製作流程
遙感專題地圖的製作可以大致分為以下五個階段：
1，信息源的選擇。
2，圖像處理。
3，圖像解譯。
4，基礎底圖的編制。
5，專題解譯圖與地理底圖的複合。
詳細步驟
1.信息源的選擇圖像的地面解析度、波譜解析度和時間解析度是遙感信息的基本屬性，在遙感套用中，他們通常是評價和選擇遙感圖像的主要指標。
（1）空間解析度和地圖比例尺的選擇
空間解析度即地面解析度，是指遙感儀器所能分辨的最小目標的實地尺寸，即遙感圖像上一個像元所對應的地面範圍的大小。如Landsat-TM影像的一個像元對應的地面範圍是30m*30m，那么其空間解析度就是30m。
由於遙感製圖是利用遙感圖像來提取專題製圖信息，因此在選擇圖像的空間解析度時要考慮以下兩個因素：一是解譯目標的最小尺寸；二是地圖的成圖比例尺。空間不同規模的製圖對象的識別，在遙感圖像的空間解析度方面都有相應的要求。
遙感圖像的空間解析度和地圖比例尺有著密切的關係。在遙感製圖中，不同平台的遙感器所獲取的圖像信息的滿足成圖精度的比例尺範圍是不同的。因此，進行遙感專題製圖和普通地圖的修測更新時，對不同平台的圖像信息源，應該結合研究宗旨、用途、精度和成圖比例尺等要求，予以分析選用，以達到實用、經濟的效果。
（2）波譜解析度和波段的選擇
波譜解析度是由感測器所使用的波段數目（通道數）、波長、波段的寬度來決定的。通常情況下，各種感測器的波譜解析度的設計都是有針對性的，這是因為地表物體在不同光譜段上有不同的吸收、反射特徵。同一類型的地物在不同波段的圖像上，不僅影像灰度有較大差別，而且影像的形狀也有差異。多光譜成像技術就是根據這個原理，使不同地物的反射光譜特性能夠明顯的表現在不同波段的圖像上。因此，在專題處理與製圖研究中，波段的選擇，對地物的針對性識別非常重要。
在考慮遙感信息的具體套用時，必須根據遙感信息套用的目的和要求，選擇地物波普特徵差異較大的波段圖像，即能突出某些地物（或現象）的波段圖像。實際工作中有兩種方法：一是根據室內外所測定的地物波譜特徵曲線，直觀地進行分析比較，根據差異的程度，找出與之相應的感測器的工作波段。二是利用數理統計的方法，選擇不同波段影像密度方差較大且相關程度較小的波段圖像。
除了對單波段遙感圖像的分析選擇外，大多數情況下是將符合要求的若干波段作最佳化組合，進行影像的合成分析與製圖。如用MSS影像編制縣級土地利用圖時，通常採用MSS4、5、7波段的合成影像；若進一步區分林、灌、草，可選MSS5、6、7波段的合成影像。
（3）時間解析度和時相的選擇
用感測器對同一目標進行重複探測時，相鄰兩次探測的時間間隔稱為遙感圖像的時間解析度。遙感圖像的時間解析度差異很大，用遙感製圖的方式反映製圖對象的動態變化時，不僅要弄清楚研究對象本身的變化周期，同時還要了解有沒有與之相應的遙感信息源。如在全國第二次土地調查中要研究田地病蟲害的受災範圍、森林火災蔓延範圍或洪水淹沒範圍等現象的動態變化，必須選擇與之相應的短期或超短期時間解析度的遙感信息源，顯然只有氣象衛星的圖像信息才能滿足這種要求；研究植被的季相節律、農作物的長勢，目前以選擇Landsat-TM或SPOT遙感信息為宜。
遙感圖像是某一瞬間地面實況的記錄，而地理現象是變化的、發展的。因此，在一系列按時間序列成像的多時相遙感圖像中，必然存在著最能揭示地理現象本質的“最佳時相”圖像。總之，遙感圖像時相的選擇，既要考慮地物本身的屬性特點，也要考慮同一種地物的空間差異。
根據遙感製圖的任務要求，確定了遙感信息源之後，還必須對所獲得的原始遙感數據進行加工處理，才能進一步被利用。
（1）圖像預處理
人造衛星在運行過程中，由於側滾、仰俯的飛行姿態和飛行軌道、飛行高度的變化以及感測器光學系統本身的誤差等因素的影響，常常會引起衛星遙感圖像幾何畸變。因此，在專題地圖製圖之前，必須對遙感圖像進行預處理。預處理包括粗處理和精處理兩種類型。粗處理是為了消除感測器本身及外部因素的綜合影響所引起的各種系統誤差而進行的處理。它是將地面站接受的原始圖像數據，根據事先存入計算機的相應條件而進行糾正，並通過專用的坐標計算程式加繪了圖像的地理坐標，製成表現為正射投影性質的粗製產品-圖像軟片和高密度磁帶。精處理的目的在於進一步提高衛星遙感圖像的幾何精度。其做法是利用地面控制點精確校正經過粗處理後的圖像面積和幾何位置誤差，將圖像擬合或轉換成一種正規的符合某種地圖投影要求的精密軟片和高密度磁帶。目前，在精處理過程中，也常常在圖像上加繪控制點、行政區劃界限等對後續解譯工作起控制作用的要求。
