4 遥感解译标志及方法

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范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.属于空间科学的范畴.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：是指在大气层内飞行的飞行器,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年第一张黑白航片问世到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,苏美广泛应用,黑白、彩色航片进行军事、地质测量,取得明显效果.1957年苏联发射第一颗人造卫星, 1972年美国发射第一颗地球资源卫星（ERTS即MSS其分辨率80m）后改为陆地卫星（Landsat 5—7即TM、ETM分辨率达30m和15m）,由于具有快速、动态、多时相、质量好,成本低等特点被广泛应用.我国1970年4月24日发射人造地球卫星（东方红1号）,1971年3月3日发射科学实验卫星,并回收,至今共发射17颗返回式卫星；中国风云系列气象卫星（包括3颗极轨卫星和一颗同步卫星）已经能获取全球多种气象数据；中巴地球资源卫星于1999年10月14日升空至05年第二颗已发射升空.经过近30年的努力,我国已形成较为完整的遥感卫星技术系统和实用化的应用系统,进入同地理信息系统和全球定位系统相融合的产业化进程.二、遥感资料的特点及其解译方法这里所谓的遥感资料,主要是指目前通用的航、卫片及其数字化资料. （一）航卫片特点1、航空照片航空照片可分为全色黑白、天然彩色、红外彩色、多波段航空像片等；其为中心投影,偏斜度不超3度,中心部分准确,边缘畸变；按航带重迭56-60%和15-20%,需在立体镜下观察来识别物体,影象细部明显优于卫片.2、卫星照片卫星遥感影像有彩色和黑白,彩色图像又有真彩色、假彩色之分等.即各类不同的卫星数据：分扫描和摄影,早期为地球资源卫星（ERTS）的MSS多中心扫描片,现在各类不同分辨率的卫星数据非常多,鉴于经济、实用及项目工作要求等实际情况现我省各行业绝大部分利用TM 或TM/ETM数据进行各类遥感解译工作.我院现全省TM、TM/ETM数据已购置全（见图）.三、遥感资料特点及其解译方法遥感解译方法、原则和程序遥感解译：即为从遥感图像中识别和提取某种影像,赋予特定的属性和内涵以及测量特征参数的专业化过程.遥感地质解译：机助地质解译有两种方式,一是以数字遥感影像为信息源,以ERDAS、MAPGIS、PCI 和PHOTOSHOP 等软件为解译平台,根据地质体遥感解译标志,解译圈定岩性、构造、接触关系、地质灾害和土地荒漠化等地质现象；二是以遥感影像为背景,叠合专题地质图层,结合典型地质体影像特征,进行对比修正解译.以遥感资料为信息源,以地质体、地质构造和地质现象对电磁波谱响应的特征影像为依据,通过图像解译提取地质信息,测量地质参数,填绘地质图件和研究地质问题的过程（行为）.遥感数据的收集,它包括遥感数据、地理数据和地质资料的收集,是遥感地质调查工作的基础. 以前通常是目视解译为主,现在一般是在计算机上以人机对话方式进行识别和解译工作,其基本方法有五点：1．解译是认识实践的反复过程,首先要熟悉、吃透本工作区域的有关资料（即地质、地貌、水文、气象、植被、土壤、物探、化探资料及前人各类工作成果）；分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度,弄清遥感资料能解决的地质问题和已解决及有待解决的地质问题.