高空间分辨率遥感影像的解译
遥感影像的判读
覆盖范围和分辨率
根据研究区域的大小和所需的精 度，选择合适的覆盖范围和空间
分辨率的遥感影像。
时相选择
根据目标的变化情况，选择合适 时相的遥感影像，以获取最佳的
监测效果。
注意影像的时间和空间分辨率
时间分辨率
关注遥感影像的时间分辨率，即影像 获取的频率，以确保能够及时监测到 目标的变化。
空间分辨率
地物空间特征
总结词
地物空间特征是指地物在空间分布和形态上的特征，包括大小、形状、纹理、结构等。
详细描述
地物空间特征是遥感影像解译的重要依据之一。不同地物在空间分布和形态上存在差异， 这些差异可以通过遥感影像的几何特征和纹理特征表现出来。通过对这些特征的分析和
识别，可以区分不同的地物类型。
地物动态特征
水体动态监测
通过遥感影像监测水体的 水位、流速和流向等信息， 及时发现水灾和污染等灾 害。
水生态系统调查
通过遥感影像调查水生生 物种类、数量和水域环境 等信息，为水生态保护和 水资源管理提供支持。
05 遥感影像判读的注意事项
选择合适的遥感影像
遥感影像类型
根据任务需求选择合适的遥感影 像类型，如光学影像、雷达影像
遥感影像判读与生态学、环境科学等领域的结合，有助于 深入了解地球生态系统和环境变化，为环境保护和可持续 发展提供科学依据。
遥感影像判读与人工智能、机器学习等领域的结合，将进 一步推动遥感影像判读技术的发展和应用。
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作物类型与种植面积
农业资源调查
通过遥感影像识别不同作物的光谱特 征和种植面积，分析农业种植结构和 发展趋势。
通过遥感影像调查农业土地资源、水 资源和农业设施等信息，为农业规划 和生产提供支持。
遥感图像分析与处理试题答案
遥感图像处理与分析作业一、名词解释1.辐射亮度：辐射源在某一方向的单位投影表面在单位立体角内的辐射通量。
2.光谱反射率：被物体反射的光通量与入射到物体的光通量之比。
3.合成孔径雷达：合成孔径雷达就是利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达。
利用遥感平台的移动，将一个小孔径的天线安装在平台侧方，以代替大孔径的天线，提高方位分辨率的雷达。
4.假彩色遥感图像：根据加色法合成原理，选择遥感影像的某三个波段分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色影像。
5.大气窗口：由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。
把受到大气衰减作用较轻、透射率较高的波段叫大气窗口6.图像空间分辨率：指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。
7.NDVI: (Normal Differential Vegetation Index)归一化植被指数。
被定义为近红外波与可见光红波段图像灰度值之差和这两个波段图像灰度值之和的比值。
8.像点位移：地形的起伏和投影面的倾斜会引起航片上像点的位置的变化，叫像点位移。
9.后向散射：在两个均匀介质的分界面上，当电磁波从一个介质中入射时，会在分界面上产生散射，这种散射叫做表面散射。
在表面散射中，散射面的粗糙度是非常重要的，所以在不是镜面的情况下必须使用能够计算的量来衡量。
通常散射截面积是入射方向和散射方向的函数，而在合成孔径雷达及散射计等遥感器中，所观测的散射波的方向是入射方向，这个方向上的散射就称作后向散射。
10.大气校正：大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
11.漫反射：当一束平行的入射光线射到粗糙的表面时，表面会把光线向着四面八方反射，所以入射线虽然互相平行，由于各点的法线方向不一致，造成反射光线向不同的方向无规则地反射，这种反射称之为“漫反射”或“漫射”。
IKONOS卫星 遥感影像解译数据 的 波段简介
IKONOS卫星遥感影像解译数据的波段IKONOS卫星影像IKONOS卫星简介IKONOS为美国DigitalGlobe公司的高分辨率遥感卫星，于1999年09月24日发射，其影像分辨率达0.82米，为全球首颗提供1米以下分辨率的商用光学卫星，揭开了高分辨率卫星影像的时代。
