地理遙感通常是由相應的遙感技術來採集有關的空間環境數據，並對其進行簡單的分類，再通過地理信息系統來對所採集的空間數據進行處理分析。
基本介紹
- 中文名：地理遙感
- 外文名：geographical remote sensing
- 地理遙感預測：如利用氣象衛星資料進行天氣預報
- 套用：環境管理，資源開發
- 地位：了解和探測地理信息的重要手段
- 套用領域：測繪科學、地理學、地質學
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基本介紹
遙隨著計算機軟體技術和航天技術的飛速發展，地理遙感信息技術已經成為人們了解和探測地理信息的重要手段，並在環境影響評價中的得到了較好的套用，同時在環境管理，資源開發中起著不可忽視的作用，
遙感技術與地理信息系統
遙感技術即是指一種結合了空間、光學、無線電、計算機等技術，可以在不接觸目標的情況下，通過衛星遙感和成像技術處理，對目標進行遠距離的探測，並通過計算機對相關信息進行技術處理和描述的技術方法，其英文簡稱為RS。遙感技術主要包括測量技術、感測器技術、信息處理技術以及目標分析技術等部分，在環境影響評價主要起著收集環境資料的作用。衛星遙感是目前比較先進的遙感技術，其大概的數據收集原理如圖一所示。
衛星遙感原理
衛星遙感原理地理信息系統是指通過遙感衛星攜帶和各種儀器設備，如光學攝像、溫度探測、地表熱輻射控制儀採集相應的數據，通過電子計算機和相應的軟體對所採集的各類數據進行處理和還原，形成相應的圖像模型及圖形資料庫，以便相關人員根據還原的信息圖像作出正確的決策和判斷，英文簡稱為GIS。
地理遙感
在地理遙感中，遙感技術主要是作為一種為地理信息系統的收集更新數據的手段。具體來說，通常是由相應的遙感技術來採集有關的空間環境數據，並對其進行簡單的分類，再通過地理信息系統來對所採集的空間數據進行處理分析。
信息模型
信息模型概念
所謂模型是對原型而言的。地學史上曾有靜態的地形模型、動態的物理模型(河床動力模型、海灣動力模型、風沙動力模型、土石流動力模型等等)和現代的計算機數學模型(氣象預報動力方程組、海洋風暴預報動力方程組、河床演變動力方程組等等)，新近又有人建立物理—數學模型。地理遙感信息模型是在上述模型的基礎上套用遙感信息而建立起來的一種模型。它是集地形模型、物理模型、數學模型於一體，在遙感圖象處理和地理信息系統的支持下實現的。所謂信息是指非實體而言的。地形模型、物理模型都是實體模型，而數學模型是信息模型。
因此，地理遙感信息模型是非實體的。換句話說，地理遙感信息模型是對地理實體的抽象和概括。在遙感圖象系統中提取各種可能提取的地理獨立因子，在地理信息系統中提取數字地形模型和各種地理獨立因子，兩者複合，可進行各種複雜的地理遙感信息模型計算。當具備了遙感圖象處理和地理信息系統的軟硬體後，核心的問題就是建立地理遙感信息模型。
兩類地理模型
地理獨立因子是建立地理遙感信息模型的基礎。地理獨立因子分兩類地理獨立變數和地理獨立知識，同樣地理遙感信息模型也分兩類。
1.基於獨立變數的地理遙感信息模型
絕大多數的地理現象是比較複雜的，難以簡化。在歷史上地理學曾經是包羅萬象的“科學之母，一直到A.V.洪堡(1769—1859)那個年代，地理學家還是萬能的。初等數學，包括代數、幾何、解析幾何的發展都與地理學、天文學的量測有關。
由於地理現象的複雜性，我們所面對的往往是N維問題，不能憑3、4個微分、積分號就建立起方程，而由10來個微積分號建立起的方程組，一般不可能有完全的初始條件和邊界條件，因此，也是無法解的。但是，建立了方程組後，可以得到獨立變數。以這些獨立變數來做量綱分析，可得到無量綱因子團。那些有明確的地理一物理意義的無量綱因子團正是反映了客觀規律的成因關係。以這些無量綱因子團再來做數理統計分析則不一定要大量的實測數據，而數據只要滿足精度要求就能得到正確的地理規律。
