高空间分辨率遥感影像解译共30页文档
遥感影像解译技术使用指南

遥感影像解译技术使用指南遥感影像解译技术在现代科学和地理信息系统中扮演着重要角色。
它通过获取和解析遥感数据,为环境监测、土地利用规划、资源调查等领域提供了宝贵的信息。
本文将为您提供一份遥感影像解译技术使用指南,帮助您了解和运用这一技术。
一、遥感影像解译简介遥感影像解译是从卫星或航空平台获取的高分辨率图像中提取有用信息的过程。
它能够帮助我们识别地表物体和地貌特征,例如土地利用类型、农作物生长状态、水体面积等。
在解译过程中,我们将遥感影像与现场数据、地理信息系统(GIS)数据进行结合,以获得更准确的结果。
二、获取遥感影像数据在开始遥感影像解译之前,首先需要获取相应的影像数据。
目前,有许多渠道可以获取遥感影像数据,如国家卫星气象中心、国土资源部门等。
您可以选择根据需要和预算选择适合的数据来源。
三、预处理遥感影像在开始解译之前,对遥感影像进行预处理是非常重要的。
预处理包括校正、投影、云层和噪声的去除等步骤。
这些步骤可以帮助我们准确地解译图像,并提高数据的可靠性。
四、选择合适的解译方法在遥感影像解译中,有许多不同的方法可以选择。
根据地物类型和研究目的,可以选择分类、目视解译、目标检测等方法。
分类方法可以将图像中的像素归类为不同的地物类型,目视解译则通过可视化方法直接进行地物辨识,而目标检测可以帮助我们快速发现和识别感兴趣的目标。
五、利用辅助数据为了提高解译结果的准确性,我们可以利用辅助数据,如地形、气象、土壤等环境数据。
这些数据可以与遥感影像进行融合,从而获得更全面的地表分析。
同时,可以将解译结果与现场调查数据相结合,进一步验证和确认解译结果的正确性。
六、验证和评估解译结果解译结果的准确性非常重要,因此我们需要对结果进行验证和评估。
这可以通过现场调查、采样和比较研究等方法来实现。
在验证过程中,我们可以使用地理信息系统(GIS)工具来比较解译结果和实际数据,并计算其精度和可靠性。
七、解译结果的应用经过准确解译的遥感影像可以应用于众多领域。
第五章 遥感图像目视解译(新)PPT课件

67
三、遥感影像目视判读(解译)过程
②资料分析处理 对收集到的各种资料进行初步分 析,掌握解译对象的概况、时空分布规律、研究 现状和存在问题,分析遥感影像质量,了解可解 译的程度,如有可能要对遥感影像进行必要的加 工处理,以便获得最佳影像。同时,要对所有资 料进行整理,做好解译前准备工作。
29
遥感摄影像片的判读
30
阴影
31
阴影
美国加利福 尼亚机场
32
这张分辨率为1 米的纽约曼哈顿 的卫星照片,是 2000年6月30日 由空间图像公司 的 IKONOS 卫星 拍摄的。这张图 像是从南方拍摄 的,中间是 110 层高的世界贸易 中心的双塔。
33
2001年9月12日
2001年9月15日
18
直接解译标志:
3、色调(Tone、Colour)
全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调 (也叫灰度)。色调标志是识别目标地物的基 本依据,依据目标地物与背景之间所存在的能 被人的视觉所分辨出的色调差异,目标地物才 能够被区分。
19
直接解译标志:
(1)最重要的判读标志:
①是其他判读标志的基础,是电磁波辐射的直接 反映。
8
遥感图像目视判读(解译)标志
遥感摄影像片的判读(解译)标志: 是指那些能够用来区分目标物的影像
特征,可分为直接解译标志和间接解译标 志。
9
直接解译标志
根据地物或现象本身反映的信息特性 可以解译目标物的影像特征,即能够直接 反映物体或现象的那些影像特征称为直接 解译标志。
遥感影像目视解译

