遥感影像目视解译方法
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。
遥感影像的解译方法和处理流程
遥感影像的解译方法和处理流程遥感技术是指利用卫星、航空器等探测装置获取地球表面特征信息的一种手段。
遥感影像的解译方法和处理流程对于地质勘探、农业、城市规划等领域都具有重要的应用价值。
本文将探讨遥感影像的解译方法和处理流程，并探讨其在环境保护、灾害监测等方面的应用。
一、解译方法1.目视解译法目视解译法是最早也是最常用的遥感影像解译方法之一。
通过肉眼观察遥感影像的色彩和纹理等特征来识别地物。
对于经验丰富的解译员来说，目视解译法可以得出较为准确的解译结果。
然而，由于人眼的主观因素和解译员的经验水平不同，目视解译法存在一定的主观性和局限性。
2.计算机辅助解译法计算机辅助解译法是指利用计算机软件对遥感影像进行处理和分析。
通过图像处理、分类、目标检测等技术，可以快速、准确地提取和识别地物。
计算机辅助解译法具有时间效率高、结果可重复性好等优点，使得遥感影像的解译工作更为高效和精确。
二、处理流程1.遥感影像预处理遥感影像预处理是将原始的遥感影像数据进行校正、去噪和增强等处理，以提高图像质量和准确性。
常用的遥感影像预处理方法包括辐射校正（校正影像的亮度和对比度）、大气校正（去除大气光对影像的影响）、几何校正（纠正图像的畸变和扭曲）、噪声去除和影像增强等。
2.遥感影像分类遥感影像分类是指将遥感影像的像素根据其反射率、纹理和几何结构等特征进行分类，以获得各类地物或地物类型的分布和面积信息。
常用的遥感影像分类方法包括基于阈值的分类、基于规则的分类、基于统计学的分类和基于机器学习的分类等。
其中，基于机器学习的分类方法由于其较好的准确性和泛化能力，成为当前遥感影像分类的主流方法。
3.遥感影像解译遥感影像解译是指根据已经分类好的遥感影像，对不同地物进行解译，以获得地物的具体信息和分布。
遥感影像解译可以通过目视解译、计算机辅助解译和专家解译等方法进行。
同时，遥感影像解译还可以结合地面调查和其他信息，以提高解译的准确性和可靠性。
遥感影像的目视解译与制
遥感原理
1
目视解译的重要性
目视解译是信息社会中地学研究和遥感应用的一项基本
技能。
遥感技术可以实时地、准确地获取资源与环境信息，如重 大自然灾害信息等，可以全方位、全天候地监测全球资源 与环境的动态变化，为社会经济发展提供定性、定量与定 位的信息服务。通过目视判读遥感图像
地理学家可以了解山川分布，研究地理环境等 地质学家可以了解地质地貌或深大断裂 考古学家可以在荒漠中寻判读标志
形状：人造地物具有规则的几何外形和清晰的边界(如道路、楼房）， 自然地物具有不规则的外形和规则的边界（如山地、湖泊、沙丘）。
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（可以显示物体的侧面形状）。
彩色遥感图像上的颜色可以根据需要在图像合成中任意 选定，例如多光谱扫描图像可以使用几个波段合成彩色 图像，每个波段赋予的颜色可以根据需要来设置。按照 遥感图像与地物真实色彩的吻合程度，可以把遥感图像 分为假彩色图像和真彩色图像。
遥感原理
9
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。
第五章 遥感图像目视解译与制图
遥感图像解译（Imagery Interpretation）是从遥感 图像上获取目标地物信息的过程。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(如：放大镜）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(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。
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
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。
测绘技术遥感影像解译方法介绍
测绘技术遥感影像解译方法介绍近年来，随着遥感技术的快速发展和普及，其在测绘领域的应用也越来越广泛。
遥感影像解译作为一种重要的测绘技术手段，扮演着不可或缺的角色。
本文将介绍几种常用的遥感影像解译方法，帮助读者更好地了解和应用这一技术。
一、目视解译法目视解译法是最基础也是最常用的解译方法之一。
通过对遥感影像进行仔细观察，将不同的地物、特征和目标识别并进行分类。
