遥感图像解译.

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遥感数字图像计算机解译

遥感数字图像计算机解译

遥感数字图像计算机解译引言遥感技术是利用航空器、卫星等远离目标的载体获得目标的信息,并通过计算机对图像进行解析与处理的一种技术。

遥感数字图像计算机解译是对遥感数字图像进行分析、解释和提取有用信息的过程,广泛应用于地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域。

本文将介绍遥感数字图像计算机解译的基本原理和方法。

一、遥感数字图像计算机解译的基本原理遥感数字图像计算机解译的基本原理是将遥感图像与相应的地学知识模型相结合,通过计算机进行图像处理和分析,最终得到目标物体或地物的相关信息。

其主要步骤包括数据预处理、图像增强、特征提取和分类识别等。

1. 数据预处理数据预处理是遥感数字图像解译的第一步。

这一步骤主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等操作。

辐射校正是根据遥感图像的辐射亮度值来计算实际反射率,消除辐射因素的影响。

大气校正是根据大气光传输模型对遥感图像进行校正,消除大气散射的影响。

几何校正则是将遥感图像进行几何变换,去除图像的旋转、平移和拉伸等误差。

2. 图像增强图像增强是遥感图像解译的关键步骤,其目的是增强图像的对比度、清晰度和细节等特征,以便更好地提取目标信息。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、空间域增强、频域滤波等。

3. 特征提取特征提取是遥感图像解译的核心步骤,其目的是从图像中提取出与目标物体或地物相关的特征信息。

特征可以包括颜色、纹理、形状等。

常用的特征提取方法包括基于像素值的特征提取、基于频域变换的特征提取以及基于机器学习的特征提取等。

4. 分类识别分类识别是遥感图像解译的最终目标,其目的是将图像中的像素进行分类,将不同的地物或目标物体分别识别出来。

常用的分类识别方法包括像元分类、目标检测和物体识别等。

二、遥感数字图像计算机解译的应用遥感数字图像计算机解译在地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域具有重要应用价值。

1. 地质勘探遥感数字图像计算机解译在地质勘探中可以帮助勘探人员对地质构造、地质体和矿产资源进行分析和解释。

第五章 遥感图像目视解译和制图

第五章 遥感图像目视解译和制图

2、航空像片的种类
可见光黑白像片; 黑白红外像片 彩色像片 彩红外像片 多波段摄影像片
?为什么彩红外像片 比彩色像片应用更广
泛。
以彩红外像片居多。判读时应根据不同类型像片 的成像特点,结合地物光谱进行判读。
3、主要判读标志
形状; 大小; 色调/颜色; 阴影; 组合图案/纹理结构。
4、主要地类判读
(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
(3)综合推理法
综合考虑图像多种解译特征,结合生活常识,分析推断某种目 标地物的方法。
如:铁道延伸至大山脚下突然中断,可推断出隧道的存在。 p由植被类型可推断出土壤的类型 热带雨林——砖红壤性红壤 亚热带常绿阔叶林——红壤或黄壤 森林草原植被——黑钙土 荒漠草原——灰钙土
多个目标地物之间的空间配置关系。 如学校教室与操场、水田与沟渠、货运码头和货物存
储堆放区等。
2 、目标解译的认知过程
(1)遥感图像知觉形成的客观条件
客观条件:图像上存在颜色差异或色调差异,并且 这种差异能为判读者所感受.
遥感图像上颜色差异或者色调的差异达到一定程 度时,目标地物就容易与背景产生对比,形成形 状和纹埋等特征
一般应先建立目视解译标志,然后根据解译标志进行解译
§ 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。
常用的译标志有: 色调/颜色; 形状; 纹理; 图型; 位置; 阴影; 大小; 相关布局。

遥感图像解译

遥感图像解译

叶绿素 非再利用元素 反射率
3 叶片年龄 叶片年龄
4
5
6
7
月份
中南大学信息物理工程学院测绘所
梅小明

4) 物理方法的应用 遥感图像解译的对象,特别是一些空间现象经常涉及到 一些物理过程,其中有些比较简单,有些十分复杂,但都 需要把物理方法与遥感信息的使用相结合,并形成独特的 物理-遥感信息模型。例如:河床演变模型,土壤侵蚀模 型,波浪运动模型等。图1.1.6是根据SAR图像,利用数 学物理方法研究波浪运动特点的实例。

