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科普 | 全国九大主流卫星遥感数据下载平台

文章来源：学术无界        时间：2021-01-10

5.5 遥感地学分析、应用与服务

5.5.1 遥感地学分析

遥感数据或图像反映的是某一区域特定地理环境中的综合信息。它由相互依存、相互制约的各种自然一人文景观、地理要素等所构成，同时隐含了地球各圈层间的能量与物质交换，综合反映了地球系统各要素的相互作用、相互连接等相关性，那么，各要素或地物的遥感信息特征之间也必然具有一定的相关性。因此当人们在利用遥感技术手段时，必须充分考虑和利用这种信息相关。遥感地学分析就是通过对遥感影像进行处理和分析，利用典型的遥感信息源进行植被、土壤、水环境、地质环境、大气等直观和隐含信息的分类、提取、反演和解算，从而得到地理环境的相关信息，为国防、林业、农牧业、气象、生态环境保护、城市规划、资源保护、防灾减灾、工程建设等众多应用领域提供决策支持和基础依据。

    为了尽可能她从遥感影像中获取地理环境要素的相关信息，通常采用一些地学分析方法，对影像进行综合分析和判断。

    （1）地学相关分析法。因为一个地区地理环境中各要素（地质、地貌、水文、土壤、植被等）之间既相互独立，又相互联系、相互依赖、相互制约，具有一定的相关性，所以可以利用地物之间以及地物与遥感信息之间的相关性，推断和识别目标本身。可分为主导因子相关分析法、多因子相关分析法、指示标志分析法。

A.主导因子相关分析法。为了取得较好的分析结果，通常首先考虑与目标关系最为密切的主导因子；当主导因子不明显时，再考虑与目标相关的其他因子。例如，在影响地表生态环境形成的各因素中，地形（包括高度、坡度、坡向等）无疑是主导性因素，它决定了地表水、热、能量的重新分配，从而引起地表结构的分异。地形因子的差异造成区域土壤、植被分布的差异。所以在利用遥感影像进行土壤、植被性质的识别时，将地形作为一个主导因子，通过建立相关分析模型，提高其识别的准确率和可靠性。

    B.多因子相关分析法。在遥感影像分析过程中，由于待识别目标受到多种要素的影响和干扰，影像特征往往不明显，且相关因素较多，难以确定相对于影像特征较明显的主导因子。为此采用多因子数理统计方法，通过因子分析，从多个因子中选择有明显效果的相关变量，再进行这些变量的相关分析，达到识别目标的目的。例如，在遥感找矿应用中，在影像上提取地质构造、出露地层、植被覆盖类型、矿点分布等的基础上，结合物探和化探资料，进行多因子相关分析，圈定成矿范围。

    C．指示标志分析法，也称环境本底法。研究一个地区的地理环境首先要搞清楚该地区地理环境总的概况，即空间分布规律、正常背景值等，在此基础上找出异常、异常的特点与规律，以及引起异常的原因。在遥感中，通过寻找在正常背景下的异常来达到识别或提取特定目标的目的。例如，利用SAP影像，在沙漠地区寻找地下水源，由于沙下潜水区（河）在影像上与正常的沙地在色调上存在较大反差，从而为水源的识别与定位提供了依据。再如遥感找矿中，利用一些指示植物，如我国的“铜草”（海州香蕾）就是铜矿的典型指示、植物，在遥感影像上识别出铜草及其分布，就可推断其地下赋存铜矿。

（2)分层分类法。地表表面的各类地理环境要素复杂多样，且处于不断的运动变化中，它们在覆盖范围很大的遥感影像上呈现的影像特征及其组合关系也异常复杂，导致它们的可区分性和不可区分性也随位置的不同而变化。显然面对影像上复杂多变的这些景物和现象，不可能采用一个统一的分类模式来进行区域地物目标的分类和识别。然而，通过研究它们的总体规律和内在联系，理顺其主次或因果关系，建立分类树来说明各类要素之间的复杂关系，并根据分类树的结构逐级分层把所关注的目标一一区分、识别出来。例如，将地表要素分为水体、植被、裸地、人工特征等类别，这些类别又被进一步划分为适当的子类，如植被又被分为天然植被和人工植被；天然植被又分为森林、灌丛、草地等。在分类树的不同层次上，通过选择合适的遥感数据源和适宜的分析方法，逐层实现不同类别要素的提取和识别。

