基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法
摘要：城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，必须客观、准确地掌握城市绿地信息及其变化情况。遥感技术给城市绿地信息调查提供了更为有效而便捷的手段，植被有其特殊的光谱响应，使得其有别于其他物质。城市绿地的遥感提取方法有监督分类、决策树分类、面向对象分类等方法，每一种方法都有它的适用条件。利用GIS的空间叠加分析可以为遥感绿地信息的属性赋值，增强遥感绿地信息的可利用性。
关键字：城市绿地，遥感技术，高分辨率影像，ENVI，GIS
Abstract: The city green space is the only living infrastructure in the city, we must objectively and accurately grasp the city green land information and its changes. The remote sensing technology provides a more effective and convenient means for the city green land information investigation, the vegetation has its special spectral response, which is different from other substances. The remote sensing extraction method of the city green extraction is the supervised classification, decision tree classification and object-oriented classification method, and each method has its applicable conditions. Using the GIS spatial overlay analysis can assigns for the remote sensing vegetation information attribute, and enhance the remote sensing vegetation information availability. Keywords: city green space; remote sensing technology; high resolution images; ENVI; GIS
0 引言
城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，它在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的1个重要指标。此外，城市绿地的空间分布格局与其生态效应有着密切的关系。因此，必须客观、准确地掌握城市绿地信息及其变化情况。
高分辨率遥感影像的出现，给城市绿地信息调查提供了更为有效而便捷的手段。植被特殊的光谱响应，使其有别于其他物质，可以利用光谱参数（如，植被指数等）和遥感信息提取方法自动提取城市绿地信息。利用GIS的空间分析方法对矢量格式的城市绿地信息，参照CJJ/T 85—2002 城市绿地分类标准进一步属性赋值。
1 绿地信息的遥感提取方法
1.1 植被波谱特征与植被指数
植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的”红边”现象，即在＜700 nm附近强吸收，＞700 nm高反射。一般健康绿色植物的
遥感信息智能化提取方法 目前，大部分遥感信息的分类和提取，主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低，效率不高，劳动强度大，而且依赖参与解译分析的人，在很大程度上不具备重复性。尤其对多时相、多传感器、多平台、多光谱波段遥感数据的复合处理，问题更为突出。在遥感影像相互校正方面，一些商业化的遥感图像处理软件，虽然提供了简单的影像相互校正和融合功能，但均是基于纯交互式的人工识别选取同名点，不仅效率非常低，而且精度也难于达到实用要求。因此,研究遥感信息的智能化提取方法对于提高遥感信息的提取精度和效率具有重要意义。 1．遥感图像分类 遥感图像分类是遥感图像处理系统的核心功能之一，它实现了基于遥感数据的地理信息提取，主要包括监督分类，非监督分类，以及分类后的处理功能。非监督分类包括等混合距离法分类（Isodata）等。监督分类包括最小距离（Minimum Distance）分类、最大似然（Maximum Likehood）分类、贝叶斯（Bayesian）分类、以及波谱角分类、二进制编码分类、AIRSAR散射机理分类等。 自动分类是计算机图像处理的初期便涉及的问题。但作为专题信息提取的一种方法，则有其完全不同的意义，是从应用的角度赋予其新的内容和方法。传统的遥感自动分类，主要依赖地物的光谱特性，采用数理统计的方法，基于单个像元进行，如监督分类和非监督分类方法，对于早期的MSS这样较低分辨率的遥感图像在分类中较为有效。后来人们在信息提取中引入了空间信息，直接从图像上提取各种空间特征，如纹理、形状特征等。其次是各种数学方法的引进，典型的有模糊聚类方法、神经网络方法及小波和分形。 近年来对于神经网络分类方法的研究相当活跃。