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-遥感图像解译-第 24 页遥感图像解译第一章：遥感图像解译的一般问题本章重点： 图1.0.1对应的遥感图像解译的特点； 地物信息传递的七个步骤； 质量评价的四个标准及其相关计算；遥感：通过各种传感器，在不接触目标条件下探测目标地物，获取其反射、辐射和散射的电磁波信息，并进行处理、分析和应用的一门科学和技术。图1.0.1（欧空局发布的PROBA图像）表明了图像解译能力和人的视觉能力的关系：卫星遥感延伸了视觉器官功能，将肉眼看不到的地物目标所具有的某些特征信息通过对遥感图像的解译获取出来，人眼进行目视判读时因为个人经验等原因的限制，容易使目视判读解译出现很大的偏差，人工解译的程度和精度很大程度受到视觉能力的限制。地物信息传递的七个过程：1.有选择地观测地学环境；2. 由数据产生的局部概念模型； 3. 将地物图像数据转变成图像信息；4. 图像信息的组织和管理；5. 图像信息在新的层次上还原为地物信息；6. 由地学信息产生的局部概念模；7. 按照地学应用要求进行加工。图像解译按应用领域可以分为普通地学解译和专业解译（地质、土壤、军事等）；图像解译按组织方法可以分为：野外解译、飞行器目视解译、室内解译、综合解译。遥感信息的利用方式照遥感技术的发过程划分： 1.瞬时信息的定性划分；2. 空间信息的定位；3.瞬时信息的定量分析；4.时间信息的趋势分析5.多源信息的综合分析。解译产品和各种技术的发展(P11)：观察与测量仪器的改变；产品形式的改变；生产工艺的改变；新一代传感器的研制；地理信息系统的支持；遥感应用模型的深化.遥感图像解译的质量要求解译质量的四个标准： 1. 解译的完整性:解译的完整性标志着所得出的结果与给定任务的符合程度。对解译完整性的评价一般以质量指标来表示，在个别情况下，也会进行数量的评价 ，即已揭示细部数量 与总数量的百分比。2. 解译可靠性：指出解译结果与实际的符合程度，决定于正确地物数 量与实际总数量的比值关系。（可通过混淆矩阵表达：总体精度、Kappa 系数、混淆矩阵（可能性）、生产者（制造者）精度以及用户精度。大部分遥 感图像处理系统用一幅地表真实图像或地表真实感兴趣区计算一个混淆矩阵。）【后面有具体计算】3. 解译的及时性:由于图像本身具备很强的时间特性，获取的影像一定要及时解译，否则过短时间后实际地物将与影像存在更大差别，不利于图像的解译精度。4. 解译结果的明显性:解译成果应该根据任务的目标，用相应的符号、线清晰绘制出来，尽量使得解译成果可视化， 以便人们理解和应用。解译的可靠性：本次分类被认为是草地的像元数混淆矩阵：有像元数（每一栏中的数值与地表真实像元中分类图像的标签相对应）和百分比（每个地表真实栏里的像元数除以一个给定地表真实类中的 像元总数得到）两种形式。草地错分到森林真实是草地的像元数草地这一类的正确分类精度指标Overall Accuracy (总体精度) 总体精度由被正确分类的像元总和除以总像元数计算。以上面的混淆矩阵为例：*总体精度= 对角线正确分类之和/像元总数=(131003/256000) =51.1730% Kappa Coefficient Kappa 系数 生产者精度：指假定地表真实为A 类，分类器能将一幅图像的像元归为A 类的可能性。以草地为例：生产者精度是64516/109484 =58.9%.用户精度：指假定分类器将像元归到A类，则相应的地表真实类别是A 的可能性。以草地为例：用户精度是64516/102421=63.0%.第二章、遥感研究对象的特性本章考点： 名词解释 地物的空间时间光谱特性以及意义 典型地物的光谱特性（结合图像说明）；时间特性（结合图表曲线说明）太阳辐射水体的过程及现象；植被反射光谱特性曲线的特点。地面对象的空间分布特征：空间位置、大小（对面状目标而言）、形状（对面状和线状目标而言）、相互关系。空间分布任何地学研究对象均具备一定的空间特征。根据空间分布的平面形态，把地面对象分为三类：面状、线状、点状；面状对象：其空间位置由表示界限的一组x，y坐标确定， 并可以相应地求得其大小和形状参数。