第九章遥感图像目视判读 遥感影像的目视判读（解译）是一种从遥感 数据人工提取遥感信息的方法，通过目视观 察，凭借人的经验、知识和相关资料，进行 分析、推理和判断，从而提取有用的信息。 比如遥感图像中有哪些地物，它们分布在哪 里，并对其数量特征给予粗略的估计
第九章 遥感图像目视判读 遥感影像的目视判读(解译)是一种从遥感 数据人工提取遥感信息的方法，通过目视观 察，凭借人的经验、知识和相关资料，进行 分析、推理和判断，从而提取有用的信息。 比如遥感图像中有哪些地物，它们分布在哪 里，并对其数量特征给予粗略的估计
目标地物识别特征 1.色调：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫 色调（也叫灰度) 2.颜色：是彩色图像中目标地物识别的基本标志。 3. 阴影：是图像上光束被地物遮挡而产生的地物 的影子。据此可判读物体性质或高度
目标地物识别特征 1. 色调：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫 色调（也叫灰度） 2. 颜色：是彩色图像中目标地物识别的基本标志。 3. 阴影：是图像上光束被地物遮挡而产生的地物 的影子。据此可判读物体性质或高度
目标地物识别特征 4. 形状：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。 5. 纹理：也叫内部结构，指遥感图像中目标地物 内部色调有规则变化造成的影像结构。 6. 大小：指遥感图像上目标物的形状、面积与体 积的度量
目标地物识别特征 4. 形状：目标地物在 遥感图像上呈现的外部轮廓。 5. 纹理：也叫内部结构，指遥感图像中目标地物 内部色调有规则变化造成的影像结构。 6. 大小：指遥感图像上目标物的形状、面积与体 积的度量
目标地物识别特征 7.位置：指目标地物分布的地点。 8.图形：目标地物有规律的排列而成的图形结 构。 9. 相关布局：多个目标地物之间的空间配置关 系
目标地物识别特征 7. 位置：指目标地物分布的地点。 8. 图形：目标地物有规律的排列而成的图形结 构。 9. 相关布局：多个目标地物之间的空间配置关 系
遥感影像判读步骤 准备工作 准备资料；准备影像；分析影像； 室内判读 建立解译标志；初步解译； 业 野外工作 核实解决疑难；检查成果精度；其他 野外工作； 成图总结 制图；提交成果；
遥感影像判读步骤 准备工作 室内判读 野外工作 成图总结 准备资料；准备影像；分析影像； 建立解译标志；初步解译； 核实解决疑难；检查成果精度；其他 野外工作； 制图；提交成果；
第十章计算机信息提取 采用计算机模拟人脑思维活动方式对图像加工、分 析、判断、推理从而提取相关信息。 八。 遥感图像分类：将图像的所有像元按其性质分 为若干个类别的技术过程。 1。 遥感图象中的信息： 光谱信息（亮度值） 空间信息（纹理和结构等)
第十章 计算机信息提取 • 采用计算机模拟人脑思维活动方式对图像加工、分 析、判断、推理从而提取相关信息。 • 遥感图像分类：将图像的所有像元按其性质分 为若干个类别的技术过程。 • 遥感图象中的信息： 光谱信息(亮度值) 空间信息（纹理和结构等）
10.1遥感图像计算机分类基本原理 ·计算机分类是通过模式识别理论，利用计算机将遥 感图像自动分成若干地物类别的方法。 ·执行方式：非监督分类、监督分类 ·分类器：统计分类、模糊分类、领域分类、神经网 络分类等
10.1 遥感图像计算机分类基本原理 • 计算机分类是通过模式识别理论，利用计算机将遥 感图像自动分成若干地物类别的方法。 • 执行方式：非监督分类、监督分类 • 分类器：统计分类、模糊分类、领域分类、神经网 络分类等
可利用单个像元的数值（光谱信息，色调），也可利 用像元及周围像元共同形成的空间信息，如形状大小 纹理等，把具有相同特征的像元分为一类，不同特征 的像元分为另一类。 计算机分类主要提取的是光谱信息 DisP#1ata:5水区[B1ue2] Disp Data:R:15 G:33 B:51
◼可利用单个像元的数值（光谱信息，色调），也可利 用像元及周围像元共同形成的空间信息，如形状大小 纹理等，把具有相同特征的像元分为一类，不同特征 的像元分为另一类。 ◼计算机分类主要提取的是光谱信息
一、计算机分类原理 ·1.同类地物在相同的光照和地形条件下，具有相同或 相似的波谱特征，不同地物具有不同的波谱特征，它 们在多光谱空间中会形成不同的点群。 TM3 根据地物光谱特 2 征，如果影像中 3 有3类地物：水、 1 植被、土壤，各 霍 点群分别对应？ TM4
一、计算机分类原理 • 1.同类地物在相同的光照和地形条件下，具有相同或 相似的波谱特征，不同地物具有不同的波谱特征，它 们在多光谱空间中会形成不同的点群。 根据地物光谱特 征，如果影像中 有3类地物：水、 植被、土壤，各 点群分别对应?
·2.函数式为fAB()=O,被叫做AB两类之间的判别界 线。判别准则：fAB(X)>0时，X点归于A类， fAB()<O时，X点归于B类。fAB(X)称为判别函数。 。 遥感图像分类的核心就是确定判别函数和相应的判 别准测。确定点群中心、标准差、距离（相似性） 等 TM3 TM4
• 2. 函数式为fAB(X)=0，被叫做AB两类之间的判别界 线。判别准则：fAB(X)>0 时，X点归于A类， fAB(X)<0 时，X点归于B类。fAB(X）称为判别函数。 • 遥感图像分类的核心就是确定判别函数和相应的判 别准则。确定点群中心、标准差、距离（相似性） 等