遥感技术与应用6遥感专题信息提取
航天飞行中的遥感技术与应用
航天飞行中的遥感技术与应用遥感技术是一种通过对地球表面和大气进行非接触式测量的技术。
随着科学技术的发展，遥感技术已经成为了航空和航天领域中不可或缺的技术。
在航天飞行中，遥感技术可以帮助观测地球的大气和环境，提高飞行任务的效率。
本文将从遥感技术的基础知识入手，介绍遥感技术在航天领域中的应用。
一、遥感技术的基础知识遥感技术是指通过空间观测设备，如卫星、飞机等对地球表面和大气进行观测、探测和研究的一种技术。
这些设备可以搭载各种各样的传感器，如微波雷达、红外线传感器、光学传感器等。
这些传感器可以获取大量的数据，包括地形、地貌、气象、环境、地质、水文等等。
由于传感器可以接收来自地球表面的辐射，因此遥感技术也被称为辐射地学技术。
遥感技术可以实现多种功能。
例如，它可以广泛应用于农业生产、资源调查、城市规划、环境监测等方面。
在航天飞行中，遥感技术可以为飞行任务提供重要的支持和帮助。
二、遥感技术在航天领域中的应用1. 环境监测在航天飞行中，环境监测是一个非常重要的任务。
一个好的环境监测系统可以帮助飞行员更好地控制飞行器，提高飞行效率和安全性。
遥感技术在环境监测中有着重要的应用。
例如，遥感技术可以用于观测大气的变化和变化趋势，通过对大气成分、光学厚度、湍流等进行观测，可以监测空气污染、天气变化、气候变化等。
遥感技术还可以监测海洋和陆地的环境变化，包括海洋污染、土地利用等，有助于提高环境保护意识和加强生态保护。
2. 资源调查航天飞行中最重要的任务之一是对地球的资源进行调查。
遥感技术可以在航天飞行中提供高分辨率的地质地形图，可以发现并确定地下的矿产资源、水源、天然气和石油田等。
这可以帮助我们更好地了解地球的资源分布，并为地质勘探和开发提供有价值的数据。
3. 宇宙探索和研究遥感技术还可以在太空探索和研究中发挥重要作用。
太阳系中的无数行星、恒星和星系都可以通过遥感技术得到探测和研究。
例如，地球通过遥感技术可以观测和研究太阳风、地球磁场、地球热平衡等，而其他行星、卫星和天体也都可以通过遥感技术得到更深入的研究和探索。
遥感影像信息提取方法
遥感影像信息提取方法遥感影像就像是地球的超级照片，从太空或者高空给我们展示地球的模样。
那怎么从这复杂的影像里提取有用的信息呢？有一种方法是目视解译。
这就像是我们看一幅画，用自己的眼睛去识别里面的东西。
比如说，在遥感影像里看到一大片绿色，形状像树，那可能就是森林啦。
有经验的解译者就像厉害的侦探，能从影像的颜色、形状、纹理这些蛛丝马迹里判断出是城市、农田还是山脉。
不过呢，这个方法比较依赖人的经验，而且要是影像特别复杂，就很容易出错，眼睛也会看累的，就像看一幅超级复杂的拼图看久了一样。
还有基于像元的分类方法。
影像都是由一个个像元组成的呀，每个像元都有自己的数值。
我们可以根据像元的数值特征来分类。
就好比把一群小朋友按照身高、体重这些数值来分成不同的小组。
像监督分类，我们得先找一些已知类型的样本，就像先认识几个有代表性的小朋友，然后根据这些样本的特征去给其他像元分类。
非监督分类呢，就像是让像元们自己抱团，根据它们数值的相似性自动分成不同的类别。
但是这种方法也有小缺点，有时候像元的数值会受到很多因素影响，可能就分错类了。
决策树分类法也很有趣。
它就像一棵大树，有很多分支。
每个分支都是一个判断条件。
比如说，先判断影像里这个地方的植被指数，如果植被指数高，再判断别的特征。
这样一层一层判断下去，就像走迷宫一样，最后确定这个地方是什么类型的地物。
这种方法很直观，不过要是树的结构没设计好，就像迷宫的路线画错了，那结果也会不对。
还有面向对象的分类方法。
它不是只看像元，而是把影像里相似的像元组合成一个个对象。
这就好比把一群志同道合的小朋友组成一个小团队。
然后根据这些对象的特征来分类。
这样能更好地利用影像里地物的形状、大小等信息，比只看像元要聪明一些。
但是它的计算量可能比较大，就像要组织很多小团队，比较费精力。
遥感影像信息提取的方法各有各的优缺点，就像不同的小工具，我们要根据具体的任务和影像的特点来选择合适的方法，这样才能从遥感影像这个大宝藏里挖到最有用的信息呢。
遥感影像信息提取技术与应用研究
遥感影像信息提取技术与应用研究随着遥感技术的不断发展，遥感数据的获取和处理能力逐渐提高，遥感影像信息提取也得到了广泛应用。
本文将从遥感影像信息提取技术的基本原理、分类及应用领域等方面进行探讨。
一、遥感影像信息提取技术的基本原理遥感影像信息提取技术是利用遥感影像下的信息进行分类、识别、提取以及建模等操作。
