遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径

遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径

秦其明

（北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京，!""#$!

）【摘要】遥感图像自动解译的目的是为了满足人们从海量遥感数据中快速识别与获取不同专题信息的需要。目前图像自动解译主要依赖地物光谱特征，其解译精度不高。解决这一问题的主要途径包括：抽取遥感图像多种特征并综合利用这些特征，利用遥感图像解译背景数据库，在地理信息系统支持下实现背景数据与遥感信息覆合，采用专家系统完成遥感图像自动解译。

【关键词】遥感图像自动解译；特征抽取；信息覆合；专家系统

【中图分类号】%&$’【文章标识码】(【文章编号】!"")*+,"$（+"""）"+*""+!*"-

!问题的背景

航空摄影像片与卫星遥感图像提供了丰富的地球表层信息。航空摄影像片与卫星影像相比较，航片的优点是分辨率高，但拍摄航空相片的成本高，受气象条件制约大，拍摄的照片需要经过数字化才能被计算机处理与识别。卫星搭载的专题成像仪（%./012345166

/7）或高分辨率889相机等传感器件获取的卫星图像，能够以数字信号存贮遥感信息，可以被计算机直接处理与分析，而且它可以按一定周期重复对同一地区观测，其获取信息的成本较低。

由航空摄影像片与卫星遥感图像获取的地表专题信息，传统的方法是目视解译。目视解译，是指专业人员通过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。这种方法，既需要图像目视判读者具有丰富的地学知识和目视判读经验，又需要花费大量的时间去目视判读，其劳动强度大，信息获取周期长，遥感图像解译质量受目视判读者的经验、对解译区域的熟悉程度等各种因素制约，具有很大的主观性。

随着遥感器研制水平的提高和民用卫星遥感技术的发展，民用卫星上搭载的遥感器也能获得高分辨率的数字图像，例如目前已经进入市场的!米空间分辨率卫星全色图像和-米空间分辨率多光谱图像。在这种具有高空间分辨率特性的影像上，大型建筑物、道路、河流、湖泊和其它人造地物形状特征和纹理特征清晰可辨，一方面为人们快速细致地认识城市变化和环境变化提供了可靠的数字图像，另

一方面也迫切要求人们利用计算机对遥感图像进行自动解译，以满足人们从海量遥感数据中快速获取遥感信息的需要。

+面临的问题

从+"世纪$"年代起，随着第一颗陆地卫星发射成功，人们就开始利用计算机进行卫星遥感图像的解译研究。最初是利用数字图像处理软件对卫星数字图像进行几何纠正与位置配准，在此基础上采用人机交互方式从遥感影像中获取有关地学信息。这种方法的实质仍然是遥感影像目视判读，它依赖于影像解译人员的解译经验与水平，它在遥感图像解译方法上并没有新突破。

+"世纪#"年代，

主要是利用统计模式识别方法进行遥感影像计算机解译。如:271.;/7（!)#"）使用最大似然法对遥感影像数据进行分类，<=;>?/7@（!)#,

）运用光谱特征，对多波段卫星影像进行分类，从中获取森林资源信息。这种方法的特点是根据图像中的地物多光谱特征，对遥感影像中的地物进行分类。

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阐述了模糊分类在分类原理上和传统的统计分类的区别，提出了对遥感影像进

行模糊监督分类的方法，在一定程度上提高了分类精度。以上介绍的遥感图像计算机解译，在解译中只利用了地物不同光谱特征。实际上，地球表面许多地物存在着“同谱异物、同物异谱”现象，它使得分类结果往往存在较多的错分、漏分现象，使得解译精度不高。这种状况，促使人们寻找其它方法来提高解译精度。

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!"世纪#"年代后期，$%&’’()*’+,-（./##）［!］与0%1-2)34（./#/）［5］等人提出遥感与地理信息系统一体化的问题，这有助于推动地理信息系统与遥感影像自动解译系统的结合，在国内，一些研究者注意到，地理数据与遥感图像数据覆合，可以改变以往遥感数据的单一光谱信息结构，增加遥感图像数据的信息量，王野乔等（./#/）［6］应用该方法进行区域气候资源研究工作，实现了区域气候资源分类界限指标遥感解译的定量化。此外，也有不少学者进行了地学专题数据与遥感数据覆合的工作，为遥感解译增加了辅助性的背景信息，提高了计算机解译精度。

然而，地理数据与遥感图像数据覆合，由于遥感图像解译的复杂性而带来的辅助解译信息的多样性，以及存在着这些地学信息如何与遥感信息结合的问题仍然没有解决。此外，大比例尺&78专题数据库不能覆盖所有研究区域等问题也没有得到解决。

