遥感扫描影像的判读
1．遥感扫描影像特征和解译标志
目前经常使用的遥感扫描影像都是卫星遥感影像，这些影像具有以下特征：多中心投影、像框扭动变形、信息量丰富、动态观测等特点。
遥感扫描影像解译标志
直接解译标志主要包括以下几种：
（1）色调与颜色。这是扫描图像解译的基本标志。对于中低分辨率的扫描影像来说，图像中色调与颜色更是一个重要的判读标志。由于扫描图像多数为多光谱影像，同一地区多光谱扫描图像中的相同地物，在不同波段的图像上可能会呈现不同色调，组合可以有不同的颜色，这因为同一种地物在可见光和近红外波段上具有不同的反射率，它们在单波段扫描影像中表现为不同的色调。
(2) 阴影(shadow)，在多光谱图像中，阴影是电磁波被地物遮挡后在该地物背光面形成的黑色调区域。在扫描影像中陡峭的山峰背面往往形成阴影，阴影的出现给山区的扫描影像增加了立体感，同时也造成阴影覆盖区地物信息的丢失。
(3)形状(shape)，目标地物的形状在不同空间分辨率的扫描图像上表现特点不同。在中低分辨率扫描影像上，地物的形状特征是经过自然综合概括的外部轮廓，它忽略了地物外形的细节，突出表现了目标物体宏观几何形状特征，如山脉的走向，水系的形态特征等。在中高分辨率扫描影像上，可以看到地物的较为详细的形状特征。但线状地物（如道路和河流）的宽度经常被夸大。在高分辨率扫描影像上，可以看到地物具有的形态特征的更多细节，如飞机场内的飞机与停机坪等。
（4）纹理(texture)，在不同空间分辨率的扫描图像上纹理揭示的对象不同。在中低分辨率扫描影像上，地物的纹理特征反映了自然景观中的内部结构，如沙漠中流动沙丘的分布特
点和排列方式。在中高分辨率扫描影像上，纹理才揭示了目标地物的细部结构或物体内部成分。
(5)大小(size)，同一地物在不同空间分辨率的扫描图像上表现出尺寸大小不同。在低空间分辨率的扫描图像上该地物尺寸小，在高空间分辨率的扫描图像上该地物尺寸大。图像判读中，必须结合图像的空间分辨率（或比例尺）来认识地物大小。
(6) 位置(site)，根据目标地物在扫描图像上位置可以进行空间分析。制作规范的扫描图像（如MSS、TM）提供了两种形式的位置，一种是在图像周围边框上标注的地理位置，另一种是目标地物与周围地理环境的相对位置。
(7) 图型与相关布局。在高空间分辨率的扫描图像上经常使用，对识别人造地物很有帮助，例如对城市街区和火车站等识别。
扫描图像间接解译标志可参考上节有关内容。
2．常见的遥感扫描影像类型与主要特点
目前，常见的遥感扫描影像类型包括以下几种：
MSS影像MSS影像为多光谱扫描仪(MultiSpectral Scanner)获取的影像，它具有四个波段，两个波段为可见光波段，两个波段为近红外波段，第一颗至第三颗地球卫星(Landset)上，反束光导管(RBV)摄像机获取的三个波段摄影像片分别称为第1、2、3波段，多光谱扫描仪获取的扫描影像按顺序分别被命名为4、5、6、7波段，此外，第三颗地球卫星(Landset)上还提供热红外波段影像，这个波段被称为第8波段，热红外波段使用不久，就因仪器操作上的问题而关闭了，因此，Landset提供的热红外波段影像并不多。第4、5颗地球卫星上多光谱扫描仪获取的四个波段扫描影像重新被分别命名为1、2、3、4波段。在MSS影像中，灰度又按照一定的区间归并为16级灰阶，同时每幅遥感影像下部也曝光产生一个灰阶尺，灰阶尺由白－灰白－淡灰...浅灰-灰-暗灰...浅黑-黑等多个灰阶组成。像元的亮度值为0时，
影像上像元的灰阶为黑色，像元的亮度值为63时，影像上像元灰阶为白色，像元值从0向63增加时，其灰阶也按照一定分级规则由黑转白。由于影像复制时像元灰阶与灰度尺受到同样因素的影响，这样解译者可以利用灰度尺来衡量像元的灰阶。
MSS各个波段的应用范围
MSS第4波段为绿色波段，对水体有一定透射能力，在清洁的水体中透射深度可达10-20米，可以判读浅水地形和近海海水泥沙。由于植被波谱在绿色波段有一个次反射峰，可以探测健康植被在绿色波段的反射率。
第5波段为红色波段，该波段可反映河口区海水团涌入淡水的情况，对海水中的泥沙流、河流中的悬浮物质与河水浑浊度有明显反映，可区分沼泽地和沙地，可以利用植物绿色素吸收率进行植物分类。此外该波段可用于城市研究，对道路、大型建筑工地、砂砾场和采矿区反映明显，在红色波段各类岩石反射更容易穿过大气层为传感器接收，也可用于地质研究。
第6波段为近红外波段，植被在此波段有强烈反射峰，可区分健康与病虫害植被，水体在此波段上具有强烈吸收作用，水体呈暗黑色，含水量大的土壤为深色调，含水量少的土壤色调较浅，水体与湿地反映明显。
第7波段也为近红外波段，植被在此波段有强烈反射峰，可用来测定生物量和监测作物长势，水体吸收率高，水体和湿地色调更深，海陆界线清晰，第7波段可用于地质研究，划出大型地质体的边界，区分规模较大的构造形迹或岩体。
第8波段，为热红外波段，该波段可以监测地物热辐射与水体的热污染，根据岩石与矿物的热辐射特性可以区分一些岩石与矿物，并可用于热制图。
TM图像TM影像为专题绘图仪(Thematic Mapper，TM)获取的遥感图像。从Landsat－4起，陆地卫星增加了专题绘图仪（TM）。TM在光谱分辨率、辐射分辨率和地面分辨率方面都比MSS有较大改进。在光谱分辨率方面，它采用7个波段来记录目标地物信息，与
MSS相比，它增加了三个新波段，一个为蓝色(蓝绿)波段，一个为短波红外波段，一个为热红外波段，根据MSS数据使用的经验与光谱适用范围研究结果，TM在波长范围(wavelength)与光谱位置(Nominal spectral location)上都作了调整。在辐射分辨率方面，TM采用双向扫描，改进了辐射测量精度，目标地物模拟信号经过模/数转换，以256级辐射亮度来描述不同地物的光谱特性，一些在MSS中无法探测出的地物电磁辐射的细小变化，现在可以在TM波段内观测到。在地面分辨率方面，TM瞬间视场角对应的地面分辨率为30米(第6波段除外)。1999年4月15日发射的陆地卫星7（Landsat－7），又增加了分辨率为15米的全色波段（PAN 波段）图像，并把波段6的图像分辨率从120米提高到60米。
