6-遥感图像特征和解译标志
遥感图像解译标志
类型类型码阔叶林1针叶林2
草地3
灌木4
水田5
旱地6居民地7
道路8开发地9火烧迹地10鱼塘11
水库12
河流13
影像解译标识（以标准假彩色为例）
色调为鲜红色，颗粒粗糙，边界不规则，多分布于山区或平原区果园
暗红色，颗粒粗糙，边界不规则 ，多分布于低山或山麓
浅红至淡红色，色调均一，多分布于山顶，山坡或市区附近
杂色，通常分布于山麓，边缘不规则
浅紫红、浅灰（灰绿）色，栅格状影纹图案，多分布于平原或河谷低洼处
浅红色、红色或绿色（根据季节而定），边缘有一定几何形状，和周地物无界限清晰 多分
布于坡度不大的山坡或低缓的丘陵处
浅紫红色，边缘有一定的几何形状，多分布于平原或丘陵地区
灰白色，长条形，边缘有一定的几何形状，和周围地物界限清晰
灰白色或白色，和周围地物无明显界限
按紫红色，和周围地无界限清晰，多分布于山区
灰黑色，边缘有一定的几何形状
黑色，多分布于高地上，边缘有一定的几何形状
黑色或灰黑色，长条曲线形，边缘有一定几何规则。
遥感第六章 遥感图象目视解译与制图
(4) 信息复合法：依据辅助资料，结合解译标志做出推断。
(5) 地理相关分析法：依据地学知识和地学基本规律做出 的推断解译。
4、遥感像片目视解译步骤 (1) 准备阶段： 对解译任务的深刻理解
☆ 摄影像片的基本特征：
(1) 投影方式：中心投影 (2) 视觉感受：地物顶（冠）的形态 ☆ 摄影像片的解译（判读）标志 (1) 直接判读标志：色调与色彩；形状；大小；
阴影；纹理；空间位置。
(2) 间接判读标志：相关布局；内在联系。
3、目视解译方法
(1) 直接判读法：依据解译标志做出的直接判断。
草地
建设用地
4-2
5 水域 未利用地 6
5、遥感制图
阅读重点： （1）遥感影像地图 （2）计算机辅助遥感制图的过程和步骤
基于遥感的土地利用更新调查
1 资料准备
（1）遥感信息源：googleearth上的遥感图作为更新调查的遥感数据源 （2）地形图（基期）、基期的土地利用现状图
2 技术流程
利用遥感技术辅助更新土地利用现状图，以googleearth的遥感图片为基础 调查资料，与原有的土地利用现状图套合对比，经实地调绘和补充调查，更新 土地利用现状数据库，其流程如下： (1)googleearth上下载调查区域的图像 (3)遥感图像几何校正（控制点从对应地形图上获取） (4)目视判读、解译并矢量化 (5)野外核实、调绘、补测 (6)建立土地利用现状数据库
图型：地物有规律的排列而成的图形结构。
空间位置：地物分布的位置地点。 相关布局：不同地物空间分布的内在联系。
6 遥感影像目视解译与制图
第6章 遥感影像目视解译与制图6.1 目视解译原理一、解译的定义根据地物的成像规律，在遥感影像上识别出它的性质和数量指标的过程，称为遥感影像的解译，也称为判读。
分：目视解译和计算机解译二、解译标志遥感影像上不同地物有其不同的影像特征，这些特征是解译时识别各种地物的依据，这种依据就叫做遥感影像的解译标志。
也叫做识别特征。
直接解译标志 如色调、颜色、阴影、形状、大小、纹理、图形间接解译标志 如相关位置、相互关系1、形状：指目标物在影像上所呈现的特殊形状，在遥感影像上能看到的是目标物的顶部或平面形状。
例如飞机场、盐田、工厂等都可以通过其形状判读出其功能。
地物在影像上的形状受空间分辨率、比例尺、投影性质等的影响。
2、大小：指地物形状，面积或体积在影像上的尺寸。
地物影像的大小取决于比例尺，根据比例尺，可以计算影像上的地物在实地的大小。
对于形状相似而难于判别的两种物体，可以根据大小标志加以区别，如在航片上判别单轨与双轨铁路。
3、颜色：指彩色图像上色别和色阶，如同黑白影像上的色调，它也是地物电磁辐射能量大小的综合反映，用彩色摄影方法获得真彩色影像，地物颜色与天然彩色一致；用光学合成方法获得的假彩色影像；根据需要可以突出某些地物，更便于识别特定目标。
4、色调：指影像上黑白深浅的程度，是地物电磁辐射能量大小或地物波谱特征的综合反映。
色调用灰阶(灰度)表示，同一地物在不同波段的图像上会有很大差别；同一波段的影像上，由于成像时间和季节的差异，即使同一地区同一地物的色调也会不同。
5、阴影：指影像上目标物，因阻挡阳光直射而出现的影子，包括本影和落影。
