遥感影像目视解译矢量化分析
遥感影像目视解译方法
其 它（高寒苔原）
分布位置
主要分布在4000M以上，冻融形成的裸露岩石。
主要名称
昆仑山、唐古拉山、祁连山等。
影像特征
地类边界线明显但不规则。 影象呈深灰和白色。 影象质地纹理较细但不规则 。
信息提取
•土地利用是自然地理要素和人类活动相互作 用形成的自然综合体。要想直观反映研究区 土地利用环境背景类型质量的空间分布，就 必须对遥感影像特征（光谱特征、辐射特征、 几何特征、变化规律等）综合分析，统一专 业研究人员对分类系统和影像光谱特征认识 上的差异，客观清晰地反映区域环境综合特 征。 •要实现专题几何图形和属性信息的提取。就 必须对遥感图像和区域背景（下甸面、植被 群落等）有较深刻的理解，才能准确、快速 提取矢量图形数据和属性数据。
冰川及永久性积雪
分布位置
主要分布在（4000M以上）高山顶部。
主要名称
七一冰川及祁连山常年积雪。
影像特征
它的几何特征沿等高线分布。 影象呈现白色,但颜色均匀。 影象质底较细腻，色调均一。
河滩地
分布位置
基本分布在河流两侧及河心岛上。
主要名称
黄河、渭河、榆林河、芦河、大同河、湟水河等。
影像特征
呈现不规则的条带或片状。 影象颜色呈现灰、灰白及白色。 影象质底较细腻，色调均一。
影像特征
几何特征不规则，生长在低地中。 影像呈红、鲜红、粉红色。以小块星点状分布。 影像纹理细腻，在同一色调中差异不大。
其它林地（经济林等）
分布位置
主要分布在绿洲田埂，河边、路边及居民点周围。
主要植被
主要有杨树、柳树、梧桐及各种果树等。
影像特征
大多数以线状、格状、点状和片状分布。 影像呈红、鲜红和粉红色的线格状、点状分布。 影像纹理上看比较杂乱，不规则。
遥感影像目视解译方法
遥感影像目视解译方法引言遥感影像是利用航空器或卫星等平台获取的地面信息的图像。
目视解译是解析遥感影像的一种方法，它依赖于人眼对图像进行直观分析和判断。
本文将介绍遥感影像目视解译的一些基本方法和技巧。
1. 目视解译概述目视解译是指直接观察和分析遥感影像，根据特定地物和地貌在不同波段上的反射或辐射特性，识别和判断遥感影像中的地物种类、分布和状态。
目视解译通常可以提供一些较高级别的信息，如土地利用分类、植被类型、水体边界等。
2. 目视解译步骤2.1 数据准备在进行目视解译之前，需要准备好相应的遥感影像数据。
常见的遥感影像数据包括多光谱影像、高分辨率影像等。
同时，还需要了解影像的数据源、分辨率、波段等基本信息。
2.2 影像预处理对遥感影像进行预处理可以提高解译的准确性。
常见的预处理操作包括去噪、辐射定标、几何纠正等。
这些操作可以消除影像中的噪声、减少大气影响，并保证影像的几何精度。
2.3 目视解译方法在进行目视解译时，可以采用以下方法进行分析和判断： - 空间解译：根据图像中地物的形状、大小、纹理等空间特征进行解译。
- 光谱解译：利用遥感影像不同波段的反射或辐射特性，对地物进行分类和识别。
- 形态解译：根据地物的形态特征，如轮廓、阴影等，进行解译。
- 上下文解译：根据地物的空间分布、相邻关系等，进行解译和判断。
2.4 解译记录与输出在进行目视解译时，需要记录解译结果和相关信息。
可以使用表格、文本描述等方式进行记录。
解译结果可以输出为矢量图、分类图等形式。
3. 目视解译技巧3.1 借助辅助数据使用辅助数据可以提高目视解译的准确性和效率。
常见的辅助数据包括地形图、土地利用数据、通用土壤分类数据等。
这些数据可以提供额外的信息和参考，帮助解译者进行判断。
3.2 注重细节目视解译需要对遥感影像进行细致的观察和分析。
解译者应该注意影像中地物的细节特征，如纹理、形状、边界等。
细节观察有助于准确识别地物和判断地物类型。
遥感影像目视解译方法
不同解译者在同一遥感影像上可能得出不同的解译结果，影响数据的应用效果和决策的准确性。
解译结果的差异
解译精度与可靠性问题
信息提取与处理的优先级
在目视解译过程中，需要权衡信息提取与处理之间的关系。然而，由于遥感影像的复杂性和多层次性，这一矛盾往往难以解决。
