2010-第一章-遥感图像解译基础-宋妍
遥感图像解译复习大纲
遥感图像解译复习大纲第一章遥感解译的一般问题1、遥感图像解译的基础是遥感数据。
图像解译的任务就是从图像上反映的各种各样的色、形信息推断观察目标电磁波特征的差异。
3、将图像信息在新的层次上还原为地物信息，这一环节的重要特征是图像处理人员在地物信息传递中的主导地位正被地学信息处理人员所取代，人们将会更多地用地学语言来描述被传递的地物信息。
4、遥感图像解译的任务分类：按应用领域，遥感图像解译的目的和任务主要分为两种：普通地学解译和专业解译。
普通地学解译主要为了取得一定地球圈层范围内的综合性的信息，常见的是地理基础信息解译和景观解译。
地理基础信息一般由地形信息、居民地、道路、水系、独立地物、植被、地貌和土质等构成。
景观主要指多个地学要素有规律的地域结合。
专业解译可以分为很多类，主要是为了解决各部门的任务，用于提取特定要素或概念的信息；主要包括地质、林业、农业、军事等。
根据应用范围划分，各种遥感目的对空间分辨率的要求不同，遥感图像解译的任务又可分为：巨型地物与现象、大型地物与现象、中型地物与现象、小型地物与现象等一些类型的解译。
6.遥感图像解译的组织方法可分为四种方式：1）野外解译，直接在实地完成。
该结果可以揭示所有指定地物，包括图像上的没有显示的地物2）飞行器目视解译通常是由飞机上和直升机上识别地物的图像3）室内解译是一种无需去野外，只需研究遥感图像性质，以便识别地物并取得地物特性的方法4）综合解译，以上两种或者以上方法的结合。
一般情况下，找出和识别地物的主要工作在室内条件下完完成。
而在野外或飞行中，查明获识别那些在室内不可能揭示的地物和他们的属性。
7、按照遥感技术的发展过程，遥感信息的利用方式划分为：1.）瞬时信息的定性分析2.）空间信息的定位分析3.）瞬时信息的定量分析4.）时间信息的趋势分析5.）多源信息的综合分析8、遥感器定标、大气订正和目标信息的定量反演是遥感信息定量化的三个主要研究方面。
9、伴随遥感信息利用方式的变化是解译产品和各种支撑技术的发展。
遥感图像解译
叶绿素 非再利用元素 反射率
3 叶片年龄 叶片年龄
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月份
中南大学信息物理工程学院测绘所
梅小明
4) 物理方法的应用 遥感图像解译的对象，特别是一些空间现象经常涉及到 一些物理过程，其中有些比较简单，有些十分复杂，但都 需要把物理方法与遥感信息的使用相结合，并形成独特的 物理-遥感信息模型。例如：河床演变模型，土壤侵蚀模 型，波浪运动模型等。图1.1.6是根据SAR图像，利用数 学物理方法研究波浪运动特点的实例。
中南大学信息物理工程学院测绘所
梅小明
最初的遥感图像解译主要利用特定时段的遥感数据，利用 简单技术手段（甚至主要利用人本身的功能）对观测目标 作定性分析，或确定其空间分布规律。——按照遥感对象 的变化规律设计遥感探测周期——作为生产管理和动态监 测手段——对象信息的传递为遥感图像解译增添许多新内 容。 目前认为，遥感图像解译主要是对黑白和彩色遥感图像上 目标的色和形信息进行分析。即影像要素或特征概括起来 分“色”和“形”两大类。色：色调、颜色、阴影、反差； 形：形状、大小、空间分布、纹理；任务是从图像上反映 的各种各样的色、形信息推断观察目标电磁波特征的差异。 反映了重要特性，但不是全部特性。光谱探测能力的提高、 空间分辨率的提高——遥感信息与观测目标联系起来，定 量遥感变得现实。构成另外的特性：根据遥感图像对目标 电磁波特性的差异作物理的和数量上的说明。
中南大学信息物理工程学院测绘所 梅小明
小结。遥感图像信息所反映的地学环境的
综合性与复杂性，以及遥感信息本身的综 合特点，决定了遥感信息单纯数学、物理 处理结果具有不确定性或多解性。为了提 高解译结果的正确性与可靠性，地学知识 的介入是必不可少的。实际上，地物遥感 信息涉及面十分广泛，它与地学、生物、 数学、物理、信息技术都有不同程度的关 联。因而，地物信息与具体应用的结合会 涉及到各种相关知识的运用。
遥感图像解译基础PPT课件
• 图型：目标地物有规律的排列而成的图形结构。
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• 布局：物体间的空间配置。物体间一定的位 置关系和排列方式，形成了很多天然和人工 目标特点。
• 位置：地物分布的地点。地理位置和相对位 置。
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遥感图像目视解译的一般原则
总体观察 综合分析 对比分析 观察方法正确 尊重影象客观实际 解译图象耐心认真 有价值的地方重点分析
