遥感原理与应用-第七章

遥感原理与应用

第七章第一节 第二节 第三节 第四节

遥感图象目视解译与制图数据源的选择 彩色图象合成 图象目视解译 遥感制图

遥感原理与应用

第一节 数据源的选择 1.信息源的选择 选择依据：主要是根据应用目标和范围确定遥感数据源。 选择依据：主要是根据应用目标和范围确定遥感数据源。 在一定应用目标和要求下， 在一定应用目标和要求下，主要是考察： 遥感数据的空间分辨力； 遥感数据的时间分辨力； 遥感图象的光谱分辨力； 遥感图象的光谱分辨力； 一次成像的覆盖范围和价格等等。 一次成像的覆盖范围和价格等等。

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第一节 数据源的选择 例如： 在区域森林火灾和病虫害等宏观监测中， NOAA-AVHRR、 在区域森林火灾和病虫害等宏观监测中 ， NOAA-AVHRR 、 Landsat TM都是合适的遥感信息源； TM都是合适的遥感信息源； 在中等区域或流域的中观调查和监测中， 在中等区域或流域的中观调查和监测中 ， Landsat TM 、 TM、 SPOT等可以作为主要信息源； SPOT等可以作为主要信息源； 在局部或典型地区的微观调查、 规划和监测中， 在局部或典型地区的微观调查 、 规划和监测中 ， 可以应 用高分辨率的IKONOS、IRS、 用高分辨率的IKONOS、IRS、 Quick Bird等信息源。 Bird等信息源。

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基本原则： 能够识别不同类型的信息； 提取的信息满足应用所需的精度并且反映准确的空间位 置和特征； 对于动态监测， 对于动态监测，能够获得与监测周期相一致的时间序列 信息；

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2.最佳时相的选择 不同时期太阳辐射、气候、植被覆盖、 不同时期太阳辐射、气候、植被覆盖、土壤水分等 环境因素的变化，造成地物电磁辐射的差异， 环境因素的变化，造成地物电磁辐射的差异，地物在不 同时间内光谱和空间特征具有明显的变化规律， 同时间内光谱和空间特征具有明显的变化规律，反映在 遥感影像上，各种地物的光谱和几何特征因成像季节和 遥感影像上，各种地物的光谱和几何特征因成像季节和 日期不同表现出色调和几何特征上的差别。 日期不同表现出色调和几何特征上的差别。 因此，根据光谱特征的时间效应， 因此，根据光谱特征的时间效应，分析地物的季相 变化规律，选择信息量最丰富、时相特征明显的影像， 变化规律，选择信息量最丰富、时相特征明显的影像， 才能达到影像增强和特征信息提取的最佳效果。 才能达到影像增强和特征信息提取的最佳效果。

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例如： 在生物量估测、变化监测中， 在生物量估测、变化监测中，最佳时相的选择是获得精确估 计和监测的基础： 在林业应用中，植被信息提取应根据气候特征选择， 在林业应用中，植被信息提取应根据气候

特征选择， 土壤信息的提取则应选择冬季数据等等。 土壤信息的提取则应选择冬季数据等等。

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第二节

彩色图象合成

1. 基本原理 选择合适的三个波段分别作为红、 选择合适的三个波段分别作为红、绿、蓝三个通道合成一 幅彩色图像，以利于地物的识别。 幅彩色图像，以利于地物的识别。 对于多光谱、高光谱数据，数据的波长范围宽，波段多， 对于多光谱、高光谱数据，数据的波长范围宽，波段多， 在彩色图象合成时有较多的波段组合方式。 在彩色图象合成时有较多的波段组合方式。 在各种可能的组合中如何选择最优的组合方案， 在各种可能的组合中如何选择最优的组合方案，挖掘多波 段图像的信息潜力， 段图像的信息潜力，使得合成的图象能够容纳最多的目标 信息，是多波段图像处理的关键内容之一。 信息，是多波段图像处理的关键内容之一。

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2. 基本原则： 最优波段组合应遵循以下原则： 具有最大信息量； 组合波段间具有最小相关性的原则。 组合波段间具有最小相关性的原则。 3. 基本方法: 基本方法: 地物的波谱特性分析 量化分析方法 不同的时相、季相对判读效果的影响。 不同的时相、季相对判读效果的影响。