它主要依赖于人工智能、模式识别、计算机视觉等技术，将遥感影像与基础地理数据进行结合并实现自动化处理。
遥感影像信息提取技术的基本原理包括：1. 特征提取：在遥感影像处理中，首先需要识别并提取合适的特征，快速拆分目标以及抑制背景噪声。
常用的特征提取方法包括：纹理特征提取、形状特征提取、谱特征提取等。
2. 图像处理：在特征提取后，需要对遥感影像采取各种处理后再进行特征提取。
例如进行滤波、几何变换、直方图均衡化、多尺度分析等处理。
3. 特征分类：提取到特征后，常采用分类方法进行判别和识别。
分类方法包括：支持向量机、决策树、人工神经网络等。
二、遥感影像信息提取技术的分类遥感影像信息提取技术因其应用领域的不同，可分为聚类方法、物体识别方法、目标检测方法、变化检测方法、遥感镶嵌拼接等几类。
1. 聚类方法：聚类方法是一种无监督的遥感影像分类方法。
它根据遥感影像中的相似性对数据样本进行聚类，划分出相同类别的像元。
2. 物体识别方法：物体识别方法是是遥感影像分类的重要手段。
利用物体在不同波段的长波、红外辐射或者路径差等特征对目标进行区分。
3. 目标检测方法：目标物检测是建立在人工物品检测的基础之上的自动化检测算法。
通过对影像中的物体进行检测识别，实现对目标物的自动化提取。
4. 变化检测方法：变化检测是一种用于监测影像变化的技术。
根据影像时间序列进行对比，检测出其空间分辨率在比较大的范围内存在的变化。
5. 遥感镶嵌拼接：是指将多幅遥感影像数据进行融合处理。
该方法是将一幅影像小区域逐一进行配准然后进行拼接。
三、遥感影像信息提取技术的应用领域遥感影像信息提取技术被广泛应用于区域分析、地质勘探、资源管理、环境监测、军事侦察等领域。
如何进行遥感图像的影像处理与信息提取
如何进行遥感图像的影像处理与信息提取遥感技术在许多领域中发挥着重要作用，包括农业、环境研究、资源管理等。
遥感图像的影像处理和信息提取是实现遥感应用的关键步骤之一。
本文将探讨如何进行遥感图像的影像处理与信息提取，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、遥感图像的基本概念和分类在深入讨论遥感图像的影像处理和信息提取之前，我们先来了解一下遥感图像的基本概念和分类。
遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像，它包含了丰富的地物信息。
根据不同传感器的工作原理和波段范围，遥感图像可以分为光学图像、雷达图像等不同类型。
二、遥感图像的预处理遥感图像在获取后需要进行一系列的预处理，以消除噪声、增强图像质量，为后续的影像处理和信息提取做准备。
常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正用于消除图像中的辐射噪声，保证图像的准确性和一致性。
大气校正则是为了消除大气对图像的影响，使得图像能够真实地反映地表特征。
几何校正则是校正图像的几何形状和位置，使其与现实地物保持一致。
三、遥感图像的影像处理影像处理是指对遥感图像进行一系列的处理操作，以增强图像的特征、提取信息或获得更高层次的图像产品。
常见的遥感图像影像处理方法包括图像增强、图像分类和图像融合等。
图像增强主要是通过增加图像的对比度、调整亮度等方式，使地物特征更加明显。
图像分类则是将遥感图像中的像素划分为不同的类别，用于分析地物类型和覆盖状况。
图像融合则是将多个遥感图像进行融合，以获取更全面和准确的地物信息。
四、遥感图像的信息提取信息提取是指从遥感图像中提取具有特定含义和应用价值的信息。
常见的信息提取任务包括地表覆盖分类、目标检测、变化检测等。
地表覆盖分类是将遥感图像中的地物按照不同的类别进行分类，如森林、湖泊、城市等。
目标检测则是在遥感图像中寻找特定目标，并进行识别和定位。
变化检测是对不同时间获取的遥感图像进行比较，找出地物变化的区域和变化趋势。
遥感技术与应用-6-遥感专题信息提取
因此，对于初学者需要多对照地形图、实地或熟悉地物观测，以增强立体感和和景深 印象，纠正视觉误差，积累图像判读经验 遥感图像的解译过程是地面目标成像过程的逆过程，即从地面实况的模拟影像中提取 遥感信息、反演地面原型的过程 三、遥感图像解译的两种方式 1 目视解译（Visual Interpretation）
但是，因为阴影的遮盖会掩盖一些信息，给解译工作带来不便 3 大小（Size）指地物长、宽、高、面积、体积等在影像上的记录
