孫一鳴， 張寶鋼， 吳其重， 劉奧博， 高超， 牛靜， 何平

(1.北京師范大學(xué)全球變化與地球系統(tǒng)科學(xué)研究院，北京 100875； 2.中國(guó)人民解放軍63921部隊(duì)，北京 100094； 3.深圳航天東方紅衛(wèi)星有限公司，深圳 518000)

0 引言

大氣污染治理是我國(guó)生態(tài)環(huán)境治理的重要一環(huán)，揚(yáng)塵排放是大部分城市可吸入顆粒物的重要來(lái)源[1-3]，主要由交通揚(yáng)塵、料堆揚(yáng)塵、施工揚(yáng)塵和裸露面揚(yáng)塵等組成[4]。例如沿海城市浙江省寧波市的城市揚(yáng)塵源解析結(jié)果顯示，裸露地?fù)P塵是貢獻(xiàn)率最大的城市揚(yáng)塵源[5]，氣候條件、土壤性質(zhì)、地形和植被覆蓋等會(huì)主要影響顆粒物風(fēng)蝕揚(yáng)塵過(guò)程[6]。大氣污染防治需要準(zhǔn)確的排放源清單[7]，研究表明施工裸地?fù)P塵主要分布在城市主城區(qū)中[8-9]，大規(guī)模批量識(shí)別城市裸地對(duì)開(kāi)展城市揚(yáng)塵研究和排放清單的準(zhǔn)確制定具有重要作用。

近年來(lái)，許多學(xué)者基于光學(xué)衛(wèi)星遙感影像對(duì)我國(guó)城市區(qū)域裸地面積的反演識(shí)別進(jìn)行了大量研究，如利用美國(guó)Landsat系列衛(wèi)星對(duì)北京平原區(qū)和常州裸露地進(jìn)行提取分析[10-11]，利用高分辨率衛(wèi)星資源三號(hào)、Pleiades衛(wèi)星與中等分辨率衛(wèi)星Landsat系列相結(jié)合對(duì)天津揚(yáng)塵污染源的遙感監(jiān)測(cè)[12],利用QuickBird高分辨率影像來(lái)進(jìn)行影像地物分類研究[13-14]。國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星產(chǎn)品方面，徐媛倩等[15]利用環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星對(duì)鄭州市裸露地面積提取分析； 張立坤等[16]采用高分一號(hào)(GF-1)和北京二號(hào)(BJ-2)等衛(wèi)星對(duì)北京建筑施工裸地提取分析。目前基于主流中高分辨率光學(xué)遙感數(shù)據(jù)提取城市裸地的研究較為成熟,已廣泛應(yīng)用于大氣污染防治工作中，李丹等[17]利用高分一號(hào)(GF-1)與Landsat8衛(wèi)星進(jìn)行了土地利用解譯對(duì)比，證明了國(guó)產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星在地物解譯分類方面具有與Landsat8衛(wèi)星相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確性，但前人所采用的國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星依然是成本較高的傳統(tǒng)衛(wèi)星。微小衛(wèi)星通常指重量在10～100 kg的人造衛(wèi)星，具有重量輕、體積小、研制周期短、成本低等特點(diǎn)。利用微小衛(wèi)星的特性，使用多顆遙感微小衛(wèi)星組進(jìn)行對(duì)地觀測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)低成本、高時(shí)間分辨率的遙感數(shù)據(jù)獲取，具有廣闊的應(yīng)用前景。例如，美國(guó)Planet公司的鴿群星座是小衛(wèi)星遙感衛(wèi)星星座的一個(gè)成功案例，自2015年至今已陸續(xù)發(fā)射300余顆名為“鴿子”的遙感小衛(wèi)星組網(wǎng)進(jìn)行對(duì)地觀測(cè)，目前現(xiàn)役在軌投入運(yùn)行“鴿子”衛(wèi)星超過(guò)100顆，可以實(shí)現(xiàn)每日中高分辨率全球全覆蓋影像獲取，彌補(bǔ)了主流中高分辨率遙感衛(wèi)星重訪周期長(zhǎng)的缺點(diǎn)。其數(shù)據(jù)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、政府管理、教育科研、保險(xiǎn)、能源管理、林業(yè)、土地利用監(jiān)測(cè)等方方面面。在我國(guó)，采用微小衛(wèi)星平臺(tái)的遙感衛(wèi)星星座也是目前的發(fā)展趨勢(shì)之一，許多商業(yè)航天企業(yè)陸續(xù)發(fā)布了自己的遙感微小衛(wèi)星星座計(jì)劃，并且均推出了成熟的平臺(tái)和技術(shù)方案，但在星座規(guī)模、數(shù)據(jù)易用性等方面仍與國(guó)外存在較大的差距。微小衛(wèi)星遙感載荷受限于平臺(tái)尺寸和成本控制等因素，在成像質(zhì)量、譜段數(shù)量、幾何和輻射精度等指標(biāo)上遠(yuǎn)不如Landsat等主流遙感衛(wèi)星，即使是同一星座的不同衛(wèi)星，數(shù)據(jù)間的一致性也較差，制約了衛(wèi)星數(shù)據(jù)的應(yīng)用，導(dǎo)致了基于國(guó)產(chǎn)微小衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的相關(guān)應(yīng)用研究仍十分有限。

