遙感與土地信息系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)習(xí)報(bào)告

1、<p>　　遙感與土地信息系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)習(xí)報(bào)告</p><p><b>　　姓名： </b></p><p><b>　　學(xué)號(hào)： </b></p><p><b>　　班級(jí)： </b></p><p><b>　　指導(dǎo)老師： <

2、/b></p><p><b>　　目錄</b></p><p>　　1、實(shí)習(xí)目的-3 -</p><p>　　2、實(shí)習(xí)內(nèi)容- 3 -</p><p>　　3、實(shí)習(xí)步驟- 3 -</p><p>　　3.1遙感影像解譯- 3 -</p><p>　　3.1.1

3、影像獲取- 3 -</p><p>　　3.1.2影像校正與配準(zhǔn)- 4 -</p><p>　　3.1.3影像增強(qiáng)- 9 -</p><p>　　3.1.3影像目視解譯- 13 -</p><p>　　3.1.4影像監(jiān)督分類- 22 -</p><p>　　3.1.5影像非監(jiān)督分類- 28 -</p&

4、gt;<p>　　3.1.6解譯結(jié)果整理- 32 -</p><p>　　3.1.7解譯結(jié)果輸出- 32 -</p><p>　　3.2數(shù)據(jù)庫(kù)建庫(kù)- 33 -</p><p>　　3.2.1SuperMap 空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)簡(jiǎn)介- 33 -</p><p>　　3.2.2數(shù)據(jù)庫(kù)建庫(kù)步驟- 33 -</p>

5、<p>　　3.3數(shù)據(jù)入庫(kù)- 35 -</p><p>　　1.3.1數(shù)據(jù)導(dǎo)入- 35 -</p><p>　　1.3.2數(shù)據(jù)檢查與處理- 35 -</p><p>　　1.3.3數(shù)據(jù)入庫(kù)- 36 -</p><p>　　3.4遙感影像解譯結(jié)果土地利用現(xiàn)狀圖制作- 37 -</p><p>　　3.

6、4.1專題圖的生成- 37 -</p><p>　　3.4.2編輯布局- 38 -</p><p>　　3.4.3土地利用現(xiàn)狀圖的導(dǎo)出- 39 -</p><p>　　4、實(shí)習(xí)總結(jié)- 40 -</p><p><b>　　1、實(shí)習(xí)目的</b></p><p>　　3S技術(shù)問世以來，由于其快

7、速高效的數(shù)據(jù)獲取、強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)處理分析、直觀生動(dòng)的地圖數(shù)據(jù)表達(dá)顯示能力，在空間信息采集、處理、應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)很快顯現(xiàn)出來，推動(dòng)了相關(guān)技術(shù)的迅猛發(fā)展，并被廣泛地應(yīng)用于國(guó)土、水利、交通、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、軍事等領(lǐng)域。從20世紀(jì)90年代開始，特別是隨著國(guó)土資源大調(diào)查項(xiàng)目的實(shí)施，3S技術(shù)已全面地應(yīng)用到土地資源調(diào)查評(píng)價(jià)領(lǐng)域，如利用GPS進(jìn)行土地資源野外測(cè)量，通過遙感進(jìn)行土地利用動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)，利用GIS建立土地資源空間數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行土地資源變化的空間分析與

8、制圖等等，為土地資源現(xiàn)狀調(diào)查、變化監(jiān)測(cè)、宏觀調(diào)控等提供了有力的技術(shù)支撐?？傊壳?S技術(shù)在土地資源管理中的應(yīng)用，不論是單一方式還是綜合、集成應(yīng)用，已經(jīng)充分地滲透到土地資源管理的各個(gè)方面，促進(jìn)了土地資源管理的決策科學(xué)化和現(xiàn)代化管理水平。因此作為土地資源管理專業(yè)的學(xué)生熟練的掌握3S技術(shù)是非常必要的，因此目前各個(gè)高校都將3S技術(shù)課程列為土地資源管理專業(yè)的核心課程。</p><p>　　遙感和土地信息系統(tǒng)作為土地資源管

9、理專業(yè)的重要課程之一，是實(shí)踐性、應(yīng)用性很強(qiáng)的技術(shù)學(xué)科。實(shí)習(xí)、實(shí)驗(yàn)在教學(xué)體系中占有非常重要的地位。實(shí)習(xí)的目的主要是：鞏固與加深理解課堂講授的理論知識(shí)，掌握具體的遙感圖像分析解譯技術(shù)與應(yīng)用方法、土地信息系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)；能夠根據(jù)遙感圖像，提取專題信息，進(jìn)行自動(dòng)分類識(shí)別和遙感地圖制圖；建立分類結(jié)果的空間數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)分類結(jié)果拓?fù)錁?gòu)建、拓?fù)錂z查、排除錯(cuò)誤，最后實(shí)現(xiàn)分類結(jié)果的入庫(kù)，數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單分析利用；能夠應(yīng)用遙感和土地信息系統(tǒng)技術(shù)開展應(yīng)用工作。<

10、/p><p><b>　　2、實(shí)習(xí)內(nèi)容</b></p><p>　　本次實(shí)習(xí)結(jié)合土地資源管理的教學(xué)大綱主要進(jìn)行以下內(nèi)容：1、遙感圖像解譯；2、土地利用信息建庫(kù)；3、解譯結(jié)果入庫(kù)；4、遙感影像解譯結(jié)果土地利用現(xiàn)狀圖制作。</p><p><b>　　3、實(shí)習(xí)步驟</b></p><p>　　本次實(shí)習(xí)主要是

11、使用ENVI4.7軟件進(jìn)行遙感影像解譯以及解譯結(jié)果整理和自動(dòng)矢量化；使用GIS軟件SuperMap Deskpro6.0結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件SQL server2000建立土地利用信息數(shù)據(jù)庫(kù)，通過Supermap Deskpro6.0進(jìn)行拓?fù)錂z查、錯(cuò)誤排除實(shí)現(xiàn)解譯結(jié)果的土地利用信息的入庫(kù)，應(yīng)用Supermap Deskpro6.0進(jìn)行土地利用信息的簡(jiǎn)單分析利用，生成土地利用現(xiàn)狀圖。具體步驟如下：</p><p>&

12、lt;b>　　3.1遙感影像解譯</b></p><p><b>　　3.1.1影像獲取</b></p><p>　　本次實(shí)習(xí)所獲取的遙感影像為ENVI4.7安裝文件自帶Landsat 7 TM影像影像。該影像為美國(guó)懷俄明州大角羊盆地(Bighorn Basin)的TM影像，經(jīng)過了輻射校正和幾何校正附帶了基本的地理坐標(biāo)信息。具體描述如下：</p

13、><p><b>　　ENVI </b></p><p>　　description = {Bighorn Basin, Landsat TM, Calibrated to Reflectance}</p><p>　　samples = 512</p><p>　　lines = 512</p><

14、p>　　bands = 6</p><p>　　header offset = 0</p><p>　　file type = ENVI Standard</p><p>　　data type = 1</p><p>　　interleave = bsq</p><p>　　sensor type = La

15、ndsat TM</p><p>　　byte order = 0</p><p>　　map info = {UTM, 1.000, 1.000, 277904.645, 4906894.331, 2.8500000000e+001, 2.8500000000e+001, 13, North, units=Meters}</p><p>　　coordinate

16、system string = {PROJCS["UTM_Zone_13N",GEOGCS["GCS_North_American_1927",DATUM["D_North_American_1927",SPHEROID["Clarke_1866",6378206.4,294.9786982]],PRIMEM["Greenwich",0.

