遥感影像多光谱变换
基于多光谱影像的遥感影像解译方法与应用案例
基于多光谱影像的遥感影像解译方法与应用案例遥感技术是一种通过获取地面反射、发射和传播的电磁辐射信息，对地球表面进行探测与监测的方法。
近年来，随着遥感技术的不断发展和改善，多光谱影像成为了遥感影像解译中的重要数据源之一。
本文将探讨基于多光谱影像的遥感影像解译方法以及其在实际应用中的案例。
一、多光谱影像解译方法1. 多光谱影像的特点多光谱影像是通过遥感卫星或无人机获取的多波段影像数据。
不同的物体在不同波段上的反射和吸收能力存在差异，因此多光谱影像可以提供丰富的地物信息。
多光谱影像的波段范围通常涵盖可见光、红外和近红外等频段。
2. 遥感影像解译方法概述遥感影像解译是指通过对遥感影像进行分析和解读，从中提取和判读有关地表特征和信息的过程。
常见的遥感影像解译方法包括监督分类、非监督分类和目标提取等，其中监督分类是最为常用且精确的方法之一。
3. 监督分类方法监督分类方法使用已知类别地物样本进行训练，通过建立分类模型将地物影像分为不同的类别。
监督分类过程包括特征选择、样本采集、分类器训练和分类精度评估等步骤。
常用的分类器包括最大似然法、支持向量机和随机森林等。
4. 非监督分类方法非监督分类方法通过对影像中像元亮度和颜色进行聚类，将相似像元组成一个类别。
非监督分类方法不需要事先提供地物样本，适用于探测和发现未知地物类型。
但其分类结果一般需要通过后处理和专家知识进行解释和验证。
5. 目标提取方法目标提取方法是指通过分析地物的几何形状、光谱特征和纹理特征等，从影像中提取出感兴趣的地物目标。
目标提取方法常用于城市建筑物提取、道路提取和水体提取等应用场景。
常见的目标提取方法包括阈值分割法、边缘检测法和形态学算法等。
二、基于多光谱影像的遥感影像解译应用案例1. 农田分类农田分类是利用遥感影像对不同农田类型进行分类的过程。
通过利用多光谱影像中植被指数、土壤湿度指数和植被覆盖度等指标，可以实现农田遥感影像解译。
农田分类可以为农业管理提供决策支持，例如合理施肥和灌溉等。
第四章3遥感图像处理图像增强
5.遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换)
② 就变换后的新波段主分量而言，K—L变换后的 新波段主分量包括的信息量不同，呈逐渐减少趋 势。其中，第一主分量集中了最大的信息量，常 常占80％以上，第二、第三主分量的信息量依次 快速递减，到第n分量信息几乎为0。由于K—L变 换对不相关的噪声没有影响，所以信息减少时， 便突出了噪声，最后的分量几乎全是噪声。所以 这种变换又可分离出噪声。
基于上述特点，在遥感数据处理时，常常用K— L变换作数据分析前的预处理（数据压缩和图像增
强）。举例P125
6.遥感图像多光谱变换(Ⅱ)——缨帽变换(K—T变换)
(1)K—T变换是Kauth—Thomas变换的简称，这种变换也是 一种线性组合变换，其变换公式为：Y=BX 这里X为变换前的多光谱空间的像元矢量，y为变换后的 新坐标空间的像元矢量，B为变换矩阵。这也是一种坐标 空间发生旋转的线性变换，但旋转后的坐标轴不是指向主 成分方向，而是指向了与地面景物有密切关系的方向。 1984年，Crist和Cicone提出TM数据在K—T变换时的B值： P126 在此，矩阵为6X6，主要针对TM的1至5和第7波段，低分 辨率的热红外(第6波段)波段不予考虑。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
直方图均衡化(histogram equalization):把原图像的直方 图变换为灰度值频率固定的直方图，使变换后的亮度级 分布均匀，图像中等亮度区的对比度得到扩展，相应原 图像中两端亮度区的对比度相对压缩。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算结果放在窗口中心的像元位置，成为新像元的灰度 值。然后活动窗口向右移动一个像元，再做同样的运算。 P117说明
遥感影像多光谱变换
