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。

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卫星遥感图像的智能解译

卫星遥感图像的智能解译是指利用计算机技术和机器学习算法对卫星遥感图像进行自动或半自动的解译，提取出图像中所包含的信息和特征。

常见的卫星遥感图像智能解译方法包括：

1. 基于特征提取的方法：利用计算机视觉技术和图像处理算法，提取图像中的特征，如纹理、形状、颜色等，然后根据这些特征进行分类和识别。

2. 基于机器学习的方法：通过训练算法，将已知分类的卫星遥感图像作为样本，让计算机自动学习分类规则，从而实现对未知图像的分类和识别。

3. 基于深度学习的方法：利用深度神经网络模型对卫星遥感图像进行自动分类和识别，该方法在图像处理领域中取得了很大的进展。

卫星遥感图像智能解译可以广泛应用于土地利用、环境保护、城市规划、农业等领域，能够提高工作效率和精度，为科学研究和决策提供有力支持。

envi解译和arcgis解译

ENVIs解译和ArcGIS解译是两种常见的遥感数据处理方法，它们都可以用于卫星图像的加工、分析和解译等领域。但是它们的处理方式、软件功能、使用范围有所不同。

首先，ENVIs解译是一种常见的遥感软件，与ArcGIS不同，它在光谱分析和图像处理方面表现得更为出色。可以根据图像中反映出的光谱特性、获得的多光谱数据、NDVI图像和合成植被指数等数据进行解译。通过切换不同的波段、调整对比度和色彩空间等方式进行分析和解译，从而更好地识别土地利用、水资源、植被覆盖等信息。

其次，ArcGIS解译同样是遥感数据处理的重要工具。它相较于ENVIs解译的优势在于空间分析和地图制作功能的强大。基于地图概念的空间分析能够实现图层组织、定位位置、空间操作、数据查询、地图制作等多种功能，对于特定地理位置的数据管理和有效利用尤其重要。同时，它也可以通过遥感图像栅格化、矢量化和空间分析等操作，实现地物分类、水文分析、地形分析等复杂远程感知应用。

总之，ENVIs解译和ArcGIS解译两者的功能和应用相互补充，可以根据具体场景选择最优的合适解译方法，以更好地实现遥感数据分析和应用。