高低分辨率影像解译对比

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解读镜头的两大重要指标：分辨率和反差

什么是镜头的分辨率和反差？分辨率（Resolution），又称分辨力、鉴别率、鉴别力、分析力、解像力和分辨本领，是指摄影镜头清晰地再现被摄景物纤微细节的能力。

显然分辨率越高的镜头，所拍摄的影像越清晰细腻。

它的单位是“线对/毫米”。

它的优点是可以量化，用数据表示，使结果更直观、更科学、更严密。

反差（Acutance），又称鲜锐度、明锐度，是摄影镜头鲜明地再现摄景物中间层次、暗部层次、低反差影纹细节、微弱亮度对比和微妙色彩变化的能力。

反差高的镜头，所成影像轮廓鲜明、边缘锐利、反差正常、层次丰富、纹理细腻、影调明朗、质感强烈、色彩过渡柔合、彩色还原真实、自然。

显然以上这些特性是优质摄影镜头不可缺少的素质，然而摄影镜头的反差，很难简单地用数据表示，也很难用普通的仪器测试出来，人们通常是只凭主观感觉，定性地进行评述。

索尼70-200/2.8G SSM实拍效果（索尼α100）更多测试样片点击查看分辨率和反差是摄影镜头的两大重要指标，而分辨率和反差的综合表现，被称为清晰度（Clarity）。

很明显，分辨率和反差是全面评价一只摄影镜头成像质量的两大重要因素。

分辨率高而明锐低的镜头，所成影像轮廓不鲜明，边缘不锐利，反差灰暗、影调平淡，给人的视觉感受反而不清晰。

一些中档日本镜头、很多俄罗斯镜头和多数国产镜头就是如此。

而某些德国镜头，虽然分辨率并不高，但其反差相当高，仍不失为一只优秀的镜头。

当然，如果反差和分辨率都很高，才真正是一只理想的摄影镜头。

然而这种镜头非常难得，只有经过严格检验并反复挑选的德国名牌定焦摄影镜头和极少数日本名牌摄影镜头，才能兼有这两种素质。

在这里要提到一点是，很多非光学专业的影友用拍摄实物(无论是文字、建筑、风景还是人像)的方法去评价、比较不同镜头的成像质量，他们所得到的结果，往往正是分辨率和反差的综合视觉感受，甚至于更多的偏重于反差。

因为人眼对每毫米以内几十甚至上百条黑白线对的分辨率区别是很难判断的。

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。

不同分辨率对遥感影像中识别人造地物的影响

第 16 卷第 4 期 2001 年 12 月
遥感技术与应用
REMO TE SEN S IN G TECHNOLO GY AND A PPL ICA T ION
V ol. 16 N o. 4 D ec. 2001
不同分辨率对遥感影像中识别人造地物的影响
杜永明, 秦其明
(北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871)
表达式表示为: P (S,L ) =
1 S≤L 2 2 (L - S) L L S< S≤L 0 L > L
〔1〕罗希平. 图像分割方法综述〔J 〕. 模式识别与人工智能, 1999, 12 (3) : 300～ 310.
〔2〕席学强, 王润生. 一个针对遥感影像特定目标的自动识别系统〔J〕. 遥感技术与应用, 2000, 15 (3) : 179～ 183.
低
(a) (b) (c) (d) (e) 图 4 同一地区 5 种空间分辨率的模拟遥感图像
3 不同分辨率遥感影像中机场目标的图像分割
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来, 这些区域是互不相交的, 每一个区域都满足特定区域的一致性。图像分割是遥感图像目标识别中图像处理的主要的低层次问题, 也是遥感目标识别整个过程的关键步骤。图像分割的质量和效率直接影响着整个识别过程的质量和效率。对
图2在不同分辨率图像图3不同分辨率的遥感影像模拟方法示意图中的同一区域示意图在实验室用上述多分辨率图像模拟方法可以将分辨率的遥感图像依次降低从而得到一系列的模拟遥感图像种空间分辨率的模拟遥感图像3不同分辨率遥感影像中机场目标的图像分割所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来这些区域是互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性

各种不同清晰度级别卫星影像数据的比较

各种不同清晰度级别卫星影像数据的比较在卫星影像数据中,影响直接目视解译对地物识别的方面有: 颜色、形状、位置、等关系，而影响以上所有判读地物识别是分辨率，在不同分辨率下对地物的识别会受到不同的限制。

