(完整Word版)电子科大资环学院遥感原理与应用.docx

简介：
这份文档是针对电子科技大学资源与环境学院设计的《遥感原理与应用》课程讲义，全面涵盖了遥感技术的基本理论及其在各领域的实际应用。 遥感技术是现代地理科学与信息技术的重要组成部分，在资源调查、环境监测以及灾害预警等多个领域得到广泛应用。电子科技大学资环学院开设的《遥感原理与应用》课程深入探讨了这项技术的基础理论及其实际应用场景。 遥感的核心在于通过传感器接收地表物体反射或发射出的不同波段电磁信号，进而获取地表信息。这些电磁波谱包括可见光、近红外线、热红外线以及微波等不同部分，它们对应着不同的地面物质特性。例如，在绿光频段上植被的反射强度显著高于蓝光和红光吸收量，这为识别植被提供了依据。 遥感图像处理主要包括平滑与锐化两个步骤。其中，平滑操作用于减少噪声干扰，并常用均值滤波或中位数滤波方法实现；而锐化则旨在增强图像边缘细节的可见度。此外，在进行图像分析之前需要先校正辐射畸变问题，这些畸变可能是由大气折射、地球自转等因素引起的。 空间分辨率是衡量遥感影像清晰程度的关键指标之一，它定义了每个像素所代表的实际地面尺寸大小。高空间分辨率意味着能够识别更小的地理特征，并提供更加详尽的信息内容。 根据分类方式的不同，遥感可以分为监督与非监督两大类。在前者中通过训练样本来建立判别模型并进行分类；而后者则无需事先指定类别信息即可完成自动归类过程。此外还有主动式（如合成孔径雷达）和被动式的区别，其中前者会向目标发射电磁波后再接收其反射回来的信号，而后一种方式则是直接捕捉地物自然辐射能量。 遥感技术具备许多优点：能够实现大范围同步检测、易于综合各类数据信息、具有时效性和经济性等。然而，在实际应用中也会受到诸如大气条件变化以及地球自转等因素的影响而存在一定的局限性。为了消除由于传感器或地球运动所造成的图像变形问题，需要对遥感影像进行几何校正处理，这通常包括选择适当的数学模型、计算必要的参数值并执行相应变换和重采样操作。 通过融合不同来源的遥感数据可以显著增加信息量，并且有助于提高分析结果的质量。这种技术不仅可以结合多种传感器或波段的信息，还能增强图像细节表现力及提供更为全面的数据支持依据。未来发展趋势包括扩展电磁波谱范围、提升空间与光谱分辨率以及引入智能处理算法等方向；同时遥感数据分析也在逐步向定量化的研究迈进。 地学相关分析是解释遥感影像的重要手段之一，通过对不同地面物质间相互作用规律的研究（例如地形对植被和土壤的影响），可以辅助识别特定目标。需要注意的是，在这种情况下可能会出现“同物异谱”或“异物同谱”的现象，需要采用主导因子关联方法来提高解译准确度。 《遥感原理与应用》课程涵盖了从理论基础到实际操作的多个层面内容，不仅涉及物理、光学以及地球科学等领域知识，还包含了信息处理和数据分析技术的应用。它是理解和利用环境数据的重要手段之一。