遥感图像特征和解译标志

上次课主要内容
4.4简单自然地物可识别性分析
4.5复杂地物识别概率(重点理解)
①要素t 的价值②要素总和（t 1，t 2，…，t m ）t 的价值
K
-K E ∑
=
③复杂地物识别概率的计算理解p70~71例子
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
5.3 遥感图像的时空特性
5.4 遥感图像中的独立变量
5.5 地物统计特征的构造
第五章遥感图像特征和解译标志
地物特征
电磁波特性
影像特征
遥感图像记录过程
n 图像解译就是建立在研究地物性质、电磁波性质
及影像特征三者的关系之上
n 图像要素或特征，分“色”和“形”两大类：Ø色：色调、颜色、阴影、反差；
Ø形：形状、大小、空间分布、纹理等。

“形”只有依靠“色”来解译才有意义。

第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
n两个定义：
Ø解译标志定义：遥感图像光谱、辐射、空间和时间特征决定
图像的视觉效果、表现形式和计算特点，并导致物体在图像上
的差别。

l给出了区分遥感图像中物体或现象的可能性；
l解译标志包括：色调与色彩、形状、尺寸、阴影、细部（图
案）、以及结构（纹理）等；
l解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志；
Ø揭示标志定义：在目视观察时借以将物体彼此分开的被感知
对象的典型特征。

l揭示标志包括：形状、尺寸、细部、光谱辐射特性、物体的阴
影、位置、相互关系和人类活动的痕迹；
l揭示标志的等级决定于物体的性质、他们的相对位置及与周围
环境的相互作用等；
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
n解译标志和揭示标志的关系：
Ø解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志；
Ø虽然我们是通过遥感图像识别地物目标的，但是大多数情况
下，基于遥感图像识别地物并作出决定时，似乎并不是利用解
译标志，而是利用揭示标志。

例如，很多解译人员刚看到图像就差不多在脑海中形成地物的形象，
然后仅仅分析这个形象就能作出一定的决定。

实际上，有经验的解译人
员，在研究图像的解译标志并估计到传递信息的传感系统的影响以后，
思想中就建立起地物的揭示标志，并在这些标志的基础上识别被感知物
体。

解译人员在实地或图像上都没见过的地物或现象是例外。

n解译标志和揭示标志可以按两种方式进行划分：Ø直接标志和间接标志；
Ø永久标志和临时标志；
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志
n直接标志：是地物本身和它们的遥感图像所固有的。

它们
“摆在面上”，并且可用较为简单的观测和量测方法在图像
上加以确定。

n间接标志：并不直接与物体有关。

它们自己不能确保对物
体的识别，但却能指示出用直接标志不能确定的，或在图像
上没有成像的那些物体的存在，它们有助于排除由分析直接
标志所作结论的多义性，还能取得物体的补充特性。

第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---①色调和色彩
n色调与色彩对不同类型的遥感图像其意义不一样的；
可见光黑白图像
可见光彩色图像
非可见光遥感图像
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---②形状
n形状一般指物体或图形由外部的面或线条组合而呈现的外表。

同一地物由于图像获取方式的不同，其形状可能不完全相同。

n对于图像上的形状或轮廓标志可以有如下几个检测方法：Ø度量属性（距离测度、形状度量）；
Ø拓扑属性（图像欧拉数）；
Ø解析属性；
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---③大小
n图像上地物的大小，既与图像的空间分辨率有关，也与地物本身
的尺寸有关。

n表5.1.1描述了图象覆盖面积与地面几何分辨率（从图象上所能辨
认地面物体的最小尺寸）的关系
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---④阴影
n阴影类似于色调与色彩，对不同类型的遥感图像其
意义不一样的；
(1) 可见光范围内的阴影；
可见光范围内的阴影可以分为本影和落影。

