遥感信息处理分析交互解译流程是为广大的遥感地质人员和区域地质人员，在遥感地质填图过程中提供一种方便、快捷的软件应用系统。该系统可以实现从用户进入系统到遥感影像预处理或矢量数据处理—图像增强处理与分析—地质图制作直至地图输出等一体化功能。其工作流程如图3-6。
常规解译步骤分为初译、中间性解译和最终解译三个阶段。每个阶段都要厘定特殊的目的和任务，建立由表及里，由浅入深的工作思路。一定要贯彻遥感地质先行的思路，不能把遥感解译流于形式和“走过场”。初译 应用新合成遥感图像对照已有地质资料进行解译，熟悉和掌握遥感图像与基本地质结构的关系。
遥感图像解译是通过遥感图像获取目标地物信息的过程。方法分为两种：一种是目视解译，也被称做目视判读，或目视判译，它指专业人员通过直接观察或者借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
在遥感数据预处理阶段大气校正主要是利用波段数据统计分析，通过对遥感数据各个波段统计特征的分析而去除大气影响的一种校正方法，无需过多的已知参数，可操作性较强，主要包括直方图法和回归分析法两种方法。
将生成的图像存储为*.tif格式，然后转换为MapGIS内部图像格式*.msi格式，以便于人—机交互解译修改自动分类的结果图。生成的影像与1∶5万地形图具有相同的地理投影，因此，解译的结果与地形图叠合比较好。
遥感数据预处理的目的是对遥感原数据转换投影方式、配准图像和镶嵌图像。
由于遥感系统空间、波谱、时间以及辐射分辨率的限制，很难精确地记录复杂地表的信息，因而会在数据获取的过程中产生误差。这些误差降低了遥感数据的质量，从而影响了图像分析的精度。因此在图像分析和处理之前需要进行遥感原始影像的预处理。遥感图像预处理又被称作图像纠正和重建，包括辐射校正、几何纠正等。
由于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像的分辨率和对比度相对下降，这些都需要通过辐射校正复原。
遥感数字图像处理，数据量通常很大，往往要同时针对一组数字图像 （ 多波段、多时相等） 作多种处理，因此，需要依据遥感图像所具有的波谱特征、空间特征和时间特性，按照不同的对象和要求构造各种不同的数学模型，设计出不同的算法。目前遥感数据处理主要包括以下四方面的内容。
目前，各种遥感数字图像处理系统的功能大同小异，大致包括如下内容： ①数据的输入与输出功能； ②海量数据的存储功能； ③图像的压缩功能； ④图像的恢复与校正功能；⑤图像的变换与增强功能； ⑥图像的自动分类识别功能； ⑦图像的融合功能； ⑧分类后处理与精度评估功能； ⑨特征信息提取功能及其他。
数据预处理：包括图像数据分析，校正，配准，子区裁剪等操作。 2）数据处理：包括图像增强、信息提取等。主要有两方面工作，即图像分类、解译和成矿信息提取。 3）生成专题图层：研究区构造格架、影像构造单元划分，蚀变遥感异常信息以及成矿位场等图层，为多元信息统计分析提供数据源。 遥感图像处理流程（图5-1）。
遥感影像数字图像处理的内容主要有：图像恢复：即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变。包括辐射校正、几何校正等；数据压缩：以改进传输、存储和处理数据效率；影像增强：突出数据的某些特征，以提高影像目视质量。
遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。 图3-2 数据处理流程图 （三）数据处理 数据镶嵌 所谓镶嵌，就是将相邻两景图像拼接、形成大图像的过程。
1、在遥感地质应用方面，图像增强处理方法按照主要增强的信息内容可分为波（光）谱特征增强和空间特征增强两大类。 1 图像波（光）谱特征增强处理 图像波（光）谱特征增强处理是基于多波段数据，对每个像元的灰度进行变换达到图像增强的目的。
2、区别：数据源：遥感数字图像处理是针对遥感数据进行处理，这些数据是通过遥感卫星、飞机等获取的地球表面信息。而数字图像处理可以适用于各种类型的图像，包括遥感图像在内的其他图像数据，如摄影图像、医学图像等。特殊性：遥感数字图像处理需要考虑到遥感数据的特殊性，如光谱信息、空间分辨率、波段组合等。
3、从处理方法上，主要有光学处理和计算机数字图像处理。原始图像复原的恢复处理一般由卫星地面站完成，而在现有的条件下自动识别往往并不十分理想，所以这里的遥感图像处理主要是指图像增强处理和信息提取处理。
4、一）数据处理软件 遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI5。
5、数据预处理：包括图像数据分析，校正，配准，子区裁剪等操作。 2）数据处理：包括图像增强、信息提取等。主要有两方面工作，即图像分类、解译和成矿信息提取。 3）生成专题图层：研究区构造格架、影像构造单元划分，蚀变遥感异常信息以及成矿位场等图层，为多元信息统计分析提供数据源。 遥感图像处理流程（图5-1）。
6、用于区域地质调查中的遥感图像、数据必须进行旨在优化图像质量为目的的必要预处理，以提高信息的可识别性。在进行航天遥感图像数据处理时，要注意以下几点。
打开arcgis，加载需要处理的遥感影像，在数据原图层上右击，点击属性。在图层属性，切换到符号显示子界面，可以看到忽略背景值的选项。然后勾选忽略背景值前的复选框，忽略背景值0，颜色显示为空。然后点击应用确定后返回数据窗口，查看遥感数据，周围的黑边已经看不到了。
遥感数据收集与处理的目的是与数字填图系统获取的地理、地质数据整合，配合地质填图提取与区域地质体相关联的信息，以便互相印证、约束和综合分析研究，多途径、多角度解决图幅内存在的问题。
遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。 图3-2 数据处理流程图 （三）数据处理 数据镶嵌 所谓镶嵌，就是将相邻两景图像拼接、形成大图像的过程。
1、光谱分析：通过分析遥感图像的光谱特性，可以提取出地表的物质组成、植被覆盖、水体等信息。 纹理分析：通过分析遥感图像的纹理特性，可以提取出地表的地形、建筑物、道路等信息。以上各种方法有各自的优点和适用情况，通常在实际应用中需要根据具体的任务和数据特性选择合适的方法。
2、本次试验采用的主要信息提取方法包括基于掩膜图像的主成分分析、矿物指数和光谱角度填图方法等。 对于所有ASTER数据，常规图像均采用通道1（红、绿、蓝）假彩色合成，这种合成方案尽管植被的信息比较突出，但有利于后续使用者对照其他信息的图件判别地质体的色调异常与来源于植被的干扰异常。
3、综上所述，遥感信息提取的过程实质是应用知识概念模型，对影像空间模型属性进行逻辑推陈出新理论的过程。应用好逻辑规律（知识发现）构建“公理体系”，即可做到事半功倍的效果。
4、遥感图像分析的目的是通过各种方法手段对遥感图像进行有用信息的提取和解译。遥感图像解译中，通常将表征地物和地质现象遥感信息的影像特征称之为图像解译标志；将提取遥感信息的过程称之为图像解译（判译、判读）；而将遥感图像信息提取的种种手段称之为遥感图像解译方法。
5、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。
