『壹』 遙感圖像分析與信息提取
遙感圖像分析的目的是通過各種方法手段對遙感圖像進行有用信息的提取和解譯。遙感圖像解譯中，通常將表徵地物和地質現象遙感信息的影像特徵稱之為圖像解譯標志；將提取遙感信息的過程稱之為圖像解譯（判譯、判讀）；而將遙感圖像信息提取的種種手段稱之為遙感圖像解譯方法。
目前，遙感圖像信息提取的手段主要有三種：一是遙感圖像的目視解譯，它藉助於簡單的觀察工具（如立體鏡、放大鏡等）憑肉眼鑒別影像，判斷目標物的屬性特徵；二是遙感圖像的光學處理，即採用光學儀器改進圖像質量，壓抑雜訊，突出目標影像，提取有關信息；三是遙感圖像的數字處理，即用計算機對數字化了的影像進行幾何校正、增強等專門處理，達到提取目標物屬性特徵信息的目的。三種方法各有所長，但目視解譯是基礎，光學處理和數字處理是深入解譯和提高解譯水平不可缺少的技術手段，但其效果仍需要專業人員目視解譯判斷。隨著計算機技術的高速發展，遙感信息已越來越多地採用數字記錄和儲存，故數字圖像處理已經成為當今遙感圖像處理的主要手段。本節主要介紹遙感圖像的目視解譯和遙感數字圖像處理的基本方法。
20.1.1 遙感圖像目視解譯
目視解譯法的基本特點是能高度發揮解譯者所掌握的專業基礎知識和思維判斷能力，降低判錯概率，且具有簡便易行的優點。只要有遙感圖像資料，在任何場合都可以進行解譯。遙感圖像的目視解譯中，解譯效果取決於解譯者的知識、技能和經驗水平。
20.1.1.1 遙感圖像的地質解譯標志
地質解譯標志是表徵地質體及地質形象遙感信息的影像特徵。據其表現形式的不同，地質解譯標志又分成為直接解譯標志和間接解譯標志兩大類。前者是地質體及地質現象本身屬性特徵在遙感圖像上的直接反映，如影像形狀、大小、色調和陰影等；後者則是與地質體或地質形象具有相關關系的其他物體或現象所呈現出的影像特徵，如地貌特徵、水系格局、植被、土壤、水文和人類活動遺跡等，通過對它們的相關分析，也能判別這些地質體或地質形象的屬性特徵。
不同類型的地物，其電磁輻射特性不同。在影像上的反映就是形成各種各樣的色、形信息：色，就是色調、顏色、陰影和反差等；形，就是形狀、大小、空間布局、紋理等。「色」只有依附在「形」上來解譯才有意義。色形差異也常常顯示深部現象的「透視」信息。採取由此及彼、由表及裡的綜合分析和對比，從已知推未知，解譯才會有好的效果。
20.1.1.2 遙感圖像目視解譯的基本方法
目視解譯最基本的方法是立體觀察。它使用簡單的光學立體鏡，將二維平面圖像轉化為三維空間的立體光學模型，從而突出了地物的空間特徵，使人眼睛易於辨認目標和確定其空間位置。
進行立體觀察必須滿足兩個基本條件：一是具有立體像對，二是具有立體鏡。立體像對指在相鄰兩個攝影基站對同一地面獲取的一對具有相同比例尺和一定重疊的像片（圖像）。立體鏡是用來進行立體觀察的專門儀器，它的主要作用是迫使觀察者做到左眼只看左片（圖像），右眼只看右片（圖像），以獲得良好的立體觀察效果。
隨著遙感技術的發展，遙感解譯所使用的不僅是攝影方法得到的像片，而且還有紅外掃描成像和雷達成像的圖像等。應該指出，雖然它們的影像要素或特徵也是形狀、大小、陰影、周圍環境、空間布局、色調等等，但是它們在不同波段成像的圖像中所表達的含義有所不同。
20.1.1.3 目視解譯的方法與原則
（1）解譯方法
對於各種不同的遙感圖像的解譯，主要差別在於目標物的具體解譯標志有所不同；而解譯的原則與方法則是一致的。目視解譯中常用的方法主要是以下三種。
① 直判法。指運用直接解譯標志來判斷地質體或地質現象。這種方法簡便可靠，但必須在地質體直接出露於地表，或覆蓋很少，而且解譯標志比較穩定時，才宜應用。如我國西北地區大多具備這種條件，許多地質體可用直判法予以確定。
② 對比法。這是最常用的一種方法。它通常包括幾種情況，一是將遙感影像與地質實體進行對比；二是與已經工作過的鄰區圖像對比；三是與前人資料對比。通過對比，建立本區適用的確切可靠的解譯標志。對比法也用於解譯成果的野外驗證。