解译速度与质量的平衡
与地理信息系统（GIS）的结合
利用GIS提供的空间信息和分析功能，辅助遥感影像目视解译，提高定位精度和空间分析能力。
遥感影像目视解译与其他领域的交叉研究与应用
与全球定位系统（GPS）的结合
通过GPS获取精确的位置信息，将遥感影像与实地坐标进行匹配，实现精准解译和动态监测。
与计算机视觉和模式识别技术的结合
高光谱与超光谱遥感影像融合
03
时序遥感影像融合
将不同时间拍摄的遥感影像进行融合，提高影像质量、增加信息量并辅助变化检测。
时序遥感影像分析与解译方法
01
时序变化检测
通过对同一地区不同时间拍摄的遥感影像进行比较，检测地物的变化情况，如建筑物拆迁、植被生长等。
02
时序影像序列分析
将多个时序遥感影像进行连续分析和比对，提取地物的动态变化特征，提高解译精度和可靠性。
详细描述
在地貌与地形分析中，主要包括对山脉、丘陵、平原、盆地等地貌形态的识别和分析，通过对这些地貌形态的特征进行提取，可以有效地获取地形地貌的信息，为地质灾害预警和土地资源开发利用提供支持。
地貌与地形分析
总结词
水体识别与分类是遥感影像目视解译的一个重要方向，主要是通过对影像中的水体特征进行分析，将它们分为不同的水体类型并进行分类。
2023
遥感影像目视解译方法
遥感影像目视解译矢量化分析
全 局 。本 文 以 第 二 次 土 地 调 查 影像 图 为研 究 对 象 ， Ｓ Ｏ 射 影像 图解 译 矢 量 化 为 例 ， 对 土 地 调 查 中土 地 以 Ｐ Ｔ５正 针
分类如何解译及 矢量化 问题进行研 究， 归纳出利 用 Ｓ Ｏ Ｐ Ｔ５遥感影像 完成 第二 次土地调 查 图件的解译及 矢量化的
Ｖｉｕ ｌＩ ｔ ｒ ｅ ａ ｉ ｎ Ｖｅ ｔ ｒ Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ｍ ｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅ ｓ ａ ｎ ｅ ｐｒ ｔ ｔ０ ｃ ｏ ａ ｙ ｉ ｆ Ｒｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ
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ch5 遥感影像目视解译
遥感影像目视解译第一节遥感图像目视解译原理 (1)第二节不同类型遥感图像的判读 (3)第三节遥感图像目视解译方法 (16)第四节遥感图像目视解译基本程序与步骤 (18)第五节遥感制图 (19)第一节遥感图像目视解译原理5.1.1 遥感图像目标地物特征遥感影像包括航空影像和卫星影像。
常用的航空影像以航空相片为主, 常用的卫星影像以TM和SPOT图像为主。
把这些图像放大来看, 它们都是由一行行、一列列的像元构成。
像元是遥感影像中最基本的单元, 有时也把像元称为像素。
各个像元按照行列方式排列, 构成一个点阵, 宏观上表现为一幅遥感图像。
遥感图像目视解译的目的是从遥感图像中获取需要的地学专题信息, 它需要解决的问题是判读出遥感图像中有哪些地物, 它们分布在哪里, 并对其数量特征给予粗略的估计。
因此, 我们必须掌握遥感图像目标地物特征。
概括说来, 目标地物特征包括“色、形、位”三大类。
色－－指目标地物在遥感影像上呈现的颜色特征。
形－－指目标地物在遥感影像上表现的形状特征。
位－－指目标地物在遥感影像上的空间位置特征。
地面各种目标地物在遥感图像中存在着不同的色、形、位的差异, 构成了可供识别的目标地物特征。
目视解译人员依据目标地物的特征, 作为分析、解译、理解和识别遥感图像的基础。
5.1.2 目视解译的生理与心理基础目视解译是人与遥感图像相互作用的复杂认知过程, 它涉及到目视解译者生理与心理许多环节。
为了更好理解目视解译过程, 这里对目视解译的生理与心理基础作一简单介绍。
人的眼睛是目视解译的重要器官, 眼球的构造与功能在获取信息的许多方面类似照相机。
