第三章 遥感图像解译

如何进行航空摄影测量与遥感图像解译现代社会飞速发展的航空摄影测量和遥感技术已经成为地理空间信息科学领域中的重要组成部分。

航空摄影测量可以利用飞机、卫星等载体获取地面目标的影像资料，而遥感图像解译则是根据这些影像资料来提取地物信息并进行分析。

本文将探讨如何进行航空摄影测量与遥感图像解译，以及相关的应用和发展趋势。

首先，航空摄影测量是通过航空影像来获取地面目标信息的一种技术。

航空影像可以分为航测影像和卫星遥感影像两种类型。

航测影像是利用飞机等载体获取的影像资料，具有分辨率高、覆盖范围大的特点；而卫星遥感影像则是利用卫星获取的影像资料，具有覆盖范围广、周期长的特点。

航空摄影测量技术结合了地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等科学技术手段，可以获得高精度、高分辨率的地面目标信息。

航空摄影测量技术在各个领域有着广泛的应用。

在城市规划和土地管理中，可以利用航空摄影测量技术获取城市建筑、交通路网等信息，为城市规划和土地管理提供数据支持。

在环境保护中，可以利用航空摄影测量技术监测森林覆盖率、水资源分布等情况，为环境管理和生态保护提供数据支持。

在农业领域，可以利用航空摄影测量技术获取农田的土壤类型、作物分布等信息，为农业生产提供数据支持。

此外，航空摄影测量技术还广泛应用于国土资源调查、灾害监测、地质勘探等领域。

与航空摄影测量相伴而生的是遥感图像解译技术。

通过对航测影像和卫星遥感影像进行解译，可以提取出地物信息，包括建筑物、道路、河流、森林、湖泊等。

遥感图像解译技术可以分为目视解译和计算机自动解译两种方式。

目视解译是人眼通过观察遥感图像进行解译，具有灵活性强、经验丰富的特点，但速度较慢；而计算机自动解译则是利用计算机算法对图像进行解译，具有速度快的优势，但对算法的准确性和稳定性要求较高。

目视解译和计算机自动解译可以相互结合，提高解译的准确性和效率。

遥感图像解译在地理空间信息科学领域中有着广泛的应用。

在农业领域，可以利用遥感图像解译技术获取农作物的生长状况、密度等信息，为农业生产提供决策支持。

使用遥感图像解译进行土地利用类型分类的技巧与方法引言：遥感图像解译是通过获取地面及其有关信息的各种图像，并分析图像来识别及提取地物特征的过程。

在土地利用规划、环境保护、农业和城市规划等领域，遥感图像解译在确定土地利用类型及其空间分布方面发挥着关键作用。

本文将介绍一些使用遥感图像解译进行土地利用类型分类的技巧与方法。

一、选取合适的遥感数据选择合适的遥感数据是进行土地利用类型分类的关键步骤。

常见的遥感数据包括航空摄影、卫星影像和激光雷达数据等。

这些数据具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等特点，因此需根据研究目的和数据可用性选择合适的遥感数据。

通常情况下，高分辨率的卫星影像可以提供更详细的地物信息，而中分辨率的遥感数据可以实现更大范围的土地利用类型分类。

二、预处理遥感图像数据在进行土地利用类型分类之前，通常需要对遥感图像数据进行预处理。

预处理包括影像辐射校正、大气校正和几何纠正等步骤。

通过这些预处理步骤，可以消除由于传感器和大气条件等因素引起的影像噪声和畸变，提高土地利用类型分类的准确性。

三、提取分类特征提取合适的分类特征是进行土地利用类型分类的关键。

常见的分类特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。

光谱特征通常是基于遥感图像中地物的光谱反射率或辐射亮度进行分类，通过分析地物的光谱特征可以判断其土地利用类型。

纹理特征是指地物的纹理信息，通过纹理特征可以获得地物的空间分布信息，从而实现土地利用类型分类。

形状特征是指地物的形状信息，通过分析地物的形状特征可以判别其土地利用类型。

四、选择合适的分类算法选择合适的分类算法是进行土地利用类型分类的关键。

常见的分类算法包括最大似然分类法、支持向量机、随机森林和人工神经网络等。

最大似然分类法是一种常用的基于统计理论的分类算法，它通过计算每个地物类别的最大似然估计来判断其土地利用类型。

支持向量机是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个高维空间中的超平面来实现土地利用类型分类。

