典型地物遥感影像特征
遥感影像的判读
覆盖范围和分辨率
根据研究区域的大小和所需的精 度，选择合适的覆盖范围和空间
分辨率的遥感影像。
时相选择
根据目标的变化情况，选择合适 时相的遥感影像，以获取最佳的
监测效果。
注意影像的时间和空间分辨率
时间分辨率
关注遥感影像的时间分辨率，即影像 获取的频率，以确保能够及时监测到 目标的变化。
空间分辨率
地物空间特征
总结词
地物空间特征是指地物在空间分布和形态上的特征，包括大小、形状、纹理、结构等。
详细描述
地物空间特征是遥感影像解译的重要依据之一。不同地物在空间分布和形态上存在差异， 这些差异可以通过遥感影像的几何特征和纹理特征表现出来。通过对这些特征的分析和
识别，可以区分不同的地物类型。
地物动态特征
水体动态监测
通过遥感影像监测水体的 水位、流速和流向等信息， 及时发现水灾和污染等灾 害。
水生态系统调查
通过遥感影像调查水生生 物种类、数量和水域环境 等信息，为水生态保护和 水资源管理提供支持。
05 遥感影像判读的注意事项
选择合适的遥感影像
遥感影像类型
根据任务需求选择合适的遥感影 像类型，如光学影像、雷达影像
遥感影像判读与生态学、环境科学等领域的结合，有助于 深入了解地球生态系统和环境变化，为环境保护和可持续 发展提供科学依据。
遥感影像判读与人工智能、机器学习等领域的结合，将进 一步推动遥感影像判读技术的发展和应用。
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作物类型与种植面积
农业资源调查
通过遥感影像识别不同作物的光谱特 征和种植面积，分析农业种植结构和 发展趋势。
通过遥感影像调查农业土地资源、水 资源和农业设施等信息，为农业规划 和生产提供支持。
遥感图像分析与处理试题答案
遥感图像处理与分析作业一、名词解释1.辐射亮度：辐射源在某一方向的单位投影表面在单位立体角内的辐射通量。
2.光谱反射率：被物体反射的光通量与入射到物体的光通量之比。
3.合成孔径雷达：合成孔径雷达就是利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达。
利用遥感平台的移动，将一个小孔径的天线安装在平台侧方，以代替大孔径的天线，提高方位分辨率的雷达。
4.假彩色遥感图像：根据加色法合成原理，选择遥感影像的某三个波段分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色影像。
5.大气窗口：由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。
把受到大气衰减作用较轻、透射率较高的波段叫大气窗口6.图像空间分辨率：指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。
7.NDVI: (Normal Differential Vegetation Index)归一化植被指数。
被定义为近红外波与可见光红波段图像灰度值之差和这两个波段图像灰度值之和的比值。
8.像点位移：地形的起伏和投影面的倾斜会引起航片上像点的位置的变化，叫像点位移。
9.后向散射：在两个均匀介质的分界面上，当电磁波从一个介质中入射时，会在分界面上产生散射，这种散射叫做表面散射。
在表面散射中，散射面的粗糙度是非常重要的，所以在不是镜面的情况下必须使用能够计算的量来衡量。
通常散射截面积是入射方向和散射方向的函数，而在合成孔径雷达及散射计等遥感器中，所观测的散射波的方向是入射方向，这个方向上的散射就称作后向散射。
10.大气校正：大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
11.漫反射：当一束平行的入射光线射到粗糙的表面时，表面会把光线向着四面八方反射，所以入射线虽然互相平行，由于各点的法线方向不一致，造成反射光线向不同的方向无规则地反射，这种反射称之为“漫反射”或“漫射”。
etm数据典范地物光谱采集方法介绍[整理版]
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ETM 数据典型地物光谱采集方法介绍地物, 光谱, ETM, 典型, 数据遥感的物理基础是地物对电磁波的反射、吸收和发射特性；遥感研究的最终目的是应用，遥感技术及其应用实质上是一个地物电磁波谱特性成像与反演的问题，要想利用遥感图像正确有效地分析问题、解决问题，必须对各类地物波谱特性及其变化规律有较全面、深入的认识。
过去，在对地物波谱特性研究方面，人们更多地侧重于在地面和实验室进行光谱的测试与研究，而对卫星数据地物光谱特性的研究不足，这使得理论研究和应用研究不能很好地相结合，理论研究的成果不能有效地、更直接地指导应用。
遥感应用的实践证明，地物波谱研究不仅包括地面（近地面）地物光谱测量和研究，而且还应包括同步（准同步）航天遥感数据的光谱采集与研究。
Landsat-7 ETM+数据是目前及今后我国遥感用户使用最多的遥感数据源之一，本文以北京幅ETM+数据为例，概括介绍如何利用Landsat7 ETM+数据采集、反演地物光谱数据。
