笔者现在业务扩张了，不仅限于窄带物联网了，进军GEO领域了，当不了CEO，搞个GEO玩玩也是可以的。 😃

"Geo"是一个前缀，表示与地球或地理空间相关的事物。它来自于希腊语中的“γη”（gē），意为“地球”。

在计算机领域，"Geo"通常用于描述与地图、地理信息系统（GIS）、遥感和地理空间数据等相关的技术、软件、数据格式和标准等。例如，GeoJSON是一种用于表示地理空间数据的开放标准格式，GeoTIFF是一种将地理信息嵌入到标准的TIFF图像文件中的格式，而GIS软件如ArcGIS和QGIS则是用于处理、分析和可视化地理空间数据的工具。

在地球科学领域，"Geo"通常用于描述与地球科学、地质学、地球物理学和大气科学等相关的学科和研究领域。例如，地球物理学家使用地球物理方法来研究地球内部的结构和性质，地质学家使用地质学方法来研究地球表面的形态和演化，大气科学家使用气象学和大气化学等科学方法来研究大气环境和气候变化等问题。

总之，"Geo"是一个表示地球或地理空间相关事物的前缀，在计算机领域和地球科学领域都有广泛的应用。

本篇博客着重讨论遥感技术。遥感领域的发展离不开遥感卫星技术的发展。

遥感卫星是一种通过遥感技术获取地球表面信息的人造卫星。根据不同的应用需求和技术特点，遥感卫星可以分为多种类型，以下是一些常见的遥感卫星种类、制式以及载荷口径。

在遥感卫星中，口径（Resolution）是指遥感系统传感器所能够获取的最小空间细节或目标大小。通常情况下，口径越小，遥感图像的细节就越清晰，对于解析度要求高的遥感应用，需要选择具有较小口径的遥感卫星。

遥感卫星的口径可以分为几种，包括空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率等。其中，空间分辨率是最常用的口径，它是指遥感卫星传感器所能够分辨的最小空间细节大小。例如，如果一个遥感卫星的空间分辨率为5米，那么它所获取的遥感图像中的任何一个目标或细节都应该大于等于5米。

遥感卫星的最小口径取决于遥感技术和传感器的发展水平。目前，随着遥感技术和卫星传感器的不断发展，遥感卫星的口径已经达到了很小的水平，比如在光学遥感领域，一些商业遥感卫星的空间分辨率已经达到0.3米以下。

然而，遥感卫星口径的发展也面临着很多技术和工程上的挑战，如传感器的稳定性、数据传输和处理的复杂性、卫星的成本和运营等。因此，遥感卫星的口径在不同的应用领域和需求下仍存在一定的局限性。

遥感地图是利用遥感技术获取的遥感数据，结合地理信息系统（GIS）等技术，制作出的地图。遥感数据是通过卫星、飞机等遥感平台获取的，具有广阔的覆盖范围、高精度和多时相等特点，可以提供多种地表信息，如地形、植被、土地利用、水体等。

通过遥感技术获取的遥感数据，可以在地理信息系统中进行处理和分析，制作出各种类型的遥感地图，如遥感影像地图、遥感植被覆盖度地图、遥感土地利用类型地图等。这些遥感地图可以帮助人们更好地了解和管理地球表面的各种资源和环境，例如用于城市规划、土地利用、资源管理、环境监测等领域。

随着遥感技术的不断发展和应用，遥感地图的制作和应用也在不断完善和拓展。目前，国内外已经涌现出许多遥感地图制作和应用的优秀案例，这些案例为遥感地图的应用提供了丰富的实践经验和技术支持。

谷歌卫星地图使用了多颗光学遥感卫星获取遥感数据，主要包括以下几个卫星：

Landsat卫星：Landsat卫星是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合研制的一系列遥感卫星，主要用于地表资源调查和环境监测。谷歌地图使用了Landsat 8卫星获取的数据，该卫星于2013年发射升空，可以提供高分辨率、多光谱的遥感数据。

Sentinel卫星：Sentinel卫星是欧洲空间局（ESA）推出的一系列遥感卫星，主要用于地表监测和环境保护。谷歌地图使用了Sentinel 2卫星获取的数据，该卫星于2015年发射升空，可以提供高分辨率、多光谱的遥感数据。

地球观测卫星：地球观测卫星是中国国家航天局研制的一系列遥感卫星，主要用于地球资源调查和环境监测。谷歌地图使用了地球观测卫星2号和3号获取的数据，这两颗卫星分别于2007年和2018年发射升空，可以提供高分辨率、多光谱的遥感数据。

