遥感图像的计算机解译
第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件
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二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件 下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相 似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为 一类85%，模板需要要重建。
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三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
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小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
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小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
遥感图像计算机解译
遥感图像计算机解译1. 引言遥感图像是通过遥感技术获得的地球表面信息的数字表达。
利用计算机解译遥感图像可以广泛应用于农业、地质、水资源、环境保护等领域。
本文将介绍遥感图像计算机解译的基本概念、方法和应用。
2. 遥感图像计算机解译的基本概念遥感图像计算机解译是利用计算机进行遥感图像分析和解释的过程。
它包括图像预处理、特征提取、分类和结果分析等步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是指对遥感图像进行修正和增强，使其适合进行后续的特征提取和分类。
常见的图像预处理方法包括辐射校正、几何校正和噪声去除等。
2.2 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出代表不同地物或目标的特征信息。
常用的特征包括色调、纹理、形状和空间分布等。
2.3 分类分类是将遥感图像按照一定的规则分成不同的类别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类利用训练样本进行分类，而无监督分类则根据图像中的统计信息进行分类。
2.4 结果分析结果分析是对分类结果进行评估和验证。
常见的结果分析方法包括精度评定、验证样本和混淆矩阵等。
3. 遥感图像计算机解译的方法遥感图像计算机解译的方法主要包括基于像元的解译和基于对象的解译。
3.1 基于像元的解译基于像元的解译是基于图像的像素级别信息进行解译。
该方法主要利用图像的光谱信息，通过像素的颜色和亮度等特征进行分类。
3.2 基于对象的解译基于对象的解译是将图像中的像素组织成具有空间邻近关系的对象，再利用对象的形状、纹理和上下文信息进行分类。
该方法能够提取出地物的空间信息，并更好地克服图像中的噪声和不连续性问题。
4. 遥感图像计算机解译的应用遥感图像计算机解译在农业、地质、水资源和环境保护等领域有着广泛的应用。
4.1 农业利用遥感图像计算机解译可以对农业作物进行监测和评估。
通过提取农田的植被信息可以判断植被的生长状态和产量，并提供农业生产的决策支持。
4.2 地质遥感图像计算机解译可以用于地质勘查和矿产资源的调查。
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。
遥感图像计算机解译课件
根据解译算法输出的置信度信息，评估每个地物类别的可靠性，进 而分析整体解译结果的不确定性。
敏感性分析
针对不同参数、算法和阈值设置进行敏感性分析，找出对解译结果 影响较大的因素，提高解译稳定性。
解译算法优化策略
特征选择与融合
提取多源、多尺度、多特征的信 息，利用特征选择和融合技术， 提高解译算法对复杂地物的识别
Hu矩
利用Hu矩可以描述图像中目标的形状特征，具有旋转、缩放和平移不变性。
Canny算子
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，能够提取出较为完整和准确的形状边缘信息。
光谱特征提取
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色彩空间转换
通过色彩空间的转换，如 RGB到HSV等，可以提取 出图像中不同波段的光谱 特征。
PCA变换
主成分分析（PCA）能够 将高维的光谱数据降维， 提取出最主要的光谱特征。
光谱角映射
通过计算两个光谱向量之 间的夹角，可以度量它们 之间的相似性，进而提取 出图像的光谱特征。
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遥感图像分类与识别
基于像素的分 类
基于像素的分类方法将图像分割成像素，根据像素的灰度值 或颜色特征进行分类。这种方法简单易行，但对于像素之间 的空间关系考虑不足，容易受到噪声和异质性的影响。
常用的基于像素的分类算法包括K-means聚类、最大似然分 类等。这些算法通过计算像素之间的相似性或概率来进行分 类，能够取得一定的分类效果，但对于复杂的遥感图像场景 可能存在较大的误差。
