遥感影像技术范文
遥感影像技术范文第1篇
一、计算机硬件方面的关键技术
我们需要解决的就是计算机的实际存储量的问题。我们一直强调的重要问题就是遥感影像处理的信息量太大的问题。计算机在处理该方面问题所需要的最大的问题就是计算机的硬盘内存的大小问题，硬盘的大小直接决定计算机在处理相关方面的信息的数量和速度。而且计算机在进行具体的处理的过程中也需要调动多方面的系统软件等工具，因此操作的效率也会大大下降。因此在实际的计算机的选择上我们要确保计算机硬盘的存储空间尽可能的大、读写方面的速度尽可能地快、磁盘尽可能地稳定、拥有充足的扩展空间。
最后在网络环境方面该项技术也有较高的要求。在整个遥感影像的处理过程中信息的传输所依赖的主要是计算机的网络。如果网络环境不好而导致网络运行速度过慢就可能直接导致计算机运行的速度的下降甚至是计算及处理结果的偏误。因此在具体的网络环境塑造方面我们要尽可能地保证计算机所拥有的宽带的容量。尽可能的保证计算机的运行的单一网络环境。
二、系统软件方面的关键技术
我们在遥感影像的处理过程中一般将整个处理过程看做一个完整的系统，这个系统的主要功能就是处理我们所接收到的遥感影像信息。在这个系统中也有许多我们需要进行关注的问题。在相关的系统软件的关键技术中我们需要注意的问题也是多方面的。概括起来有以下三个方面：集群调度软件、多进程影像处理软件和断点恢复功能。从具体情况来看就是要确保整个计算机系统在运算过程中首先具备集群处理的功能，然后就是在具体的运行过程中要能够对遥感影像进行多层次多方面的处理。最后就是要确保处理过程的连贯性，杜绝在网络故障以后发生的不必要的信息断层等方面的问题。
三、在遥感影像处理中采用一些新的技术
我们在前面介绍的比较多的是集群式遥感影像处理中有关计算机方面的技术与问题，接下来本文就从其他技术方面介绍该项处理技术。我们这里所要介绍的是GPU集群技术和超线程技术。所谓GPU集群技术就是在对传统的集群技术改造以后的得到的一种新的技术，这种技术的优越性表现在拥有大量的GPU并行计算处理能力，从而能够为我们解决遥感影像处理的海量信息问题。超线程技术指的是通过一些特殊的硬件指令来将单处理器转化为双处理器功能的技术。
四、结语
遥感影像技术范文第2篇
摘要：遥感技术已经成为一项快速、准确地监测土地利用变化的重要手段，全国地理国情普查是一项重大的工程项目，在全国范围内，遥感影像在整个地理国情中占有很大的比重。
关键词：遥感影像；地理国情；目视解译；人工解译；时效性
引言
地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及相互关系，是基本国情的重要组成部分。开展全国地理国情普查，系统掌握权威、客观、准确的地理信息，是制定和实施国家发展战略和规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置的重要依据，是推进生态环境保护、建设资源节约型和环境友好型社会的重要支撑，是做好防灾减灾工作和急救保障服务的重要保障，也是相关行业开展调查统计工作的重要数据基础。为了全面把握当前中国的地理情况和满足经济社会发展需要和生态文明建设，国务院决定开展2013~2015年国情第一次国家地理的调查。遥感图像信息提取技术能够很好的利用遥感图像中丰富的光谱、纹理、形状等信息，提取的结果更适合于提取地理国情信息。这种技术在地理条件监测中的应用，不仅可以提高地理国情普查的地理条件的速度，而且还可以减少工作量，大大提高普查的效率。广州市需完成覆盖行政区域范围内约7434m2地理国情普查数据采集，开展广州市地理国情调查是了解广州市城市化进程和社会经济发展中的基本矛盾及发展趋势的基本手段，是制定发展政策的重要支撑。通过全面获取多尺度、多时相的历史数据资料、遥感影像、土地利用信息以及社会经济统计信息等普查成果资料，结合遥感、遥感影像等空间技术，对广州市发展过程中的地理国情特征进行动态监测与分析，包括：城市扩张动态监测分析和生态空间动态监测分析等两部分内容。
1遥感影像的分类与信息提取方法
1.1遥感影像的分类方法
遥感图像信息提取是基于各种样本的内在相似性。遥感图像同一物体在相同的外部条件（地形、照度、季节等）上具有相同或相近的光谱特征、纹理特征和空间特征，从而表现出相同的某种固有的相似性。同一类的像素特征在同一特征空间区域内具有不同的光谱特征或纹理特征，并在不同的特征空间区域进行聚类。传统的图像分类方法主要针对中低分辨率图像的设计，因为低空间分辨率的遥感图像本身就是混合像元的单像素。光谱分辨率和低空间分辨率遥感图像普遍较高，高分辨率遥感影像光谱特征相对不丰富，应采用自上而下的综合处理方法。高分辨率遥感影像通过建模可以从分割图像的光谱信息中获取空间特征、形状特征、纹理特征等信息。如图1简单的遥感影像图。
1.2遥感影像的信息提取方法
目视解译。视觉的解释是基于不同光谱特性的结构规律和发展规律的解释，各种类型的目标图像的纹理特征、几何成像原理和空间特征，通过分析图像中的物体的视觉识别土地类型的特征，从而提取特征信息。基于像素的分类方法是一种传统的计算机分类方法。它应用广泛，技术发展相对成熟。它主要包括监督分类和非监督分类：监督分类是自上而下的知识驱动的方法，即先进行分类训练，即学习和分类第一。包括最小距离分类法、分类法和多级开窗法特性曲线、最大分类法；非监督分类是一种自下而上的数据驱动的方法，假设遥感图像相似的对象在相同条件下具有相同的光谱信息特征。非监督分类主要采用聚类分析方法，聚类是一组按相似性划分为若干类的像素，即“物以类聚”。其目的是使尽可能小的同一类像素之间的距离，以及在不同的类的像素之间的距离尽可能大。非监督分类方法主要有层次聚类法和动态聚类法。面向对象分类方法。面向对象的遥感图像光谱特征的遥感分类技术，结合形态、特征尺寸、纹理、几何特征的位置和结构、目标对象和周围环境之间的关系和其他因素，根据适当的对象分类规则建立的特点，完成图像信息提取，所以你可以充分利用图像信息，提高测量精度，有效地避免了传统的基于像素的分类方法发生信息丢失的现象，也可以有效地避免噪声的影响，采用合适的分割尺度设置、噪声，以像素对象为特定对象，而不是分别提取分类，从而避免“椒盐现象”。
2面向对象分类方法的研究现状
自上世纪90年代以来，面向对象的信息提取技术得到了飞速的发展，为了提取图像，用面向对象分类法，充分利用光谱、纹理和形状特征的图像对象的信息，取得了较高的分类精度；通过各种数据源收集k，在高分辨率遥感遥感影像为数据源，多尺度影像分割和面向对象的图像分析方法为主要技术，城市绿化覆盖信息的自动提取，达到绿色城市的库存。
3几种遥感影像分类技术的应用
3.1人工目视判读分类
提取影像信息遥感图像的人工视觉分类是通过肉眼观察到的解译解决方案，图像特征和图像首先总结了对象，然后建立解译标志的对象，根据人工的经验解决矢量对象的边缘类型特点的解读和阐释。根据土地利用现状的分类，类型为耕地、园地、林地、草地、房屋建筑物、道路、构筑物、人工堆掘地和水域。通过人工视觉判别分类结果，对象的分类比较清晰，不同类别的土地之间有一个明确的分界，并且边缘的斑点是相对平滑的。因为它是通过人眼的分类，判断和分类的主要依据是纹理和颜色，从而容易造成泄漏和错误。一些细长或小尺寸类是容易错过的，一些小但显着差异的纹理不同的地面对象容易出错，手动收集了一个相对较长的时间，特别是大面积的图斑花费更多的时间和人力。
3.2基于面向对象的遥感影像信息提取