除了以上卫星，谷歌地图还使用了其他多颗卫星获取的遥感数据，通过融合不同卫星的数据来提高地图的精度和分辨率。

高德卫星地图使用了多颗卫星获取遥感数据，包括以下几个卫星：

Gaofen卫星：高分卫星是中国国家航天局研制的一系列遥感卫星，主要用于地球资源调查和环境监测。高德卫星地图使用了高分二号卫星获取的数据，该卫星于2018年发射升空，可以提供高分辨率、多光谱的遥感数据。

Landsat卫星：Landsat卫星是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合研制的一系列遥感卫星，主要用于地表资源调查和环境监测。高德卫星地图使用了Landsat 8卫星获取的数据，该卫星于2013年发射升空，可以提供高分辨率、多光谱的遥感数据。

Sentinel卫星：Sentinel卫星是欧洲空间局（ESA）推出的一系列遥感卫星，主要用于地表监测和环境保护。高德卫星地图使用了Sentinel 2卫星获取的数据，该卫星于2015年发射升空，可以提供高分辨率、多光谱的遥感数据。

彭罗斯卫星：彭罗斯卫星是法国航天局研制的一颗遥感卫星，主要用于地球资源调查和环境监测。高德卫星地图使用了彭罗斯卫星获取的数据，该卫星可以提供高分辨率、全色相机和多光谱相机的遥感数据。

除了以上卫星，高德卫星地图还使用了其他多颗卫星获取的遥感数据，通过融合不同卫星的数据来提高地图的精度和分辨率。

在遥感地图领域，有许多相关的软件可以用于遥感数据的处理、分析和制图，以下是一些常见的软件：

ENVI：ENVI是一款专业的遥感数据处理软件，可以用于图像增强、分类、变化检测等遥感数据分析和制图。

ERDAS IMAGINE：ERDAS IMAGINE是一款广泛使用的遥感软件，可以用于遥感数据的处理、分析、制图和数据共享。

ArcGIS：ArcGIS是一款地理信息系统软件，可以用于遥感数据的处理、分析和制图，同时也可以与其他地理信息数据进行集成和分析。

QGIS：QGIS是一款免费的开源地理信息系统软件，可以用于遥感数据的处理、分析和制图，同时支持各种遥感数据格式的导入和导出。

GRASS GIS：GRASS GIS是一款免费的开源地理信息系统软件，主要用于地理空间分析和建模，可以用于遥感数据的处理和分析。

PCI Geomatics：PCI Geomatics是一款专业的遥感数据处理软件，可以用于遥感数据的预处理、分类、变化检测等分析和制图。

Matlab：Matlab是一款数学计算软件，可以用于遥感数据的处理、分析和建模，同时也支持图像处理和制图。

以上是一些常见的遥感地图领域相关软件，不同的软件具有不同的功能和用途，可以根据实际需求进行选择。

常用的有ArcGIS、QGIS，二者比较如下。

在遥感地图领域，有一些相关的标准和规范，这些标准主要用于统一遥感地图数据的格式、精度、质量等方面，以便于数据的交换、共享和利用。以下是一些常见的遥感地图领域相关标准：

以上是一些常见的遥感地图领域相关标准，这些标准可以帮助遥感数据的共享和利用，同时也可以提高遥感地图产品的精度和质量。

在地图制作中，栅格和矢量是两种常见的数据表示方式，它们各有优缺点，应根据实际需求进行选择。

栅格数据是由像素组成的网格状数据，每个像素代表着一个固定大小的区域，通常用于表示连续的地理现象，如高程、气温、降雨量等。栅格数据具有较为直观的显示效果，可以通过颜色、高度、阴影等方式来展示地理现象的变化，同时也方便进行空间分析和模拟。但是栅格数据的分辨率和精度受到像素大小的限制，不能很好地表示复杂的地理现象和矢量要素。

矢量数据则是由点、线、面等几何要素组成的矢量图形，通常用于表示离散的地理要素，如道路、河流、建筑物等。矢量数据具有精度高、数据量小、易于编辑和更新等优点，可以精确表示地理现象的形状、位置、方向等信息。但是矢量数据的显示效果相对栅格数据较差，需要进行符号化和渲染，同时也不方便进行空间分析和模拟。

在实际应用中，栅格和矢量数据通常需要进行转换和配合使用，以满足具体的制图和分析需求。例如，在制作地图时，可以使用栅格数据来展示地形、地貌等连续的地理现象，同时使用矢量数据来表示道路、河流、建筑物等离散的地理要素。

