ERDAS和ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法
如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作
如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作遥感是指通过航空器或卫星等远距离拍摄地球表面的图像，并利用影像处理技术进行解读和分析。
遥感影像处理和地物解译是遥感技术的重要应用领域，对于环境监测、资源调查、灾害评估等具有重要意义。
本文将介绍如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作。
一、准备工作在进行遥感影像处理和地物解译之前，需要进行一些准备工作，包括获取合适的遥感影像数据、了解地区的地理背景和特征、选择合适的处理软件等。
1. 数据获取遥感影像数据可以通过多种渠道获取，包括商业遥感卫星、政府遥感机构、学术研究机构等。
选择合适的数据源是进行影像处理和解译的第一步。
需根据研究目的选择合适的数据集，考虑影像分辨率、时相、数据格式等因素。
2. 地理背景和特征的了解在进行地物解译之前，了解地区的地理背景和特征对于准确解译很关键。
包括了解地形地貌、植被类型和分布、土壤类型、水体分布等信息，可通过地图、相关文献和实地勘察等方式获取。
3. 处理软件的选择遥感影像处理和地物解译需要使用相应的软件工具。
常用的遥感影像处理软件包括ENVI、Erdas Imagine、ArcGIS等，可根据实际需求选择合适的软件进行处理和解译。
二、遥感影像处理在进行地物解译之前，通常需要对遥感影像进行一系列的处理，以提高影像质量和减少噪声。
1. 影像预处理影像预处理是指对原始影像进行几何校正、辐射校正和大气校正等处理，以纠正影像的空间分辨率、辐射定标和大气效应等问题。
通过预处理可以提高影像的准确性和可解释性。
2. 影像增强影像增强是指对原始影像进行对比度增强、滤波和色彩增强等操作，以提高影像的可视化效果和信息提取能力。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、拉伸变换和滤波处理等。
3. 影像分类影像分类是指将影像像素划分为不同类别，常用于地物分类和变化检测等分析。
常见的分类方法包括有监督分类和无监督分类等。
通过影像分类可以获取地物类别信息，为后续的地物解译提供基础数据。
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。
GIS遥感图像的目视解译教程
实验二遥感影像的目视解译一、实验要求1.了解shape格式的矢量文件了解shape文件格式，包括文件结构及用途等，学会shape文件的复制、粘贴、命名、及使用方法。
2.创建shape文件分别创建点、线、面shape文件。
要求：投影系统以沈阳农业大学quickbird影像为基准3.shape文件的图形编辑各类shape图形的创建、裁切及合并，设定捕捉。
4.shape文件的属性编辑属性表字段的添加和删除，属性表记录与图形的对应方式及选择方法，属性表记录数据的编辑。
5.Shape文件向coverage文件的格式转换及拓扑了解转换方法及应用范畴6.绘制沈阳农业大学校内重点建筑、面shape文件并拓扑绘制包括操场、宿舍、教学楼、绿地、实验用地在内的面文件进行格式转换和拓扑7.实验结果一：基本地理数据统计及汇总对6中所绘制地物面状地物标注其左上、右下坐标点并进行面积、周长的统计，线状地物标注起始坐标点并进行长度统计，填入下列表格（小数点后取1位数字）：表3-1 实验三面状地物基本信息汇总表单位（m m2）8.实验结果二：将农大解译图截图插入实验结果中加上label标注。
二、实验步骤（步骤的文字描述、命令描述、实验过程中的抓图等内容）1.shape文件包含四个文件，文件后缀分别是在粘贴、复制、改名时需要全部编辑，否则就是不对的2. 创建shape文件分别创建点、线、面shape文件。
要求：投影系统以沈阳农业大学quickbird影像为基准步骤如下图所示先在左边的文件列表内选择好存储位置，在进行创建文件编写创建文件名，和文件的点、线、面格式注意import里要选择基准图像创建完成的点的shape文件一览同理，分别创建出面和线的shape文件3. shape文件的图形编辑各类shape图形的创建、裁切及合并，设定捕捉步骤如下打开图像添加点、线、面文件。
点、线、面添加完成按以下操作开始编辑，注意task为创造新的feature，target为你要编辑的面。
如何进行遥感图像解译与土地利用变化检测的步骤详解
如何进行遥感图像解译与土地利用变化检测的步骤详解遥感图像解译与土地利用变化检测是一项重要的环境科学研究任务，它具有广泛的应用领域，例如农业、城市规划和自然资源管理。
本文将详解这一过程的步骤，从数据获取到结果分析。
通过了解这些步骤，读者将能够更好地理解和应用遥感图像解译与土地利用变化检测技术。
1. 数据获取在进行遥感图像解译与土地利用变化检测之前，首先需要获取高质量的遥感图像数据。
这些图像可以来自卫星、航空器或无人机平台。
数据的获取应考虑地理位置、时间和分辨率等因素。
对于土地利用变化检测，重要的是获取多期的图像数据，以便进行对比分析。
