遥感影像解译样本

遥感影像解译手册河南省环境监测中心2012.121 生态遥感监测与评价工作流程 (1)1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括： (1)1.2 工作流程 (1)1.3 提交成果 (2)2 遥感影像处理 (2)2.1 遥感影像简介 (2)2.2 遥感影像准备 (2)2.3 原始影像导出 (4)2.4 波段合成与分离 (6)2.5 影像校色处理 (8)2.6 地图投影 (10)3 几何纠正 (20)3.1 几何纠正简介 (20)3.2 几何纠正基本步骤 (21)3.3 质量检查 (25)3.4图像拼接 (26)4 遥感解译 (27)4.1 土地利用/覆盖数据的解译 (27)4.2 具体操作 (29)5 检查 (31)1 生态遥感监测与评价工作流程1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括：（1）利用前年Landsat TM数据监测全国土地利用/覆盖分布；（2）对全国生态环境质量进行评价，并分析前年间全国生态环境质量空间分布及变化趋势；（3）结合近几年间我国社会、经济、环境、人类活动因子，分析生态环境重大变化区域的脆弱机制，为制定生态保护和恢复的对策提供依据。

1.2 工作流程生态遥感监测与评价的具体流程如图1。

图11.3 提交成果主要有四部分：（1）影像，以县和整景为单位，两类；（2）解译数据，以省为单元的当年现状图层及动态图层；（3）生态报告；（4）地面核查数据，照片、数据库、报告。

2 遥感影像处理2.1 遥感影像简介遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。

遥感，从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无接触的远距离的探测；从现代技术层面来看，“遥感”是一种应用探测仪器，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。

199管理及其他M anagement and other浅谈遥感解译样本数据入库前的质量检查刘海波（辽宁省自然资源事务服务中心，辽宁 沈阳 110034）摘 要：遥感解译样本数据成果是地理国情监测数据成果之一，是遥感影像数据解译时对地理环境的正确认知，是保证解译监测结果正确的基本前提。

利用具有对照关系的地面照片和遥感影像为主的解译样本数据，为遥感影像解译者建立对相关地域的正确认识提供支持，在解译结果的质量控制方面发挥重要作用，同时也为长期监测积累实地参考资料。

关键词：地理国情监测；遥感解译样本；地面照片中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2020）02-0199-2收稿日期：2020-01作者简介：刘海波，男，生于1981年，汉族，辽宁台安人，本科，测绘工程师，高级工程师，研究方向：遥感科学与技术。

遥感解译样本数据包含两类，一是地面照片，二是遥感影像实例数据。

两类数据分别从不同的侧面反映地物影像形态特征，起到相互印证的作用，可以帮助解译人员更高效地认知遥感影像所蕴含的信息。

两者之间根据位置和反映的内容具有明确的对应关系。

所以保证遥感解译样本数据的质量前提是保证地面照片和遥感影像实例数据的质量满足技术要求，检查方法以计算机程序自动检查为主，人机交互检查为辅。

1 基本质量要求遥感影像解译样本是地理国情监测内业判读解译的重要参考依据，关系到监测解译成果的质量与效率。

保证基本质量要求是满足入库数据质量的前提[1]。

1.1 遥感解译样本数据内容与属性的要求1.1.1 数据内容原则上，每个县区范围内，所有新生型的新增图斑，除房屋类、道路类之外其对应的每种其他覆盖类型（最细一级类）一般至少应采集1个典型样本点，形成地面照片和遥感影像实例构成的完整解译样本数据。

1.1.2 属性要求地面照片的属性有18项，包括照片的标识符、拍摄时间、拍摄点经度、拍摄点纬度、位置定位平面精度水平、拍摄点高程、定位方法、定位时观测到的卫星数量、照片方位角、照片方位角的参照方向、方位角准确程度、拍摄距离、相机俯仰角、相机横滚角、照片主体所属的地理国情信息类型代码、样点地理环境描述、拍摄者、35mm 等效焦距。

