对象-场景遥感制图
遥感图像的分类课件
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始，根据像素之间的 相似性（如灰度值、纹理等）进 行区域扩展，直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法， 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征，并在一定
支持向量机（SVM） SVM是一种二分类模型，通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题，可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻（KNN） KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息，通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述：遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中，数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作，如去噪、增强等，以改善图像质量和提高分类精度；特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征，为后续分类器设计提供输入；分类器设计是根据提取的特征，选择合适的 算法设计分类器，实现对图像的自动分类；分类结果评价是对分类结果进行评估和分析，以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分，为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测，为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类， 提高分类精度和自动化程度。
第四章 遥感图像处理-PPT课件
样和量化。通常是以像元的亮度值表示。 数字 量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。
3.
4. 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中
各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
5. 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、
峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲 线可以反映图像的质量差异。
对于遥感影像而言，将黑白单波段影像赋上彩色 总是有一定目的的，如果分层方案与地物光谱差异 对应得好，可以区分出地物的类别。例如在红外波 段，水体的吸收很强，在图像上表现为接近黑色， 这时若取低亮度值为分割点并以某种颜色表现则可 以分离出水体；砂地反射率高，取较高亮度为分割 点，可以从亮区以彩色分离出砂地。因此，只要掌 握地物光谱的特点，就可以获得较好的地物类别图 像。当地物光谱的规律性在某一影像上表现不太明 显时，也可以简单地对每一层亮度值赋色，以得到 色彩影像，也会较一般黑白影像的目视效果好。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
二、加色法与减色法
1. 颜色相加原理
① 三原色：若三种颜色，其中的任一种都不能由
其余二种颜色混合相加产生，这三种颜色按一 定比例混合，可以形成各种色调的颜色，则称 之为三原色。红、绿、蓝。 ② 互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这 两种颜色就称为互补色。黄和蓝、红和青、绿 和品红。 ③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效
率高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
三、光学增强处理
1. 彩色合成 加色法彩色合成 减色法彩色合成 2. 光学增强处理 3. 光学信息的处理 图像的相加和相减 遥感黑白影象的假彩色编码
遥感制图
遥感概论
二、遥感制图方法：常规方法
2.生产流程 2.生产流程
（1）设计 （2）选图像 （3）选底图 （4）影像纠正 （5）制版 （6）套印 彩色影像地图负片 分色 分色片 套印（大批印刷）