17、0],UNIT["Degree",0.0174532925199433]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["False_Easting",500000.0],PARAMETER["False_Northing",0.0],PARAMETER["Central_Meridian",-

18、105.0],PARAMETER["Scale_Factor",0.9996],PARAMETER["Latitude_Of_Origin",0.0],UNIT["Meter",1.0]]}</p><p>　　wavelength units = Micrometers</p><p>　　z plot range = {0.0

19、0, 100.00}</p><p>　　z plot titles = {Wavelength, Reflectance}</p><p>　　band names = {TM Band 1, TM Band 2, TM Band 3, TM Band 4, TM Band 5, TM Band 7}</p><p>　　wavelength = {0.48500

20、0, 0.560000, 0.660000, 0.830000, 1.650000, 2.215000}</p><p>　　3.1.2影像校正與配準(zhǔn)</p><p>　　由于本次實(shí)習(xí)所獲取的遙感影像已經(jīng)經(jīng)過校正和配準(zhǔn)，不需要再次進(jìn)行。但為實(shí)驗(yàn)步驟遙感影像信息提取步驟的完整性這里對(duì)在ENVI軟件里進(jìn)行影像校正和配準(zhǔn)做簡(jiǎn)單的介紹。</p><p>　　3.1.2.1輻

21、射校正</p><p><b>　　(1)輻射定標(biāo)</b></p><p>　　a. 由于ENVI 4.7 中有專門進(jìn)行輻射定標(biāo)的模塊，因此實(shí)際的操作十分簡(jiǎn)單。將原始TM 影像打開以后，選擇Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat TM</p><p>　　b. 進(jìn)入下一步參

22、數(shù)選擇：根據(jù)傳感器類型選擇Landsat 4,5 或者7。從遙感影像的頭文件中獲取Data Acquisition 的時(shí)間，Sun elevation。如果用File–Open External File–Landsat–Fast 的方法打開header.dat（頭文件）的話，sun elevation 就已經(jīng)填好了。這里Calibration Type 注意選擇為Radiance。輸出文件，定標(biāo)就完成了。</p><

23、;p><b>　　(2)大氣校正</b></p><p>　　簡(jiǎn)單一點(diǎn)的大氣校正可以采用ENVI的FLAASH模塊，以下就是FLAASH操作的步驟：</p><p>　　a. FLAASH 模塊的進(jìn)入方法是Spectral–FLAASH，或者是Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–FLAASH。</

24、p><p>　　b. FLAASH 模塊的操作界面分為三塊：最上部設(shè)定輸入輸出文件；中間設(shè)定傳感器的參數(shù)；下部設(shè)定大氣參數(shù)。</p><p>　　c. 首先設(shè)定輸入輸出文件。FLAASH 模塊要求輸入輻亮度圖像，輸出反射率圖像。之前我們進(jìn)行了輻射定標(biāo)，得到輻亮度圖像，在這里要把BSQ 格式的圖像轉(zhuǎn)換為BIL 或者BIP 格式的圖像，然后再Input Radiance Image 中選擇轉(zhuǎn)換格式

25、后的圖像。(Basic Tools–Convert Data(BSQ,BIL,BIP))。這里注意，當(dāng)輸入圖像后，程序會(huì)讓你選擇Scale Factor，即原始輻亮度單位與ENVI 默認(rèn)輻亮度單位之間的比例。ENVI 默認(rèn)的輻亮度單位是μW/cm2 ?sr?nm，而之前我們做輻射定標(biāo)時(shí)單位是W/m2 ?sr?μm，二者之間轉(zhuǎn)換的比例是10，因此在下圖中選擇Single scale factor，填寫10.000。</p>

26、<p>　　d. 此外，如果TM 影像的頭文件中沒有波段的信息，在這里也要求你提供一個(gè).txt 文件以包含此信息。那么，準(zhǔn)備好一個(gè).txt 文件，其中含有一列TM 每個(gè)波段中心波長(zhǎng)的信息。</p><p>　　e. 在Output Reflectance File 和Output Directory for FLAASH files 里面設(shè)定輸出文件的文件名和位置。</p><p&g

27、t;　　f. 設(shè)定傳感器參數(shù)。首先是Scene Center Location，即遙感圖像中心的坐標(biāo)，以及Flight Date, Flight Time GMT，這三者都可以在TM 的頭文件中找到，填入即可。</p><p>　　g. 在Sensor Type 菜單中選擇Landsat TM5。此時(shí)Sensor altitude 自動(dòng)填上為705km。而Pixel Size 填為30m。</p>

28、<p>　　k. 根據(jù)遙感影像研究區(qū)實(shí)際情況，填寫Ground Elevation，比如華北平原可以寫為0.05km。</p><p>　　h. 最關(guān)鍵的為大氣參數(shù)部分:</p><p>　　a) Atmospheric Model( 大氣模式): 共有Sub-Arctic Winter (SAW) ，Mid-Latitude Winter (MLW)，U.S. Standard

29、 (US) ，Sub-Arctic Summer(SAS), Mid-Latitude Summer (MLS) 和Tropical (T) 。根據(jù)經(jīng)緯度和時(shí)間可以選定研究區(qū)的大氣模式，見ENVI Help。</p><p>　　b) Aerosol Model（氣溶膠模式）：有Rural, Urban, Maritime 和Tropospheric四種選擇。根據(jù)實(shí)際情況選擇即可。關(guān)于此四種模式的解釋見ENVI

30、Help。</p><p>　　c) 當(dāng)我們選擇TM 時(shí)，可選的參數(shù)還有Aerosol Retrieval 和Initial Visibility。這兩個(gè)參數(shù)對(duì)最后的結(jié)果又相當(dāng)重要的影像，因此最好能調(diào)查到當(dāng)?shù)氐腎nitial Visibility。此外，AERONET 在全世界各地有測(cè)定AOD（Atmospheric Optical Depth）的站點(diǎn)，可以查詢AOD 以后轉(zhuǎn)換為消光系數(shù)，通過消光系數(shù)估算能見度，

31、此步驟比較繁瑣，在此不予詳述。如果采用Aerosol Retrieval 中的K-T算法計(jì)算Visibility，且能夠計(jì)算出結(jié)果的話，則采用K-T 算法的能見度，否</p><p>　　則采用Initial Visibility 所指定的能見度。</p><p>　　d) 關(guān)于Aerosol Retrieval。如果選擇了下拉菜單中的K-T method，那么需要在Multispectr

32、al Settings 中設(shè)定參數(shù),在Assign Default Values Based on Retrieval Conditions 中選擇Over-land Retrieval Standard (660:2100nm)即可。根據(jù)不同的研究區(qū)可以設(shè)定不同的模式。其他設(shè)定可以不改變。點(diǎn)擊Apply即可。</p><p>　　3.1.2.2幾何校正</p><p>　　幾何校正就是從

33、具有幾何變形的圖像中消除變形的過程。而將地圖投影系統(tǒng)賦予圖像數(shù)據(jù)的過程，稱為地理參考（Geo-referencing）。由于幾何校正的遙感影像都需要遵循一定的地圖坐標(biāo)系統(tǒng)，因此幾何校正的過程包含了地理參考過程。</p><p>　　多項(xiàng)式糾正法（Polynomial），利用已知象元在影像上的位置（行列坐標(biāo)）及其相應(yīng)地理坐標(biāo)（可利用地圖獲?。┙⑿Ｕ儞Q多項(xiàng)式，進(jìn)而對(duì)整幅圖像進(jìn)行校正，是最常用的幾何校正方法?；诙?/p>

34、項(xiàng)式的幾何校正關(guān)鍵是控制點(diǎn)的選區(qū)。</p><p>　　多項(xiàng)式糾正法的精度與地面控制點(diǎn)（GCPs）的精度、分布、數(shù)量及糾正范圍有關(guān)，GCPs的位置精度越高，則幾何糾正的精度越高；GCPs分布應(yīng)盡可能在整幅圖像內(nèi)均勻分布，否則在GCPs密集區(qū)精度較高，在GCPs分布稀疏區(qū)出現(xiàn)較大誤差。</p><p>　　(1)打開文件待校正影像yuezhiyingxiang 和假設(shè)的已知影像czt_raw

