遥感地学分析总结
遥感地学分析的重点知识
遥感地学分析的重点知识遥感地学是利用遥感技术研究地理现象和解决环境问题的学科。
它包括遥感技术原理、遥感数据处理和解译、地物分类与识别、变化检测和监测、数字地图制作等方面的内容。
以下是遥感地学分析的重点知识：一、遥感技术原理：1.电磁波与物质相互作用的基本原理：包括辐射、辐射传输和散射的基本概念和原理。
2.遥感数据获取原理：包括航空摄影、卫星遥感等遥感数据获取方式的原理和特点，了解遥感数据的获取分辨率、波段选择、时间频率和时态特点等方面的知识。
二、遥感数据处理：1.遥感影像的几何校正：包括影像的投影变换、大地坐标系统的建立等内容。
2.遥感影像的辐射校正：包括大气校正和表面反射率计算等内容。
3.遥感影像的增强与融合：包括直方图均衡化、滤波、波段融合等内容。
三、地物分类与识别：1.监督分类算法：包括最大似然分类、支持向量机分类等常见的监督分类算法，了解其原理和特点。
2.无监督分类算法：包括聚类、自组织神经网络等无监督分类算法，了解其原理和应用。
3.土地覆盖类型的分类与识别：了解土地覆盖类型分类的方法和应用，例如湿地、森林、农田等不同类型的土地覆盖。
四、变化检测和监测：1.遥感影像的时间序列分析：了解遥感影像的拼接和时间序列分析的方法，掌握时序遥感数据的获取和处理。
2.遥感影像的变化检测方法：包括基于阈值的像元级变化检测、基于多尺度分析的地物级变化检测等方法。
3.自然灾害的遥感监测：了解遥感监测自然灾害的方法和应用，例如洪水、地震、火灾等灾害的遥感监测。
五、数字地图制作：1.数据融合和地图综合：了解遥感影像和地理信息系统数据的融合与综合，包括栅格数据和矢量数据的转换与处理。
2.地理空间数据库的设计与管理：了解地理空间数据库的基本概念、模型和设计方法。
3.数字地图制作流程与软件技术：了解数字地图的制图流程和常用的地理信息系统软件的基本操作方法。
以上是遥感地学分析的重点知识，掌握这些知识可以帮助研究人员利用遥感技术解决地理现象和环境问题，提高对地球表层和自然资源的监测和管理能力。
遥感地学分析读书报告
遥感地学分析读书报告一、前言本文是对《遥感地学分析：基础理论与方法》（第三版）一书的读书报告。
这本书主要介绍了遥感技术在地学领域中的应用与发展，并深入阐述了相关的基础理论与方法。
二、简介遥感地学是一门研究利用遥感技术获取地球表面的信息并加以分析的学科。
它通过卫星、航空和地面等各种遥感手段获取数据，并借助计算机进行分析和处理，从而获得地表、大气和水体等物理信息，揭示地球环境的变化和演变规律，继而推动生态环境保护、土地利用、资源开发和自然灾害预警等方面的发展。
本书主要内容包括地球观测和遥感数据的基础知识、地形高程、遥感影像处理、遥感数据与地学分析、物质量测等等。
内容丰富，结构清晰，易于理解和掌握。
三、重点内容在本次阅读中，我主要关注了以下几个方面的内容：1. 遥感影像的特点与分类遥感影像的特点主要有以下几个方面，包括波段、分辨率、色调和灰度、空间分辨率、时间分辨率等。
通过对这些特点的把握，可以更充分地揭示遥感影像所表达的地物信息和特征。
遥感影像按实际应用目的的不同可以进行多种分类，包括光学影像、微波影像、红外影像、合成孔径雷达（SAR）影像等等。
各种影像有各自的特点和适用场景，只有充分了解它们的特点和用途才能更好地进行分析和应用。
2. 遥感影像处理与分析遥感影像处理是将原始数据加工成可用于分析、识别和提取地物信息的图像数据的过程。
遥感影像分析则是从遥感影像中提取地物信息和特征，进而进行分类、识别和定量化等操作的过程。
这其中的关键技术包括遥感影像纠正、影像增强、信息提取和遥感影像分类等。
3. 遥感数据与地学分析遥感技术在地学领域中有着广泛的应用。
遥感数据的引入和加工对于研究地学问题和认识地球表面变化具有重要的意义。
此外，遥感技术也在环境遥感、资源遥感等方面广泛应用。
四、结语通过本次的阅读，我对遥感地学的相关理论和方法有了更深入地了解，并明确了遥感技术在地学领域的重要作用。
随着科学技术的不断进步，遥感地学分析必将成为地学研究的重要手段和工具。
遥感地学分析总结
