土地利用类型影像特征及解译标志表
土地利用覆盖（LUCC）变化遥感解译.
⼟地利⽤覆盖（LUCC）变化遥感解译.⼟地利⽤/覆盖（LUCC）变化遥感解译1、资料的准备2、遥感影像的处理3、遥感影像的解译（初步解译）（1）解译的指标体系解译的指标⽤⼟地利⽤/覆盖分类系统，采⽤全国⼆级分类系统：⼀级分为6类，主要根据⼟地的⾃然⽣态和利⽤属性；⼆级分为25个类型，主要根据⼟地经营特点、利⽤⽅式和覆盖特征；耕地根据地形特征进⾏了三级划分，即进⼀步划分为平原、丘陵、⼭区和坡度⼤于25度的耕地。
分类系统及含义为：①耕地：指种植农作物的⼟地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草⽥轮作地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林⽤地；耕种三年以上的滩地和海涂。
11、⽔⽥：指有⽔源保证和灌溉设施，在⼀般年景能正常灌溉，⽤以种植⽔稻、莲藕等⽔⽣农作物的耕地，包括实⾏⽔稻和旱地作物轮种的耕地。
12、旱地：指⽆灌溉⽔源及设施，靠天然降⽔⽣长作物的耕地；有⽔源和浇灌设施，在⼀般年景下能正常灌溉的旱作物耕地；以种菜为主的耕地；正常轮作的休闲地和轮歇地。
②林地：指⽣长乔⽊、灌⽊、⽵类以及沿海红树林地等林业⽤地。
21、有林地：指郁闭度>30%的天然林和⼈⼯林。
包括⽤材林、经济林、防护林等成⽚林地。
22、灌⽊林地：指郁闭度>40%、⾼度在2⽶以下的矮林地和灌丛林地。
23、疏林地：指郁闭度为10-30%的稀疏林地。
24、其他林地：指未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑园、茶园、热作林园等）。
③草地：指以⽣长草本植物为主、覆盖度在5%以上的各类草地，包括以牧为主的灌丛草地和郁闭度在10%以下的疏林草地。
31、⾼覆盖度草地：指覆盖度>50%的天然草地、改良草地和割草地。
此类草地⼀般⽔分条件较好，草被⽣长茂密。
32、中覆盖度草地：指覆盖度在20-50%的天然草地和改良草地，此类草地⼀般⽔分不⾜，草被较稀疏。
33、低覆盖度草地：指覆盖度在5-20%的天然草地，此类草地⽔分缺乏，草被稀疏，牧业利⽤条件差。
应用ENVI软件目视解译TM影像土地利用分类
应用ENVI软件目视解译TM影像土地利用分类一、本文概述随着遥感技术的不断发展，高分辨率卫星影像的获取与处理已经成为土地利用/覆盖分类研究的重要手段。
其中，TM（Thematic Mapper）影像，作为一种经典的中分辨率遥感数据源，具有广泛的应用前景。
然而，如何有效地从TM影像中提取土地利用信息，尤其是通过目视解译的方法，一直是遥感应用领域的研究热点。
本文旨在探讨利用ENVI软件对TM影像进行目视解译的方法，并对土地利用分类的过程进行详细阐述。
文章首先介绍了TM影像的特点及其在土地利用分类中的适用性，然后重点阐述了ENVI软件在目视解译过程中的优势和应用流程。
通过实例分析，本文展示了如何利用ENVI软件对TM影像进行预处理、特征提取、分类决策以及后处理，从而实现高精度的土地利用分类。
本文的研究不仅有助于提升TM影像在土地利用分类中的应用效果，同时也为其他遥感影像的目视解译提供了有益的参考。
通过本文的阐述，读者可以更好地理解ENVI软件在遥感影像处理中的重要作用，掌握土地利用分类的基本方法和技巧，为相关领域的实践和研究提供有力支持。
二、理论基础与技术方法土地利用分类是对地球表面土地利用类型进行划分和识别的过程，它是地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的重要应用领域。
TM（Thematic Mapper）影像是由美国陆地卫星（Landsat）提供的多波段扫描影像，因其具有较高的空间分辨率和丰富的光谱信息，在土地利用分类中被广泛应用。
目视解译是一种基于专家知识和经验的影像解译方法，它通过人工观察和分析影像的纹理、色彩、形状等特征，结合地物的光谱特性，实现对地物类型的识别。
目视解译在土地利用分类中具有直观、准确和灵活等优点，尤其在处理复杂地物类型和细节信息时表现出色。
在ENVI软件中，目视解译可以充分利用其强大的图像处理和分析功能，如波段组合、色彩增强、空间滤波等，提高解译的精度和效率。
同时，ENVI软件还提供了丰富的地物分类工具和模型，如监督分类、非监督分类等，可以辅助用户进行自动化的土地利用分类。
基于多波段影像特征的土地利用分类
（ ） Ｍ４ ２ １ Ｔ ３ 波段 组 合 ： 被 和 水体 区分 类 方 法 。 植
３土地利 用分 类结果 （ 图２ 如 、表 １ ）
使用Ｅ ＶＩ Ｎ 软件 中的 ｃ ａ ｓｆ ａ ｉｎ 能 ｌｓ ｉ ｃ ｔ 功 ｉ ｏ 模块 ， 在监 督 分类 （ ｕ ｅ ｖｓ ｄ 下选择 最 大 Ｓ ｐｒｉ ） ｅ 似 然法 分类 （ ｘｍｕ Ｍａ ｉ ｍ Ｌｋ ｌ ｏ ｄ 。 ｉｅｉ ｏ ） 首先 ｈ
