第9章 遥感图像的分析解译
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。
遥感图像目视解译PPT课件
13
直接解译标志
纹理：地物影象轮廓内的色调变化的空间布局和
频率。 如点状、粗糙、平滑、粒状、线状、斑状等
森林中的较 粗的纹理
14
直接解译标志：纹理
建成区与农村居民点
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
38
39
遥感扫描影像的判读
1、常见遥感扫描影像的主要特点及其应用
✓ MSS影象： ✓ 不同卫星上的波段对比; ✓ MSS各波段应用范围(重点)。
✓ TM影象： ✓ TM影象与MSS影象的对比 ✓ 波段设置 ✓ 主要应用
✓ SPOT影象： ✓ 产品形式 ✓ 主要应用1绿、2红、3近红外、4短波红外。
33
遥感摄影像片的判读
1、遥感摄影像片的种类 （1）可见光黑白全色像片 （2）黑白红外像片 （3）彩色像片 （4）彩红外像片 （5）多波段摄影像片
34
2、遥感摄影像片特点与解译标志
（1）摄影像片的特点
✓ 绝大部分为大中比例尺像片,各种人造地物的形状 特征与图型结构清晰可辨；
✓ 绝大部分采用中心投影，可以看到地物的顶部轮 廓。
46
目视解译一般顺序
从已知到未知是遥感图像解译必须遵循的原则。
“已知”主要指解译者自己最熟悉的环境地物, 或是别人 最熟悉的环境地物, 如地形图及有关资料等。所谓的未知 就是图像上的影像显示, 根据己印证的影像在相邻图像上 举一反三 , 然后根据影像再在相应地面 上找到新的地物, 这就是从己知到未知的含义。
岸、河岸冲刷等。
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。
09遥感技术导论第九章遥感图像分析解译
一、 遥感图像的解译原理 二、 遥感资料概述 三、 遥感影像的解译标志 四、遥感图像的目视解译方法
第九章 遥感图像的分析解译
遥感图像解译目的：从遥感图像中获取所需 的专题信息
遥感图像 辐射校正 几何校正 目视解译
第九章 遥感图像的分析解译
遥感图像解译的过程：就是指从图像获取信息 的过程。
1)BSQ数据格式； 2）BIP数据格式； 3）BIL数据格式。
遥感数字图像 地表示方法
第九章 遥感图像的分析解译--遥感影像的解译标志
一、 遥感图像的解译原理 二、 遥感资料概述 三、 遥感影像的解译标志 四、遥感图像的目视解译方法
第九章 遥感图像的分析解译--遥感影像的解译标志
遥感影像的解译标志：是指那些能够用来区 分目标物的影像特征，它又可分为直接解译 标志和间接解译标志两类。
解译标志的可变性还与成像条件、成像方式、响应波 段、传感器类型、洗印条件和感光材料等相关。
第九章 遥感图像的分析解译--遥感图像的目视解译方法
一、 遥感图像的解译原理 二、 遥感资料概述 三、 遥感影像的解译标志 四、遥感图像的目视解译方法
第九章 遥感图像的分析解译--遥感图像的目视解译方法
遥感资料的选择及影像 处理 目视介意的原则和方法
1）模拟磁带：模拟磁带与录音磁带、录像磁带的原理一样。 内容可以包括：探测系统中输出的光像、热像、微波像、 超声波像等电压信号。 2）数字磁带：探测系统输出的电压信号，经过一个模数转 换器（A/D），对电压曲线分段读数，然后把这些数据记 录在磁带上，即成数字磁带。有：（1）高密度数字磁带 （HDDT），（2）计算机兼容磁带（CCT）。
锯木场
木头堆 一个锯木场和它周围堆积的木头
如何进行遥感图像解译与分析
如何进行遥感图像解译与分析遥感图像解译与分析是一门利用遥感数据进行地表特征提取和地物分类的技术。
遥感图像提供了我们观测和分析地球表面的有力工具，可以帮助我们更好地了解地球上的各种自然和人为现象。
本文将介绍遥感图像解译与分析的基本原理和方法，并探讨其在各个领域中的应用。
一、遥感图像解译与分析的基本原理与方法遥感图像解译与分析主要通过分析遥感图像上的特定信息，如亮度、色彩和纹理等，来提取地物的空间分布和特征。
