影像人工目视解译流程
说明目视解译的基本步骤
说明目视解译的基本步骤好的，下面我来给你说明目视解译的基本步骤。
首先呢，拿到需要解译的图像或者资料，这是最基本的。
就好像你要做饭，总得先把食材准备好一样。
记住了，这个动作很重要，要是图像拿错了或者资料不全，后面就都白搭了。
接下来，要先对这个图像做一个整体的观察，就像是看一幅画一样，先从远处看个大概，了解一下整体的布局、颜色分布、形状等等。
这里我之前就做错过，我一开始就直接盯着小细节看，结果整体的关系就把握不准了。
我试过好多次，大概观察之后对后面精确解译有很大的帮助呢。
然后就开始初步解译了。
根据已有的知识，比如说地理知识啊、目标地物的一般形状颜色特征等等去识别图像里那些比较明显的地物或者元素。
这时候就像在玩拼图，先把最显眼、最容易辨别的部分找出来。
对了，这里可以把初步判断出来的先标记一下，这样就不会混乱了。
在这个过程中，容易混淆的地方要特别小心。
我有次解译一片区域里的植被和建筑物，它们的颜色在图像里有点相近，我就差点弄错了。
所以这时候如果遇到疑似混淆的地方，可以查一查相关资料或者对比已知的相似样本。
再接着就是细节分析啦。
深入观察刚刚初步判断出来的地物周围的细节、纹理之类的，来确认或者修正之前的判断。
这中间还要注意，有的时候一些小的干扰因素会影响你的判断，比如说阴影或者图像的局部噪声。
我就经常要停下来，排除这些干扰因素。
下面就是综合判断的时候了。
把所有判断出的地物啊、元素啊综合起来看，看它们之间的相互关系是不是合理，有没有逻辑冲突。
比如说如果解译出一个居民区在洪泛区中间，这可能就不符合常理了，那就需要重新审查前面的解译。
然后来说说容易忽视的细节吧。
图像的比例尺可千万不能忘，不同的比例尺下地物可能看起来很不一样，这是我踩过的一个坑。
还有坐标系也很重要，它关系到地物的准确位置关系。
常见问题呢，有时候会过度解译或者解译不足。
过度解译就是把看到的一些巧合想象成某种有意义的东西，解译不足就是遗漏了一些重要的信息。
envi遥感目视解译步骤
envi遥感目视解译步骤一、准备工作。
1.1 数据收集。
首先呢，咱得把遥感数据拿到手。
这就好比厨师做菜得先有食材一样。
要找合适的卫星影像数据，像Landsat系列或者Sentinel 2的数据就很不错。
这些数据得覆盖咱要解译的区域，可不能张冠李戴。
1.2 软件准备。
接着就是准备好envi这个强大的工具。
就像战士上战场得带好武器。
把envi软件安装好，确保它能正常运行。
二、图像预处理。
2.1 辐射校正。
这一步可不能马虎。
图像的辐射值可能因为传感器或者大气等因素有偏差。
咱得把这个偏差给纠正过来，让图像的辐射值更准确。
这就像是给一幅有点歪的画扶正一样。
2.2 几何校正。
然后就是几何校正啦。
图像里的地物位置得准确才行。
要是位置不对，那解译出来的结果可就差之毫厘谬以千里了。
得找一些地面控制点，把图像校准得妥妥当当的。
2.3 图像增强。
这一步是为了让图像看起来更清晰，方便我们解译。
可以用一些方法，比如对比度拉伸或者直方图均衡化。
这就好比给近视眼的人戴上一副合适的眼镜，让他能更清楚地看到东西。
三、解译过程。
3.1 建立解译标志。
解译标志可是我们的法宝。
要根据不同地物的光谱特征、纹理特征等建立解译标志。
比如说，植被在近红外波段反射率高，在可见光波段反射率低，那我们就可以根据这个来识别植被。
这就像侦探根据线索破案一样。
3.2 目视解译。
这就是最关键的一步啦。
咱得眼观六路，仔细地在图像上把不同的地物给识别出来。
可以一块一块地看，从已知的区域开始，逐步扩展到未知的区域。
这过程就像寻宝一样，得有耐心。
四、解译结果验证与精度评估。
4.1 结果验证。
解译完了可不能就完事儿了。
得验证一下结果是不是靠谱。
可以找一些实地的调查数据或者其他可靠的资料来对比。
要是发现有问题，就得回头检查解译的过程。
这就叫“亡羊补牢，为时未晚”。
4.2 精度评估。
最后就是精度评估了。
计算一下解译结果的精度，看看有多少是正确的。
要是精度不高，那就得想办法改进解译的方法。
目视解译的基本步骤包括
目视解译的基本步骤包括
目视解译是一种通过观察并以人类视角进行创作的方式，下面是基本步骤。
1. 确定题目：首先，需要明确文章的主题和标题内容，确保创作方向明确。
2. 进行创作：在开始创作之前，要进行充分的观察和研究，了解相关背景信息。
然后，使用准确的中文来描述观察到的事物或现象，避免使用网络地址或数学公式等技术性语言。
3. 确保独一性：为了保证文章内容的独一性，需要避免内容的重复出现，避免反复提出相同的问题。
可以使用适当的标题来帮助组织文章结构，增强阅读的流畅性。
4. 不使用图片链接：在文章中，不得插入任何形式的图片链接，也要避免使用依赖图像的语句，如“如图所示”等字眼。
文章应该以文字来表达观察到的事物或现象。
5. 流畅度和自然度：文章应刻画明确，句式流畅，并使用丰富多样的词汇来表达。
要尽量保持文章的自然度和流畅度，避免让读者感觉像机器生成的内容。
6. 准确无误：文章内容需要准确无误，严肃认真。
要避免歧义或误导的信息，确保读者能够清晰理解文章所传达的观察和描述。
7. 以人类视角写作：在创作过程中，要以人类的视角进行写作，使文章富有情感，并使读者感到仿佛是真人在叙述。
