【摘要】：城市遥感影像解译是从数据的影像空间、波谱空间、特征空间理解城市遥感影像，运用遥感图像光谱、辐射、空间和时间特征的差别提供的城市遥感影像解译标志，识别城市相关的目标，定性、定量地提取目标的分布、结构、功能等信息的过程。根据城市遥感影像解译的目的的不同，解译流程和方式各有不同，例如，城市土地利用现状解译，是在影像上先识别土地利用类型，然后在图上测算各类土地面积。图6-11城市遥感影像解译基本流程
城市遥感影像解译是从数据的影像空间、波谱空间、特征空间理解城市遥感影像，运用遥感图像光谱、辐射、空间和时间特征的差别提供的城市遥感影像解译标志，识别城市相关的目标，定性、定量地提取目标的分布、结构、功能等信息的过程。根据城市遥感影像解译的目的的不同，解译流程和方式各有不同，例如，城市土地利用现状解译，是在影像上先识别土地利用类型，然后在图上测算各类土地面积。由于城市遥感影像是对复杂城市场景信息的综合反映，其对应的地理环境是复杂的、多要素的、多层次的具有动态结构和明显地域差异的开放巨系统，城市地表环境受地质、地貌、水温、土壤、植被、人为要素、社会生态的综合影响，因此城市遥感图像解译常常需要人工判读和自动解译相结合，并需要专家知识的介入。城市遥感影像解译采用知识库、模型库，根据遥感影像处理技术，实现对城市遥感影像的快速、准确解译，主要步骤包括影像去噪、影像增强、影像分类、影像镶嵌、影像解译等，通过对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出感兴趣的信息。
根据这一解译原理，城市遥感影像解译与解译的基本框架如图6-11所示。首先，对需要解译的影像进行辐射校正和几何纠正处理，同时根据影像质量进行适当的去噪和增强处理；然后，对选定的感兴趣区域(Region of Interest，ROI)中的城市目标或者城市区域进行影像分割，在影像分割的基础上完成影像人机交互解译；最后，基于解译的结果进行影像数字解译。
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图6-11 城市遥感影像解译基本流程(图中虚线框表示可选过程)
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