依据生理学的功能划分, 人的眼睛由以下部分组成: 眼球壁和折光部分, 其中眼球壁分为外膜、中膜和内膜(图5－3), 它们在获取图像信息中具有不同的作用。
当眼睛观察遥感图像时, 图像信息从每只眼睛的视网膜沿着视神经向上传导。
视神经由视神经孔入颅腔形成交叉后, 延为视束。
目视解译矢量化
目视解译矢量化
目视解译矢量化是指将目视观察到的信息转化为矢量化的表达形式。
在这个过程中，通过人的视觉系统观察和处理感知信息，并将其转化为可量化的矢量数据。
目视解译矢量化可以应用于多个领域，例如地图制作、计算机视觉、机器人导航等。
在地图制作中，人们可以通过目视观察地理环境，然后将观察到的地貌、建筑物等转化为矢量数据，从而构建数字化的地图。
在计算机视觉中，人们可以通过观察图像或视频中的物体、场景等信息，并将其转化为矢量数据，从而实现物体检测、识别等任务。
在机器人导航中，人们可以通过目视观察周围环境，将观察到的地标、路径等信息转化为矢量数据，从而指导机器人进行导航。
目视解译矢量化的过程涉及到图形处理、模式识别、计算机视觉等技术。
通过矢量化后的数据，可以进行更加精确的分析、识别和处理，并应用于更多的应用场景中。
测绘技术中的遥感影像解译方法简介
测绘技术中的遥感影像解译方法简介遥感影像解译是测绘技术中重要的一项内容。
随着遥感技术的快速发展，遥感影像解译方法也不断更新与创新。
本文将介绍一些常见的遥感影像解译方法，以及它们在测绘领域的应用。
一、目视解译法目视解译法是最传统的一种遥感影像解译方法。
通过观察遥感影像，识别和判读出不同地物的特征，进行地物分类和制图。
这种方法的优点是简单直观，容易操作。
但是由于受到人眼观测能力和主观因素的影响，对于一些地物的辨识度较低，适用于规模较小的作业区域。
二、目视与数字相结合的解译法随着计算机技术的发展，数字图像处理方法在遥感解译中得到广泛应用。
目视与数字相结合的解译法，即人眼观察遥感影像，通过计算机处理和分析，辅助解译。
通过数字图像处理技术的引入，可以实现更精确、更自动化的地物分类和制图。
例如，利用图像分割算法对遥感影像进行分割，提取出不同地物区域，然后利用分类算法进行分类，得到最终的制图结果。
三、光谱解译法光谱解译法是利用遥感影像中不同波段的光谱信息，对地物进行解译。
不同地物在不同波段的反射率具有一定的特征，可以通过光谱曲线的变化来区分不同地物类型。
通过光谱解译法，可以实现对水体、植被、建筑物等地物的准确分类和数量测算。
例如，通过NDVI指数（归一化植被指数）可以对植被覆盖度进行评估。
四、纹理解译法纹理解译法是利用地物表面的纹理特征进行解译。
地物的纹理特征包括颗粒度、均匀度、对比度等。
通过纹理解译法，可以对农田、森林、城市等不同地物的纹理特征进行分析和分类。
例如，通过纹理特征可以判断农田土壤的质地。
五、形态解译法形态解译法是利用地物的形状和结构特征进行解译。
地物的形状和结构特征包括面积、周长、方向、分支和连通度等。
通过形态解译法，可以对不同地物的形状和结构特征进行提取和分析，从而实现地物分类和制图。
例如，通过形态解译法可以对建筑物进行识别和数量测算。
综上所述，遥感影像解译是测绘技术中的核心内容之一。
不同的解译方法具有各自的优势和适用范围。
如何进行遥感影像的解译与分析
如何进行遥感影像的解译与分析遥感影像解译与分析是一项重要的技术，广泛应用于地理信息系统、环境监测和资源调查等领域。
本文将探讨遥感影像的解译与分析方法，包括图像预处理、分类与识别、变化检测和空间分析等方面。
通过了解这些方法和技巧，我们可以更好地利用遥感影像来服务于社会发展和环境保护。
一、图像预处理图像预处理是遥感影像解译与分析的第一步，它的目的是提取和增强图像中的信息。
预处理包括辐射校正、几何校正、数据重采样和噪声滤波等环节。
其中，辐射校正是将影像数字化的原始值转换为可比较的、物理可解释的辐射亮度值。
几何校正则是将影像的位置和形状与地面真实情况相匹配。
数据重采样是通过插值算法调整影像的分辨率，以适应特定的应用需求。
