无人机等非合作目标公开数据集2025.4.3

一.无人机遥感数据概述

1.1 定义与特点

在遥感技术的不断发展中，无人机遥感数据作为一种新兴的数据源，正逐渐崭露头角。它是通过无人驾驶飞行器（UAV）搭载各种传感器获取的地理空间信息，具有 覆盖范围大、综合精度高、组合数据量大、多源异构 等特点。这些数据不仅能够提供高分辨率的地表影像，还能实现三维建模和实时监测，为地理信息系统（GIS）、环境监测和灾害评估等领域提供了强有力的支持。

1.2 应用领域

无人机遥感数据在多个领域展现出巨大潜力，为解决复杂问题提供了新的解决方案：

1. 农业领域 ：精准农业中的作物生长监测、病虫害预警和灌溉管理
2. 林业领域 ：森林资源调查、火灾监测和生态系统评估
3. 电力领域 ：输电线路巡检、设备状态监测和安全评估
4. 测绘领域 ：地形测绘、城市三维建模和地理信息更新
5. 大气探测 ：气象参数采集、空气质量监测和污染溯源
6. 地质灾害 ：山体滑坡监测、地震灾害评估和火山活动监测

这些应用充分体现了无人机遥感数据的 灵活性、时效性和高分辨率 优势，为各行业提供了创新的数据支持。

二.微波遥感数据

2.1 SAR数据集

在微波遥感数据的应用中，合成孔径雷达(SAR)数据集扮演着关键角色。近年来，针对无人机等空间动态目标的SAR数据集不断涌现，为相关研究提供了宝贵的资源。这些数据集具有以下特点：

1. 高分辨率 ：如RSDD-SAR数据集，包含1m分辨率的高分三号卫星数据。
2. 多极化 ：涵盖HH、HV、VH和VV等极化方式，提供更丰富的目标特征信息。
3. 多种成像模式 ：包括UFS、FSI、QPSI、FSII、SS等，满足不同应用需求。
4. 多角度观测 ：某些数据集包含同一地区不同角度成像的样本，有助于提高目标识别的准确性。
5. 丰富的目标类型 ：除了传统的舰船检测，还包括飞机、油罐、桥梁等多类目标，为多目标识别研究提供支持。

为方便读者获取这些宝贵资源，以下是几个典型SAR数据集的详细信息：

这些数据集的发布为无人机等空间动态目标的SAR遥感研究提供了重要支持，推动了相关技术的发展和应用。

2.2 散射计数据

在微波遥感数据中，散射计数据扮演着重要角色。作为一种非成像雷达传感器，微波散射计通过测量地表对微波的后向散射特性来获取有关目标的信息。这种技术在多个领域展现出独特优势，尤其在海表风场观测方面取得了显著成果。

近年来，随着卫星技术的发展，星载微波散射计成为获取全球海面风场数据的主要手段。其中， 欧洲极轨气象卫星“MetOp-A”和“MetOp-B”搭载的C波段散射计(ASCAT) 系统备受关注。该系统具有以下特点：

1. 高分辨率 ：空间分辨率可达25km
2. 多极化 ：提供VV和VH极化数据
3. 全球覆盖 ：能够实现全球海面风场的观测
4. 高精度 ：风速测量精度可达2m/s，风向精度可达20°

在数据获取方面， 国家地球系统科学数据中心 提供了宝贵的散射计数据资源。该平台整合了2000-2015年南北极冰盖的QSCAT和ASCAT微波散射计数据，为相关研究提供了重要支持。这些数据的具体特点包括：

• 时间跨度长 ：覆盖15年的观测数据
• 空间范围广 ：聚焦南北极冰盖地区
• 多源数据 ：整合QSCAT和ASCAT两种散射计数据
• 高质量 ：经过严格的质量控制和校准

在数据处理和应用方面，研究人员取得了重要突破。例如，空间中心科研人员提出了一种新型质量控制因子 Joss ，有效提高了微波散射计在降水条件下的风场反演精度。这一成果已应用于中法海洋卫星(CFOSAT)和海洋(HY)系列卫星散射计的业务运行中，显著提升了数据质量和可靠性。

此外，微波散射计数据在海冰制图与监测领域也发挥着重要作用。通过散射计数据影响重建与分辨率增强算法，研究人员将Seawinds卵形足印数据像元分辨率提高到4.5千米，切片数据像元分辨率提高到2.225千米，为海冰边界制图和海冰分类等应用提供了更精细的数据支持。

