贵州省遥感影像统筹管理办法

贵州省遥感影像统筹管理办法
贵州省遥感影像统筹管理办法

贵州省遥感影像统筹管理办法

(征求意见稿)

第一条为规范我省遥感影像统筹管理,促进遥感影像的有序开发和共享利用,有力保障我省新型基础测绘体系的构建,集约高效用好财政资金,根据《中华人民共和国测绘法》、《中华人民共和国会计法》、《中华人民共和国预算法》、《中华人民共和国测绘成果管理条例》、《中共中央国务院关于全面实施预算绩效管理的意见》、《政务信息资源共享管理暂行办法》、《贵州省测绘条例》等有关法律法规,结合我省实际,制定本办法。

第二条在本省行政区域内政府机关、事业单位应用省级财政资金获取、处理遥感影像数据,应当遵守本办法。

本办法所称遥感影像数据包括航空遥感影像数据、航天遥感影像数据以及利用测绘地理信息技术方法加工处理形成的其他遥感影像成果。

第三条全省遥感影像数据实行目录内统筹管理,列入遥感影像统筹目录的数据,实行统一采购、统一处理、统一质检、成果共享。用于政府决策、国防建设和公共服务的,应当无偿提供使用。

省级遥感影像统筹目录由省自然资源主管部门会同省直相关部门共同编制,纳入年度省政府数据资源目录。

第四条特殊情况下未列入年度遥感影像统筹目录的需求,需经省自然资源主管部门审核批准后,有关部门可以自行安排采购和生产,并按照规定要求向省自然资源主管部门汇交数据成果。其他未经省自然资源主管部门审核批准的遥感影像数据采购和生产计划,不得列入财政预算,不得使用财政资金。

第五条省自然资源主管部门负责组织开展全省遥感影像统筹工作。

第六条省自然资源主管部门与省级财政、大数据部门建立协同工作机制,避免遥感影像数据的重复采购和生产。

省级财政部门负责将遥感影像统筹工作纳入财政预算,负责遥感影像统筹项目的预算审核及相关资金划拨、监督管理和绩效评价。

省级大数据部门负责全省遥感影像统筹工作应当纳入财政预算。遥感影像统筹信息共享平台建设维护等工作。

第七条省自然资源主管部门应当于8月底前编制完成下一年度遥感影像统筹目录及实施方案,提交省财政列入年度财政预算。需列入年度影像统筹的省直部门和市(州)人民政府,应于7月底前向省自然资源主管部门报送统筹计划(报表附后)。

第八条水利、交通、能源、自然资源、生态等重大项目、重点工程等所需遥感影像数据,优先安排采购和生产。

因突发事件而应急抢险等确需即时获取遥感影像数据的,及时安排获取、处理和提供。

第九条有关部门经审核批准后自行采购生产的遥感影像,应当在遥感影像数据完成采购和生产之日起60日内,向省自然资源主管部门完成数据成果汇交。

第十条社会资金完成的遥感影像获取,应当在遥感影像数据完成采购和生产之日起60日内,也应向省自然资源主管部门完成数据成果汇交。

第十一条持有历史遥感影像的单位应当自本办法实施之日起6个月内向省自然资源主管部门汇交历史遥感影像数据。

国家部委等下发的用于贵州项目的遥感影像数据,使用单位应当自数据接收完成之日起60日内向省自然资源主管部门汇交。

鼓励民营企业对遥感影像的需求纳入省统筹,资金自理,同时将已有的历史遥感影像数据参与汇交。

第十二条对不按照本办法汇交遥感影像数据的有关部门,省级自然资源主管部门暂停向其提供遥感影像数据,也可以暂停其遥感影像数据采购和生产需求的申请审核,直至其按照规定完成遥感影像数据汇交为止,并依法依规进行处理。

第十三条覆盖全省的2米和优于1米分辨率光学卫星

遥感影像数据由省自然资源主管部门实行年度更新。

第十四条省自然资源主管部门应当组织建设全省遥感影像数据服务云平台,依照有关法律法规的规定,推送统筹的遥感影像数据,及时向社会公开发布遥感影像数据,实现全省遥感影像分发网络化和云平台服务社会化。

第十五条遥感影像数据的共享、提供、使用和保管应当按照国家保密法律法规和涉密基础测绘成果资料提供使用审批的有关规定执行。有关部门无偿获取的遥感影像数据,不得以任何形式转让、转借及用于商业用途。

第十六条省自然资源主管部门负责组织遥感影像数据生产加工处理。负责获取、处理遥感影像数据的项目承担单位,应当执行国家有关技术规范和标准,对完成的遥感影像数据成果质量负责。

第十七条市、县级所需其他特殊影像,落实遥感影像统筹经费,可申请由省统筹。

第十八条本办法由省自然资源主管部门负责解释。

第十九条本办法自公布之日起施行,有效期5年。

附表:遥感影像需求(计划)填报表

填表人:联系电话:填表日期:

