วันพุธที่ 19 พฤศจิกายน พ.ศ. 2557

การใช้ประโยชน์

รีโมทเซนซิง ได้นำมาใช้ประโยชน์ในการพัฒนาประเทศหลายด้าน ซึ่งเราสามารถประยุกต์ใช้ในงานต่างๆ เช่น
การใช้ที่ดิน
·   รีโมทเซนซิง สามารถใช้แปล รูปแบบการใช้ที่ดินประเภทต่างๆ และนำผลลัพธ์ที่ได้มาจัดทำแผนที่การใช้ที่ดิน

·  รีโมทเซนซิง นำมาใช้สนับสนุนติดตามและประเมินแนวโน้มการใช้ที่ดินประเภทต่างๆ เช่น ด้านการเกษตร พื้นที่ป่าไม้ เป็นต้น
การเกษตร
·   ภาพถ่ายจากดาวเทียมใช้สำรวจบริเวณพื้นที่เพาะปลูกพืชเศรษฐกิจ
เช่น พื้นที่ปลูกข้าว ปาล์มน้ำมัน ยางพารา สัปปะรด อ้อย ข้าวโพด ฯลฯ
·   ผลลัพธ์จากการแปลภาพใช้ประเมินการเปลี่ยนแปลงการเพาะปลูกพืชเศรษฐกิจในแง่
ปริมาณ ราคา ช่วงเวลา ฯลฯ
·   ติดตามขอบเขตและความอุดมสมบูรณ์ของพื้นที่ป่าและเขตอนุรักษ์พันธุ์ไม้
·   ประเมินบริเวณพื้นที่ที่เหมาะสม
(มีศักยภาพ) ในการปลูกพืชต่าง ๆ เช่น ข้าว ปาล์มน้ำมัน มันสำปะหลัง เป็นต้น
ป่าไม้

·   ติดตามการเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่าไม้จากการแปลภาพถ่ายจากดาวเทียม เช่น ป่าดงดิบ ป่าดิบชื้น ป่าเต็งรัง ป่าชายเลน เป็นต้น
·   ผลลัพธ์จากการแปลสภาพพื้นที่ป่า เพื่อสำรวจพื้นที่ป่าอุดมสมบูรณ์และป่าเสื่อมโทรม
·   นอกจากนี้ยังใช้สำหรับ ติดตามพื้นที่ไฟป่า
และความเสียหายจากไฟป่า
·   ประเมินพื้นที่ที่เหมาะสมสำหรับปลูกป่าทดแทนบริเวณที่ถูกบุกรุก หรือโดนไฟป่า
ธรณีวิทยา

·   การใช้ภาพถ่ายจากดาวเทียมแปลสภาพพื้นที่เพื่อจัดทำแผนที่ธรณีวิทยาและโครงสร้างทางธรณี
ซึ่งเป็นข้อมูลที่ต้องใช้เวลาและงบประมาณในการสำรวจ และนำมาสนับสนุนในการพัฒนาประเทศ เช่น เพื่อการประเมินหาแหล่งแร่
แหล่งเชื้อเพลิงธรรมชาติ แหล่งน้ำบาดาล การสร้างเขื่อน เป็นต้น
·   การใช้รีโมทเซนซิง มาสนับสนุนการจัดทำแผนที่ภูมิประเทศ
การวางผังเมือง
·   ใช้รีโมทเซนซิง ภาพถ่ายจากดาวเทียมรายละเอียดสูง เพื่อใช้ติดตามการขยายตัวของเมือง
·   ภาพถ่ายจากดาวเทียมช่วยให้ติดตาม การเปลี่ยนแปลงลักษณะ/รูปแบบ/ประเภทการใช้ที่ดิน
·   ใช้ภาพถ่ายรายละเอียดสูง ติดตามระบบสาธารณูปโภค เช่น ระบบคมนาคมขนส่งทางบก ทางน้ำ BTS ไฟฟ้า
เป็นต้น
·   ผลลัพธ์จากการแปลภาพถ่ายจากดาวเทียมนำมาใช้ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์วิเคราะห์การพัฒนาสาธารณูปการ
เช่น การจัดสร้าง/ปรับปรุง สถานศึกษา โรงพยาบาล สถานีตำรวจ ดับเพลิง ไปรษณีย์
ห้องสมุด สนามเด็กเล่น สวนสาธารณะ เป็นต้น

สิ่งแวดล้อม
·   รีโมทเซนซิง ได้ใช้แปลสภาพทรัพยากรชายฝั่งที่เปลี่ยนแปลง เป็นประโยชน์ต่อการศึกษาวิเคราะห์การจัดการทรัพยากรชายฝั่ง
เช่น การพังทลายของดินชายฝั่ง การทำลายป่าชายเลน การทำนากุ้ง การอนุรักษ์ปะการัง
เป็นต้น
·   ภาพถ่ายจากดาวเทียมในช่วงคลื่น visible ช่วยในการ ศึกษา/ติดตาม/ตรวจสอบความเปลี่ยนแปลงของคุณภาพน้ำ
·   ผลลัพธ์จากการแปลภาพนำมาประกอบระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ในการวิเคราะห์ความรุนแรงของปัญหาคุณภาพสิ่งแวดล้อมทางด้านน้ำ อากาศ เสียง ขยะ และสารพิษ·   รีโมทเซนซิงจึงช่วยสนับสนุนการวางแผนพัฒนาคุณภาพสิ่งแวดล้อม
โบราณคดี

