❶ 什么是遥感数据源
数据源（Data Source）顾名思义，数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。因此一切遥感数据获取的传感器，其采集到的数据都叫遥感数据源。
遥感是指非接触的，远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测，遥感影像我们可通过遥感集市云服务平台免费下载或订购的方式获取。
❷ 利用SPOT-5遥感影像更新土地利用数据库技术的探讨——以黑龙江省望奎县为例
王志 魏丽君
（黑龙江省国土资源勘测规划院，哈尔滨，150056）
摘要：更新土地利用数据库是国土资源信息化建设的重要内容，是为各级土地管理部门的土地利用变更调查、土地规划、耕地保护、建设项目用地管理等提供准确、翔实、现势性的基础数据。本文具体结合黑龙江省望奎县数据库更新的实际情况，着重对利用SPOT－5遥感影像更新土地利用数据库技术所采用的一些新技术、新方法加以阐述，对更新土地利用数据库存在的问题加以分析，并且提出解决问题的办法。
关键词：遥感；土地利用更新；数字正射影像图；“3S”；望奎县；黑龙江省
遥感技术应用始于20 世纪50年代，至今已经历了50 多年的发展。随着遥感卫星技术的进步，遥感影像分辨率得到大幅度的提高，并以速度快、时间短、成本低等许多优势，在国土资源调查方面已被广泛应用。特别是在利用遥感技术快速更新土地利用数据库方面，提供了重要的技术支持。
县级土地管理是整个土地管理的基础，由于近年来经济与社会的高速发展，土地利用基础图件在更新上落后于土地利用状况变化，不能准确、及时地反映土地利用状况。大大阻碍了经济、社会发展的需要。在此背景下，应用遥感技术更新土地利用数据库已迫在眉睫，使用高分辨率遥感数据源，结合 GPS 和 GIS 技术实现土地利用数据库的更新，从而为各级土地管理部门提供准确、翔实、现势性强的土地利用状况信息。为此，本文以黑龙江省望奎县为例，采用 SPOT－5 2.5 m 高分辨率卫星遥感数据为信息源，将制作好的1∶1万遥感数字正射影像图与土地详查矢量数据叠加，通过矢量、栅格结合的方法，辅以专家知识、人机交互提取变化信息，将外业调查后的变化信息属性赋予矢量数据，然后重新建立拓扑关系，生成更新后的土地利用数据库。
1 项目区的基本情况
望奎县是黑龙江省以农业为主的一个县，位于黑龙江省中部，松嫩平原与小兴安岭西南边缘过渡地带。地处东经126°10′23″～126°59′00″，北纬46°32′07″～47°08′24″。东南以克音河、诺敏河、呼兰河三条界河与绥化市、兰西县相邻，西以通肯河为界，与青冈县相望，北与海伦市接壤。全县幅员面积2320km2，南北长约62km，东西宽约60km。
望奎县形状近似平行四边形，由于受小兴安岭余脉的影响，地势东高西低，东西坡降约在千分之一，南北坡降三千分之一左右。最高海拔250.9m，最低点海拔127.8m，绝对高差123.1m，平均海拔167m。地貌类型大体可分三个单元，东部和南部丘陵起伏漫川漫岗，中部过渡地带微有起伏，西部低洼平坦。
2 总体技术路线
利用遥感影像更新土地利用数据库，自动化程度较高，能够及时、真实、客观地反映土地利用状况。因此，利用 SPOT－5 2.5 m 遥感影像来更新望奎县土地利用数据库，与日常采用的变更方法相比，在总体技术路线上，会有一些新的特点。
2.1 影像土地分类采样表的建立
总体上来说，项目区域特点不同，比如山区、丘陵、平原、沙漠等，在遥感影像上反映出的地类表征不同。而且，选择分辨率的高低与影像的时相等各方面，也会影响着遥感影像反映出的地类表征。因此，建立起一个适合本项目区域的影像土地分类采样表对于内业解译、提取变化信息显得非常重要。土地分类采样表也就是影像的解译标志，它是在影像上能直接反映和判别地物信息的影像特征，它是识别地物属性的主要依据，包括形状、大小、图案、色调、纹理、阴影、位置、布局、分辨率等。在望奎县数据库更新项目选取法国 SOPT－5遥感影像，通过野外调查确定和地物间的对应关系，借助有关辅助信息（规划图、地形图等有关资料等），对各类型在影像图上反映的特征做出描述，建立起一套有代表性的影像土地分类采样表，大大方便了内业解译与变化信息提取工作。图1为采样表的一部分。
图1 影像土地分类采样表
2.2 “3S” 集成技术在更新土地利用数据库中的综合应用
“3 S”集成技术是指 RS （Remote Sensing）、GPS （Global Positioning System）、GIS （Geographical Information System）在平行发展的进程中，逐渐综合应用的技术，三者的有机结合，构成了一个一体化信息获取、信息处理、信息应用的技术系统，是一个充分利用各自技术特点的空间技术应用体系，并逐步成为一个实践性和应用性较强的新学科。
一方面，GPS 测量在 SOPT －5 遥感影像制作（几何校正配准）中的应用，在SOPT－5 遥感影像上选取明显地物点，通过外业 GPS 高精度测量来进行影像图的几何纠正，制作 1∶1 万遥感数字正射影像图；另一方面在 GIS 支持下的土地利用更新，包括数据矢量化编辑、叠加、拓扑关系的建立。在望奎县土地利用更新过程中，使用的是国产 GIS 软件，即武汉中地公司开发的 MAPGIS6.5 软件来进行的土地利用数据库的更新工作。
2.3 矢量数据与栅格数据相结合，多种信息提取方法并用
矢量数据主要包括土地利用现状数据库；栅格数据主要包括1∶1 万遥感数字正射影像图和扫描纠正后的土地利用现状图。通过矢量数据和栅格数据对比分析，进行矢量化更新，提取变化信息。信息提取方法包括人工目视解译、计算机自动提取、人工目视解译与计算机自动提取相结合。本次更新中主要采用的是以人工目视解译为主，人机交互式进行土地利用数据库的更新。
2.4 遥感数据与土地利用基础图件相结合
充分利用土地利用现状调查、城镇地籍调查、行政勘界、建设用地批次用地成果、土地整理、复垦成果以及日常变更数据辅助确定土地利用类型与变化情况，减少外业调查工作量，缩短更新土地利用数据库的时间。而且，保证了土地利用类型的准确性。
2.5 内业判读，外业核查的路线
遥感对地观测仅仅反映了地物的光谱特性，即土地覆盖的表征，而土地利用图反映的是土地利用的状况，土地覆盖的变化并非完全代表土地利用的变化。此外，通过人工目视解译提取出来的变化属性信息需要外业调查，如零星地物、线状地物的宽度以及权属等。因此，需要内、外业相结合确定土地利用类型，这样可以保证本次更新的彻底性，做到不重不漏，实现土地利用数据库的全面更新。
3 工作方法
工作方法主要分为四个步骤：①SPOT－5 2.5 m遥感影像处理过程，包括制作1∶1 万遥感数字正射影像图；②内业处理过程，包括变化信息提取、外业前图件制作；③外业调查过程，包括核实变化信息、调查零星地物及线状地物宽度、权属界线等；④土地利用数据库的更新入库过程。工作流程图见图2。
3.1 制作 1∶1 万遥感数字正射影像图
卫星遥感数字正射影像图（Remote Sensing Digital Orthophoto Map，简称RSDOM），是利用卫星遥感获取的具有一定分辨率的全色影像及多光谱影像，经几何纠正及相应的图像处理后生成的影像数据集，它同时具有地图的几何特性和影像特征。本次遥感影像数据源采用的是法国 SPOT－5 2.5 m 全色影像与10 m 多光谱数据卫星数据，其数据分辨率完全满足数据库更新的要求。景宽为60km2×60km2，含云量为零，以整景为单元，利用卫星影像处理软件 ERDAS，将2.5m 全色影像与10m 多光谱数据融合。由于望奎县地势较为平坦，故采用加权乘法的融合方法，其优点是能较好地保留高分辨率图像的纹理信息及多光谱图像的彩色信息，制作卫星遥感数字正射影像图。再利用图像处理软件 photomapper制作1∶1 万数字正射影像图。影像处理技术流程见图3。