首先，我们需要对图像进行预处理，对噪声进行滤除和图像增强，以提高图像的质量和可解释性。
然后，我们可以利用不同的算法和技术，如分类和目标检测，来对图像的各个地物进行划分和识别。
最后，我们可以通过图像的统计分析和空间分布模式，来获取地物的数量、分布和变化趋势等信息。
在遥感图像解译与分析中，常用的方法包括基于像元的分类、基于物体的分类和基于深度学习的分类。
基于像元的分类方法是最常用的一种，它通过分析每个像元的亮度、颜色和纹理等特征，将其划分到不同的地物类别中。
基于物体的分类方法则根据物体的形状、大小和背景等特征，来进行划分和识别。
而基于深度学习的分类方法则是利用神经网络算法，通过训练一个深度学习模型，来进行图像的分类和识别。
二、遥感图像解译与分析的应用领域遥感图像解译与分析广泛应用于各个领域，包括农业、林业、城市规划和环境保护等。
在农业领域，我们可以利用遥感图像来监测农田的植被覆盖状况和土壤湿度等信息，以便科学种植和管理农作物。
在林业领域，我们可以通过分析遥感图像来评估森林的生长状况和植被类型，以便制定合理的森林管理策略。
在城市规划中，遥感图像可以提供城市土地利用和建筑物分布等信息，从而帮助规划者做出科学决策。
在环境保护方面，我们可以利用遥感图像来监测污染物的排放和土地退化等现象，以便采取相应的措施保护环境。
三、遥感图像解译与分析的挑战与前景尽管遥感图像解译与分析在各个领域中都有着广泛的应用，但仍然存在一些挑战和难题。
遥感图像解译的基本方法
遥感图像解译的基本方法遥感技术是通过传感器远距离获取和记录地球表面信息的一种技术手段。
随着遥感技术的不断发展和应用，遥感图像解译也成为了一项重要的工作。
遥感图像解译是指通过对遥感图像进行观察、分析和判断，提取图像中的地物信息，进而推断出地物特征和分类，从而实现对地理环境的认识和理解。
本文将介绍遥感图像解译的基本方法。
第一，光谱特征分析。
遥感图像是通过传感器记录了地球表面的电磁波信号，其中最常见的是通过各种波段的电磁波信号进行观测。
不同地物在不同波段的反射或辐射信号有所不同，因此可以根据地物的光谱特征进行解译。
光谱特征分析可以通过提取图像中的不同波段，并根据地物的反射光谱曲线进行比较，来判断地物的类型。
比如在可见光波段，绿色植被的反射率较高，可以通过提取绿色波段的数据来识别植被覆盖的区域。
第二，纹理特征分析。
地物的纹理特征是指地物表面或边界的颗粒度、图案和形态等属性。
不同地物的纹理特征差异较大，可以通过纹理特征进行解译。
纹理特征分析可以通过提取图像中的纹理参数，如灰度共生矩阵、纹理能量、纹理熵等，来判断地物的类型。
比如在城市区域，建筑物的纹理特征往往比较规则和有序，可以通过提取纹理特征来识别建筑物。
第三，形状特征分析。
地物的形状特征是指地物的几何形态和结构。
地物的形状特征对于不同地物存在明显差异，可以通过形状特征进行解译。
形状特征分析可以通过提取地物的边界信息，比如周长、面积、伸展度等，来判断地物的类型。
比如在水域解译中，水体通常具有规则的波浪和曲线形状，通过提取形状特征可以识别出水体。
第四，结构特征分析。
地物的结构特征是指地物内部的组织结构和空间分布规律。
不同地物的结构特征差异较大，可以通过结构特征进行解译。
结构特征分析可以通过提取地物的空间分布信息，比如均匀度、聚集度、分布规律等，来判断地物的类型。
比如在农田解译中，农田往往呈现出规则的方形或长方形的分布，通过提取结构特征可以识别出农田。
综上所述，遥感图像解译的基本方法包括光谱特征分析、纹理特征分析、形状特征分析和结构特征分析。
遥感图像解译原理与方法
Water absorption bands:
0.97 mm 1.19 mm 1.45 mm 1.94 mm 2.70 mm
植被光谱特点： 在可见光0.55um附近有一个反射率为10%-20%小反射峰； 在0.45um、0.66um附近有两个明显吸收谷； 在0.7-0.8um是一个陡坡，反射率急剧增高； 在近红外波段0.8-1.3um之间形成一个反射率可达40%以上反射峰； 在1.45um、1.95um、2.6-2.7um处有三个吸收谷。
