『壹』 webgis的主要實現方法，並說明各自有何特點
應該說主要有幾種途徑，一是對原始紙質數據、電子數據（表格、圖形文件、遙感影像、航片等）的矢量化，二是利用衛星、飛機、各種採集儀器（全站儀、GPS數據採集車等）直接採集數字化的數據。
地理信息系統的特徵
由於建立地理信息系統的目標、用途、區域等不同，地理信息系統有多種分類，如基礎地理信息系統、資源調查信息系統、城市（或工程）管理信息系統、土地管理信息系統、人口統計信息系統、防洪防汛管理信息系統及其他專題信息系統，還有全球的、區域的和局部的地理信息系統等。但是，不管是基礎的或專題的信息系統還是綜合應用的信息系統，也不論系統規模大或小,其基本組成都是相同的：
①數據輸入；
②數據的存貯、編輯和資料庫管理； ③數據的運算、查詢、檢索和分析 ④信息應用；
⑤數據輸出和顯示。 ⑥數據更新。
為了滿足對所涉及對象各類要素空間分布和相互關系的研究要求，地理信息系統必須具備以下基本條件:
①公共的地理定位基礎。即所有的地理要素,要在一個特定投影和比例的參考坐標系統中進行嚴格的空間定位。
②信息源輸入的數字化和標准化。為對來自系統外部的多種來源、多種形式的原始信息由外部格式轉換成便於計算機進行分析處理的內部格式，必須對這些原始信息予以數字化和標准化。即對不同精度、不同比例尺、不同投影坐標系統且形式多類的外部信息運用數字化設施依統一的坐標系和統一的記錄格式進行模式轉換、坐標轉換等，形成數據文件，存入資料庫內。
③多維數據結構。由於地理信息不僅包括所研究對象的空間位置，也包括其實體特徵的屬性描述，同時還有明顯的時序特徵。因此，地理信息系統的空間數據組織形式應是一個由空間數據（三維空間坐標及其拓樸關系）、屬性數據及時態數據所組成的多維數據結構。
此外,地理信息系統還具有如下特徵：
⑴具有採集、管理、分析和以多種方式輸出地理空間信息的能力，具有空間性和動態性。
⑵為管理和決策服務，以地理模型方法為手段，具有區域空間分析、多要素綜合分析和動態預測能力，產生決策支持信息及其它高層地理信息。
⑶由計算機系統支持進行地理空間數據管理，並由計算機程序模擬常規的或專門的地理分析方法，作用到空間數據之上產生有用信息，完成人類難以完成的任務。計算機系統的支持使得地理信息系統具有快速、精確並能綜合地對復雜的地理系統進行空間和過程的動態分析。
所以，GIS的功能決不僅僅限於對現實世界中地理空間數據的採集、編碼、存儲、查詢和檢索，而是現實世界的一個抽象模型，它比由地圖表達的現實世界模型更為豐富和靈活， 用戶可以按應用的目的觀察提取這個現實世界模型各方面的內容，也可以量測這個模型所表達的地理現象的各種空間尺度指標，更為重要的是可以將自然發生的或者思維規劃的動態過程施加在這個模型之上，取得對人為和自然過程的分析和預測信息，從而有助於做出正確決策
『貳』 如何把平面圖製作成遙感圖像
遙感影像是原始影像，它是製作後面一系列影像產品的輸入。如果說非要生成模擬遙感影像的話，需要根據需求的不同來具體定義模擬遙感影像時的各個參數！
『叄』 遙感數據預處理
本研究以 2008 年 3 月 16 日地震前 IKONOS 遙感影像和 2008 年 9 月 1 日地震後QuickBird 遙感影像為數據源，採用基於多源多時相變化檢測技術開展遙感震害信息提取。
基於多源多時相變化檢測技術的遙感震害信息提取數據的預處理不同於普通的遙感影像數據的預處理，其對兩時相影像質量的要求較高 ( 不管在輻射校正、幾何校正還是影像配准等環節中均要求比較高的精度) ，因為這直接關繫到後續震害信息提取的准確性。為滿足 「快速、高效、准確」的要求，本節提出了基於變化檢測技術的多源多時相遙感震害信息提取影像預處理技術流程 ( 圖 4 －2) ，通過實驗證明取得了良好效果。
( 一) 無控制點共線方程幾何校正法
共線方程建立在圖像坐標與地面坐標嚴格的數學變換關系基礎上，是對成像空間幾何形態的直接描述。該方法的校正過程需要用到數字高程模型，可以在一定程度上修正因地形起伏而引起的投影差和幾何變形。當今，所有的衛星遙感數據都附帶了衛星感測器的精確位置、高度、速度、太陽高度角和姿態等參數，這些信息一般保存在遙感影像的頭文件或 ＲPC 文件里，所以能夠十分方便地在沒有地面控制點的情況下使用共線方程幾何校正法進行較高精度的幾何糾正和定位。
高解析度遙感影像由於幅寬窄、空間解析度高，受地球切平面、地球曲率等影響相對較小，影像內部幾何畸變較小，所以一般在使用了共線方程幾何校正法對高解析度遙感影像進行幾何校正後，都能夠達到比較好的效果。由於共線方程幾何校正法只需要提供衛星感測器飛行的相關參數就能對影像進行糾正，省去了選取控制點的步驟，節省了時間，滿足了 「快捷、准確」的要求，所以本研究選擇無控制點共線方程幾何校正法對影像進行第一次 「粗」校正。
在 ENVI 軟體中，分別讀取 IKONOS 和 QuickBird 數據的 ＲPC 文件 ( . txt 格式) ，然後在 Georeference 模塊中分別對全色和多光譜波段進行無控制點共線方程的幾何校正。
圖 4 －2 遙感震害信息提取影像預處理技術流程圖
( 二) 正射校正
遙感圖像成圖時，由於受到各種不確定因素的影響，例如感測器的成像方式、外方位元素的變化、地形起伏、地球曲率、大氣折射等，圖像本身的幾何形狀與其對應的地物形狀往往會不一致，發生幾何變形 ( 畸變) 。遙感圖像的幾何變形是指原始圖像上各地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特徵與在參照系統中的表達要求不一致時產生的變形。為了消除這些因素帶來的幾何變形，為後續影像配准做好鋪墊，還需要利用研究區域的DEM 對影像做數字正射校 正，分別生 成 震 前、震 後 兩時相 的 數 字 正 射 影 像 圖 ( Digital Orthophoto Map，簡稱 DOM) 。數字正射糾正的原理就是將中心投影的影像通過數字元糾正形成正射投影的過程 ( 陳文凱，2007) 。
本文的正射校正在 ENVI 軟體的 Orthorectification 模塊中完成。得到震前、震後兩時相的 DOM 後，還應當檢查其與 DEM 的匹配情況，與 DEM 同名地物點的點位中誤差不能大於表 4 －1 的規定，如果超過規定，需要重新進行正射校正。
表 4 －1 DOM 與 DEM 地物點的點位中誤差
( 三) 圖像融合
對全色數據與多光譜數據的 DOM 進行融合，形成兼具高解析度空間信息和多光譜彩色信息的融合影像。融合前須對多光譜數據進行色彩增強處理，拉大不同地類之間的色彩反差，突出其彩色信息; 同時對影像進行色調調整，提高全色數據的對比度和亮度，增強局部反差，突出紋理細節，降低雜訊。融合後須檢查影像是否出現重影、模糊等現象，檢查影像紋理細節與色彩，判斷融合前的處理是否正確，如果存在以上問題，需要返回重新融合。融合後影像如果亮度偏低、灰階較窄，可採用線性拉伸、亮度對比度等方法進行色調調整，但是應注意盡量保留融合數據的光譜信息和空間信息。