IKONOS卫星基本参数卫星遥感数据分类：一、卫星分辨率1.0.3米：worldview3、worldview42.0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A3.0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号4.0.6米：quickbird、锁眼卫星5.1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号6.1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星7.2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米9.10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星10.15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米二、卫星类型1.光学卫星：spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、高分一号、高分二号、高分六号、北京二号、高景一号、资源三号、环境卫星。
2.雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星3.侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980)4.高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星三、卫星国籍1.美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星2.法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot63.中国：高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号、资源三号等4.德国：terrasar-x、rapideye5.加拿大：radarsat-2四、卫星发射年份1.1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米)2.1980-1990年：landsat5(tm)、spot13.1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos4.2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos5.2010-至今：高分一号、高分二号、高分三、高分四、高分五、高分六号、高分七、spot6、spot7、资源三号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星。
遥感图像解译技术概述 (2)
0引言自20世纪60年代以来，特别是80年代以后，航天技术、传感器技术、控制技术、电子技术、计算机技术及通讯技术的发展，大大地推动了遥感技术的发展。
各种运行于太空中的遥感平台多尺度、多层次、多角度、多谱段地对地球进行着连续观测，各种先进的对地观测系统源源不断地向地面提供着丰富的数据源[1-2]。
如何从海量遥感数据中及时、准确地获取所需信息并加以利用，一直是我们急需而又难以解决的问题之一。
遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生而诞生的，传感器获取的数据必须经过处理和解译才能成为有用的信息。
所谓遥感影像解译就是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出各种地物目标信息的过程。
遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、影像智能解译(即自动解译)等[3]。
遥感解译经历了从人工解译到半自动解译，正在向全智能化解译的方向发展。
1遥感图像解译的基本概念1.1遥感图像解译的定义遥感图像解译，是通过遥感图像所提供的各种目标特征信息进行分析、推理与判断，最终达到识别、量测目标或现象的目的。
遥感图像的解译过程，可以说是遥感成像的逆过程。
即从遥感对地面实况的模拟影像中提取遥感信息、反演地面原型的过程。
遥感图像解译分为：图像识别、图像量测和图像分析。
1.2遥感影像解译方法遥感影像解译方法分为：遥感影像目视解译、人机交互式解译方法、应用多种技术的遥感图像半自动解译[4]。
⑴在目视解译中，解译者的知识和经验起主要作用，难以实现对海量空间信息的定量化分析。
长期以来,目视解译是地学专家获得区域地学信息的主要手段。
陈述彭先生曾肯定了目视解译方法,认为目视解译不是遥感应用的初级阶段,或者是可有可无的,相反,它是遥感应用中无可替代的组成部分,它将与地学分析方法长期共存、相辅相成[5-6]。
⑵人机交互式解译方法，随着遥感手段不断地更新,遥感数据大量增加，这对遥感信息的处理和解译提出了挑战，如何更充分地利用这些数据是遥感界急需解决的问题。
高分辨率遥感卫星影像的处理技术与解决方案
高分辨率遥感卫星影像的处理技术与解决方案辽宁省沈阳市 110034【摘要】近几年，随着地球空间新技术的不断发展，高分辨卫星遥感技术已逐渐发展成了对地测量的主流技术，其造价低廉、采集速度快、不受地理环境等条件制约，已广泛应用于石油、林业等领域。