2.3 辐射计数据

微波辐射计作为一种重要的无源微波遥感仪器，在多个领域发挥着关键作用。国家卫星气象中心提供的风云三号D星微波成像仪数据是一个典型的公开微波辐射计数据集。该数据集具有以下特点：

1. 高分辨率 ：空间分辨率为10km×10km，能够捕捉精细的地表特征。
2. 多频段观测 ：涵盖10.65GHz、18.7GHz、23.8GHz、36.5GHz和89GHz等5个频段，提供丰富的目标信息。
3. 极化多样性 ：包括垂直（V）和水平（H）两种极化方式，增强目标识别能力。
4. 全球覆盖 ：能够实现全球范围的观测，为全球气候变化研究提供支持。
5. 实时定标 ：采用先进的“端到端”“全光路”定标形式，确保数据质量。

这些特点使该数据集在气象预报、环境监测和气候变化研究等领域具有广泛应用价值。

数据文件格式采用HDF（Hierarchical Data Format），具有以下优势：

• 高效存储 ：能够有效管理大规模复杂数据
• 跨平台支持 ：可在多种操作系统和编程语言中使用
• 数据完整性 ：支持元数据存储，便于数据理解和使用

数据文件包含多个科学数据集，其中最核心的是 EARTH_OBSERVE_BT_10_to_89GHz ，存储了定标后的各通道亮温数据。该数据集采用三维数组形式，结构为[nscans,npoints,10]，其中nscans为轨道扫描线数，npoints为每条扫描线的扫描点数，10对应10个通道。

通过这种结构，研究人员可以方便地访问和处理不同频段、极化方式的微波辐射数据，为后续的大气参数反演、地表特征分析等应用提供基础。

三.可见光遥感数据

3.1 高分辨率影像

在可见光遥感领域，高分辨率影像数据对于无人机等空间动态目标的监测和分析具有重要意义。随着卫星技术的不断进步，我国已成功发射了多颗高分辨率对地观测卫星，为相关研究和应用提供了宝贵的数据资源。其中， 高分二号卫星 是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，其数据特点如下：

• 分辨率 ：0.8米全色/3.2米多光谱
• 幅宽 ：大于45千米
• 数据格式 ：GeoTIFF
• 数据质量 ：具有高空间分辨率、高时间分辨率和宽覆盖的最佳匹配

高分二号卫星的数据广泛应用于多个领域，包括：

• 国防军事 ：情报收集和目标识别
• 商业市场 ：地理信息系统（GIS）和城市规划
• 科研院所 ：土地利用变化监测和环境研究

为方便读者获取这些宝贵资源，高分二号卫星的数据可通过以下途径获取：

1. 国家科技资源共享服务平台（https://data.tpdc.ac.cn/en/data/1b2ebe66-8389-4c9f-9756-1b29d83f851f/?q=GF-2）：提供4景免费数据
2. 商业渠道：北京揽宇方圆信息技术有限公司（http://www.kosmos-image.com）：提供多种分辨率和覆盖范围的遥感影像数据服务

在数据处理方面，高分二号影像的预处理流程包括：

1. 辐射定标 ：将原始数字值转换为地表反射率或辐射率
2. 几何校正 ：消除传感器姿态、地球曲率等因素造成的几何畸变
3. 大气校正 ：去除大气散射和吸收对影像的影响
4. 图像融合 ：将全色影像和多光谱影像进行融合，提高影像的空间分辨率和光谱信息

通过这些处理步骤，可以获得高质量的高分辨率影像数据，为无人机等空间动态目标的监测和分析提供有力支持。

3.2 多光谱数据

多光谱数据作为可见光遥感的重要组成部分，在无人机等空间动态目标的监测和分析中发挥着关键作用。这种数据类型通过测量物体在多个不同波段的反射率，提供了丰富的光谱信息，为地表特征的识别和分析提供了强有力的支持。

在公开的多光谱数据资源中， 国家对地观测科学数据中心 发布的全球5米分辨率宽波段多光谱卫星数据集(JLS-5M)是一个典型代表。该数据集由长光卫星技术股份有限公司和中国科学院空天信息创新研究院联合研制，具有以下特点：

• 空间分辨率 ：主要地物特征谱段图像达到5米
• 光谱波段 ：包含20个光谱谱段
• 数据来源 ：吉林一号光谱01/02卫星在2021-2023年期间采集
• 覆盖范围 ：“一带一路”沿线72个国家
• 数据量 ：超过80TB，超过18200景
• 数据质量 ：经过严格的大气校正、在轨绝对辐射定标和精度评价

