遥感影像解译手册
遥感影像目视解译方法
遥感影像目视解译方法引言遥感影像是利用航空器或卫星等平台获取的地面信息的图像。
目视解译是解析遥感影像的一种方法，它依赖于人眼对图像进行直观分析和判断。
本文将介绍遥感影像目视解译的一些基本方法和技巧。
1. 目视解译概述目视解译是指直接观察和分析遥感影像，根据特定地物和地貌在不同波段上的反射或辐射特性，识别和判断遥感影像中的地物种类、分布和状态。
目视解译通常可以提供一些较高级别的信息，如土地利用分类、植被类型、水体边界等。
2. 目视解译步骤2.1 数据准备在进行目视解译之前，需要准备好相应的遥感影像数据。
常见的遥感影像数据包括多光谱影像、高分辨率影像等。
同时，还需要了解影像的数据源、分辨率、波段等基本信息。
2.2 影像预处理对遥感影像进行预处理可以提高解译的准确性。
常见的预处理操作包括去噪、辐射定标、几何纠正等。
这些操作可以消除影像中的噪声、减少大气影响，并保证影像的几何精度。
2.3 目视解译方法在进行目视解译时，可以采用以下方法进行分析和判断： - 空间解译：根据图像中地物的形状、大小、纹理等空间特征进行解译。
- 光谱解译：利用遥感影像不同波段的反射或辐射特性，对地物进行分类和识别。
- 形态解译：根据地物的形态特征，如轮廓、阴影等，进行解译。
- 上下文解译：根据地物的空间分布、相邻关系等，进行解译和判断。
2.4 解译记录与输出在进行目视解译时，需要记录解译结果和相关信息。
可以使用表格、文本描述等方式进行记录。
解译结果可以输出为矢量图、分类图等形式。
3. 目视解译技巧3.1 借助辅助数据使用辅助数据可以提高目视解译的准确性和效率。
常见的辅助数据包括地形图、土地利用数据、通用土壤分类数据等。
这些数据可以提供额外的信息和参考，帮助解译者进行判断。
3.2 注重细节目视解译需要对遥感影像进行细致的观察和分析。
解译者应该注意影像中地物的细节特征，如纹理、形状、边界等。
细节观察有助于准确识别地物和判断地物类型。
遥感影像解译手册
遥感影像解译手册河南省环境监测中心2012.121 生态遥感监测与评价工作流程 (1)1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括： (1)1.2 工作流程 (1)1.3 提交成果 (2)2 遥感影像处理 (2)2.1 遥感影像简介 (2)2.2 遥感影像准备 (2)2.3 原始影像导出 (4)2.4 波段合成与分离 (6)2.5 影像校色处理 (8)2.6 地图投影 (10)3 几何纠正 (20)3.1 几何纠正简介 (20)3.2 几何纠正基本步骤 (21)3.3 质量检查 (25)3.4图像拼接 (26)4 遥感解译 (27)4.1 土地利用/覆盖数据的解译 (27)4.2 具体操作 (29)5 检查 (31)1 生态遥感监测与评价工作流程1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括：（1）利用前年Landsat TM数据监测全国土地利用/覆盖分布；（2）对全国生态环境质量进行评价，并分析前年间全国生态环境质量空间分布及变化趋势；（3）结合近几年间我国社会、经济、环境、人类活动因子，分析生态环境重大变化区域的脆弱机制，为制定生态保护和恢复的对策提供依据。
1.2 工作流程生态遥感监测与评价的具体流程如图1。
图11.3 提交成果主要有四部分：（1）影像，以县和整景为单位，两类；（2）解译数据，以省为单元的当年现状图层及动态图层；（3）生态报告；（4）地面核查数据，照片、数据库、报告。
2 遥感影像处理2.1 遥感影像简介遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。
遥感，从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无接触的远距离的探测；从现代技术层面来看，“遥感”是一种应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
遥感影像目视解译方法
不同解译者在同一遥感影像上可能得出不同的解译结果，影响数据的应用效果和决策的准确性。
解译结果的差异
解译精度与可靠性问题
信息提取与处理的优先级
在目视解译过程中，需要权衡信息提取与处理之间的关系。然而，由于遥感影像的复杂性和多层次性，这一矛盾往往难以解决。
解译速度与质量的平衡
与地理信息系统（GIS）的结合
利用GIS提供的空间信息和分析功能，辅助遥感影像目视解译，提高定位精度和空间分析能力。
遥感影像目视解译与其他领域的交叉研究与应用
与全球定位系统（GPS）的结合
通过GPS获取精确的位置信息，将遥感影像与实地坐标进行匹配，实现精准解译和动态监测。
与计算机视觉和模式识别技术的结合
高光谱与超光谱遥感影像融合
03
时序遥感影像融合
将不同时间拍摄的遥感影像进行融合，提高影像质量、增加信息量并辅助变化检测。
时序遥感影像分析与解译方法
01
时序变化检测
通过对同一地区不同时间拍摄的遥感影像进行比较，检测地物的变化情况，如建筑物拆迁、植被生长等。
02
时序影像序列分析
将多个时序遥感影像进行连续分析和比对，提取地物的动态变化特征，提高解译精度和可靠性。
详细描述
在地貌与地形分析中，主要包括对山脉、丘陵、平原、盆地等地貌形态的识别和分析，通过对这些地貌形态的特征进行提取，可以有效地获取地形地貌的信息，为地质灾害预警和土地资源开发利用提供支持。
地貌与地形分析
总结词
水体识别与分类是遥感影像目视解译的一个重要方向，主要是通过对影像中的水体特征进行分析，将它们分为不同的水体类型并进行分类。
