汶川特大地震灾后多源遥感影像处理技术及信息提取方法

第２８卷第６期２００９年１２月

地域研究与开发

ＡＲＥＡＬＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ

Ｖ０１．２８Ｎｏ．６

Ｄｅｃ．２００９汶川特大地震灾后多源

遥感影像处理技术及信息提取方法

曾涛，杨武年，简季，黎小东，胡国超，胡宝荣（成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室／遥感与ＧＩｓ研究所，成都６１００５９）

摘要：５．１２汶川特大地震发生后，灾区地面交通瘫痪，遥感技术为准确掌握灾情发挥了宏观快速的优势。灾区震后遥感影像来源丰富，通过分析从不同遥感平台和传感器荻取到的灾区震后遥感影像的特点，探讨了多源遥感影像的处理方法，特别是针对非标准航空影像处理提出了解决思路。并归纳了基于多源数据进行震害信息提取，确定滑坡、泥石流等地质灾害体地理位置的几种技术及方法。

关键词：汶川特大地震；遥感技术；图像处理；灾害信息提取

中图分类号：Ｆ１２７．４ｌ文献标识码：Ａ文章编号：１００３．２３６３（２００９）０６．０１４１．０４

Ｏ引言

５．１２汶川特大地震发生后，灾区通讯中断，地面交通瘫痪，灾情信息无法获知，及时准确掌握灾情并进行有效救治非常困难。以遥感技术为代表的测绘高科技手段在抗震救灾中发挥了重要作用。利用卫星遥感和航空遥感技术快速获取震后灾区最新的高分辨率影像信息，通过遥感图像的数字处理，制作成灾区高精度正射遥感影像图，据此经过图像信息提取、解译、分类等技术处理，准确确定滑坡、泥石流、堰塞湖，倒塌城镇房屋、农舍和学校，受损公路、铁路、农田等各种灾情的坐标、高程等地理要素，为抗震救灾指挥部全面准确地掌握灾情、科学评估灾情、进而采取有效救灾防灾抢险措施和灾后重建提供科学依据¨。。

１灾后多源遥感影像的获取途径

１．１卫星遥感技术

卫星遥感技术具有宏观、信息丰富、实时性等特点，能够及时提供宏观灾情。尤其是高空间分辨率的遥感影像不仅能够提供受灾区域整体宏观的灾情信息，也能够清晰地辨认地面目标，确定具体的受灾信息。因此在灾后第一时间掌握灾情宏观信息离不开卫星遥感影像数据。并且利用卫星遥感立体摄影技术还可以获取包

收稿日期：２００９—０１一１８；修回日期：２００９一０９一１６

基金项目：地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放研究基金资助项目（ＤｚⅪ—０８０６）；四川省教育厅重点基础研究基金资助项目（０７ｚＡ００７）

作者简介：曾涛（１９７７一），女，四川遂宁人，讲师，在读博士，主要从事摄影测量与遥感研究，（Ｅ?ｍａｉｌ）髓ｎｇｔａｏ＠ｃｄｕｔ．ｃｎ。含不同时间地面变形三维信息的多时相遥感立体像对，进而通过遥感图像处理，提取有关地面变形参数，成为大面积区域地质灾害的调查、评价与监测的有效技术手段‘２?引。

１．２全数字航空摄影测量技术

航空摄影的分辨率较高，可以人为控制进行有针对性的航拍，重点获取某个区域的数据，可以成为反映灾情、指导救援工作以及进行灾情评估和灾后重建的重要技术手段一ｏ。在此次汶川特大地震灾害发生后采用了３种不同的航空遥感飞行平台和传感器，互为补充，多方位地获取灾后影像资料。一种是搭载了数码航摄仪的中型通用航空飞机，主要在中高空作业，可以透过云层空隙获取大区域的宏观图像，但受空域管制影响较大。另一种是超轻型直升机，一般可乘坐一至两个人，搭载了分辨率优于Ｏ．２ｍ的航空数码相机以及惯性导航系统和卫星导航系统，具有定点起降、近地面航摄、分辨率高等特点。再一种是低空平台采用无人驾驶飞机或飞艇获取，由于这类设备体积小巧，机动灵活，通过地面遥控快速采集影像，不需要专用跑道起降，受天气和空域管制的影响较小，因此主要用于局部监测，反映地质灾害情况…。这类型影像被称为非标准遥感影像，其实质是缺乏相关定向参数的数字图像。３种获取灾后遥感影像的航空摄影方式各自的特点如表ｌ所示。

２灾后遥感影像处理方法

通过不同途径获取到的遥感影像具有各自的特点，因此影像处理采用的方法及信息提取方式也是不同的。根据上面分析的几种灾后影像来源特点，可以分为卫星遥感图像处理、数字摄影测量方法和非标准图像处理３种方法。

?１４２?地域研究与开发第２８卷

表ｌ三种航空摄影方式获取影像特点对比

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说明：ＩＭｕ／ＤＧＰｓ系统是一种先进的新型航摄技术，它将ＩＭｕ（ＩｎｅｍａｌＭｅ∞ｕｒｅｍｎｔｕｎｉｔ惯导测量仪）与ＤＧＰｓ（差分ＧＰＳ）技术结合起来，直接测定航片的外方位元索，适用于各种类型的模拟和数码航摄相机。

２．１常规卫星遥感影像处理方法

对原始遥感图像进行辐射校正、几何校正和地理编码、图像增强、图像镶嵌、不同数据源的遥感图像数据融合等处理，最终制作出统一规格标准的高质量遥感影像，获取各种资源或环境的准确信息，提高遥感图像信息提取及应用效果。

２．２数字摄影测量方法

此次汶川特大地震灾害发生后在中高空和低空平台获取到的两类影像都可以采用数字摄影测量方法处理，具体的处理流程如下。

（１）采用中型通用航空飞机搭乘航摄仪或数码航摄仪在中高空平台获取的具有框标信息的航空或数码航空影像的处理流程。通过影像框标的自动识别与自动内定向，目标点的自动定位、传递，自动或半自动空中三角测量，快速生成核线影像，完成可靠的影像匹配，建立数字高程模型（ｄｉｇｉｔａｌｅｌｅｖａｔｉｏｎⅡ１０ｄｅｌ，ＤＥＭ），并基于数字微分纠正自动镶嵌生成大区域数字正射影像（ｄｉｇｉｔａｌｏｎｈｏｐｈｏｔｏｍｐ，ＤＯＭ）㈨。

