遥感专题讲座(二)——影像信息提取(一、目视解译)

影像信息提取
——目视解译
遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影像地物的
物理基础。

目前影像都是基于数字，影像信息的提取方法的发展历程可分为如图1
所示，目前这四类方法共存。

For personal use only in study and research; not for commercial use
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图1 影像信息提取发展阶段
这一专题讲解的是人工解译，也是目前国内使用最多的一种影像提取方法，如土地调查、地质调查等。

这类方法非常灵活，但需要一定的经验，特别是像地
质解译等，对业务专业要求比较多。

本专题分以下内容：
∙∙●遥感图像解译基本概念
∙∙●遥感图像解译预处理
∙∙●解译标志的建立
∙∙●解译关键问题
遥感图像解译
人们对地表物体的有关领域，如土地利用存在一种先验知识，在遥感图像寻找对应关系。

然后，根据遥感图像的影像特征推论地表物体的属性。

这一过程就称之为遥感图像的解译，也叫遥感图像的判读。

解译的任务就是从图像上认识，辨别影像与地物的对应关系、判断、归类、地物目标，并用轮廓线圈定它们和赋予属性代码，或用符号、颜色表示属性。

进行图像解译时，把图像中目标物的大小、形状、阴影、颜色、纹理、图案，位置及周围的系统称之为解译的八要素。

（1）大小：拿到图像时必须根据判读目的选定需要的比例尺。

根据比例尺的大小，可以预先知道图像上多少毫米的物，在实际距离中为多少米。

（2）形状：由于目标物不同，在图像中会呈现出特殊的形状。

用于图像判读的图像通常是垂直拍摄的，所以必须记住目标的成像方式。

因为即使同样为树木，针叶林的树冠呈现为圆形，而阔叶树则形状不同，从而可以识别出二者。

此外，飞机场，港口设施、工厂等都可以通过它们的形状判读出其功能。

（3）阴影：由于判读存在于山脉等阴影中的树木及建筑时，阴影的存在会给判读者造成麻烦，信往往会使目标丢失。

但另一方面，在单像片判读时，利用阴影可以了解铁塔及桥、高层建筑物等的高度及结构。

（4）颜色：黑白像片从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。

用全色胶片拍摄的像片中，目标物按照其反射率而呈现出白一灰一黑的密度变化。

例如，同样为海滩的沙子，干的沙子拍出来发白，而湿沙则发黑。

在红外图像上，水域
拍出来是黑色的，而植被则发白。

（5）纹理：也叫结构，是指与色调配合看上去平滑或粗糙的纹理的粗细程度，即图像上目标物表面的质感。

草场及牧场看上去平滑，造林后的幼树看上去像铺了天鹅绒，针叶树林看上去很粗糙。

这种纹理也是判读的线索。

（6）图案：根据目标物的有规律的排列而形成的图案。

例如，住宅区的建筑群，农田的垄、高尔春球场的路线和绿地，果树林的树冠等。

以这种图案为
线索可以容易判别出目标物。

（7）位置及与周围的关系：在（1）-（6）上加上各区域的地理特色及判读者的专业知识等，就可以确定解释的结果。

解译的操作步骤:
（1）影像预处理
（2）初步判读，建立判读标志
（3）野外调查或资料验证
（4）详细判读及其更新目标的定性、定位
（5）图形与属性文件生成
（6）接边
（7）检查通过
遥感图像解译预处理
预处理主要包括：几何校正、融合、裁剪、镶嵌。

除了这些传统的预处理外，为了方便目视解译，图像解译中比较重要的处理还包括了波段组合、图像增强、图像变换等。

传统的预处理这里就不多说了，这里介绍一下其他几个预处理
方法。

1.波段组合
其作用在于：
-----扩展地物波段的差异性
-----表现差异显示的动态范围，扩展肉眼观察的可视性
-----综合选取各波段的特点
-----不同类别、形态得到良好的表达
多波段组合图像最终是为了提高地物的可判读性，使判读结果更为科学合理。

