第2章地面特征的遥感信息表达与模型-2

1、单击此处编辑母版标题样式 1 1土地利用遥感调查土地利用遥感调查2 2土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查4 4几何光学模型几何光学模型3 3植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 （1 1）工作流程）工作流程1 土地利用遥感调查土地利用遥感调查简单说，包简单说，包括括1.1.野外调查、野外调查、2.2.建立解译建立解译标志库；标志库；3.3.影像信息影像信息提取；提取；4.4.成果处理。成果处理。单击此处编辑母版标题样式 （2 2）外业调查）外业调查1 土地利用遥感调查土地利用遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （3 3）解译标志库）解译标志库密云水密云水库库1 土地利用遥感调查

2、土地利用遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （4 4）选择信息提取方法）选择信息提取方法 手工勾绘；手工勾绘； 自动分类；自动分类；基于像元的分类基于像元的分类面向对象的分类面向对象的分类1 土地利用遥感调查土地利用遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （5 5）面向对象分类）面向对象分类德国制造面德国制造面向对象分类向对象分类软件软件eCongnitioneCongnition1 土地利用遥感调查土地利用遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （6 6）结果的输出与编辑）结果的输出与编辑输出编辑1 土地利用遥感调查土地利用遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （7 7）成果输出）成果输出1 土地利用遥感调查

3、土地利用遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （1 1）研究方法）研究方法2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查目视判读目视判读指标综合指标综合影像分类影像分类侵蚀模型侵蚀模型多时相多时相DEM核示踪核示踪单击此处编辑母版标题样式 （2 2）指标综合方法）指标综合方法2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查“土壤侵蚀分类分级标准土壤侵蚀分类分级标准 SL 190-96”SL 190-96”单击此处编辑母版标题样式 （2 2）指标综合方法）指标综合方法2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查PCSLKRfA通用土壤流失方

4、程单击此处编辑母版标题样式 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型RR因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查 R R因子的计算，采用月降雨资料的简易计算因子的计算，采用月降雨资料的简易计算公式：公式：1218188. 0lg5 . 12102157. 1iPPiRP Pi i为月雨量为月雨量mmmm；P P为年雨量为年雨量mmmm。单击此处编辑母版标题样式 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型KK因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查 K K与土壤性质之间的关系式：与土壤性质之间的关系式：)3(5 . 2)2(

5、25. 3)12)(10(1 . 2100414. 1cbaMK式中，式中，M M表示颗粒分析参数（粉砂表示颗粒分析参数（粉砂+ +极细砂百分数）极细砂百分数）乘以（乘以（100-100-粘土百分数）；粘土百分数）；a a表示有机质百分含表示有机质百分含量；量；b b表示土壤分类中土壤结构级别；表示土壤分类中土壤结构级别；c c 表示土表示土壤剖面参数级别。壤剖面参数级别。单击此处编辑母版标题样式 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型KK因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查利用利用186186个土壤个土壤剖面资料计算剖面资料计算K K值，并结合土值，并结合土壤类型图将壤类型图将K K值值扩展到

6、整个研扩展到整个研究区：究区：单击此处编辑母版标题样式 基于基于DEMDEM提取坡度坡长，进而计算提取坡度坡长，进而计算LSLS因子，公式因子，公式如下如下，（，（1 1）坡长因子）坡长因子mL)1 .22(式中，式中，L L为坡长因子，为坡长因子，为坡长（为坡长（m m），），m m为坡长为坡长指数。指数。%55 . 0%5%34 . 0%3%13 . 0%15 . 0m10sin91.21105sin8 .16503. 0sin8 .10S（2 2）坡度因子）坡度因子式中式中S S为坡度因子，为坡度因子，为坡度。为坡度。 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型LSLS因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤

7、侵蚀遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型LSLS因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查单击此处编辑母版标题样式 覆盖度 %020406080100草地0.450.240.150.090.0430.011灌木0.400.220.140.0850.040.011林地0.100.080.060.020.0040.001C因子的计算采用我国几位研究者建立的植被因子与植被覆因子的计算采用我国几位研究者建立的植被因子与植被覆盖度的关系（如下表）。对于其他地类，结合蔡崇法等盖度的关系（如下表）。对于其他地类，结合蔡崇法等（2000）、王万忠等（）、王万忠等（1996）、许月卿