下面我们以不同分辨率的卫星影像来对地物的解读做比较。

以美国阿肯色州的一片农业区为例我们下载了8m，2m，0.5m和0.2m分辨率的影像（数据来源谷歌WorldView）。

1首先我们来看8m的卫星影像信息：可以比较清楚的解读出农田区（黄色箭头），以及道路（红色箭头），但是黄色圈内是什么我们大概还不太清楚。

2我们再来看2m的卫星影像信息：我们可以看到原来很难识别的黄圈内的地物，在2m的分辨率下可以识别出树木和空地，因此在2m分辨率下可以识别出地面房屋树木的大体轮廓。

将2m分辨率的影像再放大：可以看出在当前分辨率下物体的细节没有体现，会直接影像对地物正确判读的概率。

3. 0.5m的卫星影像信息：可以看出在当前分辨率下物体的细节已经可以得到比较好的展现，可以比较清楚的看到物体的轮廓、阴影，遮挡等细节信息。

可以解读出房屋的高低，房屋的细节结构，路面车辆，等信息，基本上在0.5m的分辨率下，在颜色亮度信息较完整的情况下，由直接目视解译可以较完整的解译出地物的种类，空间位置信息等。

4. 0.2m的卫星影像信息：可以看到在0.2m分辨率的影像下，可以清楚的看到地面的车辆，房屋，甚至可以看出车辆的种类——带后货斗的小型卡车（左边黄色箭头所指），可以在影像中看到电线杆和电线（右边黄色箭头），如果还需要对地物做进一步的解译，可以在0.2m的影像上解译出更多的信息。

在另一幅0.2m高清影像中可以解读出一些细节，牲畜的养殖场地，及饲草等信息。

由以上我们可以看到不同清晰度的影像为我们呈现的不同的信息，8m的影像我们可以看出地块的属性，2m的影像我们可以看出地物的大致轮廓，0.5m的影像我们可以看到一些较大物体的细节，0.2m的影像我们可以看到中等物体的细节，以及识别一些较小的物体。

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。

如何进行精确的卫星影像解译与分析

如何进行精确的卫星影像解译与分析引言：随着卫星技术的不断发展和成熟，卫星影像解译与分析在各个领域的应用也越来越广泛。

正确理解和解释卫星影像不仅是科学研究的基础，也对城市规划、环境监测、农业管理等方面有着重要意义。

本文将从选择卫星影像、准确解译和有效分析三个方面探讨如何进行精确的卫星影像解译与分析。

一、选择卫星影像卫星影像的选择是进行精确解译与分析的第一步。

首先，需要根据研究或应用的目的明确所需的空间分辨率。

不同卫星具有不同的分辨率，通常分为高、中、低三种。

高分辨率卫星影像可以提供更为精细的细节，适合用于城市规划和土地利用等领域；中低分辨率卫星影像则更适合用于大范围的环境监测和资源调查。

其次，需要考虑卫星影像的时间分辨率。

不同卫星具有不同的重访周期，选择合适的卫星可以保证连续观测和准确的变化分析。

最后，需要根据研究区域的地理位置和气候条件来选择合适的卫星。

不同卫星的轨道参数决定了其可观测的地理范围，而气候条件则会影响卫星影像的质量。

综合考虑这些因素可以选择到最适合的卫星影像。

二、准确解译准确解译卫星影像需要一定的专业知识和技巧。

首先，需要掌握遥感影像的基本解译原理，包括光谱特征、几何纠正和辐射校正等。

其次，需要了解研究区域的地物特征和背景信息，准确的地面调查能提供有价值的参考。

再次，需要运用影像解译软件和算法进行影像分类和特征提取。

常用的软件包括ENVI、Erdas和ArcGIS等。

结合地物特征和影像特征，可以进行精准的解译。

最后，需要对解译结果进行验证和评估。

通过对解译结果进行实地验证，可以进一步提高解译的准确性。

三、有效分析除了准确解译，还需要进行有效的影像分析。

首先，可以利用遥感影像进行监测和评估。

例如，通过时间序列影像分析，可以揭示地表变化的趋势和规律。

其次，可以利用遥感影像进行定量分析。

通过数字图像处理和空间统计方法，可以提取影像中的数量和空间分布信息。

最后，可以结合其他数据和模型进行综合分析。

遥感专题讲座(二)——影像信息提取(一、目视解译)

