遥感技术与应用6遥感专题信息提取
航天飞行中的遥感技术与应用
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航天飞行中的遥感技术与应用遥感技术是一种通过对地球表面和大气进行非接触式测量的技术。
随着科学技术的发展,遥感技术已经成为了航空和航天领域中不可或缺的技术。
在航天飞行中,遥感技术可以帮助观测地球的大气和环境,提高飞行任务的效率。
本文将从遥感技术的基础知识入手,介绍遥感技术在航天领域中的应用。
一、遥感技术的基础知识遥感技术是指通过空间观测设备,如卫星、飞机等对地球表面和大气进行观测、探测和研究的一种技术。
这些设备可以搭载各种各样的传感器,如微波雷达、红外线传感器、光学传感器等。
这些传感器可以获取大量的数据,包括地形、地貌、气象、环境、地质、水文等等。
由于传感器可以接收来自地球表面的辐射,因此遥感技术也被称为辐射地学技术。
遥感技术可以实现多种功能。
例如,它可以广泛应用于农业生产、资源调查、城市规划、环境监测等方面。
在航天飞行中,遥感技术可以为飞行任务提供重要的支持和帮助。
二、遥感技术在航天领域中的应用1. 环境监测在航天飞行中,环境监测是一个非常重要的任务。
一个好的环境监测系统可以帮助飞行员更好地控制飞行器,提高飞行效率和安全性。
遥感技术在环境监测中有着重要的应用。
例如,遥感技术可以用于观测大气的变化和变化趋势,通过对大气成分、光学厚度、湍流等进行观测,可以监测空气污染、天气变化、气候变化等。
遥感技术还可以监测海洋和陆地的环境变化,包括海洋污染、土地利用等,有助于提高环境保护意识和加强生态保护。
2. 资源调查航天飞行中最重要的任务之一是对地球的资源进行调查。
遥感技术可以在航天飞行中提供高分辨率的地质地形图,可以发现并确定地下的矿产资源、水源、天然气和石油田等。
这可以帮助我们更好地了解地球的资源分布,并为地质勘探和开发提供有价值的数据。
3. 宇宙探索和研究遥感技术还可以在太空探索和研究中发挥重要作用。
太阳系中的无数行星、恒星和星系都可以通过遥感技术得到探测和研究。
例如,地球通过遥感技术可以观测和研究太阳风、地球磁场、地球热平衡等,而其他行星、卫星和天体也都可以通过遥感技术得到更深入的研究和探索。
遥感影像信息提取方法
![遥感影像信息提取方法](https://img.taocdn.com/s3/m/25c14f839a89680203d8ce2f0066f5335a8167ed.png)
遥感影像信息提取方法遥感影像就像是地球的超级照片,从太空或者高空给我们展示地球的模样。
那怎么从这复杂的影像里提取有用的信息呢?有一种方法是目视解译。
这就像是我们看一幅画,用自己的眼睛去识别里面的东西。
比如说,在遥感影像里看到一大片绿色,形状像树,那可能就是森林啦。
有经验的解译者就像厉害的侦探,能从影像的颜色、形状、纹理这些蛛丝马迹里判断出是城市、农田还是山脉。
不过呢,这个方法比较依赖人的经验,而且要是影像特别复杂,就很容易出错,眼睛也会看累的,就像看一幅超级复杂的拼图看久了一样。
还有基于像元的分类方法。
影像都是由一个个像元组成的呀,每个像元都有自己的数值。
我们可以根据像元的数值特征来分类。
就好比把一群小朋友按照身高、体重这些数值来分成不同的小组。
像监督分类,我们得先找一些已知类型的样本,就像先认识几个有代表性的小朋友,然后根据这些样本的特征去给其他像元分类。
非监督分类呢,就像是让像元们自己抱团,根据它们数值的相似性自动分成不同的类别。
但是这种方法也有小缺点,有时候像元的数值会受到很多因素影响,可能就分错类了。
决策树分类法也很有趣。
它就像一棵大树,有很多分支。
每个分支都是一个判断条件。
比如说,先判断影像里这个地方的植被指数,如果植被指数高,再判断别的特征。
这样一层一层判断下去,就像走迷宫一样,最后确定这个地方是什么类型的地物。
这种方法很直观,不过要是树的结构没设计好,就像迷宫的路线画错了,那结果也会不对。
还有面向对象的分类方法。
它不是只看像元,而是把影像里相似的像元组合成一个个对象。
这就好比把一群志同道合的小朋友组成一个小团队。
然后根据这些对象的特征来分类。
这样能更好地利用影像里地物的形状、大小等信息,比只看像元要聪明一些。
但是它的计算量可能比较大,就像要组织很多小团队,比较费精力。
遥感影像信息提取的方法各有各的优缺点,就像不同的小工具,我们要根据具体的任务和影像的特点来选择合适的方法,这样才能从遥感影像这个大宝藏里挖到最有用的信息呢。
遥感影像信息提取技术与应用研究
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遥感影像信息提取技术与应用研究随着遥感技术的不断发展,遥感数据的获取和处理能力逐渐提高,遥感影像信息提取也得到了广泛应用。
本文将从遥感影像信息提取技术的基本原理、分类及应用领域等方面进行探讨。
一、遥感影像信息提取技术的基本原理遥感影像信息提取技术是利用遥感影像下的信息进行分类、识别、提取以及建模等操作。
它主要依赖于人工智能、模式识别、计算机视觉等技术,将遥感影像与基础地理数据进行结合并实现自动化处理。
遥感影像信息提取技术的基本原理包括:1. 特征提取:在遥感影像处理中,首先需要识别并提取合适的特征,快速拆分目标以及抑制背景噪声。
常用的特征提取方法包括:纹理特征提取、形状特征提取、谱特征提取等。
2. 图像处理:在特征提取后,需要对遥感影像采取各种处理后再进行特征提取。
例如进行滤波、几何变换、直方图均衡化、多尺度分析等处理。