8、（）、许月卿（2008）等提出的）等提出的不同土地利用不同土地利用C值并结合当地土地利用及农事活动情况确定值并结合当地土地利用及农事活动情况确定C值，水田定为值，水田定为0.1，旱地定为，旱地定为0.22，城镇居民点建设用地为，城镇居民点建设用地为0.0，水域与裸岩为，水域与裸岩为0.0。（3 3）侵蚀模型）侵蚀模型CC因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型CC因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查单击此处编辑母版标题样式 坡（）等高带状耕作草田带状间作水平梯田水平沟等高垄作100.60.20.030.10.3参照蔡崇法等（参照

9、蔡崇法等（2000）、王万忠等（）、王万忠等（1996）、许月卿）、许月卿（2008）等提出的）等提出的P值，自然植被和坡耕地值，自然植被和坡耕地P因子为因子为1，水田，水田为为0.01，旱地为，旱地为0.4，林地为，林地为1，灌草地为，灌草地为1，农村居民点为，农村居民点为1，果园为果园为0.8，梯田为，梯田为0.03，水域与裸岩为，水域与裸岩为0.0。（3 3）侵蚀模型）侵蚀模型PP因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查单击此处编辑母版标题样式 （3 3）侵蚀模型）侵蚀模型PP因子因子2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查单击此处编辑母版标题样式 3 3 侵蚀模型侵蚀模型计算结果计算结

10、果2 土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀遥感调查研究区平研究区平均土壤侵均土壤侵蚀模数为蚀模数为1314.10t/km2a单击此处编辑母版标题样式 （1 1） 时相变换的原因时相变换的原因获取覆盖密云水库上游的获取覆盖密云水库上游的2004年年SPOT5影像，时间跨度为影像，时间跨度为5月月189月月9日。植被覆盖计算结果如上图所示。日。植被覆盖计算结果如上图所示。3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 （2 2） 植被覆盖度计算方法植被覆盖度计算方法3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换 植被覆盖度被定义为单位面积内的植被绿叶植被覆盖度被定义为单位面积内的植被绿叶垂直投影面积。它是

11、植物群落覆盖地表状况的垂直投影面积。它是植物群落覆盖地表状况的一个综合指标，是衡量地表植被状况的一个最一个综合指标，是衡量地表植被状况的一个最重要的指标，也是许多学科的重要参数。重要的指标，也是许多学科的重要参数。 采用最常用的像元二分模型计算植被覆盖采用最常用的像元二分模型计算植被覆盖度，公式如下：度，公式如下：SoilVegSoilNDVI-NDVINDVI-NDVIFC单击此处编辑母版标题样式 （3 3） 不同植被的覆盖度变化规律不同植被的覆盖度变化规律1 1）根据土地利用图将植被类型细分为耕地、乔）根据土地利用图将植被类型细分为耕地、乔木林、灌木林、草地、其他五类，其中水域的木林、灌木

12、林、草地、其他五类，其中水域的覆盖度肯定为零，所以这里不作考虑。覆盖度肯定为零，所以这里不作考虑。2 2）将土地利用图重采样为）将土地利用图重采样为5m5m的栅格图，并与相的栅格图，并与相应的应的MODISMODIS数据严格配准；数据严格配准；3 3）利用像元聚合方法将）利用像元聚合方法将5050* *5050的土地利用聚合的土地利用聚合成对应的成对应的MODISMODIS像元大小，从而计算乔、灌、草、像元大小，从而计算乔、灌、草、耕地和其他类在对应的耕地和其他类在对应的MODISMODIS像元中的百分比组像元中的百分比组成。成。3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 （

13、3 3） 不同植被的覆盖度变化规律不同植被的覆盖度变化规律像元聚合方法像元聚合方法3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 4.3 4.3 不同植被的覆盖度变化规律不同植被的覆盖度变化规律像元聚合结果，得到对应像元聚合结果，得到对应MODIS像元内不同植被覆盖的组成百分比像元内不同植被覆盖的组成百分比3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 植被类型耕地乔木灌木草地其他纯像元129844607562843943不同植被纯像元个数统计不同植被纯像元个数统计根据聚合的结果，统计组成百分比为根据聚合的结果，统计组成百分比为100%100%的像的像元，如下表所示

14、。元，如下表所示。统计研究区内不同植被的纯像元，得到研究区统计研究区内不同植被的纯像元，得到研究区内不同植被覆盖度的变化规律，如下图所示。内不同植被覆盖度的变化规律，如下图所示。3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 4.3 4.3 不同植被的覆盖度变化规律不同植被的覆盖度变化规律不同植被覆盖度变化规律不同植被覆盖度变化规律3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 （4 4） 时相变换思路时相变换思路假如一个假如一个MODISMODIS像元覆盖像元覆盖几种植被类型几种植被类型X X、Y Y与与Z Z，它们本身的植被覆盖度它们本身的植被覆盖度分别为分别为

