遥感图像的计算机解译课件
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6遥感数字图像计算机解译
二、图像分类方法
1、监督分类
（4）最大似然比分类法(Maximum Likelihood)
➢ 通过求出每个像素对于各类别的归属概率，把该像素分 到归属概率最大的类别中去的方法。
➢ 假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一 样，近似服从正态分布，利用训练区求出均值、方差和 协方差等特征参数，从而求出总体的先验概率密度函数。
响，最少要满足能够建立分类用判别函数的要求，具体数目与 分类方法、特征空间为主、各类的大小和分布有关
二、图像分类方法
1、监督分类
（1）最小距离分类法：以特征空间中的距离作为像素分类的依
据。原理简单，计算速度快，但分类精度不高。
最小距离判别法：对遥感图像中每一类别选一个具有代表意义
的统计特征值（均值），计算待分像元与已知类别之间的距离，将其 归属到距离最小的一类。
➢ 分级聚群法采用距离作为相似度。 ➢ 该方法分级进行，可能导致对一个像元的操作次序不同，得到
不同的分类结果。
二、图像分类方法
2、非监督分类
（1）分级集群法:
➢ 确定评价各样本相似程度所采用的指标（距离） ➢ 初定分类总数； ➢ 计算样本间的距离，据距离最近的原则判定样本归并到不同类
别； ➢ 归并后的类别作为新类，与剩余的类别重新组合，然后再计算
➢ 最终目的：实现遥感 图像理解
➢ 基础工作：计算机分 类
一、分类原理与基本过程
➢计算机遥感图像分类是统计模式识别技术在遥感领域中 的具体应用。
➢统计模式识别的关键是提取识别模式的一组统计特征值， 然后按照一定准则作出决策，对数字图像予以识别。
➢遥感图像分类的主要依据是地物的光谱特征，即地物电 磁波辐射的多波段测量值，这些测量值是遥感图像分类 的原始特征变量，实际分类时往往采用对数字图像进行 运算处理（如比值处理、差值处理、主成分变换等）后 的亮度值。
第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件
➢采用距离衡量相似度 时，距离越小相似度 越大。 ➢采用相关系数衡量相 似度时，相关程度越 大，相似度越大。
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 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85%，模板需要要重建。
35
三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
46
小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
47
小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 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85%，模板需要要重建。
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三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
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小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
47
小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
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
-
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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15
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
遥感图像的计算机解译PPT课件
有一定的影响。 ➢ 其他因素的影响：云朵覆盖；不同时相的光照条件不同，
同一地物的电磁辐射能量不同；地物边界的多样性。
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§3、遥感图像多种特征的抽取
一、地物边界跟踪法 1. 点状地物与面状地物的边界跟踪 2. 线装地物信息检测与跟踪
二、形状特征描述与提取 1. 地物形状特征的描述 2. 地物形态特征的提取
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遥感图像的计算机分类
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遥感图像的计算机分类
-
遥感图像的计算机分类
分类原理
不同的地物有不同的光谱特征，同类地物具有 相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的 同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性 进行分类。
图像分类的总目标：将图像中所有的像元自动 地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
-
§4、遥感图像专家解译系统
三、遥感图像解译知识获取子系统
1、遥感图像解译知识获取系统的主要功能是知识获取. 2、知识获取有三个层次:
➢ 增加遥感解译新知识 ➢ 发现原有错误知识,修改或补充新知识 ➢ 根据解译结果,自动总结经验，修改错误知识,增加新知识. 4、遥感图像解译描述性知识可以采用框架式方法表示 ➢ 框架知识表示方法的特点 5、过程性知识采用产生式规则知识表示方法 ➢ 产生式规则的特点
-
数字图像的性质和特点
特点
便于计算机处理与分析 图像信息损失少 抽象性强
-
遥感数字图像的表示方法
以二维数组来表示的
-
遥感数字图像的表示方法
按照波段数量分为:
➢ 单波段数字图像:SPOT 的全色波段. ➢ 多波段数字图像:TM的7个波段数据.