噪声滤波可以消除图像中的杂乱噪声，提高图像的质量。
二、分类与识别分类与识别是遥感影像解译与分析的核心内容。
通过对影像进行分类与识别，可以将其划分为不同的地物类别，为后续的分析工作提供基础数据。
在分类与识别过程中，常用的方法有基于统计的分类方法、基于神经网络的分类方法和基于支持向量机的分类方法等。
这些方法主要依靠对样本数据进行训练，通过计算样本的特征向量和分类器的决策函数来判断图像中的地物类别。
三、变化检测随着时间的推移，地球表面上的地物会发生变化，例如城市扩张、植被生长和自然灾害等。
变化检测是遥感影像解译与分析的重要任务之一，其目的是通过比较同一地区在不同时间的影像数据，识别出发生变化的地物。
变化检测可以利用多期遥感影像的时序信息，通过计算像元值的差异或采用基于统计学的方法来进行。
同时，变化检测还可以基于阈值法、差异图像法和分类器等进行。
四、空间分析空间分析是遥感影像解译与分析的高级应用之一，其目的是揭示地表地貌与地物分布的空间关系。
空间分析主要侧重于地物的空间分布、空间特征和空间模式的研究，例如地物聚类分析、空间挖掘和空间插值等。
通过空间分析，可以深入了解地表的空间特征和地物之间的相互关系，为地理信息系统的建设和土地利用规划提供支持。
遥感目视解译实习教程
遥感影像目视解译实习教程一、遥感目视解译原理（一）目视解译原理遥感图像解译分为目视解译和计算机解译两种。
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。
计算机解译：以计算机系统为支撑环境，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征，进行分析、推理和理解，完成对遥感图像的解译。
遥感图像目视解译主要根据目标地物的色、形、位三方面的特征，通过色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、图形、空间位置、相关布局等9个识别特征，建立判读标志，从而完成遥感图像的解译。
（二）目视解译前后对比图二、遥感目视解译步骤MAPGIS目视解译是指在电脑前，用人眼来判读遥感影像，遥感专业分类软件如Envi、Erdas等不参与遥感分类。
本实验数据用“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”。
MAPGIS目视解译操作是利用MAPGIS软件的点、线、面编辑功能，首先对遥感图像中各地类之间的边界进行勾绘，并添加地类注记；然后根据绘好闭合的地类界线进行拓朴重建（拓朴造区），生成地类图斑的区文件；最后对各地类图斑赋属性，并根据地类名称和图例版“江西二调Slib_2008”，来填充各地类颜色。
要打开顺利打开MAPGIS图件，先要激活虚拟狗，然后设置好系统库目录，其路径设为“江西二调Slib_2008”的路径。
（一）遥感图像矢量化1、将TIF或JPG文件转换成MAPGIS可以直接读取的光栅文件（如*.msi格式）（1）MAPGIS主菜单——图像处理——图像分析，进入msiproc60操作界面；（2）在msiproc60操作界面中，文件——数据输入——添加文件“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”——选择被转换的文件类型——转换（转换成*.msi 或*.tif，另存在硬盘上）：（3）打开转换后刚保存的*.msi。
2、图框制作和影像配准（这步不做，校正由生产单位统一做，用户不做）3、MAPGIS工作台添加“江西农大遥感图.msi”MAPGIS主菜单——图形处理——输入编辑——新建工程——确定，然后右击左边的工作台——添加项目——选择“江西农大遥感图.msi”。
GIS遥感图像的目视解译教程
实验二遥感影像的目视解译一、实验要求1.了解shape格式的矢量文件了解shape文件格式，包括文件结构及用途等，学会shape文件的复制、粘贴、命名、及使用方法。
2.创建shape文件分别创建点、线、面shape文件。
