遥感图像预处理
遥感图像计算机解译
遥感图像计算机解译1. 引言遥感图像是通过遥感技术获得的地球表面信息的数字表达。
利用计算机解译遥感图像可以广泛应用于农业、地质、水资源、环境保护等领域。
本文将介绍遥感图像计算机解译的基本概念、方法和应用。
2. 遥感图像计算机解译的基本概念遥感图像计算机解译是利用计算机进行遥感图像分析和解释的过程。
它包括图像预处理、特征提取、分类和结果分析等步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是指对遥感图像进行修正和增强，使其适合进行后续的特征提取和分类。
常见的图像预处理方法包括辐射校正、几何校正和噪声去除等。
2.2 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出代表不同地物或目标的特征信息。
常用的特征包括色调、纹理、形状和空间分布等。
2.3 分类分类是将遥感图像按照一定的规则分成不同的类别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类利用训练样本进行分类，而无监督分类则根据图像中的统计信息进行分类。
2.4 结果分析结果分析是对分类结果进行评估和验证。
常见的结果分析方法包括精度评定、验证样本和混淆矩阵等。
3. 遥感图像计算机解译的方法遥感图像计算机解译的方法主要包括基于像元的解译和基于对象的解译。
3.1 基于像元的解译基于像元的解译是基于图像的像素级别信息进行解译。
该方法主要利用图像的光谱信息，通过像素的颜色和亮度等特征进行分类。
3.2 基于对象的解译基于对象的解译是将图像中的像素组织成具有空间邻近关系的对象，再利用对象的形状、纹理和上下文信息进行分类。
该方法能够提取出地物的空间信息，并更好地克服图像中的噪声和不连续性问题。
4. 遥感图像计算机解译的应用遥感图像计算机解译在农业、地质、水资源和环境保护等领域有着广泛的应用。
4.1 农业利用遥感图像计算机解译可以对农业作物进行监测和评估。
通过提取农田的植被信息可以判断植被的生长状态和产量，并提供农业生产的决策支持。
4.2 地质遥感图像计算机解译可以用于地质勘查和矿产资源的调查。
遥感影像预处理实验
实验二遥感影像预处理实验目的：1、掌握图像对地形图或图像对图像校正的方法和步骤；2、掌握影像裁剪的方法和步骤。
实验材料：1、分辨率为10米的SPOT图像（参考图像，带地图投影）和相应地区的TM图像（待校正）。
2、分辨率为2.5米的SPOT图像（待校正），以及分辨率为0.61米的QUICKBIRD图像（参考图像）。
实验步骤：一、图像对地形图的校正（一）打开遥感图像和地形图打开Envi4.3软件,打开Spot图像和TM图像，其中TM图像自动打开，也可选择RGB Color,选择R、G、B分别赋予红、蓝、绿三个波段，即可显示一幅由红、蓝、绿三个波段合成的真彩色图像，而Spot图像选择Gray Scale, Display #1->New display->Load Band,即可显示该地区的黑白Spot图像；（二）选择地面控制点选点的原则：①选择两遥感影像上都有的统一地物，即选择同名地物点；②均匀分布：一般先在图像的四角和对角线交点处选择控制点，然后逐渐加密，保证均匀分布，并且选择的点应布满全局；③特征明显：尽可能选在固定的地物交叉点上，无精确定位的标志情况下，利用半固定的地形地物交叉点（山顶、河流交叉处）。
④足够数量：选点数应至少为(n+1)(n+2)/2,其中n为选择多项式的次数，一般控制点数应大于最低数很多(有时6倍)。
若n为1时，尽管计算结果为3，但还要至少选择4个控制点；因为重采样时选用Cubic Convolution（三次卷积法），参数为3，所以一般选择3次多项式，即6个控制点，12个系数，再建立数学模型，进行重采样，重新匹配。
控制点数量每景宜在25～35个左右，山区或丘陵区适当增加。
（三）图像对地形图校正（四）对校正后遥感影像的评价虽然经过细心的校正，但在扫描过程中仍然有误差。
1、打开校正后的遥感影像及相应的参考图像，在校正后遥感影像上点击鼠标右键，选择Link Displays，Display #1选择no,Display #2,#3,选择yes,点击ok;2、此时在校正后的遥感影像中，用鼠标左键点击任意位置就可出现遥感影像与参考图像的转换显示，即可评价出对遥感影像校正的优劣。
遥感图像处理
遥感图像处理1. 简介遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星或无人机等遥感图像数据进行处理和分析的过程。
遥感图像处理可以应用于多个领域，包括地理信息系统（GIS）、环境监测、农业、城市规划等。
本文将介绍遥感图像处理的基本概念、常用方法和应用案例。
2. 遥感图像处理的基本概念遥感图像处理涉及多个概念和技术，以下是一些常用的基本概念：2.1 遥感图像遥感图像是通过遥感设备获取的图像数据，可以是卫星图像、航空摄影图像或无人机图像等。
遥感图像通常包含多个波段，每个波段代表不同的光谱信息。
2.2 遥感图像预处理遥感图像预处理是指对原始遥感图像数据进行校正、矫正和增强的过程。
预处理的目的是提高图像质量、减少噪声和伪影，并使得图像更适合进行后续处理和分析。
2.3 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像根据像素的特征或属性进行划分和分类的过程。