1.1．数据的选择与预处理根据研究区植被的季节变化特点，选择了2001年4月1号、2001年4月17号、2001年5月19号和2001年6月4号4个时相北京幅ETM+数据，考虑到白天的热红外波段6的数据对本项研究没有太大的意义，另外，从光谱的角度来说全色波段8并不是一个独立的波段，所以此研究所使用的是ETM+波段1~5、波段7共5个波段的数据。
首先对以上4个时相的遥感数据做系统级校正，然后对它们进行精确的空间配准，使相同地物在不同时相的遥感图像上的位置相一致，并使多时相遥感数据处于同一地理坐标系统之下。
2．典型地物类型选择首先，根据地物在遥感图像上的影像特征并结合专业知识，在图像上初步选择水体、植被（小麦、林地）、裸沙地、城镇和机场跑道为典型地物样本14个，然后，到实地进行考察，对所选典型地物的类型及位置进行检查和调整。
3.3．光谱数据采集先从遥感图像上读取各样本点在各波段上的灰度值（DN值），并对样本的灰度值进行统计运算和数值分析，结合遥感图像的影像特征进行样本的筛选与纯化。
遥感第3章--遥感成像原理与遥感图像特征
遥感车--地面遥感平台
• 高空平台(5-10km)
航摄飞机
运七 运八
其他：里尔、双水獭、 空中国王等
遥感飞机
• 中低空(1-8Km)
航摄飞机
运十二 运五
• 其他飞机(500m)
蜜蜂3 无人机
航摄飞机
GT50 0
航天飞机
遥感卫星
遥感卫星
§3.1 遥感平台与遥感器
3.1.2 遥感器与遥感图像特征参数
❖ 按传感器的工作波段分为：可见光传感器、红外传感器 和微波传感器，从可见光到红外区的光学波段的传感器 统称光学传感器，微波领域的传感器统称为微波传感器。
§3.1 遥感平台与遥感器
二、遥感器的分类
❖ 按工作方式分为
（1）主动方式传感器：侧视雷达、激光雷达、 微波辐射计。
（2）被动方式传感器：航空摄影机、多光谱扫 描仪（MSS）、TM、ETM、HRV、红外扫描仪 等。
❖ 热红外像片：8~14μｍ。
热红外像片典型特征：热阴影；
高速运动热物体的“拖迹”；
（参见教材P144 ）
受风的影响较大。
§3.2 摄影成像
3.2.4 摄影像片的种类与特点
摄影像片特点： (1) 投影方式：绝大部分采用中心投影方式成像； (2) 视觉感受：大部分为大中比例尺像片，像片中各种人造地物 的形状特征与图型结构清晰可辨，从航空像片上可看到地物顶 （冠）的形态； (3) 阴影：本影与落影受地物在相片上的方位影响。 详见教材P145
些情2）况利下用，数波理统段计太方多法，，分选辨择率相关太性高小，、接方收差到大的信 息的量图太像大。熵，，形方成差海大量，数信据息量，大反。而会“掩盖”地物
辐射特性，不利于快速探测和识别地物。
遥感图像分类
影像对象构建方法与参数优化
对象合并准则
在初始分割基础上，通过将 初始影像对象逐步合并为较 大的对象来实现多尺度对象 的构建，对象合并的停止条 件是由其尺度准则决定的
fw vah lv uael uw esh h aspheape
h va luw e c ( n 1 (m c1 c ) n 2 (m c2 c ))
1）分类前影像平滑 2）分类后小区合并—将小于一定面积的像元合并到邻近区
域
遥感影像分类后处理—误差分析
目的：检验分类效果 方法：抽样检验 抽样方法： 1）监督分类的样本区 2）试验场抽样 3）随机抽样 评价方式：混淆矩阵
辅助数据改进遥感分类的方法
地理分层 分类器操作 分类后处理
遥感信息与非遥感信息的复合
c
hsh a p w c emh p c m c t pw cstmh oso mth o o th
h cm pn c 1(t ln m mln 11)n 2(ln m mln 22)
hsmo on t1 h(b lm mb l1 1)n2(b lm mb l2 2)
37
影像对象构建方法
尺度为： 16 平均 面积： 867.6
• 基于统计的方法和基于规则的方法 • 监督分类和非监督分类 • 硬分类和软分类 • 逐像元分类和面向对象分类
分类标准
• 按照逻辑准则组织的信息类别正确的分类
学定义
• 参考标准: • 规划协会的土地分类标准(LBCS) • 国家植被分类系统
基于统计的分类方法
遥感影像光谱特征分布特点
遥感影像分类原理
μc4
人工神经网络分类
生物神经网络(biological neural network, BNN)， 特别是人脑
土地利用遥感监测中的图斑类型的认定
土地利用遥感监测中的变化信息图斑类型的认定张威乔莹牛彦斌黄淼（河北省国土资源利用规划院，石家庄 050051）【摘要】土地利用动态遥感监测中的信息识别主要是土地利用现状信息、变化信息和分类信息。
其中，变化信息识别是动态遥感监测的直接目的。
变化信息确定后，根据变化信息确定变化图斑的类型，是进行土地利用变更调查的基础和进行“卫片执法”检查的依据。
本文根据我院在2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目中土地利用遥感监测第13分包任务的生产过程，总结了一些变化信息图斑类型的确认方法。
【关键字】遥感监测图斑类型认定我国自1999年以来，以第二次土地调查为依托，连续开展了以全国50万以上人口城市、国家级开发区等重点地区为对象的土地利用动态遥感监测。
并从2009年起，每年开展以控制建设用地规模、保护耕地资源为主要目标的全国土地利用变更调查监测与核查项目。
土地利用动态遥感监测中的信息识别主要是土地利用现状信息、变化信息和分类信息。