行业规范-极地地区1比5万-10万遥感影像平面制图制作规范

目次 前言.....................................................................................................................................................I 1范围.. (1) 2规范性引用文件 (1) 3术语和定义 (1) 4缩略语 (1) 5总则 (1) 5.1基本要求 (1) 5.2规格 (2) 6准备工作 (2) 6.1影像的选择 (2) 6.2资料收集 (2) 6.3技术设计 (2) 7遥感影像平面图制作 (3) 7.1作业流程 (3) 7.2作业方法与要求 (3) 8检查、验收 (4) 8.1原则和要求 (4) 8.2检查内容 (5) 9成果归档 (5) 9.1成果内容 (5) 9.2文件组织 (5) 9.3数据格式 (6) 9.4成果上交 (6) 附录A(规范性附录)元数据文件 (7) 附录B(资料性附录)1:50000遥感影像平面图图廓整饰样式 (9) 附录C(资料性附录)1:100000遥感影像平面图图廓整饰样式 (10) 附录D(资料性附录)示例 (11) 参考文献 (12)

极地地区1:500001:100000遥感影像平面图制作规范1范围 本标准规定了极地地区1:500001:100000遥感影像平面图的基本要求、规格、影像的选择、作业流程和方法要求、检查和验收、成果组织和数据格式等内容。 本标准适用于利用航天遥感影像资料制作极地地区1:500001:100000遥感影像平面图。 2规范性引用文件 下列文件对本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 GB/T15968遥感影像平面图制作规范 GB/T18316数字测绘成果质量检查与验收 GB/T20257.3国家基本比例尺地图图式第3部分:1:250001:500001:100000地形图图式 CH/T1001测绘技术总结编写规定 CH/T1004测绘技术设计规定 CH/T1007基础地理信息数字产品元数据 3术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 极地polar region 极圈以内的地区。 3.2 遥感影像平面图remote sensing image map 用经影像纠正和融合的影像,按一定的几何精度要求,镶嵌成带有公里格网、图廓内外整饰和注记的平面图。 4缩略语 下列缩略语适用于本标准。 TIFF:标签影像文件格式(Tag Image File Format) TFW:TIFF影像坐标信息的文本文件格式(TIFF World File) MDB:Microsoft Access软件使用的一种存储格式(Message Driven Bean) 5总则 5.1基本要求 5.1.1影像质量 遥感影像平面图的影像应层次丰富、清晰、色调均匀、反差适中;融合后的影像色彩无明显偏色与拼接痕迹。

遥感图像几种分类方法的比较

摘要 遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容,如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度,是遥感图像研究中的一个关键问题,具有十分重要的意义。 遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理,达到自动分类识别地物的目的。遥感图像分类主要有两类分类方法:一种是非监督分类方法,另一种是监督分类方法。非监督分类方法是一个聚类过程,而监督分类则是一个学习和训练的过程,需要一定的先验知识。非监督分类由十不能确定类别属性,因此直接利用的价值很小,研究应用也越来越少。而且监督分类随着新技术新方法的不断发展,分类方法也是层出不穷。从传统的基十贝叶斯的最大似然分类方法到现在普遍研究使用的决策树分类和人工神经网络分类方法,虽然这些方法很大程度改善了分类效果,提高了分类精度,增加了遥感的应用能力。但是不同的方法有其不同优缺点,分类效果也受很多因素的影响。 本文在对国内外遥感图像分类方法研究的进展进行充分分析的基础上,应用最大似然分类法、决策树分类法对TM影像遥感图像进行了分类处理。在对分类实现中,首先对分类过程中必不可少的并影响分类效果的步骤也进行了详细地研究,分别是分类样本和分类特征;然后详细介绍两种方法的分类实验;最后分别分析分类结果图,采用混淆矩阵和kappa系数对两种方法的分类结果进行精度评价。 关键词:TM遥感影像,图像分类,最大似然法,决策树 题目:遥感图像几种分类方法的比较...................................... 错误!未定义书签。摘要.. (1) 第一章绪论 (3)

1.1遥感图像分类的实际应用及其意义 (4) 1.2我国遥感图像分类技术现状 (5) 1.3遥感图像应用于测量中的优势及存在的问题 (6) 1.3.1遥感影像在信息更新方面的优越性 (6) 1.3.2遥感影像在提取信息精度方面存在的问题 (6) 1.4研究内容及研究方法 (8) 1.4.1研究内容 (8) 1.4.2 研究方法 (8) 1.5 论文结构 (9) 第二章遥感图像的分类 (9) 2.1 监督分类 (9) 2.1.1 监督分类的步骤 (9) 2.1.2 最大似然法 (11) 2.1.3 平行多面体分类方法 (12) 2.1.4 最小距离分类方法 (13) 2.1.5监督分类的特点 (13) 2.2 非监督分类 (14) 2.2.1 K-means算法 (14) K-均值分类法也称为 (14) 2.2.2 ISODATA分类方法 (15) 2.2.3非监督分类的特点 (17) 2.4遥感图像分类新方法 (17) 2.4.1基于决策树的分类方法 (17) 2.4.2 人工神经网络方法 (19) 2.4.3 支撑向量机 (20) 2.4.4 专家系统知识 (21) 2.5 精度评估 (22) 第三章研究区典型地物类型样本的确定 (24) 3.1 样本确定的原则和方法 (24) 3.2 研究区地物类型的确定 (24) 3.3样本区提取方案 (25) 3.4 各个地物类型的样本的选取方法 (25) 3.4.1 建立目视解译标志 (25) 3.4.2 地面实地调查采集 (26) 3.4.3 利用ENVI遥感图像处理软件选取样本点 (26) 第四章遥感图像分类实验研究 (26) 4.1遥感影像适用性的判定 (26) 4.2分类前的预处理 (28) 4.2.1空间滤波的处理 (28) 4.2.2 频域滤波处理 (28) 4.3利用ENVI软件对影像按照不同的分类方法进行监督分类 (30) 4.3.1监督分类 (30) 4.3.2 决策树 (33) 4.4分类后的处理 (35)

