遥感解译与调绘
遥感第六章 遥感图象目视解译与制图
(4) 信息复合法：依据辅助资料，结合解译标志做出推断。
(5) 地理相关分析法：依据地学知识和地学基本规律做出 的推断解译。
4、遥感像片目视解译步骤 (1) 准备阶段： 对解译任务的深刻理解
☆ 摄影像片的基本特征：
(1) 投影方式：中心投影 (2) 视觉感受：地物顶（冠）的形态 ☆ 摄影像片的解译（判读）标志 (1) 直接判读标志：色调与色彩；形状；大小；
阴影；纹理；空间位置。
(2) 间接判读标志：相关布局；内在联系。
3、目视解译方法
(1) 直接判读法：依据解译标志做出的直接判断。
草地
建设用地
4-2
5 水域 未利用地 6
5、遥感制图
阅读重点： （1）遥感影像地图 （2）计算机辅助遥感制图的过程和步骤
基于遥感的土地利用更新调查
1 资料准备
（1）遥感信息源：googleearth上的遥感图作为更新调查的遥感数据源 （2）地形图（基期）、基期的土地利用现状图
2 技术流程
利用遥感技术辅助更新土地利用现状图，以googleearth的遥感图片为基础 调查资料，与原有的土地利用现状图套合对比，经实地调绘和补充调查，更新 土地利用现状数据库，其流程如下： (1)googleearth上下载调查区域的图像 (3)遥感图像几何校正（控制点从对应地形图上获取） (4)目视判读、解译并矢量化 (5)野外核实、调绘、补测 (6)建立土地利用现状数据库
图型：地物有规律的排列而成的图形结构。
空间位置：地物分布的位置地点。 相关布局：不同地物空间分布的内在联系。
测绘技术中遥感数据的处理和解译方法
测绘技术中遥感数据的处理和解译方法遥感技术是一种利用卫星、飞机或地面设备获取地球表面信息的方法，随着技术的不断发展，遥感数据在测绘行业中的应用越来越广泛。
本文将探讨测绘技术中遥感数据的处理和解译方法。
一、遥感数据的获取和处理遥感数据的获取通常通过卫星、航空摄影以及无人机等设备获取。
这些设备能够捕捉到地球表面的各种信息，如图像、高程数据、热红外数据等。
在获取到原始数据之后，需要对其进行处理，以获得更加准确、可用的数据。
1. 图像预处理图像预处理是指在进行数据解译之前，对原始遥感图像进行校正和增强的过程。
其中包括几何校正、辐射校正和图像增强等步骤。
几何校正可以消除图像中的几何畸变，使得图像与实际地面位置相符。
辐射校正可以消除图像中的辐射畸变，使得图像的亮度、对比度等更加准确。
图像增强可以增强图像的特定特征，使得解译更加方便。
2. 数据融合数据融合是指将不同传感器获取到的数据进行融合，以获取更加全面、准确的信息。
如将光学图像与雷达图像进行融合，可以获得地表的物质和热分布等信息。
数据融合可以通过像素级、特征级或决策级的方法进行，具体选择方法取决于应用需求和数据特点。
3. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征，用于后续的解译和分析。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、光谱特征等。
特征提取可以通过人工方法或自动化算法进行。
自动化算法通常包括计算机视觉和机器学习的方法，如人工神经网络、支持向量机等。
二、遥感数据的解译方法遥感数据的解译是指根据遥感图像中所包含的信息，对地物进行分类、识别和分析的过程。
不同的解译方法可以获得不同层次、不同精度的地物信息。
1. 监督分类监督分类是指在已知类别的样本数据的指导下，对遥感图像进行分类。
具体步骤包括选择合适的分类器、提取训练样本、进行训练和分类等。
监督分类通常可以得到较高的分类精度，但需要大量的样本数据和专业知识。
2. 无监督分类无监督分类是指将遥感图像中的像元根据相似性进行聚类，从而实现分类的过程。
如何进行遥感图像处理和解译
如何进行遥感图像处理和解译遥感图像处理和解译是一门综合性的学科，它涉及到物理、数学、计算机科学等多个领域的知识和技术。
在遥感图像处理和解译中，我们通过对图像的处理和解析，可以获取地球表面的大量信息，并深入了解地球上的自然与人类活动。
在这篇文章中，我将结合具体案例，简要介绍遥感图像处理和解译的基本步骤和方法。
首先，遥感图像处理是指对获取的遥感图像进行预处理、增强和分类等操作，以提取所需的信息。
预处理是指对原始图像进行去噪、辐射校正和几何校正等操作，以消除图像中的噪声和畸变，并使图像符合实际地理空间。
增强是指通过调整图像的对比度、亮度和色彩等参数，使图像更加清晰和易于观察。
分类是指将图像中的像素根据其特征属性划分为不同的类别，如水体、森林、建筑等。
通过分类可以定量地描述和分析遥感图像中的目标分布情况。
接下来，遥感图像解译是指通过对遥感图像中的特征和模式进行解析和解读，了解地表的地貌、地物和地理变化等信息。
遥感图像解译主要分为目视解译和计算机辅助解译两种方法。
目视解译是指人眼通过对图像中的形态、颜色和纹理等特征进行观察和判断，从而判别图像中的地物类型和分布。
计算机辅助解译是指通过计算机算法和模型来辅助解释和分析遥感图像，提高解译的准确性和效率。
