遥感影像目视解译原理WORD

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遥感影像目视解译原理WORD

在遥感影像上,不同的地物有不同的特征,这些影像特征是判读识别各种地物的依据,这些都称为判读或解译标志。解译标志包括直接和间接解译标志:

1 直接判读标志

(1)形状影像的形状是指物体的一般形式或在轮廓上的反映。各种物体都具有一定的形状和特有的辐射特性。同种物体在图象上有相同的灰度特征,这些同灰度的像素在图象上的分布就构成与物体相似的形状。随着图像比例尺的变化,“形状”的含义也不相同,一般情况下,大比例尺图像上所代表的是物体本身的几何形状,而小比例尺图象上则表示同类物体的分布形状。有些物体的形状非常特殊,其平面图形是该物体的结构、组成和功能的生要标志,有时甚至是关键,所以“形状”是判读的重要工具。

(2)大小物体在图像上的大小也是判读标志之一。“大小”的含义随图像比例尺的变化而不同:大比例尺图像上,量测的是单个物体的大小,而小比例尺图像上,只能量测同类物体分布范围的大小。

(3)颜色和色调颜色一般指彩色图像而言,当彩色摄影和假彩色合成技术发展起来之后,颜色的差别可以进一步反映了地物间的细小差别,为判读人员提供更多的信息。人眼对彩色的分辨能力远比对黑白色调差的分辨率能力强,因而颜色可作为彩色图像判读的标志。对多波段彩色合成图像的判读,往往可依据颜色的差别来确定地物与地物间或地物与背景间的边缘线,从而区分出各类物体。色调是人眼对图像灰度大小的生理感受。人眼不能确切地分辨出灰度值,但能感受到灰度大小的变化,灰度大者色调深,灰度小者色调浅。图像色调的深与浅,与物体的辐射特性是紧密相关的。一般情况下,反射率高的物体,接收的能量大,图像的色调就浅;反之则深。因此同一环境条件下的图像上色调的差异即是不同物体在图像上的反映。

(4)阴影阴影的形式与物体辐射能量的方向有关,对反射辐射能来说与方向反射因子有关。在导出辐射传输方程式时,是把地表当作朗伯反射体看;而实际上地表的坡向和坡度都严重影响传感器方向的反射能量大小,以及物体之间的相互遮挡,都使图像上产生阴影。阴影有本影和落影之分。本影是象片上地物未被阳光直接照射到的阴暗部分;落影是在地物背光方向地物投射到地面的阴影在象片上的构象。阴影会对目视判读产生相互矛盾的影响。一方面,人们可以利用阴影的立体感,判读地形地貌特征,大比例尺图像上,还可利用阴影判读物体的侧视图形,按落影的长和成像时间的太阳高度角量测物体的高度、单株树木的干粗等。另一方面,阴影区中的物体不易判读甚至根本无法判读。

(5)位置自然界的物体之间往往存在一定的联系,有时甚至是相互依存的。例如桥梁与道路和水系,居民地与道路,土质与植被,地貌与地质等。因此物体所处的位置也是帮助判读人员确定物体属性的重要标志之一。

(6)结构(图案)指自然界与人文特征重复出现的排列格式,如农业复合体(农田与果园),地形特征,建筑物布局等组成一定的格式。

(7)纹理纹理指微色调的变化,纹理特征有光滑的、波纹形的、斑纹形的、线性的和不规则的等多种形态。利用纹理特征可以区分色调总体相同的两类物体,纹理也可以作为分类图像再细分的基本准则。

(8)分辨率分辩率比其他许多图像特征(标志),更取决于遥感系统本身,而与物体的特性关系则小些。传感器本身因素包括性能、设计要求和遥感过程中的环境条件、以及获取数据以后的处理等。当图像上的物体小于图像分辨率时,则不能进行判读。

(9)立体外貌对有一定重叠度图像,可以进行立体观察。各物体的立体外貌,在立体模型

中的显示与真实情况相似。当其他标志都相同或相近时,立体外貌则是很好的判读标志。以上这些直接判读标志,虽然在图像上都可以直接判读出来,即能直接确定物体的属性。但对于不同的图像类型,不同的图像比例尺和不同的分析研究目的,各直接判读标志的重要性也有所不同。例如,假彩色图像比其他图像更强调色调(颜色)的差别,因为同一幅图像上颜色的微小差别,即代表不同的物体特征;细微分类比粗略分类更强调纹理特征;进行高差判读时则以阴影为主要标志等。

2 间接判读标志

各判读标志都随图像比例尺缩小而逐渐失去其直接性。有许多判读目的不能根据图像的直接判读标志判读出来,例如城市人口数判读,某一社会阶层的经济状况等。这些专题的判读,可以按下述间接标志为依据:(1)水系水系的类型和结构受地形和基岩类型的控制,基岩的岩性、走向决定了地形地貌的结构和走向,因而也就决定了水系类型和结构。反言之,水系的类型结构也就指示出基岩岩性和地貌特征。水系密度大,表示地表径流发育、支流多,土壤和岩石的透水性差,颗粒细,易于被流水侵蚀。密度小,表示地表径流不发育,土壤的透水性能好,水系稀疏,水土流失少。水系分布均匀时,表示岩性均匀一致。岩性复杂地区水系的流水方向常急转弯,河流纵断面高差突变多形成瀑布、跌水等河段。各种水系结构、类型都表示基岩的不同特性及地质构造,气候条件、地貌类型、植被覆盖密度和人工活动等。水系在遥感图像上反映最明显,最易判读。在水系判读的基础上,可以根据水系的特征分析推断出其它地表特征。

(2)地貌各种地貌形态由不同的岩性、造山运动、风蚀和水蚀作用形成。岩性不同抵抗风、水等外等侵蚀的能力也不同,一般抗外力能力强的岩石形成陡峻山地地貌,抗外力弱的岩石则形成平缓的丘陵或平地。地貌形态特征决定了水系的类型,植被子的分布、土壤的特性等。因此,在图像上判读出了地貌形态后,可按其他要素与地貌的关系,推断出图像上无直接标志的特征。如植被子类型、土壤类型甚至植物种类等。遥感图像上地貌类型的显示和水系一样明显,由于遥感图像一般是低太阳高度角成像,地形起伏产生的阴影十分明显,按阴影的长度和色调的深浅,能确定坡度和比高、进而确定地貌类型——山地、丘陵、平地等。(3)土质土质包括各类土壤、裸露岩石、戈壁、沙漠等,各种土质所处的自然环境不同其水分、盐分、碱分和腐殖质含量亦不相同。土壤的成因不同,又有不同的颜色——黑土、褐土、黄土、红壤等,这些区别都造成不同的辐射特性。另外,土质和植被是紧密相关的,一定类型的土质,生长一定类型的植被。反之,植被的生长发育又影响到土质的组成成分。土质在遥感图像上的表征除大片沙漠、戈壁和裸露岩石外,不是很明显的,要判断出土壤类型需根据土壤与其他易判读要素之间的联系来分析判断。

(4)植被植被的种类、生长状况、分布规律,在一定程度上受岩性、地貌、土质、气候等因素的控制。不同种类的植物要在一定的自然环境中才能生长,一般而言,受气候条件的影响最大,但由于基岩的分布以及沉积物的成分、粒度、含水性、矿化度、盐碱度及有害元素等的影响,使植物群落的外貌、种属、生长状态等都发生了一些生态变化。植物在遥感图像上的反映也是相当明显的,用植物的特征来分析判断与之有关的其他要素,效果很好。反之,也可以按其他影响植物发育的自然地理因素的分布规律,来判断植物群落的分布、类型和种类等。大比例尺图像判读,植被往往是一种有害因素,茂密的森林往往掩盖大量地形特征,尤其对立体观测的影响较大。

