卫星影像解译标志

坑塘真彩色遥感解译标志

坑塘真彩色遥感解译标志 近年来，随着遥感技术的不断发展，真彩色遥感解译成为了研究人员和决策者们的重要工具之一。其中，坑塘真彩色遥感解译标志作为一种常见的解译标志，在地理信息系统（GIS）和土地利用规划中发挥着重要作用。 坑塘真彩色遥感解译标志是通过对遥感影像进行解译，将坑塘地貌特征以真实的颜色显示出来。它主要用于识别、提取和分析坑塘地貌，为农田布局、水资源管理、生态环境保护等方面的决策提供科学依据。 坑塘真彩色遥感解译标志可以帮助我们准确识别和提取坑塘地貌。通过对遥感影像的解译，我们可以将坑塘区域以鲜明的蓝色标示出来，使其与周围的土地利用类型区分开来。这样一来，我们可以直观地了解到该地区的坑塘分布情况，为进一步的研究和决策提供了基础数据。 坑塘真彩色遥感解译标志还可以帮助我们进行坑塘地貌的分析。通过对坑塘区域的解译，我们可以获得坑塘的空间分布、面积大小、形态特征等信息。这些信息有助于我们了解坑塘地貌的演化过程、水资源的分布状况以及对周边生态环境的影响。在土地利用规划中，我们可以根据坑塘的特征，合理安排农田布局，提高农田利用效益，减少水资源浪费。

坑塘真彩色遥感解译标志还可以为水资源管理和生态环境保护提供支持。通过解译标志，我们可以了解到坑塘的分布密度和水体质量状况。这些信息对于制定水资源管理政策和保护生态环境至关重要。比如，在坑塘密集区，我们可以采取相应的措施，加强水资源的开发和利用，提高水体的质量和生态系统的稳定性。 在真彩色遥感解译中，还可以结合其他地理要素进行综合分析和研究。例如，可以将坑塘地貌与土地利用类型、地形地貌、气候等要素进行叠加分析，探索其相互关系和影响机制。这种综合分析可以帮助我们更好地理解坑塘地貌的形成与演化过程，为决策者提供科学依据。 坑塘真彩色遥感解译标志作为一种重要的解译工具，对于坑塘地貌的识别、提取和分析具有重要意义。它可以帮助我们准确了解坑塘的分布情况、形态特征和水资源状况，为农田布局、水资源管理和生态环境保护提供科学依据。同时，结合其他地理要素的综合分析，可以进一步深入探索坑塘地貌的演化过程和影响机制。因此，在地理信息系统和土地利用规划中广泛应用坑塘真彩色遥感解译标志，将为我们的研究和决策工作带来更大的便利与准确性。

遥感图像目视解译标志

遥感图像目视解译标志 解译标志有直接标志和间接标志.直接标志是地物本身的有关属性在图像上的直接反映。如形状、大小、色调、阴影等。间接标志是指与地物的属性有内在联系,通过相关分析能够推断其性质的影像特征。 一、形状(Shape) 形状是指地物外部轮廓的形状在影像上的反映。不同类型的地面目标有其特定的形状，因此地物影像的形状是目标识别的重要依据。 二、大小(Size) 大小是指地物在像片上的尺寸，如长、宽、面积、体积等。地物的大小特征主要取决于影像比例尺。有了影像的比例尺，就能够建立物体和影像的大小联系。 三、色调(Tone)和色彩(Color) 色调是物体的电磁波特性在图像上的反映，在黑白像片上指黑白深浅程度。地物的形状、大小都要通过色调显示出来，所以色调特征是最基本的解译标志。 如排水性良好、干燥的、有机质成分低的土壤；中酸性岩浆岩、松散堆积物、大理岩、石英岩等一般具有浅色调。 如潮湿的、有机质成分高的土壤、煤层、基性、超基性岩浆均具有较深色调。 如石灰岩、白云岩、砂岩以及中基性岩浆岩等，变质岩中的变粒岩具有灰色色调。 在利用色彩判断地物时，要注意： ①多波段的彩色合成图像，不仅要了解地物的波谱特性，而且要知道彩色合成时波段影像与红、绿、蓝三色的对应关系 ②彩红外图像：植被－红、水－蓝青、道路－灰白、建筑物－灰或浅蓝。 四、阴影(Shadow) 阴影分本影和落影两种。 本影－指物体本身没有被光线直接照射到的部分，在像片上呈暗色调。它有助于建立像片的立体感。 落影－地物经光线照射投影于地面的物体阴影，在像片上呈暗色调，它有助于观察地物的侧面形态及一些细微特征。 五、水系(River System) 水系标志在地质解译中应用最广泛，它可以帮助我们区分岩性、构造等地质现象。这里所讲的水系是水流作用所形成的水流形迹，即地面流水的渠道。它可以是大的江河，也可以是小的沟谷，包括冲沟、主流、支流、湖泊以至海洋等。在图像上可以呈现有水，也可以呈现无水。水系的级序，一般是从冲沟到主流，依次由小到大（1、2、3……）排列。 六、地貌形态标志 1、山顶形态。 2、山坡形态。 3、沟谷形态 七、纹理(Texture) 很小的物体，在图像上是很难个别地详细表达的,但是一群很小的物体可以给图像上的影像色调造成有规律的重复，即影像的纹理特征。 八、位置(Location) 是指地物的环境位置以及地物间的空间位置关系在像片中的反映。也称为相关特征。它是重要的间接判读特征。 九、植被