35、1。</p><p>　　(2)查看地圖投影信息。記錄：czt_raw1，投影( 已知 ),橢球體參數(shù)（已知），分辨率（已知）；cztRef1，投影Projection( UTM),橢球體參數(shù)Datum（North America 1927），分辨率（30）。</p><p>　　(3)顯示圖像。Available Bands List窗口：點(diǎn)擊Display->New Displa

36、y，利用czt_raw1合成彩色圖像（R-5、G-4、B-3波段合成），點(diǎn)擊Load RGB在圖像窗口#1顯示圖像；點(diǎn)擊Display #1->New Display，利用cztRef1合成彩色圖像（R-5、G-4、B-3波段合成），點(diǎn)擊Load RGB在圖像窗口#2顯示圖像。</p><p>　　(4)打開控制點(diǎn)選擇窗口（Ground Controls Points Selection）。主菜單

37、：Map-> Registration->Select GCPs: Image to Map;窗口Image to Map Registration中設(shè)置: Select Registration Projection-- （ UTM），點(diǎn)擊Datum…，選擇Available Datums-（North America 1927），點(diǎn)擊OK按鈕，Zone（13），X Pixel Size（30 ），Y Pixel Size

38、（30）。</p><p>　　(5)打開#2 Pixel Locator。主影像窗口#2菜單：Tools-> Pixel Locator…。拖動(dòng)主影像窗口#2中的紅色框，觀察 #2 Zoom窗口中的變化和 #2 Pixel Locator中位置數(shù)據(jù)的變化。</p><p>　　(6)選擇控制點(diǎn)。將兩個(gè)Zoom窗口中的“十”字定位到同一地物對(duì)應(yīng)位置，點(diǎn)擊#2 Pixel L

39、ocator中的Export按鈕，點(diǎn)擊窗口Ground Controls Points Selection的Add Point按鈕，增加控制點(diǎn)。用同樣方法選擇10個(gè)以上控制點(diǎn)。如果剛輸入的控制點(diǎn)有誤，可點(diǎn)擊Delete Last Point 按鈕刪除。也可點(diǎn)擊Show List查看、修改控制點(diǎn)。</p><p>　　(7)檢查控制點(diǎn)。改變Degree為1，查看記錄：選取到的控制點(diǎn)數(shù)量有（11）個(gè)，最大均方根誤差R

40、MS Error，總體均方根誤差RMS Error；改變Degree為2，查看記錄：選取到的控制點(diǎn)數(shù)量有（11）個(gè)，最大均方根誤差RMS Error，總體均方根誤差RMS Error。</p><p>　　(8)保存控制點(diǎn)數(shù)據(jù)。窗口Ground Controls Points Selection菜單：File->Save GCPs w/ Coords…。指定文件名，保存控制點(diǎn)數(shù)據(jù)。</p>&

41、lt;p>　　(9)校正圖像。窗口Ground Controls Points Selection菜單：Options->Warp File；選擇文件czt_raw1，點(diǎn)擊OK。窗口Registration Parameters:改變Resampling為三次卷積內(nèi)插（Cubic Convolution），點(diǎn)擊Choose按鈕，輸入文件名，點(diǎn)擊打開。窗口Registration Parameters:點(diǎn)擊OK。</p&

42、gt;<p>　　(10)查看校正結(jié)果圖像的地圖投影信息。記錄：校正結(jié)果圖像文件名（yuezhiyingxiang），投影(UTM ),橢球體參數(shù)（North America 1927），分辨率（30m ）。</p><p>　　(11)顯示校正結(jié)果圖像。關(guān)閉除主菜單窗口和Available Bands List窗口以外的所有窗口，按步驟4中指定的方法，顯示校正結(jié)果圖像（窗口#1）和圖像cztRef

43、1（窗口#2）。</p><p>　　(12)檢查校正結(jié)果精度。影像窗口#1：Tools->Link->Geographic Link…（on）（on）;在兩個(gè)Zoom窗口中打開“十”字定位器；在影像的不同位置拖動(dòng)主影像窗口#1中的紅色框，觀察 #1 Zoom窗口中“十”字定位器位置和 #2 Zoom中窗口“十”字定位器位置是否對(duì)應(yīng)同一地物，如果偏差較大說明校正結(jié)果存在較大的誤差，分析其原因，重新選取

44、控制點(diǎn)進(jìn)行校正。</p><p>　　3.1.2.3正射校正</p><p>　　正射校正主要用來消除由于地形、攝影幾何和傳感器導(dǎo)致的幾何畸變，正射校正后的圖像具有精確的空間位置，全幅圖像具有統(tǒng)一的比例尺，可以象地形圖一樣進(jìn)行測(cè)量和定位，從而成為GIS重要的數(shù)據(jù)源。</p><p>　　ENVI的正射校正模塊一般主要用于對(duì)推帚式掃描成像傳感器獲得的圖像（目前主要是A

45、STER、IKONOS, OrbView-3, QuickBird, SPOT和 CARTOSAT-1等）運(yùn)用RPC模型進(jìn)行校正。這些傳感器獲取的數(shù)據(jù)里包含有一個(gè)從星歷表產(chǎn)生的輔助RPC文件，ENVI就是利用這個(gè)文件來進(jìn)行正射校正的。對(duì)于Landsat TM影像還不支持其正射校正，所以這里不進(jìn)行次操作。</p><p><b>　　3.1.3影像增強(qiáng)</b></p><p

46、>　　3.1.3.1空間域增強(qiáng)</p><p><b>　　(1)點(diǎn)運(yùn)算</b></p><p>　　a.線性變換（Linear Transformation）：</p><p>　　線性對(duì)比度拉伸是系統(tǒng)默認(rèn)的交互式拉伸。線性拉伸的最小和最大值分別設(shè)置為0 和255，兩者之間的所有其它值設(shè)置為中間的線性輸出值。選擇Stretch_Type

47、 > Linear Contrast Stretch。要限定最小和最大輸入值。使用鼠標(biāo)左鍵，移動(dòng)輸入直方圖上的垂直線到所需要的位置。</p><p>　　b.分段線性變換（piecewise Linear Transformation）：</p><p>　　c.非線性變換（Non-linear Transformation）：</p><p><b&g

48、t;　　a)、高斯拉伸變換</b></p><p>　　選擇Stretch_Type>Gaussian。輸入拉伸的最小和最大值,要手動(dòng)地輸入所需要的標(biāo)準(zhǔn)差值，選擇Options > SetGaussian Stdv.</p><p>　　b)、平方根拉伸（Square Root）：選擇Stretch_Type>Square Root</p>&l

49、t;p>　　d.直方圖均衡化（Histogram Equalization）：選擇Stretch_Type > Equalization。</p><p>　　e.直方圖規(guī)定化（Histogram Arbitrary）：選擇Stretch_Type > Arbitrary。</p><p>　　f.直方圖匹配（Histogram Matching）：</p>

50、<p>　　選擇Enhance>Histogram Matching。使用Histogram Matching 工具可以自動(dòng)地把一幅顯示圖像的直方圖匹配到另一幅上，從而使兩幅圖像的亮度分布盡可能地接近。使用該功能以后，在該功能被啟動(dòng)的窗口內(nèi)，輸入直方圖將發(fā)生變化，以與所選圖像顯示窗口的當(dāng)前輸出直方圖相匹配。在灰階和彩色圖像上，都可以使用該功能，也可以為輸入直方圖選擇來源，必須顯示至少兩幅圖像。</p>&