（２）采用超轻型直升机搭乘航空数码相机和ＩＭＵ／ＤＧＰｓ系统低空平台获取的具备外方位元素的数码航空影像的处理流程。首先通过数码相机的检校，利用检校所得的参数采用重采样的方法对原始影像进行畸变改正影像畸变差，再直接利用ＩＭｕ／ＤＧＰｓ组合系统所获得的外方位元素设置立体像对，以立体模型、区域或图幅为基本单元，进行数字高程模型、数字正射影像图的生产。由于灾后自然地貌的破坏，加上余震等危险重重，难于直接获取地面控制点数据情况下，适合利用ＩＭｕ／ＤＧＰＳ辅助航空摄影测量技术能够完成无需地面控制或少地面控制的空三加密。

２．３非标准遥感图像处理方法

采用无人机或飞艇等超低空平台搭乘数码相机获取到一幅幅非标准图像局部影像，原始影像参数见表２。

表２获取的非标准原始影像参数信息

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单幅影像变形较大，数据量大（约３００ｍ），把这些影像进行镶嵌、拼接，必须采用并行计算来提高数据处理的效率，并结合数字摄影测量原理，快速制作响应需求的无控制影像镶嵌图ＭＪ。本次试验处理了汶川和北川等地区灾后非标准航空影像，得到的灾区宏观的无控制影像镶嵌图（图１）。

原始数据采用无人机超低空平台搭乘数码相机获取，成像时间２００８年５月１４日，影像参数见表２，可以清楚的看到山体滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害信息。

由于地震后地形发生变化，灾前已有的ＤＥＭ已不能用于正射校正，在无其他途径获取灾后ＤＥＭ的情况下，可以依据灾前地形图等资料，对无控制镶嵌好的影像图采用几何精校正的方法获取灾后高精度的数字正射影像（图２）。由图２可见，校正后的影像同灾前水系叠加，水系整体位置无偏移，几何校正达到了预期的效果。－

３地质灾害体信息提取

对于灾后地质灾害体等信息的提取考虑采用三类提取方式。第一类是基于生成的数字正射影像在影像基础上利用常规遥感分类和人机交互半自动提取。第二类是面向对象的高空间分辨率遥感影像建筑物震害信息提取，包括两部分工作：一是进行影像分割，形成影像对象；二是通过计算生成的影像对象的各种特征，包括光谱特征、纹理特征、空间关系特征等进行建筑物分

第６期曾涛等：汶川特大地震灾后多源遥感影像处理技术及信息提取方法?１４３?

的变化检测。ＤＬＧ，ＤＲＧ和影像间需要采用特征匹配来

完成。一般步骤为：先进行特征提取，再对特征进行描

述，然后将特征进行匹配，评估其相似性，最后根据匹配

结果对新影像进行纠正和后处理，即灾前矢量和栅格数

据与灾后影像之间的变化检测。

（３）灾前ＤＥＭ，ＤＯＭ和多幅灾后立体像对间的变化

检测。结合灾前信息，利用数字摄影测量方法将多幅灾

后立体像重新解算生成灾后ＤＥＭ。将之与灾前ＤＥＭ进

行变化检测，即灾前灾后两个数字高程模型之间的变化

检测。该方法可以精确地描述区域地形的三维变化。

说明：原始数据采用无人机超低空平台搭乘数码相机获取，成像

针对研究区域震害信息多为大面积的滑坡和崩塌时间２００８年５月１４日，影像参数见表２。

体信息，试验中采用自动分类方式提取震后地质灾害信图ｌ汶川地区灾后息，信息提取的地质解译图如网３所示。

无控制影像镶嵌局部示意图（约７７ｋｍ２范围）

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图２经过校正裁剪后

的影像和灾前水系叠加效果图（局部ｌ

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类识别。第三类是根据变化检测技术实现自动提取＂’８］。按照获取的原始资料数据和灾后地质灾害发生情况的差异，将第三类方法分为以下３种。

（１）灾前ＤＯＭ和灾后影像间的变化检测。利用灾前ＤＯＭ等资料对灾后影像进行几何精校正，校正结果与灾前ＤＯＭ之间进行变化检测，即经过配准的灾前灾后两幅数字图像之间的变化检测。

（２）灾前数字线划地图（ｄｉ舀ｔａｌｌｉｎｅ髀ｐｈｉｃ，ＤＬＧ）、数字栅格地图（ｄｉ西“ｒａ８ｔｅｒ鲫ｈｉｃ，ＤＲＧ）和灾后影像间

图３研究区自动分类提取地质灾害信息遥感解译图飚．３Ｒｓｉｍｅ掣删ｉｏⅡ唧０ｆ妇咖ｍｅｄ

ａ瑚。删ｇ酬ｏｇｉｃａｌｄｉｓａ吲ｂｅｒｉｎｆｏｍ瞄廿ｏｎｂｙ鲫ｐｅｒ’，ｉｓｅｄｃｋ淌伪吐加

考虑到震后灾区有次生灾害发生的可能性，采用野外验证的方法检验自动分类的结果具有一定的风险性。本次实验采用其他分类方法（图４）验证自动分类的结果。

两者对比，可以得出自动分类对大面积的崩塌体信息提取效果较好，但细节信息容易忽视，分类类型较单一。４结论与讨论

５．１２汶川特大地震发生后，很多部门在第一时间采用多种遥感平台和传感器获取到了震后灾区最新的影像资料。由于遥感影像资料来源丰富，格式及参数都不一致，因此处理方式和手段应该根据获取到的影像资料

的特点和用途，选择合适的处理方法。

?１４４?

地域研究与开发第２８卷

图４研究区其他分类信息提取结果

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（１）地震灾害发生后的第一时间里，可以不考虑图像的来源，直接采用无控制影像拼接技术获取大区域灾后图像，快速地获取宏观灾情信息。（２）数字摄影测量方法对航摄要求较高，影像处理需要专业的处理软件及设备。但其自动化程度高，精度高，尤其是灾后地形改变的情况下，能够直接生成变化后的ＤＥＭ完成数字微分纠正生成灾后真正意义的数字正射影像。（３）灾后地质灾害体等信息采用人机交互半自动提取的准确性较高，但单人作业效率较低，适合有大量作业人员并机处理时采用；其他的自动提取方式受到阈值或特征参数设

置的影响，加上灾前灾后数据配准问题，检测出的结果或多或少包含一些错误信息，需要进一步地人工修改，提高准确度。

５．１２汶川特大地震的发生，一方面提醒我们自然灾害破坏力是巨大的，另一方面体现出人类在灾害面前不是无能为力的，通过有效积极的手段，可以将灾害损失降低最小。参考文献：

