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⼟地利⽤覆盖（LUCC）变化遥感解译.⼟地利⽤/覆盖（LUCC）变化遥感解译1、资料的准备2、遥感影像的处理3、遥感影像的解译（初步解译）（1）解译的指标体系解译的指标⽤⼟地利⽤/覆盖分类系统，采⽤全国⼆级分类系统：⼀级分为6类，主要根据⼟地的⾃然⽣态和利⽤属性；⼆级分为25个类型，主要根据⼟地经营特点、利⽤⽅式和覆盖特征；耕地根据地形特征进⾏了三级划分，即进⼀步划分为平原、丘陵、⼭区和坡度⼤于25度的耕地。
分类系统及含义为：①耕地：指种植农作物的⼟地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草⽥轮作地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林⽤地；耕种三年以上的滩地和海涂。
11、⽔⽥：指有⽔源保证和灌溉设施，在⼀般年景能正常灌溉，⽤以种植⽔稻、莲藕等⽔⽣农作物的耕地，包括实⾏⽔稻和旱地作物轮种的耕地。
12、旱地：指⽆灌溉⽔源及设施，靠天然降⽔⽣长作物的耕地；有⽔源和浇灌设施，在⼀般年景下能正常灌溉的旱作物耕地；以种菜为主的耕地；正常轮作的休闲地和轮歇地。
②林地：指⽣长乔⽊、灌⽊、⽵类以及沿海红树林地等林业⽤地。
21、有林地：指郁闭度>30%的天然林和⼈⼯林。
包括⽤材林、经济林、防护林等成⽚林地。
22、灌⽊林地：指郁闭度>40%、⾼度在2⽶以下的矮林地和灌丛林地。
23、疏林地：指郁闭度为10-30%的稀疏林地。
24、其他林地：指未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑园、茶园、热作林园等）。
③草地：指以⽣长草本植物为主、覆盖度在5%以上的各类草地，包括以牧为主的灌丛草地和郁闭度在10%以下的疏林草地。
31、⾼覆盖度草地：指覆盖度>50%的天然草地、改良草地和割草地。
此类草地⼀般⽔分条件较好，草被⽣长茂密。
32、中覆盖度草地：指覆盖度在20-50%的天然草地和改良草地，此类草地⼀般⽔分不⾜，草被较稀疏。
33、低覆盖度草地：指覆盖度在5-20%的天然草地，此类草地⽔分缺乏，草被稀疏，牧业利⽤条件差。
利用遥感测绘技术进行土地利用分析近年来，随着人口的增长和城市化的加快，土地利用问题一直是人们关注的焦点。
如何科学地进行土地利用分析，以合理规划和管理土地资源，成为了重要的任务。
遥感测绘技术作为一种高效、准确的土地利用分析工具，得到了广泛的应用。
在土地利用分析中，遥感技术的应用主要包括遥感数据获取、图像处理和土地利用分类等方面。
遥感数据获取是整个过程的第一步，通过卫星、航空器或无人机获取高分辨率的遥感图像。
这些图像可以提供大范围、多时相的土地信息，为土地利用分析提供了基础数据。
图像处理是遥感技术应用中的关键环节。
在土地利用分析中，常用的图像处理方法包括辐射校正、几何校正和图像增强等。
辐射校正可以消除不同时间、不同光照条件下的图像差异，几何校正则能够纠正图像中的位置偏差和扭曲，图像增强可以提高图像的对比度和清晰度。
通过这些处理方法，可以获得质量更高的遥感图像，为土地利用分类奠定基础。
土地利用分类是遥感技术应用中的核心环节。
通过分析遥感图像中的特征以及与现场实地调查的结合，可以将土地按照不同的用途进行分类。
常见的土地利用分类包括农田、林地、水域、建设用地等。
通过精确的土地利用分类，可以更好地了解土地资源的分布情况和利用状况，为土地规划和管理提供科学依据。
土地利用分析不仅可以评价土地资源的合理利用程度，还可以为环境保护、生态建设等提供参考。