（2）圖像增強處理
為了擴大地物波譜的亮度差別，使地物輪廓分明、易於區分和識別，以充分挖掘遙感圖像中所蘊含的信息，必須進行圖像的增強處理。圖像增強處理的方法主要有光學增強處理和數字圖像增強處理兩種。圖像光學增強處理的目的在於人為加大圖像的密度差。常用的方法有假彩色合成、等密度分割和圖像的相關掩膜等。數字圖像增強處理是藉助計算機來加大圖像的密度差。主要方法有彩色增強、反差增強、濾波增強和比值增強等。數字圖像增強處理具有快速準確、操作靈活、功能齊全等特點，是目前廣泛使用的一種處理方法。
從數據類型來看，數字遙感圖像是標準的柵格數據結構，因此，遙感圖像的解譯實際上就是把柵格形式的遙感數據轉化成矢量數據的過程。圖像解譯的主要方法有目視解譯和計算機解譯兩種。
（1）目視解譯
目視解譯是用肉眼或藉助簡單的設備，通過觀察和分析圖像的影像特徵和差異，識別並提取空間地理信息的一種解譯方法。目前，遙感製圖已經全面實現了數位化操作，目視解譯也從過去手工蒙片解譯發展為數字環境下的人機互動式圖像解譯。所謂人機互動式圖像解譯，是一種以計算機製圖系統為基礎，以數字遙感圖像為信息源，以目視解譯為主要方法並充分利用專業圖像處理軟體實現對圖像的各種操作。
目視解譯一般包括以下幾個階段：解譯準備、建立解譯標誌、解譯，最後在解譯工作完成過後，為保證解譯結果的準確性，必須通過野外抽樣調查，對解譯中的疑點進行核實，並對成果進行修改和完善。
（2）計算機解譯
計算機解譯是利用專業圖像處理軟體，實現對圖像的自動識別和分類，從而提取專題信息的方法，它包括計算機自動識別和計算機自動分類。
計算機自動識別（模式識別），是將經過精處理的遙感圖像數據根據計算機所研究的圖像特徵進行的處理。計算機自動分類分為監督分類和非監督分類。監督分類是根據已知試驗樣本提出的特徵參數建立解譯函式，對各待分類點進行分類的方法；非監督分類是事先並不知道待分類點的特徵，僅僅根據各待分類點特徵參數的統計特徵，建立決策規劃並進行分類的一種方法。目前，主要通過ERDAS、ER Mapper、PCI等圖像處理軟體進行遙感圖像解譯。解譯得到的柵格數據，可以轉換成矢量數據，以備進一步的處理使用。
計算機解譯能夠克服肉眼解析度的局限性，提高解譯速度，而且隨著技術的日趨成熟，還能從根本上提高解譯精度。面對海量遙感數據，深入研究圖像的自動解譯，對地理信息系統和數字地球的建設具有重要的意義。
圖像解譯只是完成了從影像圖到專題要素線劃圖的轉換過程。為了說明專題要素的空間分布規律，還必須編制相應的基礎底圖。
傳統的遙感製圖中，編制基礎底圖時，首先選擇製圖範圍內相應比例尺的地形圖並進行展點、鑲嵌、照相，製成線劃地形基礎底圖膜片，然後將地形基礎底圖膜片蒙在影像圖上，根據影像基礎底圖上解譯的地理基礎，更新地形基礎底圖上的地理要素，並對地形圖上原有的地理要素進行適當的取捨，最後製成供轉繪專題要素用的基礎底圖。這種線劃基礎底圖的內容主要有水系、道路、境界線等，比例尺與遙感圖像一致。與此同時，可進一步編制出成圖用的地理基礎-出版地圖。
數字製圖環境下，基礎底圖的編制與傳統方法有所不同。一種方法是直接使用已經編好的數字底圖資料。如果底圖的數學基礎、內容要素等與成圖要求不同，用戶可以通過投影轉換或地圖編繪功能進行統一協調。另一種方法是將相應的普通地圖或專題地圖進行掃描，然後與用戶建立的數學基礎進行配準，或經過幾何糾正後，再根據基礎底圖的要求，分要素進行螢幕矢量化編輯，獲得基礎底圖數據檔案。
在計算機製圖環境下，通過人機互動解譯或計算機解譯得到的專題解譯圖，必須與地理底圖檔案複合，複合後的圖形檔案，經過符號設計、色彩設計、圖面配置等一系列編輯處理過程，最終形成專題地圖檔案。
