采集遥感影像解译样本数据的原则和方法
如何进行遥感影像处理与解译
如何进行遥感影像处理与解译遥感影像处理与解译技术的应用十分广泛，涉及到许多领域，如农业、林业、城市规划等。
本文将介绍如何进行遥感影像处理与解译，以及其在各个领域中的应用。
一、遥感影像的获取与预处理遥感影像可以通过卫星、飞机等载体进行获取。
在数据获取之前，首先需要确定所需的影像类型、分辨率等参数。
一般来说，高分辨率影像可以提供更详细的信息，但也会导致数据量较大。
因此，在实际应用中需要根据具体需求进行选择。
获得原始数据后，需要进行预处理，以提高影像的质量。
首先，进行大气校正，将影响图像亮度和色彩的大气光效应进行修正。
其次，进行辐射校正，以消除不同时间和地点拍摄的影像之间的辐射差异。
然后，进行几何校正，使影像与地面坐标系统相匹配，以便后续的信息提取和分析。
二、遥感影像的分类与分割遥感影像的分类与分割是遥感影像处理与解译的核心任务。
分类即将影像像素划分为不同的类别，如水体、农田、建筑等；分割则是将影像划分为不同的区域，以实现更精细的分析。
在进行分类与分割时，可以采用监督和非监督两种方法。
监督方法需要事先标记一部分样本，然后通过机器学习算法训练分类器。
非监督方法则是根据像素的相似性进行聚类，从而得到不同的类别。
三、遥感影像的特征提取与分析特征提取是指从遥感影像中提取出对所研究对象有意义的信息。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指不同波段的亮度值，对于不同的地物有不同的响应。
纹理特征描述的是影像中不同区域像素间的空间关系。
形状特征则描述了地物的形状和结构特征。
通过特征提取后，可以对遥感影像进行进一步的分析。
例如，可以进行变化检测，分析地表覆盖的变化情况；可以进行物体检测，识别出影像中的具体地物，如建筑物、道路等；还可以进行土地利用和土地覆盖分类，了解不同区域的土地利用状况。
四、遥感影像处理与解译在不同领域中的应用遥感影像处理与解译技术在农业、林业、城市规划等领域中有着广泛的应用。
在农业方面，可以通过遥感影像对作物生长监测、土壤水分分析等进行实时监测与预测，帮助农民做出决策。
遥感图像解译的基本步骤与技巧
遥感图像解译的基本步骤与技巧遥感图像解译是利用卫星或航空平台获取的图像数据，通过对图像进行分析和解释，以提取地物信息和研究地表特征的一种技术手段。
在现代科学研究和资源管理中，遥感图像解译具有广泛的应用价值，特别是在环境保护、农业生产和城市规划等领域。
遥感图像解译的基本步骤可以分为六个方面：数据获取、图像预处理、特征提取、分类与判读、验证与评价以及结果应用。
下面我们将依次介绍每个步骤所涉及的技巧和注意事项。
首先是数据获取。
遥感图像解译的第一步是选择适当的遥感数据。
常见的遥感数据类型包括多光谱影像、高光谱影像和合成孔径雷达(SAR)等。
在选择数据时，需要根据具体的研究目的和地理特征来确定最合适的数据。
此外，在数据获取过程中还需要注意数据的准确性和时效性。
第二个步骤是图像预处理。
在进行图像解译之前，需要对图像进行预处理以去除或减少噪声、增强图像的对比度和细节。
常见的图像预处理技术包括辐射定标、几何校正、大气校正和影像融合等。
在实际操作中，需要根据实际情况选择合适的预处理方法，并进行适当的参数调整。
第三个步骤是特征提取。
特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是找到与地物分类相关的特征。
常用的特征提取方法包括直方图分析、主成分分析(PCA)和模糊集方法等。
在进行特征提取时，需要了解地物类别的特征分布规律，并选择合适的特征提取方法来提取地物的表观特征。
接下来是分类与判读。
分类与判读是将图像上的像元划分到不同的类别中的过程。