多波段数字图像的三种数据格式
➢ BSQ格式(Band sequential) ➢ BIP格式(Band interleaved by pixel) ➢ BIL格式(Band interleaved by line)
同一地物的电磁辐射能量不同；地物边界的多样性。
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§3、遥感图像多种特征的抽取
一、地物边界跟踪法 1. 点状地物与面状地物的边界跟踪 2. 线装地物信息检测与跟踪
二、形状特征描述与提取 1. 地物形状特征的描述 2. 地物形态特征的提取
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遥感图像的计算机分类
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遥感图像的计算机分类
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遥感图像的计算机分类
分类原理
不同的地物有不同的光谱特征，同类地物具有 相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的 同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性 进行分类。
图像分类的总目标：将图像中所有的像元自动 地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
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§4、遥感图像专家解译系统
三、遥感图像解译知识获取子系统
1、遥感图像解译知识获取系统的主要功能是知识获取. 2、知识获取有三个层次:
➢ 增加遥感解译新知识 ➢ 发现原有错误知识,修改或补充新知识 ➢ 根据解译结果,自动总结经验，修改错误知识,增加新知识. 4、遥感图像解译描述性知识可以采用框架式方法表示 ➢ 框架知识表示方法的特点 5、过程性知识采用产生式规则知识表示方法 ➢ 产生式规则的特点
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数字图像的性质和特点
特点
便于计算机处理与分析 图像信息损失少 抽象性强
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遥感数字图像的表示方法
以二维数组来表示的
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遥感数字图像的表示方法
按照波段数量分为:
➢ 单波段数字图像:SPOT 的全色波段. ➢ 多波段数字图像:TM的7个波段数据.
多波段数字图像的三种数据格式
➢ BSQ格式(Band sequential) ➢ BIP格式(Band interleaved by pixel) ➢ BIL格式(Band interleaved by line)
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
【精品】第六章-遥感数字图像计算机解译分析PPT课件
包括：最小距离判别法和最近邻域分类法
最小距离判别法
这种方法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代 表意义的统计特征量（均值），首先计算待分像元与 已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一 类。
最近邻域分类法 这种方法是上述方法在多波段遥感图像分类中的推广。 在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特 征量。最近邻域分类法首先计算待分像元到每一类中 每一个统计特征量间的距离，这样，该像元到每一类 都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该像元 到该类别的距离，最后比较该待分像元到所有类别间 的距离，将其归属于距离最小的一类。
这种方法要求通过选取训练区，详细了解分类类别（总体）的特征，并 以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成 特征子空间。对于一个未知类别的像素来说，它的分类取决于它落入哪 个类别特征子空间中。如落入某个特征子空间中，则属于该类，如落入 所有特征子空间之外，则属于未知类型，
因此多级切割分类 法要求训练区样本 的选择必须覆盖所 有的类型，在分类 过程中，需要利用 待分类像素光谱特 征值与各个类别特 征子空间在每一维 上的值域进行内外 判断，检查其落入 哪个类别特征子空 间中，直到完成各 像素的分类。
利用遥感图像进行分类（classification）是以区别 图像中所含的多个目标物为目的的，对每个像元或比 较匀质的像元组给出对应其特征的名称。
分类方法包括监督分类和非监督分类：
1 监督分类方法
首先需要从研究区域选取 有代表性的训练区作为样 本。根据已知训练区提供 的样本，通过选择特征参 数（如像素亮度均值、方 差等），建立判别函数， 据此对样本像元进行分类， 依据样本类别的特征来识 别其它像元的归属类别。 监督分类包括利用训练区 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
最小距离判别法
这种方法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代 表意义的统计特征量（均值），首先计算待分像元与 已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一 类。
