高光谱遥感数据解译的最佳波段选择方法研究
第16卷 第2期
1999年 10月中国科学院研究生院学报
Journal of Graduate School,Academia Sinica Vol.16 No.2 Oct. 1999
收稿日期:1999-09-01
高光谱遥感数据解译的最佳波段选择方法研究
刘建平
(第二炮兵80809部队)
赵英时
(本院地学教学部)
摘 要 分析了遥感图像解译中多光谱遥感数据选择最佳波段组合所用信息量诸方
法的内在联系,说明了信息量方法用于高光谱遥感数据最佳波段选择的局限性,提出
了基于类间可分性的最佳波段选择原则和方法.通过试验,说明了各种处理方法的有
效性、局限性和计算复杂度.
关键词 高光谱遥感数据,最佳波段选择,信息量,可分性
成像光谱遥感技术将成像技术与光谱技术结合在一起,在对目标的空间特征进行成像的同时,对每个空间像元经过色散形成几十个乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖,得到包含丰富地表资源与环境信息的海量高光谱遥感数据[1].高光谱数据提供了大量地物组成等光谱特征的微弱差异,通过处理分析,可以直接识别地物类型组分等.但是,在数据分析、专题提取的同时,仍离不开对图像的目视解译.一方面,这可以抓住问题的要害,减少工作量,快速得到所需结果;另一方面,人眼对彩色图像比对全色图像的识别能力强,高光谱遥感数据往往需要通过处理,变成人们易于理解的可视化的信息.高光谱遥感数据波段众多,数据量庞大,这对最佳波段的选择带来很大困难.为快速、准确地从这些数据中提取资源与环境信息,识别不同的物质,揭示目标的本质,则需要依据实际应用的具体要求,选择最佳波段进行处理和解译.
对于多光谱遥感应用中的最佳波段选择问题,已有多篇文章分别提出了熵、联合熵、协方差矩阵行列式值以及最佳指数等多种不同的方法[2~6].那么,上述模型、方法在高光谱遥感数据最佳波段选择过程中是否依然有效?它们之间有什么样的内在联系?分别适用于什么样的条件?反映客观实际的精度如何?是否还有适合于高光谱遥感数据最佳波段选择的其他方法?若有,其模型是什么?物理意义怎样?诸如此类问题,在高光谱遥感应用研究中非常重要,本文将对这些问题作以探讨.
1 最佳波段选择的理论模型
目视解译在高光谱遥感图像分析中仍起到相当大的作用.由于人眼对彩色敏感且分辨能力强,故应充分利用信息丰富的彩色合成图像进行目标判读.一般的数字图像处理系统都采用153
红、绿、蓝三色合成原理形成彩色图像,对于n波段图像,选择其中3个波段的方法数为n* (n-1)*(n-2)/3!种,再考虑每个波段有三种原色可选,这样就可以组合成n*(n-1)* (n-2)种彩色图像.对于具有几十个乃至几百个波段的高光谱遥感数据,显然,用一一试验的方法是行不通的,必须解决最佳波段选择问题.选择的原则有两点:
(1)所选择的波段或波段组合的信息量最大;
(2)所选择的波段或波段组合对于所需识别的地物类别之间最容易区分.
1.1基于信息量的最佳波段选择
一般来说,选择波段的一个主要依据是该波段的辐射量的方差应尽可能大,因为方差的大小体现了所含信息的多少.但由于景物各波段的辐射特性之间的相关性,用三个方差最大的波段合成的结果并不一定能获得最多的信息.当三者之间相关很强时,各波段所包含的信息之间有着大量的重复和冗余.因此,选择三个波段的组合时,必须同时考虑方差要大而相关性要小这样两个条件,即考虑组合图像的信息量最大.
1.1.1熵与联合熵[2]
根据仙农信息论的原理,一幅8bit表示的图像X的熵为:
H(X)=-E255i=0P i log2P i(比特)
式中X为输入图像,P i为图像像素灰度值为i的概率.同理,三个波段图像的联合熵为:
H(X1,X2,X3)=-E255
i1,i2,i3=0
p i1,i2,i3log2p i1,i2,i3
这样,对所有可能的波段组合计算其联合熵,并按照从大到小的顺序进行排列,则最佳波段选择问题就得到解决.
1.1.2组合波段的协方差矩阵行列式[3~5]
在正态分布条件下有:
p i(x)=1/k s ex p[-(x- x)T M-1s(x-
x)]
式中:K s=(2P)N/2|M s|1/2,M s为样区协方差矩阵,x为图像变量,N为波段数,M为样区的象元总数.
遥感数据象元变量近似正态分布,故有:
S=ln(K s)+1
2
E M
i=1
x T*M-1*
s
P i(x)
对于无偏估计,由上式得到:
S=N
2+ln(K s)=
N
2+
N
2ln(2P)+
1
2ln|M s|
由此可以看出,图像熵随变量协方差矩阵M s的行列式值的变化而变化.因此,通过计算三个波段组合的协方差矩阵行列式,其数值的大小就反映了组合波段的信息量的大小.
1.1.3最佳指数(OIF)[6]
因为图像数据的标准差越大,所包含的信息量也越大,而波段间的相关系数越小,表明各波段图像数据的独立性越高,信息的冗余度越小.故也可采用美国查维茨提出的最佳指数(OIF)的概念,即
OIF=E3i=1S i/E3i=1|R ij|
式中S i为第i个波段的标准差,R i j为i、j两波段的相关系数.
154
第16卷中国科学院研究生院学报第2期
对n波段图像数据,计算其相关系数矩阵,再分别求出所有可能三组合波段对应的OIF. OIF越大,则相应组合图像的信息量越大.对OIF按照从大到小的顺序进行排列,即可选出最优组合方案.
若仅对某些特定的区域感兴趣,则可以定义这些特定区域,并按照上面的方法对它们求解相应的最佳组合波段.
1.2基于类间可分性的最佳波段选择
在进行高光谱数据解译时,对于不同的应用目标往往需要分析不同地物类别之间在哪些波段或组合波段上最容易区分,即要研究高光谱数据各波段、各地物类别间的可分性.其总的思想是求取已知类别样本区域间在各波段和/或波段组合上的统计距离,包括均值间的标准距离、离散度和Bhattacharyya距离(简称B距离)等[7,8].
1.2.1均值间的标准距离
/均值间的标准距离0d被定义为:
d=|u1-u2| R1+R2
式中,L1、L2分别为两类对应的样本区域的光谱均值;R1、R2分别为两类对应的样本区域的方差.d反映两类在每一波段内的可分性大小.d越大,可分性越大.此法是一维特征空间中两类别间可分性的一种度量,它不适于进行多变量的研究.对于多维特征空间、多变量的可分性研究,可用离散度、B距离等方法.
1.2.2离散度
表征两个地物类别Wi和Wj之间的可分性,其表达式为:
D ij=1
2
t r[(E i-E j)(E-1i-E-1j)]+12t r[(E-1i-E-1j)(U i-U j)(U i-U j)T]
式中,U i、U j分别为i、j类的亮度均值矢量,E i、E j分别为i、j类的协方差矩阵,t r[A]表示矩阵A对角线元素之和.
1.2.3B距离:
表征两个地物类别Wi和Wj之间的可分性,其表达式为:
D ij=1
8
(U i-U j)T
E i+E j
2
-1
(U i-U j)+
1
2
ln
E i+E j
2
(|E i|#|E j|)12
式中符号的意义同于/离散度0公式中的定义.
对于任何一对给定的地物类别,只要算出这两个不同类别在所有可能的波段组合中的标准距离、离散度或B距离,并取最大者,便是区分这两个类别的最佳波段组合,即最优子集. 1.2.4类间平均可分性
上面几种方法是针对两个类别而言,也就是说它们都是类对间的可分性度量.对于多类别而言,一个常用的办法是计算平均可分性,即计算每一种可能的子空间中,每个类对之间的统计距离,再计算这些类对间统计可分性的平均值,并按平均值的大小排列所有被评价的子集顺序,从而选择最佳组合波段.