据计算机视觉研究发现，人的视觉系统对图形和图案的检测与人们的知识与经验密切相关。这促使人们利用知识工程和专家系统来解决遥感图像的自动解译问题。研究遥感解译知识的获取、表达、搜索策略和推理机制，并将解译专家系统用于遥感图像解译的研究工作在!"世纪/"年代有较大的发展，如09((2):’’;、<=*4>%（.//.）［?］提出运用地物分类知识进行遥感影像分类；秦其明（.//.）［@］提出基于专家知识实现卫星图像的目标地物的自动解译等。

这种基于知识和专家系统的解译方法，在一定程度上可提高计算机解译精度，但还远未达到实用阶段的水平。原因在于这些专家的解译知识多是基于特定地区、特定时相的解译知识，其针对性很强，随着地域、时域的变化，一些知识往往随之失去效用，不能在运行过程中自我学习，实现解译知识的更新；在解译过程中引入了专家系统，这是一个进步，从现有的情况看，专家系统工具是针对于某一类问题而开发的，然后提炼为工具。这种工具往往不能满足遥感图像自动解译的要求，存在知识不全面、推理过程简单、控制策略不灵活、缺乏常识推理的弱点。这些都说明了基于知识的遥感图像解译仍处于发展过程中，需要进一步完善。

5解决的途径

遥感图像自动解译，又称遥感图像理解（A)B’C)8)*49*,7B=,)3D+*()34C=*(9*,），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），结合地理数据库中辅助数据以及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，由计算机完成对遥感图像的解译。可以说，遥感图像自动解译是一项复杂的系统工程，实现自动解译也是一个漫长的过程，不少专家学者对此进行了探讨研究［E，#］，笔者认为，实现遥感图像自动解译，需要从以下几方面开展深入的研究工作。5%.抽取遥感图像多种特征并综合利用这些特征进行识别

据人类认知心理学的研究表明，人类对外部景物的感知是一个统一的整体，包括对场景中每个物体的形状、大小、颜色、距离等性质都按照精确的时空方位等特点被完整地感知。人们在目视判读遥感图像时，除感受色调、色相的差别外，还通过形状和位置的辨认来获得大量的目标信息。可以说，抽取稳定、有效的特征是提高遥感图像自动解译精度的关键。一般认为，遥感图像特征包括图像色调、颜色、形状、大小、纹理、图型、阴影、位置和相关布局。实验表明，单纯依赖遥感图像色调或色彩（光谱）特征进行计算机解译，误判率难以降低。因为计算机自动解译所利用的图像信息量有限，不能全面反映图像中地物的特点，对任何一种解译特征来说，必然存在其识别的“死角”，即利用该特征很难区分的目标地物，例如，利用光谱特征难以区分物理成分相同的湖泊和河流、居民住房和工厂厂房。因此，综合提取多种影像特征，对特征“组合优化”，不同特征互为补充，提高计算机自动解译精度，这将是遥感图像自动解译的一个发展方向。

对于高分辨率卫星图像的自动解译来说，这种方法更具优势，按照高分辨率卫星图像特点，分别对图像的目标地物采用低、中、高三个层次进行特征抽取和表达，其中最低层次的对象是像素，不同地物的差异通过像素点上地物波谱特征表现出来，每个像素对应的数值是该地物波谱特征的表征，抽取每类目标地物的波谱特征，通过分类等方法可以将这些目标对象进行重组，构成以对象为基础的识别单元；中层次主要抽取和描述识别目标的形态和纹理等空间特征；高层次主要抽取和描述识别目标与相邻地物之间的空间关系。在此基础上，结合利用目标地物的形态、纹理和空间关系等特征，实现遥感图像目标地物的自动解译。

5%!逐步完成&78各种专题数据库的建设，利用

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!"#数据减少自动解译中的不确定性

地理信息系统是遥感图像自动解译的技术支撑，充分利用已经具备的$%&’万或$%’万比例尺全要素数字地图，通过地面数字模型产生坡度、坡向和相对高程等信息，尽快建立!"#各种专题数据库，利用多种辅助解译信息，减少自动解译中的不确定性。具体说来，!"#专题数据库可以在计算机自动解译中发挥以下重要作用：

（$）对遥感图像进行辐射改正，消除或降低其地形差异的影响

由于地形差异，导致同类地物在山地的向阳面与背阳面的光谱响应特性差别很大，或者不同类的地物会反映出相近的光谱特征，造成“同谱异物，同物异谱”现象。如果忽略这些因素，势必会影响计算机解译的精度。因此，利用同一地区相同比例尺数字高程数据，进行格网化插值处理，格网单元尺寸与像元尺寸相同，然后采用数字地面模型生成坡度坡向图，在此基础上利用地面高程数据以及坡度坡向数据对遥感图像的亮度值进行辐射纠正，以消除或减小高程、坡度坡向对地物光谱特性的影响，然后用辐射纠正后的遥感图像进行计算机解译。

