[精选]遥感图象目视解译与制图培训课程37182.pptx

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1、n第五章第五章 遥感图象目视解译与制图遥感图象目视解译与制图n遥感图象解译（Imagery Interpretation）；从遥感图象上获取目标地物信息的过程。n1、目视解译又叫目视判读，指专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图象上获取特定目标地物信息的过程。n2、计算机解译以计算机系统作为支撑环境，利用模式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图象中目标地物的各种影象特征（颜色、形状、纹理等），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，完成对遥感图象的理解。n计算机的解译结果需要运用目视解译的方法进行抽样核查来检验其判读精度，而且计算机解译也要运用目视解译的经

2、验和知识来进行指导。因此，目视解译是遥感图象计算机解译的基础，不会被计算机解译完全取代。n目视解译是遥感应用的一项基本技能，不同的研究领域和专业从遥感信息中获取不同的地学信息。n第一节第一节 遥感图象目视解译原理遥感图象目视解译原理n不论哪种专业领域，目视解译需要解决的问题都分为以下三个方面。n1、图象中有哪些地物n2、地物的分布情况n3、地物的数量情况n遥感图象中目标地物特征是地物电磁辐射差异在遥感影象上的典型反映，按其表现形式的不同可概括为n色色调、颜色、阴影n形形状、大小、纹理、图型n位分布的空间位置、相关布局n一、目标地物的识别特征n1、色调（tone）：也叫灰度，指黑白影象，0-25

3、5n色调的深浅反映了地物反射和发射太阳光能量的大小，色调差异要达到一定程度，人眼才能区别为不同的地物。n色调的决定因素n1）地物反射率n2）地物表面粗糙程度n3）湿度n4）摄影季节n2、颜色（colour）：彩色图象 n3、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）n1）本影地物本身未被阳光直接照射到的阴暗部分的影象n2）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。n在影象判读中，本影有助于获得地物的立体感，落影的大小和形状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）。n4、形状（shap

4、e）：遥感图象的形状是地物的顶视平面图。n形状是判读的主要标志，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形状，如房屋表现为规则的方块状图形，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四周其形状相同，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形状，而在四周是地物的斜侧面。n5、纹理（Texture）：指遥感图象中目标地物内部色调有规则变化造成的影象结构。n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。n6、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

5、的数量特征。n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。n7、位置（site）：指目标地物分布的地点。n位置有绝对位置和相对位置，绝对位置为所在的经纬度，依据地物相对位置可以为地物判读提供依据，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。n8、图型（pattern）：地物有规律排列而成的图形结构，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，它由形状、大小、色调、纹理等影象特征组合而成。n9、相关布局（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，依据空间布局可以推断地物的属性。如学

6、校和操场。n判读时要灵活运用这些判读标志，根据地物色、形、位的差异进行分析解译。n在这些解译标志中，色调、大小、形状、阴影、颜色、纹理、图型是直接判读标志，位置和相关布局是间解判读标志。n自学题目n1、比较可见光黑白像片与黑白红外像片的差异。n2、比较天然彩色像片与彩色红外像片的差异。n3、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。n4、比较MSS影象与TM影象的异同点。n5、比较TM影象与SPOT影象的异同点。n6、航空像片与卫星图象在图象特征与解译判读时的异同点。n7、微波影象与航片的色调在形成原理与表现上有何差异。n8、概述遥感图象目视解译的原则、方法与基本步骤。n第

7、二节第二节 遥感制图遥感制图 n航空像片地形图 n一、遥感影象地图n（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状况的地图 n1）图面内容为影象n2）具有一定地图符号（行政界线、文字注记、比例尺、等高线等）遥感影象图与地形图的复合n因此具有影象与地图的双重优势。n如航空像片经投影改造成的正射影象地图，可用于城市发展和工程建设的需要；用卫星图象制作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。n（二）特点n1、丰富的信息量n以影象为内容，没有信息空白区域，信息量超过普通地图。n2、直观形象性n能够直观形象地反映地势的起伏、河流蜿蜒曲折的形态，