它区别于传统的分类方法在于：在处理模式分类问题时，并不基于某个假定的概率分布，在无监督分类中，从特征空间到模式空间的映射是通过网络自组织完成的，在监督分类中，网络通过对训练样本的学习，获得权值，形成分类器，且具备容错性。人工神经网络 (ANN) 分类方法一般可获得更高精度的分类结果，因此 ANN方法在遥感分类中被广泛应用，特别是对于复杂类型的地物类型分类，ANN 方法显示了其优越性。如 Howald(1989)、McClellad(1989)、 Hepner(1990)、T.Yosh ida(1994)、K.S.Chen(1995)、J.D.Paola(1997) 等利用 ANN 分类方法对 TM 图像进行土地覆盖分类，在不同程度上提高了分类精度；Kanellopoulos(1992) 利用 ANN方法对 SPOT 影像进行了多达20类的分类，取得比统计方法更精确的结果；G.M.Foody(1996)用ANN对混合像元现象进行了分解；L.Bruzzone 等 (1997) 在 TM－5 遥感数据、空间结构信息数据、辅助数据（包括高程、坡度等）等空间数据基础下，用 ANN 方法对复杂土地利用进行了分类，比最大似然分类法提高了 9% 的精度。与统计分类方法相比较，ANN 方法具有更强的非线性映射能力，因此，能处理和分析复杂空间分布的遥感信息。2．基于知识发现的遥感信息提取
GDOU-B-11-213《遥感与地理信息系统》课程教学大纲 课程简介 遥感技术及应用是一门具有广泛实用性的专业基础课。该课程在遥感技术理论阐述基础之上，讲述该技术在地质、土地、海洋、农林、城市等资源环境调查、监测等方面的应用。地理信息系统全面系统讲述的其技术体系，突出地理信息系统的基础理论、技术与应用。 课程大纲 一、课程的性质与任务：遥感与地理信息系统是农业资源与环境专业、森林资源保护与游憩专业的必修课程。通过该课程的学习，学生可以掌握遥感的物理基础、认识并能判读航空航天图像和地理信息系统（Geographical Information System）的基本原理，掌握利用现代化技术管理和评价农业及森 林旅游资源的基本技能。总学时70。 二、课程的目的与基本要求： 本课程将从遥感和地理空间信息的基本概念、特点及应用入手，介绍遥感影像的产生、特点、认识和应用，地理信息系统中地理空间信息的获取、数据库建立、信息处理、信息输出和地理信息系统的建立及应用等内容，通过本课程的学习，学生具有以下几个方面的能力： 1、掌握遥感影像产生的基本原理 2、能认识、判读、处理和应用遥感资料 3、掌握地理信息系统的基本原理 4、掌握地理信息系统的空间分析方法 5、掌握地理信息系统的开发方法 三、面向专业：农业资源与环境专业、森林资源保护与游憩专业 四、先修课程:《高等数学》、《地图编绘学》、《测量学》、《计算机高级编程语言》（面向对象的编程语言VB或VC++）、《数据库原理》 五、本课程与其它课程的联系： 本课程要应用到高等数学和计算机编程语言（面向对象的编程语言VB或VC++）及数据库原理
面向对象的影像分类技术 “同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ??●面向对象分类技术概述 ??●ENVI FX简介 ??●ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。
影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等信息。基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。 目前很多遥感软件都具有这个功能，如ENVI的FX扩展模块、易康（现在叫Definiens）、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX（新收购）等。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。 类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷 传统基于光谱的分类方 法地物的光谱信息 特征 单个的影像像元 中低分辨率多光谱 和高光谱影像 丰富的空间信息利 用率几乎为零 基于专家知识决策树根据光谱特征、空 间关系和其他上 下文关系归类像 元 单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂 面向对象的分类方法几何信息、结构信 息以及光谱信息 一个个影像对象 中高分辨率多光谱 和全色影像 速度比较慢
2000年中科院遥感所博士入学考试（GIS） 一、名词解释（每个4分，共20分） 1. 空间拓扑关系 2. 地址匹配 3. 元数据 4. 栅格数据结构 5. 空间数据精度 二、简答题（每个10分，共30分） 1. 简述地理信息系统的组成 2. 数字地形模型（DTM）的构建与应用 3. 叠加分析 三、问答题（任选二，每个25分，共50分） 1. 地理信息系统的发展及趋势 2. 时空动态数据结构研究 3. 结合你的专业，论述GIS应用的关键技术问题 2001年中科院遥感所博士入学考试（GIS） 一、名词解释 1. 地址匹配 2. 地图精度 3. 关系数据库 4. 四叉树 二、简答题 1. GIS的特点及应用 2. GIS的结构及功能 3. 空间分析方法及应用 三、论述题 1. GIS的发展趋势 2. GIS与RS、GPS的集成方法 3. GIS空间分析功能的缺陷及改进方法 2002年中科院遥感所博士入学考试（GIS） 一、名词解释 1. 地理空间 2. 行程编码 3. 地址匹配 4. 拓扑关系 5. 空间数据元数据 二、简答 1. 地理信息系统的组成与功能 2. 数字地形模型的建立方法与特点 3. 地理信息系统互操作
