遙感解譯實習報告

遙感圖像解譯課程綜合實習——影像解譯與數字化成圖實習目的根據解譯標志，分別在Quikbird和SPOT圖像上解譯出地物類別；實地調繪，結合影像進一步判斷地物類型的變化；用ERDAS軟件內業(yè)成圖，制作一幅土地利用專題分類圖實習原理Quikbird影像和SPOT影像都能夠比較清晰地看出地物的形狀大小及位置，而其色調與顏色都反映地物本身的顏色。本組測區(qū)內有農果田、水系、綠化帶、道路橋梁、居民地、操場及裸地等地物，它們各自的顏色，形狀，紋理等特征在圖像上式不同的，因此可以事先利用圖像對它們進行初步解譯。實地調繪的時候結合圖像可更有針對性地判斷變化的地塊，并且進一步驗證之前的解譯特征的正確性。利用ERDAS軟件可以標繪出地物圖斑及種類，而且可以制成相應類型的地圖。實習步驟內業(yè)判讀內業(yè)判讀主要利用解譯人員目根據自己的專業(yè)知識、地理區(qū)域知識、遙感系統知識從遙感對地面實況的模擬影像中提取遙感信息、反演地面原型的目視判讀方法。遙感解譯的實質是個分類過程，即根據遙感圖像的光譜特征、空間特征、時間特征，按照解譯者的認識程度，或是自信程度和準確度，逐步進行目標的探測、識別和鑒定的過程。首先確定一個目標或特征的客觀存在，在更高一層的認識水平上去理解目標或特征，并把它粗略地定為某個十分普通的、大類別中的一個實體，再進一步根據圖像上目標的細微特征，已足夠的自信度和準確度，將上述識別的這個實體，劃歸在某一種特定的類別中。遙感圖像的解譯是從遙感影像特征入手的，包括色調或顏色、陰影、大小、形狀、紋理、圖案、位置、組合等。我們組測區(qū)是野芷湖一帶，占較大面積的地物有農田、苗圃、水系、道路、裸地、建筑。根據解譯標志，我們分別在快鳥影像和SPOT上解譯出這些地物：農田：在影像上一般呈現綠色調，而且形狀大多較規(guī)則，呈方塊狀緊密連在一起，紋理較均勻；苗圃：色調呈淺黃色，形狀較規(guī)則，紋理也較均勻，但沒有農田均勻；水系（包括魚塘等）：在圖像上占最大面積，呈深藍色，幾乎無紋理；道路：呈條帶狀，色調為白色；建筑（房子）：片狀分布，呈矩形緊致連在一起，并且有陰影?？禅B影像比SPOT影像的分辨率更高，所以影像更清晰，顏色層次更鮮明，區(qū)域邊界更明顯，紋理和陰影更易識別。外業(yè)調繪我們小組調繪地位于野芷湖一塊，水系占大面積，周圍地物較簡單。我們先根據老師給的02年拍的一張快鳥影像繪制了一張測區(qū)的草圖，然后到實地進行調繪。對比所繪的草圖，在實地查看哪些地物發(fā)生了變化，哪些沒有變化，然后在圖像上標出來。首先變化最大的是野芷湖上新建的野芷湖大橋，這在快鳥影像上是沒有的。還有一些變化需要細心觀察，比如說有以前的一些農田現在有很多都建了房子，以前的一些房子拆了現在變成了荒地，也增加了一些道路。在湖邊也有少許改變，這要細心才能發(fā)現。調繪時，我們主要是沿著野芷湖大橋走，因為這里地勢較高，能俯瞰全局，對于我們把握全局有很大的幫助。數字化成圖這次數字化成圖主要依據02年的快鳥影像數據以及外業(yè)調繪成果來進行，完成新的土地利用分類圖。主要包括兩個過程：用ERDAS軟件的AOI工具，將薄膜上標繪的地物圖斑及其種類輸入到計算機中；（2）用專題制圖模塊，制作土地利用分類圖。首先，根據快鳥影像的大小在ERDAS軟件平臺上新建立一個圖層，將其作為假彩色圖層和原始圖像一起打開，并適當調整透明度為下一步的描圖斑作準備。在描圖斑前，首先根據實地調繪，確定所要描的七類地物：建筑物、橋梁、道路、農田、裸露地、水系、鐵路。然后在半透明層上使用AOI中畫多邊形的工具按地物類型依次勾勒出每一類地物的圖斑，并給每一類附上相應的區(qū)分屬性，再根據所附的區(qū)分屬性給每一類地物的多邊形附上相應的顏色。并保存，為下一步成圖做準備。成圖過程中，我們利用ERDAS中的newmapcomposition板塊進行相應的操作。實習的收獲、感想、心得體會在整個實習過程中，從開始的茫然到思路一步步明晰，讓我最后頗有成就感。這次實習是以小組為單位進行的，我們共同面對困難，共同進步。這次實習讓我們切身體會到了遙感解譯的過程，也收獲了一些解譯的方法和經驗，也加深了對理論知識的理解。我們通過對每個過程不斷的實驗，不斷的研究，不斷獲取經驗，向正確的方向一步步靠近。特別是當進行到某個過程的時候，突然遇上瓶頸，接下來完全不知道怎么做的時候，很想放棄，但是小組成員互相鼓勵，共同繼續(xù)面對問題、探究問題的解決方案。當問題得到解決的時候，那真是無以言表的開心，感覺整個人突然就輕松了?？吹阶约好總€階段的成果，感覺自己