影像信息提取——目视解译遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。

目前影像都是基于数字，影像信息的提取方法的发展历程可分为如图1所示，目前这四类方法共存。

图1 影像信息提取发展阶段这一专题讲解的是人工解译，也是目前国内使用最多的一种影像提取方法，如土地调查、地质调查等。

这类方法非常灵活，但需要一定的经验，特别是像地质解译等，对业务专业要求比较多。

本专题分以下内容：∙∙●遥感图像解译基本概念∙∙●遥感图像解译预处理∙∙●解译标志的建立∙∙●解译关键问题遥感图像解译人们对地表物体的有关领域，如土地利用存在一种先验知识，在遥感图像寻找对应关系。

然后，根据遥感图像的影像特征推论地表物体的属性。

这一过程就称之为遥感图像的解译，也叫遥感图像的判读。

解译的任务就是从图像上认识，辨别影像与地物的对应关系、判断、归类、地物目标，并用轮廓线圈定它们和赋予属性代码，或用符号、颜色表示属性。

进行图像解译时，把图像中目标物的大小、形状、阴影、颜色、纹理、图案，位置及周围的系统称之为解译的八要素。

（1）大小：拿到图像时必须根据判读目的选定需要的比例尺。

根据比例尺的大小，可以预先知道图像上多少毫米的物，在实际距离中为多少米。

（2）形状：由于目标物不同，在图像中会呈现出特殊的形状。

用于图像判读的图像通常是垂直拍摄的，所以必须记住目标的成像方式。

因为即使同样为树木，针叶林的树冠呈现为圆形，而阔叶树则形状不同，从而可以识别出二者。

此外，飞机场，港口设施、工厂等都可以通过它们的形状判读出其功能。

（3）阴影：由于判读存在于山脉等阴影中的树木及建筑时，阴影的存在会给判读者造成麻烦，信往往会使目标丢失。

但另一方面，在单像片判读时，利用阴影可以了解铁塔及桥、高层建筑物等的高度及结构。

（4）颜色：黑白像片从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。

高分辨率遥感图像的分析与解译

高分辨率遥感图像的分析与解译1. 引言高分辨率遥感图像是一种能够详细捕捉地表细节的图像数据，它可以为我们提供丰富的信息，用于进行地表特征的分析与解译。

本文旨在介绍高分辨率遥感图像的分析与解译方法，并探讨其在各个领域中的应用。

2. 高分辨率遥感图像的获取与处理高分辨率遥感图像的获取有多种方法，包括航空摄影、卫星遥感等。

这些图像数据通常具有大量的细节信息和高空间分辨率。

在进行分析与解译之前，我们需要对图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等。

这些步骤可以提高图像质量，保证分析结果的准确性。

3. 高分辨率遥感图像的特征提取针对高分辨率遥感图像，我们可以通过特征提取的方法获取地表目标的主要特征。

常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。

这些特征能够帮助我们更好地理解地表目标的分布、形状等信息。

4. 高分辨率遥感图像的分类与识别高分辨率遥感图像的分类与识别是其应用的核心之一。

主要通过图像分类算法来实现，包括传统的监督分类方法以及近年来兴起的深度学习方法。

传统的监督分类方法包括支持向量机、随机森林等，而深度学习方法则利用神经网络来进行图像分类。

这些方法可以帮助我们实现对地表目标的自动化识别和分类，提高工作效率。

5. 高分辨率遥感图像的变化检测高分辨率遥感图像的变化检测是利用多期遥感图像进行对比，检测地表目标发生的变化情况。

通过比较不同时间的遥感图像，我们可以发现地表目标的变化，如建筑物的变化、植被的变化等。

变化检测可以帮助我们了解地表环境的动态变化，对城市规划、环境监测等领域具有重要意义。

6. 高分辨率遥感图像的应用领域高分辨率遥感图像在各个领域中都有广泛的应用。

首先，在城市规划领域，可以通过分析高分辨率遥感图像获取城市地形、道路网络等信息，辅助城市规划工作。

其次，在农业领域，高分辨率遥感图像可以用于农作物识别、土壤湿度检测等。

此外，高分辨率遥感图像还可以应用于环境监测、自然灾害评估等方面。

高分辨率遥感影像的解译与分析技巧

高分辨率遥感影像的解译与分析技巧随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在许多领域中得到了广泛的应用。

