遥感,GPS,GIS三者功能有何不同_百度知道
遥感,GPS,GIS三者功能有何不同
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即遥远的感知。GIS主要用于系统分析，4颗卫星便可定经纬度和海拔高度。GRS主要是定位，主要是通过卫星、飞机等航天器获取信息、高空气球遥感
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什么什么系统啊 通俗一点，数据库啊。GIS是地理信息系统，什么空间分析啊，做数据分析以及建立应用系统的，主要是研究数据的，以及软件开发，就是定位的，GPS是定位置的RS是处理航片及卫片的，遥感是看片子的，包括车载GPS，你手机的百度地图之类，影像处理以及蚀变信息提取以及遥感解译之类GPS是全球定位系统
遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。利用GPS定位卫星，在全球范围内实时进行定位、导航的系统，称为全球卫星定位系统，简称GPS。GIS是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
遥感,GPS,GIS三者的区别与联系【】
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出门在外也不愁遥感图像处理和普通图像处理有哪些异同呢，本质区别是什么？
遥感图像处理中很多方法源于普通图像处理，但遥感图像和普通图像也有很多区别，那么到底这两者有哪些异同呢？
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29/11/2015修改了部分英文有些词语实在是说顺口，想中文意思费劲，懒得改了===========================================先占坑，后续补充提醒：没有学习过国内的相关课程，所以会参杂很多英文===========================================Note1:遥感最重要的一点就是就是数据的真实性，不能进行压缩。跟导师提过一句 ‘把data做了一个归一化’，因为当时没解释过多，导师以为我伪造了数据，结果费了九牛二虎之力才解释清楚Note2: 鉴于层主有信号处理的背景，所以分析的角度可能会和前面所不同---------------------------------------------------------------------------首先，先让我们了解一下普通图像处理和遥感图像处理的对象都是神马。普通图片，每个帧是2D的，最多扩展到video rate （这个我不知道国内怎么说的），这样第三维就变成了时间维度，因此这样的dataset就成了一个离散时间信号，也可以叫做时间相关 。然后让我们把每个帧中的（1, 1）这个坐标下的值拿出来就变成了这样当然，坐标轴需要修改，Amplitude改成Pixel value，Sample Number改成Frame Number。现在我们先打住对3D的图片处理（小note: 3D中有个利用motion vector进行目标追踪），回到2D。按着前面的思路，2D的帧也可以把它们看成一个信号对不对？Bingo，那么我们对于一个信号会进行什么处理呢，把你所知道的信号处理的方法全砸上去，傅里叶变换，信号压缩，低通/高通/带通/卡尔曼/窗函数/XXX滤波，等等，不能太爽歪歪啦，图像信号和信号不能完全划等号，毕竟还多出图像二字。于是顾名思义，图像当然有图像的特点，那就是在图像中会有一块圈起来的pixel是一样的，另一块圈起来也是一样，比如蓝蓝的天空和天空中飞的一只白色的鸟，我们的肉眼会告诉我们，这俩货明显不是一个东西哇，很好，于是我们要进行目标识别啦，首先我们会发现它们颜色不一样咯，蓝色的天空像素值是255/220，而白色的鸟是255/10，采用不同的阈值就能分辨出来，如果你觉得这种方法太low,我们还可以算出整个天空部分的梯度值，这样你会发现鸟和天空交界处的值异常偏高，把它们连起来就是整个鸟的轮廓。