什么是卫星遥感技术

遥感是通过测量一个区域在距离卫星或飞机一定距离处的反射和发射辐射来检测和监测其物理特征的方法。遥感相机收集图像，帮助研究人员“感知”地球的事物。

卫星和飞机上的相机拍摄地球表面的大片区域的照片，这些照片比站在地面上时看到的要多得多。船上的声纳系统可用于制作海底图像，而无需进入海底。卫星相机可用于拍摄海洋温度变化的照片。

地球遥感图像的一个具体用途是从太空绘制大型森林火灾的地图。此外，远程卫星可以跟踪云层以帮助预测天气或观察喷发的火山并帮助观察沙尘暴。它们还用于监测城市的发展以及几年或几十年内农田或森林的变化。

01、遥感卫星如何工作？

遥感卫星又称对地观测卫星或地球遥感卫星。它们被用作间谍卫星或用于环境监测、气象学和制图。最常见的类型是地球成像卫星，它拍摄类似于航空照片的卫星图像。一些 EO 卫星可以在不形成图像的情况下完成遥感，例如在全球导航卫星系统无线电掩星中。

1957 年 10 月 4 日，随着第一颗人造卫星 Sputnik 1 的发射，遥感卫星首次出现。它发回了科学家用来研究电离层的无线电信号。

美国宇航局于 1958 年 1 月 31 日发射了第一颗美国卫星探索者 1 号。从辐射探测器发回的信息导致发现了地球的范艾伦辐射带。

1960 年 4 月 1 日，作为美国宇航局电视红外观测卫星（TIROS）计划的一部分，TIROS-1 航天器发射回了从太空拍摄的第一段天气模式的电视镜头。

大多数遥感卫星携带的仪器应在相对较低的高度运行。通常避免低于 500-600 公里的高度，因为低空的显着空气阻力意味着它们必须更频繁地重新提升轨道。

欧洲航天局的地球观测卫星 ERS-1、ERS-2 和 Envisat 以及欧洲气象卫星应用组织的 MetOp 航天器都在大约 800 公里处运行。欧洲航天局的 Proba-1，Proba-2 和 SMOS 航天器从大约 700 公里处观察地球。阿联酋的地球观测卫星迪拜卫星-1 和迪拜卫星-2 也被放置在低地球轨道上，并提供地球各个部分的卫星图像。

要获得低轨道的全球覆盖，它必须是极轨道，或者几乎是极轨道。低轨道的轨道周期约为 100 分钟。地球绕其极轴旋转，在连续的轨道之间旋转约 25°，导致地面轨道以经度 25° 向西移动。极地轨道上的大多数遥感卫星都处于太阳同步轨道上。

卫星上的传感器或仪器使用太阳作为照明源或提供自己的照明源，测量反射的能量。由来自太阳的自然能量供电的传感器是无源传感器。那些提供自己能源的传感器被称为有源传感器。

无源传感器包括不同类型的辐射计，用于定量测量选定波段中的电磁辐射强度，以及光谱仪，后者是旨在检测、测量和检查反射电磁辐射光谱内容的仪器。用于遥感的大多数无源系统在电磁频谱的可见光、红外、热红外和微波部分起作用。它们测量陆地和海洋表面温度、植被特性、云和气溶胶特性以及其他物理特性。

大多数无源传感器无法穿透密集的云层，这意味着它们在热带等频繁密集云层覆盖的观测区域受到限制。

有源传感器包括不同类型的无线电探测和高度计、雷达传感器和散射计。大多数有源传感器在电磁波谱的微波波段工作，使它们能够在大多数条件下穿透大气。这些传感器有助于测量气溶胶、森林结构、降水和风、海面地形和冰等的垂直剖面。

02、遥感卫星使用什么轨道？

卫星所在的轨道主要有三种类型：极地轨道、非极性低地球轨道和对地静止轨道。

极轨卫星位于与赤道平面倾斜近 90 度的轨道平面上。这种倾斜使卫星能够感知整个地球，包括极地地区，从而提供从地面难以到达的位置的观测结果。许多极轨道卫星也被认为是太阳同步的，这意味着卫星每个周期在相同的太阳时间经过同一个地方。

极地轨道可以是上升的，也可以是下降的。在上升轨道上，当卫星的路径穿过赤道时，卫星会从南向北移动。在下降轨道上，卫星从北向南移动。

非极地低地球轨道上的卫星通常位于地球表面上方不到 2000 公里的高度。作为参考，国际空间站的轨道高度约为 400 公里。这些轨道没有全球覆盖，而是只覆盖部分纬度范围。

地球静止卫星跟随地球的自转并以相同的自转速度移动。正因为如此，在地球上的观察者看来，卫星似乎固定在一个地方。因此，这些卫星在每次观测中捕获相同的地球视图，几乎连续覆盖一个区域。

