(完整ppt)第五章-遥感数据的信息提取与应用课件.ppt

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1、第五章 遥感数据的信息提取与应用 1 1 信息提取的原理和方法信息提取的原理和方法 2 2 航空遥感图像的信息提取航空遥感图像的信息提取 3 3 卫星遥感图像的信息提取卫星遥感图像的信息提取 4 4 遥感影像地图遥感影像地图 5 5 遥感数据的应用遥感数据的应用1 1 信息提取的原理和方法信息提取的原理和方法遥感图像中目标地物的特征是地物电磁波的辐射差异遥感图像中目标地物的特征是地物电磁波的辐射差异在遥感影像上的反映。在遥感影像上的反映。一、信息提取一、信息提取1、概念:依据遥感图像上的地物特征,识别地物类、概念:依据遥感图像上的地物特征,识别地物类型、性质、空间位置、形状、大小等属性的过程(

2、既型、性质、空间位置、形状、大小等属性的过程(既按照应用目的,将影像中代表不同地物的像元区别开)按照应用目的,将影像中代表不同地物的像元区别开)叫叫信息提取信息提取,也叫,也叫影像分类影像分类或是或是影像解译影像解译。2、信息提取的方法有:、信息提取的方法有:v(1)目视判读法:是目前常用的方法。)目视判读法:是目前常用的方法。v(2)计算机分类法:有监督分类、非监督分类、)计算机分类法:有监督分类、非监督分类、模式识别、神经网络分类、分形分类、模糊分类、模式识别、神经网络分类、分形分类、模糊分类、人工智能等数据挖掘技术方法。人工智能等数据挖掘技术方法。二、目视解译(目视判读)二、目视解译(目

3、视判读)凭借人眼观察或借助简单的仪器(放大镜、立体镜等),凭借人眼观察或借助简单的仪器(放大镜、立体镜等),对遥感影像进行分析判断、量测,区别地物类别,勾绘地物对遥感影像进行分析判断、量测,区别地物类别,勾绘地物分布边界,识别属性,从而获取所需要信息。分布边界,识别属性,从而获取所需要信息。1、解译标志(判读标志)、解译标志(判读标志)地物本身的性质、形态等特征在像片上的反映,这些影像地物本身的性质、形态等特征在像片上的反映,这些影像特征统称为解译标志。特征统称为解译标志。目视判读的标志目视判读的标志 色调色调/色彩:判读前通过反差调整和彩色增强后,成为色彩:判读前通过反差调整和彩色增强后,成

4、为目视判读的重要标志。目视判读的重要标志。形状:是目视判读最直观的标志。形状:是目视判读最直观的标志。纹理:也叫内部结构,指遥感图像中目标地物内部色调纹理: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。有规则变化造成的影像结构。大小:根据地物间的相对大小,区分地物。大小:根据地物间的相对大小,区分地物。阴影:可判读地物的高度,但也遮挡部分地物信息。阴影:可判读地物的高度,但也遮挡部分地物信息。组合图案:当地物较小时,在影像上表现为纹理,即某组合图案:当地物较小时,在影像上表现为纹理,即某种地物类型有规律的重复出现。如农田、森林。种地物类型有规律的重复出现。如农田、森林。2

5、、目视判读的方法、目视判读的方法 直接判读法:直接判读法:依据判读标志,直接识别地物属性。水体依据判读标志,直接识别地物属性。水体的色调与其他地物的区别,根据水体的形状可判断是河的色调与其他地物的区别,根据水体的形状可判断是河流还是湖泊。流还是湖泊。对比分析法对比分析法:与该地区已知的资料对比,或与实地对比:与该地区已知的资料对比,或与实地对比而识别地物属性;或通过对遥感图像不同波段、不同时而识别地物属性;或通过对遥感图像不同波段、不同时相的对比分析,识别地物的性质和发展变化规律。相的对比分析,识别地物的性质和发展变化规律。逻辑推理法:逻辑推理法:根据地学规律,分析地物之间的内在必然根据地学规

6、律,分析地物之间的内在必然分布规律,由某种地物推断出另一种地物的存在及属性。分布规律,由某种地物推断出另一种地物的存在及属性。如由植被类型可推断出土壤的类型,根据建筑密度可判如由植被类型可推断出土壤的类型,根据建筑密度可判断人口规模等。或者是根据两种地物之间的区别来判断断人口规模等。或者是根据两种地物之间的区别来判断具体是哪种地物,例如公路与铁路。具体是哪种地物,例如公路与铁路。目视解译的特点:目视解译的特点:直观、速度快直观、速度快运用人脑进行的定性分析运用人脑进行的定性分析常用于对评价影像增强处理效果、评价计算机解常用于对评价影像增强处理效果、评价计算机解译效果、分析航空像片译效果、分析航