这样可以增加读者的共鸣和阅读体验。
以上就是目视解译的基本步骤，希望能对你有所帮助。
遥感影像的解译方法和处理流程
遥感影像的解译方法和处理流程遥感技术是指利用卫星、航空器等探测装置获取地球表面特征信息的一种手段。
遥感影像的解译方法和处理流程对于地质勘探、农业、城市规划等领域都具有重要的应用价值。
本文将探讨遥感影像的解译方法和处理流程，并探讨其在环境保护、灾害监测等方面的应用。
一、解译方法1.目视解译法目视解译法是最早也是最常用的遥感影像解译方法之一。
通过肉眼观察遥感影像的色彩和纹理等特征来识别地物。
对于经验丰富的解译员来说，目视解译法可以得出较为准确的解译结果。
然而，由于人眼的主观因素和解译员的经验水平不同，目视解译法存在一定的主观性和局限性。
2.计算机辅助解译法计算机辅助解译法是指利用计算机软件对遥感影像进行处理和分析。
通过图像处理、分类、目标检测等技术，可以快速、准确地提取和识别地物。
计算机辅助解译法具有时间效率高、结果可重复性好等优点，使得遥感影像的解译工作更为高效和精确。
二、处理流程1.遥感影像预处理遥感影像预处理是将原始的遥感影像数据进行校正、去噪和增强等处理，以提高图像质量和准确性。
常用的遥感影像预处理方法包括辐射校正（校正影像的亮度和对比度）、大气校正（去除大气光对影像的影响）、几何校正（纠正图像的畸变和扭曲）、噪声去除和影像增强等。
2.遥感影像分类遥感影像分类是指将遥感影像的像素根据其反射率、纹理和几何结构等特征进行分类，以获得各类地物或地物类型的分布和面积信息。
常用的遥感影像分类方法包括基于阈值的分类、基于规则的分类、基于统计学的分类和基于机器学习的分类等。
其中，基于机器学习的分类方法由于其较好的准确性和泛化能力，成为当前遥感影像分类的主流方法。
3.遥感影像解译遥感影像解译是指根据已经分类好的遥感影像，对不同地物进行解译，以获得地物的具体信息和分布。
遥感影像解译可以通过目视解译、计算机辅助解译和专家解译等方法进行。
同时，遥感影像解译还可以结合地面调查和其他信息，以提高解译的准确性和可靠性。
目视解译方法
5接判读标志有色调、色彩、大小、 2. 3. 4. 5.
形状、阴影、纹理、图案等。 对比分析法: 对比分析法 同类地物对比分析、空间对比分析、时相动 态对比法。 信息复合法: 信息复合法 利用透明专题图或透明地形图与遥感图像复 合，根据专题图或者地形图提供的多种辅助信息，识别遥 感图像上目标地物的方法。 综合推理法: 综合推理法 综合考虑遥感图像多种解译特征，结合生活 常识，分析、推断某种目标地物的方法。 地理相关分析法: 地理相关分析法 根据地理环境中各种地理要素之间的 相互依存，相互制约的关系，借助专业知识，分析推断某 种地理要素性质、类型、状况与分布的方法。
5.2.4 遥感图像目视解译步骤
1. 目视解译准备工作阶段
(1)判读员的训练 1）判读知识、专业知识的学习（土地利用分类 土地利用分类 体系） 体系 2）实践训练 多阅读别人已判读过的遥感图像，以及遥感图像 与实地对照，并参与一些典型试验区的判读和分 类等。 (2)搜集充足的资料 (3)了解图像的来源、性质和质量
3. 室内详细判读
统筹规划、分区判读， 由表及里、循序渐进， 去伪存真、静心解译。
4. 野外验证与补判
野外验证包括：检验专题解译中图斑的内容 是否正确;检验解译标志. 疑难问题的补判：对室内判读中遗留的疑难 问题的再次解译。
2. 初步解译与判读区的野外考察
初步解译的主要任务是掌握解译区域特点，确立 典型解译样区，建立目视解译标志，探索解译方 法，为全面解译奠定基础。 野外考察：填写各种地物的判读标志登记表，以 作为建立地区性的判读标志的依据。在此基础上， 制定出影像判读的专题分类系统，建立遥感影像 解译标志。
目视解译步骤
目视解译步骤目视解译步骤随着全球化的加速和信息技术的不断进步，语言翻译逐渐成为一项重要的工作。
在翻译领域中，目视解译是一种常见的翻译方式。
本文将从以下几个方面介绍目视解译的步骤。
一、背景知识在进行目视解译之前，需要了解相关背景知识。
这包括源语言和目标语言的文化、习惯、行业术语等方面。
只有深入了解这些背景知识，才能更好地进行目视解译。
二、准备工作进行目视解译前，需要进行一些准备工作。
首先，需要准备好笔记本电脑或平板电脑等设备，并确保设备电量充足。
其次，需要准备好相关资料和工具，如字典、术语表等。
三、阅读材料进行目视解译时，首先需要仔细阅读材料，并理解其中的意思和上下文。
如果是长篇文章或文件，则可以先快速浏览一遍，然后再逐段进行深入阅读。
四、分段翻译在阅读完材料并理解其含义后，可以开始进行分段翻译。
这里的“分段”指的是将整个材料分成若干个小段落，逐一翻译。
在进行分段翻译时，需要注意句子结构、语法和逻辑关系等方面。
五、记录笔记在进行目视解译过程中，可能会遇到一些生词或难点。
这时需要及时记录下来，并在后续的翻译过程中进行查询和解决。
同时还需要记录下自己的疑问和不确定之处。
六、校对修改完成整篇材料的翻译后，需要进行校对和修改。
这里建议将翻译结果与原文逐一比对，确保翻译准确无误，并且符合语言习惯和行业规范。
七、最终审查最后，在完成校对修改后，需要再次审查整篇材料。