其中，变化信息识别是动态遥感监测的直接目的。
变化信息确定后，根据变化信息确定变化图斑的类型，是进行土地利用变更调查的基础和进行“卫片执法”检查的依据。
笔者作为技术负责人参与了河北省国土资源利用规划院承担的2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目13分包遥感监测任务。
在任务生产中，笔者发现变化信息图斑类型由于不同数据源、不同地域分布等原因，造成图斑类型特征不明显，类型不易判断，从而造成返工，影响工作效率。
为此笔者汇总了任务生产过程中遇到的典型的图斑类型，总结出了一些变化图斑类型的确认方法。
1.图斑类型在2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目遥感监测国家技术方案中共确定了六种变化信息的图斑类型，分别是：第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。
第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。
遥感的基本概念、基础和遥感图像特征
地物反射和辐射不同波长的电磁波的特性称为地物波 谱特性。其测量是由传感器（如分光光度计、光谱仪、
摄谱仪等）来完成的，其工作原理就是测量地物的反射 辐射度，经光电管转化为电流强度读出。
反射辐射度由三部分组成：太阳经大气衰减后照射地 面，经地物反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的 能量；地面物体本身发射辐射的能量经大气后进入传感 器；大气散射和辐射的能量。
1、遥感（Remote Sensing)
——遥感平台
同，因而具有反射和辐射不同波长的电磁波的特性”。 换句话说，遥感是一种利用物体反射或辐射电磁波的固 有特性，通过观测电磁波、识别物体以及物体存在环境 条件的技术。
观测电磁波的装置是传感器。
1、遥感（Remote Sensing)
——遥感的基本概念和基础
太阳辐射（即太阳光）和地球辐射是遥感过程地物
反射电磁波的主要来源。
遥感的基本概念、基础和遥感 图像特征
1、遥感（Remote Sensing)
遥感的基本概念和基础 遥感平台 遥感成像与遥感图像特征 遥感信息的获取和监测系统 遥感图像的处理
1、遥感（Remote Sensing) ——遥感的基本概念和基础
所谓遥感，通常指的是通过某种传感器装置，在不与 研究对象直接接触的情况下，获得其特征信息，并对这 些信息进行提取、加工、表达和应用的一门科学技术。
Landsat陆地卫星TM遥感影像数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局（NASA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星（Landsat_1）成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星（Landsat）的名称。
到1999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5以及陆地卫星7，其中陆地卫星6的发射失败了。
Landsat陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬83o到南纬83o之间的所有陆地区域，数据更新周期为16天（Landsat 1~3的周期为18天），空间分辨率为30米（RBV和MSS传感器的空间分辨率为80米）。
目前，中国区域内的Landsat陆地卫星系列遥感影像数据（见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台QQ电子网免费获得（）。
Landsat 陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。
在基于Landsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Landsat ETM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。
因此，中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了1）基于Landsat 数据的多种植被指数提取。
2）对Landsat ETM SLC-off影像数据的条带修复。
图1 Landsat 遥感影像中国区示意图数据特征（1）数据基本特征Landsat陆地卫星包含了五种类型的传感器，分别是反束光摄像机（RBV），多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TM），增强专题成像仪（ETM）以及增强专题成像仪+（ETM+），各传感器拍摄影像的基本特征如下：（2）数据主要参数Landsat陆地卫星携带的传感器，在南北向的扫描范围大约为179km，东西向的扫描范围大约为183km，数据输出格式是GeoTIFF，采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS84南极洲极地投影。