遥感专题信息提取作业
遥感作业
1. 遥感图像目视解译原理遥感图像解译（Imagery Interpretation）:是从遥感图像上获取目标地物信息的过程：即遥感图像理解（Remote Sensing Imagery Understanding）分为目视解译和计算机解译。
遥感图像目标地物的识别特征1.形状（shape）：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓.遥感图像上目标地物形状:顶视平面图. 解译时须考虑遥感图像的成像方式。
2.大小3色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。
如海滩的砂砾色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志，可以区分出目标地物。
4颜色（colour）：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。
日常生活中目标地物的颜色:遥感图像中目标地物的颜色:地物在不同波段中反射或发射电磁辐射能量差异的综合反映。
彩色遥感图像上的颜色:真\假彩色.真彩色图像上地物颜色能真实反映实际地物颜色特征，符合人的认知习惯。
目视判读前, 需了解图像采用哪些波段合成，每个波段分别被赋予何种颜色5.阴影（shadow）：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子,根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度。
不同遥感影像中阴影的解译是不同的.6水系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，7. 纹理（texture）：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。
如航空像片上农田呈现的条带状纹理。
纹理可以作为区别地物属性的重要依据等八、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。
西南大学《遥感原理与应用》网上作业及参考答案
1：[论述题]参考答案：1、简述遥感概念及特点遥感（Remote Sensing），从广义上说是泛指从远处探测、感知物体或事物的技术。
即不直接接触物体本身，从远处通过仪器（传感器）探测和接收来自目标物体的信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），经过信息的传输及其处理分析，识别物体的属性及其分布等特征的技术。
①感测范围大，具有综合、宏观的特点。
遥感从飞机上或人造地球卫星上。
居高临下获取的航空像片或卫星图像，比在地面上观察视域范围大得多。
又不受地形地物阻隔的影响，景观一览无余，为人们研究地面各种自然、社会现象及其分布规律提供了便利的条件。
②信息量大，具有手段多，技术先进的特点。
遥感是现代科技的产物，它不仅能获得地物可见光波段的信息，而且可以获得紫外、红外，微波等波段的信息。
不仅能用摄影方式获得信息，而且还可以用扫描方式获得信息。
遥感所获得的信息量远远超过了用常规传统方法所获得的信息量。
这无疑扩大了人们的观测范围和感知领域，加深了对事物和现象的认识。
③获取信息快，更新周期短，具有动态监测特点。
遥感通常为瞬时成像，可获得同一瞬间大面积区域的景观实况，现实性好；而且可通过不同时相取得的资料及像片进行对比、分析和研究地物动态变化的情况（版图），为环境监测以及研究分析地物发展演化规律提供了基础。
④其他特点此外，遥感还真有用途广，效益高，资料性，全天候，全方位的特点。
2、遥感的分类1、根据遥感平台的高度和类型分类①地面遥感：1.5~300m，车、船、塔，主要用于究地物光谱特征②航空遥感：9~50km，飞机、气球，较微观地面资源调查③航天遥感：100~36000km，卫星、飞船、火箭、天飞机、空间站2、根据传感器的工作方式分类①主动遥感：雷达②被动遥感：被动接受地物反射、发射的电磁波：摄影机、扫描仪3、根据遥感信息的记录方式分类①成像遥感：以图象方式记录：航空性片、卫星图象②非成像遥感：图形、电子数据：数字磁带、光盘4、根据遥感使用的探测波段分类①紫外遥遥：0.3~0.4μm②可见光遥感：0.4~0.76μm③红外遥感：0.7~14μm④微波遥感：0.1~30cm⑤多波段遥感：0.5-0.6，0.6-0.7，0.7-0.8，0.8-0.95、根据遥感的应用领域分类：气象、海洋、地质、军事1：[论述题]参考答案：一、名词1、电磁波谱（Electramagitic spectrum）：将电磁波按照波长的长短排列制成图表2、太阳常数：当地球处于日地平均距离时，单位时间内投射到位于地球大气上界，且垂直于太阳光射线的单位面积上的太阳辐射能为1385士7W／m'。
遥感原理与应用第6章-遥感作业(1)
第六章遥感图像辐射校正名词解释：辐射定标、绝对定标、相对定标、辐射校正、大气校正、图像增强、累积直方图、直方图匹配、NDVI、图像融合1、辐射定标：是指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。