目前，常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等。
在进行分类与判读时，需要依据遥感数据和特征提取的结果，选择合适的分类方法并进行参数调整，以获得较为准确的分类结果。
第五个步骤是验证与评价。
验证与评价是对分类结果进行准确性和可靠性评价的过程。
常见的验证与评价方法包括误差矩阵分析、Kappa系数和精确度评价等。
在进行验证与评价时，需要参考地面调查数据以及其他可靠的参考数据，分析分类结果的准确性和偏差情况，并对分类结果进行合理的解释和说明。
采集遥感影像解译样本数据的原则和方法
采集遥感影像解译样本数据的原则和方法摘要：本文针对我院所承担的丹东地区国情普查任务论述采集遥感影像解译样本数据的原则和要求，以及利用NIKON COOLPIX AW110s数码照相机进行样本照片采集前的基本设置和采集时的注意事项关键词：遥感影像解译样本原则方法1 建立遥感影像解译样本数据的目的和意义遥感影像解译时，对地理环境的正确认知是保证解译结果正确的前提，而利用具有对照关系的照片和遥感影像为主的解译样本数据可以为内业解译人员建立对相关地域的正确认识提供支持，在解译结果的质量控制当中发挥重要作用，同时也是为后期长期监测积累实地参考资料。
2遥感影像解译样本数据采集2.1地面照片采集要求﹝1﹞总体原则 采集的地面照片需充分保证样本的典型性。
例如在实际采集中会出现阔叶林和旱地同时被采集到同一张照片时，既上半部分是阔叶林下半部分是旱地，那么首先采集者一定要清楚所要采集的是什么样本，如果采集的是阔叶林那么旱地就要避免出现或少部分出现在照片内。
 地面照片反映的地表季相或覆盖状态应尽可能与遥感影像的时相接近；如果季相差别较大，需确保通过照片判别出的地物或覆盖状态与影像上判别出的一致，否则不应作为样本保留。
 外业核查时，内业有疑问的图斑以及外业发现分类错误的图斑，原则上都需要采集对应的地面照片。
 地面照片在整理过程中，除文件名称外，应避免对原始照片文件进行造成属性信息发生错误改变的再加工处理。
（2）数量要求 对所有要求识别的地表覆盖类型开展样本采集。
 以丹东市域为一个作业范围，以影像数据源类型、时相比较一致（时相相差1个月以内）且连片为标准对丹东市进行样本采集区域划分。
区域范围超过1000平方千米的，每种覆盖类型（最细一级类）采样点数量一般平均不少于15个；若区域范围小于1000平方千米，每种覆盖类型采样点数量一般平均不少于10个，样点的分布应尽可能与图斑的分布相一致；难以到达的特殊困难地区，每种覆盖类型采样点数量一般平均不少于3个；对于图斑数很少（100个以下）且图斑总面积很小的覆盖类型，若具有典型性，也进行了样点的采集。
遥感影像的解译与测绘数据提取方法
遥感影像的解译与测绘数据提取方法遥感技术是一种通过航空器或卫星获取地表信息的技术手段。
遥感影像可以提供大范围、高分辨率的地表信息，因此在测绘与地理信息系统领域有着广泛的应用。
而解译遥感影像和提取测绘数据是遥感技术的重要组成部分。
解译遥感影像是将影像中的物体和地貌进行分类并提取出有用信息的过程。
这是一项复杂而繁琐的工作，需要深入理解遥感影像的特点和不同对象的影像表现。
首先，解译遥感影像需要熟悉不同光谱波段的反射特性。
遥感影像包含红外、可见光等波段的信息，这些波段对不同物体有不同的反射率。
因此，在解译过程中，需要根据不同波段的反射率以及物体的光谱特征来判断影像中的物体类型。
其次，解译遥感影像还需要考虑地表物体的空间分布特征。
地表物体的大小、形状和空间分布都会对遥感影像的解译产生影响。
因此，解译遥感影像需要将影像上的物体与实地观测进行对比，并结合地形、植被等因素进行分析。
此外，数据源的呈现方式也是解译遥感影像的关键。
遥感影像可以以栅格或矢量的形式呈现。
