遥感监测图斑类型解释(学习类别)

遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF 六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“tz”属性项中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“tz”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“FZZ”等。

遥感图像的分类与解译方法

遥感图像的分类与解译方法遥感技术是指通过探测和记录地物表面的电磁辐射信息，利用飞机、卫星等传感器进行观测与测量，然后通过数字图像处理和分析来获取地表无法直接人工观测的地理信息的一种技术。

遥感图像分类与解译方法是在遥感图像处理的基础上对图像进行分类和解释的方法，是遥感技术的重要应用之一。

本文将主要介绍遥感图像的分类与解译方法的基本原理、常用算法以及发展趋势。

遥感图像分类是将遥感图像中的像素分成若干类别的操作，常见的分类结果有植被、裸地、水体等。

图像分类的目的是根据特定的应用需求，将图像中的地物或地物类别进行自动分辨并标定，从而为地理信息系统的应用提供数据支持。

图像分类分为监督分类和非监督分类两种方法。

监督分类是基于已知样本的分类方法，通过将一部分像素样本标注为目标类别，利用这些已知的样本建立分类模型，然后通过该模型对整幅遥感图像进行分类。

常见的监督分类方法有最大似然分类、支持向量机、决策树等。

其中，最大似然分类是一种统计学方法，利用样本的统计分布特征对像素进行分类，可以对不同类别进行有效区分。

支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类算法，其原理是将样本空间映射到一个高维特征空间，通过构建一个最优分离超平面来进行分类。

决策树是一种基于树形结构的分类方法，通过一系列特征值的比较来决定最终的分类结果。

非监督分类是基于图像的统计特性进行分类的一种方法，该方法不依靠任何已知样本，而是根据图像本身的空间、光谱、纹理等信息对图像进行聚类。

常见的非监督分类方法有K-means聚类、ISODATA聚类等。

K-means聚类是一种基于聚类中心的方法，采用逐次迭代的方式将图像像素划分为不同的簇，直到达到预定的聚类数。

ISODATA聚类是一种自适应聚类算法，通过设定阈值标准和最小类别数来控制聚类的结果，最终得到稳定的分类结果。

遥感图像解译是指对遥感图像中的地物及其属性进行解释和分析的过程，通过对图像中的地物进行判读，提取出有价值的地理信息。

遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF 六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“tz”属性项中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“tz”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“FZZ”等。

遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1.本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2.第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“tz”属性项中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“tz”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“FZZ”等。

遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1.本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写2.第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“ 1A ”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDE六个二级类。

A 类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“ tz ”中标注“ ZZ”，机场标注“ JC”、火车站标注“ CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“ tz ”中标注“ S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地;E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“ tz ”属性项中标注“F” 。

根据影像特征再细分为ABCDE六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“ tz ”属性项中标注“ ZZ”，机场标注“ JC”、火车站标注“ CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“ tz ”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“ FZZ ”等。

遥感入门-图像分类

非监督分类主要是采用聚类分析的方法，聚类是把一组像素按照相似性规成若干类别。它的目的是使得属于同一类别的像素之间的距离尽可能地小而不同类别上像素间的距离尽可能地大。在进行聚类分析时，首先要确定基准类别的参量。而非监督分类的情况下，并无基准类别的先验知识可以利用，因而，只能先假定初始的参量，并通过预分类处理来形成集群。再由集群的统计参数来调整预置的参量，接着再聚类、再调整。如此不断地迭代，直到有关参数达到允许的范围为止。
遥感图像分类
概述-遥感图像计算机分类的一般原理
遥感图像的解译
目视解译计算机自动解译
光谱特征如图：
这种同类聚集的特性说明，如果按照地物类别聚集的规律把多光谱空间划分为若干个子空间，每一子空间包含有一个类别，这样就可以把图像中未知的像元进行分类，把他们分配到各自的子空间中去。
遥感图像的计算机分类 1）监督分类和非监督分类监督分类：基于对于图像上样本区内的地物类属已有先验的知识，即已经知道它所对应的地物类别，于是可以利用这些样本类别的特征作为依据来判断非样本数据的类的别；非监督分类：遥感图像地物的属性不具有先验知识，纯粹依靠不同光谱数据组合在统计上的差别来进行“盲目分类”，事后再对已分出各类的地物属性进行确认的过程。
Xj
j 1
1 ni Si [( X j M i )( X j M i )T ] ni 1 j 1 ni是类w i的像元数目，j为像元标号，p是参加分类的特征数（或波段数）
2.正态分布
对判别函数用对数变换可得出更便于计算的形式，即判别函数为：
1 1 1 T gi ( X ) ln P( wi ) ln Si ( X M i ) Si ( X M i ) 2 2

