遥感数据库
1. 基于高分辨率遥感影像的土地利用数据库建设
王文卿
（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）
摘 要：针对目前国家级和省级国土资源管理对现势性土地利用数据的要求，在高分辨率遥感影像处理、基于遥感影像的土地利用信息提取及数据库建设等方面开展有益的尝试，以便为国土资源管理提供快速、准确的土地利用信息，为国土资源的管理提供基础信息服务和辅助决策工具。
关键词：高分辨率遥感影像 土地利用 数据库
0 前 言
我国人多地少，耕地资源稀缺，当前又处于工业化城镇化快速发展时期，耕地保护与建设用地需求的矛盾进一步凸显，充分发挥技术优势、及时掌握现势性土地利用现状，关系到控制布局和调控经济杠杆作用发挥的效率问题。位于我国南北交界的河南省拥有平原、丘陵、山区三种地形，本文利用法国 SPOT 5 卫星影像数据，在河南省开展全省基于遥感影像信息的土地利用数据库试点建设，快速获取国家级、省级国土资源管理所需要的土地利用现状。
1 试点地区及遥感影像数据源基本情况
河南省位于黄河中下游地区，面积 16.7 万平方千米，其中山地和丘陵共 7.4 万平方千米，平原和盆地共 9.3 万平方千米。采用覆盖河南全省范围的分辨率为 2.5 m 的法国 SPOT 5 数据源，数据获取时间为 2005～2007 年。数据共计 79 景，数据质量良好，基本满足一般条件下影像分类的要求。但由于影像接收时间跨度大，且多集中于春季和秋季，由于河南省季节分明的特点，因此，覆盖全省的影像存在着明显的色彩差异问题。
2 遥感影像数据处理
单景全色与多光谱数据是同步接收到的，其图形的几何相关性较好，影像处理采用先配准融合、后纠正的顺序 , 主要包括影像的配准、融合、正射纠正和镶嵌、裁切等。
2.1 影像配准
影像配准采用 ERDAS 软件中相对配准的方法，多光谱数据采用 XS2（红）、XS3（绿）、XS1（蓝）波段组合形式，重采样采用双线性内插法，以景为配准单元，以 SPOT 5 全色数据为配准基础，均匀选取配准控制点。对接收侧视角和地势起伏较大的个别区域增加控制点采集密度。
2.2 影像融合
采用乘积变换融合法和 ANDORRE 融合方法对全色和多谱两种空间分辨率的数据进行合成，融合后影像采用调整直方图、USM 锐化、色彩平衡、色度饱和度调整和反差增强等手段改善影像的视觉效果，使整景影像色彩真实、均匀、清晰，并且强化纹理等专题信息。
2.3 影像正射校正
影像正射校正采用 ERDAS 软件的 LPS 正射模块，利用 SPOT 5 物理模型，每景采集 25 个像控点均匀分布于整景影像，各相邻景影像重叠区有 2 个以上公共像控点。正射校正以实测像控点和 1∶5 万 DEM 为校正基础 , 以景为单元，对融合后的数据进行正射校正。
2.4 影像镶嵌
影像镶嵌以工作区为单元，在景与景之间镶嵌线尽量选取线状地物或图斑边界等明显分界处，尽量避开云、雾及其他质量相对较差的区域，使镶嵌后的影像色彩过渡自然，无裂缝、模糊和重影现象。
2.5 数字正射影像图制作
数字正射影像图（DOM）制作采用 Image Info 工具，按照 1∶1 万标准分幅进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区。依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，利用 MapGIS 下分幅进行图幅整饰。
3 基于遥感影像的土地利用信息提取
3.1 河南省土地利用遥感信息分类
结合河南省土地利用特点，本文制定了适用于河南省全省辖区的“基于遥感的土地利用分类”，将土地利用类型分为 3 个一级类，10 个二级类，5 个三级类，分类及相应含义见表 1。
表 1 基于遥感的河南省土地利用遥感信息分类
3.2 土地利用信息提取
以县级行政辖区为单元，将乡级及以上行政界线套叠在正射影像图上，结合样本影像信息并参考已有的土地利用数据库和土地利用详查资料，采用目视解译方法提取土地利用现状信息，同时建立遥感解译标志。建立遥感影像解译标志有助于缩小不同人员解译的差异，提高解译的准确性。本文采用的 SPOT 5 遥感影像的地面分辨率较高，因此，多数地物比较直观，易于判读。典型地类照片如图 1 所示。