目标识别也打住不展开了。当然，坐标轴需要修改，Amplitude改成Pixel value，Sample Number改成Frame Number。现在我们先打住对3D的图片处理（小note: 3D中有个利用motion vector进行目标追踪），回到2D。按着前面的思路，2D的帧也可以把它们看成一个信号对不对？Bingo，那么我们对于一个信号会进行什么处理呢，把你所知道的信号处理的方法全砸上去，傅里叶变换，信号压缩，低通/高通/带通/卡尔曼/窗函数/XXX滤波，等等，不能太爽歪歪啦，图像信号和信号不能完全划等号，毕竟还多出图像二字。于是顾名思义，图像当然有图像的特点，那就是在图像中会有一块圈起来的pixel是一样的，另一块圈起来也是一样，比如蓝蓝的天空和天空中飞的一只白色的鸟，我们的肉眼会告诉我们，这俩货明显不是一个东西哇，很好，于是我们要进行目标识别啦，首先我们会发现它们颜色不一样咯，蓝色的天空像素值是255/220，而白色的鸟是255/10，采用不同的阈值就能分辨出来，如果你觉得这种方法太low,我们还可以算出整个天空部分的梯度值，这样你会发现鸟和天空交界处的值异常偏高，把它们连起来就是整个鸟的轮廓。目标识别也打住不展开了。--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 接下来让我们说说遥感图像。相比普通图像，遥感图像一定是三维滴，别问我为什么 = = 空间的两维再加上一维光谱，依上面的思路，也把这样的dataset叫做光谱相关然后让我们来一起随遥感图像rock and roll吧这是啥。。。 好像都是叶子 = =这是啥。。。 好像都是叶子 = =这又是啥。。。。。这又是啥。。。。。告诉你上图中绿色的是真实的叶子，其他颜色的是假的叶子。好像从上上图里看不出来。。bingo，这个正是遥感的奥秘所在，普通可见光下，我们肉眼分不出来的东西在其他的光谱里就能看出来了。这就是每种物质的各自的spectral signature（这个我真不知道中文对应的是啥）。因此和普通图像处理最本质的区别是，遥感重在联系到光谱进行处理，图像处理由2D处理衍生到3D处理会发生很多变化，比如最常用的PCA（主成分分析法）做法，就是将所有帧的像素值全部转化成特征值。另外还有你会不会觉得一说遥感就有几百张图片，如果每个frame是，总共280个帧，那么pixel就有0。。。。想想都头疼吧，因此伟大的科学家们就要开始偷懒啦，不对是改进算法，这块领域叫波段选择，反正就是怎么省时间省力气就怎么着来。当然遥感里也有目标识别，例如Anomaly Detection(异常检测)。=================================================想着把找个时间把这两本书读完Digital Image Processing， Gonzalez大神的书Hyperspectral Remote Sensing Data Analysis and Future Challenges话说这是我目前回答最多的答案望亲们多点赞少感谢啦欢迎拉我去答题侵删 ：）
最本质的应该是波段吧。普通图像（彩色）就三个波段R/G/B，而遥感图像的波段不仅包含了这三种可见光波段，还延伸至近红外、中红外、远红外、微波etc。每种地物的都有自己特有的spectral signature，仅是可见光这个波段区间不足以区分各种地物的不同，所以我们需要延长普通图像的可感知波段范围。被动遥感图像的成像原理和照相机类似，只不过还可以捕捉到许多我们肉眼无法看到的波段。所以像是应用于普通图像的“stretch”等功能也能应用于遥感图像。 主动遥感图像的成像原理完全不同，所以应该不在这个问题的讨论范围内。
首次答题，如果有逻辑或专业知识层面的问题，欢迎大家指出。
