遥感图像目视解译方法
遥感影像目视解译方法
其 它（高寒苔原）
分布位置
主要分布在4000M以上，冻融形成的裸露岩石。
主要名称
昆仑山、唐古拉山、祁连山等。
影像特征
地类边界线明显但不规则。 影象呈深灰和白色。 影象质地纹理较细但不规则 。
信息提取
•土地利用是自然地理要素和人类活动相互作 用形成的自然综合体。要想直观反映研究区 土地利用环境背景类型质量的空间分布，就 必须对遥感影像特征（光谱特征、辐射特征、 几何特征、变化规律等）综合分析，统一专 业研究人员对分类系统和影像光谱特征认识 上的差异，客观清晰地反映区域环境综合特 征。 •要实现专题几何图形和属性信息的提取。就 必须对遥感图像和区域背景（下甸面、植被 群落等）有较深刻的理解，才能准确、快速 提取矢量图形数据和属性数据。
冰川及永久性积雪
分布位置
主要分布在（4000M以上）高山顶部。
主要名称
七一冰川及祁连山常年积雪。
影像特征
它的几何特征沿等高线分布。 影象呈现白色,但颜色均匀。 影象质底较细腻，色调均一。
河滩地
分布位置
基本分布在河流两侧及河心岛上。
主要名称
黄河、渭河、榆林河、芦河、大同河、湟水河等。
影像特征
呈现不规则的条带或片状。 影象颜色呈现灰、灰白及白色。 影象质底较细腻，色调均一。
影像特征
几何特征不规则，生长在低地中。 影像呈红、鲜红、粉红色。以小块星点状分布。 影像纹理细腻，在同一色调中差异不大。
其它林地（经济林等）
分布位置
主要分布在绿洲田埂，河边、路边及居民点周围。
主要植被
主要有杨树、柳树、梧桐及各种果树等。
影像特征
大多数以线状、格状、点状和片状分布。 影像呈红、鲜红和粉红色的线格状、点状分布。 影像纹理上看比较杂乱，不规则。
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
第五章 遥感图像目视解译和制图
2、航空像片的种类
可见光黑白像片； 黑白红外像片 彩色像片 彩红外像片 多波段摄影像片
？为什么彩红外像片 比彩色像片应用更广
泛。
以彩红外像片居多。判读时应根据不同类型像片 的成像特点，结合地物光谱进行判读。
3、主要判读标志
形状； 大小； 色调/颜色； 阴影； 组合图案/纹理结构。
4、主要地类判读
（2）对比分析法
多波段图像对比—某波段灰度相近，而另一波段灰度差别较大的物体 多时相图像对比—主要用于物体的变化情况监测； 多解译标志对比—一个或几个解译标志相近，通过多个解译标志对比进 行解译
（3）综合推理法
综合考虑图像多种解译特征，结合生活常识，分析推断某种目 标地物的方法。
如：铁道延伸至大山脚下突然中断，可推断出隧道的存在。 p由植被类型可推断出土壤的类型 热带雨林——砖红壤性红壤 亚热带常绿阔叶林——红壤或黄壤 森林草原植被——黑钙土 荒漠草原——灰钙土
多个目标地物之间的空间配置关系。 如学校教室与操场、水田与沟渠、货运码头和货物存
储堆放区等。
2 、目标解译的认知过程
（1）遥感图像知觉形成的客观条件
客观条件:图像上存在颜色差异或色调差异,并且 这种差异能为判读者所感受.
