遙感地學分析
遙感與地學各學科-——遙感應用之間的借口
一．遙感信息地學平價
1.遙感信息的屬性：遙感信息的多源性（平台、波段、時間）
遙感信息的物理屬性（空間、波普、時間解析度）
2.遙感研究對象的地學屬性：
空間分布
波普反射和輻射特性
時相變化
二．遙感信息地學評價標准
1.空間解析度：圖像上能夠詳細區分的最小單元的尺寸或大小
表示法：（1）像元：單個像元所對應的地面面積的大小，單位：M
（2）線對數：影像1MM間隔內包含的線對數，單位：線對/mm
（3）瞬時視場：感測器的瞬時時域，單位：mrad
2.波普解析度：遙感器所選用的波段數目、波段波長、波段寬度
3.時間解析度：對同一地區遙感影像重復覆蓋的頻率
遙感地學綜合分析方法
遙感信息地學分析涉及的問題
1.光譜信息是遙感的基礎。地物的波普特徵是復雜的。它受多種因素的控制，而且地物波普的特徵本身也因時因地的變化著。
2.同一地物在影像上，由於它的地理區位不同，表現形式不一；而表現形式相同的，也未必是同一現象或地物。即，存在著「同物異譜、同譜異物」現象，是解譯結果不是唯一的，具有不確定性。
3.對地物識別依賴它們的光譜（亮度、密度）形狀、大小、紋理結構等影像特徵。而且目前計算機圖像處理主要還是依靠波普記錄的色調或亮度信息，而對紋理識別較差，更缺乏機理的認識，因而帶有一定的隨機性、偶然性和片面性
4.地表現象是錯綜復雜的，各個要素之間的關系可以有多種類型。有的具有明顯的規律性，有些具有隨機性、不確定性，增添了影像解譯的難度
5.遙感所獲得的信息並非是自然綜合體的全部信息，而僅僅是自然綜合體里能在二維平面上表現的那一部分信息。僅從遙感得到的瞬時二維圖像所能提取、識別的信息無法滿足各個學科的需要
二．遙感綜合分析方法
1.遙感地學相關分析
充分認識地物之間以及地物與遙感信息之間的相關性，並藉助這種相關性，在遙感圖像上找尋目標是別的相關因子即間接解譯標志，通過圖像處理與分析，提取出這些相關因子，從而推斷和識別目標本身
主導因素分析方法
一個地區的自然環境和特點，是由自然和人為綜合因素決定的。在多種因素中，又會有起主導和決定作用的因素。在對遙感圖像提取某個專題信息時，應當先找出它的主導因素。對於不同的目的，起主導因素是不同的，同一目的中，不等級的分類系統主導因素也可能不一.
土壤自動分類
一般認為自動和可靠的土壤識別技術不能完全基於遙感多光譜分板。這是因為植物覆蓋、大氣條件、感測器的穩定性以及太陽角度引起的數據雜訊都直接影響到多光譜資料識別土壤的精度。另外，農田耕種活動的差別、地表地形起伏等也明顯的改變著表土的光譜輻射通量，造成光譜分析法識別土壤的混亂。而光譜分析法也不能把地標性太這個相當重要的因子作為識別土壤的特徵因子。
探求如何讓在這些復雜多變的因素中選擇關系最密切的特徵因素作為遙感資料自動分類中的直接或間接指標
土壤是岩石的風化物在生物、氣候、地形等因素綜合作用下形成和發展的，是各種因素的綜合反映。
應用傳統的土壤分析法與現代遙感及計算機處理技術相結合的綜合分析方法便可以識別出各種成土因子（如植被、地表溫度、濕度、水系和地形）以及土類的地面信息（如土地利用、質地光譜特徵），在加上環境信息（如地區氣候、地質歷史等）。並且可以通過它們之間的相關關系進一步區分出土類中的細小差別，識別出土壤的類型
把地形因子作為影響土壤的主導因素來考慮
根據數字地形數據計算出定量地形因素，往往是遙感自動識別土壤，建立遙感直接或間接標志的前提，也是地學領域從定性描述向定量化發展的關鍵。因而美國農業部提出了一個運用遙感資料的數字化地形數據所計算得到的棟梁地形因素來自動識別土壤類型的系統方法。