［１］

王瑜婷．抗震救灾测绘高新技术显身手［Ｎ］．中国测绘报，２００８—０５—３０．［２］

杨武年，濮国梁，ｃ肌ｎｅａｕ

Ｆ，ｅｔ

ａ１．长江三峡库区地质灾

害遥感图像信息处理及其监测和评估［Ｊ］．地质学报，

２００５，７９（３）：４２３—４３０．［３］李德仁，杨杰．从卫星雷达提取地面高程信息的原理与应用［Ｊ］．大地测量与地球动力学，２００２，２２（２）：３—８．［４］

董建国．航空摄影技术在地震灾害监测与评估中的应用［Ｊ］．地域研究与开发，２００８，２７（４）：１１７一１２０．

［５］张祖勋，张剑清．数字摄影测量学［Ｍ］．武汉：武汉测绘

科技大学出版社，１９９７．［６］

张剑清，柯涛，孙明伟．基于集群计算机的海量航空数

码影像并行处理——并行计算在航空数字摄影测量中

的应用［Ｊ］．计算机工程与应用，２００８，４４（１３）：１２—

１５．

［７］邢帅，孙曼，徐青，等．变化检测技术及其在高分辨率卫

星遥感影像中的应用［Ｊ］．测绘科学技术学报，２００７，２４（增刊）：５３—５５．［８］

李德仁．利用遥感影像进行变化检测［Ｊ］．武汉大学学报（信息科学版），２００３，２８（特刊）：７一“．

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汶川特大地震灾后多源遥感影像处理技术及信息提取方法

作者：曾涛， 杨武年， 简季， 黎小东， 胡国超， 胡宝荣， ZENG Tao， YANG Wu-nian，

JIAN Ji， LI Xiao-dong， HU Guo-chao， HU Bao-rong

作者单位：成都理工大学,地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室/遥感与GIS研究所,成都

,610059

刊名：

地域研究与开发

英文刊名：AREAL RESEARCH AND DEVELOPMENT

年，卷(期)：2009，28(6)

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本文链接：https://www.wendangku.net/doc/4515805188.html,/Periodical_dyyjykf200906030.aspx

授权使用：许昌学院(xucxy)，授权号：7193fa22-f1cc-4fca-b3ce-9e1000f8b15d

下载时间：2010年10月15日

erdas遥感专题信息提取与专题图制作

遥感专题信息提取与专题图制作设计报告 1.课程设计的目的和意义 本次课程设计的目的主要是为了加深理解和巩固遥感原理与应用的有关理论知识；熟悉遥感图像处理的方法和步骤，学习运用ERDAS软件对遥感图像进行几何纠正、图像镶嵌、图像融合、自动分类以及专题图制作等处理。锻炼独立分析问题和解决问题的能力，培养良好的工作习惯和科学素养，为今后工作打下良好的基础。 2.课程设计的原理和方法 2.1课程设计原理 2.1.1 图像预处理 ERDAS软件默认的文件格式是img格式，因此首先需要将实习数据由TIFF 格式转换为img格式图像。 多波段影像包含的信息量较大，实习中将6个单波段影像合成多波段影像进行处理。 Spot影像需具有地理信息，要将影像头文件信息添加进去。 2.1.2几何纠正 遥感所获取的数据，均存在几何畸变。因此需要对图像进行几何纠正。几何纠正的原理是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何纠正的过程包含了地理参考过程。在实习过程中，采用了一次多项式法进行几何纠正。 2.1.3图像镶嵌 因研究范围的要求，需要在几何上将左右两幅图像连接在一起，并且保证拼接后的图像反差一致，色调相近，没有明显的接缝。遥感影像在镶嵌之前，必

须包含投影信息、地理坐标信息，还要有相同的波段数。当然，在挑选遥感数据时，要尽可能选择成像时间和成像条件相近的遥感图像，要求相邻影像的色调一致。 2.1.4图像裁剪 在实际工作中，经常需要根据研究工作范围对图像进行裁剪，按照ERDAS 实际图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪。 规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比较简单。 不规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是任意多边形，无法通过左上角和右下角两点的坐标确定裁减位置，而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域，可以是一个AOI多边形，也可以是ArcInfo的一个Polygon Coverage，针对不同的情况采用不同的裁剪过程。 2.1.5图像融合 图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。 2.1.6图像分类 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限的几种类型、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法：监督分类与非监督分类。 2.2课程设计方案

遥感信息智能化提取方法

遥感信息智能化提取方法 目前，大部分遥感信息的分类和提取，主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低，效率不高，劳动强度大，而且依赖参与解译分析的人，在很大程度上不具备重复性。尤其对多时相、多传感器、多平台、多光谱波段遥感数据的复合处理，问题更为突出。在遥感影像相互校正方面，一些商业化的遥感图像处理软件，虽然提供了简单的影像相互校正和融合功能，但均是基于纯交互式的人工识别选取同名点，不仅效率非常低，而且精度也难于达到实用要求。因此,研究遥感信息的智能化提取方法对于提高遥感信息的提取精度和效率具有重要意义。 1．遥感图像分类 遥感图像分类是遥感图像处理系统的核心功能之一，它实现了基于遥感数据的地理信息提取，主要包括监督分类，非监督分类，以及分类后的处理功能。非监督分类包括等混合距离法分类（Isodata）等。监督分类包括最小距离（Minimum Distance）分类、最大似然（Maximum Likehood）分类、贝叶斯（Bayesian）分类、以及波谱角分类、二进制编码分类、AIRSAR散射机理分类等。 自动分类是计算机图像处理的初期便涉及的问题。但作为专题信息提取的一种方法，则有其完全不同的意义，是从应用的角度赋予其新的内容和方法。传统的遥感自动分类，主要依赖地物的光谱特性，采用数理统计的方法，基于单个像元进行，如监督分类和非监督分类方法，对于早期的MSS这样较低分辨率的遥感图像在分类中较为有效。后来人们在信息提取中引入了空间信息，直接从图像上提取各种空间特征，如纹理、形状特征等。其次是各种数学方法的引进，典型的有模糊聚类方法、神经网络方法及小波和分形。 近年来对于神经网络分类方法的研究相当活跃。它区别于传统的分类方法在于：在处理模式分类问题时，并不基于某个假定的概率分布，在无监督分类中，从特征空间到模式空间的映射是通过网络自组织完成的，在监督分类中，网络通过对训练样本的学习，获得权值，形成分类器，且具备容错性。人工神经网络 (ANN) 分类方法一般可获得更高精度的分类结果，因此 ANN方法在遥感分类中被广泛应用，特别是对于复杂类型的地物类型分类，ANN 方法显示了其优越性。如 Howald(1989)、McClellad(1989)、 Hepner(1990)、T.Yosh ida(1994)、K.S.Chen(1995)、J.D.Paola(1997) 等利用 ANN 分类方法对 TM 图像进行土地覆盖分类，在不同程度上提高了分类精度；Kanellopoulos(1992) 利用 ANN方法对 SPOT 影像进行了多达20类的分类，取得比统计方法更精确的结果；G.M.Foody(1996)用ANN对混合像元现象进行了分解；L.Bruzzone 等 (1997) 在 TM－5 遥感数据、空间结构信息数据、辅助数据（包括高程、坡度等）等空间数据基础下，用 ANN 方法对复杂土地利用进行了分类，比最大似然分类法提高了 9% 的精度。与统计分类方法相比较，ANN 方法具有更强的非线性映射能力，因此，能处理和分析复杂空间分布的遥感信息。2．基于知识发现的遥感信息提取

遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)

面向对象的影像分类技术 “同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ??●面向对象分类技术概述 ??●ENVI FX简介 ??●ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。

影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等信息。基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。 目前很多遥感软件都具有这个功能，如ENVI的FX扩展模块、易康（现在叫Definiens）、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX（新收购）等。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。 类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷 传统基于光谱的分类方 法地物的光谱信息 特征 单个的影像像元 中低分辨率多光谱 和高光谱影像 丰富的空间信息利 用率几乎为零 基于专家知识决策树根据光谱特征、空 间关系和其他上 下文关系归类像 元 单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂 面向对象的分类方法几何信息、结构信 息以及光谱信息 一个个影像对象 中高分辨率多光谱 和全色影像 速度比较慢

遥感卫星影像数据信息提取.

北京揽宇方圆信息技术有限公司 、 遥感卫星影像数据信息提取 北京揽宇方圆信息技术有限公司中科院企业,卫星影像数据服务全国领先。业务包括遥感数据获取与分发、遥感数据产品深加工与处理。按照遥感卫星数据一星多用、多星组网、多网协同的发展思路,根据观测任务的技术特征和用户需求特征,重点发展光学卫星影像、雷达卫星影像、历史卫星影像三个系列,构建由 26个星座及三类专题卫星组成的遥感卫星系统,逐步形成高、中、低空间分辨率合理配置、多种观测技术优化组合的综合高效全球观测和数据获取能力形成卫星遥感数据全球接收与全球服务能力。 (1光学卫星影像系列。 面向国土资源、环境保护、防灾减灾、水利、农业、林业、统计、地震、测绘、交通、住房城乡建设、卫生等行业以及市场应用对中、高空间分辨率遥感数据的需求,提供 worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、 ikonos、pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm、 landsat(etm、 rapideye、alos、Kompsat 卫星、北京二号、资源三 号、高分一号、高分二号等高分辨率光学观测星座。围绕行业及市场应用对基础地理信息、土地利用、植被覆盖、矿产开发、精细农业、城镇建设、交通运输、水利设施、生态建设、环境保护、水土保持、灾害评估以及热点区域应急等高精度、高重访观测业务需求,发展极轨高分辨率光学卫星星座,实现全球范围内精细化观测的数据获取能力。像国产的中分辨率光学观测星座。围绕资源调查、环境监测、防灾减灾、碳源碳汇调查、地质调查、水资源管理、农情监测等对大幅宽、快速覆盖和综合观测需求,建设高、低轨道合理配置的中分辨率光学卫星星座,实现全球范围天级快速动态观测以及全国范围小时级观测。

SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究

第39卷 第6期2011年6月 西北农林科技大学学报(自然科学版) Jo ur nal of N o rthwest A&F U niver sity(N at.Sci.Ed.) Vo l.39N o.6 Jun.2011 SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究 张伐伐a,李卫忠a,卢柳叶b,康 乐a (西北农林科技大学a林学院,b资源环境学院,陕西杨凌712100) [摘 要] 目的 探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。 方法 以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SV M)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。 结果 面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SV M法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。 结论 利用面向对象分类法不仅达到了提取土地利用信息的目的,而且精度高、速度快。 [关键词] 遥感影像;土地利用信息;支持向量机;纹理特征;多尺度分割;精度评价 [中图分类号] S127[文献标识码] A[文章编号] 1671 9387(2011)06 0143 05 Study on extraction methods of land utilization information based on SPOT5 ZHAN G Fa fa a,LI Wei zhong a,LU Liu ye b,KANG Le a (a College of F or estry,b Colleg e of Resourc es and Env ironment,N or th w est A&F Univ ersity,Yang ling,S haanx i712100,China) Abstract: Objective T he study explored the effect of ex tracting approach for info rmatio n o f land uti lization based on high resolution remo te sensing im ag e to provide evidence for studying land utilization and cov er dynam ic variatio n. M ethod T his paper ex tracted the info rmation o f land utilizatio n focused on Changjiaoba to w n,using SVM classification o f tex ture feature and object or iented classification o f multi resolution seg mentatio n.The classification result w as compared w ith m ax imum likelihood classification. Then the classification result w as analyzed. Result T he ov erall classification accuracy o f object o riented w as90.67%,w hich incr eased by8.34%compared w ith SVM classification of tex ture feature and increased by20.32%com pared w ith m ax imum likelihoo d classificatio n.T his kind of classification not o nly can g et o v er the disadvantages of other classificatio ns,e.g.Spectral Similar and Ground object Fragm entations,etc. but also acquire good effectiveness. Conclusion Using the classification of object oriented can realize the purpose o f ex tracting the land utilization information,and this m ethod is accurate and fast. Key words:rem ote sensing im ag e;inform ation o f land uatilization;support v ector m achine;tex tur e fea ture;multiresolution segm entation;accuracy assessment 土地利用信息的获取,是研究士地利用和土地覆盖动态变化的基础,将遥感、地理信息系统和全球定位系统相结合,开展国土资源和环境综合调查,具有现势性强、分类周期短、资源信息更新快等优势,从而可以以最快的速度动态监测土地资源利用及环境的变化情况,及时为社会经济发展决策和制定相关规 *[收稿日期] 2010 11 29 [基金项目] 国家林业局 948 项目(2009 4 45) [作者简介] 张伐伐(1985-),男,安徽怀远人,在读硕士,主要从事 3S 技术在资源与环境中的应用研究。 E mail:zhangfafa520@https://www.wendangku.net/doc/4515805188.html, [通信作者] 李卫忠(1963-),男,陕西蒲城人,副教授,硕士生导师,主要从事森林经理学研究。E m ail:w eizhong_li@https://www.wendangku.net/doc/4515805188.html,