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Ｓｃｉ ｃｅ ｅｎ ｅｎｄ Ｔｅｃ ｈｎｏ ｏ ｉ ｎｏｖａ ｏｎ ｌ ｇｙ ｎ ｔｉ Ｈｅ ｌ ｒａ ｄ
工 程 技 术
基 于 多波 段 影 像 特征 的 土地利 用分 类
陈龙 华 胡绍永 （ 四川省 国土勘 测规划研 究院 四川成都 ６ ０ １ １ ３ ） ０
属 典 型 的生 态 脆 弱 带 。
研 究 所 使 用 的 数据 为 ２ ０ 年 ９ ２ ０７ 月 ３日 Ｌ ｎ ｓｔ ａ ｄ ａ ＴＭ１ 波 段遥感数 据和 １ ５ —７ ：万地形
类 结果 精 度不 高 。 究地 物 在不 同波 段影 种 类 和 植 物 覆盖 度 ； 】 研 ＴＭ４ 段 对 绿 色 植 物 是 一 种 先 识 别 后 分 类 的 方法 ， 波 即用 被 确 认 像 特 征 ， 有 助于 认 识 不 同 地 物 在 各 波 段 类 别 的 差 异 反映 最 为敏 感 ； 将 ＴＭ 波 段 主 要 类别 的 样 本像 元去 识 别 其 他 未 知类 别像 元 ５ 的表现特征 ， 立合适的解译标志。 建 用 于 植 物 的 区 分 和 长 势 的 分 析 。 此 将 的过 程 。 督 分 类 可 以根 据 应 用 目的 和 区 因 监
目视解译文档
1.2.1耕地解译标志11．水田：占本市极少部分，影像特征以红黑色为底色，深浅不一，条块状，多在河流两侧。
12．旱地：为本地区主要耕地类型，以亮红色为主，许多具有明显的规则的四边形、多边行，渠道发达，因四季及耕种原因呈不同色调。
1.2.2林地解译标志21．有林地：深红色及暗红色，呈不规则的条带状和片状，阔叶林为鲜红色，针叶林为暗红色，色调均一，色泽鲜艳。
与草地、耕地等地物类型界线较为明显，与灌木林界线不清。
22．灌木林地：影像纹理粗糙，有时由于有零星乔木分布，影像有颗粒状红亮点，坡地由于阴影影响与草地界线主要靠影像纹理来区分，影像上草地纹理光滑，而灌木林的纹理比较粗糙。
分布在水分环境较好的荒漠环境下。
23．疏林地：淡红色中有点状鲜红色。
与林地的区别是疏林地色调均一，色泽发暗，其间界线较难判断，多分布在河渠两边。
24．其它林地：果园呈暗红色，散布于耕地中或居民地周围，明显的有规则的外形，颗粒状较粗糙。
1.2.3草地解译标志31．高覆盖度草地：影像呈鲜红色，影像结构均一，纹理较细，主要分布于水分条件较好的河流沟谷附近及耕地边缘。
32．中覆盖度草地：影像呈淡红色或灰褐色，影像结构均一，纹理较细。
山地、基于遥感和平原及河流沟谷边均有分布；山地主要在中低部，水分条件稍好的平原沟谷地带。
33．低覆盖度草地：影像呈黄色、淡灰褐色，影像结构均一，纹理较细，分布较广，主要在低山、山前平原地区及沙地边缘。
1.2.4水域解译标志41．河渠：弯曲线状或带状，影像呈黑色或淡兰色，与其它地物界线清晰。
42．湖泊：片状或带状，影像呈黑色或兰色。
43．水库：影像呈黑色或兰色，界线中的坝体与湖泊可区别。
44．冰川积雪：主要分布于高山或极高山的山顶，片状或帽状，影像呈亮白色，与云的区别是云的影像有落影并有漂浮感，冰川积雪的影像有质感，与裸岩界线明显。
45．滩地：连续、间断带状分于河流两岸，灰色或青灰色，位于湖泊河流的两岸，界线清晰。
中国地质大学遥感图像解译实习报告
遥感图像解译实习报告学院：信息工程学院班级：学号：姓名：指导老师：***一．实习目的1.掌握遥感影像的目视解译方法和流程，能够对zy3影像和etm+影像进行目视解译。
2.学会建立实习区域土地利用类型解译标志。
3.学会arcgis与envi5.1软件的操作，进行数字化成图，制作专题图。
二．实习数据与软件1.实习数据：经过校正和融合之后的基准影像数据，2013年的zy3影像和etm+影像。
2.实习软件：Envi5.1与arcgis.三．实习内容（一）土地利用解译标志解译标志是只能够反映土地利用信息的遥感图像特征，它包括各类地块大小、形状、阴影、色调、纹理、图形、位置及相互关系等。
1.大小：指在二维空间上对各地类地块尺寸或面积的测量。
2.形状：指某一个地块的形态、结构和轮廓。
3.色调：指图像上各种土地利用状态的色彩或相对亮度。
4.阴影：指阳光被某种土地利用形式遮挡而产生的影子。
5.纹理：指通过色调或颜色变化表现出的各种土地利用状态的细纹或重复出现的图案。
6.图型：指以一定规律排列而成的某种土地利用类型的图型结构。
7.位置及周围关系：指土地利用类型在空间上的分布，及相互间的关系，据此可以识别一些土地利用形式。
（二）目视解译流程（三）内业判读内业判读主要是解译人员通过自己的专业知识、遥感系统知识、地理区域知识从遥感影像中提取遥感信息、反演地面原型的目视判读方法，然后绘制底图。
1.图像解译遥感解译的实质是个分类过程，即根据遥感图像的光谱特征、空间特征、时间特征，按照解译者的认识程度，或是自信程度和准确度，逐步进行目标的探测、识别和鉴定的过程。
