高低分辨率影像解译对比
解读镜头的两大重要指标：分辨率和反差
什么是镜头的分辨率和反差？分辨率（Resolution），又称分辨力、鉴别率、鉴别力、分析力、解像力和分辨本领，是指摄影镜头清晰地再现被摄景物纤微细节的能力。
显然分辨率越高的镜头，所拍摄的影像越清晰细腻。
它的单位是“线对/毫米”。
它的优点是可以量化，用数据表示，使结果更直观、更科学、更严密。
反差（Acutance），又称鲜锐度、明锐度，是摄影镜头鲜明地再现摄景物中间层次、暗部层次、低反差影纹细节、微弱亮度对比和微妙色彩变化的能力。
反差高的镜头，所成影像轮廓鲜明、边缘锐利、反差正常、层次丰富、纹理细腻、影调明朗、质感强烈、色彩过渡柔合、彩色还原真实、自然。
显然以上这些特性是优质摄影镜头不可缺少的素质，然而摄影镜头的反差，很难简单地用数据表示，也很难用普通的仪器测试出来，人们通常是只凭主观感觉，定性地进行评述。
索尼70-200/2.8G SSM实拍效果（索尼α100）更多测试样片点击查看分辨率和反差是摄影镜头的两大重要指标，而分辨率和反差的综合表现，被称为清晰度（Clarity）。
很明显，分辨率和反差是全面评价一只摄影镜头成像质量的两大重要因素。
分辨率高而明锐低的镜头，所成影像轮廓不鲜明，边缘不锐利，反差灰暗、影调平淡，给人的视觉感受反而不清晰。
一些中档日本镜头、很多俄罗斯镜头和多数国产镜头就是如此。
而某些德国镜头，虽然分辨率并不高，但其反差相当高，仍不失为一只优秀的镜头。
当然，如果反差和分辨率都很高，才真正是一只理想的摄影镜头。
然而这种镜头非常难得，只有经过严格检验并反复挑选的德国名牌定焦摄影镜头和极少数日本名牌摄影镜头，才能兼有这两种素质。
在这里要提到一点是，很多非光学专业的影友用拍摄实物(无论是文字、建筑、风景还是人像)的方法去评价、比较不同镜头的成像质量，他们所得到的结果，往往正是分辨率和反差的综合视觉感受，甚至于更多的偏重于反差。
因为人眼对每毫米以内几十甚至上百条黑白线对的分辨率区别是很难判断的。
详解测绘技术中的遥感影像解译技术
详解测绘技术中的遥感影像解译技术遥感影像解译技术是现代测绘技术中的重要组成部分，它在国土资源调查、环境监测、灾害防治等领域起着不可替代的作用。
本文将详细探讨遥感影像解译技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、遥感影像解译技术的原理遥感影像解译技术是通过获取并分析地球表面的遥感影像数据，提取出有用的地物信息。
它基于遥感技术，通过感知地球表面的辐射能量反射、发射和传输情况，利用光谱、空间和时间特征来解读地物的属性、分布和变化。
1. 光谱解译技术：利用遥感影像中不同波段的反射率或发射率差异，分析物体的光谱特性，判断其类型和性质。
例如，在红外波段中，不同植被的反射率差异较大，可以通过光谱解译技术来识别不同植被类型。
2. 空间解译技术：通过观察和分析遥感影像中地物的空间分布模式，判断其形状、大小和相互关系。
例如，在城市遥感影像中，通过分析建筑物的空间分布，可以推测出城市的发展规模和方向。
3. 时间解译技术：利用多时相的遥感影像数据，观察和分析地物的动态变化。
例如，通过对不同季节的植被遥感影像进行比对，可以监测植被的生长和衰退状况。
二、遥感影像解译技术的应用遥感影像解译技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的例子。
1. 土地利用/覆盖分类：利用遥感影像解译技术，可以实现对土地利用/覆盖类型的快速分类和监测。
通过分析遥感影像中不同地物的光谱特征和空间分布，可以判断土地的植被类型、建筑物分布、水体分布等信息，为城市规划、农业管理、生态保护等提供可靠的数据支持。