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。 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

遥感解译

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。③若以传统统计分类方法如最大似然分类法处理这种问题，经常得到较差的分类精度；④对高光谱图像进行分类时，随着光谱波段数或特征数(维度)的增加，反而需要较大量的训练样本作为参数的估计，分类效增加，反而需要较大量的训练样本作为参数的估计，分类效率变低，分类精度不理想 5. 多阶抽样估算地物面积的基本思想及其计算方法 利用卫星和航空图像进行多阶抽样的基本思想 (1) 根据影像分层，确定样本单元(2) 使每一阶影像的分辨率逐级提高；(3) 使后一阶样本是前一阶样本的一部分，并使抽样的概率与通过逐级解译影像所得到的预估值成正比。 多阶可变概率抽样的实施（过程）（1）对卫星影像进行目估（2）根据目估结果，在一阶图像（卫星图像）的每个单元上计算灌溉地面积百分比x 并将其累加值填写在一阶单元记录表中（3）随机抽取若干个样本单元，并计算可变概率(例如270个一阶单元中抽取10个样本单元并用符号标记在一阶影像（卫星影像）单元中抽取10 个样本单元，并用符号标记，在一阶影像（卫星影像）抽样样本单元记录表中记录灌溉地面积百分数Xi%)4）得到灌溉地的近似实际面积（5）面积估算：把上述数据代入式 6居民地的提取 居民地的组成和结构1. 城镇：建筑群、道路网、绿地和空地2. 乡村：房屋建筑、空地和绿地. 居民地的形状 1. 团状居民地：平原和盆地2. 带状居民地：谷底和河畔3. 丁字状居民地：公路交叉和河流交汇处.. 研究意义 1.为灾害评估提供所需居民地空间分布信息 2.为了解人地关系服务3.为社会、经济和人文等数据的空间化服务4.为居住用地监测以及人居环境建设服务 三.简单人工地物识别概率公式中变量的确定 简单地物形状的识别系数B … 理论上，可以通过试验方式找到研究地物的识别曲线的种类,然后以此为基础计算各类地物的形状识别系数（如图4.2.2），然后以此为基础计算各类地物的形状识别系数B。这种方法要求必须具备大量不同比例尺图像的解译结果，因此实施代价非常高，不易操作；… 简单和可靠的方法是：根据两种比例尺图像的解译结果来确定识别系数。通过多组多次计算获取多个B，并取其数学期望。 … 还可以基于对人工地物几何尺寸相互关系情况，利用经验公式计算。

