遥感图像认识与解译
了解测绘技术中的遥感图像分类与解译方法
了解测绘技术中的遥感图像分类与解译方法引言：遥感技术是一种通过获取和解译远距离传感器获取的图像来获取地球表面信息的科学与技术。
在现代测绘技术中，遥感图像的分类与解译是一项重要的任务，它能够帮助我们更好地认识和了解地球表面的特征与变化。
本文将向读者介绍测绘技术中的遥感图像分类与解译方法，旨在提供一个全面的了解。
一、遥感图像的分类方法在测绘技术中，遥感图像的分类是将图像中的像素按照其特征进行划分的过程。
常用的图像分类方法有有监督分类和无监督分类。
1. 有监督分类有监督分类是指在进行分类前，需要提前准备一些被人工标注的样本数据，以作为分类依据。
这些样本数据被称为“训练样本”。
通过对这些训练样本的特征进行分析，我们可以建立一个分类模型，然后使用这个模型对未知图像进行分类。
常用的有监督分类算法有最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
2. 无监督分类与有监督分类不同，无监督分类不需要人工标注样本数据。
它是通过对图像中的像素进行聚类分析，将属于同一类别的像素分到一块，从而达到图像分类的目的。
常见的无监督分类算法有K-means聚类和谱聚类等。
二、遥感图像的解译方法遥感图像的解译是指根据图像中的特征和规律，推断和识别出地物类型和分布情况的过程。
常用的遥感图像解译方法有目视解译、特征解译和物像解译等。
1. 目视解译目视解译是一种通过直接观察图像特征，然后根据经验和知识进行判断和识别的解译方法。
这种解译方法快速、直观，常用于对一些简单地物进行识别，如农田、水体等。
然而，由于人工主观因素的介入，目视解译的结果容易受到解译人员主观因素的影响。
2. 特征解译特征解译是一种通过提取图像中的特征，并通过特征的分析和分类，来判断和识别地物类型和分布情况的解译方法。
常用的特征解译方法有纹理特征、形状特征和光谱特征等。
3. 物像解译物像解译是一种将遥感图像与地物信息进行关联的解译方法。
它通过对图像中的像素进行分析和处理，得到与地物相关的信息。
遥感图像解译的基本步骤与技巧
遥感图像解译的基本步骤与技巧遥感图像解译是利用卫星或航空平台获取的图像数据，通过对图像进行分析和解释，以提取地物信息和研究地表特征的一种技术手段。
在现代科学研究和资源管理中，遥感图像解译具有广泛的应用价值，特别是在环境保护、农业生产和城市规划等领域。
遥感图像解译的基本步骤可以分为六个方面：数据获取、图像预处理、特征提取、分类与判读、验证与评价以及结果应用。
下面我们将依次介绍每个步骤所涉及的技巧和注意事项。
首先是数据获取。
遥感图像解译的第一步是选择适当的遥感数据。
常见的遥感数据类型包括多光谱影像、高光谱影像和合成孔径雷达(SAR)等。
在选择数据时，需要根据具体的研究目的和地理特征来确定最合适的数据。
此外，在数据获取过程中还需要注意数据的准确性和时效性。
第二个步骤是图像预处理。
在进行图像解译之前，需要对图像进行预处理以去除或减少噪声、增强图像的对比度和细节。
常见的图像预处理技术包括辐射定标、几何校正、大气校正和影像融合等。
在实际操作中，需要根据实际情况选择合适的预处理方法，并进行适当的参数调整。
第三个步骤是特征提取。
特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是找到与地物分类相关的特征。
常用的特征提取方法包括直方图分析、主成分分析(PCA)和模糊集方法等。
在进行特征提取时，需要了解地物类别的特征分布规律，并选择合适的特征提取方法来提取地物的表观特征。
接下来是分类与判读。
分类与判读是将图像上的像元划分到不同的类别中的过程。
目前，常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等。
在进行分类与判读时，需要依据遥感数据和特征提取的结果，选择合适的分类方法并进行参数调整，以获得较为准确的分类结果。
第五个步骤是验证与评价。
验证与评价是对分类结果进行准确性和可靠性评价的过程。
常见的验证与评价方法包括误差矩阵分析、Kappa系数和精确度评价等。
在进行验证与评价时，需要参考地面调查数据以及其他可靠的参考数据，分析分类结果的准确性和偏差情况，并对分类结果进行合理的解释和说明。
