遥感数字图像计算机解译

遥感数字图像计算机解译引言遥感技术是利用航空器、卫星等远离目标的载体获得目标的信息，并通过计算机对图像进行解析与处理的一种技术。

遥感数字图像计算机解译是对遥感数字图像进行分析、解释和提取有用信息的过程，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域。

本文将介绍遥感数字图像计算机解译的基本原理和方法。

一、遥感数字图像计算机解译的基本原理遥感数字图像计算机解译的基本原理是将遥感图像与相应的地学知识模型相结合，通过计算机进行图像处理和分析，最终得到目标物体或地物的相关信息。

其主要步骤包括数据预处理、图像增强、特征提取和分类识别等。

1. 数据预处理数据预处理是遥感数字图像解译的第一步。

这一步骤主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等操作。

辐射校正是根据遥感图像的辐射亮度值来计算实际反射率，消除辐射因素的影响。

大气校正是根据大气光传输模型对遥感图像进行校正，消除大气散射的影响。

几何校正则是将遥感图像进行几何变换，去除图像的旋转、平移和拉伸等误差。

2. 图像增强图像增强是遥感图像解译的关键步骤，其目的是增强图像的对比度、清晰度和细节等特征，以便更好地提取目标信息。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、空间域增强、频域滤波等。

3. 特征提取特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是从图像中提取出与目标物体或地物相关的特征信息。

特征可以包括颜色、纹理、形状等。

常用的特征提取方法包括基于像素值的特征提取、基于频域变换的特征提取以及基于机器学习的特征提取等。

4. 分类识别分类识别是遥感图像解译的最终目标，其目的是将图像中的像素进行分类，将不同的地物或目标物体分别识别出来。

常用的分类识别方法包括像元分类、目标检测和物体识别等。

二、遥感数字图像计算机解译的应用遥感数字图像计算机解译在地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域具有重要应用价值。