本文綜合分析微景一號(hào)衛(wèi)星同國(guó)內(nèi)外主流遙感監(jiān)測(cè)衛(wèi)星的相關(guān)參數(shù)，并對(duì)微景一號(hào)02星影像質(zhì)量以及影像反演識(shí)別城市裸地進(jìn)行評(píng)估。研究采用目前在環(huán)境監(jiān)測(cè)及裸地反演研究中主流的美國(guó)航空航天局(NASA)Landsat8衛(wèi)星影像作為參照，與所關(guān)注的微景一號(hào)微小衛(wèi)星遙感影像提取的城市裸地進(jìn)行對(duì)比分析，分析微景一號(hào)02星目前的影像拍攝質(zhì)量，評(píng)價(jià)微小衛(wèi)星在反演識(shí)別城市裸地方面的能力。同時(shí)利用微景一號(hào)02星和Landsat8衛(wèi)星影像提取出的城區(qū)裸地圖斑，計(jì)算城區(qū)的裸地面積，這一工作還將為未來(lái)城區(qū)揚(yáng)塵排放清單構(gòu)建提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。文章最后還探討了低成本微小衛(wèi)星未來(lái)科研應(yīng)用前景。

1 材料與方法

1.1 衛(wèi)星介紹

微景一號(hào)是深圳航天東方紅衛(wèi)星有限公司研制的國(guó)產(chǎn)低成本微小衛(wèi)星星座，該星座計(jì)劃發(fā)射80顆微小衛(wèi)星組成遙感衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)星座系統(tǒng)。微小衛(wèi)星具有低成本、短周期、部署搭載發(fā)射靈活的特點(diǎn)，微景一號(hào)星座的首發(fā)星即京師一號(hào)衛(wèi)星(BNU-1)，又名微景一號(hào)01星，整星重量16 kg，研制成本在1 000萬(wàn)元以內(nèi)，攜帶的寬幅相機(jī)主要用于極地環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)，可實(shí)現(xiàn)每5 d對(duì)南北緯60°～80°完成一次全覆蓋成像[18]； 同時(shí)還攜帶一臺(tái)8 m空間分辨率、25 km幅寬的光學(xué)相機(jī)，可用于中緯度地區(qū)重點(diǎn)區(qū)域較高分辨率遙感觀測(cè)。微景一號(hào)02星是微景一號(hào)星座的第二顆組網(wǎng)衛(wèi)星，衛(wèi)星軌道為太陽(yáng)同步軌道，與01星采用相同的衛(wèi)星平臺(tái)，搭載一臺(tái)5 m空間分辨率光學(xué)視頻相機(jī)載荷，可用于國(guó)土普查、作物估產(chǎn)、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃等對(duì)地成像觀測(cè)。

Landsat8是美國(guó)陸地衛(wèi)星計(jì)劃的第八顆衛(wèi)星，于2013年2月11日發(fā)射，攜帶陸地成像儀(OLI)和熱紅外傳感器(TIRS)。該衛(wèi)星一共有11個(gè)波段，波段8為15 m空間分辨率的全色波段，熱紅外傳感器(TIRS)的2個(gè)熱紅外譜段的空間分辨率為100 m，其余波段均為30 m空間分辨率。其中陸地成像儀(OLI)有9個(gè)波段，成像幅寬為185 km，可實(shí)現(xiàn)每16 d完成一次全球覆蓋。Landsat8影像在全球生態(tài)環(huán)境變化監(jiān)測(cè)方面發(fā)揮了積極作用[19]。微景一號(hào)星座衛(wèi)星和Landsat8衛(wèi)星主要參數(shù)指標(biāo)如表1所示。