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。
遥感图像解译的常见方法和技巧
遥感图像解译的常见方法和技巧遥感图像解译是指通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物和环境信息的过程。
在当今社会中，遥感技术在农业、城市规划、环境监测以及资源调查等领域中发挥着重要作用。
然而，由于图像复杂性和解译难度的增加，如何有效地进行遥感图像解译成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍遥感图像解译的常见方法和技巧，希望能给读者在实际应用中带来一些启发。
一、多光谱图像解译多光谱图像是指通过多波段的遥感数据获取的图像，其中每个波段对应一种特定的光谱信息。
多光谱图像解译是最常用的遥感图像解译方法之一。
它基于光谱特征来识别和分析地物，通过比较不同波段的反射率和亮度值，可以获得不同地物的光谱特征，并进行分类判别。
在多光谱图像解译中，常用的技巧包括：光谱特征提取、光谱段的组合以及光谱变换。
光谱特征提取是指从多光谱图像中提取能够反映地物特征的光谱信息，例如反射率、亮度值等。
通过提取不同波段的光谱特征，可以实现对地物的分类和判别。
光谱段的组合是指将不同波段的光谱信息进行组合，以突出地物的特征。
例如，在植被遥感图像中，将近红外波段和红光波段进行组合，可以更好地区分植被和非植被地区。
光谱变换是指通过对光谱数据进行数学变换，以改变光谱分布和强度，从而获得更明显的地物信息。
常用的光谱变换方法包括主成分分析和单波段反射率之间的比率。
二、纹理特征分析除了光谱特征，纹理特征也是进行遥感图像解译的重要指标之一。
纹理特征通过对图像像素间的空间关系分析，反映了地物的空间分布和结构特征。
在遥感图像解译中，纹理特征分析可以用于识别和判别不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。
在纹理特征分析中，常用的方法包括：灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征值和基于波谱变换的纹理分析。
灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征计算方法，它通过计算像素间的灰度级对出现的频率来描述图像的纹理特征。
纹理特征值是一种通过计算图像像素间的像素差异和空间关系来描述地物纹理特征的方法。
遥感解译基本步骤
遥感解译基本步骤遥感解译是从遥感图像中提取信息、进行分析和识别的过程。
以下是遥感解译的基本步骤：1. 图像获取和准备：获取高质量的遥感图像是解译的第一步。
选择合适的传感器、波段和分辨率以满足研究需求。
确保图像在获取时没有大气、云层或其他干扰。
2. 图像校正：对图像进行几何和辐射校正，以纠正由于传感器和大气扰动引起的形变和亮度差异。
校正后的图像有助于准确的定量分析和解译。
3. 选择合适的波段：根据研究目的选择图像中的合适波段。
不同波段可以提供不同的信息，例如红外波段用于植被健康状况的评估。
4. 增强图像：对图像进行增强，以提高特定信息的可视化效果。
常见的增强方法包括直方图均衡、对比度拉伸和色彩增强。
5. 制定解译目标：确定解译的目标和研究问题，例如土地覆盖类型、植被健康状况、水体分布等。
这有助于有针对性地选择解译方法和工具。
6. 进行初步解译：对图像进行初步的目视解译，标识可能的地物、特征和变化。
使用专业软件工具，如遥感图像解译系统，辅助进行初步解译。
7. 执行监督或非监督分类：利用监督或非监督分类方法，将图像像元分配到不同的类别中。
监督分类需要事先准备训练样本，而非监督分类则是根据图像自身的统计特征进行分类。
8. 验证和精度评估：对解译结果进行验证，比较实地调查或其他高分辨率数据，评估解译的准确性和可靠性。
这有助于确定解译结果的可信度。
9. 后处理和整合：对分类结果进行后处理，填充空洞、平滑边界等，以提高分类的一致性。
将解译结果与其他地理信息数据整合，生成完整的信息产品。
10. 结果分析和报告：分析解译结果，生成地图或报告，以满足特定的研究目标。
结果的解读需要结合地理背景和专业知识。
这些步骤的具体执行可能会因研究目的、地域特点和数据类型而有所不同，但这些基本步骤提供了一个通用的遥感解译流程。