15、x x、y y与与z z，分别占，分别占有有MODISMODIS像元的面积百分像元的面积百分比为比为、与与，如图，如图所示。那么这个所示。那么这个MODISMODIS像像元的植被覆盖度元的植被覆盖度FCFC可以可以表示成下式：表示成下式： zyxFCMODIS像元内植被覆盖类型比例示意图像元内植被覆盖类型比例示意图3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 假设植被覆盖假设植被覆盖X X、Y Y与与Z Z的覆盖度比例关系为的覆盖度比例关系为 则：则：lmkzyx:lmkFCkxlmkFCmylmkFClz上式中，上式中，FCFC为为MODISMODIS的覆盖度，已计算得到；的

16、覆盖度，已计算得到；、与与为不同植被占为不同植被占MODISMODIS像元百分比，即为土像元百分比，即为土地利用图的聚合结果；地利用图的聚合结果；k k、m m和和l l可以从不同植被可以从不同植被覆盖度的变化规律中利用均值的比例代替。覆盖度的变化规律中利用均值的比例代替。3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 理论上，理论上，x xm1m1、y ym1m1与与z zm1m1应该分别与植被应该分别与植被X X、Y Y与与Z Z在在SPOTSPOT影像上所对应的像元的均值相等，但由于尺影像上所对应的像元的均值相等

17、，但由于尺度等原因一般不会相等，但度等原因一般不会相等，但MODISMODIS像元内不同植被像元内不同植被的覆盖度与的覆盖度与SPOTSPOT影像所对应的植被覆盖度在两个影像所对应的植被覆盖度在两个时相时相T1T1与与T2T2上的比值应该近似相等，即：上的比值应该近似相等，即：2121ssmmxxxx2121ssmmyyyy2121ssmmzzzz那么我们想要的时相那么我们想要的时相T2T2的的SPOTSPOT覆盖度应分别为：覆盖度应分别为：1122msmsxxxx1122msmsyyyy1122msmszxzz3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 根据以前的推导，上述

18、三个式子中各变量可以计根据以前的推导，上述三个式子中各变量可以计算如下：算如下：111111lmkFCkxTMm222222lmkFCkxTMm111111lmkFCmyTMm222222lmkFCmyTMm111111lmkFClzTMm222222lmkFClzTMm3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换单击此处编辑母版标题样式 3 植被覆盖时相变换植被覆盖时相变换（5 5） 时相变换结果时相变换结果变换结果显示，边界差异明显减小单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型（1 1） 模型应用目的模型应用目的单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型（2 2） 模型假设

19、条件模型假设条件单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型（3 3） 模型思路模型思路椭球向球型的坐标转换椭球向球型的坐标转换单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型zbrz )tanrb(tani1i )tanrb(tanv1v )tanbr(tans1s hbrh 纵轴方向压缩纵轴方向压缩单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型坐标系旋转坐标系旋转单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型坐标系变换结果坐标系变换结果单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型（3 3） 模型思路模型思路平面球星植株四分量平面球星植株四分量单击此

20、处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型（3 3） 模型思路模型思路 平面球星植株四分量平面球星植株四分量R = KCRC + KTRT + KGRG + KZRZ单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型（3 3） 模型思路模型思路平面球星植株四分量平面球星植株四分量单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型)cos1(r2ai2C 单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型)cos1(r2arai2C2T 单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型 n1j2jin1jjCCr)cos1(2)a(A n1j2jin1jjTTr)cos1

21、(2)a(A n1j2jin1jjZZrsec)a(A n1j2jiZTCGr)sec1(AAAAAA单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型2n1j2jARr )cos1(2RAAi2C )cos1(2RAAi2T i2ZsecRAA )sec1(RAAAi2G 统计量的引入统计量的引入单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型平面球星植株四分量比例平面球星植株四分量比例)cos1(2RKi2C )cos1(2RKi2T i2ZsecRK )sec1(R1Ki2G 单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型（3 3） 模型思路模型思路推广至任意角推广至任

