遥感图像分析运用复习重点Word文件下载.docx

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解译速度慢、定量精度受到限制，且往往带有解译者的主观随意性。

4、遥感资料的种类

影像资料：

传感器获得的以影像形式记录下来的均属遥感影像资料，包括黑影像和彩色影像。

非影像资料：

以数字或图表形式表现的遥感信息资料，称非影像资料，也叫数据资料，其中反映影像信息的是数字图像。

（1）遥感影像：

凡是只记录各种地物的电磁波振幅大小的胶片（或像片），都称为遥感影像。

包括：

摄影像片、扫描影像、数字图像

（2）遥感数据：

传感器探测系统输出的电压信号，直接记录在存储介质上，就是遥感数据。

信号记录种类：

模拟信号记录，数字信息记录。

（3）某一特定时间，若干波段上获得的图像集合，称为多光谱图像；

而在一个特定波段上，不同时间获取的图像集合，称为多时域图像。

5、遥感影像的特征—分辨率

影像的分辨率是指组成影像的最小单元——像元的大小和像元的灰阶可区分的最小辐射差异。

像元的大小—影像的几何分辨率，像元可取的最小灰度（辐射）差Δ≥｜ε｜—影像的灰度（辐射）分辨率。

（1）几何分辨率及几何特征

几何分辨率包括空间分辨率，影像分辨率和地面分辨率三种。

空间分辨率：

传感器收集系统的最小鉴别角（角分辨率）或瞬时视场角θo

影像分辨率：

影像上像元的大小或影像上每毫米长度内所能分辨出的线条数，它由空间分辨率和胶片分辨率决定。

地面分辨率：

影像上能被分辨出的地面线度或面积，即像元所应对的地面大小。

人眼分辨率：

人眼能分辨影像上单位长度内的线条数的能力。

（2）几何特征：

遥感图像与所表示的地表景观特征之间有特定的几何关系。

这种几何关系是由传感器的成像方式、特定的观测条件、地形起伏和其他因素决定的。

（3）灰度分辨率指是影像上能够区分开的电磁辐射的最小差异。

（4）光谱分辨率是指传感器成像的波段数、波长间隔和波谱范围。

波段分的愈多，间隔愈小，波谱范围愈大，光谱分辨率愈高。

（5）时间分辨率指对同一地点进行遥感采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期。

（6）温度分辨率指热红外传感器分辨地表热辐射（温度）最小差异的能力，它与探测器的响应率和传感器系统内的噪声有直接关系，一般为等效噪声温度的2—6倍。

（7）几何分辨率与灰度分辨率的关系

一定的传感器来讲，要提高几何分辨率就要缩小瞬时的地面视场，探测元件所接收到的辐射功率也就随之减少，接收到的辐射率小，影像上的灰度等级就不可能多，即灰度分辨率就要降低；

同理，要提高灰度分辨率，就要降低几何分辨率。

6、解译标志

所谓遥感影像的解译标志是指那些能够用来区分目标物的影像特征，它又可分为直接解译标志和间接解译标志两类。

（1）直接解译标志

根据地物或现象本身反映的信息特性可以解译目标物的影像特征，也即能够直接反映物体或现象的那些影像特征称为直接解译标态。

直接解译标志包括色调、形状、大小、阴影、结构和图型

A、色调是地物电磁辐射能量在影像上的模拟记录，在黑白影像上表现为灰度，在彩色影像上表现为颜色，它是一切解译标志的基础。

灰阶——黑白影像上根据灰度差异划分为一系列等级称为灰阶。

彩色——彩色常用色别、饱和度和明度来描述。

色调的特点——目视解译时,色调是一个非常重要的标志,但它又是一个不稳定的标志,影响它的因素很多,包括物体本身的物质成分、结构组成、含水性，传感器的接收波段、感光材料特性、洗印技术等。

