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高空间分辨率遥感影像的解译


2 HRVIR
6060
5年 2250
SPOT-5
2002.5
822
5年 2250 600120
全色波段高达10米的分辨率,使SPOT 数据可以用作地形底图、正射图。
SPOT全色波段同TM band3 的比 较(Charleston, SC)
遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系
成图比例 尺 图像空间 分辨率
GeoEye首张卫星照片
IKONOS 卫 星 多 光 谱 影 像 ( 4 米)(排队参观毛主 席纪念堂的队伍隐约可见, 花坛信息没有,背景草坪 不清晰)
IKONOS 卫星融合影像( 1 米)(排队参观毛主席纪 念堂的队伍清晰可见,花 坛和背景草坪显示出来, 色调自然逼真,连纪念堂 柱子的阴影都很清楚)
SPOT-4
1998.3
822
0.50-0.59 0.61-0.68 0.78-0.89 1.58-1.75(SWIR) 0.61-0.68(Pan) VEGETATION 0.45-0.52 0.61-0.68 0.78-0.89 1.58-1.75 0.50-0.59 0.61-0.68 0.78-0.89 1.58-1.75(SWIR) 0.48-0.71(Pan) VEGETATION 同 SPOT-4 1 HRS 0.49-0.69 2 HRG

GEOEYE
TECSAR-以
Worldview
Quickbird
COSMO-SkyMed-意 IKONOS-1.0m
GEOEYE—目前空间分
辨率最高的民用卫星
分辨率(星下点): 全色:0.41 m ; 全色: 0.5m; 多光谱:1.65 m; 侧视28° 卫星重量: 1955Kg 轨道高度: 684 Km 幅宽: 星下点15.2 km ; 单景225 k㎡ (15×15 km)
• 中巴地球资源卫星-2B,高分辨率相机HR, 分辨率达2.36m。 • 中巴、环境星 • 印度(2.5m)
在轨运行SPOT卫星
SPOT 1
SPOT 2
服务中断
SPOT 3 失效
SPOT 4
SPOT 5
法国SPOT卫星及其传感器概况
卫星 SPOT-1 SPOT-2 SPOT-3 发射时间 1986.2 1990.1 1993.9 轨道高度/km 822 822 822 传感器 2 HRV 谱段/ m 0.50-0.59 0.61-0.68 0.78-0.89 0.50-0.73(Pan) 空间分辨率/m 寿命 扫描宽度/km 20 20 20 10 20 20 20 20 10 1000 1000 1000 1000 10 10 10 20 52.5 1000 105 6060 3年
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• eCognition提供的专业分类工具: • 1.多数据源融合可以用来融合不同分辨率的对地观测数据和GIS数 据,如QuickBird、Landsat、SPOT、IKONOS、SAR、LIDAR、航片等, 不同类型的影像数据和矢量数据同时参与对象分割与分类。 • 2. 多尺度分割 用来将任何类型的全色或多光谱数据以选定尺度 (粗、中、细)分割为均匀影像对象,形成影像对象层次网络。 • 3.基于样本的监督分类 小尺度分割图像 一个简单、快速强大的分 类工具,影像对象是通过点击训练样本来定义,形象的称为“一点就 分(Click and Classify)”。 • 4.基于知识的模糊分类 中尺度分割图像用户运用继承机制、模糊 逻辑概念和方法以及语义模型,可以建立用于分类的知识库。 • 5. 人工分类 大尺度分割图像 • 6. 自动分类 eCognition允许用户定制宏,进行自动影像分析。 • 7.基于样本的监督分类 • 8. 基于知识的模糊分类 • 9.面向对象的特征描述 • 10. 面向对象的遥感信息提取过程 • 11. 面向对象的遥感信息提取过程
1:5 000
不低于1m
1:10 000 不低于 2.5m
1:50 000 不低于 10.0m
由于可以调整平面镜的角度,因此可能获得研究区域的立体像对,平面精 度可以达到12米,高程精度可以达到30米
分辨率高 波段少 数据量大 副宽窄 价格高
同物异谱、异物同谱现象比较突出
微波成像 全天时、 全天候 高分辨率 信号处理复杂 解译不直接
“北京—1”小卫星
优良的性能
~ 686km 卫星质量: ~166.4kg 载荷 -1: GSD 32m多光谱 地面遥感带宽: 600km 光谱: 520-620 nm 630-690nm 760-900 nm 载荷 -2: GSD: 4m 扫描带宽: 24km 谱段: 全色
轨道高度:
北京一号融合影像(合肥市开发区,4m全色+20m多光谱)
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聚类 区域增长与合并 马尔科夫随机模型(GMRF) 小波变换
• ecognition
• eCognition是由全景天地代理的德国Definiens Imaging公司开发的智能化影 像分析软件。eCognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥 感信息提取软件,它采用决策专家系统支持的模糊分类算法,突破了传统商 业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性,提出了革命性的分类 技术——面向对象的分类方法,大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精 度,有效地满足了科研和工程应用的需求。eCognitions所采用的面向对象的 信息提取方法,针对的是对象而不是传统意义上的像素,充分利用了对象信 息(色调、形状、纹理、层次),类间信息(与邻近对象、子对象、父对象 的相关特征)。 eCognition的主要特点: 1 独特的面向对象分类方法; 2 模拟人类大脑的认知过程; 3 将计算机自动分类和人工信息提取相结合; 4 可以分析纹理和低对比度数据; 5 针对不同的影像数据和分类任务,进行不同尺度的影像分割; 6 快速简单的监督分类; 7 容易表达和分析复杂的语义任务; 8 模糊逻辑分类算法 eCognition可以进行基于样本的监督分类或基于知识 的模糊分类、二者结合分类及人工分类,影像对象和分类结果易于导出成常 用GIS数据格式,可以用于集成或GIS数据库更新。
面积摄影
b 旁向重叠