在遥感地图领域，有许多相关的数据格式可以用于描述遥感数据，以下是一些常见的遥感地图领域相关数据格式：

GeoTIFF：GeoTIFF是一种基于TIFF格式的地理信息图像格式，可以包含空间参考、投影信息、地理位置等元数据，方便遥感数据的处理和分析。

NetCDF：NetCDF是一种用于存储科学数据的格式，可以包括遥感数据中的多个变量和维度信息，方便数据的共享和利用。

HDF：HDF是一种用于存储科学数据的格式，可以包括遥感数据中的图像、文本、元数据等信息，方便数据的共享和利用。

KML：KML是一种用于描述地理信息的XML格式，可以用于描述遥感数据中的点、线、面等要素信息。

Shapefile：Shapefile是一种用于存储地理信息数据的格式，可以用于描述遥感数据中的矢量要素信息，包括点、线、面等要素。

LAS：LAS是一种用于存储激光雷达数据的格式，可以包括激光雷达数据中的点云信息和属性信息，方便数据的处理和分析。

GML：GML是一种基于XML的地理信息数据交换格式，可以用于描述遥感数据中的矢量、栅格、拓扑结构等信息。

除了以上数据格式，还有许多其他的遥感数据格式，如DTED、DEM、LCCS等，这些格式可以根据实际需求进行选择和应用。

GeoTIFF是一种地理信息图像格式，是在标准的TIFF（Tagged Image File Format）图像文件格式的基础上添加了地理信息的元数据，使得图像可以与地理坐标系对应。GeoTIFF可以包括空间参考、投影信息、地理位置等元数据，方便遥感数据的处理和分析。

与标准的TIFF格式相比，GeoTIFF可以实现更多的功能，如地理坐标投影、地理坐标系转换、图像几何校正等，可以让遥感数据更加直观地呈现在地图上，并方便地进行分析和处理。GeoTIFF可以被许多地理信息系统（GIS）软件、遥感软件和图像处理软件所支持，是遥感数据和地理信息数据的重要格式之一。

需要注意的是，GeoTIFF是一种图像格式，主要用于存储遥感图像数据，而不是用于存储矢量数据。对于矢量数据，可以使用其他的地理信息数据格式，如Shapefile、KML等。

Shapefile文件属于矢量数据。Shapefile是一种用于存储地理信息数据的格式，可以用于描述点、线、面等矢量要素，包括道路、河流、建筑物等地理要素。Shapefile文件通常包含了矢量要素的几何信息和属性信息，可以用于进行地图制作、空间分析和数据管理等操作。

与栅格数据不同，矢量数据以点、线、面等几何要素的形式来表示地理现象，具有精度高、数据量小、易于编辑和更新等优点，可以精确表示地理现象的形状、位置、方向等信息。但是矢量数据的显示效果相对栅格数据较差，需要进行符号化和渲染，同时也不方便进行空间分析和模拟。

需要注意的是，虽然Shapefile文件可以包含地理坐标系和投影信息等元数据，但它本身并不具备栅格数据的特性，不能用于存储连续的地理现象，如高程、气温、降雨量等。对于栅格数据，需要使用其他的地理信息数据格式，如GeoTIFF、NetCDF等。

GeoJSON是一种用于表示地理空间信息的开放格式，它基于JavaScript对象表示法（JSON），用于存储和传输地理数据。GeoJSON可以用于表示点、线、面、多边形和其他地理实体，可以被用于地图可视化、地理信息系统（GIS）和Web应用程序中。

GeoJSON数据格式使用JavaScript对象表示法（JSON）来表示地理空间信息，其基本结构如下：

其中type字段用于指定数据类型，geometry字段用于指定几何对象及其坐标，properties字段用于存储属性信息。

在遥感地图领域，有一些相关的组织和机构，这些组织和机构致力于推动遥感技术在地图制作和应用中的发展，以下是一些常见的组织和机构：

国际遥感委员会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing，ISPRS）：ISPRS是一个国际性的遥感组织，旨在促进遥感技术在测绘、地理信息和环境科学等领域的应用。

美国地球观测系统（Earth Observing System，EOS）：EOS是美国国家航空航天局（NASA）推出的一个地球观测系统，旨在通过卫星遥感技术获取地球的大气、海洋、陆地等数据，用于环境监测和气候研究。

欧洲空间局（European Space Agency，ESA）：ESA是一个欧洲性的空间机构，致力于推进欧洲的空间技术和应用，其中包括遥感卫星的研制和发射。

中国遥感卫星应用中心（China Centre for Resources Satellite Data and Application，CRESDA）：CRESDA是中国国家航天局负责遥感数据接收、处理和应用的机构，为中国及其他国家提供遥感数据的服务。

国际地球观测联盟（Group on Earth Observations，GEO）：GEO是一个国际性的地球观测组织，旨在促进全球的地球观测数据共享和应用，包括遥感数据。

除了以上组织和机构，还有许多地方性的遥感应用机构和企业，致力于推进遥感技术在地图制作和应用中的发展，促进地图数据的共享和利用。