遥感图像目视解译方法
遥感影像目视解译方法
其 它（高寒苔原）
分布位置
主要分布在4000M以上，冻融形成的裸露岩石。
主要名称
昆仑山、唐古拉山、祁连山等。
影像特征
地类边界线明显但不规则。 影象呈深灰和白色。 影象质地纹理较细但不规则 。
信息提取
•土地利用是自然地理要素和人类活动相互作 用形成的自然综合体。要想直观反映研究区 土地利用环境背景类型质量的空间分布，就 必须对遥感影像特征（光谱特征、辐射特征、 几何特征、变化规律等）综合分析，统一专 业研究人员对分类系统和影像光谱特征认识 上的差异，客观清晰地反映区域环境综合特 征。 •要实现专题几何图形和属性信息的提取。就 必须对遥感图像和区域背景（下甸面、植被 群落等）有较深刻的理解，才能准确、快速 提取矢量图形数据和属性数据。
冰川及永久性积雪
分布位置
主要分布在（4000M以上）高山顶部。
主要名称
七一冰川及祁连山常年积雪。
影像特征
它的几何特征沿等高线分布。 影象呈现白色,但颜色均匀。 影象质底较细腻，色调均一。
河滩地
分布位置
基本分布在河流两侧及河心岛上。
主要名称
黄河、渭河、榆林河、芦河、大同河、湟水河等。
影像特征
呈现不规则的条带或片状。 影象颜色呈现灰、灰白及白色。 影象质底较细腻，色调均一。
影像特征
几何特征不规则，生长在低地中。 影像呈红、鲜红、粉红色。以小块星点状分布。 影像纹理细腻，在同一色调中差异不大。
其它林地（经济林等）
分布位置
主要分布在绿洲田埂，河边、路边及居民点周围。
主要植被
主要有杨树、柳树、梧桐及各种果树等。
影像特征
大多数以线状、格状、点状和片状分布。 影像呈红、鲜红和粉红色的线格状、点状分布。 影像纹理上看比较杂乱，不规则。
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。
遥感影像目视解译方法
不同解译者在同一遥感影像上可能得出不同的解译结果，影响数据的应用效果和决策的准确性。
解译结果的差异
解译精度与可靠性问题
信息提取与处理的优先级
在目视解译过程中，需要权衡信息提取与处理之间的关系。然而，由于遥感影像的复杂性和多层次性，这一矛盾往往难以解决。
解译速度与质量的平衡
与地理信息系统（GIS）的结合
利用GIS提供的空间信息和分析功能，辅助遥感影像目视解译，提高定位精度和空间分析能力。
遥感影像目视解译与其他领域的交叉研究与应用
与全球定位系统（GPS）的结合
通过GPS获取精确的位置信息，将遥感影像与实地坐标进行匹配，实现精准解译和动态监测。
与计算机视觉和模式识别技术的结合
高光谱与超光谱遥感影像融合
03
时序遥感影像融合
将不同时间拍摄的遥感影像进行融合，提高影像质量、增加信息量并辅助变化检测。
时序遥感影像分析与解译方法
01
时序变化检测
通过对同一地区不同时间拍摄的遥感影像进行比较，检测地物的变化情况，如建筑物拆迁、植被生长等。
02
时序影像序列分析
将多个时序遥感影像进行连续分析和比对，提取地物的动态变化特征，提高解译精度和可靠性。
详细描述
在地貌与地形分析中，主要包括对山脉、丘陵、平原、盆地等地貌形态的识别和分析，通过对这些地貌形态的特征进行提取，可以有效地获取地形地貌的信息，为地质灾害预警和土地资源开发利用提供支持。
地貌与地形分析
总结词
水体识别与分类是遥感影像目视解译的一个重要方向，主要是通过对影像中的水体特征进行分析，将它们分为不同的水体类型并进行分类。
2023
遥感影像目视解译方法
第五章 遥感图像目视解译和制图
2、航空像片的种类
可见光黑白像片； 黑白红外像片 彩色像片 彩红外像片 多波段摄影像片
？为什么彩红外像片 比彩色像片应用更广
泛。
以彩红外像片居多。判读时应根据不同类型像片 的成像特点，结合地物光谱进行判读。
3、主要判读标志
形状； 大小； 色调/颜色； 阴影； 组合图案/纹理结构。
4、主要地类判读
（2）对比分析法
多波段图像对比—某波段灰度相近，而另一波段灰度差别较大的物体 多时相图像对比—主要用于物体的变化情况监测； 多解译标志对比—一个或几个解译标志相近，通过多个解译标志对比进 行解译
（3）综合推理法
综合考虑图像多种解译特征，结合生活常识，分析推断某种目 标地物的方法。
如：铁道延伸至大山脚下突然中断，可推断出隧道的存在。 p由植被类型可推断出土壤的类型 热带雨林——砖红壤性红壤 亚热带常绿阔叶林——红壤或黄壤 森林草原植被——黑钙土 荒漠草原——灰钙土
多个目标地物之间的空间配置关系。 如学校教室与操场、水田与沟渠、货运码头和货物存
储堆放区等。
2 、目标解译的认知过程
（1）遥感图像知觉形成的客观条件
客观条件:图像上存在颜色差异或色调差异,并且 这种差异能为判读者所感受.
