卫星遥感影像解译服务一、项目内容
遥感卫星数据的解译和应用技巧
遥感卫星数据的解译和应用技巧遥感卫星是现代科技的产物，通过接收来自卫星的电磁信号，可以获取地球上各种信息。
遥感卫星数据的解译和应用技巧是地学、地理信息系统（GIS）和环境科学领域中的重要研究内容。
本文将讨论遥感卫星数据的解译方法、数据处理技术以及应用领域的案例。
第一部分：遥感卫星数据的解译方法1.光学遥感数据的解译光学遥感是指利用卫星传感器对地球表面反射的可见光和近红外辐射进行观测和记录。
要解读光学遥感数据，我们需要了解光电学的基本原理，掌握图像处理和解译软件的使用。
例如，通过检测可见光波段的反射率，我们可以识别土地利用类型（如森林、农田等），通过近红外波段的反射率，我们可以推断出植被的健康状况。
2.微波遥感数据的解译与光学遥感不同，微波遥感利用雷达技术获取地面反射的微波信号。
这种数据对于夜间观测、云层遮挡问题以及测量地表高程等方面具有优势。
解译微波遥感数据主要涉及获得地表的电磁响应特征，如散射系数、极化特性等，并结合其他数据源进行解译。
第二部分：遥感卫星数据的处理技术1.数据精度的提高遥感卫星数据在获取过程中可能会受到大气、云层、植被等因素的影响。
为了提高数据的精度和准确性，我们需要进行大气校正、云去除和影像拼接等处理。
这些处理技术可以帮助我们获得更清晰、准确的地表信息。
2.数据融合和多尺度分析遥感卫星数据通常以栅格或矢量格式存储，每个像素或要素都包含有关地表的信息。
为了更好地利用这些信息，我们可以将多个传感器或多个时期的数据融合起来，以获取更全面的地表情况。
此外，结合GIS技术，我们还可以进行多尺度分析，比如从城市到全球范围的不同尺度数据分析和模型构建。
第三部分：遥感卫星数据的应用案例1.环境监测和资源管理遥感卫星数据在环境监测和资源管理方面发挥了重要作用。
例如，通过监测植被指数，我们可以评估植被的健康状况和植被覆盖度，进而判断土地退化、林火风险等。
此外，遥感卫星数据还可以用于水资源监测、土地利用规划和自然灾害预警等方面。
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。
worldview-1卫星遥感影像解译数据地质地热卫星遥感解译应用
worldview-1卫星遥感影像解译数据地质地热卫星遥感解译应用
一、地质遥感解译的目的
为了解区域地质情况，尤断层构造的分布情况，给区域地热调查提供数据基础，提高地热调查的效率。
二、地质遥感解译遥感解译概况
工作范围为A市某区，面积约77km2。
两个技术员2天的时间完成解译工作。
主要进行地质遥感修编、地质构造解译等工作。
图1 发育的线性构造图2笔直的V型峡谷
三、地质遥感解译成果
1. 基础地质遥感解译成果
图10 A市某区地质遥感解译图
2. 地质遥感解译遥感解译三维立体图
图12 A市某区三维立体图。
测绘技术中的卫星遥感数据处理和解译方法
测绘技术中的卫星遥感数据处理和解译方法遥感技术作为一种获取地球表面信息的手段，在测绘领域发挥着重要的作用。
卫星遥感数据处理和解译方法是遥感技术中的重要内容，它们对于提高测绘数据的质量和准确性具有关键性的影响。
本文将介绍一些常用的卫星遥感数据处理和解译方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、卫星遥感数据处理方法1. 图像预处理卫星遥感图像需要经过一系列预处理步骤，以消除图像中的噪声和伪迹，提高图像的质量和可用性。
常用的图像预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何纠正等。
辐射校正是通过消除图像中的辐射噪声来提高图像质量，大气校正是通过模拟和消除大气散射和吸收对图像的影响，几何纠正则是根据地面控制点和地形特征对图像进行几何校正，以消除图像中的几何变形。