面向对象的分类方法首先对图像分割和对象提取是同质的，特征或特征的组合和建立分类系统，最终实现用相应的分类方法，不同类型的地形信息提取。采用面向对象的遥感影像信息提取技术，分类结果相吻合，特别是对于耕地信息，提取结果更准确。但通过目视判读，这种方法会把一些果园和山脊转化为耕地，将一些图像信息和相邻但不接近的相似像素的实际特征的位置分为一类，因为土地流转现象频繁，果园的纹理特性和农作物中的一部分非常接近，导致分类错误，需要探讨未来研究更好的方法，进一步提高分类精度。
4遥感影像在地理国情的作用
4.1内业采集数据
（1）以遥感正射影像为基础底图，利用收集的参考数据，采用人工解译的方式，参考地理信息、土地利用、水利普查等资料，进行地表覆盖分类。基于所采用的数字正射影像数据，参照地表覆盖外业调查成果，对地表覆盖图斑的范围、位置及类型进行编辑、修改，包括对相关图斑的拆分、合并和修改。例如：单栋房屋离连片房屋建筑区距离较小，但与周边其他房屋建筑在形状、结构及排列上明显不同的单独房屋应编辑为独立房屋建筑；对于乡村地区集聚程度较低、自然散乱分布、被其他类型分隔的房屋建筑，编辑为独立房屋建筑。地表覆盖分类数据编辑过程中，应注意道路、水体、构筑物等地理国情要素与地表覆盖分类数据同时表达时，二者之间的空间位置和属性逻辑关系的正确性。其中，道路中心线一般应穿过相应路面图斑范围内；堤坝要素中心线一般位于作为覆盖类型的堤坝图斑范围内。人工解译和编辑主要是在分割和分类的基础上，将分类结果套合正射影像，参考基础地理信息数据及收集到的专题资料，对影像进行识别和判读，对初步解译结果进行合并、拆分、重构等编辑。主要包括地物的删除和添加、地物的合并和拆分、地物边界线修正、地物空间位置处理、地物属性信息修改或添加等。
2）遥感影像解译的采集本着从已知到未知、先易后难、先地表后深部、先整体后局部、先宏观后微观与先图形后线形的原则，重点开展基于遥感影像的解译地表覆盖信息提取，并通过解译与编辑，以提高整体分类精度，满足地表覆盖信息地理国情普查对地表覆盖分类精度的要求。
4.2提供地理方面信息，提高政策分析的科学
在国土资源决策管理、农业资源信息、区域农业规划、农作物研究、区域农业可持续发展研究、农业生态环境监测、基于GPS和遥感影像的精细农业信息处理系统研究、森林资源的开发、利用和保护、土地利用与土地覆被现状分类与制图；以及土地利用与土地覆被动态监测等方面收集、存储了大量数据信息，建立相应地理数据库，实现空间数据的浏览、检索、分析等，并产生专题地图，建立各种模型，利用遥感影像的模型功能和空间动态分析以及预测能力，实现资源管理的信息化。我国资源短缺、环境污染严重、区域发展不协调等问题的存在使得建设资源节约型社会更加紧迫。这需要监测地理国情，通过获取地形、土地利用、粮食生长、交通状况、污染物分布、能源资源分布等地理国情信息，加强对资源环境的调查、监测、评估和预测，为政策分析提供更多定量化的重要资料和科学依据，使政策分析结果更加准确和切合实际。外业调查成果包括外业调查数据、元数据、原始轨迹数据、外业调查技术总结等。其中外业调查数据包括：数字调查成果或纸质调查成果扫描数据、补测数据。该成果是对普查底图数据的类型、边界、属性等信息进行编辑、修改的主要依据。在农村土地利用现状更新调查检查验收过程中，对农村土地利用现状更新调查工程项目的质量评定，为了对农村土地利用现状更新调查工程项目的质量进行公平准确评价，应采用外业成果质量检查验收方法探讨。
4.3遥感影像防灾减灾方面的信息
从国内外发展状况看，遥感影像在重大自然灾害和灾情评估中有广泛的应用领域。地理国情中就包括灾难环境和灾难分布，灾区状况和重建情况等。其空间信息需要通过遥感影像技术获得、整合、，最终用于防灾减灾的决策中。中国作为世界最大的发展中国家之一，既是自然灾害高发的国家，也是信息技术高度发达的国家。在利用现代信息技术加强灾害管理方面，已积累了丰富的经验。
4.4遥感影像技术保证了地理国情监测工作的准确性
地理国情监测，不仅需要掌握各时期的历史档案数据，更需要快速动态掌握最新地理信息。为此，要加强测绘基础建设，加快构建内容丰富、更新及时、服务高效的数字中国。充分利用先进卫星定位技术手段，提供高精度、高效率的导航定位服务；加快实施国家重大测绘工程，积极推动数字省区、数字城市建设。
5结语
遥感影像技术是测绘技术手段，也是地理国情监测必不可少的保证。快速发展的现代测绘技术和测绘部门长期积累的大量地理国情信息，为开展地理国情监测奠定了良好基础，提供了强有力的支持配合，共同推动地理国情监测这项利国利民的工作取得良好实效。
参考文献
[1]王波.基于面向对象的高分辨率遥感影像人工地物信息提取[D].江西：江西理工大学，2011.
遥感影像技术范文第3篇
1宏观易发环境分析与提取
滑坡是在一定的地质、地貌、地形等条件下形成的，是各种环境因素的特定组合共同形成的结果。宏观来说，滑坡的稳定性取决与它的物质组成、地质构造、地形地貌、地表湿度、植被覆盖等几个重要方面。其中，物质组成、地质构造、地形地貌取决于滑坡体自身固有属性，而地表湿度、植被覆盖等为滑坡遥感可监测的外在表现。任何单一的条件都不足以确定一个滑坡，但根据不同条件的组合，可以提取特有的滑坡条件的组合，从而缩小滑坡遥感解译的范围，这个过程即为滑坡宏观易发环境提取。
1.1特定地表坡度提取所谓“滑坡”，一个重要的决定因素即为“坡”。世界上绝大部分的滑坡位于山区。因为重力是滑坡形成的根本原因[22]。重力在自然界中是时刻存在的，在重力作用下，并不是所有的斜坡体都会产生滑动，但当外界环境因素发生变化时，改变了原有的应力条件，便可以发生滑坡。重力在宏观地貌的表现形式就是斜坡，在遥感观测角度表现为具有一定坡度。所以根据区域斜坡稳定性判别依据，提取特定坡度的区域，便可以从单一坡度因素宏观圈定不稳定斜坡所处范围。在本次调查研究区—十堰市房县，根据《十堰市（郧西、竹山、竹溪、房县）地质灾害详细调查实施细则》中的稳定性分级（表1-2），对应提取坡度的阈值划分为坡度级别。以ASTERGDEM为遥感数据源进行坡度计算，使用决策树分类提取以上特定坡度的区域。
1.2特定地层岩性提取“滑坡”还有一个重要的决定因素，就是“滑”。组成斜坡岩性的软弱程度决定了斜坡的易滑动性，特定的地层和岩性组合是滑坡发生的物质基础。在本次研究范围内，便存在结构松散的沉积物（残坡积物）、页岩、泥灰岩、泥质板岩、千枚岩、泥质砂岩以及煤系地层。这些基岩组成的地层岩土力学强度较弱，抗剪、抗风化差，在流水或其他外部因素作用下，易产生滑动，所以这些地层存在滑动潜质。通过区域“高分一号”卫星影像的分析和对比，发现这些易滑地层和特定岩性组合在高分辨率遥感影像上具有较高的区分度。通过区域地质资料的收集和分析，建立了如下地层岩性遥感影像解译标志：质岩空间分布图，用以区别有滑动潜质的软质岩与其它地层的关系，突出差别，缩小滑坡解译范围。
1.3相关地质构造信息提取工作区地质构造十分复杂，房县南部为秦岭-大别造山系与扬子陆块之交接部位，一级构造分区断裂青峰-襄樊-广济断裂由房县盆地以南呈近东西向延伸，二级构造分区断裂-竹山断裂位于竹山县南西，青峰-襄樊-广济断裂及竹山断裂以北，为青白口纪武当山岩群浅变质岩分布区，以发育北东向断裂为主，上述断裂影像牲特征十分清晰，呈明显的线性行迹。与滑坡相关的地质构造主要有区域大构造、褶皱的转折端也包括区域小构造。不论构造规模的大小，都会不同程度的影响斜坡的稳定性。断裂造成岩体破碎，为滑坡提供了物质来源。因构造活动造成的裂隙、揉皱改变了基岩原有的结构特性，为滑坡产生提供了物质、结构基础为外部触发储备了条件。一般而言，断层的性质不同，其倾角有一定差别。正断层的倾角在60°左右，走滑断层的倾角一般为90°左右，而逆冲断层的倾角一般在30°左右。研究证明（陈晓利，2014），断裂倾角对滑坡分布起控制作用。随着断层倾角变陡，垂直于断层走向方向上受到滑坡影响的范围就会随之变小。所以，就区内构造而言，以逆冲断层和正断层为代表的倾角相对较缓的断层控制着更多滑坡的形成和发展。在区域构造背景指导下，利用“高分一号”遥感卫星影像数据，在1：5万的尺度下进行断裂构造详细解译，建立该地区遥感构造解译标志，根据解译标志采用类比法解译全区断裂构造，得到区内断裂构造遥感解译图。重点提取除走滑断层外的低倾角断层，受断层控制和影响的区域与断层倾角有负相关关系，与断层规模呈正相关关系，但总体而言，影响范围为沿断裂走向线性展布的带状区域。根据与房县临近的竹山县解译的经验，通过遥感解译和地质资料，提取区内正断层、逆冲断层等构造信息，勾绘受这些断层控制和影响的区域，作为下一步解译的重点区域，从而大大缩小了解译强度，缩小了解译范围。据此进行缓冲区分析，得到特定受构造影响，滑坡重点解译区域图（图1-1）。
