多波段遥感图像彩色合成处理解析
遥感波段合成
遥感波段合成是指将多光谱遥感影像的各个波段进行组合，以生成具有丰富地物信息和高空间分辨率的彩色影像。
波段合成有助于提高遥感图像的解译能力和视觉效果，从而更好地分析和识别地物特征。
常用的遥感波段合成方法包括真彩色合成、假彩色合成和伪彩色合成。
1. 真彩色合成：真彩色合成是指将遥感影像的三个波段分别赋予红、绿、蓝色，生成与实际地物颜色一致的彩色影像。
这种方法适用于非遥感应用专业人员使用，可以直观地反映地物的真实色彩。
例如，将RGB波段分别赋予3、2、1波段，可以得到自然彩色合成图像。
2. 假彩色合成：假彩色合成是指将多波段单色影像合成为假彩色影像。
这种方法可以通过任意选择三个波段进行合成，以增强地物信息的表达。
例如，对于Landsat影像，可以选择4、3、2波段进行假彩色合成。
3. 伪彩色合成：伪彩色合成是通过将多个波段的光谱信息进行组合，生成具有不同颜色特征的影像。
这种方法通常用于提取和显示地物的特定属性，如植被、水体、土壤等。
例如，利用ENVI软件的Classification Raster Color Slices功能，可以对波段进行密度分割，生成伪彩色图像。
在实际操作中，常用的遥感波段合成软件有ERDAS IMAGINE和ArcGIS等。
通过这些软件，可以实现遥感影像的波段合成、图像处理和地物信息提取等功能。
遥感图像增强处理
第八章（4） 遥感图像增强处理一、彩色增强处理彩色合成变换：加色法密度分割：单波段的彩色：密度分割IHS 变换（一）彩色合成多波段彩色合成：利用计算机将同一地区三个波段的影像，分别赋予红、绿、蓝三原色，进行单基色变换（色阶），然后使各影像准确套合叠置显示，依照彩色合成原理，构成彩色合成影像。
分类：假彩色合成、真彩色合成真彩色合成：当三幅影像的工作波段分别为红、绿、蓝时，同时分别对应赋予红色、绿色、蓝色，合成后的影像十分接近自然界的色彩，称为真彩色合成。
假彩色合成：（重点看）各工作波段被赋予的颜色，与波段所代表的真实颜色不同，合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成标准假彩色合成：1、近红外波段赋予红色、红光波段赋予绿色，绿光波段赋予蓝色。
2、针对TM 影像的7个波段：第2波段是绿色波段、第3波段是红色波段、第4波段是近红外波段当4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色时，这一合成方案称为标准假彩色合成（二）假彩色密度分割单波段的假彩色密度分割：将单波段影像的像元值从小到大按照某种标准划分等级，每一级别赋予一种颜色，最终影像表现为彩色，这些色彩是人为加上的，与地物的天然色彩不一定相同，称为假彩色密度分割。
等密度分割：对像元数值从小到大划分为n 级，各级内含有的像元数大致相等时，称为等密度分割。
（三）IHS 变换HSI 代表色调、饱和度和明度（hue ，saturation,intensity ）。
色彩模式可以用近似的颜色立体来定量化。
定义：IHS 变换是RGB 颜色系统与HIS 颜色系统之间的变换。
具体方法 ：令IRIGIB ,下标max 为R ，G ，B 中最大值，下标min 为R ，G ，B 中最小值， IRIGIB 和Ｓ均为0-1的实数，Ｈ为0-360的实数。
则有明度： 2/)(min max I I I +=饱和度：5.0≤I )/()(min max min max S S S S S +-=5.0>I )11/()(min max min max S S S S S -+--=色调：min max H H H -=∆如果max H H R =，则]/)[(60H H H H B G ∆-=，位于黄和品红之间如果max H H G =，则]/)(2[60H H H H R B ∆-+=，位于青和黄之间如果max H H B =，则 ]/)(4[60H H H H G R ∆-+=，位于品红和蓝之间二 、光谱增强处理（一）反差增强线性变换，非线性变换，直方图增强⏹ 通过修改各种像元值来改善影像对比度，从而改变影像质量的处理方法。
多波段遥感图像彩色合成处理解析
多波段遥感图像彩色合成处理解析【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。
【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法0 引言彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。
本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。
1 授课内容假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。
1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据）图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。
1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。
图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据）图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。
工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。
实验二、遥感图像增强(彩色合成、假彩色密度分割、波段运算)