这里建议找一位专业人士或母语为目标语言的人士进行审查，以确保翻译结果质量达到最优。
总结：目视解译是一项非常重要的工作，在实践中也非常常见。
通过以上步骤的介绍，我们可以更好地了解目视解译的流程和要点，并在实践中更好地应用。
同时，我们也需要不断学习和提高自己的语言能力和专业知识，以适应不断发展变化的翻译市场。
arcgis目视解译
arcgis目视解译回答：一、什么是ArcGIS目视解译ArcGIS目视解译，是指通过对遥感影像进行目视解译，获取地物信息的过程。
在ArcGIS软件中，可以通过多种方式进行目视解译，包括图像分类、目视解译工具等。
二、ArcGIS目视解译的步骤1. 影像预处理：对遥感影像进行预处理，包括影像增强、去噪、辐射校正等。
2. 影像解译：通过目视解译工具或图像分类等方式，对影像进行解译，获取地物信息。
3. 地物分类：根据解译结果，将地物进行分类，包括水体、森林、草地、城市等。
4. 数据整合：将解译结果整合到GIS系统中，进行分析和应用。
三、ArcGIS目视解译的应用1. 土地利用规划：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取土地利用类型和分布情况，为土地利用规划提供数据支持。
2. 环境监测：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取环境变化情况，包括森林覆盖率、水体面积等，为环境监测提供数据支持。
3. 城市规划：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取城市建设情况，包括建筑物分布、道路网络等，为城市规划提供数据支持。
4. 水资源管理：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取水体分布和水资源利用情况，为水资源管理提供数据支持。
四、ArcGIS目视解译的优势1. 数据精度高：通过对遥感影像进行目视解译，可以获取高精度的地物信息。
2. 数据更新快：遥感影像可以定期获取，可以及时更新地物信息。
3. 数据覆盖广：遥感影像可以覆盖大范围的地区，可以获取大量的地物信息。
4. 数据可视化：通过ArcGIS软件，可以将解译结果可视化，方便用户进行分析和应用。
以上就是关于ArcGIS目视解译的介绍，希望对您有所帮助。
遥感原理与应用_第5章_1 遥感影像解译-遥感影像人工目视解译
SWJTU
遥 1感 2 3影 4像 5 6解 7 译
卫 星 搜 救
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
遥感影像解译的本质
地表景观
成像过程
成像方式、探测 波段 投影方式、时空 因素
遥感影像
大小形状、色调 灰阶 畸变失真、成图 比例
SWJTU
遥感原理与应用
Remote Sensing Principle and Application
SOUTHWEST
JIAOTONG
UNIVERSITY
SWJTU
遥 感 原 1理 2 3与 4应 5 6用 7课 程 框 架
影像处理基础
影像几何处理
影像辐射处理
遥感传感器
影像处理 遥 感 系 统 影 像 处 理 遥 感 应 用
SWJTU
布局
遥 感 1影 2 3像 4解 5 6译 7 标 志
物体间的空间配置。物体间一定的位置关系和排列方式， 形成了很多天然和人工目标特点。
位置
地物分布的地点。地理位置和相对位置。
返回本节首页
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
目 视 解 1 2译 3 4方 5法 6 7与 步 骤
目视解译基本原则 处理原则
• 总体观察
先从整体、宏观角度，对整个图像进行全面观察，了解整个图 像的基本情况与主要内容。
（1）直接标志
• 综合分析
应用航空像片、卫星图像、地形图等多种数据，结合实际调查、 调绘资料进行整体综合分析。
arcgis人工目视解译面切割法
arcgis人工目视解译面切割法
ArcGIS人工目视解译面切割法是一种常用于遥感影像解译的方法，它通过人工目视解译的方式，将遥感影像切割成多个小面并逐个进行解译，以提高解译的精度和效率。
该方法的具体步骤如下：
1. 数据准备：准备需要解译的遥感影像数据以及相关的参考数据，如高程数据、地物分类数据等。
2. 影像切割：将遥感影像按照一定的面积或大小进行切割，生成多个小面。
3. 解译任务划分：根据解译目标和难易程度，将小面分配给不同的解译人员。
可以根据地物类型、地理区域等因素进行合理划分。
4. 解译过程：解译人员利用ArcGIS软件等工具，对每个小面进行目视解译，识别和标注出各类地物，如建筑物、水体、道路等。
5. 解译结果整合：将不同解译人员解译出的结果进行整合，检查和修改解译矛盾和错误，以得到最终的解译结果。
6. 精度评估：对解译结果进行精度评估，比对解译结果与参考数据的一致性，评估解译的准确性和可靠性。
通过使用ArcGIS人工目视解译面切割法，可以充分利用人的视觉判断和专业知识，对复杂的遥感影像进行解译，得到满足实际应用需求的地物分类和变化检测结果。
遥感影像目视解译方法
进行后处理与分析
遥感影像目视解译的关键技术