研究為了使融合後的數據仍然保持多光譜特性 ( 四個波段: 紅、綠、藍、近紅外) ，便於標准化植被指數 NDVI 的計算，在 EＲDAS 軟體下，採用 Subtractive resolution merge 模塊( 此種融合方法能夠使融合後的數據保持原有的多光譜特性) ，分別對 IKONOS 和 QuickBird數據的全色波段和多光譜波段進行融合，取得了良好的效果 ( 圖4 －3、圖4 －4) 。
圖 4 －3 IKONOS 融合影像 ( 1m)
圖 4 －4 QuickBird 融合影像 ( 0. 6m)
( 四) 圖像配准
震前、震後 DOM 影像在經過無控制點共線方程幾何校正和正射校正之後，已基本實現了疊置，大部分地物都能比較好地重疊在一起，不過也有個別目標存在偏差現象。圖 4 －5 中左側為震後 QuickBird 影像，右側為 IKONOS 影像，中間黑色劃線標注區域的池塘重疊效果存在著偏差，在這種情況下，需要進行影像之間的配准。圖像配准也叫影像的精校正，是指消除圖像中的幾何變形，產生一幅符合某種地圖投影或圖形表達要求的新圖像過程。
圖 4 －5 震前、震後 DOM 影像疊置的效果( 黑色劃線區域內存在偏差)
本節所指的圖像配準是多圖像的幾何配准，多圖像是指同一地區不同時刻的圖像 ( 多時相圖像) 或者不同感測器獲取的多源圖像，這里 IKONOS 和 QuickBird 影像就屬於多源多時相遙感影像。多圖像幾何配准就是指將多圖像的同名像點通過幾何變換實現精確重疊，通常稱為相對配准; 如果將相對配准後得到的多圖像歸入同一地圖坐標系統當中，就叫做絕對配准。
本研究中震前與震後的融合 DOM 影像之間的配准工作在 EＲDAS 軟體的 Image Geometric Correction 模塊中進行，以震後 QuickBird 影像 DOM 為參照，選擇二次多項式校正模型配准震前 IKONOS 影像 DOM，手動選取了 6 個同名控制點建立了多項式模型之後，這時 EＲDAS 軟體會根據模型自動找出後面控制點在圖像中對應的位置，這時只要在圖像窗口中校正其位置即可，節省了時間。同名配准控制點的殘差應當滿足表 4 － 2 的要求。共選取 20 個地面控制點 ( GCP) ，這 20 個控制點總的均方根誤差 ( ＲMSE) 為 ±1. 0773，各個地面控制點坐標值和 ＲMSE 見表4 －3。最後選擇最近鄰域法 ( Nearest Neighbor) 對影像進行重采樣。
表 4 －2 配准控制點殘差
表 4 －3 各個地面控制點的坐標和 ＲMSE
續表
DOM 影像幾何配准之後，需要對質量進行檢查控制。首先校正震前、震後 DOM 影像的同名地物點的點位中誤差不能大於表 4 －4 的規定，另外檢查兩個時相的 DOM 影像與土地利用現狀圖 ( LUDＲG) 的匹配情況，精度不能大於表 4 － 5 的規定。如果不滿足要求，還需要利用土地利用現狀圖對兩時相 DOM 影像進行第二次配准。
表 4 －4 多時相 DOM 同名地物點配准精度
表 4 －5 DOM 相對於土地利用現狀圖的精度
( 五) 影像輻射增強處理
由於震前、震後 DOM 影像獲取的時間不同，地面接收到的太陽輻射度不同，加之高解析度遙感影像本身像元間光譜的異質性較強，使得兩個 DOM 影像在外觀上肯定存在一些差異，對震害變化信息檢測帶來不利影響。為了消除這些不利影響，提高震害信息提取精度，需要事先對震前、震後兩時相 DOM 影像做輻射增強處理，主要包括自適應性濾波處理和直方圖匹配。
為了控制高解析度遙感數據中的隨機雜訊 ( 隨機雜訊往往影響地類之間的均勻性及邊界的穩定性) 和像元間光譜的強異質性，需要對影像進行空間濾波處理。本研究採用 ENVI 軟體中的 Frost 自適應性濾波對震前、震後 DOM 影像進行濾波處理，在降低像元光譜異質性，使影像平滑的同時，較好地保持了地類邊緣和紋理的清晰。Frost 自適應性濾波是以權重為自適應調節參數的濾波器，對每一個像元都確定一個權重，然後逐個進行濾波。
本研究所說的直方圖匹配是指對圖像查找表進行數學變換，使一幅多光譜遙感圖像所有波段的直方圖與另一幅遙感圖像所有對應波段相似，其經常用於相鄰圖像之間的拼接或者多時相遙感圖像動態變化信息檢測研究的預處理工作，經過直方圖匹配可以消除部分由於太陽高度角或者大氣輻射造成的多源遙感影像間光譜信息的差異性 ( 黨安榮等，2003) 。
本研究在 EＲDAS 軟體中以震後 QuickBird 影像 DOM 為標准，對震前 IKONOS 影像DOM 的各個波段完成直方圖匹配處理。從上節融合後的結果 ( 圖 4 － 3、圖 4 － 4) 中可以發現，QuickBird 融合影像在研究區域內存在一片厚厚的雲層以及由雲層引起的陰影，導致雲層和陰影范圍內的信息完全丟失，嚴重影響了數據質量。在這種情況下，使用去除薄雲的處理方法無法解決問題，然而也不能使用去除厚雲的替補方法，因為後續工作是震害變化信息的提取，如果用其他的影像數據進行替換 ( 例如災前 IKONOS 數據) ，勢必會影響到後面變化信息提取的精度。經過綜合考慮，決定在不能修復厚雲及其陰影區域的情況下，通過分類單獨提出雲層和陰影，然後建立掩膜圖層，在 QuickBird 影像上剔除上述區域，不參與後續研究。同樣在震前 IKONOS 影像上也剔除掉相同的區域。最終經過輻射增強處理以及剔除厚雲和陰影部分的前、後兩時相 DOM 影像效果見圖 4 －6 和圖 4 －7。
圖 4 －6 IKONOS 最終 DOM 影像 ( 1m)
圖 4 －7 QuickBird 最終 DOM 影像 ( 0. 6m)
『肆』 遙感圖像處理軟體有哪些
常用的遙感圖像處理軟體有：ERDAS、PCI、ENVI等。各軟體的特點如下：
1.ERDAS：ERDAS是一款遙感圖像處理系統軟體。 它以其先進的圖像處理技術，友好、靈活的用戶界面和操作方式，面向廣闊應用領域的產品模塊，
服務於不同層次用戶的模型開發工具以及高度的RS/GIS集成功能，為遙感及相關應用領域的用戶提供了內容豐富而功能強大的圖像處理工具，該軟體功能強大，在該行業中佔有一定市場份額。
2.PCI：PCI集成到一個具有同一界面、同一使用規則、同一代碼庫、同一開發環境的一個新產品系列，該產品系列被稱之為 PCI GEOMATICA。
對於20多年來一直致力於向地學界提供全方位解決方案的PCI公司來說，始終堅持領先一步的原則，地理咨訊永遠在變遷，而地理咨訊軟體更處於變遷的前沿。
3.ENVI：ENVI是一個完整的遙感圖像處理平台，應用匯集中的軟體處理技術覆蓋了圖像數據的輸入/輸出、圖像定標、圖像增強、糾正、正射校正、鑲嵌、數據融合以及各種變換、信息提取、圖像分類、基於知識的決策樹分類、與GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷達數據處理、三維立體顯示分析。
(4)web載入遙感影像擴展閱讀