(5)气候地球上气候变化很有规律性,人们按其变化规律分成各类气候带:由赤道向两极,由沿海向内陆分成水平气候带;由山下向山头分成垂直气候带。气候条件控制植物生长特征,水系发育特征,地貌土质发育特征等。这些要素反过来又影响气候条件,形成区域气候。气候条件在遥感图像上毫无特征标志,但人们根据自然地理位置可以了解其气候变化情况,进而分析判断受气候条件控制的各要素的特征,诸如植物种属、密度;地貌特征;土壤性质;

水第结构等。

(6)人文活动人文活动往往局部地改变自然环境,使其有利于人类社会的发展。但计划的开发自然资源,往往又会造成生态平衡严重破坏,使自然地理要素的内在联系遭到破坏。遥感图像反映人文活动的痕迹,大部分能在大比例尺图像上判读出来,小比例尺图像上只能反映大型人文活动的痕迹,如铁路建筑、堤坝工程、围湖造田、防护林带、城市发展、工矿设施及农业活动等。人类活动对环境生态的破坏,用多时相图像对比分析,也是显而易见的。上述各类判读标志中,在航空遥感图像判读时,直接判读中起主导作用;但在航天遥感图像判读中,间接判读标志与直接判读标志起着同等重要的作用。

遥感影像目视解译的原则和方法

1 遥感影像目视解译原则遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”;先“整体”后“局部”;先“已知”后“未知”;先“易”后“难”等。一般判读顺序为,在中小比例尺象片上通常首先判读水系,确定水系的位置和流向,再根据水系确定分水岭的位置,区分流域范围,然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。在此基础上,再进行地质、地貌等专门要素的判读。

2 遥感影像目视解译方法

(1)总体观察观察图像特征,分析图像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映,从而可以把图像分成大类别以及其他易于识别的地面特征。

(2)对比分析对比分析包括多波段、多时域图像、多类型图像的对比分析和各判读标志的对比分析。多波段图像对比有利于识别在某一波段图像上灰度相近但在其它波段图像上灰度差别较大的物体;多时域图像对比分析主要用于物体的变化繁衍情况监测;而多各个类型图像对比分析则包括不同成像方式、不同光源成像、不同比例尺图像等之间的对比。各种直接判读标志之间的对比分析,可以识别标志相同(如色调、形状),而另一些标识不同(纹理、结构)的物体。对比分析可以增加不同物体在图像上的差别,以达到识别目的。

(3)综合分析综合分析主要应用间接判读标志、已有的判读资料、统计资料,对图像上表现得很不明显,或毫无表现的物体、现象进行判读。间接判读标志之间相互制约、相互依存。根据这一特点,可作更加深入细致的判读。如对已知判读为农作物的影像范围,按农作物与气候、地貌、土质的依赖关系,可以进一步区别出作物的种属;河口泥沙沉积的速度、数量与河流汇水区域的土质、地貌、植被等因素有关,长江、黄河河口泥沙沉积情况不同,正是因为流域内的自然环境不同所至。地图资料和统计资料是前人劳动的可靠结果,在判读中起着重要的参考作用,但必须结合现有图像进行综合分析,才能取得满意的结果。实地调查资料,限于某些地区或某些类别的抽样,不一定完全代表整个判读范围的全部特征。只有在综合分析的基础上,才能恰当应用、正确判读。

(4)参数分析参数分析是在空间遥感的同时,测定遥感区域内一些典型物体(样本)的辐射特性数据、大气透过率和遥感器响应率等数据,然后对这些数据进行分析,达到区分物体的目的。大气透过率的测定可同时在空间和地面测定太阳辐射照度,按简单比值确定。仪器响应率由实验室或飞行定标获取。利用这些数据判定未知物体属性可从两个方面进行。其一,用样本在图像上的灰度与其他影像块比较,凡灰度与某样本灰度值相同者,则与该样本同属性;其二,由地面大量测定各种物体的反射特性或发射特性,然后把它们转化成灰度。然后根据遥感区域内各种物体的灰度,比较图像上的灰度,即可确定各类物体的分布范围。

第二部分【正文快照】:

图象纹理分析已在许多学科得到广泛的应用。如细胞图象、金相图象等均具有明显的纹理特征,分析它们的纹理结构,可以得到鉴别细胞性质的信息及反映金相结构的物理信息〔1〕。气象卫星云图大多也是纹理型的。由于生成云的大气环流、云内气流、水汽含量等的

差异,导致云的形态、密度、云顶高度的不同,在云图上反映出色调、分布及纹理的多样性。正确判别卫星云图中的云类特征可为人类提供丰富的天气信息,应用于天气分析、降水预报等领域,因而十分重要。郁凡等

〔2〕曾作过这方面的工作。本文根据数字化卫星云图的灰度分布,抽取纹理特征量… 分辨率是用于记录数据的最小度量单位,一般用来描述在显示设备上所能够显示的点的数量(行、列),或在影像中一个像元点所表示的面积。因为遥感拍摄的像片是由位于不同高度,装在不同载体(如飞机、卫星等)上的不同清晰度(分辨率)照相设备,以不同的照相(采集)方式,获取的遥感像片(图像、数据、影像等),这些遥感图像是具有不同清晰度、不同分辨率的照片。类似我们在生活中用135 照相机拍摄一棵树,从汽车上拍一张,然后再从飞机上拍一张,两张135底片在放大同一棵树时,其放大效果是不一样的。肯定是高度低的135照片放大后的效果最清晰,也就是说分辨率最高。遥感卫星的飞行高度一般在4000km~600 km之间,图像分辨率一般从1 km~1m之间。图像分辨率是什么意思呢?可以这样理解,一个像元,代表地面的面积是多少。像元是什么意思呢?像元相当于电视屏幕上的一个点(电视是由若干个点组成的图像画面),相当于计算机显示屏幕上的一个象素,相当于一群举着不同色板拼成画图的人中的一个。合肥市五里飞虹卫星遥感影像.jpg 当分辨率为1km时,一个像元代表地面1kmX1km的面积,即1km2;当分辨率为30m时,一个像元代表地面30m×30m的面积;当分辨率为1m时,也就是说,图像上的一个像元相当于地面1m x 1m的面积,即1m2。在您使用遥感图像数据时,请您千万注意,您所要解决的工作问题,应选择相应分辨率的遥感数据资料。有关遥感数据样板,请您查看本网站卫星遥感影像栏目。

遥感专题讲座(二)——影像信息提取(一、目视解译)

影像信息提取 ——目视解译 遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异(反映地物的光谱信息)及空间变化(反映地物的空间信息)来表示不同地物的差异,这是区分不同影像地物的物 理基础。 目前影像都是基于数字,影像信息的提取方法的发展历程可分为如图1所示, 目前这四类方法共存。 图1 影像信息提取发展阶段 这一专题讲解的是人工解译,也是目前国内使用最多的一种影像提取方法,如土地调查、地质调查等。这类方法非常灵活,但需要一定的经验,特别是像地 质解译等,对业务专业要求比较多。 本专题分以下内容: ??●遥感图像解译基本概念 ??●遥感图像解译预处理 ??●解译标志的建立 ??●解译关键问题