三、问答 1. GIS的发展历程 2. 结合你的专业，谈一谈gis的应用与关键点 2003中科院遥感所GIS部分试题（版本一） 一、名词解释 1. GIS 2. 数据挖掘 3. 空间索引 二、简答题： 1、GIS标准化的意义及作用 2、数据质量标准 三、论述 1、关于长江三峡搬迁的，求几个数据。很麻烦。 2、关于温度梯度的 2003年GIS试题（版本二） 一名词解释 DEM、TIN、平移转换、栅格结构 二、简答 1、GIS的组成 2、空间拓扑分析 3、GIS互操作 三、论述（任选二个） 1、GIS的发展简史和趋势 2、WebGIS的核心模型及其应用 3、结合您的专业，谈谈GIS的应用关键和潜在领域 2005年中国科学院遥感所GIS考博试题 一、简答题 1. 传统数据库管理空间数据的缺陷 2. GIS中TIN的生成步骤 3. 空间信息分析的基本方法有哪些 4. GIS标准化的内容 5．地理信息系统的开发策略 6．谈谈GIS与RS的关系 7. 开放式地理信息系统实现技术 8. 电子地图的特征 9. 空间索引有哪些，特点是什么 二、论述题 1. 印度洋海啸造成重大伤亡。请设计一个海啸预警、检测、评估系统的系统方案。
基于遥感数据的城市绿地信息提取研究进展1 吕杰，刘湘南 中国地质大学（北京）信息工程学院，北京 (100083) E-mail：jasonlu168@https://www.doczj.com/doc/c52620070.html, 摘要：本文对目前城市绿地信息提取研究现状进行了总结，对其中的利用航空遥感数据提取植被信息、卫星遥感提取植被信息、高分辨率遥感植被信息以及高光谱遥感植被信息研究进展进行了介绍，并从中分析提出遥感数据提取城市绿地信息存在的问题，对于存在的混合像元的问题，本文指出混合像元分解是解决存在问题的关键。 关键词：遥感，城市绿地，信息提取，混合像元 中图分类号：TP 7 1．引言 随着城市规模的不断扩大，自然环境正受到越来越严重的破坏，特别是大量的植被被高楼大厦取代，导致原有的生态系统严重失衡。而植被是环境的天然调节器，因此，无论在新城区还是老城区，绿化都显得尤其重要。对于土地资源极为珍贵的特大城市来说，良好的绿地规划方案可以有效地提高绿化生态环境效益。 另一方面，随着社会和经济的发展，城市化步伐在不断加快，城市规模日渐扩大，因此，城市正面临着一系列的生态和环境问题，例如城市热岛效应，沙尘暴等。为了解决这些问题，人们逐渐发现城市绿地对城市生态环境的改善有着不可替代的功效，为此，许多国家将城市绿化制定为城市可持续发展战略的一个重要内容，并将城市绿地作为衡量城市综合质量的重要指标之一。 利用遥感技术获取绿地信息成为快速、客观、准确的城市生态监测、评价、规划和管理的重要手段。目前可以利用的高分辨率遥感数据资料越来越多，高于lm 分辨率航天遥感影像和航空遥感影像己开始应用到资源调查和测图中。 2．城市绿地信息提取研究现状及存在问题 城市绿地是在人类较强干扰下生成的绿地景观，其生态效益不仅与绿地斑块的面积、空间分布有关，而且与构成绿地的植被类型密切相关（王伯荪，1987 ）。90 年代后期，景观生态学理论和方法逐渐应用到对城市绿化的研究中，这些研究为城市植被研究提供了新的研究思路和方法（高峻等，2002 ：李贞等，2000 ）。城市植被遥感信息提取为城市植被景观生态分析提供基础数据，是遥感信息提取的重要研究方向，也是城市植被学研究的重要内容（王伯荪等，1998 ）。 2.1 航空遥感影像用于植被信息提取 随着遥感技术的发展，航空影像图的信息提取比例尺已经达到了1:1000 ，由遥感图提取城市绿地率和绿化覆盖率，是一条比较成熟和现实的途径。2001 年5 月上海市已完成三次航空遥感城市绿地精细调查。2000 年山东省建设处委托中国国土资源航空物探遥感中心对山东省济南市、淄博、文登、荣成等地市进行了航空遥感城市绿化调查。大比例尺彩红外航空遥感图像具有信息量大、植物标志清楚等优点，它不仅被广泛用于植被调查，而且对植 1本课题得到国家863项目(2007AA12Z174)资助。
第39卷 第6期2011年6月 西北农林科技大学学报(自然科学版) Jo ur nal of N o rthwest A&F U niver sity(N at.Sci.Ed.) Vo l.39N o.6 Jun.2011 SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究 张伐伐a,李卫忠a,卢柳叶b,康 乐a (西北农林科技大学a林学院,b资源环境学院,陕西杨凌712100) [摘 要] 目的 探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。 方法 以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SV M)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。 结果 面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SV M法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。 结论 利用面向对象分类法不仅达到了提取土地利用信息的目的,而且精度高、速度快。 [关键词] 遥感影像;土地利用信息;支持向量机;纹理特征;多尺度分割;精度评价 [中图分类号] S127[文献标识码] A[文章编号] 1671 9387(2011)06 0143 05 Study on extraction methods of land utilization information based on SPOT5 ZHAN G Fa fa a,LI Wei zhong a,LU Liu ye b,KANG Le a (a College of F or estry,b Colleg e of Resourc es and Env ironment,N or th w est A&F Univ ersity,Yang ling,S haanx i712100,China) Abstract: Objective T he study explored the effect of ex tracting approach for info rmatio n o f land uti lization based on high resolution remo te sensing im ag e to provide evidence for studying land utilization and cov er dynam ic variatio n. M ethod T his paper ex tracted the info rmation o f land utilizatio n focused on Changjiaoba to w n,using SVM classification o f tex ture feature and object or iented classification o f multi resolution seg mentatio n.The classification result w as compared w ith m ax imum likelihood classification. Then the classification result w as analyzed. Result T he ov erall classification accuracy o f object o riented w as90.67%,w hich incr eased by8.34%compared w ith SVM classification of tex ture feature and increased by20.32%com pared w ith m ax imum likelihoo d classificatio n.T his kind of classification not o nly can g et o v er the disadvantages of other classificatio ns,e.g.Spectral Similar and Ground object Fragm entations,etc. but also acquire good effectiveness. Conclusion Using the classification of object oriented can realize the purpose o f ex tracting the land utilization information,and this m ethod is accurate and fast. Key words:rem ote sensing im ag e;inform ation o f land uatilization;support v ector m achine;tex tur e fea ture;multiresolution segm entation;accuracy assessment 土地利用信息的获取,是研究士地利用和土地覆盖动态变化的基础,将遥感、地理信息系统和全球定位系统相结合,开展国土资源和环境综合调查,具有现势性强、分类周期短、资源信息更新快等优势,从而可以以最快的速度动态监测土地资源利用及环境的变化情况,及时为社会经济发展决策和制定相关规 *[收稿日期] 2010 11 29 [基金项目] 国家林业局 948 项目(2009 4 45) [作者简介] 张伐伐(1985-),男,安徽怀远人,在读硕士,主要从事 3S 技术在资源与环境中的应用研究。 E mail:zhangfafa520@https://www.doczj.com/doc/c52620070.html, [通信作者] 李卫忠(1963-),男,陕西蒲城人,副教授,硕士生导师,主要从事森林经理学研究。E m ail:w eizhong_li@https://www.doczj.com/doc/c52620070.html,
外文资料与中文翻译 Metrics of scale in remote sensing and GIS Michael F Goodchild (National Center for Geographic Information and Analysis, Department of Geography, University of California, Santa Barbara) ABSTRACT: The term scale has many meanings, some of which survive the transition from analog to digital representations of information better than others. Specifically, the primary metric of scale in