遥感数据从哪里获得

A. 如何通过遥感获取土壤温度的具体数据

分享一些实用的气象数据网站：

1、http://ncc.cma.gov.cn/cn/国家气候中心

2、http://www.cdc.noaa.gov/public.data中国气象局

3、http://xihe-energy.com羲和能源大数据平台

4、http://www.ecmwf.int欧洲中期天气预报中心

5、http://www.noaa.gov美国国家海洋大气局

6、http://earthobservatory.nasa.govNASA地球观测中心

7、http://www.weather.govNOAA国家天气预报中心

8、http://www.emetsoc.org欧洲气象协会

查询步骤也很简单：

步骤一：输入地理信息，既可以选择单点数据也可以选择区域平均数据

B. 　遥感信息的获取

1.数据的选取

（1）遥感资料的选取

根据《总体设计书》的规定，Landsat-TM是本次国土资源调查的基础遥感资料。覆盖河南省167000 km²的TM资料共需21景。其中，覆盖河南全省1997～1999年秋季时相数据图像共14景，涉及省外资料8景（表2.1.1）。

表2.1.1河南省国土资源调查遥感资料（Landsat-TM）一览表

（2）地理数据的选取

根据遥感图像几何校正和影像地图制作的需要，选择使用1∶100000地形图131幅、1:250000地形图13幅，供图像处理时对图像进行精校正点选取及行政区划境界线数据套合使用。

2.技术路线和方法

Landsat-TM图像处理是国土资源遥感调查的重要环节。此次的主要任务是借助数字图像处理技术来增强各种地物信息，在图像上以色调和纹理所表现出来的差别，从中提取所需要的特征信息。为了提高遥感调查的适时性，力求反映现状信息、突出综合信息。在波段选择上遵循先试验、后推广的原则。其工艺流程见图2.1.1。

图2.1.1河南省卫星影像图制作工艺流程框图

3.彩色合成图像制作

彩色合成图像是综合调查的基本素材，应力求达到色调协调、反差与对比度适中、信息丰富的最佳效果。由于地物在各波段的辐射信息之间的相关性，使得Landsat-TM的7个波段数据特征带有较强的相关性。若选取的三个波段的相关性很强，各波段的信息就会出现大量的重复，影响合成图像色彩的饱和度。即相关性越强，图像饱和度越差，导致合成图像的总信息量不高。因此，标准偏差和相关系数两个参数都直接影响合成图像的使用效果。由此选择波段组合原则为：

1）各波段的方差要尽可能的大；

2）各波段的相关系数要尽可能的小；

3）各波段的均值大小不要相差太悬殊；

4）选用含有目标地物特征谱带的波段。

根据以上分析，结合各波段的波谱物性，我们选择了具有代表性的2景TM数据进行统计分析（表2.1.2～5）。

表2.1.2124-36 2048×2048子区样本统计数据

表2.1.3124-36 2048×2048子区样本相关系数矩阵

表2.1.4125-36 2048×2048子区样本统计数据

表2.1.5125-36 2048×2048子区样相关系数矩阵

通过上述分析可知：TM3、4、5、7方差比较大，TM2、3、4、7均值比较接近，说明这几个波段所含信息量相对丰富；TM1、2、3波段，TM5、7波段相关性较好；TM4、6则具有较大的独立性，与其他各波段的相关性都较小。相关性决定了信息重复量，故选用相关性较小的波段参与合成。由此确定波段的组成方案为TM1、2、3中选一个，TM5、7波段中选一个，加一个TM4波段组成红、绿、蓝假彩色合成片。而TM6地面分辨率为120m×120m，分辨率较低且受大气热辐射影响，对于生成清晰、信息量丰富、使用广泛的基础片不适合，故在基本合成中不考虑使用该波段数据。

在TM1、2、3波段中，TM3波段的信息量反映相对丰富，且植被在近红外区（TM4）与红光区（TM3）的波谱差异反映很敏感，由此选用TM3与TM4的组合能很好地突击植被信息，满足1:250000分幅图中对植被的分类要求，故确定TM3波段参与组合。TM5、7波段无论谁与TM4、3组合色调反映较好，并且从直方图可看出，其信息量反映宽，即信息量相对丰富，但是，TM5与TM7相比，TM5与其他波段的相关性较大，即TM5与其他波段信息重复量多，故两者中选择TM7。

由此，确定TM4（红）、7（绿）、3（蓝）波段为最佳组合，用于河南全省TM遥感影像图制作。

4.图像数字镶嵌

图像镶嵌一般指的是把多个单幅图像根据相同地物标志拼接成一幅大图像的处理过程。镶嵌时不仅要进行几何镶嵌，还要进行程度不一的色调（灰度）镶嵌。一幅高质量的遥感镶嵌图应具备有三个条件，即：信息丰富，色调协调，几何精度高。根据河南省的TM影像数据具体情况，设计镶嵌方案如下：