实验二、遥感图像增强（彩色合成、假彩色密度分割、波段运算）一、彩色合成将不同波段的影像分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。
如分别赋予TM图像2，3，4波段色彩R，G，B；1. 从 Available Bands List 内，选择“RGB Color” 切换按钮。
2. 在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名（或在每个R、G 或 B 波段使用切换按钮）。
3. 一旦波段名导入到标签为“R:”、“G:”、“B:” 的文本框中，点击“Load RGB” 来显示彩色合成图像。
二、假彩色密度分割将亮度值等间隔分割分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。
如分别赋予TM图像2波段亮度值0-9赋予R，10-19赋予G ，20-29赋予Y等。
1. 在主图像窗口，选择 overlay > Density Slice. 将出现 #n Density Slice对话框（其中“#n” 是用于启动功能的显示号）在“Defined Density Slice Ranges” 下列有八个系统默认范围。
这些范围由滚动窗口计算的最小值和最大值来限定，并显示在“Min” 和“Max” 文本框中。
2. 在适当的文本框中输入所需要的最小和最大值，来改变密度分割的范围。
· 要重新设置数据范围到初始值，点击“Reset”。
3. 通过选择对话框时底部“Windows” 傍所需要的复选框，来选择是否将密度分割颜色应用到图像窗口、滚动窗口或这两个窗口。
4. 点击“Apply” ，将系统默认的范围和颜色应用于图像上。
· 要编辑数据范围：A. 选择一个数据范围，并点击“Edit Range” 来改变范围值或颜色。
B. 当出现 Edit Density Slice Range 对话框时，输入所需要的最小和最大值，并从“Color” 菜单中选择一种颜色。
C. 点击“OK” ，执行改变“Defined Density Slice Ranges” 列表中的范围。
遥感图像处理
2.多波段彩色变换 根据加色法彩色合成原理，选择遥感影像的某 三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，就 可以合成彩色影像。 根据原色的选择与原来遥感波段所代表的真实 颜色是否相同，可分为真彩色合成和假彩色合 成。
彩色合成的原理图
反射率ρ/%
λ
真彩色图像
真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。 利用数字技术合成真彩色图像时，是把红色波段的影像 作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合 成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像 中的蓝色分量进行合成的结果。 如TM321分别用RGB合成的图像。
多波段影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩 色影像能否显示较丰富的地物信息或突出某一方面的信 息。以陆地卫星Landsat的TM影像为例，TM的7个波段 中，第2波段是绿色波段（0．52～0．60μm），第4段 波段是近红外波段（0．76～0．90μm。当4，3，2波段 被分别赋予红、绿、蓝色时，即绿波段赋蓝，红波段赋 绿，红外波段赋红时，这一合成方案被称为标准假彩色 合成，是一种最常用的合成方案。
1.单波段彩色变换
单波段黑白遥感图像可按亮度分层，对每层赋予不同的色彩， 使之成为一幅彩色图像。这种方法又叫密度分割，即按图像的密度 进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不同。例如，亮度0～ 10为第一层，赋值1，11～15为第二层，赋值2，16～30为第三层， 赋值3，等等，再给1，2，3等分别赋不同的颜色，于是生成一幅彩 色图像。目前计算机显示彩色的能力很强，理论上完全可以将256 层的黑白亮度赋予256种彩色，因此彩色变换很有前景。 对于遥感影像而言，将黑白单波段影像赋上彩色总是有一定目 的的，如果分层方案与地物光谱差异对应得好，可以区分出地物的 类别。例如在红外波段，水体的吸收很强，在图像上表现为接近黑 色，这时若取低亮度值为分割点并以某种颜色表现则可以分离出水 体；同理砂地反射率高，取较高亮度为分割点，可以从亮区以彩色 分离出砂地。因此，只要掌握地物光谱的特点，就可以获得较好的 地物类别图像。当地物光谱的规律性在某一影像上表现不太明显时， 也可以简单地对每一层亮度值赋色，以得到彩色影像，也会较一般 黑白影像的目视效果好。
遥感影像中的真、假彩色合成及伪彩色等
聊一聊遥感影像中的真彩色、假彩色及伪彩色真彩色不是和肉眼一致吗？为什么还会有假彩色、伪彩色呢？【基本认知】➢遥感影像有黑白和彩色之分黑白影像是根据物体的灰度不同而呈现的，一般建筑物为灰白色，而草地和森林颜色较深遥感彩色影像又有真彩色和假彩色之分✧真彩色影像上地物颜色能够真实反映实际地物的颜色特征，符合人的认知习惯✧假彩色影像上，草、树和庄稼覆盖地区通常为红色，而水是灰色和蓝色的，城市是蓝灰色的【何为图像的彩色显示】遥感数据是直接从遥感器得到的数字数据的罗列。
为了使其内容直观易懂，彩色显示是非常重要的技术，彩色显示有两种方法：①把多个波段的图像分别赋予一种原色而进行显示的彩色合成法对一幅黑白图像的灰阶赋予颜色的假彩色（伪彩色）显示法彩色合成【基本概念】从通过滤光片、棱镜、衍射光栅等分光而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成，根据三原色的对应方式不同，可以得到不同的彩色合成图像。