卫星遥感影像解译样本生产技术规程英文回答：## Satellite Remote Sensing Image Interpretation Sample Production Technology Specification.1. Overview.Satellite remote sensing image interpretation is a process of extracting information from satellite images. This information can be used for various purposes, such as land use mapping, agricultural monitoring, and disaster assessment.The accuracy of satellite remote sensing image interpretation depends on the quality of the samples used for training the image classification algorithm. Therefore, it is important to develop a standardized procedure for the production of high-quality samples.2. Sample Collection.The first step in sample production is to collect a set of representative samples. These samples should cover the entire range of variability in the image data.The samples can be collected manually or automatically. Manual sample collection is time-consuming, but it allows for a more precise selection of samples. Automatic sample collection is less time-consuming, but it may result in a less representative sample set.3. Sample Labeling.Once the samples have been collected, they must be labeled with the correct land cover class. This labeling can be done manually or automatically.Manual labeling is time-consuming, but it allows for a more precise labeling of samples. Automatic labeling is less time-consuming, but it may result in a less accurate labeling.4. Sample Validation.After the samples have been labeled, they must be validated to ensure that they are accurate. This can be done by comparing the labels to ground truth data.The ground truth data can be collected through field surveys or by using other sources of information, such as aerial photographs or lidar data.5. Sample Selection.The final step in sample production is to select a subset of samples to use for training the image classification algorithm. This subset should be representative of the entire range of variability in the image data.The samples can be selected randomly or by using a stratified sampling approach. Stratified sampling ensures that all land cover classes are adequately represented inthe training set.6. Conclusion.The production of high-quality samples is essential for the accuracy of satellite remote sensing image interpretation. By following the steps outlined in this specification, users can produce samples that are representative, accurate, and suitable for training image classification algorithms.中文回答：## 卫星遥感影像解译样本生产技术规程。

遥感解译⽅法遥感是遥远感知的意思，“遥”具有空间概念；“感”表⽰信息系统。

即在遥远的空间，不与⽬标物接触，⽽通过信息系统去获得有关该⽬标物的信息。

⼀、遥感图象的基本要素⾊、形、坐标位置是遥感图象的三要素，其中坐标是固定的，⾊、形⼆要素最重要。

⾊（⾊调、⾊别）：不同类型遥感图象上的⾊调其物理意义是不相同的，⾊调是区别不同地物的根本因素、但⾊调的影响因素很多，故其变化⼤，稳定性差，在地质解译中，主要是研究地质体之间的⾊调相对差异和相互关系。

形（形态，纹理）：主要是指不同级别的沟⾕和不同形态的⼭体所组成的地貌形态。

它决定于地物的平⾯投影，反映⼏何性质。

成象⽅式对形态的影响较⼤。

⾊与形两者相辅相成，构成图象全貌。

⼆、遥感图象成象过程及地质解译过程（⼀）、成象过程地物发射或反射的电磁波谱经⼤⽓窗⼝，通过不同成象⽅式传输到不同平台的传感器内，从⽽获得图象底⽚或数据磁带，即：（⼆）、地质解译过程地质解译⽯从遥感图像中识别出地质信息，其⼯作顺序是：⾯线点地质规律解译的过程如框架所⽰三、遥感图象的地质解译⽅法解译⽅法主要有三种：⽬视解译法；光学增强处理；电⼦计算机数字图象处理。