遥感影像目视解译原理WORD

WORD 遥感影像目视解译原理WORD 在遥感影像上，不同的地物有不同的特征，这些影像特征是判读识别各种地物的依据，这些都称为判读或解译标志。解译标志包括直接和间接解译标志： 1 直接判读标志 （1）形状影像的形状是指物体的一般形式或在轮廓上的反映。各种物体都具有一定的形状和特有的辐射特性。同种物体在图象上有相同的灰度特征，这些同灰度的像素在图象上的分布就构成与物体相似的形状。随着图像比例尺的变化，“形状”的含义也不相同，一般情况下，大比例尺图像上所代表的是物体本身的几何形状，而小比例尺图象上则表示同类物体的分布形状。有些物体的形状非常特殊，其平面图形是该物体的结构、组成和功能的生要标志，有时甚至是关键，所以“形状”是判读的重要工具。 （2）大小物体在图像上的大小也是判读标志之一。“大小”的含义随图像比例尺的变化而不同：大比例尺图像上，量测的是单个物体的大小，而小比例尺图像上，只能量测同类物体分布范围的大小。 （3）颜色和色调颜色一般指彩色图像而言，当彩色摄影和假彩色合成技术发展起来之后，颜色的差别可以进一步反映了地物间的细小差别，为判读人员提供更多的信息。人眼对彩色的分辨能力远比对黑白色调差的分辨率能力强，因而颜色可作为彩色图像判读的标志。对多波段彩色合成图像的判读，往往可依据颜色的差别来确定地物与地物间或地物与背景间的边缘线，从而区分出各类物体。色调是人眼对图像灰度大小的生理感受。人眼不能确切地分辨出灰度值，但能感受到灰度大小的变化，灰度大者色调深，灰度小者色调浅。图像色调的深与浅，与物体的辐射特性是紧密相关的。一般情况下，反射率高的物体，接收的能量大，图像的色调就浅；反之则深。因此同一环境条件下的图像上色调的差异即是不同物体在图像上的反映。 （4）阴影阴影的形式与物体辐射能量的方向有关，对反射辐射能来说与方向反射因子有关。在导出辐射传输方程式时，是把地表当作朗伯反射体看；而实际上地表的坡向和坡度都严重影响传感器方向的反射能量大小，以及物体之间的相互遮挡，都使图像上产生阴影。阴影有本影和落影之分。本影是象片上地物未被阳光直接照射到的阴暗部分；落影是在地物背光方向地物投射到地面的阴影在象片上的构象。阴影会对目视判读产生相互矛盾的影响。一方面，人们可以利用阴影的立体感，判读地形地貌特征，大比例尺图像上，还可利用阴影判读物体的侧视图形，按落影的长和成像时间的太阳高度角量测物体的高度、单株树木的干粗等。另一方面，阴影区中的物体不易判读甚至根本无法判读。 （5）位置自然界的物体之间往往存在一定的联系，有时甚至是相互依存的。例如桥梁与道路和水系，居民地与道路，土质与植被，地貌与地质等。因此物体所处的位置也是帮助判读人员确定物体属性的重要标志之一。 （6）结构（图案）指自然界与人文特征重复出现的排列格式，如农业复合体（农田与果园），地形特征，建筑物布局等组成一定的格式。 （7）纹理纹理指微色调的变化，纹理特征有光滑的、波纹形的、斑纹形的、线性的和不规则的等多种形态。利用纹理特征可以区分色调总体相同的两类物体，纹理也可以作为分类图像再细分的基本准则。 （8）分辨率分辩率比其他许多图像特征（标志），更取决于遥感系统本身，而与物体的特性关系则小些。传感器本身因素包括性能、设计要求和遥感过程中的环境条件、以及获取数据以后的处理等。当图像上的物体小于图像分辨率时，则不能进行判读。 （9）立体外貌对有一定重叠度图像，可以进行立体观察。各物体的立体外貌，在立体模型

光伏遥感解译标志

光伏遥感解译标志 一、引言 随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，正受到越来越多的关注和应用。为了合理规划光伏发电站点的选择和布局，光伏遥感解译标志成为了关键的技术手段。本文将详细介绍光伏遥感解译标志的概念、方法以及在光伏发电站点选址和布局中的应用。 二、光伏遥感解译标志的概念 光伏遥感解译标志是指通过遥感技术获取的卫星影像数据，通过一系列的图像处理和解译分析，提取出与光伏发电相关的特征信息。这些特征信息包括但不限于光伏电池板的分布、面积、朝向和倾斜角度等，以及光伏系统周边环境的土地利用和地形等。光伏遥感解译标志可以帮助评估光伏发电场地的潜力和适宜性，为光伏发电站点的选址和布局提供科学依据。 三、光伏遥感解译标志的方法 1. 数据获取 光伏遥感解译标志的第一步是获取高分辨率的卫星影像数据。目前市场上存在着各种分辨率和传感器类型的卫星数据，如Landsat、Sentinel以及高分辨率卫星等。根据实际需求选择合适的卫星数据，获取覆盖范围内的影像数据。 2. 影像预处理 获得卫星影像数据后，需要对其进行一系列的预处理操作，以消除大气、地形和光照等因素对图像质量的影响，并提高图像的可解译性。这些预处理操作包括大气校正、影像辐射校正、几何校正等。