高分辨率遥感影像提供了丰富的地物信息，对于土地利用规划、环境监测、城市规划等方面具有重要意义。

然而，高分辨率遥感影像的解译与分析并不容易，需要一定的技巧和经验。

本文将介绍一些高分辨率遥感影像的解译与分析技巧，以帮助读者更好地理解和利用这些影像数据。

一、数据预处理对高分辨率遥感影像进行预处理是解译与分析的基础。

首先，需要进行辐射校正和大气校正，以消除因大气吸收和散射引起的影响。

其次，还需要对影像进行几何校正，以消除地面变形和形变。

最后，进行噪声滤波和影像融合等处理，提高影像的质量和可用性。

二、影像分类与解译影像分类与解译是高分辨率遥感影像分析的关键步骤。

常用的分类方法有监督分类和非监督分类。

监督分类需要已知样本进行训练，然后根据像素的光谱特征进行分类。

非监督分类则根据像素的相似性进行聚类。

此外，还可以结合其他信息，如纹理、形状等特征进行分类。

对于复杂地物类型的解译，可以采用专家系统和神经网络等方法，提高分类精度。

三、目标提取与识别高分辨率遥感影像中有许多独特的目标，如建筑物、道路、森林等。

目标提取与识别是影像分析的重要任务。

传统的目标提取方法包括基于像元的目标提取和基于对象的目标提取。

基于像元的目标提取是通过像素级的亮度、纹理等特征进行目标识别。

基于对象的目标提取则是根据目标的几何形态、频谱特征等进行目标识别。

此外，近年来，深度学习技术的发展也为目标提取与识别提供了新的思路和方法。

四、影像变化检测高分辨率遥感影像的变化检测是对不同时间、不同角度或不同传感器获取的影像进行比较，以确定地物的变化情况。

影像变化检测在土地利用规划、城市扩张监测、自然灾害评估等方面具有重要意义。

常用的影像变化检测方法包括像素级变化检测和对象级变化检测。

像素级变化检测通过比较像素的相似性和差异性来进行变化检测。

对象级变化检测则是将像素聚类为对象，通过比较对象的特征来进行变化检测。

QCIFCIF4CIFD1720P1080I1080P分辩率、清晰度及其应用）（收集整理

什么是高清？高清，英文为“High Defini t ion”，意思是“高分辨率”。

一般所说的高清，有四个含义：高清电视，高清设备，高清格式，高清电影。

高清电视，又叫“HDTV”，是由美国电影电视工程师协会确定的高清晰度电视标准格式。

一般所说的高清，代指最多的就是高清电视了。

电视的清晰度，是以水平扫描线数作为计量的。

什么是标清？标清，英文为“Standa r d Defini t ion”，是物理分辨率在720p以下的一种视频格式。

720p是指视频的垂直分辨率为720线逐行扫描。

具体的说，是指分辨率在400线左右的VCD、DVD、电视节目等“标清”视频格式，即标准清晰度。

而物理分辨率达到720p以上则称作为高清,（英文表述Hi g h Defini t ion）简称HD。

关于高清的标准，国际上公认的有两条：视频垂直分辨率超过720p或1080i；视频宽纵比为16：9。

标清与高清的‎区别？对于“高清”和“标清”的划分首先来自于所能看到的视频效果。

由于图像质量和信道传输所占的带宽不同，使得数字电视信号分为HD T V(高清晰度电视)、SDTV（标准清晰度电视）和LDTV （普通清晰度电视）。

从视觉效果来看HDTV的规格最高，其图像质量可达到或接近35mm 宽银幕电影的水平，它要求视频内容和显示设备水平分辨率达到1000线以上，分辨率最高可达1920×1080。

从画质来看，由于高清的分辨率基本上相当于传统模拟电视的4倍，画面清晰度、色彩还原度都要远胜过传统电视。

而16：9的宽屏显示也带来更宽广的视觉享受。

从音频效果看，高清电视节目将支持杜比5.1声道环绕声，而高清影片节目将支持杜比5.1 True HD规格，这将给我们带来超震撼的听觉享受。

QCIF,CIF,4CIF,D1,720P,1080I,1080P 分辩率、清晰度及其应‎用）（收集整理）1、 sub-QCIF128×96目前监控行业‎中主要使用Q‎c if(176×144)、CIF(352×288)、HALF D1(704×288)、D1 (704×576)等几种分辨率‎。