图 1 典型地类照片
本文使用的数据源大部分为春、夏时相，因此，植被一般为绿色；耕地多呈绿色或浅绿色；水域呈深蓝或黑色；居民地多呈较规则的黑灰和灰白相间色；农村居民地则呈规则或不规则的绿和灰白相间色；铁路、公路多呈深灰或浅灰色。
地物的细部色调常呈现出有规律的纹理。塑料地膜育秧、蔬菜大棚、畜禽养殖场多为水平排列的条状纹理，但园地更为规则；林带、园林地的北侧或西侧一般会有阴影，而耕地没有。另外，根据有些地类常出现在特定的位置，可以利用此特征把色调、纹理相近的地类区分开来。如坑塘多出现在农村居民点内部及河流附近，工矿用地大多分布在公路、铁路两侧。
4 基于遥感影像信息土地利用数据库建设
基于遥感影像信息土地利用数据库建设，以县（市、区）为单位，结合河南实际，制定了“高分辨率遥感影像数据处理及数据库建设技术要求”、“省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准”等。在标准中定义了基于遥感影像的土地分类、文件命名规则、数据分层以及满足建库需要的属性数据结构。数据建库按照要求将矢量数据分别建立县级政区、地类图斑、线状地物、行政界线、地面控制点、地类界线、注记、样本图斑线、不一致图斑线等数据层，并对照标准，逐层输入属性内容，建立分县的基于遥感影像信息的土地利用数据库。
4.1 多元数据复合
利用已建成的土地利用数据库与正射影像数据叠加，参考数据库地类属性数据，根据遥感数据的光谱和空间特征，通过人机交互方式，采集土地利用现状信息。对于未建成土地利用数据库的区域，对收集到的土地利用现状图扫描、纠正、投影变换后与正射影像套合，辅助提取土地利用现状信息。
4.2 数据采集
（1）将原土地现状数据库行政界线与 DOM 影像套合，以影像为基准，修正行政界限。
（2）最小上图图斑面积：耕地和农村居民点为 3 mm×3 mm, 其他地类为 3 mm×5 mm。
（3）线状地物：宽度小于 30 m 的铁路、公路、河流等，沿影像轮廓中心线勾绘，大于等于30 m 的按图斑处理，当线状地物宽度变化大于 20％时，分段标记。
（4）河流：河流宽度为常水位线水面宽度 , 以原土地利用数据库数据或正射影像为准。
（5）公路林带：公路两侧宽度大于等于 30 m 的林带，按实际宽度标绘。公路宽度小于 30 m，而单侧林带宽度大于 30 m 的情况，则将公路按线状地物标识、而林带按实际宽度勾绘。
4.3 数据分层
按照《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》的分层和命名规则将矢量数据分别建立县级政区、地类图斑、线状地物、行政界线、地面控制点、地类界线、注记、样本图斑线、不一致图斑线等数据层。
4.4 建立数据字典
全国民政部门行政编码标准中省级、省辖市、县级行政区的行政代码长度均为 2 位，乡级及行政村级政区代码均为 3 位。MapGIS 软件中县级行政区、市级行政区合并统称为“县级行政区”。因此，省级行政区代码为 2 位，县级行政代码为 4 位，乡级和村级行政代码为 3 位。
4.5 建立接合图表
接图表根据大地坐标建立索引，记录了每个图幅的图名、图号、经度、纬度等信息，是标准图幅输出的依据。
4.6 建立工程
以县级行政辖区为单位，对采编的行政辖区、行政界线、地类图斑、线状地物、地类界线、注记、影像、DEM 等文件进行数据整理入库，建立土地利用信息管理数据库。
5 基于遥感影像信息的土地利用分类面积对比分析
以县为单位将基于影像提取的土地利用分类面积与原土地利用数据库面积进行比较分析，以检验基于影像提取地类信息的准确度。分别抽取东部平原地区 2 个县、丘陵地区 2 个县、山区 2个县为例，以相对误差进行对比分析（表 2）。
计算公式：相对误差 =［（遥感数据库面积－原土地数据库面积）/ 原土地数据库面积］×100%
表 2 分类面积相对误差
由表 2 可见，公路、铁路、建制镇、居民点面积相对较大，但其占整体面积的权重较小（合计小于 16%）；其他各二级类面积相对误差都小于 20％，尤其以山区吻合最好（相对误差小于10%），平原次之（相对误差小于 15%），丘陵较差（相对误差小于 20%）。各县（区）辖区面积误差都小于 3％。
6 结 论