我不太清楚题主的普通影像是指具体哪些，本人就理解为日常生活中的影像，如照片等。而对于普通影像的处理，相信大家都有用过PS，里边包含了很多根据图像处理中的算法而实现的功能。而遥感影像处理所用的方法包含而不仅限于这些算法。我仅以遥感影像处理的基本过程为例说明一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------无论是在课后实习还是实际生产中，对遥感影像的处理都要有一个明确的目的，比如目标识别、变化监测或是目视判读等。所以首先必须要根据你的处理目的选择合适的影像。这就包括很多需要考虑的因素，比如影像的空间分辨率（既不可太低，又不必过高），波段组合（根据你的目的合理选取），以及影像拍摄的时间等。这里的波段就不止包括普通影像的RGB三个波段了。选好影像后，要进行影像的几何处理。这也是区别于普通影像的一大特点。遥感影像是基于地理信息的影像，而普通影像是不会有地理信息的。这一过程校正遥感影像的地理信息，使其与地面目标的坐标能够比较准确的对应。而后要进行辐射处理，也就是辐射定标。这一过程主要是为了使遥感影像的辐射值（也就是像素值）能够和地物发射或反射的辐射值尽可能接近。接下来就是遥感影像处理与普通影像处理重叠比较多的部分了，也就是根据需求运用各种图像处理的算法方法对图像进行处理，比如平滑，直方图均衡化，高通滤波以及很多高端算法。最后就是遥感影像的一些后续处理。比如镶嵌啊，融合啊，分类啊，最终达到图像解译或者制作专题图的目的。
以上所说步骤在实际运用中要根据具体问题适当的增加或减少，每一次的遥感影像处理都要对目的了然于胸，做好整个过程的大致流程，再进行处理。
其实本质并无太大的区别，都是处理数据矩阵而已。差别和有人专门处理人脸图像、有人专门处理工业图像、有人专门处理显微图像一样。并无特殊之处，总体来说是相通的。只不过这类图像有一些相似的地方，有些特殊的地方，比如是长焦的，比如地物形态的特殊性，就像人脸图像中人脸的特殊性一样。因为这些特殊性，逐渐发展了一批能比较好适应这类特性的算法，然后就有人去深究：为了追求效率，或者追求精度。总体来说万变不离其宗。
1 共同的数学原理，不同的数据特征。2 相同的处理机制，不同的应用目标。3 相同的图像运算，不同的解译结果。4 相同的发展趋势，不同的专业侧重。
遥感专业在读研究生前来献丑。遥感图像处理在很多数据层面和普通图像处理差不多，滤波，密度分割等等。但在对象和目的两方面遥感图像与普通图像有很大差别，遥感图像通常包涵巨大的信息量，拿高分辨率可见光波段遥感图像来说，其不光包涵不同波段的光谱信息，还由于其高分辨率而包含了大量的地表物体的地理空间信息，而这些信息既可以通过算法来提取，又可以通过人工解译得到。概括来说，由于目前遥感技术大多服务于GIS，所以遥感图像处理与普通图像处理的区别也多来自GIS的一些特性，需求决定了差异。
很多遥感图像的处理方法都是计算机视觉的东西。遥感图像算是图像的特例，主要区别在遥感图像需要深度研究地物波谱属性，而普通图像大多是真彩色 ，凭自己的经验判断就行了。。//......回复 xn geo ：看你做什么了，如果侧重遥感图像解译，就去研究光谱特性、地物的时相性、地理分布规律等。如果研究影像拼接，就去看共线方程、镶嵌等。如果改进遥感图像处理过程，就去搞分布式、gpucpu的混合运算等。其实遥感现在太新的东西没有，就是得想办法和其他的技术结合进来//.....不匿了，学生阶段，水平较低，轻喷。
遥感图像一般获取平台以星载，机载为主，无人机，车载等平台也有很多；成像传感器多种多样，红外，激光，高光谱，合成孔径雷达等等……；成像机理也有很大差异，以成像噪声为例，红外图像的非均匀性噪声模型，合成孔径雷达图像(sar)的乘性噪声模型，都与普通光学图像的加性噪声模型有差异。在对遥感图像的理解上也需要专门学习，以sar图像为例，不深刻理解成像原理，很难看懂图像，成像当中的頂底位移、叠掩、多次散射对理解图像是有一定障碍的。至于其中的极化，干涉等技术就更需要专门学习了，有兴趣可以读些polsar, insar的paper。==================================================================总之，普通图像和遥感图像在处理上，数学原理一致，建模不尽相同，一般了解某种图像数据的特点，掌握一些惯用的建模方法，就可以跑到普通图像处理那里去借鉴了（对，就是借鉴），借鉴回来就可以灌水了。