22、意角单击此处编辑母版标题样式 4 几何光学模型几何光学模型)cos(sinsincoscoscosvivivi )cos1(2RKi2C )cos1(2RKi2T )cos1(2RK2C )cos1(2RK2T 单击此处编辑母版标题样式主要内容主要内容1 1地学光谱特征分析地学光谱特征分析2 2地学空间特征分析地学空间特征分析3 3地面特征的遥感信息模型地面特征的遥感信息模型单击此处编辑母版标题样式 2.3.1 遥感模型遥感模型（1 1）遥感信息特征）遥感信息特征 遥感技术所获得的信息，除极少数的表现遥感技术所获得的信息，除极少数的表现形态的描述可以直接应用外，绝大多数需要形态的描述可以直接应

23、用外，绝大多数需要经过某些模型完成信息转换后才能被应用；经过某些模型完成信息转换后才能被应用； 根据地面特征在遥感影像上的表现能力，根据地面特征在遥感影像上的表现能力，相应的提取技术可分为相应的提取技术可分为直接信息提取直接信息提取和和隐藏隐藏信息提取信息提取； 单击此处编辑母版标题样式 2.3.1 遥感模型遥感模型 构建信息模型，需要注意遥感信息表现形构建信息模型，需要注意遥感信息表现形式的差异。如土壤肥力的差异，表现为地表式的差异。如土壤肥力的差异，表现为地表植被植被的长势好坏植被植被的长势好坏 根据信息处理的复杂程度，可将遥感信息根据信息处理的复杂程度，可将遥感信息分为分为一次性信息一次

24、性信息和和再加工信息再加工信息。单击此处编辑母版标题样式 2.3.1 遥感模型遥感模型（2 2）遥感模型研究）遥感模型研究 遥感技术研究地球的遥感技术研究地球的实质实质：是以各种数字是以各种数字或模拟影像来模拟地表景观，用物体的光谱或模拟影像来模拟地表景观，用物体的光谱特征来刻划地面物体的物理、化学、形态等特征来刻划地面物体的物理、化学、形态等方面的属性。方面的属性。 单击此处编辑母版标题样式 2.3.1 遥感模型遥感模型 地面特征遥感信息模型地面特征遥感信息模型： 基于地面物体与遥感信息存在数学和地学基于地面物体与遥感信息存在数学和地学意义上的对应关系，借助于多光谱遥感信息意义上的对应关系，

25、借助于多光谱遥感信息来客观描述地面物体和特征。来客观描述地面物体和特征。 单击此处编辑母版标题样式 2.3.1 遥感模型遥感模型当前遥感图像处理和分类方法的缺陷当前遥感图像处理和分类方法的缺陷： 试图在统一的模式下识别出遥感影像上所试图在统一的模式下识别出遥感影像上所反映的各类地物，由于地球表面景物的复杂反映的各类地物，由于地球表面景物的复杂多样性以及影响遥感信息因素的复杂多样性，多样性以及影响遥感信息因素的复杂多样性，导致以统一的模式几乎不可能。导致以统一的模式几乎不可能。 单击此处编辑母版标题样式 遥感模型的类别及其内涵遥感模型的类别及其内涵 分类方法模型类型次级模型模型内涵遥感信息流过程

26、分类大气模型研究大气对遥感信息的影响及纠正方法景观模型表征地表能量流、物质流的行为和规律传感器模型测量地表能量流、物质流的行为，研究遥感信息在测量过程中的传递函数空间分辨率分类结构连续模型地物性质随时间和空间的变化是连续的离散模型地物性质随时间和空间的变化是不连续的高分辨地物单元大于空间分辨率低分辨地物单元小于空间分辨率研究方法分类物理模型基于物理机制，定量表达物体性质和能量物质变化的实时过程经验模型以统计为主要手段得出地物变化的统计规律统计物理模型介于物理和经验模型之间的半经验模型输出方式分类图像模型监督分类由人工监督、训练分类器识别样本非监督分类无需人工监督，利用集群方式等非图像模型非图像

27、输出结构应用目的分类作物冠层模型产量模型研究遥感信息与作物产量的定量关系，又可分光谱、热红外及复合模型作物结构模型研究作物冠层结构与光谱之间的定量关系，又称双向反射模型水热模型热惯量模型从多时相遥感信息向地物纵深方向延拓及挖掘信息的方法土壤水分模型遥感及辅助信息提取土壤水分含量信息蒸散模型以热量平衡为基础的定量解析模型单击此处编辑母版标题样式 2.3.2 地面特征遥感信息模型研究地面特征遥感信息模型研究（1 1）建模方法）建模方法 传统的监督、非监督分类方法利用图像的统计传统的监督、非监督分类方法利用图像的统计特征对整幅影像进行信息提取，仅利用了最直接的特征对整幅影像进行信息提取，仅利用了最直