（&）作为解译的直接证据，增加遥感图像信息量

利用同比例尺地面高程数据作为解译的直接证据，参加计算机解译，可以增加遥感图像的信息量，在具有垂直地带性的山区，对提高图像解译精度效果较好。例如地物生长具有垂直地带性，因为地面高程变化可能产生同谱异物的情况，一些植物种类难以识别，此时引入高程信息作为证据，将会给植物分类增加有助于解译的直接证据，提高遥感图像植被解译的精度。该方法实现的方式是根据不同植被的垂直分异规律，估计出不同植被在不同高程带内出现的概率，并作为先验的条件概率将其引入到分类判别函数中。

（(）作为解译的辅助证据，减少自动解译中的不确定性

为了提高自动解译精度，可以把专题数据库的有关数据与遥感图像覆合，增加解译的辅助证据。例如：计算机利用常规的遥感图像分类方法按照光谱特征进行植被类型预分类，然后将预分类结果和地学专题图（如土壤类型现状图）进行几何配准，进行信息覆合，按照土壤类型现状图提供的信息，依据植被土壤相关分布规则对预分类结果中存在疑问的植被类型进行修改调整，减少解译中不确定因素造成的错误。

（)）作为解译结果的检验数据，降低误判率

计算机解译的结果需要进行检验，以便确定其解译精度和误判率。利用!"#各种专题数据库有关数据进行计算机自动解译结果的检验，是目前可行的方法之一。检验方法如下：将有关专题图与计算机解译结果图进行覆合配准，分别将解译结果图中每个地物类别与专题图图元相互对照，按一定规则判别其正确率，统计其误判率。结合实际抽样检验，确定计算机解译精度。

(*(建立适用于遥感图像自动解译的专家系统，提高自动解译的灵活性

我们知道，遥感图像专题信息解译，需要大量的各学科专业知识与经验，然而真正具有丰富专业解译经验的专家却很少。为了解决专家“分身无术”的问题，人们构建了专家系统。专家系统是把某一特定领域的专家知识与经验形式化后输入到计算机中，由计算机模仿专家思考问题与解决问题的方式，代替专家解决专业问题的技术系统。从目前状况看，建立适用于遥感图像自动解译的专家系统，需要首先建立解译知识库和背景知识库。解译知识库是人们总结出来的关于遥感图像解译认识和经验的一个有限集合，它是经过形式化后记录在存储介质上的知识。背景知识库是有关遥感图像解译背景知识与经验的集合，它以地学知识为主。例如计算机在解译中遇到高山植被类型的判断问题，就可以运用背景知识库中植被垂直地带性知识进行分析推理。

此外，需要设计出一种方便地对知识单元（知识域中不可再分的单元）进行各种操作的管理系统，例如：定义知识结构、消除知识冗余、查询修改和更新知识，这对于有效管理解译知识库和背景知识库非常重要。

根据遥感图像解译的特点来构建专家系统，一方面它可以利用数字遥感图像本身提供的多种特征，运用模式识别方法解译，另一方面又可以发挥图像解译专家知识的指导作用，运用经验性的知识解决问题。例如：在高分辨率卫星图像中对公路与铁路进行自动解译，需要利用模式识别方法对公路与铁路这两种线状地物进行检测与识别，并利用专家系统来区别公路与铁路。专家系统根据汽车转弯相对灵活，公路转弯处半径很小，而火车转弯不灵活，铁路在转弯处半径很大等知识，结合铁路在道口与公路或大路直角相交，铁路每隔一定距离就有一个车站等背景知识进行综合分析，就可以将公路与铁路区别开来。可以说，实现计算机自动解译，必须构建适用于遥感图像解译的推理机制，它不仅要解决目标地物多种特征的匹配，而且要解决辅助专题数

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秦其明遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径万方数据

据的匹配，在此基础上方便地进行正向推理与反向推理，这样才能提高自动解译专家系统的灵活性。

参考文献

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［O］秦其明’一类基于知识制导的遥感图像自动识别’见：中国博士后论文集：第四集’北京大学出版社，!??!’K C@!

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［V］林宗坚’摄影测量与遥感当前发展中面临的图像图形学问题’见：中国测绘科学研究院’中国测绘科学研究院院庆C@周年论文集’北京：!???