遥感影像目视解译遥感影像目视解译影像解译,也称判读或判释,指从图像获取信息的基本过程。
即根据各专业(部门)的要求,运用解译标志和实践经验与知识,从遥感影像上识别目标,定性、定量地提取出目标的分布、结构、功能等有关信息,并把它们表示在地理底图上的过程。
例如,土地利用现状解译,是在影像上先识别土地利用类型,然后在图上测算各类土地面积。
遥感影像目视解译是解译者通过直接观察或借助一些简单工具(如放大镜等)识别所需地物信息的过程。
·影像的解译标志影像的解译标志,也称判读要素,它是遥感图像上能直接反映和判别地物信息的影像特征。
包括形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局。
解译者利用其中某些标志能直接在图像上识别地物或现象的性质、类型和状况;或者通过已识别出的地物或现象,进行相互关系的推理分析,进一步弄清楚其它不易在遥感影像上直接解译的目标,例如根据植被、地貌与土壤的关系,识别土壤的类型和分布等。
(1)形状:指目标物在影像上所呈现的特殊形状,在遥感影像上能看到的是目标物的顶部或平面形状。
例如飞机场、盐田、工厂等都可以通过其形状判读出其功能。
地物在影像上的形状受空间分辨率、比例尺、投影性质等的影响。
(2)大小:指地物形状,面积或体积在影像上的尺寸。
地物影像的大小取决于比例尺,根据比例尺,可以计算影像上的地物在实地的大小。
对于形状相似而难于判别的两种物体,可以根据大小标志加以区别,如在航片上判别单轨与双轨铁路。
(3)阴影:指影像上目标物,因阻挡阳光直射而出现的影子。
阴影的长度、形状和方向受到太阳高度角、地形起伏、阳光照射方向、目标所处的地理位置等多种影响,阴影可使地物有立体感,有利于地貌的判读。
根据阴影的形状、长度可判断地物的类型和量算其高度。
(4)色调:指影像上黑白深浅的程度,是地物电磁辐射能量大小或地物波谱特征的综合反映。
色调用灰阶(灰度)表示,同一地物在不同波段的图像上会有很大差别;同一波段的影像上,由于成像时间和季节的差异,即使同一地区同一地物的色调也会不同。
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
高分辨率遥感影像的处理与分析

高分辨率遥感影像的处理与分析在当今科技飞速发展的时代,高分辨率遥感影像已经成为了获取地球表面信息的重要手段。
从城市规划到农业监测,从环境保护到地质勘探,高分辨率遥感影像的应用范围越来越广泛。
然而,要想从这些海量的影像数据中提取出有价值的信息,就需要对其进行有效的处理和分析。
高分辨率遥感影像具有丰富的细节和较高的空间分辨率,这为我们提供了更精确的地表信息。
但与此同时,也带来了一些挑战。
首先,数据量巨大,处理起来需要耗费大量的计算资源和时间。
其次,影像中的地物特征复杂,如何准确地识别和分类成为了一个难题。
在处理高分辨率遥感影像时,几何校正和辐射校正通常是第一步。
几何校正旨在消除由于传感器姿态、地形起伏等因素导致的影像几何变形,使得影像中的地物位置能够准确对应实际的地理坐标。
而辐射校正则是为了消除由于光照条件、大气影响等因素导致的影像亮度和色彩的不一致,使得不同时间、不同条件下获取的影像具有可比性。
影像融合也是一个重要的环节。
它将多光谱影像和高分辨率的全色影像进行融合,既保留了多光谱影像的丰富光谱信息,又具备了全色影像的高空间分辨率,从而提高了影像的质量和可解译性。
在分析高分辨率遥感影像时,地物分类是一项关键任务。
传统的基于像元的分类方法往往会受到“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响,导致分类精度不高。
而面向对象的分类方法则将影像分割成不同的对象,综合考虑对象的光谱、形状、纹理等特征,大大提高了分类的准确性。
例如,在城市遥感影像中,我们可以将建筑物、道路、绿地等作为不同的对象进行分类。
对于建筑物对象,可以根据其形状规则、边缘清晰、高度较高等特征进行识别;对于道路对象,可以依据其线性特征、特定的宽度和纹理进行判断;对于绿地对象,则可以通过其独特的光谱特征和较为不规则的形状来区分。
除了地物分类,变化检测也是高分辨率遥感影像分析的重要应用之一。
通过对比不同时期的遥感影像,可以发现地表的变化情况,如城市扩张、森林砍伐、土地利用变化等。
遥感影像解译手册.doc

