卫星遥感技术集中了空间、电子、光学、计算机通信和地学等学科的最新成就，是当代高新技术的一个重要组成部分。我国卫星遥感技术的发展和应用已经走过了多年艰苦探索与攀登的道路。如今，我们欣喜地看到卫星遥感应用技术已经起步并正在走向成熟和辉煌。
众所周知，近十年来全球空间对地观测技术的发展和应用已经表明，卫星遥感技术是一项应用广泛的高科技，是衡量一个国家科技发展水平的重要尺度。现在不论是西方发达国家还是亚太地区的发展中国家，都十分重视发展这项技术，无论在政策、资金，还是在人力、物力上都给予卫星遥感以特别的重视和倾斜，寄希望于卫星遥感技术能够给国家经济建设的飞跃提供强大的推动力和可靠的战略决策依据。这种希望给卫星遥感技术的发展带来新的机遇。面对这种形势，我国卫星遥感技术如何发展，如何使卫星遥感技术真正成为实用化、产业化的技术，直接为国民经济建设做好先行，是值得我们认真思考而且必须做出正确回答的问题，同样它也是当前业界人士关注的热门焦点。
卫星遥感技术应用
1、卫星遥感技术应用现状
首先，到目前为止，我国已经成功发射了十六颗返回式卫星，为资源、环境研究和国民经济建设提供了宝贵的空间图像数据，在我国国防建设中也起到了不可替代的作用。我国自行研制和发射了包括太阳和地球同步轨道在内的六颗气象卫星。气象卫星数据已在气象研究、天气形势分析和天气预报中广为使用，实现了业务化运行。1999年10月我国第一颗以陆地资源和环境为主要观测目标的中巴地球资源卫星发射成功，结束了我国没有较高空间分辨率传输型资源卫星的历史，已在资源调查和环境监测方面实际应用，逐步发挥效益。我国还发射了第一颗海洋卫星，为我国海洋环境和海洋资源的研究提供了及时可靠的数据。
其次，除了上述已发射的遥感卫星外，我国还先后建立了国家遥感中心、国家卫星气象中心、中国资源卫星应用中心、卫星海洋应用中心和中国遥感卫星地面接收站等部级遥感应用机构。同时，国务院各部委及省市地方纷纷建立了一百六十多个省市级遥感应用机构。这些遥感应用机构广泛的开展气象预报、国土普查、作物估产、森林调查、地质找矿、海洋预报、环境保护、灾害监测、城市规划和地图测绘等遥感业务，并且与全球遥感卫星、通信卫星和定位导航卫星相配合，为国家经济建设和社会主义现代化提供多方面的信息服务。这也为迎接21世纪空间时代和信息社会的挑战，打下了坚实的基础。
最后，非常关键，必须要重点指出的是两大系统的建立完成。一是部级基本资源与环境遥感动态信息服务体系的完成，标志着我国第一个资源环境领域的大型空间信息系统，也是全球最大规模的一个空间信息系统的成功建立；二是部级遥感、地理信息系统及全球定位系统的建立，使我国成为世界上少数具有部级遥感信息服务体系的国家之一。我国遥感监测的主要内容为以下三方面；
（1） 对全国土地资源进行概查和详查；
（2） 对全国农作物的长势及其产量监测和估产；
（3） 对全国森林覆盖率的统计调查。
2、卫星遥感技术应用前景
国际上卫星遥感技术的迅猛发展，将在未来十五年内把人类带入一个多层、立体、多角度、全方位和全天候对地观测的新时代。由各种高、中、低轨道相结合，大、中、小卫星相协同，高、中、低分辨率相弥补而组成的全球对地观测系统，能够准确有效、快速及时地提供多种空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的对地观测数据。
随着对地观测技术的进步以及人们对地球资源和环境的认识不断深化，用户对高分辨率遥感数据的质量和数量的要求也不断提高，从而促进了高光谱分辨率遥感的发展。高分辨率的空间信息能够较好的满足诸多用户的需求，它们的重要特征就是具有商业化前景。
在国家经济建设中，对空间遥感信息以及空间地理信息的需求将日益增长。为使我国现代化经济建设得以持续稳固发展，空间遥感信息技术和应用必须相适应的发展。我们可以从我国对遥感信息和技术的应用需求来看卫星遥感应用前景，这主要表现在社会公益需求方面和遥感图片的商业应用需求两个方面：
（1）社会公益需求。
主要有以下几种类型：
①土地利用、城市化及荒漠化监测；
②农作物、森林等可再生资源的监测和评估；
③灾害监测和环境监测。
此外，对道路、建筑工程的设计、选址等方面也有着广阔的前景。这方面的需求主要靠政府扶持。
（2）商业应用需求。
遥感技术的应用是极其广泛的，凡是涉及地球科学的各门类的学科和技术种类，遥感技术都能为它们提供信息。这种广泛性必然会使对遥感数据的需求用户范围变广，因此除了社会公益型用户外，还存在部分商业应用型用户。虽然这些商业应用型用户由于遥感卫星正处于产业化初期，市场尚未形成规模的原因，目前数量较少，但随着将来技术的进步，商业化的发展，这部分的用户肯定会逐渐增多，最终成为用户群体中的主要成员。
高空间分辨率图像数据和地理信息系统紧密结合，在未来的城市规划、地籍管理、工程评估等方面将有广阔的市场，预计每年会有14%左右的增长率；近年来，由于卫星数据的增加和小型廉价的工作站、图像处理系统、软件的发展，与此相关的空间信息服务公司大大增加，由此形成的增值收益是卫星图像销售收益的六倍。由此可见，卫星遥感的商业化是卫星遥感应用产业化发展的推动力之一。
卫星遥感技术的产业化发展
1、卫星遥感技术蕴藏巨大的产业化前景
遥感技术应用的基础是遥感信息的获取。地面物体在遥感图像上形成各种信息是一个复杂的过程，这个复杂过程是由人类生活的真实地表空间的复杂性、千变万化性和成像过程的复杂性共同决定的。具体地说，人类生存的地表空间是复杂的,是宏观有序、微观混乱的地理综合体,成像获取的遥感图像的光谱值是混合光谱,受多种因素的影响。从信息论角度来讲，遥感成像过程是信息从多到少的映射,是个确定过程,是把一个千变万化、形形的地球表面高度概括、总结、选择、压缩的过程。正是这个过程，使得遥感影像中包含的信息具有宏观性、多样性、综合性、周期性、量化等特点。这些特点决定了遥感影像中包含着人类生产活动各个研究和应用领域所需要和感兴趣的信息，各个研究和应用部门均可以从不同的遥感影像中提取和挖掘出所需的信息，为本部门的发展和应用服务，为国民经济建设服务。这也就是遥感信息具有跨部门、跨学科的特点。遥感信息的上述特点决定了遥感技术从起源就蕴藏着巨大的产业化前景。
2、卫星遥感技术发展的不平衡性需要加速产业化
卫星遥感信息的获取技术得到了惊人的发展，空间分辨率和光谱分辨率已经达到相当高的程度。空间分辨率由千米级、百米级，到米级、分米级，光谱分辨率由几百个纳米、几十个纳米，到几个纳米。多空间尺度、多光谱尺度以及多时间尺度的海量卫星遥感数据的获取技术已经形成，但卫星遥感信息的应用则相对发展滞后，出现了卫星遥感获取技术的快速发展与信息应用滞后的矛盾。这个矛盾使得人们在欣喜地获得大量可用数据的同时，却在解决实际问题时仍然对知识万分饥渴，深感信息的短缺。这主要是因为卫星遥感影像信息的应用过程远比获取过程要复杂得多。遥感图像的解译和应用过程是信息从少到多的映射 ,是个不确定过程,无法从数学上直接求得确定解。从信息论来说，是因为遥感成像过程在保留了总体信息的同时，压缩了细节信息，同时还附加有噪音，减少了信息量，从而使遥感影像上所包含的信息量不足以表达人们所希望求解的诸多地理对象的内在的不确定度。这种不确定性程度因对象不同而不同。可以把遥感信息应用过程看成是一个信息传递系统，一个将遥感数据转换为可用信息的过程。而遥感数据到信息的转换，是由业务用户的信息需求所驱动的，选择什么样的模型以及最终达到什么样的目的完全因应用部门而异。由于支持“数据到信息”过程的基础知识很少和短缺，限制了遥感数据直接产生的经济和社会效益，从而影响了遥感数据的应用广度和深度。因此，要加强卫星遥感技术向国民经济和社会发展诸多行业和领域的渗透、辐射，与各行业、领域的传统方法相结合，而不是排斥和完全代替，以提升传统行业、发展新兴行业，加速卫星遥感技术产业化的进程。
卫星遥感技术的产业化发展历程
1、实用化是产业化的前提
卫星遥感技术具有其他技术不可替代的优势，但也有它的局限性，主要表现在：
（1）遥感技术在电磁波谱中仅反映地物从可见光到微波段电磁波谱的辐射特性，而不反映地物的其它波谱段特性。因此，它不能代替地球物理、地球化学等方法，但它可与其集成，发挥信息互补效应。