8、增加可读性。n3、具有一定的数学基础n经过几何校正与投影纠正，比例尺保持一致，且每个像元都有自己的坐标，可进行量测。n4、现势性强n获取地面信息快，成图周期短，能迅速反映制图区域的当前状况，尤其对于沼泽地、沙漠、崇山峻岭等人迹罕至地区利用遥感影象制作影象地图，更能显示其优越性。n（三）新型影象地图n1、电子影象地图n2、多媒体影象地图n3、立体全息影象地图n二、计算机辅助遥感制图n（一）定义：在计算机系统支持下，根据地图制图原理，应用数字图象处理技术和数字地图编辑加工技术，实现遥感影象地图制作和成果表现的技术方法。n20世纪70年代发展起来的新方法，它是遥感数字图象处理和数字制图等技术的结合，

9、与常规制作方法相比，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活性，缩短了成图周期，降低了劳动强度。n硬件：计算机、扫描仪、数字化仪、喷墨打印机、绘图仪n软件：影象地图制作过程复杂，软件的类型和功能也多种多样，从遥感影象和底图输入、图象处理、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。n（二）基本过程n1、遥感影象信息选取与数字化n根据制图要求，选择适合时相、适合波段的指定地区的遥感影象，若需要多景数据，则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%。n若是航片，则需要数字化，一般300DPI。n2、地理基础底图的选取与数字化n一般选取地形图n1）采

10、用地形图对遥感影象进行几何纠正n2）抽取地形图上的一些要素添加到影象图上。n3、遥感影象几何纠正与图象处理n根据控制点进行纠正，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。n4、遥感影象镶嵌与地理基础底图拼接n影象镶嵌利用相邻影象中同名地物点作为配准点，要求影象投影相同，比例尺一致，时相一致，有足够的重叠区域。n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行拼接。n5、地理基础底图与遥感影象复合n6、生成符号注记层n符号：行政区划界线、城市、县城、乡村符号等n注记：是对地物属性的补充说明n符号注记生成新的图层，与影象图叠加后，提高影象地图

11、的可读性。n7、影象地图图面配置 包括n1）影象地图放置的位置n2）添加影象标题n3）配置图例n4）放置比例尺n5）配置指北箭头n6）边框生成n8、遥感影象地图制作与印刷n将影象图、符号注记图层、图面配置图层配准后打印。n第三节第三节 遥感数字图象分类遥感数字图象分类 n一、定义：一、定义：图象分类就是对图象上每个像素按照亮度接近程度给出对应类别，以达到大致区分遥感图象中多种地物的目的。n二、统计变量：二、统计变量：n进行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。n主成分变换：把互相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

12、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压缩的目的。n三、相似度三、相似度：两类模式的相似程度，遥感图象计算机分类的依据是遥感图象像素的相似度，在遥感图象分类过程中，常使用距离和相关系数来衡量相似度。n（一）距离（一）距离n度量特征空间中的距离经常采用以下几种算法：n1、绝对值距离n 像元k到类别I的距离；nn总波段数；Mij均值；n Xkj k像元在j波段的亮度值；ni类别号；j波段序号；n2、欧几里德距离（欧氏距离）：两点之间的直线距离。n3、马氏距离n采用距离衡量相似度时，距离越小相似度越大。n（二）相关系数（二）相关系数n相关系数是指像素间的关联程度

13、，采用相关系数衡量相似度时，相关系数越大，相似度越大，相关系数越小，相似度越小。n四、分类方法四、分类方法遥感图象的计算机分类方法包括监督分类和非监督分类。n（一一）非非监监督督分分类类（Unsupervised Classification）n1、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 据像元间相似度的大小进行归类合并（将相似度大的像元归为一类）的方法。n2、分类过程nA、确定初始类别参数，即确定最初类别数和类别中心（亮度平均值）；nB、计算每一个像元所对应的特征值与各类别中心的距离；nC、选与中心距离最短的类别作为这一像元的所属类别；nD、计算新的类别亮度平均值

