遥感第六章遥感像图的人工判读.ppt

第六章 遥感图像的人工判读,6.1遥感信息提取 遥感信息提取（Information extraction）可分为五种类型。分类（classification）是指利用图象的光谱信息、空间信息以及多时相对目标物进行识别并归类。变化检测（change detection）是指从不同时期观测的图象光谱信息中检测目标物的变化。,第六章 遥感图像的人工判读,物理量的提取（extraction of physical quantities）是通过光谱信息测量目标物的温度，或求出大气成分，以及通过立体像对测出高程等。指标提取（extraction of index）是指提取出植被指标那种新计算出来的指标的过程。特殊地物及状态的识别（identification of specific feature）是指识别灾害状况、线性构造、遗迹等特殊的地物或地表状况。,第六章 遥感图像的人工判读,第六章 遥感图像的人工判读,遥感信息提取由人工或计算机进行。人工信息提取（information extraction by human）与计算机信息提取（information extraction by computer）(即图象的计算机处理)各有优缺点，所以遥感信息的提取几乎都是利用人和计算机双方的作用，完全依靠单方进行的情况是很少的。目前倾向于尽可能采用计算机来代替人工所进行的图象判读。例如，通过使计算机学习判读人员所具有的知识而进行信息提取，这种方式称为专家系统（expert system）,第六章 遥感图像的人工判读,第六章 遥感图像的人工判读,6.2遥感图像判读图像判读（image interpretation）：根据人的经验和知识，按照应用目的解释图象所具有的意义，识别目标，并定性、定量地提取出目标的形态、构造、功能等有关信息，把它们汇总在底图上的过程。,第六章 遥感图像的人工判读,6.2遥感图像判读传统的方法是采用目视判读，这是一种人工提取信息的方法，使用眼睛目视观察（可借助一些光学仪器），凭借人的经验、知识和手头的相关资料，通过人脑的分析、推理和判断，提取有用的信息。目前发展起来的自动判读是利用计算机，通过一定的数学方法（如统计学、模糊数学等），即所谓的“模糊识别”的方法来提取有用信息的，自动判读技术还与图像处理、控制论、运筹学、计算机视觉、计算机制图和人工智能等技术、理论或方法有关。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3景物特征和判读标志景物特征主要有光谱特征、空间特征和时间特征。此外，为微波区还有偏振特性。景物的这些特征在图像上以灰度变化的形式表现出来。因此，图像的灰度是以上三者的函数。即不同的地物，这些特征不同，在图像上的表现形式也不同。因此，判读员可以根据图像上的变化和差异来区分不同的类别。再根据经验、知识和必要的资料，可以判断地物的性质和一些自然现象。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.1卫星遥感图像的判读特点 卫星遥感图像的判读特征主要有以下四点：1、宏观性 一张卫星图像覆盖的范围是航空象片无法相比的，这对于研究和掌握制图区域的自然景观、地貌结构、岩性分布、水系类型、居民地格局、道路网络、以及地物要素的布局特征等，几乎是理想的宏观手段，从而通过卫星图像判读可以获得丰富、确切的地形宏观内容和宏观特征。镶嵌卫星图像在判读中的使用将会更加突出卫星图像判读的宏观特征。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.1卫星遥感图像的判读特点卫星图像判读宏观特征的另一个表现，则是能在全球范围内不间断地获取图像信息。这几乎也是其它手段难以做到的。由于图像判读地域的广大，判读工作将可以在全球范围内进行。同时随着图像分辨率的提高，可望借助卫星遥感图像判读，在全球范围内获得比例尺越来越大的制图资料。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.1卫星遥感图像的判读特点2、光谱性 卫星遥感图像的重要性质之一是它具有多光谱信息。它不仅反映地形地物的亮度特点，同时还反映它们的光谱特点。为此图像判读技术必须与之相适应，这就需要既能判读制图要素的亮度特点，又能判读它们的光谱特征的新方法。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.1卫星遥感图像的判读特点这种新的判读方法的特点是，一方面根据影象色调来判读地形地物要素的形状特征；另一方面通过不同光谱段图象的比较来判读要素的光谱性能。因此它不是象常规判读方法那样，只借助影象几何形态，然后根据经验来判读地形地物要素，而是在影象几何形态的基础上，根据要素的光谱性质来判读其属性。显然，卫星遥感图象判读的光谱特征将能为制图工作提供更多更可靠的制图信息和资料。