遙感信息處理

將原始遙感信息進行加工處理提供使用。衞星地面接收站接收到的原始遙感資料，受各種因素影響，如傳感器的性能、傳感器姿態的不穩定性、大氣層的影響以及地形差別的影響等，使得地面物體的幾何特徵和光譜特性發生變化。因此，必須對原始資料進行加工處理，才能提供使用。例如把收集和記錄的原始數據，轉換為容易處理的數據，這項工作稱為數據管理。遙感使用的原始數據有膠片、模擬磁帶和高密度數字磁帶，這三種數據經數據管理，轉換為拷貝正片和計算機用數字磁帶。又如對圖象的幾何畸變進行校正，經投影轉換使之符合圖象要求。在遙感資料處理工作中，這項工作稱為幾何校正。此外，還有其他處理工作。

陸地衞星的數據接收與處理工作，基本上按以下順序進行。首先把地面站接收由衞星上發回的視頻信號，記錄在高密度數字磁帶上，送到數據處理中心進行處理。數據處理中心，根據跟蹤數據計算出來的天體歷表和地面各種遙感測試資料，通過電子計算機進行校正，就可得到粗製圖像底片和計算機兼容磁帶。再根據地面控制點進行資料處理，就可以得到精製圖像底片和計算機兼容磁帶。最後對底片進行放大，印製成象片提供使用 ^[1]  。

遙感信息處理的目的就是要改善和提高圖像質量，突出所需信息，並充分挖掘信息量，提高判讀的精度，使遙感資料更加適於分析應用。遙感信息處理的方法很多，其中包括光學增強處理和計算機數字圖像處理以及多源信息複合等三部分。光學增強處理主要有：影像放大、假彩色合成、乘積與比值處理、邊緣增強處理等。數字圖像處理主要有圖像增強處理和圖像分類處理。圖像增強處理包括對比度擴展、空間濾波、圖像運算、多光譜變換等；圖像分類處理包括監督分類和非監督分類。多源信息複合是將多種遙感平台、多時相遙感數據之間以及遙感數據與非遙感數據之間的信息組合匹配的技術。

模擬處理方法是首先把圖像信息轉換成電信號，然後進行圖像化處理。用模擬方法能對圖像信息作快速處理。數字處理是對遙感圖像信息作數字離散化後，利用數字計算機進行處理。數字圖像處理的功能好而且靈活，已成為遙感信息處理的主要方式，但要求有高速度大容量的計算機，不易達到實時處理的要求。

多譜段遙感信息（見遙感技術）的處理過程是：

①數據管理：地面台站接收的原始信息經過攝影處理、變換、數字化後被轉換成為正片或計算機兼容的磁帶，將得到的照片裝訂成冊，並編目提供用户選用。

②預處理：利用處理設備對遙感圖像的幾何形狀和位置誤差、圖像輻射強度信息誤差等系統誤差進行幾何校正和輻射校正。

③精處理：消除遙感平台隨機姿態誤差和掃描速度誤差引起的幾何畸變，稱為幾何精校正；消除因不同譜段的光線通過大氣層時受到不同散射而引起的畸變，稱為大氣校正。

④信息提取：按用户要求進行多譜段分類、相關掩模、假彩色合成、圖像增強、密度分割等。

⑤信息綜合：將地面實況調查與不同高度、不同譜段遙感獲得的信息綜合編輯，並繪製成各種專題圖。

遙感技術是指從高空或外層空間接收來自地球表層各類地物的電磁波信息，並通過對這些信息進行掃描、攝影、傳輸和處理，從而對地表各類地物和現象進行遠距離控測和識別的現代綜合技術，在農業上，可用於植被資源調查、作物產量估測和病蟲害預測等多方面。

任何物體都具有光譜特性，具體地説，它們都具有不同的吸收、反射、輻射光譜的性能。在同一光譜區各種物體反映的情況不同，同一物體對不同光譜的反映也有明顯差別。即使是同一物體，在不同的時間和地點，由於太陽光照射角度不同，它們反射和吸收的光譜也各不相同。遙感技術就是根據這些原理，對物體作出判斷。

遙感技術通常是使用綠光、紅光和紅外光三種光譜波段進行探測。綠光段一般用來探測地下水、岩石和土壤的特性；紅光段探測植物生長、變化及水污染等；紅外段探測土地、礦產及資源。此外，還有微波段，用來探測氣象雲層及海底魚羣的遊弋。

在遙感數據的生命週期中，各種操作都會引入不同類型和不同程度的不確定性，並在隨後的各種處理過程中不斷傳播，最終的不確定性則是各種不確定性不斷積累的結果。遙感信息的處理主要包括數據獲取、數據處理和數據分析等過程。在數據獲取階段，傳感器與地面景的幾何關係直接影響圖像的質量，對這種現象產生的不確定性研究需要從機理上加以解決，葛詠等人做了探索性的研究而在數據處理和分析階段主要存在着位置不確定性和屬性不確定性，以及二者和其他不確定性的混合並存。在影像的處理過程中這些不確定性是從哪些渠道產生的主要包括哪些應該如何處理這些問題亞待解決，而遙感信息不確定性分析的目的就是分析不確定性因子，消除或減弱它們對遙感影像或產品的影響。空間數據不確定性研究有兩大主要任務一方面從理論上研究空間數據不確定性的來源、性質和類型，度量指標和表達方法以及在空間數據操作中的傳遞規律另一方面，從實際應用中尋找控制和削弱不確定性的數據處理技術。空間數據不確定性研究的最終目的是建立不確定性理論，並提供一套計算方法，使每一個和遙感產品均附有質量指標，甚至創建一個完整的數據質量地圖葛詠等，，就象測量工作者在提供大地座標時，同時提供座標精度一樣。

遙感技術的應用及攝影測量的發展促使人們逐漸重視和研究空間或地理空間數據的不確定性問題，其中主要包括屬性，空間和時間等三個方面的不確定性。空間數據及其不確定性是兩位一體的問題，不確定性必須依附數據而存在，而數據的不確定性是其主要特徵之一。空間數據的不確定性從數據採集過程就開始並貫穿於數據的整個流程中，有的差錯可能被發現並得到校正，但新的差錯又可能產生，使得不確定性問題存在於整個數據的生命週期，。空間數據的不確定性將直接或者間接地影響基於它們而產生的最終決策的準確性和可靠性 ^[2]  。