差别很明显，两波段反射率比值可充分反映这一特点
RVI是绿色植物灵敏指示指数，它与叶面积指数（LAI）、叶 干生物量、叶绿素含量相关性很高，被广泛用于估算与监测 绿色植物生物量。
2）差值植被指数（DVI） DVI为近红外波段与可见光红波段数值之差。
差值植被指数对土壤背景比较敏感，有利于对植被生态环境 监测，因此又称为环境植被指数（EVI）。
叶面积指数与植被光学性质紧密相关：
（1）叶面积大，植物光合作用强，叶绿素含量多，对光合有效 辐射吸收强（植物吸收光合有效辐射多），在0.4微米-0.7微 米吸收越强；
（2）叶面积大，植物叶片密集，其反射近红外辐射越强，在0.7 微米-0.9微米反射能量越多；
（3）叶面积大，入射辐射直接到达地表部分较少，土壤反射更 弱，土壤影响也小。
影响植物光谱主要因素： （1）叶片结构
叶绿素对紫外光、紫色光强烈吸 收，对蓝光、红光也强烈吸收， 以进行光合作用，对绿色光则部 分吸收、部分反射，所以叶子呈 现绿色。
lack of absorption
叶子海绵组织对0.8-1.3um近红外光强烈反射，形成光谱曲线 上最高反射峰，其反射率可达40%以上，吸收率很低。
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。
53
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
54
55
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》
45
46
47
48
灾中堰塞湖动态监测
49
遥感图像解译—例2
太空看长城？？ 2004年5月 欧洲空间局
5
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
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。
遥感图像的分析解译
图像增强
要点一
总结词
图像增强是通过一系列技术手段改善遥感图像的视觉效果 和信息表现，提高图像的可读性和解译精度。
要点二
详细描述
图像增强包括对比度增强、色彩变换、锐化处理等多种方 法。通过调整图像的亮度和对比度，可以突出显示地物的 细节特征；色彩变换可以将多波段遥感图像合成彩色图像 ，提高地物的可识别性；锐化处理则可以增强边缘和纹理 信息，有助于提取地物的轮廓和结构特征。图像增强能够 改善人眼对遥感图像的感知效果，提高解译效率和精度。
04
遥感图像的应用领域
环境监测
01
监测空气质量
通过遥感图像可以分析大气中污 染物的分布和浓度，从而评估空 气质量状况。
监测水质
02
03
监测生态变化
遥感技术可以检测水体中的叶绿 素、悬浮物、油污等物质，评估 水质状况。
遥感图像可以监测植被覆盖、土 地利用变化、生物多样性等生态 指标，评估环境变化。
计算机解译
总结词
计算机解译是一种基于计算机技术和遥感算法的自动解译方法，通过图像处理和分析技 术，自动提取遥感图像中的地物信息。
详细描述
计算机解译能够快速处理大量遥感图像数据，提取各种地物特征，如植被指数、地形起 伏等。通过遥感算法和分类器，计算机能够自动识别和分类地物类型，生成数字地图和
专题图等成果。计算机解译的准确性和可靠性取决于遥感算法的精度和数据质量。
几何校正
总结词
几何校正是遥感图像预处理中的重要环 节，它通过几何变换将原始图像转换为 标准地理坐标系下的图像，提高图像的 几何精度。
VS
详细描述
几何校正通常采用多项式校正、仿射变换 、投影变换等方法，将原始图像中的像素 坐标与标准地理坐标系中的坐标进行匹配 。这一过程需要使用已知地面控制点作为 参照，通过迭代优化算法确定最佳的几何 变换参数。几何校正对于后续的图像拼接 、地图更新和地理信息提取等应用至关重 要。
遥感图像的屏幕解译与结果分析
遥感技术的发展带动了环境科学也不断向深度和广度方向发展,并且逐步由定性描述向定量方向发展。
