本书是在国家自然科学基金项目“遥感科学与技术发展态势与应对策略”的资助下撰写的一本综述性专著。它综述了遥感科学与技术学科的最新进展与发展态势，以遥感传感器、遥感信息处理、定量遥感反演、遥感应用四个部分为主线，通过国内外文献的广泛调研，分析当前国内外遥感科学与技术的现状、问题与发展趋势，提出我国遥感科学与技术的发展对策：同时为将来我国遥感科技项目立项提供参考。 第一部分是遥感传感器，主要阐述了可见光、高光谱、雷达等多种传感器的性能、参数及研制，并综述和展望了发展趋势。第二部分是遥感信息处理，系统地描述了遥感影像预处理方法，以及遥感影像信息处理和提取的新方法。第三部分从光学、热红外、主动、被动等方面，系统地阐述了定量感反演的进展和新趋势。第四部分展示了遥感技术在自然资源、生态环境、城乡建设、交通运输等方面的应用，探讨了当前遥感技术的应用势态。 本书适合于高等院校遥感及相关专业的学生阅读，也可供相关专业技术人员参考。

**部分 遥感传感器
　　空间遥感器是利用目标物反射或其自身辐射出的电磁波特性，记录、分析和判定目标物特性的仪器，通常根据其工作原理分为主动遥感器和被动遥感器。主动遥感器通过自身携带的辐射源发射电磁波，然后接收目标物反射或后向散射的电磁波信息，常见的主动遥感器有合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）和激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）等。被动遥感器直接接收目标物反射的其他物体辐射电磁波（如太阳辐射光等）或者自身发出的电磁波（如红外辐射光等）信息，如可见光、高光谱和红外相机等光学遥感器以及被动微波雷达。
　　通常用于遥感观测的电磁波谱涵盖了从紫外、可见光、红外一直到微波的波段，如图1-1所示。
　　图1-1 电磁波谱段划分
　　根据目前空间遥感器技术的发展情况，本书围绕高分辨率光学成像遥感器、高光谱（红外）遥感器、微波遥感器以及激光遥感器等常见空间遥感器，展开对其发展态势和应对策略的分析研究。遥感观测技术具备快速、准确、客观和全覆盖的观测能力优势，当下发展迅猛，是国家社会经济发展和国家安全的重要保障，也是国际空天技术强国重点关注和部署的战略热点技术。
　　通过近年来各国政府和机构的大力投入，遥感技术得到快速的发展，并呈现出关联技术广、价值链路长和支撑服务行业多的综合发展特征。全球化、体系化、专门化、智能化、大尺度、长周期、定量化和实时化的信息产品需求对遥感技术的发展提出了更高的要求。遥感技术发展重点正从静态信息获取向动态变化监测扩展，从国家地区区域性观测向全球尺度战略性信息获取延伸，从地球资源静态信息获取向公共活动动态信息观测和个性化服务发展。
　　卫星遥感是遥感技术发展的主流，遥感卫星（天基空间遥感器）能够长时间、大范围和周期性地对地球成像，具备数据获取快、成本低廉且不受区域限制等优势，已经成为地球空间信息获取的重要手段。世界各国已经陆续发射了系列遥感卫星，包括高分辨率光学卫星、高光谱（红外）成像卫星、合成孔径雷达卫星以及激光测高卫星等，为各国经济发展、国防建设、科学研究、民生服务和社会发展等提供了大量的空间数据。另外，航空遥感器是遥感卫星的重要补充，具有机动灵活等特点，特别是近些年快速发展的无人机技术，为航空遥感器提供了更为经济适用的平台，支撑了航空遥感的更广泛应用。国际上遥感器总体发展态势主要体现在以下几个方面。
　　（1）在空间遥感器技术积累和总体水平上，以美国为*的空间技术强国在天基平台、遥感器性能、数据质量方面均有较大优势。美国遥感卫星光谱分辨率在400～1000nm谱段达到 1.3nm[1]、公开分发的卫星影像的可见光分辨率高达0.25m、多光谱分辨率达到1m；德国合成空间雷达成像观测的空间分辨率达到0.25m[2]。相比于我国，欧美在机载激光雷达（airborne LiDAR）、机载微波/高光谱/高分辨率测绘相机等遥感器方面的技术水平、设备工程化和产品商业化以及市场占有率等方面均有巨大优势。
