ERDAS和ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法
如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作
如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作遥感是指通过航空器或卫星等远距离拍摄地球表面的图像，并利用影像处理技术进行解读和分析。
遥感影像处理和地物解译是遥感技术的重要应用领域，对于环境监测、资源调查、灾害评估等具有重要意义。
本文将介绍如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作。
一、准备工作在进行遥感影像处理和地物解译之前，需要进行一些准备工作，包括获取合适的遥感影像数据、了解地区的地理背景和特征、选择合适的处理软件等。
1. 数据获取遥感影像数据可以通过多种渠道获取，包括商业遥感卫星、政府遥感机构、学术研究机构等。
选择合适的数据源是进行影像处理和解译的第一步。
需根据研究目的选择合适的数据集，考虑影像分辨率、时相、数据格式等因素。
2. 地理背景和特征的了解在进行地物解译之前，了解地区的地理背景和特征对于准确解译很关键。
包括了解地形地貌、植被类型和分布、土壤类型、水体分布等信息，可通过地图、相关文献和实地勘察等方式获取。
3. 处理软件的选择遥感影像处理和地物解译需要使用相应的软件工具。
常用的遥感影像处理软件包括ENVI、Erdas Imagine、ArcGIS等，可根据实际需求选择合适的软件进行处理和解译。
二、遥感影像处理在进行地物解译之前，通常需要对遥感影像进行一系列的处理，以提高影像质量和减少噪声。
1. 影像预处理影像预处理是指对原始影像进行几何校正、辐射校正和大气校正等处理，以纠正影像的空间分辨率、辐射定标和大气效应等问题。
通过预处理可以提高影像的准确性和可解释性。
2. 影像增强影像增强是指对原始影像进行对比度增强、滤波和色彩增强等操作，以提高影像的可视化效果和信息提取能力。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、拉伸变换和滤波处理等。
3. 影像分类影像分类是指将影像像素划分为不同类别，常用于地物分类和变化检测等分析。
常见的分类方法包括有监督分类和无监督分类等。
通过影像分类可以获取地物类别信息，为后续的地物解译提供基础数据。
遥感影像目视解译方法
遥感影像目视解译方法引言遥感影像是利用航空器或卫星等平台获取的地面信息的图像。
目视解译是解析遥感影像的一种方法，它依赖于人眼对图像进行直观分析和判断。
本文将介绍遥感影像目视解译的一些基本方法和技巧。
1. 目视解译概述目视解译是指直接观察和分析遥感影像，根据特定地物和地貌在不同波段上的反射或辐射特性，识别和判断遥感影像中的地物种类、分布和状态。
目视解译通常可以提供一些较高级别的信息，如土地利用分类、植被类型、水体边界等。
2. 目视解译步骤2.1 数据准备在进行目视解译之前，需要准备好相应的遥感影像数据。
常见的遥感影像数据包括多光谱影像、高分辨率影像等。
同时，还需要了解影像的数据源、分辨率、波段等基本信息。
2.2 影像预处理对遥感影像进行预处理可以提高解译的准确性。
常见的预处理操作包括去噪、辐射定标、几何纠正等。
这些操作可以消除影像中的噪声、减少大气影响，并保证影像的几何精度。
2.3 目视解译方法在进行目视解译时，可以采用以下方法进行分析和判断： - 空间解译：根据图像中地物的形状、大小、纹理等空间特征进行解译。
- 光谱解译：利用遥感影像不同波段的反射或辐射特性，对地物进行分类和识别。
- 形态解译：根据地物的形态特征，如轮廓、阴影等，进行解译。
- 上下文解译：根据地物的空间分布、相邻关系等，进行解译和判断。