第二次土地调查遥感影像地类解译分析

第二次土地调查遥感影像解译应用分析刘刚马海涛汪继伟那岩摘要：在明确遥感影像的类型、解译概念、解译过程的基础上，深入探讨了遥感影像的解译方法及其应用，并以建立图像解译标志的实例，生动的展示了遥感影像解译在第二次土地调查中的重要作用。

在影像解译流程化、系统化工作层面，提供了良好的技术经验。

关键词：遥感影像；影像解译；光谱特征;解译标志图像解译就是研究分析判断遥感图像的过程，人们根据地物的光谱特性、成像规律及影像特征来辨别地物,并判断其类别和特性属性。

遥感图像是摄影瞬间对地物的真实写照,具有现实性强,真实可靠，便于宏观分析等特点.利用遥感影像作为第二次土地调查的基础图件，就是它能够真实地记录了地球表面的自然地貌、人工地物及人类活动的痕迹，能够准确、客观、全面地反映地球表面自然和人工的综合景观。

因此对遥感影像解译能力的强弱，决定了土地调查外业的工作量，也决定了第二次土地调查的质量及时间。

一、遥感影像的种类遥感影像通过对地表摄影或扫描获得。

摄影影像是摄像机对地面物体摄影，直接在感光材料上记录地物的光像，称为航空遥感影像.扫描影像是地面信息通过探测器先变为电信号并记录在磁带上，然后回放磁带，在感光片上曝光而成，称为航天遥感影像。

遥感影像有黑白和彩色两种，由于彩色影像比黑白影像能提供更多的地表信息，因此彩色影像在遥感中得到广泛地使用。

遥感影像分为高分辨率影像和低分辨率影像。

第二次土地调查主要采用spot5、IRS—P5、IKONOS、QuickBird、CBERS-02 、CBERS—02B 、北京1号、ALOS、福卫二号、航空摄影等高分辨率遥感影像。

二、遥感影像的解译遥感影像的解译即从遥感图像上获取目标地物信息的过程。

遥感影像与相应目标在形状、大小、色调(或颜色）、阴影、纹理、布局和位置等方面的特征有着密切的关系.人们就是根据这些特征去识别目标和解释某种现象的.在影像解译过程中采用直接解译和间接解译两种方法。

高空间分辨率遥感影像的解译

制造和经营 3 m分辨率传感器的许可证，随后1m分辨率的许可
证陆续发给了洛克希德公司、Earth- View公司、Ball公司。
•
代表当今最为先进的卫星系统如美国高级军事侦察卫星
“锁眼”系列（KH-11\12）其最高的空间分辨率已达0.1米；而
他的雷达侦察卫星“长曲棍球”（Lacrosse）的空间分辨率最
遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系
成图比例尺
图像空间分辨率
1：5 000 不低于1m
1：10 000
不低于 2.5m
1：50 000
不低于 10.0m
由于可以调整平面镜的角度，因此可能获得研究区域的立体像对，平面精度可以达到12米，高程精度可以达到30米
分辨率高波段少数据量大副宽窄价格高
10
822
0.78-0.89
10
5年
1.58-1.75(SWIR)
20
0.48-0.71(Pan)
52.5
VEGETATION 同 SPOT-4
1000
2250
1 HRS
0.49-0.69
105
600120
全色波段高达10米的分辨率，使SPOT 数据可以用作地形底图、正射图。
SPOT全色波段同TM band3 的比较（Charleston, SC）
a 航向重叠
b 旁向重叠
面积摄影
•
• 高空间分辨率遥感影像解译的特点：
• 色、形、位
空间特征基于空间特征
• 《高分辨率卫星遥感影像地学计算》（周成虎）
• 高分辨遥感影像分割：
• 按影像特征，分灰度影像分割和纹理影像分割，或者直方图阈值、特征空间聚类、区域提取、边缘检测。

数字图像亮度、对比度、饱和度、锐化、分辨率

数字图像亮度、对比度、饱和度、锐化、分辨率一、何为数字图像1、数字图像定义对于一幅图像，我们可以将其放入坐标系中，这里取图像左上定点为坐标原点，x轴向右，和笛卡尔坐标系x轴相同；y轴向下，和笛卡尔坐标系y轴相反。

这样我们可将一幅图像定义为一个二维函数f(x，y)，图像中的每个像素就可以用(x，y)坐标表示，而在任何一对空间坐标(x，y)处的幅值f称为图像在该点的强度或灰度，当x，y和灰度值f是有限离散数值时，便称该图像为数字图像2、数字图像形成过程我们平时见到的多数图像都是有照射源和形成图像的场景元素对光能的反射和吸收而产生的，得到我们可见的数字图像分为一下几个步骤：(1) 图像感知和获取照射源入射光线照射到物体，经过反射或是折射光纤进入到人眼中，然后看到物体。