遥感图像分类

原始遥感图像
对应的专题图像
用光谱信息对影像逐个像元地分类，在结果的分类地图上会出现“噪声”
产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类交界处的像元中包括有多种类别，其混合的幅射量造成错分类，以及其它原因等
另外还有一种现象，分类是正确的，但某种类别零星分布于地面，占的面积很小，我们对大面积的类型感兴趣，因此希望用综合的方法使它从图面上消失
简单集群分类方法
K-均值法（K-means Algorithm） Cluster分类法迭代自组织数据分析技术方法（Iterative
Self-Organization Data Analysis Techniques， ISODATA）
通过自然的聚类，把它分成8类
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，像元到该类别中心的距离的平方和最小
A. 按照某个原则选择一些初始聚类中心 B. 计算像元与初始类别中心的距离，把像素分配
到最近的类别中
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律，即自然聚类的特性，进行“盲目”的分类
其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性；其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
遥感图像特征集
遥感图像遥感图像计算机分类流程框图
将影像数据的连续变化转化为地图模式，以提供给用户有意义的信息
获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深刻的认识
较目视解译客观，在分析大数据集时比较经济
基本思想：通过迭代，逐次移动各类的中心，直至得到最好的聚类结果为止

遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF 六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“tz”属性项中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“tz”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“FZZ”等。

如何进行遥感图像的分类与解译

如何进行遥感图像的分类与解译遥感图像是指通过遥感技术获取的地球表面的图像数据。

遥感图像可以包含丰富的地理信息，因此，对遥感图像进行分类与解译是十分重要的，可以帮助我们了解地表覆盖类型、监测环境变化、进行资源调查等。

本文将为读者介绍如何进行遥感图像的分类与解译的基本方法和技巧。

一、遥感图像分类的基本原理遥感图像分类是将图像像素按照其地物类型进行分组，划分为不同的类别。

其基本原理是利用图像的光谱、空间和纹理信息来识别不同的地物类型。

常用的方法包括：像元级分类、目标级分类和语义级分类。

1. 像元级分类像元级分类是将每个像元按照其光谱反射率或辐射率的数值来进行分类。

通过分析图像的光谱特征，将每个像元划分到预定义的类别中。

常用的方法有最大似然分类法、支持向量机和人工神经网络等。

像元级分类主要适用于地物类型相对单一的图像。

2. 目标级分类目标级分类是将图像中的连续像元聚合成具有一定空间形态和特征的地物对象。

通过分析图像的空间关系和纹理特征，将相邻的像元组合为目标，并进行分类。

常用的方法有阈值分割法、区域生长法和聚类法等。

目标级分类适用于地物类型复杂、边界模糊的图像。

3. 语义级分类语义级分类是将图像中的地物类型与具体的语义信息关联起来进行分类。

通过结合地理数据和专业知识，将图像中的地物类型与现实世界中的物体和场景相匹配。

常用的方法有基于规则的分类和知识驱动的分类等。

语义级分类适用于需要更精细、更准确的地物分类任务。

二、遥感图像分类与解译的步骤进行遥感图像分类与解译时，一般需要以下步骤：1. 数据准备首先需要获得高质量的遥感图像数据。

可以通过卫星、航空摄影等方式获取高空分辨率的图像。

同时，还需进行辐射校正、几何校正等数据预处理，以保证数据的质量和准确性。

2. 特征提取根据特定的分类任务，选择合适的特征提取方法。

可以利用图像的光谱、纹理、形态学等特征来描述地物类型。

常用的特征提取方法有主成分分析、小波变换和纹理特征提取等。

土地变更调查遥感监测图斑类型说明4页word

监测图斑类型说明第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。

图斑类型一第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。

图斑类型2第三类：前时相影像上有推填土特征，后时相影像上有明显建设痕迹。

图斑类型3第四类：前时相影像上无明显建设痕迹或推填土特征，后时相影像上新建院墙且内部无建设痕迹或推填土。

如果后时相新建院墙内有新增建设痕迹或推填土，则根据影像特征划分到一、二类。

图斑类型四第五类：2010年数据库字段属性为“P（批而未用）”，后时相影像上有明显建设或推填土痕迹（紫色为“批而未用”范围，红色为新提取的变化图斑）。

图斑类型五第六类：后时相影像上未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑。

未拆除的疑似新增建设用地图斑第 1 页遥感监测图斑信息记录表填表说明：1.本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

