解读卫星图像的5个技巧和策略

卫星图像就像地图， 它们充满了有用和有趣的各种信息， 例如可以向我们告知一个城市发生了多大的变化， 田地里的庄稼长得怎么样， 哪里着火了， 或者暴风雨什么时候来了等等。 要解锁卫星图像中的丰富信息， 则需要进行如下步骤：

• 查找比例
• 寻找图案、形状和纹理
• 定义颜色（包括阴影）
• 找北
• 考虑先验知识

这些技巧来自地球观测站的作家和可视化人员， 他们每天都利用这些技巧来解释图像， 通过这些技巧，不仅能够帮助获得足够的定位， 还能从卫星图像中提取有价值的信息。

1.查找比例

当人们观看卫星图像时， 首先想做的事情之一是识别熟悉的地方： 他们的家、学校或营业地； 最喜欢的公园或旅游景点； 或者像湖泊、河流或山脊这样的自然特征。 一些来自军事或商业卫星的图像足够详细， 可以显示其中的许多内容。 这样的卫星放大较小的区域，收集精细的细节， 小到单个房屋或汽车的规模。 在这个过程中，他们通常会牺牲大局。

来自商业 WorldView-2 卫星（上图）的图像可以逐个街道显示2013年9月科罗拉多州博尔德市洪水的细节， 而科学陆地卫星8号（下图）可以放大， 以给出城市大小的尺度。

NASA 卫星采取相反的方法。 地球科学研究人员通常需要一个广角镜头来观察整个生态系统或大气锋面。 因此，美国宇航局的图像细节较少， 但覆盖范围更广， 从景观尺度（185 公里宽）到整个半球。 详细程度取决于卫星的空间分辨率。 与数码照片一样， 卫星图像由称为像素的小点组成。 每个像素的宽度是卫星的空间分辨率。

商业卫星的空间分辨率低至每像素 50 厘米。 最详细的 NASA 图像显示每个像素有 10 米， 一次观测整个半球的地球静止气象卫星的细节要少得多， 一个像素可以看到一到四公里。

原始 Landsat 场景（上图）提供景观视图， 而 MODIS（下图）提供更广阔的视图。 这些图像来自 2013 年 9 月 17 日（Landsat）和 9 月 14 日（MODIS）。

根据图像分辨率的不同， 城市可能会用街道网格填充整个卫星图像， 也可能只是风景中的一个点。 在开始解释图像之前， 了解比例是有帮助的。 图像覆盖 1 公里还是 100？显示的详细程度是多少？ 地球观测站发布的图像包括一个比例尺， 同时也可以在每个级别学习不同的东西。 例如，在跟踪洪水时， 详细的高分辨率视图将显示哪些房屋和企业被水包围。 更广泛的景观视图显示县或大都市区的哪些部分被洪水淹没， 以及水可能来自哪里。 更广阔的视野将显示整个地区， 洪水泛滥的河流系统或控制水流的山脉和山谷。 半球视图将显示与洪水相关的天气系统的运动。

2.寻找图案、形状和纹理

如果曾经花费时间在云中识别动物和其他形状， 那么就会知道人类非常擅长寻找模式。 这种技能在解释卫星图像时很有用， 因为可以将独特的图案与外部地图相匹配以识别关键特征。

水体如河流、湖泊和海洋， 通常是最容易识别的特征， 因为它们往往具有独特的形状并且会出现在地图上。 其他明显的模式来自人们使用土地的方式。 农场通常有几何形状如圆形或矩形， 与自然界中更随机的图案形成鲜明对比。 当人们砍伐森林时， 空地通常是方形的， 或者有一系列沿着道路形成的人字形线条。 图像中任何地方的直线几乎肯定是人造的， 可能是道路、运河或某种因土地使用而可见的边界。

地质以通常更容易在卫星图像中看到的方式塑造景观。 火山和火山口是圆形的， 山脉往往呈长条状，有时呈波浪状。 地质特征创造了可见的纹理。 峡谷是由阴影构成的波浪线， 山脉看起来像皱纹或凸起。

这些特征还可以通过影响大气中的空气流动来影响云。 山脉迫使空气上升， 在那里它冷却并形成云。 岛屿会产生湍流， 导致漩涡或云层中的尾迹。 当看到一行云或漩涡时， 它们会提供有关下方土地地形的线索。

有时， 阴影会使人难以区分山脉和峡谷。 这种视错觉称为浮雕反转。 发生这种情况是因为我们大多数人都希望从左上角点亮图像。 当阳光从另一个角度（尤其是从下边缘）照射进来时， 阴影会以我们意想不到的方式落下， 大脑会把山谷变成山脉来进行补偿。 这个问题通常通过旋转图像来解决， 这样光线就好像来自图像的顶部。

3.定义颜色

图像中的颜色将取决于卫星仪器测量的光线类型。 真彩色图像使用可见光如红色、绿色和蓝色波长， 因此颜色类似于人从太空看到的颜色。 假色图像包含红外线， 可能会呈现意想不到的颜色。 在真彩色图像中，常见特征如下所示：

沉积物为赞比西河河口附近的海域着色。 随着沉积物的分散，离岸的海水颜色越来越深。

水

水吸收光，所以通常是黑色或深蓝色。 沉积物反射光并使水变色。 当悬浮的沙子或泥浆稠密时， 水看起来是棕色的。随着沉积物的分散， 水的颜色变成绿色，继而变成蓝色。 底部为沙质的浅水区也会产生类似的效果。

水面反射的阳光使水看起来呈灰色、银色或白色。 这种被称为阳光闪烁的现象可以突出波浪特征或浮油， 但它也掩盖了沉积物或浮游植物的存在。

Sunglint 可以看到加那利群岛周围海面的水流模式。

冻结的水如雪和冰，呈白色、灰色，有时略带蓝色。 泥土或冰川碎片会使雪和冰呈现棕褐色。

植物

植物有不同深浅的绿色， 这些差异会在太空的真彩色视图中体现出来。 草原往往呈淡绿色，而森林则呈深绿色。 用于农业的土地通常比自然植被的色调明亮得多。

在某些地区（高纬度和中纬度地区）， 植物颜色取决于季节。春季植被往往比茂密的夏季植被苍白。 秋季植被可以是红色、橙色、黄色和棕褐色； 没有叶子和枯萎的冬季植被是棕色的。 由于这些原因，了解图像的采集时间很有帮助。

4.找北

当迷路时，找出所在位置的最简单方法是找到一个熟悉的地标并根据它定位自己。 同样的技术也适用于卫星图像。 如果知道北方在哪里， 那么就可以弄清楚那条山脉是从北向南还是从东向西延伸， 或者一座城市是在河的东边还是西边。 这些详细信息可以帮助将要素与地图相匹配。 在 Earth Observatory 上， 大多数图像都是朝北的。所有图像都包含指北针。

5.考虑先验知识

也许解释卫星图像最强大的工具是对地点的了解。 如果您知道去年有一场野火烧毁了森林， 那么很容易看出森林的深褐色斑块可能是烧伤疤痕， 而不是火山流或阴影。

与周围未燃烧的棕色和绿色景观相比， 优胜美地边缘大火烧毁的土地呈灰棕色。

了解当地情况还可以让您将卫星测绘与社会研究、经济学和历史（例如，人口增长、交通、食品生产）中日常生活中发生的事情联系起来， 地质学（火山活动、构造学）， 生物学和生态学（植物生长和生态系统）， 政治和文化（土地和水的使用）， 化学（大气污染）和健康（污染、疾病携带者的栖息地）。