2试验研究
试验在微机上进行(CPU:Pentium Pro,主频:266MH z/s,内存:64M b).笔者在ENV I3.1
155 1999年刘建平等:高光谱遥感数据解译的最佳波段选择方法研究10月
第16卷中国科学院研究生院学报第2期环境下利用IDL语言开发了/多光谱/高光谱遥感数据最佳波段选择子系统0,进行有关试验研究.
多光谱数据选用美国圣迭戈1985年Landsat TM数据(除热红外波段之外的其它六个波段),数据大小:500samples@500lines@6bands.高光谱数据选用美国Cuprite,Nevada,1995年四月25日AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)50个波段的AVIRIS高光谱数据(由JPL提供).数据类型:整型,数据大小:400sam ples@350lines@50bands (AVIRIS的原始数据为224波段,只选用50个波段的数据),波长范围:1.991~2.479毫微米.
2.1基于信息量的最佳波段选择方法试验
2.1.1多光谱遥感数据
对1985年圣迭戈影像图TM1、T M2、TM3、TM4、TM5、TM7等六个波段的20种可能的波段组合所产生复合图像的联合熵、协方差矩阵行列式值以及最佳指数按联合熵的降序列于表1.
表11985年圣迭戈TM各种波段组合的信息量比较
序号波段组合联合熵行列式值(排序)最佳指数(排序)
11,4,513.158 1.02012e+008(1)13.6604(1)
23,4,513.124 5.55968e+007(2)12.7915(2)
31,4,713.109 5.49733e+007(3)11.3569(8)
42,4,513.063 2.99648e+007(4)11.7583(6)
51,5,713.047 1.76957e+007(6)12.1747(4)
63,4,713.037 2.67053e+007(5)10.7580(10)
71,3,513.016 1.07758e+007(9)11.8785(5)
81,3,412.988 1.34026e+007(8)10.9572(9)
92,4,712.976 1.57294e+007(7)9.65648(14)
103,5,712.9689.47268e+006(10)11.5973(7)
114,5,712.9579.25825e+006(11)12.4963(3)
122,5,712.888 5.54493e+006(12)10.6435(12)
131,2,512.834 3.40383e+006(13)10.7049(11)
141,3,712.797 3.17464e+006(14)9.38788(16)
152,3,512.728 1.74888e+006(17)10.4500(13)
161,2,412.708 2.43608e+006(15)9.63108(15)
172,3,412.651 2.03664e+006(16)9.38006(17)
181,2,712.568 1.15130e+006(18)8.23074(18)
192,3,712.338373823(19)8.14526(19)
201,2,311.939137230(20)7.64161(20)
从表1可以看出,联合熵与协方差矩阵行列式值的排列顺序非常接近.在一般情况下,采用最佳指数也能求得信息量最大的组合波段.联合熵的计算复杂度相当高,协方差矩阵行列式值与最佳指数具有相近的计算复杂度.因此,在正态分布情况下,选用协方差矩阵行列式值法可以在大大减少计算量的同时,得到相对准确的结果.
2.1.2高光谱遥感数据
由于联合熵的计算具有很高的时空复杂度,特别是对存储空间的要求很高.为了提高试验的效率并在同等条件下对联合熵、协方差矩阵行列式值以及最佳指数进行比较,特意取原始数156
1999年刘建平等:高光谱遥感数据解译的最佳波段选择方法研究10月
据的一个子区进行试验.下面分别列出三种方法的计算结果.
(1)联合熵计算结果
计算50个波段所有可能的组合波段的联合熵,并将联合熵值排在最前面的30组结果输出到文件中,结果如下:
T here are50bands.There are19600band combinations.Result Records:30.
T he integrated entropy for each band combination is ordered as follow ing:
Band172vs Band174vs Band181:13.2012739181518550
Band172vs Band174vs Band179:13.2012739181518550
Band172vs Band173vs Band201:13.2012739181518550
Band172vs Band174vs Band178:13.2012739181518550
Band172vs Band173vs Band199:13.2012739181518550
(其余结果略)
这个结果让人吃惊,最初的试验用的是浮点计算,后来改用双精度计算,经过反复选取其他区域进行试验,类似的结果依然出现.从输出结果可以推断,如果再多输出几十个,甚至几百个结果记录,情况依然如故.其原因在于高光谱遥感的波段信息之间的相关性强,冗余度大.可见,对于高光谱遥感数据而言,为目视解译选择最佳波段组合,采用熵和联合熵的方法是不可行的.
(2)协方差矩阵行列式值计算结果
为便于对结果进行比较分析,专门设计了试验测试程序,在求出高光谱数据各波段协方差矩阵行列式值排列在最前面的那些三波段组合后,同时也计算出对应的组合波段的联合熵,其结果如下:
T here are19600band combinations.Actual DETERMINANTs calculated19600.
T he determinants and the respective integrated entropy for the first30band combination are ordered as follow ing:
Order three band combination determinant integrated entropy
0Band172Band183Band1902250208.013.2012739181518550
1Band172Band189Band2092001264.013.2012739181518550
2Band172Band181Band1901984384.013.2012739181518550
3Band172Band189Band1981980224.013.2012739181518550
4Band172Band187Band1981979472.013.2012739181518550
上述计算结果是排列在前30位的组合波段的一部分,若按照Sheffield的推论[5],则上述排列顺序就是各自联合熵大小的排列顺序.但实际的计算结果并非如此.除排在第9、17、25、27位的组合波段的联合熵为12.89552外,其他组合波段的联合熵均为13.20127.原因何在?我们不妨再反过来作一次试验,上述结果涉及到172、177、181等17个波段,对这些波段的所有可能的680种波段组合方式再计算联合熵(结果参见表2).
表217个波段各种组合方式的联合熵
排列顺序联合熵排列顺序联合熵
1~48313.20127640~67212.89552
484~63813.04840673~68012.74264 63912.95441
157
第16卷中国科学院研究生院学报第2期
从表中可见,在680种波段组合方式中只有5个不同的联合熵值,这是由于高光谱遥感数据的波段信息之间的强相关性,使得多种波段组合方式具有相同的联合熵.由此可见,按协方差矩阵行列式值方法计算组合波段信息量的排列顺序同实际情况相去甚远.
(2)最佳指数计算结果
同上节,为便于对结果进行比较分析,专门设计了试验测试程序,在求出高光谱数据最佳指数排列在最前面的那些三波段组合后,同时也计算出对应的组合波段的联合熵,其结果如下(只列出一部分):
T he largest30OIFs and the respective integrated entropy are ordered as follow ing:
Order three band combination OIF integrated entropy
0Band183Band187Band18810.00412113.2012739181518550
1Band186Band187Band18810.00051113.2012739181518550
2Band187Band188Band1899.989563913.2012739181518550
3Band185Band187Band1889.974481613.0483970642089840
4Band183Band187Band1899.954165513.2012739181518550
按照查维茨的理论,上述结果排列顺序就是对应组合波段的信息量大小的排列顺序.但同联合熵的计算结果仍是对应不起来,为了进一步弄清其中的原由,还按上节的思路,反过来计算上述结果所涉及的所有波段(11个波段)的所有可能的三波段组合方式的联合熵(165种).计算结果表明,排在前116位的所有组合波段的联合熵均为13.20127,紧接着的44种组合方式的联合熵为13.04839,其余5种组合方式的联合熵为12.89552.可以看出,这同(2)的结论是相似的.
2.2基于类间可分性的最佳波段选择方法试验[9]
这里针对高光谱遥感数据首先通过先验知识确定7类目标的样本区域,并分别进行下述各种基于类间可分性的最佳波段选择方法试验.
2.2.1类间标准距离
对于所有的先验类别,求取两两之间具有最大可分性的单波段并排序.参与试验的共有7个不同的地物类别,分别为干荒地(Playa)、凝灰岩(Varnished Tuff)、硅石(Silica)、明矾石(Alu-nite)、水铵长石(Buddingtonite)、方解石(Calcite)、高岭石(Kaolinite),可组成21个类对,下面仅列出部分类对间标准距离排在前5位的计算结果.
