手提光谱仪不显示数据是什么原因(光谱仪测不出来是什么原因)

胡 言

( 云南昆明 650035)

摘要：遥感是指非接触的，远距离的探测技术，是通过传感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息，并进行记录、分析处理、并应用的一门科学和技术。从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无直接接触的远距离的探测。主要通过航空、航天等传感平台上的传感器把对地球表面的地表覆盖物、交通要素、构筑物、河流水系、地形地貌等要素的信息通过影像或数据的形式传达出来的技术手段。

对于狭义的遥感影像而言，它传达出的遥感信息虽然也广泛使用，但受制于“现象特性”的制约，在揭示事物背后运行的规律方面还是有所欠缺的。在其它行业结合相关专业知识应用遥感影像的过程中，本质上可以理解为实现广义的遥感数据的信息化。由于遥感影像处理的技术手段是丰富的和具体的，如何成功地引用和借鉴这些狭义上的技术手段来处理、表现广义上的遥感数据，将成为遥感技术研究新的发展方向，同时使得遥感数据表现出来的特征揭示出事物运行背后的“本质规律”。

关键字：摄影测量，遥感，影像与数据，狭义的与广义的遥感。

最早使用“遥感（Remote Sensing）”一词的是美国海军研究局的艾弗林•普鲁伊特。1961年，在美国国家科学院和国家研究理事会的资助下,于密执安大学的威罗•兰实验室召开了“环境遥感国际讨论会”之后，在世界范围内遥感作为一门新兴的独立学科，获得了飞速的发展。

遥感是指非接触的，远距离的探测技术，是通过传感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息，并进行记录、分析处理、并应用的一门科学和技术。从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无直接接触的远距离的探测。主要通过航空、航天等传感平台上的传感器把对地球表面的地表覆盖物、交通要素、构筑物、河流水系、地形地貌等要素的信息通过影像或数据的形式传达出来的技术手段。

摄影测量(photogrammetry)指的是通过影像研究信息的获取、处理、提取和成果表达的一门信息科学。摄影测量学是遥感的一个子学科，本质上都是使用遥感影像来进行信息的提取。“摄影测量学的发展历史就是遥感的发展历史，它们目的相同，只是各自所处的科技发展历史时期不同，可以说摄影测量学发展到数字摄影测量阶段就是遥感”（王之卓）。

传感器和传感平台是开展遥感工作不可缺少的技术手段，因此遥感的分类就与传感器和传感平台密切相关。

(1）根据传感平台遥感大致分为：地面遥感、航空遥感、航天遥感。

地面遥感：即把传感器设置在地面平台上，如车载、船载、手提、固定或活动高架平台等。

航空遥感：即把传感器设置在航空器上，如气球、航模、飞机及其它航空器等。无人机的发展有众多的优势，将成为航空遥感的主要传感平台。

航天遥感：即把传感器设置在航天器上，如人造卫星、航天飞机、宇宙飞船、空间实验室等。

(2）按照传感器的探测方式分为：主动式遥感、被动式遥感。

主动式遥感：即由传感器主动地向被探测的目标物发射一定波长的电磁波，然后接受并记录从目标物反射回来的电磁波。

被动式遥感：即传感器不向被探测的目标物发射电磁波，而是直接接受并记录目标物反射太阳辐射或目标物自身发射的电磁波。

(3）按照传感器的波段探测范围分为：紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、微波遥感等。

紫外遥感：指探测的电磁波谱的波段在0.05—0.38微米之间的遥感技术。

可见光遥感：指探测的电磁波谱的波段在0.38—0.76微米的遥感技术。

红外遥感：指探测的电磁波谱的波段在0.76—1000微米的遥感技术。

微波遥感：指探测的电磁波谱的波段在1毫米—1米的遥感技术。

此外遥感根据应用领域也区分为：环境遥感、大气遥感、资源遥感、海洋遥感、地质遥感、农业遥感、林业遥感等。

随着科技的发展，遥感技术的应用范围在扩大，应用深度在发掘，遥感的概念也在不断地发展。可以记录空间位置信息和特定专题信息的设备装置都可视为传感器，类似GPS接收机、摄像头、手机、共享单车等设备便是广义上的传感器。提供传感器应用的平台都可视为传感平台，在这个意义上来讲，除了传统意义上的飞机、卫星等，互联网便是目前广义上最大的传感平台。