遙感圖像處理功能
1、遙感圖像校正
遙感圖像校正是指糾正變形的圖像數據或低質量的圖像數據，從而更加真實地反映其情景。圖像校正主要包括輻射校正與幾何校正兩種。
2、遙感圖像增強
遙感圖像增強是通過增加圖像中各某些特徵在外觀上的反差來提高圖像的目視解譯性能。主要包括對比度變換、空間濾波、彩色變換、圖像運算和多光譜變換等。
圖像校正是以消除伴隨觀測而產生的誤差與畸變．使遙感觀測數據更接近於真實值為主要目的的處理，而圖像增強則把重點放在使分析者能從視覺上便於識別圖像內容之上。
3、遙感圖像鑲嵌
遙感圖像鑲嵌是將兩幅或多幅數字圖像(它們有可能是在不同的攝影條件下獲取的)拼接在一起，構成一幅更大范圍的遙感圖像。
4、遙感圖像融合
遙感圖像融合是將多源遙感數據在統一的地理坐標系中採用一定演算法生成一組新的信息或合成圖像的過程。遙感圖像融合將多種遙感平台、多時相遙感數據之問以及遙感數據與非遙感數據之間的信息進行組合匹配、信息補充，融合後的數據更有利於綜合分析。
5、遙感圖像自動判讀
遙感圖像自動判讀是根據遙感圖像數據特徵的差異和變化，通過計算機處理，自動輸出地物目標的識別分類結果。它是計算機模式識另Ⅱ技術在遙感領域的具體應用，可提高從遙感數據中提取信息的速度與客觀性。自動判讀的方法主要包括監督分類法和非監督分類法。
『伍』 遙感圖像怎麼導入arcmap
朋友，ArcMap可以直接載入遙感影像的。比如直接將遙感影像文件拖拽到ArcMap中，或文件——>add
data——>add
data即可。
『陸』 如何下載google earth的遙感圖像
http://wenku..com/link?url=uqZT_-Al_0eglFtww_3LgNVbb-To2Exb7kHsfMlypxakYuL4D_TRf4dYRkcPes6-bUp3a這里詳細介紹了獲取遙感影像的方法，希望對你有用
『柒』 基於WebGIS 的信息共享技術
隨著計算機網路技術與 GIS 技術的發展，WebGIS 技術為當今空間數據的共享提供了一種全新、跨越時空、快捷、有效的手段。從理論上講，在 WebGIS 環境下，對各種空間數據只要依據統一的數據共享標准和規范進行適當的改造，就能在互聯網中自由地存取、發布和共享。但由於空間數據的復雜性，使得在空間信息共享中，還面臨各種各樣亟待解決的問題，其中之一就是如何為各種 Web 用戶提供均質、集成和無縫鏈接的時空數據，從而實現由數據的檢索、查詢和信息共享到規律的認識和知識的發現，真正使有限的數據成為服務於社會的 「無限知識」( 郭騰雲等，2004) 。
快速發展的 Web 技術可提供面向用戶的開放式信息共享環境，並為實現空間數據信息的共享和知識的傳播提供了技術平台。WebGIS 的出現，使地理信息能夠為更多的民眾服務，通過互聯網路發布地理空間信息，不僅用戶面廣，信息實時准確，而且還具有可共享多個數據源、簡化客戶端配置等優點。用戶既可以了解文字內容，又可以了解動態圖形或數據。
一般認為，Web 環境下的共享信息應當遵循統一的數據分類和編碼標准; 系統應提供良好的交互環境和信息導航服務，以保證數據信息共享在開放式系統中進行; 對客戶端的要求不應特殊，而只需安裝 Web 瀏覽器和支持瀏覽 HTML 文件瀏覽器的操作系統。本系統為實現空間數據信息共享，分別從基礎平台系統、數據組織、服務提供等方面綜合考慮，實現塔里木河流域有關地理信息的網路化發布。
1. 基礎平台確定
選用 ESRI 公司的 ArcIMS 為地理信息發布平台軟體，通過 ArcSDE 空間數據引擎訪問空間資料庫。ArcIMS 是 ESRI 公司開發的一個基於 Internet 的成熟 GIS 平台，ESRI 公司的地理信息系統軟體和數據格式已經成為業界的通用標准，許多國家和行業選擇 ESRI 公司的系列軟體建立專業的 GIS 應用系統。ArcIMS 允許集中建立大范圍的 GIS 地圖數據和應用，並將這些結果提供給 Internet/Intranet 上的廣大用戶。ArcIMS 包括了客戶端和伺服器端兩方面的技術，擴展了普通站點，使其能夠提供 GIS 數據和應用服務; ArcIMS 提供了完備的 ARCXML 語言，可以定製滿足專業功能的 WebGIS 系統，在客戶端頁面請求與ArcIMS 服務之間架立數據解譯的橋梁。ArcSDE 空間數據引擎可以進行空間圖形和圖像數據的讀寫操作，為客戶端提供了一套管理和操作空間資料庫的方法。
2. 數據組織
數據標准化: 在 Web 環境下進行空間數據交換和共享，滿足用戶獲取均質、集成的時空數據並完成專題應用的目標，實施數據分類、編碼、格式轉換等的標准化和規范化是實現這一目標的關鍵所在。根據統一規范，已採用現行的國家標准、行業標准對有關數據進行了改造，包括各尺度基礎地理圖形數據、生態環境專題圖形數據、遙感影像數據等;統一了坐標體系以及輸入輸出格式; 建立了標準的元數據和數據字典。
空間數據結構化: 層次理論強調了系統的多層次屬性及各層之間的相互關系，並進一步闡述嵌套式和非嵌套式層次關系。層次理論可用於對自然、生態、經濟、社會等復雜系統概念的組織、關系的描述和系統的分析。認識任何復雜系統，應同時對各關系層進行深入的分析。塔里木河流域生態環境動態監測系統是一種復雜系統。在設計空間數據結構時需要從屬性和空間構成兩方面進行仔細分析，針對用戶需求設計共享數據的層次結構。
3. 服務提供
信息服務有兩種方式，即直接和間接方式。在直接方式中，用戶在瀏覽器端通過Web 共享界面，直接存取已在網上發布的共享信息，如各種文檔、表格、圖形等; 在間接方式中，用戶可訪問資料庫，或先查詢元數據，再訪問資料庫，瀏覽、查詢屬性和空間信息，動態定製專題地圖，按需求獲取各類信息。
系統採用間接信息提供方式，通過 ArcIMS 提供的 ARCXML 語言進行定製開發，除了編輯功能以外，幾乎所有的 GIS 功能都可以在以 ArcIMS 為核心開發的 WebGIS 系統中實現。ArcIMS 建立的 WebGIS 系統通過 ESRI 公司的空間數據引擎 ArcSDE 在後台資料庫ORACLE 伺服器中檢索空間數據，通過伺服器端或客戶端的分析，為客戶端提供空間數據查詢服務。
『捌』 遙感與地理信息系統一體化的詳細信息
本專題介紹以下幾個內容：
l遙感與GIS
l遙感與GIS一體化集成技術
lENVI/IDL與ArcGIS一體化集成方案
lENVI/IDL與ArcGIS一體化集成操作演示
lENVI/IDL與ArcGIS集成開發案例
1 遙感與GIS
遙感是空間數據採集和分類的有效工具，GIS是管理和分析空間數據的有效工具（彭望琭等，2002）。兩者是空間信息的主要組成部分，有著必然的聯系。遙感具有動態、多時相採集空間信息的能力，遙感影像已經成為GIS的主要信息源。作為GIS的核心組成部分，遙感影像是提供及時信息的理想方式。在遭遇災害的情況下，遙感影像是唯一我們能夠立刻獲取的地理信息；在地圖缺乏的地區，遙感影像甚至是我們能夠獲取的唯一信息；
