❶ 什麼是遙感數據源
數據源（Data Source）顧名思義，數據的來源，是提供某種所需要數據的器件或原始媒體。在數據源中存儲了所有建立資料庫連接的信息。因此一切遙感數據獲取的感測器，其採集到的數據都叫遙感數據源。
遙感是指非接觸的，遠距離的探測技術。一般指運用感測器/遙感器對物體的電磁波的輻射、反射特性的探測，遙感影像我們可通過遙感集市雲服務平台免費下載或訂購的方式獲取。
❷ 利用SPOT-5遙感影像更新土地利用資料庫技術的探討——以黑龍江省望奎縣為例
王志 魏麗君
（黑龍江省國土資源勘測規劃院，哈爾濱，150056）
摘要：更新土地利用資料庫是國土資源信息化建設的重要內容，是為各級土地管理部門的土地利用變更調查、土地規劃、耕地保護、建設項目用地管理等提供准確、翔實、現勢性的基礎數據。本文具體結合黑龍江省望奎縣資料庫更新的實際情況，著重對利用SPOT－5遙感影像更新土地利用資料庫技術所採用的一些新技術、新方法加以闡述，對更新土地利用資料庫存在的問題加以分析，並且提出解決問題的辦法。
關鍵詞：遙感；土地利用更新；數字正射影像圖；「3S」；望奎縣；黑龍江省
遙感技術應用始於20 世紀50年代，至今已經歷了50 多年的發展。隨著遙感衛星技術的進步，遙感影像解析度得到大幅度的提高，並以速度快、時間短、成本低等許多優勢，在國土資源調查方面已被廣泛應用。特別是在利用遙感技術快速更新土地利用資料庫方面，提供了重要的技術支持。
縣級土地管理是整個土地管理的基礎，由於近年來經濟與社會的高速發展，土地利用基礎圖件在更新上落後於土地利用狀況變化，不能准確、及時地反映土地利用狀況。大大阻礙了經濟、社會發展的需要。在此背景下，應用遙感技術更新土地利用資料庫已迫在眉睫，使用高解析度遙感數據源，結合 GPS 和 GIS 技術實現土地利用資料庫的更新，從而為各級土地管理部門提供准確、翔實、現勢性強的土地利用狀況信息。為此，本文以黑龍江省望奎縣為例，採用 SPOT－5 2.5 m 高解析度衛星遙感數據為信息源，將製作好的1∶1萬遙感數字正射影像圖與土地詳查矢量數據疊加，通過矢量、柵格結合的方法，輔以專家知識、人機交互提取變化信息，將外業調查後的變化信息屬性賦予矢量數據，然後重新建立拓撲關系，生成更新後的土地利用資料庫。
1 項目區的基本情況
望奎縣是黑龍江省以農業為主的一個縣，位於黑龍江省中部，松嫩平原與小興安嶺西南邊緣過渡地帶。地處東經126°10′23″～126°59′00″，北緯46°32′07″～47°08′24″。東南以克音河、諾敏河、呼蘭河三條界河與綏化市、蘭西縣相鄰，西以通肯河為界，與青岡縣相望，北與海倫市接壤。全縣幅員面積2320km2，南北長約62km，東西寬約60km。
望奎縣形狀近似平行四邊形，由於受小興安嶺余脈的影響，地勢東高西低，東西坡降約在千分之一，南北坡降三千分之一左右。最高海拔250.9m，最低點海拔127.8m，絕對高差123.1m，平均海拔167m。地貌類型大體可分三個單元，東部和南部丘陵起伏漫川漫崗，中部過渡地帶微有起伏，西部低窪平坦。
2 總體技術路線
利用遙感影像更新土地利用資料庫，自動化程度較高，能夠及時、真實、客觀地反映土地利用狀況。因此，利用 SPOT－5 2.5 m 遙感影像來更新望奎縣土地利用資料庫，與日常採用的變更方法相比，在總體技術路線上，會有一些新的特點。
2.1 影像土地分類采樣表的建立
總體上來說，項目區域特點不同，比如山區、丘陵、平原、沙漠等，在遙感影像上反映出的地類表徵不同。而且，選擇解析度的高低與影像的時相等各方面，也會影響著遙感影像反映出的地類表徵。因此，建立起一個適合本項目區域的影像土地分類采樣表對於內業解譯、提取變化信息顯得非常重要。土地分類采樣表也就是影像的解譯標志，它是在影像上能直接反映和判別地物信息的影像特徵，它是識別地物屬性的主要依據，包括形狀、大小、圖案、色調、紋理、陰影、位置、布局、解析度等。在望奎縣資料庫更新項目選取法國 SOPT－5遙感影像，通過野外調查確定和地物間的對應關系，藉助有關輔助信息（規劃圖、地形圖等有關資料等），對各類型在影像圖上反映的特徵做出描述，建立起一套有代表性的影像土地分類采樣表，大大方便了內業解譯與變化信息提取工作。圖1為采樣表的一部分。
圖1 影像土地分類采樣表
2.2 「3S」 集成技術在更新土地利用資料庫中的綜合應用
「3 S」集成技術是指 RS （Remote Sensing）、GPS （Global Positioning System）、GIS （Geographical Information System）在平行發展的進程中，逐漸綜合應用的技術，三者的有機結合，構成了一個一體化信息獲取、信息處理、信息應用的技術系統，是一個充分利用各自技術特點的空間技術應用體系，並逐步成為一個實踐性和應用性較強的新學科。
一方面，GPS 測量在 SOPT －5 遙感影像製作（幾何校正配准）中的應用，在SOPT－5 遙感影像上選取明顯地物點，通過外業 GPS 高精度測量來進行影像圖的幾何糾正，製作 1∶1 萬遙感數字正射影像圖；另一方面在 GIS 支持下的土地利用更新，包括數據矢量化編輯、疊加、拓撲關系的建立。在望奎縣土地利用更新過程中，使用的是國產 GIS 軟體，即武漢中地公司開發的 MAPGIS6.5 軟體來進行的土地利用資料庫的更新工作。
2.3 矢量數據與柵格數據相結合，多種信息提取方法並用
矢量數據主要包括土地利用現狀資料庫；柵格數據主要包括1∶1 萬遙感數字正射影像圖和掃描糾正後的土地利用現狀圖。通過矢量數據和柵格數據對比分析，進行矢量化更新，提取變化信息。信息提取方法包括人工目視解譯、計算機自動提取、人工目視解譯與計算機自動提取相結合。本次更新中主要採用的是以人工目視解譯為主，人機互動式進行土地利用資料庫的更新。
2.4 遙感數據與土地利用基礎圖件相結合
充分利用土地利用現狀調查、城鎮地籍調查、行政勘界、建設用地批次用地成果、土地整理、復墾成果以及日常變更數據輔助確定土地利用類型與變化情況，減少外業調查工作量，縮短更新土地利用資料庫的時間。而且，保證了土地利用類型的准確性。
2.5 內業判讀，外業核查的路線
遙感對地觀測僅僅反映了地物的光譜特性，即土地覆蓋的表徵，而土地利用圖反映的是土地利用的狀況，土地覆蓋的變化並非完全代表土地利用的變化。此外，通過人工目視解譯提取出來的變化屬性信息需要外業調查，如零星地物、線狀地物的寬度以及權屬等。因此，需要內、外業相結合確定土地利用類型，這樣可以保證本次更新的徹底性，做到不重不漏，實現土地利用資料庫的全面更新。
3 工作方法
工作方法主要分為四個步驟：①SPOT－5 2.5 m遙感影像處理過程，包括製作1∶1 萬遙感數字正射影像圖；②內業處理過程，包括變化信息提取、外業前圖件製作；③外業調查過程，包括核實變化信息、調查零星地物及線狀地物寬度、權屬界線等；④土地利用資料庫的更新入庫過程。工作流程圖見圖2。
3.1 製作 1∶1 萬遙感數字正射影像圖
