空間解析度，是指遙感圖像上能夠詳細區分的最小單元的尺寸或大小，是用來表征影像分辨地面目標細節的指標。通常用像元大小、像解率或視場角來表示。
空間解析度是評價感測器性能和遙感信息的重要指標之一，也是識別地物形狀大小的重要依據。
基本介紹
- 中文名：空間解析度
- 外文名：spatial resolution
- 定義：像素所代表的的地面範圍的大小
- 示例：掃瞄器的瞬時視場
- 分類：地理信息、遙感、GIS
- 單位：米×米、線對/毫米等
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解析度介紹
空間解析度是指遙感影像上能夠識別的兩個相鄰地物的最小距離。對於攝影影像，通常用單位長度內包含可分辨的黑白“線對”數表示（線對/毫米）；對於掃描影像，通常用瞬時視場角（IFOV）的大小來表示（毫弧度mrad），即像元，是掃描影像中能夠分辨的最小面積。空間解析度數值在地面上的實際尺寸稱為地面解析度。對於攝影影像，用線對在地面的覆蓋寬度表示（米）；對於掃描影像，則是像元所對應的地面實際尺寸（米）。如陸地衛星多波段掃描影像的空間解析度或地面解析度為79米（像元大小56×79米2）。但具有同樣數值的線對寬度和像元大小，它們的地面解析度不同。對光機掃描影像而言，約需2.8個像元才能代表一個攝影影像上一個線對內相同的信息。例如，陸地衛星上的感測器TM的地面解析度為30m×30m，在1：10萬圖像上，其影響解析度為0.3mm。因此，影響解析度隨影響比例尺的不同而變化。空間解析度是評價感測器性能和遙感信息的重要指標之一，也是識別地物形狀大小的重要依據。
空間解析度所表示的尺寸、大小，在圖像上是離散的、獨立的，它反映了圖像的空間詳細程度。空間解析度越高，其識別物體的能力越強。但是實際上，空間解析度的大小僅表明影像細節的可見程度，每一目標在圖像上的可分辨程度並不完全取決於空間解析度的具體數值，而是與目標的形狀、大小及它與周圍物體的亮度、結構的相對差異有關。
相關術語
像元
像元是指將地面信息離散化而形成的格網單元，如圖所示，圖中正方形的每個單元格線代表一個像元。像元是掃描影像的基本單元，由亮度值表示。像元大小與遙感影像空間解析度高低密切相關，像元越小，空間解析度越大。
像解率
像解率是用單位距離內能分辨的線寬或間隔相等的平行細線的條數來表示，單位為線/mm或線對/mm。
瞬時視場角
瞬時視場角（IFOV）是指感測器內單個探測元件的受光角度或觀測視野，又稱為感測器的角解析度，單位為毫弧度(mrad)或微弧度(μrad)。瞬時視場角β與波長λ和收集器的孔徑D有關：β=λ/2D
瞬時視場角越小，空間解析度越高。
地面解析度
對於現代的光電感測器圖像，空間解析度通常用地面解析度和影像解析度來表示。地面解析度是指影像能夠詳細區分的最小單元(像元)所代表的地面實際尺寸的大小。對於某特定的感測器地面解析度是不變的定值。影像解析度是指地面解析度在不同比例尺的具體影像上的反映。遙感影像的比例尺可以放大或縮小，影像解析度會隨影像比例尺的變化而變化。只有當生成硬拷貝遙感像片時，才使用影像解析度，計算機螢屏上的影像沒有影像解析度之說。
最佳空間選擇
尺度在遙感和 GIS中也受到廣泛的關注 , 並被認為是對地觀測的主要挑戰之一 。目前 , 國際上關於尺度和解析度問題的一個廣泛關注的問題 , 就是針對某一研究如何選擇合適的尺度或解析度 , 以及如何評價尺度與解析度的影響。 在以往許多科學研究中 , 人們往往是受現有數據的尺度或解析度的限制而選擇數據 , 而隨著多光譜和多空間解析度數據集的日益普遍 , 在多種數據源中選擇合適的數據成了一個新的難題 , 這是因為：
（一）在遙感影像上 , 尺度是和解析度有內在聯繫的 , 空間解析度的大小反映了空間細節水平以及和背景環境的分離能力。然而遙感影像的空間解析度的大小對影像分類精度影響的相反的兩面性。比如 , 在進行遙感影像土地覆蓋分類時 , 精細的空間解析度可減少邊界混合像元, 在一定程度上能提高分類的精度;但過高的解析度也可能導致類別內部的光譜可變性增大 , 從而使分類精度降低。
（二）尺度的大小和空間現象的本質有內在的聯繫 ,在某一尺度上發生的空間現象, 在另一尺度上不一定存在或發生, 因此遙感影像的最佳解析度 ,與所研究景觀或格局問題的內在特徵和目標有關 ,研究格局和不同結構等級之間的關係 , 對於理解尺度和空間解析度問題是非常有幫助的。
因此 , 如何結合具體研究套用領域選擇影像的最佳尺度和解析度 , 是地學研究中一項非常重要的任務。然而若能探求特定空間格局與影像空間解析度之間的定量對應關係 , 實現由地學現象的尺度本身出發選擇最佳空間解析度的遙感數據 , 則是非常有現實意義的,該問題的解決對遙感和GIS研究與地學套用將起到很大作用 。
