遥感图像目标地物识别特征
遥感图像的野外识别1
遥感图像的野外识别
一、实验目的
通过野外实习加深对遥感图像的理解，学会对遥感图像进行判读，了解遥感影像的判读方法；了解航空相片的特点、比例尺、影像等，是理论与实践相结合，让我们更加熟练的判读地貌类型特征，从而能够判读林地、水体、建筑等地物。
二、实验内容
根据所给遥感图像的目的地，找到该目的地并且判读沿途的地物地貌类型。
三、实验原理
遥感图像中的目标地物特征是地物电磁辐射差异在遥感影像上的典型反映。
按其表现形式的不同，目标地物特可以概括为“色、形、位”三大类，根据地物辐射的差异，可表现处不一样的颜色和形状。
四、实验过程
根据遥感图像，找到图像上的目的地，并且对图像上没有改变的地物进行判读，并且拍下照片。
林学楼附近的建筑
花溪平桥附近建筑、水体
沿途
目的地——林地
五、实验结果分析
遥感影像一般都是采用假彩色，所以在判读地物时一定要十分仔细，水体在遥感图像上一般呈现的是深蓝色，林地是红色，建筑物一般是灰白色，这与我们现实生活照看的实物是有差别的，所以，在判读的
时候一定要十分注意。
把遥感图像与实物进行对比，不断的反复练习，有助于我们今后对腰杆影像的判读。
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。
遥感导论复习整理(期末考试)
遥感概论复习整理第一章绪论1.遥感概念狭义遥感：应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术2.遥感技术系统组成信息源、信息的获取、信息的记录和传输、信息的处理、信息的应用。
3.信息源，传感器概念信息源：任何地物都可以发射、反射和吸收电磁波信号，都是遥感信息源；目标物与电磁波发生相互作用，会形成目标物的电磁波特性，这为遥感探测提供了获取信息的依据。
传感器：接收、记录地物电磁波特征的仪器，主要有：扫描仪、雷达、摄影机、光谱辐射计等4.遥感类型（区分不同波段属于那种类型）按遥感平台分类：航天、航空、地面遥感按工作波段分类：紫外遥感：收集和记录目标物在紫外波段辐射能量可见光遥感：收集和记录目标物反射的可见光辐射能量，传感器有：摄影机、扫描仪、摄像仪等红外遥感μm)：收集与记录目标物反射与发射的红外能量，传感器有：摄影机、扫描仪等微波遥感(1mm-1m)：收集和记录在微波波段的反射能量，传感器有：扫描仪、微波辐射计、雷达、高度计等按传感器工作原理分类：被动遥感：传感器不向目标发射电磁波，仅被动接收目标物的自身发射和对自然辐射源的反射能量主动遥感：传感器主动发射一定电磁波能量，并接收目标的后向散射信号按资料获取方式分类：成像遥感：传感器接收的目标电磁辐射信号可转换成（数字或模拟）图像非成像遥感：传感器接收的目标电磁辐射信号不能形成图像波段宽度与波谱的连续性分类：按应用领域分类：土地遥感（Domanial）环境遥感（Environmental）大气遥感（Atmospheric）海洋遥感（Oceanographic）农业遥感（Agricultural）林业遥感（Forestry）水利遥感（Hydrographic）地质遥感（Geological ）5.遥感特点（一帧遥感图像代表地面多大位置）宏观性动态性技术手段多，信息海量应用领域广泛，经济效益高100nmile x 100nmile(185km x 185km)=34225km26.气象卫星有哪些1957年10月4日，前苏联成功发射了人类第一颗人造地球卫星1960年，美国发射了TIROS-1和NOAA-1太阳同步卫星1972年，美国发射ERTS-1（后改名为Landsat-1），装有MSS传感器，分辨率79米1982年，Landsat-4发射，装有TM传感器，分辨率提高到30米1986年，法国发射SPOT-1，装有PAN和XS传感器，分辨率提高到10米1988年9月7日，中国发射第一颗“风云1号”气象卫星1999年，美国发射IKNOS，空间分辨率提高到1米1999年，美国发射QUICKBIRD-2，空间分辨率提高到0.6米7.遥感发展历史无记录的地面遥感阶段(1608-1838)有记录的地面遥感阶段（1838-1857）空中摄影遥感阶段（1858-1956）航天遥感阶段（1957-）8.对遥感进行处理的软件PCI ERDAS ENVI ER-MAPPER9.SAR是什么是合成孔径雷达Synthetic Aperture Radar 的缩写10.遥感发展现状高分遥感发展迅速，多种传感器并存遥感从定性到定量分析遥感信息提取逐步自动化遥感商业化第二章电磁辐射与地物光谱特征1什么是电磁波谱（应用较多的波段）按照电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，形成的一个连续谱带。