1）真彩色合成在通过对应于三原色蓝、绿、红的滤光片而拍摄的三张多波段图像上，如果使用同样的三原色滤光片进行合成，就可以得到接近天然色的颜色，即为真彩色合成。
2）假彩色合成通常的遥感图像不一定是在分解为三原色的滤光片的波长范围内拍摄的，多数场合是使用了人眼看不见的红外波段，因为这种图像的彩色合成已经不是天然色彩了，所以称为假彩色合成。
3）红外彩色合成在遥感中，多采用对近红外区赋予红色，对红色的波长区赋予绿色，对绿色的波长区赋予蓝色，称为红外彩色合成。
彩色合成法可应用于从不同的遥感器中获得的图像显示，例如，通过把空间分辨率高的黑白图像和空间分辨率低的多波段图像进行彩色合成，就可以做出空间分辨率高且具有多波段信息的图像，这对于图像判读是非常有效的。
伪彩色显示（又称密度分割）把一张黑白图像的灰阶分为若干等级，在每个等级上赋予颜色，就成为最简单的伪彩色显示【总结】✧真彩色：R G B三波段的合成显示图✧假彩色：任意三个波段的合成显示图✧伪彩色：只含有一个任意波段的图像显示假彩色也好，伪彩色也罢，都是为了增加遥感影像的可读性。
遥感图像处理中的多波段数据融合技术的使用注意事项
遥感图像处理中的多波段数据融合技术的使用注意事项遥感图像处理是一门应用广泛的技术，对于各种资源调查、环境监测、城市规划等领域都有着重要作用。
多波段数据融合技术是遥感图像处理的重要组成部分，它可以提高图像的空间分辨率和光谱信息，进一步增强图像的细节和分类精度。
然而，在使用多波段数据融合技术时，我们需要注意以下几个方面。
首先，要了解不同波段的特性。
在遥感图像处理中，不同波段的图像拥有不同的信息内容和特征。
例如，红外波段可以用于检测植被的健康状况，而可见光波段则可以提供更多的形态和颜色信息。
因此，在进行多波段数据融合时，我们需要了解每个波段所携带的信息，并根据任务需求选择合适的波段进行融合。
其次，要选择适当的融合方法。
多波段数据融合技术有许多不同的方法，包括基于像素、基于变换和基于特征的方法等。
不同的方法适用于不同的图像类型和任务需求。
例如，基于像素的方法适用于高光谱图像的融合，而基于变换的方法则适用于红外和可见光图像的融合。
因此，在选择融合方法时，需要考虑图像类型、数据质量和任务要求，选择最适合的方法。
另外，要合理处理图像的配准问题。
在多波段数据融合过程中，由于不同波段的图像具有不同的传感器和视角，会导致图像之间存在位置和尺度的差异。
因此，需要进行图像的配准，保证不同波段的图像在空间上对应一致。
常用的配准方法包括基于特征点的配准和模型转换法等。
配准完成后，才能进行准确的多波段数据融合。
此外，要注意融合后图像的质量评估。
多波段数据融合后的图像质量是评估融合效果的关键指标。
常用的图像质量评估指标包括信噪比、均方误差和相关系数等。
通过对融合后图像的质量进行评估，可以判断融合方法的效果，并对其进行优化和改进。
最后，要考虑多波段数据融合的应用场景。
多波段数据融合技术可以应用于不同领域的遥感图像处理，如土地利用分类、环境监测和自然灾害评估等。
在针对不同应用场景进行多波段数据融合时，需要充分了解任务需求，明确融合后图像的目标和要求，提高融合结果的适用性和实用性。
遥感图像处理彩色合成
4 0.76-0.90
30
近红外波段 对绿色植物类别差异
最敏感
5 1.55-1.75
30
中红外波段 植物和土壤水分敏感
6 10.4-12.5 120 热红外波段
热辐射敏感
7 2.08-2.35
30
中红外波段
岩石、矿物敏感
精品课件
TM真彩色合成方案？
精品课件
TM假彩色合成
精品课件
◦ TM标准假彩色合成：当TM4、3、2波段分 别赋予红、绿、蓝色时，这一合成被称为 标准假彩色合成。
精品课件
二、TM彩色合成
彩色合成：依照加色法彩色合成原理，选择 遥感影像的某三个波段，分别赋予红、绿、 蓝三原色，合成彩色影像。
遥感图像具体怎样用遥感数据 对应RGB模型进行彩色显示？
精品课件
TM4
R
TM3
G
TM2
B
精品课件
TM4
R
TM3
G
TM2
B
遥感图像彩色合成
精品课件
二、TM彩色合成
真彩合成：依照加色法彩色合成原理，选择 遥感影像的红、绿、蓝波段，分别赋予红、 绿、蓝三原色，合成彩色影像。
精品课件
假彩合成：依照加色法彩色合成原理，选择 遥感影像的任意三个波段，分别赋予红、绿、 蓝三原色，合成彩色影像。
精品课件
TM影像
波 波长um 分辨率m 光谱信息 段
1 0.45-0.52
30
蓝0
绿波段
绿色植物反射峰
3 0.63-0.69
30
红波段
叶绿素主要吸收带
精品课件
遥感图像处理-彩色合成
颜色模型 TM (Thematic Mapper)彩色合成
Landsat7ETM多波段合成解析
Landsat7ETM多波段合成解析ETM+遥感不同波段的用途（转）ETM+ 各个波段的特征B1 为蓝色波段，该波段位于水体衰减系数最小的部位，对水体的穿透力最大，用于判别水深，研究浅海水下地形、水体浑浊度等，进行水系及浅海水域制图；B2 为绿色波段，该波段位于绿色植物的反射峰附近，对健康茂盛植物反射敏感，可以识别植物类别和评价植物生产力，对水体具有一定的穿透力，可反映水下地形、沙洲、沿岸沙坝等特征；B3 为红波段，该波段位于叶绿素的主要吸收带，可用于区分植物类型、覆盖度、判断植物生长状况等，此外该波段对裸露地表、植被、岩性、地层、构造、地貌、水文等特征均可提供丰富的植物信息；B4 为近红外波段，该波段位于植物的高反射区，反映了大量的植物信息，多用于植物的识别、分类，同时它也位于水体的强吸收区，用于勾绘水体边界，识别与水有关的地质构造、地貌等；B5 为短波红外波段，该波段位于两个水体吸收带之间，对植物和土壤水分含量敏感，从而提高了区分作物的能力，此外，在该波段上雪比云的反射率低，两者易于区分，B5 的信息量大，应用率较高；B6 为热红外波段，该波段对地物热量辐射敏感，根据辐射热差异可用于作物与森林区分、水体、岩石等地表特征识别；B7 为短波外波段，波长比B5 大，是专为地质调查追加的波段，该波段对岩石、特定矿物反应敏感，用于区分主要岩石类型、岩石水热蚀变，探测与交代岩石有关的粘土矿物等；B8 为全色波段（Pan），该波段为 Landsat-7 新增波段，它覆盖的光谱范围较广，空间分辨率较其他波段高，因而多用于获取地面的几何特征。