3. 特征分类:提取到特征后,常采用分类方法进行判别和识别。
分类方法包括:支持向量机、决策树、人工神经网络等。
二、遥感影像信息提取技术的分类遥感影像信息提取技术因其应用领域的不同,可分为聚类方法、物体识别方法、目标检测方法、变化检测方法、遥感镶嵌拼接等几类。
1. 聚类方法:聚类方法是一种无监督的遥感影像分类方法。
它根据遥感影像中的相似性对数据样本进行聚类,划分出相同类别的像元。
2. 物体识别方法:物体识别方法是是遥感影像分类的重要手段。
利用物体在不同波段的长波、红外辐射或者路径差等特征对目标进行区分。
3. 目标检测方法:目标物检测是建立在人工物品检测的基础之上的自动化检测算法。
通过对影像中的物体进行检测识别,实现对目标物的自动化提取。
4. 变化检测方法:变化检测是一种用于监测影像变化的技术。
根据影像时间序列进行对比,检测出其空间分辨率在比较大的范围内存在的变化。
5. 遥感镶嵌拼接:是指将多幅遥感影像数据进行融合处理。
该方法是将一幅影像小区域逐一进行配准然后进行拼接。
三、遥感影像信息提取技术的应用领域遥感影像信息提取技术被广泛应用于区域分析、地质勘探、资源管理、环境监测、军事侦察等领域。
如何进行遥感图像的影像处理与信息提取
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如何进行遥感图像的影像处理与信息提取遥感技术在许多领域中发挥着重要作用,包括农业、环境研究、资源管理等。
遥感图像的影像处理和信息提取是实现遥感应用的关键步骤之一。
本文将探讨如何进行遥感图像的影像处理与信息提取,帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、遥感图像的基本概念和分类在深入讨论遥感图像的影像处理和信息提取之前,我们先来了解一下遥感图像的基本概念和分类。
遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像,它包含了丰富的地物信息。
根据不同传感器的工作原理和波段范围,遥感图像可以分为光学图像、雷达图像等不同类型。
二、遥感图像的预处理遥感图像在获取后需要进行一系列的预处理,以消除噪声、增强图像质量,为后续的影像处理和信息提取做准备。
常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正用于消除图像中的辐射噪声,保证图像的准确性和一致性。
大气校正则是为了消除大气对图像的影响,使得图像能够真实地反映地表特征。
几何校正则是校正图像的几何形状和位置,使其与现实地物保持一致。
三、遥感图像的影像处理影像处理是指对遥感图像进行一系列的处理操作,以增强图像的特征、提取信息或获得更高层次的图像产品。
常见的遥感图像影像处理方法包括图像增强、图像分类和图像融合等。
图像增强主要是通过增加图像的对比度、调整亮度等方式,使地物特征更加明显。
图像分类则是将遥感图像中的像素划分为不同的类别,用于分析地物类型和覆盖状况。
图像融合则是将多个遥感图像进行融合,以获取更全面和准确的地物信息。
四、遥感图像的信息提取信息提取是指从遥感图像中提取具有特定含义和应用价值的信息。
常见的信息提取任务包括地表覆盖分类、目标检测、变化检测等。
地表覆盖分类是将遥感图像中的地物按照不同的类别进行分类,如森林、湖泊、城市等。
目标检测则是在遥感图像中寻找特定目标,并进行识别和定位。
变化检测是对不同时间获取的遥感图像进行比较,找出地物变化的区域和变化趋势。
遥感技术与应用-6-遥感专题信息提取
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因此,对于初学者需要多对照地形图、实地或熟悉地物观测,以增强立体感和和景深 印象,纠正视觉误差,积累图像判读经验 遥感图像的解译过程是地面目标成像过程的逆过程,即从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 三、遥感图像解译的两种方式 1 目视解译(Visual Interpretation)
但是,因为阴影的遮盖会掩盖一些信息,给解译工作带来不便 3 大小(Size)指地物长、宽、高、面积、体积等在影像上的记录
地物影像的大小不仅能求得地物的数量特征,而且对判读地物的性质也有帮助。 例如,单轨铁路和双轨铁路从形状上往往不易区分,但通过量算其宽度则很容易区分 地物影像的大小取决于影像的比例尺大小。因此,解译前要获得影像的比例尺 4 形状(Shape)是目标物的外形、轮廓
解释空间(Interpretation Space)。解释空间有概念驱动(Concept-Driven)的属性, 如类别的联合、交叉等 2 模式(Pattern)是对象的“物理”描述 。通常是信号、图像或简单的数值表。也常 模式称为对象、案例或样本。 3 特征(Feature) 是从模式得到的对分类有用的度量、属性或基元(Primitive) 所以特征选取是门艺术。 二、模式识别的方法 1 数据聚类(Clustering) 是用某种相似性度量的方法将数据组织成有意义的和有用的 各组数据。数据聚类不需要利用已知类的信息,它是一种非监督学习的方法,解决方案是 数据驱动的
为了提高解译过程的正确性、可靠性,必须补充必要的辅助数据(Ancillary)和先验 知识(Priori Knowledge)-指地学、生物学、物理学、数学等专业知识,在GIS的支持 下,发展一系列相关的、多层次的、综合的应用分析方法,进行遥感与地学综合分析
遥感图像信息提取
