遥感器和遥感平台如何影响遥感图像的总体特征？

遥感影像目视解译原理

遥感影像目视解译原理
在遥感影像上，不同的地物有不同的特征，这些影像特征是判读识别各种地物的依据，这些都称为判读或解译标志。解译标志包括直接和间接解译标志：
1 直接判读标志
（1）形状
影像的形状是指物体的一般形式或在轮廓上的反映。各种物体都具有一定的形状和特有的辐射特性。同种物体在图象上有相同的灰度特征，这些同灰度的像素在图象上的分布就构成与物体相似的形状。随着图像比例尺的变化，“形状”的含义也不相同，一般情况下，大比例尺图像上所代表的是物体本身的几何形状，而小比例尺图象上则表示同类物体的分布形状。有些物体的形状非常特殊，其平面图形是该物体的结构、组成和功能的生要标志，有时甚至是关键，所以“形状”是判读的重要工具。
（2）大小
物体在图像上的大小也是判读标志之一。“大小”的含义随图像比例尺的变化而不同：大比例尺图像上，量测的是单个物体的大小，而小比例尺图像上，只能量测同类物体分布范围的大小。
（3）颜色和色调
颜色一般指彩色图像而言，当彩色摄影和假彩色合成技术发展起来之后，颜色的差别可以进一步反映了地物间的细小差别，为判读人员提供更多的信息。人眼对彩色的分辨能力远比对黑白色调差的分辨率能力强，因而颜色可作为彩色图像判读的标志。对多波段彩色合成图像的判读，往往可依据颜色的差别来确定地物与地物间或地物与背景间的边缘线，从而区分出各类物体。
色调是人眼对图像灰度大小的生理感受。人眼不能确切地分辨出灰度值，但能感受到灰度大小的变化，灰度大者色调深，灰度小者色调浅。
图像色调的深与浅，与物体的辐射特性是紧密相关的。一般情况下，反射率高的物体，接收的能量大，图像的色调就浅；反之则深。因此同一环境条件下的图像上色调的差异即是不同物体在图像上的反映。
（4）阴影
阴影的形式与物体辐射能量的方向有关，对反射辐射能来说与方向反射因子有关。在导出辐射传输方程式时，是把地表当作朗伯反射体看；而实际上地表的坡向和坡度都严重影响传感器方向的反射能量大小，以及物体之间的相互遮挡，都使图像上产生阴影。阴影有本影和落影之分。本影是象片上地物未被阳光直接照射到的阴暗部分；落影是在地物背光方向地物投射到地面的阴影在象片上的构象。
阴影会对目视判读产生相互矛盾的影响。一方面，人们可以利用阴影的立体感，判读地形地貌特征，大比例尺图像上，还可利用阴影判读物体的侧视图形，按落影的长和成像时间的太阳高度角量测物体的高度、单株树木的干粗等。另一方面，阴影区中的物体不易判读甚至根本无法判读。
（5）位置
自然界的物体之间往往存在一定的联系，有时甚至是相互依存的。例如桥梁与道路和水系，居民地与道路，土质与植被，地貌与地质等。因此物体所处的位置也是帮助判读人员确定物体属性的重要标志之一。
（6）结构（图案）
指自然界与人文特征重复出现的排列格式，如农业复合体（农田与果园），地形特征，建筑物布局等组成一定的格式。
（7）纹理
纹理指微色调的变化，纹理特征有光滑的、波纹形的、斑纹形的、线性的和不规则的等多种形态。利用纹理特征可以区分色调总体相同的两类物体，纹理也可以作为分类图像再细分的基本准则。
（8）分辨率
分辩率比其他许多图像特征（标志），更取决于遥感系统本身，而与物体的特性关系则小些。传感器本身因素包括性能、设计要求和遥感过程中的环境条件、以及获取数据以后的处理等。当图像上的物体小于图像分辨率时，则不能进行判读。
（9）立体外貌
对有一定重叠度图像，可以进行立体观察。各物体的立体外貌，在立体模型中的显示与真实情况相似。当其他标志都相同或相近时，立体外貌则是很好的判读标志。
以上这些直接判读标志，虽然在图像上都可以直接判读出来，即能直接确定物体的属性。但对于不同的图像类型，不同的图像比例尺和不同的分析研究目的，各直接判读标志的重要性也有所不同。例如，假彩色图像比其他图像更强调色调（颜色）的差别，因为同一幅图像上颜色的微小差别，即代表不同的物体特征；细微分类比粗略分类更强调纹理特征；进行高差判读时则以阴影为主要标志等。
2 间接判读标志