（2）卫星遥感信息主要反映是近地表的现象、区域和运动状态等。这一局限性与人类在地球科学和其他科学研究中不断向地下深处发展之间产生了矛盾。这一矛盾使得遥感技术在不同行业和领域的应用程度可能会因应用领域的深入而受到影响。
（3）卫星遥感信息获取过程的确定性与信息应用反演时的不确定性产生了明显的矛盾。该矛盾使卫星遥感技术在各行业、领域深入应用的效果受各种因素影响大，效果好坏不定。
之所以强调这些局限性是因为只有正确地认识到卫星遥感技术的优势和局限性，才能扬其所长，补其所短，使它更加实用化。
显然，卫星遥感数据的深入应用仅靠遥感技术和遥感知识是完全不够的。实现遥感数据良好和深入的应用需要三方面的信息和知识：一是遥感信息和相关的处理技术；二是应用领域的专业信息和相关技术及知识；三是借鉴其他领域先进的信息技术。只有这三方面知识和技术的共同支持，应用部门才能更加准确地提取和理解赋存于卫星遥感数据中的专门信息，有效地服务于生产和研究。这三个方面的信息和技术可归纳为两个结合，即遥感技术与各应用领域的专业技术相结合，遥感技术与其他现代信息技术相结合。这两方面的结合方式和结合的紧密程度与应用部门或个人感兴趣的目标地物赋存的地理空间及复杂性有密切关系。正是由于这种赋存地理空间的差异和对象属性、运动状态的复杂性差异，不同部门在进行遥感信息应用时，采用上述两个结合的程度也不同，遥感信息的应用广度和深度也有差异。无论对哪个应用部门、哪个学科或个人，不断深入地应用遥感信息来有效地解决问题，上述这两个结合都是必要的。换句话说，发挥快速发展的遥感技术的强大优势，结合各行业和领域的传统有效的方法技术，整合现代信息技术，发展交叉技术，从多学科、广视角来解决各行业和领域遇到的实际问题，有利于卫星遥感技术的实用化，从而有利于推动卫星遥感技术的产业化。
2、商业化是产业化的催化剂
在市场经济的大背景下，实用化商业化产业化是产业化的必由之路。没有实用化，就谈不上商业化，没有商业化就形成不了产业，没有产业化的推动，任何一项高新技术，包括卫星遥感技术就不可能持续地发展下去。
所谓商业化就是要将卫星遥感技术作为商品在市场经济大环境下进行竞争，形成卫星遥感技术的规范化、规模化市场。要想促进卫星遥感技术的商业化，那就必须要转变观念，树立竞争意识，进行技术创新，研制开发新一代高水平的遥感卫星，提供高质量、具有优势的产品。同时，采用成熟技术，商业现货产品和发射小型卫星的办法降低生产成本。扩大市场需求，提供不同档次级别的图像产品和增益产品，培养个体用户，大力发展个人图像服务。改变传统作业方式，实行商业运作，加强数字提供商与信息增值服务商之间的合作，逐步增大纯商业化系统的比例。采取符合市场经济规律的正确方针和有力措施，进行综合经营，实行薄利多销。遥感卫星产业包括卫星制造业、发射服务业、地面应用服务业和地面设备制造业等。地面应用服务业包括代销或经销其他公司或非商业化的民用遥感产品等。
3、产业化的主要模式以及发展趋势
（1）卫星遥感技术产业化的主要模式。
①混合模式；
②政府政策促进商业遥感卫星产业化的模式。
（2）卫星遥感技术产业化的发展趋势。
①跨国公司合并，形成规模开发能力；
②既竞争又合作，军民商遥感卫星同时出击；
③开发通用卫星平台；
④1米高分辨率遥感卫星市场成为焦点；
⑤以创新技术优势开拓市场；
⑥国家和私营公司采用高新技术合作开发；
⑦以卫星品牌和标准产品占领市场。
我国卫星遥感技术的产业化发展
1、我国卫星遥感技术产业发展现状
目前，我国1000多家3S（GPS，RS，GIS）单位的十多万名从业人员构成了我国遥感市场的主体，他们直接或间接从事卫星遥感技术的软硬件研制、应用和开发工作。资料显示，遥感已成为我国地理空间信息产业的一个重要组成部分，发挥的作用越来越明显，并成为有关行业的主导技术，如在城市土地动态监测、违章用地处罚、水土流失调查、生态环境评价、大型工程选线选址等方面。
（1）卫星遥感的产业链
①卫星遥感基础设施的制造与发射，持续稳定的数据源是遥感产业发展的基础。
②卫星数据加工以及增值服务，是遥感应用的前提；离开了不同种类、不同级别的数据加工，遥感的产品将非常单一，应用的范围将缩小。
③地理信息产业为主的信息应用，是遥感产业扩展与延伸的主要方面和新的增长点。
④工程建设应用始终是遥感应用的重点之一。
⑤政府的公益事业、政府的政策导向是遥感生命力所在。
（2）卫星遥感市场的特点
①多极化的市场已经出现，发展势头强劲，并且不断加快，但公益服务仍占据主导地位。这是从经济总量对比得出的结果，但需求是多渠道的；多极化市场的出现将逐步改变政府的主导地位。
②产业链和市场细分逐渐形成。遥感需求层次已形成，不同分辨率的数据为不同用户服务，同时遥感需求的网络正在逐步有序化。
③产业规模扩大，遥感数据市场竞争激烈，市场需求不断增强。
④遥感软件产业发展平缓，起伏不大。
⑤市场准入制和竞争机制正在建立。
2、我国卫星遥感技术产业发展途径
每个国家遥感卫星的发展战略各不相同，没有哪个国家的遥感卫星发展道路和战略是最好的，适用于一切国家的。世界上有许多国家如美国、法国、印度等都已走出了一条适合自己发展的道路。我国也很有必要根据自身的应用需求、经济实力和技术基础等条件，并借鉴其他国家的发展经验制定遥感卫星发展战略。总结和分析其它国家遥感卫星发展战略及其特点，有助于我们把握好方向、正确定位和制定合理的遥感卫星发展计划。纵观美国及其它国家遥感卫星发展所走过的历程，广大专家、学者整理归纳出以下四点适合我国卫星遥感技术产业发展的有效实现途径。
（1）商业化。
商业化是一条值得探索的道路。我国财力有限，采用商业运作模式可以充分利用卫星资源。如果遥感卫星产品能够打开国内市场、打入国际市场，并在市场上占据一定份额，遥感卫星将能自负盈亏，政府不必投资，便可使其处于一个良好的循环状态，如果政府少量投资，将使其更有竞争力。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，不可急于求成，要充分借鉴别国成功的经验，避免它们曾经出现过的问题，在商业化的过程中政府的扶持和调控是必不可少的。
（2）国际合作。
卫星是一项投资巨大的产业，可以通过国际合作来共同承担风险和投资成本。走国际合作的道路，通过技术引进、消化、发展，一可减轻国内经济负担，二可分散风险。国际合作这种运作模式也是当前的一个发展方向。
（3）重视应用。
发展遥感卫星的目的是为了应用，应强调系统的应用效益，切实改变重技术、轻应用的倾向，技术发展要与应用效益挂钩。我国资源一号卫星，应用还很有潜力可挖，应加大宣传力度，综合管理遥感卫星数据的应用，以发展推动应用，以应用促进发展。
（4）军民合用。
关键词：遥感技术；农业；应用进展
引言
遥感技术是一种获取地表物体几何和物理性质的技术。早期的遥感图像的解译，通常通过目视判读方法，随着计算机的加速发展，解译方法得到了快速发展，一种使用计算机对原始遥感影像进行图像增强、图像变化、辐射校正、几何校正等一系列的预处理，然后通过相应的遥感处理软件进行进一步精处理，对结果进行处理，最终通过专业技术人员的经验进行解译，直接对解译结果进行处理，生成具有处理特征的遥感影像［1］。目前，遥感可分为高光谱遥感和多光谱遥感。高光谱遥感不仅可以探测到被遮盖的地物，而且可以准确地估计植物生态系统的物理和化学参数的变化，包括土壤水分、土壤特性、植被干物质、土壤生物化学参数、土地利用动态监测变化等。多光谱遥感是利用具有2个及2个以上光谱通道，采用多种传感器对地物进行同步成像的一种遥感技术；将地物反射的电磁波信息划分为若干个光谱波段，用于接收和记录地物信息［2，3］。当前遥感技术的发展使得遥感应用领域逐渐扩大，有林业遥感、资源遥感、遥感地质、气象遥感、灾害遥感、军事遥感、农业遥感等，尤其在农业遥感领域得到了广泛的应用，从早期的农业墒情监测和农作物面积变化监测，再到农业资源利用监测，以及利用无人机对区域水资源和农业干旱的监测与评价等。
1遥感在农业领域的应用