第一章遥感:指空对地的遥感,即从远离地面的不同工作平台上（如高塔、气球、飞机、火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机等）通过传感器，对地球表面的电磁波(辐射)信息进行探测,并经信息的传输、处理和判读分析,对地球的资源与环境进行探测和监测的综合性技术。
地学分析是以地学规律为基础对信息进行的分析处理过程。
地学分析方法主要有地理相关分析法、主导因素法、环境本底法、交叉分析法、信息复合等. 遥感的目的:建立模型，从简单到复杂地分析图像,从少到多地利用图像，从遥感数据中获取需要的遥感信息。
人们通过对遥感信息的处理、分析、复原和反演来揭示地表各种现象和过程的规律。
遥感地学分析是建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析,获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法.遥感信息源的综合特征（１）多源性多平台多波段多视场ﻭ(2)空间宏观性遥感影像覆盖范围大、视野广，具有概括性ﻭ（3)遥感信息的时间性瞬时特征时效性重返周期与多时相(4)综合性、复合性多种地理要素的综合反映多分辨率遥感信息的综合（５)波谱、辐射量化性地物波谱反射、辐射的定量化记录(6)遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性地面信息是多维的、无限的（时间和空间的),而遥感信息是简化的二维信息ﻭ遥感信息的复杂性和不确定性主要表现在：同物异谱、异物同谱；混合象元；时相变化；信息传输中的衰减和增益(辐射失真和几何畸变)遥感数据介绍1ﻭ)高分辨率遥感数据2)中分辨率遥感数据3）低分辨率遥感数据高分辨率（高清晰度）遥感卫星像片空间分辨率一般为5m—１0m 左右,卫星一般在距地600kｍ（千米）左右的太阳同步轨道上运行。
ﻭ应用范围:ﻭ精度相对较高的城市内部的绿化、交通、污染、建筑密度、土地、地籍等的现状调查、规划、测绘地图;大型工程选址、勘察、测图和已有工程受损监测等；还可应用于农业、林业、灾害等领域内的详细调查和监测。
遥感地学分析的重点知识
遥感地学分析的重点知识遥感地学分析是利用遥感技术获取的地球信息进行地学分析的一门学科。
它综合利用了遥感技术、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）和地球物理学等多学科的知识，以及数字图像处理、数学模型和统计分析等技术。
遥感地学分析的重点知识可分为以下几个方面：1.遥感原理和遥感仪器：遥感原理包括传感器对地物的辐射特性和反射光谱的解释，遥感仪器包括多光谱、高光谱和合成孔径雷达等传感器。
了解遥感原理和仪器有助于理解地球表面被动反射和主动发射的信息获取过程。
2.遥感图像的解译：遥感图像的解译是对图像进行信息提取和解释的过程，包括目标识别、目标提取和目标分类等。
常见的解译方法有目视解译、数字解译和专业解译软件的应用。
了解遥感图像的解译方法和技巧是进行地学分析的基础。
3.数字图像处理：数字图像处理是将遥感图像进行预处理、增强和特征提取的过程，包括影像校正、滤波、变换和分类等。
了解数字图像处理的原理和方法，可以提高遥感图像的质量和准确性。
4.地理信息系统（GIS）：GIS是将地球信息进行空间处理、管理和分析的计算机软件系统。
了解GIS的基本原理和功能，可以对遥感图像进行空间分析和综合应用，包括空间插值、地理叠加和空间模型等。
5.数学模型和统计分析：数学模型和统计分析是进行地学分析和预测的数学方法，包括回归分析、协方差和相关性分析等。
通过数学模型和统计分析，可以对遥感信息进行定量化和预测分析。
6.地球物理学和地学模型：地球物理学是研究地球物质和能量的物理现象和规律的学科，地学模型是对地球系统的物理过程和相互关系进行建模和模拟的工具。
了解地球物理学和地学模型，可以对特定地区的地学问题进行解决和分析。
7.实地验证和野外调查：实地验证和野外调查是对遥感解译结果进行验证和分析的方法，包括野外样方调查、采样和地面测量等。
