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        本章的目的是介绍遥感图像的一些主要特征，以及如何在Earth Engine中检查它们。我们将讨论空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率，以及如何访问重要的图像元数据。将了解到来自不同卫星平台上的几个传感器的图像数据。在本章的学习完成后，您将能够理解基于这些的遥感数据集之间的差异特征以及如何根据这些概念选择合适的数据集进行分析。

        图像和图像集合构成了Earth Engine中许多遥感分析的基础，有许多不同类型的卫星图像可用于这些分析，但并不是每个数据集都适合每种分析。为您的分析选择最合适的数据集，您应该考虑多个因素，其中包括数据集的分辨率，包括空间，时间和光谱分辨率，以及数据集的创建方式和质量。

        数据集的分辨率可以影响结果的粒度、结果的准确性以及分析运行所需的时间等。例如，您将在后面的内容中了解更多关于空间分辨率的内容，其表示单个像素所覆盖的地球表面面积。最近的一项研究比较了使用不同空间分辨率的两个数据集的土地利用分类(将地球表面的不同区域划分为森林、城市地区等的过程)和峰值总悬浮固体(TSS)负荷的结果。一个数据集的像素代表地球表面的900平方米，另一个数据集的像素代表1平方米。高分辨率数据集(1m²)具有更高的土地利用分类精度和更好的预测整个研究区的TSS负荷。另一方面，较低分辨率的数据集成本更低，所需的分析时间也更少。

        时间和光谱分辨率也会强烈影响分析结果。在接下来的实践环节中，我们将展示每种类型的分辨率，以及关键的元数据类型。我们还将向您展示如何在Earth Engine中查找有关给定数据集特征的更多信息。