这种解译方法需要解译员具备较高的专业知识和经验，并且对影像细节有较强的观察和辨别能力。
虽然目视解译法存在主观性和时间成本高等问题，但在一些小范围和特定场景的解译中仍然具有重要意义。
二、分类器解译法分类器解译法是利用计算机和数学方法对影像进行解译的一种常用方法。
其依靠事先建立的各类地物的光谱、纹理和形状特征等参数，通过计算和比对来确定影像中的地物类型和分布。
常见的分类器包括最大似然法、人工神经网络、支持向量机等，在实际应用中根据需要选择合适的分类器。
分类器解译法具有自动化程度高、效率高等优点，但也存在一定的误差和精度问题需注意。
三、特征提取法特征提取法是从遥感影像中筛选出有用的地物特征，然后对这些特征进行分类和解译。
这种方法基于对地物特征的深入研究和理解，结合遥感影像的优势，能够更精准地提取出相应地物的特征信息。
特征提取法可分为光谱特征提取、形状特征提取、纹理特征提取等，根据不同地物和任务需选择合适数学模型和算法进行特征提取和解译，从而得到更为准确的结果。
四、多源数据融合法多源数据融合法是将不同类型、不同分辨率、不同时间的遥感影像进行综合利用，以提高解译精度和信息获取能力。
通过多源数据的融合，可以更全面地展现地物的空间分布和时序变化，减少遥感影像解译的盲区和误差。
常见的多源数据包括多光谱影像、高光谱影像、雷达影像等，通过适当的数据融合方法和技术，可以获取更为全面和准确的地理信息。
综上所述，测绘技术遥感影像解译方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和优势。
遥感影像目视解译方法
进行后处理与分析
遥感影像目视解译的关键技术
03
遥感影像的获取技术
利用卫星、航空等遥感平台获取目标区域的遥感影像，以及使用不同的传感器获取不同波段的影像。
遥感影像的处理技术
对获取的遥感影像进行预处理，如辐射定标、图像校正、图像增强等，以提高图像质量和可解译性。
遥感影像的获取与处理技术
通过实践积累和经验总结，建立一套针对不同地物类型的解译标志，包括颜色、纹理、形状等特征。
多源数据融合
将不同来源、不同分辨率、不同时间分辨率的遥感影像数据进行融合，提高解译的精度和可靠性。
高光谱和超光谱技术
利用高光谱和超光谱技术，可以获取更多的地面信息，提高遥感影像的解译精度。
遥感影像目视解译的发展趋势与展望
深度学习
深度学习在遥感影像目视解译中具有广阔的应用前景，可以通过学习大量的影像数据来提高解译的精度和可靠性。
解译结果的共享
遥感影像目视解译的应用案例
04
在土地资源调查中的应用
土地利用类型识别
通过遥感影像，可以清晰地识别出不同类型的土地利用，如农田、森林、城市等，为土地资源调查提供基础数据。
森林面积与类型识别
森林健康状况评估
森林资源利用规划
在森林资源调查中的应用
在水资源调查中的应用
要点三
水源位置与储量估算
确定解译标志与识别特征
根据识别特征进行初步的目视解译，对解译标志进行初步分类和识别。
初步解译
根据初步解译结果，提取出与任务相关的信息，如土地利用类型、面积等。
信息提取
进行详细的目视解译与信息提取
后处理
对解译结果进行后处理，如滤波、去噪等，以提高解译结果的精度和质量。
结果分析
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。
遥感影像目视解译方法
遥感影像目视解译在土地资源调查中应用广泛，可提高调查效率和精度。
详细描述
遥感影像目视解译通过高分辨率的遥感影像，能够清晰地识别地块边界、土地 利用类型、土壤质量等信息，为土地资源调查提供准确的基础数据。
在森林资源调查中的应用
总结词
遥感影像目视解译在森林资源调查中具有重要价值，可实现森林面积和树种的精准识别。
遥感影像目视解译方法
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目录
• 遥感影像目视解译概述 • 遥感影像目视解译的流程 • 遥感影像目视解译的方法 • 遥感影像目视解译的技巧 • 遥感影像目视解译的应用案例
01
遥感影像目视解译概述
遥感影像目视解译的定义
遥感影像目视解译是指利用遥感影像技术，通过目视观察和分析地物特征，推断 出地物的性质、类型、分布和变化等信息的过程。
分析地物空间关系
研究地物之间的空间关系和分布规律，如排列、组合、分布范围 等，有助于推断地物的属性。
利用地形地貌特征
结合地形地貌特征，如山川、河流、湖泊等，判断地物的分布和走 向。
掌握地物空间分布规律
掌握典型地物的空间分布规律，如森林、沙漠、城市等，有助于快 速像目视解译的实施阶段