遥感可以获得大量的信息，多平台和多分辨率，快速、覆盖范围广等，是遥感数据的一个重要的优势。农业遥感技术是遥感技术和农业科学技术相结合形成的，是可以及时掌握农业资源、作物生长以及农业灾害信息等的最佳方式，在调查和评估，以及农业生产的监测和管理中具有独特的作用［4，5］。现代农业遥感发展的新兴技术，可以实时监测湖泊和水库水面的高度以及评价区域水资源和农业干旱，包括作物品种质量监控和鉴定［6－9］。
2农业遥感技术在我国的起步与发展
农业遥感的发展是遥感技术的重要应用领域，中国自20世纪70年代末以来，就已经进行了农业遥感的初步应用。原北京农业大学（中国农业大学的前身）根据国家土壤调查的要求，在中国国家计划委员会的支持下，由中国科教委和农业农村部组织聘请外国专家培训了专门的遥感应用人才队伍，在1983年5月成立了中国国家农业遥感培训中心。此后，我国将遥感技术广泛应用于农作物产量估算、农业气象、土地资源调查与监测和生态环境变化等领域。目前，遥感技术的应用进入了大量的实际应用化的阶段。我国大力开展国际合作与研究，积极探索遥感领域的前沿技术，使得中国成为世界上遥感领域技术先进的国家之一［10，11］。进入20世纪90年代中后期，出现了大量比较成熟的农业遥感软件，包括农业资源调查与监测的软件，由中国科学院农业遥感实验室组织开发的遥感处理软件———土地利用调查与数据处理系统软件；中国农业科学院草原研究所开发的北方草原产量动态监测系统软件等，新的遥感处理软件大大提高了人们的工作效率。近年来，各部门逐渐建立了地方的遥感中心，为国民经济建设提供了大量支持。随着遥感技术的逐渐成熟、数据来源的大量增加，以及计算机软硬件性能的快速提高，使得遥感应用逐渐普及［12］。
3遥感在当前农业应用中的进展
当今农业发展的趋势是精准农业，具有高质量、安全、低耗、高效的特点，精准农业的大量信息采集，如农作物长势监测、作物害虫监测、作物产量预测，土壤水分预报等农业精准信息，为精准农业的农业信息管理提供了依据。虽然国内的遥感在农业方面做了一些工作，但仍处于起步阶段［13－16］。农业遥感在未来应加强应用的深度和广度研究。通过3S技术的结合，在农业生产管理、农业资源、农业工程监理和其它现代农业建设领域，为农业部门的科学决策提供了详实的支持数据。高光谱遥感技术和无人机技术已经成为农业遥感新的研究热点［14］。
3．1高光谱遥感在农业遥感中的应用
由于高光谱遥感不会对农作物造成损害，因而被广泛应用于监测农作物的叶片面积。这弥补了传统遥感技术获取农作物叶面积指数时间过长的缺点，从而获得最准确、损害最小的遥感监测数据。通过高光谱的观测和分析，可以得到更为精确的农作物叶面积指数，形成不同的遥感反演模型。如，使用地物光谱仪测量冬小麦在特定波段范围内的反射率和透射率，使用冠层分析仪对冬小麦进行分析，形成光谱曲线；经过观测，形成遥感反演模型，并将模型估计值与实际观测值进行对比，结果显示，明显提高了遥感反演模型的整体精度。现阶段，我国农业现代化发展的主要方向和目标是精细农业，在农业监测中高光谱遥感技术具有快速高效、准确、无损的特点，已经成为了农业遥感监测中被广泛应用的手段。精细农业可以通过科学、系统的管理方法对农业资源利用进行合理规划，在不污染环境的前提下，通过遥感技术提高农产品产量和质量。考虑到精细农业对数据和信息的需求，传统的分析方法已不能满足现代农业发展的需要。因此，3S技术的综合被应用到农业监测中。高光谱遥感在精准农业的发展中得到了广泛的应用。利用高光谱技术获得更完整和更准确的农作物参数，为农作物的种植与管理提供了有利的保障［18－20］。高光谱遥感技术除了上述内容，在全面的农作物质量监测，通过获取农作物在不同生长时期的数据特征进行全面的预测以及最后的生产，目前主要集中在不同农作物的种植面积和产量以及质量监测过程中的数据访问与存储。虽然高光谱技术已经全面、准确应用于农业中，但还需要进一步的研究。如何将高光谱遥感技术应用于作物机理和农业信息的监测以及完善农业光谱信息数据库，为进一步提高农业信息监测模型的适用性和准确性提供支持［22－26］。
3．2无人机遥感在农业中的研究进展
3．2．1农田空间信息农田空间信息包括地理坐标信息、通过视觉和机器识别获得的农作物分类信息。通过无人机可以识别农田边界来预估种植面积。传统方法进行农田的面积测量，具有时效性差和农田边界位置与实际情况差异大的缺点，不利于精准农业的实施监测。无人机可以准确、有效并且实时获取全面的农田空间信息，具有传统的测量无法比拟的优势。无人机航拍图像可以实现农田基本空间信息的识别，农作物区域面积的计算和种类的识别仅通过数码相机就可以实现。空间定位技术的快速发展，大大提高了农田定位信息研究的精度和深度，随着无人机影像空间分辨率的提高，地形、坡度和高程信息的引入，可以实现较为准确的农田空间信息监测。张宏明等利用无人机DEM数据提取农田灌溉渠道系统，对于灌溉渠道提取完整性达到85．61％［19］。
3．2．2作物生长信息农作物的生长状况可以通过多种信息反映，如产量信息、表型参数以及营养指标来表示。包括植被覆盖度和叶面积指数等，多种信息相互关联，共同代表了作物的生长，与最终产量直接相关［21］。在野外信息监测研究中起着主导作用。
3．2．3作物生长胁迫因子农田墒情监测热红外法是农田土壤含水量监测的常用手段。在高植被覆盖度的地区，通过叶片气孔的关闭，可以有效减少蒸腾引起的水分损失，增加地表感热通量，从而减少地球表面的潜热通量，导致作物冠层温度上升。水分胁迫指数能够反映农作物的水分含量与作物冠层温度的关系。通过传感器的热红外波段可以有效地获得作物冠层温度，进而有效反映农田水分状况。在植被覆盖度比较低的地区，土壤水分可以间接表示下垫面的地表温度变化，由于水的加热温度变化是一个缓慢的过程，因此土壤水分的分布可以间接反映白天下垫面温度的空间分布。裸地对遥感的温度监测是一个重要的干扰因子，在冠层温度监测中较为重要。研究者研究了裸地温度与作物表面覆盖度的关系，确定了裸地引起的冠层温度测量值与真值之间的差距。将修正结果应用于农田水分监测，提高了监测结果的准确性。在实际农田生产经营中，农田漏水也是人们关注的焦点。利用红外成像仪对灌溉渠的渗漏进行监测，准确率达93％［27－29］。
3．2．4病虫害监测通过热红外波段的实时监测，可以有效反映作物病虫害分布的动态变化情况。作物在健康的条件下，蒸腾作用是通过气孔的开闭来调节的，以保持农作物温度的恒定。当发生病害后，叶面会发生病理变化。病原菌植物对植物蒸腾作用的影响比较明显，会造成侵染部分温度的升降。一般情况下，植物易感会导致气孔开度失调，使致病区域的蒸腾作用高于健康区的蒸腾作用；旺盛的蒸腾作用会导致致病区域温度的下降，致病区域的叶片温差明显高于正常叶片的温差，直到坏死部位的细胞完全死亡，叶片会变得枯黄，叶片的蒸腾作用完全丧失。通过健康植株温差始终低于叶片表面的温度的原理［30－33］，可以实时监测作物病虫害的变化趋势。
4总结
4．1我国遥感技术在农业应用中的发展
在我国主要粮食主产区，建立了产量估算信息系统，冬小麦遥感产量估算操作系统是RS与GIS技术相结合的产物。可以将整个产量估算的操作环节集成到计算机系统的操作中，具有完整的数字化操作能力，可以输出各种产量估算结果。大量冬小麦产量估算试验结果表明，利用冬小麦遥感产量估算操作系统进行大面积作物产量估算的精度可达95％以上，随着运行年限的逐渐积累，操作系统的生产精度将逐步提高，运行成本将逐年降低。同时，我国迫切需要了解农业种植结构的变化，针对于种植面积计算的要求、监控的增长潜力、建立单位面积产量模型和遥感监测，中国科学院农业研究实验室在GIS技术的支持下开发了一种作物产量估算的实用操作系统。并且，东北的三江平原，南方的太湖平原也相继建立了遥感监测系统，取得了良好的应用效果。
4．2遥感在农业发展中的前景
中国国家科教委将“RS、GIS和GPS综合应用研究”列为国家科技攻关重点项目。到目前为止，遥感信息技术已连续7个“五年规划”被列为国家重点项目，体现了国家对遥感的重视。可以预见，遥感可以有效地应用于农业发展中，使其走上产业化发展的道路［35］。
5结语
随着国家空间基础设施建设的持续推进以及“高分辨率对地观测系统”的深入实施，中国将拥有更多的国产资源调查监测卫星。物联网与大数据、人工智能等技术的发展以及现代农业发展的需要，将使得我国农业遥感技术的研究和应用进一步发展。
5．1农业遥感的应用范围和应用领域的拓宽