3.2 内业处理
利用国产 GIS 软件 MAPGIS6.5，建立工程数据，通过矢量数据与栅格数据相结合的方法，通过遥感影像与土地利用矢量数据对比，人机交互式进行数据库更新。在内业中无法判定的信息，特殊标记出来，在制作外业图件时同时打印出来，以便通过外业调查来核实土地利用变化状况。
图2 数据库更新工作流程图
矢量化更新采集包括：①图形数据的更新采集，采用分层方式进行，分层按《建库标准》要求，主要包括等高线、水系、道路、行政界线、权属界线、地类界、其他带有宽度的线状地物、零星地物、文字注记等，同时根据建库软件的需要，对各主要层次进行细分，以达到不同图形要素可以明显区分，在建库时分别采用；②属性数据的更新采集，严格以外业提供的表格地类属性为准，大部分属性通过分类编码、图层、实体定义加以区分和自动转换，再通过几何图形的相对位置关系确定其权属；③图幅数据的接边工作，接边按照规范所规定的原则将相邻图幅分割开的同一图形对象不同部分拼接成完整对象，接边处理包括图形接边和属性接边，属性接边就是确保相邻图幅接边要素其属性的一致性。
3.3 外业调查
外业调查是获取土地现状信息的关键和基础，如果没有扎实细致的外业调查工作，即使是最新的遥感影像数据，也无法准确地判读。另外，项目涉及的合乡合村权属界线的调查工作，也必须实地调查。外业调查包括行政界线调查、权属界线调查、零星地物调查、线状地物宽度调查、地类调查、调查居民点、用地单位和河流等名称调查等。依据《土地利用更新调查技术规定》及相关技术规定，按照《全国土地分类》（过渡期间适用）三级分类标准，将所有外业调查信息记录在“土地利用更新调查记录手簿”上。
图3 影像处理技术流程图
3.4 土地利用数据库更新
本次更新所采用的数据库软件是爱地土地利用管理信息系统。因此，首先修改数据字典，然后修改分幅索引图数据和行政区索引图数据，最后将准确的入库所需要的文件包括零星地物点文件、线状地物线文件、地类图斑面文件以及图廓整饰注记点文件进行入库，然后进行全县面积的统计汇总、标准格式的分幅土地利用现状图的输出以及各种土地汇总表格的打印。
4 存在问题与解决方法
项目采用 SPOT－5 遥感影像更新土地利用数据库，发挥了遥感影像获取数据速度快、精度高、范围广的特点，既缩短调查时间，又保证调查精度、节省调查费用。但在本次更新调查过程中也发现了一些问题，有待于进一步研究和解决。
4.1 影像处理与精度评定
在 SPOT－5 遥感影像处理方面，影像质量应层次丰富、清晰易读、色调均匀、反差适中。本次项目在影像处理方面虽然满足了工作要求，但在影像质量上还要有所提高，从长远来看，如果选用数据源为美国的快鸟，那么它的分辨率为0.61m，与 SPOT－5 2.5m相比分辨率高出了4 倍多，这对影像处理质量方面要求更高。它不仅直接影响着变化信息的提取，而且还影响着目视解译的准确性。所以应该积累经验，加强在影像处理质量上的提高。
精度评定是对数字正射影像图制作质量的一个评定标准。精度评定采用外业特征控制点实测坐标与其影像同名点图像坐标的较差作为评定参考，可以借助 GPS 在影像上同名地物点上实地测量坐标，与图像坐标进行较差分析，这是利用遥感影像更新土地利用数据库前期的一个重要环节。只有符合国家标准，才可以利用遥感影像来进行更新工作。
4.2 矢量化线状地物的偏移处理与屏幕矢量采集处理问题
通过矢量、栅格数据结合的方法，将土地利用数据库与1∶1 万数字正射影像图套合更新，出现矢量线状地物与同名影像上线状地物偏移的问题。根据国家标准与黑龙江省土地利用更新技术方案要求，在数据库文件与影像套合时，当矢量线条与影像上的同名线状地物偏差大于图上1 mm （相当于 SPOT－5 2.5 m 影像的4个像素）时视为偏移，对偏移的线状地物应进行纠正，如果偏移的线状地物不发生宽度、地类码的变更，可采用线工具中平移、复制等进行纠正处理；如果属性改变，将通过外业调查核实变化信息。
在此基础上，通过影像进行屏幕矢量线状地物偏移处理。与此同时，又涉及到一个屏幕放大倍数的问题，如果在屏幕采集时放大倍数过大，将会出现影像的失真，看不清线状地物的边缘轮廓，影响线状地物的偏移处理位置；但屏幕采集时放大倍数过小，又会出现线状地物偏移处理不完全，过于粗糙，套合不准确。在项目进行时经过多次实验，一致认为参照遥感影像矢量化放大倍数标准为 0.9 倍为宜。这样，既保证了影像的边缘清晰、不失真效果，又保证了线状地物偏移处理的完全性。
4.3 数据库更新的工作量较大
与传统更新方法相比，利用 SPOT－5 遥感影像更新土地利用数据库优势非常的明显。但是由于涉及前期的准备和外业调查工作量依然很大，在前期提取变化信息时，主要还是采用人工目视解译。而且，土地利用数据库还是20世纪90年代初的详查成果，所以提取变化信息数量较大。本次更新项目提取的变化地块近两万块，不仅如此，还要通过外业将提取的变化信息一一核实，并且每一个变化信息都要记录在“土地利用更新调查记录手簿”上。这个工作量也较大，而且有不可避免的人为误差存在。所以，在利用遥感影像更新土地利用数据库同时，应该在此基础上研究探索，寻求更有效的方法在计算机上进行变化信息的提取，减少外业的工作量，提高数据的准确性。
4.4 完善数据质量检查机制，数据库更新进一步规范
数据质量检查贯穿更新土地利用数据库项目的始终，是数据库建设工作中极其重要的组成部分，其工作量占整个建库工作的60%以上，数据质量检查是保障数据库质量的重要工具。质量检查包括计算机逻辑检查和人工检查，主要是针对数据结构和精度进行检查。本次项目中成立三级质量检查机制，有小组自检、一级检查和二级检查，为项目的质量保驾护航。
在项目实施的同时，完全参照国家有关标准和要求以及省级出台的有关规范。但是，在项目进行当中，有些比较细致的工作仍无章可循。所以，在更新土地利用数据库方面还需要进一步规范标准和要求，以便达到数据的共享。
4.5 需要培养一支高素质的土地更新调查队伍
在项目进行的前期，需要对更新土地利用数据库队伍进行强化培训。因为，更新调查质量好坏决定着更新项目的成败；而且，土地更新调查涉及到土地管理、地学、土壤学、农学、测绘学、信息学等多门学科，调查人员必须具备上述各学科的理论知识和应用技能，才能保证土地更新调查的质量。
采用 SOPT－5 遥感影像更新土地利用数据库与传统方法相比，省时快速、减少人力、节约资金、数据准确，保证了更新调查成果质量，为新一轮土地利用总体规划修编、农村集体土地登记发证、基本农田保护、土地开发复垦整理、建设用地审批等提供了准确、翔实的数据。而且，遥感技术的应用将会推动土地变更调查工作自动化和土地资源信息化，大大提高土地利用变更调查数据的准确性和及时性，从根本上解决土地利用现状图的更新问题。
参考文献
陈建平.基于“3S”技术的土地利用现状更新调查.浙江省第二测绘院，2005
周飞.广西土地利用更新调查数据库建设作业流程及存在问题初探.广西测绘，2005 （2）
刘凤仙，张玮，陈应辉.县级土地利用现状数据库更新的方法探讨.北京：地质出版社，2005
任凌.应用“3S”集成技术进行土地利用动态监测.河南省安阳市国土资源局规划科，2005