衛星遙感數字正射影像圖（Remote Sensing Digital Orthophoto Map，簡稱RSDOM），是利用衛星遙感獲取的具有一定解析度的全色影像及多光譜影像，經幾何糾正及相應的圖像處理後生成的影像數據集，它同時具有地圖的幾何特性和影像特徵。本次遙感影像數據源採用的是法國 SPOT－5 2.5 m 全色影像與10 m 多光譜數據衛星數據，其數據解析度完全滿足資料庫更新的要求。景寬為60km2×60km2，含雲量為零，以整景為單元，利用衛星影像處理軟體 ERDAS，將2.5m 全色影像與10m 多光譜數據融合。由於望奎縣地勢較為平坦，故採用加權乘法的融合方法，其優點是能較好地保留高解析度圖像的紋理信息及多光譜圖像的彩色信息，製作衛星遙感數字正射影像圖。再利用圖像處理軟體 photomapper製作1∶1 萬數字正射影像圖。影像處理技術流程見圖3。
3.2 內業處理
利用國產 GIS 軟體 MAPGIS6.5，建立工程數據，通過矢量數據與柵格數據相結合的方法，通過遙感影像與土地利用矢量數據對比，人機互動式進行資料庫更新。在內業中無法判定的信息，特殊標記出來，在製作外業圖件時同時列印出來，以便通過外業調查來核實土地利用變化狀況。
圖2 資料庫更新工作流程圖
矢量化更新採集包括：①圖形數據的更新採集，採用分層方式進行，分層按《建庫標准》要求，主要包括等高線、水系、道路、行政界線、權屬界線、地類界、其他帶有寬度的線狀地物、零星地物、文字注記等，同時根據建庫軟體的需要，對各主要層次進行細分，以達到不同圖形要素可以明顯區分，在建庫時分別採用；②屬性數據的更新採集，嚴格以外業提供的表格地類屬性為准，大部分屬性通過分類編碼、圖層、實體定義加以區分和自動轉換，再通過幾何圖形的相對位置關系確定其權屬；③圖幅數據的接邊工作，接邊按照規范所規定的原則將相鄰圖幅分割開的同一圖形對象不同部分拼接成完整對象，接邊處理包括圖形接邊和屬性接邊，屬性接邊就是確保相鄰圖幅接邊要素其屬性的一致性。
3.3 外業調查
外業調查是獲取土地現狀信息的關鍵和基礎，如果沒有扎實細致的外業調查工作，即使是最新的遙感影像數據，也無法准確地判讀。另外，項目涉及的合鄉合村權屬界線的調查工作，也必須實地調查。外業調查包括行政界線調查、權屬界線調查、零星地物調查、線狀地物寬度調查、地類調查、調查居民點、用地單位和河流等名稱調查等。依據《土地利用更新調查技術規定》及相關技術規定，按照《全國土地分類》（過渡期間適用）三級分類標准，將所有外業調查信息記錄在「土地利用更新調查記錄手簿」上。
圖3 影像處理技術流程圖
3.4 土地利用資料庫更新
本次更新所採用的資料庫軟體是愛地土地利用管理信息系統。因此，首先修改數據字典，然後修改分幅索引圖數據和行政區索引圖數據，最後將准確的入庫所需要的文件包括零星地物點文件、線狀地物線文件、地類圖斑面文件以及圖廓整飾注記點文件進行入庫，然後進行全縣面積的統計匯總、標准格式的分幅土地利用現狀圖的輸出以及各種土地匯總表格的列印。
4 存在問題與解決方法
項目採用 SPOT－5 遙感影像更新土地利用資料庫，發揮了遙感影像獲取數據速度快、精度高、范圍廣的特點，既縮短調查時間，又保證調查精度、節省調查費用。但在本次更新調查過程中也發現了一些問題，有待於進一步研究和解決。
4.1 影像處理與精度評定
在 SPOT－5 遙感影像處理方面，影像質量應層次豐富、清晰易讀、色調均勻、反差適中。本次項目在影像處理方面雖然滿足了工作要求，但在影像質量上還要有所提高，從長遠來看，如果選用數據源為美國的快鳥，那麼它的解析度為0.61m，與 SPOT－5 2.5m相比解析度高出了4 倍多，這對影像處理質量方面要求更高。它不僅直接影響著變化信息的提取，而且還影響著目視解譯的准確性。所以應該積累經驗，加強在影像處理質量上的提高。
精度評定是對數字正射影像圖製作質量的一個評定標准。精度評定採用外業特徵控制點實測坐標與其影像同名點圖像坐標的較差作為評定參考，可以藉助 GPS 在影像上同名地物點上實地測量坐標，與圖像坐標進行較差分析，這是利用遙感影像更新土地利用資料庫前期的一個重要環節。只有符合國家標准，才可以利用遙感影像來進行更新工作。
4.2 矢量化線狀地物的偏移處理與屏幕矢量採集處理問題
通過矢量、柵格數據結合的方法，將土地利用資料庫與1∶1 萬數字正射影像圖套合更新，出現矢量線狀地物與同名影像上線狀地物偏移的問題。根據國家標准與黑龍江省土地利用更新技術方案要求，在資料庫文件與影像套合時，當矢量線條與影像上的同名線狀地物偏差大於圖上1 mm （相當於 SPOT－5 2.5 m 影像的4個像素）時視為偏移，對偏移的線狀地物應進行糾正，如果偏移的線狀地物不發生寬度、地類碼的變更，可採用線工具中平移、復制等進行糾正處理；如果屬性改變，將通過外業調查核實變化信息。
在此基礎上，通過影像進行屏幕矢量線狀地物偏移處理。與此同時，又涉及到一個屏幕放大倍數的問題，如果在屏幕採集時放大倍數過大，將會出現影像的失真，看不清線狀地物的邊緣輪廓，影響線狀地物的偏移處理位置；但屏幕採集時放大倍數過小，又會出現線狀地物偏移處理不完全，過於粗糙，套合不準確。在項目進行時經過多次實驗，一致認為參照遙感影像矢量化放大倍數標准為 0.9 倍為宜。這樣，既保證了影像的邊緣清晰、不失真效果，又保證了線狀地物偏移處理的完全性。
4.3 資料庫更新的工作量較大
與傳統更新方法相比，利用 SPOT－5 遙感影像更新土地利用資料庫優勢非常的明顯。但是由於涉及前期的准備和外業調查工作量依然很大，在前期提取變化信息時，主要還是採用人工目視解譯。而且，土地利用資料庫還是20世紀90年代初的詳查成果，所以提取變化信息數量較大。本次更新項目提取的變化地塊近兩萬塊，不僅如此，還要通過外業將提取的變化信息一一核實，並且每一個變化信息都要記錄在「土地利用更新調查記錄手簿」上。這個工作量也較大，而且有不可避免的人為誤差存在。所以，在利用遙感影像更新土地利用資料庫同時，應該在此基礎上研究探索，尋求更有效的方法在計算機上進行變化信息的提取，減少外業的工作量，提高數據的准確性。
4.4 完善數據質量檢查機制，資料庫更新進一步規范
數據質量檢查貫穿更新土地利用資料庫項目的始終，是資料庫建設工作中極其重要的組成部分，其工作量占整個建庫工作的60%以上，數據質量檢查是保障資料庫質量的重要工具。質量檢查包括計算機邏輯檢查和人工檢查，主要是針對數據結構和精度進行檢查。本次項目中成立三級質量檢查機制，有小組自檢、一級檢查和二級檢查，為項目的質量保駕護航。
在項目實施的同時，完全參照國家有關標准和要求以及省級出台的有關規范。但是，在項目進行當中，有些比較細致的工作仍無章可循。所以，在更新土地利用資料庫方面還需要進一步規范標准和要求，以便達到數據的共享。
4.5 需要培養一支高素質的土地更新調查隊伍
在項目進行的前期，需要對更新土地利用資料庫隊伍進行強化培訓。因為，更新調查質量好壞決定著更新項目的成敗；而且，土地更新調查涉及到土地管理、地學、土壤學、農學、測繪學、信息學等多門學科，調查人員必須具備上述各學科的理論知識和應用技能，才能保證土地更新調查的質量。
採用 SOPT－5 遙感影像更新土地利用資料庫與傳統方法相比，省時快速、減少人力、節約資金、數據准確，保證了更新調查成果質量，為新一輪土地利用總體規劃修編、農村集體土地登記發證、基本農田保護、土地開發復墾整理、建設用地審批等提供了准確、翔實的數據。而且，遙感技術的應用將會推動土地變更調查工作自動化和土地資源信息化，大大提高土地利用變更調查數據的准確性和及時性，從根本上解決土地利用現狀圖的更新問題。
參考文獻
