遥感影像
遥感影像（简称：RS，英文：Remote Sensing Image）是指记录各种地物电磁波大小的胶片或照片，主要分为航空像片和卫星相片。
图像交换泛指按一定规则从一帧图形加工产生另一帧图像的处理过程，这里所指的图像变换主要包括图像增强和特征提取两方面内容。
遥感图像增强是通过增加图像中各某些特征在外观上的反差来提高图像的目视解译性能。主要包括对比度变换、空间滤波、彩色变换、图像运算和多光谱变换等。
镶嵌
遥感图像镶嵌是将两幅或多幅数字图像(它们有可能是在不同的摄影条件下获取的)拼接在一起，构成一幅更大范围的遥感图像。
融合
遥感图像融合是将多源遥感数据在统一的地理坐标系中采用一定算法生成一组新的信息或合成图像的过程。遥感图像融合将多种遥感平台、多时相遥感数据之问以及遥感数据与非遥感数据之间的信息进行组合匹配、信息补充，融合后的数据更有利于综合分析。
遥感影像数字图像处理的内容主要有：
1、图像恢复：即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变。包括辐射校正、几何校正等；
2、数据压缩：以改进传输、存储和处理数据效率；
3、影像增强：突出数据的某些特征，以提高影像目视质量。包括彩色增强、反差增强、边缘增强、密度分割、比值运算、去模糊等；
4、信息提取：从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息。包括采用各种统计分析、集群分析、频谱分析等自动识别与分类。通常利用专用数字图像处理系统来实现，且依据目的不同采用不同算法和技术。
卫星遥感影像中，一景等于多少平方公里？
资源三号卫星一景标准景面积是：50公里*50公里幅宽
高分一号卫星一景标准景面积是：32.5公里*32.5公里幅宽
高分二号卫星一景标准景面积是：23.5公里*23.5公里幅宽
每次卫星过境，按照卫星传感器的幅宽，会形成一轨卫星条带数据，极轨卫星一般都是从南往北。为便于管理和后续处理，将整轨按照幅宽的宽度进行切割，形成一个个的景，也就是接近等边的平行四边形。比如一景环境卫星是360幅宽，也就按360公里形成一景，即360*360.
在您查询卫星影像图存档情况时，权衡场景大小和空间分辨率二者是一个重要的因数。想象一个镜头上升的相机。当照相机放大小特征时，视域缩小。对卫星影像也是一样的。很高的空间分辨率，比如1m，相对应着一个小的覆盖面积（和很大的数字文件大小）。在选择您的影像时，您应该平衡这两个方面使得空间分辨率刚好高得满足去辨别您需要识别的物体。场景大小应宽阔地足够放得下那些以适当比例显示的目标地物。换句话说，您不希望因小失大。
传感器能识别的最小特征由地物的特性决定。特性如形状、幅员和光谱和背景的比较在定义多小的目标或特征可以被识别时是很重要的。在一些情况下，比传感器空间分辨率小一个尺寸大小的特征，如道路，可以被明确表示如果它们和背景对比。
分景影像是指卫星携带的相机拍下的一张张影像图，简单来说针对原始数据而言的一景一景影像图。如下图就比较直观可看到：
分景影像每景的大小根据拍摄卫星分辨率的不同而不同。大多是方形的（有正方形也有长方形），也有些像Planet前期的这样是冰糖葫芦型的。
分幅影像是指将这些一景一景的原始影像做了镶嵌的一张图再重新划分成一幅一幅的。如下图会比较直观：
下图是镶嵌完的全国一张图，没有分幅的。
分幅影像都是正方形的，按照一定比例划分，一般是1:5000。影像的分幅有助于快速存储和处理。
简言之：
分幅影像：基于镶嵌影像而言，原始影像镶嵌后按一定比例重新划分的。
分景影像：基于原始影像而言，是原始数据的基本单位。
一景指卫星拍摄一次所拍摄到的画面。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。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。
关于卫星的重访周期解释如下：重复周期指的是卫星拍摄某地后，经过x天将再次回到此地上空拍摄此地；重访周期指的是卫星首次拍摄某地后x天后依然能够利用传感器上的侧摆角拍摄到此地的影像。重复周期是卫星在轨道上运行一圈所用的时间。重访时间是卫星经过同一个星下点的时间间隔。假如某个时刻卫星在地面上A点的正上方经过（此时A点称为星下点），如果地球没有自转，那么卫星在一个轨道周期之后会再次经过A点正上方。其间的时间间隔就等于卫星的重复周期，也等于重访时间。但是由于地球自转，卫星经过同一个星下点的时间（即重访时间）不再等于其重复周期，而且往往重访时间小于重复周期。
经常有不少客户向我提问，怎么评价一副图像质量的高低，数据的优劣。这里我简单总结一下。
1.主观评价方法
以人为图像的评价者，根据自己的评价尺度和经验对图像质量进行评价(图1比较国外无人机数据VS国内双利合谱无人机数据，均为RGB真彩色合成图，采集对象均为作物）。 图1a 国外无人机高光谱成像仪拍摄的影像数据
图1b 国内双利合谱无人机高光谱成像仪获取的影像数据
2.客观评价方法
1)均方差
2)信噪比
主要用来评价影像经压缩、传输、增强等处理前后的质量变化情况，其本质与均方差类似。
3)方差
反映了图像各个像元灰度相对于灰度平均值的离散情况，在某种程度上也可以用来评价图像信息量的大小。若方差大，则图像灰度级分布分散，图像的反差大，可以看出更多的信息；方差小，图像反差小，对比度不大，色调单一均匀，看不出太多的信息。从直方图的角度来说，它反映了直方图的大致分布宽度。在图像比较分析中，图像的方差越大，说明图像灰度层次越丰富，在目视效果中，地物更加易于识别和分类，图像质量较为理想。
4)平均梯度