TM图像主要应用范围
专题绘图仪比MSS增加了4个波段，在波段宽度设计上更具有针对性TM，它比起MSS 图像应用范围更广。对植被和土壤含水量等检测效果更好。ETM+技术参数见下表。
SPOT图像从法国1986年2月22日发射第一颗SPOT地球观测卫星起，到目前已经发射了5颗SPOT卫星。SPOT卫星上搭载了两台相同的高分辨率遥感器，遥感器使用了CCD(Charge Coupled Device)线性阵列探测器和推扫式扫描技术，提高了SPOT影像的质量。 SPOT-5卫星于2002年5月3日晚上由阿里亚娜4型火箭送入太空。它与前4颗SPOT 卫星相比，具有两个突出特点：
①更高的地面分辨率。利用两台高分辨率几何成像仪，把2个5米分辨力图像相叠加，把全色图像分辨力提高到2.5米分辨率；
②利用高分辨率立体成像仪分别从前后视不同角度对目标地物观测，获取同一地区的立体图像。它能同时获取两幅图像，因此可用于制作更为精确的地形图和高程图。这与前4颗SPOT卫星立体观测不同，前4颗采用旁向成像方式。
此外，SPOT-5卫星携带了"植被-2"相机，几乎每天可实现全球覆盖，图像的分辨率为1千米。
目前，法国SPOT卫星提供的遥感影像通过其在不同国家的分公司和代理向世界各国销售，其遥感影像产品包括：1A级产品、1B级产品、2级产品、3级产品等。
SPOT图像主要应用领域
SPOT-5卫星上的主要遥感设备是两台“高分辨率几何成像仪”(HRVIR)，其工作谱段有4个，主要任务是监测自然资源分布，特别是监测农业、林业和矿产资源，观测植被生长状态与农田含水量等项，对农作物进行估产，了解城市建设与城市土地利用状况等。高空间分辨率遥感影像
1998年开始，国际上几个对地观测技术公司注意到高空间分辨率卫星图像具有广阔的市场前景，陆续发射了几颗新型商用遥感卫星,它们的分辨率较之以往的商用遥感卫星而言都有很大的提高,统称为高分辨率遥感卫星。卫星发射后，这些公司开始提供商用高分辨率卫星图像。这些图像具有以下主要特征：
（1）遥感影像具有空间分辨率高，地物形态清晰的特点，便于目视判读。
（2）卫星影像具有较高的制图精度，例如遥感图像空间分辨率达到1米，能够满足万分之一比例尺测图精度要求。
（3）卫星影像为在旁向为多中心投影。在航向上正射投影，其变形规律与航空像片不同。
典型的高分辨率遥感影像主要有SpaceImaging公司的IKONOS卫星图像和Earth-watch 公司的QuickBird卫星图像。
SpaceImaging公司的IKONOS卫星在1999年9月24日发射。卫星高度为680公里，同时采集1米分辨率的全色图像和4米分辨率的多光谱图像,地面扫描带的宽度为11～13km。SpaceImaging公司提供三种图像数据产品：:1m分辨率的全色图像，4m分辨率的多波段图像和1米分辨率的全色增强图像。
Earth-watch公司的QuickBird卫星采用推扫式成像，辐射量化值为11 位，成像模式：单景为16.5公里X 16.5公里，条带为16.5公里X 165公里，星下点成像为沿轨/横轨迹方向（+/-25度），立体成像沿轨/横轨迹方向，重访周期1 – 6天。
高光谱技术是近几年迅速发展起来的一种新型遥感技术。它将成像技术与高光谱技术结
合在一起，对目标地物成像时，也对组成每个地物的像元经过色散形成几十个乃至几百个窄波段进行光谱覆盖，形成同一地区几十个乃至几百个的高光谱图像。
对于高光谱像片的判读一般可采取两种方法：假彩色合成法、比较判读的方法等。其它遥感影像有：印度遥感卫星IRS-1C获取的WIFS影像、中国资源卫星获取的遥感影像等。热红外像片的判读
地物具有反射、透射和发射电磁辐射的能力。遥感器透过3.5-5.5mm和8-14mm区间上的大气窗口，探测地物表面发射的电磁辐射。这点不同于可见光和近红外遥感。地物本身具有热辐射特性，热红外像片记录了地物热辐射。各种地物热辐射强度不同，在像片上具有不同的色调和形状构像，这是我们识别热红外像片地物类型的重要标志，热红外像片的直接解译标志主要包括：
色调色调是地物亮度温度的构像。判读热红外像片时，关键是要细致区分影像色调的差异。影像的不同灰度表征了地物不同的辐射特征。影像正片上深色调代表地物热辐射能力弱，浅色调代表地物热辐射能力强。
形状与大小热红外探测器检测到物体温度与背景温度存在差异时，就能在影像上构成物体的“热分布”形状。
地物大小地物的形状和热辐射特性影响物体在热红外像片上的尺寸，当高温物体与背景具有明显热辐射差异时，即使很小物体，如正在运转的发动机，高温喷气管、较小的火源，都可以在热红外像片上表现出来，由于高温物体向外辐射，因此它在影像中的大小往往比实际尺寸要大。
阴影热红外影像上的阴影是目标地物与背景之间辐射差异造成的，它分为冷阴影和暖阴影两种。
根据热红外影像解译标志，可以识别不同的地物。下面介绍一些主要地物的解译方法：
水体与道路在白天热红外像片上，由于水体具有良好的传热性，一般呈暗色调。相比之下，道路在影像上呈浅灰色至白色，这因为构成道路的水泥、沥青等建筑材料，白天接受了大量太阳热能，又很快转换为热辐射的缘故。午夜以后获取的热红外像片，河流、湖泊等水体在影像上呈浅灰色至灰白色，而道路呈现暗黑色调，这因为水体热容量大，散热慢，而道路在夜间散热快。
树林与草地白天的热红外影像上，树林呈暗灰至灰黑色。这因为在白天树叶表面存在水汽蒸腾作用，降低了树叶表面温度，使树叶的温度比裸露地面的温度要低。夜晚，树木在热红外影像上多呈浅灰色调，有时呈灰白色，这因为树林覆盖下的地面热辐射使树冠增温。草地在夜晚热红外像片呈黑色调或暗灰色调，这因为夜间草类很快地散发热量而冷却的缘故。
土壤与岩石热红外影像上土壤含水量不同，其色调也不同。在午夜后拍摄的热红外影像中，土壤含水量高，呈现灰色或灰白色调，土壤含水量低呈现暗灰色或深灰色，这因为水体的热容量大，在夜间热红外辐射也强。一般裸露的岩石白日受到太阳爆晒，在夜间的热红外像片上呈淡灰色，例如玄武岩往往呈灰色至灰白色，花岗岩呈灰色至暗灰色，这是由于岩石的热容量较大，夜晚有较高的热红外辐射能力所致。