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劉順喜.土地資源調查.北京：當代中國出版社，2006
❸ 常用的遙感衛星數據有哪些
國外衛星有：
WorldView 1/2/3，GeoEye1/2，RapidEye,IKONOS,QuickBird,Spot5,Spot6,Landsat-5
TM,Landsat-7 ETM+,Landsat-8 ALI,Pleiades,Alos,terrasar-x,radarsat-2,
全美鎖眼衛星全系列(1960-1980)，印度Cartosat-1(又名IRA-P5)
國內衛星有: HJ-A/B CCD,ZY-02-C,ZY-3,CBERS-3/4,天繪系統,高分系列,資源系列等
❹ 高解析度影像數據處理及數據建庫技術方法研究
潘振祥
（河南省國土資源廳信息中心 鄭州 450016）
摘 要：本文通過開展高解析度衛星遙感影像數據（SPOT5）處理及建庫技術方法研究和探索，制定了《高解析度影像數據處理及基於遙感影像土地利用資料庫建設技術要求》和《省級基於遙感影像 1∶1 萬土地利用資料庫標准》，製作了覆蓋河南全省的 1∶1 萬數字正射影像圖，建立了河南省基於 SPOT 5 的 GPS 像控點圖形圖像資料庫、高解析度衛星影像資料庫和基於影像信息土地利用資料庫，為全國土地利用二次調查基礎底圖製作進行了有益的探索。
關鍵詞：土地資源 衛星影像 遙感 資料庫 像控點
0 引 言
隨著信息技術的快速發展，衛星遙感影像處理技術得到了突破性進展，高解析度衛星影像在土地資源調查評價、土地利用動態遙感監測、土地執法監察、土地變更調查以及大中比例尺地形圖測繪等方面應用已取得顯著成效。
針對河南省高解析度遙感影像數據處理及資料庫建設項目任務，項目組提出了利用 GPS 外業靜態實測坐標作為影像數據校正的控制資料，制定了《高解析度影像數據處理及基於遙感影像土地利用資料庫建設技術要求》和《省級基於遙感影像 1∶1 萬土地利用資料庫標准》等，並根據項目任務要求，制定了切合河南實際的基於遙感影像信息的土地利用分類體系，同時，通過項目開展，製作了覆蓋河南全省的 SPOT 5 數字正射影像圖（DOM），並建立了河南省基於 SPOT 5的 GPS 像控點圖形圖像資料庫，為土地利用二次調查基礎底圖製作進行了有益的探索。
1 影像數據處理及資料庫建設技術路線
（1）多源遙感信息相結合。選取最佳波段組合的多光譜影像與高解析度全色影像融合，生產具有高解析度空間信息和豐富光譜信息的融合影像。
（2）GPS 像控點、基礎圖件（資料庫）和 DEM 相結合。根據實際情況，採用 GPS 像控點，同時利用 1∶5 萬 DEM 對遙感影像進行正射校正。
（3）人機交互與計算機自動提取相結合。以人機交互解譯為主，進行土地分類信息提取。
（4）遙感解譯與地面調查相結合。對提取的地類圖斑信息進行外業驗證，對在室內不確定的地類圖斑，進行外業實地調查。
2 GPS 像控點圖形圖像資料庫建立
為保證像控點選取精度，首先在 2.5 m 解析度的全色影像上，按照像控點選取的技術要求，每景均勻選取了 25 個像控點，並對像控點進行了全外業 GPS 靜態測量，在 MapGIS 平台下編輯像控點屬性結構，建立 GPS 像控點圖形圖像資料庫，並將像控點外業測量成果表以圖片方式保存在屬性表中。如圖1所示。
圖1 像控點圖形圖像資料庫示意圖
2.1 GPS 像控點選取
為保證像控點外業測量精度，像控點選取時，點位分布要相對均勻，特徵明顯，交通便利，數量足夠，盡可能在全色影像上選取，盡量避開高壓線、大面積水域等干擾因素。
為提高外業測量效率，將選取的待測像控點製作成「像控點外業測量成果表」，成果表包括像控點編號、點位及放大的示意圖、WGS84、1954 北京、1980 年西安三套坐標和點位說明等內容。
2.2 GPS 像控點外業施測
像控點外業測量採用附合路線法，各像控點平均間距約 13 km，像控點與 C 級 GPS 控制點組成 GPS 控制網。GPS 像控點外業測量利用河南省 C 級 GPS 控制網成果的三套數據（分別為WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐標）作為起算數據，依據《全球定位系統（GPS）測量規范》，採用靜態方式同步進行觀測，三台套 GPS 接收機為一組，觀測時段長度不少於 45 分鍾，衛星高度角≥ 15°，有效觀測衛星總數≥ 4 個。測量數據採用南方測繪軟體進行基線解算、平差處理並進行高程擬合，最後解算出像控點基於三套坐標系統的三套數據和擬合高程。
2.3 GPS 像控點圖形圖像資料庫的建立
GPS 像控點圖形圖像資料庫以河南省 1∶50 萬地理底圖作為工作底圖，輸入像控點空間坐標，並採集像控點屬性與圖形信息，建立數學基準統一的像控點圖形圖像文件。像控點圖形圖像信息，除像控點所具有的地理坐標信息之外，還包括與待糾正影像相關的特徵地物的紋理信息、解析度信息等。
3 影像數據處理
影像數據處理包括衛星影像全色數據與多光譜數據的配准、融合和影像數據正射校正、鑲嵌及正射影像圖（DOM）的製作等。本項目所使用到的 SPOT 5 數據是由視寶公司提供的 1A 級數據，只經過了探測器的均衡化處理，為了進行多元數據的復合，製作正射影像圖，必須對圖像進行正射校正，建立地理坐標。影像數據處理技術流程如圖 2 所示。
圖2 影像數據處理技術流程
3.1 影像配准
本項目使用的單景多光譜數據與全色數據是同步接收到的，其圖形的幾何相關性較好，多光譜數據與全色配准難度小、精度高，因此採用相對配準的方法，SPOT 5 多光譜數據波段組合採用 XS2（紅）、XS3（綠）、XS1（藍）形式，影像重采樣間隔為 2.5 m，重采樣方法採用雙線性內插，以景為配准單元，以 SPOT 5 全色數據為配准基礎，均勻選取配准控制點，對接收側視角較大，地勢起伏對配准影響較為嚴重的區域相應增加控制點密度，將 SPOT 5 多光譜數據與之精確配准，並隨機選擇配准後全色與多光譜數據上的同名點進行檢查，以確保數據的配准精度。
3.2 影像融合
圖像融合處理採用最基本的乘積組合演算法直接對兩種空間解析度的遙感數據進行合成，融合後圖像則採用直方圖調整、USM 銳化、彩色平衡、色度飽和度調整和反差增強等手段，以使整景影像色彩均勻、明暗程度適中、清晰，增強專題信息，特別是加強紋理信息。
3.3 影像正射校正
影像正射校正採用 ERDAS 的 LPS 正射模塊，利用 SPOT 5 物理模型，每景 25 個像控點均勻分布於整景影像，各相鄰景影像重疊區有 2 個以上共用點。正射校正以實測點和 1∶5 萬 DEM為校正基礎，以景為單元，對融合後的數據進行正射校正，采樣間隔為 2.5 m。
3.4 影像鑲嵌
影像鑲嵌採用 ERDAS 的 LPS 正射模塊中批量處理模塊，相鄰兩幅影像，均採集了兩個以上共用點，大大提高了影像鑲嵌精度。為驗證鑲嵌精度，以縣（市、區）為單位，在其鑲嵌區隨機選擇 25 個以上檢查點進行鑲嵌精度檢查。
3.5 數字正射影像圖製作
數字正射影像圖（DOM）製作採用 Image Info 工具，按照 1∶1 萬標准分幅進行裁切，覆蓋完整的縣級行政轄區。圖幅整飾依據《高解析度影像數據處理及資料庫建設技術要求》，利用MapGIS 資料庫平台，按照 1954 北京坐標系、1985 年國家高程基準的生成 1∶1 萬標准分幅圖幅整飾。