栅格影像以像元为单位，每个像元代表一定的空间范围，而矢量数据以点、线、面的形式表示地物。
对于栅格影像，可以通过像元间的空间关系进行解译；而对于矢量数据，可以通过矢量对象的属性进行分类和解译。
在提取测绘数据方面，遥感影像可以提供大范围地物信息。
常见的测绘数据提取方法包括：1. 目视解译法：通过人眼观察遥感影像，根据直觉判断地物类型。
这种方法简单直观，但受到主观因素的影响较大，准确性有限。
2. 物体识别法：通过建立物体特征库，利用计算机自动提取遥感影像中与库中特征相匹配的物体。
这种方法可以提高提取的自动化程度，但需要精确的物体特征库和准确的算法。
3. 分割法：将遥感影像划分为多个区域，通过划定不同区域的边界来提取地物。
这种方法能够考虑到地物的形状和大小，并且可以通过像元间的灰度差异来提取。
4. 监督分类法：通过样本训练和监督来提取地物。
首先选择一定数量的样本并进行分类，然后使用机器学习算法将这些样本推广到整个遥感影像中，从而提取地物信息。
测绘技术遥感影像解译要点
测绘技术遥感影像解译要点遥感技术的发展为测绘技术带来了巨大的进步。
通过遥感影像的解译，可以获得大量的地理信息，为地质勘探、城市规划、资源开发等领域提供了重要参考。
然而，遥感影像解译并不是一件简单的工作，需要掌握一定的要点和技巧。
本文将就测绘技术遥感影像解译的要点进行讨论。
一、充分了解解译目的和背景在进行遥感影像解译之前，首先要明确解译的目的和背景。
不同的目的和背景可能需要关注不同的信息和特征，因此在解译时要有明确的方向。
例如，在农业领域，我们可能需要关注土地利用类型、植被生长情况等；而在城市规划方面，我们可能需要分析道路网络、建筑物分布等信息。
了解解译目的和背景有助于我们快速定位解译对象，并提高解译的准确性。
二、掌握常见遥感影像解译方法遥感影像解译方法多种多样，具体使用哪种方法需要根据解译对象和目的来决定。
常见的方法包括：目视解译法、图像处理与信息提取法、光谱分析法等。
目视解译法是最直观、最基本的解译方法，适用于解译简单的地物，但对于复杂的地物往往需要借助其他方法。
图像处理与信息提取法是一种定量化的解译方法，通过数字图像处理和图像分析技术，可以提取地物的形态、纹理和空间分布等信息。
光谱分析法是建立在遥感影像颜色反射率和地物光谱特征之间的关系上，通过分析地物的光谱特征来进行解译。
三、重视遥感影像的预处理工作遥感影像的预处理对于解译结果的质量有重要影响。
预处理的主要内容包括几何校正、辐射校正、大气校正等。
几何校正是将影像转换为地理坐标系下的正确位置，以确保解译结果的准确性。
辐射校正是对影像进行辐射量的校正，以消除大气和地表反射对影像亮度的影响。
大气校正是消除大气散射和吸收对影像颜色的影响，使得影像更加真实。
四、多源数据的融合在解译遥感影像时，可以利用多源数据的融合来提高解译的准确性。
多源数据融合可以通过将不同的遥感数据相互叠加、组合或者融合，在时空分辨率和信息内容上进行补充和丰富。
例如，在解译植被类型时，可以将多光谱数据与高分辨率影像融合，以获取更为详细的植被信息。
遥感影像解译样本数据一体化整理方法
遥感影像解译样本数据一体化整理方法发布时间：2022-09-25T05:07:16.464Z 来源：《建筑创作》2022年第4期（2月）作者：王刚[导读] 遥感影像解译样本数据收集的时候，要求对地面照片、影像案例、样本数据库做到结构化整合，构成数据格式统一、保存结构比较规范、逻辑关系比较严谨。
王刚江苏省地质测绘院江苏南京 211100摘要：遥感影像解译样本数据收集的时候，要求对地面照片、影像案例、样本数据库做到结构化整合，构成数据格式统一、保存结构比较规范、逻辑关系比较严谨。