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.1卫星遥感图像的判读特点3、动态性 卫星，尤其是资源系列卫星，由于具有长期不间断地提供地面图像数据的能力，因此由卫星图像判读所提供的制图信息可以实现动态化，也就是说它能提供地形和地物要素在时间上的演变和变化。例如通过对多时性图像的判读可以了解：城市发展、道路变化、水库兴建、冰川进退、洪水消涨、作物生长、以及人工地物调查和河流湖泊的季节性变化与地形制图和专题制图有关的地图信息。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.1卫星遥感图像的判读特点 为此卫星遥感图象判读必须同时使用多种图像资料，注重对比、比较等方法，以及依赖广泛的科学知识和比较丰富的生活经验。显然，动态判读的难度更大，因为它不仅需要判定要素和现象的属性，还要通过判读来跟踪和查寻它们的变化。所以动态性是图像判读技术的重要发展，同时又是动态制图的必要手段。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.1卫星遥感图像的判读特点4、透视性 卫星遥感图像的透视性特点，其含义是它能够提供某些隐伏信息。卫星图像判读所能获得的透视信息基本上有两类，一类是浅水水域的水深和水底地形信息；另一类是云层和地表下面的某些隐伏信息，例如云雾覆盖下的地表形态、浅干沙层下的埋藏地表、平原区下面的某些断裂构造等。卫星图像上的这些透视信息起因比较复杂，然而图像的光谱性是其中重要因素。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.1卫星遥感图像的判读特点 对水体的透视信息主要反映在蓝、绿光谱段的图像上；对云雾、沙层的透视信息只能反映在微波图像上。另外，还有一些透视信息实际上是地表与地下某些现象的相关关系的表现，而不是电磁波透射的结果。例如，平原松散地层下的埋藏断裂构造线，可能由于所含地下水沿断裂上渗，使松散地层沿构造线富水所致。因此卫星遥感图像记录的只是平原地表土壤含水的隐伏制图信息。透视信息对制图作业有时是特别重要的，例如浅海区水底地形制图，就可以通过判读卫星遥感图像水部透视信息而进行。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.2光谱特征及其判读标志在第二章中已详细介绍了各种地物具有各自的波谱特性，地物的反射波谱一般用一条连续的曲线表示。而多波段传感器一般分为一个一个波段进行探测，在每个波段里传感器接收的是该波段区间的地物辐射能量的积分值（或平均值）。当然还受到大气、传感器响应特征等的调制。图6-1为三种地物的波谱特性曲线及其在多波段图像上的波谱响应。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.3空间特征及其判读标志景物的各种几何形态为其空间特征，它与物体的空间坐标X、Y、Z密切相关，这种空间特征在像片也是由不同的色调表现出来。它包括通常目视判读中应用的一些判读标志：形状、大小、图形、阴影、位置、纹理、类型等。,第六章 遥感图像的人工判读,形状 指各种地物的外形、轮廓。从高空观测地面物体形状是在X-Y平面内的投影；不同物体显然其形状不同，其形状与物体本身的性质和形成有密切关系。大小 地物的尺寸、面积、体积在图像上按比例缩小后的相似性记录。图形 自然或人造复合地物构成的图形。阴影 由于地物高度Z的变化，阻挡太阳光照射而产生的阴影。它既表示了地物隆起的高度，又显示了地物侧面形状。,第六章 遥感图像的人工判读,位置 地物存在的地点和所处的环境。图像上除了地物所在的位置还与它所处的背景有很大的关系。例如处在阳坡、阴坡的树，可能长势不同或品种不同。纹理 图像上细部结构以一定频率重复出现，是单一特征的集合。单个地看是各个叶子的形状、大小、阴影、色调、图形。当它们聚集在一起时就形成纹理特征。图像上的纹理包括光滑的、波纹的、斑纹的、线性及不规则的纹理特征。类型 各大类别组成类型。如水系类型、地貌类型、地质构造类型、土壤类型、土地利用类型等。在各自的类型中，根据其形状、结构、图形等又可分为许多种类。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.4时间特征及其判读标志对于同一景物的时间特征表现在不同时间地面覆盖类型不同，地面景观发生很大变化。如冬天冰雪覆盖，初春为露土，春夏为植物或树林枝叶覆盖。对于同一种类型，尤其是植物，随着出芽、生长、茂盛、枯黄的自然生长过程，景物及景观也在发生巨大变化。又如洪水期和枯水期，及不同时期水中还沙量变化都随时间而变。景物的时间特征在图像上以光谱特征及空间特征的变化表现出来。例如水稻田在插秧前后为水的光谱特征，而在水稻长高时，一直到成熟之前都为植物的光谱特征，特别在收割前后，田中无水的迹象。