遥感图像解译 人们对地表物体的有关领域,如土地利用存在一种先验知识,在遥感图像寻找对应关系。然后,根据遥感图像的影像特征推论地表物体的属性。这一过程就称之为遥感图像的解译,也叫遥感图像的判读。 解译的任务就是从图像上认识,辨别影像与地物的对应关系、判断、归类、地物目标,并用轮廓线圈定它们和赋予属性代码,或用符号、颜色表示属性。 进行图像解译时,把图像中目标物的大小、形状、阴影、颜色、纹理、图案, 位置及周围的系统称之为解译的八要素。 (1)大小:拿到图像时必须根据判读目的选定需要的比例尺。根据比例尺的大小,可以预先知道图像上多少毫米的物,在实际距离中为多少米。 (2)形状:由于目标物不同,在图像中会呈现出特殊的形状。用于图像判读的图像通常是垂直拍摄的,所以必须记住目标的成像方式。因为即使同样为树木,针叶林的树冠呈现为圆形,而阔叶树则形状不同,从而可以识别出二者。此外,飞机场,港口设施、工厂等都可以通过它们的形状判读出其功能。 (3)阴影:由于判读存在于山脉等阴影中的树木及建筑时,阴影的存在会给判读者造成麻烦,信往往会使目标丢失。但另一方面,在单像片判读时,利用阴影可以了解铁塔及桥、高层建筑物等的高度及结构。 (4)颜色:黑白像片从白到黑的密度比例叫色调(也叫灰度)。用全色胶片拍摄的像片中,目标物按照其反射率而呈现出白一灰一黑的密度变化。例如,同样为海滩的沙子,干的沙子拍出来发白,而湿沙则发黑。在红外图像上,水域 拍出来是黑色的,而植被则发白。 (5)纹理:也叫结构,是指与色调配合看上去平滑或粗糙的纹理的粗细程度,即图像上目标物表面的质感。草场及牧场看上去平滑,造林后的幼树看上去像铺了天鹅绒,针叶树林看上去很粗糙。这种纹理也是判读的线索。 (6)图案:根据目标物的有规律的排列而形成的图案。例如,住宅区的建筑群,农田的垄、高尔春球场的路线和绿地,果树林的树冠等。以这种图案为线 索可以容易判别出目标物。 (7)位置及与周围的关系:在(1)-(6)上加上各区域的地理特色及判读者的专业知识等,就可以确定解释的结果。 解译的操作步骤: (1)影像预处理 (2)初步判读,建立判读标志 (3)野外调查或资料验证 (4)详细判读及其更新目标的定性、定位

遥感解译

1图像的解像力是图像上最小的,但还能分辨的地物尺寸。 2解译标志:遥感图像光谱、辐射、空间和时间特征决定图像的视觉效果、表现形式和计算特点,并导致物体在图像上的差别。揭示标志定义:在目视观察时借以将物体彼此分开的被感知对象的典型特征. 3.灰度波谱:如果定义灰度为纵坐标,要遥感的波段数为平面横坐标,遥感的成像周期为平面纵坐标,那么可以得到一个三维的波谱曲面。称为灰度波谱。 4.典型像元:一个像元内仅包含一种地物。混合像元:一个像元包含几种地物. 5.地理单元是具有地理环境调教年基本一致的空间单元,它建立在地理综合体理论基础上。地理综合体是一个相对封闭的自然地段,它通过发生在内部的诸自然过程和地理组成成分的相互依存性而构成一个整体。 6.像元二分模型:假设像元只由两部分构成,所得到的光谱信息也只有这两个组分因子线性合成,他们各自的面积在像元中所占的比率即为各因子的权重。

①解译的完整性②解译可靠性可通过混淆矩阵表达:包括总体精度、Kappa 系数、混淆 矩阵(可能性)、生产者(制造者)精度以及用户精度。大部分遥感图像处理系统能用一幅地表真实图像或地表真实感兴趣区计算一个混淆矩阵。③解译的及时性④解译结果的明显性 2. 简单人工地物识别概率的数学表示 L 地物尺寸A 遥感图像的解像力B 形状的识别系数C 影响复杂地物元素解译质量的相互位置系数 3混合像元分解的意义 混合像元无论直接归属哪一种典型地物都是错误的,因为至少不完全属于这种典型地物,如果每一个混合像元能够被分解而且它的覆盖类型组分占像元的百分含量能够求得,分类将更精确,而混合像元的归属而产生的错分误分问题也就迎刃而解。 4. 传统方法的不足及其与子像元分类方法的区别 传统分类方法的不足①由于图像空间分辨率的限制及地面物质具有异质性,因此每个像元的光谱反射值为各种不同地物的光谱反射以非线性的方式迭合而成,即为像元光谱混合. ②遥感图像重新取样,若取样后像元的灰度值经由相邻图像灰度值内插所得,则结果也造成额外的空间混合现象。③若以传统统计分类方法如最大似然分类法处理这种问题,经常得到较差的分类精度;④对高光谱图像进行分类时,随着光谱波段数或特征数(维度)的增加,反而需要较大量的训练样本作为参数的估计,分类效增加,反而需要较大量的训练样本作为参数的估计,分类效率变低,分类精度不理想 5. 多阶抽样估算地物面积的基本思想及其计算方法 利用卫星和航空图像进行多阶抽样的基本思想 (1) 根据影像分层,确定样本单元(2) 使每一阶影像的分辨率逐级提高;(3) 使后一阶样本是前一阶样本的一部分,并使抽样的概率与通过逐级解译影像所得到的预估值成正比。 多阶可变概率抽样的实施(过程)(1)对卫星影像进行目估(2)根据目估结果,在一阶图像(卫星图像)的每个单元上计算灌溉地面积百分比x 并将其累加值填写在一阶单元记录表中(3)随机抽取若干个样本单元,并计算可变概率(例如270个一阶单元中抽取10个样本单元并用符号标记在一阶影像(卫星影像)单元中抽取10 个样本单元,并用符号标记,在一阶影像(卫星影像)抽样样本单元记录表中记录灌溉地面积百分数Xi%)4)得到灌溉地的近似实际面积(5)面积估算:把上述数据代入式 6居民地的提取 居民地的组成和结构1. 城镇:建筑群、道路网、绿地和空地2. 乡村:房屋建筑、空地和绿地. 居民地的形状 1. 团状居民地:平原和盆地2. 带状居民地:谷底和河畔3. 丁字状居民地:公路交叉和河流交汇处.. 研究意义 1.为灾害评估提供所需居民地空间分布信息 2.为了解人地关系服务3.为社会、经济和人文等数据的空间化服务4.为居住用地监测以及人居环境建设服务 三.简单人工地物识别概率公式中变量的确定 简单地物形状的识别系数B … 理论上,可以通过试验方式找到研究地物的识别曲线的种类,然后以此为基础计算各类地物的形状识别系数(如图4.2.2),然后以此为基础计算各类地物的形状识别系数B。这种方法要求必须具备大量不同比例尺图像的解译结果,因此实施代价非常高,不易操作;… 简单和可靠的方法是:根据两种比例尺图像的解译结果来确定识别系数。通过多组多次计算获取多个B,并取其数学期望。 … 还可以基于对人工地物几何尺寸相互关系情况,利用经验公式计算。