不知道LZ对普通图像处理的定义是什么（P图范畴？智能处理范畴？），所以先撇开普通图像处理，凭之前的记忆，说上两点。①处理软件不一样。成像原理不尽相同，比如说合成孔径雷达和一般图像的成像原理就不太一样，INSAR更是基于干涉原理。所以要求的专业软件可能不一样（arcgis/matlab/...），侧重点各有不同吧。。。②处理步骤不一样。因为想得到的最终产品两者是不一样的，而且两者数据特征也不一样，比如数据维度/背景噪音等等两者不在一个次元上。③图像锐化，降噪，压缩等等的数学原理都一样，相通的吧。本质区别，？？好难啊。。。图像简单来说，就是把观测对象数据化后的映射物。处理遥感图像和普通图像的时候，导致差异的一个重要原因应该和组成映射物的数据的特征有关吧。擦，我也不知道我在说什么了。。
刚刚接触这块图像处理，就我粗浅的认识来看。光学遥感图像主要是发射不同频段的波长，接收回波，这样接收的图像叫做多波段图像，所以实际处理的时候往往要处理的是很多副图像，这就需要能处理这样多幅图像的方法，别如PCA；除此之外，遥感器本身的扫描拍摄形式等，也使得遥感图像需要一些校正等预处理的步骤。剩下的很多方法基本通用，比如去噪、配准、小波变换等等方法
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公路工程遥感制图及GIS空间分析
<font color="#08/4/22 新闻来源：/kjqk/scch/scchpdf/ 浏览人数： 1853
[摘要]随着现代遥感技术和计算机信息处理技术的发展RSGIS技术为公路工程可行性分析及线路的比较选优提供了有力工具对不良地质体的定位分析预报提供了技术支撑本文提出了基于RSGIS的公路工程地质勘察的一整套工作程序和技术路线并在此基础上完成空间分析演示和专题制图工程可行性分析及评价取得了很好的技术效果和良好的经济效益该研究对自然条件恶劣的地区更具现实意义。
[关键词]遥感地理信息系统公路工程地质勘察
本文的研究区域是自然条件特别艰险的一偏远地区几乎与外界交通隔绝公路方案线地处几大山脉汇合部位因此利用遥感技术周期短覆盖广实时宏观和经济的特点多快好省地查明公路工程地质条件在技术上和经济效益上都具有十分重要的意义
1、工作区概况
研究区所在区内新活动构造作用强烈变质作用和岩浆作用也十分突出河流比降大因此河流的切割作用十分强烈山上有终年积雪下游谷地由于暖湿气流的影响降雨充沛达2500mm以上[1]因此无论冰雪融水还是雨水都相当充裕上述各种因素的综合作用工程地质状况十分复杂活动断裂泥石流滑坡崩塌雪崩沼泽等给公路工程带来极大的影响。
2、工作流程
依据工作区的自然地理地质因素及图像资料的获取情况本次采用全区宏观调查与沿公路线重点区段桥函详细研究相结合目视解译与图像处理相结测绘信息网网友--测绘人提供合专题研究与综合分析相结合的基本原则以LandsatTM图像作为信息源结合公路设计线图地形图及其他相关资料解译区内工程地质状况并在此基础上运用地理信息系统空间分析功能,系统地评价各线路段工程地质条件最后编制成果图件及文字报告并制作项目成果多媒体演示系统本项目的工作程序收集相关设计工作程序和相关资料各图件精图象增强图象融合设计线图构造断裂专地貌专制图地层题专制图。
3、影像处理技术
3.1Landsat-TM多光谱图像合成方案我们选用云雾影响最小的2001年12月成像的Landsat7图像不同波段组合在不同专题解译中具有不同的效果在公路工程可行性研究及线路优化时主要使用融合了分辨率为15m的TM8波段的TM4R3G2B组合与TM7R5G2B组合[2]上述2种组合基本解决岩石地层单元的识别构造断裂识别地貌单元的划分与制图问题。
3.2影像的几何校正