33
遥感概论
三、遥感制图方法
计算机辅助制图方法
1. 概述 2. 生产流程
34
遥感概论
三、遥感制图方法：计算机辅助制图
测绘测绘测量测量编图绘图编图绘图计算机及相关输入输入设备出现计算机计算机地图制图工艺上地图制图工艺上技术上的变革产生数字地图技术上的变革产生数字地图遥感技术出现遥感影像制图丰富了地图类型内容遥感影像制图丰富了地图类型内容遥感概论遥感概论一遥感影像地图概述1
第七章 遥感制图
一、遥感影像地图概述
1. 概念 2. 分类 3. 特征 4. 趋势
26
遥感概论
二、遥感制图方法：常规方法
2.生产流程
（1）设计 （2）选图像 （3）选底图 （4）影像纠正 （5）制版 （6）套印
27
遥感概论
二、遥感制图方法：常规方法
2.生产流程
（1）设计 （2）选图像 （3）选底图 （4）影像纠正 （5）制版 （6）套印 根据任务要求进行影像地图设计： 确定资料； 专题要素表示方法； 确定资料处理工序与方法； 图面配置； 生产流程； 生产技术措施； 质量管理方法； ……
4.趋势
（2）多媒体影像地图 属于电子地图 增加了声音解说等信息载体（多媒体） 文字、图表、图形、图像、动画、声音、……
19
遥感概论
一、遥感影像地图概述
4.趋势
（3）立体全息影像地图 利用从不同角度摄影获取的区域重叠的两张影像，构成相 对，利用特制眼镜可以观察到立体影像。
遥感图像处理软件的使用方法
遥感图像处理软件的使用方法遥感图像处理软件是一种能够对遥感图像进行处理和分析的工具，它可以帮助用户提取图像中的信息，并用于地理空间分析、资源管理、环境监测等领域。
在本文中，我们将介绍一些常用的遥感图像处理软件，并说明它们的使用方法和功能。
一、ENVIENVI（Environment for Visualizing Images）是一种功能强大的遥感图像处理软件，它支持各种图像格式的导入和导出，并提供了丰富的图像处理和分析工具。
使用ENVI，用户可以进行图像增强、分类、变换等操作，还可以提取地物信息和绘制专题图。
以下是一些ENVI的基本操作方法：1. 导入图像：在ENVI中，用户可以通过点击菜单栏的“文件”选项，选择“打开”来导入图像。
ENVI支持多种格式的图像文件，包括TIFF、JPG、PNG等。
2. 图像增强：ENVI提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、滤波器、变换等。
用户可以根据需要选择合适的工具，并调整参数来增强图像的质量。
3. 地物提取：利用ENVI的分类工具，用户可以对图像进行自动分类或手动绘制样本区域进行分类。
分类可以帮助用户提取图像中的地物信息，如植被覆盖、水体分布等。
4. 绘图和分析：ENVI提供了丰富的绘图工具，用户可以在图像上绘制注释、添加图例、绘制专题图等。
此外，ENVI还支持基本的统计分析和地理空间分析。
二、Erdas ImagineErdas Imagine是一种适用于遥感图像处理和分析的软件，它具有强大的处理能力和广泛的应用领域。
Erdas Imagine的功能包括图像导入和导出、影像增强、地物提取、专题制图等。
以下是一些Erdas Imagine的使用方法：1. 图像导入和导出：Erdas Imagine支持多种图像格式的导入和导出，用户可以通过点击菜单栏的“导入”或“导出”选项选择合适的格式，并指定导入或导出的路径和文件名。
2. 图像增强：Erdas Imagine提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、波段变换、滤波器等。
遥感制图
5.5 遥感制图
1.遥感影像地图 2.常规制作遥感影像图 3.计算机辅助制作遥感制图
1. 遥感影像地图
遥感影像地图：以遥感影像信息和地图符号
共同反映制图对象地理空间分布和环境状况的 地图。（即校正后的影像+地理基本要素） 普通影像地图：遥感影像中综合、均衡、全 面地反映本区域内自然要素和社会经济内容。 专题影像地图：遥感影像中主要突出某种自 然或经济要素，如：土地利用专题图、植被 类型图等。
(8) 影像地图的制作与输出
直接输到输出设备
彩喷绘图仪、打印机 热敏打印机 色升华打印机 影像洗印设备 激光成像仪
转存成影像文件(JPG、GIF、TIFF)
(1) 遥感影像信息选取与数字化
影像的时相、合成波段、云量，航片扫描数字化
扫描、矢量化、拓扑、编码生成专题空间数据库 以基础地理数据为参考，建立统一的地理坐标系统， 进行几何精纠正；对图像进行增强、信息提取等处 理。
(2) 基础底图的选取与数字化
(3) 遥感影像的几何校正与图像处理
3. 计算机辅助遥感制图
