遥感原理与应用_第5章_3 遥感影像解译-分类后处理及精度评价、分类新方法

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遥感图像处理中的图像解译方法与精度评价

遥感图像处理中的图像解译方法与精度评价遥感图像处理是一种将获取的遥感图像数据进行处理和解释的技术。

遥感图像处理的目的是利用遥感图像数据，进行信息提取、目标探测、变化监测等空间分析和精度评价。

在遥感图像处理中，图像解译方法与精度评价是两个非常重要的方面。

图像解译方法是指根据遥感图像中的光谱、空间和时间信息，对图像中的目标进行准确识别和分类的方法。

目前常用的图像解译方法主要有基于光谱信息的方法、基于空间信息的方法和基于文本信息的方法。

基于光谱信息的图像解译方法是利用不同波段的光谱反射率差异来识别和分类图像中的目标。

这种方法的基本原理是不同物质在不同波段的反射率差异较大，利用这一特点可以对图像中的目标进行分类。

比如，植被在可见光波段的反射率较高，而建筑物和水体在红外波段的反射率较高。

因此，可以通过对遥感图像中不同波段像素的光谱信息进行统计和分析，来识别和分类图像中的不同目标。

基于空间信息的图像解译方法是利用遥感图像中目标的空间分布特征来进行分类。

这种方法的基本原理是不同目标在图像中的空间分布具有一定的规律性，比如植被在城市地区通常分布比较稀疏，而水体在河流和湖泊附近分布比较集中。

因此，可以通过对遥感图像中目标的空间分布特征进行分析，来识别和分类图像中的不同目标。

基于文本信息的图像解译方法是利用遥感图像中目标的语义信息进行分类。

这种方法的基本原理是通过对图像中的目标进行语义分析，利用语义信息来对目标进行分类。

比如，可以通过识别遥感图像中建筑物的形状、大小和颜色等特征，对建筑物进行分类。

这种方法相对于其他方法来说，具有更高的精度和准确性。

除了图像解译方法之外，精度评价也是遥感图像处理中非常重要的一环。

精度评价是指对图像解译结果进行判断和评估的过程，其主要目的是评估图像解译的准确性和可靠性。

常用的精度评价方法主要有目视解译对照法、地面调查对照法和精度指标法。

目视解译对照法是将遥感图像解译的结果与实地观测结果进行对照和比较。

遥感影像解译-分类后处理及精度评价、分类新方法

二、精度评价
• 遥感信息提取中的不确定性是当前遥感研究的一个热点。人们总是希望从遥感数据中提取的信息完全客观准确地反映实际情况，但由于自然环境的复杂性，以及自然环境与遥感波谱相互作用的复杂性，从传感器记录的光谱信号中提取的关于地表的信息中，总是存在不确定性，因此，在使用从遥感数据得到的专题图或某一地表参数的分布信息时，需要了解这些信息的不确定性。
3×3窗口分析结果
(4) 分类后处理-平滑处理
• 针对问题分类结果斑点噪声严重
• 解决方法： a. MRF随机场建模 b. Majority Voting 方法
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
(2) 地表真实值
(a) 混淆矩阵
• 混淆矩阵是通过比较分类结果和地面真实情况得到的数值矩阵。 - 列表示地面真实类(Ground Truth Class)，列值表示地面真实类被分配到各个影像类的像元数(百分比, Percent)
• 通过比较分类结果和地面真实情况来估计分类精度，根据混淆矩阵可以计算各种精度评价参数。
25446 Aprod 52987 48.02% 1 Eo
(e) 用户精度(User’s Accuracy)
• 用户精度(User’s Accuracy)： - 影像类中，某类像元被正确分类为该类的概率，利用混淆矩阵的行来计算。如水的用户精度：
Auser

9180 56104
16.36%
3、判断聚类是否合理
采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。