（1）高分辨率遥感影像信息不仅可分辨耕地等一级类，分辨部分二级类也基本正确。本次基于遥感土地利用信息提取经外业验证，确定图斑正确率较高，不确定图斑正确率较低，平原较山区提取的准确率高，影像质量较好的信息提取的准确率也较高。地类不同提取的准确率也不同。建设用地在遥感影像上较易判读；耕地、园林地，由于受影像接收时间的影响，季节不同反应波谱也不同，且丘陵地区耕地与荒草地边界区分不明显，正确率较低。
检查结果显示，土地利用数据库中，土地利用遥感分类结果正确率达 97% 以上，尤其是耕地和居民点等地类正确率高，达 99% 以上。
（2）利用高分辨率遥感影像建立国家级、省级管理部门使用的土地利用现状数据库技术可行。在 MapGIS 软件下对利用高分辨率遥感影像信息土地利用数据库工程文件进行检查，检查项目包括：图形与影像套合精度、相邻图幅接边精度、属性数据正确性、各图层要素拓扑和逻辑错误检查等。经检查，数据采集精度误差小于 0.2 mm，相邻图幅接边误差小于 0.1 mm, 图形数据、属性结构及内容均符合技术设计和标准要求，数据库运行正常能够输出相关报表。
将基于遥感影像信息土地利用数据库与原详查土地利用数据库抽查对比，二者分类面积相对误差对应率为 80％以上，因此利用遥感影像信息建设土地利用数据库基本可行。
参 考 文 献
国家测绘局.2007.基础地理信息数字产品 1∶10000、1∶50000 生产技术规程［M］.北京：测绘出版社
国土资源部.2000.TD/T 1010—1999 土地利用动态遥感监测规程［S］.北京：地质出版社
国土资源部.2008.TD/T 1016—2007 土地利用数据库标准［S］.北京：中国标准出版社
廖克，城夕芳，吴建生，等.2006.高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用［J］.测绘科学，（6）：11～15
（原载《测绘科学》2009 年第 10 期）
2. 高分辨率影像数据处理及数据建库技术方法研究
潘振祥
（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）
摘 要：本文通过开展高分辨率卫星遥感影像数据（SPOT5）处理及建库技术方法研究和探索，制定了《高分辨率影像数据处理及基于遥感影像土地利用数据库建设技术要求》和《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》，制作了覆盖河南全省的 1∶1 万数字正射影像图，建立了河南省基于 SPOT 5 的 GPS 像控点图形图像数据库、高分辨率卫星影像数据库和基于影像信息土地利用数据库，为全国土地利用二次调查基础底图制作进行了有益的探索。
关键词：土地资源 卫星影像 遥感 数据库 像控点
0 引 言
随着信息技术的快速发展，卫星遥感影像处理技术得到了突破性进展，高分辨率卫星影像在土地资源调查评价、土地利用动态遥感监测、土地执法监察、土地变更调查以及大中比例尺地形图测绘等方面应用已取得显著成效。
针对河南省高分辨率遥感影像数据处理及数据库建设项目任务，项目组提出了利用 GPS 外业静态实测坐标作为影像数据校正的控制资料，制定了《高分辨率影像数据处理及基于遥感影像土地利用数据库建设技术要求》和《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并根据项目任务要求，制定了切合河南实际的基于遥感影像信息的土地利用分类体系，同时，通过项目开展，制作了覆盖河南全省的 SPOT 5 数字正射影像图（DOM），并建立了河南省基于 SPOT 5的 GPS 像控点图形图像数据库，为土地利用二次调查基础底图制作进行了有益的探索。
1 影像数据处理及数据库建设技术路线
（1）多源遥感信息相结合。选取最佳波段组合的多光谱影像与高分辨率全色影像融合，生产具有高分辨率空间信息和丰富光谱信息的融合影像。
（2）GPS 像控点、基础图件（数据库）和 DEM 相结合。根据实际情况，采用 GPS 像控点，同时利用 1∶5 万 DEM 对遥感影像进行正射校正。
（3）人机交互与计算机自动提取相结合。以人机交互解译为主，进行土地分类信息提取。
（4）遥感解译与地面调查相结合。对提取的地类图斑信息进行外业验证，对在室内不确定的地类图斑，进行外业实地调查。
