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(tái)空間運(yùn)載工具空中運(yùn)載工具地面運(yùn)載工具飛機(jī)氣球遙感用汽車遙感用艇船宇宙飛船航天飛機(jī)遙感平臺(tái)（航天遙感）（航空遙感）衛(wèi)星遙感平臺(tái)空間運(yùn)載工具空中運(yùn)載工具地面運(yùn)載工具飛機(jī)氣球遙感用汽3各種遙感平臺(tái)的相對(duì)高度3各種遙感平臺(tái)的相對(duì)高度遙感平臺(tái)——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(tái)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(tái)——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(gè)波段，分辨率除第六波段為120m外，其余均為30mETM+——EnhanceThematicMapperPlus增強(qiáng)型專題制圖儀8個(gè)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(gè)波段及其能夠測(cè)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(jiàn)藍(lán)光區(qū)識(shí)別水體、土壤和植被、識(shí)別針葉林與闊葉林植被、識(shí)別人為的（非自然）地表特征波段2（0.52-0.60μm）可見(jiàn)綠光區(qū)測(cè)量植被綠光反射峰值、識(shí)別人為的（非自然）地表特征波段3（0.60-0.90μm）可見(jiàn)紅光區(qū)監(jiān)測(cè)葉綠素吸收、識(shí)別植被類型、識(shí)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(shí)別植被類型及生物量、識(shí)別水體和土壤濕度波段5（1.55-1.75μm）中紅外反射區(qū)識(shí)別土壤溫度和植物含水量、識(shí)別雪和云波段6（10.4-12.5μm）遠(yuǎn)紅外反射區(qū)識(shí)別植被受脅迫程度和土壤溫度、測(cè)量地表熱量波段7（2.08-2.35）中紅外反射區(qū)識(shí)別礦物及巖石類型、識(shí)別植被含水量TM的7個(gè)波段及其能夠測(cè)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(duì)RGB三個(gè)波段的圖像賦予RGB三種顏色，一一對(duì)應(yīng)，合成后圖像的色彩與原地區(qū)或景物的實(shí)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(duì)不同的灰度或灰度范圍按值賦予不同的顏色或一個(gè)顏色系列，得到圖像的彩色與實(shí)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(duì)得來(lái)不同波段圖像分別賦予RGB三元色，并不與原來(lái)波段的RGB三個(gè)波段一一對(duì)應(yīng)，得到圖像的彩色與實(shí)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(jìn)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(gè)波段光譜圖像中：1、

第5個(gè)波段包含的地物信息最豐富

2、

3個(gè)可見(jiàn)光波段（即第1、2、3波段）3、兩個(gè)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(gè)波段信息有很大的獨(dú)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(lán)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(shí)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(lán)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(lán)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(duì)不同時(shí)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(lán)色、深藍(lán)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(jiàn)光波段信息的優(yōu)勢(shì)，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(jī)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(guó)利用美國(guó)的陸地衛(wèi)星專題制圖儀圖像成功地監(jiān)測(cè)了大興安嶺林火及災(zāi)后變化?？赏ㄟ^(guò)TM743彩色合成圖的分析來(lái)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(dá)1m）20遙感影像網(wǎng)址1，http://antwrp.gsfc.nStep1

登錄http:///data/，在此頁(yè)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(wèn)接口，單擊LandsatinWebInterfacestep2選擇數(shù)據(jù)訪問(wèn)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(gè)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(rèn)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(jìn)行查詢打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)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(huì)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(rèn)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(jìn)行查詢?nèi)绻W(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫(kù)中存在該地區(qū)的數(shù)據(jù)，則會(huì)顯示如圖：Step6單擊表格下方的SubmitQuery，進(jìn)行查詢Step7點(diǎn)擊PreviewandDownload，出現(xiàn)如下頁(yè)面，點(diǎn)擊Download，如圖:Step7點(diǎn)擊PreviewandDownload，出選擇MapSearch1、選擇MapSearch選擇MapSearch1、選擇MapSearchMapSearch2、在頁(yè)面左側(cè)選擇你需要下載的數(shù)據(jù)類型MapSearch2、在頁(yè)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(diǎn)擊之后，將會(huì)出現(xiàn)選中區(qū)域的影像數(shù)，Preview&Download也會(huì)高亮顯示，如下圖6、接下來(lái)就跟Path/Row方法中13、14兩步相同MapSearch5、點(diǎn)擊之后，將會(huì)出現(xiàn)選中區(qū)域的影像數(shù)，MapSearch4、點(diǎn)擊工具欄中的選擇工具，如上圖，之后點(diǎn)擊北京處的小紅框，如下圖MapSearch4、點(diǎn)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(duì)不同時(shí)期的遙感影像進(jìn)行空間配準(zhǔn)。

在地形圖上選取地面控制點(diǎn)，利用GIS系統(tǒng)軟件找出各控制點(diǎn)的投影坐標(biāo)，然后運(yùn)用遙感圖像處理軟件對(duì)分類結(jié)果進(jìn)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(qiáng)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(píng)估中。主成分分析

通過(guò)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(shí)加快計(jì)算機(jī)分類的速度。

光譜比值帽狀轉(zhuǎn)換

對(duì)原始波段數(shù)據(jù)進(jìn)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(gè)通道進(jìn)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(dòng)、數(shù)據(jù)的傳輸和處理過(guò)程中產(chǎn)生的錯(cuò)誤或其他原因，有時(shí)會(huì)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(duì)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(duì)各類進(jìn)行模擬對(duì)于非監(jiān)督分類

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

對(duì)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(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)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(dòng)等距離劃分出所給定的類型。