2.4 解译记录与输出在进行目视解译时，需要记录解译结果和相关信息。
可以使用表格、文本描述等方式进行记录。
解译结果可以输出为矢量图、分类图等形式。
3. 目视解译技巧3.1 借助辅助数据使用辅助数据可以提高目视解译的准确性和效率。
常见的辅助数据包括地形图、土地利用数据、通用土壤分类数据等。
这些数据可以提供额外的信息和参考，帮助解译者进行判断。
3.2 注重细节目视解译需要对遥感影像进行细致的观察和分析。
解译者应该注意影像中地物的细节特征，如纹理、形状、边界等。
细节观察有助于准确识别地物和判断地物类型。
GIS遥感图像的目视解译教程
实验二遥感影像的目视解译一、实验要求1.了解shape格式的矢量文件了解shape文件格式，包括文件结构及用途等，学会shape文件的复制、粘贴、命名、及使用方法。
2.创建shape文件分别创建点、线、面shape文件。
要求：投影系统以沈阳农业大学quickbird影像为基准3.shape文件的图形编辑各类shape图形的创建、裁切及合并，设定捕捉。
4.shape文件的属性编辑属性表字段的添加和删除，属性表记录与图形的对应方式及选择方法，属性表记录数据的编辑。
5.Shape文件向coverage文件的格式转换及拓扑了解转换方法及应用范畴6.绘制沈阳农业大学校内重点建筑、面shape文件并拓扑绘制包括操场、宿舍、教学楼、绿地、实验用地在内的面文件进行格式转换和拓扑7.实验结果一：基本地理数据统计及汇总对6中所绘制地物面状地物标注其左上、右下坐标点并进行面积、周长的统计，线状地物标注起始坐标点并进行长度统计，填入下列表格（小数点后取1位数字）：表3-1 实验三面状地物基本信息汇总表单位（m m2）8.实验结果二：将农大解译图截图插入实验结果中加上label标注。
二、实验步骤（步骤的文字描述、命令描述、实验过程中的抓图等内容）1.shape文件包含四个文件，文件后缀分别是在粘贴、复制、改名时需要全部编辑，否则就是不对的2. 创建shape文件分别创建点、线、面shape文件。
要求：投影系统以沈阳农业大学quickbird影像为基准步骤如下图所示先在左边的文件列表内选择好存储位置，在进行创建文件编写创建文件名，和文件的点、线、面格式注意import里要选择基准图像创建完成的点的shape文件一览同理，分别创建出面和线的shape文件3. shape文件的图形编辑各类shape图形的创建、裁切及合并，设定捕捉步骤如下打开图像添加点、线、面文件。
点、线、面添加完成按以下操作开始编辑，注意task为创造新的feature，target为你要编辑的面。
如何进行遥感图像解译与土地利用变化检测的步骤详解
如何进行遥感图像解译与土地利用变化检测的步骤详解遥感图像解译与土地利用变化检测是一项重要的环境科学研究任务，它具有广泛的应用领域，例如农业、城市规划和自然资源管理。
本文将详解这一过程的步骤，从数据获取到结果分析。
通过了解这些步骤，读者将能够更好地理解和应用遥感图像解译与土地利用变化检测技术。
1. 数据获取在进行遥感图像解译与土地利用变化检测之前，首先需要获取高质量的遥感图像数据。
这些图像可以来自卫星、航空器或无人机平台。
数据的获取应考虑地理位置、时间和分辨率等因素。
对于土地利用变化检测，重要的是获取多期的图像数据，以便进行对比分析。
2. 预处理获取图像数据后，下一步是进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、改善图像质量，以便更好地进行后续的解译和分析。
预处理步骤包括辐射定标、大气校正、几何校正和镶嵌等。
这些步骤可以通过遥感软件和算法来完成。
3. 图像解译图像解译是遥感图像解译与土地利用变化检测的核心步骤。
在这一步骤中，研究人员需要根据图像的特征和知识来识别和分类不同的地物或土地利用类型。
这可以通过目视解译、计算机辅助解译或混合解译等方法来实现。