• 高空间分辨率遥感影像解译的特点:
• 色、形、位 空间特征 基于空间特征

《高分辨率卫星遥感影像地学计算》(周成虎)
• 高分辨遥感影像分割:
• 按影像特征,分灰度影像分割和纹理影像分割,或者 直方图阈值、特征空间聚类、区域提取、边缘检测。 • 按分割方法分,统计学方法、模糊集方法、人工神经 网络方法和物理方法。
• 以“快、好、省”为标志的小卫星技术发展使得空间技术成本大为 降低,为商业化的盈利目标提供了实现的可能。最为先进的商用对地观 测 卫 星 的 空 间 分 辨 率 已 达 0.41 米 ( 美 国 GeoEye) , 和 0.5 米 分 辨 率 的 “ WorldView”卫星)。 GeoEye 新型卫星于 2008 年 4 月发射和运行标志着 民用卫星的空间分辨率已有较大的突破。除此而外,德国和意大利发展 的高分辨率雷达卫星( TerraSarCosmo 、 SkyMed ),特别是组成星座方 面走在了前列。 这类现代高分辨率卫星系统的一个共同特点大多是小卫星系统,他 们的性价比都相对较高;他们总是作为国家安全的重要组成部分也同时 为军用提供信息,在关键时期甚至为军方所征用!
• TARIES(高分辨率遥感影像处理与分析系统) • 中科院 • 自主产权
高分辨率卫星影像应用
• • • • • • • • 国防安全 政府管理 环境管理 林业 农业 油气行业 可视化和仿真 Google Earth
伊 拉 克 首 都 巴 格 达
底格里斯河
阿兹米亚宫
广播电视大楼
伊政 府办 工楼
• 代表当今最为先进的卫星系统如美国高级军事侦察卫星 “锁眼”系列(KH-11\12)其最高的空间分辨率已达0.1米;而 他的雷达侦察卫星“长曲棍球”(Lacrosse)的空间分辨率最 高也达到0.3米。
KH系列-大鸟
key hole
KH-11
DSP
LACROSSE —长曲棍球
• 商业化对地观测系统—以商业应用为主要目标
巴格达总统府
撒拉姆宫
苏吉得宫
高空间分辨率遥感当前发展的主要方向
高分辨率遥感对地观测的发展是近十余年来对地观 测,特别是卫星对地观测最重要的突破。。 高分辨率遥感对地观测全面体现在空间分辨率、光 谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率四个方面。
目前说高分辨率多数指的是空间分辨率。

高分辨率的卫星影像通常是指像素的空间分辨率在 10 m以 内的遥感影像,目前一般指空间分辨率优于5m。 卫星遥感空 间分辨率已逼近亚米级,极限为厘米级。 • 早期高分辨率传感器的研制与应用主要是在军事领域,以 大比例尺遥感制图和对地物的分析和人类活动的监测为目的, 20世纪90年代以后才逐渐进入商业和民用领域的范围,并迅速 地发展起来。1993年1月,美国 Space Imaging公司首先领到了 制造和经营 3 m分辨率传感器的许可证,随后1m分辨率的许可 证陆续发给了洛克希德公司、Earth- View公司、Ball公司。
航空影像
中心投影
对于航线摄影和面积摄影而言,象片之间存在着一定的重叠,包括: 航向重叠:在同一条航线上相邻两张象片间的重叠。 重叠度为53%~60%。 目的是用于相邻象片地物的互相衔接和立体观察。 旁向重叠:相邻航线间相邻象片的重叠。 重叠度为15%~30%。 用于象片镶嵌等。
a 航向重叠
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