波段组合：TM321（RGB）：均是可见光波段，合成结果接近自然色彩。
对浅水透视效果好，可用于监测水体的浊度、含沙量、水体沉淀物质形成的絮状物、水底地形。
一般而言：深水深兰色；浅水浅兰色；水体悬浮物是絮状影象；健康植被绿色；土壤棕色或褐色。
可用于水库、河口及海岸带研究，但对水陆分界的划分不合适。
遥感图像颜色增强处理(彩色变换)综述
1）RGB to HSV
2）HSV to RGB
3）RGB to HLS
4）RGB to HSV（ＵＳＧＳ）
谢谢大家！
波 段 3-2-1
合 成
二.假彩色合成
由于多波段摄影中，一副图像多不是三原 色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的 红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合 成称假彩色合成。 假彩色增强目的： 使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特 的彩色环境中，从而更受人注目；
使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色，以 提高对目标的分辨力。
图像颜色增强处理 （彩色变换）
彩色变换目的 ：通过对图像色彩空间的变换，
突出图像的有用信息，扩大不同影像特征之间差别，
提高对图像的解译和分析能力。
彩色变换分类：
真彩色合成
假彩色合成
密度分割和伪彩色增强
色彩模型变换
一.真彩色合成
所谓真彩色合成就是在通过红、绿、 蓝三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三 张图像上，若使用同样的三原色进行合成， 可得到接近天然色的颜色。
标准假彩色合成(4-3-2)Biblioteka 4-5-3波段合成的假彩色图像
三.密度分割和伪彩色增强
将一幅图像的整个亮度值变量，按照某 一定量分割为若干等量间隔，每一间隔赋予 一种颜色，以此控制成像系统的彩色显示， 就可得到一幅假彩色密度分割图像。
四.色彩模型变换
图像融合
Transform——ImagSharpening——HSV
envi彩色变换的原理
envi彩色变换的原理
envi软件中的彩色变换原理涉及到遥感影像处理和显示的技术。
在遥感影像中，通常会使用多光谱或高光谱数据，每个波段对应不
同的光谱信息。
彩色变换的目的是将这些波段的信息组合成彩色图像，以便更直观地观察地物的特征。
在ENVI软件中，彩色变换的原理通常涉及到将不同波段的数据
赋予不同的颜色通道，比如红、绿、蓝通道。
常见的彩色变换包括RGB合成、主成分分析（PCA）、假彩色合成等。
其中，RGB合成是
最常见的一种彩色变换方法，它将遥感影像的不同波段数据分别赋
予红、绿、蓝通道，形成彩色图像。
在这个过程中，ENVI软件会根据用户选择的彩色合成方法，将
不同波段的数据进行线性组合或者其他数学运算，以生成彩色图像。
这样，用户就可以通过观察彩色图像来更直观地了解遥感影像中的
地物信息。
总的来说，ENVI软件中彩色变换的原理是基于遥感影像数据的
不同波段信息，通过合成彩色图像来更直观地展示地物特征，帮助
用户进行遥感影像的分析和解译。
landsat8遥感影像多波段合成原理
landsat8遥感影像多波段合成原理
Landsat 8遥感影像由多个波段的数字图像组合而成。
每个波段捕捉了不同的电磁波长范围，包括可见光、近红外和热红外等。
合成多波段影像的原理是将不同波段的图像叠加在一起，形成一个新的图像，该图像包含了原始图像中所有波段的信息。
这个过程可以使用不同的合成方法，包括RGB合成、色彩增强和索引合成等。
在RGB合成中，将选定的三个波段（通常是红、绿和蓝）分别分配给红、绿和蓝色通道，然后将它们合成为一幅彩色图像。
这样可以模拟人眼对于颜色的感知，显示出真实感较强的图像。
色彩增强是一种通过调整图像对比度和亮度来增强图像细节和特征的方法。
这种方法可以采用各种算法和滤波器来改善图像的品质和可视化效果。
索引合成是在图像中创建一种代表特定地物或地貌特征的指数，用于监测和分析目标。
常见的索引包括植被指数（如NDVI）、水体指数（如NDWI）和土壤湿度指数（如NDMI）等。
索引合成可以帮助研究人员和决策者更好地理解土地利用、植被生长、水资源分布等环境变化。
综上所述，利用不同的合成方法，可以将Landsat 8遥感影像的多个波段合成为一幅图像，以提供更全面、更准确的信息用于地表监测、环境研究和资源管理等
应用。
遥感图像处理彩色合成
二、TM彩色合成
彩色合成：依照加色法彩色合成原理，选择 遥感影像的某三个波段，分别赋予红、绿、 蓝三原色，合成彩色影像。
遥感图像具体怎样用遥感数据 对应RGB模型进行彩色显示？
TM4
R
TM3
G
TM2
B
TM4
R
TM3
G
TM2
B
遥感图像彩色合成
二、TM彩色合成
真彩合成：依照加色法彩色合成原理，选择 遥感影像的红、绿、蓝波段，分别赋予红、 绿、蓝三原色，合成彩色影像。
TM4、3、2合成
在标准假彩色合成影 像上，植被一般呈现 什么颜色？为什么？
植 被
思考
（1）以TM影像为例，如果要在影像上要突出 水系以红色、植被以绿色为最佳的话，可以采用哪 种方式组合?
