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TM遥感影像解译技术手册1、TM遥感影像的数据类型为DAT，我们拿到的一景影像中的原始数据有三个文件，一个是SCENE01文件夹，其中包括TM影像的7个波段，band1到band7，还包括一个header.dat的头文件，共8个数据，另外的两个是LBL和SELF文件，可以用记事本打开，记录这景TM影像的一些基本信息，如时间、经纬度、像元的行列数等。
2、TM影像的打开我们要打开这些TM影像有两个方法，一是用ERDAS打开，二是用ENVI打开，首先我们用ERDAS打开，因为TM原始数据为二进制DAT数据，首先将band1到band7TM的7个波段通过ERDAS 的import模块将其转成ERDAS可以用的IMG格式文件，首先点击菜单条上的import然后在type(类型)中选择Generic Binary（二进制），在media里选择file，imput里选择我们要选择的TM影像波段，如band1，存出一个路径，点击OK按钮，我们转出的格式为ERDAS 可以打开的IMG格式，只是在现在是单波影像，分为7个单独的文件，不利于我们以后的解译工作，需要将这7个波段组合成一个文件，点击菜单条上的interpreter模块，然后点击Utilities,在弹出的菜单条中选择layer stack,在弹出的窗口中选择需要合成的单波段文件，然后点击add按钮，重复的将需要合成的7个单波段加入到对话框中，在output file中写入文件名和调整输出路径，输出数据类型为unsignde8 bit,波段组合选择union，然后选中Ignore Zero In Stats复选框（统计忽略0值），点击OK按钮，执行波段组合。
这样我们就可以从ERDAS打开我们组合完成的IMG格式TM影像，包括7个波段。
现在利用ENVI打开TM影像的原始文件，打开TM影像的路径为，file→open external file→land sat→fast,打开头文件header.dat文件，在弹出的对话框中选择RGB color,然后分别选择4、5、3三个波段，点击load band就可以打开TM影像，这种方式打开的TM影像是直接有经纬度的，只是由于投影和椭球体的原因使得经纬度与我们需要利用的有些偏差，需要下一步的将其校正，更改其投影和椭球体。
如何进行遥感影像处理与解译遥感影像处理与解译技术的应用十分广泛，涉及到许多领域，如农业、林业、城市规划等。
本文将介绍如何进行遥感影像处理与解译，以及其在各个领域中的应用。
一、遥感影像的获取与预处理遥感影像可以通过卫星、飞机等载体进行获取。
在数据获取之前，首先需要确定所需的影像类型、分辨率等参数。
一般来说，高分辨率影像可以提供更详细的信息，但也会导致数据量较大。
因此，在实际应用中需要根据具体需求进行选择。
获得原始数据后，需要进行预处理，以提高影像的质量。
首先，进行大气校正，将影响图像亮度和色彩的大气光效应进行修正。
其次，进行辐射校正，以消除不同时间和地点拍摄的影像之间的辐射差异。
然后，进行几何校正，使影像与地面坐标系统相匹配，以便后续的信息提取和分析。
二、遥感影像的分类与分割遥感影像的分类与分割是遥感影像处理与解译的核心任务。
分类即将影像像素划分为不同的类别，如水体、农田、建筑等；分割则是将影像划分为不同的区域，以实现更精细的分析。
在进行分类与分割时，可以采用监督和非监督两种方法。
监督方法需要事先标记一部分样本，然后通过机器学习算法训练分类器。
非监督方法则是根据像素的相似性进行聚类，从而得到不同的类别。
三、遥感影像的特征提取与分析特征提取是指从遥感影像中提取出对所研究对象有意义的信息。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指不同波段的亮度值，对于不同的地物有不同的响应。
纹理特征描述的是影像中不同区域像素间的空间关系。
形状特征则描述了地物的形状和结构特征。
通过特征提取后，可以对遥感影像进行进一步的分析。
例如，可以进行变化检测，分析地表覆盖的变化情况；可以进行物体检测，识别出影像中的具体地物，如建筑物、道路等；还可以进行土地利用和土地覆盖分类，了解不同区域的土地利用状况。
四、遥感影像处理与解译在不同领域中的应用遥感影像处理与解译技术在农业、林业、城市规划等领域中有着广泛的应用。
在农业方面，可以通过遥感影像对作物生长监测、土壤水分分析等进行实时监测与预测，帮助农民做出决策。