23假彩色图像和真彩色图像，将三份影像进行对比分析3.缨帽变换，提取亮度，绿度，湿度信息：a.点击Toolbox – Band Ratio - Band Mathb.在Band Math窗口中，在Enter an expression下输入公式，点击Add to List将公式加载与对话框下，点击OKc.对B1 B2 B3 B4 B5 B6分别赋值LC820161028HENGSHUI512影像的的红，绿，蓝，近红外(NIR)，短波红外1（SWIR1），短波红外2(SWIR2)d.计算亮度，绿度，湿度信息，重复以上步骤，公式为求亮度公式：0.3029*b1+0.2786*b2+0.4733*b3+0.5599*b4+0.508*b5+0.1872*b6求绿度公式：-0.2941*b1-0.243*b2-0.5424*3+0.7276*b4+0.0713*b5-0.1608*6求湿度公式：0.1511*b2+0.1973*b2+0.3283*b3+0.3407*b4-0.7117*b5-0.4559*b6其他选项相同，将文件分别存入缓存Memory中，文件分别为Memory1，Memory2，Memory3。
并且在窗口中联动展示，并对比分析。
e.点击Raster Management – IDL – Layer Stacking，出现Layer Stacking Parameters窗口中点击Import File，输入Memory1，2，3。
选择路径输出文件名为K_T，点击OK。
4.色彩变换：a.同样应用Band Math工具，首先进行归一化处理，打开Band Math输入公式float(b1)/(float(b1)+b2+b3)，其中B1 B2 B3分别赋予蓝、绿、红时，计算得到蓝光波段的归一化结果；分别赋予绿、蓝、红时，得到绿光波段的归一化结果；分别赋予红、绿、蓝时得到红光波段的归一化结果。
基于PCNN的小波变换多光谱与全色遥感影像融合算法
!"#!$%&$'(')*+&,-./&$01$21(3$&)%)()$%)1基于5:;;的小波变换多光谱与全色遥感影像融合算法段延超4高利杰河南开封科技传媒学院!河南开封!"*%$$'摘4要 本文在小波变换融合算法的基础上 结合了68J J算法 提出了一种新的多光谱影像与全色影像融合算法 该算法首先利用68W变换和#V;变换完成对影像的前置处理 然后对小波变换后的低频分量采用加权平均法的融合规则 高频分量采用68J J的融合规则 最后 通过#V;逆变换完成影像的融合 结果表明 算法影像融合效果较好 有效地解决光谱失真和融合细节的问题 具有较好的实用价值关键词 图像融合 68J J 小波变换 多光谱与全色44随着遥感技术的不断发展"获取遥感数据的能力也越来越强"种类也越来越丰富"包括全色影像$多光谱影像$高光谱影像$夜光影像等*$+#不同类型的遥感影像在空间分辨率$光谱分辨率等方面具有不同的特点#如何综合利用这些遥感数据"成为遥感技术研究的一个重要方向#多光谱影像是指通过对地球表面反射$辐射$散射等电磁波进行多波段的采集和记录"形成的带有多个波段的遥感影像#每个波段都包含了物体不同的光谱特征信息"可以用于地表物质分类$植被覆盖度计算$水体提取等分析应用#全色影像是指在单一波段内采集的遥感影像"与多光谱影像相比"其光谱分辨率较高"一般在%&(R$&%米之间#全色影像具有高空间分辨率和较好的灰度级表现力"可以用于地物边界提取$建筑物检测等应用#因此"对于一些需要既考虑地物信息又需要高空间分辨率的遥感应用"比如地物分类$地形分析等"就需要将多光谱影像和全色影像进行融合"以期得到更加准确$全面的遥感信息#融合后的影像具有高空间分辨率和多波段信息的特点"因而能更好地支持遥感数据的分析和决策#多光谱影像与全色影像融合技术在提高遥感数据的综合利用效率$地表信息获取的准确度和全面性$优化遥感图像分析方法以及推动遥感技术发展等方面具有重要意义*)+#本文重点研究在小波变换的基础上"使用68J