参考资料
《环境遥感》，王桥，杨一鹏等编，科学出版社。P187、 P418。
地理空间数据云。
4 0.76-0.90
30
近红外波段 对绿色植物类别差异
最敏感
5 1.55-1.75
30
中红外波段 植物和土壤水分敏感
6 10.4-12.5 120 热红外波段
热辐
岩石、矿物敏感
TM真彩色合成方案？
TM假彩色合成
◦ TM标准假彩色合成：当TM4、3、2波段分 别赋予红、绿、蓝色时，这一合成被称为 标准假彩色合成。
遥感图像处理-彩色合成
颜色模型 TM (Thematic Mapper)彩色合成
课前准备
了解TM影像不同波段光谱特征。 了解加色法原理。 了解水体和植被的光谱特征 。
一、颜色模型—红、绿、蓝（RGB）
加色法原理
三原色： 红、绿、蓝
✓红＋绿＝黄 ✓红＋蓝＝品红 ✓蓝＋绿＝青 ✓红＋蓝＋绿＝白
实验001ENVI基本介绍、彩色合成、假彩色密度分割、波段运算
为什么要进行遥感图像处理？遥感影像表征了地物波谱辐射能量的空间分布，辐射能量的强弱与地物的某些物性相关。
现代遥感技术获取的资料容纳了大量的信息,如果我们仅用传统的目视解译方法进行解译,必然造成很大的浪费。
为了挖掘遥感资料的信息潜力,提高解译效果,必须用先进技术方法对原始影像进行一系列处理—图像处理，使影像更为清晰，目标物体的标志更明显突出，易于识别。
影像处理虽然未增加影像的信息量，但改善了影像解译的条件，提高了可辨性，是遥感影像分析研究的一种有效手段。
遥感图像处理有哪些内容？遥感图像处理的内容包括：图像复原,图像增强和图像分类。
图像复原（又称预处理）是指借助某些方法,改正成像过程中因仪器性能弱点和大气干扰等因素所导致的误差,并期望使图像失真缩小到最低程度。
图像复原主要进行几何校正、大气校正、辐射校正、扫描线脱落和错位校正。
图像增强是指利用光学仪器或电子计算机等手段,改变图像的表现形式和影像特征,使图像变得更加清晰可判,目标物更加突出易辨。
图像分类则是通过电子计算对遥感图像上的目标进行自动识别和类型划分，直接得到解译结果。
关于ENVIENVI（The Environment for Visualizing Images）是美国RSI（Research System INC.）公司开发的一套功能齐全的遥感图像处理系统，是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
获2000年美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。
强大的影像显示、处理和分析系统ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、IKONOS、SPOT, RADARSAT, NASA, NOAA, EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。
多波段图像融合技术在遥感中的应用研究
多波段图像融合技术在遥感中的应用研究一、前言遥感技术是一项基于授时卫星和航天器，利用遥感探测器采集地球表面物质信息并进行加工处理和分析判断的技术，被广泛应用于环境监测、资源调查、气象预报等领域。
多波段图像融合技术是将多个波段的遥感图像融合成一个具有高时空分辨率的图像，提高了遥感图像的准确性和可信度，具有广泛的应用价值。
本文将介绍多波段图像融合技术在遥感中的应用研究。
二、多波段图像融合技术概述多波段图像融合技术是指将多个波段的遥感图像融合成一个具有高时空分辨率的图像。
根据波段的选择，多波段图像融合可以分为可见光与红外融合、多光谱融合、双偏振融合等多个方向。
融合技术的核心是对图像信息进行融合，既考虑到信息的增益，也考虑到融合后的图像质量和准确性。
多波段图像融合技术主要包括以下步骤：1、采集多个波段的遥感图像；2、对采集的遥感图像进行预处理和配准；3、选择合适的融合算法进行图像融合；4、进行后处理和评价，得到融合后的高质量遥感图像。
三、多波段图像融合技术在遥感中的应用多波段图像融合技术在遥感中的应用非常广泛，主要应用在以下几个领域：1、农业资源调查农业资源调查需要对农田进行精细化管理，包括土质分析、生物质分析等。
多波段图像融合技术可以采集更多、更准确的信息，针对不同的病虫害、草地质量等问题进行对策制定和精准施肥，提高农业生产效益和资源利用效率。
2、城市规划和环保城市规划和环保需要进行高精度的遥感测绘，以获取城市地形、地貌、植被、交通道路等信息，同时还需要进行环境监测，提高城市环境的质量。
多波段图像融合技术可以获取更为准确的城市地貌和路网信息，有助于地面工程设计的制定和城市规划的优化。
3、国土资源调查和开发利用国土资源调查和开发利用需要对资源的分布、类型、质量等关键信息进行准确获取。
多波段图像融合技术可以获取更丰富的地理信息，有助于地质资源的整合和科学利用。
四、多波段图像融合技术存在的问题和发展趋势虽然多波段图像融合技术已经得到了广泛的应用，但是仍然存在一些问题，如选择合适的融合算法、遥感数据量的限制等，这些问题需要及时解决。
rs假彩色合成波段运算实验报告
rs假彩色合成波段运算实验报告实验目的本实验旨在通过遥感数据的假彩色合成技术，实现对多波段遥感图像的处理和分析，进一步加深对遥感技术的理解和应用。
实验原理假彩色合成技术是一种将不同波段的遥感图像合成为一幅彩色图像的方法，常用于传统的彩色遥感图像的制作和分析。
假彩色合成的基本原理是利用红、绿、蓝三种基本颜色来表示不同波段的信息，从而产生一幅视觉效果更好的彩色遥感图像。
在多波段遥感图像的假彩色合成中，通常使用红、绿、蓝三个波段来表示不同的信息。
其中，红波段表示热量和植被的生长状态，绿波段表示植被覆盖度和生长情况，蓝波段则主要用于反映水体和云层等物体。
实验步骤本实验使用ENVI软件进行假彩色合成波段运算。
具体步骤如下：1. 打开ENVI软件，选择“File”中的“Open File”选项，打开要进行假彩色合成的多波段遥感图像。