例如，通过分析农田利用率，可以了解到农田利用效益的高低，进而调整和优化农业生产结构；通过分析水域利用情况，可以评估水资源的利用状况，为水资源管理提供数据支持。
总之，利用遥感测绘技术进行土地利用分析能够为土地资源的合理管理和保护提供数据支撑。
值得一提的是，土地利用分析需要依托于地理信息系统（GIS），将遥感数据和其他数据进行集成分析，实现土地资源的动态监测和分析。
地理信息系统技术的应用可以融合地理位置、属性数据和遥感数据，形成专题图图层，为决策者提供直观的信息支持。
然而，尽管遥感测绘技术在土地利用分析中得到了广泛的应用，但仍然存在着一些挑战和问题。
基于遥感技术的土地利用变化分析遥感技术是一种通过卫星、飞机、无人机等远距离获取地表信息的技术手段。
利用遥感技术，可以实现对土地利用变化进行准确、高效的分析。
本文将探讨基于遥感技术的土地利用变化分析的方法和应用。
一、遥感技术在土地利用变化分析中的应用遥感技术通过获取地表影像，可以获取大范围的土地利用信息，包括农田、城市、森林、湖泊等地表类型的变化。
与传统的地面调查相比，遥感技术具有获取大范围数据、高时间分辨率、低成本的优势，能够为土地规划、资源管理、生态环境保护等领域提供重要支持。
二、土地利用变化分析的方法1. 影像分类法影像分类是指将遥感影像中的像元划分为不同的类别，如农田、林地、水体等。
影像分类可以通过人工解译、监督分类和无监督分类等方法实现。
通过对多个时段的影像进行分类，可以得到不同时间点的土地利用类型分布。
2. 深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在土地利用变化分析中得到广泛应用。
深度学习方法能够通过对大量影像数据的训练，自动获取地物特征，并准确地进行土地利用类型分类。
相比传统的方法，深度学习能够更好地应对复杂的景观变化。
三、基于遥感技术的土地利用变化分析案例1. 城市扩张的变化分析随着城市化进程的加快，城市用地的需求不断增长。
利用遥感技术，可以对城市的扩张进行动态跟踪和分析。
通过对连续时期的遥感影像进行分类，可以获取不同时间点城市用地的面积、空间分布等信息，为城市规划提供参考依据。
2. 生态环境变化的监测生态环境是人类生存和发展的重要基础。
利用遥感技术，可以对森林、湿地等自然生态系统的变化进行监测。
通过对遥感影像的分类分析，可以获取不同时间点生态系统的植被覆盖情况、湿地面积变化等信息，为生态环境保护和管理提供科学依据。
3. 农田利用变化的研究农田是粮食生产的重要基地，农业发展与粮食安全息息相关。
利用遥感技术，可以对农田的面积变化、土地利用类型的变动进行分析。
通过对多期遥感影像的比对，可以了解不同时间段农田面积的增减变化情况，为农业决策提供参考。
2016 NO.04SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION信 息 技 术12科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION近年来,由于经济的快速发展,城市土地利用类型变化较大,遥感数据被广泛用于土地利用和土地覆盖研究,遥感技术的快速发展为土地利用研究提供了有力的工具。
利用遥感图像解译编制土地利用类型图是一种经济实用的方法,能够快速、准确、大范围地获取土地资源状况,它可为摸清土地资源的数量与质量并进行合理利用提供科学依据。
该文利用Landsat-8遥感影像结合ENVI 工具,快速得到了城市的土地利用类型。
通过对分类结果精度的验证,证明了此技术可以作为获取土地利用信息的有效手段。
1 研究区概况某市地处我国东部沿海向内陆过渡地带,气候属亚热带湿润性东南季风气候, 具有冬寒夏暖、春湿秋旱、夏季多雨、冬季少雪、四季分明的特征。