2 GPS 像控点图形图像数据库建立
为保证像控点选取精度，首先在 2.5 m 分辨率的全色影像上，按照像控点选取的技术要求，每景均匀选取了 25 个像控点，并对像控点进行了全外业 GPS 静态测量，在 MapGIS 平台下编辑像控点属性结构，建立 GPS 像控点图形图像数据库，并将像控点外业测量成果表以图片方式保存在属性表中。如图1所示。
图1 像控点图形图像数据库示意图
2.1 GPS 像控点选取
为保证像控点外业测量精度，像控点选取时，点位分布要相对均匀，特征明显，交通便利，数量足够，尽可能在全色影像上选取，尽量避开高压线、大面积水域等干扰因素。
为提高外业测量效率，将选取的待测像控点制作成“像控点外业测量成果表”，成果表包括像控点编号、点位及放大的示意图、WGS84、1954 北京、1980 年西安三套坐标和点位说明等内容。
2.2 GPS 像控点外业施测
像控点外业测量采用附合路线法，各像控点平均间距约 13 km，像控点与 C 级 GPS 控制点组成 GPS 控制网。GPS 像控点外业测量利用河南省 C 级 GPS 控制网成果的三套数据（分别为WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐标）作为起算数据，依据《全球定位系统（GPS）测量规范》，采用静态方式同步进行观测，三台套 GPS 接收机为一组，观测时段长度不少于 45 分钟，卫星高度角≥ 15°，有效观测卫星总数≥ 4 个。测量数据采用南方测绘软件进行基线解算、平差处理并进行高程拟合，最后解算出像控点基于三套坐标系统的三套数据和拟合高程。
2.3 GPS 像控点图形图像数据库的建立
GPS 像控点图形图像数据库以河南省 1∶50 万地理底图作为工作底图，输入像控点空间坐标，并采集像控点属性与图形信息，建立数学基准统一的像控点图形图像文件。像控点图形图像信息，除像控点所具有的地理坐标信息之外，还包括与待纠正影像相关的特征地物的纹理信息、分辨率信息等。
3 影像数据处理
影像数据处理包括卫星影像全色数据与多光谱数据的配准、融合和影像数据正射校正、镶嵌及正射影像图（DOM）的制作等。本项目所使用到的 SPOT 5 数据是由视宝公司提供的 1A 级数据，只经过了探测器的均衡化处理，为了进行多元数据的复合，制作正射影像图，必须对图像进行正射校正，建立地理坐标。影像数据处理技术流程如图 2 所示。
图2 影像数据处理技术流程
3.1 影像配准
本项目使用的单景多光谱数据与全色数据是同步接收到的，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此采用相对配准的方法，SPOT 5 多光谱数据波段组合采用 XS2（红）、XS3（绿）、XS1（蓝）形式，影像重采样间隔为 2.5 m，重采样方法采用双线性内插，以景为配准单元，以 SPOT 5 全色数据为配准基础，均匀选取配准控制点，对接收侧视角较大，地势起伏对配准影响较为严重的区域相应增加控制点密度，将 SPOT 5 多光谱数据与之精确配准，并随机选择配准后全色与多光谱数据上的同名点进行检查，以确保数据的配准精度。
3.2 影像融合
图像融合处理采用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，融合后图像则采用直方图调整、USM 锐化、彩色平衡、色度饱和度调整和反差增强等手段，以使整景影像色彩均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。
3.3 影像正射校正
影像正射校正采用 ERDAS 的 LPS 正射模块，利用 SPOT 5 物理模型，每景 25 个像控点均匀分布于整景影像，各相邻景影像重叠区有 2 个以上共用点。正射校正以实测点和 1∶5 万 DEM为校正基础，以景为单元，对融合后的数据进行正射校正，采样间隔为 2.5 m。
3.4 影像镶嵌
影像镶嵌采用 ERDAS 的 LPS 正射模块中批量处理模块，相邻两幅影像，均采集了两个以上共用点，大大提高了影像镶嵌精度。为验证镶嵌精度，以县（市、区）为单位，在其镶嵌区随机选择 25 个以上检查点进行镶嵌精度检查。
3.5 数字正射影像图制作