（3)系统制图法。地理环境的各种地理要素有它本身的特点和规律，这些特点、规律与其他要素有着不同程度的联系，要系统地研究它们之间的特点和关系，就需要从不同的专业领域视角，在影像中提取各专业的主题信息，并制作成各种专题图件。通过对这些系列图件的分析、对比，从中寻找出相容或相互矛盾的地理要素，保留相容的要素，而对相互矛盾的要素进行甄另9.从而提高目标分类与识别的可靠性。

（4)信息复合法，也称多源信息集成或融合法。通过对不同平台、不同类型传感器获取的遥感数据（如高分辨率与中分辨率影像、全色波段影像与多光谱或高光谱影像、多光谱影像与LiDAR数据、光学影像与SAR影像等）的复合，以及遥感数据与非遥感数据（如多光谱影像与地面实测数据）的复合，可以突破单一遥感数据源难以区分地物目标的局限。通过多源信息的精确配准、集成或融合，构成新的增强数据集，再以此进行目标的识别，可大大提高地物目标的识别率及可靠性。

在不同的应用领域，针对不同的应用目的，所采用的遥感地学分析方法不是一成不变的，而是需要根据应用目标灵活地选择合适的信息源、数据处理方法，只要能有效地分析和提取出所需要的某类地理环境要素的空间分布，就是适用的方法。例如，将IKONOS高分辨率卫星影像与机载LiDAR数据融合后，进行地物目标的识别，不仅可利用地物的光谱信息还可利用其高度信息，从而大大提高了不同地物的区分度（图5.32）。

5.5.2遥感地理环境变化检测

    自然界的变化和人类的各种活动每天都在改变着地球景观及其利用方式，人口的快速增长和城市化水平的提高，加速了这种变化，从而对地球资源和环境带来深远的影响。因此，及时、有效地监测和掌握这些地理环境要素的变化，对资源管理与规划和环境保护等职能部门做出科学决策至关重要。遥感尤其是卫星遥感的周期重复观测能力无疑是监测地表变化的最佳手段。

遥感变化检测就是从不同时期的遥感数据中，提取、描述感兴趣目标或现象随时间的变化特征，并定量地分析、确定其变化的类型、分布状况与变化量的技术方法，涉及五方面的内容：①检测并判断是否发生了变化，即感兴趣目标或现象是否随时间发生了变化；②定位发生变化区域的位置、提取变化区域的轮廓并度量发生变化区域的面积；③评估变化检测的精度和可靠性；④分析、鉴别变化的类型，确定变化前后目标的类型；⑤分析和评估在时间和空间上的分布模式，对其规律进行描述和解释，并对未来的变化进行预测。

遥感变化检测所依据的数据源可以是同源不同时期的遥感影像（其空间分辨率、波谱分辨率和辐射分辨率一致，是最好的选择），也可以是不同源、不同分辨率的遥感影像（但其俯视角、空间分辨率和波谱段应尽量相近），甚至是GIS数据、地形图或通过其他手段获得的地物描述信息。变化检测的前提条件是不同时相的信息源之间具有可比性。

