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    遥感图像识别与解译地理信息工程路堤工程项目部路基工程安全技术披露建设工程造价控制管理工程项目建设造价控制工程量增单系列2021年6月21日视觉解读原理(一)遥感影像与视觉判读(二)视觉判读标志II:视觉判读的方法和步骤(一)遥感图像视觉判读的认知过程(二)视觉判读方法(三)Step 3 Visual Interpretation Example of Land Use Visual Interpretation (一)Land/Land Use Classification (二)Example of Visual Interpretation of Land Use 本课程主要内容——视觉解释,又称作为视觉解释,或视觉解释,即基于光谱、地质学和解释者经验的规律,从 th e 图像的亮度、色调、位置、时间、纹理、阴影、结构等特征介绍地面场景的类型。——计算机自动分类,以计算机系统为支撑环境,采用图案组合识别技术和人工智能技术,以及空间定位),结合专家知识库中目标物体的解读经验和成像规律分析定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构地震破坏分析销售进度分析表京东商城竞争策略分析与推理,实现对遥感影像的理解,完成遥感影像的解读。影像解译(Imagery Interpretation)是从遥感影像中获取目标物体信息的过程。方法有两种:一种是视觉解释原理(一)遥感成像和视觉解释)视觉解释是遥感成像的逆过程。

    概念:遥感影像上可用于分析和判断景观对象的影像特征是解释标记或解释标记。直接解释标记是解释对象的特征在图像上的直接表现,包括色调、形状、阴影、大小、纹理、位置、布局和图案。间接破译图像上与直接标记密切相关的标记。不同的职业有不同的解释。 (二)标记色调的视觉解释:也称为颜色,是最重要和最直观的解释标记,它与地物的光谱特性直接相关,其余与地物的空间有关。特征是相关的。(1)直接解读红树林在绿、红、近红外波段的图像,注意不同物体的同光谱同光谱:不同光谱同物体,同物体因为所处的状态 是不同位置反射光谱不同的物理现象,如湿度不同、坡向不同等。不同物体具有相同光谱:不同物体具有相同光谱,不同物体基本具有的物理现象相同的反射光谱。例如,大多数植被具有基本相同的反射光谱。根据图像比例的具体分析a nd分辨率,注意失真(雷达,航拍照片边缘)。根据地物空间的平面形状,地物可分为点状体、线状体和面状体。在高空间分辨率遥感影像中,形状特征是重要的特征,尤其是人造物体的大小和布局:图像上物体的大小取决于实际物体的大小和图像的空间分辨率。

    通过地物光谱特征/数据的变化来反映,即目标与周围地物的光谱差异。布局:对象之间的空间排列。物体的一定位置关系和排列方式形成了许多自然的和人为的目标特征。阴影:光束被地物遮挡在遥感图像上造成的地物阴影;有时需要去除地形波动造成的部分阴影。粗纹理和细纹理:遥感图像中目标物体内部色调有规律的变化引起的图像结构。即,色调的空间布局和频率在特征图像的轮廓内发生变化。 15 图形:目标对象有规律排列形成的图形结构。 16 Airport Rice Field River Beach Racetrack: Racecourse Runway River: River Roads: Road Bridges: Bridge Residential area: Residential Area Dam: Embankment 由于遥感技术的限制,很多问题不能直接从视觉解读来回答,而必须从通过逻辑推理将其他相关事物之间的联系联系起来。这个过程称为间接解释。使用的基础称为间接解释符号。例如油气勘探的遥感分析、环境质量评价、城市人口等。间接标志灵活多变,难以追踪。建立间接标志需要

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    丰富的知识背景和严谨的逻辑推理,有时需要建立模型,是一种综合分析和相关分析的方法。不同的专业解释有不同的间接符号。地质构造分析,水系形态和地貌类型可作为间接标志;城市人口解读可以用建筑密度、层数、商业网点作为间接标志;木桩锯木厂 锯木厂及其周围堆积的木材20 水系可作为地质和地貌解释的间接标志 辐射型水系(火山附近) 向心水系(盆地) 矩形格子状水系(断层)( 一)遥感影像视觉解译的认知过程2021/6/2121 双目解译方法和步骤遥感影像感知的方法和步骤在颜色或色调上存在差异,这种差异可以通过视觉感受阅读器,这样就可以将目标物体与背景区分开来。通常会使用一些图像增强技术来放大物体之间的对比度差异。22(1)自下而上的过程(2)Top – 图像信息获取、特征提取、识别证据选择、图像识别、假设特征匹配(一)Remo视觉解释认知过程te Sensing Images 2021/6/2123(二)遥感影像视觉判读方法解读原则:综合分析各种信息,多方法结合,多方法,内外结合,保证准确性;< @2.解释方法:直接解释法、比较分析法、逻辑推理法、信息复合法、地理相关分析法。3.视觉解释法直接解释法:基于解释标记,直接识别属性对比分析方法:与该地区已知的数据质量系统进行比对,准备审核前的数据清单 0727IPG光纤激光器内部训练数据 通过现场比对识别地物属性;或者通过对不同波段、不同时相的遥感影像进行对比分析,识别地物的性质和发展变化规律。

