多源数据的融合发展现状与趋势(一)——多源数据介绍

文章浏览阅读5.6k次。通过认识多源数据的种类、构成原理、特征和应用领域,来更好地理解多源数据融合的原理、机制和意义。_多源数据融合

一、全色图像

        只有一个波段,波段范围在 0.50—0.75 μm之间,图像显示为灰度图片。

        特点:其空间分辨率高,包含地物细节信息丰富,能够获取地物精细的几何和纹理特征,来反映目标之间的空间结构,但缺乏光谱信息。

多源数据的融合发展现状与趋势(一)——多源数据介绍

 图 1 资源三号卫星影像

二、多光谱图像

        具有多个波段的光谱信息,其空间和光谱分辨率介于全色图像与高光谱图像之间,因此多光谱图像在融合过程中可为全色图像提供光谱信息,也可为高光谱图像提供空间信息。光谱图像的光谱波段通常是经过严格设计的,按一定的顺序进行波段组合和数学运算,便可在图像上突出植被、水体、海岸线等特定的目标地物。不仅可以根据影像的形态和结构的差异判别地物,还可以根据光谱特性的差异判别地物,扩大了遥感的信息量

        特点:反应地物丰富的光谱特征,空间分辨率低。

        应用:在农业上的病虫害、土壤肥力、作物长势等等的监测,同时也应用于湿地、水域污染、森林的监测。

多源数据的融合发展现状与趋势(一)——多源数据介绍

 图 2资源一号

R、G、B

主要用途

4 、3 、2

Red、Green、Blue

自然真彩色

7、 6 、4

SWIR2、SWIR1、Red

城市

5、 4 、3

NIR、Red、Green

标准假彩色图像,植被

6 、5 、2

SWIR1、NIR、Blue

农业

7 、6、 5

SWIR2、SWIR1、NIR

穿透大气层

5、 6、 2

NIR、SWIR1、Blue

健康植被

5 、6、 4

NIR、SWIR1、Red

陆地/水

7、 5 、3

SWIR2、NIR、Green

移除大气影响的自然表面

7 、5 、4

SWIR2、NIR、Red

短波红外

6、 5 、4

SWIR1、NIR、Red

植被分析

三、高光谱图像

         具有几十甚至上千个光谱波段,能够捕捉地物精细的光谱信息,光谱范围大,波段信息丰富

        特点:反应地物更为丰富的光谱特征,空间分辨率低。

        应用:常用于地物的精细分类与识别城乡规划、精准农业、环境监测等领域有广泛的应用需求

多源数据的融合发展现状与趋势(一)——多源数据介绍

图 3 高分一号

四、热红外遥感图像

        利用地面、机载或星载的传感器获取地表热红外辐射信息,根据热红外辐射信息来识别地物和反演地表参数(如地表温度、发射率、热惯量等),分析研究地表热辐射时空动态变化,揭示地表热辐射时空特征及其差异,反映了地物的温度分布。红外线 IR (Infrared) 在电磁波频谱中处于可见光与无线电波之间,自然界中一切温度高于绝对零度的物体会向外辐射红外线。成像系统接收到目标的红外辐射,在处理后转换成红外热成像图。

        特点:反映目标像外辐射能量的差异,穿透性较好,分辨率低。

        应用:热红外遥感在城市热岛效应、自然灾害监测、地质调查、地表温度反演与热环境分析等领域有很好的应用价值。

五、夜间灯光 NTL (Night Time Light) 遥感图像

        DMSP/OLS,最初设计的目的是探测在夜间微弱月光照射下的云层的空间分布,意外地发现 DMSP/OLS 可以获取到无云遮挡情况下地表发出的微弱光芒,包括城镇灯光、天然气燃烧、渔火和森林 火光等等。目前还有NPP/VIIRS、SACCHSC、LUOJIA等多个观测平台搭载的对地观测传感器所获取的夜间灯光影像。

        特点:反映夜间地物辐射信息,观测尺度大,数据量小。

        应用:可以探测到夜间城镇发光,而这些发光与诸多社会经济因子存在关联,因此被广泛应用于城市发展、人口分布、经济发展、能源消耗、人道主义灾难等诸多研究领域。特别在城市研究领域,夜光遥感被广泛用于城市化进程、城市能源消、城市人口分布。

下载链接

NOAA/NGDC – Earth Observation Group(DMSP/OLS)

VIIRS Nighttime Light(NPP/VIIRS)

珞珈一号(LJ-01珞珈一号)

六、视频遥感数据

        是近年来在遥感领域出现的新型对地观测数据。随着欧比特视频卫星1A、1B的成功发射,中国视频卫星遥感技术发展迅速。与传统的卫星数据相比,视频遥感数据最大的优势是可以对同一区域进行“凝视”观测,视频相比于图像可以展现目标或场景的动态变化信息,尤其适用于对目标进行连续观测和跟踪。

        特点:反映目标一段时间内的变化,可对目标凝视观测。

        应用:视频遥感数据在地质灾害监测、违规采矿监测、战场动态监控等应用中具有重大应用前景

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(可通过本链接观看世界已有的视频遥感数据)

七、合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)

        利用了多普勒频移理论和雷达相干原理,是一种主动成像方式。合成孔径雷达一般由天线阵列构成,各天线阵元之间相互干涉形成较窄波束,当星载或机载雷达沿着轨道飞行时,合成孔径雷达发出微波,由于地面目标与雷达间存在着相对运动,雷达将接收到的回波信号进行迭加,回波信 号转换成电信号并记录成数字化像元,形成 SAR 图像SAR 在方位和距离上都能获得很高的几何分辨力,突破了经典雷达的分辨极限。

        特点:使用主动微波成像,穿透作用较强,能够有效探测伪装目标,且成像不受光线、气候和云雾限制。

        应用:军事侦察、地理测绘、灾害监测等领域具有很高的实际应用价值。

八、激光雷达LiDAR (Light Detection And Ranging)

        是一种主动成像方式,其成像原理与合成孔径雷达类似,是工作在红外至紫外区间的光频波段雷达。

        特点:激光雷达具有很好的单色性、方向性与相干性,激光能量集中,探测灵敏度和分辨率高,可以精确跟踪识别目标的运动状态和位置。成像装置体积小,抗干扰力弱于SAR图像。

        应用:城市三维建图、气象监测、油气勘察、环境保护等领域。

九、立体遥感图像

        在空间载体上安装三套 CCD 线扫描相机,分别前视、直视和后视放置。 利用空间载体在轨道上的运动,自动实现在航向方向的扫描。 信息被输入到计算机中,进行重构和处理,可以得到地面的立体图像。

多源数据的融合发展现状与趋势(一)——多源数据介绍

        特点:反应地物不同角度影像,获取地物的三维结构。真实地反映了地球的面貌,直观可靠,容易辨认和识别。

        应用:特别适合于地球资源考察军事侦察和测绘。

附录:

多源数据的融合发展现状与趋势(一)——多源数据介绍

参考文献:

【1】卢秀,李佳,段平,等.中国区域 DMSP /OLS 夜间灯光影像的校正[J].测绘通报,2019( 7) : 127-131.DOI: 10.13474 /j.cnki.11-2246.2019. 0234.

【2】胡家升,凌伟,黄廉卿,高清峰,赵宝庆,郭培基,白雨虹,刘伯翔,安瑞霞,胡存举.遥感中的立体成像技术[J].光学学报,1997(02):96-100.

【3】李树涛,李聪妤,康旭东.2021.多源遥感图像融合发展现状与未来展望.遥感学报,25(1):148-166

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