狭义：是一门新兴的科学技术，主要指从远距离、 高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、 微波等探测器，通过摄影或扫描、信息感应、传 输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态 的现代化技术系统。 (《遥感大词典》)
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遥感和遥感系统——遥感过程
卫星姿态 控制
服务社会
遥感信 息传输
用户
成像机理 与模型
运用专业背景知识，通过肉眼观察，经过综合分 析、逻辑推理、验证检查把遥感图象中所包含的 地物信息提取和解析出来的过程。
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遥感图像目视解译原理
目视解译是遥感成像的逆过程
地表景观
成像过程
遥感图象
空间结构、时间 特点
化学组分பைடு நூலகம்物理 属性
成像方式、探测 波段
投影方式、时空 因素
大小形状、色调 灰阶
畸变失真、成图 比例
分发
目标提取与识别 (自动化、智能化)
遥感数据处理 (高光谱、高分辨率、……)
多源数据融合与集成 4
遥感系统
遥感系统包括：被测目标的信息特征(目标物）;信息的获 取（遥感平台）;信息的接收与记录、信息的处理（地面接收 站）和信息应用（分析解译）四大部分。
目标物的电磁波特性-----任何目标都具有发射、反射和吸 收电磁波的性质，这是遥感的信息源。目标物与电磁波的相 互作用，构成了目标物的电磁波特性，它是遥感探测的依据。
遥感图像解译
遥感图像解译1 遥感图像解译的一般要求(1) 遥感图像解译主要适用于前期论证阶段和初步勘察阶段。
解译工作应先于水文地质测绘，并贯穿其整个过程，以提供编写设计、布置水文地质观测路线的依据，达到减少水文地质测绘工作量，提高工作精度的目的。
(2) 一般使用的遥感图像为卫星图像和航空相片，必要时，在卫星图像和航空相片解译的基础上提出课题，进行红外扫描或其他专门遥感飞行，获得相应的遥感图像。
(3) 通过遥感图像解译，应提交与测绘比例尺相同的遥感图像水文地质解译图及文字说明。
根据需要，可分别编制地貌、地质构造解译图、相片镶嵌图和典型像片图等。
(4) 通过遥感图像解译，能够解决或基本能够解决某地区的水文地质问题，对该地区可不作或少作水文地质测绘工作，以减少野外工作量。
2 遥感图像解译的基本要求(1) 进行相片质量鉴定。
在搜集和分析已有资料(包括不同地质体的光谱特征资料)和野外踏勘调查的基础上，建立地质、水文地质直接和间接解译标志。
(2) 应选用不同时间、不同波段、不同比例尺卫星图像进行水文地质对比解译。
图像比例尺可根据卫星图像质量放大到1:50万至1:25万。
(3) 使用的航空相片比例尺，尽量接近水文地质测绘比例尺，一般不宜小于1:5万。
(4) 为发挥卫星图像视域范围大、反映构造轮廓清楚的客观效果和航空相片局部细节详细的长处，卫星图像和航空相片最好结合使用。
但在进行区域地质、水文地质解译时，卫星图像也可单独使用。
(5) 遥感图像解译一般采用目视解译和航空立体镜的光学机械解译，尽可能采用假彩色合成为主的电子光学解译和计算机图像处理，以提高解译水平。
(6) 遥感图像解译应结合已有的地面地质、物探、钻探等资料进行。
(7) 单张相片及镶嵌图的解译结果，可采用徒手或仪器转绘到与测绘比例尺相应的地形底图上，统一编绘成解译成果图。
3 遥感图像主要解译内容(1) 划分主要地貌单元，判定地貌形态、成因类型及地貌形态与地质构造、地层岩性、地下水分布的关系；(2) 地质构造基本轮廓、新构造形迹、裸露及隐伏的线性构造位置；(3) 各种岩溶形态和成因类型；(4) 解译各种水文地质现象，判定泉点、泉群、地下水溢出带和地表水渗失带位置，圈定地表水体的范围，分析水系发育特征；(5) 古河道、浅层淡水的分布范围；(6) 分析地下水补给、径流、排泄等区域水文地质条件。
遥感图像解译基础PPT课件
和的比值，表示被检测为类别j 的样本被正确识
别的比率，反映了虚检的程度。
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Kappa 系数表示检测结果的内部一致性，与总体精度比 较起来，Kappa 系数更为客观
K
K
N nii nini
Kappa i1
i1
K
N2 nini
i1
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LANDSAT 系列卫星成像仪器特征
仪器 RBVm RBVp MSS
LiDAR系统首次在救灾中应用,获取了唐家山 堰塞湖地区高精度DEM,为解决唐家山堰塞湖 问题提供了精确的数据;同时为寻找失事直升 机也提供了最新的数据.
