国土地分类》（过渡期间适用），第二次土地调查国家发布了《土地利用现状分类》（2007）国家标准等，为全国土地分类提供了标准和依据。6.1.2 基于遥感影像土地利用分类原则面向国土资源行业遥感数据的规模化、高效率应用，达到快速规模化获取土地利用信息，实现高精度、高效获取土地利用变化信息，迅速建立满足国家和省级土地资源业务管理需要的国家级、省级土地利用现势信息源需求，在研究分析前期实行的土地利用分类方法的基础上，提出了基于遥感影像的土地利用分类，在项目区予以应用并得到预期良好效果。基于遥感影像的土地利用分类，是依据遥感影像的色彩、纹理等影像光谱特征、分布特征和地物光谱的可分性，结合土地的自然属性、覆盖特征以及土地用途等因素，从满足基于遥感影像快速获取土地利用信息的需要进行分类。分类原则：（1）具有可操作性。要求土地利用分类体系要简便易用、层次分明，要具有适宜遥感影像特点，通过遥感影像所反映色彩、纹理等影像光谱特征以及分布特征，在遥感影像上能够明显区分不同地类类型，适用于人机交互并基本满足计算机自动分类提取土地利用信息。（2）具有统一性。要与国家土地利用分类体系框架保持一致。（3）具有兼容性。既能向上归并到国家土地分类标准体系中的某一类型，还可根据管理和应用需要进行续分 , 可实现不同分类标准之间的相同地类进行地类代码转换，与以往的以及现在适用的土地分类进行有效衔接。（4）具有通用性。即具有时间和空间上的通用性，不同的作业者用不同季节的影像应该能达到精度范围内的同样效果。为了科学合理利用和管理土地资源，采用遥感影像数据获取土地利用信息，快速掌握土地利用变化情况，根据我省土地利用管理业务实际需要，建立更适合土地利用精确调查和我省遥感监测业务调整与扩展的基于遥感信息土地利用分类标准具有重要的现实意义。6.1.3 严格管理土地需要快速、规模化获取土地利用变化信息近年来，随着社会经济的发展，遥感技术也随之得到了快速发展，遥感技术在土地资源的管理中得到了广泛应用。但随着人、地矛盾的日益加大，如何科学、合理地利用土地资源，如何监督新增建设用地及其占用耕地情况和土地规划、土地利用计划执行情况，及时发现和查处土地违法、违规行为，检查土地严格管理和土地调控措施的落实与效果，利用遥感技术快速规模化获取土地利用变化情况成为当今土地资源管理的有效手段。在土地资源管理中，近几年国家和省不断加大土地执法监察力度，每年都要对耕地和新增建设用地变化情况进行遥感动态监测，利用前、后时相遥感影像（DOM）进行比对，或利用已有土地利用数据库与后时相遥感影像进行比对，发现和提取土地利用变化信息，通过外业核查、后处理和数据汇总，快速获取和宏观分析土地利用、变化的总体情况，及时发现和查处土地违法、违规行为，为土地执法监察提供了有力的技术依据。6.1.4 原有土地利用分类不适宜快速提取土地利用信息1984～2007 年间，我国普遍采用的是《土地利用现状分类及含义》（1984）标准、《全国土地分类》（试行）标准和《全国土地分类》（过渡期间适用）标准，采用以上分类标准对于快速提取土地利用分类信息和动态遥感监测存在一些问题和缺陷。首先，分类过细。