然而，由于海量的高精度遥感图像，在实际的数据分析和实际运用中，尚缺少一套行之有效的规范，使得许多领域还处在摸索的初级阶段。
本文旨在探讨高分辨率遥感图像的一些技术难题，并根据实际使用要求，给出了相应的数据分析与实现方法，为高精度遥感图像的处理与应用奠定了基础。
关键词：高分辨率；遥感卫星；影像；处理；解决方案0.引言传统的遥感图像分类法主要是根据图像的频谱信息来进行相关的特征抽取，然后采用有监控的或无监控的分类方法进行。
但事实上，从卫星的角度看，地面上的各种地形都有很大的差别，再加上物体本身对光有反射作用以及同物异谱，同谱异物现象的存在，这就极大的制约了遥感图像的采集精度。
也就是说，仅仅依靠遥感图像的频谱来进行目标的识别，存在着极大的局限性。
因此，多属性的描述已经是一个不可避免的发展方向。
1.高分辨率遥感卫星影像如下表所示为当前高分辨率卫星和重要的参数信息比较。
从图表中可以看出，当前高分辨率的卫星图像在时空上的分辨能力已达2.5m，同时也有较强的实时性能。
根据已有的技术条件，根据工程施工要求及技术要求，采用高精度的卫星定位技术，可以在项目的规划、图纸的编制、项目的维修和管理等方面得到推广。
在此基础上，根据遥感图像的特征，结合实际的工程需要，提出了相应的数据处理方案。
实现了局部图像的无缝连接。
通常情况下，如果是从网上下载和采购的卫星图像，由于其初始资料是不规则的、经纬的，所以在实际应用中，往往难以达到与复杂地形有关的空间特性，所以必须将原始资料进行无缝的连接。
在图像的无缝拼接时，对于非均匀图像，要根据行列矩阵存储图像，同时要在边沿处进行像素的自动填补，同时还要在接缝部位采用特别的工艺，以进一步消除图像中的马赛克现象，避免图像的自动填补失效。
遥感影像解译技术在水库监测与管理中的应用指南
遥感影像解译技术在水库监测与管理中的应用指南引言：水是人类生活必不可少的资源之一，而水库作为储存和调配水源的重要工程，其监测与管理工作显得尤为重要。
随着科技的发展，遥感影像解译技术已经逐渐成为水库监测与管理的重要手段之一。
本文将详细介绍遥感影像解译技术在水库监测与管理中的应用指南。
一、水库影像数据获取获取高质量的遥感影像数据是进行水库监测与管理的基础。
目前，常用的获取水库影像数据的方法主要有两种：航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是通过航空器进行影像拍摄，具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，适用于小范围、高精度的水库监测。
而卫星遥感则是利用遥感卫星对地球表面进行观测，具有覆盖范围广、周期性观测等特点，适用于大范围、长期监测。
选择合适的遥感影像数据获取方法，对于水库的监测与管理具有重要意义。
二、遥感影像解译技术在水库面积监测中的应用水库的面积是其水量储存和调配的基本指标之一。
遥感影像解译技术可以通过对水库影像的处理和分析，实现水库面积的精确监测。
常用的解译方法主要有目视解译、计算机自动解译和混合解译等。
其中，目视解译是通过观察遥感影像中水库的边界线条、颜色等特征，进行手动标定并计算面积。
计算机自动解译则是利用图像处理算法和计算机视觉技术，自动提取水库的边界，并进行面积计算。
混合解译则是结合了目视解译和计算机自动解译的方法，能够提高精度和效率。
选择合适的解译方法，并结合实际情况进行验证，能够准确监测水库的面积变化，为水资源的管理提供科学依据。
三、遥感影像解译技术在水库水位监测中的应用水库的水位是对水库水量变化的直接反映，因此对水库水位的监测也显得尤为重要。
遥感影像解译技术可以通过对水库影像的处理和分析，实现水库水位的精确监测。
常用的解译方法主要有多光谱遥感和雷达遥感等。
多光谱遥感是通过观测不同波段的光谱特征，判断水库水位的高低。
而雷达遥感则是利用雷达波束与水面的反射特征，进行水位监测。
两种方法各有优缺点，选择合适的方法取决于实际应用需求和资源条件。
如何进行卫星影像的解译与分析
如何进行卫星影像的解译与分析现代技术的飞速发展，特别是遥感技术的不断进步，使得卫星影像成为了人们获取地球表面信息的重要手段。
卫星影像提供了丰富的地理数据，广泛应用于农业、气象、环境、城市规划等众多领域。
如何进行卫星影像的解译与分析，成为了当前研究的焦点之一。
一、卫星影像解译的基本步骤卫星影像解译是将卫星影像转化为可理解、可使用的地理信息的过程。
一般来说，卫星影像解译包括以下几个基本步骤。
1. 影像预处理：卫星影像通常受限于大气、地表和设备等因素的影响，需要进行预处理，以消除这些干扰因素。
常见的预处理方法包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
2. 影像分类：影像分类是将卫星影像中的像元（即影像的最小单位）根据其属性分类并标记的过程。