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    逻辑推理方法:根据地质规律分析地物之间固有的必然分布规律,从一种地物推断出另一种地物的存在和属性。例如,可以从植被的类型推断土壤的类型,根据建筑物的密度来判断人口的大小。信息合成法:利用透明专题图或透明地形图与遥感影像合成,根据专题图或地形图提供的各种辅助信息,在遥感影像上识别目标物体。相互依存、相互制约的关系,借助专业知识,分析和推断某一地理要素的性质、类型、地位和分布的方法。 (三)视觉解读的步骤视觉解读一般遵循从已知到未知,先整体后局部,从宏观到微观,先易后难的原则,大致可分为主要步骤如下:  准备工作:主要是收集数据,除了遥感影像,通常还需要工作区的地形图和相关的自然经济条件,以及报告财务分析报告模板公司财务分析报告公司财务分析报告样本续传申请报告财务预算分析报告、必要参考资料等。2021/6/2127(三)视觉解读的步骤图像预判和专题图草图的准备:初步解读遥感影像主要是通过数据分析建立直接和间接的解释标记,包括形状、大小、色调、阴影、纹理等c.然后在分类系统的指导下,设计图例系统,进行初步解释,并将解释结果转化为专题图草图。

    2021/6/2128(三)目视解译步骤野外调查和地学验证:根据初步解释结果,确定野外调查路线和调查样本,进行野外调查,验证解释标志,运用地质分析方法解决图像与地物的机理关系,纠正预测中的误判或遗漏,使解释结果更加客观可靠。  室内解释和绘图:根据到预测 根据结果和实地调查数据,对所有工作区域进行重新解释,然后绘制成地图。在此基础上,分析面积测量和其他数字统计特征。2021/6/2129(一)土地土地 土地利用是一个综合概念,是一个自然综合体,包括气候、地貌、土壤、水文、植被等自然因素,还包括人类的作用和影响。活动。土地覆被是指地表植被、土壤、冰川、湖泊、沼泽、湿地和道路等自然和人为影响形成的覆被。土地利用是土地资源自然和经济特征的综合反映。土地利用的划分具有以下特点: 在经济技术条件的综合影响下,由人力劳动形成的产品;它在一定的空间分布上服从于社会经济条件,在地理分布上并不必然相连。 2021/6/2130 三目解说实例(二)视觉解说实例1.航拍电影视觉解说航空(

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    机载)遥感影像(200<@2.3.25)<@2.卫星土地利用解读-北京2021/6/2133云山(象山)市区1色彩合成法?RGB分配到哪些波段?<@2.卫星片用地解读-北京2021/6/2134北京市区(五环路)<@2.卫星片用地解读-北京 2021/ 6/2135 故宫和天安门广场居民区 温室、菜地、水域、林地、光秃秃的农田,4月1日,5月22日,标准excel标准差,标准差,excel公式,excel标准差,意见市部分刑事案件办案标准、标准差函数、虚假视觉判读彩色合成遥感图像直接判读标记住宅区农田什么??颐和园水体林地??道路树木四环五环桥4分类后处理5精度评价 Pa ttern recognition Pattern Recognition 识别和分类具有相似特征的“事物”的过程。基于统计方法的模式识别;基于句法(或结构)的模式识别。遥感图像分类属于模式识别 1 遥感图像分类。遥感图像分类的概念是计算机或人类根据图像中像素灰度值(反射率等)的分布,相邻像素灰度值的差异,对图像的每个像素进行视觉分配,分布和几何形状。分类,分类结果直接作为图像判读结果,或作为参考帮助人们判读。