1.4地表湿度异常提取降水是诱发滑坡的重要动力因素，主要通过四方面机制触发滑坡：1、降水和地表水进入岩土体后产生加载作用，增加了岩土体的重量，在重力作用下易达到滑动临界值，产生崩解、泥化现象，诱发滑坡；2、地表水的浸泡作用下，易滑地层易被软化，层间泥质成分易产生滑动层，降低了层间抗剪力；3、岩土体节理、间隙充水饱和，增加动水、静水压力的同时，减小其有效应力；4、岩土体附水、失水的过程中裂隙更加发育，使岩土体结构进一步恶化。以上机制主要表现于地表水分含量以及岩土体附水性。通过对地表水分含量的监测便可以划分地表水分含量诱发滑坡的影响程度。地表水分含量的遥感监测手段较多，但考虑到房县植被覆盖率高，且本次使用的遥感数据—“高分一号”卫星属宽波段多光谱传感器，所以考虑使用高分一号数据的band3（红光波段）、band4（近红外波段）构建Red-Nir光谱特征空间，以区分岩土体的水分含量，定性、半定量的判断地表岩土体的附水性。从表1-4可以看出，Nir-Red光谱特征空间具有良好的地物分辨能力。能较好的分辨水体、湿土、干土并对不同植被覆盖下的裸土壤、低植被覆盖混合像元、高植被覆盖有良好的区分性。典型的三角形分布。存在清晰的土壤基线BC（图1-2）。由土壤基线B端到C端呈现土壤由湿变干的特征。在Ni-Red光谱特征空间上，过原点作土壤线BC的垂线L，从任何一个点到直线L的距离可以说明地表的干旱情况，即离L线越远地表越干旱，反之亦然。一般来说，接近于直线L的空间为较为湿润，反之，远离的空间较为干燥。由此利用Red-Nir特征空间上点到直线L的距离便可以用以对土壤水分含量做定性以至定量描述。用以突出土壤水分含量的差异。据此建立垂直植被干旱指数PDI。式中M是Red-Nir特征空间的土壤线的斜率，Rred、Rnir分别是任意一点红光和近红外波段的反射率。由式1-1可以方便的使用波段运算得到PDI的值加以分析。PDI指数简单易用，对土壤湿度评估迅速。在PDI的基础上，受到植被对土壤含水量的影响，引入植被覆盖率构建改进的垂直植被干旱指数MPDI。改进的垂直植被干旱指数也是基于Red-Nir特征空间，其主要思想是将植物对PDI的影响通过线性反射率混合模型消除。首先在PDI指数基础上消除植被影响信息，仅考虑土壤，建立理论公式。根据公式1-5，结合“高分一号”数据就能获得每个像元的MPDI值，区分土壤水分含量。
1.5地表植被覆盖程度提取植被覆盖度是判断已产生滑动新、老滑坡的重要客观指标。植被对水土具有良好的保持作用，滑坡体一般少有植被发育。特别是在房县，地表植被覆盖度整体较高，滑坡区域与非滑坡区域有一定的区分性。根据十堰市房县西侧竹山县目视解译的经验，新、老滑坡体表面植被发育与背景植被存在异常，表现为：滑坡体表面植被稀疏或呈现裸土，基本不会覆盖乔木，常覆盖有灌木或被改造为农田。针叶林或针叶阔叶混交林表观显墨绿色，遥感观测可见球状、点状冠层；而灌木林和农田显浅绿色，农田更有较规则图案，如表1-5所示：其中Fg为植被覆盖率，NDVImin、NDVImax分别为该区域归一化植被指数的最小值和最大值。利用高分一号数据便可以求得植被覆盖率图，从宏观上区分针叶林与滑坡体上裸土、阔叶植被或农田。
1.6宏观易发环境综合分析控制滑坡的宏观环境因素较多，也较为复杂。就十堰市房县地区滑坡特征而言，使用遥感手段，从滑坡形成的内在条件：坡度、软质岩、断裂控制；滑坡形成的外在诱发条件：地表湿度；和滑坡表观特征：滑坡体植被异常；三个方面，五个指标综合划定遥感解译重点区域，以减少单纯遍历型目视解译的工作强度，力求做到有的放矢。现实情况中的滑坡各具特点，往往不是简单的五个指标的叠加，而是三两或两两的特定组合。就灾害详查的要求而言，不适于简单草率的使用叠加取交集法、简单证据权法、层次分析法等简单提取易发区域而忽略其他条件。所以，建议采用简单模糊的叠加求和分析，扩大重点解译区的范围（图1-3）。解译过程以缓冲区（断裂影响范围）为轴线，逐步辐射扩大的方式，提高解译效果。根据三个方面，五个指标的信息提取，可以方便的将各要素层做简单的叠加分析，缩小解译区域，减少解译工作量。对解译区域的滑坡宏观环境的组合了然于胸，对灾害点的解译有直接的指示作用。下面仅以区内某一个灾害点为例作为宏观环境五个指标的印证。
2微观特征环境分析与提取
经过宏观滑坡易发环境分析，并结合“高分一号”数据和GDEM数据进行区内宏观易发因素的提取，能够确定重点解译区域，做到有重点有方向的确定滑坡灾害点。但指导思想仅仅是通过提取滑坡所处宏观环境因素而缩小目视解译范围。总结已解译的部分滑坡，在微观地貌特征与微观地表覆被特征有一定的相似性，通过在“宏观重点解译区域”（前文提取的宏观易发因素确定）采用遥感手段，结合十堰市房县滑坡地质灾害特点，提取滑坡微观地貌特征与微观地表覆被特征，自动提取滑坡形态，达到圈定灾害点的目的。
2.1滑坡体边界特征的确定滑坡形成后在斜坡上往往会出现周围较陡，中间较缓的圈椅形微地貌特征。一个发育完全的滑坡一般具有：滑坡体、滑坡周界、滑坡壁、滑坡台阶、滑坡舌、滑坡轴、滑坡鼓丘、滑坡裂缝、滑动面、滑动带、滑床、等要素。但现实中，滑坡形态各异，并不完全具备以上滑坡要素，但滑坡后壁、滑坡体、滑坡周界、滑动带和滑床是所有滑坡都具备的[2]。就遥感观测而言，能解译出的基本要素仅有表观的滑坡后壁和滑坡周界两项，如图1-4。滑坡后壁和周界在微地貌形态上呈陡砍状，陡砍的顶部边界在滑坡体以及滑坡附近区域内为坡度与坡向变化较快的区域（图1-4中红色区域）。根据这个特点，使用DEM遥感数据分别求取坡度、坡向并在此基础上求取坡度变化率和坡向变化率，陡砍部分在坡度变化率和坡向变化率均有突出的高值特征，所以可以使用这种高值特征勾绘滑坡后壁和滑坡边界，下面是使用GDEM作为遥感数据源提取的滑坡后壁与滑坡周界效果，如表1-7。由表中实例可见，对于后壁、周界具有陡砍形态特征的滑坡可以被以上方法检测。但由于本次使用的GDEM空间分辨率（30m）的限制，本次微地貌提取仅对规模较大的滑坡有效。若使用空间分辨率更高的DEM数据，则可以提取更小规模的滑坡，提高解译效果。
2.2滑坡体地表被覆异常范围的圈定实际解译和实地考察过程中，部分滑坡体具有微观地表覆被异常特征。实地可能见到马刀树、醉汉林等，且以低矮阔叶植被为多，有的滑坡体被改造为农田，造成滑体与背景植被覆盖特征有较大差别。针对这些表观特征，在遥感观测角度，可以较明显的监测到植被种属的区别。常见的滑坡体与背景地表被覆异常组合有三种：滑坡体为裸土，背景为针叶林；滑坡体为阔叶植被，背景为针叶阔叶混交林；滑坡体为农田，背景为针叶林。下表是通过遥感分类方法区分滑体与背景（表1-8）。
3总结
遥感影像技术范文第4篇
1遥感影像的信息提取方法