敏感地反映图像对微小细节反差表达的能力。一般来说，平均梯度越大，表明影像越清晰，反差越好，但平均梯度受影像噪声的影像越大。
5)信息熵
熵是从信息论角度反映影像信息丰富程度的一种度量方式，信息熵的大小反映了图像携带的信息量的多少。通常情况下，影像的信息熵越大，其信息量就越丰富，质量也就越好。信息熵可用于比较不同图像信息量的差异，当不能将影像信息熵作为衡量影像质量好坏的唯一标准，因为即使同一地区的相同质量的遥感影像由于摄影时间不同其信息量也会不同，而且信息熵所反映的情况有时会和人的视觉感受不一致。
6)基于灰度预测误差统计的方法
这种方法是用二维差分脉冲编码调制（DPCM）影像压缩编码技术的方法来评价影像的构像质量。由DPCM可知，影像中某点的灰度值即可用相邻点灰度值估计得出。显然，灰度相关性越小，像点的预测值与实际值之差就越大，反之亦然。像点预测值采用三阶线性预测法（采用更高的线性预测并不明显减少预测误差）。对诸如恢复、压缩及传输等过程中结果影像与原始影像间的相对质量评价一般采用该方法。
7)噪声分析
当一幅图像被分成频率域之后，就可以在傅立叶光谱能量图中显示高低频信息。图像中低频信息集中在频谱中心，高频信息分布在中心周围。另一方面，图像的傅立叶光谱已知，就可以通过应用傅立叶反变换产生原始影像。在原始影像中的水平上的噪声在傅立叶光谱中是垂直要素，二原始影像上的垂直上的噪声在傅立叶光谱上是水平要素。
影像分辨率、地面分辨率、比例尺及DPI之间的关系
在平时应用当中，很多GIS从业者理不清影像分辨率、地面分辨率、比例尺及DPI之间的关系，在具体应用中容易疑惑，如下两应用：
1）遥感影像我们所说的QuckBird 0.61米的分辨率指的是什么分辨率？如何算出在不同比例尺下每个像素的地图距离是多少？
2）ArcGIS缓存中Resulation、Scale与DPI有什么关系？为什么经常我们只需知道其两参数就可？
针对这两问题，给出如下公式进行解答：
影像分辨率=地图距离/像素
比例尺=地图距离/实际距离
地面分辨率=实际距离/像素
每英寸点数 (DPI)=像素/地图距离
通过上述4个公式之后，很容易知道1）中指的是地面分辨率，指一个像素代表的地面长度，根据上面三个公式也很容易求出每个像素在不同比例尺下的地图距离。2）中的Resulation指的是地面率，DPI指的是每英寸包括的像素，在平时应用中需要转换成米，如下公式：
在地图中，比例尺与分辨率是两个常用的术语，比例尺与分辨率的大小决定了地图要素对实际地物描述的详细程度。
地图分辨率（Resolution），也称地面分辨率（Ground Resolution）或空间分辨率（Spatial Resolution），表示屏幕上一个像素（pixel）所代表的实际地面距离（米）。
地图比例尺（scale）是指地图上距离与地面实际距离的比例。在计算地图比例尺的时候，通常用到地面分辨率和屏幕分辨率这两个参数。
屏幕分辨率，也叫做像素分辨率，常用屏幕上每英寸长度内包含的像素数量来表达，即，Pixel per Inch，因此简写为PPI（或 DPI），一般地图的默认屏幕分辨率是96。有的地方也用像素大小（pixel
size）来描述屏幕的可分辨率，如WMTS 标准中的0.28mm。
SuperMap的比例尺是通过地面分辨率和屏幕分辨率由如下公式来定义的：
• Resolution：即地图分辨率、地面分辨率，是指一个像素(pixel)所代表的实际地面距离(m)
• PPI，屏幕分辨率，是指屏幕上每英寸长度内包含的像素数量，默认是96
• 0.0254(m/inch)是指米与英寸的单位转换最终，此公式可以简写为：
比例尺=0.0254/(Resolution*96)
可以用这个公式，对比例尺(scale)和分辨率(resolution)进行换算。例如，“wmts-china”接口采用的《地理信息公共服务平台电子地图数据规范》中规定的地图分级，其比例尺与地面分辨率的对应关系可以通过此公式来换算。其中，WMTS1.0.0标准中没有规定屏幕分辨率（pixel/inch），而是用像元大小（0.28mm=0.00028m）来界定的，二者的换算关系是：
屏幕分辨率(PPI)=1inch/(像元大小(m)/0.0254(m/inch))
对于WMTS1.0.0接口，每英寸像元数为：
1inch/(0.00028m/0.0254(m/inch))=0.0254/0.00028≈90.714
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GSD
In remote sensing,ground sample distance(GSD) in adigital photo (such as anorthophoto) of the ground from air or space is the distance between pixel centers measured on the ground. For example, in an image with a one-meter GSD, adjacent pixels image locations are 1 meter apart on the ground. GSD is a measure of one limitation to image resolution, that is, the limitation due to sampling.
ZY-3卫星遥感影像特点：（1）定位精度高；（2）像元数量庞大；（3）数据组织分发简单。
高分辨率遥感卫星影像特点：（1）单幅影像的数据量显著增加；（2）成像光谱波段变窄；（3）地物几何结构和纹理信息更加明显；（4）从二维信息到三维信息；（5）高时间分辨率。
