遥感的种类主要包括以下几个方面：卫星遥感数据。这类数据是通过环绕地球的卫星收集的，涵盖了图像、光谱和地理定位等多种信息。卫星遥感数据能够提供大范围的全球观测，广泛应用于环境监测、资源调查和灾害评估等方面，其优势在于覆盖范围广泛且连续性强。航空遥感数据。
数据预处理：包括图像数据分析，校正，配准，子区裁剪等操作。 2）数据处理：包括图像增强、信息提取等。主要有两方面工作，即图像分类、解译和成矿信息提取。 3）生成专题图层：研究区构造格架、影像构造单元划分，蚀变遥感异常信息以及成矿位场等图层，为多元信息统计分析提供数据源。 遥感图像处理流程（图5-1）。
遥感数据的种类有：卫星遥感数据、航空遥感数据、地面遥感数据等。卫星遥感数据是指通过卫星上搭载的传感器收集地球表面的信息。这些数据覆盖范围广，能够获取全球尺度的数据。卫星遥感数据包括多种类型，如光学数据、雷达数据、红外数据等，它们在不同的气象条件和季节都能提供稳定的观测结果。
遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。 图3-2 数据处理流程图 （三）数据处理 数据镶嵌 所谓镶嵌，就是将相邻两景图像拼接、形成大图像的过程。
遥感数据主要分为常见的MODIS、Landsat、Sentinel-2与Sentinel-1四个系列。MODIS装置包括36个光谱波段，从可见光到红外波段覆盖，能提供地球表面数据，重访周期约为1至2天。
ENVI是美国RSI公司开发研制的一套功能齐全的遥感图像处理系统，对高光谱数据具有强大的处理能力，IDL语言为用户提供了良好的二次开发环境。与ERDAS和PCI不支持HDF相比，ENVI可以直接读取TM的HDF文件，其支持的栅格数据和矢量数据格式种类也多于其他软件，但ENVI对光谱图像的色彩匹配能力较弱。
如何进行农业资源遥感调查和监测如下：作物种植面积监测：不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息，利用信息提取的方法，将作物种植区域提取出来，得到作物种植面积和种植区域。
作物估产；种植面积；作物生长；农业旱情；灾害受损评价等等。农业资源调查监测，说细点就多了，简单理解，就是用遥感图像对耕地的状况进行监测，完成面积、长势、产量等方面的监测结果。
利用遥感对作物进行监测，包括农作物面积、长势情况、产量估算、土壤墒情、病虫害等作物信息监测。作物种植面积监测 不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息，利用信息提取的方法，可以将作物种植区域提取出来，从而得到作物种植面积和种植区域。
1、年，我们利用SPOT 和TM 图像按季进行四次土地利用卫星遥感动态监测工作，为天津市耕地保护、土地规划、土地利用变更调查和土地执法监察提供了大量的动态变化信息，在此基础上，又在市域湿地保护、市域主要公路两侧建筑物变化、中心城区扩展和变化等方面进行了探索性应用，取得了显著成效。
2、项目目标：检测某城市两个时段土地利用的变化。数据收集：遥感土地利用分类基本可以划分为居民地，耕地、林地、水域、工业用地、道路等若干类别。所以选用30米及更高分辨率的遥感影像。同一年中，植被因季节不同变化较大，要尽量选用时段在4-10月植被生长期的遥感影像。
3、为了从整体上了解阳山金矿带控矿构造特征及蚀变特征，课题组自2000年起先后购买了该地区的1：5万TM，ETM，SPOT，快鸟等遥感数据，并结合野外地质调查对其进行了数据处理和解译，从宏观上指导了金矿勘查工作。 1 遥感影像基本处理 影像处理的目的是为下一步解译工作提供高质量的遥感影像图，是遥感应用工作的基础。
4、你可以重新分类解译。监督分类与非监督分类精度本来就不高，对于分辨率不高的底图基本上只能用来进行定性分析。对于你说到的草地和林地数据，你也可以将区域矢量化成区，然后进行栅格统计工具进行面积统计。