除根据变化检测的刘象选择合适的多时相遥感信息源外，还要进行一系列图像处理工作，包括几何配准、辐射纠正与归一化、要素时态特征提取、变化检测、精度评估和变化检测结果输出等。其中，几何配准处理是以其中－个时相的影像为基准，通过在不同时相影像上人工或自动选取均匀分布的若同名点，对其他时相的遥感影像进行几何变换与重采样，使不同时相的影像在几何上严格配准或刘齐，其配准几何误差（中误差）应小于半个像元；辐射纠正与归一化处理是为了使不同时相的遥感影像色调具有可对比胜，仍以其中一个时相的影像灰度直方图为基准，对其他时相的影像进行灰度直方图匹配和灰度调整，使待检测目标在不同时相影像上的灰度和反差保持一致；要素时态特征提取是利用特征（如灰度、纹理等）提取方法从不同时相影像上提取感兴趣的变化目标，并对特征进行描述，这是可选环节。

变化检测是整个遥感变化检测过程的核心，通过选用不同的算法来增强和区分出相对变化的区域。变化检测的算法多达数十种，可将其分为像元级、特征级和决策级三个层次，或将其分为可视化分析方法（人工目视判别）、代数运算方法（差值法、比值法、回归分析法、植被指数法、变化矢量分析法等）、变换类方法（主成分分析法、穗帽变换法、M变换法等）、分类方法（分类后比较法、多时相影像直接分类法等）、GIs分析法（利用GIs分析工具将变化检测的结果叠加在GIs数据上，确定变化的地物和类型），以及难以归类的其他方法，如空间相关分析法、变化曲线法、光谱结构差异法、面向对象的检测法等。

例如，利用我国资源二号（CBERS-2 )卫星两期全色波段影像，在进行几何配准、辐射纠正和归一化处理后，采用比值法进行某地区土地覆盖／土地利用变化的自动检测，其结果如图5.33所示。图中变化区域大部分是小麦从刚播种到快成熟的植被覆盖变化，还有一部分是农田转化为建设用地。

5.5.3 遥感制图与信息服务

    为了实现遥感信息的领域应用，通常将遥感影像本身、加工产品及从影像中通过专题信息解译、提取和识别得到的结果制作成地图，向专业部门、公众等提供信息服务。

1.遥感专题制图

遥感专题制图是采用地图制图原理，根据制图目的，以遥感影像或从影像上取或识别的专题要素为信息源，按适当的比例尺对要素的空间分布进行图形化处理和符号化直观表示的过程。遥感地图包括遥感影像地图和专题地图两大类。

遥感影像地图是一类带有地面目标遥感影像特征的地图，是利用航空或卫星遥感影像，通过正射几何纠正、镶嵌  、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。影像地图具有影像内容、线划要素、数学基础、图廓整饰等基本地图要素（图5.34）。与普通地图相比，影像地图具有丰富的地面信息、内容层次分明、图面信息直观的特点。

    遥感专题地图则是以遥感数据为信息源，通过影像目视解译、计算机图像自动分类、要素提取或反演，得到反映与主题密切相关的一类或几类要素，对其空间分布所进行的地图表达。遥感专题地图的编制过程是综合运用遥感、制图及地学等学科知识能力的一种体现。遥感专题地图制图的基本过程是:①制图信息源的选择，包括根据制图目的选用恰当的分辨率、波谱分辨率、辐射分辨率、时间分辨率（时相） 的遥感影像、与成图比例尺相适应的基础地图（国家基本比例尺地形图）；②影像数据处理，包括影像几何纠正、辐射纠正、影像増强、多源信息复合等；③专题要素识别或提取，采用目视解译或自动分 类、提取或反演方法从遥感影像及其复合数据中提取所关注的制图要素的空间分布特征；④地理底图的编制，从基础地图中选取部分重要的要素如行政边界、骨干道路、水系、重要地名等作为专题图的几何控制骨架,形成与专题地图比例尺、数学基础一致的地理底图；⑤专题要素与地理底图的复合与制图,将经提取的专题要素与地理底图复合，经符号设计、 色彩设计、图面配置等-系列编辑处理后，形成专题地图。图5.35为基于美国EOS卫星 MODIS多光谱遥感影像进行河南省夏季植被指数专题地图制图的示例。