能力。
深度学习技术
引入深度学习技术，构建多层次的 神经网络模型，自动学习遥感图像 的高级特征表示，提高解译精度。
集成学习方法
采用集成学习框架，融合多个单一 解译算法的输出结果，充分利用各 算法的优势，降低解译结果的不确 定性。
06遥感数字图像的计算机解译
一、分类原理与基本过程
• 1.1分类原理
– 在应用遥感技术解决实际问题时常常需要根据 地物的特征进行归类,有时还要制成专题图并量 算面积,例如土地利用调查、土壤调查等等,这 一工作称为分类。
• 目视判读分类所依据的是影像的色调和几何特征 等解译标志。 • 而计算机分类的对象是数字图像,地物的所有特征 都是通过数字化的灰度值反映出来的,因此, 计算 机分类是建立在对图像像元灰度值的统计、运算、
采用距离衡量相似度时，距离越小相似度越大
相关系数衡量相似度
• 相关系数（像素间的关联程度）
均值 ( xki xi )(xkj x j )
n k 1
rij
( xki xi )
k 1
n
2
2 ( x x ) kj j k 1
n
像元i的第k个分量
采用相关系数衡量相似度时，相关程度越大，相 似度越大。
• 遥感数字图像自动分类
– 分类原理与基本过程
• 分类原理 • 遥感图像计算机分类方法 • 分类基本过程
– 分类方法（具体）
• 监督分类 • 非监督分类
• 1.3分类基本过程
明确分类目的及要解决的问题，选取图像
收集与分析相关地面参考信息与数据 选取图像分类方法和算法 选取适合的统计特征 选取训练样区、采样，测定其特征 分类预处理
• 1.2遥感图像计算机分类方法
• 2）非监督分类方法
– 非监督分类是在没有先验类别 ( 训练场地 ) 作为样本 的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间
相似度的大小进行归类合并（将相似度大的像元归为 一类）的方法。
监督分类与非监督分类的比较
• 根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。 • 监督分类的关键是选择训练场地。 • 监督分类法优点：简单实用，运算量小。 • 缺点：受训练场地个数和训练场典型性的影响较大。受环 境影响较大，随机性大。训练场地要有代表性，样本数目 要能够满足分类要求。此为监督分类的不足之处。 • 非监督分类优点：事先不需要对研究区了解，减少人为因 素影响，减少时间，降低成本。不需要更多的先验知识， 据地物的光谱统计特性进行分类。 • 缺点：运算量大。当两地物类型对应的光谱特征差异很小 时，分类效果不如监督分类效果好。
遥感图像解译技术概述 (2)
0引言自20世纪60年代以来，特别是80年代以后，航天技术、传感器技术、控制技术、电子技术、计算机技术及通讯技术的发展，大大地推动了遥感技术的发展。
各种运行于太空中的遥感平台多尺度、多层次、多角度、多谱段地对地球进行着连续观测，各种先进的对地观测系统源源不断地向地面提供着丰富的数据源[1-2]。
如何从海量遥感数据中及时、准确地获取所需信息并加以利用，一直是我们急需而又难以解决的问题之一。
遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生而诞生的，传感器获取的数据必须经过处理和解译才能成为有用的信息。
所谓遥感影像解译就是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出各种地物目标信息的过程。
遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、影像智能解译(即自动解译)等[3]。
遥感解译经历了从人工解译到半自动解译，正在向全智能化解译的方向发展。
1遥感图像解译的基本概念1.1遥感图像解译的定义遥感图像解译，是通过遥感图像所提供的各种目标特征信息进行分析、推理与判断，最终达到识别、量测目标或现象的目的。
遥感图像的解译过程，可以说是遥感成像的逆过程。
即从遥感对地面实况的模拟影像中提取遥感信息、反演地面原型的过程。
遥感图像解译分为：图像识别、图像量测和图像分析。
1.2遥感影像解译方法遥感影像解译方法分为：遥感影像目视解译、人机交互式解译方法、应用多种技术的遥感图像半自动解译[4]。
⑴在目视解译中，解译者的知识和经验起主要作用，难以实现对海量空间信息的定量化分析。
长期以来,目视解译是地学专家获得区域地学信息的主要手段。
陈述彭先生曾肯定了目视解译方法,认为目视解译不是遥感应用的初级阶段,或者是可有可无的,相反,它是遥感应用中无可替代的组成部分,它将与地学分析方法长期共存、相辅相成[5-6]。
⑵人机交互式解译方法，随着遥感手段不断地更新,遥感数据大量增加，这对遥感信息的处理和解译提出了挑战，如何更充分地利用这些数据是遥感界急需解决的问题。
遥感图像解译二案：遥感图像解译的基本原理与方法
遥感图像解译是利用遥感技术获取的卫星、空遥感图像数据，进行目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析的过程。
它已经成为现代地质、地理、环境和农业等领域中不可或缺的技术手段。
在工程建设、资源管理和环境保护等方面，都具有不可替代的作用。
遥感图像解译的基本原理遥感图像解译需要依赖遥感技术采集的图像数据。
遥感图像数据一般包括光学图像和雷达图像。
光学图像是通过接收地物反射或辐射的能量采集的图像。
