遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF 六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“tz”属性项中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“tz”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“FZZ”等。

遥感图像的分类与解译方法

遥感图像的分类与解译方法遥感技术是指通过探测和记录地物表面的电磁辐射信息，利用飞机、卫星等传感器进行观测与测量，然后通过数字图像处理和分析来获取地表无法直接人工观测的地理信息的一种技术。

遥感图像分类与解译方法是在遥感图像处理的基础上对图像进行分类和解释的方法，是遥感技术的重要应用之一。

本文将主要介绍遥感图像的分类与解译方法的基本原理、常用算法以及发展趋势。

遥感图像分类是将遥感图像中的像素分成若干类别的操作，常见的分类结果有植被、裸地、水体等。

图像分类的目的是根据特定的应用需求，将图像中的地物或地物类别进行自动分辨并标定，从而为地理信息系统的应用提供数据支持。

图像分类分为监督分类和非监督分类两种方法。

监督分类是基于已知样本的分类方法，通过将一部分像素样本标注为目标类别，利用这些已知的样本建立分类模型，然后通过该模型对整幅遥感图像进行分类。

常见的监督分类方法有最大似然分类、支持向量机、决策树等。

其中，最大似然分类是一种统计学方法，利用样本的统计分布特征对像素进行分类，可以对不同类别进行有效区分。

支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类算法，其原理是将样本空间映射到一个高维特征空间，通过构建一个最优分离超平面来进行分类。