地质体的性质是多方面的,主要包括物理性质与化学性质两大类,遥感主要是反映地质体的光谱特征信息,对全面认识地质体而言,有其局限之处.遥感影像记录的是地质体光谱反射（SAR为后向散射）和辐射特征,地质体性质和表面特征不同所反映出的光谱特征差异可通过色、形、纹、貌四种影像特征要素加以表征.3．对比分析,有条件要依据不同比例尺、片种、时代、季节、波段、毗邻地段进行对比,了解解译标志变化与地质体、地质现象间的关系,提高认识.由于一种类型遥感图像只能反映一个时期、一种分辨率、一个最佳波段组合的图像,因此在地质解译中往往受到信息源的限制,影响解译效果.如工作需要或有条件获取更多类型遥感数据时,应充分应用这些信息进行综合地质解译.为了减少云、雪及植被覆盖对地质体的影响,应选择最佳时相图像作解译.当仍不能避让覆盖时,可选择其它时相图像对覆盖区作补充.另外,解译中要注意研究不同地质体在各波段图像上的影像特征,通过单波段图像中不同地质体波谱特性的反映,进一步深化地质解译.在单波段不同地质体波谱特性研究的基础上,再选择合适、有效的图像处理方法进一步增强或提取有效的地质信息,因此遥感解译地质图应是多源遥感数据解译的综合结果.4、资料分析遥感数据是遥感地质解译必需的基础数据源.为了最大限度地利用遥感数据提取地质专业信息,应系统地了解掌握各类遥感数据的基本技术参数、地学特征,确保数据类型、最佳波段和最佳波段组合的选取. 1）了解和掌握资料的技术参数,如成像时间、季节、成像仪器、波段、经纬度、太阳高度角等,供解译时参用.2）分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度,弄清遥感资料能解决的地质问题和已解决及有待解决的地质问题.3）在明确前人解译成果中哪些是可以直接利用后,明确本次工作力争突破的重点和难点.4）为合理选择新的遥感数据源、数据源组合及遥感地质信息处理方案提供依据.5、解译的原则应采用由已知到未知、从区域到局部、先易后难、由宏观到微观,从总体到个别,从定性到定量,循序渐进,不断反馈和逐步深化的方法进行工作；边解译边勾绘,同时予以编录（填写解译卡片）.指出成果及问题解决途径.四、遥感解译方法、标志及其综合应用为了准确进行遥感地质解译,解译者首先应具备一定的地质、遥感知识；其次应对解译区的地质基础、构造格架、灾害地质、地形地貌和水文情况等要有粗略的了解.常用的解译分析方法有：（一）直判法根据不同性质地质体在遥感图像上显示出的影像特征、规律所建立的遥感地质解译标志或影像单元,并在遥感图像上直接解译提取出构造、岩石等地质现象信息,实现地质体解译圈定与属性划分.首先,从已掌握地质情况或建立解译标志的区（点）出发,垂直地质构造走向（即沿地质剖面）进行解译,通过解译掌握地层层序与变化,了解调查区域的基本地质状况；然后,再由线（剖面或路线）沿地质走向向两侧延伸解译,进而完成面的解译.区调中所采用的标志点、遥感点、线以及路线间的延伸解译,就是采用由点到线、由线到面的原则进行的.在实施解译中,也可根据实际情况采用点面结合、面中求点的方式.具体解译方法为：1）遥感剖面地质解译在室内初步掌握测区地质情况及遥感影像特征的基础上,选取地质构造简单、岩石地层出露较齐全、影像特征清楚的地区,垂直地层或构造走向布置多条地质剖面进行系统的遥感地质解译.