地理国情普查常见问题版本标记：1.0更新日期：2014-02-18 2014年2月20-21日地理国情普查提高培训材料地理国情普查常见问题处理（一）国务院第一次全国地理国情普查领导小组办公室2014年2月目录1组织实施有关问题 (1)2技术规定理解和完善问题 (2)2.1关于对技术规定内容理解的问题 (2)2.2关于技术规定完善补充的问题 (4)3影像与资料收集利用问题 (4)3.1影像数据源问题 (4)3.2基础地理信息数据利用问题 (6)3.3其他专题资料利用问题 (6)4正射影像生产问题 (7)4.1控制点影像采集 (7)4.2元数据填写和命名 (7)4.3其他问题 (8)5地表覆盖分类问题 (9)5.1一般性问题 (9)5.2耕地(0100) (11)5.2.1一般性问题 (11)5.2.2水田(0110) (12)5.2.3旱地(0120) (13)5.3园地(0200) (14)5.3.1一般性问题 (14)5.3.2果园(0210) (15)5.3.3苗圃(0250) (15)5.3.4花圃(0260) (16)5.3.5其他园地(0290) (16)5.4林地(0300) (17)5.4.1一般性问题 (17)5.4.2乔木林(0310) (19)5.4.3灌木林(0320) (19)5.4.4乔灌混合林(0330) (19) 5.4.5疏林(0350) (20)5.4.6绿化林地(0360) (20)5.4.7人工幼林(0370) (20)5.4.8稀疏灌丛(0380) (21)5.5草地(0400) (22)5.5.1一般性问题 (22)5.5.2天然草地(0410) (23)5.5.3人工草地(0420) (24)5.6房屋建筑区(0500) (25) 5.7路面(0600) (30)5.7.1无轨路面(0601) (30)5.8构筑物(0700) (31)5.8.1一般性问题 (31)5.8.2硬化地表(0710) (32)5.8.3堤坝(0720) (34)5.8.4温室、大棚(0750) (34) 5.8.5工业设施(0770) (35)5.8.6其他构筑物（0790） (36) 5.9人工堆掘地（0800） (36) 5.9.1露天采掘场（0810） (36) 5.9.2堆放物（0820） (37)5.9.3建筑工地（0830） (37)5.9.4其他人工堆掘地（0890） (38)5.10荒漠与裸露地表（0900） (38)5.11水域（1000） (39)5.11.1水面（1001） (39)5.11.2水渠（1012） (41)5.12其他综合性问题 (42)6地理国情要素采集问题 (43)6.1道路（0600） (43)6.1.1铁路（0610） (43)6.1.2公路（0620） (44)6.1.3城市道路（0630） (46)6.1.4乡村道路（0640） (47)6.2构筑物（0700） (48)6.2.1排灌泵站（0723） (48)6.2.2桥梁（0732） (48)6.2.3高速公路出入口（0735） (48)6.3人工堆掘地（0800） (48)6.4水域（1000） (48)6.4.1河流（1011） (49)6.4.2水渠（1012） (55)6.4.3湖泊（1020） (55)6.4.4水库（1031） (56)6.4.5坑塘（1032） (56)6.4.6冰川（1050） (56)6.5地理单元（1100） (56)7地理国情普查数据生产元数据采集有关问题 (58)8技术规定需勘误与拟修订的内容 (59)8.1内容勘误 (59)8.1.1地理国情普查内容与指标（GDPJ 01-2013） (59)8.1.2地理国情普查数据规定与采集要求（GDPJ 05-2013） (61)8.1.3数字正射影像生产技术规定（GDPJ 05-2013） (61)8.1.4地理国情普查内业编辑与整理技术规定（GDPJ 12-2013）(61)8.2内容修订 (62)8.2.1地理国情普查内容与指标（GDPJ 01-2013） (62)8.2.2地理国情普查数据规定与采集要求（GDPJ 03-2013） (64)8.2.3地理国情普查数据生产元数据规定（GDPJ 04-2013） (67)8.2.4遥感影像解译样本数据技术规定（GDPJ 06-2013） (67)附录A 地理国情要素数据与基础地理信息数据代码对照表 (69)1.道路要素 (69)2.水域要素 (70)3.构筑物要素 (72)4.地理单元要素 (74)附录B 全国河流湖泊水利行业编码规则 (79)1河流编码规则 (79)2河流编码 (79)2.1干流编码 (79)2.2支流编码 (80)2.3区间流域、水文站以上流域的编码 (81)3支流选取原则 (81)4湖泊编码规则 (81)附录C 全国流域水系代码（国务院第一次全国水利普查领导小组办公室） (82)附录D 草地或灌丛覆盖度简易测定方法 (85)方法一：适合植被覆盖均匀的草地覆盖度测量 (85)1、适用条件 (85)2、测量方法 (85)方法二：适合植被覆盖不均匀的草地或灌丛覆盖度测量 (86)1、适用条件 (86)2、测量方法 (87)引言第一次全国地理国情普查开始以来，各省级测绘地理信息行政主管部门的领导和技术人员积极行动，在全国各任务区开展了大量工作，采集了较多数据和样本，同时也积累了一些经验和问题。