2. 遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像数据划分为不同的类别或对象的过程。
常用的分类方法包括像元级分类和目标级分类。
像元级分类是将图像的每个像元划分为一个类别，根据像元的光谱、纹理和形状特征。
目标级分类是将图像中的不同目标或对象划分为不同的类别，根据目标的空间位置、形状和上下文特征。
典型的分类算法包括最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
3. 遥感图像融合遥感图像融合是将多个不同波段或不同传感器获取的图像融合成一个多波段或高分辨率的图像。
常用的图像融合方法有PCA、Brovey变换和小波变换等。
PCA （主成分分析）是通过对多个波段进行主成分分析，提取图像中的主要信息，然后将其重新组合成一个多波段图像。
Brovey变换是将低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像进行融合，以提高图像的空间分辨率。
小波变换则是将图像进行多尺度分解，然后将低频分量与高频分量进行融合。
二、卫星遥感数据解译方法1. 光谱解译光谱解译是根据遥感图像中的光谱信息来判断和识别不同的地物或对象。
它基于不同地物在遥感图像上具有特定的光谱特征，通过分析图像中的光谱曲线来实现对地物的识别。
测绘技术卫星影像解译步骤
测绘技术卫星影像解译步骤随着科技的不断发展，测绘技术在各个领域都得到了广泛的应用。
而卫星影像解译作为其中的重要环节，对于地理信息系统、城市规划和资源调查等领域具有重要意义。
本文将介绍测绘技术卫星影像解译的一般步骤。
一、预处理在进行卫星影像解译前，首先需要对接收到的影像进行预处理。
预处理的目的是消除影像中的噪声和干扰，使其更清晰、更易于解译。
预处理的步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正是将原始影像中的数字值转化为地表的辐射亮度值，以便进行后续的定量分析。
大气校正是通过计算大气散射和吸收的影响，去除由大气引起的辐射影响。
几何校正是校正影像中的几何失真和位置偏移，使其与真实地面位置相匹配。
二、目标识别与分类目标识别与分类是卫星影像解译的主要环节。
通过对影像中的目标进行识别和分类，可以获得地面上不同目标的信息。
目标识别一般包括目标的外形、纹理、大小、形状等特征的提取。
目标分类则是将识别出的目标按照一定的规则进行划分，常见的分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。
三、特征提取目标识别与分类后，需要进行特征提取。
特征提取的目的是对影像中的目标进行描述和量化，以便进行进一步的分析。
常见的特征包括形状、纹理、光谱等。
形状特征可以通过计算目标的周长、面积、长宽比等来描述目标的形状。
纹理特征可以通过计算目标表面上像素的灰度分布和空间分布等来描述目标的纹理特征。
光谱特征利用不同波段的亮度值来描述目标的光谱特性。
四、目标解译与分析在特征提取后，可以进行目标解译与分析。
目标解译是将特征提取得到的结果与地物数据库进行比对，确定目标的类别和属性。
目标解译可以利用模板匹配、知识库、专家系统等方法进行。
目标解译后，可以进行进一步的分析，如目标的空间分布、数量分布等。
五、精度评定与验证卫星影像解译完成后，需要对解译结果进行精度评定和验证。
精度评定是指通过与地面真实情况进行比对，评估解译结果的准确性和可靠性。
验证是对解译结果进行实地调查和测量，以进一步验证解译结果的正确性和可行性。
测绘技术使用教程之遥感影像处理与解译方法
测绘技术使用教程之遥感影像处理与解译方法遥感影像处理与解译方法是现代测绘技术中不可或缺的重要环节。