通过解译,按影像组合规律划分影像单元,作为遥感解译草图的编图实体,即编图单位. 2）区域性扩展解译在完成标志性剖面解译后,以已知解译结果为基础,按照由点到线到面、由易到难的原则,向标志性剖面外围逐步扩展以至全测区的地质解译.解译中要充分参考已有的地质资料和图件,采取编译结合的方式进行. 解译时,要从已掌握地质情况或建立解译标志的地区开始,在熟悉地质影像特征,掌握解译技巧后,再扩展到相同地质条件、相同影像特征的未知区作解译.进行野外调查验证工作,是建立遥感影像解译标志的主要手段,特别是遥感影像解译工作程度较差地区更是必要的调查手段.对重点地区进行深入的实地调查可能会有所发现而令资源与环境遥感调查借此更加丰富.通过野外调查、查证,一是可以确定各类解译结果；二是可以对解译不准确部分进行修定和补充,从而提高解译资料与成果图件的可靠程度.在彩色摄影图像中,地物的红、绿、蓝三原色或黄、品、青补色三原色及其不同组合呈现的五颜六色,是地物颜色的直观表现.如果是多光谱彩色合成图像,图像中的红、绿、蓝三原色或黄、品、青三间色及其不同比例组合形成的假彩色,只是代表了不同地物反射特征的差别,从而达到利用其特征区分不同地物的目的.2）形状特征目标物在不同比例尺的遥感图像中以形状大小构成不同的形态标志特征,是界定和识别目标物的重要解译标志.各类目标物在图像中的形态特征是以点、线、面等组所组成的形状加以区别的.（1）点影像特征点的几何含义是没有量的概念,但在遥感图像中肉眼可识别的点,往往是由数个或数十个像元点组成的色调（彩）组合,它们代表了地面一定面积内各种目标的综合反射率.因此,影像中的点又有量的概念.影像中的点则是色调或色彩的直观表现,这些差异不同的点的色调（彩）代表着不同点状物体反射特性的差异.在自然界中,相同或相近波谱特性的目标物往往具有一定规律的排列形式,它们在遥感图像中也就以不同排列形式的点状影像特征组合揭示目标物的属性.（2）线影像特征线影像是相同性质点影像连续的线状排列.线影像可以是人文活动或地形地貌、河流水系等自然形态的线状痕迹的表现,也可以是线状地质体或地质现象的线形影像特征.从遥感地质解译角度,线性主要指非人文活动的地学线性地质体或地质现象,它们往往代表断裂、节理、破碎带、变质构造、岩脉、岩层产状、不整合,以及地形水系等自然线状迹线.（3）面影像特征面影像是地物空间形体性质相同的点影像的集合,即不同形态面状物体在二维投影平面显示出的面状形态特征.通常所见面状影像有脉状、板状、透镜状、浑圆状、椭圆状、环状和不规则状等.这些面状形态特征往往以相互间独特的色调（彩）特征显现出来.与面状影像相关的地质属性有侵入岩体、岩脉、断层面、岩层面及不同组合的岩层条带、构造岩块等组合形式.它是地质体几何形态特征的直接显示.影像规模可从几个到几千个像元,甚至更多.（4）纹形特征纹形影像是指图像具有相同或相似形态影像组合显示出一种特征的纹形图案.这些纹形图案是相同或相似岩性构成的微地形地貌、影纹结构、水系类型等地物景观影像的直接表现.（5）地形地貌特征地表地物的地形地貌特征在图像上的显示具有一定的规律性,即地貌类型、形态及组合形式不同,反映的岩性、岩石类型也不同.2、遥感地质解译标志与描述方法（1）色调（彩）标志色调（彩）是解译区分不同性质地质体的重要标志,其色调（彩）的不同,所反映的地质体属性不同.它通常以色斑、色团、色块、色带等特征显示,应用中应针对黑白图像和彩色图像的差别采取不同的描述方法.黑白图像：可按灰阶变化分为黑色、暗灰、深灰色、灰色、浅灰色、淡灰、灰白色及白色八个级别描述.