解译的结果通常是一个土地利用分类图，其中地物或土地利用类型被分配到不同的类别中。
4. 变化检测土地利用变化检测是对多期图像数据进行比较，以分析土地利用变化的过程和趋势。
这个过程可以帮助了解土地利用变化的原因，并为合理的土地规划和管理提供依据。
变化检测可以通过单期差别图、多期叠加图和变化向量分析等方法来完成。
在进行变化检测时，还应考虑数据的准确性和精度。
5. 结果分析最后一步是对土地利用变化检测的结果进行分析。
这包括对变化的特征、分布和趋势进行统计和解释。
结果分析可以通过统计方法、地理信息系统和模型分析来完成。
通过对结果的深入分析，研究人员可以发现土地利用变化背后的驱动力和影响因素，从而为土地管理和规划提供科学依据。
总结遥感图像解译与土地利用变化检测是一项复杂的研究任务，需要进行多个步骤和方法的综合应用。
遥感影像目视解译(土地利用)
遥感影像解译标准的制定与完善
总结词
制定和完善遥感影像解译标准是提高解译质量和可重 复性的关键。
详细描述
由于遥感影像目视解译具有较强的主观性和经验性，不 同解译人员可能得出不同的解译结果。为了提高解译质 量和可重复性，需要制定和完善遥感影像解译标准。通 过建立统一的解译流程、符号体系和精度评估方法等标 准，规范解译人员的操作和评估方法，从而提高解译结 果的准确性和一致性。同时，标准的制定和完善也有助 于推动遥感影像目视解译的规范化发展，促进其在土地 利用监测和管理中的广泛应用。
人工智能与机器学习在遥感影像解译中的应用
总结词
人工智能和机器学习技术为遥感影像目视解译提供了 新的方法和思路，能够提高解译效率和精度。
详细描述
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，这些技术 逐渐被应用于遥感影像的解译中。通过训练机器学习 模型，使其具备学习和识别遥感影像中地物特征的能 力，可以辅助或替代目视解译，提高解译效率和精度 。同时，机器学习技术还可以用于遥感影像的自动分 类和变化检测等方面，为土地利用监测和管理提供更 为准确和及时的数据支持。
间接解译标志
如地形地貌、水体分布、植被覆盖等 ，通过综合分析间接推断地物的类型 和特征。
遥感影像的解译步骤与方法
初步解译
根据解译标志对遥感影像进行 初步分类和识别。
详细解译
在初步解译的基础上，进一步 细化分类，完善地物特征信息 。
验证与修正
通过实地调查和验证，对解译 结果进行必要的修正和补充。
制图与输出
PART 04
遥感影像目视解译在土地 利用中的应用案例
REPORTING
WENKU DESIGN
城市扩张的监测与评估
总结词
ERDAS和ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法
ERDAS与ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法(转) 研究技术路线图1 研究技术路线图建立解译标志参照国家土地利用分类方法结合本次工作的实际要求，将土地利用类型归结为六个一级分类，即耕地，林地，草地，建设用地，水域及未利用地。
并对六类进行编码。
解译标志建立如下表1所示：表1 土地利用类型采样表纹理比较细腻，并且呈块状有规则分布，地块边缘比较清晰纹理形状规则，颜色为粉色影像纹理略呈颗粒状。
颜色为浅绿或深绿色。
一般都在山坡出现，可以清楚地看见山坡线颜色为浅绿色，纹理比较粗糙。
分布于河流、湖泊、水库两侧。
城市绿地主要为草地为浅绿色或绿色零星分布影像呈紫或浅紫色，内部有白点状分布，街区道路轮廓有时可见。
影像呈蓝或深蓝色。
主要在主城区。
河流轮廓清晰，呈深蓝色。
湖泊轮廓清晰，呈深蓝色。
水库有库坝。
在居民地或农田周围，有明显的溏围。
水面面积较小。
呈小块状分布。
主要分布于山区，暗红色或紫红色间加载着黄绿色，轮廓较清晰。