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WORD 遥感影像目视解译原理WORD 在遥感影像上,不同的地物有不同的特征,这些影像特征是判读识别各种地物的依据,这些都称为判读或解译标志。解译标志包括直接和间接解译标志: 1 直接判读标志 (1)形状影像的形状是指物体的一般形式或在轮廓上的反映。各种物体都具有一定的形状和特有的辐射特性。同种物体在图象上有相同的灰度特征,这些同灰度的像素在图象上的分布就构成与物体相似的形状。随着图像比例尺的变化,“形状”的含义也不相同,一般情况下,大比例尺图像上所代表的是物体本身的几何形状,而小比例尺图象上则表示同类物体的分布形状。有些物体的形状非常特殊,其平面图形是该物体的结构、组成和功能的生要标志,有时甚至是关键,所以“形状”是判读的重要工具。 (2)大小物体在图像上的大小也是判读标志之一。“大小”的含义随图像比例尺的变化而不同:大比例尺图像上,量测的是单个物体的大小,而小比例尺图像上,只能量测同类物体分布范围的大小。 (3)颜色和色调颜色一般指彩色图像而言,当彩色摄影和假彩色合成技术发展起来之后,颜色的差别可以进一步反映了地物间的细小差别,为判读人员提供更多的信息。人眼对彩色的分辨能力远比对黑白色调差的分辨率能力强,因而颜色可作为彩色图像判读的标志。对多波段彩色合成图像的判读,往往可依据颜色的差别来确定地物与地物间或地物与背景间的边缘线,从而区分出各类物体。色调是人眼对图像灰度大小的生理感受。人眼不能确切地分辨出灰度值,但能感受到灰度大小的变化,灰度大者色调深,灰度小者色调浅。图像色调的深与浅,与物体的辐射特性是紧密相关的。一般情况下,反射率高的物体,接收的能量大,图像的色调就浅;反之则深。因此同一环境条件下的图像上色调的差异即是不同物体在图像上的反映。 (4)阴影阴影的形式与物体辐射能量的方向有关,对反射辐射能来说与方向反射因子有关。在导出辐射传输方程式时,是把地表当作朗伯反射体看;而实际上地表的坡向和坡度都严重影响传感器方向的反射能量大小,以及物体之间的相互遮挡,都使图像上产生阴影。阴影有本影和落影之分。本影是象片上地物未被阳光直接照射到的阴暗部分;落影是在地物背光方向地物投射到地面的阴影在象片上的构象。阴影会对目视判读产生相互矛盾的影响。一方面,人们可以利用阴影的立体感,判读地形地貌特征,大比例尺图像上,还可利用阴影判读物体的侧视图形,按落影的长和成像时间的太阳高度角量测物体的高度、单株树木的干粗等。另一方面,阴影区中的物体不易判读甚至根本无法判读。 (5)位置自然界的物体之间往往存在一定的联系,有时甚至是相互依存的。例如桥梁与道路和水系,居民地与道路,土质与植被,地貌与地质等。因此物体所处的位置也是帮助判读人员确定物体属性的重要标志之一。 (6)结构(图案)指自然界与人文特征重复出现的排列格式,如农业复合体(农田与果园),地形特征,建筑物布局等组成一定的格式。 (7)纹理纹理指微色调的变化,纹理特征有光滑的、波纹形的、斑纹形的、线性的和不规则的等多种形态。利用纹理特征可以区分色调总体相同的两类物体,纹理也可以作为分类图像再细分的基本准则。 (8)分辨率分辩率比其他许多图像特征(标志),更取决于遥感系统本身,而与物体的特性关系则小些。传感器本身因素包括性能、设计要求和遥感过程中的环境条件、以及获取数据以后的处理等。当图像上的物体小于图像分辨率时,则不能进行判读。 (9)立体外貌对有一定重叠度图像,可以进行立体观察。各物体的立体外貌,在立体模型

遥感图像目视解译与制图重点

第五章遥感图像目视解译与制图 遥感图像解译分为两种: ●目视解译:指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的 过程。 ●遥感图像计算机解译:以计算机系统为支撑环境,利用模式识别技术与人工智能技术相结合, 根据遥感图像中目标地物的各种影像特征,结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和推理,实现对遥感图像的理解,完成对遥感图像的解译。 一、目标地物特征 色:指目标地物在遥感影像上的颜色,包括色调、颜色和阴影。 形:指目标地物在遥感影像上的形状,包括形状、纹理、大小、图形等。 位:指目标地物在遥感影像上的空间位置,包括目标地物分布的空间位置、相关布局等。 纹理:也叫内部结构,指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。 遥感摄影像片的判读: 1、遥感摄影像片的种类 (1)可见光黑白全色像片 (2)黑白红外像片 (3)彩色像片 (4)彩红外像片 (5)多波段摄影像片 2、遥感摄影像片特点与解译标志 (1)摄影像片的特点 ?绝大部分为大中比例尺像片,各种人造地物的形状特征与图型结构清晰可辨; ?绝大部分采用中心投影,可以看到地物的顶部轮廓。 (2)摄影像片的解译标志 解译标志又称判读标志,指能够反映和表现目标地物信息的遥感影像各种特征,这些特征能够帮助判读者识别遥感图像上目标地物或现象。 直接判读标志 ●形状:人造地物具有规则的几何外形和清晰的边界,自然地物具有不规则的外形和规则的 边界。 ●大小:不知道比例尺时,可以比较两个物体的相对大小;已知比例尺,可直接算出地物的 实际大小和分布规模。 ●阴影:本影:是地物未被太阳照射到的部分在像片上的构像。有助于获得地物的立体感。 落影:是阳光直接照射物体时,物体投在地面上的影子在像片上的构像。 ●色调与颜色:是地物波谱在像片上的表现。在黑白像片上,据地物间色调的相对差异区分 地物。在彩色像片上据地物不同颜色的差异或色彩深浅的差异来识别地物。 ●纹理:通过色调或颜色变化表现的细纹或细小的图案。这种细纹或细小的图案在某一确定 的图像区域中以一定的规律重复出现。可揭示地物的细部结构或内部细小的物体。 ●图型:是目标地物以一定规律排列而成的图型结构。揭示了不同地物间的内在联系。 ●位置:指目标地物在空间分布的地点。

遥感图像的目视解译

遥感扫描影像的判读 1.遥感扫描影像特征和解译标志 目前经常使用的遥感扫描影像都是卫星遥感影像,这些影像具有以下特征:多中心投影、像框扭动变形、信息量丰富、动态观测等特点。 遥感扫描影像解译标志 直接解译标志主要包括以下几种: (1)色调与颜色。这是扫描图像解译的基本标志。对于中低分辨率的扫描影像来说,图像中色调与颜色更是一个重要的判读标志。由于扫描图像多数为多光谱影像,同一地区多光谱扫描图像中的相同地物,在不同波段的图像上可能会呈现不同色调,组合可以有不同的颜色,这因为同一种地物在可见光和近红外波段上具有不同的反射率,它们在单波段扫描影像中表现为不同的色调。 (2) 阴影(shadow),在多光谱图像中,阴影是电磁波被地物遮挡后在该地物背光面形成的黑色调区域。在扫描影像中陡峭的山峰背面往往形成阴影,阴影的出现给山区的扫描影像增加了立体感,同时也造成阴影覆盖区地物信息的丢失。 (3)形状(shape),目标地物的形状在不同空间分辨率的扫描图像上表现特点不同。在中低分辨率扫描影像上,地物的形状特征是经过自然综合概括的外部轮廓,它忽略了地物外形的细节,突出表现了目标物体宏观几何形状特征,如山脉的走向,水系的形态特征等。在中高分辨率扫描影像上,可以看到地物的较为详细的形状特征。但线状地物(如道路和河流)的宽度经常被夸大。在高分辨率扫描影像上,可以看到地物具有的形态特征的更多细节,如飞机场内的飞机与停机坪等。 (4)纹理(texture),在不同空间分辨率的扫描图像上纹理揭示的对象不同。在中低分辨率扫描影像上,地物的纹理特征反映了自然景观中的内部结构,如沙漠中流动沙丘的分布特