T he standard distance betw een every tw o ROIs(classes):
Play a&Varnished Tuff:Playa&Silica:Play a&Alunite:
0Band17225.478240970Band202 2.869814630Band19123.21077728 1Band17624.640810011Band201 2.805582991Band19422.92634201 2Band19024.143486022Band200 2.803028582Band18922.70220184 3Band18323.363634113Band199 2.760721683Band18822.49652100 4Band18622.973178864Band198 2.693968304Band19022.26128960 Varnished T uff&Buddingtonite Varnished Tuff&Calcite:Silica&Alunite:
0Band1728.462351800Band173 3.777848240Band189 4.05426073 1Band173 6.972692491Band176 3.734328031Band190 3.969099567 2Band176 6.538277152Band172 3.619408372Band191 3.93149018 158
1999年刘建平等:高光谱遥感数据解译的最佳波段选择方法研究10月3Band197 5.725072863Band175 3.524260763Band188 3.81846213 4Band178 5.632195004Band178 3.483971124Band215 3.66536379 Kaolinite&Buddingtonite:Kaolinite&Calcite:Buddingtonite&Calcite:
0Band211 3.363307240Band194 2.472714660Band208 5.51990986 1Band210 3.305135731Band173 2.013990161Band207 5.29949665 2Band209 3.162642722Band172 2.007514242Band202 5.06357861 3Band208 3.133219483Band193 1.971809153Band206 4.40861273 4Band194 2.998620034Band189 1.896153094Band203 4.33902550上述结果一目了然,类间的标准距离值大的波段,则对应的两类地物就比较容易区分.当然,这是一种相对的概念,自然界的景物是非常复杂的,仅仅考虑两类地物可分性最大的单个波段并非总能有效地区分相应的地物.
2.2.2离散度
在相同的试验条件下,计算每个类对间的离散度,将排列在前10位的组合波段进行排序,下面为部分结果.
T he largest discreteness of the three band combinations betw een every tw o ROIs:
For ROI Playa and Varnished Tuff,the result follow s:
0Band172Band196Band20226702.07
1Band183Band196Band20224952.31
For ROI Varnished Tuff and Silica,the result follow s:
0Band184Band192Band193222642.5
1Band181Band185Band190186650.9
For ROI Silica and Alunite,the result follows:
0Band184Band192Band193222642.5
1Band181Band185Band190186650.9
从计算结果上分析,该方法所给出的三个波段相对分散一些,波段间的相关性不太强,合成的结果图像色彩较丰富,有利于目标解译.
对所有类别计算平均离散度,将排列在前30位的组合波段排序,下面给出部分结果.
File:E:\ENV IDATA\C95AVSU B\Cup95rd.int.Number of bands:50.Number of ROIs(Classes):7
Number of three band combinations:19600.Number of ROI pairs:21.
T he average discreteness of the selected ROIs in the first30.
0Band176Band192Band20136914.40
1Band176Band192Band19832899.34
2Band176Band192Band21932790.77
3Band184Band192Band19332650.97
4Band172Band183Band18430193.81
2.2.3B距离
对7类地物所组成的21种类分别计算其可能的三波段组合的B距离,将排列在前10位的那些波段组合方式进行排序,下面为部分结果.
T he largest B-Distance of the three band combinations betw een every tw wo ROIs:
159
第16卷中国科学院研究生院学报第2期For ROI Playa and Varnished Tuff,the result follow s:
0Band189Band190Band1949064.281
1Band185Band190Band1949013.705
For ROI Varnished Tuff and Silica,the result follow s:
0Band178Band190Band19212710.77
1Band177Band182Band18312624.08
For ROI Silica and Alunite,the result follows:
0Band177Band182Band18316657.38
1Band181Band182Band18316367.47
For ROI Alunite and Kaolinite,the result follows:
0Band177Band182Band18316657.38
1Band181Band182Band18316367.47
For ROI Kaolinite and Buddingtonite,the result follow s:
0Band177Band182Band18316657.38
1Band181Band182Band18316367.47
For ROI Buddingtonite and Calcite,the result follow s:
0Band177Band182Band18316657.38
1Band181Band182Band18316367.47
上述结果有一个共性,就是所选择的组合波段的波谱距离很近,有许多是相邻的波段,这些波段之间的信息冗余度大,相关性很强,组成的图像色彩不太丰富,但在这些波段中相关的两类地物间的B距离最大,则相对来说在这些波段中较易于区分.
对所有类别计算平均B距离,将排列在前30位的组合波段排序,下面给出部分结果.
File:E:/ENV IDATA/C95AVSU B/Cup95rd.int.Number of bands:50.Number of ROIs (Classes):7.Number of three band combinations:19600.Number of ROI pairs:21.Total process-ing time:344.38000seconds.The averag e B-Distance of the selected ROIs in the first30.
0Band178Band182Band1837436.333
1Band177Band182Band1837110.679
2Band176Band177Band1816828.476
3Band181Band182Band1836774.134
4Band180Band182Band1836747.095
显然,两种平均可分性的计算结果同类对间的可分性计算结果有类似的特征.
3试验结论
(1)遥感图像的目视解译是遥感应用的重要环节之一,多光谱和高光谱遥感应用均离不开图像的目视解译,这就要求按照信息量最大或类间可分性最大的原则选择最佳的遥感波段,组合成信息量丰富的彩色图像,以利于目视解译.
(2)联合熵、协方差矩阵行列式以及最佳指数等方法,适于进行多光谱遥感数据的最佳波段选择.联合熵的计算具有很高的时空复杂度,数据量大或数据量化级别高都可导致其不可计算.比较而言,协方差矩阵行列式值以及最佳指数方法是进行多光谱遥感数据最佳波段选择的简便、快捷的方法.
160
1999年刘建平等:高光谱遥感数据解译的最佳波段选择方法研究10月
(3)不同于多光谱遥感,高光谱遥感的光谱采样密度高,相邻波段间的相关程度高,信息冗余度大,信息量最大的波段组合方式多.所以,基于组合波段信息量的联合熵、协方差矩阵行列式以及最佳指数等方法,不适于进行高光谱遥感数据的最佳波段选择.
(4)高光谱遥感应用是面向目标分类和目标识别的,而基于信息量的最佳波段选择方法并没有就地物间分类和识别的最佳波段选择给出任何解决方法.为了解决这一问题,本文提出了基于遥感图像上不同地物可分性大小的最佳波段或波段组合的选择方法,包括标准距离、离散度、B距离、平均离散度和平均B距离等.类间标准距离的处理结果明确显示各不同类别之间可分性最大的单一波段.离散度和B距离方法都可给出类对间的最佳组合波段,相比较而言,前者给出的组合波段合成图像的效果更好一些,原因在于所给组合波段间有一定的距离,波段间的相关性不那么强,目视解译效果更好.平均离散度和平均B距离均可给出多种类别间可分性最大意义下的最佳组合波段.从效果比较来看,与类对间的最佳波段选择的情形相同;从计算时间上看,离散度方法优于B距离方法.
