遥感第六遥感图像的人工判读.pptVIP

第六章 遥感图像的人工判读 6.1遥感信息提取 遥感信息提取（Information extraction）可分为五种类型。 分类（classification）是指利用图象的光谱信息、空间信息以及多时相对目标物进行识别并归类。 变化检测（change detection）是指从不同时期观测的图象光谱信息中检测目标物的变化。 第六章 遥感图像的人工判读 物理量的提取（extraction of physical quantities）是通过光谱信息测量目标物的温度，或求出大气成分，以及通过立体像对测出高程等。 指标提取（ extraction of index）是指提取出植被指标那种新计算出来的指标的过程。 特殊地物及状态的识别（identification of specific feature）是指识别灾害状况、线性构造、遗迹等特殊的地物或地表状况。 第六章 遥感图像的人工判读 第六章 遥感图像的人工判读 遥感信息提取由人工或计算机进行。人工信息提取（information extraction by human）与计算机信息提取（information extraction by computer）(即图象的计算机处理)各有优缺点，所以遥感信息的提取几乎都是利用人和计算机双方的作用，完全依靠单方进行的情况是很少的。目前倾向于尽可能采用计算机来代替人工所进行的图象判读。例如，通过使计算机学习判读人员所具有的知识而进行信息提取，这种方式称为专家系统（expert system） 第六章 遥感图像的人工判读 第六章 遥感图像的人工判读 6.2遥感图像判读 图像判读（image interpretation）：根据人的经验和知识，按照应用目的解释图象所具有的意义，识别目标，并定性、定量地提取出目标的形态、构造、功能等有关信息，把它们汇总在底图上的过程。 第六章 遥感图像的人工判读 6.2遥感图像判读 传统的方法是采用目视判读，这是一种人工提取信息的方法，使用眼睛目视观察（可借助一些光学仪器），凭借人的经验、知识和手头的相关资料，通过人脑的分析、推理和判断，提取有用的信息。 目前发展起来的自动判读是利用计算机，通过一定的数学方法（如统计学、模糊数学等），即所谓的“模糊识别”的方法来提取有用信息的，自动判读技术还与图像处理、控制论、运筹学、计算机视觉、计算机制图和人工智能等技术、理论或方法有关。 第六章 遥感图像的人工判读 6.3景物特征和判读标志 景物特征主要有光谱特征、空间特征和时间特征。此外，为微波区还有偏振特性。景物的这些特征在图像上以灰度变化的形式表现出来。因此，图像的灰度是以上三者的函数。即 不同的地物，这些特征不同，在图像上的表现形式也不同。因此，判读员可以根据图像上的变化和差异来区分不同的类别。再根据经验、知识和必要的资料，可以判断地物的性质和一些自然现象。 第六章 遥感图像的人工判读 6.3.1卫星遥感图像的判读特点 卫星遥感图像的判读特征主要有以下四点： 1、? 宏观性 一张卫星图像覆盖的范围是航空象片无法相比的，这对于研究和掌握制图区域的自然景观、地貌结构、岩性分布、水系类型、居民地格局、道路网络、以及地物要素的布局特征等，几乎是理想的宏观手段，从而通过卫星图像判读可以获得丰富、确切的地形宏观内容和宏观特征。镶嵌卫星图像在判读中的使用将会更加突出卫星图像判读的宏观特征。 第六章 遥感图像的人工判读 6.3.1卫星遥感图像的判读特点 卫星图像判读宏观特征的另一个表现，则是能在全球范围内不间断地获取图像信息。这几乎也是其它手段难以做到的。由于图像判读地域的广大，判读工作将可以在全球范围内进行。同时随着图像分辨率的提高，可望借助卫星遥感图像判读，在全球范围内获得比例尺越来越大的制图资料。 第六章 遥感图像的人工判读 6.3.1卫星遥感图像的判读特点 2、? 光谱性 卫星遥感图像的重要性质之一是它具有多光谱信息。它不仅反映地形地物的亮度特点，同时还反映它们的光谱特点。为此图像判读技术必须与之相适应，这就需要既能判读制图要素的亮度特点，又能判读它们的光谱特征的新方法。 第六章 遥感图像的人工判读 6.3.1卫星遥感图像的判读特点 这种新的判读方法的特点是，一方面根据影象色调来判读地形地物要素的形状特征；另一方面通过不同光谱段图象的比较来判读要素的光谱性能。因此它不是象常规判读方法那样，只借助影象几何形态，然后根据经验来判读地形地物要素，而是在影象几何形态的基础上，根据要素的光谱性质来判读其属性。显然，卫星遥感图象判读的光谱特征将能为制图工作提供更多更可靠的制图信息和资料。 第六章 遥感图像的人工判读 6.3.1卫星遥感图像的判读特点 3、? 动态性