2023
遥感影像目视解译方法
生态学中的遥感影像解译技术使用教程
生态学中的遥感影像解译技术使用教程遥感影像是生态学研究中不可或缺的工具之一，它可以提供大范围、高空间分辨率、多时相的地表信息，帮助科学家们监测和分析地球表面的生态系统。
遥感影像解译技术是利用遥感影像数据，通过对图像进行解译，提取和分析信息来获取关于地表特征和变化的有用信息。
本文将简要介绍生态学中常用的遥感影像解译技术，包括图像预处理、分类算法和应用实例。
首先，图像预处理是遥感影像解译的重要步骤。
预处理可以消除图像中的噪声，增强图像的对比度和目标物体的边缘，提供更清晰、可靠的数据。
图像预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正和噪声滤波等步骤。
辐射校正旨在将原始图像转换为反射率表征，以消除光照条件的影响。
大气校正是为了消除大气散射的影响，以便更准确地获取地表信息。
几何校正是为了纠正图像几何失真，使地物位置与实际地理位置一致。
噪声滤波可以去除图像中的随机噪声，提高图像质量。
其次，分类算法是遥感影像解译的核心内容。
分类算法是根据图像上的像素值，将其划分为不同的类别，以描述地物类别和分布情况。
常用的分类算法包括监督分类和非监督分类。
监督分类是事先需要提供训练样本，通过对样本进行训练，然后将训练得到的分类器应用到整个图像中。
常用的监督分类算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
非监督分类是无需提供训练样本，通过对图像上的像素值进行相似性度量和聚类分析，将图像划分为不同的类别。
常用的非监督分类算法有K-means聚类、最大似然分类和谱聚类等。
最后，生态学中的遥感影像解译技术在许多领域有广泛的应用。
例如，在陆地生态学中，可以利用遥感影像解译技术对植被覆盖和类型进行监测和评估，分析植被变化和演替过程，研究人类活动对生态系统的影响。
在水生生态学中，可以利用遥感影像解译技术监测水体质量，分析水体蓝藻水华的发生与分布规律，评估湖泊和河流的健康状况。
在动物生态学中，可以利用遥感影像解译技术研究动物栖息地的变化，分析迁徙和分布模式，评估威胁和保护策略。
遥感影像解译技术使用指南
遥感影像解译技术使用指南遥感影像解译技术在现代科学和地理信息系统中扮演着重要角色。
它通过获取和解析遥感数据，为环境监测、土地利用规划、资源调查等领域提供了宝贵的信息。
本文将为您提供一份遥感影像解译技术使用指南，帮助您了解和运用这一技术。
一、遥感影像解译简介遥感影像解译是从卫星或航空平台获取的高分辨率图像中提取有用信息的过程。
它能够帮助我们识别地表物体和地貌特征，例如土地利用类型、农作物生长状态、水体面积等。
在解译过程中，我们将遥感影像与现场数据、地理信息系统（GIS）数据进行结合，以获得更准确的结果。
二、获取遥感影像数据在开始遥感影像解译之前，首先需要获取相应的影像数据。
目前，有许多渠道可以获取遥感影像数据，如国家卫星气象中心、国土资源部门等。
您可以选择根据需要和预算选择适合的数据来源。
三、预处理遥感影像在开始解译之前，对遥感影像进行预处理是非常重要的。
预处理包括校正、投影、云层和噪声的去除等步骤。
这些步骤可以帮助我们准确地解译图像，并提高数据的可靠性。
四、选择合适的解译方法在遥感影像解译中，有许多不同的方法可以选择。
根据地物类型和研究目的，可以选择分类、目视解译、目标检测等方法。
分类方法可以将图像中的像素归类为不同的地物类型，目视解译则通过可视化方法直接进行地物辨识，而目标检测可以帮助我们快速发现和识别感兴趣的目标。
五、利用辅助数据为了提高解译结果的准确性，我们可以利用辅助数据，如地形、气象、土壤等环境数据。
这些数据可以与遥感影像进行融合，从而获得更全面的地表分析。
同时，可以将解译结果与现场调查数据相结合，进一步验证和确认解译结果的正确性。
六、验证和评估解译结果解译结果的准确性非常重要，因此我们需要对结果进行验证和评估。
这可以通过现场调查、采样和比较研究等方法来实现。
在验证过程中，我们可以使用地理信息系统（GIS）工具来比较解译结果和实际数据，并计算其精度和可靠性。
七、解译结果的应用经过准确解译的遥感影像可以应用于众多领域。
遥感影像的处理与解译技巧
遥感影像的处理与解译技巧近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感影像成为了科学研究和实际应用中不可或缺的工具。
遥感影像的处理与解译技巧是遥感学习的基础，也是进行图像解译的关键步骤。
本文将就遥感影像的处理与解译技巧展开论述。
一、遥感影像的处理技巧遥感影像的处理是指进一步提取、处理和分析遥感影像中的信息以便更好地应用。
以下是一些常见的处理技巧。
1. 图像预处理图像预处理是对遥感影像进行大气校正、辐射定标、几何校正等一系列操作，目的是消除图像产生过程中的噪声和误差，提高图像的质量和可用性。
2. 影像融合影像融合是指将两幅或多幅遥感影像的信息进行合并，以获得更多细节和更高的空间分辨率。
常用的融合方法有主成分分析、小波变换等。
3. 影像分类影像分类是将遥感影像根据其反射信息划分为不同的类别，以便进一步分析和应用。
常用的分类方法有基于统计的最大似然分类、支持向量机等。
4. 影像变化检测影像变化检测是指对两幅或多幅遥感影像进行对比，找出其中发生变化的地方。
常用的变化检测方法有差异图像法、阈值法等。
5. 影像拼接影像拼接是指将多幅遥感影像拼接成一幅完整的影像，以便进行全景观察和分析。