（1） 连续而布满整个研究区域：高度等；（2）间断成片且大面积分布：湖泊等；（3）分散但分布在研究区域的大面积上：果园等。线状对象:其空间位置由表示线形轨迹的一组x，y坐标确定，在空间上呈线状或带状分布.点状对象:空间位置由其实际位置或中心位置的x，y坐标确定，实地上分布面积较小或呈点状分布。相互关系:（空间结构）相互关系是某个区域内地物目标的空间分布特征。往往地面目标受某种空间分布规律的影响，其分布呈现一定的空间组合形式，这种形式仅通过单一目标是难以反映出来的。地面对象的空间分布既可以是自然形成的，也可以是人为影响的结果。 (比如用地频率)空间分布在遥感应用研究中的应用（用途，意义） ：1.分析探测对象的空间分布以选择具有合适空间分辨率的遥感图像；2.探测对象的空间分布特征也是遥感图像上识别目标的参考依据；计算机自动分类主要应用图像的光谱亮度值，而较少利用地物对象的空间分布和形状信息，主要受到算法和理论技术上的制约。目视解译中，充分利用了地物的空间分布和形状信息等。时间特征：两方面含义： 一是自然变化过程，即其发生、发展和演化【发展】； 二是节律，既事物的发展在时间序列上表现出某种周期性重复的规律【周期】。意义： 1.遥感研究时相变化，主要反映在地物目标光谱特征随时间的变化上。2.处于不同生长期的作物，光谱特征不同，即光谱响应的时间效应。3.可以通过动态监测光谱特征来了解研究对象的变化过程和变化范围。4.充分认识地物的时间变化特征以及光谱特征的时间效应， 有利于确定识别目标的最佳时间，提高识别目标的能力。从上图可以看出，两种植被的光谱反射率的变化趋势基本相似；开始及100天时反射率基本相似；30天时反射率相差较大；在不同的时间段上，它们的反射率大小也发生变化：如对2而言，开始种植时大豆的反射率大于玉米，而在成熟之后玉米的反射率大于大豆。也就是说，利用地物间反射率差别较大的时域图像以及反射率大小随时间变化的关系，可以区别两种相似的植被类别。 绿波：指春季自然植被叶子开始发青时，在遥感图像上所反映出的一条曲线。褐波：指秋季自然植被的叶子开始发黄时，在遥感图像上所反映出的一条曲线（这两个曲线通常是全球性的平均日期线）波谱反射和辐射特性意义：1.任何物体本身都具有发射、吸收和反射电磁波的能力。2.相同的物体一般具有相同的电磁波谱特征，不同的物体由于物质组成和结构不同具有相异的电磁波谱特征。3.相同物体在不同时间上具有不同的电磁波谱特征。4.遥感的基本出发点可以根据遥感仪器所接收到的 电磁波谱特征的差异来识别不同的物体。三种典型特性：反射特性 n发射特性 n微波特性1) 水体电磁辐射特性 太阳辐射水体的过程（作业）：大部分被水体吸收，所以不论在哪个波段，水体的图像特征均表现为深色调；部分被水面直接反射，部分被水底反射，部分被水体杂质和有机生物体等散射，散射程度取决于水质。白天水体吸收热量，发射低于周边背景物体，因此在红外影像上往往 表现为暗色调。夜间则相反，水体吸收太阳辐射之后，在夜间比背景 的发射强，因此可以利用水体在夜间的强反射特性（白色）识别水体。 通过研究水体对可见光的散射特性来研究水质。如：水域遭受水体富营养化的影响，藻类等水生生物大量繁殖，水生生物体的叶绿素等改变了清水在近红外波段的强吸收性，使曲线显示出近红外的“陡坡”效应。这些效应可以用于 红外图像的水质研究。水体的发射波谱特性 水体具有比热大、热惯量相对大的特点，对红外几乎全部吸收，因此具有较高的辐射发射率；由于热惯量较大并且温度传递以对流交换形式进行，使得水体表面可以保持稳定和相对均一的温度（保温）；由于辐射通量与绝对温度的4次方成正比，使得水体与周围地物微小的温度差异都会引起较大的辐射通量变化，因此可以通过红外图像进行水体检测；水体的微波特性被视为平面，以镜面反射为主，后向散射信号弱，传感器接收信号弱，雷达图像上水体呈黑色。2) 植被电磁辐射特性 植被光谱反射特性的表现特点由于受到植被生育阶段和物候期的影响，相同的植被在不同的生长阶段表现出来的反射率也不一样。处于健壮生长期的绿色植被的叶绿素占压倒优势，衰老期绿叶变成黄叶，因此其波谱特征也发生改变。 不同种类、不同环境下的植物的反射率不同，这是区别各种植被的重要特征。