遥感影像智能图解及其地学认知问题探索
遥感影像快速处理与智能解译系统
遥感影像快速处理与智能解译系统随着空间科学技术的快速发展，遥感影像的获取和分析已成为地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划、土地资源调查等领域的重要工具。
然而，遥感影像的解析往往面临处理量大、处理速度慢以及解译精度不高等问题。
为了解决这些问题，本文将介绍一种遥感影像快速处理与智能解译系统。
一、遥感影像快速处理系统遥感影像快速处理系统主要包括以下四个步骤：数据预处理、图像融合、图像分类和图像分割。
1、数据预处理：这个步骤主要是对原始数据进行质量检查、格式转换和噪声去除等操作，以确保数据的准确性和一致性。
2、图像融合：通过将多源遥感影像进行融合，可以获取更全面和准确的信息。
常用的图像融合方法包括基于波段融合、基于空间融合和基于光谱融合等。
3、图像分类：这个步骤主要是利用计算机视觉和深度学习技术对遥感影像进行自动分类，以实现快速、准确的数据处理。
4、图像分割：对于一些特定的应用场景，可能需要对遥感影像进行更精细的处理，例如目标检测、边缘检测等，这时就需要用到图像分割技术。
二、智能解译系统智能解译系统是遥感影像解析的关键部分，它主要包括以下三个步骤：特征提取、分类识别和结果输出。
1、特征提取：从遥感影像中提取有用的特征是智能解译系统的第一步。
这些特征可以包括颜色、形状、纹理等，具体提取哪些特征需要根据实际应用场景来确定。
2、分类识别：在提取出有用的特征之后，就需要利用这些特征来进行分类识别。
常用的分类识别方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络等。
3、结果输出：智能解译系统需要将分类识别的结果以易于理解的方式输出，例如生成报告、绘制图表等。
三、总结遥感影像快速处理与智能解译系统是遥感技术发展的重要方向，它可以大大提高遥感影像的处理速度和解译精度，从而为各领域的决策提供更准确、更及时的数据支持。
虽然现有的系统已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战和问题需要解决，例如如何进一步提高处理速度和解译精度，如何更好地适应各种复杂的应用场景等。
遥感地学解译知到章节答案智慧树2023年长安大学
遥感地学解译知到章节测试答案智慧树2023年最新长安大学第一章测试1.遥感技术涉及的学科有：（1）物理学（2）电子学（3）空间科学（4）信息科学等( )参考答案:（1）（2）（3）（4）2.遥感技术应用主要领域有：（1）资源调查（2）环境监测（3）灾害监测（4）海洋应用（5）精细农业等( )参考答案:（1）（2）（3）（4）（5）3.遥感地学解译的主要研究内容是：（1）地学遥感是根据遥感技术在地球科学研究中的应用而定义的遥感类型。
（2）指面向地学应用的遥感信息分析和提取。
( )参考答案:（2）4.遥感地学解译面临的理论和关键技术问题有：（1）遥感图像信息机理的研究（2）地学图像信息处理的技术研究（3）基于知识工程的地学图像理解过程及地学图像认知基础理论的研究( )参考答案:（1）（2）（3）5.遥感信息源有哪些特点？（1）多源性、多平台、多波段、多视场（2）空间宏观性（3）瞬时特征、时效性、重访周期与多时相（4）综合性、复合性（5）波谱、辐射量化性 ( )参考答案:（1）（2）（3）（4）（5）第二章测试1.在遥感变化检测中，有哪些环境因素会影响检测结果？（）参考答案:物候特征;土壤湿度状况;大气状况2.在进行变化检测时，需要对遥感影像进行哪些预处理？（）参考答案:配准;辐射校正3.下面哪一种精度指标与漏分误差之和为1？（）参考答案:PA4.地形因子包括（）参考答案:坡度;坡向等地形特征因素;高程;综合性的地貌类型。
5.遥感影像的空间分辨率，辐射分辨率、光谱分辨率越高，对地物的解译能力就越强，所以，具体任务时应选择尽可能高的空间、辐射和光谱分辨率。
（）参考答案:错6.统计可分性可以有多种定量描述方法，其中均值间的标准化距离被定义为，均值之差的绝对值除以标准差之和，此法可进行多波段的类别可分性分析。
（）参考答案:错7.对于不同地区、不同时段、不同传感器获取的遥感影像，进行同一地物解译时利用的解译标志可能不同。
《遥感图像处理》课程教学在地理学专业中的探索与实践
虽然遥感影像 以直观醒 目的方式来说 明 问题 ， 帮
助学生理解 和分析地理 问题 ， 是 目前在 大部分地 理 但 教学 中还没有 引起足够 的重视 ， 大多 是放在遥 感课 程 里简要 的一带 而过 ， 主要 是由于一些 教师缺 乏相应 的
及工作原理 和方法做 了详 细充 分 的说 明 ， 而后者 不但 对遥感 图像 的成像原理和工 作方法 、 体 图像处 理方 具
授 内容 作必 要 的取 舍 ， 则 是 ： 重 理 论 与 应 用 的 原 注 结 合 ； 础 知识与 前沿技 术兼 顾 。 基
在 实际 教学过 程 中 ， 们 一 方 面要 让 学 生 牢 固 我 掌 握遥感 图像 处理 的基 本 工作 原 理 与 方 法 ， 一方 另
面更 要 让学 生 们 灵 活运 用 遥感 图 像来 解 决 地 理 学
法和过程等做 了详细 阐述 ， 绍 了很 多遥感 图像 处 还介 理在地学 中的应用 分析 方 法 以及 常 见遥感 图像处 理
遥感 图像判读 技能 ， 忽视 遥感 图像 的运 用 ， 能 主 或 不