参考文献
1陈述彭等.遥感信息机理研究.北京:科学出版社,1998.139~145
2贾永红等.四种HIS变换用于SAR与T M影像复合的比较.遥感学报,1998,2(2):103~106
3李德熊.TM合成图像波段组合的选择.遥感信息,1989,(4):19~22
4戴昌达,雷莉萍.TM图像的光谱信息特征与最佳波段组合.环境遥感,1989,4(4):282~292
5Sh effield C,Selecting.Band Combinations from M ulti spectral Data,Photogrammetric Engineering&Remote Sensing.1985,51
(6):681~687
6陆灯盛等.TM图像的信息量分析及特征信息提取的研究.环境遥感,1991,6(4):267~274
7陈述彭,赵英时.遥感地学分析.北京:科学出版社,1990
8Sw ai n P H,Davis S M.Remote S ensing:The Quanti tative Approach.M cGraw-hill International Book Company,1987
9刘建平.高光谱遥感数据处理分析软件系统设计与实现(硕士论文).1999
Methods on Optimal Bands Selection
in Hyperspectral Remote Sensing Data Interpretation
Liu Jianping
(80809Unit,the S econd Ar tillery A rmy)
Zhao Yingshi
(G raduate S chool,Academia S inica,Be ijing100039)
Abstract the intrinsical relationships of the/entropy0methods on optimal bands selection in multispectral remote sensing data interpretation are analysed,and,limitations of using these meth-ods in hyperspectral remote sensing data interpretation ex plained.T he optimal bands selection principles and methods based on the classes distinguishability are put forw ard.The validity,accu-racy,limitations and computational com plexity of the processing methods concerned are illustrated throug h ex periments.
Key words hy perspectral remote sensing data,optimal bands selection,integ rated entropy, distinguishability
161
遥感地学解译
一、遥感地质学的主要研究内容是什么？ 答：遥感地质学主要是指研究地球上各种地质体和各种地质现象，根据和利用地质体的电磁波谱特征,借助先进的遥感科学技术。从各种载着地物电磁辐射特征的遥感资料中提取地质信息，以达到宏观，准确，快速的研究地质体和地质现象的目的，在地质与成矿理论指导下，研究如何应用遥感技术进行地质与矿产资源调查研究的学科.是遥感技术与地球科学结合的一门边缘学科。 它的主要研究内容大致包括如下： 1、各类地质体的电磁辐射特性及其测试、分析与应用; 2、遥感图像的地质解译与编图； 3、遥感数字资料的地学信息提取原理与方法； 4、遥感技术在地质各个领域的具体应用和实效评价。 二、遥感图像地学信息解译主要内容有哪些？ 答：地学解译是从遥感图像上获取目标地物信息的过程具体是指解读人员通过应用各种解译技术和方法在遥感图像上识别出地质体、地质现象的物性和运动特点测算出某种数量指标的过程。其原则应采用由已知到未知、从区域到局部、先易后难、由宏观到微观、从总体到个别、从定性到定量、循序渐进的方法。其解译的主要内容如下： 1、遥感地质岩性解译 通过已知相关资料中的波谱与空间信息特征判断地表的岩石产出特点和物性。主要包括三大岩类：岩浆岩、沉积岩、变质岩。解译标志有以下：色调、亮度、形态。 主要的解译方法： 1）利用增强变换处理提取岩性信息 2）采用增强处理方法提取色调信息，可以扩大不同岩性的灰度差别，突出目标信息和改善图像效果，提高解译标志的判别能力。常用的遥感图像增强方法有反差扩展、去相关拉伸、彩色融合、运算增强、变换增强等 3）利用纹理信息提取岩性信息 4）每个岩性单元的灰度值具有各自不同的空间变化特征是运用纹理进行岩性分类的基础。常用的纹理信息提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换和傅立叶变换等。通常将纹理图像作为新的波段参与岩性分类，许多学者的研究表
遥感解译方法及应用
遥感解译方法及应用 一、遥感的概念 近年来,一方面,由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展,为遥感技术奠定了必要的技术基础,另一方面,由于人类生产活动不断地向深度和广度进军,遥感技术得到较为广泛的应用,因而使得遥感技术获得了飞跃的发展,已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术. 随着我国工农业生产的高速发展,人类对自然资源,特别是对矿产资源的需求量与日俱增. 因而,调查与管理资源则成为迫切需要解决的问题.其次,人类的生活环境正在不断地遭受到人为和自然的污染.例如：工业排污对水体和大气的污染造成人为的环境污染.而诸如洪水、泥石流、滑坡、森林火灾、火山爆发等自然灾害,则形成灾害性环境,它们都对生命财产造成极大的威胁. 在这种情况下,只有实时监测人为环境污染和自然灾害环境的发生,才能更有效地采取防护和治理措施,以减少对人类的危害程度.欲解决上述问题,完全依赖现场观察已感不足, 于是,由于航空遥感和航天遥感的相继问世便能获得大范围的地面遥感图像和实时动态信息,所以,这两种遥感方式则成为自然资源的调查与管理,环境的监测与灾害预报的一种新的探测手段. （一）遥感的概念 遥感顾名思义就是遥远的感知.即借助于专门的探测仪器,把遥远的物
体所辐射（或反射）的电磁波信号接收纪录下来,再经过加工处理,变成人眼可以直接识别的图像,从而揭示出所探测物体的性质及其变化规律.属于空间科学的范畴.是物理、计算数学、电子、光学、航空（天）、地学等密切结合的新兴学科,对工农业、国防、自然科学研究具有重大的意义. 1各类地质体的电磁辐射（反射、吸收、发射等）特性及其测试、分析与应用； 2、遥感数据资料的地学信息提取原理与方法； 3、遥感图像的地质解译与编图； 4、遥感技术在地质各个领域的具体应用和实效评估. （二）遥感平台（分类） 指放置遥感器的运载工具.按高度可分为航空和航天平台.在不同高度进行多平台遥感,可获得不同比例尺、分辨率和地面覆盖面积的遥感图像. 1、航空平台：是指在大气层内飞行的飞行器,高度为100m—30km,主要有飞机、直升机、飞艇、气球等. 2、航天平台：是指在大气层之外飞行的飞行器,高度为几百—几万公里；如人造地球卫星、探控火箭、宇宙飞船、航天飞机、太空站等. （三）遥感的发展简况 1839年第一张黑白航片问世到20世纪30年代,主要应用于军事侦察,1941年出版了《航空照片应用与判读》为各方面应用提供了理论基础进入20世纪50年代,苏美广泛应用,黑白、彩色航片进行军事、
遥感图像目视解译
嘉应学院地科院 《遥感导论》课程 实验报告 班级：1603 学号：161080142 姓名：郑秋彦 指导教师：朱长柏 成绩：