51、lt;p><b>　　(2)鄰域運(yùn)算</b></p><p>　　卷積濾波：卷積是一種濾波方法，它產(chǎn)生一幅輸出圖像（圖像上，一個(gè)給定像元的亮度值是其周圍像元亮度值加權(quán)平均的函數(shù)）。用戶選擇變換核用于圖像列卷積生成一個(gè)新的空間濾波圖像。選擇Filter > Convolutions >一種濾波類型。但一些特別的濾波（如Sobel 和Roberts）有自己的默認(rèn)值，是不能改變的

52、。選擇這些濾波時(shí)，不會(huì)出現(xiàn)變換核大小的選項(xiàng)。</p><p><b>　　a、高通濾波：</b></p><p>　　高通濾波在保持高頻信息的同時(shí)，消除了圖像中的低頻成分。它可以用來增強(qiáng)不同區(qū)域之間的邊緣，猶如使圖像尖銳化。通過運(yùn)用一個(gè)具有高中心值的變換核來完成（典型地周圍是負(fù)值權(quán)重）。高通濾波變換核的大小必須是奇數(shù)。</p><p><

53、b>　　b、低通濾波：</b></p><p>　　低頻濾波保存了圖像中的低頻成分。使圖像平滑，默認(rèn)的變換核的大小是3x3，使用外位值的均值來替代中心像元值。</p><p><b>　　c、拉普拉斯濾波：</b></p><p>　　拉普拉斯濾波是第二個(gè)派生的邊緣增強(qiáng)濾波，它的運(yùn)行不用考慮邊緣的方向。拉普拉斯濾波強(qiáng)調(diào)圖像中的

54、最大值，它用到的變換核的南北向與東西向權(quán)重均為負(fù)值，中心為“0”。所有的拉普拉斯濾波變換核的大小都必須是奇數(shù)。</p><p><b>　　d、高斯濾波：</b></p><p>　　高斯濾波高斯濾波通過一個(gè)指定大小的高斯卷積函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行濾波。默認(rèn)的變換核大小是3×3，且變換核的大小必須是奇數(shù)。</p><p><b>　

55、　e、中值濾波：</b></p><p>　　中值濾波在保留比變換核大的邊緣的同時(shí)，平滑圖像。ENVI 的中值濾波用一個(gè)濾波器大小限定的鄰近區(qū)的中值代替每一個(gè)中心像元值。</p><p>　　f、Sobel濾波：</p><p>　　Sobel 濾波器是非線性邊緣增強(qiáng)，它特別地用到了Sobel 函數(shù)的近似值，是一個(gè)預(yù)先設(shè)置了3×3 的，非線性邊

56、緣增強(qiáng)的算子。濾波器的大小不能更改，也無法編輯變換核的大小。</p><p>　　羅伯特濾波器是一個(gè)類似于Sobel 的邊緣探測(cè)器濾波。是一種特殊的濾波，是一個(gè)簡(jiǎn)單的兩維空間的差分方法，用于邊緣尖銳化和隔離。濾波器的大小不能被更改，也不能編輯變換核的大小。</p><p>　　3.1.3.2頻率域增強(qiáng)</p><p><b>　　(1)傅里葉變換</

57、b></p><p>　　a.快速傅里葉變換：正向的FFT 生成的圖像能顯示水平和垂直空間上的頻率成分。圖像的平均亮度值顯示在變換后圖像的中心。遠(yuǎn)離中心的像元代表圖像中增加的空間頻率成分。這一濾波能被設(shè)計(jì)為消除特殊的頻率成分，并能進(jìn)行逆向變換。</p><p>　　(2)定義FFT 濾波器:FFT 濾波能直接被限定或作為一幅顯示的正向變換的圖像。濾波類型包括circular pass

58、 and cut ， badpass and cut 以及user-drawnpass and cut。用戶定義的濾波器用ENVI 的注記功能描述。建立自定義的FFT 濾波器：當(dāng)選擇上“Circular Pass”或“Circular Cut”濾波器時(shí)（分別是低通和高通濾波），出現(xiàn)“Radius”文本框，需要輸入濾波半徑（范圍，用像元表示）。當(dāng)選擇上“Band Pass”或“Band Cut”濾波器時(shí)，出現(xiàn)“Inner Radius”和

59、“OuterRadius”文本框，在相應(yīng)位置上鍵入需要的數(shù)值。用“Number of Border Pixels”參數(shù)控制用于taper 濾波器（平滑濾波邊緣）的像元數(shù)。零值代表沒有平滑。</p><p><b>　　(2)頻率域平滑：</b></p><p>　　先對(duì)影像進(jìn)行FFT 變換（使用低通濾波），之后對(duì)得到的進(jìn)行Inverse FFT 變換進(jìn)而得到平滑處理的

60、影響。</p><p><b>　　(3)頻率域銳化：</b></p><p>　　先對(duì)影像進(jìn)行FFT 變換（使用高通濾波），之后對(duì)得到的進(jìn)行Inverse FFT 變換進(jìn)而得到平滑處理的影響。</p><p>　　3.1.3.3彩色增強(qiáng)</p><p><b>　　(1)偽彩色增強(qiáng)：</b><

61、;/p><p>　　將亮度值等間隔分割分別賦予不同的色彩，合成處理的過程。在主圖像窗口，選擇overlay > Density Slice。將出現(xiàn)#1 Density Slice 對(duì)話框，在“Defined Density Slice Ranges” 下列有八個(gè)系統(tǒng)默認(rèn)范圍。在適當(dāng)?shù)奈谋究蛑休斎胨枰淖钚『妥畲笾?，來改變密度分割的范圍。如要重新設(shè)置數(shù)據(jù)范圍到初始值，點(diǎn)擊“Reset”。</p>

62、<p><b>　　(2)假彩色增強(qiáng)：</b></p><p>　　將不同波段的影像分別賦予不同的色彩，合成處理的過程。如分別賦予TM 圖像3、2、1 波段色彩R、G、B；a、從Available Bands List 內(nèi)，選擇“RGB Color” 切換按鈕。b、在序列中點(diǎn)擊所需要顯示的紅、綠和藍(lán)波段名c、一旦波段名導(dǎo)入到標(biāo)簽為“R:”、“G:”、“B:” 的文本框中，點(diǎn)擊“Lo

63、ad RGB”來顯示彩色合成圖像。</p><p><b>　　(3)真彩色增強(qiáng)：</b></p><p>　　將不同波段的影像分別賦予不同的色彩，合成處理的過程。如分別賦予TM 圖像3、2、1 波段色彩R、G、B；從Available Bands List 內(nèi)，選擇“RGB Color” 切換按鈕。在序列中點(diǎn)擊所需要顯示的紅、綠和藍(lán)波段名一旦波段名導(dǎo)入到標(biāo)簽為“R:

64、”、“G:”、“B:” 的文本框中，點(diǎn)擊“Load RGB”來顯示彩色合成圖像。</p><p>　　3.1.3.4多圖像代數(shù)運(yùn)算</p><p>　　Band Math 功能提供了一個(gè)靈活的圖像處理工具，其中許多功能是無法在任何其它的圖像處理系統(tǒng)中獲得的。由于每個(gè)用戶都有獨(dú)特的需求，因此該功能允許用戶自己定義處理算法，并將之應(yīng)用到打開的波段或整個(gè)圖像中，可以根據(jù)需要自定義簡(jiǎn)單或復(fù)雜的處理

65、程序。</p><p>　　選擇Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression” 的文本框內(nèi)，輸入變量名和所需要的數(shù)學(xué)運(yùn)算符。變量名必須以字符“b” 或“B”開頭，后面跟著5 個(gè)以內(nèi)的數(shù)字字符。如計(jì)算三個(gè)波段的平均值，數(shù)學(xué)方程式：（float（b1）+float（b2）+float（b3））/3.0，一旦一個(gè)有效的表達(dá)式被輸入，點(diǎn)擊“OK”處理。將出現(xiàn)Variab