而将照射能量转化为数字图像便需要用到传感器，主要的传感器有：·单个成像传感器·条带传感器·阵列传感器原理很简单：就是通过将输入电能和对特殊类型检测能源敏感的传感器材料相结合，把输入能源转化为电压，输出的电压波再经过取样和量化便可得到离散的数字图像f(x，y)注：由图形形成模型来理解一下灰度级或强度级，请看下面上面我们提到图像可由而为函数f(x，y)表示，其物体意义其实就来自于照射源对物体的照射，函数f(x，y)可由两个分量来表示：·入射到被观察场景的光源照射总量·场景中物体所反射的光源总量上述两个分量分别称为入射分量和反射分量，表示为i(x，y)、r(x，y)，有：其中：此图像的灰度值或强度值是由入射分量和反射分量决定的，i(x，y)的性质取决于照射源，而r(x，y)的性质取决于成像物体的特性，公式只是给出了i(x，y)、r(x，y)的一般取值范围，自然对于不同的照射源和成像物体则i(x，y)、r(x，y)会有不同的取值，因此数字图像灰度取值范围便是：因此区间[Lmin，Lmax]便称为图像的灰度级，实际情况下常常令该区间为[0，L-1]，其中f=0时为黑色，f=L-1时在灰度级中为白色，所有中间值是从黑色到白色之间变化的灰度色调，而图像最高和最低灰度级之间的灰度差便为对比度(2) 图像取样和量化为了产生一幅数字图像，我们需要把连续的感知数据转化为数字形式，便是：取样和量化。