要求：投影系统以沈阳农业大学quickbird影像为基准3.shape文件的图形编辑各类shape图形的创建、裁切及合并，设定捕捉。
4.shape文件的属性编辑属性表字段的添加和删除，属性表记录与图形的对应方式及选择方法，属性表记录数据的编辑。
5.Shape文件向coverage文件的格式转换及拓扑了解转换方法及应用范畴6.绘制沈阳农业大学校内重点建筑、面shape文件并拓扑绘制包括操场、宿舍、教学楼、绿地、实验用地在内的面文件进行格式转换和拓扑7.实验结果一：基本地理数据统计及汇总对6中所绘制地物面状地物标注其左上、右下坐标点并进行面积、周长的统计，线状地物标注起始坐标点并进行长度统计，填入下列表格（小数点后取1位数字）：表3-1 实验三面状地物基本信息汇总表单位（m m2）8.实验结果二：将农大解译图截图插入实验结果中加上label标注。
二、实验步骤（步骤的文字描述、命令描述、实验过程中的抓图等内容）1.shape文件包含四个文件，文件后缀分别是在粘贴、复制、改名时需要全部编辑，否则就是不对的2. 创建shape文件分别创建点、线、面shape文件。
要求：投影系统以沈阳农业大学quickbird影像为基准步骤如下图所示先在左边的文件列表内选择好存储位置，在进行创建文件编写创建文件名，和文件的点、线、面格式注意import里要选择基准图像创建完成的点的shape文件一览同理，分别创建出面和线的shape文件3. shape文件的图形编辑各类shape图形的创建、裁切及合并，设定捕捉步骤如下打开图像添加点、线、面文件。
点、线、面添加完成按以下操作开始编辑，注意task为创造新的feature，target为你要编辑的面。
遥感影像的解译与分类方法和技巧
遥感影像的解译与分类方法和技巧遥感技术是通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表信息的一种重要技术手段。
随着遥感技术的发展和应用范围的不断扩大，遥感影像的解译与分类方法和技巧也愈发成为研究的热点。
本文将探讨遥感影像解译与分类的方法和技巧。
一、遥感影像解译方法1. 目视解译法目视解译法是通过人工直接观察遥感影像的色彩、纹理、形状及其在空间分布上的特征，判断地物类型的一种解译方法。
它主要适用于图像上地物边缘清晰、大尺度地物的解译，如城市、河流等。
这种方法在短时间内可以获取较好的解译结果，但主观性较强，解译效率较低。
2. 图像数字化解译图像数字化解译是将遥感影像转化为数字图像，利用计算机和数字图像处理软件进行解译分析的方法。
数字化解译可以提高解译的客观性和准确性，可以利用像元的灰度、光谱特征等进行解译。
这种方法适用于在细节解译方面精确度要求较高的场景。
3. 分割解译分割解译是将遥感影像划分为若干个不同的区域或对象，并对这些区域或对象进行分类和解译。
这种方法可以充分利用图像中地物的空间信息，有利于对图像进行更细致的解译和分析。
分割解译在城市、森林等复杂地物类型的解译中具有一定的优势。
二、遥感影像分类技巧1. 特征提取特征提取是对遥感影像中各类地物的特征进行提取和分析的过程。
常见的地物特征包括光谱特征、纹理特征、形态特征等。
不同地物类别的特征往往具有较大的差异，因此提取和利用这些特征可以有效地区分不同的地物类别。
2. 分类算法分类算法是指将遥感影像根据像素的光谱、空间等特征进行自动分类的一种方法。
常见的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、决策树分类等。
选择适合的分类算法对于提高分类准确性和效率非常重要，常需要根据具体问题的特点来选择合适的算法。
3. 数据融合数据融合是指将不同传感器或不同分辨率的遥感数据进行融合，提高遥感影像解译和分类的准确性和精度。
融合可以通过像元级、特征级和决策级等多种方式进行。
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。