2、绝对定标：建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系，对目标作定量的描述，得到目标的辐射绝对值。
3、相对定标：又称传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。
最终得到的是目标中某一点辐射亮度与其他点的相对值。
4、辐射校正：是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。
5、大气校正：是指消除大气对阳光和来自目标的辐射产生的吸收和散射影响的过程。
6、图像增强：为了特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。
7、累积直方图：以累积分布函数为纵坐标，图像灰度为横坐标得到的直方图称为累积直方图。
8、直方图匹配：是通过非线性变换使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似。
也称生物量指标变化，可使植9、NDVI：归一化差分植被指数。
NDVI=B7−B5B7+B5被从水和土中分离出来。
10、图像融合：是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。
问答题：1．根据辐射传输方程，指出传感器接收的能量包含哪几方面，辐射误差及辐射误差纠正内容是什么。
根据辐射传输方程，传感器接收的电磁波能量包含三部分：1）太阳经大气衰减后照射到地面，经地面发射后又经过大气的二次衰减进入传感器的能量；2）大气散射、反射和辐射的能量；3）地面本身辐射的能量经过大气后进入传感器的能量。
辐射误差包括：1）传感器本身的性能引起的辐射误差；2）大气的散射和吸收引起的辐射误差；3）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差。
辐射误差纠正的内容是传感器辐射定标和辐射误差校正等。
遥感作业(1)
1.概念遥感：泛指一切无接触的远距离探测，它是一种远距离目标，在不与目标对象直接接触的情况下，通过某种平台上装载的传感器获取其特征信息，然后对所获取的信息进行提取、判定、加工处理及应用分析的综合性技术。
遥感平台：搭载传感器的载体。
电磁辐射：具有能量传递的，且其能量与与其传播的频率成正比的电磁波。
电磁波谱：按照电磁辐射在真空中传播的频率或波长进行递增或递减排列形成一个连续的谱带，这个谱带就是电磁波谱。
大气窗口：指电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的透射率较高的波段幅照度：实际物体在单位光谱区间内的辐射出射度与吸收系数的比值辐射通量：单位时间内通过某一面积的辐射能量。
（它是辐射能流的单位，记为φ=dW/dt。
用W（J/s）表示；辐射通量是波长的函数，总辐射通量是各波段辐射通量之和。
（压力)）反射率：地面物体反射的能量占入射总能量的百分比黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则称物体为黑体。
地物反射波谱：研究地面物体反射率随波长的变化规律瑞利散射：由大气中原子、分子，如氮、二氧化碳、臭氧和氧分子等引起的散射。
（条件：粒子直径比波长小很多）加色法：由三原色混合，可以产生其他颜色的方法。
减色法：减色法是从自然光（白光）中，减去一种或二种基色光而生成色彩的方法。
（一般适用于颜料配色、彩色印刷等色彩的产生。
）光谱色：圆环上把光谱色按顺序标出，从红到紫是可见光谱存在的颜色，每种颜色对应一个波长值空间分辨率：指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，是用来表征影像分辨地面目标细节能力的指标主光轴：通过物镜中心并与主平面（或焦平面）垂直的直线像主点：主光轴与感光片的交点航向重叠：为了使相邻航片之间没有航摄漏洞，也为了做立体观察，应使相邻航片之间有一部分重叠，这一重叠部分就叫航向重叠中心投影：空间任意点（物点）与一固定点（投影中心）连成的直线或其延长线（中心主线）被一平面（像平面）所截，则此直线与平面的交点像点位移：地物反映到航空相片上的像点与其平面位置相比产生位置的移动传感器：获取地面目标电磁辐射信息的装置距离分辨率：侧视方向上的雷达图像分辨率方位分辨率：沿航线方向上的雷达图像分辨率合成孔径雷达：也称侧视雷达，利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达透视收缩：指山上面向雷达的一面在图像上被压缩且表现为较高亮度的现象。
《遥感概论》作业参考答案
《遥感概论》作业参考答案一．填空题１．地面平台航空平台航天平台２．CCD３．直接标志间接标志。
４．１９９９中巴地球资源卫星５．传感器仪器本身产生的误差大气对辐射的影响６．暖阴影冷阴影７．监督分类非监督分类８．精确的定位能力准确定时及测速能力９．图像处理与特征提取子系统遥感图像解译知识获取系统狭义的遥感图像解译专家系统１０．直方图最小值去除法回归分析法１１．比值植被指数归一化植被指数差值植被指数正交植被指数１２.瑞利散射米氏散射无选择性散射二．名词解释１．黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。