常用的拼接方法有全局拼接、局部拼接等。
二、遥感影像的解译技巧遥感影像的解译是指通过对影像进行观察和分析，提取地物信息、划定地物类型和边界等。
以下是一些常见的解译技巧。
1. 影像目视解译影像目视解译是通过直接观察遥感影像，凭借解译员的经验和专业知识，识别地物类型和特征。
这是最常用的解译方法，适用于各种地物类型的解译。
2. 物体纹理解译物体纹理解译是通过观察遥感影像中地物的纹理信息，判断地物的类型和特征。
纹理信息可以通过纹理分析等方法提取出来，并用于解译。
3. 影像特征解译影像特征解译是通过观察地物在遥感影像中的特征，如形状、大小、亮度等，判断地物类型和特征。
常用的特征解译方法有变化特征解译、形态学特征解译等。
4. 影像分类解译影像分类解译是将已知类别的地物作为参考样本，通过分类器对遥感影像中的地物进行分类。
TM遥感影像解译技术手册
TM遥感影像解译技术⼿册TM遥感影像解译技术⼿册1、TM遥感影像的数据类型为DAT，我们拿到的⼀景影像中的原始数据有三个⽂件，⼀个是SCENE01⽂件夹，其中包括TM 影像的7个波段，band1到band7，还包括⼀个header.dat的头⽂件，共8个数据，另外的两个是LBL和SELF⽂件，可以⽤记事本打开，记录这景TM影像的⼀些基本信息，如时间、经纬度、像元的⾏列数等。
2、TM影像的打开我们要打开这些TM影像有两个⽅法，⼀是⽤ERDAS打开，⼆是⽤ENVI打开，⾸先我们⽤ERDAS打开，因为TM原始数据为⼆进制DAT数据，⾸先将band1到band7TM的7个波段通过ERDAS 的import模块将其转成ERDAS可以⽤的IMG格式⽂件，⾸先点击菜单条上的import然后在type(类型)中选择Generic Binary（⼆进制），在media⾥选择file，imput⾥选择我们要选择的TM影像波段，如band1，存出⼀个路径，点击OK按钮，我们转出的格式为ERDAS 可以打开的IMG格式，只是在现在是单波影像，分为7个单独的⽂件，不利于我们以后的解译⼯作，需要将这7个波段组合成⼀个⽂件，点击菜单条上的interpreter模块，然后点击Utilities,在弹出的菜单条中选择layer stack,在弹出的窗⼝中选择需要合成的单波段⽂件，然后点击add按钮，重复的将需要合成的7个单波段加⼊到对话框中，在output file中写⼊⽂件名和调整输出路径，输出数据类型为unsignde8 bit,波段组合选择union，然后选中Ignore Zero In Stats复选框（统计忽略0值），点击OK按钮，执⾏波段组合。
这样我们就可以从ERDAS打开我们组合完成的IMG格式TM影像，包括7个波段。
现在利⽤ENVI打开TM影像的原始⽂件，打开TM影像的路径为，file→open external file→land sat→fast,打开头⽂件header.dat ⽂件，在弹出的对话框中选择RGB color,然后分别选择4、5、3三个波段，点击load band就可以打开TM影像，这种⽅式打开的TM影像是直接有经纬度的，只是由于投影和椭球体的原因使得经纬度与我们需要利⽤的有些偏差，需要下⼀步的将其校正，更改其投影和椭球体。
遥感解译教程
第一部分数据准备包括3个数据：1、GF-1号影像（朱国锋老师提供）2、TM8影像数据（朱国锋老师和刘原峰下载提供辅以自行下载补充）3、县域shp数据（朱国锋老师和刘原峰提供）。
其中GF-1数据用于最终目视及监督分类解译，TM8数据用于对GF-1数据进行预处理时作为基准影像对其进行几何校正，各个县域shp边界用于遥感影像的拼接裁剪等工作。
本次实验以民勤县和金川区为例，因此所需数据均为覆盖两县区的TM8影像、GF-1影像和两县区界shp数据。
GF-1影像：TM8影像：甘肃县区矢量数据：第二部分GF-1影像预处理一．制作TM8基准影像1．波段融合打开ENVI软件，加载下载并解压后的TM8影像的3、4、5波段：File→Open Image File →可按shift或ctrl键选中3、4、5波段→Basic Tools→Layer Stacking→→Import File→选择3、4、5波段→OK→再次选择3、4、5波段→选择存放在Memory→OK→结果文件如下→Load RGB这幅影像即543波段融合后显示的TM8标准假彩色影像，它的突出特点是植被，包括农作物在影像上以红色显示，但具体红色的深浅、亮度、纹理等则取决于植被的类别、生长状况等，不同种类农作物的显示其红色的色调也存在差异。
→（以Imageing格式导出这景影像）File→Save Image As→Image File→选择输出类型为ERDAS IMAGINE→选择保存路径和影像文件名→OK2．重复上述操作，分别将覆盖研究区的其他两景TM8影像的345波段融合并保存ERDAS IMAGEINE格式的影像。