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优化波段组合数量化分析： 根据各种组合的最优化量值进行排序， 根据各种组合的最优化量值进行排序，选取其中值最大且 符合季节特性的波段组合。 符合季节特性的波段组合。 波段优化组合数量化分析方法主要有： 信息量分析、最大离散度方法、最大熵值法、 信息量分析、最大离散度方法、最大熵值法、最小信息相 关法、方差─协方差矩阵法等。 关法、方差─协方差矩阵法等。

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信息量分析： 遥感图像信息量的大小与波段位置和范围、地物类别、 遥感图像信息量的大小与波段位置和范围、地物类别、 季节因素等许多因素有关， 季节因素等许多因素有关，信息量分析是彩色图像合成 的基础，也是信息源的时相和季相选择的主要依据。 的基础，也是信息源的时相和季相选择的主要依据。 信息量的定义为：H = ∑ Pi log2 Pii =0 255

其中， 为第i灰阶出现的频率， 为单波段的信息量。 其中，Pi为第i灰阶出现的频率，H为单波段的信息量。 在遥感图像处理软件中， 在遥感图像处理软件中，通过各波段的灰度图像的直方图 统计，计算各波段的信息量。 统计，计算各波段的信息量。

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统计特征值分析： 把各波段图像调入图像处理系统中， 把各波段图像调入图像处理系统中 ， 统计各波段 的灰度级范围、均值和标准差以及波段之间的相关系 灰度级范围、均值和标准差以及波段之间的相关系 数矩阵，

数矩阵，为图像的进一步处理和图像彩色合成方案的 选择提供依据。 选择提供依据。

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优化波段组合的确定 通过不同地物的波谱反射特性以及传感器各波段的特征， 通过不同地物的波谱反射特性以及传感器各波段的特征， 结合波段信息量和相关性分析来确定； 应用数量化分析方法分析组合波段的信息量和波段间的相 关性。 关性。 常用的数量化方法有： 信息量/ 信息量/相关系数： 3 3OIF = ∑ Hi ∑ R iji =1 i =1

其中， 为参与组合的各波段的信息量， 其中， Hi为参与组合的各波段的信息量，Rij为各波段之 间的相关系数； 3 3 方差/ 方差/相关系数：OIF = ∑ ∑i =1

Si

i =1

R ij

最大熵值法：OIF = ∑ λi i =1

3

,其中， λi 为子协方差矩阵。 其中， 为子协方差矩阵。

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通过以上方法计算最优化量值，选择OIF最大的组合作为 通过以上方法计算最优化量值，选择OIF最大的组合作为 最优波段组合方案，合成彩色图像。 最优波段组合方案，合成彩色图像。 实际应用中，还可以应用主成分分析法、 实际应用中，还可以应用主成分分析法、比值法等形成 新的波段数据， 新的波段数据，利用经过多波段运算获得的新的波段进行 组合，得到最佳合成图像。 组合，得到最佳合成图像。

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第三节1.遥感图象解译 1.遥感图象解译

图象目视解译

遥感图像解译是专题信息提取的主要步骤，通过 对遥感图像的观察、分析和比较，判断和识别遥感资 料所表示的地物的类型、性质，获取感知对象的数量、 质量、空间分布特征及其演变规律。 方法包括遥感图象的目视解译或计算机自动解译分类。 方法包括遥感图象的目视解译或计算机自动解译分类。

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2.目视解译 2.目视解译 目视解译一般遵从从已知到未知，先整体后局部，从宏 观到微观，先易后难的原则，可以概略地分为以下主要 步骤： 准备工作： 主要是收集资料，除遥感图象外，通常还需要工作区的 地形图和相关的自然、经济等情况，以及报告、必要的 参考文献等各种资料。

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图象预判和编制专题图略图： 遥感图象的初步解译主要是经过资料分析建立直接和间 接解译标志，包括形态、大小、色调、阴影、纹理、空 间相关性等等。 在分类系统的指导下设计图例系统，进行初步解译； 把解译结果转绘成专题图略图。

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野外实况调查和地学验证： 根据初步解译结果，确定野外调查路线和调查样本； 进行野外调查，验证判读标志； 应用地学分析方法解决图象特征与地物间的机理关系， 从而修正预判中的错判或漏判，使解译结果客观可靠。

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室内解译编绘成图： 根据预判结果和野外调查资料，对全部工作区

进行重新 解译，然后清绘成图； 进行面积量测以及其他数字统计特征的分析。

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第四节

遥感制图

1. 遥感影像地图 概念： 遥感影像地图是一种以遥感影像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。 分类： 按照内容分为：普通遥感影像地图与专题遥感影像地图。 按传感器分为：航空摄影影象地图、扫描影象地图和雷达影 象地图等

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