4 創新成果
項目組在圓滿完成項目任務的前提下，結合項目進展和土地管理需要，創造性地開展工作。總結項目進展和取得的成果，創新成果主要體現在：
（1）影像校正控制點 GPS 外業實測數據作為影像校正控制資料，改變了以往利用地形圖、土地利用現狀圖（資料庫）作為控制資料的傳統方式，極大地提高了影像校正精度，節省了項目投入經費。
覆蓋河南全省 1∶1 萬標准分幅地形圖共計 6565 幅，而實有地形圖僅 5600 余幅，項目組在徵求部課題組同意的前提下，提出採用 GPS 外業實測控制點作為影像校正控制資料的思路。基於這一思路，項目組進行了一系列研究和論證，制定了 GPS 外業測量技術要求，並對覆蓋全省的每景 SPOT 5 衛星影像相對均勻地選取了 25 個控制點，相鄰景影像不少於 2 個共用控制點的原則，全省共選取影像校正控制點 1421 個，GPS 大地控制 C 級點 94 個。根據影像數據接收時間和項目進度，共分 13 個測區，對所有控制點採用附和路線法進行了靜態測量，分別計算出各控制點和檢查點的 WGS84、1954 北京和 1980 年西安三套坐標。
（2）河南省像控點圖形圖像資料庫的建立，為今後河南全省土地利用遙感監測、衛片執法監察等提供了技術保障。
為使外業測量成果長期保存和今後使用，項目組在項目任務之外，在 MapGIS 平台上，基於河南省 1∶50 萬地理底圖，建立了 GPS 像控點圖形圖像資料庫。GPS 像控點圖形圖像資料庫的建立，不僅滿足 SPOT 5_2.5 m 高解析度衛星影像的校正精度要求，同時為今後河南全省土地利用遙感監測、衛片執法檢查、礦山環境監測等奠定了基礎。
（3）高解析度影像數據大區域整體正射校正和鑲嵌處理技術的探索，為影像數據批處理技術的推廣進行了有益的探索。
由於本次試點項目涉及的范圍廣、影像處理工作量大，因此，項目組在保證影像糾正精度的前提下，為提高工作效率，探索和使用了遙感影像專業處理軟體 ERDAS 的 LPS 模塊提供的大區域整體正射糾正和影像鑲嵌處理功能，達到了較好的應用效果。
鑒於本次試點項目所使用的影像數據均為同步接收的 SPOT 5 多光譜與全色數據，其圖形的幾何相關性較好，多光譜數據與全色配准難度小、精度高，因此，影像數據處理採用先單景融合、後大區域整體正射校正、最後進行大區域鑲嵌配準的技術流程進行影像處理。
正射糾正採用 ERDAS 的 LPS 批量正射模塊。糾正採用 SPOT 5 物理模型，控制點均勻分布於整景影像，每景控制點個數為 25 個，各相鄰影像重疊區有 2 個以上共用點。正射糾正以 GPS外業實測控制點和預處理的河南省 1∶5 萬 DEM 為糾正基礎 , 對 SPOT 5 融合數據進行批量糾正，采樣間隔為 2.5 m。影像鑲嵌採用的是 ERDAS 的 LPS 批處理模塊，由於各相鄰景影像均採集了兩個以上的共用點，大大提高了影像鑲嵌精度。
（4）基於遙感影像信息土地利用分類標准體系的制定，為國家和省級快速掌握和提取土地利用變化信息進行了有益的探索。
項目組根據部課題組要求及國家和省土地管理工作需要，結合 SPOT 5 衛星影像光譜特徵和紋理信息，經充分研究和論證，制定了切合河南實際、滿足「高解析度影像數據處理及資料庫建設」試點項目需要的基於遙感影像信息的土地利用分類標准，該標准中將土地利用類型分為農用地、建設用地和未利用地等 3 個大類，耕地、園林地、其他農用地、城市用地、建制鎮用地、農村居民點用地、鐵路用地、公路用地、其他建設用地、未利用地等 10 個二級類，此外，根據個別地類特點，又分別從農用地、建設用地和未利用地中單獨劃分出公路林帶、農業水利用地、水利設施用地、未利用水面和黃河灘地等 5 個三級類，分類標准與現有的土地利用分類體系協調、一致，符合國土資源土地分類標准體系。
（5）基於遙感影像土地利用資料庫建設，為國家和省土地宏觀管理提供了現勢性較強的土地利用電子數據，為國內同類工作的開展提供了技術依據。
考慮到國家和省級土地宏觀管理的需要，根據項目制定的「基於遙感影像土地利用分類體系」，結合中地公司 MapGIS 土地利用資料庫管理系統框架結構，項目組在 MapGIS 資料庫管理系統平台的基礎上，分別制定了《高解析度影像數據處理及資料庫建設技術要求》和《基於遙感影像 1∶1 萬土地利用資料庫標准》等，並在標准中明確了基於遙感影像的土地分類、文件命名規則、數據分層格式及要求等，保證了數據標准和數據格式的一致性及資料庫建設質量，為國家和省提供了翔實的土地利用現勢數據。
5 結 語
隨著遙感技術和計算機技術的飛速發展，高解析度遙感影像數據在土地管理工作中的應用越來越普遍，同時，遙感影像數據處理的技術手段也越來越科學、越來越先進，尤其是全國第二次土地調查工作的全面開展，將遙感影像在土地管理方面的應用推到一個前所未有的水平，因此，如何在影像數據處理過程中盡可能減少人力和財力投入已顯得尤為重要。本項目針對上述問題，在科研與生產過程中，提出的採用 GPS 外業實測控制點作為影像校正控制資料、GPS 像控點圖形圖像數據建庫及基於國家和省級土地管理需要而提出的基於遙感影像信息土地利用資料庫標准等，進行了較好的詮釋，為今後同類工作的開展進行了有益的探索。
參 考 文 獻
常慶瑞，等.2004.遙感技術導論［M］. 北京：科學出版社
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湯國安，等.2004.遙感數字影像處理［M］. 北京：科學出版社
徐柏清.1988.正射投影技術與影像地圖［M］.北京：測繪出版社
尤淑撐，劉順喜.2002.GPS 在土地變更調查中的應用研究［J］.測繪通報（5）：1～3
張繼賢，等.2000.圖形圖像控制點庫及應用［J］.測繪通報（1）
（原載《測繪通報》2008 年第 10 期）
❺ 集成系統支持下的信息提取
（一）GIS支持下的遙感圖像處理
GIS常常與遙感圖像處理手段結合起來使用，更有效的增強與提取遙感信息。這主要表現在兩個方面。
一方面是GIS作為重要的輔助手段用於遙感影像的目視解譯，以提高解譯精度。具體做法是將那些有助於圖像解譯的矢量專題圖層（比如地質圖、地形圖、土地利用圖及植被覆蓋、水系發育等等）與待解譯的影像疊加顯示，前提是這些矢量圖層必須先與影像進行過坐標配准，具有統一的坐標。這可以用於人機交互的影像解譯，直接在屏幕上畫出影像解譯結果，還可用於在影像的監督分類前進行選取正確的訓練樣區以便提高分類精度。在這方面的應用中，同時還要注意這些專題圖層與影像的時間差，比如植被覆蓋與時相的相關性很大，另外如果時間相差較長，要充分考慮到一些客觀條件上的變化，如土地利用類型、建築物、道路等的變化。
GIS與遙感圖像處理結合應用的另一方面表現在：在GIS技術支持下，地學及其他知識直接參與遙感圖像的處理中，比如遙感圖像的分類中可以將DEM、NDVI等知識直接作為遙感影像的新增波段，與其他波段一起進行分類，這樣分類結果中就將反映出這些專題信息的分布。還比如專家系統的應用也是GIS與遙感技術結合應用的成果。
（二）GIS支持下的專題信息提取
1.遙感專題信息提取方法研究的發展