健康状况不同的相同植被，其反射率也不同。 植被的发射波谱特性植物的发射特性差异是由株体从地面和太阳辐射中获得并储存热量多少而定的；草株体小，从地面或太阳辐射取得热量少，储藏热量的可能性也小，白天地面增温时它也随之增温；晚上地面辐射加强，它很快把热量辐射出来，逐渐形成晚上近地面层空气温度倒置状况。 n枝干高大的树木，白天由于树叶对红外波段的吸收（>2um)，树叶表面又有水汽的蒸腾作用，降低了树叶表面温度，使树林具有比周围地面低的温度；晚上，储有大量热量并具有很高发射率的树和地面都进行辐射，树的发射率较地面的强，相对温度较高，故在夜间辐射温度相对较高， 白天则相对较低。分析图（b）中的曲线在0.6-0.7m的阶段有明显的吸收，是由于叶绿素的吸收造成的，由于草的生长快，叶绿素含量高所以吸收最强同时草的叶片最薄所以0.9的由于细胞结构的反射也是最强的。（作业）榕树的反射特性：健康的榕树在可见光波段内，其反射率稍 低于有病虫害的榕树;在近红外部分则高于病虫害榕树；中红外又反过来。且病虫害越严重，细胞结构的反射率就越低植被的微波特性：依据植物群聚的郁闭度和密度，以后向散射的强弱造成的影像色调和影纹结构来识别其为何种群落，森林通常将具有浅色的影像色调，草本植被也具有浅灰色调，水稻则具有浅黑色调等。3) 岩石和矿物电磁辐射特性岩矿物的发射波谱特性岩矿物的发射率与其表面特性：粗糙度、色调有关。一般说来，粗糙表面比平滑表面发射强，暗色地物比浅色地物有较高发射率，所以 在同样温度条件下发射率高的物体热辐射强。某些岩浆岩的发射率极小值所对应的波长不同。利用这种特性可用热红外遥感进行岩类识别。（p21）4) 土壤电磁辐射特性土壤的发射波谱特性土壤的发射辐射是由土壤温度状况决定的，土壤温度与水分的蒸腾散失、风化和化学溶解、微生物活性及有机质的分解速度有关，与种子萌发和植物生长有关。 影响土壤热特性的最重要因素是土壤水分和土壤空 气温度。当地表潮湿时，表层土温度主要由蒸发控制；一旦表层土比地下土层干时，温度将由土壤热惯性确定。热惯量大的物质与热惯量小的物质相比，昼夜之间具有较均一的表面温度。P2122土壤的微波特性：决定土壤微波辐射特性的主要因素是土壤的表面结构（粗糙度和粒度）和土壤的电特性（介电常数和导电 率）。（介电常数和含水量成正比） 5) 人工地物目标电磁辐射特性人工建筑物的红外发射特征取决于建筑材料的热特性。当物体接受太阳、天空辐射或地下热流补给时温度上升，温度上升的速度则与物体的热惯性有关。各种道路的波谱曲线形状大体相似，但由于建筑材料的不同，存在一定的差异，如水泥路的反射率最高，次之为土路、沥青路等。名词解释：同谱异物：在某一个谱段区，两个不同地物可能呈现相同的谱线特征。同物异谱：可能同一个地物，处于不同状态，如对太阳光相对角度不同，密度不同，含水量不同等等，呈现不同的谱线特征。 绝对定标：通过各种标准辐射源，确定不同波谱段成像光谱仪入瞳处辐射值与成像光谱仪输出之间的定量关系相对定标：确定场景中各像元之间、各探测器之间、各波谱之间以及不同时间测得的辐射量的相对值。波谱反射和辐射特性的研究意义是现代遥感技术的重要组成部分；为传感器的研制、频道选择直接提供科学依据；在具体应用中选择合理波段、波段组合以及在遥感图像处理中建立图像分析的定量标准；是有效提取专题信息和进行成像机理分析的重要依据和基础。研究方法：用光谱仪测定实际光谱；用理论公式推导地物理想光谱值；通过影像分析确定波段对应值(波谱响应)。影响波谱特性曲线的主要因素：大气散射；地形（坡度、粗造度）；太阳高度和视角；类别混合：像元混合；类内反射比的变化：生长时间、含水量、矿物质含量、其它异类杂质等。地物波谱响应曲线绘制（参考课外实习步骤）第三章 遥感数据的物理特性和成像特性 本章重点： 3.1节遥感数据的多源性做了解； 名词解释，图3.2.2的描述； P42页的图的论述，P47页的图的论述，设计多波段的组合识别和提取 成像性能的四大指标和它们的转换关系，最佳遥感图像的选择问题。 