遥感图像上颜色差异或者色调的差异达到一定程 度时，目标地物就容易与背景产生对比，形成形 状和纹埋等特征
一般应先建立目视解译标志，然后根据解译标志进行解译
§ 5.1 遥感图像目视解译原理 1、 目视解译标志
目标地物的影像特征（1）色 （2）形 （3）位 解译标志：能够反映和表现目标地物信息的各种影像特征。
常用的译标志有： 色调/颜色； 形状； 纹理； 图型； 位置； 阴影； 大小； 相关布局。
遥感图像目视解译
土地利用/土地覆盖分类
遥感图像目视解译在土地利用/土地覆盖分类中的应用可以快速准确地识别不同类型的土地覆 盖为土地规划和资源管理提供依据。
通过遥感图像目视解译可以监测土地利用/土地覆盖的变化及时发现非法占用土地、破坏生态 环境等行为为相关部门提供执法依据。
遥感图像目视解译在土地利用/土地覆盖分类中的应用可以帮助研究自然地理、生态系统和气 候变化等领域为相关学科提供数据支持。
遥感图像目视解译还可以应用于城市规划、农业生产和灾害监测等领域为相关行业提供决策 支持。
地质构造解译
遥感图像目视解译在地质构造研究中的应用 解译地质构造的类型、规模和形态 分析地质构造与矿产资源的关系 预测地质灾害的风险和影响
资源调查与监测
资源调查：遥感 图像目视解译用 于土地、森林、 水域等资源的调 查提供全面的数 据支持。
监测变化：通过 对比不同时期的 遥感图像目视解 译可以监测资源 的变化情况及时 发现非法开采、 砍伐等问题。
灾害预警：遥感 图像目视解译可 以监测地质灾害、 水灾等自然灾害 的预警为灾害防 控提供数据支持。
生态保护：遥感 图像目视解译可 以监测生态系统 的变化为生态保 护和修复提供数 据支持。
环境监测与评估
步骤：选择合适的遥感数据源、确定时间序列、比较和分析图像差异。
优势：能够发现短时间内发生的变化为决策提供及时的信息支持。
信息综合法
遥感图像目视解 译的方法之一通 过综合分析多种 遥感影像信息提 高解译的准确性
和可靠性。
添加标题
具体步骤包括： 选择合适的遥感 数据源进行预处 理和增强处理提 取和识别地物特 征进行信息综合
遥感图像目视解译在环境监测中可用于检测和评估污染物排放和扩散情况。
试述遥感目视解译的方法。
试述遥感目视解译的方法。
遥感目视解译是一种利用遥感图像进行研究和分析的方法，主要是通过目视观察遥感图像中的特征和模式，进行解释和理解图像中的信息。
遥感目视解译的方法包括以下几个步骤：
1. 图像预处理：首先对遥感图像进行预处理，包括图像校正、辐射校正、几何校正等，以确保图像的准确性和可靠性。
2. 特征提取：通过目视观察遥感图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，提取出图像中的有用信息，并对特征进行分类和描述。
3. 模式识别：根据特征提取的结果，对图像中的模式进行识别和分类。
可以利用常见的分类方法，如最大似然分类、支持向量机分类等，对图像中的不同地物进行分类和识别。
4. 解释分析：在图像分类的基础上，对识别出的地物进行解释和分析。
根据地物的特征和分布，分析其与环境、地理背景等的关系，研究地物变化、演化等过程。
5. 结果验证：对解释分析的结果进行验证和评估，与实际场地进行对比和验证，以确定解释的准确性和可靠性。
6. 结果应用：最后，根据解释分析的结果，将其应用于实际应用中，如土地利用规划、资源调查、环境监测等领域，为决策提供支持和参考。
综上所述，遥感目视解译是一种通过目视观察遥感图像中的特征和模式，进行解释和分析图像信息的方法，有助于理解和利用遥感数据，为实际应用提供支持。
遥感图像目视解译原理及基础
遥感图像目视解译原理及基础遥感图像目视解译是利用遥感技术获取的图像数据进行目视解读和分析的过程。
本文将介绍遥感图像目视解译的基本原理和方法，并探讨在遥感图像解译中常用的技术和工具。
1. 遥感图像目视解译的定义遥感图像目视解译是通过直接观察遥感图像，并根据空间信息、光谱信息和形态信息等特征，对图像中的地物进行识别、分类和解读的过程。
目视解译是一种常用的遥感图像解译方法，可帮助研究人员获取目标地物的信息，了解地表覆盖的特征和变化情况。
2. 遥感图像目视解译的原理遥感图像目视解译的原理基于遥感图像中地物的光谱反射特征和空间分布特征。
在目视解译过程中，通过观察图像的色调、亮度、纹理和形状等特征，可以对地物进行分类和识别。
在不同波段的遥感图像中，地物的反射特性通常会有所不同，因此通过多光谱图像的综合分析，可以更准确地进行目视解译。
3. 遥感图像目视解译的基础方法遥感图像目视解译的基础方法包括以下几个步骤：3.1. 图像预处理在进行目视解译之前，通常需要对遥感图像进行预处理，包括图像配准、辐射校正和大气校正等，以确保图像数据的准确性和一致性。
