遥感解译方法及应用
遥感卫星数据的解译和应用技巧
遥感卫星数据的解译和应用技巧遥感卫星是现代科技的产物，通过接收来自卫星的电磁信号，可以获取地球上各种信息。
遥感卫星数据的解译和应用技巧是地学、地理信息系统（GIS）和环境科学领域中的重要研究内容。
本文将讨论遥感卫星数据的解译方法、数据处理技术以及应用领域的案例。
第一部分：遥感卫星数据的解译方法1.光学遥感数据的解译光学遥感是指利用卫星传感器对地球表面反射的可见光和近红外辐射进行观测和记录。
要解读光学遥感数据，我们需要了解光电学的基本原理，掌握图像处理和解译软件的使用。
例如，通过检测可见光波段的反射率，我们可以识别土地利用类型（如森林、农田等），通过近红外波段的反射率，我们可以推断出植被的健康状况。
2.微波遥感数据的解译与光学遥感不同，微波遥感利用雷达技术获取地面反射的微波信号。
这种数据对于夜间观测、云层遮挡问题以及测量地表高程等方面具有优势。
解译微波遥感数据主要涉及获得地表的电磁响应特征，如散射系数、极化特性等，并结合其他数据源进行解译。
第二部分：遥感卫星数据的处理技术1.数据精度的提高遥感卫星数据在获取过程中可能会受到大气、云层、植被等因素的影响。
为了提高数据的精度和准确性，我们需要进行大气校正、云去除和影像拼接等处理。
这些处理技术可以帮助我们获得更清晰、准确的地表信息。
2.数据融合和多尺度分析遥感卫星数据通常以栅格或矢量格式存储，每个像素或要素都包含有关地表的信息。
为了更好地利用这些信息，我们可以将多个传感器或多个时期的数据融合起来，以获取更全面的地表情况。
此外，结合GIS技术，我们还可以进行多尺度分析，比如从城市到全球范围的不同尺度数据分析和模型构建。
第三部分：遥感卫星数据的应用案例1.环境监测和资源管理遥感卫星数据在环境监测和资源管理方面发挥了重要作用。
例如，通过监测植被指数，我们可以评估植被的健康状况和植被覆盖度，进而判断土地退化、林火风险等。
此外，遥感卫星数据还可以用于水资源监测、土地利用规划和自然灾害预警等方面。
遥感解译方法及应用
遥感解译方法及应用一、遥感的概念近年来,一方面,由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展,为遥感技术奠定了必要的技术基础,另一方面,由于人类生产活动不断地向深度和广度进军,遥感技术得到较为广泛的应用,因而使得遥感技术获得了飞跃的发展,已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术.随着我国工农业生产的高速发展,人类对自然资源,特别是对矿产资源的需求量与日俱增.因而,调查与管理资源则成为迫切需要解决的问题.其次,人类的生活环境正在不断地遭受到人为和自然的污染.例如：工业排污对水体和大气的污染造成人为的环境污染.而诸如洪水、泥石流、滑坡、森林火灾、火山爆发等自然灾害,则形成灾害性环境,它们都对生命财产造成极大的威胁.在这种情况下,只有实时监测人为环境污染和自然灾害环境的发生,才能更有效地采取防护和治理措施,以减少对人类的危害程度.欲解决上述问题,完全依赖现场观察已感不足,于是,由于航空遥感和航天遥感的相继问世便能获得大范围的地面遥感图像和实时动态信息,所以,这两种遥感方式则成为自然资源的调查与管理,环境的监测与灾害预报的一种新的探测手段.（一）遥感的概念遥感顾名思义就是遥远的感知.即借助于专门的探测仪器,把遥远的物体所辐射（或反射）的电磁波信号接收纪录下来,再经过加工处理,变成人眼可以直接识别的图像,从而揭示出所探测物体的性质及其变化规律.属于空间科学的范畴.是物理、计算数学、电子、光学、航空（天）、地学等密切结合的新兴学科,对工农业、国防、自然科学研究具有重大的意义.1各类地质体的电磁辐射（反射、吸收、发射等）特性及其测试、分析与应用；2、遥感数据资料的地学信息提取原理与方法；3、遥感图像的地质解译与编图；4、遥感技术在地质各个领域的具体应用和实效评估.（二）遥感平台（分类）指放置遥感器的运载工具.按高度可分为航空和航天平台.在不同高度进行多平台遥感,可获得不同比例尺、分辨率和地面覆盖面积的遥感图像.1、航空平台：是指在大气层内飞行的飞行器,高度为100m—30km,主要有飞机、直升机、飞艇、气球等.2、航天平台：是指在大气层之外飞行的飞行器,高度为几百—几万公里；如人造地球卫星、探控火箭、宇宙飞船、航天飞机、太空站等. （三）遥感的发展简况1839年第一张黑白航片问世到20世纪30年代,主要应用于军事侦察,1941年出版了《航空照片应用与判读》为各方面应用提供了理论基础进入20世纪50年代,苏美广泛应用,黑白、彩色航片进行军事、地质测量,取得明显效果.1957年苏联发射第一颗人造卫星, 1972年美国发射第一颗地球资源卫星（ERTS即MSS其分辨率80m）后改为陆地卫星（Landsat 5—7即TM、ETM分辨率达30m和15m）,由于具有快速、动态、多时相、质量好,成本低等特点被广泛应用.我国1970年4月24日发射人造地球卫星（东方红1号）,1971年3月3日发射科学实验卫星,并回收,至今共发射17颗返回式卫星；中国风云系列气象卫星（包括3颗极轨卫星和一颗同步卫星）已经能获取全球多种气象数据；中巴地球资源卫星于1999年10月14日升空至05年第二颗已发射升空.经过近30年的努力,我国已形成较为完整的遥感卫星技术系统和实用化的应用系统,进入同地理信息系统和全球定位系统相融合的产业化进程.二、遥感资料的特点及其解译方法这里所谓的遥感资料,主要是指目前通用的航、卫片及其数字化资料. （一）航卫片特点1、航空照片航空照片可分为全色黑白、天然彩色、红外彩色、多波段航空像片等；其为中心投影,偏斜度不超3度,中心部分准确,边缘畸变；按航带重迭56-60%和15-20%,需在立体镜下观察来识别物体,影象细部明显优于卫片.2、卫星照片卫星遥感影像有彩色和黑白,彩色图像又有真彩色、假彩色之分等.即各类不同的卫星数据：分扫描和摄影,早期为地球资源卫星（ERTS）的MSS多中心扫描片,现在各类不同分辨率的卫星数据非常多,鉴于经济、实用及项目工作要求等实际情况现我省各行业绝大部分利用TM 或TM/ETM数据进行各类遥感解译工作.我院现全省TM、TM/ETM数据已购置全（见图）.三、遥感资料特点及其解译方法遥感解译方法、原则和程序遥感解译：即为从遥感图像中识别和提取某种影像,赋予特定的属性和内涵以及测量特征参数的专业化过程.遥感地质解译：机助地质解译有两种方式,一是以数字遥感影像为信息源,以ERDAS、MAPGIS、PCI 和PHOTOSHOP 等软件为解译平台,根据地质体遥感解译标志,解译圈定岩性、构造、接触关系、地质灾害和土地荒漠化等地质现象；二是以遥感影像为背景,叠合专题地质图层,结合典型地质体影像特征,进行对比修正解译.以遥感资料为信息源,以地质体、地质构造和地质现象对电磁波谱响应的特征影像为依据,通过图像解译提取地质信息,测量地质参数,填绘地质图件和研究地质问题的过程（行为）.遥感数据的收集,它包括遥感数据、地理数据和地质资料的收集,是遥感地质调查工作的基础. 以前通常是目视解译为主,现在一般是在计算机上以人机对话方式进行识别和解译工作,其基本方法有五点：1．解译是认识实践的反复过程,首先要熟悉、吃透本工作区域的有关资料（即地质、地貌、水文、气象、植被、土壤、物探、化探资料及前人各类工作成果）；分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度,弄清遥感资料能解决的地质问题和已解决及有待解决的地质问题.地质体的性质是多方面的,主要包括物理性质与化学性质两大类,遥感主要是反映地质体的光谱特征信息,对全面认识地质体而言,有其局限之处.遥感影像记录的是地质体光谱反射（SAR为后向散射）和辐射特征,地质体性质和表面特征不同所反映出的光谱特征差异可通过色、形、纹、貌四种影像特征要素加以表征.3．对比分析,有条件要依据不同比例尺、片种、时代、季节、波段、毗邻地段进行对比,了解解译标志变化与地质体、地质现象间的关系,提高认识.由于一种类型遥感图像只能反映一个时期、一种分辨率、一个最佳波段组合的图像,因此在地质解译中往往受到信息源的限制,影响解译效果.如工作需要或有条件获取更多类型遥感数据时,应充分应用这些信息进行综合地质解译.为了减少云、雪及植被覆盖对地质体的影响,应选择最佳时相图像作解译.当仍不能避让覆盖时,可选择其它时相图像对覆盖区作补充.另外,解译中要注意研究不同地质体在各波段图像上的影像特征,通过单波段图像中不同地质体波谱特性的反映,进一步深化地质解译.在单波段不同地质体波谱特性研究的基础上,再选择合适、有效的图像处理方法进一步增强或提取有效的地质信息,因此遥感解译地质图应是多源遥感数据解译的综合结果.4、资料分析遥感数据是遥感地质解译必需的基础数据源.为了最大限度地利用遥感数据提取地质专业信息,应系统地了解掌握各类遥感数据的基本技术参数、地学特征,确保数据类型、最佳波段和最佳波段组合的选取. 