09遥感技术导论第九章遥感图像分析解译
一、 遥感图像的解译原理 二、 遥感资料概述 三、 遥感影像的解译标志 四、遥感图像的目视解译方法
第九章 遥感图像的分析解译
遥感图像解译目的：从遥感图像中获取所需 的专题信息
遥感图像 辐射校正 几何校正 目视解译
第九章 遥感图像的分析解译
遥感图像解译的过程：就是指从图像获取信息 的过程。
1)BSQ数据格式； 2）BIP数据格式； 3）BIL数据格式。
遥感数字图像 地表示方法
第九章 遥感图像的分析解译--遥感影像的解译标志
一、 遥感图像的解译原理 二、 遥感资料概述 三、 遥感影像的解译标志 四、遥感图像的目视解译方法
第九章 遥感图像的分析解译--遥感影像的解译标志
遥感影像的解译标志：是指那些能够用来区 分目标物的影像特征，它又可分为直接解译 标志和间接解译标志两类。
解译标志的可变性还与成像条件、成像方式、响应波 段、传感器类型、洗印条件和感光材料等相关。
第九章 遥感图像的分析解译--遥感图像的目视解译方法
一、 遥感图像的解译原理 二、 遥感资料概述 三、 遥感影像的解译标志 四、遥感图像的目视解译方法
第九章 遥感图像的分析解译--遥感图像的目视解译方法
遥感资料的选择及影像 处理 目视介意的原则和方法
1）模拟磁带：模拟磁带与录音磁带、录像磁带的原理一样。 内容可以包括：探测系统中输出的光像、热像、微波像、 超声波像等电压信号。 2）数字磁带：探测系统输出的电压信号，经过一个模数转 换器（A/D），对电压曲线分段读数，然后把这些数据记 录在磁带上，即成数字磁带。有：（1）高密度数字磁带 （HDDT），（2）计算机兼容磁带（CCT）。
锯木场
木头堆 一个锯木场和它周围堆积的木头
如何进行遥感图像解译与分析
如何进行遥感图像解译与分析遥感图像解译与分析是一门利用遥感数据进行地表特征提取和地物分类的技术。
遥感图像提供了我们观测和分析地球表面的有力工具，可以帮助我们更好地了解地球上的各种自然和人为现象。
本文将介绍遥感图像解译与分析的基本原理和方法，并探讨其在各个领域中的应用。
一、遥感图像解译与分析的基本原理与方法遥感图像解译与分析主要通过分析遥感图像上的特定信息，如亮度、色彩和纹理等，来提取地物的空间分布和特征。
首先，我们需要对图像进行预处理，对噪声进行滤除和图像增强，以提高图像的质量和可解释性。
然后，我们可以利用不同的算法和技术，如分类和目标检测，来对图像的各个地物进行划分和识别。
最后，我们可以通过图像的统计分析和空间分布模式，来获取地物的数量、分布和变化趋势等信息。
在遥感图像解译与分析中，常用的方法包括基于像元的分类、基于物体的分类和基于深度学习的分类。
基于像元的分类方法是最常用的一种，它通过分析每个像元的亮度、颜色和纹理等特征，将其划分到不同的地物类别中。
基于物体的分类方法则根据物体的形状、大小和背景等特征，来进行划分和识别。
而基于深度学习的分类方法则是利用神经网络算法，通过训练一个深度学习模型，来进行图像的分类和识别。
二、遥感图像解译与分析的应用领域遥感图像解译与分析广泛应用于各个领域，包括农业、林业、城市规划和环境保护等。
在农业领域，我们可以利用遥感图像来监测农田的植被覆盖状况和土壤湿度等信息，以便科学种植和管理农作物。
在林业领域，我们可以通过分析遥感图像来评估森林的生长状况和植被类型，以便制定合理的森林管理策略。
在城市规划中，遥感图像可以提供城市土地利用和建筑物分布等信息，从而帮助规划者做出科学决策。
在环境保护方面，我们可以利用遥感图像来监测污染物的排放和土地退化等现象，以便采取相应的措施保护环境。
三、遥感图像解译与分析的挑战与前景尽管遥感图像解译与分析在各个领域中都有着广泛的应用，但仍然存在一些挑战和难题。
遥感图像解译二案：遥感图像解译的基本原理与方法
遥感图像解译是利用遥感技术获取的卫星、空遥感图像数据，进行目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析的过程。
它已经成为现代地质、地理、环境和农业等领域中不可或缺的技术手段。
在工程建设、资源管理和环境保护等方面，都具有不可替代的作用。
遥感图像解译的基本原理遥感图像解译需要依赖遥感技术采集的图像数据。
遥感图像数据一般包括光学图像和雷达图像。
光学图像是通过接收地物反射或辐射的能量采集的图像。