如何进行卫星遥感影像的解译和分析

如何进行卫星遥感影像的解译和分析卫星遥感影像的解译和分析一直是地理信息科学领域的重要研究内容。

随着卫星技术的不断发展和遥感数据的广泛应用，卫星遥感影像的解译和分析已经成为了现代地理学、环境学、农业学等学科研究中不可或缺的工具。

本文将探讨如何进行卫星遥感影像的解译和分析，从选择合适的遥感数据、进行影像预处理、提取地物信息以及应用解译结果等方面进行介绍。

首先，选择合适的遥感数据是进行卫星遥感影像解译和分析的关键。

合适的遥感数据包括高分辨率的遥感影像、不同波段的多光谱遥感影像以及时序遥感影像等。

高分辨率的遥感影像能够提供更为细致的地物信息，而多光谱遥感影像可以提供地物的光谱信息，时序遥感影像则能反映地物的动态变化。

因此，在选择遥感数据时，需要根据具体的研究目标和需求来确定合适的数据。

其次，进行影像预处理是进行卫星遥感影像解译和分析的必要步骤。

影像预处理主要包括影像校正、辐射校正和几何校正。

影像校正可以排除由于大气、地表反射和传感器等因素引起的影响，提高影像的质量。

辐射校正则是将原始的观测数据转换为可比较的辐射能量值，以进行定量分析。

几何校正能够纠正影像的几何畸变，保证影像的精度和准确性。

通过影像预处理，可以提高遥感影像的质量和可信度，为后续的解译和分析提供可靠的基础。

然后，提取地物信息是卫星遥感影像解译和分析的核心内容。

地物信息主要包括地物类别、面积、空间分布以及特征参数等。

在提取地物信息时，可以使用传统的像元分类方法，如最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。

同时，也可以结合地物特征参数进行解译和分析，如纹理特征和形态特征等。

在提取地物信息时，应根据具体的研究目标和需求选择适当的解译方法和技术，同时结合遥感数据和地理信息系统等辅助工具，提高解译和分析的准确性和可靠性。

最后，应用解译结果是卫星遥感影像解译和分析的重要环节。

解译结果的应用可以涉及到多个领域，如土地利用与覆盖变化、环境监测与评估以及农业资源管理等。

如何利用遥感影像解译技术进行城市用地变化监测

如何利用遥感影像解译技术进行城市用地变化监测遥感影像解译技术在城市用地变化监测中扮演着重要的角色。

随着城市化进程的加速和人口的增加，对城市用地的变化进行监测和分析，对城市规划、资源管理以及环境保护都具有重要意义。

本文将介绍遥感影像解译技术在城市用地变化监测中的应用以及其优势。

第一部分：遥感影像解译技术简介遥感影像解译技术通过获取并分析地球表面的遥感影像数据，识别和提取出地物的信息。

常见的遥感影像解译技术包括目视解译、机器解译和半自动解译。

目视解译主要依靠人眼对影像进行分析和判断，机器解译则是通过计算机算法对影像进行自动解译，而半自动解译则结合了人工和机器的优势。

第二部分：城市用地变化监测的意义城市用地的变化与城市化进程密不可分。

通过监测和分析城市用地的变化，可以更好地了解城市发展的趋势和模式，为城市规划和土地资源管理提供可靠依据。

此外，城市用地变化的监测还可以帮助我们评估城市化对生态环境的影响，为环境保护和可持续发展做出合理决策。

第三部分：利用遥感影像解译技术进行城市用地变化监测的方法1. 影像预处理：在进行城市用地变化监测之前，首先需要对遥感影像进行预处理。

预处理包括影像校正、辐射校正、几何校正等步骤，旨在消除影像中的噪声、偏差和畸变，提高影像的质量和准确性。

2. 特征提取：特征提取是遥感影像解译的核心环节，通过提取影像中的地物特征，可以将地物分类并进行定量分析。

常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

利用这些特征，可以识别出不同类型的地物，并对城市用地进行分类。

3. 变化检测：城市用地变化监测的关键在于识别出城市用地的变化。

采用遥感影像解译技术可以有效地检测出地物的变化信息。

常用的变化检测方法包括基于像素的变化检测和基于对象的变化检测。

基于像素的方法通过比较同一地区的不同时间的遥感影像，分析像素的变化情况，识别出地物的变化。

而基于对象的方法则是将城市用地划分为不同的对象，通过比较对象的属性以及其在不同时间的位置和形状的变化来识别城市用地的变化。

高分辨率影像建筑物提取方法对比

高分辨率影像建筑物提取方法对比随着科技的不断进步，高分辨率影像技术在建筑物提取领域的应用变得越来越广泛。

高分辨率影像能够提供更加清晰、细致的建筑物信息，为城市规划、环境监测、地理信息系统等领域提供了更加丰富的数据支持。

而针对高分辨率影像的建筑物提取方法也在不断发展和完善，以满足对建筑物信息提取的不同需求。

本文将针对目前常见的高分辨率影像建筑物提取方法进行对比，分析其优缺点，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。

一、高分辨率影像建筑物提取方法概述高分辨率影像建筑物提取方法主要包括传统的影像解译方法和基于深度学习的方法两大类。

1. 传统的影像解译方法传统的影像解译方法主要包括目视解译、图像分割与分类和特征提取等步骤。

目视解译需要人工对影像进行观察和判断，然后对建筑物进行提取；图像分割与分类则是利用图像处理和模式识别的方法自动提取建筑物；特征提取则是对建筑物的特征进行提取和描述，如形状、纹理、颜色等。

传统的影像解译方法需要人工干预较多，且对数据质量和影像特征要求较高，提取效果受影像质量和光照条件等因素的影响较大。

2. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法则是利用深度学习模型对高分辨率影像进行训练，从而实现对建筑物的自动提取。

深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，通过对大量的高分辨率影像进行训练，使得模型可以自动学习建筑物的特征和规律，从而实现对建筑物的准确提取。

基于深度学习的方法不仅可以实现对建筑物的自动提取，而且对影像质量和光照条件的要求较低，提取效果较为稳定和准确。

1. 优缺点对比（1）传统的影像解译方法优点：a. 传统的影像解译方法经过长期的发展和实践，已经形成了一套较为成熟的理论体系和技术方法，对于一些简单的场景和建筑物类型，提取效果较好；b. 传统的影像解译方法需要人工干预，可以根据实际情况进行调整和修正，提取结果较为可控。

缺点：a. 传统的影像解译方法对数据质量和影像特征的要求较高，提取效果受影像质量和光照条件的影响较大；b. 传统的影像解译方法需要消耗大量的人力和时间成本，提取效率较低，且在大范围、复杂场景下的提取效果较差。