最近邻域分类法 这种方法是上述方法在多波段遥感图像分类中的推广。 在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特 征量。最近邻域分类法首先计算待分像元到每一类中 每一个统计特征量间的距离，这样，该像元到每一类 都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该像元 到该类别的距离，最后比较该待分像元到所有类别间 的距离，将其归属于距离最小的一类。
这种方法要求通过选取训练区，详细了解分类类别（总体）的特征，并 以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成 特征子空间。对于一个未知类别的像素来说，它的分类取决于它落入哪 个类别特征子空间中。如落入某个特征子空间中，则属于该类，如落入 所有特征子空间之外，则属于未知类型，
因此多级切割分类 法要求训练区样本 的选择必须覆盖所 有的类型，在分类 过程中，需要利用 待分类像素光谱特 征值与各个类别特 征子空间在每一维 上的值域进行内外 判断，检查其落入 哪个类别特征子空 间中，直到完成各 像素的分类。
利用遥感图像进行分类（classification）是以区别 图像中所含的多个目标物为目的的，对每个像元或比 较匀质的像元组给出对应其特征的名称。
分类方法包括监督分类和非监督分类：
1 监督分类方法
首先需要从研究区域选取 有代表性的训练区作为样 本。根据已知训练区提供 的样本，通过选择特征参 数（如像素亮度均值、方 差等），建立判别函数， 据此对样本像元进行分类， 依据样本类别的特征来识 别其它像元的归属类别。 监督分类包括利用训练区 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
遥感概论课件第六章遥感数字图像计算机解译
基于像素的统计特性进行分类，如最大似然、贝 叶斯等。
非监督分类
通过聚类算法将像素分为不同的组，如K均值、层 次聚类等。
参数估计
利用已知样本的参数估计未知像素的类别。
基于结构的方法
边缘检测
利用图像边缘信息提取地形特征。
纹理分析
通过计算像素之间的空间关系来描述图像的纹理特征。
多尺度分析
在不同尺度上分析图像的结构特征，如小波变换等。
解译的重要性
遥感数字图像计算机解译在资源调查、环境监测、城市规划、军事侦察等领域 具有广泛应用，能够快速、准确地获取目标信息，提高决策的科学性和准确性。
解译的基本流程
预处理
对原始遥感图像进行辐 射校正、几何校正、去 噪等处理，以提高图像
质量。
特征提取
利用计算机技术自动提 取遥感图像中的纹理、
形状、色彩等特征。
分类识别
基于提取的特征，利用 分类算法对遥感图像进
行分类和目标识别。
后处理
对分类结果进行优化和 修正，提高解译精度。
解译的主要方法
01
02
03
基于像素的解译
以单个像素为基本单元， 通过设定阈值或分类算法 进行分类。
基于特征的解译
利用图像处理技术提取目 标特征，结合模式识别技 术进行分类。
基于上下文的解译
灾后重建提供科学依据。
感谢您的观看
THANKS
遥感概论课件第六章遥感数 字图像计算机解译
contents
目录
• 遥感数字图像计算机解译概述 • 遥感数字图像处理基础 • 遥感数字图像计算机解译算法 • 遥感数字图像计算机解译应用
01
遥感数字图像计算机解译 概述
解译的概念和重要性
非监督分类
通过聚类算法将像素分为不同的组，如K均值、层 次聚类等。
参数估计
利用已知样本的参数估计未知像素的类别。
基于结构的方法
边缘检测
利用图像边缘信息提取地形特征。
纹理分析
通过计算像素之间的空间关系来描述图像的纹理特征。
多尺度分析
在不同尺度上分析图像的结构特征，如小波变换等。
解译的重要性
遥感数字图像计算机解译在资源调查、环境监测、城市规划、军事侦察等领域 具有广泛应用，能够快速、准确地获取目标信息，提高决策的科学性和准确性。
解译的基本流程
预处理
对原始遥感图像进行辐 射校正、几何校正、去 噪等处理，以提高图像
质量。
特征提取
利用计算机技术自动提 取遥感图像中的纹理、
形状、色彩等特征。
分类识别
基于提取的特征，利用 分类算法对遥感图像进
行分类和目标识别。
后处理
对分类结果进行优化和 修正，提高解译精度。
解译的主要方法
01
02
03
基于像素的解译
以单个像素为基本单元， 通过设定阈值或分类算法 进行分类。
基于特征的解译
利用图像处理技术提取目 标特征，结合模式识别技 术进行分类。
基于上下文的解译
灾后重建提供科学依据。
感谢您的观看
THANKS
遥感概论课件第六章遥感数 字图像计算机解译
contents
目录
• 遥感数字图像计算机解译概述 • 遥感数字图像处理基础 • 遥感数字图像计算机解译算法 • 遥感数字图像计算机解译应用
01
遥感数字图像计算机解译 概述
解译的概念和重要性
遥感图像解译基础PPT课件
和的比值，表示被检测为类别j 的样本被正确识
别的比率，反映了虚检的程度。
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Kappa 系数表示检测结果的内部一致性，与总体精度比 较起来，Kappa 系数更为客观
K
K
N nii nini
Kappa i1
i1
K
N2 nini
i1
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LANDSAT 系列卫星成像仪器特征
仪器 RBVm RBVp MSS
LiDAR系统首次在救灾中应用,获取了唐家山 堰塞湖地区高精度DEM,为解决唐家山堰塞湖 问题提供了精确的数据;同时为寻找失事直升 机也提供了最新的数据.
