遥感图象目视解译与制图B=遥感概论=宁夏大学

1、第五章 遥感图象目视解译与制图遥感图象解译Imagery Interpretation；从遥感图象上获取目的地物信息的过程。1、目视解译又叫目视判读，指专业人员经过直接察看或借助辅助判读仪器在遥感图象上获取特定目的地物信息的过程。.2、计算机解译以计算机系统作为支撑环境，利用方式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图象中目的地物的各种影象特征颜色、外形、纹理等，结合专家知识库中目的地物的解译阅历和成像规律等知识进展分析和推理，完成对遥感图象的了解。 .计算机的解译结果需求运用目视解译的方法进展抽样核对来检验其判读精度，而且计算机解译也要运用目视解译的阅历和知识来进展指点。因此，目视解译是遥感

2、图象计算机解译的根底，不会被计算机解译完全取代。目视解译是遥感运用的一项根本技艺，不同的研讨领域和专业从遥感信息中获取不同的地学信息。.第一节 遥感图象目视解译原理不论哪种专业领域，目视解译需求处理的问题都分为以下三个方面。1、图象中有哪些地物2、地物的分布情况3、地物的数量情况.遥感图象中目的地物特征是地物电磁辐射差别在遥感影象上的典型反映，按其表现方式的不同可概括为色颜色、颜色、阴影形外形、大小、纹理、图型位分布的空间位置、相关规划.一、目的地物的识别特征1、颜色tone：也叫灰度，指黑白影象，0-255颜色的深浅反映了地物反射和发射太阳光能量的大小，颜色差别要到达一定程度，人眼才干区别为

3、不同的地物 。颜色的决议要素1地物反射率2地物外表粗糙程度.3湿度4摄影季节2、颜色colour：彩色图象 3、阴影shadow：光被地物遮挡而产生的地物的影子航片上分为本影和落影1本影地物本身未被阳光直接照射到的阴暗部分的影象2落影在地物背光方向上地物投射到地面的阴影在像片上的构像。.在影象判读中，本影有助于获得地物的立体感，落影的大小和外形可判读物体的性质和高度。地物阴影也会给像片判读带来不利，如高山的阴影会遮盖大片其它地物而影响判读航片。.4、外形shape：遥感图象的外形是地物的顶视平面图。外形是判读的主要标志，任何地物都有一定的几何图形，反映在像片上也必然有其相应的外形，如房屋表现为

4、规那么的方块状图形，运动场的椭圆形跑道，笔直的道路，弯曲的河流，方格状的农田等。没有高度的地物在像片的中心和周围其外形一样，但是有高差的地物如楼房、树木、塔等在像片中心是地物顶部外形，而在周围是地物的斜侧面。.5、纹理Texture：指遥感图象中目的地物内部颜色有规那么变化呵斥的影象构造。航片上农田的条带状纹理，表现为有的平滑，有的粗糙。纹理特征与航片比例尺有关。6、大小size：地物的大小也是像片判读的重要标志，根据影象的大小和航片比例尺可求得地物的数量特征。.根据物体的大小还可以推断物体的属性，比如湖泊和池塘就可根据他们的大小来区别。7、位置site：指目的地物分布的地点。位置有绝对位置和

5、相对位置，绝对位置为所在的经纬度，根据地物相对位置可以为地物判读提供根据，根据农田与水渠的相对位置可以判读农田为水浇地或旱地。.8、图型pattern：地物有规律陈列而成的图形构造，也叫组合图案。如住宅区建筑群在图象上的街区图型，农田与周边防护林构成的图型，它由外形、大小、颜色、纹理等影象特征组合而成。 .9、相关规划Association：多个地物之间的空间配置关系。地面物体的分布存在一定的相关性，根据空间规划可以推断地物的属性。如学校和操场。判读时要灵敏运用这些判读标志，根据地物色、形、位的差别进展分析解译。在这些解译标志中，颜色、大小、外形、阴影、颜色、纹理、图型是直接判读标志，位置和相

6、关规划是间解判读标志。 .自学标题1、比较可见光黑白像片与黑白红外像片的差别。2、比较天然彩色像片与彩色红外像片的差别。3、热红外像片的解译标志与可见光和近红外像片的解译标志有什么不同。4、比较MSS影象与TM影象的异同点。 .5、比较TM影象与SPOT影象的异同点。6、航空像片与卫星图象在图象特征与解译判读时的异同点。7、微波影象与航片的颜色在构成原理与表现上有何差别。8、概述遥感图象目视解译的原那么、方法与根本步骤。 .第二节 遥感制图 航空像片地形图 一、遥感影象地图一定义以遥感影象和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境情况的地图 1图面内容为影象2具有一定地图符号行政界限、文