1）了解和掌握资料的技术参数,如成像时间、季节、成像仪器、波段、经纬度、太阳高度角等,供解译时参用.2）分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度,弄清遥感资料能解决的地质问题和已解决及有待解决的地质问题.3）在明确前人解译成果中哪些是可以直接利用后,明确本次工作力争突破的重点和难点.4）为合理选择新的遥感数据源、数据源组合及遥感地质信息处理方案提供依据.5、解译的原则应采用由已知到未知、从区域到局部、先易后难、由宏观到微观,从总体到个别,从定性到定量,循序渐进,不断反馈和逐步深化的方法进行工作；边解译边勾绘,同时予以编录（填写解译卡片）.指出成果及问题解决途径.四、遥感解译方法、标志及其综合应用为了准确进行遥感地质解译,解译者首先应具备一定的地质、遥感知识；其次应对解译区的地质基础、构造格架、灾害地质、地形地貌和水文情况等要有粗略的了解.常用的解译分析方法有：（一）直判法根据不同性质地质体在遥感图像上显示出的影像特征、规律所建立的遥感地质解译标志或影像单元,并在遥感图像上直接解译提取出构造、岩石等地质现象信息,实现地质体解译圈定与属性划分.首先,从已掌握地质情况或建立解译标志的区（点）出发,垂直地质构造走向（即沿地质剖面）进行解译,通过解译掌握地层层序与变化,了解调查区域的基本地质状况；然后,再由线（剖面或路线）沿地质走向向两侧延伸解译,进而完成面的解译.区调中所采用的标志点、遥感点、线以及路线间的延伸解译,就是采用由点到线、由线到面的原则进行的.在实施解译中,也可根据实际情况采用点面结合、面中求点的方式.具体解译方法为：1）遥感剖面地质解译在室内初步掌握测区地质情况及遥感影像特征的基础上,选取地质构造简单、岩石地层出露较齐全、影像特征清楚的地区,垂直地层或构造走向布置多条地质剖面进行系统的遥感地质解译.通过解译,按影像组合规律划分影像单元,作为遥感解译草图的编图实体,即编图单位. 2）区域性扩展解译在完成标志性剖面解译后,以已知解译结果为基础,按照由点到线到面、由易到难的原则,向标志性剖面外围逐步扩展以至全测区的地质解译.解译中要充分参考已有的地质资料和图件,采取编译结合的方式进行. 解译时,要从已掌握地质情况或建立解译标志的地区开始,在熟悉地质影像特征,掌握解译技巧后,再扩展到相同地质条件、相同影像特征的未知区作解译.进行野外调查验证工作,是建立遥感影像解译标志的主要手段,特别是遥感影像解译工作程度较差地区更是必要的调查手段.对重点地区进行深入的实地调查可能会有所发现而令资源与环境遥感调查借此更加丰富.通过野外调查、查证,一是可以确定各类解译结果；二是可以对解译不准确部分进行修定和补充,从而提高解译资料与成果图件的可靠程度.在彩色摄影图像中,地物的红、绿、蓝三原色或黄、品、青补色三原色及其不同组合呈现的五颜六色,是地物颜色的直观表现.如果是多光谱彩色合成图像,图像中的红、绿、蓝三原色或黄、品、青三间色及其不同比例组合形成的假彩色,只是代表了不同地物反射特征的差别,从而达到利用其特征区分不同地物的目的.2）形状特征目标物在不同比例尺的遥感图像中以形状大小构成不同的形态标志特征,是界定和识别目标物的重要解译标志.各类目标物在图像中的形态特征是以点、线、面等组所组成的形状加以区别的.（1）点影像特征点的几何含义是没有量的概念,但在遥感图像中肉眼可识别的点,往往是由数个或数十个像元点组成的色调（彩）组合,它们代表了地面一定面积内各种目标的综合反射率.因此,影像中的点又有量的概念.影像中的点则是色调或色彩的直观表现,这些差异不同的点的色调（彩）代表着不同点状物体反射特性的差异.在自然界中,相同或相近波谱特性的目标物往往具有一定规律的排列形式,它们在遥感图像中也就以不同排列形式的点状影像特征组合揭示目标物的属性.（2）线影像特征线影像是相同性质点影像连续的线状排列.线影像可以是人文活动或地形地貌、河流水系等自然形态的线状痕迹的表现,也可以是线状地质体或地质现象的线形影像特征.从遥感地质解译角度,线性主要指非人文活动的地学线性地质体或地质现象,它们往往代表断裂、节理、破碎带、变质构造、岩脉、岩层产状、不整合,以及地形水系等自然线状迹线.（3）面影像特征面影像是地物空间形体性质相同的点影像的集合,即不同形态面状物体在二维投影平面显示出的面状形态特征.通常所见面状影像有脉状、板状、透镜状、浑圆状、椭圆状、环状和不规则状等.这些面状形态特征往往以相互间独特的色调（彩）特征显现出来.与面状影像相关的地质属性有侵入岩体、岩脉、断层面、岩层面及不同组合的岩层条带、构造岩块等组合形式.它是地质体几何形态特征的直接显示.影像规模可从几个到几千个像元,甚至更多.（4）纹形特征纹形影像是指图像具有相同或相似形态影像组合显示出一种特征的纹形图案.这些纹形图案是相同或相似岩性构成的微地形地貌、影纹结构、水系类型等地物景观影像的直接表现.（5）地形地貌特征地表地物的地形地貌特征在图像上的显示具有一定的规律性,即地貌类型、形态及组合形式不同,反映的岩性、岩石类型也不同.2、遥感地质解译标志与描述方法（1）色调（彩）标志色调（彩）是解译区分不同性质地质体的重要标志,其色调（彩）的不同,所反映的地质体属性不同.它通常以色斑、色团、色块、色带等特征显示,应用中应针对黑白图像和彩色图像的差别采取不同的描述方法.黑白图像：可按灰阶变化分为黑色、暗灰、深灰色、灰色、浅灰色、淡灰、灰白色及白色八个级别描述.彩色图像：可按色谱变化分为淡红、红、深红、淡黄、黄、深黄、淡绿、绿、深绿、淡青、青、深青、浅蓝、蓝、深蓝、淡品、紫、深品、白色、灰色及黑色等基本色彩级别进行描述.（2）形态标志地质体的空间产出形态（状）影像特征是区分侵入岩体、构造和岩脉的重要解译标志.通常划分为点、线、面三种形态加以描述.点：按其分布密度分为麻点状、斑点状和稀疏点状、密集点状；线：按线状形态分为环线状、直线状、折线状、弧线状、线带等形状及规模（单位：km）加以描述.对环线状影像应进行形态、空间组合关系、规模和成因类型的描述.其环状形态可分圆状、半圆状、椭圆状、似圆状；空间组合关系可分单环、同心环、外切环、链环、复式环等影像形式；环形规模可按直径划分为大（直径＞50 km）、中（直径7.5～50 km）、小（直径＜7.5 km ）三种类型；地质属性可划分为侵入岩、火山、构造、与成矿有关四种成因类型.面：按形态分为不规则状、块状、脉状、透镜状、“哑铃状”、“鞋底状”等多种形态.它是侵入岩体、杂岩体的重要解译标志,描述的重点是边界形态和内部组合形态特征.（3）影纹结构标志主要是以地物表面影纹结构组成的一种花纹图案影像特征作为岩类划分、岩石类型细划、构造信息提取与类型划分的重要解译标志.通常划分为下述影纹结构类型加以描述：层状影纹由层状岩石信息显示,主体反映地层类.按组合规律可细分为单层状、夹层状、互层状、不规则互层状及带状等形式.非层状影纹由非层状岩石（主指岩体）显示.因岩石类型复杂,影纹结构形式表现不一,除边界形状描述外,对于内部影纹结构应根据具体图案自行命名即可.应注意的是,影纹结构特征不同,代表的岩性也不同.环状影纹主要针对空间产出形态呈环状影像体内部信息特征的描述,它是岩石类详细划分的遥感影像依据.实践表明,同一侵入岩体内,其微细影纹结构的差异,反映的是岩石结构的变化.实际应用中,尽量结合工作区具体情况,按影纹结构形象自命名即可.圈闭半圈闭影纹指相同特征的层状影纹的对称分布,弧形圈闭或半圈闭,直接反映褶皱构造现象的存在.其它影纹形式网格状：由两组以上的线性影纹互相穿插、切割所构成的影纹结构图形,主要反映节理、裂隙、断层或脉岩体的相互作用,如菱格状、肋骨状、方格状影纹等.垄状：坚硬的沉积岩层、脉岩以及冰川终碛堤所形成的脊垄状影纹. 链状、新月状：均是沙漠地貌的典型影像特征,新月状影纹在河漫滩沉积沙中也可出现.斑点状：森林、植被所形成的麻点状影纹,点的稀密、大小与植被覆盖程度有关,也与图像比例尺有很大关系.斑块状：以不同颜色的斑块影纹图案显示地质体属性的差异.如岩体、盐碱地、沼泽地、植被覆盖区等.影像特征是在背景色调（彩）上出现基本一致的其它色调的块状体（花斑）,形状不规则,杂乱分布.在中—低分辨率卫星图像上,多期火山岩喷发区也会呈现这样的影纹.叠置影纹：反映的是构造超覆现象.描述不同构造块体影纹结构的不协调性,如影纹斜交、色彩差异、边界性质等.在对地物的影纹描述时,还会出现上述影纹外的其它图案,描述时可根据图案的实际形态,用人们熟悉的、生活中常用的图案名称加以描述.对于两种或两种以上的组合图案,可用组合影纹加以描述.（4）地形地貌标志地形地貌特征差异是地表地质体依属性不同,在内外营力作用下的综合产物.特定的地形地貌类型、形态、形态组合间接地反映了地质体属性特征的变化规律,是地层、岩性、构造现象解译区分的重要标志.根据地质解译内容不同,地形地貌标志可划分为下述两种类：构造类几何形态标志：它是以几何形态特征显示断裂构造的存在.主要标志形式有陡坎、三角面、透镜体、菱块体、环状体及环放体等.构造地貌标志：它是以地貌形态特征显示褶皱、断块及断陷等构造现象的存在.主要标志形式有单面山、褶皱山、断块山、断陷盆、飞来峰等.微地形地貌特征标志：它是以微地形规律显示,显示断裂构造现象的存在.主要标志形式有串珠状负地形、鞍状脊等.地形地貌单元差异：它是以地貌单元突然变化显示断裂的存在.如平原与山脉之间的分界线等.岩性类被状地形标志：地形形态如被,反映的是现代火山喷发熔岩.板状、条带状、垄岗状标志：反映的是单一岩石或岩石组合类型.环形标志：反映的是侵入岩体、火山机构等.（5）水系类型标志水系是由多级水道组合而成的水文网,它常构成各种图形,在遥感影像上十分醒目.