遙感影像解譯基礎(chǔ)方案

環(huán)境遙感影像解譯基本原理環(huán)境遙感影像解譯基本原理遙感平臺空間運載工具空中運載工具地面運載工具飛機氣球遙感用汽車遙感用艇船宇宙飛船航天飛機遙感平臺（航天遙感）（航空遙感）衛(wèi)星遙感平臺空間運載工具空中運載工具地面運載工具飛機氣球遙感用汽3各種遙感平臺的相對高度3各種遙感平臺的相對高度遙感平臺——衛(wèi)星衛(wèi)星低軌：150km-300km,

高分辨率圖象，壽命比較短，幾天－幾周用途：軍事偵察中軌：700km-1000km,

絕大多數(shù)資源衛(wèi)星，landsat1-3:915,landsat4-5:705,spot:832,noaa:833/870

用途：資源環(huán)境遙感高軌：35860km,地球靜止衛(wèi)星用途：通訊，氣象航天平臺目前發(fā)展最快、應(yīng)用最廣：氣象衛(wèi)星系列、海洋衛(wèi)星系列、陸地衛(wèi)星系列遙感平臺——衛(wèi)星衛(wèi)星5SPOT1986年2月發(fā)射。SPOT-2于1990發(fā)射。裝備HRV.5SPOT1986年2月發(fā)射。SPOT-2于1990發(fā)射。裝6LANDSAT-11972年發(fā)射，至今已經(jīng)發(fā)射勒7顆。每天繞地球15圈，重訪周期16天。185×170KM2.24秒。裝備MSS\TM6LANDSAT-11972年發(fā)射，至今已經(jīng)發(fā)射勒7顆。每天7Landsathistory1,July23,1972;2,January22,1975,3,March5,1978;4,July16,1982,5,March1,19846,launchedlater,failedtooperate;7,April15,1999.7Landsathistory1,July23,1Landsat傳感器MSS——MultispectralScannerSystem多光譜掃描儀

分辨率為80mTM——ThematicMapper專題制圖儀

7個波段，分辨率除第六波段為120m外，其余均為30mETM+——EnhanceThematicMapperPlus增強型專題制圖儀8個波段，熱紅外波段的分辨率為60m，全色波段的分辨率為15m，其余波段的分辨率均為30mLandsat傳感器MSS——MultispectralSTM的7個波段及其能夠測量的生態(tài)學(xué)特性波段主要生態(tài)學(xué)應(yīng)用波段1（0.45-0.52μm）可見藍光區(qū)識別水體、土壤和植被、識別針葉林與闊葉林植被、識別人為的（非自然）地表特征波段2（0.52-0.60μm）可見綠光區(qū)測量植被綠光反射峰值、識別人為的（非自然）地表特征波段3（0.60-0.90μm）可見紅光區(qū)監(jiān)測葉綠素吸收、識別植被類型、識別人為的（非自然）地表特征波段4（0.76-0.90μm）近紅外反射區(qū)識別植被類型及生物量、識別水體和土壤濕度波段5（1.55-1.75μm）中紅外反射區(qū)識別土壤溫度和植物含水量、識別雪和云波段6（10.4-12.5μm）遠紅外反射區(qū)識別植被受脅迫程度和土壤溫度、測量地表熱量波段7（2.08-2.35）中紅外反射區(qū)識別礦物及巖石類型、識別植被含水量TM的7個波段及其能夠測量的生態(tài)學(xué)特性波段主要生態(tài)學(xué)應(yīng)用波段Landsat傳感器Landsat傳感器遙感影像解譯基礎(chǔ)方案遙感影像解譯基礎(chǔ)方案

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合真彩色(truecolor)：（三波段組合），分別對RGB三個波段的圖像賦予RGB三種顏色，一一對應(yīng)，合成后圖像的色彩與原地區(qū)或景物的實際色彩一致，稱為真彩色，真彩色是唯一的合成。偽彩色(pseudocolor)：將黑白圖像變換為彩色圖像，對不同的灰度或灰度范圍按值賦予不同的顏色或一個顏色系列，得到圖像的彩色與實際彩色則不一致，即偽彩色圖像。

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合假彩色(falsecolor)：（三波段組合），對得來不同波段圖像分別賦予RGB三元色，并不與原來波段的RGB三個波段一一對應(yīng)，得到圖像的彩色與實際彩色則不一致，稱為假彩色圖像，假彩色圖像是為了使一些地物的特征更加明顯，有助于我們進行解譯和分析。