2. 预处理获取图像数据后，下一步是进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、改善图像质量，以便更好地进行后续的解译和分析。
预处理步骤包括辐射定标、大气校正、几何校正和镶嵌等。
这些步骤可以通过遥感软件和算法来完成。
3. 图像解译图像解译是遥感图像解译与土地利用变化检测的核心步骤。
在这一步骤中，研究人员需要根据图像的特征和知识来识别和分类不同的地物或土地利用类型。
这可以通过目视解译、计算机辅助解译或混合解译等方法来实现。
解译的结果通常是一个土地利用分类图，其中地物或土地利用类型被分配到不同的类别中。
4. 变化检测土地利用变化检测是对多期图像数据进行比较，以分析土地利用变化的过程和趋势。
这个过程可以帮助了解土地利用变化的原因，并为合理的土地规划和管理提供依据。
变化检测可以通过单期差别图、多期叠加图和变化向量分析等方法来完成。
在进行变化检测时，还应考虑数据的准确性和精度。
5. 结果分析最后一步是对土地利用变化检测的结果进行分析。
这包括对变化的特征、分布和趋势进行统计和解释。
结果分析可以通过统计方法、地理信息系统和模型分析来完成。
通过对结果的深入分析，研究人员可以发现土地利用变化背后的驱动力和影响因素，从而为土地管理和规划提供科学依据。
总结遥感图像解译与土地利用变化检测是一项复杂的研究任务，需要进行多个步骤和方法的综合应用。
遥感影像目视解译(土地利用)
遥感影像解译标准的制定与完善
总结词
制定和完善遥感影像解译标准是提高解译质量和可重 复性的关键。
详细描述
由于遥感影像目视解译具有较强的主观性和经验性，不 同解译人员可能得出不同的解译结果。为了提高解译质 量和可重复性，需要制定和完善遥感影像解译标准。通 过建立统一的解译流程、符号体系和精度评估方法等标 准，规范解译人员的操作和评估方法，从而提高解译结 果的准确性和一致性。同时，标准的制定和完善也有助 于推动遥感影像目视解译的规范化发展，促进其在土地 利用监测和管理中的广泛应用。
人工智能与机器学习在遥感影像解译中的应用
总结词
人工智能和机器学习技术为遥感影像目视解译提供了 新的方法和思路，能够提高解译效率和精度。
详细描述
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，这些技术 逐渐被应用于遥感影像的解译中。通过训练机器学习 模型，使其具备学习和识别遥感影像中地物特征的能 力，可以辅助或替代目视解译，提高解译效率和精度 。同时，机器学习技术还可以用于遥感影像的自动分 类和变化检测等方面，为土地利用监测和管理提供更 为准确和及时的数据支持。
间接解译标志
如地形地貌、水体分布、植被覆盖等 ，通过综合分析间接推断地物的类型 和特征。
遥感影像的解译步骤与方法
初步解译
根据解译标志对遥感影像进行 初步分类和识别。
详细解译
在初步解译的基础上，进一步 细化分类，完善地物特征信息 。
验证与修正
通过实地调查和验证，对解译 结果进行必要的修正和补充。
制图与输出
PART 04
遥感影像目视解译在土地 利用中的应用案例
REPORTING
WENKU DESIGN
城市扩张的监测与评估
总结词
ERDAS和ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法
ERDAS与ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法(转) 研究技术路线图1 研究技术路线图建立解译标志参照国家土地利用分类方法结合本次工作的实际要求，将土地利用类型归结为六个一级分类，即耕地，林地，草地，建设用地，水域及未利用地。
并对六类进行编码。
解译标志建立如下表1所示：表1 土地利用类型采样表纹理比较细腻，并且呈块状有规则分布，地块边缘比较清晰纹理形状规则，颜色为粉色影像纹理略呈颗粒状。
颜色为浅绿或深绿色。
一般都在山坡出现，可以清楚地看见山坡线颜色为浅绿色，纹理比较粗糙。
分布于河流、湖泊、水库两侧。
城市绿地主要为草地为浅绿色或绿色零星分布影像呈紫或浅紫色，内部有白点状分布，街区道路轮廓有时可见。
影像呈蓝或深蓝色。
主要在主城区。
河流轮廓清晰，呈深蓝色。
湖泊轮廓清晰，呈深蓝色。
水库有库坝。
在居民地或农田周围，有明显的溏围。
水面面积较小。
呈小块状分布。
主要分布于山区，暗红色或紫红色间加载着黄绿色，轮廓较清晰。
沼泽地一般位于河流、湖泊、水库的边缘或枝杈上，影像呈紫红色，纹理不规则。
易与天然牧草地混淆，纹理较天然牧草地细腻。
在ArcMap中进行目视解译加载数据打开ArcMap后,分别加载影像数据和面状矢量数据bj_polygon,并把影像数据的波段调整为5,4,3显示,bj_polygon调整为Hollow形式的显示(即边线).见下图1最后保存工作状态为MXD文件(每次退出工作状态均要保存),名字命名为ClassBeijing1991.mxd(以1991年为例).编辑数据加载编辑工具条Editor—Start Editing—选定编辑的图层为bj_polygon主要用到的方法是首先选中需要分割的面,然后画分割线即可.如果在解译对象在图的中间,不与任何地物相连的话,就要用如果对线的某些地方不满意,可以对结果进行修改.用到modify feature,方法也是先选中需要修改的面,然后修改结果即可.每次分割或是创建了一个新的面以后,都要对其属性进行判读,确定其土地类型,并赋值.方法是点击工具条上的在弹出的对话框中输入landtype字段输入属性,例如1(代表耕地).保存退出在编辑过程中,要经常性的保存编辑过的数据,以防因意外情况造成数据丢失,在每次退出ArcMap也要先保存编辑,再保存MXD.保存编辑方法:。