高分辨率影像大多只有4个波段，波段组合常用就是真彩色和标准假彩色。

有的时候在土壤分类或者植被分类时候，也可以把植被指数当做G分量。

组合比较丰富的是Ladsat数据源，其他数据也可以参考其组合效果。

总结如下：
1)4、3、2（R、G、B）类似于彩色红外图像，是一种标准假彩色图像，用于植被分类、水体识别。

2)3、2、1（R、G、B）类似于仿制真假彩色图像，用于各种地类识别。

影像平淡、色调灰暗、彩色不饱和、信息量相对减少。

3)7、4、3（R、G、B）类似于仿真彩色图像，用于居民地、水体识别。

4)7、5、4（R、G、B）是一种非标准假彩色图像，画面偏蓝色，用于特殊的地质构造调查。

5)5、4、1（R、G、B）是一种非标准假彩色图像，植物类型较丰富，用于
研究植物分类。

6)4、5、3（R、G、B）特点：（1）利用了一个红波段、两个红外波段，因此凡是与水有关的地物在图像中都会比较清楚；（2）强调显示水体，特别是水体边界很清晰，益于区分河渠与道路；（3）由于采用的都是红波段或红外波段，对其它地物的清晰显示不够，但对海岸及其滩涂的调查比较适合；（4）具备标准假彩色图像的某些点，但色彩不会很饱和，图像看上去不够明亮；（5）水浇地与旱地的区分容易。

居民地的外围边界虽不十分清晰，但内部的街区结构特征清楚；（6）植物会有较好的显示，但是植物类型的细分会有困难。

7)3、4、5（红、绿、蓝），它是一种非标准的接近于真色的合成方案。

对水系、居民点及其市容街道和公园水体、林地的影像判读是比较有利的。

其中最常用方案：使用4 ，3， 2 ，（近红外、红、绿、）配红、绿、蓝，形成标准假彩色图像，是一种在大量总结实际经验基础上的最常用方案。

它的地物影像丰富，鲜明、层次好。

植被以红色显示，主要用于资源环境和土地利用调查或更新等。

次常用方案：使用3、4、5（或7）配蓝、绿、红的合成方案。

它是一种非标准的接近于真色的合成方案。

（仿真彩色合成方案）它利用了TM图像较丰富的多光谱（红、近红外、短波近红外）对水系、居民点及其市容街道和公园水体、林地的图像判读是比较有利的。

2、植被抑制
植被应该说是地球上分布最广的地物类型，当对于非植被解译来说，就会照成很大的不便，特别是在地质解译中。

在ENVI中非常方便的就能做到，ENVI ZOOM中，processing->vegetation suppression
图2 tm影像（543组合）
图3 植被抑制之后（543组合）
解译标志的建立
遥感图像判读包括识别、区分、辨别、分类、评定、评价及对某些特殊重要现象的探测与鉴别。

其轮廓的勾绘及其属性的赋予是要有依据。

依据就是判读标志。

也就是说，在遥感图像上研究地表地物的种种特征的总和，就叫判读遥感
图像标志。

在数据预处理准备之后，要根据数据源情况、解译目标等信息确立解译标志，编写成表格文档形式，如表1所示：
表1 解译标志的建立
解译关键问题
1.数据源的选择
数据源的选择需要考虑的因素非常多，包括价格、空间分辨率、成像时间、
波谱分辨率等因素。

图4 数据源的选择因素
2.解译平台
一个好的解译平台对于工程完成的效率影响非常大，涉及到操作的便捷、数据格式的互操作、结果的储存和管理等。

对于高分辨率影像的解译，很多软件都具有半自动跟踪功能。

如在ENVI中的Vector->Intelligent Digitizer（智能化矢量工具），具有半自动跟踪功能，能自动圆滑线性地物拐弯处、圆滑不规则地物边
界等。

如图5所示。

图5 半自动跟踪数字化
3.经验的积累
图像解译以相关的专业知识和经验为主导，图像处理为辅助，经验是在实践中逐步总结，如下为一些经验性的总结：
总体观察→到局部详细分析
综合分析→前人调查资料、地面实况
对比分析→地面调绘图、土地利用图
已知→未知
易→难
山区→平原
整体→局部（大类→二级分类）
宏观特征→细部结构
先线状地物→后图形
仅供个人用于学习、研究；不得用于商业用途。

For personal use only in study and research; not for commercial use.
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