它的频谱范围一般包括可见光、红外线和紫外线等波段。
雷达图像则是通过接收地物反射或散射的雷达波信号采集的图像。
它的频谱范围主要在微波段。
在遥感图像解译中，需要通过对不同波段的图像数据进行处理和分析，以达到目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析等目的。
因此，了解不同波段的地物反射和散射特性是遥感图像解译的基本原理。
遥感图像解译的方法遥感图像解译的方法可以分为人工解译和计算机自动解译两种。
人工解译是指通过观察和分析遥感图像，利用人类的经验和知识来进行判断、分类和提取等操作的一种解译方法。
计算机自动解译则是指利用计算机程序和算法来实现遥感图像的分类、目标检测和特征提取等操作的一种解译方法。
人工解译的基本流程包括：影像预处理、目标提取、图像分类、图像后处理等步骤。
其中，影像预处理主要包括对图像进行去噪、增强、几何校正和辐射定标等操作；目标提取则是指对图像中的目标进行检测和分割操作；图像分类则是指按照特定的标准对目标进行分类和识别；图像后处理则是指对分类结果进行精细化处理和分析。
计算机自动解译则是利用计算机程序和算法来进行遥感图像解译。
其中，监督分类法是常见的自动分类方法之一。
监督分类法是指利用已知分类样本和特征向量等信息，来训练计算机程序，然后对整幅遥感图像进行分类的一种方法。
一般情况下，监督分类法需要进行数据选择、特征提取、模型训练和分类等步骤。
除了监督分类法外，还有无监督分类法、神经网络法、模糊聚类法和支持向量机法等自动解译方法。
遥感图像解译方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感图像解译方法遥感图像解译分为两种:一种是目视解译，它指专业人员直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
另一种是遥感图像计算机解译，它以计算机系统为支撑环境，利用模式识别技术和人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征(颜色、形状、纹理与空间位置)，结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和推理，实现对遥感图像的理解，完成对遥感图像的解译。
其中计算机解译通常又可分为基十像元的遥感目标识别和面向对象的遥感目标识别两种。
北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。
遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。
优势：1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。
2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。
3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。
4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。
5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。
遥感影像解译技巧和注意事项
遥感影像解译技巧和注意事项遥感影像解译是一种通过获取、处理和分析遥感数据来获取地表信息的方法。
这项技术在农业、林业、城市规划等领域有着广泛的应用。
本文将介绍一些遥感影像解译的技巧和注意事项，帮助读者更好地理解并应用这一技术。
一、了解影像来源在进行遥感影像解译之前，了解影像的来源是十分重要的。
影像来源可以分为航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是通过飞机或无人机获取的影像数据，其分辨率较高，可以提供更详细的地表信息。
卫星遥感是通过卫星传感器获取的影像数据，分辨率相对较低。
在解译时，需要根据具体需求选择适合的数据来源。
二、影像预处理在进行影像解译之前，需要对原始影像进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、增强图像特征，以便更好地进行解译。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正是通过将原始影像转换为辐射亮度，消除不同观测条件对亮度的影响；大气校正是去除大气成分对影像亮度的干扰；几何校正是通过对原始影像进行几何变换，以纠正因地表形态和传感器姿态差异引起的影像形变。
三、选择合适的解译方法不同的解译方法适用于不同的地表特征。
常用的解译方法包括目视解译、数字解译和GIS解译。
目视解译是最常用的一种解译方法，通过人眼观察影像中的地物特征进行解译。
数字解译是一种基于计算机算法的解译方法，可以提高解译效率和准确度。
GIS解译是将遥感影像与地理信息系统相结合，通过对比和分析不同数据层来进行解译。
在选择解译方法时，需要根据具体任务和数据条件进行综合考虑。
四、注意遥感影像的解译要点在解译遥感影像时，有几个要点需要特别注意。
首先是遥感影像的视觉解译要点。
在进行目视解译时，需要注意观察影像的明暗、纹理、色彩等特征，以准确识别地物类型。
其次是地物的光谱特征。
不同地物在遥感影像上具有不同的光谱反射特性，通过观察光谱曲线和光谱特征可以帮助识别地物。