随着计算机技术的不断发展，计算机辅助解译在遥感图像处理和解译中占据越来越重要的地位。
在实际应用中，遥感图像处理和解译可以广泛应用于地质勘探、环境监测、农业调查等领域。
例如，在地质勘探中，通过对遥感图像进行解译，可以快速准确地找到地质构造和矿产资源，为勘探工作提供指导和决策依据。
在环境监测中，通过对遥感图像中的植被指数和水质参数等进行分析，可以评估生态系统的健康状态和环境变化趋势。
在农业调查中，通过对遥感图像进行分类和变化分析，可以监测农作物的种植情况和生长状况，为农业生产提供有力支持。
然而，遥感图像处理和解译也面临着一些挑战和难题。
首先，遥感图像处理和解译需要大量的计算和存储资源，对计算机性能和存储容量有较高要求。
实验5遥感图像目视解译与制图
04
了解遥感图像目视解译在地理信息科学领 域的应用。
实验要求
掌握遥感图像的基本特征 和分类。
掌握遥感图像目视解译的 步骤和流程。
熟悉遥感图像目视解译的 技巧和方法。
学会利用遥感图像目视解 译制作专题地图。
02 遥感图像目视解译
遥感图像目视解译基本概念
遥感图像目视解译是指通过观察和分 析遥感图像，对地表特征进行识别、 分类和解释的过程。
实验5遥感图像目视解译与制图
目 录
• 实验目的与要求 • 遥感图像目视解译 • 遥感图像制图 • 实验数据与软件 • 实验过程与结果 • 实验总结与讨论
01 实验目的与要求
实验目的
01 掌握遥感图像目视解译的基本原理和方法。
02
熟悉遥感图像目视解译的步骤和流程。
03
学会利用遥感图像目视解译制作专题地图。
遥感图像目视解译是遥感技术应用中 最为基础和重要的环节之一，对于地 表资源调查、环境监测、城市规划等 领域具有重要意义。
遥感图像目视解译方法
01
02
03
直接解译法
根据遥感图像上直接呈现 的地物特征进行识别和分 类。
对比解译法
通过对比动态解译法
结合长时间序列的遥感数 据，分析地物的动态变化 过程。
软件功能
ENVI软件主要进行遥感图像的预处理、增强、分类等操作，ArcGIS和QGIS则主要用于地图制作、空间分析和可视化 等方面。
软件操作
在进行目视解译和制图时，需要熟练掌握相关软件的操作，包括图像导入、调整视图、标记特征、制作 地图等，以确保结果的准确性和可靠性。
05 实验过程与结果
实验过程
实验问题与解决方案
在实验过程中，部分学生遇到了遥感图像解译难度大的问题。针对这一问题，教师提供了 额外的遥感图像数据供学生练习，并加强了解译方法的指导，帮助学生克服困难。
遥感图像的目视解译与制图
遥感图像的目视解译与制图遥感技术是一种通过卫星、飞机或其他传感器获取地球表面信息的技术手段。
遥感图像的目视解译与制图是利用遥感图像进行地质、地貌、植被、水资源等自然资源的解译与制图。
遥感图像的目视解译与制图是一种高效、准确的手段，可以为地质勘探、土地利用规划、环境监测等领域提供重要的支持。
遥感图像的目视解译是指通过观察遥感图像，利用人眼对图像进行解译，识别出图像中的地物信息。
目视解译需要经过专业训练，掌握地物特征的识别方法和技巧。
在目视解译过程中，可以利用图像的色调、纹理、形状、大小等特征，对地物进行分类和识别。
通过目视解译，可以获取地表覆盖、土地利用、植被类型、水体分布等信息，为后续的制图工作提供基础数据。
遥感图像的制图是指利用解译出的地物信息，绘制出地图产品。
制图过程需要将解译出的地物信息进行整合、分类、符号化，并绘制在地图上。
制图的关键在于准确地表现地物的空间位置和属性特征，以及地物之间的关系。
制图产品可以包括数字地图、专题地图、三维地图等，可以为各种应用领域提供空间信息支持。
遥感图像的目视解译与制图在许多领域有着重要的应用价值。
在地质勘探领域，遥感图像可以用于识别地质构造、矿产资源、地质灾害等地质信息，为勘探工作提供重要的参考。
在土地利用规划领域，遥感图像可以用于识别土地利用类型、土地利用变化情况，为土地规划和管理提供科学依据。
在环境监测领域，遥感图像可以用于监测植被覆盖、水体分布、土地退化等环境信息，为环境保护和管理提供重要的数据支持。
在目视解译与制图过程中，需要注意一些关键技术和方法。
首先是图像预处理，包括图像校正、增强、配准等工作，以提高图像的质量和解译的准确性。
其次是地物分类与识别，需要掌握地物的特征和分类方法，以准确地识别出图像中的地物信息。
再次是制图规范，需要按照地图制图规范进行地图的绘制，确保地图产品的准确性和可读性。
总之，遥感图像的目视解译与制图是一种重要的地球信息获取和处理手段，可以为地质勘探、土地利用规划、环境监测等领域提供重要的数据支持。
05 遥感图像目视解译与制图
5. 尊重图像的客观实际：图像解译标志虽然具 有地域性和可变性, 但图像解译标志间的相关性 却是存在的 , 因此，应依据影像特征作解译；
6. 解译耐心认真：不能单纯依据图像上几种解 译标志草率下结论, 而应该耐心认真地观察图像 上各种微小变异；
7. 重点分析：有重要意义的地段 , 要抽取若干 典型区进行详细的测量调查 , 达到“从点到面” 及印证解译结果的目的。