③ 邏輯推理法。根據地質體和地質現象與地表其他景觀要素的相關關系，運用地質學、地貌學、水文學、土壤學、地植物學等有關學科的理論進行綜合分析、邏輯推理，從而確定目標物的屬性。這里，主要是運用各種間接標志來判斷被掩蓋的地質體或地質現象，對我國南方地區的圖像進行解譯時，常常用到這種方法。
（2）解譯原則
遙感圖像解譯的原則可概略如下。
① 宏觀原則。在任何地區進行解譯時，應先採用衛星圖像或小比例尺航片略圖，對影像總體輪廓進行研究。以獲取整個工作區宏觀構造格架的正確概念。這是下一步詳細解譯能否快速、准確地取得成果的關鍵，具有重大的指導意義。在此前提下，方能有效地開展各個局部的詳細解譯。
② 先易後難，循序漸進原則。整個解譯工作必須做到循序漸進，方能提高工作效率，收到事半功倍之效。下面是一些實踐經驗的總結，可供參考。ⓐ 從比較了解的地段入手，向較陌生的地段推進，即從已知到未知。ⓑ 先解譯影像清晰部分，後解譯模糊部分。ⓒ 先山地，後平原；先構造，後岩性。ⓓ 先斷裂，後褶皺。ⓔ 先線性構造，後環形構造。ⓕ 先岩漿岩，後沉積岩，再變質岩。ⓖ 先解譯顯露的，後解譯隱伏的。其中，ⓓ、ⓔ、ⓕ三點靈活性較大，需根據影像顯示程度決定先後。解譯中，交錯進行的情況也是常見的。
20.1.2 遙感數字圖像處理
遙感圖像處理，特別是數字圖像處理是增強、提取成礦環境地質、構造、礦化等有用信息的重要手段，同時也在資源、環境、農、林、牧、漁、國土整治、工程地質等領域中廣泛應用，潛力很大。尤其是隨著新一代遙感圖像光譜解析度、空間解析度的提高，多時相、多類型遙感圖像數據的融合以及遙感圖像與其他數據的融合，將顯得越來越重要。由於遙感圖像記錄了大量肉眼以及常規儀器難以發現的微弱的地物特徵信息，如目標物的紅外波譜信息、微波信息等，通過遙感圖像數字處理提取這些標志信息，尤其是弱成礦標識信息，可大大增加人們鑒別目標的能力。實際上，當前隨著計算機技術的發展，遙感圖像處理的內容已遠遠超出了宏觀圖像的范疇，對遙感、物探、化探及地質、礦產數據都可以用圖像處理方法來進行有效組合、綜合與復合或進行增強、變換、分類及模式識別，提取一組特徵標志進而形成找礦綜合信息圖（或圖像）。
20.1.2.1 數字圖像
數字圖像是一種以二維數組（矩陣）形式表示的圖像。該數組由對連續變化的空間圖像作等間距抽樣所產生的抽樣點——像元（像素）組成，抽樣點的間距取決於圖像的解析度或服從有關的抽樣定律；抽樣點（像元）的量值，通常取抽樣區間內色調（色彩）連續變化之地物的平均值，一般稱作亮度值或灰度值；它們的最大、最小值區間代表該數字圖像的動態范圍。數字圖像的物理含義取決於抽樣對象的性質。對於遙感數宇圖像，就是相應成像區域內地物電磁輻射強度的二維分布。在數字圖像中，像元是最基本的構成單元。每一個像元的位置可由行、列（x，y）坐標確定；亮度值（z）通常以0（黑）到255（白）為取值范圍。因此，任何一幅數字圖像都可以通過X、Y、Z的三維坐標系表示出。例如，陸地衛星的MSS圖像（圖20-1），便可看作x=2340（行），y=3240（列），Z=0～255的三維坐標系。TM、SPOT等亦然，只是行、列數不同而已。
數字圖像可以有各種不同的來源。大多數衛星遙感，如MSS、TM、SPOT、SAR圖像等，地面景象的遙感信息都直接記錄在數字磁帶上。有關的遙感衛星地面站或氣象衛星接收站均可提供相應的計算機兼容數字磁帶（CCT）或數據光碟及其記錄格式。應用人員只要按記錄格式將圖像數據輸入計算機圖像處理系統，即可獲得數字圖像，並進行各種圖像處理。對於像片或膠片影像，則可通過電子-光學透射密度計和掃描器以及掃描儀等，將影像密度轉換為數值，進而形成數字圖像；對於非遙感的地學圖件，如地形圖、地質圖、航磁圖、重力圖、化探元素異常圖等等，也可通過數字化儀或掃描儀，轉換為數字圖像。同一地區不同來源的數字圖像都可精確配准，並作復合處理。