首先确定一个目标或特征的客观存在，在更高一层的认识水平上去理解目标或特征，并把它粗略地定为某个十分普通的、大类别中的一个实体，再进一步根据图像上目标的细微特征，已足够的自信度和准确度，将上述识别的这个实体，划归在某一种特定遥感图像的解译是从遥感影像特征入手的，包括色调或颜色、阴影、大小、形状、纹理、图案、位置、组合等。
基于GIS和RS的土地利用变化分析—以山东省邹城市为例.-毕业论文
本科生毕业设计（论文）题目：基于GIS和RS的土地利用变化分析——以山东省邹城市为例摘要本文以山东省邹城市香城镇、峄山镇、看庄镇、郭里镇、石墙镇五个乡镇为研究区域。
分别基于邹城市2007年LANDSAT7的ETM数据和2017年的高分一号遥感影像数据，利用ARCGIS和ERDAS软件，采用人工目视解译的方法，对邹城市的土地利用类型进行分类和解译。
然后对数据进行统计和对比分析。
以2007年和2017年五个乡镇各种地类的面积变化情况为基础，分析邹城市十年间土地利用情况变化原因。
研究结果表明：（1）草地、建筑用地、交通运输用地、水体和其他用地的覆盖比例减少了，耕地、林地、裸地和园地的覆盖比例增加了；（2）林地的变化幅度最大，减少了1572.00公顷，其次是草地、其他用地、裸地和交通运输用地，其中，草地增加了1411.06公顷，其他用地增加了1377.33公顷，裸地减少了1337.33公顷，交通运输用地增加了1241.16公顷；（3）邹城市土地利用变化的主要原因可归结为国家政策调控、工业发展和人口迁移三个方面。
关键词：GIS；RS；土地利用变化分析；ARCGIS；邹城市AbstractThis paper takes five towns in Zoucheng City,Shandong Province which including Xiangcheng、Yishan、Kanzhuang、Guoli and Shiqiang as its research areas. Basing on the ETM data of Landsat7 in 2007 and the GF-1 data in 2017,the land use types of Zoucheng City can be classified and interpreted by adopting the method of artificial visual interpretation with ArcGIS and Erdas.We give some comparative anaysis through the statistics of the data.On the basis of the area change of all kinds of land in five towns,the reasons for the change of land use in Zoucheng are analyzed in ten years.The results show:(1)the proportion of grassland、construction land、transportation land、water land and other land were reduced,and the proportion of plowland、forest land、bare land and garden plot were increased;(2)the biggest rangeability is forest land which reduced 1572.00 ha,inaddition,the grassland increased 1411.06 ha,the other land increased 1377.33 ha,the bare land reduced 1337.33 ha,the transportation land increased 1241.16 ha;(3)the primary reasons of zoucheng’s land use chang are the national policy,the development of industrialization and the migration of population.Keywords:GIS;RS;the Analysis of Land Use Chang;ArcGIS;Zoucheng City目录摘要 (I)Abstract (I)第一章绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2国内外研究动态 (1)1.2.1国外研究现状 (1)1.2.2国内研究现状 (1)1.3研究目的和意义 (2)第二章研究区、数据来源和研究方法 (3)2.1研究区概况 (3)2.2数据来源 (3)2.3研究方法 (4)2.3.1技术路线图 (4)2.3.2影像预处理 (5)2.3.3影像分类 (9)2.3.4影像解译 (10)2.3.5地图成图 (11)2.4数据汇总 (13)第三章结果与分析 (14)3.1结果 (15)3.2分析 (16)结论和建议 (17)参考文献 (19)致谢 (21)第一章绪论1.1研究背景20世纪90 年代以来，土地利用和土地覆被变化已成为全球环境变化研究的重点领域之一，同时也是资源科学、地理学、遥感信息科学等诸多学科的热点研究方向[1]。