地物影像的大小不仅能求得地物的数量特征，而且对判读地物的性质也有帮助。 例如，单轨铁路和双轨铁路从形状上往往不易区分，但通过量算其宽度则很容易区分 地物影像的大小取决于影像的比例尺大小。因此，解译前要获得影像的比例尺 4 形状（Shape）是目标物的外形、轮廓
解释空间（Interpretation Space）。解释空间有概念驱动（Concept-Driven）的属性， 如类别的联合、交叉等 2 模式（Pattern）是对象的“物理”描述 。通常是信号、图像或简单的数值表。也常 模式称为对象、案例或样本。 3 特征（Feature） 是从模式得到的对分类有用的度量、属性或基元（Primitive） 所以特征选取是门艺术。 二、模式识别的方法 1 数据聚类（Clustering） 是用某种相似性度量的方法将数据组织成有意义的和有用的 各组数据。数据聚类不需要利用已知类的信息，它是一种非监督学习的方法，解决方案是 数据驱动的
为了提高解译过程的正确性、可靠性，必须补充必要的辅助数据（Ancillary）和先验 知识（Priori Knowledge）-指地学、生物学、物理学、数学等专业知识，在GIS的支持 下，发展一系列相关的、多层次的、综合的应用分析方法，进行遥感与地学综合分析
遥感图像信息提取
3. 监督分类
3.1 监督分类定义
• 又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类
别像元的过程。
– 在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像 上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识， 对每一种类别选取一定数量的训练样本 – 计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时 用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于 对各种子类别分类的要求 – 用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。 使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其 划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像 的分类
面向对象分类方法 随着高分辨率影像的出现而发展起来的
地物识别与地表反演 定量信息提取，需要模型的支持，数据源 有一定要求 变化监测 多时相影像支持 地形信息提取 需要立体像对的支持
2. 目视解译
2.1 遥感图像解译的基本概念
• 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、
1.2 遥感信息提取方法概述
基于专家知识 的决策树分类
面向对象特征 自动提取
地物识别与 地表反演
基于光谱的计 算机自动分类 变化检测
人工解译
地形信息提取
1.3 遥感信息提取方法——适用范围
方法 说明
人工解译 适用定性信息的提取，也就是在图像上通 过肉眼能分辨的信息 基于光谱的计算机分类 对于中低分辨率的多光谱影像效果明显 （小于10米） 基于专家知识的决策树分类 需要多源数据支持
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法遥感是一种通过远离物体获取信息的技术，利用遥感影像进行测绘数据提取是测绘科学领域中的一项重要工作。
通过分析遥感影像，可以获取大范围地表信息，并且能够快速、高效地提取测绘所需的各种数据。
本文将介绍利用遥感影像进行测绘数据提取的方法，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。
一、遥感影像分类与语义分割遥感影像分类是根据遥感影像中的像素值特征，将图像划分为不同的类别。
这是利用遥感影像进行测绘数据提取的一种常用方法。
通过使用监督或非监督分类算法，遥感影像可以被分成水体、城市、林地等不同类别，从而为测绘工作提供了基础数据。
与遥感影像分类相关的是语义分割方法。
语义分割是在遥感影像中对每个像素进行分类的过程。
这种技术利用深度学习等先进算法，可以将遥感影像中的每个像素分割成不同类别，如道路、建筑物、植被等。
这对于测绘工作非常有意义，可以精确提取出不同要素的位置和形状信息。