彩色图像：可按色谱变化分为淡红、红、深红、淡黄、黄、深黄、淡绿、绿、深绿、淡青、青、深青、浅蓝、蓝、深蓝、淡品、紫、深品、白色、灰色及黑色等基本色彩级别进行描述.（2）形态标志地质体的空间产出形态（状）影像特征是区分侵入岩体、构造和岩脉的重要解译标志.通常划分为点、线、面三种形态加以描述.点：按其分布密度分为麻点状、斑点状和稀疏点状、密集点状；线：按线状形态分为环线状、直线状、折线状、弧线状、线带等形状及规模（单位：km）加以描述.对环线状影像应进行形态、空间组合关系、规模和成因类型的描述.其环状形态可分圆状、半圆状、椭圆状、似圆状；空间组合关系可分单环、同心环、外切环、链环、复式环等影像形式；环形规模可按直径划分为大（直径＞50 km）、中（直径7.5～50 km）、小（直径＜7.5 km ）三种类型；地质属性可划分为侵入岩、火山、构造、与成矿有关四种成因类型.面：按形态分为不规则状、块状、脉状、透镜状、“哑铃状”、“鞋底状”等多种形态.它是侵入岩体、杂岩体的重要解译标志,描述的重点是边界形态和内部组合形态特征.（3）影纹结构标志主要是以地物表面影纹结构组成的一种花纹图案影像特征作为岩类划分、岩石类型细划、构造信息提取与类型划分的重要解译标志.通常划分为下述影纹结构类型加以描述：层状影纹由层状岩石信息显示,主体反映地层类.按组合规律可细分为单层状、夹层状、互层状、不规则互层状及带状等形式.非层状影纹由非层状岩石（主指岩体）显示.因岩石类型复杂,影纹结构形式表现不一,除边界形状描述外,对于内部影纹结构应根据具体图案自行命名即可.应注意的是,影纹结构特征不同,代表的岩性也不同.环状影纹主要针对空间产出形态呈环状影像体内部信息特征的描述,它是岩石类详细划分的遥感影像依据.实践表明,同一侵入岩体内,其微细影纹结构的差异,反映的是岩石结构的变化.实际应用中,尽量结合工作区具体情况,按影纹结构形象自命名即可.圈闭半圈闭影纹指相同特征的层状影纹的对称分布,弧形圈闭或半圈闭,直接反映褶皱构造现象的存在.其它影纹形式网格状：由两组以上的线性影纹互相穿插、切割所构成的影纹结构图形,主要反映节理、裂隙、断层或脉岩体的相互作用,如菱格状、肋骨状、方格状影纹等.垄状：坚硬的沉积岩层、脉岩以及冰川终碛堤所形成的脊垄状影纹. 链状、新月状：均是沙漠地貌的典型影像特征,新月状影纹在河漫滩沉积沙中也可出现.斑点状：森林、植被所形成的麻点状影纹,点的稀密、大小与植被覆盖程度有关,也与图像比例尺有很大关系.斑块状：以不同颜色的斑块影纹图案显示地质体属性的差异.如岩体、盐碱地、沼泽地、植被覆盖区等.影像特征是在背景色调（彩）上出现基本一致的其它色调的块状体（花斑）,形状不规则,杂乱分布.在中—低分辨率卫星图像上,多期火山岩喷发区也会呈现这样的影纹.叠置影纹：反映的是构造超覆现象.描述不同构造块体影纹结构的不协调性,如影纹斜交、色彩差异、边界性质等.在对地物的影纹描述时,还会出现上述影纹外的其它图案,描述时可根据图案的实际形态,用人们熟悉的、生活中常用的图案名称加以描述.对于两种或两种以上的组合图案,可用组合影纹加以描述.（4）地形地貌标志地形地貌特征差异是地表地质体依属性不同,在内外营力作用下的综合产物.特定的地形地貌类型、形态、形态组合间接地反映了地质体属性特征的变化规律,是地层、岩性、构造现象解译区分的重要标志.根据地质解译内容不同,地形地貌标志可划分为下述两种类：构造类几何形态标志：它是以几何形态特征显示断裂构造的存在.主要标志形式有陡坎、三角面、透镜体、菱块体、环状体及环放体等.