66、le to BandPairings 對(duì)話框。</p><p>　　3.1.3.5多光譜圖像變換</p><p><b>　　(1)主成分變換：</b></p><p>　　主成分分析（PCA）用多波段數(shù)據(jù)的一個(gè)線性變換，變換數(shù)據(jù)到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)，以使數(shù)據(jù)的差異達(dá)到最大。這一技術(shù)對(duì)于增強(qiáng)信息含量、隔離噪聲、減少數(shù)據(jù)維數(shù)非常有用。</p&

67、gt;<p><b>　　(2)纓帽變換：</b></p><p>　　纓帽變換是一種通用的植被指數(shù)，可以被用于Landsat MMS 或Landsat TM 等數(shù)據(jù)。選擇Transforms > Tassled Cap。出現(xiàn)Tasseled Cap Transformation Input File對(duì)話框時(shí)，選擇輸入文件。用下拉菜單，選擇“Input File Type

68、”（ Landsat 5TM 、LandsatMSS、Landsat 7 ETM ）。</p><p>　　3.1.3.6本次影像解譯所進(jìn)行的解譯</p><p>　　本次實(shí)習(xí)通過上述多種影像增強(qiáng)方法的操作結(jié)果對(duì)比，發(fā)現(xiàn)該影像只進(jìn)行真彩色增強(qiáng)和直方圖均衡化的結(jié)果易于區(qū)分，有利于后述的遙感影像目視解譯和分類的進(jìn)行。如下圖是該影像進(jìn)行直方圖均衡化和真彩色增強(qiáng)后的效果：</p>&

69、lt;p>　　3.1.3影像目視解譯</p><p>　　3.1.3.1影像目視解譯的原理</p><p>　　在遙感影像上，不同的地物有不同的特征，這些影像特征是判讀識(shí)別各種地物的依據(jù)，這些都稱為判讀或解譯標(biāo)志。解譯標(biāo)志包括直接和間接解譯標(biāo)志：</p><p><b>　?。?）直接判讀標(biāo)志</b></p><p&g

70、t;　　a.形狀 影像的形狀是指物體的一般形式或在輪廓上的反映。各種物體都具有一定的形狀和特有的輻射特性。同種物體在圖象上有相同的灰度特征，這些同灰度的像素在圖象上的分布就構(gòu)成與物體相似的形狀。隨著圖像比例尺的變化，“形狀”的含義也不相同，一般情況下，大比例尺圖像上所代表的是物體本身的幾何形狀，而小比例尺圖象上則表示同類物體的分布形狀。有些物體的形狀非常特殊，其平面圖形是該物體的結(jié)構(gòu)、組成和功能的生要標(biāo)志，有時(shí)甚至是關(guān)鍵，所以“形狀”是

71、判讀的重要工具。</p><p>　　b.大小 物體在圖像上的大小也是判讀標(biāo)志之一。“大小”的含義隨圖像比例尺的變化而不同：大比例尺圖像上，量測(cè)的是單個(gè)物體的大小，而小比例尺圖像上，只能量測(cè)同類物體分布范圍的大小。</p><p>　　c.顏色和色調(diào) 顏色一般指彩色圖像而言，當(dāng)彩色攝影和假彩色合成技術(shù)發(fā)展起來之后，顏色的差別可以進(jìn)一步反映了地物間的細(xì)小差別，為判讀人員提供更多的信息。人眼對(duì)

72、彩色的分辨能力遠(yuǎn)比對(duì)黑白色調(diào)差的分辨率能力強(qiáng)，因而顏色可作為彩色圖像判讀的標(biāo)志。對(duì)多波段彩色合成圖像的判讀，往往可依據(jù)顏色的差別來確定地物與地物間或地物與背景間的邊緣線，從而區(qū)分出各類物體。 色調(diào)是人眼對(duì)圖像灰度大小的生理感受。人眼不能確切地分辨出灰度值，但能感受到灰度大小的變化，灰度大者色調(diào)深，灰度小者色調(diào)淺。 圖像色調(diào)的深與淺，與物體的輻射特性是緊密相關(guān)的。一般情況下，反射率高的物體，接收的能量大，圖像的色調(diào)就淺；反之則深。因此同一

73、環(huán)境條件下的圖像上色調(diào)的差異即是不同物體在圖像上的反映。</p><p>　　d.陰影 陰影的形式與物體輻射能量的方向有關(guān)，對(duì)反射輻射能來說與方向反射因子有關(guān)。在導(dǎo)出輻射傳輸方程式時(shí)，是把地表當(dāng)作朗伯反射體看；而實(shí)際上地表的坡向和坡度都嚴(yán)重影響傳感器方向的反射能量大小，以及物體之間的相互遮擋，都使圖像上產(chǎn)生陰影。陰影有本影和落影之分。本影是象片上地物未被陽(yáng)光直接照射到的陰暗部分；落影是在地物背光方向地物投射到地面

74、的陰影在象片上的構(gòu)象。 陰影會(huì)對(duì)目視判讀產(chǎn)生相互矛盾的影響。一方面，人們可以利用陰影的立體感，判讀地形地貌特征，大比例尺圖像上，還可利用陰影判讀物體的側(cè)視圖形，按落影的長(zhǎng)和成像時(shí)間的太陽(yáng)高度角量測(cè)物體的高度、單株樹木的干粗等。另一方面，陰影區(qū)中的物體不易判讀甚至根本無法判讀。</p><p>　　e.位置 自然界的物體之間往往存在一定的聯(lián)系，有時(shí)甚至是相互依存的。例如橋梁與道路和水系，居民地與道路，土質(zhì)與植被，地

75、貌與地質(zhì)等。因此物體所處的位置也是幫助判讀人員確定物體屬性的重要標(biāo)志之一。</p><p>　　f.結(jié)構(gòu)（圖案） 指自然界與人文特征重復(fù)出現(xiàn)的排列格式，如農(nóng)業(yè)復(fù)合體（農(nóng)田與果園），地形特征，建筑物布局等組成一定的格式。</p><p>　　g.紋理 紋理指微色調(diào)的變化，紋理特征有光滑的、波紋形的、斑紋形的、線性的和不規(guī)則的等多種形態(tài)。利用紋理特征可以區(qū)分色調(diào)總體相同的兩類物體，紋理也可以作

76、為分類圖像再細(xì)分的基本準(zhǔn)則。</p><p>　　h.分辨率 分辯率比其他許多圖像特征（標(biāo)志），更取決于遙感系統(tǒng)本身，而與物體的特性關(guān)系則小些。傳感器本身因素包括性能、設(shè)計(jì)要求和遙感過程中的環(huán)境條件、以及獲取數(shù)據(jù)以后的處理等。當(dāng)圖像上的物體小于圖像分辨率時(shí)，則不能進(jìn)行判讀。</p><p>　　i.立體外貌 對(duì)有一定重疊度圖像，可以進(jìn)行立體觀察。各物體的立體外貌，在立體模型中的顯示與真實(shí)情

77、況相似。當(dāng)其他標(biāo)志都相同或相近時(shí)，立體外貌則是很好的判讀標(biāo)志。 以上這些直接判讀標(biāo)志，雖然在圖像上都可以直接判讀出來，即能直接確定物體的屬性。但對(duì)于不同的圖像類型，不同的圖像比例尺和不同的分析研究目的，各直接判讀標(biāo)志的重要性也有所不同。例如，假彩色圖像比其他圖像更強(qiáng)調(diào)色調(diào)（顏色）的差別，因?yàn)橥环鶊D像上顏色的微小差別，即代表不同的物體特征；細(xì)微分類比粗略分類更強(qiáng)調(diào)紋理特征；進(jìn)行高差判讀時(shí)則以陰影為主要標(biāo)志等。</p>&l