通过实地验证和野外调查，可以提高遥感解译的准确性和可信度。
8.应用案例和研究方法：学习和掌握遥感地学分析的重点知识，需要参考和分析遥感应用案例和研究方法。
遥感地学分析整理的一些东西
一．基础知识1.一些概念性的东西：（1）反射类型：镜面反射、漫反射、方向反射（2）遥感概念：广义与狭义（3）遥感技术系统：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统（4）遥感分类：平台分；探测的电磁波分；电磁辐射源分；应用领域分。
（5）遥感的特点：大面积同步观测；时效性；经济性；局限性（6）遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性：地面信息室多维的、无限的（时空），而遥感信息是简化的二维信息；遥感信息的复杂性与不确定性：同物异谱，异物同谱；混合像元；时相变化；信息传输中的衰减与增益（辐射失真与几何畸变）（7）空间分辨率，时间分辨率，光谱分辨率，辐射分辨率（8）不同应用的卫星遥感系统：如陆地资源卫星系列；气象卫星系列、海洋卫星系列、地球观测系统计划、环境遥感卫星2.识别土壤，植被，岩石，水体，地物的光谱反射特征3.黑体：在任何温度下，对各种波长的电磁辐射都完全吸收的理想辐射体4.目视解译的标志：色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小。
5.目视解译的方法与步骤：（1）自上而下的过程：特征匹配、提出假设、图像辨识；（2）自下而上的过程：图像信息的获取、特征提取的识别、证据的选取6.目视解译的步骤：7.遥感图像校正（1）辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。
包含遥感器校正、大气校正、地形辐射校正、地物反射模型校正；（2）几何校正：控制点的选择（3）大气校正：消除大气反射的影响8.图像处理1. 图像显示合成（1）目的：综合不同波段的特征，突出显示对象的差异。
原则信息量最大，相关性最小，差异最大。
（2）主要方法：密度分割（将灰度按照指定的间隔分为不同的级别，对新的密度级别分别赋予不同的颜色）彩色合成：任选3个波段作为RGB进行彩色合成，产生彩色图像。
反差增强/对比度增强：灰度拉伸、直方图均衡化、直方图匹配2.图像变换（1）目的：将图像从空间域转换到频率域的过程，简化图像处理的过程。
遥感系列课程心得体会总结(2篇)
第1篇一、引言随着科技的不断发展，遥感技术已经成为了地球科学研究的重要手段。
为了更好地掌握这一技术，我参加了遥感系列课程的学习。
通过这段时间的学习，我对遥感技术有了更深入的了解，同时也收获了许多宝贵的经验和体会。
以下是我对遥感系列课程的心得体会总结。
二、课程内容概述遥感系列课程主要包括遥感原理、遥感数据获取、遥感数据处理、遥感图像分析、遥感应用等方面。
通过学习这些课程，我对遥感技术有了以下认识：1. 遥感原理：遥感技术是通过遥感平台（如卫星、飞机、无人机等）获取地球表面信息的一种手段。
遥感平台上的传感器能够接收地面反射或辐射的电磁波信号，将其转换为数字信号，再通过地面站进行处理和分析。
2. 遥感数据获取：遥感数据获取是遥感技术的基础。
课程中介绍了不同遥感平台（如卫星、飞机、无人机等）的传感器类型、工作原理以及数据获取方法。
3. 遥感数据处理：遥感数据处理是将获取的原始数据转换为可用数据的过程。
课程中介绍了遥感数据预处理、校正、增强等方法。
4. 遥感图像分析：遥感图像分析是遥感技术的重要组成部分。
课程中介绍了遥感图像的几何校正、辐射校正、图像分类、变化检测等方法。
5. 遥感应用：遥感技术在农业、林业、地质、环境、城市规划等领域有着广泛的应用。
课程中介绍了遥感技术在各个领域的应用案例。
三、心得体会1. 遥感技术的广泛应用通过学习遥感系列课程，我深刻认识到遥感技术在各个领域的广泛应用。
遥感技术不仅可以为科学研究提供数据支持，还可以为实际应用提供决策依据。
例如，在农业领域，遥感技术可以用于监测作物长势、病虫害防治等；在林业领域，可以用于森林资源调查、森林火灾监测等；在环境领域，可以用于城市污染监测、水资源管理等。