03
遥感影像的获取技术
利用卫星、航空等遥感平台获取目标区域的遥感影像，以及使用不同的传感器获取不同波段的影像。
遥感影像的处理技术
对获取的遥感影像进行预处理，如辐射定标、图像校正、图像增强等，以提高图像质量和可解译性。
遥感影像的获取与处理技术
通过实践积累和经验总结，建立一套针对不同地物类型的解译标志，包括颜色、纹理、形状等特征。
多源数据融合
将不同来源、不同分辨率、不同时间分辨率的遥感影像数据进行融合，提高解译的精度和可靠性。
高光谱和超光谱技术
利用高光谱和超光谱技术，可以获取更多的地面信息，提高遥感影像的解译精度。
遥感影像目视解译的发展趋势与展望
深度学习
深度学习在遥感影像目视解译中具有广阔的应用前景，可以通过学习大量的影像数据来提高解译的精度和可靠性。
解译结果的共享
遥感影像目视解译的应用案例
04
在土地资源调查中的应用
土地利用类型识别
通过遥感影像，可以清晰地识别出不同类型的土地利用，如农田、森林、城市等，为土地资源调查提供基础数据。
森林面积与类型识别
森林健康状况评估
森林资源利用规划
在森林资源调查中的应用
在水资源调查中的应用
要点三
水源位置与储量估算
确定解译标志与识别特征
根据识别特征进行初步的目视解译，对解译标志进行初步分类和识别。
初步解译
根据初步解译结果，提取出与任务相关的信息，如土地利用类型、面积等。
信息提取
进行详细的目视解译与信息提取
后处理
对解译结果进行后处理，如滤波、去噪等，以提高解译结果的精度和质量。
结果分析
简述遥感目视解译的过程
简述遥感目视解译的过程遥感目视解译是指利用遥感技术获取的卫星、飞机等平台采集的影像数据，通过人眼对影像进行解译、分析和判断，提取有用信息的过程。
遥感目视解译是遥感技术的一种重要应用，具有广泛的应用领域，如城市规划、环境监测、农业生产等。
遥感目视解译的过程主要包括数据获取、数据预处理、影像解译和结果分析四个环节。
一、数据获取遥感数据获取是遥感目视解译的第一步。
目前，遥感数据主要包括卫星遥感数据和航空遥感数据两种。
卫星遥感数据主要包括高分辨率遥感数据、中分辨率遥感数据和低分辨率遥感数据。
高分辨率遥感数据是指分辨率在1米以下的遥感数据，主要由商业卫星提供，具有空间分辨率高、时间分辨率低、成本高等特点。
中分辨率遥感数据是指分辨率在1-30米之间的遥感数据，主要由陆地观测卫星、环境卫星等提供，具有较高的时间分辨率和较低的成本。
低分辨率遥感数据是指分辨率在30米以上的遥感数据，主要由气象卫星等提供，具有较低的空间分辨率和较高的时间分辨率。
航空遥感数据主要包括航空摄影和激光雷达数据。
航空摄影是指利用飞机或直升机等平台采集的影像数据，主要用于地形测量、地图制图、城市规划等领域。
激光雷达数据是指利用激光雷达扫描地面，获取地面高程和三维信息的数据，主要用于数字地形模型（DTM）的制作和地形分析。
二、数据预处理遥感数据预处理是指对遥感数据进行预处理和校正，以保证数据的质量和准确性。
遥感数据预处理主要包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正是指将遥感数据中的数字值转换为辐射亮度值，以消除光谱响应和传感器响应的影响。
大气校正是指消除大气对遥感数据的影响，提高数据的准确性。
几何校正是指消除地面形变和传感器姿态变化对遥感数据的影响，保证数据的几何精度。
三、影像解译影像解译是指对遥感数据进行分析和解译，提取有用的信息。
影像解译主要包括图像解译、特征提取和分类识别等。
图像解译是指对遥感影像进行目视解译，根据地物的形状、大小、颜色等特征，判断地物的类型和分布。
人工目视解译提取河流工作方案
人工目视解译提取河流工作方案当我们说到人工目视解译提取河流这个事儿时，首先得明白啥叫“人工目视解译”。
简单来说，就是通过眼睛观察卫星图片或者航拍影像，自己判断里面有什么。
这听起来是不是有点像我们小时候玩“找不同”的游戏？不过，不同的是，今天我们找的可不是“这朵云和那朵云的形状不一样”，而是要在一张张遥感影像上，识别出那些看起来像弯弯曲曲的河流，准确地把它们给标出来。
怎么样，有点意思吧？咱们先从最基础的开始讲起。
你得有一副高清的影像，别跟我说拿个模糊不清的图来解译，那基本上是找不着北的。
卫星图、无人机拍的照片什么的都行，反正就是越清晰越好。
你得通过这些影像，目光一扫，啊，那条蜿蜒的、波光粼粼的线看起来就是河流，没错，就是它！接下来就得开始细细辨认，划出它的轮廓。
这就像是给一个巨大的地图涂色，你要把这些河流给从其他的背景中“挑”出来。
可千万别一不小心把河流和那条看起来像河的道路给搞混了！这可不是一个小失误，错把道路当成河流，你就成了“大错特错”的典型代表。
这个过程最关键的就是要观察得足够细致。
河流的流向会发生改变，或者它的宽窄会不均匀，甚至是出现一些小分支，这些都得在你解读的过程中反映出来。
像什么“九曲十八弯”的河道，或者那些被自然环境侵蚀出来的独特形态，都会让你的任务变得更加复杂。
但是你要记住，有时候这些复杂的形状恰恰就是河流最典型的特征。
一旦把河流的主干都标出来，接下来就得精确到每一个细节。
有些地方河流不太明显，可能因为一些植被或者是水面被遮挡住了。