7、字注记、比例尺、等高线等 .遥感影象图与地形图的复合.因此具有影象与地图的双重优势。如航空像片经投影改呵斥的正射影象地图，可用于城市开展和工程建立的需求；用卫星图象制造的卫星遥感影象地图1：100万或1：400万，反映国家或区域的地理环境。 .二特点1、丰富的信息量以影象为内容，没有信息空白区域，信息量超越普通地图。2、直观笼统性可以直观笼统地反映地势的起伏、河流蜿蜒曲折的形状，添加可读性。 .3、具有一定的数学根底经过几何校正与投影纠正，比例尺坚持一致，且每个像元都有本人的坐标，可进展量测。4、现势性强获取地面信息快，成图周期短，能迅速反映制图区域的当前情况，尤其对于沼泽地、沙漠、崇山峻岭等

8、人迹罕至地域利用遥感影象制造影象地图，更能显示其优越性。.三新型影象地图1、电子影象地图2、多媒体影象地图3、立体全息影象地图.二、计算机辅助遥感制图一定义：在计算机系统支持下，根据地图制图原理，运用数字图象处置技术和数字地图编辑加工技术，实现遥感影象地图制造和成果表现的技术方法。20世纪70年代开展起来的新方法，它是遥感数字图象处置和数字制图等技术的结合，与常规制造方法相比，改善了制图条件，革新了编制工艺，提高了图象符号配置的灵敏性，缩短了成图周期，降低了劳动强度。.硬件：计算机、扫描仪、数字化仪、喷墨打印机、绘图仪软件：影象地图制造过程复杂，软件的类型和功能也多种多样，从遥感影象和底图输入

9、、图象处置、数字地图编辑、地图整饰、印刷打印等各个环节都有相应的软件支持。.二根本过程1、遥感影象信息选取与数字化根据制图要求，选择适宜时相、适宜波段的指定地域的遥感影象，假设需求多景数据，那么最好选取同一颗卫星的产品，制图区域不应有云或云量小于10%。假设是航片，那么需求数字化，普通300DPI。.2、地理根底底图的选取与数字化普通选取地形图1采用地形图对遥感影象进展几何纠正2抽取地形图上的一些要素添加到影象图上。3、遥感影象几何纠正与图象处置根据控制点进展纠正，控制点尽量选取永久性地物，如大路交叉点、大桥、水坝等，同名地物控制点编号要一致。 .4、遥感影象镶嵌与地理根底底图拼接影象镶嵌利用

10、相邻影象中同名地物点作为配准点，要求影象投影一样，比例尺一致，时相一致，有足够的重叠区域。地形图拼接可利用GIS的地图拼接功能，利用地形图四角的地理坐标进展拼接。5、地理根底底图与遥感影象复合.6、生成符号注记层符号：行政区划界限、城市、县城、乡村符号等注记：是对地物属性的补充阐明符号注记生成新的图层，与影象图叠加后，提高影象地图的可读性。7、影象地图图面配置 包括1影象地图放置的位置.2添加影象标题3配置图例4放置比例尺5配置指北箭头6边框生成8、遥感影象地图制造与印刷将影象图、符号注记图层、图面配置图层配准后打印。 .第三节 遥感数字图象分类 一、定义：图象分类就是对图象上每个像素按照亮度

11、接近程度给出对应类别，以到达大致区分遥感图象中多种地物的目的。 二、统计变量：进展分类的统计特征变量可以直接是原始图象的光谱特征值，或者是经过主成分分析后获得的特征值。.主成分变换：把相互存在相关性的原始多波段遥感影象转换为相互独立的多波段新图象，而且使原始图象的绝大部分信息集中在变换后的前几个组分构成的图象上，实现特征空间降维和紧缩的目的。 三、类似度：两类方式的类似程度，遥感图象计算机分类的根据是遥感图象像素的类似度，在遥感图象分类过程中，常运用间隔和相关系数来衡量类似度。.一间隔度量特征空间中的间隔经常采用以下几种算法：1、绝对值间隔 像元k到类别I的间隔；n总波段数；Mij均值； Xk

