北京建筑大学 遥感基础 第五次课 遥感图像的解译课件

1、第六章 遥感图像解译吕书强内容回顾彩色合成图像平滑图像锐化多光谱图象的四则运算主成分分析K-T（缨帽）变换遥感影象与GIS数据叠合目录6.1 遥感图像的目视解译6.2 遥感图像的自动识别分类6.1 遥感图像的目视解译6.1.1 基础知识判读的概念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，最后提取感兴趣的信息。景物特征和判读标志景物特征：光谱特征、空间特征和时间特征。判读标志：地物在图像上的各种特有的表现形式。可以概括为：色，形，位。6.1.1 基础知识色：目标地物在遥感影象上的颜色，包括目标地物的色调、颜色和阴影。形：目标地物在影象上的形状，包括目标地物的形状、纹理、大小、图形

2、等。位：目标地物在影象上的空间位置，包括目标地物分布的空间位置和相关布局。时间：不同时间目标地物有变化。一、光谱特征及其判读标志光谱响应曲线 光谱特性曲线 光谱响应曲线地物在多波段图像上的这种波谱响应就是地物光谱特征的判读标志。二、色调和颜色全色遥感图象中从白到黑的密度比例(也叫灰度)。色调标志是识别目标地物的基本依据，如海滩的砂砾，因含水量不同，在遥感黑白像片中其色调是不同的，干燥的砂砾色调发白，而潮湿的砂砾发黑。色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志可以区分出目标地物。在一些情况下，还可以识别出目标地物的属性。例如黑白航空像片上柏树为主的针叶林，其色调为浅黑灰色，山毛榉为主的阔叶林

3、，其色调为灰白色。目标地物和背景之间必需存在能被人的视觉所分辨的色调差异，目标才能被区分。颜色 是彩色遥感图象中目标地物识别的基本标志。日常生活中目标地物的颜色是地物在可见光波段对入射光选择性吸收与反射在人眼中的主观感受。遥感图象中目标地物的颜色是地物在不同波段中反射或发射电磁波能量差异的综合反映。有真彩色和假彩色组合。三、空间特征及其判读标志形状(shape)目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。如飞机场、港湾设施在遥感图像中均具有特殊形状。用于图像判读的图像通常多是垂直拍摄的，遥感图像上表现的目标地物形状是顶视平面图，它不同于我们日常生活中经常看到的物体形状。由于成像方式的不同，飞行姿态的改

4、变或者地形起伏的变化，都会造成同一目标物在图像上呈现出不同的形状。解译时必须考虑遥感图像的成像方式。三、空间特征及其判读标志大小：地物的尺寸、面积、体积在图象上按比例尺缩小。遥感图像上测量目标地物最重要的数量特征之一。影响因素：地面分辨力，物体本身亮度与周围亮度的对比关系。考虑影象的比例尺。图案Pattern图案：与物体的空间排列有关，某种形状或关系的重复性是许多物体的特性，包括自然的和人工的，使物体形成一种图案。目标地物有规律的排列而成的图形结构。例如住宅区建筑群在图像上呈现的图型，农田与周边的防护林构成的图型，以这种图型为线索可以容易地判别出目标物。纹理与阴影纹理：影象上色调变化的频率。纹

5、理由特征单元组成，很小，不易识别。纹理是形状、大小、图案、色调的综合产物。它决定图象特征。阴影(shadow)是遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子，根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高 度，如航空像片判读时利用阴影可以了解铁塔及高层建筑物等的高度及结构。阴影的长度、方向和形状受到光照射角度、光照射方向和地形起伏等影响，山脉等阴影笼罩下的树木及建筑物往往会使目标模糊不清，甚至丢失。不同遥感影像中阴影的解译是不同的，例如:侧视雷达影像中目标地物阴影由目标阻挡雷达波束穿透而产生，热红外图像中目标地物阴影是由于温度差异所形成，例如夏季中午飞机飞离机场不久进行热红外成像，地表仍会留下飞机的阴影

6、。 位置地物存在的地点以及周围环境。目标地物与其周围环境总是存在一定的空间联系，并受周围地理环境的一定制约。位置：地理位置，相对位置。依据遥感图象周框注记的地理经纬度位置，可以推断出区域所处的温度带，依据相对位置，可以为具体目标地物解译提供重要依据。布局某一地物与其他地物的关系。地物物体之间存在着密切的物质与能量的联系，依据空间布局可以推断目标地物的属性。类型：各大类别组成类型。其他：分辨力，比例尺，图象色调平衡和图象状况等。三、时间特征及其判读标志景物的时间特征在图像上以光谱特征及空间特征的变化表现出来判读标志：可以分为直接判读标志和间接判读标志直接判读标志：能够直接反映和表现目标信息的遥感