表1 微景一號(hào)星座衛(wèi)星和Landsat8衛(wèi)星主要參數(shù)

1.2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)介紹

選取山東省日照市作為研究區(qū)域。日照市位于E118°25′～119°39′，N35°04′～36°04′之間，地處我國(guó)山東半島東南部，市域總面積為5 358.6 km2，城市建成區(qū)面積為110.7 km2，年末常住人口城鎮(zhèn)化率為60.35%。日照市山地占總面積的19.7%，丘陵占52.9%，平原占 19.9%，水域占7.5%。日照市是未來(lái)山東乃至我國(guó)重要的鋼鐵產(chǎn)能基地，近年來(lái)城市建設(shè)較快，城市裸地分布范圍較廣，東港區(qū)是其主要城市區(qū)域。

本文研究區(qū)域聚焦日照市東港區(qū)主要城市區(qū)域(圖1)，研究區(qū)域面積為235.4 km2。采用微景一號(hào)02號(hào)衛(wèi)星拍攝的2020年4月份日照市東港區(qū)主要城區(qū)光學(xué)影像作為實(shí)驗(yàn)分析影像，影像數(shù)據(jù)為5 m空間分辨率真彩色影像。采用的參照影像Landsat8衛(wèi)星遙感影像同樣拍攝于2020年4月，選取云量陰影小于10%的影像作為合格影像，在保證裸地提取的前提下共獲取2景Landsat8可用影像作為實(shí)驗(yàn)對(duì)照，并通過(guò)地理坐標(biāo)配準(zhǔn)與圖像掩模裁剪處理獲得與微景一號(hào)影像一致的研究區(qū)域大小。

(a) 微景一號(hào)02星光學(xué)相機(jī)圖像(b) Landsat8 B4(R),B3(G),B2(B)假彩色合成圖像

1.3 圖像數(shù)據(jù)處理方法

本研究選取Landsat8衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和微景一號(hào)02衛(wèi)星影像做對(duì)比性研究，以研究評(píng)估微景系列小衛(wèi)星所采集影像質(zhì)量。對(duì)于微景一號(hào)星座02衛(wèi)星，出于成本控制的考慮，小衛(wèi)星在平臺(tái)和載荷研制中廣泛使用了工業(yè)級(jí)元器件，原始影像存在較大的幾何畸變和輻射誤差，需要對(duì)拍攝影像進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)于輻射部分，微景一號(hào)02星的絕對(duì)輻射定標(biāo)精度≤7%，相對(duì)輻射定標(biāo)精度≤3%； 在幾何精度上，影像的無(wú)控定位精度為500 m左右。利用ENVI軟件自帶的Image Registration Workflow工具將微景一號(hào)02星影像與Landsat8影像配準(zhǔn),匹配算法選擇Cross Correlation，最小閾值定義為0.6，配準(zhǔn)后影像誤差精度控制在1～3個(gè)像元[12]。使用預(yù)處理后的影像進(jìn)行后續(xù)裸地信息提取。常用的提取方法有監(jiān)督分類方法和混合分類方法。監(jiān)督分類方法在遙感圖像分類研究中廣泛應(yīng)用[20]； 相比起單一的監(jiān)督分類，混合分類的方式得到的分類精確度更高[21-22]。對(duì)于衛(wèi)星影像裸地信息的識(shí)別提取構(gòu)建了增強(qiáng)裸土指數(shù)(enhanced bare soil index,EBSI)[23]，可最大程度地增強(qiáng)裸地信息。但因微景一號(hào)02星的影像只有RGB這3個(gè)可見(jiàn)光波段，無(wú)法滿足計(jì)算EBSI的波段需求。本文采用基于可見(jiàn)光波段的無(wú)監(jiān)督植被指數(shù)(ExG-ExR)[24]和監(jiān)督分類(最大似然法)結(jié)合的方法對(duì)其影像進(jìn)行處理?？梢?jiàn)光植被指數(shù)(ExG-ExR)利用影像的RGB波段，由ExG[25]減去ExR[26]得到，可較好增強(qiáng)影像植被信息，其計(jì)算公式為：

ExG=2g-r-b，

(1)

ExR=1.4r-g，

(2)