12、j k像元在j波段的亮度值；i类别号； j波段序号； .2、欧几里德间隔欧氏间隔：两点之间的直线间隔。3、马氏间隔采用间隔衡量类似度时，间隔越小类似度越大。二相关系数相关系数是指像素间的关联程度，采用相关系数衡量类似度时，相关系数越大，类似度越大，相关系数越小，类似度越小。.四、分类方法遥感图象的计算机分类方法包括监视分类和非监视分类。一非监视分类Unsupervised Classification1、定义：在没有先验类别作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根 据像元间类似度的大小进展归类合并将类似度大的像元归为一类的方法。 .2、分类过程A、确定初始类别参数，即确定最初类别数和类别

13、中心亮度平均值；B、计算每一个像元所对应的特征值与各类别中心的间隔；C、选与中心间隔最短的类别作为这一像元的所属类别；D、计算新的类别亮度平均值；.E、比较新的类别均值与原平均值的变化，假设发生变化，那么以新的类别均值作为聚类中心，再从第二步开场反复，进展反复迭代操作；F、假设聚类中心平均值不再变化，计算停顿。 .如ERDAS IMAGINE运用ISODATA方法Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorthm，称为“迭代自组织数据分析技术，聚类过程始于恣意聚类平均值或一个已有分类模板的平均值；聚类每反复一次，聚类的平均值就

14、更新一次，新聚类的均值再用于下一个聚类循环。这样不断反复，直到最大的循环次数已到达设定阈值或者两次聚类结果相比坚持不变的像元所占最大百分比到达循环收敛阈值，那么分类终了。 .二监视分类Supervised Classification：1、定义：首先需求从研讨区域选取有代表性的训练场地作为样本。根据知训练区提供的样本，经过选择特征参数如像素亮度均值、方差等，建立判别函数，据此对样本像元进展分类，根据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。 .监视分类最根本的特点是在分类前人们对遥感图象上某些抽样区地物的类别属性已有了先验知识，先验知识可以来自野外的实地调查、也可参照其他的文字或图面资料或是图

15、象处置者本人的阅历等。2、分类过程以ERDAS IMAGINE对延安宝塔区进展土地利用动态监测为例。 .A、根据先验知识确定要分的类别数。在本例中，经过野外调查，确定土地利用类别为14个，分别为旱地、居民地及工矿用地、果园、有林地、水面、灌木、天然或人工草地、裸岩、荒草地、水田、菜地、沙地、沼泽、民用机场。B、定义分类模板ERDAS IMAGINE的监视分类是基于分类模板来进展的，分类模板的生成、管理、评价和编辑等功能是由分类模板编辑器来完成的。.在分类模板编辑器中，用鼠标勾画典型区域，每个土地类型要求多个采样点，当全部类型采集完成后，把模板中每一类的多个样本值进展合并，这样得到每一类一个新的

16、综合的光谱特征值，作为该类的特征值。 .C、评价分类模板在对遥感影象做全面分类之前，我们对所选的训练区样本以及由训练区样本所建立的判别函数能否有效等问题并无足够的把握，因此在全面分类前要进展分类模板的评价，即用训练区的样本进展试分类。.分类模板评价工具包括分类预警、能够性矩阵、特征对象、特征空间到空间掩膜、直方图法、分类统计分析等。以能够性矩阵为例，它主要是分析训练区的像元能否完全落在相应的类别中。其输出结果是一个百分比矩阵，阐明每个训练区中有多少个像元分别属于相应的类别。假设误差矩阵值小于85%，那么模板需求重新建立。.D、执行计算机自动分类根据建立的分类模板，在一定的分类决策规那么条件下，

17、对图象像元进展分类判别。用于分类决策的规那么即各种分类判别函数。选择了判别函数及其相应的准那么后，就可执行计算机自动分类。最大似然比分类最大似然比分类是运用最广泛的监视分类方法，分类精度较高，其前提条件是以为每一类的概率密度分布都是正态分布。.其判别函数由条件概率P(Wi/X) (i=1,2,3m)来决议，Wi代表第i个类别，P表示XX=(x1,x2,xn)T,n为波段数为Wi类的概率是多少。这里不思索混合像元的情况，以为一个像元X应该只属于一个类别。由于这个类别是未知的，我们只需找到属于每一类的能够性，然后比较他们的大小， .哪一种类别出现的概率大，就把这个位置的像元归哪类。即假设P(Wi/X) P(Wj/X) i不等于j ； j=1,2,3,m成立，那么X属于Wi。E、评价分类结果执行了监视分类之后，需求对分类结果进展，评价是对分类结果的验证。分类评价的方法有分类叠加、定义域值、分类重编码以及精度评价等。.分类叠加：就是将分类图象与原始图象同时在一个视窗中翻开，将分类专题层置于上层，经过改动分类专题层的透明度及颜色等属性，查看分类专题与原始图象之间的关系，