（⼀）、⽬视解译法⽬视解译法是根据地物的影像特征，运⽤各种解译标志，⽤⾁眼（包括放⼤镜，⽴体镜）从航⽚或卫⽚上直接识别和分析地质内容。

⽬视解译经常使⽤直判、对⽐、推理三种⽅法。

⽬视解译的原则是：1.多种遥感图象相结合，取长2．先整体，后局部3．先易后难。

4．先构造后岩⽯5．先⽬视后仪器6、图象解译与地⾯调查及物化探相结合。

（⼆）、光学增强处理光学图象增强技术是⽤各种光学信息处理的⽅法，突出某些信息或压抑某些信息，提⾼图象的分辨⼒。

光学增强处理要是⽤各种胶⽚图象，通过光学仪器进⾏处理。

如摄影处理、光-电处理、相⼲光学处理。

处理的⽅法主要有：彩⾊合成法；密度分割；边缘增强等。

（三）、数字图象处理数字图象处理技术是将传感器所获得的数字磁带、或经过数字化的图象胶⽚处理，⽤多功能的电⼦计算机，对数字记录的辐射值或象元值进⾏各种运算和处理。

遥感影像解译样本数据一体化整理方法发布时间：2022-09-25T05:07:16.464Z 来源：《建筑创作》2022年第4期（2月）作者：王刚[导读] 遥感影像解译样本数据收集的时候，要求对地面照片、影像案例、样本数据库做到结构化整合，构成数据格式统一、保存结构比较规范、逻辑关系比较严谨。

王刚江苏省地质测绘院江苏南京 211100摘要：遥感影像解译样本数据收集的时候，要求对地面照片、影像案例、样本数据库做到结构化整合，构成数据格式统一、保存结构比较规范、逻辑关系比较严谨。

在建立策略模型中，提供一系列整理策略，运用Bresenham图形制定算法，和栅格、矢量、数据库数据编程接口，处理了每个部分自动化解决问题，完成影像案例收集、地面照片视野范畴图形栅格化、数据库信息收集和记录、结构组织和结构化输出等自主控制，进而完成一体化自动处理。

关键词：遥感影像；解译样本数据；一体化整理方法遥感影像解译样本数据收集就是为了运用典型光谱、纹理、形状、空间部位等特点，建立地面覆盖分类样本库，为解释人员准确认识每种元素提供关键参照，同时在解释结果质量控制层面展现重要的作用。

在首次我国地理国情调查中，遥感影像解译样本数据收集属于一种关键内容，收集的流程就是在外收集完成地面照以后，让有关人员通过正射处理影像数据源中裁切和地面照片拍摄范畴与内容相同的航空航天遥感影像；同时通过结构调整，构成十分完善的成果内容。

一、遥感影像解译样本数据的种类遥感影像解译样本数据包括不同种类、不同格式、满足不同准确的数据，这之中，地面照片运用JPG格式，满足EXIF准则；遥感影像案例运用非压缩的TIFF格式；影像数据源运用的是非压缩的TIFF、ERDAS或者IMG格式；影像坐标信息运用TIFF WORLD文档格式；影像投影信息运用XML格式，满足OGC规格；影像要素数据运用XML格式；遥感影像解译样本数据库。

当前不存在任何一种合适的策略可以一体化做好遥感影像解译样本数据整合这种工作。

第二次土地调查遥感影像解译应用分析刘刚马海涛汪继伟那岩摘要：在明确遥感影像的类型、解译概念、解译过程的基础上，深入探讨了遥感影像的解译方法及其应用，并以建立图像解译标志的实例，生动的展示了遥感影像解译在第二次土地调查中的重要作用。

在影像解译流程化、系统化工作层面，提供了良好的技术经验。

关键词：遥感影像；影像解译；光谱特征;解译标志图像解译就是研究分析判断遥感图像的过程，人们根据地物的光谱特性、成像规律及影像特征来辨别地物,并判断其类别和特性属性。

遥感图像是摄影瞬间对地物的真实写照,具有现实性强,真实可靠，便于宏观分析等特点.利用遥感影像作为第二次土地调查的基础图件，就是它能够真实地记录了地球表面的自然地貌、人工地物及人类活动的痕迹，能够准确、客观、全面地反映地球表面自然和人工的综合景观。