又如森林砍伐，砍伐区在扩大，形状发生变化等。,第六章 遥感图像的人工判读,6.3.5影响景物特征及其判读的因素一、地物本身的复杂性由于地物种类的繁多造成景物特性复杂变化和判读上的困难。从大的种类来看，种类的不同，构成了光谱特征的不同及空间特征的差别。这给判读时区分地物类别带来了好处。但同一大的类别中有许多亚类、子亚类，它们无论在空间特征及光谱特征上很相似或相近，这会给判读带来困难。,第六章 遥感图像的人工判读,还有同一种地物，由于各种内在或外部因素的影响使其出现不同的光谱特征或空间特征，有时甚至差别很大。即常常在像片上发现不同类别出现相似或相同的判读标志，而同一类别又出现不同的判读标志。我们可以用分级结构的概念来处理地物类别的复杂性。如以地球资源类别为例，以信息树来表示分级结构，顶部列出的是比较一般的地表特征类别。下部是逐级划分的子类，根据需要还可以继续往下分。,第六章 遥感图像的人工判读,在第二章中已介绍了许多类别不同、反射曲线不同，以及同一种地物在不同条件下，反射曲线改变的例子。这里再列举一些例子。例如植被反射特征曲线主要由叶子的色素、细胞结构和含水量等因素形成。色素的影响主要在0.40.7m的可见光区域，叶绿素对蓝色和红色光吸收多，对绿色吸收少，如果叶中含叶红素、叶黄素（均为黄色色素）或花青苷素（红色色素），则在可见光部分的反射部分的反射特性曲线将明显改变，对红光吸收少，但对于蓝光仍吸收多，在红外区(2.6m)变化不大。,第六章 遥感图像的人工判读,差别主要发生在可见光部分，可见色素的影响主要发生在可见光。细胞结构的不同，使反射特性改变主要表现在红外部分。下图为大豆和玉米的叶子内部构造，及其反射特性曲线的差别。,第六章 遥感图像的人工判读,近红外部分的反射还与叶子的稠密程度有关。大多数类型的植物，对近红外的反射率约为4550%，透射率也约为4550%，吸收率小于5%。如果有重叠覆盖的叶子，则从上一片叶子透过来的红外光将再次被反射。下图表示不同叶片数的棉花叶子的反射绿变化情况，可见光处不变，近红外相差很大。植物叶子的稠密程度与植物长势密切相关，一般说来叶子茂密长势好。如果用假彩色 合成，则长势好的植物红色更鲜，可以从这个角度来探测植物的长势。,第六章 遥感图像的人工判读,植物叶子的含水量变化，反射特性曲线总的看来都有变化。但在1.3m以后更明显。下图为玉米叶子含水量的反射特性，从图中可以看出叶子中含水量变少，0.66m处变化较大（一般作物成熟时，叶子含水量会明显减少），另二处是1.4和1.9m处变化最大，而这两处为水气吸收带，不在大气窗口内。由于叶子水气失去，内部构造也会发生变化，因此近红外波段的反射率也发生较大的变化。植物叶子的含水量与植物的生长期和长势有密切关系。,第六章 遥感图像的人工判读,又如土壤的光谱特性曲线与以下一些因素有关。首先是土壤类型，对于同一种类的土壤，与其所含水量、有机质含量、氧化铁含量、粘土、砂、粉砂相对百分含量以及土壤表面的粗糙度有关，实际上土壤类型与后面的各种因素也有直接的关系。从土壤质地来看，与其所含粘土颗粒、粉砂颗粒和砂颗粒的相对比例有关。一般规定颗粒直径小于0.002mm的土壤称粘土；颗粒直径为0.0020.005mm的土壤称粉砂；0.052.0mm的土壤颗粒称为砂。三种成份不同的混合比例可定出不同质地的土壤名称，图1为土壤质地分类三角形。图2为三种低含水量土壤的反射特性曲线。,第六章 遥感图像的人工判读,二、传感器特性的影响传感器特性对判读标志影响最大的是分辨率。分辨率的影响可从几何、辐射、光谱及时间几个方面来分析。,第六章 遥感图像的人工判读,（1）几何分辨力传感器瞬时视场内所观察到地面的大小称空间分辨率。如Landsat MSS图像的空间分辨率为80米80米，TM图像为30 30米；SPOT图像，多光谱的为20 20米，全色的为10 10米。空间分辨率的大小并不等于判读像片时能可靠地（或绝对地）观察到像元尺寸的地物，这与传感器瞬时视场跟地物的相对位置有关。,第六章 遥感图像的人工判读,假定地面上有一个地物，大小和形状正好与一个像元一样，并且正好落在扫描时的瞬时视场内，则在图像上能很好地判读出它的形状及辐射特性。但实际上这种情况相当少见。大多数如图（b）所示，地物跨在两个像元中，由于传感器的探测器对瞬时视场内的辐射量取其积分值（平均值），这样地物在两个像元中都有关系，在图像上地物的形状和辐射量都发生变化，这就无法确切地判读出该地物的形状和辐射特性。,瞬时视场,某种地物,像元2,像元1,像元 3,地物,像元2,像元1,像元 3,地物,(a),(b),(c),第六章 遥感图像的人工判读,当地物增大到图（c）的情况，地物面积等于两个像元的大小，那么至少在一个像元中能正确反映地物的辐射量，判读时能较正确地确定该种地物的辐射特性。假定像元的宽度为a，则地物的宽度为3a或至少为2.828a时，才能被分辨出来。