遥感影像处理-课件6解译与分析

遥感图像的解（Imagery遥感图像解译:就是从遥感图像中获取需要的判读出遥感图像中有哪些地物它们分布在哪里它们之间是如何布局的并对其数量特征给予粗略估计（HowmuchorHowmany）？遥感图像的解（Imagery目视解译（目视判读）：专业通过直接相结合，调用知识库对遥感图像中目标地物遥感图像目标地物识别特 遥感图像目标地物识别特1、色调（tone）：也称灰度,或亮度。指影像上黑白深浅的程度，是地物电磁辐射能量大小或地物波谱特征的综合反映。色调用灰阶(灰同一波段的影像上，由于成像时间和季节的差目标物的组成不同，或含水量不同，或成像方2、颜色（colour）：指彩像上色别和色阶，如同黑判读时，要注意图像采用的是什么合成方法，各波段是3、阴影（shadow）：指影像上目标物，因阻挡阳光直射而出现 阴影的形成与成像方式有关。如侧视影像：目标物阻挡波束而形成；热红外图像：阴影的长度、形状和方向受到高度角、地形起伏、阳光照射方向、目标所处的地理位置等多种影响，阴影可使地物有感，有利于地貌的根据阴影的形状、长度可判断地物的类型和量算4、形状（shape）：指目标物在影像上 5、纹理（texture）：也叫影像结构，是指纹理可以帮助区别地物属沙漠中的纹理可表 的形状以及主要风系的水体：大——湖泊、水库小——水塘 7、位置目标物的分布与周围地理环境总是存在农用地：水田——条纹，果园——规则的网点旱地——9、相关布局（association）：又称相关位置。指多个目标物之间的空间配九大特征中，颜色和色调是最基本的，形状、大小、阴影等都是通过不同的色影像的色调与颜色，与地物的反射特征有关；与地物的表面性质有关；与选取的波段有关，并存在同物异谱和异物同谱；与气候条件有关；与时段有关；与仪器特征和处理有关。遥感图像的解译成果的质量好坏取水体——近红植被——TM2、水面油膜——紫选择合适的时道路宽度——河口海岸——选择合适的比例尺（平台目视解译方①直接判读法：根据遥感影像目视判读直接标志，直接确定目标地物属性与范围目视解译方色调：呈灰——灰含有泥沙或植物：色调形状：线状的——河面状——湖泊、水库、海目视解译方水体：蓝黑色，深蓝水泥路面、建筑物：灰白色，灰蓝目视解译方②对比分析法：根据已知地物的影像特征，或根据不同波段、不同时相的遥感图像同类地物对比：在同一景影像上、由已知地物推出未空间对比法：用熟悉的影像，判断另一如岩溶地貌的特征（桔皮状网纹），目视解译方时相动态对比法：利用同一地区不同时间的成像进行对比分析，可以了解如进行洪水淹没损失评目视解译方③信息复合法：利用多种信息（包括专题图，地形图，遥感影像）重合，综合识热带雨林 目视解译方地形图也有助于识别地貌类型，土壤类高山、中山——条块状、棱状、肋骨目视解译方④综合推理法：综合考虑遥感图像多种解译特征，结合生活，分析、推断某 目视解译方铁路与公路的识别目视解译方⑤地理相关分析法：利用地学知识进行分析推断各种地理要素的性质、类型、状目视解译方洪积扇位置：山地河流出山色调：浅色调，灰白、浅灰色调：变深，标准假 前缘：洼地，地势低洼， 水溢色调：较深、局部地区有灰白色小斑块——目视解译方沙洲水滴状尖端指向下两河流汇合处锐角尖端指向下桥墩下有水花、漩涡出现的一侧为下目视解译一般程了解影像的辅助信息目视解译一般程分析已知专业资料目视解译一般程建立解译标志目视解译一般程预解译目视解译一般程地面实 目视解译一般程详细解译根据野外实地结果，修正预解译图目视解译一般程类型转绘与制 3.13.2地球系统各种要素或地物具有一定的相地学相关分析法：在遥感图像上寻找目标识别的相关因子即间接解译标志，从用逐级逻辑判别的方式，避免出现逻辑上运用分层分类法，把复杂景物或现象简单根据不同目的要求进行层层深化，相互关系明确，局部细节描述得更为清楚，避免比传统的统计分类法更适于处理非正态、建立分类树的基本条所要表达的类别在各层次中均无遗 识别的目标对象有关联、有意义，在分 以识别、区分。也就是在图像上有明确基于知识的分层分（洞庭湖区洪水灾情根据研究区地物的地域分布规律，划分三个地堤垸内——农田、生活用地、园地、水体、水渠、堤垸外过渡区——芦苇地、芦草混生地、泥沙滩地、2.2于知识的分层分（洞庭湖区洪水灾情结合地域因子，设计分层分类树。