traditional cartography, the representative fraction, has no well-defined meaning for digital data. Spatial extent and spatial resolution are both meaningful for digital data, and their ratio, symbolized as US, is dimensionless. US appears confined in practice to a narrow range. The implications of this observation are explored in the context of Digital Earth, a vision for an integrated geographic information system. It is shown that despite the very large data volumes potentially involved, Digital Earth is nevertheless technically feasible with today?s technology. KEYWORDS: Scale, Geographic Information System , Remote Sensing, Spatial Resolution INTRODUCTION: Scale is a heavily overloaded term in English, with abundant definitions attributable to many different and often independent roots, such that meaning is strongly dependent on context. Its meanings in “the scales of justice” or “scales over ones eyes” have little connection to each other, or to its meaning in a discussion of remote sensing and GIS. But meaning is often ambiguous even in that latter context. For example, scale to a cartographer most likely relates to the representative fraction, or the scaling ratio between the real world and a map representation on a flat, two-dimensional surface such as paper, whereas scale to an environmental scientist likely relates either to
重庆交通大学硕士研究生入学复试 《遥感与地理信息系统》考试大纲 一、考试性质 遥感与地理信息系统是我校地图学与地理信息系统专业硕士生选考的专业课。考生必须熟练掌握遥感和地理信息系统的基本理论和基本知识，以适应硕士生专业学习的需要。考试对象为参加2014年全国硕士研究生入学复试的准考考生。 二、考试形式与试卷结构 （一）答卷方式：闭卷，笔试，满分100分。 （二）答题时间：120分钟 （三）考试内容：遥感与地理信息系统各50% （四）题型比例： 选择题20分 判断题10分 名词解释20分 简答题30分 分析论述题20分 三、考察要点与要求： （一）遥感 1、遥感的基本概念 理解并掌握遥感的基本概念、特点、类型，了解遥感过程及其技术系统；了解遥感的发展与前景。 2、遥感的物理基础 理解并掌握电磁波、电磁波谱及电磁辐射等基本概念与专业术语；理解黑体辐射、太阳辐射、大气窗口概念的意义；理解并掌握太阳辐射及大气对太阳辐射的影响；理解并掌握地球辐射与地物波谱；掌握反射率及反射波谱等基本概念，掌握常见地物反射波谱特征，了解影响地物光谱特性的因素。 3、遥感平台与遥感成像 了解遥感平台的种类及目的用途；理解并掌握光学遥感和微波遥感的成像机理；了解目前常用的传感器及其主要应用范围；熟悉遥感图像的特征。 4、遥感信息提取 掌握光学和数字图像的基础知识；了解遥感图像的目视解译；理解遥感图像的几何畸变与辐射畸变因素，掌握遥感图像校正与增强处理的基本方法与步骤；理解多源信息复合的目的、意义和方法；掌握
遥感图像的分类过程及主要方法。 5、遥感的应用 对遥感在植被、水体、土壤及地质、环境等方面的应用及3S技术有一定的认识和实际经验。 （二）地理信息系统 1、基本概念 掌握地理信息系统的基本概念、地理信息系统的功能和应用、地理信息系统的组成，了解地理信息系统的类型、与相关学科及技术的关系以及地理信息系统的发展历程。 2、地理空间数学基础 掌握地理空间的概念，理解地球空间参考、空间坐标转换、空间尺度类型、地理格网的建立方法。 3、空间数据模型与数据结构 理解地理空间的概念与空间抽象的层次、空间数据的概念模型、空间关系、主要空间逻辑数据模型；掌握矢量数据结构、栅格数据结构及其表示方法、矢量与栅格一体化数据结构的表示形式。 4、空间数据采集与处理 掌握空间数据采集的主要方法与步骤、了解数据重构方法，掌握空间数据的压缩方法以及空间数据质量的评价与控制。 5、基本空间分析 掌握空间分析的概念、内涵、步骤。掌握叠置分析、缓冲区分析、窗口分析、网络分析方法及其应用。 6、DEM与数字地形分析 掌握DEM的建立方法与流程，掌握数字地形分析、数字高程模型及其应用。 7、地理信息系统空间插值 掌握空间插值的相关概念、内涵以及空间插值的主要方法和应用。 8、地理信息系统应用 了解“3S”技术集成及其应用、地理信息科学、数字地球与智慧地球的概念。 9、了解国内地理信息产业前景、发展现状和时政要闻。 四、参考书目： 《遥感导论》，梅安新，高等教育出版社，2001 《地理信息系统教程》，汤国安，高等教育出版社，2007