TM5(1.55-1.75,中红外)
波段为水、冰、雪的吸 收带。在左图山地地带 水体、零星雪呈黑颜色。 云由于反射作用呈亮色。 该波段可以用来区分云 和雪。此外可以确定土 壤的含水量。含水量高 的颜色深。
TM6（热红外）波 段接收单位面积的 热辐射。主要取决 于物体的表面温度 及热惯量质数及坡 向等因素。热波段 的分辨率为60米， 应用面也比较广。 可以用来区分岩石 类型、土壤及湿度 变化、植被状况、 海冰及洋流、林火、 火山等地热异常等
2.对比法 将要解译的遥感图像,与另一已知的遥感图像样 片进行对照,确定地物属性的方法。但对比必 须在相同或基本相同的条件下进行,例如,遥感 图像种类应相同,成像条件、地区自然景观、 季相、地质构造特点等应基本相同。
3.邻比法
在同一张遥感图像或相邻遥感图像上进 行邻近比较, 从而区分出不同地物的方法, 称 为邻比法。这种方法通常只能将地物的不同 类型界线区分出来, 但不一定能鉴别地物的 属性。利用邻比法时, 要求遥感图像的色调 或色彩保持正常。邻比法最好是在同一张图 像范围内进行。
（一）、遥感影像地图概述
1. 概念 2. 分类 3. 特征 4. 趋势
传统地图制作方法：
测绘——测量 编绘——编图、绘图
计算机及相关输入、输入设备出现
计算机地图制图（工艺上/技术上的变革， 产生数字地图）
遥感图像目视解译与制图重点
第五章遥感图像目视解译与制图遥感图像解译分为两种：●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。
●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，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。
一、目标地物特征色：指目标地物在遥感影像上的颜色，包括色调、颜色和阴影。
形：指目标地物在遥感影像上的形状，包括形状、纹理、大小、图形等。
位：指目标地物在遥感影像上的空间位置，包括目标地物分布的空间位置、相关布局等。
纹理：也叫内部结构，指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。
遥感摄影像片的判读:1、遥感摄影像片的种类（1）可见光黑白全色像片（2）黑白红外像片（3）彩色像片（4）彩红外像片（5）多波段摄影像片2、遥感摄影像片特点与解译标志（1）摄影像片的特点✓绝大部分为大中比例尺像片,各种人造地物的形状特征与图型结构清晰可辨；✓绝大部分采用中心投影，可以看到地物的顶部轮廓。
（2）摄影像片的解译标志解译标志又称判读标志，指能够反映和表现目标地物信息的遥感影像各种特征，这些特征能够帮助判读者识别遥感图像上目标地物或现象。
直接判读标志●形状：人造地物具有规则的几何外形和清晰的边界，自然地物具有不规则的外形和规则的边界。
●大小：不知道比例尺时，可以比较两个物体的相对大小；已知比例尺，可直接算出地物的实际大小和分布规模。
●阴影：本影：是地物未被太阳照射到的部分在像片上的构像。
有助于获得地物的立体感。
落影：是阳光直接照射物体时，物体投在地面上的影子在像片上的构像。
●色调与颜色：是地物波谱在像片上的表现。
在黑白像片上，据地物间色调的相对差异区分地物。
在彩色像片上据地物不同颜色的差异或色彩深浅的差异来识别地物。
●纹理：通过色调或颜色变化表现的细纹或细小的图案。
遥感第5章--遥感图像目视解译与制图
§5.1 遥感图像目视解译原理
☆目标地物的识别特征：
阴影：可以形成视觉上的立体感。阴影分为本影和落影。 在中心投影的影像上，受方位和距离的影响。
纹理：局部地域的内部结构。如：菜地的畦垅结构、不同树种的 顶冠结构、居民小区的建筑分布结构等。
空间位置：地物分布的位置特征，如：梯田在较缓的山坡上。
相关布局：不同地物空间分布的内在联系。如：水库必定有一个 拦水的坝体；体育场通常有400米跑道；学校应该有运动场；大 型商业中心一般在城市主干交通线两侧或城市中心区；新开发区 一般位于城市边缘地带等。
§5.2 遥感图像目视解译基础
5.2.4 摄影像片的解译判读
五、地质地貌的判读
判读标志为：主要是图型、色调和阴影等。
地貌影像的图型包括平面轮廓及图案以及地表高低起伏 的特征。色调和阴影则可以帮助观察分析各种地貌形态， 获得地貌的侧面影像及其物质组成方面的信息。水系在 地貌判读中的作用巨大，各种不同的水系往往与不同的 地质构造、岩石类型、地貌类型有关，可以为地貌判读 提供依据。利用航片能判读地貌的类型、形态。如流水 地貌、冰川地貌、风沙地貌、黄土地貌、火山地貌等。 从航片上也可识别各种岩性及其分布，以及地质构造情 况。
§5.2 遥感图像目视解译基础
5.2.6 微波影像的判读