——李京《空间信息技术在四川地震救灾工作 中的应用》
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灾中堰塞湖动态监测
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遥感图像解译—例2
太空看长城？？ 2004年5月 欧洲空间局
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地面站接收到遥感卫星发送来的数字信息，记录在 高密度的磁介质上（如高密度磁带HDDT或光盘等），并 进行一系列的处理，如信息恢复、辐射校正、卫星姿态校 正、投影变换等，再转换为用户可使用的通用数据格式， 或转换成模拟信号(记录在胶片上)，才能被用户使用。
信息的应用----遥感获取信息的目的是应用。这项工 作由各专业人员根据不同的应用需要而进行。在应用过程 中，也需要大量的信息处理和分析，如不同遥感信息的融
分发
目标提取与识别 (自动化、智能化)
遥感数据处理 (高光谱、高分辨率、……)
多源数据融合与集成 4
遥感系统
遥感系统包括：被测目标的信息特征(目标物）;信息的获 取（遥感平台）;信息的接收与记录、信息的处理（地面接收 站）和信息应用（分析解译）四大部分。
目标物的电磁波特性-----任何目标都具有发射、反射和吸 收电磁波的性质，这是遥感的信息源。目标物与电磁波的相 互作用，构成了目标物的电磁波特性，它是遥感探测的依据。
遥感图像目视解译与制图课件
4. 目标识别
针对特定目标，如建 筑物、水体等，采用 专业解译标志进行精 细识别和提取。
5. 制图输出
将解译结果以专题图 或矢量数据等形式输 出，供后续分析和应 用。
目视解译的技巧与策略
技巧 1. 充分利用图像的色彩、纹理等信息，提高解译精度。
叶面积指数等。
植被病虫害检测
识别遥感图像上的植被异常特 征，如黄化、枯死等，以发现
潜在的病虫害问题。
城市地区解 译
01
城市边界提取
基于遥感图像的纹理和光谱信息， 准确地提取出城市的边界。
03
城市热岛效应分析
利用热红外遥感数据，分析城市 地区的热岛效应，以评估城市热
环境。
02
城市土地利用分类
根据遥感图像的特征，将城市地 区划分为商业区、工业区、居住
发展等。
扩张影响评估
评估城市扩张对自然环境、生态 系统和农业等方面的影响。
案例四：洪涝灾害监测与评估
灾害范围提取
利用遥感图像识别洪涝灾害范围，介绍灾害范围 提取的方法和流程。
灾害程度评估
基于遥感图像的灾害程度指数，评估洪涝灾害的 严重程度和影响。
灾害风险分析
结合地形。
介绍基于像元、基于对象和集成学 习等植被分类方法，比较各种方法 的性能。
精度评价与制图
进行植被分类精度评价，提高分类 精度，并对分类结果进行制图与可 视化。
案例三：城市扩张分析
城市扩张检测
利用遥感图像分析城市用地变化， 检测城市扩张的范围和速度。
扩张驱动力分析
结合社会经济数据，分析城市扩 张的驱动力，如人口增长、经济
四讲遥感图像目视解译与制图1
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水系可作为地质地貌解译的间接标志
辐射型水系< 火山附近>
向心型水系 <盆地>
长方格子状 水系<断层>
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遥感图像目视解译原理
2、遥感图像目视解译的认知过程 遥感图像知觉形成的条件
存在颜色或色调的差异,并且这种差异能为叛读者视 觉所感受,才有可能将目标地物与背景区别开.
通常采用前面所介绍的图像增强技术来扩大地物之 间的对比度差异.