2. 灾害监测与评估：遥感影像解译技术可以帮助监测和评估各类自然灾害，例如地震、洪水、森林火灾等。
通过对遥感影像中灾害相关地物的分析，可以获得灾害范围、破坏程度等信息，为灾害应急和恢复提供科学依据。
3. 环境监测与评估：借助遥感影像解译技术，可以实现对环境资源的监测和评估，例如水体污染、土壤退化、大气污染等。
通过分析遥感影像中各种污染指标的反映，可以监测环境质量的变化，并提供决策支持。
不同分辨率对遥感影像中识别人造地物的影响
遥 感 技 术 与 应 用
REMO TE SEN S IN G TECHNOLO GY AND A PPL ICA T ION
V ol. 16 N o. 4 D ec. 2001
不同分辨率对遥感影像中识别人造地物的影响
杜永明, 秦其明
(北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871)
表达式表示为: P (S,L ) =
1 S≤L 2 2 (L - S) L L S< S≤L 0 L > L
〔1〕 罗希平. 图像分割方法综述〔J 〕. 模式识别与人工智能, 1999, 12 (3) : 300～ 310.
〔2〕 席学强, 王润生. 一个针对遥感影像特定目标的自动识别系统 〔J〕. 遥感技术与应用, 2000, 15 (3) : 179～ 183.
低
(a) (b) (c) (d) (e) 图 4 同一地区 5 种空间分辨率的模拟遥感图像
3 不同分辨率遥感影像中机场目标的 图像分割
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不 同区域区分开来, 这些区域是互不相交的, 每一个区 域都满足特定区域的一致性。 图像分割是遥感图像 目标识别中图像处理的主要的低层次问题, 也是遥 感目标识别整个过程的关键步骤。 图像分割的质量 和效率直接影响着整个识别过程的质量和效率。 对
图2在不同分辨率图像图3不同分辨率的遥感影像模拟方法示意图中的同一区域示意图在实验室用上述多分辨率图像模拟方法可以将分辨率的遥感图像依次降低从而得到一系列的模拟遥感图像种空间分辨率的模拟遥感图像3不同分辨率遥感影像中机场目标的图像分割所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来这些区域是互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性
各种不同清晰度级别卫星影像数据的比较
各种不同清晰度级别卫星影像数据的比较在卫星影像数据中,影响直接目视解译对地物识别的方面有: 颜色、形状、位置、等关系，而影响以上所有判读地物识别是分辨率，在不同分辨率下对地物的识别会受到不同的限制。
下面我们以不同分辨率的卫星影像来对地物的解读做比较。
以美国阿肯色州的一片农业区为例我们下载了8m，2m，0.5m和0.2m分辨率的影像（数据来源谷歌WorldView）。
1首先我们来看8m的卫星影像信息：可以比较清楚的解读出农田区（黄色箭头），以及道路（红色箭头），但是黄色圈内是什么我们大概还不太清楚。
2我们再来看2m的卫星影像信息：我们可以看到原来很难识别的黄圈内的地物，在2m的分辨率下可以识别出树木和空地，因此在2m分辨率下可以识别出地面房屋树木的大体轮廓。
将2m分辨率的影像再放大：可以看出在当前分辨率下物体的细节没有体现，会直接影像对地物正确判读的概率。
3. 0.5m的卫星影像信息：可以看出在当前分辨率下物体的细节已经可以得到比较好的展现，可以比较清楚的看到物体的轮廓、阴影，遮挡等细节信息。