2. 遥感技术的快速发展随着遥感技术的不断发展，遥感平台、传感器、数据处理方法等方面都取得了显著成果。
课程中介绍的新一代遥感平台、高分辨率传感器、智能数据处理方法等，使我更加期待遥感技术的未来。
遥感工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言随着遥感技术的不断发展，遥感在资源调查、环境监测、城市规划、灾害预警等领域得到了广泛应用。
本人在过去的一年里，参与了多个遥感项目，积累了丰富的实践经验。
现将遥感工作总结如下，以期为今后的工作提供借鉴。
二、工作概述1. 项目背景在过去的一年里，我参与了多个遥感项目，主要包括：（1）土地资源调查与监测项目：通过对遥感影像的解译和分析，对土地利用现状、耕地面积、森林覆盖率等进行调查和监测。
（2）环境监测项目：利用遥感技术对水质、大气污染、土壤污染等进行监测。
（3）城市规划项目：利用遥感技术对城市土地利用、建筑密度、绿地率等进行分析，为城市规划提供数据支持。
（4）灾害预警项目：利用遥感技术对洪水、地震、森林火灾等灾害进行监测和预警。
2. 工作内容（1）数据收集与处理：根据项目需求，收集遥感影像、地理信息系统（GIS）数据、气象数据等，并进行预处理，如辐射校正、几何校正、影像增强等。
（2）遥感影像解译：利用遥感影像分析软件，对遥感影像进行解译，提取各类地物信息。
（3）数据分析与建模：对遥感数据进行统计分析、空间分析等，建立相关模型，为项目提供决策依据。
（4）成果输出与展示：将分析结果制作成图表、专题地图等形式，为相关部门提供决策支持。
三、工作成果1. 土地资源调查与监测项目（1）完成了全国范围内土地利用现状的遥感调查，为土地利用规划提供了数据支持。
（2）监测了耕地面积变化，为耕地保护提供了依据。
（3）分析了森林覆盖率变化，为森林资源管理提供了数据支持。
2. 环境监测项目（1）监测了水质、大气污染、土壤污染等环境指标，为环境治理提供了数据支持。
（2）对污染源进行追踪，为污染治理提供了依据。
3. 城市规划项目（1）分析了城市土地利用、建筑密度、绿地率等指标，为城市规划提供了数据支持。
（2）提出了优化城市布局的建议，为城市规划提供了参考。
4. 灾害预警项目（1）成功监测了洪水、地震、森林火灾等灾害，为灾害预警提供了数据支持。
遥感实验报告反思总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着遥感技术的飞速发展，其在环境监测、资源调查、城市规划等多个领域发挥着越来越重要的作用。
本次实验旨在通过遥感图像处理与分析，了解遥感技术在环境监测中的应用，提高我们对遥感图像的理解和解读能力。
二、实验目的1. 掌握遥感图像的基本处理方法；2. 分析遥感图像在环境监测中的应用；3. 提高遥感图像的解读与分析能力；4. 通过实验反思，总结经验与不足。
三、实验原理遥感技术是利用电磁波对地球表面进行观测的一种手段。
通过遥感图像，我们可以获取地表的各种信息，如地形、地貌、植被、水文等。
本次实验主要运用遥感图像处理与分析技术，对遥感图像进行预处理、增强、分类、提取等操作，以实现对地表信息的提取与分析。
四、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的遥感图像数据，包括多时相、不同分辨率的遥感图像。
2. 图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正等预处理，提高图像质量。
3. 图像增强：对预处理后的遥感图像进行增强处理，突出感兴趣区域的特征。
4. 图像分类：运用监督或非监督分类方法，对遥感图像进行分类，提取地表信息。
5. 图像分析：对分类后的遥感图像进行分析，了解地表信息变化规律。
五、实验结果1. 通过图像预处理，提高了遥感图像的质量，为后续分析提供了更好的数据基础。
2. 图像增强处理后，明显提高了感兴趣区域的特征，便于后续分析。
3. 通过分类方法，成功提取了地表信息，如植被、水域、建设用地等。