因此对遥感影像解译能力的强弱，决定了土地调查外业的工作量，也决定了第二次土地调查的质量及时间。

一、遥感影像的种类遥感影像通过对地表摄影或扫描获得。

摄影影像是摄像机对地面物体摄影，直接在感光材料上记录地物的光像，称为航空遥感影像.扫描影像是地面信息通过探测器先变为电信号并记录在磁带上，然后回放磁带，在感光片上曝光而成，称为航天遥感影像。

遥感影像有黑白和彩色两种，由于彩色影像比黑白影像能提供更多的地表信息，因此彩色影像在遥感中得到广泛地使用。

遥感影像分为高分辨率影像和低分辨率影像。

第二次土地调查主要采用spot5、IRS—P5、IKONOS、QuickBird、CBERS-02 、CBERS—02B 、北京1号、ALOS、福卫二号、航空摄影等高分辨率遥感影像。

二、遥感影像的解译遥感影像的解译即从遥感图像上获取目标地物信息的过程。

遥感影像与相应目标在形状、大小、色调(或颜色）、阴影、纹理、布局和位置等方面的特征有着密切的关系.人们就是根据这些特征去识别目标和解释某种现象的.在影像解译过程中采用直接解译和间接解译两种方法。

2023/ 10 27基于深度学习的遥感解译地物样本库建设研究李莹 化涛（河南丰图测绘服务有限公司，河南 郑州 45000）摘　要：针对遥感解译样本库存在分类体系混乱、共享共用难等问题，结合自然资源调查监测工作的业务需求，探讨自然资源遥感智能解译样本库的建设研究。

主要研究内容包括样本分类体系构建、采集与清洗、建库，形成分布均匀、种类齐全、涵盖不同地物类型及观测尺度的遥感解译样本库，提升了国产高分辨率卫星遥感信息提取与变化检测自动化、智能化业务能力，服务自然资源监测监管及相关行业应用。

关键词：样本库；自然资源；深度学习；服务应用1 背景近年来，随着对地观测技术的发展，遥感影像数据以几何级数的速度快速增长。

这些时效性强、覆盖范围广、多类型、多分辨率的海量遥感数据在地表信息提取、资源与生态环境变化监测等诸多领域发挥了巨大作用[1-3]。

遥感影像数据量的快速增长和数据类型的不断丰富，对数据快速精准解译方法与技术提出了更高要求。

随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断进步，深度学习技术在图像识别方面取得重大进展。

深度学习技术也支持场景理解、地物目标检测与土地覆盖分类等任务。

人们通过构建大量样本数据训练深度学习网络，提高遥感影像特征提取成效[4]。

遥感影像解译包括场景识别、目标检测、地物分类、变化检测等不同层次的任务，每种任务都可基于多种影像资源来实现，面向智能解译的样本库必须充分体现这种多源特性，才能保证解译精度。

当前已有不少遥感解译样本数据集，总体来看，这些样本集存在分类体系不统一、解译样本量小、多样性不足、样本影像来源单一、样本尺寸固定等问题，已经严重影响大范围多源异构遥感影像解译效率与质量[5]。

现有遥感影像智能解译样本集大多针对具体应用场景和解译对象来建设，不同样本集采用了不同的分类体系，开放性与可扩展性不足，难以支持样本集的共享与综合利用。

现有样本采集工具标注内容不全面，样本标签格式不统一，样本标注效率和质量存在缺陷，样本空间分布不均匀、数量少、类型简单，亟须研究顾及地貌景观类别的样本分布策略，并研发专用遥感影像样本采集工具，以提升采集质量与效率[6,7]。

第1篇一、引言遥感技术作为一种非接触式、远距离探测地球表面信息的手段，在现代地理信息科学、资源调查、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。