另外，还需要了解地物的空间特征。
地物在遥感影像中以不同的形状和大小表现出来，观察地物的空间分布和布局可以提供进一步的信息。
遥感图像目视解译原理
分析、推断某种目标地物的方法。
5. 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。
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五、遥感图像目视解译步骤
1. 目视解译准备工作阶段
✓ 明确解译任务与要求； ✓ 收集与分析有关资料； ✓ 选择合适波段与恰当时相的遥感影像。
1
一、目标地物的特征
1. 色：指目标地物在遥感影像上的颜色，包括色调、颜色
和阴影。 2. 形：指目标地物在遥感影像上的形状，包括形状、纹理、
大小、图形等。 3. 位：指目标地物在遥感影像上的空间位置，包括目标地物
分布的空间位置、相关布局等。
2
二、目标地物识别特征
1. 色调：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度） 2. 颜色：是彩色图像中目标地物识别的基本标志。 3. 阴影：是图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子。据此可判
遥感图像目视解译原理
遥感图像解译分为两种： 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。 遥感图像计算机解译：以计算机系统为支撑环境，
利用模式识别技术与人工智能技术相结合，标地物的解译经验和成像规律等知识进行分 析和推理，实现对遥感图像的理解，完成对遥感图 像的解译。
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三、目视解译方法
1. 直接判读法:使用的直接判读标志有色调、色彩、大小、形状、
阴影、纹理、图案等。
2. 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。
3. 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
遥感数据处理与解译的基本流程和技巧
遥感数据处理与解译的基本流程和技巧遥感数据处理与解译是一种基于遥感技术和地理信息系统的数据分析和应用方法。
它通过获取、处理和解释遥感影像数据，从而得出有关地球表面特征和变化的信息。
本文将介绍遥感数据处理与解译的基本流程和一些实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
一、遥感数据获取遥感数据获取是遥感数据处理与解译的第一步。
遥感数据可以通过两种途径获取：主动遥感和被动遥感。
主动遥感是指通过发射器发射电磁波，利用被测对象反射、散射或发射的电磁波信号来获取信息。
被动遥感是指利用地球表面主动发出的电磁波，如太阳辐射能、地热辐射能等进行信息提取。
具体的遥感数据获取方法包括航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是利用航空器搭载的遥感传感器获取影像数据，而卫星遥感是利用遥感卫星携带的传感器获取影像数据。
遥感数据获取的关键是选择适当的传感器和遥感技术，以获取高质量和高精度的影像数据。
二、遥感数据处理遥感数据处理是指通过对采集到的遥感影像数据进行预处理、校正和增强，从而得到高质量的数据。
预处理阶段包括大气校正、几何校正和辐射校正。
大气校正是消除大气因素对遥感影像的影响，几何校正是将遥感影像的几何形态与地面特征相对应，辐射校正是将遥感影像的辐射能量与物理量相对应。
预处理的目的是提高遥感影像的质量，减少信息噪声和歪曲，使得影像更加真实和准确。
处理完预处理后，还可以进行影像增强，以突出地物特征和减少影像中的杂乱信息。
三、遥感数据解译遥感数据解译是指通过对预处理后的遥感影像数据进行分析和解释，得出有关地球表面特征和变化的信息。
遥感数据解译可以采用目视解译和数字解译两种方式。
目视解译是通过人眼观察和判断影像中的地物类型和空间分布。
数字解译是利用数字图像处理技术和地理信息系统，通过计算机程序对遥感影像进行解析和识别。
遥感数据解译的关键是选取适当的解译方法和分类算法，以提高解译的准确性和有效性。
四、遥感数据应用遥感数据处理与解译的最终目的是将获取到的地表信息应用于实际工作中。
遥感数据解译
统编版语文七上名著《茶馆》导读及考点
梳理
一、导读
《茶馆》是鲁迅先生所著的一篇话剧，他通过这个故事，深刻地揭示了晚清民初时期社会的黑暗和人民的疾苦。
故事中的茶馆是一个复杂的社会组织，平民百姓在这里得以相聚，探讨社会、政治等方面的话题。
但是，这个组织也面临着很多问题，比如黑社会的威胁、官场的腐败、人民的生活困境等。
通过茶馆这个场景，鲁迅向读者展示了当时的社会现实，并通过不同角色的对话和行动表达了自己深刻的思考和对社会的批判。
二、考点梳理
1. 本文类型为话剧，与小说和散文不同，需要注意阅读和理解方式的变化。
2. 故事情节的描述中，出现了很多对话，需要注意对话内容的理解，把握角色的性格特点和情感变化。
3. 鲁迅先生在文章中的用词非常准确、生动，去玩各种人物的语言风格，需要从语言上剖析人物的形象。
4. 本文所揭示的社会现实和人民面临的种种问题，需要认真思考，深入挖掘文章中所隐含的意义。
同时可以从构思和表现手法等方面探讨鲁迅的写作特点。
