实验004 SPOT5影像判读

基于ERDAS的城市SPOT5遥感图像分类实验及结果分析摘要遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何提取感兴趣的专题信息并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。

本文应用最大似然法及ISODATA算法对西安城区长安区典型地物的SPOT5遥感图像进行分类，提取地物覆盖/土地利用的专题信息，重点阐述对研究区域样本的确定和特征选择，并对分类结果进行精度评价。

关键词：遥感，图像分类，专题信息提取，最大似然法分类，分类精度1引言在遥感技术的研究中，通过遥感影像判读识别各种目标是遥感技术发展的一个重要环节，无论是专业信息提取，动态变化预测，还是专题地图制作和遥感数据库的建立，都离不开分类[1]。

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。

通常将计算机自动分类分为非监督(Unsupervised)和监督(Supervised)两种。

非监督分类按照特征矢量在特征空间中类别集群的特点进行分类，分类结果只是对不同类别达到了区分，而类别属性则是通过事后对各类的光谱响应曲线进行分析，或通过实地调查后确定的，常见的非监督分类法有K-均值、迭代自组织数据分析等。

监督分类是在有先验知识的条件下进行的，先选择训练样区，根据已知像元数据求出参数，确定各类判别函数的形式，然后利用判别函数对未知像元进行分类，经典的监督分类法有最大似然、最小距离法、光谱角分类法等。

2研究内容本文使用西安市2005年SPOT5多光谱遥感图像作为主要数据源，裁剪长安区作为研究区域影像进行处理计算。

应用监督及非监督分类法对有研究区域典型地物的遥感图像分类，提取地物覆盖/土地利用的专题信息。

主要讨论了最大似然法和ISODATA算法在遥感图像分类中的具体应用，并对分类结果进行了详细的精度评价，重点阐述对研究区域样本的确定和特征选择及其在遥感图像处理软件ERDAS中分类实现的操作流程。

3遥感图像分类实验流程本文采用SPOT5数据进行分类实验，提取土地覆盖/土地利用专题信息，主要过程是在ERDAS imagine8.7中完成的，具体流程图如下：图1 遥感图像分类实现流程图本文旨在研究图像分类，因此下面将对图像分类过程中的样本确定和分类实现流程做具体阐述。

SPOT5遥感卫星基本参数北京揽宇方圆信息技术有限公司前言：遥感传感器是获取遥感数据的关键设备，由于设计和获取数据的特点不同，传感器的种类也就繁多，就其基本结构原理来看，目前遥感中使用的传感器大体上可分为如下一些类型：（1）摄影类型的传感器；（2）扫描成像类型的传感器；（3）雷达成像类型的传感器；（4）非图像类型的传感器。

无论哪种类型遥感传感器，它们都由如下图所示的基本部分组成：1、收集器：收集地物辐射来的能量。

具体的元件如透镜组、反射镜组、天线等。

2、探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。

具体的无器件如感光胶片、光电管、光敏和热敏探测元件、共振腔谐振器等。

3、处理器：对收集的信号进行处理。

如显影、定影、信号放大、变换、校正和编码等。

具体的处理器类型有摄影处理装置和电子处理装置。

4、输出器：输出获取的数据。

输出器类型有扫描晒像仪、阴极射线管、电视显像管、磁带记录仪、XY彩色喷笔记录仪等等。

虽然不同卫星的基本组成部分是相同的，但是由于，各个组成部分的具体构造的精细度又是不同的，的，所以不同的卫星具有不同的分辨率。

一、法国SPOT卫星法国SPOT-4卫星轨道参数：轨道高度：832公里轨道倾角：98.721o轨道周期：101.469分/圈重复周期：369圈/26天降交点时间：上午10：30分扫描带宽度：60 公里两侧侧视：+/-27o 扫描带宽：950公里波谱范围：多光谱XI B1 0.50 – 0.59um20米分辨率B2 0.61 – 0.68umB3 0.78 – 0.89umSWIR 1.58 – 1.75um全色P10米B2 0.61 – 0.68um SPOT-5波段波长范围(μm)高分辨率几何装置植被成像装置高分辨率立体装置1 PA：0.49-0.69 2.5m或5m —10m2 B0：0.43-0.47 —1km —3 B1：0.49-0.61 10m ——4 B2：0.61-0.68 10m 1km —5 B3：0.78-0.89 10m 1km —6 SWIR：1.58-1.75 20m 1km —立体成像装置装置HRS沿轨道方向形成像对HRG的像对成像能力轨道交叉方向形成HRVIR的像对成像能力轨道交叉方向形成HRV的像对成像能力轨道交叉方向形成波段及分辨率沿轨道方向1个全色波段（10米），通过重采样方式形成5米分2景全色影像（5米），可以生成一景2.5米影像3个多光谱波段（10米）1个短波红外波段（201个全色波段（10米）3个多光谱波段（20米）1个短波红外波1个全色波段（10米）3个多光谱波段（20 m）植被成像装置。