****** 遥感图像目视解译 一、实验目的 1. 学习影像判读的基本原理和方法 2. 掌握影像判读中判读标志的建立方法 3. 解译判读各土地覆盖类型在图像上的影像特征 4. 了解和认识影像对地物的表现 5. 掌握GIS软件的数字化功能、基本统计功能、空间分析功能。 二、实验数据和软件 1、实验数据：栅格数据（aaa1.tif、嘉应学院.jpg）、地图文档（无标题.mxd） 2、软件：ArcGis10.2 三、实验过程及结果 1、打开并显示图像 1）打开arcgis的arcmap点击文件，新建地图文档文档 （2）点击工具栏的【窗口】，选择【目录】，在目录连接到数据所在文件加，添加
3）再将aaa1.tif图拉进空白窗口，（如果内容列表出现红色感叹号，点击感叹号，选择放置aaa1.tif栅格数据路径，点击添加） 得到下图：
2、创建面要素 1）在目录连接到的文件夹上右键新建【个人地理数据库】，在这个数据库右键新建【要素数据集】 2）在【下一步】，点击【添加坐标系】导入
4）添加aaa.tif，后面两步默认选择，点击【完成】 5）在创建好的【要素数据集】上右键新建【要素类】,然后填写名称，要素类型选择【面要素】 6）下一步，在【新建要素类】对话框添加TYPE,NAME字段名，数据类型都选择文本，在【字段属性】的长度都填上10，点击完成
7）在内容列表的面要素上右键【编辑要素】，点击【开始编辑】，在编辑工具栏，点击【编辑器】的编辑窗口，选择【创建要素】，然后出现【创建要素】对话框，点击你的面要素，在【构造工具】下选择【矩形】，在编辑窗口鼠标光标变成一个十字右下角带矩形的光标
遥感图像解译方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感图像解译方法 遥感图像解译分为两种:一种是目视解译，它指专业人员直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。另一种是遥感图像计算机解译，它以计算机系统为支撑环境，利用模式识别技术和人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征(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。其中计算机解译通常又可分为基十像元的遥感目标识别和面向对象的遥感目标识别两种。 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。
优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。 北京揽宇方圆信息技术有限公司
遥感卫星影像地质灾害遥感解译方法和流程
Planet 遥感卫星影像地质灾害遥感解译方法和流程数据产品 1.地质灾害遥感解译方法 本次地质灾害遥感解译主要采取机助目视解译方法。该方法系指解译人员利用计算机鼠标，直接在计算机荧光屏上对遥感图像进行地质灾害遥感解译工作，并将解译成果集成在相应的图层上。由于遥感图像在计算机荧光屏上显示的信息和信息层次较遥感图片中相应信息和信息层次丰富，所以机助目视解译方法的解译效果较传统的目视解译好。另外，因为是在计算机上直接成图，从而减少了编成图程序，这是本次工作的主要解译方法。 2.遥感解译流程 2.1建立遥感解译标志 地质灾害遥感解译标志是指能帮助识别地质灾害及其性质和相互关系的影像特征，如地貌特征、地质灾害要素（如滑坡体、滑坡壁、滑坡台阶、封闭洼地、滑坡鼓丘等，泥石流堆积扇、泥石流物源，崩塌堆积体等）、形状、大小、色调、阴影、纹理等。在充分收集和熟悉工作区地质背景、地质灾害资料的基础上，通过野外实地踏勘统计，根据地质灾害波谱特征和空间特征，分别建立相应的地貌类型、地质构造、岩（土）体类型、水文地质现象和森林植被类型等区域环境地质条件以及各类地质灾害的遥感解译标志。 2.2室内解译工作 室内解译应以遥感影像为依据。室内解译主要采用以目视解译为主，人机交互式解译为辅，初步解译与详细解译相结合、室内解译与野外调查验证相结合的工作方法。解译时应采用从已知到未知、从区域到局部、从总体到个别、从定性到定量，按先易后难、循序渐进、不断反馈和逐步深化的方法进行工作。 2.3野外调查和验证
在室内解译的基础上，通过对初步解译资料进行野外调查和验证，再进行详细解译，来补充和修正初步解译成果，最终形成遥感解译成果图，以此确保遥感解译成果的质量和置信度。 2.4解译成果图件的编制 在室内解译的基础上，通过野外调查和验证，补充和修改后，将解译成果草图分图层进行数字化成图，提交最终的遥感解译成果系列图。
《遥感原理与应用》试题答案及要点
《遥感原理》试题及答案要点(3-12) 《遥感原理》试题三答案要点 一、名词解释（20分） 1、多波段遥感：探测波段在可见光与近红外波段范围内，再分为若干窄波段来探测目标。 2、维恩位移定律：黑体辐射光谱中最强辐射的波长与黑体的绝对温度成反比。黑体的温度越高，其曲线的峰顶就越往左移，即往短波方向移动。 3、瑞利散射与米氏散射：前者是指当大气中的粒子直径比波长小得多的时候所发生的大气散射现象。后者是指气中的粒子直径与波长相当时发生的散射现象。 4、大气窗口；太阳辐射通过大气时，要发生反射、散射、吸收，从而使辐射强度发生衰减。对传感器而言，某些波段里大气的投射率高，成为遥感的重要探测波段，这些波段就是大气窗口。 5、多源信息复合：遥感信息图遥感信息，以及遥感信息与非遥感信息的复合。 6、空间分辨率与波谱分辨率：像元多代表的地面范围的大小。后者是传感器在接收目标地物辐射的波谱时，能分辨的最小波长间隔。 7、辐射畸变与辐射校正：图像像元上的亮度直接反映了目标地物的光谱反射率的差异，但也受到其他严肃的影响而发生改变，这一改变的部分就是需要校正的部分，称为辐射畸变。通过简便的方法，去掉程辐射，使图像的质量得到改善，称为辐射校正。 8、平滑与锐化；图像中某些亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点时，采
取的一种减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“燥声”点，有均值平滑和中值滤波两种。锐化是为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化大的部分。 9、多光谱变换；通过函数变换，达到保留主要信息，降低数据量；增强或提取有用信息的目的。本质是对遥感图像实行线形变换，使多光谱空间的坐标系按照一定的规律进行旋转。 10、监督分类：包括利用训练样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。 二、填空题（10分） 1、1999年，我国第一颗地球资源遥感卫星（中巴地球资源卫星）在太原卫星发射中心发射成功。 2、陆地卫星的轨道是太阳同步轨道-轨道，其图像覆盖范围约为185-185平方公里。SPOT卫星较之陆地卫星，其最大优势是最高空间分辨率达到10米。 3、热红外影像上的阴影是目标地物与背景之间辐射差异造成的，可分为暖阴影和冷阴影两种。 4、TM影像为专题制图仪获取的图像。其在光谱分辨率、辐射分辨率、空间分辨率方面都比MSS图像有较大改进。 5、遥感图像解译专家系统由三大部分组成，即图像处理和特征提取子系统、解译知识获取子系统、狭义的遥感图像解译专家系统。 6、全球定位系统在3S技术中的作用突出地表现在两个方面，即精确的定位能力和准确定时及测速能力。
遥感综合解译实习报告
遥感综合解译实习报告 一．实习目的及任务本次实习主要任务是对云南省个旧地区Tm5-3-2波段合成的伪彩色遥感图像的地质综合解译。目的是通过本次综合实习达到训练遥感地质解译思维和技巧、培养实际动手能力、并检验大家对课程内容的理解和掌握情况等。课程为同学们提供了云南省个旧地区Tm5-3-2波段合成的伪彩色图像，图像清晰、色彩饱和、地貌地物标志明显、地质内容丰富。二．实习方法与步骤遥感影象目视解译方法常用方法有直接判读法、对比分析法、信息综合法综合推理法和地理相关分析法。本人在对云南省个旧地区Tm5-3-2波段合成的伪彩色遥感图像的地质综合解译过程中主要应用了直接判读法，即根据遥感影象目视判读直接标志（色调、色彩、大小、形状、阴影、纹理、图案等），直接确定目标地物属性和范围的一种方法。实习整个过程的方法步骤如下：1．明确解译任务与要求，收集与分析有关材料； 2.遥感影像整体判读； 3.地貌特征分析，提取水系（河流、湖泊）等地物标志； 4.识别不同种类岩石的影像（色调、色斑、纹理等）特征，建立判别标志，区分主要岩石类型； 5.识别并建立各类地质构造的地貌、影像特征及解译标志，进行线环构造初步解译。6．应用coreldraw9软件绘制目视解译成果，并对解译图进行整饰加工7.编写简明扼要的实习报