测绘技术中的遥感与GIS数据融合与整合方法介绍
测绘技术中的遥感与GIS数据融合与整合方法介绍遥感与GIS技术在测绘领域的融合与整合方法介绍近年来，随着遥感技术和地理信息系统（GIS）的不断发展与应用，测绘技术中的遥感与GIS数据融合与整合方法成为了研究的热点。
遥感技术通过获取地球表面的遥感影像数据，可以提供大范围、多源、多尺度的地理信息数据，而GIS则能够对这些数据进行空间分析与处理。
本文将介绍几种常见的遥感与GIS数据融合与整合方法。
首先，基于像元级融合的方法是常见的一种遥感与GIS数据融合方法。
在该方法中，将来自不同传感器的遥感影像数据进行预处理和校正，然后通过图像处理算法将不同传感器的影像数据进行融合。
常见的像元级融合方法包括：直方图匹配、小波变换、主成分分析等。
通过像元级融合，可以获得更高分辨率、更丰富信息的遥感影像数据，为后续的地理信息提取和分析提供了更准确的数据基础。
其次，基于特征级融合的方法是另一种常见的遥感与GIS数据融合方法。
该方法通过提取遥感影像数据与GIS数据中的共同特征，并结合图像分割、特征匹配等方法，将两者融合在一起。
常见的特征级融合方法包括：目标检测与识别、地物分类与分割等。
通过特征级融合，可以进一步提取地理信息，例如道路网络、建筑物分布等，为城市规划、土地利用等领域的决策提供支持。
此外，基于模型级融合的方法也是一种常见的遥感与GIS数据融合方法。
该方法通过建立数学模型，将遥感影像数据与GIS数据相结合。
常见的模型级融合方法包括：遥感镶嵌、地形匹配、3D建模等。
通过模型级融合，可以将遥感数据与GIS数据进行无缝融合，提高地理信息的精度和可视化效果。
除了以上三种常见的方法，近年来还涌现出一种新的融合方法，即基于人工智能的方法。
该方法通过利用深度学习、机器学习等人工智能技术，将遥感影像数据与GIS数据进行智能化融合与整合。
这种方法能够从大量的遥感影像和GIS数据中学习和挖掘规律，并将其应用于地理信息的提取和分析。
尽管该方法在实践中仍面临许多挑战，但其在测绘技术中的应用潜力被越来越多地关注和探索。
基于arc GIS与ERDAS软件运用的思南县土地利用分类
四、遥感影像分类重编码
1、在ERDAS中，Interpreter—GIS Analysis—Recode。
将原本24个分类合并成8个分类（水体、灌木林地、建筑
用地、草地、有林地、水田、旱地、未利用地）
四、遥感影像分类重编码
五、遥感影像裁切
在arc GIS中，Arc Toolbox—Spatial Analyst Tools— Extraction—Extract by Mask。把上一步中重编码好的 影像作为输入栅格文件，利用已经提前裁剪好的“思南县 界.shp”文件进行裁剪。
六、思南县土地利用类型图出图
七、DEM图转坡度图
1、从30m贵州全省DEM图上将思南县的DEM图裁剪出来，具
体步骤：在arc GIS中，Arc Toolbox—Spatial Analyst Tools—Extraction—Extract by Mask。
七、DEM图转坡度图
七、DEM图转坡度图
2、 在arc GIS中，将土地利用分类图与坡度图同时加载，
Arc Tool Box—Spatial Analyst Tools—Map Algebra— Raster Calculator。输入如下公式：
八、土地分类图与坡度图叠加
叠加分析出坡度在25度以上的耕地分布情况图：
八、土地分类图与坡度图叠加
一、遥感影像多波段融合
1、从地理空间数据云平台上
下载贵州省铜仁地区思南县 域所在的LANSAT8（30米分辨 率）卫星遥感影像。 2、在ERDAS软件中，进行影 像波段融合，本案例将5、4、 3波段进行组合（便于进行遥 感影像分类）。步骤： Interpreter—Utilities— Layer Stack。
如何进行土地卫星遥感影像的解译与分析
如何进行土地卫星遥感影像的解译与分析土地遥感影像的解译与分析是一项重要的技术，在土地利用规划、农业生产、环境保护等领域具有广泛应用。
通过遥感技术获取的土地影像能够为我们提供大量的空间信息，帮助我们了解土地资源的分布、变化和利用状况，从而指导决策和规划。
本文将介绍如何进行土地遥感影像的解译与分析的方法和步骤。
1. 影像获取和预处理土地遥感影像可以通过航空摄影、卫星遥感等方式获取。
在进行解译与分析之前，首先需要对获取的影像进行预处理。
预处理包括影像校正、边缘裁剪、大气校正等步骤，旨在消除影像中的噪声和偏差，提高影像的质量和准确性。
2. 影像分类与制图影像分类是指将土地遥感影像中的像元按照一定的标准进行分类，将其划分为不同的土地类型。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于混合像元的分类等。
分类结果可以用于制作土地利用类型图、土地覆盖变化图等，用于研究和监测土地利用与覆盖的动态变化。
3. 土地变化检测与分析土地遥感影像的解译与分析还包括土地变化的检测与分析。
通过对多期影像的对比，可以判断土地利用与覆盖的变化情况，例如城市扩展、农田变化等。