由于地质环境特征不同,水系类型所反映的地质现象不尽相同.虽然,自然界中的水系类型较多,如树枝状水系、羽毛状树枝状水系、扇状水系、束状水系、辫状水系、帚状水系、钳状沟头状水系、格状水系、角状水系、放射状及向心状水系、环状水系等等,但可直接或间接作为解译区分岩性或构造的标志,主要有下列几种类型：扇状水系、束状水系、辫状水系、帚状水系标志类它们是解译区分第四系松散堆积物的解译标志.扇状水系：多发育在河口三角洲和洪积扇上.水流沿着扇面地形突然撒开,形成细而浅的放射状冲沟,总体呈扇状(图版4.8a).辫状水系：多发育在宽阔的平原区,尤其是河流从山区突然进入平原区的河段最为常见.水流形成的多条水道互相穿插、交织在一起,形似于辫.格状水系标志类它们是区分节理和断裂构造的解译标志.格状水系是一种严格受两组断裂、节理构造控制的水系,呈方格状或菱形格状.方格状水系的1～3级水道均很平直,并以直角相交.它们一般是沿断层或节理发育的.格状水系主要出现在裂隙发育、坚硬而稳定的岩层中,如块状砂岩、花岗岩、大理岩、灰岩地区等.格状水系有丰字形水系和角状水系两种变种.其中的角状水系是一种严格控制河流流向急剧改变,并呈现规律性变化,受断裂控制的一种水系类型. 3、放射状及向心状水系、环状水系标志类它们是解译区分岩体、环状断裂、火山口、火山机构的解译标志. 放射状及向心状水系：水道呈放射状由中心向四周延伸的水系称放射状水系.多发育在火山锥和穹隆构造上升区,沟谷一般切割较深,多呈“V”形谷,两侧常发育有短小的支流或冲沟；水流从四周向中心汇集的水系称向心状水系,多发育在湖盆、洼地、坡立谷和局部沉降区.环状水系：常与放射状水系同时出现,共同组成“车轮状”水系.沿花岗岩岩体上的环状节理、穹隆构造上的岩层层理、片理均能形成环状水系.钳状沟头状水系,它们是南方碳酸盐岩的解译标志.各类解译标志通常可分为直接标志和间接标志,间接标志是通过与之相联系的内在因素表现出来的特征,推理判断其属性,标志与目标间不直接对应.1．直接标志：在遥感图像上能直接见到的形状、大小、色调、阴影、花纹等影像特征,称作直接解译标志.1）影象的形状、大小：任何物体都有一定形状、大小,可以单独识别,如河、湖、耕地、居民点、火山锥（口）、道路、山丘等.（地物的几何形态与图象的比例尺、分辨率有关.比例尺越大,分辨率越高,地物细节显示越清晰.2）色调和色彩:物体的颜色,彩色片的颜色,由于吸收、反射差异显示为不同色彩,有利于区别物体.\x0b\x0b3）阴影：它是形态和色调的派生解译标志.阴影也具有不同的形状、大小、方向,色调一般为黑色.阴影可分为本影和落影：前者指物体未被阳光直射的阴暗部分；落影指地物在光照下的投影.（如云、山体阴坡等）.\x0b4）图案花纹：遥感图像上的地物,其细节不外由点、斑、条、格、纹、垅、栅、链等影纹组成.并有规律地重复出现而构成各种图案.影纹图。
遥感图像计算机解译
遥感图像计算机解译1. 引言遥感图像是通过遥感技术获得的地球表面信息的数字表达。
利用计算机解译遥感图像可以广泛应用于农业、地质、水资源、环境保护等领域。
本文将介绍遥感图像计算机解译的基本概念、方法和应用。
2. 遥感图像计算机解译的基本概念遥感图像计算机解译是利用计算机进行遥感图像分析和解释的过程。
它包括图像预处理、特征提取、分类和结果分析等步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是指对遥感图像进行修正和增强，使其适合进行后续的特征提取和分类。
常见的图像预处理方法包括辐射校正、几何校正和噪声去除等。
2.2 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出代表不同地物或目标的特征信息。
常用的特征包括色调、纹理、形状和空间分布等。
2.3 分类分类是将遥感图像按照一定的规则分成不同的类别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类利用训练样本进行分类，而无监督分类则根据图像中的统计信息进行分类。
2.4 结果分析结果分析是对分类结果进行评估和验证。
常见的结果分析方法包括精度评定、验证样本和混淆矩阵等。
3. 遥感图像计算机解译的方法遥感图像计算机解译的方法主要包括基于像元的解译和基于对象的解译。
3.1 基于像元的解译基于像元的解译是基于图像的像素级别信息进行解译。
该方法主要利用图像的光谱信息，通过像素的颜色和亮度等特征进行分类。
3.2 基于对象的解译基于对象的解译是将图像中的像素组织成具有空间邻近关系的对象，再利用对象的形状、纹理和上下文信息进行分类。
该方法能够提取出地物的空间信息，并更好地克服图像中的噪声和不连续性问题。
4. 遥感图像计算机解译的应用遥感图像计算机解译在农业、地质、水资源和环境保护等领域有着广泛的应用。
4.1 农业利用遥感图像计算机解译可以对农业作物进行监测和评估。
通过提取农田的植被信息可以判断植被的生长状态和产量，并提供农业生产的决策支持。
4.2 地质遥感图像计算机解译可以用于地质勘查和矿产资源的调查。
遥感数据解译
遥感数据解译遥感数据解译是一种通过对遥感图像进行处理、分析，提取有用信息并将其转化为实际应用的过程。
遥感数据解译在众多领域中发挥着重要作用，如土地利用、城市规划、环境监测、农业管理等。
本文将简要介绍遥感数据解译的过程与方法，以及其在各个应用领域的具体实践。
一、遥感数据解译的概述遥感数据解译，简单来说，就是通过对遥感图像进行处理、分析，提取出有价值的信息，以便为实际应用提供依据。
遥感数据包括光学遥感数据、雷达遥感数据、热红外遥感数据等，不同类型的遥感数据具有不同的应用特点。
遥感数据解译的目的在于将这些数据转化为实际应用价值，为我国的经济建设、环境保护和社会发展提供支持。
二、遥感数据解译的过程与方法1.数据预处理：遥感数据在解译前需要进行预处理，包括图像配准、辐射校正、大气校正等。
预处理的目的在于消除数据中的噪声和误差，提高数据质量。
2.特征提取与分类：特征提取是遥感数据解译的关键环节，主要包括地物光谱特征、纹理特征、空间特征等。
提取到有效特征后，对遥感数据进行分类，如最大似然分类、支持向量机分类等。
3.结果验证与分析：分类结果需要进行验证和分析，以评估解译结果的准确性和可靠性。
常用的结果验证方法有混淆矩阵、分类精度等。
三、遥感数据解译的应用领域1.土地利用与城市规划：遥感数据解译可用于土地利用类型划分、土地覆盖变化监测、城市扩张与规划等方面。
2.环境监测与治理：遥感数据解译可用于大气污染、水污染、土壤污染等环境问题的监测与治理。
3.农业管理与资源利用：遥感数据解译可用于作物种植面积统计、农作物长势监测、农业资源调查等。
四、我国遥感数据解译的发展现状与展望近年来，我国遥感数据解译技术取得了显著成果，不仅在理论研究方面取得了突破，还在实际应用中为国家经济社会发展提供了有力支持。
然而，与国际先进水平相比，我国遥感数据解译仍存在一定差距。
未来，我国应加大遥感数据解译技术研究与应用力度，推动遥感数据解译在更多领域发挥重要作用。
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。
遥感图像解译的常见方法和技巧
遥感图像解译的常见方法和技巧遥感图像解译是指通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物和环境信息的过程。
在当今社会中，遥感技术在农业、城市规划、环境监测以及资源调查等领域中发挥着重要作用。
然而，由于图像复杂性和解译难度的增加，如何有效地进行遥感图像解译成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍遥感图像解译的常见方法和技巧，希望能给读者在实际应用中带来一些启发。
一、多光谱图像解译多光谱图像是指通过多波段的遥感数据获取的图像，其中每个波段对应一种特定的光谱信息。
多光谱图像解译是最常用的遥感图像解译方法之一。
它基于光谱特征来识别和分析地物，通过比较不同波段的反射率和亮度值，可以获得不同地物的光谱特征，并进行分类判别。
在多光谱图像解译中，常用的技巧包括：光谱特征提取、光谱段的组合以及光谱变换。
光谱特征提取是指从多光谱图像中提取能够反映地物特征的光谱信息，例如反射率、亮度值等。
通过提取不同波段的光谱特征，可以实现对地物的分类和判别。
光谱段的组合是指将不同波段的光谱信息进行组合，以突出地物的特征。
例如，在植被遥感图像中，将近红外波段和红光波段进行组合，可以更好地区分植被和非植被地区。
光谱变换是指通过对光谱数据进行数学变换，以改变光谱分布和强度，从而获得更明显的地物信息。
常用的光谱变换方法包括主成分分析和单波段反射率之间的比率。
二、纹理特征分析除了光谱特征，纹理特征也是进行遥感图像解译的重要指标之一。
纹理特征通过对图像像素间的空间关系分析，反映了地物的空间分布和结构特征。
在遥感图像解译中，纹理特征分析可以用于识别和判别不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。