7、空像片决定于影像质量和判读人员的专业水平、判读经决定于影像质量和判读人员的专业水平、判读经验验是一个需要反复分析、对比、推理和判断的过程是一个需要反复分析、对比、推理和判断的过程三三.计算机解译计算机解译计算机解译(计算机分类、计算机判读)计算机解译(计算机分类、计算机判读)以遥感数字影像为研究对象,利用计算机对影像以遥感数字影像为研究对象,利用计算机对影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠特征,并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将影像中的各个像元归划到各个子的子空间,然后将影像

8、中的各个像元归划到各个子空间去。空间去。实质:通过计算机处理,根据一定的判断规则,实质:通过计算机处理,根据一定的判断规则,对每个像元按照像元值给出对应类别,自动输出地对每个像元按照像元值给出对应类别,自动输出地物目标的识别分类结果,达到大致区分遥感图像中物目标的识别分类结果,达到大致区分遥感图像中多种地物的目的。多种地物的目的。特点:定量分析特点:定量分析1、监督分类、监督分类选择具有代表性的典型实验区或训练区,用训练选择具有代表性的典型实验区或训练区,用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练训练”计算机,获得识别各类地物的判别函数或模式,并计算机

9、,获得识别各类地物的判别函数或模式,并以此对未知地区的像元进行分类处理,分别归入到以此对未知地区的像元进行分类处理,分别归入到已知的类别中。已知的类别中。关键:选择样区、训练样本、建立判别函数(可关键:选择样区、训练样本、建立判别函数(可以是一些列规则,可是某种数学函数)以是一些列规则,可是某种数学函数)监督分类的步骤:监督分类的步骤:首先找出影像中各种类别具有代表性的像元集合,作为样首先找出影像中各种类别具有代表性的像元集合,作为样本(训练样区);本(训练样区);求出每种类别样本像元集的统计特征,然后选择特征参数求出每种类别样本像元集的统计特征,然后选择特征参数(如样本像元的平均值、方差);

10、(如样本像元的平均值、方差);根据特征参数建立判别函数;根据特征参数建立判别函数;根据判别函数对已知类别的样本像元进行分类,反复调整根据判别函数对已知类别的样本像元进行分类,反复调整判别函数;判别函数;最后用判别函数对所有未知像元进行判断,划分像元的类最后用判别函数对所有未知像元进行判断,划分像元的类别归属。别归属。样本像元的选取,通常需要人参与;对判别函数要用样本样本像元的选取,通常需要人参与;对判别函数要用样本进行反复验证和训练,就像有人在监督一样。进行反复验证和训练,就像有人在监督一样。常见监督分类的方法:常见监督分类的方法:最小距离法最小距离法线性判别分析线性判别分析模糊分析模糊分析平

11、行六边形法平行六边形法神经网络分类神经网络分类最大似然判别法最大似然判别法2、非监督分类、非监督分类不选取像元集作为训练区;即不知道任何类别具备什么特不选取像元集作为训练区;即不知道任何类别具备什么特征,主要根据所有像元彼此之间的相似度大小进行归类合并征,主要根据所有像元彼此之间的相似度大小进行归类合并(将相似度大的像元归为一类)的方法;然后再对每个类别(将相似度大的像元归为一类)的方法;然后再对每个类别的具体地理意义根据地面调查或者已知类型的数据比较后确的具体地理意义根据地面调查或者已知类型的数据比较后确定。定。特点:特点:先分类,后定性;分类后再对各类别赋予属性先分类,后定性;分类后再对各

12、类别赋予属性不需要训练样本,依据像素间的相似程度进行分类不需要训练样本,依据像素间的相似程度进行分类分类标准:同类别的像素之间的距离尽可能的小,不同分类标准:同类别的像素之间的距离尽可能的小,不同类别的像素的距离尽可能的大类别的像素的距离尽可能的大非监督分类步骤:非监督分类步骤:设定分类判定方法参数,分类数设定分类判定方法参数,分类数设定初始分类中心设定初始分类中心将各个像元归入设定的各类中将各个像元归入设定的各类中计算各类的新中心值计算各类的新中心值比较前后中心值是否一致:不一致,调整各类中心及域值;比较前后中心值是否一致:不一致,调整各类中心及域值;一致,分类图象输出一致,分类图象输出常见