智能遥感图像解译技术研究
智能遥感图像解译技术研究遥感图像解译是对从卫星、无人机等平台所获取的遥感图像进行分析，获取地表特征信息的过程。
随着遥感技术和人工智能的快速发展，智能遥感图像解译技术日益成熟，为地理信息系统、城市规划、环境监测等领域提供了强大的支持。
本文将从智能遥感图像解译技术的定义、应用领域和发展趋势等方面展开研究，旨在深入了解智能遥感图像解译技术的最新进展和未来发展方向。
智能遥感图像解译技术是将人工智能技术与遥感图像解译相结合，通过计算机自动学习和处理图像数据，达到自动化解译、快速分析和高准确性等目标。
智能遥感图像解译技术的核心是利用机器学习、图像处理和模式识别等技术，对复杂的遥感图像进行解析和解释。
相比传统遥感图像解译方法，智能遥感图像解译技术具有高效性、便捷性和自动化程度高等优势，大大提高了遥感图像解译的准确率和效率。
智能遥感图像解译技术在多个领域都有广泛的应用。
首先，在土地利用和土地覆盖监测领域，智能遥感图像解译技术能够对农田、林地、城市建设等地表特征进行自动识别和分类，为农业生产、城市规划和环境保护等提供关键信息。
其次，在环境监测和资源调查中，智能遥感图像解译技术能够对水体、植被、土地质量等进行准确评估，帮助及时发现和解决环境问题。
此外，在自然灾害监测和预防方面，智能遥感图像解译技术能够对洪涝、地震等灾害进行监测和预警，为灾害管理和救援提供重要支持。
智能遥感图像解译技术的发展趋势主要有以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的进一步发展，智能遥感图像解译技术将更加智能化和自动化，提高解译的准确率和效率。
其次，多源数据融合技术将成为智能遥感图像解译技术的重要研究方向，通过融合不同传感器、不同分辨率的遥感数据，提高解译结果的可靠性和全面性。
此外，与地理信息系统和空间数据库等技术的结合，能够进一步拓展智能遥感图像解译技术的应用范围，实现对地理空间信息的全面分析和利用。
然而，智能遥感图像解译技术仍面临一些挑战和问题。
遥感图像的分析解译
图像增强
要点一
总结词
图像增强是通过一系列技术手段改善遥感图像的视觉效果 和信息表现，提高图像的可读性和解译精度。
要点二
详细描述
图像增强包括对比度增强、色彩变换、锐化处理等多种方 法。通过调整图像的亮度和对比度，可以突出显示地物的 细节特征；色彩变换可以将多波段遥感图像合成彩色图像 ，提高地物的可识别性；锐化处理则可以增强边缘和纹理 信息，有助于提取地物的轮廓和结构特征。图像增强能够 改善人眼对遥感图像的感知效果，提高解译效率和精度。
04
遥感图像的应用领域
环境监测
01
监测空气质量
通过遥感图像可以分析大气中污 染物的分布和浓度，从而评估空 气质量状况。
监测水质
02
03
监测生态变化
遥感技术可以检测水体中的叶绿 素、悬浮物、油污等物质，评估 水质状况。
遥感图像可以监测植被覆盖、土 地利用变化、生物多样性等生态 指标，评估环境变化。
计算机解译
总结词
计算机解译是一种基于计算机技术和遥感算法的自动解译方法，通过图像处理和分析技 术，自动提取遥感图像中的地物信息。
详细描述
计算机解译能够快速处理大量遥感图像数据，提取各种地物特征，如植被指数、地形起 伏等。通过遥感算法和分类器，计算机能够自动识别和分类地物类型，生成数字地图和
专题图等成果。计算机解译的准确性和可靠性取决于遥感算法的精度和数据质量。
几何校正
总结词
几何校正是遥感图像预处理中的重要环 节，它通过几何变换将原始图像转换为 标准地理坐标系下的图像，提高图像的 几何精度。
VS
详细描述
几何校正通常采用多项式校正、仿射变换 、投影变换等方法，将原始图像中的像素 坐标与标准地理坐标系中的坐标进行匹配 。这一过程需要使用已知地面控制点作为 参照，通过迭代优化算法确定最佳的几何 变换参数。几何校正对于后续的图像拼接 、地图更新和地理信息提取等应用至关重 要。
利用Matlab进行遥感图像处理和解译的技术
利用Matlab进行遥感图像处理和解译的技术摘要：遥感图像处理和解译技术是遥感科学领域中的重要研究方向之一。
利用Matlab 进行遥感图像处理和解译能够提高图像处理和解译的效率和精度。
本文将介绍利用Matlab进行遥感图像处理和解译的技术，并展示其在地质灾害识别、土地利用变化监测和环境监测等领域的应用。
1. 引言遥感图像处理和解译技术是利用航空遥感、卫星遥感等技术获取大范围地表信息的一种方法。
它可以提供大量的遥感图像数据，为环境监测、资源调查和地质灾害预警等方面提供支持。
利用Matlab进行遥感图像处理和解译可以充分发挥Matlab强大的图像处理和数据分析功能，提高图像处理和解译的效率和精度。
本文将介绍利用Matlab进行遥感图像处理和解译的技术，并展示其在地质灾害识别、土地利用变化监测和环境监测等领域的应用。
2. 遥感图像处理技术遥感图像处理技术是指对获取的遥感图像数据进行预处理、增强、分类等的过程。
利用Matlab进行遥感图像处理可以利用其丰富的图像处理函数库，实现对图像的去噪、边缘检测、直方图均衡化等操作。
例如，在进行地质灾害识别时，可以利用Matlab进行遥感图像的去噪处理，去除图像中的噪声干扰，提高遥感图像的质量。
此外，还可以利用Matlab进行边缘检测，提取出地质灾害区域的边界，为后续的分类和识别提供基础。
3. 遥感图像解译技术遥感图像解译技术是指对处理后的遥感图像进行目标提取、分类和解译的过程。
利用Matlab进行遥感图像解译可以利用其强大的数据分析和模型建立能力，实现对遥感图像的分类和解译。