阴影的长度、形状和方向受到太阳高度角、地形起伏、阳光照射方向、目标所处的地理位置等多种影响，阴影可使地物有立体感，有利于地貌的判读。
根据阴影的形状、长度可判断地物的类型和量算其高度。
6、纹理：也叫影像结构，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。
遥感解译标志
6.1 层状/条带状/条纹状影纹
按照组合规律，可以细分为单层状、夹层状、互层状、不规则互层状、条带状。
6.2 非层状纹层
主要指岩体，但也包括岩石类型复杂、强变质、风化改造的岩石。
3 阴影
阴影是由地物色调、形态派生的解译标志，在地质解译中具有一定的指示意义，高 级变质岩区域，可区分节理、片麻理。节理由于切割深度大，显示一定的阴影区域，片 麻理具透入性，不发育阴影。
阴影：
• 本影：物体未被阳光照射的阴暗部分。
• 落影：地物投落在地面的样子。
4 沟谷水系特征
主要为水系的密度、均匀性、对称性、方向性、冲沟的形态及水系类型。 水系的密度：
不同地物吸收、反射电磁波的能力不同，在遥感影像上表现为不同的色调或色彩。色 调是地物波普信息构成的影像特征，而且地物的形状也要通过色调显示出来。因此，色 调是遥感解释中最为重要的标志。
色调：在黑白影像上呈灰度或色阶，分为 10 级，（白、灰白、淡灰、浅灰、灰、暗 灰、深灰、淡黑、浅黑、黑）。彩色图像上色调改称为色彩，即灰黄色、粉红色、蓝灰色、 绿色、褐黄色等。
色调分析：根据色调的深浅和均匀性、不同地物色调的差异、主色/杂色等来描述色 调特征。
色调的深浅： • 浅色调 • 中等色调 • 深色调 色调的均匀性： • 色调均匀
1
2 地物的几何形态及空现（沉积岩）、条带状色调哦（变质岩）、环带状 （岩体） • 色调紊乱：斑块状、不规则状 边界清晰程度： • 边界清晰 • 边界模糊
2 地物的几何形态及空间特征
几何形态：三维特征在影像上的二维反映，包括地物的大小与形态，由不同的几何 要素组成（点、线、面、体）。
第六章 遥感图像目视解译
判读标志——形状
判读标志——大小
❖ 大小：物体在图像上的大小。 ❖ 大小不仅能反映地物的一些数量特征（长、宽、高、
面积和体积等），而且还能据此判断地物的性质。 ❖ 地物影像的大小主要取决于地物本身大小和像片比例
尺大小。要正确判断地物的大小，首先要知道像片的 比例尺。量测像片上影像大小的方法和在地形图上一 样。 ❖ 物体本身亮度与周围亮度的对比关系也是影响地物影 像大小的因素。
（二）彩色红外片的判读
❖ 不感蓝光，因而大气散射影响远小于可见光波 段，像片的信息量大，提高了像片的反差和清 晰度。
❖ 植被、土壤和水等地理要素之间的反射率差异， 在近红外波段比在可见光波段大。
❖ 应用极为广泛。
六、热红外图像的判读
❖ 热红外图像是接收地物的热辐射成像的，其影像色调 的深浅与地物的实际温度（T）及发射率（）有关， 地物的T及高，则色调浅，呈灰白或白色，反之则色 调深，呈灰黑或黑色。
❖ 色：指目标地物在遥感影像上的颜色，包括色调、 颜色和阴影等。
❖ 形：指目标地物在遥感影像上的形状，包括形状、 纹理、大小和图案等。
❖ 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。
目视判读标志
❖ 目视判读标志：遥感图像上，能识别地学物体、 地学现象，或能说明共性质和相互关系的影像特 征，称为目视判读标志。
❖ 直接判读标志：遥感图像上能直接见到的解译目 标的影像特征（包括形状、大小、色调、阴影、 纹理等），称直接判读标志。
❖ 间接判读标志：需通过分析、判别才能识别地学 目标，现象的存在，才能推断其性质的影像特征 称为间接标志。
判读标志
❖ 色调 ❖ 颜色 ❖ 形状 ❖ 大小 ❖ 图案 ❖ 纹理 ❖ 阴影 ❖ 位置 ❖ 相关布局 ❖ 活动痕迹
遥感图像特征和解译标志
上次课主要内容4.4简单自然地物可识别性分析4.5复杂地物识别概率(重点理解)①要素t 的价值②要素总和（t 1，t 2，…，t m ）t 的价值K-K E ∑=③复杂地物识别概率的计算理解p70~71例子第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.2 遥感图像特征与解译标志的关系5.3 遥感图像的时空特性5.4 遥感图像中的独立变量5.5 地物统计特征的构造第五章遥感图像特征和解译标志地物特征电磁波特性影像特征遥感图像记录过程n 图像解译就是建立在研究地物性质、电磁波性质及影像特征三者的关系之上n 图像要素或特征，分“色”和“形”两大类：Ø色：色调、颜色、阴影、反差；Ø形：形状、大小、空间分布、纹理等。
