arcgis遥感解译步骤

ArcGIS是一款强大的地理信息系统工具，用于遥感数据的处理和解译主要包括以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要获取遥感影像数据，这可以是卫星、航拍等来源。数据通常需要进行预处理，如辐射校正、几何校正和分辨率转换。

2. **图像增强**：利用ArcGIS的各种工具对图像进行增强，比如归一化、直方图均衡化等，以便更好地识别地物特征。

3. **分类**：通过选择合适的分类方法（例如监督分类、非监督分类或混合分类），将影像划分为不同的地物类别。这可能涉及到训练样本的选择和制备，以及像支持向量机、决策树或神经网络这样的分类算法。

4. **特征提取**：提取影像中的特征属性，如纹理、形状和大小等，帮助计算机理解地物的特征。

5. **解译过程**：基于提取的特征和先前的知识，结合地图信息和领域专家经验，对影像中的目标进行识别。这可能是手动的，也可能是半自动或全自动的过程，依赖于所使用的工具和技术。

6. **结果验证与评估**：完成解译后，需要检查结果的准确性和一致性，并通过比较实际地表特征或已有地图来进行效果评估。

7. **结果应用**：最后，生成的解译成果可以应用于各种GIS应用，如规划、环境管理、资源调查等领域。

相关问题

arcgis目视解译步骤

ArcGIS目视解译步骤是指使用ArcGIS软件进行遥感图像解译的过程。主要步骤如下：

1. 数据准备：将遥感图像导入ArcGIS软件中，确保图像质量良好，无噪点和失真。

2. 图像增强：对于较暗的图像，可以使用图像增强技术，如直方图均衡化或拉伸，增加图像的对比度和清晰度。

3. 高度和坡度计算：根据高程数据，计算每个像元的高度和坡度信息，可使用ArcGIS中的地理处理工具来完成。

4. 影像分类：根据特定的研究目标，对图像中的地物进行分类，可以使用监督分类或非监督分类等方法。监督分类需要提前准备好训练样本，由用户手动选择参考样本，通过机器学习算法训练分类器，最后应用到整个图像上。非监督分类则是基于像元的统计分布，将像素聚类成不同的类别。

5. 目视解译：在分类的基础上，根据对地物的了解和经验，对图像进行目视解译，将未分类的地物进行人工判读和标注。可以用工具对像元进行选择，然后进行标注，并录入对应的属性信息。

6. 精度评定：根据一定的采样方法，对解译结果进行精度评定，比较目视解译结果与实地调查数据的差异，评估解译的准确性和可靠性。

7. 结果输出：将目视解译完成的图像输出为栅格图像或矢量图层，用于后续的地理分析和决策制定。

总之，ArcGIS目视解译步骤主要包括数据准备、图像增强、高度和坡度计算、影像分类、目视解译、精度评定和结果输出等环节，通过这些步骤可以有效地解译遥感图像并获取有用的地理信息。

遥感解译arcgis画矢量图

遥感解译是指利用遥感数据进行地物分类和提取信息的过程。而ArcGIS是一款常用的地理信息系统软件，可以用于处理和分析地理数据。在ArcGIS中，可以通过遥感解译的结果来绘制矢量图。

以下是在ArcGIS中绘制矢量图的步骤：

1. 导入遥感数据：首先，将遥感数据导入到ArcGIS中。可以使用ENVI软件将遥感数据转换为ArcGIS支持的格式，然后将其导入到ArcGIS中。

2. 创建矢量图层：在ArcGIS中，选择要绘制矢量图的区域，并创建一个新的矢量图层。可以使用ArcGIS的工具栏或命令来创建矢量图层。

3. 进行遥感解译：使用ArcGIS的遥感解译工具，对导入的遥感数据进行解译。根据需要，可以选择不同的解译方法和参数来提取感兴趣的地物信息。

4. 绘制矢量图：根据遥感解译的结果，创建的矢量图层上绘制矢量图。可以使用ArcGIS的编辑工具来绘制点、线、面等矢量要素。

5. 编辑和修改矢量图：根据需要，可以对绘制的矢量图进行编辑和修改。可以添加属性信息、调整要素形状和位置等。

6. 保存和输出：最后，将绘制好的矢量图保存为ArcGIS支持的格式，并输出为需要的文件格式，如Shapefile、KML等。

请注意，以上步骤仅为一般的操作流程，具体的步骤和工具可能会因具体的数据和需求而有所不同。