第五章-遥感图像目视解译和制图PPT课件

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（三）地貌的判读
地貌在卫星图像判读时是较为直观的要素。
卫星图像的比例尺小，能反映大的地貌形态特征，如平原、山地、丘陵。
能判读主要的地貌类型及范围，如风沙地貌、黄土地貌、冰川地貌、火山地貌、流水地貌等。
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盆地
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（四）植被的判读
卫星图像上，植被是群体的特征，不能反映个体的形态，只能判读出植被的类型、生长状况、分布范围。
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Байду номын сангаас对立体观察的条件
（1）必须是航摄立体像对；（2）像对的比例尺差不得大于15%；（3）两眼分别看两张像片上的相应影像，即左眼看左像，右眼看右像；（4）同名地物点的连线与眼基线平行。
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立体观察的应用
o 像片判读。 o 立体量测——摄影测量学（Photogrammetry):如
地形测绘，即测量高程和平面坐标。
一般应先建立目视解译标志，然后根据解译标志进行解译
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2
§ 5.1 遥感图像目视解译原理 1、目视解译标志
目标地物的影像特征（1）色（2）形（3）位
解译标志：能够反映和表现目标地物信息的各种影像特征。
常用的解译标志有：色调/颜色；形状；纹理；图型；位置；阴影；大小；相关布局。
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3、遥感图像目视解译方法
（1）直接判读法
如在黑白可见光相片上，水的反射率低，呈现灰黑到黑色，可根据色调判别出水体，然后根据形状，判别是河流或湖泊。又如在假彩色影像上植被呈现红色，可根据颜色直接判读植被。
（2）对比分析法
多波段图像对比—某波段灰度相近，而另一波段灰度差别较大的物体多时相图像对比—主要用于物体的变化情况监测；多解译标志对比—一个或几个解译标志相近，通过多个解译标志对比进行解译

遥感图像的分类与解译技术

遥感图像的分类与解译技术随着科技的发展，遥感技术已经被广泛应用于农业、城市规划、环境保护等领域。

利用遥感技术获取的图像数据不仅有助于对地球物理现象的探测和研究，而且为许多应用提供有力的支持。

遥感图像的分类与解译技术就是其中的重要组成部分。

本文将重点介绍遥感图像的分类与解译技术。

一、图像分类的基本过程图像分类是一种将多光谱遥感图像分割成具有特定类别的区域的过程。

图像分类的基本过程可以分为以下几个阶段：1. 预处理阶段：对遥感图像进行去噪、几何校正和辐射校正等预处理工作。

2. 特征向量提取：将预处理后的图像转换为可供分类器使用的特征向量。

3. 分类器设计：选择适合该任务的分类器。

4. 图像分类：利用分类器对图像进行分类。

5. 后处理：对分类结果进行后处理，包括空间滤波、形态学操作等。

二、遥感图像的解译技术遥感图像的解译技术是指根据地物的形状、大小、纹理和空间分布等信息，对遥感图像中的地物进行语义识别和解译的过程。

遥感图像的解译技术可以分为以下几种类型：1. 监督分类法：监督分类法是指使用已知类别的训练样本对遥感图像进行分类。

常用的监督分类器包括最小距离分类、支持向量机、决策树、随机森林等。

2. 无监督分类法：无监督分类法是指不使用已知类别信息对遥感图像进行分类。

常用的无监督分类器包括K-means算法、ISODATA算法、自组织神经网络等。

3. 物体识别技术：物体识别技术是指利用遥感图像的几何和光谱信息对地物进行识别。

常用的物体识别技术包括形状分析、纹理分析、物体对比度分析等。

三、遥感图像分类的应用遥感图像分类技术在许多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用：1. 农业领域：遥感图像分类技术可以用于农作物种植面积和类型的识别、土地质量分级、作物生长监测等。