   ภาพถ่ายจากดาวเทียมรายละเอียดสูง ใช้ติดตามพื้นที่ แหล่งชุมชนโบราณ หรือพื้นที่โบราณสถาน
   ภาพถ่ายจากดาวเทียมรายละเอียดสูง ช่วยติดตามเพื่อการบำรุงรักษา คู คันดินรอบชุมชน
สระน้ำหรือบาราย เขื่อน
สมุทรศาสตร์และการประมง

   รีโมทเซนซิงใช้ในการศึกษาเกี่ยวกับการไหลเวียนของน้ำในท้องทะเล
·   ศึกษาตะกอนในทะเลและคุณภาพของน้ำบริเวณชายฝั่ง
เช่น การแพร่ของตะกอนแขวนลอยจากการทำเหมืองแร่ในทะเล
   
ศึกษาการประมงด้วยภาพดาวเทียมเรดาร์ที่เห็นพื้นที่ประมงน้ำเค็ม
อุตุนิยมวิทยา/อุบัติภัย

   ภาพถ่ายจากดาวเทียม สามารถใช้ถ่ายพื้นที่ที่ได้รับเหตุอุบัติภัย และกำหนดขอบเขตบริเวณที่เกิดอุบัติภัยได้ ติดตามและประเมินผลเสียหายเบื้องต้น
   ภาพถ่ายจากดาวเทียมนำมาใช้ศึกษาลักษณะการเกิดและประเมินความรุนแรง
   ผลลัพธ์ที่ได้จากการแปลพื้นที่ได้รับผลกระทบ เพื่อการวางแผนช่วยเหลือและฟื้นฟู
การทำแผนที่

   ภาพถ่ายจากดาวเทียม ที่ทันสมัยนำมาปรับปรุงแผนที่ภูมิประเทศมาตราส่วนใหญ่ 1:50000 ได้อย่างรวดเร็ว ทันสมัย
·   ศึกษาลักษณะการเปลี่ยนแปลง
ทางด้านภูมิประเทศ เส้นทางการคมนาคม หรือสิ่งก่อสร้างที่เกิดขึ้นใหม่
·   ใช้ในการวางแผน/การมองภาพรวมที่รวดเร็วและถูกต้อง
·   จัดทำภาพสามมิติ
ทรัพยากรน้ำ/อุทกวิทยา

   รีโมทเซนซิง ใช้ศึกษาแหล่งน้ำทั้งบนบก
ในทะเล น้ำบนดินและใต้ผิวดิน
·   ศึกษาองค์ประกอบอื่น
ๆ ที่สัมพันธ์กับน้ำ เช่น ปริมาณ คุณภาพ การไหล การหมุนเวียน เป็นต้น
รีโมทเซนซิง จึงได้นำมาใช้ประโยชน์ต่อการพัฒนาประเทศเป็นอย่างยิ่ง อย่างที่ได้เห็นตัวอย่างข้างต้นมาแล้วนี้


การผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม

การผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม

การผสมสีภาพถ่ายดาวเทียม Landsat 5 TM ผสมสีโดยใช้โปรแกรม QGIS

1.  เปิดโปรแกรม QGIS  และเปิดภาพถ่ายดาวเทียม Landsat 5 TM ขึ้นมา


2.  การผสมสีแบบจริง (3( (321 RGB )

ให้เลือกที่ ชั้นข้อมูล >> คลิกขวา >> Properties >> Style >> เลือกแบนด์ภาพถ่ายดาวเทียม >> Stretch to Min Max


ภาพถ่ายดาวเทียมที่ได้


3. การผสมสีแบบเท็จ  ผสมได้หลายแบบขึ้นอยู่กับลักษณะของงานที่นำไปใช้


ให้เลือกที่ ชั้นข้อมูล >> คลิกขวา >> Properties >> Style >> เลือกแบนด์ภาพถ่ายดาวเทียม >> Stretch to Min Max

3.1 ตัวอย่างต้องการศึกษาพื้นที่ป่าได้ ให้ผสมสีแบบ 4 3 2 (RGB)


3.2  ตัวอย่างต้องการศึกษาพื้นที่ส่วนยางพาราได้ ให้ผสมสีแบบ 5 3 2 (RGB)

การผสมสีที่นิยมใช้





ข้อมูลจากการรับรู้จากระยะไกล (Remote Sensing data)

ข้อมูลจากการรับรู้จากระยะไกล (Remote Sensing data)