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遥感图像目视解译原理
2、遥感图像目视解译的认知过程
〔1〕自下向上过程 向下过程
识别证据选取
〔2〕自上 特征匹配
特征提取
提出假设
图像信息获取
图像辨识
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遥感图像目视解译原理
3、遥感图像目视解译的一般顺序
• 从已知到未知、先易后难、先山区 后平原、先地表后深部、先整体后 局部、先宏观后微观、先图形后线 形
目视解译
增强处理、信息提取 逻辑推理、对比分析
遥感图象
大小形状、色调灰阶 畸变失真、成图比例
地表景观
空间结构、时间特点 化学组分、物理属性
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遥感图像目视解译原理
1、遥感图像目标地物识别特征——解译标志
遥感图像上那些能够作为识别、分析、判断景观地 物的影象特征
• 直接标志：是判读目标自身特点在影象上的直接 表现形式 •根据直接标志,可直接判断地物 • 间接标志：图象上能看出的和直接标志密切联系 的地物
3
遥感图像目视解译与制图
遥感图像解译并不是一件简单的事情.
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遥感图像目视解译与制图
遥感图像目视解译原理 遥感图像目视解译基础
遥感制图
「遥感图像分析运用复习重点」
遥感图像分析运用复习重点第一章遥感影像解译的基本理论1、遥感影像解译：根据影像的几何特征和物理性质,进行综合分析,从而揭示出物体或现象的质量和数量特征，以及它们之间的相互关系，进而研究其发生发展过程和分布规律。
也就是说根据影像特征来识别它们所代表的物体或现象的性质。
２、影像解译(Interｐrｅｔａtiｏｎ) —从影像获取信息。
根据各专业要求，借助一定的技术手段和方法，对遥感影像进行综合分析、比较、推理和判断,识别出地物或测算出某种数量指标的过程。
（1)解译的过程：影像→灰度或色调（物理性质)／形状大小（几何性质)→地物(２)原理:影像特征→电磁波普→影像特征性质（3）解译本质：从影像特征——地物的光谱特征、空间特征和时间特征,判断电磁波的性质和空间分布，进而确定地物的属性,也就是从影像特征识别地物。
(4）解译条件:解译对象基础理论和专业知识、遥感理论知识和分析解译技术、区域地理特征与背景资料（5）影像解译的内容:图像识别、图像量测、图像分析ﻩ其中，图像分析与专题特征提取包括特定地物及状态的提取、物理量的提取、特定指标提取、变化检测3、解译类型:(１）根据解译信息特征：定性解译、定量解译根据解译内容：一般解译、专题解译根据解译技术和方法:目视解译、计算机解译，其中最基本的解译是目视解译。
（2)目视解译就是借助简单的仪器设备，直接由眼睛来识别影像特性，从而提取有用信息。
解译条件：具有解译对象的基础理论和专业知识,掌握遥感技术的基本原理和方法,要有一定的实际工作经验和地面实况资料。
解译质量:解译人员、研究目标、遥感影像三个因素的统一程度。
ﻩ优点:把解译者的专业理论、区域知识、遥感技术及经验介入到图像分析中，根据目标及周围地物的影像特征，以及目标的空间组合规律等,通过地物间的相互关系，经分析比较、逻辑推理、综合判断识别目标。
缺点：解译速度慢、定量精度受到限制，且往往带有解译者的主观随意性。
４、遥感资料的种类影像资料:传感器获得的以影像形式记录下来的均属遥感影像资料，包括黑影像和彩色影像。
遥感数据分类与图像解译方法介绍
遥感数据分类与图像解译方法介绍遥感数据分类与图像解译是遥感技术的重要应用领域之一，它通过对遥感图像进行分析和解译，实现对地表物体的自动识别和分类。
遥感数据分类和图像解译的正确性和准确性对于许多领域的研究和应用都至关重要，如土地利用覆盖分类、环境监测、农业资源调查等。
本文将介绍几种常用的遥感数据分类与图像解译方法。
一、基于像元的分类方法基于像元的分类方法是最常见和最基础的遥感数据分类与图像解译方法之一。
它是将遥感图像中的每个像元独立地归类，然后根据各个类别的像元数量来判断地物类型。
基于像元的分类方法通常使用像素级特征，如像素的光谱信息、纹理信息等。
常见的基于像素的分类方法有：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、最大似然估计法（Maximum Likelihood, ML）、人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）等。