土地分类表与影像特征及解译标志表
建
设
用
地
指建造建筑物、构筑物的土地。包括商业、工矿、仓储、公用设施、公共建筑、住宅、交通、水利设施、特殊用地等。
20
居民点及独立工矿用地
201
城市
指城市居民点
202
建制镇
指设建制镇的居民点
203
农村居民点
指镇以下的居民点
204
独立工矿用地
指居民点以外的各种工矿企业、采石场、砖瓦窑、仓库及其他其事业单位的建设用地，不包括附属于工矿、其事业单位的农副生产基地。
134
未成林造林地
指造林成活率大于或等于合理造林数的41%，尚未郁闭但有成林希望的新造林地（一般指造林后不满3-5年或飞机播种后不满5-7年的造林地）。
135
迹地
指森林采伐、火烧后，五年内未更新的土地。
136
苗圃
指固定的林木育苗地。
14
牧
草
地
指生长草本植物为主，用于畜牧业的土地。
141
天然草地
指以天然草本植物为主，未经改良，用于放牧或割草的草地，包括以牧为主的疏林、灌木草地。
茶红色
块状、零星分布
块状、方形、不规则形、点状
位于谷地、坝地
交通用地
铁路
浅蓝亮色
线形
连接城镇
公路
浅蓝亮色、白色
线形
连接城镇村庄
水域
河流
蓝黑色、深蓝
线状、条带状、树枝状
水库
深蓝
不规则状、块状
位于山洼处、河流旁
未利
用地
荒草地
浅绿、浅青绿色
位于山区
裸岩
青灰色、发白蓝青色
斑状
位于山区
园
地
卫星影像解译标志
代码
名
称
影 像
解译标志
111水田ຫໍສະໝຸດ 水田大部分分布于平原及沟谷地区,由于影像摄于冬季,旱作为主,故色调各种各样,纹理平滑。按坡度级不同，分为梯田和平田两种
114
旱地
位于丘陵或平原较高处(一般比水田高0.5—1米)以及居民点旁,无水源灌溉, 地块较小,分割破碎,田埂不清晰,绘图时一般以原调查旱地图斑为参照。
154
坑塘水面
呈各种块状,中间呈暗色水体色彩,有明显的边埂,常单个分布。
155
养殖水面
呈各种块状,常连片分布,中间呈暗色水体色彩,有明显的边埂，但边埂上常有亮色块状或点状房屋（看守棚）。
156
农田水利用地
农田排灌渠系及附属设施。呈线状或带状,部分两侧有护堤林，一般影像呈暗黑色。
202
建制镇
亮色房屋和条、带状街道排列整齐，街道两旁常有暗色点状行道树，图斑所占面积较大。主要分布于各集镇。
121
果园
影像特征:有整齐排列的小颗粒,色调较暗。
125
其他园地
影像特征:有排列不均匀的小颗粒,,色彩不均匀, 色调较暗。有个别地块较为平滑，易与平旱地混淆。
125k
可调整园地
一般由耕地临时改为的苗圃, 影像特征: 有排列整齐的暗色点状颗粒或暗色条带,颗粒密集细小，可见耕地形状的埂，主要种植苗木，可恢复为耕地。
203
农村居民点
亮色规则块状图斑规则排布，呈明显的亮暗分明的色调。
261
铁路用地
较暗的带状图型，绘图时应以原详查图斑为基础进行勾画。
262
公路用地
亮色条带，两侧有时有排列整齐的暗色颗粒状行道树。
271
水库水面
呈水体的暗色调块状，面积较大，类似湖面，但在其一端总能找到亮白色规则图斑（大坝），可参考原土地利用图确定。
遥感影像目视解译(土地利用)
遥感影像解译标准的制定与完善
总结词
制定和完善遥感影像解译标准是提高解译质量和可重 复性的关键。
详细描述
由于遥感影像目视解译具有较强的主观性和经验性，不 同解译人员可能得出不同的解译结果。为了提高解译质 量和可重复性，需要制定和完善遥感影像解译标准。通 过建立统一的解译流程、符号体系和精度评估方法等标 准，规范解译人员的操作和评估方法，从而提高解译结 果的准确性和一致性。同时，标准的制定和完善也有助 于推动遥感影像目视解译的规范化发展，促进其在土地 利用监测和管理中的广泛应用。
人工智能与机器学习在遥感影像解译中的应用
总结词
人工智能和机器学习技术为遥感影像目视解译提供了 新的方法和思路，能够提高解译效率和精度。
详细描述
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，这些技术 逐渐被应用于遥感影像的解译中。通过训练机器学习 模型，使其具备学习和识别遥感影像中地物特征的能 力，可以辅助或替代目视解译，提高解译效率和精度 。同时，机器学习技术还可以用于遥感影像的自动分 类和变化检测等方面，为土地利用监测和管理提供更 为准确和及时的数据支持。
间接解译标志
如地形地貌、水体分布、植被覆盖等 ，通过综合分析间接推断地物的类型 和特征。
遥感影像的解译步骤与方法
初步解译
根据解译标志对遥感影像进行 初步分类和识别。
详细解译
在初步解译的基础上，进一步 细化分类，完善地物特征信息 。