在纹理特征分析中，常用的方法包括：灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征值和基于波谱变换的纹理分析。
灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征计算方法，它通过计算像素间的灰度级对出现的频率来描述图像的纹理特征。
纹理特征值是一种通过计算图像像素间的像素差异和空间关系来描述地物纹理特征的方法。
遥感目视解译
遥感目视解译遥感目视解译是一种基于遥感影像与地理信息的技术，通过对遥感图像进行目视解读和分析，从中提取和判断地物、地貌和地理特征等信息，进而为地质勘探、农业、环境管理和城市规划等领域提供支持和参考。
本文将介绍遥感目视解译的基本原理、方法和应用。
遥感目视解译的基本原理是通过观察遥感图像上的不同颜色、亮度和形状等特征，将图像中的地物进行分类和判读。
首先，遥感图像通常采用多光谱或高光谱技术获取，其中不同波段的数据代表不同的物理信息，如植被、水体、建筑物等。
经过预处理和增强处理后，图像中的各类地物能够以不同的形式和特征显现出来。
其次，目视解译者根据自己经验和领域知识，通过观察图像上的细节、纹理、形状和分布等信息，进行地物的分类和识别。
在具体的解译方法上，遥感目视解译主要包括图像解译、特征提取和判读三个步骤。
图像解译是对原始遥感图像进行初步观察和分类，将图像中的地物按照类别和特征进行初步标注。
特征提取是根据解译需求和目标，从图像中进一步提取出关键地物的特征信息，如面积、形状、纹理、变化等。
判读则是对提取的特征进行分析和判断，得出地物的具体类别和属性。
遥感目视解译在许多领域具有重要的应用价值。
例如，在地质勘探中，可以通过解译地形、岩性和构造等特征，推断出矿物和矿产的存在和分布，为矿产资源的勘探和开发提供线索。
在农业领域，可以通过解译植被、土壤和水体等特征，评估作物的生长状况、土壤的肥力和水资源的分布，为农田管理和农作物生产提供决策支持。
在环境管理和城市规划中，可以解译土地利用、土地覆盖和城市建设等特征，监测自然资源的变化和城市化的进程，为环境保护和城市规划提供参考。
总之，遥感目视解译是一种有效的遥感解译方法，利用遥感图像和地理信息，通过目视观察和分析，提取和判读地物和地理特征。
它在地质勘探、农业、环境管理和城市规划等领域都有广泛的应用，为相关领域的研究和决策提供了重要的信息和参考。
遥感目视解译是一种基于遥感影像与地理信息的技术，通过对遥感图像进行目视解读和分析，从中提取和判断地物、地貌和地理特征等信息，进而为地质勘探、农业、环境管理和城市规划等领域提供支持和参考。
遥感解译的方法
遥感解译的方法一、遥感解译的基本概念。
1.1遥感解译啊，简单来说呢，就是看遥感图像然后搞清楚上面都是啥。
就像咱们看一幅画，要知道画里画的是山啊、水啊还是房子啥的。
遥感图像呢，是从飞机或者卫星上拍下来的，它可不像咱们平常拍的照片那么简单直白。
1.2这遥感解译可是个技术活，它对很多领域都特别重要。
比如说地质勘探，要是能准确解译遥感图像，就像有了一双透视眼，能直接看到地下可能存在的矿产资源大概位置。
二、遥感解译的主要方法。
2.1目视解译是最基本的方法。
这就好比咱们用肉眼去看东西，全靠经验和知识。
比如说有经验的解译人员看到图像上一片深色的不规则形状，他就能根据自己的经验判断这可能是一片森林。
这就跟老中医看病似的，望闻问切，一看就知道个大概。
但是呢，这种方法也有缺点，主观性太强了，不同的人可能解译出不同的结果，就像一千个人眼里有一千个哈姆雷特。
2.2计算机解译呢，现在越来越流行了。
计算机就像一个不知疲倦的小助手，它按照设定好的算法去分析遥感图像。
它的好处是速度快、效率高。
比如说要在一大片区域里找特定的地貌特征，计算机“刷刷刷”很快就能给个结果。
不过呢，计算机也不是万能的，它有时候会犯傻，把一些相似的东西认错，就像张冠李戴一样。
2.3还有一种方法是人机交互式解译。
这就把目视解译和计算机解译的优点结合起来了。
人呢，利用自己的经验和知识去引导计算机解译，就像给计算机这个聪明但有时候迷糊的小助手找了个好老师。
比如说在解译一些复杂的城市遥感图像时，人先确定一些标志性的建筑或者区域，然后让计算机按照这个思路去分析其他部分，这样解译的结果就又准确又高效。
三、提高遥感解译准确性的措施。
3.1多源数据融合是个好办法。
这就像咱们做菜，一种调料可能味道不够丰富，多种调料混合起来就能做出美味佳肴。
把不同传感器获取的遥感数据融合到一起，能让解译结果更准确。
比如说光学遥感数据和雷达遥感数据融合，就能把地表的信息看得更全面。
3.2解译人员的培训也很重要。
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。
详解测绘技术中的遥感影像解译技术
详解测绘技术中的遥感影像解译技术遥感影像解译技术是现代测绘技术中的重要组成部分，它在国土资源调查、环境监测、灾害防治等领域起着不可替代的作用。
本文将详细探讨遥感影像解译技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、遥感影像解译技术的原理遥感影像解译技术是通过获取并分析地球表面的遥感影像数据，提取出有用的地物信息。
它基于遥感技术，通过感知地球表面的辐射能量反射、发射和传输情况，利用光谱、空间和时间特征来解读地物的属性、分布和变化。
1. 光谱解译技术：利用遥感影像中不同波段的反射率或发射率差异，分析物体的光谱特性，判断其类型和性质。
例如，在红外波段中，不同植被的反射率差异较大，可以通过光谱解译技术来识别不同植被类型。
2. 空间解译技术：通过观察和分析遥感影像中地物的空间分布模式，判断其形状、大小和相互关系。
例如，在城市遥感影像中，通过分析建筑物的空间分布，可以推测出城市的发展规模和方向。
3. 时间解译技术：利用多时相的遥感影像数据，观察和分析地物的动态变化。
例如，通过对不同季节的植被遥感影像进行比对，可以监测植被的生长和衰退状况。
二、遥感影像解译技术的应用遥感影像解译技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的例子。
1. 土地利用/覆盖分类：利用遥感影像解译技术，可以实现对土地利用/覆盖类型的快速分类和监测。
通过分析遥感影像中不同地物的光谱特征和空间分布，可以判断土地的植被类型、建筑物分布、水体分布等信息，为城市规划、农业管理、生态保护等提供可靠的数据支持。
2. 灾害监测与评估：遥感影像解译技术可以帮助监测和评估各类自然灾害，例如地震、洪水、森林火灾等。
通过对遥感影像中灾害相关地物的分析，可以获得灾害范围、破坏程度等信息，为灾害应急和恢复提供科学依据。
3. 环境监测与评估：借助遥感影像解译技术，可以实现对环境资源的监测和评估，例如水体污染、土壤退化、大气污染等。
通过分析遥感影像中各种污染指标的反映，可以监测环境质量的变化，并提供决策支持。
遥感影像解译技术的使用方法
遥感影像解译技术的使用方法引言：遥感影像解译技术是近年来发展迅猛的领域之一，它通过获取、处理和分析遥感影像数据，提供了广泛的应用价值。
本文将介绍遥感影像解译技术的基本原理和常见的使用方法，以帮助读者更好地了解和应用该技术。
一、遥感影像解译技术的基本原理遥感影像解译技术的基本原理是基于遥感获取的各种数据来源，如航空摄影、卫星图像等。
遥感影像是通过传感器获取的地面物体及其特征的影像数据，它包含了丰富的地理信息，包括地貌、植被、土地利用等。
而遥感影像解译技术的目标则是通过对这些影像数据的分析和解释，从中提取出地物类型、空间分布、数量和特征，并将其转化为我们可以理解和使用的地理信息。
二、遥感影像解译技术的使用方法1. 数据获取与预处理在使用遥感影像解译技术之前，必须先获取高质量的遥感影像数据。
这可以通过购买、下载或与相关机构合作来实现。
在获取到数据后，还需要进行一系列的预处理工作，如校正图像几何畸变、去除云层、辐射校正等，以确保数据的准确性和可用性。
2. 影像分类与分类方法影像分类是遥感影像解译技术的核心内容之一。
基于遥感数据的特征，可以使用不同的分类方法进行影像分类，如监督分类、非监督分类、半监督分类等。
监督分类是一种常用的分类方法，它依赖于已知样本的地物类别信息，并通过建立分类模型来对未知样本进行分类。
非监督分类则是根据像元间的相似性进行分类，不需要先验地物类型信息。
3. 特征提取与特征分析特征提取是遥感影像解译技术的关键环节之一。
它包括通过算法和人工操作等手段，从遥感影像中提取出与地物类型相关的特征，如颜色、纹理、形状、空间分布等。
在提取特征后，还需要对其进行分析和统计，以获取地物的更多信息。
4. 地物识别与解译地物识别与解译是遥感影像解译技术的最终目标。
在完成影像分类和特征提取后，可以根据地物的特征和上下文进行地物的识别和解译。
这一过程通常需要结合地理数据库、地理信息系统和领域专家的知识来进行判断和决策，以确保解译结果的准确性和可用性。
遥感影像解译技巧和注意事项
遥感影像解译技巧和注意事项遥感影像解译是一种通过获取、处理和分析遥感数据来获取地表信息的方法。
这项技术在农业、林业、城市规划等领域有着广泛的应用。
本文将介绍一些遥感影像解译的技巧和注意事项，帮助读者更好地理解并应用这一技术。
一、了解影像来源在进行遥感影像解译之前，了解影像的来源是十分重要的。