遥感影像的解译与分类方法和技巧

遥感影像的解译与分类方法和技巧 遥感技术是通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表信息的一种重要技术 手段。随着遥感技术的发展和应用范围的不断扩大,遥感影像的解译与分类方法和技巧也愈发成为研究的热点。本文将探讨遥感影像解译与分类的方法和技巧。 一、遥感影像解译方法 1. 目视解译法 目视解译法是通过人工直接观察遥感影像的色彩、纹理、形状及其在空间分布 上的特征,判断地物类型的一种解译方法。它主要适用于图像上地物边缘清晰、大尺度地物的解译,如城市、河流等。这种方法在短时间内可以获取较好的解译结果,但主观性较强,解译效率较低。 2. 图像数字化解译 图像数字化解译是将遥感影像转化为数字图像,利用计算机和数字图像处理软 件进行解译分析的方法。数字化解译可以提高解译的客观性和准确性,可以利用像元的灰度、光谱特征等进行解译。这种方法适用于在细节解译方面精确度要求较高的场景。 3. 分割解译 分割解译是将遥感影像划分为若干个不同的区域或对象,并对这些区域或对象 进行分类和解译。这种方法可以充分利用图像中地物的空间信息,有利于对图像进行更细致的解译和分析。分割解译在城市、森林等复杂地物类型的解译中具有一定的优势。 二、遥感影像分类技巧 1. 特征提取

特征提取是对遥感影像中各类地物的特征进行提取和分析的过程。常见的地物 特征包括光谱特征、纹理特征、形态特征等。不同地物类别的特征往往具有较大的差异,因此提取和利用这些特征可以有效地区分不同的地物类别。 2. 分类算法 分类算法是指将遥感影像根据像素的光谱、空间等特征进行自动分类的一种方法。常见的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、决策树分类等。选择适合的分类算法对于提高分类准确性和效率非常重要,常需要根据具体问题的特点来选择合适的算法。 3. 数据融合 数据融合是指将不同传感器或不同分辨率的遥感数据进行融合,提高遥感影像 解译和分类的准确性和精度。融合可以通过像元级、特征级和决策级等多种方式进行。数据融合能够充分利用不同传感器所获取的信息,提供更全面和准确的地物分类结果。 4. 预处理 预处理是指在进行遥感影像解译和分类之前,对原始影像进行去噪、辐射定标、几何校正等处理的过程。良好的预处理可以有效地减少非地物因素的影响,提高解译和分类的准确性。 结语 遥感影像的解译与分类方法和技巧是遥感技术应用的关键环节,通过合理选择 解译方法、提取有效特征、应用适当的分类算法和数据融合技术,可以获得准确、高效的解译和分类结果。随着遥感技术的不断发展和创新,相信未来会出现更加高级和智能的遥感影像解译与分类方法和技巧,为地理信息科学和应用领域带来更大的发展和进步。

遥感目视解译实习教程

遥感影像目视解译实习教程 一、遥感目视解译原理 (一)目视解译原理 遥感图像解译分为目视解译和计算机解译两种。目视解译:指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。计算机解译:以计算机系统为支撑环境,根据遥感图像中目标地物的各种影像特征,进行分析、推理和理解,完成对遥感图像的解译。 遥感图像目视解译主要根据目标地物的色、形、位三方面的特征,通过色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、图形、空间位置、相关布局等9个识别特征,建立判读标志,从而完成遥感图像的解译。 (二)目视解译前后对比图 二、遥感目视解译步骤 MAPGIS目视解译是指在电脑前,用人眼来判读遥感影像,遥感专业分类软件如Envi、Erdas等不参与遥感分类。本实验数据用“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”。 MAPGIS目视解译操作是利用MAPGIS软件的点、线、面编辑功能,首先对遥感图像中各地类之间的边界进行勾绘,并添加地类注记;然后根据绘好闭合的地类界线进行拓朴重建(拓朴造区),生成地类图斑的区文件;最后对各地类图斑赋属性,并根据地类名称和图例版“江西二调Slib_2008”,来填充各地类颜色。 要打开顺利打开MAPGIS图件,先要激活虚拟狗,然后设置好系统库目录,其路径设为“江西二调Slib_2008”的路径。

(一)遥感图像矢量化 1、将TIF或JPG文件转换成MAPGIS可以直接读取的光栅文件(如*.msi格式) (1)MAPGIS主菜单——图像处理——图像分析,进入msiproc60操作界面; (2)在msiproc60操作界面中,文件——数据输入——添加文件“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”——选择被转换的文件类型——转换(转换成*.msi 或*.tif,另存在硬盘上): (3)打开转换后刚保存的*.msi。 2、图框制作和影像配准(这步不做,校正由生产单位统一做,用户不做) 3、MAPGIS工作台添加“江西农大遥感图.msi” MAPGIS主菜单——图形处理——输入编辑——新建工程——确定,然后右击左边的工作台——添加项目——选择“江西农大遥感图.msi”。 或者,单击“矢量化”菜单下的“装入光栅文件”命令,如图: 文件默认存

测绘技术遥感影像解译方法介绍

测绘技术遥感影像解译方法介绍 近年来,随着遥感技术的快速发展和普及,其在测绘领域的应用也越来越广泛。遥感影像解译作为一种重要的测绘技术手段,扮演着不可或缺的角色。本文将介绍几种常用的遥感影像解译方法,帮助读者更好地了解和应用这一技术。 一、目视解译法 目视解译法是最基础也是最常用的解译方法之一。通过对遥感影像进行仔细观察,将不同的地物、特征和目标识别并进行分类。这种解译方法需要解译员具备较高的专业知识和经验,并且对影像细节有较强的观察和辨别能力。虽然目视解译法存在主观性和时间成本高等问题,但在一些小范围和特定场景的解译中仍然具有重要意义。 二、分类器解译法 分类器解译法是利用计算机和数学方法对影像进行解译的一种常用方法。其依 靠事先建立的各类地物的光谱、纹理和形状特征等参数,通过计算和比对来确定影像中的地物类型和分布。常见的分类器包括最大似然法、人工神经网络、支持向量机等,在实际应用中根据需要选择合适的分类器。分类器解译法具有自动化程度高、效率高等优点,但也存在一定的误差和精度问题需注意。 三、特征提取法 特征提取法是从遥感影像中筛选出有用的地物特征,然后对这些特征进行分类 和解译。这种方法基于对地物特征的深入研究和理解,结合遥感影像的优势,能够更精准地提取出相应地物的特征信息。特征提取法可分为光谱特征提取、形状特征提取、纹理特征提取等,根据不同地物和任务需选择合适数学模型和算法进行特征提取和解译,从而得到更为准确的结果。 四、多源数据融合法

多源数据融合法是将不同类型、不同分辨率、不同时间的遥感影像进行综合利用,以提高解译精度和信息获取能力。通过多源数据的融合,可以更全面地展现地物的空间分布和时序变化,减少遥感影像解译的盲区和误差。常见的多源数据包括多光谱影像、高光谱影像、雷达影像等,通过适当的数据融合方法和技术,可以获取更为全面和准确的地理信息。 综上所述,测绘技术遥感影像解译方法多种多样,每种方法都有其适用的场景 和优势。在实际应用中,我们需要根据任务需求和影像特征选择合适的解译方法,并结合自身的专业知识和经验来进行解译和分析。不同的解译方法也可以相互结合,共同提高解译效果和精度。未来,随着技术的不断发展和创新,相信遥感影像解译方法将不断完善和优化,为测绘技术的发展和应用提供更多可能和帮助。