你要怎么办？别急，看看旁边的环境，有没有水土流失的痕迹？有没有突出的水泽或者湿地？这些都有可能是河流的“指纹”。
河流不仅仅是水流的代表，周围的土地类型、植被分布这些也是要关注的重点。
如果你不注意这些，搞不好就会错过一些隐藏的河道，像是那些在干旱季节才露出水面的隐秘小溪，嗯，这些“小溪”可不是随便就能看到的。
说到这里，你是不是有点好奇，为什么要这么麻烦地去做人工解译？要是机器能搞定不就得了？哈哈，没错，自动化的技术也有，但往往还做不到百分之百精准。
遥感影像目视解译方法
遥感影像目视解译在土地资源调查中应用广泛，可提高调查效率和精度。
详细描述
遥感影像目视解译通过高分辨率的遥感影像，能够清晰地识别地块边界、土地 利用类型、土壤质量等信息，为土地资源调查提供准确的基础数据。
在森林资源调查中的应用
总结词
遥感影像目视解译在森林资源调查中具有重要价值，可实现森林面积和树种的精准识别。
遥感影像目视解译方法
汇报人： 日期:
contents
目录
• 遥感影像目视解译概述 • 遥感影像目视解译的流程 • 遥感影像目视解译的方法 • 遥感影像目视解译的技巧 • 遥感影像目视解译的应用案例
01
遥感影像目视解译概述
遥感影像目视解译的定义
遥感影像目视解译是指利用遥感影像技术，通过目视观察和分析地物特征，推断 出地物的性质、类型、分布和变化等信息的过程。
分析地物空间关系
研究地物之间的空间关系和分布规律，如排列、组合、分布范围 等，有助于推断地物的属性。
利用地形地貌特征
结合地形地貌特征，如山川、河流、湖泊等，判断地物的分布和走 向。
掌握地物空间分布规律
掌握典型地物的空间分布规律，如森林、沙漠、城市等，有助于快 速像目视解译的实施阶段
影像预处理
对遥感影像进行预处理， 如辐射定标、大气校正、 图像增强等，以提高图像 的质量和可读性。
建立解译标志
根据遥感影像的特征和目 标，建立解译标志，如地 物类型的颜色、形状、大 小等。
目视解译
通过观察和分析遥感影像 ，根据解译标志进行地物 类型的识别和标注。
遥感影像目视解译的总结阶段
整理解译结果
对解译结果进行整理，统计各类 地物类型的分布、面积等信息。
分析解译结果
ENVI目视解译操作文档
ENVI⽬视解译操作⽂档遥感原理实验⼆实验⽬的了解⽬视解译的原理，掌握⽬视解译的⽅法和步骤，能进⾏⼀些实际图像的判读。
实验数据TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中，⼀般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很⾼，表明这些波段的信息中有相当⼤的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很⼤的独⽴性。
计算0种组合的熵值的结果表明，由⼀个可见光波段、⼀个中红外波段及第4波段组合⽽成的彩⾊合成图像⼀般具有最丰富的地物信息，其中⼜常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。
第7波段只是在探测森林⽕灾、岩矿蚀变带及⼟壤粘⼟矿物类型等⽅⾯有特殊的作⽤。
最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩⾊合成图像，还必须考虑赋⾊问题。
⼈眼最敏感的颜⾊是绿⾊，其次是红⾊、蓝⾊。
因此，应将绿⾊赋予⽅差最⼤的波段。
按此原则，采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝⾊合成的图像，⾊彩反差明显，层次丰富，⽽且各类地物的⾊彩显⽰规律与常规合成⽚相似，符合过去常规⽚的⽬视判读习惯。
例如把4、5两波段的赋⾊对调⼀下，即5、4、3分别赋予红、绿、蓝⾊，则获得近似⾃然彩⾊合成图像，适合于⾮遥感应⽤专业⼈员使⽤。
――《TM图像的光谱信息特征与最佳波段组合》－戴昌达，环境遥感，1989.12实验原理及内容：遥感影像⽬视解译是⼈们利⽤丰富的专业知识，通过⾁眼观察、经过综合分析、逻辑推理、验证检查把探测⽬标地物信息提取和解析出来的过程，是⼈们通过遥感技术获取⽬标信息最直接、最基本的⽅法。
根据地物⾊调、图形、⼤⼩、阴影、纹理、布局、图案等解译标志对实验数据进⾏信息提取，解译出影像所包含的深层信息。
实验步骤1.影像解译发展历程：⽬前我们所⽤到的影像都是基于数字的，下⾯是影像信息提取⽅法的发展历程，⽬前这四类⽅法共存：⼈⼯⽬视解译；基于光谱的计算机⾃动分类；基于专家知识的决策树分类；⾯向对象特征的⾃动提取2.⽬视解译⼀般程序：①了解影像的辅助信息：即熟悉获取影像的平台、遥感器，成像⽅式，成像⽇期、季节，所包括的地区范围，影像的⽐例尺，空间分辨率，彩⾊合成⽅案等等，了解可解译的程度。
遥感图像的目视解译的方法及流程
遥感图像的目视解译的方法及流程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!一、引言随着遥感技术的发展，遥感图像的目视解译在各个领域得到了广泛的应用。
arcmap土地利用目视解译的工作流程
arcmap土地利用目视解译的工作流程ArcMap土地利用目视解译的工作流程一、介绍土地利用目视解译是一种基于遥感影像的土地利用分类方法，通过人眼对遥感影像进行观察和解读，将不同类型的土地利用进行分类。
