深蓝遥感就像给卫星戴了一副“深蓝色眼镜”，专门捕捉波长0.38-0.45μm的深蓝光。这副“眼镜”的核心优势在于强穿透性：一是能探入清澈浅海十几米，助力测量水深、寻找珊瑚礁或沉船等目标；二是在大气中容易散射，能给建筑阴影“补光”，清晰呈现阴影内道路与车辆；三是对气溶胶（灰尘、污染物）敏感，可为空气污染研究和气候预测提供数据；四是受植物叶绿素吸收影响小，能穿透植被看清下方土壤湿度与地形。应用上，可监测海洋、预警赤潮、定位石油泄露、辅助渔民找鱼群，还能支撑气象预报。例如江苏团队用Landsat8卫星测算太湖水生植物分布，John D.Hedley团队借此摸清澳大利亚大堡礁珊瑚健康状况。

图2 太湖水生植被调查点的空间分布图  

图3 太湖水生植被的空间分布图

（图片来源： 湖泊科学《基于随机森林模型的太湖水生植被遥感信息提取》）

图4  Sentinel-2A图像中大堡礁上的各种地点：（a）蜥蜴岛，（b）霍尔-汤普森礁北部，（c）南部大堡礁，（d）阿德莱德礁和（e）苍鹭和Wistari礁

（图片来源： Remote Sensing of Environment，《Coral reef applications of Sentinel-2: Coverage, characteristics, bathymetry and benthic mapping with comparison to Landsat 8》）

黄边遥感的“眼镜”对应波长0.56-0.63μm的光，这个波段介于黄色光和近红外光之间，天生适合观测植物。这副“眼镜”的特点完全贴合植物观测的需求：一是对植物“健康状态”特别敏感，植物长得好不好、有没有缺水或生病，它都能“看”出来——因为植被生病时，叶片里的色素、细胞结构会改，对黄边光的反射也会变；二是能和其他“镜片”配合，比如结合红光、近红外光的信息，更全面地了解地物的特征；三是在大气中传输时，受干扰比较小，就像信号不容易“失真”，获取的数据更可靠。应用上，植被监测中可诊断健康状况、追踪生长阶段、估算生物量；生态监测中能调查湿地生态系统、评估城市绿地生态效益；地质与土壤研究中可辅助辨别土壤类型、勘探矿产资源。例如太原理工大学借助GF-6卫星WFV传感器含黄边波段时序影像，成功提取盘锦市水稻种植分布；东北林业大学利用含黄边波段的GF6数据，通过CART算法识别本溪市有林地，精度达97.67%。

图5 盘锦市地物样本点空间分布图

图6 盘锦市水稻空间分布图

（图片来源：遥感学报，《融合特征优选与随机森林算法的GF-6影像东北一季稻遥感提取》）

图7 本溪市有林地CART分类结果

（图片来源：东北大学学报，《高分六号遥感数据在有林地识别中的应用》）

红边遥感的“眼镜”针对波长0.69-0.77μm的光，这个波段在黄色光和近红外光之间，是观测植物营养状况的黄金波段。这副“眼镜”的核心优势在于“懂植物”，一是和植物叶绿素总量关系密切，叶绿素越多，反射的红边光越强，能直接反映植物“长势”；二是植物缺营养、缺水或生病时，红边光的反射会明显变化；三是能和其他“镜片”互补，比如结合红光看叶绿素吸收情况，结合近红外光看植物结构。实际应用中，它在林业上能早期发现树木的病虫害，在农业上能指导农民精准施肥，还能预测庄稼品质的好坏。例如深圳大学用Sentinel-2影像的红边波段，对广东湛江高桥红树林保护区域的冠层氮素含量进行估算并完成空间制图；中国资源卫星应用中心则通过高分六号卫星影像的红边波段等数据，对黑龙江省松嫩平原的农作物进行精细分类。

图8 广东湛江高桥红树林保护区

（图片来源：遥感学报，《利用Sentinel-2影像超分辨率重建的红树林冠层氮含量反演》）

图9 基于Sen2Res重建影像的红树林CNC制图

（图片来源：遥感学报，《利用Sentinel-2影像超分辨率重建的红树林冠层氮含量反演》）

图10 高分六号卫星黑龙江松嫩平原农作物影像

（图片来源：卫星应用，《光学遥感卫星红边波段应用综述》）

多光谱遥感相当于给卫星装了“一套彩色眼镜”，包含红、绿、蓝等多个波段，可同时捕捉多类光信号，就像手机能切换拍照模式一样。它的优势在于实用：一是一次获取多波段数据，信息更全面；二是识别地物能力强，如植物在近红外下亮、红光下暗，水体则相反，易区分；三是“镜片”组合灵活（如近红外+红+绿突出植被，红+绿+蓝显真实色彩），还能按需调整观测频率与图像清晰度，但数据处理复杂。实际应用中，它在农业上能监测作物生长、预测产量；林业上能清查森林资源、监测火灾；在水资源管理上能看水体污染、保护湿地；城市规划上能区分建筑和绿地。例如中国科学院南海海洋研究就用这套“眼镜”分析了珠江口水环境。

图11 利用多光谱影像反演珠江口悬浮泥沙浓度

（图片来源：中国科学院南海海洋研究所官网）

高光谱遥感是卫星的“超精细彩色眼镜”，有200～300个“小镜片”（波段），光谱分辨率能到3-10μm，就像把彩虹分成了无数细条颜色。它的优势在于精细：一是“辨色”能力超强，能看出不同东西的细微差别，比如分清不同品种的小麦；二是实现“图像+光谱”结合，每个像素附带“身份卡”式光谱曲线，识别精度远超多光谱。不足在于其数据量大、处理耗时，且相邻波段信息有重复。实际应用中，它在地质勘查中可识别矿物、研究构造；农业与林业上能精细分类作物、监测长势等；在生态监测上可辅助植被研究、监测水体。例如某地山火应急中，“天地图·广东”与广东卫星中心合作，利用高光谱影像为应急指挥提供地理信息支持；国家遥感数据与应用服务平台通过高光谱信息实现地物精细分类；广东省国土资源测绘院将哨兵2号与高分5号卫星的高光谱数据进行融合，有效提升地物识别的效率与准确率。