13、非监督分类方法:常见非监督分类方法:聚类法聚类法动态聚类法动态聚类法波谱图形识别分类波谱图形识别分类3、监督分类、非监督分类的区别:、监督分类、非监督分类的区别:是否选取样区是否选取样区类别的意义在分类前是否已知类别的意义在分类前是否已知计算机解译流程:计算机解译流程:1.1.明确分类目的,选择合适影像(工作波段、空间分辨率、明确分类目的,选择合适影像(工作波段、空间分辨率、成像时间、影像质量)成像时间、影像质量)2.2.收集分析地面参考信息与有关信息收集分析地面参考信息与有关信息3.3.进行影像的:辐射纠正、几何纠正、影像增强进行影像的:辐射纠正、几何纠正、影像增强4.4.根据应用目的和数据

14、特征,确定分类体系根据应用目的和数据特征,确定分类体系5.5.确定适当的分类方法和算法。总体大类为:监督分类和非确定适当的分类方法和算法。总体大类为:监督分类和非监督分类监督分类6.6.监督分类中:选择各类别的样区,测定类别特征,确定判监督分类中:选择各类别的样区,测定类别特征,确定判别函数;在非监督分类中,可用聚类等方法对特征相似的像别函数;在非监督分类中,可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类,测定其特征素进行归类,测定其特征7.7.对所有像素进行分类对所有像素进行分类8.8.分类精度检验分类精度检验计算机解译的问题:计算机解译的问题:存在错分、漏分现象存在错分、漏分现象正确率一般只有正确

15、率一般只有606070%70%不同的研究区域,采用不同的方法,不同的参数不同的研究区域,采用不同的方法,不同的参数如何选取好的训练区如何选取好的训练区基于光谱信息的分类与基于纹理信息的分类基于光谱信息的分类与基于纹理信息的分类存在混合像元问题存在混合像元问题数据自身的各种变形数据自身的各种变形.2 2 航空遥感图像的信息提取航空遥感图像的信息提取航空像片一般用摄影的方法获得,航高在航空像片一般用摄影的方法获得,航高在10km以内的以内的对流层。对流层。目前常用的航空像片类型为彩色红外像片。目前常用的航空像片类型为彩色红外像片。航空像片的比例尺大、分辨率高,常用直接判读法和对航空像片的比例尺大、

16、分辨率高,常用直接判读法和对比分析法。比分析法。一般依据航片上地物的形状和色彩就可判读地物属性。一般依据航片上地物的形状和色彩就可判读地物属性。航空像片主要应用在城市遥感中。航空像片主要应用在城市遥感中。一、判读标志一、判读标志航片判读:根据像片上反映的地物影像识别地物的性质航片判读:根据像片上反映的地物影像识别地物的性质和数量特征,并研究其分布和发生发展的规律。和数量特征,并研究其分布和发生发展的规律。判读的标志:判读的标志:形状;形状;大小;大小;色调色调/颜色;颜色;影阴;影阴;组合图案组合图案/纹理结构。纹理结构。2 2 航空遥感图像的信息提取航空遥感图像的信息提取二、居民地和道路的判

17、读二、居民地和道路的判读城市居民地的判读特点:房屋稠密,面积较大,建筑物城市居民地的判读特点:房屋稠密,面积较大,建筑物排列整齐,能判读建筑物的形状、高度和周边环境。排列整齐,能判读建筑物的形状、高度和周边环境。农村居民地的判读特点:小而分散,有农田包围,能判农村居民地的判读特点:小而分散,有农田包围,能判读居民地的外形和面积及通向居民地的道路。读居民地的外形和面积及通向居民地的道路。道路的判读特点:线状分布,色调较亮。道路的判读特点:线状分布,色调较亮。实习:居民地和道路的判读。实习:居民地和道路的判读。2 2 航空遥感图像的信息提取航空遥感图像的信息提取三、水体的判读三、水体的判读河流判读

18、:界线明显、弯曲自然、宽窄不一的条带状。河流判读:界线明显、弯曲自然、宽窄不一的条带状。能判读流向、河宽、流速、桥梁、码头等附属物。能判读流向、河宽、流速、桥梁、码头等附属物。湖泊的判读:轮廓明显的形状、色调较暗。能判读其形湖泊的判读:轮廓明显的形状、色调较暗。能判读其形状、面积。状、面积。海域的判读:能清晰地判读出海岸线、潮侵地带、高潮、海域的判读:能清晰地判读出海岸线、潮侵地带、高潮、低潮位置。低潮位置。2 2 航空遥感图像的信息提取航空遥感图像的信息提取 四、四、地貌的判读地貌的判读 利用航片能判读地貌的类型、形态。如流水地貌、利用航片能判读地貌的类型、形态。如流水地貌、冰川地貌、风沙地