《土地利用现状分类及含义》（1984）分为 8 个一级地类，46 个二级地类，河南省根据地方实际在全国土地分类基础上又续分了 12 个三级地类；《全国土地分类》（试行）分为 3 个一级地类，15 个二级地类，71 个三级地类；《全国土地分类》（过渡期间适用）分为 3 个一级地类，10 个二级地类、52 个三级地类。以上分类标准都具有类别繁多、过于细化的特点，无法满足国家和省快速提取和掌握土地利用变化信息的需求。其次，部分地类在遥感影像上无法区分，如：耕地中水浇地与旱地，园地与林地，独立工矿与特殊用地等，影像纹理、色彩特征极为相近，难以区分。再次，部分地类与遥感影像无法衔接，如商服用地、工矿仓储用地、公共建筑用地等信息，从遥感影像上无法直接获取。6.1.5 区域土地利用类型的特殊性黄河滩地，是指在黄河大堤之间河床滚动所淤积而成的滩地。横穿河南省中北部的黄河属河南省的特有特征，即地上悬河、河床宽度大、非洪水期过水面积小、大堤内近 90% 的滩涂分别由黄河两岸农民在耕作。但是由于黄河河床经常变动等原因，黄河滩地的面积和方位不断发生变化，可种植面积也不稳定。许多滩地至今仍权属不明，经常引发滩地耕种纠纷。另外在黄河滩地种植农作物具有一定的风险性，种植的作物一旦遇到河水上涨被水淹没会造成收成大减甚至颗粒无收。公路林带，在河南省辖区内，高速公路、国道、省道、干线铁路等主要交通用地两侧均栽种了宽度 30～50 m 不等的速生树种，在地类统计时，国土资源管理部门是按耕地计算，而林业部门则按照林地计算，为准确获取林带数据有必要单独统计，以解决在统计上口径不一、数出多门的问题。6.1.6 遥感影像上光谱信息，纹理、色彩等特征相近的土地类型高分辨率卫星遥感影像光谱信息丰富、色彩鲜艳，接近于自然地物的真实色彩。通过遥感影像所反映的纹理、颜色等影像特征和分布特征，大部分土地利用类型在影像上能够明显区分。但是按照全国土地分类，有些地类在影像上呈现相近或相同特征，对于室内判读难以分辨。（1）水浇地与旱地（图 6-1、图 6-2）。图 6-1 水浇地（113）图 6-2 旱地（114）（2）园地与林地（图 6-3、图 6-4）。图 6-3 果园（121）图 6-4 有林地（131）（3）独立工矿与特殊用地（图 6-5、图 6-6）。图 6-5 独立工矿（204）图 6-6 特殊用地（206）土地利用分类体系还要充分考虑未来遥感技术发展，适用于遥感自动化提取信息的需要，影像特征相近的土地利用类型无法利用自动分类技术进行区分。

凡是只纪录各种地物电磁波大小的胶片（或相片），都称为遥感影像，在遥感中主要是指航空像片和卫星像片。它以缩小的影像真实再现地表环境,使人类超越了自身感官的限制,以不同的空间尺度、感知方式快速、及时地监测地球环境的动态变化,成为获取地球资源与环境信息的重要手段。遥感影像直观逼真，便于目视定性解译，是最常用的遥感资料。 遥感影像说的是这种技术，遥感照片就是咱何种技术的成品。

距离向和方位向一般是针对SAR影像而言的,SAR影像是斜距成像,沿着轨道的方向称为方位向,沿着雷达波发射的方向为距离向.