使用遥感影像进行地物分类与识别的指南
使用遥感影像进行地物分类与识别的指南遥感影像是一种重要的工具，可以用于进行地物分类与识别。
利用遥感影像，我们可以获取大范围、高分辨率的地表信息，并通过分类与识别方法，将这些信息转化为实用的地理数据，为城市规划、环境监测、农业生产等提供支持。
本文将为大家提供一份使用遥感影像进行地物分类与识别的指南，帮助读者了解和掌握相关知识。
一、遥感影像的基本原理遥感影像是通过航空或卫星平台获取的地球表面信息。
它利用电磁波的传感器对地物反射、散射或发射的电磁辐射进行感测，再将其转化为数字数据，并以图像的形式呈现。
遥感影像的分辨率、波段组合、传感器类型等特征决定其在地物分类与识别中的应用效果。
二、地物分类的基本方法地物分类是将遥感影像中的像元划分为不同的类别或类别组合，常用的分类方法包括基于光谱信息的无监督分类、监督分类和半监督分类。
在进行地物分类时，可以结合地物的形态、纹理、空间关系等辅助信息，提高分类的准确性。
三、地物特征提取地物特征提取是地物识别的基础，主要通过计算各类别地物在遥感影像中的特征参数，例如光谱特征、纹理特征、形态特征等。
其中，光谱特征是最常用的特征之一，通过计算不同波段间的反射率或辐射率可以表征不同地物的光谱响应特征。
四、地物识别的算法地物识别是在地物分类的基础上，进一步识别遥感影像中的具体地物对象。
常用的地物识别算法包括目标检测、图像分割和目标识别等。
目标检测是指在遥感影像中自动寻找与已知目标相似的地物，图像分割则是将影像分割为一系列不同的区域或像素块，目标识别则是在分割的基础上，对地物对象进行进一步的精确识别。
五、地物分类与识别的案例应用地物分类与识别在各个领域都有着重要的应用，以下简要介绍几个常见的案例应用。
1. 城市规划：通过对遥感影像中建筑物、道路、绿地等地物的分类与识别，可以为城市规划提供基础数据，帮助了解城市的空间分布情况和发展趋势。
2. 环境监测：利用遥感影像对森林、湖泊、湿地等自然环境进行分类与识别，可以实时监测环境变化，帮助保护生态环境，并提供资源管理决策支持。
遥感导论课后习题答案解析
第一章：1.遥感的基本概念是什么？应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
2.遥感探测系统包括哪几个部分？被侧目标的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用.3.作为对地观测系统，遥感与常规手段相比有什么特点？①大面积同步观测：传统地面调查实施困难，工作量大，遥感观测可以不受地面阻隔等限制。
②时效性：可以短时间内对同一地区进行重复探测，发现地球上许多事物的动态变化，传统调查，需要大量人力物力，用几年甚至几十年时间才能获得地球上大范围地区动态变化的数据。
因此，遥感大大提高了观测的时效性。
这对天气预报、火灾、水灾等的灾情监测，以及军事行动等都非常重要。
（比较多，大家理解性的删除自己不需要的）③数据的综合性和可比性遥感获得地地物电磁波特性数据综合反映了地球上许多自然、人文信息。
由于遥感的探测波段、成像方式、成像时间、数据记录、等均可按照要求设计，使获得的数据具有同一性或相似性。
同时考虑道新的传感器和信息记录都可以向下兼容，所以数据具有可比性。
与传统地面调查和考察相比较，遥感数据可以较大程度地排除人为干扰。
④经济性遥感的费用投入与所获得的效益，与传统的方法相比，可以大大的节省人力、物力、财力和时间、具有很高的经济效益和社会效益。
⑤局限性遥感技术所利用的电磁波有限，有待进一步开发，需要更高分辨率以及遥感以外的其他手段相配合，特别是地面调查和验证。