遥感图像上颜色差异或者色调的差异达到一定程 度时，目标地物就容易与背景产生对比，形成形 状和纹埋等特征
一般应先建立目视解译标志，然后根据解译标志进行解译
§ 5.1 遥感图像目视解译原理 1、 目视解译标志
目标地物的影像特征（1）色 （2）形 （3）位 解译标志：能够反映和表现目标地物信息的各种影像特征。
常用的译标志有： 色调/颜色； 形状； 纹理； 图型； 位置； 阴影； 大小； 相关布局。
遥感图像目视解译
土地利用/土地覆盖分类
遥感图像目视解译在土地利用/土地覆盖分类中的应用可以快速准确地识别不同类型的土地覆 盖为土地规划和资源管理提供依据。
通过遥感图像目视解译可以监测土地利用/土地覆盖的变化及时发现非法占用土地、破坏生态 环境等行为为相关部门提供执法依据。
遥感图像目视解译在土地利用/土地覆盖分类中的应用可以帮助研究自然地理、生态系统和气 候变化等领域为相关学科提供数据支持。
遥感图像目视解译还可以应用于城市规划、农业生产和灾害监测等领域为相关行业提供决策 支持。
地质构造解译
遥感图像目视解译在地质构造研究中的应用 解译地质构造的类型、规模和形态 分析地质构造与矿产资源的关系 预测地质灾害的风险和影响
资源调查与监测
资源调查：遥感 图像目视解译用 于土地、森林、 水域等资源的调 查提供全面的数 据支持。
监测变化：通过 对比不同时期的 遥感图像目视解 译可以监测资源 的变化情况及时 发现非法开采、 砍伐等问题。
灾害预警：遥感 图像目视解译可 以监测地质灾害、 水灾等自然灾害 的预警为灾害防 控提供数据支持。
生态保护：遥感 图像目视解译可 以监测生态系统 的变化为生态保 护和修复提供数 据支持。
环境监测与评估
步骤：选择合适的遥感数据源、确定时间序列、比较和分析图像差异。
优势：能够发现短时间内发生的变化为决策提供及时的信息支持。
信息综合法
遥感图像目视解 译的方法之一通 过综合分析多种 遥感影像信息提 高解译的准确性
和可靠性。
添加标题
具体步骤包括： 选择合适的遥感 数据源进行预处 理和增强处理提 取和识别地物特 征进行信息综合
遥感图像目视解译在环境监测中可用于检测和评估污染物排放和扩散情况。
试述遥感目视解译的方法。
试述遥感目视解译的方法。
遥感目视解译是一种利用遥感图像进行研究和分析的方法，主要是通过目视观察遥感图像中的特征和模式，进行解释和理解图像中的信息。
遥感目视解译的方法包括以下几个步骤：
1. 图像预处理：首先对遥感图像进行预处理，包括图像校正、辐射校正、几何校正等，以确保图像的准确性和可靠性。
2. 特征提取：通过目视观察遥感图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，提取出图像中的有用信息，并对特征进行分类和描述。
3. 模式识别：根据特征提取的结果，对图像中的模式进行识别和分类。
可以利用常见的分类方法，如最大似然分类、支持向量机分类等，对图像中的不同地物进行分类和识别。
4. 解释分析：在图像分类的基础上，对识别出的地物进行解释和分析。
根据地物的特征和分布，分析其与环境、地理背景等的关系，研究地物变化、演化等过程。
5. 结果验证：对解释分析的结果进行验证和评估，与实际场地进行对比和验证，以确定解释的准确性和可靠性。
6. 结果应用：最后，根据解释分析的结果，将其应用于实际应用中，如土地利用规划、资源调查、环境监测等领域，为决策提供支持和参考。
综上所述，遥感目视解译是一种通过目视观察遥感图像中的特征和模式，进行解释和分析图像信息的方法，有助于理解和利用遥感数据，为实际应用提供支持。
遥感图像目视解译原理及基础
遥感图像目视解译原理及基础遥感图像目视解译是利用遥感技术获取的图像数据进行目视解读和分析的过程。
本文将介绍遥感图像目视解译的基本原理和方法，并探讨在遥感图像解译中常用的技术和工具。
1. 遥感图像目视解译的定义遥感图像目视解译是通过直接观察遥感图像，并根据空间信息、光谱信息和形态信息等特征，对图像中的地物进行识别、分类和解读的过程。
目视解译是一种常用的遥感图像解译方法，可帮助研究人员获取目标地物的信息，了解地表覆盖的特征和变化情况。
2. 遥感图像目视解译的原理遥感图像目视解译的原理基于遥感图像中地物的光谱反射特征和空间分布特征。
