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。
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）。
遥感图像的分类处理综合应用主要包括以下几个关键步骤：预处理：选取研究区域：通过下载shp文件进行精确定位。辐射定标：利用公式L=Gain*DN+Offset进行校准，确保图像数据的准确性。大气校正：采用FLAASH等方法，显著消除大气散射，使植被等地物的光谱特性更易于观察。
遥感与随机森林模型的核心思想在于灵活处理复杂气象数据并利用其进行有效分析。其核心思想具体体现在以下几个方面： 数据预处理： 核心步骤：确保数据的准确性和一致性，这是模型能够有效学习的基础。
RSD能够提供一个全面的遥感数据处理环境，使用户能够轻松地处理和分析各种遥感数据。通过集成化的设计，RSD软件将数据处理和分析工具集中在一个用户友好的界面中，使得用户能够更方便地进行数据处理和分析。用户可以使用RSD软件进行数据预处理、数据分析、图像处理、空间分析等操作。
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。
时间分辨率是指传感器获取某一特定区域图像的频度。例如Landsat卫星16天完成一次全球扫描，SPOT是3天。小卫星群12小时便有一颗卫星到访地球上任何一点。 温度分辨率是指热红外传感器分辨地表热辐射最小差异的能力。
通过资料的搜集和学习，一个非遥感专业的小白看能否给你解释清楚。首先你要了解光谱分辨率和空间分辨率两个专业术语（ps 自行百度）。主要原因解释如下：一是光谱分辨率和空间分辨率彼此制约，全色影像的光谱分辨率低，所以空间分辨率高。
类似我们在生活中用135 照相机拍摄一棵树，从汽车上拍一张，然后再从飞机上拍一张，两张135底片在放大同一棵树时，其放大效果是不一样的。肯定是高度低的135照片放大后的效果最清晰，也就是说分辨率最高。遥感卫星的飞行高度一般在4000km～600 km之间，图像分辨率一般从1 km～1m之间。
平台类型：地面遥感、航空遥感、航天遥感，提供不同高度的视角。波谱种类：从紫外到微波，每种波谱对应特定的探测范围，如紫外线、可见光、红外和微波等。主动与被动遥感：主动遥感发射电磁波并接收反射信号，被动遥感则仅接收自然发射的电磁波。
要制作1：10万比例尺的遥感影像图，建议可以使用20-30米分辨率的遥感影像，如Landsat TM卫星影像（分辨率30米），中巴资源卫星影像（分辨率20米）计算方法如下：计算像素和分辨率的关系，我们把像素和米都转换为英寸计算。
影像分辨率：指用显微镜观察影像时，1mm宽度内所能分辨出的相间排列的黑白线对数（线对/mm）。它受光学系统分辨率、感光材料（或显示器）分辨率、影像比例尺、相邻地物间的反差等因素的综合影响。（2）地面分辨率：指遥感影像上能分辨的两个地物间的最小距离。
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。
遥感图像处理的主要内容主要包括以下几个方面：图像恢复：核心任务：校正成像、记录、传输或回放过程中出现的数据错误、噪声与畸变。关键步骤：包括辐射校正和几何校正，确保图像数据的准确性和可靠性。数据压缩：目的：通过改进传输、存储和处理数据的效率，降低数据占用空间。
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）。 地物分类：地物分类是对遥感图像中的像素进行分类，通常包括像元分类和目标分类两种方式，可以利用监督分类和非监督分类等方法进行。
遥感技术系统包括遥感平台、传感器、遥感信息的接收和处理、遥感图像的判读和应用4部分组成。遥感平台 遥感平台是遥感中搭载传感器的运输工具。传感器 传感器是远距离探测和记录地物发射或反射电磁波能量的遥感仪器，是遥感技术系统的核心。
