浅谈遥感解译中断裂构造的解译方法及解译标志

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。

测绘技术中遥感数据的处理和解译方法遥感技术是一种利用卫星、飞机或地面设备获取地球表面信息的方法，随着技术的不断发展，遥感数据在测绘行业中的应用越来越广泛。

本文将探讨测绘技术中遥感数据的处理和解译方法。

一、遥感数据的获取和处理遥感数据的获取通常通过卫星、航空摄影以及无人机等设备获取。

这些设备能够捕捉到地球表面的各种信息，如图像、高程数据、热红外数据等。

在获取到原始数据之后，需要对其进行处理，以获得更加准确、可用的数据。

1. 图像预处理图像预处理是指在进行数据解译之前，对原始遥感图像进行校正和增强的过程。

其中包括几何校正、辐射校正和图像增强等步骤。

几何校正可以消除图像中的几何畸变，使得图像与实际地面位置相符。

辐射校正可以消除图像中的辐射畸变，使得图像的亮度、对比度等更加准确。

图像增强可以增强图像的特定特征，使得解译更加方便。

2. 数据融合数据融合是指将不同传感器获取到的数据进行融合，以获取更加全面、准确的信息。

如将光学图像与雷达图像进行融合，可以获得地表的物质和热分布等信息。

数据融合可以通过像素级、特征级或决策级的方法进行，具体选择方法取决于应用需求和数据特点。

3. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征，用于后续的解译和分析。

常见的特征包括纹理特征、形状特征、光谱特征等。

特征提取可以通过人工方法或自动化算法进行。

自动化算法通常包括计算机视觉和机器学习的方法，如人工神经网络、支持向量机等。

二、遥感数据的解译方法遥感数据的解译是指根据遥感图像中所包含的信息，对地物进行分类、识别和分析的过程。

不同的解译方法可以获得不同层次、不同精度的地物信息。

1. 监督分类监督分类是指在已知类别的样本数据的指导下，对遥感图像进行分类。

具体步骤包括选择合适的分类器、提取训练样本、进行训练和分类等。

监督分类通常可以得到较高的分类精度，但需要大量的样本数据和专业知识。

2. 无监督分类无监督分类是指将遥感图像中的像元根据相似性进行聚类，从而实现分类的过程。