不同类型遥感平台和传感器获取的图像特征有何不同?简述地面遥感、航空...

1、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、指放置遥感器的运载工具。按高度可分为地面、航空和航天平台。在不同高度进行多平台遥感，可获得不同比例尺、分辨率和地面覆盖面积的遥感图像。（一）遥感平台的类型 地面平台 高度一般小于300m，用于近距离测量地物波谱特征和获取试验研究的地物细节图像等的地面遥感。

3、性质不同 遥感地图：是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况的地图。航空地图：是供航空使用的各种专用图的统称。电子地图：是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图。影像地图：是指一种带有地面遥感影像的地图。

4、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。

5、遥感的类型①按平台分：地面遥感、航空遥感、航天遥感数据②按电磁波段分：可见光遥感、红外遥感、微波遥感、紫外遥感数据等。③按传感器的工作方式分：主动遥感、被动遥感数据④按遥感的应用领域分：外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感等。

植被遥感是通过遥感来监测植被的吗,有什么作用?

1、遥感主要是根据不同的物体会产生不同的电磁波的响应，从而识别地面上各类地物。具有视域范围广、图像清晰逼真、宏观性强、重复周期短、信息量多、资料收集方便的优点。[1]因此，卫星遥感是监测植被的有效手段。

2、在农业遥感中，主要监测的是植被生长情况。通过卫星的多光谱遥感技术，可以获得植被的信息，比如植被指数、覆盖度、绿度等，这些指标可以反映植物生长情况，包括生长速度、生长状态和植物状况。通过对植被生长情况的监测，可以及时了解到各地农作物的生产情况，如农作物的产量、品质等信息，从而指导优化农业生产。

3、植被的遥感研究不仅可用于植被类型划分，而且已进一步研究其季节变化、动态变化、作物估产，充分利用多时相的优势对小麦、水稻、棉花、大豆等作物预报产量。我国已在河南、河北、北京、天津、黄淮海平原的313个县市开展了小麦估产工作（徐希儒，1991）。

4、遥感技术应用于环境监测上既可宏观观测空气、土壤、植被和水质状况，为环境保护提供决策依据，也可实时快速跟踪和监测突发环境污染事件的发生、发展，及时制定处理措施，减少污染造成的损失。农业气象灾害对国民经济，特别是对农业生产会造成极为不利的影响。

5、遥感监测方法：通过遥感技术获取卫星、航空或地面获取的遥感影像数据，对影像数据进行建模、分类和变化检测等，从而对植被时空变化进行监测和预测。野外观测调查方法：包括现场采样、标注与记录数据，建立长期的监测体系，从而对植被变化的生态学和生物学信息进行野外调查和研究。

6、农业遥感利用卫星遥感技术和其他地面监测手段，对农业生产环境进行动态监测和评估。 主要监测指标包括植被生长情况，通过多光谱遥感技术获得植被指数、覆盖度和绿度等信息。 农业遥感可以及时了解农作物生产情况，如产量和品质，从而指导优化农业生产。

基于遥感技术的信息提取

1、本次工作采取构造信息和蚀变信息提取两种方法相结合策略，其基本思想是将提取出的构造信息和蚀变信息，结合工作区的化探和地质信息进行多源信息综合分析，以圈定稀有金属成矿远景区。

2、基于深度学习的方法：随着深度学习技术的发展，越来越多的深度学习模型被应用到遥感专题信息提取中，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，这些方法能够处理更复杂的地表特征，提高信息提取的准确性。 光谱分析：通过分析遥感图像的光谱特性，可以提取出地表的物质组成、植被覆盖、水体等信息。

3、野外验证表明，不同的遥感数据均可有效地提取地质信息，但是适用范围和提取信息量存在差别。本项目选择温泉水库地区和玉珠峰巴颜喀拉山群分布区进行ASTER遥感岩性填图与纳赤台地区Hyperion高光谱矿物填图试验，评价国内目前尚未普及、但极具应用前景的ASTER和Hyperion等遥感信息在岩性与矿物填图中的应用潜力。

4、而遥感影像信息提取技术就是最大限度地从遥感图像上的光谱信息反演出目标地物本身的属性特征信息。进而可对地球表层资源与环境进行探测、分析，并揭示其要素的空间分布特征与时空变化规律。

5、基于光谱特征反射率强度差异的信息提取方法 （1）反差增强 反差增强也称反差扩展或拉伸增强，是一种通过扩展或拉伸图像的灰度值（象元光谱特征反射率）分布，使之占满整个动态范围（0～255），以达到扩大地物间灰度差异，分辨出尽可能多的灰阶的一种处理技术。

6、遥感图像中地质信息的提取是从遥感图像获取信息的基本过程。而根据地质工作的要求，运用解译标志和实践经验，应用各种解译技术和方法，识别出地质体，地质现象的物性和运动特点，测算出某种数量招标的过。遥感图像中的地质信息包括影像的几何形状，大小、花纹、色彩或色调和其他隐含信息（如，蚀变信息等）等。

近红外遥感为什么能用于植被分类?

森林普查时选择近红外遥感图像的原因是：森林在近红外波段反射率比较大，使用近红外遥感图像可以更有效地监测森林的反射率变化。当森林发生病虫害时，在相同波段较健康森林的反射率会发生较大变化，遥感图像监测可以有效地发现和评估这些变化。

遥感主要是根据不同的物体会产生不同的电磁波的响应，从而识别地面上各类地物。具有视域范围广、图像清晰逼真、宏观性强、重复周期短、信息量多、资料收集方便的优点。[1]因此，卫星遥感是监测植被的有效手段。

植被调查是遥感的重要应用领域。 以确定植被的分布、类型、长势为主。 植被判读的原理是植物的光谱特性。 不同的植物由于结构和叶绿素含量不同，具有不同的光谱特征，特别是近红外波段有较大的差别。 利用植物的物候差异也可区分植物类型，如冬季落叶树和常绿树很好区别。 利用植物的生态条件区别植物类型。

利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。

植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。

植被、土壤方面的遥感应用

植被的遥感研究不仅可用于植被类型划分，而且已进一步研究其季节变化、动态变化、作物估产，充分利用多时相的优势对小麦、水稻、棉花、大豆等作物预报产量。我国已在河南、河北、北京、天津、黄淮海平原的313个县市开展了小麦估产工作（徐希儒，1991）。

植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。

综合分析影响水土保持的因素，包括土地分类、土壤侵蚀类型、侵蚀强度、地貌类型、母岩类型、植被盖度、坡度属性等，结合遥感技术的应用特点，着重从三个方面收集数据资料：①遥感影像资料（TM、SPOT）；②1：5万地形图、土地利用分类图、行政区划图、土壤侵蚀图等；③基于文字和数据表格的监测区详查资料。

遥感技术应用于环境监测上既可宏观观测空气、土壤、植被和水质状况，为环境保护提供决策依据，也可实时快速跟踪和监测突发环境污染事件的发生、发展，及时制定处理措施，减少污染造成的损失。农业气象灾害对国民经济，特别是对农业生产会造成极为不利的影响。