动地 选用 、 补充一些 与教学 内容相适应 的遥感 图像来
进行 教学 。为 了探讨 遥感 图像在 师范 地 理 教学 中的 应用 潜力和价值 ， 索其 应用 的方法 和 途径 ， 者通 探 笔 过开设《 遥感 图像处理 》 这门课程 ， 培养 了学生们 的图
秦文俊
（ 城师范学院 地理系 ， 苏 盐城 ２４０） 盐 江 ２０ ２
摘
要
针对地理专业的 自身特点和 当前遥感 图像处理的教 学现状 ， 出了遥感 图像 处理课程在地 理专业 中的主 提
要教 学 内容框架、 学方法 以及教 学改革方 向， 教 并对该课 程的 实践教学部分做 了重点介 绍， 最后论述 了该课程在 地
第七章 遥感影像地学分析和应用
地质遥感与地质灾害分析
地质灾害分析 地震灾害损失评估 滑坡、泥石流的影像判读与分析
西 藏 易 贡 湖 地 区 滑 坡 与 溃 坝 动 态 变 化
总结
地质遥感是遥感技术应用比较成功的 一个领域，我们通过学习掌握三大岩类的 概念和影像识别特征，了解一些常用的地 质构造的识别。
4 水体信息提取（水体遥感）
4.5 水体污染的探测
目前遥感在探测水体污染方面的主要应用：
➢ 水体污染物浓度较大且使水色显著地变黑、变红或变黄， 并与背景水色有较大的差异时；
➢ 水体高度富营养化，受到严重的有机污染，浮游生物浓 度高时，与背景水体的差异也可以在近红外波段影像上 被识别；（分析）
➢ 水体受到热污染，与周围水体有明显温差，也可在热红 外波段影像上被识别；（分析）
不同岩石矿物的波谱曲线
岩石大体上分为三大类：岩浆岩、沉积岩 和变质岩，因此，我们要了解这三个岩类 在遥感影像上的特征：
➢岩浆岩的影像特征及其识别
➢沉积岩的影像特征及其识别
➢变质岩的影像特征及其识别
三大岩类的影像特征及其识别
沉积岩是指在地表或近地表不太深的地方形成的一种岩石 类型。它是由风化产物、火山物质、有机物质等碎屑物质 在常温常压下经过搬运、沉积和经过漫长的压实作用形成 的岩石。
叶绿素的确定
水体叶绿素的浓度增加， 蓝光波段的反射率下降，绿 光波段的反射绿增高；
水面叶绿素和浮游生物浓 度高时，近红外波段仍存在一 定的反射率，该波段影像中水 体不呈黑色，而是呈灰色，甚 至是浅灰色。
4.4 水温的探测
白天成像
夜间成像
热红外遥感影像
水体的热容量大，
在热红外波段影像上 有明显特征。白天， 水体将太阳辐射大量 地吸收储存，增温比 陆地慢，在热红外遥 感影像上表现为辐射 度低，呈暗色调；在 夜间，水温比周围地 物温度高，发射辐射 强，在热红外影像上 呈高辐射区，为浅色 调。因此，夜间热红 外影像可用于寻找泉 水，特别是温泉。根 据热红外传感器的温 度定标，可在热红外 影像上反演出水体的 温度。
遥感图像解译技术概述 (2)
0引言自20世纪60年代以来，特别是80年代以后，航天技术、传感器技术、控制技术、电子技术、计算机技术及通讯技术的发展，大大地推动了遥感技术的发展。
各种运行于太空中的遥感平台多尺度、多层次、多角度、多谱段地对地球进行着连续观测，各种先进的对地观测系统源源不断地向地面提供着丰富的数据源[1-2]。
如何从海量遥感数据中及时、准确地获取所需信息并加以利用，一直是我们急需而又难以解决的问题之一。
遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生而诞生的，传感器获取的数据必须经过处理和解译才能成为有用的信息。
所谓遥感影像解译就是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出各种地物目标信息的过程。
遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、影像智能解译(即自动解译)等[3]。
遥感解译经历了从人工解译到半自动解译，正在向全智能化解译的方向发展。
1遥感图像解译的基本概念1.1遥感图像解译的定义遥感图像解译，是通过遥感图像所提供的各种目标特征信息进行分析、推理与判断，最终达到识别、量测目标或现象的目的。
遥感图像的解译过程，可以说是遥感成像的逆过程。
即从遥感对地面实况的模拟影像中提取遥感信息、反演地面原型的过程。
遥感图像解译分为：图像识别、图像量测和图像分析。
1.2遥感影像解译方法遥感影像解译方法分为：遥感影像目视解译、人机交互式解译方法、应用多种技术的遥感图像半自动解译[4]。
⑴在目视解译中，解译者的知识和经验起主要作用，难以实现对海量空间信息的定量化分析。
长期以来,目视解译是地学专家获得区域地学信息的主要手段。
陈述彭先生曾肯定了目视解译方法,认为目视解译不是遥感应用的初级阶段,或者是可有可无的,相反,它是遥感应用中无可替代的组成部分,它将与地学分析方法长期共存、相辅相成[5-6]。
⑵人机交互式解译方法，随着遥感手段不断地更新,遥感数据大量增加，这对遥感信息的处理和解译提出了挑战，如何更充分地利用这些数据是遥感界急需解决的问题。
遥感图像地貌解译及其应用PPT课件
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2.2 河流地貌的图像特征
• 河谷内包括了各种类型的河谷地貌。从河谷横剖面看，可分为谷底和谷 坡两部分。谷底包括河床、河漫滩；谷坡是河谷两侧的岸坡，常有河流 阶地发育。当河床弯曲愈大时，形成狭窄的曲流颈，经流水切割取址， 形成牛轭湖。