二、遥感影像变化检测遥感影像变化检测是指通过对比多期遥感影像，检测和分析地表要素的变化情况。
这种方法可以用于提取测绘数据中的各种变化信息，如建筑物扩张、土地利用变化等。
变化检测的基本原理是对比不同时间段的遥感影像，通过像素级别的差异比较来确定变化区域。
常用的方法包括基于差异图像、基于时间序列和基于变化检测指标等。
这些方法可以帮助测绘工作者及时发现和更新地理信息，为城市规划、土地利用管理等领域提供重要的数据支持。
三、遥感影像高程测量方法遥感影像高程测量是通过遥感影像获取地表高程信息的方法。
在测绘工作中，地表高程是一项重要的数据，用于制作地形图、计算坡度和开展地质地貌分析等。
目前常用的遥感影像高程测量方法包括光学影像立体匹配、合成孔径雷达干涉测量（InSAR）和激光雷达（LiDAR）技术等。
这些方法利用遥感影像的立体视觉原理和雷达波束观测原理，能够测量地表高程，并生成数字高程模型（DEM）。
这些DEM数据能够为测绘工作者提供具有空间可视化效果的高程信息。
如何利用遥感技术进行地理空间数据提取和分析
如何利用遥感技术进行地理空间数据提取和分析遥感技术在地理空间数据提取和分析方面扮演着重要角色。
它以其高分辨率、高精度和高效性受到广泛关注和应用。
本文将探讨遥感技术在地理空间数据提取和分析中的应用，并介绍其原理、方法和应用案例。
一、遥感技术概述遥感技术是通过从卫星、飞机或无人机等平台获取地球表面信息的技术。
它可以获取到的数据包括影像数据、激光雷达数据等。
这些数据可以用于提取地理空间特征，如土地利用、地形信息等。
二、地理空间数据提取1. 土地利用/覆盖分类遥感影像可以通过图像分类算法将地表特征进行分类，如水域、建筑物、植被等。
这可以帮助我们了解不同区域的土地利用情况，为城市规划、环境保护等提供参考依据。
2. 地形图构建遥感数据可以帮助生成高程模型，辅助绘制地形图。
这对于地理学研究、灾害防治等都具有重要意义。
3. 水体提取遥感数据可以通过色彩和纹理信息提取水体特征；激光雷达数据可以通过反射特征测量水体深度。
这对于水资源管理、水质监测等至关重要。
三、地理空间数据分析1. 地表变化检测遥感技术可以通过多时相影像比对来检测地表变化情况，如城市扩张、农田变化等。
这有助于环境监测和可持续发展研究。
2. 地理空间关系分析遥感数据可以用于空间分析，检测地理实体之间的关系，如道路与河流之间的邻近性。
这在城市规划、环境保护等方面有着广泛应用。
3. 自然灾害预测与评估遥感数据可以用于监测自然灾害，如洪水、地震等。
通过数据处理和分析，可以实现对自然灾害的预测和评估，为应急响应提供及时支持。
四、遥感技术的原理与方法1. 遥感影像处理遥感影像处理涉及影像纠正、辐射校正、几何纠正等步骤。
这些步骤可以使影像数据更准确，为后续分析提供基础。
2. 图像分类与分割图像分类与分割是遥感数据处理的核心步骤。
常用的方法包括基于像素的分类方法和基于对象的分割方法，如支持向量机、卷积神经网络等。
3. 空间数据分析方法空间数据分析方法包括地理加权回归、空间插值、空间聚类等。
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二、图像解译的背景知识 1 专业知识 指需要熟悉所解译的学科及相关学科的知识。包括对地物成因联系、 空间分布规律、时相变化以及地物与其他环境要素间的联系等知识。比如遥感地质探 矿，首先需具备地层、构造、蚀变带等与找矿直接相关的地质知识和经验，还需要了解 植物分布、土壤等相关知识。
借助人眼的观察和人的智能，结合一些量测工具（测微尺、放大镜、立体镜等）来 识别图像中的目标。特点：解译者的学识和经验在判读中起主要作用，精度高，但难以 对海量空间信息的定量化分析
2 计算机图像理解（Computer Imagery Understanding） 以计算机软硬件为支撑，利用模式识别技术（Pattern Recognition）和人工智能 （Artificial Intelligence）技术，建立图像解译专家系统（Experts System)从而 让计算机模拟人工解译过程，“读取遥感图像上的特征”，进而确定图像上的目标。 特点：速度快，处理方式灵活多样，整个处理过程通常是以人机交互方式进行，
在影像上的色调就不相同 a 光滑表面（镜面反射— Specular Reflection）若传感器照射方向与太阳入射
