遥感图像的特征地物空间

遥感图像的特征是通过遥感技术获取的图像中所呈现的可见、红外、微波等电磁波段的信息。以下是常见的遥感图像特征:

光谱特征:遥感图像记录了不同波段的电磁辐射能量,可以通过光谱特征来反映不同物体或地物的光谱响应。常用的光谱特征指标包括归一化植被指数 (NDVI)、归一化差异水体指数 (NDWI)、归一化差异建筑物指数 (NDBI) 等。

空间分辨率特征:遥感图像的空间分辨率决定了其可以辨别的最小物体或地物的大小。较高的空间分辨率可以提供更详细的地物边界和细节信息,而较低的空间分辨率适用于覆盖范围广泛的地物分析。

纹理特征:纹理是指遥感图像中相邻像元之间的空间变化关系。通过纹理特征可以描述地物表面的纹理、结构和空间分布。常用的纹理特征包括灰度共生矩阵 (GLCM)、小波变换等。

形状特征:形状特征描述了地物的几何形状。常见的形状特征包括面积、周长、圆度、矩形度、方向等,可用于分析地物的形态、变化和分类。

温度特征:热红外遥感图像记录了地物的热辐射信息,可以提供地表温度分布和变化的信息。温度特征可以用于热岛效应、火灾监测、农作物生长等方面的研究。

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0.不同种类遥感图像汇总!!合成孔径雷达(SAR)是用小孔径天线通过运动和数学计算而达到大孔径雷达的测量效果的技术。其生成的遥感影像的每一像素不仅包含反映地表微波反射强度即所谓的灰度值,而且还包含与雷达斜距(一般取样到垂直于平台飞行方向的斜距上)有关的相位值,这两个信息分量可用一个复数表示。 jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1:984486
1.遥感影像特征空间图解析title: 遥感影像的特征空间图 date: 2018-04-09 categories: 遥感图像处理 tags: -gdal -python 遥感影像的特征空间图 定义 在模式识别中,通常将遥感单波段数据称为特征。为了真正认识遥感数据集中两个波段(特征)如何协同变化以及是否相关,通常绘制两个波段的特征空间图。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8WUaep0c{ykenk0fnyckny0:=>;5:=4
2.20210107水田的影像特征通过遥感手段,可以快速获得广大地区的全面、客观、准确河流、水库、湖泊等地表水体信息。一些人迹罕至或人迹难至的地方,传统的观测几乎不可能。利用遥感技术可以克服传统手段高投入、长周期、低效率的缺点。 地表水体动态监测 对同一地点所获取的不同时相的遥感影像对比分析,可以定性或者定量地确定地表覆盖特征和变化过程jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8xqrjobu‚4ctvodnn4fgvgjn|4334937B77
3.遥感数字图像的基本内容5.遥感数字图像计算机解译处理。 遥感图像的计算机分类 基于对遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验的知识,即已经知道它所对应的地物类别,于是可以利用这些样本类别的特征作为依据来判断非样本数据的类别。是遥感图像地物的属性不具有先验知识,纯粹依靠不同光谱数据组合在统计上的差别来进行“盲目分类”,事后再对已分jvzquC41yy}/q|lgq0io1ytuv1788