Landsat-5 TM影像能客观、直接地提供相关的地理环境信息,因此调查中选择TM作为主要信息源。
1、分类系统本专题所采用的总的土地利用分类系统为国家“863-308”西部金睛行动《中国生态环境本底调查分类系统》(土地利用/土地覆盖),在没有改变总的分类系统的同时,结合试验区的特点进行了增减,形成了既统一又具有本地区特点的新的土地利用分类系统(见表1)。
2、屏幕解译屏幕目视解译是解译人员以自身对该地区地域特征的了解为基础,根据影像的纹理、色调、形态及其在该地区的分布规律,对应一定的分类系统及技术要求,对地物判读的过程;解译过程是一个反复的过程,首先确定分类系统的第一级单元;然后进一步细分一级单元。
在这一步需要对辅助数据进行认真的评价。
细分大的土地覆盖单元要反复进行直到超过最小制图单位的所有土地覆盖单元被描述和确定为止。
然后,对这些初步确定的单元进行野外调查,解决剩余的解译问题和解译综合验证。
原始数据收集和验证的土地覆盖类型在一个点是确定的。
与收集原始数据相比,解译是反向进行的。
解译采样点的类型别时,不考虑周围环境的影响。
忽视最小制图单元的要求将导致完全不同的解译结果。
显示时应把比例尺固定在小于1∶40 000的某一个值。
当缩小图像时,能够看到图像的全貌。
没有采样点的区域,可以显示原先的解译结果,这样有助于解译者熟悉已经采用的解译方法。
在源数据收集时,详细记录野外调查结果,以节约经费。
然后检查验证数据的拓扑错误。
记录解译过程中的错误。
最后建立一个所有土地覆盖单元的汇总表。
3、解译结果分析与评价试验区四县土地总面积为1 103 014 h㎡,其中耕地面积为562 936.94 hm2,占土地总面积的54.4%;林地(包括落叶林、常绿林、防护林、灌木林等) 66 344.17 h㎡,占总面积的6.01%;草地108 647.85 hm2,占总面积的9.85%;公路、铁路及厂矿用地为282.12 hm2,占0.025%;城镇、农村建筑用地为17 208.15 hm2,占总面积的1.56%;荒地为185 981.37 hm2,占16.86%;园地为118.8 h㎡,占0.01%;水体面积为488.37 h㎡,占0.04%;难利用地和其它用地为123 324.56 h㎡,占总面积的11.18%。
遥感导论遥感图像目视解译及方法
遥感导论：遥感图像目视解译及方法引言遥感图像目视解译是遥感数据处理中最基础且重要的环节之一。
它通过人眼观察和分析遥感图像，将图像中的各种地物和地貌特征进行分类和识别，从而获取地表信息。
本文将介绍遥感图像目视解译的基本概念、目标和方法。
遥感图像目视解译的概念遥感图像目视解译是指通过观察遥感图像并辅以特定的解译规则，对其中的地貌特征、地物类别和空间分布进行研究和识别。
它利用人眼对图像细节和纹理的敏感性，以及对地物光谱反射信息的分析能力，对遥感图像进行分类、识别和解释。
目标和意义遥感图像目视解译的目标是准确地将遥感图像中的各种地物和地貌特征进行分类和识别。
这对于地理信息系统、土地利用规划、环境监测和资源管理等领域具有重要意义。
遥感图像目视解译的意义包括： 1. 获取地表信息：通过目视解译，可以获取遥感图像中各种地物和地貌特征的分布情况，从而获得地表信息。
2. 土地利用规划：目视解译可以对土地利用类型进行分类和标识，为土地利用规划提供科学依据。
3. 环境监测：通过解译遥感图像，可以监测环境变化，如森林退化、水资源变化等，从而为环境保护和管理提供数据支持。
4. 资源管理：通过解译遥感图像，可以识别资源分布和利用情况，为资源管理和开发提供数据支持。
遥感图像目视解译的方法遥感图像目视解译的方法可以分为以下几个步骤：1. 预处理在进行目视解译之前，需要对原始遥感图像进行预处理，以提高图像的质量和解译的准确性。
常见的预处理方法包括： - 辐射校正：校正图像中的辐射失真，使图像在不同光照条件下具有一致的亮度和对比度。
- 大气校正：校正图像中的大气影响，减少大气散射和吸收带来的影响。