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4 沙丘地貌与黄土地貌解译
• 黄土地貌的图像特征
在遥感图像上黄土塬地势平坦、开阔，冲沟稀疏， 耕田发育。
• 黄土墚是两个沟之间的分水岭，地形上呈条带状，一般为塬 地沟谷侵蚀而成。
• 黄土峁是由黄土墚再被流水切割，形成不连续的小丘或弧丘。 冲沟呈放射状，冲沟切割深呈“V”形。
☆高山海拔高，通常具有尖顶山峰及狭窄的锯齿状山脊，地形 起伏剧烈，阴坡完全见不到阳光，影像常有大片的阴影，有 时山顶上有白色的常年积雪甚至冰川；
☆中山相对高差不如高山，被切割得较破碎，阴影斑块较小， 山顶浑圆，谷地较宽，且有耕地和居民地分布；
☆低山丘陵相对高度较小，山坡较平缓，无明显大面积阴影， 一般有较多耕地和居民地分布其间，且多辟为梯田、园地;
河 床 、 河 漫 滩 、 阶 地 一 般 沿 河 岸 呈 带 状 展 布 。
根 据 河 床 的 分 布 可 判 断 水 系 形 态 ， 分 析 河 流 流 经 地 带 构 造 活 动 趋 向 。
河 床 的 色 调 取 决 于 河 水 的 深 浅 、 混 浊 程 度 、 河 床 底 质 。
阶 地 一 般 有 阶 地 陡 坎 ， 绝 大 多 数 情 况 下 分 布 有 农 田 和 村 庄 ， 影 像 色 调因土地利用方式及地理环境而异。
• 在河口区，入海(湖)河流与海（湖）水动力共同作用下，形成外形似三角 形的、向海突出的地貌体称为三角洲。
地理信息系统中基于遥感影像的图像分类与解译
地理信息系统中基于遥感影像的图像分类与解译地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种以计算机为基础，利用遥感、地理信息、全球定位系统等技术进行地理空间数据采集、存储、管理、分析和展示的系统。
其中，基于遥感影像的图像分类与解译是GIS的重要组成部分。
图像分类与解译是将遥感影像中的像素按照事先规定的类别进行划分和标注的过程。
其目的是识别和提取出地物或地物类别，为后续的空间分析和决策提供基础数据。
随着遥感技术的发展和地理信息技术的普及，图像分类与解译在农业、城市规划、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用。
在图像分类与解译中，遥感影像起着关键的作用。
遥感影像是通过遥感技术获取的地球表面的图像数据，可分为光学遥感影像和雷达遥感影像两大类。
光学遥感影像是利用传感器获取地球表面反射和辐射的光学信息，常用的传感器有卫星、航空和地面相机等；雷达遥感影像是利用合成孔径雷达等传感器获取地球表面的散射和回波信号。
图像分类与解译的目标是将遥感影像中的像素分为不同的类别。
常见的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于专家知识的分类。
基于像元的分类是将遥感影像中的每个像素按照光谱或纹理特征进行划分；基于对象的分类是将遥感影像中的像素组合成具有特定形状和空间属性的地物对象进行分类；基于专家知识的分类是利用专家经验和领域知识进行分类。
同时，还可以将监督分类和无监督分类相结合，提高分类的准确性和效率。
在图像分类与解译中，选择适当的特征是十分重要的。
特征是用于描述和刻画地物或地物类别的属性，可以是光谱、纹理、形状、结构等。
光谱特征是指遥感影像中每个像素在不同波段上的反射或辐射强度；纹理特征是指遥感影像中像素间的空间关系和纹理信息；形状特征是指地物或地物类别的形状和几何特征；结构特征是指地物或地物类别的空间分布和组织结构。
选择合适的特征可以提高分类的准确性和鲁棒性。
图像分类与解译的结果通常以分类图像或分类矢量数据的形式呈现。
多源遥感信息融合技术及多源信息在地学中的应用研究
多源遥感信息融合技术及多源信息在地学中的应用研究一、本文概述本文主要研究多源遥感信息融合技术及其在地学中的应用。
多源遥感信息融合技术是一种将来自不同传感器或不同平台的遥感数据进行综合处理和分析的技术，旨在提高遥感数据的利用效率和解译精度。
该技术的研究已经成为遥感领域的一个重要方向。
本文首先对多源遥感信息融合技术进行了概述，介绍了其目的、意义以及国内外的研究现状。
详细阐述了多源遥感信息融合的理论基础，包括融合的概念、层次、模型和结构等。
接着，讨论了多源遥感影像像素级融合技术，包括融合过程、特点及其应用。
本文还探讨了基于不同理论的多源遥感信息融合方法，如Bayes融合法、DempsterShafer证据理论和改进的BP神经网络等。
在地学应用方面，本文研究了遥感技术为地学应用提供的数据来源和探索方式。
通过对遥感地学分析的基本思想进行研究，论述了遥感信息在地学中的应用，并结合实际案例进行了分析和讨论。
本文旨在为多源遥感信息融合技术的研究和应用提供理论和实践指导，以促进遥感技术在地学领域的进一步发展和应用。
二、多源遥感信息融合技术基础多源遥感信息融合技术是指将来自不同传感器、不同平台、不同时间和不同空间分辨率的遥感数据进行集成和综合分析，以获得更全面、更准确的地学信息。
该技术已取得显著进展，主要特点包括：数据来源广泛：随着航天技术的发展，遥感数据的获取平台和传感器类型日益丰富，包括光学传感器、雷达传感器、激光传感器等。
数据分辨率提高：遥感数据的分辨率不断提高，从早期的米级、公里级发展到亚米级、厘米级，甚至毫米级，提高了数据的细节信息含量。
数据融合技术成熟：多源遥感数据融合技术包括图像配准、图像增强、特征提取、分类识别等，实现了多源数据的有效集成和利用。