圖20-1中左圖是一條掃描線上亮度值產生原理。左圖中圖像坐標和像元參考系與光學圖像相比，數字圖像量化等級高（256級）、失真度小、不同圖像的配准精度高、傳輸及儲存方便，尤為重要的是可由計算機進行各種靈活、可靠、有效的處理，使遙感圖像獲得更好的判讀、分析等應用效果。
20.1.2.2 數字圖像處理
數字圖像以不同亮度值像元的行、列矩陣組織數據，其最基本的特點就是像元的空間坐標和亮度取值都被離散化了，即只能取有限的、確定的值。所以，離散和有限是數字圖像最基本的數學特徵。所謂數宇圖像處理，就是依據數字圖像的這一數字特徵，構造各種數學模型和相應的演算法，由計算機進行運算（矩陣變換）處理，進而獲得更加有利於實際應用的輸出圖像及有關數據和資料。故數字圖像處理通常也稱為計算機圖像處理。
數字圖像處理在演算法上基本可歸為兩類：一類為點處理，即施行圖像變換運算時只輸入圖像空間上一個像元點的值，逐點處理，直到所有點都處理完畢，如反差增強、比值增強等。另一類為鄰域處理，即為了產生一個新像元的輸出，需要輸入與該像元相鄰的若干個像元的數值。這類演算法一般用作空間特徵的處理，如各種濾波處理。點處理和鄰域處理有各自不同的適應面，在設計算估時，需針對不同的處理對象和處理目標加以選擇。
圖20-1 陸地衛星MSS數字圖像的構成原理
遙感數字圖像處理，數據量一般很大，往往要同時針對一組數字圖像（多波段、多時像等）做多種處理。因此，需要依據遙感圖像所具有的波譜特徵、空間特徵和時間特性，按照不同的對象和要求構造各種不同的數學模型，設計出不同的演算法；它不僅處理方法非常豐富，而且形成了自身的特色，已發展為一門專門的技術方法。
根據處理目的和功能的不同，目前遙感數字圖像處理主要包括以下四方面的內容。
（1）圖像恢復處理。旨在改正或補償成像過程中的輻射失真、幾何畸變、各種雜訊以及高頻信息的損失等。屬預處理范疇，一般包括輻射校正、幾何校正、數字放大、數字鑲嵌等。
（2）圖像增強處理。對經過恢復處理的數據通過某種數學變換，擴大影像間的灰度差異，以突出目標信息或改善圖像的視覺效果，提高可解譯性。主要包括有反差增強，彩色增強、空間濾波、圖像變換增強等方法。
（3）圖像復合處理。對同一地區各種不同來源的數字圖像按統一的地理坐標作空間配准疊合，以進行不同信息源之間的對比或綜合分析。通常也稱多源（元）信息復合，既包括遙感與遙感信息的復合，也包括遙感與非遙感地學信息的復合。
（4）圖像分類處理。對多重遙感數據，根據其像元在多維波譜空間的特徵（亮度值向量），按一定的統計決策標准，由計算機劃分和識別出不同的波譜集群類型，據此實現地質體的自動識別分類。有監督和非監督兩種分類方法。
需要指出，數字圖像處理經過近10多年的高速發展，其理論和方法逐步得到完善與發展，已經形成為一門研究內容豐富多彩的學科——數字圖像處理學。限於篇幅，這里僅列出了遙感數字圖像處理的一般過程（圖20-2）。
20.1.2.3 數字圖像處理系統
遙感數字圖像處理不僅數據量大，而且數據傳輸頻繁，專業性強。因此，一般都要在專門的處理設備上進行。用以進行數字圖像處理的專門計算機及其外圍設備和有關的軟體，即構成了數字圖像處理系統，通常由硬體系統和軟體系統兩大部分組成。其中硬體系統，按目前國內外的發展趨勢可分為大型專用機系統和微機圖像處理系統兩類。一般情況下，它們都包括以下一些基本的部件。
圖20-2 遙感圖像數字處理基本流程
（1）主機。進行各種運算、預處理、統計分析和協調各種外圍設備運轉的控制中心，是最基本的設備。一般為速度快、內存大的專用計算機。
（2）磁帶機和光碟刻錄機。連結數字磁帶（CCT）或圖像數據光碟和主機的數據傳輸裝置，既可以輸入原始圖像數據，也可以將中間處理和最終處理的結果再轉存記錄到磁帶上或光碟上。目前的微機圖像處理系統大多都帶有光碟刻錄機，圖像數據的輸入和輸出較為方便。