19、貌、黄土地貌、火山地貌等。冰川地貌、风沙地貌、黄土地貌、火山地貌等。五、植被的判读五、植被的判读判读标志为:色调判读标志为:色调/色彩和纹理结构。色彩和纹理结构。纹理结构:细小地物在影像上构成的组合图案。地物的纹理结构:细小地物在影像上构成的组合图案。地物的性质不同,组合图案也不同,以此来判读地物群体的性性质不同,组合图案也不同,以此来判读地物群体的性质。质。以判读植物群落为主。以判读植物群落为主。2 2 航空遥感图像的信息提取航空遥感图像的信息提取3 3 卫星遥感图像的信息提取卫星遥感图像的信息提取卫星遥感以多波段为主,判读前先进行彩色增强处理,卫星遥感以多波段为主,判读前先进行彩色增强处理

20、,提高目视判读的分辨率。提高目视判读的分辨率。判读方法主要是对比分析和地物纹理特征。判读方法主要是对比分析和地物纹理特征。高分辨率的卫星遥感图像彩色合成后,与航空像片的判高分辨率的卫星遥感图像彩色合成后,与航空像片的判读方法类似。如读方法类似。如IKONOS,QuickBird。IKONOS 图像 QuickBird 影像图多光谱影像多光谱影像分辨率分辨率2.8 m一、一、LandsatLandsat卫星图像特征卫星图像特征光谱特性:由于各种地物组成的物质成分、结构、理化光谱特性:由于各种地物组成的物质成分、结构、理化性质的差异,导致不同的地物对电磁波的反射存在着差性质的差异,导致不同的地物对

21、电磁波的反射存在着差异,并且致使地物的热辐射性质也不完全相同。同一地异,并且致使地物的热辐射性质也不完全相同。同一地物在不同的波谱段,其反射的电磁波与热辐射也有差异。物在不同的波谱段,其反射的电磁波与热辐射也有差异。反映在图像上为:相同地物在不同波谱段的图像上色调反映在图像上为:相同地物在不同波谱段的图像上色调会不同。这叫做地物的光谱效应。会不同。这叫做地物的光谱效应。MSS的光谱效应。的光谱效应。vMSS4:0.50.6m,对水体有一定的透视能力,能判,对水体有一定的透视能力,能判读出水下地形。读出水下地形。3 3 卫星遥感图像的信息提取卫星遥感图像的信息提取vMSS5:0.60.7m,对水

22、体有一定的透视能力,对海,对水体有一定的透视能力,对海水中的泥沙流、河流中的悬浮物有明显的反映;能区分水中的泥沙流、河流中的悬浮物有明显的反映;能区分死树和活树,活树色调较深。死树和活树,活树色调较深。vMSS6:0.70.8m,水体为暗色,对地物的湿度有明,水体为暗色,对地物的湿度有明显反映;能反映植物的健康状况。显反映;能反映植物的健康状况。vMSS7:0.81.1m,与,与MSS6相似,但水体更黑,湿相似,但水体更黑,湿地色调更黑;能明显区分植物的健康状况。地色调更黑;能明显区分植物的健康状况。vMSS8:10.412.6m,反映地物的热辐射性质。地表,反映地物的热辐射性质。地表温度高,

23、热辐射就强,色调就浅。温度高,热辐射就强,色调就浅。TM的光谱效应的光谱效应TM1对水体有较强的透视能力。对水体有较强的透视能力。TM2-TM4与与MSS4-MSS6相似。相似。TM5,TM7属于近红外波段,对岩石有明显的区分能力,属于近红外波段,对岩石有明显的区分能力,对植物也有明显的反映,属于反射峰值。对植物也有明显的反映,属于反射峰值。TM6与与MSS8相同。相同。二、水体判读二、水体判读水体在卫星图像上要较其他地物容易判读。水体在卫星图像上要较其他地物容易判读。尤其在近红外波段的影像上,由于水体对近红外的强烈尤其在近红外波段的影像上,由于水体对近红外的强烈吸收,水体为黑色,与周围地物的