在建立策略模型中，提供一系列整理策略，运用Bresenham图形制定算法，和栅格、矢量、数据库数据编程接口，处理了每个部分自动化解决问题，完成影像案例收集、地面照片视野范畴图形栅格化、数据库信息收集和记录、结构组织和结构化输出等自主控制，进而完成一体化自动处理。
关键词：遥感影像；解译样本数据；一体化整理方法遥感影像解译样本数据收集就是为了运用典型光谱、纹理、形状、空间部位等特点，建立地面覆盖分类样本库，为解释人员准确认识每种元素提供关键参照，同时在解释结果质量控制层面展现重要的作用。
在首次我国地理国情调查中，遥感影像解译样本数据收集属于一种关键内容，收集的流程就是在外收集完成地面照以后，让有关人员通过正射处理影像数据源中裁切和地面照片拍摄范畴与内容相同的航空航天遥感影像；同时通过结构调整，构成十分完善的成果内容。
一、遥感影像解译样本数据的种类遥感影像解译样本数据包括不同种类、不同格式、满足不同准确的数据，这之中，地面照片运用JPG格式，满足EXIF准则；遥感影像案例运用非压缩的TIFF格式；影像数据源运用的是非压缩的TIFF、ERDAS或者IMG格式；影像坐标信息运用TIFF WORLD文档格式；影像投影信息运用XML格式，满足OGC规格；影像要素数据运用XML格式；遥感影像解译样本数据库。
当前不存在任何一种合适的策略可以一体化做好遥感影像解译样本数据整合这种工作。
遥感影像的处理与解译技巧
遥感影像的处理与解译技巧近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感影像成为了科学研究和实际应用中不可或缺的工具。
遥感影像的处理与解译技巧是遥感学习的基础，也是进行图像解译的关键步骤。
本文将就遥感影像的处理与解译技巧展开论述。
一、遥感影像的处理技巧遥感影像的处理是指进一步提取、处理和分析遥感影像中的信息以便更好地应用。
以下是一些常见的处理技巧。
1. 图像预处理图像预处理是对遥感影像进行大气校正、辐射定标、几何校正等一系列操作，目的是消除图像产生过程中的噪声和误差，提高图像的质量和可用性。
2. 影像融合影像融合是指将两幅或多幅遥感影像的信息进行合并，以获得更多细节和更高的空间分辨率。
常用的融合方法有主成分分析、小波变换等。
3. 影像分类影像分类是将遥感影像根据其反射信息划分为不同的类别，以便进一步分析和应用。
常用的分类方法有基于统计的最大似然分类、支持向量机等。
4. 影像变化检测影像变化检测是指对两幅或多幅遥感影像进行对比，找出其中发生变化的地方。
常用的变化检测方法有差异图像法、阈值法等。
5. 影像拼接影像拼接是指将多幅遥感影像拼接成一幅完整的影像，以便进行全景观察和分析。
常用的拼接方法有全局拼接、局部拼接等。
二、遥感影像的解译技巧遥感影像的解译是指通过对影像进行观察和分析，提取地物信息、划定地物类型和边界等。
以下是一些常见的解译技巧。
1. 影像目视解译影像目视解译是通过直接观察遥感影像，凭借解译员的经验和专业知识，识别地物类型和特征。
这是最常用的解译方法，适用于各种地物类型的解译。
2. 物体纹理解译物体纹理解译是通过观察遥感影像中地物的纹理信息，判断地物的类型和特征。
纹理信息可以通过纹理分析等方法提取出来，并用于解译。
3. 影像特征解译影像特征解译是通过观察地物在遥感影像中的特征，如形状、大小、亮度等，判断地物类型和特征。
常用的特征解译方法有变化特征解译、形态学特征解译等。
4. 影像分类解译影像分类解译是将已知类别的地物作为参考样本，通过分类器对遥感影像中的地物进行分类。
遥感图像解译二案：遥感图像解译的基本原理与方法
遥感图像解译是利用遥感技术获取的卫星、空遥感图像数据，进行目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析的过程。
它已经成为现代地质、地理、环境和农业等领域中不可或缺的技术手段。