（3）圖像處理機。是數字圖像處理專用的核心設備，既具體承擔各種圖像處理功能的實施，如進行圖像復原、幾何校正、增強和分類等各種處理的數學運算，也是主機和各種輸出輸入設備的紐帶。
（4）輸出設備。用作處理結果的顯示分析及記錄和成圖，包括彩色監視器或彩顯，各種類型的列印機、繪圖儀、膠片記錄儀和掃描儀等等。
對於功能齊全的系統，除上述外，通常還包括有膠片影像的攝像或掃描數字化儀、圖形數字化儀等輸入設備。
軟體系統系指與硬體系統配套的用於圖像處理及操作實施的各種軟體。一般包括系統軟體和應用軟體兩部分。前者又包括操作系統和編譯系統，主要用於輸入指令、參數及與計算機「對話」；後者則是以某種語言編制的應用軟體，存於硬體系統的應用程序庫中，用戶可按研究任務採用對話方式或菜單方式，發出相應的指令使用這些程序，由主機作運算處理，獲得所需的結果。不同專業往往設計有各自的應用軟體系統，故國際上已開發出各種各樣的圖形圖像處理軟體系統，針對微機也開發了一系列建立在Windows上的圖形圖像處理軟體，如Photoshop等等，功能強大，操作也非常方便。
20.1.3 遙感圖像光學處理
光學圖像處理是指以膠片方式記錄的遙感影像或由數字產品轉換來的影像膠片為處理對象，通過光學或電子光學儀器的加工改造，對遙感圖像進行變換和增強的一種圖像處理技術。
用作光學處理的儀器和技術手段很多，包括攝影處理、光電處理和相干光處理等等；處理方法上，則有密度分割、彩色合成、邊緣增強、反差增強、光學圖像比值、光學變換、光學編碼等。其中較常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。
值得指出，隨著計算機硬體和軟體技術的高速發展，造價昂貴的光學圖像處理系統基本上由計算機圖像處理系統取代。因此，這里不再介紹。
『貳』 實驗二十五 遙感水體信息提取
一、實驗目的
通過運用ENVI的「Basic Tools>Band Math」功能操作，從Landsat-5 TM 數據中提取水體特徵信息——歸一化差值水體指數NDWI.掌握遙感水體信息提取技術方法，增加對遙感水體信息提取原理的理解。
二、實驗內容
①歸一化差異水體指數計算公式分析；②運用ENVI的Band Math匹配功能對桂林市Landsat-5 TM遙感影像數據進行NDWI提取運算；③NDWI圖像分析。
三、實驗要求
①明白歸一化差值水體指數NDWI計算公式的構成及意義；②掌握歸一化差值水體指數NDWI計算的ENVI基本操作；③編寫實驗報告。
四、技術條件
①微型計算機；②桂林市Landsat-5 TM 遙感影像；③ENVI軟體；④ACDSee軟體（ver.4.0以上）。
五、實驗步驟
目前常用的水體信息提取方法主要有：單波段法、譜間關系法和歸一化差異水體指數法，本次實驗使用歸一化差異水體指數法對桂林市Landsat-5 TM 遙感影像進行水體信息提取。
歸一化差異水體指數（Normlaized Difference Water Index，簡寫為NDWI）：由於水體的反射從可見光到中紅外波段逐漸減弱，在近紅外和中紅外波長范圍內吸收性最強，幾乎無反射，因此用可見光波段和近紅外波段的反差構成的NDW I可以突出影像中的水體信息。另外，由於植被在近紅外波段的反射率一般最強，因此採用綠光波段與近紅外波段的比值可以最大限度地抑制植被的信息，從而達到突出水體信息的目的。其計算公式為
NDWI=（GREEN- NIR）/（GREEN +NIR） （25- 1）
式中：GREEN為綠光波段數據；NIR為近紅外波段數據。
歸一化差異水體指數要求從高精度的多光譜或者高光譜反射率數據中計算，未經大氣校正的輻射亮度或者量綱為一的DN值數據不適合計算水體指數，本次實驗選擇桂林市Landsat-5 TM 遙感影像，對歸一化差值水體指數進行計算，具體操作步驟如下。