　　（2）欧美空间技术强国在积极发展传统高分辨率商业遥感卫星技术的同时，积极部署和研发高分辨率微小卫星技术。2013年，美国SkyBox Imaging公司计划构建一个24颗微小卫星组网的高分辨率成像卫星群，实现全球数据的8小时更新；美国Planet Labs公司构建的“Flock”星座截至2022年11月依然是世界上昀大的对地观测星座，2014年发射了68颗Flock-1卫星，具有3～5m中分辨率成像能力，并后续发射 200颗同类卫星，实现全球近实时覆盖[3，4]；此外，欧洲航天局（European Space Agency，ESA）在2012年启动了1箭50星的 QB50计划。微小卫星技术的发展开启了以低成本为核心，面向遥感产业化的空间遥感器发展和应用的新时代。
　　随着我国社会经济的快速发展，国防安全、农业生产、资源环境调查、防灾减灾、测绘勘察、大型基础设施建设和安全运营等都对高分辨率和高时效性遥感监测技术提出了迫切的需求，我国对发展先进遥感器技术给予了极大重视，通过部署国家重大专项及科技计划等项目，开展了大规模的空间遥感器研制和应用研究，在对地观测数据获取能力、数据获取数量和质量等方面取得了跨越式发展。
　　在航天遥感器方面，我国已经形成了资源/环境卫星、气象卫星、海洋卫星、科学实验卫星等国家投资管理的四大类对地观测卫星系列，形成了多分辨率、多谱段、规模稳定的卫星对地观测体系；在航空遥感器方面，我国在高精度轻小型航空测绘、无人机遥感、高效能航空合成孔径雷达遥感等方面开展了大量研究，自主研发了可见光、红外、激光雷达、合成孔径雷达等航空遥感器，在测绘、资源环境、国防及重大工程中发挥了重要作用。在天基实时成像观测体系设计、卫星任务规划与控制、同步静止轨道主被动遥感成像、先进星载/机载高光谱成像载荷研制与定标以及空间辐射测量基准卫星载荷研制与标准传递等一系列先进空间遥感器技术方面，与国际先进水平的差距正在逐步缩小。
　　为应对国民经济发展对高分辨率对地观测、新型遥感探测的迫切需求，我国于2012年部署了“高分辨率对地观测系统”重大专项，截至2019年底，完成了7颗高分辨率卫星的部署：“高分一号”为光学成像遥感卫星；“高分二号”同为光学遥感卫星，但可见光和多光谱分辨率都提高一倍，达到了1m的可见光分辨率和4m的多光谱分辨率；“高分三号”为1～500m分辨率的合成孔径雷达卫星；“高分四号”为地球同步轨道上的光学卫星，可见光分辨率为 50m；“高分五号”不仅装有高光谱相机，而且拥有多部大气环境和成分探测设备，如可以间接测定PM2.5浓度的气溶胶探测仪；“高分六号”的载荷性能与“高分一号”相似；“高分七号”是高分辨率空间立体测绘卫星。“高分”系列卫星覆盖了从可见光、多光谱到高光谱，从光学到雷达，从太阳同步轨道到地球同步轨道等多种类型，构成了一个具有“高空间、高时间、高光谱”分辨率能力的对地观测系统。2012年，我国发射了集测绘和资源调查于一体的“资源三号”民用对地观测卫星，可以长期、连续、稳定、快速地获取高分辨率立体影像和多光谱影像。
　　另外，我国商业航天领域也得到了突破性进展。2015年，我国自主研发的商用高分辨率遥感卫星——“吉林一号”发射成功，标志着我国航天遥感应用领域向商业化、产业化应用迈出了重要一步；截至2019年底，“吉林一号”共部署了14颗光学遥感卫星。随后，商用高光谱卫星“珠海一号”于2017年以“一箭双星”*次发射两颗卫星，然后分别在2018年和 2019年采用“一箭五星”方式发射10颗卫星，实现12颗卫星组网观测。
　　虽然我国在空间对地观测规模，卫星 /空间遥感器数量、种类与类型，技术先进性，行业应用等方面取得显著提高，但是我国卫星数据的精度和质量仍不及欧美等空间技术强国，对地观测数据与信息产品辐射、几何、光谱精度及质量控制水平与国际相比整体相差 15～20年，对比2019年10月1日上午国庆阅兵期间美国WorldView-3卫星拍摄的天安门广场的影像（0.5m分辨率）和我国“高景一号”卫星拍摄的天安门地区的影像数据（图1-2）可以发现，美国卫星更注重分辨率和细节，而我国卫星侧重于整体场效果。
　　图1-2 中美卫星遥感图像对比
　　参考文献
　　[1]盖利亚， 刘正军， 张继贤. CHRIS/PROBA高光谱数据的预处理. 测绘工程， 2008， 17（1）: 40-43.
