1楼：中地数媒
由地物反射或自身发射的电磁辐射,通过成像系统处理后产生与原物相似的形象称影像,特点是可以点对点地表现物体,即只有在某一视场角内的物体才能在影像平面上以点的形式显示,且每一物点的辐射能只能投射到影像平面的相应点上。不管是可见光还是不可见波都可以形成直观影像,记录存贮在感光材料或在显示器上显示,也可以以数字数据的潜像形式记录存贮在磁带上。通过安装在遥感平台上的遥感器对地球表面摄影或扫描获得的影像称遥感影像。
遥感影像经过处理或再编码后产生的与原物相似的形象称遥感图像。为区别不同成像方式的遥感影像,常称光学摄影成像的二维连续的影像为像片、扫描成像的一维连续一维离散或二维离散的影像为图像。在遥感应用中有按遥感平台类型分称航天、航空、地面遥感图像;按影像记录的电磁波波段分为紫外、可见光、近红外、热红外、微波图像和多波段、超多波段图像;按影像比例尺有大中、小比例尺图像。
遥感影像还有彩色和黑白,彩色图像又有真彩色和假彩色之分,等等。
遥感地质中常用的按成像遥感器工作波段和成像方式进行的遥感图像分类,既能体现影像特征,又能揭示影像的信息内涵(表3-2)。
表3-2 按成像遥感器成像方式和工作波段的遥感图像分类表
遥感分类
2楼：中地数媒
按照不同的分类依据，遥感有不同的分类体系，常见的有如下几种分类体系。
1.根据遥感平台分类
地面遥感:传感器设置在地面平台上，如车载、船载、手提、固定或活动高架平台等。
航空遥感:传感器设置于航空器上，主要是飞机、气球等。
航天遥感:传感器设置于环地球的航天器上，如人造地球卫星、航天飞机、空间站、火箭等。
航宇遥感:传感器设置于星际飞船上，指对地月系统外的目标的探测。
2.根据传感器的探测波段分类
紫外遥感:传感器探测波段在0.05～0.38μm之间。
可见光遥感:传感器探测波段在0.38～0.76μm之间，如摄影机、扫描仪、摄像仪等。
红外遥感:传感器探测波段在0.76～1000μm之间，如摄影机、扫描仪等。
微波遥感:传感器探测波段在1mm～10m之间，如扫描仪、微波辐射计、雷达、高度计等。
常见的多波段遥感就是指探测波段在可见光波段和红外波段范围内，再分成若干窄波段来同步探测，并同时得到目标物不同波段的多幅图像。目前所使用的多光谱遥感传感器有多光谱摄影机、多光谱扫描仪和反束光导管摄像仪等。
3.根据工作方式分类
主动式遥感:由探测器主动发射一定电磁波能量并接收目标的后向散射信号(图1-1a)。
被动式遥感:传感器不向目标发射电磁波，仅被动接收目标物的自身发射和对自然辐射源的反射能量(图1-1b，c)。
4.根据遥感资料的获取方式分类
成像遥感:将探测到的目标电磁辐射转换成可以显示为图像的遥感资料，如航空像片、卫星影像等。
非成像遥感:将所接收的目标电磁辐射数据输出或记录在磁带上而不产生图像。
图1-1主动式遥感(a)及被动式遥感(b，c)
5.根据波段宽度及波谱的连续性分类
高光谱遥感:利用很多狭窄的电磁波波段(波段宽度通常小于10nm)产生光谱连续的图像数据。目前成像高光谱仪都在9～10nm的波宽，有128个以上的波段对地表进行探测其反射能量。
如ais高光谱传感器有128个波段，波宽9.6nm;aviris高光谱传感器有224个波段，波宽10nm。
常规遥感:又称宽波段遥感，波段宽度一般大于100nm，且波段在波谱上不连续。从大的研究领域可分为外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感等。
6.根据遥感的应用领域分类
从具体应用领域可分为资源遥感、环境遥感、农业遥感、林业遥感、渔业遥感、地质遥感、气象遥感、水文遥感、城市遥感、工程遥感、灾害遥感及军事遥感等。
遥感影像的主要类型有哪些？ 30
3楼：匿名用户
你说的是分类么：
方式：主动遥感、被动遥感
分辨率：低、中、高分辨率
波段：可见光、近红外、热红外。。。
遥感影像分类中，什么是面向对象分类？？？
4楼：匿名用户
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。
模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为 0 到 1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。
对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要
明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。
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