在目视解译过程中，通过观察图像的色调、亮度、纹理和形状等特征，可以对地物进行分类和识别。
在不同波段的遥感图像中，地物的反射特性通常会有所不同，因此通过多光谱图像的综合分析，可以更准确地进行目视解译。
3. 遥感图像目视解译的基础方法遥感图像目视解译的基础方法包括以下几个步骤：3.1. 图像预处理在进行目视解译之前，通常需要对遥感图像进行预处理，包括图像配准、辐射校正和大气校正等，以确保图像数据的准确性和一致性。
3.2. 地物分类目视解译的核心是对图像中的地物进行分类和识别。
通过观察地物的形状、大小、分布等特征，可以将地物分为不同的类别，并生成矢量或栅格数据。
3.3. 地物解译地物解译是指将图像中的地物与地物类别进行对应，并提取出地物的属性信息，如面积、形状、位置等。
地物解译通常需要结合地面调查和其他数据进行验证和修正。
3.4. 结果分析完成地物解译后，可以对解译结果进行分析和评估，了解地表覆盖的特征和变化情况，并提取出地物的信息，如土地利用、植被覆盖等。
4. 遥感图像目视解译的应用遥感图像目视解译在土地利用规划、资源调查、环境监测等领域有着广泛的应用。
通过遥感图像目视解译，可以及时获取地表覆盖的信息，监测自然灾害、城市化进程等现象，并为相关决策提供支持。
5. 结论遥感图像目视解译是利用遥感图像进行地物识别和解读的重要方法，具有广泛的应用前景。
测绘技术中的遥感影像解译方法简介
测绘技术中的遥感影像解译方法简介遥感影像解译是测绘技术中重要的一项内容。
随着遥感技术的快速发展，遥感影像解译方法也不断更新与创新。
本文将介绍一些常见的遥感影像解译方法，以及它们在测绘领域的应用。
一、目视解译法目视解译法是最传统的一种遥感影像解译方法。
通过观察遥感影像，识别和判读出不同地物的特征，进行地物分类和制图。
这种方法的优点是简单直观，容易操作。
但是由于受到人眼观测能力和主观因素的影响，对于一些地物的辨识度较低，适用于规模较小的作业区域。
二、目视与数字相结合的解译法随着计算机技术的发展，数字图像处理方法在遥感解译中得到广泛应用。
目视与数字相结合的解译法，即人眼观察遥感影像，通过计算机处理和分析，辅助解译。
通过数字图像处理技术的引入，可以实现更精确、更自动化的地物分类和制图。
例如，利用图像分割算法对遥感影像进行分割，提取出不同地物区域，然后利用分类算法进行分类，得到最终的制图结果。
三、光谱解译法光谱解译法是利用遥感影像中不同波段的光谱信息，对地物进行解译。
不同地物在不同波段的反射率具有一定的特征，可以通过光谱曲线的变化来区分不同地物类型。
通过光谱解译法，可以实现对水体、植被、建筑物等地物的准确分类和数量测算。
例如，通过NDVI指数（归一化植被指数）可以对植被覆盖度进行评估。
四、纹理解译法纹理解译法是利用地物表面的纹理特征进行解译。
地物的纹理特征包括颗粒度、均匀度、对比度等。
通过纹理解译法，可以对农田、森林、城市等不同地物的纹理特征进行分析和分类。
例如，通过纹理特征可以判断农田土壤的质地。
五、形态解译法形态解译法是利用地物的形状和结构特征进行解译。
地物的形状和结构特征包括面积、周长、方向、分支和连通度等。
通过形态解译法，可以对不同地物的形状和结构特征进行提取和分析，从而实现地物分类和制图。
例如，通过形态解译法可以对建筑物进行识别和数量测算。
综上所述，遥感影像解译是测绘技术中的核心内容之一。
不同的解译方法具有各自的优势和适用范围。
遥感导论第五章遥感图像目视解译及方法
5、水系类型 是指水系平面分布的形状。一般都具有一定的图形，水
系类型的划分主要是依据这些图形的形状来命名的。每种 水系类型都反映了一定的地质构造环境，它们与岩性、构 造、岩层产状和地形有着密切的关系。
① 树枝状水系 在一个比较平坦面上自由发展，因此无一定方向性，支流之间均
是锐角相交。一般发育在岩性均一、构造简单、地形坡度小的地区。 ② 钳状沟头树枝状水系 一般发育在块状岩石地区，原生裂隙发育、球形风化和剥蚀强烈。 ③ 羽毛状水系 一般发育在黄土地区。 ④ 似树枝状水系 一般发育在平缓倾斜的平原地区。 ⑤ 平行树枝状水系 受地形控制多出现在稳定倾斜的地区，如滨海斜坡、冲积锥、单
第三节 目视解译的方法与原则
一、解译方法 目视解译方法就是研究如何利用遥感图像上的各种