土地利用调查新技术新方法培训班学习资料.国土资源部干部教育培训中心，2005 （9）
王力，尹君等.基于 RS 和 GIS 的土地利用变更研究.国土资源科技管理，2005 （2）
赵爱华，杨凤海等.“3S”技术在土地生态环境调查中的应用.北京：地质出版社，2005
土地利用更新调查技术规定.国土资源部，2004 （3）
刘顺喜.土地资源调查.北京：当代中国出版社，2006
❸ 常用的遥感卫星数据有哪些
国外卫星有：
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,
全美锁眼卫星全系列(1960-1980)，印度Cartosat-1(又名IRA-P5)
国内卫星有: HJ-A/B CCD,ZY-02-C,ZY-3,CBERS-3/4,天绘系统,高分系列,资源系列等
❹ 高分辨率影像数据处理及数据建库技术方法研究
潘振祥
（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）
摘 要：本文通过开展高分辨率卫星遥感影像数据（SPOT5）处理及建库技术方法研究和探索，制定了《高分辨率影像数据处理及基于遥感影像土地利用数据库建设技术要求》和《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》，制作了覆盖河南全省的 1∶1 万数字正射影像图，建立了河南省基于 SPOT 5 的 GPS 像控点图形图像数据库、高分辨率卫星影像数据库和基于影像信息土地利用数据库，为全国土地利用二次调查基础底图制作进行了有益的探索。
关键词：土地资源 卫星影像 遥感 数据库 像控点
0 引 言
随着信息技术的快速发展，卫星遥感影像处理技术得到了突破性进展，高分辨率卫星影像在土地资源调查评价、土地利用动态遥感监测、土地执法监察、土地变更调查以及大中比例尺地形图测绘等方面应用已取得显着成效。
针对河南省高分辨率遥感影像数据处理及数据库建设项目任务，项目组提出了利用 GPS 外业静态实测坐标作为影像数据校正的控制资料，制定了《高分辨率影像数据处理及基于遥感影像土地利用数据库建设技术要求》和《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并根据项目任务要求，制定了切合河南实际的基于遥感影像信息的土地利用分类体系，同时，通过项目开展，制作了覆盖河南全省的 SPOT 5 数字正射影像图（DOM），并建立了河南省基于 SPOT 5的 GPS 像控点图形图像数据库，为土地利用二次调查基础底图制作进行了有益的探索。
1 影像数据处理及数据库建设技术路线
（1）多源遥感信息相结合。选取最佳波段组合的多光谱影像与高分辨率全色影像融合，生产具有高分辨率空间信息和丰富光谱信息的融合影像。
（2）GPS 像控点、基础图件（数据库）和 DEM 相结合。根据实际情况，采用 GPS 像控点，同时利用 1∶5 万 DEM 对遥感影像进行正射校正。
（3）人机交互与计算机自动提取相结合。以人机交互解译为主，进行土地分类信息提取。
（4）遥感解译与地面调查相结合。对提取的地类图斑信息进行外业验证，对在室内不确定的地类图斑，进行外业实地调查。
2 GPS 像控点图形图像数据库建立
为保证像控点选取精度，首先在 2.5 m 分辨率的全色影像上，按照像控点选取的技术要求，每景均匀选取了 25 个像控点，并对像控点进行了全外业 GPS 静态测量，在 MapGIS 平台下编辑像控点属性结构，建立 GPS 像控点图形图像数据库，并将像控点外业测量成果表以图片方式保存在属性表中。如图1所示。
图1 像控点图形图像数据库示意图
2.1 GPS 像控点选取
为保证像控点外业测量精度，像控点选取时，点位分布要相对均匀，特征明显，交通便利，数量足够，尽可能在全色影像上选取，尽量避开高压线、大面积水域等干扰因素。
为提高外业测量效率，将选取的待测像控点制作成“像控点外业测量成果表”，成果表包括像控点编号、点位及放大的示意图、WGS84、1954 北京、1980 年西安三套坐标和点位说明等内容。
2.2 GPS 像控点外业施测
像控点外业测量采用附合路线法，各像控点平均间距约 13 km，像控点与 C 级 GPS 控制点组成 GPS 控制网。GPS 像控点外业测量利用河南省 C 级 GPS 控制网成果的三套数据（分别为WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐标）作为起算数据，依据《全球定位系统（GPS）测量规范》，采用静态方式同步进行观测，三台套 GPS 接收机为一组，观测时段长度不少于 45 分钟，卫星高度角≥ 15°，有效观测卫星总数≥ 4 个。测量数据采用南方测绘软件进行基线解算、平差处理并进行高程拟合，最后解算出像控点基于三套坐标系统的三套数据和拟合高程。
2.3 GPS 像控点图形图像数据库的建立
GPS 像控点图形图像数据库以河南省 1∶50 万地理底图作为工作底图，输入像控点空间坐标，并采集像控点属性与图形信息，建立数学基准统一的像控点图形图像文件。像控点图形图像信息，除像控点所具有的地理坐标信息之外，还包括与待纠正影像相关的特征地物的纹理信息、分辨率信息等。
3 影像数据处理
影像数据处理包括卫星影像全色数据与多光谱数据的配准、融合和影像数据正射校正、镶嵌及正射影像图（DOM）的制作等。本项目所使用到的 SPOT 5 数据是由视宝公司提供的 1A 级数据，只经过了探测器的均衡化处理，为了进行多元数据的复合，制作正射影像图，必须对图像进行正射校正，建立地理坐标。影像数据处理技术流程如图 2 所示。
图2 影像数据处理技术流程
3.1 影像配准
本项目使用的单景多光谱数据与全色数据是同步接收到的，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此采用相对配准的方法，SPOT 5 多光谱数据波段组合采用 XS2（红）、XS3（绿）、XS1（蓝）形式，影像重采样间隔为 2.5 m，重采样方法采用双线性内插，以景为配准单元，以 SPOT 5 全色数据为配准基础，均匀选取配准控制点，对接收侧视角较大，地势起伏对配准影响较为严重的区域相应增加控制点密度，将 SPOT 5 多光谱数据与之精确配准，并随机选择配准后全色与多光谱数据上的同名点进行检查，以确保数据的配准精度。
3.2 影像融合
图像融合处理采用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，融合后图像则采用直方图调整、USM 锐化、彩色平衡、色度饱和度调整和反差增强等手段，以使整景影像色彩均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。
3.3 影像正射校正
影像正射校正采用 ERDAS 的 LPS 正射模块，利用 SPOT 5 物理模型，每景 25 个像控点均匀分布于整景影像，各相邻景影像重叠区有 2 个以上共用点。正射校正以实测点和 1∶5 万 DEM为校正基础，以景为单元，对融合后的数据进行正射校正，采样间隔为 2.5 m。
3.4 影像镶嵌
影像镶嵌采用 ERDAS 的 LPS 正射模块中批量处理模块，相邻两幅影像，均采集了两个以上共用点，大大提高了影像镶嵌精度。为验证镶嵌精度，以县（市、区）为单位，在其镶嵌区随机选择 25 个以上检查点进行镶嵌精度检查。
3.5 数字正射影像图制作