J'脉冲耦合神经网络(来处理小波变换后的高频分量"从而提高多光谱影像和全色影像的融合的细节信息#'常见多光谱与全色影像融合算法遥感影像融合算法可以分为基于变换的融合算法$基于像素级的融合算法$基于图像分割的融合算法$基于深度学习的融合算法#不同的算法具有不同的适用场景和优缺点"需要根据具体的应用需求和数据特点来选择合适的算法#以下算法是多光谱与全色影像常见的融合算法#$&$\B>b N e变换\B>b N e变换是一种常见的遥感影像融合算法"用于将多光谱影像和全色影像融合在一起#该算法通过将全色影像的每个像素值按比例分配给多光谱影像的=:\三个分量"从而产生融合后的=:\图像#由于全色影像具有高空间分辨率和单一光谱波段"\B>b N e变换融合可以使融合后的影像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息#然而"该算法存在着色偏和光谱失真等问题"因此在实际应用中需要注意算法参数的调整和效果评估# $&)#V;变换#V;变换是一种基于颜色空间的融合算法"它将多光谱影像和全色影像转换到三个颜色分量中"并将全色影像的强度分量与多光谱影像的色彩分量进行加权平均来生成融合图像#这种方法的优点是融合后的图像色彩保真度高"但对于保留多光谱信息而言"效果并不是很好# $&(68W变换68W是一种数据降维的方法"可以将高维度数据转换为低维度数据"并且保留数据的主要信息#由于68W变换可以在保留原始数据信息的同时减少数据维度"从而降低了数据冗余和噪声的影响"因此68W变换融合算法具有良好的融合效果和实用性#同时"与传统的基于像素的融合方法相比"68W变换融合算法能够更好地保持影像细节和色彩信息"提高影像的可解释性和应用效果#$&3小波变换小波变换'_Z b N?N O(是一种多尺度分析的融合算法"它通过对多光谱影像和全色影像进行小波变换"然后将变换后的系数进行加权平均来生成融合图像*(+#这种方法的优点是可以在不同尺度上融合图像"从而得到更加丰富的信息#+*!科技风"#"$年%月电子信息$&9J J !/X X ^C N算法J J !/X X ^C N 融合算法是一种基于J J !/X X ^C N 算法的图像融合方法"它可以将多幅具有不同成像特点的图像融合成一幅具有更高质量的图像#但是"由于J J !/X X ^C N 算法本身的计算量比较大"因此J J !/X X ^C N 融合算法的计算量也较大"需要一定的计算资源和时间*3+# 本文融合算法小波变换融合算法对噪声比较敏感"因为噪声可能会导致小波分解后的低频和高频分量之间的权重分配不合理"从而影响融合结果的质量#为了提高多光谱影像和全色影像的融合效果"本文融合算法主要步骤如下#)&$小波变换前置处理步骤)&$&$多光谱影像68W 变换由于多光谱影像的第一主成分反映了多光谱影像中最大的变化"通常也包含了最多的信息#为了减少光谱扭曲"同时提升融合后细节信息#本文算法首先对全色图像进行68W 变换"然后将多光谱图像的第一主成分与全色图像进行直方图匹配"从而提升融合后遥感影像的质量和分析结果的准确性#)&$&)多光谱影像#V ;变换为了避免融合后影像出现色彩失真等问题"本文采用了#V ;变换作为融合算法的前置处理步骤#首先"对重采样后的多光谱影像进行#V ;变换"将其分解为强度'#($色度'V (和饱和度';(三个分量#其次"经直方图配准的全色影像与#进行小波变换"得到新的强度分量'#d (#最后"利用#V ;逆变换将#d 与原色度分量'V (和饱和度分量';(组合成新的彩色影像"完成融合处理#由于色度和饱和度分量未经过改变"因此融合后的影像能够很好地保留原多光谱影像的色彩信息#)&)小波变换融合规则)&)&$基于加权平均法的低频分量融合规则小波变换融合算法中"加权平均法用于融合低频分量"目的是保留多光谱影像和全色影像的结构信息#低频分量融合的规则如下!&+,'-".(m /$&0,'-".(G /)&1,'-".(在公式中"'-".(表示像素点的位置"-表示经小波分解的层数"&0,'-".("&1,'-".(表示低频分量系数对相应像素值"&+,'-".