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。

第一章：1.遥感的基本概念是什么？应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。

2.遥感探测系统包括哪几个部分？被侧目标的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用.3.作为对地观测系统，遥感与常规手段相比有什么特点？①大面积同步观测：传统地面调查实施困难，工作量大，遥感观测可以不受地面阻隔等限制。

②时效性：可以短时间内对同一地区进行重复探测，发现地球上许多事物的动态变化，传统调查，需要大量人力物力，用几年甚至几十年时间才能获得地球上大范围地区动态变化的数据。

因此，遥感大大提高了观测的时效性。

这对天气预报、火灾、水灾等的灾情监测，以及军事行动等都非常重要。

（比较多，大家理解性的删除自己不需要的）③数据的综合性和可比性遥感获得地地物电磁波特性数据综合反映了地球上许多自然、人文信息。

由于遥感的探测波段、成像方式、成像时间、数据记录、等均可按照要求设计，使获得的数据具有同一性或相似性。

同时考虑道新的传感器和信息记录都可以向下兼容，所以数据具有可比性。

与传统地面调查和考察相比较，遥感数据可以较大程度地排除人为干扰。

④经济性遥感的费用投入与所获得的效益，与传统的方法相比，可以大大的节省人力、物力、财力和时间、具有很高的经济效益和社会效益。

⑤局限性遥感技术所利用的电磁波有限，有待进一步开发，需要更高分辨率以及遥感以外的其他手段相配合，特别是地面调查和验证。

第二章：6.大气的散射现象有几种类型？根据不同散射类型的特点分析可见光遥感与微波遥感的区别，说明为什么微波具有穿云浮透雾能力而可见光不能。

①瑞利散射（大气中粒子的直径比波长小得多时发生的散射）.②米氏散射（当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射）③无选择性散射（当大气中粒子的直径比波长大的多时发生的散射）.大气散射类型是根据大气中分子或其他微粒的直径小于或相当于辐射波长时才发生。

遥感图像解译是利用遥感技术获取的卫星、空遥感图像数据，进行目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析的过程。

它已经成为现代地质、地理、环境和农业等领域中不可或缺的技术手段。

在工程建设、资源管理和环境保护等方面，都具有不可替代的作用。

遥感图像解译的基本原理遥感图像解译需要依赖遥感技术采集的图像数据。

遥感图像数据一般包括光学图像和雷达图像。

光学图像是通过接收地物反射或辐射的能量采集的图像。

它的频谱范围一般包括可见光、红外线和紫外线等波段。

雷达图像则是通过接收地物反射或散射的雷达波信号采集的图像。

它的频谱范围主要在微波段。

在遥感图像解译中，需要通过对不同波段的图像数据进行处理和分析，以达到目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析等目的。

因此，了解不同波段的地物反射和散射特性是遥感图像解译的基本原理。

遥感图像解译的方法遥感图像解译的方法可以分为人工解译和计算机自动解译两种。

人工解译是指通过观察和分析遥感图像，利用人类的经验和知识来进行判断、分类和提取等操作的一种解译方法。

计算机自动解译则是指利用计算机程序和算法来实现遥感图像的分类、目标检测和特征提取等操作的一种解译方法。

人工解译的基本流程包括：影像预处理、目标提取、图像分类、图像后处理等步骤。

其中，影像预处理主要包括对图像进行去噪、增强、几何校正和辐射定标等操作；目标提取则是指对图像中的目标进行检测和分割操作；图像分类则是指按照特定的标准对目标进行分类和识别；图像后处理则是指对分类结果进行精细化处理和分析。