3.2. 地物分类目视解译的核心是对图像中的地物进行分类和识别。
通过观察地物的形状、大小、分布等特征，可以将地物分为不同的类别，并生成矢量或栅格数据。
3.3. 地物解译地物解译是指将图像中的地物与地物类别进行对应，并提取出地物的属性信息，如面积、形状、位置等。
地物解译通常需要结合地面调查和其他数据进行验证和修正。
3.4. 结果分析完成地物解译后，可以对解译结果进行分析和评估，了解地表覆盖的特征和变化情况，并提取出地物的信息，如土地利用、植被覆盖等。
4. 遥感图像目视解译的应用遥感图像目视解译在土地利用规划、资源调查、环境监测等领域有着广泛的应用。
通过遥感图像目视解译，可以及时获取地表覆盖的信息，监测自然灾害、城市化进程等现象，并为相关决策提供支持。
5. 结论遥感图像目视解译是利用遥感图像进行地物识别和解读的重要方法，具有广泛的应用前景。
测绘技术中的遥感影像解译方法简介
测绘技术中的遥感影像解译方法简介遥感影像解译是测绘技术中重要的一项内容。
随着遥感技术的快速发展，遥感影像解译方法也不断更新与创新。
本文将介绍一些常见的遥感影像解译方法，以及它们在测绘领域的应用。
一、目视解译法目视解译法是最传统的一种遥感影像解译方法。
通过观察遥感影像，识别和判读出不同地物的特征，进行地物分类和制图。
这种方法的优点是简单直观，容易操作。
但是由于受到人眼观测能力和主观因素的影响，对于一些地物的辨识度较低，适用于规模较小的作业区域。
二、目视与数字相结合的解译法随着计算机技术的发展，数字图像处理方法在遥感解译中得到广泛应用。
目视与数字相结合的解译法，即人眼观察遥感影像，通过计算机处理和分析，辅助解译。
通过数字图像处理技术的引入，可以实现更精确、更自动化的地物分类和制图。
例如，利用图像分割算法对遥感影像进行分割，提取出不同地物区域，然后利用分类算法进行分类，得到最终的制图结果。
三、光谱解译法光谱解译法是利用遥感影像中不同波段的光谱信息，对地物进行解译。
不同地物在不同波段的反射率具有一定的特征，可以通过光谱曲线的变化来区分不同地物类型。
通过光谱解译法，可以实现对水体、植被、建筑物等地物的准确分类和数量测算。
例如，通过NDVI指数（归一化植被指数）可以对植被覆盖度进行评估。
四、纹理解译法纹理解译法是利用地物表面的纹理特征进行解译。
地物的纹理特征包括颗粒度、均匀度、对比度等。
通过纹理解译法，可以对农田、森林、城市等不同地物的纹理特征进行分析和分类。
例如，通过纹理特征可以判断农田土壤的质地。
五、形态解译法形态解译法是利用地物的形状和结构特征进行解译。
地物的形状和结构特征包括面积、周长、方向、分支和连通度等。
通过形态解译法，可以对不同地物的形状和结构特征进行提取和分析，从而实现地物分类和制图。
例如，通过形态解译法可以对建筑物进行识别和数量测算。
综上所述，遥感影像解译是测绘技术中的核心内容之一。
不同的解译方法具有各自的优势和适用范围。
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相邻降交点距离 159.38 （KM）
2 920 99.210 103 14 18 251 9：08
185 2875 159.38
3 920 99.117 103 14 18 251 9：31
185 2875 159.38
4、5 705 98.220 98.9 14.5 16 233 9：45
185 2752 172
第6波段为60*60，全 色 波 段 为 15*15 ， 其 余同TM，
动态范围 （bits）
6 6 6 6
8 8 8 8 8 8 8
8
14
红外(Infrared, IR)
反射红外（reflective IR）：0.7-3.0m 热红外(Thermal IR)：3.0-100(1000)m
以往用法：
18
19
SPOT系列
SPOT对地观测卫星系统是由法国空间研究中心研制开发， 比利时、瑞典等国参与
86.2
90.1 93.9
97.11 98.3 02.5.4
SPOT 1 SPOT 2 SPOT 3
卫星运行 服务中断 发射日或重新开始服务日
SPOT 4
SPOT 5
86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 2000 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10
6. 0.7-0.8 (near IR)
7. 0.8-1.1 (near IR)
8. 10.4-12.6 (thermal)
1. 0.45-0.52 (blue) 2. 0.52-0.60 (green) 3. 0.63-0.69 (red) 4. 0.76-0.90 (near IR) 5. 1.55-1.75 (SWIR) 7. 2.08-2.35 (SW IR) 6. 10.4-12.5 (thermal IR)