78、t;p>　　(2) 間接判讀標(biāo)志</p><p>　　各判讀標(biāo)志都隨圖像比例尺縮小而逐漸失去其直接性。有許多判讀目的不能根據(jù)圖像的直接判讀標(biāo)志判讀出來，例如城市人口數(shù)判讀，某一社會(huì)階層的經(jīng)濟(jì)狀況等。這些專題的判讀，可以按下述間接標(biāo)志為依據(jù)： </p><p>　　a.水系 水系的類型和結(jié)構(gòu)受地形和基巖類型的控制，基巖的巖性、走向決定了地形地貌的結(jié)構(gòu)和走向，因而也就決定了水系類型和結(jié)構(gòu)

79、。反言之，水系的類型結(jié)構(gòu)也就指示出基巖巖性和地貌特征。 水系密度大，表示地表徑流發(fā)育、支流多，土壤和巖石的透水性差，顆粒細(xì)，易于被流水侵蝕。密度小，表示地表徑流不發(fā)育，土壤的透水性能好，水系稀疏，水土流失少。 水系分布均勻時(shí)，表示巖性均勻一致。巖性復(fù)雜地區(qū)水系的流水方向常急轉(zhuǎn)彎，河流縱斷面高差突變多形成瀑布、跌水等河段。 各種水系結(jié)構(gòu)、類型都表示基巖的不同特性及地質(zhì)構(gòu)造，氣候條件、地貌類型、植被覆蓋密度和人工活動(dòng)等。 水系在遙感圖像上反

80、映最明顯，最易判讀。在水系判讀的基礎(chǔ)上，可以根據(jù)水系的特征分析推斷出其它地表特征。</p><p>　　b.地貌 各種地貌形態(tài)由不同的巖性、造山運(yùn)動(dòng)、風(fēng)蝕和水蝕作用形成。巖性不同抵抗風(fēng)、水等外等侵蝕的能力也不同，一般抗外力能力強(qiáng)的巖石形成陡峻山地地貌，抗外力弱的巖石則形成平緩的丘陵或平地。 地貌形態(tài)特征決定了水系的類型，植被子的分布、土壤的特性等。因此，在圖像上判讀出了地貌形態(tài)后，可按其他要素與地貌的關(guān)系，推斷出

81、圖像上無直接標(biāo)志的特征。如植被子類型、土壤類型甚至植物種類等。 遙感圖像上地貌類型的顯示和水系一樣明顯，由于遙感圖像一般是低太陽(yáng)高度角成像，地形起伏產(chǎn)生的陰影十分明顯，按陰影的長(zhǎng)度和色調(diào)的深淺，能確定坡度和比高、進(jìn)而確定地貌類型——山地、丘陵、平地等。 </p><p>　　c.土質(zhì) 土質(zhì)包括各類土壤、裸露巖石、戈壁、沙漠等，各種土質(zhì)所處的自然環(huán)境不同其水分、鹽分、堿分和腐殖質(zhì)含量亦不相同。土壤的成因不同，又有不

82、同的顏色——黑土、褐土、黃土、紅壤等，這些區(qū)別都造成不同的輻射特性。 另外，土質(zhì)和植被是緊密相關(guān)的，一定類型的土質(zhì)，生長(zhǎng)一定類型的植被。反之，植被的生長(zhǎng)發(fā)育又影響到土質(zhì)的組成成分。 土質(zhì)在遙感圖像上的表征除大片沙漠、戈壁和裸露巖石外，不是很明顯的，要判斷出土壤類型需根據(jù)土壤與其他易判讀要素之間的聯(lián)系來分析判斷。</p><p>　　d.植被 植被的種類、生長(zhǎng)狀況、分布規(guī)律，在一定程度上受巖性、地貌、土質(zhì)、氣候等因

83、素的控制。不同種類的植物要在一定的自然環(huán)境中才能生長(zhǎng)，一般而言，受氣候條件的影響最大，但由于基巖的分布以及沉積物的成分、粒度、含水性、礦化度、鹽堿度及有害元素等的影響，使植物群落的外貌、種屬、生長(zhǎng)狀態(tài)等都發(fā)生了一些生態(tài)變化。 植物在遙感圖像上的反映也是相當(dāng)明顯的，用植物的特征來分析判斷與之有關(guān)的其他要素，效果很好。反之，也可以按其他影響植物發(fā)育的自然地理因素的分布規(guī)律，來判斷植物群落的分布、類型和種類等。 大比例尺圖像判讀，植被往往是一

84、種有害因素，茂密的森林往往掩蓋大量地形特征，尤其對(duì)立體觀測(cè)的影響較大。</p><p>　　e.氣候 地球上氣候變化很有規(guī)律性，人們按其變化規(guī)律分成各類氣候帶：由赤道向兩極，由沿海向內(nèi)陸分成水平氣候帶；由山下向山頭分成垂直氣候帶。 氣候條件控制植物生長(zhǎng)特征，水系發(fā)育特征，地貌土質(zhì)發(fā)育特征等。這些要素反過來又影響氣候條件，形成區(qū)域氣候。 氣候條件在遙感圖像上毫無特征標(biāo)志，但人們根據(jù)自然地理位置可以了解其氣候變化情況

85、，進(jìn)而分析判斷受氣候條件控制的各要素的特征，諸如植物種屬、密度；地貌特征；土壤性質(zhì)；水第結(jié)構(gòu)等。</p><p>　　f.人文活動(dòng) 人文活動(dòng)往往局部地改變自然環(huán)境，使其有利于人類社會(huì)的發(fā)展。但計(jì)劃的開發(fā)自然資源，往往又會(huì)造成生態(tài)平衡嚴(yán)重破壞，使自然地理要素的內(nèi)在聯(lián)系遭到破壞。 遙感圖像反映人文活動(dòng)的痕跡，大部分能在大比例尺圖像上判讀出來，小比例尺圖像上只能反映大型人文活動(dòng)的痕跡，如鐵路建筑、堤壩工程、圍湖造田、防

86、護(hù)林帶、城市發(fā)展、工礦設(shè)施及農(nóng)業(yè)活動(dòng)等。 人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境生態(tài)的破壞，用多時(shí)相圖像對(duì)比分析，也是顯而易見的。 上述各類判讀標(biāo)志中，在航空遙感圖像判讀時(shí)，直接判讀中起主導(dǎo)作用；但在航天遙感圖像判讀中，間接判讀標(biāo)志與直接判讀標(biāo)志起著同等重要的作用。</p><p>　　3.1.4.2遙感影像目視解譯方法</p><p>　?。?）總體觀察 觀察圖像特征，分析圖像對(duì)判讀目的任務(wù)的可判讀性和各判讀目

87、標(biāo)間的內(nèi)在聯(lián)系。觀察各種直接判讀標(biāo)志在圖像上的反映，從而可以把圖像分成大類別以及其他易于識(shí)別的地面特征。</p><p>　　（2）對(duì)比分析 對(duì)比分析包括多波段、多時(shí)域圖像、多類型圖像的對(duì)比分析和各判讀標(biāo)志的對(duì)比分析。多波段圖像對(duì)比有利于識(shí)別在某一波段圖像上灰度相近但在其它波段圖像上灰度差別較大的物體；多時(shí)域圖像對(duì)比分析主要用于物體的變化繁衍情況監(jiān)測(cè)；而多各個(gè)類型圖像對(duì)比分析則包括不同成像方式、不同光源成像、不同

