第五章遙感信息提取及應用

1、第五章遙感信息提取及應用地表信息地表信息遙感圖像信息遙感圖像信息用戶信息用戶信息多源信息多源信息無限多維有限二維選擇專題遙感圖像信息提取原理遙感圖像信息提取原理空間結(jié)構(gòu)、時間特點空間結(jié)構(gòu)、時間特點化學組分、物理屬性化學組分、物理屬性成像方式、探測波段成像方式、探測波段投影方式、時空因素投影方式、時空因素大小形狀、色調(diào)灰階大小形狀、色調(diào)灰階畸變失真、成圖比例畸變失真、成圖比例大小形狀、色調(diào)灰階大小形狀、色調(diào)灰階畸變失真、成圖比例畸變失真、成圖比例增強處理、信息提取增強處理、信息提取邏輯推理、對比分析邏輯推理、對比分析空間結(jié)構(gòu)、時間特點空間結(jié)構(gòu)、時間特點化學組分、物理屬性化學組分、物理屬性地表景觀

2、地表景觀成像過程成像過程遙感圖像遙感圖像遙感圖像遙感圖像地表景觀地表景觀目視解譯目視解譯目視解譯是遙感成像的逆過程目視解譯是遙感成像的逆過程 圖像 遙感圖像 遙感圖像目視解譯目的？遙感影像傳輸和基本處理模型遙感影像視覺生理認知遙感影像邏輯心理認知影像知識挖掘決策分析選擇適當?shù)某叨?，才能有效、完整地提取信?對象對象對象對象灰度形狀紋理輔助信息遙感圖像信息提取方法遙感圖像信息提取方法從遙感圖像上獲取目標地物信息的過程。分為目視解譯和計算機解譯。目視解譯： 指專業(yè)人員通過直接觀察或借助判讀儀器在遙感圖像上獲取特定目標地物信息的過程。運用專業(yè)背景知識專業(yè)背景知識，通過肉眼肉眼觀察，經(jīng)過綜合分析、邏輯

3、推理、驗證檢查把遙感圖像中所包含的地物信息地物信息提取和解析出來的過程。遙感圖像計算機解譯以計算機系統(tǒng)為支撐，利用模式識別技術(shù)與人工智能技術(shù)，根據(jù)遙感圖像中目標地物的各種影像特征（顏色、形狀、紋理與空間位置），結(jié)合專家知識庫中目標地物的解譯經(jīng)驗和成像規(guī)律等知識進行分析和推理，實現(xiàn)對遙感圖像的理解，完成信息提取的過程。目視判讀(1)直接解譯標志直接解譯標志 陰影：遙感圖像上光束被地物遮擋而產(chǎn)生陰影：遙感圖像上光束被地物遮擋而產(chǎn)生的地物的影子；有時需去除地形起伏引起的地物的影子；有時需去除地形起伏引起的部分陰影。的部分陰影。本影和和落影(1)直接解譯標志直接解譯標志 形狀：地物的輪廓在影像平面的形

4、狀：地物的輪廓在影像平面的投影。需要根據(jù)影像比例尺和分投影。需要根據(jù)影像比例尺和分辨率具體分析，注意畸變（雷達、辨率具體分析，注意畸變（雷達、航片邊緣）航片邊緣）大?。旱匚锏某叽纭⒚娣e、體積等按比例縮小的相大?。旱匚锏某叽?、面積、體積等按比例縮小的相似記錄。根據(jù)比例尺在影像上量算似記錄。根據(jù)比例尺在影像上量算.(1)直接解譯標志直接解譯標志(1)直接解譯標志直接解譯標志紋理：遙感圖像中目標地物內(nèi)部色調(diào)有規(guī)則變化造成的影像結(jié)構(gòu)。紋理：遙感圖像中目標地物內(nèi)部色調(diào)有規(guī)則變化造成的影像結(jié)構(gòu)。即地物影像輪廓內(nèi)的色調(diào)變化的空間布局和頻率。即地物影像輪廓內(nèi)的色調(diào)變化的空間布局和頻率。如點狀、粒狀、線狀、斑狀