各判读标志都随图像比例尺缩小而逐渐失去其直接性。有许多判读目的不能根据图像的直接判读标志判读出来，例如城市人口数判读，某一社会阶层的经济状况等。这些专题的判读，可以按下述间接标志为依据：
（1）水系
水系的类型和结构受地形和基岩类型的控制，基岩的岩性、走向决定了地形地貌的结构和走向，因而也就决定了水系类型和结构。反言之，水系的类型结构也就指示出基岩岩性和地貌特征。
水系密度大，表示地表径流发育、支流多，土壤和岩石的透水性差，颗粒细，易于被流水侵蚀。密度小，表示地表径流不发育，土壤的透水性能好，水系稀疏，水土流失少。
水系分布均匀时，表示岩性均匀一致。岩性复杂地区水系的流水方向常急转弯，河流纵断面高差突变多形成瀑布、跌水等河段。
各种水系结构、类型都表示基岩的不同特性及地质构造，气候条件、地貌类型、植被覆盖密度和人工活动等。
水系在遥感图像上反映最明显，最易判读。在水系判读的基础上，可以根据水系的特征分析推断出其它地表特征。
（2）地貌
各种地貌形态由不同的岩性、造山运动、风蚀和水蚀作用形成。岩性不同抵抗风、水等外等侵蚀的能力也不同，一般抗外力能力强的岩石形成陡峻山地地貌，抗外力弱的岩石则形成平缓的丘陵或平地。
地貌形态特征决定了水系的类型，植被子的分布、土壤的特性等。因此，在图像上判读出了地貌形态后，可按其他要素与地貌的关系，推断出图像上无直接标志的特征。如植被子类型、土壤类型甚至植物种类等。
遥感图像上地貌类型的显示和水系一样明显，由于遥感图像一般是低太阳高度角成像，地形起伏产生的阴影十分明显，按阴影的长度和色调的深浅，能确定坡度和比高、进而确定地貌类型——山地、丘陵、平地等。
（3）土质
土质包括各类土壤、裸露岩石、戈壁、沙漠等，各种土质所处的自然环境不同其水分、盐分、碱分和腐殖质含量亦不相同。土壤的成因不同，又有不同的颜色——黑土、褐土、黄土、红壤等，这些区别都造成不同的辐射特性。
另外，土质和植被是紧密相关的，一定类型的土质，生长一定类型的植被。反之，植被的生长发育又影响到土质的组成成分。
土质在遥感图像上的表征除大片沙漠、戈壁和裸露岩石外，不是很明显的，要判断出土壤类型需根据土壤与其他易判读要素之间的联系来分析判断。
（4）植被
植被的种类、生长状况、分布规律，在一定程度上受岩性、地貌、土质、气候等因素的控制。不同种类的植物要在一定的自然环境中才能生长，一般而言，受气候条件的影响最大，但由于基岩的分布以及沉积物的成分、粒度、含水性、矿化度、盐碱度及有害元素等的影响，使植物群落的外貌、种属、生长状态等都发生了一些生态变化。
植物在遥感图像上的反映也是相当明显的，用植物的特征来分析判断与之有关的其他要素，效果很好。反之，也可以按其他影响植物发育的自然地理因素的分布规律，来判断植物群落的分布、类型和种类等。
大比例尺图像判读，植被往往是一种有害因素，茂密的森林往往掩盖大量地形特征，尤其对立体观测的影响较大。
（5）气候
地球上气候变化很有规律性，人们按其变化规律分成各类气候带：由赤道向两极，由沿海向内陆分成水平气候带；由山下向山头分成垂直气候带。
气候条件控制植物生长特征，水系发育特征，地貌土质发育特征等。这些要素反过来又影响气候条件，形成区域气候。
气候条件在遥感图像上毫无特征标志，但人们根据自然地理位置可以了解其气候变化情况，进而分析判断受气候条件控制的各要素的特征，诸如植物种属、密度；地貌特征；土壤性质；水第结构等。
（6）人文活动
人文活动往往局部地改变自然环境，使其有利于人类社会的发展。但计划的开发自然资源，往往又会造成生态平衡严重破坏，使自然地理要素的内在联系遭到破坏。
遥感图像反映人文活动的痕迹，大部分能在大比例尺图像上判读出来，小比例尺图像上只能反映大型人文活动的痕迹，如铁路建筑、堤坝工程、围湖造田、防护林带、城市发展、工矿设施及农业活动等。
人类活动对环境生态的破坏，用多时相图像对比分析，也是显而易见的。
上述各类判读标志中，在航空遥感图像判读时，直接判读中起主导作用；但在航天遥感图像判读中，间接判读标志与直接判读标志起着同等重要的作用。
四 遥感影像目视解译的原则和方法
1 遥感影像目视解译原则
遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。一般判读顺序为，在中小比例尺象片上通常首先判读水系，确定水系的位置和流向，再根据水系确定分水岭的位置，区分流域范围，然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。在此基础上，再进行地质、地貌等专门要素的判读。
2 遥感影像目视解译方法
（1）总体观察
观察图像特征，分析图像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映，从而可以把图像分成大类别以及其他易于识别的地面特征。
（2）对比分析
对比分析包括多波段、多时域图像、多类型图像的对比分析和各判读标志的对比分析。多波段图像对比有利于识别在某一波段图像上灰度相近但在其它波段图像上灰度差别较大的物体；多时域图像对比分析主要用于物体的变化繁衍情况监测；而多各个类型图像对比分析则包括不同成像方式、不同光源成像、不同比例尺图像等之间的对比。
各种直接判读标志之间的对比分析，可以识别标志相同（如色调、形状），而另一些标识不同（纹理、结构）的物体。对比分析可以增加不同物体在图像上的差别，以达到识别目的。
（3）综合分析
综合分析主要应用间接判读标志、已有的判读资料、统计资料，对图像上表现得很不明显，或毫无表现的物体、现象进行判读。间接判读标志之间相互制约、相互依存。根据这一特点，可作更加深入细致的判读。如对已知判读为农作物的影像范围，按农作物与气候、地貌、土质的依赖关系，可以进一步区别出作物的种属；河口泥沙沉积的速度、数量与河流汇水区域的土质、地貌、植被等因素有关，长江、黄河河口泥沙沉积情况不同，正是因为流域内的自然环境不同所至。
地图资料和统计资料是前人劳动的可靠结果，在判读中起着重要的参考作用，但必须结合现有图像进行综合分析，才能取得满意的结果。实地调查资料，限于某些地区或某些类别的抽样，不一定完全代表整个判读范围的全部特征。只有在综合分析的基础上，才能恰当应用、正确判读。
（4）参数分析
参数分析是在空间遥感的同时，测定遥感区域内一些典型物体（样本）的辐射特性数据、大气透过率和遥感器响应率等数据，然后对这些数据进行分析，达到区分物体的目的。
大气透过率的测定可同时在空间和地面测定太阳辐射照度，按简单比值确定。仪器响应率由实验室或飞行定标获取。
利用这些数据判定未知物体属性可从两个方面进行。其一，用样本在图像上的灰度与其他影像块比较，凡灰度与某样本灰度值相同者，则与该样本同属性；其二，由地面大量测定各种物体的反射特性或发射特性，然后把它们转化成灰度。然后根据遥感区域内各种物体的灰度，比较图像上的灰度，即可确定各类物体的分布范围。
第二部分
【正文快照】：
图象纹理分析已在许多学科得到广泛的应用。如细胞图象、金相图象等均具有明显的纹理特征，分析它们的纹理结构，可以得到鉴别细胞性质的信息及反映金相结构的物理信息〔1〕。气象卫星云图大多也是纹理型的。由于生成云的大气环流、云内气流、水汽含量等的差异，导致云的形态、密度、云顶高度的不同，在云图上反映出色调、分布及纹理的多样性。正确判别卫星云图中的云类特征可为人类提供丰富的天气信息，应用于天气分析、降水预报等领域，因而十分重要。郁凡等〔2〕曾作过这方面的工作。本文根据数字化卫星云图的灰度分布，抽取纹理特征量…

分辨率是用于记录数据的最小度量单位，一般用来描述在显示设备上所能够显示的点的数量(行、列)，或在影像中一个像元点所表示的面积。
因为遥感拍摄的像片是由位于不同高度，装在不同载体(如飞机、卫星等)上的不同清晰度(分辨率)照相设备，以不同的照相(采集)方式，获取的遥感像片(图像、数据、影像等)，这些遥感图像是具有不同清晰度、不同分辨率的照片。类似我们在生活中用135 照相机拍摄一棵树，从汽车上拍一张，然后再从飞机上拍一张，两张135底片在放大同一棵树时，其放大效果是不一样的。肯定是高度低的135照片放大后的效果最清晰，也就是说分辨率最高。