为了把来自不同数据源的数据进行配准TM影像公路设计线图与地形图的扫描数字化后都必须进行几何校正处理本专题对TM卫星遥感图象数字化后公路设计线图与地形图的几何校正都采用一般齐次多项式法以1100000地形图为地理参考读取控制点GroundControlPoint-GCP的实际地理坐标用地图采点模式对TM影像进行校正[3]采用三次多项式拟合GCP应选取上述各图都可明显确定的点如河流交汇点道路交叉点及河与路的相交点等GCP的个数应在13~17个间其校正精度可达1个像元统一为高斯克吕格投影这样把各图转化成带地理坐标的image图像便于下一步矢量化各图层的匹配和叠加分析这样可以确保公路预设计线的空间地理位置具有较高的精度。
3.3影像的增强处理
对卫星图像中纹理断层的判读解译中为了突出某些线性特征需要有选择的做一些增强处理在断裂构造的解译时根据所要判读的线性构造的方向选取该方向线性增强的模板使纹理得以突出有些滑坡体的边界不明显难以圈定往往需要高通滤波拉普拉斯算子处理。
4、遥感综合解译和矢量化
在本研究中选用ARC/INFO地理信息系统软件及其桌面版的ARCVIEW作为矢量编辑空间分析成图出图的平台其编辑空间分析和出图的功能都十分强大。
4.1公路设计线图与地形图的矢量化
在ARC/INFO的EDIT模块下进行矢量编辑把校正后的公路设计线图地形图作为背景background打开建立统一的控制点tic公路设计线图的矢量化主要提取ABC各方案线公里桩位置及路标桥梁位置隧道起止点等信息地形图的矢量化主要提取山峰点及名称山脉及山名河流名居民点及其地名等点的信息生成多个图层coverage[4]。
4.2影像综合解译
通过遥感影像的综合解译解译内容包括断裂构造第四系岩石地层地貌水系主要目的是通过对上述专题图层的分析确定对影响工程的不良地质体的类型和空间地理位置区内对工程带来不良影响的地质现象主要有活动断裂泥石流滑坡沼泽雪崩崩塌与岩堆区内的有六条活动断裂带给工程带来一定的影响A组北西向活动断裂带受其影响小震活动频繁,岩崩发育,冰川有错动的影像特征B组北东向活动断裂带断层崖发育冰川有错动C组北东向活动断裂D组北东向活动断裂带引发大地震本区的大地震与该断裂关系密切沿E组北西向活动断裂带泥石流崩塌体发育F组北西西向活动断裂带在地貌上多为陡崖或垭口附近崩积物发育常有瀑布发生上述A组E组F组三条活动断裂带将共同对一号隧道产生极大的破坏作用区内大小泥石流沟有57处之多崩塌有23处雪崩对一号隧道和三号隧道的山口有较大影响沼泽冰湖沉积分布在中下游的支流两侧冰湖沉积物发育对公路建设有影响。
5、成图制作演示系统
在ARCVIEW平台上直接装入在ARC/INFOedit模块下形成的covrage建立工程文件project这样一可以进行各图层叠加做空间分析也可以叠加卫星影像图在计算机上演示如地形坡度峡谷深度泥石流发生区的数量和影响面积等二可以连接打印机出各种专题图。
6、问题讨论
从本次遥感公路工程地质勘察来看遥感调查较常规方法调查具有以下优势能以较少的投资快速查明工作区的工程地质条件本次可行性研究5人只用时45天利用遥感的宏观性直观真实性特点常规方法无法观察的整体特征在遥感图像上往往能显现出来特别是在一些高山峡谷高寒山地更显示出其优势遥感与地理信息系统结合在空间分析模块支持下把自然地质现象宏观真实地显示在人们面前有利于最佳线路方案的比选本次可行性研究遥感调查成果为初步设计初勘提供了大量资料当路线基本确定后在初勘阶段应采用2m甚至1m的高分辨率的遥感信息以满足110000工程地质遥感调查和测制12500地形图提供桥梁隧道等工点工程勘察设计使用[6]。
[参考文献]
[1]彭补拙,杨逸畴主编.南迦巴瓦峰地区自然地理与自然资源[M].北京:科学出版社,1996
[2]马蔼乃.遥感概论[M].北京:北京大学出版社,1997
[3]张永生.遥感图像信息系统[M].北京:科学出版社,2000
[4]许殿元,丁树柏.遥感图像信息处理[M].北京:宇航出版社,1990
[5]樊红.ARC/INFO应用与开发技术[M].武汉:武汉测绘科技大学出版社,1999
[6]袁崇桓,张雍.遥感技术在高等级公路工程地质勘察中的应用研讨[J]国土资源遥感,~35
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