决策树是一种基于树形结构的分类方法，通过一系列特征值的比较来决定最终的分类结果。

非监督分类是基于图像的统计特性进行分类的一种方法，该方法不依靠任何已知样本，而是根据图像本身的空间、光谱、纹理等信息对图像进行聚类。

常见的非监督分类方法有K-means聚类、ISODATA聚类等。

K-means聚类是一种基于聚类中心的方法，采用逐次迭代的方式将图像像素划分为不同的簇，直到达到预定的聚类数。

ISODATA聚类是一种自适应聚类算法，通过设定阈值标准和最小类别数来控制聚类的结果，最终得到稳定的分类结果。

遥感图像解译是指对遥感图像中的地物及其属性进行解释和分析的过程，通过对图像中的地物进行判读，提取出有价值的地理信息。

了解测绘技术中的遥感图像分类与解译方法

了解测绘技术中的遥感图像分类与解译方法引言：遥感技术是一种通过获取和解译远距离传感器获取的图像来获取地球表面信息的科学与技术。

在现代测绘技术中，遥感图像的分类与解译是一项重要的任务，它能够帮助我们更好地认识和了解地球表面的特征与变化。

本文将向读者介绍测绘技术中的遥感图像分类与解译方法，旨在提供一个全面的了解。

一、遥感图像的分类方法在测绘技术中，遥感图像的分类是将图像中的像素按照其特征进行划分的过程。

常用的图像分类方法有有监督分类和无监督分类。

1. 有监督分类有监督分类是指在进行分类前，需要提前准备一些被人工标注的样本数据，以作为分类依据。

这些样本数据被称为“训练样本”。

通过对这些训练样本的特征进行分析，我们可以建立一个分类模型，然后使用这个模型对未知图像进行分类。

常用的有监督分类算法有最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。

2. 无监督分类与有监督分类不同，无监督分类不需要人工标注样本数据。

它是通过对图像中的像素进行聚类分析，将属于同一类别的像素分到一块，从而达到图像分类的目的。

常见的无监督分类算法有K-means聚类和谱聚类等。

二、遥感图像的解译方法遥感图像的解译是指根据图像中的特征和规律，推断和识别出地物类型和分布情况的过程。

常用的遥感图像解译方法有目视解译、特征解译和物像解译等。

1. 目视解译目视解译是一种通过直接观察图像特征，然后根据经验和知识进行判断和识别的解译方法。

这种解译方法快速、直观，常用于对一些简单地物进行识别，如农田、水体等。

然而，由于人工主观因素的介入，目视解译的结果容易受到解译人员主观因素的影响。

2. 特征解译特征解译是一种通过提取图像中的特征，并通过特征的分析和分类，来判断和识别地物类型和分布情况的解译方法。

常用的特征解译方法有纹理特征、形状特征和光谱特征等。

3. 物像解译物像解译是一种将遥感图像与地物信息进行关联的解译方法。

它通过对图像中的像素进行分析和处理，得到与地物相关的信息。

遥感监测图斑类型解释之令狐采学创编之欧阳家百创编

遥感监测图斑信息核实记录表欧阳家百（2021.03.07）省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1. 本表19列由遥感监测生产单位填写，1013列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“tz”属性项中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“tz”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“FZZ”等。

测绘技术中的遥感图像分类与解译

测绘技术中的遥感图像分类与解译随着科技的不断进步，遥感技术在测绘领域的应用越来越广泛，其中遥感图像的分类与解译是测绘技术中的重要环节。

遥感图像分类与解译的目的是根据图像中物体的特征和属性，将其归类并提取出有用的信息。

在此过程中，专业的测绘人员需要运用一系列的算法和技术，来对图像进行分析和解读。

遥感图像的分类是将图像中的像素点或像元按照其特征和属性归类的过程。

常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。

监督分类是指根据已知类别的样本对图像进行分类，而非监督分类则是通过算法自动对图像进行分类。

无论是监督还是非监督分类，都需要根据图像的特征提取相关属性，并建立合适的分类模型。

这些模型可以基于像素的灰度值、纹理特征、形状等进行构建。

分类完成后，可以得到不同类别的图像结果，为测绘工作提供了重要的参考信息。

遥感图像的解译是对图像中目标物体进行识别、描述和解释的过程。

它不仅涵盖了对目标物体边界的识别，还包括对其形状、大小、位置等属性的测量和分析。

解译可以通过人工手动处理，也可以借助计算机辅助解译技术进行。

在计算机辅助解译中，可以通过基于模型的解译方法，使用算法对图像中的特征进行提取，并与已有的目标数据库进行比对。

这样可以大大提高解译的效率和准确性。

遥感图像分类与解译的一个重要应用领域是土地利用和覆盖研究。

通过对遥感图像进行分类和解译，可以获取土地利用类型、植被覆盖度等相关信息。

这些信息对于城市规划、环境监测等方面具有重要意义。

例如，利用遥感图像分类与解译可以对城市绿地进行识别和评估，从而为绿化建设提供科学依据。

同时，在农业领域，遥感图像分类与解译可以用于监测农作物的生长状态和病害虫害的分布情况，为农业生产提供决策支持。

遥感图像分类与解译不仅仅是测绘技术中的一部分，也是地理信息系统（GIS）和人工智能等领域的重要组成部分。

随着深度学习和神经网络算法的快速发展，遥感图像分类与解译的精度和效率得到了极大的提升。

利用深度学习算法，可以从遥感图像中提取更多的信息和特征，并实现更加精确的分类和解译。

遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1.本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2.第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“tz”属性项中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“tz”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“FZZ”等。

遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1.本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写2.第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“ 1A ”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDE六个二级类。

A 类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“ tz ”中标注“ ZZ”，机场标注“ JC”、火车站标注“ CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“ tz ”中标注“ S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地;E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“ tz ”属性项中标注“F” 。

根据影像特征再细分为ABCDE六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“ tz ”属性项中标注“ ZZ”，机场标注“ JC”、火车站标注“ CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“ tz ”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“ FZZ ”等。

遥感监测图斑类型解释

遥感监测图斑信息核实记录表省（区、市）市县（区）第页共页填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，共分为十大类26个二级类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

大类填写阿拉伯数字，小类填写大写的英文字母，如“1A”。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF 六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中住宅小区、大规模集中农村居民点等明确居住用地图斑，在属性项“tz”中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指公园、休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

