gis处理遥感影像的方法
遥感影像有什么缺点？
遥感影像有什么缺点？
混合像元：我们都知道遥感影像是通过像元的灰度值来显示地物的。而地表复杂，而影像的一个像元无法单独表示一种地物，就造成了一个像元中混合了很多的地物类型，对后期的影响判读解译、地物提取等都造成了很大的困难，这也从另一个侧面局限了遥感影像应用时的数据精度。
阴影遮挡：卫星在天空获取影像时，传感器是以辐射的扇形形状来拍摄地表影像的。传感器的搭载角度、卫星运转的方向等都会导致在获取遥感影像时，部分地物受到遮挡，导致影像上有阴影，对影像判读、遥感解译、定量反演、地物识别等都有不利影响。
像点位移：传感器获取的影像都是二维影像。而在中心投影的影像上，地形起伏引起平面上的点位在相片上位置的移动，为像点位移。像点位移会造成数据几何精度的损失。信号失真：在获取遥感影像时，需要穿透大气，地物信息会在信号传输的过程中损失一部分，有一定的数据失真。并且由于传感器灵敏度不同，及噪声的干扰也会造成一部分信号失真。因此，我们获取的遥感影像只能在一定程度上对地物做出反应，并不是地物最真实的表现。
无法实时监测：获取某一景遥感影像是卫星一瞬间的工作。要想对地表做一个连续、动态的研究也只能去一定时间间隔的数据，遥感影像无法做到实时连续。
遥感即Remote Sensing(遥远的感知)，顾名思义，是从较远的地方进行观测，是一种非接触的，远距离的探测技术。运用传感器或者遥感器对物体的电磁波反射，反射特性的探测。遥感影像一般通过目视解译，目视解译是根据人的知识和经验，通过影像的色彩特征及解译标志来识别目标或对象。目视解译是遥感应用中不可替代部分，它与地学分析方法长期共存，相辅相成。但其有很强的局限性，不能有机的将RS与GIS有机结合，现有的影像分辨率较低，大部分遥感影像采用的波段较窄，无法很好的将地物特征很好的反应出来。
arcgis可以把影像的颜色调亮吗？
ArcGIS中是可以把影像的颜色调亮的，直接在显示设置中调整即可。
GIS策略有哪些基本功能？
1、主要用于获取数据，保证地理信息系统数据库中的数据在内容与空间上的完整性、数值逻辑一致性与正确性等。
2、可用于地理信息系统数据采集的方法与技术很多。大多数GIS的地理数据来源于纸质地图，常用的方法是数字化扫描，如手扶跟踪数字化仪。随着技术的发展，信息共享与自动化数据输入成为地理信息系统研究的重要内容。自动化扫描输入与遥感数据集成最为人们所关注。随着扫描技术的应用与改进，实现扫描数据的自动化编辑与处理仍是地理信息系统数据获取研究的主要技术关键。交互式地图识别是自动化扫描输入方法的一种较为现实的途径。
3、遥感数据集成是另外一种新型数据采集。遥感数据已经成为GIS的重要数据来源，与地图数据不同的是，遥感数据输入到GIS较为容易，但如果通过对遥感图像的解释来采集和编译地理信息则是一件较为困难的事情。因此，GIS中开始大量融入图像处理技术，许多成熟的GIS产品（如MAPGIS）中都具有功能齐全的图像处理子系统。
4、地理数据采集的另一项主要技术进展是GPS技术在测绘中的应用。GPS可以准确、快速地确定人或物在地球表面的位置，因此，可以利用GPS辅助原始地理信息的采集。