第二章：6.大气的散射现象有几种类型？根据不同散射类型的特点分析可见光遥感与微波遥感的区别，说明为什么微波具有穿云浮透雾能力而可见光不能。
①瑞利散射（大气中粒子的直径比波长小得多时发生的散射）.②米氏散射（当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射）③无选择性散射（当大气中粒子的直径比波长大的多时发生的散射）.大气散射类型是根据大气中分子或其他微粒的直径小于或相当于辐射波长时才发生。
遥感图像的判读
获取遥感图像的目的在于提取和分析人类感兴趣的地物信息。
目视判读是遥感信息提取的基础方法，也是目前最为准确和最常用的方法。
即使作为发展趋势的计算机自动提取，仍需要以目视判读为基础和以目视判读为标准。
进行遥感图象目视判读时必须充分运用地物目标时空分布的规律性，如气候、植被、土壤等景观要素的纬度地带性、经度相关性、高度垂直带性、物候季节性等。
要密切注意各类地物目标之间的相关规律，有些规律现象表现得比较稳定明确，如水平地带性、垂直带性等，有些现象则具有随机性、不确定性和模糊（或过渡）性，例如地震（带）的分布，土壤分布等受很多因素的影响。
应充分利用各种解译标志，包括直接标志和间接标志，相互补充，彼此验证。
只要坚持以遥感成像机理与专业知识、规律相结合的指导思想，通过实践，不断探索和总结，就能归纳出具有相对普遍性与稳定性的解译标志，并举一反三灵活应用这些解译标志进行正确的判读，目视判读可分为航空图像判读和卫星图像判读。
一、航空像片目视判读航空像片目视判读是凭借人眼观察或借助简单仪器对航片进行分析和量测，以获取所需要的地面各种信息的过程。
在航空像片上，不同地物有其不同的影像特征，这些特征是判断地物的依据，我们称作判读标志。
判读标志是地物自身性质、形态等特征在像片上的反映。
因而根据判读标志可以直接从像片上辨认出地物的属性及其空间分布等特征。
一般地，把影像形状、大小、色调与阴影作为常用的航片判读标志。
1、形状任何地物都具有一定的几何形状。
由于地物各部分反射光线的强弱不同，所以在像片上反映出相应的形状，依据影像的形状特征，就可以辨认出其相应的地物。
例如：居民地的房屋影像一般均表现为规则的方块形状，河流常呈弯曲的条带状，公路常呈笔直的线状且灰度浅亮，湖泊常呈不规则的封闭区间，等等。
2、大小地物影像的（尺寸）大小，不仅能反映地物的一些数量特征，而且还能据此判断地物的性质。
例如单轨铁路和双轨铁路从形状上往往不易区分，但量算它们的宽度，则容易区分。
遥感图像目视判读
遥感图像目视判读遥感图像目视判读是指通过观察遥感图像中的特定特征，进行分析和解译的过程。
遥感图像是利用航空或卫星传感器获取的地球表面信息的电磁图像。
目视判读可以帮助我们了解地表的特征、环境变化以及资源分布情况等，对于城市规划、环境保护、农业发展等领域具有重要的应用价值。
一、目视判读的基本原理遥感图像中的各种特征可以通过目视判读的方法进行解译，其基本原理包括：1. 各类地物在遥感图像上具有特定的光谱反射特征，如植被、水体、建筑物等，不同地物在图像上会呈现不同的颜色和亮度。
2. 地物的形态特征也可以通过目视判读进行解译，如河流的走向、湖泊的形状等。
3. 图像上的纹理和阴影也是目视判读的重要参考因素，可以帮助判读地物的类型和分布情况。
二、目视判读的步骤目视判读一般包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对遥感图像进行预处理，如去除噪声、增强对比度等，以提高图像的观测质量。
2. 地物分类：根据遥感图像上的颜色、亮度等信息，将地物进行分类，如区分植被、水体、建筑物等。
3. 目标探测：探测和识别具有特定目标的地物，如识别道路、农田、城市区域等。
4. 变化检测：通过对比多期遥感图像，判断地表的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。
5. 结果验证：对目视判读的结果进行验证，可以通过实地调查或其他遥感数据进行对比。
三、目视判读的应用领域目视判读在许多领域具有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 城市规划：通过对城市遥感图像的目视判读，可以获取城市用地的分布情况和更新变化，为城市规划提供重要参考。