常见的遥感图像分类方法包括基于统计学的分类、基于机器学习的分类和基于深度学习的分类。
2.4 遥感图像变化检测遥感图像变化检测是指对多个时间点的遥感图像进行比较，以检测地物、景观或环境发生的变化。
遥感图像变化检测可以用于监测自然灾害、环境变化等。
2.5 遥感图像分析遥感图像分析是指对遥感图像进行解译和分析，提取图像中的有用信息和特征。
遥感图像分析可以用于土地利用/覆盖分类、植被指数计算等应用。
3. 遥感图像处理的常用方法遥感图像处理常用的方法包括图像增强、图像配准、图像融合和目标检测等。
3.1 图像增强图像增强是指通过对图像进行滤波、对比度拉伸、直方图均衡化等处理，以增强图像的可视化效果和信息提取能力。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波（如中值滤波、高斯滤波）和锐化等。
3.2 图像配准图像配准是指将两幅或多幅遥感图像在坐标系、旋转、尺度和形变等方面进行校正和匹配的过程。
常用的图像配准方法包括特征点匹配、地物匹配和基于控制点的配准方法。
3.3 图像融合图像融合是指将多幅具有不同光谱或分辨率的遥感图像融合成一幅多光谱和高分辨率的遥感图像。
遥感数字图像的预处理
分辨率融合是针对不同空间分辨率的遥感图像的融合处理，使处理 后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到 图像增强的目的。图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准以及 处理过程中融合方法的选择。只有将不同空间分辨率的图像精确地进行 配准，才可能得到满意的融合效果；而对于融合方法的选择，则取决于 被融合图像的特征以及融合的目的，同时，需要对融合方法的原理有正 确的认识。
3 遥感数字图像的表示方法 遥感数字图像以二维数组来表示。每个元素代表一个像素，像素
的坐标位置隐含，由该元素在数组中的行列位置决定，元素的值表 示传感器探测到像素对应面积上的目标地物的电磁辐射强度。
遥感图像按照波段数量分为: 二值数字图像：图像中每个像素由0或1构成，在计算机屏幕上表 示为 黑白图像。一般是图像的中间处理结果。 单波段数字图像: 在某一波段范围工作的传感器获取的图像。 彩色数字图像: 由红、绿、蓝三个数字层构成的图像。 多波段数字图像：传感器从多个波段获取的图像。
三、遥感图像的裁剪
在实际工作中，我们经常会得到一幅覆盖较大范围的图像， 而我们需要的数据只覆盖其中的一小部分。为节约磁盘存储空 间，减少数据处理时间，常需要根据研究工作范围对图像进行 分幅裁剪，主要可分为两种类型：规则分幅裁剪和不规则分幅 裁剪。
规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左 上角和右下角两点的坐标就可确定图像的裁剪位置。
2 数字图像的性质和特点
像素（像元）是遥感数字图像最基本的单位，是成像过程 的采样点，也是计算机图像处理的最小单元。像素具有空间特 征和属性特征。
遥感影像处理步骤
一．预处理1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。
（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。
它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。
（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。
遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。
3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。
二．几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。
1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。
（1）影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。
（2）影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。
2．几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正.3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。
3-ENVI遥感图像预处理
• （3）单击Change
• （4）选择自定义北京54坐标系 • （5）回到Available
信息
ENVI/IDL
3.4 图像投影转换——投影转换
• （1）主菜单
> Map > Convert Map Projection
• （2）Convert
Map Projection对话框中，点击 Change Proj，打开Projection Selection对话 框
-
•
Image to Image几何校正
-
•
Image to Map几何校正
-
•