——李京《空间信息技术在四川地震救灾工作 中的应用》
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灾中堰塞湖动态监测
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遥感图像解译—例2
太空看长城？？ 2004年5月 欧洲空间局
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地面站接收到遥感卫星发送来的数字信息，记录在 高密度的磁介质上（如高密度磁带HDDT或光盘等），并 进行一系列的处理，如信息恢复、辐射校正、卫星姿态校 正、投影变换等，再转换为用户可使用的通用数据格式， 或转换成模拟信号(记录在胶片上)，才能被用户使用。
信息的应用----遥感获取信息的目的是应用。这项工 作由各专业人员根据不同的应用需要而进行。在应用过程 中，也需要大量的信息处理和分析，如不同遥感信息的融
分发
目标提取与识别 (自动化、智能化)
遥感数据处理 (高光谱、高分辨率、……)
多源数据融合与集成 4
遥感系统
遥感系统包括：被测目标的信息特征(目标物）;信息的获 取（遥感平台）;信息的接收与记录、信息的处理（地面接收 站）和信息应用（分析解译）四大部分。
目标物的电磁波特性-----任何目标都具有发射、反射和吸 收电磁波的性质，这是遥感的信息源。目标物与电磁波的相 互作用，构成了目标物的电磁波特性，它是遥感探测的依据。
《遥感图像目视解译》课件
特点
遥感图像目视解译具有直观、快 速、灵活等优点，但也存在主观 性、精度不稳定等局限性。
遥感图像目视解译的重要性
提供快速、准确的信息提取
01
遥感图像目视解译能够快速准确地提取地球表面的信息，为决
策提供有力支持。
弥补遥感自动解译的不足
02
遥感自动解译存在一定的局限性，目视解译可以弥补其不足，
提高解译精度。
02 03
数据安全与隐私保护
随着遥感技术的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益突出 ，如何在满足应用需求的同时保障数据安全和隐私权益是亟待解决的问 题。
应用领域的拓展
遥感图像目视解译技术的应用领域正在不断拓展，从传统的环境监测、 城市规划等领域向智能交通、智慧城市等新兴领域延伸，为技术的推广 和应用提供了广阔的市场和发展空间。
水体遥感图像目视解译
要点一
总结词
水体遥感图像目视解译可以提取水域范围、水质状况、水 生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策支持。
要点二
详细描述
水体遥感图像目视解译是遥感技术在水资源领域应用的重 要手段之一。通过目视解译，可以提取水域范围、水质状 况、水生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策 支持。在解译过程中，需要注意水体的光谱特征和空间结 构特征，以便更准确地提取信息。同时，还需要注意不同 水体之间的差异和变化，以便及时发现和解决水环境问题 。
在应急响应和灾害监测中发挥重要作用
03
遥感图像目视解译在应急响应和灾害监测中能够快速识别灾害
区域和受灾情况，为救援工作提供及时的信息支持。
遥感图像目视解译的应用领域
土地利用与土地覆盖分类
遥感图像目视解译能够识别和区分不 同类型的土地利用和土地覆盖，如森 林、草地、城市等。
遥感图像目视解译具有直观、快 速、灵活等优点，但也存在主观 性、精度不稳定等局限性。
遥感图像目视解译的重要性
提供快速、准确的信息提取
01
遥感图像目视解译能够快速准确地提取地球表面的信息，为决
策提供有力支持。
弥补遥感自动解译的不足
02
遥感自动解译存在一定的局限性，目视解译可以弥补其不足，
提高解译精度。
02 03
数据安全与隐私保护
随着遥感技术的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益突出 ，如何在满足应用需求的同时保障数据安全和隐私权益是亟待解决的问 题。
应用领域的拓展
遥感图像目视解译技术的应用领域正在不断拓展，从传统的环境监测、 城市规划等领域向智能交通、智慧城市等新兴领域延伸，为技术的推广 和应用提供了广阔的市场和发展空间。
水体遥感图像目视解译
要点一
总结词
水体遥感图像目视解译可以提取水域范围、水质状况、水 生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策支持。
要点二
详细描述
水体遥感图像目视解译是遥感技术在水资源领域应用的重 要手段之一。通过目视解译，可以提取水域范围、水质状 况、水生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策 支持。在解译过程中，需要注意水体的光谱特征和空间结 构特征，以便更准确地提取信息。同时，还需要注意不同 水体之间的差异和变化，以便及时发现和解决水环境问题 。