03、数据处理、解释和分析

从卫星上的仪器获取的遥感数据需要经过处理，然后才能被大多数研究人员和应用科学用户使用。

大多数原始的 NASA 地球观测卫星数据都是在 NASA 的科学调查员主导处理系统（SIPS）设施中处理的。NASA 地球科学数据在特定学科的分布式活动存档中心（DAAC）存档，并且完全公开且不受数据用户限制。

大多数数据以分层数据格式（HDF）或网络通用数据格式（NetCDF）格式存储。许多数据工具可用于子集、转换、可视化和导出为各种其他文件格式。

一旦数据经过处理，它们就可以用于各种应用，从农业到水资源，再到健康和空气质量。单个传感器无法解决给定应用中的所有研究问题。通常需要利用多个传感器和数据产品来解决他们的问题，同时牢记不同光谱、空间和时间分辨率提供的数据的局限性。

创建卫星影像

许多传感器采集不同光谱波长的数据。例如，Landsat 8 上的 OLI 波段 1 采集 0.433-0.453 微米的数据，而 MODIS 波段 1 采集 0.620-0.670 微米的数据。OLI 共有 9 个波段，而 MODIS 有 36 个波段，它们都测量电磁频谱的不同区域。可以组合波段以生成数据影像，以显示地表中的不同要素。数据图像通常用于区分正在研究区域的特征或确定研究区域。

真彩色图像显示了人眼看到的地球。对于 Landsat 8 OLI 真彩色（红色、绿色、蓝色 [RGB]）图像，传感器波段 4（红色）、3（绿色）和 2（蓝色）将组合在一起。

其他光谱波段组合可用于特定的科学应用，例如洪水监测、城市化划定和植被测绘。例如，使用 M11、I2 和 I1 波段创建假彩色可见红外成像辐射计套件（VIIRS，在索米国家极轨伙伴关系 [Suomi NPP] 卫星上）影像对于区分烧伤疤痕与低矮植被或裸露土壤以及暴露洪水区域非常有用。

图像解释

将数据处理为具有不同波段组合的影像后，这些影像有助于资源管理决策和灾害评估。这需要对影像进行适当的解释。有几种入门策略：

了解比例 — 根据图像的空间分辨率有不同的比例，每个比例都提供不同的重要性特征。例如，在跟踪洪水时，详细的高分辨率视图将显示哪些家庭和企业被水包围。更宽的景观视图显示了县或大都市区的哪些部分被洪水淹没，也许是水源。更广阔的视野将显示整个地区 —— 洪水泛滥的河流系统或控制流量的山脉和山谷。半球视图将显示与洪水有关的天气系统的运动。

寻找图案、形状和纹理 — 许多特征很容易根据其图案或形状进行识别。例如，农业区通常是几何形状，通常是圆形或矩形。直线通常是人为创造的结构，如道路或运河。

定义颜色 — 使用颜色区分要素时，了解创建影像时使用的波段组合非常重要。真彩色或自然色图像是使用波段组合创建的，这些波段组合复制了我们从太空向下看时用自己的眼睛看到的东西。水吸收光线，因此在真彩色图像中通常显示为黑色或蓝色； 从水面反射的阳光可能会使它看起来是灰色或银色的。沉积物可以使水的颜色看起来更棕色，而藻类可以使水看起来更绿色。植被的颜色因季节而异：在春季和夏季，它通常是鲜艳的绿色； 秋季可能有橙色、黄色和棕褐色； 冬天可能会有更多的棕色。裸露的地面通常是一些棕色的阴影，尽管这取决于沉积物的矿物成分。由于广泛使用混凝土，城市地区通常是灰色的。在真彩色图像中，冰和雪是白色的，但云也是白色的。使用颜色来标识对象或要素时，还必须使用周围要素将事物置于上下文中。

了解正在观察的区域有助于识别这些特征。例如，了解某个区域最近被野火烧毁有助于确定植被在遥感影像中可能看起来不同的原因。

定量分析

使用影像分类算法可以更容易地区分不同的土地覆被类型。影像分类使用单个影像像素的光谱信息。使用图像分类算法的程序可以自动将像素分组为所谓的无监督分类。

用户还可以指示已知土地覆被类型的区域，以“训练”程序以分组像素； 这称为监督分类。地图或图像也可以集成到地理信息系统 （GIS） 中，然后将每个像素与其他 GIS 数据（如人口普查数据）进行比较。

卫星还经常携带各种传感器，测量生物地球物理参数，如海面温度、二氧化氮或其他大气污染物、风、气溶胶和生物量。这些参数可以通过统计和光谱分析技术进行评估。

本文来自微信公众号：出新研究 （ID：chuxinyanjiu），作者：唐诗

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