　　[2]原民辉. 遥感卫星及其商业模式的发展. 卫星应用， 2015， （3）: 15-19.
　　[3]Eisenberg A. Microsatellites: What Big Eyes They Have. The New York Times， 2013-8-11（5）.
　　[4]林来兴， 张小琳. 迎接“轨道革命”——微小卫星的飞速发展. 航天器工程， 2016， 25（2）: 97-105.

目录
前言
**部分遥感传感器
第1章绪论3
参考文献6
第2章可见光成像遥感器7
2.1高分辨率可见光遥感器7
2.1.1国外发展现状及趋势7
2.1.2国内发展现状及趋势12
2.2天基视频遥感器（视频卫星）15
2.3天基夜光遥感器（微光卫星）17
2.4高分辨率可见光遥感器发展趋势19
2.4.1轻量化、集成化、卫星平台载荷一体化19
2.4.2新型成像探测19
2.4.3同轴三反射镜消像散形式光学系统19
2.4.4成像系统全链路仿真及调制传递函数补偿方法19
2.4.5遥感器智能化19
2.4.6卫星指标增强20
2.4.7空间分辨率提高20
2.4.8多星组网20
2.5高分辨率可见光遥感器应对策略20
2.5.1提升核心元器件国产化水平20
2.5.2提高分辨率和图像质量20
2.5.3提高卫星敏捷机动能力、姿态稳定度和卫星载荷一体化设计21
2.5.4高、低轨高分辨率卫星组合探测21
2.5.5促进商业遥感卫星发展21
参考文献21
第3章高光谱遥感器23
3.1高光谱遥感器国外发展态势25
3.2高光谱遥感的国内发展态势27
3.3高光谱遥感器的发展趋势29
3.3.1设备轻量化29
3.3.2应用多样化30
3.3.3多元信息一体化30
3.3.4高光谱遥感技术多元化30
3.3.5分辨率进一步提高31
3.4高光谱遥感器应对策略32
3.4.1数据处理的多样化应对成像方式的多样化32
3.4.2提升卫星技术指标、拓宽应用平台32
3.4.3布局智能化卫星与大数据分析32
参考文献33
第4章合成孔径雷达35
4.1合成孔径雷达的国外发展现状35
4.1.1机载/无人机载合成孔径雷达35
4.1.2星载合成孔径雷达38
4.2合成孔径雷达的国内发展现状42
4.3被动合成孔径雷达的国内外发展现状43
4.3.1被动合成孔径雷达系统的原理43
4.3.2被动合成孔径雷达系统的国内外现状44
4.4合成孔径雷达的发展趋势45
4.4.1全极化技术45
4.4.2多频段应用技术46
4.4.3多维合成孔径雷达技术46
4.4.4主被动合成孔径雷达一体化技术46
4.5合成孔径雷达的应对策略47
4.5.1发展高分辨率高带宽定量遥感技术47
4.5.2设计轻量级实时抗干扰多星组网合成孔径雷达系统47
参考文献48
第5章激光雷达遥感器50
5.1地基激光雷达遥感器50
5.1.1地基激光雷达国内外研究现状50
5.1.2地基激光雷达遥感器发展趋势55
5.2空基激光雷达遥感器58
5.2.1空基激光雷达国内外研究现状58
5.2.2空基激光雷达遥感器发展趋势60
5.3天基激光雷达遥感器67
5.3.1天基激光雷达国内外研究现状67
5.3.2天基激光雷达遥感器发展趋势70
5.4激光遥感技术应对策略72
5.4.1实现小型化高分辨率阵列探测器72
5.4.2发展高光谱/多光谱激光雷达技术73
5.4.3探索量子激光雷达技术73
参考文献74
第二部分遥感信息处理
第6章遥感影像的几何处理79
6.1遥感影像几何处理基础79
6.1.1成像模型79
6.1.2遥感影像几何变形80
6.1.3遥感影像几何纠正82
6.2遥感影像几何处理模型83
6.2.1基于几何成像模型的几何纠正83
6.2.2基于多项式模型的几何纠正84
6.2.3基于有理函数模型的几何纠正85
6.2.4在轨几何纠正86
6.2.5无控制点几何纠正86
6.3几何处理应用87
6.3.1影像间自动配准87
6.3.2数字影像镶嵌87
6.4本章小结87
参考文献88
第7章遥感传感器的辐射定标91
7.1定标概述91