从信息模型的角度看，影像和数据都是信息传输过程中通过传感器这个“信道”对客观对象这个“信源”用相应的技术手段编码而形成的“信像”。不同的是影像主要通过对电磁波信号的强弱进行采样和量化形成不同灰阶的图像，数据不光可以记录灰度值的不同，同时还可以记录客观对象的其它属性，如距离、相位、类别、事件现象等。

计算机技术出现之前，影像和数据以分离的形式存在，影像以模拟的形式存在，数据的使用则是很有限的。计算机技术出现之后，影像有了初期的数字影像，进而数字影像技术的成熟完全替代了模拟影像，同时可以记录与影像相关的很多属性数据，在这个意义上而言，模拟影像是数字影像的一个子集，数字影像又是数据的一个子集。随着云计算和大数据的出现，数据已成了遥感技术研究的核心内容。

随着人类自我意识的增强，图像很早就被人留在了原始洞窟或壁画之上。1837年,法国人达盖尔形成了一套完整的新的实验方法来彻底改进摄影的技术。他用感光过的镀银铜板，浸泡在加热的盐水中获得定影而完成了自己的“达盖尔法”，达盖尔因银版法成为举世公认的摄影术发明人。

世界第一台数码相机是柯达1975成功研发的“手持电子照相机”。相机通过拥有10000像素(按100×100的阵列排列)的CCD拍摄影像，记录一张黑白影像需要23秒之久。一旦拍摄完毕，照片便记录到不太昂贵的音频级盒式磁带机上。磁带机要从相机内取下，并插入到播放设备上才能浏览。最早的“数码照片”则是由Russell A Kirsch于1957年以计算机扫描的方式得到的。所有物象都有可能被相机接近于真实存在的记录与保存在影像中，并被后世能够接近于真实存在的观看与欣赏。现在数码照相机是日常生活中的器械，遥感技术中使用的传感器发展到现在，已是无所不能的影像生产设备。随着摄影技术的发展，航空影像和航天影像也是一个从无到有，从简单到复杂的过程，如图9-20,9-21所示。

影像按照所含波段数可分为单波段、多波段和超波段影像。单波段影像上每个点只有一个亮度值，在日常生活中称为黑白影像，在遥感图像处理中称为全色影像。多波段影像上每个点具有多个亮度值，如彩色影像上每个点具有红、绿、蓝三个亮度值，遥感影像中的多光谱影像一般具有红、绿、蓝和近红外四个亮度值。超波段影像上每个点具有几十个或几百个亮度值，如遥感影像中的高光谱影像。

关于影像的特点，约定俗成的认定有：①影像是对被拍摄对象视觉特征的选择性记录和科学的形象再现。②影像是对被拍摄对象的具体又抽象、完整又不完全的形象再现。③影像是与实物最为接近的特殊符号。

以计算机的表达和使用为界限，影像特指以前采用胶片或者相片为载体记录的影像。扫描仪出现以后，将胶片表达的影像扫描后形成数字影像，这一阶段的过渡为影像数据发展奠定了基础。数字传感器的出现，则彻底地改变了摄影的技术手段，一方面在信息获取的速度上周期缩短，更为重要的方面是，传感器可以感知记录的信号由过去单一的电磁波的强弱发展为很多方面。同时只要可以记录空间位置信息的特定装置都可以定义为广义上的传感器，因此获取的可以在计算机中存储、处理的数据也丰富起来。地球上和其它宇宙空间中每时每刻都在发生着这样那样的事件，每个事件的发生变化，记录下来就形成大量的数据。

计算机的出现有了符合“数据”特性的“信道”，互联网的成熟为“云计算”提供了可能，同样的“云计算”也成了社会发展、地理变迁的“信道”。而“大数据”是继“云计算”之后互联网时代掀起的又一个热潮，与“云计算”相比，“大数据”具有更强的张力[39]。当云计算还掌握在少数机构与人群手中的时候，大数据已从IT领域迅速向外扩散，在商界、政务管理、各学科领域乃至社会民生中引起了高度的关注与热烈的反响。