1. 遥感影像地图
遥感影像地图发展趋势：
电子影像地图 多媒体影像地图 立体全息影像地图
2. 常规制作遥感影像图
常规编制流程：
①影像地图设计： ②遥感影像的选择、处理和识别 ③基础地理底图的选取 ④影像几何纠正 ⑤制作线划标记版，套合地图基本要素 ⑥遥感影像地图的印制
3. 计算机辅助遥感制图
计算机辅助遥感制图：在计算机系统支持下， 根据地图制图原理，应用数字图像处理技术和 数字地图编辑加工技术，实现遥感影像地图和 成果的表现。 机助制图优势： 简化了编制工艺； 改善了制图条件； 提高了灵活性； 缩短了成图周期； 降低了劳动强度。
面向对象的遥感影像分类技术
随着遥感技术的发展，高分辨率影像 越来越普及。面向对象分类方法能够 更好地适应高分辨率影像的特点，提 取出更多的地物细节信息。
02
遥感影像数据预处理
遥感影像数据来源及特点
来源
卫星、飞机、无人机等遥感平台获取 的影像数据。
特点
具有多源性、多时相性、多光谱性、 高分辨率等特点。
数据预处理流程
总结与展望
研究成果总结
01
面向对象遥感影像分类技术的优势
通过面向对象的方法，遥感影像分类技术能够更有效地提取地物特征，
降低分类误差，提高分类精度。
02
关键技术的突破
在特征提取、对象构建、分类器设计等方面取得了重要突破，推动了遥
感影像分类技术的发展。
03
多样化应用场景的实现
面向对象遥感影像分类技术已广泛应用于土地利用/覆盖分类、城市规
04
数据融合技术
将多源、多时相、多光谱的遥感影像 数据进行融合，提高影像数据的空间 分辨率和光谱分辨率。
03
面向对象分类方法原理及实现
面向对象分类方法的基本原理
对象的概念
01
在遥感影像中，对象是指具有相似光谱、纹理、形状等特征的
像素集合。
分层结构
02
面向对象分类方法通过构建分层结构，将影像划分为不同尺度
动态交互可视化
利用GIS等空间分析工具，实现分类结果的动态交互可视化，支持用 户自定义查询、分析和展示。
算法优化与改进方向
特征提取与选择
研究更有效的特征提取方法，如深度学习、纹理分析等， 提高分类器的性能；同时，针对特定应用需求，选择合适 的特征组合进行优化。
上下文信息利用
充分挖掘和利用遥感影像中的上下文信息，如空间关系、 地物形状等，提高分类的准确性；研究基于图模型、条件 随机场等方法的上下文建模技术。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
《遥感图像分类》课件
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
遥感影像辅助地图制图的研究和运用
遥感影像辅助地图制图的研究和运用地图是人类认识地球、认识自然、认识社会的重要工具。
在当今信息技术高速发展的时代，遥感影像成为制图的重要辅助手段。
遥感影像辅助地图制图的研究和运用，不仅提高了地图制图的效率和精度，也拓宽了地图制图的应用领域，对于国土资源调查、自然灾害监测、城市规划等方面都具有重要意义。
本文将从遥感影像辅助地图制图的基本原理、技术手段和应用价值等方面进行探讨。
一、遥感影像辅助地图制图的基本原理遥感影像是利用传感器获取地球表面特征信息的图像，具有广覆盖、高分辨率和多光谱等特点。
遥感影像辅助地图制图的基本原理是通过对遥感影像进行解译，提取地物信息，并将其与地图进行融合，从而增强地图的信息量和精度。
遥感影像辅助地图制图涉及到多种技术手段，主要包括遥感影像解译、地图配准和融合技术。
1. 遥感影像解译技术遥感影像解译是将遥感影像中的地物信息与实际地物进行对应的过程。
通过遥感影像解译技术，可以提取出地面的各种特征信息，如土地覆盖类型、地形地貌、水体分布等，为地图制图提供了丰富的数据支持。
2. 地图配准技术地图配准是指将遥感影像与已有地图进行对齐和匹配的过程。
通过地图配准技术，可以保证遥感影像与地图之间的空间一致性，实现遥感影像与地图的叠加和融合。
3. 图像融合技术图像融合技术是指将多源遥感影像进行融合，生成具有多光谱和高分辨率的新图像的过程。
通过图像融合技术，可以提高图像的信息量和空间分辨率，进一步提高地图制图的精度和效果。
遥感影像辅助地图制图在资源调查、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
1. 国土资源调查遥感影像辅助地图制图可以提供大范围、全面的地表信息，为国土资源调查和监测提供了强大的数据支持。
通过遥感影像辅助地图制图，可以实现对土地覆盖、植被分布、土地利用变化等信息的快速获取和更新，为国土资源的合理利用和保护提供科学依据。
2. 自然灾害监测遥感影像辅助地图制图可以实现对自然灾害的监测和评估。
面向对象的遥感影像分类技术
面向对象分类的 基本原理