构造地貌标志：它是以地貌形态特征显示褶皱、断块及断陷等构造现象的存在.主要标志形式有单面山、褶皱山、断块山、断陷盆、飞来峰等.微地形地貌特征标志：它是以微地形规律显示,显示断裂构造现象的存在.主要标志形式有串珠状负地形、鞍状脊等.地形地貌单元差异：它是以地貌单元突然变化显示断裂的存在.如平原与山脉之间的分界线等.岩性类被状地形标志：地形形态如被,反映的是现代火山喷发熔岩.板状、条带状、垄岗状标志：反映的是单一岩石或岩石组合类型.环形标志：反映的是侵入岩体、火山机构等.（5）水系类型标志水系是由多级水道组合而成的水文网,它常构成各种图形,在遥感影像上十分醒目.由于地质环境特征不同,水系类型所反映的地质现象不尽相同.虽然,自然界中的水系类型较多,如树枝状水系、羽毛状树枝状水系、扇状水系、束状水系、辫状水系、帚状水系、钳状沟头状水系、格状水系、角状水系、放射状及向心状水系、环状水系等等,但可直接或间接作为解译区分岩性或构造的标志,主要有下列几种类型：扇状水系、束状水系、辫状水系、帚状水系标志类它们是解译区分第四系松散堆积物的解译标志.扇状水系：多发育在河口三角洲和洪积扇上.水流沿着扇面地形突然撒开,形成细而浅的放射状冲沟,总体呈扇状(图版4.8a).辫状水系：多发育在宽阔的平原区,尤其是河流从山区突然进入平原区的河段最为常见.水流形成的多条水道互相穿插、交织在一起,形似于辫.格状水系标志类它们是区分节理和断裂构造的解译标志.格状水系是一种严格受两组断裂、节理构造控制的水系,呈方格状或菱形格状.方格状水系的1～3级水道均很平直,并以直角相交.它们一般是沿断层或节理发育的.格状水系主要出现在裂隙发育、坚硬而稳定的岩层中,如块状砂岩、花岗岩、大理岩、灰岩地区等.格状水系有丰字形水系和角状水系两种变种.其中的角状水系是一种严格控制河流流向急剧改变,并呈现规律性变化,受断裂控制的一种水系类型. 3、放射状及向心状水系、环状水系标志类它们是解译区分岩体、环状断裂、火山口、火山机构的解译标志. 放射状及向心状水系：水道呈放射状由中心向四周延伸的水系称放射状水系.多发育在火山锥和穹隆构造上升区,沟谷一般切割较深,多呈“V”形谷,两侧常发育有短小的支流或冲沟；水流从四周向中心汇集的水系称向心状水系,多发育在湖盆、洼地、坡立谷和局部沉降区.环状水系：常与放射状水系同时出现,共同组成“车轮状”水系.沿花岗岩岩体上的环状节理、穹隆构造上的岩层层理、片理均能形成环状水系.钳状沟头状水系,它们是南方碳酸盐岩的解译标志.各类解译标志通常可分为直接标志和间接标志,间接标志是通过与之相联系的内在因素表现出来的特征,推理判断其属性,标志与目标间不直接对应.1．直接标志：在遥感图像上能直接见到的形状、大小、色调、阴影、花纹等影像特征,称作直接解译标志.1）影象的形状、大小：任何物体都有一定形状、大小,可以单独识别,如河、湖、耕地、居民点、火山锥（口）、道路、山丘等.（地物的几何形态与图象的比例尺、分辨率有关.比例尺越大,分辨率越高,地物细节显示越清晰.2）色调和色彩:物体的颜色,彩色片的颜色,由于吸收、反射差异显示为不同色彩,有利于区别物体.\x0b\x0b3）阴影：它是形态和色调的派生解译标志.阴影也具有不同的形状、大小、方向,色调一般为黑色.阴影可分为本影和落影：前者指物体未被阳光直射的阴暗部分；落影指地物在光照下的投影.（如云、山体阴坡等）.\x0b4）图案花纹：遥感图像上的地物,其细节不外由点、斑、条、格、纹、垅、栅、链等影纹组成.并有规律地重复出现而构成各种图案.影纹图。

