。 ， 8.5—  影像解译— ： 8【.5.1 》 关于卫星遥感影像！融合影像融合—可分为真彩色和假彩！色两种真彩》色以：R、G？、B三个波段影【像为基？础真彩色《融，合，影像：上地物的色彩与现】实生活中地物—的色彩颜色》一，致主要是利》用直：接标志进行解译【；假彩色以目标影】像需要的《三个波段影》像，为基础假彩色融合】是为了突出某一【。方面的？信息或显《示，丰富的？地，物，信，息获得？最好的目视效—果一般？将近红波《。段、绿波段、蓝波段！合成为标准假彩色影！像在此融合影像【上绿色植被显示【为红色红色的不【同程度取决于植被】叶，绿素的含量植被生】长越旺盛、叶绿素】含量越高其》影像颜色越》。。红主要？用于植被普》查等工作 】 ，   ？  影像融》合，可采用多种方法如】主，成分变换融合、乘积！变换：融合：。、比值法融合、HI！。S，融合、P《。a，nSharp—融合等 《 ： 8.5.【2，  关于卫星—遥感影像调整空【间域：增强是通过改—变单个像元及相邻像！元的：灰度值来增强图【像一般使用的方法有！线，性变换？、直方图均衡化、】指数变换、》对数：变换：、图：像平滑、图像锐化】等频率？域增：强是对图像进行傅】里叶变换然后对变换！后的频率《域图像的频》谱进行修改以达【到某些增强效果 】。 8—.5.3《  关于解》译标志？解译标？志直接反映》。判别地物要素的【影像特征解译者【利用这些《标志在图像》上识：别地物要《素的性质、类型或】状况在影像上选择】典，型解译？标，志的要求是范—围，适中以便《反映该类要素的典】型特：征尽可能多地表现】该类：要素且？影像：质量好解《译标志有直接标志】和间接标志直—接，标志是地物本身的有！关属性？在图像上的直—接反：映如形状、大小、】色调：、阴影等；》间接标志是指与【地物的属性有内【在联系通过相关【分析能够推断其性】质的影像特》征 【8.5.4 — 卫星遥感影—像的解译一般是从】熟悉的？地理环境或有现势资！料的地区入手由浅】入，深逐步？。开展 【 8.5.》5  关于人工目】视，解译人工目视—。。解译时？影像色彩一般—符合人眼观察物体的！习，惯采用？融合后的真》彩色影像进行解译】标志采集时因使用】的是融合影》。像影像上的地物与】实际的地物有可【能存在？一些差异尤其是阴影！处、反射《不是很强的地—物实际？色彩与影像》色，彩存在较大的—差异这时《就需要依据实际的】情况多采《集解译标志在影像上！同一地物《可能有多个解译【标志对每个解译标】志应详细说明—。以利于后《期的作业 — 8》.5.6《  人工目视—解译需？。要外业解译标志依】据人眼进《行判读？对，于不需要100【。％解译正确的项【目来说效率很低对于！解译信息丰富的区域！借用计算《。机，按监督？分类和非监督分类】的方法进《行解译 —   》  监督《分类又称训练—场地法是以》建立：统计识别函数为理论！基础依据典型—样本训练方》法进行分类的—技术：即根据已知训练【区，提供的样《本通过？选择：特征参数求出特【征参数作为决—策规则？建立判别函数对待】分类影像进行的图像！分，。类要求训练区域具】有典型性《。和代表性判》。。别准则若满足分【类精度要求则此【准则：成，立反之需重新建立分！类的决策规则直至满！。。。足分类精度要求为】止常用算法有判别】分析、最大似然分析！、特征分析、序【贯分析和图形识【别等 《  》  ： 非监督分类—是以不同《影像地物在特—征，空间：中类别特征》。。的差别为依》据进行的无》先验类别标》准的图像分》类，通过计算机》对图像进行集—聚统计分析的方法根！据待分类样本—特征参数的统计特】征建立决策规则来进！行分类不需事先知道！类别特征把各—样，本的空间《分布：按其：相似性分割或—合并成一群集每【一群集代《表的地物类别需经实！地，调查或？与已知类型》的地物？加以：比较才？。能确定一《般算法有回归分析】、趋势分《析、：等混：合，距离法？、集群分《析、主成《分分析和《图形识别等 【