卫星遥感影像视觉效果增强模型及方法研究

合集下载

遥感影像纠正的方法与技巧

遥感影像纠正的方法与技巧随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域得到了广泛的应用。

遥感影像是通过卫星、飞机等远距离获取地面信息的一种重要手段。

然而，在获取遥感影像后，由于各种原因导致的图像扭曲、色差等问题是不可避免的。

因此，进行遥感影像纠正是必要的。

本文将介绍遥感影像纠正的常用方法与技巧。

一、几何校正方法几何校正是对遥感影像进行坐标、尺度和旋转方位的校正。

常见的几何校正方法有影像配准、地标匹配、插值等。

1. 影像配准影像配准是将待纠正影像与参考影像进行对比，通过匹配相同地物或地点的像素点，从而进行坐标转换。

常用的影像配准方法有基于特征点匹配和基于相位相关匹配两种。

基于特征点匹配的方法是通过提取影像中的特征点，并将其与参考影像中的特征点进行匹配，从而获得坐标转换模型。

OpenCV是一种常用的用于特征点匹配的开源库。

基于相位相关匹配的方法是通过计算两幅影像之间的相关性，确定它们之间的几何转换关系。

这种方法通常用于具有相位重建能力的传感器。

2. 地标匹配地标匹配是通过识别影像中的已知地标（如道路交叉口、建筑物等）并与参考影像中的地标进行匹配来进行校正的一种方法。

这种方法适用于城市建筑等具有明显特征的区域。

3. 插值插值是指通过对图像中间的像素值进行估算，从而使整个图像变得平滑过渡的过程。

常用的插值方法有双线性插值、双三次插值等。

这些方法可以使得图像在进行几何校正后仍保持较好的视觉效果。

二、辐射校正方法辐射校正是指对遥感影像中的亮度进行校正，以保证影像反映地物的真实辐射亮度。

常用的辐射校正方法有直方图匹配、大气校正、辐射转换等。

1. 直方图匹配直方图匹配是指通过将原始图像的灰度值映射到目标图像的灰度值范围来进行校正的方法。

这可以使得影像在亮度上看起来更加准确，同时保证地物的色彩还原度。

2. 大气校正大气校正是指通过估计大气光照对地面目标反射率的影响，将地表反射率从观测影像中恢复出来的一种方法。

这种方法适用于去除由大气散射引起的云、雾等干扰。

智慧树答案遥感概论知到课后答案章节测试2022年

第一章1.什么是被动遥感。

（）答案:传感器从远距离接收和记录目标地物所反射的太阳辐射电磁波以及物体自身发射的电磁波2.（）是一种无需接触地面就能远距离获取地球表面信息的技术。

答案:遥感3.遥感技术利用被测物体发出，反射或衍射的（）的特性答案:电磁波4.遥感是通过传感器记录目标物体的下列哪些信息？（）答案:光谱辐射信息；空间几何形状5.以下关于遥感的描述，说法不正确的是（）答案:只记录目标地物对电磁波的反射信息6.遥感的信号源包括人工辐射、反射太阳辐射、地表物体发射电磁波三种形式。

（）答案:对7.对长江流域进行遥感监测，比较适合的遥感平台是（）答案:卫星8.近地面遥感平台主要用于遥感实验，进行遥感机理研究或者是对地物目标进行精细研究。

（）答案:对9.卫星遥感平台高度很高，大气的气流不会影响遥感平台的稳定性，但是大气会对遥感图像质量产生很大影响。

（）答案:对10.无人机遥感平台具有很好的灵活性和机动性，可以在低空作业，获取高分辨率图像，但是受到大气气流的影响，它的平台稳定性较差。

（）答案:对第二章11对地观测中最常用的大气窗口从紫外线到微波不等，下列适宜在夜间成像的电磁波波段包括（）。

答案:微波波段;远红外波段12大气中的气体和其他微粒（尘埃、雾霾和小水滴等）会对电磁辐射的传输产生影响，主要包括（）。

答案:大气反射;大气透射;大气折射;大气散射13当太阳辐射能量到达地面后，对目标地物的作用主要包括（）。

答案:散射；反射;吸收14卫星遥感已经广泛应用于监测地球表面物体的变化，其中最常用的电磁波包括（）。

答案:可见光;微波;红外15自然界物体的反射现象主要体现为（）。

答案:镜面反射;漫反射;方向反射16植被受到叶绿素的影响，对蓝光的吸收作用强，对绿光和红光的反射作用强。

（）答案:错17植物在生长过程中，当叶绿素受到某种因素胁迫而致使其功能受阻时，植被在红光波段的反射率会降低。

（）答案:错18瑞利散射中，蓝光波段的散射比红外波段的散射强。

高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法

高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法一、本文概述随着空间技术和遥感科学的迅猛发展，高分辨率卫星遥感已成为地球观测与资源管理的重要手段。

高分辨率卫星遥感立体影像，以其高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的优势，为地表特征提取、环境监测、城市规划等领域提供了丰富而准确的信息源。