中南大学信息物理工程学院测绘所
梅小明



最初的遥感图像解译主要利用特定时段的遥感数据,利用 简单技术手段(甚至主要利用人本身的功能)对观测目标 作定性分析,或确定其空间分布规律。——按照遥感对象 的变化规律设计遥感探测周期——作为生产管理和动态监 测手段——对象信息的传递为遥感图像解译增添许多新内 容。 目前认为,遥感图像解译主要是对黑白和彩色遥感图像上 目标的色和形信息进行分析。即影像要素或特征概括起来 分“色”和“形”两大类。色:色调、颜色、阴影、反差; 形:形状、大小、空间分布、纹理;任务是从图像上反映 的各种各样的色、形信息推断观察目标电磁波特征的差异。 反映了重要特性,但不是全部特性。光谱探测能力的提高、 空间分辨率的提高——遥感信息与观测目标联系起来,定 量遥感变得现实。构成另外的特性:根据遥感图像对目标 电磁波特性的差异作物理的和数量上的说明。
中南大学信息物理工程学院测绘所 梅小明
小结。遥感图像信息所反映的地学环境的
综合性与复杂性,以及遥感信息本身的综 合特点,决定了遥感信息单纯数学、物理 处理结果具有不确定性或多解性。为了提 高解译结果的正确性与可靠性,地学知识 的介入是必不可少的。实际上,地物遥感 信息涉及面十分广泛,它与地学、生物、 数学、物理、信息技术都有不同程度的关 联。因而,地物信息与具体应用的结合会 涉及到各种相关知识的运用。

遥感图像解译

遥感图像解译
遥感地学分析
Geography Analysis for Remote Sensing
第3章 遥感图像解译与分类
第一节 遥感图像解译
遥感提供的是一种综合信息;不仅表现在它反 映的地学要素地质 地貌 水文 土壤 植被 社会 生态等的综合;是由相互关联的自然及社会现 象所构成的; 它是不同空间分辨率 波普分辨率 和时间分辨率的遥感信息的综合;
目视解译
1 图像注记 2 解译原理与方法 3 目视解译
3 1 水体 3 3 火山 3 5 自然灾害 3 7 考古 3 9 地貌
3 2 城市 3 4 土地利用/覆盖 3 6 水文 3 8 地质
Landsat图像注记
符号 1重叠符号 图像四角的+号;影像套准用 2图像中心 对角线的交点; 3航线重叠 T和表示航向承担; 4经纬度注记 E:东经;N:北纬 5灰标 1级为白色;15为黑色;
地壳 10km; 成矿带
2km
大陆架 2km; 洋流
5km
自然地带 2km; 生长季节
2km
中 国 自 然 地 带
2大型地物与现象
主要用于较大范围的区域调查;
地热资源:1km 冰与雪:1km
大气:1km
土壤水分:150m
海洋资源:100m 环境质量评价:100m
区域覆盖类型:400m
线性构造
弧型构造
环型构造
物候学的应用
物候是比较特殊的地学现象;与时间和空间都有关 系;并具有周期性; 在解译与生命现象有关的物体 如植物 动物时;对物候的了解程度可能决定解译 工作的好坏; 例如;华中地区的遥感植被调查就需 要知道如下几个关键时段:
✓ 4月份; 展叶期 ✓ 5月份; 开花期 ✓ 7~8月份; 茂盛期 ✓ 10~11月份 果熟期;叶变色期