遥感影像和地图从本质上将是一样的，至于他们的不同，那就要谈到应用问题。本质上，两者都是电磁波的波谱影像。遥感，应用的广度要大一点，因为一般的遥感影像都不只是拍摄可见光部分的电磁波，有的还有近红外、中红外等等其他波段的波普，这些波普的用途很广，比如农业、军事、救灾等方面。地图就是遥感影像的其中一小部分。仅仅是遥感影像的可见光部分的波普影像。另外，他们各自得到的途径也是不同的，遥感一般来说是有航天器平台拍摄得到，比如卫星、航天飞机等。地图大多是由航空器平台得到，比如航拍飞机、热气球等，另外，随着3S及时的日益完善，进行地面测绘地图的精度也逐渐提高。至于有点和缺点，我认为没有可比性。因为用途不同啊！就拿战争来说，不给军官战区图，而给他一张世界遥感卫星图像，有用么？？呵呵

常用遥感图像的种类及特点1.彩红外航空像片。彩红外航空摄影像片是城市遥感最常用的信息，这种像片在摄影时滤去可见光中的蓝光，同时对近红外线进行增强，因成像后地物的色彩和人的肉眼直接观察到的不一样（如植被是红色），故也称假彩色（或伪彩色）航空像片。这种像片比一般可见光（真彩色或黑白）航空像片的色彩饱和度高，对比度强，清晰度好，尤其对植被、水体的分辨能力高。2.微波雷达图像。微波可穿透云层，能分辨地物的含水量、植物长势、洪水淹没范围等情况。3.MSS和TM图像。MSS和TM图像由美国的陆地卫星（Landsat）提供。4.SPOT5图像。搭载有两个高分辨率几何装置，特点在于出色的星上存储能力使得数据的存储、记录、回放等等都得到了优化处理。5.气象卫星图像。目前较常用的有中国自己发射的气象卫星和美国气象卫星（NOAA）的图像。气象卫星可一日数次对同一地点扫描，可用它观察城市热岛的变化情况。6.高空间分辨率卫星影像随着遥感技术的发展，高空间分辨率卫星影像逐渐得到了广泛应用，以较低的成本提供了城市监测更为详尽的信息。7.高光谱遥感卫星影响高光谱遥感是高光谱分辨率遥感的简称，是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据技术。8.LiDAR数据激光雷达（LiDAR）是一种通过位置、距离、角度等观测数据直接获取对象表面点三维坐标的观测技术。9.中巴地球资源卫星和北京一号小卫星中巴地球卫星指的是中国与巴西合作的CBERS-1和CBERS-2卫星。北京一号是一颗具有中高分辨率双遥感器的对地观测小卫星。更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作，提升中标率，您可以点击底部官网客服免费咨询：https://bid.lcyff.com/#/?source=bdzd

一、性质不同1、遥感地图：是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况的地图。2、航空地图：是供航空使用的各种专用图的统称。3、电子地图：是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图。4、影像地图：是指一种带有地面遥感影像的地图。二、特点不同1、遥感地图：影像地图具有丰富的地面信息，内容层次分明，图面清晰易读，充分表现出影像与地图的双重优势。2、航空地图：航空地图只表示与飞行有关的地理要素，如海洋、河流、湖泊、地形、主要居民地平面轮廓形状、森林范围以及铁路和主要公路等。3、电子地图：可以快速存取显示；可以实现动画；可以将地图要素分层显示；利用虚拟现实技术将地图立体化、动态化，令用户有身临其境之感。4、影像地图：影像地图的特点在于以地表影像直接显示自然地理要素和某些易于识别的地物，如地势、地貌、水系、森林、耕地、居民点、道路网等。三、要素不同1、遥感地图：在遥感影像地图中，图面内容要素主要由影像构成，辅助以一定地图符号来表现或说明制图对象。2、航空地图：表示与飞行有关的地理要素。3、电子地图：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。4、影像地图：利用航空像片或卫星遥感影像，通过几何纠正、投影变换和比例尺归化，运用一定的地图符号、注记。