物联网加大数据与遥感观测、导航与定位，结合其它学科领域，可以促进农业遥感自身的发展，跨学科的应用也将扩大农业遥感的应用领域。需要进一步建立“空、天、地”三位一体的农业综合管理系统，深入发展遥感观测精度的智能农业、农作物育种表型、农业保险的监测和评价、绿色农业发展、农业政策的效果评价等方面。
关键词：SAR InSAR 极化 DEM
中图分类号：TP701 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）02（b）-0003-06
目前，随着航空航天技术和计算机技术的不断发展，卫星遥感技术也得到了巨大发展，卫星遥感数据在各个部门和领域的应用非常广泛。但是，传统光学遥感受到云层干扰很大，极大限制了卫星遥感获取地面信息的能力，因此，不受天气影响的雷达卫星遥感逐渐成为遥感研究的热点。相对于传统的光学卫星遥感，雷达卫星遥感不受云层遮挡限制，具有全天候对地观测的能力。除此之外，由于合成孔径干涉雷达可以快速生成数字高程模型（DEM），同时雷达卫星对水体、植物和冰川等地物的反射波有差异，因此，可以通过雷达遥感影像对地物进行分析。源于以上因素，从20世纪末开始，世界各国都大力发展雷达卫星遥感技术。目前欧美日等很多国家拥有民用或民两用雷达遥感卫星，主要卫星包括加拿大的Envisat卫星、德国的TerraX卫星、意大利的Cosmo-SkyMed卫星、日本的ALOS卫星等，我国在2016年8月也发射了我国第一颗高分辨率雷达卫星――高分三号。
1 雷达卫星遥感基本理论
1.1 雷达工作原理
雷达的英文RADAR是由Radio Detection And Ranging（无线电侦测与测区）的缩写。雷达工作原理是由电磁脉冲源系统发出电磁波脉冲，并侦测脉冲反射信号，通过发出和接收信号的时间、方位角以及电磁波强弱等信息计算目标物的距离、方位、大小和密度等特性。雷达自20世纪20年代诞生以来，在军事领域得到了广泛应用。二战结束后，雷达开始应用于非军事用途，如气象预报、环境监测、探矿和大地测量等。
雷达的波段属于电磁波中的微波波段，雷达根据用途不同采用不同的波段和频率，而不同雷达的观测分辨率和清晰度不同。根据微波探测基本理论，雷达波长越小，其频率越高，观测分辨率越高。雷达微波在电磁波中的位置段以及波长与频率的关系如图1所示。
雷达根据电磁波接收方式划分，可以分为主动式雷达和被动式雷达。
主动式雷达系统在电磁波源发射电磁波，碰到目标物后反射或散射，再被可接收各个方向的接受雷达端接收，利用不同路径的雷达信号对目标物的参数进行计算。主动雷达系统的信号发送与接收的雷达一般是同一部雷达，在特殊情况下可以是两部雷达。
被动式雷达系统只接收电磁波信号，由于空间中存在大量的电磁波信号，遇到目标物后会进行散射，其中一些电磁波会散射到被动雷达接收源，而接收雷达通过从不同的接收器接收的信号中或同一接收器在不同时间接收到的信号来估测目标的参数。一般情况下通过Bistatic方法比较反射信号与原来发射信号的差异可以计算所需的参数，如距离、方位、速度等，也可以通过Monostatic方法利用反射或折射信号直接估算各项参数。
目前所有遥感卫星的星载雷达都是主动式雷达。
1.2 雷达卫星遥感
雷达卫星遥感即将雷达安装到运行于地球太空轨道上的卫星上，实现对地球的观测。目前最常见的雷达遥感卫星是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）卫星。SAR卫星可以充分使用地物的电磁波反射特性对地物目标进行侦测，通过地物的电磁波反射特性与电磁波频率、极化以及入射角的关系进行对地观测，可以获得被侦测目标地物各种丰富的信息，如材料、密度、水含量和结构可靠性等。在雷达卫星遥感技术诞生后，随着干涉技术的SAR卫星和聚束SAR技术发展，雷达卫星功能越来越强大，用途越来越广泛。因此，各主要国家在大力发展SAR卫星遥感的同时，也在发展遥感卫星编队组网以及卫星星座，编队飞行可以实现立体成像功能，卫星组成的飞行编队，可以连续对某个区域进行多景重叠成像，从而实现该区域的立体建模。
2 SAR/InSAR卫星与数据处理方法
2.1 合成孔径雷达遥感
合成孔径雷达卫星是目前卫星遥感的主流，合成孔径雷达是多个雷达孔径或天线组成的多电波源雷达系统。雷达和人眼都是通过电磁波的传输来观测目标物，雷达波段理论上是波段越小看到的影像越清晰，因此，雷达需要很长的天线才能发出所需的微波。目前大型的微波雷达天线达数公里，因此，传统雷达无法实现机载和星载，为了解决机载和星载高分辨率雷达的问题，采用多个雷达孔径同步或者异步观测，可以获得多个小波段的雷达成像。因此，从雷达卫星一般都采用合成孔径雷达作为传感器。
合成孔径雷达的操作原理复杂，但是可以通过实例说明基本作业原理。假设一搭载SAR卫星，SAR的观测方向与卫星轨道垂直，如图2所示。SAR直接产生二维空间影像，即range（行方位）维和azimuth（极方位）维，SAR影像所显示的则是其视角方向的相对距离与位置，视角方向是卫星电磁波传输与目标物的方向夹角。SAR卫星的电磁波Range维方向解析度由测量电磁波脉冲发射天线与接收天线的接收时间决定。
Azimuth维与Range维垂直。与光学传感器不同，azimuth维的方位解析度可以与range维不同，azimuth解析度依赖于雷达天线的宽度，越大的雷达天线可以使目标物的对焦更加清晰，进而使azimuth维方向的解析度更高。与传统光学遥感传感器类似，越大的孔径获得的影像质量越佳。但是SAR所使用的频率远低于可见光，因此，如要提高SAR影像的成像品质，需要更长的雷达天线。但是无论是飞机还是卫星，其携带的雷达大小都是一定的。因此，为了解决该问题，雷达传感器可以改装成基于多普勒效应的多个小型天线以获得高分辨率遥感影像，即SAR传感器。SAR一次搭载了多个发射器，在飞行途中每个发射器都会发射出不同的电磁脉冲，再依照接收到电磁波脉冲的多普勒位移，经过处理可以提高成像品质，但也需要考虑地球自转所产生的频率位置误差，经过计算机增强后，可以将azimuth维方向的解析度提高3个数量级。
2.2 SAR影像几何失真与纠正
在卫星雷达遥感成像中，被侦测地物目标的方位在卫星按飞行平台的时间序列进行成像，距离方向上是按照地物目标反射信息记录顺序成像，在高程上，即使微小变化，都可能引起较大范围的图像扭曲，我们将这些微小变化的产生因素称为诱导因子，从目前卫星雷达遥感的经验上看，目前最主要的诱导因子包括电磁波透视收缩、地物叠盖和阴影。
同时为了获得更大的侦测范围，SAR卫星一般采用侧视发射和接收电磁波的方式，这种方式获得的影像与正常影像有差异，这种差异称为几何失真。由于入射角不同，所以斜距不同，导致雷达斜距图像上的近距离压缩，就是图像失真，如图3所示。图中的山区部分，在迎向雷达区域会有缩短现象，而在背向雷达的区域会有变长现象。
以上原因导致了SAR影像各种失真，对于雷达遥感的几何失真，可以采用地距的显示方式进行消除，即DEM叠加影像获得实际距离，纠正SAR图像。
图4为广西柳州市红花水电站地区的ERS-2卫星SAR遥感影像，可以发现东边（右边）山区较白的区域较短，西边（左边）较深的区域较长，这是前波缩短和后波拉长造成的，由此可见卫星轨道是自西向东。
2.3 合成孔径干涉雷达
合成孔径雷达就是让合成孔径雷达做干涉运动。SAR影像通常包含了距离与相位资讯，InSAR利用相位的信号得到空间信息。在对地形进行分析的过程中，可以挑选两张在不同时间拍摄的SAR影像并假设在拍摄时间段地表没有发生变化，若α秸庞跋窠行干涉，则可以得到相对高程值，其原理类似于立体相对。通过这种方法，可以获得数字高程模型，即DEM数据。利用该方法获得的DEM数据，其分辨率更高，但是目前要解决的主要问题是无地面像控点的数据校正处理，一般采用高精度轨道实现数据高精度校正和立体成像。
图5为DEM处理流程，图6为通过SAR数据处理获得的DEM数据。
如果在两种SAR影像采样过程中，地表有变动，则获取的高程数据将包括实际高度与变形，为了得到变形量，需要将高度数据去除。
2.4 差分合成孔径干涉雷达