无人机航空摄影正射影像及地形图制作项目技术方案精编版

无人机航空摄影正射影像及地形图制作项目技 术方案精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

无人机大比例尺地形图航空摄影、正射影 像制作项目技术方案 1、概述 根据项目需求对项目区进行彩色数码航空摄影,获取真彩数码航片,并制作正射影像 及地形图。 作业范围 呼伦贝尔市北部区域约400平方公里。如下图:

飞行区域(红色) 作业内容 对甲方指定的范围进行1:2000航空摄影,获取高分辨率的彩色影像。 行政隶属 任务区范围隶属于呼伦贝尔市。 作业区自然地理概况和已有资料情况 作业区自然地理概况 (1)地理位置 呼伦贝尔市地处东经115°31′~126°04′、北纬47°05′~ 53°20′。东西630公里、南北700公里,总面积万平方公里?[2]??,占自治区面积的%,相当于山东省与江苏省两省面积之和。南部与相连,东部以为界与为邻,北和西北部以为界与接壤,西和西南部同交界。边境线总长公里,其中中俄边界公里,中蒙边界公里。 (2)地形概况 呼伦贝尔市西部位于内蒙古高原东北部,北部与南部被大兴安岭南北直贯境内。东部为大兴安岭东麓,东北平原——边缘。地形总体特点为:西高东低。地势分布呈由西到东地势缓慢过渡。 (3)气候状况 呼伦贝尔地处温带北部,大陆性气候显着。以与额尔古纳河交汇处为北起点,向南大致沿120°E经线划界:以西为中温带大陆性草原气候;以东的大兴安岭山区为中温带季风性混交林气候,低山丘陵和平原地区为中温带季风性森林草原气候,“乌玛-奇乾-根河-图里河-新帐房-加格达奇-125°E蒙黑界”以北属于寒温带季风性针叶林气候。 已有资料情况 甲方提供的航飞范围。 2、作业依据 (1)《全球定位系统(GPS)测量规范》GB/T18314-2009; (2)全球定位系统实时动态测量(RTK)技术规范》CH/T2009-2010; (3)《低空数字航空摄影规范》CH/Z3005-2010; (4)《低空数字航空摄影测量外业规范》CH/Z3004-2010; (5)《航空摄影技术设计规范》GB/T19294-2003; (6)《摄影测量航空摄影仪技术要求》MH/T1005-1996; (7)《航空摄影仪检测规范》MH/T1006-1996;

遥感地质图式图例标准

中国地质调查局地质调查技术标准 DD20** 遥感地质图图式图例 (讨论稿) 2016-**-**发布 2016-**-**实施 中国地质调查局发布

目录 前言 (1) 引言 (2) 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 一般规定 (1) 3.1 符号的分类 (1) 3.2符号的尺寸 (1) 3.3符号的方向和配置 (1) 3.4符号使用方法与要求 (2) 3.5 图例的编制原则 (2) 3.6 图例的拓展原则 (3) 4 图例 (3) 4.1 主要内容 (3) 4.2 区域地质与矿产资源遥感调查图例 (3) (1)第四系堆积物图例(按照物质成分及成因分类 (4) (2)构造图例 (6) (3)遥感蚀变异常图例 (7) (4)高光谱矿物填图图例 (9) (5)成矿预测区图例 (16) 4.3 基础地质环境与地质灾害遥感监测图例 (17) (1)基础地质环境遥感图例(线状) (17) (2)基础地质环境遥感图例(面状) (20) (3)地质灾害遥感监测图例(点状) (27) (4)地质灾害遥感监测图例(线状) (32) (5)地质灾害遥感监测图例(面状) (34)

4.4 矿山开发现状与矿山地质环境遥感监测图例 (36) (1)矿山资源规划图例 (36) (2)矿产开发现状遥感调查图例 (38) (3)矿山环境地质问题遥感监测图例(矿山占地变化图例) (38) (4)矿山地质环境问题图例(矿山开发占地) (39) (5)矿山地质环境评价图例(环境污染) (39) (6)矿山地质环境问题(固体废弃物部分)点图例 (40) 4.5遥感影像图图例 (41) 5图件整饰 (41) 5.1 图件整饰内容 (41) 5.2 图件分幅方法 (42) 5.3专题整饰要素配置 (42) 附录A(规范性附录) (43) 附录B(资料性附录) (44) 附录C(资料性附录) (55) 附录D(资料性附录) (61) 参考文献 (65)