☆ 雷达遥感的信息特征（看书p163~170） (1) 雷达影像的色调差异主要取决于回波的强弱 (2) 一般来说,距离近的物体回波强,距离远的物体回波较弱 (3) 金属物体往往都有较强的回波 (4) 平行于航向的物体回波较强 (5) 受地形起伏的影响,雷达波不能到达之处,形成雷达阴影 (6) 受天线角度影响,地面镜面目标无回波 (7) 在雷达影像上,线状地物一般比较清晰 (8) 雷达影像的立体感较强
遥感图像解译中的测绘技术使用技巧
遥感图像解译中的测绘技术使用技巧遥感图像解译是测绘技术中的一个重要分支，它以卫星、航空器等载体获取的遥感图像为数据源，通过人工智能、机器学习等技术，解析和提取出图像中的地物信息。
本文将探讨在遥感图像解译中，常用的测绘技术使用技巧。
一、数据预处理在进行遥感图像解译时，首先需要进行数据预处理。
数据预处理的主要目的是消除图像中的噪声、增强地物的特征，以提高后续解译的准确性。
常见的数据预处理技术包括：1. 去噪技术：利用滤波器去除图像中的噪声，如均值滤波、中值滤波等，可以使图像更清晰。
2. 归一化技术：通过对图像的灰度值进行归一化处理，可以确保不同图像之间的亮度和对比度一致，方便后续的解译工作。
3. 增强技术：通过直方图均衡、对比度拉伸等方法，可以增强图像的细节信息，使得地物的边界更加清晰。
二、特征提取在进行遥感图像解译时，需要将图像中的地物信息提取出来，以便进行分类和识别。
特征提取是一个重要的步骤，它可以通过以下几种方式实现：1. 目视解译：通过人眼对图像进行观察和判断，提取出地物的形状、大小、颜色等特征。
这种方法适用于简单的地物分类，但对于复杂的地物解译较为困难。
2. 数学模型：通过建立数学模型，对图像中的地物进行数学描述。
常见的数学模型包括灰度共生矩阵、植被指数等，可以提取出地物的纹理、形状等特征。
3. 特征提取算法：利用机器学习和图像处理的算法，对图像进行特征提取。
常用的算法包括支持向量机、人工神经网络等，可以提取出地物的边界、纹理等特征。
三、分类和识别在完成特征提取后，需要对地物进行分类和识别。
分类是将图像中的地物按照一定的准则进行划分，而识别是对划分出的地物进行进一步的识别和验证。
在进行分类和识别时，需要注意以下几点：1. 标签样本的选择：在进行分类和识别时，需要有一定数量的标签样本作为参考。
标签样本的选择应该考虑地物的分布情况、光谱特性等，以确保分类和识别的准确性。
2. 分类器的选择：根据不同的问题和数据特点，选择适合的分类器进行分类和识别。
测绘技术中如何进行遥感图像解译和分析
测绘技术中如何进行遥感图像解译和分析遥感技术在现代测绘中扮演着重要角色，它通过获取和解释高分辨率的遥感图像数据来提供地表特征和变化的信息。
遥感图像解译和分析是利用这些数据，提取有用信息和展示地理现象的过程。
本文将介绍测绘技术中遥感图像解译和分析的基本原理和方法。
一、遥感图像的获取和预处理在进行遥感图像解译和分析之前，首先需要获取高质量的遥感图像数据。
这些数据可以通过航空或航天平台上的传感器来收集，例如卫星、无人机或飞机上的相机。
图像获取后，还需要对其进行预处理，以消除大气、地形和光照条件的影响，提高图像的质量和可解释性。
二、遥感图像解译的基本原理遥感图像解译是指根据图像中的像元反射率或辐射亮度，将其分类为地表覆盖类型的过程。
解译的基本原理是利用地物不同波段的反射率或辐射亮度的差异来区分不同的地物类型。
常用的遥感图像解译方法包括：像元级解译、物体级解译和基于特征的解译。
1. 像元级解译：该方法将图像中的每个像元都分类为不同的地物类型。
该方法适用于图像像元数量较大且分布均匀的情况，但对噪声和混合像元比较敏感。
2. 物体级解译：该方法将图像中的像元组合成为具有空间连续性的物体，然后对物体进行分类。
该方法适用于较大尺度的地物解译，对噪声和混合像元不敏感。
3. 基于特征的解译：该方法通过提取图像中的特征信息，例如纹理、形状、光谱和空间关系等，来进行地物分类。
该方法适用于复杂地物类型的解译，可以提高分类的准确性和可靠性。
三、遥感图像解译的方法和技术遥感图像解译的方法和技术多种多样，常见的包括：像元级分类、监督分类、非监督分类和混合分类。
1. 像元级分类：根据遥感图像中像元的反射率或辐射亮度，将其分类为不同的地物类型。
该方法基于统计学原理，通过计算像元与已知地物类型的相似度来进行分类。
常用的像元级分类方法包括最大似然分类、支持向量机分类和随机森林分类等。
2. 监督分类：该方法依赖于已知地物类型的训练样本，通过像元与样本的匹配来进行分类。
遥感图像解译与测绘的方法
遥感图像解译与测绘的方法遥感图像解译与测绘是现代科技与地理信息领域相结合的重要学科。
它利用卫星或飞机传感器捕捉到的图像数据，通过一定的方法和技术来获取地表信息并进行地理空间分析。
本文将探讨遥感图像解译与测绘的方法，并介绍其在实践中的应用。
首先，遥感图像解译的方法可以分为人工解译和自动解译两种。
人工解译是指由专业解译员通过观察和分析遥感图像来识别和分类地表特征。
这种方法需要解译员具备较高的专业知识和经验，并且耗时费力。
而自动解译则是通过计算机算法和模型来实现图像分类和特征提取。
自动解译的优势在于快速高效，但在一些细节和复杂情况下可能存在一定的误差。