“形”只有依靠“色”来解译才有意义。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类n两个定义：Ø解译标志定义：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。
l给出了区分遥感图像中物体或现象的可能性；l解译标志包括：色调与色彩、形状、尺寸、阴影、细部（图案）、以及结构（纹理）等；l解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志；Ø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。
l揭示标志包括：形状、尺寸、细部、光谱辐射特性、物体的阴影、位置、相互关系和人类活动的痕迹；l揭示标志的等级决定于物体的性质、他们的相对位置及与周围环境的相互作用等；第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类n解译标志和揭示标志的关系：Ø解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志；Ø虽然我们是通过遥感图像识别地物目标的，但是大多数情况下，基于遥感图像识别地物并作出决定时，似乎并不是利用解译标志，而是利用揭示标志。
例如，很多解译人员刚看到图像就差不多在脑海中形成地物的形象，然后仅仅分析这个形象就能作出一定的决定。
遥感图像处理_第6讲(目视解译制图)
另可根据有代表性的植物类型推断当地的生态环境，存在寒温 带针叶林说明该地区属于寒温带气候。
遥感图像目标地物的识别特征
总之地面各种目标地物在遥感图像中 存在着不同的色、形、位的差异，构成了 可供识别的目标地物特征。 目视解译人员依据目标地物的特征， 作为分析、解译、理解和识别遥感图像的 基础。
目视解译的认知过程
– 色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比
物体颜色与黑白影像色调的一般关系表：
色调 白 白 灰白 浅黄 淡灰 黄 褐黄 物 体 颜 色 浅灰 深黄 橙 灰 红 蓝 暗灰 深红 紫红 深灰 绿 紫 淡黑 深绿 浅黑 黑绿 黑 黑
浅红
淡绿
浅蓝
深蓝
遥感图像目标地物的识别特征
北京故宫 博物院与 护城河之 间的色调 差异。
遥感图像的认知过程
遥感图像解译是一个复杂的认知过程，对一个目标 的识别，往往需要经历几次反复判读才能得到正确 结果。概括来说，遥感图像的认知过程包括2个过程
自下向上： 信息获取 自上向下： 特征匹配
特征提取
识别证据积累过程
提出假设
目标辨识过程。
遥感图像的认知过程
自上向下过程
例如，一幅山地TM假彩色图像，一般都是西 北坡是阴坡（暗色调），东南坡是阳玻（明亮 色调），从不同方向观察，地表起伏状况是不 同的，因此，没有经验的解译者会把山脊线作 为河谷。在目视解译过程中，观察者必须了解 影像中太阳光源的照射方向，并把它同视觉表 象空间坐标基轴配准，逆着太阳光源的照射方 向观察，才能把一幅山地TM假彩色图像上的 地貌类型准确辨识。
目视解译与制图
目视解译与制图
遥感图像目视解译原理 遥感图像目视判读 遥感影像制图简介
遥感图像解译
遥感图像解译基础PPT课件
和的比值，表示被检测为类别j 的样本被正确识
别的比率，反映了虚检的程度。
53
Kappa 系数表示检测结果的内部一致性，与总体精度比 较起来，Kappa 系数更为客观
K
K
N nii nini
Kappa i1
i1
K
N2 nini
i1
54
55
LANDSAT 系列卫星成像仪器特征
仪器 RBVm RBVp MSS
LiDAR系统首次在救灾中应用,获取了唐家山 堰塞湖地区高精度DEM,为解决唐家山堰塞湖 问题提供了精确的数据;同时为寻找失事直升 机也提供了最新的数据.