其中，属于A类图斑中的住宅小区、大规模农村居民点等明确居住用地在“tz”属性项中标注“ZZ”，机场标注“JC”、火车站标注“CZ”；如果同时属于翻建类图斑，则在“tz”属性项中，将两种信息组合标注，如翻建住宅为“FZZ”等。

如何进行遥感图像的分类与解译

如何进行遥感图像的分类与解译遥感图像是指通过遥感技术获取的地球表面的图像数据。

遥感图像可以包含丰富的地理信息，因此，对遥感图像进行分类与解译是十分重要的，可以帮助我们了解地表覆盖类型、监测环境变化、进行资源调查等。

本文将为读者介绍如何进行遥感图像的分类与解译的基本方法和技巧。

一、遥感图像分类的基本原理遥感图像分类是将图像像素按照其地物类型进行分组，划分为不同的类别。

其基本原理是利用图像的光谱、空间和纹理信息来识别不同的地物类型。

常用的方法包括：像元级分类、目标级分类和语义级分类。

1. 像元级分类像元级分类是将每个像元按照其光谱反射率或辐射率的数值来进行分类。

通过分析图像的光谱特征，将每个像元划分到预定义的类别中。

常用的方法有最大似然分类法、支持向量机和人工神经网络等。

像元级分类主要适用于地物类型相对单一的图像。

2. 目标级分类目标级分类是将图像中的连续像元聚合成具有一定空间形态和特征的地物对象。

通过分析图像的空间关系和纹理特征，将相邻的像元组合为目标，并进行分类。

常用的方法有阈值分割法、区域生长法和聚类法等。

目标级分类适用于地物类型复杂、边界模糊的图像。

3. 语义级分类语义级分类是将图像中的地物类型与具体的语义信息关联起来进行分类。

通过结合地理数据和专业知识，将图像中的地物类型与现实世界中的物体和场景相匹配。

常用的方法有基于规则的分类和知识驱动的分类等。

语义级分类适用于需要更精细、更准确的地物分类任务。

二、遥感图像分类与解译的步骤进行遥感图像分类与解译时，一般需要以下步骤：1. 数据准备首先需要获得高质量的遥感图像数据。

可以通过卫星、航空摄影等方式获取高空分辨率的图像。

同时，还需进行辐射校正、几何校正等数据预处理，以保证数据的质量和准确性。

2. 特征提取根据特定的分类任务，选择合适的特征提取方法。

可以利用图像的光谱、纹理、形态学等特征来描述地物类型。

常用的特征提取方法有主成分分析、小波变换和纹理特征提取等。

土地利用遥感监测中的图斑类型的认定

土地利用遥感监测中的变化信息图斑类型的认定张威乔莹牛彦斌黄淼（河北省国土资源利用规划院，石家庄 050051）【摘要】土地利用动态遥感监测中的信息识别主要是土地利用现状信息、变化信息和分类信息。

其中，变化信息识别是动态遥感监测的直接目的。

变化信息确定后，根据变化信息确定变化图斑的类型，是进行土地利用变更调查的基础和进行“卫片执法”检查的依据。

本文根据我院在2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目中土地利用遥感监测第13分包任务的生产过程，总结了一些变化信息图斑类型的确认方法。

【关键字】遥感监测图斑类型认定我国自1999年以来，以第二次土地调查为依托，连续开展了以全国50万以上人口城市、国家级开发区等重点地区为对象的土地利用动态遥感监测。

并从2009年起，每年开展以控制建设用地规模、保护耕地资源为主要目标的全国土地利用变更调查监测与核查项目。

土地利用动态遥感监测中的信息识别主要是土地利用现状信息、变化信息和分类信息。

其中，变化信息识别是动态遥感监测的直接目的。

变化信息确定后，根据变化信息确定变化图斑的类型，是进行土地利用变更调查的基础和进行“卫片执法”检查的依据。

笔者作为技术负责人参与了河北省国土资源利用规划院承担的2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目13分包遥感监测任务。

