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浅谈遥感技术及其应用与发展关键字：遥感技术 遥感，既遥远的感知，指的是通过传感装置，并不直接与被检测的对象进行直接的接触，而获得检测对象的相关信息（如电磁波，电场，磁场等），并分析这些信息，对此进行加工和表达，遥感技术是新型的尖端技术。广义的遥感是指用间接的手段来获取目标状态信息的方法。但一般多指从人造卫星或飞机对地面观测，通过电磁波的传播与接收，感知目标的某些特性并加以进行分析的技术。遥感科学与技术是在测绘科学、空间科学、电子科学、地球科学、计算机科学以及其他 学科交叉渗透、相互融合的基础上发展起来的一门新兴学科。1. 5S技术的联合应用遥感本身就是多学科的综合，多种技术的联合应用将大大拓宽遥感技术的应用范围，占领更广阔的市场。具有代表性的是智能引导系统。系统本身是在国际先进的超图数据结构(HBDS)理论基础上，实现遥感 (RS)、全球定位系统 (GPS)、地理信息系统(GIS)、智能系统 (IS)和多媒体系统 (MMS)即五“S”的联合。在电子地图的支持下可对光盘 CD- ROM进行检索，采用分层技术，为用户提供自定义、多层次目标库，用户可自己定义起点、终点、绕行点、必经点。智能模块为用户提供最佳路径及最短距离。2.高光谱分辨率传感器是未来空间遥感发展的核心内容高光谱分辨率传感器是指既能对目标成像又可以测量目标物波谱特性的光学传感器，其特点是光谱分辨率高、波段连续性强。其传感器在0.4-2.5范围内可细分成几十个，甚至几百个波段，光谱分辨率将达到 5-10。但目前其发展仍停留在航空实验和应用阶段，预计下个世纪将会在轨道高度崭露头角，如澳大利亚的资源信息与环境卫星(ARIES-1)。美国一些公司或组织及空军、海军等部门也都在研制和发射自己的成像光谱卫星。美国Geosat Committee 目前正在对高光谱传感器Probe-1 进行矿产、油气、环境及农业等 4 大领域的应用试验。人们希望通过高光谱遥感数据对矿物、岩石的类型，农作物、森林的种类，环境中各种污染物质的成份进行遥感定量分析。高光谱和超高光谱传感器的研制和应用将是未来遥感技术发展的重要方向。高空间分辨率已达米级，高光谱分辨率已达纳米级，波段数已达数十甚至数百个。3.微波遥感技术微波遥感技术(如合成孔径雷达等 )是当前国际遥感技术发展重点之一，其全天候性、穿透性和纹理特性是其它遥感方法不具备的。利用这一特性对解决我国海况监测，恶劣气象条件下的灾害监测，冰雪覆盖区、云雾覆盖区、松散层掩盖区及国土资源勘查等将有重大作用。微波遥感的发展进一步体现为多极化技术、多波段技术和多工作模式。 4 小卫星群计划 为协调时间分辨率和空间分辨率这对矛盾，小卫星群计划将成为现代遥感的另一发展趋势。例如，可用 6 颗小卫星在 2 3 天内完成一次对地重复观测，可获得高于 1 m 的高分辨率成像光谱仪数据。除此之外，机载和车载遥感平台，以及超低空无人机载平台等多平台的遥感技术与卫星遥感相结合，将使遥感应用呈现出一派五彩缤纷的景象5遥感影像处理理论研究方兴未艾51 几何纠正几何纠正就是将遥感影像与某个地面坐标系联系起来，实现影像数据的地理编码实现遥感影像地理编码的措施分数据采集阶段措施和影像处理阶段的措施数据采集阶段措施目前有传感器几何校正、搭载平台姿态改正、搭载平台轨道的GPS定位以及地球形状和自转的改正影像处理阶段的几何纠正措施目前主要有传感器成像几何改正、地形高差改正和地图投影改正，其实现手段有交互式选取控制点、控制影像与目标影像匹配等措施52去噪处理辐射校正目前遥感影像的去噪处理主要包括所谓的广域噪声(global noise)、局部噪声(10cal noise)和周期噪声广域噪声主要通过各种低通滤波来消除；局部噪声主要通过空间相关和波段间相关等手段来探测并消除；周期噪声来自传感器灵敏度的不一致，主要通过各种统计方法及傅立叶变换等来探测并消除辐射校正包括对传感器定标和对遥感数据改正、大气改正、太阳辐射改正及地形改正其中大气改正主要方法是对大气吸收和反射模型的研究，加上对阴暗目标光谱特征的研究来反演大气改正数53影像增强处理图像增强主要包括两个方面的变换：基于空间的变换(spatial transforms)和基于光谱的变换(spectral