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合假彩

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合在TM7個波段光譜圖像中：1、

第5個波段包含的地物信息最豐富

2、

3個可見光波段（即第1、2、3波段）3、兩個中紅外波段（即第4、7波段）之間相關(guān)性很高，表明這些波段的信息中有相當(dāng)大的重復(fù)性或者冗余性4、第4、6波段較特殊，尤其是第4波段與其他波段的相關(guān)性得很低，表明這個波段信息有很大的獨立性

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合321：真彩色合成，即3、2、1波段分別賦予紅、綠、藍色，則獲得自然彩色合成圖像，圖像的色彩與原地區(qū)或景物的實際色彩一致，適合于非遙感應(yīng)用專業(yè)人員使用。432：標(biāo)準(zhǔn)假彩色合成，即4、3、2波段分別賦予紅、綠、藍色，獲得圖像植被成紅色，由于突出表現(xiàn)了植被的特征，應(yīng)用十分的廣泛，而被稱為標(biāo)準(zhǔn)假彩色。

舉例：衛(wèi)星遙感圖像示藍藻暴發(fā)情況451：信息量最豐富的組合，TM圖像的光波信息具有3～4維結(jié)構(gòu)，其物理含義相當(dāng)于亮度、綠度、熱度和濕度。754：對不同時期湖泊水位的變化，也可采用不同波段，如用陸地衛(wèi)星MSS7，MSS5，MSS4合成的標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像中的藍色、深藍色等不同層次的顏色得以區(qū)別。從而可用作分析湖泊水位變化的地理規(guī)律。

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合32

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合741：波段組合圖像具有兼容中紅外、近紅外及可見光波段信息的優(yōu)勢，圖面色彩豐富，層次感好，具有極為豐富的地質(zhì)信息和地表環(huán)境信息；而且清晰度高，干擾信息少，地質(zhì)可解譯程度高，各種構(gòu)造形跡（褶皺及斷裂）顯示清楚，不同類型的巖石區(qū)邊界清晰，巖石地層單元的邊界、特殊巖性的展布以及火山機構(gòu)也顯示清楚。451：信息量最豐富的組合，TM圖像的光波信息具有3～4維結(jié)構(gòu)，其物理含義相當(dāng)于亮度、綠度、熱度和濕度。743：我國利用美國的陸地衛(wèi)星專題制圖儀圖像成功地監(jiān)測了大興安嶺林火及災(zāi)后變化。可通過TM743彩色合成圖的分析來指揮林火蔓延與控制和災(zāi)后林木的恢復(fù)狀況。

landsat衛(wèi)星MSS/TM/ETM數(shù)據(jù)——波段組合74遙感分類的基本原理遙感分類的基本原理第一步：數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

第一步：數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

20遙感影像網(wǎng)址1，/apod2，/3，/4，/5,/6,/space/systems/index.html7，/data/1.quickbird2.IKONOS（空間分辨率高達1m）20遙感影像網(wǎng)址1，http://antwrp.gsfc.nStep1

登錄http:///data/，在此頁面，大家可以看到有各種不同的影像分類，像ASTER，QUICKBIRD，Landsat等，此例選擇Landsat，如圖單擊Landsat，以北京地區(qū)為例，下載TM的影像數(shù)據(jù)Step1登錄http://glcf.umiacs.umdstep2選擇數(shù)據(jù)訪問接口，單擊LandsatinWebInterfacestep2選擇數(shù)據(jù)訪問接口，單擊LandsatinWebstep3選擇Path/RowSearch.step3選擇Path/RowSearch.step4分別選擇Sensor，此例選擇TM，填入日期（Data，填入的是一個范圍，而且一定要輸入規(guī)范的日期格式――mm/dd/yyyy或yyyy-mm-dd。選擇填入需要數(shù)據(jù)的范圍，此例中，北京的范圍是P123/R32step4分別選擇Sensor，此例選擇TM，填入日期（Da如果需要確認在此查找到的Path和Row所覆蓋的確切范圍，可以登錄/cs_cn/query/query_map.asp進行查詢打開網(wǎng)頁后，在工具欄中選擇衛(wèi)星景分幅選擇，如圖鼠標(biāo)指針?biāo)咎?，單擊在地圖下方會出現(xiàn)下圖所示輸入框，在相應(yīng)位置填入需要查詢的Path和Row，此例填入北京的P123/R32，如圖step5如果需要確認在此查找到的Path和Row所覆蓋的確切范圍，可單擊顯示按鈕，剛地圖將出現(xiàn)該景影像所覆蓋的確切范圍，如圖:單擊顯示按鈕，剛地圖將出現(xiàn)該景影像所覆蓋的確切范圍，如圖:Step6單擊表格下方的SubmitQuery，進行查詢?nèi)绻W(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫中存在該地區(qū)的數(shù)據(jù)，則會顯示如圖：Step6單擊表格下方的SubmitQuery，進行查詢Step7點擊PreviewandDownload，出現(xiàn)如下頁面，點擊Download，如圖:Step7點擊PreviewandDownload，出選擇MapSearch1、選擇MapSearch選擇MapSearch1、選擇MapSearchMapSearch2、在頁面左側(cè)選擇你需要下載的數(shù)據(jù)類型MapSearch2、在頁面左側(cè)選擇你需要下載的數(shù)據(jù)類型MapSearch3、用窗口所提供的工具條（放大，縮小等），自己選擇范圍MapSearch3、用窗口所提供的工具條（放大，縮小等）MapSearch5、點擊之后，將會出現(xiàn)選中區(qū)域的影像數(shù)，Preview&Download也會高亮顯示，如下圖6、接下來就跟Path/Row方法中13、14兩步相同MapSearch5、點擊之后，將會出現(xiàn)選中區(qū)域的影像數(shù)，MapSearch4、點擊工具欄中的選擇工具，如上圖，之后點擊北京處的小紅框，如下圖MapSearch4、點擊工具欄中的選擇工具，如上圖，之后遙感影響的預(yù)處理一般包括：

