遥感图像解译：人类视觉要素与定性方法

"SPOT传感器-第3讲-遥感图像解译之遥感定性解译" 在遥感领域，图像解译是一项至关重要的任务，它涉及到对遥感图像中的信息进行分析和理解。本讲主要关注的是定性遥感方法，即不依赖数学模型而基于视觉特征和专家知识来识别地物的方法。SPOT传感器在此背景下，提供高质量的遥感数据，用于图像解译。 遥感图像解译包括多个方面，如人类视觉要素、图像处理技术以及遥感数据的校正。人类视觉要素是理解遥感图像的基础，因为遥感图像的目视解译很大程度上依赖于人眼的视觉特性。 首先，人眼的构造包括眼角膜、巩膜、脉络膜、睫状体、虹膜、晶状体以及视网膜。视网膜上的两种感光细胞——锥状体和杆状体，分别负责昼间视觉和夜间视觉。锥状体集中在视网膜中央的黄斑区，对颜色敏感，能够分辨图像细节；而杆状体广泛分布于视网膜表面，对低光照条件下的图像敏感，但无色彩感知。这种分布使得我们能够在不同光线环境下感知周围环境。 亮度适应是人眼的另一重要特性，人眼能适应的光强范围非常宽广，从极暗到极亮。费克纳法则描述了主观亮度与刺激强度之间的对数关系，这使得我们能在各种亮度环境下保持视觉效果的相对稳定性。然而，人眼在特定适应级别下对光强度变化的辨别能力并不一致，这一现象可以通过韦伯实验来研究。韦伯比是衡量人眼在恒定背景光下辨别亮度变化能力的指标，一般观察者可以辨别12到24级亮度差异。 在遥感图像处理中，彩色模型和彩色变换是提高图像可视性和信息提取的关键。例如，图像融合将多波段数据结合在一起，以增强图像的细节和对比度；彩色增强则通过调整图像的颜色和亮度，使目标特征更加突出。此外，遥感数据的校正是必要的，以消除图像采集过程中的失真和误差，确保图像的准确性和可靠性。 卫星遥感数据提供了丰富的地球表面信息，如地表覆盖、地形、植被状况等。通过目视解译，专家可以识别和分类图像中的各种地物，如森林、水体、建筑物等。目视解译结合了人类的直观判断和专业知识，是遥感分析的重要组成部分。 总结来说，遥感图像解译涉及到人类视觉生理、图像处理技术以及遥感数据的预处理。理解这些知识点有助于提升遥感图像的解析质量和效率，从而更好地服务于环境监测、城市规划、灾害评估等应用。