1）根据数据预处理结果，确定以1997年10月30日图像为基准色调。其他所有影像颜色均向其配准。

2）由于纵向上124轨道和横向上36带处于河南省中部，且124/36、124/37这两景影像图的接收日期为1997年10月30日。镶嵌时所有影像纵向以124轨道，横向以36带为中心分别向四方扩展拼接。

3）属同一轨道、同一成像时间、同一成像条件的影像，图像辐射亮度水平没有太大的差异，两者可直接镶嵌；时像相差不大的如123/37、123/38，以接近10月30日的图像为基准进行镶嵌，即分别与123/35、123/36的镶嵌图进行颜色配准镶嵌。

4）镶嵌控制点、镶嵌线按照地物走势曲线及颜色变化趋势灵活选取。在镶嵌处理过程中，122/37和122/38,123/35和123/36,124/36和124/37,125/36和125/37属同一时相图像；126/35、126/36、126/37虽不为同一时相，但基本上在一个月份内。地物波谱信息反映相似，色调差异不大，故选择先两两镶嵌。对于部分时像不一致的，颜色差异较大的图像，分别按轨道与10月份的资料镶嵌。在镶嵌前须对这部分资料的三个波段分别按10月份的数据灰度值的亮度情况进行调整，而后利用颜色匹配功能进行调整，达到色调一致的效果。

当每条轨道上图像纵向镶嵌完成后，即以124轨道为准开始横向镶嵌。横向镶嵌对应的重叠区域跨度大时，须要对这两条轨道数据进行多次色度调整试验以达到最佳视觉效果。在整个镶嵌过程中，图像未进行采样，严格按像元一一对应，尽可能不采用镶嵌线两侧的圆滑处理，充分保证了每个像元的精度。

C. 大家的遥感数据都从哪里购买的，推荐个靠谱的。

遥感集市吧，中科院下属的，接触过的几家数据分发单位中，感觉比较靠谱比较实在的。
找了下收藏的网址：http://www.rscloudmart.com/
那里有国产遥感数据知名的高分二号、高分一号、资源三号等以及免费的环境星系列。还有独家代理美国的卫星群系列的planet遥感数据，分辨率是3-5m的。遥感集市是在网上交付的，不用线下寄硬盘。今年年初的时候在遥感集市上订购了高分二号的数据，线上交付还是挺快的，买完后会推送到云盘，直接下载就可以了。需要采购合同和发票的话可以联系客服，会寄快递过来。
这个遥感集市还有一个很大的优点，就是可以切图购买，遥感数据都是整景整景的，其他分发单位都是要求整景购买的，他这里可以化区域，然后切图。只买想要的区域就可以了。最少是1平方公里。

D. 哪里有国内比较全面的遥感数据下载啊

http://www.gscloud.cn/ 地理空间数据云 有landsat 1-8、MODIS、EO-1、高分一号、DEM数据等可以免费下载。
http://ids.ceode.ac.cn/ 中国科学院遥感与数字地球研究所 有landsat 8数据可免费下载。
http://earthexplorer.usgs.gov/ 美国地质调查局 有landsat 1-8、MODIS等免费数据下载。

E. 卫星遥感数据如何获取

你得看什么数据了
Landsat、环境1号、Modis等数据可以直接在网站上下载，比如美国USGS网站或者马里兰大学网站均可下载，中国地理空间数据云网站也可以下载，还有中国资源卫星应用中心可以下载环境1号卫星数据
其他高分辨或者高光谱卫星数据需要找代理购买了，不知道你需要什么数据。

F. 历史灾害数据哪里获得

关于历史灾害的数据你可以从以下的链接中获取：
1、遥感数据共享
http://ids.ceode.ac.cn/
2、美国地质局
http://www.usgs.gov/
3、地理空间数据云
http://www.gscloud.cn/
4、人地系统主题数据库
人地系统主题数据库
5、量子空间云平台
http://www.datasunya.com/
如果在上述网站中没有你需要的数据，或者你还可以去中国知网下载年鉴，查询你想要的资料。

