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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。
如何进行遥感图像解译与分析遥感图像解译与分析是一门利用遥感数据进行地表特征提取和地物分类的技术。
遥感图像提供了我们观测和分析地球表面的有力工具，可以帮助我们更好地了解地球上的各种自然和人为现象。
本文将介绍遥感图像解译与分析的基本原理和方法，并探讨其在各个领域中的应用。
一、遥感图像解译与分析的基本原理与方法遥感图像解译与分析主要通过分析遥感图像上的特定信息，如亮度、色彩和纹理等，来提取地物的空间分布和特征。
首先，我们需要对图像进行预处理，对噪声进行滤除和图像增强，以提高图像的质量和可解释性。
然后，我们可以利用不同的算法和技术，如分类和目标检测，来对图像的各个地物进行划分和识别。
最后，我们可以通过图像的统计分析和空间分布模式，来获取地物的数量、分布和变化趋势等信息。
在遥感图像解译与分析中，常用的方法包括基于像元的分类、基于物体的分类和基于深度学习的分类。
基于像元的分类方法是最常用的一种，它通过分析每个像元的亮度、颜色和纹理等特征，将其划分到不同的地物类别中。
基于物体的分类方法则根据物体的形状、大小和背景等特征，来进行划分和识别。
而基于深度学习的分类方法则是利用神经网络算法，通过训练一个深度学习模型，来进行图像的分类和识别。
二、遥感图像解译与分析的应用领域遥感图像解译与分析广泛应用于各个领域，包括农业、林业、城市规划和环境保护等。
在农业领域，我们可以利用遥感图像来监测农田的植被覆盖状况和土壤湿度等信息，以便科学种植和管理农作物。
在林业领域，我们可以通过分析遥感图像来评估森林的生长状况和植被类型，以便制定合理的森林管理策略。
在城市规划中，遥感图像可以提供城市土地利用和建筑物分布等信息，从而帮助规划者做出科学决策。
在环境保护方面，我们可以利用遥感图像来监测污染物的排放和土地退化等现象，以便采取相应的措施保护环境。
三、遥感图像解译与分析的挑战与前景尽管遥感图像解译与分析在各个领域中都有着广泛的应用，但仍然存在一些挑战和难题。
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。
遥感技术的发展带动了环境科学也不断向深度和广度方向发展,并且逐步由定性描述向定量方向发展。
Landsat-5 TM影像能客观、直接地提供相关的地理环境信息,因此调查中选择TM作为主要信息源。
1、分类系统本专题所采用的总的土地利用分类系统为国家“863-308”西部金睛行动《中国生态环境本底调查分类系统》(土地利用/土地覆盖),在没有改变总的分类系统的同时,结合试验区的特点进行了增减,形成了既统一又具有本地区特点的新的土地利用分类系统(见表1)。
2、屏幕解译屏幕目视解译是解译人员以自身对该地区地域特征的了解为基础,根据影像的纹理、色调、形态及其在该地区的分布规律,对应一定的分类系统及技术要求,对地物判读的过程;解译过程是一个反复的过程,首先确定分类系统的第一级单元;然后进一步细分一级单元。
在这一步需要对辅助数据进行认真的评价。
细分大的土地覆盖单元要反复进行直到超过最小制图单位的所有土地覆盖单元被描述和确定为止。
然后,对这些初步确定的单元进行野外调查,解决剩余的解译问题和解译综合验证。
原始数据收集和验证的土地覆盖类型在一个点是确定的。
与收集原始数据相比,解译是反向进行的。
解译采样点的类型别时,不考虑周围环境的影响。
忽视最小制图单元的要求将导致完全不同的解译结果。
显示时应把比例尺固定在小于1∶40 000的某一个值。
当缩小图像时,能够看到图像的全貌。
没有采样点的区域,可以显示原先的解译结果,这样有助于解译者熟悉已经采用的解译方法。
在源数据收集时,详细记录野外调查结果,以节约经费。
然后检查验证数据的拓扑错误。
记录解译过程中的错误。
最后建立一个所有土地覆盖单元的汇总表。