遥感矿物蚀变信息提取方法及ENVI下实现
蚀变岩石是在热液作用影响下，使矿物成分、化学成分、结构、构造等发生变化的岩石。由于它们经常见于热液矿床的周围，因此被称为蚀变围岩，蚀变围岩是一种重要的找矿标志。利用围岩蚀变现象作为找矿标志已有数百年历史，发现的大型金属、非金属矿床更是不胜枚举：北美、俄罗斯的大部分斑岩铜矿、我国的铜官山铜矿、犹他州的大铝矿、西澳大利亚的大型金矿、墨西哥的大铂矿、美国许多白钨矿、世界大多数锡矿、哈萨克斯坦的刚玉矿等，都属于以围岩蚀变作为找矿标志发现的矿床。 国内外遥感工作者，都在不断地设计、研制和总结对这种遥感信息的提取和识别技术。矿化蚀变信息是找矿的一个重要标志，而这些对找矿有指导意义的矿化蚀变信息常常受其它地物信息的干扰，和受遥感图像的波谱分辨率和空间分辨率的制约，往往表现的很微弱。因此，国内外学者也在不断尝试各种技术方法提取这种矿化蚀变弱信息。 本文总结了遥感蚀变信息提取的各类方法，及其在ENVI软件中的实现。 ?原理 遥感技术主要是建立在物体反射和发射电磁波的原理之上。而地物波谱特性通常都是用地物反射辐射电磁波来描述。由于地物反射发射电磁波的特性不同，其反射波谱曲线形态也有千差万别。如植物的反射波谱曲线上，在绿光波段表现由于其叶绿素的存在表现为有一强反射峰，而在短波红外波段由于叶冠组织的相互作用表现为强反射峰，在红光波段则表现为强吸收谷。 遥感地质应用中，近矿围岩蚀变形成的蚀变岩石与其周围的正常岩石在矿物种类、结构、颜色等方面都有差异，这些差异导致了岩石反射光谱特征的差异，并且在某些特定的光谱波段形成了特定蚀变岩石的光谱异常。光谱异常为用遥感图像的异常信息提取提供了理论依据。 ?方法及实现 依据矿化蚀变岩与围岩的波谱特征的差异，可采用图像增强处理方法获取矿化蚀变信息增强的图像变量，从而最终实现提取矿化蚀变信息的目的。一般图像增强突出蚀变信息有以下几种方法。 (1)蚀变干扰信息剔除 遥感数据包含地表的信息，遥感在地质方面的应用就是提取用户需要的信息，提取矿化蚀变信息的过程是计算影像中所有像素信息统计归类分析的过程，蚀变异常信息的提取对遥感图像的质量要求较高，因此首先要对遥感数据进行严格的筛选，干扰噪声小的数据，一般要求遥感数据的时相是植被发育较弱、冰雪覆盖少的季节，同时该时相的云覆盖量较少。由于受地形地貌的影响，有些因素靠数据的时相选择却难以克服，例如阴影、河流水体、高山上的冰雪、白泥地等，可以采用相应的数学方法来解决，以使阴影、水体等干扰像素的数据不参与统计分析。一方面是选择较好的数据；另一方面是对数据进行数据预处理，包括大气校正、掩膜等。 利用ENVI软件的大气校正模块flassh能快速的消除大气影响，还原地物的真实面目。有利于蚀变信息的提取。
西南林业大学 课程实习报告 课程名称：遥感与地理信息系统 指导教师：张加龙 实习时间：12.24-12.26 实习内容：昆明市盘龙江下游区 域遥感影像矢量化分析与制图 姓名：张培 学号： 20110455079 专业：林学 提交时间：2013.12.30
一、实验目的 1.了解GIS、RS的基本原理，熟练掌握ArcGIS软件的使用。 2.能使用软件进行图像的矢量化、建库、空间分析、制图等操作。 3.熟悉掌握遥感与地理信息系统的理论知识。 4.熟悉ArcGIS软件的操作，进行遥感图像的矢量化。 二、实习内容 根据盘龙江下游卫星影像图，把卫星影像图进行棚格数据的矢量化，并制成地图谈谈对该区林业建设的看法。 三、实习具体操作步骤 （1）个人数据库的建立 影像图为盘龙江下游卫星影像图。启动ArcCatalog，在E盘新建文件夹下新建个人数据库，要素集以kunming命名，在个人数据库下面以西安WGS1984坐标系为标准，分别新建要点线面的要素类:DLTB、XZDW、point。如图:
线、面的要素类的建立同上面的步骤一样，但是需要更改一下要素类型，线的改成线要素，面的改成面要素就完成了。 （2）卫星图片的矢量化 以卫星影像图当做背景，矢量化图层并建立地类图班数据库，土地分类可参考老师所给的第二次全国土地调查云南省土地分类表为标准。先打开Arcmap，添加影像图为盘龙江下游卫星影像图和kunming下面的点线面三个要素。将上述新建的几个要素导入其中，打开“编辑器”，新建立多边形，通过目视判读，用不同的颜色表示不同的要素类别。同一小组内的两名同学，把该影像图分为上下两块，每个人分别对自己的地域进行描图。当图描好以后，开始进行图形的合并，合并出来的图形有重叠的部分，和空隙的部分。我们应用拓扑关系查找出相应的重叠区、空隙区得位置，一个一个修改，直到没有错误为止。然后再对图像上面渲染，选择适合的颜色把各个用地区分开来，下表就是老师给的图地分类标准，编辑属性主要的步骤是:根据目视判读，新建各地类的多边形，画出多边形后，打开其 属性表，并根据给的标准在属性表中编辑信息。