面向对象分类的基本概念
面向对象分类： 将遥感影像分割 为多个对象，每 个对象具有相同 的属性和特征
基本原理：通过 分析遥感影像的 纹理、颜色、形 状等特征，将具 有相似特征的像 素划分为同一个 对象
优势：能够更好 地处理遥感影像 中的噪声和异物， 提高分类精度
应用领域：广泛 应用于土地覆盖 分类、灾害监测、 环境监测等领域
遥感影像分类技术的分类方法
监督分类：利用已知类别的样本进行训练，然后对未知类别的影像进行分类
无监督分类：无需已知类别的样本，直接对影像进行分类
半监督分类：结合监督分类和无监督分类的方法，提高分类准确性
深度学习分类：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，进行 遥感影像分类
技术发展对策与建议
加强技术研发，提高分类精度和速度 拓展应用场景，如农业、环保、城市规划等领域 加强与其他领域的交叉学科合作，如人工智能、大数据等 制定相关政策和标准，推动技术发展和应用
感谢您的观看
汇报人：XX
在林业领域的应用
森林资源调查：通过遥感影像分类技术，可以快速准确地获取森林资源的分布、面积和种类等信息。
森林健康监测：通过对遥感影像的分析，可以及时发现森林的病虫害、火灾等灾害，并采取相应的 措施。
森林资源管理：通过遥感影像分类技术，可以评估森林资源的利用情况，为森林资源的保护和管理 提供依据。
选择分类器的依据：数据集的大小、 特征的复杂性、计算资源的限制等
分类结果后处理与优化
后处理方法：平 滑、滤波、边缘 检测等
优化策略：调整参 数、选择合适的分 类器、融合多种分 类方法等
评价指标：精度、 召回率、F1值等
遥感图像的分类与特征提取方法
遥感图像的分类与特征提取方法遥感图像处理是一项重要的技术，可以帮助我们更好地理解和利用地球表面的信息。
其中，遥感图像的分类与特征提取方法是关键的研究方向。
本文将探讨这一主题，介绍常见的分类和特征提取方法，并讨论各种方法的优劣以及适用场景。
一、常见的遥感图像分类方法遥感图像的分类是将图像像素按照其代表的地物类别进行划分和识别。
常见的分类方法包括像素级分类、对象级分类和混合分类。
1. 像素级分类：像素级分类是将图像中的每个像素点都进行分类。
该方法适用于较小的地物或者需要保留细节信息的需求场景。
常见的像素级分类方法包括支持向量机（SVM）、最大似然分类和随机森林分类等。
2. 对象级分类：对象级分类是将图像中的连续区域作为分类单元，对整个区域进行分类。
这种方法可以更好地利用图像中的上下文信息，提高分类精度。
常见的对象级分类方法有基于区域的卷积神经网络（RCNN）、基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和卷积神经网络（CNN）等。
3. 混合分类：混合分类方法是将像素级分类和对象级分类相结合，综合利用两者的优点。
例如，可以先进行像素级分类得到初步分类结果，再通过对象级分类对初步结果进行修正和细化。
这种方法可以在保留细节信息的同时，提高分类的准确性和鲁棒性。
二、常见的遥感图像特征提取方法特征提取是遥感图像分类的关键环节，通过提取图像中的特征信息，可以更好地描述和区分不同地物类别。
常见的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。
1. 光谱特征提取：光谱特征是指通过对图像中每个像素点的光谱反射率进行分析和处理，提取出的表示不同地物的特征。
常见的光谱特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和维度约简等。
2. 纹理特征提取：纹理特征是指图像中不同地物的纹理差异。
通过对图像的纹理进行分析和提取，可以更好地区分不同地物。
常见的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）等。
遥感制图
3.2卫星影像图的产生和编制 卫星影像图的产生和编制过程包括： （1）卫星数据的几何纠正
（2）像元亮度的重采样
（3）影像镶嵌
（4）彩色合成
（5）多种信息复合 （6）矢量数据的符号化 （7）图像的输出产品
§4
4.1 概述
从影像生成专题地图
1.目视解释的专题地图 （1）影像预处理 包括遥感数据的图像校正、图像增强， 有时还需要实验室提供监督或非监督分类的图像。 （2）目视解译 经过建立影像判读标志，野外判读， 室内解译，得到绘有图斑的专题解译原图。 （3）地图概括 按比例尺及分类的要求，进行专题解 译原图的概括。专题地图需要正规的地理底图，所以地图概括 的同时也进行图斑向地理底图的转绘。 （4）地图整饰 在转绘完专题图斑的地理底图上进行 专题地图的整饰工作。