例如，在进行土地利用变化监测时，可以利用Matlab进行遥感图像的分类和解译，将图像中的不同地物进行分类并提取出其变化信息。
通过建立合适的分类模型和利用高分辨率遥感图像的特征，可以实现对土地利用变化的精确监测。
4. 应用案例4.1 地质灾害识别地质灾害是一种自然灾害，具有突发性和破坏性。
利用遥感图像进行地质灾害识别可以提前发现并预警地质灾害，减少人员伤亡和财产损失。
卫星遥感图像解译基本方法
卫星遥感图像解译基本方法卫星遥感技术是一种通过卫星获取地表信息的方法，利用遥感图像可以得到各种地物、地貌和地理信息。
然而，遥感图像的解译对于准确地理分析和资源管理至关重要。
本文将介绍几种常见的卫星遥感图像解译基本方法。
一、目视解译法目视解译法是最基本的遥感图像解译方法，主要通过人眼观察和识别图像上的地物。
这种方法可以快速获取信息，但准确性有限。
目视解译法常用于初步查看遥感图像，进行初步的地物分类。
二、特征识别法特征识别法是通过对图像上的特征进行分析和识别来进行解译。
这些特征可以是地物的形状、大小、颜色等。
特征识别法可以用于地物的分类和提取，但对于复杂地物和噪声的处理能力较差。
三、数字图像处理法数字图像处理法是利用计算机对遥感图像进行处理和分析的方法。
这种方法可以通过图像增强、过滤、变换等操作来改善图像质量，并提取图像上的信息。
数字图像处理法能够处理大量的遥感数据，提高解译的准确性和效率。
四、机器学习方法机器学习方法是利用机器学习算法对遥感图像进行分类和解译的方法。
这些算法可以通过训练模型来自动识别和分类图像上的地物。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等。
机器学习方法能够处理复杂的地物和噪声，并具有较高的准确性。
五、交叉验证方法交叉验证方法是一种通过对多个遥感图像进行对比和验证的方法。
通过对比不同图像上的相同地物或地貌，可以提高解译的准确性。
交叉验证方法常用于验证数字图像处理和机器学习方法的结果，并查找解译过程中的错误和不确定性。
综上所述，卫星遥感图像解译有多种基本方法，包括目视解译法、特征识别法、数字图像处理法、机器学习方法和交叉验证方法等。
这些方法可以根据不同的需求和数据情况进行选用和组合，以提高解译的准确性和效率。
在实际应用中，解译人员可以根据具体情况选择适合的方法，并结合地理知识和专业经验进行解译分析。
遥感图像解译 实验报告
遥感图像解译实验报告1. 实验目的本实验旨在通过遥感图像解译技术，对不同区域的地物进行分类和识别，实现对遥感图像的解读和分析。
2. 实验原理遥感图像解译是利用遥感图像获取的信息，通过对图像进行分析和解读，对图像中的地物进行分类和识别的过程。
其主要依靠计算机图像处理技术、模式识别和人工智能等方法。
本实验采用的遥感图像为航拍图像，航拍图像分辨率高，能够提供更为详细的地物信息。
在图像预处理阶段，首先对图像进行镶边去除、几何校正和辐射校正等预处理工作，以消除图像中的各种干扰因素。
在图像解译阶段，首先进行目标选择，选取感兴趣的区域进行进一步分析。
然后进行目标分类，将不同的地物进行分类和识别，可以根据地物的不同光谱特征和纹理信息进行分类。
本实验使用的图像解译方法主要包括：- 监督分类方法：通过对已知类别地物进行样本点选择，从而建立分类器进行分类。
- 非监督分类方法：根据像元的统计学特征，将图像中的地物进行聚类，从而实现地物分类。
- 物体识别方法：基于物体的形态、纹理等特征，通过模式识别方法进行识别。
3. 实验步骤3.1 数据准备本实验使用的航拍图像是一幅城市区域的遥感图像，分辨率为1米。
图像中包含了建筑物、道路、植被等多种地物。
3.2 图像预处理首先对图像进行镶边去除，去除图像四周的无效边缘信息。
然后进行图像的几何校正和辐射校正，以消除图像中的几何畸变和辐射差异。
3.3 目标选择选取感兴趣的区域进行进一步的分析。
根据图像中的特定区域选择建筑物、道路、植被等不同类别的地物。
3.4 目标分类对选取的目标进行分类和识别。
首先使用监督分类方法，选择已知类别地物进行样本点选择，并建立分类器。
然后使用非监督分类方法，对图像中的地物进行聚类分类。
最后使用物体识别方法，对地物进行形状和纹理等特征的识别。
3.5 结果分析分析实验得到的分类结果，评估分类的准确性和可靠性。
通过对分类结果的比较和分析，得出对地物的解释和发现。
4. 实验结果经过实验的数据处理和图像解译，得到了图像中各个地物类别的分类结果。
遥感数据的分类与解译方法及应用指南
遥感数据的分类与解译方法及应用指南引言遥感技术的发展给地球科学的研究和资源管理带来了革命性的变化。
遥感数据的获取与解释使我们能够深入了解地球表面的自然环境以及人类活动的影响。
本文将探讨遥感数据的分类与解译方法，并为读者提供应用指南，以帮助更好地利用遥感数据来研究和管理我们的地球。
一、遥感数据分类遥感数据可以根据不同的获取方式和特征进行分类。
下面是常见的几种遥感数据分类方式：1. 按照采集平台：遥感数据可以分为卫星遥感数据和航空遥感数据。
卫星遥感数据通过卫星收集，具有广覆盖和高时空分辨率的特点，适用于大范围的监测与分析。
航空遥感数据则是通过航空平台收集，可以提供更高分辨率的影像和更详细的地物信息。
2. 按照波段：遥感数据可以分为可见光波段、红外波段和微波波段等。
可见光波段数据可以直接反映地表的颜色和纹理，红外波段数据则可以揭示地表温度和植被生长状况，微波波段数据则适用于研究地表的水文与冻融过程。