（1）輻射校正。對桂林市Landsat-5 TM 遙感影像進行輻射校正，輻射校正方法參考本書實驗十九。
（2）歸一化差異水體指數（NDWI）。對於Landsat-5 TM遙感影像，TM2（0.52～0.60μm）為綠波段，TM4（0.76～0.96μm）為近紅外波段。運用ENVI軟體波段運算（Band Math）功能，將公式（25-1）變換為（TM2-TM4）/（TM2+TM4）進行NDWI計算，具體操作步驟如下：
1）在ENVI主菜單欄中選擇「File>Open lmage File」，出現文件目錄窗口，將經過輻射校正的桂林市Landsat-5 TM 遙感影像數據調入「Available Bands List」窗口。
2）根據公式（25-1），利用桂林市陸地衛星遙感數據TM2與TM4波段進行歸一化差異水體指數（NDWI）計算，在ENVI主菜單欄中選擇「Basic Tools>Band Math」命令，出現「Band Math」對話框，如圖25-1所示。
在「Band Math」對話框內的「Enter an expression」文本框中輸入變數名和所需要的數學運算符，變數名必須以字元「b」或「B」開頭，後面為5個以內的數字字元，如：（b2-b4）/（b2+b4）。
3）表達式輸入完成後，點擊【Add to List】按鈕，則輸入的表達式會自動顯示在「Band Math」對話框內「Previous Band Math Expressions」文本框中，確定無誤後點擊【OK】按鈕，出現「Variablesto Bands Pairings」對話框，如圖25-2所示。
圖25-1 波段運算對話框
圖25-2 變數與波段匹配對話框
在該對話框中的「Variables used in expression」欄中利用實際需要進行運算的波段替換表達式中的變數（如b2、b4等）。首先在「Variables used in expression」欄中點擊其要替換的變數，然後在「Available Bands List」欄中將需要進行運算的波段選中，即可完成替換。
4）在「Output Result to」中選擇結果輸出到文件（File）或內存（Memory）。如果選擇結果輸出到文件，則點擊【Choose】按鈕選擇輸出文件路徑。
5）完成上述步驟後，點擊【OK】按鈕，執行歸一化差異水體指數（NDWI）計算。水體信息提取結果如圖25-3所示。
圖25-3 桂林市Landaat-5 TM 遙感影像水體信息提取圖
六、實驗報告
（1）簡述實驗過程。
（2）回答問題：①利用歸一化差異水體指數提取水體信息受哪些因素的干擾？②提取水體遙感信息為何要進行輻射校正？
實驗報告格式見附錄一。
『叄』 遙感圖像處理及信息提取系統結構與功能
生態環境遙感監測子系統基於IDL和ARCGISAO雙平台開發，系統採用C/S體系架構，子系回統客戶端主要實現圖像處理、答信息提取和空間分析的功能，所有分析處理採用的基礎數據和分析成果由綜合資料庫統一管理，在網路體系支持下，客戶端專業分析功能和資料庫協同作業，完成生態環境遙感監測任務。
圖5－1 幹流重點監測區位置示意圖
系統總體功能設計見圖5－2。
圖5－2 系統功能結構圖
子系統以IDL和ARCGISAO雙開發平台為支撐，通過遙感解譯知識庫為紐帶，在統一界面下實現了遙感影像數據和專題圖形數據的處理分析和數據轉換，集成實現了遙感圖像處理和地理信息系統雙重功能，主要包括5大功能模塊，各模塊實現的具體功能見圖5－3。
『肆』 試述遙感圖像處理提取礦化蝕變信息的主要方法
遙感圖像的增強技術是通過不同的圖像增強技術擴大信息的差異性以便於區分不同類型地質體的地物波譜信息,從而得到所需要的地質信息.