影像预处理
对遥感影像进行预处理， 如辐射定标、大气校正、 图像增强等，以提高图像 的质量和可读性。
建立解译标志
根据遥感影像的特征和目 标，建立解译标志，如地 物类型的颜色、形状、大 小等。
目视解译
通过观察和分析遥感影像 ，根据解译标志进行地物 类型的识别和标注。
遥感影像目视解译的总结阶段
整理解译结果
对解译结果进行整理，统计各类 地物类型的分布、面积等信息。
分析解译结果
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。
地理国情监测遥感影像解译方法对比与分析
地理国情监测遥感影像解译方法对比与分析地理国情监测是指通过遥感影像解译，从空间上对国土资源的利用、生态环境的状况、经济社会发展等国情进行全面、系统的监测和评估。
地理国情监测的目的是为了更好地了解国土资源的现状和动态、合理利用资源、保护生态环境、推动可持续发展。
遥感影像解译方法是地理国情监测的关键技术之一，下面将对常用的遥感影像解译方法进行对比与分析。
1.目视解译法：目视解译法是一种直观的解译方法，通过人眼观察遥感影像，根据影像的颜色、纹理、形状等特征进行解译。
该方法适用于简单地物解译，如道路、建筑物等，解译速度快，但对于复杂的地物和混合像元的解译效果较差。
2.目标解译法：目标解译法是通过提前设定解译目标和规则，将遥感影像中的特定目标提取出来。
常用的目标解译方法有阈值法、模板匹配法等。
阈值法根据像素点的灰度值与预先设定的阈值进行对比，将目标和背景分离出来；模板匹配法则是通过建立目标模板，在遥感影像中寻找相似的目标。
目标解译法精度较高，但需要提前设置解译规则，对于没有明确目标的解译会遇到困难。
3.特征解译法：特征解译法是根据地物的特征进行解译。
常用的特征解译方法有纹理特征法、形状特征法等。
纹理特征法通过分析地物表面的纹理特征，如纹理方向、纹理密度等，将相似的地物纹理进行解译；形状特征法则是通过分析地物的形状特征，如长宽比、曲率等，在遥感影像中提取具有相似形状的地物。
特征解译法对复杂的地物有很好的解译效果，但需要事先确定地物的特征参数。
4.综合解译法：综合解译法是将以上不同的解译方法进行组合，通过多个方法的综合运用来提高解译的准确性和可靠性。
例如，可以先采用目视解译法快速提取出地物的大致范围，然后再采用目标解译法和特征解译法对细节进行进一步的解译。
综合解译法充分利用各种方法的优势，提高解译效果，但需要较多的解译经验。
总之，地理国情监测遥感影像解译方法各有优劣，不同的解译方法适用于不同的地理国情监测需求。
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。
第五章-遥感影像的目视解译与制图
遥感原理
三、目视解译的认知过程
遥感图像知觉形成的客观条件: 遥感图像存在
颜色差异或色调的差异。遥感图像颜色差异或色调的差异达到一 定程度时,目标地物就容易与背景产生对比，形成纹理和形状.
遥感图像中，不同目标地物往往表现出不同的颜色或不同的 色调，呈现出形状与纹理的差异。目视判读过程中，图形知觉的 持续性取决于目标地物与背景的对比度。对比度高，地物目标的 边界清晰，构成图像知觉稳定。反之，图形知觉易于消失。为了 提高目视判读效果，人们经常使用图像增强技术来扩大地物之间 的对比差异，以便于判读。
遥感原理
二、遥感扫描影像的判读
2、遥感扫描影像特征与解译方法
遥感影像主要解译方法
1）先图外后图内：先了解影像图框外提供的各种信息。 2）先整体后局部：先整体观察，综合分析目标地物与周围环境
的关系。 3）勤对比，多分析：多个波段对比；不同时相对比；不同地物
对比。 根据目视判读实践，一般认为卫星影像解译比航空像片解译 难度更大，因此，熟悉地物在不同波段的光谱特性，了解地 物在不同空间分辨率影像上的表现，以及在不同假彩色合成 影像的表现，熟练掌握扫描影像解译标志与解译方法，对于 提高目视解译水平是很有帮助的。
TM4（红）、3 （绿）、2（蓝）假 彩色合成图像
5
Shadow - silhouette
6
遥感原理
二、目视解译的生理与心理基础
心理特点对遥感图像解译的影响 1. 同一时刻，只有一种地物是目标地物,图像的其余部
分以目标地物的背景出现,此时判读者的注意力往往 集中在目标地物上. 2. 判读者的知识和经验对目标地物的确认有一定的导 向作用,因此,不同的解译者可能得出不同的结论. 3. 心理惯性对目标地物的识别有一定的影响. 4. 观察的时效性.正确辨认目标地物,需要一个最低限 度的时间才能完成.