在工程建设、资源管理和环境保护等方面，都具有不可替代的作用。
遥感图像解译的基本原理遥感图像解译需要依赖遥感技术采集的图像数据。
遥感图像数据一般包括光学图像和雷达图像。
光学图像是通过接收地物反射或辐射的能量采集的图像。
它的频谱范围一般包括可见光、红外线和紫外线等波段。
雷达图像则是通过接收地物反射或散射的雷达波信号采集的图像。
它的频谱范围主要在微波段。
在遥感图像解译中，需要通过对不同波段的图像数据进行处理和分析，以达到目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析等目的。
因此，了解不同波段的地物反射和散射特性是遥感图像解译的基本原理。
遥感图像解译的方法遥感图像解译的方法可以分为人工解译和计算机自动解译两种。
人工解译是指通过观察和分析遥感图像，利用人类的经验和知识来进行判断、分类和提取等操作的一种解译方法。
计算机自动解译则是指利用计算机程序和算法来实现遥感图像的分类、目标检测和特征提取等操作的一种解译方法。
人工解译的基本流程包括：影像预处理、目标提取、图像分类、图像后处理等步骤。
其中，影像预处理主要包括对图像进行去噪、增强、几何校正和辐射定标等操作；目标提取则是指对图像中的目标进行检测和分割操作；图像分类则是指按照特定的标准对目标进行分类和识别；图像后处理则是指对分类结果进行精细化处理和分析。
计算机自动解译则是利用计算机程序和算法来进行遥感图像解译。
其中，监督分类法是常见的自动分类方法之一。
监督分类法是指利用已知分类样本和特征向量等信息，来训练计算机程序，然后对整幅遥感图像进行分类的一种方法。
一般情况下，监督分类法需要进行数据选择、特征提取、模型训练和分类等步骤。
除了监督分类法外，还有无监督分类法、神经网络法、模糊聚类法和支持向量机法等自动解译方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
采集遥感影像解译样本数据的原则和方法
摘要：本文针对我院所承担的丹东地区国情普查任务论述采集遥感影像解译样本数据的原则和要求，以及利用NIKON COOLPIX AW110s数码照相机进行样本照片采集前的基本设置和采集时的注意事项
关键词：遥感影像解译样本原则方法
1 建立遥感影像解译样本数据的目的和意义
遥感影像解译时，对地理环境的正确认知是保证解译结果正确的前提，而利用具有对照关系的照片和遥感影像为主的解译样本数据可以为内业解译人员建立对相关地域的正确认识提供支持，在解译结果的质量控制当中发挥重要作用，同时也是为后期长期监测积累实地参考资料。
2遥感影像解译样本数据采集
2.1地面照片采集要求
﹝1﹞总体原则
 采集的地面照片需充分保证样本的典型性。
例如在实际采集中会出现阔叶林和旱地同时被采集到同一张照片时，既上半部分是阔叶林下半部分是旱地，那么首先采集者一定要清楚所要采集的是什么样本，如果采集的是阔叶林那么旱地就要避免出现或少部分出现在照片内。
 地面照片反映的地表季相或覆盖状态应尽可能与遥感影像的时相接近；如果季相差别较大，需确保通过照片判别出的地物或覆盖状态与影像上判别出的一致，否则不应作为样本保留。
 外业核查时，内业有疑问的图斑以及外业发现分类错误的图斑，原则上都需要采集对应的地面照片。
 地面照片在整理过程中，除文件名称外，应避免对原始照片文件进行造成属性信息发生错误改变的再加工处理。
（2）数量要求
 对所有要求识别的地表覆盖类型开展样本采集。
 以丹东市域为一个作业范围，以影像数据源类型、时相比较一致（时相相差1个月以内）且连片为标准对丹东市进行样本采集区域划分。
区域范