本影指地物未被阳光直接
照射部分的图像, 落影指目标投落在地面的影子的图像。

(2) 热红外图像上的阴影一般由温度较低的地段所致。

有人又把
它区分为热影与冷影；
如飞机的残留热量造成的热影；静止飞机的周围因吸收产生冷影等。

这种热阴影与普通可见光像片上的阴影含意不同，它是由于温度差引起的。

白天热红外像片虽然与可见光像片的阴影相仿，但热影像上的阴影是由于未照射到太阳光，其温度相对太阳光照射处低而引起。

(3) 对于雷达图像而言，其盲区可产生阴影。

第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---④阴影
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---④阴影
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---④阴影
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---⑤图案（细部）
n图案指地物的某种组合，可以是同类地物的组合，也可以是不同类地物的组合，它与纹理的主要区别在于后者(纹理)重复出现。

如水系可以看成是一种图案。

第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---⑥纹理（结构）
1.纹理定义及其特点：
n纹理是由许多细小的地物的色调重复出现组合而成，是单一的细部特征的集合。

n造成纹理的主要原因是某些物体往往太小, 单独识别困难，而这些同类地物的聚集则会给视觉现象造成粗糙
度或平滑度等。

n纹理标志具有多样性的特点，一般分为点、斑（块）、格、条（线）、纹、环等。

第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---⑥纹理（结构）
1.纹理分析：从两个层面进行分析
①
依据图像特征：主要从纹理的物理意义角度加以分析，包括纹理强度、纹理方向、纹理长度、纹理宽度等；②将纹理的图像特征与它的地理意义相联系
；平原区纹理分析山区纹理分析
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---⑦地物关系
n在遥感图像解译中，经常利用临近区域的已知地物或现象的
图像，根据地学规律，对遥感图像进行观察，通过比较和“延
伸”，从而对地物或现象进行辨认。

n这种方法的主要依据就是一种地物的存在常与其它一些地物
的存在有关系，因而地物关系成为了一个间接的解译标志。

第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志---⑧位置及位置算子
n位置是指地物所处环境在图像上的反映，即图像特定位置上
目标与背景的关系；
n为了在图像上的特定位置识别出某些地物，可针对这些特别
的位置设定一些特别的处理方法，称为位置算子；
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 直接标志和间接标志
遥感解译标志分级
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 永久性标志和临时性标志的定义
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.1 永久性标志和临时性标志
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.2 视觉心理与解译标志的关系
揭示和解译标志是启发式标志，或称为“人为的”标志。

它们是由有经验的解译人员在研究地物和地物的图像中提出并加以归纳的结果。

我们对世界的感知，部分依赖于对客观事物的感觉，另一部分，可能是更重要的的一部分，来自于我们的思维。

图像时空特性
地物性质视觉心理与视觉效果传感器特性
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---格式塔心理学
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---格式塔心理学
格式塔心理学家马克思·沃特海默（Max Wertheimer ）将“格式塔（gestalt)”定义为“一个各部分之间相互影响的有机整体，而整体大于各部分之和。

”
第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---格式塔心理学
格式塔学派试图对视觉系统共同的相互作用类型进行分类，并把它们称为知觉定律。

他们的组合定律包括接近性、相似性、良好的连续性和封闭性。

第五章遥感图像特征和解译标志
5.1 解译标志的定义和分类
5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---格式塔心理学
如果一条线形成了封闭的或几乎封闭的图形，我们就倾向于把它看成是被一条线包围起来的图形表面，而不仅仅是一条线。

第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---视觉加工
即使没有任何阴影、纹理、颜色等特征，你仍然可以对某景物的线条图形作出解释。

这说明，大脑中某些元素对精细的细节有较好的反应，另外一些对细节较少的部分起反应。

在对物体表面属性反射系数、颜色和纹理等性质的视觉感知过
程中，界定物体的轮廓有十分重要的作用
第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类
5.1.2 视觉心理与解译标志的关系---视觉加工
上次课主要内容
5.1 解译标志的定义和分类
n理解‘解译标志’和‘揭示标志’的定义、区
别和联系；
n了解直接标志和间接标志的主要类型；
n从心理学角度理解解译标志；
第五章遥感图像特征和解译标志
5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
前面介绍了人类分辨、检测和识别遥感图像的过程，随着计算机技术的发展，越来越多的人探讨
利用计算机做类似的工作，如利用计算机提取多光
谱图像特征、通过光谱信息提取颜色、形状、纹理
等特征并形成同质图像，进而获取对象的解译标志。