遥感信息智能化提取方法

遥感信息智能化提取方法 目前,大部分遥感信息的分类和提取,主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低,效率不高,劳动强度大,而且依赖参与解译分析的人,在很大程度上不具备重复性。尤其对多时相、多传感器、多平台、多光谱波段遥感数据的复合处理,问题更为突出。在遥感影像相互校正方面,一些商业化的遥感图像处理软件,虽然提供了简单的影像相互校正和融合功能,但均是基于纯交互式的人工识别选取同名点,不仅效率非常低,而且精度也难于达到实用要求。因此,研究遥感信息的智能化提取方法对于提高遥感信息的提取精度和效率具有重要意义。 1.遥感图像分类 遥感图像分类是遥感图像处理系统的核心功能之一,它实现了基于遥感数据的地理信息提取,主要包括监督分类,非监督分类,以及分类后的处理功能。非监督分类包括等混合距离法分类(Isodata)等。监督分类包括最小距离(Minimum Distance)分类、最大似然(Maximum Likehood)分类、贝叶斯(Bayesian)分类、以及波谱角分类、二进制编码分类、AIRSAR散射机理分类等。 自动分类是计算机图像处理的初期便涉及的问题。但作为专题信息提取的一种方法,则有其完全不同的意义,是从应用的角度赋予其新的内容和方法。传统的遥感自动分类,主要依赖地物的光谱特性,采用数理统计的方法,基于单个像元进行,如监督分类和非监督分类方法,对于早期的MSS这样较低分辨率的遥感图像在分类中较为有效。后来人们在信息提取中引入了空间信息,直接从图像上提取各种空间特征,如纹理、形状特征等。其次是各种数学方法的引进,典型的有模糊聚类方法、神经网络方法及小波和分形。 近年来对于神经网络分类方法的研究相当活跃。它区别于传统的分类方法在于:在处理模式分类问题时,并不基于某个假定的概率分布,在无监督分类中,从特征空间到模式空间的映射是通过网络自组织完成的,在监督分类中,网络通过对训练样本的学习,获得权值,形成分类器,且具备容错性。人工神经网络 (ANN) 分类方法一般可获得更高精度的分类结果,因此 ANN方法在遥感分类中被广泛应用,特别是对于复杂类型的地物类型分类,ANN 方法显示了其优越性。如 Howald(1989)、McClellad(1989)、 Hepner(1990)、T.Yosh ida(1994)、K.S.Chen(1995)、J.D.Paola(1997) 等利用 ANN 分类方法对 TM 图像进行土地覆盖分类,在不同程度上提高了分类精度;Kanellopoulos(1992) 利用 ANN方法对 SPOT 影像进行了多达20类的分类,取得比统计方法更精确的结果;G.M.Foody(1996)用ANN对混合像元现象进行了分解;L.Bruzzone 等 (1997) 在 TM-5 遥感数据、空间结构信息数据、辅助数据(包括高程、坡度等)等空间数据基础下,用 ANN 方法对复杂土地利用进行了分类,比最大似然分类法提高了 9% 的精度。与统计分类方法相比较,ANN 方法具有更强的非线性映射能力,因此,能处理和分析复杂空间分布的遥感信息。2.基于知识发现的遥感信息提取

宁夏回族自治区遥感影像地图设计与制作

宁夏回族自治区遥感影像地图设计与制作 影像地图是在遥感图像的基础上,把一些原有的地理要素(如水系、道路)和重要目标(如各个县市)以图形符号的方法重新表现出来,并注以注记,同时还将影像图上没有的地理要素(如边界)标注于图像之上,达到实际图像与地形符号的有机结合,感性认识与理性认识的完美统一。影像底图的制作,可以提升我们对GIS和RS软件的综合能力。 一、设计方案: (1)遥感影像信息选取与数字化; (2)地理基础底图的选取与数字化,包括:a、底图数字化前的准备工作; b、底图数字化 (3)遥感影像几何纠正与图像处理; (4)遥感影像镶嵌与地理基础底图拼接,包括a、遥感影像镶嵌;①镶嵌时,要注意使镶嵌的影像投影相同、比例尺一致,有足够的重叠区域。②图 像的时相应保持基本一致,尤其季节差不宜过大。③多幅图像镶嵌时,应以最 中间一幅图像为基础,进行几何拼接和灰度平衡,以减少积累误差。④镶嵌结 果在整体质量满足要求,但局部的几何和灰度误差不符合要求时,应对图像局 部区域进行二次几何校正和灰度调整。b、地理基础底图拼接 (5)地理基础底图与遥感影像复合 (6)符号注记图层生成 (7)影像地图图面配置 (8)遥感影像地图制作:首府用红色五角星表示,界线用符号库中的标准表示,边界使用亮色晕线凸出显示,整个影像使用标准假彩色合成,分出各 种土地利用状况,即在图例中可以看到: 二、准备工作: 网络资源可以获得影像和底图等数据 学院的硬件、软件设备能够满足实验要求 遥感图像处理和地理信息系统软件应用的知识储备

三、设计流程图: 四、具体方法: A、建立数据库,配准底图 1、打开Catalog点击并找到数据所在文件夹,在左边路径栏里找到该文件 夹,反键新建一个personal geodatabase并命名为自己的学号+姓名。在PGD下 新建相关图层数据(如:点、线、面)并选择相关坐标系(这张图要求选择正 确的坐标,即WGS84。在这些feature dataset下新建feature class,并输入相关 属性,选择属性类别和字节大小(如果你想使数据库简洁话可以考虑)。将点、 线、面数据建好后就可以进入下一环节了。 2、进入ArcMap ,选择一张空地图,点击AddData,将自己的个人数据 库和底图导入,然后在启动配准工具,将自动配准取消,点 击add control point开始进行配准,将地图上几个点进行配准。配准好的图,会 显示几条蓝线伸向远方。在下拉菜单中选择update georeferencing,图消失后点图出现后,用rectify进行保存。 B、分层矢量化 1、接着上面,将配准的后的工作底图导入图层,将catalog中PGD下面的点、线、 面数据拖到图层栏中,注意一定要将工作底图放在最下方,其他图层位于底 图上方。 2、启动编辑工具,开始作图,其中作图时开启snapping进行捕捉,以 免不必要的错误。分别将点、线图层做完,各类点要素图形、线状地物的线