［B］舒宁’应加强多光谱图像理解理论与方法的研究’国土资源遥感，!???，C!（L）

作者简介：秦其明（!?K K!），男，博士，

北京大学遥感与地理信息系统研究所副

所长，副教授，主要从事遥感图像解译与

地理信息系统应用模型研究与教学，先

后发表学术论文A@余篇，出版编著A

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遥感影像图像处理流程

遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。

消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正

6-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：?色：色调、颜色、阴影、反差； ?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： ?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； ?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： ?解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志； ?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：?直接标志和间接标志； ?永久标志和临时标志；

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

遥感图像解译过程

一.遥感图像的预处理 在遥感图像的应用之前，常常需要对遥感图像进行一些必要的处理，如不同格式的遥感数据的输入输出处理、多波段彩色合成处理、遥感图像的辐射校正处理、几何校正处理、拼接处理、裁切处理等，这些都称为遥感图像的预处理。 1.遥感数据的输入输出和多波段合成 获得遥感数据之后，利用遥感数据之前，首先需要把各种格式的原始遥感数据输入到计算机中，转换为各种遥感图像处理软件能够识别的格式，才能够进行下一步的应用，这就需要对原始数据进行输入输出并转换为所需要的格式。单波段的原始遥感数据合成为多波段的彩色遥感数据，因为人眼对彩色物体的分辨能力大大高于对黑白物体的分辨能力，彩色遥感图像的信息量更大；而且利用多波段的彩色遥感图像，还可以进行三个不同波段的遥感图像的彩色合成，以提高对不同地物的识别能力。彩色遥感影像要求选择不少于3个波段的多光谱图像，各波段的配准误差不大于0.2m m。 2.遥感图像的辐射校正 由于传感器本身的特性和大气、地形因子以及其它各种生态环境因子的影响，使传感器所接收的地物光谱反射信息，不能全部真实地反映图同地物的特征，影响了图像的识别精度，因此必须进行辐射校正，改进图像质量。 辐射校正主要包括三个方面： ●传感器的灵敏度特征引起的辐射误差校正，如光学镜头的 非均匀性引起的边缘减光现象的校正、光电变换系统的灵 敏度特性引起的辐射误差校正等。 ●光照条件的差异引起的辐射误差校正，如太阳的高度角的 不同引起的辐射误差校正、地面的倾斜引起的辐射误差校 正等。 ●大气的散射和吸收引起的辐射误差校正等。 3.图像几何校正 几何校正是指从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程，也就是定量地确定图像上像元坐标与地理坐标的对应关系，即把数据投影到平面上，使之符合投影系统的过程。为了将所获取的数据投影到理性的空间平面上产生精确的换算模型，需要借助一组地面控制点来进行几何校正。控制点选择应均匀分布而且在影像图与地形图上都容易确定的同名地物点上。所选点位图像清晰，在地形图及图像上均能正确识别和定位。如农田林网的交叉点，小沟系上道路桥的两端位置，小河流、渠的交叉点，道路交叉点，水库坝上的拐角

ENVI遥感图像处理方法

《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包

遥感影像处理步骤

一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正

遥感解译方法及应用

遥感解译方法及应用 一、遥感的概念 近年来,一方面,由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展,为遥感技术奠定了必要的技术基础,另一方面,由于人类生产活动不断地向深度和广度进军,遥感技术得到较为广泛的应用,因而使得遥感技术获得了飞跃的发展,已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术. 随着我国工农业生产的高速发展,人类对自然资源,特别是对矿产资源的需求量与日俱增. 因而,调查与管理资源则成为迫切需要解决的问题.其次,人类的生活环境正在不断地遭受到人为和自然的污染.例如：工业排污对水体和大气的污染造成人为的环境污染.而诸如洪水、泥石流、滑坡、森林火灾、火山爆发等自然灾害,则形成灾害性环境,它们都对生命财产造成极大的威胁. 在这种情况下,只有实时监测人为环境污染和自然灾害环境的发生,才能更有效地采取防护和治理措施,以减少对人类的危害程度.欲解决上述问题,完全依赖现场观察已感不足, 于是,由于航空遥感和航天遥感的相继问世便能获得大围的地面遥感图像和实时动态信息,所以,这两种遥感方式则成为自然资源的调查与管理,环境的监测与灾害预报的一种新的探测手段. （一）遥感的概念 遥感顾名思义就是遥远的感知.即借助于专门的探测仪器,把遥远的

物体所辐射（或反射）的电磁波信号接收纪录下来,再经过加工处理,变成人眼可以直接识别的图像,从而揭示出所探测物体的性质及其变化规律.属于空间科学的畴.是物理、计算数学、电子、光学、航空（天）、地学等密切结合的新兴学科,对工农业、国防、自然科学研究具有重大的意义. 1各类地质体的电磁辐射（反射、吸收、发射等）特性及其测试、分析与应用； 2、遥感数据资料的地学信息提取原理与方法； 3、遥感图像的地质解译与编图； 4、遥感技术在地质各个领域的具体应用和实效评估. （二）遥感平台（分类） 指放置遥感器的运载工具.按高度可分为航空和航天平台.在不同高度进行多平台遥感,可获得不同比例尺、分辨率和地面覆盖面积的遥感图像. 1、航空平台：是指在大气层飞行的飞行器,高度为100m—30km,主要有飞机、直升机、飞艇、气球等. 2、航天平台：是指在大气层之外飞行的飞行器,高度为几百—几万公里；如人造地球卫星、探控火箭、宇宙飞船、航天飞机、太空站等. （三）遥感的发展简况 1839年第一黑白航片问世到20世纪30年代,主要应用于军事侦察,1941年出版了《航空照片应用与判读》为各方面应用提供了理论基础进入20世纪50年代,美广泛应用,黑白、彩色航片进行军事、地