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5 天前 22:20
圖1 遙感與GIS
在空間信息的許多行業，離開遙感影像，GIS就是不完整的。另一方面，遙感獲取豐富的、海量的空間數據有賴於GIS的有效管理與共享，同時利用GIS強大的空間分析功能提取更深層次的專題信息，全面提升影像的利用價值。
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5 天前 22:20
圖2 遙感與GIS一體化集成意義
2 遙感與GIS一體化集成技術
遙感影像類似於GIS中的柵格數據，遙感和GIS很容易在數據層次上實現集成（鄔倫等，2001）。GIS軟體沒有提供完善的圖像處理功能，遙感軟體中也缺少空間分析及數據管理工具。遙感和GIS一體化集成，可以有以下三個層次及途徑實現。
(一)數據一體化管理與共享
l數據互操作
遙感影像和圖像分析功能可以作為核心組成部分與GIS實現一體化，首先解決的問題就是遙感與GIS平台之間的數據互操作問題。數據互操作實現有兩個途徑：
一是將遙感數據或者GIS數據都以標准格式保存，兩個平台都支持；
二是遙感和GIS平台直接支持對方數據格式。很明顯後者比前者更加方便。
l柵矢數據集中和分布式管理
在遙感中，數據主要儲存格式為柵格，GIS中主要由矢量數據格式組成。柵格和矢量一體化管理，需要這樣一種數據模型，同時儲存柵格和矢量數據，支持分布式管理。
l基於服務的企業級共享
影像天然地具有企業級應用的潛力，因為它可以實現多個用戶在同一幅圖上同時進行操作。而這對於大型企業級應用更加有利，其中最主要的一項優勢就是節省成本。我們可以分享同一影像資源，從而顯著地減少成本。而影像由於自身的特點，具有很高的存儲要求，尤其是那些高空間解析度、多光譜影像。傳統以紙質影像圖或者電子文件分發的形式也能實現數據共享，但是共享效率比較低。如今基於Web services的共享方式提供了一種合理的解決方式，它集中利用了計算機資源，可以為若干個客戶端提供影像共享服務。
(二)平台一體化分析
在遙感軟體中進行的圖像處理工作流，與GIS軟體下的GIS工作流實現無縫鏈接和交換。如在遙感軟體中處理的數據通過菜單功能直接傳送到GIS軟體中，無需中間的保存、打開等步驟；GIS軟體中分析的數據，直接導入遙感軟體中，並且保持同步顯示；遙感軟體中集成GIS軟體的部分組件功能。
雖然在兩個不同的軟體平台下工作，操作感和處理效率類似在一個平台下作業。
(三)系統一體化集成開發
大多數遙感和GIS軟體平台都提供了二次開發功能。如在進行GIS系統開發時，將專業的影像數據處理和分析工具集成到GIS系統環境中，在同一系統中既能完成遙感數據的專業處理與分析，又能完成GIS空間分析和發布共享等工作，形成一個遙感與GIS一體化集成系統。
要實現一體化集成開發系統，前提是遙感和GIS軟體平台提供的二次開發介面，都能通過程序開發語言調用，並整合在一起。
3 ENVI/IDL與ArcGIS一體化集成方案
遙感與GIS不僅從數據上，還會從整個軟體構架體繫上真正實現融合，從而可以達到優勢互補，進一步提升GIS軟體的可操作性，提升空間和影像分析的工作效率，並有效節約系統成本。為了適應這種新的用戶需求和未來的技術發展趨勢，更好地為用戶提供服務，全球最大的GIS技術提供商ESRI公司與全球遙感領域的領導者美國ITT Visual Information Solutions(簡稱ITT VIS)公司，建立了全球戰略合作夥伴關系，共同開發和建設遙感與GIS一體化平台。
ENVI是由遙感領域的科學家採用IDL（互動式數據處理開發語言）開發的一套功能強大的、完整的遙感圖像處理軟體。ArcGIS是由ESRI公司開發的、全球使用最廣的GIS軟體。ENVI/IDL與ArcGIS一體化集成解決方案，在真正意義上實現了遙感與GIS一體化集成。
(一)數據一體化管理與企業級共享
lENVI/IDL與ArcGIS數據互操作
從2007年6月開始，ESRI公司和ITT VIS公司宣布兩者的商務和技術合作計劃。兩個平台互相支持對方的格式，同時兩者都支持一些通用文件格式，如GeoTiff、JPEG2000等（圖3）。
圖3 ENVI/IDL與ArcGIS數據互操作
l柵矢數據集中和分布式管理
Geodatabase是按照一定的模型和規則組合起來的存儲空間數據和屬性數據的容器，已經成為ArcGIS的核心數據模型，它實現了多源空間數據的集中和分布式管理。它是一種天然的遙感與GIS數據一體化儲存模型。根據不同的應用需求，它分為三個級別：File Based Geodatabase、Personal Geodatabase、Enterprise（SDE）Geodatabase。其中Enterprise（SDE）Geodatabase支持分布式管理與儲存。
圖4 天然的遙感與GIS數據一體化儲存模型
ENVI完全支持ArcGIS Geodatabase各個級別的讀寫，在ENVI、ENVI Zoom、ENVI EX中，都可以通過菜單Remote Connection Manager打開相應的面板，也可以通過Save to ArcGIS Geodatabase菜單將數據保存到Geodatabase。
圖5 打開Geodatabase以及服務的數據
圖6數據保存到Geodatabase
l基於服務的企業級共享
ENVI可以當作一個客戶端，打開OGC標準的服務（WCS/WMS），這些服務可以是ArcGIS Server發布的。
其中WCS服務發布的影像數據保留了原始的數據的像元值和波段信息，因此通過WCS服務獲得的影像可以做進一步的分析，跟分析本地影像效果是一樣。
圖7 遠程數據接收與本地處理、成果共享
(二)ENVI/IDL與ArcGIS平台一體化分析
最新版的ENVI4.7推出專門為GISer使用的ENVI EX模塊，這個模塊整合了部分ArcGIS®和ENVI功能，將影像處理和分析與GIS工作流無縫鏈接到一起，在ENVI EX中能完成三個方面的工作：
1)無縫鏈接GIS工作流
ENVI EX將影像處理和分析與GIS工作流無縫鏈接到一起，在ENVI EX中能實現：
輕松交換數據和圖層文件：ArcGIS中的數據或圖層文件（*.lyr）可以通過滑鼠拖拽方式放到ENVI EX上進行顯示。
查看和處理ArcGIS圖層：ENVI EX支持ArcGIS的圖層符號化顯示，即可以完全按照ArcGIS風格和樣式顯示圖層數據。
同步查看圖像處理結果：在ENVI EX下執行圖像處理過程中，動態修改參數，在ENVI EX和ArcGIS可以看到相同的變化結果。
2)向導式專業影像處理工具
ENVI EX提供GIS用戶最需要的圖像處理和分析功能，並以流程化、向導操作方式提供。並具有透視窗口隨時預覽處理結果。
3)成果共享
ENVI EX提供多種成果共享方式，將影像處理與分析結果無縫集成到GIS工作流中。