影像来源可以分为航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是通过飞机或无人机获取的影像数据，其分辨率较高，可以提供更详细的地表信息。
卫星遥感是通过卫星传感器获取的影像数据，分辨率相对较低。
在解译时，需要根据具体需求选择适合的数据来源。
二、影像预处理在进行影像解译之前，需要对原始影像进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、增强图像特征，以便更好地进行解译。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正是通过将原始影像转换为辐射亮度，消除不同观测条件对亮度的影响；大气校正是去除大气成分对影像亮度的干扰；几何校正是通过对原始影像进行几何变换，以纠正因地表形态和传感器姿态差异引起的影像形变。
三、选择合适的解译方法不同的解译方法适用于不同的地表特征。
常用的解译方法包括目视解译、数字解译和GIS解译。
目视解译是最常用的一种解译方法，通过人眼观察影像中的地物特征进行解译。
数字解译是一种基于计算机算法的解译方法，可以提高解译效率和准确度。
GIS解译是将遥感影像与地理信息系统相结合，通过对比和分析不同数据层来进行解译。
在选择解译方法时，需要根据具体任务和数据条件进行综合考虑。
四、注意遥感影像的解译要点在解译遥感影像时，有几个要点需要特别注意。
首先是遥感影像的视觉解译要点。
在进行目视解译时，需要注意观察影像的明暗、纹理、色彩等特征，以准确识别地物类型。
其次是地物的光谱特征。
不同地物在遥感影像上具有不同的光谱反射特性，通过观察光谱曲线和光谱特征可以帮助识别地物。
另外，还需要了解地物的空间特征。
地物在遥感影像中以不同的形状和大小表现出来，观察地物的空间分布和布局可以提供进一步的信息。
遥感数据处理与解译的基本流程和技巧
遥感数据处理与解译的基本流程和技巧遥感数据处理与解译是一种基于遥感技术和地理信息系统的数据分析和应用方法。
它通过获取、处理和解释遥感影像数据，从而得出有关地球表面特征和变化的信息。
本文将介绍遥感数据处理与解译的基本流程和一些实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
一、遥感数据获取遥感数据获取是遥感数据处理与解译的第一步。
遥感数据可以通过两种途径获取：主动遥感和被动遥感。
主动遥感是指通过发射器发射电磁波，利用被测对象反射、散射或发射的电磁波信号来获取信息。
被动遥感是指利用地球表面主动发出的电磁波，如太阳辐射能、地热辐射能等进行信息提取。
具体的遥感数据获取方法包括航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是利用航空器搭载的遥感传感器获取影像数据，而卫星遥感是利用遥感卫星携带的传感器获取影像数据。
遥感数据获取的关键是选择适当的传感器和遥感技术，以获取高质量和高精度的影像数据。
二、遥感数据处理遥感数据处理是指通过对采集到的遥感影像数据进行预处理、校正和增强，从而得到高质量的数据。
预处理阶段包括大气校正、几何校正和辐射校正。
大气校正是消除大气因素对遥感影像的影响，几何校正是将遥感影像的几何形态与地面特征相对应，辐射校正是将遥感影像的辐射能量与物理量相对应。
预处理的目的是提高遥感影像的质量，减少信息噪声和歪曲，使得影像更加真实和准确。
处理完预处理后，还可以进行影像增强，以突出地物特征和减少影像中的杂乱信息。
三、遥感数据解译遥感数据解译是指通过对预处理后的遥感影像数据进行分析和解释，得出有关地球表面特征和变化的信息。
遥感数据解译可以采用目视解译和数字解译两种方式。
目视解译是通过人眼观察和判断影像中的地物类型和空间分布。
数字解译是利用数字图像处理技术和地理信息系统，通过计算机程序对遥感影像进行解析和识别。
遥感数据解译的关键是选取适当的解译方法和分类算法，以提高解译的准确性和有效性。
四、遥感数据应用遥感数据处理与解译的最终目的是将获取到的地表信息应用于实际工作中。
高分辨率遥感影像的解译和应用
高分辨率遥感影像的解译和应用高分辨率遥感影像是现代遥感技术的一大成果，它将地球上的各种特征呈现得非常清晰，为地质勘察、城市规划、环境监测等领域提供了重要的参考。
本文将从解译和应用两个方面探讨高分辨率遥感影像的意义和作用。
一、高分辨率遥感影像解译高分辨率遥感影像解译是将从高分辨率遥感影像中提取有用信息的过程。
它是了解地球表面地物分布、性质和演化过程的一个重要方法。
高分辨率遥感影像解译既需要对遥感成像技术具有充分的认识，也需要对实际应用领域的背景和目标问题有深入的了解。
在进行遥感图像解译时，应首先确定解译目的，选择合适的遥感数据和解译方法，然后进行影像解译分析，最后得出结论。
高分辨率遥感影像解译的主要方法包括目视解译、计算机自动解译和人工辅助解译。
目视解译是利用解译师对高分辨率遥感影像的视觉分析和专业知识来提取信息的一种方法。
计算机自动解译是利用数字图像处理和机器学习算法来提取高分辨率遥感影像中的信息。
人工辅助解译是将计算机提取的信息与人工干预结合起来的一种方法。
高分辨率遥感影像解译的难点在于如何正确地确定地物类型和识别特征，特别是在重合区、混淆区和较小的地物上。
为了解决这些问题，需要在影像解译过程中根据实际情况，采用多种解译方法和手段相结合，最终获得准确的结果。
二、高分辨率遥感影像应用高分辨率遥感影像在许多领域可以起到重要作用，下面我们将从资源勘查、城市规划、环境监测三个方面介绍高分辨率遥感影像的应用。
（一）资源勘查高分辨率遥感影像在矿产资源勘查、林业资源管理等领域中得到了广泛应用。
通过高分辨率遥感影像的解译和分析，可以快速地获得地质、地形、植被覆盖、土地利用等地表特征信息，进而判断某一区域内是否存在矿产资源和其类型、质量等各种参数，减小了矿山勘探的成本。
此外，在林业资源管理中，高分辨率遥感影像可以提供森林面积、树种、密度等信息，为森林保护、开发和利用做出重要的决策。
（二）城市规划高分辨率遥感影像在城市规划、建设和管理中也有重要的应用，它可以提供城市居民的居住环境信息、基础设施建设规划等方面的参考。
遥感数据处理与解译的基本方法与技巧
遥感数据处理与解译的基本方法与技巧遥感技术是通过捕捉、检测和记录地面或其他物体的电磁辐射，以获取关于这些物体的信息的一种方法。
遥感数据处理与解译是利用遥感技术获取的数据进行有效分析和解读的过程。
在本文中，将介绍遥感数据处理与解译的基本方法与技巧，以及其应用领域和潜在价值。
一、遥感数据的类型和获取方式遥感数据主要分为两类：主动遥感和被动遥感。
主动遥感是通过向地球表面或大气中发射电磁波来获取数据，如雷达和激光雷达。
被动遥感则是通过接收地球表面和大气中的自然辐射来获取数据，如卫星和航空摄影。
二、遥感数据处理的基本步骤遥感数据处理的基本步骤包括数据获取、预处理、特征提取和分类等。
首先，数据获取是通过卫星、航空拍摄等方式收集到的遥感数据，如多光谱图像和雷达回波数据。
然后，预处理是对原始数据进行校正和匹配，消除噪声和异常值，以得到可用的数据。
接下来，特征提取是通过计算图像的统计特征和空间特征，以识别和提取图像中的目标，如土地覆盖类别和地物边界。
最后，分类是将图像中的像素分配到不同的类别，如植被、水体和城市等。
三、遥感数据解译的方法与技巧遥感数据解译是对处理后的遥感数据进行分析和解读的过程。
在解译中，可以采用不同的方法和技巧来提高准确性和效率。
其中，直观解译是根据人眼对颜色、纹理和形状的感知来进行解译，如通过观察图像的视觉特征，判别图像中的不同地物。
此外，计算机辅助解译是利用计算机算法和模型来自动分析和解读图像，如使用机器学习和人工神经网络等方法进行像元分类和目标检测。
四、遥感数据处理与解译的应用领域遥感数据处理与解译在许多领域具有广泛的应用价值。
在环境监测中，可以通过分析不同地区的植被覆盖和水体分布，评估生态系统的健康状况和水资源的利用情况。
在城市规划和土地利用方面，可以利用遥感数据来监测城市扩张和土地利用变化，制定合理的城市规划和土地管理政策。
此外，遥感数据处理与解译还在农业、林业、地质勘探和灾害监测等领域发挥着重要作用。
遥感数据解译
统编版语文七上名著《茶馆》导读及考点
梳理
一、导读
《茶馆》是鲁迅先生所著的一篇话剧，他通过这个故事，深刻地揭示了晚清民初时期社会的黑暗和人民的疾苦。
故事中的茶馆是一个复杂的社会组织，平民百姓在这里得以相聚，探讨社会、政治等方面的话题。
但是，这个组织也面临着很多问题，比如黑社会的威胁、官场的腐败、人民的生活困境等。
通过茶馆这个场景，鲁迅向读者展示了当时的社会现实，并通过不同角色的对话和行动表达了自己深刻的思考和对社会的批判。
二、考点梳理
1. 本文类型为话剧，与小说和散文不同，需要注意阅读和理解方式的变化。
2. 故事情节的描述中，出现了很多对话，需要注意对话内容的理解，把握角色的性格特点和情感变化。
3. 鲁迅先生在文章中的用词非常准确、生动，去玩各种人物的语言风格，需要从语言上剖析人物的形象。
4. 本文所揭示的社会现实和人民面临的种种问题，需要认真思考，深入挖掘文章中所隐含的意义。
同时可以从构思和表现手法等方面探讨鲁迅的写作特点。
