衛星影像資料的選擇

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在上述眾多遙測衛星影像資料中，如何選擇合適的資料來達成任務的需求，往往是初次接觸衛星遙測影像之使用者首先面臨的問題。資料之選擇依時、空及應用各有考量，在此無法將所有可能狀態一一列舉，故僅提供幾個方向供使用者思考：如何在有限的資源中選取適當的資料，以達到最有效率的運用。

衛星影像之限制

使用者在使用衛星影像資料之前必須先有所瞭解，衛星科技不是無所不能的。遙測衛星影像有其先天的限制，許多需求之間甚至有其互斥性，無法避免。在此提供使用者相關資訊，讓使用者能更深入的瞭解衛星影像資料的特性，以便選擇適當的資料來執行任務。

• 空間解析度
  衛星影像之空間解析度主要受到衛星高度、感測器 CCD 數量以及鏡頭焦距的影響。而資源探測衛星多屬於太陽同步衛星，因此其高度約在 400 公里 到 1000 公里 之間，同時由於衛星在拍攝得地表影像後其資料是利用 X-Band 傳輸到地面接收站，因此受到資料傳輸頻寬的限制，衛星在設計時便必須考慮到資料傳輸量，因此也限制了 CCD 陣列的數量與像幅大小，也因此限制了影像之空間解析度。
• 時間解析度
  為了使衛星的運行維持在一定的軌道位置與高度，必須在一定的週期才能穩定飛行。因此其機動性受到了限制，無法在任何時刻獲取資料，也不一定能每天都對同一地點進行拍攝。
• 光譜解析度
  此限制尤其是對光學遙測系統有最大的影響，由於光學感測器必須有一定的輻射能量才能被偵測與紀錄。波段範圍愈小，輻射能量便愈少。因此可以加大 CCD 的實體大小，以增加能量，但相對的也影響到影像空間解析度的大小。因此受到光學感測器此敏感度的影響，其感測器波譜範圍的設計便受到了限制。無法無限的縮小，又要維持相當高的空間解析度。這也就是 SPOT 、 IKONOS 、 Quickbird 、以及 FORMOSAT-2 等光學衛星，其全色態影像之波譜範圍都比多光譜影像各個波段來得寬的原因。
• 輻射解析度
  就光學影像而言，感測器所接收到的主要是來自地表反射太陽光的能量。將能量轉換為灰階值的過程稱為量化，此時灰階值的大小必須考量到進入的能量範圍，這也牽涉到感測器敏感度的設計，以及各種地表物的反射率大小。為了同時兼顧全球各種地表物，以及其輻射能量的最大最小值，量化的大小必須有意義，必須隱含有足夠的資訊。如前所述，衛星資料的傳輸量受到頻寬的限制，因此量化的大小也必須有所限制。為此衛星在拍攝資料進行傳輸之前，通常會先進行資料壓縮以減少資料傳輸量。
• 像幅大小
  像幅大小的限制主要仍是受到衛星資料傳輸量的限制，通常高空間解析度衛星影像，其像幅寬度較小。
• 幾何準確度
  影像幾何準確度分為兩大類，一是衛星載體定位之系統誤差，另一是指正射糾正後之絕對誤差。以 SPOT-5 衛星為例，其載體定位的設備為 DORIS 與 StarTracker ，分別做為位置與姿態定位之用。因此該定位儀器之準確度便直接影響到其幾何之系統性誤差。由於 SPOT-5 所使用之定位系統準確度較高，因此在平坦地形，未使用地面控制點之情況下，其系統誤差可小於 50 公尺 。到了 SPOT-6/7 衛星，未使用地面控制點之情況下，其系統誤差可小於 35 公尺 ，Pléiades衛星定位精度，甚至可達到8.5公尺，比起 早期SPOT-1~4 衛星之 1000 公尺 誤差，有了相當大的改進。
• 感測器特性
  衛星遙測系統主要分為光學與雷達兩種，其特性完全不一樣，所偵測得之資訊也完全不同。使用者應該了解到兩者之間可以是相輔相成的關係，但不能期望任何一種感測器可以得到所有資訊。
• 拍攝視角問題
  針對高山陡峭之地形而言，以太大的視角拍攝將會造成遮蔽效應，在完成影像正射化後，此遮蔽處之資訊並無法重建，將會發生條紋現象，如圖 B-21 左右兩幅影像為福衛二號影像以不同視角進行拍攝，經影像正射化後之比較。左圖中間山區仍可以清楚辨別影像特徵，但右圖中間山區則因為拍攝之視角太大造成遮蔽，影像正射化時填入鄰近之灰度值而出現條紋現象。 因此若使用者之興趣區域在山區時，應該儘量避免使用觀測視角太大之影像。

幾個思考方向

• 影像細緻程度 ?
• 專案區域地面涵蓋範圍 ?
• 幾何定位準確度之要求 ?
• 影像資料所扮演之角色 ?
• 欲從影像中獲得何種資訊 ?
• 是否需要進行加值處理 ?
• 需要多久拿到影像資料 ?
• 多久需要一張影像 ?
• 預算有多少 ?

雖然資源探測衛星已經進入高空間解析度的時代，但是為了因應不同的需求，不同解析度之衛星影像仍有其存在的必要。例如，在大尺度環境監測方面，中高解析度、大像幅之 MODIS 衛星影像便具有其優勢。因此，使用者必須瞭解其任務之特性，是否一定需要高解析度、小範圍之衛星影像資料 ? 一般而言空間解析度愈高，其價格也愈高，因此在一定的預算下，如何選取適當的資料，是件相當重要的基本工作。

衛星影像在各種應用領域中通常定位在輔助資料之角色，其所提供之資訊主要為幾何與輻射兩種。幾何資訊如某機場的形狀、面積、方向、位置、跑道長度等等。另外，若要製作數值地形模型則必須有兩張以上有重疊的立體像對，其影像數量即增加一倍以上。輻射資訊則如專案範圍內地表覆蓋物的種類等等。使用者亦必須評估，是否需要再針對影像資料進行其他加值處理，以得到上述種種資訊，例如是否還需要進行幾何改正 ? 是否需要再進行數化工作 ? 如何產生數值地形模型資料 ? 如何進行地表覆蓋物分類 ? 而這些加值處理的解決方案，所需要額外付出的代價有多少 ? 此外，若要進行地表變遷偵測，則必須有兩張以上經過精密幾何改正之影像方可獲得。同時必須思考的是兩張影像之時間間隔需要多久 ? 以及資料提供者提供資料之穩定性與即時性，是否可以達到任務的需求 ?