ข้อมูลจากการรับรู้จากระยะไกลถูกปรับเปลี่ยนให้เป็นข้อสนเทศที่จะเป็นประโยชน์ แสดงโดยสังเขปดังรูปที่ 1 ขั้นแรกระบบการรับรู้จากระยะไกลตรวจจับพลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าที่ผ่านชั้นบรรยากาศออกมาจากปรากฏการณ์ที่เราสนใจ โดยพลังงานดังกล่าวถูกบันทึกในรูปแบบสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์ในรูปแบบแอนะล็อก ซึ่งต้องถูกเปลี่ยนรูปไปเป็นข้อมูลเชิงเลขโดยใช้ตัวแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิตอล (analog-to-digital converter) ถ้าอุปกรณ์รับรู้ติดตั้งกับอากาศยาน ข้อมูลเชิงเลขจะถูกนำกลับลงมาพร้อมกับอุปกรณ์รับรู้ แต่ถ้าอุปกรณ์ติดตั้งบนดาวเทียม ข้อมูลจะถูกส่งกลับมายังพื้นโลกผ่านทางคลื่นวิทยุลงสู่สถานีภาคพื้นดิน หลังจากนั้นข้อมูลเชิงเลขจะผ่านการประมวลผลเพื่อปรับให้มีความถูกต้องก่อน จึงสามารถดึงข้อสนเทศต่างๆที่เป็นประโยชน์ออกมาได้ เช่น สิ่งปกคลุมดินและการใช้ประโยชน์ที่ดิน พารามิเตอร์ต่างๆของเรือนยอดต้นไม้ ความชื้นของดิน ฯลฯ โดยใช้ข้อมูลประกอบที่จำเป็นในการพิจารณาจากผู้เชี่ยวชาญหรือการประมวลผลภาพเชิงเลข (digital image processing) เพื่อเผยแพร่และใช้ประกอบการตัดสินใจต่อไป


รูปที่ 1 ข้อมูลเชิงเลขที่ได้จากการรับรู้จากระยะไกลถูกแปลงให้เป็นข้อสนเทศที่เป็นประโยชน์
ที่มา: ดัดแปลงจาก: Jensen (2007)

ข้อมูลภาพเชิงเลข (Digital imaging data)
ข้อมูลเชิงเลขจากการรับรู้จากระยะไกลส่วนใหญ่จะถูกเก็บอยู่ในรูปเมทริกซ์ (matrix) หรือแถวลำดับของตัวเลข เรียกได้ว่าเป็น ข้อมูลภาพเชิงเลข โดยตัวเลขแต่ละค่าจะถูกบันทึกจากพลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าที่เข้าสู่อุปกรณ์รับรู้จากการสะท้อนหรือปล่อยออกจากตำแหน่งบนพื้นโลกที่ชิดติดกัน โดยข้อมูลภาพจะมีการกำหนดตำแหน่งเฉพาะในเมทริกซ์ เป็นแถว (row, i ) และสดมภ์ (column, j ) ข้อมูลในแต่ละตำแหน่งเป็นจุดภาพ (pixel) ซึ่งเป็นหน่วยเล็กที่สุดที่ประกอบกันขึ้นเป็นภาพสองมิติ แต่ละจุดภาพ ณ แถว i และสดมภ์ j ในภาพจะมีค่าความสว่าง (brightness value, BV) ที่สัมพันธ์กัน ซึ่งอาจเรียกค่าความสว่างที่ถูกแปลงเป็นตัวเลขนี้ว่า ค่าตัวเลขดิจิตอล (digital number, DN)
ในการแสดงภาพปกติที่เราคุ้นเคยกัน ชุดข้อมูลภาพจะประกอบด้วยข้อมูลภาพ 3 ช่วงคลื่น ได้แก่ แดง เขียวและน้ำเงิน สำหรับระบบการรับรู้จากระยะไกล ในชุดข้อมูลอาจประกอบด้วยข้อมูลภาพจากหลายช่วงคลื่น (ซึ่งอาจมากกว่า 3 ช่วงคลื่นและอยู่นอกช่วงคลื่นแสงที่ตามองเห็นได้) ดังนั้นในการระบุค่าความสว่างของจุดภาพใดๆจะทำได้โดยอ้างถึงแถว (i ) สดมภ์ (j ) และช่วงคลื่น (k ) ด้วย


รูปที่ 2 ข้อมูลเชิงเลขจากการรับรู้จากระยะไกลถูกเก็บในรูปแบบเมทริกซ์ ค่าความสว่างของจุดภาพต่างๆ
ในตำแหน่งแถว (i)สดมภ์ (j ) และช่วงคลื่น (k ) ในชุดข้อมูลหลายช่วงคลื่น
ที่มา: ดัดแปลงจาก: Jensen (2007)