2. 环境保护领域：遥感图像分类技术可以用于污染区域和水质等环境指标的监测和识别。

3. 城市规划领域：遥感图像分类技术可以用于城市土地利用类型的识别、城市扩张的监测等。

遥感原理与方法-遥感影像的分析解译

系，进而研究其发生发展过程和分布规律。也
就是说根据影像特征来识别它们所代表的物体
或现象的性质。
第章遥感影像的分析解译
遥感影像的解译原理
遥 ☞遥感理论基础：遥感是建立在不同目标物
感的电磁波特征及其时空分布规律上的。遥感影
原像的成像过程是将地物的电磁辐射特性，用不
理同的成像方式形成各种影像，即
扫描影像在空间上是离散的，灰度的变化是
连续的。
第章遥感影像的解译原理
遥感资料概述
遥感
① 遥感资料的种类
原 ●遥感影像——数字化影像
理
从遥感数据回放出来的影像，每一个数据对
与应一个像元，因此，在像平面（、）内，影像在
方空间上是离散的，其灰度也是有限个离散等级。
法
第章遥感影像的解译原理
遥感资料概述
法
遥感影像解译
解译对象基础理论和专业知识
遥感理论知识和分析解译技术
区域地理特征与背景资料
第章遥感影像的分析解译
遥感影像的解译原理
遥
☞影像解译的内容
感原理
影像解译内容包括：图像识别、图像量测、图像分析
与 ●图像识别：实质是分类，即根据遥感影像
方的光谱特征、空间特征、时相特征，按照解
法译者的认识程度，逐步进行目标的探测、识
理
一幅遥感影像实际上是各种不同的灰阶在二
与维平面上的分布，所谓灰阶即灰度的等级。原则
方上灰度可以分成无数等级，实际应用中常分为有
法限个灰阶。影像上的灰度与介质上的数据是一一
对应的。
第章遥感影像的解译原理
遥感资料概述
遥感
① 遥感资料的种类
原 ●影像灰度与介质数据

遥感原理第5章：遥感图像的目视解译与制图

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。
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。
航空像片的信息提取
3. 地貌的判读
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。
To be continued…
航空像片的信息提取
4. 植被的判读
判读标志为：色调/色彩和纹理结构。纹理结构：细小地物在影像上构成的组合图案。地物的性质不同，组合图案也不同，以此来判读地物群体的性质。以判读植物群落为主。
一、目标地物的特征
1.
2. 3.
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。
二、目标地物识别特征
1.
2.
3. 4. 5.
6.
色调：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）颜色：是彩色图像中目标地物识别的基本标志。阴影：是图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子。据此可判

遥感原理与应用_第5章_1 遥感影像解译-遥感影像人工目视解译

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遥 1感 2 3影 4像 5 6解 7 译
卫星搜救
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遥感影像解译的本质
地表景观
成像过程
成像方式、探测波段投影方式、时空因素
遥感影像
大小形状、色调灰阶畸变失真、成图比例
SWJTU
遥感原理与应用
Remote Sensing Principle and Application
SOUTHWEST
JIAOTONG
UNIVERSITY
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遥感原 1理 2 3与 4应 5 6用 7课程框架
影像处理基础
影像几何处理
影像辐射处理
遥感传感器
影像处理遥感系统影像处理遥感应用
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布局
遥感 1影 2 3像 4解 5 6译 7 标志
物体间的空间配置。物体间一定的位置关系和排列方式，形成了很多天然和人工目标特点。
位置
地物分布的地点。地理位置和相对位置。
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目视解 1 2译 3 4方 5法 6 7与步骤
目视解译基本原则处理原则
• 总体观察
先从整体、宏观角度，对整个图像进行全面观察，了解整个图像的基本情况与主要内容。
（1）直接标志
• 综合分析
应用航空像片、卫星图像、地形图等多种数据，结合实际调查、调绘资料进行整体综合分析。

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。

第五章遥感图像目视解译(新)PPT课件

①资料收集根据解译对象和目的,选择合适的遥感资料作为解译主体。如有可能,还可收集有关的遥感资料作为辅助，包括不同高度、不同比例尺、不同成像方式和不同波段、时相的遥感影像。同时收集地形图和各种有关的专业图件，以及文字资料。
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三、遥感影像目视判读（解译）过程
②资料分析处理对收集到的各种资料进行初步分析，掌握解译对象的概况、时空分布规律、研究现状和存在问题，分析遥感影像质量，了解可解译的程度，如有可能要对遥感影像进行必要的加工处理，以便获得最佳影像。同时，要对所有资料进行整理，做好解译前准备工作。
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遥感摄影像片的判读
30
阴影
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阴影
美国加利福尼亚机场
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这张分辨率为1 米的纽约曼哈顿的卫星照片，是 2000年6月30日由空间图像公司的 IKONOS 卫星拍摄的。这张图像是从南方拍摄的，中间是 110 层高的世界贸易中心的双塔。
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2001年9月12日
2001年9月15日
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直接解译标志:
3、色调（Tone、Colour）
全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。色调标志是识别目标地物的基本依据，依据目标地物与背景之间所存在的能被人的视觉所分辨出的色调差异，目标地物才能够被区分。
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直接解译标志:
（1）最重要的判读标志：
①是其他判读标志的基础，是电磁波辐射的直接反映。
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遥感图像目视判读（解译）标志
遥感摄影像片的判读(解译)标志：是指那些能够用来区分目标物的影像
特征，可分为直接解译标志和间接解译标志。
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直接解译标志
根据地物或现象本身反映的信息特性可以解译目标物的影像特征，即能够直接反映物体或现象的那些影像特征称为直接解译标志。