3. 特征提取 在预处理完成后，需要根据光伏发电的特征，通过图像处理算法提取出与光伏发电相关的特征信息。这些特征信息可以通过目标检测、分类和分割等算法进行提取。例如，可以通过反射率、纹理、光谱和形状等特征来判断影像中的光伏电池板。 4. 数据分析与应用 经过特征提取后，可以对光伏发电的潜力和适宜性进行评估和分析。可以基于已有数据和模型，预测光伏发电场地的发电量、电站产能以及经济效益，并对不同场地进行比较和优化。 四、光伏遥感解译标志在光伏发电站点选址和布局中的应用 1. 光伏发电场地选择 光伏遥感解译标志可以提供光伏发电场地选择的基础信息。通过分析光伏电池板的分布和面积等特征，可以确定潜在的光伏发电场地，并评估其光伏发电潜力。同时，还可以考虑到光伏系统的周边环境因素，如光照条件、土地利用情况和地形等，以选择合适的光伏发电场地。 2. 光伏发电系统布局 在确定光伏发电场地后，光伏遥感解译标志可以帮助优化光伏发电系统的布局。通过分析光伏电池板的朝向和倾斜角度，可以确定光伏电池板的布放方式，提高光伏发电系统的能量利用效率。此外，还可以考虑阴影分析，优化光伏板的布局，减少阴影对光伏发电系统的影响。 3. 光伏发电效益评估 光伏遥感解译标志可以帮助评估光伏发电系统的发电量、电站产能以及经济效益。通过分析已有的数据和模型，可以预测光伏发电系统的发电量，并考虑到光伏电站的投资和运营成本，评估光伏发电系统的经济效益。同时，还可以比较不同的光伏发电场地和布局方案，选择最优的方案。

遥感图像解译

遥感图像解译 1 遥感图像解译的一般要求 (1) 遥感图像解译主要适用于前期论证阶段和初步勘察阶段。解译工作应先于水文地质测绘，并贯穿其整个过程，以提供编写设计、布置水文地质观测路线的依据，达到减少水文地质测绘工作量，提高工作精度的目的。 (2) 一般使用的遥感图像为卫星图像和航空相片，必要时，在卫星图像和航空相片解译的基础上提出课题，进行红外扫描或其他专门遥感飞行，获得相应的遥感图像。 (3) 通过遥感图像解译，应提交与测绘比例尺相同的遥感图像水文地质解译图及文字说明。根据需要，可分别编制地貌、地质构造解译图、相片镶嵌图和典型像片图等。 (4) 通过遥感图像解译，能够解决或基本能够解决某地区的水文地质问题，对该地区可不作或少作水文地质测绘工作，以减少野外工作量。 2 遥感图像解译的基本要求 (1) 进行相片质量鉴定。在搜集和分析已有资料(包括不同地质体的光谱特征资料)和野外踏勘调查的基础上，建立地质、水文地质直接和间接解译标志。 (2) 应选用不同时间、不同波段、不同比例尺卫星图像进行水文地质对比解译。图像比例尺可根据卫星图像质量放大到1:50万至1:25万。 (3) 使用的航空相片比例尺，尽量接近水文地质测绘比例尺，一般不宜小于1:5万。 (4) 为发挥卫星图像视域范围大、反映构造轮廓清楚的客观效果和航空相片局部细节详细的长处，卫星图像和航空相片最好结合使用。但在进行区域地质、水文地质解译时，卫星图像也可单独使用。 (5) 遥感图像解译一般采用目视解译和航空立体镜的光学机械解译，尽可能采用假彩色合成为主的电子光学解译和计算机图像处理，以提高解译水平。 (6) 遥感图像解译应结合已有的地面地质、物探、钻探等资料进行。 (7) 单张相片及镶嵌图的解译结果，可采用徒手或仪器转绘到与测绘比例尺相应的地形底图上，统一编绘成解译成果图。 3 遥感图像主要解译内容