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。
测绘技术中的遥感数据处理与解译方法探究近年来，随着遥感技术的不断发展，它在测绘领域中的应用也越来越广泛。
遥感数据处理和解译方法的研究成为了研究者们热衷追求的方向。
本文将探究测绘技术中遥感数据处理和解译方法的相关问题。
1. 遥感数据的获取与处理遥感数据是通过卫星、飞机等载体获取的地面物体信息。
处理这些数据是提取和利用地物信息的关键步骤。
遥感图像的预处理包括图像校正、辐射定标和大气校正等过程。
其中，图像校正是纠正图像失真和几何偏差的重要步骤，辐射定标则是将图像灰度值转化为物理量的过程，大气校正则是校正大气散射和吸收效应。
2. 遥感数据解译的方法与技术遥感图像解译是根据图像特征和目标特征进行地物识别和分类的过程。
常见的遥感图像解译方法包括：目视解译、数字图像分类和基于特征的解译等。
目视解译是基于专家经验和直观判断的解译方式，比较主观。
数字图像分类基于灰度值、纹理、形状等图像特征进行分类，可以实现自动化解译。
基于特征的解译方法则是利用地物的某些特征进行分类，例如植被指数、热红外辐射等。
3. 遥感数据在测绘领域的应用测绘领域是遥感技术的一个重要应用领域。
遥感数据用于制作地图、获取地理信息、进行地形分析和土地利用等。
例如，在地图制作中，通过对遥感影像的解译和处理，可以提取道路、河流、湖泊等地理要素，制作出精确的地图。
在土地利用方面，遥感数据可以提供大范围的土地利用信息，帮助决策者进行土地资源管理和规划。
4. 遥感数据处理与解译方法的挑战与发展虽然目前遥感技术已经相对成熟，但仍面临一些挑战和问题。
首先，遥感图像的分辨率对于细节的识别和分类有一定的限制。
其次，遥感图像的噪声和云雾等干扰因素可能影响数据处理和解译的准确性。
此外，遥感数据的获取成本较高，数据处理和解译的算法也需要不断优化和改进。
总之，测绘技术中的遥感数据处理和解译方法在现代测绘工作中起着至关重要的作用。
通过对遥感数据的获取和处理，可以提取地理信息，辅助地理数据的制作和土地利用的规划。
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。
采集遥感影像解译样本数据的原则和方法摘要：本文针对我院所承担的丹东地区国情普查任务论述采集遥感影像解译样本数据的原则和要求，以及利用NIKON COOLPIX AW110s数码照相机进行样本照片采集前的基本设置和采集时的注意事项关键词：遥感影像解译样本原则方法1 建立遥感影像解译样本数据的目的和意义遥感影像解译时，对地理环境的正确认知是保证解译结果正确的前提，而利用具有对照关系的照片和遥感影像为主的解译样本数据可以为内业解译人员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当中发挥重要作用，同时也是为后期长期监测积累实地参考资料。
2遥感影像解译样本数据采集2.1地面照片采集要求﹝1﹞总体原则 采集的地面照片需充分保证样本的典型性。
例如在实际采集中会出现阔叶林和旱地同时被采集到同一张照片时，既上半部分是阔叶林下半部分是旱地，那么首先采集者一定要清楚所要采集的是什么样本，如果采集的是阔叶林那么旱地就要避免出现或少部分出现在照片内。
 地面照片反映的地表季相或覆盖状态应尽可能与遥感影像的时相接近；如果季相差别较大，需确保通过照片判别出的地物或覆盖状态与影像上判别出的一致，否则不应作为样本保留。
 外业核查时，内业有疑问的图斑以及外业发现分类错误的图斑，原则上都需要采集对应的地面照片。
 地面照片在整理过程中，除文件名称外，应避免对原始照片文件进行造成属性信息发生错误改变的再加工处理。
（2）数量要求 对所有要求识别的地表覆盖类型开展样本采集。
 以丹东市域为一个作业范围，以影像数据源类型、时相比较一致（时相相差1个月以内）且连片为标准对丹东市进行样本采集区域划分。
区域范围超过1000平方千米的，每种覆盖类型（最细一级类）采样点数量一般平均不少于15个；若区域范围小于1000平方千米，每种覆盖类型采样点数量一般平均不少于10个，样点的分布应尽可能与图斑的分布相一致；难以到达的特殊困难地区，每种覆盖类型采样点数量一般平均不少于3个；对于图斑数很少（100个以下）且图斑总面积很小的覆盖类型，若具有典型性，也进行了样点的采集。