在分类树的每个结点上，运用光谱数据和光谱知识，采用多种光谱指数提取专题特息，并运用阈值法，根据像元亮度与阈值的关系来确定像元的类别，进行2.2于知识的分层分（洞庭湖区洪水灾情首先用TMl／TM5+TM7将水陆区分，以提取各用TM5／TM4比值图像来区分不同泥沙含量的水体——泥沙含量大的江水、泥沙含量中等的再用TM3／TM2区分淹没区与湖水边缘区；农田与芦苇光谱相似，用地域因子(堤垸内、堤用TM4／TM3比值植被指数把芦苇地与芦草地2.2视解译中的分层分（腾冲地区植被分类首先，根据植被—地貌相关的特点，把与一级地貌单元相对应的植被分为三类，其纹理、色调各有差异。其次，以植物群落的生态系统为依托，在分类树的每个结点上，建立相应的解2.2视解译中的分层分（腾冲地区植被分类色调——如林地因属种、高度、密度等变化大，其形状——如针叶林多为圆锥状，阔叶林多为椭圆形、大小——如乔木树冠颗粒大(>0．2mm)，灌木冠部高度——可以通过阴影来判断目标 的高度如乔2.2视解译中的分层分（腾冲地区植被分类海拔高度——1800m作为矮禾草与高禾草草地的分类界地貌部位——低中山灌丛可进一步分出干燥缓坡的常绿地理位置——它决定了水热条件的变化，如对于常绿阔叶林的木荷，在腾冲县城以南为以峨嵋木荷为主，以北土壤母质——如灰岩成壤多分布草地，花岗岩、砂页岩人类活动——如人造林多为木荷为主的常绿阔叶林，天变化检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、界线及变化变化检测的图像的选像，以消除因高度角不同引起的图像反射特性差异。尽可能选用同一季节，甚至同一日期的遥感数据，以消除因季节性高度角不同最好是采用具有相同的瞬时视场(1FOV)或相近3.2.1谱类型特征分析方3.2.2谱变化向量分析方3.3.2间序列分3.2.1谱类型特征分析方3.2.2谱变化向量分析方3.3.2间序列分将不同时相遥感图像的各波段数据分别以R(红)、G(绿)、B(蓝)图像 如：利用两个时相的SPOT-Pan图像，分别赋予红、多时相图像叠合方由低反射率到高反射率的地表变化(如植被到地)显示由高反射率到低反射率的地表变化(如地到居住区)则变化区域由于其对应的亮度值变化，可以在叠合图像上得到清楚的显示。一般反射率变化越大，对应的亮度值变化也大，可指示对应的地表土地利用方式已经发生了这种叠合分析方法可以直观地显示两到三个不同时相的变化区域，便于目视解译，但是无法定量地提供变化的 1998年南宁 2006年南宁<- -0.1- 0.1- 0.2- 0.3- 0.4- 南宁NDVI2000与2006 有变化的区域图像值为0。在8it图像中，像元值范围为0～255，其图像差值的范围为—255～255。图像比值——将一个时间图像的像元值与另一个时间图像对应的像元值相除。新生成的比值图像的值域范围为将差值或比值图像转换为简单的变化／无变化图像，或阈值的选择必须根据区域研究对象及周围环境的特点来定。在不同的区域、不同的时间、不同的图像上采用的通常，通过差值或比值图像的直方图来选择“变化’’对经过几何配准的不同时相遥感图像进行主成分分析(，生成新的互不相关的多时相主成分— 主成分变化检测方法虽然简便，但只能反映变像分别作分类处理后，获得两个(或多个)分类图1．光谱类型特征分析方2．光谱变化向量分析方3间序列分 Cmpixel=∑（BVijk（date2）-BVijk（date1）每个像元的变化方向可归为2n种模式。对应这2n波变化方向1723-变化向量分析的结果可输出两幅几何上配准的图像：变化强度图像和变化方向码图像，以提取在实际应用中，可根据区域具体情况对变化强度设定一个阈值。若像元的变化强度在此阈值范围内，可以认为该点未发生类型的变化，若超出此阈值范围，则可判断该点已经发生了类型变化。将变化向量信息与其他图像特征结合起来可进一1．光谱类型特征分析方2．光谱变化向量分析方3间序列分时间序列分析:通过对一区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定为了实现时间序列分析，要求遥感监测数据有一定的时间积累。如进行区域生态环境变化、土 或沙漠化的监测就需要有若干年甚至数十年的遥感数据，才能得出有价值的连续变化结果。变化特征的确定:图像特征应当是比较灵敏地反映地面变化的环境指数。如:红光和近红外区是植物遥感中使用的主要波段。两波段比值或差值的归一化植被指数NDVI对应区域的土地覆盖类型的综合情况。其数值介典型情况下的NDVI值：水<0；土0～0.1；植被>0.1在生态环境变化研究中常常采用NDVI或相关的长周期的典型体现。分析区域植被变化的一个有植 NDVI并不总是有效的。例如，K·Weiss等在评估沙特部分牧场土地沙漠化状况中发现，由于地处干旱地区，区域内植被覆盖稀疏，植被的季节变化并不明显，利用NDVI难以确定植被覆盖逐渐