3．拼接覆盖研究县区市的3景TM8影像打开上述两步所导出的3景影像：File→Open Image FileMap→Mosaicking→GeoreferencedImport→Import Files→选择需要拼接的3景影像→→OK→→分别右键点击3幅影像→Edit Entry→→将Background See Through Data Value to Ignore设置为0→→OK→File→Apply→→Memory→OK→Load RGB加载拼接影像→File→Save Image As→Image File→选择输出类型为ERDAS IMAGINE→选择保存路径和影像文件名二．几何校正GF-1影像1．分别加载第一幅待校正的GF-1影像和拼接的基准影像：File→Open Image File→→选中RGB Color→GF-1影像按432波段和成，即把4波段赋以红色（R），3波段赋以绿色（G），2波段赋以蓝色（B）→→点击Display #1→New Display→将TM8基准影像按波段顺序RGB彩色合成，即band1赋以R，band2赋以G，band3赋以B→Map→Registration→Select GCPs：Image to Image→→根据情况选择基准影像（TM8影像）和变形影像即待校正影像（GF-1影像）的显示编号，注意不要选错，以免导致数据错误→→右键点击影像→Geographic Link→→将off转为on，打开地理连接→→找到两幅影像上的同名点，即在两幅影像上相同位置的点→选定后将地理连接关闭→→在Zoom窗口中精确定位到象元精度→→选好确定后→Add Point→→Show List查看所选取控制点的信息→→选择同名点时，应注意尽量避免选择状态时常变动的地物，如水域边界、农田边角拐点等，因为水域水位以及农田边界不确定性和不稳定性，很容易造成人为控制误差，应尽量选择状态相对稳定的地物作为同名点，如道路交叉口，小型建筑物（如桥梁）等。
TM遥感影像解译技术手册
TM遥感影像解译技术手册1、TM遥感影像的数据类型为DAT，我们拿到的一景影像中的原始数据有三个文件，一个是SCENE01文件夹，其中包括TM影像的7个波段，band1到band7，还包括一个header.dat的头文件，共8个数据，另外的两个是LBL和SELF文件，可以用记事本打开，记录这景TM影像的一些基本信息，如时间、经纬度、像元的行列数等。
2、TM影像的打开我们要打开这些TM影像有两个方法，一是用ERDAS打开，二是用ENVI打开，首先我们用ERDAS打开，因为TM原始数据为二进制DAT数据，首先将band1到band7TM的7个波段通过ERDAS 的import模块将其转成ERDAS可以用的IMG格式文件，首先点击菜单条上的import然后在type(类型)中选择Generic Binary（二进制），在media里选择file，imput里选择我们要选择的TM影像波段，如band1，存出一个路径，点击OK按钮，我们转出的格式为ERDAS 可以打开的IMG格式，只是在现在是单波影像，分为7个单独的文件，不利于我们以后的解译工作，需要将这7个波段组合成一个文件，点击菜单条上的interpreter模块，然后点击Utilities,在弹出的菜单条中选择layer stack,在弹出的窗口中选择需要合成的单波段文件，然后点击add按钮，重复的将需要合成的7个单波段加入到对话框中，在output file中写入文件名和调整输出路径，输出数据类型为unsignde8 bit,波段组合选择union，然后选中Ignore Zero In Stats复选框（统计忽略0值），点击OK按钮，执行波段组合。
这样我们就可以从ERDAS打开我们组合完成的IMG格式TM影像，包括7个波段。
现在利用ENVI打开TM影像的原始文件，打开TM影像的路径为，file→open external file→land sat→fast,打开头文件header.dat文件，在弹出的对话框中选择RGB color,然后分别选择4、5、3三个波段，点击load band就可以打开TM影像，这种方式打开的TM影像是直接有经纬度的，只是由于投影和椭球体的原因使得经纬度与我们需要利用的有些偏差，需要下一步的将其校正，更改其投影和椭球体。
遥感卫星影像的解译流程
遥感卫星影像的解译流程
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。
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（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 （5）图形与属性文件生成 （6）接边 （7）检查通过
遥感影像目视解译
遥感影像目视解译遥感影像目视解译影像解译，也称判读或判释，指从图像获取信息的基本过程。
即根据各专业(部门)的要求，运用解译标志和实践经验与知识，从遥感影像上识别目标，定性、定量地提取出目标的分布、结构、功能等有关信息，并把它们表示在地理底图上的过程。
例如，土地利用现状解译，是在影像上先识别土地利用类型,然后在图上测算各类土地面积。
遥感影像目视解译是解译者通过直接观察或借助一些简单工具(如放大镜等)识别所需地物信息的过程。
·影像的解译标志影像的解译标志，也称判读要素，它是遥感图像上能直接反映和判别地物信息的影像特征。
包括形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局。
解译者利用其中某些标志能直接在图像上识别地物或现象的性质、类型和状况；或者通过已识别出的地物或现象，进行相互关系的推理分析，进一步弄清楚其它不易在遥感影像上直接解译的目标，例如根据植被、地貌与土壤的关系，识别土壤的类型和分布等。
(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)阴影：指影像上目标物，因阻挡阳光直射而出现的影子。
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。
(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。
详解使用测绘技术进行遥感影像解译的步骤