验证与修正
通过实地调查和验证，对解译 结果进行必要的修正和补充。
制图与输出
PART 04
遥感影像目视解译在土地 利用中的应用案例
REPORTING
WENKU DESIGN
城市扩张的监测与评估
总结词
ERDAS和ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法
ERDAS与ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法(转) 研究技术路线图1 研究技术路线图建立解译标志参照国家土地利用分类方法结合本次工作的实际要求，将土地利用类型归结为六个一级分类，即耕地，林地，草地，建设用地，水域及未利用地。
并对六类进行编码。
解译标志建立如下表1所示：表1 土地利用类型采样表纹理比较细腻，并且呈块状有规则分布，地块边缘比较清晰纹理形状规则，颜色为粉色影像纹理略呈颗粒状。
颜色为浅绿或深绿色。
一般都在山坡出现，可以清楚地看见山坡线颜色为浅绿色，纹理比较粗糙。
分布于河流、湖泊、水库两侧。
城市绿地主要为草地为浅绿色或绿色零星分布影像呈紫或浅紫色，内部有白点状分布，街区道路轮廓有时可见。
影像呈蓝或深蓝色。
主要在主城区。
河流轮廓清晰，呈深蓝色。
湖泊轮廓清晰，呈深蓝色。
水库有库坝。
在居民地或农田周围，有明显的溏围。
水面面积较小。
呈小块状分布。
主要分布于山区，暗红色或紫红色间加载着黄绿色，轮廓较清晰。
沼泽地一般位于河流、湖泊、水库的边缘或枝杈上，影像呈紫红色，纹理不规则。
易与天然牧草地混淆，纹理较天然牧草地细腻。
在ArcMap中进行目视解译加载数据打开ArcMap后,分别加载影像数据和面状矢量数据bj_polygon,并把影像数据的波段调整为5,4,3显示,bj_polygon调整为Hollow形式的显示(即边线).见下图1最后保存工作状态为MXD文件(每次退出工作状态均要保存),名字命名为ClassBeijing1991.mxd(以1991年为例).编辑数据加载编辑工具条Editor—Start Editing—选定编辑的图层为bj_polygon主要用到的方法是首先选中需要分割的面,然后画分割线即可.如果在解译对象在图的中间,不与任何地物相连的话,就要用如果对线的某些地方不满意,可以对结果进行修改.用到modify feature,方法也是先选中需要修改的面,然后修改结果即可.每次分割或是创建了一个新的面以后,都要对其属性进行判读,确定其土地类型,并赋值.方法是点击工具条上的在弹出的对话框中输入landtype字段输入属性,例如1(代表耕地).保存退出在编辑过程中,要经常性的保存编辑过的数据,以防因意外情况造成数据丢失,在每次退出ArcMap也要先保存编辑,再保存MXD.保存编辑方法:。
遥感图像目视解译标志
遥感图像目视解译标志解译标志有直接标志和间接标志.直接标志是地物本身的有关属性在图像上的直接反映。
如形状、大小、色调、阴影等。
间接标志是指与地物的属性有内在联系,通过相关分析能够推断其性质的影像特征。
一、形状(Shape)形状是指地物外部轮廓的形状在影像上的反映。
不同类型的地面目标有其特定的形状，因此地物影像的形状是目标识别的重要依据。
二、大小(Size)大小是指地物在像片上的尺寸，如长、宽、面积、体积等。
地物的大小特征主要取决于影像比例尺。
有了影像的比例尺，就能够建立物体和影像的大小联系。
三、色调(Tone)和色彩(Color)色调是物体的电磁波特性在图像上的反映，在黑白像片上指黑白深浅程度。
地物的形状、大小都要通过色调显示出来，所以色调特征是最基本的解译标志。
如排水性良好、干燥的、有机质成分低的土壤；中酸性岩浆岩、松散堆积物、大理岩、石英岩等一般具有浅色调。
如潮湿的、有机质成分高的土壤、煤层、基性、超基性岩浆均具有较深色调。
如石灰岩、白云岩、砂岩以及中基性岩浆岩等，变质岩中的变粒岩具有灰色色调。
在利用色彩判断地物时，要注意：①多波段的彩色合成图像，不仅要了解地物的波谱特性，而且要知道彩色合成时波段影像与红、绿、蓝三色的对应关系②彩红外图像：植被－红、水－蓝青、道路－灰白、建筑物－灰或浅蓝。
四、阴影(Shadow)阴影分本影和落影两种。
本影－指物体本身没有被光线直接照射到的部分，在像片上呈暗色调。
它有助于建立像片的立体感。
落影－地物经光线照射投影于地面的物体阴影，在像片上呈暗色调，它有助于观察地物的侧面形态及一些细微特征。
五、水系(River System)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。
遥感影像(标准假彩色合成)解译标志
主要分布在城镇及经济发达区周围或交通沿线
边界清晰
灰色或色调不均
影像结构较粗糙
未利用土地
沙地
主要分布湖积平原及西部风沙区
逐渐过渡，边界不清晰
浅绿色
影像结构比较均匀
盐碱地
主要分布在本区西部低洼地
边界较清晰
白色，夹蓝色或红色斑点
影像结构粗糙
沼泽地
主要分布在河流沿岸及平原上的低洼地及沿海