数据量大：遥感数据的体量庞大，处理和存储这些数据对计算资源和存储空间提出了挑战。
数据异质性强：多源遥感数据具有不同的传感器类型、分辨率和波段范围，导致数据异质性强，融合难度增大。
基于深度学习的智能遥感图像解译与分析研究
基于深度学习的智能遥感图像解译与分析研究智能遥感图像解译与分析技术基于深度学习的研究引言随着科技的发展和遥感技术的进步，遥感图像成为获取地球表面信息的重要手段。
然而，传统的遥感图像解译与分析方法受限于人工知识的局限性和复杂性，往往难以满足现代遥感图像解译的需求。
而基于深度学习的智能遥感图像解译与分析技术则在解决这一难题上具有巨大潜力。
本文旨在探讨基于深度学习的智能遥感图像解译与分析研究的方法和应用。
一、深度学习在智能遥感图像解译与分析中的作用1. 深度学习的基本原理深度学习是一种机器学习的方法，其基本原理是通过构建多层神经网络模型，自动学习输入数据的特征表示和数据分布。
深度学习模型具有良好的自适应性和学习能力，能够从大规模的数据中提取抽象的特征表示，并通过训练优化参数以实现目标任务。
2. 深度学习在智能遥感图像解译与分析中的优势传统的遥感图像解译与分析方法通常依赖于手工设计的特征提取器和分类器，其性能受限于人工知识和经验。
而基于深度学习的智能遥感图像解译与分析技术通过数据驱动的方式，能够更好地挖掘遥感图像中的潜在知识和信息。
其优势包括：（1）自动学习特征表示：基于深度学习的智能遥感图像解译与分析技术能够自动学习输入数据的特征表示，无需手工设计特征提取器。
（2）全局信息的利用：深度学习模型可以通过多层网络结构，充分利用图像的全局信息，对整个图像进行解译与分析，而非局部区域。
（3）高分类准确率：深度学习模型具有良好的泛化性能和学习能力，能够在纷繁复杂的遥感图像中，有效地进行图像分类与识别。
二、基于深度学习的智能遥感图像解译与分析研究方法1. 遥感图像预处理遥感图像预处理是深度学习遥感图像解译与分析的重要步骤，主要包括图像去噪、图像增强和图像标准化等。
去噪处理能够提高遥感图像的质量，减少学习模型受到噪声干扰的影响；图像增强能够提高图像的对比度和清晰度，便于特征的提取和模式的分析；图像标准化能够消除遥感图像中的光照和尺度差异，提高模型的鲁棒性。
基于人工智能的遥感影像分类与地物识别研究
基于人工智能的遥感影像分类与地物识别研究
摘要：
影像分类和地物识别是遥感监测的重要任务，近年来随着人工智能技术的发展和深度学习技术的应用，基于人工智能的遥感影像分类与地物识别研究取得了长足进步。
本文介绍了基于人工智能的遥感影像分类与地物识别的相关研究内容，并结合遥感影像处理技术对基于人工智能的遥感影像分类与地物识别的研究内容进行了详细阐述。
首先，本文简要介绍了基于人工智能的遥感影像分类与地物识别的研究背景和意义，并介绍了相关研究的方法和工具。
其次，着重介绍了基于空间数据和深度学习技术的相关应用，并结合实际情况提出了人工智能技术在遥感影像分类和地物识别中的发展方向和对策。
最后，本文介绍了基于人工智能的遥感影像分类与地物识别的研究进展以及未来发展趋势。
关键词：遥感影像；分类；地物识别；人工智能；深度学习
Abstract:。
了解测绘技术中的遥感影像解译和地理数据可视化
了解测绘技术中的遥感影像解译和地理数据可视化测绘技术在现代社会中起着至关重要的作用，它通过使用各种技术手段来获取地理数据，并将其转化为可视化的形式，从而为我们提供了丰富的地理信息。
其中，遥感影像解译和地理数据可视化是测绘技术中的两个重要环节。
遥感影像解译是指通过使用遥感传感器获取的影像数据，对其进行分析和解释，以提取有关地理现象的信息。
遥感技术使用无人驾驶飞行器、卫星等设备，能够对地球表面进行高精度的拍摄和监测。
通过解译遥感影像可以了解到地表覆盖、地形和地貌等地理要素的信息。
地理数据可视化则是将测绘所得的地理数据以一种直观的方式展现出来，以便人们更好地理解和分析这些地理信息。
传统的地图通常只能展示地理要素的位置和空间关系，而地理数据可视化则能够通过图表、动画、三维模型等形式展示更为丰富的地理信息。
在遥感影像解译中，常用的技术包括图像分类、目标识别和变化检测。
图像分类是将遥感影像中的像素按照某种特定的分类标准进行分组，以获取不同地物类别的分布情况。
通过遥感影像解译，我们可以了解到城市建设的规模和分布、森林的覆盖率、水体的分布等地理信息。
目标识别则是针对特定的地物进行识别和提取，如建筑物、道路、河流等。
变化检测则是通过对比不同时间的遥感影像，来了解地表变化的情况，如城市扩张、农田利用情况等。
地理数据可视化的方法有很多种，其中常用的包括地图制作、数据可视化软件、虚拟现实技术等。
地图制作是将地理数据转化为图形化的地图，以便人们更直观地了解地理信息。
数据可视化软件则是通过将数据进行可视化处理，生成图表、统计图等形式来展示地理信息。
虚拟现实技术则可以通过创建真实感的虚拟环境，使人们可以沉浸其中，观察和理解地理信息。
例如，通过虚拟现实技术，我们可以在室内环境中体验户外的自然景观，亲身感受到地理现象。
测绘技术中的遥感影像解译和地理数据可视化的应用十分广泛。
在城市规划中，可以通过遥感影像解译来了解城市的用地利用情况，从而更好地制定规划和发展策略。
人工智能在地理学研究领域的应用与挑战
人工智能在地理学研究领域的应用与挑战随着科技的不断进步和人工智能技术的广泛应用，地理学领域也开始逐渐借助人工智能来进行研究和探索。