![遥感图像信息提取](https://img.taocdn.com/s3/m/3ebd4f065f0e7cd1842536b8.png)
3. 监督分类
3.1 监督分类定义
• 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。
– 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 – 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比较,按不同的规则将其 划分到和其最相似的样本类,以此完成对整个图像 的分类
面向对象分类方法 随着高分辨率影像的出现而发展起来的
地物识别与地表反演 定量信息提取,需要模型的支持,数据源 有一定要求 变化监测 多时相影像支持 地形信息提取 需要立体像对的支持
2. 目视解译
2.1 遥感图像解译的基本概念
• 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、
1.2 遥感信息提取方法概述
基于专家知识 的决策树分类
面向对象特征 自动提取
地物识别与 地表反演
基于光谱的计 算机自动分类 变化检测
人工解译
地形信息提取
1.3 遥感信息提取方法——适用范围
方法 说明
人工解译 适用定性信息的提取,也就是在图像上通 过肉眼能分辨的信息 基于光谱的计算机分类 对于中低分辨率的多光谱影像效果明显 (小于10米) 基于专家知识的决策树分类 需要多源数据支持
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法
![利用遥感影像进行测绘数据提取的方法](https://img.taocdn.com/s3/m/eaf0a0d50875f46527d3240c844769eae009a3ce.png)
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法遥感是一种通过远离物体获取信息的技术,利用遥感影像进行测绘数据提取是测绘科学领域中的一项重要工作。
通过分析遥感影像,可以获取大范围地表信息,并且能够快速、高效地提取测绘所需的各种数据。
本文将介绍利用遥感影像进行测绘数据提取的方法,并探讨其在实际应用中的意义和挑战。
一、遥感影像分类与语义分割遥感影像分类是根据遥感影像中的像素值特征,将图像划分为不同的类别。
这是利用遥感影像进行测绘数据提取的一种常用方法。
通过使用监督或非监督分类算法,遥感影像可以被分成水体、城市、林地等不同类别,从而为测绘工作提供了基础数据。
与遥感影像分类相关的是语义分割方法。
语义分割是在遥感影像中对每个像素进行分类的过程。
这种技术利用深度学习等先进算法,可以将遥感影像中的每个像素分割成不同类别,如道路、建筑物、植被等。
这对于测绘工作非常有意义,可以精确提取出不同要素的位置和形状信息。
二、遥感影像变化检测遥感影像变化检测是指通过对比多期遥感影像,检测和分析地表要素的变化情况。
这种方法可以用于提取测绘数据中的各种变化信息,如建筑物扩张、土地利用变化等。
变化检测的基本原理是对比不同时间段的遥感影像,通过像素级别的差异比较来确定变化区域。
常用的方法包括基于差异图像、基于时间序列和基于变化检测指标等。
这些方法可以帮助测绘工作者及时发现和更新地理信息,为城市规划、土地利用管理等领域提供重要的数据支持。
三、遥感影像高程测量方法遥感影像高程测量是通过遥感影像获取地表高程信息的方法。
在测绘工作中,地表高程是一项重要的数据,用于制作地形图、计算坡度和开展地质地貌分析等。
目前常用的遥感影像高程测量方法包括光学影像立体匹配、合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和激光雷达(LiDAR)技术等。
这些方法利用遥感影像的立体视觉原理和雷达波束观测原理,能够测量地表高程,并生成数字高程模型(DEM)。
这些DEM数据能够为测绘工作者提供具有空间可视化效果的高程信息。
如何利用遥感技术进行地理空间数据提取和分析
![如何利用遥感技术进行地理空间数据提取和分析](https://img.taocdn.com/s3/m/a39fa74bf02d2af90242a8956bec0975f465a4f6.png)
如何利用遥感技术进行地理空间数据提取和分析遥感技术在地理空间数据提取和分析方面扮演着重要角色。
它以其高分辨率、高精度和高效性受到广泛关注和应用。
本文将探讨遥感技术在地理空间数据提取和分析中的应用,并介绍其原理、方法和应用案例。
一、遥感技术概述遥感技术是通过从卫星、飞机或无人机等平台获取地球表面信息的技术。
它可以获取到的数据包括影像数据、激光雷达数据等。
这些数据可以用于提取地理空间特征,如土地利用、地形信息等。
二、地理空间数据提取1. 土地利用/覆盖分类遥感影像可以通过图像分类算法将地表特征进行分类,如水域、建筑物、植被等。
这可以帮助我们了解不同区域的土地利用情况,为城市规划、环境保护等提供参考依据。
2. 地形图构建遥感数据可以帮助生成高程模型,辅助绘制地形图。
这对于地理学研究、灾害防治等都具有重要意义。
3. 水体提取遥感数据可以通过色彩和纹理信息提取水体特征;激光雷达数据可以通过反射特征测量水体深度。
这对于水资源管理、水质监测等至关重要。
三、地理空间数据分析1. 地表变化检测遥感技术可以通过多时相影像比对来检测地表变化情况,如城市扩张、农田变化等。
这有助于环境监测和可持续发展研究。