几何形状明显，边界清楚
影像纹理较均一
旱
地
主要分布在山区、坡地、丘陵缓坡地带、
河流冲洪积、滨海平原台地、山前平原
沿山脚低缓坡不规则条带状或大面积分布，边界不清楚
影像色调多样，一般为浅绿色、浅灰色、浅黄色（春）红色或浅红色（夏）褐色（收割后）
影像结构粗糙、纹理明显，有条状纹理，有田块形状，可见农田防护林网格
林地
有林地
不同地貌区域均有分布以大小兴安岭、长白山等山地为主
影像色调多样
影像结构不一
草地
高覆盖度草地
主要分布在低洼地或平地，山地丘陵的阳坡及顶部也有分布
面状条带状块状，边界清晰
红色，黄色，褐色，绿色
影像结构较均一，边界清晰，无纹理
中覆盖度草地
主要分布在低洼地及山地丘陵的阳坡或顶部
面状条带状块状，边界清晰
黄色，褐色，绿色或白色
影像结构较均一
低覆盖度草地
山地丘陵阳坡或顶部，主要分布在辽西山地，西部低洼地也有分布
受地形控制边界自然圆滑，呈不规则形状
深红色、暗红色，色调均匀
有绒状纹理
灌木林地
主要分布在丘陵及河谷两侧
受地形控制边界自然圆滑，呈不规则形状
浅红色，色调均匀
淮安市区1988-2005年土地利用数据、转移矩阵和土地利用图
解译标志序号影像类型TM影像特征1 耕地深红色或红白色，几何特征较规则，边界清楚，空间上呈格网状2 林地成片鲜红色或深灰绿色，色调较均匀，边界自然圆滑但不规则，结构较粗糙3 草地粉红色或深青色，结构均一，面状、条带状，边界清晰4 水域黑蓝或淡蓝色，片状或者带状，边界清晰5 建设用地灰蓝色或黑灰色，形状规则，呈团状或者片状，面积较大，一般有交通线穿过，居民点内部和村庄周围通常栽种树木，呈现红色阴影6 未利用地白色、灰白色，边界清晰，形状不规则淮安市土地利用数据1988年土地利用图2000年土地利用图1988年2000年淮安市区土地利用数据土地利用类型1988年面积/2km2000年面积/2km2005年面积/2km耕地172.545 449.121 584.100林地710.904 456.518 249.991草地319.595 78.863 234.52建设用地134.306 451.156 105.771水域84.3562 99.9928 395.531未利用地245.812 131.848 97.5862000年到2005年土地利用变化的转移矩阵分类名称未利用地水域耕地草地林地建设用地未利用地 5.5011.7195.89 5.1469.0858.47耕地18.67 3.2545.32 2.1029.9373.24林地48.197.45234.3923.90232.56164.34草地39.61 5.1853.8329.1280.08111.73建设用地19.760.6118.9118.3844.2232.39水域0.0971.730.740.210.6010.95注: 表中行表示2000 年的第i 种土地利用类型; 列表示2005 年的第j 种土地利用类型; 表中的数值表示2000 年的土地利用类型转变为2005 年各种土地利用类型的面积。
目视解译
河南土地利用解译标志（1）耕地：工分割成的规则或不规则的矩行斑块是影像判读的重要标志。
耕地主要有水田和旱地两种类型。
水田主要分布在黄河故道及黄河沿岸,种植水稻,其几何特征较明显,田块呈条带状,色调比较均匀,青色、深红色调,影像结构细腻;旱地分布广泛,是主要耕地类型,主要分布在各个县市的平原地区(就地貌类型而言属于冲积、洪积平原) ,主要作物类型为小麦、玉米、蔬菜等,其影像形态呈较大斑块状,边界比较清楚,色调较复杂,一般为褐色、青色,影像结构比较均匀,颗粒比水田要粗糙; （2）园地：园林的行株距特征明显，且呈点阵式排列。
在平原区，园地多为规则的长方形、正方形，在丘陵山地则因地势而异。
（3）林地:从地域分布的角度讲，原始次生林地一般分布在深山区（中、高山地），人工林（包括机播造林）多分布在浅山区（低山、丘陵地），防护林多与沙丘地有关。
由于乔木类树干、树冠高、大、立体感强、影像粗糙。
林地的影像特征表现为边界比较模糊,形状不规则,在标准假彩色遥感影像上呈深红、红色调,影像结构比较粗糙;（4）牧草地:从地域分布的角度讲，草场草地一般分布在浅山丘陵区，高原荒漠区。
在内地，其分布多与石质低山有关。
由于草丛对可见光的反射率大于乔木，对红外线的反射率则小于乔木。
所以在全色影像上呈浅色调、在彩红外影像上呈桔红色。
（5）居民及工矿用地:城镇建设用地影像反映的主要特征为棋盘格状的纹理结构；农村居民用地影像特征是规模小而分散，居民点之间有道路相连，在丘陵山区，居民点多沿山谷中的侵蚀堆积阶地分布，由于村庄外围植被较多，故实际面积有所扩大。
居民点和工矿用地主要分布在平原地区或盆地中,居民地几何形状明显,边界比较清楚,一般呈青灰、灰、浅灰色调,影像结构较粗;工矿用地主要分布在城镇边缘地带,呈灰白色、蓝白色,色调较均匀,但影像结构粗糙;（6）交通用地：多属于线状地物，影像比较容易区分。
