遥感技术的应用及发展趋势
(1)遥感数据的类型
目前，遥感技术已经形成了多卫星、多传感器、多分辨率发展的局面。遥感卫星包括资源卫星、环境卫星、海洋卫星、气象卫星等。，获得的遥感信息具有从厘米到千米的各种尺度。如QUCKBIRD0.61m，IKONOS1m，中华付伟2m，Spot-5 2.5 ~ 5m，Alos 2.5~5m，IRS-1c5.8m，KOMPSAT6.6m，Spot-1，2号10m。EO-1和Landsat-7 15米，CBERS-1，2号19.5米，Landsat-4，5号30米，Landsat-1，2号，3号79米，MODIS250m米，NOAA。不同空间分辨率的遥感数据对生态环境的研究形成了很好的补充，可以在不同的空间尺度上进行多方面的应用，以满足研究不同尺度、不同研究对象的发生发展规律的需要。丰富的信息源使遥感技术在生态环境研究中发挥着越来越重要的作用。其较高的空间概化能力有助于对区域的完整认识，而以多光谱观测为主，高分辨率全色数据为辅的高分辨率卫星，大大提高了对地物的识别和分类能力。
应根据研究内容或预期目的选择适当的信息来源。目前，光学传感器主要用于研究生态环境，如MODIS、Landsat TM、ETM和SPOT。近年来，高光谱卫星和雷达卫星也取得了很大进展，多光谱遥感正在向高光谱遥感发展，微波遥感正在向全极化和干涉雷达发展(郭华东等，2002)。卫星传感器的光谱分辨率达到了5 ~ 6纳米。美国1999发射的EOSTERRA卫星上的中分辨率成像光谱仪MODIS有36个波段，2000年发射的EO-1高光谱卫星上的HYPERION有220个波段，空间分辨率为30m。欧空局ENVISAT-1卫星上的ASAR传感器可以获得多极化和干涉测量数据。日本的ALOSPALSAR系统可以获得全球范围内的偏振和干涉雷达数据。利用高光谱和雷达卫星遥感数据进行定量反演是当前遥感的一个重要发展趋势，但定量遥感仍处于起步阶段，主要原因是缺乏遥感模型，模型参数提取困难，反演理论和方法缺乏实用性，缺乏基于先验知识进行参数估计的数据源(李小文，2005，2006)。
(2)遥感图像处理和信息提取
随着遥感应用需求的增加和计算机技术的飞速发展，图像处理系统作为遥感领域不可或缺的工具，已经形成了巨大的市场。图像处理在理论、技术、软件设计和硬件技术上也取得了很大的进步。世界上最著名的遥感图像处理软件是ERDAS、PCI和ENVI。ERDASIMAGINE是世界上市场份额最大的专业遥感图像处理软件，由美国ERDAS公司开发。软件大而全，具有光学遥感和微波遥感处理功能以及良好的RS/GIS集成功能。它与ARCGIS(ESRIARC系列)集成良好，可以直接编辑shapefile和coverage文件。它具有简单的矢量编辑功能，代表了未来遥感图像处理系统的发展趋势。加拿大PCI公司开发的PCIGeomatics，在光学遥感图像拼接和色彩匹配处理方面具有独特的优势，可以实现任意色彩调整，对微波遥感图像具有强大的处理功能。ENVI是美国RSI公司开发的全功能遥感图像处理系统，对高光谱数据有很强的处理能力。IDL语言为用户提供了良好的二次开发环境。与不支持HDF的ERDAS和PCI相比，ENVI可以直接读取TM HDF文件，比其他软件支持更多的光栅数据和矢量数据格式，但ENVI在光谱图像的色彩匹配方面较弱。随着高分辨率卫星的发展，仅利用图像的光谱信息进行分类识别是不够的。近日，德国DefiniensImaging公司新推出了一款面向对象的遥感影像分类软件ECOGNATION，该软件不仅考虑了地物的光谱特征，还统计了地物的形状、大小、纹理和相邻关系，使分类结果更加准确。
生态环境研究中获取的遥感数据一般都经过了辐射初步校正，几何校正等预处理通常由应用部门根据工作需要完成。各种商业软件都有完善的图像预处理处理功能。
目前，从遥感数据中提取专题信息的方法主要有三种:目视解译、人机交互和计算机自动分类提取。视觉判读是提取图像信息最直观、最简单的方法。全数字人机交互是利用GIS软件对图像的解释。这种方法的成熟和广泛应用主要是在近10年。以上两种方法都需要投入大量的人力、物力和财力，需要投入相对更多的时间，但得到的结果质量相对更高，也更容易应用，所以目前仍被广泛使用。计算机自动分类技术主要是基于遥感信息的定量分析和统计分析。但由于遥感信息传输过程中各种干扰造成的偏差，以及不同时空条件下地物遥感信息的差异，会出现空间不一致和时间不一致，以及同一地物不同光谱和异物相同光谱的现象。自动分类精度低，难以满足生态环境监测的要求。即使对分类结果进行目视判读和分析干预，仍然会出现很多问题。现有的自动分类方法基本上都是在小区域或精度要求相对较低的区域实施，很难在精度要求高的大区域应用(张增祥，2004)。