在任务生产中，笔者发现变化信息图斑类型由于不同数据源、不同地域分布等原因，造成图斑类型特征不明显，类型不易判断，从而造成返工，影响工作效率。

为此笔者汇总了任务生产过程中遇到的典型的图斑类型，总结出了一些变化图斑类型的确认方法。

1.图斑类型在2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目遥感监测国家技术方案中共确定了六种变化信息的图斑类型，分别是：第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。

第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。

如何进行卫星遥感图像的分类与解译

如何进行卫星遥感图像的分类与解译现代科技的快速发展使得卫星遥感图像的获取与使用变得日益普及。

卫星遥感图像具有广泛的应用领域，包括环境监测、资源调查、城市规划等。

然而，要对卫星遥感图像进行分类与解译并不是一项容易的任务。

本文将介绍如何进行卫星遥感图像的分类与解译，并探讨其中的方法与技巧。

首先，了解卫星遥感图像的基本原理是进行分类与解译的基石。

卫星遥感图像是通过卫星对地面进行观测，并将观测到的数据转化为图像。

这些图像通常包含红外、可见光、短波红外等多个波段的信息。

不同的波段对应着地表不同的特征，比如植被、水体、建筑物等。

因此，了解卫星遥感图像的波段与特征对分类与解译工作至关重要。

其次，选择合适的分类与解译方法也是关键。

常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。

监督分类需要使用已知类别的样本进行训练，然后根据已有的模型对待分类的图像进行预测。

非监督分类则是利用图像本身的统计信息进行分类，不需要任何前期的样本信息。

在实际应用中，通常需要综合使用监督和非监督分类方法，以提高分类的准确性和可靠性。

解译卫星遥感图像需要结合地理信息系统（GIS）等辅助工具。

GIS可以对卫星遥感图像进行空间分析和空间叠加，从而得到更准确的分类与解译结果。

同时，GIS还可以对分类与解译结果进行后处理，比如填充空洞、边界平滑等，提高图像的质量和可视化效果。

在进行卫星遥感图像的分类与解译时，还需要考虑数据预处理的重要性。

数据预处理是指对卫星遥感图像进行去噪、辐射校正、几何校正等操作，以消除图像中的噪声和伪迹，提高分类与解译的精度。

同时，数据预处理还可以将不同波段的图像进行拼接和融合，得到更全面、更准确的图像信息。

此外，了解不同区域的地理背景和特征也是进行分类与解译的关键。

地理背景和特征的差异会影响到卫星遥感图像的分类与解译结果。

比如，湿地和高山地区与城市地区的地表特征各不相同，需要采用不同的分类与解译方法。

因此，在进行分类与解译之前，需要对地区进行详细的调查与分析。

土地变更调查遥感监测图斑类型说明4页word

监测图斑类型说明第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。

图斑类型一第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。

图斑类型2第三类：前时相影像上有推填土特征，后时相影像上有明显建设痕迹。

图斑类型3第四类：前时相影像上无明显建设痕迹或推填土特征，后时相影像上新建院墙且内部无建设痕迹或推填土。

如果后时相新建院墙内有新增建设痕迹或推填土，则根据影像特征划分到一、二类。

图斑类型四第五类：2010年数据库字段属性为“P（批而未用）”，后时相影像上有明显建设或推填土痕迹（紫色为“批而未用”范围，红色为新提取的变化图斑）。

图斑类型五第六类：后时相影像上未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑。

未拆除的疑似新增建设用地图斑第 1 页遥感监测图斑信息记录表填表说明：1.本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

第 2 页2.第4列“图斑类型”，图斑类型共分为6类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）的，填写“1”；第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有建设推填土痕迹的，填写“2”；第三类：前时相影像有推填土特征，后时相影像有明显建设痕迹的，填写“3”。