沼泽地一般位于河流、湖泊、水库的边缘或枝杈上，影像呈紫红色，纹理不规则。
易与天然牧草地混淆，纹理较天然牧草地细腻。
在ArcMap中进行目视解译加载数据打开ArcMap后,分别加载影像数据和面状矢量数据bj_polygon,并把影像数据的波段调整为5,4,3显示,bj_polygon调整为Hollow形式的显示(即边线).见下图1最后保存工作状态为MXD文件(每次退出工作状态均要保存),名字命名为ClassBeijing1991.mxd(以1991年为例).编辑数据加载编辑工具条Editor—Start Editing—选定编辑的图层为bj_polygon主要用到的方法是首先选中需要分割的面,然后画分割线即可.如果在解译对象在图的中间,不与任何地物相连的话,就要用如果对线的某些地方不满意,可以对结果进行修改.用到modify feature,方法也是先选中需要修改的面,然后修改结果即可.每次分割或是创建了一个新的面以后,都要对其属性进行判读,确定其土地类型,并赋值.方法是点击工具条上的在弹出的对话框中输入landtype字段输入属性,例如1(代表耕地).保存退出在编辑过程中,要经常性的保存编辑过的数据,以防因意外情况造成数据丢失,在每次退出ArcMap也要先保存编辑,再保存MXD.保存编辑方法:。
测绘技术中的遥感与GIS数据融合与整合方法介绍
测绘技术中的遥感与GIS数据融合与整合方法介绍遥感与GIS技术在测绘领域的融合与整合方法介绍近年来，随着遥感技术和地理信息系统（GIS）的不断发展与应用，测绘技术中的遥感与GIS数据融合与整合方法成为了研究的热点。
遥感技术通过获取地球表面的遥感影像数据，可以提供大范围、多源、多尺度的地理信息数据，而GIS则能够对这些数据进行空间分析与处理。
本文将介绍几种常见的遥感与GIS数据融合与整合方法。
首先，基于像元级融合的方法是常见的一种遥感与GIS数据融合方法。
在该方法中，将来自不同传感器的遥感影像数据进行预处理和校正，然后通过图像处理算法将不同传感器的影像数据进行融合。
常见的像元级融合方法包括：直方图匹配、小波变换、主成分分析等。
通过像元级融合，可以获得更高分辨率、更丰富信息的遥感影像数据，为后续的地理信息提取和分析提供了更准确的数据基础。
其次，基于特征级融合的方法是另一种常见的遥感与GIS数据融合方法。
该方法通过提取遥感影像数据与GIS数据中的共同特征，并结合图像分割、特征匹配等方法，将两者融合在一起。
常见的特征级融合方法包括：目标检测与识别、地物分类与分割等。
通过特征级融合，可以进一步提取地理信息，例如道路网络、建筑物分布等，为城市规划、土地利用等领域的决策提供支持。
此外，基于模型级融合的方法也是一种常见的遥感与GIS数据融合方法。
该方法通过建立数学模型，将遥感影像数据与GIS数据相结合。
常见的模型级融合方法包括：遥感镶嵌、地形匹配、3D建模等。
通过模型级融合，可以将遥感数据与GIS数据进行无缝融合，提高地理信息的精度和可视化效果。
除了以上三种常见的方法，近年来还涌现出一种新的融合方法，即基于人工智能的方法。
该方法通过利用深度学习、机器学习等人工智能技术，将遥感影像数据与GIS数据进行智能化融合与整合。
这种方法能够从大量的遥感影像和GIS数据中学习和挖掘规律，并将其应用于地理信息的提取和分析。
尽管该方法在实践中仍面临许多挑战，但其在测绘技术中的应用潜力被越来越多地关注和探索。
基于arc GIS与ERDAS软件运用的思南县土地利用分类
四、遥感影像分类重编码
1、在ERDAS中，Interpreter—GIS Analysis—Recode。
将原本24个分类合并成8个分类（水体、灌木林地、建筑
用地、草地、有林地、水田、旱地、未利用地）
四、遥感影像分类重编码
五、遥感影像裁切