4. 对分类后的遥感图像进行分析，发现地表信息变化规律，为环境监测提供了有力支持。
六、实验反思1. 在实验过程中，发现遥感图像预处理对后续分析至关重要。
在预处理过程中，要注意选择合适的校正方法和参数，以确保图像质量。
2. 图像增强方法的选择应根据具体实验目的和图像特点进行。
在本实验中，直方图均衡化方法取得了较好的效果。
3. 分类方法的选择对地表信息提取结果有很大影响。
在本次实验中，支持向量机（SVM）分类方法取得了较好的分类效果。
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遥感地学分析总结-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII第一章遥感：指空对地的遥感，即从远离地面的不同工作平台上（如高塔、气球、飞机、火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机等）通过传感器，对地球表面的电磁波（辐射）信息进行探测，并经信息的传输、处理和判读分析，对地球的资源与环境进行探测和监测的综合性技术。
地学分析是以地学规律为基础对信息进行的分析处理过程。
地学分析方法主要有地理相关分析法、主导因素法、环境本底法、交叉分析法、信息复合等。
遥感的目的：建立模型，从简单到复杂地分析图像，从少到多地利用图像，从遥感数据中获取需要的遥感信息。
人们通过对遥感信息的处理、分析、复原和反演来揭示地表各种现象和过程的规律。
遥感地学分析是建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析，获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法。
遥感信息源的综合特征（1）多源性多平台多波段多视场（2）空间宏观性遥感影像覆盖范围大、视野广，具有概括性（3）遥感信息的时间性瞬时特征时效性重返周期与多时相（4）综合性、复合性多种地理要素的综合反映多分辨率遥感信息的综合（5）波谱、辐射量化性地物波谱反射、辐射的定量化记录（6）遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性地面信息是多维的、无限的（时间和空间的），而遥感信息是简化的二维信息遥感信息的复杂性和不确定性主要表现在：同物异谱、异物同谱；混合象元；时相变化；信息传输中的衰减和增益（辐射失真和几何畸变）遥感数据介绍1）高分辨率遥感数据 2）中分辨率遥感数据 3）低分辨率遥感数据高分辨率（高清晰度）遥感卫星像片空间分辨率一般为5m-10m 左右，卫星一般在距地600km（千米）左右的太阳同步轨道上运行。
应用范围：精度相对较高的城市内部的绿化、交通、污染、建筑密度、土地、地籍等的现状调查、规划、测绘地图；大型工程选址、勘察、测图和已有工程受损监测等；还可应用于农业、林业、灾害等领域内的详细调查和监测。
中等分辨率（高清晰度）遥感卫星数据空间分辨率一般为80m-10m 左右，卫星一般在距地700km-900km的近极地太阳同步轨道上运行。
重复覆盖同一地区的时间间隔为几天至几十天应用范围：资源调查、环境和灾害监测、农业、林业、水利、地质矿产和城建规划等近50 个行业和领域。
低分辨率遥感数据气象卫星是空间分辨率（清晰度）相对较低的卫星采集系统，它们就是每天电视气象预报时的“气象卫星云图”，广泛应用于宏观观测的对象，如：气象预报和观测海洋表面深度海浪、海冰等。
第二章传感器是收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具。
它的性能决定遥感的能力，即传感器对电磁波段的响应能力、传感器的空间分辨率及图像的几何特征、传感器获取地物信息量的大小和可靠程度。
按工作方式分为：主动方式传感器：侧视雷达、激光雷达、微波辐射计。
被动方式传感器：航空摄影机、多光谱扫描仪（MSS）、TM、ETM(1,2)、HRV、红外扫描仪等。
传感器的组成收集器：收集来自地物目标镜、天线。
探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。
