遥感图像解译之目视解译技术与人类视觉要素分析

本资源主要探讨遥感图像的目视解译，特别是在遥感图像解译的第三讲中，重点讲解了定性遥感方法，包括人类视觉要素、亮度和彩色的特点、彩色模型与彩色变换、图像融合与彩色增强、卫星遥感数据处理以及遥感图像的目视解译原理。 遥感图像目视解译是遥感技术中至关重要的一环，它依赖于作业人员的专业知识和经验，以识别图像上的各种地物，提取它们的形态、构造、功能和性质等信息。这种方法虽然在现代遥感分析中面临着自动化和定量解译的挑战，但由于其能够充分利用人的视觉判断力，仍然被广泛应用。 在目视解译中，人类视觉要素起着关键作用。人眼由多个结构组成，如角膜、巩膜、脉络膜、睫状体、虹膜和晶状体，以及视网膜上的锥状体和杆状体。锥状体主要负责昼间视觉，对颜色敏感且能辨识细节；而杆状体则在低光照条件下提供夜视能力，但无色觉且对图像轮廓较为敏感。这两种细胞在视网膜上的分布不均，锥状体集中在中央凹区域，杆状体则广泛分布。 人类视觉的亮度适应性和鉴别力也是解译遥感图像的关键。人眼可以适应从极低到极高的光强度，但不能同时处理所有级别。亮度适应允许我们调整视觉系统的灵敏度以适应不同亮度环境，而韦伯实验揭示了人类对亮度变化的感知能力是相对的，通常能察觉到亮度的12到24级变化。这对于理解遥感图像在不同光照条件下的表现至关重要。 此外，彩色模型和彩色变换在遥感图像处理中也起到重要作用，它们帮助增强图像的视觉效果，使得目标更易于识别。图像融合技术结合不同波段的信息，提高了解译的准确性，而彩色增强则通过调整图像的颜色和对比度，使地物特征更加明显。 遥感数据的校正和卫星遥感数据的处理是另一个重要环节，它们旨在减少图像的噪声，矫正几何变形，以及补偿大气影响，确保获取的数据更准确、可靠。这些预处理步骤为后续的目视解译提供了基础。 遥感图像的目视解译是一个综合了人类视觉特性、图像处理技术和专业知识的复杂过程。通过理解这些要素，作业人员可以更有效地从遥感图像中提取有价值的信息，服务于多种领域的应用，如环境监测、土地覆盖分类、城市规划等。