——李京《空间信息技术在四川地震救灾工作 中的应用》
45
46
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48
灾中堰塞湖动态监测
49
遥感图像解译—例2
太空看长城？？ 2004年5月 欧洲空间局
5
地面站接收到遥感卫星发送来的数字信息，记录在 高密度的磁介质上（如高密度磁带HDDT或光盘等），并 进行一系列的处理，如信息恢复、辐射校正、卫星姿态校 正、投影变换等，再转换为用户可使用的通用数据格式， 或转换成模拟信号(记录在胶片上)，才能被用户使用。
信息的应用----遥感获取信息的目的是应用。这项工 作由各专业人员根据不同的应用需要而进行。在应用过程 中，也需要大量的信息处理和分析，如不同遥感信息的融
分发
目标提取与识别 (自动化、智能化)
遥感数据处理 (高光谱、高分辨率、……)
多源数据融合与集成 4
遥感系统
遥感系统包括：被测目标的信息特征(目标物）;信息的获 取（遥感平台）;信息的接收与记录、信息的处理（地面接收 站）和信息应用（分析解译）四大部分。
目标物的电磁波特性-----任何目标都具有发射、反射和吸 收电磁波的性质，这是遥感的信息源。目标物与电磁波的相 互作用，构成了目标物的电磁波特性，它是遥感探测的依据。
遥感图像目视解译标志
遥感图像目视解译标志解译标志有直接标志和间接标志.直接标志是地物本身的有关属性在图像上的直接反映。
如形状、大小、色调、阴影等。
间接标志是指与地物的属性有内在联系,通过相关分析能够推断其性质的影像特征。
一、形状(Shape)形状是指地物外部轮廓的形状在影像上的反映。
不同类型的地面目标有其特定的形状，因此地物影像的形状是目标识别的重要依据。
二、大小(Size)大小是指地物在像片上的尺寸，如长、宽、面积、体积等。
地物的大小特征主要取决于影像比例尺。
有了影像的比例尺，就能够建立物体和影像的大小联系。
三、色调(Tone)和色彩(Color)色调是物体的电磁波特性在图像上的反映，在黑白像片上指黑白深浅程度。
地物的形状、大小都要通过色调显示出来，所以色调特征是最基本的解译标志。
如排水性良好、干燥的、有机质成分低的土壤；中酸性岩浆岩、松散堆积物、大理岩、石英岩等一般具有浅色调。
如潮湿的、有机质成分高的土壤、煤层、基性、超基性岩浆均具有较深色调。
如石灰岩、白云岩、砂岩以及中基性岩浆岩等，变质岩中的变粒岩具有灰色色调。
在利用色彩判断地物时，要注意：①多波段的彩色合成图像，不仅要了解地物的波谱特性，而且要知道彩色合成时波段影像与红、绿、蓝三色的对应关系②彩红外图像：植被－红、水－蓝青、道路－灰白、建筑物－灰或浅蓝。
四、阴影(Shadow)阴影分本影和落影两种。
本影－指物体本身没有被光线直接照射到的部分，在像片上呈暗色调。
它有助于建立像片的立体感。
落影－地物经光线照射投影于地面的物体阴影，在像片上呈暗色调，它有助于观察地物的侧面形态及一些细微特征。
五、水系(River System)水系标志在地质解译中应用最广泛，它可以帮助我们区分岩性、构造等地质现象。
这里所讲的水系是水流作用所形成的水流形迹，即地面流水的渠道。
它可以是大的江河，也可以是小的沟谷，包括冲沟、主流、支流、湖泊以至海洋等。
在图像上可以呈现有水，也可以呈现无水。
《遥感图像目视解译》课件
遥感图像目视解译具有直观、快 速、灵活等优点，但也存在主观 性、精度不稳定等局限性。
遥感图像目视解译的重要性
提供快速、准确的信息提取
01
遥感图像目视解译能够快速准确地提取地球表面的信息，为决
策提供有力支持。
弥补遥感自动解译的不足
02
遥感自动解译存在一定的局限性，目视解译可以弥补其不足，
提高解译精度。
02 03
数据安全与隐私保护
随着遥感技术的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益突出 ，如何在满足应用需求的同时保障数据安全和隐私权益是亟待解决的问 题。
应用领域的拓展
遥感图像目视解译技术的应用领域正在不断拓展，从传统的环境监测、 城市规划等领域向智能交通、智慧城市等新兴领域延伸，为技术的推广 和应用提供了广阔的市场和发展空间。
水体遥感图像目视解译
要点一
总结词
水体遥感图像目视解译可以提取水域范围、水质状况、水 生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策支持。
要点二
详细描述