1. 地质勘探遥感数字图像计算机解译在地质勘探中可以帮助勘探人员对地质构造、地质体和矿产资源进行分析和解释。

测绘技术中的遥感数据解译和分析遥感技术是测绘领域中一项重要的技术手段，能够通过获取地面目标的电磁辐射信息来获得遥感数据，进而进行解译和分析。

本文将围绕测绘技术中的遥感数据解译和分析展开讨论。

一、遥感数据的获取遥感数据的获取主要有两种方式：主动和被动遥感。

主动遥感是通过发送特定的信号或辐射，通过接收返回信号或辐射信息来获取地物特征。

例如，雷达遥感利用微波辐射和接收器之间的相互作用来获取地物信息。

被动遥感是通过接收地面或大气中自然辐射的能量来获取地物信息。

例如，光学遥感利用太阳辐射和地物的反射或发射来获取地物特征。

二、遥感数据的解译遥感数据的解译是将获取的遥感数据转化成可理解的地物信息的过程。

常见的遥感数据解译方法有目视解译和计算机辅助解译。

目视解译是指通过对遥感图像进行目视观察和判断，将图像中的特定地物或地貌进行识别和定位。

目视解译主要依靠人眼对图像的直观感受和经验判断，适用于较为简单和明显的地物特征。

例如，通过目视解译可以确定图像中的道路、建筑物、农田等。

计算机辅助解译是通过计算机对遥感数据进行数字处理和分析，提取地物信息并进行分类识别。

计算机辅助解译通常借助遥感图像处理软件，利用数字图像处理算法和模型来自动或半自动地实现地物信息的提取和分类。

计算机辅助解译具有高效、准确的特点，适用于处理大量数据和复杂地物特征。

例如，通过计算机辅助解译可以从遥感图像中提取出道路网、建筑物分布等信息。

三、遥感数据的分析遥感数据的分析是对解译得到的地物信息进行进一步的研究和分析，以获取更多的地理、地貌、土地利用等方面的信息。

常见的遥感数据分析方法有变化检测、植被指数计算等。

变化检测是通过对不同时间或不同区域的遥感数据进行比对和分析，来探测地物变化的过程和趋势。

变化检测可以用来监测城市扩张、水体变化、植被演替等。

例如，通过比对两幅不同时期的卫星遥感图像，可以观察到城市中新增建筑物的变化信息。

植被指数计算是通过利用遥感数据中的红外和近红外波段信息，计算植被指数来反映植被的生长状况和覆盖度。

遥感图像计算机解译1. 引言遥感图像是通过遥感技术获得的地球表面信息的数字表达。

利用计算机解译遥感图像可以广泛应用于农业、地质、水资源、环境保护等领域。

本文将介绍遥感图像计算机解译的基本概念、方法和应用。

2. 遥感图像计算机解译的基本概念遥感图像计算机解译是利用计算机进行遥感图像分析和解释的过程。

它包括图像预处理、特征提取、分类和结果分析等步骤。

2.1 图像预处理图像预处理是指对遥感图像进行修正和增强，使其适合进行后续的特征提取和分类。

常见的图像预处理方法包括辐射校正、几何校正和噪声去除等。

2.2 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出代表不同地物或目标的特征信息。

常用的特征包括色调、纹理、形状和空间分布等。

2.3 分类分类是将遥感图像按照一定的规则分成不同的类别。

常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。

监督分类利用训练样本进行分类，而无监督分类则根据图像中的统计信息进行分类。

2.4 结果分析结果分析是对分类结果进行评估和验证。

常见的结果分析方法包括精度评定、验证样本和混淆矩阵等。

3. 遥感图像计算机解译的方法遥感图像计算机解译的方法主要包括基于像元的解译和基于对象的解译。

3.1 基于像元的解译基于像元的解译是基于图像的像素级别信息进行解译。

该方法主要利用图像的光谱信息，通过像素的颜色和亮度等特征进行分类。

3.2 基于对象的解译基于对象的解译是将图像中的像素组织成具有空间邻近关系的对象，再利用对象的形状、纹理和上下文信息进行分类。

该方法能够提取出地物的空间信息，并更好地克服图像中的噪声和不连续性问题。

4. 遥感图像计算机解译的应用遥感图像计算机解译在农业、地质、水资源和环境保护等领域有着广泛的应用。

4.1 农业利用遥感图像计算机解译可以对农业作物进行监测和评估。

通过提取农田的植被信息可以判断植被的生长状态和产量，并提供农业生产的决策支持。

4.2 地质遥感图像计算机解译可以用于地质勘查和矿产资源的调查。

遥感数据解译
（原创版）
目录
1.遥感数据解译的定义和重要性
2.遥感数据解译的主要方法和技术
3.遥感数据解译的应用领域
4.我国遥感数据解译的发展现状和未来趋势
正文
一、遥感数据解译的定义和重要性
遥感数据解译是指利用计算机技术和相关领域的知识，从遥感图像中识别和提取地表信息的过程。

遥感数据解译在资源调查、环境监测、城市规划等方面具有重要的应用价值，是遥感技术研究和应用的核心环节。

二、遥感数据解译的主要方法和技术
遥感数据解译的主要方法包括：目视解译法、数字化解译法、机器解译法和模型解译法。

其中，目视解译法是传统的解译方法，依靠人的视觉识别能力进行解译；数字化解译法则是利用计算机图形处理技术，对遥感图像进行处理，辅助人眼进行解译；机器解译法则是利用计算机和人工智能技术，自动识别和提取地表信息；模型解译法则是通过建立地表特征和遥感图像之间的数学模型，实现遥感数据的解译。

三、遥感数据解译的应用领域
遥感数据解译广泛应用于资源调查、环境监测、城市规划、灾害评估等领域。

例如，在资源调查中，可以通过遥感数据解译，获取土地利用、植被覆盖、矿产资源等信息；在环境监测中，可以通过遥感数据解译，监测水质、空气质量、生态系统状况等信息；在城市规划中，可以通过遥感数据解译，获取城市建设用地、基础设施、自然景观等信息。

四、我国遥感数据解译的发展现状和未来趋势
我国遥感数据解译技术取得了显著的成就，已经在多个领域得到广泛应用。

未来，我国遥感数据解译技术将继续发展，实现更高的解译精度和更广泛的应用领域。

简述遥感技术的特点遥感技术是近年来迅猛发展的一项科技成果，它的特点在于可远距离、快速、准确地获取地球表面的各种信息，而不受时间、空间限制，为地球科学研究、自然资源管理、环境监测、军事侦察、城市规划等领域提供了新的技术手段。