ArcMap是一款功能强大的地理信息系统软件，可以用于土地利用目视解译的工作流程。
本文将详细介绍ArcMap土地利用目视解译的工作流程。
二、准备工作1. 获取遥感影像数据：首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，可以通过购买或下载获取。
2. 安装ArcMap软件：在电脑上安装ArcMap软件，并确保已经正确配置了相关的插件和扩展。
三、导入遥感影像数据1. 打开ArcMap软件：双击桌面上的ArcMap图标，启动软件。
2. 创建新的地图文档：在“文件”菜单中选择“新建”，创建一个新的地图文档。
3. 导入遥感影像数据：在“插入”菜单中选择“数据”，然后选择“添加数据”，找到并选中要导入的遥感影像数据文件，点击“添加”按钮导入。
四、设置显示样式1. 调整图层显示顺序：在“图层”窗口中，通过拖拽调整图层的显示顺序，确保遥感影像图层在最底部。
2. 设置图层透明度：选择遥感影像图层，右键点击选择“属性”，在“显示”选项卡中设置透明度，以便更好地观察下方的矢量数据。
3. 设置图层对比度和亮度：根据实际需要，在“属性”窗口的“显示”选项卡中调整图层的对比度和亮度，以便更好地观察细节。
五、创建矢量数据1. 创建编辑工作空间：在“编辑”菜单中选择“启动编辑会话”，然后选择或创建一个文件数据库作为编辑工作空间。
2. 创建新要素类：在“目录”窗口中右键点击文件数据库，选择“新建”，然后选择要素类类型并设置相关参数，创建一个新的要素类。
3. 添加编辑工具栏：在“自定义”菜单中选择“工具栏”，然后勾选“编辑”工具栏，以便进行编辑操作。
4. 开始编辑：点击编辑工具栏上的开始编辑按钮，在弹出的对话框中选择要素类，并设置相关参数，开始进行编辑操作。
envi影像解译的步骤
envi影像解译的步骤一、影像预处理在进行影像解译之前，首先需要进行影像预处理，以提高解译的准确性和可靠性。
影像预处理主要包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤。
1. 辐射校正辐射校正是将影像中的数字值转换为与辐射度量相关的物理量，如辐射亮度。
这一步骤可以通过查阅影像的元数据获取相关参数，并根据这些参数进行校正计算。
2. 大气校正大气校正是为了消除大气对影像亮度的影响，以得到地物反射率。
一般可以利用大气传输模型来估算大气对地物的衰减程度，并根据估算结果进行校正。
3. 几何校正几何校正是为了消除影像中的几何畸变，使得影像与实际地面一一对应。
这一步骤可以利用地面控制点进行校正，通过对控制点的坐标测量和影像中对应点的像素坐标计算出几何变换参数，然后对整个影像进行校正。
二、特征提取在影像预处理之后，可以进行特征提取，以获得影像中感兴趣的地物信息。
特征提取主要包括目标检测、分类和边界提取等步骤。
1. 目标检测目标检测是为了在影像中自动识别出感兴趣的目标，如建筑物、道路、植被等。
常用的目标检测方法包括基于像素的阈值分割、基于纹理和形状特征的分类等。
2. 分类分类是为了将影像中的像素或区域划分到不同的类别中，以获得地物类型信息。
分类可以基于统计学方法、机器学习方法或深度学习方法进行，常用的分类算法有最大似然分类、支持向量机、随机森林等。
3. 边界提取边界提取是为了获得地物的边界信息，以便进行进一步的分析和应用。
常用的边界提取方法包括边缘检测算法、形态学运算等。
三、数据分析与解译在完成特征提取之后，可以进行数据分析和解译，以获取更深层次的地物信息和地物属性。
1. 数据分析数据分析主要是对提取的特征进行统计和分析，以获取地物的数量、分布、特征等信息。
常用的数据分析方法包括统计学分析、空间分析等。
2. 解译解译是为了从影像中获取地物属性信息，如植被覆盖度、土地利用类型等。
解译可以基于先验知识、地面调查数据或其他辅助数据进行。
遥感目视解译的方法与基本步骤
遥感目视解译的方法与基本步骤遥感目视解译是遥感技术应用中一种重要的方法，它是通过遥感图像处理软件或平台，对遥感影像进行人机交互式的分析解释，以提取和解译地表信息的过程。
下面是遥感目视解译的方法与基本步骤：1.了解遥感平台与遥感波段在进行遥感目视解译前，需要了解所使用的遥感平台和遥感波段。
不同的遥感平台和波段具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等特点，因此需要根据实际需求选择合适的遥感平台和波段。
2.确定解译标志解译标志是指遥感影像中能够反映地物特征的影像特征，如颜色、纹理、形状等。
在确定解译标志时，需要了解不同地物的光谱特征和空间特征，以及它们在影像中的表现形式，从而选取具有代表性的地物作为解译标志。
3.制作解译样本解译样本是指用于训练解译人员的样例数据集，通常由专业人员选取具有代表性的地物区域制作而成。
解译样本应该包含各种地物的影像特征，并能够反映地物的空间分布和属性信息。
4.训练解译人员解译人员需要进行专业的培训，以熟悉遥感影像的特性和解译标志，并掌握目视解译的基本技能和方法。
通常可以通过对解译样本进行训练和练习，提高解译人员的解译能力和精度。
5.进行目视解译在准备工作完成后，可以开始进行目视解译。