第五章遥感影像目视解译 第一节遥感图像目视解译原理 (1) 第二节不同类型遥感图像的判读 (3) 第三节遥感图像目视解译方法 (14) 第四节遥感图像目视解译基本程序与步骤 (15) 第五节遥感制图 (16) 第一节遥感图像目视解译原理 5.1.1 遥感图像目标地物特征 遥感影像包括航空影像和卫星影像。常用的航空影像以航空相片为主，常用的卫星影像以TM和SPOT图像为主。把这些图像放大来看，它们都是由一行行、一列列的像元构成。像元是遥感影像中最基本的单元，有时也把像元称为像素。各个像元按照行列方式排列，构成一个点阵，宏观上表现为一幅遥感图像。遥感图像目视解译的目的是从遥感图像中获取需要的地学专题信息，它需要解决的问题是判读出遥感图像中有哪些地物，它们分布在哪里，并对其数量特征给予粗略的估计。因此，我们必须掌握遥感图像目标地物特征。概括说来，目标地物特征包括“色、形、位”三大类。 色－－指目标地物在遥感影像上呈现的颜色特征。 形－－指目标地物在遥感影像上表现的形状特征。 位－－指目标地物在遥感影像上的空间位置特征。 地面各种目标地物在遥感图像中存在着不同的色、形、位的差异，构成了可供识别的目标地物特征。目视解译人员依据目标地物的特征，作为分析、解译、理解和识别遥感图像的基础。 5.1.2 目视解译的生理与心理基础 目视解译是人与遥感图像相互作用的复杂认知过程，它涉及到目视解译者生理与心理许多环节。为了更好理解目视解译过程，这里对目视解译的生理与心理基础作一简单介绍。 人的眼睛是目视解译的重要器官，眼球的构造与功能在获取信息的许多方面类似照相机。依据生理学的功能划分，人的眼睛由以下部分组成：眼球壁和折光部分，其中眼球壁分为外膜、中膜和内膜(图5－3)，它们在获取图像信息中具有不同的作用。
遥感扫描影像的判读 1．遥感扫描影像特征和解译标志 目前经常使用的遥感扫描影像都是卫星遥感影像，这些影像具有以下特征：多中心投影、像框扭动变形、信息量丰富、动态观测等特点。 遥感扫描影像解译标志 直接解译标志主要包括以下几种： （1）色调与颜色。这是扫描图像解译的基本标志。对于中低分辨率的扫描影像来说，图像中色调与颜色更是一个重要的判读标志。由于扫描图像多数为多光谱影像，同一地区多光谱扫描图像中的相同地物，在不同波段的图像上可能会呈现不同色调，组合可以有不同的颜色，这因为同一种地物在可见光和近红外波段上具有不同的反射率，它们在单波段扫描影像中表现为不同的色调。 (2) 阴影(shadow)，在多光谱图像中，阴影是电磁波被地物遮挡后在该地物背光面形成的黑色调区域。在扫描影像中陡峭的山峰背面往往形成阴影，阴影的出现给山区的扫描影像增加了立体感，同时也造成阴影覆盖区地物信息的丢失。 (3)形状(shape)，目标地物的形状在不同空间分辨率的扫描图像上表现特点不同。在中低分辨率扫描影像上，地物的形状特征是经过自然综合概括的外部轮廓，它忽略了地物外形的细节，突出表现了目标物体宏观几何形状特征，如山脉的走向，水系的形态特征等。在中高分辨率扫描影像上，可以看到地物的较为详细的形状特征。但线状地物（如道路和河流）的宽度经常被夸大。在高分辨率扫描影像上，可以看到地物具有的形态特征的更多细节，如飞机场内的飞机与停机坪等。 （4）纹理(texture)，在不同空间分辨率的扫描图像上纹理揭示的对象不同。在中低分辨率扫描影像上，地物的纹理特征反映了自然景观中的内部结构，如沙漠中流动沙丘的分布特
遥感影像目视解译原理 在遥感影像上，不同的地物有不同的特征，这些影像特征是判读识别各种地物的依据，这些都称为判读或解译标志。解译标志包括直接和间接解译标志： 1 直接判读标志 （1）形状影像的形状是指物体的一般形式或在轮廓上的反映。各种物体都具有一定的形状和特有的辐射特性。同种物体在图象上有相同的灰度特征，这些同灰度的像素在图象上的分布就构成与物体相似的形状。随着图像比例尺的变化，“形状”的含义也不相同，一般情况下，大比例尺图像上所代表的是物体本身的几何形状，而小比例尺图象上则表示同类物体的分布形状。有些物体的形状非常特殊，其平面图形是该物体的结构、组成和功能的生要标志，有时甚至是关键，所以“形状”是判读的重要工具。 （2）大小物体在图像上的大小也是判读标志之一。“大小”的含义随图像比例尺的变化而不同：大比例尺图像上，量测的是单个物体的大小，而小比例尺图像上，只能量测同类物体分布范围的大小。 （3）颜色和色调颜色一般指彩色图像而言，当彩色摄影和假彩色合成技术发展起来之后，颜色的差别可以进一步反映了地物间的细小差别，为判读人员提供更多的信息。人眼对彩色的分辨能力远比对黑白色调差的分辨率能力强，因而颜色可作为彩色图像判读的标志。对多波段彩色合成图像的判读，往往可依据颜色的差别来确定地物与地物间或地物与背景间的边缘线，从而区分出各类物体。色调是人眼对图像灰度大小的生理感受。人眼不能确切地分辨出灰度值，但能感受到灰度大小的变化，灰度大者色调深，灰度小者色调浅。图像色调的深与浅，与物体的辐射特性是紧密相关的。一般情况下，反射率高的物体，接收的能量大，图像的色调就浅；反之则深。因此同一环境条件下的图像上色调的差异即是不同物体在图像上的反映。 （4）阴影阴影的形式与物体辐射能量的方向有关，对反射辐射能来说与方向反射因子有关。在导出辐射传输方程式时，是把地表当作朗伯反射体看；而实际上地表的坡向和坡度都严重影响传感器方向的反射能量大小，以及物体之间的相互遮挡，都使图像上产生阴影。阴影有本影和落影之分。本影是象片上地物未被阳光直接照射到的阴暗部分；落影是在地物背光方向地物投射到地面的阴影在象片上的构象。阴影会对目视判读产生相互矛盾的影响。一方面，人们可以利用阴影的立体感，判读地形地貌特征，大比例尺图像上，还可利用阴影判读物体的侧视图形，按落影的长和成像时间的太阳高度角量测物体的高度、单株树木的干粗等。另一方面，阴影区中的物体不易判读甚至根本无法判读。 （5）位置自然界的物体之间往往存在一定的联系，有时甚至是相互依存的。