可以解读出房屋的高低，房屋的细节结构，路面车辆，等信息，基本上在0.5m的分辨率下，在颜色亮度信息较完整的情况下，由直接目视解译可以较完整的解译出地物的种类，空间位置信息等。
4. 0.2m的卫星影像信息：可以看到在0.2m分辨率的影像下，可以清楚的看到地面的车辆，房屋，甚至可以看出车辆的种类——带后货斗的小型卡车（左边黄色箭头所指），可以在影像中看到电线杆和电线（右边黄色箭头），如果还需要对地物做进一步的解译，可以在0.2m的影像上解译出更多的信息。
在另一幅0.2m高清影像中可以解读出一些细节，牲畜的养殖场地，及饲草等信息。
由以上我们可以看到不同清晰度的影像为我们呈现的不同的信息，8m的影像我们可以看出地块的属性，2m的影像我们可以看出地物的大致轮廓，0.5m的影像我们可以看到一些较大物体的细节，0.2m的影像我们可以看到中等物体的细节，以及识别一些较小的物体。
高分辨率遥感影像的解译和应用
高分辨率遥感影像的解译和应用高分辨率遥感影像是现代遥感技术的一大成果，它将地球上的各种特征呈现得非常清晰，为地质勘察、城市规划、环境监测等领域提供了重要的参考。
本文将从解译和应用两个方面探讨高分辨率遥感影像的意义和作用。
一、高分辨率遥感影像解译高分辨率遥感影像解译是将从高分辨率遥感影像中提取有用信息的过程。
它是了解地球表面地物分布、性质和演化过程的一个重要方法。
高分辨率遥感影像解译既需要对遥感成像技术具有充分的认识，也需要对实际应用领域的背景和目标问题有深入的了解。
在进行遥感图像解译时，应首先确定解译目的，选择合适的遥感数据和解译方法，然后进行影像解译分析，最后得出结论。
高分辨率遥感影像解译的主要方法包括目视解译、计算机自动解译和人工辅助解译。
目视解译是利用解译师对高分辨率遥感影像的视觉分析和专业知识来提取信息的一种方法。
计算机自动解译是利用数字图像处理和机器学习算法来提取高分辨率遥感影像中的信息。
人工辅助解译是将计算机提取的信息与人工干预结合起来的一种方法。
高分辨率遥感影像解译的难点在于如何正确地确定地物类型和识别特征，特别是在重合区、混淆区和较小的地物上。
为了解决这些问题，需要在影像解译过程中根据实际情况，采用多种解译方法和手段相结合，最终获得准确的结果。
二、高分辨率遥感影像应用高分辨率遥感影像在许多领域可以起到重要作用，下面我们将从资源勘查、城市规划、环境监测三个方面介绍高分辨率遥感影像的应用。
（一）资源勘查高分辨率遥感影像在矿产资源勘查、林业资源管理等领域中得到了广泛应用。
通过高分辨率遥感影像的解译和分析，可以快速地获得地质、地形、植被覆盖、土地利用等地表特征信息，进而判断某一区域内是否存在矿产资源和其类型、质量等各种参数，减小了矿山勘探的成本。
此外，在林业资源管理中，高分辨率遥感影像可以提供森林面积、树种、密度等信息，为森林保护、开发和利用做出重要的决策。
（二）城市规划高分辨率遥感影像在城市规划、建设和管理中也有重要的应用，它可以提供城市居民的居住环境信息、基础设施建设规划等方面的参考。
如何进行精确的卫星影像解译与分析
如何进行精确的卫星影像解译与分析引言：随着卫星技术的不断发展和成熟，卫星影像解译与分析在各个领域的应用也越来越广泛。
正确理解和解释卫星影像不仅是科学研究的基础，也对城市规划、环境监测、农业管理等方面有着重要意义。
本文将从选择卫星影像、准确解译和有效分析三个方面探讨如何进行精确的卫星影像解译与分析。
一、选择卫星影像卫星影像的选择是进行精确解译与分析的第一步。
首先，需要根据研究或应用的目的明确所需的空间分辨率。
不同卫星具有不同的分辨率，通常分为高、中、低三种。
高分辨率卫星影像可以提供更为精细的细节，适合用于城市规划和土地利用等领域；中低分辨率卫星影像则更适合用于大范围的环境监测和资源调查。
其次，需要考虑卫星影像的时间分辨率。