围超过1000平方千米的，每种覆盖类型（最细一级类）采样点数量一般平均不少于15个；若区域范围小于1000平方千米，每种覆盖类型采样点数量一般平均不少于10个，样点的分布应尽可能与图斑的分布相一致；难以到达的特殊困难地区，每种覆盖类型采样点数量一般平均不少于3个；对于图斑数很少（100个以下）且图斑总面积很小的覆盖类型，若具有典型性，也进行了样点的采集。
2．2地面照片拍摄
以遥感影像数据源划定拍摄区域，根据拍摄区域的大小确定每个区域的样本点数量。
在拍摄区域内利用内业所采集的地表覆盖分类数据进行拍摄样本点的选择，保证样本点的分布合理，对于实地无法到达的样本点位，可就近选择相同的样本点，在拍摄过程中如发现有典型而未被选定的地表覆盖分类，也进行了拍摄。
（1）样本点选择
 丹东市既沿江又濒海，拥有河港，海港，机场，所以对上述几种典型地表覆盖均进行了样本点采集。
 丹东市主要的粮食作物有玉米、高粱、水稻等，还有党参、黄芪、天麻、桔梗、五味子、细莘等中草药百余种，也是烟草、树莓、草莓等特色产品生产和出口基地，按照地表覆盖分类要求均匀进行了合理选择样本点。
 丹东市北部山高林密，森林覆盖率66%，除了较常见的针叶、阔叶林外，还有板栗、榛子、柞树、银杏树等特色树种，均进行了采集。
（2）拍摄要求
 拍摄时应尽可能水平持握相机，使其保持正常姿态，避免照片信息失真误导使用者。
特殊情况下，相机俯仰角或横滚角大于10度以上时，需记录其值。
 应尽可能拍摄离相机200米范围以内的景物，避免照片与遥感影像实例之间的空间对应关系失真；难以到达只能通过远距离拍摄的，拍摄距离大于200米时，应估测拍摄距离并记录。
可以现场估测，也可以内业确定拍摄对象位置后测算其与相机位置之间的距离得到。
 对于需要长焦远距离拍摄的景物，应在同一拍摄位置采用相同的相机姿态（包括镜头方位角、俯仰角、横滚角3个参数）分别用正常焦距、中焦和长焦拍摄3张照片，或至少用正常焦距和长焦拍摄两张照片，以利于在照片上完整反映远方地物的位置和与其他地物的布局关系。
 地面照片尽可能使用精细模式保存，总像素数量应在200万像
素以上。
由于数据量原因，不建议采用过大的总像素数量，建议一般控制在1000万像素以下。
地面照片的长宽尺寸不做限定，可根据相机情况合理设置。
3 利用NIKON COOLPIX AW110s像机进行样本照片采集前的基本设置和采集时注意事项
（1）基本设置
定显示语言及日期时间
初次开启照相机时，会显示语言选择和照相机时钟设定对话框
按多重选择器▲或▼选择所需语言，如：简体中文，然后按
按▲或▼选择是，然后按
按▲或▼选择居住地时区，然后按
按▲或▼选择日期显示顺序，然后按
按▲或▼设定日期和时间，然后按
按▲或▼选择是然后按
完成上述设定后，会自动显示拍摄画面。
选择拍摄模式
按“照相机”按钮。
（显示拍摄模式选择菜单，您可从中选择所需的拍摄模式）
按多重选择器▲或▼选择拍摄模式。
我们采集样本的模式为“简易自动模式”
然后按
开启GPS选项菜单
按MENU按钮→GPS选项
将“记录GPS数据”选项设置为“开启”。
（2）注意事项
在采集过程中，要注意GPS工作状态，只有在相机利用自带GPS正确定位的情况下采集的照片才是正确的。
注意相机罗盘测量的方向角是否正确，如果罗盘在相机左右移动的情况下没有反映或显示的方向角是错误的，那么要通过罗盘矫正加以处理。
如果通过罗盘矫正也无法解决那么很可是是相机自身硬件和软件的原因，应当询求供货商加以解决。
还有几种情况会导致方向角错误：当靠近磁体，金属（尤其是铁制品），电动机，家用电器，电缆线等。
所以采集时候要避开这些物体才能保证样本照片方向角的正确性和可用性。
4 结语
以上是本人在进行遥感影像解译样本数据采集中总结的一点经验，虽然这个过程在建立解译样本数据库中仅仅是一部分，但是成果质量直接影响整个解译样本数据库的质量，所以具有很强的论述意义。
在论述当中难免有些疏漏之处，还望有关人士指出并共同探讨，共同进步。