式中：ExG為綠色增強(qiáng)植被指數(shù)，可有效增強(qiáng)植被信息；ExR為紅色增強(qiáng)植被指數(shù)，可消除圖像紅光波段的異常影響。其中r，g和b的計(jì)算公式分別為：

(3)

(4)

(5)

式中R，G，B分別為每個(gè)圖像像元的實(shí)際值，微景一號(hào)對(duì)應(yīng)紅光、綠光、藍(lán)光3個(gè)波段，Landsat8影像對(duì)應(yīng)B4,B3,B2波段?？梢?jiàn)光植被指數(shù)(ExG-ExR)計(jì)算結(jié)果如圖2所示。閾值分割法是一種簡(jiǎn)單高效的分類方法[27]，崔方寧等[28]利用Landsat影像數(shù)據(jù)和閾值分割法分析了北京冬小麥面積與裸地之間的轉(zhuǎn)化。到目前為止閾值分割圖像方法種類和分類方式繁多，如基于直方圖區(qū)域的閾值分割方法、基于空間特征信息的閾值分割方法、基于模糊集的閾值分割方法和基于非Shannon熵的閾值分割方法[29]。

(a) 微景一號(hào)02星(ExG - ExR)圖像(b) Landsat8衛(wèi)星 (ExG - ExR)圖像

對(duì)于微景一號(hào)02星影像(ExG-ExR)指數(shù)，采用閾值分割法進(jìn)行植被像元和非植被像元的分割。本研究采用基于直方圖確定閾值的圖像像元分割的方法，將分割出的非植被影像作為掩模對(duì)原微景一號(hào)02星真彩色圖像進(jìn)行掩模裁剪，掩模裁剪后的真彩色圖像作為待處理影像，選擇最大似然法分類器，選取合適樣本(表2)并進(jìn)行監(jiān)督分類，得到最終的分類結(jié)果，提取出裸地像元。

表2 微景一號(hào)02星裁剪后影像不同地物特征分離度

對(duì)于Landsat8影像，本研究使用與微景一號(hào)02星相近時(shí)相(2020年4月)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)圖像拼接和掩模裁剪等處理后得到與微景一號(hào)02星一致的研究區(qū)域影像，盡可能保持研究數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性。隨后采用相同的(ExG-ExR)指數(shù)的閾值分割方法進(jìn)行裸地信息的提取，(ExG-ExR)指數(shù)結(jié)果(圖2)與監(jiān)督分類最大似然所采用樣本(表3)同樣表現(xiàn)了較好的地物分離度。

表3 Landsat8裁剪后影像不同地物特征分離度

在分類精度評(píng)價(jià)上，利用ENVI軟件隨機(jī)點(diǎn)生成工具Generate Random Sample在研究影像裸地像元和非裸地像元分別撒下隨機(jī)點(diǎn)，對(duì)這些點(diǎn)進(jìn)行目視解譯，統(tǒng)計(jì)分析精度指標(biāo)。微景一號(hào)02星影像和Landsat8衛(wèi)星影像處理流程如圖3所示。

圖3 影像處理流程

2 結(jié)果與討論

2.1 衛(wèi)星影像識(shí)別能力

經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的微景一號(hào)02星拍攝的日照市東港區(qū)主城區(qū)真彩色影像如圖1所示。目視可知，相較于Landsat8合成的真彩色影像，微景一號(hào)02星數(shù)據(jù)在輻射上存在一定的失真，但由于具有較高的空間分辨率，因此同樣能夠清楚分辨地物特征。

在影像的空間分辨率上，微景一號(hào)02星空間分辨率更高，可以獲取更豐富的地物紋理細(xì)節(jié)，以山東省日照市東港區(qū)青島路周邊為例(圖4)，微景一號(hào)影像可以清楚看到道路左側(cè)的建筑物和道路右側(cè)的亮度值很高的裸地。但Landsat8真彩色影像分辨建筑物是較為模糊的像元，且對(duì)于道路右側(cè)的裸地來(lái)說(shuō)，雖然也能較好地提取高亮度的裸地像元，但較低的空間分辨率會(huì)在裸地反演識(shí)別時(shí)造成對(duì)非裸地的錯(cuò)判或漏判。在光譜分辨率上，微景一號(hào)02星只有可見(jiàn)光波段，而Landsat8共有9個(gè)波段，多波段在反演識(shí)別不同地物時(shí)具有明顯的優(yōu)勢(shì)。如圖4所示，由Landsat8衛(wèi)星B5,B4,B3波段合成的標(biāo)準(zhǔn)假彩色影像，利用植被在近紅外波段的高反射率特性，更有利于植被(影像中紅色)的識(shí)別。因此在影像處理中，可以通過(guò)先剔除植被后再進(jìn)行裸地或者所需地物的提取，避免植被同其他地物的錯(cuò)誤識(shí)別。