①目视解译法。目视解译法是由解译员依据影像中各种目标地类的光谱特征、纹理特征、空间特征等几何成像原理以及解译员所掌握的各种地类的结构规律和发展规律，通过分析地类在影像上的特征对目标地物进行目视识别，从而提取特征信息。②基于像元的分类方法。基于像元的分类方法是计算机分类的传统方法，应用比较广泛，技术发展也比较成熟。主要包括监督分类和非监督分类：监督分类是自顶向下的知识驱动法，先进行训练再进行分类，也就是先学习再分类。包括有最小距离分类法、多级切割分类法、特征曲线窗口法、最大似然比分类法；非监督分类是一种自底向上的数据驱动方法，前提是假定遥感影像上同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。非监督分类主要采用聚类分析方法，聚类是把一组像素按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。它的目的是使得同一类别的像素之间的距离尽可能的小而不同类别上的像素间的距离尽可能的大。非监督分类常用的方法有分级集群法和动态聚类法。③面向对象的分类方法。面向对象的分类技术在遥感影像光谱特征的基础上，充分考虑了地物的形状、大小、纹理、位置、结构等几何特征，利用目标对象与周围环境之间的语义关系等因素，再根据对象特征建立合适的分类规则，完成对影像信息的提取，这样可以充分利用影像中的信息，提高分辨精度，有效地避免了传统基于像元分类方法的信息损失现象的发生，并同时可以有效地避免噪声影响，通过设定适合的分割尺度，噪声区域将和其周边像元一起分割合并到特定的影像对象中去，而不是被单独的提取分类，从而避免了“椒盐现象”的产生。
2面向对象分类方法的研究现状
20世纪90年代以来，面向对象的信息提取技术得到了快速发展，Hofmanne为了提取IKONOS影像中非正式居民地采用了面向对象的分类方法，并充分利用影像对象的光谱、纹理、形状等信息，取得了较高的分类精度；Willhauck等通过集合多种数据源，采用面向对象的分析方法，完成了印尼在1997与1998年森林火灾后的制图任务。在国内，面向对象的信息提取研究起步比较晚，近几年才得到大力地推广和应用，杜凤兰利用面向对象的分类方法对IKONOS影像的土地覆盖信息进行提取；莫登奎等也采用面向对象的分类方法提取了株洲市城乡结合部的土地利用信息；黄慧萍等以高分辨率遥感影像为数据源，以多尺度影像分割与面向对象影像分析方法为主要技术，自动提取了大庆市城市绿地覆盖信息，达到了清查城市绿地的目的。
3几种遥感影像分类技术的应用和对比
为了对比几种遥感影像信息提取技术的优劣，笔者选择贺州地区，以2010年的0.6m分辨率2.5全色波段与多光谱融合后的QuickBird影像作为实验数据。研究区域像素大小为1980*1980，面积约1km2，该区域内的地面要素包括耕地、园地、林地、河流、建筑物和道路。
3.1人工目视判读分类提取影像信息人工目视判别分类就是解译者通过肉眼观察遥感影像，先总结目标物的影像特征和特征影像，进而建立各种目标物的解译标志，再根据解译标志和解译工作者的经验分辨地物种类并对各类地物的边缘进行矢量化。人工目视判别的分类在ARCGIS9.3下进行，根据土地利用现状分类表的种类，先设置地类为耕地、林地、水体、建筑物、道路。通过人工目视判别分类的结果显示，分类的地物比较清晰，不同的地类之间有着比较明确的分界，并且划分出来的图斑边缘比较光滑。由于是通过人为肉眼的分类，判断和分类的主要依据就是纹理及色彩，这样就容易造成漏分和错分的情况发生。一些细长或者面积偏小的地类容易遗漏，以及一些纹理区别比较微小但又明显不同的地物容易错分，并且人工采集的时间相对较长，特别是针对大面积影像要花费较多的时间和人力。
3.2基于像元的遥感影像信息提取最大似然法是传统遥感影像分类中应用比较广泛的一种分类方法。该方法通过对感兴趣区域的统计和计算，得到各种类型的均值和方差等特征值，从而确定一个分类函数，然后将待分类图像中的每一个像元代入各种类别的分类函数，将函数返回值最大的类别作为被扫描像元的归属类别，从而得到分类的效果。主要过程如下：①根据测区的具体情况和上述地表分类的种类，对QuickBird影像各波段进行配准。②对地表覆盖的各种地类，分别选取5个训练样本（即5个特征明显的地类）。③针对选取的训练样本计算出各地类的参数。④将训练样本以外的像元逐个逐类代入公式，对于每个像元分几类就计算几次，最后比较大小，选择最大值来确定该像元的类别。⑤检验分类结果，如果分类中产生的错误比较多，则需要重新选择训练区重新计算各像元的所属类别，直到分类结果满意为止。通过这种基于像元的遥感影像分类可以充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；通过控制训练区域样本的选择，再反复检验训练样本，从而提高了分类的精度。但是这种分类方法人为主观因素较强，训练区域样本的选取和评估需要花费一定的人力和时间，并且只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练样本数量太少未被定义的类别，这种方法不能识别，从而影响了分类的结果。
3.3基于面向对象的遥感影像信息提取面向对象的分类技术首先要对影像进行分割并得到同质性的对象，提取特征或特征组合并建立分类体系，最后采用相应的分类方法实现各种地物地类信息的提取。利用面向对象的遥感影像信息提取技术分类的结果与实地比较一致，特别是对耕地方面的信息，提取结果较为准确。但是通过目视判读，这种方法还是会把一些园地和田埂分成了耕地，也会把一些影像信息接近且位置相邻但是实际不是同类地物的像元分成相同地类，由于广西耕地轮种现象比较频繁，部分园地的纹理和波普特性和农作物十分接近，这也是导致分类出现错分、漏分的原因，需要在以后的研究中探索更好的办法，进一步提高分类的精度。
3.4几种遥感影像信息提取方法的比较通过以上3个实验，对3种影像信息提取的结果抽取155个随机图斑进行精度评价，其精度结果如表1、表2、表3所示。对比这3个表显示，通过人工判读的方法和基于面向对象的分类方法解译的精度相对较高，而基于像元的传统遥感影像信息提取方法的信息提取精度稍微偏低。从这3个表看出，利用面向对象的遥感影像分类技术提取耕地及居民地信息的精度和效率是最高的。虽然人工判读的方式信息提取精度最高，但是纯人工的方式对于面积较大，地物种类比较多的测区需要大量的人力和时间，通常按照一副标准一万分副的DOM影像人工采集需要一天时间，通过计算机和遥感影像的分类技术可以大大提高工作效率，这3个分类时间表中的分类时间没有包括训练区选取、分割尺度和规则设立的时间，在尺度和规则设置好后，面向对象的影像分类办法是大面积快速提取耕地保护相关信息的一种科学有效的方法。
4结语
4.1结论笔者通过分析研究，得到以下几点结论：①利用遥感影像技术作为开展地理国情普查工作可以把原来依靠人工判读和外业核查的大量和长期的工作，转变由计算机来解译，原来需要数天的工作可以在短短几分钟内完成，是目前速度最快，效率最高，并且精度可以达到规范要求的方法，较之从前的实地核查、举报等方法更主动、更经济，是开展地表覆盖核查技术的一个飞跃。②利用面向对象的遥感影像信息提取时，分割尺度的选择以及适合的分类规则直接影响最后分类的结果。根据不同的遥感影像类型和地表覆盖种类不同的区域应该反复实验，选择最优分割尺度和分类规则可以得到更好的分类效果。③面向对象的遥感影像信息提取技术在提取地表覆盖信息比传统基于像元的信息提取技术精度更高，比目视判读的速度提高了几倍，并且分类精度也比较接近目视判读的方法，具有精度高、内容全、应用范围广的特点，是目前开展地理国情普查工作中更科学有效的技术。