遥感影像解译手册河南省环境监测中心2012.121 生态遥感监测与评价工作流程 (1)1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括: (1)1.2 工作流程 (1)1.3 提交成果 (2)2 遥感影像处理 (2)2.1 遥感影像简介 (2)2.2 遥感影像准备 (2)2.3 原始影像导出 (4)2.4 波段合成与分离 (6)2.5 影像校色处理 (8)2.6 地图投影 (10)3 几何纠正 (20)3.1 几何纠正简介 (20)3.2 几何纠正基本步骤 (21)3.3 质量检查 (25)3.4图像拼接 (26)4 遥感解译 (27)4.1 土地利用/覆盖数据的解译 (27)4.2 具体操作 (29)5 检查 (31)1 生态遥感监测与评价工作流程1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括:(1)利用前年Landsat TM数据监测全国土地利用/覆盖分布;(2)对全国生态环境质量进行评价,并分析前年间全国生态环境质量空间分布及变化趋势;(3)结合近几年间我国社会、经济、环境、人类活动因子,分析生态环境重大变化区域的脆弱机制,为制定生态保护和恢复的对策提供依据。
1.2 工作流程生态遥感监测与评价的具体流程如图1。
图11.3 提交成果主要有四部分:(1)影像,以县和整景为单位,两类;(2)解译数据,以省为单元的当年现状图层及动态图层;(3)生态报告;(4)地面核查数据,照片、数据库、报告。
2 遥感影像处理2.1 遥感影像简介遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器,在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物,获取其反射、辐射或散射的电磁波信息(如电场、磁场、电磁波、地震波等信息),并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。
遥感,从字面上来看,可以简单理解为遥远的感知,泛指一切无接触的远距离的探测;从现代技术层面来看,“遥感”是一种应用探测仪器,不与探测目标相接触,从远处把目标的电磁波特性记录下来,通过分析,揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
遥感影像的解译与分类方法和技巧

遥感影像的解译与分类方法和技巧遥感技术是通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表信息的一种重要技术手段。
随着遥感技术的发展和应用范围的不断扩大,遥感影像的解译与分类方法和技巧也愈发成为研究的热点。
本文将探讨遥感影像解译与分类的方法和技巧。
一、遥感影像解译方法1. 目视解译法目视解译法是通过人工直接观察遥感影像的色彩、纹理、形状及其在空间分布上的特征,判断地物类型的一种解译方法。
它主要适用于图像上地物边缘清晰、大尺度地物的解译,如城市、河流等。
这种方法在短时间内可以获取较好的解译结果,但主观性较强,解译效率较低。
2. 图像数字化解译图像数字化解译是将遥感影像转化为数字图像,利用计算机和数字图像处理软件进行解译分析的方法。
数字化解译可以提高解译的客观性和准确性,可以利用像元的灰度、光谱特征等进行解译。
这种方法适用于在细节解译方面精确度要求较高的场景。
3. 分割解译分割解译是将遥感影像划分为若干个不同的区域或对象,并对这些区域或对象进行分类和解译。
这种方法可以充分利用图像中地物的空间信息,有利于对图像进行更细致的解译和分析。
分割解译在城市、森林等复杂地物类型的解译中具有一定的优势。
二、遥感影像分类技巧1. 特征提取特征提取是对遥感影像中各类地物的特征进行提取和分析的过程。
常见的地物特征包括光谱特征、纹理特征、形态特征等。
不同地物类别的特征往往具有较大的差异,因此提取和利用这些特征可以有效地区分不同的地物类别。
2. 分类算法分类算法是指将遥感影像根据像素的光谱、空间等特征进行自动分类的一种方法。
常见的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、决策树分类等。
选择适合的分类算法对于提高分类准确性和效率非常重要,常需要根据具体问题的特点来选择合适的算法。
3. 数据融合数据融合是指将不同传感器或不同分辨率的遥感数据进行融合,提高遥感影像解译和分类的准确性和精度。
融合可以通过像元级、特征级和决策级等多种方式进行。
高空间分辨率遥感影像的解译

制造和经营 3 m分辨率传感器的许可证,随后1m分辨率的许可
证陆续发给了洛克希德公司、Earth- View公司、Ball公司。
•
代表当今最为先进的卫星系统如美国高级军事侦察卫星
“锁眼”系列(KH-11\12)其最高的空间分辨率已达0.1米;而
他的雷达侦察卫星“长曲棍球”(Lacrosse)的空间分辨率最
遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系
成图比例 尺
图像空间 分辨率
1:5 000 不低于1m
1:10 000
不低于 2.5m
1:50 000
不低于 10.0m
由于可以调整平面镜的角度,因此可能获得研究区域的立体像对,平面精 度可以达到12米,高程精度可以达到30米
分辨率高 波段少 数据量大 副宽窄 价格高
10
822
0.78-0.89
10
5年
1.58-1.75(SWIR)
20
0.48-0.71(Pan)
52.5
VEGETATION 同 SPOT-4
1000
2250
1 HRS
0.49-0.69
105
600120
全色波段高达10米的分辨率,使SPOT 数据可以用作地形底图、正射图。
SPOT全色波段同TM band3 的比 较(Charleston, SC)
a 航向重叠
b 旁向重叠
面积摄影
•
• 高空间分辨率遥感影像解译的特点:
• 色、形、位
空间特征 基于空间特征
• 《高分辨率卫星遥感影像地学计算》(周成虎)
• 高分辨遥感影像分割:
• 按影像特征,分灰度影像分割和纹理影像分割,或者 直方图阈值、特征空间聚类、区域提取、边缘检测。
遥感图像专题解译PPT课件