(表示融合后低频分量系数"/$"/)表示融合时加权系数'/$G /)m $(#)&)&)基于68J J 的高频分量融合规则68J J 是一种基于生物学神经系统的人工神经网络模型"其灵感来源于脉冲神经元之间相互作用的方式#68J J 在图像处理领域广泛应用"其主要特点是能够实现对图像的非线性$时空域的信息处理"并且能够很好地提取出图像中的边缘信息"因此在图像融合中也被广泛应用*9+#经过小波分解后"高频分量包含了边缘$区域边界等细节信息#将高频分量系数与68J J 结合起来"可以进一步改善融合的细节效果#高频分量融合的规则如下!&+-.m&0-."#0-.',( #1-.',(&1-."#0-.',(l #1-.',({在公式中"经过-次迭代后"#0-.',(和#1-.',(表示神经元点火次数矩阵"&+-.表示融合后高频分量系数"&0-.和&1-.表示分解后高频分量系数#通过68J J 模型的非线性作用"可以提取出图像中的边缘和纹理等细节信息"从而进一步改善融合效果#)&(本文融合算法具体步骤'$(影像配准#')(多光谱影像进行#V ;变换"将其分解成#$V 和;三个分量"并对其进行68W 变换"得到第一主成分68$#'((全色影像和重采样后的68$进行直方图匹配"得到匹配后的6W J d #'3(将亮度分量#和匹配后的6W J d 进行小波变换"得到高频分量和低频分量#'9(低频分量采用加权平均值"高频分量采用68J J 融合规则#'0(经小波逆变换"得到新强度分量#d #'1(使用#d "经#V ;逆变换"得到融合影像#本文算法流程图如图$所示#图$本文融合算法 实验结果与分析为了验证本文融合算法的优越性"使用\B >b N e 变换$V #;变换$68W 变换$小波变换$J J !/X X ^C N 融合算法做对比试验"融合效果采用主观评价方法和客观评价方法#实验电子信息科技风 年 月数据使用高分)号卫星拍所摄的$T 分辨率的全色影像和3T 分辨率的多光谱影像#多光谱影像$全色影像及融合结果如图)所示#图)多光谱影像!全色影像及融合结果(&$主观评价根据实验结果"可以看出\B >b N e变换算法融合结果后出现色彩偏差$#V ;变换算法在高光和阴影细节方面表现较差$68W 变换算法在保留图像细节方面略逊于#V ;算法$J J !/X X ^C N 算法在保留多光谱影像的颜色信息方面稍逊于其他算法$小波变换算法在保留多光谱影像颜色信息方面相对较差#本文算法融合结果既保留了多光谱影像的色彩"又很好地保留了全色影像的细节$清晰度等信息#从主观评价上"本文算法要优于其他算法#(&)客观评价融合效果的客观评价选取信息熵$平均梯度$相关系数$均方差误差$交互信息量作为融合结果评价指标*0+#融合结果如下表所示#融合结果客观评价指标表'$(信息熵值越高"表明影像所携带的信息量越多#除了原始影像"本文算法的信息熵值高于其他算法"表明本文算法具有更高的信息量#')(平均梯度值越高"表明影像的清晰度越高#本文算法利用68J J 融合规则有效提高了影像细节表现能力"其平均梯度值高于其他算法"表明本文算法在清晰度方面处于较高水平#'((相关系数值越接近$"表明与参考影像的相关度越高#本文算法与参考影像的相关度较高"表明本文算法的融合效果与理想效果最接近#'3(均方根误差值越小"表明与参考影像的差异越小#本文算法相较于其他算法具有更小的均方根误差值#'9(交互信息量值越大"表明与参考影像最为贴合#本文算法的交互信息量值略高于小波变换融合算法"但优于其他算法#综合而言"本文的融合算法在客观评价指标分析中表现出色"显著提高了融合效果"并成功解决了小波变换融合算法中出现的分块和光谱失真问题#相较于其他算法"本文算法提升了融合后影像的细节表现能力#结论本文算法的优势在于"能够有效地保留多光谱影像的细节信息"还具有较强的适用性和鲁棒性#缺点在于"本文算法处理包含建筑物的遥感影像融合效果较好"但不适用于处理其他类型遥感影像#另外"本文算法的复杂度较高"运算速度较慢"不适合实时处理大量数据#本文算法还需要进行进一步的优化和改进#参考文献&$'李树涛"李聪妤"康旭东&多源遥感图像融合发展现状与未来展望&F '&遥感学报")%)$")9+%$,($3I2$00&&)'张丽霞"曾广平"宣兆成&多源图像融合方法的研究综述&F '&计算机工程与科学")%))"33+%),(()$2((3&&('谭仁龙&一种基于小波变换的图像融合方法&F '&测绘通报")%$1+%',(3)239&&3'8LN -"i &"r ;^-"F &+)%)%,&W ->b N ?