空间分辨率

本文主要解释了科技领域的空间分辨率概念,详细阐述其定义。
科技名词定义
中文名称:
空间分辨率
英文名称:
spatial resolution
定义1:
能使被测目标上或被预报对象上相邻两点区分开的最小距离或角度。
应用学科:
大气科学(一级学科); 大气探测(二级学科)
定义2:
遥感器具有的分辨空间细节能力的技术指标。
应用学科:
地理学(一级学科);遥感应用(二级学科)
定义3:
遥感图像每一个像素所覆盖地面的长和宽。
应用学科:
海洋科技(一级学科); 海洋技术(二级学科); 海洋遥感(三级学科)
定义4:
对地物目标空间量测的最小精度。
应用学科:
生态学(一级学科); 景观生态学(二级学科)
本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布
  1、空间分辨率是指图像中可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限,即对细微结构的分辨率。   2、空间分辨率是指 遥感影像上能够识别的两个相邻地物的最小距离。对于摄影影像,通常用单位长度内包含可分辨的黑白“线对”数表示(线对/毫米);对于扫描影像,通常用 瞬时视场角(IFOV)的大小来表示( 毫弧度 mrad),即像元,是扫描影像中能够分辨的最小面积。空间分辨率数值在地面上的实际尺寸称为地面分辨率。对于摄影影像,用线对在地面的覆盖宽度表示(米);对于扫描影像,则是像元所对应的地面实际尺寸(米)。如陆地卫星 多波段扫描影像的空间分辨率或地面分辨率为79米(像元大小56×79米2)。但具有同样数值的线对宽度和像元大小,它们的地面分辨率不同。对光机扫描影像而言,约需2.8个像元才能代表一个摄影影像上一个线对内相同的信息。空间分辨率是评价传感器性能和遥感信息的重要指标之一,也是识别地物形状大小的重要依据。   3、空间分辨率直观的理解就是通过仪器可以识别物体的临界几何尺寸。   影像学中的空间分辨率   空间分辨率(spatial resolution):是指在某物体间对X线吸收具有高的差异、形成高对比的条件下,鉴别其细微结构的能力。

 

扩展阅读:
  • 1

    医学影像学

### 空间分辨率参数的定义与应用 空间分辨率是指遥感影像中单个像元所代表的地面面积大小,通常以米(m)为单位表示[^1]。这一参数反映了传感器对地物细节的辨别能力,是衡量遥感影像质量的重要指标之一。空间分辨率越小,意味着每个像元覆盖的地面面积越小,能够捕捉到的地物细节也越多。 在遥感领域,空间分辨率的应用非常广泛。例如,在城市规划中,高空间分辨率的遥感影像可以用于识别建筑物、道路和其他基础设施的分布情况;在农业监测中,可以通过分析不同作物的形状和分布特征来评估作物健康状况;在灾害监测中,高空间分辨率影像有助于快速定位受灾区域并评估损失程度[^2]。 然而,需要注意的是,空间分辨率与其他类型的分辨率(如光谱分辨率和辐射分辨率)之间存在相互制约的关系。当空间分辨率提高时,传感器从更小的地面单元获取的能量会减少,这可能导致光谱分辨率或辐射分辨率的降低,从而影响图像的整体质量[^3]。 ### 图像处理中的空间分辨率优化 在图像处理过程中,空间分辨率的优化是一个重要环节。对于灰度直方图具有明显峰谷特征的遥感影像,可以通过直接观察灰度直方图来确定分割阈值[^4]。而对于没有明显峰谷特征的影像,则需要采用自动搜索最佳阈值的方法,如均匀性度量法、最大类间距离法、最大类间方差法和最大熵法等。 以下是一个简单的代码示例,展示如何使用最大类间方差法(Otsu方法)来自动确定遥感影像的分割阈值: ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取遥感影像 image = cv2.imread('remote_sensing_image.tif', 0) # 使用Otsu方法计算最佳阈值 ret, thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 显示结果 plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(image, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(thresh, cmap='gray') plt.title('Thresholded Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() ```
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