这些方法可以有效地对地物进行分类，但是在处理类别相似的地物时可能存在一定的局限性。
二、基于对象的分类方法基于对象的分类方法与基于像元的分类方法不同，它是将遥感图像中的像元按照一定的规则组合成对象，然后对这些对象进行分类。
这种方法可以充分利用遥感图像中地物的空间信息，提高分类的准确性。
基于对象的分类方法通常分为两个步骤：特征提取和分类。
特征提取是指从遥感图像中提取能够描述地物特征的属性，如面积、形状、纹理等；分类是指根据提取得到的特征将地物进行分类。
常见的基于对象的分类方法有：基于规则的分类、基于决策树的分类等。
这些方法相对于基于像元的分类方法，更加适用于处理大面积地物分类问题。
三、基于深度学习的分类方法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的分类方法在遥感数据分类与图像解译中得到了广泛应用。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法，它可以自动地学习图像中的特征表达，并将这些表达用于分类。
基于深度学习的分类方法具有较强的学习能力和泛化能力，能够有效地解决类别相似的地物分类问题。
遥感图像解译资料
评价标准：完整性、可靠性、及时性和明显性。
完整性：标志着得出的结果与给定任务的符合程度，它提供关于再解译中得到的地物特性细节的概念，一般以质量指标来表示。
可靠性：指出解译结果与实际的符合程度。
借助于质量和数量的指标来完成，数量主要。
及时性：包括图像资料的及时使用。
明显性：解译成果应当根据任务的目标，用相应的符号、线画清晰地绘出来，使成果尽可能可视化，以便人们理解和应用。
多阶抽样估算地物面积：不论是定性研究还是定量研究都会遇到不同空间范围的研究对象。
当我们遇到空间范围较小的对象时，可能会需要较高空间分辨率的遥感图像，只有这样才能构建合适的遥感信息单元。
但空间分辨率较高的遥感图像一般价格昂贵，对它们的处理也需要大量的人力和物力，在对不同分辨率的卫星和航空图像解译的基础上，可利用不同空间范围的遥感信息单元之间的关系，结合多阶可变概率抽样去估算地物面积。
基本思想：首先根据图像分层和确定样本单元，对于空间分辨率较低的卫星图像，为了使调查对象可以直接在卫星图像上解译出，一般选取图像特征较容易是别的地物去估测其面积较为有效，例如有林地、无林地、灌溉区、牧场等。
其次，为了使不同阶中的地物得到紧密的相关关系，就需要使不同阶的遥感图像的分辨率逐级提高。
例如，一阶单元利用空间分辨率较低的卫星图像，二阶单元利用空间分辨率较高的卫星图像，随后可用航空图像。
也就是说，随着阶数增加，图像的空间分辨率相应提高，直至最后进行地面调查。
再次，应使后一阶样本是前一阶样本的一部分，并使抽样的概率与通过逐级解译图像所得的预估值成正比。
纯像元：一个像元内仅包含一种地物。
混合像元：一个像元内包含几种地物。
纯像元分类：以监督分类为主，监督分类是在有先验知识的条件下进行的。
在被分类的区域内选择典型区域作为子区，子区中的各种类别地物在图像中的位置早已清楚，可以用这些已知的像元数据求出参数，确定各类判别函数的i想年更是，然后将未知的像元数据代入各个判别式，一般哪类判别式的值最大，就把这个像元归入哪一类。
遥感图像的分析解译
不同的地 物在遥感 影像上具 有不同的 颜色。
1 遥感图像的解译原理
地物（原型）
电磁波特性（物理属性） 成像方式（几何属性）
图像（模型）
物体的性质
电磁波能量
影像特征
图像（模型）
灰度或色调（物理性质） 形状大小（几何性质）
地物（原型）
1 遥感图像的解译原理
遥感图像解译方法(两种)
遥感图像目视解译： 凭借人眼观察或借助简单的仪器 （放大镜、立体镜等），对遥感影像进行分析判断、量测， 从而获取特定目标地物信息的过程。
遥感图像计算机解译：以计算机系统为支撑环境，利用模 式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标 地物的各种影像特征(颜色、形状、纹理与空间位置)，结 合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进 行分析和推理，实现对遥感图像的理解，完成对遥感图像 的解译。
解译标志（判读标志）
千岛湖地区Ikonos遥感图象 遥感图像计算机解译：以计算机系统为支撑环境，利用模式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标地物的各种影像特 征(颜色、形状、纹理与空间位置)，结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和推理，实现对遥感图像的理解 ，完成对遥感图像的解译。