遥感目视解译的方法与基本步骤

遥感目视解译的方法与基本步骤 遥感目视解译是遥感技术应用中一种重要的方法，它是通过遥感图像处理软件或平台，对遥感影像进行人机交互式的分析解释，以提取和解译地表信息的过程。下面是遥感目视解译的方法与基本步骤： 1.了解遥感平台与遥感波段 在进行遥感目视解译前，需要了解所使用的遥感平台和遥感波段。不同的遥感平台和波段具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等特点，因此需要根据实际需求选择合适的遥感平台和波段。 2.确定解译标志 解译标志是指遥感影像中能够反映地物特征的影像特征，如颜色、纹理、形状等。在确定解译标志时，需要了解不同地物的光谱特征和空间特征，以及它们在影像中的表现形式，从而选取具有代表性的地物作为解译标志。 3.制作解译样本 解译样本是指用于训练解译人员的样例数据集，通常由专业人员选取具有代表性的地物区域制作而成。解译样本应该包含各种地物的影像特征，并能够反映地物的空间分布和属性信息。 4.训练解译人员 解译人员需要进行专业的培训，以熟悉遥感影像的特性和解译标志，并掌握目视解译的基本技能和方法。通常可以通过对解译样本进行训练和练习，提高解译人员的解译能力和精度。 5.进行目视解译 在准备工作完成后，可以开始进行目视解译。目视解译需要借助专业的图像

处理软件或平台进行，通常采用人机交互的方式进行。在目视解译过程中，需要注意以下几点： （1）注重细节：目视解译需要关注影像中的细节信息，如颜色、纹理、形状等，以便准确地识别和解译地物。 （2）综合考虑：目视解译需要综合考虑多种因素，如光谱特征、空间特征、上下文信息等，以得出准确的解译结果。 （3）交互式操作：目视解译通常采用人机交互的方式进行，解译人员可以通过软件或平台进行交互式操作，如放大、缩小、旋转等，以更好地观察和分析影像。 6.进行精度评估与修正 在完成目视解译后，需要进行精度评估与修正。精度评估可以通过比较目视解译结果与实际地物信息进行，如使用实地调查、GPS测量等方法获取实际地物信息。通过精度评估可以发现并修正目视解译中的错误和不准确之处，以提高解译结果的精度和质量。 总之，遥感目视解译是一种基于人机交互式的遥感图像分析方法，其关键在于选择合适的遥感平台和波段、确定解译标志、制作解译样本、训练解译人员以及进行精度评估与修正等步骤。通过遥感目视解译可以提取和解译地表信息，为资源调查、环境监测等领域提供重要的数据支持和决策依据。

遥感原理实验报告3目视解译与制图

《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、ENVI5.1 3、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。

卫星遥感图像解译基本方法

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。卫星遥感图像解译的准确性和可靠性对于地理研究和资源管理具有重要意义。未来，随着卫星遥感技术的不断发展和创新，图像解译方法也将不断完善和提高。

遥感图像解译

遥感图像解译 作业一 1、横量遥感图像解译质量的指标有哪几个？每个指标的含义是什么？ （1）解译的完整性 解译的完整性标志着所得出的结果与给定任务的符合程度 （2）解译可靠性 解译可靠性指出解译结果与实际的符合程度 （3）解译的及时性 解译的及时性包括图像资料的及时使用 （4）解译结果的明显性 解译结果的明显性是指解译出来的成果。 2、地物的特征有哪些，他们在遥感图像解译中的作用是什么？ 地物特征：空间分布、波谱反射和辐射特征、时相变化 空间分布作用： （1）分析探测对象的空间分布特征以选择具有适当的空间分辨率的遥感图像； （2）特测对象的空间分布特征又是在遥感图像上识别目标的参考数据。波谱反射和辐射特征作用： 可根据遥感仪器所接收到的电磁波谱特征的差异来识别不同的物体。 时相变化作用： 通过动态监测了解地物的变化过程和变化范围，并按照地物的时间变化特征以及光谱特征的时间效应来确定识别目标。 作业二 1、分析主动、被动微波，近红外和热红外遥感的异同？ 不同： 主动微波遥感： 用人工向目标物发射某一波长的微波讯号，用仪器接收目标物反射的回波，然后根据它们发射回来的微波特征识别物体； 被动微波遥感： 用仪器接收自然物体和人工物体自身所发射的微波；

