如何进行遥感影像解译.docxVIP

PAGE

1-

如何进行遥感影像解译

一、1.遥感影像解译的基本概念与原则

遥感影像解译是利用航空摄影、卫星遥感等手段获取的地表信息，通过对影像的观察、分析、解释和判读，揭示地表地理特征和现象的一种技术方法。遥感影像解译的基本概念涉及影像的几何特性、辐射特性以及影像的解译标志等方面。几何特性主要包括影像的几何位置、几何形态和几何关系，是解译的基础。辐射特性则关系到影像的亮度、对比度和色彩等信息，这些信息反映了地表物质的物理和化学性质。解译标志是遥感影像解译的关键，它包括地物波谱特征、纹理特征、形状特征等，通过这些特征可以识别和区分不同的地物。

遥感影像解译的原则主要包括客观性原则、信息互补性原则和动态性原则。客观性原则要求解译人员应基于客观存在的地物和现象进行解译，避免主观臆断。信息互补性原则强调在解译过程中应充分利用多源、多时相的遥感数据，以及地面调查和监测数据，以获得更全面、准确的解译结果。动态性原则则要求解译人员应关注地表现象的变化和发展趋势，通过长期监测和对比分析，揭示地表过程的动态变化。

遥感影像解译的过程涉及多个步骤，包括影像预处理、特征提取、解译标志建立、地物识别和结果验证等。影像预处理是解译的基础，包括辐射校正、几何校正、图像增强等操作，以提高影像的质量和解译精度。特征提取是解译的核心，通过对影像的灰度、纹理、形状等特征进行分析，提取出有助于地物识别的信息。解译标志的建立是特征提取的延伸，通过对地物特征的归纳和总结，形成一套完整的解译标志体系。地物识别则是解译的直接目的，通过对提取的特征与解译标志进行匹配，实现对地表地物的识别。最后，结果验证是确保解译结果准确性的关键步骤，通过实地调查或与其他数据源进行对比，对解译结果进行检验和修正。

二、2.遥感影像解译的方法与步骤

遥感影像解译的方法主要分为定性解译和定量解译两大类。定性解译主要依赖于解译者的经验和专业知识，通过直接观察和分析影像特征来识别地物。这种解译方法适用于地物类型较为单一、特征明显的区域。定量解译则侧重于利用数学模型和算法，通过提取影像的物理参数来计算地物的数量和分布。这种方法在需要进行精确测量和定量分析时尤为重要。

遥感影像解译的步骤通常包括以下环节：(1)影像预处理，这一步主要是对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等操作，以消除系统误差和噪声，提高影像质量，便于后续解译。预处理过程中还需要进行影像配准，确保不同时相或不同传感器的影像具有相同的几何位置，以便进行对比分析。

(2)特征提取是解译的核心环节，主要包括纹理分析、形状分析、颜色分析等。纹理分析通过分析影像中像素的排列和分布，识别地物的纹理特征；形状分析则是根据地物的几何形状和空间关系进行识别；颜色分析则利用影像的彩色信息来判断地物的性质。特征提取的结果通常以数值或影像纹理图的形式表示。

(3)地物识别是解译的目的，通过将提取的特征与已知的解译标志进行匹配，实现对地表地物的识别。地物识别可以采用单一特征识别、多特征组合识别或机器学习方法等多种途径。单一特征识别主要依赖于影像中的一个或几个显著特征；多特征组合识别则是将多个特征结合起来，以提高识别的准确性和可靠性；机器学习方法如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，通过训练样本数据自动学习地物特征与类别之间的关系。

解译结果的验证是确保解译准确性的关键步骤，主要包括实地调查、与其他数据源对比分析等。实地调查可以通过采样或全面调查的方式来核实解译结果的正确性。同时，还可以将遥感解译结果与地形图、土地利用图、行政区划图等数据源进行对比，以检查解译结果的一致性和准确性。通过对解译结果的不断验证和修正，最终形成可靠的遥感解译成果。

三、3.遥感影像解译的应用与实例分析

(1)遥感影像解译在城市规划和管理中具有重要应用。通过分析遥感影像，可以快速获取城市地表覆盖信息，如建筑、道路、水体和绿地等，为城市规划提供科学依据。例如，在土地使用规划中，遥感影像可以用来识别和评估不同区域的土地利用现状，为城市扩展和土地资源配置提供决策支持。此外，遥感影像解译还可用于监测城市扩张速度，评估城市生态和环境变化，为制定可持续发展的城市规划提供数据支持。

(2)遥感影像解译在农业领域有着广泛的应用。通过遥感技术，可以监测农作物长势、估算产量、识别病虫害等。遥感影像可以提供农田覆盖度和植被指数等信息，有助于农业管理者及时调整种植策略，提高农作物产量和质量。同时，遥感影像解译还可用于监测农田土壤质量，识别水土流失和盐渍化等环境问题，为农业生产提供环境监测和风险评估服务。

(3)遥感影像解译在森林资源调查和保护中发挥着关键作用。通过对遥感影像的分析，可以监测森林面积、森林类型、生物多样性等，为森林资源的可持续管理提供数据支持。例如，在森林火