地形以平原为主,兼有少量低山丘陵以及岗地。
植被类型繁多,自然植被以常绿阔叶、落叶阔叶混交林为主,马尾松、杉木、栎树分布普遍。
2 数据来源2013年2月11号,美国航空航天局(NASA)成功发射了Landsat 8 卫星,其上携带OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器。
OLI陆地成像仪包括9个波段,空间分辨率为30m,其中包括一个15米的全色波段。
与ETM+传感器相比,OLI包括了ETM+传感器所有的波段,OLI全色波段Band8波段范围变窄,使全色图像更易区分植被和无植被地区,有利于目视判读和城市土地利用分类。
此外,还有两个新增的波段:蓝色波段(band 1;0.433 0.453μm)和短波红外波段(band 9;1.360 1.390 μm)。
研究选取2013年9月的两景Landsat-8 OLI影像对该市进行土地利用分类研究,行列号分别为123/38和123/39,两景数据云量较少,成像清晰,利于后续分类处理。
基于遥感与GIS的城市土地利用动态变化分析城市土地利用动态变化分析是一项利用遥感与GIS技术研究城市土地利用变化的重要任务。
随着城市化进程的不断加快，土地利用动态变化对城市发展和规划起着至关重要的作用。
本文将探讨遥感与GIS在城市土地利用动态变化分析中的应用，并介绍相应的方法与技术。
首先，遥感技术在城市土地利用动态变化分析中具有重要作用。
遥感技术可以获取大范围、多时相的土地利用数据，并为后续的分析提供基础。
通过遥感影像的解译与处理，我们可以获得土地利用类型、变化时序和空间分布等信息。
同时，遥感技术还可以捕捉到城市土地利用变化的空间格局与趋势，为城市规划和决策提供科学依据。
其次，GIS技术可以对遥感数据进行集成、管理和分析。
通过GIS软件中强大的数据处理与分析功能，可以将遥感数据与其他地理信息进行整合，并生成相应的土地利用变化分布图、变化矩阵与变化趋势图等结果。
此外，GIS技术还可以实现土地利用变化的时空模拟与预测，帮助规划者更好地了解城市土地利用的未来发展趋势。
基于遥感与GIS的城市土地利用动态变化分析主要包括以下几个步骤：第一步是遥感影像的获取与预处理。
选择适应研究需求的遥感影像，如卫星图像或航空影像，并进行预处理，包括辐射校正、几何校正和影像配准等，以确保影像的准确性与一致性。
第二步是土地利用类型的提取与分类。
基于遥感影像的解译与分析，可以将土地划分为不同的利用类型，如建设用地、农田和林地等。
利用GIS技术，可以对解译结果进行后处理与分类，生成土地利用类型的数字化图层。
第三步是土地利用变化的检测与分析。
通过比较不同时期的土地利用数据，可以检测出土地利用的变化与转换。
利用GIS软件中的空间分析工具，可以计算不同土地利用类型的面积、变化矩阵和转换矩阵等指标，从而评估土地利用的变化趋势和空间分布。
第四步是土地利用变化的模拟与预测。
基于历史土地利用数据与相关影响因素，可以利用GIS技术进行土地利用变化的模拟与预测。
详解测绘技术中的遥感影像解译技术遥感影像解译技术是现代测绘技术中的重要组成部分，它在国土资源调查、环境监测、灾害防治等领域起着不可替代的作用。
本文将详细探讨遥感影像解译技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、遥感影像解译技术的原理遥感影像解译技术是通过获取并分析地球表面的遥感影像数据，提取出有用的地物信息。
它基于遥感技术，通过感知地球表面的辐射能量反射、发射和传输情况，利用光谱、空间和时间特征来解读地物的属性、分布和变化。
1. 光谱解译技术：利用遥感影像中不同波段的反射率或发射率差异，分析物体的光谱特性，判断其类型和性质。