ข้อมูลในแต่ละจุดภาพเป็นค่าความสว่าง ได้มาจากการแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัลซึ่งอยู่ที่แผงวงจรในระบบอุปกรณ์รับรู้ โดยค่าความสว่างของจุดภาพที่ได้จากระบบอุปกรณ์รับรู้ส่วนมากจะถูกแปลงให้อยู่ในรูปของเลขฐานสองจำนวน 8 ถึง 12 บิต ซึ่งหมายถึงระดับของ quantization อุปกรณ์ที่ให้เลข 8 บิต จะให้ค่าความสว่างในช่วงจาก 0 ถึง 255 สำหรับเลข 12 บิต จะให้ค่าในช่วงจาก 0 ถึง 4095 เป็นต้น จำนวนบิตของเลขฐานสองในช่วงที่กว้างกว่า จะทำให้ค่าพลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าที่วัดได้ละเอียดมากขึ้น เราอาจเปรียบ quantization ได้กับไม้บรรทัด เมื่อไม้บรรทัดความยาวเท่ากัน ถูกแบ่งออกเป็นช่องย่อยๆ 4096 ช่อง จะวัดได้ละเอียดกว่าไม้บรรทัดที่มีเพียง 256 ช่อง

ความละเอียดของข้อมูลจากการรับรู้จากระยะไกล (Remotely-Sensed Data Resolutions)
อุปกรณ์รับรู้จากระยะไกลที่ต่างกันจะให้ข้อมูลภาพที่แตกต่างกัน ขึ้นกับคุณลักษณะของอุปกรณ์รับรู้ เราสามารถใช้ความละเอียดของข้อมูลจากการรับรู้จากระยะไกล ในการบ่งชี้ถึงคุณลักษณะที่ต่างกันดังกล่าวได้
ความละเอียดเชิงคลื่น (Spectral resolution)
การรับรู้หรือการมองเห็นของมนุษย์ จะใช้ดวงตาเป็นระบบอุปกรณ์รับรู้ (remote sensor) ภายในจอตา (retina) ประกอบด้วย เซลล์รูปแท่ง (rod cell) และเซลล์รูปกรวย (cone cell) 
เซลล์รูปแท่ง มีความไวต่อความสว่างของแสงแม้มีปริมาณแสงไม่มาก แต่ไม่สามารถแยกแยะแสงสีต่างๆได้ เนื่องจากเซลล์รูปแท่งจะตอบสนองต่อแสงในช่วงกว้าง ครอบคลุมช่วงความยาวคลื่นของแสงที่ตามองเห็น จึงเรียกได้ว่าไม่มีความละเอียดเชิงคลื่น หรือมีความละเอียดเชิงคลื่นในช่วงกว้าง ภาพที่ได้จะเป็นเพียงภาพความสว่างและมืด หรือภาพขาว-ดำ
เซลล์รูปกรวย มีปฏิกิริยาต่อแสงสีที่ต่างๆ เมื่อมีแสงปริมาณที่มากพอ โดยปกติดวงตามนุษย์สามารถแยกแสงสีต่างๆได้จากเซลล์รูปกรวยสามชนิด ที่ตอบสนองต่อแสง (คลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า) ในช่วงต่างๆกัน คือ ช่วงคลื่นยาว (long wavelength, L) ตอบสนองได้ดีในช่วงคลื่นแสงสีเหลืองถึงแดง ช่วงคลื่นกลาง (medium wavelength, M) ตอบสนองได้ดีในช่วงคลื่นแสงสีเขียว และช่วงคลื่นสั้น (short wavelength, S) ตอบสนองได้ดีในช่วงคลื่นแสงสีม่วงหรือน้ำเงิน รูปที่ 3 แสดงการตอบสนองของเซลล์รูปกรวยทั้งสามชนิดในช่วงคลื่นต่างๆ
รูปที่ 3 การตอบสนองของเซลล์รูปกรวยต่อแสงในช่วงคลื่นต่างๆ
และการวัดช่วงความยาวคลื่นบริเวณกึ่งกลางจากยอดคลื่น (full-width at half maximum, FWHM)
ที่มา: ดัดแปลงจาก: Jorke, H. and Fritz, M. (2005).

