遥感有哪些类型数据库，论述普通遥感传感器的数据类型

来源：整理时间：2024-08-23 18:25:08 编辑：黑码技术手机版

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1，论述普通遥感传感器的数据类型
2，简要论述GIS空间数据源的种类
3，遥感数据的分类

1，论述普通遥感传感器的数据类型

我以遥感集市上的数据类型向你介绍有哪些1，GF2：0.8M2，GF1：2M3，美国Planet卫星：3M；国外的wordview0.5米等4，ZY3：NAD(2.1M)5，ZY02C：HRC(2.36m)这些都是常用的高分辨率遥感卫星影像还有：GF1：16mMOD02(250M+500M)MYD02(250M+500M)环境一号30m

不明白啊 = =！

论述普通遥感传感器的数据类型

2，简要论述GIS空间数据源的种类

GIS空间数据源的种类主要有：⑴地图:各种类型的地图是GIS最主要的数据源，因为地图是地理数据的传统描述形式。我国大多数的GIS系统其图形数据大部分都来自地图。⑵遥感影像数据:遥感影象是GIS中一个极其重要的信息源。通过遥感影象可以快速、准确地获得大面积的、综合的各种专题信息，航天遥感影象还可以取得周期性的资料，这些都为GIS提供了丰富的信息。⑶统计数据:国民经济的各种统计数据常常也是GIS的数据源。如人口数量、人口构成、国民生产总值等等。⑷实测数据:各种实测数据特别是一些GPS点位数据、地籍测量数据常常是GIS 的一个很准确和很现势的资料。⑸数字数据:目前，随着各种专题图件的制作和各种GIS系统的建立，直接获取数字图形数据和属性数据的可能性越来越大。数字数据也成为GIS信息源不可缺少的一部分。⑹各种文字报告和立法文件:对于一个多用途的或综合型的系统，一般都要建立一个大而灵活的数据库，以支持其非常广泛的应用范围。

简要论述GIS空间数据源的种类

3，遥感数据的分类

楼主，分类什么的可能并不是主要，得知道遥感数据来源以及怎么解译这个关键...

要做什么的呢？遥感地图还是其他的什么东西？是要做识别吗？

一.按辐射源分类1.被动遥感（无源遥感）：探测仪器直接接收记录地物反射来自太阳的电磁波或者地物自身发射的电磁波，即电磁波来自天然辐射源——太阳或地球。2.主动遥感（有源遥感）：传感器本身携带的人工电磁辐射源向地物发射一定能量电磁波，然后接受地物反射回来的电磁波。二.按电磁波段分类1.紫外遥感2.可见光遥感3.红外遥感4.微波遥感5.多波段遥感（可见光——红外）

原发布者:siny1013遥感图像解译遥感图像解译分为两种：?目视解译：指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。?遥感图像计算机解译：以计算机系统为支撑环境，利用模式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征，结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和推理，实现对遥感图像的理解，完成对遥感图像的解译。有监督分类、非监督分类、模式识别、神经网络分类、分形分类、模糊分类、人工智能等数据挖掘技术方法一电磁辐射与地物光谱特征（遥感的物理基础）电磁波谱与电磁辐射波：波是振动在空间的传播。波动是各质点在平衡位置振动而能量向前传播的现象。机械波：由振源发出的振动在弹性介质中的传播电磁波：由振源发出的电磁振荡在空间的传播?电磁能量的传递过程（包括辐射、吸收、反射和透射等）称为电磁辐射。?本质的区别：电磁波在真空中也能传播；机械波必须在弹性媒质中才能传播?两者在运动形式上都是波动。?基本的波动形式有两种：横波：质点的振动方向与波的传播方向垂直。如水波、电磁波。纵波：质点的振动方向与波的传播方向相同。如声波。?电磁波一定是横波，机械波却可以是横波也可以是纵波。1.电磁波谱?根据电磁波在真空中传播的波长或频率的大小，按递增或递减顺序依次排列所构成的图谱叫电磁波谱。?该波谱以频率从高到低排列（即按波长从

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。

1．分类结果图像输出：image: file>>save image as >>image file （有多种格式可供选择）or postscript file2．分类结果的矢量输出：envi: classification >> post classification >> classification to vector：将选择的类变换为矢量多边形进行输出。注：输出图像名不能与其他文件名相同。

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