其次，测绘是遥感图像解译的重要应用领域之一。
利用遥感图像进行测绘可以获取各种地理要素的空间位置和属性信息，进而支持城市规划、土地管理、资源调查等工作。
常见的测绘应用包括数字高程模型（DEM）的生成、道路网络的提取、建筑物的检测等。
这些应用对于城市发展和行政决策具有重要意义。
在遥感图像解译与测绘中，常用的方法包括影像预处理、特征提取和分类等。
影像预处理主要是对原始图像进行辐射校正、几何校正等处理，以降低图像中的噪声和失真。
特征提取则是利用图像中的纹理、光谱、形状等特征来获取地物的信息。
分类是将图像中的像素或区域根据其特征进行识别并分配类别标签。
常见的分类方法包括像元级分类和对象级分类，前者是将每个像素根据其特征进行分类，后者是将连续的像素聚合成对象后再进行分类。
在实践中，遥感图像解译与测绘的方法有着广泛的应用。
例如，在环境监测方面，可以利用遥感图像对森林、湖泊等自然资源进行监测和评估。
在农业领域，可以利用遥感图像对农田的植被生长情况进行监测和预测，以实现精准农业的发展。
此外，遥感图像解译与测绘还可以应用于灾害监测、城市规划、交通管理等各个领域。
总结而言，遥感图像解译与测绘是一门综合性的学科，其方法和技术的发展对于各行各业都具有重要意义。
通过不断的研究和实践，我们可以更好地利用遥感图像数据，获取地表信息，并为社会和经济发展做出贡献。
测绘技术中如何进行遥感图像处理与解译
测绘技术中如何进行遥感图像处理与解译遥感技术是现代测绘技术中不可或缺的一部分，它通过无需直接接触目标物体的方式，利用各种感知设备对地球表面数据进行采集和分析。
遥感图像处理与解译是遥感技术的核心内容之一，它涉及到图像处理、特征提取、分类和解译等多个方面的知识，对于准确获得地形、地貌、植被以及其他地理信息具有重要意义。
在进行遥感图像处理与解译之前，首先需要获取高质量的遥感图像数据。
遥感图像数据的获取可以通过卫星、飞机以及无人机等方式进行，而不同的平台和传感器也会对数据质量和分辨率产生影响。
因此，在进行图像处理与解译的过程中，我们需要根据实际需要选择合适的数据来源，并对数据进行预处理。
图像的预处理是遥感图像处理的第一步，它主要包括辐射定标、大气校正、几何校正等。
辐射定标的目的是将原始的遥感图像数据转化为辐射亮度值，以便进行后续处理。
在这个过程中，我们需要考虑传感器的特性以及大气介质对光的吸收和散射等因素。
大气校正则是基于大气介质对光的深度和方向的变化进行校正，以消除大气引起的影响。
而几何校正则是将图像数据与地理坐标系统进行对应，使得图像上的像素与地球表面上的实际位置相对应。
预处理完成后，我们可以进行图像增强和特征提取的操作。
图像增强主要是为了改善图像的视觉效果，使得图像更加清晰和易于观察。
而特征提取则是利用图像处理方法从原始图像数据中提取出与目标有关的特征信息。
常见的特征包括光谱信息、纹理信息、形状信息等。
在特征提取的过程中，我们可以利用各种数学和统计方法对图像进行分析和处理，以获取与目标有关的特征信息。
特征提取完成后，我们可以对图像进行分类和解译。
图像分类是将图像像素划分为不同的类别，以实现对地物类型的识别和分析。
一般来说，图像分类可以分为无监督分类和监督分类两种方法。
无监督分类是指根据图像数据本身的统计信息进行分类，而监督分类则是基于已知类别的样本数据进行分类。
图像解译则是基于分类结果对图像进行进一步的解释和分析。
使用测绘技术进行遥感图像处理和解译
使用测绘技术进行遥感图像处理和解译遥感技术在现代测绘领域中扮演着重要的角色。
通过使用遥感技术，我们能够获取大规模、连续时间的地理信息，进而进行图像处理和解译，从而帮助我们更好地了解地球表面的特征和变化。
在本文中，我们将探讨如何利用测绘技术进行遥感图像处理和解译，并介绍一些常用的方法和应用。
在遥感图像处理过程中，最基本的一步是图像的预处理。
这包括对原始图像进行校正、增强和去噪等操作，以消除图像中的干扰和噪声，提高后续分析和解译的准确性。
校正是将图像坐标系统与地理坐标系统对应起来，以便更好地进行地理信息的提取。
增强则是通过调整图像的亮度、对比度和色彩等属性，来使图像的特征更加明显和易于处理。
去噪是为了减少图像中的随机噪声，提高图像的质量。
一旦完成预处理，我们就可以进行信息提取。
这包括对图像进行分类、目标检测和变化监测等分析。
分类是将图像中的像素分为不同的类别，以便更好地理解地表特征和变化。
常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先提供一些训练样本来指导分类器学习，并根据学习到的特征将图像分为不同的类别。
非监督分类则是根据图像本身的统计特征来自动将图像分为不同的类别。
目标检测是在图像中识别特定的目标，如建筑物、道路和植被等。
变化监测则是比较不同时间采集的遥感图像，以检测地表的变化情况，如土地利用的变化和环境的恶化等。
除了信息提取，遥感图像的解译也是测绘技术中重要的一部分。
解译是指根据遥感图像中所呈现的特征和模式，推断出地表的属性和过程。