l存儲為通用格式或PowerPoint文件
l直接保存Geodatabase或輸出Shapefile
l在ENVI EX中直接調用ArcGIS制圖組件進行出圖
l通過菜單直接將成果導入ArcMap進行制圖，無需中間保存與打開過程。
同樣ENVI Zoom視窗具有ENVI EX類似的功能。
圖8 平台一體化分析方式
(三)ENVI/IDL與ArcGIS集成開發
ENVI是一個非常開放的平台，提供一個健全的函數庫（圖9），幾何涵蓋ENVI平台大部分圖像處理功能。
圖9 ENVI部分函數庫列表
同時IDL具有很好的擴展性，能很方便地與其他開發環境（VB、VC、.NET、Java等）進行集成開發。IDL可以通過以下方式與其他語言集成開發：
1)Callable技術
IDL作為動態鏈接庫被外部程序調用的技術。使用Callable 技術，外部程序可以像IDL命令行一樣使用IDL命令或調用執行IDL的程序。
簡單實現方法（在vc6.0）：
1.將ITTIDL71externalinclude目錄下的idl_export.h頭文件，添加到VC工程中
2.工程→設置→連接 中的對象/庫模塊 中 添加idl.lib
3.添加Library files 安裝路徑ITTIDL71BINBIN.X86
4.系統變數path中添加IDL的安裝路徑ITTIDL71BINBIN.X86
5.進行初始化IDL_Win32Init(0,handle,NULL,0)
6.執行IDL命令行IDL_ExecuteStr(「restore,『satstretch.sav』」)
7 .IDL_Cleanup(true)
2)對象輸出助手
將IDL編寫的功能模塊輸出為Java類和COM組件（.DLL或者.OCX）。
3)IDLDrawWidget （VS2005中）
首先在建立一windows應用程序。在工具箱上右鍵→選擇項→COM組建選中IDLDrawWidget Control 3.0 拖動 控制項到窗體上 axIDLDrawWidget1.IdlPath設定IDL庫文件目錄 n = axIDLDrawWidget1.InitIDL((int)this.Handle) axIDLDrawWidget1.ExecuteStr(「」);執行IDL命令 4)COM_IDL_CONNECT
同IDLDrawWidget類似。
同時，ArcGIS提供ArcObjects軟體組件庫，它提供了模塊化、可伸縮、跨平台的通用API。
ENVI/IDL與ArcGIS集成開發可以通過以下三個途徑實現：
圖10 三種集成開發模式
1)ENVI / IDL與ArcGIS桌面定製
通過ArcGIS桌面SDK及開發語言（如Python、VBA、VB、VC、.net等），將ENVI/IDL圖像處理與分析功能集成到ArcMAP中：
圖11將 ENVI/IDL功能嵌入ArcMAP Toolbar中
圖12 ENVI/IDL功能嵌入ArcToolBox中
圖13 ENVI/IDL功能嵌入ModelBuilding（GP工具）
2)ENVI / IDL與ArcGIS Engine
ArcGIS Engine是組件式開發工具包，可以靈活、方便地定製地圖及GIS解決方案。ENVI / IDL與ArcEngine的一體化集成開發具有以下三個特點：
1.通過ArcGIS Engine解決了數據瀏覽、柵格矢量疊加、矢量編輯、渲染、專題制圖以及空間分析等問題；
2.將ENVI/IDL作為影像處理引擎，解決專業的影像處理過程；
3.基於成熟平台的二次開發，快速實現了系統無縫集成開發，而且大大減少了程序的開發量、開發周期，減少了系統開發的風險，開發者可以將大部分精力放在系統業務流程上。
圖14 ENVI/IDL與ArcEngine一體化集成開發
3)ENVI / IDL與ArcGIS Server
將ENVI/IDL圖像處理與分析功能集成在伺服器端，以ArcGIS Server作為地圖伺服器，將處理結果傳遞到客戶端，較好地實現了B/S模式下對影像實時計算處理的需求。
ENVI/IDL與ArcGIS一體化集成打破了傳統單一的遙感圖像處理流程，形成影像數據處理與分析、管理、空間分析、發布共享的空間信息工程化與流程一體化（圖15）。
圖15空間信息工程化與流程一體化的最佳組合
4 ENVI/IDL與ArcGIS一體化集成操作演示
(一)企業級共享
下面以一個比較簡單的例子演示這個過程。
1)將ENVI中處理好的數據用ArcGIS Server發布成wcs服務。
圖16 發布wcs服務
2)獲取WCS服務的URL地址。
圖17 獲得WCS服務URL
3)打開ENVI或者ENVI Zoom或者 ENVI EX，這里打開ENVI EX。在ENVI EX中，選擇File->Remote Connection Manager（圖18），在Remote Connection Manager中New一個連接，連接的屬性面板中（Connection Properies）中，Type中選擇OGC Web Coverage Servics（WCS）項，將WCS服務的URL輸入URL項中，後加一個英文半形「？」，其他信息自動從URL中獲取，單擊OK。
圖18新建一個WCS連接
4)可以看到獲取的WCS服務中的影像數據（圖19）。單擊Open按鈕，將獲取的數據在ENVI EX中打開。
圖19 獲取的WCS服務中的影像信息
5)在ENVI EX中打開的WCS服務中的影像數據（圖20），可以對這個影像數據進行分析，如這里對其進行Classification，這是一個流程化的操作，一路Next下去（也可以修改一些參數），其中可以打開Proview功能對結果隨時預覽。
圖20 對WCS服務中的影像數據進行分析
6)到輸出結果步驟時，可以選擇GDB或者Shapefile，這里選擇保存到GDB中（如圖21）。
圖21 保存結果到Geodatabase中
這樣我們就完成了一個比較典型的影像共享過程：影像服務發布(數據中心)->使用影像服務(數據使用單位)->瀏覽與分析影像->分析結果儲存與再次共享。
(二)平台一體化分析
下面以利用影像來更新矢量數據的例子演示ENVI/IDL與ArcGIS平台一體化分析過程。
1)將「舊」矢量數據和「新」的影像數據載入到ArcMAP中（圖22）。
圖22 載入矢量和影像數據的ArcMAP
2)根據「舊」矢量數據和影像目視解譯結合方法選擇部分矢量要素作為樣本。生成新的一個矢量圖層。
圖23 選取的樣本
3)打開ENVI EX（ENVI Zoom也可以），滑鼠左鍵在ArcMAP中單擊樣本矢量層拖拽到ENVI EX中，可以看到ENVI EX中已經將樣本圖層打開並保持ArcMAP一樣的專題符號。同樣的方法將影像拖拽到ENVI EX中（圖24）。
圖24ENVI EX中打開矢量樣本和影像數據
4)在ENVI EX中，滑鼠左鍵按住影像圖層拖拽到Toolbox中的Classification流程化工具中。啟動Classification流程化工具。單擊Next按鈕，選擇監督分類（Use Training data），將前面的矢量樣本導入（圖25）。
