引言
遥感技术作为一种非接触式探测手段，在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。随着遥感数据的不断丰富和计算能力的提升，遥感计算成为了一个快速发展的研究领域。本文旨在为遥感计算领域的初学者提供一个实用的入门导论，帮助大家破解遥感计算中的难题。
一、遥感计算概述
1.1 遥感数据类型
遥感数据主要分为两类：光学遥感数据和雷达遥感数据。
- 光学遥感数据：通过卫星或航空器上的传感器获取地表反射或辐射的电磁波信息，如可见光、近红外、短波红外等波段。
- 雷达遥感数据：利用雷达波穿透云层和大气，获取地表的反射或散射信息。
1.2 遥感计算目标
遥感计算的目标主要包括：
- 数据预处理：对原始遥感数据进行校正、增强和融合，提高数据质量。
- 特征提取：从遥感数据中提取地表信息，如植被指数、土壤湿度等。
- 分类与制图：根据提取的特征进行地表分类，生成专题地图。
- 变化检测：监测地表覆盖变化，如土地利用变化、城市扩张等。
二、遥感数据处理与预处理
2.1 数据校正
遥感数据处理的第一步是进行数据校正，主要包括几何校正和辐射校正。
- 几何校正：消除遥感图像的几何畸变，使其与实际地理位置相对应。
- 辐射校正：消除传感器响应函数和大气衰减等因素的影响，恢复遥感数据的真实辐射亮度。
2.2 数据增强
数据增强是指通过算法对遥感数据进行处理，提高数据质量和信息含量。
- 对比度增强：提高图像的对比度，使图像细节更加清晰。
- 锐化增强：增强图像边缘信息，提高图像分辨率。
2.3 数据融合
数据融合是将不同来源、不同时相、不同波段的遥感数据进行组合，以提高数据质量和信息含量。
- 光学与雷达数据融合：结合光学和雷达数据的优势，提高地表覆盖分类的准确性。
- 多时相数据融合：利用不同时相的数据，监测地表变化。
三、遥感特征提取与分类
3.1 特征提取
特征提取是遥感计算的核心步骤，主要包括以下方法：
- 光谱特征：利用遥感数据的波段信息，提取地表光谱特征。
- 纹理特征：利用遥感数据的空间信息，提取地表纹理特征。
- 结构特征：利用遥感数据的几何形状信息，提取地表结构特征。
3.2 分类与制图
分类与制图是根据提取的特征对地表进行分类，并生成专题地图。
- 监督分类：根据已知的参考样本进行分类。
- 非监督分类：根据遥感数据的内在规律进行分类。
四、遥感变化检测
4.1 变化检测方法
变化检测主要采用以下方法：
- 基于像素的变化检测：比较不同时相的遥感数据，识别像素级的变化。
- 基于对象的变化检测：将遥感数据分割成对象，比较不同时相的对象变化。
4.2 变化分析
变化分析是指对变化检测结果进行分析，了解地表变化的性质和原因。
- 土地利用变化：分析地表覆盖类型的变化。
- 灾害监测：监测自然灾害的发生和发展。
五、遥感计算软件与工具
5.1 常用遥感计算软件
- ENVI：美国Exelis公司开发的遥感图像处理软件。
- ArcGIS：美国ESRI公司开发的地理信息系统软件。
- QGIS：开源的地理信息系统软件。
5.2 常用遥感计算工具
- Python：一种解释型、面向对象的编程语言，广泛应用于遥感计算。
- MATLAB：一种高性能的数值计算和可视化软件，适用于遥感数据处理和图像处理。
六、总结
遥感计算是一个充满挑战和机遇的领域。本文为遥感计算领域的初学者提供了一个实用的入门导论，从遥感数据类型、数据处理与预处理、特征提取与分类、变化检测到遥感计算软件与工具等方面进行了详细阐述。希望本文能帮助大家破解遥感计算中的难题，为我国遥感技术的发展贡献力量。