第二章 分辨率的四个维度

第一章讲了传感器如何把电磁波记录成影像；这一章回答一个更实际的问题： 拿到一份影像数据时，怎么衡量它够不够用。很多人以为分辨率就是 清晰不清晰，其实它在遥感中是四个互相独立的维度—— 就像评价一个摄像头，光问多少像素是不够的，还得问能拍多快、 能分辨多细的颜色差异。评价一份数据是否够用，必须四个维度一起看。

空间分辨率：一个方格盖多大地面

指影像中一个像元所对应的地面尺寸，专业上叫 GSD（Ground Sample Distance）。 30 米分辨率的意思是：影像上每一个方格，对应地面上 30 米 × 30 米的一块地。

• 亚米级（0.3–1 m）：能分辨单独的车辆、树冠、建筑轮廓，多为商业数据；
• 10–30 m：能分辨农田地块、林分、城市街区——Landsat 与 Sentinel-2 在这一档， 而且免费；
• 250–1000 m：一个方格快赶上一个大公园，只适合研究大洲、全球尺度的趋势。

空间分辨率决定了能看到多细，同时也带来一个绕不开的问题—— 混合像元：如果一个 30 米的方格里同时有树、草和裸土， 传感器记下的就是三者混在一起的一个数。方格越大，混得越厉害， 后面的分类（第十章、第十一章）也就越难把它们拆开。

光谱分辨率：拍几张单色照片、分得多细

还记得第一章说的一个波段一张单色照片吗？光谱分辨率问的就是：

• 拍了几张？——波段数量；

• 每张的颜色范围有多窄？——波段宽度。

• 全色（Panchromatic）：只拍一张从蓝到红全混在一起的单色照片， 只有明暗没有颜色信息，换来的是最高的空间清晰度；

• 多光谱（Multispectral）：几个到十几个波段，如 Sentinel-2 的 13 个， 足以支撑绝大多数植被、水体、城市应用；

• 高光谱（Hyperspectral）：上百个连续的窄波段，能区分矿物成分、 精细的植物种类，但数据量巨大、处理门槛高。

波段越窄越多，能区分的地物越精细——这相当于第一章的地物指纹 被记录得更完整。

时间分辨率：隔多久重拍一次

指重访周期：同一地点被再次拍到的时间间隔。

• Landsat 系列：单星 16 天；
• Sentinel-2：两颗卫星（2A / 2B）接力，约 5 天；
• MODIS（Terra + Aqua）：每天 1–2 次；
• 商业微纳卫星星座（如 Planet）：接近每日覆盖。

时间分辨率决定你能捕捉多快的变化：作物长势、洪水演进、咸海萎缩 （第十二章每 5 年取一景）都依赖它。但要注意有效次数会打折扣： 光学影像怕云，多云地区常常十几期里挑不出一两期无云的， 只能靠多期合成凑出一幅干净的图——第九章会讲怎么凑。

辐射分辨率：亮度刻度有多细

传感器记录亮度时，用的刻度有多细，通常用量化位数表示： 8 位只有 256 档，12 位有 4096 档，16 位有 65536 档。

这决定了暗部细节能不能分开：一片深色湖泊和它的阴影， 在 8 位数据里可能被压成同一个数，在 12 位数据里则能看出层次。 Landsat 与 Sentinel-2 均以 12 位记录（产品常以 16 位整型分发）。

四个维度要一起看

这四个维度在物理上就没办法同时做到极致——每一颗卫星都是在 拍多细、拍多全、拍多勤、记多准之间做了取舍。带上这把四维度标尺， 下一章我们逐一盘点主流卫星数据源，看看常见的卫星各自站到了什么位置。