遥感影像技术范文第5篇
关键词：国土空间规划；遥感技术；土地调查；资源整理
1引言
2015年9月，《生态文明体制改革总体方案》提出，到2020年构建起由自然资源资产产权制度、国土空间开发保护制度、空间规划体系等八项制度构成的产权清晰、多元参与、激励约束并重、系统完整的生态文明制度体系。随后包括多规合一在内的系列规划改革推进，至2017年1月《省级空间规划试点方案》提出：“以主体功能区规划为基础，全面摸清并分析国土空间本底条件，划定城镇、农业、生态空间以及生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界，为实现“多规合一”、建立健全国土空间开发保护制度积累经验、提供示范。”这其中，土地是最核心的资源要素，利用遥感技术整理国土资源，能够科学有效提高基础工作效率。
2遥感技术在国土资源整理工作中的应用优势
过去在国土资源整理工作中，通常采用几年前的土地利用现状图作为基础图件，并对已经变化的土地利用情况进行实地调查，对部分部件进行变更，进而开展规划工作。但是，土地利用现状图时效性不足，再加上主客观条件影响，导致土地规划设计的精度得不到有效保障。近年来，国土资源整理工作对项目区地形图的现势性及精度存在很高要求，通过野外数字化采集获取的数据虽然精度高，但是工作量太大，受地形、地貌及植被覆盖影响，采集难度较高。在这种情况下应用遥感技术能够有效解决以上难题，对于国土资源整理项目区的多时相数据能够做到及时、迅速获取，大大减少人为因素对监测结果的影响，准确反映项目区的实际情况。不仅如此，遥感技术受地形地貌、气候海拔等自然因素影响较小，实现了人力、物力及财力的有效节约。近年来，遥感技术取得很大进步，数字影像分类技术、高分辨率遥感影像技术在国土资源整理工作中得到广泛应用，通过构建专业化地理信息系统平台实现人机交互，工作人员能够直观感受到地物及地类的形状、颜色、纹理和位置等，对全域范围内的地类地物边界进行直接绘制，并赋予其基本属性，为后续数据统计、整理和分析工作奠定良好基础，有效提高了基础工作效率。总的来说，在国土资源整理工作中应用遥感技术，不仅能有效提升基础工作质量、缩短基础工作周期，还能迅速提取和更新信息，具备较强的可操作性[2]。
3遥感土地调查过程中的国土资源整理技术分析
3.1遥感影像数据源的选择
首先，认真考虑工作需要，在此基础上选择和购买合适的遥感影像数据源。影响精度主要取决于其分辨率，在确定影响精度时，既要考虑比例尺地图对成图精度、影像识别能力等需求，又要节约成本。如果分辨率过高，不仅导致数据处理负担加重，而且导致影像购买成本增加；如果分辨率过低，对于细小地物就无法判读，导致卫星影像图的视觉效果受到影响，达不到成图精度要求。因此，在进行数据源的选择时，应考虑实际情况，对成图比例尺、成本因素及数据可得性进行综合考虑，不能过度追求高精度。一方面，QuickBird遥感影像具备较高的地面分辨率和优良的现势性，能够获取清晰的空间纹理。同时，QuickBird遥感影像的多光谱光段信息量大，当屏幕经过矢量化后，成图比例尺为1:5000或者1:10000；另一方面，全色波段分辨率可以达到0.61m。然而，在该影像中由于地物颜色比较接近，很难对复杂的地面地物进行准确分辨。在这种情况下，对这两个影像数据进行有效融合，能够获取所需的数据资料。对QuickBird遥感影像中丰富的光谱信息进行保留，在此基础上将其分辨率提升，强化遥感影像的视觉效果，从而准确判读地物信息[3]。其次，在选择遥感影像精度时，不但要对成图比例尺的要求进行考虑，还要对影像产品规格加以考虑。如果几种遥感数据同时符合成图比例尺对影像分辨率的要求，应在此基础上对数据产品卫星等级、数据源稳定程度、数据源性价比等加以考虑。不仅如此，还要考虑到遥感影像拍摄时的气候情况、时间段等。在国土资源整理工作中，应确保时效性，遥感影像应尽可能选择新近拍摄的；同时为了防止地物被遮挡，尽可能选择晴朗无云天气拍摄的遥感影像。
3.2遥感数据处理
在供应商提供遥感影像到工作人员开始解译影像，这中间的一系列处理工作就叫做遥感数据处理。影像的更新精度受数据处理质量的影响。在提供给用户使用之前，通常都要对遥感影像进行不同程度的处理。在基础工作领域，一般是先把遥感影像处理为正射影像，之后由使用者进行校正。在处理遥感数据时，需要使用到高配置计算机以及专业的图像处理软件，如ENVI软件、ERDAS等，通过分析卫星遥感数据的光谱特性，通过图像分类和精度评价验证，进行数字化处理。
3.3室内解译
遥感图像能够将地物信息的影响特征直观反映出来，并进行有效判别，这就是解译标志。在解译过程中，通常根据地物目标的形状、颜色、大小、纹理、位置等，对地物属性进行推断。要想进行内业解译，首先要做好外业调查工作，采取实地调查的方式，对项目区的自然条件、经济状况、水土情况等加以了解，在此基础上将地类和影响的对应关系建立起来，这就是遥感影响解译的主要标志。由于QuickBird影像分辨率高，因此在判断解译标志时难度不大。当解译完成后，在开展国土资源整理工作时，只要沿着影像特征边缘将地类界线准确勾画出来即可，并绘制出道路、居民区、旱地、林地等图斑[3]。在开展室内解译工作时，应当坚持下列原则：第一，宏观性原则。首先研究影像的整体轮廓、项目区生态概况等，对项目区整体生态分布类型加以明确，然后进行详细解译；第二，循序渐进原则。遥感图像解译是一项复杂的系统性工程，工作内容比较枯燥，并且工作量大，因此解译人员可采取循序渐进的方式，由易到难进行解译。
3.4外业调查与校正
当解译工作结束后，需要在野外对解译结构进行实地验证，这一环节的主要目的是确保解译图中每个图斑的划分符合实际情况，如果解译图中出现错误，要根据实际情况进行适当修改或重新解译。在外业调查过程中，首先要通过GPS技术进行图根控制点的布置，测量控制点坐标，并对实际图斑边界、新增地物的坐标数据进行采集，从而掌握变化图斑的位置、土地利用情况等，在记录表上填写外业调查结果，同时进行外业调绘图的绘制。当外业调查结束后，开始绘制地形图。在电脑中上传外业调查采集的数据，利用地理信息平台的数字成图系统，绘制出新增图斑、变化图斑和新增线装地物的矢量图，构建一个完整的拓扑关系。通过计算软件将图斑变化面积准确计算出来，最后将高程信息输入其中，完成基础工作的整合。
3.5注意事项
在基础工作中应用遥感技术主要注意以下几点：第一，当前主要采取目视解译的形式对土地数据信息、图斑变化情况进行判定、分析，在此过程中可能会出现人为差错。比如：在遥感影像中将干涸的河流错误判断为砂石路；将公路两边的干涸沟渠错误判断为道路等等。因此，基础作业人员不但要具备深厚的理论知识，还要有丰富的实践经验；第二，外业调绘工作需要在室内解译结束后立即进行，特别是一部分细小地物、新增线装地物等，对于解译图上很难判读的图斑，基础作业人员必须深入现场，对图斑变化情况进行调查，不能主观臆测，以免影响基础工作的科学性与准确性。
4结语
近年中央政策持续发力，从探索到当下“实现”多规合一，建立空间规划体系、部门整合、体制革新等，旨在提升国家国土空间治理能力和效率，推动城镇治理能力现代化。“摸清家底”，整合资源，实现可持续发展是深化改革的初衷。随着信息技术的革新，遥感技术在国土资源整合尤其是土地调查中的作用逐渐突出，能够快速高效的将历年土地利用情况、变化情况等准确及时地反映出来，获取可靠数据，便于规划部门做出正确决策，有效利用、改革遥感技术对当下国土空间治理有着积极意义。
参考文献
[1]秦美荣.测绘技术在土地开发整理中的应用研究[J].农业开发与装备,2018(3)：53.