遥感图像解译实习报告

遥感图像解译实习报告 遥感图像解译课程 综合实习 实习报告 学院：遥感信息工程学院 班级：10011 学号：20213025900 姓名：李祥指导老师：刘继琳 一、实习目的与意义 1. 掌握遥感影像的目视判读方法和流程，能够对快鸟影像、SPOT影像和航拍 影像进行目视解译； 2. 学会使用图纸制作遥感影像底图并清绘遥感影像； 3. 掌握实地调绘、核实和补测的基本方法； 4. 学会使用ERDAS软件进行数字化成图，并制作专题图。 二、实习资料与设备 在进行内业清绘和外业调绘阶段，实习资料有2002年的快鸟影像一张、2002年的SPOT影像一张、20xx年的航空影像一张、转印纸三张。 在进行室内计算机成图阶段，实习资料有20xx年的航空影像一张、2002年的快鸟影像一张以及ERDAS软件。 三、实习原理

一） 遥感图像解译标志 1) 色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。如 海滩的砂砾色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志，可以区分出目标地物。 2) 颜色（colour）：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。日常生活中目 标地物的颜色:遥感图像中目标地物的颜色:地物在不同波段中反射或发射电磁辐射能量差异的综合反映。彩色遥感图像上的颜色:真\\假彩色 3) 阴影（shadow）：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子 根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度。不同遥感影像中阴影的解译是不同的 4) 形状（shape）：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。 遥感图像上目标地物形状:顶视平面图解译时须考虑遥感图像的成像方式。 5) 纹理（texture）：内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成 的影像结构。如航空像片上农田呈现的条带状纹理。纹理可以作为区别地物属性的重要依据。二）

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌

遥感图像解译实习报告

遥感图像解译课程 综合实习 实习报告 学院：遥感信息工程学院 班级：10011 学号：20103025900 姓名：李祥 指导老师：刘继琳

一、实习目的与意义 1.掌握遥感影像的目视判读方法和流程，能够对快鸟影像、SPOT影像和航拍 影像进行目视解译； 2.学会使用图纸制作遥感影像底图并清绘遥感影像； 3.掌握实地调绘、核实和补测的基本方法； 4.学会使用ERDAS软件进行数字化成图，并制作专题图。 二、实习资料与设备 在进行内业清绘和外业调绘阶段，实习资料有2002年的快鸟影像一张、2002年的SPOT影像一张、2007年的航空影像一张、转印纸三张。 在进行室内计算机成图阶段，实习资料有2007年的航空影像一张、2002年的快鸟影像一张以及ERDAS软件。 三、实习原理 一）遥感图像解译标志 1)色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。如 海滩的砂砾色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志，可以区分出目标地物。 2)颜色（colour）：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。日常生活中目 标地物的颜色:遥感图像中目标地物的颜色:地物在不同波段中反射或发射电磁辐射能量差异的综合反映。彩色遥感图像上的颜色:真\假彩色 3)阴影（shadow）：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子 根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度。不同遥感影像中阴影的 解译是不同的 4)形状（shape）：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。 遥感图像上目标地物形状:顶视平面图 解译时须考虑遥感图像的成像方式。 5)纹理（texture）：内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成 的影像结构。如航空像片上农田呈现的条带状纹理。纹理可以作为区别地物属性的重要依据。 二）目视解译流程

遥感图像解译实习指导

遥感图像解译实习指导 遥感图像解译实习的实施步骤 1、组织培训 遥感图像解译是一项认真细致的工作，解译人员必须遵循一定的基本程序与步骤，才能更好地完成解译任务。以土地利用现状调查为例，首先须对学生进行有关土地利用现状调查、土地利用分类及分类系统、遥感图像处理和图像解译、数字化与数据处理以及外业调绘要求和调查表的填写等培训，使其明确解译任务，并熟练地掌握土地利用类型解译和更新调查的每个步骤的要求，为组织落实实习的各项工作环节打好基础。 2、工作准备 ⑴数据准备 搜集与分析有关资料、选择合适波段与恰当时相的遥感图像。不同的遥感图像可满足不同土地利用分类精度的要求。从宏观角度出发，使用TM数据进行的耕地调查，基本上可以满足国家级要求。而在主要农业区进行耕地调查时，最好使用SPOT遥感图像。对于重要的经济地区，有特殊要求时，也可以根据具体情况，采用全色小比例尺航空遥感图像和TM多光谱数据或者高分辨率全色波段图像和次低多光谱图像相融合的方式，可以取得理想的效果。具体包括：收集近期各种类型卫星遥感图像、详查原始像片与土地利用现状图、新增建设用地报批资料、耕地后备资源调查资料、土地开发整理补充调查和潜力调查资料、“城中村”调查资料以及各类文字统计资料等。对遥感图像数据进行几何纠正与配准，制作正射图像图。 ⑵技术路线 应用遥感技术进行土地利用现状调查，常用的方法有图像－图像对比解译、矢量底图－图像对比解译、图像叠加分析法、多时相直接分类法等。各种方法各有优缺点，在实际工作中应根据各地特点进行选择，往往综合运用多种方法，才能精确解译，达到土地利用现状调查的目的。 3、初步解译与样区的野外考察 初步解译的主要任务是到实习的区域进行野外考察，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。 4、室内解译 初步解译与样区的野外考察，奠定了室内解译的基础。建立遥感图像解译标志后，就可