计算机自动解译则是利用计算机程序和算法来进行遥感图像解译。

其中，监督分类法是常见的自动分类方法之一。

监督分类法是指利用已知分类样本和特征向量等信息，来训练计算机程序，然后对整幅遥感图像进行分类的一种方法。

一般情况下，监督分类法需要进行数据选择、特征提取、模型训练和分类等步骤。

除了监督分类法外，还有无监督分类法、神经网络法、模糊聚类法和支持向量机法等自动解译方法。

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。

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如何进行遥感图像解译与土地利用变化检测的步骤详解遥感图像解译与土地利用变化检测是一项重要的环境科学研究任务，它具有广泛的应用领域，例如农业、城市规划和自然资源管理。

本文将详解这一过程的步骤，从数据获取到结果分析。

通过了解这些步骤，读者将能够更好地理解和应用遥感图像解译与土地利用变化检测技术。

1. 数据获取在进行遥感图像解译与土地利用变化检测之前，首先需要获取高质量的遥感图像数据。

这些图像可以来自卫星、航空器或无人机平台。

数据的获取应考虑地理位置、时间和分辨率等因素。

对于土地利用变化检测，重要的是获取多期的图像数据，以便进行对比分析。

2. 预处理获取图像数据后，下一步是进行预处理。

预处理的目的是去除图像中的噪声、改善图像质量，以便更好地进行后续的解译和分析。

预处理步骤包括辐射定标、大气校正、几何校正和镶嵌等。

这些步骤可以通过遥感软件和算法来完成。

3. 图像解译图像解译是遥感图像解译与土地利用变化检测的核心步骤。

在这一步骤中，研究人员需要根据图像的特征和知识来识别和分类不同的地物或土地利用类型。

这可以通过目视解译、计算机辅助解译或混合解译等方法来实现。

解译的结果通常是一个土地利用分类图，其中地物或土地利用类型被分配到不同的类别中。

4. 变化检测土地利用变化检测是对多期图像数据进行比较，以分析土地利用变化的过程和趋势。

这个过程可以帮助了解土地利用变化的原因，并为合理的土地规划和管理提供依据。

变化检测可以通过单期差别图、多期叠加图和变化向量分析等方法来完成。

在进行变化检测时，还应考虑数据的准确性和精度。

5. 结果分析最后一步是对土地利用变化检测的结果进行分析。

这包括对变化的特征、分布和趋势进行统计和解释。

结果分析可以通过统计方法、地理信息系统和模型分析来完成。

通过对结果的深入分析，研究人员可以发现土地利用变化背后的驱动力和影响因素，从而为土地管理和规划提供科学依据。

总结遥感图像解译与土地利用变化检测是一项复杂的研究任务，需要进行多个步骤和方法的综合应用。

遥感图像解译1 遥感图像解译的一般要求(1) 遥感图像解译主要适用于前期论证阶段和初步勘察阶段。

解译工作应先于水文地质测绘，并贯穿其整个过程，以提供编写设计、布置水文地质观测路线的依据，达到减少水文地质测绘工作量，提高工作精度的目的。

(2) 一般使用的遥感图像为卫星图像和航空相片，必要时，在卫星图像和航空相片解译的基础上提出课题，进行红外扫描或其他专门遥感飞行，获得相应的遥感图像。

(3) 通过遥感图像解译，应提交与测绘比例尺相同的遥感图像水文地质解译图及文字说明。

根据需要，可分别编制地貌、地质构造解译图、相片镶嵌图和典型像片图等。