２．遥感平台：是搭载传感器的工具。
３．监督分类：包括利用训练样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。
４．遥感：遥远地感知。
５．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，这些特征能帮助判读者识别遥感图像上目标地物或现象。
６．归一化植被指数（NVl）：遥感影像中近红外波段的反射值减去红光波段的反射值的差与二者之和的比值７．电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，则构成了电磁波谱。
８．大气窗口：把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，透射率较高的波段称为大气窗口。
９．空间分辨率：像元所代表的地面范围的大小。
１０．主动遥感：由探测器主动发射一定电磁波能量并接收目标的后向散射信号。
１１．反射波谱：指地物反射率随波长的变化规律。
通常用平面坐标曲线表示，横坐标表示波长，纵坐标表示反射率。
１２．波谱分辨率：是传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。
１３．高光谱遥感：是高光谱分辨率遥感的简称。
就是在电磁辐射的可见光、近红外、中红外、远红外获取许多非常窄的光谱连续的影像数据技术。
三．简答题１．根据传感器所接受到的电磁波光谱特征的差异来识别地物。
（1）不同地物在不同波段反射率存在差异（2）同类地物的光谱是相似的，但随着该地物的内在差异而有所变化。
遥感作业
作业：一、名词解释：1、电磁波2、电磁波谱3、绝对黑体4、光谱辐射通量密度5、大气窗口6、发射率7、光谱反射率8、光谱反射特性曲线填空题：1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由____ 、 ____ 、 ____ 、 ____ 、 ____ 、____ 、 ____ 等组成。
2、绝对黑体辐射通量密度是 ____ 和 ____ 的函数。
3、一般物体的总辐射通量密度与 ____ 和 ____ 成正比关系。
4、维恩位移定律表明绝对黑体的 ____ 乘 ____ 是常数2897.8。
当绝对黑体的温度增高时，它的辐射峰值波长向 ____ 方向移动。
选择题：(单项或多项选择)1、绝对黑体的①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。
2、物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系①反射率②发射率③物体温度一次方④物体温度二次方⑤物体温度三次方⑥物体温度四次方。
3、大气窗口是指①没有云的天空区域②电磁波能穿过大气层的局部天空区域③电磁波能穿过大气的电磁波谱段④没有障碍物阻挡的天空区域。
4、大气瑞利散射①与波长的一次方成正比关系②与波长的一次方成反比关系③与波长的二次方成正比关系④与波长的二次方成反比关系⑤与波长的四次方成正比关系⑥与波长的四次方成反比关系⑦与波长无关。
5、大气米氏散射①与波长的一次方成正比关系②与波长的一次方成反比关系③与波长无关。
问答题：1、电磁波谱由哪些不同特性的电磁波组成？它们有哪些不同点，又有哪些共性？2、物体辐射通量密度与哪些因素有关？常温下黑体的辐射峰值波长是多少？3、叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。
4、地物光谱反射率受哪些主要的因素影响？5、何为大气窗口？分析形成大气窗口的原因，并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。
6、传感器从大气层外探测地面物体时，接收到哪些电磁波能量？二、名词解释：1、遥感平台2、遥感传感器3、卫星轨道参数4、升交点赤经5、轨道倾角6、近地点角距填空题：1、遥感卫星轨道的四大特点 ____________ ________ ____ ________ __________ 。
遥感技术与应用-6-遥感专题信息提取
因此，对于初学者需要多对照地形图、实地或熟悉地物观测，以增强立体感和和景深 印象，纠正视觉误差，积累图像判读经验 遥感图像的解译过程是地面目标成像过程的逆过程，即从地面实况的模拟影像中提取 遥感信息、反演地面原型的过程 三、遥感图像解译的两种方式 1 目视解译（Visual Interpretation）
但是，因为阴影的遮盖会掩盖一些信息，给解译工作带来不便 3 大小（Size）指地物长、宽、高、面积、体积等在影像上的记录
地物影像的大小不仅能求得地物的数量特征，而且对判读地物的性质也有帮助。 例如，单轨铁路和双轨铁路从形状上往往不易区分，但通过量算其宽度则很容易区分 地物影像的大小取决于影像的比例尺大小。因此，解译前要获得影像的比例尺 4 形状（Shape）是目标物的外形、轮廓
