遥感影像信息提取与解译流程及方法.docxVIP

PAGE

1-

遥感影像信息提取与解译流程及方法

一、1.遥感影像信息提取概述

遥感影像信息提取是遥感技术领域中的一个核心环节，它涉及从遥感影像中获取有关地表特征和属性的信息。这一过程对于地理信息系统（GIS）的应用至关重要，尤其在土地利用规划、资源调查、环境监测和灾害评估等方面有着广泛的应用。遥感影像信息提取通常包括影像预处理、特征提取和解译等多个步骤。在遥感影像信息提取过程中，首先需要对原始影像进行预处理，以去除噪声、校正几何畸变和增强影像质量，从而为后续的特征提取和解译打下坚实的基础。

遥感影像预处理是信息提取过程中的重要步骤，它涉及到多种技术和方法。其中包括辐射校正，旨在消除由于大气、传感器和太阳辐射等因素引起的辐射失真；几何校正则用于消除影像中的几何畸变，确保空间位置的准确性。此外，影像增强技术也被广泛应用于预处理阶段，通过调整影像的对比度、亮度和饱和度等参数，提高影像的视觉效果，使其更易于后续的特征提取和解译。

遥感影像特征提取是信息提取的核心环节，它旨在从遥感影像中提取出表征地表特征的信息。特征提取方法多样，包括光谱特征、纹理特征、结构特征等。光谱特征提取主要通过分析影像的光谱反射率或辐射率来识别地表物质类型；纹理特征提取则关注影像的空间分布模式，通过计算纹理指数来描述地表的粗糙度和复杂度；结构特征提取则侧重于地表的几何形态和形状，如线状、面状和点状特征。根据具体的应用需求，可以选择合适的特征提取方法，以提高信息提取的准确性和效率。

二、2.遥感影像预处理

(1)遥感影像预处理是确保后续信息提取和解译质量的关键步骤。在这一阶段，原始遥感影像需要经过一系列的处理，包括辐射校正、几何校正和影像增强等。辐射校正的目的是消除传感器响应、大气散射和光照条件变化等因素对影像辐射值的影响，使影像数据恢复到真实地表辐射状态。几何校正则用于纠正由于卫星轨道、地球自转和传感器姿态等因素引起的影像几何畸变，保证影像的空间定位精度。

(2)影像增强是预处理中的另一重要环节，通过调整影像的对比度、亮度和饱和度等参数，可以改善影像的视觉效果，使其更易于分析。增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、锐化等。直方图均衡化可以增加影像的全局对比度，提高图像细节；对比度拉伸则通过调整影像的灰度级分布，增强影像的局部对比度；锐化处理则用于增强影像的边缘信息，使其更加清晰。

(3)预处理还包括其他辅助步骤，如大气校正和云掩膜等。大气校正旨在去除大气对遥感影像的辐射影响，提高影像的辐射质量。云掩膜则是通过识别和去除影像中的云层，避免云层对地物信息提取的干扰。此外，为了适应不同的应用需求，预处理过程中还可能包括影像裁剪、镶嵌和投影转换等操作，以确保遥感影像能够满足后续信息提取和解译的精度要求。

三、3.遥感影像特征提取方法

(1)遥感影像特征提取是遥感信息处理的关键环节，其目的是从遥感影像中提取出表征地表特征的信息，以便进行后续的分类、监测和分析。特征提取方法多种多样，主要包括光谱特征、纹理特征、结构特征和形状特征等。光谱特征提取主要基于影像的光谱反射率或辐射率，通过分析不同波段的反射率差异来识别地表物质类型。常用的光谱特征提取方法包括主成分分析（PCA）、最小噪声分离（MNF）和光谱角不变特征变换（SAIFT）等。

(2)纹理特征提取关注的是遥感影像的空间分布模式，通过计算纹理指数来描述地表的粗糙度和复杂度。纹理特征对于地物识别和分类具有重要意义，尤其在植被覆盖、土壤类型和城市景观分析等方面。常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）等。这些方法能够有效地捕捉影像中的纹理信息，为地物分类提供更多依据。

(3)结构特征和形状特征提取主要关注地表物体的几何形态和形状，如线状、面状和点状特征。这些特征在地理信息系统（GIS）中的应用十分广泛，如道路、河流、植被分布和建筑轮廓等。结构特征提取方法包括霍夫变换（HoughTransform）、区域生长和形状描述符等。形状特征提取则基于地物轮廓、面积、周长和形状因子等参数，通过比较不同地物的形状差异来实现分类。这些特征提取方法在遥感影像信息提取中发挥着重要作用，为地表物体的精细识别和分类提供了有力支持。

四、4.遥感影像信息解译技术

(1)遥感影像信息解译是遥感技术中将影像数据转换为可理解的地表信息的过程。这一技术涉及对遥感影像的详细分析，以识别和解释地表特征、现象和过程。解译技术主要包括目视解译、计算机辅助解译和半自动解译三种。目视解译依赖于解译人员的经验和专业知识，通过观察和分析影像的色调、纹理和形状等特征来识别地物。计算机辅助解译（CAI）则结合了计算机技术和遥感影像，通过算法自动提取特征和解译信息。半自动解译则是目视解译和计