遥感影像解译的基本方法和技巧

遥感影像解译的基本方法和技巧遥感影像解译是一项基于人工智能和图像处理技术的关键任务，通过对遥感影像进行解译，可以获取到大量的地学信息，为数理地理学、环境科学、农业等领域的研究提供重要数据支持。

本文将介绍一些遥感影像解译的基本方法和技巧。

一、影像预处理在进行遥感影像解译之前，首先需要进行影像的预处理工作，以提高影像质量和减少噪声干扰。

预处理包括对影像进行去噪、辐射校正和大气校正等操作，可以借助专业的遥感软件来完成。

此外，熟悉影像的光谱特征和仪器参数也是预处理的重要基础。

二、影像分类影像分类是遥感影像解译的核心过程，将影像像素根据其光谱特征归类至不同的地物类别中。

常见的分类方法有有监督和无监督分类。

有监督分类需要先采集一些区域内典型的样本数据，然后训练分类器，通过样本数据进行学习，最后将整个影像根据所学模式进行分类。

而无监督分类则是根据像素的光谱相似性进行自动分组。

除了有监督和无监督分类方法外，还可以采用专家知识、规则或决策树等方法进行影像分类。

这些方法要求熟悉地物的光谱特征和遥感数据的特点，并进行适当的图像处理操作。

三、精度评定在完成影像分类后，还需要对结果进行精度评定，以评估分类的准确性。

精度评定可以通过地面调查和对照检查等方法进行。

地面调查需要在实地采集一些典型的样本数据，并与分类结果进行比对；对照检查则是通过选取一些分析区域进行重采样，与原始影像进行对比。

通过精度评定，可以判断影像分类结果的可靠性，并对之后的解译工作进行指导。

四、影像解译技巧除了基本的方法之外，还有一些影像解译的技巧可以帮助提高解译效果。

以下是一些常用的技巧：1. 多光谱图像解译：利用遥感影像多光谱数据提供的不同波长范围的光谱信息，可以有效区分不同地物类别。

通过观察不同波段的光谱特征，可以准确快速地识别地物。

2. 空间分析：将影像数据与其他地理信息进行空间叠加和分析，可以提取更多的地学信息。

例如，可以通过遥感数据和地理信息系统数据相结合，进行土地覆被变化分析、城市规划和环境监测等工作。

如何进行遥感影像分类与解译

如何进行遥感影像分类与解译遥感影像分类与解译是遥感技术的一项重要应用。

随着遥感技术的不断发展和应用范围的不断拓展，遥感影像的分类与解译已经成为土地利用、环境监测、资源调查等领域中不可或缺的手段。

本文将就如何进行遥感影像分类与解译进行探讨。

首先，遥感影像分类与解译的目的是对遥感影像中的特定地物进行识别和分类，并提取相关信息。

为了实现这一目标，我们通常会采用影像解译的方法，即通过人工视觉解读和计算机辅助解读的手段对影像进行分析识别。

影像解译主要包括目视解译、监督分类和非监督分类等方法。

目视解译是最常用的解译方法之一，它通过人眼观察遥感影像，根据自身的经验和知识对地物进行直接识别和分类。

目视解译的优点是直观、灵活，可以根据具体的需求对影像进行精细的解读和识别。

然而，目视解译需要具备较高的专业知识和经验，并且耗时耗力，对大范围的遥感影像解译来说效率较低。

监督分类是一种基于训练样本的解译方法，它通过在遥感影像中选择代表性的样本点，并为其标记所属类别，然后利用机器学习算法进行分类。

监督分类可以克服目视解译的主观性和耗时的缺点，能够快速且准确地对遥感影像进行分类。

常用的监督分类方法有支持向量机（SVM）、决策树（DT）等。

这些方法通过计算样本点的特征值和分类标签，建立分类模型，并将模型应用到整个影像中进行像元级的分类。

非监督分类是一种不依赖于训练样本的解译方法，它通过对遥感影像进行聚类分析，将具有相似光谱特征的像元划分为同一类别。

非监督分类方法可以自动对影像进行分类，可以发现未知的地物类型。

常用的非监督分类方法有k-means聚类、最大似然分类等。

除了上述方法，遥感影像分类与解译还可以与地理信息系统（GIS）相结合，利用地理信息和空间分析方法，实现对地物的精细分类和定量分析。