14、；nE、比较新的类别均值与原平均值的变化，若发生变化，则以新的类别均值作为聚类中心，再从第二步开始重复，进行反复迭代操作；nF、如果聚类中心（平均值）不再变化，计算停止。n如ERDAS IMAGINE使用ISODATA方法（Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorthm），称为“迭代自组织数据分析技术”，聚类过程始于任意聚类平均值或一个已有分类模板的平均值；聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下一个聚类循环。这样不断重复，直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比保持不变的像元所占最大百分比

15、达到循环收敛阈值，则分类结束。n（二）监督分类（二）监督分类（Supervised Classification）：）：n1、定义、定义：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、方差等），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。n监督分类最基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考察、也可参照其他的文字或图面资料或是图象处理者本人的经验等。n2、分类过程、分类过程n以ERDAS IMAGINE对延安宝塔区进行土地利用动态

16、监测为例。nA、根据先验知识确定要分的类别数。n在本例中，通过野外考察，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。nB、定义分类模板nERDAS IMAGINE的监督分类是基于分类模板来进行的，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。n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行合并，这样得到每一类一个新的综合的光谱特征值，作为该类的特征值。nC、评价分类模板n在对遥感影象做全面分类之前，我

17、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是否有效等问题并无足够的把握，因此在全面分类前要进行分类模板的评价，即用训练区的样本进行试分类。n分类模板评价工具包括分类预警、可能性矩阵、特征对象、特征空间到空间掩膜、直方图法、分类统计分析等。n以可能性矩阵为例，它主要是分析训练区的像元是否完全落在相应的类别中。其输出结果是一个百分比矩阵，说明每个训练区中有多少个像元分别属于相应的类别。如果误差矩阵值小于85%，则模板需要重新建立。nD、执行计算机自动分类n根据建立的分类模板，在一定的分类决策规则条件下，对图象像元进行分类判断。用于分类决策的规则即各种分类判别函数。选择了判别函数及其相应的

18、准则后，就可执行计算机自动分类。n最大似然比分类n最大似然比分类是应用最广泛的监督分类方法，分类精度较高，其前提条件是认为每一类的概率密度分布都是正态分布。n其判别函数由条件概率nP(Wi/X)(i=1,2,3m)来决定，Wi代表第i个类别，P表示X（X=(x1,x2,xn)T,n为波段数）为Wi类的概率是多少。n这里不考虑混合像元的情况，认为一个像元X应该只属于一个类别。由于这个类别是未知的，我们只有找到属于每一类的可能性，然后比较他们的大小，n哪一种类别出现的概率大，就把这个位置的像元归哪类。n即如果P(Wi/X)P(Wj/X)ni不等于j ；j=1,2,3,m成立，则X属于Wi。nE、评

19、价分类结果n执行了监督分类之后，需要对分类结果进行，评价是对分类结果的验证。n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估等。n分类叠加：就是将分类图象与原始图象同时在一个视窗中打开，将分类专题层置于上层，通过改变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，该方法只查看分类结果的准确性。n域值处理：该方法可以确定哪些像元最可能没有被正确分类，从而对监督分类的初步结果进行优化。用户可以对每个n类别设置一个距离域值，将可能不属于他的像元（在距离文件中的值大于设定域值的像元）筛选出去，筛选出去的像元在分类图象中将被赋予另一个分类值。n分类重编码：指对分类图象进行了分析之后，可能需要对原来的分类进行重新组合（如将林地1与林地2合并为林地），给部分或所有类别以新的分类值。n分类精度评估：将专题分类图象中的特定像元与已知的参考像元进行比较，实际工作中常常是将分类数据与地面真值、先前的试验地图、航空相片或其他数据进行对比。演讲完毕，谢谢观看！