- 几何校正：校正图像的几何畸变，使图像具有准确的位置信息。
2. 目标选择在目视解译之前，需要确定解译的目标和区域。
根据解译的目标和研究需求，选择感兴趣的区域和特定的地物类型进行解译。
3. 目视解译在目视解译过程中，需要运用人眼对图像的观察和分析能力，根据目标的特征和解译规则，对图像中的地物和地貌特征进行分类和识别。
第9章--遥感图像分类
软分类：一个像素分为多个类---混合像素
相似性度量
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像 像素的相似度。在遥感图像分类过程中， 常使用距离和相关系数来衡量相似度。 距离:特征空间中象元数据和分类类别 特征的相似程度。距离最小即相似程度最 大。 度量特征空间中的距离经常采用以下几 种算法:
K-均值法分类过程
确定初始类别中心 判断样本至各类的距离 将样本分到较近的类S中 重新计算类S的中心 是
类中心是否变化？ 否
迭代结束
具体算法步骤如下：
K-Means处 理结果
类别=5；光谱 混淆？
类别=10
ISODATA（迭代自组织数据分析技术）
动态聚类法的代表： 在初始状态给出图像粗糙的分类，然后基于 一定原则在类别间重新组合样本，直到分类 比较合理为止。
利用计算机对遥感数字图像进行分类难度很大。
遥感图像是从遥远的高空成像的，成像过程要受传
感器、大气条件、太阳位臵等多种因素的影响。影 像中所提供的目标地物信息不仅不完全，而且或多 或少地带有噪声，因此人们需要从不完全的信息中 尽可能精确地提取出地表场景中感兴趣的目标物。 遥感影像信息量丰富，与一般的图像相比，其包容 的内容远比普通的图像多，因而内容非常“拥挤”。 不同地物间信息的相互影响与干扰使得要提取出感 兴趣的目标变得非常困难。 遥感图像的地域性、季节性和不同成像方式更增加 了计算机对遥感数字图像进行解译的难度。
ISO-DATA处 理结果
监督分类
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。
第九章 遥感图像目视解译
9.2 不同类型遥感图像的判读
b. 植物 在彩色红外像片上，叶子因反射红外线而呈现 为红色。 但各种植被类型或植物处在不同的生长阶段 或受不同环境的影响，其光谱特性不同，因而 在彩色红外像片上红色的深浅程度不同，如正 常生长的针叶林颜色为红色到品红色，枯萎的 植被呈现暗红色，即将枯死的植被呈现青色。
2）道路
在白天，影像上呈浅灰色至白色，这因为构成道路的水泥、 沥青等建筑材料，白天接受了大量太阳热能，又很快转换为 热辐射的缘故。而在夜间散热快，呈现暗黑色调。
9.2 不同类型遥感图像的判读
3）树林与草地 白天，树叶表面存在水汽蒸腾作用，降低了树 叶表面温度，使树叶的温度比裸露地面的温度 要低。白天，在热红外影像上，树林呈暗灰至 灰黑色。在夜晚，树林覆盖下的地面热辐射使 树冠增温，树木在热红外影像上多呈浅灰色调， 有时呈灰白色。 夜间草类很快地散发热量而冷却的缘故，草地 在夜晚热红外像片呈黑色调或暗灰色调。
9.2.1 遥感摄影像片的判读 1）遥感摄影像片特点 （1）遥感摄影像片绝大部分采用：中心投影方式成像，没 有经过正射纠正的遥感摄影像片，其边缘分布的高耸楼房或 起伏的地形，形状会有明显的变形。例如直立的高层楼房呈 向像片中心倾倒之状，航空像片上的地物大小，也与形状要 素一样，往往发生某些误差和畸变。 （2） 航空像片为俯视成像，从航空像片上可以看到地物的 顶部轮廓。因此，航空像片解译，需要利用熟悉的区域和熟 悉的地物类型进行练习，掌握“鸟瞰”目标地物的经验和解 译技巧。
9.2 不同类型遥感图像的判读
（5）纹理：地物内部色调有规律的变化造成的影像结构。 在中低分辨率扫描影像上，地物的纹理特征反映了自然 景观中的内部结构。在中高分辨率扫描影像上，纹理才揭 示了目标地物的细部结构或物体内部成分。 （6）大小：面积，体积。 （7）位置：地点。 一种是绝对位置，另一种是目标地物与周围地理环境的 相对位置。 （8）图型：地物间有规律排列的图型结构。