28、接的光谱信息；光谱信息； 在传统方法基础上加入空间特征和知识数据，在传统方法基础上加入空间特征和知识数据，实质是初分类基础上的后处理；实质是初分类基础上的后处理； 首先分析已有地物的遥感特征建立地物的遥感首先分析已有地物的遥感特征建立地物的遥感信息模型，再结合图像进行地物光谱分析，形态结信息模型，再结合图像进行地物光谱分析，形态结构分析，调整和修改模型参数。构分析，调整和修改模型参数。 单击此处编辑母版标题样式 2.3.2 地面特征遥感信息模型研究地面特征遥感信息模型研究专题空间时相变化地物光谱地物关系结构地物变迁多时相遥感信息模型的组成遥感信息模型的组成单击此处编辑母版标题样式 2.3.2

29、地面特征遥感信息模型研究地面特征遥感信息模型研究 从影像理解的角度建立遥感信息模型关键是从影像理解的角度建立遥感信息模型关键是多多种知识模型的建立种知识模型的建立，可以分别选用多种知识表达模，可以分别选用多种知识表达模型，为不同应用领域和不同方向构造各自的知识库；型，为不同应用领域和不同方向构造各自的知识库； 建立地面特征遥感信息模型的关键在于建立地面特征遥感信息模型的关键在于首先对首先对多种地面特征，特别是环境独立因子的波谱特征及多种地面特征，特别是环境独立因子的波谱特征及其在不同传感器上的表现有深刻的认识其在不同传感器上的表现有深刻的认识，通过大量，通过大量具有代表性的样本的分析，总结内在

30、规律，充分反具有代表性的样本的分析，总结内在规律，充分反映地面特征的属性、空间分布及其时相变化特征；映地面特征的属性、空间分布及其时相变化特征； 单击此处编辑母版标题样式 2.3.2 地面特征遥感信息模型研究地面特征遥感信息模型研究 由于地球表层景观的高度复杂性，地学现由于地球表层景观的高度复杂性，地学现象空间分布的差异性和时域的变异性，针对象空间分布的差异性和时域的变异性，针对一定地面特征在一定时空条件下所建立的遥一定地面特征在一定时空条件下所建立的遥感信息模型需要进行大量验证实验，并进一感信息模型需要进行大量验证实验，并进一步从遥感信息机理，模型因子与构造等方面步从遥感信息机理，模型因子与

31、构造等方面给予修改和完善，从而生成可实用模型。给予修改和完善，从而生成可实用模型。 单击此处编辑母版标题样式 2.3.2 地面特征遥感信息模型研究地面特征遥感信息模型研究（2 2）多类型的地面特征遥感信息模型）多类型的地面特征遥感信息模型 由于遥感信息是一种综合性的信息，以由于遥感信息是一种综合性的信息，以及环境影响因素的多样性，所以不可能按统及环境影响因素的多样性，所以不可能按统一的程式构建遥感信息模型；一的程式构建遥感信息模型； 遥感图像提供的信息有限；遥感信息所遥感图像提供的信息有限；遥感信息所反映的是地物的群体特性而不是地物的个体反映的是地物的群体特性而不是地物的个体特性，细碎地物和地

32、物的细节得不到反映；特性，细碎地物和地物的细节得不到反映；单击此处编辑母版标题样式 2.3.2 地面特征遥感信息模型研究地面特征遥感信息模型研究实际应用中的三个层次模型：实际应用中的三个层次模型： 基于光谱矢量的地面特征信息模型；基于光谱矢量的地面特征信息模型； 一些目标如水体、植被等具有独特的多波段光谱特征，遥感信息一些目标如水体、植被等具有独特的多波段光谱特征，遥感信息与地面目标通常具有一对一关系，这类模型是研究的出发点，称为基与地面目标通常具有一对一关系，这类模型是研究的出发点，称为基类模型。类模型。 基于多源信息的地面特征遥感信息模型基于多源信息的地面特征遥感信息模型; ; 多数地面目