7、包括：色调、色彩、大小、形状、阴影、纹理，图形。间接标志：能够间接反映和表现目标地物信息的遥感图象的各种特征，借助它可以判断与某地物属性相关的其他现象。四、影响景物特征及判读的因素1.地物本身的复杂性1）植被 色素的区别：可见光波段 细胞结构的区别：红外 叶子的稠密度： 近红外 含水量：1.3um以后更明显 失水导致结构发生变化，近红外反射率下降。1.地物本身的复杂性2）土壤 特性 含水量 有机质3）水 泥沙 叶绿素 工业污染2.传感器分辨力的影响1）几何分辨力空间分辨力：传感器瞬时视场内所观察到地面的大小。几何分辨力：能分辨出的最小地物的大小。几何分辨力约等于3倍空间分辨力。 2）辐射分辨力

8、传感器区分两种辐射强度最小差别的能力。3）光谱分辨力光谱探测能力，包括：传感器总的探测波段的宽度、波段数、各波段的波长范围和间隔。3.目视能力的影响1）空间分辨能力大约67线对/mm,通过仪器提高。2) 灰阶分辨能力大约十几级灰度，通过反差拉伸、密度分割、伪彩色编码。3) 色别与色阶分辨能力大约50种左右，借助仪器可以分辨13000多种。 6.1.2目视判读的方法和一般过程一、目视解译一般程序目视解译一般程序(1)了解影像的辅助信息：即熟悉获取影像的平台、遥感器，成像方式，成像日期、季节，所包括的地区范围，影像的比例尺，空间分辨率，彩色合成方案等等，了解可解译的程度。(2)分析已知专业资料：目

9、视解译的建 立解译标志最基本方法是从“已知”到“未知”，所谓“已知”就是已有相关资料或解译者已掌握的地面实况，将这些地面实况资料与影像对应分析，以确认二者之间的关系。(3)建立解译标志：根据影像特征，即形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局建立起影像和实地目标物之间的对应关系。(4)预解译：运用相关分析方法，根据解译标志对影像进行解译，勾绘类型界线，标注地物类别，形成预解译图。(5)地面实况调查：在室内预解译的图件不可避免地存在错误或者难以确定的类型，就需要野外实地调查与检证。包括地面路线勘察，采集样品(例如岩石标本，植被样方，土壤剖面，水质分析等等)，着重解决未知地区的解译成果

10、是否正确。 (6)详细解译：根据野外实地调查结果，修正预解译图中的错误，确定未知类型，细化预解译图，形成正式的解译原图。(7)类型转绘与制图：将解译原图上的类型界线转绘到地理底图上，根据需要，可以对各种类型着色，进行图面整饰、形成正式的专题地图。二、目视判读方法1.直接判读法 根据遥感图象目视判读直接标志，直接确定 目标地物属性和范围。 黑白图象：水，河流与湖泊。 彩色图象：植被。 直接判读标志：色调、颜色、大小、形状、 阴影、纹理、图案等。 对于边界特征清晰的目标，可以根据形状、 图形等标志确定分布范围。河流与湖泊2.对比分析法同类地物对比分析法 在同一影象上，由已知地物推断未知目标地物的方

11、法。 城市识别 城镇的识别与村庄的区别。2.对比分析法空间对比分析法根据判读区域的特点，选择另一个熟悉的与遥感图象区域特征类似的影象，将两个影像相互分析对比，由已知影像为依据判读未知影象。两张地域相近的影象。注意：对比地域的地理特征基本相似，同一个温度带，干湿情况相差不大。2.对比分析法时相动态对比分析法利用同一地区不同时间成像 的遥感影象加以对比分析，了解同一目标地物动态变化的一种方法。影象上的河流。利用时相动态对比可以进行洪水淹没损失评估，其他灾害的评估。3.信息复合法 利用专题图、地形图与图象复合等高线对地貌类型、土壤植被有辅助作用关键是配准4.综合推理法综合考虑遥感图象多种解译特征，结