遥感图像目视解译

遥感图像目视解译
遥感图像目视解译 的应用
土地利用/土地覆盖分类
遥感图像目视解译在土地利用/土地覆盖分类中的应用可以快速准确地识别不同类型的土地覆 盖为土地规划和资源管理提供依据。
通过遥感图像目视解译可以监测土地利用/土地覆盖的变化及时发现非法占用土地、破坏生态 环境等行为为相关部门提供执法依据。
遥感图像目视解译在土地利用/土地覆盖分类中的应用可以帮助研究自然地理、生态系统和气 候变化等领域为相关学科提供数据支持。
遥感图像目视解译还可以应用于城市规划、农业生产和灾害监测等领域为相关行业提供决策 支持。
地质构造解译
遥感图像目视解译在地质构造研究中的应用 解译地质构造的类型、规模和形态 分析地质构造与矿产资源的关系 预测地质灾害的风险和影响
资源调查与监测
资源调查:遥感 图像目视解译用 于土地、森林、 水域等资源的调 查提供全面的数 据支持。
监测变化:通过 对比不同时期的 遥感图像目视解 译可以监测资源 的变化情况及时 发现非法开采、 砍伐等问题。
灾害预警:遥感 图像目视解译可 以监测地质灾害、 水灾等自然灾害 的预警为灾害防 控提供数据支持。
生态保护:遥感 图像目视解译可 以监测生态系统 的变化为生态保 护和修复提供数 据支持。
环境监测与评估
步骤:选择合适的遥感数据源、确定时间序列、比较和分析图像差异。
优势:能够发现短时间内发生的变化为决策提供及时的信息支持。
信息综合法
遥感图像目视解 译的方法之一通 过综合分析多种 遥感影像信息提 高解译的准确性
和可靠性。
添加标题
具体步骤包括: 选择合适的遥感 数据源进行预处 理和增强处理提 取和识别地物特 征进行信息综合
遥感图像目视解译在环境监测中可用于检测和评估污染物排放和扩散情况。

09遥感技术导论第九章遥感图像分析解译

09遥感技术导论第九章遥感图像分析解译
第九章 遥感图像的分析解译
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

遥感图像解译方法

遥感图像解译方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感图像解译方法遥感图像解译分为两种:一种是目视解译,它指专业人员直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。

另一种是遥感图像计算机解译,它以计算机系统为支撑环境,利用模式识别技术和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。

其中计算机解译通常又可分为基十像元的遥感目标识别和面向对象的遥感目标识别两种。

北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构,而且是整合全球的遥感卫星数据资源,分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像,包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务,各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。

遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据,是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构,提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务,最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。

优势:1:北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司,经营时间久,行业口碑相传,1800个行业用户选择的实力见证。

2:北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务,数据查询网址是卫星公司网。

3:北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件,遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验,并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权,最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。

4:北京揽宇方圆国家高新技术企业,通过ISO900认证的国际质量管理操作体系,无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量,都能得到保障。

5:影像数据官方渠道:所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据,全球公众数据查询网址公开查询,影像数据质量一目了然,数据反应客观公正实事求是,数据处理技术团队国标规范操作,提供的是行业优质的专业化服务。

遥感图像解译

遥感图像解译

遥感图像解译1 遥感图像解译的一般要求(1) 遥感图像解译主要适用于前期论证阶段和初步勘察阶段。

解译工作应先于水文地质测绘,并贯穿其整个过程,以提供编写设计、布置水文地质观测路线的依据,达到减少水文地质测绘工作量,提高工作精度的目的。

(2) 一般使用的遥感图像为卫星图像和航空相片,必要时,在卫星图像和航空相片解译的基础上提出课题,进行红外扫描或其他专门遥感飞行,获得相应的遥感图像。

(3) 通过遥感图像解译,应提交与测绘比例尺相同的遥感图像水文地质解译图及文字说明。

根据需要,可分别编制地貌、地质构造解译图、相片镶嵌图和典型像片图等。

(4) 通过遥感图像解译,能够解决或基本能够解决某地区的水文地质问题,对该地区可不作或少作水文地质测绘工作,以减少野外工作量。

2 遥感图像解译的基本要求(1) 进行相片质量鉴定。

在搜集和分析已有资料(包括不同地质体的光谱特征资料)和野外踏勘调查的基础上,建立地质、水文地质直接和间接解译标志。

(2) 应选用不同时间、不同波段、不同比例尺卫星图像进行水文地质对比解译。

图像比例尺可根据卫星图像质量放大到1:50万至1:25万。

(3) 使用的航空相片比例尺,尽量接近水文地质测绘比例尺,一般不宜小于1:5万。

(4) 为发挥卫星图像视域范围大、反映构造轮廓清楚的客观效果和航空相片局部细节详细的长处,卫星图像和航空相片最好结合使用。

但在进行区域地质、水文地质解译时,卫星图像也可单独使用。

(5) 遥感图像解译一般采用目视解译和航空立体镜的光学机械解译,尽可能采用假彩色合成为主的电子光学解译和计算机图像处理,以提高解译水平。

(6) 遥感图像解译应结合已有的地面地质、物探、钻探等资料进行。

(7) 单张相片及镶嵌图的解译结果,可采用徒手或仪器转绘到与测绘比例尺相应的地形底图上,统一编绘成解译成果图。

3 遥感图像主要解译内容(1) 划分主要地貌单元,判定地貌形态、成因类型及地貌形态与地质构造、地层岩性、地下水分布的关系;(2) 地质构造基本轮廓、新构造形迹、裸露及隐伏的线性构造位置;(3) 各种岩溶形态和成因类型;(4) 解译各种水文地质现象,判定泉点、泉群、地下水溢出带和地表水渗失带位置,圈定地表水体的范围,分析水系发育特征;(5) 古河道、浅层淡水的分布范围;(6) 分析地下水补给、径流、排泄等区域水文地质条件。