遥感平台和载体的多层次：地球同步轨道卫星（36,000 km）（遥感卫星的种类：测绘卫星、气象卫星、资源卫星、海洋卫星、制图卫星）；太阳同步轨道卫星（500-10,00 km）；航天飞机（240-350 km）；高高度航空飞机（10,000-12,000 m）；中低高度航空飞机（500-8000 m）；直升飞机（100-2,000 m）；低空载体（800 m 以下）；地面车辆（0-30 m） 波段的多样性，传感器的多样性：可以获得多波段，多时域，多极化等的图像遥感图像的量测性能（作业）：是指对地物细部和在其上的各个物体之间几何关系的再现能力。作业：看图3.2.2说明图像比例尺、成图比例尺和完整性之间的关系。成图比例尺一定时，完整度的要求越高，所需要的图像比例尺就越大；当图像比例尺一定时，成图比例尺越大则完整性越低；当图像的完整性一致时，成图比例尺越大所需的图像比例尺就越大。空间分辨率:传感器瞬时视场观测到的地面面积。空间分辨率的大小并不等于解译图像时能可靠分辨出地物的尺寸； 当为2,4,5的情况时，地物大小为a的宽度却无法识别几何分辨率：决定遥感图像量测性能及其上地物细部的再现能力。通常为到(a为像元宽度)3.3 辐射信息与辐射分辨力 光谱亮度系数（作业）：给定方向上当反射一定时的光谱段辐射特性为地物光谱亮度；为绝对白板光谱亮度受各种因素影响，传感器实际接收到的能量包括：1.太阳经大气衰减后照射到地面，经地物反射后经大气二次衰减进入传感器的能量；2.地面物体本身辐射的能量，经大气进入传感器；3.大气散射和辐射的能量2. 辐射传输方程：辐射分辨率（作业）：遥感传感器能区分两种辐射强度最小差别的能力。信号与噪声的关系：传感器的输出包括信号和噪声定义等效噪声功率为 PE=P/(S/N)=N/R (P为输入功率，S为输出电压，N为噪声电压；R为探测率，R=S/P)，还有当信号大于等效噪声功率PE时，才有信号显示。实际输入信号功率要大于等于26倍等效噪声功率时才能被分辨。对于热红外影像，用等效噪声温度替换等效噪声功率同样也要大于2-6倍。（作业）地物的反射功率与温度和发射率成正比，与温度的关系更为密切。分析图3.3.1，（a）为午后13:00成像，（b）为凌晨4：00成像。可以看出，被风沙掩埋的河床白天呈暖色调，夜间呈冷色调；有水的河流白天呈冷色调，夜里呈暖色调；树林白天夜里都呈冷色调。说明了白天夜间的水温变化比较小，土壤的变化比较大；白天水温低于土壤温度，夜间水温高于土壤温度。地物的微波特性(雷达影像)：侧视雷达图像上色调的高低，与可见光、近红外及热红外图像都不同 影响雷达图像特性的因素（作业）： 与入射角有关（入射角越小越显得粗糙）； 与地面粗糙程度有关；（越粗糙辐射越强。亮度越大） 与地物的电特性有关（介电常数远大反射越强）；极化方式（交叉极化<同极化）侧视雷达图像的其它特征（穿透性）； 光谱分辨率：能够探测到的特定波谱辐射能量的最小波长间隔。研究光谱分辨率的意义：1.多光谱信息的应用开拓了遥感应用领域; 2.多光谱信息的利用使专题研究中光谱段的选择针对性更强; 3.在图像处理中多光谱信息的应用可以提高分析解译效果; 波段组合经过波段组合的多光谱图像显示的地物光谱特征比单波段强得多，它能表示出景物在不同不同光谱段的反射率变化。对于多光谱图像可以使用比较判读的方法，将多光谱图像与各种地物的光谱反射特性数据联系起来,从而正确解译地物的属性和类型。结合图3.4.2（作业）仅用单张影像（a）或（b）无法分辨出草地、沥青、土壤和水泥，将两张图像放在一起比较解译，联系地物的反射反射波谱特性曲线：得到A为草，B为水泥，C为土壤，D为沥青。时间分辨率：是指对同一地区重复获取图像所需要的时间间隔地物的时间特性：自然变化过程，即其发生发展和演变。节律，即事物的发展在时间序列上表现出某种周期性重复的规律。具有周期性和阶段性。时间分辨率的类型：（1）超短、短周期时间分辨率，一天以内的变化，以小时为单位。 （2）中周期时间变化率，以旬或日为单位。（3）长周期时间变化率，以年为单位时间分辨率的作用（作业）：选择最佳成像时间的决定因素；进行自然历史变迁和动力学分析也必须有时间分辨率作为保证；利用时间差以提高遥感的成像率和解像率。数据库更新的重要参考因素；利用遥感图像解译监测地面的动态变化。 3.6 遥感的成像性能遥感图像的成像性能：决定它传递地物辐射（反射或者发射）信息分辨率和最小尺寸地物的能力。