Image to Image自动图像配准
-
自动寻找同名点，可用于相同图像由于校正误差不重叠情况
主菜单->Map->Registration->Automatic Registration:Image to Image ENVI/IDL
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-Image to Map几何校正
• 采集控制点方式相比Image
to Image更加灵活，如 果控制点需要从不同途径收集或者直接从图上读取 后键盘输入，可以采取这种方法。如地形图校正。
• 第四步
利用GLT文件几何校正影像
• 选择:主菜单->Map->Georeference
from Input Geometry-> Georeference from GLT。在弹出对话框中 选择GLT文件和待校正文件，选择输出路径和文件名。
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-基于GLT的FY3几何校正
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-基于GLT的FY3几何校正
遥感影像图像处理技术的新进展
遥感影像图像处理技术的新进展一、引言遥感影像技术是指通过卫星、飞机或者其他平台获取地面图像数据，对地表物体进行观测和测量分析。
近年来，随着人造卫星、遥感传感器和计算机技术的不断发展，遥感影像图像处理技术也在不断更新和发展。
本文将重点介绍遥感影像图像处理技术的新进展，包括数据预处理、分类识别、目标检测和影像融合等方面的发展及应用。
二、遥感数据预处理遥感数据预处理是遥感影像处理中非常重要的一步。
遥感数据由于存在数据丢失、噪声干扰和大范围的地表遮盖等问题，因此需要进行数据预处理，以提高遥感图像数据的质量和精度。
新的遥感数据预处理方法主要包括以下几个方面。
1.基于深度学习的遥感数据预处理方法基于深度学习的遥感数据预处理方法是一种新型的数据处理方法，它从图像中提取具有丰富质量信息的特征，进而对遥感数据进行处理。
该方法利用卷积神经网络（CNN）对遥感图像数据进行特征学习，通过反向传播的方式对特征进行优化。
比如使用CNN技术可以克服遥感图像中的云、雾、烟、雨等干扰，保证遥感数据的质量。
2.小波变换的遥感数据去噪方法小波变换是一种非常常用的数学变换方法，可以将时域或空域数据变换到频域中，以达到去噪和降噪的目的。
小波变换在遥感影像处理中经常用于降低图像的噪声干扰，提高图像的质量和精度。
三、遥感数据分类与识别遥感数据分类与识别技术是指根据遥感影像的特征和属性，将其分类到不同的物体、地面覆盖、土地类型或植被类型等类别中去。
新的遥感数据分类和识别技术主要包括以下几个方面。
1.基于深度学习的遥感影像分类方法深度学习在遥感影像分类中的应用越来越广泛。
基于深度学习的方法可以快速对遥感影像的不同区域进行分类，并且可以快速提取影像中的特征。
此外，基于深度学习的方法也能够有效克服地形、植被遮盖、云雾干扰等影响遥感影像分类的干扰因素。
2.基于集成学习的遥感影像分类方法集成学习是一种将多个基分类器组合成一个高性能分类器的技术。
在遥感影像分类中，集成学习同样需要结合多个不同的分类器以减小分类器的误差率和增强分类器的性能。
61-实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）
实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）一、 实验目的通过实验了解整个图像的预处理过程，从而加深对遥感图像计算机处理的内容及概念的理解。
二、 实验内容1.自定义坐标系2.波段合成（图像融合）3.图像镶嵌（图像拼接）4.图像裁剪三、 实验数据1. TM-30m.img2. bldr_sp.img3. Mosaic1.img4. Mosaic2.img5. bhtmsat.img6. can_tmr.img7. qb_boulder_msi.img8. qb_boulder_pan.img四、 实验操作原理及步骤遥感图像预处理主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等过程，其处理顺序一般如下图所示。
图 1一般图像预处理流程1.自定义坐标系一般国外商业软件坐标系都分为标准坐标系和自定义坐标系两种。
我国情况较为特殊，往往需要自定义坐标系。
所以，在ENVI第一次使用时，需要对系统自定义北京54坐标系西安80坐标系。
1.1添加参考椭球体找到ENVI系统自定义坐标文件夹—C:\Program Files\ITT\IDL708\products\envi46\map_proj。
根据每台电脑安装的路径以及版本不同而略有不同。
以记事本形式打开ellipse.txt，将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG-75,6378140.0,6356755.3”加入文本末端。
（这里主要是为了修改克拉索夫斯基因音译而产生的错误，以便让其他软件识别；另外中间的逗号必须是英文半角。
）1.2添加基准面以记事本格式打开datum.txt，将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入文本末端。