2. 地理空间关系分析遥感数据可以用于空间分析,检测地理实体之间的关系,如道路与河流之间的邻近性。
这在城市规划、环境保护等方面有着广泛应用。
3. 自然灾害预测与评估遥感数据可以用于监测自然灾害,如洪水、地震等。
通过数据处理和分析,可以实现对自然灾害的预测和评估,为应急响应提供及时支持。
四、遥感技术的原理与方法1. 遥感影像处理遥感影像处理涉及影像纠正、辐射校正、几何纠正等步骤。
这些步骤可以使影像数据更准确,为后续分析提供基础。
2. 图像分类与分割图像分类与分割是遥感数据处理的核心步骤。
常用的方法包括基于像素的分类方法和基于对象的分割方法,如支持向量机、卷积神经网络等。
3. 空间数据分析方法空间数据分析方法包括地理加权回归、空间插值、空间聚类等。
如何进行多源遥感数据的测绘信息提取
![如何进行多源遥感数据的测绘信息提取](https://img.taocdn.com/s3/m/e6e96086970590c69ec3d5bbfd0a79563d1ed451.png)
如何进行多源遥感数据的测绘信息提取遥感技术的广泛应用,为我们获取各种地理信息提供了新的途径。
其中,多源遥感数据的测绘信息提取是一个具有挑战性和重要性的问题。
本文将探讨如何进行多源遥感数据的测绘信息提取,并介绍相关方法和技术。
多源遥感数据的测绘信息提取是指利用来自不同传感器、不同时间和不同分辨率的遥感数据,以获得更全面、准确的地理信息。
这种方法有助于解决单一数据源的局限性,提高遥感应用的效果。
在进行多源遥感数据的测绘信息提取时,需要考虑以下几个方面。
首先,需要进行数据预处理。
不同传感器和数据源的数据存在一定的差异,如分辨率、波段组合等方面的差异。
因此,在进行信息提取前,需要对不同数据进行校准、配准和融合处理,以确保数据在空间和时间上的一致性。
同时,还需要考虑数据的质量和可用性,排除低质量和无效数据的影响。
其次,需要选择适当的方法和技术。
在进行多源遥感数据的测绘信息提取时,可以结合多种方法和技术,如遥感图像分类、目标检测、变化检测等。
具体的选择取决于所需提取的信息类型和应用场景。
例如,可以使用监督分类方法对遥感图像进行像元级别的分类,以提取地物类型信息;可以利用目标检测算法,在多个数据源中检测特定的地物或目标;还可以通过比较不同时间的遥感图像,进行变化检测,以获取地物变化信息。
第三,需要进行精确的地物提取和分析。
多源遥感数据的测绘信息提取并非简单的图像处理过程,还需要结合地形、土壤、植被等环境因素,对地物进行精确的提取和分析。
这可以通过使用高分辨率遥感影像、地面测量和地理信息系统等辅助技术来实现。
同时,还可以借助计算机视觉和人工智能等新兴技术,自动化地进行图像分析和地物提取,提高效率和准确性。
最后,需要进行结果验证和应用。
多源遥感数据的测绘信息提取是一个复杂的过程,不可避免地存在一定的误差和不确定性。
因此,在获得测绘信息后,需要对结果进行验证和评估。
可以通过现地调查、对比分析和核实数据等方式,验证提取结果的准确性和可靠性。
卫星遥感数据处理与信息提取技术研究与应用
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卫星遥感数据处理与信息提取技术研究与应用随着科技的不断发展,卫星遥感数据处理与信息提取技术在各个领域的研究与应用也越来越广泛。
卫星遥感数据处理与信息提取技术主要指通过对卫星遥感数据进行处理和分析,从中提取有用的信息和知识,并应用在农业、气象、环境、城市规划等领域,为人类社会的可持续发展提供科学依据和支持。
一、卫星遥感数据处理技术卫星遥感数据处理技术是指将从卫星获取的原始数据进行预处理、校正和处理,使其变得更加准确和可用。
卫星遥感数据处理技术主要包括数据获取与准备、数据校正与预处理、数据增强与融合、数据分类与分类等。
首先,数据获取与准备是卫星遥感数据处理的第一步。
通过卫星遥感仪器获取的数据首先需要组织和保存,确保数据的完整性和有效性。
此外,数据的配准和分块等操作也是必不可少的。
其次,数据校正与预处理是为了消除遥感图像中的噪声和不可避免的误差,保证数据的准确性。
校正和预处理涉及大气校正、几何校正、辐射校正等,通过这些操作可以获得更高质量、更可靠的遥感数据。
然后,数据增强与融合是提高遥感图像质量和增加信息含量的重要手段。
数据增强包括空间增强、频域增强和时间序列增强等,可以提高图像的分辨率和显示效果。
数据融合则是将多个传感器或多个波段的数据融合在一起,生成更具信息量的遥感图像。
最后,数据分类与分类是卫星遥感数据处理的关键环节。
数据分类通过对遥感图像像元进行分类,将图像划分为不同的类别,并提取出感兴趣的地物或目标。
分类算法包括监督分类和非监督分类等,根据应用需求选择合适的分类方法。
二、卫星遥感信息提取技术卫星遥感信息提取技术是指通过对卫星遥感数据进行分析和处理,从中提取出有用的信息和知识。
卫星遥感信息提取技术主要包括植被覆盖提取、土地利用分类、水资源监测、减灾与应急等。
首先,植被覆盖提取是卫星遥感中常见的应用之一。
通过遥感数据的处理和分析,可以提取出植被覆盖的空间分布、面积变化等信息,为农业生产、森林资源管理、生态环境保护等提供科学依据。
遥感信息提取
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遥感图像信息提取方法综述0、遥感图像分析遥感实际上是通过接收(包括主动接收和被动接收方式)探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的,它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。