基于遥感数据的城市绿地信息提取研究进展

基于遥感数据的城市绿地信息提取研究进展1 吕杰，刘湘南 中国地质大学（北京）信息工程学院，北京 (100083) E-mail：jasonlu168@https://www.wendangku.net/doc/4515805188.html, 摘要：本文对目前城市绿地信息提取研究现状进行了总结，对其中的利用航空遥感数据提取植被信息、卫星遥感提取植被信息、高分辨率遥感植被信息以及高光谱遥感植被信息研究进展进行了介绍，并从中分析提出遥感数据提取城市绿地信息存在的问题，对于存在的混合像元的问题，本文指出混合像元分解是解决存在问题的关键。 关键词：遥感，城市绿地，信息提取，混合像元 中图分类号：TP 7 1．引言 随着城市规模的不断扩大，自然环境正受到越来越严重的破坏，特别是大量的植被被高楼大厦取代，导致原有的生态系统严重失衡。而植被是环境的天然调节器，因此，无论在新城区还是老城区，绿化都显得尤其重要。对于土地资源极为珍贵的特大城市来说，良好的绿地规划方案可以有效地提高绿化生态环境效益。 另一方面，随着社会和经济的发展，城市化步伐在不断加快，城市规模日渐扩大，因此，城市正面临着一系列的生态和环境问题，例如城市热岛效应，沙尘暴等。为了解决这些问题，人们逐渐发现城市绿地对城市生态环境的改善有着不可替代的功效，为此，许多国家将城市绿化制定为城市可持续发展战略的一个重要内容，并将城市绿地作为衡量城市综合质量的重要指标之一。 利用遥感技术获取绿地信息成为快速、客观、准确的城市生态监测、评价、规划和管理的重要手段。目前可以利用的高分辨率遥感数据资料越来越多，高于lm 分辨率航天遥感影像和航空遥感影像己开始应用到资源调查和测图中。 2．城市绿地信息提取研究现状及存在问题 城市绿地是在人类较强干扰下生成的绿地景观，其生态效益不仅与绿地斑块的面积、空间分布有关，而且与构成绿地的植被类型密切相关（王伯荪，1987 ）。90 年代后期，景观生态学理论和方法逐渐应用到对城市绿化的研究中，这些研究为城市植被研究提供了新的研究思路和方法（高峻等，2002 ：李贞等，2000 ）。城市植被遥感信息提取为城市植被景观生态分析提供基础数据，是遥感信息提取的重要研究方向，也是城市植被学研究的重要内容（王伯荪等，1998 ）。 2.1 航空遥感影像用于植被信息提取 随着遥感技术的发展，航空影像图的信息提取比例尺已经达到了1:1000 ，由遥感图提取城市绿地率和绿化覆盖率，是一条比较成熟和现实的途径。2001 年5 月上海市已完成三次航空遥感城市绿地精细调查。2000 年山东省建设处委托中国国土资源航空物探遥感中心对山东省济南市、淄博、文登、荣成等地市进行了航空遥感城市绿化调查。大比例尺彩红外航空遥感图像具有信息量大、植物标志清楚等优点，它不仅被广泛用于植被调查，而且对植 1本课题得到国家863项目(2007AA12Z174)资助。

遥感矿物蚀变信息提取方法及ENVI下实现

遥感矿物蚀变信息提取方法及ENVI下实现

蚀变岩石是在热液作用影响下，使矿物成分、化学成分、结构、构造等发生变化的岩石。由于它们经常见于热液矿床的周围，因此被称为蚀变围岩，蚀变围岩是一种重要的找矿标志。利用围岩蚀变现象作为找矿标志已有数百年历史，发现的大型金属、非金属矿床更是不胜枚举：北美、俄罗斯的大部分斑岩铜矿、我国的铜官山铜矿、犹他州的大铝矿、西澳大利亚的大型金矿、墨西哥的大铂矿、美国许多白钨矿、世界大多数锡矿、哈萨克斯坦的刚玉矿等，都属于以围岩蚀变作为找矿标志发现的矿床。 国内外遥感工作者，都在不断地设计、研制和总结对这种遥感信息的提取和识别技术。矿化蚀变信息是找矿的一个重要标志，而这些对找矿有指导意义的矿化蚀变信息常常受其它地物信息的干扰，和受遥感图像的波谱分辨率和空间分辨率的制约，往往表现的很微弱。因此，国内外学者也在不断尝试各种技术方法提取这种矿化蚀变弱信息。 本文总结了遥感蚀变信息提取的各类方法，及其在ENVI软件中的实现。 ?原理 遥感技术主要是建立在物体反射和发射电磁波的原理之上。而地物波谱特性通常都是用地物反射辐射电磁波来描述。由于地物反射发射电磁波的特性不同，其反射波谱曲线形态也有千差万别。如植物的反射波谱曲线上，在绿光波段表现由于其叶绿素的存在表现为有一强反射峰，而在短波红外波段由于叶冠组织的相互作用表现为强反射峰，在红光波段则表现为强吸收谷。 遥感地质应用中，近矿围岩蚀变形成的蚀变岩石与其周围的正常岩石在矿物种类、结构、颜色等方面都有差异，这些差异导致了岩石反射光谱特征的差异，并且在某些特定的光谱波段形成了特定蚀变岩石的光谱异常。光谱异常为用遥感图像的异常信息提取提供了理论依据。 ?方法及实现 依据矿化蚀变岩与围岩的波谱特征的差异，可采用图像增强处理方法获取矿化蚀变信息增强的图像变量，从而最终实现提取矿化蚀变信息的目的。一般图像增强突出蚀变信息有以下几种方法。 (1)蚀变干扰信息剔除 遥感数据包含地表的信息，遥感在地质方面的应用就是提取用户需要的信息，提取矿化蚀变信息的过程是计算影像中所有像素信息统计归类分析的过程，蚀变异常信息的提取对遥感图像的质量要求较高，因此首先要对遥感数据进行严格的筛选，干扰噪声小的数据，一般要求遥感数据的时相是植被发育较弱、冰雪覆盖少的季节，同时该时相的云覆盖量较少。由于受地形地貌的影响，有些因素靠数据的时相选择却难以克服，例如阴影、河流水体、高山上的冰雪、白泥地等，可以采用相应的数学方法来解决，以使阴影、水体等干扰像素的数据不参与统计分析。一方面是选择较好的数据；另一方面是对数据进行数据预处理，包括大气校正、掩膜等。 利用ENVI软件的大气校正模块flassh能快速的消除大气影响，还原地物的真实面目。有利于蚀变信息的提取。