例如，在红外波段中，不同植被的反射率差异较大，可以通过光谱解译技术来识别不同植被类型。
2. 空间解译技术：通过观察和分析遥感影像中地物的空间分布模式，判断其形状、大小和相互关系。
例如，在城市遥感影像中，通过分析建筑物的空间分布，可以推测出城市的发展规模和方向。
3. 时间解译技术：利用多时相的遥感影像数据，观察和分析地物的动态变化。
例如，通过对不同季节的植被遥感影像进行比对，可以监测植被的生长和衰退状况。
二、遥感影像解译技术的应用遥感影像解译技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的例子。
1. 土地利用/覆盖分类：利用遥感影像解译技术，可以实现对土地利用/覆盖类型的快速分类和监测。
通过分析遥感影像中不同地物的光谱特征和空间分布，可以判断土地的植被类型、建筑物分布、水体分布等信息，为城市规划、农业管理、生态保护等提供可靠的数据支持。
2. 灾害监测与评估：遥感影像解译技术可以帮助监测和评估各类自然灾害，例如地震、洪水、森林火灾等。
通过对遥感影像中灾害相关地物的分析，可以获得灾害范围、破坏程度等信息，为灾害应急和恢复提供科学依据。
3. 环境监测与评估：借助遥感影像解译技术，可以实现对环境资源的监测和评估，例如水体污染、土壤退化、大气污染等。
通过分析遥感影像中各种污染指标的反映，可以监测环境质量的变化，并提供决策支持。
遥感图像解译技术在国土资源调查与土地管理中的应用案例剖析引言随着技术的不断发展，遥感技术在国土资源调查与土地管理中的应用进一步深化和拓展。
本文将通过实际案例，剖析遥感图像解译技术在这些领域中的应用，展示其在实践中的价值和潜力。
案例一：土地利用调查与规划遥感图像解译技术在土地利用调查与规划中的应用广泛而深入。
以某地区的土地利用规划为例，通过遥感图像解译，可以对该地区的土地利用现状进行详细分析和评估，例如划定农田、林地、城市建设用地等区域的边界和比例。
同时，借助遥感技术，还可以监测土地利用的变化情况，及时发现与调整规划不符的情况，为土地管理决策提供科学依据。
案例二：资源调查与监测遥感图像解译技术在资源调查与监测中的应用同样重要。
例如，在森林资源调查中，可以利用遥感技术获取并解译森林覆盖的图像，以评估森林资源的分布、面积和密度。
在水资源监测中，可以利用遥感技术解译水体图像，实时监测水质和水位的变化情况。
这些数据为资源管理和环境保护提供了有效的手段和依据。
案例三：环境监测与评估遥感图像解译技术在环境监测与评估中的应用也非常广泛。
例如，在城市环境评估中，可以利用遥感技术获取并解译城市地貌、植被覆盖以及建筑密度等图像，评估城市发展对环境的影响和破坏程度。
在污染源监测中，可以通过遥感图像解译技术实时监测大气、水体和土壤等环境要素，及时发现和处理污染源，保护生态环境。
案例四：灾害监测与应急响应遥感图像解译技术在灾害监测与应急响应中扮演着重要角色。
例如，在地震、洪水等自然灾害发生后，可以利用遥感技术获取并解译受灾地区的图像，分析受灾程度和范围，为灾后救援和重建提供必要的信息。
同时，借助遥感图像解译技术，还可以监测火灾、干旱等非自然灾害的发生和发展趋势，为相关部门制定预防措施和应急计划提供支持。
结论综上所述，遥感图像解译技术在国土资源调查与土地管理中具有广泛的应用价值。
通过解译遥感图像，我们可以及时获取和分析丰富的空间信息，为决策者和实践者提供科学的依据和支持。
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。
