遥感原理与应用
第七章第一节 第二节 第三节 第四节
遥感图象目视解译与制图数据源的选择 彩色图象合成 图象目视解译 遥感制图
遥感原理与应用
第一节 数据源的选择 1.信息源的选择 选择依据：主要是根据应用目标和范围确定遥感数据源。 选择依据：主要是根据应用目标和范围确定遥感数据源。 在一定应用目标和要求下， 在一定应用目标和要求下，主要是考察： 遥感数据的空间分辨力； 遥感数据的时间分辨力； 遥感图象的光谱分辨力； 遥感图象的光谱分辨力； 一次成像的覆盖范围和价格等等。 一次成像的覆盖范围和价格等等。
遥感原理与应用
第一节 数据源的选择 例如： 在区域森林火灾和病虫害等宏观监测中， NOAA-AVHRR、 在区域森林火灾和病虫害等宏观监测中 ， NOAA-AVHRR 、 Landsat TM都是合适的遥感信息源； TM都是合适的遥感信息源； 在中等区域或流域的中观调查和监测中， 在中等区域或流域的中观调查和监测中 ， Landsat TM 、 TM、 SPOT等可以作为主要信息源； SPOT等可以作为主要信息源； 在局部或典型地区的微观调查、 规划和监测中， 在局部或典型地区的微观调查 、 规划和监测中 ， 可以应 用高分辨率的IKONOS、IRS、 用高分辨率的IKONOS、IRS、 Quick Bird等信息源。 Bird等信息源。
遥感原理与应用
基本原则： 能够识别不同类型的信息； 提取的信息满足应用所需的精度并且反映准确的空间位 置和特征； 对于动态监测， 对于动态监测，能够获得与监测周期相一致的时间序列 信息；
遥感原理与应用
2.最佳时相的选择 不同时期太阳辐射、气候、植被覆盖、 不同时期太阳辐射、气候、植被覆盖、土壤水分等 环境因素的变化，造成地物电磁辐射的差异， 环境因素的变化，造成地物电磁辐射的差异，地物在不 同时间内光谱和空间特征具有明显的变化规律， 同时间内光谱和空间特征具有明显的变化规律，反映在 遥感影像上，各种地物的光谱和几何特征因成像季节和 遥感影像上，各种地物的光谱和几何特征因成像季节和 日期不同表现出色调和几何特征上的差别。 日期不同表现出色调和几何特征上的差别。 因此，根据光谱特征的时间效应， 因此，根据光谱特征的时间效应，分析地物的季相 变化规律，选择信息量最丰富、时相特征明显的影像， 变化规律，选择信息量最丰富、时相特征明显的影像， 才能达到影像增强和特征信息提取的最佳效果。 才能达到影像增强和特征信息提取的最佳效果。
遥感原理与应用
例如： 在生物量估测、变化监测中， 在生物量估测、变化监测中，最佳时相的选择是获得精确估 计和监测的基础： 在林业应用中，植被信息提取应根据气候特征选择， 在林业应用中，植被信息提取应根据气候
特征选择， 土壤信息的提取则应选择冬季数据等等。 土壤信息的提取则应选择冬季数据等等。
遥感原理与应用
第二节
彩色图象合成
1. 基本原理 选择合适的三个波段分别作为红、 选择合适的三个波段分别作为红、绿、蓝三个通道合成一 幅彩色图像，以利于地物的识别。 幅彩色图像，以利于地物的识别。 对于多光谱、高光谱数据，数据的波长范围宽，波段多， 对于多光谱、高光谱数据，数据的波长范围宽，波段多， 在彩色图象合成时有较多的波段组合方式。 在彩色图象合成时有较多的波段组合方式。 在各种可能的组合中如何选择最优的组合方案， 在各种可能的组合中如何选择最优的组合方案，挖掘多波 段图像的信息潜力， 段图像的信息潜力，使得合成的图象能够容纳最多的目标 信息，是多波段图像处理的关键内容之一。 信息，是多波段图像处理的关键内容之一。
遥感原理与应用
2. 基本原则： 最优波段组合应遵循以下原则： 具有最大信息量； 组合波段间具有最小相关性的原则。 组合波段间具有最小相关性的原则。 3. 基本方法: 基本方法: 地物的波谱特性分析 量化分析方法 不同的时相、季相对判读效果的影响。 不同的时相、季相对判读效果的影响。
遥感原理与应用
优化波段组合数量化分析： 根据各种组合的最优化量值进行排序， 根据各种组合的最优化量值进行排序，选取其中值最大且 符合季节特性的波段组合。 符合季节特性的波段组合。 波段优化组合数量化分析方法主要有： 信息量分析、最大离散度方法、最大熵值法、 信息量分析、最大离散度方法、最大熵值法、最小信息相 关法、方差─协方差矩阵法等。 关法、方差─协方差矩阵法等。
遥感原理与应用
信息量分析： 遥感图像信息量的大小与波段位置和范围、地物类别、 遥感图像信息量的大小与波段位置和范围、地物类别、 季节因素等许多因素有关， 季节因素等许多因素有关，信息量分析是彩色图像合成 的基础，也是信息源的时相和季相选择的主要依据。 的基础，也是信息源的时相和季相选择的主要依据。 信息量的定义为：H = ∑ Pi log2 Pii =0 255
其中， 为第i灰阶出现的频率， 为单波段的信息量。 其中，Pi为第i灰阶出现的频率，H为单波段的信息量。 在遥感图像处理软件中， 在遥感图像处理软件中，通过各波段的灰度图像的直方图 统计，计算各波段的信息量。 统计，计算各波段的信息量。
遥感原理与应用
统计特征值分析： 把各波段图像调入图像处理系统中， 把各波段图像调入图像处理系统中 ， 统计各波段 的灰度级范围、均值和标准差以及波段之间的相关系 灰度级范围、均值和标准差以及波段之间的相关系 数矩阵，
数矩阵，为图像的进一步处理和图像彩色合成方案的 选择提供依据。 选择提供依据。
遥感原理与应用
优化波段组合的确定 通过不同地物的波谱反射特性以及传感器各波段的特征， 通过不同地物的波谱反射特性以及传感器各波段的特征， 结合波段信息量和相关性分析来确定； 应用数量化分析方法分析组合波段的信息量和波段间的相 关性。 关性。 常用的数量化方法有： 信息量/ 信息量/相关系数： 3 3OIF = ∑ Hi ∑ R iji =1 i =1
其中， 为参与组合的各波段的信息量， 其中， Hi为参与组合的各波段的信息量，Rij为各波段之 间的相关系数； 3 3 方差/ 方差/相关系数：OIF = ∑ ∑i =1
Si
i =1
R ij
最大熵值法：OIF = ∑ λi i =1
3
,其中， λi 为子协方差矩阵。 其中， 为子协方差矩阵。