如机场有跑道；铁路多为灰黑色带状弯曲半径较大，线路平直，并有交叉道、车站等附属建筑物；公路多呈白色或浅色调，转弯处要急一些，农村道路通畅不规则，宽度也不等，干燥时，影像呈白色细带状，雨后含3水量大，呈灰色细带状。
土地利用遥感解译技术标准
土地利用遥感解译技术标准# 土地利用遥感解译技术标准## 一、前言嘿，朋友！你知道吗？随着科技的不断发展，我们对土地的了解也有了新的手段，那就是土地利用遥感解译技术。
这就像是给土地做一个全面的“体检”，从高空用遥感技术来看看土地都被用来做什么了，是种庄稼了呢，还是盖房子了，或者是变成了公园啥的。
那为啥要搞这么个技术标准呢？其实很简单啦，就是为了让大家在做这件事的时候，都有个统一的规范，就像大家都遵守交通规则一样，这样出来的结果才可靠、可比，不管是搞研究的，还是做土地规划管理的，都能用到准确的数据。
## 二、适用范围（一）土地资源调查比如说，政府想要知道这个城市到底有多少土地是用来做农业的，多少是工业用地，还有多少是住宅用地。
这时候，土地利用遥感解译技术标准就派上用场了。
工作人员按照这个标准去分析遥感影像，就能准确地得出各类土地利用类型的面积等信息。
（二）土地规划与管理在规划新的开发区或者调整土地用途的时候，需要清楚现有的土地利用状况。
按照这个标准进行遥感解译，可以为合理规划土地提供准确的基础数据，避免盲目开发或者不合理的土地用途变更。
（三）生态环境监测你想啊，如果一片森林在遥感影像上看起来面积变小了，那可能是被砍伐或者开垦了。
通过遵循这个标准的遥感解译，可以及时发现土地利用变化对生态环境的影响，像湿地面积的减少、草原的退化等情况都能被监测到。
## 三、术语定义（一）遥感影像这就好比是从天上拍的超级大照片。
卫星或者飞机带着特殊的设备，从高空对地面进行拍摄，得到的图像包含了很多关于土地的信息，比如颜色、纹理等。
你可以想象一下，你站在很高的地方看一片土地，能看到土地的大概形状、颜色深浅，遥感影像就是这样的一种图像，不过它更加高科技，能看到更多细节。
（二）解译标志这是啥呢？说白了，就是我们识别遥感影像上不同土地利用类型的小“密码”。
比如说，农田在遥感影像上可能是一块一块规则的绿色方块，这个绿色方块的颜色、形状、大小等特征就是农田的解译标志。
遥感影像判读
实习一卫星遥感影像目视解译一、实习目的目视判读是卫星图像应用的最基本方法，用计算机进行自动分类时，训练样本的选择以及自动分类决策等，也都需要目视判读作为基础。
了解卫星遥感影像的波段特性以及对应的地物波谱特性；建立遥感影像解译标志，从影像中目视解译出耕地、林地、草地、水体、居民地、盐碱地、沼泽地等土地利用类型。
二、原理与方法原理地物光谱特性（标题为小四，宋体，加粗）在以遥感图像中识别地物和现象的属性及其研究它们之间的关系和演化变化规律时，必须首先了解和掌握地物的光谱特性，以及它们空间和时间特性的变化。
不同地物在不同波段反射率存在着差异。
因此，在不同波段的遥感图像上即呈现出不同的色调。
同类地物的反射光谱是相似的，但随着该地物的内在差异而有所变化。
这种变化是由于多种因素造成的，如物质成分、内部结构、表面光滑程度、颗粒大小、几何形状、风化程度、表面含水量及色泽等差别。
这就是判读识别各种地物的基础和依据。
方法（一）直接判定法在卫星图像上直接判定一般是依据其色调标志和图型标志进行直接判定，色调（或色彩）标志在卫星图像直接判定中的重要性，对色调分析必须要结合具体的图形或图像特征，即“色”要附于一定的“形”上，色调才具有实际意义，才可能判定识别地物。
（二）对比分析法对比分析法是对卫星图像不同波段、不同时相的图像进行对比分析，以及与地面已知资料或实地进行对比。
对比的目的在于建立卫星图像与实地地物和现象的对应关系，总结判读经验，发现图像异常，以便从卫星图像上提取更多信息，使判读成果更为准确可靠。
（三）逻辑推理法基于卫星图像的特点判读时更多的是应用地学规律的相关分析和实际经验，进行逻辑推理法的判读，即借助各种地物和自然现象间内在联系，结合图像上表现出的特征，用专业知识的逻辑推理方法，判定某一地物和现象的存在及其属性。
卫星图像的视域宽广，能显示较大区域的地物和现象的空间分布。
根据地物和现象在自然界中固有的相互依存关系和规律，运用逻辑推理法，就能从易被人们忽视，或难于发现的潜在的或微小的图像差异中，寻找出识别地物的依据，从而提取更多有用的信息。
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土地利用类型影像特征及解译标志表
土地利用类型影像色彩影像特征遥感标志置信度地理位置
地理相关
分析标志
耕地1 深紫色、或
浅紫色。
规则或不规
则块状、连
续成片分
布，内部单
元格多为矩
形
01
确定
34 06 01.21 N
109 03 15.58 E
庞留村以南
位于地势
平坦区
域，周围
多有河流
02
确定
34 04 51.73 N
109 10 17.33 E
03
确定
34 04 02.03 N
108 51 11.65 E
园地2
林地3 翠绿色、或
绿色
均质、成片、
