卫星图像：一个空中替代品
遥感项目经常以问题开头：“我应该使用空中图像或卫星图像吗？'。在长期项目期间，可能会再次出现这个问题，特别是当不可预见的情况时改变收集数据的能力，数据的可靠性或工作范围。预算，技术和政府限制不断变化，可根据选择正确的数据输入至关重要。
在开始任何遥感项目时，都必须考虑到若干关键参数。这些因素包括感兴趣地区的大小和可获得性、数据的及时性、数据是否可以从现有图像中获得或是否需要新的收集，以及也许最重要的方面:项目预算。
效率和规模
卫星可以比飞机更有效地完成遥感项目，导致对成本效益分析的巨大影响。关键差异是卫星在没有飞机飞行规划的复杂物流的情况下可以在几分钟内收集数千千平方公里的速度和易燃性。飞机面临更大的限制：他们必须获得空域许可，计划适当的起飞和着陆点，并坚持不断变化的边境和旅行限制。飞机也容易受到大风等天气条件的影响。卫星根本没有这些问题。它们可以轻松地收集来自隔离，冲突或跨境位置的数据。这尤其适用于可能需要多个载人或无人机飞机的航班的大规模映射项目。这些节省在预算/时间敏感的政府映射项目中非常重要。
任务和处理
卫星任务的规划是完全可定制的。这允许用户优先考虑他们的收集区域，定义分辨率和光谱波段以及指定收集角度。对于复杂的项目来说，在收购发生之前调整这些需求具有更大的灵活性。实时天气更新确保数据采集将尽可能无云，进一步缩小航空数据和卫星图像之间的竞争差距。卫星图像收集后，可直接通过地面站下载，在收集后数小时内传送给用户。用户可以从几个处理选项和交付方法中选择。
收集能力
卫星图像提供商可以在一次通过中收集各种多光谱波段组合的数据以及立体图像，从而消除了多架专业飞机多次飞行的需要。立体影像为数字高程模型(DEM)的建立和虚拟三维重建提供了可靠的数据。国家图像可解释性等级量表(NIIRS)确认了30cm卫星图像对航空成像应用的适用性，该量表被成像界用来定义和测量图像质量和成像系统的性能。从Maxar的WorldView-3拍摄的30厘米图像的nir评分为5.7。这意味着有可能识别物体，如住宅区的地上公用事业线路、不透水表面、作物种类及其边界、车辆类型、井盖等。
永久性焦点
卫星可以达到感兴趣的区域，这些区域难以通过其他方式达到或无法访问，并提供可预测和频繁的刷新计划。具有高频刷新率，用户可以自信地要求以特定间隔收集完全相同的感兴趣区域。这是自动分析的关键特征。与空中数据一样，卫星图像也可以使用人工智能将程序集成到程序中，以自动提取和分类功能，从而简化工作流程。与天线相比，通过卫星收集的图像数量提供了增加的机器学习计划的培训数据。此外，用户可以利用历史数据来模拟预测性分析，这对趋势分析非常有用，异常检测以大规模和盈利能力估算。