影像特征与成像规律，来达到解译地物的目的。
1、直判法 指直接运用解译标志就能确定地物存在和属性的方法。一般
针对形状独特、色调特征明显的地物和自然现象。如道路、建筑 物、河流、树木、岩体、火山锥、褶皱、断层等均可用直判法辨 认。
二、可变性
即同一种地质体，即使是在同一个地区，当其出露面积、 厚度、所处构造部位、岩层产状以及覆盖程度不同时，也能 表现出不同的色调、水系或地貌形态。
由于解译标志具有可变性和局限性，不能生搬硬套外地
的解译标志，也不能只使用一两项解译标志，而必须尽可能 运用一切直接、间接的解译标志,进行综合分析。同时还要进 行必要的实地验证。
一、局限性
在遥感图像上，不同的物体具有不同的影像特征，人们 根据这些特征，总结出识别判断物体性质的解译标志。因此 各种解译标志都具有一定的普遍性。但是，有的解译标志往 往带有地区性，即局部性，主要表现为同一种地质体在不同 的地区有着截然不同的影像特征，例如：灰岩，由于南北方 气候条件不同，在南方多形成岩溶地貌，而在北方却形成桌 状山地貌，同样是花岗岩，在广东是低缓丘陵，在安徽黄山 却是高大峰林。因此，有些解译标志，只局限于某种自然地 理条件或某个地区才适用。
遥感图像目视解译原理
遥感图像目视解译原理遥感图像目视解译是通过人眼直接观察和分析遥感图像，从而获取有关地物、地貌和资源的信息的一种方法。
本文将介绍遥感图像目视解译的原理和一些常见的解译技巧。
1. 遥感图像目视解译的基本原理遥感图像目视解译的基本原理是基于人眼对图像的感知和分析能力，通过观察和分析图像中的各种信息，判断和识别地物和地貌特征。
遥感图像目视解译主要包括以下几个步骤：1.1 图像预处理在进行目视解译之前，需要对遥感图像进行一些预处理工作，以提高图像的质量和解译的准确性。
常见的图像预处理包括去噪、增强、辐射校正等。
1.2 目视解译特征提取观察图像中的各种地物和地貌特征，并根据它们的形状、大小、纹理、光谱等特征进行提取和判断。
常见的解译特征包括颜色、纹理、形状和空间分布等。
1.3 判读地物和地貌特征根据目视解译特征提取的结果，判断和识别图像中的地物和地貌特征。
这需要结合地理知识和经验判断，并进行地物和地貌类别的分类和标注。
2. 目视解译技巧为了提高目视解译的准确性和效率，以下是一些常用的解译技巧：2.1 多尺度观察在进行目视解译时，可以采用多尺度的观察方法。
从整体到局部，先观察图像的整体特征，再逐渐细化到局部特征。
这样可以更全面地了解地物和地貌的分布和特征。
2.2 多波段图像对比对于多波段遥感图像，可以通过对比不同波段的图像来观察和分析地物和地貌的不同特征。
不同波段对不同地物和地貌有不同的敏感度，对比分析可以帮助更准确地识别和判读。
2.3 空间关系分析在进行目视解译时，可以对图像中的地物和地貌特征进行空间关系分析。
例如，建筑物的分布和布局、江河的走向和分支等，这些空间关系可以帮助判断和识别地物和地貌的类型。
2.4 综合利用辅助数据在进行目视解译时，可以综合利用其他辅助数据，如地理地形资料、土壤地类图、行政区划图等。
这些辅助数据可以提供更多的地理背景信息，帮助更好地进行判断和识别。
3. 目视解译的应用领域目视解译在许多领域中都有广泛的应用，主要包括：•城市规划和土地利用：通过目视解译可以获取城市土地利用信息，为城市规划和土地管理提供基础数据。
8-遥感图像目视解译及人机交互解译
上次课主要内容6.3 混合像元和像元分解Ø了解混合像元，并理解混合像元分解的意义；Ø传统方法的不足及其与子像元分类方法的区别；Ø理解植被覆盖度的二分模型及其计算方法；6.4 遥感图像多阶抽样估算地物面积Ø重点理解多阶抽样估算地物面积的基本思想及其计算方法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法①直接判读法；②对比分析法；③地理相关分析法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：①直接判读法根据解译对象在影像中表现出来的形状和色彩等解译标志直接解译出目标类别。
如图所示，通过云层色彩和形状可以判断台风的位置和移动情况等信息。