如何高效、精确地处理这些立体影像，以充分发挥其应用潜力，是当前遥感领域面临的重要挑战。

本文旨在探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法。

本文将回顾高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展历程，分析现有技术的优缺点。

接着，本文将重点介绍几种先进的处理模型与算法，包括基于深度学习的立体匹配算法、多源数据融合算法以及变化检测算法等。

这些算法不仅提高了影像处理的精度和效率，还拓宽了高分辨率卫星遥感的应用范围。

本文还将探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理技术在实践中的应用案例，如城市规划、灾害监测、环境评估等，以展示这些技术的实际应用价值和潜力。

本文将对未来高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展趋势进行展望，指出可能的研究方向和挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。

本文将对高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法进行全面而深入的探讨，旨在推动遥感科学技术的发展，为地球观测与资源管理提供更有效的技术支持。

二、高分辨率卫星遥感技术概述高分辨率卫星遥感技术是指利用卫星搭载的遥感设备获取地球表面的高清晰度图像和数据的技术。

这种技术在地理信息系统、城市规划、农业监测、环境保护、灾害评估和军事侦察等领域具有广泛的应用。

高分辨率卫星遥感技术的关键在于其搭载的传感器和数据处理算法。

传感器必须具备高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率，以确保获取到的图像清晰、详细。

同时，数据处理算法需要能够从这些高分辨率图像中提取有用的信息，进行分类、识别和分析。

立体影像处理是高分辨率卫星遥感技术中的一个重要方面，它涉及到从不同角度获取的两幅或多幅图像中重建地面的三维模型。

面向遥感影像分类、目标识别及提取的深度学习方法研究

面向遥感影像分类、目标识别及提取的深度学习方法研究一、内容概述随着遥感技术的不断发展，遥感影像在各个领域的应用越来越广泛。

针对遥感影像的分类、目标识别及提取，本文提出了一种基于深度学习的方法研究。

本文首先分析了当前遥感影像处理技术的发展现状和存在的问题，指出了利用深度学习方法解决遥感影像分类、目标识别及提取问题的重要性和紧迫性。

本文介绍了所提出的深度学习模型，包括网络结构、损失函数、优化算法等。

通过大量实验验证了所提方法的性能和有效性。

总结了本文的主要工作和贡献，并对未来的研究方向进行了展望。

本文的研究对于推动遥感影像处理技术的发展具有重要意义，可为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。

1. 遥感影像的重要性及其应用领域随着科技的飞速发展，遥感技术在地理信息获取、环境监测和资源勘查等领域发挥着越来越重要的作用。

遥感影像作为遥感信息的主要载体，其重要性和应用价值日益凸显。

高分辨率遥感影像能够全面呈现地物的外观和属性，为全球气候变化、土地利用、城市规划等领域的科学研究提供丰富的数据支持；而借助深度学习技术，遥感影像的分类、目标识别以及信息提取等问题也得以有效解决，推动了遥感信息化、智能化水平的显著提升。

为了满足各类遥感应用的需求，对高分辨率遥感影像的处理和分析能力也在不断提高。

借助深度学习算法，遥感影像能够被更有效地处理、分析和利用。

遥感影像已经成为地理信息科学、计算机视觉、模式识别等多个学科领域的研究热点，为众多领域的科研和应用提供了强大的技术支撑。

遥感影像的重要性及其在各大领域的应用价值是不容忽视的。

而深度学习方法的发展为遥感影像的获取、处理、分析和应用带来了更多的可能性和挑战，预示着遥感技术在未来将有更广泛的应用前景。

2. 深度学习在遥感影像处理中的研究现状与挑战随着深度学习技术的飞速发展，其在遥感影像处理领域的应用也日益广泛。

通过构建深度神经网络模型，实现对遥感影像的自动分类、目标识别以及信息提取已经取得了显著的进展。

《2024年基于北京三号卫星数据实景三维建模及应用》范文

《基于北京三号卫星数据实景三维建模及应用》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，卫星数据在实景三维建模领域的应用越来越广泛。

北京三号卫星作为我国重要的对地观测卫星之一，其高分辨率、高精度的数据为实景三维建模提供了有力支持。

本文旨在探讨基于北京三号卫星数据实景三维建模的技术方法及其应用，以期为相关领域的研究和应用提供参考。

二、北京三号卫星数据概述北京三号卫星是我国自主研发的高分辨率光学遥感卫星，具有高分辨率、高精度、高时效性等特点。

其数据包括多光谱、全色等多种类型，可广泛应用于实景三维建模、地理信息提取、城市规划等领域。

三、实景三维建模技术方法基于北京三号卫星数据，实景三维建模主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：包括辐射定标、几何校正、大气校正等，以消除数据中的噪声和误差。