遥感图像揭示地物细部的能力（作业）：（遥感图像成像性能的四个指标）图像分解力：在1mm长的图像上能够将绝对反差的线条分开成像的数量。 图像清晰度：表示传递地物形状的能力，决定目视观测中有效的放大极限。 图像反差频率特性：通常是在一定空间频率范围（可以用像素长度为依据），将图像反差与地物光学反差进行比较。 图像解像力：图像上最小的、但还能分辨的地物尺寸。目视反差：景观实际物体在辐射能力上的差别。遥感图像反差：图像上不同地物的辐射差别，烟雾亮度等对它有影响。图像分解力的确定方法（作业）：1.通过布标方式，要求摄影条件与实际航空摄影条件一致；2.通过量测实际图像上最小的、能量测的、长形要素，并统计处理后得到； 3. 遥感图像的选择最佳图像含义： （1）为了使目标能被检测和识别，应要求信息具有足够大的强度，还应是地理现像呈节律性变化中最具有本质特性的信息；（2）被探测目标与环境的信息差异最大、最明显；（3）数据量适中。 “最佳时相”图像时间方面需要考虑：地物或现象本身的光谱特性； 太阳高度角的变化； 气象条件的影响；对于人文现象的遥感时相的选择，需要考虑政治和经济的变革时期。 波段方面来考虑：目标与背景反射（或发射）率差异最显著的波长区间，为最佳的遥感波段。最佳波段的选择方法：一般用均方差方法选出那些要素（地物）之间光谱反射（或发射）率均方差较大的波段作为遥感通道。均方差较大的通道说明地物反射（或发射）率差异大，易于区分各类地物。结合MSS传感器的发展：m识别黏土矿和蚀变带，后来加入近红外波段加强对植被的探测。第四章遥感数据的信息性能4.1 图像解译的可能性（了解，图4.1.1识别过程） 4.2 影响遥感图像可解译性评价的主要因素 （四个主要因素，给图分析）4.3 简单人工地物可识别性分析 （L,A,B,C给图分析）4.4 简单自然地物解译可能性 （公式只记4.4.1，识别概率的影响因素）复杂地物识别概率 （计算）评价遥感图像解译的可能性：是指对简单或复杂的、人工或 自然的预期或现实的解译结果进行详细、全面并包括某种置信度 的质和量的表达。简单人工地物的特点：尺寸小，与周围背景比较，反差不大。 一般来讲，它们有特殊的（典型的）形状由例证出发：若一个概念可以通过更多的例证（景物）加以支持，则说明该概念具有普遍意义；否则该概念较为特殊。由特征出发：若一个概念包含更多的特征，说明概念的形成更加严格密，因此概念更为特殊；反过来，概念更具普遍意义。复杂地物通常由许多简单地物组成，因此对复 杂地物识别概率的估算首先要预先知道简单地物 的某些先验知识或评价。 这也是可解译性评价的出发点4.2 影响遥感图像可解译性评价得主要因素考虑到遥感数据获取的困难，以及研究成本和代价的问题，一般可通过模拟数据来分析影响因素；(不同比例尺、不同反差、不同分解力等)、形状因素的定量分析：可通过形状识别系数B区分不同形状地物的识别差异A为遥感图像的解像力；L为地物的最大线性尺寸（直径、对角线、长度等），P和A/L呈指数关系识别自然地物比识别人工地物更加复杂，可以将自然地物划分为三种典型类型（分别以稀疏林、阔叶林和耕地三种地物位代表）；第一类：与人工地物识别曲线类似；第二类：在图像解像力小的范围内，能被识别的概率较大。但随着解像力数值增大，概率快速下降；第三类：在图像解像力小的情况下，概率处于比较高的水平，并且在一定区间内保持稳定；如果简单地物处于有次序的其它地物之间（复杂地物的 一部分），简单地物的识别概率就会提高一个简单地物往往是另一简单地物的指示标志。在复杂地物要素的K（复杂地物要素数量）增加时，地物识别概率P增长C（复杂性系数）倍。 4.3 简单人工地物可识别性分析简单人工地物的特点：尺寸与周围地物无多大差别；具备特殊的形状，可作为解译的重要标志；几何和亮度上的明确性可以帮助提高人工地物识别概率，并提出简单的识别模型； 图像上地物的性质：B（简单人工地物识别系数）、L（简单人工地物尺寸） ；遥感图像的成像质量：A ；人们接受和判别图像信息的能力：A 简单地物经常是复杂地物的元素，即简单地物处于其它简单地物的包围之中。在识别过程中利用了辅助的揭示标志，提高了解译结果的置信度。地物位置的相互关系对解译置信度的影响可以定量地以两个因素的作用来表示：1.