例如，可以通过解译遥感图像，了解土地利用类型、植被覆盖度、水体分布等地表特征。
解译也可以用于检测天然资源的分布和状况，如矿产资源、森林覆盖和水资源等。
此外，解译还可以用于环境监测和灾害评估，如空气污染、土地退化和自然灾害等。
在实际应用中，测绘技术的遥感图像处理和解译有着广泛的应用。
在农业方面，可以利用遥感图像分析农田的土壤类型和作物生长情况，为农业生产提供决策支持。
使用测绘软件进行遥感图像处理与解译
使用测绘软件进行遥感图像处理与解译遥感技术作为一项重要的地理信息获取手段，已经在多个领域得到广泛应用。
遥感图像的获取便捷性和高分辨率的特点为科研、环保、军事等领域提供了丰富的资料基础。
然而，要充分利用遥感图像所提供的信息，就需要借助测绘软件进行图像处理和解译。
测绘软件是一类用于处理地理空间数据的工具，可以帮助我们进行遥感图像的预处理、特征提取和解译分析。
首先，遥感图像的预处理是很有必要的，它涉及到图像的校正、增强和去噪等操作。
通过测绘软件，我们可以对遥感图像进行几何校正，使得图像的尺度和方向与实际地理空间相对应。
此外，可以对图像进行辐射校正，使得图像的亮度和色调与实际场景一致。
在预处理过程中，还可以使用测绘软件的滤波工具来减少图像中的噪声，提高图像的质量。
图像特征提取是测绘软件在遥感图像处理中的另一个重要功能。
通过图像特征提取，我们可以从遥感图像中提取出具有代表性的信息，以支持后续的图像解译工作。
例如，在农业领域，我们可以使用测绘软件计算NDVI指数来评估作物的健康情况。
NDVI指数是通过测量遥感图像中红外波段和可见光波段的反射率来获得的，可以反映出植被的生长状态。
此外，测绘软件还可以提取出图像中的线状、面状和点状特征，用于土地利用和道路网络的分析。
图像解译是利用测绘软件进行遥感图像分析的关键步骤。
图像解译的目的是根据图像中的特征，推断出地物的类型和分布情况。
测绘软件提供了丰富的解译工具，能够实现自动解译和半自动解译的功能。
在自动解译中，测绘软件通过算法和模型来检测图像中的地物，并将其分类成不同的类别。
在半自动解译中，我们可以通过手动标注训练样本，让测绘软件根据训练样本进行图像解译。
此外，测绘软件还支持基于规则和知识的解译方法，可以根据先验知识和专家规则来推断地物类型。
除了图像处理和解译，测绘软件还具有许多其他功能，如数据管理、空间分析和模型建立等。
数据管理功能可以帮助我们存储、检索和共享大量的遥感图像数据。
如何利用测绘技术进行遥感图像处理与解译
如何利用测绘技术进行遥感图像处理与解译遥感图像处理与解译是利用测绘技术的重要应用领域，它可以帮助我们获取、分析和解释遥感图像，为地质、环境、农业等领域提供重要信息和数据支持。
在本文中，我们将讨论如何利用测绘技术进行遥感图像处理与解译，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。
首先，我们需要了解遥感图像的基本概念和特点。
遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地面信息的反映。
它具有高分辨率、广覆盖范围和多源多光谱的特点。
利用测绘技术进行遥感图像处理与解译，可以提取图像中的地物特征、监测地表变化、识别地物类型等。
在遥感图像处理中，图像增强是一个重要步骤。
通过增强图像的对比度、亮度等指标，可以使图像中的地物特征更加清晰可见。
在这一过程中，测绘技术中的直方图均衡化、滤波和波段选择等方法常被使用。
然而，遥感图像处理并不仅仅是简单的图像增强，还需要进行图像分类和特征提取。
图像分类是根据地物的光谱特征将图像分为不同的类别。
利用测绘技术中的主成分分析、支持向量机等方法，可以实现高精度和自动化的图像分类。
另一方面，特征提取是指在图像中提取出具有代表性的地物特征。
通过利用测绘技术中的形态学操作、纹理分析等方法，可以获取图像中的纹理、形状、空间分布等特征信息，进而实现地物类型的识别与分析。
除了图像处理，遥感图像解译也是利用测绘技术进行遥感分析的重要环节。
图像解译是指根据图像中的特征和上下文信息，确定图像中的地物类型。
测绘技术中的目视解译、专家系统和机器学习等方法常被用于图像解译。
然而，遥感图像处理与解译在实际应用中还面临一些挑战。
首先，遥感图像通常包含大量的数据，处理和分析这些数据需要大量的计算资源和技术手段。
其次，由于地表环境的复杂性，遥感图像中往往存在着噪声、遮挡和混合等问题，这给图像处理和解译带来了一定的困难。
最后，图像解译的准确性和可靠性也是一个难题，需要结合实地观测和地图等参考数据来进行验证和校正。
综上所述，利用测绘技术进行遥感图像处理与解译是一项重要的应用领域，它可以帮助我们获取地表信息、认识环境变化、支持决策等。
遥感解译与调绘
•3、调绘路线的选择
（三）、调绘的内容与方法
1、调绘的内容：
方位物和独立地物的调绘；
居民地的调绘；专业要素的判读与调绘；
植被的调绘；地貌的调绘；
管线、境界的调绘；道路的调绘；水系的调绘；地理名称的调查和注记。
2、新增地物的补测补调