遥感影像的解译与分类方法和技巧
遥感影像的解译与分类方法和技巧遥感技术是通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表信息的一种重要技术手段。
随着遥感技术的发展和应用范围的不断扩大，遥感影像的解译与分类方法和技巧也愈发成为研究的热点。
本文将探讨遥感影像解译与分类的方法和技巧。
一、遥感影像解译方法1. 目视解译法目视解译法是通过人工直接观察遥感影像的色彩、纹理、形状及其在空间分布上的特征，判断地物类型的一种解译方法。
它主要适用于图像上地物边缘清晰、大尺度地物的解译，如城市、河流等。
这种方法在短时间内可以获取较好的解译结果，但主观性较强，解译效率较低。
2. 图像数字化解译图像数字化解译是将遥感影像转化为数字图像，利用计算机和数字图像处理软件进行解译分析的方法。
数字化解译可以提高解译的客观性和准确性，可以利用像元的灰度、光谱特征等进行解译。
这种方法适用于在细节解译方面精确度要求较高的场景。
3. 分割解译分割解译是将遥感影像划分为若干个不同的区域或对象，并对这些区域或对象进行分类和解译。
这种方法可以充分利用图像中地物的空间信息，有利于对图像进行更细致的解译和分析。
分割解译在城市、森林等复杂地物类型的解译中具有一定的优势。
二、遥感影像分类技巧1. 特征提取特征提取是对遥感影像中各类地物的特征进行提取和分析的过程。
常见的地物特征包括光谱特征、纹理特征、形态特征等。
不同地物类别的特征往往具有较大的差异，因此提取和利用这些特征可以有效地区分不同的地物类别。
2. 分类算法分类算法是指将遥感影像根据像素的光谱、空间等特征进行自动分类的一种方法。
常见的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、决策树分类等。
选择适合的分类算法对于提高分类准确性和效率非常重要，常需要根据具体问题的特点来选择合适的算法。
3. 数据融合数据融合是指将不同传感器或不同分辨率的遥感数据进行融合，提高遥感影像解译和分类的准确性和精度。
融合可以通过像元级、特征级和决策级等多种方式进行。
遥感影像的解译方法与技巧
遥感影像的解译方法与技巧一、引言遥感技术的应用范围日益广泛，遥感影像的解译成为了许多领域的重要工作。
在土地利用规划、环境监测、资源调查等方面，遥感影像的解译都发挥着重要的作用。
本文将介绍一些常用的遥感影像解译方法与技巧。
二、遥感影像的基本特征在进行遥感影像解译之前，我们需要了解遥感影像的基本特征。
遥感影像具有多光谱信息、时空变化、遥地观测等特点。
这些特征为解译提供了基础。
三、目视解译方法目视解译是遥感影像解译最直接、最常用的方法。
通过目视观察和分析，解读影像上的图像信息。
目视解译主要基于人眼对图像的观察和分析，对图像特征进行判断和解释。
目视解译方法简单直接，适用于一些简单的场景。
但是，在复杂的光谱组合和空间分布的情况下，目视解译的效果就会受限。
四、图像分类方法图像分类是一种常用的遥感影像解译方法。
通过将影像中像元划分为不同的类别，可以实现对影像的定量解译。
图像分类的方法主要分为基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类是将影像像元与事先确定好的类别进行对应，然后根据一定的分类算法对像元进行分割和分类。
基于对象的分类是将邻近的像元组成一个个对象，并给予对象相应的属性，然后对对象进行分类。
这种分类方法更贴近于人类的思维方式，适用于复杂的场景。
五、特征提取方法特征提取在遥感影像解译中扮演着重要的角色。
不同类别的地物在影像上具有不同的特征，通过提取这些特征，我们可以进行分类和解译。
特征提取方法可以分为基于统计的方法、基于纹理的方法、基于形状的方法等。
基于统计的方法是通过对影像的统计分析，提取出反射率、亮度等统计特征。
基于纹理的方法则是从影像的纹理信息中提取特征，如纹理的分布、平滑度等。
基于形状的方法则是通过对地物的形状进行描述和提取特征。
六、目标检测方法目标检测是指在影像中找出具有特定属性的目标。
在遥感影像解译中，目标检测通常是为了找出人工构造物、植被、水体等地物。
目标检测方法主要分为基于像素的方法和基于目标形状的方法。
遥感数据的分类与解译方法及应用指南
遥感数据的分类与解译方法及应用指南引言遥感技术的发展给地球科学的研究和资源管理带来了革命性的变化。
遥感数据的获取与解释使我们能够深入了解地球表面的自然环境以及人类活动的影响。
本文将探讨遥感数据的分类与解译方法，并为读者提供应用指南，以帮助更好地利用遥感数据来研究和管理我们的地球。
一、遥感数据分类遥感数据可以根据不同的获取方式和特征进行分类。
下面是常见的几种遥感数据分类方式：1. 按照采集平台：遥感数据可以分为卫星遥感数据和航空遥感数据。
卫星遥感数据通过卫星收集，具有广覆盖和高时空分辨率的特点，适用于大范围的监测与分析。
航空遥感数据则是通过航空平台收集，可以提供更高分辨率的影像和更详细的地物信息。
2. 按照波段：遥感数据可以分为可见光波段、红外波段和微波波段等。
可见光波段数据可以直接反映地表的颜色和纹理，红外波段数据则可以揭示地表温度和植被生长状况，微波波段数据则适用于研究地表的水文与冻融过程。
3. 按照传感器：不同的传感器具有不同的特点和应用范围。
例如，MODIS传感器可以提供高分辨率的云和气溶胶观测，Landsat传感器则可以提供高空间分辨率的连续监测数据。
二、遥感数据解译方法遥感数据的解译可以通过人工解译和计算机解译两种方式实现。
下面是常用的遥感数据解译方法：1. 图像分类：图像分类是将遥感影像中的像素划分为不同的类别，从而得到各类地表覆盖类型的空间分布。
常见的图像分类方法包括基于统计学的最大似然分类、支持向量机分类和决策树分类等。
2. 物候学解译：通过分析遥感数据中的植被指数变化，可以了解植被的生长状况和周期性变化。
物候学解译方法可以帮助研究者研究植被生态系统的响应和适应性。
3. 遥感变化监测：遥感数据还可以用于研究地表的变化过程。
通过对比不同时间的遥感影像，可以分析地表的演变与变化速率，并进一步研究其成因。
三、遥感数据的应用指南遥感数据在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域及相应的指南：1. 自然资源管理：遥感数据可以帮助进行土地利用规划、森林管理、水资源调查等。
遥感数据解译
遥感数据解译摘要：一、遥感数据解译的定义和重要性二、遥感数据解译的过程1.数据收集2.数据预处理3.信息提取4.解译分析和应用三、遥感数据解译的应用领域1.农业2.地质勘探3.环境保护4.城市规划四、遥感数据解译技术的发展趋势1.高分辨率遥感技术2.人工智能与遥感技术的结合3.无人机遥感技术的应用正文：遥感数据解译是将遥感图像中的信息转换为实际地理现象的过程，它在遥感技术应用中具有举足轻重的地位。
本文将介绍遥感数据解译的定义、重要性、过程、应用领域及发展趋势。
首先，遥感数据解译的定义和重要性。
遥感数据解译是对遥感图像进行处理、分析和应用的过程，通过这一过程，我们可以从遥感图像中获取地理信息，为资源调查、环境保护、城市规划等领域提供数据支持。
其次，遥感数据解译的过程。
遥感数据解译主要包括四个步骤：数据收集、数据预处理、信息提取和解译分析和应用。
数据收集是获取遥感图像的过程；数据预处理是对收集到的遥感图像进行去噪、配准等处理；信息提取是从预处理后的图像中提取目标信息；解译分析和应用是将提取的信息转换为实际地理现象，并进行分析和应用。
再次，遥感数据解译的应用领域。
遥感数据解译在农业、地质勘探、环境保护和城市规划等领域具有广泛应用。
例如，在农业方面，遥感数据解译可以用于作物种植面积调查、作物长势监测等；在地质勘探方面，可以用于矿产资源勘查、地质灾害预警等；在环境保护方面，可以用于生态环境监测、生物多样性保护等；在城市规划方面，可以用于土地利用规划、城市基础设施建设等。
最后，遥感数据解译技术的发展趋势。
随着科技的进步，遥感数据解译技术不断发展，表现出以下特点：高分辨率遥感技术的广泛应用，使遥感图像的信息更加丰富；人工智能技术逐渐与遥感技术结合，提高了遥感数据解译的自动化水平；无人机遥感技术的兴起，为遥感数据解译提供了新的手段。