第五章遥感图像目视解译及方法.
3、方向性 方向性明显者，往往反映该方向构造特别发育，或存在 大面积单斜岩层。 水系的方向性常受地形和构造条件控制。水系的发育有 时表现为同一方向，有时表现为方向突然变化，这均是鉴 别地质构造的良好标志。 4、水系的集结 水系的交会，水系的集流，它们是向一个带集中，还是 向一处集中；是向四处流散，还是由周围向一处汇集，这 都反映着构造和岩性的差别。
四、阴影(Shadow) 阴影分本影和落影两种。 本影－指物体本身没有被光线直接照射到的部分， 在像片上呈暗色调。它有助于建立像片的立体感。 落影－地物经光线照射投影于地面的物体阴影，在 像片上呈暗色调，它有助于观察地物的侧面形态及一些细 微特征。 但地物的阴影常常掩盖物体的细节，给解译带来不 利。 五、水系(River System) 水系标志在地质解译中应用最广泛，它可以帮助我们 区分岩性、构造等地质现象。这里所讲的水系是水流作用 所形成的水流形迹，即地面流水的渠道。它可以是大的江 河，也可以是小的沟谷，包括冲沟、主流、支流、湖泊以 至海洋等。在图像上可以呈现有水，也可以呈现无水。水 系的级序，一般是从冲沟到主流，依次由小到大（1、2、 3……）排列。
一、形状(Shape) 形状是指地物外部轮廓的形状在影像上的反映。不同 类型的地面目标有其特定的形状，因此地物影像的形状 是目标识别的重要依据。
二、大小(Size)
大小是指地物在像片上的尺寸，如长、宽、面积、体 积等。地物的大小特征主要取决于影像比例尺。有了影 像的比例尺，就能够建立物体和影像的大小联系。
八、位置(Location) 是指地物的环境位置以及地物间的空间位 置关系在像片中的反映。也称为相关特征。 它是重要的间接判读特征。
九、土壤、植被标志 通过对土壤、植被的相关分析，推断其下 伏地物的性质。 十、人类活动标志 古代与现代的采场、采坑、矿冶遗址是找 矿标志； 耕地的排布反映地形地貌特征，如火山口 周围耕地呈环状分布。
遥感图像目视解译方法
（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
2021spot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8687888990919293949596979899200001020304050607080910spot5spot4卫星运行服务中断发射日或重新开始服务日卫星运行服务中断发射日或重新开始服务日spot1spot2spot3862901939971198302542223242526大覆盖范围120km多重分辨率20m10m5m25mspot527spot52829遥感图像目视解译基础二遥感扫描影像的判读遥感扫描影像特征宏观综合概括性强信息量丰富动态观测宏观综合概括性强信息量丰富动态观测30高分辨率卫星遥感图像目视解译基础二遥感扫描影像的判读31ikonos32333435遥感图像目视解译基础三遥感图像目视解译方法1直接判读法2对比分析法3信息复合法4综合推理法5地理相关分析法36遥感图像目视解译基础三遥感图像目视解译方法直接判读法37遥感图像目视解译基础三遥感图像目视解译方法对比分析法38遥感图像目视解译基础三遥感图像目视解译方法信息覆合法
13
LANDSAT 系列卫星成像仪器特征
仪器
波段 （m）
RBVm RBVp MSS
TM
ETM+
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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专题图形的综合