遥感数字图像处理要点

遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义 波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强

3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念 方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点 ?计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： –3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 –Sobel边缘检测 –Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用

遥感图像解译与野外验证实习-实习报告模版

目录（要求写到二级目录） 第一部分实习目的和内容提要 (1) 第二部分实习的准备、计划及注意事项 (1) 第三部分实习的内容、方法及技术要求 (2) 第四部分实习的成果整理 (14) 第五部分实习体会

第一部分实习目的和内容提要 本实习是在课堂教学完成《遥感原理与方法》之后而在集中进行的遥感图像解译实践性教学，是各项课间实验的综合应用，也是巩固和深化课堂所学知识的必要环节。通过实习，不仅能够了解基本遥感方法的全过程，而且可为今后从事专门遥感工作或解决实际工程中的有关遥感问题打下基础，还能在业务组织能力和实际工作能力方面得到锻炼。在实习中应该具有严格认真的科学态度、踏实求是的工作作风、吃苦耐劳的献身精神、团结协作的集体观念。 本实习中安排的主要实习内容是遥感图像土地利用现状综合解译（遥感解译标志建立、土地利用现状分类、分类结果外业验证、地图拼接与整饰等）。实习安排2周的时间，在第六学期进行。

第二部分实习的准备、计划及注意事项 一、实习动员 由有关指导教师讲明实习的重要性和必要性，介绍实习总体情况，提出实习任务和计划，宣布实习组织机构、分组名单、实习纪律，说明仪器工具借领办法和损耗赔偿规定以及计算机机位分配，指出实习注意事项等，以保证实习的顺利进行。 二、实习组织 以年级或班级为单位建立遥感实习队，由指导教师和学生班长任正、副队长，全队分若干小组，每组10~11 人，设正、副组长各1人，正组长负责全组的实习安排，副组长负责仪器、设备管理工作。加上各组分工情况（室内和外业具体分工） 三、每组配备的仪器和工具 计算机每组成员各1台，手持GPS 2台，遥感影像、地形图一套，皮尺1副，量角器1个，三角板1副，有关记录手簿、计算纸、胶带纸等。各组自备计算器以及铅笔等。 四、实习计划及要求（蓝色字体填到实习任务书的第四项，黑色字体填到第五项具体要求） 五、实习注意事项 1、实习期间的各项工作以小组为单位进行。组长要切实负责．合理安排，使每人都有练习的机会，组员之间应团结协作，密切配合，以确保实习任务顺利完成。 2、实习过程中应严格遵守仪器操作相关规定，爱护仪器及实习工具，谨防损坏。 3、对计算机的处理数据与成果应及时备份，防范病毒，以免丢失。 4、每天外业前和收工时都应清点仪器工具，检查是否带齐或遗失。每天晚自修时间应检查当天外业观测数据并进行内业计算与统计。每一阶段性工作完成后，要及时收还仪器工具，整理成果资料。 5、严格遵守实习纪律。病假需有医生证明，事假应经教师批准。爱护花木和公共财产，注意饮