剧场演出场地租赁合同6篇篇1甲方（演出方）：___________地址：___________联系方式：___________法定代表人或授权代表：___________乙方（场地提供方）：___________剧场有限公司地址：___________联系方式：___________法定代表人或授权代表：___________鉴于甲方需要租赁乙方的剧场场地进行演出活动，甲乙双方在平等、自愿、公平和诚信的基础上，经友好协商，达成如下租赁协议：一、租赁场地及设施1. 乙方同意将其位于________的剧场（以下简称“剧场”）租赁给甲方用于举办演出活动。
具体场地位臵及设施包括但不限于舞台、灯光音响、观众席等，均以双方确认的现场实际情况为准。
2. 乙方应确保所提供场地及设施符合安全标准，并为甲方提供必要的帮助和支持，确保演出顺利进行。
二、租赁期限与用途1. 租赁期限为____年____月____日至____年____月____日，共计____天。
租赁期满前，双方可协商续租事宜。
2. 甲方承诺在租赁期内，将租赁场地仅用于举办合法、合规的演出活动，并遵守国家法律法规及相关政策规定。
三、租金及支付方式1. 甲方应付给乙方场地租赁费用总额为人民币________元（大写：_________圆整）。
租金支付方式分为________次支付，首期租金为________元，剩余租金于________支付。
此外，还可能产生其他费用（如宣传推广费、设施使用费等），具体金额和支付方式由双方另行商定。
2. 甲方应按照约定时间支付租金及其他费用，逾期支付的，应支付违约金。
乙方在收到租金后应向甲方提供合法有效的收据。
四、保证金及用途1. 甲方应在签订合同时支付人民币________元作为保证金。
保证金主要用于确保甲方履行本合同约定的各项义务。
2. 在租赁期满且甲方履行完所有义务后，乙方应在____个工作日内将保证金无息退还给甲方。
如何使用遥感技术进行土地利用监测遥感技术是一种通过对地球表面的高空遥感图像进行分析和解译，来获取和研究地球表面信息的科学技术。
随着科技的不断发展和进步，遥感技术已经成为土地利用监测的重要工具之一。
本文将介绍如何使用遥感技术进行土地利用监测。
一、遥感技术的基本原理和技术手段遥感技术主要通过对地球表面的光学、红外、声学等信号进行感知和接收，再通过图像处理、特征提取等手段，从而实现对地表信息的获取与解译。
遥感技术可以通过卫星、飞机或无人机等获取高分辨率的遥感图像，这些图像具有丰富的地学信息。
二、遥感技术在土地利用监测中的应用2.1 土地类型分类遥感技术可以通过对不同波段的图像进行解译，将地表分成不同的类别，比如水体、森林、农田等，从而实现土地类型的分类。
这种方法可以提供土地利用的空间分布信息，为土地规划和土地资源管理提供重要依据。
2.2 变化检测遥感技术可以利用多期遥感图像进行比对和分析，对土地利用变化进行监测。
通过对比不同时间段的遥感图像，可以获得土地利用变化的信息，比如城市扩张、农田面积变化等。
这种方法可以为土地规划和土地资源管理提供时空变化的全面了解，帮助科学决策。
2.3 土地利用强度评价遥感技术不仅可以获取土地利用的空间分布信息，还可以计算土地利用的强度。
通过利用遥感图像提取土地利用信息，结合土地面积、人口密度等统计数据，可以对土地利用强度进行评价。
这种方法可以为土地资源的合理利用和土地规划提供科学依据。
三、遥感技术在土地利用监测中的挑战和机遇3.1 数据质量遥感图像的质量直接影响到土地利用监测的精度和可靠性。
不同传感器采集的遥感图像，其质量存在一定差异。
因此，需要选取合适的遥感数据，同时结合地面观测数据进行校正和验证，以提高数据的精度和可靠性。
3.2 图像解译遥感图像的解译是土地利用监测的关键技术之一。
图像解译需要结合地面调查和验证，同时考虑不同土地类型的特征和光谱信息，对图像进行合理的分类和解译。