例如桥梁与道路和水系，居民地与道路，土质与植被，地貌与地质等。因此物体所处的位置也是帮助判读人员确定物体属性的重要标志之一。 （6）结构（图案）指自然界与人文特征重复出现的排列格式，如农业复合体（农田与果园），地形特征，建筑物布局等组成一定的格式。 （7）纹理纹理指微色调的变化，纹理特征有光滑的、波纹形的、斑纹形的、线性的和不规则的等多种形态。利用纹理特征可以区分色调总体相同的两类物体，纹理也可以作为分类图像再细分的基本准则。 （8）分辨率分辩率比其他许多图像特征（标志），更取决于遥感系统本身，而与物体的特性关系则小些。传感器本身因素包括性能、设计要求和遥感过程中的环境条件、以及获取数据以后的处理等。当图像上的物体小于图像分辨率时，则不能进行判读。 （9）立体外貌对有一定重叠度图像，可以进行立体观察。各物体的立体外貌，在立体模型中的显示与真实情况相似。当其他标志都相同或相近时，立体外貌则是很好的判读标志。以上这些直接判读标志，虽然在图像上都可以直接判读出来，即能直接确定物体的属性。但对
遥感解译基本步骤 遥感解译是从遥感图像中提取信息、进行分析和识别的过程。以下是遥感解译的基本步骤： 1. 图像获取和准备：获取高质量的遥感图像是解译的第一步。选择合适的传感器、波段和分辨率以满足研究需求。确保图像在获取时没有大气、云层或其他干扰。 2. 图像校正：对图像进行几何和辐射校正，以纠正由于传感器和大气扰动引起的形变和亮度差异。校正后的图像有助于准确的定量分析和解译。 3. 选择合适的波段：根据研究目的选择图像中的合适波段。不同波段可以提供不同的信息，例如红外波段用于植被健康状况的评估。 4. 增强图像：对图像进行增强，以提高特定信息的可视化效果。常见的增强方法包括直方图均衡、对比度拉伸和色彩增强。 5. 制定解译目标：确定解译的目标和研究问题，例如土地覆盖类型、植被健康状况、水体分布等。这有助于有针对性地选择解译方法和工具。 6. 进行初步解译：对图像进行初步的目视解译，标识可能的地物、特征和变化。使用专业软件工具，如遥感图像解译系统，辅助进行初步解译。 7. 执行监督或非监督分类：利用监督或非监督分类方法，将图像像元分配到不同的类别中。监督分类需要事先准备训练样本，而非监督分类则是根据图像自身的统计特征进行分类。 8. 验证和精度评估：对解译结果进行验证，比较实地调查或其他高分辨率数据，评估解译的准确性和可靠性。这有助于确定解译结果的可信度。 9. 后处理和整合：对分类结果进行后处理，填充空洞、平滑边界等，以提高分类的一致性。将解译结果与其他地理信息数据整合，生成完整的信息产品。 10. 结果分析和报告：分析解译结果，生成地图或报告，以满足特定的研究目标。结果的解读需要结合地理背景和专业知识。 这些步骤的具体执行可能会因研究目的、地域特点和数据类型而有所不同，但这些基本步骤提供了一个通用的遥感解译流程。
测绘技术遥感影像解译方法介绍 近年来，随着遥感技术的快速发展和普及，其在测绘领域的应用也越来越广泛。遥感影像解译作为一种重要的测绘技术手段，扮演着不可或缺的角色。本文将介绍几种常用的遥感影像解译方法，帮助读者更好地了解和应用这一技术。 一、目视解译法 目视解译法是最基础也是最常用的解译方法之一。通过对遥感影像进行仔细观察，将不同的地物、特征和目标识别并进行分类。这种解译方法需要解译员具备较高的专业知识和经验，并且对影像细节有较强的观察和辨别能力。虽然目视解译法存在主观性和时间成本高等问题，但在一些小范围和特定场景的解译中仍然具有重要意义。 二、分类器解译法 分类器解译法是利用计算机和数学方法对影像进行解译的一种常用方法。其依 靠事先建立的各类地物的光谱、纹理和形状特征等参数，通过计算和比对来确定影像中的地物类型和分布。常见的分类器包括最大似然法、人工神经网络、支持向量机等，在实际应用中根据需要选择合适的分类器。分类器解译法具有自动化程度高、效率高等优点，但也存在一定的误差和精度问题需注意。 三、特征提取法 特征提取法是从遥感影像中筛选出有用的地物特征，然后对这些特征进行分类 和解译。这种方法基于对地物特征的深入研究和理解，结合遥感影像的优势，能够更精准地提取出相应地物的特征信息。特征提取法可分为光谱特征提取、形状特征提取、纹理特征提取等，根据不同地物和任务需选择合适数学模型和算法进行特征提取和解译，从而得到更为准确的结果。 四、多源数据融合法
多源数据融合法是将不同类型、不同分辨率、不同时间的遥感影像进行综合利用，以提高解译精度和信息获取能力。通过多源数据的融合，可以更全面地展现地物的空间分布和时序变化，减少遥感影像解译的盲区和误差。常见的多源数据包括多光谱影像、高光谱影像、雷达影像等，通过适当的数据融合方法和技术，可以获取更为全面和准确的地理信息。 综上所述，测绘技术遥感影像解译方法多种多样，每种方法都有其适用的场景 和优势。在实际应用中，我们需要根据任务需求和影像特征选择合适的解译方法，并结合自身的专业知识和经验来进行解译和分析。不同的解译方法也可以相互结合，共同提高解译效果和精度。未来，随着技术的不断发展和创新，相信遥感影像解译方法将不断完善和优化，为测绘技术的发展和应用提供更多可能和帮助。
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。卫星遥感图像解译的准确性和可靠性对于地理研究和资源管理具有重要意义。未来，随着卫星遥感技术的不断发展和创新，图像解译方法也将不断完善和提高。