ความละเอียดเชิงคลื่นของดวงตามนุษย์ ถูกกำหนดจากความกว้างของช่วงความยาวคลื่นบริเวณกึ่งกลางจากยอดคลื่น (full-width at half maximum, FWHM) ของการตอบสนองของเซลล์รูปกรวยแต่ละชนิด นั่นหมายถึงเซลล์รูปกรวยจะมีช่วงความยาวคลื่นที่มีการตอบสนองต่อแสงสูงสุดและความละเอียดเชิงคลื่นที่ต่างกันดังรูปที่ 3 ซึ่งจะเห็นว่าเซลล์รูปกรวยชนิด S, M และ L มีความละเอียดเชิงคลื่นเท่ากับ 60, 80 และ 70 nm ตามลำดับ ตามตารางที่ 1
ตารางที่ 1 ช่วงความยาวคลื่นที่มีการตอบสนองต่อแสงสูงสุดและความละเอียดเชิงคลื่นของเซลล์รูปกรวยในดวงตามนุษย์
ชนิดของเซลล์รูปกรวย
แสงสี
ความยาวคลื่นที่มีการตอบสนองสูงสุด
ความละเอียดเชิงคลื่น
S
น้ำเงิน
450 nm
60 nm
M
เขียว
550 nm
80 nm
L
แดง
600 nm
70 nm
ข้อมูลจาก: Stockman et al. (1993)
สำหรับคนที่ตาบอดสีจะมีการตอบสนองต่อแสงที่ผิดไปจากที่กล่าวมามาก นอกจากนี้ยังมีรายงานว่ามีคนที่จอตามีการตอบสนองต่อแสงได้มากกว่าสามช่วงดังกล่าวด้วย คือตอบสนองได้สี่หรือห้าช่วง ทำให้มีการมองเห็นแสงสีได้พิเศษกว่าคนอื่นๆ (Stockman et al. 1993)
ในบริเวณที่มีความสว่างน้อยมาก เราสามารถมองเห็นได้เพียงภาพขาว-ดำ เนื่องจากมีการตอบสนองของเซลล์รูปแท่งเท่านั้น ต่อเมื่อมีปริมาณแสงมากพอ เราจึงเริ่มมองเห็นสีสันต่างๆได้จากการตอบสนองของเซลล์รูปกรวย
สำหรับอุปกรณ์รับรู้จากระยะไกลเชิงแสง จะเป็นการเลียนแบบการทำงานของตามนุษย์ กล่าวคืออุปกรณ์รับรู้จะมีการตอบสนองต่อช่วงคลื่นต่างๆ ที่มีจำนวนช่วงคลื่นเท่ากับตามนุษย์หรืออาจมีมากกว่าเพื่อเป็นการขยายขอบเขตของการรับรู้
ในการเพิ่มจำนวนช่องของการรับรู้ให้มากขึ้นในช่วงคลื่นเดียวกัน ความละเอียดเชิงคลื่นจำเป็นต้องมีช่วงที่แคบลง (ค่าน้อยลง) สำหรับอุปกรณ์รับรู้ที่มีช่วงการรับรู้ที่แคบ หมายถึงมีความละเอียดเชิงคลื่นที่ดี ส่วนอุปกรณ์ที่มีช่วงการรับรู้ที่กว้าง (เช่นการถ่ายภาพขาวดำ) จะมีความละเอียดเชิงคลื่นที่ไม่ดีหรือหยาบ
มีการนำระบบการรับรู้จากระยะไกลแบบหลายช่วงคลื่น (Multispectral remote sensing system) ติดตั้งกับดาวเทียม เนื่องจากมีความต้องการใช้อุปกรณ์ที่สามารถตอบสนองต่อความยาวคลื่นนอกช่วงคลื่นที่ตามองเห็น ทำให้เราสามารถแยกแยะสิ่งปกคลุมดินและพื้นโลกได้พิเศษกว่าความสามารถปกติของตามนุษย์ ตัวอย่างเช่น ดาวเทียม Landsat-5 ติดตั้งอุปกรณ์ Thematic Mapper (TM) เป็นอุปกรณ์ที่เหมาะสำหรับการทำแผนที่การใช้ประโยชน์ที่ดินและการจำแนกสิ่งปกคลุมดิน มีการตอบสนองใน 7 ช่วงคลื่น โดยมีการกำหนดให้ชื่อแต่ละช่วงคลื่นเป็น band เช่นการตอบสนองในช่วงคลื่นแสงสีน้ำเงินเป็น band 1 และช่วงคลื่นแสงสีเขียวเป็น band 2 เป็นต้น ดังตารางที่ 2
ตารางที่ 2 การตอบสนองต่อช่วงคลื่นต่างๆของอุปกรณ์รับรู้จากระยะไกล Landsat-5 TM
Sensor TMMisson 4-5
Spectral Sensitivity (µm)
Nominal Spectral Location
GroundResolution (m)
Band 1
0.45-0.52
Blue
30 x 30
Band 2
0.52-0.60
Green
30 x 30
Band 3
0.63-0.69
Red
30 x 30
Band 4
0.76-0.90
Near-IR
30 x 30
Band 5
1.55-1.75
Mid-IR
30 x 30
Band 6
10.4-12.5
Thermal-IR
120 x 120
Band 7
2.08-2.35
Mid-IR
30 x 30
ข้อมูลจาก: Landsat Thematic Mapper (TM) - USGS (U.S. Geological Survey).
ข้อมูลภาพที่ได้จากอุปกรณ์ Landsat-5 TM เมื่อถ่ายบริเวณป่าดงพญาเย็น จังหวัดปราจีนบุรีและนครราชสีมาในช่วงคลื่นต่างๆเป็นดังรูปที่ 4 (ทั้งนี้ใน band 6 เป็นข้อมูลภาพที่ตอบสนองต่อช่วงคลื่นอินฟราเรดความร้อน จะไม่กล่าวถึงในที่นี้