利用变化检测技术，可以定量分析土地变化的幅度、速度和空间分布，并评估土地资源的可持续利用性。
4. 土地利用规划和决策支持土地遥感影像的解译与分析结果可以为土地利用规划和决策提供科学依据和决策支持。
例如，通过分析土地资源的分布和质量，可以确定适宜的土地利用方式和区域发展方向；通过分析农田的变化和植被的生长情况，可以制定农业生产计划和农业政策；通过分析城市的扩展和用地压力，可以进行城市规划和土地节约。
5. 土地环境监测和生态评估土地遥感影像的解译与分析还可以用于土地环境监测和生态评估。
通过分析土地覆盖类型和空间分布，可以评估生态系统的稳定性和脆弱性，预测和监测地质灾害、水源保护区、荒漠化和土地退化等环境问题。
总之，土地遥感影像的解译与分析是一项复杂而重要的工作。
如何进行土地利用调查中的遥感影像解译
如何进行土地利用调查中的遥感影像解译遥感影像解译在土地利用调查中扮演着重要的角色。
通过对遥感影像的解译，我们可以获取大量的土地利用信息，为农业、城市规划、自然资源管理等领域提供有力的支持和指导。
在进行土地利用调查时，通过科学的方法和技术进行遥感影像解译是非常关键的。
本文将探讨如何进行土地利用调查中的遥感影像解译。
一、遥感影像解译的基本原理和方法遥感影像解译是指通过对遥感影像进行观察、分析和判读，提取并解释图像中的有关地物信息的过程。
遥感影像解译的基本原理是地物在遥感影像中表现出不同的光谱反射特征，根据这些特征可以对地物进行判别和分类。
常用的遥感影像解译方法包括目视解译、数字图像处理解译和计算机辅助解译等。
目视解译是指通过肉眼直接观察和判读遥感影像中的地物信息。
这种方法具有直观性强、应用广泛等优点，但在解译效率和准确性上存在一定的局限性。
数字图像处理解译是指通过对遥感影像进行数字化处理，提取出影像中的特征信息，再进行分类和解释。
这种方法可以克服人眼观察的主观性和操作上的不足，提高解译效率和准确性。
计算机辅助解译是指利用计算机技术对遥感影像进行分析和处理，辅助解译人员进行地物分类和解译。
这种方法结合了人的主观能动性和计算机的高效处理能力，具有很高的解译效率和准确性。
二、遥感影像解译的步骤和技巧在进行土地利用调查中的遥感影像解译前，需根据实际需要确定解译的区域和时间范围、选择合适的影像数据，并进行预处理。
常用的预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正等，可提高影像的质量和解译的准确性。
遥感影像解译的步骤可以简要概括为：目标识别、特征提取、目标分类和解释。
目标识别是指通过直观观察和判断，找出遥感影像中的目标地物，将其与其他地物区分开来。
特征提取是指根据目标地物的不同光谱反射特征，利用数字图像处理方法提取其特征信息，如光谱特征、形状特征、纹理特征等。
目标分类是指将目标地物按照一定的标准和规则进行分类，将其划分为不同的类别或类型。
遥感卫星影像解译方法、原则和程序
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像解译方法、原则和程序遥感解译：即为从遥感图像中识别和提取某种影像，赋予特定的属性和内涵以及测量特征参数的专业化过程。
遥感地质解译：机助地质解译有两种方式，一是以数字遥感影像为信息源，以ERDAS、MAPGIS、PCI和PHOTOSHOP等软件为解译平台，根据地质体遥感解译标志，解译圈定岩性、构造、接触关系、地质灾害和土地荒漠化等地质现象；二是以遥感影像为背景，叠合专题地质图层，结合典型地质体影像特征，进行对比修正解译。
以遥感资料为信息源，以地质体、地质构造和地质现象对电磁波谱响应的特征影像为依据，通过图像解译提取地质信息，测量地质参数，填绘地质图件和研究地质问题的过程（行为）。
遥感数据的收集，它包括遥感数据、地理数据和地质资料的收集，是遥感地质调查工作的基础。
以前通常是目视解译为主，现在一般是在计算机上以人机对话方式进行识别和解译工作，其基本方法有五点：1．解译是认识实践的反复过程，首先要熟悉、吃透本工作区域的有关资料（即地质、地貌、水文、气象、植被、土壤、物探、化探资料及前人各类工作成果）；分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度，弄清遥感资料能解决的地质问题和已解决及有待解决的地质问题。
地质体的性质是多方面的，主要包括物理性质与化学性质两大类，遥感主要是反映地质体的光谱特征信息，对全面认识地质体而言，有其局限之处。
遥感影像记录的是地质体光谱反射（SAR为后向散射）和辐射特征，地质体性质和表面特征不同所反映出的光谱特征差异可通过色、形、纹、貌四种影像特征要素加以表征。
不言而喻，能通过地质、物探、化探多方信息去认识地质体，则是更为全面、可靠的。
因此在遥感解译中，应充分收集利用已有地质、物探、化探等资料进行综合解译分析，有助于提高成果质量。
地、物、化、遥多元信息的综合研究，在区域上常采用计算机多元信息迭加处理的方式来实现。
通过空中、地面、地下三维空间信息的综合研究，将对地质体的空间展布和时间演化取得更好效果。
arcgis作业步骤 使用arcgis对遥感图进行配准矢量化及其裁剪