陆地卫星7号
陆地卫星7号图像 陆地卫星7号（原称为地球资源技术卫星）于1999年4月15日由美国航 空航天局发射，携带了增强型主题成像传感器（ETM+）。它是陆地星-6的 改进型。其特点是具有同NASA的跟踪和数据中继卫星的横向中继站，还拥 有数据流中的“海事星”全球定位系统信息，能提供图像定位信息。该卫 星还装有宽带高容量磁带记录仪以及增强主题测绘仪以适度改进陆地卫星-
6。分辨率70米。
Spot4卫星
Spot三维卫星影像
Spot对地观测卫星系统是由法国空间研究中心发展的，参与的国家还 有比利时和瑞典。系统包含了卫星、对卫星控制和编程的地面设施、图像 制作处理和分发的机构等。分辨率10-20米。
RADARSAT卫星及图像 RADARSAT卫星是加拿大于95年11月4日发射的，它具有7种模式、25种 波束，不同入射角，因而具有多种分辨率、不同幅宽和多种信息特征。适 用于全球环境和土地利用、自然资源监测等。分辨率10-30米（工作模式 有精细、标准模式）。
遥感制图第十章遥感定性专题图的制作-实例
02
雷达数据能够穿透云层和地表 障碍物，获取地表下的信息， 对于地质勘查、地下资源探测 等领域具有重要意义。
03
雷达遥感技术还有助于提高遥 感定性专题图的空间分辨率和 几何精度。
无人机遥感技术
01
无人机遥感技术利用无人机搭载传感器，能够获取高分辨率的 地面影像和光谱信息。
总结词
通过遥感影像解译，将土地利用类型划分为城市、农业、森林等，并制作专题图。
详细描述
首先，收集不同地区的遥感影像数据，并进行预处理，如辐射定标、大气校正等。接着，利用监督分类或非监督 分类的方法对遥感影像进行解译，将土地利用类型划分为城市、农业、森林等。最后，将解译结果进行符号化， 并制作专题图。
特点
遥感定性专题图具有空间分布特征， 能够反映地表不同要素的分布、类型 和相互关系，为决策提供科学依据。
遥感定性专题图的重要性
促进地理信息共享
遥感定性专题图是地理信息的重要组成部分，能够促进地理信息 的共享和交流。
辅助决策
遥感定性专题图能够提供地表要素的分布和变化信息，为政府和企 业决策提供科学依据。
推动科学研究
遥感定性专题图为科研工作者提供了丰富的地表数据，有助于推动 地理学、生态学等领域的研究。
遥感定性专题图的历史与发展
历史
自20世纪60年代以来，遥感技术不断发展，遥感定性专题图也经历了从简单到 复杂的发展过程。
发展
随着遥感技术的不断进步，遥感定性专题图的制作方法和精度也在不断提高， 未来将更加注重智能化和自动化的制作技术。
投影转换
将遥感影像的投影方式转换为与地图相匹配 的投影方式。
使用遥感数据进行地图制作的步骤和要点
使用遥感数据进行地图制作的步骤和要点地图，作为人们获取空间信息的重要工具，具备广泛的应用领域，包括城市规划、农业、气象、地理教育等。
而在地图制作过程中，遥感数据的使用发挥着至关重要的作用。
本文将详细探讨使用遥感数据进行地图制作的步骤和要点，以助于读者更好地了解和运用这一技术。
一、数据获取在使用遥感数据进行地图制作之前，首先需要获取相应的数据源。
目前，遥感数据的获取主要靠卫星遥感、航空遥感以及地面测量等手段。
卫星遥感数据广泛应用于地图制作领域，可通过各种遥感卫星获得。
航空遥感数据通常通过航空的方式获取，包括无人机、航空摄影机等。
而地面测量则利用测绘仪器进行数据采集。
在选择数据源时，根据实际需要和研究区域特点，选择合适的数据来源至关重要。
二、数据处理数据处理是使用遥感数据制作地图的重要步骤之一。
在进行数据处理前，需要对获取的数据进行预处理，包括数据格式转换、地理坐标系转换等。
在此之后，可以利用遥感影像处理软件对数据进行清理、配准和拼接，以提高图像的质量和准确性。
数据处理的目的是优化数据，使其能够更好地用于地图制作。
三、影像解译影像解译是遥感数据制作地图中不可或缺的一环。
通过对遥感影像进行解译，可以将其转换为实质性的地理信息。
在进行影像解译时，需要先了解研究区域的地物特征和图像的光谱特征，再根据光谱信息、纹理和形状等特征，对影像进行分类和识别。
常用的遥感影像解译方法包括像元级解译、目视解译和基于机器学习的解译方法。
通过影像解译，可以获取到各类地物的位置、范围和属性等信息。
四、地图制作地图制作是使用遥感数据进行地图制作过程的最后一步。
在地图制作之前，需要根据实际需要和制图目的选择适当的投影方式和比例尺。
接下来，根据影像解译的结果，将解译好的地物信息标注到地图上。
同时，还需要绘制地理要素，如河流、道路等，并加入符号、颜色等以增加地图的可读性。
地图制作的过程中，还需要注意地图的比例、图例、坐标网格等元素的设置，以确保地图的准确性和完整性。
遥感制图.PPT
•.