3、解译结果分析与评价试验区四县土地总面积为1 103 014 h㎡,其中耕地面积为562 936.94 hm2,占土地总面积的54.4%;林地(包括落叶林、常绿林、防护林、灌木林等) 66 344.17 h㎡,占总面积的6.01%;草地108 647.85 hm2,占总面积的9.85%;公路、铁路及厂矿用地为282.12 hm2,占0.025%;城镇、农村建筑用地为17 208.15 hm2,占总面积的1.56%;荒地为185 981.37 hm2,占16.86%;园地为118.8 h㎡,占0.01%;水体面积为488.37 h㎡,占0.04%;难利用地和其它用地为123 324.56 h㎡,占总面积的11.18%。
遥感导论：遥感图像目视解译及方法引言遥感图像目视解译是遥感数据处理中最基础且重要的环节之一。
它通过人眼观察和分析遥感图像，将图像中的各种地物和地貌特征进行分类和识别，从而获取地表信息。
本文将介绍遥感图像目视解译的基本概念、目标和方法。
遥感图像目视解译的概念遥感图像目视解译是指通过观察遥感图像并辅以特定的解译规则，对其中的地貌特征、地物类别和空间分布进行研究和识别。
它利用人眼对图像细节和纹理的敏感性，以及对地物光谱反射信息的分析能力，对遥感图像进行分类、识别和解释。
目标和意义遥感图像目视解译的目标是准确地将遥感图像中的各种地物和地貌特征进行分类和识别。
这对于地理信息系统、土地利用规划、环境监测和资源管理等领域具有重要意义。
遥感图像目视解译的意义包括： 1. 获取地表信息：通过目视解译，可以获取遥感图像中各种地物和地貌特征的分布情况，从而获得地表信息。
2. 土地利用规划：目视解译可以对土地利用类型进行分类和标识，为土地利用规划提供科学依据。
3. 环境监测：通过解译遥感图像，可以监测环境变化，如森林退化、水资源变化等，从而为环境保护和管理提供数据支持。
4. 资源管理：通过解译遥感图像，可以识别资源分布和利用情况，为资源管理和开发提供数据支持。
遥感图像目视解译的方法遥感图像目视解译的方法可以分为以下几个步骤：1. 预处理在进行目视解译之前，需要对原始遥感图像进行预处理，以提高图像的质量和解译的准确性。
常见的预处理方法包括： - 辐射校正：校正图像中的辐射失真，使图像在不同光照条件下具有一致的亮度和对比度。
- 大气校正：校正图像中的大气影响，减少大气散射和吸收带来的影响。
- 几何校正：校正图像的几何畸变，使图像具有准确的位置信息。
2. 目标选择在目视解译之前，需要确定解译的目标和区域。
根据解译的目标和研究需求，选择感兴趣的区域和特定的地物类型进行解译。
3. 目视解译在目视解译过程中，需要运用人眼对图像的观察和分析能力，根据目标的特征和解译规则，对图像中的地物和地貌特征进行分类和识别。
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。
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定性的将水系密度分为密度大(密集)、中等、小(稀疏)三级(图5－3)．水系的密度与岩石的透水性能有关，透水性好的岩石如砂岩、砾岩、片麻岩等分布区，地表径流不发育，形成密度小的水系；透水性差的岩石如泥岩、页岩、粘土分布区，地表径流发育，水道密集，形成密度大的水系；透水性介于上述两者之间的岩石区，发育中等密度的水系。
因此根据水亲密度的分析可解译不同的岩石类型。
2．水系类型水系类型指水系在平面上的展布图形，水系的类型很多(图4—5)。
定性描述通常以水系平面图形的形象命名。
下面介绍几种常见的水系类型。
（1）树枝状水系是最常见的水系类型图形呈树枝状，各级水道与沟谷自由发展无明显方向性，主、支流多以锐角汇合，平面形状如树枝分叉。
这种类型的水系往往发育在岩性均一、岩层产状平缓、构造简单的地区。
在砂岩、砾岩、花岗岩、片麻岩分布区常形成稀疏的树枝状水系，在泥岩、页岩、黄土分布区常形成密集的树枝状水系。
树枝状水系中有一些特征性水系。
①钳状沟头树枝状水系：平面形状为树枝状，但一级冲沟成对出现，沟头向对弯曲，在其交汇处形成虎钳状称为钳状沟头树枝状水系，这种水系形式多见于酸性侵入岩发育区及我国南方中新代砂砾岩分布区。
其成因是节理发育的块状岩石经风化侵蚀而成的。
②羽毛状树枝状水系：总体呈树枝状，但一级或二级水道发育，平行排列与主沟呈锐角或近直角相交，平面形状类似于鸟的羽毛，故称羽毛状树枝状水系。
在黄土高原发育此类型水系，在泥质含量很高的粉砂岩、片麻岩分布区亦可形成此类型水系。