《遥感图像目视解译》课件

《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。

遥感图像解译

遥感图像解译

遥感图像解译作业一1、横量遥感图像解译质量的指标有哪几个?每个指标的含义是什么?(1)解译的完整性解译的完整性标志着所得出的结果与给定任务的符合程度(2)解译可靠性解译可靠性指出解译结果与实际的符合程度(3)解译的及时性解译的及时性包括图像资料的及时使用(4)解译结果的明显性解译结果的明显性是指解译出来的成果。

2、地物的特征有哪些,他们在遥感图像解译中的作用是什么?地物特征:空间分布、波谱反射和辐射特征、时相变化空间分布作用:(1)分析探测对象的空间分布特征以选择具有适当的空间分辨率的遥感图像;(2)特测对象的空间分布特征又是在遥感图像上识别目标的参考数据。

波谱反射和辐射特征作用:可根据遥感仪器所接收到的电磁波谱特征的差异来识别不同的物体。

时相变化作用:通过动态监测了解地物的变化过程和变化范围,并按照地物的时间变化特征以及光谱特征的时间效应来确定识别目标。

作业二1、分析主动、被动微波,近红外和热红外遥感的异同?不同:主动微波遥感:用人工向目标物发射某一波长的微波讯号,用仪器接收目标物反射的回波,然后根据它们发射回来的微波特征识别物体;被动微波遥感:用仪器接收自然物体和人工物体自身所发射的微波;近红外遥感:红外线照相机拍摄的侦测图像;热红外遥感:指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。

相同:都具有一定的波长范围。

2、叙述5类地物的辐射特征(水体、植被、岩石、土壤和人工地物)?水体辐射特征:辐射通量与绝对温度的四次方成正比(M=εσT4),因此水体周围地物之间微小的温度差异影响着辐射通量的变化。

植被辐射特征:各类植物间的辐射差异是由植物株体从地面和太阳辐射获得并储藏热量多少而定的。

岩石辐射特征:岩矿物的辐射与其表面特征—粗糙度、色调有关。

粗糙表面比平滑表面辐射强,暗色地物比浅色地物辐射强。

土壤辐射特征:土壤的辐射是由于土壤温度状况决定的,土壤温度与水分的蒸腾散失、风化和化学溶解、微生物活性及有机质的分解速度有关,与种子萌发和植物生长有关。

遥感图像的分析解译

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。

(遥感技术课件)第五章 遥感图像解译

(遥感技术课件)第五章  遥感图像解译
8、遥感影像地图制作与印刷
数字图像与数据底图、符号注记图层、图面配置数 字图层精确配准。最大误差不得大于1个像元。
第二节 遥感数字图像计算机解译
一、概述
✓遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似 度。常使用距离和相关系数来衡量相似度。
➢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、地理基础底图的选取与数字化
底图数字化前的准备工作: 图面质量检查:地图变形情况、图面的清晰程度; 按类别进行分要素标描,以免漏掉要素。 多幅相邻底图内容检查:成图时相、内容等;图面要素分类编码。 底图数字化。
3、遥感影像几何纠正与图像处理
4、遥感影像镶嵌与地理基础底图拼接
遥感影像镶嵌原则 镶嵌的影像投影相同、比例尺相同,有足够的重叠区域;图像的时相保
形状
形状:目标地物在遥 感图像上呈现的 外部轮廓。
大小:指遥感图像上目标物的形状、 面积与体积的度量。
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)
2. 颜色:是彩色图像中目标地物识别的基本标 志。
阴影
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。

影像几何纠正

制作计算机辅助遥感制图
计算机辅助制图:在计算机系统支持下,根据地图制图原理, 应用数字图像处理技术和数字地图编辑加工技术,实现遥 感影像地图制作和成果表现的技术方法。
1、遥感影像信息选取与数字化
✓ 选取合适时相、恰当波段与指定地区的遥感图像。 ✓ 对航空像片与影像胶片需要数字化。
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。