近礦圍岩蝕變形成的蝕變岩石與其周圍的正常岩石在礦物種類,結構,顏色等方面都有差異,這些差異導致了岩石反射光譜特徵的差異,並且在某些特定的光譜波段形成了特定蝕變岩石的光譜異常.
比值變換法(band ratio):波段比值法是根據代數運算的原理,當波段間差值相近但斜率不同時,利用反射波段與吸收波段的比值處理增強各種岩性之間的波譜差異!抑制地形的影響,並顯示出動態
的范圍.
主成分分析法(PCA)是現在廣泛採用的提取岩石蝕變信息的方法.這種方法是對圖像數據的集中和壓縮,它將多光譜圖像中各個波段那些高度相關的信息集中到少數的幾個波段,並且盡可能的保證這些波段的信息互不相干,即用幾個綜合性波段代表多波段的原圖像!使處理的數據量減少.
光譜角填圖法(SAM):又稱光譜角度匹配法.是以實驗室測得的標准光譜或從圖像上提取的一直已知點的平均光譜為參考.求算圖像中每個像元矢量,(將像元n個波段的光譜響應作為n 維空間的矢量)與參考光譜矢量之間的廣義夾角.根據夾角的大小來確定光譜間的相似程度!以達到識別地物
的目的.
對應分析法(R-Q)型因子分析法:把一些具有錯綜復雜關系的因子(樣品或變數)歸結為數量較少的幾個綜合因子的一種多元統計方法.通過一系列坐標旋轉變換,能夠在n 個變數中!提取出幾個主要的因子.反映n個變數的主要信息!通常也叫降維分析.
其他還有G-s式投影法，混合像元分解法，MPH技術等等。
你可以先找一篇國內比較好的綜述看看，然後按照裡面的英文關鍵詞去搜搜國外的綜述，再把其中幾篇比較典型的比較經典的文獻看了，然後再搜搜比較新的有關的資料，看看發展的趨勢，應該會有比較好的了解。
『伍』 求利用envi軟體提取遙感圖像中的道路的具體步驟，感激
一、項目概述 北京大學研製開發的遙感影像道路信息提取系統，完全利用計算機支持，按照道路在遙感影像上的表現特點，綜合運用遙感圖像處理、地理信息系統、模式識別與人工智慧技術，從多源遙感影像中自動/半自動提取道路信息及相關參數(如長度、寬度)，按道路類型分層存儲和管理，用於數據更新和資料庫建設。 二、系統構成 系統主要分五個模塊： （1）矢柵數據管理模塊 讀取不同類型、不同來源的數據，包括矢量圖層、不同感測器、不同時相的遙感圖像等，並在統一的坐標系下進行矢量、柵格混合管理、處理和疊加顯示，同時建立空間索引，加快訪問速度。 （2）道路屬性庫管理模塊 實現矢量道路屬性數據的管理，包括道路屬性資料庫的建立和屬性表及屬性欄位的設計和編輯修改，並且能夠給提取出的矢量道路線自動填加必要的屬性。 （3）道路提取模塊 道路提取是系統的核心，主要根據遙感影像道路表現特點，採用自動/半自動的方式從遙感影像上提取道路信息，並轉為矢量格式，將不同類型的道路在資料庫中分層存儲。 （4）交互編輯與糾錯模塊 主要目的是在道路提取過程中或提取結束後對不正確的信息，在用戶參與和指導下，能靈活、方便、快速地修改不正確的信息，保證提取結果的准確性。 （5）數據輸入輸出模塊 主要實現本系統和其它系統間數據的交換。數據輸入主要讀入外部矢量數據或遙感影像文件，並生成內部數據格式，便於統一存儲和管理。數據輸出主要是把處理結果或提取的矢量道路數據，按照用戶的要求，轉換成其它系統可操作的文件。 三、系統功能 系統具備以下功能： （1） 讀取多種遙感圖像和矢量數據格式； （2） 統一管理和存儲多源遙感圖像、矢量及其屬性數據； （3） 採用自動/半自動方式從遙感圖像上提取不同類型的道路，並按照道路類型分層存儲和管理； （4） 建立空間索引，支持數據的快速檢索、編輯； （5） 採用自動/半自動方式檢查道路提取錯誤信息，提供靈活的矢量編輯及修改工具，便於快速生成符合建庫要求的道路數據； （6） 能按照用戶需求，將提取的道路數據轉為shape等外部數據格式，應用於數據更新和資料庫建設。 四、系統優勢及技術特點 （1）模塊化管理；各個模塊具有一定的獨立性，模塊之間採用標准介面連接； （2）以遙感影像道路信息提取為核心，設計的影像道路提取演算法速度快、效果尚可； （3）具有自動查錯和糾錯功能，大大減少用戶編輯的工作量，提高工作效率； （4）具有自主開發的知識產權，系統界面友好，操作簡便，可伸縮性強。