处理器：将探测后的化学能或电能等信号进行处理。
输出：将获取的数据输出。
传感器的工作原理是收集、量测和记录来自地面目标地物的电磁波信息的仪器，是遥感技术的核心部分。
根据传感器的工作方式分为：主动式和被动式两种。
主动式：人工辐射源向目标物发射辐射能量，然后接收目标物反射回来的能量，如雷达。
被动式：接收地物反射的太阳辐射或地物本身的热辐射能量，如摄影机、多光谱扫描仪（MSS、TM、ETM、HRV）。
常用遥感系统卫星遥感系统航空遥感系统地面遥感数据采集系统卫星遥感系统陆地卫星系列气象卫星系列海洋卫星系列地球观测系统（EOS）计划环境遥感卫星陆地资源卫星以探测陆地资源为目的的卫星叫陆地资源卫星。
目前，主要的陆地资源卫星有：（1）美国陆地卫星(Landsat)；（2）法国陆地观测卫星(SPOT)；（3）欧空局地球资源卫星(ERS)；（4）俄罗斯钻石卫星(ALMAZ)；（5）日本地球资源卫星(JERS)；（6）印度遥感卫星(IRS)；（7）中-巴地球资源卫星（CBERS）。
陆地卫星的运行特点：（1）近极地、近圆形的轨道；（2）轨道高度为700～900 km；（3）运行周期为99～103 min/圈；（4）轨道与太阳同步。
空间分辨率（Spatial resolution）（又可称地面分辨率（Ground resolution））–前者是针对传感器或图像而言的，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小–后者是针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小；光谱分辨率——传感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小，即波段数、波段中心波长，及带宽光谱分辨率在遥感中的意义：开拓遥感应用领域专题研究中波段选择针对性图像处理中多波段的应用提高判识效果辐射分辨率指传感器对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力。
即探测器的灵敏度(遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力)，一般用灰度的分级数来表示，即最暗—最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数第三章遥感图像地物特征地物的反射光谱特性地物的发射光谱特性地物的透射光谱特性反射：当电磁辐射能到达两种不同介质的分界面时，入射能量的一部分或全部返回原介质的现象。
反射率地物的反射能量P e占总入射能量P o的百分比，称为反射率ρ反射类型镜面反射（Specular reflection）入射波与反射波在同一平面内，入射角与反射角相等时，所形成的反射现象。
表面相对于入射波长是光滑，如可见光在镜面、光滑金属表面发生镜面反射，微波波长较长，对于马路也可发生镜面反射。
漫反射：在粗糙面，入射能量在所有方向均匀反射，以入射点为中心，在整个半球空间向四周各向同性的反射能量的现象。
也称朗伯反射。
粗糙面也是相对于波长而言方向反射：反射并非各向同性，具有明显的方向性，即由入射方向和观测角方向两个方向决定，也与物体的空间结构有关。
发射率地物发射电磁辐射的能力，以黑体辐射作为基准黑体及黑体辐射特性：绝对黑体：如果物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，然后吸收的能力全部发射，没有反射和透射，则这个物体是绝对黑体（理想体）。
黑体也是朗伯体，辐射各向同性自然界中煤炭接近绝对黑体太阳常熟：不受大气影响，在距太阳一个天文单位内，垂直于太阳光辐射方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量透射率即地物透射的能量与入射总能量的百分率，称之为投射率目视解译是用肉眼或借助于简单的工具如放大镜、立体镜、投影观察器等，直接由肉眼来识别图像特性，从而提取有用信息，即人把物体与图像联系起来的过程。