遥感图像解译与测绘技术结合在农业资源评估中的应用现代农业发展离不开科技创新和技术应用的支持。
遥感图像解译与测绘技术的结合为农业资源评估提供了一种高效、准确的方法。
本文将探讨这种技术应用在农业领域的意义和优势。
一、遥感图像解译在农田土壤评估中的应用遥感图像解译是通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物信息并进一步研究和应用的过程。
在农田土壤评估中，遥感图像解译技术可以提供土地利用、土地类型、土壤质量等关键信息。
通过对遥感图像进行土壤光谱特性分析，可以精确测定土壤类型和质地，为农业生产提供科学依据。
同时，遥感图像解译还能够检测土地的水分分布情况，帮助农民合理安排灌溉和施肥计划，提高农田利用效益。
二、测绘技术在农业资源评估中的应用测绘技术是通过测量和监测地表物体的空间位置和形状，生成地理数据和地图的一种方法。
在农业资源评估中，测绘技术可用于制作土地利用图、农田分布图和农作物生长状态监测图等。
土地利用图能够准确反映不同土地类型和利用方式在农田中的分布情况。
利用测绘技术，可以对农田进行精确测量，并利用卫星定位系统获取精确的农田边界信息。
这些信息可以帮助农民了解土地的可利用面积和分布特点，为农业规划和生产管理提供依据。
农田分布图是通过测绘技术对农田进行空间布局分析和美化设计的结果。
通过对农田的测量和分析，可以优化农田的布局，合理安排不同作物的种植面积和空间位置，提高农田的利用效益。
农作物生长状态监测图是通过测绘技术对农作物生长状况进行实时监测和分析，可及时评估作物的健康状况和生长水平。
通过对作物生长特征和光谱特性的准确测量，可以帮助农民制定合理的农作物管理方案，提高农作物的产量和品质。
三、遥感图像解译与测绘技术结合在农业资源评估中的应用优势遥感图像解译与测绘技术的结合在农业资源评估中具有诸多优势。
首先，遥感技术能够实现大范围、多时次的数据获取，可以全面了解农田的分布和状态变化。
测绘技术则能够提供精确的空间位置和形状信息，为农田规划和设计提供依据。
土地利用动态变化遥感解译与制图（综合实验）
打开ENVI软件
打开04年和08年的图片
08 04
选取感兴趣区 04年窗口——工具——感兴趣区——感兴趣区工具
在04年上选取感兴趣区
主窗口——分类——监督分类——最大似然法
下一步
主窗口——分类——监督分类——最大似然法
下一步
用新的窗口打开04年最大似然法
再用新的窗口打开08年最大似然法
接下来，主窗口——基本工具——波段运算
在Enter an expression中输入公式B1*20-B2，然后按Add to List键
点击ok,在Variables to Bands Pairings窗口中B1对应08年，B2对应04年
点击ok ，输入文件名后保存，并用新的窗口打开
在上图的工具栏中，overlay--Density Slice Band ｃｈｏｉｃｅ
选中０８－０４年的，点击ＯＫ，得出以下窗口
０４－０８有改变的分别用不同的颜色表示，没有改变的用白色表示
最后打开
影像分类
打开需要精度验证的图片(０４为例)
选感兴趣区（五类）并保存后打开
重选感兴趣区１和７对应，２和８对应……记得选时不能和前次重合然后再保存并用新窗口打开
主窗口，分类——分类后处理——混淆矩阵分析——居于地表真实感兴趣区，在跳出的对话框中选第一次感兴趣区保存的图片
最后结果
欢迎您的下载，
资料仅供参考！
致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等
打造全网一站式需求。