24、界限很清楚。吸收,水体为黑色,与周围地物的界限很清楚。湖、河、海以其外部形态,很容易区别。湖、河、海以其外部形态,很容易区别。水中的泥沙含量等状况,在可见光短波影像上有显示。水中的泥沙含量等状况,在可见光短波影像上有显示。一般水浅或含沙量大的色调浅。一般水浅或含沙量大的色调浅。水体明显易判的特点,常作为其他地物定点定位的标志。水体明显易判的特点,常作为其他地物定点定位的标志。3 3 卫星遥感图像的信息提取卫星遥感图像的信息提取三、地貌的判读三、地貌的判读地貌在卫星图像判读时是较为直观的要素。地貌在卫星图像判读时是较为直观的要素。卫星图像的比例尺小,能反映大的地貌形态特征,如平卫星图像的比例尺小

25、,能反映大的地貌形态特征,如平原、山地、丘陵。原、山地、丘陵。能判读主要的地貌类型及范围,如风沙地貌、黄土地貌、能判读主要的地貌类型及范围,如风沙地貌、黄土地貌、冰川地貌、火山地貌、流水地貌等。冰川地貌、火山地貌、流水地貌等。3 3 卫星遥感图像的信息提取卫星遥感图像的信息提取四、植被的判读四、植被的判读卫星图像上,植被是群体的特征,不能反映个体的形态,卫星图像上,植被是群体的特征,不能反映个体的形态,只能判读出植被的类型、生长状况、分布范围。只能判读出植被的类型、生长状况、分布范围。植被类型的判读要依据纹理结构和色调,并要有该地植植被类型的判读要依据纹理结构和色调,并要有该地植物群落组成和植

26、被分类图等资料,要经过实地调查和验物群落组成和植被分类图等资料,要经过实地调查和验证。证。植被的判读一般要用多波段合成的图像,如标准假彩色植被的判读一般要用多波段合成的图像,如标准假彩色合成图像。在该图像上植被为红色。合成图像。在该图像上植被为红色。五、城镇与道路的判读五、城镇与道路的判读城镇的光谱是建筑物和水泥下垫面的综合反映,与周围城镇的光谱是建筑物和水泥下垫面的综合反映,与周围环境的反差较大,能判读出城镇的外形和面积。环境的反差较大,能判读出城镇的外形和面积。城镇的内部结构的判读,取决于图像的分辨率。城镇的内部结构的判读,取决于图像的分辨率。道路呈长条状,故提高了分辨率,一般能判读出形态

27、和道路呈长条状,故提高了分辨率,一般能判读出形态和长度,区分道路的等级。长度,区分道路的等级。3 3 卫星遥感图像的信息提取卫星遥感图像的信息提取六、土地覆盖与土地利用的判读六、土地覆盖与土地利用的判读土地覆盖与土地利用的含义大同小异。土地覆盖与土地利用的含义大同小异。图像反映出来的是地表覆盖状况,该状况的类型根据土图像反映出来的是地表覆盖状况,该状况的类型根据土地分类标准而定。地分类标准而定。我国土地分类:一级大类统一,二级各地确定。我国土地分类:一级大类统一,二级各地确定。一级类型:耕地一级类型:耕地林地林地草地草地园地园地居住用地居住用地工矿工矿用地用地交通用地交通用地水域水域特殊用地特

28、殊用地难利用地。难利用地。3 3 卫星遥感图像的信息提取卫星遥感图像的信息提取土地分类系统 阶段性成果展示 MSS影像(影像(3、2、1波段合成)波段合成)TM影像(影像(7、4、2波段合成)波段合成)工作成果 新疆60、70、80年代1:10地形图:1311幅,全疆覆盖图幅数1171幅 新疆70-80年代1:25万地形图:104幅 70年代MSS数据(4波段):112景 2000年ETM数据(8波段):111景 两期土地利用专题数据:2342幅 土地类型面积土地类型面积水浇地0.138 滩地0.103 旱田4.105 城镇用地0.045 有林地2.576 农村居民点0.285 灌木林3.53

29、0 其他建设用地0.030 疏林地1.754 沙地39.296 其他林地0.066 戈壁30.219 高覆盖度草地5.933 盐碱地7.200 低覆盖度草地13.153 沼泽地0.721 河渠0.337 裸土地44.955 湖泊1.202 裸岩5.502 水库坑塘0.068 其它0.257 永久性冰川雪地2.878 总计164.351 新疆60年代土地类型汇总单位:万KM2 新疆2000年土地类型汇总土地类型面积土地类型面积水浇地0.022 滩地0.135 旱田6.542 城镇用地0.106 有林地1.973 农村居民点0.172 灌木林0.714 其他建设用地0.006 疏林地2.171 沙