围绕该地物的简单地物的数量，通过复杂性系数C体现；2.与周围地物的平均距离。1 被识别地物的尺寸L的确定 假如拍摄了一栋30×40m的长方形建筑，得到了三张图像，其解像力分别为7m，20m和40m。由解像力的定义出发，可以肯定，第一张图像上可以识别成像建筑的长度和宽度。根据第二张图像，仅能得到地物长度的信息。这就严重地减小了成像建筑的识别概率，但还没到零。只有第三张图像，对观测者来说什么信息也没有提供（写出理由）。只要在遥感图像上还能分解出地物的最大元素（以最大尺寸表征的元素），地物还是有被识别的可能。 在需要分辨尺寸和形状上都很相近，而在细部上有差别的地物时，公式上的L应该使用细部的最大尺寸。2 简单地物形状的识别系数B简单和可靠的方法是：根据两种比例尺图像的解译结果来确定别系数当系数B变化时，理论识别曲线变化的性质。的一段正是找出地物的区间，继续下去是识别空间。如果B=0，对所有的A和L来讲，识别概率都等于1。在同等条件下，随着B的增大，识别概率将减小。 复杂地物识别概率(重点理解) 区分正确的类的概率P（correct） 考虑每一个属性Aj 考虑每一个属性的不同取值 综合考虑简单地物和复杂地物关系的两个方面，给出更具体的测度上述描述的公式，说明了复杂地物与简单地物之间的各种概率关系，即给出了计算复杂地物出现的概率计算方法。通过复杂地物要素或要素总和的价值（权值）来表示他们代表的地物要素或要素总和（多个要素组合）在识别过程中所起到的作用。 要素t的价值 E（ti）代表要素ti的价值；P（N|ti）代表识别要素ti的情况下，识别复杂地物N的条件概率。 要素总和（t1，t2，tm）t的价值 一般情况下，要素或要素总和的价值可以通过要素或要素总和 在复杂地物种的出现频率来近似计算； 在该总和中，要素数m越大，总和的价值就越接近于要素总和价值的计算公式：4.5.2 复杂地物识别概率的计算第五章遥感图像特征和解译标志5.1 解译标志的定义和分类（定义、名词解释，8种解译标志，了解视觉心理并解释关系） 5.2 遥感图像特征与解译标志的关系（同质图像）5.3 遥感图像的时空特性）（P96-97页光谱+时空的结合） 5.4 遥感图像中的独立变量（四相分析） 5.5 地物统计特征的构造5.1 解译标志的定义和分类解译标志定义：遥感图像光谱、辐射、空间和时间特征决定图像的视觉效果、表现形式和计算特点，并导致物体在图像上的差别。 解译标志包括：色调与色彩、形状、尺寸、阴影、细部（图案）、以及结构（纹理）等； 揭示标志：在目视观察时借以将物体彼此分开的被感知对象的典型特征。解译标志就是以遥感图像的形式传递的揭示标志。 揭示标志包括：形状、尺寸、细部、光谱辐射特性、物体的阴影、位置、相互关系和人类活动的痕迹； 揭示标志的等级决定于物体的性质、他们的相对位置及与周围环境的相互作用等；揭示标志和解译标志都可分为直接标志和间接标志。解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志； 解译标志和揭示标志的关系： 解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志； 虽然我们是通过遥感图像识别地物目标的，但是大多数情况下，基于遥感图像识别地物并作出决定时，似乎并不是利用解译标志，而是利用揭示标志。直接标志是地物本身和它们的遥感图像所固有的。作用：直接标志在不引用其它资料的情况下，可以保证对地物的直接识别。通常情况下能够获取的直接标志越多，解译的结果就越可靠。间接标志并不直接与物体有关；作用：它们自己不能确保对物体的识别，但却能指示出用直接标志不能确定的，或在图像上没有成像的那些物体的存在，它们有助于排除由分析直接标志所作结论的多义性，还能取得物体的补充特性。4、 八种解译标志：色调与色彩：（1）可见光黑白图像，地物的亮度和颜色都由色调来表达，即黑白深浅的程度。（2）可见光彩色图像，表现为亮度 (I)，色调 (H)和饱和度 (S)值。（3）非可见光遥感图像，热红外图像上色调差别是物体辐射温度的差别；侧视雷达图像上色调差别是表示物体反射电磁波能量的大小；多光谱图像对彩色物体的色调判读， 要按反射率的强弱与波长之间的关系来定。