2. 农业发展：农田遥感图像的目视判读可以帮助农业管理者监测作物种植情况、病虫害的扩散情况和土地利用的变化等，提高农业生产效益。
3. 环境保护：通过遥感图像目视判读，可以了解环境中的污染源和敏感区域，指导环境保护工作，保护生态环境。
4. 自然资源管理：通过对遥感图像的目视判读，可以了解地表的自然资源分布情况，包括水资源、森林资源、矿产资源等，为资源管理和合理利用提供依据。
遥感导论复习资料
遥感复习资料一、名词解释1、遥感:是应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
2、大气窗口：电磁波在大气中传输过程中吸收和散射很小，透射率很高的波段。
绿色植物反射波谱特征，并作出相应植物反射波谱曲线。
3、电磁波（横波）：由振源发出的电磁振荡在空中的传播叫电磁波，如：光波、热辐射、微波、无线电波等。
4、电磁波谱：将各种电磁波在真空中的波长（或频率）的长短，依次排列制成的图表，叫做电磁波谱。
5、绝对黑体：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。
6、像点位移：在中心投影的像片上，地形的起伏除引起相片比例尺变化外，还会引起平面上的点位在像片位置的移动，这种现象称为像点位移。
7、瞬时视场角：扫描镜在一瞬时时间可以视为静止状态，此时，接受到的目标物的电磁波辐射，限制在一个很小的角度之内，这个角度称为瞬时视场角。
即扫描仪的空间分辨率。
8、（遥感）数字图像：能够被计算机存储、处理和使用的影像。
9、辐射畸变：指从传感器得到的测量值与目标物的光谱反射率与光谱反射亮度等物理量不一致。
10、几何精校正：利用控制点的影像坐标和地图坐标的对应关系，近似的确定所给的影像坐标系和应输出的坐标系之间的变换公式。
11、多源信息复合：将多种遥感平台，多时相遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配。
12、程辐射度：相当部分的散射光向上通过大气直接进入传感器，这部分辐射称为程辐射度。
13、差值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减就是差值运算。
fd （x ，y ）=f1（x ，y ）- f2 （x ，y ）14、比值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除（除数不为0）就是比值运算。
15、信息复合：指同一区域内遥感信息之间或遥感与非遥感信息之间的匹配复合。
16、正像素：把一个像素内只含有一种地物的称为正像素。
第五章遥感图像目视解译原理
可见光黑白像片和黑白红外像片上，目标地物的形状和 色调是识别地物的主要标志。由于人类习惯在可见光条 件下观察地物，因此，可见光黑白像片上各种地物比较 容易识别。黑白像片识别与解译的规律是：可见光范围 内反射率高的地物，在航空像片（正片）上呈现淡白色 调，反射率低的地物，在像片上呈现暗灰色调，如水泥 路面呈现灰白色，而湖泊中的水体呈现深暗色。加上可 见光黑白像片多数为大比例尺像片，地物形状特征明显， 形状特征与色调特征等多种解译标志综合使用，可以提 高目标地物的正确识别率。
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
北京故 宫博物 院与护 城河之 间的色 调差异
(5)颜色：指彩色图像上色别和色阶，如同 黑白影像上的色调，它也是地物电磁辐射能 量大小的综合反映，用彩色摄影方法获得真 彩色影像，地物颜色与天然彩色一致；用光 学合成方法获得的假彩色影像；根据需要可 以突出某些地物，更便于识别特定目标。
真彩色图像上地物颜色能够真实反映实际地物颜色 特征，这符合人的认知习惯。同一景多光谱扫描图 像的相同地物，不同波段组合可以有不同的颜色， 目视判读前需要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。
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。