多波段影像是用多波段遥感器对同一目标(或地区)一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。
在遥感影像处理分析过程中,可供利用的影像特征包括:光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。
在影像要素中,除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外,其余大多与物体的空间特征有关。
像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素,如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话,他们的鉴别就无从说起。
其次的影像要素有大小、形状和纹理,它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间(即影像)上分布的产物。
物体的大小与影像比例尺密切相关;物体影像的形状是物体固有的属性;而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物,一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象,在区分不同物体和现象时起重要作用。
第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者,图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。
1、遥感信息提取方法分类常用的遥感信息提取的方法有两大类:一是目视解译,二是计算机信息提取。
1.1目视解译目视解译是指利用图像的影像特征(色调或色彩,即波谱特征)和空间特征(形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局),与多种非遥感信息资料(如地形图、各种专题图)组合,运用其相关规律,进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。
早期的目视解译多是纯人工在相片上解译,后来发展为人机交互方式,并应用一系列图像处理方法进行影像的增强,提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。
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,在中小比例尺像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。
高光谱遥感影像的信息提取与应用研究
![高光谱遥感影像的信息提取与应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/280b269729ea81c758f5f61fb7360b4c2e3f2a83.png)
高光谱遥感影像的信息提取与应用研究高光谱遥感影像是近年来迅速发展起来的一种高精度遥感技术。
相比于传统的遥感影像,高光谱遥感影像可以提供更加丰富、细致的数据信息,能够更好地反映地面对象的物理和化学特性,具有广泛的应用前景。
本文将着重探讨高光谱遥感影像的信息提取与应用研究。
一、高光谱遥感影像的信息提取1.高光谱遥感影像的数据特点高光谱遥感影像相比于传统的遥感影像具有较高的光谱分辨率。
该技术可以将地球表面的反射光谱分为数百或数千个波段,获得更加详细的图像信息。
由于数据量极大,因此提取高度纯净的信息,需要学者们从多个维度上进行分析。
2.信息提取的方法信息提取方法在很大程度上决定了高光谱遥感影像的应用价值。
常见的信息提取方法包括:基于像元特征分析的方法、基于物质光谱匹配的方法、基于深度学习的方法等。
不同的方法适用于不同的应用场景,需要根据实际情况进行选择。
3.信息提取的应用高光谱遥感影像的信息提取可以广泛应用于自然资源管理、环境保护、城市规划等领域。
例如,在农业领域中,可以通过提取作物的生长状态信息,实现真正意义上的精准农业,提高粮食产量和质量。
此外,高光谱遥感影像的信息提取还可以帮助分析矿产资源、水资源和土地利用情况等。
二、高光谱遥感影像的应用研究1.农业领域在农业领域,高光谱遥感影像的应用主要体现在作物监测、土壤养分评估、灾害监测等方面。
例如,通过分析高光谱遥感影像中的叶绿素、植被指数等参数,可以对农作物的健康状态进行评估。
此外,在危害性灾害如病虫害和气象灾害等方面,也可以通过高光谱遥感影像来进行预警和监测。
2.环境保护领域在环境保护领域,高光谱遥感影像的应用主要体现在水体监测、气体监测等方面。
通过对高光谱遥感影像中的水体类别、浊度、富营养化度等参数进行分析,可以判断水体是否存在污染物,以及是否需要进行入河口治理等措施。
此外,在大气污染方面,也可以通过高光谱遥感影像来预测空气质量等指标。
3.城市规划领域在城市规划领域,高光谱遥感影像的应用主要体现在环境评估、景观设计等方面。
遥感信息提取
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这种方法可以在一定程度上减少人工 设置特征和分类参数的繁琐过程,提
高分类精度
2
3
但是,它需要大量的训练数据和计算 资源,且对硬件要求较高
变化检测技术