5、喀斯特石漠化空间数据分析 清镇市石漠化强度级别空间分布 通过卫星遥感影像解译，最终生成清镇市喀斯特地区石漠化强度级别空间分布图（照片3-6），利用GIS的数据分析功能，统计出各级别的面积、图斑及百分比等（表3-6），以利于进一步分析。
6、为满足工作目标及工作比例尺的要求，选择TM数据为遥感解译的主要数据源。可选择工作区多个时相的TM数据，以满足遥感解译的多时相对比要求。
ENVI软件的全能解析：从辐射定标到植被覆盖度估算 ENVI，作为遥感数据处理的强大工具，为我们揭示了Landsat-8数据的深度解析过程。它不仅包含了辐射定标、大气校正等基础操作，还涵盖了更高级的分析方法，如植被指数提取和覆盖度估算。
Landsat8简介 首先，我们来了解一下Landsat-8的各个波段情况。Landsat-8卫星上携带两个传感器，分别是OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器，共有11个波段。不同的波段组合有不同的作用，Landsat8常见的波段组合如下。
步骤01：辐射定标首先，确保你的数据经过辐射定标，这是大气校正的基础。在ENVI的工具箱中，选择/Radiometric Correction/Radiometric Calibration，选取需要校正的多光谱数据。设置参数时，确保影像输出编码为BIL，尺度参数Scale Factor设为0.1，记得指定全英文的输出目录以避免错误。
“Landsat作为最广泛应用的遥感数据源之一，而ENVI则是最常使用的遥感处理软件。在进行各种分析前，对影像进行大气校正至关重要。本文将介绍如何在ENVI中进行大气校正。”ENVI提供了两种大气校正方法：FLAASH大气校正和QUAC快速大气校正。
在使用 ENVI 对 Landsat8 数据进行大气校正时，遇到问题时，首先要检查辐射定标是否已完成，确认辐射定标步骤是否正确无误。如果定标有误或原始数据存在问题，这可能是导致问题的原因之一。如果辐射定标无误，原始数据亦无问题，那么问题可能出在大气校正的参数设置上。
首先，为进行校正，你需要准备好ENVI 3软件和相关的Landsat 8数据。数据包含多光谱（1-7波段）、全色（8波段）、卷云（9波段）、热红外（10，11波段）和质量（12波段）等五部分。
1、植被分类主要是根据植被波普特性，用的比较多的算法比如，比值植被指数、归一化植被指数等，主要利用植被在红光波段和近红外波段的反射特性。分类的话就在ENVI软件中做波段运算就就可以了。ENVI软件和其有自带的IDL语言可以处理HJ卫星数据。
2、几何校正 打开ENVI Classic，加载TM和Spot影像，选择图像进行几何校正。选取地面控制点，利用自动找点功能，完成几何校正参数输出。检验校正结果，对比基准和校正后的影像。2 镶嵌 加载影像，启动图像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic，进行匀色处理，接边线与羽化，输出镶嵌结果。
3、在ENVI中基于植被指数计算器分析工具Vegetation Index Calculator，进行植被指数与植被分析的操作，过程简便。实验原理基于植被的波长范围在400nm到2500nm，该范围分为近红外和短波红外-1与短波红外-2的过渡区，大气水的强吸收范围导致卫星或航空传感器不获取此范围的反射值。实验过程涉及多个步骤。
4、方法/步骤 在ENVI中加载数据后，点击“Transform”—“NDVI”，打开一个输入窗，我们直接选择刚刚加载的数据，如图1。然后就打开了参数设置窗口，这里是Landsat TM影像，然后计算的波段为3波段（红波段）和4波段（近红外），如图2。3 对于生成的结果，我们也可以利用波段组合，来看一下。