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遥感解译方法及应用一、遥感的概念近年来,一方面,由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展,为遥感技术奠定了必要的技术基础,另一方面,由于人类生产活动不断地向深度和广度进军,遥感技术得到较为广泛的应用,因而使得遥感技术获得了飞跃的发展,已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术.随着我国工农业生产的高速发展,人类对自然资源,特别是对矿产资源的需求量与日俱增.因而,调查与管理资源则成为迫切需要解决的问题.其次,人类的生活环境正在不断地遭受到人为和自然的污染.例如：工业排污对水体和大气的污染造成人为的环境污染.而诸如洪水、泥石流、滑坡、森林火灾、火山爆发等自然灾害,则形成灾害性环境,它们都对生命财产造成极大的威胁.在这种情况下,只有实时监测人为环境污染和自然灾害环境的发生,才能更有效地采取防护和治理措施,以减少对人类的危害程度.欲解决上述问题,完全依赖现场观察已感不足,于是,由于航空遥感和航天遥感的相继问世便能获得大范围的地面遥感图像和实时动态信息,所以,这两种遥感方式则成为自然资源的调查与管理,环境的监测与灾害预报的一种新的探测手段.（一）遥感的概念遥感顾名思义就是遥远的感知.即借助于专门的探测仪器,把遥远的物体所辐射（或反射）的电磁波信号接收纪录下来,再经过加工处理,变成人眼可以直接识别的图像,从而揭示出所探测物体的性质及其变化规律.属于空间科学的范畴.是物理、计算数学、电子、光学、航空（天）、地学等密切结合的新兴学科,对工农业、国防、自然科学研究具有重大的意义.1各类地质体的电磁辐射（反射、吸收、发射等）特性及其测试、分析与应用；2、遥感数据资料的地学信息提取原理与方法；3、遥感图像的地质解译与编图；4、遥感技术在地质各个领域的具体应用和实效评估.（二）遥感平台（分类）指放置遥感器的运载工具.按高度可分为航空和航天平台.在不同高度进行多平台遥感,可获得不同比例尺、分辨率和地面覆盖面积的遥感图像.1、航空平台：是指在大气层内飞行的飞行器,高度为100m—30km,主要有飞机、直升机、飞艇、气球等.2、航天平台：是指在大气层之外飞行的飞行器,高度为几百—几万公里；如人造地球卫星、探控火箭、宇宙飞船、航天飞机、太空站等. （三）遥感的发展简况1839年第一张黑白航片问世到20世纪30年代,主要应用于军事侦察,1941年出版了《航空照片应用与判读》为各方面应用提供了理论基础进入20世纪50年代,苏美广泛应用,黑白、彩色航片进行军事、地质测量,取得明显效果.1957年苏联发射第一颗人造卫星, 1972年美国发射第一颗地球资源卫星（ERTS即MSS其分辨率80m）后改为陆地卫星（Landsat 5—7即TM、ETM分辨率达30m和15m）,由于具有快速、动态、多时相、质量好,成本低等特点被广泛应用.我国1970年4月24日发射人造地球卫星（东方红1号）,1971年3月3日发射科学实验卫星,并回收,至今共发射17颗返回式卫星；中国风云系列气象卫星（包括3颗极轨卫星和一颗同步卫星）已经能获取全球多种气象数据；中巴地球资源卫星于1999年10月14日升空至05年第二颗已发射升空.经过近30年的努力,我国已形成较为完整的遥感卫星技术系统和实用化的应用系统,进入同地理信息系统和全球定位系统相融合的产业化进程.二、遥感资料的特点及其解译方法这里所谓的遥感资料,主要是指目前通用的航、卫片及其数字化资料. （一）航卫片特点1、航空照片航空照片可分为全色黑白、天然彩色、红外彩色、多波段航空像片等；其为中心投影,偏斜度不超3度,中心部分准确,边缘畸变；按航带重迭56-60%和15-20%,需在立体镜下观察来识别物体,影象细部明显优于卫片.2、卫星照片卫星遥感影像有彩色和黑白,彩色图像又有真彩色、假彩色之分等.即各类不同的卫星数据：分扫描和摄影,早期为地球资源卫星（ERTS）的MSS多中心扫描片,现在各类不同分辨率的卫星数据非常多,鉴于经济、实用及项目工作要求等实际情况现我省各行业绝大部分利用TM 或TM/ETM数据进行各类遥感解译工作.我院现全省TM、TM/ETM数据已购置全（见图）.三、遥感资料特点及其解译方法遥感解译方法、原则和程序遥感解译：即为从遥感图像中识别和提取某种影像,赋予特定的属性和内涵以及测量特征参数的专业化过程.遥感地质解译：机助地质解译有两种方式,一是以数字遥感影像为信息源,以ERDAS、MAPGIS、PCI 和PHOTOSHOP 等软件为解译平台,根据地质体遥感解译标志,解译圈定岩性、构造、接触关系、地质灾害和土地荒漠化等地质现象；二是以遥感影像为背景,叠合专题地质图层,结合典型地质体影像特征,进行对比修正解译.以遥感资料为信息源,以地质体、地质构造和地质现象对电磁波谱响应的特征影像为依据,通过图像解译提取地质信息,测量地质参数,填绘地质图件和研究地质问题的过程（行为）.遥感数据的收集,它包括遥感数据、地理数据和地质资料的收集,是遥感地质调查工作的基础. 以前通常是目视解译为主,现在一般是在计算机上以人机对话方式进行识别和解译工作,其基本方法有五点：1．解译是认识实践的反复过程,首先要熟悉、吃透本工作区域的有关资料（即地质、地貌、水文、气象、植被、土壤、物探、化探资料及前人各类工作成果）；分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度,弄清遥感资料能解决的地质问题和已解决及有待解决的地质问题.地质体的性质是多方面的,主要包括物理性质与化学性质两大类,遥感主要是反映地质体的光谱特征信息,对全面认识地质体而言,有其局限之处.遥感影像记录的是地质体光谱反射（SAR为后向散射）和辐射特征,地质体性质和表面特征不同所反映出的光谱特征差异可通过色、形、纹、貌四种影像特征要素加以表征.3．对比分析,有条件要依据不同比例尺、片种、时代、季节、波段、毗邻地段进行对比,了解解译标志变化与地质体、地质现象间的关系,提高认识.由于一种类型遥感图像只能反映一个时期、一种分辨率、一个最佳波段组合的图像,因此在地质解译中往往受到信息源的限制,影响解译效果.如工作需要或有条件获取更多类型遥感数据时,应充分应用这些信息进行综合地质解译.为了减少云、雪及植被覆盖对地质体的影响,应选择最佳时相图像作解译.当仍不能避让覆盖时,可选择其它时相图像对覆盖区作补充.另外,解译中要注意研究不同地质体在各波段图像上的影像特征,通过单波段图像中不同地质体波谱特性的反映,进一步深化地质解译.在单波段不同地质体波谱特性研究的基础上,再选择合适、有效的图像处理方法进一步增强或提取有效的地质信息,因此遥感解译地质图应是多源遥感数据解译的综合结果.4、资料分析遥感数据是遥感地质解译必需的基础数据源.为了最大限度地利用遥感数据提取地质专业信息,应系统地了解掌握各类遥感数据的基本技术参数、地学特征,确保数据类型、最佳波段和最佳波段组合的选取. 1）了解和掌握资料的技术参数,如成像时间、季节、成像仪器、波段、经纬度、太阳高度角等,供解译时参用.2）分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度,弄清遥感资料能解决的地质问题和已解决及有待解决的地质问题.3）在明确前人解译成果中哪些是可以直接利用后,明确本次工作力争突破的重点和难点.4）为合理选择新的遥感数据源、数据源组合及遥感地质信息处理方案提供依据.5、解译的原则应采用由已知到未知、从区域到局部、先易后难、由宏观到微观,从总体到个别,从定性到定量,循序渐进,不断反馈和逐步深化的方法进行工作；边解译边勾绘,同时予以编录（填写解译卡片）.指出成果及问题解决途径.四、遥感解译方法、标志及其综合应用为了准确进行遥感地质解译,解译者首先应具备一定的地质、遥感知识；其次应对解译区的地质基础、构造格架、灾害地质、地形地貌和水文情况等要有粗略的了解.常用的解译分析方法有：（一）直判法根据不同性质地质体在遥感图像上显示出的影像特征、规律所建立的遥感地质解译标志或影像单元,并在遥感图像上直接解译提取出构造、岩石等地质现象信息,实现地质体解译圈定与属性划分.首先,从已掌握地质情况或建立解译标志的区（点）出发,垂直地质构造走向（即沿地质剖面）进行解译,通过解译掌握地层层序与变化,了解调查区域的基本地质状况；然后,再由线（剖面或路线）沿地质走向向两侧延伸解译,进而完成面的解译.区调中所采用的标志点、遥感点、线以及路线间的延伸解译,就是采用由点到线、由线到面的原则进行的.在实施解译中,也可根据实际情况采用点面结合、面中求点的方式.具体解译方法为：1）遥感剖面地质解译在室内初步掌握测区地质情况及遥感影像特征的基础上,选取地质构造简单、岩石地层出露较齐全、影像特征清楚的地区,垂直地层或构造走向布置多条地质剖面进行系统的遥感地质解译.通过解译,按影像组合规律划分影像单元,作为遥感解译草图的编图实体,即编图单位. 2）区域性扩展解译在完成标志性剖面解译后,以已知解译结果为基础,按照由点到线到面、由易到难的原则,向标志性剖面外围逐步扩展以至全测区的地质解译.解译中要充分参考已有的地质资料和图件,采取编译结合的方式进行. 解译时,要从已掌握地质情况或建立解译标志的地区开始,在熟悉地质影像特征,掌握解译技巧后,再扩展到相同地质条件、相同影像特征的未知区作解译.进行野外调查验证工作,是建立遥感影像解译标志的主要手段,特别是遥感影像解译工作程度较差地区更是必要的调查手段.对重点地区进行深入的实地调查可能会有所发现而令资源与环境遥感调查借此更加丰富.通过野外调查、查证,一是可以确定各类解译结果；二是可以对解译不准确部分进行修定和补充,从而提高解译资料与成果图件的可靠程度.在彩色摄影图像中,地物的红、绿、蓝三原色或黄、品、青补色三原色及其不同组合呈现的五颜六色,是地物颜色的直观表现.如果是多光谱彩色合成图像,图像中的红、绿、蓝三原色或黄、品、青三间色及其不同比例组合形成的假彩色,只是代表了不同地物反射特征的差别,从而达到利用其特征区分不同地物的目的.2）形状特征目标物在不同比例尺的遥感图像中以形状大小构成不同的形态标志特征,是界定和识别目标物的重要解译标志.