/T Z H NX ^C />-T N O L>@MZ C N @>-Z ,>-b >?^O />-Z ?-N ^B Z ?-N O A >B .Z -@J J !/X X ^C N &8>T K^O N B C r:N >C ,/N -,N C "$('"$%39$I&&9'段延超&基于;#D Y 和小波变换的遥感影像配准融合算法研究&!'&河南大学")%$'&&0'杨艳春"李娇"王阳萍&图像融合质量评价方法研究综述&F '&计算机科学与探索")%$I "$)+%1,($%)$2$%(9&作者简介 段延超+$''%$4,"男"汉族"硕士"助教"研究方向(图像处理%高利杰+$''$$4,"男"汉族"硕士"助教"研究方向(图像处理自动控制#科技风 年 月电子信息。
多光谱遥感影像的处理与解译
多光谱遥感影像的处理与解译遥感影像技术是目前地球科学研究中最为重要和广泛应用的技术之一，而多光谱遥感影像则是其中的重要分支之一。
多光谱遥感影像具有高光谱、多通道的特点，可以提供丰富的地表信息，对于土地分类、植被监测、水体遥感等方面都有着重要的应用。
本文将围绕多光谱遥感影像的处理与解译展开讨论。
首先，多光谱遥感影像的处理是利用图像处理算法对遥感影像进行预处理和增强，以提取有用的信息。
预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等，这些步骤可以去除影像中的噪声和失真，保证影像的准确性和一致性。
增强可以通过调整图像的对比度、亮度、色彩等参数，使图像更加清晰和易于分析。
在处理过程中，需要根据不同的应用需求选择合适的处理方法和参数，以充分发挥多光谱遥感影像的优势。
接下来，多光谱遥感影像的解译是基于图像分类和信息提取的方法，将遥感影像转化为有用的地理信息。
图像分类是将像素点划分为不同的类别，常用的分类方法有无监督分类、有监督分类和混合分类等。
无监督分类是指根据像素的相似性进行分类，不需要事先定义类别，适用于简单的地表覆盖类型解译。
有监督分类是指利用已知的训练样本进行分类，通过构建分类器对整个影像进行分类。
混合分类则是结合无监督分类和有监督分类的优点，充分利用多光谱遥感影像的信息。
信息提取是从分类结果中提取具体的地理信息，可以是土地利用类型、植被指数、水体覆盖等。
这些信息可以为城市规划、农业管理、生态环境保护等提供重要的参考。
此外，多光谱遥感影像还可以通过遥感监测和时序分析等方法进行进一步的应用。
遥感监测是利用多光谱遥感影像对地表进行动态变化的监测，可以追踪土地利用变化、植被生长状态等。
时序分析是针对多时相的遥感影像进行分析，可以研究地表变化的趋势和规律。
这些方法可以为自然灾害评估、资源管理、环境保护等提供更加详细的信息和数据支持。
总结起来，多光谱遥感影像的处理与解译是地球科学研究和资源管理中的重要环节。
通过对遥感影像的预处理和增强，可以提取出影像中丰富的地表信息；而图像分类和信息提取则将遥感影像转化为有用的地理信息，为相关领域的决策和规划提供支持。
遥感技术中遥感影像的处理方法详解
遥感技术中遥感影像的处理方法详解遥感技术是利用遥感设备获取地球上的图像和数据，以了解地球表面的各种特征和现象。
遥感影像是遥感技术的核心输出，它通过对地球表面进行高分辨率的拍摄和记录，提供了丰富的地理信息。
在遥感技术中，遥感影像的处理方法至关重要。
正确的处理方法可以提取出影像中有价值的信息，帮助我们深入了解地球表面的特征和变化。
下面将详细介绍几种常用的遥感影像处理方法。
1. 遥感影像的预处理遥感影像在传输和记录过程中可能会受到一些噪声和干扰的影响，因此需要进行预处理。
预处理的目标是去除噪声、调整图像的对比度和亮度，使得影像更适合进行后续的处理和分析。
常见的预处理方法包括数字滤波、辐射定标和大气校正等。
2. 遥感影像的几何校正遥感影像获取时可能会受到地球表面形变、传感器姿态等因素的影响，导致影像出现几何失真。