形状 (轮廓）：形状一般指物体或图形由外部的面或线条组合而呈现的外表。大小(尺寸)：图像上地物的大小，与图像的空间分辨率有关，地物本身的尺寸有关。（度量、拓扑、解析属性） 阴影:(1)可见光范围内的阴影分为本影和落影；(2)热红外图像上的阴影一般由温度较低的地段所致（热影、冷影）。(3)对于雷达图像而言，其盲区可产生阴影。图案（细部):图案指地物的某种组合，可以是同类地物的组合，也可以是不同类地物的组合，它与纹理的主要区别在于图案重复出现。 纹理（结构):纹理是由许多细小的地物的色调重复出现组合而成，是单一的细部特征的集合。造成纹理的主要原因是某些物体往往太小, 单独识别困 造成纹理的主要原因是某些物体往往太小, 单独识别困 难，而这些同类地物的聚集则会给视觉现象造成粗糙 度或平滑度等。 纹理分析：从两个层面进行分析 依据图像特征：主要从纹理的物理意义角度加以分析，包括纹理强度、纹理方向、纹理长度、纹理宽度等；将纹理的图像特征与它的地理意义相联系；地物关系:利用临近区域的已知地物或现象的图像，根据地学规律，对遥感图像进行观察，通过比较和“延伸”,从而对地物或现象进行辨认。位置与位置算子:位置是指地物所处环境在图像上的反映，即图像特定位置上目标(地物)与背景(环境)的关系。它对图像解译有间接的指引作用。 第一级是色调与色彩，第二级是形状、尺寸、纹理，第三级是图型、高度、阴影，第四级是变化、位置、关系。5.1.2 视觉心理与解译标志的关系我们对世界的感知，部分依赖于对客观事物的感觉，另一 部分，可能是更重要的的一部分，来自于我们的思维。图像时空特性由地物性质、视觉心理与视觉效果和传感器特性共同影响。格式塔心理学定义“一个各部分之间相互影响的有机整体，而整体大于各部分之和。”格式塔学派试图对视觉系统共同的相互作用类型进行分类，并把它们称为知觉定律。他们的组合定律包括接近性、相似性、良好的连续性和封闭性。连续性：最上面的我们会看成两条相交的直线，而不是下面四条射线或者两条折线的组合形式。 封闭性：如果一条线形成了封闭的或几乎封闭的图形，我们就倾向于把它看成是被一条线包围起来的图形表面，而不仅仅是一条线。相似性：我们会把具有共同特性（运动方向、颜色等）的事物组合在一起，比如说运动的猫，猫不动时我们却很难发现。接近性：我们倾向于将互相靠的很近的物体组合在一起，比如图中我们认为点连成了竖线。-视觉加工即使没有任何阴影、纹理、颜色等特征，你仍然可以对某景物的线条图形作出解释。认为（a）左边的圆环比右边的点要密集；认为（b）中的圆环被分成了两半；认为（c）中的圆环被分离出来了。在对物体表面属性反射系数、颜色和纹理等性质的视觉感知过 在对物体表面属性反射系数、颜色和纹理等性质的视觉感知过 程中，界定物体的轮廓有十分重要的作用5.2 遥感图像特征与解译标志的关系IKONOS的波段统计特征值：标准差越大，信息越丰富，越有利于地物信息的提取。相关系数越大，信息的重叠愈多，IKONOS红外波段的相关系数很小，独立性强，信息质量高。对于landsat的TM传感器：TM1（蓝）、TM2（绿）、TM3（红）属于可见光波段，TM4为近红外波段，TM6热红外用于岩石识别和地质探矿等，TM5和TM7属于中红外波段，探测含水量，湿度。5.2.2 由同质图像获取对象的解译标志一般情形下，图像语义信息的理解应当通过有意义的图像对象和它们的相互关系来表达，而非单个像元，并且很多类型的图像或多或少是具有纹理特征的，只有当这些具有纹理特征的图像被分割成有意义的“同质”对象的时候，对这些图像的成功分析才能成为现实。从图像解译的角度，采用“每地块”或“每斑块”分类方法进行遥感图像分类，会使解译的结果有所改进。该方法尤其适用于农业用地，相邻农业用地之间清晰的边界将有助于分类，因为农业景观的边界是相对稳定的，而作物类型常常是变化的。基于同质（地块）图像的面向对象分类方法优点：1. 它以同质的“对象”作为分析单元，可以减小像元间光谱的变异性，可以融合多种空间信息和上下文信息；2. 它针对分割对象进行标注，分类过程更容易实现；3. 它的分类结果常常比基于像元和基于移动窗口的分类结果更容易解释。