    遥感图像分类1.1 遥感图像分类 遥感图像分类的方法主要包括人造物体。视觉解释和自动计算机分类。视觉解释是计算机自动分类的基础;计算机自动分类总是尽可能地模拟视觉判读的过程。1.1计算机图像分类(续2)视觉判读与计算机图像分类的比较图像分类的一般原理遥感图像的计算机分类, 基于光谱特征有一个问题:相同的东西不同的光谱,不同的材料具有相同的光谱1.1 遥感图像分类 遥感图像分类特征选择是基于光谱分类:相同的地物具有相似的光谱基于光谱特征的统计分类方法是遥感影像分类过程中最常用的方法 基于空间结构的分类:基于对地物和景观的分类图像 C基于结构、形状和纹理特征的差异进行分类。一般是结合光谱特征对遥感影像进行分类,特别是对高空间分辨率遥感影像结合光谱和空间结构分类,如面向对象的分类构建分类系统。三级耕地 1 水田 11 灌地/旱地 12 其他耕地 13 园地 2 林地 21 针叶林 211 阔叶林 212 混交林 213 竹林 214 红树林 215 稀疏林地 22 灌木林地 23苗圃地 24 经济林地(园地) 25 其他林地 26 草地 3 天然牧场 31 人工草场 32 其他草地 33 建设用地 4 道路用地 41 工矿、城乡居民、其他建设用地 42 其他建设用地43 水域 5 其他陆地 图像的光谱特征通常通过多光谱图像上地物的亮度值(反射率值)来体现。

    不同波段图像中特征点的亮度值构成一个多维向量X,称为光谱特征向量。 X=[x1,x2,…,xn]Tn为图像的波段数; xi 是第 i 个波段图像中地物像点的亮度值。为了测量图像中地物的光谱特征,建立一个基于各波段图像亮度的集合。作为子空间分布的多维特征空间。地物与光谱特征空间的关系一般称为类别,如土地利用/覆盖中的居住用地、水域、园地、林地、耕地等。分类中涉及的多个特征量(向量)定义的空间称为特征空间,如2个bands定义的2维特征空间、3个bands定义的3维特征空间等。 特征变换 特征的作用变换:降低特征之间的相关性,尽量少用特征,最大化原始信息;使待分类类别之间的差异在变换后的特征中更加明显,从而提高分类效果。 特征变换的主要方法有:比率变换、主成分变换、缨帽变换、植被指数等特征选择。在特征空间中,选择一组最优的特征波段进行分类。特征选择与希​​望区分的类别和图像本身的特征有关。例如提取植被、选择植被指数、缨帽变换的第二分量等;对于山地植被提取,选择比例变换后的图像,可以消除地形对图像的影响;对于岩石和结构,使用短波红外波段(TM5 或 TM)。 7)监管点

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    类和无监督分类无监督分类:事先没有类的先验知识,纯粹根据图像数据本身的统计特征和点群的分布,根据相似程度自动分类,最后确定每一类的分类。类别。监督分类:利用类别的先验知识,根据先验知识选择训练样本,从训练样本中得到分类标准。将未知类别的样本代入判别规则,根据判别准则判断每个样本的类别。 2 无监督分类分类标准的确定不需要人的参与,由计算机按照一定的标准(如最短距离)自动进行。需要确定要划分多少类,或者类数的范围。类似概念:聚类分析、点群分析、空间聚类等。常用的无监督分类方法:1)K-MEANS; ISODATA无监督分类的结果是需要对光谱类别(反映光谱差异)进行合成和调整以获得信息类别<@2.1K-MEANS(K-means算法)1、任意选择K个聚类中心,一般选择前K个样本; 2、迭代,将未知样本X划分到最近的类; 3、 根据步骤2的结果,重新计算聚类中心; 4、每个类别的像素数变化满足要求或迭代次数满足要求,算法结束。计算特征空间中每种类型的均值,用最小距离法将未知像素划分为某一类型,然后调整均值,直到满足迭代次数,或者距离阈值满足条件。具体步骤:影响K-means方法的因素有:聚类中心的个数、初始聚类中心的选择、样本输入的顺序等。

