地理信息系统、遥感和计算机辅助制图是现代地理学的重要技术手段，近年来人们越来越强烈地感受到利用遥感数据的必要性，在地理信息系统中应提供管理这种数据的潜力，也就是遥感和地理信息系统相结合、发挥各自最大作用的问题。如果我们回顾一下它们各自的发展历史，就不难发现，早在60年代，随着遥感技术由航空阶段进入航天阶段，产生了由计算机进行图像分析处理的图像分析系统时，地理信息系统和遥感就开始走上了相互结合的道路。

一、地理信息系统和遥感结合的原因

　　从地理信息系统本身的角度出发，随着它应用领域的开拓和深入，它首先要求存储大量的有关数据，通过不断的积累和延伸，从而具备反映自然历史过程和人为影响的趋势的能力，揭示事物发展的内在规律。但是，地理信息系统数据库几乎只是通过地图数字化建立起来的，用户不能接触到原始资料及其有关信息，如：抽象级别和概念级别以及采用的数字化方法（扫描方式或人工方式）及其可靠性等，而地理信息系统中的原始数据（包括遥感影像数据）却是有效地模拟和控制误差传播的基础。其次，地理信息系统为了保持系统的动态性和现势性，它还要求及时地更新系统中的数据。这是因为一切事物都处在发展变化之中，例如河道的变迁、森林的砍伐以及建造道路、房屋等都会引起变化，而地理信息系统中存贮的信息只是现实世界的一个静态模型，需要定时、及时的更新。遥感作为一种获取和更新空间数据的强有力手段，能及时地提供准确、综合和大范围内进行动态监测的各种资源与环境数据，因此遥感信息就成为地理信息系统十分重要的信息源，尤其是大范围的以统计为主的地理信息系统。以遥感信息作为系统的数据源，它处理信息所需的时间就有可能压缩到自然灾害形成过程之内，从而赢得预测预报的时间。

　　当前遥感的应用也正经历着一场质的转变。它正逐渐地从单一的遥感器数据的分析应用向多波段、多时相的分析应用过渡，从静态分布研究向动态过程预测过渡，从定性调查制图向定量统计分析过渡，从各种事物和过程的外部描述向内在规律探求过渡。显然，实现这一变革的核心问题乃是大量遥感数据的有效利用问题。其次，遥感技术为全球范围内的空间信息的获取开辟了一条途径，探测器及图像技术的新发展不断地促进遥感应用能力的提高，可以获取适当比例尺的数字空间信息，这些信息的管理是一个十分重要的问题；此外，由于地表遥感的需要，还需使用各种遥感器来覆盖整个电磁波谱范围，以及光谱分辨率的不断提高，这样需要管理的数据量就大大增加。现有的遥感数据处理能力和精度已很难满足需要了，因而需寻求新的遥感数据处理系统。大量遥感数据的管理和有效利用取决于是否有一个能利用地理信息进行有效控制和处理的系统，这个系统能把数据转换成对决策有用的信息，它应具备以下的功能：①降低数据的冗余度和不一致性；②能为专题应用提供各种数据的综合（包括遥感数据）；③能简单而有效地进行数据更新；④能够查询数据库，获取不能由原始数据得出的地理信息。不难看出，以空间数据为操作对象的地理信息系统包含了以上这些功能，它能接受大量的不同来源的空间数据，并能根据用户的不同需求对这些数据进行有效的存储、检索、分析和显示，所以能为遥感数据的有效利用提供一个良好的环境。因此，遥感和地理信息系统的结合，不仅有助于提高遥感数据自动分类的精度以及空间定位和信息复合，加速遥感的进程，而且也使地理信息系统的应用进入了一个新阶段。

　　遥感图像处理与分析的一个重要方面就是以遥感图像的空间、时间、光谱等特征为标志的图像识别与分类。目前在遥感应用中广泛使用的图像处理方法是以遥感数据的光谱特征为基础，以陆地卫星的多光谱数据为主要信息源的，这种单一信息源的分析方法，除了能直接反映地物的波谱特征要素外，分类的精度十分有限，与地学研究定量化的需要仍有一定的差距。一方面，陆地卫星遥感器的空间分辨率和光谱分辨率还受到很大程度的限制；另一方面，单独的光谱分类忽视了目标物的许多有用信息如地物的形状、大小、位置等特征。此外，地面状况、地理环境的复杂性和不稳定性也给卫星影像的正确识别带来了困难。为了提高遥感数据的分类精度和分类过程中的人工智能水平，除了纯光谱分类算法自身的改进和在分类过程中逐步考虑地物影像的纹理特征外，还必须依靠由地理信息系统提供的辅助数据（如地图等各种图件、地面实测数据、统计资料等）来改善遥感数据的分类精度。结合辅助数据的分类实质上是把地理信息系统提供的辅助数据与遥感数据复合，遥之叠加到传感器的测量数据中去，用以提供分类数据的特征维数，消除干扰噪声等，从而增加可供提取的信息量。
　　本文标题：遥感和地理信息系统的结合
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