第五章遥感图像特征和解译标志5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
多光谱图像、统计特征与同质图像
目视与计算机分类的区别？
Landsat-5传感器波段特征
IKONOS传感器波段特征
IKONOS图像各波段统计特征值
IKONOS图像各波段相关系数
第五章遥感图像特征和解译标志
5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志
基于计算机的遥感图像分类或专题信息提取中，单个像元的处理
不能加入“目标”概念，即不能利用目标的不同空间特性获取图
像的解译标志：如大小、形状、位置及与其它目标的关系等。

一般情形下，图像语义信息的理解应当通过有意义的图像对象和
它们的相互关系来表达，而非单个像元，并且很多类型的图像或
多或少是具有纹理特征的，只有当这些具有纹理特征的图像被分
割成有意义的“同质”对象的时候，对这些图像的成功分析才能
成为现实。

从图像解译的角度，采用“每地块”(Per-field)或“每斑块”( Per-parcel)分类方法进行遥感图像分类，会使解译的结果有所改进。

第五章遥感图像特征和解译标志
5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志
基于像元的分类基于地块的分类
该方法尤其适用于农业用地，相邻农业用地之间清晰的边界将有助于分类，因为农业景观的边界是相对稳定的，而作物类型常常是变化的。

第五章遥感图像特征和解译标志
5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志
n基于同质（地块）图像的面向对象分类方法；（优势、理解P92）n基于像元的分类方法；（局限性）
n基于移动窗口的分类方法；（局限性）
不同尺度分割结果不同
n 基于地块（同质区域、封闭区域）的变化检测1第五章遥感图像特征和解译标志
5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志
、输入地块边界
2、检测图像上地块边界
3、比较输入地块边界与图像上地块边界差异，推测新边界
4、确定地块内土地利用性质
第五章遥感图像特征和解译标志
5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志
n面向对象分类方法使得形状特征和空间关系定量化分析成为可能。

其中，物体的几何形状分析和识别具有十分重要意义；
n对封闭区域的形状识别的方法可以归纳为如下两类：
第一类是基于物体边界形状的识别，这种边界的特征主要有周长、角度、曲率、宽度、高度、直径等，其描述方法主要有链码、B一样条函数、傅立叶描述子、自回归模型和Hough变换等。

第二类是基于物体所覆盖区域的形状识别，这种区域的特征主要有面积、圆度、矩特征等，其描述方法主要有行程编码、四叉树、矩描述子等。

第五章遥感图像特征和解译标志
5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志
n面向对象分类方法为景观指数提取和分析提供技术保障：
1. 将未分类的遥感图像按照某种相似性准则分割成一个个完全同
质的，空间上连续的，并具有特定专题意义的对象。

2. 景观指数提取及栅格化（图像化）
3. 将图像化景观指数加入分类系统中（作为普通通道），进行分
析分类；
第五章遥感图像特征和解译标志5.2 遥感图像特征与解译标志的关系
5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志
n景观指数的定量化描述：
1. 斑块面积与周长。

2. 形状指数：即斑块的周长与等面积的圆周长之比。

n景观指数的图像化（栅格化）：P94
第五章遥感图像特征和解译标志
5.3 遥感图像的时空特性
n对于同一区域的多幅图像（包括可成立体的图像），就应进
一步考虑其上地物的空间特性、时间特性、运动特性等。

n此时有必要将解译标志引申为某些准则问题，从而可以更加
严格地对图像的几何信息和辐射信息进行测度。

n通常情况下，我们会考虑如下的一些准则：
Ø空间和时间准则
Ø空间特性和时间特性的转化
Ø光谱信息与时空特性的结合
第五章遥感图像特征和解译标志
5.3 遥感图像的时空特性
1. 空间和时间准则
n对于前面提到的形状、大小、相互关系、位置等，我们可
以引入某些空间准则加以测度和比较，同时，还可对地物的
立体特性进行分析。

n对于立体特性，应该区分对待不同的图像，因为存在不同
构像法则，如立体摄影、立体阵列图像、立体侧视图像等。

第五章遥感图像特征和解译标志5.3 遥感图像的时空特性
1. 空间和时间准则
立体影像
第五章遥感图像特征和解译标志5.3 遥感图像的时空特性
1. 空间和时间准则
立体阵列影像。