在大数据理论体系尚未成型之时，大数据技术、方法与应用实践已走在前面。在互联网时代，“大数据”已经成为人类社会的一种重要资源，而且这种资源是呈几何级数般的增长，并且迅猛地影响着当今人类社会的发展与转型。除了传统的综合对地观测与地理国情普查数据源外，百度、阿里巴巴、微博、Facebook、Twitter、手机GPS、车载GPS、社区监控摄像头等多源“城市传感器”正在日夜产生大量基于位置包含丰富个体“人”空间行为、社会行为细节特征的信息。这些大数据的充分挖掘分析，有望带来人文地理学研究内容与研究范式的巨大突破创新。大数据对人文地理学的影响甚于对自然地理学的影响。目前大数据在地理学中的应用，还基本局限于校验印证既有理论，尚未取得理论上的突破创新。[39]

有学者认为“大数据”的产生是科学研究继“实验科学”，“理论科学”，“计算科学”之后“第四范式”的出现，现在这样的结论还存在很多争议，但已经不可避免地对各学科产生冲击。当地理学碰上“大数据”后，同样产生一股热潮，并且学科内部反应的热度不一：人文地理学反应最为热烈，城市地理、社会地理、行为地理、商业地理、旅游地理、交通地理等基于大数据的研究案例纷纷呈现，令人耳目一新；地理信息科学中的遥感、综合对地观测、测绘等则在采集、管理与应用“地理大数据”方面走在前面，海量的遥感数据、对地观测数据、测绘地理信息数据本身就是大数据的重要组成。大数据与遥感信息、地理信息科学研究的结合点与爆发点同样也是正在酝酿中。[39]

从信息模型的角度看，数据可以归纳出以下的特征：①数据是记录“信源”和“信像”这些事件的空间位置、时间序列、现象特性的符号和模型系统。②数据可以是各种“物理信道”的模型，同时也是从各种“物理信道”中抽象出来的“数字信道”。③数据可以无限制详尽地表征各种事件的各类现象，同时也能抽象、概括并表征各类事件的主要特征，供给人们进行数据挖掘和知识发现。

狭义的遥感影像主要指利用电磁波谱信号的强弱量化成可供提取地物空间位置的图像，包括早期的胶片式航片以及扫描后的数字化影像，现在CCD面阵直接获取的数字航片。它们是面中心投影或线中心投影的，具有严格的几何数学透视关系，经过摄影测量的技术手段完成定向后，可以准确的测量出地面物体的三维坐标等信息。

按照传感器的记录方式，遥感影像可分为胶片模拟影像和现在的数字影像。

按照传感器的扫描方式，遥感影像可分为框幅式影像，线阵式影像。

按照传感器的感光特性，遥感影像可分为早期的黑白影像，现在的彩色影像，全色和多光谱分别获取的影像，高光谱影像等。

遥感影像的分类还可以按照其它的方式进行，以下是比较普遍常用的一些遥感影像的例子。

如果摄影测量暂时先不算作遥感的话，那么，遥感在半个世纪的时间里，无论在理论、技术和应用方面均得到了迅猛发展，不断研制出新型传感器，未来诸多领域倾向于合成孔径雷达、成像光谱仪的广泛应用。微波遥感技术是近十几年来发展起来的具有美好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天侯工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。

成像雷达、激光雷达等的发展，愈来愈引起人们的关注。采用雷达干涉测量技术，对同地区一次获取两幅影像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感界的技术革命，对它的深入研究正处在突破的前夕。不断提高传感器的性能指标，研制出新型传感器，开拓新的工作波段，从而获取更高质量和精度的遥感数据，是今后遥感发展的一个必然趋势。

传感器功能的增强以及传感器形式的多样化，必然带来广义上的遥感数据，它不再“局限”于“影像”的形式，而以“数据”形式获取、分析、处理后，大部分成果再以“图像”的形式呈现，它的本质还是“数据”。可以绑定任何以数据表达与其有关的属性数据，并做一体化的运算，这可以算作“数据”高于“影像”的本质特点。使得“数据”可以“遥感”的对象深入到人类生活的各个行业的各个角落，同时关注的范围扩展到整个宇宙空间。

传统的遥感技术利用光谱特征对地物进行观测，但无法有效地感知社会经济环境，而广义上的遥感数据所蕴含的社会经济特征，是对传统遥感数据的有力补充。最近提出“社会感知”概念及研究框架[39]，指出社会感知就是指借助于各类大数据研究人类时空间行为模式，进而揭示社会经济现象的时空分布、联系及过程的理论和方法。大数据可从三方面感知人的时空间行为：①对地理环境的情感和认知，如基于社交媒体数据中可以获取人们对于一个场所的感受；②在地理空间中的活动和移动，如基于出租车、签到等数据可以获取海量移动轨迹；③个体之间的社交关系，如基于手机数据可以获取用户之间的通话联系信息等。[39]