(3)遥感动态监测
卫星星座的形成和传感器的大角度倾斜，显著提高了空间分辨率和时间分辨率。另一方面，遥感与地理信息系统的结合使遥感能够实现实时动态监测。卫星的重访周期从1到50d不等。例如，SPOT-1、2号、4号和5号组成SPOT卫星系列，重访周期为1至26d，Landsat-5和7的重访周期为8d，IKONOS的重访周期为1.5至3d，QUICKBIRD。不同卫星适宜的重访周期有利于生态环境的动态监测和过程分析。只有大量完整、连续、规范的时间序列数据，才能为研究对象提供更多的信息，更全面、更深入地了解研究对象。
世界各国利用遥感(RS)技术和地理信息系统(GIS)技术开展了大量卓有成效的资源环境调查和监测工作，如土地利用、土地覆被、作物估产、植被监测、水土资源调查等。随着国际上对全球气候变化研究的深入，人们认识到人类活动引起的土地利用和土地覆被变化是生态环境和气候变化的主要驱动力(王静，张继贤等。, 2002).从1980到1986，美国启动了全球农业与资源空间遥感调查计划(AGRISTARS)，现在已经建成了一体化的运行体系。近年来，收集了美国1∶1万比例尺和全球1∶25万比例尺的土地覆盖数据，利用系统的资源信息对全球生态环境进行了客观评价。为减少欧洲资源与生态环境部门建设的重复投入，1991启动“CORIN”计划，建立土地与环境信息系统，通过资源利用及其变化的信息对生态环境进行评价，及时反映生态环境的变化，为欧洲的资源与环境部门提供公共基础信息服务。从65438年到0992年，这些国家联合开展了一项大规模计划(MARS ),利用遥感技术监测欧洲各国耕地和农作物的变化，每两周向欧洲各国农业部提供报告，已经形成了作战能力。20世纪90年代，加拿大基本实现了利用遥感和地理信息系统对全国进行周期性宏观资源调查、更新和制图，及时对全国生态环境进行评估和预警，并向相关资源和生态环境部门提供公共基础信息服务，带来了巨大的经济、社会和环境效益。近年来，全球土地利用和土地覆盖研究已成为三个国际组织的核心计划:国际地圈-生物圈计划(IGBP)、人类与环境计划(HDP)和世界气候研究计划(WCRP)。随着遥感及其应用技术、地理信息系统信息处理和管理技术的发展，特别是近年来全球定位系统(GPS)技术与“3S”的融合，资源与环境遥感研究正朝着快速、准确、实用的方向发展(刘继元，1996)。
自20世纪80年代以来，我国已将遥感动态监测技术应用于水资源、土地资源、草地资源、森林资源、环境评价、土壤侵蚀和土地退化等领域(任志远等，2003；张增祥，2004)。1999以来，国土资源部利用SPOT、Landsat等卫星数据，成功监测了66个50万人口以上城市近两三年的土地利用变化情况，监测面积71.4×104km2，为城市建设发展提供了及时的基础信息，检查了土地变更调查成果。总体而言，我国遥感动态监测存在以下特点:一是所用数据分辨率低，数据类型单一，监测结果多为定性，与实际生产需求仍有较大差距；二是监测指标单一，大部分项目实施中只选取一个指标；三是动态监测数据采集技术相对落后。在遥感技术获取或对比专题数据时，很少使用自动提取技术，大多需要大量的人工干预。
我国开发建设的遥感监测系统很少，业务化的生态环境遥感监测系统也很少，还处于初步尝试阶段。环境遥感监测系统(REMSV1.0)是在国家863计划支持下开发的第一个用于流域水污染和生态环境遥感监测的业务化环境遥感监测软件系统，用于演示省级环境遥感监测的业务化运行。针对我国流域水污染和典型生态监测的实际需求，以应用小卫星星座主要传感器(高光谱、红外和可见光)进行环境和灾害监测预报为目标，在水网密集、流域水环境管理任务十分艰巨的江苏省淮河、长江、太湖流域实施了业务示范，取得了良好的效果(张琦等，2006)。该系统基于主流集成开发工具VISUALC++6.0IDE和Windows系列平台，具有强大的海量高光谱数据处理分析能力、直接面向用户的专业应用模块、集成的数据处理流程和良好的交互性。国家海洋环境监测中心建设的海洋赤潮卫星遥感监测系统由卫星图像接收天线、图像接收机、图像处理终端和赤潮卫星遥感信息提取软件组成。该系统可以读取和处理NOAAAVHRR、SeaWiFS、MODIS、FY-1C、D和HY-1A卫星数据，通过内置的赤潮提取算法自动识别赤潮分布区域，完成赤潮卫星监测通告的制作。目前用于赤潮遥感监测的卫星数据主要有两类:一类是气象卫星，利用其海表温度数据探测赤潮的环境温度，可见光波段用于辅助分析；另一种是水色卫星数据，主要利用其可见光数据建立叶绿素模型，然后探测海洋表面的浮游生物。利用IDL可视化开发语言和VC开发了海洋赤潮遥感信息提取软件(V1.0)。该软件具有数据输入、预处理、信息提取和赤潮灾害信息产品制作等功能。