目视解译需要借助专业的图像处理软件或平台进行，通常采用人机交互的方式进行。
在目视解译过程中，需要注意以下几点：（1）注重细节：目视解译需要关注影像中的细节信息，如颜色、纹理、形状等，以便准确地识别和解译地物。
（2）综合考虑：目视解译需要综合考虑多种因素，如光谱特征、空间特征、上下文信息等，以得出准确的解译结果。
（3）交互式操作：目视解译通常采用人机交互的方式进行，解译人员可以通过软件或平台进行交互式操作，如放大、缩小、旋转等，以更好地观察和分析影像。
6.进行精度评估与修正在完成目视解译后，需要进行精度评估与修正。
精度评估可以通过比较目视解译结果与实际地物信息进行，如使用实地调查、GPS测量等方法获取实际地物信息。
影像人工目视解译流程
2011年影像人工目视解译流程（请认真阅读完文档后再行解译）一、理论准备1.检查影像时相。
确定影像季节性变化，云南旱地4-10月为作物生长期，11-3月为无作物期。
解译时注意影像变化；2.云南省坡向为南坡为阳坡，北坡为阴坡，南坡水分温度较北坡高，森林密集；3.云南省干热河谷地区，阳坡一般为疏林地，阴坡一般为灌木林；4.投影类型：Albers Conical Equal Area，参数：椭球体为 Krasovsky，中央经线为东经 110°，双标准纬线为北纬 25°和北纬 47°，投影起始纬度 12°，中央经线偏差和起始点偏差都为0。
二、新建图层文件方案一：1.新建个人地理数据库，命名无规则。
2.新建要素数据集，命名无规则，导入影像地理坐标系统(从影像坐标系统导入)默认默认-。
检查坐标系统（投影类型、参数、椭球体等）是否正确。
3.新建要素类图层，命名为Id+行政区号（如：Id532101），影像坐标系统，默认，建立字段如下：字段名：id，数据类型：double。
4.开始编辑（至第三项）。
5.编辑完成后，在Catalog里找到当前文件名，右键导出为COVERAGE即可。
方案二：直接新建SHAPE 格式文件进行解译，后转换为COVERAGE格式即可。
三、解译过程1.打开图层，叠上县界进行人工目视解译，县界解译时必须超过县边界。
2.参照往年矢量图层与影像解译标志库进行人工目视解译。
3.解译原则，从大范围到小范围，尽量详细。
4.不确定地物类型的尽量参照往年矢量确定，或者通过谷歌影像确定。
勾勒时以最小地块为原则，划分尽量为最小块，最小影像像元面状地物为4*4，线状地物为2*6。
河流明显的区域先勾河流，保持同一县域境内连续，支流不明显可以不作勾划，但主干一定保持完整。
道路与铁路可见的必须勾出。
5.解译完成后，利用县界剪裁解译图层，保证解译县界与所给县界的边界一致性。
操作步骤为：打开ArcToolBox，——分别输入解译图层，输入县界，指定输出位置及名称（注意命名规则），容限不填，OK。
影像自动解译流程
影像自动解译流程摘要：随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，影像自动解译已成为一个重要的研究领域。
本文将介绍影像自动解译的流程，并结合实际案例进行详细阐述，旨在帮助读者更好地理解影像解译技术的原理和应用。
引言随着数字摄影技术的飞速发展，大量的影像数据被应用到各种领域中，如农业、林业、地质勘查、城市规划等。
然而，处理这些海量的影像数据成为一个难题。
传统的影像解译方法需要大量的人力和时间，且容易受主观因素的影响，因此，迫切需要一种高效、自动化的影像解译技术来应对这一挑战。
影像自动解译（IAR）是一种基于计算机视觉和人工智能技术的自动解译技术，通过对影像数据进行神经网络和算法处理，实现对影像数据的自动分析和解释，从而获取有用的信息。
本文将介绍影像自动解译的流程，包括影像数据预处理、特征提取、分类识别和结果输出等环节，并结合实际案例进行详细阐述，旨在帮助读者更好地理解影像解译技术的原理和应用。
1. 影像数据预处理影像数据预处理是影像自动解译的第一步，其目的是对原始影像数据进行清洗和处理，以便后续的特征提取和分类识别。
预处理的步骤包括数据采集、数据标定、图像校正、图像分割和图像增强等。
数据采集：首先需要从不同的数据源中获取影像数据，可以是航拍影像、卫星影像或者地面摄影等。
这些数据往往是多光谱或高光谱的，在获取数据的同时需要注意数据的质量和分辨率。
数据标定：对采集到的影像数据进行标定，包括设定影像的坐标系统、投影方式和分辨率等参数，以便后续的校正和分析处理。
图像校正：由于影像数据采集的环境和条件不同，可能存在各种畸变和变形，需要通过几何变换和配准来对影像进行校正，以提高后续处理的准确性。
图像分割：将影像数据分割成若干个区域或对象，便于后续的特征提取和分类识别。
常见的分割方法包括基于阈值、区域生长、边缘检测和聚类分析等。
图像增强：对影像数据进行增强处理，以提高图像的清晰度、对比度和色彩饱和度，便于后续的特征提取和分类识别。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2011年影像人工目视解译流程
（请认真阅读完文档后再行解译）
一、理论准备
1.检查影像时相。
确定影像季节性变化，云南旱地4-10月为作物生长期，11-3月为
无作物期。
解译时注意影像变化；