试述遥感图像分类的方法,并简单分析各种分类方法的优缺点。

遥感原理与应用 1.试述遥感图像分类的方法,并简单分析各种分类方法的优缺点。答:监督分类:1、最大似然法;2、平行多面体分类法:这种方法比较简单,计算速度比较快。主要问题 是按照各个波段的均值为标准差划分的平行多面体与实际地物类别数据点分布的点群形态不一致,也就造成俩类的互相重叠,混淆不清的情况;3、最小距离分类法:原理简单,分类精度不高,但计算速度快,它可以在快速浏览分类概况中使用。通常使用马氏距离、欧氏距离、计程距离这三种判别函数。主要优点:可充分利用分类地区的先验知识,预先确定分类的类别;可控制训练样本的选择,并可通过反复检验训练样本,以提高分类精度(避免分类中的严重错误);可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。主要缺点:人为主观因素较强;训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间;只能识别训练样本中所定义的类别,对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别,监督分类不能识别,从而影响分结果(对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意)。 非监督分类:1、ISODATA; 2、K-Mean:这种方法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响,并且在迭代的过程中又没有调整类别数的措施,因此不同的初始分类可能会得到不同的分类结果,这种分类方法的缺点。可以通过其它的简单的聚类中心试探方法来找出初始中心,提高分类结果;主要优点:无需对分类区域有广泛地了解,仅需一定的知识来解释分类出的集群组;人为误差的机会减少,需输入的初始参数较少(往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等);可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群,所分的类别比监督分类的类别更均质;独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。主要缺点:对其结果需进行大量分析及后处理,才能得到可靠分类结果;分类出的集群与地类间,或对应、或不对应,加上普遍存在的“同物异谱”及“异物同谱”现象,使集群组与类别的匹配难度大;因各类别光谱特征随时间、地形等变化,则不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性,难以对比。

面向对象分类之图像分割

传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富,地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像,传统的分类方法,就会造成分类精度降低,空间数据的大量冗余,并且其分类结果常常是椒盐图像,不利于进行空间分析。为解决这一传统难题,模糊分类技术应运而生。模糊分类是一种图像分类技术,它是把任意范围的特征值转换为0 到1 之间的模糊值,这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。通过把特征值翻译为模糊值,即使对于不同的范围和维数的特征值组合,模糊分类能够标准化特征值。模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。 对于影像分类来说,基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类,这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的,很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。此外背景信息在影像分析中很重要,举例来说,城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似,在面向对象的影像分析中只要 明确城市绿地的背景为城市地区,就可以轻松地区分绿地与湿地,而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的,在遥感影像分析中具有巨大的潜力,要建立与现实世界真正相匹配的地表模型,面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。 面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。 图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多,有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割,因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如,可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是,没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据,不同类型的图像,已经有相对应的分割方法对其分割,同时,某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤,可以说,图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(Image Segmentation),早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法,这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在;一类是区域方法,这种方法假设图像分割结果的某个子区域一定会有相同的性质,而不同区域的像素则没有共同的性质。这两种方法都有优点和缺点,有的学者考虑把两者结合起来进行研究。现在,随着计算机处理能力的提高,很多方法不断涌现,如基于彩色分量分割、纹理图像分割。所使用的数学工具和分析手段也是不断的扩展,从时域信号到频域信号处理,小波变换等等。 目前,有许多的图像分割方法,从分割操作策略上讲,可以分为基于区域生成的分割方法,基于边界检测的分割方法和区域生成与边界检测的混合方法.图像分割主要包括4种技术:并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。

遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)

面向对象的影像分类技术 “同物异谱,同谱异物”会对影像分类产生的影响,加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富,还有经常伴有光谱相互影响的现象,这对基于像素的分类方法提出了一种挑战,面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例,对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容: ??●面向对象分类技术概述 ??●ENVI FX简介 ??●ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素,充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间,纹理,和光谱信息来分割和分类的特点,以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程:影像对象构建和对象的分类。

影像对象构建主要用了影像分割技术,常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法,这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征,计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值,然后根据各个波段所占的权重,计算图像所有波段的加权值,当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时,进行重复迭代运算,直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类,目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的,它分类时和样本的对比参数更多,不仅仅是光谱信息,还包括空间、纹理等信息。基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。 目前很多遥感软件都具有这个功能,如ENVI的FX扩展模块、易康(现在叫Definiens)、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX(新收购)等。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。 类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷 传统基于光谱的分类方 法地物的光谱信息 特征 单个的影像像元 中低分辨率多光谱 和高光谱影像 丰富的空间信息利 用率几乎为零 基于专家知识决策树根据光谱特征、空 间关系和其他上 下文关系归类像 元 单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂 面向对象的分类方法几何信息、结构信 息以及光谱信息 一个个影像对象 中高分辨率多光谱 和全色影像 速度比较慢

浅谈电子地图制作

电子地图 一、电子地图 1.1电子地图说明 数字城市地理信息公共服务平台的基本服务数据。 由于天地图、数字城市的制作完成,广东省1-17级电子地图服务已经初步建设完,下一步主要生产目标为数字县区大比例尺电子地图(18-20级)以及数字城市中未完全覆盖县区的专题数据 1.2主要分类 发布内容的安全级别及发布网络区分:涉密、政务、公众 地图表达的内容:影像地图、矢量地图 1.3主要作业内容 1、矢量数据更新 2、地理数据实体化 3、矢量电子地图制作 4、影像电子地图制作 1.4作业流程 作业流程图:

1.3.1实体库整理 1.3.3.1基础数据抽取与重组 核实原始数据,获取数据源分类代码是否采用《广东省基础地理信息要素分类代码与属性表》进行分类分层,如否,则需要进行数据重组 1、制作代码对应关系表——

分类代码对照示例 2、进行代码的转换与整合——可编写程序,读取对照表进行重组 1.3.3.2核心要素更新 DLG数据由于编制工作量大,更新周期慢,大部分城市的DLG数据现势性都在3年以上,对于高速发展的城市来说滞后性严重,需要对主要道路、主要水系网络、大片居民地进行更新,满足服务的现势性要求: 核心要素更新对象: 主要道路、水系,居民片区、植被面 基于影像对已有数据进行核心要素更新: 更新内容: 1)删除已消失地物 2)采集新增地物 3)修改变化地物 4)变化地物与周边各图层地物相互关系进行接边处理

更新标准 水系 实地变化超过10(2)米的河流、运河、沟渠,变化面积超过200(36)平方米的湖泊、水库、池塘应予更新; 水系要素参考影像地图直接更新采集,河流、湖泊、水库水涯线一般按摄影时期的水位采集。池塘的水涯线按影像沿池塘的边缘绘出; 水系要素应构成网状,河流遇桥、水闸、道路等不断开,直接采集; 消失河段、地下河段、地下沟渠等不可视水系不采集; 不同名称的河流段从分界处断开,并分别录入名称; 其他水系附属设施根据水系主体要素的相应关系进行同步更新,如拦水坝、闸等。 居民地 实地变化面积超过200(36)平方米的居民地中已建成的普通房屋和高层房屋应予更新; 居民地参考影像采集,采集时要注意消除房屋投影差; 房屋附属建筑如阳台、飘楼等不做区分,视为房屋整体更新; 密集居民片区可做适当综合更新; 地下不可见建筑不予更新。 交通 实地变化长度超过10米的城际公路,除内部道路、阶梯路以外的城市道路,及铁路予以更新,长度虽小于10米,但起贯通作用的城市道路 也应更新。 正确采集变化的道路,并录入道路属性,重点更新高速公路、国道、省道、县道、乡道、城市主次干道以及新建的铁路。其他在影像上能清晰 判断的公路也要更新。 所有依比例道路更新需要采集中心线,并按实地采集道路面与道路边线。 道路附属设施如桥梁、隧道、收费站、匝道,服务区、加油站等根据道路主体要素的相应关系进行同步更新。

ENVI中遥感影像地图制作方法

ENVI遥感影像地图制作方法 流程概述 1、打开遥感影像 2、模板生成 使用ENVI快速制图(QuickMap)功能生成基本模板 3、自定义影像图版面 使用ENVI 的注记功能,对影像图版面进行设计、编辑。 4、保存 具体步骤 一、打开遥感影像 1、ENVI 主菜单中,选择File → Open Image File。 2、在Enter Input Data File文件选择对话框中选择遥感影像,点击Open。可用波段列表中列出影像文件及其各波段,设定图像的显示方式。 3、点击Load将该影像加载到显示窗中。 二、生成快速制图模板 1、主影像显示窗口菜单中,选择File → QuickMap → New QuickMap,打开QuickMap Default Layout对话框。 设置模板的参数: 输出页的大小(图幅的大小)、页的方位(图幅形式)、地图的比例。 2、点击OK完成设置。 3、选择制图范围

鼠标左键点击显示窗中红色框的左下角并拖动方框,选中整个影像。 4、点击OK,显示QuickMap Parameters对话框。 5、在Main Title文本框中键入图名: XXXXXXX Image Map。 6、在影像图中加载投影信息。 鼠标右键点击Lower Left Text文本框,在弹出的菜单中选择Load Projection Info加载影像的投影信息。 7、在Lower Right Text文本框,输入制图单位和制图员信息: XXXX 8、保存快速制图模板 选择Save Template,并输入文件名,点击OK。 9、点击Apply,在ENVI显示窗口中显示快速制图的结果。 可以继续修改QuickMap Parameter对话框中的设置,点击Apply更新显示结果。 三、自定义影像图版面 1、虚拟边框设置 1)在主显示窗口菜单栏中选择File → Preferences,打开Display Parameters 对话框,设置虚拟边框的边界值和颜色。 2)点击OK完成虚拟边框的设置。 2、公里网设置 ENVI 支持同时显示像素公里网、地图坐标公里网以及地理坐标(纬度/经度)网。

1:25万遥感地质调查技术规定(DD2001-01)

目 次 前 言 1范围 (1) 2引用标准 (1) 3定义 (1) 4 总则 (2) 5 遥感地质调查设计编制 (3) 6 实地踏勘 (5) 7 遥感地质调查 (5) 8 实地检查验证 (6) 9 遥感地质调查报告编制 (7) 10 质量检查及成果验收 (8) 附录A(标准的附录) 遥感地质调查设计编写提纲 (10) 附录B(标准的附录) 遥感地质调查报告编写提纲 (12)