1.3定义坐标定义完椭球参数和基准面后就可以在ENVI中以我们定义的投影参数新建一个投影信息（Customize Map Projections），在编辑栏里分别定义投影类型、投影基准面、中央子午线、缩放系数等，最后添加为新的投影信息并保存。
遥感影像预处理的正确步骤
遥感影像预处理的正确步骤在遥感领域，影像预处理是遥感数据处理的重要环节，对于提高遥感影像的质量和后续分析具有重要意义。
以下是遥感影像预处理的正确步骤：一、数据获取与预处理1.数据获取：遥感影像数据来源于各种遥感卫星、航空遥感等，需要根据研究目的选择合适的数据源。
2.预处理：数据获取后，需要对数据进行预处理，以消除原始数据中的噪声、异常值等问题。
预处理方法包括去除噪声、裁剪、缩放等。
二、几何校正与图像配准1.几何校正：由于遥感影像在采集过程中可能受到传感器本身、地球曲率、大气折射等因素的影响，导致影像几何变形。
几何校正旨在消除这些变形，提高影像质量。
常见的方法有传感器模型校正、基于控制点的几何校正等。
2.图像配准：图像配准是将多幅遥感影像（如多光谱影像和单波段高分辨率影像）进行空间对齐，使其在同一坐标系统下。
配准方法有基于像素的配准、基于变换的配准等。
三、图像融合1.图像融合是将不同分辨率、不同光谱的遥感影像融合为高分辨率、多光谱的影像。
常见的图像融合方法有：（1）IHS变换融合：将高分辨率全色影像与亮度进行直方图匹配，然后去掉亮度，用预处理的高分辨率全色影像代替。
与色度H、饱和度S一起，利用逆变换式变换至RGB系统，得到融合后的影像。
（2）小波变换融合：利用人眼对局部对比度变化敏感的特性，根据一定的融合规则，在多幅原图像中选择最显著的特征（如边缘、线段等），并将这些特征保留在融合后的图像中。
四、影像增强与分割1.影像增强：通过调整亮度、对比度、色彩平衡等参数，提高遥感影像的视觉效果。
常见的增强方法有：直方图均衡化、自适应直方图均衡化、色彩空间转换等。
2.影像分割：将融合后的遥感影像划分为不同的区域，以便进行后续分析。
常见的分割方法有：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于深度学习的分割等。
五、特征提取与分析1.特征提取：从遥感影像中提取有意义的特征，如纹理、颜色、形状等。
常见的特征提取方法有：灰度共生矩阵、局部二值模式（LBP）、HOG特征等。
简述光学遥感影像预处理的大概过程
光学遥感影像预处理是指对获取的遥感影像进行一系列的处理，以便更好地应用于后续的遥感信息提取和分析。
其大概过程可以分为以下几个步骤：1. 数据获取在光学遥感影像预处理的过程中，首先需要获取遥感影像数据。
这些数据可以来自于卫星、飞机、无人机等评台获取的遥感影像数据。
在数据获取的过程中，需要注意遥感影像的分辨率、波段数量等参数，以便后续的处理和分析。
2. 数据预处理数据预处理是光学遥感影像预处理的重要步骤之一。
在这一步中，需要对原始的遥感影像数据进行校正和去噪。
校正包括大气校正、辐射校正等，去噪则是为了减少影像中的噪声对后续分析的影响。
3. 影像配准影像配准是指将获取的多幅遥感影像数据进行配准，使得它们能够在同一坐标系下进行分析。
这一步可以通过地面控制点配准、影像匹配等方法来实现。
4. 影像切割在光学遥感影像预处理中，有时需要将大块的遥感影像数据进行切割，以便更好地应用于特定的分析需求。
影像切割可以根据不同的地物类型、研究区域等进行划分。
5. 特征提取特征提取是光学遥感影像预处理的关键环节之一。
在这一步中，需要针对特定的分析目标提取出影像中的特征信息，如植被覆盖度、土地利用类型等。
这一步可以通过图像分类、目标检测等方法来实现。
光学遥感影像预处理是遥感领域中的重要环节，它能够提高后续遥感信息提取和分析的准确性和可靠性。
通过对遥感影像数据进行一系列的处理，可以更好地挖掘出影像中蕴含的丰富信息，为地球观测和环境监测等领域提供有力的支持。
在本次文章中，我们简要介绍了光学遥感影像预处理的大概过程，包括数据获取、数据预处理、影像配准、影像切割和特征提取等步骤。
这些步骤为后续遥感信息提取和分析打下了重要的基础，同时也为遥感数据的应用提供了可靠的数据支撑。
在未来的研究和实践中，我们需要进一步深入地探讨每个环节的具体方法和技术，以更好地应对复杂的遥感数据分析需求。
希望通过本次文章的介绍，读者能够对光学遥感影像预处理有一个初步的了解，并对其重要性有所认识。
遥感影像预处理实验报告
遥感影像预处理实验报告实验目的：掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤;掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；·掌握不同分辨率图像的特性，详细理解各种融合方法的原理，以及各种融合方法的优缺点，能够根据不同的应用目的合理选择融合方法，掌握融合的操作过程。
实验内容：在ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正在ERDAS软件中图像预处理模块下的图像拼接，裁剪在ERDAS软件中Interpreter模块下的图像融合实验方法和步骤：1．显示图像：在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers，将两个菜单平铺。