GIS可以将遥感影像与其他地理数据进行融合，如高程数据、土壤类型、气象数据等，综合利用这些数据进行多源数据分析，提高遥感影像分类与解译的精度和可靠性。

《遥感技术与应用原理》第5章遥感图像的目视解译与制图

成像过程
成像方式、探测波段投影方式、时空因素
目视解译
增强处理、信息提取逻辑推理、对比分析
遥感图象
大小形状、色调灰阶畸变失真、成图比例
地表景观
空间结构、时间特点化学组分、物理属性
遥感图像目标地物识别特征——解译标志
遥感图像上那些能够作为识别、分析、判断景观地物的影象识别特征
直接解译标志间接解译标志
• 特点
• 判读热红外影像时，关键是要准确地区分出影像色调的差异。影像正片上，深色调代表地物热辐射能力弱，浅色调代表地物热辐射能力强。各种地物热辐射状况的不同，在影像上形成了深浅不同的色调。
• 在热红外影像上，地物影像所构成物体热分布形状一般不是地物的真实形状，除非物体表面热辐射能力处处相等，但高温地物的热扩散可导致物体形状扩大变形。同理，当高温物体与背景具有明显热辐射差异时，即使是很小的物体，也能够在热红外像片上表现出来。这是由于高温物体向外辐射的能量强，因此在影像中的大小往往比实际尺寸要大。
先易后难是指易识别的地物先确认, 然后根据客观规律和影像特征不断地进行解译实践, 逐渐积累解译经验, 取得解译标志，克服各种解译困难的过程。
遥感图像目视解译的一般顺序
“先山区后平原 , 先地表后深部、先整体后局部 , 先宏观后微观, 先图形后线形”等步骤亦属先易后难的组成部分。
例如, 由于山区基岩裸露, 影像清晰 , 而平原地区平坦, 影像较为模糊 , 所以前者容易辨识, 后者就比较困难，况且山区与平原在构造上总有这样那样的牵连,因此，一方面在解译上可以借鉴, 另一方面又可用“延续性分析”不断扩展。至于圆形构造、线形构造 , 在一般情况下, 两者都易于发现。
• 2.1 遥感影像解译种类 • 2.2 目视解译方法 • 2.3 遥感影像解译的基本步骤

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

第五章遥感图像目视解译原理

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；
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。
遥感图像目视解译原理
4、遥感图像目视解译的一般顺序
• 从已知到未知、先易后难、先山区后平原、先地表后深部、先整体后局部、先宏观后微观、先图形后线形
遥感图像计算机解译：又称遥感图像理解（Remote Sensing
Imagery Understanding），它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。
(8)位置：指地物所处的环境部位,各种地物都有特定的环境部位,因而它是判断地物属性的重要标志。
例如，某些植物只生长在沼泽地、沙地和戈壁上
盐城沿海的大米草
(9)布局：又称相关位置。指多个目标物之间的空间配置。地面上的地物与地物之间相互有一定的依存关系，例如学校离不开操场，石灰窑和采石场的存在可说明是石灰岩地区。通过地物间的密切关系或相互依存关系的分析，可从已知地物证实另一种地物的存在及其属性和规模，这是一种逻辑推理判读地物的方法，在遥感解译中有重要意义。
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taL n
L h 分别表示太阳照射产生的阴影长度、地物的
高度和太阳高度角
(4)色调：指影像上黑白深浅的程度，是地物电磁辐射能量大小或地物波谱特征的综合反映。色调用灰阶(灰度)表示，同一地物在不同波段的图像上会有很大差别；同一波段的影像上，由于成像时间和季节的差异，即使同一地区同一地物的色调也会不同。