遥感影像中的地物参数识别技术
遥感影像中的地物参数识别技术一、遥感影像中的地物参数识别技术概述遥感技术作为现代地理信息科学的重要组成部分，其通过卫星、飞机等载体搭载的传感器，获取地球表面物体的影像信息。
地物参数识别技术则是遥感技术中的关键环节，它通过分析遥感影像来识别和提取地表的各种地物特征和参数，如植被覆盖度、土地利用类型、水体分布等。
这些信息对于环境监测、农业规划、城市规划、灾害评估等领域具有重要的应用价值。
1.1 地物参数识别技术的核心特性地物参数识别技术的核心特性主要包括以下几个方面：- 高精度：遥感影像的分辨率越来越高，使得地物参数的识别精度不断提升。
- 多时相：遥感技术能够提供不同时间点的影像数据，有助于分析地物的动态变化。
- 多光谱：遥感传感器能够获取不同波段的光谱信息，为地物参数的识别提供了丰富的数据源。
- 自动化：随着计算机视觉和机器学习技术的发展，地物参数识别的自动化程度不断提高。
1.2 地物参数识别技术的应用场景地物参数识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 环境监测：监测森林覆盖变化、城市扩张、水体污染等环境问题。
- 农业规划：评估作物生长状况、土壤湿度、病虫害发生等农业信息。
- 城市规划：分析城市土地利用变化、交通流量、人口分布等城市信息。
- 灾害评估：评估自然灾害如洪水、地震、火灾对地表的影响。
二、遥感影像地物参数识别的关键技术遥感影像地物参数识别的关键技术主要包括以下几个方面：2.1 遥感影像预处理技术遥感影像预处理是地物参数识别的基础，包括影像的辐射校正、几何校正、噪声去除等步骤。
这些预处理步骤能够提高影像的质量，为后续的地物参数识别提供准确的数据基础。
2.2 特征提取技术特征提取是从遥感影像中提取有用信息的关键步骤。
常见的特征提取方法包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
这些特征能够反映地物的物理属性和空间分布特征，为地物参数的识别提供依据。
2.3 机器学习与模式识别技术机器学习与模式识别技术是实现地物参数自动识别的重要手段。
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测遥感图像是一种通过航天技术获取的地球或其他天体上的图像，它能提供大量的地理信息和环境数据。
然而，由于遥感图像具有高维复杂性和丰富的信息量，解读和利用这些图像是一项具有挑战性的任务。
在本文中，我将介绍如何进行遥感图像的特征提取与目标检测，以便更好地理解和利用遥感图像的信息。
一、遥感图像的特征提取特征提取是从原始数据中选择和提取出与特定任务相关的信息的过程。
对于遥感图像，我们可以通过以下几种方法进行特征提取。
1. 颜色特征提取遥感图像中的颜色信息具有重要的地理、环境和地物属性。
通过使用颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等方法，可以从遥感图像中提取出丰富的颜色特征。
这些颜色特征可以用于分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 纹理特征提取纹理是遥感图像中地物表面的经典特征之一。
通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等方法，可以提取出遥感图像中地物的纹理信息。
这些纹理特征可以用于地物分类、目标检测和地貌分析等任务。
3. 形状特征提取遥感图像中的地物形状信息也具有重要的地理和环境属性。
通过使用边缘检测、形态学操作和轮廓描述等方法，可以提取出遥感图像中地物的形状特征。
这些形状特征可以用于地物识别、目标检测和地貌分析等应用。
二、遥感图像的目标检测目标检测是通过分析遥感图像，自动或半自动地识别和定位其中的目标。
遥感图像的目标检测是遥感技术的重要应用之一，它可以用于农业监测、城市规划和环境监测等领域。
1. 基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法是一种常用的遥感图像目标检测方法。
