遥感的原理与实践 －－以上海市第三轮航空遥感调查为例

矩形或不规则的多边形。

水体: 陆上水体由于光线反射角度及水体深度的不同，其色调也往往有所不同，但大多都呈青蓝色、蓝色和深蓝色。陆上水体还可细分为河流、湖泊和池塘。其中河流的几何形状为条带状，且常有弯曲。湖泊的几何形状为不规则的面状。池塘的几何形状为长方型的面状，且分布较集中，排列较规则。

道路: 城市道路分水泥路和沥青路。其中水泥路的色调呈灰白色，沥青路的色调呈灰黑色。城市道路的几何形状通常为条带状。城市道路的边缘比较清楚，道路上一般能看到汽车，路上还常常有明显的车道分隔线，市区道路的两旁往往伴有建筑物和行道树，郊区的高等级公路一般中间设有隔离带或两侧配有绿化带。

建筑物: 建筑物有多种类型。城市中常见的建筑物有: 高层建筑、新工房、花园式住宅、里弄式住宅和简屋。从遥感影像上看，高层建筑带有狭长的阴影; 新工房一般为平顶，排列较整齐，且屋顶设有水箱; 花园式住宅为一幢幢排列整齐的单体建筑，且每幢建筑拥有自己的花园; 里弄式住宅为一排排排列整齐的连体建筑，且屋顶为坡面，较多的屋顶还开有天窗，房屋的北面设有晒台; 简屋的单体建筑占地面积很小，互相犬牙交错联接，形状散乱，无规则。

2、专题信息提取

当绿化、水体、道路、建筑物四类基本地物要素的影像特征被总结、归纳出来之后，技术人员便可依据它们的影像特征来提取这些专题地物要素的信息。提取专题信息的具体过程如下:

首先是对参加信息提取的工作人员进行技术培训。培训的主要内容有: 熟悉和掌握被提取的绿化、水体、道路、建筑物四类基本地物要素的影像特征。培训时要在绿化、水体、道路、建筑物四类基本地物要素中，选取各种具有代表性的地物对其影像特征作逐一讲解。待每位学员比较熟悉这些地物要素的影像特征之后，还要尝试让每位学员依据这些影像特征，去独立地解译绿化、水体、道路、建筑物四类基本地物要素中的各种地物。这样的训练要反复多次，直到他们完全掌握这些地物要素的影像特征为止。

其次是由受过良好培训的技术人员，依据绿化、水体、道路、建筑物四类基本地物要素的影像特征，在本次航空遥感调查的影像数据上对这些专题地物要素进行解译。这里讲的解译指目视解译。所谓目视解译就是技术人员根据一定的影像特征，在计算机屏幕上通过肉眼的直接观察，对遥感影像中的目标地物进行辨认及确定。解译时，技术人员先要依据以上四类基本地物要素的影像特征，在遥感影像上辨认出这些专题地物要素中的各种地物; 然后借助GIS平台软件提供的绘图工具，用彩色线把已被确认的各种地物的边界勾画出来。

再则是对已被确认的各种地物进行定性和定量描述。进行定性描述就是对已被确认的地物赋予它本身所固有的性质。如当某一地物经解译被确认之后，我们应将该地物在绿化、水体、道路、建筑物四类基本地物要素中的详细分类作为它本身所固有的性质赋予该地物。进行定量描述就是对已被确认地物的占地面积或长度及其它定量指标进行量化计算。如在被提取的绿化、水体、道路、建筑物四类基本地物要素中，我们应对每个已被确认的地物进行其占地面积或长度及其它定量指标的量化计算，并将量化计算的结果连同前面地物本身所固有的性质均作为该地物的属性保存起来。

3、建立地理数据库

经过对绿化、水体、道路、建筑物四类基本地物要素的分析、解译，我们从中已提取出这些专题地物要素的有用信息。在已被提取的专题信息中既有图形数据又有属性数据，其中图形数据是以坐标集合的矢量形式来描述，属性数据是以文字与数值的表格形式来描述，并且这些图形数据和属性数据之间还存在着关联性。为了更好地保存和利用这些已被提取的专题地物要素的有用信息，我们有必要运用GIS软件来建立含有这些图形数据和属性数据的地理数据库。

建立地理数据库首先也要选择合适的软、硬件，但该软、硬件的选择可以和前面所述的遥感影像建库的软、硬件选择结合起来统筹考虑，不需要另外再单独选择。其次要确定地理数据库拟采用的背景图。实际上地理数据库中的图形数据又细分为地形图、遥感图和专题图等数据，其中地形图和专题图都是矢量数据，而遥感图则是栅格数据，即数据是以像元阵列的形式来描述。地形图与遥感图在地理数据库中均作为背景起地理位置的参照作用。已被提取的专题地物要素的图形数据属于专题图，专题图要被叠加到背景图上才能加以应用。因此，我们把本次航空遥感调查的影像数据即遥感图作为拟建地理数据库的背景图之一。影像数据的建库在数据处理这一节已作阐述，这里就不作重复。另外，由于上海市的测绘部门已经生产出成系列的数字化地形图，所以我们就将该部门生产的1: 2000比例尺的框架要素地形图作为拟建地理数据库的背景图之二。

接下来就可着手建立地理数据库。建立地理数据库的主要工作是利用GIS软件提供的命令，进行数据库定义及输入和编辑图形数据与属性数据，其具体工作步骤如下: 首先是对数据库进行定义，其中包括定义数据库的名称、组织结构, 定义数据项、数据类型和数据长度。其次是

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