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1、环境遥感影像解译基本原理,遥感平台,空间运载工具,空中运载工具,地面运载工具,飞机,气球,遥感用汽车,遥感用艇船,宇宙飞船,航天飞机,遥感平台,(航天遥感),(航空遥感),卫星,3,各种遥感平台的相对高度,遥感平台卫星,卫星低轨:150km-300km,高分辨率图象,寿命比较短,几天几周 用途:军事侦察中轨:700km-1000km,绝大多数资源卫星,landsat 1-3:915,landsat 4-5:705,spot:832,noaa:833/870 用途:资源环境遥感高轨:35860km,地球静止卫星 用途:通讯,气象航天平台目前发展最快、应用最广:气象卫星系列、海洋卫星系列、陆地卫星
2、系列,5,SPOT,1986年2月发射。SPOT-2于1990发射。装备HRV.,6,LANDSAT-1,1972年发射,至今已经发射勒7颗。每天绕地球15圈,重访周期16天。185170KM2.24秒。装备MSSTM,7,Land sat history,1,July 23,1972;2,January 22,1975,3,March 5,1978;4,July 16,1982,5,March 1,1984 6,launched later,failed to operate;7,April 15,1999.,Landsat传感器,MSSMultispectral Scanner Syste
3、m 多光谱扫描仪 分辨率为80mTMThematic Mapper专题制图仪 7个波段,分辨率除第六波段为120m外,其余均为30mETM+Enhance Thematic Mapper Plus增强型专题制图仪 8个波段,热红外波段的分辨率为60m,全色波段的分辨率为15m,其余波段的分辨率均为30m,TM的7个波段及其能够测量的生态学特性,Landsat传感器,landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,真彩色(true color):(三波段组合),分别对RGB三个波段的图像赋予RGB三种颜色,一一对应,合成后图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,称为真彩色,真彩色是唯一的合成
4、。伪彩色(pseudo color):将黑白图像变换为彩色图像,对不同的灰度或灰度范围按值赋予不同的颜色或一个颜色系列,得到图像的彩色与实际彩色则不一致,即伪彩色图像。,landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,假彩色(false color):(三波段组合),对得来不同波段图像分别赋予RGB三元色,并不与原来波段的RGB三个波段一一对应,得到图像的彩色与实际彩色则不一致,称为假彩色图像,假彩色图像是为了使一些地物的特征更加明显,有助于我们进行解译和分析。,landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,在TM7个波段光谱图像中:1、第5个波段包含的地物信息最丰富 2、3个可见光
5、波段(即第1、2、3波段)3、两个中红外波段(即第4、7波段)之间相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性 4、第4、6波段较特殊,尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低,表明这个波段信息有很大的独立性,landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,321:真彩色合成,即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非遥感应用专业人员使用。432:标准假彩色合成,即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色,获得图像植被成红色,由于突出表现了植被的特征,应用十分的广泛,而被称为标准假彩色。举例:卫星遥感图像示蓝藻暴发情
6、况451:信息量最丰富的组合,TM图像的光波信息具有34维结构,其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。754:对不同时期湖泊水位的变化,也可采用不同波段,如用陆地卫星MSS7,MSS5,MSS4合成的标准假彩色图像中的蓝色、深蓝色等不同层次的颜色得以区别。从而可用作分析湖泊水位变化的地理规律。,landsat卫星MSS/TM/ETM数据波段组合,741:波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势,图面色彩丰富,层次 感好,具有极为丰富的地质信息和地表环境信息;而且清晰度高,干扰信息少,地质可解译程度高,各种构造形迹(褶皱及断裂)显示清楚,不同类型的岩石区边界 清晰,岩石地层单元