通过遥感影像的获取、处理和解译，我们可以获取大量的地理信息，从而为各类应用提供有效的支持。
本文将为大家介绍遥感影像处理与解译的一些基本方法和技巧。
一、遥感影像的获取遥感影像的获取是整个遥感技术的第一步，也是最关键的一步。
目前常用的遥感影像获取方式主要有航空摄影和卫星遥感。
航空摄影是通过载人或无人机进行空中拍摄，可以获取高分辨率、高精度的影像数据；而卫星遥感则是利用卫星对地表进行全球观测，可以获取大范围的影像数据。
根据实际需求和应用场景的不同，可以选择适合的遥感影像获取方式。
二、遥感影像的预处理在进行遥感影像的解译之前，需要对原始影像进行一系列的预处理操作，以提高影像质量和减少干扰。
常用的遥感影像预处理操作包括辐射校正、大气校正、几何校正、噪声去除等。
辐射校正是将原始影像的数字值转换为地表反射率，以消除不同拍摄条件下的辐射差异；大气校正则是通过模拟大气传输过程，去除大气中的影响因素；几何校正可以纠正影像因拍摄角度、相对高程和地球弯曲等因素造成的变形；噪声去除则是利用各种滤波算法将影像中的噪声减少至最低。
三、遥感影像的分类与提取遥感影像的分类与提取是遥感影像处理的核心内容之一，其目的是将影像中的像素划分为不同的类别，以反映地物的分布和空间关系。
常用的遥感影像分类与提取方法包括监督分类、非监督分类、目标检测与提取等。
其中，监督分类是指通过训练样本和分类算法，对影像进行像素级别的分类；非监督分类则是根据像素的相似性进行自动分类；目标检测与提取则是在影像中提取特定的地物目标，如建筑物、道路等。
四、遥感影像的变化检测与监测遥感影像的变化检测与监测是遥感影像处理的另一个重要方向。
通过对不同时间点的遥感影像进行比对分析，可以获得地表变化的信息，如城市扩张、土地利用变化等。
常用的遥感影像变化检测与监测方法包括基于像元的变化检测、基于对象的变化检测、基于时序影像的变化监测等。
如何进行卫星影像处理与解译
如何进行卫星影像处理与解译卫星影像处理与解译是现代地理信息技术中的重要分支，它通过利用卫星获取的遥感图像数据，进行相关处理和解释，从而揭示出地球表面的自然和人类活动状况。
本文将以此为主题，介绍如何进行卫星影像处理与解译。
首先，卫星影像处理是卫星遥感数据的预处理过程，它包括图像预处理、图像增强和图像分类等步骤。
图像预处理是指对原始卫星图像进行几何校正和辐射校正，以确保图像数据的精度和准确性。
几何校正主要包括大地控制点标定、图像配准和投影转换等步骤，它可以纠正图像数据因大地变形和姿态变化等导致的畸变问题。
辐射校正主要是为了消除图像中的大气和地表反射等影响因素，以使图像数据更加客观和真实。
其次，图像增强是为了提升卫星图像的可视化效果和信息提取能力。
图像增强技术主要包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和波段组合等方法。
通过灰度拉伸，可以扩展图像的动态范围，增强目标的对比度，使其更加鲜明和清晰。
直方图均衡化则可以调整图像的亮度分布，使其更加均匀和自然。
滤波技术则可以消除图像中的噪声和模糊，提升图像的细节和清晰度。
波段组合则可以利用多个不同波段的信息，生成更多元的图像产品。
最后，图像分类是卫星影像解译的关键步骤，它根据图像数据的不同特征对地物进行分类，以获取地表覆盖类型和分布信息。
图像分类分为监督分类和非监督分类两种方法。
监督分类是指在一定训练样本的基础上，通过训练分类器将图像像素划分为不同的类别。
而非监督分类则是直接从图像数据中提取相似特征的像素，进行聚类分析，划分为不同的类别。
图像分类常用的算法包括最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
卫星影像处理与解译的应用广泛，涵盖了多个领域。
在环境监测方面，可以利用卫星影像监测森林覆盖变化、土地利用类型和水体质量等，以制定相关保护和管理措施。