类型类型码阔叶林1针叶林2
草地3
灌木4
水田5
旱地6居民地7
道路8开发地9火烧迹地10鱼塘11
水库12
河流13
影像解译标识（以标准假彩色为例）
色调为鲜红色，颗粒粗糙，边界不规则，多分布于山区或平原区果园
暗红色，颗粒粗糙，边界不规则 ，多分布于低山或山麓
浅红至淡红色，色调均一，多分布于山顶，山坡或市区附近
杂色，通常分布于山麓，边缘不规则
浅紫红、浅灰（灰绿）色，栅格状影纹图案，多分布于平原或河谷低洼处
浅红色、红色或绿色（根据季节而定），边缘有一定几何形状，和周地物无界限清晰 多分
布于坡度不大的山坡或低缓的丘陵处
浅紫红色，边缘有一定的几何形状，多分布于平原或丘陵地区
灰白色，长条形，边缘有一定的几何形状，和周围地物界限清晰
灰白色或白色，和周围地物无明显界限
按紫红色，和周围地无界限清晰，多分布于山区
灰黑色，边缘有一定的几何形状
黑色，多分布于高地上，边缘有一定的几何形状
黑色或灰黑色，长条曲线形，边缘有一定几何规则。

遥感图像解译的基本步骤与技巧遥感图像解译是利用卫星或航空平台获取的图像数据，通过对图像进行分析和解释，以提取地物信息和研究地表特征的一种技术手段。

在现代科学研究和资源管理中，遥感图像解译具有广泛的应用价值，特别是在环境保护、农业生产和城市规划等领域。

遥感图像解译的基本步骤可以分为六个方面：数据获取、图像预处理、特征提取、分类与判读、验证与评价以及结果应用。

下面我们将依次介绍每个步骤所涉及的技巧和注意事项。

首先是数据获取。

遥感图像解译的第一步是选择适当的遥感数据。

常见的遥感数据类型包括多光谱影像、高光谱影像和合成孔径雷达(SAR)等。

在选择数据时，需要根据具体的研究目的和地理特征来确定最合适的数据。

此外，在数据获取过程中还需要注意数据的准确性和时效性。

第二个步骤是图像预处理。

在进行图像解译之前，需要对图像进行预处理以去除或减少噪声、增强图像的对比度和细节。

常见的图像预处理技术包括辐射定标、几何校正、大气校正和影像融合等。

在实际操作中，需要根据实际情况选择合适的预处理方法，并进行适当的参数调整。

第三个步骤是特征提取。

特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是找到与地物分类相关的特征。

常用的特征提取方法包括直方图分析、主成分分析(PCA)和模糊集方法等。

在进行特征提取时，需要了解地物类别的特征分布规律，并选择合适的特征提取方法来提取地物的表观特征。

接下来是分类与判读。

分类与判读是将图像上的像元划分到不同的类别中的过程。

目前，常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等。

在进行分类与判读时，需要依据遥感数据和特征提取的结果，选择合适的分类方法并进行参数调整，以获得较为准确的分类结果。

第五个步骤是验证与评价。

验证与评价是对分类结果进行准确性和可靠性评价的过程。

常见的验证与评价方法包括误差矩阵分析、Kappa系数和精确度评价等。

在进行验证与评价时，需要参考地面调查数据以及其他可靠的参考数据，分析分类结果的准确性和偏差情况，并对分类结果进行合理的解释和说明。

遥感解译⽅法遥感是遥远感知的意思，“遥”具有空间概念；“感”表⽰信息系统。

即在遥远的空间，不与⽬标物接触，⽽通过信息系统去获得有关该⽬标物的信息。

⼀、遥感图象的基本要素⾊、形、坐标位置是遥感图象的三要素，其中坐标是固定的，⾊、形⼆要素最重要。

⾊（⾊调、⾊别）：不同类型遥感图象上的⾊调其物理意义是不相同的，⾊调是区别不同地物的根本因素、但⾊调的影响因素很多，故其变化⼤，稳定性差，在地质解译中，主要是研究地质体之间的⾊调相对差异和相互关系。

形（形态，纹理）：主要是指不同级别的沟⾕和不同形态的⼭体所组成的地貌形态。

它决定于地物的平⾯投影，反映⼏何性质。

成象⽅式对形态的影响较⼤。

⾊与形两者相辅相成，构成图象全貌。

⼆、遥感图象成象过程及地质解译过程（⼀）、成象过程地物发射或反射的电磁波谱经⼤⽓窗⼝，通过不同成象⽅式传输到不同平台的传感器内，从⽽获得图象底⽚或数据磁带，即：（⼆）、地质解译过程地质解译⽯从遥感图像中识别出地质信息，其⼯作顺序是：⾯线点地质规律解译的过程如框架所⽰三、遥感图象的地质解译⽅法解译⽅法主要有三种：⽬视解译法；光学增强处理；电⼦计算机数字图象处理。