5、调绘像片的整饰与接边
航测作业的4D产品：•数字高程模型(DEM)、•数字正射影像(DOM)、•数字栅格地图(DRG)、•数字线画地图(DLG)。
(4)历史比较法这是作动态研究时所采用的最好办法。多时相数据，如研究滑坡、土体的厚度、滑坡速度、方向等。
§
一、景物特征和判读标志
1光谱特征光谱相应曲线
2空间特征及其判断标志形状、大小、图形、阴影、未知、纹理类型
3时间特征及其判断标志（无直接标志，只有间接特征）
4影响景物特征及其判读的因素
1）地物本身的复杂度A植被色素变化（落叶）：可见光；细胞结构（如树、大豆与玉米的细胞结构不一样）红外；叶子的稠密程度：近红外、含水量（含水量越少，对植被的反射光谱影响越小）。B土壤特性、含水量（热红外区：相对温度）、有机质、氧化铁（含量多，土壤呈红色，越多，反射率下降）。C水泥沙、叶绿素、工业污染
(3)初步解译阶段绘制图像解译草图
(4)野外验证阶段选择一些重点地段作地面调查，采集标本、样品，测制剖面，补充、修改解译标志，检验各种类型的界线。着重解决疑难地区和重要类型的解译，其他地区，只作少量抽样调查。
(5)详细解译成图和编写报告阶段对全区像片进行全面详细解释，并将修正后的所有成果都集中转绘到地形底图或像平面图上。
5）全球研究，全球荒漠化、火山、地震、洋流等。
§
一、直接解译标志
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第五章航空航天影像解译
航空（天）影像解译影像：是对卫星或飞机上获得的进行解释。
遥感与遥感探测的意义（有何好处）：
1）资源调查，特别是人无法到达的地区以及边境；
2）环境监测，可进行实时处理；
3）区域分析，预报沙尘暴及其移动过程；
4）工程设计，如交通工程设计，ITS（Intelligent Transportation System）；
5）全球研究，全球荒漠化、火山、地震、洋流等。
§5-1 航空航天影像解译标志
一、直接解译标志
1、形状（轮廓）由外部的面或线条组合而呈现的外表。
提取影像的困难之一：空中俯视、侧视或斜视；中心投影下的形状，侧视雷达影像形状，热红外影像，小比例尺影像。
凹凸相反关于形状的几种检测方法：A，度量属性：以距离测度为基础：量边，周长；
以形状度量为基础：直接判别形状：
形状度量依据：形状系数FR＝4π（A/L2）A为图形的面积,L为图形的周长对于圆形FR(圆)=4π(πr2/4πr2)=1；
对于方形FR(方)=4π(a2/16a2)=4π/16；
B,拓扑属性,连通区数目C和图形中孔数H之间的关系称为欧拉数。
C,解析属性,如其周长可以用周边上每点的瞬时曲率表示;或判别图形有无突然变化的地方.
2、大小（尺寸）
1、色彩与色调A可见光黑白影像，色调、黑白深浅程度
B可见光彩色影像，亮度（I）、色调（H）、饱和度（S）
C非可见光遥感影像如热红外影像：色调主要是温度差别。
侧视雷达影像：色调主要反射微波强
弱。
多光谱影像：单色表示单波段，彩色表示多波段。
亮度（I）：区分暗或亮；
色调（H）：角度，反映颜色，色彩；
饱和度（S）越靠近圆心，颜色越浓越深。
2、纹理。
由许多细小的地物重复出现而成。
a)纹理特征的分类。
如点，斑状，线状，条状，格状，环状，水纹状，斑
点组合，格线组合等。
b)在图像上分析纹理。
A，将图像上分成不同的角度（说明纹理具有方向
性）。
B，确定图像上相距位置。
C，将图像灰度进行简化。
D，统计两个
规定间距的像出现的频率。
3、阴影
(1)可见光范围内的阴影
本影――－未被阳光直射部分；落影―――目标投落在地面的影像。
（2）热红外影像―――温度差别引起。
热影，冷影。
（3）雷达影像的阴影（盲区）
4、图案地物的组合。
如房屋――道路（成分1）（色调浅白）（形状长条）
（成分2）（色调浅白）（形状长条）
（成分3）（色调灰白）（形状长条）
（垂交成分1 成分2）
（平行成分3 成分1）
（平行成分3 成分2）
二、间接解译标志
1、地物关系如比邻关系。
一种地物的存在和比邻关系推出另一种地物的存在。
2、位置和位置算子
3、时间变化用时间来推断物体存在情况。
A昼夜变化，对热红外影像，夏秋两季落叶与针叶的区别不同，通过时间影像比较而得。
B季相变化，对植被影响较大。
C时间变化的逻辑比较法。
§5-2 不同性质的影像分析方法
一、摄影类型影像
1）黑白彩色影像：解译方法：单目分析，立体分析，密度测量，几何测定；
2）黑白红外影像：结合物体的红外反射特点利用以上几种方法；
3）彩色影像：比黑白全色影像所包含的信息量丰富；
4）彩红外影像：与彩色影像所见不同（如绿树为红色）、而彩色影像与所见差不多。
二、扫描成像类型影像
1）单波段影像
直接解译：可以直接解译但必须对单波段成像特征很熟悉，要结合空间
特性。
2）多波段影像：比较解译、假彩色合成；
3）热红外影像（物体自身能力辐射）
色调――反映温度差别；大小――耀斑效应；阴影；相互关系随时间变化
三、微波成像类型影像
1）影响雷达影像色调的因素（主动）