生态遥感影像矢量化解译与图像制作输出系统
等方面达 到相应 时反映 的现势性要 求 ， 实 的反映地物特征 如 此次解 译在 ＡＲ ＧＩ８３与 ＡＲ ＶＥ ． Ｃ Ｓ， Ｃ ＩＷ３２软件的编辑环 控 制影像相 同的投 影体 系 ， ２ ０ 在 ０ ０年影像上 细化 ２ ０ ０ ０年矢 量 图层 （ 化与纠 错 同时进行 ）然 后重新 生成拓 扑关 系、 细 ， 查
影像间 的色调调 整 ， 以使不同季相 的影像色调协调一致 ， 并且
近 似 与 实际 地 物 色 彩 。
６ 外 业印证及 印证路线 和样点 分布
外业 印证 的重点 放在 内业 判读 类型上 ， 以及 内业难 于判 读 的类型上 。同时对于 同物 异谱 或异物同谱的地方也都实地
核查 。外业 印证 路线的设计实施 ， 充分考虑项 目动态性要求 ，
摘要： 文章从 包头 市的景观 生态结构和 类型特点进行 了定 量 成 果的质量 。因此 ， 需要对 Ｃ Ｂ Ｒ Ｅ Ｅ Ｓ一 ２图像数据质量进行
和 定性 的 分 析 和 评 价 。 开展 包 头 市遥 感监 测 工 作 基 础 是 利 用 检查 ， 检查 的内容包括 ： 时相 、 云量、 季相 、 规范等。
１ 完成影像 合成 与融合处理
据总体 设计 要求 ， 遥感影像 几何纠正 的控 制精 度 ： 内 ２ 景 Ｏ米
利用计算机 将采集的信息源分别对应红、 蓝通道进 行 之 内， 与景 之间接边 ４ ｍ。具体 检 查办 法是 ： 绿、 景 ０ 将纠 正好 的 模 拟天然色彩合成 ， 同时保持 同前基础影像 的波段 一致性 ， 从 影像与控制 影像 叠加 ， 利用 Ｅ Ｄ Ｓ软件从 上到下 ， Ｒ Ａ 从左到右
而减 少波段合成不一 带来 的对影像 色调 的影像 。 影像 的地面 分辩率 ， 以保证 重点地 区的大 比例 尺对影像 的精
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。
地理国情监测遥感影像解译方法对比与分析
地理国情监测遥感影像解译方法对比与分析地理国情监测是指通过遥感影像解译，从空间上对国土资源的利用、生态环境的状况、经济社会发展等国情进行全面、系统的监测和评估。
地理国情监测的目的是为了更好地了解国土资源的现状和动态、合理利用资源、保护生态环境、推动可持续发展。
遥感影像解译方法是地理国情监测的关键技术之一，下面将对常用的遥感影像解译方法进行对比与分析。
1.目视解译法：目视解译法是一种直观的解译方法，通过人眼观察遥感影像，根据影像的颜色、纹理、形状等特征进行解译。
该方法适用于简单地物解译，如道路、建筑物等，解译速度快，但对于复杂的地物和混合像元的解译效果较差。
2.目标解译法：目标解译法是通过提前设定解译目标和规则，将遥感影像中的特定目标提取出来。
常用的目标解译方法有阈值法、模板匹配法等。
阈值法根据像素点的灰度值与预先设定的阈值进行对比，将目标和背景分离出来；模板匹配法则是通过建立目标模板，在遥感影像中寻找相似的目标。
目标解译法精度较高，但需要提前设置解译规则，对于没有明确目标的解译会遇到困难。
3.特征解译法：特征解译法是根据地物的特征进行解译。
常用的特征解译方法有纹理特征法、形状特征法等。
纹理特征法通过分析地物表面的纹理特征，如纹理方向、纹理密度等，将相似的地物纹理进行解译；形状特征法则是通过分析地物的形状特征，如长宽比、曲率等，在遥感影像中提取具有相似形状的地物。
特征解译法对复杂的地物有很好的解译效果，但需要事先确定地物的特征参数。
4.综合解译法：综合解译法是将以上不同的解译方法进行组合，通过多个方法的综合运用来提高解译的准确性和可靠性。
例如，可以先采用目视解译法快速提取出地物的大致范围，然后再采用目标解译法和特征解译法对细节进行进一步的解译。
综合解译法充分利用各种方法的优势，提高解译效果，但需要较多的解译经验。
总之，地理国情监测遥感影像解译方法各有优劣，不同的解译方法适用于不同的地理国情监测需求。
遥感影像的目视解译实验报告(一)