（⼀）、⽬视解译法⽬视解译法是根据地物的影像特征，运⽤各种解译标志，⽤⾁眼（包括放⼤镜，⽴体镜）从航⽚或卫⽚上直接识别和分析地质内容。

⽬视解译经常使⽤直判、对⽐、推理三种⽅法。

⽬视解译的原则是：1.多种遥感图象相结合，取长2．先整体，后局部3．先易后难。

4．先构造后岩⽯5．先⽬视后仪器6、图象解译与地⾯调查及物化探相结合。

（⼆）、光学增强处理光学图象增强技术是⽤各种光学信息处理的⽅法，突出某些信息或压抑某些信息，提⾼图象的分辨⼒。

光学增强处理要是⽤各种胶⽚图象，通过光学仪器进⾏处理。

如摄影处理、光-电处理、相⼲光学处理。

处理的⽅法主要有：彩⾊合成法；密度分割；边缘增强等。

（三）、数字图象处理数字图象处理技术是将传感器所获得的数字磁带、或经过数字化的图象胶⽚处理，⽤多功能的电⼦计算机，对数字记录的辐射值或象元值进⾏各种运算和处理。

遥感图像解译的常见方法和技巧遥感图像解译是指通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物和环境信息的过程。

在当今社会中，遥感技术在农业、城市规划、环境监测以及资源调查等领域中发挥着重要作用。

然而，由于图像复杂性和解译难度的增加，如何有效地进行遥感图像解译成为了一个亟待解决的问题。

本文将介绍遥感图像解译的常见方法和技巧，希望能给读者在实际应用中带来一些启发。

一、多光谱图像解译多光谱图像是指通过多波段的遥感数据获取的图像，其中每个波段对应一种特定的光谱信息。

多光谱图像解译是最常用的遥感图像解译方法之一。

它基于光谱特征来识别和分析地物，通过比较不同波段的反射率和亮度值，可以获得不同地物的光谱特征，并进行分类判别。

在多光谱图像解译中，常用的技巧包括：光谱特征提取、光谱段的组合以及光谱变换。

光谱特征提取是指从多光谱图像中提取能够反映地物特征的光谱信息，例如反射率、亮度值等。

通过提取不同波段的光谱特征，可以实现对地物的分类和判别。

光谱段的组合是指将不同波段的光谱信息进行组合，以突出地物的特征。

例如，在植被遥感图像中，将近红外波段和红光波段进行组合，可以更好地区分植被和非植被地区。

光谱变换是指通过对光谱数据进行数学变换，以改变光谱分布和强度，从而获得更明显的地物信息。

常用的光谱变换方法包括主成分分析和单波段反射率之间的比率。

二、纹理特征分析除了光谱特征，纹理特征也是进行遥感图像解译的重要指标之一。

纹理特征通过对图像像素间的空间关系分析，反映了地物的空间分布和结构特征。

在遥感图像解译中，纹理特征分析可以用于识别和判别不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。

在纹理特征分析中，常用的方法包括：灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征值和基于波谱变换的纹理分析。

灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征计算方法，它通过计算像素间的灰度级对出现的频率来描述图像的纹理特征。