海面油膜高光谱遥感信息提取_陆应诚

收稿日期: 2008-03-10; 修订日期: 2008-09-30 基金项目:中国石油天然气股份有限公司科技预研项目“海域遥感油气勘探技术研究”(编号: 06-01C-01-08)和国家科技支撑计划(编号: 2006BAK30B01)。 第一作者简介: 陆应诚(1979— ), 男, 南京大学博士研究生, 主要从事高光谱遥感应用研究。E-mail: lycheng2003@https://www.wendangku.net/doc/4515805188.html, 。 海面油膜高光谱遥感信息提取 陆应诚, 田庆久, 宋鹏飞, 李姗姗 南京大学 国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093 摘 要: 针对辽东湾海域的Hyperion 高光谱遥感数据特点, 结合海面油膜光谱与Hyperion 影像特征, 对该数据进行水陆分离与最小噪声分离(minimum noise fraction, MNF)变换处理, 在辽东湾海域MNF 波段影像的2D 散点图中, 海面油膜的出现会在其边缘形成一个异常散点区域, 可区分油膜与干扰信息,结合提取的海面油膜端元的MNF 波谱, 通过混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering, MTMF)技术, 成功地提取研究区海面油膜信息, 有效监测海面油膜信息, 为海洋环境监测提供新的技术手段。 关键词: 油膜, 高光谱, 遥感, Hyperion, 辽东湾 中图分类号: X55 文献标识码: A 1 引 言 在海洋石油的遥感监测与评估中, 海面油膜是遥感探测的一个重要对象, 多光谱、热红外、雷达等诸多遥感领域均对此有一定研究(Gonzalez 等, 2006; Fingas & Brown, 1997; Labelle & Danenberger, 1997; O’Briena 等, 2005), 由于海洋背景复杂, 海面大气影响、水体对电磁波的散射与吸收作用, 海面油膜遥感信息表现为弱信息；又由于海面油膜随来源、构成种类、油膜厚度、风化程度的不同表现为不确定的遥感影像特征；这些因素对海面油膜遥感信息提取存在一定的制约。随着高光谱遥感技术的发展(童庆禧, 2003), 针对海面油膜信息的高光谱遥感探测方法技术不断得到发展(Foudan, 2003)。Palme(1994)利用小型机载成像光谱仪(CASI)数据研究1993年Shetlands 群岛溢油事件中产生的油膜和其他油污信息, 指出440—900 nm 是可以用来进行溢油油膜信息提取的有效谱段；Foudan(2003)利用机载AVRIS 高光谱数据对Santa Barbara 海岸带的油污与海面油膜进行研究, 表明分散的石油在580nm 、700nm 具有反射峰, 厚油膜在近红外波段反射率要高于薄油膜, 600—900nm 具有最大的油膜遥感探测的可能性。比较分析混合光谱分解技术(spectral unmixing)、纯净像元指数(pixel purity index, PPI)、 光谱角度制图法(spectral angle mapper, SAM)、混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering, MTMF)技术等方法在海面油膜信息提取上的特点。近年来, 国内学者也不断开展海面油膜遥感研究, 赵冬至等(2000)总结了柴油、润滑油和原油等3种油膜随厚度变化的光谱特征, 指出736nm 和774nm 对不同的油类具有相同的吸收特征；张永宁等(1999, 2000)测试了几种类型油的海面波谱, 认为在海洋溢油波谱特征中0.5—0.58μm 是不同油膜最高反射率的所在位置, 并利用A VHRR 和TM 数据识别海洋溢油；陆应诚(2008, 2009)的海面油膜实验表明随油膜厚度不同, 油膜光谱特征与响应原理表现不同。 本文以辽东湾双台子河口外海域为研究区, 结合海面油膜光谱特点与海面油膜Hyperion 遥感影像特征, 通过高光谱遥感MTMF 技术方法, 提取研究区海面油膜信息。 2 Hyperion 数据预处理 研究区在辽东湾双台子河口外海域, 该区是中国重要原油生产基地——辽河油田所在地, 近年来, 辽东湾海域油田的开采与运输为海洋环境带来一定的影响。 2007-05-06获取了研究区的一景美国EO-1卫

遥感信息提取资料

遥感图像信息提取方法综述 0、遥感图像分析 遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。 在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。 1、遥感信息提取方法分类 常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。 1.1目视解译 目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非

遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。 1）遥感影像目视解译原则 遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。一般判读顺序为，在中小比例尺像片上通常首先判读水系，确定水系的位置和流向，再根据水系确定分水岭的位置，区分流域范围，然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。在此基础上，再进行地质、地貌等专门要素的判读。 2）遥感影像目视解译方法 （1）总体观察 观察图像特征，分析图像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映，从而可以把图像分成大类别以及其他易于识别的地面特征。 （2）对比分析 对比分析包括多波段、多时域图像、多类型图像的对比分析和各判读标志的对比分析。多波段图像对比有利于识别在某一波段图像上灰度相近但在其它波段图像上灰度差别较大的物体；多时域图像对比分析主要用于物体的变化繁衍情况监测；而多各个类型图像对比分析则包括不同成像方式、不同光源成像、不同比例尺图像等之间的对比。

遥感影像信息提取与分析_沈占锋

计算机世界/2006年/7月/31日/第B15版 技术专题 Taries软件主要应用于对高分辨率遥感影像的各种信息的处理、提取与分析,是具有自主知识产权的软件产品。 遥感影像信息提取与分析 沈占锋 近年来，一系列高分辨率卫星的相继上天，高分辨率卫星遥感的应用也因此成为可能，也凸现出遥感影像数据处理的重要性日益显现。遥感影像数据处理的主要内容就是对遥感数据（主要是高分辨率遥感影像数据）进行自动（半自动）图像处理分析，从而获取人们需要的信息。 Taries软件是具有自主知识产权的软件产品，由中科院遥感所国家遥感应用工程技术研究中心下属的空间信息关键技术研发部开发。Taries软件主要应用于对高分辨率遥感影像的各种信息的处理、提取与分析，其功能包括影像的预处理、影像分割、影像分类、特征提取与表达、特征分析、目标识别等。它是集矢量和栅格于一体化的软件系统。 Taries主要功能 1. 影像处理 （1）采用几何精纠正方法：建立基于空间投影理论与有限控制点的全局自适应方法，并建立基于控制点、线、面特征的局部自适应相结合的影像几何精纠正模型。 （2）实现多源遥感影像信息的特征级融合: 在像元级、高精度的多源遥感信息分析技术基础上，发展了各种特征估计器和融合评判规则，建立特征级的多源遥感信息融合的方法以及相应的算法。 2. 影像信息提取 （1）在复杂环境中的目标信息增强: 采用具有空间自适应能力的目标特征的信息增强模型与方法，特别是弱目标信息的增强方法，并对无关背景信息进行抑制。 （2）高分辨率影像分割: 基于空间特征（包括纹理特征、形状特征和动态特征）以及高维统计特征，采用面向特征的高分辨率影像分割技术（如基于模糊集理论、EM模型、Markov模型、MCMC模型、小波分析等）。 （3）基于智能计算模型的目标特征提取: 基于神经网络、支撑向量机等智能计算模型，研究和发展针对目标的纹理特征、结构特征的提取方法，并实现相应算法。 （4）目标识别与提取系统原型: 采用组件技术，研制开发目标识别与提取软件系统原型，包括影像精处理、目标单元分割与特征提取、目标识别等模块。 3. 矢量数据显示、处理与分析 （1）兼容ArcGIS SHP等矢量数据存储格式，能够采用系统的矢栅一体化数据模型对相应的矢量数据进行读取与显示。 （2）基于底层数据模型，能够实现基于Taries软件的矢量数据的修改功能，包括基本对象（点、线、面）的增、删、改等操作。 （3）基于相应的矢量数据建立拓扑关系，并在此基础上进行相应的空间分析功能（如最优路径查询分析等）。 （4）具有常规的矢量数据显示软件的基本功能，并可在此基础开发进一步的应用（如移动目标定位与车辆跟踪系统等）。 关键技术

