主动传感器有自己的光源或照明，特别是，它主动发送脉冲并测量反射到传感器的反向散射。然而被动传感器测量从太阳发出的反射阳光。当阳光普照时，被动传感器会测量这种能量。本文将对两种传感器进行详细的介绍，希望对大家有所帮助。
主动传感器
当打开闪光灯拍照时，相机会发出自己的光源。在照亮目标后，摄像机将反射光捕捉回镜头。因此，当摄影师使用闪光灯时，相机是主动传感器，它照亮目标并测量反射回摄像机的能量，这时我们可以把主动传感器想象成一个打开闪光灯的手持相机。
主动遥感有多种形式。例如，它们可以是环绕地球运行的卫星、空中的直升机或者地面上的任何东西。
被动传感器
当摄影师不使用闪光灯时，相机是被动传感器，相机不发送光源，它使用的是太阳自然发出的光。被动传感器使用来自太阳的自然发射光，没有太阳，就不会有被动遥感。
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通常有数百种遥感应用程序使用主动和被动传感器。那么让我们更深入地研究这两种类型的遥感。
遥感示例
现在我们对被动和主动遥感有了清晰的了解，那么看一下它在卫星传感器中的应用。在下面的示意图中，可以看到太阳如何发光。首先，光线通过大气窗口，然后从地球反射到环绕地球的卫星传感器上。
而主动传感器照亮其目标。在此示例中，它是一个侧视传感器，向地球表面发送自己的脉冲。首先从地面反弹，并再次从建筑物上反弹。最后返回传感器。实际上，这种类型的反向散射称为双回波反向散射，稍后将对此进行详细介绍。
主动遥感示例
如果有机会看到合成孔径雷达图像，那么看起来可能会有类似下图这样的光斑：
对于未经视力训练的眼睛来说，这看起来只是一张黑白像素的图片，但现实上能够看到的远不止这些。例如，3种主要的后向散射类型为：
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镜面反射：镜面反射是图像中出现黑点的地方。在这种情况下，它是光滑的表面，如东西流动的河流和铺砌的表面；
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双回波：中心的亮白色是工作时的双回波反向散射。如上图所示，它是一个如建筑物一样的城市特征，但在这个尺度上并不完全清楚。
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漫散射：雷达图像的大部分是粗糙表面和漫散射，这可能来自农业区不断增长的植被。
被动遥感示例
确实，被动遥感与我们的眼睛解读世界的方式非常相似。例如，下图是真实颜色的落基山脉。
被动遥感是在整个电磁光谱中看到光。例如，该多光谱图像可以具有不同的波段组合，如彩色红外。
重要的一点是需要意识到，它如何以鲜红色强调健康的植被。至少在这个场景中有很多此种情况。虽然明亮的白色是建筑区，而最暗的阴影是水域。在东部，这可能是一条传输线，因其始终保持相同的宽度。最后，可使用全色波段看到更加清晰的世界。如果要对图像进行全色锐化，可使用光谱带。此处是Landsat 8 的波段组合（https://gisgeography.com/landsat-8-bands-combinations/）列表，可让您以更全新的方式了解世界。
用途和应用
被动遥感的用途和应用
在被动遥感方面，Landsat 任务是运行时间最长的地球观测计划。40 多年来，Landsat 收集并记录了我们不断变化的星球情况，一直是星球变化的见证者。正因为如此，我们拥有了一个历史晴雨表，可以衡量变化并规划星球的未来，Landsat 科学也有助于了解地球的气候、生态系统和土地利用。
研究人员利用 Landsat 数据发表了数千篇出版物。此外，DigitalGlobe 和 Planet Labs 也是具有数百种遥感应用和用途的商业卫星。
主动遥感用途和应用
主动遥感的两个主要优势是：
- 日夜收集图像的能力；
- 不受云和恶劣天气条件的影响。
航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 利用 inSAR，通过两个天线测量地球的高度。在短短几天内，SRTM 就收集到了最准确的地球数字高程模型之一。
光探测和测距 (LiDAR) 是一种测量地面高度的主动传感器，利用的时间来自于飞机或直升机平台的光测量并反射回传感器。由此，可创建对林业有用的数字表面模型。
主动遥感已用于各种安全应用，包括海洋和北极监测。如前所述，双回波散射在搜索和救援任务中提供了关键信息。主动传感器包括加拿大航天局的 RADARSAT-1 和 RADARSAT-2 以 及空中客车防务与太空 TerraSAR-X 雷达卫星。
总结
正如本文所介绍的，主动传感器会产生自己的照明源。而被动传感器使用来自太阳的反射能量，它需要太阳才能正常运作。如果想了解有关被动遥感的更多信息，请查看多光谱和高光谱传感器指南（https://gisgeography.com/multispectral-vs-hyperspectral-imagery-explained/）；如想了解有关主动遥感的更多信息，请查看光探测和测距指南（https://gisgeography.com/lidar-light-detection-and-ranging/）。或者，如想使用数据，请查阅15 个免费卫星数据源（https://gisgeography.com/free-satellite-imagery-data-list/）和排名前6位的免费 LiDAR 数据源的列表（https://gisgeography.com/top-6-free-lidar-data-sources/）。
来源：开源地理空间基金会中文分会
来源链接：https://www.osgeo.cn/post/12f19
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