    ENVI的K-MEANS参数设置Numberofclass:要分成几类Changethreshold%(0-100):如果每一类像素数的变化小于这个值,则迭代<@2.2ISODATAISODATA(IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnologyAlgorithm,迭代自组织数据分析算法)在K-means算法的基础上增加了试探性步骤,可以吸收中间结果的经验,并且可以在迭代过程中进行类别分离而merging,即“自组织”,是无监督分类中应用最广泛的算法,该算法中影响分类结果的参数有:迭代次数、类别数(最大、最小)、bands参与分类 ENVI的ISODATA参数设置输入参数说明:最大最小类别数,因为算法会自动进行类别拆分和mergi ng,因此无法确定具体的类别数量;最大迭代次数和类别间的像素变化阈值,满足其中之一,则分类结束;如果一个类中的像素数小于Minimum#pixelinclass,则删除该类并将像素合并到最近的类中;如果一个类的标准差大于Minimumclassstdv,则需要将该类拆分为两个Category;如果两个类别之间的距离小于Maximumclassdistance,则将两个类别合并为一个类别; Maximum#mergepairsclass 定义最多合并多少个类别;最大标准偏差;实验知识,确定判别函数和相应的判别准则。使用一定数量的已知类别样本来求解未确定参数的过程称为学习或训练。然后将未知类别样本的观测值代入判别函数,然后根据判断Criteria判断样本的类别 3监督分类3.1盒分类(平行六面体分类)3. 2最小距离分类3.3最大似然分类3. 1盒(平行六面体)分类使用简单的分类规则对多光谱遥感影像进行分类。

    决策线是 n 维光谱空间中的“盒子”。盒子的边长根据距离平均 标准偏差被确定。如果一个像素点落入某类框的阈值范围内,则归入这一类。如果它没有落入任何框,则将其识别为未分类像素。输入参数Maxstdevfromthemean,是距离平均值多少个标准差。ParallelepipedClassifier3 SD’s3SD’s3SD’

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    s3SD使用3个标准差的例子:MeanBand1Band23.1Box(parallelepiped)分类(续)3.2最小距离分类计算未知像素之间的距离和每个类的均值向量距离来对单元格进行分类进入距离最小的类别。那么,样本x属于第i类,距离的计算公式:Σ=I,则为欧式距离,否则为马氏距离最小距离法输入参数:Maxstdevfromthemean,即n标准与平均值的偏差。 Maxdistanceerror,距离的最大阈值,如果两个参数都输入,则以较小的一个作为最终的判据。如果计算出的距离大于上述参数设置,则将样本分类为未分类3.2最小距离分类(续1)3.3最大似然分类假设:数据符合一定分布(多维正态分布)。如果不满足,分类的准确率会下降。计算每个像素属于每个类别的似然性(后验概率)(likelihood),该像素将被分类到该类别中Likelihood 是像素数据 X 属于类别 ωi 的后验概率,如果 X 在类别 ωi 中的条件概率为 P(x/ωi),则似然度的计算公式为:3.3 最大似然度自然分类(续1)P(X/ωi)=_______1.0(2*)1/2∑1/2e-(1/2)*(X–M)样本点的2/∑2的统计分布属于正态分布,其概率密度函数为: 判别函数:3.3 最大似然分类(续2) 最大似然和最小距离分类判别函数:如果每个类别的P(ωi)相等,则为监督的最小马氏距离分类 如果各个类别的P(ωi)和Σ相等,那么就是最小欧氏距离的监督分类 监督分类过程1、确定分类Category2、特征变换和特征选择< @3、选择训练区域4、确定判别函数和判别规则,根据训练区域数据计算判别函数参数(类别均值标准差)5、对非图像进行判别和分类- 根据判别函数和判别规则训练样本区域神经网络方法输入层隐藏层输出层其他分类算法遥感hi随机决策树分类,并进行层次分类。

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    对于视觉解释分类,就是在分类树的每个节点上建立类别之间的解释标记;对于计算机自动分类,就是按照一定的分类规则(如最小距离、最大似然法等)设计各种分类器,对图像中的每个像素点逐层进行识别和分类,最后通过几个中间判断。分层决策分类结果树实例地表特征云密度形态水域雪冰天然裸岩裸地遮光耕地地表水植被裸地人工特征城乡土地工矿用地森林灌木林草地休闲地耕地针叶林阔叶林森林 混交林, 森林类型, 健康, 干旱, 病虫害状况, 作物状况, 水田, 交通用地, 园地, 健康, 干旱, 病虫害, 旱地, 灌溉地, 菜地, NDVI, DTM , 地形位置NDVI, 空间结构NDVI NDVI 30米分辨率TM图像融合<@2.5米分辨率速率SPOT5图像适合高分辨率面向对象分类。面向对象分类 对象是具有相似特征的像素的集合,被视为高空间分辨率遥感影像的构成要素,对应于中低空间分辨率影像。像素单位。通过对物体的操作,不仅可以得到地物的光谱信息,还可以得到丰富的空间信息,包括纹理、形状、大小、上下文等。与传统分类方法的本质区别是:图像对象而不是像素。对象属性:像素属性:-颜色-颜色(光谱信息)-形状-大小-纹理-上下文面向对象的分类过程1、图像分割-形成对象将图像分割成一些空间上相邻、不重叠的区域根据某些特征,使这些特征在某个区域一致或相似,但在不同区域表现出明显差异2、图像对象分类根据对象的光谱、纹理、形状、层次关系、拓扑关系等.,分类和分类方法有:最近邻法、模糊分类法、面向对象分类法、最近邻分类法、图像对象是分类的基本单位,选择对象的特征,构造特征空间对象图像解译度是什么,计算待分类图像对象与各分类训练样本的距离在特征空间中,找到与待分类图像对象距离最近的样本对象,并将对象归属于最近的样本对象的位置。类面向对象的分类方法