遥感影像解译方法与技巧 近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感影像解译成为了地理信息系统领域中 不可或缺的一环。遥感影像解译是指通过对遥感影像进行分析和识别，获取地物信息的过程。在遥感影像解译中，针对不同的目标地物，有各种各样的解译方法和技巧可供选择。本文将探讨几种常见的遥感影像解译方法和技巧，并简要介绍它们的应用领域和效果。 一、目视解译法 目视解译法是最常用的遥感影像解译方法之一。它通过直接观察和分析遥感影 像上的特征，对地物进行识别和判别。目视解译法主要依赖解译员经验和直觉，因此在实际应用中存在一定的主观性。目视解译法适用于简单、明显的地物，如水体、道路和农田等。在进行目视解译时，解译员需要充分了解目标地物的空间特征和光谱特性，以准确地识别和判别。 二、数字解译法 数字解译法是利用计算机和数字技术进行遥感影像解译的方法。与目视解译法 相比，数字解译法具有更高的精确度和效率。数字解译法主要包括分类解译和目标识别两种手段。 分类解译是将遥感影像中的地物按照其类别进行划分和分类的过程。常用的分 类解译方法有最大似然法、支持向量机和决策树等。最大似然法适用于单一类别的解译，通过统计遥感影像中不同类别的像素值分布，确定每个像素点所属的类别。支持向量机是一种常用的机器学习方法，通过在高维特征空间中找到一个最优分类超平面，将不同类别的地物进行分割。决策树方法则依赖于一系列决策规则，根据遥感影像中的不同特征对地物进行分类。 目标识别是指在遥感影像中检测和识别特定的地物目标。目标识别可以利用目 标特征、形状和纹理等信息对地物进行识别。常见的目标识别方法有目标检测、目
标跟踪和目标识别等。在目标检测中，可以利用边缘检测、纹理分析和模板匹配等技术，对遥感影像中的目标进行检测和提取。目标跟踪则是通过连续观测和分析目标在不同时刻的位置和运动轨迹，实现对目标的跟踪和追踪。目标识别是在目标检测的基础上，对目标进行识别和分类，可以利用机器学习和深度学习等方法，进行目标的自动识别和分类。 三、辅助解译技巧 除了上述的解译方法外，还有一些辅助解译技巧可以提高遥感影像解译的准确 性和效率。 第一是多源数据融合技术。遥感影像通常包括多种类型和多个波段的数据，融 合这些多源数据可以提供更详细和全面的地物信息。常用的融合技术有主成分分析、小波变换和多分辨率分析等。 第二是空间分析和空间模型。在遥感影像解译中，地物的空间分布和关系是十 分重要的信息。通过对遥感影像进行空间分析和建立空间模型，可以更好地理解地物之间的相互作用和关联。常用的空间分析方法有空间聚类、空间插值和空间推理等。 第三是时间序列分析。时间序列遥感影像是连续观测同一地区的遥感影像，通 过对时间序列影像的分析和比较，可以揭示地物的变化规律和趋势。时间序列分析对于农业、城市规划和环境监测等领域有很重要的应用价值。 综上所述，遥感影像解译是一项复杂而重要的工作。在进行遥感影像解译时， 可以根据目标地物的特点和需要，选择合适的解译方法和技巧。通过目视解译法、数字解译法和辅助解译技巧的综合应用，可以更准确、快速地获取地物信息，为地理信息系统和相关领域提供有效支持。
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。通过精度评估可以发现并修正目视解译中的错误和不准确之处，以提高解译结果的精度和质量。 总之，遥感目视解译是一种基于人机交互式的遥感图像分析方法，其关键在于选择合适的遥感平台和波段、确定解译标志、制作解译样本、训练解译人员以及进行精度评估与修正等步骤。通过遥感目视解译可以提取和解译地表信息，为资源调查、环境监测等领域提供重要的数据支持和决策依据。
遥感图像目视解译原理 遥感图像目视解译是通过人眼直接观察和分析遥感图像，从而获取有关地物、地貌和资源的信息的一种方法。本文将介绍遥感图像目视解译的原理和一些常见的解译技巧。 1. 遥感图像目视解译的基本原理 遥感图像目视解译的基本原理是基于人眼对图像的感知和分析能力，通过观察和分析图像中的各种信息，判断和识别地物和地貌特征。遥感图像目视解译主要包括以下几个步骤： 1.1 图像预处理 在进行目视解译之前，需要对遥感图像进行一些预处理工作，以提高图像的质量和解译的准确性。常见的图像预处理包括去噪、增强、辐射校正等。 1.2 目视解译特征提取 观察图像中的各种地物和地貌特征，并根据它们的形状、大小、纹理、光谱等特征进行提取和判断。常见的解译特征包括颜色、纹理、形状和空间分布等。 1.3 判读地物和地貌特征 根据目视解译特征提取的结果，判断和识别图像中的地物和地貌特征。这需要结合地理知识和经验判断，并进行地物和地貌类别的分类和标注。 2. 目视解译技巧 为了提高目视解译的准确性和效率，以下是一些常用的解译技巧： 2.1 多尺度观察 在进行目视解译时，可以采用多尺度的观察方法。从整体到局部，先观察图像的整体特征，再逐渐细化到局部特征。这样可以更全面地了解地物和地貌的分布和特征。 2.2 多波段图像对比 对于多波段遥感图像，可以通过对比不同波段的图像来观察和分析地物和地貌的不同特征。不同波段对不同地物和地貌有不同的敏感度，对比分析可以帮助更准确地识别和判读。
2.3 空间关系分析 在进行目视解译时，可以对图像中的地物和地貌特征进行空间关系分析。例如，建筑物的分布和布局、江河的走向和分支等，这些空间关系可以帮助判断和识别地物和地貌的类型。 2.4 综合利用辅助数据 在进行目视解译时，可以综合利用其他辅助数据，如地理地形资料、土壤地类图、行政区划图等。这些辅助数据可以提供更多的地理背景信息，帮助更好地进行判断和识别。 3. 目视解译的应用领域 目视解译在许多领域中都有广泛的应用，主要包括： •城市规划和土地利用：通过目视解译可以获取城市土地利用信息，为城市规划和土地管理提供基础数据。 •农业和农村发展：通过目视解译可以识别农田、林地、水域和农村建设用地，为农业生产和农村发展提供支持。 •自然资源调查和环境监测：通过目视解译可以获取地质矿产、森林资源、水资源等信息，为资源管理和环境监测提供数据。 •灾害监测和应急响应：通过目视解译可以获取灾害影响范围和程度，为灾害监测和应急响应提供支持。 综上所述，遥感图像目视解译是一种重要的地球观测方法，通过人眼对遥感图 像的观察和分析，可以获取有关地物、地貌和资源的信息。在进行目视解译时，需要运用地理知识和经验，并结合一些解译技巧，提高解译的准确性和效率。目视解译在许多领域中都有广泛的应用，对城市规划、农业发展、资源管理和环境监测等都有重要的意义。