❖全色黑白片上:灰色。 ❖彩红外片上:浅兰或黄绿色。
第36页/共63页
4、反射率与叶绿素关系
❖水中叶绿素含量增加,在蓝光波段反射 率下降,绿光波段上升,红光段无明显变 化,红外波段则陡然上升。
❖全色黑白片上:黑——暗灰色。 ❖彩红外片上:红色。
第37页/共63页
二、水体判读
❖根据其色调及形态判断。 ❖宜采用近红外波段。 ❖采用TM4(0.76—0.9)或MSS7(0.8—1.1)
近红外波段或标准假彩色片,全色黑白片上 水体深灰——黑色、深色调。红外片上:水 体浅黑——黑色调,易与其它地物区别。 ❖标准假彩色上,为深蓝至兰黑,易与其它地 物区别。 ❖根据形态等其它特第征38页易/共区63页分水体。
“U”型谷。
第20页/共63页
第21页/共63页
六、风成地貌解译
❖1、砾漠即戈壁滩:特点是平坦,几乎全为砾 石,石块所覆,居民地少。
❖影像特征:均一的浅色调,平坦,夹杂着一 些稀疏的蒿草所形成的黑色斑点。
❖2、沙漠:为砂所覆,发育各种沙丘。 ❖色浅、图案均一,密布鱼鳞状的沙丘。 ❖根据沙丘的类型和形态可辨别风向。
第5页/共63页
❖中山:相对高差不如高山,切割得较破碎,阴 影斑块较小;谷地较深,具有耕地和居民分布。
❖低山丘陵:相对高差小、坡缓,因而阴影较小, 影像色调差异趋缓,具有渐变的特点。可形成 孤立或零散分布的山丘,有较多耕地和居民地 分布。由于丘陵多被植被覆盖,其影像则多是 暗色调颗粒状结构,丘陵间的谷地较宽,由于 作物的种植,其影像多呈深浅不一的灰色调和 田块状结构。
❖流向:河心沙洲尖端指向下游;两江汇合 河道形成的锐角指向下游。
如何进行遥感影像解译

如何进行遥感影像解译遥感影像解译,是利用遥感技术提取、分析和解释地物信息的过程。
在当今信息化时代,遥感影像解译已经成为地理信息产业、环境科学、城市规划等领域中不可或缺的工具之一。
它的应用范围广泛,从灾害监测到资源调查,从环境保护到农业生产,都离不开遥感影像解译的技术支持。
本文将从遥感影像解译的基本原理、常用方法以及实际应用等方面进行探讨,帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、遥感影像解译的基本原理遥感影像解译的基本原理是通过对遥感影像进行目视或计算机辅助分析,将不同的光谱、纹理、空间信息与地物特征相结合,从而实现地物分类和定量分析。
遥感影像解译的基本步骤包括图像预处理、信息提取和分类判读。
图像预处理是指通过去除影响解译结果的噪声、散斑等图像质量改善操作,包括辐射校正、几何校正、边缘增强等。
合适的预处理可以有效提高遥感影像解译的准确性和可信度。
信息提取是指通过选择合适的特征参数,利用数学统计、图像处理等方法,从遥感影像中提取与地物类别有关的信息。
常用的信息提取方法包括像元统计、纹理特征提取、形状特征提取等。
这些特征参数可以用来描述地物的光谱特性、空间结构以及纹理特征等,从而实现地物分类和定量分析。
分类判读是指通过使用已知地物类别的光谱特征和空间信息,对未知地物进行自动或半自动判读。
常见的分类方法包括像元分类、目视解译和监督分类等。
其中,监督分类是一种常用的方法,其基本思想是利用已知类别的样本对遥感影像进行训练,然后将训练得到的分类模型应用到整个遥感影像中。
二、遥感影像解译的常用方法1. 像元分类像元分类是指根据遥感影像中每个像元的光谱信息,将其分配给特定的地物类别。
常见的像元分类方法有聚类算法和最大似然分类算法等。
聚类算法通过寻找像素间的相似性进行分类,常见的聚类算法有K-means算法、ISODATA算法等;最大似然分类算法则通过建立类别的统计模型,利用先验知识进行分类。
2. 目视解译目视解译是指通过人眼观察遥感影像,依靠人的经验和专业知识进行解译。
矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。