详解使用测绘技术进行遥感影像解译的步骤遥感影像解译是利用测绘技术对遥感影像进行解读和分析的过程。
通过遥感影像解译，我们可以获取关于地表特征、资源分布、环境变化等方面的信息。
本文将详细介绍使用测绘技术进行遥感影像解译的步骤。
一、影像预处理在进行遥感影像解译之前，首先需要对原始影像进行预处理，以提高影像的质量和准确度。
预处理的步骤包括辐射定标、几何校正和大气校正等。
1. 辐射定标：通过测量标准参考目标的辐射特性，并将其应用于影像中的像素值，以将影像转换为物理单位，如辐射通量或辐射亮度。
2. 几何校正：校正影像中的几何畸变，使其与地球表面的几何位置相符。
这通常需要使用地面控制点和数字高程模型等外部数据源进行定位和几何校正。
3. 大气校正：消除由大气层散射和吸收引起的影像云层、颗粒物等干扰。
这可以通过模型计算或基于辐射参考目标的实地测量来实现。
二、影像分类影像分类是将遥感影像中的像素分为不同的类别或对象的过程。
常用的分类方法包括基于像素的分类和基于目标的分类。
1. 基于像素的分类：将像素按照其特征值进行分类，如灰度或光谱信息。
常见的像素分类方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
2. 基于目标的分类：将影像中的像素分组为具有相似特征的对象。
这可以通过分割算法实现，如区域生长法、平均漂移法和水平集法等。
三、特征提取特征提取是从已分类的影像中提取有用的信息或属性的过程。
这些特征可以是形状、纹理、光谱或上下文等方面的特征。
1. 形状特征：描述对象的几何形状和轮廓，如面积、周长、紧凑性等。
2. 纹理特征：描述对象的纹理和细节，如灰度共生矩阵、小波变换和纹理直方图等。
3. 光谱特征：基于遥感影像的光谱信息，如波段反射率、光谱指数和光谱曲线等。
四、数据分析与应用在完成特征提取后，我们可以进行数据分析和应用，以获得更深入的洞察和应用。
1. 空间分析：对分类结果进行空间分布和相互关系的分析，如聚类分析、空间插值和地表模型等。
遥感影像目视解译方法
丘陵旱地
分布位置
主要分布在丘陵的缓坡以及墚、峁之上。
主要作物
作物有小麦、玉米、谷子、糜子大豆、土豆等。
影像特征
几何特征不规则，连片，局部有条状形态。 影像呈现出红、淡红、粉红、鲜红等颜色。 影像纹理较粗糙，但地类间色差很明显。
山区旱地
分布位置
主要分布在山坡、山腰、陡坡台地及山前带上。
主要作物
主要农作物有小麦、玉米、青稞、油菜、土豆等。
主要有苦豆子、骆驼刺、大针茅等 。
影像特征
形态不规则，基本生长在土层较厚易积水地段。 影像颜色以红、淡红、粉红为主色调。 影象质底较细腻、颜色均一，不同地类间色差较明显。
低覆盖草地
分布位置
主要生长在较干燥地方(黄土丘陵上和沙地边缘)。
主要植被
骆驼刺、红砂、盐爪爪、骆驼刺、鸡爪芦苇 。
影像特征
形态不规则，基本生长在土层较厚易积水地段。 影像颜色以粉红、淡红为主色调 。 影象质底较细纹理清晰，地类间颜色差别较大。
灌木林
分布位置
分布在较高的山区，多数在山坡和山谷及沙地。
主要植被
有高山杜鹃、高山柳、红柳、柠条、梭梭等。
影像特征
几何特征不规则，生长在低地中。 影像呈现红、鲜红、粉红和暗红色 。 影像纹理细腻，在同一色调中差异不大。
疏林地
分布位置
主要分布在山区、丘陵、平原及沙地、戈壁边缘。
主要植被
有高山杜鹃、高山柳、红柳、柠条、梭梭等。
影像特征
影像几何特征不规则 ，局部呈条状形态。 影像呈现出红、淡红、粉红和淡蓝等颜色。 影像纹理较粗糙，纹理不均匀 。
有 林 地（乔木林）
分布位置
主要分布在中山坡地、谷地两坡、山顶、平原等。
测绘技术的遥感影像解译步骤
测绘技术的遥感影像解译步骤遥感技术是一种非接触式的测绘技术，通过获取地球表面的电磁波辐射信息，可以对地表进行影像解译，从而获取有用的地理信息。
遥感影像解译是遥感技术的核心部分，它可以帮助我们更好地了解地表的特征和变化，为城市规划、农业管理、资源环境监测等领域提供有力的支持。
本文将介绍遥感影像解译的主要步骤。
1. 数据准备在进行遥感影像解译之前，首先需要准备好所需要的数据。
通常，这些数据包括遥感影像、地形图、矢量数据等。
遥感影像是解译的主要数据来源，它可以提供地表的光谱信息和空间分布特征。
地形图可以提供地面高程信息，而矢量数据可以提供各种地物的位置和属性信息。
数据准备的目的是为了提供解译所需的基础信息。
2. 影像预处理遥感影像通常需要进行预处理，以提高其质量和可用性。
常见的预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正主要是校正遥感影像的亮度值，以消除太阳辐射和大气散射的影响。
大气校正主要是校正遥感影像的颜色值，以消除大气散射和吸收的影响。
几何校正主要是校正遥感影像的几何形状，以消除地形起伏和姿态变化的影响。
通过影像预处理，可以提高解译的准确性和一致性。
3. 影像分类影像分类是遥感影像解译的核心步骤之一。
通过对遥感影像的像元进行分类，可以将地面上的各种地物分为不同的类别。
常见的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类是指在训练样本的帮助下，根据事先定义好的分类规则将像元分配到不同的类别中。
无监督分类是指根据像元的相似性将其自动分成不同的类别。
通过影像分类，可以提取出地表的不同地物信息，为后续的地理分析和应用提供数据基础。
4. 解译验证影像分类完成后，需要进行解译验证，以评估分类的准确性和可靠性。
解译验证是通过采集现场实地数据来与遥感影像的分类结果进行比对。