如图1-1图1-1在Viewer1中打开需要校正的Landsat图像：tmAtlanta.img在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panAtlanta.img图1-22：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）Viewer1菜单条：Raster→Geometric Correction→打开Set Geometric Model对话框（2）→选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK，如图1-3图1-3在Polynomial Model Properties对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数：→定义多项式次方（Polynomial Order）:2→定义投影参数：（PROJECTION）:略→Apply→Close图1-43.在GCP Tool Referense Setup对话框（图3-5）中选择采点模式：→选择视窗采点模式：Existing Viewer→OK，如图1-5图1-5打开Viewer Selection Instructions指示器（图1-6）图1-6在显示作为地理参考图像panAtlanta.img的Viewer2中点击左键→打开reference Map Information 提示框（图1-7）；→OK图1-7→此时，整个屏幕将自动变化为如图1-8所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。
高光谱遥感图像处理与分析方法研究
高光谱遥感图像处理与分析方法研究高光谱遥感图像处理与分析是一门关于获取、处理和分析高光谱遥感图像数据的研究领域。
高光谱遥感技术以其独特的优势，逐渐成为遥感领域的热点之一。
本文将探讨高光谱遥感图像处理与分析的相关方法和应用。
1. 高光谱遥感图像处理方法1.1 高光谱图像的预处理高光谱图像的预处理是数据分析的关键步骤之一。
预处理的目的是消除图像中的噪声、提高图像的质量和增强潜在的信息。
常用的高光谱图像预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正可以校正图像中的辐射效应，消除不同时间、天气条件下的影响。
大气校正是为了消除大气介质对图像的遮挡和光束散射的影响。
几何校正则是为了消除由于传感器的几何影响导致的图像畸变等。
1.2 高光谱图像的特征提取高光谱图像中包含了丰富的光谱信息，因此特征提取是图像处理中的重要步骤。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。
主成分分析可以将高维的光谱数据降维到低维，减少冗余信息的同时保留关键的主要特征。
线性判别分析则是一种经典的分类方法，通过最大化不同类别间的可分性来提取有效的特征子空间。
t-SNE是一种非线性的降维方法，可以在保持样本间的局部关系的同时将高维数据映射到低维空间。
1.3 高光谱图像的分割与分类高光谱图像的分割与分类是高光谱遥感图像处理与分析的关键任务。
分割可以将图像分成不同的区域，以便进行进一步的分析和处理。
常用的分割方法包括基于光谱信息的阈值分割、基于区域的聚类分割、基于边缘的分割等。
分类则是将分割后的图像像素分类到不同的类别中，常用的分类方法包括最小距离分类法、支持向量机、随机森林等。
2. 高光谱遥感图像处理与分析的应用2.1 农业领域高光谱遥感图像可以提供农作物的光谱特性，通过对光谱特性的分析，可以实现作物类型分类和监测。
此外，高光谱遥感还可以检测作物的营养状况、水分利用效率等方面的信息，为农业管理和决策提供科学依据。
《遥感图像预处理》课件
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
02
01
03
04
05
遥感图像的融合处理
06
图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
04
VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。
使用遥感图像处理技术进行冰川形态变化监测的技巧与方法
使用遥感图像处理技术进行冰川形态变化监测的技巧与方法冰川是地球上重要的水资源储存和供应来源之一。
但随着全球气候变暖的加剧，冰川退化现象日益严重，这不仅会对山地生态系统造成巨大的影响，还会对人类社会带来诸多问题。
因此，对冰川形态的监测和变化趋势的研究变得至关重要。
在过去的几十年里，遥感图像处理技术得到了广泛应用，为冰川形态变化的监测和分析提供了便捷和高效的手段。
一、冰川形态变化监测的数据源冰川形态变化监测的数据源主要是卫星遥感图像和航空摄影图像。
卫星遥感图像可以提供全球范围内的大面积冰川监测数据，而航空摄影图像则可以提供更高分辨率的冰川形态信息。
在数据获取方面，选择合适的遥感数据具有关键的意义。
二、遥感图像的预处理遥感图像的预处理是进行冰川形态变化监测的重要步骤。
预处理的目的是消除图像中的噪声，并将图像转换为可用于冰川形态分析的可用格式。
主要的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正和图像融合等。