1
变化检测技术是一种通过比较不同时间拍摄的 遥感影像,从而检测出地物变化的过程
2
它广泛应用于土地利用变化、城市规划、环境
保护等领域
3
变化检测技术可以通过不同的算法实现,例如 图像差分法、像素分类法、支持向量机等
遥感信息提取的方法和技术很多,下面 介绍几种常用的方法
目视解译
1 目视解译是指通过人工观察和分析遥感 影像,直接从影像中获取信息的过程
2 它是遥感信息提取最基本、最常用的方 法之一
3 目视解译的优点是简单、直观、灵活, 可以快速获取大量的信息
4 但是,它存在着主观性较强、精度较 低等缺点
计算机辅助分类
地物光谱数据库
➢ 地物光谱数据库是一种利 用地物光谱信息进行遥感 信息提取的方法。它通过 建立地物光谱数据库,为 遥感信息提取提供参考和 依据。这种方法可以提供 更准确的地物识别和分类 结果,但是需要大量的光 谱数据和计算资源
➢ 总之,遥感信息提取是遥 感技术应用的核心环节之 一,其方法和技术多种多 样。不同的方法和技术适 用于不同的应用场景和需 求,需要根据实际情况选 择合适的方法和技术。同 时,随着遥感技术的发展 ,新的方法和技术也不断 涌现,为遥感信息提取提 供了更多的选择和可能性
以上是几种常用的遥感信息提取 方法和技术。它们各有优缺点, 需要根据具体的应用场景和需求 选择合适的方法和技术。同时, 随着遥感技术的发展,新的方法 和技术也不断涌现,为遥感信息 提取提供了更多的选择和可能性
遥感信息提取及应用
![遥感信息提取及应用](https://img.taocdn.com/s3/m/00b2d2d16429647d27284b73f242336c1fb93045.png)
特征3
特征m
…
结果特征元
μc1
μc2
μc3
…
μc4
表示对应目标类中所选择的特征
面向基元的遥感信息提取流程
数据输入 认知基元 模糊分类 输出结果 基元特征库 专家决策知识库
对象识别规则
Level
尺度
提取目标
规则
备注
2
48
大面积分布,纹理特征明显的类别。
水体:波段2和波段3的比率,以及亮度值。 林地与已开发区域通过波段1的均值进行区分。
监督分类法:选择具有代表性的典型实验区或训练区,用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机,获得识别各类地物的判别函数或模式,并以此对未知地区的像元进行分类处理,分别归入到已知的类别中。
01
非监督分类:是在没有先验类别(训练场地)作为样本的条件下,即事先不知道类别特征,主要根据像元间相似度的大小进行归类合并(即相似度的像元归为一类)的方法。
02
图像分类中的有关问题—混合像元
选取的特征变量应有这样的性质,即对于不同类别的模式,特征量值相差较大;而对于同类模式,则应有大体接近或相同的特征值。
对于某一类模式而言,特征量及特征值应能充分地表明该模式属于该类而不属于其它类别地主要根据。
目视判读
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01
遥感影像的基本特征?
02
特征的表现方式—判读标志
03
判读标志:地物在图像上的各种特有的表现方式
景物特征和判读标志
形状
01
大小
02
图形与边界
03
阴影
04
位置
05
勘察设计中的遥感技术与应用
![勘察设计中的遥感技术与应用](https://img.taocdn.com/s3/m/63585fc3b8d528ea81c758f5f61fb7360b4c2b0a.png)
城市规划
遥感技术可提供城市空间布局、建筑分布等 信息,为城市规划提供决策支持。
交通规划
遥感技术可获取道路网、交通流量等数据, 为交通规划提供依据。
遥感技术在勘察设计中的优势
覆盖范围广
遥感技术可获取大范围的地表信息,减少实 地调查的工作量。
实时性强
遥感技术可实时监测地表信息,为决策提供 最新数据。
信息量大
遥感技术可获取丰富的地表信息,如地形、 地貌、植被等。
成本低
相对于传统实地调查,遥感技术可降低成本 ,提高效率。
遥感技术在勘察设计中的局限性
数据精度问题
受传感器性能和地表覆盖物的影响,遥感数据的精度 可能不如传统测量方法。
数据处理难度
城市规划
遥感技术可以获取城市空间布 局、建筑分布等信息,为城市 规划提供数据支持。
农业监测
遥感技术可以对农作物生长状 况、病虫害等进行监测,提高
农业生产效率。
02
勘察设计中的遥感技 术
遥感技术在勘察设计中的应用范围
资源调查
遥感技术可快速获取大范围的地表信息,为 资源调查提供准确的数据支持。
环境监测
遥感数据量大,处理和分析需要专业的技术和设备。
法律法规限制
部分地区可能存在对遥感技术的使用限制,需遵守相 关法律法规。
03
遥感技术在勘察设计 中的应用案例源自遥感技术在城市规划设计中的应用
城市规划方案评估
通过遥感技术获取城市多尺度、多分 辨率的地理信息数据,对城市规划方 案进行全面评估,确保规划的科学性 和合理性。
雷达遥感
利用雷达技术穿透云层和地表,获取全天候、全天时的地形地貌和 地物信息,为灾害监测、城市规划等领域提供有力支持。
光学遥感影像信息提取与处理技术研究
![光学遥感影像信息提取与处理技术研究](https://img.taocdn.com/s3/m/eb7d7236591b6bd97f192279168884868762b886.png)
光学遥感影像信息提取与处理技术研究随着全球化发展和建设的需求,高分辨率光学遥感影像的获取与处理已经逐渐成为了现代技术领域的重要分支。