u2003u2003本文介绍在 ENVI 软件中，手动划定地面控制点从而实现栅格图像相互间地理配准的方法；其中，所用软件版本为 ENVI Classic 5.3 (64-bit) 。 u2003u2003首先，在软件中同时打开两景需要进行地理配准的栅格图像，开启“ Link Displays ”后在其中一幅图像中随机点击；此时可以看到两幅图的 同一位置并不是同样的地物 ，而是具有一定空间位置差异，如下图所示。 u2003u2003接下来，我们开始进行地理配准的操作。由于我们的两景图像是同一遥感影像分幅产品在不同时间的图像，因此两景图像自身都是具有地理信息的，我们就选择“ Map ”→“ Registration ”→“ Select GCPs: Image to Image ”；如果其中一景图像有地理信息而另一景没有（例如一景遥感影像与一幅 .jpg 格式的图层），就需要选择“ Select GCPs: Image to Map ”。 u2003u2003在弹出的窗口中选择“ Base Image ”与“ Warp Image ”，亦即基准图层与需要变换的图层，在这里我们分别选中前述两景图像即可，具体二者谁是“ Base Image ”谁是“ Warp Image ”并没有强制要求；但是一定要牢记这里的设置，在后期还会用到。 u2003u2003接下来，就弹出了地面控制点（ GCP ）选择窗口，此时就可以在图像显示区域中选择GCP了。 u2003u2003此时需要注意，将前述两景图像开启的“ Link Displays ”关闭后才可以选择GCP。 u2003u2003选择方法其实也很简单：首先在第一景图像中选择一个便于区分方位的点，随后在第二景图像中找到这一点；如果左下角与上方的图像范围较大、不好辨认，可以通过右下角范围最小的图像加以精准确定。两景图像的点选择好后，选择“ Add Point ”即可。 u2003u2003点击“ Show List ”，可以看到当前已经找到的GCP。 u2003u2003弹出的窗口中包含GCP的各类信息。 u2003u2003如果大家感觉GCP在图中显示得不是很明显，可以通过“ Set Point Colors ”进行设置。 u2003u2003我在这里设置如下： u2003u2003多次重复前述寻找GCP的过程，从而找到更多的GCP。 u2003u2003这里需要注意，一般地将“ Degree ”设置为 2 会有比较好的效果（这里“ Degree ”指的是用于计算RMS误差的次数或阶数， 2 就指的是用二次多项式来计算误差）；进一步的，RMS误差就是下图中“ RMS Error ”，其表示地理配准过程中，控制点原始位置与转换后控制点新位置间的像素差值，因此其越小越好。 u2003u2003在找到几个GCP后，我们就可以用“ Predict ”进行辅助操作：在第一景图像中找到第一个点后，通过“ Predict ”就可以自动定位到第二景图像的对应位置 附近 ，随后手动微调即可。 u2003u2003为了方便，我们可以直接勾选“ Auto Predict ”。 u2003u2003此外，在GCP列表中，选中某一行GCP后，可以通过“ Goto ”实现直达这一GCP位置的功能。 u2003u2003对于一些暂且不知道是否较好的GCP，我们可以通过“ On/Off ”将其暂时取消（没错，不是删除，是暂时不加入该点）。 u2003u2003而对于确定不需要的点，我们可以直接将其删除。 u2003u2003选好GCP后，可以选择将GCP列表导出为文本格式： u2003u2003配置好相关信息即可保存。 u2003u2003上述保存GCP列表的过程是可选的，而接下来的操作则是必须的——我们需要保存GCP（这里就不是上面的那个GCP列表了，而是各个GCP的信息）为 .pts 格式。 u2003u2003配置好相关信息即可保存。 u2003u2003保存好上述 .pts 格式的GCP信息后，之后如果我们需要再次修改对应图层的GCP，直接导入即可。 u2003u2003接下来，即可开始地理配准。选择“ Map ”→“ Registration ”→“ Warp from GCPs: Image to Image ”。 u2003u2003找到保存的 .pts 格式的GCP信息文件并选中。 u2003u2003在接下来的“ Input Warp Image ”窗口和“ Input Base Image ”窗口中，要按照前述选择“ Base Image ”与“ Warp Image ”时的设置进行选择——这就是为什么前面说需要牢记“ Base Image ”与“ Warp Image ”设置的原因。 u2003u2003随后，对地理配准的算法、参数等加以配置，并配置输出路径与文件名。 u2003u2003将新生成的配准后图像同样在 ENVI 中打开（如下所示最右侧图像为地理配准后图像），用“ Link Displays ”进行随机选择，可以看到最右侧的图与最左侧的基准图像空间位置几乎一致，说明大功告成。