遥感图像目视判读 遥感图像目视判读是指通过观察遥感图像中的特定特征，进行分析 和解译的过程。遥感图像是利用航空或卫星传感器获取的地球表面信 息的电磁图像。目视判读可以帮助我们了解地表的特征、环境变化以 及资源分布情况等，对于城市规划、环境保护、农业发展等领域具有 重要的应用价值。 一、目视判读的基本原理 遥感图像中的各种特征可以通过目视判读的方法进行解译，其基本 原理包括： 1. 各类地物在遥感图像上具有特定的光谱反射特征，如植被、水体、建筑物等，不同地物在图像上会呈现不同的颜色和亮度。 2. 地物的形态特征也可以通过目视判读进行解译，如河流的走向、 湖泊的形状等。 3. 图像上的纹理和阴影也是目视判读的重要参考因素，可以帮助判 读地物的类型和分布情况。 二、目视判读的步骤 目视判读一般包括以下几个步骤： 1. 图像预处理：对遥感图像进行预处理，如去除噪声、增强对比度等，以提高图像的观测质量。
2. 地物分类：根据遥感图像上的颜色、亮度等信息，将地物进行分类，如区分植被、水体、建筑物等。 3. 目标探测：探测和识别具有特定目标的地物，如识别道路、农田、城市区域等。 4. 变化检测：通过对比多期遥感图像，判断地表的变化情况，如城 市扩张、土地利用变化等。 5. 结果验证：对目视判读的结果进行验证，可以通过实地调查或其 他遥感数据进行对比。 三、目视判读的应用领域 目视判读在许多领域具有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面： 1. 城市规划：通过对城市遥感图像的目视判读，可以获取城市用地 的分布情况和更新变化，为城市规划提供重要参考。 2. 农业发展：农田遥感图像的目视判读可以帮助农业管理者监测作 物种植情况、病虫害的扩散情况和土地利用的变化等，提高农业生产 效益。 3. 环境保护：通过遥感图像目视判读，可以了解环境中的污染源和 敏感区域，指导环境保护工作，保护生态环境。 4. 自然资源管理：通过对遥感图像的目视判读，可以了解地表的自 然资源分布情况，包括水资源、森林资源、矿产资源等，为资源管理 和合理利用提供依据。
遥感影像解译的基本过程 一、引言 遥感影像解译是利用遥感技术获取的影像数据，通过对影像进行分析和解释，提取出地物信息和特征的过程。遥感影像解译的基本过程包括数据预处理、图像分类、地物提取和结果验证等环节。本文将对遥感影像解译的基本过程进行详细介绍。 二、数据预处理 数据预处理是遥感影像解译的第一步，其目的是消除影像中的噪声、改善图像质量，为后续的图像分类和地物提取提供准确的基础数据。数据预处理包括以下几个方面： 1. 大气校正：通过对遥感影像进行大气校正，消除大气因素对影像的影响，提高影像的质量和可用性。 2. 几何校正：对影像进行几何校正，消除影像中的地形变形及仪器误差，使影像与地理坐标系统一致。 3. 辐射校正：根据不同波段的辐射度，对影像进行辐射校正，将影像转换为可用的辐射亮度值。 4. 影像融合：将多源、多时相的遥感影像进行融合，提高影像的空间分辨率和时序一致性。 三、图像分类 图像分类是遥感影像解译的核心环节，其目的是将影像中的像素点
根据其反射率或辐射度等特征分成不同的类别。常用的图像分类方法有以下几种： 1. 监督分类：通过人工选取一些代表性样本，提取样本的特征向量，建立分类器进行分类。常用的监督分类方法有最大似然法、支持向量机等。 2. 非监督分类：根据像素点的相似性进行分类，不需要提前标注样本。常用的非监督分类方法有聚类法、自组织映射法等。 3. 混合分类：结合监督分类和非监督分类的方法，既利用先验知识进行分类，又根据数据本身的特点进行自动分类。 四、地物提取 地物提取是遥感影像解译的关键环节，其目的是根据图像分类的结果，提取出感兴趣的地物信息和特征。常用的地物提取方法有以下几种： 1. 目视解译：根据人眼对地物的特征进行直观判断和提取。目视解译适用于具有明显特征的地物，如河流、湖泊等。 2. 规则解译：根据地物的特征和空间关系，制定一定的规则和算法进行地物提取。常用的规则解译方法有形态学运算、阈值分割等。 3. 目标检测：利用计算机视觉和机器学习的方法，从影像中自动检测和提取出地物目标。常用的目标检测方法有卷积神经网络、特征提取等。 五、结果验证
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。数据融合能够充分利用不同传感器所获取的信息，提供更全面和准确的地物分类结果。 4. 预处理 预处理是指在进行遥感影像解译和分类之前，对原始影像进行去噪、辐射定标、几何校正等处理的过程。良好的预处理可以有效地减少非地物因素的影响，提高解译和分类的准确性。 结语 遥感影像的解译与分类方法和技巧是遥感技术应用的关键环节，通过合理选择 解译方法、提取有效特征、应用适当的分类算法和数据融合技术，可以获得准确、高效的解译和分类结果。随着遥感技术的不断发展和创新，相信未来会出现更加高级和智能的遥感影像解译与分类方法和技巧，为地理信息科学和应用领域带来更大的发展和进步。
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。特征提取是指利用计算机算法，从遥感影像中提取地物的形状、大小、纹理、颜色等特征，以便进行分类和识别。分类识别是指将提取的地物特征进行分类和识别，生成地物类型的空间分布图。 四、结果分析 结果分析是指对遥感目视解译结果进行分析和评价，以确定其可靠性和适用性。结果分析主要包括精度评价、应用评价和决策支持等。 精度评价是指对遥感目视解译结果进行精度检验和评价，以保证其质量和准确性。应用评价是指对遥感目视解译结果的应用效果进行