技术的创新和不断的发展推动了光学遥感影像信息提取与处理技术的研究,这样的研究在各个领域发挥着非常重要的作用。
本文将对光学遥感影像信息提取与处理技术进行介绍。
一、光学遥感影像信息提取技术光学遥感影像信息提取技术是指根据高分辨率光学遥感影像数据,从中提取出所需要的特定信息。
这些信息可以传达许多有用的分析和结论,对各种领域的决策制定者都非常有用。
以下是一些光学遥感影像信息提取技术的应用:1. 大气校正光学遥感影像在拍摄过程中,由于大气折射、分散、吸收等因素的存在,会对影像的质量产生一定的影响。
大气校正算法就是利用大气辐射计算模型来校正这种影响,可以有效提高影像质量。
2. 地物分类地物分类是将拍摄到的影像进行分类并转化为地物图像的过程。
它需要用到一些基于图像处理技术的算法,例如基于统计分析的分类方法、监督分类和非监督分类方法等等。
3. 地面高程模型生成地面高程模型是指地形和地表等表面特征的数字化模型。
通过对拍摄到的光学遥感影像进行三维重建和特定算法处理,可以生成比较精确的地面高程模型,对地形地貌等领域研究有很大帮助。
二、光学遥感影像信息处理技术光学遥感影像信息处理技术是指,针对光学遥感影像数据进行处理的技术。
这些技术可以用于对影像的质量评估、影像的增强、去噪声等内容。
光学遥感影像信息处理技术一般可以分为以下几种:1. 影像融合影像融合是指将多幅影像融合成一幅新的影像,新影像仍然包含了原有影像的信息,但是增加了影像的细节和精度。
处理光学遥感影像时,影像融合是提高图像质量的重要方法,一般可以通过多领域融合、时间序列融合以及多分栏融合等方法实现。
2. 影像去噪声影像去噪就是在光学遥感影像数据中,消除噪声干扰,提高图像清晰度的方法。
影像噪声可能会由于影像采集、传输过程中的缺陷或者存储过程中的失真等原因而产生。
遥感图像信息提取
![遥感图像信息提取](https://img.taocdn.com/s3/m/2c82cb71915f804d2b16c19f.png)
1.2 遥感信息提取方法概述
基于专家知识 的决策树分类
面向对象特征 自动提取
• 如下是对水的一个描述:
– 面积大于500像素 – 延长线小于0.5 – NDVI小于0.25
面向对象分类练习——输出结果
• 特征提取结果输出
– 矢量 – 图像(分类图像、
规则图像) – 结果统计报表
面向对象分类练习2——基于样本
• 监督分类
– 根据一定样本数量以及其对应的属性信息,提供K邻近法、支持向量机 主成分分析法进行特征提取
面向对象分类方法 随着高分辨率影像的出现而发展起来的
地物识别与地表反演 定量信息提取,需要模型的支持,数据源 有一定要求
变化监测 多时相影像支持
地形信息提取 需要立体像对的支持
2. 目视解译
2.1 遥感图像解译的基本概念
• 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。
• 经验的积累:图像解译以相关的专业知识和经验为主导,图像处 理为辅助,经验是在实践中逐步总结。
3. 监督分类
3.1 监督分类定义
• 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。
– 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
遥感数据的信息提取
![遥感数据的信息提取](https://img.taocdn.com/s3/m/722740090740be1e650e9a34.png)
常与滨海平原、大的沉积裙、褶皱翼部、 掀斜构造的倾斜面共存
火山锥、小型侵入体、残留的孤山、穹窿和短轴 背斜 环状构造(破火山口、陨石坑、圆形或椭圆形侵 入体等
南方石灰岩发育地区 断裂构造 河流入海或入湖口 入海口或河岸平原上 多沙河流的出口处或宽阔的间歇河滩上 平原区河曲、曲流、古河道、牛轭湖
平 原 型 水 系
地貌形态标志 地貌形态取决于一定的岩性和构造等地质基础,同 时也决定于一定的气候、水文等自然地理条件。不同地 貌形态是不同岩性、构造在不同内外动力作用下的结果 。例如,岩石的抗蚀能力通常由地貌形态反映出来。长 期受到侵蚀剥蚀的不同岩石,由于其组成物质的物理化 学性质不同,而具有不同的抗蚀能力。抗蚀性强的岩石 ,组成陡坡和陡崖;抗蚀能力弱的岩石形成缓坡和低地 。地貌形态除与岩性有关外,也与构造、产状、地质发 育历史、自然环境有关。利用地貌形态解译地质体可以 从宏观地貌形态和微观地貌形态两方面进行分析。前者 包括山地的形态、地形的相对高差、山体的规模大小和 组合格局(形式);后者包括山顶形态、山坡形态和冲 沟形态等。
§3 卫星像片的信息提取
第五章 遥感数据的信息提取
本章提要(…) §1 信息提取的原理和方法 主要介绍了 §2 航空像片的信息提取 遥感数据的信息 §3 卫星像片的信息提取 提取的原理和方 法,其中以航空像 §4 遥感影像地图 片和陆地卫星像 片的信息提取为 主,同时介绍了新 型的影像地图的 概念。
§1 信息提取的原理和方法
平原区水系类型
山区水系类型
(2)水系分析 水系的分析包括水系的密度和均匀性分析。 水系密度的大小与岩性有关,一般泥岩、页岩、 粘土岩、粉砂岩发育地区,发育高密度水系,反 应岩石透水性不良;砂岩、石英砂岩或岩石裂隙 发育区,常形成低密度水系,且水系长而稀疏。 水系均匀性分析包括水系的对称性和方向性分析 。水系均匀,表示岩石抗风化能力和裂隙发育程 度都比较相近。水系的对称性,反映区域地形或 大片成层岩层向一侧倾斜。水系的方向性,主要 反映区域山系走向、岩层走向及构造走向。
