1999-2014国内外遥感技术的发展

2024-11-06 14:28:23

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回答1：

遥感经历了60年代的奠基、70年代的发展、80年代的巩固、90年代的大发展，已为世人所瞩目。自90年代以后，一系列新思想、新概念、新方法、新工艺正在酝酿和形成，尤其是进入21世纪以来，特别是随着卫星技术的发展，遥感正在向高分辨率、高光谱等方向发展。

譬如1999年美国发射Landsat7,2013年又发射Landsat8；卫星技术有着很大改进，波谱范围在扩大，分辨率在提高，同年中国和巴西联合研制的中巴地球资源卫星即资源一号卫星也发射成功，2013年分辨率为2m的高分一号发射成功，2014年亚米级别的高分二号也发射成功。

随着航天技术的持续发展和遥感观测系统性能的不断改进，遥感技术的发展出现了新的高潮，世界各国竞相研究、开发和发射高分辨率遥感卫星。目前在轨运行的各种民用高分辨率遥感卫星就有十多颗。其中法国SPOT6/7提高到1.5m，俄罗斯的Resource系列卫星所用的KVR-1000、DK-5和KFA-3000型的分辨率均达到了2~3m；美国数字地球公司继QuikBird系列卫星成功运作后，分别于2006年、200年发射了具备优秀机动性和几何定位精度、分辨率优于0.5m的商业卫星World-1和WorldView-2.而中国卫星的发展也是有目共睹的，1999年中国和巴西联合研制的中巴地球资源卫星即资源一号卫星也发射成功，2012年中国第一颗自主的民用高分辨率立体测绘卫星资源三号成功发射，2013年分辨率为2m的高分一号发射成功，2014年亚米级别的高分二号也发射成功。

此外，不仅高分辨率光学卫星发展迅速，高分辨率的合成孔径雷达卫星也得到不断发展。例如，加拿大的Radarsat系列雷达卫星在精细模式下已经能达到3m的分辨能力。而德国发射的Terra-SAR雷达卫星，其点模式地面分辨率达到1~3m，幅宽为10Km；而条带模式地面分辨率为3~15m,幅宽40~60Km;宽扫描式地面分辨率为15~30Km,幅宽为100~200Km.

遥感的应用方面也已经广泛应用于农业、林业、地质矿产、核能、冶金、石油、煤炭、地震、水电、铁道、城建、环境保护、土地、气象、海洋、测绘、综合考察、地理、土壤、沙漠、冰川、军事等部门。在遥感应用的深度和广度不断扩展的情况下，微波遥感应用领域的开拓、遥感应用成套技术的发展以及地球系统的全球综合研究等成为当前遥感发展的又一动向。具体表现为，从单一信息源（或单一传感器）的信息（或数据)分析向多种信息源的信息（包括非遥感信息）复合及综合分析应用发展；从静态分析研究向多时相的动态研究，以及预测预报方向发展；从定性判读、制图向定量分析发展；从对地球局部地区以及各个组成部分的专题研究向地球系统的全球综合研究方向发展。我国在这一时期，高度重视遥感技术发展与应用，跟踪国际技术前沿努力创新：建立了国家级资源环境宏观信息服务体系；建立了灾害遥感监测评估业务运行系统；国产GIS软件产品的开发与应用；国家空间数据基础设施建设；发展遥感前沿技术及应用系统；建立了海洋环境立体监测体系。

最后，再介绍下遥感技术前沿：

多源数据融合技术

多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的数据处理技术提取各遥感数据源的有用信息，最后将其汇集（融合，fusion，merge）到统一的空间坐标系（图像或特征空间）中进行综合判读或者进一步地解析处理，通过多种信息的互补性，提高多源空间数据综合利用质量及稳定性，提高地物识别。解译与决策的可靠性及系统的自动化程度的技术。多源遥感影像数据融合在国际上经过多年研究，技术上日益成熟。目前，常用的遥感影像融合方法，主要以像元为基础的加权融合，HSI变换、K-L变换、比值变换，基于小波理论的特征融合，基于贝叶斯法则的分类融合以及以局部直方图匹配滤波技术为基础的影像数据融合。
协同反演技术

随着遥感技术的发展和对地观测技术的不断进步，一个以多时相、多分辨率、多传感器。多波段为特征的多层、立体、多角度、全方位和全天候对地观测数据获取体系正在形成，能够获取巨量的对地观测数据，这就为多种遥感数据的联合使用提供了便利条件。社会经济的发展对遥感参数反演的精度要求越来越高，传统的单纯使用一种遥感数据进行参数反演的精度已经无法满足应用的要求，甚至无法进行一些参数的遥感反演，因此，利用多源遥感数据对参数进行协同反演就显得极为重要。
同化技术

四维数据同化（four dimension data assimilation，4DDA）简称数据同化，是指在考虑数据时空分布以及观测场和背景场误差的基础上，在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法。通过动态模型改进天气和季节性气候预报，需要多学科的协调发展，并为地球系统的大气、陆地、海洋提供可靠的原始状态。20年来，通过四维数据同化提供大气初始状态，已经成为海洋、陆地数据同化的发展铺平了道路。