3. 按照传感器：不同的传感器具有不同的特点和应用范围。
例如，MODIS传感器可以提供高分辨率的云和气溶胶观测，Landsat传感器则可以提供高空间分辨率的连续监测数据。
二、遥感数据解译方法遥感数据的解译可以通过人工解译和计算机解译两种方式实现。
下面是常用的遥感数据解译方法：1. 图像分类：图像分类是将遥感影像中的像素划分为不同的类别，从而得到各类地表覆盖类型的空间分布。
常见的图像分类方法包括基于统计学的最大似然分类、支持向量机分类和决策树分类等。
2. 物候学解译：通过分析遥感数据中的植被指数变化，可以了解植被的生长状况和周期性变化。
物候学解译方法可以帮助研究者研究植被生态系统的响应和适应性。
3. 遥感变化监测：遥感数据还可以用于研究地表的变化过程。
通过对比不同时间的遥感影像，可以分析地表的演变与变化速率，并进一步研究其成因。
三、遥感数据的应用指南遥感数据在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域及相应的指南：1. 自然资源管理：遥感数据可以帮助进行土地利用规划、森林管理、水资源调查等。
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区域信息和任务要求，完成遥感图像解译。 隐蔽式：解译过程中图像数据同解译知识的结合在专家系统内 部进行。数据的传递、知识的调用都在系统内部独立完成
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§4、遥感图像专家解译系统
五、计算机解译的主要技术发展趋势
1、抽取遥感图像多种特征 对高分辨率卫星图像的自动解译来说，一般分别 对目标地物采用地、中、高三个层次进行特征图像的性质与特点 遥感数字图像的自动分类 遥感图像多种特征的抽取 遥感图像解译专家系统
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计算机解译：又称遥感图像理解(Remote Sensing Imgery Understanding)，它以计算机系 统为支撑环境，利用模式识别技术与人工智能 技术相结合，根据遥感图像中目标地物的各种 影像特征(颜色、形状、纹理与空间位置)，结 合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规 律等知识进行分析和推理，实现对遥感图像的 理解，完成对遥感图像的解译。
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§4、遥感图像专家解译系统
二、图像处理与特征提取子系统
1、图像处理：
图像滤波可消除图像的噪声； 图像增强可突出目标物体与背景的差异； 大气纠正可消除大气散射、雾霁等影响； 几何精校正后的数字影像可与专题图精确复合；
2、分类与特征提取子系统 从图像中抽取光谱特征、图像特征和空间特征，为专
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遥感图像的计算机分类
一般步骤：
分类预处理
特征选取 分类 分类后处理 专题图制作
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遥感图像计算机分类方法
监督分类法：选择具有代表性的典型实验区或训 练区，用训练区中已知地面各类地物样本的光谱 特性来“训练”计算机，获得识别各类地物的判 别函数或模式，并以此对未知地区的像元进行分 类处理，分别归入到已知的类别中。 非监督分类：是在没有先验类别（训练场地）作 为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要 根据像元间相似度的大小进行归类合并（即相似 度的像元归为一类）的方法。
二、图像分类方法
3、监督分类与非监督分类方法比较
根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。 监督分类的关键是选择训练场地。训练场地要有代表性， 样本数目要能够满足分类要求。此为监督分类的不足之处。 非监督分类不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计特 性进行分类。当两地物类型对应的光谱特征差异很小时， 分类效果不如监督分类效果好。
通过求出每个像素对于各类别的归属概率，把该像 素分到归属概率最大的类别中去的方法。 假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现 象一样，近似服从正态分布。
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二、图像分类方法
1、监督分类
（4）、最大似然比分类法(Maximum
Likelihood)
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三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息
只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、 图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类.水体的分类.