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二、图像解译的背景知识 1 专业知识 指需要熟悉所解译的学科及相关学科的知识。包括对地物成因联系、 空间分布规律、时相变化以及地物与其他环境要素间的联系等知识。比如遥感地质探 矿,首先需具备地层、构造、蚀变带等与找矿直接相关的地质知识和经验,还需要了解 植物分布、土壤等相关知识。
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) 以计算机软硬件为支撑,利用模式识别技术(Pattern Recognition)和人工智能 (Artificial Intelligence)技术,建立图像解译专家系统(Experts System)从而 让计算机模拟人工解译过程,“读取遥感图像上的特征”,进而确定图像上的目标。 特点:速度快,处理方式灵活多样,整个处理过程通常是以人机交互方式进行,
在影像上的色调就不相同 a 光滑表面(镜面反射— Specular Reflection)若传感器照射方向与太阳入射
方向一致,此时影像呈暗色调;若传感器照射方向逆着镜面反射的方向,则 影像呈亮色调 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 c 起伏不平的表面 阳坡( Adret-Sunny Slope)影像色调亮
阴坡(Ubac-Shady Slope)影像色调暗 (3)地物本身的反光能力 (4)湿度的大小 通常湿度越大则影像色调越暗 利用此特征可以监测土壤湿度 (5)摄影季节的不同 春季植物色调浅,夏季色调深
2 阴影(Shadow) 指因倾斜照射,地物自身遮挡光源而造成影像上的暗色调 阴影分为本影和投落阴影,前者是地物背光面在影像上呈现的暗色调构像,有助于 获得目标的立体感;后者是地物背光方向地物投射到地面的暗斑在影像上的构像, 它反映地物的侧面形态,可以根据侧影的长度及照射角度反算地物的高度
但是,因为阴影的遮盖会掩盖一些信息,给解译工作带来不便 3 大小(Size)指地物长、宽、高、面积、体积等在影像上的记录
地物影像的大小不仅能求得地物的数量特征,而且对判读地物的性质也有帮助。 例如,单轨铁路和双轨铁路从形状上往往不易区分,但通过量算其宽度则很容易区分 地物影像的大小取决于影像的比例尺大小。因此,解译前要获得影像的比例尺 4 形状(Shape)是目标物的外形、轮廓
可以表现得十分不同 C 遥感图像常用一种不熟悉或变化的比例和分辨率描述地球表面
因此,对于初学者需要多对照地形图、实地或熟悉地物观测,以增强立体感和和景深 印象,纠正视觉误差,积累图像判读经验 遥感图像的解译过程是地面目标成像过程的逆过程,即从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 三、遥感图像解译的两种方式 1 目视解译(Visual Interpretation)
2 地理区域知识 指区域特点、人文自然景观等。每个区域有其独特的区域特征, 即地域性,它影响到图像的图型结构等,它能直接帮助识别地物和现象
3 遥感系统知识 解译者必须了解每一图像是怎样生成的;不同遥感器是如何描述 景观特征的,它使用的何种电磁波段,空间分辨率是多少等等,怎样从图像中获得有 用的信息等 遥感图像解译与日常目视观察有3点不同: A 遥感图像通常为“顶视-鸟瞰”,而不同于日常生活中的透视 B 遥感图像常用可见光以外的电磁波段,而大多数我们熟悉的特征是在可见光谱段,
所以,遥感图像解译定义为:根据遥感图像所提供的影像特征及其对应目标的特点进行 推理和判断将目标识别出来,并进行定性、定量分析的工作就称为遥感图像解译(判读)
遥感图像解译(判读)的本质就是:利用遥感图像提供的各种数据,再结合解译者的学识 和经验,确定空间什么位置(Where-Position)有什么目标(What-Qualitative)有多少 (How-Quantitative)
二、常用的解译标志
1 色调(Tone) 指地物反射、辐射电磁波的性质和能量强弱在影像上的表现 说明两点:a 解译者必须了解该解译图像中影像色调的支配因素 如可见光和 近红外图像均反映地物“反射”波谱特征的差异,涉及地物的物质组成、水分含量等; 而热红外图像则反映地物“发射”波谱特征的差异,是地物温度差异的记录;雷达图像 反映地物后向散射能量的差异,涉及到地物介电常数、表面粗糙程度等物理性质
第六章 遥感专题信息提取
第一节 遥感图像解译概述
一、遥感图像解译(Imagery Interpretation)的概念 遥感图像是地物电磁波特性的实时记录。遥感图像能够提供给解译者的信息有: 目标的光谱特征信息 主要由地物的类别、性质的差异决定 目标的空间位置特征 目标随时间的动态信息 不同的目标,在上述性质和特征上是不同的
b 影像色调受到多种因素的影响 除了受目标本身的波谱特征因时因地、 因环境变化而变化外,还受到成像高度、成像时间(光照角度、强度)、遥感器
观察角度、成像后影响影像色调变化的因素: (1)地物本身的颜色 (2)地物表面的结构 表面结构不一致,其光滑程度有差异,反光能力就不同,反映
对计算机技术和算法要求较高,识别的精度通常不及目视解译
第二节 遥感图像目视解译标志
一、解译标志的概念 解译标志(Interpretation Mark):遥感图像上能帮助人们识别不同目标的那些影像 特征;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)