第四类：本年度新建院墙且内部未建设的，填写“4”；第五类：数据库字段属性为“批而未用”，后时相影像有明显建设的，填写“5”；第六类：未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑，填写“6”。

3.第10列“变更后地类”，按照《土地利用现状分类》的地类代码填写。

如果遥感监测图斑变更后涉及多种地类，填写全部地类，以“，”区域。

4.第11列“变更范围情况”，根据图斑实际变更范围情况填写，整图斑变更的，填写“1”；部分变更的填写“2”。

测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法

测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法引言遥感图像分类是测绘技术中常用的图像处理方法之一，它通过对遥感图像进行分类和分割，为地理信息系统（GIS）和地球观测提供了重要的数据支持。

本文将介绍遥感图像分类的基本概念，以及常用的监督分类方法。

一、遥感图像分类的基本概念遥感图像分类是指将遥感图像中的像素根据其反射率或辐射率等特征划分为不同地物类别，并赋予其相应的分类标签。

遥感图像分类可以帮助人们了解地物分布、变化趋势以及环境状况等，对于农业、城市规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。

二、监督分类方法1. 最大似然法最大似然法是一种常用的监督分类方法，它基于贝叶斯决策理论，通过计算每个像素属于不同类别的概率，从而确定其分类标签。

最大似然法假设像素的灰度值服从高斯分布，并通过最大化像素灰度值在每个类别中的概率来进行分类。

虽然最大似然法在某些情况下效果较好，但它对于复杂的遥感图像分类问题可能存在一定的局限性。

2. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的监督分类方法，它通过构建一个最优的超平面，将不同类别的像素分隔开。

支持向量机不仅可以处理线性可分的数据，还可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而处理线性不可分的数据。

支持向量机在处理遥感图像分类问题时具有较好的性能，但其计算复杂度较高，需要大量的训练样本和运算时间。

3. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树，从而提高分类准确性。

随机森林不仅可以处理多类别的分类问题，还可以处理高维数据，并且具有较好的鲁棒性和抗噪性。

在遥感图像分类中，随机森林通常能够取得较好的分类效果，并且对于特征的选择和处理具有一定的鲁棒性。

4. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种基于深度学习的监督分类方法，它通过多层卷积层和池化层进行特征提取和降维，最后通过全连接层进行分类。

卷积神经网络在图像分类领域取得了显著的成就，对于遥感图像分类问题也有较好的应用效果。

监测图斑类型说明

监测图斑类型说明第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。

第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。

第三类：前时相影像上有推填土特征，后时相影像上有明显建设痕迹。

第四类：前时相影像上无明显建设痕迹或推填土特征，后时相影像上新建院墙且内部无建设痕迹或推填土。

如果后时相新建院墙内有新增建设痕迹或推填土，则根据影像特征划分到一、二类。

第五类：2010年数据库字段属性为“P（批而未用）”，后时相影像上有明显建设或推填土痕迹（紫色为“批而未用”范围，红色为新提取的变化图斑）。

第六类：后时相影像上未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，图斑类型共分为6类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）的，填写“1”；第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有建设推填土痕迹的，填写“2”；第三类：前时相影像有推填土特征，后时相影像有明显建设痕迹的，填写“3”。

第四类：本年度新建院墙且内部未建设的，填写“4”；第五类：数据库字段属性为“批而未用”，后时相影像有明显建设的，填写“5”；第六类：未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑，填写“6”。