近红外遥感： 红外线照相机拍摄的侦测图像； 热红外遥感： 指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。 相同： 都具有一定的波长范围。 2、叙述5类地物的辐射特征（水体、植被、岩石、土壤和人工地物）？ 水体辐射特征：辐射通量与绝对温度的四次方成正比（M=εσT4），因此水体周围地物之间微小的温度差异影响着辐射通量的变化。 植被辐射特征：各类植物间的辐射差异是由植物株体从地面和太阳辐射获得并储藏热量多少而定的。 岩石辐射特征：岩矿物的辐射与其表面特征—粗糙度、色调有关。粗糙表面比平滑表面辐射强，暗色地物比浅色地物辐射强。 土壤辐射特征：土壤的辐射是由于土壤温度状况决定的，土壤温度与水分的蒸腾散失、风化和化学溶解、微生物活性及有机质的分解速度有关，与种子萌发和植物生长有关。 人工地物的辐射特征：当物体接受太阳、天空辐射或地下热流补给时温度上升，温度上升的速度与物体的热惯性有关，因此辐射特征取决于建筑材料的热特性。 3、提高遥感图像解译质量的途径有哪些？ （1）提高图像的分解力 （2）提高图像反差 （3）建立良好的感受图像的条件（即减少地物形状识别系数值） 作业三 1.详细描述地物在遥感图像上的特征？ （1）色调与色彩 （2）形状（轮廓）：同一地物由于图像获取方式的不同，其形状可能不完全相同； （3）大小（尺寸）：地物图像的大小不仅影响面积的计算，其与构象比例尺的关系，常常形成所谓的混合像元；

粤西海岛海岸带典型地类SPOT-5影像解译标志

粤西海岛海岸带典型地类SPOT-5影像解译标志 李晓敏;张杰;马毅;吴培强 【摘要】基于SPOT-5假彩色合成影像,在现场踏勘的基础上,对粤西海岛海岸带地物进行了全面的分析,总结了地物的遥感影像特征,建立了耕地、园地、林地、居民地及工矿仓储用地、水域和滩涂6类典型地物的遥感解译标志.采用典型样区与样点相结合的方法,对基于该解译标志提取的结果进行了踏勘验证,经检验,解译精度在90%以上.粤西海岛海岸带卫星遥感调查实践表明:建立具有区域特色的遥感影像解译标志,对海岛海岸带资源调查和环境监测具有极其重要的意义.%Using SPOT-5 false color composite image and the fielding work data, the targets of islands and coastal zone in western Guangdong were comprehensively analyzed, and Remote Sensing image characteristics of the targets were summarized, and the Remote Sensing interpretation marks of typical targets that were classified into cultivated land, garden plot, forest land, urban or built-up land, water and tidal flat were established. The results which were extracted based on these interpretation marks were validated through fielding work carried out on typical sample areas and sample points, and the interpretation precision was above 90%. It showed that the regional Remote Sensing interpretation marks played an important role in the resource investigation and environment monitoring of islands and coastal zone. 【期刊名称】《海洋通报》 【年(卷),期】2011(030)004

卫星图像的判读方法

卫星图像的判读方法 由于卫星图像与航空像片性质上的一致，判读标志的运用又相近似，卫星图像的判读可延用航空像片的判读原则和方法进行。但应注意结合和突出卫星图像的特点。 (1)直接判定法。 卫星图像比例尺小，在卫星图像上除了较大型的地物个体，可根据其色调、形态等标志直接判定外，一般地物个体的形态等细部特征，在卫星图像上都不如航空像片清楚。因此，在卫星图像上直接判定一般是依据其色调标志和图型标志进行直接判定，例如对喀斯特地貌或黄土地貌进行的分析判读。 在进行各种标志的综合分析时，要相互对照、互相补充印证。另外，应强调指出，色调(或色彩)标志在卫星图像直接判定中的重要性，对色调分析必须要结合具体的图形或图像特征，即“色”要附于一定的形上。这样，色调才具有实际意义，才可能判定识别地物。 (2)对比分析法。 对比分析法是对卫星图像不同波段、不同时相的图像进行对比分析，以及与地面已知资料或实地进行对比。对比的目的在于建立卫星图像与实地地物和现象的对应关系，总结判读经验，发现图像异常，以便从卫星图像上提取更多信息，使判读成果更为准确可靠。 对比分析方法是卫星图像判读的重要方法和常用方法。如通过对不同波段或不同时相的卫星图像色调的对比和分析，可把不同地物和现象识别出来。例如：大豆和玉米两种作物，从图像上可能很难区分开，但是，利用不同时相图像的对比，有可能将两者区分开。大豆和玉米在播种后的一段时间，两者光谱曲线接近，而在播种30天前后，绿色覆盖尚不完全时，光谱曲线的差异比75天、100天和140天都显著得多。因此，选择播种30天前后的图像资料，就能把种植大豆和玉米的土地分开。所以，在对比不同时相的图像资料时，要注意选择所要判读地物和现象光谱差异最大时的最佳时间，利用此时图像对比，有利于提高判读效果。