它的频谱范围一般包括可见光、红外线和紫外线等波段。
雷达图像则是通过接收地物反射或散射的雷达波信号采集的图像。
它的频谱范围主要在微波段。
在遥感图像解译中，需要通过对不同波段的图像数据进行处理和分析，以达到目标、地貌、植被等地物信息的分类、提取和分析等目的。
因此，了解不同波段的地物反射和散射特性是遥感图像解译的基本原理。
遥感图像解译的方法遥感图像解译的方法可以分为人工解译和计算机自动解译两种。
人工解译是指通过观察和分析遥感图像，利用人类的经验和知识来进行判断、分类和提取等操作的一种解译方法。
计算机自动解译则是指利用计算机程序和算法来实现遥感图像的分类、目标检测和特征提取等操作的一种解译方法。
人工解译的基本流程包括：影像预处理、目标提取、图像分类、图像后处理等步骤。
其中，影像预处理主要包括对图像进行去噪、增强、几何校正和辐射定标等操作；目标提取则是指对图像中的目标进行检测和分割操作；图像分类则是指按照特定的标准对目标进行分类和识别；图像后处理则是指对分类结果进行精细化处理和分析。
计算机自动解译则是利用计算机程序和算法来进行遥感图像解译。
其中，监督分类法是常见的自动分类方法之一。
监督分类法是指利用已知分类样本和特征向量等信息，来训练计算机程序，然后对整幅遥感图像进行分类的一种方法。
一般情况下，监督分类法需要进行数据选择、特征提取、模型训练和分类等步骤。
除了监督分类法外，还有无监督分类法、神经网络法、模糊聚类法和支持向量机法等自动解译方法。
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阴影：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子；
有时需去除地形起伏引起的部分阴影。
纹理：遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成
的图像结构。即地物图像轮廓内的色调变化的空间布 局和频率。
粗纹理
细纹理
图型：目标地物有规律的排列而成的图形结构。
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机场
稻田
河滩
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Shape，Tone
Pattern, Tone
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3. 目视判读的方法
直接判读法：依据判读标志，直接识别地物属性。 对比分析法：与该地区已知的资料对比，或与实地对比而识别
地物属性；或通过对遥感图像不同波段、不同时相的对比分 析，识别地物的性质和发展变化规律。
逻辑推理法：根据地学规律，分析地物之间的内在必然分布规 律，由某种地物推断出另一种地物的存在及属性。如由植被 类型可推断出土壤的类型，根据建筑密度可判断人口规模等。
tone, shape, association
Race track：赛马场跑道 River：河流 Roads：道路 Bridges：桥 Residential area：居民区 Dam：堤坝
Tone，Shape
shape, tone, and association
Shape
(二)间接解译标志
由于遥感技术的局限性，许多问题不能直接从目视判读直接获得答 案，都需从其它相关事物间之间的联系，通过逻辑推理获得判断， 这一过程叫间接解译，所采用的依据称间接解译标志。
遥感图像解译(Imagery Interpretation)
是从遥感图像上获取目标地物信息的过程。方法有两种:
——目视判读，又称目视解译，或目视判译，即凭着光谱规 律、地学规律和解译者的经验从图像的亮度、色调、位置、 时间、纹理、阴影、结构等各种特征推出地面的景物类型。 ——计算机自动分类，它以计算机系统为支撑环境，利用模 式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标地 物的各种图像恃征(颜色、形状、纹理与空间位置)，结合专家 知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和 推理，实现对遥感图像的理解，完成对遥感图像的解译。
一 目视判读原理
（一）遥感成像与目视判读