transforms)空间变换提供了提取或改变遥感影像中空间信息的一系列工具有些变换，如滤波，只涉及给定像元周围相对较小的一个邻域内的影像信息，而另外一些变换，如傅立叶变换，则涉及整个影像的广域空间结构还有一些变换处理从邻域到广域的较大尺度变化范围的影像结构，如高斯和拉普拉斯金字塔以及小波变换基于光谱的变换主要包括各种形式的影像拉伸、各个波段之间的代数运算、主成分变换等基于光谱的变换不能增加影像的信息量，但不同的变换可以把不同方面的信息更显示的体现出来，有利于分析和判读，如在全球植被研究中广泛使用的NDVI指数除了基于空间的变换和基于光谱的变换以外，另一个重要的图像增强措施是影像融合即把不同时相不同分辨率影像中的信息融合到一个影像中54分类和信息自动提取信息提取是遥感的最终目的使用最早的影像信息提取手段是人工判读，即由经验丰富的影像判读专家从遥感影像(数字的或模拟的)解译出需要的信息随着电子计算机技术的发展，大量的数字遥感影像处理任务逐渐由计算机完成，人们开始研究如何让计算机自动地或半自动地从影像中提取需要的信息以专题制图为目的的遥感影像自动分类是研究得比较早和比较成熟的影像信息自动提取技术遥感影像自动分类的两个基本假设是：影像中任何一个像元属于且只属于一个类；并且每一个类在影像上是可区分的遥感影像自动分类的第一步是训练样本的生成，现在使用的有监督训练、非监督训练以及二者的混合接下来的分类方法有参数法和非参数法两类，非参数算子中效果比较好的有最邻近点法和人工神经网络法，而参数算子中效果较好的有最大似然法等总的说来，目前遥感影像自动分类的精度都不是很高，而且分的类越多，分类精度就越低计算机视觉和目标识别一直是人工智能专家们研究的课题，后来摄影测量工作者开始研究其在地图要素自动提取中的应用以前由于遥感影像的分辨率较低，不能从中有效地辨别出单个目标(如建筑物)的形状和性质随着遥感影像分别率的不断提高，各种高光谱影像的出现，传统的摄影测量和遥感之间的界线被打破，从遥感影像中提取地图要素逐渐成为一个重要的课题高分辨率的多光谱和高光谱遥感影像不但能提供目标的几何信息，而且可以反映目标的物理性质和材料构成等属性，为目标识别提供重要的依据遥感影像识别和影像知识挖掘的智能化将是遥感数据自动处理研究的重大突破三维立体信息的获取是遥感应用技术的一个重要方面各种形式的遥感立体像对、雷达干涉测量数据和各种激光断面扫描数据为我们获取数字高程模型提供了多种手段55 高光谱影像的应用研究和目标识别遥感信息定量化使高光谱遥感信息的定量分析与应用成为现实高光谱遥感器的光谱分辨率已达数纳米，空间分辨率仅达到米级，对应图像任一像元反演的地物光谱，可与地面实测值相比拟，这将便于实验室把地物光谱分析模型直接应用到高光谱遥感的处理和分析研究中，以及利用计算机自动进行地物的光谱分类和匹配识别研究长期以来，高光谱遥感一直处于以航空为基础的研究发展阶段，且主要集中在一些发达国家，对其数据的研究和应用还十分有限近些年来情况出现了转机，随着近些年各种高光谱传感器的出现，一个高光谱群星灿烂的局面将展现在我们面前，高光谱遥感的深入应用正处在突破的前夕。四、数字地球1994年，美国签署了建立“国家空间数据基础设施”(NSDI)的总统令；1998年，美国副总统戈尔提出了“数字地球”(DE)的新概念。“数字地球”是集地球科学、信息科学、计算机科学、空间探测和数字通信等多学科技术于一体，以工程建设和产业化发展为导向，旨在促进人类社会可持续发展的一项宏伟的科学体系。支撑的主要技术之一就是数据采集，在目前及今后相当长的一个时期，数据采集主要就是依靠卫星遥感所获取的影像资料。“数字地球”是对真实地球及其相关现象统一性地数字化重现与认识，它几乎可以包括与人类有关的所有自然和社会方方面面信息的一个巨大体系。它意味着地球上的所有资料均将按照地球的真三维地理坐标，有序存储在计算机里。这将是当今科技发展的制高点，是遥感、遥测、全球定位系统、地理信息系统、大容量高速计算机通信网络与仿真虚拟技术等现代科技的高度综合与升华。它将改变人类的生产及生活方式并推动社会经济的发展，人们将以更加新颖的视角来认识这个地球。目前，我国几个主要大城市已经开展了该项研究及初步试点应用工作，如已经起步的“数字北京”、“数字厦门”、“数字大连”等。