1:250000遥感地质调查技术规定 DD 2001-01 1. 范围 本标准规定了用遥感方法进行1:250000地质调查的内容、程序、方法及主要技术要求。 本标准适用于未开展过1:250000区域地质调查地区的遥感地质调查工作。同比例尺矿产地质调查、环境地质调查及水文地质调查也可参考。 2. 引用标准 下列标准包含的条文,通过本标准引用即构成本标准条文。本标准出版时,所示版本均为有效。所有标准都会被修订,使用下列标准时应以最新版本为准。 DZ/T 0001—91 区域地质调查总则(1:50000) DZ/T 0151—95 区域地质调查中遥感技术规定(1:50000) GB 15968—1995 遥感影像平面图制作规范 GB 958—89 区域地质图图例(1:50000) DZ/ T 0179—1997 地质图用色标准及用色原则(1:50000) 3.定义 本标准采用下列定义。 3.1 遥感 利用地物(或天体)对电磁波谱响应的影像信息进行非接触式远距离科学研究或勘查测量。 3.2 遥感地质调查 以遥感资料为信息源,以地质体、地质构造和地质现象对电磁波谱响应的特征影像为依据,通过图像解译提取地质信息、测量地质参数、填绘地质图件和研究地质问题。

遥感影像的分类处理

摘要 在面向对象的影像分类方法中,首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合,进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究,(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词,并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后,在词包表示的基础上,利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析,找出其最可能属于的主题或类别,进而完成影像的分类。 近些年来,随着航空航天平台与传感器技术的高速发展,获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛,除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门,还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域,极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此,对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式:高空间分辨率(获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米,甚至更高);高光谱分辨率(电磁波谱被不断细分,获取遥感数据的波段数从几十个到数百个);高时间分辨率(遥感卫星的回访周期不断缩短,在部分区域甚至可以连续观测)。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据,高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息,对认知地物目标的属性特征更加方便,如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外,高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响,并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化,为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而,传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行,它处于图像工程中的“图像处理”阶段(见图1-1),已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征,而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征,因此,分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”,从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法,如支持向量机(Support Vector Machine,SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等,但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限:无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征,而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上,同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异,因此,在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果,需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题,面向对象的处理方法应运而生,并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”,即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元,而是由特定像元组成的有意义的同质区域,也即“对象”;因此,在对影像分析和识别的过程

专题地图 遥感影像

四川农业大学(成都校区)专题地图编制报告 姓名: 学号: 学院: 专业班级: 指导老师:

专题地图资料在遥感影像解译中的应用摘要:从专题地图的种类、特点、用途及其发展演变出发, 运用专题地图编制以及遥感影像的解译的观点与方法, 并结合相关应用实例, 阐述专题地图资料在遥感影像解译中的实际应用,对实际工作有一定的参考价值。 引言:在遥感影像解译过程中, 各种专题地图的应用往往是不可缺少的。这一方面能减少野外调查的工作量, 提高成图速度; 另一方面能帮助解译者掌握制图区域各种要素的分布, 指导影像的解译。由于专题内容、成图方法、成图时间地图比例尺、地图质量等方面的差异, 各种专题图在影像解译中的应用价值和应用方法也存在着差异。 正文: 1.遥感图像的解译 自20世纪60年代以来,特别是80年代以后,航天技术、传感器技术、控制技术、电子技术、计算机技术及通讯技术的发展,大大推动了遥感技术的发展。多种遥感平台运行的多尺度、多层次、多角度、多谱段对地观测系统源源不断地向地面提供着丰富的数据源。如何从海量遥感数据中及时、准确地获取所需信息并加以利用,一直是遥感领域急需而又难以解决的问题之一。 遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生而诞生的。传感器获取的数据必须经过处理和解译才能成为有用的信息。遥感影像解译——图像解译,也称图像判读,就是指从遥感图像获取信息的基本过程。即根据各专业(部门)的要求,运用解译标志和实践经验与知识,对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断,最后定性、定量地提取出各种地物目标的分布、结构、功能等有关信息,并把它们表示在地理底图上的过程。例如,土地利用现状解译,是在影像上先识别土地利用类型,然后在图上测算各类土地面积。遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、影像智能解译(即自动解译)等,经历了从人工解译到半自动解译,正在向全智能化解译的方向发展。 1.1遥感影像目视解译 目视解译是利用图像的影像特征(色调或色彩,即波谱特征)和空间特征(形状、大小、阴影、纹理、位置、布局等),与多种非遥感信息资料相组合,运用生物地学相关规律,进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理

国家公共地理框架数据电子地图数据规范 试行稿 版

国家地理信息公共服务平台 公共地理框架数据—————————————————————— 电子地图数据规范 (试行稿-20100921版) 国家地理信息公共服务平台总体技术组

目录 前言 (3) 1.范围 (4) 2.引用标准 (4) 3.电子地图数据的定义 (4) 4.电子地图数据的数学基础 (4) 5.电子地图数据集定义 (4) 5.1.矢量数据集 (5) 5.1.1.基础专业级 (5) 5.1.2.政务应用级 (5) 5.1.3.影像标记级 (5) 5.2.影像数据集 (7) 6.地图瓦片定义 (7) 6.1.瓦片规则 (8) 6.2.瓦片数据格式 (8) 6.3.金字塔规则 (8) 6.4.瓦片文件组织 (9) 7.地图表达定义 (10) 附录A(资料性附录)要素内容选取 (11) 附录B(资料性附录)符号与注记 (16) 参考资料 (68)