遥感解译标志作为遥感影像解译的重要依据，能够帮助我们快速、准确地识别和提取地物信息。

本实验旨在通过实践操作，掌握遥感解译标志的基本原理和方法，提高遥感影像解译能力。

二、实验目的1. 理解遥感解译标志的概念和作用。

2. 掌握遥感解译标志的类型和识别方法。

3. 提高遥感影像解译的准确性和效率。

三、实验材料1. 遥感影像数据：包括多时相、多波段、多分辨率遥感影像。

2. 遥感解译标志图谱：包括地物形状、大小、颜色、纹理等特征。

3. 实验软件：遥感图像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）。

四、实验步骤1. 影像预处理：对遥感影像进行几何校正、辐射校正等预处理，以提高影像质量和解译精度。

2. 地物识别：根据遥感解译标志图谱，识别遥感影像中的地物类型，包括植被、水体、建筑、道路等。

3. 特征提取：提取地物的形状、大小、颜色、纹理等特征，为后续分类提供依据。

4. 分类与解译：利用遥感图像处理软件，对遥感影像进行分类和解译，提取地物信息。

5. 结果验证：对解译结果进行验证，确保解译的准确性和可靠性。

五、实验结果与分析1. 地物识别：通过实验，成功识别了遥感影像中的多种地物类型，如植被、水体、建筑、道路等。

2. 特征提取：提取的地物特征包括形状、大小、颜色、纹理等，为后续分类提供了丰富的信息。

3. 分类与解译：利用遥感图像处理软件，对遥感影像进行分类和解译，提取了地物信息。

4. 结果验证：通过对解译结果的实地调查和验证，发现解译结果具有较高的准确性和可靠性。

六、实验总结1. 本实验通过实践操作，掌握了遥感解译标志的基本原理和方法，提高了遥感影像解译能力。

2. 遥感解译标志在遥感影像解译中具有重要作用，能够帮助我们快速、准确地识别和提取地物信息。

3. 在实际应用中，应根据具体情况进行遥感解译标志的选择和调整，以提高解译精度。

1图像的解像力是图像上最小的，但还能分辨的地物尺寸。

2解译标志：遥感图像光谱、辐射、空间和时间特征决定图像的视觉效果、表现形式和计算特点，并导致物体在图像上的差别。

揭示标志定义：在目视观察时借以将物体彼此分开的被感知对象的典型特征.3.灰度波谱：如果定义灰度为纵坐标，要遥感的波段数为平面横坐标，遥感的成像周期为平面纵坐标，那么可以得到一个三维的波谱曲面。

称为灰度波谱。

4.典型像元：一个像元内仅包含一种地物。

混合像元:一个像元包含几种地物.5.地理单元是具有地理环境调教年基本一致的空间单元，它建立在地理综合体理论基础上。

地理综合体是一个相对封闭的自然地段，它通过发生在内部的诸自然过程和地理组成成分的相互依存性而构成一个整体。

6.像元二分模型：假设像元只由两部分构成，所得到的光谱信息也只有这两个组分因子线性合成，他们各自的面积在像元中所占的比率即为各因子的权重。

①解译的完整性②解译可靠性可通过混淆矩阵表达：包括总体精度、Kappa 系数、混淆矩阵（可能性）、生产者（制造者）精度以及用户精度。

大部分遥感图像处理系统能用一幅地表真实图像或地表真实感兴趣区计算一个混淆矩阵。

③解译的及时性④解译结果的明显性2. 简单人工地物识别概率的数学表示L 地物尺寸A 遥感图像的解像力B 形状的识别系数C 影响复杂地物元素解译质量的相互位置系数3混合像元分解的意义混合像元无论直接归属哪一种典型地物都是错误的，因为至少不完全属于这种典型地物，如果每一个混合像元能够被分解而且它的覆盖类型组分占像元的百分含量能够求得，分类将更精确，而混合像元的归属而产生的错分误分问题也就迎刃而解。

4. 传统方法的不足及其与子像元分类方法的区别传统分类方法的不足①由于图像空间分辨率的限制及地面物质具有异质性，因此每个像元的光谱反射值为各种不同地物的光谱反射以非线性的方式迭合而成，即为像元光谱混合.②遥感图像重新取样，若取样后像元的灰度值经由相邻图像灰度值内插所得，则结果也造成额外的空间混合现象。

《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。