各类目标物在图像中的形态特征是以点、线、面等组所组成的形状加以区别的.（1）点影像特征点的几何含义是没有量的概念,但在遥感图像中肉眼可识别的点,往往是由数个或数十个像元点组成的色调（彩）组合,它们代表了地面一定面积内各种目标的综合反射率.因此,影像中的点又有量的概念.影像中的点则是色调或色彩的直观表现,这些差异不同的点的色调（彩）代表着不同点状物体反射特性的差异.在自然界中,相同或相近波谱特性的目标物往往具有一定规律的排列形式,它们在遥感图像中也就以不同排列形式的点状影像特征组合揭示目标物的属性.（2）线影像特征线影像是相同性质点影像连续的线状排列.线影像可以是人文活动或地形地貌、河流水系等自然形态的线状痕迹的表现,也可以是线状地质体或地质现象的线形影像特征.从遥感地质解译角度,线性主要指非人文活动的地学线性地质体或地质现象,它们往往代表断裂、节理、破碎带、变质构造、岩脉、岩层产状、不整合,以及地形水系等自然线状迹线.（3）面影像特征面影像是地物空间形体性质相同的点影像的集合,即不同形态面状物体在二维投影平面显示出的面状形态特征.通常所见面状影像有脉状、板状、透镜状、浑圆状、椭圆状、环状和不规则状等.这些面状形态特征往往以相互间独特的色调（彩）特征显现出来.与面状影像相关的地质属性有侵入岩体、岩脉、断层面、岩层面及不同组合的岩层条带、构造岩块等组合形式.它是地质体几何形态特征的直接显示.影像规模可从几个到几千个像元,甚至更多.（4）纹形特征纹形影像是指图像具有相同或相似形态影像组合显示出一种特征的纹形图案.这些纹形图案是相同或相似岩性构成的微地形地貌、影纹结构、水系类型等地物景观影像的直接表现.（5）地形地貌特征地表地物的地形地貌特征在图像上的显示具有一定的规律性,即地貌类型、形态及组合形式不同,反映的岩性、岩石类型也不同.2、遥感地质解译标志与描述方法（1）色调（彩）标志色调（彩）是解译区分不同性质地质体的重要标志,其色调（彩）的不同,所反映的地质体属性不同.它通常以色斑、色团、色块、色带等特征显示,应用中应针对黑白图像和彩色图像的差别采取不同的描述方法.黑白图像：可按灰阶变化分为黑色、暗灰、深灰色、灰色、浅灰色、淡灰、灰白色及白色八个级别描述.彩色图像：可按色谱变化分为淡红、红、深红、淡黄、黄、深黄、淡绿、绿、深绿、淡青、青、深青、浅蓝、蓝、深蓝、淡品、紫、深品、白色、灰色及黑色等基本色彩级别进行描述.（2）形态标志地质体的空间产出形态（状）影像特征是区分侵入岩体、构造和岩脉的重要解译标志.通常划分为点、线、面三种形态加以描述.点：按其分布密度分为麻点状、斑点状和稀疏点状、密集点状；线：按线状形态分为环线状、直线状、折线状、弧线状、线带等形状及规模（单位：km）加以描述.对环线状影像应进行形态、空间组合关系、规模和成因类型的描述.其环状形态可分圆状、半圆状、椭圆状、似圆状；空间组合关系可分单环、同心环、外切环、链环、复式环等影像形式；环形规模可按直径划分为大（直径＞50 km）、中（直径7.5～50 km）、小（直径＜7.5 km ）三种类型；地质属性可划分为侵入岩、火山、构造、与成矿有关四种成因类型.面：按形态分为不规则状、块状、脉状、透镜状、“哑铃状”、“鞋底状”等多种形态.它是侵入岩体、杂岩体的重要解译标志,描述的重点是边界形态和内部组合形态特征.（3）影纹结构标志主要是以地物表面影纹结构组成的一种花纹图案影像特征作为岩类划分、岩石类型细划、构造信息提取与类型划分的重要解译标志.通常划分为下述影纹结构类型加以描述：层状影纹由层状岩石信息显示,主体反映地层类.按组合规律可细分为单层状、夹层状、互层状、不规则互层状及带状等形式.非层状影纹由非层状岩石（主指岩体）显示.因岩石类型复杂,影纹结构形式表现不一,除边界形状描述外,对于内部影纹结构应根据具体图案自行命名即可.应注意的是,影纹结构特征不同,代表的岩性也不同.环状影纹主要针对空间产出形态呈环状影像体内部信息特征的描述,它是岩石类详细划分的遥感影像依据.实践表明,同一侵入岩体内,其微细影纹结构的差异,反映的是岩石结构的变化.实际应用中,尽量结合工作区具体情况,按影纹结构形象自命名即可.圈闭半圈闭影纹指相同特征的层状影纹的对称分布,弧形圈闭或半圈闭,直接反映褶皱构造现象的存在.其它影纹形式网格状：由两组以上的线性影纹互相穿插、切割所构成的影纹结构图形,主要反映节理、裂隙、断层或脉岩体的相互作用,如菱格状、肋骨状、方格状影纹等.垄状：坚硬的沉积岩层、脉岩以及冰川终碛堤所形成的脊垄状影纹. 链状、新月状：均是沙漠地貌的典型影像特征,新月状影纹在河漫滩沉积沙中也可出现.斑点状：森林、植被所形成的麻点状影纹,点的稀密、大小与植被覆盖程度有关,也与图像比例尺有很大关系.斑块状：以不同颜色的斑块影纹图案显示地质体属性的差异.如岩体、盐碱地、沼泽地、植被覆盖区等.影像特征是在背景色调（彩）上出现基本一致的其它色调的块状体（花斑）,形状不规则,杂乱分布.在中—低分辨率卫星图像上,多期火山岩喷发区也会呈现这样的影纹.叠置影纹：反映的是构造超覆现象.描述不同构造块体影纹结构的不协调性,如影纹斜交、色彩差异、边界性质等.在对地物的影纹描述时,还会出现上述影纹外的其它图案,描述时可根据图案的实际形态,用人们熟悉的、生活中常用的图案名称加以描述.对于两种或两种以上的组合图案,可用组合影纹加以描述.（4）地形地貌标志地形地貌特征差异是地表地质体依属性不同,在内外营力作用下的综合产物.特定的地形地貌类型、形态、形态组合间接地反映了地质体属性特征的变化规律,是地层、岩性、构造现象解译区分的重要标志.根据地质解译内容不同,地形地貌标志可划分为下述两种类：构造类几何形态标志：它是以几何形态特征显示断裂构造的存在.主要标志形式有陡坎、三角面、透镜体、菱块体、环状体及环放体等.构造地貌标志：它是以地貌形态特征显示褶皱、断块及断陷等构造现象的存在.主要标志形式有单面山、褶皱山、断块山、断陷盆、飞来峰等.微地形地貌特征标志：它是以微地形规律显示,显示断裂构造现象的存在.主要标志形式有串珠状负地形、鞍状脊等.地形地貌单元差异：它是以地貌单元突然变化显示断裂的存在.如平原与山脉之间的分界线等.岩性类被状地形标志：地形形态如被,反映的是现代火山喷发熔岩.板状、条带状、垄岗状标志：反映的是单一岩石或岩石组合类型.环形标志：反映的是侵入岩体、火山机构等.（5）水系类型标志水系是由多级水道组合而成的水文网,它常构成各种图形,在遥感影像上十分醒目.由于地质环境特征不同,水系类型所反映的地质现象不尽相同.虽然,自然界中的水系类型较多,如树枝状水系、羽毛状树枝状水系、扇状水系、束状水系、辫状水系、帚状水系、钳状沟头状水系、格状水系、角状水系、放射状及向心状水系、环状水系等等,但可直接或间接作为解译区分岩性或构造的标志,主要有下列几种类型：扇状水系、束状水系、辫状水系、帚状水系标志类它们是解译区分第四系松散堆积物的解译标志.扇状水系：多发育在河口三角洲和洪积扇上.水流沿着扇面地形突然撒开,形成细而浅的放射状冲沟,总体呈扇状(图版4.8a).辫状水系：多发育在宽阔的平原区,尤其是河流从山区突然进入平原区的河段最为常见.水流形成的多条水道互相穿插、交织在一起,形似于辫.格状水系标志类它们是区分节理和断裂构造的解译标志.格状水系是一种严格受两组断裂、节理构造控制的水系,呈方格状或菱形格状.方格状水系的1～3级水道均很平直,并以直角相交.它们一般是沿断层或节理发育的.格状水系主要出现在裂隙发育、坚硬而稳定的岩层中,如块状砂岩、花岗岩、大理岩、灰岩地区等.格状水系有丰字形水系和角状水系两种变种.其中的角状水系是一种严格控制河流流向急剧改变,并呈现规律性变化,受断裂控制的一种水系类型. 3、放射状及向心状水系、环状水系标志类它们是解译区分岩体、环状断裂、火山口、火山机构的解译标志. 放射状及向心状水系：水道呈放射状由中心向四周延伸的水系称放射状水系.多发育在火山锥和穹隆构造上升区,沟谷一般切割较深,多呈“V”形谷,两侧常发育有短小的支流或冲沟；水流从四周向中心汇集的水系称向心状水系,多发育在湖盆、洼地、坡立谷和局部沉降区.环状水系：常与放射状水系同时出现,共同组成“车轮状”水系.沿花岗岩岩体上的环状节理、穹隆构造上的岩层层理、片理均能形成环状水系.钳状沟头状水系,它们是南方碳酸盐岩的解译标志.各类解译标志通常可分为直接标志和间接标志,间接标志是通过与之相联系的内在因素表现出来的特征,推理判断其属性,标志与目标间不直接对应.1．直接标志：在遥感图像上能直接见到的形状、大小、色调、阴影、花纹等影像特征,称作直接解译标志.1）影象的形状、大小：任何物体都有一定形状、大小,可以单独识别,如河、湖、耕地、居民点、火山锥（口）、道路、山丘等.（地物的几何形态与图象的比例尺、分辨率有关.比例尺越大,分辨率越高,地物细节显示越清晰.2）色调和色彩:物体的颜色,彩色片的颜色,由于吸收、反射差异显示为不同色彩,有利于区别物体.\x0b\x0b3）阴影：它是形态和色调的派生解译标志.阴影也具有不同的形状、大小、方向,色调一般为黑色.阴影可分为本影和落影：前者指物体未被阳光直射的阴暗部分；落影指地物在光照下的投影.（如云、山体阴坡等）.\x0b4）图案花纹：遥感图像上的地物,其细节不外由点、斑、条、格、纹、垅、栅、链等影纹组成.并有规律地重复出现而构成各种图案.影纹图。