在应急响应和灾害监测中发挥重要作用
03
遥感图像目视解译在应急响应和灾害监测中能够快速识别灾害
区域和受灾情况，为救援工作提供及时的信息支持。
遥感图像目视解译的应用领域
土地利用与土地覆盖分类
遥感图像目视解译能够识别和区分不 同类型的土地利用和土地覆盖，如森 林、草地、城市等。
遥感课件-遥感数字图像的计算机解译
（2）不同地物信息的相互影响和干扰。 （3）遥感图像的地域性、季节性和成像方式增加了计算机
解译的难度。
1.数字图像计算机分类原理
计算机分类主要依据为地物的光谱特征，也即地物电磁波辐射 的多波段测量值（灰度值）的相似程度。
同一类地物具有相似的光谱特性(灰度值），不同的地物具有不同 的光谱特性（灰度值)。
监督分类常用的分类方法
①最小距离分类法
计算待分像元与已知类别（均值）间的距离，然后将其归属到距离 最小的一类。
②最近邻域分类法
计算待分像元到每一类中每一个统计特征量间的距离，取最小 距离作为到该类别的距离，最后比较各距离，归属为距离最小的 一类。
原理简单，但分类精度不高。
最小距离分类法
③多级切割分类法
常用的方法主要有迭代自组织数据分析技术方法（ISODATA）
ISODATA方法
。 ①确定初始类聚类中心
应将初始聚类数设得大一些，并计算初始聚类中心。
xk
M
2(k 1) m 1
1,
k 1,2..., n
M为整幅图像的均值，σ为方差
②计算像素与各类别中心的距离,把该像素分配到最近的类别 中。
第n次迭代后的类别分布
非监督分类实例
4-3-2波段假彩色合成图像
聚类结果（10类）
5.遥感图像的计算机分类方法
（1）监督分类
选择各类地物的样本——测定特征值——建立判别函数——分类
（2）非监督分类
在不知道类别特征的情况下，根据像元间相似度的大小进行归类合并 的方法。
（1）监督分类
监督分类要求训练场地所包含的样本类别与待分区域的类别一致 包括两个过程：
（1）利用训练区样本建立各类别特征值属性 （2）把待分像元代入判别函数进行分类
解译的难度。
1.数字图像计算机分类原理
计算机分类主要依据为地物的光谱特征，也即地物电磁波辐射 的多波段测量值（灰度值）的相似程度。
同一类地物具有相似的光谱特性(灰度值），不同的地物具有不同 的光谱特性（灰度值)。
监督分类常用的分类方法
①最小距离分类法
计算待分像元与已知类别（均值）间的距离，然后将其归属到距离 最小的一类。
②最近邻域分类法
计算待分像元到每一类中每一个统计特征量间的距离，取最小 距离作为到该类别的距离，最后比较各距离，归属为距离最小的 一类。
原理简单，但分类精度不高。
最小距离分类法
③多级切割分类法
常用的方法主要有迭代自组织数据分析技术方法（ISODATA）
ISODATA方法
。 ①确定初始类聚类中心
应将初始聚类数设得大一些，并计算初始聚类中心。
xk
M
2(k 1) m 1
1,
k 1,2..., n
M为整幅图像的均值，σ为方差
②计算像素与各类别中心的距离,把该像素分配到最近的类别 中。
第n次迭代后的类别分布
非监督分类实例
4-3-2波段假彩色合成图像
聚类结果（10类）
5.遥感图像的计算机分类方法
（1）监督分类
选择各类地物的样本——测定特征值——建立判别函数——分类
（2）非监督分类
在不知道类别特征的情况下，根据像元间相似度的大小进行归类合并 的方法。
（1）监督分类
监督分类要求训练场地所包含的样本类别与待分区域的类别一致 包括两个过程：
（1）利用训练区样本建立各类别特征值属性 （2）把待分像元代入判别函数进行分类
第08章 遥感数字图像计算机解译PPT课件
五、特征选择
2、特征选择方法 （1）单独选择法：根据每个特征所有类别的可分
性，取最大的前m个特征； （2）扩充最优特征子集：选择对所有类别可分性
最大的特征，增加到特征子集，重新计算，逐步 增加；
30
8.1 基础知识
五、特征选择
2、特征选择方法 （3）选择对最难分的类做出贡献最大的特征子集：
找出最难分类，选择可分性最大特征，然后逐步扩充特征集
1、遥感数字图像
像素
空间特征 属性特征
6
8.1 基础知识
一、遥感数字图像的基本概念及特点
2、遥感数字图像的特点 ➢ 便于计算机处理与分析 ➢ 图像信息损失少 ➢ 抽象性强
7
8.1 基础知识
一、遥感数字图像的基本概念及特点
3、遥感数字图像的表示方法 遥感数字图像是以二维数组来表示的.
8
8.1 基础知识
五、特征选择
例子：对于Landsat 8 OLI_TIRS传感器
（1）5,4,3-标准假彩色合成，植被显示为红色，植被越健康 红色越亮，还可以区分出植被的种类，可用于监测植被、农作 物和湿地。 （2）7,6,4-假彩色合成，用到了短波红外波段，效果比较明 亮，可用于城市监测。 （3）6,5,2-假彩色合成，主要用于农作物监测。