對於地域過渡問題和時序漸變問題，用二值數學是解決不了的。因此，要引進模糊數學和灰色系統的概念。模糊數學突破了布爾代數，突破了邏輯上的排中律，成為多值函式。實際上模糊數學沒有獨立的數學理論，套用模糊數學的概念可以建立模糊數理方程和模糊數理統計;同樣，也可以建立灰色數理方程和灰色數理統計。
2.基於獨立知識的地理遙感信息模型
一般來說，首先要對地理獨立知識進行形式化。知識形式化的方法很多，例如地帶性問題：緯度地帶性，可以對緯度進行分等定級;經度地帶性，可以取離海邊的距離進行分等定級;高度地帶性，可以對高程進行分等定級;坡向地帶性，可以對方位進行分等定級;坡度地帶性，可以直接對坡度進行分等定級。
地理信息編碼模型把定性因子和定量因子統一起來，即把獨立知識和獨立變數都進行分等定級，然後依位編碼。
按照地理信息編碼模型的理論，製作地理信息編碼圖和地理信息編碼表，同時輸入地理信息系統，則可在計算機內進行各種地理遙感信息模型的圖形與數值的地理運算，十分方便。地理信息編碼模型分為樹型分類結構和多維指標結構。土地利用分類就是樹型分類結構，地帶性問題則是多維指標結構。
兩者的區別在於，前者隨著級別的層次不同要用數位碼來表示一種地理實體。例如，園地在一級土地利用分類中用一位碼，數值為2，茶園在二級土地利用分類中用二位碼，數值為23。如果，還要考慮茶種，則分類中用三位碼，數值為xxx。後者則每一位碼錶示一種屬性，例如，緯度地帶性為第一位碼，數值為1，經度地帶性為第二位碼，數值為2，高度地帶性為第三位碼，數值為3，坡向地帶性為第四位碼，數值為4，坡度地帶性為第五位碼，數值為5等等。
根據地理問題的需要，兩種形式可以混合使用。當然，每一種土地利用類型還要按優劣分等定級，地帶性的分布位置也要按屬性分等定級。因此，地理信息編碼模型表為二維表。
預測
原理
預測是根據過去和現在存在的客觀事實，通過分析、演繹、推理、假設和模擬推測未來事物發生的可能性。
地理的遙感預測研究藉助於已往遙感信息，根據遙感原理，通過對各種形式的遙感圖像和數據的處理、分析，揭示出地理環境的內在聯繫和地理過程的發生、發展規律。地理遙感預測可以簡單地表述如圖。
地理遙感預測
地理遙感預測意義
地理環境在空間分布上具有較大的複雜性，而在時間序列上又具有極大的多變性，其中任何一個因素的變化都可能引起其它因素的變化。這種變化隨時隨地都可能發生。
遙感技術的發展為這種地理環境的監測和預報提供了廣闊的前景。遙感具有覆蓋面積大，獲取信息迅速、準確、全面、實時等優點，從而在地理預測中起到十分重要的作用。由此可見，地理預測的遙感方法不僅能提供全面、準確的預測結果，而且具有其它地理學預測方法無法比擬的速度。
研究現狀
目前，大多數國家都在利用遙感技術進行地理預測方面的研究。其中最為經常、普遍也較為準確、實用的套用乃是利用氣象衛星資料進行天氣預報，包括陸地天氣預報(為工農業生產、交通運輸、航空航天以及人們日常活動等服務)和海洋天氣預報(為航海、海洋運輸等服務)。
在美國，利用衛星資料連續三年分析密西西比河上游地區積雪變化，準確預報了流域水情，減少了農業損失;原蘇聯利用衛星拍攝我國天山和帕米爾高原雪層變化，預報了1969年特大春汛，利用衛星資料還進行了農業、航海、森林、水利、漁業等方面的預測預報工作，並及時地進行了災害性天氣預報;英國利用SPOT圖像進行了城市土地覆蓋情況演變趨勢預測。