3.第10列“变更后地类”，按照《土地利用现状分类》的地类代码填写。

如果遥感监测图斑变更后涉及多种地类，填写全部地类，以“,”区分。

4. 第11列“变更范围情况”，根据图斑实际变更范围情况填写，整图斑变更的，填写“1”；部分变更的，填写“2”。

5. 第12列“未变更原因”，地方未将遥感监测图斑变更为建设用地时，根据该图斑实地情况填写相应代码。

如同一监测图斑存在2种（含）以上类型时，填写1种主要的类型。

变更调查遥感监测图斑类型分类

变更调查遥感监测图斑类型第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类。

A类指可确定为住宅小区、工厂、高层建筑、集中建设的大规模农村居民点、学校、运动场、机场等大型建设项目及可确定为以上用地类型的建设地基。

其中，新建机场在属性项“tz”中标注“JC”、火车站标注“CZ”。

B类指不能明确归为A类的建筑或建设项目，具有或疑似彩钢特征的建设项目，零散分布的农村居民点，以及已建项目内部新建或扩建的附属绿地、广场、停车场。

C类指内陆地区大型水工建筑、港口码头、水库水面等。

新建水库需将水库堤坝等水工建筑与水库水面分开提取，且水库水面应在属性项“tz”中标注“S”；D类指非建设用地附属的独立广场、停车场、露天货站等以地面硬化为主的用地；E类指休憩及美化环境的绿化用地；F类指简易的疑似设施农用地或简易临时建筑。

第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设痕迹，后时相影像有明显建设推填土特征。

第三类：前时相影像有明显建设推填土特征，后时相影像有明显建设特征（如地基、建筑物、构筑物、广场、公园等）；或前时相影像为低矮建筑，后时相影像翻建为较大规模建筑，如居住小区、高层建筑或规模化工厂等，此类翻建图斑在“tz”属性项中标注“F”。

（注意：建筑本身没有明显加高或扩大等翻建迹象，而仅是房顶材质或颜色等有所变化，不提取）。

根据影像特征再细分为ABCDEF六个二级类，划分标准同“第一类”。

第五类：以往“P（批而未用）”图斑，本年度影像表现为新增建设特征的图斑。

根据后时相影像特征，细分为AB两个二级类。

其中，新增建设用地图斑落在数据库P范围内，在“tz”属性项标注“2013”，落在2014年P范围内标注“2014”，落在2015年P范围内标注“2015”。

A 类指有新增建筑/构筑物特征的图斑；B 类指有新增建设推填土特征的图斑。

监测图斑类型说明

监测图斑类型说明第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。

图斑类型一第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。

图斑类型二第三类：前时相影像上有推填土特征，后时相影像上有明显建设痕迹。

图斑类型三第四类：前时相影像上无明显建设痕迹或推填土特征，后时相影像上新建院墙且内部无建设痕迹或推填土。

如果后时相新建院墙内有新增建设痕迹或推填土，则根据影像特征划分到一、二类。

图斑类型四第五类：2010年数据库字段属性为“P（批而未用）”，后时相影像上有明显建设或推填土痕迹（紫色为“批而未用”范围，红色为新提取的变化图斑）。

203 P图斑类型五第六类：后时相影像上未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑。

未拆除的疑似新增建设地图斑遥感监测图斑信息记录表省（区、市）市县（区）第页共页遥感监测情况变更情况（地方填写）序号行政代码监测图斑号图斑类型中心点坐标时相监测面积(亩)变更后地类变更范围情况未变更原因备注X Y 前后⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀监测图斑个数：监测图斑面积合计：填表说明：1. 本表1-9列由遥感监测生产单位填写，10-13列由地方根据变更调查结果填写。

2. 第4列“图斑类型”，图斑类型共分为6类，根据影像和数据库情况，分别填写相应数字代码。

第一类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）的，填写“1”；第二类：前时相影像有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像有建设推填土痕迹的，填写“2”；第三类：前时相影像有推填土特征，后时相影像有明显建设痕迹的，填写“3”。

第四类：本年度新建院墙且内部未建设的，填写“4”；第五类：数据库字段属性为“批而未用”，后时相影像有明显建设的，填写“5”；第六类：未拆除的2010年度疑似新增建设用地图斑，填写“6”。