在合成孔径干涉雷达的数据中，将高度数据从合成孔径干涉雷达影像中去除，再通过另一景相同位置的SAR数据获取相对高程，称为差分合成孔径干涉雷达。这类方法按照轨迹数可以分为双轨迹法、三轨迹法和四轨迹法。双轨迹法是利用现有的数字高程模型（DEM）来减去高度数据，该方法的缺点是如果干涉影像的采样时间与数字高程模型的采样时间点内地表有大的变动，则该方法不能使用；三轨迹法是再使用一景SAR影像，与原相对的主影像作干涉，然后减去原干涉相对，这种方法可以得到研究时间范围内的全部动量，精度较高；四轨迹法是采用4张SAR影像，制作成两对干涉相对，将两相对进行差分，可以得到两相对间的地表变形量。如果观察地区有异常地物形变，还需要对非正常形变进行过滤。
2005年的影像（ERS影像）与2008年汶川地震后的影像（ERS影像）干涉后，再减去当地概略DEM（GDEM数据）的结果，即双线法。该处变形指对于卫星视角方向的变形。
2.5 SAR/InSAR极化
当雷达发射电极上有净电流通过的时候，电极电位显著地偏离了未通过净电流的起始电位值，这种现象叫极化。极化是底电磁波的偏振方式，可分为线极化、椭圆极化、圆极化。在线极化中，根据电场矢量方向随时间变化，又分为两个方向的极化，即水平极化（H极化）和垂直极化（V极化）。水平极化指电磁波的电场矢量与入射面垂直，垂直极化指电磁波的电场矢量与入射面平行。雷达极化是指雷达发射的电波和接收的回波的极化状态，线极化是目前雷达卫星遥感最常见的极化方式。在雷达遥感中，由于在传播过程中电波与媒质相互作用，电波与目标相互作用，导致波在传播过程中极化状态改变，这些改变都反映了媒质和目标的信息，因此，通过研究回波的极化状态可以提取有用信息。
根据极化理论，改变雷达发射天线的方向就可以改变电磁波的极化方式。
如果发射的是水平极化方式的电磁波，与地物表面发生作用后会使电磁波极化方向产生不同程度的旋转，形成水平和垂直两个分量，用不同极化方式的天线接收，形成HH和HV两种极化方式的图像。若雷达发射的是垂直极化方式的电磁波，同理，会产生VV和VH两种极化方式的图像。
多极化SAR通过测量地面每个分辨单元内的散射回波，进而获得极化散射矩阵以及Stokes矩阵。极化散射矩阵具有将目标散射的能量特性，为更加深入地研究地物目标提供了重要的依据，使SAR遥感对目标的信息获取能力极大增强。
极化干涉SAR是极化SAR与干涉SAR的结合，利用了相干性和干涉相位观测量随极化变化的特性，使干涉SAR观测量实现目标高程获取，又具有极化SAR对不同散射机理的分辨能力，同时使SAR遥感的SAR干涉获取数据具备提取地物参数的能力，实现对森林、岩石、水体和裸地等目标进行识别的能力。
3 结语
SAR/InSAR卫星有着特殊优点，因此目前主要应用于军事侦察、地质和地震研究等。同时，由于雷达卫星影像数据的普及时间较短，现在仍然不断挖掘其应用潜力。主要包括对水体水质的探测分析、洪水预警分析和灾后损失分析、山体滑坡分析和预警、森林保护和估产、城市变迁等。雷达卫星遥感影像数据比传统光学影像数据更加具有应用挖掘潜力。但是，目前雷达卫星遥感影像数据处理技术未完全成熟，未来随着计算机技术的不断进步和算法的不断优化，相信雷达卫星遥感在世界各个行业将有更加广泛的应用。
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【关键词】遥感技术；土地勘测技术；优势
前言
随着社会经济的发展，特别是城市建设步伐的加速，城市土地利用每年都在发生明显的变化。传统的土地利用调查需要花费大量的人力、时间和经费，难以适应土地利用的这种快速变化。遥感以其覆盖面大、信息更新快、人为干扰因素小等优点已逐渐应用到土地利用遥感动态监测中。
一、遥感技术的发展及优势
在高空间分辨率遥感图像上，地物的空间特征在地物识别中越来越占据主导地位，而在中、低分辨率图像识别中起主要作用的色调及统计特征将退居次要的或辅助的地位。高光谱技术的兴起与发展，使遥感从鉴别发展到对地物的直接识别。高光谱遥感的最大特点是可以获得和重建像元光谱，从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成以致地物的成分，反演地物的物理、化学参量。随着光谱分辨率的提高，地物的光谱特征在识别中越来越占据主导地位，工作方法则由图像分析转变为以谱分析为主的图谱结合模式，并使遥感应用逐渐摆脱“看图识字”阶段，而越来越依赖于对地物波谱特征的定量分析和理解。时间分辨率的提高细化了遥感动态监测的时间粒度，使遥感变化检测研究发展到对地物或现象演化过程的研究，序列图像分析方法会逐渐成为新的研究热点。
二、土地利用动态监测
遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息提取，并相应有图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。
1、遥感图像预处理方法
遥感图像预处理是为了更好地提取土地利用变化信息，处理效果的好坏直接决定土地利用动态监测的精度。
（1）图像的增强处理
将原来不清晰的图像变得清晰或把人们感兴趣的某些特征强调出来（同时抑制不感兴趣的特征）的图像处理方法称为图像增强。增强方法有多种，如直方图调整、直方图线性扩展、滤波及主成分分析等。但值得指出，图像增强处理专门性很强，不存在对所有问题效果都好的增强方法。
（2）图像几何精度校正
这项工作是校正遥感图像记录的数据。常用的方法是一般齐次多项式。校正过程：先通过地面控制点数据对原始遥感图像的几何畸变过程进行数学模拟，建立原始畸变图像空间与几何标准空间的数学对应关系，再利用这种数学关系将畸变图像空间中的全部元素转换为标准空间中的元素。应当注意所用地形图比例尺应接近基本监测图的成图比例尺。
另外，几何校正要注意重采样方法选择。重采样实质上是根据原始空间与标准空间的对应关系，在原始空间中取一点或若干点，按一定的准则组合成标准空间中对应点的数值，比较准确地再现原始图像空间中反映的地物光谱特性。常用的重采样方法有最邻近法、双线性差值法和三次卷积法。在这3种方法中，尤以三次卷积法为佳。
（3）不同时相、不同分辨率图像的配准
图像配准主要是指不同遥感数据源的配准，目的是为了清除数据间的系统误差。多时相图像间准确的空间配准是动态变化监测所必需的。要得到可靠的土地利用变化结果，需极高的图像配准精度。
（4） 多光谱TM 图像与SPOT全色图像的融合
多光谱图像提供丰富的地物光谱信息，全色图像具有很高的空间分辨率，将这两类图像进行融合，可产生彩色高分辨率多光谱图像――融合图像。由于高分辨率卫星图像的出现，多分辨率图像的融合已成为重要研究领域。融合方法有多种，如IHS变换法、主分量变换法和小波变换法等。
2、土地利用变化信息提取方法
（1）变化信息直接提取法
变化信息直接提取，是对两个时相的遥感图像进行点对点的直接运算，经变化特征的发现、分类处理，获取土地利用变化信息。
a图像差值法。即将一个时相的某一波段光谱灰度值减去另一时相的对应像元的光谱灰度值，较早应用的是单波段图像差值法。单波段差值图像中难以提取动态信息；对MSS7，MSS5，MSS4差值图像进行彩色合成，则可综合各个波段的动态信息，并很好地突出植被变化信息。
b图像比值法。这是对两个时相多谱段数据中同名像元的光谱灰度值施以除法运算。比值法可以部分地消除阴影影响，突出某些地物间的反差，具有一定的图像增强作用。一方面，比值图像可供直接判读，提取其中的专题信息；另一方面，只要稍加逻辑变换，便可用以直接检测明显变化的环境要素。
c植被指数法。是综合利用植被在红光部分的强吸收与在近红外部分的强反射特点提取植被动态信息。常见的有比值植被指数、归一化植被指数、垂直植被指数，这些指数在森林资源动态监测中使用尤其广泛。
d多时相复合分类法。将两时相或多时相遥感数据复合，通过遥感分类提取变化信息。在这种方法的监督处理过程中，训练区的确定比较困难。
（2）计算机自动分类后比较法
该方法是在对比多时相的遥感图像前，先进行各时相遥感图像的单独分类。用该方法的优点是能获取各个像元的土地利用转变类型，不仅能获取变化的数量和特点，还能获取变化的类型，并有利于减少不同时相图像因大气和传感器差异产生的误差。