1. 辐射校正：由于大气吸收和反射，遥感图像的辐射强度会受到干扰。
因此，辐射校正是遥感图像预处理的第一步，旨在消除大气干扰，还原冰川真实的辐射信息。
2. 大气校正：大气校正是对辐射校正后的遥感图像进行进一步处理，以消除大气效应对冰川形态的影响。
通过大气校正，可以更准确地获得表面反射率信息。
3. 几何校正：由于地球表面复杂的地形特征，遥感图像可能存在几何形变。
几何校正的目标是将图像投影到指定的坐标系，并进行栅格统一。
几何校正的精度对于冰川形态分析结果的准确性至关重要。
4. 图像融合：对于多个时期的遥感图像进行融合可以提供更全面和准确的冰川形态信息。
图像融合可以通过像素级、特征级或决策级来实现，融合后的图像可以更好地反映冰川形态的变化。
三、冰川形态变化的提取与分析冰川形态变化的提取与分析是遥感图像处理技术在冰川监测中的核心要素。
这一步骤的主要挑战在于如何自动化地提取冰川形态信息，并对冰川变化进行定量化分析。
遥感图像处理的基本方法与算法解读
遥感图像处理的基本方法与算法解读一、引言遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。
遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。
本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。
常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。
1. 边缘增强边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。
其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。
这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。
通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。
3. 空间滤波空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
三、遥感图像分类遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。
常用的图像分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
1. 基于像素的分类基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。
常用的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。
这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。
2. 基于对象的分类基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征进行分类的方法。
常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。
这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。
四、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变化情况。
主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。
1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。
环境2b遥感影像预处理流程
环境2b遥感影像预处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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1. 辐射定标。
移除传感器定标参数产生的辐射失真。
测绘技术中的海洋遥感数据处理方法
测绘技术中的海洋遥感数据处理方法海洋遥感数据处理方法在测绘技术中扮演着重要的角色。
随着科技的不断进步，利用卫星等遥感技术获取大范围、高分辨率的海洋数据已成为现实，这为海洋测绘提供了更加精确和全面的数据支持。
在这篇文章中，我将介绍几种常用的海洋遥感数据处理方法。
一、图像预处理海洋遥感数据通常包含一定的噪声和杂波，因此在进行后续处理之前，需要对图像进行预处理。
常见的预处理方法包括去噪、辐射校正和几何纠正。
去噪主要利用滤波算法去除图像中的杂波，提取目标信息。
辐射校正则是通过对图像进行辐射定标，将原始图像转化为辐射定标系数，使得图像的亮度和反射率能够准确地反映海洋表面的特征。
几何纠正则是通过校正图像的几何形状和位置，使得图像的几何变换与地理坐标一致。
二、海洋特征提取海洋遥感图像中含有丰富的目标信息，如海洋水质、水温、水色等，而这些信息的提取是海洋遥感数据处理的重要任务之一。
常见的海洋特征提取方法包括目标检测、分类和跟踪。
目标检测通过使用目标检测算法，识别出图像中的目标，并对目标进行分割和定量分析。