30、地39.509 其他林地0.005 戈壁30.054 高覆盖度草地4.895 盐碱地7.251 低覆盖度草地11.270 沼泽地0.307 河渠0.419 裸土地49.014 湖泊0.552 裸岩5.943 水库坑塘0.211 其它0.308 永久性冰川雪地2.773 总计164.351 单位:万KM24 4 遥感影像地图遥感影像地图概念:以遥感影像和一定的地图符号来表示制图区域地概念:以遥感影像和一定的地图符号来表示制图区域地理空间信息的地图。理空间信息的地图。影像地图有:普通影像地图、专题影像地图。影像地图有:普通影像地图、专题影像地图。应用:城市影像地图、中国影像地图以及各种应用的影应用

31、:城市影像地图、中国影像地图以及各种应用的影像地图等。像地图等。具有一下特征:丰富的信息量,直观形象性,具有一定具有一下特征:丰富的信息量,直观形象性,具有一定的数学基础,现势性强。的数学基础,现势性强。遥感影像地图发展具有广阔前景,一些新型影像地图的遥感影像地图发展具有广阔前景,一些新型影像地图的问世,代表了影像地图制作技术的主要趋势:电子影像问世,代表了影像地图制作技术的主要趋势:电子影像地图、多媒体影像地图、立体全息影像地图。地图、多媒体影像地图、立体全息影像地图。植被调查是遥感的重要应用领域。植被调查是遥感的重要应用领域。以确定植被的分布、类型、长势为主,以及对植被的生以确定植被的分布

32、、类型、长势为主,以及对植被的生物量作出估算。物量作出估算。植被判读的原理是植物的光谱特性。植被判读的原理是植物的光谱特性。不同的植物由于植物叶子颜色、叶子的细胞构造、植物不同的植物由于植物叶子颜色、叶子的细胞构造、植物的水分和叶绿素含量等不同,具有不同的光谱特征,特的水分和叶绿素含量等不同,具有不同的光谱特征,特别是近红外波段有较大的差别。别是近红外波段有较大的差别。5遥感数据的应用遥感数据的应用植被遥感植被遥感受病虫害的植物,结构和叶绿素含量发生很大的变化,受病虫害的植物,结构和叶绿素含量发生很大的变化,尤其是近红外波段与健康植物区别最为明显。尤其是近红外波段与健康植物区别最为明显。作物的

33、长势主要用植被指数(作物的长势主要用植被指数()来监测。来监测。植被指数可用来建立农作物的估产模型。植被指数可用来建立农作物的估产模型。利用植物的物候差异也可区分植物类型,如冬季落利用植物的物候差异也可区分植物类型,如冬季落叶树和常绿树很好区别。叶树和常绿树很好区别。利用植物的生态条件区别植物类型。如地形上的阴利用植物的生态条件区别植物类型。如地形上的阴坡和阳坡,不同高度的地形部位,都分布着不同的坡和阳坡,不同高度的地形部位,都分布着不同的植物类型。如我国北方,那些要求温度变幅较小、植物类型。如我国北方,那些要求温度变幅较小、湿度较大的林木多生长在山地的阴坡,而对温度和湿度较大的林木多生长在山

34、地的阴坡,而对温度和湿度要求较低的草地多分布在山地的阳坡。湿度要求较低的草地多分布在山地的阳坡。在高分辨率遥感影像上,还可以直接看到植物顶部在高分辨率遥感影像上,还可以直接看到植物顶部和部分侧面的形状、阴影、群落结构等,可比较直和部分侧面的形状、阴影、群落结构等,可比较直接地确定乔木、灌木、草地等类型。接地确定乔木、灌木、草地等类型。草地植物表现为大片的均匀的色调,由于草本植物草地植物表现为大片的均匀的色调,由于草本植物比较低矮因而看不出阴影。比较低矮因而看不出阴影。灌木呈不均匀的细颗粒结构,一般灌木植株高度不灌木呈不均匀的细颗粒结构,一般灌木植株高度不大,阴影不明显。大,阴影不明显。乔木形体

35、比较大,有明显的阴影。乔木形体比较大,有明显的阴影。水体是地表重要的覆盖类型,遥感可获得水体的分布、水体是地表重要的覆盖类型,遥感可获得水体的分布、泥沙、有机质、水深、水温等。泥沙、有机质、水深、水温等。水体的反射率很低,特别是红外波段,色调为均匀的暗水体的反射率很低,特别是红外波段,色调为均匀的暗色,加之水体的特殊形状,在图像上很好识别。色,加之水体的特殊形状,在图像上很好识别。水体的水面性质、悬浮物的性质和含量、水深、水温能水体的水面性质、悬浮物的性质和含量、水深、水温能影响水体的反射光谱特性,所形成的光谱差异,成为遥影响水体的反射光谱特性,所形成的光谱差异,成为遥感探测水体性状的基础。感