社会感知的研究框架包括人、地、时三个基本要素[39]。首先，在“人”的方面，社会感知数据可以获取人的活动与移动、社交关系、情感与认知等行为模式；其次，在“地”的方面，可以基于群体的行为特征揭示空间要素的分布格局、空间单元之间的交互以及场所情感与语义；最后，从“时”的视角，可以发现地理过程，尤其是人文地理过程，如城市空间结构演化的规律和特征。

社会感知由于其独特的“由人及地”的研究范式，为探究“人地关系”这一地理学基本命题提供了一个全新视角。在传统的人文地理学研究中，由于人的样本量通常较少，难以直接根据行为特征去推断地理环境。而根据社会感知框架，时空大数据使得基于人的时空行为模式感知并理解地理环境特征成为可能。人文地理学发展的几次转向，计量革命因为缺少对人的关注而受到批评，而后期行为主义则受限于样本太小、缺乏定量模型。大数据的出现，在一定程度上弥补了上述两个方面的不足，对于地理学尤其是人文地理学研究具有重要支撑作用。[39]

遥感测量本身即为遥感数据处理的重要内容，除了上述的遥感测量外，遥感数据处理也包括以下一些复杂的过程：几何处理；辐射处理；摄影测量中的重要环节。

几何处理主要进行坐标系变换；几何形变改正，包括中心投影到正射投影的改正，地形起伏的高差投影改正，全色和多光谱波段配准等。

（1）坐标系处理

对于中国而言，自空间数据大规模获取以来，涉及的平面坐标系有以下几种：Beijing1954、Xian1980、CGCS2000、WGS1984、其它地方坐标系。高程系统有：1956黄海高程系、1985国家高程基准、WGS1984、其它地方高程基准。

遥感影像的几何处理主要是在数学的平面直角坐标系中进行，而遥感影像的描述对象是在地球表面的球形空间中。遥感影像的表达和处理为了控制形变的精度，需要进行分带投影，在经纬度的球形坐标和高斯-克吕格平面坐标之间进行变换，不同的投影带之间有时也要进行换带计算。

（2）几何形变的改正

遥感技术的成像规律决定了遥感图像不能直接被应用，因为遥感图像在成像时、由于成像投影方式、传感器外方位元素变化、传感介质的不均匀、地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素的影响，使得遥感影像存在一定的几何变形，即影像上的像元在图像坐标系中的坐标与其在地图坐标系等参考坐标系统中的坐标之间存在差异，其主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和更高阶的扭曲。随着当今遥感技术的飞速发展，人们对遥感数据的需求也多源化,它们可以是来自不同的波段，不同的传感器，不同的时间。

这些多源数据在使用时，必须具有较高的空间配准精度，这就需要对原始影像进行高精度的几何校正。几何形变改正，主要包括中心投影到正射投影的改正，地形起伏的高差投影改正。因此，几何校正是遥感影像应用的一项重要的前期处理工作。如图9-38中所示，左边为ADS80原始航片影像的例子，右边是消除几何变形后的正射影像，不进行处理将无法正常使用。

（3）几何噪声的清除

由于地球上的大气运动是普遍的现象，遥感影像上有云层也是个普遍的现象，如图9-39中所示。遥感影像处理时，使用无云的地方来构成有效的影像处理结果也是一项重要的工作，其它的几何噪声还有烟和雾，只不过没有云层的普遍。

在辐射处理方面，主要包括传感器的辐射度校正，大气散射校正，照明度的校正，辐射噪音的清除等方面。

（1）传感器的辐射度校正

每种传感器的制造元器件不同，光谱灵敏度和能量转换灵敏度等性能也不同，致使不同传感器的遥感影像存在系统误差。传感器的辐射度校正主要改正传感器的系统误差，以及在数据获取和传输中的数据丢失。对于卫片来说，可以根据卫星上产生的校准灰楔或影像数据的统计分析，对传感器辐射测量值上的噪声进行补偿，得到校准参数后再通过计算解求电压值的漂移和增益，按每条扫描线逐个像元进行校正。传感器的灵敏度特性、响应特性、分位、高度、姿态等也影响空间图像的质量，也必须予以校正。