『陸』 envi tm遙感圖像提取水體中葉綠素濃度具體步驟
b4/b3第四波段除第三波段啊，算出來的值為0，肯定是你用演算法的時候保留整數的 應該用float（b4/b3)
『柒』 TM遙感影像中水系網提取研究的意義
水系是重要的地性線,常被看成是地形的「骨架」,對其他要素有一定的制約作專用。水系網屬包含有水河段和乾枯河段。快速提取遙感影像上水系的線性特徵,獲得該流域類型特徵量,進而判斷岩性,推測地質構造與地殼運動的大致情況,為GIS數據的快速更新與應用提供了有利的條件。
『捌』 遙感圖像特徵抽取主要有幾種方法 掃什麼條件下可以使用特徵抽取方法
主要有：地物邊界跟蹤法；形狀特徵描述與提取；地物空間關系特徵描述與提取。回
遙感圖像解答譯，除了利用地物的光譜特徵外，還需利用地物的形狀特徵和空間關系特徵，因此需要提取圖像的其他特徵。
對於高解析度遙感圖像，可以清楚地觀察到豐富的結構信息，如城市是由許多街區組成的，每個街區又由多個巨星樓房構成，其中人造地物具有明顯的形狀和結構特徵，如建築物、廠房、農田田埂，因此可以設法去提取這類地物的形狀特徵及其空間關系特徵，以作為結構模式識別的依據
『玖』 如何用遙感影像獲得淹沒水深關鍵是怎麼提取水面高程！求具體方法！用GIS方法，多謝！我查了好多文獻...
只能用RS影像疊加DEM來獲取，首先通過影像確定水庫或其他水域的邊緣位置，在疊加的DEM上可以讀出其高程，再找出谷底的位置，就可以知道水深。關鍵是你要有高精度的DEM，並且與影像進行精確的配准。
『拾』 遙感影像怎麼提取水質信息
遙感影像信息提取的方式
張昊然
( ,110034)遼寧省攝影測量與遙感院遼寧 沈陽
:、、。 摘 要介紹了利用遙感影像的光譜特性空間特性極化特性和時間特性提取遙感影像信息的常用方法
; ; 遙感信息目視解譯計算機信息提取 :關鍵詞
::: P237 B 1672 , 5867( 2014) 02 , 0156 , 03中圖分類號文獻標識碼文章編號
,emote Sensing Information Extraction Method
ZHANG Hao , ran
( Liaoning Province Institute of Photogrammetry and ,emote Sensing,Shenyang 110034,China) Abstract: This paper introces the methods of using remote sensing image spectral characteristics,spatial characteristics,polariza-
tion,and time characteristics of remote sensing information extraction〃
Key words: remote sensing information; visual interpretation; computer information extraction
1〃 1 目視解譯 0 引 言 ( ,目視解譯是指利用圖像的影像特徵色調或色彩即
( ) ( 、、、、、波譜特徵 遙感實際上是通過接收 包括主動接收和被動接收 和空間特徵形狀大小陰影紋理圖形位 ) ,) ,( 、式方探測目標物電磁輻射信息的強弱來表徵的它可以 置和布局與多種非遙感信息資料如地形圖各種專題
。) ,,、、轉化為圖像的形式以相片或數字圖像表現多波段影像 圖組合運用其相關規律進行由此及彼由表及裡去
( ) 。是用多波段遙感器對同一目標或地區一次同步攝影或 偽存真的綜合分析和邏輯推理的思維過程早期的目視
。,掃描獲得的若干幅波段不同的影像 解譯多是純人工在相片上解譯後來發展為人機交互方
,,,式並應用一系列圖像處理方法進行影像的增強提高影 在遙感影像處理分析過程中可供利用的影像特