遥感图像解译：形状特征描述与提取

"本资源主要探讨了遥感图像计算机解译中的形状特征描述与提取，以及遥感数字图像的基本性质和特点。" 遥感图像计算机解译是遥感数据分析的关键步骤，尤其在形状特征描述与提取方面。形状特征通常包括大小、长度、面积、周长和曲率等全局和局部属性，这些特征对于识别和理解地物有着重要作用。形状特征描述常用的方法是链码技术，它通过记录和描述边界点来刻画物体的轮廓，有利于进一步分析。链码的优点在于它能够简洁且有效地表示和比较不同形状。 形状特征提取则涉及对这些属性的实际计算。周长和面积是基本的形状参数，它们提供了关于地物大小的信息。线状物体的曲线率则揭示了物体边缘的弯曲程度，而面状地物的形状系数则用于评估其几何形状的复杂性或规整性。这些参数对于区分不同类型的地物，如河流、道路、建筑物和农田等至关重要。 遥感数字图像具有独特的性质和特点。首先，它是以二维数组的形式存储，可以在计算机上进行各种操作，如存储、运算、显示和输出。图像信息的损失相对较少，抽象性强，这使得处理和分析变得更加有效。基本的表达单位是像素，每个像素代表影像中的一小块区域，具有空间位置和属性信息。像素可以被分类为正像素（表示特定地物）和混合像素（包含多种地物信息）。 遥感数字图像的种类多样，包括二值图像、彩色图像、单波段图像和多波段图像。二值图像由0和1组成，常作为处理的中间结果；彩色图像由红、绿、蓝三层数据合成；单波段图像来自特定波段的传感器；多波段图像则包含了多个波段的数据，提供了更丰富的信息。遥感像片的数字化过程中，需注意空间采样、量化等级、反差调节、波段配准等问题，尤其是多波段处理时。 遥感图像的计算机分类是遥感解译的核心任务，它基于模式识别理论，通过计算机自动将图像分成不同的地物类别。例如，土地利用分类、森林类型分类等。这一过程依赖于图像处理、地学分析、GIS、模式识别和人工智能等技术，旨在快速获取地表专题信息，尽管解译难度较大，但效率远高于人工目视解译。 遥感图像计算机解译结合形状特征描述与提取，以及遥感数字图像的特性，为地物识别和地学信息提取提供了强大的工具，广泛应用于环境监测、城市规划、灾害评估等多个领域。