浅谈SPOT5正摄影像图的制作及注意事项
张晓群;金哲根
【期刊名称】《经济技术协作信息》
【年(卷),期】2006(000)024
【摘要】我国林业正以跨越式的速度发展，加速了中国的社会和经济可持续发展。

在中国，林业系统是较早广泛应用遥感技术的部门，通过50年的努力，航空、航天遥感资料都在中国的森林资料调查中发挥了巨大作用，并且培养和锻炼了一支优秀的遥感应用开发技术队伍。

追求遥感技术更广泛的在林业中应用，提高遥感技术的应用水平，始终是中国林业工作者的目标。

【总页数】1页(P72)
【作者】张晓群;金哲根
【作者单位】黑龙江省第二森林调查规划设计院;黑龙江省第三森林调查规划设计
院
【正文语种】中文
【中图分类】TN94
【相关文献】
1.ENVI 软件制作 SPOT5遥感正射影像图方法初探 [J], 屈为刚
2.阳泉火车站幅SPOT5卫星数据1∶1万数字正摄影像图（DOM）制作 [J], 杜
晓圆;陈胜华
3.双鸭山市彩色正摄影像图制作 [J], 刘玉江
4.关于SPOT5遥感数字正射影像图(DOM)制作方法的探讨 [J], 张晓光;杜家喻;苏
学杰
5.基于Spot5卫星遥感数据的正射影像图制作探讨 [J], 王生
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浅谈森林资源调查中Spot5卫星影像的处理方法黑龙江省同江市街津口林场黑龙江同江 156400传统的森林资源调查是以地形图为工作图，对坡勾绘小班，并深入小班现地进行各项因子调查。

这种工作方式存在参加人员多，工作周期长，劳动强度大，效率低等问题，已经不能适应现在市场经济下的森林资源调查工作。

因此，必须寻找出一种新的调查方法。

正是在这种环境下，利用高分辨率卫星影像进行森林资源调查的方法开始得到广泛应用，而由于Spot5卫星影像分辨率高，多光谱影像能反映植被信息等特点，在森林资源调查中得到林业工作者的青睐。

一、Spot5卫星影像的特点Spot5卫星是由法国于2002年5月发射升空的。

其传感器类型为HRG，幅宽为60km，其轨道循环周期26d。

为了保证卫星在1个周期内将全球完整覆盖1次，Spot5采用了“双垂直”的视场配置模式，2个高分辨率成像装置沿地面轨迹获取两条数据带，这个宽度大于相邻两地面轨迹间的距离。

分辨率短波红外影像：20m；多光谱影像（绿、红和近红外）：10m；全色影像：5m；超模式全色影像：2.5m。

波谱范围为P：0.48～0.71μm；B1：0.50～0.59μm；B2：0.61～0.68μm；B3：0.78～0.89μm。

二、处理环境Spot5卫星影像单幅全色片数据量为500～600MB，多光谱为100～200MB，经过分辨率融合后更是达到了3～4GB，而要覆盖1个县通常需要3到5幅影像，要处理如此大的数据量，对系统的软硬件要求比较高。

1、硬件环境：硬件要求：Intel Pentium Ⅳ以上处理器，512MB内存，128MB显存独立显卡，160G以上硬盘，19英寸以上显示器。

2、软件环境：系统软件为WindowsXP/Windows2000等。

应用软件主要有：ERDAS IMAGINE，GEOimg，PCI Geomatic，ENVI等软件。

根据各人使用习惯，可以选择不同的应用软件，但是GEOimg具有Spot5的严格物理模型，所以建议使用GEOimg处理Spot5影像。

Spot5卫星影像目视判读的探讨【摘要】了解地物在不同空间分辨率影像上的表现，掌握不同假彩色合成影像的特征，熟练运用遥感影像解译标志与解译方法。

【关键词】遥感图像；判读要素；判读标志；判读方法传统的森林资源调查是以地形图为工作图，对坡勾绘小班，并深入小班现地进行各项因子调查。

效率低已经不能适应现在市场经济下的森林资源调查工作。

因此，利用高分辨率卫星影像进行森林资源调查的方法开始得到广泛应用，而由于Spot5卫星影像分辨率高，多光谱影像能反映植被信息等特点，在森林资源调查中得到林业工作者的青睐。