JLS-5M数据集的应用领域广泛，包括土地利用、资源管理和环境监测等。其高分辨率和宽波段特性使其特别适合于精细地表特征分析和定量遥感应用。例如，在农业领域，该数据集可用于监测作物生长状况、评估土壤肥力和识别病虫害，为精准农业提供重要支持。

在数据处理和应用方面，研究人员取得了显著进展。例如，通过开发 剔除邻近像元效应的大气校正算法 ，有效提高了多光谱数据的精度和可靠性。这一技术创新不仅改善了数据质量，还为后续的地表反射率产品生成和定量分析奠定了基础。

此外，多光谱数据在无人机等空间动态目标的监测中也展现出独特优势。通过结合无人机平台的灵活性和多光谱传感器的光谱分辨能力，可以实现对目标的高分辨率、实时监测。例如，在城市规划中，多光谱无人机影像可用于分析城市绿化覆盖、监测热岛效应和评估空气质量，为城市管理提供科学依据。

3.3 高光谱数据

在可见光遥感数据中，高光谱数据作为一种前沿技术，为无人机等空间动态目标的监测和分析提供了强大的工具。这种数据类型通过在连续的光谱范围内获取大量窄波段的反射率信息，能够捕捉到地物的精细光谱特征，为地表分类、矿物识别和植被健康评估等应用提供了丰富的信息基础。

国家基础学科公共科学数据中心 提供了一个典型的公开高光谱数据集，该数据集具有以下特点：

• 波段数量 ：32个
• 波长范围 ：400-1000nm
• 空间分辨率 ：每张图像224×224像素
• 数据格式 ：三维立方体结构（H×W×L）
• 应用领域 ：遥感高光谱统一表征数据集，适用于自监督预训练

这个数据集的设计特别适合于深度学习算法的训练，为开发先进的高光谱图像分析模型提供了宝贵的资源。

在最新研究成果方面，高光谱数据在 植被生化参数反演 领域取得了显著进展。研究人员利用高光谱影像的连续光谱信息，开发了更精确的植被指数和机器学习模型，能够同时反演多个生化参数，如叶绿素含量、叶片含水量和氮含量等。这一成果为精准农业和生态环境监测提供了重要支持。

此外，高光谱数据在 城市环境监测 中也展现出独特优势。通过分析高光谱影像中的光谱特征，研究人员能够识别和量化城市地表的多种材料组成，如混凝土、沥青、植被和水体等。这不仅有助于城市规划和管理，还能为城市热岛效应研究提供更精确的数据支持。

随着无人机技术的不断进步，高光谱传感器的小型化和轻量化趋势日益明显。这使得高光谱数据能够在更小的尺度上获取，为局部环境监测和精细地表分析提供了新的可能性。例如，在农业领域，高光谱无人机可以实现对单个作物植株的光谱特征分析，为精准农业提供更细致的决策支持。

四.主要数据来源

4.1 政府机构

在政府机构提供的遥感数据中， 国家卫星气象中心 扮演着重要角色。作为中国气象局直属事业单位，该中心负责运营和管理我国的气象卫星系统，为全社会提供丰富的微波和可见光遥感数据。

国家卫星气象中心主要提供以下类型的遥感数据：

这些卫星数据具有以下共同特点：

1. 全球覆盖 ：能够实现全球范围的观测，为全球气候变化研究提供支持。
2. 高分辨率 ：空间分辨率可达10km×10km，能够捕捉精细的地表特征。
3. 多频段观测 ：涵盖10.65GHz、18.7GHz、23.8GHz、36.5GHz和89GHz等5个频段，提供丰富的目标信息。
4. 极化多样性 ：包括垂直（V）和水平（H）两种极化方式，增强目标识别能力。
5. 实时定标 ：采用先进的“端到端”“全光路”定标形式，确保数据质量。

这些特点使国家卫星气象中心提供的数据在气象预报、环境监测和气候变化研究等领域具有广泛应用价值。例如，在灾害监测方面，这些数据可用于：

• 台风监测 ：实时跟踪台风路径和强度变化
• 暴雨监测 ：评估暴雨云团的范围和雨强分布
• 森林火灾监测 ：及时发现并定位火灾发生地点
• 沙尘暴监测 ：揭示沙尘暴的发生、发展和移动过程

此外，国家卫星气象中心还提供 海冰制图与监测 等特色服务，为海洋环境研究和极地科学考察提供重要支持。这些数据资源的公开共享，为无人机等空间动态目标的遥感研究和应用提供了宝贵的基础数据，推动了相关领域的技术创新和发展。