解释空间（Interpretation Space）。解释空间有概念驱动（Concept-Driven）的属性， 如类别的联合、交叉等 2 模式（Pattern）是对象的“物理”描述 。通常是信号、图像或简单的数值表。也常 模式称为对象、案例或样本。 3 特征（Feature） 是从模式得到的对分类有用的度量、属性或基元（Primitive） 所以特征选取是门艺术。 二、模式识别的方法 1 数据聚类（Clustering） 是用某种相似性度量的方法将数据组织成有意义的和有用的 各组数据。数据聚类不需要利用已知类的信息，它是一种非监督学习的方法，解决方案是 数据驱动的
为了提高解译过程的正确性、可靠性，必须补充必要的辅助数据（Ancillary）和先验 知识（Priori Knowledge）-指地学、生物学、物理学、数学等专业知识，在GIS的支持 下，发展一系列相关的、多层次的、综合的应用分析方法，进行遥感与地学综合分析
遥感图像信息提取ppt课件
3.4 规则描述——表达式与变量
表达式 基本运算符
三角函数
关系/逻辑
其他符号
部分可用函数 +、-、*、/ Sin、cos、tan asin、acos、 atan Sinh、cosh、 tanh…. LT、LE、EQ…. and、or、not…. 最大值、最小值
指数（^）、exp 对数alog 平方根（sqrt）、 绝对值（adb） ……
• 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。
面向对象分类练习——分块精炼
• FX提供了一种阈值法（Thresholding）进一步精炼分块的 方法。它是基于亮度值的栅格操作，根据分割后结果中的 一个波段的亮度值聚合分块。对于具有高对比度背景的特 征非常有效（例如，明亮的飞机对黑暗的停机坪）。
• 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。
- 集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素 - 充分利用高分辨率的全色和多光谱数据，利用空间，
纹理，和光谱信息来分割和分类的特点 - 以高精度的分类结果或者矢量输出
4.2 与基于像元分类的区别
类型
基本原理
影像的最小单元 适用数据源
缺陷
传 统 基 于 地 物 的 光 谱 信 息 单个的影像像元 中低分辨率多光 丰 富 的 空 间 信 息
面向对象分类练习——特征提取
• 直接输出矢量
- 输出Shapefile矢量文件 - 属性
面向对象分类练习——特征提取
• 监督分类
- 根据一定样本数量以及其对应的属性信息，利用K邻近法和支 持向量机监督分类法进行特征提取
面向对象分类练习——特征提取
• 规则分类
- 每一个分类有若干个规则（Rule）组成，每一个规则有若干 个属性表达式来描述。规则与规则直接是与的关系，属性表 达式之间是并的关系
遥感信息工程作业—植被覆盖率计算
遥感应用模型作业一——植被覆盖率估算模型姓名：张** 学号：120131*** 专业：测绘工程利用遥感资料估算植被覆盖率的方法大致可归纳为2 种：1）经验模型法，通过建立实测植被覆盖率数据与植被指数的经验模型来求取大面积植被覆盖率。
2）植被指数转换法：通过对各像元中植被类型及分布特征的分析，建立植被指数与植被覆盖率的转换关系来直接估算植被覆盖率。
本次实验使用植被指数转换法计算植被覆盖率。
数据预处理和NDVI 计算使用ENVI 中操作，LAI 解算和覆盖率求取编程实现。
1、研究区域数据获取本次实验主要是对植被覆盖率估算，因此在实验区域影像尽量选择植被茂盛的季节。
在数据源选取上，选择易获取的免费Landsat 数据。
下载的遥感影像是湖北省荆门市2001年9月15日的影像，研究区域无大块云层覆盖。
数据下载自地理空间数据云网站，(/)，该网站的数据均来自美国地质调查局（USGS ）官方网站（/）。
Landsat 卫星采用的全球参考系为WRS2（World wide reference system ）。
在ArcGIS 中显示的全球WRS2行带号。
湖北省荆门市WRS2行带号为Path 123、Row38-39。
图1 Landsat 卫星全球参考系WRS22、数据预处理进行植被覆盖率估算，需要用到归一化植被指数（NDVI ）。
NDVI 的物理依据是地物反射率的差异变化，所以用反射率来计算是比较客观准确的。
TM 原始数据就是DN 值，不能用来直接计算NDVI ，必须通过辐射定标计算成反射率，才能用来计算NDVI 。
因此，要对对实验数据先进行辐射校正和大气校正。
下载的L1T 级数据，元数据信文件（124028_MTL ）有详细影像参数，控制点文件（124028_GCP ）中有控制点高程信息用于大气校正的地形参数，可以利用这两个文件做辐射校正和大气校正。
1）辐射校正实验使用数据为L1T 级数据，经过系统辐射校正的数据。
遥感原理与应用第八章作业
遥感原理与应用第七章作业一、名词解释1.模式识别：一个模式识别系统对识别的模式作一系列的测量，然后对测量结果与模式字典中一组典型的测量值比较。
若和字典中某一词目的比较结果吻合或比较吻合，则我们就可以得出分类结果这一过程。
2.遥感图像自动分类：按照决策理论方法，需从被识别的模式中，提取一组反映模式属性的测量值，并把模式特征定义在一个特征空间中，进而用决策的原理对特征空间进行划分。
3.统计模式识别：对模式的统计分类方法，即把模式类看成是用某个随机向量实现的集合。
4.结构模式识别：用模式的基本组成元素（基元）及其相互间的结构关系对模式进行描述和识别的方法。