卫星遥感图像解译基本方法
卫星遥感图像解译基本方法卫星遥感技术是一种通过卫星获取地表信息的方法，利用遥感图像可以得到各种地物、地貌和地理信息。
然而，遥感图像的解译对于准确地理分析和资源管理至关重要。
本文将介绍几种常见的卫星遥感图像解译基本方法。
一、目视解译法目视解译法是最基本的遥感图像解译方法，主要通过人眼观察和识别图像上的地物。
这种方法可以快速获取信息，但准确性有限。
目视解译法常用于初步查看遥感图像，进行初步的地物分类。
二、特征识别法特征识别法是通过对图像上的特征进行分析和识别来进行解译。
这些特征可以是地物的形状、大小、颜色等。
特征识别法可以用于地物的分类和提取，但对于复杂地物和噪声的处理能力较差。
三、数字图像处理法数字图像处理法是利用计算机对遥感图像进行处理和分析的方法。
这种方法可以通过图像增强、过滤、变换等操作来改善图像质量，并提取图像上的信息。
数字图像处理法能够处理大量的遥感数据，提高解译的准确性和效率。
四、机器学习方法机器学习方法是利用机器学习算法对遥感图像进行分类和解译的方法。
这些算法可以通过训练模型来自动识别和分类图像上的地物。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等。
机器学习方法能够处理复杂的地物和噪声，并具有较高的准确性。
五、交叉验证方法交叉验证方法是一种通过对多个遥感图像进行对比和验证的方法。
通过对比不同图像上的相同地物或地貌，可以提高解译的准确性。
交叉验证方法常用于验证数字图像处理和机器学习方法的结果，并查找解译过程中的错误和不确定性。
综上所述，卫星遥感图像解译有多种基本方法，包括目视解译法、特征识别法、数字图像处理法、机器学习方法和交叉验证方法等。
这些方法可以根据不同的需求和数据情况进行选用和组合，以提高解译的准确性和效率。
在实际应用中，解译人员可以根据具体情况选择适合的方法，并结合地理知识和专业经验进行解译分析。
遥感解译标志
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载遥感解译标志地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容1. 水系密度水系密度指一定范围内各级水道的数量或相邻两条同级水道之间的间隔。
定性的将水系密度分为密度大(密集)、中等、小(稀疏)三级(图5－3)．水系的密度与岩石的透水性能有关，透水性好的岩石如砂岩、砾岩、片麻岩等分布区，地表径流不发育，形成密度小的水系；透水性差的岩石如泥岩、页岩、粘土分布区，地表径流发育，水道密集，形成密度大的水系；透水性介于上述两者之间的岩石区，发育中等密度的水系。
因此根据水亲密度的分析可解译不同的岩石类型。
2．水系类型水系类型指水系在平面上的展布图形，水系的类型很多(图4—5)。
定性描述通常以水系平面图形的形象命名。
下面介绍几种常见的水系类型。
（1）树枝状水系是最常见的水系类型图形呈树枝状，各级水道与沟谷自由发展无明显方向性，主、支流多以锐角汇合，平面形状如树枝分叉。
这种类型的水系往往发育在岩性均一、岩层产状平缓、构造简单的地区。
在砂岩、砾岩、花岗岩、片麻岩分布区常形成稀疏的树枝状水系，在泥岩、页岩、黄土分布区常形成密集的树枝状水系。
树枝状水系中有一些特征性水系。
①钳状沟头树枝状水系：平面形状为树枝状，但一级冲沟成对出现，沟头向对弯曲，在其交汇处形成虎钳状称为钳状沟头树枝状水系，这种水系形式多见于酸性侵入岩发育区及我国南方中新代砂砾岩分布区。
其成因是节理发育的块状岩石经风化侵蚀而成的。
②羽毛状树枝状水系：总体呈树枝状，但一级或二级水道发育，平行排列与主沟呈锐角或近直角相交，平面形状类似于鸟的羽毛，故称羽毛状树枝状水系。
在黄土高原发育此类型水系，在泥质含量很高的粉砂岩、片麻岩分布区亦可形成此类型水系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
间接 解译 标志
一、目标地物的特征
目标地物识别特征
1.
2.