补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法由于地物在不同时相、不同波段、不同传感器的影像中的表现形式不同（形状、色彩等解译标志的不同），可以通过比较分析这些影像解译出目标类别。
Ø通过对比多光谱遥感影像在灾害发生前后的形状和色彩，可以判读出山体滑坡的情况。
Ø通过对比火灾前后遥感影像上的色彩变化可以判读出火灾受灾程度和面积等信息。
Ø通过对比SAR影像上色彩和形状的差异可以判读出干旱受灾面积和程度。
Ø通过多波段影像上河流的形状和色彩等解译标志，可以判读出河流的属性和位置。
补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多光谱遥感影像，台湾新竹区林区灾害前后对比补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法2006年香港大揽郊野公园火灾（左-灾前，右-灾后）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法通过形状和色彩对比解译出干旱受灾区补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多波段影像对比解译河流（左为绿色通道、右为近红外通道，右图黑色线条为河流）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：③地理相关分析法通过地物之间的位置、大小、形状和邻接关系等信息解译目标。
遥感导论遥感图像目视解译及方法
遥感导论：遥感图像目视解译及方法引言遥感图像目视解译是遥感数据处理中最基础且重要的环节之一。
它通过人眼观察和分析遥感图像，将图像中的各种地物和地貌特征进行分类和识别，从而获取地表信息。
本文将介绍遥感图像目视解译的基本概念、目标和方法。
遥感图像目视解译的概念遥感图像目视解译是指通过观察遥感图像并辅以特定的解译规则，对其中的地貌特征、地物类别和空间分布进行研究和识别。
它利用人眼对图像细节和纹理的敏感性，以及对地物光谱反射信息的分析能力，对遥感图像进行分类、识别和解释。
目标和意义遥感图像目视解译的目标是准确地将遥感图像中的各种地物和地貌特征进行分类和识别。
这对于地理信息系统、土地利用规划、环境监测和资源管理等领域具有重要意义。
遥感图像目视解译的意义包括： 1. 获取地表信息：通过目视解译，可以获取遥感图像中各种地物和地貌特征的分布情况，从而获得地表信息。
2. 土地利用规划：目视解译可以对土地利用类型进行分类和标识，为土地利用规划提供科学依据。
3. 环境监测：通过解译遥感图像，可以监测环境变化，如森林退化、水资源变化等，从而为环境保护和管理提供数据支持。
4. 资源管理：通过解译遥感图像，可以识别资源分布和利用情况，为资源管理和开发提供数据支持。
遥感图像目视解译的方法遥感图像目视解译的方法可以分为以下几个步骤：1. 预处理在进行目视解译之前，需要对原始遥感图像进行预处理，以提高图像的质量和解译的准确性。
常见的预处理方法包括： - 辐射校正：校正图像中的辐射失真，使图像在不同光照条件下具有一致的亮度和对比度。
- 大气校正：校正图像中的大气影响，减少大气散射和吸收带来的影响。
- 几何校正：校正图像的几何畸变，使图像具有准确的位置信息。
2. 目标选择在目视解译之前，需要确定解译的目标和区域。
根据解译的目标和研究需求，选择感兴趣的区域和特定的地物类型进行解译。
3. 目视解译在目视解译过程中，需要运用人眼对图像的观察和分析能力，根据目标的特征和解译规则，对图像中的地物和地貌特征进行分类和识别。
第九章 遥感图像目视解译
9.2 不同类型遥感图像的判读
b. 植物 在彩色红外像片上，叶子因反射红外线而呈现 为红色。 但各种植被类型或植物处在不同的生长阶段 或受不同环境的影响，其光谱特性不同，因而 在彩色红外像片上红色的深浅程度不同，如正 常生长的针叶林颜色为红色到品红色，枯萎的 植被呈现暗红色，即将枯死的植被呈现青色。
2）道路
在白天，影像上呈浅灰色至白色，这因为构成道路的水泥、 沥青等建筑材料，白天接受了大量太阳热能，又很快转换为 热辐射的缘故。而在夜间散热快，呈现暗黑色调。
9.2 不同类型遥感图像的判读