（2）大气散射校正

大气通过对电磁波的吸收、散射和大气波动造成的频率低通滤波效应，影响和改变卫星遥感图像的辐射性质，以大气散射影响为主。散射是大气中的分子和颗粒对电磁波多次作用的结果，散射作用所增加的亮度值不含有任何目标物的信息，但却降低了影像的反差比，导致影像分辨率的降低，对图像的辐射性质将产生三种严重后果：损失某些短波段的地面有效信息；产生临近像元之间辐射性质的干扰；与云层反射一起形成天空光。给影像的质量带来严重影响，根据相应的大气传输模型校正后为影像质量的改善起到很好的效果。

（3）照明度的校正

遥感影像摄影时的光照条件也影响图像的质量，主要因素有太阳位置，高度角，太阳方位角，太阳直达光和天空光组成的光源辐射照度等。对于良好大气条件下的遥感影像，光照条件的变化主要是指太阳高度角的变化，而成像时的太阳高度角可以由成像时间、季节和地理位置来确定，通过这些参数来进行校正。光照条件的校正是通过调整一幅图像内的平均亮度来实现的。由已知的成像季节和地理位置确定相应的太阳高度角，计算出校正常数，再把校正常数与每一个像素的值相乘，便得到校正的结果。

（4）辐射噪音的清除

在遥感影像获取的过程中，有时因个别检测器特性的差别、干扰、故障等原因引起不正常的条纹和斑点，通常以扫描带为周期。不仅造成直接引用的错误信息，而且在统计分析中也会引起不好的效果，应予以清除。

遥感数据是数据的一个子集，数据具有的特性遥感数据也具有，同时又带有遥感的特性。空间遥感数据的采集、存储和处理等现代技术设备的迅速发展，使得空间数据的复杂性和数据量急剧膨胀，远远超出了人们的解译能力，空间数据基础设施的建设速度和由此积累的空间基础数据也正在递增。现在，每时每刻，现代技术设备都在采集和产生新的数据，同时也在存储和积累已经存在的数据。这些空间数据极大的满足了人类研究地区资源和环境的潜在需要，拓宽了可供利用的信息源。

遥感数据描述地球上各种实体、事件的空间、时间和现象状态属性,决定了空间遥感数据具有以下三个特性：

（1）空间特性

空间特性指物体的空间位置、形状和大小等几何特征，以及相邻物体的拓扑关系。其中，位置和拓扑特征是空间信息数据所独有的。一般地，人类对空间目标的定位不是通过记忆其空间坐标，而更多的是确定某一目标与其它已知目标的空间位置关系，尤其是拓扑关系。空间位置的识别与数据相联系，具有区域性，每一景遥感影像总是对应于特定的空间区域位置,空间位置可以由不同的坐标系统来描述。

（2）时间特性

时间特性指的是具有明显的时序特性，即动态变化的特性。严格说来，空间数据总是在某一特定时间或时间段内采集得到或计算产生的。这些数据是时间的函数，即具有时效性。其中有些数据变化较慢，有些数据则变化较快。用通常的方法采集随时间变化的数据是十分困难的，只有用卫星遥感方法才能最有效地、不间断地获取空间目标随时间的动态变化特征。例如利用地球同步气象卫星每隔30分钟到1小时获取一次数据，可以用来进行天气预报和海洋风暴潮的预报和监测。这种由卫星遥感提供的时间高分辨率，对于研究自然现象和人文地理的动态变化过程具有十分重要的意义。

（3）现象特性

自然地理的变迁和人类活动的结果都在地球表面有所体现，遥感数据是这些体现的真实记录，因而遥感数据蕴含的信息量是各行各业都希望获取的。遥感数据包含两个方面的信息：一是地物目标的几何空间信息，二是地物目标的光谱辐射信息。由于遥感影像数据存在比例尺的差异，不同尺度的体现往往是应用在不同领域的，因此，已有的遥感数据大多是具有针对性的，而且其中查询使用的重点特征也是不同的。如对于环境检测、资源调查等小比例尺影像，其上对象主要表现为纹理特征和颜色特征，对于区域也仅仅是使用了面积等特征。而针对地面目标监视等任务则需要大比例尺高分辨率的影像，其上对象主要表现为形状特征和结构特征。

遥感图像既可以是灰度图像，也可以是伪彩色图像，这是将遥感图像的频谱与可视波段对应起来的。用户定义颜色到波段的映射，产生伪彩色图像，即是进行一种颜色解释。不同用户对同一信息可以构造出视觉上不同的合成物。根据各行业的特点，使用者是智者见智，仁者见仁。所以说遥感影像具有基础性。