水体遥感图像目视解译是遥感技术在水资源领域应用的重 要手段之一。通过目视解译，可以提取水域范围、水质状 况、水生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策 支持。在解译过程中，需要注意水体的光谱特征和空间结 构特征，以便更准确地提取信息。同时，还需要注意不同 水体之间的差异和变化，以便及时发现和解决水环境问题 。
在应急响应和灾害监测中发挥重要作用
03
遥感图像目视解译在应急响应和灾害监测中能够快速识别灾害
区域和受灾情况，为救援工作提供及时的信息支持。
遥感图像目视解译的应用领域
土地利用与土地覆盖分类
遥感图像目视解译能够识别和区分不 同类型的土地利用和土地覆盖，如森 林、草地、城市等。
遥感影像(标准假彩色合成)解译标志
主要分布在城镇及经济发达区周围或交通沿线
边界清晰
灰色或色调不均
影像结构较粗糙
未利用土地
沙地
主要分布湖积平原及西部风沙区
逐渐过渡，边界不清晰
浅绿色
影像结构比较均匀
盐碱地
主要分布在本区西部低洼地
边界较清晰
白色，夹蓝色或红色斑点
影像结构粗糙
沼泽地
主要分布在河流沿岸及平原上的低洼地及沿海
几何形状明显，边界清楚
影像纹理较均一
旱
地
主要分布在山区、坡地、丘陵缓坡地带、
河流冲洪积、滨海平原台地、山前平原
沿山脚低缓坡不规则条带状或大面积分布，边界不清楚
影像色调多样，一般为浅绿色、浅灰色、浅黄色（春）红色或浅红色（夏）褐色（收割后）
影像结构粗糙、纹理明显，有条状纹理，有田块形状，可见农田防护林网格
林地
有林地
不同地貌区域均有分布以大小兴安岭、长白山等山地为主
影像色调多样
影像结构不一
草地
高覆盖度草地
主要分布在低洼地或平地，山地丘陵的阳坡及顶部也有分布
面状条带状块状，边界清晰
红色，黄色，褐色，绿色
影像结构较均一，边界清晰，无纹理
中覆盖度草地
主要分布在低洼地及山地丘陵的阳坡或顶部
面状条带状块状，边界清晰
黄色，褐色，绿色或白色
影像结构较均一
低覆盖度草地
山地丘陵阳坡或顶部，主要分布在辽西山地，西部低洼地也有分布
受地形控制边界自然圆滑，呈不规则形状
深红色、暗红色，色调均匀
有绒状纹理
灌木林地
主要分布在丘陵及河谷两侧
受地形控制边界自然圆滑，呈不规则形状
浅红色，色调均匀
遥感图像目视解译与制图课件
4. 目标识别
针对特定目标，如建 筑物、水体等，采用 专业解译标志进行精 细识别和提取。
5. 制图输出
将解译结果以专题图 或矢量数据等形式输 出，供后续分析和应 用。
目视解译的技巧与策略
技巧 1. 充分利用图像的色彩、纹理等信息，提高解译精度。
叶面积指数等。
植被病虫害检测
识别遥感图像上的植被异常特 征，如黄化、枯死等，以发现
潜在的病虫害问题。
城市地区解 译
01
城市边界提取
基于遥感图像的纹理和光谱信息， 准确地提取出城市的边界。
03
城市热岛效应分析
利用热红外遥感数据，分析城市 地区的热岛效应，以评估城市热
环境。
02
城市土地利用分类
根据遥感图像的特征，将城市地 区划分为商业区、工业区、居住
发展等。
扩张影响评估
评估城市扩张对自然环境、生态 系统和农业等方面的影响。
案例四：洪涝灾害监测与评估
灾害范围提取
利用遥感图像识别洪涝灾害范围，介绍灾害范围 提取的方法和流程。
灾害程度评估
基于遥感图像的灾害程度指数，评估洪涝灾害的 严重程度和影响。
灾害风险分析
结合地形。
介绍基于像元、基于对象和集成学 习等植被分类方法，比较各种方法 的性能。
精度评价与制图
进行植被分类精度评价，提高分类 精度，并对分类结果进行制图与可 视化。
案例三：城市扩张分析
城市扩张检测
利用遥感图像分析城市用地变化， 检测城市扩张的范围和速度。
扩张驱动力分析
结合社会经济数据，分析城市扩 张的驱动力，如人口增长、经济
遥感技术与应用6遥感图像的目视解译
b 无光泽表面（粗糙表面，漫反射—Diffuse Reflection） 各 方向上光线被均匀散射开来，因此无论哪个方向得到的影像色调 均一
三、遥感图像解译的两种方式
• 目视解译（Visual Interpretation）
借助人眼的观察和人的智能，结合一些量测工具（测微尺、放 大镜、立体镜等）来识别图像中的目标。特点：解译者的学识 和经验在判读中起主要作用，精度高，但难以对海量空间信息 的定量化分析
2 计算机图像理解（Computer Imagery Understanding）
直接解译标志：能在遥感影像上直接看到可供判读的影像特征称为 直接判读标志，如形状、大小、阴影、纹理、色调等；
间接解译标志：指运用某些直接解译标志，根据地物的相关属性等 地学知识，间接推断出的影像标志，如根据道路与河流相交处的特 殊影像特征，可以判断渡口；根据植被、地貌与土壤的关系，来识 别土壤类型和分布（如温带针叶林区多为灰化土）