(4) 通过遥感图像解译，能够解决或基本能够解决某地区的水文地质问题，对该地区可不作或少作水文地质测绘工作，以减少野外工作量。

2 遥感图像解译的基本要求(1) 进行相片质量鉴定。

在搜集和分析已有资料(包括不同地质体的光谱特征资料)和野外踏勘调查的基础上，建立地质、水文地质直接和间接解译标志。

(2) 应选用不同时间、不同波段、不同比例尺卫星图像进行水文地质对比解译。

图像比例尺可根据卫星图像质量放大到1:50万至1:25万。

(3) 使用的航空相片比例尺，尽量接近水文地质测绘比例尺，一般不宜小于1:5万。

(4) 为发挥卫星图像视域范围大、反映构造轮廓清楚的客观效果和航空相片局部细节详细的长处，卫星图像和航空相片最好结合使用。

但在进行区域地质、水文地质解译时，卫星图像也可单独使用。

(5) 遥感图像解译一般采用目视解译和航空立体镜的光学机械解译，尽可能采用假彩色合成为主的电子光学解译和计算机图像处理，以提高解译水平。

(6) 遥感图像解译应结合已有的地面地质、物探、钻探等资料进行。

(7) 单张相片及镶嵌图的解译结果，可采用徒手或仪器转绘到与测绘比例尺相应的地形底图上，统一编绘成解译成果图。

3 遥感图像主要解译内容(1) 划分主要地貌单元，判定地貌形态、成因类型及地貌形态与地质构造、地层岩性、地下水分布的关系；(2) 地质构造基本轮廓、新构造形迹、裸露及隐伏的线性构造位置；(3) 各种岩溶形态和成因类型；(4) 解译各种水文地质现象，判定泉点、泉群、地下水溢出带和地表水渗失带位置，圈定地表水体的范围，分析水系发育特征；(5) 古河道、浅层淡水的分布范围；(6) 分析地下水补给、径流、排泄等区域水文地质条件。

遥感图像解译作业一1、横量遥感图像解译质量的指标有哪几个？每个指标的含义是什么？（1）解译的完整性解译的完整性标志着所得出的结果与给定任务的符合程度（2）解译可靠性解译可靠性指出解译结果与实际的符合程度（3）解译的及时性解译的及时性包括图像资料的及时使用（4）解译结果的明显性解译结果的明显性是指解译出来的成果。

2、地物的特征有哪些，他们在遥感图像解译中的作用是什么？地物特征：空间分布、波谱反射和辐射特征、时相变化空间分布作用：（1）分析探测对象的空间分布特征以选择具有适当的空间分辨率的遥感图像；（2）特测对象的空间分布特征又是在遥感图像上识别目标的参考数据。

波谱反射和辐射特征作用：可根据遥感仪器所接收到的电磁波谱特征的差异来识别不同的物体。

时相变化作用：通过动态监测了解地物的变化过程和变化范围，并按照地物的时间变化特征以及光谱特征的时间效应来确定识别目标。

作业二1、分析主动、被动微波，近红外和热红外遥感的异同？不同：主动微波遥感：用人工向目标物发射某一波长的微波讯号，用仪器接收目标物反射的回波，然后根据它们发射回来的微波特征识别物体；被动微波遥感：用仪器接收自然物体和人工物体自身所发射的微波；近红外遥感：红外线照相机拍摄的侦测图像；热红外遥感：指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。

相同：都具有一定的波长范围。

2、叙述5类地物的辐射特征（水体、植被、岩石、土壤和人工地物）？水体辐射特征：辐射通量与绝对温度的四次方成正比（M=εσT4），因此水体周围地物之间微小的温度差异影响着辐射通量的变化。

