关于不同地物各类特征的探究(武大遥感)

目录

一. 实习意义 (2)

二. 实习数据 (2)

三. 各类地物特征概述 (2)

3.1光谱特征概述 (2)

3. 2空间及纹理特征概述 (3)

四. 不同地物的各类特征 (3)

4.1 建筑物 (3)

4.1.1光谱特征 (3)

4.1.2空间特征 (4)

4.1.3纹理特征 (5)

4.2道路 (5)

4.2.1光谱特征 (5)

4.2.2空间特征 (6)

4.2.3 纹理特性 (6)

4.3 湖水 (7)

4.3.1光谱特征： (7)

4.3.2空间特征 (7)

4.3.3纹理特性 (7)

4.4 植被 (8)

4.4.1光谱特征 (8)

4.4.2空间特征 (8)

4.4.3纹理特征 (9)

五. 实习总结 (10)

一. 实习意义

影像专题信息提取是一个影像分割、分类、分类后处理及专题信息输出的过程。但是在专题信息提取过程中，由于“同谱异物”、“同物异谱”等情况的普遍存在，加上遥感数据空间分辨率的限制，“混合像元”现象不可避免，因此基于常规像元灰度值的图像分类存在很多问题。

在此基础上，人们开始对多源信息复合的信息提取方法进行探索，主要是从光谱特征，图像特征、纹理特征等方面等方面出发。本次实习，我将基于武汉市的资源卫星影像，分析城区各种地物的各项属性特征。

二. 实习数据

资源卫星高分辨率影像（下图为在Erdas软件中显示结果）

三. 各类地物特征概述

3.1光谱特征概述

光谱特征分析法是遥感信息提取的常用方法之一，在相关研究中得到了广泛应用。不同地物的波谱特性，是遥感影像分析解译的理论基础，也就是说多光谱影像的计算机自动分类识别必须建立在全面了解掌握分类对象不同波段光谱特性的基础上。一般而言，同一地物在不同波段的光谱值不同，在同一波段不同地

物的光谱值也不相同。根据这一原理，在多波段彩色合成影像上，首先对典型地物进行光谱采样，然后计算各种地物的光谱均值，得到典型地物波谱响应曲线图。之后分析所需专题信息光谱曲线与其他地物光谱曲线的关系，找到能够区分所需信息与其他地物的波段，利用波段之间的亮度值差异，选择适当的阈值即可将所需要的信息提取出来。

3.2空间及纹理特征概述

常规提取遥感图像信息的最大似然分类法等都是基于地物光谱特征的，很难正确区分一些光谱易混淆的地物，因此为了克服这种现象，可以采用几何形状分析及纹理分析的方法。影像纹理反映了影像灰度性质及它们之间的空间关系，是描述和识别影像的重要依据，与其他影像特征相比，它能更好地兼顾地物的宏观性质和细部结构。

四. 不同地物的各类特征

4.1建筑物

4.1.1光谱特征

在城市遥感影像中，通常只能看到建筑物的顶部或部分建筑物的侧面，所以掌握建筑材料所构成的屋顶的波谱特性是进行分类的关键。

通过图像观察，影片上总体呈现深灰色、浅绿色的部分为建筑房屋，如下图所示

此外，通过网上查阅资料，获取了城区不同类型建筑的波谱特性曲线。

从下图可以看出，铁皮屋顶表面成灰色，反射率较低而且起伏小，所以曲线较平坦。石棉瓦反射率最高，沥青粘砂屋顶，由于其表面铺着反射率较高的砂石而决定了其反射率高于灰色的水泥平顶。绿色塑料棚顶的波谱曲线在绿波段处有一反射峰值，与植被相似，但它在近红外波段处没有反射峰值，有别于植被的反射波谱。

建筑物的波谱反射曲线图

4.1.2空间特征

结合图像并查阅相关资料，得以下结论：

建筑物的光谱信息与道路具有很强的相似性，但在形状因子上具有很大的差异性，因此我们先提取道路后，利用剔除法，从其它剩余对象中选取建筑对象，再辅与其它算法，更进一步精确提取建筑对象的类别。

4.1.3纹理特征

影像中不同建筑物屋顶纹理不尽相同

如斜顶房屋，大部分由砖瓦铺盖，纹理较明显

而水泥屋顶建筑物，屋顶则相对规整，如下图：

图中为信息学部5号楼

4.2道路

4.2.1光谱特征

从影像上可以看到，道路总体呈现浅灰色或深灰色

道路1

道路2

建筑物的光谱信息与道路具有很强的相似性，但在形状因子上具有很大的差异性，因此我们先提取道路后，利用剔除法，从其它剩余对象中选取建筑对象，再辅与其它算法，更进一步精确提取建筑对象的类别。

4.2.2空间特征

道路一般呈现出长条形的连续分布，因此我们在分类时将把道路的形状因子作为一个分类的重点依据，再根据道路各子类的特征信息加入其它算法提出道路专题对象。

4.2.3 纹理特性

影像中可见，道路表面平整、光滑。

在判读中，河水和道路在几何特性相似的情况下，纹理特性为判别因素之一

相较道路表面的光滑，河水由于波浪等原因，可以依稀看到颜色变化及条纹。

4.3 湖水

4.3.1光谱特征：

从图上可以看到，湖水为大片蓝色，深色浅色相间

此外，水色调总体呈现深蓝色，并伴有深色条纹

4.3.2空间特征

从图上可以看到，湖水的几何形状较好识别，得益于其周围的植被、建筑物或其他地物水体颜色的差异

4.3.3纹理特性

个人对于条纹的出现十分不解，于是查阅了相关资料，得知资源卫星在环境监测中也能大显身手。

卫星发回的各种图像可以非常直观地显示出大气、水体以及城市环境的状况。王志民研究员指着卫星图像上的一个湖泊说：“正常的水体在卫星照片上呈蓝黑色，当水体出现污染时，水面上就会出现浅色的条纹，对比非常明显，但是在地面上就不会看得这么清楚。”

（注：上段文字引自《资源卫星帮人类管好地球》

/GB/paper68/9814/902483.html）

4.4 植被

4.4.1光谱特征

从影像上可以看到，植被总体呈现红色

植被1

植被2

通过查阅文献，了解到，资源卫星影片中，健康的植被往往呈鲜红色，而长势比较弱的植被颜色比较浅，这样,通过分析卫星照片，人们就可以提前一个生长期（7—20天）发现病虫害，及时采取防治措施，最大限度减少损失。

4.4.2空间特征

城区植被终值大致分为3类

a. 道路两旁的绿化带