b 遥感信息本身的综合 遥感图像可以是不同时间、空间、光谱、 辐射分辨率的综合遥感数据对应的地理环境又是一个复杂的、 多要素的、多层次的、具有动态结构和明显地域差异的开放巨 系统，它在时间和空间上是不断变化的，因而遥感信息中的
诸要素是相互关联、复杂变化的
因此，遥感解译过程是复杂的，主要体现在：
1 地物波谱特征是复杂的，它受多种因素控制，本身也因时因地 而变化
1、发现目标
根据图上显示的各种特征和地物的判读标志，先大后小，由易入 难，由已知到未知，先反差大的目标后反差小的目标，先宏 观观察，后微观分析等，并结合专业判读的目的去发现目标。 在判读时还应注意除了应用上一节讲到的直接的判读标志外， 有些地物或现象应通过使用间接判读标志的方法来识别。
遥感课件-遥感图像目视解译与制图
如：铁道延伸至大山脚下突然中断，可推断出隧道的存在。 由植被类型可推断出土壤的类型
6.3遥感图像目视解译步骤
（1）准备工作。 （2）初步解译和判读区的野外考察 （3）室内详细判读 （4）野外验证与补判 （5）目视解译成果的转绘与制图
储堆放区等。
6.2遥感图像目视解译方法
（1）直接判读法
依据判读标志，直接识别地物属性。（水，植被）
（2）对比分析法
多波段图像对比—某波段灰度相近，而另一波段灰度差别较大的物体 多时相图像对比—主要用于物体的变化情况监测； 多解译标志对比—一个或几个解译标志相近，通过多个解译标志对比进 行解译
（3）综合推理法
遥感图像目视解译与制图
遥感图像解译（image interpretation）
可分为：目视解译和计算机解译
目视解译：通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感 图像上获取特定地物信息的过程。
一般应先建立目视解译标志，然后根据解译标志进行解译
6.1 目视解译标志
解译标志：能够反映和表现目标地物信息的各种影像特征。
计算机辅助制图的一般过程：
（1）遥感影像信息选取与数字化 （2）地理基础地图的选取与数字化 （3）遥感影像几何纠正与图像处理 （4）遥感影像镶嵌与地理地图拼接 （5）地理基础地图与遥感影像复合 （6）数字注记图层生成（河流名称，街道名称等） （7）影像地图图面配置（标题、图例、参考图、比例尺、指北针、图框） （8）影像地图制作与印刷
6.4 遥感制图
遥感影像地图：以遥感影像和一定的地图符号来表示制图区域 地理空间信息的地图。
特点：信息丰富、直观形象、现势性强,具有一定的数学基础。
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上次课主要内容4.4简单自然地物可识别性分析4.5复杂地物识别概率(重点理解)①要素t 的价值②要素总和（t 1，t 2，…，t m ）t 的价值K-K E ∑=③复杂地物识别概率的计算理解p70~71例子第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.2 遥感图像特征与解译标志的关系5.3 遥感图像的时空特性5.4 遥感图像中的独立变量5.5 地物统计特征的构造第五章遥感图像特征和解译标志地物特征电磁波特性影像特征遥感图像记录过程n 图像解译就是建立在研究地物性质、电磁波性质及影像特征三者的关系之上n 图像要素或特征，分“色”和“形”两大类：Ø色：色调、颜色、阴影、反差；Ø形：形状、大小、空间分布、纹理等。
“形”只有依靠“色”来解译才有意义。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类n两个定义：Ø解译标志定义：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。
l给出了区分遥感图像中物体或现象的可能性；l解译标志包括：色调与色彩、形状、尺寸、阴影、细部（图案）、以及结构（纹理）等；l解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志；Ø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。
l揭示标志包括：形状、尺寸、细部、光谱辐射特性、物体的阴影、位置、相互关系和人类活动的痕迹；l揭示标志的等级决定于物体的性质、他们的相对位置及与周围环境的相互作用等；第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类n解译标志和揭示标志的关系：Ø解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志；Ø虽然我们是通过遥感图像识别地物目标的，但是大多数情况下，基于遥感图像识别地物并作出决定时，似乎并不是利用解译标志，而是利用揭示标志。