方向一致，此时影像呈暗色调；若传感器照射方向逆着镜面反射的方向，则 影像呈亮色调 b 无光泽表面（粗糙表面，漫反射—Diffuse Reflection） 各方向上光线被均匀 散射开来，因此无论哪个方向得到的影像色调均一 c 起伏不平的表面 阳坡（ Adret-Sunny Slope）影像色调亮
阴坡（Ubac-Shady Slope）影像色调暗 （3）地物本身的反光能力 （4）湿度的大小 通常湿度越大则影像色调越暗 利用此特征可以监测土壤湿度 （5）摄影季节的不同 春季植物色调浅，夏季色调深
2 阴影（Shadow） 指因倾斜照射，地物自身遮挡光源而造成影像上的暗色调 阴影分为本影和投落阴影，前者是地物背光面在影像上呈现的暗色调构像，有助于 获得目标的立体感；后者是地物背光方向地物投射到地面的暗斑在影像上的构像， 它反映地物的侧面形态，可以根据侧影的长度及照射角度反算地物的高度
但是，因为阴影的遮盖会掩盖一些信息，给解译工作带来不便 3 大小（Size）指地物长、宽、高、面积、体积等在影像上的记录
地物影像的大小不仅能求得地物的数量特征，而且对判读地物的性质也有帮助。 例如，单轨铁路和双轨铁路从形状上往往不易区分，但通过量算其宽度则很容易区分 地物影像的大小取决于影像的比例尺大小。因此，解译前要获得影像的比例尺 4 形状（Shape）是目标物的外形、轮廓
可以表现得十分不同 C 遥感图像常用一种不熟悉或变化的比例和分辨率描述地球表面
因此，对于初学者需要多对照地形图、实地或熟悉地物观测，以增强立体感和和景深 印象，纠正视觉误差，积累图像判读经验 遥感图像的解译过程是地面目标成像过程的逆过程，即从地面实况的模拟影像中提取 遥感信息、反演地面原型的过程 三、遥感图像解译的两种方式 1 目视解译（Visual Interpretation）
2 地理区域知识 指区域特点、人文自然景观等。每个区域有其独特的区域特征， 即地域性，它影响到图像的图型结构等，它能直接帮助识别地物和现象
3 遥感系统知识 解译者必须了解每一图像是怎样生成的；不同遥感器是如何描述 景观特征的，它使用的何种电磁波段，空间分辨率是多少等等，怎样从图像中获得有 用的信息等 遥感图像解译与日常目视观察有3点不同： A 遥感图像通常为“顶视-鸟瞰”，而不同于日常生活中的透视 B 遥感图像常用可见光以外的电磁波段，而大多数我们熟悉的特征是在可见光谱段，
所以，遥感图像解译定义为：根据遥感图像所提供的影像特征及其对应目标的特点进行 推理和判断将目标识别出来，并进行定性、定量分析的工作就称为遥感图像解译（判读）
遥感图像解译（判读）的本质就是：利用遥感图像提供的各种数据，再结合解译者的学识 和经验，确定空间什么位置（Where-Position）有什么目标（What-Qualitative）有多少 (How-Quantitative）
二、常用的解译标志
1 色调（Tone） 指地物反射、辐射电磁波的性质和能量强弱在影像上的表现 说明两点：a 解译者必须了解该解译图像中影像色调的支配因素 如可见光和 近红外图像均反映地物“反射”波谱特征的差异，涉及地物的物质组成、水分含量等； 而热红外图像则反映地物“发射”波谱特征的差异，是地物温度差异的记录；雷达图像 反映地物后向散射能量的差异，涉及到地物介电常数、表面粗糙程度等物理性质
第六章 遥感专题信息提取
第一节 遥感图像解译概述
一、遥感图像解译（Imagery Interpretation）的概念 遥感图像是地物电磁波特性的实时记录。遥感图像能够提供给解译者的信息有： 目标的光谱特征信息 主要由地物的类别、性质的差异决定 目标的空间位置特征 目标随时间的动态信息 不同的目标，在上述性质和特征上是不同的
b 影像色调受到多种因素的影响 除了受目标本身的波谱特征因时因地、 因环境变化而变化外，还受到成像高度、成像时间（光照角度、强度）、遥感器
观察角度、成像后影响影像色调变化的因素： （1）地物本身的颜色 （2）地物表面的结构 表面结构不一致，其光滑程度有差异，反光能力就不同，反映
对计算机技术和算法要求较高，识别的精度通常不及目视解译
第二节 遥感图像目视解译标志
一、解译标志的概念 解译标志（Interpretation Mark）：遥感图像上能帮助人们识别不同目标的那些影像 特征；直接解译标志：能在遥感影像上直接看到可供判读的影像特征称为直接判读 标志，如形状、大小、阴影、纹理、色调等；间接解译标志：指运用某些直接解译 标志，根据地物的相关属性等地学知识，间接推断出的影像标志，如根据道路与河流 相交处的特殊影像特征，可以判断渡口；根据植被、地貌与土壤的关系，来识别土壤 类型和分布（如温带针叶林区多为灰化土）