多角度遥感与定量分析：MATLAB仿真及关键问题

"多角度遥感-matlab电机仿真精华50例+潘晓晟，郝世勇编" 本文主要探讨了多角度遥感在定量遥感领域的应用及其关键问题。多角度遥感技术通过获取地面目标从不同方向的观察数据，能够揭示目标的光谱和空间结构参数，如地表方向反射率、地表反照率、植被的叶面指数、叶倾角分布、方向植被覆盖度以及地表粗糙度等。这一技术基于各种方向性BRDF模型，如RT模型、GO模型、Ambrals模型和物体热辐射方向性模型，这些模型对于理解和分析遥感数据至关重要。 赵英时教授在2013年全国遥感研究生暑期班的讲座中提到，定量遥感分析是解决遥感领域诸多问题的核心，包括方向性与多角度遥感、尺度效应与尺度转换、病态反演与反演策略，以及遥感模型与应用模型的链接。其中，方向性模型研究是定量遥感的基石，因为多角度遥感数据的提取和应用能帮助我们更准确地反演和分离目标信息。 遥感面临着有效信息匮乏的问题，需要通过提升遥感数据的质量和处理方法来改善。高光谱、高几何分辨率、高灵敏度以及多角度的遥感器被研发出来，以提供更丰富的信息。例如，IKONOS卫星提供的1米和4米分辨率图像，以及更高分辨率的遥感图像，如0.61米的台北图像，展示了遥感技术在地理空间解析上的进步。 此外，多角度遥感如NASA的MISR（Multi-angle Imaging SpectroRadiometer）仪器，通过不同视角捕获云层和地表的信息，揭示了由于几何视差导致的云层位置变化，这在气候模型中对于理解地表特性如反照率和粗糙度至关重要。高定位精度的进步，如GPS、微波测距和激光雷达，也增强了遥感的三维立体观测能力，例如SPOT卫星的异轨侧视系统，实现了星载实时立体观测。 多角度遥感结合高级的建模和分析技术，正在不断推动遥感科学的进展，提高遥感数据的利用率，并服务于环境监测、气候变化研究、农业管理等诸多领域。而MATLAB电机仿真的精华50例，可能是指利用MATLAB进行的复杂系统模拟，包括电机控制系统，这与遥感技术在某些方面可能有交集，如数据处理和模型验证。通过这样的学习资源，可以深入理解并应用这些理论到实际的遥感数据分析中。