2. 在ENVI中，选择“Raster”菜单中的“Data Manager”选项，打开数据管理器。
3. 在数据管理器中，选择需要进行波段运算的多波段遥感图像，右击鼠标，在弹出的菜单中选择“New Band Math”选项，打开波段运算窗口。
4. 在波段运算窗口中，选择“Band math formula”选项，输入波段运算公式。
公式的输入格式为：“新波段=常数*波段+常数*波段+常数*波段”等形式。
5. 在波段运算窗口中，选择“Output file”选项，设置输出文件的路径和文件名。
6. 点击窗口底部的红色运算符号，开始进行波段运算。
7. 运算完成后，在ENVI中选择“File”中的“Open File”选项，打开运算后的结果文件。
8. 在ENVI中，选择“Display”菜单中的“Color Composite”选项，打开彩色合成窗口。
在彩色合成窗口中，选择红、绿、蓝三个波段，并设置各波段的权重和颜色表。
9. 点击窗口底部的“Apply”按钮，完成彩色合成。
实验结果本实验以Landsat8遥感图像为例，进行假彩色合成波段运算。
遥感图像处理彩色合成
实际案例分析和讨论
结果展示
展示合成后的彩色图像，并讨论不同波段组合对合成效果的影响 。
案例二
基于ERDAS Imagine的遥感图像变化检测
问题描述
给定两幅不同时相的遥感图像，需要检测地物变化情况。
实际案例分析和讨论
解决方案
利用ERDAS Imagine中的变化检测工具，对两幅图像进行配准和预处理后，选择合适的变化检测方法（如差值 法、比值法等）进行检测。
噪声去除与增强处理
噪声去除
采用滤波等方法去除遥感图像中的随机噪声，提高图像质量。常用方法包括中 值滤波、高斯滤波等。
增强处理
通过拉伸图像对比度、直方图均衡化、锐化等方法，增强遥感图像中的有用信 息，改善图像的视觉效果和分析精度。
04
基于多源数据的彩色合成策略
多源数据融合原理及优势
原理
利用不同传感器或同一传感器不同波 段获取的数据，通过一定的算法和处 理流程，将它们融合成一幅新的图像 ，以提高图像的空间分辨率、光谱分 辨率或时间分辨率。
数据导入和显示
介绍如何在ERDAS Imagine 中导入遥感图像数据，并进 行基本的图像显示和浏览操 作。
图像预处理
演示如何进行图像预处理， 包括辐射定标、大气校正、 几何校正等。
空间分析
介绍常用的空间分析方法， 如叠加分析、缓冲区分析等 ，并演示如何在ERDAS Imagine中实现这些操作。
定制和二次开发
演示如何利用ERDAS Imagine提供的API和脚本语 言进行定制和二次开发。
实际案例分析和讨论
案例一
基于ENVI的遥感图像彩色合成
问题描述
给定一幅多光谱遥感图像，需要进行彩色合成以更好地解译地物信 息。
波段 彩色
波段彩色合成是一种遥感影像处理方法，可以将不同波段的数据通过一定的组合方式生成彩色图像。
通常，彩色合成需要将三个波段的数据分别赋予红、绿、蓝三种颜色，从而生成具有彩色信息的图像。
常见的波段彩色合成方法包括：
真彩色合成：将3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，获得自然彩色合成图像，图像的色彩与源地区或景物的实际色彩一致。
这种方法适用于浅海探测、作图以及非遥感应用专业人员使用。
标准假彩色合成：将4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，标准假彩色图像中的植被显示为红色，可突出体现植被特征，常应用于提取植被信息。
此外，根据不同需求，还可以通过调整波段组合方式和设置阈值等方法来优化彩色合成效果。
例如，可以通过增加或减少波段数量来突出或减少特定地物特征的表现；或者通过调整各波段的权重和亮度值来增强或减弱特定颜色或地
物特征的表现。
总之，波段彩色合成是一种基于多波段数据融合的遥感影像处理方法，可以生成具有丰富颜色信息的图像，有助于遥感应用中的地物识别、分类和监测等任务。
编程实现遥感图像彩色合成
编程实现遥感图像彩色合成一、实验目的了解图像彩色合成的分类以及它们的特点，掌握真彩色、假彩色和伪彩色合成的基本原理和具体操作。
二、实验要求实现对单波段图像进行伪彩色合成，对多波段图像进行真彩色和伪彩色和合成。
三、实验原理1. 伪彩色合成：把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，然后进行彩色图像显示的方法，可通过密度分割法实现；2. 假彩色合成：选择多波段图像中的任意三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，在屏幕上合成彩色图像的方法，其中标准假彩色选择的三个波段是近红外、绿、蓝波段；3. 真彩色合成：彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或近似，得到的图像的颜色与真彩色近似。
四、实验思路五、实验步骤1.新建项目文件：本实验选用的语言是C#，开发工具是VisualStudio2010，通过“文件—新建—项目—C#—Windows 窗体应用程序”,命名“彩色合成”即可；2.编写代码：代码的功能模块，方法可根据实验方法的流程组织，具体如下： (1).编写读取头文件代码：直接导入已有的“.cs ”类文件即可；(2).编写读取图像数据代码：直接载入前面实验已有的“.cs ”类文件即可；(3).编写灰度拉伸代码：灰度拉伸有很多中这里采用最简单的线性拉伸方式，公式为G=Gmin+(Gmax-Gmin)*(F-Fmin)/(Fmax-Fmin) F 、G 分别表示原始图像数据和原始图像数据，由于在“绘制直方图”实验中已有该代码，直接载入即可；(4).绘制图像代码：这里我采取的是BMP 图像格式来显示图像文件可直接调用C#里的相关方法将字节数据显示为图像，具体代码见后文；3.调试编译：通过VS2010断点等调试工具，可查看、排除程序错误，无语法、逻辑错误后，编译生成程序文件即可；4.运行程序查看结果：运行程序，加载实验数据，进行彩色合成，然后再通过ENVI 的RGB 显示方式，显示图像，对比看是否准确；六、 结果与分析1.结果(1)、真彩色合成(2).假彩色合成2.总结分析(1).真彩色合成图像，颜色接近自然色，容易识别地物；(2).标准假彩色合成可以凸显植被（红色）、水体（黑色或蓝色）、城镇（深色）等信息。
