遥感图像认识与解译.pptx

一目视判读原理
（一）遥感成像与目视判读
（二）目视判读标志
二目视判读的方法与步骤
（一）遥感图像目视判读的认知过程
（二）目视判读的方法
（三）目视判读的步骤
三土地利用目视判读实例
（一）土地/土地利用分类
（二）土地利用目视判读实例
/——目视判读，又称目视解译，或目视判译，即凭着光谱规律、地学规律和解译者的经验从图像的亮度、色调、位置、时间、纹理、阴影、结构等各种特征推出地面的景物类型。
——计算机自动分类，它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图像恃征(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。一目视判读原理概念：遥感图像上那些能够作为分析、判断景观地物的图像特征为判读标志或解译标志。
直接解译标志
是判读目标自身特点在图像上的直接表现形式，包括色调、形状、阴影、大小、纹理、位置、布局、图案。
间接解译标志
图像上能看出的和直接标志密切联系的地物，不同的专业判读不同。色调：也称颜色，是最重要、最直观的解译标志，与地物的光谱特性直接相关，其余与地物的空间特征相关。同物异谱：differentspectrumwithsameobject，同一种物体因其所处在的状态与位置不同，如自身湿度不同，处于坡向不同等，而具有不同反射光谱的物理现象。

异物同谱：samespectrumwithdifferentobject，不同物体具有基本相同反射光谱的物理现象。比如，大多数植被就具有基本相同的反射光谱。这里的“同谱”是一个相对概念。形状：地物的轮廓在图像平面的投影。需要根据影象比例尺和分辨率具体分析，注意畸变（雷达、航片边缘）。
根据地物空间的平面形态，地面对象可分为点状体、线状体、面状体。在高空间分辨率遥感影像中，形状特征是重要的特征，特别是人工地物大小阴影：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子；有时需去除地形起伏引起的部分阴影。粗纹理/1415(二)间接解译标志木头堆19（一）遥感图像目视判读的认知过程212024/10/23.目视判读的方法//(三)目视判读的步骤(三)目视判读的步骤(三)目视判读的步骤(一)土地与土地利用
土地是一个综合的概念，它是包括气候、地貌、土壤、水文、植被等自然因素在内的自然综合体，同时也包括人类活动的作用和影响。
土地覆盖是指地球表面当前所具有的自然和人为影响所形成的覆盖物，如地表植被、土壤、冰川、湖泊、沼泽湿地及道路等。
土地利用是土地资源自然属性和经济特性的全面反映。土地利用划分具有如下特点：在自然、经济和技术条件的综合影响下，经过人类的劳动所形成的产物；在一定的空间分布上服从社会经济条件，在地域分布上不一定连成片。（二）目视判读实例1.航片目视判读2.卫片土地利用判读-北京2.卫片土地利用判读-北京2.卫片土地利用判读-北京遥感图像的目视解译四环遥感图像计算机分类模式识别PatternRecognition
将具有相似特征的“东西”识别归类的过程。
基于统计方法模式识别;
基于句法（或结构）模式识别.
遥感图像分类属于模式识别
遥感图像分类是计算机或人目视按着影像中像素灰度值（反射率等）的大小分布、邻近像素灰度值差异大小、分布状况以及几何形态等特征规律对图像的各像素做出归类，归类结果直接作为图像解译结果，或者作为辅助人们解译的参照。
1.1遥感图像分类1.1计算机图像分类（续2）影像分类的一般原理1.1遥感图像分类构建分类系统光谱特征空间地物与光谱特征空间的关系特征变换特征选择监督分类与非监督分类2非监督分类2.1K-MEANS（K-均值算法）ENVI的K-MEANS参数设定2.2ISODATAENVI的ISODATA参数设定输入参数说明：
最大和最小类别数目，因为算法进行自动的类别分裂和合并，所以不能确定类别的具体数目;
最大迭代次数和各类间像元变化阈值，其中一项满足，则分类结束;
如果某一类别中的像元数目小于Minimum#pixelinclass，则删除该类别，像元归并到最近的一类中;
如果某一类的标准差大于Minimumclassstdv，则该类别需要分裂成两个类别;
如果两个类别的距离小于Maximumclassdistance，则该两个类别合并成一类;
Maximum#mergepairsclass定义最多合并多少类别;
Maximumstdevfrommean;
Maximumdistanceerror.3监督分类3监督分类3.1盒式(平行六面体)分类平行六面体分类ParallelepipedClassifier3.1盒式(平行六面体)分类(续)3.2最小距离分类最小距离法3.2最小距离分类(续1)3.3最大似然分类3.