（3）日视解译法
该方法是以土地利用现状调查资料为基础，确定各地类的解译标志，在遥感图像上划出各地类界线，得到遥感分类图，再比较各时相的遥感分类图。此外，香宝提出了RS，GIS一体化，即通过遥感数字图像一人机交互判读一计算机量测汇总一数据库来提取土地利用信息的方法。
三、土地利用遥感动态监测研究展望
我国土土地利用遥感动态监测研究取得了丰硕的研究成果。但是，当前研究中存在以下不足：
1、土地利用遥感动态监测的技术体系和分类体系有待进一步完善
遥感技术应用于土地利用变化监测有一定的限制性，在现有条件下部分地区还难以覆盖进行监测，如何在现有的土地利用分类体系基础上进一步研究和完善适用于土地利用遥感动态监测的分类指标体系。是我国土地利用遥感动态监测研究的重要任务。
2、应注重加强遥感图像处理和土地利用变化信息提取的研究
土地利用遥感动态监测技术方法主要包括图像预处理方法和信息提取方法，在实践工作中，应该对传统的图像处理和信息提取方法改进，探索新的技术方法手段，提高土地利用遥感动态监测的精度。
3、将3S技术综合运用到土地利用动态监测中，提高土地调查的效率和精度
地理信息系统技术能够快速地进行数据分析，全球定位系统定位系统通过对研究区域实时定位为作业人员采集数据提供支持，将二者运用到土地利用遥感动态监测中，能够有效地提高土地资源调查的精度。
4、土地利用遥感动态监测信息系统建设有待进一步加强
我国整个土地利用遥感动态监测体系尚待完善，应该有计划地建立一个集3S技术、计算机技术和管理信息系统于一体的土地利用遥感动态监测信息系统，能够有效地完成变化监测、变化趋势预测和综合评价，进而对我国土地利用变化进行长期动态监测，满足社会经济发展对土地信息的需求。
结束语
总之，遥感技术在土地资源管理中应用的深度和广度必然会日新月异，多时相、高分辨率的遥感数据会进一步加强高精度、大比例尺土地利用动态监测。在时空一体化的基础上，“3S”一体化技术的研究成为必然趋势，其应用成果将更好地把握土地利用变化趋势，为经济社会资源的和谐发展提供科学依据。
参考文献
[1] 李秀玲. 浅谈遥感技术在3S技术中的应用[J]. 中国地名. 2010（11）
[2] 陈生莲. 遥感技术在数字化测量中的应用[J]. 硅谷. 2012（20）
关键 :遥感技术、土地利用调查、应用
The application of remote sensing techniques in land use survey
Abstract: Land resources are increasingly scarce, and therefore the use of land resources is particularly important to investigate. Remote sensing technology in the long-term development has matured in various fields. The application of remote sensing in land resource survey, which greatly improved the efficiency and accuracy of the survey. Accordingly, this article will focus on the application of remote sensing techniques in land resources, to make further analysis.
Key areas: remote sensing technology, land use survey, application
中图分类号： F301.2文献标识码：A 文章编号：
遥感技术是一项发展较早的技术，在长期的不断完善过程中趋于精确，能够对对象做出较为准确的定位和勘测，极大便利了地理调查。遥感技术从广义上来讲，是指在较为遥远的地方借助专门的特殊探测仪器，将远处的物体辐射的波长信号进行记录和接受，再通过专业处理程序进行再加工，从而将远处物体通过图像的形式展现出来，从而能够使得勘测人员通过观察图像，了解远处的情况和环境。遥感技术由遥感平台、传感器、应用系统等多个部分共同构成。
一、遥感技术国内发展现状
遥感技术在我国的应用起步较早，是伴随航天技术的发展而来的，最近几年来发展迅速，应用领域也在不断扩大。我国国家统计局自上个世纪八十年代开始便在全国范围内开展了广泛的土地资源调查统计工作，在这个调查过程中将遥感技术引入进来，通过遥感技术得来的数据实现了对我国整体土地使用情况的首次了解，调查结果的准确性保障了我国后期土地政策制定的适用性。从此我国的土地使用情况开始了用遥感技术进行勘察的方式，并且在长期的发展中趋于完善，技术水平不断提高。遥感技术在国内土地利用调查中的应用，在我国土地资源管理中发挥着重要的作用。具体说来包括以下三个方面：1、服务于各级政府，有利于提高政府政策的准确性，依据遥感情况制定完善的土地资源管理计划，及时对土地利用过程中出现的问题作出反馈，起到对有限国土资源的保护和合理规划作用；2、及时反映了当前土地利用情况，为后期进行城市建设规划以及了解土地利用总体情况奠定基础；3、为整体土地利用发展规划提供充足的信息。
二、遥感技术在土地利用调查中应用的可行性
遥感技术相比较于其他调查方法，能够24小时不间断工作，并且能够及时有效的获得土地使用情况资料，遥感技术受地区环境限制较少，能够在有限的时间里尽快的完成任务。遥感技术在信息的记录上可体现出周期性、动态性以及丰富的动态性，能够及时记录土地使用的变更情况。传统的土地利用调查依赖于大量的人力和物力投入，工作周期长，工作的准确性不高，成本极高。土地利用调查是在城市化进程进一步加快，经济飞速发展的情况下发展起来的，强化土地资源规划、管理、保护和合理的利用是适用社会发展的必要措施和基础工作。
遥感技术在土地利用统计中的应用具有以下特点：1、起点较高，具有全局性，基于遥感技术的土地利用调查一般而言具有全局性特点，而且往往具有很强的宏观性，起点高的特点使得建立在这一基础上的调查更有利于统筹全局，把握整体的土地资源利用情况；2、技术要求高，遥感技术看似原理简单，实际操作起来却需要较高的技术水平和专业要求，在管理上也需要专业人员的科学化管理，从勘测到记录都需要较高的技术水平；3、实际应用性，遥感技术应用下的土地使用调查，不仅要求提供最终的调查结果和准确性较高的土地利用现状调查，还要求为现实的整体规划做出调整，最终应用于整体土地政策的规划，提高土地资源利用率。
由上可见，传统的土地调查方法较不科学，存在着周期长、资金投入多、调查受周围因素干扰大的问题，极大影响了整个调查的整体运作情况，客观性和周期性不强最终使得所得数据和记录的可用性不大，与现实的结合不紧密。而遥感技术则具有了明显的优势，周期短、客观性和准确性强，这位土地资源的有效利用提供了数据支持。
三、遥感技术应用于土地资源利用调查的方法
遥感技术需要多方面技术的综合应用，比如勘测技术、信息处理技术、图像处理技术、网络信息技术、数字化信息记录技术等。多方面技术的综合应用决定了遥感技术在使用过程中的技术性和专业性。遥感技术在土地调查应用过程中的关键环节是遥感影像的制作和再加工过程，这个环节最终决定了遥感技术应用于土地调查的好坏。
（一）影像校正
影响校正是指通过遥感技术所得的遥感图像信息，按照打底的水准面和坐标系对图像中物体的具置，使得遥感图像数据依据现实环境几何坐标进行校正。影像校正分为多个步骤，首先第一步便是位置的计算，位置选取是控制点确定的重要一步，控制点的选择正确与否，直接影响了整个影像校正的过程。控制点的选择要坚持易分辨、特征明显的原则，保证控制点的选择能够准确为后期影像的处理奠定基础，找准位置。另外在控制点的选择上还应该注意在图像的边缘留有一定数量的控制点，避免在处理过程中因为误差出现影像外推。
（二）遥感影像的配准