遥感图像真实、直观地记录了地面资源、环境等特征。

随着遥感技术在林业调查工作中的广泛应用，遥感图像的判读成为至关重要的一部分。

这就需要判读人员了解遥感图像的光谱特征，掌握正确的判读方法，以提高判读质量和工作效率。

下面介绍一下遥感图像判读的原理和方法。

1.判读要素由于遥感图像反映了广大地区多波段和多时相的同步环境信息，是地表自然综合体的高度综合性图像，判读过程中需要注意以下几项要素：1.1图型遥感图像的图型标志是地物形态特征和波谱特征的综合反映。

地物在影像上的图型结构，主要取决于地物的平面形态和高低起伏特征，当然也与地物的波谱特征所造成的基本色调有关。

图型特征包括形状、大小等要素，图像的图型结构通常表现为由不同形状、色调及纹理特征组合而成的图案。

并与其色调特征结合起来进行描述。

1.2色调卫星图像上的色调是地物电磁辐射特性的反映。

不同物体反射、发射、透射不同数量和不同波长的能量。

这种差异以色调、颜色和密度变化的形式被记录和反映在图像中。

在全色片中主要是以灰度表示；在彩色图像上用色度表示。

其中全色影像的色调是地物波谱特征的直接记录，彩色合成图像上的色彩是地物在几个波段上的波谱特性的综合反映。

利用遥感影像上的色调和色彩进行地物识别，是遥感影像判读的重要依据。

1.3阴影和纹理图像上的纹理是有一组物体的色调重复出现而构成的，是不同色调的解像力在空间和几何位置分布上的表现。

多种融合方法在SPOT—5影像融合中的效果评价作者：王静来源：《科技与创新》2014年第07期摘要：运用多种不同的影像融合技术对SPOT-5影像的多光谱影像和全色影像进行融合，生成新的高分辨率多光谱影像。

通过目视判读，且采用图像均值、相关系数、相对偏差、熵、标准差和平均梯度6个定量指标对不同方式的融合结果进行分析，结果表明，高通滤波融合方法在提高融合影像空间分辨率的同时，也保持了原多光谱影像的光谱特征。

关键词：影像；融合技术；SPOT-5；HPF融合方法中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：2095-6835（2014）07-0153-02SPOT-5卫星遥感影像实时性强，覆盖面广，分辨率高，且信息量丰富，已被广泛应用于煤田地质、矿区环境、水工地质、灾害地质等多种地学领域。

融合技术使SPOT-5遥感影像既具有全色数据的高空间分辨率，又具有多光谱数据的光谱分辨率，从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性和区划精度。

一种好的融合方法，不仅要求增强空间分辨率、锐化空间纹理信息，还要求光谱信息保真性高，否则得出的结果偏差很大或错误，不利于遥感解译。

以下采用Brovey变换、乘法变换、主成分（PC）变换、高通滤波（HPF）变换和光谱锐化（Gram-Schmidt变换）方法对工作区内SPOT-5数据的多光谱影像和全色影像进行融合处理，并对各融合效果进行评价。

1 遥感图像的融合算法1.1 Brovey变换法Brovey变换也称彩色标准化融合变换，是通过归一化后的多光谱波段与高分辨率影像的乘积来增强影像信息。

1.2 乘法变换法利用最基本的乘积组合算法直接对两类遥感影像信息进行合成。

1.3 PC变换法多波段图像经主成分变换至各不相关的成分，将高分辨率图像与第一主成分分量图像进行直方图匹配，用匹配后高分辨率图像替换第一主成分，之后使用逆变换得到融合图像。

由于只是用高分辨率图像来替换低分辨率图像的第一主成分，在替换过程中低分辨率图像第一主成分分量中一些光谱特性的信息损失，在很大程度上影响了融合图像的光谱分辨率。

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SPOT5卫星影像如何查询和SPOT5卫星影像数据处理方法
北京揽宇方圆SPOT-5卫星于2002年5月3日发射，SPOT-5卫星与其前期SPOT卫星类似，运行于同一轨道，以继续保持对地观测的高重复周期。

但是SPOT-5卫星的传感器与其他SPOT卫星相比，有了较大的提高。

SPOT-5卫星用HRG(High Resolution Geometry)传感器，替代SPOT-4的HRVIR传感器。

HRG具有新的特征：1）更高分辨率的卫星影像，2.5m的分辨率的全色波段和10m分辨率多光谱波段；2）采用12000像元的CCD探测器，以维持60km的地面数据宽度；3）采用了新的技术来实现以上特征，例如采用新的数据压缩方法、并利用150Mbit/s的速率传输下行数据。

SPOT5卫星遥感影像进行影像增强、影像配准、影像融合和影像正射纠正一系列图像处理。

单幅SPOTScene在20米至2.5米的分辨率下可覆盖3600平方公里，定位精度最优可达10m。

如此精确的大覆盖影像是满足1:10万到1:1万比例尺应用的理想工具，同时即可满足大区域又可用于局部范围的应用。

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