第 2 页2.第4列“图斑类型”，图斑类型共分为6类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）的，填写“1”；第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有建设推填土痕迹的，填写“2”；第三类：前时相影像有推填土特征，后时相影像有明显建设痕迹的，填写“3”。

第四类：本年度新建院墙且内部未建设的，填写“4”；第五类：数据库字段属性为“批而未用”，后时相影像有明显建设的，填写“5”；第六类：未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑，填写“6”。

3.第10列“变更后地类”，按照《土地利用现状分类》的地类代码填写。

如果遥感监测图斑变更后涉及多种地类，填写全部地类，以“，”区域。

4.第11列“变更范围情况”，根据图斑实际变更范围情况填写，整图斑变更的，填写“1”；部分变更的填写“2”。

详解测绘技术中的遥感图像分类算法

详解测绘技术中的遥感图像分类算法遥感图像分类是测绘技术中一项重要的任务，它通过对遥感图像中的地物进行自动分类和识别，以便更好地理解和利用地球表面的信息。

本文将详细介绍测绘技术中的遥感图像分类算法及其应用，展示其在不同领域中的重要性和潜力。

首先，我们来了解一下遥感图像分类的基本概念。

遥感图像是通过卫星、飞机、无人机等平台获取的地球表面的图像，具有大范围、高分辨率等特点。

遥感图像分类就是将这些图像中的像素点划分到不同的地物类别中，例如水体、森林、农田等。

通过遥感图像分类，可以获取大范围地物的分布情况，监测环境变化，为决策提供支持。

在遥感图像分类中，最常用的算法是基于机器学习的方法。

机器学习是一种通过从数据中学习规律，从而实现自动决策和预测的方法。

在遥感图像分类中，机器学习算法可以通过训练样本来学习地物的特征，然后根据学习到的规律对图像进行分类。

常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。

支持向量机是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个超平面来将不同类别的样本分开。

支持向量机的核心思想是找到一个能够最大化分类边界距离的超平面，从而实现对图像的分类。

决策树是另一种常见的机器学习算法，它通过构建一系列的决策节点和分支来对图像进行分类。

随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法，它通过投票的方式对图像进行分类，从而提高分类的精度和鲁棒性。

除了机器学习算法，深度学习也在遥感图像分类中得到广泛应用。

深度学习是一种模拟人脑神经网络的方法，可以通过多层神经网络来学习图像的特征表示。

在遥感图像分类中，深度学习可以通过卷积神经网络(CNN)来提取图像的局部特征，并通过全连接层进行分类。

深度学习的优势在于其可以自动学习图像的特征表示，从而无需依赖人工设计的特征。

遥感图像分类算法在许多领域中都有广泛的应用。

例如，农业领域可以利用遥感图像分类算法来监测农田的植被覆盖情况，实现精准农业管理。

城市规划领域可以利用遥感图像分类算法来识别和监测建筑物、道路、绿地等地物的分布情况，优化城市规划和管理。

遥感图像分类分析PPT课件

“Max stdev from Mean”文本框中输入用于限定相对于均值的标准差的大小。 ➢要为每一类别设置不同的阈值：
➢A. 在类别列表中，点击想要设置不同阈值的类别。 ➢B. 点击“Multiple Values”来选择它。 ➢C. 点击“Assign Multiple Values”按钮。 ➢D. 在出现的对话框中，点击一个类别选中它，然后在对话框底部的文本
➢选择Classification > Super vised > Maximum Likelihood ➢设定似然度的阈值，范围 0 - 1 ➢数据比例系数：这个比例系数是一个比值系数，用于将整型反射率或辐射率
多辅助方法，如上面的可以显示不同的假彩色合成窗口，也可以进行主成分分析后进行假彩色合成，由于去除了波段间的相关性，不同地物区分的更加明显；还可以借助 Google Earth辅助解译。
第8页/共53页
ENVI/IDL
6.2 监督分类
➢第二种方法，在散点图上进行选择 ➢（1）在主图像上，选择tools > 2D scatter plots,将1波段作为X，4波段作为Y，原理
第2页/共53页
ENVI/IDL
6.1 分类类型
❖1、监督分类
❖监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作