这个大小被称为图像的几何分辨力。,第六章 遥感图像的人工判读,几何分辨力太差的图像使得像元中包含的类别不纯，引起辐射亮度改变，这在两种纯地物交界处是十分明显的，往往这些地方的像元亮度与第三种地物相近。如在MSS-7影像上植物与水的交界处的像元亮度会出现土壤亮度的现象。此外在地类混杂的地区也十分明显，如稀疏种植的林区和作物区等。判读时应与周围地物结合分析或对判读区建立混合地物的判读标志。,第六章 遥感图像的人工判读,（2）辐射分辨力（传感器的探测能力）即使两种地物面积都超过了几何分辨力，能否判读出来，还取决于传感器的辐射分辨力（当然还与地物间反射率大小有关，如果两种地物的亮度一样，就无法区分）。所谓辐射分辨力是指传感器能区分两种辐射强度最小差别的能力。传感器的输出包括信号和噪声两大部分。如果信号小于噪声，则输出的是噪声。如果两个信号之差小于噪声，则在输出的记录上无法分辨这两个信号。,第六章 遥感图像的人工判读,（3）光谱分辨力与几何分辨力比较，光谱分辨力似乎为探测光谱能量的最小波长间隔，而确切一些讲，应为光谱探测能力，它包括传感器总的探测波段的宽度、波段数、各波段的波长范围和间隔。有效方法是根据被探测目标的特性选择一些最佳探测波段。所谓最佳探测波段，是指这些波段中探测各种目标之间和目标与背景之间，有最好的反差或波谱效应特性的差别。,第六章 遥感图像的人工判读,（4）时间分辨力时间分辨力是指对同一地区重复获取图像所需的时间间隔。时间分辨力与所需探测目标的动态变化有直接的关系。大多在轨道间不进行立体观察的卫星，时间分辨力等于其重复周期。进行轨道间立体观察的卫星的时间分辨力比重复周期短。如SPOT卫星，在赤道处一条轨道与另一条轨道间交向摄取一个立体像对，时间分辨力为2天。时间分辨力越短的图像，能更详细地观察地面物体或现象的动态变化。与光谱分辨力一样并非时间越短越好，也需要根据物体的时间特征来选择一定时间间隔的图像。此外还与卫星轨道设计有关。,三、目视能力的影响人眼目视能力包括对图像的空间分辨能力、灰阶分辨能力和色别与色阶分辨能力。人眼的空间分辨能力与人眼的张角（分辨角）、影像离人眼的距离、照明条件、图像的形状和反差等有关。实验证明，正常人眼的分辨角为1分，在明视距离处250mm处，能分辨相距75 m的两个点。解决人眼空间分辨能力的限制造成的判读困难，可通过放大图像的比例尺，使用光学仪器放大观察的方法来克服。,第六章 遥感图像的人工判读,第六章 遥感图像的人工判读,人眼对灰度（亮度）信息的分辨，主要取决于视网膜上视杆细胞的灵敏度。人眼究竟能分辨多少灰度阶，说法不一。但一般人眼能分辨10 多级灰阶。这样对判读标志的分辨也就受到限制。解决的方法是对图像进行线性拉伸，或进行彩色合成等各种增强处理。反差增大了，人眼对图像的判读能力相对提高；因为人眼对颜色的分辨比对灰阶的分辨能力要强得多，所以进行彩色合成后能提高人眼的判读能力。,第六章 遥感图像的人工判读,6.4 目视判读的一般过程和方法6.4.1 判读前的准备1、判读员的训练判读知识专业知识的学习实践训练2、搜集充足的资料,第六章 遥感图像的人工判读,需收集的资料包括：历史资料、统计资料、各种地图及专题图，以及实况测定资料和其他辅助资料等等3、了解图像的来源、性质和质量4、判读设备和仪器,第六章 遥感图像的人工判读,6.4.2 判读的一般过程（一）建立判读标志能否建立正确的判读标志是准确判读的关键。,航空像片上森林的判读标志,第六章 遥感图像的人工判读,（二）初步解译（三）野外调查（四）详细解译（五）制图,第六章 遥感图像的人工判读,6.5 目视解译方法目视判读过程中，如何利用判读标志来辨认地物或自然现象的存在及其属性呢？通常可以归纳为以下几种：（一）直判法直判法是指通过图象判读标志，能直接确定某一地物或自然现象的存在和属性的一种直观判读方法。一般具有明显的形态、色调特征的地物和现象，多运用这种方法。,第六章 遥感图像的人工判读,（二）对比法是指将判读地区图象上所反映的某些地物和自然现象，与另一已知图象相比较，进而确定某些地物和自然现象的属性。当然，对比必须在各种条件相同的情况下进行，如地区自然景观、气候条件、地物特征等基本相同；使用的图象应是同一类型；成像条件相似。,第六章 遥感图像的人工判读,（三）邻比法在同一幅图象或相邻较近的图象上，进行邻比较，以此区分两种不同目标，这种方法称邻比法。显然它只能区分不同地物类型，或者绘出它们的界线，但不一定能鉴别出地物和目标的属性。使用这种方法时，要求图象的色调或色彩保持正常，并且最好是在同一成像范围内进行。,第六章 遥感图像的人工判读,（四）逻辑推理法它借助各种地物或自然现象之间的内在联系所表现的现象，用逻辑推理的方法，间接判断某一地物或自然现象的存在和属性。当利用众多的表面现象来判断某一未知对象时，需特别注意它们之中哪些是可靠的间接判读标志，哪些是不可靠的。,（五）历史对比法 利用不同时间重复成像的图象加以对比分析，从中了解地物与自然现象的变化情况，称为历史对比法。