解译标志分类
–直接解译标志：地物本身的属性在遥感影像上的 直接反映
–间接解译标志：地物本身的属性在遥感影像上不 能直接反映，需要通过与其有关的其他地物的属 性来推断探测目标属性
遥感图像解译复习
遥感图像解译绪论遥感卫星的应用：干旱监测，火灾监测，台风预报，沙尘暴监测，海冰监测，植被监测，水质变化检测第一章遥感图像解译的基础1、影响解译精度的因素、提高解译精度方法和途径1）分类标准：分类的标准不同，得到的解译精度不同，分类的数目不同，精度也不同。
2）遥感解译方法：使用高精度的方法可以提高解译的精度。
3）遥感解译原则和程序：作业流程，开始是制定的原则也在很大程度上影响了遥感图像解译的精度；4）图像质量：包括图像的分辨率，图像的比例尺，图像的不清晰度，它们共同决定了图像量测性能。
5）解译人经验；6）解译使用的波段数目：扫描成像类型的多波段图像既可以分别解译，也可以多波段组合解译，使用的波段不同，得到的信息不同。
7）作业使用的仪器：使用的仪器不同，得到的影像的精度不同，波段不同，所得地物的类别，特点不同，解译的精度也就不同。
8）图像分解力：在一mm长的图像上能够将绝对反差的线条分开成像的数量。
9）图像清晰度：表示传递地物形状的能力，决定目视观测中有效的放大极限。
10）反差频率特性：通常是在一定空间频率范围（可以用像素长度为依据），将图像反差与地物光学反差进行比较。
11）图像的解像力2、衡量遥感图像解译质量的四个指标如何获取？1）解译的可靠性评价指标：总体精度、Kappa 系数、混淆矩阵（事后评价的方法）、生产者精度、用户精度。
2）解译的完整性 3）解译的及时性 4）解译结果的明显性3、图像信息与地物（实物或现象）的关系4、地物信息的传递过程中各个环节作用是什么？①地物信息的传递是从数据获取开始的。
数据获取实质上是由传感器代替人直接观测地学环境，通常情况下是围绕某项任务，有计划、有目的开展。
关键是运用相关的专业知识和技能确定实物、现象与图像信息之间的关系。
②由数据产生的局部概念模型：在相同的图像数据下会形成图像处理人员各自理解的局部概念模型，产生图像处理人员脑中的信息内容。
③将地物图像数据转变成图像信息：逐步转化为更有次序和用途的信息。
遥感图像解译
遥感图像解译第一章：遥感图像解译的一般问题本章重点：①图1.0.1对应的遥感图像解译的特点；②地物信息传递的七个步骤；③质量评价的四个标准及其相关计算；遥感：通过各种传感器，在不接触目标条件下探测目标地物，获取其反射、辐射和散射的电磁波信息，并进行处理、分析和应用的一门科学和技术。
★图1.0.1（欧空局发布的PROBA图像）表明了图像解译能力和人的视觉能力的关系：卫星遥感延伸了视觉器官功能，将肉眼看不到的地物目标所具有的某些特征信息通过对遥感图像的解译获取出来，人眼进行目视判读时因为个人经验等原因的限制，容易使目视判读解译出现很大的偏差，人工解译的程度和精度很大程度受到视觉能力的限制。
★地物信息传递的七个过程：1.有选择地观测地学环境；2.由数据产生的局部概念模型；3.将地物图像数据转变成图像信息；4.图像信息的组织和管理；5.图像信息在新的层次上还原为地物信息；6.由地学信息产生的局部概念模；7.按照地学应用要求进行加工。
图像解译按应用领域可以分为普通地学解译和专业解译（地质、土壤、军事等）；图像解译按组织方法可以分为：野外解译、飞行器目视解译、室内解译、综合解译。
遥感信息的利用方式照遥感技术的发过程划分：1.瞬时信息的定性划分；2. 空间信息的定位；3.瞬时信息的定量分析；4.时间信息的趋势分析5.多源信息的综合分析。
解译产品和各种技术的发展(P11)：观察与测量仪器的改变；产品形式的改变；生产工艺的改变；新一代传感器的研制；地理信息系统的支持；遥感应用模型的深化.★遥感图像解译的质量要求解译质量的四个标准：1.解译的完整性:解译的完整性标志着所得出的结果与给定任务的符合程度。
对解译完整性的评价一般以质量指标来表示，在个别情况下，也会进行数量的评价，即已揭示细部数量与总数量的百分比。
2.解译可靠性：指出解译结果与实际的符合程度，决定于正确地物数量与实际总数量的比值关系。
（可通过混淆矩阵表达：总体精度、Kappa 系数、混淆矩阵（可能性）、生产者（制造者）精度以及用户精度。
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遥感图像目视解译的一般顺序