波 段 同 TM ， 加 一 个
全 色 波 段 （ panchromatic MSS第8 波段只）被用于LANDSAT 3
IFOV(m) （ 瞬 间 视 场角）
79*79 79*79 79*79
79*79 79*79 79*79 79*79 240*240
30*30 30*30 30*30 30*30 30*30 30*30 120*120
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（1）可见光黑白全色像片： 西宁 ，航摄比例尺1:3000，航摄日期：2001年6月
（立体象对—左、右片）
1
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（2）黑白红外像片：
2
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（3）彩色像片：
3
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
3、0.63-0.69（红色）：同MSS-5。
4、0.76-0.9（近红外）：同MSS-6。
5、1.55-1.75（短波红外）：同MSS-7。
6、10.4-12.5（热红外）：探测地球表面不同物质的自身热 辐射，可用于热辐射制图、岩石识别和地质探矿等。
7、2.08-2.35（短波红外）：探测高温辐射源，如监测森林 火灾、火山活动等。
热红外(TIR, Thermal IR)：8.0-15 m
15
LANDSAT 系列卫星各波段的应用
MSS各个波段：
4、0.5-0.6（绿色）：对水体有一定透射能力，清洁水体中 透射深度可达10-20m，可判读浅水地形和近海海水泥沙。 可探测健康绿色植被反射率。
5、0.6-0.7（红色）：用于城市研究，对道路、大型建筑工 地、砂砾场和采矿区反映明显。可用于地质研究。用于水 中泥沙含量研究。进行植被分类。
20
21
22
23
24
SPOT 5
>> 多重分辨率
20m - 10m - 5m - 2.5m
>> 大覆盖范围 12BV: Return Beam Vidicon (RBV) （反束光导摄象机） MSS: Multispectral Scanner (多光谱扫描仪) TM: Thematic Mapper （专题制图仪） TEM+: Enhanced Thematic Mapper plus
M: multipsectral P: panchromatic
13
LANDSAT 系列卫星成像仪器特征
仪器
波段 （m）
RBVm RBVp MSS
TM
ETM+
1. 0.475-0.575 (blue)
2. 0.580-0.680 (red)
3.
0.689-0.830 (near
IR)
0.505-0.750 (PAN)
4. 0.5-0.6 (green)
5. 0.6-0.7 (red)
7
Landsat-4
8
Landsat-7
9
ETM+
10
11
LANDSAT主要轨道参数
卫星编号
1
高度（KM）
920
轨道面倾角（度） 99.906
旋转周期（MIN） 103
日绕圈数
14
回归周期（天） 18
覆盖全球圈数
251
降交点时刻（太 8：50 阳地方时）
扫描带宽度（KM）185
降交点西退（KM）2875
6、0.7-0.8（近红外）：区分健康与病虫害植被。水陆分界。 土壤含水量研究。
7、0.8-1.1（近红外）：测定生物量和监测作物长势。水陆 分界。地质研究。
16
17
LANDSAT 系列卫星各波段的应用
TM各个波段：
1、0.45-0.52（蓝色）：对水体有透射能力，可区分土壤和 植被。
2、0.52-0.6（绿色）：同MSS-4。
近红外：0.7-3 m
中红外：3-6.0（8.0） m
远红外：6.0（8.0）-15 m
超远红外：15-1000 m
目前遥感界习惯用法：
近红外（NIR, near-infrared）：0.7-1.1 m
短波红外(SWIR, shortwave IR）：1.1-3.0（2.5） m
中红外(MWIR, Mid wave IR)：3.0-6.0（8.0） m
（4）彩色红外像片：
4
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（5）热红外像片：3.5-5.5μm, 8-14 μm 白天
黎明前
5
遥感图像目视解译基础 一、遥感摄影像片的判读
（5）热红外像片：3.5-5.5μm, 8-14 μm
6
遥感图像目视解译基础 二、遥感扫描影像的判读
Landsat系列星