(a) 微景一號(hào)02星真彩色影像(b) Landsat8 B4(R),B3(G),B2(B)合成影像(c) Landsat8 B5(R),B4(G),B3(B)合成影像

2.2 微景一號(hào)02星反演識(shí)別裸地

提取的2020年4月研究區(qū)域裸地如圖5所示。研究表明，微景一號(hào)02星和Landsat8衛(wèi)星影像提取出的裸地面積分別為18.0 km2和20.4 km2，占研究區(qū)域總面積7.2%和8.7%，兩者提取的裸地面積占比研究區(qū)面積差異為1.5個(gè)百分點(diǎn)。

(a) 微景一號(hào)02星(b) Landsat8衛(wèi)星

圖5可以看出，微景一號(hào)02星影像和Landsat8影像提取的裸地面積分布具有較好的一致性，都以東港城區(qū)東部核心街道為中心，裸地向四周城市郊區(qū)擴(kuò)散分布。本文進(jìn)一步提取城市邊緣沙灘和典型裸地進(jìn)行影像細(xì)節(jié)對(duì)比分析。微景一號(hào)02星在研究區(qū)域的東部海岸邊提取的裸地像元多于Landsat8影像提取的裸地像元，通過(guò)分析真彩色影像(圖6(a)和(c))發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生提取裸地差異的原因可能為研究區(qū)域中Landsat8影像由于空間分辨率原因?qū)е虏糠稚碁┡c周邊像元混合，造成這部分沙灘在影像上沒(méi)有被提取。研究區(qū)域南部，微景一號(hào)02星提取的典型裸地像元(圖6(b)和(d))與Landsat8影像提取的典型裸地像元基本一致，造成的細(xì)微差異由于空間分辨率不同與拍攝時(shí)間略微不同導(dǎo)致地物特征差異所導(dǎo)致。

(a) 微景一號(hào)02星海岸線真彩色影像與裸地像元(b) 微景一號(hào)02星典型裸地真彩色影像與裸地像元

(c) Landsat8衛(wèi)星海岸線真彩色影像與裸地像元(d) Landsat8衛(wèi)星典型裸地真彩色影像與裸地像元

2.3 衛(wèi)星提取裸地精度評(píng)價(jià)

為了評(píng)價(jià)微景一號(hào)02星和Landsat8衛(wèi)星影像的裸地提取精度，本研究使用ENVI軟件隨機(jī)點(diǎn)工具Generate Random Sample對(duì)微景一號(hào)02星和Landsat8衛(wèi)星影像分層抽象，對(duì)裸地像元和非裸地像元分別撒下300個(gè)和500個(gè)隨機(jī)點(diǎn)，再利用微景一號(hào)02星和Landsat8衛(wèi)星真彩色影像對(duì)隨機(jī)點(diǎn)進(jìn)行目視解譯，并將目視解譯結(jié)果與衛(wèi)星影像的分類結(jié)果進(jìn)行混淆矩陣與Kappa系數(shù)計(jì)算。結(jié)果顯示微景一號(hào)02星影像分類精度為93.3%，Kappa系數(shù)達(dá)到0.85； Landsat8衛(wèi)星影像總分類精度為91.2%，Kappa系數(shù)為0.81。2顆衛(wèi)星影像分類精度評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表4和表5。為了進(jìn)一步探討裸地提取誤差，同時(shí)采用提取重合面積比例比較這一指標(biāo)，利用Python3.6軟件提取重合面積，同時(shí)將誤差范圍定義為1～3個(gè)網(wǎng)格數(shù)。計(jì)算結(jié)果顯示提取裸地重合面積為13.0 km2，占比微景一號(hào)02星提取裸地像元面積超過(guò)72.2%。

表4 微景一號(hào)02星分類精度評(píng)價(jià)

表5 Landsat8衛(wèi)星影像分類精度評(píng)價(jià)

