第五章 遥感图像目视解译与制图ppt课件.ppt

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1、第5章遥感图像目视解译与制图主讲：赖格英教授江西师范大学地理与环境学院本章内容5.1遥感图像目视解译原理5.2遥感图像目视解译基础5.3遥感制图5.1遥感图像目视解译原理几个概念遥感图像解译（ImageryInterpretation）是从遥感图像上获取目标地物信息的过程。分为两种:——目视解译，又称目视判读，或目视判译，它指专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。遥感的目视判读28°56′29.83″116°04′11.44″28°56′29.83″116°

2、05′24.21″28°57′02.31″116°04′47.90″28°56′00.33″116°04′11.44″——计算机解译，又称遥感图像理解（识别）（RemoteSensingImgeryUnderstanding），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影像特征（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。遥感图像目视解译原理目视解译是信息社

3、会中地学研究和遥感应用的一项基本技能。通过目视判读遥感图像，可以——了解山川分布，可以——了解地质地貌或深大断裂，可以在荒漠中寻找古遗址和古城堡。由于目视判读需要的设备少，简单方便，可以随时从遥感图像中获取许多专题信息，因此是地学工作者研究工作中必不可少的一项基本功。遥感图像处理和计算机解译的结果，需要运用目视解译的方法进行抽样核实或检验。通过目视解译，可以核查遥感图像处理的效果或计算机解译的精度，查看它们是否符合地域分异规律，这是遥感图像计算机解译的一项基础工作。5.1.1遥感图像目标地物识别特征1

4、.目标地物特征色、形、位２.目标地物识别特征色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局色调（tone）:全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。如海滩的砂砾，因含水量不同，在遥感黑白像片中其色调是不同的，干燥的砂砾色调发白，而潮湿的砂砾发黑。色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志可以区分出目标地物。在一些情况下，还可以识别出目标地物的属性。例如黑白航空像片上柏树为主的针叶林，其色调为浅黑灰色，山毛榉为主的阔叶林，其色调为灰白色。目标地物与背景之间必需存在能被人的视觉所

5、分辨出的色调差异旧标地物才能够被区分。如北京故宫博物院与护城河之间的色调差异。色调颜色（colour）:颜色（colour）是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。日常生活中目标地物的颜色是地物在可见光波段对人射光选择性吸收与反射在人眼中的主观感受。遥感图像中目标地物的颜色是地物在不同波段中反射或发射电磁辐射能。形状（shape）:形状（shape）:目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。如飞机场、港湾设施在遥感图像中均具有特殊形状。用于图像判读的图像通常多是垂直拍摄的，遥感图像上表现的目标地物形状是顶

6、视平面图，它不同于我们日常生活中经常看到的物体形状。由于成像方式的不同，飞行姿态的改变或者地形起伏的变化，都会造成同一目标物在图像上呈现出不同的形状。解译时必须考虑遥感图像的成像方式。形状（shape）大小（size）:大小（size）：指遥感图像上目标物的形状、面积与体积的度量。它是遥感图像上测量目标地物最重要的数量特征之一。根据物体的大小可以推断物体的属性，有些地物如湖泊和池塘，主要依据它们的大小来区别。判读地物大小时必须考虑图像的比例尺。根据比例尺的大小可以计算或估算出图像上物体所对应的实际大小

7、。影响图像上物体大小的因素有地面分辨率、物体本身亮度与周围亮度的对比关系等。大小（size）图型（pattern）：图型（pattern）：目标地物有规律的排列而成的图形结构。例如住宅区建筑群在图像上呈现的图型，农田与周边的防护林构成的图型，以这种图型为线索可以容易地判别出目标物。图型（pattern）纹理（texture）：纹理（texture）：也叫内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。如航空像片上农田呈现的条带状纹理。纹理在高分辨率像片上可以形成目标物表面的质感，在视觉

8、上看上去显得平滑或粗糙，幼年林看上去像天鹅绒样平滑，成年的针叶树林看上去很粗糙。纹理可以作为区别地物属性的重要依据。纹理（texture）阴影（shadow）：阴影（shadow）：是遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子，根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度，如航空像片判读时利用阴影可以了解铁塔及高层建筑物等的高度及结构。阴影的长度、方向和形状受到光照射角度、光照射方向和地形起伏等影响，山脉等阴影笼罩下的树木及建筑物往往会使目标模糊不清，甚至丢