监测图斑类型说明

监测图斑类型说明第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。

图斑类型一第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。

图斑类型二第三类：前时相影像上有推填土特征，后时相影像上有明显建设痕迹。

图斑类型三第四类：前时相影像上无明显建设痕迹或推填土特征，后时相影像上新建院墙且内部无建设痕迹或推填土。

如果后时相新建院墙内有新增建设痕迹或推填土，则根据影像特征划分到一、二类。

图斑类型四第五类：2010年数据库字段属性为“P（批而未用）”，后时相影像上有明显建设或推填土痕迹（紫色为“批而未用”范围，红色为新提取的变化图斑）。

203 P图斑类型五第六类：后时相影像上未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑。

未拆除的疑似新增建设地图斑遥感监测图斑信息记录表省（区、市）市县（区）第页共页遥感监测情况变更情况（地方填写）序号行政代码监测图斑号图斑类型中心点坐标时相监测面积(亩)变更后地类变更范围情况未变更原因备注X Y 前后⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀监测图斑个数：监测图斑面积合计：填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，图斑类型共分为6类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）的，填写“1”；第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有建设推填土痕迹的，填写“2”；第三类：前时相影像有推填土特征，后时相影像有明显建设痕迹的，填写“3”。

第四类：本年度新建院墙且内部未建设的，填写“4”；第五类：数据库字段属性为“批而未用”，后时相影像有明显建设的，填写“5”；第六类：未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑，填写“6”。