7、的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。451:信息量最丰富的组合,TM图像的光波信息具有34维结构,其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。743:我国利用美国的陆地卫星专题制图仪图像成功地监测了大兴安岭林火及灾后变化。可通过TM743彩色合成图的分析来指挥林火蔓延与控制和灾后林木的恢复状况。,遥感分类的基本原理,第一步:数据收集和预处理,20,遥感影像网址,1,http:/antwrp.gsfc.nasa.gov/apod2,http:/http:/http:/www.globalsecurity.org/space/systems/index.html7,http:/glcf.um
8、iacs.umd.edu/data/1.quickbird2.IKONOS(空间分辨率高达1m),Step1,登录http:/glcf.umiacs.umd.edu/data/,在此页面,大家可以看到有各种不同的影像分类,像ASTER,QUICKBIRD,Landsat等,此例选择Landsat,如图单击Landsat,,以北京地区为例,下载TM的影像数据,step2,选择数据访问接口,单击Landsat in Web Interface,step3,选择 Path/Row Search.,step4,分别选择Sensor,此例选择TM,填入日期(Data,填入的是一个范围,而且一定要输入规范
9、的日期格式mm/dd/yyyy 或yyyy-mm-dd。选择填入需要数据的范围,此例中,北京的范围是P123/R32,如果需要确认在此查找到的Path和Row所覆盖的确切范围,可以登录http:/,step5,单击显示按钮,刚地图将出现该景影像所覆盖的确切范围,如图:,Step 6,单击表格下方的Submit Query,进行查询如果网站的数据库中存在该地区的数据,则会显示如图:,Step 7,点击Preview and Download,出现如下页面,点击Download,如图:,选择Map Search,1、选择Map Search,Map Search,2、在页面左侧选择你需要下载的数据
10、类型,Map Search,3、用窗口所提供的工具条(放大,缩小等),自己选择范围,Map Search,5、点击之后,将会出现选中区域的影像数,Preview&Download也会高亮显示,如下图6、接下来就跟Path/Row方法中13、14两步相同,Map Search,4、点击工具栏中的选择工具,如上图,之后点击北京处的小红框,如下图,遥感影响的预处理一般包括:大气校正 几何纠正 光谱比值 主成分 植被成分 帽状转换 条纹消除 质地分析等,几何校正 校正地物的几何变形,对不同时期的遥感影像进行空间配准。在地形图上选取地面控制点,利用GIS系统软件找出各控制点的投影坐标,然后运用遥感图像处
11、理软件对分类结果进行几何校正,使之具有统一的投影坐标。,光谱比值 消除由地形因素(如坡度和坡向)引起的地物反射光谱的空间变异,增强植被和土壤辐射的差异。广泛应用于植被盖度和生物量的评估中。主成分分析 通过降低空间维数,在数据信息的损失最低的前提下,消除或减少波段数据的重复,即降低波段间的相关性,同时加快计算机分类的速度。,帽状转换 对原始波段数据进行线性转换生成了亮度图像、绿度图像和湿度图像,然后利用所生成的3个通道进行分类。这种变换广泛应用于植被类型分类的预处理。亮度图显示了各地物的亮度,高反射的地物亮度大,颜色浅;绿度图主要是反映植被信息,植被多的地方绿度大,颜色浅;湿度图反映水体、湿度信
12、息,湿度大的地物亮度大,颜色浅。,条纹消除 由于传感器的振动、数据的传输和处理过程中产生的错误或其他原因,有时会使遥感影像呈现间隔均匀的条带。条纹消除能提高遥感影响的判读性,增加分类的准确性。,第二步:选择训练区,对于监督分类:训练样区用于提取各类的特征参数,以对各类进行模拟对于非监督分类 训练区辅助对簇分析结果的归类,第三步:遥感影像分类,监督分类:均匀选取各类型的训练区,计算机统计训练区内遥感数据特征,然后把训练区数据特征传递给判别函数,判别函数再根据参数,判断某一像元应该属于哪一类型,完成分类。非监督分类:根据研究区尽可能有的景观类型数,给出分类的类型数,遥感图像处理软件根据TM各波段光
13、谱数据特征,自动等距离划分出所给定的类型。,第四步:分类结果的后处理,光滑或过滤 消除噪声。遥感影响计算机分类结果途中,往往包含许多孤立的像素点,或由几个像素构成的小斑块,通常称之为“噪声”。,第四步:分类结果的后处理,矢量化 将栅格格式的分类结果图转换成矢量格式。人机交互解译 通过人机交互解译,对错误的分类斑块进行纠正,以提高分类精度。计算机监督分类和非监督分类形成的景观类型图的正确率平均只有80%左右。,人有了知识,就会具备各种分析能力,明辨是非的能力。所以我们要勤恳读书,广泛阅读,古人说“书中自有黄金屋。”通过阅读科技书籍,我们能丰富知识,培养逻辑思维能力;通过阅读文学作品,我们能提高文学鉴赏水平,培养文学情趣;通过阅读报刊,我们能增长见识,扩大自己的知识面。有许多书籍还能培养我们的道德情操,给我们巨大的精神力量,鼓舞我们前进。,