• 目的：数据量有所减少，去相关，有助于分类 。
• 常用的特征变换：主分量变换、哈达玛变换、 穗帽变换、比值变换、生物量指标变换。
28
8.1 基础知识
五、特征选择
选择一组最佳的特征影像进行分类 1、特征选择策略
（1）选择各类平均可分性最大的特征； （2）选择最难分的类别具有的可分性最
大的特征
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8.1 基础知识
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2、特征选择方法 （1）单独选择法：根据每个特征所有类别的可分
性，取最大的前m个特征； （2）扩充最优特征子集：选择对所有类别可分性
最大的特征，增加到特征子集，重新计算，逐步 增加；
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8.1 基础知识
五、特征选择
2、特征选择方法 （3）选择对最难分的类做出贡献最大的特征子集：
找出最难分类，选择可分性最大特征，然后逐步扩充特征集
1、遥感数字图像
像素
空间特征 属性特征
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8.1 基础知识
一、遥感数字图像的基本概念及特点
2、遥感数字图像的特点 ➢ 便于计算机处理与分析 ➢ 图像信息损失少 ➢ 抽象性强
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8.1 基础知识
一、遥感数字图像的基本概念及特点
3、遥感数字图像的表示方法 遥感数字图像是以二维数组来表示的.
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8.1 基础知识
五、特征选择
例子：对于Landsat 8 OLI_TIRS传感器
（1）5,4,3-标准假彩色合成，植被显示为红色，植被越健康 红色越亮，还可以区分出植被的种类，可用于监测植被、农作 物和湿地。 （2）7,6,4-假彩色合成，用到了短波红外波段，效果比较明 亮，可用于城市监测。 （3）6,5,2-假彩色合成，主要用于农作物监测。
• 目的：数据量有所减少，去相关，有助于分类 。
• 常用的特征变换：主分量变换、哈达玛变换、 穗帽变换、比值变换、生物量指标变换。
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8.1 基础知识
五、特征选择
选择一组最佳的特征影像进行分类 1、特征选择策略
（1）选择各类平均可分性最大的特征； （2）选择最难分的类别具有的可分性最
大的特征
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8.1 基础知识
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• 特征选择(feature selection)：直接从原始波段数据中 选择
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遥感图像的计算机分类
目视解译的依据：影像的色调和几何特征 遥感图像分类的依据：地物的光谱特征 遥感图像计算机分类的依据：像素的相似度
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遥感图像的计算机分类
遥感图像计算机分类的依据：像素的相似度 常使用距离和相关系数来衡量相似度。
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遥感图像的计算机分类
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遥感图像的计算机分类
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遥感图像的计算机分类
分类原理
不同的地物有不同的光谱特征，同类地物具有 相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的 同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性 进行分类。
图像分类的总目标：将图像中所有的像元自动 地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
按照波段数量分为:
➢ 单波段数字图像:SPOT 的全色波段. ➢ 多波段数字图像:TM的7个波段数据.