3.第10列“变更后地类”，按照《土地利用现状分类》的地类代码填写。

测绘技术中的遥感图像分类与解译

测绘技术中的遥感图像分类与解译随着科技的不断进步，遥感技术在测绘领域的应用越来越广泛，其中遥感图像的分类与解译是测绘技术中的重要环节。

遥感图像分类与解译的目的是根据图像中物体的特征和属性，将其归类并提取出有用的信息。

在此过程中，专业的测绘人员需要运用一系列的算法和技术，来对图像进行分析和解读。

遥感图像的分类是将图像中的像素点或像元按照其特征和属性归类的过程。

常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。

监督分类是指根据已知类别的样本对图像进行分类，而非监督分类则是通过算法自动对图像进行分类。

无论是监督还是非监督分类，都需要根据图像的特征提取相关属性，并建立合适的分类模型。

这些模型可以基于像素的灰度值、纹理特征、形状等进行构建。

分类完成后，可以得到不同类别的图像结果，为测绘工作提供了重要的参考信息。

遥感图像的解译是对图像中目标物体进行识别、描述和解释的过程。

它不仅涵盖了对目标物体边界的识别，还包括对其形状、大小、位置等属性的测量和分析。

解译可以通过人工手动处理，也可以借助计算机辅助解译技术进行。

在计算机辅助解译中，可以通过基于模型的解译方法，使用算法对图像中的特征进行提取，并与已有的目标数据库进行比对。

这样可以大大提高解译的效率和准确性。

遥感图像分类与解译的一个重要应用领域是土地利用和覆盖研究。

通过对遥感图像进行分类和解译，可以获取土地利用类型、植被覆盖度等相关信息。

这些信息对于城市规划、环境监测等方面具有重要意义。

例如，利用遥感图像分类与解译可以对城市绿地进行识别和评估，从而为绿化建设提供科学依据。

同时，在农业领域，遥感图像分类与解译可以用于监测农作物的生长状态和病害虫害的分布情况，为农业生产提供决策支持。

遥感图像分类与解译不仅仅是测绘技术中的一部分，也是地理信息系统（GIS）和人工智能等领域的重要组成部分。

随着深度学习和神经网络算法的快速发展，遥感图像分类与解译的精度和效率得到了极大的提升。

利用深度学习算法，可以从遥感图像中提取更多的信息和特征，并实现更加精确的分类和解译。

了解测绘技术中的遥感图像分类与解译方法

了解测绘技术中的遥感图像分类与解译方法引言：遥感技术是一种通过获取和解译远距离传感器获取的图像来获取地球表面信息的科学与技术。

在现代测绘技术中，遥感图像的分类与解译是一项重要的任务，它能够帮助我们更好地认识和了解地球表面的特征与变化。

本文将向读者介绍测绘技术中的遥感图像分类与解译方法，旨在提供一个全面的了解。

一、遥感图像的分类方法在测绘技术中，遥感图像的分类是将图像中的像素按照其特征进行划分的过程。

常用的图像分类方法有有监督分类和无监督分类。

1. 有监督分类有监督分类是指在进行分类前，需要提前准备一些被人工标注的样本数据，以作为分类依据。

这些样本数据被称为“训练样本”。

通过对这些训练样本的特征进行分析，我们可以建立一个分类模型，然后使用这个模型对未知图像进行分类。

常用的有监督分类算法有最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。

2. 无监督分类与有监督分类不同，无监督分类不需要人工标注样本数据。

它是通过对图像中的像素进行聚类分析，将属于同一类别的像素分到一块，从而达到图像分类的目的。

常见的无监督分类算法有K-means聚类和谱聚类等。

二、遥感图像的解译方法遥感图像的解译是指根据图像中的特征和规律，推断和识别出地物类型和分布情况的过程。

常用的遥感图像解译方法有目视解译、特征解译和物像解译等。

1. 目视解译目视解译是一种通过直接观察图像特征，然后根据经验和知识进行判断和识别的解译方法。

这种解译方法快速、直观，常用于对一些简单地物进行识别，如农田、水体等。

然而，由于人工主观因素的介入，目视解译的结果容易受到解译人员主观因素的影响。

2. 特征解译特征解译是一种通过提取图像中的特征，并通过特征的分析和分类，来判断和识别地物类型和分布情况的解译方法。

常用的特征解译方法有纹理特征、形状特征和光谱特征等。

3. 物像解译物像解译是一种将遥感图像与地物信息进行关联的解译方法。

它通过对图像中的像素进行分析和处理，得到与地物相关的信息。

测绘技术中的遥感图像解译与遥感图像分类方法

测绘技术中的遥感图像解译与遥感图像分类方法测绘技术是利用各种设备和方法对地球表面进行测量和绘制的技术，其中遥感图像解译和分类方法是测绘技术中的重要组成部分。

遥感技术是指利用传感器获取地球表面信息的技术，通过对遥感图像进行解译和分类，可以提取出有用的地理信息，为地理学研究、资源调查和环境监测等领域提供数据支持。

遥感图像解译是指根据图像上的信息对图像中的地物进行判读和解释。

遥感图像通常包括光谱信息和空间信息，通过对这些信息的解析和分析，可以确定图像中的地物类型和分布情况。

在遥感图像解译中，常用的方法包括目视解译、图像统计解译和专家系统解译等。

目视解译是最早也是最直观的解译方法，通过人眼对图像进行观察和判断，确定图像中的地物类型。

目视解译的优点是操作简单，直观易懂，但是受人眼主观判断的限制，对于复杂的地物类型和细节信息的提取不够准确。

图像统计解译是通过统计学方法对图像进行解译，利用图像中的像素信息进行地物类型的分类。

图像统计解译通常包括像元分析和多元分析两种方法。

像元分析是指对图像中每个像素的特征进行统计学分析，根据像素的特征值确定像素所属的地物类型。

多元分析是指对图像中的多个像素的特征进行综合分析，通过建立分类模型对地物类型进行分类。

专家系统解译是利用计算机技术模拟人类专家的知识和经验进行图像解译。

专家系统解译将专家的知识和经验编写成规则库或知识库，通过对图像进行逻辑推理和判断，确定图像中的地物类型。

专家系统解译的优点是可以充分利用专家的知识和经验，提高解译的准确性和效率。

遥感图像分类是指将遥感图像中的像素按照其所属的地物类型进行划分和分类。

遥感图像分类是遥感图像解译的基础，是提取地理信息的关键步骤。

遥感图像分类方法主要包括基于像元的分类和基于对象的分类两种。

基于像元的分类是将图像中的每个像素根据其光谱特征进行分类。

基于像元的分类方法主要包括最大似然分类、支持向量机分类和人工神经网络分类等。

最大似然分类是一种常用的统计学分类方法，通过计算像素的概率密度函数，确定像素所属的地物类型。

遥感分类——精选推荐

遥感分类实验三、遥感图像分类⼀．图像分类简介（Introduction to Classification）图像分类——是基于图像像元的数据⽂件值，将像元归并成有限⼏种类型、等级或数据集的过程。