人工智能的引入为地理学研究带来了巨大的机遇，同时也面临着一系列的挑战。
首先，人工智能在地理学研究中的应用非常广泛。
一方面，人工智能可以通过大规模的数据分析和处理，帮助地理学家更好地理解和解释地球表面的形态和结构。
例如，通过深度学习算法和卫星遥感数据，可以精确地提取土地覆盖类型，对生态环境的监测和管理提供有力支持。
另一方面，人工智能可以模拟人类认知的过程，实现对地理现象的理解和模拟。
比如，利用人工智能技术，可以对地震发生的规律进行建模，提前进行预测和防范，减少人员和财产的损失。
其次，人工智能在地理学研究中也面临着一些挑战。
首先是数据获取和处理的问题。
地理学涉及到大规模的地球观测数据和复杂的地理知识，如何高效地获取和处理这些数据成为了一个亟待解决的问题。
其次是算法和模型的设计。
地理学研究中需要建立复杂的空间模型和时空模型，如何利用人工智能技术对这些模型进行优化和改进是一个具有挑战性的任务。
此外，人工智能在地理学中的应用也需要面对伦理和法律等问题，如隐私保护、数据的合法获取和使用等。
尽管存在着一系列的挑战，但人工智能在地理学研究中的应用前景仍然十分广阔。
随着大数据和计算技术的不断发展，人工智能的应用将成为地理学研究的重要工具。
可以预见的是，未来人工智能将在地理学研究中发挥越来越重要的作用。
总之，人工智能在地理学研究领域的应用与挑战既带来了前所未有的机遇，也面临着一系列的问题。
只有我们不断创新和探索，充分发挥人工智能的优势，才能更好地应对地理学研究中的各种挑战，推动地理学的发展。
遥感影像智能图解及其地学认知问题探索
收稿日期:2000209;修订日期:2000211 基金项目:中国科学院创新项目(KZCX 12Y 202) 作者简介:骆剑承(19702),男,博士。
现于资源与环境信息系统国家重点实验室从事基础研究,并为香港中文大学博士后研究人员,研究方向是空间数据挖掘、遥感图像处理、空间信息认知等,发表学术论文20余篇。
E 2m ail :luo jc @cuhk 1edu 1hk 文章编号:100726301(2000)0420289208遥感影像智能图解及其地学认知问题探索骆剑承(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101)摘要:本文提出遥感地学智能图解模型(R S IG I M )概念,主要内容是如何模拟地学专家对遥感影像的综合解译和分析过程,对遥感影像中包含的地物目标进行描述、识别、分类和解释,提取遥感影像中地物目标所属的类别,判别其大小、结构、相互关系等地学属性及遥感成像机理、内部特征,进一步融合地学分析模型,预测地理现象和地理过程的发展趋势,作出决策性规划。
R S IG I M 的核心问题——遥感地学智能图解中的认知模型,具有层次结构,从低到高包括基于数理统计的影像基本处理和分析模型、基于神经计算模型影像视觉生理认知模型和基于符号知识逻辑心理认知模型等三个层次的分析认知模型。
关 键 词:遥感地学智能图解;地学认知;视觉生理认知;视觉心理认知中图分类号:N 941 文献标识码:A1 引言遥感解译包括地学专家手工目视解译和计算机辅助下交互式解译两种。
目视解译是指地学专家依据地物目标在遥感影像上波谱特性、时相特性、空间特征等成像机理以及所掌握的各种地学发展规律和地学现象规律,通过分析地物在影像上的特征来获得对地物目标的识别和特征信息的提取。
长期以来,目视解译是地学专家获得区域地学信息的主要手段。
目视解译工作通常汇集了专家长期以来所积累的经验和知识,通过比较灵活的辅助工具,能够比较准确地挖掘影像的基本特征。
遥感遥感图像目视解译与制图
第五章 遥感图像目视解译与制图
本章主要讲述遥感图像的解译原理、解 译标志、解译方法和目视解译的步骤。要求 学生重点掌握遥感图像的基本原理、目视解 译标志，掌握目视解译的步骤，了解解译方 法。
长安大学环境科学与工程学院 1
遥感原理与应用
遥感图像解译：是通过遥感图像提供的各种信息特征 进行分析、推理与判断，最终达到识别目标或现象的过 程。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。解译者的知 识和经验在识别解译中起主要作用，但难以实现对海量 空间信息的定量化分析。 遥感图像计算机解译：它是对遥感原始数据的计算机处 理，速度快，数据处理方式灵活多样，但整个处理过程 多是以人机交互的方式进行的，需要人的经验或知识的 介入；主要利用地物的光谱特征，无法独立鉴别遥感信 息包含的地学内涵，难以进行有效的综合分析，且对地 物的空间特征的利用不够。
上的蒙古包等。
长安大学环境科学与工程学院 5
遥感原理与应用
遥感图像解译与我们日常的观察习惯有三点 不同：
遥感图像通常为顶视，不同于平日里的透视； 遥感图像通常用可见光以外的电磁波谱段，而大多数我
们所熟悉的特征在可见光谱段内，且表现各异； 遥感图像常以一种不熟悉或变化的比例和分辨率描述地
球表面。
反射率% 90-100 80-90 70-80 60-70 50-60 40-50 30-40 20-30 10-20 0-10
标准色调 白 灰白 淡灰 浅灰 灰 暗灰 深灰 淡黑 浅黑 黑
灰阶
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