灰度：全色遥感图像中从白到黑的密度比 例叫灰度。 色调：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。据此可判读物体性质或高度。
落影
本影
形状：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮 廓。 纹理：也叫内部结构，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。 大小：指遥感图像上目标物的长度、面积与 体积的度量。
遥感资料的两种主要形式： 影像 磁带
磁带数据的优点：精确、便于计算机定量计算和 识别，可提高解译精度和速度。 遥感图像：摄影像片、扫描图像、雷达图像等
影像数据和磁带数据的关系： 可以通过模数/数模转换成磁带数据和影像。 它们相互联系、密切配合，可以取长补短，不至 于丢失信息或少丢信息。Digital signal and analog signal
正像元：
混合像元：
2.遥感数字图像的特点： 便于计算机处理与分析、 图像信息损失低、 抽象性强。
3、遥感数字图像的表示方法 二值数字图像 单波段数字图像 彩色图像 多波段数字图像
多波段数字图像： BSQ(band sequential) BIP(band interleaved by pixl) BIL(band interleaved by line)
遥感扫描像片TM
遥感扫描图像-QUICKBIRD
五、常规制作遥感影像图的步骤
1、影像地图的设计
2、遥感影像的选择、处理和识别 3、地理基础底图的选取:一般选地形图作为地理基 础底图。 4、影像几何纠正 5、制作线划注记 6、遥感影象地图的制印
本章重点
1.遥感图像解译的概念与方法 2.像元的概念 4.常规制作遥感影像图的步骤 5.定量遥感概念
2）数字磁带
探测系统输出的电压信号，经过一个模数转换器 （A/D），对电压曲线分段读数，然后把这些数据记 录在磁带上，即成为数字磁带。 回放时，数字磁带要经过数模转换，将离散的数据 连接成电压曲线，再经过电光转换，聚焦扫描成像。
3.影像上的灰度与磁带上的数据 1）影像上的灰度是模拟地物的辐射量模型 2）灰阶与磁带数字 灰阶：灰度的等级 反射率灰阶化
图形：目标地物有规律的排列而成的图形结 构。
点状、斑状、块状、线状、条状、环状、格状、纹状、 链状、垄状、栅状
Tone/Colour
位置： 地物所处环境在影像上的反映，也就是 影像上目标与背景的关系。
相关布局： 景观各要素之间、或地物与地物之间相 互有一定的依存关系，这种相关性反映在 影像上形成平面布局。
4.影像的反差 影像最亮和最暗部分之间的比值。
影响反差的原因： 景物自身 大气影响 遥感系统
5.影像的分辨率
影像的分辨率是指组成影像的最小单元—像元的大 小和像元的灰阶或色标可以区分的最小差异。像元的 大小称为影像的几何分辨率；像元可取的最小灰度差 称为影像的灰度分辨率。
几何分辨率：
空 间 分 辨 率
BSQ(band sequential)
BIP(band interleaved by pixl)
BIL(band interleaved by line)
9.3遥感影像目视解译
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。
解译标志
直接 解译 标志
9.1遥感图像的解译原理
1.成像过程
物体的性质 电磁波能量 影像特征
遥感图像形成的理论基础是物体的电磁辐射。
LST SST
2.图像解译
影像特征
电磁波能量
物体的性质
解译过程是成像的逆过程。
3.解译的方法
定性解译 根据解译信息的特征
定量解译
定性解译和定量解译： 定性解译从遥感影像上解译出地物的性质和 类别； 定量解译是指按遥感信息解译出地物的定量 参数，建立遥感信息模型，进而按地学规律解译 原型，用定量化参数进行地物的反推。
影 像 分 辨 率
地 面 分 辨 率
灰度分辨率
可见光波段 2n
热红外波段2m
几何分辨率与灰度分辨率的关系？
6. 时间分辨率: 指对同一地点进行采样的时间间隔，即采样的时 间频率，也称重访周期。时间分辨率对动态监测很重 要。
9.2.3数字图像的性质与特点 1.遥感数字图像： 遥感数字图像是以数字形式表示的遥感影像。 最基本的单位是像元。 像元的概念：像元是成像过程的采样点，也 是计算机图像处理的最小单元。像元具有空间 特征和种航空航天扫描仪所获得的影像，即经过光电 转换将光像、热像、微波像转换为光点，并在胶片上扫 描而形成的影像。包括热红外扫描片、微波扫描片、多 波段黑白扫描片，假彩色扫描片等。