圖25 選擇矢量樣本
5)同樣可以用Preview預覽分類結果。一路Next，在Save Results同樣可以選擇保存文件還是GDB。這里選擇保存為shapefile文件。
6)在ENVI中載入獲得的結果，選擇File->Print，集成了ArcMAP制圖輸出組件，支持ArcMAP制圖模板。
圖26 列印輸出結果
7)或者在ENVI EX的Layer Manager中分類矢量結果圖層上單擊右鍵，在快捷菜單中選擇Send to ArcMap命令，可以直接將結果傳送到ArcMap平台中。
8)選擇ENVI EX中的Geo Link To ArcMap命令，可以將ENVI與ArcMap進行地理鏈接，使兩個平台瀏覽的范圍保持一致。
這個例子完成了一個GIS工作流與遙感工作流無縫鏈接的過程。
5 ENVI/IDL與ArcGIS集成開發案例
(一)城市遙感動態監測管理系統——北京建設數字科技股份有限公司
以地理信息基礎平台為基礎，3S技術一體化為核心，結合專業遙感處理軟體ENVI，實現對城市范內區域、街道、重點對象的影像特徵的采樣和分析，快速獲取其空間特徵。並利用ArcGIS Engine的疊加分析、緩沖區分析等功能，實現對多時相城市航空影像數據之間、遙感影像數據與規劃編制、規劃審批成果之間的比對分析，及時了解城市的土地利用變化情況，掌握城市建設中與規劃不符的情況。並通過核查上報、統計分析等手段，為城市規劃監察、城市管理服務。
圖27 系統主界面
圖28 遙感影像信息分類提取
(二)環北京土地利用動態監測與評價平台——2009ESRI開發大賽ENVI/IDL組一等獎作品，首都師范大學
系統的基本功能包括各種柵格數據的載入、顯示（單波段顯示和多波段合成）、數據管理、數據格式轉換、波段統計、ROI選取工具、圖像的增強等功能。
在業務功能方面，系統主要分成類三個模塊，其中包括監測指標和計算模塊、土地利用信息提取模塊和土地資源監測評價模塊。監測指標和計算模塊的功能主要包括NDVI（歸一化植被指數）、MSAVI（土壤調整植被指數）、FC（植被覆蓋度）、Slope(DEM的坡度計算)和PCA變換（主成分變換）；土地利用信息提取模塊包括基本的圖像信息提取方法，如監督分類、非監督分類、目視解翻，並提供的基本的分類後處理的功能；土地資源監測評價模塊主要包括：土壤侵蝕監測評價、土地退化監測評價、土地沙化監測評價和土地鹽鹼化監測評價。其中前兩種評價主要是用IDL編寫的決策樹演算法，後兩個評價介於ArcGIS Desktop的model builder創建模型，在ArcGIS Engine的Geoprocessing中進行調用。
圖29 系統主界面
圖30 土壤侵蝕監測評價子模塊
圖31 支持向量機監督分類
(三)遙感震害快速評估技術系統——中國地震局地殼應力研究所
遙感震害快速評估技術系統是在地震遙感震害快速增強、震害分類提取與震害評估技術研究的基礎上，針對國家抗震救災指揮和地震現場評估的需要，研製的適應近地表遙感信息獲取系統獲取的多景圖像的技術系統。用戶可以利用該系統在圖像接收後2-6小時內提供初步的宏觀災情提取結果與損失評估結果，6-18小時內提供准確的宏觀災情分布結果和損失評估結果。
遙感震害快速評估技術系統的主要功能包括遙感（RS）和地理信息系統（GIS）的無縫結合，近地表數據處理，遙感影像快速校正，遙感影像快速增強，用面向對象等實用的分類技術進行震害識別，震害損失評估，與資料庫結合，成果圖像的快速顯示和制圖，專用的評估流程和集體評估的集成。
圖32綜合評估平台
圖33 影像自動配置子功能
(四)農作物調優栽培決策支持系統——國家農業信息化工程技術研究中心
農作物調優栽培決策支持系統是依託農業部公益性行業科研專項「主要農作物調優栽培信息化技術」項目，基於最新的ENVI/IDL技術、WebGIS、GPS、企業空間資料庫、通信技術、作物模擬技術等信息技術和農學知識的高度集成，建立的用於主要農作物調優栽培的信息化決策支持系統。
系統主要面向農業管理部門、農業生產部門（如農場）、作物協會（如穀物協會）及大型涉農企業的專業技術及生產管理人員，對主要農作物的產前優良品種種植區劃——產中調優栽培及產量、品質預報——產後指導按質收購等作物生產全過程進行信息化管理，最大限度地為農作物生產的信息化管理與糧食政策的制定提供決策支持。
系統通過採用ENVI/IDL編程技術實現對遙感影像的實時計算和處理，生成初步的作物分類結果以及影像光譜指數，結合野外採集的GPS定位數據、農學樣點信息，綜合分析各種常用的農學模型，通過WebGIS技術實現實時直觀的專題圖、統計圖表、細節點擊查詢等多種展現方式，實現對作物長勢監測、作物產量估算、作物品質預測、病蟲害監測、乾旱監測、凍害監測、肥水診斷等作物生產全過程的信息化管理。
系統採用Oracle10g +ArcSDE作為空間資料庫，後台採用ENVI/IDL、ArcGIS Engine、ArcIMS實現遙感影像處理與發布，前端頁面展現完全基於Ajax技術構建，綜合採用了OpenLayers、JQuery、Google Maps API等腳本庫。
圖34 自定義植被指數計算界面
圖35 作物長勢分級專題圖
6總結
隨著空間信息市場的快速發展，遙感數據與GIS的結合日益緊密。遙感與GIS的一體化集成逐漸成為一種趨勢和發展潮流。ENVI/IDL與ArcGIS為遙感和GIS的一體化集成提供了一個最佳的解決方案。
『玖』 電子地圖系統WEBGIS 關鍵技術
隨著Internet技術的不斷發展和人們對地理信息系統(GIS)需求的日益增長，利用Internet在Web上發布空間數據，為用戶提供空間數據瀏覽、查詢和分析的功能，已成為地理信息系統(GIS)發展的必然趨勢。於是，基於Internet技術的地理信息系統———WEBGIS就應運而生。
WEBGIS是一個將地理信息處理和地理信息分布於Web計算平台進行的網路化GIS系統，它是面向對象軟體構件技術、信息互操作技術、網路技術發展的產物。系統採用ARCGISServer作為WEBGIS支撐平台實現基礎地理空間數據和地質空間數據的網路發布。
1.柵格WEBGIS技術
「柵格WEBGIS」(Grid WEBGIS)這一概念和產品是對傳統Web地圖服務方式的一種革命。啟用這個名稱，可謂是一語雙關:就是提供地理底圖的方式來講，再也不是傳統的方式———伺服器端將矢量地圖臨時生成柵格圖發給客戶端，而是事先生成好柵格圖，用戶請求時不必做任何處理就可以即時發給客戶端;就客戶端的顯示方式來講，摒棄了傳統的一張地圖的顯示方式，客戶端採用多幅小圖拼接的方式顯示，總體看起來像是小圖片填充一個大的柵格的效果。
預先製作好所要發布的地理底圖、遙感影像不同縮放比例下的靜態圖像存放於伺服器端，待實際發布時根據縮放比例在不同級別圖像之間進行切換。這種技術大大提高了地圖的Web瀏覽速度。