《遥感数字图像处理》试卷及答案

2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征

遥感图像解译实习

遥感图像解译课程设计 —“遥感专题信息提取与专题图制作”设计报告 学院： 班级： 学号： 姓名： 日期： 指导老师：

遥感专题信息提取和专题图制作 一、课程设计目的和意义： 本次实习目的是加深理解和巩固《遥感原理与应用》课上的的有关理论知识，遥感的基本原理、遥感图像的处理方法、专题信息提取以及遥感综合应用技术；锻炼我们熟练运用envi，erdas等遥感软件独立分析问题、解决具体问题的实际工作能力； 本次实习的意义在于通过使用遥感软件独立解决问题，培养良好的工作习惯和科学素养，为今后参加科学研究工作以及毕业设计打下良好的基础。 二、课程设计原理和方法： 从卫星上获取的遥感图像一般不能直接使用，需要通过图像处理软件进行一系列的加工处理，最后进行地物分类，提取出专题信息，才能够制成各种专题地图。 使用遥感处理软件ERDAS对得到的图像进行TIFF到IMG的格式转换、波段叠加、几何纠正、影像镶嵌、基于HIS变换的图像融合、图像裁剪、图像分类、专题信息提取和最后的专题图制作等操作，具体原理如下： （1）格式转换与波段叠加 ERDAS默认的文件格式是*.img格式，因此先要将获得tif格式的遥感影像转换为img格式影像。 多波段影像包含的信息量较大，为了便于后续处理，要将多个单波段影像叠加合成多波段影像。 参考影像具有地理信息，要将参考影像头文件信息添加进去。 （2）TM影像几何纠正 遥感所获取的数据，均存在几何畸变。因此需要对图像进行几何纠正。 多项式校正法是实践中经常使用的一种方法，对各种类型传感器的纠正均适用。在实习过程中，采用了二次多项式法进行几何纠正，该法可以改正图像因平移、旋转、比例尺变化、仿射变化等线性变形与扭曲等二次非线性变形 （3）图像镶嵌 因研究范围的要求，需要在几何上将左右两幅图像连接在一起，并且保证拼接后的图像反差一致，色调相近，没有明显的接缝。 遥感影像在镶嵌之前，必须包含投影信息、地理坐标信息，还要有相同的波段数。当然，在挑选遥感数据时，要尽可能选择成像时间和成像条件相近的遥感图像，要求相邻影像的色调一致。 （4）图像融合 通过增强处理突出图像的有用信息，使图像中感兴趣的特征得以强调，便于提高遥感图像的可解译性。基于IHS变换的图像融合使融合的图像既有TM图像的光谱信息，又有SPOT影像高分辨率的特点。

遥感图像的判读

获取遥感图像的目的在于提取和分析人类感兴趣的地物信息。目视判读是遥感信息提取的基础方法，也是目前最为准确和最常用的方法。即使作为发展趋势的计算机自动提取，仍需要以目视判读为基础和以目视判读为标准。 进行遥感图象目视判读时必须充分运用地物目标时空分布的规律性，如气候、植被、土壤等景观要素的纬度地带性、经度相关性、高度垂直带性、物候季节性等。要密切注意各类地物目标之间的相关规律，有些规律现象表现得比较稳定明确，如水平地带性、垂直带性等，有些现象则具有随机性、不确定性和模糊（或过渡）性，例如地震（带）的分布，土壤分布等受很多因素的影响。应充分利用各种解译标志，包括直接标志和间接标志，相互补充，彼此验证。只要坚持以遥感成像机理与专业知识、规律相结合的指导思想，通过实践，不断探索和总结，就能归纳出具有相对普遍性与稳定性的解译标志，并举一反三灵活应用这些解译标志进行正确的判读， 目视判读可分为航空图像判读和卫星图像判读。 一、航空像片目视判读 航空像片目视判读是凭借人眼观察或借助简单仪器对航片进行分析和量测，以获取所需要的地面各种信息的过程。 在航空像片上，不同地物有其不同的影像特征，这些特征是判断地物的依据，我们称作判读标志。判读标志是地物自身性质、形态等特征在像片上的反映。因而根据判读标志可以直接从像片上辨认出地物的属性及其空间分布等特征。 一般地，把影像形状、大小、色调与阴影作为常用的航片判读标志。 1、形状 任何地物都具有一定的几何形状。由于地物各部分反射光线的强弱不同，所以在像片上反映出相应的形状，依据影像的形状特征，就可以辨认出其相应的地物。 例如：居民地的房屋影像一般均表现为规则的方块形状，河流常呈弯曲的条带状，公路常呈笔直的线状且灰度浅亮，湖泊常呈不规则的封闭区间，等等。 2、大小 地物影像的（尺寸）大小，不仅能反映地物的一些数量特征，而且还能据此判断地物的性质。 例如单轨铁路和双轨铁路从形状上往往不易区分，但量算它们的宽度，则容易区分。 由于地形和像面倾斜影响，同一航片上，同样尺寸的地物，位于高处者影像尺寸大些；像面倾斜时，不同部位的地物大小也不一样。 3、色调 色调在黑白航片上指影像的黑白深浅程度。它是地物对入射光线反射率高低的客观记录，像片上的色调从白到黑逐渐变化，一般可划分为7级：白、灰白、浅灰、灰、深灰、浅黑、黑。 例如：居民地的色调和周围山地或植被的色调、铁路和公路的色调与形状、河流深浅的色调，等等。 4、阴影 地物的阴影可分为本身阴影和投落阴影两部分。本身阴影（简称本影）是地物本身未被阳光直接照射到的阴暗部分的影像；投落阴影（简称落影）是在地物背光方向上地物投射到地面的阴影在像片上的构像。 在像片判读中，本影有助于获得地物的立体感；在利用落影长度判断地物高