北京揽宇方圆信息技术有限公司 、 遥感卫星影像数据信息提取 北京揽宇方圆信息技术有限公司中科院企业,卫星影像数据服务全国领先。业务包括遥感数据获取与分发、遥感数据产品深加工与处理。按照遥感卫星数据一星多用、多星组网、多网协同的发展思路,根据观测任务的技术特征和用户需求特征,重点发展光学卫星影像、雷达卫星影像、历史卫星影像三个系列,构建由 26个星座及三类专题卫星组成的遥感卫星系统,逐步形成高、中、低空间分辨率合理配置、多种观测技术优化组合的综合高效全球观测和数据获取能力形成卫星遥感数据全球接收与全球服务能力。 (1光学卫星影像系列。 面向国土资源、环境保护、防灾减灾、水利、农业、林业、统计、地震、测绘、交通、住房城乡建设、卫生等行业以及市场应用对中、高空间分辨率遥感数据的需求,提供 worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、 ikonos、pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm、 landsat(etm、 rapideye、alos、Kompsat 卫星、北京二号、资源三 号、高分一号、高分二号等高分辨率光学观测星座。围绕行业及市场应用对基础地理信息、土地利用、植被覆盖、矿产开发、精细农业、城镇建设、交通运输、水利设施、生态建设、环境保护、水土保持、灾害评估以及热点区域应急等高精度、高重访观测业务需求,发展极轨高分辨率光学卫星星座,实现全球范围内精细化观测的数据获取能力。像国产的中分辨率光学观测星座。围绕资源调查、环境监测、防灾减灾、碳源碳汇调查、地质调查、水资源管理、农情监测等对大幅宽、快速覆盖和综合观测需求,建设高、低轨道合理配置的中分辨率光学卫星星座,实现全球范围天级快速动态观测以及全国范围小时级观测。
摄影测量与遥感技术 20世纪60年代以来，由于航天技术、计算机技术和空间探测技术及地面处理技术的发展，产生了一门新的学科——遥感技术。所谓遥感就是在远离目标的地方，运用传感器将来自物体的电磁波信号记录下来并经处理后，用来测定和识别目标的性质和空间分布。从广义上说，航空摄影是遥感技术的一种手段，而遥感技术也正是在航空摄影的基础上发展起来的。一、摄影测量与遥感技术概念 摄影测量与遥感学科隶属于地球空间信息科学的范畴，它是利用非接触成像和其他传感器对地球表面及环境、其他目标或过程获取可靠的信息，并进行记录、量测、分析和表达的科学与技术。摄影测量与遥感的主要特点是在像片上进行量测和解译，无需接触物体本身，因而很少受自然和地理条件的限制，而且可摄得瞬间的动态物体影像。 二、摄影测量与遥感技术的发展 1、摄影测量及其发展 摄影测量的基本含义是基于像片的量测和解译，它是利用光学或数码摄影机摄影得到的影像，研究和确定被摄影物的形状、大小、位置、性质和相互关系的一门科学和技术。其内容涉及被摄影物的影像获取方法，影像信息的记录和存储方法，基于单张或多张像片的信息提取方法，数据的处理和传输，产品的表达与应用等方面的理论、设备和技术。 摄影测量的特点之一是在影像上进行量测和解译，无需接触被测目标物体本身，因而很少受自然和环境条件的限制，而且各种类型影像均是客观目标物体的真实反映，影像信息丰富、逼真，人们可以从中获得被研究目标物体的大量几何和物理信息。到目前为止，摄影测量已有近170年的发展历史了。概括而言，摄影测量经历了模拟法、解析法和数字化三个发展阶段。表1列出了摄影测量三个发展阶段的主要特点。 如果说从模拟摄影测量到解析摄影测量到解析摄影测量的发展是一次技术的进步，那么从解析摄影测量到数字摄影测量的发展则是一场技术的革命。数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的最大区别在于：它处理的原理信息不仅可以是航空像片经扫描得到的数字化影像或由数字传感器直接得到的数字影像，其产品的数字形式，更主要的是它最终以计算机视觉代替人眼的立体观测，因而它所使用的仪器最终只有通用的计算机及其相应的外部设备，故而是一种计算机视觉的方法。 2、遥感及其发展 遥感是通过非接触传感器遥测物体的几何与物理特征性的技术，这项技术主要应用于资源勘探、动态监测和其他规划决策等领域，摄影测量是遥感的前身。遥感技术主要利用的是物体反射或发射电磁波的原理，在距离地物几千米、几万米甚至更高的飞机、飞船、卫星上，通过各种传感器接收物体反射或发射的电磁波信号，并以图像胶片或数据磁带记录下来，传送到地面。遥感技术主要由遥感图像获取技术和遥感信息处理技术两大部分组成。 遥感技术的分类方法很多，按电磁波波段的工作区域，可分为可见光遥感、红外遥感、微波遥感和多波段遥感等。按传感器的运载工具可分为航天遥感（或卫星遥感）、航空遥感和地面遥感，其中航空遥感平台又可细分为高空、中空和低空平台，后者主要是指利用轻型飞机、汽艇、气球和无人机等作为承载平台。按传感器的工作方式可分为主动方式和被动方式两种。在遥感技术中除了使用可见光的框幅式黑白摄影机外，还使用彩色摄影、彩虹外摄影、全景摄影、红外扫描仪、多光谱扫描仪、成像光谱仪、CCD线阵列扫描和面阵摄影机以及合成孔径侧视雷达等手段，它们以空间飞行器作为平台，能为土地利用、资源和环境监测及相关研究提供大量多时相、多光谱、多分辨的影像信息。 3、摄影测量与遥感的结合 遥感技术的兴起，促使摄影测量发生了革命性的变化。但由于测制地形图对摄影成果有着特