88、比例尺圖像等之間的對(duì)比。 各種直接判讀標(biāo)志之間的對(duì)比分析，可以識(shí)別標(biāo)志相同（如色調(diào)、形狀），而另一些標(biāo)識(shí)不同（紋理、結(jié)構(gòu)）的物體。對(duì)比分析可以增加不同物體在圖像上的差別，以達(dá)到識(shí)別目的。</p><p>　　（3）綜合分析 綜合分析主要應(yīng)用間接判讀標(biāo)志、已有的判讀資料、統(tǒng)計(jì)資料，對(duì)圖像上表現(xiàn)得很不明顯，或毫無表現(xiàn)的物體、現(xiàn)象進(jìn)行判讀。間接判讀標(biāo)志之間相互制約、相互依存。根據(jù)這一特點(diǎn)，可作更加深入細(xì)致的判讀。如對(duì)已

89、知判讀為農(nóng)作物的影像范圍，按農(nóng)作物與氣候、地貌、土質(zhì)的依賴關(guān)系，可以進(jìn)一步區(qū)別出作物的種屬；河口泥沙沉積的速度、數(shù)量與河流匯水區(qū)域的土質(zhì)、地貌、植被等因素有關(guān)，長(zhǎng)江、黃河河口泥沙沉積情況不同，正是因?yàn)榱饔騼?nèi)的自然環(huán)境不同所至。 地圖資料和統(tǒng)計(jì)資料是前人勞動(dòng)的可靠結(jié)果，在判讀中起著重要的參考作用，但必須結(jié)合現(xiàn)有圖像進(jìn)行綜合分析，才能取得滿意的結(jié)果。實(shí)地調(diào)查資料，限于某些地區(qū)或某些類別的抽樣，不一定完全代表整個(gè)判讀范圍的全部特征。只有在綜合

90、分析的基礎(chǔ)上，才能恰當(dāng)應(yīng)用、正確判讀。</p><p>　?。?）參數(shù)分析 參數(shù)分析是在空間遙感的同時(shí)，測(cè)定遙感區(qū)域內(nèi)一些典型物體（樣本）的輻射特性數(shù)據(jù)、大氣透過率和遙感器響應(yīng)率等數(shù)據(jù)，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，達(dá)到區(qū)分物體的目的。 大氣透過率的測(cè)定可同時(shí)在空間和地面測(cè)定太陽(yáng)輻射照度，按簡(jiǎn)單比值確定。儀器響應(yīng)率由實(shí)驗(yàn)室或飛行定標(biāo)獲取。 利用這些數(shù)據(jù)判定未知物體屬性可從兩個(gè)方面進(jìn)行。其一，用樣本在圖像上的灰度與其他影

91、像塊比較，凡灰度與某樣本灰度值相同者，則與該樣本同屬性；其二，由地面大量測(cè)定各種物體的反射特性或發(fā)射特性，然后把它們轉(zhuǎn)化成灰度。然后根據(jù)遙感區(qū)域內(nèi)各種物體的灰度，比較圖像上的灰度，即可確定各類物體的分布范圍。</p><p>　　3.1.4.3影像目視解譯的步驟</p><p>　　根據(jù)第二次土地調(diào)查工作特點(diǎn)，我們?cè)趫D像解譯過程中，應(yīng)從已知到未知、先易后難、先整體后局部、先宏觀后微觀、先線

92、形后圖形的工作過程來進(jìn)行圖像解譯。</p><p>　　從已知到未知是第二次土地調(diào)查遙感圖像解譯必須遵循的原則。 “已知”就是解譯自己最熟悉掌握最準(zhǔn)確的地類、地物, 如耕地、林地、居民點(diǎn)、道路等直觀的地類、地物。所謂的未知是指圖像上的影像顯示， 根據(jù)已有的解譯標(biāo)志，來判斷出的地類、地物。</p><p>　　先易后難是指易識(shí)別的地類、地物先確認(rèn), 然后根據(jù)客觀規(guī)律和影像特征、權(quán)屬界線等相關(guān)

93、條件，推理、判斷確定地類、地物的過程。</p><p>　　先整體后局部，先宏觀后微觀, 先圖形后線形等步驟亦屬先易后難的組成部分。它主要是指土地調(diào)查過程中，應(yīng)掌握整個(gè)作業(yè)區(qū)域的基本情況，確定整體的輪廓，根據(jù)區(qū)域地類組成特點(diǎn)，逐漸深入，逐步細(xì)化地類、地物。由于土地利用現(xiàn)狀圖是由圖斑組成的，劃分圖斑的骨架是線狀地物，因此我們應(yīng)首先判斷線狀地物，然后再填充由現(xiàn)狀地物分割圖斑的地類。 </p><p

94、>　　例如, 我們?cè)谧鳂I(yè)某一區(qū)域時(shí)，首先應(yīng)知道地域特點(diǎn)是農(nóng)區(qū)、山區(qū)、還是半山區(qū)，根據(jù)地域特點(diǎn)判斷此區(qū)域的主地類是什么，將認(rèn)知的地類、地物首先勾繪出來，然后再逐漸深入、細(xì)化，最后根據(jù)分析、推理確定較難解譯的影像。</p><p>　　3.1.3.4解譯標(biāo)志的建立</p><p>　　它能直接反映判別地物信息的影像特征，解譯者利用這些標(biāo)志在圖像上識(shí)別地類、地物或現(xiàn)象的性質(zhì)、類型或狀況，有

95、利于解譯者對(duì)遙感信息做出正確判斷和采集，這對(duì)于第二次土地調(diào)查采用人機(jī)交互方式從遙感影像上采集地類、地物等基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)是十分必要的，尤其是在作業(yè)區(qū)范圍很大、作業(yè)人員知識(shí)背景差異大且外業(yè)踏勘不足的情況下，可以使作業(yè)人員迅速適應(yīng)解譯區(qū)的地類、地物和解譯采集要求。遙感影像解譯標(biāo)志的建立在第二次土地調(diào)查工作中，可以提高遙感影像數(shù)據(jù)采集的效率，使其更準(zhǔn)確、更客觀、更統(tǒng)一。</p><p>　　(1)不同土地利用類型影像特

96、征區(qū)分</p><p>　　a.耕地：平原區(qū)耕地具有規(guī)則的幾何形狀，紋理平滑細(xì)膩，地塊邊界多有路、渠、田間防護(hù)林網(wǎng)等。山區(qū)、半山區(qū)耕地多為不規(guī)則的幾何形狀，一般都有農(nóng)村道路連接。色調(diào)隨土壤、濕度、農(nóng)作物種類、及生長(zhǎng)季節(jié)不同而變化。注意區(qū)分特殊用地里相似紋理的圖斑，不視為耕地，山區(qū)陰坡相似紋理的圖斑也不是耕地，應(yīng)為其他草地。</p><p>　　a）水田一般地勢(shì)平坦，格網(wǎng)比較密集，并且比較清

97、晰。周邊灌溉系統(tǒng)完善，附近有較大的江、河、湖、水庫(kù)等。</p><p>　　b）水澆地具有灌溉設(shè)施和水源保證。水澆地影像上較為平坦、整齊，可見灌溉渠系，形態(tài)類似水田，主要分布在大的居民地周圍。地塊規(guī)則細(xì)碎，色彩不均一。大棚為水澆地。</p><p>　　c）旱地平原區(qū)形狀較規(guī)則，地塊較大，缺少灌溉設(shè)施。山區(qū)半山區(qū)由于地形原因常常不規(guī)則，種植作物種類較多，色調(diào)多樣。</p>&