G. 遥感光谱数据的获取

遥感技术从航空摄影测量逐步演变发展起来，大致经历了3个发展阶段：

1.航空摄影测量发展阶段

目前仍保存着的最早一帧航空相片是1860年J.W.布莱克从气球上拍摄的波士顿市的相片。在地质上的应用则始于1913年，有人在飞机上用摄影机对着非洲利比亚的本格逊油田摄影成像，并用这套肮空相片编制了本格逊油田地质图。航空摄影遥感主要以飞机或者气球为运载工具，用航空摄影机对目标获取信息，然后再经过负片和正片过程得到最终的航空相片。航空摄影利用的是电磁波可见光全色波段，用感光胶片接受所摄目标物反射来的太阳光线感光、成像，一般感光片的感光范围是0.3～0.9μm。航空摄影大多数情况下是垂直摄影，即航空摄影机主轴保持沿铅垂方向进行拍照；在特殊情况下，利用专门相机进行斜倾摄影。航空摄影按所利用的电磁波波段、相应的感光片及所成图像的特点，分成4种，即：航空可见光全色黑白图像；航空可见光真彩色图像：航空红外假彩色图像：航空红外黑白图像。其中，航空可见光全色黑白图像和航空红外假彩色图像最为常用，它们主要利用地物波谱的宽波段反射强度特性。

2.多光谱卫星遥感阶段

数字卫星成像首先是从气象卫星开始的，在1960年TIROS-1气象卫星提供了非常粗糙的卫星图像，主要用来展示云的样式。随后，在1970年代，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）发射了甚高分辨率辐射传感器（AVHRR）进行气象预报，它的地面分辨率是1.1km，我们在电视气象预报节目中看到它所获得的云图。同时，从1970年代开始，相继发射了一些搭载更高分辨率传感器的卫星。如：1972年7月23日，美国国家航空和宇宙航行局（NASA）发射了第一颗专门用来进行地球表面监测和填图的地球资源技术卫星（ERTS-U），1975年被更名为陆地卫星（Landsat）。在Landsatl-3上都装有多光谱扫描仪（MSS），该扫描仪有4个波段，即绿、红和两个红外波段，地面分辨率约为80m。1982年，Landsat4搭载了专题制图仪（TM），它有7个波段，比MSS覆盖波谱范围更宽，波段宽度划分得更细些，更能反映地物反射光谱特性的变化规律，其地面分辨率除第6波段为120m外，均为30m。多光谱遥感的最典型特征是能够利用多个波段同时获取同一目标的多个波谱特征。这样就大大提高了遥感识别地物的能力。随后各国纷纷效仿，传感器的光谱范围从可见光、红外直至微波波段，应用范围也不断扩大。

3.成像光谱遥感技术发展阶段

成像光谱遥感技术是多光谱技术发展的一次跨越。Hunt的研究结果表明特征矿物的吸收宽度大约在20～40nm，而多光谱遥感数据（例如，MSS和TM）的光谱分辨率仅为100nm左右，因此遥感科学家们开始研究高光谱分辨率和空间分辨率的遥感传感器。1981年，一台航天飞机多光谱红外辐射计（SMIRR）随着美国航天飞机“哥伦比亚”号对地球表面进行了一次有限航带的观测，第一次实现了从空间通过高光谱分辨率遥感直鉴别碳酸盐岩以及粘土高岭土矿物，由此拉开了成像光谱遥感岩性识别的新篇章。继JPL的AIS-1和AIS-2以及AVIRIS航空成像光谱仪研制成功之后，加拿大也先后研制成功了FIL/PML，CAS1及SFSI等几种成像光谱仪（童庆禧等，1993）。其他的还有：HIRIS（high resolution imaging spectrometer）成像光谱仪，在0.4～2.5μm范围内有192 个光谱波段，地面分辨率30m，在0.4～1.0μm波长范围光谱分辨率为9.4nm，1.0～2.5μm范围内为11.7nm（Goetz＆ Herring 1989；Kerekes ＆ Landgrebe，1991）。美国地球物理环境研究公司（Geophysical and Environ-mental Research Corporation）的63通道成像光谱仪（GER）是专门为地质遥感研究设计的，被多次用于岩性填图（郑兰芬等，1992；Bamaby W rockwell，1997）。除航空成像光谱仪外，美国和欧洲空间局（ESA）已制定了发展航天成像光谱仪的计划，其中美国的中分辨率成像光谱仪（MODIS）已经加入地球观测系统（EOS）发射入轨，对地球实现周期性的高光谱分辨率遥感观测。欧空局的中分辨率成像光谱仪（MERIS）也将于同时发射（童庆禧等，1993）。

从1990～1995年，Roger N.Clark等人先后利用AVIRIS数据在美国内华达州，卡普来特试验场进行了矿物和岩性的识别和填图，他们发现成像光谱仪不仅能区分地表发射光谱中总体亮度和坡度差异（多光谱技术MSS，TM和SPOT区分地物的基础），而且能得出用于识别特殊地物的光谱吸收波段，成像光谱数据的光谱分析可以对任何在测量光谱范围内有独特吸收特征的物质（矿物、植被、人T物体、水体、雪等）进行识别和填图（Clark，R.N.et al.，1996）。