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    Fuzzy taxonomy Fuzzy是利用隶属函数将对象的特征值转化为隶属度(属于某个类别的可能性)。模糊逻辑运算是对一个对象的多个特征形成的多个模糊集合进行逻辑运算处理。去模糊化是指通过对模糊集的综合评价来确定对象类别,这是一个从隶属度到确定类别的过程。基于像素的植被提取图像基于对象的植被提取面向对象和基于像素的分类效果比较合并4.4 多数/少数分析4.5 类别叠加显示4.1 类别合并同一个类别,光谱特征相差太大,需要重新分类的时候被归为几个类别图像解译度是什么,分类完成后再合并类别。 4.2 Sieve 去除离散的像素点。它与用户给定的窗口大小有关。删除的单元格被标记为“未分类”。四邻八邻四邻八八邻4.3 相邻类别的簇将离散点合并到周围的大类别中。先膨胀,再腐蚀。数学形态学知识简介: 扩张:填充、扩展、增长等。填充比结构元素(内核)更小的单元格。灰度或黑白图像。侵蚀:收缩。移除小于给定结构的岛屿。开场:先腐蚀后膨胀。 The spurs are filtered out, and the slender laps are cut off to separate. Closing: Dilate and then erode. It can fill in small gaps and holes, and connect short interruptions.

    Clump uses the closed operation 111131111111111111CLUMP after processing4.4 Majority/MinorityAnalysis Majority/MinorityAnalysis The center pixel will be the majority or minority pixel value within the given window replaced. Example Majority Analysis 4.5 Category Overlay Display overlays the classified image on a color composite remote sensing image. For categorical images you can choose which category to overlay. Purpose: Monitoring of dynamic changes, inspection and interactive modification of classification results. 5.Accuracy evaluation5.1Accuracy evaluation process5.2Test data5.3Sampling method5.4Confusion matrix5.5Kappa statistics5.1 Accuracy evaluation process The classification accuracy is directly related to the ability to update the GIS database, indicating the reliability of the classification results. 5.2 Inspection data The inspection data is compared with the remote sensing classification results to form a confusion matrix to evaluate the remote sensing image classification results. 1)Inspection Data Inspection data is primarily derived from ground-truth surveys or the results of visual interpretation of higher spatial resolution aerial imagery. This is achieved by defining ROI in ENVI software. 5.3 Sampling method ①From the training sample area of ​​supervised classification ②Specially selected test site ③Random sampling The sampling method of the test sample is an important factor affecting the accuracy evaluation results. 5.4 The confusion matrix adopts a certain sampling method to obtain the test data, and compares the remote sensing classification result map to obtain the confusion matrix. The confusion matrix is ​​in the form of a table. Running Error (CommitError)=(E+F)/GUser’sAccuracy:=A/G=100%-Running Error Result Error (OmissionError)=(B+C)/D Producer’s Accuracy (Producer’ sAccuracy) = A/D = 100% – result error Overall Accuracy (Overall Accuracy) = correct classification/total number of samples 5.5Kappa Statistics Overall accuracy does not rule out chance consistency, Cohen (1960) proposed The kappa statistical evaluation method.

    kappa statistics is also calculated according to the confusion matrix. Where m is the number of categories, is the number of diagonal samples, and is the sum of the number of samples in row i, column i, respectively, and N is The number of samples.5.5Kappa statistics (continued1)Kappa statistics use each element in the confusion matrix to measure the actual agreement (ActualAgreement) and change agreement (ChangeAgreement), which is more reasonable than only calculating the overall accuracy The overall accuracy only considers the elements on the diagonal of the confusion matrix, and the kappa coefficient considers the elements on the non-diagonal The method of assigning a certain category to each point is 70% superior. At present, kappa statistics has also become a standard parameter for evaluating the classification results.

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