在多数情况下，可以有效地用形式语言理论中的文法表示模式的结构信息，因此也常称为句法模式识别。
5.光谱特征向量：同名地物点在不同波段图像中亮度观测量将构成一个多维的随机向量。
6.特征空间：为了度量图像中地物的光谱特征，建立一个以各波段图像的亮点分布的为子空间的多维光谱特征空间。
7.特征变换：将原始图像通过一定的数字变换生成一组新的特征图像。
8.特征选择：在特征影像中，选择一组最佳的特征影像进行分类。
9.主分量变换：是指由原始图像数据协方差矩阵的特征值和特征向量建立起来的变换核，将光谱特征空间原始数据向量投影到平行于地物集群椭球体各结构轴的主成分方向，突出和保留主要地物类别信息，用来进行图像增强、特征选择和图像压缩的处理方法。
10.哈达玛变换：哈达玛变换是利用哈达玛矩阵作为变换矩阵新实施的遥感多光谱域变换。
11.穗帽变换：穗帽变换是指根据经验确定的变换矩阵将图像投影综合变换到三维空间，其立体形态形似带缨穗的帽子，变换后能看到穗帽的最大剖面，充分反映植物生长枯萎程度、土地信息变化，大气散射物理影响和其它景物变化程度的一种线性特征变换的图像处理方法。
12.生物量指标变换：以两图像间相应亮度差与其亮度和之比作为处理后的图像亮度值的图像处理方法。
13.标准化距离：标准化欧氏距离是针对欧氏距离的缺点而作的一种改进。
遥感信息提取及应用
特征3
特征m
…
结果特征元
μc1
μc2
μc3
…
μc4
表示对应目标类中所选择的特征
面向基元的遥感信息提取流程
数据输入 认知基元 模糊分类 输出结果 基元特征库 专家决策知识库
对象识别规则
Level
尺度
提取目标
规则
备注
2
48
大面积分布，纹理特征明显的类别。
水体：波段2和波段3的比率，以及亮度值。 林地与已开发区域通过波段1的均值进行区分。
监督分类法：选择具有代表性的典型实验区或训练区，用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别函数或模式，并以此对未知地区的像元进行分类处理，分别归入到已知的类别中。
01
非监督分类：是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为一类）的方法。
02
图像分类中的有关问题—混合像元
选取的特征变量应有这样的性质，即对于不同类别的模式，特征量值相差较大；而对于同类模式，则应有大体接近或相同的特征值。
对于某一类模式而言，特征量及特征值应能充分地表明该模式属于该类而不属于其它类别地主要根据。
目视判读
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01
遥感影像的基本特征？
02
特征的表现方式—判读标志
03
判读标志：地物在图像上的各种特有的表现方式
景物特征和判读标志
形状
01
大小
02
图形与边界
03
阴影
04
位置
05
遥感数据的信息提取
常与滨海平原、大的沉积裙、褶皱翼部、 掀斜构造的倾斜面共存
火山锥、小型侵入体、残留的孤山、穹窿和短轴 背斜 环状构造（破火山口、陨石坑、圆形或椭圆形侵 入体等
南方石灰岩发育地区 断裂构造 河流入海或入湖口 入海口或河岸平原上 多沙河流的出口处或宽阔的间歇河滩上 平原区河曲、曲流、古河道、牛轭湖
平 原 型 水 系
地貌形态标志 地貌形态取决于一定的岩性和构造等地质基础，同 时也决定于一定的气候、水文等自然地理条件。不同地 貌形态是不同岩性、构造在不同内外动力作用下的结果 。例如，岩石的抗蚀能力通常由地貌形态反映出来。长 期受到侵蚀剥蚀的不同岩石，由于其组成物质的物理化 学性质不同，而具有不同的抗蚀能力。抗蚀性强的岩石 ，组成陡坡和陡崖；抗蚀能力弱的岩石形成缓坡和低地 。地貌形态除与岩性有关外，也与构造、产状、地质发 育历史、自然环境有关。利用地貌形态解译地质体可以 从宏观地貌形态和微观地貌形态两方面进行分析。前者 包括山地的形态、地形的相对高差、山体的规模大小和 组合格局（形式）；后者包括山顶形态、山坡形态和冲 沟形态等。
§3 卫星像片的信息提取
第五章 遥感数据的信息提取
本章提要（…） §1 信息提取的原理和方法 主要介绍了 §2 航空像片的信息提取 遥感数据的信息 §3 卫星像片的信息提取 提取的原理和方 法,其中以航空像 §4 遥感影像地图 片和陆地卫星像 片的信息提取为 主,同时介绍了新 型的影像地图的 概念。
§1 信息提取的原理和方法
平原区水系类型
山区水系类型
（2）水系分析 水系的分析包括水系的密度和均匀性分析。 水系密度的大小与岩性有关，一般泥岩、页岩、 粘土岩、粉砂岩发育地区，发育高密度水系，反 应岩石透水性不良；砂岩、石英砂岩或岩石裂隙 发育区，常形成低密度水系，且水系长而稀疏。 水系均匀性分析包括水系的对称性和方向性分析 。水系均匀，表示岩石抗风化能力和裂隙发育程 度都比较相近。水系的对称性，反映区域地形或 大片成层岩层向一侧倾斜。水系的方向性，主要 反映区域山系走向、岩层走向及构造走向。
遥感制图技术流程简介
遥感制图技术流程1. 数据准备1.1 地形图地形图是进行遥感影像几何精纠正的坐标参照系，也是重要的基础数据，包含多种层面的非遥感信息数据。
目前常用的地形数据多为数字地图。
对于尚未有数据地图的工作区域，通常收集纸质地图，经过数据扫描，转换为数据地图。
扫描分辨率通常设置为200-400dpi。