亮度系数：用一定方向的表面亮度与照度相等的理想反射白 色表面之比来表示。 p=B/Bo，具有方向性。标志物体表面受到光 照后所产生的明亮程度的数值。一般讲，反射能力较高的表面， 亮度系数较大。亮度系数越大，受到同等长光安照大学时环境，科学明与亮工程度学院越3高1 。
遥感图像目视解读与制图资料PPT教案
物体性质或高度。
4. 形状：目标地物在 遥感图像上呈现的外部轮廓。 5. 纹理：也叫内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规
✓ 初步解译的主要任务是掌握解译区域特点，确立典型解译样区， 建立目视解译标志，探索解译方法，为全面解译奠定基础。
✓ 野外考察：填写各种地物的判读标志登记表，以作为建立地区性 的判读标志的依据。在此基础上，制定出影像判读的专题分类系 统，建立遥感影像解译标志。
四、遥感图像目视解译步骤
3. 室内详细判读
二． 常规制作遥感影像图
1. 影像地图的设计 2. 遥感影像的选择、处理和识别 3. 地理基础底图的选取:一般选地形图作为地理基础底图。 4. 影像几何纠正 5. 制作线划注记版 6. 遥感影像地图的制印
三、计算机辅助遥感制图
计算机辅助制图是在计算机系统支持下，根据地图制图原理，应 用数字图像处理技术和数字地图编辑加工技术，实现遥感影像地图制作 和成果表现的技术方法。
a.Color
二、遥感扫描影像的判读
1、常见遥感扫描影像的主要特点及其应用P153
对比MSS影像与TM影像有何异同？TM影像与SPOT影像有何异同？ ✓ MSS影像：Landsat 1\2\3 4\5 ✓ 图像特点1)光谱分辨率：波段宽窄和波段数量，2)地面分辨率：像元大
小 3)辐射分辨率：灰度级数
5. 地理相关分析法:根据地理环境中各地理要素之间的相互依
存，相互制约的关系，借助专业知识，分析推断某种地理要素性 质、类型、状况与分布的方法。
四、遥感图像目视解译步骤
遥感图像计算机自动识别ppt课件
一、概念
遥感图像的计算机分类，是通过模式识别理 论，利用计算机将遥感图像中的像素自动分成 若干种地物类别的方法。是图像信息提取的重 要途径。
遥感数据
地物信息
土地覆盖/土地利用分类、森林类型、植被类型、岩性类型、…… 3
当前多数计算机图像处理系统，均利用图 像的光谱信息特征进行统计识别分类，色 调信息是其依据，目视解译中的逻辑推理 法只有在能模拟人类对信息的观察，分析 及经过大脑加工的条件下，才能应用与计 算机图像识别。
9
三维光谱特征空间
6、计算机分类时，只要能确定地物类别在特征空间中的 位置、范围和地物类别的边界就完成了分类的任务。
位置——是一个点群的中心，计算图象
灰度的均值向量（即数学期望）；
范围——计算图象灰度的标准差向量
（或协方差矩阵），即点群的离散程度；
边界——应用判别函数（或边界函数）
鉴别图象像元的类别归属。
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38
；
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遥感图像多种特征的提取
• 地物边界跟踪法 点状和面状 • 线状 • 形状特征提取
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空间关系特征提取
• • • • • 方位关系 包含关系 相邻关系 相交关系 相贯关系
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44
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三、分类过程 预处理（大气校正、几何校正、配准）
特征选择（提取）
分类
后处理和精度评价
制作分类专题图
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特征选择 （Feature Selection）
即在所有的特征影像中，选择一组最佳的用来分类 的特征影像的过程。 结合影像本身的特征，针对所希望 区分的类别问题进行选择。 用定量的方法选择：
遥感图像 计算机自动识别
遥感影像中地学信息理解和分析的智能化研究
遥感影像中地学信息理解和分析的智能化研究
徐凯;薛重生
【期刊名称】《地学前缘》
【年(卷),期】2002(9)3
【摘要】遥感是２０世纪６０年代发展起来的对地观测综合性技术，它以多光谱、多时相、高分辨率、多传感器以及全天候的特点为地学研究提供对地观测数据，促进遥感地学应用向更广泛、更深入的方向发展。
但是，遥感的应用水平却大大滞后于空间遥感技术的发展，突出表现为：卫星发回的遥感数据不能得到充分利用，对遥感信息认识的不足和对遥感专题信息提取水平的滞后，使遥感数据中隐藏的丰富知识远远没有得到充分的发掘和利用，造成了遥感信息资源的巨大浪费及其应用价值的降低。
因此，遥感信息的提取能力与效率。
以及对遥感信息的理解和分析将成为未来遥感应用面临的突出问题。
【总页数】1页(P12)
【作者】徐凯;薛重生
【作者单位】中国地质大学,地球科学学院,湖北,武汉,430074;中国地质大学,地球科学学院,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP7
【相关文献】
1.基于自然语言理解的智能化多媒体信息检索系统研究 [J], 师东生
2.从表象分析到规律探寻——对地图分析与地学信息图谱研究的对比 [J], 通拉嘎