大面积分
布，形状不
规则，无明
显边界
04
确定
34 01 00.29 N
108 50 36.47 E
与山脉重
叠或沿河
流分布
05
疑似
草地|林
地
34 18 06.40 N
109 11 24.64 E
06
确定
34 00 22.84 N
109 09 04.76 E
07
疑似
34 10 45.92 N
109 07 49.09 E
孙家沟东侧，塘村南侧
草地4 较深绿色，
或绿色
不规则形状
呈面状分
布。
无较明
显界限。
08
疑似
34 11 09.53 N
109 01 51.17 E
三兆村东南侧
09
疑似
34 09 00.91 N
108 58 46.75 E
蕉村南侧
10
疑似
34 08 10.26 N
108 56 48.50 E
朱坡村
商服用地5
工矿仓储用地6
住宅用地7 城
镇
酒红
色、
或浅
酒红
色
规则或不规
则块状连续
大面积分布
11
确定
34 15 29.55 N
108 56 55.43 E
分布于交
通发达地
区，有较
发达交通
网，多有
河流
12
确定
34 13 37.90 N
108 56 17.11 E
13
确定
34 15 57.17 N
108 51 34.57 E
14
确定
34 13 30.35 N
108 52 42.76 E
村
庄
粉紫
色，
或紫
色与
粉紫
色夹
杂，或
夹杂
绿色
连续成片分
布，面积较
大，形状不
规则
15
疑似
34 14 41.50 N
108 47 16.15 E
西寨子
分布于城
市周围，
多沿河流
或公路分
布
16
疑似
34 04 53.44 N
108 46 27.14 E
北张堡村西侧
17
疑似
34 09 56.71 N
109 00 03.91 E
枣园村南侧
公共管理及公共服务用地8
特殊用地9
交通用地10 铁
路
深紫
色、深
棕色
线形
18
疑似
（铁路）
34 17 19.71 N
108 59 32.94 E
19
疑似
（铁路）
34 17 57.28 N
109 06 13.34 E
公
路
棕红
色、褐
色
红棕
色
线形
20
确定
34 13 05.76 N
109 02 58.53 E
分布与城
镇或城镇
与乡村
间、乡村
与乡村
多在地势平坦区
21
确定 34 18 48.79 N 109 05 19.65 E
22
确定 34 13 46.05 N 108 48 00.74 E 23
疑似 34 18 11.38 N 108 54 57.41 E 小白杨村 24
疑似 34 03 22.06 N 108 54 54.95 E
25
确定 34 06 57.22 N 108 52 58.45 E
26
确定 34 06 20.38 N 109 00 54.66 E
27
疑似 34 03 11.54 N 109 11 30.85 E
28
疑似 34 01 57.96 N 109 05 33.31 E
水 域 及 水 利 设 施 用
河流 黑色、 深棕色
线状、条带
状、树枝状
29
确定
34 17 49.86 N 109 01 57.09 E
30
疑似 34 10 14.48 N 109 09 39.91 E
地
11
31 确定
34 14 54.95 N
108 46 12.51 E
32 确定
34 17 15.78 N
108 46 56.57 E
33 疑似
34 07 17.88 N
108 53 10.82 E
周家庄村东侧
湖
泊水库黑色
块状，形状
不规则
34
疑似
34 12 06.87 N
108 58 44.66 E
曲江池
35
确定
34 02 55.01 N
108 53 13.84 E
南豆角以南
36
确定
34 01 55.09 N
109 04 33.73 E
青禅寺村以南
37
确定
34 02 35.84 N
109 07 32.96 E
许家沟水库分布多与
河流相
交。
38
确定
34 00 01.38 N
108 56 46.26 E
石砭峪水库
其他用地12
未确定
39
34 20 09.61 N
109 03 51.56 E
浅蓝
紫色，
浅灰
色
面状分布
40
34 18 12.51 N
108 45 13.31 E
小张村南侧
41
34 17 09.54 N
108 57 35.24 E
深绿
色
块状分布，
或零星分
布。
形状为矩形
42
34 17 52.50 N
108 51 03.46 E
西三环西西马寨附近
43
34 13 05.38 N 109 03 51.56 E 湾子村东侧
44
34 17 37.38 N 109 07 18.86 E 庙沟西北侧
45
34 13 50.30 N 109 09 15.29 E 陈家坡村北侧
46
34 14 36.59 N 109 09 43.46 E 陈家坡村北侧
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