รูปที่ 4 ข้อมูลภาพจาก Landsat-5 TM ในช่วงความยาวคลื่นต่างๆ ของพื้นที่ป่าดงพญาเย็นและบริเวณใกล้เคียง
ที่มา: ภาพได้รับความอนุเคราะห์จาก: สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ

จะเห็นว่าข้อมูลในตำแหน่งเดียวกันบนพื้นดิน เมื่อถ่ายด้วยอุปกรณ์ที่มีช่วงคลื่นต่างๆกันจะให้ค่าความสว่างแตกต่างกันขึ้นกับการตอบสนองเชิงคลื่นของสิ่งที่ปกคลุมพื้นดิน เช่นพืชพรรณดูดกลืนคลื่นแสงสีน้ำเงินและแดงที่ตกกระทบมาก (สะท้อนน้อย) ช่วงคลื่นดังกล่าวจำเป็นต่อการสังเคราะห์แสงของพืช ในบริเวณที่มีพืชพรรณปกคลุม ช่วงคลื่นแสงสีน้ำเงินและแดงจึงมีค่าความสว่างต่ำมาก ส่วนคลื่นแสงในช่วงอินฟราเรดใกล้จะถูกสะท้อนออกอย่างมากเนื่องจากโครงสร้างของผนังใบไม้ของพืชพรรณ บริเวณสิ่งปกคลุมดินที่เป็นพืชพรรณที่ปรากฏในข้อมูลภาพแบนด์ 4 จึงมีค่าความสว่างสูงมากที่สุดเมื่อเทียบกับแบนด์อื่นๆ สำหรับบริเวณที่เป็นสิ่งปลูกสร้าง หรือดินเปิด จะสะท้อนแสงตลอดช่วงความยาวคลื่น จึงมีค่าความสว่างในทุกแบนด์
ดาวเทียมที่ติดตั้งอุปกรณ์แบบหลายช่วงคลื่นมีอีกเป็นจำนวนมาก เฉพาะที่มีการใช้ข้อมูลภาพอย่างแพร่หลายในประเทศไทย เช่น ดาวเทียม SPOT, IKONOS หรือ QuickBird มีช่วงความยาวคลื่นแสดงดังรูปที่ 5 รวมถึงดาวเทียม THEOS ของไทยที่เข้าสู่วงโคจรเมื่อปลายปี พ.ศ.2551 

รูปที่ 5 ช่วงความยาวคลื่นและความละเอียดเชิงคลื่นโดยประมาณของดาวเทียมต่างๆที่มีการใช้ข้อมูลภาพอย่างแพร่หลายในประเทศไทย

นอกจากนี้อุปกรณ์ที่สามารถตอบสนองช่วงคลื่นจำนวนมาก จะเรียกว่า Hyperspectral system อย่างเช่น อุปกรณ์ MODIS ที่ติดตั้งบนดาวเทียม Terra มีจำนวนช่วงคลื่นถึง 36 ช่วง ครอบคลุมตั้งแต่ช่วงคลื่นแสงที่ตามองเห็นไปจนถึงอินฟราเรดความร้อน (MODIS Website) สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายด้าน เช่น การแยกแยะสิ่งปกคลุมดิน คุณสมบัติของเมฆและละอองลอยในบรรยากาศ สีของมหาสมุทรและการตรวจหาแพลงก์ตอนพืช (phytoplankton) อุณหภูมิของพื้นผิวดินและมหาสมุทร เป็นต้น
ความละเอียดเชิงพื้นที่ (Spatial resolution)
ในการรับรู้จากระยะไกล แสงหรือพลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าที่สะท้อนจากพื้นโลกเข้ามาภายในมุมมองของอุปกรณ์รับรู้ จะถูกบันทึกเป็นค่าความสว่างของจุดภาพในตำแหน่งที่สัมพันธ์กับพื้นที่ในบริเวณนั้นตามรูปที่ 6 ความกว้างของมุมมองนี้เรียกว่า Instantaneous Filed-Of-View (IFOV, β ) โดยที่ IFOV จะเป็นตัวกำหนดระยะทางบนพื้นโลกที่อุปกรณ์รับรู้ครอบคลุม ทั้งนี้ระยะทางดังกล่าวจะขึ้นกับตำแหน่งความสูง (H ) ของยานสำรวจ (อากาศยานหรือดาวเทียม) ที่อุปกรณ์รับรู้ติดตั้งอยู่ด้วย กล่าวคือ อุปกรณ์รับรู้ชุดเดียวกัน ที่ระดับความสูงมากขึ้น จะทำให้ระยะทางบนพื้นโลกที่อุปกรณ์รับรู้ครอบคลุมมากขึ้น

รูปที่ 6 ความละเอียดเชิงพื้นที่กำหนดจาก Instantaneous Field-of-View (IFOV) และระดับความสูงของยานสำรวจ
ที่มา: Jansen (2007).