因此,色调标志的标准是相对的,不能仅仅依靠色调来确定地物。

色调的影响因素——物体本身的颜色、物体表面的平滑和光泽亮度

B、形状是地物外貌轮廓在影像上的相似记录，任何物体都具有一定的外貌轮廓，在遥感影像上就表现出不同的形状，利用形状可直接判定物体的存在与否。

特点：

1）遥感影像所显示的主要是地物顶部或平面形状，是从空中俯视地物，而我们平常在地面上是从侧面观察地物，二者之间有一定差别，对此要训练适应。

2）遥感影像为中心投影，物体的形状在影像的边缘会产生变形，因而同一形状的地物，在影像上的形状因位置要发生变异。

特别是位置不同或采用不同的遥感方式,变形不同,在解译时要认真分析,仔细判别。

3）物体在影像上的形状细节显示能力与比例尺有很大关系，比例尺愈大，其细节显示的愈清楚；

比例尺愈小，其细节就愈不清楚，即地物形状根据比例尺在像片上的表现不同。

C、大小是地物的长度、面积、体积等在影像上按比例缩小的相似记录，它是识别地物的重要标志之一，特别是对形状相同的物体更是如此。

影响因素：

影像上地物的大小主要取决于成像比例尺，当比例尺变化时，同一地物的尺寸大小也随着变化。

进行图像解译时，一定要有比例尺的概念，否则，容易出现差错

D、阴影是指地物电磁辐射能量很低的部分在影像上形成的影像特征，可以把它看成是一种深色到黑色的特殊色调。

阴影可造成立体感，帮助我们观察到地物的侧面，判断地物的性质，但阴影内的地物则不容易识别，并掩盖一些物体的细节。

地物的阴影根据其形成原因和构成位置，分为本影和落影两种。

阴影的长度和方向随纬度、时间呈有规律的变化，是太阳高度角的函数。

太阳高度角大，阴影小而淡，缺乏立体感；

太阳高度角过低，则阴影长而浓，掩盖地物多，也不利于解译。

E、纹理又称质地,是由于像片比例尺的限制，物体的形状不能以个体的形式明显地在影像上表现出来，而是以群体的色调、形状重复所构成的、个体无法辨认的影像特征。

不同物体的表面结构和光滑程度不一致,在遥感影像上形成不同的纹理质地。

F、图型又称结构，是个体可辨认的许多细小地物重复出现所组成的影像特征，它包括不同地物在形状、大小、色调、阴影等方面的综合表现。

（2）间接解译标志

通过与之有联系的其它地物在影像上反映出来的影像特征，也即与地物属性有内在联系的、通过相关分析能间接推断某一事物或现象的存在和属性的影像特征，这些地物和特征就称为间接解译标志。

通过对与解译对象密切相关的一些事物和现象的推理、判断，达到辨别解译对象的方法称间接解译。

遥感影像上与解译对象密切相关的事物、现象，或空间关系统称为间接解译标志。

A、位置是指地物所处环境在影像上的反映，即影像上目标（地物）与背影（环境）的关系。

B、相关布局：

景观各要素之间、或地物与地物之间相互有一定的依存关系，这种相关性反映在影像上形成平面布局。

C、间接解译的本质：

建立间接解译标志的实质是“地理”相关分析，间接标志的建立将大大地开拓遥感影像所能发挥的作用，是各种专业解译发展的方向。

（3）解译标志的可变性——各种地物都处于复杂、多变的自然环境中,解译标志随着地区差异和自然景观的不同而变化,不存在绝对稳定的解译标志,有些解译标志具有普遍意义,有些则带有地区性。

同一地区的解译标志,在相对稳定的情况下也在变化。

因此,在解译过程中,对解译标志要认真分析总结,不能盲目照搬套用。

解译标志的可变性与成像条件、成像方式、响应波段、传感器类型、洗印条件和感光材料等有关。

7、遥感资料的选择：

资料类型选择、波段选择、时间选择、比例尺选择

8、遥感图像的处理：

影像放大、影像数字化、图像处理

9、目视解译的原则

（1）目视解译要基于影像特征:

凡是解译图上的线划,一定要有影像特征,而且还要符合地面的实况。

（2）工作分类要基于影像解译的可能性:

专业理论分类与遥感影像解译的分类不同,凡是影像上不能识别的类型,不列入工作分类系统。

（3）充分利用影像的信息特征和处理技术:

应用放大、校正、增强、信息提取等处理和影像复合技术；

利用影像的各种信息,已有的资料,进行综合解译和分析。

（4）严格遵循解译程序:

重视建立并逐步完善解译标志,遵循由已知到未知,先易后难，由大到小的原则,按照解译程序逐步进行解译。

10、目视解译的方法

直判法——指通过遥感影像的解译标志，能够直接确定某一地物或现象的存在和属性的一种直观解译方法。

邻比法——在同一张影像或相邻近的影像上进行邻近比较,进而区分出不同目标的方法。

对比法——将解译地区遥感影像上所反映的某些地物和现象与另一已知的遥感影像样片相比较,进而确定某些地物和自然现象的属性。

逻辑推理法——借助各种事物或现象之间的内在联系所表现的关系,间接判断某一地物或现象的存在和属性。

历史对比法——利用不同时间重复成像的遥感影像加以对比分析,从而了解地物与现象的变化情况。

11、目视解译的程序

（1）准备工作：

明确任务，确定内容；

资料收集；

资料分析处理；

制定工作计划；

仪器设备、工具准备

（2）路线踏勘：

路线踏勘；

建立分类系统和解译标志

（3）室内解译：

勾绘界线，确定类型；

解译记录；

解译草图

（4）野外验证：

校核检查；

样品采集；

调绘和不测

（5）整理总结：

编绘成图；

面积量算和资料整理总结

12、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空间分布和环境状况的地图。

类型：

影像地图按其表现内容分为普通影像地图和专题影像地图。

按照获取遥感信息传感器的不同，遥感影像地图分为:

摄影影像地图、扫描影像地图、雷达影像地图

遥感影像地图主要特征：

丰富的信息量、直观形象性、具有一定数学基础、现势性强

影像地图发展趋势：

电子影像地图、多媒体影像地图、立体影像地图

常规制作遥感影像地图的编制流程如下：

影像地图设计→遥感影像的选择、处理和识别→地理基础底图选取→影像几何纠正→制作线划注记版，在遥感影像图上套合地图基本要素→遥感影像地图印制

第二章遥感综合分析方法

（一）地学相关分析法

1、定义：

充分认识并借助地物间的相关性，在遥感图像上寻找目标识别的相关因子，即间接解译标志，通过图像处理与分析，提取出这些相关因子，从而推断和识别目标本身。

2、相关因子选择

（1）为了取得较好的遥感分析效果，在地学相关分析中重要的是选择相关因子。

首先要考虑与目标信息关系最密切的主导因子；

主导因子反映不明显，或难以判断时，寻找与目标有关的其他相关因子。

（2）相关因子的条件：

一是与目标的相关性明显；

二是在图像上有明显的显示，或通过图像分析处理可以提取和识别。

3、主导因子相关分析法

（1）地形因子相关分析

在影响地表生态环境形成的各因素中，地形无疑是一个主导性因素。

它决定了地表水、热、能量等的重新分配，从而引起地表结构的分异，造成区域土壤、植被分布的差异。

目的：

根据地形因子影响某些地物光谱变异的先验知识，建立相关分析模型，提高识别相关地物的能力与正确率。

1）应用过程：

（美国农业部的运用）确定分类系统→选择相关变量→建立数学分析模型→数字高程模型DEM的数据采集→确定不同土壤类型的数量地形因子和定量判别指标→分层分类→分类精度及因子有效性分析