首先叠加这个大家都懂的吧用erdas然后arcgis一、配准：1.添加“georeferencing工具栏”（方法：工具栏空白处右击选择）2.加载有经纬网的地图或者其他图像，并取消Georeferencing下的auto adjust的选择3.输入控制点：点击--找到一个点，先左击确定，再右击输入该点真实坐标（至少4个控制点）4.查看控制点信息：Transformation: adjust—residual(残差)出现—删除残差大的控制点如果看不到图像了就在图名右击—Zoom to layer5.保存配准后的图像（2种方法）（1）georeferencing—rectify(纠正)—坐标加在生成的图像上（2）georeferencing—update georeferencing—坐标加在原图上将此图删除加入已经配准后的图二、矢量化：1、点击此图标—再打开的页面内点击File—new—建立new_shapefile2、回到arcmap 在layer中加入刚刚创建的面（现在arcmap中有两个图层已配准的和刚刚创建的new_shapefile3、确保“editor工具栏”显示/添加“editor工具栏”（同“georeferencing工具栏”的添加）4、editor—start editing用将所研究的区域画出来—画完后save edits—stop editing三、定义投影投影转换1、定义投影—加地理坐标系统Arctoolbox→Data Management Tools→Projections and Transformations→Define Projection如果第二行是unknown—点击—选select—world—确定—ok2、回到Arctoolbox→Data Management Tools→Projections and Transformations→feature—project—第四行点击后面那个图标—import加入刚刚的new_shapefile—ok生成四、裁剪1、在arcmap中将矢量化的研究区转化为30m的栅格，直接在arcmap中裁剪。
使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法
使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法遥感与地理信息系统（GIS）是现代地理学和环境科学研究中常用的工具和技术。
遥感技术可以获取地球表面的大量空间信息，而GIS可以处理和分析这些数据，为土地利用分析提供重要参考。
本文将探讨使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法。
一、遥感数据的获取和预处理遥感数据可以通过卫星遥感图像、航空遥感图像和激光雷达数据等方式获得。
首先，在进行土地利用分析之前，需要获取与分析区域相关的遥感数据。
然后，对这些遥感数据进行预处理，包括大气校正、几何校正、辐射校正等步骤，以确保数据质量和一致性。
二、影像分类与制作土地利用图影像分类是土地利用分析的核心步骤之一。
传统的分类方法包括基于人工解译的方法和基于统计学的方法。
人工解译需要专业的遥感技术人员对影像进行目视解译，根据土地利用类型进行分类。
而基于统计学的方法则通过机器学习算法对影像进行自动分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和最大似然分类器等。
通过分类，可以得到土地利用类型的分布情况，并制作土地利用图。
三、土地利用变化的检测与监测土地利用分析的一个重要目标是检测和监测土地利用的变化。
通过对不同时间点的遥感影像进行对比和分析，可以了解土地利用类型的变化情况，并揭示土地利用变化的驱动因素。
常用的土地利用变化检测方法包括像元级变化检测和对象级变化检测。
像元级变化检测通过比较两个时间点的遥感影像像素值的差异来检测土地利用的变化。
对象级变化检测则通过将影像分割成不同的对象，然后比较对象的属性来检测变化。
四、土地利用规划与管理利用遥感与GIS进行土地利用分析可以为土地利用规划和管理提供科学依据。
通过分析土地利用类型的空间分布，可以确定合理的土地利用规划方案。
同时，通过监测土地利用变化，可以及时采取措施进行土地资源的合理利用和保护。
五、土地利用分析的挑战与发展方向在进行土地利用分析时，还面临一些挑战。
首先，遥感数据的获取和处理需要耗费大量的时间和专业知识。
arcmap土地利用目视解译的工作流程
arcmap土地利用目视解译的工作流程ArcMap土地利用目视解译的工作流程一、介绍土地利用目视解译是一种基于遥感影像的土地利用分类方法，通过人眼对遥感影像进行观察和解读，将不同类型的土地利用进行分类。
ArcMap是一款功能强大的地理信息系统软件，可以用于土地利用目视解译的工作流程。
本文将详细介绍ArcMap土地利用目视解译的工作流程。
二、准备工作1. 获取遥感影像数据：首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，可以通过购买或下载获取。
2. 安装ArcMap软件：在电脑上安装ArcMap软件，并确保已经正确配置了相关的插件和扩展。
三、导入遥感影像数据1. 打开ArcMap软件：双击桌面上的ArcMap图标，启动软件。
2. 创建新的地图文档：在“文件”菜单中选择“新建”，创建一个新的地图文档。
3. 导入遥感影像数据：在“插入”菜单中选择“数据”，然后选择“添加数据”，找到并选中要导入的遥感影像数据文件，点击“添加”按钮导入。
四、设置显示样式1. 调整图层显示顺序：在“图层”窗口中，通过拖拽调整图层的显示顺序，确保遥感影像图层在最底部。