分类则是将目标按照其特征进行分类，如将图像中的海浪、河流、云层等进行分类。
跟踪则是通过目标的时序信息，对目标进行跟踪和监测，以便获取目标的运动轨迹和时空变化规律。
三、海洋遥感图像拼接海洋遥感图像通常由多个不同卫星采集的图像片段组成，拼接这些图像片段可以形成一幅较大范围的全景图像。
海洋遥感图像的拼接涉及到图像的几何校正和像素匹配等问题。
几何校正旨在通过对图像进行几何变换，使得不同图像之间的几何形状和位置保持一致。
像素匹配则是通过图像匹配算法，找到图像之间的对应关系，以便实现图像的无缝拼接。
四、海洋变化监测海洋遥感数据的宝贵之处在于它可以提供海洋区域的动态变化信息。
通过对多时相的海洋遥感数据进行分析和处理，可以实现对海洋变化的监测和分析。
海洋变化监测一般包括海洋植被的生长变化、海洋边界的演变、海岸线的退缩等。
常见的海洋变化监测方法包括变化检测和变化分析。
遥感图像处理及6S模型
1.遥感图像预处理的步骤：答：第一步：遥感图像的几何精校正，其中有两种常用方法（1）地理配准。
即选取一个有相同覆盖范围的已有坐标系统和假定没有变形的图像为参考系，对其进行校正。
（2）地理校正。
即在遥感图像上选取控制点，然后赋予控制点的真实坐标达到校正图像和获取地理参考的目的。
第二步：图像投影变换，即将一种地图投影点的坐标变换为另一种地图投影点的坐标的过程。
中国常用的地理坐标有：WGS/84坐标、西安80坐标和北京54坐标。
常用的投影变换方法有：解析变换法、数值变换法、数值—解析变换法第三步：图像分幅剪裁。
第四步：图像拼接处理。
2.什么是6S模型？答：地表和海面卫星和航空遥感中，由于大气的存在可见光和近红外波段数据在太阳—表面-传感器之间传输的过程中发生失真，从而不能准确地反映表面真是的辐射特性。
6S 模型（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）是在法国大气光学实验室TanreD.,DeuzeJ.L,Herman M和美国马里兰大学地理系Vermote E.在5S 模型的基础上发展起来的。
该模型采用了最近似和逐次散射算法来计算散射和吸收，改进了模型的参数输入，使其更接近实际。
该模型对主要大气效应：2HO，3O，2O,2CO,4CH,2NO 等气体的吸收，大气分子和气溶胶的散射都进行了考虑。
它不仅可以模拟地表非均一性，还可以模拟地表双向反射特性。
6S的特点：适用于各类遥感器；能够模拟一定海拔高度出的目标物；波谱分辨率为2.5纳米；在实际计算中，更加逼近于真实情况，把大气的影像效应和地面目标的BRDF统一考虑，并将模型解释为四个不同辐射传输过程，能够较好的解决大气-BROF耦合效应。
3什么是正射校正？答：正射校正是加上地理坐标的同时再通过一些测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图像变形.后者的测量高程点很难获得,需要外定向数据点. 正射纠正是几何纠正的一种，它主要是用来处理航片的，单单用几何纠正更粗糙一点，正射纠正处理航片模型更精确。
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Krasovsky IAG75
•
北京54坐标系、西安80坐标系实际上指的是我国 的两个大地基准面
椭球体名称
WGS84
年代
1984
长半轴（米） 短半轴（米）
6378137.0 6378245.0 6378140.0 6356752.3 6356863.0 6356755.3
扁率
1：298.257 1：298.3 1：298.257
- map_proj.txt
椭球体参数文件 基准面参数文件 坐标系参数文件
ENVI/IDL
本节收获
• 了地理投影的基本原理，大地坐标的概念 • 了解北京54、西安80坐标系的由来及其参数 • 掌握了在ENVI下如何自定义坐标系，包括添加椭
球体、基准面和定义坐标系
• 在ENVI下自定义了北京54
19度带（6度分带）的 坐标系，以便后续专题的使用
• 根据结果可分为
- 规则裁剪 - 不规则裁剪
ENVI/IDL
练习8
• 内容：
- 利用行政区划矢量边界对几何校正得到的结果进行
裁剪，得到工程区域
• 数据：
- 7-图像裁剪
ENVI/IDL
本节收获
• 掌握了ENVI下矢量数据的读取、转换 • 掌握了ENVI下影像的不规则裁剪
图像配准 TM/SPOT影像 裁剪 图像融合
TM影像 工程区矢 量数据
工程区粗 裁剪
ENVI/IDL
3.1图像预处理流程
• 第一步：制作标准数据，作为控制点参考源
- 这里选择的是地形图，地形图是一种非常可靠的标准
数据，精度高而且处理起来方便。
• 第二步：对高分辨率的全色影像进行正射纠正
- 全色影像是10米的SPOT
练习7
• 内容：
- 以正射校正SPOT
PAN为基准，配准TM影像，为了做 全色SPOT数据和多光谱TM数据的融合
• 数据：
- 6-Landsat图像配准
ENVI/IDL
本节收获
• 掌握了Image
to Image的几何校正方法（图像配
准）
• 掌握了ENVI下从栅格图像上选择控制点来配准另
外一幅图像，进行几何校正的操作
• 对于重返周期短，空间分辨率较低的卫星数据，
如AVHRR、Modis、SeaWiFS等，地面控制点的选择 有相当的难度。我们可以用卫星传感器自带地理 定位文件进行几何校正，校正精度主要受地理定 位文件的影响。