在arc GIS中，Arc Toolbox—Spatial Analyst Tools— Extraction—Extract by Mask。把上一步中重编码好的 影像作为输入栅格文件，利用已经提前裁剪好的“思南县 界.shp”文件进行裁剪。
六、思南县土地利用类型图出图
七、DEM图转坡度图
1、从30m贵州全省DEM图上将思南县的DEM图裁剪出来，具
体步骤：在arc GIS中，Arc Toolbox—Spatial Analyst Tools—Extraction—Extract by Mask。
七、DEM图转坡度图
七、DEM图转坡度图
2、 在arc GIS中，将土地利用分类图与坡度图同时加载，
Arc Tool Box—Spatial Analyst Tools—Map Algebra— Raster Calculator。输入如下公式：
八、土地分类图与坡度图叠加
叠加分析出坡度在25度以上的耕地分布情况图：
八、土地分类图与坡度图叠加
一、遥感影像多波段融合
1、从地理空间数据云平台上
下载贵州省铜仁地区思南县 域所在的LANSAT8（30米分辨 率）卫星遥感影像。 2、在ERDAS软件中，进行影 像波段融合，本案例将5、4、 3波段进行组合（便于进行遥 感影像分类）。步骤： Interpreter—Utilities— Layer Stack。
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ERDAS与ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法(转) 研究技术路线
图1 研究技术路线图
建立解译标志
参照国家土地利用分类方法结合本次工作的实际要求，将土地利用类型归结为六个一级分类，即耕地，林地，
草地，建设用地，水域及未利用地。
并对六类进行编码。
解译标志建立如下表1所示：
表1 土地利用类型采样表
纹理比较细腻，并且呈块状
有规则分布，地块边缘比较
清晰
纹理形状规则，颜色为粉色
影像纹理略呈颗粒状。
颜色
为浅绿或深绿色。
一般都在
山坡出现，可以清楚地看见
山坡线
颜色为浅绿色，纹理比较粗
糙。
分布于河流、湖泊、水
库两侧。
城市绿地主要为草地
为浅绿色或绿色
零星分布
影像呈紫或浅紫色，内部有白点状分布，街区道路轮廓有时可见。
影像呈蓝或深蓝色。
主要在主城区。
河流轮廓清晰，呈深蓝色。
湖泊轮廓清晰，呈深蓝色。
水库有库坝。
在居民地或农田周围，有明显的溏围。
水面面积较小。
呈小块状分布。
主要分布于山区，暗红色或紫红色间加载着黄绿色，轮廓较清晰。
沼泽地一般位于河流、湖泊、水库
的边缘或枝杈上，影像呈紫
红色，纹理不规则。
易与天
然牧草地混淆，纹理较天然
牧草地细腻。
在ArcMap中进行目视解译
加载数据
打开ArcMap后,分别加载影像数据和面状矢量数据bj_polygon,并把影像数据的波段调整为5,4,3显示,
bj_polygon调整为Hollow形式的显示(即边线).见下图1
最后保存工作状态为MXD文件(每次退出工作状态均要保存),名字命名为ClassBeijing1991.mxd(以1991年
为例).
编辑数据
加载编辑工具条Editor—Start Editing—选定编辑的图层为bj_polygon
主要用到的方法是首先选中需要分割的面,然后画分割线即可.
如果在解译对象在图的中间,不与任何地物相连的话,就要用
如果对线的某些地方不满意,可以对结果进行修改.用到modify feature,方法也是先选中需要修改的面,然后修改结果即可.
每次分割或是创建了一个新的面以后,都要对其属性进行判读,确定其土地类型,并赋值.方法是点击工具条上的在弹出的对话框
中输入landtype字段输入属性,例如1(代表耕地).
保存退出
在编辑过程中,要经常性的保存编辑过的数据,以防因意外情况造成数据丢失,在每次退出ArcMap也要先保存编辑,再保存MXD.保存编辑方法:。