2. 设置图层透明度：选择遥感影像图层，右键点击选择“属性”，在“显示”选项卡中设置透明度，以便更好地观察下方的矢量数据。
3. 设置图层对比度和亮度：根据实际需要，在“属性”窗口的“显示”选项卡中调整图层的对比度和亮度，以便更好地观察细节。
五、创建矢量数据1. 创建编辑工作空间：在“编辑”菜单中选择“启动编辑会话”，然后选择或创建一个文件数据库作为编辑工作空间。
2. 创建新要素类：在“目录”窗口中右键点击文件数据库，选择“新建”，然后选择要素类类型并设置相关参数，创建一个新的要素类。
3. 添加编辑工具栏：在“自定义”菜单中选择“工具栏”，然后勾选“编辑”工具栏，以便进行编辑操作。
4. 开始编辑：点击编辑工具栏上的开始编辑按钮，在弹出的对话框中选择要素类，并设置相关参数，开始进行编辑操作。
遥感影像处理与地理信息系统数据融合方法
遥感影像处理与地理信息系统数据融合方法近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感影像处理和地理信息系统（GIS）数据融合成为了地学领域中一个热门的研究方向。
遥感影像处理可以获取地球表面的大量信息，而GIS则可以对这些信息进行分析和处理，为地学研究提供了更为全面和准确的数据基础。
因此，如何将遥感影像处理与GIS数据融合起来成为了地学研究中的一个关键问题。
在遥感影像处理方面，一种常用的方法是图像分类与分割。
通过将遥感影像划分为不同的类别或区域，可以更好地理解和分析地表特征。
而在GIS数据融合方面，主要可以通过像素级融合和特征级融合两种方式实现。
像素级融合将遥感影像和GIS数据以像素为基本单位进行融合，即将两者在空间位置上对应的像素值进行加权平均。
特征级融合则是将遥感影像的特征提取出来，并与GIS数据进行融合，例如通过计算遥感影像的纹理、形状等特征来与GIS数据进行关联和匹配。
在实际应用中，遥感影像处理和GIS数据融合方法的选择会受到多种因素的影响。
首先是遥感影像的类型和分辨率。
不同类型的遥感影像具有不同的特征和应用目标，因此在选择处理方法时需要考虑实际需求。
同时，遥感影像的分辨率也会对方法的选择产生影响。
高分辨率的遥感影像可以提供更为详细的地面信息，但处理起来也更加困难和耗时。
此外，遥感影像处理和GIS数据融合方法的选择还受到地理环境和应用场景的限制。
不同地区和不同应用领域的地学研究需要考虑的因素也不尽相同，因此在方法选择上需要充分考虑实际情况。
除了方法选择，遥感影像处理和GIS数据融合还需要考虑数据预处理和后处理的环节。
数据预处理主要包括图像校正、噪声去除和增强等步骤，以确保原始数据的质量和准确性。
数据后处理则包括结果验证和精度评估等步骤，以验证所选方法的准确性和可行性。
这些步骤的正确执行对于遥感影像处理和GIS数据融合的成功应用至关重要。
总之，遥感影像处理与地理信息系统数据融合方法在地学研究中具有重要的应用价值。
遥感影像解译在地理测绘中的应用方法
遥感影像解译在地理测绘中的应用方法地理测绘是一门重要的学科，它不仅能够记录人类活动的空间分布，还可以提供宝贵的信息用于规划与发展。
在地理测绘中，遥感影像解译无疑是一种强大的工具，它可以通过获取和分析卫星或航空器拍摄的图像，提供大量的地理信息，帮助我们更好地理解和利用地球资源。
本文将介绍一些遥感影像解译在地理测绘中常用的应用方法。
第一种应用方法是基于目视解译。
目视解译是最为直观和常见的遥感影像解译方法。
通过直接观察和识别影像中的特征，来判断和识别不同地物和地貌，从而获取地理信息。
目视解译可以根据形状、颜色、纹理等特征来进行，但由于人眼的限制，很难对大范围的影像进行准确的判断。
因此，目视解译在综合遥感信息分析中往往与其他解译方法相结合使用。
第二种方法是基于数学和统计的解译。
由于计算机的广泛应用和数学统计的发展，利用数学和统计方法对遥感影像进行解译已成为一种常用的手段。
例如，通过利用图像处理技术对遥感影像进行滤波、增强和分类，可以提高图像的清晰度和准确度。
同时，利用数学模型和统计分析方法，可以对遥感影像中的地理对象进行量化和分析，探索地物之间的空间关系和变化趋势。
这种方法主要依靠计算机和数学工具，减少了人为主观因素的干扰，有效提高了解译的准确性和效率。
第三种方法是基于空间信息技术的解译。
地理测绘中，空间信息是核心内容之一，而遥感影像则是空间信息获取的重要手段之一。
利用遥感影像解译技术，可以将图像数据与地理信息系统(GIS)相结合，实现对地理要素的精确定位、分类和分析。
例如，在城市规划中，可以通过空间信息技术获取城市土地利用与覆盖的详细信息，进而提供指导城市发展和规划的决策依据。
此外，利用空间信息技术，还可以进行环境监测、资源调查、海洋遥感等工作，为各行各业提供关键的地理信息。
最后一种方法是基于多源数据的解译。
地理测绘工作往往需要多种不同分辨率和不同类型的数据来获取全面的地理信息。
遥感影像解译可以利用多源数据的融合和组合，实现对地理信息的全方位解析。
arcgis目视解译
arcgis目视解译回答：一、什么是ArcGIS目视解译ArcGIS目视解译，是指通过对遥感影像进行目视解译，获取地物信息的过程。
在ArcGIS软件中，可以通过多种方式进行目视解译，包括图像分类、目视解译工具等。
二、ArcGIS目视解译的步骤1. 影像预处理：对遥感影像进行预处理，包括影像增强、去噪、辐射校正等。