[2]王争艳.基于遥感土地调查的土地开发整理新技术研究[J].科技创新导报,2014(7)：9.
遥感影像技术范文第6篇
关键词：退耕还林工程；工程项目建设；遥感技术；运用；分析
退耕还林工程项目的主要目标就是尽快恢复植被，尽量减少水土流失，对生态环境予以有效地改善，使得农民经济收入不断增加。但目前阶段，人工现场调查测定始终是退耕还林工程项目主要的检查方法，实际的工作量极大，要消耗一定的人力物力与财力，直接影响了工作效率的提升。而将遥感技术应用在退耕还林工程当中，能够尽快完成任务。由此可见，深入研究并分析退耕还林工程建设与遥感技术运用具有一定的现实意义。
1遥感技术在退耕还林工程项目中的应用现状
目前阶段，林业科技工作人员针对森林资源、天然林保护以及退耕还林等相关工程项目的遥感监测关键技术研究力度不断加大，并取得了理想的研究成果。其中，遥感技术在退耕还林工程项目中的应用集中表现在以下几个方面。
1.1借助遥感影像科学规划退耕还林区域
因退耕还林工程项目的实时周期相对较长且政策的兑现时间也很长，所以在工程项目建设之前，应结合遥感影像规划并布局退耕还林的区域，为工程项目实施区域内部的全局性战略落实提供必要的保障。其中，在对遥感与地理信息系统技术应用的过程中，即可对退耕还林还草耕地数量与空间分布进行确定。但需要事先具备数字高程、土地利用、植被指数与生态环境质量以及坡向等方面的数据库[1]。与此同时，要在土地利用数据库当中提取旱地的数据信息。在此基础上，基于遥感技术的帮助，还要对退耕还林还草面积与空间分布进行确定。在对降雨数据使用的过程中，也可以对退耕还林或者是还草面积与空间分布加以确定。当合理规划退耕还林区域以后，即可对退耕还林工程项目进展状况与耕地质量形成系统化地了解，进而以通用土壤蚀工程为参考依据，贯彻落实适宜性评价。其中，可以结合评价的结果，科学合理地采取不同等级，对退耕还林地区的规划方案进行制定，而等级集中表现为高度适宜、中度适宜、低度适宜与不适宜4个方面。与此同时，结合SPOT-5数据本身所具备的融合性，与SPOT-5、ETM+数据相互融合，将遥感技术应用于其中，借助不同形式的变化方式，找到方便识别植被的融合手段。除此之外，对QuickBird遥感影像数据处理分析的合理化运用，可以获得更为丰富的退耕地区树冠信息。而且，基于面向对象图像信息提取的技术，还能够对退耕还林地区的树冠信息加以提取，以保证退耕还林规划管理工作的顺利开展。
1.2宏观验收并监测退耕还林还草保存状况
当前，国内退耕还林工程项目的质量检查主要采用的是县级自我检查、省级复查以及国家核查这3种不同级别的检查方法。但是，在贯彻落实相关工作的过程中，人工实地调查与测定始终占据主导地位。在以上3种检查方法当中，只有县级自我检查属于全面检查，而其他2种检查都属于抽查形式，且一般的检查比重不超过30%。此外，县级自我检查主观性也十分明显，经常存在虚报的情况，无法确保检查工作质量，对国家宏观决策的执行产生了不利的影响。近年来，通过对遥感技术中多时相与多传感器的基本特点运用，在相同区域退耕还林之前与之后不同时相条件下的遥感数据比较的基础上，借助绝对配准与图像差值的方式，可以获取变化信息[2]。与此同时，对遥感技术中的空间分析技术予以利用，能够对当地已经完成退耕还林的面积进行获取，并科学化地评价退耕还林效果。在遥感技术管理功能各期分析成果管理中，即可在部门查询与决策中应用。在对变化向量分析方法利用的过程中，复合光谱和纹理2种不同信息内容，对变化的强度进行合理地计算，借助支持向量机的方法对变化信息与非变化信息进行有效地提取。在监督分类的作用下，能够对变化区域范围内的土地利用以及覆盖类型具体转移的方向进行确定，进而达到动态化监测土地利用与覆盖率的目标。
1.3借助高分辨率遥感影像监测
退耕新造林地通过对高分辨率遥感影像的应用，可以对退耕还林新造幼龄林进行识别，并针对植被盖度实施定量估算。这样一来，就能够对植被生长的状况与退耕还林地质量形成系统化地了解，为退耕还林工程项目的建设成效评价提供了必要的保障。以张家口退耕区域为例，对0.6m分辨率快鸟遥感影像的运用，完成退耕还林区域新造林地的生长趋势进行了监测。在这一过程中，要正射校正快鸟影像，借助高斯滤波方法有效地增强图像，尽可能降低噪音，使得退耕还林耕地树冠信息得以增强。而通过面向对象图像信息提取技术的灵活运用，使得退耕还林地区的树冠信息与树冠面积得到了统计，且完成了退耕还林成活几率的准确计算。在对快鸟高分辨率遥感影像利用的基础上，综合考虑自身特点，对既有像元二分模型的2个参数估算方法加以改进，形成NDVI归一化植被指数定量估算植被覆盖度模型，在退耕地区中加以应用，可以取得理想的使用效果。
2有效改进遥感技术在退耕还林工程建设中的运用策略
为更好地发挥遥感技术的价值与功能，有必要结合该技术应用的实际情况，采取改进运用策略，只有这样，才能够增强退耕还林工程建设的效果。
2.1叠加退耕还林设计图纸和遥感影像分类图纸
在退耕还林工程项目建设的过程中，面积核查的重要性不容忽视。其中，在对遥感技术应用的时候，通过本地退耕还林设计图纸的合理运用，合理地叠加设计图纸与遥感影像分类图纸。这样一来，就能够实时监督退耕还林的完成效果。而在对比统计的基础上，能够获得精准度较高的退耕还林完成面积，也能够在各退耕还林水板块当中落实相关性的工作，为面积核查提供极大的便利。
2.2对比各时期遥感影像
在完成退耕还林工作任务以后，也一定要强调林地管护与效益评价的重要作用。其中，退耕还林区域内林地生长与成活状况的监督逐渐发展成林业部门工作的重点与难点。而在遥感影响系统化比较的同时，即可对连续面积内的树林破坏情况加以监测。与此同时，可以对不同年度植被的归一化指数进行计算，在对比的基础上，针对林地生长的状况加以分析和探讨[3]。
2.3综合考虑价格因素
在市场中，分辨率较高的遥感影像价格相对较高，若在退耕还林工程项目监测中大面积应用，将消耗大量的财力，这与退耕还林工程遥感监测的最初目标相违背。在这种情况下，县级单位在开展退耕还林工程项目监测工作的过程中，可以选择使用SPOT-5数据，其分辨率满足全色需求，且多光谱是10m，实际价格也不高，具有理想的性价比。此外，Landsat-7系列中的ETM数据在分辨率方面虽然不具备优势，但是在价格方面却十分突出，且具有多光谱的基本特点。在实际使用的过程中，可以借助波段的组合与不同的增强处理方式，和SPOT-5影像相互结合，完成遥感解译，即可获得所需的地物信息数据。
2.4科学合理选用分辨率较高的遥感影像
目前阶段，遥感技术应用于退耕还林工程项目中的效果十分明显，但在退耕还林工程发展初期，始终以幼苗为主，若仅选择分辨率不高的遥感影像技术很难加以识别。在这种情况下，应当科学合理地选择使用高分辨率遥感影像，只有这样，才能够与退耕还林监测工作的精准度要求相适应。
3结束语
将遥感技术应用在退耕还林监测工程项目中，初期应用效果并不明显，且研究范例也不多，始终处于探索层次，不具备成熟且完善的应用模型。在这种情况下，有必要正确认知遥感技术的应用优势，并结合退耕还林工程项目建设的实际情况，贯彻落实监测工作，才能够确保工程项目的合理化开展，在彰显遥感技术价值的同时，进一步推广其在退耕还林工程建设中的有效应用。
参考文献
[1]邢元军,彭检贵,徐金铎,等.基于遥感技术的退耕还林工程动态监测研究——以四川天全县为例[J].中南林业调查规划,2016(2):22-28.