实地数据可以包括地物的位置、形状、面积、覆盖度等信息。
通过解译验证，可以判断分类结果的正确性，找出分类错误和漏分的地方，进一步提高解译的精度和可信度。
遥感影像的解译方法与技巧
遥感影像的解译方法与技巧一、引言遥感技术的应用范围日益广泛，遥感影像的解译成为了许多领域的重要工作。
在土地利用规划、环境监测、资源调查等方面，遥感影像的解译都发挥着重要的作用。
本文将介绍一些常用的遥感影像解译方法与技巧。
二、遥感影像的基本特征在进行遥感影像解译之前，我们需要了解遥感影像的基本特征。
遥感影像具有多光谱信息、时空变化、遥地观测等特点。
这些特征为解译提供了基础。
三、目视解译方法目视解译是遥感影像解译最直接、最常用的方法。
通过目视观察和分析，解读影像上的图像信息。
目视解译主要基于人眼对图像的观察和分析，对图像特征进行判断和解释。
目视解译方法简单直接，适用于一些简单的场景。
但是，在复杂的光谱组合和空间分布的情况下，目视解译的效果就会受限。
四、图像分类方法图像分类是一种常用的遥感影像解译方法。
通过将影像中像元划分为不同的类别，可以实现对影像的定量解译。
图像分类的方法主要分为基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类是将影像像元与事先确定好的类别进行对应，然后根据一定的分类算法对像元进行分割和分类。
基于对象的分类是将邻近的像元组成一个个对象，并给予对象相应的属性，然后对对象进行分类。
这种分类方法更贴近于人类的思维方式，适用于复杂的场景。
五、特征提取方法特征提取在遥感影像解译中扮演着重要的角色。
不同类别的地物在影像上具有不同的特征，通过提取这些特征，我们可以进行分类和解译。
特征提取方法可以分为基于统计的方法、基于纹理的方法、基于形状的方法等。
基于统计的方法是通过对影像的统计分析，提取出反射率、亮度等统计特征。
基于纹理的方法则是从影像的纹理信息中提取特征，如纹理的分布、平滑度等。
基于形状的方法则是通过对地物的形状进行描述和提取特征。
六、目标检测方法目标检测是指在影像中找出具有特定属性的目标。
在遥感影像解译中，目标检测通常是为了找出人工构造物、植被、水体等地物。
目标检测方法主要分为基于像素的方法和基于目标形状的方法。
测绘技术遥感影像解译方法
测绘技术遥感影像解译方法遥感影像解译方法是测绘技术中非常重要的一环。
随着科技的发展和遥感技术的不断进步，遥感影像解译方法的应用越来越广泛，对于土地利用、资源调查、环境监测等领域起到了至关重要的作用。
本文将探讨几种常用的测绘技术遥感影像解译方法。
一、光谱特征解译法光谱特征解译法是基于不同地物在光谱上表现出不同的特征，通过分析遥感影像上的光谱曲线来判断其代表的地物类型。
这种方法应用广泛，能够解译出较为精确的地物信息。
例如，通过研究特定植物的光谱曲线，可以判断该地区是否存在该植物，从而进行植被覆盖分析。
光谱特征解译法需要对不同地物的光谱特征进行充分了解，同时还需结合地物的形态、空间分布等因素进行综合分析。
二、纹理特征解译法纹理特征解译法是通过分析遥感影像上地物的纹理信息来进行解译。
不同地物的纹理特征有所不同，通过提取和分析纹理特征，可以判断遥感影像上的地物类型。
例如，建筑物、道路、水体等地物在遥感影像上的纹理特征差异较大，可以通过纹理特征解译法将其准确地识别出来。
纹理特征解译法在城市规划、交通规划等方面具有较高的应用价值。
三、形状特征解译法形状特征解译法是通过分析遥感影像上地物的形状信息，来进行解译。
地物的形状特征对于不同地物类型来说是独特的，通过提取和分析形状特征，可以准确地判断地物类型。
例如，山体、湖泊、建筑物等地物在遥感影像上的形状特征各不相同，可以通过形状特征解译法将其区分开来。
形状特征解译法在城市规划、自然资源调查等方面具有广泛的应用。
四、时序特征解译法时序特征解译法是通过分析遥感影像序列中地物的变化趋势来进行解译。
地物在不同时间段上的变化会受到不同因素的影响，通过对地物变化的观测和分析，可以准确地判断地物类型。
例如，湿地在不同季节上的变化趋势与其他地物有所区别，可以通过时序特征解译法将其识别出来。
时序特征解译法在农业监测、环境监测等领域具有重要的意义。
综上所述，测绘技术中的遥感影像解译方法有多种多样，每种方法都有其独特的优势和适用范围。
遥感影像目视解译方法
色彩增强技 巧：通过调 整色彩对比 度、亮度等 参数，突出 目标特征
空间频率分析 技巧：利用傅 里叶变换等方 法，分析图像 中的空间频率 分布
纹理分析技巧： 通过计算图像 的纹理特征， 识别目标表面 的细节和结构
目标跟踪技巧： 利用图像序列 中的目标运动 特征，对目标 进行跟踪和识 别
多源信息融合 技巧：将不同 来源的遥感影 像信息进行融 合，提高目标 识别的准确性 和可靠性
显示方式：计 算机屏幕显示、 投影仪显示、
打印输出等
输出方式：矢 量输出、栅格 输出、混合输
出等
显示与输出的 关系：显示是 输出的基础， 输出是显示的
应用
显示与输出的优 缺点：显示方式 灵活多样，输出 方式方便快捷， 但显示与输出存 在一定的局限性
PART FOUR
直接判读法：通过遥感影像直接获取地 物信息
添加 标题
对未来遥感影像目视解译技术发展的建议：加强技术研发和创新，提高解译技术的智能化和自动化水平；加强人才培养和队 伍建设，提高解译人员的专业素质和综合能力；加强国际合作与交流，推动遥感影像目视解译技术的全球发展。
添加 标题
对未来遥感影像目视解译技术应用的建议：加强应用领域的拓展和创新，推动遥感影像目视解译技术在各个领域的广泛应用； 加强与其他领域的合作与交流，促进遥感影像目视解译技术与相关技术的融合发展；加强技术推广和普及，提高公众对遥感 影像目视解译技术的认知度和应用水平。