数字正射影像图（DOM）制作采用 Image Info 工具，按照 1∶1 万标准分幅进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区。图幅整饰依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，利用MapGIS 数据库平台，按照 1954 北京坐标系、1985 年国家高程基准的生成 1∶1 万标准分幅图幅整饰。
4 创新成果
项目组在圆满完成项目任务的前提下，结合项目进展和土地管理需要，创造性地开展工作。总结项目进展和取得的成果，创新成果主要体现在：
（1）影像校正控制点 GPS 外业实测数据作为影像校正控制资料，改变了以往利用地形图、土地利用现状图（数据库）作为控制资料的传统方式，极大地提高了影像校正精度，节省了项目投入经费。
覆盖河南全省 1∶1 万标准分幅地形图共计 6565 幅，而实有地形图仅 5600 余幅，项目组在征求部课题组同意的前提下，提出采用 GPS 外业实测控制点作为影像校正控制资料的思路。基于这一思路，项目组进行了一系列研究和论证，制定了 GPS 外业测量技术要求，并对覆盖全省的每景 SPOT 5 卫星影像相对均匀地选取了 25 个控制点，相邻景影像不少于 2 个共用控制点的原则，全省共选取影像校正控制点 1421 个，GPS 大地控制 C 级点 94 个。根据影像数据接收时间和项目进度，共分 13 个测区，对所有控制点采用附和路线法进行了静态测量，分别计算出各控制点和检查点的 WGS84、1954 北京和 1980 年西安三套坐标。
（2）河南省像控点图形图像数据库的建立，为今后河南全省土地利用遥感监测、卫片执法监察等提供了技术保障。
为使外业测量成果长期保存和今后使用，项目组在项目任务之外，在 MapGIS 平台上，基于河南省 1∶50 万地理底图，建立了 GPS 像控点图形图像数据库。GPS 像控点图形图像数据库的建立，不仅满足 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像的校正精度要求，同时为今后河南全省土地利用遥感监测、卫片执法检查、矿山环境监测等奠定了基础。
（3）高分辨率影像数据大区域整体正射校正和镶嵌处理技术的探索，为影像数据批处理技术的推广进行了有益的探索。
由于本次试点项目涉及的范围广、影像处理工作量大，因此，项目组在保证影像纠正精度的前提下，为提高工作效率，探索和使用了遥感影像专业处理软件 ERDAS 的 LPS 模块提供的大区域整体正射纠正和影像镶嵌处理功能，达到了较好的应用效果。
鉴于本次试点项目所使用的影像数据均为同步接收的 SPOT 5 多光谱与全色数据，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此，影像数据处理采用先单景融合、后大区域整体正射校正、最后进行大区域镶嵌配准的技术流程进行影像处理。
正射纠正采用 ERDAS 的 LPS 批量正射模块。纠正采用 SPOT 5 物理模型，控制点均匀分布于整景影像，每景控制点个数为 25 个，各相邻影像重叠区有 2 个以上共用点。正射纠正以 GPS外业实测控制点和预处理的河南省 1∶5 万 DEM 为纠正基础 , 对 SPOT 5 融合数据进行批量纠正，采样间隔为 2.5 m。影像镶嵌采用的是 ERDAS 的 LPS 批处理模块，由于各相邻景影像均采集了两个以上的共用点，大大提高了影像镶嵌精度。
（4）基于遥感影像信息土地利用分类标准体系的制定，为国家和省级快速掌握和提取土地利用变化信息进行了有益的探索。
项目组根据部课题组要求及国家和省土地管理工作需要，结合 SPOT 5 卫星影像光谱特征和纹理信息，经充分研究和论证，制定了切合河南实际、满足“高分辨率影像数据处理及数据库建设”试点项目需要的基于遥感影像信息的土地利用分类标准，该标准中将土地利用类型分为农用地、建设用地和未利用地等 3 个大类，耕地、园林地、其他农用地、城市用地、建制镇用地、农村居民点用地、铁路用地、公路用地、其他建设用地、未利用地等 10 个二级类，此外，根据个别地类特点，又分别从农用地、建设用地和未利用地中单独划分出公路林带、农业水利用地、水利设施用地、未利用水面和黄河滩地等 5 个三级类，分类标准与现有的土地利用分类体系协调、一致，符合国土资源土地分类标准体系。
