遥感图像解译:定性方法与人类视觉要素
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更新于2024-08-21
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"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。
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