遙感專題信息提取（thematic information extraction）是從遙感影像資料中獲取某種特定地物特徵的信息，其目的是區別圖像中所含的專題目標。分類也是一種專題信息提取的方法，但專題信息提取和一般意義上的遙感圖像分類有所不同，先定目標，然後有意識地專門面向對象進行識別，而分類是就圖像中即有的像元給予類別的歸屬與劃分。它的方法隨著遙感技術的改進及遙感應用的深入也在不斷地改進，經歷了目視解譯、自動分類、光譜特性的信息提取及光譜與空間特徵的信息提取等多個階段。
目視解譯是最初的圖像識別方式。現在的圖像識別沿著兩個方向發展，一是由計算機的出現帶來的信息識別自動化，二是沿著遙感信息傳輸的本質而探尋信息識別的高精度。它們沒有嚴格的界限，隨著各自的發展而相互滲透。現有的計算機自動分類方法，都只是利用了圖像數據，沒有自動加入其他方面，如地學的知識，沒有充分利用人腦在分析圖像時所應用的知識，因此不會達到很高的精度。基於知識及專家系統的分類對分類的精度有所改善。同樣，專題信息提取的最初是分析特定目標的光譜特徵，形成規則，對圖像進行操作。計算機領域中人工智慧的出現使基於知識或信息的專題信息提取成為可能。遙感成像是從多到少的映射，是個確定過程，影像解譯是從少到多的映射，是個不確定過程。因此在遙感解譯時，包含一個重要的地學處理過程，它包括兩個方面，一是把遙感未帶回的信息再補上去，即補充地學相關信息，二是根據影像信息進行地學分析，來推斷出影像上未反映的信息，這都需要地學知識強有力的支持。如何把地學專家用於目視解譯的知識定量化表達，讓它來參與計算機處理，從根本上實現知識參與的自動提取，這是目前專題信息自動提取研究的焦點問題。
計算機自動分類前，先對訓練區進行訓練，實際上是一個統計的過程。這個統計過程只是就這幅圖像而言。然後利用統計結果進行回歸，建立一個基本適於該圖像的類別確定模型。專題信息提取時，一般是先有一套遙感信息模型，而後根據具體圖像的實際情況來不斷地修改，實質是對模型參數的調整，最終使模型適用於該影像。遙感信息模型是在現有地面實驗基礎上提煉出來的地物的反演模型，而地物在衛星圖像上的反映並非與地面實測數據一一對應，原因很多，使圖像數據具有很大的隨機性，這就又涉及到光譜輻射校正的問題。因此，需要把遙感信息理論和實際圖幅影像有效地結合在一起來進行專題信息的提取。
2.遙感地質專題信息提取
當今，遙感衛星「群星閃爍」，遙感數據空前豐富，然而，遙感信息被利用的比率卻極低。其原因是我們缺少遙感專題信息提取的方法和模型。相對與土地利用/土地覆蓋遙感信息提取來說，遙感地質信息提取的難度更大些。概括地說，遙感信息提取的方式主要有3種：目視判讀提取、基於分類的信息提取和基於知識發現的遙感信息提取。遙感地質專題信息提取的方式也不外乎這三種。
（1）目視判讀提取
早期從遙感影像中提取信息的主要方法是目視判讀提取。由於目視判讀能綜合利用地物的色調或色彩、形狀、大小、陰影、紋理、圖案、位置和布局等影像特徵知識，以及有關地物的專家知識，並結合其他非遙感數據資料進行綜合分析和邏輯推理，從而能達到較高的專題信息提取的精度，尤其是在提取具有較強紋理結構特徵的地物時更是如此，它是目前業務化生產的一門技術，與非遙感的傳統方法相比，具有明顯的優勢。盡管該方法較費工費時，但由於遙感地質信息計算機自動提取的難度，仍將在遙感地質信息提取中長期存在。
（2）基於分類方法的遙感信息自動提取
在遙感信息自動提取方面，分類方法的研究歷史最長久，其核心是對遙感圖像的分割，其方法有無監督分類和有監督分類。就無監督分類而言，有 K-MEANS 法、動態聚類型法、模糊聚類法以及人工神經網路法；在有監督分類方面，有最小距離法、最大擬然法、模糊分類法以及人工神經網路法。最大擬然法需要各類型的先驗知識及其概率，特別是需要假定各類型的分布屬於正態分布，因而它是一種有參數的分類器，在具有先驗性概率知識以及各類型滿足正態分布的條件下，它具有較好的分類效果，該分類器具有分類速度快的優點。模糊分類是根據模糊數學所構建的一種分類器。它是建立在假設一個像元是由多個類型所組成的基礎上，只是各類型的隸屬度不同。在對分類器訓練時，需要確定訓練樣本像元中各類型的隸屬度，它不需要各類型的先驗概率知識，也不要求各類型服從正態分布，它是一種無參數的分類器。但是對訓練像元中各類型隸屬度的確定比較困難。該方法適用於亞像元信息的提取。人工神經網路分類器是利用人工神經網路技術所構造的分類器，人工神經網路是近幾年得到迅速發展的一門非線性科學，它是模擬生物神經網路的人工智慧技術，已廣泛地用於趨勢分析和模式識別以及遙感圖像的分類等方面。人工神經網路器不需要各類型的先驗性概率知識，也不要求各類型一定要服從正態分布，它是一種無參數的分類器。盡管利用分類器進行分類時所需要的時間很短，但是在對分類器進行訓練時，所需要的時間卻很長。
就無監督分類而言，其所分的結果，需要專家進行判讀和類別的歸並，並最終確定其所屬的類型。就有監督分類而言，需要選取大量的訓練樣區，而訓練樣區的選取不僅費工、費時，訓練樣區選擇的好壞還直接影響分類的效果；同時，分類是對整個圖像進行分割，它所要求的是總體的精度最高，這樣就不可能完全保證我們所需專題信息的精度一定最高。分類是建立在數理統計基礎之上，而沒有建立在對遙感信息機理分析的基礎上，也沒有建立在知識挖掘的基礎上，這樣就使得它難以實現遙感圖像專題信息提取的全自動化。同時，基於光譜特徵的分類難以解決異物同譜的問題。在分類中所獲取到的知識通常既不可傳遞，也難以解釋。這也是我們對所分結果知其然，而不知其所以然的原因。我們對在任何時候，任何地點的圖像，都必須重復選取訓練樣區的工作。這樣，顯然就大大限制了遙感信息提取的自動化。為此，基於知識發現的遙感專題信息提取將成為另一個最有前途的方向。
3.基於知識發現的遙感專題信息提取
基於知識發現的遙感專題信息提取是遙感專題信息提取的發展趨勢之所在。其基本內容包括知識的發現、應用知識建立提取模型，利用遙感數據和模型提取遙感專題信息。在知識發現方麵包括從單期遙感圖像上發現有關地物的光譜特徵知識、空間結構與形態知識、地物之間的空間關系知識。其中，空間結構與形態知識包括地物的空間紋理知識、形狀知識以及地物邊緣形狀特徵知識；從多期遙感圖像中，除了可以發現以上知識外，還可以進一步發現地物的動態變化過程知識；從GIS資料庫中可以發現各種相關知識。在利用知識建立模型方面，主要是利用所發現的某種知識、某些知識或所有知識建立相應的遙感專題信息提取模型，如圖3-8所示。在利用遙感數據和模型提取遙感專題信息時，應從簡單到復雜，從單知識、單模型的應用到多知識、多模型的集成應用。從單數據的使用到多數據的綜合使用。
4.基於光譜知識的遙感專題信息提取
地物的光譜知識是遙感專題信息提取中最重要的知識。對地物光譜特徵的研究，長期以來都得到各國的高度重視。我國對地物光譜開展了深入的研究，並出版了《中國典型地物波譜及其特徵分析》《遙感反射光譜測試與應用研究》等書。周成虎、杜雲艷根據對水體光譜特徵的分析，建立了有效的NOAA AVHRR水體提取模型。陳銘臻根據對水稻和背景的光譜特徵分析，建立了水稻種植面積的提取模型（TM4/TM1，TM4/TM3，TM4/TM2）。Helmut Mayer Carsten Steger通過對道路光譜知識的分析，探討了從遙感圖像上提取道路的方法，Jinfei Wang，Paul M.Treitz和Philip J.Howarth探討了利用梯度方向剖面分析法從SPOT PAN圖像中提取新修道路，並將其用於更新城區GIS資料庫中的道路網。V.Lacroix，M.Acheroy利用了約束梯度法提取了房屋拐角。
