0.基于ENVI的遥感影像解译——以Landsat8数据为例(上)本文详细介绍了遥感影像解译的过程,包括从地理空间数据云获取Landsat8影像数据,进行辐射定标、大气校正、图像镶嵌和裁剪等预处理步骤,使用ENVI软件进行操作。数据预处理的关键步骤如辐射定标采用FLAASH大气校正模块,以及利用DEM数据计算平均高程。 遥感影像解译是一种指从图像获取信息的基本过程。即根据各专业(部门)的要求,jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8mw5;=43<68:1gsvrhng1jfvjnnu1743<53347

1.遥感影像解译实战前言:因论文数据需要,所以开始解译遥感影像数据,整个解译过程都是参考ESRI China的遥感事业部整理的Envi学习教程实现的,非常感谢该公司的学习资料,受益匪浅。同时,在这个过程中遇到了很多问题,幸得老师、师兄和同学的帮助得以解决,个人认为有必要记录各个流程以及问题的解决办法。趁着今天解译数据选样本快吐了,换个口味,整理一下。 (一) jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8~fnwj1jwvkerf1mjvckrt1:522567;;

2.复习:遥感图像解译复习整理数据库更新的重要参考因素; 利用遥感图像解译监测地面的动态变化。 辐射分辨率 概念:遥感传感器能区分两种辐射强度最小差别的能力。 (主要体现在像元级数上,例如辐射分辨率差的可能就0~255,辐射分辨率好的可以区分更细微的辐射强度,因此可以在有限的波长范围内细分更多的值,比如0~65536) jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1:7875?9

3.Landsat卫星遥感影像解译流程——影像的获取与预处理文章浏览阅读3.5k次,点赞35次,收藏39次。本文详细介绍了Landsat卫星遥感影像的获取与预处理方法,可操作性较强。本部分需要使用ENVI软件进行操作。_landsat tm遥感影像jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa=87;5?828ftvkimg8igvcomu86647?9;?6

4.耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式在遥感信息领域,现有的遥感影像解译方法可分为知识驱动方法和数据驱动方法两大类。知识驱动的遥感影像解译方法是在第一代人工智能技术的基础上发展起来的,它能利用遥感解译专家在解译过程中的决策知识[7]或者人眼视觉识别机制[8],借助先验知识推理完成遥感影像解译。总体来说,现有的知识驱动的遥感影像解译方法只是对遥感jvzq<84ej0}iw7jfw0io1jwvkerf1mtk136/3<7251p/yqziku814:5874Ewkn|V{rk>J]RN

5.遥感图像目视解译方法和具体工作步骤①初步解译的主要任务是掌握解译区域特点,确立典型解译样区,建立目视解译标志,探索解译方法,为全面解译奠定基础。 ②野外考察:填写各种地物的判度标志登记表,以作为建立地区性的判度标志的依据。在此基础上,制定出影像判度的专题分类系统,建立遥感影像解译标志。 jvzquC41yy}/q|lgq0io1ytuv1:16Al

6.遥感影像解译步骤进行分析根据解译目标和地表特征,选择最佳波段和时相的遥感影像。 确保影像质量良好,无云、雾、霾等遮挡物干扰。 二、初步解译与判读区的野外考察 1.掌握解译区的特点: 通过分析遥感影像,了解解译区的地形、地貌、植被、水系等特征。 2.探索解译方法: 根据解译区的特点,尝试不同的解译方法,如直接判读、间接判读、对比分析jvzquC41pg}t0|tjw0ipo8f1:5:93=786a733?;2688

7.利用ArcGis进行遥感解译(空间信息采集与编辑)arcgis遥感解译3、加载遥感影像数据 右键单击图层“Layers” →AddData → 选中要添加的遥感数据 → 点击Add; 4、添加字段 在左侧右键单击图层RS_Interpretation(之前我们建立的Polygon要素图层),点击“Open AttributeTable”打开“Table”对话框,点击左上角“Table Options”,再点击“Add Field”。Name设为“Landuse”;Field Type选jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8r2a8678@8231gsvrhng1jfvjnnu1755;52946