7.1.1辐射定标的概念91
7.1.2辐射定标的意义91
7.2可见光近红外传感器定标92
7.2.1可见近红外传感器定标研究现状92
7.2.2历史数据再定标97
7.2.3主流传感器可见近红外定标98
7.2.4展望101
7.3热红外传感器定标102
7.3.1热红外传感器定标概述102
7.3.2热红外传感器定标方法102
7.3.3主流热红外传感器定标105
7.3.4展望106
参考文献106
第8章高分辨率遥感信息处理及应用112
8.1高分辨率遥感影像概况112
8.1.1高分辨率遥感卫星的发展与现状112
8.1.2高分辨率遥感影像数据特点与解译挑战113
8.2高分辨率遥感影像的处理及应用114
8.2.1高分辨率遥感影像信息处理概述114
8.2.2土地覆盖分类115
8.2.3城市功能区分类118
8.2.4变化检测120
8.3多源遥感信息融合121
8.3.1高分辨率与高光谱数据融合121
8.3.2高分辨率与合成孔径雷达数据融合122
8.3.3高分辨率与激光雷达数据融合123
8.3.4多源遥感信息融合的发展与展望124
8.4高分辨率遥感发展与展望125
参考文献125
第9章高光谱遥感信息处理及应用134
9.1高光谱遥感影像概况134
9.1.1高光谱遥感概念及数据特点134
9.1.2高光谱遥感技术的发展与现状134
9.1.3高光谱遥感影像数据解译挑战136
9.2高光谱遥感影像的处理与分析137
9.2.1数据降维137
9.2.2降噪处理138
9.2.3频谱分解139
9.2.4影像分类143
9.3高光谱遥感影像的应用144
9.3.1农业145
9.3.2海洋145
9.3.3森林145
9.3.4湿地146
9.4高光谱遥感的发展与展望146
参考文献147
第10章雷达遥感信息处理及应用154
10.1合成孔径雷达的原理及应用154
10.1.1合成孔径雷达概况154
10.1.2合成孔径雷达影像的处理与分析156
10.1.3合成孔径雷达影像的主要应用领域158
10.1.4合成孔径雷达的发展与展望159
10.2激光雷达数据的处理与应用161
10.2.1激光雷达数据特点161
10.2.2激光雷达数据的处理与分析162
10.2.3激光雷达数据的应用166
10.2.4激光雷达的发展与展望167
参考文献168
第11章遥感影像的深度学习解译183
11.1引言183
11.2遥感影像场景分类183
11.2.1遥感影像场景分类常用数据集184
11.2.2预训练网络特征学习遥感影像场景分类185
11.2.3非监督特征学习遥感影像场景分类186
11.2.4全监督特征学习遥感影像场景分类187
11.3遥感影像场景检索188
11.3.1基于距离的检索188
11.3.2基于图模型的检索191
11.3.3基于哈希学习的检索192
11.4遥感影像目标识别194
11.4.1以场景为主要单元对遥感图像中的物体进行解译194
11.4.2用于地理空间目标检测的场景级监督网络195
11.5遥感影像深度学习的发展和展望196
11.5.1跨数据集无监督迁移模型196
11.5.2遥感影像场景的语义层次理解196
11.5.3利用众源数据进行遥感影像场景理解197
参考文献197
第三部分定量遥感
第12章可见光-近红外波段的遥感反演研究进展205
12.1宽波段反照率206
12.1.1宽波段反照率反演方法207
12.1.2宽波段反照率反演研究展望208
12.2地表蒸散发208
12.2.1地表蒸散发反演方法208
12.2.2地表蒸散发反演研究展望209
12.3植被覆盖度209
12.3.1植被覆盖度反演方法210
12.3.2植被覆盖度反演研究展望211
12.4叶面积指数211
12.4.1叶面积指数反演方法212
12.4.2叶面积指数反演研究展望213
12.5光合有效辐射吸收比率213
12.5.1光合有效辐射吸收比率的反演方法214
12.5.2光合有效辐射吸收比率反演研究展望215
12.6植被总初级生产力215