R.M.Haralick，S.Wang，G.Shapiro，J.B.Campbell，探討了利用一致性標記技術提取河網及其流向。Moller-Jenson提出利用NOAA AVHRR的 CH4＜45，CH5＜35 建立水體提取模型。Jupp等曾提出利用 TM7波段，通過閾值法可以將水體提取出來。
圖3-10 KDD過程示意圖
數據准備包括數據選取（data selection）、數據預處理（data preprocessing）和數據變換（data transformation）。數據選取的目的是確定發現任務的操作對象，即目標數據（target data），它是根據用戶的需要從原始資料庫中抽取的一組數據。數據預處理的目的是去除雜訊等。當數據挖掘的對象是數據倉庫時，一般來說，數據選取和數據預處理已在生成數據倉庫時完成。數據變換的主要目的是消減數據維數或降維（dimension rection），即從初始特徵中找出真正有用的特徵以減少數據挖掘時要考慮的特徵或變數個數。
數據挖掘階段首先要確定挖掘的任務或目的是什麼，考慮決定使用什麼樣的挖掘演算法。同樣的任務可以用不同的演算法來實現，選擇實現演算法有兩個考慮因素：一是不同的數據有不同的特點，因此需要用與之相關的演算法來挖掘；二是用戶或實際運行系統的要求，如准確性與可理解性之間的偏好等。
2.數據挖掘與知識發現的主要類型和方法
一般統計資料庫的數據挖掘出現得最早，也最為成熟。一般而言，數據挖掘和知識發現可分為如下幾種類型（Fayyad，1997）：
（1）分類：將數據項映射到一個或若干已定義的類的學習函數。
（2）回歸：將數據項映射到實值預報變數的學習函數。
（3）聚類：尋找有限的類別來描述數據集的方法。
（4）概括（或稱泛化）：尋找描述各數據子集共性的方法。
（5）依賴模式：尋找描述變數間顯著依賴關系的模式。
（6）變化和偏離檢測：從與以前數據對比中發現顯著變化。
目前在數據挖掘和知識發現的研究中出現了大量的新方法及各種方法的結合，其中比較著名的方法有如下幾種：
（1）基於決策樹（decision tree）分類的ID3和C4.5方法。
（2）用於概括的AQ15和CN2方法。
（3）解決不精確、不確定知識的粗糙集（Rough Set）方法。
（4）大量人工神經網路方法，如經典的反向傳播［BP］演算法，自組織映射（SOM）和自適應諧振理論（ART）等。
（5）貝葉斯概率網路學習方法。
（6）用於產生關聯規則的Apriori的方法。
作為目前國外的熱門研究課題之一，數據開采和知識發現既是人工智慧學者的研究熱點，也是資料庫專家的探索對象，其工作涵蓋了醫學、機器學習、人工智慧、數學、市場營銷等諸多領域。獲得了許多有用的知識。迄今為止，國內從事這方面研究的單位還不多，把KDD和DM技術應用於衛星遙感的信息處理，更是一項嶄新的課題。
3.遙感影像中的數據挖掘與知識發現
衛星遙感資料庫作為資料庫的一種，對於賦存其中的信息的處理與識別，自然可以借鑒一般意義上的DM和KDD技術；而作為一類特殊的資料庫——圖像資料庫，有著區別於一般關系資料庫和事務資料庫的信息內容，隱含著豐富的時間、光譜和空間信息。因而，就這類庫中的知識發現而言，數據開采也應具有特殊的過程和方法。
根據上述DM和 KDD 的技術流程示意圖（圖 3-11）並考慮到衛星遙感數據特殊性，中科院的何國金等人提出了針對地質應用的衛星遙感數據開采和知識發現的理論與技術框架。在此框架中，數據開采佔了極為重要的地位。它包括遙感數據的時相選擇、應用預處理、特徵分析、信息識別與知識解釋。現實生活中，許多遙感應用者忽略了該過程的特殊作用，直接把原始遙感圖像的解釋結果作為應用的基礎（雖然在解譯過程中也加入了人的知識），因而獲得的知識往往是膚淺的、表面化的、不精確的。遙感數據開采過程只有充分考慮原始數據的波譜、空間和時間特徵，才能更好地實現針對遙感應用的有價值的、較精確的、較高水平的知識發現。
圖3-11 衛星數據遙感挖掘和知識發現
❻ 我國的航天遙感系統的應用與發展
近年來，航天遙感技術的應用范圍越來越廣，涉及資源和地質勘探、事故搜救、生態環境監測、交通航線測算標定、海洋水文研究、地球科學基礎研究以及軍事等諸多領域。實踐表明，航天遙感產業對於促進經濟發展、維護國家安全起著重要作用。當前，我國已建立起較為完善的遙感衛星體系，航天遙感產業取得了較快發展，但也面臨一些亟待解決的問題。
我國航天遙感產業面臨的主要問題
一是遙感衛星系統能力不足，過於依賴國外衛星服務。
目前，我國尚未建成高中低解析度互補、高時間解析度的綜合性對地觀測系統，國內高解析度遙感應用80%以上依賴國外衛星。
二是遙感衛星應用和產業化發展滯後，難以應對激烈的國際競爭。
我國商業遙感衛星系統尚未形成基於自主信息源、較為完整的遙感應用體系，數據連續性和保障程度低，遙感綜合應用、定量化應用能力相對較弱，衛星遙感應用模型和演算法研究主要基於國外衛星數據，這嚴重束縛了我國自主衛星應用技術體系及遙感數據增值產品和服務的發展。
三是缺乏強有力的統一管理機構和國家級航天法律法規保障。
相關政策不健全，部門協調、軍民協調機制不完善，未建立統一規范的國家衛星遙感元資料庫及共享分發機制，資源和數據共享嚴重不足。
目前，美國、歐盟和俄羅斯的航天遙感產業發展處於世界領先水平，它們的經驗可以為我國航天遙感產業發展提供借鑒。
一是衛星商業遙感發展始終由政府主導。從產業屬性來看，衛星遙感作為一個高投入、高風險且回報周期長的技術密集型產業，其發展離不開政府的政策和資金支持。美國政府至今仍參與商業遙感公司的衛星研製並提供圖像數據預付費等保障。從國家安全來講，政府的絕對控制權和優先使用權是衛星遙感商業化發展的前提。美歐等採取發射或運營許可等手段，嚴格控制衛星商業遙感的服務范圍，防止先進的遙感技術和產品被敵方利用。
二是衛星商業遙感的差異化服務不斷發展。當前，商用對地觀測衛星系統的差異化服務不斷發展，不僅批量化生產、批量化發射的微型、納米光學成像衛星得以部署，可以提供不同於傳統商業衛星圖像服務的「按需」模式，而且提供的服務內容也從靜態圖像發展到動態視頻。
三是私有資本投入比例大幅提升，重點投向低成本小衛星星座。一些風投公司和互聯網公司開始將資金投入這個商業遙感領域，一些公司正在發展低成本的衛星星座。
遙感與信息技術的緊密結合，使得衛星遙感數據的獲取成本大幅降低、更新周期大幅縮短，可提供高清視頻、數據雲服務等新產品，實現從長周期按需交付向互聯網在線快速交付轉變，促使衛星遙感從服務團體用戶向個性化、定製化服務拓展。航天遙感產業的市場化、開放式、融合式發展是大勢所趨。目前，大部分國家已將航天遙感產業進行商業化運作，效益顯著。我國航天遙感產業的市場化改革勢在必行。2015年，《國家民用空間基礎設施中長期發展規劃(2015—2025年)》，支持民間資本開展相關增值產品開發、運營服務和產業化推廣，為商業資本進入航天領域打開了大門。我們應在強化政府主導作用、保障國家安全、服務國家重大戰略實施的基礎上，有序推進航天遙感產業市場化發展，實現遙感產業從國家主導建設向國家引導扶持轉變、從國家出資運營向市場化運作轉型，全面激發遙感產業的發展活力，減輕國家財政負擔，推動航天遙感產業可持續發展。