数字正射影像图（DOM）制作采用 Image Info 工具，按照 1∶1 万标准分幅进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区。图幅整饰依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，利用MapGIS 数据库平台，按照 1954 北京坐标系、1985 年国家高程基准的生成 1∶1 万标准分幅图幅整饰。
4 创新成果
项目组在圆满完成项目任务的前提下，结合项目进展和土地管理需要，创造性地开展工作。总结项目进展和取得的成果，创新成果主要体现在：
（1）影像校正控制点 GPS 外业实测数据作为影像校正控制资料，改变了以往利用地形图、土地利用现状图（数据库）作为控制资料的传统方式，极大地提高了影像校正精度，节省了项目投入经费。
覆盖河南全省 1∶1 万标准分幅地形图共计 6565 幅，而实有地形图仅 5600 余幅，项目组在征求部课题组同意的前提下，提出采用 GPS 外业实测控制点作为影像校正控制资料的思路。基于这一思路，项目组进行了一系列研究和论证，制定了 GPS 外业测量技术要求，并对覆盖全省的每景 SPOT 5 卫星影像相对均匀地选取了 25 个控制点，相邻景影像不少于 2 个共用控制点的原则，全省共选取影像校正控制点 1421 个，GPS 大地控制 C 级点 94 个。根据影像数据接收时间和项目进度，共分 13 个测区，对所有控制点采用附和路线法进行了静态测量，分别计算出各控制点和检查点的 WGS84、1954 北京和 1980 年西安三套坐标。
（2）河南省像控点图形图像数据库的建立，为今后河南全省土地利用遥感监测、卫片执法监察等提供了技术保障。
为使外业测量成果长期保存和今后使用，项目组在项目任务之外，在 MapGIS 平台上，基于河南省 1∶50 万地理底图，建立了 GPS 像控点图形图像数据库。GPS 像控点图形图像数据库的建立，不仅满足 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像的校正精度要求，同时为今后河南全省土地利用遥感监测、卫片执法检查、矿山环境监测等奠定了基础。
（3）高分辨率影像数据大区域整体正射校正和镶嵌处理技术的探索，为影像数据批处理技术的推广进行了有益的探索。
由于本次试点项目涉及的范围广、影像处理工作量大，因此，项目组在保证影像纠正精度的前提下，为提高工作效率，探索和使用了遥感影像专业处理软件 ERDAS 的 LPS 模块提供的大区域整体正射纠正和影像镶嵌处理功能，达到了较好的应用效果。
鉴于本次试点项目所使用的影像数据均为同步接收的 SPOT 5 多光谱与全色数据，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此，影像数据处理采用先单景融合、后大区域整体正射校正、最后进行大区域镶嵌配准的技术流程进行影像处理。
正射纠正采用 ERDAS 的 LPS 批量正射模块。纠正采用 SPOT 5 物理模型，控制点均匀分布于整景影像，每景控制点个数为 25 个，各相邻影像重叠区有 2 个以上共用点。正射纠正以 GPS外业实测控制点和预处理的河南省 1∶5 万 DEM 为纠正基础 , 对 SPOT 5 融合数据进行批量纠正，采样间隔为 2.5 m。影像镶嵌采用的是 ERDAS 的 LPS 批处理模块，由于各相邻景影像均采集了两个以上的共用点，大大提高了影像镶嵌精度。
（4）基于遥感影像信息土地利用分类标准体系的制定，为国家和省级快速掌握和提取土地利用变化信息进行了有益的探索。
项目组根据部课题组要求及国家和省土地管理工作需要，结合 SPOT 5 卫星影像光谱特征和纹理信息，经充分研究和论证，制定了切合河南实际、满足“高分辨率影像数据处理及数据库建设”试点项目需要的基于遥感影像信息的土地利用分类标准，该标准中将土地利用类型分为农用地、建设用地和未利用地等 3 个大类，耕地、园林地、其他农用地、城市用地、建制镇用地、农村居民点用地、铁路用地、公路用地、其他建设用地、未利用地等 10 个二级类，此外，根据个别地类特点，又分别从农用地、建设用地和未利用地中单独划分出公路林带、农业水利用地、水利设施用地、未利用水面和黄河滩地等 5 个三级类，分类标准与现有的土地利用分类体系协调、一致，符合国土资源土地分类标准体系。
（5）基于遥感影像土地利用数据库建设，为国家和省土地宏观管理提供了现势性较强的土地利用电子数据，为国内同类工作的开展提供了技术依据。
考虑到国家和省级土地宏观管理的需要，根据项目制定的“基于遥感影像土地利用分类体系”，结合中地公司 MapGIS 土地利用数据库管理系统框架结构，项目组在 MapGIS 数据库管理系统平台的基础上，分别制定了《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》和《基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并在标准中明确了基于遥感影像的土地分类、文件命名规则、数据分层格式及要求等，保证了数据标准和数据格式的一致性及数据库建设质量，为国家和省提供了翔实的土地利用现势数据。
5 结 语
随着遥感技术和计算机技术的飞速发展，高分辨率遥感影像数据在土地管理工作中的应用越来越普遍，同时，遥感影像数据处理的技术手段也越来越科学、越来越先进，尤其是全国第二次土地调查工作的全面开展，将遥感影像在土地管理方面的应用推到一个前所未有的水平，因此，如何在影像数据处理过程中尽可能减少人力和财力投入已显得尤为重要。本项目针对上述问题，在科研与生产过程中，提出的采用 GPS 外业实测控制点作为影像校正控制资料、GPS 像控点图形图像数据建库及基于国家和省级土地管理需要而提出的基于遥感影像信息土地利用数据库标准等，进行了较好的诠释，为今后同类工作的开展进行了有益的探索。
参 考 文 献
常庆瑞，等.2004.遥感技术导论［M］. 北京：科学出版社
陈述彭，等.1998.遥感信息机理研究［M］.北京：科学出版社
党安荣，等.2003.ERDAS IMAGING 遥感图像处理方法［M］.北京：清华大学出版社
汤国安，等.2004.遥感数字影像处理［M］. 北京：科学出版社
徐柏清.1988.正射投影技术与影像地图［M］.北京：测绘出版社
尤淑撑，刘顺喜.2002.GPS 在土地变更调查中的应用研究［J］.测绘通报（5）：1～3
张继贤，等.2000.图形图像控制点库及应用［J］.测绘通报（1）
（原载《测绘通报》2008 年第 10 期）
❺ 集成系统支持下的信息提取
（一）GIS支持下的遥感图像处理
GIS常常与遥感图像处理手段结合起来使用，更有效的增强与提取遥感信息。这主要表现在两个方面。
一方面是GIS作为重要的辅助手段用于遥感影像的目视解译，以提高解译精度。具体做法是将那些有助于图像解译的矢量专题图层（比如地质图、地形图、土地利用图及植被覆盖、水系发育等等）与待解译的影像叠加显示，前提是这些矢量图层必须先与影像进行过坐标配准，具有统一的坐标。这可以用于人机交互的影像解译，直接在屏幕上画出影像解译结果，还可用于在影像的监督分类前进行选取正确的训练样区以便提高分类精度。在这方面的应用中，同时还要注意这些专题图层与影像的时间差，比如植被覆盖与时相的相关性很大，另外如果时间相差较长，要充分考虑到一些客观条件上的变化，如土地利用类型、建筑物、道路等的变化。