ENVI/IDL
练习1-1
• 内容：
- ENVISAT的ASAR数据的几何校正
• 数据：
遥感图像预处理
ENVI/IDL
3.1图像预处理流程
DRG数据 定义北京 54坐标系 定义感兴 趣区域
第一步： 制作控制 点参考源
几何精校正
外边框裁切
图像镶嵌
作为地面控制点选择源
第二步： 正射纠正 全色影像
正射纠正
提供基准图像
SPOT PAN L1数 据/DEM数据
第三步： 多光谱与全色 影像配准并融 合，得到较高 分辨率的多光 谱影像
ENVI/IDL
3.3自定义坐标系——北京54和西安80坐标系
•
北京54或者西安80坐标系是投影直角坐标系
坐标名称 北京54 西安80
投影类型
Gauss Kruger（Transverse Gauss Kruger（Transverse
椭球体
基准面
北京54 西安80
Mercator） Mercator）
- 主菜单->Map->Mosaicking->Georeferenced
ENVI/IDL
3.5 SPOTPAN正射纠正——为什么要进行正射纠正?
• 在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差 • 误差主要由以下原因引起:
- 比例尺变化 - 传感器的姿态/方位 - 传感器的系统误差
• 正射纠正可以消除这些误差
练习6-1
• 内容：
- 以DRG作为控制点参考源，完成SPOT2全色图像的正
射纠正
• 数据：
- 5-SPOT
PAN正射纠正
ENVI/IDL
练习6-2
• 内容：
- 自定义RPC参数 - 使用控制点
• 数据：
- 5(1)-自定义RPC正射纠正
ENVI/IDL
本节收获
• 学会了ENVI下利用地面控制点对SPOT全色数据进
ENVI/IDL
3.3自定义坐标系——投影坐标系
投影坐标系是利用一定的数学 法则把地球表面上的经纬线网表 示到平面上，属于平面坐标系。 数学法则指的是投影类型，
•
目前我国普遍采用的是高斯— —克吕格投影（圆柱等角投影） ，在英美国家称为横轴墨卡托投 影（Transverse Mercator）。
•
ENVI/IDL
练习1-2
• 内容：
- 风云三号卫星数据的几何校正
• 数据：
- 1-基于影像自带地理定位文件几何校正\风云三号
卫星影像
ENVI/IDL
本节收获
• 掌握基于影像自带地理定位文件的几何校正方法 • 学会了AVHRR、MODIS、ENVISAT等数据的几何校正 • 学会了ENVI中的自动校正工具的使用
PAN数据
• 第三步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合
- 以SPOT
PAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进 行图像配准；用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区 域）分别裁剪SPOT和TM影像，对裁剪结果进行图像融 合，得到工程区域10米的多光谱影像。
ENVI/IDL
3.2基于影像自带地理定位文件几何校正
- 主菜e <传感器类型>
ENVI/IDL
3.3自定义坐标系——地理坐标系
• 常用到的地图坐标系有2种，即地理坐标
系和投影坐标系。
• 地理坐标系（球面坐标系）是以经纬度为
单位的地球坐标系统，它有2个重要部分 ，即地球椭球体（spheroid）和大地基准 面（datum）。 - 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参 考椭球间的相对位置关系（3个平移，3 个旋转，1个缩放），可以用其中3个、 4个或者7个参数来描述它们之间的关系 ，每个椭球体都对应一个或多个大地基 准面。
- 1-基于影像自带地理定位文件几何校正\ASAR
ENVI/IDL
GLT几何校正
• GLT几何校正法利用输入的几何文件生成一个地理位
置查找表文件（geographic lookup table，GLT）， 从该文件中可以了解到某个初始像元在最终输出结果 中实际的地理位置。
• 地理位置查找表文件是一个二维图像文件，文件中所
QuickBird
WorldView-1/2 GeoEye-1 KOMPSAT-2 SPOT5 Level 1A and 1B RapidEye
RPC
RPC RPC RPC Pushbroom Sensor RPC
RPC文件(.rpb)
RPC文件(.rpb) RPC文件(.pvl/.rpc) RPC文件(. rpc) 星历参数文件 (METADATA.DIM) 存在metadata文件中ENVI/IDL
裁剪、镶嵌
• 掌握了Image
to Map的几何校正方法
• 掌握了ENVI下通过键盘输入地面控制点坐标数据
的几何校正操作：
- 主菜单->Map->Registration->Select
GCPs:Image
to map
• 掌握了绘制感兴趣区ROI，以及利用ROI裁剪图像 • 掌握了基于地理坐标的图像镶嵌操作
包含两个波段：地理校正影像的行和列，文件对应的 灰度值表示原始影像每个像素对应的地理位置坐标信 息，用有符号整型储存，它的符号说明输出像元是对 应于真实的输入像元，还是由邻近像元生成的填实像 元（infill pixel）。符号为正时说明使用了真实的 像元位置值；符号为负时说明使用了邻近像元的位置 值，值为0说明周围7个象元内没有邻近像元位置值。
• Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是LPGS
格式的L1T级别格式，已经经过一定的几何校正和 DEM校正，使用UTM WGS84的坐标系统。
• 要做TM多光谱数据和SPOT
PAN数据的融合，前提 是两景影像得互相配准，所以需要以正射校正后 的SPOT PAN为基准，配准TM影像
ENVI/IDL
ENVI/IDL
3.5 SPOTPAN正射纠正——比例尺变化
• 在所有的摄影影像中都会发生
房子的宽度 = 8m
2 cm
比例尺为 1:400
6 cm
比例尺为 1:133
影像的各处比例尺是不相同的
ENVI/IDL
3.5 SPOTPAN正射纠正——比例尺变化
• 在影像的铅直方向也有同样的影响
房子的宽度是恒定的 (8m), 而在影像上的体现却各有 不同, 这说明各处的比例尺是变化的
ENVI/IDL
练习3
• 内容：
- 扫描地形图的几何校正
• 数据：
- 2-DRG几何校正
ENVI/IDL
练习4
• 内容：
- 扫描地形图外边框裁切
• 数据：
- 3-DRG外边框裁切
ENVI/IDL
练习5
• 内容：
- 扫描地形图镶嵌
• 数据：
- 4-DRG图像镶嵌
ENVI/IDL
本节收获
• 掌握了扫描地形图的预处理，包括几何校正、ROI
ENVI/IDL
3.4扫描地形图的处理
• 扫描地形图是我们常用的标准参考源 • 图上有公里网，从公里网上读取的坐标信息可直
接用于几何校正
• 外围有边框，在做多个地形图镶嵌时候，会发生