收稿日期: 2008-03-10; 修订日期: 2008-09-30 基金项目:中国石油天然气股份有限公司科技预研项目“海域遥感油气勘探技术研究”(编号: 06-01C-01-08)和国家科技支撑计划(编号: 2006BAK30B01)。 第一作者简介: 陆应诚(1979— ), 男, 南京大学博士研究生, 主要从事高光谱遥感应用研究。E-mail: lycheng2003@https://www.doczj.com/doc/c52620070.html, 。 海面油膜高光谱遥感信息提取 陆应诚, 田庆久, 宋鹏飞, 李姗姗 南京大学 国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093 摘 要: 针对辽东湾海域的Hyperion 高光谱遥感数据特点, 结合海面油膜光谱与Hyperion 影像特征, 对该数据进行水陆分离与最小噪声分离(minimum noise fraction, MNF)变换处理, 在辽东湾海域MNF 波段影像的2D 散点图中, 海面油膜的出现会在其边缘形成一个异常散点区域, 可区分油膜与干扰信息,结合提取的海面油膜端元的MNF 波谱, 通过混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering, MTMF)技术, 成功地提取研究区海面油膜信息, 有效监测海面油膜信息, 为海洋环境监测提供新的技术手段。 关键词: 油膜, 高光谱, 遥感, Hyperion, 辽东湾 中图分类号: X55 文献标识码: A 1 引 言 在海洋石油的遥感监测与评估中, 海面油膜是遥感探测的一个重要对象, 多光谱、热红外、雷达等诸多遥感领域均对此有一定研究(Gonzalez 等, 2006; Fingas & Brown, 1997; Labelle & Danenberger, 1997; O’Briena 等, 2005), 由于海洋背景复杂, 海面大气影响、水体对电磁波的散射与吸收作用, 海面油膜遥感信息表现为弱信息；又由于海面油膜随来源、构成种类、油膜厚度、风化程度的不同表现为不确定的遥感影像特征；这些因素对海面油膜遥感信息提取存在一定的制约。随着高光谱遥感技术的发展(童庆禧, 2003), 针对海面油膜信息的高光谱遥感探测方法技术不断得到发展(Foudan, 2003)。Palme(1994)利用小型机载成像光谱仪(CASI)数据研究1993年Shetlands 群岛溢油事件中产生的油膜和其他油污信息, 指出440—900 nm 是可以用来进行溢油油膜信息提取的有效谱段；Foudan(2003)利用机载AVRIS 高光谱数据对Santa Barbara 海岸带的油污与海面油膜进行研究, 表明分散的石油在580nm 、700nm 具有反射峰, 厚油膜在近红外波段反射率要高于薄油膜, 600—900nm 具有最大的油膜遥感探测的可能性。比较分析混合光谱分解技术(spectral unmixing)、纯净像元指数(pixel purity index, PPI)、 光谱角度制图法(spectral angle mapper, SAM)、混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering, MTMF)技术等方法在海面油膜信息提取上的特点。近年来, 国内学者也不断开展海面油膜遥感研究, 赵冬至等(2000)总结了柴油、润滑油和原油等3种油膜随厚度变化的光谱特征, 指出736nm 和774nm 对不同的油类具有相同的吸收特征；张永宁等(1999, 2000)测试了几种类型油的海面波谱, 认为在海洋溢油波谱特征中0.5—0.58μm 是不同油膜最高反射率的所在位置, 并利用A VHRR 和TM 数据识别海洋溢油；陆应诚(2008, 2009)的海面油膜实验表明随油膜厚度不同, 油膜光谱特征与响应原理表现不同。 本文以辽东湾双台子河口外海域为研究区, 结合海面油膜光谱特点与海面油膜Hyperion 遥感影像特征, 通过高光谱遥感MTMF 技术方法, 提取研究区海面油膜信息。 2 Hyperion 数据预处理 研究区在辽东湾双台子河口外海域, 该区是中国重要原油生产基地——辽河油田所在地, 近年来, 辽东湾海域油田的开采与运输为海洋环境带来一定的影响。 2007-05-06获取了研究区的一景美国EO-1卫
遥感图像信息提取方法综述 0、遥感图像分析 遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。 在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。 1、遥感信息提取方法分类 常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。 1.1目视解译 目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非
遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。 1）遥感影像目视解译原则 遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。一般判读顺序为，在中小比例尺像片上通常首先判读水系，确定水系的位置和流向，再根据水系确定分水岭的位置，区分流域范围，然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。在此基础上，再进行地质、地貌等专门要素的判读。 2）遥感影像目视解译方法 （1）总体观察 观察图像特征，分析图像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映，从而可以把图像分成大类别以及其他易于识别的地面特征。 （2）对比分析 对比分析包括多波段、多时域图像、多类型图像的对比分析和各判读标志的对比分析。多波段图像对比有利于识别在某一波段图像上灰度相近但在其它波段图像上灰度差别较大的物体；多时域图像对比分析主要用于物体的变化繁衍情况监测；而多各个类型图像对比分析则包括不同成像方式、不同光源成像、不同比例尺图像等之间的对比。