GIS与遥感图像处理结合应用的另一方面表现在：在GIS技术支持下，地学及其他知识直接参与遥感图像的处理中，比如遥感图像的分类中可以将DEM、NDVI等知识直接作为遥感影像的新增波段，与其他波段一起进行分类，这样分类结果中就将反映出这些专题信息的分布。还比如专家系统的应用也是GIS与遥感技术结合应用的成果。
（二）GIS支持下的专题信息提取
1.遥感专题信息提取方法研究的发展
遥感专题信息提取（thematic information extraction）是从遥感影像资料中获取某种特定地物特征的信息，其目的是区别图像中所含的专题目标。分类也是一种专题信息提取的方法，但专题信息提取和一般意义上的遥感图像分类有所不同，先定目标，然后有意识地专门面向对象进行识别，而分类是就图像中即有的像元给予类别的归属与划分。它的方法随着遥感技术的改进及遥感应用的深入也在不断地改进，经历了目视解译、自动分类、光谱特性的信息提取及光谱与空间特征的信息提取等多个阶段。
目视解译是最初的图像识别方式。现在的图像识别沿着两个方向发展，一是由计算机的出现带来的信息识别自动化，二是沿着遥感信息传输的本质而探寻信息识别的高精度。它们没有严格的界限，随着各自的发展而相互渗透。现有的计算机自动分类方法，都只是利用了图像数据，没有自动加入其他方面，如地学的知识，没有充分利用人脑在分析图像时所应用的知识，因此不会达到很高的精度。基于知识及专家系统的分类对分类的精度有所改善。同样，专题信息提取的最初是分析特定目标的光谱特征，形成规则，对图像进行操作。计算机领域中人工智能的出现使基于知识或信息的专题信息提取成为可能。遥感成像是从多到少的映射，是个确定过程，影像解译是从少到多的映射，是个不确定过程。因此在遥感解译时，包含一个重要的地学处理过程，它包括两个方面，一是把遥感未带回的信息再补上去，即补充地学相关信息，二是根据影像信息进行地学分析，来推断出影像上未反映的信息，这都需要地学知识强有力的支持。如何把地学专家用于目视解译的知识定量化表达，让它来参与计算机处理，从根本上实现知识参与的自动提取，这是目前专题信息自动提取研究的焦点问题。
计算机自动分类前，先对训练区进行训练，实际上是一个统计的过程。这个统计过程只是就这幅图像而言。然后利用统计结果进行回归，建立一个基本适于该图像的类别确定模型。专题信息提取时，一般是先有一套遥感信息模型，而后根据具体图像的实际情况来不断地修改，实质是对模型参数的调整，最终使模型适用于该影像。遥感信息模型是在现有地面实验基础上提炼出来的地物的反演模型，而地物在卫星图像上的反映并非与地面实测数据一一对应，原因很多，使图像数据具有很大的随机性，这就又涉及到光谱辐射校正的问题。因此，需要把遥感信息理论和实际图幅影像有效地结合在一起来进行专题信息的提取。
2.遥感地质专题信息提取
当今，遥感卫星“群星闪烁”，遥感数据空前丰富，然而，遥感信息被利用的比率却极低。其原因是我们缺少遥感专题信息提取的方法和模型。相对与土地利用/土地覆盖遥感信息提取来说，遥感地质信息提取的难度更大些。概括地说，遥感信息提取的方式主要有3种：目视判读提取、基于分类的信息提取和基于知识发现的遥感信息提取。遥感地质专题信息提取的方式也不外乎这三种。
（1）目视判读提取
早期从遥感影像中提取信息的主要方法是目视判读提取。由于目视判读能综合利用地物的色调或色彩、形状、大小、阴影、纹理、图案、位置和布局等影像特征知识，以及有关地物的专家知识，并结合其他非遥感数据资料进行综合分析和逻辑推理，从而能达到较高的专题信息提取的精度，尤其是在提取具有较强纹理结构特征的地物时更是如此，它是目前业务化生产的一门技术，与非遥感的传统方法相比，具有明显的优势。尽管该方法较费工费时，但由于遥感地质信息计算机自动提取的难度，仍将在遥感地质信息提取中长期存在。
（2）基于分类方法的遥感信息自动提取
在遥感信息自动提取方面，分类方法的研究历史最长久，其核心是对遥感图像的分割，其方法有无监督分类和有监督分类。就无监督分类而言，有 K-MEANS 法、动态聚类型法、模糊聚类法以及人工神经网络法；在有监督分类方面，有最小距离法、最大拟然法、模糊分类法以及人工神经网络法。最大拟然法需要各类型的先验知识及其概率，特别是需要假定各类型的分布属于正态分布，因而它是一种有参数的分类器，在具有先验性概率知识以及各类型满足正态分布的条件下，它具有较好的分类效果，该分类器具有分类速度快的优点。模糊分类是根据模糊数学所构建的一种分类器。它是建立在假设一个像元是由多个类型所组成的基础上，只是各类型的隶属度不同。在对分类器训练时，需要确定训练样本像元中各类型的隶属度，它不需要各类型的先验概率知识，也不要求各类型服从正态分布，它是一种无参数的分类器。但是对训练像元中各类型隶属度的确定比较困难。该方法适用于亚像元信息的提取。人工神经网络分类器是利用人工神经网络技术所构造的分类器，人工神经网络是近几年得到迅速发展的一门非线性科学，它是模拟生物神经网络的人工智能技术，已广泛地用于趋势分析和模式识别以及遥感图像的分类等方面。人工神经网络器不需要各类型的先验性概率知识，也不要求各类型一定要服从正态分布，它是一种无参数的分类器。尽管利用分类器进行分类时所需要的时间很短，但是在对分类器进行训练时，所需要的时间却很长。
就无监督分类而言，其所分的结果，需要专家进行判读和类别的归并，并最终确定其所属的类型。就有监督分类而言，需要选取大量的训练样区，而训练样区的选取不仅费工、费时，训练样区选择的好坏还直接影响分类的效果；同时，分类是对整个图像进行分割，它所要求的是总体的精度最高，这样就不可能完全保证我们所需专题信息的精度一定最高。分类是建立在数理统计基础之上，而没有建立在对遥感信息机理分析的基础上，也没有建立在知识挖掘的基础上，这样就使得它难以实现遥感图像专题信息提取的全自动化。同时，基于光谱特征的分类难以解决异物同谱的问题。在分类中所获取到的知识通常既不可传递，也难以解释。这也是我们对所分结果知其然，而不知其所以然的原因。我们对在任何时候，任何地点的图像，都必须重复选取训练样区的工作。这样，显然就大大限制了遥感信息提取的自动化。为此，基于知识发现的遥感专题信息提取将成为另一个最有前途的方向。
3.基于知识发现的遥感专题信息提取
基于知识发现的遥感专题信息提取是遥感专题信息提取的发展趋势之所在。其基本内容包括知识的发现、应用知识建立提取模型，利用遥感数据和模型提取遥感专题信息。在知识发现方面包括从单期遥感图像上发现有关地物的光谱特征知识、空间结构与形态知识、地物之间的空间关系知识。其中，空间结构与形态知识包括地物的空间纹理知识、形状知识以及地物边缘形状特征知识；从多期遥感图像中，除了可以发现以上知识外，还可以进一步发现地物的动态变化过程知识；从GIS数据库中可以发现各种相关知识。在利用知识建立模型方面，主要是利用所发现的某种知识、某些知识或所有知识建立相应的遥感专题信息提取模型，如图3-8所示。在利用遥感数据和模型提取遥感专题信息时，应从简单到复杂，从单知识、单模型的应用到多知识、多模型的集成应用。从单数据的使用到多数据的综合使用。
4.基于光谱知识的遥感专题信息提取