3）树林与草地 白天，树叶表面存在水汽蒸腾作用，降低了树 叶表面温度，使树叶的温度比裸露地面的温度 要低。白天，在热红外影像上，树林呈暗灰至 灰黑色。在夜晚，树林覆盖下的地面热辐射使 树冠增温，树木在热红外影像上多呈浅灰色调， 有时呈灰白色。 夜间草类很快地散发热量而冷却的缘故，草地 在夜晚热红外像片呈黑色调或暗灰色调。
9.2.1 遥感摄影像片的判读 1）遥感摄影像片特点 （1）遥感摄影像片绝大部分采用：中心投影方式成像，没 有经过正射纠正的遥感摄影像片，其边缘分布的高耸楼房或 起伏的地形，形状会有明显的变形。例如直立的高层楼房呈 向像片中心倾倒之状，航空像片上的地物大小，也与形状要 素一样，往往发生某些误差和畸变。 （2） 航空像片为俯视成像，从航空像片上可以看到地物的 顶部轮廓。因此，航空像片解译，需要利用熟悉的区域和熟 悉的地物类型进行练习，掌握“鸟瞰”目标地物的经验和解 译技巧。
9.2 不同类型遥感图像的判读
（5）纹理：地物内部色调有规律的变化造成的影像结构。 在中低分辨率扫描影像上，地物的纹理特征反映了自然 景观中的内部结构。在中高分辨率扫描影像上，纹理才揭 示了目标地物的细部结构或物体内部成分。 （6）大小：面积，体积。 （7）位置：地点。 一种是绝对位置，另一种是目标地物与周围地理环境的 相对位置。 （8）图型：地物间有规律排列的图型结构。
第五章 遥感图像目视解译(新)
遥感图像目标地物的识别特征
假彩色图像 上地物颜色与 实际地物颜色 不同，它有选 择地采用不同 的颜色组合， 目的是突出特 定的目标物。
TM4（红）、3 （绿）、2（蓝） 假彩色合成图像
4、阴影（shadow） 、阴影（shadow） ①分为本影、落影：本身阴影（简称本影）是 地物本身未被阳光直接照射到的阴暗部分的影 像；投落阴影（简称落影）是指阳光直接照射 物体时，物体投在投在地面上的影子在像片上 的构像。 ②帮助认识地物性质：容易构成立体效果； ③可以帮助获得地物的数量特征。
航空像片目视判读（解译）原则与方法 航空像片目视判读（解译） 1 目视解译的原则 ①目视解译要基于影像特征 ②多种信息综合分析 ③充分利用影像的信息特征和处理技术 ④严格遵循目视解译程序
航空像片目视判读（解译）原则与方法 航空像片目视判读（解译） 2 目视解译的方法: 目视解译的方法: -直接判读法 -对比分析法 -信息覆盖法 -综合推理法 -地理相关分析法
遥感图像目标地物的识别特征
目标地物特征 按其表现形式的不同，目标地物特征可以概括 分为3 分为3类： – 色：指目标地物在遥感影像上的颜色，这里包括目 标地物的色调、颜色和阴影等； – 形：指目标地物在遥感影像上的形状，这里包括目 标地物的形状、纹理、大小、图形等； – 位：指目标地物在遥感影像上的空间位置，这里包 括目标地物分布的空间位置、相关布局等；
6 图型（案） 目标地物以一定规律排列而形成 的影像特征，它是不同地物在形状、大小、 色调、纹理等方面的综合表现。
图型常用点状、斑状、块状、线状、条状、环 状、格状、纹状、链状、垅状、栅状等描述。
图型
图型
This one-meter resolution (sharpened 4 meter) satellite image of the Pentagon was collected at 11:46 a.m. EDT on Sept. 12, 2001
遥感目视解译的方法与基本步骤
遥感目视解译的方法与基本步骤遥感目视解译是遥感技术应用中一种重要的方法，它是通过遥感图像处理软件或平台，对遥感影像进行人机交互式的分析解释，以提取和解译地表信息的过程。
下面是遥感目视解译的方法与基本步骤：1.了解遥感平台与遥感波段在进行遥感目视解译前，需要了解所使用的遥感平台和遥感波段。
不同的遥感平台和波段具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等特点，因此需要根据实际需求选择合适的遥感平台和波段。
2.确定解译标志解译标志是指遥感影像中能够反映地物特征的影像特征，如颜色、纹理、形状等。
在确定解译标志时，需要了解不同地物的光谱特征和空间特征，以及它们在影像中的表现形式，从而选取具有代表性的地物作为解译标志。