2. 影像配准：通过特征提取和匹配，将不同视角的卫星影像进行配准，为后续的三维建模提供基础。

3. 立体像对生成：利用配准后的影像，生成立体像对，为三维建模提供立体视觉效果。

4. 三维建模：通过专业的三维建模软件，将立体像对转换为三维模型。

5. 模型优化与纹理映射：对三维模型进行优化处理，并添加纹理信息，使模型更加逼真。

四、应用领域基于北京三号卫星数据的实景三维建模具有广泛的应用领域，主要包括：1. 城市规划与管理：用于城市规划、土地利用、环境保护等方面，为政府决策提供支持。

2. 地质灾害监测与评估：可用于地质灾害的监测、预警和评估，为防灾减灾提供有力支持。

3. 智慧城市建设：为智慧城市提供实景三维数据支持，推动城市信息化建设。

4. 旅游资源开发：为旅游景区提供实景三维模型，提高旅游体验和资源开发效率。

五、实例分析以某城市实景三维建模为例，通过北京三号卫星数据获取该城市的高分辨率影像，经过预处理、影像配准、立体像对生成等步骤，生成实景三维模型。

该模型在城市规划、土地利用、环境保护等方面得到了广泛应用，为政府决策提供了有力支持。

六、结论基于北京三号卫星数据的实景三维建模具有广泛的应用前景和重要的实际意义。

2000-2014 年同济大学获上海市研究生优秀成果硕士名单

俞可权土木工程（结构工程）陆洲导高温后混凝土断裂性能研究土木工程（隧道及地下三维非连续岩石块体系统可视化建模及稳张子新建筑工程）定性分析研究非均匀各向异性饱和基地与结构共同作用曹国军土木工程（岩土工程）艾智勇研究岩土材料复杂流动问题的高性能 SPH 算张卫杰地质资源与地质工程黄雨法研究雷庆华李一鹤测绘科学与技术沈云中 GPS/INS 组合定位定姿模型与软件反硝化除磷过程强温室气体 N2O 生成特性及微生物生理特征研究平板膜 - 生物反应器处理餐饮废水运行特吴志超性及膜污染机理研究
测绘科学与技术
谷雪影地质资源与地质工程毛无卫地质资源与地质工程李伟王本劲建筑学（专业学位）工程（建筑与土木工程）（专业学位）
陈艾荣公路声屏障车致风荷载效应研究孙继涛抽象测度微分系统的定性研究田阳
完晓君数学孔彪孙保磊伍新明吴家望张自立化学
高选择性细胞信号纳米探针的设计及其传感应用 Ag@C@Co&Ni 磁性双壳层纳米电缆的构化学温鸣筑及其性能的研究三维地震 Wheeler 数据体自动生成方法研地球物理学钟广法究及应用西太平洋暖池晚第四纪的沉积学和地球化海洋科学刘志飞学记录及其古环境意义近海风力发电高塔振动控制试验与理论研土木工程（结构工程）李杰究
碳纤维加固混凝土梁耐火试验研究与理论分析高分辨率卫星遥感影像成像模型与定位技童小华术研究基于 SPH 方法的土体大变形数值模拟研黄雨究孙继涛几类一阶脉冲系统的边值问题童小华基于遥感的水质监测与时空分析郭忠印灾害性天气高速公路安全运行车速的研究楼梦麟预应力梁式结构的动力特性和地震反应
陈黎静数学谢欢测绘科学与技术

遥感影像质量控制考核试卷

6.______是指遥感影像中每个像素值所包含的信息量。
7.遥感影像的______是指影像中不同地物间的对比度。
8.在遥感影像处理中，______是指将多源遥感数据合并为单一数据集的过程。
9.遥感影像质量评价中，______是一种基于统计方法的影像质量评价指标。
10.______是一种无监督分类方法，它基于像素之间的统计特性进行分类。
18.在遥感影像质量控制中，以下哪个步骤主要用于消除影像的条带噪声？（）
A.均值滤波
B.中值滤波
C.高斯滤波
D.归一化处理
19.以下哪个因素会影响遥感影像的地理编码精度？（）
A.控制点数量
B.控制点分布
C.控制点精度
D.所有上述因素
20.在遥感影像质量评价中，以下哪个方法属于主观评价方法？（）
A.信息熵
B.辐射校正
C.几何校正
D.波段选择
5.以下哪种传感器不属于主动遥感传感器？（）
A.激光雷达
B.遥感卫星
C.红外相机
D.合成孔径雷达
6.影像分辨率与以下哪个因素无关？（）
A.传感器波段
B.传感器距离地面高度
C.传感器视场角
D.地面目标大小
7.在遥感影像质量控制中，以下哪种方法主要用于消除影像噪声？（）
D.空域滤波
19.以下哪些因素会影响遥感影像的大气校正效果？（）
A.大气中的气溶胶含量
B.水汽含量
C.大气压力
D.地面温度
20.以下哪些方法属于遥感影像质量的主观评价方法？（）
A.专家评分
B.视觉效果评价
C.用户满意度调查
D.统计分析方法
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）

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。

遥感影像信息处理技术的研究进展

遥感影像信息处理技术的研究进展一、本文概述遥感影像信息处理技术是遥感科学领域的核心技术之一，随着遥感技术的快速发展，其在地理信息系统、环境监测、城市规划、灾害预警等多个领域的应用越来越广泛。

