近年来，随着卫星影像分辨率（空间、时间、光谱）的显著提高，以及影像校正、增强、融合等处理技术的创新和完善，卫星影像在天气预报、海洋环境监测、大气监测、地质调查与分析、国土资源调查、资源管理、城市规划、城市环境调查、建筑、交通、农业估产、林业调查、水文观测、地图测绘、灾害环境监测与评估等领域中的作用越来越大。同时，不同的应用领域对卫星影像数据的要求也不同。就此，本文主要从空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率以及影像质量等方面进行阐述。
影像分辨率
目前，多空间尺度、多时间尺度以及多光谱尺度的海量卫星遥感获取技术已经形成，为国民经济建设中诸多行业的发展与应用提供了丰富的影像数据源。
空间分辨率
遥感影像的空间分辨率是指每个像元所代表的地面实际范围的大小。目前，民用卫星遥感影像的空间分辨率已达到分米级，并形成了多级空间分辨率体系。其跨度从美国国家海洋与大气管理局气象卫星的1.1千米，Landsat-1 MSS的80米，TM全色影像的15米，法国SPOT-5全色影像的2.5米、IKONOS和OrbView-3的1米到QuickBird的0.61米。
不同的应用领域以及不同层次的应用研究所需影像数据的空间分辨率不同。低、中、高多级卫星影像恰恰可以提供从粗到精的数据源，以满足行业的需求。其中，对于气象预报、海洋温度观测等宏观观测来讲，空间分辨率相对较低的气象卫星影像就可以满足需求。对于覆盖范围广，定位精度要求不高的行业如资源调查、灾害和环境监测、农业、林业、水利、地质矿产和城建规划等，需要中分辨率的卫星影像。然而对于精度要求较高的领域，如城市内部的绿化、交通、污染、建筑密度等的现状调查、大比例尺土地详查、地形图测绘以及农业、林业、灾害等领域内的详细调查和监测等则需要较高分辨率的卫星影像。
目前，国民经济建设对高分辨率卫星影像的需求最为迫切。譬如，在大比例尺土地详查的应用中，因为土地利用和土地覆盖特别强调影像的地类判别能力以及地类面积的量测精度，所以对空间分辨率要求较高。又如，在进行城市内部规划时，研究对象大多属于尺度相对较小，并且空间信息较为重要的地物。也就是说，需要在较小的空间尺度上观察地表的细节变化、进行大比例尺制图，因此对空间分辨率也提出了严格要求。此外，在“数字地球”和“数字中国”如火如荼地建设过程中，尤其是在大比例尺、高精度的“数字城市”建设中，因区域发展较快、地物地貌变化较大，所以急需高空间分辨率的遥感数据来实现对地物的更新，从而真实反映城市的快速发展。
时间分辨率
时间分辨率指遥感影像对同一地区重复覆盖的频率，即多长时间可以重复获得一次新的遥感信息。目前，一般对地观测卫星的重访周期为15~25天，IKONOS最小重访周期为3天，QuickBird为1~6天，MODIS为1~2天，气象卫星则可以不间断地对大气现象进行观测。
与所需空间分辨率类似，不同行业对影像时间分辨率也有不同的要求。对于大尺度植物生长、自然和人为污染等监测，要求的时间分辨率较低，一般为几天到几周时间；对大气温度、水气、土壤状况和灾害监测等方面要求遥感卫星重访周期较短，为几小时到一天。随着时间分辨率的提高，卫星影像在地物动态变迁、资源和环境动态监测、农作物生长、农作物灾害、自然灾害监测等领域的作用越来越大。
其中，在农业应用领域，由于作物生长状况以及作物受灾状况变化快，所以对卫星影像的时间分辨率要求较高。比如，利用NOAA AVHRR数据进行作物长势监测，既可以实时监测作物的生长，也可以获得作物生长过程的NDVI时间曲线，从而分析作物的生长趋势。在退耕还林工程的实施过程中，需要使用连续性卫星遥感数据，以保证动态监测的连续进行。对于自然灾害、特别是重大自然灾害如森林火灾和大面积洪涝灾害的实时监测，需要具有高时间分辨率的卫星遥感影像。此外，资源与环境的现状调查、土地利用动态监测、地形图的更新等，对卫星影像的时间分辨率要求也相对较高。
光谱分辨率
光谱分辨率是指传感器所能记录的电磁反射波谱中某一特定的波长范围值。光谱分辨率的增加，既使大气的各类电磁波谱得到充分利用，又可以将光谱段划分更细。所以，高光谱遥感能提供更多的精细光谱信息，从而提高识别目标性质和组成成分的能力。
目前，高光谱影像在精确研究地表物体，识别其类型，鉴别物质成分，实现地物精确分类等方面发挥了重要的作用。由于普通光谱分辨率的遥感影像不能满足矿物、岩石的类型、各种污染物的成分、农作物、森林种类的定量分析，所以地质调查、精细农业、植被、水环境等领域对高光谱遥感影像的需求较高。一直以来，高光谱遥感在地质领域的应用最为成熟。主要是因为在地质及矿产资源信息的解译中，需要在可见光至热红外的波谱范围内对不同岩性和矿物成分进行区分，而高光谱遥感恰恰具有细分波段的功能。因此，各种矿物和岩石在电磁波谱上显示的诊断性光谱特征得到了充分利用。近年来，高光谱卫星影像在植被调查和监测、农作物监测以及农作物估产等方面也具有了广阔的应用潜力，主要表现在植被信息的反演、农作物长势的监测和农作物理化特性的反演等方面。
影像质量
国民经济建设和社会发展诸多行业除了对卫星影像的分辨率有不同要求之外，对影像质量也提出了很多要求。由于卫星影像在成像或传输过程中可能会出现几何畸变、信息量减少、并附加额外噪声而引起影像质量的下降，并进而使得卫星影像难以满足行业的应用需求。因此，从卫星遥感影像上提取和挖掘信息之前，必须对其进行处理，至于选择何种方法以及需要达到什么样的目的，这都因行业的需求而异。
尽管如此，几乎所有遥感行业都需要对影像进行预处理，包括图像的几何校正、辐射校正、图像增强等。首先，卫星成像时因倾斜扫描、地形起伏及传感器姿态角的变化，使遥感影像产生像点位移，造成影像变形，所以需对影像进行几何校正来消除几何畸变。其次，卫星影像的灰度可能与目标物的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量不一致，于是造成了影像的失真，并改变影像的色调和色彩。这就要求对由传感器灵敏度特性、太阳高度角及地形引起的辐射畸变进行校正，来消除图像色调和色彩的失真，提高影像质量。此外，为了提高卫星影像的判别性能，需要对图像中的信息有选择地加强和抑制，改善图像的视觉效果。这主要通过图像增强处理来实现，常用的方法包括灰度变换、彩色合成、HIS变换等。通过图像校正、图像增强等相关处理，卫星影像的质量得到了相应的提高，使其更能满足应用行业的要求。
结论
综上所述，卫星遥感多层次、多时相、多光谱的特性，以及卫星遥感影像处理技术的不断改进，使卫星遥感的应用范围越来越广。其应用的广泛性又将使行业对卫星影像数据的质量和数量提出更高的要求，进而促进卫星遥感技术进一步发展。
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