ERDAS-遥感专题信息提取与专题图制作

遥感专题信息提取与专题图制作设计报告 1、课程设计的目的与意义 本次课程设计的目的主要就是为了加深理解与巩固遥感原理与应用的有关理论知识;熟悉遥感图像处理的方法与步骤,学习运用ERDAS软件对遥感图像进行几何纠正、图像镶嵌、图像融合、自动分类以及专题图制作等处理。锻炼独立分析问题与解决问题的能力,培养良好的工作习惯与科学素养,为今后工作打下良好的基础。 2、课程设计的原理与方法 2、1课程设计原理 2、1、1 图像预处理 ERDAS软件默认的文件格式就是img格式,因此首先需要将实习数据由TIFF 格式转换为img格式图像。 多波段影像包含的信息量较大,实习中将6个单波段影像合成多波段影像进行处理。 Spot影像需具有地理信息,要将影像头文件信息添加进去。 2、1、2几何纠正 遥感所获取的数据,均存在几何畸变。因此需要对图像进行几何纠正。几何纠正的原理就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统。而将地图投影系统赋予图像数据的过程,称为地理参考。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统,因此几何纠正的过程包含了地理参考过程。在实习过程中,采用了一次多项式法进行几何纠正。 2、1、3图像镶嵌 因研究范围的要求,需要在几何上将左右两幅图像连接在一起,并且保证拼接后的图像反差一致,色调相近,没有明显的接缝。遥感影像在镶嵌之前,必须包含投影信息、地理坐标信息,还要有相同的波段数。当然,在挑选遥感数据时,要尽可能选择成像时间与成像条件相近的遥感图像,要求相邻影像的色调一致。 2、1、4图像裁剪 在实际工作中,经常需要根据研究工作范围对图像进行裁剪,按照ERDAS实际图像分幅裁剪的过程,可以将图像分幅裁剪分为两种类型:规则分幅裁剪与不规则分幅裁剪。 规则分幅裁剪就是指裁剪图像的边界范围就是一个矩形,通过左上角与右下角两点的坐标,就可以确定图像的裁剪位置,整个裁剪过程比较简单。 不规则分幅裁剪就是指裁剪图像的边界范围就是任意多边形,无法通过左上角与右下角两点的坐标确定裁减位置,而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域,可以就是一个AOI多边形,也可以就是ArcInfo的一个Polygon Coverage,针对不同的情况采用不同的裁剪过程。

遥感图像信息提取方法综述

遥感图像信息提取方法综述 遥感图像分析 遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。 在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。 1、遥感信息提取方法分类 常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。 1.1目视解译 目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。 1）遥感影像目视解译原则 遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。一般判读顺序为，在中小比例尺像片上通常首先判读水系，确定水系的位置和流向，再根据水系确定分水岭的位置，区分流域范围，然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。在此基础上，再进行地质、地貌等专门要素的判读。 2）遥感影像目视解译方法 （1）总体观察 观察图像特征，分析图像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映，从而可以把图像分成大类别以及其他易于识别的地面特征。（2）对比分析 对比分析包括多波段、多时域图像、多类型图像的对比分析和各判读标志的对比分析。多波段图像对比有利于识别在某一波段图像上灰度相近但在其它波段图像上灰度差别较大的物体；多时域图像对比分析主要用于物体的变化繁衍情况监测；而多各个类型图像对比分析则包括不同成像方式、不同光源成像、不同比例尺图像等之间的对比。 各种直接判读标志之间的对比分析，可以识别标志相同（如色调、形状），而另一些标识不同（纹理、结构）的物体。对比分析可以增加不同物体在图像上的差别，以达到识别目的。（3）综合分析 综合分析主要应用间接判读标志、已有的判读资料、统计资料，对图像上表现得很不明显，或毫无表现的物体、现象进行判读。间接判读标志之间相互制约、相互依存。根据这一特点，可作更加深入细致的判读。如对已知判读为农作物的影像范围，按农作物与气候、地貌、土质的依赖关系，可以进一步区别出作物的种属；河口泥沙沉积的速度、数量与河流汇水区域

遥感技术的发展趋势及应用领域

遥感技术的发展趋势及应用领域 经过数周的学习,我们的"遥感技术"课程结束了,在这课程的学习中,我们收获了很多遥感方面的知识. 随着传感器技术、航空航天技术和数据通讯技术的不断发展，现代遥感技术已经进入一个能动态、快速、多平台、多时相、高分辨率地提供对地观测数据地新阶段。 美国NOAA2005-2015国际遥感研究报告提出，“在未来10年遥感工业强壮发展”。从遥感影像的普及性看主要的发展方向： 1、携带传感器的微小卫星发射与普及 为协调时间分辨率和空间分辨率这对矛盾，小卫星群计划将成为现代遥感的另一发展趋势，例如，可用6颗小卫星在2-3天内完成一次对地重复观测，可获得高于1m的高分辨率成像光谱仪数据。除此之外，机载和车载遥感平台，以及超低空无人机载平台等多平台的遥感技术与卫星遥感相结合，将使遥感应用呈现出一派五彩缤纷的景象。 2、地面高分辨率传感器的使用 商业化的高分辨率卫星为未来发展的趋势，目前已有亚米级的传感器在运行。未来几年内，将有更多的亚米级的传感器上天，满足1比5000甚至1比2000的制图要求。如美国的OrbView-5、韩国的KOMPSAT-2等 3、高光谱/超光谱遥感影像的解译 高光谱数据能以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征的地表物质，而这是传统宽波段遥感数据所不能探测的，使得成像光谱仪的波谱分辨率得到不断提高。从几十到上百个波段，光谱分辨率也向更小的数量级发展。 从遥感影像处理技术和应用水平上看，主要发展方向： 1）多源遥感数据源的应用 信息技术和传感器技术的飞速发展带来了遥感数据源的极大丰富，每天都有数量庞大的不同分辨率的遥感信息，从各种传感器上接收下来。这些数据包括了光学、高光谱和雷达影像数据。 2）定量化：空间位置定量化和空间地物识别定量化 遥感信息定量化，建立地球系统科学信息系统，实现全球观测海量数据的定量管理、分析与预测、模拟是遥感当前重要的发展方向之一。遥感技术的发展，最终目标是解决实际应用问题。但是仅靠目视解译和常规的计算机数据统计方法来分析遥感数据，精度总提不高，