遥感影像信息处理技术的主要任务是对获取的遥感影像进行预处理、增强、解译和分类等处理，以提取出有用的信息。

近年来，随着深度学习、人工智能等技术的兴起，遥感影像信息处理技术也取得了显著的进展。

本文旨在全面综述遥感影像信息处理技术的研究进展，包括预处理技术、特征提取技术、分类技术、目标检测技术以及应用领域的最新发展，以期为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。

二、遥感影像信息处理技术概述遥感影像信息处理技术是一种集成了多种学科知识的综合性技术，主要包括计算机科学、数学、物理学、地理学以及环境科学等。

其核心在于从各种遥感平台（如卫星、无人机、高空气球等）获取的遥感影像中提取有用的信息，以满足对地表、大气、海洋等自然环境的监测、评估和管理需求。

遥感影像信息处理技术主要包括预处理、图像增强、特征提取和识别、信息提取和应用等步骤。

预处理阶段主要对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正等，以提高影像的质量。

图像增强则通过一系列算法，如直方图均衡化、滤波等，改善图像的视觉效果，提高后续处理的准确性。

特征提取和识别则是通过特定的算法，如边缘检测、纹理分析等，从图像中提取出关键信息，如地物类型、形状、大小等。

信息提取和应用阶段则是将前面步骤得到的信息进行整合和分析，以满足各种实际应用需求。

随着遥感技术的快速发展，遥感影像信息处理技术也在不断进步。

一方面，随着遥感平台的多样化和遥感数据的丰富化，遥感影像信息处理技术需要处理的数据类型和复杂度也在不断增加。

另一方面，随着计算机科学和人工智能技术的快速发展，遥感影像信息处理技术也在不断引入新的理论和方法，如深度学习、神经网络等，以提高处理的准确性和效率。

遥感影像信息处理技术是遥感技术的重要组成部分，其在环境监测、城市规划、灾害预警、资源调查等领域有着广泛的应用前景。

基于高景一号影像DSM自动匹配效果研究与对比

基于高景一号影像DSM自动匹配效果研究与对比高景一号卫星是中国自主设计、研制和发射的一颗遥感卫星，具有高分辨率、高精度的观测能力，可以提供高质量的影像数据。

其中，DSM （Digital Surface Model）是一种数字地表模型，用于表示地表的高程信息。

本文旨在研究和对比基于高景一号影像的DSM自动匹配效果。

首先，我们介绍DSM自动匹配的原理和方法。

DSM自动匹配是通过计算机算法实现的，主要包括影像块提取、特征提取和匹配三个步骤。

影像块提取是指将高景一号影像分割成小块，以便后续处理。

特征提取是指从影像块中提取有用的地物特征，如边缘、角点等。

匹配是指对不同影像块中的特征进行匹配，得到它们之间的对应关系。

在研究中，我们采用了两种不同的DSM自动匹配方法进行对比。

一种是基于传统计算机视觉方法的，包括SIFT、SURF等特征描述子和匹配算法。

另一种是基于深度学习方法的，主要使用卷积神经网络模型进行特征提取和匹配。

我们首先对比了两种方法在不同场景下的DSM自动匹配效果。

在山地、城市、水域等不同场景下，我们使用了高景一号影像数据进行实验。

结果显示，基于传统计算机视觉方法的DSM自动匹配在山地和城市场景下效果良好，能够有效提取地形和建筑物等特征。

然而，在水域等有反射和折射现象的场景下，传统方法的匹配效果不理想。

相比之下，基于深度学习方法的DSM自动匹配在各种场景下都表现出色，能够准确提取地表高程信息。

其次，我们对比了两种方法在不同分辨率下的DSM自动匹配效果。

我们分别使用了高分辨率和低分辨率的高景一号影像数据进行实验。

结果显示，基于传统计算机视觉方法的DSM自动匹配在高分辨率影像下能够得到更精确的匹配结果，但在低分辨率影像下会出现遮挡和模糊等问题。

而基于深度学习方法的DSM自动匹配在高分辨率和低分辨率影像下都能够得到相对准确的匹配结果。

最后，我们对比了两种方法的计算时间和资源消耗。

结果显示，基于传统计算机视觉方法的DSM自动匹配需要较长的计算时间和较大的计算资源，尤其是在处理大规模高景一号影像数据时。

图像增强技术在卫星遥感中的应用研究

图像增强技术在卫星遥感中的应用研究一、引言卫星遥感作为一种高效的地球观测手段，已经在环境监测、资源管理、自然灾害预警等领域发挥着重要作用。

然而，在实际应用过程中，卫星遥感图像普遍存在云雾、雾霾、阴影、噪声等问题，对后续的信息提取和分析带来很大的挑战。

因此，图像增强技术在卫星遥感中的应用逐渐成为研究热点。

二、图像增强技术概述图像增强技术是指对原有图像进行处理，改善视觉效果和减少图像噪声的一系列技术。

主要的增强方法包括空间域处理、频域处理、直方图处理等。

空间域处理是指对像素点进行增益或偏移的处理，如亮度调整、对比度调整等；频域处理是将图像转化到频域进行处理，例如滤波、傅里叶变换等；直方图处理是对图像的灰度分布进行处理，可以调整图像的亮度和对比度等。