在城市规划与管理方面，卫星影像可以帮助分析城市扩张趋势、土地利用状况和建筑物高度等，为城市规划和交通建设提供数据支持。
在灾害监测与评估方面，利用卫星影像可以及时判断灾害发生范围和程度，为救援和恢复提供决策依据。
使用遥感影像解译进行测绘的简易教程
使用遥感影像解译进行测绘的简易教程随着科技的不断发展，遥感技术在测绘领域中的应用越来越普遍。
遥感影像解译是一种通过对卫星或航空影像进行解译和分析，获取地理信息的方法。
本文将为大家介绍使用遥感影像解译进行测绘的简易教程。
1. 概述遥感影像解译的基本原理遥感影像解译是通过观察和解读遥感图像中的颜色、形状、纹理等特征，进行地物分类和测量的过程。
遥感影像中的不同颜色和纹理可以反映地物的不同特征，比如植被、水域、建筑等。
通过对这些特征进行解译，可以获取地物分布、面积、高程等信息。
2. 数据获取与预处理在进行遥感影像解译之前，我们首先需要获取高质量的遥感影像数据。
常用的遥感数据包括卫星影像和航空影像。
卫星影像通常具有全球覆盖能力，但分辨率较低；而航空影像则具有较高的分辨率，适合进行细致的测绘工作。
获取到遥感影像数据后，需要进行一些预处理工作，比如图像校正、辐射矫正等，以确保数据的准确性和可用性。
3. 影像解译方法遥感影像解译可以采用多种方法，常见的有目视解译、数字图像解译和机器学习解译等。
目视解译是指通过肉眼观察和判断遥感影像中的地物类型，进行分类和测量的方法。
数字图像解译则是利用计算机软件进行遥感影像的识别和分类。
机器学习解译是利用算法对遥感影像进行自动分类和特征提取，然后根据训练样本进行地物分类和测量。
4. 地物分类与测量在进行遥感影像解译时，我们需要根据具体任务的需求，对地物进行分类和测量。
常见的地物分类包括植被、水域、建筑、道路等。
地物测量则包括面积、长度、高程等指标的测量。
根据遥感影像中地物的特征，我们可以利用图像解译软件或编程工具，进行地物分类和测量工作。
5. 结果分析与应用在完成遥感影像解译和测绘工作后，我们需要对结果进行分析和应用。
通过对地物分类和测量结果的分析，可以揭示地物分布的规律和变化趋势。
这对于城市规划、环境监测、资源管理等领域具有重要的意义。
同时，遥感影像解译结果也可以与其他地理信息数据进行融合，进一步提高测绘的精度和可靠性。
遥感影像解译技术使用指南
遥感影像解译技术使用指南遥感影像解译技术在现代科学和地理信息系统中扮演着重要角色。
它通过获取和解析遥感数据，为环境监测、土地利用规划、资源调查等领域提供了宝贵的信息。
本文将为您提供一份遥感影像解译技术使用指南，帮助您了解和运用这一技术。
一、遥感影像解译简介遥感影像解译是从卫星或航空平台获取的高分辨率图像中提取有用信息的过程。
它能够帮助我们识别地表物体和地貌特征，例如土地利用类型、农作物生长状态、水体面积等。
在解译过程中，我们将遥感影像与现场数据、地理信息系统（GIS）数据进行结合，以获得更准确的结果。
二、获取遥感影像数据在开始遥感影像解译之前，首先需要获取相应的影像数据。
目前，有许多渠道可以获取遥感影像数据，如国家卫星气象中心、国土资源部门等。
您可以选择根据需要和预算选择适合的数据来源。
三、预处理遥感影像在开始解译之前，对遥感影像进行预处理是非常重要的。
预处理包括校正、投影、云层和噪声的去除等步骤。
这些步骤可以帮助我们准确地解译图像，并提高数据的可靠性。
四、选择合适的解译方法在遥感影像解译中，有许多不同的方法可以选择。
根据地物类型和研究目的，可以选择分类、目视解译、目标检测等方法。
分类方法可以将图像中的像素归类为不同的地物类型，目视解译则通过可视化方法直接进行地物辨识，而目标检测可以帮助我们快速发现和识别感兴趣的目标。
五、利用辅助数据为了提高解译结果的准确性，我们可以利用辅助数据，如地形、气象、土壤等环境数据。