•专题图形的综合是一个十分复杂的问题， 在解译过程中既要考虑影像的信息量、光 谱特征、辐射特征、几何特征，又要考虑 地形因素、地表覆被、图斑边缘、图形面 积精度控制等。 •在相对比较重要的生态工程实施区要考虑 到种植群落、地形坡度、微地形条件下的 变化及环境因子等。
取舍标准与精度控制
影象呈现呈灰黄、灰和灰白色。
影象质地较细腻。
戈
壁
分布位置
主要分布在风蚀较强有沙源物质输送的山前带。
主要名称
河西走廊二百里戈壁等。
影像特征
几何特征不明显，边界清晰。 影象呈灰和灰白色。 影象质地纹理较细腻。
盐 碱 地
分布位置
主要分布在相对较低易积水及干湖泊及湖泊边沿。
主要名称
民勤碱碱湖及青海湖边等。
再 见！
3 . 地理骨架的综合 •水系 •道路 •地形 4 .取舍标准（河流、道路长度、图 斑像元数）
平原耕地及居民点综合
柳枝状水系的综合
羽毛状水系的综合
羽毛状水系发育段的 植被综合
平原耕地
墚峁耕地
黄土丘陵地区墚、峁、沟谷植被的综合
资源信息专题类型提取标志
水 田
分布位置
主要分布在河流冲积平原、盆地、河谷川地。
主要名称
河西走廊、定西等地墚、峁地均有分布。
影像特征
几何特征不明显，地类边界线不规则。 影象呈现白色。 影象质地较细、均匀。
裸
岩
分布位置
主要分布在极度干旱的山区（风大、少雨）。
主要名称
格尔木东及河西走廊两山。
影像特征
地类边界线明显但不规则。 影象呈现灰白色。 影象质地较细但不均匀。
其
它（高、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。
高覆盖草地
分布位置
分布在山区、丘陵及河间滩地、戈壁、沙地等。
主要植被
嵩草、冰草、芦苇、针茅、红砂、骆驼蓬等。
影像特征
形态各异，连片分布地类边界明显 。 影像呈以鲜红、红、淡红、粉红为主色调 。 影像质底较细腻、纹理清晰、颜色均一 。
工矿和交通用地
分布位置
一般分布在城镇和交通较发达的地区。
主要名称
汝笈沟煤矿、兰化、兰州炼油厂等。
影像特征
几何特征明显，较规则。 影象呈现黑灰、灰和灰白色。 影象纹理质地较粗糙，显得较乱。
未利用土地
沙 地
分布位置
大多分布在河流两侧、河拐湾及山前戈壁外围。
主要名称
滕格里沙漠、毛乌素沙地等。
影像特征
几何特征明显，边界清晰明显。
主要植被
主要有松树、杨树、柳树、沙枣、梧桐等。
影像特征
几何形状不规则，与其它地类间边界滑润清晰。 影像呈现为鲜红，针叶或阔叶灌丛有明显区别。 影像纹理色调较均匀，影像纹理都很细腻。
灌
木
林
分布位置
分布在较高的山区，多数在山坡和山谷及沙地。
主要植被
有高山杜鹃、高山柳、红柳、柠条、梭梭等。
影像特征
几何特征不规则，生长在低地中。 影像呈现红、鲜红、粉红和暗红色 。 影像纹理细腻，在同一色调中差异不大。
疏 林 地
分布位置
主要分布在山区、丘陵、平原及沙地、戈壁边缘。
主要植被
有高山杜鹃、高山柳、红柳、柠条、梭梭等。
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。
分布位置 主要名称
昆仑山、唐古拉山、祁连山等。
主要分布在4000M以上，冻融形成的裸露岩石。
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。
中覆盖草地
分布位置
主要分布在较干燥地方（戈壁洼地和沙地内等）。
主要植被
主要有苦豆子、骆驼刺、大针茅等 。
影像特征
形态不规则，基本生长在土层较厚易积水地段。
影像颜色以红、淡红、粉红为主色调。 影象质底较细腻、颜色均一，不同地类间色差较明显。
低覆盖草地
分布位置
主要生长在较干燥地方(黄土丘陵上和沙地边缘)。
影像特征
几何特征不明显，边界清晰。 影象呈灰、灰白、白色。 影象质地纹理较细腻，颜色均匀。
沼
泽
分布位置
主要分布在相对较低易积水地段及湖盆边缘。
主要名称
格尔木北及宁夏沙湖周围。
影像特征
几何特征不明显，也不规则。 影象呈鲜红、淡红及黑灰色。 影象质地较细但不均匀。