该方法先通过图像分割将图像分成多个区域，然后通过计算每个区域的特征向量，利用机器学习算法进行分类和目标检测。
常用的图像分割算法包括基于阈值、基于区域增长和基于图割等方法。
2. 基于卷积神经网络的目标检测方法随着深度学习的兴起，卷积神经网络在遥感图像的目标检测中得到了广泛应用。
通过训练深度卷积神经网络，可以实现对遥感图像中的目标进行准确识别和定位。
如何进行遥感影像的分类与地物识别
如何进行遥感影像的分类与地物识别遥感影像是现代遥感技术的重要成果之一，它通过卫星、飞机等遥感平台获取的图像数据，可以为我们提供大范围、全面、准确的地貌信息。
遥感影像的分类与地物识别是一项非常重要的任务，它可以帮助我们快速准确地了解地球表面的特征，为各个领域的应用提供支持。
一、何为遥感影像的分类与地物识别遥感影像的分类与地物识别是指将遥感图像中的像素点或区域进行分类，根据地物的不同特征对其进行识别和划分。
通过这样的操作，我们可以得到不同类别地物的分布情况和空间分布特征。
遥感影像的分类可以分为监督分类和无监督分类两种方法。
监督分类是根据已经确定好的训练样本进行分类，通过机器学习方法对图像进行识别；而无监督分类则是根据图像中像素点之间的相似度进行自动分类。
这两种方法都有各自的优劣，需要根据具体需求选择合适的方法。
二、遥感影像分类与地物识别的意义遥感影像的分类与地物识别在许多领域具有重要的应用价值。
首先，在城市规划领域，可以通过遥感影像的分类与地物识别分析城市土地利用状况，为城市的合理规划提供数据支持。
其次，在环境资源管理中，可以通过对遥感影像的分类与地物识别，对农田、水域、林地等进行识别和划分，提供环境资源管理的参考信息。
再次，在灾害监测和评估中，可以通过遥感影像的分类与地物识别，快速获取受灾区域的信息，进行灾害评估和应急响应。
总之，遥感影像的分类与地物识别具有广泛的应用前景，对于各个领域的研究和决策都具有重要的参考意义。
三、遥感影像分类与地物识别的方法1. 特征提取特征提取是遥感影像分类与地物识别的关键步骤，通过提取合适的特征可以有效地区分不同地物。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
在特征提取过程中，可以利用不同的算法和技术，如主成分分析、小波变换等，将原始图像转化为具有判别性的特征。
2. 分类算法分类算法是基于提取的特征对遥感影像进行分类与地物识别的关键环节。
常用的分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。
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。
遥感图像分类与目标识别
遥感图像分类与目标识别随着近年来遥感技术的飞速发展，遥感图像分类与目标识别逐渐成为了遥感应用领域中的重要研究方向。
在计算机视觉和模式识别的支持下，遥感图像分类和目标识别的精度和效率不断提高，为环境监测、城市规划等方面提供了有力的支持。
一、遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像中的像素点划分为不同的地物类型的过程。
它是遥感图像分析的基础和核心内容之一。
遥感图像分类通常分为有监督分类和无监督分类两种方法。
有监督分类是利用对样本地物类型已知的遥感图像进行训练，建立分类模型，对另一张遥感图像进行分类的方法。
在建立分类模型时，我们需要选取一定数量的代表性样本，对这些样本进行特征提取和分类标签的标注。
常用的有监督分类方法包括最小距离分类法、最大似然分类法、支持向量机分类法等。
无监督分类则是不依赖于已有的分类标签信息，而是只基于遥感图像自身的统计特征，将像素点划分为不同的类别的方法。
无监督分类通常采用聚类法完成，常用的聚类方法有K-Means聚类法、ISODATA聚类法等。
二、目标识别目标识别是指对遥感图像中的特定地物进行检测定位并识别的过程。
目标识别是遥感图像分析中的高级应用，具有重要的现实意义。
常见的遥感图像目标识别任务包括道路提取、建筑物提取、水体提取等。
道路提取是目前遥感图像目标识别应用中的重要研究方向。
由于道路网在城市规划和交通管理中的重要性，对道路提取算法的精度和效率有较高的要求。