3.图像分割技术在遥感影像地物信息自动提取中的应用分析 [J], 程香丽
4.地学信息系统在开采沉陷专题研究中的应用与三维开采沉陷信息系统设计 [J], 曹红梅;杨硕;王玉宇;丛筠
5.遥感地学分析的智能化研究 [J], 骆剑承;杨艳
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收稿日期:2000209;修订日期:2000211 基金项目:中国科学院创新项目(KZCX 12Y 202) 作者简介:骆剑承(19702),男,博士。
现于资源与环境信息系统国家重点实验室从事基础研究,并为香港中文大学博士后研究人员,研究方向是空间数据挖掘、遥感图像处理、空间信息认知等,发表学术论文20余篇。
E 2m ail :luo jc @cuhk 1edu 1hk 文章编号:100726301(2000)0420289208遥感影像智能图解及其地学认知问题探索骆剑承(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101)摘要:本文提出遥感地学智能图解模型(R S IG I M )概念,主要内容是如何模拟地学专家对遥感影像的综合解译和分析过程,对遥感影像中包含的地物目标进行描述、识别、分类和解释,提取遥感影像中地物目标所属的类别,判别其大小、结构、相互关系等地学属性及遥感成像机理、内部特征,进一步融合地学分析模型,预测地理现象和地理过程的发展趋势,作出决策性规划。
R S IG I M 的核心问题——遥感地学智能图解中的认知模型,具有层次结构,从低到高包括基于数理统计的影像基本处理和分析模型、基于神经计算模型影像视觉生理认知模型和基于符号知识逻辑心理认知模型等三个层次的分析认知模型。
关 键 词:遥感地学智能图解;地学认知;视觉生理认知;视觉心理认知中图分类号:N 941 文献标识码:A1 引言遥感解译包括地学专家手工目视解译和计算机辅助下交互式解译两种。
目视解译是指地学专家依据地物目标在遥感影像上波谱特性、时相特性、空间特征等成像机理以及所掌握的各种地学发展规律和地学现象规律,通过分析地物在影像上的特征来获得对地物目标的识别和特征信息的提取。
长期以来,目视解译是地学专家获得区域地学信息的主要手段。
目视解译工作通常汇集了专家长期以来所积累的经验和知识,通过比较灵活的辅助工具,能够比较准确地挖掘影像的基本特征。
目视解译工作是十分复杂而艰巨的,而且存在着一定的局限性,主要包括以下几方面:①知识准备和积累时间漫长:要求解译者具备一定的领域知识和对解译地区有一定的了解,要求解译者在心理上和生理上对解译工作有一定的灵性和经验;②效率较低:很多解译工作属于重复性、大批量的作业,需耗费很长时间;③定量化程度不高:目视解译主要根据解译者的直觉进行定性化判读工作,人为主观因素的作用很大,定量化的影像计算和分析能力相对比较薄弱,难以体现遥感影像“数字化”的特点;④很难与现有大量的定量化、模型化、系统化的遥感地学决策分析系统相集成,很难直接得到地理信息系统的数据和工具库的支持。
随着遥感数字图像处理技术的发展,利用计算机进行快速、定量的遥感影像处理和分第19卷第4期2000年12月地 理 科 学 进 展PRO GR ESS I N GEO GRA PH Y V o l .19,N o .4D ec .,2000092地 理 科 学 进 展 19卷析是遥感地学分析必要的前期工作。
但一般遥感数字图像处理系统往往忽视遥感信息的地学特征,从本质上仍难以达到对遥感信息的认知深度。
随着地学分析模型的发展,遥感图像处理系统开始吸收运用一些地学分析方法,并以地理信息系统(G IS)为辅助,来突出遥感信息地学内涵,一定程度上提高了影像处理和分析结果的效率与精度。
为了进一步扩展计算机自动化、智能化的遥感影像地学分析的能力,从系统性地模拟人对遥感影像认识的过程出发,本文提出遥感地学智能图解模型(R em o te2Sen sing In telligen t Geo2In terp retati on M odel——R S IG I M)概念,并重点探讨R S IG I M的核心问题——层次结构的认知模型。
2 遥感地学智能图解概念的提出211 地学计算机图解人对图形图象有一种天然的亲近感,研究表明,人脑大约有一半细胞是处理图形图象的。
皮亚杰关于智能的建构论认为儿童的思维起源于眼睛的感觉运动[1]。
所有这一切都表明,图形图像与人是多么的息息相关,这不断在脑海里演绎着的一幅幅图像就是人脑图形图像形象思维的结果与表现。
科学的发展要求人们研究有关对图形图像理解的课题。
计算机图解是指计算机模拟人对图形 图像的理解、解释和决策、分析、预测的过程,其中这个过程中对图形 图像的认识过程可分解为从低层到高层的理解过程[2～4]。
首先是图像低层视觉理解,包括图像特征信息提取、图像分割、图像结构信息描述等行为;然后是对视觉理解符号化描述,从中挖掘、综合图像特征;最后在知识库支持下通过推理获得对图像的深层理解。
地学计算机图解,是基于上述图解思想,充分利用计算机提供的技术和方法,融合地学领域知识,完成特定地学领域内一定形式的图形图像的表达与认知的研究。
地学计算机图解的主要内容是:在计算技术、人工智能技术、地理信息系统(G IS)技术与认知理论等基础上,通过对图形图像进行自动感知和认识,形象化地表达其内在的地学现象、地学过程,揭示隐藏在影像数据中的知识和规律[5]。