遥感目视解译

30、监督分类:在遥感图像分类中,利用先验知识,选出一定的地物代表类别(训练样本),再根据地物光谱的相似性,基于典型代表类别对所有未知像元进行分类的过程。 31、非监督分类:在遥感图像分类中,根据地物光谱的相似性,不加入任何的先验知识,而自然聚类的过程。 32、非监督分类的主要方法:基于直方图的非监督分类;K均值法;ISODATA法。 33、K均值法:原理:逐个像元分析;迭代iteration;将像元归并到距离最小的光谱类别。步骤:(1)第一次迭代,根据设定的类别数,确定初始类别中心;(2)从左往右,从上到下,逐个像元分析,计算像元与每个类别中心的光谱距离,比较后,将其归并到距离最小的类别中去。(3)归并后,计算类别的新中心;(4)重复步骤2~3,直到各类别中心只有微小变化(达到循环收敛阈值)或达到最大迭代次数,则终止迭代,得到光谱类别;(5)信息类别与光谱类别链接;(6)分类精度分析;(7)制作非监督分类专题图并输出。 34、ISODATA法:迭代自组织数据分析法。(1)设定分类标准初类别数,最大迭代次数,循环收敛阈值,类群最少像元数,类别分裂像元数,合并标准等;(2)计算各类别均值/方差,以及每个像元与各中心的光谱距离,按最小距离原则,把所有像元归并到初始类别中,再计算归并后每个类别的新中心及方差;(3)检查各类群最少像元数条件是否满足,如不满足,则取消该类别,类别数减1,回到2;(4)检查迭代终止条件是否满足,满足则停止迭代,得到光谱类别,转至7,不满足则继续;(5)检查类别是否要分裂,是则执行分裂后,类别数加1,重复2~4,否则继续;(6)检查类别是否要合并,执行后,重复2~4;(7)信息类别与光谱类别链接;(8)分类精度分析;(9)制作非监督分类专题图并输出。 35、监督分类三个过程:训练样本的选择,样本特征的提取,分类决策规则。 36、监督分类样本选择的4个方法(具有典型型、广泛性):用GPS辅助设备实地考察;高分辨率航空影像或专题图进、43、(传统分类方法与现代分类方法比较)非监督分类与监督分类的比较: 监督分类:需已存在地物类型的先验知识;需进行训练区选择,训练区选择的典型性非常重要;类型确定随分类一起进行;一般而言地物分类更精确;适用于多种情况,尤其是协方差较大时;人为主观因素较强,训练样本代表性不够。 非监督分类:无需先验知识;无需训练区;先进行聚类分析,然后确定地物类型;较好识别地物光谱集群;在地物类别先验知识缺乏时具重要意义;人为误差机会少,结果类别均质。 6、目视判读标志:解译标志,指能够反映和表现目标地物信息的遥感影像各种特征。 直接判读标志:能够直接反映和表现目标地物信息的遥感图像的各种特征。 间接判读标志:能够间接反映和表现地物信息的遥感图像的各种特征,借助它可推断与某个地物属性相关的其他现象。 色调:指全色遥感图像中从白到黑的密度比例(灰度);识别地物的基本依据。色调受多种因素影响(成像高度、时间、观察角度、传感器、成像材料、处成像后处理等)仅能在同一张像片上比较。 阴影:因倾斜照射,使遥感图像上光束被地物遮挡而造成的遥感影像上的暗色调;经常使用的标志之一。影响:增强了立体感,形状和轮廓显示了地物的高度和侧面形状,有助于地物的识别。掩盖信息,给判读工作带来麻烦。 7、目视判读的影响因素:地物本身的复杂性:波谱特性、空间分布特性(同物异谱和异物同谱)、时间特性。传感器的性能指标:空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率、时间分辨率。人的因素:目视能力:图像的空间分辨能力、灰阶、色别和色阶的分辨能力;判读的知识和经验以及对判读地区的了解;心理因素:注意力(地物和背景);心理惯性时效性;人的态度。 8、目视判读方法:(1)直接判读法:根据遥感影像目视直接判读标志,直接确定目标地物属性与范围的一种方法。(2)对比分析法:将待判别的图像与其它图像或图形比较。同类地物对比法:同一景影像上,由已知地物推出未知地物的方法。空间对比法:由已知影像为依据判读未知影像。时相动态对比法:同一地区不同时间的遥感影像进行对比分析。(3)综合推理法:综合考虑遥感图像多种解译特征,结合生活常识,分析、推断某目标地物的方法。 (4)地学相关分析法:指充分认识地物之间的相关性,并借助这种相关性,在遥感图像上寻找目标识别的相关因子,即间接判读标志,从而推断和识别目标本身。包括:主导因子相关分析法、环境本底法、分层分类法。 主导因子相关分析法:因子选择的条件:与目标相关性明显;在图像上有明显的显示。目的:根据主导因子对地物影响的先验知识,建立二者间的相互关系,提高判读地物的能力。主导因子:如地形(高程、坡度、坡向等),决定地表物质和能量的再分配;造成同物异谱或异物同谱现象;其它因子如潮汐作用等。 环境本底法:由于环境各组分相互关系的变化,使环境本底遭到“破坏”,而引起一系列生物地球化学异常现象的出现,在遥感中,对这些“异常”现象的研究主要是通过各环境要素之间的相关性,在图像上寻找相关因子和“异常”标志。 分层分类法:建立分类树,说明地物间的负责关系,并根据分类树结构逐级分层次地把所有研究的目标一一区分、识别出来。 9、目视判读的一般过程:(1)目视判读前的准备工作阶段:判读人员的训练:专业知识与判读知识的学习。实践训练:野外实地勘察、阅读判读好的遥感图像、对比遥感图像与实地等。搜索充足的资料:历史资料、统计资料、各种地图以及专题图,实况测定资料和其它辅助资料等。选择适合的遥感图像:明确遥感图像的来源、特征、时相。准备判读仪器和设备。

遥感影像处理与解译技术的原理与应用

遥感影像处理与解译技术的原理与应用 遥感影像是通过从卫星、飞机或无人机等远距离获取地球表面信息的技术。该技术已经在各个领域得到广泛应用,如城市规划、林业管理、环境监测等。本文将探讨遥感影像处理与解译技术的原理与应用,并讨论其在环境监测中的重要性。 一、遥感影像处理的原理 遥感影像处理的原理是将从遥感设备收集到的光谱信息转化为数字图像。这需要经过一系列处理步骤,包括辐射校正、几何校正和图像增强。 首先,遥感影像需要进行辐射校正。由于遥感设备的返回信号可能会受到大气和地表物体的影响,因此需要校正这些干扰因素。常用的校正方法包括大气校正和表面反射率校正。 其次,遥感影像还需要进行几何校正。这是为了消除由于地球自转和平移导致的图像畸变。几何校正通常包括地面控制点的选择和数学模型的建立。 最后,遥感影像还可以通过图像增强来提取地表信息。图像增强的方法包括直方图均衡化、锐化和滤波等。这些方法可以改善图像的对比度和清晰度,使得地表特征更加明显。 二、遥感影像解译的原理 遥感影像解译是根据图像中的光谱信息分析和识别地表物体的过程。其原理主要包括光谱特征分析和分类方法。 光谱特征分析是指根据不同材料对光的反射特性进行研究。每种地表物体在不同波段上的反射率具有独特的特征。通过对不同波段上的光谱曲线进行分析,可以确定地表物体的类型。