现有的道路提取算法包括基于图形学的方法、基于分割的方法、基于深度学习的方法等。
建筑物提取是遥感图像目标识别的另一个热点研究方向。
随着城市化进程的不断加快，建筑物信息的获取和更新成为了城市管理和规划的重要内容。
建筑物提取算法主要包括基于图形学的方法、基于分割的方法、基于纹理特征的方法、基于光谱信息的方法等。
水体提取是指对遥感图像中的水源、河流、湖泊等水体类型进行提取的过程。
它在自然资源管理和环境监测中具有重要的应用价值。
常用的水体提取算法包括基于周边像元的分水岭算法、基于对象的多尺度分割算法、基于最大似然法的分类算法等。
如何进行遥感图像的特征提取与分类
如何进行遥感图像的特征提取与分类遥感图像是通过航空或卫星等远距离感知装置获取的地表信息图像。
利用遥感技术可以获取大范围的地理信息，广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。
而遥感图像的特征提取与分类则是处理遥感图像的重要环节，它能够帮助我们更好地理解和利用遥感图像。
一、遥感图像的特征提取特征提取是将原始遥感图像转化为能够描述地物类别的数学特征的过程。
在遥感图像中，不同地物或者地物类别往往具有不同的光谱、纹理、形状等特征。
因此，通过提取这些特征，我们可以对地物进行分类与分析。
1.光谱特征提取光谱特征是指反映地物物理性质的光谱波段数据。
通过选择不同的波段组合，我们可以提取出反映植被、水体、建筑物等地物特性的光谱特征。
常用的方法有主成分分析（PCA）、最大似然分类（MLC）等。
2.纹理特征提取纹理特征描述了图像中像素间的空间关系。
在遥感图像中，纹理特征可以用于区分不同地物的纹理复杂程度。
例如，植被具有较为均匀的纹理，而建筑物则较为具有几何纹理。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法（GLCM）、局部二值模式法（LBP）等。
3.形状特征提取形状特征是指地物在图像中的几何形状信息。
通过提取地物的形状特征，可以识别出地物的边界和形状。
例如，对于建筑物来说，我们可以通过提取其形状特征来判断其是直角形、圆形还是其他形状。
常用的形状特征提取方法有边缘检测算子、Hough变换等。
二、遥感图像的分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同地物类别中的过程。
通过分类，我们可以获取遥感图像中不同地物的分布情况，进而进行地物的监测与分析。
1.监督分类监督分类是指使用人工定义的训练样本对遥感图像进行分类。
首先，我们需要准备一些具有代表性的训练样本，这些样本包含不同地物类别的图像区域。
然后，通过计算遥感图像与这些训练样本之间的差异，可以得到分类决策函数，进而对整幅遥感图像进行分类。
2.非监督分类非监督分类是指根据遥感图像中像素值的统计特征，自动将其划分到不同的类别中。
遥感-5
阴影 ：热红外影像上的阴影是目标地物与背景之间辐射差异造成的， 可分为冷阴影和暖阴影两种。 根据热红外影像解译标志,可以识别不同的地物： 水体与道路：在白天热红外像片上，由于水体具有良好的传热性， 一般呈暗色调。相比之下，道路在影像上呈浅灰色至白色，主要是 因为道路在白天接受了大量太阳热能，又很快转换为热辐射的缘故。 午夜以后获取的热红外像片，河流、湖泊等水体在影像上呈浅灰色 至灰白色，而道路呈现暗黑色调，这因为水体热容量大，散热慢， 而道路在午夜散热快。 树林与草地：白天的热红外像片上，树林呈暗灰至灰黑色。因为在 白天，树叶表面存在水汽蒸腾，降低了树叶表面温度，使树叶的温 度比裸露地面的温度低。夜晚，树木在热红外影像上多呈浅灰色调， 有时呈灰白色，这是因为树林覆盖下的地面热辐射使树冠增温。草 地在夜晚热红外像片上呈黑色调。
3.影像解译标志及地物影像特征 色调：雷达回波强度在微波影像上的表现。强回波在影像正片呈现 白色色调，弱回波信号在影像正片上呈现为灰暗色调。 单波段微波影像上色调由黑白和深浅不同的灰度组成。描述雷 达影像色调程度的术语是白色、灰色、暗黑色和黑色，分别与雷达 回波的强、中、弱和无四种程度相对应。 阴影：是微波影像上出现的无回波区，它是由于雷达和目标地物之 间存在障碍物阻挡了雷达波的传播所造成的。地形起伏是造成微波 影像上出现阴影的重要原因之一。