（2）地貌类型相关分析

对于遥感解译，地物间的复杂相关性作为一种先验知识融入到整个解译过程中，地学相关分析法十分自然地被广泛应用。

因此，尽管地物在遥感影像上反映复杂多变，受多种因素影响，只要了解它与地理环境其他要素的相关性与组合特征，就能通过相关分析进行识别。

（2）多因子相关分析法

在遥感图像分析过程中，由于需识别对象受到多种因素的影响与干扰，影像特征往往不明显，而且相关因素较多，难以确定相对于影像特征较明显的主导因子。

为此采用多因子数理统计分析方法，通过因子分析，从多个因子中选择有明显效果的相关变量，再通过选择的若干相关变量分析，以达到识别目标对象的目的。

（3）指示标志分析法

地球表面环境的形成与发展是地球各圈层相互作用的综合表现，它体现出一定的规律性。

由于环境各组分相互关系的变化，往往造成局部区域内，自然环境的“正常”组合关系、空间分布规律等遭到“破坏”，引起一系列生物地球化学异常现象的出现。

在遥感中，对这些异常现象的研究主要通过各环境要素间的相关性，在图像上寻找相关因子和“异常”标志。

（二）分层分类法——该部分主要是对此方法的理解，考察怎么分（思路）

（1）分层分类法概念

基本思想：

自然界的事物和现象多种多样，并处于不断运动变化之中，加上自然和人为因素的影响，更增加了它们的复杂多变性。

在遥感图像上，这种事物或现象的复杂性表现在其影像特征和组合关系是多变的。

它们的可分性与不可分性也时刻在变化，有时是可分的，有时又是不可分的。

因此，给遥感图像的分析解译和分类识别带来许多难题。

显然，面对这些复杂的事物或现象，我们不可能用一个统一的分类模式来描述或进行区域景物的识别与分类。

需要深入研究它们的总体规律及内在联系，理顺其主次或因果关系，建立一种树状结构的框架。

即建立所谓的分类树，来说明它们的复杂关系，并根据分类树的结构逐级分层次地把所研究的目标一一区分、识别出来。

这就是分层分类法。

含义：

１）根据景观分异规律和对景物总体规律及内在关系的认识，设计分类树。

这种不同类别间的相互关系、内在联系，有的可以根据理论分析和实际知识与经验来直接确定；

有的需要通过大量计算或统计分析、间接指标来寻找。

2）根据分类树所描述的景物总体结构和分层结构，进行逐级分类。

对目视解译，就是在分类树的每个节点上，建立类别间的解译标志来区分它们；

对数字图像处理，则是按一定的分类规则分别设计各种分类器，对图像中的各像元进行逐层的识别、归类，通过若干次中间判别最终得到判别分类的结果。

3）分类过程中，可以不断加入遥感或非遥感的决策函数、专家知识及有关资料（如边界条件、分类参数等），改善分类条件、提高分类精度。

这种辅助决策函数的加入，使分类树的结构更为合理，组成一个最佳逻辑决策树，可以得到更为满意的分类结果。

（2）分类树的建立方法

建立条件：

1）所要表达的类别在各层次中均无遗漏。

2）各类别均必须具有信息价值，即必须与识别的目标对象有关联、有意义，在分类中能起到作用。

3）所列类别必须是通过遥感图像处理能加以识别、区分。

也就是在图像上有明确的显示或可以通过图像数据来表达。

分类树标准：

对于同一事物或现象，满足以上三个条件的分类树可以有多种。

要求所建立的分类树，各分类结点的类别间差异大，遥感的可分性高。

分类树的建立实质是特征选择问题，即波段与方法的选择。

用何种遥感数据，采用什么分类方法，将直接影响到识别与分类的结果。

过程：

1）遥感数据统计特征分析和可分性研究

建立分类树首先需要了解地物间总体规律、内在联系，因而对遥感数据的统计特征分析是建立分类树过程中不可缺少的基础性工作。

各波段、各类别间数据的统计分析

类别可分性分析

2）叠合光谱图

3）基于知识的分层分类

4）目视解译中的分层分类

（三）变化监测

1、变化检测概念：

变化检测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。

2、变化检测本质：