2.云南省坡向为南坡为阳坡，北坡为阴坡，南坡水分温度较北坡高，森林密集；
3.云南省干热河谷地区，阳坡一般为疏林地，阴坡一般为灌木林；
4.投影类型：Albers Conical Equal Area，参数：椭球体为 Krasovsky，中央经线
为东经 110°，双标准纬线为北纬 25°和北纬 47°，投影起始纬度 12°，中央经线偏差和起始点偏差都为0。
二、新建图层文件
方案一：
1.新建个人地理数据库，命名无规则。
2.新建要素数据集，命名无规则，导入影像地理坐标系统(从影像坐标系统
导入)默认默认-。
检查坐标系统（投影类型、参数、
椭球体等）是否正确。
3.新建要素类图层，命名为Id+行政区号（如：Id532101），影
像坐标系统，默认，建立字段如下：字段名：id，数据类型：double。
4.开始编辑（至第三项）。
5.编辑完成后，在Catalog里找到当前文件名，右键导出为COVERAGE即可。
方案二：
直接新建SHAPE 格式文件进行解译，后转换为COVERAGE格式即可。
三、解译过程
1.打开图层，叠上县界进行人工目视解译，县界解译时必须超过县边界。
2.参照往年矢量图层与影像解译标志库进行人工目视解译。
3.解译原则，从大范围到小范围，尽量详细。
4.不确定地物类型的尽量参照往年矢量确定，或者通过谷歌影像确定。
勾勒时以最小
地块为原则，划分尽量为最小块，最小影像像元面状地物为4*4，线状地物为2*6。
河流明显的区域先勾河流，保持同一县域境内连续，支流不明显可以不作勾划，但主干一定保持完整。
道路与铁路可见的必须勾出。
5.解译完成后，利用县界剪裁解译图层，保证解译县界与所给县界的边界一致性。
操
作步骤为：打开ArcToolBox，——
分别输入解译图层，输入县界，指定输出位置及名称（注意命名规则），容限不填，OK。
6.解译时如发现某些特征不明显或能确定地物类型的但又和一般地物类型在影像上
的表现不一致的，请单独建立一个影像解译参考数据库作为成果提交。
四、土地利用/覆盖数据的动态图层解译
动态变化的编码方法：动态变化的区域以六位编码表示，前三位码表示该区域变化前（2010年）的土地利用类型代码，后三位码表示该区域变化后（2011年）的土地利用类型的代码，土地利用类型代码为两位的，均在前面以“0”补足。
在本次解译中发生围海造陆地的区域要解译成动态，动态编码前三位是海域编码，047，后三位是新生成陆地用地类型的编码，如围海造田生成陆地作为工业建设用地，则编码应该为047053。
五、解译分类指标体系
解译时参照以下分类系统。
系统中水田与旱地为三级分类，使用时云南仅用山区水田与山区旱地。
其余分类均使用二级分类。
即除111、121两类地物使用三级，其余使用：21、22、23、31、32、41、42、43、44、46、51、52、53、62、64、65、66。
上述没有涉及代码为云南省没有地物类型。
字段中不能有空值，不能有空格，不得随意加减位数。
六、拓扑检查
七、解译图层精度要求
判读提取目标地物的最小单元：一般规定变化的面状地类应大于4×4 个象元（120m ×120m），线状地物图斑短边宽度最小为2 个象元，长边最小为6 个象元；屏幕解译线划描迹精度为两个像元点，并且保持圆润。
判读精度要求：各图斑要素的判读精度具体如下：一级分类>90%，二级分类＞85%，三级分类＞80%。
八、自查
解译图层最终为Arc Info cov格式，
多边形全部为闭合曲线；
没有出头的Dangle 点；
断线尽量少；
利用Clean/Build 建立拓扑关系，容限值为10；
多边形没有多标识点或无标识点的现象
没有邻斑同码、一斑多码、异常码（非分类系统编码和动态变化码）等
具有多边形拓扑关系
精度控制：
九、提交成果
1、以县为单位的土地利用/覆盖解译数据
（1）数据格式：coverage；
（2）数据图层：2011年以县为单元的解译数据
（3）图层命名：2011年以县为单元的解译数据.命名采用ld+县代码；
（4）每层字段：Id2011图层有四个字段，分别为area(4 1 2F 3 ) 、perimeter(4 12
F 3)、*-#（4 5 b）、*-id（4 5 b）；其中，字段area、perimeter 和*-#为系统自动设置字
段，字段*-id 字段表示土地利用类型或土地利用变化类型的编码，字段ld11表示2011年土地利用类型的编码。
2、以县为单位的土地利用/覆盖动态变化数据
（1）数据格式：coverage；
（2）数据图层：2010 年～2011年间以县为单元的的动态变化数据。
（3）图层命名：动态变化数据的命名采用dt+县代码。
（县代码：）
（4）每层字段：dt10-11 每层有6个字段，分别为area(4 12 F 3)、perimeter(4 12 F
3)、*-#（4 5 b）、*-id(4 5 b)，ld10(4 5 b)和ld11(4 5 b )。
其中，字段area、perimeter 和
*-#为系统自动设置字段，字段*-id 字段表示土地利用类型或土地利用变化类型的编码，
3、以景和县为单元的遥感影像数据
以县为单元的影像命名为：tm+行政代码.img。
4、解译地区影像解译参考数据库
解译县名称+县代码+影像解译参考数据库.doc。