4.2 商业公司

在商业遥感数据市场中， 航天宏图信息技术股份有限公司 是一家值得关注的领先企业。作为我国商业遥感卫星领域的重要参与者，航天宏图通过自主研发和创新，为无人机等空间动态目标的监测提供了丰富的微波和可见光遥感数据。

航天宏图的主要产品包括：

1. PIE-Engine遥感云平台 ：集成了多源遥感数据，提供海量数据存储、处理和分析能力，支持多种遥感应用开发。
2. PIE-SIAS软件 ：专注于空间信息分析，为专业用户提供高级遥感数据处理和分析工具。

这些产品具有以下特点：

• 高分辨率 ：提供优于0.5米分辨率的光学卫星数据
• 高时效性 ：全球任一地点每天25次高频重访
• 高精度 ：平均日地面数据覆盖面积超过3000万平方公里
• 高可靠性 ：可确保全球范围2小时以内应急交付

航天宏图的商业遥感卫星系统由16颗优于0.5米分辨率光学卫星、4颗0.7米分辨率宽幅光学卫星以及8颗优于1米分辨率的其他载荷卫星组成。这种多样化的卫星星座配置使得公司能够提供全面的遥感数据服务，满足不同用户的需求。

在市场表现方面，航天宏图展现出强劲的增长势头。2017-2022年，公司营业收入复合年增长率达到52.91%，远高于行业平均水平。这一成绩不仅反映了公司产品的市场认可度，也体现了商业遥感数据在各行业应用中的快速增长趋势。

航天宏图的成功得益于其在技术积累、软件平台、营销网络和商业模式等方面的竞争优势。通过持续的研发投入和技术创新，公司不断提升产品性能和服务质量，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

4.3 开放数据平台

在无人机等空间动态目标的遥感研究中，开放数据平台扮演着至关重要的角色。这些平台不仅提供了丰富的微波和可见光遥感数据，还为科研人员和从业者提供了便捷的数据分析和处理工具。以下是几个值得关注的开放数据平台：

1. 地球观测数据共享平台 ：

网址：https://data.tpdc.ac.cn/

数据特点：整合了多源卫星数据，包括微波和可见光遥感数据

数据量：超过100TB

最新成果：支持多源数据融合分析，为全球变化研究提供基础数据

2. 国家对地观测科学数据中心 ：

网址：https://www.csdata.org/

数据特点：提供高分辨率卫星影像和激光雷达数据

数据量：持续更新

最新成果：开发了针对无人机等空间动态目标的新型数据处理算法，提高了目标识别和定位的精度

3. PIE-Engine遥感云平台 ：

网址：https://engine.piesat.cn/

数据特点：集成了多源遥感数据，支持海量数据存储和处理

数据量：提供PB级数据存储能力

最新成果：开发了基于人工智能的遥感影像解译工具，可自动识别无人机等目标

这些开放数据平台的存在，为无人机等空间动态目标的遥感研究提供了丰富的数据资源和强大的分析工具，推动了相关领域的技术创新和应用发展。

五.数据获取与下载

5.1 网址列表

在获取无人机等空间动态目标的微波和可见光遥感数据时，选择合适的数据源至关重要。以下是几个主要的公开数据获取平台：

1. 国家卫星气象中心 ：

网址：https://satellite.cma.gov.cn/

数据特点：提供风云系列卫星数据，包括微波和可见光遥感数据

数据量：持续更新

2. 地球观测数据共享平台 ：

网址：https://data.tpdc.ac.cn/

数据特点：整合了多源卫星数据，包括微波和可见光遥感数据

数据量：超过100TB

3. 国家对地观测科学数据中心 ：

网址：https://www.csdata.org/

数据特点：提供高分辨率卫星影像和激光雷达数据

数据量：持续更新

4. PIE-Engine遥感云平台 ：

网址：https://engine.piesat.cn/

数据特点：集成了多源遥感数据，支持海量数据存储和处理

数据量：提供PB级数据存储能力

5. 国家重大科技基础设施航空遥感系统 ：

网址：http://aircas.ac.cn/

数据特点：提供航空平台获取的微波和可见光遥感数据

数据量：按需提供

这些平台提供的数据涵盖了从卫星到航空平台的多尺度观测，为无人机等空间动态目标的研究和应用提供了丰富的数据源。其中，PIE-Engine遥感云平台作为一个综合性的数据处理和分析平台，不仅提供数据存储，还支持数据处理和分析，为用户提供了一站式解决方案。

在使用这些平台时，用户需要注意数据的授权要求和使用限制。部分数据可能需要注册或申请使用，某些高级功能可能需要付费。因此，在获取和使用数据前，建议仔细阅读相关平台的使用指南和服务条款。

