正如前面所述，遥感信息主要来源于地物对太阳辐射的反射作用。识别地物主要依靠它们对光谱特性的差异，可实际上，常会出现“同物异谱”和“异物同谱”问题。“同物异谱”是指将同一类地物误分成二类地物；而“异物同谱”是把实际上二类地物误分成一类。对于前者可通过进一步合并予以解决；后者较为麻烦，它会导致错误分类结果。产生这种错误的原因是由地物光谱特性决定的，从遥感角度很难解决。这时，借助地理信息系统数据库中空间数据，如DTM数据等可解决上述问题，从而提高对遥感数据的识别精度和效率。

总之，单一遥感手段获取的图象，在空间，光谱和时间分辨率上都存在着一定的局限性。如果加入其它空间信息经匹配处理，进行综合分析，将大大有利于专题信息的分类和评价，以表达研究空间信息要素之间复杂的空间关系和形成机理。

例如，若用遥感数据对干旱区作分类时，单从光谱特性上看，干湖床和大沙丘出现“异物同谱”现象，从而无法分辨。实际上，从地形看，通过高程和坡度信息可知干湖床比沙丘地形坡度平坦，高程低，从而帮助它们区别出来。

目前，在空间多元分析中，已广泛地把遥感图象和地图相结合，同DTM相结合，以及地物的物理化学特性相结合，以提供分析手段。

三、地理信息系统和遥感图象的结合方式

通常有如下三种技术途径：

1．采用软件接口结合，如图9-5所示。这种方式是比较经济、现实的技术途径。由于遥感是以栅格数据结构方式收集地面数据的；栅格数据象元的位置关系常常隐含于行列值之中。地理信息系统的数据结构分矢量结构和栅格结构，且以矢量结构数据为多。因此，这种结合的实质是解决地理信息系统和遥感图象处理系统之间的数据转换，数据传送和数据的配准问题。所说的数据转换实质上是实现栅格数据到矢量数据的转换，或矢量数据向栅格数据的转换。数据的传送主要是指空间图形数据在系统之间的传送。数据的配准是指图象数据和地理信息系统的数字地图之间的几何配准问题。在配准时首先要对图象数据进行校正，然后再同地理信息系统的公用底图匹配。

为了便于管理，在具体实施中已发展了一些结合的系统，其方法有两种：一种是将地理信息系统作为遥感技术系统中的一个子系统；另一种是在地理信息系统中扩充遥感图象处理功能。后者应用更多；这是因为在地理信息系统中增加栅格数据功能，比在遥感图象分析系统中增加矢量数据处理分析功能及数据库功能，逻辑上更为合理，技术难度也小一些。目前一些大型商品化地理信息系统如MGE，ARC/INFO中都加入了图象分析处理功能就是基于这一思想。

2．发展一种标准的空间数据交换格式，作为地理信息系统与遥感图象处理之间，以及不同类型的地理信息系统之间相互转换的中间格式标准。

建立一个国际标准化的空间数据交换标准一直是大家公认的必需解决的问题。目前世界各国都在研究该问题，美国联邦空间数据委员会在1992年颁布了美国空间数据交换标准SDTS(Spatial Data Transfer Standard)经过长期实践被认为是一种比较完善的空间数据交换标准。澳大利亚基于美国SDTS标准，建立了空间数据标准ASDTS。显然，确定建立一种国际上通用的标准空间数据交换格式，将大大有利于空间数据的共享，也有利于不同空间信息系统的结合。

3．地理信息系统和遥感图象处理系统相互结合形成一个完整系统。在这种系统中，两者已成为一个统一体，实现了真正的结合。这就要求设计出更有效的数据结构模型及空间数据的管理系统，即能对矢量数据和栅格数据进行协调管理，实现空间数据的综合查询及模型分析。国外已有这样的系统，如美国NASA国家空间实验室的地球资源实验室发展的ELAS系统，它可将数字化后的图形数据，同卫星影象和其它数据置于统一的数据库中，并对其进行统一分析处理。如图9-6所示。

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