遥感技术最基本的东西其实就是遥感图像，不管你是设计传感器，还是专注遥感的应用，都是围绕着图像来工作。离开图像来谈遥感，等同于画饼充饥。这部分内容包括：

• 遥感成像原理和基本概念
• 遥感图像基本特征

原理和基本概念

图1 被动遥感成像过程

遥感成像可分为如图1所示5个部分，对于专注于遥感应用来说，需要重点学习的是传感器部分，即成像装置。

传感器是获取地面目标电磁辐射信息的装置。传感器按照不同的分类标准可分为很多类，但是任何的传感器都有四个基本部分组成——收集器、探测器、处理器和输出器。

衡量传感器性能的四个指标：

空间分辨率——是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸和大小，是用来表征图像分辨地面目标细节能力的指标。

目前比较通俗的说法就是像元的大小，比如TM图像是 30米，Spot5的分辨率是5米或者10米等。

时间分辨率——对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔。

通俗的叫法是探测重复周期，如TM的重复周期为16天，气象卫星时间很短，几乎是一天能重复好几次，这样有利于天气的准确预报。

光谱分辨率——指传感器所能记录的电磁波谱中，某一特定的波长范围值，波长范围值越宽，光谱分辨率越低。

光谱分辨率的高低，产生了一个应用前景广阔的遥感分支——高光谱遥感。实际上光谱分辨率在高光谱遥感里面很常用，在多光谱里面常常使用“波谱范围”或者“谱段范围”，如WorldView-2卫星谱段范围设置：海岸波段：400-450；蓝色波段：450-510；绿色波段：510-580；黄色波段：585—625；红色波段：630-690；红色边缘波段：705.5-745；近红外线波段：770-895；近红外2 波段：860-1040。

温度分辨率——指热红外传感器分辨地表热辐射（温度）最小差异的能力。一般红外系统的的温度分辨率达到0.2~3.0K的标准，如TM6图像的温度分辨率可达到0.5K。

同时这四项指标也是图像的重要参数之一，特别是空间分辨率和时间分辨率。

下面我们了解一下目前常见的几种传感器

• 光学机械扫描系统（optial-mechanial scanning）

它是利用平台的行进和旋转扫描镜对与平台行进的垂直方向的地面进行扫描，又称物面扫描系统。

图2 TM的扫描系统示意图

目前正在使用的传感器采用这种方式的主要有Landsat、NOAA/AVHRR、我国的“风云”系列气象卫星。这种扫描方式两个特点是扫描宽幅大但空间分辨率较低。

• 推扫式扫描系统（push-broom scanning）

又称镜面扫描系统，用广角光学系统，在整个视场内成像。它是用CCD组成的线性矩阵来感应地面。

图3 推扫式扫描系统示意图

目前正在使用的大部分高分辨率传感器就是这种系统，包括SPOT系列，中巴资源系列，IKONOS，QUICKBIRD等。此类扫描系统一般分辨率比较高，但扫描宽幅比较小。

• 成像光谱(Imaging Spectrometer)

此类系统是把成像技术和分光谱技术有机的结合起来，获取的图像光谱分辨率非常高，波段数非常的多，能达到上百个波段，它仍属于多光谱扫描仪的范畴。很典型的一个传感器就是MODIS（中等分辨率成像光谱仪）。

遥感图像基本特征

在图像处理、分析和解译过程中，我们要了解图像中包含的信息内容，定量地研究其信息量的多少，特别是比较不同类型的图像和同一图像的不同波段，以及不同处理方法得到的结果中的种类、多少和丰富量等信息。

遥感图像反映的信息内容主要有波谱信息、空间信息和时间信息。（注：文中的图像都是指的数字图像）

• 波谱信息

图像上的波谱信息表现为已经量化的辐射值，即图像的亮度/灰度指/像元值，他是一种相对的量度。量化就是把采样过程中获得的像元平均辐射亮度值，按照一定的编码规则划分为若干等级，即把像元平均辐射亮度值按一定方式离散化。它对应我们常见的概念就是图像的比特或者灰阶，如8比特，量化范围就是0~255。

像元值间接反映了地物的波谱特征，不同的地物有着不同的像元值，当然把同谱异物排除，遥感图像解译中识别不同地物的一个重要标志就是图像的像元值差异。同时像元值也是反映一幅图像信息量大小的重要，信息量的大小一般采用了通讯理论中的的香农在1948年提出的熵来表示。

在ENVI（4.8及以下版本，以及ENVI5.0 Classic）中查看图像的像元值非常的方便，在一个Display中打开一个图像，在Image视图上双击左键，图4中所示，Data中的R、G、B对于的值就是像元值，也就是图像中的DN值，由于图像中的原始DN值非常的重要，反应了地物的波谱特征，一般不会轻易改变，但是图像的整体饱和度不高，直接显示效果不好。因此在ENVI中，为了显示颜色，有一个LUT VALUE，图中的为Scrn对应的R、G、B值。一般在ENVI中显示增强图像，都是对LUT VALUE操作，当然也可以选择对FILE PIXEL处理，这个也就是很多人疑问，在ENVI中的Display窗口中增强处理好的图像，为什么在别的软件，如photoshop中打开颜色就变了，就是这个原因。

图4 图像像元值的查看

• 空间信息

空间信息是通过图像的像元值在空间上的变化反映出来，包括图像上有实际意义的点、线、面或者区域的空间位置、长度、面积、距离、纹理信息等都属于空间信息。

与空间信息相关的两个概念需要理解，一是采样，即把连续图像空间划分成一个个网格，并对各个网格内的辐射值进行测量；二是空间分辨率，即图像中一个像元代表地面实际大小。

要想得到图像的空间信息，首先都得知道图像的投影系统，图像有了地理参考，才能对图像进行量测，投影系统一般分为地理投影和平面投影。

在ENVI中，同样可以很方便的查看图像的基本信息，在Available Bands List中，选择一幅图像点击右键，选择Edit Header。可以看到图像的投影信息，空间分辨率、图像大小等信息。

图5 图像的信息查看

量测图像也非常的简单，可选择Basic Tools­->Measurement Tool。提供了点、线、面等量测，还可以将量测结果导出成文本文件。

图6 图像量测

• 时间信息

图像的时间信息指的是不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异。图像的时间信息对图像的解译、动态监测等影响很大。如不同季节下的树木所含的叶绿素是不一样的，因此两幅不同季节下同一地物在图像上的像元值是不一样的，表现为颜色也不一样。

除了需要查看以上三个方面的图像特征外，还需要知道图像的一些统计特征，这些统计特征包括：

均值——图像中所有像元值得平均值，它反映了地物信息的平均反射强度。

中值——指图像所有灰度级中处于中间的值，表示一个反差状况。

灰度方差——它反映各像元灰度值与图像平均灰度值得总的离散程度，它是衡量一幅图像信息量大小的重要度量。

图像灰度数值值域——它是图像最大灰度值和最小灰度值得差值，反映了图像灰度值的变化程度，间接反映了图像的信息量。

图像直方图——指图像中所有灰度值的概率分布。它能够反映图像的信息量及分布特征。

多波段间的相关系数——相关系数是描述波段图像间的相关程度的统计量，反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。

在ENVI中的，Basic Tool->Statistics->Compute Statistics可以统计单个图像的特征。

图7 图像的统计特征（均值、范围、波段相关系数、直方图等）