5.2 数据格式

在无人机等空间动态目标的遥感数据中，不同类型的数据采用了多样化的存储格式，以满足各种应用需求。以下是常见的数据格式：

1. 高光谱数据 ：

• 存储结构 ：三维立方体结构（H×W×L）
• 文件格式 ：通常采用TIFF（Tagged Image File Format）或HDF（Hierarchical Data Format）

这种结构使得高光谱数据能够在一个文件中同时存储空间信息（H×W）和光谱信息（L），方便数据的处理和分析。

2. 多光谱数据 ：

• 存储结构 ：二维矩阵（H×W）
• 文件格式 ：GeoTIFF

GeoTIFF格式是一种广泛使用的地理空间数据存储格式，它在普通TIFF格式的基础上增加了地理空间参考信息，使得多光谱数据能够与地理坐标系统无缝集成。

3. 合成孔径雷达(SAR)数据 ：

• 存储结构 ：复杂的多维数组
• 文件格式 ：CEOS（Committee on Earth Observation Satellites）格式

CEOS格式是专门为SAR数据设计的存储标准，它能够有效处理SAR数据的特殊结构，如多极化、多角度等特性。

4. 可见光遥感影像 ：

• 存储结构 ：二维矩阵（H×W）
• 文件格式 ：JPEG或PNG

这些格式在保证图像质量的同时，能够有效压缩数据，便于存储和传输。

5. 无人机飞行数据 ：

• 存储结构 ：结构化表格
• 文件格式 ：CSV（Comma-Separated Values）或XML（eXtensible Markup Language）

这些格式能够有效存储飞行轨迹、传感器参数等元数据，为后续的数据处理和分析提供重要信息。

选择合适的数据格式对于数据的存储、处理和分析至关重要。不同的数据格式适用于不同的应用场景，用户应根据具体需求选择最适合的格式，以确保数据的高效利用和长期保存。

5.3 文件大小

在无人机等空间动态目标的遥感数据中，文件大小是一个重要的考虑因素，直接影响数据的存储、传输和处理效率。不同类型的遥感数据由于其特性和应用需求，文件大小存在显著差异：

1. 高光谱数据 ：

• 单个文件：通常在几十MB到数百MB之间
• 32个波段，波长范围400-1000nm，每张图像224×224像素

2. 多光谱数据 ：

• 单个文件：通常在几MB到几十MB之间
• 国家对地观测科学数据中心的JLS-5M数据集：超过80TB，包含18200景数据

3. 合成孔径雷达(SAR)数据 ：

• 单个文件：可能达到数GB甚至更大
• 数据特点：高分辨率、多极化、多角度

4. 可见光遥感影像 ：

• 单个文件：通常在几百KB到数MB之间
• 高分二号卫星数据：0.8米全色/3.2米多光谱，幅宽大于45千米

5. 无人机飞行数据 ：

• 单个文件：通常在几KB到几十KB之间
• 数据特点：主要存储飞行轨迹、传感器参数等元数据

值得注意的是，文件大小不仅受数据类型影响，还与数据采集参数、空间覆盖范围等因素密切相关。例如，提高空间分辨率或增加观测波段数都会导致文件大小显著增加。因此，在选择和使用遥感数据时，需要根据具体应用需求和存储能力，权衡数据质量和文件大小之间的关系。

六.数据使用注意事项

6.1 授权要求

在使用无人机等空间动态目标的微波可见光遥感数据时，授权要求是一个重要考虑因素。根据数据来源的不同，授权类型主要包括：

1. 政府机构提供的数据 ：通常需要注册或申请使用，部分数据可能需要特定用途授权。
2. 商业公司提供的数据 ：可能需要付费购买，或根据使用目的和范围签订使用协议。
3. 开放数据平台 ：部分数据可能免费提供，但仍需遵守平台的使用条款和版权声明。

用户在获取和使用数据前，应仔细阅读相关平台的使用指南和服务条款，确保合法合规使用数据。

6.2 数据质量

在使用无人机等空间动态目标的微波可见光遥感数据时，数据质量是一个至关重要的考量因素。以下是几个常见的质量评估指标：

• 空间分辨率 ：影响目标识别和定位精度
• 辐射精度 ：反映数据的定标和校准质量
• 噪声水平 ：影响微弱信号的检测和分析
• 几何精度 ：决定数据与实际地理空间的匹配程度
• 时间一致性 ：对于动态目标监测尤为重要

此外，数据的 完整性 和 时效性 也是需要考虑的因素。用户应根据具体应用需求，权衡这些质量指标之间的关系，选择最适合的数据。