地表景观
空间结构、时间特点 化学成分、物理属性
成像过程
成像方式、探测波段 投影方式、时空因素
遥感影像
大小形状、色调灰阶 畸变失真、成图比例
遥感影像
大小形状、色调灰阶 畸变失真、成图比例
目视判读
增强处理、信息提取 逻辑推理、对比分析
地表景观
空间结构、时间特点 化学成分、物理属性
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（一）遥感图像目视判读的认知过程
（1）自下向上过程
（2）自上向下过程
识别证据选取
特征匹配
特征提取
提出假设
图像信息获取
图像辨识
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ22
（二）遥感图像目视判读的方法
1. 判读原则：多种信息综合分析，多手段、多方法相结 合、内外结合保证精度；
2. 判读方法：直接判读法、对比分析法、逻辑推理法、信 息复合法、地理相关分析法。
信息复合法:利用透明专题图或透明地形图与遥感图像复合，根 据专题图或者地形图提供的多种辅助信息，识别遥感图像上 目标地物的方法。
地理相关分析法:根据地理环境中各种地理要素之间的相互依存， 相互制约的关系，借助专业知识，分析推断某种地理要素性 质、类型、状况与分布的方法。
异物同谱：same spectrum with different object， 不同物体具有基本相同反射光谱的物理现象。 比如，大多数植被就具有基本相同的反射光谱。 这里的“同谱”是一个相对概念。
形状：地物的轮廓在图像平面的投影。需要根据 影象比例尺和分辨率具体分析，注意畸变（雷达、 航片边缘）。 根据地物空间的平面形态，地面对象可分为点状 体、线状体、面状体。
（1）直接解译标志
色调：也称颜色，是最重要、最直观的解译标志，与
地物的光谱特性直接相关，其余与地物的空间特征相 关。
红树林在绿、红、近红外波段图像
注意同物异谱与异物同谱
同物异谱：different spectrum with same object， 同一种物体因其所处在的状态与位置不同，如 自身湿度不同，处于坡向不同等，而具有不同 反射光谱的物理现象。
目视判读是遥感成像的逆过程。
（二）目视判读标志
概念：遥感图像上那些能够作为分析、判断 景观地物的图像特征为判读标志或解译标志。
直接解译标志
是判读目标自身特点在图像上的直接表现形式，包括色调、形状、 阴影、大小、纹理、位置、布局、图案。
间接解译标志
图像上能看出的和直接标志密切联系的地物，不同的专业判读不同。
例如石油天然气勘探、环境质量评价、城市人口等的遥感分析
✓ 间接标志灵活、变化、难有规律可循。建立间接标志需要丰富 的知识背景和严密的逻辑推理，有时需要建立模型，是一种综合分 析、相关分析的方法。
✓ 不同专业判读有不同的间接标志。
✓ 进行地质构造分析，可以把水系形态、地貌类型作为间接标 志；
✓ 城市人口判读，将建筑物密度、楼层数、商业网点作为间接 标志；
在高空间分辨率遥感影像中，形状特征 是重要的特征，特别是人工地物
大小
布局
大小：地物在图像上的尺寸，取决于实际地物的大小和图像的空间分辨 率。 通过地物光谱特性/数据的变化，即目标与周围地物间的光谱差异来体 现。
布局：物体间的空间配置。物体间一定的位置关系和排列方式，形成了 很多天然和人工目标特点。
遥感图像认识与判读
张超
信息与电气工程学院 地理信息工程系 中国农业大学
2020年12月9日星期三
本次课程主要内容
一 目视判读原理 （一）遥感成像与目视判读 （二）目视判读标志
二 目视判读的方法与步骤 （一）遥感图像目视判读的认知过程 （二）目视判读的方法 （三）目视判读的步骤
三 土地利用目视判读实例 （一）土地/土地利用分类 （二）土地利用目视判读实例
锯木场
木头堆 一个锯木场和它周围堆积的木头
水系可作为地质地貌解译的间接标志
辐射型水系(火山附近) 向心型水系(盆地)
长方格子状水系(断层)
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二 目视判读的方法与步骤
（一）遥感图像目视判读的认知过程
遥感图像知觉形成的条件 存在颜色或色调的差异，并且这种差异能为判读者视 觉所感受，才有可能将目标地物与背景区别开。 通常采用一些图像增强技术来扩大地物之间的对比度 差异。