扫描图通常存在变形，需要利用GIS软件进行几何校正，已达到制图精度要求。
对于早期或常规方法获得的成果图件，在建立数据库及系统分析前，通常也采用图形扫面方法，经系统处理，将纸质图形转换为数字图形。
1.2 遥感数据源的选择遥感数据源的选择是整个遥感制图工作中最基本和重要的工作。
遥感数据源的选择一般包括遥感图像的空间分辨力、时相及波段的选择。
另外在具体的工作中，数据源的选择还要综合其它非图像数据内容本身的因素来考虑，如成果图形的比例要求、精度要求、经费支持强度及遥感图像获取的难易程度等。
1.2.1 遥感图像空间分辨力的选择遥感影像空间分辨力是遥感数据源的一个重要指标，决定了遥感制图所获得的成果数据的精度和准确度。
一般各主要成图比例尺对应遥感影像空间分辨力如下：经过几十年的发展，遥感技术在社会各个领域得到广泛的应用与发展。
目前遥感卫星可以提供从小于1米到公里级的影像空间分辨率，可以满足1:2000/3000的比例尺遥感制图精度要求，制图精度能够满足我国现行的制图精度要求。
航空遥感影像可以提供厘米级的空间分辨率，可以满足大比例尺制图要求。
目前，国内遥感制图应用比较广泛的是土地利用/土地覆盖（1：1万——1：10万），生态环境监测、城市信息化、大型工程环境监测、灾害监测、遥感找矿……如：利用QuickBird/IKONOS进行违章用地监测、城市绿地与城市用地监测利用eTM/SPOT进行土地利用遥感制图……1.2.2 遥感信息的时相选择地表由一个非常复杂的系统组成、时刻处于动态的变化过程。
遥感作业课后习题
长波，中波和短波，超短波，微波，红外波段，可见光，紫外线，X射线，r射线2利用较1投影距离的影响4：垂直投影图像的缩小和放大与投影距离无关，有统一的比例尺。
中心投影则受投影距离影响，像片比例尺与平台高度H和焦距f有关。
2投影面倾斜的影响：垂直投影的影像仅表现为比例尺有所放大。
3地形起伏的影响：垂直投影时，随地形起伏变化，投影点之间的距离与地面实际水平距离成比例缩小，相对位置不变。
中心投影时，地面起伏越大，像上投平台：高度在0～50m范围内，三角架、遥感塔、遥感车和遥感船等与地面接触的平台称为地面平台或近地面平台。
它通过地物光谱仪或传感器来对地面进行近距离遥感，测定各种地物的波谱特性及影像的实验研究。
航空平台：包括飞机和气球。
飞机按高度可以分为低空平台、中空平台和高空平台。
低空平台：2000米以内，对流层下层中。
中空平台：2000-6000米，对流层中层。
高空平台：12000米左右的对流层以上。
低空气球：凡是发放到对流层中去的气球称为低空气球；高空气球：凡是发放到平流层中去的气球称为高空气球。
可上升到12-40公里的高空。
填补了高空飞机升不到，低轨卫星降不到的空中平台的空白。
航天平台：包括卫星、火箭、航天飞机、宇宙飞船。
高度在150km以上。
航天飞机240～350km高度。
卫星：低轨：150～300km，大比例尺、高分辨率图象；寿命短，几天到几周（由于地心引力、大气摩擦），用于军事侦察；中轨：700～1000km，资源与环境遥感；高轨：35860km，地球静止卫星，通信、气象。
航天平台目前发展最快，应用最广：气象卫星系列、海洋卫星系列、头及放置在焦平面的感光胶片来记录物体影像；数字摄影则通过放置在焦平面的光敏元件，经过光/电转换，以数字信号来记录物体影像。
图象特点：投影：航片是中心投影，即摄影光线交于同一点。
比例尺：航空像片上某一线段长度与地面相应线段长度之比，称为像片比例尺。
元件和扫描镜对目标地物以瞬间视场为单位进行的逐点、逐行取样，以得到目标地物电磁辐射特性信息，形成一定谱段的图象。
遥感应用典型地物信息的提取ppt课件
2
水体的光谱特征
在可见光范围内，水体的反射率总体上比较低（一般为 4%～5%），并随着波长的增大逐渐降低，到 0.6微米 处约2%～3%，过了0.75微米，水体几乎成为全吸收体。 因此，在近红外的遥感影像上，清澈的水体呈黑色。 为区分水陆界线，确定地面上有无水体覆盖，应选择 近红外波段的影像。
20
AVHRR影像上的居民地识别提取
AVHRR影像上居民地的影像特征分析 在3（红）、2（绿）、1（蓝）假彩色合成图像上可以 看出，特大城市、大城市、中等城市，无论是位于山区 还是平原，都能在影像上识别出来。这些城市在影像上 呈暗灰蓝色，当其周围为农田时，其周边呈灰蓝色，当 为森林时，呈浅黄色，当为水体时，呈红色。城市的外 部轮廓清楚明显，城市的内部的色调比较一致，而内部 纹理特征不明显。城市的形状一般为斑块状。县城一级 的城镇，以及小城市在NOAA影像上需要仔细识别才能识 别出来。一般面积在6平方公里以上的县级城镇在NOAA 影像上只有几个像元，呈点斑状，其外部轮廓已经很不 清楚了。在其像元中，只有1到4个像元与周边像元有一 定的区别，比较容易识别。而其他周边像元都是以混合 像元的形式存在。此时的城镇已无纹理可见了。
基于光谱知识的居民地提取模型 通过对采样数据进行波段组合分析，建立模型如下：
CH 2 CH1 K
提取居民地、水体和云
CH1 CH3
剔除水体
CH1 CH 2 CH 3 K1 剔除云
CH5 CH 2 K2
剔除少量水陆混合像元
注意：因AVHRR空间分辨率的限制，提取精度有限。
遥感专题信息提取作业