ระยะทางบนพื้นโลกที่อุปกรณ์รับรู้ครอบคลุมภายใน IFOV นั้นบ่งบอกถึง ขนาดจุดภาพ (pixel size) เมื่อนำข้อมูลที่ได้จากการรับรู้ในแต่ละ IFOV มาเรียงชิดติดกัน จะได้ข้อมูลแถว และสดมภ์ เกิดเป็นข้อมูลภาพขึ้นดังที่กล่าวมาแล้ว ในอีกความหมายหนึ่ง ขนาดจุดภาพจะเปรียบได้กับระยะห่างบนพื้นดินของการสุ่มข้อมูลจากอุปกรณ์รับรู้ หรือ ground sampling distance (GSD) อุปกรณ์รับรู้จากระยะไกลในปัจจุบัน ส่วนใหญ่จะได้รับการออกแบบให้ขนาดจุดภาพมีขนาดเท่ากับระยะของการสุ่มข้อมูล ดังนั้นขนาดจุดภาพกับ GSD จะเป็นสิ่งเดียวกัน 
สำหรับ ความละเอียดเชิงพื้นที่ ของอุปกรณ์รับรู้ จะหมายถึงขนาดของวัตถุหรือระยะบนพื้นดินที่เล็กที่สุด ที่เราสามารถแยกแยะได้ (ground resolving power, GRD) จากข้อมูลภาพที่ได้จากการรับรู้ ถ้าขนาดหรือระยะทางที่เราแยกแยะได้มีขนาดเล็ก หมายถึงว่าอุปกรณ์รับรู้นั้นมีความละเอียดเชิงพื้นที่สูง
จะเห็นว่า ขนาดจุดภาพ หรือ GSD และความละเอียดเชิงพื้นที่ หรือ GRD มีความหมายแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ตามทางทฤษฎีการสุ่มข้อมูลของ Nyquist และ Shannon (Richards and Jia, 2006) ขนาดของความละเอียดเชิงพื้นที่หรือ GRD จะต้องมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับสองเท่าของการสุ่มข้อมูลจากอุปกรณ์รับรู้ หรือขนาดจุดภาพ
ในการใช้งานด้านการรับรู้จากระยะไกล ขนาดจุดภาพถูกนำมาใช้ในความหมายของความละเอียดเชิงพื้นที่ โดยละความหมายเดิมในการแยกแยะวัตถุบนพื้นดินไป จึงควรเน้นในที่นี้ว่า เมื่อเราระบุว่าขนาดจุดภาพ 10 เมตร ไม่ได้หมายความว่าเราจะสามารถแยกแยะวัตถุที่มีขนาด 10 เมตรได้ แต่จะแยกแยะวัตถุหรือพื้นที่ที่มีขนาดตั้งแต่ 20 เมตรขึ้นไปได้ ดังนั้นเมื่ออ้างถึงความละเอียดเชิงพื้นที่ควรตรวจสอบให้แน่ใจก่อนว่าเป็นค่าขนาดจุดภาพ (GSD) หรือระยะที่เราสามารถแยกแยะวัตถุได้ (GRD) ขนาดจุดภาพต่างๆกันส่งผลต่อการแยกแยะข้อมูลภาพแสดงได้ดังรูปที่ 7
รูปที่ 7 การจำลองขนาดจุดภาพต่างๆกันในพื้นที่เดียวกัน
ที่มา: Jansen (2007).

ความละเอียดเชิงรังสี (Radiometric resolution)
จากที่ได้กล่าวมาแล้ว อุปกรณ์รับรู้บันทึกค่าพลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าจากสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์ในรูปแบบแอนะล็อก ซึ่งต้องถูกเปลี่ยนรูปไปเป็นข้อมูลเชิงเลข โดยใช้ตัวแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัล (analog-to-digital converter) ในการแปลงดังกล่าว ค่าของตัวเลขที่ใช้แทนจะอยู่ในรูปของเลขฐานสองจำนวนหลายหลักหรือ digital number (DN) โดยจะต้องมีการปรับเทียบค่าสูงสุดของเลขฐานสองกับค่าสูงสุดของสัญญาณที่วัดได้ 
เลขฐานสอง 2 บิต (จำนวน 2 หลัก) จะแสดงค่าความสว่างตั้งแต่ 0-3 แตกต่างกันได้ 4 ระดับ ถ้า 4 บิตจะแสดงค่าความสว่างตั้งแต่ 0-15 (16 ระดับ) และ 8 บิต จะได้ 0-255 (256 ระดับ) หรือ ถ้า n บิต จะได้เท่ากับ 2n ระดับ โดยค่า 0 แทนค่าความสว่างต่ำสุด (สีดำ) และค่า 3, 15 และ 255 สำหรับข้อมูล 2, 4 และ 8 บิต ตามลำดับ แทนค่าความสว่างสูงสุด (สีขาว) ค่าที่อยู่ระหว่างกลางเรียกว่า ค่าระดับเทา (grey level) 
ถ้าใช้จำนวนหลักของเลขฐานสองมากกว่าจะทำให้เราสามารถแปลงสัญญาณแอนะล็อกไปเป็นดิจิทัลได้ละเอียดมากขึ้น รูปที่ 8 แสดงการเปรียบเทียบการแปลงสัญญาณแอนะล็อกเป็นเลขฐานสอง จำนวนหลัก 3 บิต และ 5 บิต จะเห็นว่าจำนวนหลัก 5 บิต จะให้ค่าข้อมูลเชิงเลขที่ใกล้เคียงกับระดับสัญญาณจริงมากกว่า ซึ่งจะเรียกว่ามี ความละเอียดเชิงรังสี มากกว่า รูปที่ 9 แสดงความละเอียดเชิงรังสีที่แตกต่างกัน