遥感图象处理与信息提取方法的研究

第２３卷２００４年 第４期 １２月 吉林地质 ＪＩＬＩＮＧＥｏＬｏＧＹ Ｖ０１．２３。Ｎｏ．４ Ｄｅｃ．，２００４遥感图象处理与信息提取方法的研究 吕诚然１，刘斌２，谢红３，杨国东４，于小平４ （１．吉林省地矿测绘院，吉林长春１３００６２；２．辽宁省第二测绘院，辽宁沈阳１１００３４； ３．陕西省基础地理信息中心．陕西西安７ｌ００５４；４．吉林大学地球探测科学与技术学院，吉林长春１３００２６） ［摘要］在图象预处理中，为了研究不同处理方法的效果，分别采用了灰度变换、图象平滑和图象锐化等方法，经过比较发现，不同的增强方法对不同的特征地物的效果有明显的差异；在图象信息提取时，分别使用最小距离法、比值法和组合比等方法，采用不同波段的图象组合进行运算，可以依次突出不同的地物信息，从而达到了信息自动识别的目的。 ［关键词］遥感图象；信息提取；数字图象处理 ［中图分类号］Ｐ６２７［文献标识码］Ａ［文章编号］１００１—２４２７（２００４）０４—００６０—０４ 利用计算机自动识别技术（即模式识别）从遥感图象上提取信息不仅省时省力，而且效率高，目前已成为遥感图象信息提取的主要发展趋势：从遥感图象上提取信息一般要经过图象恢复、图象预处理和信息提取几个过程。图象的恢复一般包括辐射校正和几何校正。 １遥感信息提取发展现状 遥感信息的提取主要有两种方法，一种是目视解译，它依靠人工从遥感图象中获取特定目标的地物信息；另一种方法是借助于计算机的自动判别，并提取特定的地物信息。两者相比，很明显前者耗费了大量的人力、物力和时间，而后者只需在计算机处理后的遥感图象上做少量的目视解译工作就可以达到目的。但在２０世纪７０年代至８０年代，软件技术尚不成熟，遥感信息提取就主要是依靠遥感工作者作目视解译来完成。随着计算机的普及和软件水平的提高，从事遥感研究的学者们开始利用新的技术手段来提取遥感信息。在国内这种探索分３方面：①新方法的完善和发展，如分形理论、小波变换、人工神经网络等方面进行研究，使遥感图象的分类不仅注重光谱特征，而且也从多分辨率的空间上进行分类和信息提取；②结合不同的应用发展了各种专题信息提取并加入人的知识，许多已在实际应用中取得好的效果；③随着新传感器的出现，也研制了专用图象处理软件，如合成孔径雷达（Ｓ多ｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ缩写为ＳＡＲ）图象处理的专门软件。 ２存在的问题 当人类进入信息时代并跨人空间时代的门槛之时，各种运行于空间、翱翔于空中的遥感平台连续不断地提供着各种信息。而我们对遥感信息的认识和利用程度则远远落后于通过空间和航空系统收集信息的速度。 同时，由于经济的飞速发展、资源的逐渐耗竭和全球环境的变化，要求人类走可持续发展的道路。为了适应这种需求，遥感技术被广泛地应用于国民经济的各个领域。这种趋势要求遥感信息提取手段向自动化、智能化方向发展。’ ［收稿日期］２００４一０８—１９；［修订日期］２００４—１２－０８ ［作者简介］吕诚然（１９５０一），男，吉林长春人，吉林省地矿测绘院院长，高级工程师．

全国土地利用数据遥感信息提取土地利用数据说明

全国土地利用数据遥感信息提取土地利用数据说明北京揽宇方圆信息技术有限公司是中国科学院系统的遥感影像数据服务企业，专注于遥感影像数据一站式的基础卫星数据服务、卫星影像数据处理服务。 土地利用数据时间：1985年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年 土地利用数据源：Landsat TM影像Landsat ETM影像 土地利用数据遥感信息的提取：根据影像光谱特征，利用ARCGIS、易康软件、ENVI软件等，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析，提取土地利用信息。 土地利用/覆被变化信息的提取。采用arcgis与易康结合，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于地形破碎、地物分布复杂的地区。基于Landsat TM遥感影像，采用全数字化人机交互遥感快速提取方法，同时参考国内外现有的土地利用/土地覆盖分类体系，以及遥感信息源的实际情况，将遥感影像进行解译并进行验证将土地利用数据类型划分为6个一级分类，24个二级分类以及部分三级分类的土地利用/土地覆盖数据产品，并结合本项目制定土地利用数据产品分类体系。 目视解译侧重于人的知识的参与，为了减少由于不同人员的主观差异性所造成的误差，提高遥感判读精度，因此建立统一解译标志是十分

必要的。根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析。 一、TM影像数据的预处理。遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。 二、土地利用变化信息提取。首先对其中的一期影像分别采用人工解译的方法，然后利用易康开始分类。 三、数据集成 对数据形式特征（如格式、单位、分辨率、精度）等和内部特征（特征、属性、内容等）做出全部或部分的调整、转化、合成、分解等操作，形成充分兼容的数据库。包括空间、属性和时间等对对象数据特征的处理。 四、质量控制方法 （1）遥感影像纠正采用投影变换方法（PROJECT），控制点要选择比较明显的地物，如道路交差点，坝址等，并与地形图相对应，分布要均匀，尽可能多的选择控制点，误差控制在一个像元，TM影像纠正的方根误差（a RES error）小于0.01，MSS影像纠正的方根误差（a RES error）小于0.08。 （2）地形图纠正采用有限元方法（Finite Element）。①经纬网 偏差不超过一个像素，②经线方向的方里网误差不超过2个像素，③纬线方向的方里网不超过3个像素。 （3）专题信息矢量化采用人机交互判读实现，分为基于遥感影像 的专题信息和分为基于地形图的专题信息。遥感影像解译精度保证耕地、