设像平面上各点的坐标是 （s,p）,s扫描方向，p 飞行方向，则影像灰度g(s,p)表达式是
3）数字化影像 从数字磁带回放出来的影像，每一个数据对 应一个像元。
正射投影:比例尺 和投影距离无关 中心投影:焦距固定，航高改 变，其比例尺也随之改变
f
H2
H1
正射投影
中心投影
２)、中心投影和垂直投影的区别
中心投影，若投影面倾斜， 航片各部分的比例尺不同
正射投影:总是水平的， 不存在倾斜问题
f
倾斜
a
水平
b c
H
比例尺 f/H
A
B
C
２)、中心投影和垂直投影的区别
9.2.2遥感影像的一般性质 1.投影类型 2.比例尺 3.影像的色调和灰度 4.影像的反差 5.影像的分辨率
1.投影类型
１)、中心投影和垂直投影
c d C D 中心投影 A a c d B C D 正射投影 A a
b
b
B
航片是中心投影，即摄影光线交于同一点 地图是正射投影，即摄影光线平行且垂直投影面。
第九章遥感图像的分析解译
遥感图像的解译原理
遥感资料的概述 遥感影像解译方法
遥感图像解译的概念:
根据图像的几何特征和物理特征，进行综合分析， 从而揭示出物体或现象的质量和数量特征，以及它们之 间的相互关系，进而研究其发生发展过程和分布规律。 即根据图像的特征来识别它们所代表的物体或现象 的性质。
对中心投影引起投影差 航片各部分的比例尺不同
地形起伏对正射投影 无影响
a a b c
b
c
C C
A’
B A C’
A’
B A C’
① ②
3)中心投影的构像规律 点的像 直线的像
③曲线的像
④平面的像
⑤射线束的像
3.影像的色调和灰度 色调是电磁辐射强度变化在彩色影像上的 表现，它取决于物体的属性、成像方式和影像 处理过程。
目视解译法
根据解译的技术和方法
自动化解译法
一般解译
根据解译内容 专题解译
9.2遥感资料的概述
9.2.1遥感资料的种类 影像资料：以影像的形式记录下来的遥感信息。 包括地面遥感影像资料、航空和航天遥感影像资 料(像片) 遥感图像的优点： 直观逼真、便于目视解译。 典型：摄影像片
非影像资料：以数字或图表形式记录遥感信息。 包括扫描传感器记录的数据磁带、地物光谱测 试资料,其中反映影像信息的是数字图像。
1.遥感影像
只记录各种地物的电磁波振幅大小的胶片称为遥感 影像。 遥感影像包括常规摄影的可见光像片、非常规摄影 像片、还包括非摄影图像资料（用各种类型扫描仪成像 的单谱段和多谱段扫描影像），数字磁带回放制作的影 像（Landsat的MSS和TM影像）
1）摄影像片
胶片上的感光材料是由0.1~1微米的微粒组成，这个 数量级相当于光波（0.32~2.5微米）的波长，因此在光 学透镜成像时，物点与像点是点点对应连续记录的像平 面。
2.比例尺 一幅影像上两点之间的距离与地面上相 应距离的比值。
摄影比例尺
即航片上某线段与地面相应线段的水平距离L之比，称之为摄 影比例尺1/m。平坦地区、摄影时像片处于水平状态（垂直摄 影），则像片比例尺等于像机焦距（f）与航高（H）之比。
像平面
f
投影中心
比例尺 =f/H
H
地物
２)、中心投影和垂直投影的区别
4）波带片 既记录电磁波的振幅又记录电磁波的位相的 胶片。比如合成孔径雷达记录的图像。波带片 不能直接看到地物的像，需经过激光再现，才 能获得高分辨率的二维影像。
2.遥感磁带
不直接在胶片上光学成像的传感器系统，其探测系 统输出的视频电压信号，记录在磁带上。
1）模拟磁带 把遥感传感器往往在探测系统中输出的光像、热像、 微波像、超声波象等电压信号记录到磁带上去。 模拟磁带可以反复使用，记录并传递大量信息。
间接解 译标志
Size
三、目视解译的生理与心理基础
心理特点对遥感图像解译的影响 同一时刻，只有一种地物是目标地物,图像的 其余部分以目标地物的背景出现,此时判读者 的注意力往往集中在目标地物上. 2. 判读者的知识和经验对目标地物的确认有一定 的导向作用,因此,不同的解译者可能得出不同 的结论. 3. 心理惯性对目标地物的识别有一定的影响. 4. 观察的时效性.正确辨认目标地物,需要一个最 低限度的时间才能完成.
四、遥感图像目视解译步骤
1.
目视解译准备工作阶段
明确解译任务与要求； 收集与分析有关资料； 选择合适波段与恰当时相的遥感影像。
2.
初步解译与判读区的野外考察