基于像元的分类方法的局限性：即使经过光滑处理，任然有许多较小的斑块，即椒盐效应。基于移动窗口的分类方法的局限性：它容易把不同类别间的离散边界光滑化；移动窗口的大小事先难以确定；规则的窗口只是理论上代表一块人为的区域，很难与实际的目标类别联系起来。对封闭区域的形状识别的方法可以归纳为如下两类： 第一类是基于物体边界形状的识别，这种边界的特征主要有周长、角度、曲率、宽度、高度、直径等，其描述方法主要有链码、B一样条函数、傅立叶描述子、自回归模型和Hough变换等。第二类是基于物体所覆盖区域的形状识别，这种区域的特征主要有面积、圆度、矩特征等，其描述方法主要有行程编码、四叉树、矩描述子等。面向对象分类方法为景观指数提取和分析提供技术保障1. 将未分类的遥感图像按照某种相似性准则分割成一个个完全同质的，空间上连续的，并具有特定专题意义的对象。2. 景观指数提取及栅格化（图像化）3. 将图像化景观指数加入分类系统中（作为普通通道），进行分析分类；景观指数的定量化描述：1. 斑块面积与周长。2. 形状指数：即斑块的周长与等面积的圆周长之比。5.3 遥感图像的时空特性 1. 空间和时间准则H：平台高度；b：用图像比例尺表示的摄影基线；p：地面高低点图像间的视差。对于具体立体像对，H/b可以认为是常数。雷达图像是斜距投影，因此图像的变形与其他图像不同：1.比例尺失真； 2.地形起伏引起的投影差变化与中心投影像片的位移方向相反；多角度遥感图像的几何变形：1.不同角度观测图像的分辨率不一致；2.地形的起伏在不同角度的观测图像中造成不同的局部变形；3.由于二向反射等影响，相同地物在不同角度的图像中具有不同的灰度值； 时间准则：地物发展演化的过程；周期性重复的规律。2. 空间特性和时间特性的转化地物的空间特性和时间特性是可以相互转化的：地物随时间的变化可以表现为图像上位置的不同，也就是物体的活动特性；相反，地物在某个固定位置上的性质改变，可以揭示物体的时间特性。 3. 光谱信息与时空特性的结合（b）多时相图像立方体数据链每个立方体代表每一特定时期该区域的遥感信息，每一个立方体为一个（a）。（a） 多光谱图像立方体X-Y平面为图像每个像元的立体坐标和空间位置关系，S轴：光谱通道或波长，反应了地面目标物的特征信息。 （d）三维光谱曲面简化为二维曲线（c）多时相指数图像立方体将b压缩，X-Y为像元地理坐标，T为时间维。 灰度波谱:定义灰度为纵坐标，遥感的波段数为平面横坐标，遥感的成像周期为平面纵坐标所得到的三维波谱面。灰度波谱可以看做一个独立地学变量，用来比较地物的周期性变化或随时间的变化。灰度波谱是在卫星上获得的地物波谱的面资料。5.4 遥感图像中的独立变量当遥感图像上的灰度、纹理等变量借助于遥感图像各波段的物理意义与某些地学变量相联系，称其为遥感影像中的独立变量。1. 亮度2. 温度红色3. 色彩和色扇半径大小反映饱和度变化，弧度的变化是色调改变的标志。饱和度：50%-75%4. 绿度（归一化植被指数）:NVI=(IR-R)/(IR+R)5. 反照度6. 湿度（表现热惯量）5.5 地物统计特征的构造独立变量的选择；地物统计特征的构造是以独立变量为基础的； 对于水系、线性构造及与地震的相关性分析也需要寻找独立变量：即水系和线性构造优势方向玫瑰图.（水系-线性构造优势方向玫瑰图）的步骤 根据一定的水系选取标准，得到区域的水系图； 将河流的自由端点或干、支流交汇处作为结点，然后连接所有结点，从而形成河道对应的折线图； 将各线段的方向，自北顺时针在0180度范围内计量，可将该线段得长度定义为相应河段的权重值：全部河段就形成了包含两个统计变量（a，s）的序对集合。 将研究区域划分成若干格网（小区）； 在遥感图像上，以一定角度为一组，划分水系（或断裂-线性构造的一种）； 在每个小区：求出每一组方向水系（或断裂）的长度或密度，据此可以绘出每个小区的水系和线性构造优势方向玫瑰图； 利用玫瑰图进行分类 水系、线性构造与地震的相关分析第六章 遥感图像解译的信息单元本章重点：1.一定尺度下的空间融合过程P108； 2.像元二分模型； 3.光谱响应参比数据的获取方法； 4.传统像元分类和混合像元分类的优缺点； 5.植被覆盖度的