遥感图像解译：计算机分类与特点探索

"第六章 遥感图像计算机解译主要涵盖了遥感数字图像的性质、特点、分类，以及遥感图像的计算机分类方法和遥感图像解译专家系统。内容涉及像素概念、图像数字化过程、遥感图像的分类方式，以及遥感计算机解译的目标和挑战。" 在遥感领域，遥感数字图像具有独特的性质和特点。它们是以二维数组的形式存储，适合在计算机中进行处理、分析和显示。图像的主要表达单位是像素，像素是一个包含空间位置和属性信息的抽象概念，可以分为正像素和混合像素。遥感数字图像根据波段数量可分为二值、彩色、单波段和多波段图像。例如，二值图像用于黑白表示，彩色图像由红、绿、蓝三层数据组成，单波段图像由特定波段传感器获取，而多波段图像则由多个波段的数据共同构成。 遥感像片的数字化过程包括空间采样，其中采样间隔、量化等级和波段配准是关键步骤。黑白图像通常量化为8位，而彩色图像则量化为24位，每波段8位。在数字化过程中，反差调节和波段配准是确保数据质量的重要环节。 遥感数字图像的计算机分类是通过模式识别理论，利用计算机自动将图像分成不同地物类别，这是遥感应用的关键部分。这一过程涉及到土地利用、森林类型、植被类型等多种地物信息的提取。遥感计算机解译的目标是实现自动化、高效的地表专题信息获取，但同时也面临着解译难度大、技术集成复杂等问题。 遥感图像解译专家系统结合了地学分析、遥感图像处理、GIS、模式识别和人工智能等多学科技术，旨在提升解译的准确性和效率。这种系统能够辅助用户理解和分析遥感图像，从而更有效地提取地学信息。 遥感图像计算机解译是一个综合性的过程，涉及图像的特性、分类方法、数字化处理以及智能化解译技术的运用，它对于环境监测、资源管理等多个领域都具有重要的实用价值。