遥感图像解译：Landsat卫星传感器与定性分析

本文主要介绍了Landsat卫星的三种传感器——MSS、TM和ETM+，以及遥感图像解译中的定性方法，重点涵盖了人类视觉要素、亮度适应和鉴别、彩色模型与彩色变换、图像融合与彩色增强、遥感数据的校正和遥感图像的目视解译。 在Landsat卫星系列中，MSS（多光谱扫描仪）具有5个波段，TM（主题绘图仪）有7个波段，而ETM+（增强主题绘图仪）则扩展到了8个波段，这些传感器在遥感中用于收集不同波段的地球表面信息，为环境监测、土地利用分析等提供了宝贵的数据。 遥感图像解译是将遥感图像的信息转化为地理空间信息的过程。在定性解译方面，人类视觉要素起着关键作用。人眼由锥状体和杆状体构成，分别负责日间色彩感知和夜间黑白视觉。锥状体主要集中在视网膜的中央凹，对颜色和细节敏感；而杆状体广泛分布于视网膜表面，对低光照条件下的轮廓感知较好。 人眼对亮度的适应范围非常广，能够从极暗至极亮的环境中调整视觉灵敏度，这一特性称为亮度适应。费克纳法则描述了主观亮度与刺激强度之间的对数关系。在特定适应级别下，人眼辨别光强度变化的能力并非一致，而是有一定的阈值，例如韦伯实验中，人们通常能辨别12到24级的亮度变化。 遥感图像处理中，彩色模型和彩色变换是提升图像视觉效果的重要手段。通过图像融合，可以将不同传感器的数据结合，提供更丰富的信息；彩色增强则有助于突出图像中的某些特征，便于识别。遥感数据通常需要校正，以消除大气、地形等因素的影响，确保数据的准确性。目视解译则是直接通过观察图像来识别地物和现象，是遥感应用中的基础步骤。 Landsat卫星的传感器提供了丰富的地球表面信息，而遥感图像解译的各种技术则帮助我们更好地理解和利用这些信息，无论是通过人眼的视觉解析还是计算机的自动化处理，都在推动遥感科学的发展。