遥感图像计算机解译：性质、分类与技术

"本资源主要介绍了遥感图像计算机解译的相关知识，包括遥感数字图像的性质与特点、遥感数字图像的计算机分类及其在遥感图像解译中的应用。" 遥感数字图像的性质与特点是计算机处理遥感数据的基础。首先，遥感图像以二维数组的形式存在，方便在计算机中进行存储、运算、显示和输出。这种数字化的特性使得图像信息损失减少，同时也具有较强的抽象性。图像的基本表达单位是像素，每个像素包含了空间特征和属性特征，可以是正像素或混合像素。遥感数字图像根据波段数量可分为二值图像、彩色图像、单波段图像和多波段图像。二值图像由0或1表示黑白，彩色图像由红、绿、蓝三层数据构成，单波段图像通常由特定波段的传感器获取，而多波段图像则包含多个波段的数据。遥感像片数字化过程中，涉及空间采样、量化等级、反差调节、波段配准以及彩色像片的分波段量化。 遥感数字图像计算机分类是遥感信息提取的关键步骤，它基于模式识别理论，通过计算机自动将图像分成不同地物类别，例如土地利用/覆被分类、森林类型分类等。这一过程的目标是实现从遥感数据到地物信息的转换，以计算机支持下的图像理解替代人工目视解译。遥感计算机解译的优点在于速度快，但解译的复杂性和准确性是其面临的挑战。 遥感图像解译专家系统在这一领域中扮演着重要角色，它结合了地学分析、遥感图像处理、GIS、模式识别和人工智能等多种技术，旨在提高分类的准确性和效率。例如，Landsat TM真彩色合成影像的分类后影像，展示了计算机解译在实际应用中的效果，能够清晰地划分出不同的地物类别。 遥感图像计算机解译是一项综合性的技术，涉及到遥感数据的特性、图像处理算法、模式识别技术和地理信息系统等多个方面。通过深入理解和应用这些知识，可以有效地提取和分析遥感图像中的丰富信息，服务于环境监测、城市规划、灾害评估等诸多领域。