遥感影像判读

实习一卫星遥感影像目视解译 一、实习目的 目视判读是卫星图像应用的最基本方法，用计算机进行自动分类时，训练样本的选择以及自动分类决策等，也都需要目视判读作为基础。了解卫星遥感影像的波段特性以及对应的地物波谱特性；建立遥感影像解译标志，从影像中目视解译出耕地、林地、草地、水体、居民地、盐碱地、沼泽地等土地利用类型。 二、原理与方法 原理 地物光谱特性（标题为小四，宋体，加粗） 在以遥感图像中识别地物和现象的属性及其研究它们之间的关系和演化变 化规律时，必须首先了解和掌握地物的光谱特性，以及它们空间和时间特性的变化。不同地物在不同波段反射率存在着差异。因此，在不同波段的遥感图像上即呈现出不同的色调。同类地物的反射光谱是相似的，但随着该地物的内在差异而有所变化。这种变化是由于多种因素造成的，如物质成分、内部结构、表面光滑程度、颗粒大小、几何形状、风化程度、表面含水量及色泽等差别。这就是判读识别各种地物的基础和依据。 方法 （一）直接判定法 在卫星图像上直接判定一般是依据其色调标志和图型标志进行直接判定， 色调（或色彩）标志在卫星图像直接判定中的重要性，对色调分析必须要结合具体的图形或图像特征，即“色”要附于一定的“形”上，色调才具有实际意义，才可能判定识别地物。 （二）对比分析法 对比分析法是对卫星图像不同波段、不同时相的图像进行对比分析，以及与地面已知资料或实地进行对比。对比的目的在于建立卫星图像与实地地物和现象的对应关系，总结判读经验，发现图像异常，以便从卫星图像上提取更多信息，使判读成果更为准确可靠。 （三）逻辑推理法

基于卫星图像的特点判读时更多的是应用地学规律的相关分析和实际经验，进行逻辑推理法的判读，即借助各种地物和自然现象间内在联系，结合图像上表现出的特征，用专业知识的逻辑推理方法，判定某一地物和现象的存在及其属性。卫星图像的视域宽广，能显示较大区域的地物和现象的空间分布。根据地物和现象在自然界中固有的相互依存关系和规律，运用逻辑推理法，就能从易被人们忽视，或难于发现的潜在的或微小的图像差异中，寻找出识别地物的依据，从而提 取更多有用的信息。 三、实习仪器与数据 计算机、ENVI和ARCVIEW GIS软件，TM4、3、2波段合成标准假彩色合成图像。 表1 TM遥感影像的波段划分及其光谱效应 四、实习步骤 1、建立解译标志 指在遥感图像上能具体反映和判别地物和现象的影像特征。根据土地利

最新遥感解译标志

遥感解译标志

1. 水系密度 水系密度指一定范围内各级水道的数量或相邻两条同级水道之间的间隔。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。 水系密度指一定范围内各级水道的数量或相邻两条同级水道之间的 间隔。定性的将水系密度分为密度大(密集)、中等、小(稀疏)三级 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。当支沟与主沟近于直角相交时又可称为梳状水系。 ③蠕虫状树枝状水系：水系总体呈树枝状，一级支谷分布较均匀且弯曲形似蠕虫，故称蠕虫状树枝状水系。我国西南地区二迭系峨嵋玄武岩分布区发育此类型水系。 (2)平行状水系 支流与主流流向基本相同，且近于平行发育的水系称平行状水系。此类水系方向性明显，多受地形控制，常出现在稳定倾斜的地区，如滨海斜坡、单面山之侧等。 (3)格子状水系 水系在平面上的展布有明显的两个方向，构成方格状或菱形状称为格子状水系，此类型水系严格受构造控制，它们多是沿断裂、节理发育。如广西东陵地区三迭系灰岩中，沿两组近于垂直节理发育成菱形格状水系。当河流流向出现