遥感的目的就是将遥感对象的信息传达出来，可以称之为遥感信息。它与地理信息的关系可以这样来界定，“地理信息科学有关遥感信息的一个分支学科”。遥感信息是蕴含在遥感数据中的，因此遥感信息自然的具有遥感数据的三个特性：空间特性、时间特性和现象特性。

特定的遥感信息总是对应着特定的空间位置，由于人类观察的局限性，研究大区域的对象时，需要将感兴趣的特征概括、抽象成相应的符号系统，在“一览众山小”的状态下来全面的观察事物的整体形状，同时希望研究它的发展变化规律，因此需要获取不同时间序列的遥感信息来分析和评判事物的发展方向。而遥感数据提供给应用者的是事物发展变化呈现出来的特定现象，不同行业的使用者根据这些现象特性，结合相关的专业知识，揭示出事物发展变化的演化规律，根据这些演化规律进而协调控制事物朝着人们期望的方向发展，这些遥感信息的使用就是遥感技术存在、发展的根本使命。在地球的表面，人和自然每时每刻都在发展变化着，发展变化的事物不可避免的呈现出各式各样的现象，对这些现象进行“捕捉”则是遥感工作者的光荣使命。

对于狭义的遥感影像而言，它传达出的遥感信息虽然也广泛使用，但受制于“现象特性”的制约，在揭示事物背后运行的规律方面还是有所欠缺的。在其它行业结合相关专业知识应用遥感影像的过程中，本质上可以理解为实现广义的遥感数据的信息化。

由于遥感影像处理的技术手段是丰富的和具体的，如何成功的引用和借鉴这些狭义上的技术手段来处理、表现广义上的遥感数据，将成为遥感技术研究新的发展方向，同时使得遥感数据表现出来的特征揭示出事物运行背后的“本质规律”。到那时，不论是遥感影像还是遥感数据将不仅仅只作为其它行业基础性的背景资料使用，将真正作为其它行业实用的技术手段而存在。这便是遥感技术的终极目标。

[1] C.E.SHANNON,1948.A Mathematical Theory of Communication. Reprinted with correctionsfrom The Bell System Technical Journal. Vol. 27,pp,379-423, 623-656,July, October,1948

[2] CLAUDE E SHANNON,MEMBER,IRE Classic Paper.Communication in the Presence of Noise.

[3] Su Y, Yang L, Jin ZM. 2007. Evaluating Spatial Data Quality in GIS Database[J]. 2007 International Conference on Wireless Communications, Networking And Mobile Computing, Vols 1-15. 5967-5970.

[4] Wang F, Reinbardt W. 2006. Spatial data quality concerns for field data collection in Mobile GIS - art. no. 64201C[J]. Geoinformatics 2006: Geospatial Information Science. 6420 C4201-C4201.

[5] Michael F. Goodchild Geographic information systems and science: today and tomorrow International Journal of Digital Earth, 2011, 4(4):360-361 Volume 15, Issue 1, 2009.

[6] 王之卓 编著,摄影测量原理[M],第1版,北京:测绘出版社,1979.

[7] 李建松 编著,地理信息系统原理[M].第1版,武汉:武汉大学出版社,2006.

[8] 龚健雅 主编,当代GIS的若干理论与技术.第1版,武汉:武汉测绘科技大学出版社,1999.

[9] 李德仁 郑肇葆 编著. 解析摄影测量学[M], 第1版, 北京:测绘出版社,1992.

[10] 姚善化 主编 许恒迎 副主编,信息理论与编码[M].第1版,北京:清华大学出版社,2011.

[11] 钟义信 著,信息科学原理[M].第1版, 北京: 北京邮电大学出版社,1996.

[12] 唐朝京 雷菁 著,信息论与编码基础[M].第1版, 北京:电子工业出版社,2010.

[13] 吕锋 王虹 刘皓春 编著,信息理论与编码[M].第2版, 北京:人民邮电出版社,2010.

[14] 张友静 许捍卫 佘远见 王红 编著,地理信息科学导论[M].第1版, 北京:国防工业出版社,2010.

[15] 边少锋 柴洪洲 金际航 编著,大地坐标系及大地基准[M],第1版,北京:国防工业出版社，2005.

[16] 张剑清 潘励 王树根 编著,摄影测量学[M].第2版, 武汉:武汉大学出版社,2009.