3.第10列“变更后地类”，按照《土地利用现状分类》的地类代码填写。

遥感监测图斑情况汇报

遥感监测图斑情况汇报近年来，随着遥感技术的不断发展和应用，遥感监测图斑的工作也变得愈发重要。

作为遥感监测图斑的负责人，我将在本文中向大家汇报我所负责区域的图斑情况。

首先，我要说明的是我们所使用的遥感监测技术。

我们采用了高分辨率的卫星遥感影像，结合地理信息系统（GIS）技术，对所负责的区域进行了全面的监测和分析。

通过遥感技术，我们能够准确地获取图斑的信息，包括位置、面积、类型等，为后续的保护和管理工作提供了重要的数据支持。

接下来，我将向大家介绍我们所监测的图斑情况。

在我们所负责的区域内，共有各类图斑XXX个，其中包括森林、湿地、耕地、建设用地等。

通过遥感监测，我们发现森林面积呈现逐年下降的趋势，主要原因是人类活动导致的森林砍伐和土地开发。

湿地面积也有所减少，主要是因为城市化进程加快，湿地被填埋和污染的情况日益严重。

耕地和建设用地面积则呈现逐年增加的趋势，这也给生态环境带来了一定的压力。

针对以上情况，我们已经采取了一系列的措施进行图斑保护和管理。

首先，我们加强了对森林和湿地的保护力度，加大了执法力度，严厉打击非法砍伐和填埋行为。

同时，我们还加强了对耕地的合理利用和保护，推广了节水灌溉和有机农业技术，减少了农药和化肥的使用。

对于建设用地，我们加强了规划管理，推动了城市建设的绿色化和可持续发展。

在未来的工作中，我们将继续加大对图斑的监测力度，及时发现和解决问题，确保图斑的合理利用和保护。

同时，我们还将加强与相关部门的合作，共同推动生态文明建设，为人类创造一个更加美好的生存环境。

总的来说，遥感监测图斑的工作是一项重要而艰巨的任务，但我们有信心和决心，通过不懈的努力，共同保护好我们的家园。

谢谢大家！。

遥感图像类型与特

遥感图像时间特性的决定因素：
成像遥感器的时间分辨率
多源遥感图像的时相分辨率
成像的季节、时间
§4.2 光学摄影像片特性
光学摄影像片是指通过航空/航天摄影所获取的影像像片。
根据摄影方式遥感器的结构和成像方式，可将光学摄影像片分为三种主要类型：
帧幅式
条幅式
全景式
帧幅式
航空像片的类型
学习重点与难点遥感图像的类型遥感图像的基本属性各种类型遥感图像的特性 △ 各种遥感图像的空间特性、波谱特性
1.影像
影像——地物的电磁辐射信息经成像系统处理后产生的与原物相似的形象。影像的特点：点对点地表示地物目标。
4.1 遥感图像类型及基本属性
基本概念
遥感影像遥感影像——遥感器对地表（目标物）通过摄影或扫描而获取的影像。遥感图像遥感图像——遥感影像经过处理或再编码后产生的与原物相似的形象。遥感影像根据成像方式划分：光学摄影成像—— 像片（连续）数字扫描成像—— 图像（离散）
黑白红外像片（近红外）
彩色红外像片（部分可见光、近红外）
紫外像片（紫外）
多波段像片（紫外—近红外）
全景像片（可见光—近红外）
红外扫描图像（中、热、远红外）
多波段扫描图像（紫外—远红外）
超多波段扫描图像（可见光—远红外）
固体自扫描图像（可见光—近红外）
中心投影
像点位移的规律：
δ
δh ∝r
h
δh ∝±△h
r
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光机扫描图像是由采用分立式多元探测器阵列的光机扫描遥感器，用光学机械扫描的方式进行对地覆盖，在运动状态下获取的多波段遥感图像。
4.3 光机扫描图像特性