浅析水体遥感信息提取的几种方法摘要:本文分别介绍了MNWDI、监督分类法、主成分分析和决策树法多种不同水体遥感提取方法的过程及原理,并以特定水域的水体提収为例，比较了多种方法的实现异同,从而为在不同时期和不同用途时采用最佳的水体提取模型提供一定的依据。
关键字：监督分类，主成分分析，水体提取1引言遥感图像记录了地物在空间域、时间域、光谱的变化信息，利用地物的光谱能量特征差异性和结构差异性来识别地物信息是遥感应用的一个主要方面。
除了广泛应用在多种地质现象解释方面，水体提取，水体监测，水面枳测算也是其中的一部分。
近年来，随着高光谱数据的广泛应用，各种新理论新方法相继涌现，对传统遥感信息提取方法提出了新要求。
目前利用遥感提取水体信息的方法主要有两种模式,一种是基于波段之间的相关性建立的数学模型, 可以分为单波段和多波段方法，单波段法主要选取遥感影像中的近红外波段并利用阀值来提取水体信息。
多波段法则主要是利用筋波段的优势综合提取水体信息。
另外一种模式就是基丁•图像统计特征，根据应用目的的不同对遥感图像执行光谱增强或辐射增强处理，以达到突出水体的信息。
2利用遥感对水体提取的几种方法的研究2.1 MODIS 简介MODIS是美国NASA.对地观测系统(EOS)系列遥感卫星平台匕的主要传感器，它具有36 个光谱通道，分布在从町见光、近红外到热红外的电磁波谱范闱内.其空间分辨率分别为250m、500m和Ikm,且每天可在不同时间过境4次。
2.1.1水体的光谱特征水的光谱特征主要取决于水本身的物质组成，同时又受到各种水态的影响。
在可见光波段0.5Mm 之前，水的吸收少，反射率比较低，大量投射。
其中，水而反射率5%左右，并随着太阳高度角的变化呈3%-10%不等的变化。
水体可见光反射包括水面反射，水体底部物质反射及水中悬浮物质(浮游生物或叶绿素，泥沙及其他物质)的反射三方面的贡献。
天然水体対电磁波的吸收明显高于绝人多数其它地物，因而水体的总辐射水平低于其它地物,在彩色遥感影像上表现为暗色调。
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波段
波段范围
对应光谱
光谱辐射率
(W/ )
信噪比
空间分辨率
1
620nm~670nm
红光
21.8
128
250m
2
841nm~876nm
近红外
24.7
201
点存贮的是父母点的运算结果。分支决策树如下图所示，每一结点只有一个父节点和两个或多个子结点，根据设定的合适阀值可以对遥感影像进行分类，并制作出掩膜，从而提取水体。
浅析水体遥感信息提取的几种方法
摘要:本文分别介绍了MNWDI、监督分类法、主成分分析和决策树法多种不同水体遥感提取方法的过程及原理,并以特定水域的水体提取为例,比较了多种方法的实现异同,从而为在不同时期和不同用途时采用最佳的水体提取模型提供一定的依据。
关键字：监督分类，主成分分析，水体提取
1引言
遥感图像记录了地物在空间域、时间域、光谱的变化信息，利用地物的光谱能量特征差异性和结构差异性来识别地物信息是遥感应用的一个主要方面。除了广泛应用在多种地质现象解释方面，水体提取，水体监测，水面积测算也是其中的一部分。近年来,随着高光谱数据的广泛应用,各种新理论新方法相继涌现,对传统遥感信息提取方法提出了新要求。目前利用遥感提取水体信息的方法主要有两种模式，一种是基于波段之间的相关性建立的数学模型，可以分为单波段和多波段方法，单波段法主要选取遥感影像中的近红外波段并利用阀值来提取水体信息。多波段法则主要是利用多波段的优势综合提取水体信息。另外一种模式就是基于图像统计特征，根据应用目的的不同对遥感图像执行光谱增强或辐射增强处理，以达到突出水体的信息。
水的光谱特征主要取决于水本身的物质组成,同时又受到各种水态的影响。在可见光波段0.5µm之前，水的吸收少，反射率比较低，大量投射。其中，水面反射率5%左右，并随着太阳高度角的变化呈3%~10%不等的变化。水体可见光反射包括水面反射，水体底部物质反射及水中悬浮物质（浮游生物或叶绿素，泥沙及其他物质）的反射三方面的贡献。天然水体对电磁波的吸收明显高于绝大多数其它地物,因而水体的总辐射水平低于其它地物,在彩色遥感影像上表现为暗色调。在红外波段,水体吸收的能量高于可见光波段,所以水体在近红外及中红外波段的反射能量很少,而植被、土壤在这两个波段内的吸收能量较小,且有较高的反射特性,这使得水体在这两个波段上与植被和土壤有明显的区别。利用此类特性和不同波谱间的水体光谱特征,就可以提取出水体。
2.3基于图像统计特征的水体面积提取
图像的统计特征主要反映在它的纹理特征上。细小地物在影像上有规律地重复出现，它反映了色调变化的频率，纹理形式很多，包括点、斑、格、垅、栅。在这些形式的基础上根据粗细、疏密、宽窄、长短、直斜和隐现等条件还可以再细分为更多的类型。每种类型的地物在影像上都有本身的纹理图案，因此，可以从影像的这一特征识别地物。纹理反映的是亮度的空间变化情况。在水体的提取方面，可以利用遥感影像上水体的颜色、水体的轮廓等特征分析水体的深浅、含沙量以及所含物质的不同。
改进的措施，最大似然判别法是典型的和应用最广的监督分类方法。但是传统的人工采样方法由于工作量大,效率低,对训练区选择要求很高,加上人为误差的干扰,其分类结果的精度较差。可以利用GlS数据来辅助Bayes分类,提高分类精度,再通过建立知识库,以知识来指导分类的进行,可以减少分类错误的发生,这是提高其分类信息提取精度的有效途径.虽然决策树法是一种很好的遥感信息提取方法,但是由于MODIS自身分辨率的限制,水体光谱特征与其它地物混淆,结果并不十分理想。如果研究需要,可以通过设置多层阐值,使提取结果更为精确,但是比较繁琐。所以,针对不同应用研究目的,可以选择最佳的水体提取方法,以获得最快捷和最好的效果。