2.Web伺服器端技術
Web伺服器端主要由兩部分組成，即IIS(Internet Information Server)和WEBGIS伺服器(包括ArcIMS組件、InternetGIS站點設計向導程序Wizard及面向城市地質Web應用的擴展組件)。
其中，IIS主要負責接收普通的用戶請求，當其需要空間數據時則向WEBGIS伺服器發出請求，WEBGIS伺服器接收到瀏覽器端的請求後，利用ArcIMS組件和城市地質Web應用擴展組件的功能，進行處理、分析、計算等;如果需要數據伺服器的數據，則由WEBGIS伺服器向數據伺服器發出請求。
3.Web客戶端相關技術
包括IITML、客戶端腳本語言、VML(矢量可標記語言)、XML、DOM(文檔對象模型)、CSS(層疊樣式表)及Ajax(Asynchronous JavaScript and XML的縮寫)，這些技術的綜合運用大大擴展了系統功能，大幅提高了系統響應速度。
『拾』 遙感器和遙感平台如何影響遙感圖像的總體特徵
遙感影像目視解譯原理
遙感影像目視解譯原理
在遙感影像上，不同的地物有不同的特徵，這些影像特徵是判讀識別各種地物的依據，這些都稱為判讀或解譯標志。解譯標志包括直接和間接解譯標志：
1 直接判讀標志
（1）形狀
影像的形狀是指物體的一般形式或在輪廓上的反映。各種物體都具有一定的形狀和特有的輻射特性。同種物體在圖象上有相同的灰度特徵，這些同灰度的像素在圖象上的分布就構成與物體相似的形狀。隨著圖像比例尺的變化，「形狀」的含義也不相同，一般情況下，大比例尺圖像上所代表的是物體本身的幾何形狀，而小比例尺圖象上則表示同類物體的分布形狀。有些物體的形狀非常特殊，其平面圖形是該物體的結構、組成和功能的生要標志，有時甚至是關鍵，所以「形狀」是判讀的重要工具。
（2）大小
物體在圖像上的大小也是判讀標志之一。「大小」的含義隨圖像比例尺的變化而不同：大比例尺圖像上，量測的是單個物體的大小，而小比例尺圖像上，只能量測同類物體分布范圍的大小。
（3）顏色和色調
顏色一般指彩色圖像而言，當彩色攝影和假彩色合成技術發展起來之後，顏色的差別可以進一步反映了地物間的細小差別，為判讀人員提供更多的信息。人眼對彩色的分辨能力遠比對黑白色調差的解析度能力強，因而顏色可作為彩色圖像判讀的標志。對多波段彩色合成圖像的判讀，往往可依據顏色的差別來確定地物與地物間或地物與背景間的邊緣線，從而區分出各類物體。
色調是人眼對圖像灰度大小的生理感受。人眼不能確切地分辨出灰度值，但能感受到灰度大小的變化，灰度大者色調深，灰度小者色調淺。
圖像色調的深與淺，與物體的輻射特性是緊密相關的。一般情況下，反射率高的物體，接收的能量大，圖像的色調就淺；反之則深。因此同一環境條件下的圖像上色調的差異即是不同物體在圖像上的反映。
（4）陰影
陰影的形式與物體輻射能量的方向有關，對反射輻射能來說與方向反射因子有關。在導出輻射傳輸方程式時，是把地表當作朗伯反射體看；而實際上地表的坡向和坡度都嚴重影響感測器方向的反射能量大小，以及物體之間的相互遮擋，都使圖像上產生陰影。陰影有本影和落影之分。本影是象片上地物未被陽光直接照射到的陰暗部分；落影是在地物背光方向地物投射到地面的陰影在象片上的構象。
陰影會對目視判讀產生相互矛盾的影響。一方面，人們可以利用陰影的立體感，判讀地形地貌特徵，大比例尺圖像上，還可利用陰影判讀物體的側視圖形，按落影的長和成像時間的太陽高度角量測物體的高度、單株樹木的干粗等。另一方面，陰影區中的物體不易判讀甚至根本無法判讀。
（5）位置
自然界的物體之間往往存在一定的聯系，有時甚至是相互依存的。例如橋梁與道路和水系，居民地與道路，土質與植被，地貌與地質等。因此物體所處的位置也是幫助判讀人員確定物體屬性的重要標志之一。
（6）結構（圖案）
指自然界與人文特徵重復出現的排列格式，如農業復合體（農田與果園），地形特徵，建築物布局等組成一定的格式。
（7）紋理
紋理指微色調的變化，紋理特徵有光滑的、波紋形的、斑紋形的、線性的和不規則的等多種形態。利用紋理特徵可以區分色調總體相同的兩類物體，紋理也可以作為分類圖像再細分的基本准則。
（8）解析度
分辯率比其他許多圖像特徵（標志），更取決於遙感系統本身，而與物體的特性關系則小些。感測器本身因素包括性能、設計要求和遙感過程中的環境條件、以及獲取數據以後的處理等。當圖像上的物體小於圖像解析度時，則不能進行判讀。
（9）立體外貌
對有一定重疊度圖像，可以進行立體觀察。各物體的立體外貌，在立體模型中的顯示與真實情況相似。當其他標志都相同或相近時，立體外貌則是很好的判讀標志。
以上這些直接判讀標志，雖然在圖像上都可以直接判讀出來，即能直接確定物體的屬性。但對於不同的圖像類型，不同的圖像比例尺和不同的分析研究目的，各直接判讀標志的重要性也有所不同。例如，假彩色圖像比其他圖像更強調色調（顏色）的差別，因為同一幅圖像上顏色的微小差別，即代表不同的物體特徵；細微分類比粗略分類更強調紋理特徵；進行高差判讀時則以陰影為主要標志等。
2 間接判讀標志
各判讀標志都隨圖像比例尺縮小而逐漸失去其直接性。有許多判讀目的不能根據圖像的直接判讀標志判讀出來，例如城市人口數判讀，某一社會階層的經濟狀況等。這些專題的判讀，可以按下述間接標志為依據：
（1）水系
水系的類型和結構受地形和基岩類型的控制，基岩的岩性、走向決定了地形地貌的結構和走向，因而也就決定了水系類型和結構。反言之，水系的類型結構也就指示出基岩岩性和地貌特徵。
水系密度大，表示地表徑流發育、支流多，土壤和岩石的透水性差，顆粒細，易於被流水侵蝕。密度小，表示地表徑流不發育，土壤的透水性能好，水系稀疏，水土流失少。
水系分布均勻時，表示岩性均勻一致。岩性復雜地區水系的流水方向常急轉彎，河流縱斷面高差突變多形成瀑布、跌水等河段。
各種水系結構、類型都表示基岩的不同特性及地質構造，氣候條件、地貌類型、植被覆蓋密度和人工活動等。
水系在遙感圖像上反映最明顯，最易判讀。在水系判讀的基礎上，可以根據水系的特徵分析推斷出其它地表特徵。
（2）地貌
各種地貌形態由不同的岩性、造山運動、風蝕和水蝕作用形成。岩性不同抵抗風、水等外等侵蝕的能力也不同，一般抗外力能力強的岩石形成陡峻山地地貌，抗外力弱的岩石則形成平緩的丘陵或平地。
地貌形態特徵決定了水系的類型，植被子的分布、土壤的特性等。因此，在圖像上判讀出了地貌形態後，可按其他要素與地貌的關系，推斷出圖像上無直接標志的特徵。如植被子類型、土壤類型甚至植物種類等。
遙感圖像上地貌類型的顯示和水系一樣明顯，由於遙感圖像一般是低太陽高度角成像，地形起伏產生的陰影十分明顯，按陰影的長度和色調的深淺，能確定坡度和比高、進而確定地貌類型——山地、丘陵、平地等。
（3）土質
土質包括各類土壤、裸露岩石、戈壁、沙漠等，各種土質所處的自然環境不同其水分、鹽分、鹼分和腐殖質含量亦不相同。土壤的成因不同，又有不同的顏色——黑土、褐土、黃土、紅壤等，這些區別都造成不同的輻射特性。
