0.基于BP神经网络模型的南方离子型稀土矿区开采遥感监测研究解译标志建立 以全国第三次土地利用现状调查分类为参考,结合研究需要,将研究区分为稀土采矿用地、城乡建设用地、水域、耕地、园林地和其他土地 6 个土地类型,并通过实地调查与目视解译,采用路线法进行野外踏勘和实地判读,运用 GPS 进行定位,在影像图上进行标注,建立分类类型在遥感影像上对应的像元集作为解译标志(表 2) 一般认为,选取地物jvzquC41yy}/lrfpuj{/exr1r1?8d;je7hh39;

1.地类样图及解译标志.pptx1,遥感图像目视解译步骤,(1)目视解译准备工作阶段 (2)初步解译与判读区的野外考察 (3)室内详细判读 (4)野外验证与补判 (5)目视解译成果的转绘与制图,地类样图参考解译检索库,解译标志检索库的建立,解译标志检索库的建立,遥感,金锄头文库jvzquC41o0pjplmwvq{/exr1r/?9:?553:4ivvq

2.高光谱遥感原理范文进行了人机交互解译[9];吴岩峻等用4景ETM+图像,经过多次外业调查,建立解译标志,采用人机交互方法,对海南省海水和岛上水产养殖区进行了勾画[10];宫鹏等借助1987—1992年和1999—2002年的TM/ETM+图像及GoogleEarth平台提供的高分辨率图像和部分在线照片,对包括海水养殖场在内的全国湿地分布进行了目视解译,并绘制了jvzquC41yy}/i€~qq0ipo8mcqyko1;9794;/j}rn

3.遥感图像预处理与土地利用动态监测在进行样本选取时,首先要对地类建立解译标志,开始分类时建立的解译标志可以根据影像特征细化到类,因为不同的地类在影像上呈现出来的效果会有一定的差异,细分亚类进行选取能够有效地提升选择的精确度。以及我们通过不同的光谱特征将地物细分尽量保证样区的数量都在 10 以上,选择的样区要较纯净,分布要相对均匀,以对后续jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8~wcp_X9>:81cxuklqg1fkucrqu13647<5458

4.《遥感数字图像解译》多元化教学案例3.解译标志分析 地物光谱特性是指地物具有发射辐射或反射辐射电磁波的特性,反映了地物的固有特性,是地物识别和分类的物理基础。为建立研究区解译标志,我们分别基于地面测量光谱数据和Landsat多光谱数据,分析了典型地物所具有的光谱特征,再结合典型地物的空间特征,为不同地类建立解译标志。 jvzquC41ej~z0zuv0kew7hp1ktgq86543569;60jvs

5.《第三次全国土地调查技术规程》.docx8内业信息提取 8.1信息提取内容将三次调查DOMI^最新土地调查数据库套合,提取数据库地 类与影像判读地类不一致图斑。 8.2解译标志建立根据区域白然地理、地形地貌特征、植被类型及土地利用结 构、分布规律与耕作方式等情况,建立调查区典型地类解译标 o 8.3信息提取范围以县级行政辖区为单位,全区域比对提取。 8.4信息jvzquC41oc~/dxtm33>/exr1jvsm1;54216:59484472497462642970ujzn