经过近30年的发展,遥感信息的数字处理和分析已建立了比较完整的方法体系,G IS 支持下的遥感信息和空间信息复合及其分析模型也取得较大发展,而计算技术和人工智能技术的渗入,使遥感影像地学分析模型的“智能”水平得到提高,遥感信息的处理和分析从最初始的基于光学处理的遥感影像目视解译阶段发展到综合性的数字化遥感分析,遥感影像的解译和分析已经开始步入自动化、智能化的解译和决策分析阶段[6]。
212 遥感地学智能图解遥感地学智能图解(R S IG I M)是研究如何用计算机系统模拟地学专家对遥感影像的综合地学解译和决策分析的过程,从低到高分别需要经过包括信息传输及基本处理分析、影像的视觉生理认知理解、逻辑心理认知理解、知识发现、决策分析等多个层次的综合过程(图1)。
目的是对遥感影像中包含的地物目标、地学现象和过程等进行描述、识别、分类和解释,对地物和目标的类别、大小、结构、相互关系及其他地学属性等成像机理和内在特征进行提取,对蕴涵在遥感影像中的地学知识进行挖掘和表达,并进一步融合地学模型,进行地学现象和地学过程预测与决策分析。
记忆联想判断观察接收决策层理解层遥感影像传输和基本处理模型遥感影像视觉生理认知遥感影像逻辑心理认知影像知识挖掘决策分析图1 遥感地学智能图解(R S IG I M )结构框架F ig 11 Structu ral F ram ew o rk of R S IG I MR S IG I M 技术依托是人工智能,又离不开地学领域发展的大量地学分析模型,通过建立地学知识库系统,融合地理信息系统(G IS )和智能系统的模型和工具,最大程度上模拟地学专家对影像的生理视觉、逻辑心理等多层次的地学理解,实现对遥感影像的自动解译和地学决策分析功能。
总体上看,R S IG I M 包括基于数理统计方法的影像基本处理模型、基于神经计算的影像视觉生理认知模型和基于语义知识的逻辑心理认知模型等几个主要部分,其中基于数理统计的影像处理模型是整个遥感地学智能认知模型的基础,主要是在数理计算和统计模型支持下的遥感影像处理和分析,实现基本的对地物目标的识别;影像视觉生理模型和影像逻辑心理认知模型是分别在神经计算模型和符号知识处理模型支持下的模拟人或地学专家对遥感影像的形象思维和逻辑思维的过程。
如图2所示意,R S IG I M 包括模型层(A )、算法层(B )、方法层(C )三个层次的具体实施。
首先根据图解目的,按层次结构设计相应的分析和处理模型,从数学方法和地学分析方法库中提取有关的方法,最后是模型和方法组合形成问题求解的具体算法(B )。
遥感地学智能图解模型CB A遥感数理统计分析模型影像视觉生理认知模型影像逻辑心理认知模型遗传算法自组织神经网络前向神经网络知识发现模型知识处理模型进化计算模型神经计算模型非参数化统计模型参数化统计模型模糊集稳健统计层次分析相关分析数据融合区域划分逐步知识挖掘基于规则分析地学优化ART MAP BPNN RBFNN 模糊聚类分层聚类图2 遥感地学智能图解模型的技术体系F ig 12 T echn ical System of R SG II M1924期 骆剑承:遥感影像智能图解及其地学认知问题探索3 遥感地学智能图解的认知问题311 遥感地学认知认知是模拟人脑理智思维的信息处理过程,是一系列的感知、思考、学习、概念化、推理、问题求解、记忆和精神意象等精神活动所组成的复杂行为系统[1,7],由于现代新技术发展尤其是计算技术的突飞猛进,使得思维处理过程的客观化和外部化已经成为可能。
近20年来,试图模拟地学专家来认识地学对象和地学现象、地学过程的认知模型正日益发展起来,但是在这些地学认知模型的设计和研究过程中,空间信息系统、地学知识处理系统等以信息处理为基础的技术方法和地学理论分析及其方法的研究之间存在着一定的隔阂,并不能从根本上模拟地学专家的“地学思维”,因此,“地理学的语言和计算机语言之间还缺少接口”[8]。
地学认知理论是建立在地学理论和地学方法论基础上,在认知理论和技术的支持下,以模拟地学专家的逻辑思维和形象思维的方式为目的发展而成。
地学认知理论的主要研究内容包括地学思维研究、地学认知过程研究、地学认知分析、空间行为决策符号系统等[8,9]。
地学认知过程实质是对空间信息的加工过程,包括空间信息的获得、贮存、加工和使用等。
其中需要解决两个基本问题,即模拟地学专家对地学对象和地学过程的逻辑推理、决策分析为主的心理活动,以及以知觉、视觉等生理活动为主的形象思维活动。
两种思维方式在地学认知过程中相互作用、相互交融、有主有次。
地学认知问题是R S IG I M 的基础和核心。
R S IG I M 的认知模型与一般图像理解和模式识别模型相比较,更侧重于遥感影像的地学特性(图3),是以地学知识为依托,其过程涉及三个层次的地学知识:信号层知识、物理层知识、语义层知识。
信号层知识反映二维平面的遥感影像本身固有的基本地学特征,如地物的基本波谱特性、空间特性、时间特性等;物理层知识则细化到反映遥感影像上地物单元、地学现象或景物的结构特征和成像形式,如纹理特征、地物形状等;语义层知识是更深层次地对地物目标的地学属性、相互关系等通过一定的语义进行描述的控制性知识,如地物内部结构和地物间相互存在关系等。
遥感影像是通过遥感获取系统获得的地球表层系统中连续区域性的电磁波波谱的反射和辐射效应的信息场分布,遥感信息的认知过程主要是通过主观的视觉观察和逻辑判断过程去获得客观地蕴涵着的区域内地学对象分布和各种地学现象和过程的特征信息,为进一步的空间决策分析提供动态、实时的时效空间信息。