衛(wèi)星遙感影像處理過(guò)程中閾值分割與監(jiān)督分類的樣本差異都會(huì)導(dǎo)致提取裸地像元的差異。從最終結(jié)果來(lái)看，相較于整體研究區(qū)，微景一號(hào)02星與Landsat8衛(wèi)星影像中裸地面積提取的差異為1.5個(gè)百分點(diǎn)，以微景一號(hào)02星為基準(zhǔn)，裸地提取重合度超過(guò)72.2%，說(shuō)明兩者在保證拍攝時(shí)間相對(duì)一致及空間地理坐標(biāo)配準(zhǔn)的前提下，采取當(dāng)前處理流程對(duì)日照市裸地進(jìn)行攝取，低成本小衛(wèi)星(微景一號(hào)02星)能保證獲得與Landsat8衛(wèi)星相對(duì)一致的提取結(jié)果。

2.4 衛(wèi)星應(yīng)用與發(fā)展展望

研究表明，微景一號(hào)02星與Landsat8衛(wèi)星對(duì)裸地面積提取的差異僅為1.5個(gè)百分點(diǎn)，2類衛(wèi)星影像識(shí)別的城市裸地的時(shí)空分布具有一致性?；閰⒄盏慕Y(jié)果也能表明國(guó)產(chǎn)微小衛(wèi)星數(shù)據(jù)能夠有效應(yīng)用于裸地反演與提取。

目前我國(guó)約60%的微小衛(wèi)星在高校以及科研相關(guān)領(lǐng)域投入使用[30]。隨著微景一號(hào)星座系統(tǒng)的不斷完善，若實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)中的80顆微納衛(wèi)星組成的遙感衛(wèi)星星座系統(tǒng)，利用其中等空間分辨率以及高時(shí)間分辨率的優(yōu)勢(shì)，將在國(guó)土普查、作物估產(chǎn)、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃以及極地觀測(cè)發(fā)揮重要作用，促進(jìn)我國(guó)相關(guān)研究的開(kāi)展，產(chǎn)生廣泛的社會(huì)服務(wù)效益。

3 結(jié)論

本文研究基于微小衛(wèi)星微景一號(hào)02星拍攝的2020年4月日照市東港區(qū)影像，利用(ExG-ExR)指數(shù)與監(jiān)督分類結(jié)合的方式提取裸地。并在保證時(shí)空相對(duì)一致以及相同處理流程的情況下，以Landsat8影像作為對(duì)照提取城區(qū)裸地，驗(yàn)證分析探討國(guó)產(chǎn)小衛(wèi)星微景一號(hào)02星對(duì)城市裸地的提取效果，得出的主要結(jié)論如下：

1)5 m空間分辨率的微景一號(hào)02星影像與30 m空間分辨率的Landsat8衛(wèi)星影像相比，具有分辨率優(yōu)勢(shì)，對(duì)地物細(xì)節(jié)拍攝得更清楚。但Landsat8影像具有多波段優(yōu)勢(shì)，對(duì)于顏色相近的不同地物通過(guò)不同波段組合具有更好的分辨能力。

2)在保證相近的拍攝時(shí)間和一致地理坐標(biāo)的情況下，微景一號(hào)02衛(wèi)星與Landsat8衛(wèi)星影像提取出來(lái)日照市東港區(qū)主要城區(qū)的裸地面積分別為18.0 km2和20.4 km2，分別占研究區(qū)域面積的7.2%和8.7%。微景一號(hào)02星與Landsat8衛(wèi)星提取分類精度均達(dá)到90%以上，Kappa系數(shù)也都大于0.80。

3)微景一號(hào)02星與Landsat8衛(wèi)星反演識(shí)別日照市東港區(qū)主城區(qū)裸地面積有1.5個(gè)百分點(diǎn)的差異，裸地提取重合度占比微景一號(hào)02星裸地像元面積超過(guò)72.2%，表明微景一號(hào)02星可以同傳統(tǒng)遙感衛(wèi)星例如Landsat8一樣提供相當(dāng)?shù)穆愕胤囱葑R(shí)別產(chǎn)品。

隨著微景一號(hào)星座系統(tǒng)的發(fā)展，微景一號(hào)星座衛(wèi)星能夠提供穩(wěn)定的影像質(zhì)量，并且有著高空間分辨率以及過(guò)境時(shí)間的優(yōu)勢(shì)。隨著星座系統(tǒng)的完善部署，更多微小衛(wèi)星的發(fā)射升空和運(yùn)用，能夠提供更多種類型和穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)服務(wù)，并在科研與遙感監(jiān)測(cè)領(lǐng)域大有作為。