实验5遥感图像目视解译与制图

实验5遥感图像目视解译与制图

04
了解遥感图像目视解译在地理信息科学领 域的应用。
实验要求
掌握遥感图像的基本特征 和分类。
掌握遥感图像目视解译的 步骤和流程。
熟悉遥感图像目视解译的 技巧和方法。
学会利用遥感图像目视解 译制作专题地图。
02 遥感图像目视解译
遥感图像目视解译基本概念
遥感图像目视解译是指通过观察和分 析遥感图像,对地表特征进行识别、 分类和解释的过程。
实验5遥感图像目视解译与制图
目 录
• 实验目的与要求 • 遥感图像目视解译 • 遥感图像制图 • 实验数据与软件 • 实验过程与结果 • 实验总结与讨论
01 实验目的与要求
实验目的
01 掌握遥感图像目视解译的基本原理和方法。
02
熟悉遥感图像目视解译的步骤和流程。
03
学会利用遥感图像目视解译制作专题地图。
遥感图像目视解译是遥感技术应用中 最为基础和重要的环节之一,对于地 表资源调查、环境监测、城市规划等 领域具有重要意义。
遥感图像目视解译方法
01
02
03
直接解译法
根据遥感图像上直接呈现 的地物特征进行识别和分 类。
对比解译法
通过对比动态解译法
结合长时间序列的遥感数 据,分析地物的动态变化 过程。
软件功能
ENVI软件主要进行遥感图像的预处理、增强、分类等操作,ArcGIS和QGIS则主要用于地图制作、空间分析和可视化 等方面。
软件操作
在进行目视解译和制图时,需要熟练掌握相关软件的操作,包括图像导入、调整视图、标记特征、制作 地图等,以确保结果的准确性和可靠性。
05 实验过程与结果
实验过程
实验问题与解决方案
在实验过程中,部分学生遇到了遥感图像解译难度大的问题。针对这一问题,教师提供了 额外的遥感图像数据供学生练习,并加强了解译方法的指导,帮助学生克服困难。
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查找下一边界点的方向
3、面状地物的边界跟踪法 举例
利用方向指引,寻找到下一个边界点后,要 求判别该点的坐标是否与起始点相同。不同 时,继续寻找当前地物单元下一个边界点, 相同时,记录下跟踪过程中边界点的各种信 息,产生一个地物单元数据记录,然后利用 同样跟踪方法,开始下一个地物单元边界的 跟踪,一直到图像中所有地物单元跟踪完毕。 上述跟踪方法可以拓广到多个地物类型的图 像区域。
3、面状地物的边界跟踪法 举例
设G1为图像中第一种地物类型,G2为图像中第二种地物 类型,像元A0,A1,A2,A3在二维图像空间分布中具有 如下:
A0
A1
若AG1或AG2 A={A0,A1,A2,A3}则称 4个 像元在 2*2图像窗口的中间点为内部点,
A2 A3 若存在AiG1,AjG2,ij,则称4个像元在2*2 图像窗口的中间点为边界点,地物单元边界跟踪法是:
• 起始点的确定:设图像数据具有m行和n列,分别在图像四周各增 加一行或一列数据,增加的像元赋值为-1,构成(m+2)*(n+2) 的数字图像,经过上述处理,图像周边的像元都成为边界点。我 们规定,第一个地物单元的边界点在图像坐标原点,将坐标原点 作为起始点,开始跟踪时,记下起始点的坐标,顺序扫描图像, 查找边界点。
季统
§2 、遥感图像多特征提取;

遥感图像多特征提取的概念;

地球表面物体分布特征;

地物边界跟踪法;

形状特征描述与提取;