几何校正的目标是将影像的几何特征恢复到真实地面情况下的状态，使得影像能够准确地反映地面特征。
常见的几何校正方法包括地面控制点的定位和影像配准等。
3. 遥感影像的分类遥感影像的分类是将影像中的像素按照一定的特征进行划分和归类的过程。
根据不同的应用需求，遥感影像的分类可以包括地物类别的划分、植被覆盖度的估计、土地利用类型的分析等。
常见的分类方法包括基于像素的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
4. 遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是指比较不同时段的遥感影像，分析地表特征在时间上的变化情况。
变化检测可以用于监测自然灾害、城市扩张、森林砍伐等方面的变化。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和基于对象的变化检测等。
5. 遥感影像的数据融合遥感影像的数据融合是将多源、多光谱或多分辨率的遥感影像进行融合，以提高遥感影像的空间和光谱分辨率。
数据融合可以增强遥感影像的细节信息，改善遥感影像的可视化效果，提高遥感影像在各种应用中的精度和效果。
常见的数据融合方法包括主成分分析、小波变换和多尺度分析等。
6. 遥感影像的特征提取遥感影像的特征提取是从遥感影像中提取出目标物体的特征信息的过程。
遥感影像处理中的光谱分析方法与技巧
遥感影像处理中的光谱分析方法与技巧遥感影像处理是一门应用遥感技术对地球表面进行观测和分析的学科领域，它通过获取和处理遥感影像数据来获取地球表面的信息。
而光谱分析则是其中的一种常用方法和技巧，通过对遥感影像中的光谱信息进行分析，可以获取到地表物质的相关信息。
一、光谱分析的基本原理光谱分析基于光与物质之间的相互作用原理。
在遥感影像中，由于不同地物对光的反射、辐射和吸收能力不同，所以它们在遥感影像中会表现出不同的光谱特征。
通过对比和分析不同地物的光谱特征，可以判断出它们的差异。
二、遥感影像中的光谱数据获取在遥感影像处理中，光谱数据的获取是非常重要的一步。
常用的光谱数据获取方式有两种，一种是主动数据获取，即通过激光器等对地球表面进行扫描，获取其反射或发射的光谱数据；另一种是被动数据获取，即通过卫星或飞机等载体获取自然环境中的光谱数据。
三、光谱分析方法与技巧1. 光谱曲线的图像处理光谱曲线是遥感影像中的一条光谱数据曲线，它描述了地物对不同波段的光反射、辐射和吸收情况。
通过对光谱曲线进行图像处理，可以提取出其中的隐藏信息，进而为后续的地物分类和定量分析提供依据。
2. 光谱特征参数的提取与分析在光谱分析中，我们可以根据不同波长下的光谱特征参数来区分不同地物。
例如，植被的光谱特征参数可以通过计算不同波长下的NDVI指数来进行提取和分析，从而实现植被覆盖度的检测和分析。
3. 光谱混合像元分解在一幅遥感影像中，往往存在着多种地物混合像元的情况。
通过光谱混合像元分解技术，可以将混合像元分解为不同纯净地物像元的组合，从而实现对地物的识别和分类。
4. 光谱库的建立与应用光谱库是一种用于存储和管理遥感影像中地物光谱信息的数据库。
通过建立光谱库，可以将不同地物的光谱数据进行整理和归纳，并为后续的地物分类和时序分析提供支持。
四、光谱分析在遥感影像处理中的应用光谱分析在遥感影像处理中有着广泛的应用。
例如，在城市土地利用变化监测中，可以通过对城市区域的多时相遥感影像进行光谱分析，识别不同地物的光谱变化，从而实现对城市土地利用变化的监测和分析。
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。
遥感卫星影像数据全色波段和多光谱波段介绍
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像数据全色波段和多光谱波段介绍全色波段（Panchromatic band），因为是单波段，在图上显示是灰度图片。
全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。
实际操作中，我们经常将之与多波段影象融合处理，得到既有全色影象的高分辨率，又有多波段影象的彩色信息的影象。