3.制作解译样本解译样本是指用于训练解译人员的样例数据集，通常由专业人员选取具有代表性的地物区域制作而成。
解译样本应该包含各种地物的影像特征，并能够反映地物的空间分布和属性信息。
4.训练解译人员解译人员需要进行专业的培训，以熟悉遥感影像的特性和解译标志，并掌握目视解译的基本技能和方法。
通常可以通过对解译样本进行训练和练习，提高解译人员的解译能力和精度。
5.进行目视解译在准备工作完成后，可以开始进行目视解译。
目视解译需要借助专业的图像处理软件或平台进行，通常采用人机交互的方式进行。
在目视解译过程中，需要注意以下几点：（1）注重细节：目视解译需要关注影像中的细节信息，如颜色、纹理、形状等，以便准确地识别和解译地物。
（2）综合考虑：目视解译需要综合考虑多种因素，如光谱特征、空间特征、上下文信息等，以得出准确的解译结果。
（3）交互式操作：目视解译通常采用人机交互的方式进行，解译人员可以通过软件或平台进行交互式操作，如放大、缩小、旋转等，以更好地观察和分析影像。
6.进行精度评估与修正在完成目视解译后，需要进行精度评估与修正。
精度评估可以通过比较目视解译结果与实际地物信息进行，如使用实地调查、GPS测量等方法获取实际地物信息。
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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相邻降交点距离 159.38 （KM）
2 920 99.210 103 14 18 251 9：08
185 2875 159.38
3 920 99.117 103 14 18 251 9：31
185 2875 159.38
4、5 705 98.220 98.9 14.5 16 233 9：45
185 2752 172
第6波段为60*60，全 色 波 段 为 15*15 ， 其 余同TM，
动态范围 （bits）
6 6 6 6
8 8 8 8 8 8 8
8
14
红外(Infrared, IR)
反射红外（reflective IR）：0.7-3.0m 热红外(Thermal IR)：3.0-100(1000)m
以往用法：
18
19
SPOT系列
SPOT对地观测卫星系统是由法国空间研究中心研制开发， 比利时、瑞典等国参与
86.2
90.1 93.9
97.11 98.3 02.5.4
SPOT 1 SPOT 2 SPOT 3
卫星运行 服务中断 发射日或重新开始服务日
SPOT 4
SPOT 5
86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 2000 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10
6. 0.7-0.8 (near IR)
7. 0.8-1.1 (near IR)
8. 10.4-12.6 (thermal)
1. 0.45-0.52 (blue) 2. 0.52-0.60 (green) 3. 0.63-0.69 (red) 4. 0.76-0.90 (near IR) 5. 1.55-1.75 (SWIR) 7. 2.08-2.35 (SW IR) 6. 10.4-12.5 (thermal IR)
波 段 同 TM ， 加 一 个
全 色 波 段 （ panchromatic MSS第8 波段只）被用于LANDSAT 3
IFOV(m) （ 瞬 间 视 场角）
79*79 79*79 79*79
79*79 79*79 79*79 79*79 240*240
30*30 30*30 30*30 30*30 30*30 30*30 120*120
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（1）可见光黑白全色像片： 西宁 ，航摄比例尺1:3000，航摄日期：2001年6月
（立体象对—左、右片）
1
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（2）黑白红外像片：
2
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（3）彩色像片：