遥感影像的配准是指将多重映像进行重叠，即是将影像中的地理坐标和影像之间的统一，具体操作是在配准过程中选择多项式模型，以人机交互的方式实现对影像的配准。在配准过程中要尽量减少误差，并且尽可能实现对配准的现实适用性。遥感影像的配准是实现了控制点与影像之间的配合，是将标准化的空间方式进行整合，最终在有限的范围内对影像进行配准。
（三）遥感影像的融合
遥感影像的融合是指将多源数据统一在同一个地理坐标中，采用专业科学的算法和运算方式将多幅影像合并在同一个新的图像中。影像的融合包括了基本信息、色彩的融合。融合的过程是将传感器得到的不同类型的信息加以综合，用单一传感器减少多重遥感器带来的不必要麻烦和矛盾，使得最终影像能够直观易懂，并且能够清楚认识。最终融合的图像是综合了多元的信息产生的，具有丰富性和准确性，能够反映更多的信息，减少因为单幅影像造成的信息不清晰，从而提高数据的适用性和利用率。另外从影像的色彩来看，融合之后的影像色彩饱和度更高，对比度强，位置能够更加精确的表示出来。
（四）遥感影像的识别
遥感影像的识别和判读是一个较为专业的过程，一般来说分为观察和计算机自动分类两种方法，遥感监测得到的最终影像任然需要专业的判读。人为和计算机的两种方式应该与实际勘测的地形和物体情况相联系，就土地利用调查的实际环境和要求来看应该采用人机交互的方式对影像进行识别和判读，将图像信息转化为描述性语言，增强影像的描述性和可视性。
四、遥感技术应用于土地利用现状调查的局限性
遥感技术的使用对专业人员的技术要求较高，使得遥感技术的推广和操作中的准确性面临困境，技术的制约使得勘测结果失效。遥感影像色彩鲜艳且对比强烈，这位调查提供了较为完善直观的数据支持，但也存在着难以判断图片的物体的具面积和大小，要进行具体测量。在遥感技术使用的过程中还面临着地界统计的出入，因此在统计的结果中存在一定偏差。另外遥感技术并不能完全取代传统的统计方法，还需要在不断完善现代化统计手段的同时兼顾传统，采取多元调查方法结合的方式增强最终数据的可靠性。
综上所述，遥感技术的发展极大便利了土地利用的调查，使得调查周期缩短，准确度和可靠性大大提高，减少了传统调查方式下的人力财力投入。虽然在实际操作中遥感技术还存在一些缺陷，相信随着计算机信息技术的进一步提高，高新技术的不断发展，遥感技术在土地利用调查中的应用会日趋完善。
参考文献：
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关键词：土地利用；遥感技术；土地调查
中图分类号： U412.1+4文献标识码： A 文章编号：
引言
遥感作为20世纪60年代初发展起来的一门新兴技术，经过几十年的迅速发展，已广泛应用土地调查这个领域。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，并根据其特性对物体的性质、特征和状态进行分析的理论、方法和应用的科学技术。遥感系统可分为信息源、信息获取、信息处理和信息应用四个部分。如今遥感图像分辨率在不断地提高, 借助遥感图像，可以对耕地和建设用地等土地的变化情况进行直接、及时、客观的调查和定期的监测, 在土地利用调查中，遥感技术正逐步成为其主要方法。随着遥感图像分辨率的提高, 利用遥感图像对耕地和建设用地等土地的变化情况进行及时、直接、客观的定期监测已成为可能, 遥感技术逐步成为土地利用动态监测中的主要方法。
遥感技术在土地利用调查中应用的可行性
遥感技术相比较于其他调查方法，能够24小时不间断工作，并且能够及时有效的获得土地使用情况资料，遥感技术受地区环境限制较少，能够在有限的时间里尽快的完成任务。遥感技术在信息的记录上可体现出周期性、动态性以及丰富的动态性，能够及时记录土地使用的变更情况。传统的土地利用调查依赖于大量的人力和物力投入，工作周期长，工作的准确性不高，成本极高。土地利用调查是在城市化进程进一步加快，经济飞速发展的情况下发展起来的，强化土地资源规划、管理、保护和合理的利用是适用社会发展的必要措施和基础工作。
遥感技术在土地利用统计中的应用具有以下特点：1、起点较高，具有全局性，基于遥感技术的土地利用调查一般而言具有全局性特点，而且往往具有很强的宏观性，起点高的特点使得建立在这一基础上的调查更有利于统筹全局，把握整体的土地资源利用情况；2、技术要求高，遥感技术看似原理简单，实际操作起来却需要较高的技术水平和专业要求，在管理上也需要专业人员的科学化管理，从勘测到记录都需要较高的技术水平；3、实际应用性，遥感技术应用下的土地使用调查，不仅要求提供最终的调查结果和准确性较高的土地利用现状调查，还要求为现实的整体规划做出调整，最终应用于整体土地政策的规划，提高土地资源利用率。由上可见，传统的土地调查方法较不科学，存在着周期长、资金投入多、调查受周围因素干扰大的问题，极大影响了整个调查的整体运作情况，客观性和周期性不强最终使得所得数据和记录的可用性不大，与现实的结合不紧密。而遥感技术则具有了明显的优势，周期短、客观性和准确性强，这位土地资源的有效利用提供了数据支持。
遥感技术应用于土地利用调查的方法
遥感技术需要多方面技术的综合应用，比如勘测技术、信息处理技术、图像处理技术、网络信息技术、数字化信息记录技术等。多方面技术的综合应用决定了遥感技术在使用过程中的技术性和专业性。遥感技术在土地调查应用过程中的关键环节是遥感影像的制作和再加工过程，这个环节最终决定了遥感技术应用于土地调查的好坏。2.1影像校正
影响校正是指通过遥感技术所得的遥感图像信息，按照打底的水准面和坐标系对图像中物体的具置，使得遥感图像数据依据现实环境几何坐标进行校正。影像校正分为多个步骤，首先第一步便是位置的计算，位置选取是控制点确定的重要一步，控制点的选择正确与否，直接影响了整个影像校正的过程。控制点的选择要坚持易分辨、特征明显的原则，保证控制点的选择能够准确为后期影像的处理奠定基础，找准位置。另外在控制点的选择上还应该注意在图像的边缘留有一定数量的控制点，避免在处理过程中因为误差出现影像外推。
2.2遥感影像的配准
遥感影像的配准是指将多重映像进行重叠，即是将影像中的地理坐标和影像之间的统一，具体操作是在配准过程中选择多项式模型，以人机交互的方式实现对影像的配准。在配准过程中要尽量减少误差，并且尽可能实现对配准的现实适用性。遥感影像的配准是实现了控制点与影像之间的配合，是将标准化的空间方式进行整合，最终在有限的范围内对影像进行配准。
2.3遥感影像的融合
遥感影像的融合是指将多源数据统一在同一个地理坐标中，采用专业科学的算法和运算方式将多幅影像合并在同一个新的图像中。影像的融合包括了基本信息、色彩的融合。融合的过程是将传感器得到的不同类型的信息加以综合，用单一传感器减少多重遥感器带来的不必要麻烦和矛盾，使得最终影像能够直观易懂，并且能够清楚认识。最终融合的图像是综合了多元的信息产生的，具有丰富性和准确性，能够反映更多的信息，减少因为单幅影像造成的信息不清晰，从而提高数据的适用性和利用率。另外从影像的色彩来看，融合之后的影像色彩饱和度更高，对比度强，位置能够更加精确的表示出来。
2.4遥感影像的识别
遥感影像的识别和判读是一个较为专业的过程，一般来说分为观察和计算机自动分类两种方法，遥感监测得到的最终影像任然需要专业的判读。人为和计算机的两种方式应该与实际勘测的地形和物体情况相联系，就土地利用调查的实际环境和要求来看应该采用人机交互的方式对影像进行识别和判读，将图像信息转化为描述性语言，增强影像的描述性和可视性。三、遥感技术应用于土地利用现状调查的局限性
遥感技术的使用对专业人员的技术要求较高，使得遥感技术的推广和操作中的准确性面临困境，技术的制约使得勘测结果失效。遥感影像色彩鲜艳且对比强烈，这位调查提供了较为完善直观的数据支持，但也存在着难以判断图片的物体的具面积和大小，要进行具体测量。在遥感技术使用的过程中还面临着地界统计的出入，因此在统计的结果中存在一定偏差。另外遥感技术并不能完全取代传统的统计方法，还需要在不断完善现代化统计手段的同时兼顾传统，采取多元调查方法结合的方式增强最终数据的可靠性。
结束语
随着遥感技术的不断成熟和计算机技术的不断发展, 今后利用遥感影像来获取信息在国土资源管理乃至社会经济可持续发展中将会发挥越来越重要的作用。土地更新调查将来会发挥越来越大的作用，也会成为土地利用的必要工作，在接下来的发展中，如何更快、更准确地进行土地调查是今后研究的方向。
