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遙感數(shù)字影像處理的一般流程 下載完遙感影像怎么分析?

下載完遙感影像怎么分析?首先對遙感圖像進行分類,然后根據(jù)分類結(jié)果進行統(tǒng)計分析。ENVI遙感影像處理一定要先轉(zhuǎn)換坐標系嗎?可不可以融合后轉(zhuǎn)換?矢量化完成后,就可以進行坐標系轉(zhuǎn)換,也就是矢量數(shù)據(jù)坐標轉(zhuǎn)換。

下載完遙感影像怎么分析?

首先對遙感圖像進行分類,然后根據(jù)分類結(jié)果進行統(tǒng)計分析。

ENVI遙感影像處理一定要先轉(zhuǎn)換坐標系嗎?可不可以融合后轉(zhuǎn)換?

矢量化完成后,就可以進行坐標系轉(zhuǎn)換,也就是矢量數(shù)據(jù)坐標轉(zhuǎn)換。

衛(wèi)星影像遙感影像區(qū)別?

覆蓋區(qū)域的大小和分辨率各不相同。

遙感地圖:是用遙感圖像和一定的地圖符號來表示制圖對象的地理空間分布和環(huán)境狀況的一種地圖。

衛(wèi)星地圖,簡稱衛(wèi)星圖,精確地說就是衛(wèi)星遙感影像,也稱衛(wèi)星圖像。所謂遙感,就是遙感。衛(wèi)星遙感是探測電磁波的反射和地球上物體發(fā)出的電磁波 s表面,從而提取這些物體的信息,完成對物體的遠距離識別。通過轉(zhuǎn)換和識別這些無線電波信息獲得的圖像,即

arcgis軟件arcmap如何做柵格影像拼接?

1.首先,打開arcmap軟件,加載兩個要拼接的影像數(shù)據(jù)。

2.在arctoolbox中找到數(shù)據(jù)管理工具→柵格→柵格數(shù)據(jù)集→鑲嵌,數(shù)據(jù)管理工具→格網(wǎng)→格網(wǎng)設(shè)置→融合。

3.打開鑲嵌工具,并在輸入柵格中添加要融合到另一幅影像的數(shù)據(jù)。

4.在目標柵格中選擇目標影像,即需要融合到影像中的數(shù)據(jù)。

5.在nodata value中輸入nodata的值,我們設(shè)置為0。

6.其他選項可以自己設(shè)置,也可以默認設(shè)置。單擊“確定”進行處理,處理過程中圖層將被鎖定。

7.融合后的遙感影像是一個整體,可以完成arcgis柵格影像的鑲嵌。

不同類型遙感圖像判讀要點?

遙感掃描圖像的解譯

1.遙感掃描圖像特征及解譯標志。

目前常用的遙感掃描圖像都是衛(wèi)星遙感圖像,具有以下特點:多中心投影、圖像框架扭曲、信息豐富、可動態(tài)觀測等。

遙感掃描圖像的解譯標志

直接解讀標志主要包括以下內(nèi)容:

(1)色調(diào)和色彩。這是掃描圖像判讀的基本標志。對于中低分辨率的掃描圖像,圖像中的色調(diào)和顏色更是重要的判讀標志。由于掃描圖像多為多光譜圖像,同一區(qū)域多光譜掃描圖像中的相同地物在不同波段的圖像上可能出現(xiàn)不同的顏色,因為相同地物在可見光和近紅外波段的反射率不同,在單波段掃描圖像中出現(xiàn)的顏色也不同。

(2)尹陰影,在多光譜圖像中,陰影是電磁波被地物阻擋后,在地物背光面上形成的黑色調(diào)區(qū)域。陰影通常形成在掃描圖像中陡峭峰的背面。陰影的出現(xiàn)給山區(qū)掃描圖像增加了立體感,同時也造成陰影覆蓋區(qū)域地物信息的丟失。

(3)形狀:目標物體的形狀在不同空間分辨率的掃描圖像中具有不同的特征。在中低分辨率掃描圖像中,地物的形狀特征是被自然界概化了的外部輪廓,忽略了地物形狀的細節(jié),突出了目標對象的宏觀幾何特征,如山脈的走向、水系的形態(tài)特征等。在中高分辨率掃描圖像中,我們可以看到地物的詳細形狀特征。但是線狀要素(如道路和河流)的寬度經(jīng)常被夸大。在高分辨率掃描圖像中,我們可以看到更多地面物體的形態(tài)特征細節(jié),比如飛機和機場的停機坪。

(4)紋理,在不同空間分辨率的掃描圖像上揭示不同的物體。在中低分辨率掃描圖像上,地物的紋理特征反映了自然景觀中的內(nèi)部結(jié)構(gòu),如沙漠中流動沙丘的分布特征和排列。在中高分辨率掃描圖像中,紋理揭示了目標物體的詳細結(jié)構(gòu)或內(nèi)部組成。

(5)大小,即同一物體在不同空間分辨率的掃描圖像上顯示的大小不同。在低空間分辨率的掃描圖像中,地面物體的尺寸較小,而在高空間分辨率的掃描圖像中,地面物體的尺寸較大。在圖像解譯中,需要結(jié)合圖像的空間分辨率(或比例尺)來識別地物的大小。

(6)場地:根據(jù)目標物體在掃描圖像上的位置,可以進行空間分析。制作標準掃描影像(如MSS和TM)提供了兩種形式的位置,一種是在影像周圍邊界上標注的地理位置,另一種是目標物體與周圍地理環(huán)境的相對位置。

(7)圖案及相關(guān)布局。常用于空間分辨率較高的掃描圖像中,對識別人造物體非常有幫助,比如城市街區(qū)、火車站等。