遥感影像目视解译方法 引言 遥感影像是利用航空器或卫星等平台获取的地面信息的图像。目视解译是解析遥感影像的一种方法，它依赖于人眼对图像进行直观分析和判断。本文将介绍遥感影像目视解译的一些基本方法和技巧。 1. 目视解译概述 目视解译是指直接观察和分析遥感影像，根据特定地物和地貌在不同波段上的反射或辐射特性，识别和判断遥感影像中的地物种类、分布和状态。目视解译通常可以提供一些较高级别的信息，如土地利用分类、植被类型、水体边界等。 2. 目视解译步骤 2.1 数据准备 在进行目视解译之前，需要准备好相应的遥感影像数据。常见的遥感影像数据包括多光谱影像、高分辨率影像等。同时，还需要了解影像的数据源、分辨率、波段等基本信息。 2.2 影像预处理 对遥感影像进行预处理可以提高解译的准确性。常见的预处理操作包括去噪、辐射定标、几何纠正等。这些操作可以消除影像中的噪声、减少大气影响，并保证影像的几何精度。 2.3 目视解译方法 在进行目视解译时，可以采用以下方法进行分析和判断： - 空间解译：根据图像中地物的形状、大小、纹理等空间特征进行解译。 - 光谱解译：利用遥感影像不同波段的反射或辐射特性，对地物进行分类和识别。 - 形态解译：根据地物的形态特征，如轮廓、阴影等，进行解译。 - 上下文解译：根据地物的空间分布、相邻关系等，进行解译和判断。 2.4 解译记录与输出 在进行目视解译时，需要记录解译结果和相关信息。可以使用表格、文本描述等方式进行记录。解译结果可以输出为矢量图、分类图等形式。
3. 目视解译技巧 3.1 借助辅助数据 使用辅助数据可以提高目视解译的准确性和效率。常见的辅助数据包括地形图、土地利用数据、通用土壤分类数据等。这些数据可以提供额外的信息和参考，帮助解译者进行判断。 3.2 注重细节 目视解译需要对遥感影像进行细致的观察和分析。解译者应该注意影像中地物 的细节特征，如纹理、形状、边界等。细节观察有助于准确识别地物和判断地物类型。 3.3 多波段比较 遥感影像通常包括多个波段的信息。解译者可以通过比较不同波段上的反射或 辐射特性，来判断地物类型。比较不同波段上的图像有助于突出区别和特征。 3.4 利用分类系统 在进行目视解译时，可以利用事先建立好的分类系统进行判断和分类。分类系 统可以根据不同地物类型的特征和反射特性来设计，有助于解译者进行准确的判断。 4. 目视解译应用 目视解译方法广泛应用于土地利用、植被监测、水资源调查等领域。目视解译 可以提供具体的地物信息，为环境监测和资源管理提供支持。 结论 目视解译是一种重要的遥感影像解译方法，通过直接观察和分析遥感影像，可 以识别和判断地物类型和状态。在进行目视解译时，需要合理选择解译方法和技巧，并利用辅助数据提高解译的准确性和效率。目视解译方法在土地利用、资源管理等领域有重要应用价值。
遥感目视解译报告 摘要： 本文针对遥感目视解译技术进行了深入研究和分析，通过遥感 图像的解译方式以及影像特征提取的方法等进行了详细论述。目视 解译是一种基于遥感图像的人工解译方法，对于获取地物信息具有 重要意义。本文结合实际案例，分析了遥感目视解译在农业、城市 规划、资源管理等领域的应用，并总结了目视解译过程中常见的误 差类型及如何进行准确解译的方法。通过本文的研究，可以为遥感 目视解译的实际应用提供一定的参考和指导。 引言： 遥感目视解译是利用遥感图像进行分析与解译的一种方法。它 不仅可以获取地物的分布和变化情况，还能够对场地进行评估和监测，为决策者提供数据支持。在过去的几十年中，随着遥感技术的 发展和应用，目视解译已经成为研究者和从业人员常用的一种方法。本文将对遥感目视解译的原理、方法和应用进行详细探讨，以提供 更全面的理解和应用指导。
一、遥感目视解译原理 1.1 遥感图像的特点 遥感图像具有大范围、快速获取和高分辨率的特点。在遥感图 像中，地物以像素形式表现，通过解译遥感图像，可以获取地物的 类型、形态和分布情况。遥感图像不同波段的信息对于地物的识别 和分类具有重要意义。 1.2 目视解译的基本原理 目视解译是通过对遥感图像进行人工视觉判断和分析，将图像 中的地物区分为不同的类别。通过人眼的观察和分析，目视解译可 以准确地识别出地物的种类和分布情况。 二、遥感目视解译方法 2.1 目视解译流程 遥感目视解译的流程主要包括以下几个步骤：预处理、目视解译、分类、验证和评价。在这些步骤中，目视解译是最关键的一步，需要研究者结合图像特征和先验知识进行判断和分析。 2.2 目视解译的方法和技巧
遥感图像目视解译与制图培训课程 1. 引言 遥感技术是一种通过获取远离地面目标特征的电磁波反射或辐射信息来对地表进行观测和分析的技术。在这个快速发展的时代，遥感图像的目视解译和制图技术已经成为现代地理信息科学中不可或缺的一部分。本课程旨在帮助学员掌握遥感图像目视解译和制图的基本原理和技术，从而提高他们在地理信息科学领域中的专业能力。 2. 学习目标 本课程的学习目标包括： •了解遥感图像目视解译和制图的基本概念和原理。 •学习遥感图像目视解译和制图的基本步骤和流程。 •掌握常见的遥感图像目视解译和制图软件的使用方法。 •学会利用遥感图像进行地貌、土地利用、植被覆盖等地理信息的分析和制图。 •提高学员的空间思维能力和地理信息科学研究能力。 3. 课程内容 3.1 遥感图像目视解译概述 •什么是遥感图像目视解译？ •遥感图像目视解译的基本原理。 •遥感图像目视解译的应用领域。 3.2 遥感图像制图概述 •什么是遥感图像制图？ •遥感图像制图的基本原理。 •遥感图像制图的应用领域。 3.3 遥感图像目视解译步骤和技术 •遥感图像目视解译的基本步骤。 •遥感图像目视解译的常用技术和方法。 3.4 遥感图像制图步骤和技术 •遥感图像制图的基本步骤。 •遥感图像制图的常用技术和方法。
3.5 遥感图像目视解译和制图软件 •常见的遥感图像目视解译和制图软件介绍。 •遥感图像目视解译和制图软件的使用方法。 3.6 遥感图像应用案例分析 •利用遥感图像进行地貌分析的案例。 •利用遥感图像进行土地利用分析的案例。 •利用遥感图像进行植被覆盖分析的案例。 4. 学习方法 •在课堂上，通过讲解理论知识和实际案例分析，帮助学员理解和掌握遥感图像目视解译和制图的基本原理和技术。 •在实验室中，学员将有机会使用常见的遥感图像目视解译和制图软件进行实践操作和案例分析。 •学员还可以参加实地考察，通过现场观测和数据采集，深入了解遥感图像目视解译和制图的应用。 5. 评估方式 •课堂参与度：学员在课堂上的积极参与程度。 •实践操作：学员在实验室中的实践操作和案例分析。 •个人项目：学员可以选择一个具体的遥感图像应用项目进行深入研究和报告。 6. 学习资源 •课程讲义：提供课程讲义以供学员学习和参考。 •实验室设备：提供实验室设备供学员进行实践操作。 •相关文献：推荐学员阅读相关的遥感图像目视解译和制图的专业文献。 7. 结语 通过本课程的学习，学员将能够掌握遥感图像目视解译和制图的基本原理和技术，提高他们在地理信息科学领域中的专业能力。希望学员能够运用所学知识解决实际问题，并为地理信息科学的研究和应用做出贡献。