[2]胡春艳,卫伟,王晓峰,等.甘肃省植被覆盖变化及其对退耕还林工程的响应[J].生态与农村环境学报,2016(5).
遥感影像技术范文第7篇
关键词：遥感解译；矿山；地质环境
由于历史原因，长期以来矿产开采造成大量矿山环境被破坏。近年来，河南省各类矿产资源开发对矿山地质环境影响和破坏严重区的面积达1.2×104km2，主要分布于京广铁路以西、豫南丘陵、山区和豫东的煤田。各类矿山开采活动，造成大量的植被破坏、扬尘扬沙，废石渣堆及大量土地资源被占用，对当地的生态环境造成较大影响。这些不仅影响矿山的正常生产活动，而且威胁着矿区周围居民的生命财产安全，制约区域经济的发展，甚至会引发严重的社会问题。矿山开采多处于山区，交通不便、分布零散，依靠人力监测效率低且效果差。卫星遥感监测具有视点高、视域广、数据采集快和重复、连续观察的特点。开展矿山地质环境遥感动态监测，建立矿山地质环境动态监测信息系统和数据库，实现对矿山地质环境的有效监控和管理，及时了解和掌握矿山地质环境动态变化，为矿山地质环境的执法监督和科学管理、制定矿山地质环境保护与恢复治理规划、实施矿山地质环境重点治理工程提供依据。
1技术路线
在充分收集工作区已有矿山地质环境、采矿权、探矿权、矿山复绿工作区、前期矿山遥感调查与监测解译成果等资料基础上，采用遥感数据与其他多源数据相结合、人机交互解译相结合、室内综合研究与实地调查相结合的技术方法完成遥感技术在环境监测方面的应用。根据监测目的和矿山地质环境监测相关技术标准及要求，获取合适的遥感数据及其相关辅助资料；通过遥感图像预处理、图像增强处理和遥感解译等方法提取矿山开采地的地质环境信息；借助卫星定位技术，辅以适量的野外实地调查验证，加强室内综合分析，圈定矿山地质环境现状、地质灾害等矿山信息的范围，达到矿山地质环境遥感解译的预期效果。
2解译方法
2.1遥感数据获取遥感数据采用卫星2.5m高分辨率遥感影像，全省影像数据采用西安1980坐标系，地图投影采用高斯-克吕格投影，3度分带，带号38。影像局部有少量云层，约占整体的1%，且未覆盖主要矿产开采区，影像整体清晰可辨，可解译程度较高［1，2］。
2.2野外踏勘
本次野外踏勘采用手持GPS，WGS84地理坐标系。野外踏勘的原则：选取具有代表性的露天矿山开采点、煤矿工业广场、选矿（煤）中转场地、排土场、废石渣堆、煤矸石堆、尾矿库、冶炼厂及存在疑问的解译图斑为主要对象，并结合卫星影像、电子地图、纸质地图册和收集的水域、道路、居民点等地理资料选择合适的踏勘路线。通过野外踏勘建立遥感解译标志。
2.3遥感解译
2.3.1解译方法。遥感解译工作贯穿整个工作过程。分为初步解译、野外验证和综合整理三个阶段。解译工作程序为从已知到未知、从区域到局部、从总体到个别、从定性到定量，按先易后难、循序渐进、不断反馈和逐步深化的方法进行解译。
2.3.1.1直接解译法。根据地物光谱特征与遥感图像色彩的对应关系建立起各自的直接解译标志。通过色彩、形态、影纹特征和周围的相关关系分析勾绘其边界。
2.3.1.2对比法。对解译较困难的地物，各种常规资料较少的地区，则扩大视野，设法将已知地区的影像与将要解译的未知区影像进行对比解译，从已知到未知，从一般到特殊。如进行崩塌流等地质灾害解译时，先从已知点入手，建立解译标志，然后向更大范围推广。
2.3.1.3逻辑推理法。有些解译难度较大的环境要素，根据其所在地理位置及其他细微特征汇总起来，进行内在联系分析，逻辑推理。如崩塌、滑坡和泥石流多与大型活动构造或新构造有关，在形态上多呈线状影像特征。
2.3.1.4图像处理法。对于解译难度大或模糊不清的图像，通过局部反差增强、对数变换、拉伸变换、假彩色合成、多元数据融合和比值处理等方法，突出需要的信息，消除干扰信息，使图像清晰，信息更丰富，提高各种专题的解译效果。
2.3.2解译内容。主要的遥感解译内容包括矿山环境问题和矿山地质灾害解译等。通过建立解译标志，采用人机交互的解译方法，提取矿山地质信息。矿山环境问题解译：主要包括采矿场、选矿厂、排土场、废石渣堆、煤矸石堆、冶炼厂和尾矿库等。矿山地质灾害解译：主要包括崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝和不稳地斜坡等。最后，所有图斑的解译信息按要求填写“矿山地质环境遥感监测解译信息表”。
2.3.3解译步骤。遥感解译步骤分为初步解译、详细解译和综合解译三个步骤。①初步解译。在资料收集、整理、分析的过程中，结合对照遥感影像，初步形成矿山地质环境因子的遥感影像解译标志，并对影像进行初步解译。目的是初步建立影像单元，为野外踏勘路线选择和信息核实提供依据。②详细解译。在野外踏勘的基础上，修正并系统建立解译标志，对影像进行系统详细的解译，确定各个矿山地质环境因子的属性、地理位置、形态、面积及影像特征等信息。详细解译成果是开展野外核查验证的重要资料依据。③综合解译。综合解译应在野外核查验证工作基本完成后进行。任务是在结合野外核查验证的基础上，对详细解译成果进行综合对比分析，进一步完善解译标志，修正解译成果，编制遥感解译成果图件。
2.4野外核查
野外核查是本次矿山环境遥感解译的重要环节，野外核查的目的是检验解译成果的可靠性和准确性。野外核查内容涵盖各种矿山地质环境问题，并对主要矿山地质环境、矿山地质灾害和有疑问的解译图斑进行野外实地调查，调查路线本着解译图斑重点集中且相对分布均匀的区域为原则进行野外验证。在遥感解译的基础上进行野外核查，核查点不少于遥感解译图斑总数的30%。核查点按解译图斑的属性、地理信息进行均匀布设。
3解译建立遥感
