遥感图像解译：定性方法与人类视觉要素

"MSS数据获取原理图-第3讲-遥感图像解译之遥感定性解译" 在遥感领域，MSS（Multi-Spectral Scanner）数据是通过多光谱段光学—机械扫描仪采集的遥感数据，主要用于地球表面特征的识别和分析。遥感图像解译是遥感技术中的关键步骤，它涉及到对遥感图像的分析和解释，以获取地表信息。本讲主要探讨了定性遥感方法，特别是人类视觉要素在遥感图像解译中的作用。 首先，人类视觉系统对于遥感图像的理解至关重要。人眼由角膜、巩膜、脉络膜、睫状体、虹膜、晶状体和视网膜等部分组成。视网膜上的光接收器分为两种类型：锥状体和杆状体。锥状体主要负责日间视觉，对颜色敏感且能分辨细节，集中在视网膜的中央凹，即黄斑区；而杆状体则主导夜间视觉，对低光照条件下的图像较为敏感，它们广泛分布在视网膜表面。两者通过不同的神经末梢连接，使得我们能够感知并解析复杂的视觉信息。 在处理亮度方面，人眼具有惊人的适应能力，可以应对从极暗到极亮的1010量级光强变化，这被称为亮度适应。根据费克纳法则，主观亮度与光强度成对数关系，这意味着人眼在不同亮度环境下能调整其敏感度。然而，人类在特定适应级别下辨别光强度变化的能力并不一致，韦伯实验揭示了这一点，一般观察者在背景光不变的情况下，可以辨别大约12到24级的亮度变化。 遥感图像的解译过程中，理解这些视觉特性至关重要。例如，彩色模型和彩色变换可以改善图像的视觉效果，帮助识别不同的地物。图像融合则是将来自不同传感器或不同时间的图像组合在一起，以提高信息的丰富性和解析度。而遥感数据的校正，则是为了消除大气、地形和其他因素对图像质量的影响，使解译结果更加准确。最后，遥感图像的目视解译是利用人类视觉系统的特性，结合专业知识，对图像中的特征进行直接识别和解释。 总结来说，遥感图像解译是一个综合了人类视觉科学、遥感技术和图像处理的复杂过程。理解人眼的视觉特性，包括锥状体和杆状体的分布、亮度适应以及辨别能力，对于有效地解译遥感图像，提取地表信息，有着重要的理论和实践意义。