《遥感解译与制图》实验报告实验名称土地利用、土地覆盖变化遥感解译与制图班级：620707学号：姓名：日期：2010.5.25一，实验目的以内蒙古科尔沁左翼后旗为研究区，利LandsatLandsat/TM/TM、LandsatLandsat/ETM+/ETM+遥感数据，通过遥感数字图像处理及目视解译方法进行土地利用类型专题信息提取，并对土地覆盖变化情况进行研究，最终提交内蒙古科尔沁左翼后旗遥感影像图以及土地利用、土地覆盖变化遥感解译图和实验报告。
二，实验要求1、掌握遥感专题制图的基本程序2、掌握不同土地利用类型的目视解译标志3、初步掌握土地类型专题信息的数字增强及识别方法三，实验内容1、遥感影像制图2、多时相土地利用类型遥感解译3、土地覆盖变化分析与遥感制图四，实验步骤及相应结果小组分两个组，我做的是01年的影像图的解译。
1 确定解译标志，进行解译。
参考图例图1，对图像进行目视解译。
图1解译结果如图2，3.图2 遥感解译线文件：图32 线工作区提取弧，拓扑重建。
保存点线区，载入工程。
A 进行线工作区提取弧，如图4所示。
图4B进行拓扑重建，如图5所示。
图53 修改属性结构。
修改区属性，颜色。
A添加乡代码，村代码，地类代码三个属性。
图5B 修改区属性。
可选中多个具有相同属性，比如选中同一个村的不同地类。
图6点击修改，跳出对话框：图7乡镇代码，村代码依据一下表格：乡镇代码乡镇名村代码村名27 哈日乌苏苏木80 毛希盖乌苏28 甘旗卡镇155 海斯156 布德恩塔拉157 嘎日哈159 未定村1（温都日呼）160 塔班呼161 米家窝堡村162 哈布哈163 哈吐塔拉164 哈日阿拉嘎164 未定村2（哈日阿拉嘎）165 甘旗卡果园166 甘旗卡砂矿168 好坦塔拉169 甘旗卡镇地类代码依据下表：C 修改颜色。
同一属性同样修改颜色。
R 区编辑菜单中点击根据属性赋参数，如图8。
图8一级地类 二级地类 地类名称 一11 水田 14 旱地 二 21 果园 三 31 有林地 32 灌木林 33 疏林地 四 41 草地 五51 城镇 52 居民点 53 工矿用地 六61 铁路 62 公路 63 农村道路 七71 河流 72 湖泊 73 水库 74 坑塘 75 苇地 八84 沙地88其它未利用土地选择地类代码，表达式如图8所示，期中引号中的要修改的地类的代码。
《遥感原理》实验报告实验名称：遥感图像目视解译与制图专业：地理信息科学学号：姓名：指导老师：1、实验目的（1）学习航空像片判读的基本原理和方法；掌握航空像片判读中判读标志的建立方法；解译判读各土地覆盖类型在彩红外航片上的影响特征；（2）认识和了解热红外影像对地物的表现；（3）认识和掌握TM图像各波段的光谱效应；学习和掌握陆地卫星遥感图像的判读方法。
2、实验材料ArcGIS10.2、ENVI5.13、实验内容与过程3.1航空像片的判读说明：与黑白像片相比。
真彩色像片基本反映了地物的天然色彩，地物类型之间的细微差异可以通过色彩的变化表现出来，彩色像片上的丰富色彩提供了比可见光黑白像片更多的信息。
由于受到大气散射与吸收的影响，在航空摄影高度相同的条件下，彩色摄影信息损失量远大于红外摄影，因此航空遥感中广泛使用彩色红外摄影。
由于绿色植物在近红外波段具有很强的反射特性，在彩色红外像片上呈红色，使彩红外航片比普通彩色航片在植被的判读和识别方面具有较大的优势，同时也使其在识别伪装方面有突出的功用。
判读彩色红外像片，可以按照以下步骤进行：认真了解彩红外摄影感光材料的特性和成像原理；熟悉各种地物在可见光和近红外波段的反射光谱特性；建立地物的反射光谱特性与像片假彩色的对应关系（如下表）；建立彩红外像片与其他判读标志；遵循遥感解译步骤与方法对彩红外像片进行解译。
在解译时应注意：在彩红外像片上，植物的叶子因反射红外线而呈现为红色。
但不同植被类型或处于不同生长阶段，受不同环境影响的植物，其光谱特性不同，因而在彩红外相片上，红色的深浅程度不同。
