遥感影像_小百科

遥感影像空间

空间分辨率（Spatial Resolution）又称地面分辨率。后者是针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。前者是针对遥感器或图像而言的，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，或指遥感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量。它们均反映对两个非常靠近的目标物的识别、区分能力，有时也称分辨力或 ^{解像力

。}

摄影成像是通过成像设备获取物体的影像技术。传统摄影成像是依靠光学镜头及放置在 ^{焦平面

的感光胶片来记录物体影像。数字摄影则通过放置的焦平面的光敏元件，经光/电转换，以数字信号来记录物体的影像。
^{土地覆盖

监测：土地覆盖是人地相互作用过程的最终体现，也是地球表层系统最明显的景观标志，土地覆盖变化又会引发一系列环境的改变。遥感技术因其能提供动态、丰富和廉价的数据源已成为获取土地覆盖信息最为行之有效的手段。

森林覆盖监测：森林是

陆地生态系统

的主体，是人类赖以生存的基础资源。传统五年一次的一类调查和十年一次的二类调查存在更新周期长、历经时间长、样地易被特殊对待、数据可比性差等缺陷，难以科学、准确评估森林资源和生态状况变化。

遥感具有宏观性、客观性、周期性、便捷性等特点，已经在

森林资源清查

(一类调查)和规划设计调查(二类调查)中大显身手。

草地覆盖监测：草地是仅次于森林资源的陆地植物资源。遥感技术在草地资源调查、分类和制图中得到应用，大大地提高了草地资源调查与制图的精度，促使草地分类由定性逐渐走向定量化，可以完成草地退化监测与评估，节省了人力、物力和财力。

湿地资源

监测：湿地是地球上水陆相互作用形成的独特的生态系统，是自然界最富

生态多样性

的景观和人类最重要的生存环境之一。

实时监测湿地种类及其数量，为湿地的保护提供第一手材料显得尤为重要。遥感技术具有观测范围广，信息量大，获取信息快，更新周期短，节省人力物力和人为干扰因素少等诸多优势，已经成为湿地研究的有力手段。可以提取湿地边界、进行湿地分类、湿地动态变化监测等
^{遥感影像

几何校正

各类遥感图像都存在在几何校正的问题。由于人们已习惯使用正射投影的

地形图

，因此对各类遥感影像的畸变都必须以地形图为基准进行几何校正。几何校正步骤大致如下：

①选择控制点：在遥感图像和地形图上分别选择同名控制点，以建立图像与地图之间的投影关系，这些控制点应该选在能明显定位的地方，如河流交叉点等。

②建立整体映射函数：根据图像的几何畸变性质及地面控制点的多少来确定校正数学模型，建立起图像与地图之间的空间变换关系，如多项式方法、仿射变换方法等。

③重采样内插：为了使校正后的输出图像像元与输入的未校正图像相对应,根据确定的校正公式，对输入图像的数据重新排列。在

重采样

中，由于所计算的对应位置的坐标不是整数值，必须通过对周围的像元值进行内插来求出新的像元值。

遥感影像

纹理特征

是指周期性图案及区域的均匀性等有关纹理的特征。根据构成图案的要素形状、分布密度、

方向性

等纹理进行图像

特征提取

的处理叫做

纹理分析

。

·图像分类利用遥感图像进行分类，就是对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称，其原理是利用图像识别技术实现对遥感图像的自动分类。计算机用以识别和分类的主要标志是物体的光谱特性，图像上的其它信息如大小、形状、纹理等标志尚未充分利用。

在计算机分类之前，往往要做些预处理，如校正、增强、滤波等，以突出目标物特征或消除同一类型目标的不同部位因照射条件不同、地形变化、扫描观测角的不同而造成的亮度差异等。

计算机图像分类方法，常见的有两种，即监督分类和非监督分类。监督分类，首先要从欲分类的图像区域中选定一些训练样区，在这样

训练区

中地物的类别是已知的，用它建立分类标准，然后计算机将按同样的标准对整个图像进行识别和分类。它是一种由已知样本，外推未知区域类别的方法；

非监督分类

是一种无先验（已知）类别标准的

分类方法

。对于待研究的对象和区域，没有已知类别或训练样本作标准，而是利用
^{图像数据

本身能在特征测量空间中聚集成群的特点，先形成各个
^{数据集

，然后再核对这些数据集所代表的物体类别。}}

与监督分类相比，非监督分类具有下列优点：不需要对被研究的地区有事先的了解，对分类的结果与精度要求相同的条件下，在时间和成本上较为节省,但实际上,非监督分类不如监督分类的精度高，所以监督分类使用的更为广泛。}}}

遥感影像空间

遥感影像几何校正

遥感影像纹理特征

遥感影像 空间

遥感影像 几何校正

遥感影像 纹理特征

遥感影像空间

遥感影像几何校正

遥感影像纹理特征