告。三．解译标志1．水系（河流、湖泊）地物识别标志：水系主要分布于负地形即沟谷和地势低洼地区，根据水系遥感影像的色彩和形状来识别，水系遥感影象色彩为蓝色，线状分布的为河流，影象上为面状分布（椭圆、不规则多边形等）为湖泊。2．岩石类型的识别标志：（1）沉积岩的识别：在遥感影象西北和东部区域，色彩呈条带状展布（沉积岩最大的特点是具成层性），色调居中,为黄褐色，根据资料知个旧地区发育有个旧组灰岩，故可将黄褐色区域解译为个旧组灰岩。遥感影象图的北东角为负地形，色彩斑杂，色调低，据此可知岩石类型反射率较低，岩石疏松所以判别为第四纪的松散沉积物。（2）岩浆岩的识别标志：色调最深，为红褐色，与周围岩石的色调截然不同，近圆形分布，为环形构造，中部地区解译为岩浆岩。（3）哀牢山变质岩的识别标志：在影象图的西南角，色调深与岩浆岩的色调相似，但是该区的岩块被分割成棱角明显的块状，地面比较破碎。沿着这些区域的裂隙发育的水系，交汇、弯处不太自然，成之字形。3、断裂构造的解译标志：断层在遥感影象上表现为线性影象。两种表现形式：一是线性的色调异常，即线性的色调与两侧的岩层色调明显的不同；二是两种不同色调的分界面呈线状延伸。地貌标志：一连串负地形呈线状排列；水系标志：河谷异常平直。据上述标志可解译断层构造如图1分布。四．解译结果说明该地区综合解译结果见图1，解译内容主要有：
遥感影像判读
实习一卫星遥感影像目视解译 一、实习目的 目视判读是卫星图像应用的最基本方法，用计算机进行自动分类时，训练样本的选择以及自动分类决策等，也都需要目视判读作为基础。了解卫星遥感影像的波段特性以及对应的地物波谱特性；建立遥感影像解译标志，从影像中目视解译出耕地、林地、草地、水体、居民地、盐碱地、沼泽地等土地利用类型。二、原理与方法 原理 地物光谱特性（标题为小四，宋体，加粗） 在以遥感图像中识别地物和现象的属性及其研究它们之间的关系和演化变化规律时，必须首先了解和掌握地物的光谱特性，以及它们空间和时间特性的变化。不同地物在不同波段反射率存在着差异。因此，在不同波段的遥感图像上即呈现出不同的色调。同类地物的反射光谱是相似的，但随着该地物的内在差异而有所变化。这种变化是由于多种因素造成的，如物质成分、内部结构、表面光滑程度、颗粒大小、几何形状、风化程度、表面含水量及色泽等差别。这就是判读识别各种地物的基础和依据。 方法 （一）直接判定法 在卫星图像上直接判定一般是依据其色调标志和图型标志进行直接判定，色调（或色彩）标志在卫星图像直接判定中的重要性，对色调分析必须要结合具体的图形或图像特征，即“色”要附于一定的“形”上，色调才具有实际意义，才可能判定识别地物。 （二）对比分析法 对比分析法是对卫星图像不同波段、不同时相的图像进行对比分析，以 及与地面已知资料或实地进行对比。对比的目的在于建立卫星图像与实地地 物和现象的对应关系，总结判读经验，发现图像异常，以便从卫星图像上提 取更多信息，使判读成果更为准确可靠。 （三）逻辑推理法
基于卫星图像的特点判读时更多的是应用地学规律的相关分析和实际经验，进行逻辑推理法的判读，即借助各种地物和自然现象间内在联系，结合图像上表现出的特征，用专业知识的逻辑推理方法，判定某一地物和现象的存在及其属性。卫星图像的视域宽广，能显示较大区域的地物和现象的空间分布。根据地物和现象在自然界中固有的相互依存关系和规律，运用逻辑推理法，就能从易被人们忽视，或难于发现的潜在的或微小的图像差异中，寻找出识别地物的依据，从而提取更多有用的信息。 三、实习仪器与数据 计算机、ENVI和ARCVIEW GIS软件，TM4、3、2波段合成标准假彩色合成图像。 表1 TM 遥感影像的波段划分及其光谱效应 四、实习步骤 1、建立解译标志 指在遥感图像上能具体反映和判别地物和现象的影像特征。根据土地利
GIS遥感图像的目视解译教程
实验二遥感影像的目视解译 一、实验要求 1.了解shape格式的矢量文件 了解shape文件格式,包括文件结构及用途等,学会shape文件的复制、粘贴、命名、及使用方法。 2.创建shape文件 分别创建点、线、面shape文件。 要求:投影系统以沈阳农业大学quickbird影像为基准 3.shape文件的图形编辑 各类shape图形的创建、裁切及合并,设定捕捉。 4.shape文件的属性编辑 属性表字段的添加与删除,属性表记录与图形的对应方式及选择方法,属性表记录数据的编辑。 5.Shape文件向coverage文件的格式转换及拓扑 了解转换方法及应用范畴 6.绘制沈阳农业大学校内重点建筑、面shape文件并拓扑 绘制包括操场、宿舍、教学楼、绿地、实验用地在内的面文件 进行格式转换与拓扑 7.实验结果一:基本地理数据统计及汇总 对6中所绘制地物面状地物标注其左上、右下坐标点并进行面积、周长的统计,线状地物标注起始坐标点并进行长度统计,填入下列表格(小数点后取1位数字): 表3-1 实验三面状地物基本信息汇总表 单位(m m2) 8.实验结果二:将农大解译图截图插入实验结果中 加上label标注。 二、实验步骤 (步骤的文字描述、命令描述、实验过程中的抓图等内容)
1、shape文件包含四个文件,文件后缀分别就是 在粘贴、复制、改名时需要全部编辑,否则就就是不对的2、创建shape文件 分别创建点、线、面shape文件。 要求:投影系统以沈阳农业大学quickbird影像为基准 步骤如下图所示 先在左边的文件列表内选择好存储位置,在进行创建文件 编写创建文件名,与文件的点、线、面格式 注意import里要选择基准图像
遥感综合解译实习报告(完整版)
报告编号：YT-FS-6386-16 遥感综合解译实习报告 (完整版) After Completing The T ask According To The Original Plan, A Report Will Be Formed T o Reflect The Basic Situation Encountered, Reveal The Existing Problems And Put Forward Future Ideas. 互惠互利共同繁荣 Mutual Benefit And Common Prosperity
遥感综合解译实习报告(完整版) 备注：该报告书文本主要按照原定计划完成任务后形成报告，并反映遇到的基本情况、实际取得 的成功和过程中取得的经验教训、揭露存在的问题以及提出今后设想。文档可根据实际情况进行 修改和使用。 一．实习目的及任务本次实习主要任务是对云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色遥感图像的地质综合解译。目的是通过本次综合实习达到训练遥感地质解译思维和技巧、培养实际动手能力、并检验大家对课程内容的理解和掌握情况等。课程为同学们提供了云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色图像，图像清晰、色彩饱和、地貌地物标志明显、地质内容丰富。二．实习方法与步骤遥感影象目视解译方法常用方法有直接判读法、对比分析法、信息综合法综合推理法和地理相关分析法。本人在对云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色遥感图像的地质综合解译过程中主要应用了直接判读法，即根据遥感影象目视判读直接标志（色调、色彩、大小、形状、阴影、纹
理、图案等），直接确定目标地物属性和范围的一种方法。实习整个过程的方法步骤如下：1．明确解译任务与要求，收集与分析有关材料；2. 遥感影像整体判读； 3. 地貌特征分析，提取水系（河流、湖泊）等地物标志； 4. 识别不同种类岩石的影像（色调、色斑、纹理等）特征，建立判别标志，区分主要岩石类型； 5. 识别并建立各类地质构造的地貌、影像特征及解译标志，进行线环构造初步解译。6．应用Coreldraw9软件绘制目视解译成果，并对解译图进行整饰加工7. 编写简明扼要的实习报告。三．解译标志1．水系（河流、湖泊）地物识别标志：水系主要分布于负地形即沟谷和地势低洼地区，根据水系遥感影像的色彩和形状来识别，水系遥感影象色彩为蓝色，线状分布的为河流，影象上为面状分布（椭圆、不规则多边形等）为湖泊。2．岩石类型的识别标志：（1）沉积岩的识别：在遥感影象西北和东部区域，色彩呈条带状展布（沉积岩最大的特点是具成层性），色调居中,为黄褐色，根据资料知个旧地区发育有个旧组灰岩，故可将