地物空间关系特征描述与提取;
§3 、遥感图像解译专家系统

遥感图像解译专家系统的组成

图像处理与特征提取子系统

遥感图像解译知识获取子系统
3、面状地物的边界跟踪法 举例
• 下一个跟踪点的确定:查找下一个跟踪点,关键
是确定下一个跟踪点的方向。通过对地物单元边
界点在图像窗口各种可能出现状态的分析,发现
在逆(或顺)时针方向查找时,当前区域的下一
个边界点是唯一的,寻找当前区域的下一个边界
点的方向依赖于当前点的位置和图像窗口内相邻
像元的分布位置。利用已知的方向作指引,可以
三、地物边界跟踪法
1.地物边界跟踪法-分类; 2.点状地物与面状地物的边界跟踪; 3.面状地物的边界跟踪法; 4.线状地物信息检测与跟踪;
1、地物边界跟踪法-分类
对地物边界跟踪,是获取地物形态特 征的前提。针对不同地物分布特点, 地物边界跟踪方法不同。
➢ 第一种方法以图像像元作为跟踪的 落脚点,跟踪点的连线作为地物的 界线。这种跟踪方法适用于线状物 体的跟踪。
4、线状地物信息检测与跟踪
线状地物检测是对线状地物像素的亮度与方向特 性进行检测,找出可能的线状地物点的算法。
线状地物检测的方法较多,简单的有阈值技术, 复杂的有诸如假说检验程序等。线状地物检测的 输出结果是线状地物种子点。
➢ 线状地物信息检测首先对数字图像进行增强处理,然后 对图像进行二值化处理,图像的二值化方法一般是通过 设定某个阈值,并以该阈值为门限,把具有灰度级的图 像变换为二值的黑白图像。通过二值化处理,将图像中 的像元分为线状地物与背景,在此基础上进行噪声消除, 从而获得较为正确的线状地物片断,作为下一步线状地 物扩展与连接的起始点。数据经过以上处理后,得到一 幅初始的线状地物图。
➢点状地物是用一个像素或几个相邻像素 表示的地物,因一个像素对应地表一定 的面积,因此点状地物可视为缩小的面 状地物。面状地物边界跟踪法同样适用 于点状地物。
3、面状地物的边界跟踪法
面状地物边界跟踪是在遥感图像分类基础 上进行的。遥感数字图像分类实际上是根据 地物物理特性对像素的重新组合与归并。经 过分类后的图像,每个地物单元内部是均一 的,与其他地物的差异主要通过地物单元的 边界来表现。据此可以认为,特征均一的地 物单元(区域)的空间是由边界所确定的, 边界由一个或多个孤段所构成,弧段是具有 方向性的线段,线段由有限个有序的边界点 所构成。

遥感图像解译专家系统的机理

计算机解译的主要技术发展趋势
§1、遥感图像解译-概念
• 当人们或是计算机系统能够从遥感图像数 据中发现或者挖掘出信息,并将此信息分 析、整理、传递给他人的时候,就是在进 行图像解译。
• 图像解译的表达形式有:图像分类、专题 信息提取和模式识别等。
§2 、遥感图像多特征提取
一.遥感图像多特征提取的概念; 二.地球表面物体分布特征; 三.地物边界跟踪法; 四.形状特征描述与提取; 五.地物空间关系特征描述与提取;
一、遥感图像多特征提取-概念
遥感图像解译,除了利用地物的光谱特征 外,还需利用地物的形状特征和空间关系特征, 因此需要提取图像的其他特征。对于高分辨率 遥感图像,可以清楚地观察到丰富的结构信息, 如城市是由许多街区组成的,每个街区又由多 个矩形楼房构成,其中人造地物具有明显的形 状和结构特征,如建筑物、厂房、农田田埂, 因此可以设法去提取这类地物的形状特征及其 空间关系特征,以作为结构模式识别的依据。
➢ 第二种方法认为地物的界线在相邻 地物之间,因此边界跟踪的路径应 该从两个相邻地物边界的像元中间 穿过,这种方法适用于点状地物与 面状地物的跟踪。
4-4 || 4—4
3-3 || 3—3
4 43 3 4 43 3
2、点状地物与面状地物的边界跟踪
➢ 随着遥感影像空间分辨率的变化,相同 地物的分布特征是可变的。例如,一种 地物在高分辨率图像上表现为面状地物, 但在低分辨率图像上可能表现为点状地 物。反之,点状地物在高分辨率图像上 也可以表现为面状地物。
结构模式识别也叫句法模式识别,它可以提取 地物的形状特征和空间关系特征,在此基础上 识别遥感影像上的目标地物。
二、地球表面物体分布特征
地球表面的物体,从其分布特征来看, 主要表现为三种形式, –点状地物 –线状地物 –面状地物 从信息论的观点看,一个图像颜色(地 物光谱)特征均一的地物单元,其边界 信息最丰富,地物形状特征是通过边界 信息表现出来的。
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