遥感遥感图像的人工判读

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1、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

2、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类类型 例子 1、分类类 2、变变化检测检测 3、物理量的提取 4、指标标提取 5、特定地物及状 态态的提取土地覆盖，树种，植被，农作物 土地覆盖变化 温度，大气成分，高程 植被指标，浑浊指标 掌握山火、水灾等灾害情况，提 取线性构造，遗址探查第六章 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（i

3、nformation 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信息提取方法 优点缺点 人工 （图象判读）可利用判读人员的知识 擅长提取空间信息花费时间 存在个人差异计算机 （图象处理）处理时间短 有重复性 可提取出物理量及指标不能利用人的知识 不擅长提取空间信息第六章 遥感

4、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

5、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

6、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

7、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

8、 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 卫星，尤其是资源系列卫星，由于具有长期 不间断地提供地面图像数据的能力，因此由卫 星图像判读所提供的制图信息可以实现动态化 ，也就是说它能提供地形和地物要素在时间上 的演变和变化。例如通过对多时性图像的判读 可以了解：城市发展、道路变化、水库兴建、 冰川进退、洪水消涨、作物生长、以及人工地 物调查和河流湖泊的季节性变化与地形制图和 专题制图有关的地图信息。第六章 遥感

9、图像的人工判读6.3.1卫星遥感图像的判读特点为此卫星遥感图象判读必须同时使用多种图像 资料，注重对比、比较等方法，以及依赖广泛 的科学知识和比较丰富的生活经验。显然，动 态判读的难度更大，因为它不仅需要判定要素 和现象的属性，还要通过判读来跟踪和查寻它 们的变化。所以动态性是图像判读技术的重要 发展，同时又是动态制图的必要手段。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4、 透视性 卫星遥感图像的透视性特点，其含义是它 能够提供某些隐伏信息。卫星图像判读所能获 得的透视信息基本上有两类，一类是浅水水域 的水深和水底地形信息；另一类是云层和地表 下面的某些隐伏信息，例如云雾覆盖

10、下的地表 形态、浅干沙层下的埋藏地表、平原区下面的 某些断裂构造等。卫星图像上的这些透视信息 起因比较复杂，然而图像的光谱性是其中重要 因素。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对水体的透视信息主要反映在蓝、绿光谱段的 图像上；对云雾、沙层的透视信息只能反映在 微波图像上。另外，还有一些透视信息实际上 是地表与地下某些现象的相关关系的表现，而 不是电磁波透射的结果。例如，平原松散地层 下的埋藏断裂构造线，可能由于所含地下水沿 断裂上渗，使松散地层沿构造线富水所致。因 此卫星遥感图像记录的只是平原地表土壤含水 的隐伏制图信息。透视信息对制图作业有时是 特别重要的，例如浅海区

11、水底地形制图，就可 以通过判读卫星遥感图像水部透视信息而进行 。第六章 遥感图像的人工判读6.3.2光谱特征及其判读标志在第二章中已详细介绍了各种地物具有各自的 波谱特性，地物的反射波谱一般用一条连续的 曲线表示。而多波段传感器一般分为一个一个 波段进行探测，在每个波段里传感器接收的是 该波段区间的地物辐射能量的积分值（或平均 值）。当然还受到大气、传感器响应特征等的 调制。图6-1为三种地物的波谱特性曲线及其 在多波段图像上的波谱响应。第六章 遥感图像的人工判读6.3.3空间特征及其判读标志景物的各种几何形态为其空间特征，它 与物体的空间坐标X、Y、Z密切相关， 这种空间特征在像片也是由不同