植被辐射特征：各类植物间的辐射差异是由植物株体从地面和太阳辐射获得并储藏热量多少而定的。

岩石辐射特征：岩矿物的辐射与其表面特征—粗糙度、色调有关。

粗糙表面比平滑表面辐射强，暗色地物比浅色地物辐射强。

土壤辐射特征：土壤的辐射是由于土壤温度状况决定的，土壤温度与水分的蒸腾散失、风化和化学溶解、微生物活性及有机质的分解速度有关，与种子萌发和植物生长有关。

遥感图像解译中遇到的常见问题解析遥感图像解译是通过获取大范围地物表面遥感图像并对其进行分析和解译来获取地物信息的一种技术。

在遥感图像解译过程中，常常会遇到一些问题和挑战。

本文将针对这些常见问题进行解析和探讨。

第一，遥感图像的分辨率不足。

遥感图像的分辨率决定了可以分辨的最小地物特征大小。

如果分辨率不足，像素点代表的地物信息就会模糊或混杂。

解决这个问题的方法有两种：一是选择分辨率更高的遥感图像，二是通过像素融合等技术提高图像的分辨率。

第二，遥感图像的几何校正问题。

遥感图像经过传感器获取后，可能会存在一些几何变形，如地物形状的倾斜、位移等。

这会影响到地物的几何位置和精确度。

解决这个问题的方法是进行几何校正，利用控制点和地理坐标系统对图像进行校正和校准，以提高几何精度。

第三，遥感图像的光谱解译问题。

遥感图像以不同波段的电磁能量反射来表示地物的光谱特征。

然而，同一类地物在不同波段的反射率可能存在差异，导致光谱解译结果不准确。

解决这个问题的方法是通过多光谱数据融合、SVM分类器等方法，综合利用不同波段的信息，提高解译的准确性。

第四，遥感图像中的噪声问题。

遥感图像存在各种噪声干扰，如条纹噪声、斑点噪声等。

这些噪声会干扰地物的解译结果。

解决这个问题的方法是采用滤波算法，如中值滤波、小波滤波等，对图像进行降噪处理，提高图像的质量。

第五，遥感图像的分类问题。

图像分类是遥感图像解译的重要环节，常常面临类别不均衡、类别交叉等问题。

解决这个问题的方法有两种：一是采用多尺度、多特征、多角度等策略，提高分类的准确性；二是采用深度学习等机器学习方法，利用大数据和神经网络提高分类效果。

第六，遥感图像的时序解译问题。

时序遥感图像可以提供地物的时变信息，但解译时面临遥感数据获取周期、数据匹配和时序变化情况等问题。

解决这个问题的方法是建立时序遥感数据库，利用相关技术对多时相图像进行匹配和分析，以获取地物的时序信息。

综上所述，遥感图像解译在实践中常常面临分辨率、几何校正、光谱解译、噪声、分类和时序解译等问题。

遥感图像解译遥感图像解译第⼀章：遥感图像解译的⼀般问题本章重点：①图1.0.1对应的遥感图像解译的特点；②地物信息传递的七个步骤；③质量评价的四个标准及其相关计算；遥感：通过各种传感器，在不接触⽬标条件下探测⽬标地物，获取其反射、辐射和散射的电磁波信息，并进⾏处理、分析和应⽤的⼀门科学和技术。

★图1.0.1（欧空局发布的PROBA图像）表明了图像解译能⼒和⼈的视觉能⼒的关系：卫星遥感延伸了视觉器官功能，将⾁眼看不到的地物⽬标所具有的某些特征信息通过对遥感图像的解译获取出来，⼈眼进⾏⽬视判读时因为个⼈经验等原因的限制，容易使⽬视判读解译出现很⼤的偏差，⼈⼯解译的程度和精度很⼤程度受到视觉能⼒的限制。

★地物信息传递的七个过程：1.有选择地观测地学环境；2.由数据产⽣的局部概念模型；3.将地物图像数据转变成图像信息；4.图像信息的组织和管理；5.图像信息在新的层次上还原为地物信息；6.由地学信息产⽣的局部概念模；7.按照地学应⽤要求进⾏加⼯。

图像解译按应⽤领域可以分为普通地学解译和专业解译（地质、⼟壤、军事等）；图像解译按组织⽅法可以分为：野外解译、飞⾏器⽬视解译、室内解译、综合解译。

遥感信息的利⽤⽅式照遥感技术的发过程划分： 1.瞬时信息的定性划分；2. 空间信息的定位；3.瞬时信息的定量分析；4.时间信息的趋势分析5.多源信息的综合分析。

解译产品和各种技术的发展(P11)：观察与测量仪器的改变；产品形式的改变；⽣产⼯艺的改变；新⼀代传感器的研制；地理信息系统的⽀持；遥感应⽤模型的深化.★遥感图像解译的质量要求解译质量的四个标准：1.解译的完整性:解译的完整性标志着所得出的结果与给定任务的符合程度。

对解译完整性的评价⼀般以质量指标来表⽰，在个别情况下，也会进⾏数量的评价，即已揭⽰细部数量与总数量的百分⽐。

2.解译可靠性：指出解译结果与实际的符合程度，决定于正确地物数量与实际总数量的⽐值关系。

（可通过混淆矩阵表达：总体精度、Kappa 系数、混淆矩阵（可能性）、⽣产者（制造者）精度以及⽤户精度。