， 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、PanSha】rp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 》