位置：指目标地物在空间分布的地点。
2）间接解译标志 指能够间接反映和表现目标地物信息的遥感图像的各种特征， 借助它可以推断与某地物属性相关的其他现象。 目标地物与其相关指示特征 地物及与环境的关系 目标地物与成像时间的关系 3.遥感摄影像片的判读方法 (1) 可见光黑白像片和黑白红外像片解译 在这两种像片上，地物的形状和色调是识别地物的主要标志。 可见光黑白像片识别与解译规律是：可见光范围内反射率高的 地物，在航空像片上呈现淡白色调，反射率低的呈暗灰色调。
遥感图像地物的判定
第四地物： 第四地物：一般公路
判定缘由： ）色调灰白色，与周围绿色不同。 判定缘由：1）色调灰白色，与周围绿色不同。 2）较为平直，多条支路与周围相连接。 ）较为平直，多条支路与周围相连接。
第五地物： 第五地物：桥梁
第五个地物： 第五个地物：桥 梁 判定的缘由： 1）位于河流之上。 判定的缘由： ）位于河流之上。 2）其两端都有道路与之相连贯。 ）其两端都有道路与之相连贯。
《土地资源调查》作业之 土地资源调查》 遥感图像中地物的判读 ——以我的家乡武胜县为例 以我的家乡武胜县为例
学校： 学校：西华师范大学 学院： 学院：国土资源学院 姓名： 姓名：符 杨
一个地物： 第一个地物：河流 判定的缘由 1）河流形状为有一定宽度的曲线状， ）河流形状为有一定宽度的曲线状， 形态为自然弯曲，且边界明显，流畅。 形态为自然弯曲，且边界明显，流畅。 2）河水色调呈深蓝色，与周围的绿色相分别。 ）河水色调呈深蓝色，与周围的绿色相分别。 3）河中心有小岛、江心洲、边滩地物存在。 ）河中心有小岛、江心洲、边滩地物存在。 4）大河流有支流的存在。 ）大河流有支高速公路 判定的缘由： ）影像色调为浅灰、灰白色，与周围绿色相区别。 判定的缘由：1）影像色调为浅灰、灰白色，与周围绿色相区别。 2）影像形状为线条状分布，且为平直延伸。 ）影像形状为线条状分布，且为平直延伸。 3）区域内周围基本上没有其他的分岔路口，或是 与之相 ）区域内周围基本上没有其他的分岔路口， 交的道路。 交的道路。
判断缘由： ）其横跨江面，与河流垂直。 判断缘由：1）其横跨江面，与河流垂直。 2）其左侧较大，为发电机组所在； ）其左侧较大，为发电机组所在； 右侧较小，为大坝。 右侧较小，为大坝。 3）其上游区域水量较多，为库区，下游水量少，存 ）其上游区域水量较多，为库区，下游水量少， 在边滩等地貌。 在边滩等地貌。 4）其右侧没有道路与之相连，故不可为桥梁。 ）其右侧没有道路与之相连，故不可为桥梁。
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遥感图像目标地物识别特征：
（1）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）。
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。
（2）颜色：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。
（3）阴影：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。
（4）形状：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。
（5）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。
（6）大小：指遥感图像上目标物体的形状、面积与体积的度量。
判读地物大小时必须考虑图像的比例尺。
影响图像上物体大小的因素有地面分辨
率，物体本身亮度与周围亮度的对比关系。
（7）位置：只目标地物分布的地点。
位置分为地理位置、相对位置。
依据遥感图像周框注记的地理经纬度位置，可以推断出区域所处的温度带，依据相对位置，可以为具体目标地物解译提供重要判据。
（8）图型：目标地物有规律的排列而成的图形结构。
（9）相关布局：多个目标地物只讲的空间配置关系。
可以推断目标地物的属性。