如正常生长的针叶林，颜色为红色到品红色，枯萎的植被则呈现暗红色，即将枯死的制备则呈现青色。
根据以上表格和所给遥感影像可得实习区判读表格如下：3.2热红外图像判读（1）光盘中“实习图像”子目录下共有三组热红外图像：热红外11、热红外12、热红外13位第一组，这是反映工业热流的热红外影像，影像说明如表所示。
如何进行土地卫星遥感影像的解译与分析土地遥感影像的解译与分析是一项重要的技术，在土地利用规划、农业生产、环境保护等领域具有广泛应用。
通过遥感技术获取的土地影像能够为我们提供大量的空间信息，帮助我们了解土地资源的分布、变化和利用状况，从而指导决策和规划。
本文将介绍如何进行土地遥感影像的解译与分析的方法和步骤。
1. 影像获取和预处理土地遥感影像可以通过航空摄影、卫星遥感等方式获取。
在进行解译与分析之前，首先需要对获取的影像进行预处理。
预处理包括影像校正、边缘裁剪、大气校正等步骤，旨在消除影像中的噪声和偏差，提高影像的质量和准确性。
2. 影像分类与制图影像分类是指将土地遥感影像中的像元按照一定的标准进行分类，将其划分为不同的土地类型。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于混合像元的分类等。
分类结果可以用于制作土地利用类型图、土地覆盖变化图等，用于研究和监测土地利用与覆盖的动态变化。
3. 土地变化检测与分析土地遥感影像的解译与分析还包括土地变化的检测与分析。
通过对多期影像的对比，可以判断土地利用与覆盖的变化情况，例如城市扩展、农田变化等。
利用变化检测技术，可以定量分析土地变化的幅度、速度和空间分布，并评估土地资源的可持续利用性。
4. 土地利用规划和决策支持土地遥感影像的解译与分析结果可以为土地利用规划和决策提供科学依据和决策支持。
例如，通过分析土地资源的分布和质量，可以确定适宜的土地利用方式和区域发展方向；通过分析农田的变化和植被的生长情况，可以制定农业生产计划和农业政策；通过分析城市的扩展和用地压力，可以进行城市规划和土地节约。
5. 土地环境监测和生态评估土地遥感影像的解译与分析还可以用于土地环境监测和生态评估。
通过分析土地覆盖类型和空间分布，可以评估生态系统的稳定性和脆弱性，预测和监测地质灾害、水源保护区、荒漠化和土地退化等环境问题。
总之，土地遥感影像的解译与分析是一项复杂而重要的工作。
土地利用动态变化遥感解译与制图（综合实验）
打开ENVI软件
打开04年和08年的图片
08 04
选取感兴趣区04年窗口——工具——感兴趣区——感兴趣区工具
在04年上选取感兴趣区
主窗口——分类——监督分类——最大似然法
下一步
主窗口——分类——监督分类——最大似然法
下一步
用新的窗口打开04年最大似然法
再用新的窗口打开08年最大似然法
接下来，主窗口——基本工具——波段运算
在Enter an expression中输入公式B1*20-B2，然后按Add to List键
点击ok,在Variables to Bands Pairings窗口中B1对应08年，B2对应04年
点击ok ，输入文件名后保存，并用新的窗口打开
在上图的工具栏中，overlay--Density Slice Bandｃｈｏｉｃｅ
选中０８－０４年的，点击ＯＫ，得出以下窗口
０４－０８有改变的分别用不同的颜色表示，没有改变的用白色表示
最后打开
影像分类
打开需要精度验证的图片(０４为例)
选感兴趣区（五类）并保存后打开
重选感兴趣区１和７对应，２和８对应……记得选时不能和前次重合然后再保存并用新窗口打开
主窗口，分类——分类后处理——混淆矩阵分析——居于地表真实感兴趣区，在跳出的对话框中选第一次感兴趣区保存的图片
最后结果。
