？ 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《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1》00％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 —