纹理特征值是一种通过计算图像像素间的像素差异和空间关系来描述地物纹理特征的方法。

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。

遥感解译的方法一、遥感解译的基本概念。

1.1遥感解译啊，简单来说呢，就是看遥感图像然后搞清楚上面都是啥。

就像咱们看一幅画，要知道画里画的是山啊、水啊还是房子啥的。

遥感图像呢，是从飞机或者卫星上拍下来的，它可不像咱们平常拍的照片那么简单直白。

1.2这遥感解译可是个技术活，它对很多领域都特别重要。

比如说地质勘探，要是能准确解译遥感图像，就像有了一双透视眼，能直接看到地下可能存在的矿产资源大概位置。

二、遥感解译的主要方法。

2.1目视解译是最基本的方法。

这就好比咱们用肉眼去看东西，全靠经验和知识。

比如说有经验的解译人员看到图像上一片深色的不规则形状，他就能根据自己的经验判断这可能是一片森林。

这就跟老中医看病似的，望闻问切，一看就知道个大概。

但是呢，这种方法也有缺点，主观性太强了，不同的人可能解译出不同的结果，就像一千个人眼里有一千个哈姆雷特。

2.2计算机解译呢，现在越来越流行了。

计算机就像一个不知疲倦的小助手，它按照设定好的算法去分析遥感图像。

它的好处是速度快、效率高。

比如说要在一大片区域里找特定的地貌特征，计算机“刷刷刷”很快就能给个结果。

不过呢，计算机也不是万能的，它有时候会犯傻，把一些相似的东西认错，就像张冠李戴一样。

2.3还有一种方法是人机交互式解译。

这就把目视解译和计算机解译的优点结合起来了。

人呢，利用自己的经验和知识去引导计算机解译，就像给计算机这个聪明但有时候迷糊的小助手找了个好老师。

比如说在解译一些复杂的城市遥感图像时，人先确定一些标志性的建筑或者区域，然后让计算机按照这个思路去分析其他部分，这样解译的结果就又准确又高效。

三、提高遥感解译准确性的措施。

3.1多源数据融合是个好办法。

这就像咱们做菜，一种调料可能味道不够丰富，多种调料混合起来就能做出美味佳肴。

把不同传感器获取的遥感数据融合到一起，能让解译结果更准确。

比如说光学遥感数据和雷达遥感数据融合，就能把地表的信息看得更全面。

3.2解译人员的培训也很重要。

遥感图像解译的基本方法遥感技术是通过传感器远距离获取和记录地球表面信息的一种技术手段。

随着遥感技术的不断发展和应用，遥感图像解译也成为了一项重要的工作。

遥感图像解译是指通过对遥感图像进行观察、分析和判断，提取图像中的地物信息，进而推断出地物特征和分类，从而实现对地理环境的认识和理解。

本文将介绍遥感图像解译的基本方法。

第一，光谱特征分析。

遥感图像是通过传感器记录了地球表面的电磁波信号，其中最常见的是通过各种波段的电磁波信号进行观测。

不同地物在不同波段的反射或辐射信号有所不同，因此可以根据地物的光谱特征进行解译。

光谱特征分析可以通过提取图像中的不同波段，并根据地物的反射光谱曲线进行比较，来判断地物的类型。

比如在可见光波段，绿色植被的反射率较高，可以通过提取绿色波段的数据来识别植被覆盖的区域。

第二，纹理特征分析。

地物的纹理特征是指地物表面或边界的颗粒度、图案和形态等属性。

不同地物的纹理特征差异较大，可以通过纹理特征进行解译。

纹理特征分析可以通过提取图像中的纹理参数，如灰度共生矩阵、纹理能量、纹理熵等，来判断地物的类型。

比如在城市区域，建筑物的纹理特征往往比较规则和有序，可以通过提取纹理特征来识别建筑物。

第三，形状特征分析。

地物的形状特征是指地物的几何形态和结构。

地物的形状特征对于不同地物存在明显差异，可以通过形状特征进行解译。

形状特征分析可以通过提取地物的边界信息，比如周长、面积、伸展度等，来判断地物的类型。

比如在水域解译中，水体通常具有规则的波浪和曲线形状，通过提取形状特征可以识别出水体。

第四，结构特征分析。

地物的结构特征是指地物内部的组织结构和空间分布规律。

不同地物的结构特征差异较大，可以通过结构特征进行解译。

结构特征分析可以通过提取地物的空间分布信息，比如均匀度、聚集度、分布规律等，来判断地物的类型。

比如在农田解译中，农田往往呈现出规则的方形或长方形的分布，通过提取结构特征可以识别出农田。

综上所述，遥感图像解译的基本方法包括光谱特征分析、纹理特征分析、形状特征分析和结构特征分析。

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。