遥感影像的目视解译与制图
遥感影像的目视解译与制图 第五章：遥感图象的目视解译与制图遥感图像目视解译与制图遥感图像解译（Imagery Interpretation）是从遥感图像上获取目标地物信息的过程。遥感图像解译分为两种：目视解译：指专业人员通过直接观察或借助判读仪器如：放大镜）在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。遥感图像计算机解译：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影像特征颜色、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。目视解译的重要性目视解译是信息社会中地学研究和遥感应用的一项基本技能。遥感技术可以实时地、准确地获取资源与环境信息，如重大自然灾害信息等，可以全方位、全天候地监测全球资源与环境的动态变化，为社会经济发展提供定性、定量与定位的信息服务。通过目视判读遥感图像地理学家可以了解山川分布，研究地理环境等地质学家可以了解地质地貌或深大断裂考古学家可以在荒漠中寻找古遗址和古城堡由于目视判读需要的设备少，简单方便，可以随时从遥感图像中获取许多专题信息，因此是地学工作者研究工作中必不可少的一项基本功。目视解译的重要性遥感图像处理和计算机解译的结果，需要运用目视解译的方法进行抽样核实或检验。通过目视解译，可以核查遥感图像处理的效果或计算机解译的精度，查看它们是否符合地域分异规律，这是遥感图像计算机解译的一项基础工作。图像增强处理和信息提取均离不开目视分析。如不了解计算机处理过程中的有关图像的地学意义或物理意义，单纯强调计算机解译或遥感图像理解，有可能成为一种高水平的计算机游戏。计算机技术的日益发展，会更加迫切要求运用目视解译的经验和知识指导遥感图
遥感图像特征和解译标志
上次课主要内容 4.4简单自然地物可识别性分析 4.5复杂地物识别概率(重点理解) ①要素t 的价值②要素总和（t 1，t 2，…，t m ）t 的价值 K -K E ∑ = ③复杂地物识别概率的计算理解p70~71例子
第五章遥感图像特征和解译标志 5.1 解译标志的定义和分类 5.2 遥感图像特征与解译标志的关系 5.3 遥感图像的时空特性 5.4 遥感图像中的独立变量 5.5 地物统计特征的构造
第五章遥感图像特征和解译标志 地物特征 电磁波特性 影像特征 遥感图像记录过程 n 图像解译就是建立在研究地物性质、电磁波性质 及影像特征三者的关系之上 n 图像要素或特征，分“色”和“形”两大类：?色：色调、颜色、阴影、反差； ?形：形状、大小、空间分布、纹理等。“形”只有依靠“色”来解译才有意义。
第五章遥感图像特征和解译标志 5.1 解译标志的定义和分类 n两个定义： ?解译标志定义：遥感图像光谱、辐射、空间和时间特征决定 图像的视觉效果、表现形式和计算特点，并导致物体在图像上 的差别。 l给出了区分遥感图像中物体或现象的可能性； l解译标志包括：色调与色彩、形状、尺寸、阴影、细部（图 案）、以及结构（纹理）等； l解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志； ?揭示标志定义：在目视观察时借以将物体彼此分开的被感知 对象的典型特征。 l揭示标志包括：形状、尺寸、细部、光谱辐射特性、物体的阴 影、位置、相互关系和人类活动的痕迹； l揭示标志的等级决定于物体的性质、他们的相对位置及与周围 环境的相互作用等；
第五章遥感图像特征和解译标志 5.1 解译标志的定义和分类 n解译标志和揭示标志的关系： ?解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志； ?虽然我们是通过遥感图像识别地物目标的，但是大多数情况 下，基于遥感图像识别地物并作出决定时，似乎并不是利用解 译标志，而是利用揭示标志。 例如，很多解译人员刚看到图像就差不多在脑海中形成地物的形象， 然后仅仅分析这个形象就能作出一定的决定。实际上，有经验的解译人 员，在研究图像的解译标志并估计到传递信息的传感系统的影响以后， 思想中就建立起地物的揭示标志，并在这些标志的基础上识别被感知物 体。解译人员在实地或图像上都没见过的地物或现象是例外。 n解译标志和揭示标志可以按两种方式进行划分：?直接标志和间接标志； ?永久标志和临时标志；
遥感解译标志
1. 水系密度 水系密度指一定范围内各级水道的数量或相邻两条同级水道之间的间隔。定性的将水系密度分为密度大(密集)、中等、小(稀疏)三级(图5－3)．水系的密度与岩石的透水性能有关，透水性好的岩石如砂岩、砾岩、片麻岩等分布区，地表径流不发育，形成密度小的水系；透水性差的岩石如泥岩、页岩、粘土分布区，地表径流发育，水道密集，形成密度大的水系；透水性介于上述两者之间的岩石区，发育中等密度的水系。因此根据水亲密度的分析可解译不同的岩石类型。 水系密度指一定范围内各级水道的数量或相邻两条同级水道之间的 间隔。定性的将水系密度分为密度大(密集)、中等、小(稀疏)三级 2．水系类型 水系类型指水系在平面上的展布图形，水系的类型很多(图4—5)。定性描述通常以水系平面图形的形象命名。下面介绍几种常见的水系类型。 （1）树枝状水系是最常见的水系类型图形呈树枝状，各级水道与沟谷自由发展无明显方向性，主、支流多以锐角汇合，平面形状如树枝分叉。这种类型的水系往往发育在岩性均一、岩层产状平缓、构造简单的地区。在砂岩、砾岩、花岗岩、片麻岩分布区常形成稀疏的树枝状水系，在泥岩、页岩、黄土分布区常形成密集的树枝状水系。树枝状水系中有一些特征性水系。 ①钳状沟头树枝状水系：平面形状为树枝状，但一级冲沟成对出现，沟头向对弯曲，在其交汇处形成虎钳状称为钳状沟头树枝状水系，这种水系形式多见于酸性侵入岩发育区及我国南方中新代砂砾岩分布区。其成因是节理发育的块状岩石经风化侵蚀而成的。 ②羽毛状树枝状水系：总体呈树枝状，但一级或二级水道发育，平行排列与主沟呈锐角或近直角相交，平面形状类似于鸟的羽毛，故称羽毛状树枝状水系。在黄土高原发育此类型水系，在泥质含量很高的粉砂岩、片麻岩分布区亦可形成此类型水系。当支沟与主沟近于直角相交时又可称为梳状水系。 ③蠕虫状树枝状水系：水系总体呈树枝状，一级支谷分布较均匀且弯曲形似蠕虫，故称蠕虫状树枝状水系。我国西南地区二迭系峨嵋玄武岩分布区发育此类型水系。 (2)平行状水系 支流与主流流向基本相同，且近于平行发育的水系称平行状水系。此类水系方向性明
遥感图像解译与制图
第五章遥感图像解译与制图 ·名词解释 色调：全色遥感图像中从白到黑的密度比 纹理特征：也叫内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。 光机扫描成像：依靠探测元件和扫描镜对目标地物以瞬间视场为单位进行的逐点、逐行取样，以得到目标地物电磁辐射特性信息，形成一定谱段的图像。 目视解译标志：直接标志和间接标志.直接标志是地物本身的有关属性在图像上的直接反映。间接标志是指与地物的属性有内在联系,通过相关分析能够推断其性质的影像特征。 目视解译过程：是解译者通过直接观察或借助一些简单工具(如放大镜等)识别所需地物信息的过程。遥感制图：通过对遥感图像目视判读或利用图像处理系统对各种遥感信息进行增强与几何纠正并加以识别、分类和制图的过程。 ·问答题 阐述遥感图像目视解译的方法和具体工作步骤 答：遥感图像目视解译步骤： 1.目视解译准备工作阶段 ①明确解译任务与要求；②收集与分析有关资料；③选择合适波段与恰当时相的遥感影像。 2.初步解译与判读区的野外考察 ①初步解译的主要任务是掌握解译区域特点，确立典型解译样区，建立目视解译标志，探索解译方法，为全面解译奠定基础。 ②野外考察：填写各种地物的判度标志登记表，以作为建立地区性的判度标志的依据。在此基础上，制定出影像判度的专题分类系统，建立遥感影像解译标志。 3.室内详细判读 ①统筹规划、分区判读②由表及里、循序渐进③去伪存真、静心解译。 4.野外验证与补判 ①野外验证包括：检验专题解译中图斑的内容是否正确;检验解译标志. ②疑难问题的补判：对室内判读中遗留的疑难问题的再次解译。 5.目视解译成果的转绘与制图 一种是手工转绘成图；一种是在精确几何基础的地理地图上采用转绘仪进行转绘成图 简述可见光、热红外和微波遥感成像机理 答：可见光成像是对目标的反射率的分布进行记录。热红外成像原理：红外热成像使人眼不能直接看到目标的表面温度分布，变成人眼可以看到的代表目标表面温度分布的热图像。微波成像原理发射机产生足够的电磁能量，经过收发转换开关传送给天线。天线将这些电磁能量辐射至大气中，集中在某一个很窄的方向上形成波束，电磁波遇到波束内的目标后，将沿着各个方向产生反射，其中的一部分电磁能量反射回接收机的方向，被天线获取。 遥感图像目视解译方法主要有哪些?列出其中5种方法并结合实例说明它们如何在遥感图像解译中的应用。 答：方法：直接解译法/对比法/综合解译法/逻辑推理法/地学分析法