汇报人：
遥感影像目视解 译是遥感技术应 用的基础
目视解译能够直 观地反映地表特 征和现象
目视解译在遥感 技术中具有不可 替代的作用
目视解译能够为 其他遥感技术提 供辅助和支持
获取遥感影像： 通过卫星、飞机 等遥感平台获取 地面物体的反射、
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遥感影像解译手册遥感影像解译手册河南省环境监测中心2012.121 生态遥感监测与评价工作流程 (1)1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括： (1)1.2 工作流程 (1)1.3 提交成果 (2)2 遥感影像处理 (2)2.1 遥感影像简介 (2)2.2 遥感影像准备 (2)2.3 原始影像导出 (4)2.4 波段合成与分离 (6)2.5 影像校色处理 (8)2.6 地图投影 (10)3 几何纠正 (19)3.1 几何纠正简介 (19)3.2 几何纠正基本步骤 (20)3.3 质量检查 (24)3.4图像拼接 (25)4 遥感解译 (26)4.1 土地利用/覆盖数据的解译 (26)4.2 具体操作 (28)5 检查 (30)1 生态遥感监测与评价工作流程1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括：（1）利用前年Landsat TM 数据监测全国土地利用/覆盖分布； （2）对全国生态环境质量进行评价，并分析前年间全国生态环境质量空间分布及变化趋势；（3）结合近几年间我国社会、经济、环境、人类活动因子，分析生态环境重大变化区域的脆弱机制，为制定生态保护和恢复的对策提供依据。
1.2 工作流程生态遥感监测与评价的具体流程如图1。
图1工作流程几何纠正（20－25个均匀分布的GCP ）质量检查合格不合格第二阶段 几何纠正矢量化纠错与建立拓扑关系质量检查合格不合格找出原因第三阶段解译数据统计分析动态变化矩阵专题图制作编写报告第六阶段分析编写报告细小地物扣除野外核查室内更正第五阶段野外核查矢量图层拼接接边质量检查矢量图层切割第四阶段 矢量数据处理标准投影AlbersConical Equal Area ，参数：椭球体为Krasovsky ，中央经线为东经110°，双标准纬线为北纬25°和北纬47°，投影起始纬度12°，中央经线偏差和起始点偏差都为0原始影像数据质检影像合成数据源购买影像校色、锐化处理第一阶段影像准备投影检查是否符合标准投影投影转化是否控制影像的准备1.3 提交成果主要有四部分：（1）影像，以县和整景为单位，两类；（2）解译数据，以省为单元的当年现状图层及动态图层；（3）生态报告；（4）地面核查数据，照片、数据库、报告。
2 遥感影像处理2.1 遥感影像简介遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。
遥感，从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无接触的远距离的探测；从现代技术层面来看，“遥感”是一种应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
遥感影像，凡是只纪录各种地物电磁波大小的胶片（或相片），都称为遥感影像，在遥感中主要是指航空像片和卫星像片。
本次生态遥感监测与评价利用前年Landsat TM影像进行解译获得数据。
2.2 遥感影像准备首先建立几个文件夹：（1）原始影像：用于存储从总站分发的未经几何纠正的影像。
（2）待纠影像：用于存储由原始影像进行波段合成操作产生的未经几何纠正的影像。
（3）控制影像：用于存储由总站分发的具有坐标和投影的影像，这种影像作为待纠影像纠正时的控制影像。
（4）纠正影像：用于存储配准好的影像；（5）矢量化：用于存储矢量数据。
数据准备（1）数据源选择和购买：由中国环境监测总站统一购买前年度Landsat TM遥感影像。
（2）原始数据影像质量检查a 质检主要项目是：时相、云量、拉伸、断线等。
b 影像资料的质量要求：时相要求，按照ROW号(如图2)…ROW号在（21－32），时相要求？年6月份－9月份；…ROW号在（33－40），时相要求？年5月份－10月份；…ROW号在（40－47），时相要求？年11、12或2007年1月份；…特殊地区青藏高原区要求？年6月份－9月份；如图2。
图2c 云量要求：单景影像平均云量小于10%，但受人为干扰影响比较小的不易发生变化的区域，可适当放宽；同时受人为干扰影响比较大易发生态变化的区域要求尽量没有云覆盖。
d 波段组合：432 RGB类。
2.3 原始影像导出实现软件：Erdas9.1。
过程：见图3至图4。
图3（1）打开erdas9.1，点击Import按钮，打开Import/Export对话框，设置如图3；（2）Type右侧的下拉菜单，选择TM Landsat Acres Fast Format 选项；（3）点击Media右侧的下拉菜单，选择File选项；（4）点击Input File:(*)下面的浏览按钮，找到原始影像所在的文件夹，选择任何一个波段影像，如band4.dat；（5）点击Output File;(*.img)下面的浏览按钮，打开Output Files对话框；（6）在Output File对话框中，点击Look in右侧的浏览按钮，找到“待纠影像”文件夹，在File nane右侧的空白栏中输入合成影像的名称，命名原则是：Path+Row+接收时间（ACQUISITION DATE），然后两次点击OK按钮。