2. 影像解译：通过目视解译工具或图像分类等方式，对影像进行解译，获取地物信息。
3. 地物分类：根据解译结果，将地物进行分类，包括水体、森林、草地、城市等。
4. 数据整合：将解译结果整合到GIS系统中，进行分析和应用。
三、ArcGIS目视解译的应用1. 土地利用规划：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取土地利用类型和分布情况，为土地利用规划提供数据支持。
2. 环境监测：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取环境变化情况，包括森林覆盖率、水体面积等，为环境监测提供数据支持。
3. 城市规划：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取城市建设情况，包括建筑物分布、道路网络等，为城市规划提供数据支持。
4. 水资源管理：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取水体分布和水资源利用情况，为水资源管理提供数据支持。
四、ArcGIS目视解译的优势1. 数据精度高：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取高精度的地物信息。
2. 数据更新快：遥感影像可以定期获取，可以及时更新地物信息。
3. 数据覆盖广：遥感影像可以覆盖大范围的地区，可以获取大量的地物信息。
4. 数据可视化：通过ArcGIS软件，可以将解译结果可视化，方便用户进行分析和应用。
以上就是关于ArcGIS目视解译的介绍，希望对您有所帮助。
(整理)ERDAS分类后处理与ArcGIS数据交换.
基于专家知识的决策树分类可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中Decision Tree为例来叙述这一分类器。
概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。
分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。
如图1所示，影像+DEM就能区分缓坡和陡坡的植被信息，如果添加其他数据，如区域图、道路图土地利用图等，就能进一步划分出那些是自然生长的植被，那些是公园植被。
图1 专家知识决策树分类器说明图专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。
1.知识（规则）定义规则的定义是讲知识用数学语言表达的过程，可以通过一些算法获取，也可以通过经验总结获得。
2.规则输入将分类规则录入分类器中，不同的平台有着不同规则录入界面。
3.决策树运行运行分类器或者是算法程序。
4.分类后处理这步骤与监督/非监督分类的分类后处理类似。
知识（规则）定义分类规则获取的途径比较灵活，如从经验中获得，坡度小于20度，就认为是缓坡，等等。
也可以从样本中利用算法来获取，这里要讲述的就是C4.5算法。
利用C4.5算法获取规则可分为以下几个步骤：（1）多元文件的的构建：遥感数据经过几何校正、辐射校正处理后，进行波段运算，得到一些植被指数，连同影像一起输入空间数据库；其他空间数据经过矢量化、格式转换、地理配准，组成一个或多个多波段文件。
（2）提取样本，构建样本库：在遥感图像处理软件或者GIS软件支持下，选取合适的图层，采用计算机自动选点、人工解译影像选点等方法采集样本。
（3）分类规则挖掘与评价：在样本库的基础上采用适当的数据挖掘方法挖掘分类规则，后基于评价样本集对分类规则进行评价，并对分类规则做出适当的调整和筛选。
这里就是C4.5算法。
4.5算法的基本思路,如下：从树的根节点处的所有训练样本D0开始，离散化连续条件属性。
如何在ERDAS中实现用矢量线界裁切遥感影像
如何在ERDAS中实现用矢量线界裁切遥感影像总结一下利用Erdas和Arcgis来随意图形分割影像图：影像图格式为tif 随意图形格式随意（就当shape格式）一：合并影像图：由于影像图的分割需要，则要全部覆盖shape格式的边界。
分Erdas和Arcgis两种合并法：Erdas合并：①打开Erdas，再打开viewer窗口(注意：再打开图层时，要将raster option的no stretch和background transparent前打勾，这样图层就不会失真)。
②打开需要合并的图：files of type选择，选择对应的的图层③在窗口viewer—raster—mosaic images,弹出mosaic tool窗口④在窗口mosaic tool—process—run mosaic，弹出窗口⑤在窗口output file nam选择files of type为tif格式，存放路径自己选择，点击ok完成Arcgis合并: ①打开Arcgis(Arcmap), 加入要合并的图层②ArcToolBox—datamanagementtools—raster—mosaic或mosic to new rastevr然后按需求选择input raster 和 output raster还有名称。