遥感卫星的飞行高度一般在4000km～600 km之间，图像分辨率一般从1 km～1m之间。图像分辨率是什么意思呢？可以这样理解，一个像元，代表地面的面积是多少。像元是什么意思呢？像元相当于电视屏幕上的一个点(电视是由若干个点组成的图像画面)，相当于计算机显示屏幕上的一个象素，相当于一群举着不同色板拼成画图的人中的一个。合肥市五里飞虹卫星遥感影像.jpg
当分辨率为1km时，一个像元代表地面1kmX1km的面积，即1km2；当分辨率为30m时，一个像元代表地面30m×30m的面积；当分辨率为1m时，也就是说，图像上的一个像元相当于地面1m x 1m的面积，即1m2。
在您使用遥感图像数据时，请您千万注意，您所要解决的工作问题，应选择相应分辨率的遥感数据资料。有关遥感数据样板，请您查看本网站卫星遥感影像栏目。

地球空间信息学:新型传感器技术使得产生新的观测手段和数据成为可能,被动式遥
感系统(如陆地卫星)产生的是二维图像,而主动式遥感系统(雷达或激光雷达)则能够产生地
球表面和大气层的三维影像,还将出现用于测量重力和磁场的主动式传感器,使人类能够"看
见"地球的内部结构,有了这样的仪器,人类将能研究全球淡水的分布,能够预测火山喷发,
甚至预测附近1～5年的地震活动,新型传感器使地球空间信息学产生了革命性的进化,在
近地低空轨道飞行的星载传感器可以提供全天时,同步,连续的全球影像.最终,空间信息
学的革命还将表现为传感器网络,传感器之间进行串联并形成智能型,可更换部件的星座,
从而实现对地球突发事件的快速反应.这种"传感器网站"(sensorweb)概念相当于EOS时
代的几个EOS卫星的组合飞行的信息处理能力.
计算机技术:上述系统对计算机系统的要求明显提高,每天的数据量将大大增加,产
业部门将提供更先进的计算机技术,NASA的工作将使这种计算能力进入太空,实现星载数据
处理与数据压缩.NASA还需要进行软件设计,使高性能计算机完成地球系统模拟进而实施预
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测功能.NASA将协助完成天气预报,例如天气预报的理论极限大约是14天,要突破这一极
限要求计算机能运行大容量的数据,需计算许多复杂的模型.
通讯:先进的通讯手段是知识的传播通道,我们的目标是实现地球系统科学向社会传
播,空基观测意味着实现星载数据融合,使其经传输到达用户终端成为可直接使用的信息产
品,所需成本不超过今天的国际电话费用.NASA的作用将集中在那些使地球科学走向实际应
用的领域,例如通过采用新的图像可视化技术产生如身临其境般的环境,通过数据挖掘技术
产生知识.
展望未来,到2025年,对地球系统的预测将会达到新的水平,例如可以作出10年的气
候预报,15～20个月的厄尔尼诺现象预报,12个月的区域降雨率预测,60天火山预警,10～
14天的天气预报,7天的空气质量通报,提前5天的飓风轨迹预测(误差为±30km),30分
钟的龙卷风预警,1～5年地震实验预报.
国际合作
地球科学固有的国际性和全球性科学问题需要全球合作寻求解决,没有哪一个国家或地
区能单独提供了解地球系统科学所需的综合系统.
全世界的决策者都需要用学科知识作为制定行动计划的基础,其可靠性取决于科学过程
中的国际参与者,空基观测的数据需要与专业化的当地知识和遍布全球的数据地面站结合,
地球科学探索计划(ESE)将与全球48个国家合作,世界各国在地球观测系统(EOS)卫星任务
中的总财政支出已达50亿美元.其中日本是EOS最大的合作者,主持了热带降雨卫星工作,
为EOS提供仪器,法国,德国,英国,荷兰,芬兰,加拿大和巴西都与NASA合作开展了研
究.俄罗斯为观测大气臭氧浓度的SAGE#Ⅲ仪器提供了平台和发射火箭.
许多国际研究组织已响应ESE战略计划,并在研究和观测方面作出了积极贡献,这些组
织包括:国际气候研究计划(WCRP),国际地圈生物圈计划(IGBP),政府间气候变化小组
(IPCC),联合国粮农组织(FAO),欧洲中尺度天气预报中心,国际海洋委员会.
(冯 筠 据NASA: Earth Science Enterprise Strategic Plan编译)