回到Import/Export对话框中，点击OK按钮。
（注：影像的Path 、row和接收时间一般在header.dat 文件中寻找。
）图4（7）进入Landsat TM对话框，可以点击Preview Options按钮查看有关信息，也可以点击Preview按钮预览合成影像，最后点击OK按钮进入Landsat TM影像合成过程，待合成过程完成后点击OK。
2.4 波段合成与分离波段号波段光谱空间分辨率波段1 蓝-绿（bule-green）0.45～0.52 30波段2 绿（green）0.52～0.60 30波段3 红（red）0.63～0.69 30波段4 近红（near IR）0.76～0.90 30波段5 短波红外（SWIR） 1.55～1.75 30波段6 长波红外（LWIR）10.4～12.5 120波段7 短波红外（SWIR） 2.08～2.35 30波段分离主要步骤如图5-6：图5图6波段分离主要步骤（波段2、波段3、波段4）：(1)点击Interpreter->Utilities->Layer Stack(2)点击Input File:(*.img)框右侧的浏览按钮，选择导入的影像；(3)点击Layer右侧的下拉箭头，选择波段2，然后点击Add按键；(4)点击Ouput File.(*.img)框右侧的浏览按钮，为输出图像选择输出文件夹，并命名，一般输出图像的名称与波段号保持一致。
(5)在Output Options中选择Intersection选项；(6)点击OK按钮。
(7)重复操作直到波段2、3、4全部导出。
图7波段合成主要步骤（波段2、波段3、波段4）(1)在Output Options中选择Union选项，如图7；(2)点击Input Files,(*.img)框右侧的浏览按钮，波段分离产生的第4波段的影像，即4.img ，点击Add按钮，找到第3波段的影像，即3.img，点击Add按钮，找到第2波段的影像，即2.img，点击Add按钮；(3)点击Oput File,(*.img）框右侧的浏览按钮，为输出影像选择文件夹，并为输出影像命名，命名原则是： Path+Row+接收时间（ACQUISITION DATE）+432.img。
2.5 影像校色处理主要是根据待纠影像的特征，利用View-> Raster/ContrastGeneral Contrast->Standard Deviation Stretch方法进行处理。
可在View->Raster->Band Conbinations 改变影像显明时的波段组合；利用Raster/Contrast/Brightness Contrast调节影像的亮度和对比度。
图8影像校色主要步骤：（1）打开一个Viewer窗口，在窗口中打开合成的影像12403520110412.img（2）点击AOI菜单栏下的Tools..，打开AOI工具箱->工具，然后用左键单击影像的左上角，左下角,右下角，，并在右上角双击左键。
即制作一个VOI层，将影像包含在内；如图8。
图9（3）点击Raster菜单栏下的Contrast/Standard Deviation Stretch->点击OK，（4）点击Raster菜单栏下的Contrast/Brightness and Contrast，打开Contrast Tool，对影像的对比度和亮度进行拉伸，（5）将影像拉伸到理想状态后,关闭AOI层。
注意：不保存AOI 层，（6）点击保存按钮，保存对影像所做的拉伸处理。
2.6 地图投影（1）地图投影简介地图投影,Map Projection.把地球表面的任意点，利用一定数学法则，转换到地图平面上的理论和方法。
书面概念化定义：地图投影就是指建立地球表面（或其他星球表面或天球面）上的点与投影平面（即地图平面）上点之间的一一对应关系的方法。
即建立之间的数学转换公式。
它将作为一个不可展平的曲面即地球表面投影到一个平面的基本方法，保证了空间信息在区域上的联系与完整。
这个投影过程将产生投影变形，而且不同的投影方法具有不同性质和大小的投影变形。
图10图11（2）地图投影原理与类型由于投影的变形，地图上所表示的地物，如大陆、岛屿、海洋等的几何特性（长度、面积、角度、形状）也随之发生变形。
每一幅地图都有不同程度的变形；在同一幅图上，不同地区的变形情况也不相同。
地图上表示的范围越大，离投影标准经纬线或投影中心的距离越长，地图反映的变形也越大。
因此，大范围的小比例尺地图只能供了解地表现象的分布概况使用，而不能用于精确的量测和计算。
地图投影的实质就是将地球椭球面上的地理坐标转化为平面直角坐标。
用某种投影条件将投影球面上的地理坐标点一一投影到平面坐标系内，以构成某种地图投影。
投影的分类按承影面的形状分为：方位投影（平面投影）、圆锥投影、园柱投影按变形性质分为：等积投影、等角投影、任意投影按承影面与地轴的关系分为：正轴投影、横轴投影、斜轴投影按承影面与地表的关系分为：切投影、割投影常用投影A：我国基本比例尺地形图的投影：1：5千，1：1万，1：2.5万，1：5万，1：10万，1：25万，1：50万和1：100万中大于等于1：50万的均采用高斯-克吕格投影；1：100万地形图采用正轴等角割圆锥投影，其分幅与国际百万分之一所采用的分幅一致；我国大部分省区图多采用正轴等角割圆锥投影和属于同一投影系统的正轴等面积割圆锥投影；正轴等角圆锥投影中，地球表面上两点间的最短距离(即大圆航线)表现为近于直线，这有利于地理信息系统中空间分析和信息量度的正确实施。