三、卫星遥感图像增强技术分类针对卫星遥感图像的特点，增强方法可以分为下列几类：1.多通道融合增强技术多通道融合增强技术是利用卫星遥感图像的不同波段信息，将多个波段的信息融合起来进行增强。

按照融合方式可分为加权平均法、主成分分析法等。

在图像处理中，多通道融合能够有效降低图像数据产生的噪声，提高图像的信噪比和辨别能力，从而更好地支持环境监测、资源管理等的使用。

2.去云雾增强技术卫星遥感图像在拍摄时，常常会受到云雾干扰，影响图像的质量和准确性。

而去云雾增强技术的主要目标就是在去掉云雾的同时保留图像中的有用信息。

该技术有多种实现方式，包括改变图像亮度、对比度等，或者通过数学模型对云雾进行拟合和抑制来实现。

去云雾增强技术可以在卫星遥感中提供更精确的图像信息，增强对大范围环境变化的监测能力。

3.阴影去除增强技术卫星遥感图像中，由于地形起伏和植被分布等因素的影响，会产生很多阴影。

而阴影区域会导致反射光强度下降，进而影响图像质量和信息提取。

阴影去除增强技术的主要目标是对阴影和其它目标进行区分，并将阴影区域进行修正，使图像更加清晰明了。

通过阴影去除增强技术的应用，可以重构亚洲地形，拟合颜色主题，通过众多形态，反应出真实地貌。

一种遥感卫星影像的自适应色彩增强算法

一种遥感卫星影像的自适应色彩增强算法
夏琴;邢帅;马东洋;莫德林;张军军;葛忠孝
【期刊名称】《测绘科学技术学报》
【年(卷),期】2016(033)001
【摘要】国产遥感卫星多光谱影像普遍存在着亮度、对比度低的问题,人工调整在一定程度上能得到较好的视觉效果,但是处理效率低且存在显著的不确定性.为此,提出了一种基于灰度变换的自适应色彩增强算法,通过分析异常像素值在灰度直方图中的分布特点自适应地确定截止阈值,并利用色彩调整使不同波段间灰度均值趋于一致.与几种经典的色彩增强方法的比较实验结果表明,提出方法的自动调整效果与人工调整一致,且能保持影像的多光谱信息的完整、不失真.
【总页数】6页(P59-64)
【作者】夏琴;邢帅;马东洋;莫德林;张军军;葛忠孝
【作者单位】信息工程大学,河南郑州450001;信息工程大学,河南郑州450001;中国天绘卫星中心,北京102102;信息工程大学,河南郑州450001;信息工程大学,河南郑州450001;信息工程大学,河南郑州450001
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.自适应色彩矫正图像增强算法仿真研究 [J], 刘捡平;杨春蓉
2.一种基于à trous算法的遥感图像模糊集增强算法 [J], 黄允浒;吐尔洪江·阿布都
克力木;唐泉;王鑫;刘芳园
3.遥感卫星影像挂图的制作与色彩处理 [J], 刘乐平;蔺冬梅
4.自适应量子遗传算法的遥感图像自动增强 [J],
5.一种自适应强度变换的彩色遥感图像增强方法 [J], 杨蕴; 李玉; 赵泉华
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

遥感影像处理技术的原理与方法

遥感影像处理技术的原理与方法遥感影像处理技术是指利用卫星、飞机或无人机等获取的遥感影像数据，通过一系列的处理方法和技术，进行图像分析、信息提取、地物分类等操作的过程。