从已知到未知、先易后难、先山区后平原、 先地表后深部、先整体后局部、先宏观后 微观、先图形后线形
遥感图像目视解译的一般顺序
从已知到未知 是遥感图像解译必须遵循的原则 。 “已知”主要指解译者自己最熟悉的环境地物, 或是 别人最熟悉的环境地物, 如地形图及有关资料等。所 谓的未知就是图像上的影像显示 , 根据己印证的影像 在相邻图像上举一反三 , 然后根据影像再在相应地面 上找到新的地物, 这就是从己知到未知的含义。 先易后难是指易识别的地物先确认, 然后根据客观规 律和影像特征不断地进行解译实践, 逐渐积累解译经 验, 取得解译标志，克服各种解译困难的过程。
分发
目标提取与识别 (自动化、智能化)
遥感数据处理 (高光谱、高分辨率、……)
多源数据融合与集成
遥感系统
遥感系统包括：被测目标的信息特征(目标物）;信息的 获取（遥感平台）;信息的接收与记录、信息的处理（地面接 收站）和信息应用（分析解译）四大部分。 目标物的电磁波特性-----任何目标都具有发射、反射和 吸收电磁波的性质，这是遥感的信息源。目标物与电磁波的 相互作用，构成了目标物的电磁波特性，它是遥感探测的依 据。 信息的获取-----主要由传感器来完成。接收、记录目标 物电磁波特征的仪器，称为传感器。如扫描仪、雷达、报机、 摄像机、辐射计等。 信息的接收、记录和信息处理-----传感器接收到目标地 物的电磁波信息，记录在数字磁介质或胶片上。胶片是由人 或回收舱送到地面回收，而数字磁介质上记录的信息则可通 过卫星上的微波天线传输给地面的卫星接收站。
程中，也需要大量的信息处理和分析，如不同遥感信息
的融合及遥感与非遥感信息的复合等。
目前遥感技术发展的特点 1.高空间分辨率。TM卫星影像空间分辨率最高 可达15米(ETM+)；SPOT卫星影像空间分辨率全色波 段现在最高可达2.5米、5米，多光谱波段达10米；美
国 的 IKONOS 影 像 数 据 分 辨 率 可 达 1 米 和 4
3.高时间分辨率。不同高度的遥感平台其重复观
测的周期不同，地球同步轨道卫星可以每半个小时对地观
测一次（FY－2气象卫星）；太阳同步轨道卫星（如NOAA气 象卫星和FY－1气象卫星）可以每天2次对同一地区进行观 测。这种卫星可以探测地球表面及大气在一天或几小时之 内 的 短 周 期 变 化 。 地 球 资 源 卫 星 （ 如 Landsat 、 SPOT 和 CBERS－1）则分别以16天、26天或4-5天对同一地区重复观 测一次，以获得一个重访周期内的某些事物的动态变化的 数据。而传统的地面调查则须在大量的人力、物力，用几 年甚至几十年时间才能获得地球上大范围地区动态变化的 数据。
ETM+ IR) 波 段 同 TM ， 加 一 个 全 色 波 段 （ panchromatic ）
8 8 8 8 8 8 8
8
红外(Infrared, IR)
反射红外（reflective IR）：0.7-3.0m
地面站接收到遥感卫星发送来的数字信息，记录在 高密度的磁介质上（如高密度磁带HDDT或光盘等），并 进行一系列的处理，如信息恢复、辐射校正、卫星姿态 校正、投影变换等，再转换为用户可使用的通用数据格
式，或转换成模拟信号(记录在胶片上)，才能被用户使用。
信息的应用----遥感获取信息的目的是应用。这项工 作由各专业人员根据不同的应用需要而进行。在应用过
运用专业背景知识，通过肉眼观察，经过综合分 析、逻辑推理、验证检查把遥感图象中所包含的 地物信息提取和解析出来的过程。
遥感图像目视解译原理
目视解译是遥感成像的逆过程
地表景观
空间结构、时间 特点
化学组分、物理 属性
成像过程
成像方式、探测 波段
投影方式、时空 因素
遥感图象
大小形状、色调 灰阶
畸变失真、成图 比例
黑 白 航 空 摄 影 像 片 解 译
居 民 地 解 译
1
2
3
植 被 解 译
水体解译
农田解译
道路的解译
车辆
彩 色 红 外 航 空 像 片 解 译
植 被 的 解 译
道 路 的 解 译
建 筑 物 解 译
1
2
3
操场以及游泳池解译
热红外像片解译
热红外图像的成像原理：记录地物发射 热红外线的强度。
灾中堰塞湖动态监测
遥感图像解译—例2
太空看长城？？ 2004年5月 欧洲空间局 中国专家观点： 无明确的地理坐标 山脉无水系存在； 长城大小、宽度明显不一 欧空局认定的‘长城’实 际上是一条山沟，‘大运 河’则是密云水库的主要 支流——白河
遥感图像目视解译步骤
(1)准备工作阶段 (2)初步解译与判读区的野外考察 (3)室内详细判读 (4)野外验证与补判 (5)目视解译成果的转绘与制图
