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、P【。anS？harp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 》