另外，土質和植被是緊密相關的，一定類型的土質，生長一定類型的植被。反之，植被的生長發育又影響到土質的組成成分。
土質在遙感圖像上的表徵除大片沙漠、戈壁和裸露岩石外，不是很明顯的，要判斷出土壤類型需根據土壤與其他易判讀要素之間的聯系來分析判斷。
（4）植被
植被的種類、生長狀況、分布規律，在一定程度上受岩性、地貌、土質、氣候等因素的控制。不同種類的植物要在一定的自然環境中才能生長，一般而言，受氣候條件的影響最大，但由於基岩的分布以及沉積物的成分、粒度、含水性、礦化度、鹽鹼度及有害元素等的影響，使植物群落的外貌、種屬、生長狀態等都發生了一些生態變化。
植物在遙感圖像上的反映也是相當明顯的，用植物的特徵來分析判斷與之有關的其他要素，效果很好。反之，也可以按其他影響植物發育的自然地理因素的分布規律，來判斷植物群落的分布、類型和種類等。
大比例尺圖像判讀，植被往往是一種有害因素，茂密的森林往往掩蓋大量地形特徵，尤其對立體觀測的影響較大。
（5）氣候
地球上氣候變化很有規律性，人們按其變化規律分成各類氣候帶：由赤道向兩極，由沿海向內陸分成水平氣候帶；由山下向山頭分成垂直氣候帶。
氣候條件控制植物生長特徵，水系發育特徵，地貌土質發育特徵等。這些要素反過來又影響氣候條件，形成區域氣候。
氣候條件在遙感圖像上毫無特徵標志，但人們根據自然地理位置可以了解其氣候變化情況，進而分析判斷受氣候條件控制的各要素的特徵，諸如植物種屬、密度；地貌特徵；土壤性質；水第結構等。
（6）人文活動
人文活動往往局部地改變自然環境，使其有利於人類社會的發展。但計劃的開發自然資源，往往又會造成生態平衡嚴重破壞，使自然地理要素的內在聯系遭到破壞。
遙感圖像反映人文活動的痕跡，大部分能在大比例尺圖像上判讀出來，小比例尺圖像上只能反映大型人文活動的痕跡，如鐵路建築、堤壩工程、圍湖造田、防護林帶、城市發展、工礦設施及農業活動等。
人類活動對環境生態的破壞，用多時相圖像對比分析，也是顯而易見的。
上述各類判讀標志中，在航空遙感圖像判讀時，直接判讀中起主導作用；但在航天遙感圖像判讀中，間接判讀標志與直接判讀標志起著同等重要的作用。
四 遙感影像目視解譯的原則和方法
1 遙感影像目視解譯原則
遙感影像目視解譯的原則是先「宏觀」後「微觀」；先「整體」後「局部」；先「已知」後「未知」；先「易」後「難」等。一般判讀順序為，在中小比例尺象片上通常首先判讀水系，確定水系的位置和流向，再根據水系確定分水嶺的位置，區分流域范圍，然後再判讀大片農田的位置、居民點的分布和交通道路。在此基礎上，再進行地質、地貌等專門要素的判讀。
2 遙感影像目視解譯方法
（1）總體觀察
觀察圖像特徵，分析圖像對判讀目的任務的可判讀性和各判讀目標間的內在聯系。觀察各種直接判讀標志在圖像上的反映，從而可以把圖像分成大類別以及其他易於識別的地面特徵。
（2）對比分析
對比分析包括多波段、多時域圖像、多類型圖像的對比分析和各判讀標志的對比分析。多波段圖像對比有利於識別在某一波段圖像上灰度相近但在其它波段圖像上灰度差別較大的物體；多時域圖像對比分析主要用於物體的變化繁衍情況監測；而多各個類型圖像對比分析則包括不同成像方式、不同光源成像、不同比例尺圖像等之間的對比。
各種直接判讀標志之間的對比分析，可以識別標志相同（如色調、形狀），而另一些標識不同（紋理、結構）的物體。對比分析可以增加不同物體在圖像上的差別，以達到識別目的。
（3）綜合分析
綜合分析主要應用間接判讀標志、已有的判讀資料、統計資料，對圖像上表現得很不明顯，或毫無表現的物體、現象進行判讀。間接判讀標志之間相互制約、相互依存。根據這一特點，可作更加深入細致的判讀。如對已知判讀為農作物的影像范圍，按農作物與氣候、地貌、土質的依賴關系，可以進一步區別出作物的種屬；河口泥沙沉積的速度、數量與河流匯水區域的土質、地貌、植被等因素有關，長江、黃河河口泥沙沉積情況不同，正是因為流域內的自然環境不同所至。
地圖資料和統計資料是前人勞動的可靠結果，在判讀中起著重要的參考作用，但必須結合現有圖像進行綜合分析，才能取得滿意的結果。實地調查資料，限於某些地區或某些類別的抽樣，不一定完全代表整個判讀范圍的全部特徵。只有在綜合分析的基礎上，才能恰當應用、正確判讀。
（4）參數分析
參數分析是在空間遙感的同時，測定遙感區域內一些典型物體（樣本）的輻射特性數據、大氣透過率和遙感器響應率等數據，然後對這些數據進行分析，達到區分物體的目的。
大氣透過率的測定可同時在空間和地面測定太陽輻射照度，按簡單比值確定。儀器響應率由實驗室或飛行定標獲取。
利用這些數據判定未知物體屬性可從兩個方面進行。其一，用樣本在圖像上的灰度與其他影像塊比較，凡灰度與某樣本灰度值相同者，則與該樣本同屬性；其二，由地面大量測定各種物體的反射特性或發射特性，然後把它們轉化成灰度。然後根據遙感區域內各種物體的灰度，比較圖像上的灰度，即可確定各類物體的分布范圍。
第二部分
【正文快照】：
圖象紋理分析已在許多學科得到廣泛的應用。如細胞圖象、金相圖象等均具有明顯的紋理特徵，分析它們的紋理結構，可以得到鑒別細胞性質的信息及反映金相結構的物理信息〔1〕。氣象衛星雲圖大多也是紋理型的。由於生成雲的大氣環流、雲內氣流、水汽含量等的差異，導致雲的形態、密度、雲頂高度的不同，在雲圖上反映出色調、分布及紋理的多樣性。正確判別衛星雲圖中的雲類特徵可為人類提供豐富的天氣信息，應用於天氣分析、降水預報等領域，因而十分重要。郁凡等〔2〕曾作過這方面的工作。本文根據數字化衛星雲圖的灰度分布，抽取紋理特徵量…
解析度是用於記錄數據的最小度量單位，一般用來描述在顯示設備上所能夠顯示的點的數量(行、列)，或在影像中一個像元點所表示的面積。
因為遙感拍攝的像片是由位於不同高度，裝在不同載體(如飛機、衛星等)上的不同清晰度(解析度)照相設備，以不同的照相(採集)方式，獲取的遙感像片(圖像、數據、影像等)，這些遙感圖像是具有不同清晰度、不同解析度的照片。類似我們在生活中用135 照相機拍攝一棵樹，從汽車上拍一張，然後再從飛機上拍一張，兩張135底片在放大同一棵樹時，其放大效果是不一樣的。肯定是高度低的135照片放大後的效果最清晰，也就是說解析度最高。
遙感衛星的飛行高度一般在4000km～600 km之間，圖像解析度一般從1 km～1m之間。圖像解析度是什麼意思呢？可以這樣理解，一個像元，代表地面的面積是多少。像元是什麼意思呢？像元相當於電視屏幕上的一個點(電視是由若干個點組成的圖像畫面)，相當於計算機顯示屏幕上的一個象素，相當於一群舉著不同色板拼成畫圖的人中的一個。合肥市五里飛虹衛星遙感影像.jpg
當解析度為1km時，一個像元代表地面1kmX1km的面積，即1km2；當解析度為30m時，一個像元代表地面30m×30m的面積；當解析度為1m時，也就是說，圖像上的一個像元相當於地面1m x 1m的面積，即1m2。
在您使用遙感圖像數據時，請您千萬注意，您所要解決的工作問題，應選擇相應解析度的遙感數據資料。有關遙感數據樣板，請您查看本網站衛星遙感影像欄目。