1、本文分享了6种遥感卫星影像类型及样例数据下载路径。遥感卫星影像不仅限于光学影像，还包括多光谱影像、立体成像DSM、夜光遥感影像和卫星凝视视频等。光学卫星影像通过光学传感器获取地球表面图像，提供高分辨率数据，受天气影响，分辨率单位为米。
2、属性信息模型：属性信息模型描述了遥感数据中与地物属性相关的属性数据。例如，地物类别、土地利用类型、植被指数、温度值等都可以作为属性信息模型的一部分。
3、区别：数据源：遥感数字图像处理是针对遥感数据进行处理，这些数据是通过遥感卫星、飞机等获取的地球表面信息。而数字图像处理可以适用于各种类型的图像，包括遥感图像在内的其他图像数据，如摄影图像、医学图像等。
4、由于载荷的不同，获得的遥感数据可分：可见光和雷达及重磁力数据。
5、遥感数据是1∶250000遥感地质解译必需的基础数据源。为了最大限度地利用遥感数据提取地质专业信息，应系统地了解掌握各类遥感数据的基本技术参数、地学特征，确保数据类型、最佳波段和最佳波段组合的选取。1 LANDSAT卫星数据系列 系指MSS、TM、ETM+数据。
6、经验方法和处理逻辑是反演的核心部分，主要包括：常用数据类型多光谱、高光谱成像和微波雷达数据是反演过程中的常见数据来源，同时，高光谱非成像数据在某些情况下也被使用。反演步骤预处理： 遥感数据的预处理至关重要，通常包括辐射校正、几何校正等，可通过ENVI/ArcGIS等软件进行。
1、打开arcgis，加载需要处理的遥感影像，在数据原图层上右击，点击属性。在图层属性，切换到符号显示子界面，可以看到忽略背景值的选项。然后勾选忽略背景值前的复选框，忽略背景值0，颜色显示为空。然后点击应用确定后返回数据窗口，查看遥感数据，周围的黑边已经看不到了。
2、遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI5。 （二）数据处理流程 遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。
3、对重点矿区（带）进行遥感地质解译，可以通过8波段与多光谱数据融合方法将影像空间分辨率提高到15m，能够达到1∶5万地图草测精度。因此该数据能够满足本次项目中对遥感地质信息提取的要求。 表5-1列出了TM、ETM+遥感数据的主要性能指标。
1、在遥感数据预处理阶段大气校正主要是利用波段数据统计分析，通过对遥感数据各个波段统计特征的分析而去除大气影响的一种校正方法，无需过多的已知参数，可操作性较强，主要包括直方图法和回归分析法两种方法。
2、将生成的图像存储为*.tif格式，然后转换为MapGIS内部图像格式*.msi格式，以便于人—机交互解译修改自动分类的结果图。生成的影像与1∶5万地形图具有相同的地理投影，因此，解译的结果与地形图叠合比较好。
3、在遥感调查中，地理信息系统的应用主要有三个方面： ①遥感数据预处理； ②遥感数据分类； ③遥感制图。 遥感数据预处理 在遥感数据几何校正时，通常是以地理信息系统中的地图为基准，通过选取控制点的方法，对遥感图像进行几何校正。此外通过地图与遥感图像的叠置，还可以切割出所需区域的遥感数据。
4、遥感解译是指利用遥感数据对地表物体进行识别、分类、定量化、分析和管理的过程，通常包括以下内容： 遥感数据处理：遥感数据处理是解译的前提，包括遥感图像的预处理（如大气校正、辐射校正、几何校正等）和后处理（如图像增强、滤波、融合、压缩等）。
辐射校正与几何校正其实没有实际的影响，因为辐射校正除了星上定标之外主要是适用提供的参数进行一个波段运算，进行定量化的改变，不会改变空间几何位置。
由于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像的分辨率和对比度相对下降，这些都需要通过辐射校正复原。
遥感图像处理中，关键步骤包括辐射校正与几何纠正。辐射校正旨在校准图像中像素的灰度值，以正确反映地物电磁波强度。多光谱扫描仪与专题制图仪的扫描过程产生数据，但由于光电器件特性差异与电路漂移，像素灰度值偏差，导致图像出现条纹现象。辐射校正通过调整敏感元件的增益与漂移实现。
1、数据处理环节主要包括数据预处理、几何校正、图像增强、图像裁剪、图像镶嵌和匀色、以及遥感信息获取等步骤。数据预处理主要针对遥感图像中的周期性噪声进行处理，如降噪、消除或减弱条带噪声（坏线）、消除因太阳高度角导致的山体阴影等。几何校正是为了使数据定位准确，可能需要进行大气纠正。
2、地理空间数据云遥感影像的获取和预处理涉及以下步骤：首先，登录地理空间数据云（gscloud.cn），支持QQ快捷登录。通过高级检索功能，根据项目需求选择数据集，如LANDSAT 8系列，确定空间位置、时间范围和云量。以安徽省黄山市为例，找到满足条件的影像，但注意选择时间相近、植被特征明显的数据，如5-9月。
3、明确答案 遥感影像可以通过多种途径进行下载，常见的方法包括使用专业遥感网站、地理信息系统软件、遥感影像下载工具等。详细解释 遥感网站获取 通过访问国内外知名的遥感网站，如美国地质勘探局的地球资源观测网站、国内的地理空间数据云等，这些网站提供了丰富的遥感影像数据。
4、数据预处理步骤包括打开数据、辐射定标、大气校正、图像镶嵌、几何校正和行政区裁剪。打开数据时，采用特定方式确保数据可读。辐射定标转换数字量化值至辐射亮度值或反射率等物理量。大气校正分离影像中包含的物体表面、大气与太阳信息，获取表面光谱属性。图像镶嵌适用于数据覆盖研究区时，拼接多景图像。
5、遥感信息处理的流程涉及多个步骤，以获取和利用多谱段遥感数据。首先，数据管理是关键环节，地面接收站获取的原始信息经过一系列处理，如摄影处理、变换、数字化，转化为正片或计算机可读的磁带形式。这些数据被整理成照片集，并进行编目，方便用户挑选和使用。进入预处理阶段，设备对遥感图像进行细致校正。
6、预处理 为了提升遥感图像的可用性，我们需要进行一系列预处理步骤。首先，我们需要消除周期性噪声和尖锐性噪声，通常使用带通或槽形滤波方法。对于与扫描方向不平行的尖峰噪声，傅立叶变换和滤波处理能更有效地消除。其次，去除遥感图像中的坏线和条带，这通常通过傅里叶变换和低通滤波来完成。
自然资源管理：空间数据处理可以帮助监测和管理自然资源，如森林、草原、水资源等，为资源保护和可持续利用提供数据支持。环境监测：空间数据处理可以帮助监测和评估环境污染、气候变化等环境问题，为环境保护和治理提供数据支持。
数据处理的意义有：数据处理是实现空间数据有序化的必要过程。数据处理是检验数据质量的关键环节。数据处理是实现数据共享的关键步骤。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。
帮助空间数据的使用者查询所需的空间信息，进行空间数据的共享，进一步处理空间数据。