36、探测水体性状的基础。随着悬浮泥沙浓度的加大,水体的反射能力加强,而透随着悬浮泥沙浓度的加大,水体的反射能力加强,而透射能力减弱,遥感图像上的色调就浅。射能力减弱,遥感图像上的色调就浅。蓝波段对水体有较大的透射能力,因此该波段的色调可蓝波段对水体有较大的透射能力,因此该波段的色调可反映水深和浅水区的水下地形。反映水深和浅水区的水下地形。5遥感数据的应用遥感数据的应用水体遥感水体遥感水体遥感的任务是通过对遥感影像的分析,获得水体的水体遥感的任务是通过对遥感影像的分析,获得水体的分布、泥沙、有机质等状况和水深、水温等要素的信息,分布、泥沙、有机质等状况和水深、水温等要素的信息,从而对一个地区的水资源

37、和水环境等作出评价,为水利、从而对一个地区的水资源和水环境等作出评价,为水利、交通、航运及资源环境等部门提供决策服务。交通、航运及资源环境等部门提供决策服务。遥感器所接收到的辐射包括水面反射光、悬浮物反射光、遥感器所接收到的辐射包括水面反射光、悬浮物反射光、水底放射光和天空散射。不同水体性质不同,为遥感探水底放射光和天空散射。不同水体性质不同,为遥感探测水体提供了基础。测水体提供了基础。5遥感数据的应用遥感数据的应用水体遥感水体遥感水体的热容量大,在热红外波段的昼夜图像水体的热容量大,在热红外波段的昼夜图像上有明显的色调差异。夜间热红外影像可用上有明显的色调差异。夜间热红外影像可用于寻找泉水,

38、特别是温泉。根据该波段传感于寻找泉水,特别是温泉。根据该波段传感器的温度标定,可推算出水温。器的温度标定,可推算出水温。遥感探测水体的污染还不是很有效,但若是遥感探测水体的污染还不是很有效,但若是污染物改变了水体的性质,图像上的光谱特污染物改变了水体的性质,图像上的光谱特性会有很大的差异,而易于区别。例如水体性会有很大的差异,而易于区别。例如水体污染物浓度较大且使水色显著变黑、变红或污染物浓度较大且使水色显著变黑、变红或变黄,与背景色有较大的差异时,利用可见变黄,与背景色有较大的差异时,利用可见光波段可识别光波段可识别遥感图像上可判读出地貌类型、大型的地质构造、岩石遥感图像上可判读出地貌类型、

39、大型的地质构造、岩石性质。性质。TM5,TM7为区分岩石性质最好波段,各种岩石的光谱为区分岩石性质最好波段,各种岩石的光谱差异最明显。差异最明显。地貌类型的外形差异在影像上很好区别,如流水地貌的地貌类型的外形差异在影像上很好区别,如流水地貌的冲积平原、风沙地貌的沙丘、火山地貌的火山锥、冰川冲积平原、风沙地貌的沙丘、火山地貌的火山锥、冰川地貌的冰川和角峰等。地貌的冰川和角峰等。遥感图像上可识别构造的类型和岩层倾向,分析构造的遥感图像上可识别构造的类型和岩层倾向,分析构造的运动。运动。5遥感数据的应用遥感数据的应用地质地貌遥感地质地貌遥感不同土壤类型之间的光谱差异不明显,而且土壤的性状不同土壤类型

40、之间的光谱差异不明显,而且土壤的性状主要表现在剖面,而光谱反映的是表面,因此直接判读主要表现在剖面,而光谱反映的是表面,因此直接判读困难。困难。一般用间接判读法,根据其上生长的植被类型、地区的一般用间接判读法,根据其上生长的植被类型、地区的气候条件等分析,推断出土壤的类型。气候条件等分析,推断出土壤的类型。5遥感数据的应用遥感数据的应用 土壤遥感土壤遥感高光谱遥感是高光谱分辨率遥感(高光谱遥感是高光谱分辨率遥感(Hyperspectral Remote Sensing)的简称。它是在电磁波谱的可见光、近的简称。它是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内,获取许多非常窄的红外、中红