遥感数据处理真彩色合成方法
真彩色合成方法GF_1数据
1数据RPC校正
ENVI进行波段运算Basic Tools→Band Math输入运算表达式：两种方法：方法一、((fix(b1)+b2+b3)/3) 其中b1对应
Band2、b2对应Band3、b3对应Band4（分别为：绿波段、
红波段、近红外波段）。
方法二、使用Bandmath工具，
进行绿色波段的合成：Bandnew=a*Bgree+（1-a）*Bnir a
是权重值，取0~1这里使用bandmath的表达式为：
fix(b2*0.9+b4*0.1)，b2为绿波段，b4近红外。
2将算出来的绿单波段与数据进行波段合成Basic Tools→Layer Stacking数据成为五个波段
3添加入Arcgis中显示RGB波段选择为R：Red G：（Gree+Red+Nir）/3，band math B：Gree（B3、合成绿波段、B2），导出数据：输出栅格使用渲染器，压缩类型LZW 导出的数据为RGB真彩色三个波段
4用PS打开三个波段数据通过：曝光度、曲线、自然饱和度、色彩平衡、亮度对比度、色相饱和度等对图像进行调色直到满意为止，调好后合并可见图层，然后存储。
5在ArcCatalog中进行对数据计算统计值，构建金字塔压缩方式采用LZ77
6添加Arcgis中对数据进行定义投影根据数据原始投影进行计
算。
至此完成GF数据的遥感影像真彩色合成！！！。
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多波段遥感图像彩色合成处理解析【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。
【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法0 引言彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。
本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。
1 授课内容假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。
1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据）图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。
1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。
图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据）图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。
工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。
1.3 授课需特别讲明的问题1.3.1 光学和数字假彩色合成原理区别遥感图像彩色合成处理的对象或基础是多波段遥感图像，单波段图像是地物在此波长范围内的反射波谱特性的直观显示，关键是如何理解对模拟图像的光学图像处理时和对数字图像的计算机处理时不同显示方式的表象和实质。
光学图像处理：处理对象是模拟图像，每一单波段图像可视为一张像片或一张透明正片。
反射率高的地物在银盐感光材料的相纸上（正像）、（像片），银粒密度低，色调浅；在银盐感光材料的片基上（正像）、（透明正片），银粒密度低，透光率高；合成时混入所配的某一原色光的量多。
反射率低的地物在银盐感光材料的相纸上（正像）、（像片），银粒密度高，色调深；在银盐感光材料的片基上（正像）、（透明正片），银粒密度高，透光率低；合成时混入所配的某一原色光的量少。
数字图像处理：处理对象是数字图像，每一单波段图像可视为一个图层，如同透明正片。
反射率高的地物DN值高（透明正片透光率高），在显示器上亮度高，混入所赋的某一原色光量多。
反射率低的地物DN值低（透明正片透光率低），在显示器上亮度低，混入所赋的某一原色光量少。
光学处理直观形象易于理解，数字处理方便易行，但容易忽视原理和为什么，造成图像处理的盲目性、随意性，对处理结果无法做出科学解释。
授课过程中要注意讲明影像色调深浅与透明正片密度大小与透光率大小与单波段影像的DN 值高低的相关性。
1.3.2 标准假彩色合成波段选择原理。
标准假彩色合成选择的波段为近红外、红光、绿光，如本文中的MSS数据和TM数据，选择的波段为MSS 7（R）、MSS5（G）、MSS4（B）和TM4（R）、TM3（G）、TM2（B），都是由植被的波谱特征来决定的。
植被在摄影红外波段如MSS7、TM4反射率奇高，DN值高，在相应波段的图像上色调浅，混入所赋的某一原色光多，所以，在多波段遥感图像彩色合成时，为此波段图像所赋的原色光的颜色将成为合成图像的主导色。
MSS5和TM3都是红光波段植被的反射率低，处在红谷的位置，透光性不好。
MSS4和TM2都是绿光波段植被具有绿峰，反射率较高，图像密度较小，透光性较好。
大量的红光和少量的蓝光合成为非常偏红的品红色。
1.3.3 真彩色的原理TM3、TM2、TM1分别为红光、绿光、蓝光波段（图3），在彩色合成过程中恰好给予红、绿、蓝三原色，则原来是红色的地物还是红色，原来是绿色的地物还是绿色，原来是蓝色的地物还是蓝色，其合成色与地物原有颜色一致。