本文将从数据获取、遥感图像解译、应用领域等多个方面简述遥感技术的特点。

一、数据获取遥感技术的一大特点是能够在大范围、高效率地获取地球表面的各种信息。

遥感数据的获取方式主要有空间遥感和物理遥感两种。

空间遥感指利用人造卫星对地球表面进行观测，其特点是能够快速、全面、频繁地获取大范围地表信息，但由于分辨率有限，不能提供精细的地面信息。

物理遥感则是利用光学、雷达、红外等传感器在地面或空中进行获取，由于其分辨率较高，可以获得更为细致的地面信息，但受天气干扰影响较大，并且成本相对较高。

二、遥感图像解译遥感图像解译是遥感技术的核心内容，也是遥感数据最主要的应用方向。

遥感图像解译主要采用视觉解译、数字解译和计算机自动解译三种方式。

视觉解译是人工通过相机、放大镜等手段对影像进行直观地观察和分析，它的优点是能够充分利用人的视觉系统进行分析，精度较高，而缺点是效率较低，适应面相对较窄。

数字解译是通过计算机技术对图像进行处理分析，优点是完全遵循逻辑思维规律，结果较为可靠准确，而缺点是需要大量的数据条件、计算机硬件和计算时间。

计算机自动解译则是基于人工智能和深度学习技术，通过计算机系统对遥感图像进行深度学习和分类处理，自主提取出其中的信息，快速高效地完成图像解译。

三、应用领域遥感技术在多个领域有着广泛的应用，其中最为显著的领域包括资源开发利用、环境质量监测、国土测绘、自然灾害预防和军事侦查等。

资源开发利用方面，遥感技术可以通过获取农林业、矿产资源等多种信息，帮助进行有效规划、合理利用和保护，促进资源可持续发展。

环境质量监测方面，遥感技术可以通过获取环境变化信息，监测空气质量、水质、植被覆盖度等参数，以便及时发现和处理环境问题。

遥感影像解译技巧和注意事项遥感影像解译是一种通过获取、处理和分析遥感数据来获取地表信息的方法。

这项技术在农业、林业、城市规划等领域有着广泛的应用。

本文将介绍一些遥感影像解译的技巧和注意事项，帮助读者更好地理解并应用这一技术。

一、了解影像来源在进行遥感影像解译之前，了解影像的来源是十分重要的。

影像来源可以分为航空遥感和卫星遥感。

航空遥感是通过飞机或无人机获取的影像数据，其分辨率较高，可以提供更详细的地表信息。

卫星遥感是通过卫星传感器获取的影像数据，分辨率相对较低。

在解译时，需要根据具体需求选择适合的数据来源。

二、影像预处理在进行影像解译之前，需要对原始影像进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、增强图像特征，以便更好地进行解译。

常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

辐射校正是通过将原始影像转换为辐射亮度，消除不同观测条件对亮度的影响；大气校正是去除大气成分对影像亮度的干扰；几何校正是通过对原始影像进行几何变换，以纠正因地表形态和传感器姿态差异引起的影像形变。