确定变化的类型、分布状况与变化量，即需要确定变化前后的地面类型、界线及变化趋势。

3、遥感变化检测的影响因素：

调查研究：

分析检测对象的空间分布特点、光谱特性及时相变化的情况。

为分析任务选择合适的遥感数据及理解遥感成像时的环境背景。

原因：

选择合适的遥感数据是变化检测能否成功的前提；

如果不能很好地理解各种环境因子对变化检测的影响，往往也会导致错误的分析结论。

1）遥感系统因素的影响及数据源的选择

时间分辨率、辐射分辨率、空间分辨率、光谱分辨率

2）环境因素影响及其消除

大气状况、土壤湿度状况、物候特征

4、遥感变化检测的方法

数据源选择、几何配准处理、辐射处理与归一化、变化信息提取（光谱类型特征分析、光谱变化向量分析、时间序列分析）

5、光谱变化向量分析

对两个不同时间的遥感图像，进行图像的光谱量测，每个像元可以生成一个具有变化方向和变化强度（大小）两个特征的变化向量。

对于每个像元来说，其变化方向反映了该点在每个波段的变化是正向还是负向，可根据变化向量的方向和角度（θ）来确定。

每个像元的变化方向可归为2n种模式。

变化向量分析的结果输出两幅几何上配准的图像：

变化强度图像和变化方向码图像，以提取区域变化信息。

实际应用中，根据具体情况对变化强度设定阈值：

像元的变化强度小于阈值，认为该点未发生变化；

若超出阈值范围，则判断该点发生了变化。

将变化向量信息与其他图像特征结合起来可进一步分析区域内有关专题类型变化的规律。

第三章遥感定量反演

1、正演：

若给定系统参数{α-e}来产生{R}，则为正演问题，即前向建模问题。

正演是从机理出发，研究因果关系，并用数学物理模型来描述地学过程。

2、反演：

若从测量值{R}来产生{α-e}中的任一个或任几个参数，则属于反演问题。

反演是从测量到的现象推求未知的原因或参数。

3、混合像元（mixedpixel）：

包含两种或两种以上地物类型的像元，称为混合像元。

4、纯像元（purepixel）：

只有一种地物类型组成的像元，称为纯像元（真像元）。

第四章遥感影像的地学分析解译

1、遥感影像的地质解译就是通过遥感影像的解译确定一个地区的岩石性质和地质构造，分析构造运动的状况，为地质制图、矿产资源的探查、工程地质和水文地质调查等服务。

其中岩性和地质构造的识别是解译的基础，其他地质解译都是在这两者的基础上进行的。

2、岩石识别的理论基础

在遥感影像上识别岩石的主要依据是岩石的波谱特性，所以必须首先了解不同岩石的反射与发射光谱差别，以及所引起的影像色调的变化。

同时，不同的岩石，在内外营力共同作用下，组合形成不同的形状何地貌，这也是识别岩石类型的重要标志。

此外，不同岩性上往往形成不同的植被、水系，这也可作为间接的解译标志。

矿物成分和颜色、矿物颗粒大小和表面糙度、表面风化程度、岩石表面湿度、土壤和植被覆盖

3、松散沉积物的识别

1）松散沉积物的识别依据

成因类型解译标志：

松散沉积物本身构成的地貌形态

松散沉积所处的地貌部位

松散沉积的影像特征

岩性类型解译标志：

均匀色调。

表示沉积物性质一致，地形较平坦，沉积物厚度较大，如冲积物等。

不均匀色调。

表示沉积物颗粒变化大，沉积物表面不平坦，起伏较大，微地貌复杂，如冰碛物、洪积物和残积物等。

色调边缘清晰度。

清晰的表示物质间突然接触，模糊的表示两种物质间渐变。

2）主要松散沉积物的识别——残积物

残积物分布在平缓的分水岭上，成分与母岩有密切关系。

花岗岩上形成的残积物，长石分解成粘土矿物，石英破碎成砂残留原地，与花岗岩具有相近的色调特征。

石灰岩的残积物，Ca2+被溶解流失，残留铁质矿物，与母岩石灰岩形成不同的色调，在高分辨率遥感影像上呈现出石灰岩与红粘土构成的花斑状特征。

主要松散沉积物的识别——坡积物

坡积物主要分布在山坡上和坡麓地带，常成半棱角状，分选性差，由片状暂时性水流和重力作用形成，在低分辨率的遥感影像上较难识别，而在高分辨率的影像上可以看到坡麓地带众多的坡积锥体连成的坡积裙。