解译的过程是解译—核查—再解译的过程，遥感解译初期，需建立相应的遥感解译标志。遥感解译标志包括形状、大小、色调、阴影、纹理、图案、位置、相关体和空间关系等。遥感解译标志又分为直接解译标志和间接解译标志。直接解译标志是根据各类地物的影像标志直接进行地物解译；间接解译标志是根据地理相关性或综合的解译标志解译地物。矿山环境解译主要分为露天采场、地下采场、选矿厂、废石渣堆、尾矿库、排土场和煤矸石堆等主要类型。对于不同类型，根据感性认识或经验判读，建立初步解译标志，初步解译并对初步解译标志进行野外核查。通过对室内初步建立的遥感解译标志（见表1）进行野外踏勘，发现部分解译图斑与实际类型不一致。例如，煤矿与选煤厂、排土场与废石渣堆、选矿厂与废石渣堆存在误判的情况。煤矿与选煤厂、排土场与废石渣堆、选矿厂与废石渣堆的区别如下。①煤矿与选煤厂的影像区别。煤矿范围大，采煤设备宽，厂房、建筑楼房多，厂房颜色呈蓝色，形状更规则；选煤厂范围相对较小，选煤机械细，堆积物更平滑。②排土场与废石渣堆的影像区别。排土场范围大小不等，排土堆积，颜色比废石渣堆明亮，堆积体顶部较平整，影像质感平滑，多靠近采矿场；废石渣堆颜色呈灰色，色调较暗，多沿沟谷、斜坡堆弃，部分位于采矿场边缘，呈不规则块状或长条状，影像质感粗糙。③选矿厂与废石渣堆的影像区别。选矿厂多位于露天采场内，个别选矿厂的选矿机械较少、较细，影像特征不明显。可从选后的矿石呈细砂状，影像质感平滑，堆积物呈锥状及位置特征区分废石渣堆。通过野外实地核查，对解译标志有了更深刻的认识，根据修正后的指标，建立更为符合实际的解译标志，从而开展下一步全面解译。
4矿山地质环境遥感解译成果分析
河南省矿山地质环境遥感解译面积7976.7km2，解译类型涵盖矿山环境开采现状的各种类型（见图1），主要有采矿场、选矿厂、排土场、废石渣堆、煤矸石堆、尾矿库和冶炼厂。综上所述，矿山环境现状以采矿场为主，大量的山体开挖，造成了地形地貌景观被破坏，煤炭的开采造成了地面塌陷、环境污染等问题。露天采场及煤矿工业广场产生的次生固体废弃堆放物带来的环境问题也不容小觑，露天开采产生的排土场、废石渣堆及尾矿库占据总量的20.3%，面积占据总量的15.5%。大量的排土场、废石渣堆和尾矿库同样会造成植被的破坏，影响生态环境的稳定性。同时，部分固体废弃物压占土地，带来矿山地质灾害隐患，威胁当地群众生产生活及生命财产安全。
参考文献：
［1］李德仁，张良培，夏桂松.遥感大数据自动分析与数据挖掘［J］.测绘学报，2014（12）：1211-1216.
遥感影像技术范文第8篇
为了提高判读的精度及效率，对卫星影像数据进行了辐射增强、灰度及线性拉伸等增强预处理，进行了几何精纠正使卫星影像与相关数字高程模型数据、地质图相吻合［10］，在此基础上创建基于DEM数据及卫星影像数据的三维判读环境;而对于黑白航空影像数据，其比例尺一般都较大，低精度DEM数据不能满足三维建模的要求，根据数字摄影测量的原理，进行航空影像数据的内定向，相对定向，恢复相对的立体关系，建立真三维的航片判读环境。不同尺度层次数据的坐标系统均统一。在地质信息提取过程中遵循从宏观逐步过渡到微观的判读方法，卫星影像数据和航空影像数据相结合，多尺度、多角度逐级提取地质信息(图1)。
中小比例尺卫星影像数据主要用于工作区宏观背景的调查，从宏观上初步查明控制线路方案的岩带、构造、富水带及主要不良地质问题，满足铁路勘察预可研阶段设计的需求;而大比例尺的航空影像或高分辨率的卫星影像数据则是进一步详查线路走向一定范围的地质情况，查明影响线路工程的不良地质分布情况，满足铁路勘察初测阶段设计的需求。地质遥感调查按不同阶段侧重点的不同有以下几个方面。
1构造的判释
卫星影像覆盖范围大的特点使地质构造的解译标志在影像上都比较明显，褶皱构造一般呈现地层相间分布的特点，具有核部和翼部的景观特征，而断裂构造多呈线性负地形展布。经遥感判释，本工作区以褶皱构造为主，在卫星影像上可识别的大型褶皱构造有数十条左右，在SPOT510m尺度影像中均具有典型特征，如分布于龙山县的猛必向斜(图2、图3)，地层条带呈北东向展布，核部呈负地形，而两翼逐渐抬升，各地层间界线明显。工作区内断裂构造多以褶皱过程中形成的半生断裂为主，多呈现线性负地形展布或有强烈的地貌差异指示。
2岩性的判释
岩性的判释过程一般难度较大，特别是在植被覆盖率较高的区域。岩性判释具有明显的区域性特点，不同地区的岩性判释标志很难相互引用，应根据区域特点，通过遥感图像的地貌状况、纹理色彩、水系径流、地表分化差异、植被覆盖的迥异等综合因素建立各时代地层的解译标志［8］。本工作区广泛发育有可溶性岩层，这是影响线路走向的主要因素之一。在卫星影像上，与其他非可溶性岩层相比，可溶性岩层表现为典型的溶丘洼地、峰丛沟谷或峰丛洼地的景观特征，山体一般呈串珠状分布，地表水系则呈树枝状、格状或角状分布，并广泛发育有岩溶漏斗等不良地质现象。另外，同一可溶性岩层在影像上的解译标志也呈现不同的特征，如可溶性三叠系岩层，巴东组(T2b)呈现为中低山地貌，有明显地表水径流，河网自由摆动，冲沟短陡，切割较浅;嘉陵江组(T2j)则呈现为典型的峰丛沟谷及峰丛洼地的景观特征，广泛发育岩溶漏斗;大冶组(T1dy)则呈现为大型峰丛地貌(图4、图5)。
3岩溶的判释
岩溶发育广泛是约束本线路工程布置的最核心因素。在中小尺度层次上对区域岩性及构造信息判读查明可溶性盐岩分布范围及规律特点的基础上，利用2.5m的SPOT5真彩色影像数据进行岩溶分区、汇水面积分析，针对重点区域，利用大比例尺黑白航片影像数据对区域内发育的岩溶洼地、岩溶漏斗、暗河等岩溶不良地质现象进行了详细的调查。岩溶洼地在影像上一般呈封闭状负地形，底部常附生有漏斗、落水洞等地表岩溶形态，本区域规模较大的溶蚀洼地主要分布于黔江的黑洞口、龙山县茨岩塘镇(图6)、张家界的汪家寨、蔡家坪、芳石坪和桃园县的康家峪、瓦儿岗一带。岩溶漏斗在不同种类的影像上呈现不同的影像特征。在SPOT影像上岩溶漏斗呈现碟形、锅形、纺锤形或圆锥形，在山区漏斗形态较完整，灌木丛生的漏斗底部色调为深绿色调，平坦地区受人为活动影响较大，开垦为耕地的漏斗底部为平滑的浅红色调或者浅绿色调;而航片上岩溶漏斗一般呈圆形、椭圆形或不规则形洼地，上大下小，立体观察为锥形，多数被第四纪堆积物充填，或被辟为耕地，呈灰白色调，少量底部生长植被，呈深灰至淡黑色调(图7、图8)。暗河是地下水位以下的溶洞，通过航卫片判读，结合卫片数据可查明暗河的来龙去脉和展布规律，暗河常与干谷并存，如果干谷底部或沿背斜、向斜构造的轴部分布着一连串塌陷、漏斗、落水洞，则其下部可能有暗河的存在，其方向与漏斗、落水洞等的排列方向一致，有时可根据地表水系汇集的趋势，推断暗河的大致位置(图9)。基于多源遥感影像数据及数字三维立体判读平台，经过野外验证，整个工作区共判释出岩溶洼地107个、岩溶漏斗2350个，暗河进出口及泉点96个，岩溶湖25个。通过对各地层中岩溶不良要素分布数量进行统计分析，地层岩性是影响岩溶发育的最主要因素。