多波段数字图像的三种数据格式
➢ BSQ格式(Band sequential) ➢ BIP格式(Band interleaved by pixel) ➢ BIL格式(Band interleaved by line)
6. 对遥感图像中各像素进行分类。 7. 分类精度检查。 8. 对判别分析的结果进行统计检验。
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二、图像分类方法
1.监督分类
（1）最小距离分类法
Step 2 – for each unclassified pixel, calculate the distance to average for each training area
2. 根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据。 3. 根据分类要求和图像数据的特征，选择合适的图像分
类方法和算法。制定分类系统，确定分类类别。 4. 找出代表这些类别的统计特征
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一、分类原理与基本过程
✓ 遥感数字图像计算机分类基本过程
4. 为了测定总体特征，在监督分类中可选择具有代表性 的训练场地进行采样，测定其特征。在非监督分类中， 可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类，测定其 特征。
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。
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一、分类原理与基本过程
✓ 遥感数字图像计算机分类基本过程
1. 根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字图像，需 考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图 像质量等。
像素的属性特征采用亮度值来表达. 正像素：一个像素只包含一种地物的像素 混合像素：像素内包含两种或两种以上的地物
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4
数字图像的性质和特点
特点
便于计算机处理与分析 图像信息损失少 抽象性强
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遥感数字图像的表示方法
以二维数组来表示的
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遥感数字图像的表示方法
（3）、特征曲线窗口分类法
✓ 特征曲线是地物光谱特征曲线参数构成的曲线。 ✓ 以特征曲线为中心取一个条带，构造一个窗口，凡
需要注意的问题：同物异谱；同谱异物
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遥感图像的计算机分类
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遥感图像的计算机分类
几个基本概念
• 模式(pattern)：在多波段图像中，每个像元都具有一 组对应取值，称为像元模式
• 特征(feature)：在多波段图像中，每个波段都可看作 一个变量，称为特征变量
• 特征提取(feature extraction)：通过变换找出最能反映 地物类别差异的特征变量用于分类的过程
➢距离衡量相似度时，距离越小相似度越大。 ➢相关系数衡量相似度时，相关程度越大，相似度越 大。
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遥感图像的计算机分类
一般步骤： 分类预处理 特征选取 分类 分类后处理 专题图制作
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遥感图像计算机分类方法
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。
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二、图像分类方法 1、监督分类
（2）、多级切割分类法
✓ 通过设定在各轴上的一系列分割点，将多维特征空 间划分成分别对应不同分类类别的互不重叠的特征 字空间的分类方法。
✓ 对于一个未知类别的像素来说，它的分类取决于它 落入哪个类别特征字空间中。
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二、图像分类方法
1、监督分类
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2
计算机解译遥感影像的困难
• 目标信息不完全且带有噪声 • 信息量过于丰富，造成相互影响和干扰 • 地域性、季节性和不同成像方式
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3
数字图像的性质和特点
遥感数字图像是以数字表示的遥感图像,其最基 本的单元是像素.像素是成像过程的采样点,也是 计算机处理图像的最小单元.像素具有空间特征 和属性特征.