例如，原来是红色的物体，是因为其反射了红光看起来是红色，那么它在TM3红光波段的图像上反射率就会很高，图像色调很浅，透光性很好，给一束红光恰好能透过，地物看起来则为红色，恢复了地物原有的颜色，因此称TM3（R）、TM2（G）、TM1（B）为真彩色，就是进行了色彩还原的真彩色图像，这也是数字彩色摄影的基本原理。
1.3.4 模拟真彩色和真彩色之间的区别如：MSS5（R）、7（G）、4（B）彩色合成的植被绿色为模拟真彩色，而非真彩色，TM3（R）、TM2（G）、TM1（B）则为真彩色。
原因在于，MSS没有蓝光波段的像，缺少地物三原色的蓝光信息，因此无论怎样彩色合成都不会与地物真实颜色相一致。
图3 真彩色彩色合成（以植被为例，TM数据）1.4 举一反三讲解的内容前边已经把彩色合成的基本原理解释清楚，可以用提问的方式，由学生先观察、思考，然后再讲解，讨论完成本部分的几个问题。
1.4.1 植被的颜色为什么会不同实际生长的植被，由于一种植被处在不同的生长期，遭受的病虫害不同，其反射率也不同，所以图像的密度，透光性也不同，所以植被在标准假彩色合成图像上虽然都是非常偏红的品红色，但深浅也会相差很大，如健康茂盛——亮红，幼年——粉红，病害——暗红，成熟农作物—鲜红等。
基本的规律是植被生长的越好，反射率越高，就会越偏红。
不同的植被，如小麦、树木、灌木丛颜色会不同在讲解的遥感图像数据上找到相应的地物进行观察。
1.4.2 标准假彩色合成不同水质水体颜色变化特点彩色合成中，水体颜色的变化主要由水中所含物质来决定，课上以TM432洞庭湖为例讲解，水体当清而深时是黑色，因为水体在三个波段上的反射率都较低，红、绿、蓝三原色都不容易透出故为黑色；当水体中含泥沙时在TM3橙红光波段，TM2绿黄光波段，泥沙具有一定的反射率，增加绿、蓝光的透光率，合成为淡青色；有水藻时TM4摄影红外波段反射率大大增强，具有了植被的光谱特征，呈现出带红点、红晕的图像特征。
并可进一步为同学讲解水体污染监测，如赤潮。
1.4.3 云、雪、冰在TM432标准假彩色合成时是什么颜色云、雪、冰，因其在TM432三个波段反射率均较高，红、绿、蓝三原色光均能很好的透过来，加色法合成为白色。
1.4.4 当遇到我们没有讲过的地物时，如何分析其颜色注意为学生梳理思路，从地物的波谱曲线入手，结合遥感图像波段特征，按照图1、图2、图3的思路方法进行分析，即可得到答案。
1.5 相关作业草绘植被的反射波谱曲线。
结合多波段假彩色合成实验，综合分析植被在TM标准假彩色（模拟真彩色）图像上的色彩特征，并说明为什么？（提示：植被的反射波谱特性、ETM+各波段的工作波长、植被在不同波段图像上的色调、透明正片的影像密度或DN值、波段与三原色光组合、色光加法混合原理）2 授课方式在课上首先把一幅图像由灰度变为彩色的，勾起学生的好奇心，然后按照“理论+实验”、“提问+讨论”方式完成教学。
分别用光学图像处理方法和数字图像处理方法来实现。
光学图像处理方法，采用多光谱彩色合成仪（图4），在当今的数字化时代，各种传统的光学图像处理方法几乎都得以在计算机上实现，该仪器已少人问津，但对直观地理解彩色合成图像处理的原理还起着难以取代的作用，在这里仅作简要介绍，该实验选用的是MSS数据。
实验选择MSS7，MSS5，MSS4三个透明正片，图5（左）单波段图像，对应多光谱彩色合成仪的三个通道，以MSS7（R），MSS5（G），MSS4（B）的方式给三个透明正片配以红、绿、蓝三原色光，即出现图5（右）的彩色合成以后的图像。
当图像彩色合成实现后，以洞庭湖下方代表芦苇分布的品红色区域为例，按照图1的原理再强调一次原理，学生才会有眼见为实的感触。
多光谱彩色合成仪可以将三原色顺序以C32种组合调整顺序，除MSS7、5、4对应R、G、B为标准假彩色之外，其它组合——统称非标准假彩色合成，或直接称为彩色合成。
其中MSS5（R）、7（G）、4（B）被称为模拟真彩色。
数字图像处理，在计算机上，用ERDAS等遥感图像处理软件完成，选用TM、ETM+等数据均可。
彩色合成处理过程较简单，出现的效果需要依照图2和图3以及授课内容作出详细认真的讲解，并注意单独观察TM4（R），TM3（G），TM2（B）具有植被部位的透光性，分析透光性是否由其反射率来决定，透过的光根据加色法彩色合成原理，即得植被的颜色——品红色（图5）。
TM有7个波段，6波段为热红外图像不参与反射波谱特性图像的彩色合成，所以彩色合成选择TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7，6个波段完成，共有C种合成方案，老师再为学生演示TM3（R）、TM2（G）、TM1（B）彩色合成方案，并按照授课内容讲解，其余方案由学生自己操作，体会其中的原理，并总结颜色变化的原因，完成1.3的作业。
图5 洞庭湖TM432标准假彩色合成3 课程内容重难点分析本课程设计100分钟，70分钟讲解加演示，30分钟学生用ERDAS软件自己操作完成。
学生在操作的过程中需观察不同的彩色合成下地物颜色的变化，考虑为什么，并完成作业。
4 结论本设计将地物的波谱特性，图像的灰度，透明正片的透光率，多波段图像波段效应、三原色光原理，加色法色光混合原理全部融会贯通起来，使学生真正理解彩色合成的原理，并在实际工作中能灵活运用，如比值图像、主成份分析处理后的图像，也可以用本设计彩色合成原理来理解，只是失去了地物的波谱意义，体现的是其数学特征，由DN值来决定。
在实际教学中本设计教学效果非常好，所以将其总结成文。
【参考文献】[1]母国光，站元龄.光学[M].人民教育出版社，1978.[2]荆其诚，等.色度学[M].科学出版社，1979.[3]汤顺青.色度学[M].北京理工大学出版社，1990.[4]吕斯骅.遥感物理基础[M].商务印书馆，1981.[5]陈述彭.遥感大词典[M].科学出版社，1990.[6]朱亮璞.遥感地质学[M].地质出版社，1994.[7]霍宏涛.数字图像处理[M].机械工业出版社，2003.[8]安荣等，编著.ERDAS IMAGINE 遥感图像处理方法[M].清华大学出版社，2003.。