（5）基于遥感影像土地利用数据库建设，为国家和省土地宏观管理提供了现势性较强的土地利用电子数据，为国内同类工作的开展提供了技术依据。
考虑到国家和省级土地宏观管理的需要，根据项目制定的“基于遥感影像土地利用分类体系”，结合中地公司 MapGIS 土地利用数据库管理系统框架结构，项目组在 MapGIS 数据库管理系统平台的基础上，分别制定了《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》和《基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并在标准中明确了基于遥感影像的土地分类、文件命名规则、数据分层格式及要求等，保证了数据标准和数据格式的一致性及数据库建设质量，为国家和省提供了翔实的土地利用现势数据。
5 结 语
随着遥感技术和计算机技术的飞速发展，高分辨率遥感影像数据在土地管理工作中的应用越来越普遍，同时，遥感影像数据处理的技术手段也越来越科学、越来越先进，尤其是全国第二次土地调查工作的全面开展，将遥感影像在土地管理方面的应用推到一个前所未有的水平，因此，如何在影像数据处理过程中尽可能减少人力和财力投入已显得尤为重要。本项目针对上述问题，在科研与生产过程中，提出的采用 GPS 外业实测控制点作为影像校正控制资料、GPS 像控点图形图像数据建库及基于国家和省级土地管理需要而提出的基于遥感影像信息土地利用数据库标准等，进行了较好的诠释，为今后同类工作的开展进行了有益的探索。
参 考 文 献
常庆瑞，等.2004.遥感技术导论［M］. 北京：科学出版社
陈述彭，等.1998.遥感信息机理研究［M］.北京：科学出版社
党安荣，等.2003.ERDAS IMAGING 遥感图像处理方法［M］.北京：清华大学出版社
汤国安，等.2004.遥感数字影像处理［M］. 北京：科学出版社
徐柏清.1988.正射投影技术与影像地图［M］.北京：测绘出版社
尤淑撑，刘顺喜.2002.GPS 在土地变更调查中的应用研究［J］.测绘通报（5）：1～3
张继贤，等.2000.图形图像控制点库及应用［J］.测绘通报（1）
（原载《测绘通报》2008 年第 10 期）
3. 论述地物光谱数据库在遥感分类中的作用
定义
光谱库是由高光谱成像光谱仪在一定条件下测得的各类地物反射光谱数据的集合。
简单来说就是物体和该物体的光谱信息。
用处
在遥感有监督分类的过程中，需要已知目标的光谱数据，用于分类训练或者结果检验。这时候就需要地物光谱数据库来提供，光谱库越完善，分类精度越高。
可以简单的理解为分类的参考依据。
目前常用光谱库
（1）USGS顾客，是1993年美国地质勘探局USGS建立，波长范围0.2 ～ 3.0um。
（2）JPL光谱库，主要为矿物的光谱数据。最后按照小于45um,，45～125um,，125～500um 3 种粒度，分别建立了3 个光谱库JPL1，JPL2， JPL3，反映了粒度对光谱反射率的影响。
（3）JHU光谱库，是约翰霍普金斯大学提供了包含15 个子库的光谱库，针对不同的地物类型选用了不同的分光计，并且每种地物都给出了详细的文本介绍。
（4）ASTER 光谱库，是2000 年加利福尼亚技术研究所建立。光谱库的数据来源于USGS、JPL、JHU3 个光谱库，共计8 类，包含:矿物类(1348 种)，岩石类(244 种)，土壤类(58 种)，月球类(17 种)，陨石类(60 种)，植被类(4 种)，水/雪/冰(9 种)和人造材料(56 种)。
（5）中科院遥感所数据库，由1998 年中科院遥感所建立，共收集地物光谱数据5000 条,这是我国第一部系统的光谱库
4. 什么是遥感数据源
数据源（Data Source）顾名思义，数据的来源，是提供某种所需要数据版的器件或原始媒权体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。因此一切遥感数据获取的传感器，其采集到的数据都叫遥感数据源。
遥感是指非接触的，远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测，遥感影像我们可通过遥感集市云服务平台免费下载或订购的方式获取。