三、选择合适的解译方法不同的解译方法适用于不同的地表特征。

常用的解译方法包括目视解译、数字解译和GIS解译。

目视解译是最常用的一种解译方法，通过人眼观察影像中的地物特征进行解译。

数字解译是一种基于计算机算法的解译方法，可以提高解译效率和准确度。

GIS解译是将遥感影像与地理信息系统相结合，通过对比和分析不同数据层来进行解译。

在选择解译方法时，需要根据具体任务和数据条件进行综合考虑。

四、注意遥感影像的解译要点在解译遥感影像时，有几个要点需要特别注意。

首先是遥感影像的视觉解译要点。

在进行目视解译时，需要注意观察影像的明暗、纹理、色彩等特征，以准确识别地物类型。

其次是地物的光谱特征。

不同地物在遥感影像上具有不同的光谱反射特性，通过观察光谱曲线和光谱特征可以帮助识别地物。

另外，还需要了解地物的空间特征。

地物在遥感影像中以不同的形状和大小表现出来，观察地物的空间分布和布局可以提供进一步的信息。

遥感数据处理与解译的基本流程和技巧遥感数据处理与解译是一种基于遥感技术和地理信息系统的数据分析和应用方法。

它通过获取、处理和解释遥感影像数据，从而得出有关地球表面特征和变化的信息。

本文将介绍遥感数据处理与解译的基本流程和一些实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。

一、遥感数据获取遥感数据获取是遥感数据处理与解译的第一步。

遥感数据可以通过两种途径获取：主动遥感和被动遥感。

主动遥感是指通过发射器发射电磁波，利用被测对象反射、散射或发射的电磁波信号来获取信息。

被动遥感是指利用地球表面主动发出的电磁波，如太阳辐射能、地热辐射能等进行信息提取。

具体的遥感数据获取方法包括航空遥感和卫星遥感。

航空遥感是利用航空器搭载的遥感传感器获取影像数据，而卫星遥感是利用遥感卫星携带的传感器获取影像数据。

遥感数据获取的关键是选择适当的传感器和遥感技术，以获取高质量和高精度的影像数据。

二、遥感数据处理遥感数据处理是指通过对采集到的遥感影像数据进行预处理、校正和增强，从而得到高质量的数据。

预处理阶段包括大气校正、几何校正和辐射校正。

大气校正是消除大气因素对遥感影像的影响，几何校正是将遥感影像的几何形态与地面特征相对应，辐射校正是将遥感影像的辐射能量与物理量相对应。

预处理的目的是提高遥感影像的质量，减少信息噪声和歪曲，使得影像更加真实和准确。

处理完预处理后，还可以进行影像增强，以突出地物特征和减少影像中的杂乱信息。

三、遥感数据解译遥感数据解译是指通过对预处理后的遥感影像数据进行分析和解释，得出有关地球表面特征和变化的信息。

遥感数据解译可以采用目视解译和数字解译两种方式。

目视解译是通过人眼观察和判断影像中的地物类型和空间分布。

数字解译是利用数字图像处理技术和地理信息系统，通过计算机程序对遥感影像进行解析和识别。

遥感数据解译的关键是选取适当的解译方法和分类算法，以提高解译的准确性和有效性。

四、遥感数据应用遥感数据处理与解译的最终目的是将获取到的地表信息应用于实际工作中。

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。

遥感导论1、遥感的概念⼴义的遥感泛指⼀切⽆接触的远距离探测，包括对电磁场、⼒场、机械波（声波、地震波）等的探测。

实际⼯作中，只有电磁波探测属于遥感范畴，其余属于物探（物理探测）范畴。

狭义的遥感遥感是应⽤探测仪器，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、遥感系统被测⽬标物的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应⽤五⼤类。

●⽬标物的电磁波特性●信息的获取●信息的接收●信息的处理●信息的应⽤3、遥感的类型按遥感平台分●地⾯遥感●航空遥感●航天遥感●航宇遥感按传感器的探测波段分●紫外遥感0.05~0.38um ●可见光遥感0.38~0.76 um●红外遥感0.76~1000 um ●微波遥感1㎜-10m●多波段遥感(探测波段在可见光波段和红外波段范围内，再分成若⼲窄波段来探测⽬标)按⼯作⽅式分●主动遥感和被动遥感：主动遥感由探测器主动发射⼀定电磁波能量并接受⽬标的后向散射信号；被动遥感的传感器不向⽬标发射电磁波，仅被动接收⽬标物的⾃⾝发射和对⾃然辐射源的反射能量。

●成像遥感和成像遥感：前者传感器接收的⽬标电磁波辐射信号可转换成（数字或模拟）图像；后者传感器接收的⽬标电磁辐射信号不能形成图像。

按遥感的应⽤领域分●从⼤的研究领域可分为：外层空间遥感、⼤⽓层遥感、陆地遥感、海洋遥感等；●从具体应⽤领域可分为：资源遥感、环境遥感、农业遥感、林业遥感、渔业遥感、地质遥感、⽓象遥感、⽔⽂遥感、城市遥感、⼯程遥感及灾害遥感、军事遥感等，还可以划分为更细的研究对象进⾏各种专题应⽤。

1、遥感的概念当电磁震荡进⼊空间，变化的磁场激发了涡旋电场，变化的电场⼜激发了涡旋磁场，使电磁震荡在空间传播，这就是电磁波。

其⽅向是由电磁振荡向各个不同⽅向传播的。

2、电磁波的性质1)是横波；2)在真空以光速传播（3×108 m/s）；3)满⾜：4)电磁波具有波粒⼆象性不需要媒质也能传播，与物质发⽣作⽤时会有反射、吸收、透射、散射等，并遵循同⼀规律。

遥感名词解释遥感名词解释1.模拟图像：空间坐标和明暗程度连续变化,计算机无法直接处理的图像,又称光学图像。

2.数字图像：指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数学表示的图像。

数字图像的最小单元是像素。

3.遥感数字图像(digital image)：是以数字形式表述的遥感图像。

不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。

4.电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，则构成电磁波谱。

5.反射波谱：地物反射电磁辐射的能力，随所反射的电磁波波长变化而变化。

如以横坐标表示波长的变化，纵坐标表示其反射率（或反射亮度系数）可构成反映反射光谱特性的曲线，称为反射光谱曲线。

6.高光谱图像：是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体中获取有关数据得到的遥感图像，波段多，波段范围一般<10nm。

7.高空间分辨率图像：空间分辨率<10m遥感图像。

8.遥感影像地图：以航空和航天遥感影像为基础，经几何纠正，配合数字线划图和少量注记，将制图对象综合表示在图面上的地图。

遥感影像地图具有一定的数学基础，有丰富的光谱信息与几何信息，又有行政界限和属性信息，直接提高了可视化效果。

9.遥感图像模型：传感器探测地物电磁波辐射能量所得到的遥感图像从理论角度归纳出的一个具有普遍意义的模型。

10.多源信息融合：将多种遥感平台、多时相、遥感数据之间以及遥感与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术，复合后将更有利于综合分析，一般包括匹配和复合两个步骤。

11.像素：数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D 转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。

像素值称为亮度值(灰度值/DN值)。

亮度值的高低由传感器所探测到的地物辐射强度决定。

由于地物反射或辐射电磁波的性质不同且受大气影响不同，相同地点不同图像（不同波段、时期、种类）的亮度值可能不同，因此灰度值是相对的，仅能在图像内部相互比较。

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。