根据目标的不同，可以采用不同的分类方法，如基于统计学的分类、基于规则的分类以及基于机器学习的分类。
3. 信息提取：信息提取是从卫星影像中获取感兴趣信息的过程。
主要包括目标的检测、计数、边界提取等。
通过信息提取，可以获取一些与地理环境相关的重要信息，如植被覆盖率、建筑物分布等。
4. 结果评价：对解译结果进行评价，以确定解译的准确性和可靠性。
可以通过与现场调查结果对比、使用其他数据进行验证等方式进行结果评价。
二、卫星影像解译与分析的应用领域卫星影像解译与分析在各个领域都有广泛的应用。
1. 农业领域：卫星影像可用于农作物类型的识别、农作物生长状态的监测以及农作物病虫害的检测。
通过分析卫星影像，可以提供农作物生长的空间分布和时间变化信息，帮助农业管理人员做出科学决策。
2. 气象领域：卫星影像可用于天气预测、气候变化研究等。
通过分析卫星影像中的云图、风向分布等信息，可以判断气象系统的演变趋势，提供准确的天气预报。
3. 地质勘探领域：卫星影像可用于矿产资源的调查与勘探。
通过分析卫星影像，可以识别地表矿产资源的分布、形态特征，为矿产勘探提供重要的参考信息。
4. 城市规划与环境研究：卫星影像可用于城市规划和环境研究。
卫星遥感图像处理的常见问题与解决方法
卫星遥感图像处理的常见问题与解决方法卫星遥感图像处理是一种重要的技术手段，广泛应用于气象、农业、环境保护等领域。
然而，在进行卫星遥感图像处理时，常常会遇到一些问题，如图像质量不佳、图像配准困难等。
本文将介绍卫星遥感图像处理的常见问题，并提供解决方法。
首先，卫星遥感图像处理中常见的问题之一是图像质量不佳。
图像质量不佳可能由于多种因素引起，如大气扰动、云覆盖等。
针对这一问题，可以通过以下方法进行解决：1. 多源影像融合：通过融合多个来源的影像数据，可以减少图像中的噪声和伪迹，提高图像质量。
2. 大气校正：利用气象数据对图像进行大气校正，消除大气扰动引起的影响，提高图像的质量。
3. 云去除：利用云检测算法对图像中的云覆盖进行识别和去除，减少图像质量受云覆盖的影响。
其次，卫星遥感图像处理中常见的问题之二是图像配准困难。
图像配准是将多幅不同时间、不同传感器拍摄的图像进行几何变换，使它们在同一坐标系下对齐的过程。
在进行图像配准时，常常会遇到一些困难，如不同图像间的空间分辨率不匹配、光学畸变等。
下面是解决图像配准困难的方法：1. 特征提取和匹配：通过提取图像中的特征点，并进行特征匹配，从而找到不同图像间的共同点，进而进行几何变换。
2. 特征增强和改进算法：针对图像质量较低的情况，可以利用图像增强算法，如直方图均衡化、多尺度变换等方法，提高图像的质量和可配准性。
3. 模型辅助配准：利用地理信息系统(GIS)数据或数字高程模型(DEM)等先验信息，辅助图像配准，提高配准的精度和稳定性。
此外，卫星遥感图像处理中还常见一些其他问题，如影像解译、分类等。
解决这些问题的方法如下：1. 影像解译：对于复杂的卫星遥感图像，可以借助机器学习算法进行影像解译，如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等，提高解译的准确性和效率。
2. 分类：图像分类是将遥感图像按照其特定属性划分为不同类别的过程。
常见的分类算法包括最大似然分类、K均值聚类、决策树等。
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制造和经营 3 m分辨率传感器的许可证，随后1m分辨率的许可
证陆续发给了洛克希德公司、Earth- View公司、Ball公司。
•
代表当今最为先进的卫星系统如美国高级军事侦察卫星
“锁眼”系列（KH-11\12）其最高的空间分辨率已达0.1米；而
他的雷达侦察卫星“长曲棍球”（Lacrosse）的空间分辨率最
遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系
成图比例 尺
图像空间 分辨率
1：5 000 不低于1m
1：10 000
不低于 2.5m
1：50 000
不低于 10.0m
由于可以调整平面镜的角度，因此可能获得研究区域的立体像对，平面精 度可以达到12米，高程精度可以达到30米
分辨率高 波段少 数据量大 副宽窄 价格高
10
822
0.78-0.89
10
5年
1.58-1.75(SWIR)
20
0.48-0.71(Pan)
52.5
VEGETATION 同 SPOT-4
1000
2250
1 HRS
0.49-0.69
105
600120
全色波段高达10米的分辨率，使SPOT 数据可以用作地形底图、正射图。
SPOT全色波段同TM band3 的比 较（Charleston, SC）
a 航向重叠
b 旁向重叠
面积摄影
•
• 高空间分辨率遥感影像解译的特点：
• 色、形、位
空间特征 基于空间特征
• 《高分辨率卫星遥感影像地学计算》（周成虎）