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遥感图像的计算机分类
目视解译的依据：影像的色调和几何特征
遥感图像分类的依据：地物的光谱特征
遥感图像计算机分类的依据：像素的相似度
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遥感图像的计算机分类
遥感图像计算机分类的依据：像素的相似度
常使用距离和相关系数来衡量相似度。
距离衡量相似度时，距离越小相似度越大。 相关系数衡量相似度时，相关程度越大，相似度越 大。
1、监督分类
（3）、特征曲线窗口分类法
特征曲线是地物光谱特征曲线参数构成的曲线。 以特征曲线为中心取一个条带，构造一个窗口，凡 是落在此窗口内的地物即被认为是一类，反之，则 不属于该类。
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二、图像分类方法
1、监督分类
（4）、最大似然比分类法(Maximum Likelihood)
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一、分类原理与基本过程
遥感数字图像计算机分类基本过程
1.
2. 3.
4.
根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字图像，需 考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图 像质量等。 根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据。 根据分类要求和图像数据的特征，选择合适的图像分 类方法和算法。制定分类系统，确定分类类别。 找出代表这些类别的统计特征
多波段数字图像的三种数据格式
BSQ格式(Band sequential) BIP格式(Band interleaved by pixel) BIL格式(Band interleaved by line)
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遥感图像的计算机分类
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遥感图像的计算机分类
。
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二、图像分类方法
1、监督分类
（2）、多级切割分类法
通过设定在各轴上的一系列分割点，将多维特征空 间划分成分别对应不同分类类别的互不重叠的特征 字空间的分类方法。 对于一个未知类别的像素来说，它的分类取决于它 落入哪个类别特征字空间中。
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二、图像分类方法
分级集群方法的特点
是分级进行的，可能导致对一个像元的操作次序不同，得到 不同的分类结果。这是该方法的 缺点。
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二、图像分类方法
2、非监督分类
（2）、动态聚类法 在初始状态给出图像粗糙的分类，然后基于一 定原则在类别间重新组合样本，直到分类比较 合理为止。
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遥感图像的计算机分类
分类原理
不同的地物有不同的光谱特征，同类地物具有 相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的 同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性 进行分类。
图像分类的总目标：将图像中所有的像元自动 地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
需要注意的问题：同物异谱；同谱异物
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计算机解译遥感影像的困难
目标信息不完全且带有噪声 信息量过于丰富，造成相互影响和干扰 地域性、季节性和不同成像方式
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数字图像的性质和特点
遥感数字图像是以数字表示的遥感图像,其最基 本的单元是像素.像素是成像过程的采样点,也是 计算机处理图像的最小单元.像素具有空间特征 和属性特征. 像素的属性特征采用亮度值来表达. 正像素：一个像素只包含一种地物的像素 混合像素：像素内包含两种或两种以上的地物
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二、图像分类方法
1.监督分类
（1）最小距离分类法
Step 2 – for each unclassified pixel, calculate the distance to average for each training area
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二、图像分类方法
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§4、遥感图像专家解译系统
四、遥感图像解译专家系统的机理
1、遥感图像数据库包括遥感图像数据和每个地物 单元的不同特征，由数据管理系统管理。 2、解译知识库包括专家解译知识和背景知识，由 知识库管理系统管理。 3、推理机采用正向推理和反向推理相结合的方式 进行遥感图像解译。
推理机具有两种运行形式
1、监督分类
（1）、最小距离分类法
最近邻域分类法 Nearest Neighbour
Defines a typical pixel for each class Assigns pixels on the basis of spectral distance Can separate diverse classes Boundary problems remain unresolved
§3、遥感图像多种特征的抽取
一、地物边界跟踪法
1. 点状地物与面状地物的边界跟踪 2. 线装地物信息检测与跟踪 二、形状特征描述与提取
1. 地物形状特征的描述 2. 地物形态特征的提取
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§3、遥感图像多种特征的抽取
三、地物空间关系特征描述与提取
不同地物之间的空间关系：方位关系、包含关 系、相邻关系、相交关系、相贯关系。 空间关系特征提取与描述
家系统进行推理、判断及分析提供依据。
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§4、遥感图像专家解译系统
三、遥感图像解译知识获取子系统
1、遥感图像解译知识获取系统的主要功能是知识获取. 2、知识获取有三个层次: 增加遥感解译新知识
发现原有错误知识,修改或补充新知识 根据解译结果,自动总结经验，修改错误知识,增加新知识 4、遥感图像解译描述性知识可以采用框架式方法表示 框架知识表示方法的特点 5、过程性知识采用产生式规则知识表示方法 产生式规则的特点
二、图像分类方法
1、监督分类
（4）、最大似然比分类法(Maximum
Likelihood)
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二、图像分类方法
1、监督分类
（4）、最大似然比分类法(Maximum
Likelihood)
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二、图像分类方法
2、非监督分类
（1）、分级集群法
确定评价各样本相似程度所采用的指标 初定分类总数； 计算样本间的距离，据距离最近的原则判定样本归并到 不同类别； 归并后的类别作为新类，与剩余的类别重新组合，然后 再计算并改正其距离。