地物的光谱知识是遥感专题信息提取中最重要的知识。对地物光谱特征的研究，长期以来都得到各国的高度重视。我国对地物光谱开展了深入的研究，并出版了《中国典型地物波谱及其特征分析》《遥感反射光谱测试与应用研究》等书。周成虎、杜云艳根据对水体光谱特征的分析，建立了有效的NOAA AVHRR水体提取模型。陈铭臻根据对水稻和背景的光谱特征分析，建立了水稻种植面积的提取模型（TM4/TM1，TM4/TM3，TM4/TM2）。Helmut Mayer Carsten Steger通过对道路光谱知识的分析，探讨了从遥感图像上提取道路的方法，Jinfei Wang，Paul M.Treitz和Philip J.Howarth探讨了利用梯度方向剖面分析法从SPOT PAN图像中提取新修道路，并将其用于更新城区GIS数据库中的道路网。V.Lacroix，M.Acheroy利用了约束梯度法提取了房屋拐角。
R.M.Haralick，S.Wang，G.Shapiro，J.B.Campbell，探讨了利用一致性标记技术提取河网及其流向。Moller-Jenson提出利用NOAA AVHRR的 CH4＜45，CH5＜35 建立水体提取模型。Jupp等曾提出利用 TM7波段，通过阈值法可以将水体提取出来。
图3-10 KDD过程示意图
数据准备包括数据选取（data selection）、数据预处理（data preprocessing）和数据变换（data transformation）。数据选取的目的是确定发现任务的操作对象，即目标数据（target data），它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。数据预处理的目的是去除噪声等。当数据挖掘的对象是数据仓库时，一般来说，数据选取和数据预处理已在生成数据仓库时完成。数据变换的主要目的是消减数据维数或降维（dimension rection），即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。
数据挖掘阶段首先要确定挖掘的任务或目的是什么，考虑决定使用什么样的挖掘算法。同样的任务可以用不同的算法来实现，选择实现算法有两个考虑因素：一是不同的数据有不同的特点，因此需要用与之相关的算法来挖掘；二是用户或实际运行系统的要求，如准确性与可理解性之间的偏好等。
2.数据挖掘与知识发现的主要类型和方法
一般统计数据库的数据挖掘出现得最早，也最为成熟。一般而言，数据挖掘和知识发现可分为如下几种类型（Fayyad，1997）：
（1）分类：将数据项映射到一个或若干已定义的类的学习函数。
（2）回归：将数据项映射到实值预报变量的学习函数。
（3）聚类：寻找有限的类别来描述数据集的方法。
（4）概括（或称泛化）：寻找描述各数据子集共性的方法。
（5）依赖模式：寻找描述变量间显着依赖关系的模式。
（6）变化和偏离检测：从与以前数据对比中发现显着变化。
目前在数据挖掘和知识发现的研究中出现了大量的新方法及各种方法的结合，其中比较着名的方法有如下几种：
（1）基于决策树（decision tree）分类的ID3和C4.5方法。
（2）用于概括的AQ15和CN2方法。
（3）解决不精确、不确定知识的粗糙集（Rough Set）方法。
（4）大量人工神经网络方法，如经典的反向传播［BP］算法，自组织映射（SOM）和自适应谐振理论（ART）等。
（5）贝叶斯概率网络学习方法。
（6）用于产生关联规则的Apriori的方法。
作为目前国外的热门研究课题之一，数据开采和知识发现既是人工智能学者的研究热点，也是数据库专家的探索对象，其工作涵盖了医学、机器学习、人工智能、数学、市场营销等诸多领域。获得了许多有用的知识。迄今为止，国内从事这方面研究的单位还不多，把KDD和DM技术应用于卫星遥感的信息处理，更是一项崭新的课题。
3.遥感影像中的数据挖掘与知识发现
卫星遥感数据库作为数据库的一种，对于赋存其中的信息的处理与识别，自然可以借鉴一般意义上的DM和KDD技术；而作为一类特殊的数据库——图像数据库，有着区别于一般关系数据库和事务数据库的信息内容，隐含着丰富的时间、光谱和空间信息。因而，就这类库中的知识发现而言，数据开采也应具有特殊的过程和方法。
根据上述DM和 KDD 的技术流程示意图（图 3-11）并考虑到卫星遥感数据特殊性，中科院的何国金等人提出了针对地质应用的卫星遥感数据开采和知识发现的理论与技术框架。在此框架中，数据开采占了极为重要的地位。它包括遥感数据的时相选择、应用预处理、特征分析、信息识别与知识解释。现实生活中，许多遥感应用者忽略了该过程的特殊作用，直接把原始遥感图像的解释结果作为应用的基础（虽然在解译过程中也加入了人的知识），因而获得的知识往往是肤浅的、表面化的、不精确的。遥感数据开采过程只有充分考虑原始数据的波谱、空间和时间特征，才能更好地实现针对遥感应用的有价值的、较精确的、较高水平的知识发现。
图3-11 卫星数据遥感挖掘和知识发现
❻ 我国的航天遥感系统的应用与发展
近年来，航天遥感技术的应用范围越来越广，涉及资源和地质勘探、事故搜救、生态环境监测、交通航线测算标定、海洋水文研究、地球科学基础研究以及军事等诸多领域。实践表明，航天遥感产业对于促进经济发展、维护国家安全起着重要作用。当前，我国已建立起较为完善的遥感卫星体系，航天遥感产业取得了较快发展，但也面临一些亟待解决的问题。
我国航天遥感产业面临的主要问题
一是遥感卫星系统能力不足，过于依赖国外卫星服务。
目前，我国尚未建成高中低分辨率互补、高时间分辨率的综合性对地观测系统，国内高分辨率遥感应用80%以上依赖国外卫星。
二是遥感卫星应用和产业化发展滞后，难以应对激烈的国际竞争。
我国商业遥感卫星系统尚未形成基于自主信息源、较为完整的遥感应用体系，数据连续性和保障程度低，遥感综合应用、定量化应用能力相对较弱，卫星遥感应用模型和算法研究主要基于国外卫星数据，这严重束缚了我国自主卫星应用技术体系及遥感数据增值产品和服务的发展。
三是缺乏强有力的统一管理机构和国家级航天法律法规保障。
相关政策不健全，部门协调、军民协调机制不完善，未建立统一规范的国家卫星遥感元数据库及共享分发机制，资源和数据共享严重不足。
目前，美国、欧盟和俄罗斯的航天遥感产业发展处于世界领先水平，它们的经验可以为我国航天遥感产业发展提供借鉴。
一是卫星商业遥感发展始终由政府主导。从产业属性来看，卫星遥感作为一个高投入、高风险且回报周期长的技术密集型产业，其发展离不开政府的政策和资金支持。美国政府至今仍参与商业遥感公司的卫星研制并提供图像数据预付费等保障。从国家安全来讲，政府的绝对控制权和优先使用权是卫星遥感商业化发展的前提。美欧等采取发射或运营许可等手段，严格控制卫星商业遥感的服务范围，防止先进的遥感技术和产品被敌方利用。
二是卫星商业遥感的差异化服务不断发展。当前，商用对地观测卫星系统的差异化服务不断发展，不仅批量化生产、批量化发射的微型、纳米光学成像卫星得以部署，可以提供不同于传统商业卫星图像服务的“按需”模式，而且提供的服务内容也从静态图像发展到动态视频。
三是私有资本投入比例大幅提升，重点投向低成本小卫星星座。一些风投公司和互联网公司开始将资金投入这个商业遥感领域，一些公司正在发展低成本的卫星星座。
遥感与信息技术的紧密结合，使得卫星遥感数据的获取成本大幅降低、更新周期大幅缩短，可提供高清视频、数据云服务等新产品，实现从长周期按需交付向互联网在线快速交付转变，促使卫星遥感从服务团体用户向个性化、定制化服务拓展。航天遥感产业的市场化、开放式、融合式发展是大势所趋。目前，大部分国家已将航天遥感产业进行商业化运作，效益显着。我国航天遥感产业的市场化改革势在必行。2015年，《国家民用空间基础设施中长期发展规划(2015—2025年)》，支持民间资本开展相关增值产品开发、运营服务和产业化推广，为商业资本进入航天领域打开了大门。我们应在强化政府主导作用、保障国家安全、服务国家重大战略实施的基础上，有序推进航天遥感产业市场化发展，实现遥感产业从国家主导建设向国家引导扶持转变、从国家出资运营向市场化运作转型，全面激发遥感产业的发展活力，减轻国家财政负担，推动航天遥感产业可持续发展。