• 高分辨遥感影像分割：
• 按影像特征，分灰度影像分割和纹理影像分割，或者 直方图阈值、特征空间聚类、区域提取、边缘检测。
SPOT-4 1998.3
SPOT-5 2002.5
轨道高度/km
传感器
谱段/m 空间分辨率/m 寿命 扫描宽度/km
822 822 822
2 HRV
0.50-0.59 0.61-0.68 0.78-0.89 0.50-0.73(Pan)
20
6060
20
3年
20
10
2 HRVIR
0.50-0.59
20
GeoEye首张卫星照片
IKONOS 卫 星 多 光 谱 影 像 （4米）（排队参观毛主 席纪念堂的队伍隐约可见， 花坛信息没有，背景草坪 不清晰）
IKONOS 卫 星 融 合 影 像 （ 1 米）（排队参观毛主席纪 念堂的队伍清晰可见，花 坛和背景草坪显示出来， 色调自然逼真，连纪念堂 柱子的阴影都很清楚）
们的性价比都相对较高；他们总是作为国家安全的重要组成部分也同时
为军用提供信息，在关键时期甚至为军方所征用！
GEOEYE
Worldview
Quickbird
TECSAR-以
COSMO-SkyMed-意
IKONOS-1.0m
GEOEYE—目前空间分
辨率最高的民用卫星
分辨率(星下点): 全色：0.41 m ； 全色： 0.5m； 多光谱：1.65 m; 侧视28° 卫星重量: 1955Kg 轨道高度: 684 Km 幅宽: 星下点15.2 km ； 单景225 k㎡ (15×15 km)
6060
0.61-0.68
20
0.78-0.89
20
1.58-1.75(SWIR)
20
0.61-0.68(Pan)
10
5年
822
VEGETATION 0.45-0.52 0.61-0.68
1000 100022来自00.78-0.891000
1.58-1.75
1000
2 HRG
0.50-0.59
10
0.61-0.68
内的遥感影像，目前一般指空间分辨率优于5m。 卫星遥感空
间分辨率已逼近亚米级，极限为厘米级。
•
早期高分辨率传感器的研制与应用主要是在军事领域，以
大比例尺遥感制图和对地物的分析和人类活动的监测为目的，
20世纪90年代以后才逐渐进入商业和民用领域的范围，并迅速
地发展起来。1993年1月，美国 Space Imaging公司首先领到了
高也达到0.3米。
KH系列－大鸟
key hole
KH-11
DSP
LACROSSE —长曲棍球
• 商业化对地观测系统—以商业应用为主要目标
•
以“快、好、省”为标志的小卫星技术发展使得空间技术成本大为
降低，为商业化的盈利目标提供了实现的可能。最为先进的商用对地观
测 卫 星 的 空 间 分 辨 率 已 达 0.41 米 （ 美 国 GeoEye) ， 和 0.5 米 分 辨 率 的
“WorldView”卫星）。GeoEye新型卫星于2008年4月发射和运行标志着
民用卫星的空间分辨率已有较大的突破。除此而外，德国和意大利发展
的高分辨率雷达卫星（TerraSarCosmo、 SkyMed），特别是组成星座方
面走在了前列。
•
这类现代高分辨率卫星系统的一个共同特点大多是小卫星系统，他
同物异谱、异物同谱现象比较突出
微波成像
全天时、 全天候 高分辨率 信号处理复杂 解译不直接
中心投影
航空影像
对于航线摄影和面积摄影而言，象片之间存在着一定的重叠，包括： 航向重叠：在同一条航线上相邻两张象片间的重叠。
重叠度为53%～60%。 目的是用于相邻象片地物的互相衔接和立体观察。 旁向重叠：相邻航线间相邻象片的重叠。 重叠度为15%～30%。 用于象片镶嵌等。
• 中巴地球资源卫星-2B，高分辨率相机HR， 分辨率达2.36m。
• 中巴、环境星
• 印度（2.5m）
SPOT 1
在轨运行SPOT卫星
SPOT 2
SPOT 3
服务中断
失效
SPOT 4 SPOT 5
法国SPOT卫星及其传感器概况
卫星 发射时间 SPOT-1 1986.2 SPOT-2 1990.1 SPOT-3 1993.9
高空间分辨率遥感影像
◆ 遥感技术发展趋势—分辨率不断提高
是当前发展的主要方向
高分辨率遥感对地观测的发展是近十余年来对地观 测，特别是卫星对地观测最重要的突破。。
高分辨率遥感对地观测全面体现在空间分辨率、光 谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率四个方面。
目前说高分辨率多数指的是空间分辨率。
•
高分辨率的卫星影像通常是指像素的空间分辨率在 10 m以
“北京—1”小卫星
优良的性能
轨道高度： ～ 686km
卫星质量： ～166.4kg 载荷 -1： GSD 32m多光谱
地面遥感带宽: 600km
光谱:
520-620 nm
630-690nm
760-900 nm
载荷 -2： GSD： 4m 扫描带宽： 24km
谱段： 全色
北京一号融合影像（合肥市开发区，4m全色＋20m多光谱）