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、》HIS融合、Pa】n，Sharp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【 ：