❼ 高解析度衛星影像校正控制點圖形圖像資料庫建設
潘振祥 王文卿 段嶸峰 曹千紅
（河南省國土資源廳信息中心，鄭州，450003）
摘要：通過對SPOT5 2.5m高解析度衛星影像數據校正採用的各類控制資料的分析，闡述了控制點圖形圖像資料庫建設的必要性，通過對校正控制點的選取、外業施測、精度評價及控制點圖形圖像資料庫的建立等方面的論述，提出了選用高精度GPS控制點作為SPOT5 2.5m高解析度衛星影像數據校正控制資料，可保證影像校正精度、節省時間和減少投資。
關鍵詞：衛星遙感；高解析度；控制點；影像校正；資料庫
隨著信息技術的快速發展，衛星遙感技術得到了突破性進展，特別是2002年5月4日法國SPOT5號地球遙感衛星進入預訂軌道，極大地促進了各應用行業的科技進步和管理水平。高解析度衛星遙感在國土資源調查評價、土地利用動態監測、土地變更調查以及大中比例尺地形圖測繪等方面已取得顯著成績。
針對SPOT2.5 m高解析度衛星影像數據，其幾何精度校正主要採用二維多項式和三維數字微分糾正兩種模型，採用的校正控制資料主要有1∶1萬或更大比例尺數字柵格地形圖（DRG）、土地利用數字柵格圖（LUDRG）或高精度外業控制點。筆者通過近年相關工作研究，尤其是通過「高解析度衛星遙感數據處理及資料庫建設」試點項目研究，認為高解析度衛星影像數據的校正控制資料選用高精度外業控制點比上述方式更為可行。針對這一原則，項目組進行了一系列研究，並基於MapGIS建立了河南省部分地區控制點圖形圖像資料庫，為今後相關工作的開展奠定了基礎。
1 現狀
目前，各種解析度衛星影像校正基本上都是參照「滿足」相關精度要求的地形圖、數字柵格地形圖或土地利用數字柵格圖等，針對SPOT2.5 m數字正射影像圖的製作，國土資源部地籍司專門制定了《SPOT2.5 m 數字正射影像圖製作技術規定》，明確規定SPOT2.5 m數字正射影像圖要「以1∶1萬（或更大比例尺）數字柵格地形圖、土地利用數字柵格圖或高精度外業控制點為控制資料」，而近年來用於SPOT2.5 m影像校正的控制資料基本上都是利用1∶1萬地形圖。筆者通過近年相關工作，認為目前採用的校正控制資料，尤其在河南省存在以下兩個方面的問題。
1.1 河南全省現有1∶1 萬地形圖未能全覆蓋，地形圖精度存在差異，現勢性差
覆蓋河南全省標准分幅的1∶1萬地形圖共計6562幅，而目前成圖僅5600餘幅，尚有15%左右未成圖。已有地形圖大部分是20世紀60～80年代分別由測繪部門、地礦部門和煤田地質部門施測，成圖精度存在差異，且變形較大。據抽查，個別地形圖公里格網連線與圖上公里網點的實際偏差達1～3mm，極個別超過3mm，如果拿這樣的地形圖作為控制資料對SPOT2.5 m高解析度衛星影像進行校正，其校正精度難以滿足要求；其次，現有地形圖距今已三、四十年，地表要素早已面目全非，尋找同名地物點較困難，即使是更新過的地形圖，也僅僅對主要地物如主要道路、建制鎮以上級別的居民地等進行更新，其他大部分地物、等高線等均沿用原圖。
1.2 土地利用現狀圖（土地利用資料庫） 精度難以滿足要求
河南省土地利用現狀調查於20 世紀80年代末起步，90年代中期結束，調查方法基本上都是利用1∶1萬影像平面圖或1∶3.5萬彩紅外航片放大片及1∶1萬地形圖進行外業調繪，然後進行室內轉繪及面積量算、平差等，所有過程均人工操作，受各種因素影響，成圖質量差別較大，如果用土地利用現狀圖（或土地利用資料庫）作為控制資料校正SPOT2.5 m高解析度衛星影像數據，其校正精度也難於滿足規定精度要求。
2 影像校正控制點選取
本次試驗研究涉及河南省平頂山、許昌、漯河三市的八景SPOT2.5 m衛星影像和覆蓋試驗區的1∶5 萬比例尺 DEM，共選取影像校正控制點152個。像控點選取原則是像控點要相對均勻分布、特徵明顯、交通便利、數量足夠、盡可能在全色光譜上選取，盡量避開高壓線、大面積水域等。
為了提高外業測量效率及准確度，在選取 GCP 點之後，將選取的152個GCP，分別製作成方便於攜帶和保存的「控制點測量成果表」（圖1），分別記錄控制點編號、控制點位置及其放大的示意圖、WGS84、1954 北京、1980年西安三套坐標和點位說明等，同時作為建立控制點圖形圖像資料庫的基礎數據。
圖1 影像控點測量成果表示意圖
3 像控點外業施測
試驗區8景影像共152個影像校正控制點的外業實地測量採用環形布點法形成一個整體的GPS控制網（圖2），像控點間平均距離約13km，測量控制點順序號前加「P」的點位表示本次工作需要測量的像控點，前面加「C」的點則表示已有的C級GPS控制點。
本次GPS控制測量利用河南省大地控制數據C級GPS控制網點成果的三套數據（分別為WGS84、1954 北京坐標和 80 西安坐標）作為起算數據，依據《全球定位系統（GPS）測量規范》（GB/T18314－2001），採用靜態方式同步進行觀測，三台套GPS接收機為一組，觀測時段長度為45分鍾，衛星高度角≥15°，有效觀測衛星總數≥4個，作業員現場填寫外業測量記錄表，並作點之記詳細描述像控點點位情況。測量數據採用南方測繪軟體進行基線解算及平差處理並進行高程擬合，分別解算出校正控制點基於三套坐標系統的三套數據和擬合高程。
圖2 影像校正控制點及所參照的C 級GPS 大地控制點外業施測三角網分布示意圖
本次152個像控點的平面位置最弱點點位中誤差為6.8cm，高程擬合內符合精度0.321m，成果精度符合規范要求。
4 影像數據處理和 DOM 製作
影像數據處理主要包括影像的配准、融合、正射糾正、鑲嵌和1∶1 萬正射影像圖（DOM）的製作等。由於本次採用SPOT5 2.5m衛星影像是單景多光譜數據與全色數據同步接收的，其圖形的幾何相關性較好，多光譜數據與全色配准難度小、精度高，因此採用相對配準的方法。在影像數據融合時，考慮到獲取完整項目區的數據接收時段不同，空中雲霧干擾以及地面光線不均勻等因素，造成景與景之間存在差別，在數據融合前對數據進行了線性拉伸、紋理增強等預處理，使整景圖像紋理清晰，細節突出，大大提高目視解譯精度。圖像融合處理主要採用了最基本的乘積組合演算法直接對兩種空間解析度的遙感數據進行合成，融合後圖像則採用直方圖調整、USM銳化、彩色平衡、色度飽和度調整和反差增強手段，以使整景圖像色彩真實均勻、明暗程度適中、清晰，增強專題信息，特別是加強紋理信息。
遙感影像正射糾正採用專業遙感影像處理軟體ERDAS中的LPS正射模塊進行的。本次糾正採用SPOT5物理模型，控制點均勻分布於整景影像，每景控制點25個，對相鄰影像重疊區有2個以上公共控制點。正射糾正以實測GPS控制點和1∶5萬DEM為糾正基礎，以景為單位，對SPOT5融合數據進行糾正，采樣間隔為2.5 m。
影像鑲嵌採用的是ERDAS中的LPS正射模塊批量處理模塊，相鄰兩幅影像，均採集了兩個以上的公共控制點，保證了影像鑲嵌精度。
DOM製作採用Image Info工具，按照國家1∶1萬分幅標准進行裁切，覆蓋完整的縣級行政轄區，圖幅整飾依據《高解析度影像數據處理及資料庫建設技術要求》，採用Map-GIS軟體，按照1954年北京坐標系、1985年國家高程基準的方式生成1∶1萬標准分幅圖幅整飾。
5 DOM 精度評定