裸土地
分布位置
主要分布在较干旱地区（陡坡、丘陵、戈壁）。
影像特征
影像的几何特征规则，地块大排列整齐 。 影像呈现出红、淡红、粉红、鲜红等颜色。 影像纹理较粗糙，但地类间色差很明显。
丘 陵 旱 地
分布位置
主要分布在丘陵的缓坡以及墚、峁之上。
主要作物
作物有小麦、玉米、谷子、糜子大豆、土豆等。
影像特征
几何特征不规则，连片，局部有条状形态。
影像呈现出红、淡红、粉红、鲜红等颜色。
遥感图像的目视解译方法
土地利用/土地覆盖 与生态环境分类系统的差异
土地利用：1 .根据土地作用划分 2 .根据土地覆盖的方式和目的划分 生态环境： 1 .自然景观特点 2 .区域本底差异性 3 .以不同梯度植被覆盖和 下垫面自然环境特性。
不同专题信息提取和制图综合方法
1 .地貌的综合 2 .不同梯度和不同下垫面地物 类型的综合
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。
城镇用地
分布位置 主要名称
鸳鸯池水库、刘家峡水库等。
主要分布在平原、川间谷内，周围有居民地和耕地。
影像特征
几何形状较明显，人工建造痕迹明显（大坝）。
影象深兰、兰、淡兰色，但颜色均匀。 影象质底较细腻、纹理清晰、颜色均匀。
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
主要作物
以水稻、小麦、玉米、西瓜、蔬菜为主。
影像特征
形态以块状分布，地类边界清楚，地块整齐。 主基调为红、暗红、鲜红、黑灰和淡篮色 影像纹理细腻，颜色不均匀，作物间差异较大。
平 原 旱 地
分布位置
主要分布在盆地山前带、河流冲积、洪积或湖积平 原（水源短缺灌溉条件较差） 。
主要作物
作物有小麦、玉米、谷子、糜子大豆、土豆等。
影像纹理较粗糙，但地类间色差很明显。
山区旱地
分布位置
主要分布在山坡、山腰、陡坡台地及山前带上。
主要作物
主要农作物有小麦、玉米、青稞、油菜、土豆等。
影像特征
影像几何特征不规则 ，局部呈条状形态。
影像呈现出红、淡红、粉红和淡蓝等颜色。 影像纹理较粗糙，纹理不均匀 。
有 林 地（乔木林）
分布位置
主要分布在中山坡地、谷地两坡、山顶、平原等。
主要植被
骆驼刺、红砂、盐爪爪、骆驼刺、鸡爪芦苇 。
影像特征
形态不规则，基本生长在土层较厚易积水地段。 影像颜色以粉红、淡红为主色调 。 影象质底较细纹理清晰，地类间颜色差别较大。
河流与干支渠
分布位置
主要分布在平原、川间耕地以及山间沟谷内。
主要名称
黄河、渭河、黑河、美丽渠 。
影像特征
影象呈现深蓝色、蓝色或淡蓝色。
影象质底较细腻、纹理清晰、颜色均匀。
几何形状明显，河弯曲不定，支干渠相对较直。
湖
泊
分布位置
主要分布在山间低地和沙地丘间低地内。
主要名称
黄河、渭河、黑河、美丽渠 。
影像特征
影象呈现深蓝色、蓝色或淡蓝色。
影象质底较细腻、纹理清晰、颜色均匀。
几何形状明显，河弯曲不定，支干渠相对较直。
水库坑塘
分布位置 主要名称
取舍标准
• 居民点及工矿用地最小图斑控制在3×3个像元（30×30m）， 条形居民地最小宽度控制在2×4个像元（20×40m）。 • 最窄沟谷宽度控制在2个像元。 • 其它类型控制在5×5个像元（50×50m）。 • 线状地物（道路、单线河流）宽度控制在2个像元。
精度控制
•边缘提取精度不能大于±30-60米（±1－2个像元）。 •特殊地物（如：双线河流、连续沟谷等）可做0.5像元 的夸大处理。
兰州市、西安市、西宁市、银川市、张掖市等。
主要分布在平原、山区盆地、黄土塬、沟谷地台地。
影像特征
几何特征明显，形状多样，边界清晰。
影响为灰、灰白、白色。 影象纹理较粗糙、但边界清晰
农村居民用地
分布位置
主要名称
芦草沟、山根村、水车湾村。
主要分布在绿洲、耕地及路边、塬面、坡上都有。