主要松散沉积物的识别——洪积物

洪积物形成于冲沟和暂时性小溪流的出口处，呈扇形或锥形。

物质较细的形成坡度较缓的扇形，颗粒较粗的成锥形。

靠山谷出口处堆积的物质较粗，向外物质逐渐变细；

沟谷的水在扇顶处渗入地下，至洪积扇的前缘地带潜水露出地面成为泉水或池塘、沼泽。

主要松散沉积物的识别——冲积物

冲积物是常流河沉积的产物，在河流纵比降大的山区河谷内常以卵石等粗颗粒堆积为主；

在平原河谷中，冲积物由砂、粉砂、粘土等形成。

在现代河流的两侧，地面平坦，分布的冲积物多被开垦为农田或建设用地。

主要松散沉积物的识别——湖泊堆积物

湖泊堆积物是由湖泊堆积而成的，现代湖泊堆积物分布在湖泊水体的周围。

湿润地区湖泊反射率低，色调较深，常有芦苇等水生植物生长；

干燥地区的湖泊周围常形成盐碱地，反射率高，影像上色调浅。

湿润区的一些古湖泊地区，常有成片的“河湖不分”的水系，影像色调深，可指示古湖泊的范围。

主要松散沉积物的识别——冰碛物

冰碛物分布在冰川活动区及其周围地区。

现代冰川堆积物的识别比较容易，影像色调较深，边界清楚，高分辨率影像上，能反映出冰碛物堆积的形状、低反射率、表面粗糙等特征。

按照冰碛物在冰川谷地内分布的位置，确定侧碛、中碛或尾碛。

古冰川堆积物常成不规则的垄岗状，垄岗间有排水不良的沼泽地，可作为间接的解译标志。

主要松散沉积物的识别——风积物

分为风成沙地和风成黄土。

风成沙地的影像上的特征是：

无植被或少植被覆盖，反射率很高，具有特殊的沙丘、沙垄等形态。

风成黄土影像特征为：

高反射率，浅色调，多被利用于旱作耕地。

地面沟谷密度大，成不对称羽状水系，中低分辨率影像上，构成“花生壳”状纹理；

高分辨率影像上，可识别出黄土沟谷的深度，推断出黄土堆积物的大概厚度。

4、土壤遥感解译的理论基础

1）成土因素学说：

在遥感影像上，根据影像特征，可以解译出地貌、植被、母质、水文和农业生产等成土因素，对它们进行综合分析，根据土壤和的地理环境的相互关系，分析推断出土壤的剖面形态、理化性状，便可确定土壤类型和分布范围，即根据成土因素学说进行间接解译。

2）表土性状的反映：

没有植被覆盖的裸露土壤，其表层的光谱特征可以在遥感影像上表现出来，即土壤颜色、质地、湿度、化学成分、矿物类型、有机质含量等在影像上有所表现。

而土壤剖面在发育过程中是相互联系、不可分割的整体，不同类型的土壤具有不同的剖面构造和表土性态，表土性态在某种程度上可以指示整个土壤剖面的性态。

因此，通过对表土的影像解译，也可推断出土壤的类型和性状，达到对土壤解译的目的。

3）分类依据：

国内外目前实行的土壤分类系统中，有一部分分类单位的划分依据是地表特征，如物质组成、利用状况、母质、地形等。

这些地表特征在遥感影像上表现清楚，反映明显，很容易识别出来，用于土壤解译。

5、土壤遥感解译的方法论

1）因素分析法（elementsanalysis）

因素分析法建立在土壤和环境条件有密切关系基础上。

解译时，通过对地形、植被、母质