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正如本节前面几页所述，遥感数据的性质和容量要求其与计算机处理和输出兼容。它们是生成图像、提取数据集和协助决策的最简单、最快速和最有效的方法。一个特殊的功能是协助处理世界上其他类型的数据，这些数据涉及到解释和决策的领域的空间或位置方面。今天，分析问题或确定计划的方法体现在地理信息系统（GIS）的概念中，该方法处理监测或管理这些区域以供特定用途或开发的某些方面。此页面将预览此工具，但第15节将专门介绍它的功能和应用程序。
遥感系统（多源）方法
自从早期通过轨道航天器监测地球以来，计算机辅助技术的发展使人们能够可靠地识别遥感场景中的多种表面特征，无论是通过增强图像的照片解释，还是通过分类，这一技术本身都是一种成绩突出。这类自包含信息的大量实际应用正在进行中，而没有对补充或支持数据的其他来源的强烈依赖。因此，自动化数据处理有助于识别和绘制主要作物类型的地图、估计其产量，以及发现潜在疾病或活力丧失的早期预警指标。然而，许多应用，特别是涉及动态增长或变化系统控制、自然资源管理决策、不可再生能源或矿床勘探的应用，需要各种各样的输入数据（来自多个来源），而不是由星载传感器（如陆地卫星、现场和其他类似用途的传感器）采集。
在人类活动的正常范围内，一些数据基本上是固定的或与时间无关的——坡向、岩石类型、排水模式、考古遗址等。其他数据来自地面或空中人员进行的测量或清点-天气信息、人口数量、交通流模式、土壤侵蚀性等。然而，许多重要数据是短暂或短暂的作物生长、洪水范围、虫害、限制积雪等——必须及时收集。在最后一个例子中，相关的遥感数据起着关键作用，事实上，卫星监测往往是在大区域频繁获取数据的唯一可行且经济有效的方法。
在一年中的不同时间拍摄的特定场景可以显示出很大的多样性。变化的太阳角度、大气变化、植被覆盖的季节性差异、雪的存在以及其他变量将在决定“图像如何”的光谱响应中产生明显的对比。这在犹他州沙漠地区的6张陆地卫星遥感图像的蒙太奇中很明显。
人们应该始终记住，遥感是一个更大的信息管理系统的组成部分。事实上，在许多应用中，用户群体将遥感输入作为持续决策周期的关键组成部分。考虑这个图表：
这个图表显示了一个简单的闭环循环过程，不受各种毫无疑问存在的反馈循环的阻碍。开始点和结束点也是一组标有信息需求的面板。这集中于任何信息管理系统的最终驱动力：用户及其反复出现的需求。代表了与地球观测和资源有关的各种学科（其中一个没有显示的是气象学）。背景中的地球仪提醒我们该系统应该在全球范围内运行。信息需求逻辑上导致用户/客户需求。最好的遥感系统方法是对这些需求作出最积极的响应。
到目前为止，人们已经充分认识到，大多数来自卫星（或宇航员）的地球观测数据的当前和未来的最佳用途是将这类数据与各种其他类型的数据相互关联和交织，这些数据一起是决策和应用模型的基本输入。这体现在“多重”概念中，如第13节所述。 (page 13-4a _ ff），但这里用以下术语概括：多级；多级；多传感器；多光谱；多时间；多来源。遥感数据构成了更通用的地球测量信息系统的一个组成部分，如下文所示：
这些系统中的大部分数据具有共同的地理意义，也就是说，它们与地球上的特定位置有关。从这个意义上说，它们与地理信息系统（地理信息系统，也被称为基于地理或地理编码的系统）相似，或实际上构成了决策和管理中一个强大的工具。由于大量的空间或地理参考数据必须根据其相互关系进行收集、存储、分析，并在日常决策需要时快速检索，因此接受这些数据的地理信息系统本身必须是自动化的（计算机化的），以便有效利用。
地理信息系统作为处理地理空间数据的统一手段的重要性，包括通常来自遥感的强制性输入，需要对其工作方式和作用进行更广泛的解释。这是第15节的主题。在第1节中，您将学习如何使用适当软件的计算机是处理、操作和集成数据（如陆地卫星和其他系统的输出）的重要部分。可以肯定地说，今天没有计算机，从太空进行遥感几乎是不可能的。