遥感影像的目视解译实验报告(一)遥感影像的目视解译实验报告1. 简介本报告旨在介绍和分析遥感影像的目视解译实验过程和结果。
通过目视解译，我们能够获取遥感影像中的地物信息，为地理信息系统（GIS）和自然资源管理等领域提供重要数据支持。
2. 实验目的•理解遥感影像的基本概念和解译方法；•学习使用目视解译技术获取地物信息；•掌握常用的目视解译符号和标记。
3. 实验步骤1.选择适当的遥感影像数据集，并导入到图像处理软件中。
2.调整图像的显示参数，使得地物轮廓和颜色能够清晰可见。
3.根据实验需求，选择相应的目视解译符号和标记，如线状地物、点状地物、面状地物等。
4.在图像上进行目视解译，将观测到的地物信息用符号和标记进行标注。
5.根据实验要求，进行目视解译验证和纠正，保证解译结果的准确性和可靠性。
4. 实验结果与分析通过目视解译实验，我们成功地获取了遥感影像中的地物信息，并进行了相应的符号和标记标注。
经过验证和纠正，得到了准确的解译结果。
5. 实验收获与总结通过本次实验，我对遥感影像的目视解译方法和技术有了更深入的了解。
我学会了处理遥感影像数据和调整图像显示参数，掌握了常用的目视解译符号和标记。
同时，我也意识到目视解译的准确性和可靠性对于地理信息系统等应用的重要性。
6. 参考文献•Smith, J., & Brown, A. (2018). Remote Sensing Techniques for Earth Observation. John Wiley & Sons.注：本报告仅为示例，实际报告中需根据实验内容进行相应修改。
遥感影像的目视解译实验报告1. 简介本报告旨在介绍和分析遥感影像的目视解译实验过程和结果。
通过目视解译，我们能够获取遥感影像中的地物信息，为地理信息系统（GIS）和自然资源管理等领域提供重要数据支持。
2. 实验目的•理解遥感影像的基本概念和解译方法；•学习使用目视解译技术获取地物信息；•掌握常用的目视解译符号和标记。
遥感解译成果图件矢量化方法技术研究
文章编号：2095－6835（2021）11－0081－04遥感解译成果图件矢量化方法技术研究＊宋艳茹，刘琦，付钰莹，周树英（中国自然资源航空物探遥感中心，北京100083）摘要：遥感解译成果图件来源于遥感业务项目组提交的成果，20世纪90年代前的图件资料以纸介质形式存放于航遥中心资料室，数据利用率较低。
介绍了遥感解译成果图件的矢量化方法，纸质图件经过GIS软件的矢量化转换成了规范的遥感解译成果图件信息服务产品，其中的矢量化要素按照相关分类标准分为十大类，存储于遥感解译成果数据库系统，并通过航遥中心服务系统不断为社会提供服务，有效提高了遥感解译成果图件的利用率和成果价值。
关键词：遥感解译；成果图件；矢量化；信息服务产品中图分类号：P237文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2021.11.035中国地质调查局航空物探遥感中心自1957年成立以来，大力发展航空物探及遥感调查等方面的业务。
经过几十年的积累，获取了基本覆盖中国大陆和海域的航空物探、卫星遥感资料以及大部分国土的航空遥感资料，在区域地质调查、矿产资源勘查、生态文明建设、防灾减灾等国家重大战略方面取得了一系列重要成果，为国民经济建设和发展作出了重要贡献。
其中，遥感解译成果图件是遥感专业相关项目解释的重要成果，是科研人员进行综合应用研究的基础资料。
由于信息技术的限制，在20世纪90年代之前，遥感解译成果图件多为专业技术人员在宽幅图面上清绘所得，并以纸介质形式在资料室库房归档保存，纸介质的保存方式使得项目成果信息与计算机处于隔离状态，数据利用率很低，而且纸介质容易老化和使用磨损，如果不及时拯救，珍贵的历史地质资料将慢慢成为“死资料”。
“十二五”以来，国家大力发展信息化建设，航遥中心依托信息化项目，自2011年开始启动了遥感解译纸质成果图件的扫描数字化、矢量化工作，即通过扫描纸质成果图件，再利用MapGis等平台对图件进行地理位置校正，并按照点、线、面的方式来记录图件成果信息，使得历史资料成为可分析、有价值的重要数据。