理解不同分辨率的优势与适用场景

理解不同分辨率的优势与适用场景随着科技的进步和发展，电子产品的分辨率成为了人们越来越关注的重要指标。

而不同的分辨率对于不同的应用场景具备不同的优势。

本文将探讨不同分辨率的优势与适用场景，以帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的设备。

一、了解分辨率的定义和计算方法首先，我们需要了解什么是分辨率。

简单地说，分辨率指的是显示设备上的像素数量，通常用横向像素数乘以纵向像素数来表示。

计算方法为“宽度像素数 ×高度像素数”。

例如，1920×1080就表示横向有1920个像素点，纵向有1080个像素点。

二、高分辨率的优势与适用场景1. 图像细腻度：高分辨率的显示设备能够呈现更多的像素点，图像细节更加精致。

这在游戏、影视播放等需要展示精美画面的场景中尤为重要。

2. 文字清晰度：高分辨率的显示设备能够使文字显示更加清晰锐利，不会出现锯齿状的情况。

这对于需要长时间进行文字阅读的人们来说，能够减少眼睛疲劳，提升阅读体验。

3. 多任务处理：高分辨率的显示设备能够同时展示更多的内容，增加了工作效率。

比如在处理文档时，可以同时显示并排多个窗口，减少切换的次数，提高工作效率。

4. 制作和编辑：对于图像处理、视频编辑等专业领域的工作者来说，高分辨率的显示设备能够提供更高的细节展示和编辑精度，有助于他们准确地完成工作任务。

5. 游戏体验：游戏是一个注重视觉享受的娱乐活动，高分辨率的显示设备能够更好地还原游戏画面，提供更真实、震撼的视觉体验，让玩家沉浸其中。

三、低分辨率的优势与适用场景1. 续航时间：低分辨率的显示设备相对来说对显卡和电池的消耗较小，可以延长电池的续航时间。

这对于移动设备、笔记本电脑等需要长时间使用的场景非常有利。

2. 资源需求低：相对于高分辨率的设备，低分辨率的设备对于硬件配置的要求较低。

这意味着相同的硬件配置下，低分辨率的设备可能更加流畅稳定，不容易出现卡顿现象。

3. 兼容性好：由于低分辨率的设备在市场上更加普及，很多软件和游戏都会更好地适配和优化低分辨率设备，保证其正常运行。

高分辨率遥感图像解译与分析方法

高分辨率遥感图像解译与分析方法随着科技的不断进步，高分辨率遥感技术已经成为了目前遥感领域的热点之一。

高分辨率遥感图像可以提供更为精细的地表信息，对于环境监测、城市规划、农业和森林资源管理等领域具有重要的应用价值。

然而，高分辨率遥感图像的解译与分析是一个复杂而具有挑战性的任务，需要结合多种方法和技术才能取得准确的结果。

在高分辨率遥感图像的解译与分析中，最常用的方法之一是目标提取。

目标提取是指从遥感图像中识别和提取出感兴趣的目标物体或区域。

传统的目标提取方法主要基于像元级别的图像分割，使用聚类、阈值分割和边缘检测等算法来实现。

然而，由于高分辨率遥感图像中存在着大量的噪声和复杂的背景信息，这些传统方法在目标提取中面临着一些困难。

因此，近年来研究人员提出了许多基于特征的目标提取方法，如基于纹理特征、形状特征和光谱特征等。

这些方法通过提取目标的多种特征来增加目标提取的准确性。

除了目标提取外，高分辨率遥感图像的解译与分析还包括地物分类和变化检测等任务。

地物分类是将遥感图像中的不同地物按照一定的分类标准划分为不同的类别。

地物分类在城市规划、土地利用和生态环境研究等领域具有重要的意义。

传统的地物分类方法主要基于特征提取和分类器构建。

特征提取是指从遥感图像中提取出区分不同地物的特征变量，如光谱特征、纹理特征和形状特征等。

分类器构建是指根据提取到的特征变量，使用一定的分类算法将地物进行划分。

近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的地物分类方法也获得了广泛的关注。

深度学习方法可以通过构建深度神经网络模型来自动地学习图像特征和分类规则，进而实现准确的地物分类。

变化检测是对不同时间点拍摄的遥感图像进行比对，分析和识别地物变化的过程。

地物的变化可以是由于人为活动、自然灾害或自然生态变化等原因引起的。

传统的变化检测方法主要基于像素级别的差异分析，通过计算两个时间点的遥感图像中像素的差异来判断地物的变化情况。

然而，由于高分辨率遥感图像中存在着大量的噪声和非线性变化，传统的差异分析方法在变化检测中常常会出现误检和漏检的情况。