❼ 高分辨率卫星影像校正控制点图形图像数据库建设
潘振祥 王文卿 段嵘峰 曹千红
（河南省国土资源厅信息中心，郑州，450003）
摘要：通过对SPOT5 2.5m高分辨率卫星影像数据校正采用的各类控制资料的分析，阐述了控制点图形图像数据库建设的必要性，通过对校正控制点的选取、外业施测、精度评价及控制点图形图像数据库的建立等方面的论述，提出了选用高精度GPS控制点作为SPOT5 2.5m高分辨率卫星影像数据校正控制资料，可保证影像校正精度、节省时间和减少投资。
关键词：卫星遥感；高分辨率；控制点；影像校正；数据库
随着信息技术的快速发展，卫星遥感技术得到了突破性进展，特别是2002年5月4日法国SPOT5号地球遥感卫星进入预订轨道，极大地促进了各应用行业的科技进步和管理水平。高分辨率卫星遥感在国土资源调查评价、土地利用动态监测、土地变更调查以及大中比例尺地形图测绘等方面已取得显着成绩。
针对SPOT2.5 m高分辨率卫星影像数据，其几何精度校正主要采用二维多项式和三维数字微分纠正两种模型，采用的校正控制资料主要有1∶1万或更大比例尺数字栅格地形图（DRG）、土地利用数字栅格图（LUDRG）或高精度外业控制点。笔者通过近年相关工作研究，尤其是通过“高分辨率卫星遥感数据处理及数据库建设”试点项目研究，认为高分辨率卫星影像数据的校正控制资料选用高精度外业控制点比上述方式更为可行。针对这一原则，项目组进行了一系列研究，并基于MapGIS建立了河南省部分地区控制点图形图像数据库，为今后相关工作的开展奠定了基础。
1 现状
目前，各种分辨率卫星影像校正基本上都是参照“满足”相关精度要求的地形图、数字栅格地形图或土地利用数字栅格图等，针对SPOT2.5 m数字正射影像图的制作，国土资源部地籍司专门制定了《SPOT2.5 m 数字正射影像图制作技术规定》，明确规定SPOT2.5 m数字正射影像图要“以1∶1万（或更大比例尺）数字栅格地形图、土地利用数字栅格图或高精度外业控制点为控制资料”，而近年来用于SPOT2.5 m影像校正的控制资料基本上都是利用1∶1万地形图。笔者通过近年相关工作，认为目前采用的校正控制资料，尤其在河南省存在以下两个方面的问题。
1.1 河南全省现有1∶1 万地形图未能全覆盖，地形图精度存在差异，现势性差
覆盖河南全省标准分幅的1∶1万地形图共计6562幅，而目前成图仅5600余幅，尚有15%左右未成图。已有地形图大部分是20世纪60～80年代分别由测绘部门、地矿部门和煤田地质部门施测，成图精度存在差异，且变形较大。据抽查，个别地形图公里格网连线与图上公里网点的实际偏差达1～3mm，极个别超过3mm，如果拿这样的地形图作为控制资料对SPOT2.5 m高分辨率卫星影像进行校正，其校正精度难以满足要求；其次，现有地形图距今已三、四十年，地表要素早已面目全非，寻找同名地物点较困难，即使是更新过的地形图，也仅仅对主要地物如主要道路、建制镇以上级别的居民地等进行更新，其他大部分地物、等高线等均沿用原图。
1.2 土地利用现状图（土地利用数据库） 精度难以满足要求
河南省土地利用现状调查于20 世纪80年代末起步，90年代中期结束，调查方法基本上都是利用1∶1万影像平面图或1∶3.5万彩红外航片放大片及1∶1万地形图进行外业调绘，然后进行室内转绘及面积量算、平差等，所有过程均人工操作，受各种因素影响，成图质量差别较大，如果用土地利用现状图（或土地利用数据库）作为控制资料校正SPOT2.5 m高分辨率卫星影像数据，其校正精度也难于满足规定精度要求。
2 影像校正控制点选取
本次试验研究涉及河南省平顶山、许昌、漯河三市的八景SPOT2.5 m卫星影像和覆盖试验区的1∶5 万比例尺 DEM，共选取影像校正控制点152个。像控点选取原则是像控点要相对均匀分布、特征明显、交通便利、数量足够、尽可能在全色光谱上选取，尽量避开高压线、大面积水域等。
为了提高外业测量效率及准确度，在选取 GCP 点之后，将选取的152个GCP，分别制作成方便于携带和保存的“控制点测量成果表”（图1），分别记录控制点编号、控制点位置及其放大的示意图、WGS84、1954 北京、1980年西安三套坐标和点位说明等，同时作为建立控制点图形图像数据库的基础数据。
图1 影像控点测量成果表示意图
3 像控点外业施测
试验区8景影像共152个影像校正控制点的外业实地测量采用环形布点法形成一个整体的GPS控制网（图2），像控点间平均距离约13km，测量控制点顺序号前加“P”的点位表示本次工作需要测量的像控点，前面加“C”的点则表示已有的C级GPS控制点。
本次GPS控制测量利用河南省大地控制数据C级GPS控制网点成果的三套数据（分别为WGS84、1954 北京坐标和 80 西安坐标）作为起算数据，依据《全球定位系统（GPS）测量规范》（GB/T18314－2001），采用静态方式同步进行观测，三台套GPS接收机为一组，观测时段长度为45分钟，卫星高度角≥15°，有效观测卫星总数≥4个，作业员现场填写外业测量记录表，并作点之记详细描述像控点点位情况。测量数据采用南方测绘软件进行基线解算及平差处理并进行高程拟合，分别解算出校正控制点基于三套坐标系统的三套数据和拟合高程。
图2 影像校正控制点及所参照的C 级GPS 大地控制点外业施测三角网分布示意图
本次152个像控点的平面位置最弱点点位中误差为6.8cm，高程拟合内符合精度0.321m，成果精度符合规范要求。
4 影像数据处理和 DOM 制作
影像数据处理主要包括影像的配准、融合、正射纠正、镶嵌和1∶1 万正射影像图（DOM）的制作等。由于本次采用SPOT5 2.5m卫星影像是单景多光谱数据与全色数据同步接收的，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此采用相对配准的方法。在影像数据融合时，考虑到获取完整项目区的数据接收时段不同，空中云雾干扰以及地面光线不均匀等因素，造成景与景之间存在差别，在数据融合前对数据进行了线性拉伸、纹理增强等预处理，使整景图像纹理清晰，细节突出，大大提高目视解译精度。图像融合处理主要采用了最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，融合后图像则采用直方图调整、USM锐化、彩色平衡、色度饱和度调整和反差增强手段，以使整景图像色彩真实均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。
遥感影像正射纠正采用专业遥感影像处理软件ERDAS中的LPS正射模块进行的。本次纠正采用SPOT5物理模型，控制点均匀分布于整景影像，每景控制点25个，对相邻影像重叠区有2个以上公共控制点。正射纠正以实测GPS控制点和1∶5万DEM为纠正基础，以景为单位，对SPOT5融合数据进行纠正，采样间隔为2.5 m。
影像镶嵌采用的是ERDAS中的LPS正射模块批量处理模块，相邻两幅影像，均采集了两个以上的公共控制点，保证了影像镶嵌精度。
DOM制作采用Image Info工具，按照国家1∶1万分幅标准进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区，图幅整饰依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，采用Map-GIS软件，按照1954年北京坐标系、1985年国家高程基准的方式生成1∶1万标准分幅图幅整饰。