3
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
3、0.63-0.69（红色）：同MSS-5。
4、0.76-0.9（近红外）：同MSS-6。
5、1.55-1.75（短波红外）：同MSS-7。
6、10.4-12.5（热红外）：探测地球表面不同物质的自身热 辐射，可用于热辐射制图、岩石识别和地质探矿等。
7、2.08-2.35（短波红外）：探测高温辐射源，如监测森林 火灾、火山活动等。
热红外(TIR, Thermal IR)：8.0-15 m
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LANDSAT 系列卫星各波段的应用
MSS各个波段：
4、0.5-0.6（绿色）：对水体有一定透射能力，清洁水体中 透射深度可达10-20m，可判读浅水地形和近海海水泥沙。 可探测健康绿色植被反射率。
5、0.6-0.7（红色）：用于城市研究，对道路、大型建筑工 地、砂砾场和采矿区反映明显。可用于地质研究。用于水 中泥沙含量研究。进行植被分类。
20
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SPOT 5
>> 多重分辨率
20m - 10m - 5m - 2.5m
>> 大覆盖范围 12BV: Return Beam Vidicon (RBV) （反束光导摄象机） MSS: Multispectral Scanner (多光谱扫描仪) TM: Thematic Mapper （专题制图仪） TEM+: Enhanced Thematic Mapper plus
M: multipsectral P: panchromatic
13
LANDSAT 系列卫星成像仪器特征
仪器
波段 （m）
RBVm RBVp MSS
TM
ETM+
1. 0.475-0.575 (blue)
2. 0.580-0.680 (red)
3.
0.689-0.830 (near
IR)
0.505-0.750 (PAN)
4. 0.5-0.6 (green)
5. 0.6-0.7 (red)
7
Landsat-4
8
Landsat-7
9
ETM+
10
11
LANDSAT主要轨道参数
卫星编号
1
高度（KM）
920
轨道面倾角（度） 99.906
旋转周期（MIN） 103
日绕圈数
14
回归周期（天） 18
覆盖全球圈数
251
降交点时刻（太 8：50 阳地方时）
扫描带宽度（KM）185
降交点西退（KM）2875
6、0.7-0.8（近红外）：区分健康与病虫害植被。水陆分界。 土壤含水量研究。
7、0.8-1.1（近红外）：测定生物量和监测作物长势。水陆 分界。地质研究。
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LANDSAT 系列卫星各波段的应用
TM各个波段：
1、0.45-0.52（蓝色）：对水体有透射能力，可区分土壤和 植被。
2、0.52-0.6（绿色）：同MSS-4。
近红外：0.7-3 m
中红外：3-6.0（8.0） m
远红外：6.0（8.0）-15 m
超远红外：15-1000 m
目前遥感界习惯用法：
近红外（NIR, near-infrared）：0.7-1.1 m
短波红外(SWIR, shortwave IR）：1.1-3.0（2.5） m
中红外(MWIR, Mid wave IR)：3.0-6.0（8.0） m
（4）彩色红外像片：
4
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（5）热红外像片：3.5-5.5μm, 8-14 μm 白天
黎明前
5
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（5）热红外像片：3.5-5.5μm, 8-14 μm
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遥感图像目视解译基础 二、遥感扫描影像的判读
Landsat系列星