大氣校正

幾何糾正

光譜比值主成分植被成分

帽狀轉(zhuǎn)換

條紋消除質(zhì)地分析等

遙感影響的預(yù)處理一般包括：幾何校正

校正地物的幾何變形，對不同時期的遙感影像進行空間配準(zhǔn)。

在地形圖上選取地面控制點，利用GIS系統(tǒng)軟件找出各控制點的投影坐標(biāo)，然后運用遙感圖像處理軟件對分類結(jié)果進行幾何校正，使之具有統(tǒng)一的投影坐標(biāo)。幾何校正光譜比值

消除由地形因素（如坡度和坡向）引起的地物反射光譜的空間變異，增強植被和土壤輻射的差異。廣泛應(yīng)用于植被蓋度和生物量的評估中。主成分分析

通過降低空間維數(shù)，在數(shù)據(jù)信息的損失最低的前提下，消除或減少波段數(shù)據(jù)的重復(fù)，即降低波段間的相關(guān)性，同時加快計算機分類的速度。

光譜比值帽狀轉(zhuǎn)換

對原始波段數(shù)據(jù)進行線性轉(zhuǎn)換生成了亮度圖像、綠度圖像和濕度圖像，然后利用所生成的3個通道進行分類。這種變換廣泛應(yīng)用于植被類型分類的預(yù)處理。亮度圖顯示了各地物的亮度，高反射的地物亮度大，顏色淺；綠度圖主要是反映植被信息，植被多的地方綠度大，顏色淺；濕度圖反映水體、濕度信息，濕度大的地物亮度大，顏色淺。

帽狀轉(zhuǎn)換條紋消除

由于傳感器的振動、數(shù)據(jù)的傳輸和處理過程中產(chǎn)生的錯誤或其他原因，有時會使遙感影像呈現(xiàn)間隔均勻的條帶。

條紋消除能提高遙感影響的判讀性，增加分類的準(zhǔn)確性。

遙感影像解譯基礎(chǔ)方案第二步：選擇訓(xùn)練區(qū)

對于監(jiān)督分類：

訓(xùn)練樣區(qū)用于提取各類的特征參數(shù)，以對各類進行模擬對于非監(jiān)督分類

訓(xùn)練區(qū)輔助對簇分析結(jié)果的歸類第二步：選擇訓(xùn)練區(qū)

對于監(jiān)督分類：第三步：遙感影像分類

監(jiān)督分類：均勻選取各類型的訓(xùn)練區(qū)，計算機統(tǒng)計訓(xùn)練區(qū)內(nèi)遙感數(shù)據(jù)特征，然后把訓(xùn)練區(qū)數(shù)據(jù)特征傳遞給判別函數(shù)，判別函數(shù)再根據(jù)參數(shù)，判斷某一像元應(yīng)該屬于哪一類型，完成分類。非監(jiān)督分類：根據(jù)研究區(qū)盡可能有的景觀類型數(shù)，給出分類的類型數(shù)，遙感圖像處理軟件根據(jù)TM各波段光譜數(shù)據(jù)特征，自動等距離劃分出所給定的類型。