遥感影像的目视解译
遥感影像的目视解译 一、实验目的 从不同地物的影像特征理解色调、形态、水系、影纹图案、植被等特征，了解遥感图像目视解译原则和方法，熟悉遥感图像的解译标志，掌握利用RS软件进行遥感制图的方法和步骤。 二、实验内容 1、遥感图像解译标志。 2、遥感图像解译分析。 三、实验条件 电脑、ENVI4.5软件。嘉应学院遥感影像。 四、实验要求 1、对嘉应学院遥感影像截取岛内区域进行遥感解译分析，根据色调、形态、纹理、水系等认识图像上不同地物，并在ENVI中分别提取水体、居民区、植被信息，并保存为shp格式文件 2、简述遥感图像的解译标志有哪些？植被、居民地（点）、河流水系的解译标志分别是什么？ 五、实验步骤 1、启动ENVI软件，从文件菜单打开影像。 2、观察影像上不同地物的图像特征，根据色调、形态、影纹图案、水系等特征，对图像进行遥感解译分析，建立不同地物的解译标志。 3、利用ENVI软件的矢量层编辑功能进行遥感制图，具体步骤： （1）从主图像窗口的文件菜单中创建矢量文件。 从File > Create New Vector File ，打开 New Voctor Lsyer Paramters 对话框，输入矢量层文件名，保存路径。
（2）在打开的矢量参数对话框中，从“Mode ”选择“Add New Vector”，设置“Current Layer”颜色，在主图像窗口中点击右键，打开快捷菜单，从矢量类型中选择点、线或面。
（3）在主图像窗口中用鼠标勾绘感兴趣区地物的边界，在结束点击鼠标右键。击右键选“Accept New polygon(polyline或point),如图5。重复以上步骤，绘制需要制图的地物。 （4）保存制图矢量文件。 在“Voctor Paramters”窗口文件菜单中选 Exprot Active Layer to ROIs 或 Exprot Active Layer to Shapfiles 保存为感兴趣区文件，或ArcGis 的 shp 格式文件。截图
遥感卫星影像解译方法、原则和程序
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星影像解译方法、原则和程序 遥感解译：即为从遥感图像中识别和提取某种影像，赋予特定的属性和内涵以及测量特征参数的专业化过程。 遥感地质解译：机助地质解译有两种方式，一是以数字遥感影像为信息源，以ERDAS、MAPGIS、PCI和PHOTOSHOP等软件为解译平台，根据地质体遥感解译标志，解译圈定岩性、构造、接触关系、地质灾害和土地荒漠化等地质现象；二是以遥感影像为背景，叠合专题地质图层，结合典型地质体影像特征，进行对比修正解译。 以遥感资料为信息源，以地质体、地质构造和地质现象对电磁波谱响应的特征影像为依据，通过图像解译提取地质信息，测量地质参数，填绘地质图件和研究地质问题的过程（行为）。遥感数据的收集，它包括遥感数据、地理数据和地质资料的收集，是遥感地质调查工作的基础。 以前通常是目视解译为主，现在一般是在计算机上以人机对话方式进行识别和解译工作，其基本方法有五点： 1．解译是认识实践的反复过程，首先要熟悉、吃透本工作区域的有关资料（即地质、地貌、水文、气象、植被、土壤、物探、化探资料及前人各类工作成果）；分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度，弄清遥感资料能解决的地质问题和已解决及有待解决的地质问题。地质体的性质是多方面的，主要包括物理性质与化学性质两大类，遥感主要是反映地质体的光谱特征信息，对全面认识地质体而言，有其局限之处。 遥感影像记录的是地质体光谱反射（SAR为后向散射）和辐射特征，地质体性质和表面特征不同所反映出的光谱特征差异可通过色、形、纹、貌四种影像特征要素加以表征。 不言而喻，能通过地质、物探、化探多方信息去认识地质体，则是更为全面、可靠的。因此在遥感解译中，应充分收集利用已有地质、物探、化探等资料进行综合解译分析，有助于提高成果质量。地、物、化、遥多元信息的综合研究，在区域上常采用计算机多元信息迭加处理的方式来实现。通过空中、地面、地下三维空间信息的综合研究，将对地质体的空间展布和时间演化取得更好效果。
遥感地学解译
遥感地学解译 第一章绪论 1.遥感信息科学与地球科学的联系 地球空间信息科学是研究地球表层资源、环境及其变化的数据获取与动态监测的基础；而其中的遥感技术还可为全球性的整体研究提供最新、最快、最精细的科学数据。地球空间信息科学是进行地学研究的基础，而其中遥感数据是最主要的数据源。 2.部门遥感 是基于对地理环境个别因子的图像识别、标志研究、空间结构域分布规律研究、图像数据采集技术研究，引入一些精确的定量方法，运用地理学的空间思 维与数学建模，逐步形成的地理遥感的专业化应用领域 第二章遥感地学解译的原理方法 1.遥感地学解译的原理方法 遥感图像解译 图像识别 图像量测 图像分析与专题特征提取 遥感地学综合分析方法。 2.遥感图像的解译 通过遥感图像所提供的各种识别目标的特征信息进行分析、推理和判断，最终达到识别目标或现象的目的。 3.图像识别 根据遥感图像的光谱特征、空间特征、时相特征，按照解译者的认识程度，或自信程度和准确度，逐步进行目标的探测、识别和鉴定的过程。 4.解译要素 8个基本要素：色调或颜色、阴影、大小、形状、纹理、图案、位置、组合。 5.解译标志 是指在遥感图像上能具体反映和判别地物或现象的影像特征。 地学解译标志色调与色彩标志，几何形态标志，阴影标志，水系标志，地貌形态标志，植被，土壤标志，人类工程活动标志，纹理标志。
6.图像量测 指在已知图像比例尺的基础上，应用图像的几何关系，借助简单工具、设备（如立体镜、 测图仪等）或软件，测量和计算目标物的大小、长度、相对高度等，以获得精确的距离、高度、面积、体积、形状、位置等信息。 7.图像分析 是指在图像识别、图像量测的基础上，通过综合、分析、归纳，从目标物的相互联系中解译图像或提取专题特征信息，即定性、定量地提取和分析各种信息。 8.图像分析及专题特征提取 包括特定地物及状态的提取、指标提取、物理量的提取、变化检测等。 9.遥感地学相关分析 指的是充分认识地物之间以及地物与遥感信息之间的相关性，并借助这种相关性，在遥感图像上寻找识别目标的相关因子（间接解译标志），通过图像处理和分析，提取出这些相关因子，从而推断和识别目标本身。 1.地学相关分析法:1 (1)主导因子相关分析法 地形因子相关分析 地貌类型相关分析 (2)多因子相关分析法 遥感地质找矿 (3) 指示标志分析法 遥感生物地球化学及地植物学找矿 油气遥感探测 2.分层分类法 3.遥感变化检测 变化检测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。 它涉及到变化的类型、分布状况与变化量，即需要确定变化前后的地面类型、界线及变化趋势. 遥感变化检测的影响因素 遥感系统因素的影响及数据源的选择 时间分辨率空间分辨率光谱分辨率辐射分辨率 环境因素影响及其消除 大气状况土壤湿度状况物候特征