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1、第2期,总第60期国土资源遥感No.2,20042004年6月15日REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESJun.,2004遥感影像解译的研究现状和发展趋势1,23杨桄,刘湘南(1.中科院东北地理与农业生态研究所,长春130012;2.空军第二航空学院六系,长春130022;3.东北师范大学城市与环境科学学院,长春130024)摘要:回顾了遥感影像解译的发展概况,分析了各种影像解译方法的研究现状和特点,并在此基础上对遥感影像智能解译的发展趋势进行了展望。关键词:遥感影像;智能解译;现状;展望中图分类号:
2、TP75文献标识码:A文章编号:1001-070X(2004)02-0007-04用生物地学相关规律,进行由此及彼、由表及里、去[3]0引言伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。长期以来,目视解译是地学专家获得区域地学信息的主自20世纪60年代以来,特别是80年代以后,要手段。陈述彭先生曾肯定了目视解译方法,认为航天技术、传感器技术、控制技术、电子技术、计算机目视解译不是遥感应用的初级阶段,或者是可有可技术及通讯技术的发展,大大推动了遥感技术的发无的,相反,它是遥感应用中无可替代的组成部分,[4,5]展。各种运行于太空中的遥感平台多
3、尺度、多层次、它将与地学分析方法长期共存、相辅相成。多角度、多谱段地对地球进行着连续观测,各种先进由于目视判读能综合利用地物的色调或色彩、的对地观测系统源源不断地向地面提供着丰富的数形状、大小、阴影、纹理、图案、位置和布局等影像特[1,2]据源。如何从海量遥感数据中及时、准确地获取征知识,以及有关地物的专家知识,并结合其它非遥所需信息并加以利用,一直是我们急需而又难以解感数据资料进行综合分析和逻辑推理,从而能达到决的问题之一。较高的专题信息提取的精度,尤其是在提取具有较遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生而诞强纹理结构特征的地物时更是如此,它
4、是目前业务生的。传感器获取的数据必须经过处理和解译才能化生产的一门技术,与非遥感的传统方法相比,具有成为有用的信息。所谓遥感影像解译就是对遥感图明显的优势。然而,目视解译工作存在着一定的局像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断,限性,主要包括以下几方面:目视解译方法要求最后提取出各种地物目标信息的过程。遥感影像解解译人员具有各种丰富的知识,要求解译者在心理译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影上和生理上对解译工作有一定的灵性和经验;费[3]像解译、影像智能解译(即自动解译)等。遥感解事费力,工作效率较低;主观因素作用大,容易
5、产译经历了从人工解译到半自动解译,正在向全智能生误判;不能完全实现定量描述,与数字时代定化解译的方向发展。量化、模型化、系统化的现实情况很难适应;无法实现RS与GIS的集成,不能把遥感信息提供给GIS[6,7]1遥感影像解译发展概况实时更新、编辑。因此,遥感影像智能解译是实现将遥感信息转换成资源环境信息,转变成可持续1.1遥感影像目视解译发展的决策信息,最终转化为生产力的关键。目视解译是利用图像的影像特征(色调或色彩,1.2人机交互式解译方法即波谱特征)和空间特征(形状、大小、阴影、纹理、图从20世纪70年代起,随着Landsat陆地
6、卫星发型、位置和布局),与多种非遥感信息资料相组合,运射成功,人们就开始利用计算机进行卫星遥感图像收稿日期:2003-07-16;修订日期:2003-10-088国土资源遥感2004年的解译研究。最初是利用数字图像处理软件对卫星别方法进行遥感影像计算机解译。如Strahler数字图像进行几何纠正与位置配准,在此基础上,采(1980)使用最大似然法对遥感影像数据进行分类;用人机交互方式从遥感影像中获取有关地学信息。Goldberg(1983)运用光谱特征,对多波段卫星影像进人机交互式解译就是人机交互影像判读,是以遥感行分类,从中获取
7、森林资源信息。这种方法的特点数字影像为基本信息源,在相应软硬件工作环境下,是根据图像中的地物多光谱特征,对遥感影像中的[16~19]利用计算机高速的数据处理和图像处理软件对图像地物进行分类。杨忠恩应用模糊数学方法提提取和编辑处理功能,帮助解译人员进行遥感影像取水体面积信息,提出了NOAA/AVHRR资料提取[8][20,21]解译的一种方法。水体信息的方法。采用l、2通道反射率数据1.2.1人机交互解译的特点(CH1、CH2)构成的归一化植被指数(NDVI)来识别随着遥感手段不断地更新,遥感数据大量增加,水体,并初步提出了应用模糊数学方法提取
8、混合像[22]这对遥感信息的处理和解译提出了挑战,如何更充元中的水体面积信息。分地利用这些数据是遥感界急需解决的问题。因1.2.3人机交互判读系统此