例如，很多解译人员刚看到图像就差不多在脑海中形成地物的形象，然后仅仅分析这个形象就能作出一定的决定。
实际上，有经验的解译人员，在研究图像的解译标志并估计到传递信息的传感系统的影响以后，思想中就建立起地物的揭示标志，并在这些标志的基础上识别被感知物体。
解译人员在实地或图像上都没见过的地物或现象是例外。
n解译标志和揭示标志可以按两种方式进行划分：Ø直接标志和间接标志；Ø永久标志和临时标志；第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志n直接标志：是地物本身和它们的遥感图像所固有的。
它们“摆在面上”，并且可用较为简单的观测和量测方法在图像上加以确定。
n间接标志：并不直接与物体有关。
它们自己不能确保对物体的识别，但却能指示出用直接标志不能确定的，或在图像上没有成像的那些物体的存在，它们有助于排除由分析直接标志所作结论的多义性，还能取得物体的补充特性。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---①色调和色彩n色调与色彩对不同类型的遥感图像其意义不一样的；可见光黑白图像可见光彩色图像非可见光遥感图像第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---②形状n形状一般指物体或图形由外部的面或线条组合而呈现的外表。
同一地物由于图像获取方式的不同，其形状可能不完全相同。
n对于图像上的形状或轮廓标志可以有如下几个检测方法：Ø度量属性（距离测度、形状度量）；Ø拓扑属性（图像欧拉数）；Ø解析属性；第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---③大小n图像上地物的大小，既与图像的空间分辨率有关，也与地物本身的尺寸有关。
n表5.1.1描述了图象覆盖面积与地面几何分辨率（从图象上所能辨认地面物体的最小尺寸）的关系第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---④阴影n阴影类似于色调与色彩，对不同类型的遥感图像其意义不一样的；(1) 可见光范围内的阴影；可见光范围内的阴影可以分为本影和落影。
本影指地物未被阳光直接照射部分的图像, 落影指目标投落在地面的影子的图像。
(2) 热红外图像上的阴影一般由温度较低的地段所致。
有人又把它区分为热影与冷影；如飞机的残留热量造成的热影；静止飞机的周围因吸收产生冷影等。
这种热阴影与普通可见光像片上的阴影含意不同，它是由于温度差引起的。
白天热红外像片虽然与可见光像片的阴影相仿，但热影像上的阴影是由于未照射到太阳光，其温度相对太阳光照射处低而引起。
(3) 对于雷达图像而言，其盲区可产生阴影。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---④阴影第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---④阴影第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---④阴影第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---⑤图案（细部）n图案指地物的某种组合，可以是同类地物的组合，也可以是不同类地物的组合，它与纹理的主要区别在于后者(纹理)重复出现。
如水系可以看成是一种图案。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---⑥纹理（结构）1.纹理定义及其特点：n纹理是由许多细小的地物的色调重复出现组合而成，是单一的细部特征的集合。
n造成纹理的主要原因是某些物体往往太小, 单独识别困难，而这些同类地物的聚集则会给视觉现象造成粗糙度或平滑度等。
n纹理标志具有多样性的特点，一般分为点、斑（块）、格、条（线）、纹、环等。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---⑥纹理（结构）1.纹理分析：从两个层面进行分析①依据图像特征：主要从纹理的物理意义角度加以分析，包括纹理强度、纹理方向、纹理长度、纹理宽度等；②将纹理的图像特征与它的地理意义相联系；平原区纹理分析山区纹理分析第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---⑦地物关系n在遥感图像解译中，经常利用临近区域的已知地物或现象的图像，根据地学规律，对遥感图像进行观察，通过比较和“延伸”，从而对地物或现象进行辨认。