3.2为了准确提取水体信息，提高提取的精度。
首先TM1,TM2,TM3,TM4,TM5,TM7进行波段合成，然后对影像采用主成分分析法进行光谱增强，增强水体特征后，再采用最大似然发进行非监督分类，提取水体信息。提取结果如下图：
4小结
在水体提取的整体效果方面,用三种不同方法均能较好地提取主体水域。但总体上用MNDWI工提取的水体信息最多,其中包括了支流水体信息,而用监督分类法和决策树法都漏提了部分支流水体。在提取小面积水体方面,MNDWI对水面宽度较窄的河流等小水体混合像元的提取效果最好,其余几种方法均会误提或漏提支流信息。对于面积稍大的支流,监督分类法的提取效果也较好,而决策树法在提取水体信息效果一般。主成分分析法增强了地物的波谱差异，适合于对同种类别在进行细微区分，例如可以利用主成分分析法区分含泥沙量不同的水体，以及探测水体表面藻类的分布情况。
2.1.2归一化差异水体指数法——MNWDI
MNWDI实质上是一种比值型方法，比值型指数方法的基本原理就是在多光谱波段内，寻找出所要研究地物类的最强反射波段和最弱反射波段。将强者置于分子，弱者置于分母。通过比值运算，进一步扩大二者的差距，使感兴趣的地物在所生成的指数影像上得到最大的亮度增强，而其他背景地物则受到普遍的压制，从而达到突出感兴趣地物的目的。由于水的反射从可见光到红外波段逐渐减弱，在近红外和中红外波长范围内吸收性最强，几乎无反射，因此用可见光波段和红外波段的反差构成的比值可以突出影像中的水体信息。归一化差分植被指数法NDVI和改进型归一化差分水体指数法MNDWI
主成分分析在数学上又称K-L变换。在遥感应用领域，是以图像的统计特性为基础，除去波段之间的多余信息，将具有相关性的多波段数据压缩到比波段更有效的少数几个波段上，达到信息综合与增强的目的。经主成分变换后的图像包含了比原始波段内容丰富的信息，起到特征增强作用；同时，在多波段图像处理中，可以用少数几个正交的主成分作为新的数据通道，来代替相关性较大的多个原始波段，从而起到降维和数据压缩的作用。
3实例应用
3.1水体提取
利用MODIS数据提取水体结果利用专业遥感图像处理软件ENVI对MODIS数据进行定标、几何校正、条带去噪、BOWTIE校正、重采样等一系列数据预处理,并运用前面所述的几种方法,对水域进行波段运算和监督分类,研究实现决策树,最后制作水体掩膜,提取出水体。在TM的一景图像上裁剪了一部分图像，应用MNWDI指数方法原理，在ERDAS IMAGINE 8.4的Interpreter/Utilities/Operators模块下进行波段的运算，提取结果如下图：
计算公式为
NDVI= (1)
式中，CH1和CH2分别代表MODIS波段1和波段2的地表反射率。
MNDWI= (2)
式中，CH2和Mir分别都为MODIS波段2和中远红外波段的地表辐射率。
在NDVI模型中，由于MODIS数据的波段1是红光区（0.62µm~0.67µm），水体反射高于植被，波段2是近红外区（0.841µm~0.876µm），植被的反射率明显高于水体。因此采用NDVI来处理可增强水陆反差。利用此特点，可通过选用阀值建立识别水体和植被、土壤的模型。在MNDWI模型中，由于建筑物等阴影在绿光和近红外波段的波谱特征与水体相似，当采用中红外波段替换近红外波段时，可以使计算出的水体与建筑物指数的反差明显增强，大大降低了二者的混淆程度，从而有利于城镇中水体信息的准确提取。
2场法,是在已知类别的训练场地上提取各类别的训练样本,通过选择特征变量,确定判别函数或判别式,把影像中的各个像元点划归到各个给定的分类,是模式识别的一种方法。它的基本思想是:首先根据类别的先验知识确定判别函数和相应的判别准则,利用一定数量的已知类别样本的观测值确定判别函数中的待定参数,然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数,再根据判别准则对该样本的所属类别做出判定.常用监督分类算法有:判别分析、最大似然分析、特征分析、特征曲线窗口法和图形识别等。监督分类的优点是分类结果与实际地物吻合较好,但工作量较大,且要求训练区域具有典型性和代表性,适合于有先验知识时使用。
2利用遥感对水体提取的几种方法的研究
2.1MODIS简介
MODIS是美国NASA.对地观测系统(EOS)系列遥感卫星平台上的主要传感器,它具有36个光谱通道,分布在从可见光、近红外到热红外的电磁波谱范围内.其空间分辨率分别为250m、
500m和Ikm,且每天可在不同时间过境4次。
2.1.1水体的光谱特征
2.4用决策树法提取水体
决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性.可以从生成的决策树中提取规则。在理论上,决策树隶属于专家智能决策支持系统,介于研发人员和应用人员之间,已成为专家系统和数据挖掘领域的核心分析工具lsl。决策树是分类结构的形象表达,此树由连接的节点所组成.存在两种类型的节点:决策节点和叶子节点.决策节点用以存放被检验的运算表达式,叶子节