在当今科技发达的时代，遥感影像处理技术已经成为地理信息系统（GIS）和环境监测领域中不可或缺的重要工具。

本文将介绍遥感影像处理技术的原理与方法，并探讨其在实际应用中的价值。

一、遥感影像获取与处理流程1. 遥感影像获取遥感影像数据的获取通常通过陆地、海洋和空中等不同平台的传感器获取。

其中，最常见的就是卫星遥感，这些卫星可根据应用目标和需求，选择不同的传感器和轨道高度进行数据获取，如SPOT、Landsat和MODIS等。

2. 遥感影像处理遥感影像处理包括预处理、增强、分割和分类等步骤。

首先是预处理，该步骤主要用于去除图像中的噪声和其他干扰因素，使得后续分析更加准确。

其次是增强，通过图像增强技术可以提高影像的视觉效果和对比度，进而更好地描述地物和地貌特征。

然后是分割，即将图像划分成不同的区域，以便于后续的地物分类和分析。

最后是分类，通过遥感影像分类算法，将图像中的各个区域划分为不同的地物类型，如水域、草地、建筑等。

二、遥感影像处理技术的原理1. 光谱原理遥感影像的多光谱数据是通过传感器对地球表面不同波段的反射、辐射或荧光进行探测和测量而获得的。

不同类型的地物对不同波长的光有着不同的反射和吸收特性，通过光谱技术可以识别和区分不同的地物类型。

2. 空间分辨率原理遥感影像的空间分辨率是指影像中一个像元（像素）所代表的地面区域大小。

空间分辨率越高，代表着一个像元所表示的地表细节越小，能够更准确地显示小尺度地物和地貌特征。

3. 数据融合原理遥感影像数据融合技术是将不同分辨率的遥感影像数据融合在一起，并通过一定的算法将它们进行优化和增强，以获得更全面、更准确的地物信息。

数据融合可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，并减少各种干扰因素的影响。

三、遥感影像处理技术的方法1. 图像分类方法遥感影像分类方法主要分为监督和非监督两种。

准确控制遥感影像坐标的方法与技术研究

准确控制遥感影像坐标的方法与技术研究遥感影像作为一种重要的地学信息获取手段，广泛应用于资源环境监测、城市规划、农业管理等领域。

然而，遥感影像的坐标控制一直是制约其应用的关键问题。

本文将探讨一些准确控制遥感影像坐标的方法和技术。

一、地面控制点的获取与标定为了准确控制遥感影像的坐标，首先需要获取一些地面控制点（Ground Control Points，简称GCPs）。

传统的方法是通过GPS与全站仪等定位设备对地面控制点进行测量，然后将测量结果与遥感影像上的特征点进行相互匹配。

然而，由于环境条件和设备精度等因素的限制，传统方法的准确性和效率有一定局限性。

为了解决这一问题，近年来出现了一些新的技术和方法。

例如，无人机航空摄影技术的发展，使得通过无人机获取高精度的影像和地面点成为可能。

通过在无人机上安装高精度的GNSS/IMU系统，可以实时获取影像在空间中的姿态和位置信息，从而提高地面控制点的获取精度。

此外，还可以利用卫星定位系统对地面控制点进行标定，提高测量的精准性和可靠性。

这些新的技术和方法为准确控制遥感影像的坐标提供了新的途径和思路。

二、影像坐标纠正算法的研究与应用影像坐标纠正是指通过数学和几何方法对遥感影像进行坐标变换，使其与地理坐标系相对应。

这是准确控制遥感影像坐标的关键环节。

在传统的影像坐标纠正中，一般采用地平线法和二维多项式法等方法，通过选择具有代表性的地面控制点，并利用这些控制点的坐标与遥感影像上对应点的像素坐标进行计算，得到坐标变换的参数。

然而，这些方法往往对地面控制点的选择和坐标计算要求较高，且对像素的非线性畸变较为敏感，容易引入误差。

近年来，随着计算机视觉与机器学习等领域的快速发展，利用人工智能技术对影像坐标进行纠正的研究也取得了一些重要的进展。

例如，深度学习方法可以通过对大量标定数据的训练，建立影像坐标纠正的模型。

通过输入影像像素坐标和地面控制点坐标，模型可以自动学习坐标变换的规律，从而提高影像坐标纠正的精度和效率。

高分辨率卫星影像的图像处理方法综述

高分辨率卫星影像的图像处理方法综述随着高分辨率卫星影像获取技术的不断进步，卫星影像的质量得到了极大的提高。

然而，由于高分辨率卫星影像的数据量庞大，传统的图像处理方法往往难以充分利用这些数据，因此需要对高分辨率卫星影像进行专门的图像处理。

本文将对目前常用的高分辨率卫星影像的图像处理方法进行综述。

一、图像预处理图像预处理是高分辨率卫星影像处理的第一步，旨在提高图像的质量和适用性。

常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强和辐射校正。

1. 图像去噪由于卫星影像获取受到天气、气候等因素的影响，获取的图像常常受到噪声的干扰。

图像去噪的目的是减少噪声对图像的影响，提高图像的清晰度和细节表现。

常用的图像去噪方法有中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。

2. 图像增强图像增强旨在改善卫星影像的视觉效果，使图像更易于观察和分析。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、拉普拉斯增强和对比度增强等。

这些方法能够提高图像的亮度、对比度和细节表现。

3. 辐射校正高分辨率卫星影像的获取受到大气影响，导致图像中出现辐射失真。

辐射校正的目的是去除大气散射和大气吸收引起的辐射失真，使图像更符合地物的真实表现。

辐射校正常用的方法有大气校正和模拟光谱等。

二、图像分类与识别图像分类和识别是对高分辨率卫星影像进行有效利用的重要手段。

通过图像分类和识别，可以将卫星影像中的地物进行自动化识别，为遥感应用提供基础数据。

常用的图像分类与识别方法包括遥感图像分类和深度学习等。

1. 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像中的像素或像元划分为不同的类别，如水域、植被、建筑等。

常用的遥感图像分类方法有传统的基于像元的分类方法和面向对象的分类方法。

基于像元的分类方法利用像素的光谱信息进行分类，而面向对象的分类方法则将相邻像素组成的对象作为分类的基本单元。

2. 深度学习深度学习是近年来兴起的一种图像分类和识别方法。

通过构建深度神经网络模型，可以实现对图像的自动分类和识别。

测绘学概论课后习题详解

测绘学概论课后习题详解(总20页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第一章总论1什么是测绘学它是研究什么的？测绘学的概念是以地球为研究对象，对他进行测定和描绘的科学测绘学是研究测定和推算地面及其外层空间点的几何位置，确定地球形状和地球重力场，获取地球表面自然形态和人工设施的几何分布以及与其属性有关的信息，编制全球或局部地区的各种比例尺的普通地图和专题地图，为国民经济发展和国防建设以及地学研究服务的科学与技术。