这些数据可以与遥感影像进行融合，从而获得更全面的地表分析。
同时，可以将解译结果与现场调查数据相结合，进一步验证和确认解译结果的正确性。
六、验证和评估解译结果解译结果的准确性非常重要，因此我们需要对结果进行验证和评估。
这可以通过现场调查、采样和比较研究等方法来实现。
在验证过程中，我们可以使用地理信息系统（GIS）工具来比较解译结果和实际数据，并计算其精度和可靠性。
七、解译结果的应用经过准确解译的遥感影像可以应用于众多领域。
卫星遥感技术的数据处理与解译教程
卫星遥感技术的数据处理与解译教程卫星遥感技术是一种通过卫星传感器获取地球表面信息的技术手段。
随着遥感卫星的发展和技术的进步，遥感数据的获取和处理已成为地学研究和资源管理中不可或缺的工具。
在这篇文章中，我们将向您介绍卫星遥感技术的数据处理与解译方法，帮助您快速掌握基本操作和技巧。
一、遥感数据处理的步骤1. 数据获取与选择首先，我们需要获取适合研究的遥感数据。
常见的卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel、MODIS等系列数据。
根据具体研究需求，可以选择不同波段、分辨率和时间段的数据。
2. 数据预处理在使用遥感数据进行研究之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，以确保数据的准确性和可比性。
3. 影像增强为了提取地物信息和进行可视化分析，我们可以对遥感影像进行增强处理。
常见的增强方法包括直方图均衡化、滤波和波段合成等。
4. 分类与分类精度评价遥感数据的分类是指将影像中的像素分配到不同的地物类别中。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
分类的结果需要进行分类精度评价，以验证分类准确性和可信度。
5. 特定应用的数据解译根据具体的应用需求，我们可以通过遥感数据解译获取所需的地物信息。
例如，利用NDVI（归一化植被指数）可以提取植被分布信息，利用NDWI（归一化水体指数）可以提取水体分布信息。
6. 数据分析与建模在获取地物信息之后，我们可以进行数据分析和建模，以深入研究地球表面的动态变化和环境响应。
常见的分析方法包括变化检测、时间序列分析和空间模型构建等。
二、常用的遥感数据处理软件1. ENVI（Environment for Visualizing Images）ENVI是一款功能强大的遥感数据处理软件，具有丰富的图像增强、数据分类和解译功能。
通过ENVI，用户可以方便地进行遥感数据的处理和分析。
2. ArcGIS（Arc Geographic Information System）ArcGIS是一款广泛使用的地理信息系统软件，同样提供了丰富的遥感数据处理和空间分析功能。
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xx遥感影像解译服务一、项目内容
本项目包括两部分内
容，一是对
xx遥感影像解译服务
一、项目内容
本项目包括两部分内容，一是对广州市2M高分辨率多光谱原始数据进行相关技术处理，包括正射校正、融合、匀色、镶嵌、裁切等，最终得出DOM成果;二是在上述2M高分辨率影像数据处理成果基础上，勾画广州市土地利用类型图斑，并利用专业GIS软件进一步处理，形成广州市土地利用现状类型图成果。
二、关键技术指标要求
1)影像分辨率2米，波段组合色彩为自然真彩色;
2)影像时间:2015年1月以后拍摄的影像数据，少部分遥感影像未拍到的地方，可用2014年12月以前的数据填补，但所占面积比例不能超过广州市区域面积的10%，色彩要与相邻区域一致。
为使影像色彩一致，原则上要求采用同一卫星的影像数据;
3)数据制作精度满足1:1万比例尺要求;