41、外和热红外波段范围内,获取许多非常窄的光谱连续性的影像数据的技术。光谱连续性的影像数据的技术。5遥感数据的应用遥感数据的应用 高光谱遥感的应用高光谱遥感的应用高光谱遥感与一般遥感主要区别在于:高光谱遥感高光谱遥感与一般遥感主要区别在于:高光谱遥感的成像光谱仪可以分离成几十甚至数百个很窄的波的成像光谱仪可以分离成几十甚至数百个很窄的波段来接收信息;每个波段宽度仅小于段来接收信息;每个波段宽度仅小于10nm;所有波;所有波段排列在一起能形成一条连续的完整的光谱曲线;段排列在一起能形成一条连续的完整的光谱曲线;光谱的覆盖范围从可见光到热红外的全部电磁波辐光谱的覆盖范围从可见光到热红外的全部电磁波辐射

42、波谱范围。射波谱范围。而一般的常规遥感不具备这些特点,常规遥感的传而一般的常规遥感不具备这些特点,常规遥感的传感器多数只有几个、几十个波段;每个波段宽度大感器多数只有几个、几十个波段;每个波段宽度大于于100nm;更重要的是这些波段在电磁波谱上不连;更重要的是这些波段在电磁波谱上不连续。续。二十世纪二十世纪2020年代年代开始试用航空目视调查和空中摄影开始试用航空目视调查和空中摄影;3030年代年代采用常规的航空摄影编制森林分布图;采用常规的航空摄影编制森林分布图;4040年代年代航空像片的林业判读技术得到发展,开始编制航空像片航空像片的林业判读技术得到发展,开始编制航空像片蓄积量表;蓄积量表

43、;5050年代年代发展了航空像片结合地面的抽样调查技术;发展了航空像片结合地面的抽样调查技术;6060年代年代中,红外彩色片的应用促进了林业判读技术的进展,特中,红外彩色片的应用促进了林业判读技术的进展,特别是树种判读和森林病虫害探测;别是树种判读和森林病虫害探测;林业遥感的发展现状及未来林业遥感的发展现状及未来 70 70年代初,年代初,林业航空摄影比例尺向超小和特大两极分化,林业航空摄影比例尺向超小和特大两极分化,提高了工作效益,与此同时,陆地卫星图像在林业中开始提高了工作效益,与此同时,陆地卫星图像在林业中开始应用,并在一定程度上代替了高空摄影。应用,并在一定程度上代替了高空摄影。707

44、0年代后期,年代后期,陆地卫星数据自动分类技术引入林业,多陆地卫星数据自动分类技术引入林业,多种传感器也用于林业遥感试验。种传感器也用于林业遥感试验。8080年代年代卫星不断提高空间分辨率,图像处理技术日趋完卫星不断提高空间分辨率,图像处理技术日趋完善。善。9090年代年代航天遥感技术迅速发展,应用广泛。航天遥感技术迅速发展,应用广泛。林业遥感技术发展的未来林业遥感技术发展的未来 l.l.随着遥感技术的发展,现阶段林业遥感技术在生随着遥感技术的发展,现阶段林业遥感技术在生产上应用开始由以航空像片产上应用开始由以航空像片+地面调查为主的工作模式向地面调查为主的工作模式向着以卫片为主着以卫片为主+

45、航片航片+地面调查为辅助的工作模式发展。地面调查为辅助的工作模式发展。2.2.林业遥感要从定性走向定量,从静态估测到动态监林业遥感要从定性走向定量,从静态估测到动态监测,从实验走向生产实际应用。测,从实验走向生产实际应用。3.3.采用新的遥感资料,采用新的遥感资料,Landsat-1Landsat-17 7、SPOT1SPOT15 5、CBERS-1CBERS-1、2 2、雷达图像和高光谱图像(、雷达图像和高光谱图像(MODISMODIS)、)、IKONOSIKONOS、QUICKBIRDQUICKBIRD等;等;4.4.多种信息复合,如不同时相、不同传感器、多种信息复合,如不同时相、不同传感器、不同分辩率住信息的复合,提高林业遥感的分类精不同分辩率住信息的复合,提高林业遥感的分类精度。度。5.5.扩大林业遥感的研究内容:除资源调查外,扩大林业遥感的研究内容:除资源调查外,还应当包括立地评价、区划、灾害监测;环境污染还应当包括立地评价、区划、灾害监测;环境污染监测,经营活动分析、建筑、绿化、人口监测等;监测,经营活动分析、建筑、绿化、人口监测等;6.6.提高与普及相结合,使研究成果尽快变成生提高与普及相结合,使研究成果尽快变成生产力。产力。

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