遥感图像解译：从遥感图像上获取目标地物信息的过程。
分为目视解译和计算机解译。
目视解译：指通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
需要丰富的专业知识，逻辑判断、空间推理、综合分析计算机解译：以计算机硬软件系统为支撑，利用模式识别与人工智能技术，根据遥感图像中目标地物的光谱特征和空间结构特征，结合专家的经验（知识库），进行分析和推理，实现对遥感图像的理解，完成信息提取的过程。
目标地物特征色：在遥感影像上的颜色，包括色调、颜色和阴影等；形：目标地物的形状、大小、纹理、图型；位：目标地物的空间位置、相关布局等直接标志：能够直接判读和确定目标物属性、性质影像特征。
是目标物自身特点在影象上的直接表现。
间接标志：与地物属性有内在联系，通过相关分析能确定其性质和属性的影像特征。
目标地物识别特征色调(Tone)：从白到黑的密度比例（灰度）颜色(Color)：可见光对入射光选择性吸收和反射阴影(Shadow) 形状(shape):目标地物的外部轮廓纹理(Texture)：内部色调有规律变化的影像结构大小(size)：目标地物形状、面积、体积的度量位置(Site)：目标地物分布地点图型（pattern）：目标地物的规律排列而成的图型结构相关布局(Association)：目标地物间的空间配置形状地物呈现的外部轮廓。
需要根据影象比例尺和分辨率具体分析在遥感图像目标地物上色调全色遥感图像中白黑深浅程度（灰度）。
色调是区分目标地物的基本标志。
颜色彩色遥感图像：真彩色、假彩色阴影分本影和落影。
增强地物的立体感；同时也造成同物异谱现象。
图型即影纹图案。
目标地物规律的排列而成的图形结构。
纹理遥感图像中目标地物内部色调有规则变化形成的影像结构。
即地物影像上的色调变化的空间布局和频率的变化。
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。
位置地物分布的地点。
包括地理位置和相对位置。
间接判读标志：能间接反映和表现地物信息的遥感图像的各种特征，可推断与某地物属性相关的其他现象。
可见光黑白像片和黑白红外像片解译：形状和色调为主要标志彩色像片与彩红外像片解译：色彩为主要标志遥感资料的选择资料类型选择波段选择时间选择比例尺选择遥感图像的处理影像放大影像数字化图像处理解译步骤准备工作包括资料收集、分析、整理和处理初步解译、建立解译标志包括路线路勘，制订解译对象的专业分类系统和建立解译标志室内解译野外验证包括解译结果校核检查，样品采集和调绘补测成果整理包括编绘成图，资料整理和文字总结光学图像：早期的遥感技术通过摄影成像方法得到的像片，其灰度级及颜色连续变化。
光学图像可以看成是由无数个很小的单元点（像元）组成，每个像元的明暗程度记录了成像瞬间对应的物体的反射光强度（灰度），其实质就是探测范围内电磁辐能量分布图。
数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵，能在计算机里存储、运算、显示和输出的图像。
每个小块区域称为像素（pixel）。
每个像素包括两个属性：位置和亮度（或色彩）数字化：将一幅连续光学图像，作等间距的抽样和量化，转化为数字图像的过程。
通常是以像元的亮度值表示。
数字量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。
采样（sampling）：图像空间位置的数字化：图像的空间取样，空间域连续变量离散化处理。
每一个采样点称为像元（或像素），像元的实地面积大小就是影像的地面分辨率。
量化（quantization）：亮度值的离散化处理叫即指从图像灰度的连续变化中进行离散的采样，目前经常使用的灰度量度有64、128、256级。
数字图像的特点便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理各种数据的。
采用数字形式表示遥感影像，便于计算机处理。
因此，与光学影像处理方式相比，遥感数字影像是一种适于计算机处理的影像表示方法。