12.6.1植被总初级生产反演方法216
12.6.2植被生产力反演研究展望217
12.7叶绿素荧光217
12.7.1叶绿素荧光反演方法217
12.7.2叶绿素荧光反演研究展望218
12.8水体叶绿素218
12.8.1水体叶绿素a反演方法219
12.8.2水体叶绿素a反演研究展望219
12.9有色可溶性有机物220
12.9.1有色可溶性有机物反演方法220
12.9.2有色可溶性有机物反演研究展望220
12.10悬浮沉积物221
12.10.1悬浮沉积物反演方法221
12.10.2悬浮沉积物反演研究展望221
12.11气溶胶光学厚度222
12.11.1气溶胶光学厚度反演方法222
12.11.2气溶胶光学厚度反演研究展望223
参考文献223
第13章热红外定量参数反演234
13.1地表温度234
13.1.1反演算法235
13.1.2热辐射方向性238
13.1.3云下地表温度重建239
13.1.4验证反演的LST240
13.1.5发展展望242
13.2地表发射率243
13.2.1发射率反演算法243
13.2.2发展展望244
13.3长波辐射244
13.3.1长波下行辐射245
13.3.2长波上行辐射247
13.3.3长波辐射观测网248
13.4土壤水分248
13.4.1土壤水分反演算法249
13.4.2发展展望251
参考文献252
第14章基于主动遥感的地表特征参量反演260
14.1基于SAR的参数反演260
14.1.1主动微波传感器260
14.1.2土壤湿度260
14.1.3植被高度与生物量263
14.1.4积雪参数反演267
14.2基于LiDAR的参数反演270
14.2.1大气参数270
14.2.2森林参数270
14.2.3总结展望273
14.3基于GNSS-R的参数反演274
14.3.1GNSS-R反演的基本原理274
14.3.2GNSS-R土壤湿度反演274
14.3.3GNSS-R大气水汽含量276
14.3.4未来发展趋势277
参考文献278
第15章被动微波遥感及重力卫星的定量遥感289
15.1卫星观测平台和传感器参数289
15.1.1被动微波传感器289
15.1.2重力卫星传感器291
15.2基于被动微波的参数反演292
15.2.1积雪292
15.2.2湖、海冰298
15.2.3冻土301
15.2.4土壤水304
15.2.5其他参数反演研究和应用展望307
15.3基于重力卫星的参数反演309
15.3.1水储量309
15.3.2极地冰川/冰盖309
15.3.3地球物理310
15.3.4发展展望311
参考文献311
第四部分遥感应用
第16章遥感在自然资源方面的应用321
16.1土地资源调查321
16.1.1土地利用321
16.1.2土地规划323
16.1.3耕地面积和耕地质量监测325
16.1.4土地荒漠化与石漠化监测326
16.2地质调查328
16.2.1矿山地质环境监测328
16.2.2地热资源调查329
16.2.3土地污染调查331
16.2.4地质灾害监测333
16.3海洋资源调查334
16.3.1海洋物理化学性质调查335
16.3.2海洋环境调查337
16.3.3海洋灾害应急处理339
16.4水体环境340
16.4.1水体环境调查341
16.4.2水利设施监测342
16.4.3防洪抗灾344
16.5森林草原和湿地资源346
16.5.1森林资源调查346
16.5.2森林灾害监测348
16.5.3草原湿地动态监测和保护349
16.5.4水土流失监测352
参考文献354
第17章遥感在生态环境方面的应用363
17.1陆表生态环境363
17.1.1自然保护地和生态保护红线监管364
17.1.2核与辐射安全监管365
17.1.3生物多样性保护367
17.1.4重点流域保护369
17.1.5湿地生态环境保护370
17.1.6城郊及农村生态环境保护372
17.1.7固体废物及重金属污染监测375
17.1.8地表水生态环境与水污染监测3