常规分类主要有两种⽅法：⾮监督分类和监督分类。

⽽专家分类法是近年来发展起来的新兴遥感图像分类⽅法。

⾮监督分类——是在没有先验知识的情况下，根据图像本⾝的统计特征及⾃然点群的分布情况来划分地物类别的分类处理，类别的属性需要通过⽬视判读或实地调查再对已分出的各类地物属性进⾏确认，也称“边学习边分类法”。

主要有分级集群分析法（Hierarchical Clustering）和⾮分级集群分析法（Non-Hierarchical Clustering），其中以⾮分级集群分析法中的K-均值法(K-Mean)和ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)⽅法效果最好，使⽤最多。

监督分类——是在有先验知识的情况下，以训练区提供的样本选择特征参数，建⽴判别函数，然后将图像未知类别象素的值代⼊判别函数，依据判别准则对该样本所属的地物类别进⾏分类处理，也称“先学习后分类法”。

⼆、实验⽬的与要求掌握图像⾮监督分类和监督分类的含义掌握图像⾮监督分类和监督分类的基本处理⽅法了解分类后的评价过程三、实验步骤（⼀）⾮监督分类初始分类专题判别分类合并⾊彩确定分类后处理⾊彩重定义栅格⽮量转换统计分析1、调出⾮监督分类对话框打开拼接好的tm94和tm96图⽅法⼀：在ERDAS图标⾯板菜单条中打开main→Image Classification→Unsupervised Classification⽅法⼆：在ERDAS图标⾯板⼯具条中点击Dataprep图标→Unsupervised Classification⽅法三：在ERDAS图标⾯板⼯具条中点击Classifier图标→Unsupervised Classification3、分类评价（1）显⽰原图像（下）与分类图像（上）（2）打开属性表并调整字段显⽰顺序（3）给各类别赋相应的颜⾊（4）不透明度设置（为对单个类别进⾏精度分析，⾸先把其它所有类别的不透明度值设为0,即改为透明，要分析的设为1）（5）确定专题意义及其准确程度点击Unility——Flicker.⽬的是观察分类图与原图之间的关系从⽽断定类别的意义（6）标注类别名称及颜⾊（⼆）监督分类建⽴模板（训练样区）评价模板确定初步分类图检验分类结果分类后处理分类特征统计1、显⽰分类图像①在ERDAS图标⾯板菜单条，单击Main →Image Classification→Classification→Signature Editor 命令，打开Signature Editor②在ERDAS图标⾯板⼯具条，单击Classifier图标→Classification→Signature Editor2、打开模板编辑器并调整显⽰字段（选出红、绿、蓝有⽤字段）Signature Editor窗⼝中的分类属性表中有很多字段，不同字段对于建⽴分类模板的作⽤或意义不同，为了突出作⽤⽐较⼤的字段，需要进⾏必要的调整。

遥感监测图斑类型解释(学习类别)

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页遥感监测情况变更情况（地方填写）督察局填写序号行政监测图斑类型中心点坐标时相监测面积(亩)变更后地类变更范围情况未变更原因备注督察认定地类代码图斑号X Y前后1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF 六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

监测图斑类型说明

监测图斑类型说明第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。

图斑类型一第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。

图斑类型二第三类：前时相影像上有推填土特征，后时相影像上有明显建设痕迹。

图斑类型三第四类：前时相影像上无明显建设痕迹或推填土特征，后时相影像上新建院墙且内部无建设痕迹或推填土。

如果后时相新建院墙内有新增建设痕迹或推填土，则根据影像特征划分到一、二类。

图斑类型四第五类：2010年数据库字段属性为“P（批而未用）”，后时相影像上有明显建设或推填土痕迹（紫色为“批而未用”范围，红色为新提取的变化图斑）。

203 P图斑类型五第六类：后时相影像上未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑。

未拆除的疑似新增建设地图斑遥感监测图斑信息记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，图斑类型共分为6类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）的，填写“1”；第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有建设推填土痕迹的，填写“2”；第三类：前时相影像有推填土特征，后时相影像有明显建设痕迹的，填写“3”。

第四类：本年度新建院墙且内部未建设的，填写“4”；第五类：数据库字段属性为“批而未用”，后时相影像有明显建设的，填写“5”；第六类：未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑，填写“6”。

3.第10列“变更后地类”，按照《土地利用现状分类》的地类代码填写。

如果遥感监测图斑变更后涉及多种地类，填写全部地类，以“,”区分。

4. 第11列“变更范围情况”，根据图斑实际变更范围情况填写，整图斑变更的，填写“1”；部分变更的，填写“2”。