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1、遥感技术基础,课程内容 一、判读标志 二、判读方法 三、遥感图像自动分类,第八讲 遥感图像判读,一、判读标志 直接标志 形状: 建筑楼房、 树冠、 街道,第八讲 遥感图像判读,大小:不少特定的地物目标不仅具有一定的形状，而且 具有一定的大小。形状与大小相结合成为鉴别这 些地物目标的可靠依据。,第八讲 遥感图像判读,阴影 缺点：遮挡了信息 优点：高度信息、 立体感,第八讲 遥感图像判读,色调,第八讲 遥感图像判读,间接标志 纹理,第八讲 遥感图像判读,沥青 混泥土 草地 岩石,树皮 编织品 食物 金属 沙滩 瓷砖 水面,空间位置,第八讲 遥感图像判读,空间位置,第八讲 遥感图像判读,二、遥感图像
2、目视判读 原则 从应用目的出发，总体观察，全面分析图象特征。 坚持先易后难，由粗入细，由整体至局部的解译程序； 应充分利用各种解译标志，包括直接标志 和间接标志，相互补充，彼此验证； 随着遥感技术的发展，应尽可能利用多种遥感数据 （不同数据源、多时相遥感图象）进行的综合分析。,第八讲 遥感图像判读,方法 进行遥感图象目视解译时必须充分运用地物目标时空分布 的规律性，如气候、植被、土壤等景观要素的纬度地带性、经 度相关性、高度垂直带性、物候季节性等； 要密切注意各类地物目标之间的相关规律，有些规律现象 表现得比较稳定明确，如水平地带性、垂直带性等，有些现象 则具有随机性、不确定性和模糊（或过渡）
3、性，例如地震（带） 的分布，土壤分布等受很多因素的影响； 只要坚持以遥感成像机理与专业知识、规律相结合的指导 思想，通过实践，不断探索和总结，就能归纳出具有相对普遍 性与稳定性的解译标志，并举一反三灵活应用这些解译标志进 行正确的解译。,第八讲 遥感图像判读,流程 准备阶段 收集资料 订购图象 必要时野外粗查 草拟解译标志 室内解译阶段 找出地物目标 勾绘分布界线 判断类别属性 测量长度大小。,第八讲 遥感图像判读,野外阶段 实地验证 补充调查 总结阶段 整理资料 绘制图件 编撰报告 影响目视解译效果的因素 解译者专业知识水平 解译者经验积累 解译者对工作地区的了解 可供参考资料的多少,第八讲
4、 遥感图像判读,人机交互式目视解译技术框图,第八讲 遥感图像判读,数字 图像,增强 处理,光学 图像,监视 屏幕, 人机 对话,初步 解译 了解 概况 野外 检查 修改 计划,建立解译 标志 进行 专题 业信 息解 译,结论,三、遥感图像自动分类 计算机自动分类的基本步骤 对研究区相关基本情况的分析研究 确定分类方案 确定训练样本(监督分类) 图像预处理：纠正、特征选择、增强等 确定分类算法、分类 分类精度检验、评估 改进分类方法 输出分类结果,第八讲 遥感图像判读,提高分类精度的途径 正确选取特征参数：有效地进行特征选择与提取 优化训练区：准确、有代表性 改进算法，充分利用影像几何信息 混合
5、像元的分解 多源数据综合分析与应用 提高智能化水平：建立专家系统 （知识化、智能 化、自动化）,第八讲 遥感图像判读,分类精度检验 分类精度的评价通常是用分类图与标准数据（图件或地面实测值）进行比较，以正确的百分比来表示精度。 采样方法 简单随机采样 分层采样 聚点或集群采样 误差矩阵与精度:指通过 检验区，建立分类混淆矩 阵。,第八讲 遥感图像判读,分类混淆矩阵 用户精度：从分类结果中任取一个随机样本，其所具有的类型与地 面实际类型相同的条件概率。（错分误差）； 生产者精度（制图精度）：相对于地面获得的实际资料中的任意一 个随机样本，分类图上同一地点的分类结果与其相一致的条件概率 。（漏分误
6、差） 总精度。,第八讲 遥感图像判读,Kappa Coefficient The Kappa coefficient expresses the proportionate reduction in error generated by a classification process compared with the error of a completely random classification. 设混淆矩阵中第 i 行所有列之和为 第 j 列所有行之和为 Kappa 系数表示为,第八讲 遥感图像判读,举例 主对角线上：xii = 35 + 37 + 41 = 113 非主对角线上： x+i xi+ = 5039 + 4050 + 4647 = 6112 Kappa 系数： = (136113-6112)/(1362-6112) = 74.8 %,第八讲 遥感图像判读,