遥感数字图像计算机解译课件.pptx

2023遥感数字图像计算机解译课件汇报人：文小库2023-11-22

CONTENTS遥感数字图像基础遥感数字图像计算机解译原理遥感数字图像计算机解译技术遥感数字图像计算机解译应用遥感数字图像计算机解译发展趋势遥感数字图像计算机解译实验与实践

遥感数字图像基础01

遥感数字图像是通过遥感技术获取并转换为数字形式的地球表面信息图像。定义遥感数字图像通常以像素阵列的形式表示，每个像素包含了空间位置和属性信息。图像表示遥感数字图像定义

介绍不同类型的传感器，如光学、微波等，以及它们的工作原理和应用范围。介绍遥感平台和轨道类型，如卫星、无人机等，以及它们的特点和优势。详细解析遥感图像的获取流程，包括数据预处理、辐射定标、几何校正等步骤。传感器类型平台和轨道图像获取过程遥感数字图像获取

空间分辨率：解释遥感数字图像的空间分辨率概念，以及不同分辨率对图像解译和应用的影响。辐射和光谱信息：介绍遥感数字图像所包含的辐射和光谱信息，以及这些信息在地物性质和环境参数反演中的重要性。多波段和多时相：说明遥感数字图像的多波段和多时相特性，以及它们在地物识别和变化检测中的应用。请注意，以上内容仅为一种可能的扩展结果，实际课件的内容可能会根据教学目标和需求进行调整和补充。遥感数字图像特点

遥感数字图像计算机解译原理02

计算机解译是利用计算机视觉和模式识别技术对遥感数字图像进行自动分析和解译的过程，对于快速、准确地获取地理信息具有重要意义。介绍计算机解译技术的起源、发展及现状，以及在未来遥感领域的应用潜力。计算机解译概述发展历程定义与意义

利用计算机视觉技术提取图像中的纹理、形状、光谱等特征，为分类与识别提供依据遥感数字图像进行辐射定标、大气校正、正射校正等预处理操作，为后续解译提供基础数据。采用模式识别、机器学习等方法对提取的特征进行分类和识别，实现地物目标的自动解译。对解译结果进行后处理，如滤波、融合等，提高解译结果的精度和可靠性。预处理分类与识别特征提取后处理计算机解译流程

基于像素的分类方法：利用像素的光谱特征进行分类，如最大似然法、支持向量机等。深度学习方法：利用深度神经网络进行特征学习和分类，如卷积神经网络、循环神经网络等，提高解译的准确性和效率。通过这些内容的学习，学生可以全面了解遥感数字图像计算机解译的原理、流程和方法，为实际应用奠定基础。基于对象的分类方法：综合考虑像素的空间关系、纹理特征等，通过分割图像形成对象，再对对象进行分类，如分割-合并法、区域生长法等。计算机解译方法

遥感数字图像计算机解译技术03

020401将图像的原始DN值转换为反射率或辐射亮度，消除传感器本身产生的误差。消除大气散射、吸收和反射对图像造成的影响，获取地物真实的反射率数据。将多源、多尺度、多光谱的图像信息进行融合，提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。03消除传感器平台姿态、高度、速度等不稳定因素对地物位置的影响，提高图像定位精度。辐射定标几何校正图像融合大气校正图像预处理技术

通过灰度共生矩阵、Gabor滤波器等算法提取图像的纹理信息，用于描述地物的表面结构和排列规律。利用边缘检测、霍夫变换、形态学运算等方法提取图像中的形状信息，用于识别地物的轮廓和边界。根据地物的光谱曲线特征，提取吸收谷、反射峰等关键特征点，用于地物类型的识别。纹理特征提取形状特征提取光谱特征提取特征提取技术

将每个像素作为基本单元，利用其光谱特征和空间特征进行分类，常见算法包括最大似然法、支持向量机、决策树等。基于像素的分类将相邻且具有相似特征的像素组合成对象，利用对象的特征进行分类，常见算法包括分割-合并法、区域生长法等。基于对象的分类利用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型对遥感图像进行分类，可以自动提取图像的多层次特征，提高分类精度。深度学习分类分类识别技术

遥感数字图像计算机解译应用04

土地资源动态监测通过多时相遥感图像的计算机解译，分析土地资源的动态变化，为土地资源的合理利用和保护提供依据。土地利用分类利用遥感数字图像计算机解译技术，实现大范围、高效率的土地利用分类，为土地资源调查提供准确数据。土地覆盖度评估基于遥感数字图像的植被指数、地表温度等信息，定量评估区域土地覆盖度，支持生态恢复和环境保护决策。土地资源调查

大气污染评估基于遥感数字图像的大气气溶胶光学厚度、大气透过率等信息，评估大气污染程度，为大气污染防治提供决策支持。生态环境评价综合遥感数字图像的多源信息，对区域生态环境进行定量评价，揭示生态环境的空间分布与动态变化特征。水体污染监测利用遥感数字图像计算机解译，提取水体光谱特征，结合水质参数模型，实现水体污染的快速、大范围监测。环境监测与评估

123通过遥感数字图像计算机解译，提取城市建成区边界，分析城市扩张速度、方向和模式，为城市规划提供科