不同卫星具有不同的重访周期，选择合适的卫星可以保证连续观测和准确的变化分析。
最后，需要根据研究区域的地理位置和气候条件来选择合适的卫星。
不同卫星的轨道参数决定了其可观测的地理范围，而气候条件则会影响卫星影像的质量。
综合考虑这些因素可以选择到最适合的卫星影像。
二、准确解译准确解译卫星影像需要一定的专业知识和技巧。
首先，需要掌握遥感影像的基本解译原理，包括光谱特征、几何纠正和辐射校正等。
其次，需要了解研究区域的地物特征和背景信息，准确的地面调查能提供有价值的参考。
再次，需要运用影像解译软件和算法进行影像分类和特征提取。
常用的软件包括ENVI、Erdas和ArcGIS等。
结合地物特征和影像特征，可以进行精准的解译。
最后，需要对解译结果进行验证和评估。
通过对解译结果进行实地验证，可以进一步提高解译的准确性。
三、有效分析除了准确解译，还需要进行有效的影像分析。
首先，可以利用遥感影像进行监测和评估。
例如，通过时间序列影像分析，可以揭示地表变化的趋势和规律。
其次，可以利用遥感影像进行定量分析。
通过数字图像处理和空间统计方法，可以提取影像中的数量和空间分布信息。
最后，可以结合其他数据和模型进行综合分析。
遥感专题讲座(二)——影像信息提取(一、目视解译)
影像信息提取——目视解译遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。
目前影像都是基于数字，影像信息的提取方法的发展历程可分为如图1所示，目前这四类方法共存。
图1 影像信息提取发展阶段这一专题讲解的是人工解译，也是目前国内使用最多的一种影像提取方法，如土地调查、地质调查等。
这类方法非常灵活，但需要一定的经验，特别是像地质解译等，对业务专业要求比较多。
本专题分以下内容：∙∙●遥感图像解译基本概念∙∙●遥感图像解译预处理∙∙●解译标志的建立∙∙●解译关键问题遥感图像解译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、判断、归类、地物目标，并用轮廓线圈定它们和赋予属性代码，或用符号、颜色表示属性。
进行图像解译时，把图像中目标物的大小、形状、阴影、颜色、纹理、图案，位置及周围的系统称之为解译的八要素。
（1）大小：拿到图像时必须根据判读目的选定需要的比例尺。
根据比例尺的大小，可以预先知道图像上多少毫米的物，在实际距离中为多少米。
（2）形状：由于目标物不同，在图像中会呈现出特殊的形状。
用于图像判读的图像通常是垂直拍摄的，所以必须记住目标的成像方式。
因为即使同样为树木，针叶林的树冠呈现为圆形，而阔叶树则形状不同，从而可以识别出二者。
此外，飞机场，港口设施、工厂等都可以通过它们的形状判读出其功能。
（3）阴影：由于判读存在于山脉等阴影中的树木及建筑时，阴影的存在会给判读者造成麻烦，信往往会使目标丢失。
但另一方面，在单像片判读时，利用阴影可以了解铁塔及桥、高层建筑物等的高度及结构。
（4）颜色：黑白像片从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。
高分辨率遥感图像的分析与解译
高分辨率遥感图像的分析与解译1. 引言高分辨率遥感图像是一种能够详细捕捉地表细节的图像数据，它可以为我们提供丰富的信息，用于进行地表特征的分析与解译。
本文旨在介绍高分辨率遥感图像的分析与解译方法，并探讨其在各个领域中的应用。
2. 高分辨率遥感图像的获取与处理高分辨率遥感图像的获取有多种方法，包括航空摄影、卫星遥感等。
这些图像数据通常具有大量的细节信息和高空间分辨率。
在进行分析与解译之前，我们需要对图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等。