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。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。 北京揽宇方圆信息技术有限公司

遥感影像解译标志的建立

遥感影像解译标志也称判读要素，它能直接反映判别地物信息的影像特征，解译者利用这些标志在图像上识别地物或现象的性质、类型或状况，因此它对于遥感影像数据的人机交互式解译意义重大。建立遥感影像解译标志可以提高我国遥感影像数据用于基础地理信息数据采集的精度、准确性和客观性。 由于我国幅员辽阔，地貌和气候差异很大，可根据地貌、气候条件，把全国划分为不同类型地貌样区，在简型地貌样区建立各基础地理信息要素的解译标志，有利于用正确的方法确定采集范围。对于某些特殊地理信息要素，可建立专门解译标志。在建立遥感信息模型时，可把这些属性添加到逻辑运算内。对于建立解译标志所采用影像的季节应避免植被覆盖度高的夏季，避免使用积雪较多、云层遮盖或烟雾影响较大的数据。要根据满足基础地理信息数据提取的要求选择遥感影像波段组合顺序及与全色波段进行融合。在对数据进行增强处理时，要避免引起信息损失。 在影像上选择典型的标志建立区的要求是：范围适中以便反映该类地貌的典型特征，尽可能多的包含该类地貌中的各种基础地理信息要素类且影像质量好。标志区的选取完成后，寻找标志区内包含的所有基础地理信息要素类，然后选择各类典型图斑作采集标志，然后去实地进行野外校验，对不合理的部分进行修改，直到与实地相符为止。同时拍摄该图斑地面实地照片，以便于影像和实际地面要素建立关联，表达遥感影像解译标志的真实性和直观性，加深使用者对解译标志的理解。

遥感影像解译标志的建立有利于解译者对遥感信息作出正确判断和采集，这对于用人机交互方式从遥感影像上采集基础地理信息数据是十分必要的，尤其是在作业区范围很大、作业人员知识背景差异也很大且外业踏勘不足的情况下，可以使作业人员迅速适应解译区的自然地理环境和解译采集要求。但是人机交互式解译毕竟无法对大量卫星遥感数据进行快速处理，这就需要建立较为完善的遥感信息解译模型，以便于用计算机对遥感信息进行解译和采集。遥感影像解译标志是遥感信息模型建立的前提和基础，有了较为准确的遥感信息解译标志，才能建立较为实用的遥感信息模型。

遥感图像处理方法

遥感图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，人们已经从遥感集市中获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌 如果工作区跨多景图像，还必须在计算机上进行图像镶嵌，才能获取整体图像。镶嵌时，除了对各景图像各自进行几何校正外，还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理，并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。

遥感卫星影像的数据处理方法

遥感卫星影像数据处理方法和步骤 北京揽宇方圆信息技术有限公司 一、遥感图像几何畸变来源 遥感图像的变形误差总的可分为内部误差和外部误差两类。内部误差主要是由于传感器自身的性能、结构等因素造成；外部误差指的传感器以外的各因素所造成的，例如地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素所引起的变形误差等 准备工作 1. 地形图的准备 原则上要求所用地形图的比例尺应大于遥感影像制图的比例尺。对分辨率小于5m的影像制图，应采用1∶5万的地形图纠正；对于分辨率大于5m的影像制图，应采用1∶1万的地形图纠正 2.校正图像的准备 根据影像数据分析与预处理的结果，首先需确定是否为多景数据处理。多景数据处理的原则为：时间相近的图像，可先镶嵌后再进行几何处理；获取时间差别较大的图像，应分别进行几何处理再镶嵌。 其次生成供选取控制点的图像。可以对图像进行增强以改善目视效果，有利于地物点的确定。也可以选择某一时相的TM彩色合成（743、543、741等）图像，作为供选取控制点的影像。 3纠正变换函数的建立 用以建立影像坐标和地面坐标（或地图）间的数学关系，即输入图像与输出图像间的坐标变换关系。这种坐标变换关系，通常有两种互逆的表达式法 1.直接法方案从原始图像阵列出发，按行列的顺序依次对每个原始像素点位求其在地面坐标系（也是输出图像坐标系）中的正确位置： X＝Fx(x,y) Y＝Fy(x,y) 式中Fx、Fy为直接纠正变换函数。 按照原始图像的阵列，依次对每个象元(x，y)进行变换纠正，求得图像的位置（X，Y），同时把原图像(x，y)的灰度值送到新图像（X，Y）的位置上。 2.间接法方案从空白的输出图像阵列出发，亦按行列的顺序依次对每个输出象元点位反求其在原始图像坐标的位置。 x＝Gx(X,Y)