12、合生活常识、分析、推断某种地物。铁道与公路：天气晴朗与雨后的识别5.地理相关分析法根据地理环境中各种要素之间的相互依存、相互制约的关系，借助专业知识，分析推断 某种地理要素性质、类型、状况与分布的方 法。三、准备工作 明确任务与要求 训练判读员 收集充足的资料 了解图像的来源、性质和质量 判读仪器和设备四、判读的一般过程 选择典型样区，建立解译标志 发现目标 描述目标 识别和鉴定目标 野外验证和补判 清绘和评价目标6.1.3 各种图象的判读1.单波段图象色调特征和空间特征图象增强密度分割2.多光谱图象 光谱特性曲线 比较判读 假彩色合成 空间特征3.热红外图象判读温度、发射率；热特性：热容量、

13、热传导率、热惯量。热传导：热通过某一物质的快慢的度量；热容量：某物质保存热的大小；热惯量：物体对温度变化的响应的亮度，随着物体的导热性，容量和密度的增加而增加。高热惯量的物质比低热惯量的物质在白天和黑夜有更均匀的表面温度。4.侧视雷达图象色调特征：入射角，地面粗糙度，地物电特性；几何特征：比例尺失真，地形起伏影响；穿透特性：可以得到地面图象；散射特性：可以反映地下状况。5.多时域图象景物的时间特性以光谱特征和空间特征表现6.2 遥感图像自动解译6.2.1 遥感图像的计算机分类6.2.2 智能处理方法6.2.1 遥感图像的计算机分类一、分类的原理和步骤1. 分类原理:在应用遥感技术解决实际问题时

14、常常需要根据地物的特征进行归类,有时还要制成专题图并量算面积,例如土地利用调查、士壤调查等等, 这一工作称为分类。目视判读分类所依据的是影像的色调和几何特征等解译标志,而计算机分类的对象是数字图像,地物的所有特征都是通过数字化的灰度值反映出来的,因此, 计算机分类是建立在对图像像元灰度值的统计、运算、对比和归纳基础上进行的。遥感图像计算机分类是基于数字图像中所反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行的。2. 分类步骤分类预处理特征选择分类分类后处理专题图制作二、非监督分类1. 非监督分类的概念：非监督分类的前提是假定遥感影像上的的同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。非监督分

15、类方法不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱信息 (或纹理信息)进行特征提取,再统计特征的差别来达到分类的目的,最后对巳分出的各个类别的实际属性进行确认2、非监督分类方法主要采用聚类分析方法,聚类是把一组像素按照相似性归成若干类别,即“物以类聚”。它的目的是使得属于同一类别的像素之间的距离尽可能的小而不同类别上的像素间的距离尽可能的大。其常用方法如下:(1) 分级集群法 (Hierarchical Clustering) (2) 动态聚类法 ISODATA方法在动态聚类法中具有代表性。均值聚类法 K均值算法的聚类准则是使每一聚类中，多模式点到该类别的中心的距离的平方和最小。其基

16、本思想是，通过迭代，逐次移动各类的中心，直至得到最好的聚类结果为止。这种算法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代过程中又没有调整类数的措施，因此可能产生不同的初始分类得到不同的结果，这是这种方法的缺点。ISODATA算法聚类分析 ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm）算法也称为迭代自组织数据分析算法。它与K均值算法有两点不同，第一，它不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值，而是在每次把所有样本都调整完毕之后才重新计算一次各

17、类样本的均值，前者称为逐个样本修正法，后者称为成批样本修正法；第二，ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。三、监督分类1、监督分类的概念：首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数(如像素亮度均值、差等),建立判别函数,据此对样本像元进行分类,依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。监督分类包括利用训练区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。监督分类对训练场地的选取具有一定要求: 训练场地所包含的样本在种

18、类上要与待分区域的类别一致。训练样本应在各类目标地物面积较大的中心选取, 这样才有代表性。如果采用最大似然法,分类要求各变量正态分布, 因此训练样本应尽量满足这一要求。2、监督分类中常用的具体分类方法最小距离分类法多级切割分类法特征曲线窗口法最大似然比分类法监督分类过程1. 选择样区：根据已知的样本类别和先验知识；2. 学习或训练：利用一定数量的已知类别函数中求解待定参数；3. 确定每一类的判别函数和相应的判别准则；4. 计算未知类别的样本观测值的在每一类函数值；5. 判别：按一定准则对该样本作出判定3. 监督分类和非监督分类方法比较监督分类和非监督分类的根本区别点在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识 , 监督分类根据训练场提供的样本选择特征参数 , 建立判别函数 , 对待分类点进行分类。因此 , 训练场地选择是监督分类的关键。由于训练场