前言 为应对国家信息化环境中政府部门和社会大众对地理信息在线服务的迫切需求,国家测绘局做出了建设国家地理信息公共服务平台(以下简称“公共服务平台”)的战略性决策。“公共服务平台”由数据层、服务层和运行支持层组成。其中数据层是“公共服务平台”的建设重点之一,其主体内容是公共地理框架数据,包括地理实体数据、电子地图数据、地名地址数据、影像数据与高程数据。 本规范由国家测绘局地理信息与地图司提出。 本规范起草单位:国家基础地理信息中心

1.范围 本规范规定了公共地理框架数据中电子地图数据的定义、分级内容组合方案、地图瓦片制作及在线发布显示设定要求、地图表达符号与注记等。 2.引用标准 GB/T 13923-2006 《基础地理信息要素分类与代码》 3.电子地图数据的定义 电子地图数据是针对在线浏览和专题标图的需要,对矢量数据、影像数据进行内容选取组合所形成的数据集,经符号化处理、图面整饰、分级缓存后形成重点突出、色彩协调、符号形象、图面美观的视屏显示地图。 电子地图数据类型包括线划地图与影像地图两类。线划地图以矢量基础地形要素数据为主要数据源,经过数据分级与可视化设置而成;影像地图以航空、航天遥感影像为基础,并配以矢量线划和适量注记。 除此之外,数据生产者可根据其实际情况与需求制作扩展电子地图,如各类旅游图、人口图、房地产图等。 4.电子地图数据的数学基础 (1)坐标系统:2000国家大地坐标系(CGCS2000)。 (2)坐标单位:度。 5.电子地图数据集定义 构成线划地图与影像地图的矢量及影像数据需要针对在线显示的要求进行

正射影像图制作技术方案

东莞市市域卫星数字正射影像图投标文件技术方案 国家遥感应用工程技术研究中心 北京超图地理信息技术有限公司 2003年6月

目录 一、项目背景-------------------------------------------------------------------------------------------- 3 二、项目预期目标-------------------------------------------------------------------------------------- 4 三、项目建设原则-------------------------------------------------------------------------------------- 6 四、用户需求-------------------------------------------------------------------------------------------- 8 五、项目的设计思想及可行性技术方案---------------------------------------------------------- 10 六、数据处理和制图质量保证措施---------------------------------------------------------------- 21 七、关于技术保障的进一步说明------------------------------------------------------------------- 22 八、项目实施进度计划------------------------------------------------------------------------------- 24 九、技术服务、售后服务计划及承诺------------------------------------------------------------- 26

卫星遥感数据的正射影像图的制作

卫星遥感数据的正射影像图的制作 【摘要】卫星遥感是一种采用人们通过航空技术发射在地球外层空间的人造卫星对地球地面、地面以上的空间以及外层太空天体进行综合性观测的技术。而卫星遥感所得数据在正射影像图的制作上应用价值广泛,本文通过阐述卫星遥感数据以及卫星影响图的来源以及所具有的特征,并分析了卫星遥感数据用于制作正射影图过程中出现的纠错、配准以及最后统一融合的方法及原理,简要介绍了正射影像图的构型、调色以及去重叠等数据信息处理的方式和过程。 【关键词】卫星遥感技术;数据;信息;正射影像图;制作 引言 21世纪信息科技时代的到来,卫星遥感技术也在不断的更新、完善之中。目前的卫星遥感技术在用于制作正射影像图方面效果显著,并且成图的精准度越来越高,远远超过比例尺地形图的精准度。卫星遥感技术在城市建设、城市规划以及了解环境状况和资源状况方面具有强大的支撑作用。采用卫星遥感技术制作的城市影像图具有目标辨认难度小、内容清晰、比例尺大以及转释较容易的优势,这项技术已经广泛应用于社会生产和发展的各个层面。该项技术还有助于治理生态环境、搜集专业信息、监测工程项目以及防止各种自然灾害等工作的开展。 1.国内外普遍流行的卫星影像图收集方式 随着新科技革命的不断深入,卫星遥感技术日新月异,目前国际上较为早期出现的卫星遥感技术是来自美国的Earth watch 卫星数据资源库的QuickBird卫星影像,这款卫星影像的地面全色分辨率达到0.61m,成像款幅度达到16.5×16.5/km2,随后美国相继推出了Space imaging Ikonos和Land sat TM卫星遥感影像,这宽两款卫星遥感较Earth watch的QuickBird的影像效果以及成像款幅度都有所提升。俄罗斯生产了一款Spin-2卫星影像,这款卫星影像在地面分辨率方面虽然不及美国的Land sat TM卫星遥感,但是其成像款幅度可以达到200×300/km2却与美国的三种卫星影响有明显的优势。 2.卫星影像图的纠错、配准以及统一融合 2.1 数字纠错 光学纠错仪是一款用于将航拍模拟摄影片转化为平面图的工具,主要适用于传统的框架模幅式的航拍摄像画面的数字影像[1]。现阶段出现了许多新鲜的卫星数字遥感技术,这些技术的影响数据采用传统的光学纠错仪就不能很好地转化。因此,数字微分纠错技术由此诞生。这是一项通过地面的有效参数以及数字地面的基本雏形,在设置适当的构想公式,并依据适当的数学模型控制范围和控制点将航拍摄像画面的数字影像转化为正射影像图的。这种技术不仅简单、方便,而且适用范围较广,已经成为国内外普遍使用的数字纠错技术。

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