รูปที่ 8 แสดงการแปลงสัญญาณแอนะล็อกเป็นเลขฐานสอง จำนวนหลัก 3 บิต และ 5 บิต จะเห็นว่าจำนวนหลัก 5 บิต
จะให้ค่าข้อมูลเชิงเลขที่ใกล้เคียงกับระดับสัญญาณจริงมากกว่า
การใช้จำนวนหลักมากกว่าจะมี ความละเอียดเชิงรังสี มากกว่า

แม้ว่าการใช้ข้อมูลที่มีจำนวนบิตสูงขึ้นจะทำให้เราได้ความละเอียดเชิงรังสีสูงขึ้น แต่จะทำให้มีข้อมูลจำนวนมากขึ้น ต้องการแหล่งสำรองข้อมูลใหญ่ขึ้น และปริมาณข้อมูลที่ต้องถ่ายโอนผ่านคลื่นวิทยุลงสู่สถานีภาคพื้นดินก็มากขึ้นด้วย ดังนั้นความละเอียดเชิงรังสีจึงต้องเหมาะสมกับปริมาณที่ต้องการวัดและอัตราเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลจากดาวเทียม อุปกรณ์รับรู้ปัจจุบันส่วนใหญ่จะใช้จำนวนหลักอยู่ระหว่าง 8-12 บิต

รูปที่ 9 ความละเอียดเชิงรังสีที่แตกต่างกันทำให้ได้ภาพที่มีระดับเทา (grey level) ต่างกัน
ตั้งแต่ 8 บิต (256 ระดับ) จนถึง 1 บิต (2 ระดับ)

ความละเอียดเชิงเวลา (Temporal resolution)
ความละเอียดเชิงเวลา หมายถึงระยะเวลาสั้นที่สุดในการที่อุปกรณ์รับรู้สามารถกลับมาเก็บข้อมูลหรือถ่ายภาพซ้ำตำแหน่งเดิมได้ โดยช่วงเวลาดังกล่าวจะถูกกำหนดจาก วงโคจรของดาวเทียม ตำแหน่งละติจูดของพื้นที่บนโลก และมุมเอียงของการถ่ายภาพ เป็นต้น อุปกรณ์รับรู้ที่ติดตั้งกับดาวเทียมแต่ละดวงจึงมี ความละเอียดเชิงเวลา ที่ต่างกัน
ในการกลับมาถ่ายซ้ำที่เดิมได้เร็วจะทำให้สามารถสังเกตการเปลี่ยนแปลงได้รวดเร็วขึ้น จะมี ความละเอียดเชิงเวลาสูง การประยุกต์ใช้งานเช่น ดาวเทียมสำรวจทรัพยากรหรือสังเกตการณ์เปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดิน สังเกตผลผลิตการเกษตร อาจต้องการอุปกรณ์รับรู้ที่มีความละเอียดเชิงเวลาไม่มากนัก เช่น 15 วันหรือมากกว่าได้ ตัวอย่างของอุปกรณ์รับรู้เหล่านี้ได้แก่ Landsat-5 TM ซึ่งมีความละเอียดเชิงเวลา 16 วัน SPOT-HRV มีความละเอียดเชิงเวลา 26 วัน เป็นต้น
ดาวเทียมสำหรับงานด้านอุตุนิยม ต้องการดาวเทียมที่สามารถสังเกตการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นได้ตลอดเวลาหรือมีความละเอียดเชิงเวลาสูงมาก แต่ไม่ต้องการความละเอียดเชิงพื้นที่มากนัก เช่น เฝ้าสังเกตการก่อตัวของเมฆในมหาสมุทร ดังนั้นจึงต้องใช้ดาวเทียมในวงโคจรค้างฟ้า ซึ่งตัวดาวเทียมจะอยู่สูงจากพื้นโลกมาก แต่จะมีตำแหน่งคงที่บนท้องฟ้า ทำให้สามารถเก็บบันทึกข้อมูลการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศได้ตลอดเวลา ตัวอย่างของอุปกรณ์รับรู้นี้ ได้แก่ ชุดดาวเทียม GOES (GOES Project Science) เป็นต้น