12、的色调 表现出来。它包括通常目视判读中应用 的一些判读标志：形状、大小、图形、 阴影、位置、纹理、类型等。第六章 遥感图像的人工判读形状 指各种地物的外形、轮廓。从高空观测 地面物体形状是在X-Y平面内的投影；不同物 体显然其形状不同，其形状与物体本身的性质 和形成有密切关系。大小 地物的尺寸、面积、体积在图像上按比 例缩小后的相似性记录。图形 自然或人造复合地物构成的图形。 阴影 由于地物高度Z的变化，阻挡太阳光照 射而产生的阴影。它既表示了地物隆起的高度 ，又显示了地物侧面形状。第六章 遥感图像的人工判读位置 地物存在的地点和所处的环境。图像上除了地 物所在的位置还与它所处的背景有很大的关

13、系。例如 处在阳坡、阴坡的树，可能长势不同或品种不同。纹理 图像上细部结构以一定频率重复出现，是单一特 征的集合。单个地看是各个叶子的形状、大小、阴影 、色调、图形。当它们聚集在一起时就形成纹理特征 。图像上的纹理包括光滑的、波纹的、斑纹的、线性 及不规则的纹理特征。类型 各大类别组成类型。如水系类型、地貌类型、 地质构造类型、土壤类型、土地利用类型等。在各自 的类型中，根据其形状、结构、图形等又可分为许多 种类。第六章 遥感图像的人工判读6.3.4时间特征及其判读标志对于同一景物的时间特征表现在不同时间地面覆盖类 型不同，地面景观发生很大变化。如冬天冰雪覆盖， 初春为露土，春夏为植物或树林枝

14、叶覆盖。对于同一 种类型，尤其是植物，随着出芽、生长、茂盛、枯黄 的自然生长过程，景物及景观也在发生巨大变化。又 如洪水期和枯水期，及不同时期水中还沙量变化都随 时间而变。景物的时间特征在图像上以光谱特征及空间特征的变 化表现出来。例如水稻田在插秧前后为水的光谱特征 ，而在水稻长高时，一直到成熟之前都为植物的光谱 特征，特别在收割前后，田中无水的迹象。又如森林 砍伐，砍伐区在扩大，形状发生变化等。第六章 遥感图像的人工判读6.3.5影响景物特征及其判读的因素一、地物本身的复杂性由于地物种类的繁多造成景物特性复杂变化和 判读上的困难。从大的种类来看，种类的不同 ，构成了光谱特征的不同及空间特征的

15、差别。 这给判读时区分地物类别带来了好处。但同一 大的类别中有许多亚类、子亚类，它们无论在 空间特征及光谱特征上很相似或相近，这会给 判读带来困难。第六章 遥感图像的人工判读还有同一种地物，由于各种内在或外部因素的 影响使其出现不同的光谱特征或空间特征，有 时甚至差别很大。即常常在像片上发现不同类 别出现相似或相同的判读标志，而同一类别又 出现不同的判读标志。我们可以用分级结构的 概念来处理地物类别的复杂性。如以地球资源 类别为例，以信息树来表示分级结构，顶部列 出的是比较一般的地表特征类别。下部是逐级 划分的子类，根据需要还可以继续往下分。第六章 遥感图像的人工判读在第二章中已介绍了许多类别

16、不同、反射曲线 不同，以及同一种地物在不同条件下，反射曲 线改变的例子。这里再列举一些例子。例如植 被反射特征曲线主要由叶子的色素、细胞结构 和含水量等因素形成。色素的影响主要在 0.40.7m的可见光区域，叶绿素对蓝色和红 色光吸收多，对绿色吸收少，如果叶中含叶红 素、叶黄素（均为黄色色素）或花青苷素（红 色色素），则在可见光部分的反射部分的反射 特性曲线将明显改变，对红光吸收少，但对于 蓝光仍吸收多，在红外区(2.6m)变化不大。第六章 遥感图像的人工判读差别主要发生在可见光部分，可见色素 的影响主要发生在可见光。细胞结构的不同，使反射特性改变主要 表现在红外部分。下图为大豆和玉米的 叶子内部构造，及其反射特性曲线的差 别。第六章 遥感图像的人工判读近红外部分的反射还与叶子的稠密程度有关。 大多数类型的植物，对近红外的反射率约为 4550%，透射率也约为4550%，吸收率