•2
遥感制图的信息源
1.主要信息源 2.空间分辨率及制图比例尺的选择 3.波谱分辨率与波段选择 4.时间分辨率与时相的选择
统计概率法：是根据物体的光谱特征进行自 动识别。
语言结构法：是根据物体的图形进行识别。
模糊数学法：是根据物体最明显的本质特征 （光谱的或图像的本质特征） 进行识别。
•.
•15
粗处理是为消除传感器本身及外部因素的影响所引 起的各种系统误差而进行的处理。
精处理是指为进一步提高卫星遥感图像的几何精度 而进行的几何校正和辐射校正，以满足专题制图的 要求。
•.
•11
遥感图像的处理方法
2.遥感图像的增强处理
在对遥感图像判读之前，要进行图像增强处理， 这包括光学处理和数字处理两类。
遥感制图
§1 遥感制图概述 §2 遥感制图的信息源 §3 遥感图像的处理方法 §4 遥感图像专题信息提取方法
•.
•1
遥感制图概述
遥感制图是指通过对遥感图像目视判读或利用图 像处理系统对各种遥感信息进行增强与几何纠正 并加以识别、分类和制图的过程。
遥感图象有航空遥感图象和卫星遥感图象，制图 方式有计算机制图与常规制图。
•.
•5
一个像元所对应地面范
围的大小即为遥感图像
的分辨率。
•.
•6
不同规模的环境特征对地面分辨率的要求
巨型环境特征
地壳 10km
大陆架 2km
洋流
2km
自然地带 2km
大型环境特征
第72章高光谱遥感图像分类ppt课件
初始类别参数的选定
初始类别参数是指：基准类别集群中心（数学期 望）以及集群分布的协方差矩阵。因为无论采用 何种判别函数，都要预先确定其初始类别的参量。 以下为几种常用的方法：
29
1、像素光谱特征的比较法
首先，在遥感图像中定义一个抽样集，它可以是整幅 图像的所有像素，但通常是按一定间隔抽样的像素；
15
欧几里德距离就是两点之间的直线距离。这是我们用的最多因 而也是最为熟悉的一种距离。与我们习惯用的距离一致。欧氏 距离的表达式为：
2. 欧几里德距离
n
2
di x k
x kj M ij
j1
欧氏距离中各特征参数也是等权的。 以上两种距离都称为明可夫斯基(Minkowski)距离（以下 简称明氏距离），使用明氏距离应该注意以下问题：
式中：Pwi 为先验概率，也就是在被分类的图像中类别wi出现的 概率。PX wi 为似然概率，它表示在 wi这一类中出现像元X的
概率。只要有一个已知的训练区域，用这些已知类别的像元做
统计就可以求出平均值及方差、协方差等特征参数，从而可以
求出总体的先验概率。在不知道的情况下，也可以认为所有的Pwi
为相同。Pwi X 为后验概率。PX 表示不管什么类别出现的概率：
31
初始类别参数的选定
19
3、最大似然监督分类
最大似然法是经典的分类方法，已在宽波段遥感图像分类
中普遍采用。它主要根据相似的光谱性质和属于某类的概率最
大的假设来指定每个像元的类别。MLC法最大优点是能快速指定
被分类像元到若干类之中的一类中去 。
从概率统计分析，要想判别某位置的向量属于哪一个类别，
判别函数要从条件概率 Pwi X i 1 , 2 , 3 , 来, m决定，
如何利用遥感数据进行精确地图绘制
如何利用遥感数据进行精确地图绘制遥感数据是指通过航空或卫星等遥感技术获取的地球表面信息数据。
它以其高效、全面和精确的特点，为地图绘制提供了丰富的数据来源。
本文将重点探讨如何利用遥感数据进行精确地图绘制。
一、遥感数据的种类和获取方式遥感数据通常分为光学遥感数据和雷达遥感数据两大类。
光学遥感数据包括可见光、红外线、热红外线等波段的影像数据，可以用来提取地表特征和地物分类信息。
雷达遥感数据则可以通过探测雷达波的回波强度和相位信息，获取地形高程和地表形貌等信息。