第六章 遥感图像的计算机解 译
• 遥感数字图像的性质与特点 • 遥感数字图像的自动分类 • 遥感图像多种特征的抽取 • 遥感图像解译专家系统
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1
• 计算机解译：又称遥感图像理解(Remote Sensing Imgery 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。
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二、图像分类方法 1、监督分类
（1）、最小距离分类法 最近邻域分类法 Nearest Neighbour 。
Defines a typical pixel for each class Assigns pixels on the basis of spectral distance Can separate diverse classes Boundary problems remain unresolved
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遥感图像的计算机分类
目视解译的依据：影像的色调和几何特征 遥感图像分类的依据：地物的光谱特征 遥感图像计算机分类的依据：像素的相似度
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遥感图像的计算机分类
遥感图像计算机分类的依据：像素的相似度 常使用距离和相关系数来衡量相似度。
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遥感图像的计算机分类
分类原理
不同的地物有不同的光谱特征，同类地物具有 相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的 同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性 进行分类。
图像分类的总目标：将图像中所有的像元自动 地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
按照波段数量分为:
➢ 单波段数字图像:SPOT 的全色波段. ➢ 多波段数字图像:TM的7个波段数据.
多波段数字图像的三种数据格式
➢ BSQ格式(Band sequential) ➢ BIP格式(Band interleaved by pixel) ➢ BIL格式(Band interleaved by line)
6. 对遥感图像中各像素进行分类。 7. 分类精度检查。 8. 对判别分析的结果进行统计检验。
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二、图像分类方法
1.监督分类
（1）最小距离分类法
Step 2 – for each unclassified pixel, calculate the distance to average for each training area
2. 根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据。 3. 根据分类要求和图像数据的特征，选择合适的图像分
类方法和算法。制定分类系统，确定分类类别。 4. 找出代表这些类别的统计特征
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一、分类原理与基本过程
✓ 遥感数字图像计算机分类基本过程
4. 为了测定总体特征，在监督分类中可选择具有代表性 的训练场地进行采样，测定其特征。在非监督分类中， 可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类，测定其 特征。
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。
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一、分类原理与基本过程
✓ 遥感数字图像计算机分类基本过程
1. 根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字图像，需 考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图 像质量等。
像素的属性特征采用亮度值来表达. 正像素：一个像素只包含一种地物的像素 混合像素：像素内包含两种或两种以上的地物
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数字图像的性质和特点
特点
便于计算机处理与分析 图像信息损失少 抽象性强
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遥感数字图像的表示方法
以二维数组来表示的
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遥感数字图像的表示方法
（3）、特征曲线窗口分类法
✓ 特征曲线是地物光谱特征曲线参数构成的曲线。 ✓ 以特征曲线为中心取一个条带，构造一个窗口，凡
需要注意的问题：同物异谱；同谱异物
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遥感图像的计算机分类
几个基本概念
• 模式(pattern)：在多波段图像中，每个像元都具有一 组对应取值，称为像元模式
• 特征(feature)：在多波段图像中，每个波段都可看作 一个变量，称为特征变量
• 特征提取(feature extraction)：通过变换找出最能反映 地物类别差异的特征变量用于分类的过程
➢距离衡量相似度时，距离越小相似度越大。 ➢相关系数衡量相似度时，相关程度越大，相似度越 大。
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遥感图像的计算机分类
一般步骤： 分类预处理 特征选取 分类 分类后处理 专题图制作
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遥感图像计算机分类方法
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。
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二、图像分类方法 1、监督分类
（2）、多级切割分类法
✓ 通过设定在各轴上的一系列分割点，将多维特征空 间划分成分别对应不同分类类别的互不重叠的特征 字空间的分类方法。
✓ 对于一个未知类别的像素来说，它的分类取决于它 落入哪个类别特征字空间中。
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二、图像分类方法
1、监督分类
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计算机解译遥感影像的困难
• 目标信息不完全且带有噪声 • 信息量过于丰富，造成相互影响和干扰 • 地域性、季节性和不同成像方式
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数字图像的性质和特点
遥感数字图像是以数字表示的遥感图像,其最基 本的单元是像素.像素是成像过程的采样点,也是 计算机处理图像的最小单元.像素具有空间特征 和属性特征.
第六章 遥感图像的计算机解 译
• 遥感数字图像的性质与特点 • 遥感数字图像的自动分类 • 遥感图像多种特征的抽取 • 遥感图像解译专家系统
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• 计算机解译：又称遥感图像理解(Remote Sensing Imgery 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。
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二、图像分类方法 1、监督分类
（1）、最小距离分类法 最近邻域分类法 Nearest Neighbour 。
Defines a typical pixel for each class Assigns pixels on the basis of spectral distance Can separate diverse classes Boundary problems remain unresolved