中国科学院上海技术物理研究所是我国成像光谱仪的主要研制机构。1983年研制成功了第一台工作于短波红外光谱区（2.05～2.5μm）的6通道红外细分光谱扫描仪，其光谱分辨率在30～50nm之间。1987年，在国家和中国科学院黄金找矿任务的驱动下，该仪器发展到12个通道，其波段位置更趋于与地面粘土矿物、碳酸盐岩矿物的吸收波段相一致，因而在地质岩性识别方面具有更大的能力（童庆禧等，1993）。另外还有热红外多光谱扫描仪（TIMS），19 波段多光谱扫描仪（AMSS）以及71波段多光谱机载成像光谱仪（MATS）等。这些光谱仪的数据主要用于油气资源遥感（朱振海，1993）和矿物制图（王晋年等，1996）等方面，数据的处理技术和矿物识别的理论研究都取得了不同程度的进展（李天宏，1997）。

综观遥感光谱数据的获取，具有几个新的发展：

①扩展了应用光谱范围，增加了光谱波段；②提高了光谱和空间分辨率；③具有获得立体像对的功能，打破了只有航空相片才能有立体像对的能力（如SPOT图像）；④改进了探测器性能或探测器器件，即线、面阵CCD器件；⑤提高了图像数据精度；⑥应用领域纵向发展，如用TM图像数据直接可以识别赤铁矿、针铁矿等矿物。

在20世纪末和21世纪初，空间高光谱成像卫星已成为遥感对地观测中的一项重要前沿技术，在研究地球资源、监测地球环境中发挥越来越重要的作用。

高光谱分辨率遥感技术的发展是20世纪末的最后两个10年中人类在对地观测方面所取得的重大技术突破之一，是当前乃至21世纪初的遥感前沿技术、通过高光谱成像所获取的地球表面的图像包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。进入20世纪90年代后期，伴随着高光谱遥感应用的一系列基本问题，如高光谱成像信息的定标和定量化、成像光谱图像信息可视化及多维表达、图像-光谱变换、大数据量信息处理等的解决、高光谱遥感已由实验研究阶段逐步转向实际应用阶段，而作为高光谱遥感应用这一热点中的重点就是高光谱数据信息挖掘技术的提高和与之紧密相连的应用领域的扩展。

高光谱遥感数据最主要的特点是：将传统的图像维与光谱维信息融合为一体，在获取地表空间图像的同时，得到每个地物的连续光谱信息，从而实现依据地物光谱特征的地物成分信息反演与地物识别。它由以下3部分组成：

（1）空间图像维

在空间图像维，高光谱数据与一般的图像相似。一般的遥感图像模式识别算法是适用的信息挖掘技术。

（2）光谱维

从高光谱图像的每一个象元可以获得一个“连续”的光谱曲线，基于光谱数据库的“光谱匹配”技术可以实现识别地物的目的。同时大多数地物具有典型的光谱波形特征，尤其是光谱吸收特征与地物化学成分密切相关，对光谱吸收特征参数（吸收波长位置、吸收深度、吸收宽度）的提取将成为高光谱信息挖掘的主要方面。

（3）特征空间维

高光谱图像提供一个超维特征空间，对高光谱信息挖掘需要深切了解地物在高光谱数据形成的二维特征空间中分布的特点与行为，研究发现：高光谱的高维空间是相当空的，数据分布不均匀，且趋向于集中在超维立方体空间的角端，典型数据的差异性，可以映射到一系列低维的子空间，因此迫切需要发展有效的特征提取算法去发现保持重要差异性的低维子空间，从而有效地实现信息挖掘。

H. 去哪里怎样获取某区域的遥感影像数据

首先要看你做什么用，要求的分辨率是多少，其次再定可以选择的卫星。其中国内环境卫星和cebers卫星的都是免费的，可以在环境保护部卫星环境应用中心和中国资源卫星应用中心网站上下载，另外landsat 2000年以前的数据、modis数据也是免费的，可以在官网上下的。其它的，特别是高分数据都是需要花银子滴。

I. 遥感数据的获取

此次研究所用的遥感影像基本上来自于Landsat 7 号卫星，其飞行高度为705km，卫星倾角为98.2°，16天可完成对地一周的观测。Landsat 7号卫星上搭载多光谱扫描仪（MSS）和增强型专题制图仪（ETM）两种传感器。研究中我们主要采用ETM⁺遥感图像，其波段分布如表3-14所示。

图3-16 技术路线图