2.遥感信息服务

促进不同类型遥感数据及其加工产品的社会共享和对外服务，一直得到我国科技政策的支持。许多机构纷纷利用现代Web技术，构建遥感信息服务平台，对外提供遥感信息服务。例如，中国科学院对地观测与数字地球科学中心（http://www.ceode.cas.cn/sjyhfw/sjdg/sjcx/）对外提供ALOS卫星、Landsat TM、SPOT、Radarsat-1/2、P6、ERS-2、ENVISAT、ASTER等存档数据的查询、订购服务。中国资源卫星应用中心建设的陆地观测卫星数据服务平台http://36.112.130.153:7777/DSSPlatform/index.html,对注册用户提供我国自主卫星遥感平台资源卫星系列(CB04、CBERS2B、ZY-3 等)、高分辨率卫星系列（GFl、GF2、GF3、GF4等）、环境卫星（HJlA、HJlB和HJlC等）、SJ9A等各类传感器、不同加工等级的标准影像产品及其经影像处理、信息提取得到的专题产品如DEM、DOM等的数据査询、订购、下载服务（图5.36 ）

国家卫星气象中心数据服务平台（风云卫星遥感数据服务网https://satellite.nsmc.org. cn/portalsite/）除向外提供我国风云系列极轨卫星（FY.1C、FY-1D、 FY-3A、FY-3B、FY- 3C）、二氧化碳卫星（TANSAT）、风云系列凝视静止卫星（FY-2C、FY-2E、FY-2F、FY-2G）、 美国极轨气象 卫星（N0AA-15.、NOAA-16.、N0AA-I7.、NOAA-18） 、 EOS极轨卫星（AQUA、TERRA）、静止轨道气象卫星 Meteosat-5、GOES-9，日本多功能卫星 （MTSAT-1R、MTSAT-2）等卫星平台包括无线电掩星探测仪（GNOS）、可见光红外扫描辐射计（VIRR）、红外分光计（IRAS）、微波辐射计（WTSM）在内的20余种成像和非成像传感器的1级加工数据服务之外，还对外发布依据这些卫星观测数据分析、反演的,按日、旬、 月等时间段生产的多达近50种数据产品。这些数据产品可分为大气产品 （如陆上气溶胶ALS、大气密度廓线ADP等）、陆表产品（如叶面积指数LAI、植被指 数NVI、土壤水分VSM等）、海洋产品（如海表水色OCC、海表温度SST等）和太阳辐射产品（如地面入射太阳辐射SSI、大气顶辐射和云FTS等）4大类（图5.37 ）。

中国生态遥感信息服务网（http://rsapp.nsmc.org.cn/uus/index.jsp ）则通过对我国气象 卫星系列遥感数据的分析，得到气象应用产品（如彩色云图、云顶温度、水汽、降水估计等）以及地理环境监测信息，包括灾害天气（热带气旋、暴雨、沙尘、雾霾）、农业生态（土地干旱、地表温度、植被变化、相对蒸散发）、地表灾害（洪涝水情、

积雪、海冰）及环境评估（蓝藻水华、海藻分布、城市热岛）等地理环境物理参数，并与我国“天地图”电子地图平台合作，将这些参数发布到天地图平台上，可实现参数的查询、浏览、下载等应用。

商业化运作的“遥感集市”（http://www.rscloudmart.com/）是一家集数据获取、制图生产、成果发布于一体的遥感云端操作平台，除对注册用户提供覆盖全球的Planet、GFI、GF2、GF4、ZY1-02C.、ZY-3、Terra, Aqua、哨兵 2A 等光学卫星,GF3 雷达卫星（SAR）的标准数据服务，以及针对以上卫星的定制数据的服务外.还可根据用户的要求，对卫星影像数据进行各种处理，提取专题信息后提供给用户；还提供部分在线处理功能并允许用户在平台上发布软件工具和处理成果。平台提供卫星地图查看、遥感资源交易、遥感软件下载及遥感云工作台等产品与服务。