98、lt;p>　　b．園地：規(guī)則化的顆粒狀，成行成列，規(guī)則分布。一般位于地勢(shì)較高的丘陵或山腳處。果園色彩、紋理上都比較均一。注意果園與人工林的區(qū)分，人工林株距更小、植株更密集，顆粒狀不如園地明顯。</p><p>　　c．有林地：比較易于識(shí)別，一般分布在山區(qū)，呈不規(guī)則的顆粒狀，色彩較濃。自然狀態(tài)的林地因樹木大小、間距不同而不規(guī)則。</p><p>　　d．灌木林地：因較低矮，一般沒有顆粒

99、感或顆粒感不明顯，均為自然狀態(tài)，處于林地與草地、農(nóng)用地之間的過渡地帶，內(nèi)部應(yīng)有部分顆粒狀喬木，以及草地，分布極不規(guī)則，色彩比林地淺，但比草地深。</p><p>　　e．草地：植被生物量小，顏色較淺，但內(nèi)部均一度比較高，紋理細(xì)膩。</p><p>　　a）天然牧草地：自然的植被分布。圖斑內(nèi)部較少存在道路，道路程自然延伸狀態(tài)。</p><p>　　b）人工牧草地：在原

100、有草原的基礎(chǔ)上，改良草種、進(jìn)行灌溉形成的。顏色較深，內(nèi)部均一度更高。人工草場(chǎng)有明確的范圍，或用圍欄圍住。應(yīng)注意天然草地與耕地的區(qū)別，天然草地的圖斑要大于耕地的幾倍或十幾倍。沒有防護(hù)林帶，道路也相對(duì)較少。</p><p>　　c）其他草地：植被成顆粒狀叢生，以草本為主內(nèi)含有低矮的稀灌。應(yīng)注意灌木林與其他草地的區(qū)分，判別灌木林的標(biāo)準(zhǔn)是草地加密灌，反之則為其他草地。</p><p>　　f．城市

101、、建制鎮(zhèn)和村莊：是地表自然形態(tài)改變最大，最易于識(shí)別解譯的土地。他們之間沒有明顯的界限，依靠影像特征不能判斷，需要輔助其他資料來區(qū)分。</p><p><b>　　g．交通用地</b></p><p>　　a）鐵路：影像上鐵路難以和公路分開，一般來講，鐵路較直，路基較窄，拐彎處弧度較大，且可以通過鐵道站點(diǎn)來判定。</p><p>　　b）公路：影

102、像上注意和鐵路、溝渠分開。主要通過連接的立交橋、村莊、居民點(diǎn)來判斷。與河流交叉處的橋梁也能幫助判斷公路還是水系。公路路面反射率較高，影像發(fā)亮，特別是新的水泥路面和裸土路面影像易于判斷。</p><p>　　c）農(nóng)村道路：與公路判別類似，農(nóng)村道路一般較窄。農(nóng)村道路與公路的區(qū)別僅在于權(quán)屬，因此除根據(jù)道路的寬度、路面情況來判斷外，還須參考其他相關(guān)資料。</p><p>　　d）機(jī)場(chǎng)：易于判別，有

103、規(guī)則的跑道和附屬設(shè)施，調(diào)度中心航站樓、儲(chǔ)運(yùn)場(chǎng)地等。注意民用機(jī)場(chǎng)與軍用機(jī)場(chǎng)的區(qū)分，按不同類別進(jìn)行歸類。</p><p>　　e）港口碼頭：位置在海岸或河岸，可見船舶及泊位、貨運(yùn)碼頭還應(yīng)有貨物儲(chǔ)運(yùn)場(chǎng)地、塔吊、龍門吊等</p><p>　　h．水域及水利設(shè)施：水體在影像上反映為藍(lán)色，色調(diào)的深淺與水的深淺、渾濁程度、光照條件等有關(guān)，隨著水的深淺變化，呈藍(lán)黑色或淺藍(lán)色。有時(shí)水面上有水草等浮水植物，呈

104、現(xiàn)植被特征，應(yīng)注意區(qū)分。</p><p>　　a）河流與溝渠：均為線狀或帶狀，不同的是溝渠為人工構(gòu)筑，形態(tài)比較規(guī)則，寬度統(tǒng)一，一般水岸平直，岸坡壘土或石砌，人工特征明顯。天然河流河道彎曲，河岸為自然河岸，有時(shí)可見沙灘、蘆葦，寬度寬窄不一。但渠化河流與溝渠具有相同特征，應(yīng)綜合上下游河段輔助判斷。</p><p>　　b）湖泊、水庫(kù)和坑塘：均為面狀水體。湖泊為天然形成，水岸線不規(guī)則，無堤壩。水

105、庫(kù)明顯可見人工修筑的堤壩，堤壩的特征是平直的亮白色，壩外有河流或河道。如蓄水量小于10萬(wàn)立方米，無論人工還是自然均稱為坑塘。</p><p>　　c）灘涂：為高水位和低水位之間的潮浸地帶。除泥灘沙灘外，通常可生有蘆葦?shù)戎脖?。沙灘呈亮白色，泥灘色調(diào)略深，呈灰色。</p><p>　　SPOT5 衛(wèi)星模擬真彩色影像解譯標(biāo)志</p><p><b>　　i.

106、其他土地</b></p><p>　　a）設(shè)施農(nóng)用地：影像為規(guī)則的建構(gòu)筑物，易與廠房和大棚混淆，須實(shí)地確認(rèn)。農(nóng)村的曬場(chǎng)也是一種設(shè)施農(nóng)用地，一般分布在村莊周圍，面積不大，色調(diào)為亮白色呈現(xiàn)裸土的特征。</p><p>　　b）鹽堿地：主要特征是土地表層鹽堿積聚，影像上呈不規(guī)則的白色，間有耐鹽堿植物生長(zhǎng)，一般為自然植被，植被較為稀疏。</p><p>　　c）

107、沼澤地：特征是生長(zhǎng)著沼生、濕生植物，地勢(shì)平坦，一般位于河湖附近，有充分的水源造成土地常年漬水。應(yīng)注意不易通行沼澤與湖泊、坑塘的區(qū)別，易通行沼澤與草地的區(qū)別。</p><p>　　d）沙地指表層為沙覆蓋，基本無植被的土地。影像上可見沙丘，反射率高色調(diào)較亮</p><p>　　e)裸地指表層為土或石、礫覆蓋大于70%，基本無植被的土地，反射率低于沙漠，顏色發(fā)灰。</p><

108、p>　　(2)本次實(shí)習(xí)影像解譯標(biāo)志建立</p><p>　　通過對(duì)目視解譯該影像主要分為林地、裸地、沙地、村莊/建筑物、其他五類用地。</p><p>　　3.1.4影像監(jiān)督分類</p><p>　　監(jiān)督分類 （supervised classification）又稱訓(xùn)練場(chǎng)地法，是以建立統(tǒng)計(jì)識(shí)別函數(shù)為理論基礎(chǔ)，依據(jù)典型樣本訓(xùn)練方法進(jìn)行分類的技術(shù)。即根據(jù)已知訓(xùn)練

109、區(qū)提供的樣本，通過選擇特征參數(shù)，求出特征參數(shù)作為決策規(guī)則，建立判別函數(shù)以對(duì)各待分類影像進(jìn)行的圖像分類，是模式識(shí)別的一種方法。要求訓(xùn)練區(qū)域具有典型性和代表性。判別準(zhǔn)則若滿足分類精度要求，則此準(zhǔn)則成立；反之，需重新建立分類的決策規(guī)則，直至滿足分類精度要求為止。常用算法有：判別分析、最大似然分析、特征分析、序貫分析和圖形識(shí)別等。其優(yōu)點(diǎn)是：①可充分利用分類地區(qū)的先驗(yàn)知識(shí)，預(yù)先確定分類的類別；② 可控制訓(xùn)練樣本的選擇，并可通過反復(fù)檢驗(yàn)訓(xùn)練樣本，以