二：生成分割边界：①先用arcmap打开shape图，选中shape边界②ArcToolBox—conversion tools—to coverage—feature to class coverage 然后按需求选择input feature classse和在output coverage填入存储路径，点击ok完成，生成coverage格式。
③然后在Erdas用窗口viewer打开coverage图和tif图。
④再矢量图上用鼠标点击你要裁切的边界线，再点击“AOI”菜单，选择 copy select to aoi； View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer 对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties 对话框，选中Polygon，点击Apply按钮，再选中矢量图中重叠的部分。
水土流失技术流程
水土流失技术流程水土流失图的是以土地利用图、植被覆盖图、坡度图三幅图为基础；结合Erdas、ArcGIS、Envi等相关软件；以土壤侵蚀强度分级指标为参考制作出的。
（一）技术手段采用遥感、地理信息系统、全球定位系统来完成监测工作，遥感影象作为获取动态数据的主要信息源，GPS在野外调查及验证时用于准确定位，采用GIS 技术完成空间分析。
（二）技术流程1、影像的选择以alos影像作为基础影像，以地形图、google地图等基本图件作为辅助数据。
2、影像的处理由于土地利用图和植被覆盖图以及坡度图都是通过相关制图软件对alos影像进行解译等处理得到的，因此首先要对alos影像进行统一处理，使后续工作能够顺利进行，确保各图件间的一致性。
影像处理环节包括影像校正和影像裁剪等相关内容。
影像校正以地形图为参考影像对alos进行几何纠正处理，利用的相关软件为erdas或ArcGIS或Envi。
具体过程如下：影像裁剪时根据研究区的大小将多余的影像裁剪掉，减少工作量。
利用的相关软件为erdas或ArcGIS或Envi。
具体过程如下：3、土地利用图的制作①. 建立判读标志目视判读是当前最基本的方法，进行模式识别时，在一定程度上都需要目视判读的成果作为基础。
建立判读标志是整个判读工作的基础，是确保判读质量的关键。
根据判读区域的内容和特点选择影象清晰的典型地区进行判读，建立初步的解译标志，对影象进行初步判读，然后到实地考察，确定影象与实地的对应关系，建立流域土地利用判读标志②. 人机交互判读以建立的判读标志为基础，根据判读内容进行判读。
判读时遵从从已知到未知，先易后难，从大到小逐级划分的原则，依次进行。
影象解译在ArcView或Arc/info中进行。
③. 检查判读的土地利用图层需经过三检查，（1）自检；（2）交叉检查；（3）野外验证检查。
土地利用图层是进行土壤侵蚀分级的基础图层，如果判读不准，将直接导致土壤侵蚀最终结果不可靠，因此在保证土地利用判读准确后才进行后面的GIS 分析。
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ERDAS与ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法(转) 研究技术路线
图1 研究技术路线图
建立解译标志
参照国家土地利用分类方法结合本次工作的实际要求，将土地利用类型归结为六个一级分类，即耕地，林地，
草地，建设用地，水域及未利用地。
并对六类进行编码。
解译标志建立如下表1所示：
表1 土地利用类型采样表
纹理比较细腻，并且呈块状
有规则分布，地块边缘比较
清晰
纹理形状规则，颜色为粉色
影像纹理略呈颗粒状。
颜色
为浅绿或深绿色。
一般都在
山坡出现，可以清楚地看见
山坡线
颜色为浅绿色，纹理比较粗
糙。
分布于河流、湖泊、水
库两侧。
城市绿地主要为草地
为浅绿色或绿色
零星分布
影像呈紫或浅紫色，内部有白点状分布，街区道路轮廓有时可见。
影像呈蓝或深蓝色。
主要在主城区。
河流轮廓清晰，呈深蓝色。
湖泊轮廓清晰，呈深蓝色。
水库有库坝。
在居民地或农田周围，有明显的溏围。
水面面积较小。
呈小块状分布。
主要分布于山区，暗红色或紫红色间加载着黄绿色，轮廓较清晰。
沼泽地一般位于河流、湖泊、水库
的边缘或枝杈上，影像呈紫
红色，纹理不规则。
易与天
然牧草地混淆，纹理较天然
牧草地细腻。
在ArcMap中进行目视解译
加载数据
打开ArcMap后,分别加载影像数据和面状矢量数据bj_polygon,并把影像数据的波段调整为5,4,3显示,
bj_polygon调整为Hollow形式的显示(即边线).见下图1
最后保存工作状态为MXD文件(每次退出工作状态均要保存),名字命名为ClassBeijing1991.mxd(以1991年
为例).
编辑数据
加载编辑工具条Editor—Start Editing—选定编辑的图层为bj_polygon
主要用到的方法是首先选中需要分割的面,然后画分割线即可.
如果在解译对象在图的中间,不与任何地物相连的话,就要用
如果对线的某些地方不满意,可以对结果进行修改.用到modify feature,方法也是先选中需要修改的面,然后修改结果即可.
每次分割或是创建了一个新的面以后,都要对其属性进行判读,确定其土地类型,并赋值.方法是点击工具条上的在弹出的对话框
中输入landtype字段输入属性,例如1(代表耕地).
保存退出
在编辑过程中,要经常性的保存编辑过的数据,以防因意外情况造成数据丢失,在每次退出ArcMap也要先保存编辑,再保存MXD.保存编辑方法:。