光学遥感数据通常通过航空摄影或卫星观测获得。
航空摄影使用飞机配备摄影机进行拍摄，可以获得高分辨率的影像数据。
而卫星观测则利用地球上的卫星进行数据采集，可以获取大范围的影像数据。
雷达遥感数据则通过雷达系统进行探测和采集。
二、遥感数据在地图绘制中的应用1. 地表特征提取遥感数据可以提取出地表的多种特征，如地貌、水体分布、植被茂密度等。
这些特征可以作为地图中的底图，为地理信息系统(GIS)、城市规划等提供基础数据。
2. 地物分类利用遥感数据，可以对地物进行分类，如道路、建筑物、河流等。
通过遥感图像分类算法，可以自动识别和提取出各类地物，为地图制图提供了快捷高效的手段。
3. 地图更新遥感数据可以快速获取地表信息，并与历史地图进行对比，实现地图的更新和修复。
利用高分辨率的遥感影像，可以识别出新增的建筑物、市区的拓展等变化，提供精确的地图数据。
4. 空间分析利用遥感数据，可以进行地理信息的空间分析。
如在地图绘制过程中，可以通过对遥感影像进行影像配准和几何校正，提高地图的精度和准确性。
三、如何利用遥感数据进行精确地图绘制1. 数据的预处理在使用遥感数据进行地图绘制之前，需要对其进行预处理。
这包括校正和配准等操作。
校正可以消除由于遥感传感器的不同而引起的几何畸变，确保影像的几何精度。
配准则是将不同时间或不同传感器获得的遥感影像进行对齐，保证空间一致性。
2. 影像解译和分类利用遥感技术，可以对遥感影像进行解译和分类。
遥感实验 地形表面创建及景观图制作
实验七 地形表面创建及景观图制作1. 背景随着社会经济的发展，旅游业在国民经济中所占比重加大。
开发某一地区的旅游资源，制作景区的三维景观图，直观形象地向游人展示该区域的地形地貌、秀美景观，对加强景区监管，具有重要的意义和实际应用价值。
2. 目的通过本实验，使读者加深对表面概念及生成方法的的理解，掌握三维场景中表面及矢量要素的立体显示原理与方法，熟练掌握ArcGIS 软件中表面生成、表面及矢量要素在场景中的三维显示及其叠加显示。
此外，本实例还允许读者自行设计要素的符号化显示方案。
3. 实验数据（1） 景区等高线矢量数据Arc_Clip （..\Test7）；（2） 景区道路矢量数据Arc_Clip_road （..\ Test7）；（3） 景区水系矢量数据Arc_Clip_river （..\ Test7）；（4） 景区休憩地数据层Arc_Clip_urb （..\ Test7）；4. 要求（1） 利用所给等高线数据建立景区栅格表面；（2） 在ArcScene 三维场景中，实现表面与其它要素叠加三维显示；（3） 设计各要素如道路、水系等的符号化显示；（4） 综合考虑表面及各要素，生成美观大方的区域景观图；5. 实验方法及其制作步骤（1） 启动ArcScene ，打开场景文件Exercise3.sxd （… \ Test7\Exercise3.sxd ），其中已添加以下数据层：等高线数据层Arc_Clip ，道路数据层Arc_Clip_road ，水系数据层Arc_Clip_river ，休憩地数据层Arc_Clip_urb （图1）；（2） 创建区域TIN 表面；1） 选择并点击3D Analyst 菜单栏中的Create\Modify Tin 选项栏中的Create TIN From Features 命令（图2），弹出由要素创建对话框（图3）；图1 添加了休憩地数据层的实验场景2） 在Layer 框中勾选等高线图层Arc_Clip ，在右边的Height Source 中选择Elevation 字段，在Triangulate as 中选择 soft line 。