分类方法是将图像分成不同的类别。常用的分类方法有像元级分类和对象级分类。像元级分类是将图像中每个像素点分配到不同的类别中,而对象级分类则是将相邻像素点组合成对象,再分配到不同的类别中。 三、遥感影像处理与解译技术的应用 遥感影像处理与解译技术在许多领域都有广泛的应用。 在城市规划方面,遥感影像可以提供城市土地利用和覆盖的信息。通过对不同地区的遥感影像进行对比分析,可以确定城市扩张的方向和速度,为城市规划提供科学依据。 在林业管理方面,遥感影像可以用于森林资源调查和火灾监测。通过对森林遥感影像进行解译,可以确定森林的类型、面积和树种组成等信息。此外,遥感影像还可以提供火点的位置和燃烧程度,以便及时采取措施防止火灾扩散。 在环境监测方面,遥感影像可以用于水体污染和土壤侵蚀等问题的监测。通过对水体遥感影像进行处理和解译,可以确定水质状况和污染源的位置,为环境保护提供参考。此外,遥感影像还可以用于土壤侵蚀的监测,通过对地表遥感影像进行分类和分析,可以确定植被覆盖度和土壤侵蚀程度。 总之,遥感影像处理与解译技术在各个领域都有着重要的应用价值。通过对遥感影像进行处理和解译,可以获取地表信息,为城市规划、林业管理和环境监测等提供科学依据。随着遥感技术的不断发展和创新,相信遥感影像处理与解译技术将在更多领域得到广泛应用,并为人类社会的发展做出更大贡献。

遥感图像目视解译原理

遥感图像目视解译原理 遥感图像目视解译是通过人眼直接观察和分析遥感图像,从而获取有关地物、地貌和资源的信息的一种方法。本文将介绍遥感图像目视解译的原理和一些常见的解译技巧。 1. 遥感图像目视解译的基本原理 遥感图像目视解译的基本原理是基于人眼对图像的感知和分析能力,通过观察和分析图像中的各种信息,判断和识别地物和地貌特征。遥感图像目视解译主要包括以下几个步骤: 1.1 图像预处理 在进行目视解译之前,需要对遥感图像进行一些预处理工作,以提高图像的质量和解译的准确性。常见的图像预处理包括去噪、增强、辐射校正等。 1.2 目视解译特征提取 观察图像中的各种地物和地貌特征,并根据它们的形状、大小、纹理、光谱等特征进行提取和判断。常见的解译特征包括颜色、纹理、形状和空间分布等。 1.3 判读地物和地貌特征 根据目视解译特征提取的结果,判断和识别图像中的地物和地貌特征。这需要结合地理知识和经验判断,并进行地物和地貌类别的分类和标注。 2. 目视解译技巧 为了提高目视解译的准确性和效率,以下是一些常用的解译技巧: 2.1 多尺度观察 在进行目视解译时,可以采用多尺度的观察方法。从整体到局部,先观察图像的整体特征,再逐渐细化到局部特征。这样可以更全面地了解地物和地貌的分布和特征。 2.2 多波段图像对比 对于多波段遥感图像,可以通过对比不同波段的图像来观察和分析地物和地貌的不同特征。不同波段对不同地物和地貌有不同的敏感度,对比分析可以帮助更准确地识别和判读。

2.3 空间关系分析 在进行目视解译时,可以对图像中的地物和地貌特征进行空间关系分析。例如,建筑物的分布和布局、江河的走向和分支等,这些空间关系可以帮助判断和识别地物和地貌的类型。 2.4 综合利用辅助数据 在进行目视解译时,可以综合利用其他辅助数据,如地理地形资料、土壤地类图、行政区划图等。这些辅助数据可以提供更多的地理背景信息,帮助更好地进行判断和识别。 3. 目视解译的应用领域 目视解译在许多领域中都有广泛的应用,主要包括: •城市规划和土地利用:通过目视解译可以获取城市土地利用信息,为城市规划和土地管理提供基础数据。 •农业和农村发展:通过目视解译可以识别农田、林地、水域和农村建设用地,为农业生产和农村发展提供支持。 •自然资源调查和环境监测:通过目视解译可以获取地质矿产、森林资源、水资源等信息,为资源管理和环境监测提供数据。 •灾害监测和应急响应:通过目视解译可以获取灾害影响范围和程度,为灾害监测和应急响应提供支持。 综上所述,遥感图像目视解译是一种重要的地球观测方法,通过人眼对遥感图 像的观察和分析,可以获取有关地物、地貌和资源的信息。在进行目视解译时,需要运用地理知识和经验,并结合一些解译技巧,提高解译的准确性和效率。目视解译在许多领域中都有广泛的应用,对城市规划、农业发展、资源管理和环境监测等都有重要的意义。

遥感影像解译方法与技巧

遥感影像解译方法与技巧 近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感影像解译成为了地理信息系统领域中 不可或缺的一环。遥感影像解译是指通过对遥感影像进行分析和识别,获取地物信息的过程。在遥感影像解译中,针对不同的目标地物,有各种各样的解译方法和技巧可供选择。本文将探讨几种常见的遥感影像解译方法和技巧,并简要介绍它们的应用领域和效果。 一、目视解译法 目视解译法是最常用的遥感影像解译方法之一。它通过直接观察和分析遥感影 像上的特征,对地物进行识别和判别。目视解译法主要依赖解译员经验和直觉,因此在实际应用中存在一定的主观性。目视解译法适用于简单、明显的地物,如水体、道路和农田等。在进行目视解译时,解译员需要充分了解目标地物的空间特征和光谱特性,以准确地识别和判别。 二、数字解译法 数字解译法是利用计算机和数字技术进行遥感影像解译的方法。与目视解译法 相比,数字解译法具有更高的精确度和效率。数字解译法主要包括分类解译和目标识别两种手段。 分类解译是将遥感影像中的地物按照其类别进行划分和分类的过程。常用的分 类解译方法有最大似然法、支持向量机和决策树等。最大似然法适用于单一类别的解译,通过统计遥感影像中不同类别的像素值分布,确定每个像素点所属的类别。支持向量机是一种常用的机器学习方法,通过在高维特征空间中找到一个最优分类超平面,将不同类别的地物进行分割。决策树方法则依赖于一系列决策规则,根据遥感影像中的不同特征对地物进行分类。 目标识别是指在遥感影像中检测和识别特定的地物目标。目标识别可以利用目 标特征、形状和纹理等信息对地物进行识别。常见的目标识别方法有目标检测、目

标跟踪和目标识别等。在目标检测中,可以利用边缘检测、纹理分析和模板匹配等技术,对遥感影像中的目标进行检测和提取。目标跟踪则是通过连续观测和分析目标在不同时刻的位置和运动轨迹,实现对目标的跟踪和追踪。目标识别是在目标检测的基础上,对目标进行识别和分类,可以利用机器学习和深度学习等方法,进行目标的自动识别和分类。 三、辅助解译技巧 除了上述的解译方法外,还有一些辅助解译技巧可以提高遥感影像解译的准确 性和效率。 第一是多源数据融合技术。遥感影像通常包括多种类型和多个波段的数据,融 合这些多源数据可以提供更详细和全面的地物信息。常用的融合技术有主成分分析、小波变换和多分辨率分析等。 第二是空间分析和空间模型。在遥感影像解译中,地物的空间分布和关系是十 分重要的信息。通过对遥感影像进行空间分析和建立空间模型,可以更好地理解地物之间的相互作用和关联。常用的空间分析方法有空间聚类、空间插值和空间推理等。 第三是时间序列分析。时间序列遥感影像是连续观测同一地区的遥感影像,通 过对时间序列影像的分析和比较,可以揭示地物的变化规律和趋势。时间序列分析对于农业、城市规划和环境监测等领域有很重要的应用价值。 综上所述,遥感影像解译是一项复杂而重要的工作。在进行遥感影像解译时, 可以根据目标地物的特点和需要,选择合适的解译方法和技巧。通过目视解译法、数字解译法和辅助解译技巧的综合应用,可以更准确、快速地获取地物信息,为地理信息系统和相关领域提供有效支持。

