卫星遥感影像数据是什么样格式的？

1、遥感信息提取方法分类

常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。

1.1目视解译

目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。

1）遥感影像目视解译原则

这里属于典型的高山峡谷地貌，雅江流域小气候。海拔 2700m 以上区域主要为高中山剥蚀地貌，约占流域总面积的 27.7%。

2）遥感影像目视解译方法

（1）总体观察

以电子方式锐化图像，抑制干扰，强调细节，从而获得细致图像，易于观察黏膜上细微的组织结构和微小的颜色改变。通过执行主模块、输入模块以及计算处理模块来实现的功能与上述图像识别装置i的对象图像输入部10、块图像生成部11、特征量计算部12以及类别判别部13的功能分别相同。

（2）对比分析

对比分析包括多波段、多时域图像、多类型图像的对比分析和各判读标志的对比分析。多波段图像对比有利于识别在某一波段图像上灰度相近但在其它波段图像上灰度差别较大的物体；多时域图像对比分析主要用于物体的变化繁衍情况监测；而多各个类型图像对比分析则包括不同成像方式、不同光源成像、不同比例尺图像等之间的对比。各种直接判读标志之间的对比分析，可以识别标志相同（如色调、形状），而另一些标识不同（纹理、结构）的物体。对比分析可以增加不同物体在图像上的差别，以达到识别目的。

（3）综合分析

位于莱茵河等河口，泥沙较多。黄河年平均输送到河口地区的泥沙约10亿吨。海岸与河口潮流泥沙模拟技术规程 附条文说明）。9．与夏季相比，冬季海水水温低，浮游植物总数相对减少，河流径流量降低，携带泥沙能力降低，流速减慢，河口地区泥沙淤积量少，所以总体浮游植物的密度降低，总量减少。

（4）参数分析

参数分析是在空间遥感的同时，测定遥感区域内一些典型物体（样本）的辐射特性数据、大气透过率和遥感器响应率等数据，然后对这些数据进行分析，达到区分物体的目的。大气透过率的测定可同时在空间和地面测定太阳辐射照度，按简单比值确定。仪器响应率由实验室或飞行定标获取。利用这些数据判定未知物体属性可从两个方面进行。其一，用样本在图像上的灰度与其他影像块比较，凡灰度与某样本灰度值相同者，则与该样本同属性；其二，由地面大量测定各种物体的反射特性或发射特性，然后把它们转化成灰度。然后根据遥感区域内各种物体的灰度，比较图像上的灰度，即可确定各类物体的分布范围。

1.2计算机信息提取

利用计算机进行遥感信息的自动提取则必须使用数字图像，由于地物在同一波段、同一地物在不同波段都具有不同的波谱特征，通过对某种地物在各波段的波谱曲线进行分析，根据其特点进行相应的增强处理后，可以在遥感影像上识别并提取同类目标物。早期的自动分类和图像分割主要是基于光谱特征，后来发展为结合光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等综合因素的计算机信息提取。

1.2.1自动分类

常用的信息提取方法是遥感影像计算机自动分类。首先，对遥感影像室内预判读，然后进行野外调查，旨在建立各种类型的地物与影像特征之间的对应关系并对室内预判结果进行验证。工作转入室内后，选择训练样本并对其进行统计分析，用适当的分类器对遥感数据分类，对分类结果进行后处理，最后进行精度评价。遥感影像的分类一般是基于地物光谱特征、地物形状特征、空间关系特征等方面特征，目前大多数研究还是基于地物光谱特征。在计算机分类之前，往往要做些预处理，如校正、增强、滤波等，以突出目标物特征或消除同一类型目标的不同部位因照射条件不同、地形变化、扫描观测角的不同而造成的亮度差异等。图像数据格式利用遥感图像进行分类，就是对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称，其原理是利用图像识别技术实现对遥感图像的自动分类。计算机用以识别和分类的主要标志是物体的光谱特性，图像上的其它信息如大小、形状、纹理等标志尚未充分利用。计算机图像分类方法，常见的有两种，即监督分类和非监督分类。监督分类，首先要从欲分类的图像区域中选定一些训练样区，在这样训练区中地物的类别是已知的，用它建立分类标准，然后计算机将按同样的标准对整个图像进行识别和分类。它是一种由已知样本，外推未知区域类别的方法；非监督分类是一种无先验（已知）类别标准的分类方法。对于待研究的对象和区域，没有已知类别或训练样本作标准，而是利用图像数据本身能在特征测量空间中聚集成群的特点，先形成各个数据集，然后再核对这些数据集所代表的物体类别。与监督分类相比，非监督分类具有下列优点：不需要对被研究的地区有事先的了解，对分类的结果与精度要求相同的条件下，在时间和成本上较为节省，但实际上，非监督分类不如监督分类的精度高，所以监督分类使用的更为广泛。

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