n这种方法的主要依据就是一种地物的存在常与其它一些地物的存在有关系，因而地物关系成为了一个间接的解译标志。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志---⑧位置及位置算子n位置是指地物所处环境在图像上的反映，即图像特定位置上目标与背景的关系；n为了在图像上的特定位置识别出某些地物，可针对这些特别的位置设定一些特别的处理方法，称为位置算子；第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 直接标志和间接标志遥感解译标志分级第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 永久性标志和临时性标志的定义第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.1 永久性标志和临时性标志第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.2 视觉心理与解译标志的关系揭示和解译标志是启发式标志，或称为“人为的”标志。
它们是由有经验的解译人员在研究地物和地物的图像中提出并加以归纳的结果。
我们对世界的感知，部分依赖于对客观事物的感觉，另一部分，可能是更重要的的一部分，来自于我们的思维。
图像时空特性地物性质视觉心理与视觉效果传感器特性第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---格式塔心理学第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---格式塔心理学格式塔心理学家马克思·沃特海默（Max Wertheimer ）将“格式塔（gestalt)”定义为“一个各部分之间相互影响的有机整体，而整体大于各部分之和。
”第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---格式塔心理学格式塔学派试图对视觉系统共同的相互作用类型进行分类，并把它们称为知觉定律。
他们的组合定律包括接近性、相似性、良好的连续性和封闭性。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---格式塔心理学如果一条线形成了封闭的或几乎封闭的图形，我们就倾向于把它看成是被一条线包围起来的图形表面，而不仅仅是一条线。
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---视觉加工即使没有任何阴影、纹理、颜色等特征，你仍然可以对某景物的线条图形作出解释。
这说明，大脑中某些元素对精细的细节有较好的反应，另外一些对细节较少的部分起反应。
在对物体表面属性反射系数、颜色和纹理等性质的视觉感知过程中，界定物体的轮廓有十分重要的作用第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---视觉加工上次课主要内容5.1 解译标志的定义和分类n理解‘解译标志’和‘揭示标志’的定义、区别和联系；n了解直接标志和间接标志的主要类型；n从心理学角度理解解译标志；第五章遥感图像特征和解译标志5.2 遥感图像特征与解译标志的关系前面介绍了人类分辨、检测和识别遥感图像的过程，随着计算机技术的发展，越来越多的人探讨利用计算机做类似的工作，如利用计算机提取多光谱图像特征、通过光谱信息提取颜色、形状、纹理等特征并形成同质图像，进而获取对象的解译标志。
第五章遥感图像特征和解译标志5.2 遥感图像特征与解译标志的关系多光谱图像、统计特征与同质图像目视与计算机分类的区别？Landsat-5传感器波段特征IKONOS传感器波段特征IKONOS图像各波段统计特征值IKONOS图像各波段相关系数第五章遥感图像特征和解译标志5.2 遥感图像特征与解译标志的关系5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志基于计算机的遥感图像分类或专题信息提取中，单个像元的处理不能加入“目标”概念，即不能利用目标的不同空间特性获取图像的解译标志：如大小、形状、位置及与其它目标的关系等。
一般情形下，图像语义信息的理解应当通过有意义的图像对象和它们的相互关系来表达，而非单个像元，并且很多类型的图像或多或少是具有纹理特征的，只有当这些具有纹理特征的图像被分割成有意义的“同质”对象的时候，对这些图像的成功分析才能成为现实。