“数字地球”时代虽不会很快到来，但人们必须坚信它一定会成为现实，其实现将包含每个人的关注和努力。二、遥感技术的发展趋势 随着科学技术的进步，光谱信息成像化，雷达成像多极化，光学探测多向化，地学分析智能化，环境研究动态化以及资源研究定量化，大大提高了遥感技术的实时性和运行性，使其向多尺度、多频率、全天候、高精度和高效快速的目标发展。 1.遥感影像获取技术越来越先进 （1）随着高性能新型传感器研制开发水平以及环境资源遥感对高精度遥感数据要求的提高，高空间和高光谱分辨率已是卫星遥感影像获取技术的总发展趋势。遥感传感器的改进和突破主要集中在成像雷达和光谱仪，高分辨率的遥感资料对地质勘测和海洋陆地生物资源调查十分有效。 （2）雷达遥感具有全天候全天时获取影像以及穿透地物的能力，在对地观测领域有很大优势。干涉雷达技术、被动微波合成孔径成像技术、三维成像技术以及植物穿透性宽波段雷达技术会变得越来越重要，成为实现全天候对地观测的主要技术，大大提高环境资源的动态监测能力。 （3）开发和完善陆地表面温度和发射率的分离技术，定量估算和监测陆地表面的能量交换和平衡过程，将在全球气候变化的研究中发挥更大的作用。 （4）由航天、航空和地面观测台站网络等组成以地球为研究对象的综合对地观测数据获取系统，具有提供定位、定性和定量以及全天候、全时域和全空间的数据能力，为地学研究、资源开发、环境保护以及区域经济持续协调发展提供科学数据和信息服务。 2.遥感信息处理方法和模型越来越科学 神经网络、小波、分形、认知模型、地学专家知识以及影像处理系统的集成等信息模型和技术，会大大提高多源遥感技术的融合、分类识别以及提取的精度和可靠性。统计分类、模糊技术、专家知识和神经网络分类有机结合构成一个复合的分类器，大大提高分类的精度和类数。多平台、多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度以及多空间分辨率的融合与复合应用，是目前遥感技术的重要发展方向。不确定性遥感信息模型和人工智能决策支持系统的开发应用也有待进一步研究。 3.3S一体化 计算机和空间技术的发展、信息共享的需要以及地球空间与生态环境数据的空间分布式和动态时序等特点，将推动3S一体化。全球定位系统为遥感对地观测信息提供实时或准实时的定位信息和地面高程模型；遥感为地理信息系统提供自然环境信息，为地理现象的空间分析提供定位、定性和定量的空间动态数据；地理信息系统为遥感影像处理提供辅助，用于图像处理时的几何配准和辐射订正、选择训练区以及辅助关心区域等。在环境模拟分析中，遥感与地理信息系统的结合可实现环境分析结果的可视化。3S一体化将最终建成新型的地面三维信息和地理编码影像的实时或准实时获取与处理系统。 4.建立高速、高精度和大容量的遥感数据处理系统 随着3S一体化，资源与环境的遥感数据量和计算机处理量也将大幅度增加，遥感数据处理系统就必须要有更高的处理速度和精度。神经网络具有全并行处理、自适应学习和联想功能等特点，在解决计算机视觉和模式识别等特大复杂的数据信息方面有明显优势。认真总结专家知识，建立知识库，寻求研究定量精确化算法，发展快速有效的遥感数据压缩算法，建立高速、高精度和大容量的遥感数据处理系统。 5.建立国家环境资源信息系统 国家环境资源信息是重要的战略资源，环境资源数据库是国家环境资源信息系统的核心。我们要提高对环境资源的宏观调控能力，为我国社会经济和资源环境的协调可持续发展提供科学的数据和决策支持。 6.建立国家环境遥感应用系统 国家环境遥感应用系统将利用卫星遥感数据和地面环境监测数据，建立天地一体化的国家级生态环境遥感监测预报系统以及重大污染事故应急监测系统，可定期报告大气环境、水环境和生态环境的状况。环境遥感地理信息系统是其支撑系统，在各种应用软件的辅助下实现环境遥感数据的存储、处理和管理；环境遥感专业应用系统是其应用平台，在环境专业模型的支持下实现环境遥感数据的环境应用；环境遥感决策支持系统是其最上层系统，在环境预测评价和决策模型的驱动下进行环境预测评价分析，制定环境保护的辅助决策方案；数据网络环境是其数据输入和输出的开放网络环境，实现环境海量数据的快速流通。 总之，遥感技术在环境科学领域有广泛应用，随着科学的进步，遥感技术会越来越先进，其所发挥的作用也会越来越