卫星遥感图像解译基本方法

卫星遥感图像解译基本方法 卫星遥感技术是一种通过卫星获取地表信息的方法,利用遥感图像可以得到各 种地物、地貌和地理信息。然而,遥感图像的解译对于准确地理分析和资源管理至关重要。本文将介绍几种常见的卫星遥感图像解译基本方法。 一、目视解译法 目视解译法是最基本的遥感图像解译方法,主要通过人眼观察和识别图像上的 地物。这种方法可以快速获取信息,但准确性有限。目视解译法常用于初步查看遥感图像,进行初步的地物分类。 二、特征识别法 特征识别法是通过对图像上的特征进行分析和识别来进行解译。这些特征可以 是地物的形状、大小、颜色等。特征识别法可以用于地物的分类和提取,但对于复杂地物和噪声的处理能力较差。 三、数字图像处理法 数字图像处理法是利用计算机对遥感图像进行处理和分析的方法。这种方法可 以通过图像增强、过滤、变换等操作来改善图像质量,并提取图像上的信息。数字图像处理法能够处理大量的遥感数据,提高解译的准确性和效率。 四、机器学习方法 机器学习方法是利用机器学习算法对遥感图像进行分类和解译的方法。这些算 法可以通过训练模型来自动识别和分类图像上的地物。常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)和神经网络(Neural Network)等。机器学习方法能够处理复杂的地物和噪声,并具有较高的准确性。 五、交叉验证方法

交叉验证方法是一种通过对多个遥感图像进行对比和验证的方法。通过对比不 同图像上的相同地物或地貌,可以提高解译的准确性。交叉验证方法常用于验证数字图像处理和机器学习方法的结果,并查找解译过程中的错误和不确定性。 综上所述,卫星遥感图像解译有多种基本方法,包括目视解译法、特征识别法、数字图像处理法、机器学习方法和交叉验证方法等。这些方法可以根据不同的需求和数据情况进行选用和组合,以提高解译的准确性和效率。在实际应用中,解译人员可以根据具体情况选择适合的方法,并结合地理知识和专业经验进行解译分析。卫星遥感图像解译的准确性和可靠性对于地理研究和资源管理具有重要意义。未来,随着卫星遥感技术的不断发展和创新,图像解译方法也将不断完善和提高。

遥感原理实验报告3目视解译与制图

《遥感原理》 实验报告 实验名称:遥感图像目视解译 与制图 专业:地理信息科学 学号: 姓名: 指导老师:

1、实验目的 (1)学习航空像片判读的基本原理和方法;掌握航空像片判读中判读标志的建立方法;解译判读各土地覆盖类型在彩红外航片上的影响特征; (2)认识和了解热红外影像对地物的表现; (3)认识和掌握TM图像各波段的光谱效应;学习和掌握陆地卫星遥感图像的判读方法。 2、实验材料 ArcGIS10.2、ENVI5.1 3、实验内容与过程 3.1航空像片的判读 说明:与黑白像片相比。真彩色像片基本反映了地物的天然色彩,地物类型之间的细微差异可以通过色彩的变化表现出来,彩色像片上的丰富色彩提供了比可见光黑白像片更多的信息。由于受到大气散射与吸收的影响,在航空摄影高度相同的条件下,彩色摄影信息损失量远大于红外摄影,因此航空遥感中广泛使用彩色红外摄影。由于绿色植物在近红外波段具有很强的反射特性,在彩色红外像片上呈红色,使彩红外航片比普通彩色航片在植被的判读和识别方面具有较大的优势,同时也使其在识别伪装方面有突出的功用。 判读彩色红外像片,可以按照以下步骤进行:认真了解彩红外摄影感光材料的特性和成像原理;熟悉各种地物在可见光和近红外波段的反射光谱特性;建立地物的反射光谱特性与像片假彩色的对应关系(如下表);建立彩红外像片与其他判读标志;遵循遥感解译步骤与方法对彩红外像片进行解译。 在解译时应注意:在彩红外像片上,植物的叶子因反射红外线而呈现为红色。但不同植被类型或处于不同生长阶段,受不同环境影响的植物,其光谱特性不同,因而在彩红外相片上,红色的深浅程度不同。如正常生长的针叶林,颜色为红色到品红色,枯萎的植被则呈现暗红色,即将枯死的制备则呈现青色。

详解测绘技术中的遥感影像解译技术

详解测绘技术中的遥感影像解译技术 遥感影像解译技术是现代测绘技术中的重要组成部分,它在国土资源调查、环 境监测、灾害防治等领域起着不可替代的作用。本文将详细探讨遥感影像解译技术的原理、应用以及未来发展方向。 一、遥感影像解译技术的原理 遥感影像解译技术是通过获取并分析地球表面的遥感影像数据,提取出有用的 地物信息。它基于遥感技术,通过感知地球表面的辐射能量反射、发射和传输情况,利用光谱、空间和时间特征来解读地物的属性、分布和变化。 1. 光谱解译技术:利用遥感影像中不同波段的反射率或发射率差异,分析物体 的光谱特性,判断其类型和性质。例如,在红外波段中,不同植被的反射率差异较大,可以通过光谱解译技术来识别不同植被类型。 2. 空间解译技术:通过观察和分析遥感影像中地物的空间分布模式,判断其形状、大小和相互关系。例如,在城市遥感影像中,通过分析建筑物的空间分布,可以推测出城市的发展规模和方向。 3. 时间解译技术:利用多时相的遥感影像数据,观察和分析地物的动态变化。 例如,通过对不同季节的植被遥感影像进行比对,可以监测植被的生长和衰退状况。 二、遥感影像解译技术的应用 遥感影像解译技术在各个领域都有广泛的应用,以下列举几个典型的例子。 1. 土地利用/覆盖分类:利用遥感影像解译技术,可以实现对土地利用/覆盖类 型的快速分类和监测。通过分析遥感影像中不同地物的光谱特征和空间分布,可以判断土地的植被类型、建筑物分布、水体分布等信息,为城市规划、农业管理、生态保护等提供可靠的数据支持。

2. 灾害监测与评估:遥感影像解译技术可以帮助监测和评估各类自然灾害,例如地震、洪水、森林火灾等。通过对遥感影像中灾害相关地物的分析,可以获得灾害范围、破坏程度等信息,为灾害应急和恢复提供科学依据。 3. 环境监测与评估:借助遥感影像解译技术,可以实现对环境资源的监测和评估,例如水体污染、土壤退化、大气污染等。通过分析遥感影像中各种污染指标的反映,可以监测环境质量的变化,并提供决策支持。 三、遥感影像解译技术的未来发展方向 虽然遥感影像解译技术已经取得了很大的进展,但仍有一些挑战需要克服,并有着广阔的发展前景。 1. 高分辨率影像解译:随着遥感技术的不断发展,高分辨率影像的获取变得越来越容易。然而,高分辨率影像的解译难度也相应增加,需要更高级的算法和工具来处理大量数据。 2. 多源数据融合:综合利用多源数据,如多光谱影像、雷达影像、激光雷达数据等,可以提高解译的精度和可信度。未来的发展方向是如何将多源数据进行有效融合,提升遥感影像解译的能力。 3. 机器学习与人工智能:机器学习和人工智能等新兴技术在遥感影像解译中的应用也越来越广泛。通过构建和训练智能模型,可以实现自动化解译,并且逐渐克服传统解译中主观性和时间成本的问题。 4. 高效解译工具与平台:为了满足遥感影像解译的需求,提高工作效率,发展针对不同应用场景的解译工具和平台是必要的。这将有助于普及与推广遥感影像解译技术,促进其在实际应用中的广泛推广和应用。 总之,遥感影像解译技术在测绘技术中具有重要地位和意义。通过不断地研究和创新,将会有更多的应用领域得到拓展并提供更多精确可靠的数据支持,为实现可持续发展做出更大的贡献。

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