这些步骤可以提高图像质量，保证分析结果的准确性。
3. 高分辨率遥感图像的特征提取针对高分辨率遥感图像，我们可以通过特征提取的方法获取地表目标的主要特征。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。
这些特征能够帮助我们更好地理解地表目标的分布、形状等信息。
4. 高分辨率遥感图像的分类与识别高分辨率遥感图像的分类与识别是其应用的核心之一。
主要通过图像分类算法来实现，包括传统的监督分类方法以及近年来兴起的深度学习方法。
传统的监督分类方法包括支持向量机、随机森林等，而深度学习方法则利用神经网络来进行图像分类。
这些方法可以帮助我们实现对地表目标的自动化识别和分类，提高工作效率。
5. 高分辨率遥感图像的变化检测高分辨率遥感图像的变化检测是利用多期遥感图像进行对比，检测地表目标发生的变化情况。
通过比较不同时间的遥感图像，我们可以发现地表目标的变化，如建筑物的变化、植被的变化等。
变化检测可以帮助我们了解地表环境的动态变化，对城市规划、环境监测等领域具有重要意义。
6. 高分辨率遥感图像的应用领域高分辨率遥感图像在各个领域中都有广泛的应用。
首先，在城市规划领域，可以通过分析高分辨率遥感图像获取城市地形、道路网络等信息，辅助城市规划工作。
其次，在农业领域，高分辨率遥感图像可以用于农作物识别、土壤湿度检测等。
此外，高分辨率遥感图像还可以应用于环境监测、自然灾害评估等方面。
- 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)。
不同分辨率影像解译效果分析
根据地物的成像规律，在遥感影像上识别出它的性质和数量指标的过程，称为遥感影像的解译，也称为判读。
遥感影像上不同地物有其不同的影像特征，这些特征是解译时识别各种地物的依据，这种依据叫做遥感影像的解译标志，也叫做识别特征。
直接解译标志如色调、颜色、阴影、形状、大小、纹理、图形。
间接解译标志如相关位置、相互关系等。
随着遥感技术的发展，人们得到的遥感影像的质量越来越好，空间分辨率越来越高。
目前商用卫星可提供0.6米左右空间分辨率的卫星图像（如Quick bird，Worldview等），在这种具有高空间分辨率特性的图像上，大型建筑物、道路、飞机场和其它人造地物形状特征和纹理特征清晰可辨，这为从遥感影像中提取空间结构信息提供了物质基础。
影像分辨率不同，在辨别地物上有很大的影响。
主要地物有如下特征：
（一）低分辨率影像
低分辨率遥感适合进行一些宏观的地物监测，因为分辨率低，每个像元代表的面积很大，所以能覆盖地面较大的范围。
另外，低分辨率遥感通常光谱分辨率会比较好，包含除可见光以外的近红外等波段，可以用来监测大面积的植被，区分植被和非植被。
低分辨率影像对于一些较小的图斑，很容易被遗漏，对于这些零星小地块的补测只有通过外业调查的方式对研究区展开全面覆盖调查，这不仅大大增加了外业调绘工作量，而且一定程度上否定了3S方法能够快速获取土地利用信息的这一特点。
低分辨率的一大优点是经济实惠，购置成本低。
（二）高分辨率影像
高分辨率卫星影像具有以下特点：具有丰富的空间信息、地物几何结构和纹理信息明显。
例如本项目使用的Quickbird影像上人工地物、水体和植被之间的光谱差异明显，建筑物和道路形状结构特征突出，耕地和林地纹理信息丰富。
高分辨率卫星遥感影像，可以在较小的空间尺度上观察地表的细节变化、进行大比例尺遥感制图以及监测人为活动对环境的影响。
影像纹理清晰，能够很清楚的分辨出道路、沟渠等水利设施。
具有广阔的应用前景。
高分辨率遥感比较适合研究小尺度的地物。
由于分辨率高，能看清地面的道路和建筑，适合进行城市的测绘。