此方法对自然动态研究尤为重要，如泥石流、沙丘移动、冰川进退、洪水泛滥、河岸冲刷、土地利用、城市发展、道路演变等。上述几种方法在具体应用中不能孤立使用，应当相互结合、相辅相成。,Elements of Visual Interpretation-process of identifying objects or conditions in aerial photos and determining their meaning,Photo/Image interpretation is powerful because:-aerial perspective-3 dimensional depth perception(requires stereo pair)-ability to obtain a historical record and document change,Recognition Elements1.Location-x,y coordinates2.Size-length,width,area3.Shape-geometric characteristics4.Pattern-relative spatial arrangement5.Shadow-silhouette6.Tone or Color-gray tone or hue 7.Texture-repetitions of tone or color 8.Site-elevation,slope,aspect,exposure9.Association-related phenomena present,1.Location 2 ways to determine precise x,y coordinates-traditional field survey-GPSGPS requires image to be rectified to a base map then extract x,y coordinate information directly from image,2.Size-length,width,area-size does matter-measurement of known objects/features provides the interpreter a reference from which to compare the relative size of unknown objects/features-absolute and relative size are dependent of the scale of the photo or image,3.Shape-geometric characteristics,4.Pattern-relative spatial arrangement,5.Shadow-silhouette,6.Tone or Color-gray tone or hue,7.Texture-repetitions of tone or color,8.Site-elevation,slope,aspect,exposure-a site has unique physical and socioeconomic characteristicsPhysical characteristics include:elevation,slope,aspect,and vegetative cover-socioeconomic characteristics include:land value,land tenure system,adjacency to water,distance to or adjacency to population centers,9.Association-related phenomena present-related or associated features or activites-for example,sawmills are associated with piles of logs or pulpwood in storage areas,truck unloading equipment(cranes/wheel loaders),and stacks of finished lumber-association normally used in combination with other elements of interpretation,第六章 遥感图像的人工判读,6.6遥感图像目视解译举例6.6.1卫星图像的符号及注记（1）像幅四角的“+”号，为图幅的重叠号（2）像幅中心，或像主点（3）经纬度标注（4）卫星图像的纵向重叠符号（5）字母注记,