33、标不能仅依靠单一的模型，需要使用多时相的遥感信多数地面目标不能仅依靠单一的模型，需要使用多时相的遥感信息或其他辅助数据建立相应地面特征遥感信息模型，这类模型是在基息或其他辅助数据建立相应地面特征遥感信息模型，这类模型是在基类模型的基础上，通过派生机制，增加新元素项建立的。类模型的基础上，通过派生机制，增加新元素项建立的。单击此处编辑母版标题样式 2.3.2 地面特征遥感信息模型研究地面特征遥感信息模型研究 基于地学知识的地面特征遥感信息模型；基于地学知识的地面特征遥感信息模型； 有些地面目标或现象，尤其是隐藏遥感信息的提取，需要进行复有些地面目标或现象，尤其是隐藏遥感信息的提取，需要进行复杂的

34、处理和较深入的分析才能识别。不仅需要光谱信息，还需要地学杂的处理和较深入的分析才能识别。不仅需要光谱信息，还需要地学知识以、专家知识和经验，其内容包括知识发现、应用知识建立提取知识以、专家知识和经验，其内容包括知识发现、应用知识建立提取模型，利用遥感数据和模型提取遥感专题信息。模型，利用遥感数据和模型提取遥感专题信息。具体的地学知识包括：具体的地学知识包括： 地学辅助数据、专家解译知识、经验和常识、地物波谱特性、地地学辅助数据、专家解译知识、经验和常识、地物波谱特性、地物空间分布及空间相互关系、地物纹理特征、地物时相分布特征及发物空间分布及空间相互关系、地物纹理特征、地物时相分布特征及发展规律

35、。展规律。单击此处编辑母版标题样式 2.3.3 光谱特征模型的建立光谱特征模型的建立（1 1）光谱模型的建立）光谱模型的建立 在多光谱图像的地物识别中，目视判读在多光谱图像的地物识别中，目视判读具有主观性和低效率；而多模式分类技术因具有主观性和低效率；而多模式分类技术因把识别问题转化为光谱特征空间的定量求解把识别问题转化为光谱特征空间的定量求解而具有客观性和高效率；而具有客观性和高效率； 多种不同的应用目的使得选择单一的分多种不同的应用目的使得选择单一的分类方案不可行。类方案不可行。单击此处编辑母版标题样式 2.3.3 光谱特征模型的建立光谱特征模型的建立建立快速反映和实用性强的模型：建立快速

36、反映和实用性强的模型：（1 1）尽量减少在确定规则形式和参数过程）尽量减少在确定规则形式和参数过程中过多地人工因素，在一定程度上代之以质中过多地人工因素，在一定程度上代之以质量参数约束下的自动生成方法；量参数约束下的自动生成方法；（2 2）规则需要产生于实际的数据环境，并）规则需要产生于实际的数据环境，并随数据的变化而调整；随数据的变化而调整；单击此处编辑母版标题样式 2.3.3 光谱特征模型的建立光谱特征模型的建立基于光谱特征的分类的总体原则：基于光谱特征的分类的总体原则：（1 1）对于多变量图像，不能孤立地根据个别变量的数值进）对于多变量图像，不能孤立地根据个别变量的数值进行分类，而要从整

37、个向量数据的特征出发，即像元点在多行分类，而要从整个向量数据的特征出发，即像元点在多维特征空间中的位置及聚集情况；维特征空间中的位置及聚集情况；（2 2）分类的实质是把多维特征空间划分为若干区域，每个）分类的实质是把多维特征空间划分为若干区域，每个区域相当于一类；区域相当于一类； 分类或划分区域的标准可以概括为两种方法：分类或划分区域的标准可以概括为两种方法： * * 由每类的统计特征出发，研究其所归属的区域；由每类的统计特征出发，研究其所归属的区域； * * 由划分类与类之间的边界出发建立判别函数进行判由划分类与类之间的边界出发建立判别函数进行判别分析；别分析；单击此处编辑母版标题样式 2.

38、3.3 光谱特征模型的建立光谱特征模型的建立多种数据的结合可以扩展光谱模型的外延：多种数据的结合可以扩展光谱模型的外延：以以TMTM和雷达影像为例，和雷达影像为例， TM TM 雷达影像雷达影像 C4/C33.0 C4/C33.0 则为植被；则为植被； 1)CT1 1)CT1 则为镜面体则为镜面体; ; 2)C4/C20.9 2)C4/C20.9 则为水体；则为水体； 2)CT2 2)CC3C4C5 3)C2C3C4C5 土壤；土壤； 3)T1CT2 3)T1C0.6(C2+C3)/(C4+C5)0.6单击此处编辑母版标题样式 2.3.3 光谱特征模型的建立光谱特征模型的建立利用两组规则可以完成一幅