遥感图像解译
遥感科学与技术系 宋妍
内容提纲
一 遥感和遥感系统
二 遥感图像解译定义、原理和标志 四 遥感图像目视解译的一般原则 五 遥感图像解译的应用
六 遥感图像解译的步骤
七 遥感图像解译的评价指标
遥感和遥感系统——遥感概念
广义：泛指各种非接触的、远距离的探测技术。 （《遥感大词典》）
Kappa 系数表示检测结果的内部一致性，与总体精度比 较起来，Kappa 系数更为客观
Kappa
N nii ni ni
i 1 i 1
K
K
N 2 ni n i
i 1
K
LANDSAT 系列卫星成像仪器特征
仪器
RBVm
波段 （m）
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) 6. 0.7-0.8 (near IR) 7. 0.8-1.1 (near IR) 8. 10.4-12.6 (thermal)
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 第6波段为60*60，全 色 波 段 为 15*15 ， 其 余同TM，
动 态 范 围 （bits）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
遥感图像目视解译的一般原则
总体观察 综合分析 对比分析 观察方法正确 尊重影象客观实际 解译图象耐心认真 有价值的地方重点分析
遥感图像目视解译的一般原则
总体观察：从整体到局部对遥感图像进行观察； 综合分析：应用航空和卫星图像、地形图及数理统计 等综合手段,参考前人调查资料, 结合地面实况调查和 地学相关分析法进行图像解译标志的综合, 达到去粗 取精、去伪存真的目的； 对比分析：采用不同平台、不同比例尺、不同时相、 不同太阳高度角以及不同波段或不同方式组合的图像 进行对比研究； 观察方法正确：需要进行宏观观察的地方尽量采用卫 星图像, 需要细部观察的地方尽量采用具有细部影像 的航空像片 , 以解决图像上“见而不识”的问题；
色调/颜色：灰阶（黑白）或色别与色阶 （彩色），最重要、最直观的解译标志。
注意同物异谱、同谱异物
• 形状：地物的轮廓在影象平面的投影。需要根 据影象比例尺和分辨率具体分析，注意畸变 （雷达、航片边缘）
大小：地物的尺寸、面积、体积等按比例缩 小的相似记录。根据比例尺在影象上量算.
• 阴影：有利有弊，证明物体具有一定的高度；提 供物体外形剖面景观；遮挡地物，增加解译难度
狭义：是一门新兴的科学技术，主要指从远距离、 高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、 微波等探测器，通过摄影或扫描、信息感应、传 输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态 的现代化技术系统。 (《遥感大词典》)
遥感和遥感系统——遥感过程
卫星姿态 控制
服务社会
遥感信 息传输
用户
成像机理 与模型
纹理：遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像 结构。即地物影像轮廓内的色调变化的空间布局和频率。 如点状、粒状、线状、斑状等；粗糙、平滑
• 图型：目标地物有规律的排列而成的图形结构。
• 布局：物体间的空间配置。物体间一定的位 置关系和排列方式，形成了很多天然和人工 目标特点。 • 位置：地物分布的地点。地理位置和相对位 置。
遥感图像解译
遥感图像解译（Remote Sensing Imagery Interpretation） 目的：从遥感图像中获取所需的地学专题信息
遥感图像 辐射校正
几何校正 目视解译
遥感图像解译
从遥感图像上获取目标地物信息的过程 目视解译和计算机解译。 目视解译： 指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感 图像上获取特定目标地物信息的过程。
RBVp MSS
6 6 6 6
TM
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
遥感图像解译评价标准
总体精度：对角线上元素之和与所有元素之和的 比值，表示检测正确的样本占总样本数的比率， 反映了总体上的检测准确程度
生产者精度，即对角线上元素与其所在列各元素 之和的比值，表示真实类别为j 的样本被正确识 别的比率，反映了漏检的程度。 使用者精度，对角线上元素与其所在行各元素之 和的比值，表示被检测为类别j 的样本被正确识 别的比率，反映了虚检的程度。