[17] 宣家斌 编,航空与航天摄影技术[M].第1版,北京: 测绘出版社,1992.

[18] 谭浩强 编著,C程序设计[M].第1版,北京:清华大学出版社,1991.

[19] 张荣群 袁勘省 王英杰 主编,现代地图学基础[M].第1版, 北京:中国农业大学出版社,2005.

[20] 蔡希尧 陈平,面向对象技术[M].第1版, 西安: 西安电子科技大学出版社,1993.

[21] 蔡孟裔 毛赞猷 田德森 周占鳌 编著,新编地图学教程[M].第1版, 北京:高等教育出版社,2000.

[22] 宁津生 陈俊勇 李德仁 刘经南 张祖勋 等编著,测绘学概论[M].第1版, 武汉:武汉大学出版社,2004.

[23] 於宗俦 于正林 编著,测量平差原理[M].第1版, 武汉: 武汉测绘科技大学出版社,1990.

[24] 廖克 著,地图学的研究与实践[M].第1版,北京: 测绘出版社,2003.

[25] 胡鹏 游涟 杨传勇 吴艳兰 著,地图代数[M].第1版, 武汉:武汉大学出版社,2002.

[26] 李德仁 王树良 李德毅 著,空间数据挖掘理论与应用[M].第1版, 北京:科学出版社,2006.

[27] 张祖勋 张剑清 编著,数字摄影测量学[M].第1版,武汉:武汉测绘科技大学出版社,1996.

[28] 刘俊强 编著,SQL Server 2008入门与提高 第1版, 北京:清华大学出版社,2014.

[29] 何正国 杜娟 毛海亚 编著,精通ArcGis Server应用与开发.第1版, 北京:人民邮电出版社,2013.

[30] 张仁霖,信息论对地图学理论的新发展 http://www.cnki.net 1994.

[31] 孙敏 陈秀万 张飞舟, 地理信息本体论, 地理与地理信息科学,2004.

[32] 王家耀, 关于地理信息系统学科的理论基础与体系框架, 解放军测绘学院学报,1997.

[33] 崔铁军 郭黎 张斌,地理信息科学基础理论的思考, 测绘科学技术学报,2010.

[34] 刘妙龙 周琳, 地理信息科学学科领域界定再思考, 地理与地理信息科学,2004.

[35] 宋英贤 杜小霞等，GB/T 5791-93，1：5000 1：10000地形图图式，国家技术监督局发布1993.

[36] 马晓萍 肖国雄等，GB/T 20257.2-2006，国家基本比例尺地图图式 第2部分：1：5000 1：10000地形图图式，中国国家标准化管理委员会发布2006.

[37] 朱士才,LIDAR的技术原理以及在测绘中的应用, 现代测绘，2006.

[38] 黄欣荣, 大数据的语义、特征与本质, 长沙理工大学学报,2015.

[39] 吴志峰 柴彦威 党安荣等,地理学碰上“大数据”：热反应与冷思考,地理研究,2015.

[40] 李志林 刘启亮 高培超, 地图信息论：从狭义到广义的发展回顾,测绘学报,2016.

[41] 黄克城 宋时文 阎凤霞等, 机载LiDAR技术在地形图测绘中的应用, 地理空间信息,2016.

[42] 韩磊 蒋旭惠, 几款数字航摄相机的应用与比较, 城市勘测,2006.

[43] 张贵红, 论数据的本质及其与信息的关系, 哲学分析学报,2018.

[44] 史煜 刘沙, 图像时代_影像的本质与表达, 西安建筑科技大学学报,2012.

[45] 李德仁, 摄影测量与遥感的现状及发展趋势, 武汉测绘科技大学学报,2000.

[46] 朱祥德, 七个关键词解读无人机发展, 机器人产业,2018.

[47] 姚思浩, 无人机的发展现状与趋势, 实验研究,2018.

[48] 金伟 葛宏立 杜华强 徐小军, 无人机遥感发展与应用概况,遥感信息,2009.

[49] 李德仁, 李明, 无人机遥感系统的研究进展与应用前景, 武汉大学学报 信息科学版,2014.

[50] 孙家柄 主编,遥感原理与应用[M].第2版, 武汉:武汉大学出版社,2011.

[51] 贾永红 编著,数字图像处理[M].第2版,武汉:武汉大学出版社,2010.

[52] 王长耀 主编译,空间遥感图象与分析应用[M].第1版, 北京:国防工业出版社,1985.