5 DOM 精度评定
DOM精度评定采用外业实测检查点作为评定参考，评定方法为检查点选取法：通过选取DOM影像与外业实地测量的检查点的同名特征地物点，计算其校差和中误差。
5.1 检查点的选取和外业测量
检查点选取：随机抽取一景影像作为评定单元，选取不同于校正控制点的30个相对均匀分布的检查点，点位的选取原则与像制点相同，选点时尽量避开高压线、大面积水域等影响因素区域（图3）。
检查点测量：检查点的外业实地测量与像控点的测量方法一致，即采用附和路线法形成一个整体的GPS控制网，采用静态方式同步同精度进行测量。
图3 精度检查点GPS 外业施测三角网分布示意图
5.2 校正精度计算
精度评定公式如下：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
式中，rms为点位中误差；n为检查点个数；ui为DOM影像上检查点的x、y坐标；vi为GPS外业检查点的x、y坐标。
表1 校正精度评定计算表单位：m
按照《SPOT2.5 m数字正射影像图制作技术规定》1∶1 万DOM的制作精度指标：平原、丘陵区点位中误差不大于±5m；山区不大于±7.5m；高山区不大于±10m。本次精度评定所选地区主要为平原区，局部为丘陵区，经测算，所取点位中误差为±2.62m，完全满足1∶1万DOM制作精度要求。
6 影像校正控制点图形图像数据库的建立
为实现精确地理编码中的几何控制及成果检查的高效率与高精度，建立控制点图形图像数据库，以满足影像纠正与配准的要求。
河南省试验区控制点图形图像数据库建立，以河南省1∶50万地理底图作为工作底图，输入控制点空间坐标文件，并采集属性与图形文件，建立数学基准的统一控制点图形图像文件。
采集的控制点图像信息，除包括一般控制点所具有的地理坐标信息之外，还包含与待纠正影像相关的特征地物的纹理信息、分辨率信息、比例尺信息等（图4）。
图4 控制点图形图像数据库示意图
采集控制点属性信息。采集控制点属性记录每个控制点的分辨率、比例尺、范围、椭球体信息、投影信息、坐标系信息（54坐标、80坐标、WGS84坐标）、数据库的生产单位、生产日期等。
土地变更调查、土地利用遥感监测及土地违法执法检查等不仅要考虑遥感影像的校正精度，同时要考虑其现势性、时间和投入成本等。高分辨率卫星影像校正控制点图形图像数据库的建立，不仅满足SPOT2.5 m高分辨率卫星影像的校正精度要求，同时为今后同地区、同类工作的开展奠定了基础，极大地降低了投入成本、节省了时间，起到了“一劳永逸”的作用。
参考文献
党安荣等.ERDAS IMAGING遥感图像处理方法［M］.北京：清华大学出版社，2003
尤淑撑，刘顺喜.GPS在土地变更调查中的应用研究［J］.测绘通报，2002，5：1～3
徐柏清.正射投影技术与影像地图［M］.北京：测绘出版社，1988
陈述彭等.遥感信息机理研究［M］.北京：科学出版社，1998
❽ spot遥感数据在哪下
spot遥感数据下载可以在中国遥感数据网里面进行下载，并且里面包含SPOT、SPOT-1卫星、SPOT- 2卫星、SPOT- 4卫星等遥感数据。
SPOT系列卫星有着相同的卫星轨道和相似的传感器，均采用电荷耦合器件线阵（CCD）的推帚式光电扫描仪，并可以在左右27°范围内侧视观测。
并且中国科学院遥感与数字地球研究所1998年9月开始接受法国SPOT-1卫星数据并保存着自1998年至2002年接收的卫星数据，能够处理多种级别的数据产品，产品格式有CAP、GeoTIFF、FASTB、LGSWOG等。
其它常用遥感数据平台是：
1、全国地理信息资源目录服务系统：主要用到的是1：25万，1：100万全国基础地理数据库，这些数据库提供权威的水系、交通、境界与政区、地名等的矢量数据。
100万可以达到县级，1：25万可以达到乡镇级，数据十分权威，缺点是需要根据自己的需求进行整理。此外还提供30米土地覆盖数据下载。
2、国家地球系统科学数据中心：数据十分丰富，有一些数据需要审核或者科研项目认证，总体上使用也非常多，想要用啥数据就可以来这里找找，一般都能满足需要，我使用也很频繁。
3、地球大数据科学工程数据共享服务系统：数据十分丰富，主要为科学家的研究成果数据，值得浏览。
❾ 什么是“遥感卫星”它的作用有哪些
遥感卫星是用作外层空间遥感平台的人造卫星。用卫星作为平台的遥感技术称为卫星遥感。通常，遥感卫星可在轨道上运行数年。卫星轨道可根据需要来确定。
遥感卫星能在规定的时间内覆盖整个地球或指定的任何区域，当沿地球同步轨道运行时，它能连续地对地球表面某指定地域进行遥感。
所有的遥感卫星都需要有遥感卫星地面站，从遥感集市平台获得的卫星数据可监测到农业、林业、海洋、国土、环保、气象等情况，遥感卫星主要有气象卫星、陆地卫星和海洋卫星三种类型。
主要功能
1、民用遥感卫星对国家的社会经济发展有着非常有益的作用。所以遥感卫星的发展要同国家经济发展战略联系起来，只有这样才能最大限度地发挥遥感卫星的效力，同时也能为遥感 卫星自身的生存发展创造良好的条件。
2、遥感卫星30多年前就已发射，但卫星遥感技术真正推广应用并取得效益还主要在近10多年。这是随着以计算机为代表的电子信息技术的发展，为遥感数据的应用创造了条件。
遥感卫星虽产生于空间技术，但其属性更接近于信息技术，完成信息的获取、传播、处理与应用。所以遥感卫星的发展应同信息产业的发展联系起来，借助于先进的技术手段使遥感卫星得到更广泛的应用。
3、虽然一些空间大国在遥感市场上能提供多种遥感数据源，但许多国家还在积极发展自己的遥感卫星系统，其原因是多方面的。
例如国外的数据很难符合用户具体要求，尤其实时性、连续性常不能保障，另外价格昂贵难以承受，而且还受国家关系等其他方面的制约。发展自己的系统则拥有充分的主动性和灵活性。
4、小型遥感卫星成为重要的发展潮流，许多中小国家和发展中国家以小卫星起步，推进本国遥感卫星及其应用的发展。小卫星不仅成本低、研制周期短，而且有很大灵活性，可根据需求发展专用的系统，也可组成星座满足不同的观测要求，这代表新的、大众化的技术发展模式，具有很大潜力。
5、综合性大型对地观测平台反映了大规模综合使用遥感数据的特点，将地球作为一个整体研究其环境和气候，需要全局性、系统性、连续性及综合性的观测数据，卫星应用的分类界限也不明显，综合性大型观测系统的作用越来越突出。
6、光学遥感和微波遥感未来的发展方向是：成像光谱仪和合成孔径雷达。
成像光谱仪可从几十甚至几百个谱段获得精细的光谱信息，结合实验室的光谱数据库可直接对地质、植物、水的性质与结构进行分析。
合成孔径雷达则能穿透云雾，甚至部分植被和土壤，全天候全天时观测，并能通过多频、多极化、多入射角等手段提高对目标的识别能力，两种遥感器的应用和相互结合将开创遥感应用的新局面。
7、遥感卫星商业化是近几年来人们关心的热点，由于遥感卫星数据本身的社会性和公益性，以及市场的特殊性，要在短期内实现商业化是很困难的。
遥感卫星可以在气象、灾害监测、资源和测绘等应用方面创造很高的经济效益，但主要受益的是整个国家和广大公众，如果遥感数据完全变成商品则会限制其应用效益。
8、发展遥感卫星对于中国这样地域辽阔、资源丰富和灾害频繁的国家有着特殊的意义，由于遥感卫星能有效地服务于资源和环境方面的工作，因而在中国可持续发展战略中，应该对遥感卫星合理定位，充分发挥其重要作用。