遥感影像的解译方法与技巧 一、引言 遥感技术的应用范围日益广泛，遥感影像的解译成为了许多领域的重要工作。在土地利用规划、环境监测、资源调查等方面，遥感影像的解译都发挥着重要的作用。本文将介绍一些常用的遥感影像解译方法与技巧。 二、遥感影像的基本特征 在进行遥感影像解译之前，我们需要了解遥感影像的基本特征。遥感影像具有多光谱信息、时空变化、遥地观测等特点。这些特征为解译提供了基础。 三、目视解译方法 目视解译是遥感影像解译最直接、最常用的方法。通过目视观察和分析，解读影像上的图像信息。目视解译主要基于人眼对图像的观察和分析，对图像特征进行判断和解释。目视解译方法简单直接，适用于一些简单的场景。但是，在复杂的光谱组合和空间分布的情况下，目视解译的效果就会受限。 四、图像分类方法 图像分类是一种常用的遥感影像解译方法。通过将影像中像元划分为不同的类别，可以实现对影像的定量解译。图像分类的方法主要分为基于像元的分类和基于对象的分类。基于像元的分类是将影像像元与事先确定好的类别进行对应，然后根据一定的分类算法对像元进行分割和分类。基于对象的分类是将邻近的像元组成一个个对象，并给予对象相应的属性，然后对对象进行分类。这种分类方法更贴近于人类的思维方式，适用于复杂的场景。 五、特征提取方法
特征提取在遥感影像解译中扮演着重要的角色。不同类别的地物在影像上具有不同的特征，通过提取这些特征，我们可以进行分类和解译。特征提取方法可以分为基于统计的方法、基于纹理的方法、基于形状的方法等。基于统计的方法是通过对影像的统计分析，提取出反射率、亮度等统计特征。基于纹理的方法则是从影像的纹理信息中提取特征，如纹理的分布、平滑度等。基于形状的方法则是通过对地物的形状进行描述和提取特征。 六、目标检测方法 目标检测是指在影像中找出具有特定属性的目标。在遥感影像解译中，目标检测通常是为了找出人工构造物、植被、水体等地物。目标检测方法主要分为基于像素的方法和基于目标形状的方法。基于像素的方法是通过计算像素点之间的差异，将不同的像素聚类为目标。基于目标形状的方法则是通过对目标的形状进行建模，并进行匹配和检测。 七、数据融合方法 数据融合是将多个不同传感器或不同光谱波段的数据进行融合，得到更全面、更准确的影像信息。数据融合可以通过多光谱图像与高空间分辨率影像的融合，或者通过多角度观测的融合等方式进行。数据融合可以提高遥感影像的解译精度，减少遥感影像解译中的歧义。 八、结语 遥感影像的解译方法与技巧是遥感应用中的重要环节。本文介绍了一些常用的方法，包括目视解译、图像分类、特征提取、目标检测和数据融合等。希望通过这些方法与技巧的介绍，能够帮助读者更好地理解和应用遥感影像解译。遥感影像的解译是一个不断发展的领域，相信在未来会有更多的方法与技巧被提出，并广泛应用于各个领域。
5 遥感图像目视解译与制图 遥感图像解译的目的目视解译原理与方法典型地物的目视解译遥感图像目视解译步骤 遥感制图 遥感图像解译的目的 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，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征，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。 遥感图象的目视解译是把解译者的专业知识、区域知识、遥感知识及经验介入到图象分析中去，根据遥感图象上目标及周围的影象特征一色调、形状、大小、纹理、图型等以及影象上目标的空间组合规律等，并通过地物间的相互关系，经综合推理、分析来识别目标。 从这个意义上讲，由于它充分利用了判读者的知识、经验，这要比计算机的内存和判断更为高明，因而目视解译是遥感图象解译最基本的方法，是遥感应用分析必不可少的研究手段。目视解译原理与方法 遥感图象解译与我们日常的观察习惯有3点不同： 一是遥感图象通常为顶视，而不同于平日里的透视； 二是遥感图象常用可见光以外的电磁波谱段，而大多数我们所熟悉的特征在可见光内外谱段，可以表现得十分不同； 三是遥感图象常以一种不熟悉或变化的比例和分辨率描述地球表面。 因此，对于初学者需要多对照地形图、实地、或熟悉地物的观测，增强立体感和景深印象，以纠正视觉误差，积累经验。可见，遥感图象的解译过程是个经验积累的过程． 影像目视解译的影响因素 分辨率: 空间分辨率；时间分辨率；光谱分辨率 季相影响：植被差异；太阳高度角；水分影响 图像显示：真彩色合成，假彩色合成，伪彩色 季相影响： 1）植被差异 冬季成像有利于突出地表信息；夏季有利植被解译。 2）太阳高度角 冬季太阳高度低，物体阴影长，辐射强度低，地物形态信息丰富。 夏季太阳高度高，阴影短，有利地物光谱特征的反映。 3）水分影响 黑白影像（全色） 真彩色（天然彩色）：影像上地物的颜色是地物天然色彩的再现。如RGB:TM3,2,1。 标准假彩色（彩色红外）false color：与地物的天然色相比，都向短波方向移动了一个色向。如RGB:TM4,3,2。地物反差增大有利于解译。 伪彩色（Pseudo color ）:1张黑白图像的灰阶分为若干等级，在每个等级上赋予颜色，就成为最简单的伪彩色。 目视解译方法 目视解译要素 色调 (tone)颜色 (colour)阴影 (shadow)形状 (shape)纹理 (texture)大小 (size)位置(site)图形 (pattern)相关布局 (association)