DOM精度評定採用外業實測檢查點作為評定參考，評定方法為檢查點選取法：通過選取DOM影像與外業實地測量的檢查點的同名特徵地物點，計算其校差和中誤差。
5.1 檢查點的選取和外業測量
檢查點選取：隨機抽取一景影像作為評定單元，選取不同於校正控制點的30個相對均勻分布的檢查點，點位的選取原則與像制點相同，選點時盡量避開高壓線、大面積水域等影響因素區域（圖3）。
檢查點測量：檢查點的外業實地測量與像控點的測量方法一致，即採用附和路線法形成一個整體的GPS控制網，採用靜態方式同步同精度進行測量。
圖3 精度檢查點GPS 外業施測三角網分布示意圖
5.2 校正精度計算
精度評定公式如下：
土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集
式中，rms為點位中誤差；n為檢查點個數；ui為DOM影像上檢查點的x、y坐標；vi為GPS外業檢查點的x、y坐標。
表1 校正精度評定計算表單位：m
按照《SPOT2.5 m數字正射影像圖製作技術規定》1∶1 萬DOM的製作精度指標：平原、丘陵區點位中誤差不大於±5m；山區不大於±7.5m；高山區不大於±10m。本次精度評定所選地區主要為平原區，局部為丘陵區，經測算，所取點位中誤差為±2.62m，完全滿足1∶1萬DOM製作精度要求。
6 影像校正控制點圖形圖像資料庫的建立
為實現精確地理編碼中的幾何控制及成果檢查的高效率與高精度，建立控制點圖形圖像資料庫，以滿足影像糾正與配準的要求。
河南省試驗區控制點圖形圖像資料庫建立，以河南省1∶50萬地理底圖作為工作底圖，輸入控制點空間坐標文件，並採集屬性與圖形文件，建立數學基準的統一控制點圖形圖像文件。
採集的控制點圖像信息，除包括一般控制點所具有的地理坐標信息之外，還包含與待糾正影像相關的特徵地物的紋理信息、解析度信息、比例尺信息等（圖4）。
圖4 控制點圖形圖像資料庫示意圖
採集控制點屬性信息。採集控制點屬性記錄每個控制點的解析度、比例尺、范圍、橢球體信息、投影信息、坐標系信息（54坐標、80坐標、WGS84坐標）、資料庫的生產單位、生產日期等。
土地變更調查、土地利用遙感監測及土地違法執法檢查等不僅要考慮遙感影像的校正精度，同時要考慮其現勢性、時間和投入成本等。高解析度衛星影像校正控制點圖形圖像資料庫的建立，不僅滿足SPOT2.5 m高解析度衛星影像的校正精度要求，同時為今後同地區、同類工作的開展奠定了基礎，極大地降低了投入成本、節省了時間，起到了「一勞永逸」的作用。
參考文獻
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尤淑撐，劉順喜.GPS在土地變更調查中的應用研究［J］.測繪通報，2002，5：1～3
徐柏清.正射投影技術與影像地圖［M］.北京：測繪出版社，1988
陳述彭等.遙感信息機理研究［M］.北京：科學出版社，1998
❽ spot遙感數據在哪下
spot遙感數據下載可以在中國遙感數據網裡面進行下載，並且裡麵包含SPOT、SPOT-1衛星、SPOT- 2衛星、SPOT- 4衛星等遙感數據。
SPOT系列衛星有著相同的衛星軌道和相似的感測器，均採用電荷耦合器件線陣（CCD）的推帚式光電掃描儀，並可以在左右27°范圍內側視觀測。
並且中國科學院遙感與數字地球研究所1998年9月開始接受法國SPOT-1衛星數據並保存著自1998年至2002年接收的衛星數據，能夠處理多種級別的數據產品，產品格式有CAP、GeoTIFF、FASTB、LGSWOG等。
其它常用遙感數據平台是：
1、全國地理信息資源目錄服務系統：主要用到的是1：25萬，1：100萬全國基礎地理資料庫，這些資料庫提供權威的水系、交通、境界與政區、地名等的矢量數據。
100萬可以達到縣級，1：25萬可以達到鄉鎮級，數據十分權威，缺點是需要根據自己的需求進行整理。此外還提供30米土地覆蓋數據下載。
2、國家地球系統科學數據中心：數據十分豐富，有一些數據需要審核或者科研項目認證，總體上使用也非常多，想要用啥數據就可以來這里找找，一般都能滿足需要，我使用也很頻繁。
3、地球大數據科學工程數據共享服務系統：數據十分豐富，主要為科學家的研究成果數據，值得瀏覽。
❾ 什麼是「遙感衛星」它的作用有哪些
遙感衛星是用作外層空間遙感平台的人造衛星。用衛星作為平台的遙感技術稱為衛星遙感。通常，遙感衛星可在軌道上運行數年。衛星軌道可根據需要來確定。
遙感衛星能在規定的時間內覆蓋整個地球或指定的任何區域，當沿地球同步軌道運行時，它能連續地對地球表面某指定地域進行遙感。
所有的遙感衛星都需要有遙感衛星地面站，從遙感集市平台獲得的衛星數據可監測到農業、林業、海洋、國土、環保、氣象等情況，遙感衛星主要有氣象衛星、陸地衛星和海洋衛星三種類型。
主要功能
1、民用遙感衛星對國家的社會經濟發展有著非常有益的作用。所以遙感衛星的發展要同國家經濟發展戰略聯系起來，只有這樣才能最大限度地發揮遙感衛星的效力，同時也能為遙感 衛星自身的生存發展創造良好的條件。
2、遙感衛星30多年前就已發射，但衛星遙感技術真正推廣應用並取得效益還主要在近10多年。這是隨著以計算機為代表的電子信息技術的發展，為遙感數據的應用創造了條件。
遙感衛星雖產生於空間技術，但其屬性更接近於信息技術，完成信息的獲取、傳播、處理與應用。所以遙感衛星的發展應同信息產業的發展聯系起來，藉助於先進的技術手段使遙感衛星得到更廣泛的應用。
3、雖然一些空間大國在遙感市場上能提供多種遙感數據源，但許多國家還在積極發展自己的遙感衛星系統，其原因是多方面的。
例如國外的數據很難符合用戶具體要求，尤其實時性、連續性常不能保障，另外價格昂貴難以承受，而且還受國家關系等其他方面的制約。發展自己的系統則擁有充分的主動性和靈活性。
4、小型遙感衛星成為重要的發展潮流，許多中小國家和發展中國家以小衛星起步，推進本國遙感衛星及其應用的發展。小衛星不僅成本低、研製周期短，而且有很大靈活性，可根據需求發展專用的系統，也可組成星座滿足不同的觀測要求，這代表新的、大眾化的技術發展模式，具有很大潛力。
5、綜合性大型對地觀測平台反映了大規模綜合使用遙感數據的特點，將地球作為一個整體研究其環境和氣候，需要全局性、系統性、連續性及綜合性的觀測數據，衛星應用的分類界限也不明顯，綜合性大型觀測系統的作用越來越突出。
6、光學遙感和微波遙感未來的發展方向是：成像光譜儀和合成孔徑雷達。
成像光譜儀可從幾十甚至幾百個譜段獲得精細的光譜信息，結合實驗室的光譜資料庫可直接對地質、植物、水的性質與結構進行分析。
合成孔徑雷達則能穿透雲霧，甚至部分植被和土壤，全天候全天時觀測，並能通過多頻、多極化、多入射角等手段提高對目標的識別能力，兩種遙感器的應用和相互結合將開創遙感應用的新局面。
7、遙感衛星商業化是近幾年來人們關心的熱點，由於遙感衛星數據本身的社會性和公益性，以及市場的特殊性，要在短期內實現商業化是很困難的。
遙感衛星可以在氣象、災害監測、資源和測繪等應用方面創造很高的經濟效益，但主要受益的是整個國家和廣大公眾，如果遙感數據完全變成商品則會限制其應用效益。
8、發展遙感衛星對於中國這樣地域遼闊、資源豐富和災害頻繁的國家有著特殊的意義，由於遙感衛星能有效地服務於資源和環境方面的工作，因而在中國可持續發展戰略中，應該對遙感衛星合理定位，充分發揮其重要作用。