哪种遥感卫星最适合用于植被范围制图

我目前正在为我的遥感班写作业，虽然我认为我有正确的答案，但我想知道做这件事的人是怎么想的。

问题是：您将使用Landsat TM（专题制图仪）和SPOT 5中的哪颗卫星来绘制300km x 300km研究区域的总体范围。

我的回答是，您将使用SPOT 5，因为它具有更高的分辨率，并且与Landsat TM的30m分辨率相比，您可以得到更好的显示范围。但是，SPOT 5的覆盖区域较小，因此您必须使用更多图像。我还考虑过SPOT 5上2200公里的VMI测距，但分辨率为1公里。

有什么想法吗？

我同意@vascobnunes的观点，但如果要定义某些对象，则必须使用LANDSAT TM，因为更多的分类需要更多的波段，例如（R，G，B，NIR，MIR，TIR，FIR）...而我的选择是您应该将LANDSAT TM（以下解释中我提供了相同的信息）用于植被。

在这种情况下，重要的是您应该查看relative spectral response (RSR)卫星。

假设相对光谱响应（RSR）测量对于由公共滤波器覆盖的所有检测器都是恒定的，并且已标准化为统一的AT峰值响应。当前，尚无方法可以通过在轨或地面测量随时间检查频谱稳定性。

（来源：约翰·巴克博士）

除了RSR，temporal resolution对于重复数据采集周期也非常重要...

这是LANDSAT TM的相对光谱响应：

有一个信息在这里关于引起的传感器-特定的相对光谱响应函数NDVI-差异评估。

摘要在这里：

归一化植被指数（NDVI）是最常使用的基于遥感的指标，用于监视土地表面和环境变化的动态。由于不同的传感器特性，NDVI值会根据记录系统而有所不同。这项研究的重点是光谱传感器特性的因素，这可能会使多传感器NDVI数据的解释复杂化。因此，从高光谱数据模拟了Landsat 5TM，QuickBird和SPOT5的多光谱带。这些模拟数据集显示出相同的特征（光谱除外），例如传感器的几何形状，大气条件，地形和空间分辨率。这样可以直接比较由不同光谱特性的因素引起的NDVI差异。

我从本文档为您总结了近红外和红波段的光谱值...

Landsat 5TM，QuickBird和SPOT5的红色和近红外波段的相对光谱响应函数具有2个典型的土地覆盖光谱。

结果 ：

特别是在近红外区域，传感器的RSR功能互不相同。引人注目的是，Landsat 5TM和SPOT5的红色和NIR波段之间的间隙比QuickBird波段之间的间隙宽，后者甚至存在重叠。

传感器的红色（a）和近红外（b）波段的相对光谱响应函数的与传感器相关的差异（％）。

结果：

QuickBird和SPOT5的红色条带非常相似，而这些传感器的NIR条带在0.77µm处显示的最大差异高达80％以上。由于NIR波段之间的差异很大，因此这些波段的RSR功能对NDVI的影响比红色波段更大。

希望对您有帮助...

如果您只有SPOT 5和Landsat TM可供选择，那么钱就不成问题，并且在3万公顷的小面积土地上，我同意SPOT5是最佳选择，尽管Landsat具有一些强大的优势：

SPOT5：

• 2,5 m空间分辨率
• 3个光谱带（绿色，红色，近红外）
• 约每平方公里€2,64
• 重访时间
• 最大的优点：更好的分辨率，非常适合非常高的空间细节贴图

陆地卫星

• 30m空间分辨率
• 7个光谱带（R，G，B，NIR，MIR，TIR，FIR）
• 每平方公里约0.5€
• 最大的优势：更好的频谱信息是更好地进行主题区分的理想选择；价钱

您也可以选择Rapideye，Aster或LISS-IV。

干杯，Vasco Nunes

如果您想对Landsat进行自动分类，我认为任何2.5 m分辨率图像的自动分类（取决于区域的类型和多样性）都将使您处理很多伪像，除非您真的很擅长： ）。

这种数据集的目的是要考虑的主要内容。只是可视化？非常详细的面积计算？邻近分析？您要在数据集中表示的最小植被面积是多少？您的时间表和工作人员多少？所有这些都应该给您答案。

主要的指导是要考虑很多事情，并且该项目的目的。