4)分幅方式按广州市1:1万比例尺地形图分幅编号法分幅;
5)影像和土地利用现状图坐标:WGS84;
6)影像数据格式TIF和SID，土地利用现状图数据格式: shape格式;7)数据要求色彩清晰、层次丰富、反差适中、彩色色彩柔和鲜艳、色彩均匀，相同地物的色彩基调基本一致。
正射影像接边重叠带不允许出现明显的模糊和重影，相邻数字正射影像要严格接边，精度满足规范要求。
三、xx影像数据制作加工要求
1.制图须符合国家有关技术标准和规范。
2.投标人提供的影像成果须经正射纠正，航空影像正射纠正技术流程要详细，有正射纠正的原理和具体方法，有正射纠正的工艺流程图。
3.投标人有专业遥感影像处理软件，可用软件提供的正射纠正模块进行纠正。
逐张卫片处理，生成具有坐标系统和投影信息的正射影像，检验图像校正的结果是否满足要求，直至满足要求。
4.对遥感数据制作数字正射影像地图，采用满足成图比例尺精度要求的控制资料，基于适宜分辨率的数字高程模型(DEM)，对卫星影像进行正射纠正、配准、融合、镶嵌，建立覆盖广州全市域范围的数字正射影像;按相应比例尺分幅整饰，制作成遥感数字正射影像图(DOM)。
5.利用成像的卫星轨道参数、传感器参数及DEM，对影像进行严密的物理
模型纠正。
要求控制点均匀分布、控制整景影像，平原地区布设4个控制点，高山地控制点个数不应少于12个。
对于没有影像卫星轨道参数、传感器参数地区，可采用多项式变换几何模型进行纠正。
6.图幅整饰:在标准分幅的数字正射影像上分层叠加内外图廓线及公里格
网、注记、境界等要素，进行图幅整饰。
其中，图廓整饰包括图名、图号、图幅行政区划注记、公里格网、图幅结合表、比例尺、左下角的出版说明注记等;行政境界包括镇级以上行政境界;注记包括居民点自然村注记、主要河流水系、大型山脉等其它地理名称。
7.对数字正射影像成果的检查包括:作业过程是否满足控制点、配准点、检查点残差和中误差的精度要求;DOM影像是否色调均匀、反差适中、色彩自然;相邻景/块之间接边差是否在控制点残差的两倍以内，是否存在扭曲变形现象;外业检测DOM精度是否符合要求;整饰内容是否准确、完整;图面要素表达是否符合规定;元数据文件各项内容填写是否完备、准确;文件命名、文件组织与数据格式是否符合规范;上交成果内容是否完备、数据的一致性、完整性及其是否可读。
四、广州市土地利用现状分布图制作处理要求
1.图斑分类原则
1)土地资源和利用的双重属性。
不管其利用与否，按土地资源的性质、特点及其利用的方式划分类型，以反映土地资源和利用状况。
2)根据遥感技术开展土地资源分类调查及可能达到的规定精度，对低于2M 卫星图像并配合采用细小地物成数抽样方法量测达不到预期精度的地类，均不能
单独列入分类系统。
2.人机交互判读作业要求
1)首先输入影像栅格文件(TIF)格式，然后对该文件进行切割，划分成若干作业区(大小视各片情况而定)，并标出作业区图框和图名，随后，即可进行分块作业。
2)在GIS专业软件环境下，以影像栅格文件作为判读背景(底层)，并根据影象的判读标志，如色调(颜色)、形状、位置、大小、阴影、纹理及其它间接标志等，以及各种专题地图、地形图、文字资料和实地考察经验，识别目标地类。
通过人机交互方式，分层提取目标地类;第2层为地类界;第3层为地类属性(注记);第4层为重要线状地物。
(3)直接操作鼠标，沿影像特征的边缘准确绘出地类界(界线应严格封闭)，并赋地类属性，完成全部地类的判读和进行准确的定位。
3.接边及拓扑处理
如果数据以标准分幅的形式进行矢量化，则在建库前需进行数据接边和拓扑处理，包括界址线、行政区界线、图斑构面线(普通地类界线、线状地物、界址线合并而成)等的接边检查和拓扑处理。
五、项目成果提交及工期要求
要求在合同签订后30日内提交本项目要求的两个处理成果:广州市2M高分辨率卫星影像图和广州市土地利用类型图处理成果。