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。
4、遥感数据处理是一个系统性的工作，涉及数据获取与数据处理的多个步骤。数据获取是遥感处理的基础，主要通过多种平台和资源来实现。首先，数字地球开放平台提供了一个丰富的资源库，涵盖了大量行业数据，包括土壤类型、土地利用、降雨数据等。其数据精度高，不仅提供原始数据，还有多种数据产品可供选择。
5、数字镶嵌是将两景图像进行数字拼贴，通过图像处理软件调整图像间各通道灰度值的差异。图像融合技术是遥感变化探测、遥感多数据源综合分析等工作中十分重要的一个技术环节。对于ETM+图像而言，是必须面对的一项预处理程序。
1、arcmap是arcgis软件的一个子程序。
2、如果你想要提取某个地区的NDVI值，建议使用ENVI软件进行处理。ENVI提供了方便的NDVI计算方法，操作起来相对简单。ENVI是一款广泛应用于遥感数据处理的专业软件，它能够快速准确地进行各种图像处理操作，包括NDVI计算。在ENVI中，你可以直接加载遥感影像，然后通过内置的NDVI计算工具，快速生成NDVI图像。
3、本文介绍使用ArcMap软件，通过时间滑块功能，实现大量多时相栅格遥感影像数据的动态展示，并生成视频或动图。首先，在ArcMap软件中创建一个镶嵌数据集，并将所有多时相遥感影像数据导入其中。
4、掩膜提取功能不仅适用于遥感图像，也适用于其他地理空间数据，如土地利用图、土壤类型图等。通过这种方式，用户可以更精确地获取所需区域的数据，提高数据处理的效率和准确性。ENVI同样具备强大的图像处理能力，但在图对图的裁剪方面，它可能需要用户通过脚本编程或使用特定的模块来实现。
5、在地理信息系统（GIS）领域，img格式是ERDAS软件中广泛使用的遥感数据格式。这种格式的数据可以直接在ArcGIS软件中加载和显示。
同一年中，植被因季节不同变化较大，要尽量选用时段在4-10月植被生长期的遥感影像。因此，可根据资金情况和要求土地利用类型详尽程度，选用中高分辨率的遥感影像。根据地物波谱特征，选择可见光、近红外和全色波段（用于加强纹理特征）。如果是不同年份，影像的季节时相最好相近。
功能差异：GPS，即全球定位系统，专注于确定位置。GIS，即地理信息系统，是一个用于数据处理的平台。而RS，即遥感技术，主要提供数据信息。 处理数据类型不同：GPS主要处理与位置、速度和时间相关的数据。遥感技术RS主要处理图像数据。GIS则专注于管理各种地理数据。
方法：通过重采样等技术，使处理后的影像兼具高空间分辨率和多光谱特征。 图像镶嵌与裁剪： 镶嵌：当研究区超出单幅遥感图像覆盖范围时，需将多幅图像拼接起来。需确定参考图像，并进行对比度匹配、像元大小和数据类型等调整，确保接边色调一致。 裁剪：去除研究区域外的部分，常按行政区划或自然区划边界进行裁剪。
是指人们事先对分类过程不做任何的先验知识，仅根据遥感影像地物的光谱特征的分布规律，随其自然地进行分类。其分类的结果，只是对不同类别进行区分，并不能确定类别属性，其类别属性是事后对各类的光谱曲线进行分析，以及与实地调查相比较后确定的。
以完成地理定位。土地覆盖数据处理中，MCD12Q1产品数据经过正弦曲线投影，但很多遥感软件在打开HDF数据时可能丢失投影信息，因此需在ENVI中手动定义投影。操作步骤包括打开数据、查看数据地理信息、添加数据地理信息等。MODIS数据处理过程涉及多个步骤和工具，需要根据具体数据类型和需求选择相应的处理方法。
栅格数据 栅格数据是另一种重要的GIS数据类型，通过网格的形式表示地理空间信息。每个网格单元都具有相应的属性值，用于描述地表覆盖、地形和地貌等信息。栅格数据广泛应用于遥感影像处理、数字高程模型等领域。地形数据 地形数据是描述地球表面形态的数据，包括高程、坡度、坡向等信息。