2测绘学包含几个子学科每个子学科的基本概念是什么？大地测量学：研究地球表面及其外层空间点位的精密测定、地球的形状，大小和重力场，地球整体与局部运动，以及它们的变化的理论和技术的学科【几何法（三角测量-水平控制网；水准测量-高程控制网）物理法（大地水准面差距、扁率等）】摄影测量学：利用摄影或遥感的手段获取目标的影像数据，研究影像的成像规律，对所获取影像进行量测、处理、判读，从中提取几何的或物理的信息，并用图形、图像和数字形式表达测绘成果的学科【航空摄影、航空摄影测量（地形图）、地面摄影测量（近景摄影测量）】地图制图学：研究地图制作的基本理论，地图设计、地图编制和制印的技术方法及其应用的学科【地图设计、地图投影、地图编制（制图资料的分析与处理、地图原图的编绘及图例、表示方法、色彩、图型和制印方案等编图过程的设计）、地图制印、地图应用】工程测量学：研究在工程建设和自然资源开发各个阶段进行测量工作的理论和技术的学科。

是测绘学在国民经济、社会发展和国防建设中的直接应用，因此包括【规划设计阶段的测量、施工建设阶段的测量、运行管理阶段的测量高精度工程测量（毫米级）】海洋测绘学：研究以海洋水体和海底为对象所进行的测量和海图编制理论和方法的学科。

3测绘学中发展了哪些新技术这些新技术对测绘学科发展有何影响？由于传统测绘学的相关理论与测量手段的相对落后，使得传统测绘学具有很多的局限性。

遥感导论第四章PPT

基本环节有两个：一是像素坐标变换；二是像素亮度重采样。
x,y为校正前的影像坐标；
u,v为变换后对应的坐标；
二次多项式间接法纠正变换公式为：
衬底1
2、几何畸变校正
控制点的选取(P111)
数目的确定:最小数目；6倍于最小数目。选择的原则
○ 易分辨、易定位的特征点：道路的交叉口，水库坝址，河流弯曲点等。 ○ 特征变化大的地区应多选些。 ○ 尽可能满幅均匀选取。
常用的波段组合
红绿蓝
特点
真彩色：可见光组成，符合人眼对自然物体的观 3 2 1 察习惯。对于水体和人工地物表现突出。
假彩色：城市地区，植被种类。 43 2
假彩色：增强对植被的识别 54 3
假彩色：增强对植被的识别，以及矿物、岩石类 7 4 3 别的区分。
第二节数字图像的校正
遥感数字图像处理：利用计算机对遥感图像及其资料进行的各种技术处理。
1、遥感影像变形的原因
遥感平台位置和运动状态变化的影响：航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。P104
地形起伏的影响：产生像点位移。地球表面曲率的影响：一是像点位置的移
动；二是像元对应于地面宽度不等，距星下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。大气折射的影响：产生像点位移。地球自转的影响：产生影像偏离。
俯仰：遥感平台的俯仰变化能引起影像上下方向的变化，即星下点俯时后移，仰时前移，发生行间位置错动。
PART ONE
滚：遥感平台姿态翻滚是指以前进方为轴旋转了一个角度。可导致星下点扫描线方向偏移，使整个影像的行向滚角引起偏离的方向错动。
偏航：指遥感平台在前进过程中，相对于原前进航向偏转了一个小角度，从而引起扫描行方向的变化，导致影像的倾斜畸变。

卫星遥感影像的自动目标识别与跟踪算法研究

卫星遥感影像的自动目标识别与跟踪算法研究随着卫星遥感技术的不断发展和应用，卫星遥感影像已经成为现代地球观测和环境监测的重要手段。

但是，如何从海量的遥感影像数据中快速、准确地提取出有效的信息仍然是一个挑战性问题。

自动目标识别与跟踪技术，作为一种有效且高效的手段，逐渐成为了重要的研究领域。

一、卫星遥感影像的自动目标识别技术目标识别是指在卫星遥感影像中，自动地找出感兴趣的目标，如建筑、道路、水系等。

目标识别技术可以分为两个主要步骤: 特征提取和分类识别。

特征提取是从遥感影像中抽取特征，以描述目标的关键属性和几何特征。

在卫星遥感影像中，常用的特征包括色彩、纹理、形状、大小等。

其中，纹理特征是指目标表面的复杂结构，可通过模型匹配、图像分割等方法提取；形状特征是反映目标的轮廓和形态，可通过多边形、矩形等基本图形进行描述；大小特征是指目标在遥感影像中的物理或视觉尺度，可通过像元的个数、长宽比等来表示。