参考文献
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关键词：多源；遥感影像；融合；土地利用
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）34-8328-02
近年来，遥感技术成几何增长发展，光学、热红外等各类卫星传感器在对地观测方面得到了广泛的应用，同一地区获取的多光谱、多时相、多分辨率卫星遥感影像数据越来越多，我们将这一类的数据统称为多源卫星遥感影像数据。多源卫星遥感影像数据相对于单一的遥感卫星数据来说提供了互补、冗余和合作等特性。
利用卫星遥感影像进行土地利用动态监测已经应用的越来越广泛，其研究主要包括：土地利用动态变化监测，解决土地利用变化率、变化的地点及其变化空间的范围，还有环境等对土地利用变化的影响等。常规的技术方法有：采用空间分辨率和时间分辨率不同的卫星遥感数据，获取土地利用变化的时间序列和空间范围等数据，与此同时借以非遥感数据的辅助，比如地面调查数据和统计数据等进行综合分析。
20世纪末，多源遥感影像融合的应用发展，对进一步测量土地利用的动态变化已成为全球遥感界主要研究课题之一。单一传感器的遥感资料由于各种条件的限制，已经难以满足对区域土地利用动态变化监测的需求，利用影像融合技术将来自不同传感器的影像信息融合后产生新的影像已成为一种趋势。
1 多源卫星数据
1.1航空遥感
先进的航拍遥感技术主要利用无人机。无人驾驶飞机 （Unmanned aerial vehicle），是一种可控制、能携带多种任务设备、执行多种任务，并能重复使用的无人驾驶航空器。自控的微型无人驾驶飞机携带专业的数码相机，能够构建成区别于传统航空遥感的“微型航空遥感系统”，与传统的卫星遥感相比具有更高的机动灵活性，并可在云层下飞行，有效的避免了云的影响，增强了遥感影像的时效性，不受重访周期的限制，同期能够获取高空间分辨率的遥感影像；无人机的这有优点越来越受到研究者的青睐，应用方面也具有广阔的前景。
徐丽华等人以宁波象山县泗洲头镇东联村为例，通过无人机进行遥感航拍，结合研究区及周边地区的地形图，利用遥感专题信息提取技术对东联村进行用地类型现状提取；并通过实地调查研究，进行其新农村的规划，从而论证无人机航拍技术在新农村规划方面应用的可行性和实效性。
1.2 Landsat系列卫星
利用陆地卫星Landsat所得到的TM等遥感图像进行土地利用现状调查编制土地利用现状遥感解译图结合地理信息系统技术进行土地利用动态监测是以地图的形式全面地系统地反映土地利用状况及其分布规律的一种有效工具。
TM影像总共有七个波段， 这七个波段的信息考虑了不同地物的光谱特征及大气影响，所以这些波段的选择过程和结果本身就是对影像的一种优化。在现实应用中，应该根据具体的研究对象特征确定分类的波段和分类的数目。以往的研究表明， 除了第6波段外，其它波段反映的地表光谱信息量最丰富。所以以多时相的TM数据为主要信息源并结合其他资料开展城市土地利用变化遥感监测研究具有一定的科学意义和应用前景。
1.3 SPOT系列卫星
SPOT-5卫星于2002年5月发射升空。与前几颗卫星相比， SPOT-5在性能上做了巨大的改进， 能够为研究者提供了更为丰富、可靠、动态的地表信息资源。SPOT-5卫星遥感影像的空间分辨率最高为2. 5m，其传感器能够完成前后模式实时获取立体影像；它在运营性能、数据的存储和传输等方面也都有了显著的提高。
经处理后的SPOT卫星遥感影像能满足土地利用动态变化监测的需求。利用SPOT卫星遥感影像数据，经过数据的几何校正、影像增强和预分类等处理，结合统计数据和实地的抽样调查，可以在综合分析实地调查资料的基础上，准确的获取研究区内的卫星遥感影像解译标志。然后根据对卫星遥感影像的计算机自动解译，能确定土地利用的类型。利用遥感影像资料结合GIS技术进行土地利用调查，可以建立一套完善的数字化地理信息基础资料，为合理利用土地资源，土地利用规划修编等政府决策提供可靠的依据。
1.4 雷达遥感
成像雷达遥感全天候全天时工作和穿透一些地物的特点是其它光学成像遥感所无法相比的。目前，雷达遥感在很多领域得到极其广泛的应用。
黄明祥等针对热点雷达数据ERS-2，以地处云量较多的杭州湾海涂围垦区为研究样区，经过几何校正，影像的配准，假彩色合成等影像预处理过程，对实验区进行分区后，针对不同子区的农业土地利用类型，分别采用非监督分类和BP神经网络分类进行农业土地利用分类。研究结果表明SAR遥感数据可以替代多光谱遥感数据实现土地利用调查。
当然SAR遥感监测技术的应用主要针对的是那些难以获得卫星遥感数据的地区。经过调查统计，在农作物生长季，我国北方多光谱遥感数据的有效利用率仅为3%-5%，而在南方这个比率则更低仅仅只有1%-3%，但是当SAR 以其全天时，全天候的成像并对某些地物的穿透探测时，SAR在对地观测领域具有独特的优势，其获取数据有效率高达100%，因此可以说SAR是对时效要求高的农业，林业等资源调查监测应用的最佳选择。
2 多源遥感卫星数据的融合
2.1多源遥感影像融合的类型
2.1.1 同一传感器不同分辨率的遥感影像数据的融合
徐志红，盛乐山等选择法国SPOT-5的 2.5米全色卫星影像数据和10米的多光谱卫星影像数据，通过采用影像融合的方法，利用影像的纹理和光谱响应等特征，结合土地利用现状矢量图库完成土地利用现状的调查。
2.1.2 不同传感器的遥感影像数据的融合
许兆军，胡娟等采用2002年和2003年SPOT 及ETM+数据在专业遥感软件的辅助下利用多源遥感数据融合技术进行土地利用变化信息提取并对变化信息进行野外调查核实 节省了外业查找变化地块时间提高工作效率保证调查结果的可靠性 为今后开展土地变更调查提供了一种新的方法。
2.2多源遥感影像融合的过程
多源遥感影像融合的过程一般分为2个过程：数据预处理和影像融合，流程可用图1来表示。
3 遥感影像分类
3.1目视解译法
目视解译是信息社会中地学研究和遥感应用的一项基本技能。遥感技术可以实时的、准确的获取资源与环境信息，如重大自然灾害信息等，可以全方位、全天候地监测全球资源与环境的动态变化，为社会经济发展提供定性、定量与定位的信息服务。
目视解译是遥感图像解译的一种，又称目视判读，或目视判译，是遥感成像的逆过程。它指专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
3.2.计算机自动分类法
非监督分类与监督分类：
非监督分类完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。
监督分类比非监督分类更多地要求用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。
监督分类比非监督分类具有一定的优势，但是其产生的分类结果往往也会有较多的错分、漏分情况发生，从而导致了分类精度降低。
为了提高分类精度，不断有新的分类方法出现，有些方法因为程序复杂而未得到推广应用。因此，在当前的遥感技术发展的水平条件下，应该综合利用现有的多源遥感数据，并结合GIS技术，尽可能的提高遥感数据分类精度。在获取了土地利用变化的信息后，在通过统计分析或者转移矩阵分析等，才能理解和认识土地利用的格局特征和演变规律。
4 讨论
多源卫星遥感数据的融合选择最优融合方法时主要是针对不同的区域或自身图像的特点来决定的。融合的关键是融合前两幅影像的精确配准以及融合方法的选择。
多源卫星遥感影像融合技术的优势表现为 ：
1）可增加图像的信息利用率。
2）可提高经融合的信息的可信度和精度。
3）可增强对目标物的检测与识别能力
4）可降低投资
多源卫星遥感数据的融合尚待解决的问题是：
多光谱与多传感器、多空间下遥感影像的融合的理论框架、模型及其算法的研究，影像的性能评价标准的确定，融合理论的精度的提高，实际应用受不同时相影响以及计算机自动分类等问题，是今后卫星遥感数据融合需要努力研究的方向。
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