A导电性B地表粗造程度（平静水面或地面在影像上较暗，起伏不平的水面或地表较亮）C 雷达波的入射角（向着雷达方向较亮，背着雷达方向较暗）
2）雷达D的几何关系
A 雷达阴影（雷达波传播不到的地区即盲区与天气等情况无关）；
B 雷达影像回波超前（物体高低处不易判断由于回波超前）；
C 雷达影像的地形起伏（若回波超前就上去地形起伏；若回波高低超前一样就无地形起伏）；
D 雷达影像纠缩（使影像变形，如将本来对称的双面山变形得看起来像单面山）
§5-3 影像分析和解译过程
一、影像判读、分析和解译的联系和区别
与
图像
分析
二、图像解译的几个主要步骤
1）分辨、检测图像信息（不做处理，只了解相关信息）：
A 几何信息与几何分辨率；
B 辐射信息与辐射分辨率
C 光谱信息与光谱分辨率
D 时间信息和时间分辨率
2）确定图像上物体的属性和特征
（1）解译标志；（2）构造解译特征表
3）对图像进行分类
4）描述图像上各种关系
不同空间分辨率影像的解译方法不同：对于大比例尺航空影像，可以运用形状、大小、阴影等特征；对于分辨率较低的卫星影像要利用综合判别法。
三、图像解译的基本方法
图像解译的基本方法是由宏观至微观，由浅入深，由已知到未知，由易到难，逐步展开。
按照分析推理的观点一般有如下几种解译方法：
(1)直接解译法直接应用解译标志对像片作出较有把握的解译。
(2)对比法利用典型样片或多时相、多光谱的像片和彩色像片，进行对比分析判读。
(3)综合解译法利用间接解译标志作出类比推理。
依据地物之间的相关性和依存关系作出综合分析和解译。
如建筑物与道路等级之间的关系，水系与道路之间的关系，都是综合推理辨认地物的重要依据。
(4)历史比较法这是作动态研究时所采用的最好办法。
多时相数据，如研究滑坡、土体的厚度、滑坡速度、方向等。
§5-4遥感图像的目视判读
一、景物特征和判读标志
1光谱特征光谱相应曲线
2 空间特征及其判断标志形状、大小、图形、阴影、未知、纹理类型
3 时间特征及其判断标志（无直接标志，只有间接特征）
4影响景物特征及其判读的因素
1）地物本身的复杂度A植被色素变化（落叶）：可见光；细胞结构（如树、大豆与玉米的细胞结构不一样）红外；叶子的稠密程度：近
红外、含水量（含水量越少，对植被的反射光谱影响越小）。
B 土
壤特性、含水量（热红外区：相对温度）、有机质、氧化铁（含量
多，土壤呈红色，越多，反射率下降）。
C 水泥沙、叶绿素、工业
污染
2）sensor的影响A几何分辨力B辐射分辨力（与几何分辨力的提高相辅相成，将空间分辨率不同地物收集起来后，由于响应低，仍然
区分不开，故同时也需要提高辐射分辨力，它越高越好，就可将像元
做的更小）C光谱分辨力（最佳波段选择） D 时间分辨力时间
分辨力越高越好。
3）目视能力的影响空间分辨能力线对/mm 密度分割资料充分二、遥感图像判读标志的可变性影响
在复杂多变的自然地理环境中，使得遥感图像的判读标志，有的具有普遍意义，有的则具有地区性。
如对同一光谱段的MSS图像，在南方和北方对于同专业的判读的标志就不尽相同，存在着变化，相应在图像中所反应的中、微、地貌形态，色调，纹理也会有所变化。
由于判读标志存在着区域性和可变性，因此在应用遥感图像判读时，还应加强野外检校工作。
三、目视解译的基本步骤
(1)准备阶段收集遥感图像，以便制作整体分析及绘图。
收集和研究有关的基本资料和图件，并了解该区的自然地理和人文地理概况。
然后制订具体工作计划。
选定工作重点区，提出具体措施。
要注意选择资料的类型，波段选择，时间选择，比例尺选择。
(2)建立解译标志阶段根据各种遥感图像，进行反复对比和综合分析，并与实际资料、实地情况对照、验证，建立各种地物在不同遥感图像上的解译标志。
（实地踏勘）
(3)初步解译阶段绘制图像解译草图
(4)野外验证阶段选择一些重点地段作地面调查，采集标本、样品，测制剖面，补充、修改解译标志，检验各种类型的界线。
着重解决疑难地区和重要类型的解译，其他地区，只作少量抽样调查。
(5)详细解译成图和编写报告阶段对全区像片进行全面详细解释，并将修正后的所有成果都集中转绘到地形底图或像平面图上。
四、遥感图像调绘
（一）、调绘的概念
•根据遥感图像的判读原理和标志，在图像判读解译的基础上，应用规定的图式、符号和相应的颜色，把专题图上的所需的各专业要素清绘到图像或聚酯薄膜上的作业过程称为遥感图像调绘。
（二）、调绘前的准备工作
•1、调绘前仪器与资料的准备
•如钢卷尺，铅笔，三角板，地形图图式、专业图图式与规范等
•2、划分调绘面积线
•3、调绘路线的选择
（三）、调绘的内容与方法
1、调绘的内容：
方位物和独立地物的调绘；
居民地的调绘；专业要素的判读与调绘；
植被的调绘；地貌的调绘；
管线、境界的调绘；道路的调绘；水系的调绘；地理名称的调查和注记。
2、新增地物的补测补调
5、调绘像片的整饰与接边
航测作业的4D产品：•数字高程模型(DEM)、•数字正射影像(DOM)、•数字栅格地图(DRG)、•数字线画地图(DLG) 。
土
地
利
用
更
新
调
查
的
工
作
流
程。