分类识别是将特征提取后的目标分类识别为不同的类别。

机器学习算法是目前最常用的分类方法，如支持向量机、人工神经网络、决策树等。

这些算法可以通过学习一定的样本数据，从而实现自动分类。

二、卫星遥感影像的自动目标跟踪技术目标跟踪是指在卫星遥感影像中，对于已知目标的位置和特征，通过一定的算法进行自动跟踪。

目标跟踪通常依赖于目标的外观模型，即通过前一帧或初始帧中目标的样本进行模型建立，再通过相似性度量方法进行跟踪。

常用的外观模型有边缘模型、颜色模型、纹理模型等。

近年来，深度学习技术的发展为目标跟踪提供了新的思路。

深度学习模型可以通过大量的训练数据学习到目标的特征表示，从而实现更加准确的跟踪。

目前常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度置信网络（DBN）等。

三、卫星遥感影像自动目标识别与跟踪技术的应用卫星遥感影像的自动目标识别与跟踪技术已经被广泛应用于城市规划、环境监测、农业生产、交通运输等领域。

第四章-3遥感图像处理图像增强

11
3.遥感图像变换(Ⅲ)——HIS彩色空间变换
(2) HIS模式的定量表示：HSI模式可以用近似的颜色立体来定量化。如左图为HIS六角锥彩色模型，即颜色立体曲线锥形改成上下两个六面金字塔状。环绕垂直轴的圆周代表色调(H)，以红色为0˙，逆时针旋转，每隔60‘改变一种颜色并且数值增加1，一周(360‘)刚好6种颜色，顺序为红、黄、绿、青、蓝、品红。垂直轴代表明度(I)，取黑色为0，白色为1，中间为0．5。
应注意的是若将与正态分布相差较大的原图像的频率分布勉强变换为正态分布则因原图像的某一灰度的频率很高变换成正态分布使其对应的灰度值的频率降低造成对该部分的压缩而丢失重要的信息
第四章遥感图像处理
图像增强
1
4.2.4遥感图像增强
Δ遥感图像增强的目的、实质和方法 ① 目的：ⅰ 改善图像显示的质量，以利于图像信息的提取和识别。
线性变换是图像增强最常用的方法。指变换函数为线性关系，如：
式中，a，b为待定的系数。
3
1.遥感图像增强(工)——对比度变化
线性变换
由于判读目标与背景的关系比较复杂，常将函数考虑为将原图像的亮度值动态范围扩展至指定的范围或最大动态范围。方法如下：
变换前图像的亮度范围xa为a1至a2，变换后图像的亮度范围xb为b1至b2。变换方程可写为：
6
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
指数变换和对数变换对数变换常用于扩展低亮度区(暗区)，压缩高亮度区的对比度，以突出隐伏暗区的目标，或使暗区层次显示清晰。指数变换的效果正好与对数变换相反，突出亮区而压制暗区。二者互为逆运算操作。
7
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换

如何进行遥感影像增强与处理

如何进行遥感影像增强与处理遥感影像是通过航空或卫星等方式获取的地球表面的图像数据。

由于拍摄条件、设备性能以及环境因素的限制，遥感影像常常存在一些问题，如图像模糊、噪声干扰等。

为了提高遥感影像的质量和准确性，需要进行增强和处理。

本文将介绍如何进行遥感影像增强与处理的方法和技巧。

一、图像增强的目的和方法图像增强是指通过一系列的处理方法，改善图像的视觉效果和质量。

其目的是提高图像的对比度，减少噪声，增强图像细节，以便更好地进行分析和解译。

1、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。

它通过调整图像像素值的分布，使得图像的亮度和对比度得到均衡。

具体步骤是：首先计算图像的灰度直方图，然后根据直方图进行像素值的调整。

直方图均衡化能够有效地增强图像的细节和对比度，使得图像更易于解译。

2、滤波器增强滤波器增强方法主要是通过应用不同类型的滤波器来抑制图像中的噪声和其他干扰。

常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器和锐化滤波器等。

均值滤波器可以平滑图像，中值滤波器可以有效地去除椒盐噪声，而锐化滤波器可以增强图像的边缘。

3、多尺度分析多尺度分析是一种结合不同尺度的信息来进行图像增强的方法。

通过分析图像在不同尺度上的特征，可以更好地理解图像的内容。

常用的多尺度分析方法有小波变换和特征金字塔等。

小波变换能够将图像分解为不同频率的子图像，从而提取出图像的细节信息。

特征金字塔则是一种层次化的图像表示方法，可以在不同尺度上检测出图像的边缘和纹理等特征。

二、图像分割和分类的方法图像分割是指将图像分成若干个具有相同特征的区域的过程。

图像分类是指将图像分配到不同的类别或标签中的过程。

图像分割和分类是遥感影像处理中重要的一步，它可以用于自动提取和识别图像中的目标或区域。

1、基于颜色和亮度的分割方法基于颜色和亮度的分割方法是最常用的一种图像分割方法。

它通过分析图像中像素的颜色和亮度信息，将图像分成不同的区域。

常用的方法有阈值分割、区域生长和分水岭算法等。