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２１ ０ １年 ４ 月
测 绘 与 空 间地 理 信 息
Ｇ ＭＡＴ ＣＳ＆ Ｓ ＡＴ Ａ ＮＦ ＭＡ ｌ Ｃ ＥＯ Ｉ Ｐ Ｉ Ｌ ｌ ＯＲ Ｔ ｏＮ ＴＥ ＨＮｏＬ ｏＧｙ
Ｖｏ ． ４ ， ． １３ Ｎｏ ２
Ａ ｒ ｐ ．，２ １ ０ １
遥 感 影 像 目视 解 译 矢 量 化 分 析
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Ｏ 引 言
用影像 的专业处理技术 ， 进行影像的融合 、 调色 、 镶嵌 、 裁 切。按 １１ ０ ：０ ０地形 图标准分幅格式 ， ０ 制作 １ １ ０ ：０００正
１２ 第二次土地调查的特点 ．
应用遥感等先进技术 开展第二 次土地 调查 ， 面获 全 取准确 、 可靠的土地利用数据和图件， 为土地 征收、 农用
Ａｂｔａｔ Ｒ ｍ ｔ ｓｎｉｇｔｃｎｌ ｙｈ ｓｂｃｍｅａ ｍｐｒ ｎ ｅｈｄｆｒｑ ｉ ，ｏｊｃｖ ｎ ｃｕａ ｎ ｏｉｇｔｅｌｎ ｓ ｓ ｃ ： ｅ ｏ ｅｓ ｅｈ ｏｏ ａ ｅｏ ｎ ｉ ｏ ａｔｍ ｔｏ ｏ ｕｃ ｒ ｅ ｎ ｇ ｔ ｋ ｂｅｔ ｅａ ｄａｃｒｔ ｍｏｉ ｒ ｈ ａｄ ｕｅ ｉ ｅ ｔ ｎ
第二 次土 地调查 工 作 于 ２０ ０７年 ７月 １日全 面 启 动 ， 射遥感 影像 图 ， 叠加 图库整 饰 、 界等 内容 ， 作基 于 １ 境 制 ： 要求 在两 年多 的时 间 内基本 完 成 统一 比例 尺 的土 地利 用 １ ０正射影像图的调查底图。第二次土地调查底图质量 ００ ０ 调查 工作 ， 建立 第 二 次 土 地 调 查 数 据 库 。方 法 主要 有 详 能保证 成 图质量 。 Ｊ 查 、 调查 、 点 调 查 等 ， 二 次 土 地 调 查 采 用 多 元 抽样 重 第
Ａｎ ｌｓ ｆＶ ｃｏ ａ ｔ ａｉｎＵｓ ｇＶ ｓ ａ ｎｅｐ ｅａｉｎ ａｙｉ ｏ ｅ ｔｒＱｕ ｎｉ ｔ ｉ ｉ ｌ ｔｒ ｒｔｔ ｓ ｚ ｏ ｎ ｕ Ｉ ｏ
ｏ ｍ ｏｅＳ ｎ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅ ｆＲｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｓ
ＤＵ Ｊａ—ｈ ｎ ｉ ｏｇ
（ ａ ｘ ａｉ ａ ａ ｄ ａ ｄＲ ｓｕｃｓＢ ｅ ｕ Ｓ ｉｕ ５５ ０ ｈｎ ） Ｌ ｎ ｉ ｔ ｎ ｌ ｎ ｎ ｅｏ ｒｅ ｕ ａ ， ｕｈ ａ１ １０ ，Ｃ ｉａ Ｎ ｏ Ｌ ｒ
杜 佳 虹
（ 兰西县国土资源局 ， 黑龙江 绥化 １１０ ） ５５０
摘
要： 遥感技术 已成 为快速 、 观 、 客 准确监测 土地 利 用 变化 状 况及其 变化 规律 的 重要 手段 。在 土地调 查 工作
中， 具有十分重要 的研 究意义和使 用价值 ， 也是 十分 可行 的一种技 术手段 。文章通过 第二 次土 调 查遥感影 像解
译及 矢量化 实际应用 ， 阐述 了遥感影像在 二调 中的应 用， 论证 了遥感影像在像 的应 用具有十分重要 的研 究意义和使 用价值 。
关键 词 ： 遥感影像 ； 二调 ； 矢量化 中图分 类号 ：Ｐ ５ Ｔ ７１ 文献标识码 ： Ｂ 文章编 号 ：６２— ８７ ２ １ ）２— ０ ７— ２ １７ ５ ６ （０ １ ０ ０ ８ ０
多时像的遥感影像进行调查 ， 村土地调查以 １ １ ０ 农 ：０００
比例 尺为 主 ， 分 应用 航 空 、 天 遥 感 技 术 手 段 ， 时 客 充 航 及 观现 势 的地 面影 像 作 为 调 查 的 主 要 信 息 源 。有 了 多 平 台、 多波段 、 多信 息 源 的遥 感 影 像 ， 遥 感 影 像 的 解 译 及 对 矢 量化 就成 为决定 第二 次土 地调 查成果 质量 的关 键 。