5、等如點狀、粒狀、線狀、斑狀等 粗糙、平滑粗糙、平滑(1)直接解譯標志直接解譯標志圖型：目標地物有規(guī)律的排列而成的圖圖型：目標地物有規(guī)律的排列而成的圖形結(jié)構(gòu)；是綜合性解譯標志，由形狀、形結(jié)構(gòu)；是綜合性解譯標志，由形狀、大小、色調(diào)、紋理等影像特征組合而大小、色調(diào)、紋理等影像特征組合而成。成。人工地物具有某種特殊的圖型。(1)直接解譯標志直接解譯標志 位置：地物分布的地點位置：地物分布的地點; 地理位地理位置和相對位置。置和相對位置。 布局：物體間的空間配置。物布局：物體間的空間配置。物體間一定的位置關(guān)系和排列方體間一定的位置關(guān)系和排列方式，形成了很多天然和人工目式，形成了很多天然和人工目標特點。標

6、特點。大小Size根據(jù)比例尺推算出地物大小形狀Shape人工與非人工地物的區(qū)別陰影Shadow利用陰影推算高度色調(diào)Tone灰度，反射率從白黑的密度變化顏色Color顏色的差別有利于地物判讀紋理Texture色調(diào)配合呈平滑或粗糙程度，草場與針葉林圖案Pattern有規(guī)律排列形成的圖案位置地理背景知識，綜合分析影像空間的識別要素：初級-灰度與色調(diào)二級-大小形狀紋理三級-模式高度陰影高級-位置關(guān)系計算機圖像解譯監(jiān)督分類法：選擇具有代表性的典型實驗區(qū)或選擇具有代表性的典型實驗區(qū)或訓練區(qū)，用訓練區(qū)中已知地面各類地物樣本的訓練區(qū)，用訓練區(qū)中已知地面各類地物樣本的光譜特性來光譜特性來“訓練訓練”計算機，獲得

7、識別各類地計算機，獲得識別各類地物的判別函數(shù)或模式，并以此對未知地區(qū)的像物的判別函數(shù)或模式，并以此對未知地區(qū)的像元進行分類處理，分別歸入到已知的類別中。元進行分類處理，分別歸入到已知的類別中。非監(jiān)督分類：是在沒有先驗類別（訓練場地）是在沒有先驗類別（訓練場地）作為樣本的條件下，即事先不知道類別特征，作為樣本的條件下，即事先不知道類別特征，主要根據(jù)像元間相似度的大小進行歸類合并主要根據(jù)像元間相似度的大小進行歸類合并（即相似度的像元歸為一類）的方法。（即相似度的像元歸為一類）的方法。距離作為判別準則，根據(jù)像點到各類中心的距離來判別分類基于對象的信息提取高空間分辨率影像SAR數(shù)據(jù)Lidar數(shù)據(jù)GIS

8、矢量數(shù)據(jù)多尺度分析光譜、形狀、紋理特征庫模糊規(guī)則庫認知基元基元特征的定量化表達模糊邏輯推理信息提取結(jié)果決策知識庫地物知識庫數(shù)據(jù)層分析層基元層決策層結(jié)果層具有相同特征的“同質(zhì)均一”的單元鄰對象鄰對象子對象子對象父對象父對象結(jié)果不理想確定分類特征，選擇和編輯隸屬度函數(shù)，確定模糊邏輯運算方式結(jié) 束模糊化反模糊化模糊規(guī)則處理對每個目標類的每一特征，把對象的特征值帶到對應隸屬度函數(shù)求隸屬度根據(jù)結(jié)合方式計算最終隸屬度元組求元組中最大隸屬度，如果大于閾值則將對象劃分給對應的類，否則不分確定目標類設(shè)定分類閾值作操輯邏目標類2目標類3目標類n目標類1特征1特征2特征3特征m結(jié)果特征元c1c2c3c4表示對應目標類中所選擇的特征數(shù)據(jù)輸入認知基元模糊分類輸出結(jié)果基元特征庫專家決策知識庫Level尺度尺度提取目標規(guī)則備注248大面積分布，紋理特征明顯的類別。 水體：波段2和波段3的比率，以及亮度值。 林地與已開發(fā)區(qū)域通過波段1的均值進行區(qū)分。比率當前波段均值/所有波段的均值亮度當前波段均值/波段數(shù)120小面積成片封閉的類別，與周圍環(huán)境反差較大的散列類別，中等面積紋理一致，光譜差異小的類別。鄉(xiāng)村、水體1、林地1采用繼承規(guī)則。農(nóng)田：最小距離分類莊稼地：波