全色波段，一般指使用0.5微米到0.75微米左右的单波段，即从绿色往后的可见光波段。
全色遥感影象也就是对地物辐射中全色波段的影象摄取，因为是单波段，在图上显示是灰度图片。
全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。
多波段，又叫多光谱，是指对地物辐射中多个单波段的摄取。
得到的影象数据中会有多个波段的光谱信息。
对各个不同的波段分别赋予RGB颜色将得到彩色影象。
例如，将R，G，B分别赋予R，G，B三个波段的光谱信息，合成将得到模拟真彩色图象。
多波段遥感影象可以得到地物的色彩信息，但是空间分辨率较低。
北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。
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3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。
测绘技术中的遥感影像处理方法详解
测绘技术中的遥感影像处理方法详解遥感技术是当今测绘领域中不可或缺的一项重要技术，通过利用卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面影像，可以为地质勘探、环境监测、城市规划等领域提供丰富、准确的地理信息数据。
遥感影像处理是遥感技术中的一种核心技术，本文将对其中的几种常用的处理方法进行详解。
1. 影像预处理遥感影像预处理是指在进行后续处理之前，对原始影像进行一系列的校正、增强等操作，以提高影像的质量和可用性。
其中包括几何纠正、辐射校正和大气校正等步骤。
几何纠正主要是针对影像中的几何畸变问题进行校正，通常包括影像配准、去除地形效应以及去除大地畸变等处理。
影像配准是指将不同卫星或不同时间拍摄的影像进行精确对准，使得它们能够在同一坐标系下进行比较和分析。
去除地形效应是为了消除由于地表起伏引起的影像变形，以确保影像中对地物的位置和形状描述准确。
去除大地畸变是为了消除地球曲面引起的影像形变，通常采用像点的投影转换和校正等方法。
辐射校正是为了将影像中的数字计数值转换为大气无影响的地表辐射亮度值，从而能够实现不同时间、不同地域之间的比较研究。
常用的辐射校正方法有分级灰度线性变换法、大气校正法和无标定性辐射校正法等。
大气校正是为了消除大气介质对遥感影像的影响，以准确获取地表反射率信息。
常用的大气校正方法有大气能见度法、基于粒子传输函数的大气校正法以及辐射传输模型法等。
2. 影像分类遥感影像分类是将影像中的像素分为不同的类别，以实现对地物类型的识别和区分。
常用的影像分类方法包括无监督分类和监督分类两种。
无监督分类是指在不需要先验知识的情况下，根据像素的相似性进行聚类分组，从而得到影像中各个类别的统计信息。
常用的无监督分类方法有K均值聚类法、高斯混合模型法以及自组织映射法等。
监督分类是在事先提供类别标记的训练样本的基础上，通过对样本进行特征提取和模式识别，从而对整个影像进行分类。
常用的监督分类方法有最大似然法、支持向量机法、人工神经网络法以及决策树法等。
摄影师资格证考试题库知识点(题库版)
摄影师资格证考试题库知识点（题库版）1、单选被摄主体和画面形象在电视屏幕框架结构中所呈现出的大小范围是（）。
A、色彩B、光线C、物距D、景别正确答案：D2、填空题电视摄制方式ENG电子（江南博哥）新闻采集方式、（）制作方式、ESP电子演播室摄制方式正确答案：EFP电子现场3、单选用焦距为10mm的广角镜头与用焦距为150mm的长焦距镜头，拍摄同样人物的近景，前者比后者（）。
A、拍摄距离小B、视场角小C、景深小D、场面小正确答案：A4、问答题简述摄像师的素质。
正确答案：摄像师的素质包括两个基本方面：专业：操作技术，镜头表现，创作构思敬业：工作热情，负责精神，身体素质5、单选广角镜头拍摄的画面具有以下特点（）。
A、视角宽，范围大，景深大B、视角窄，范围大，景深大C、视角宽，范围小，景深大D、视角宽，范围大，景深小正确答案：A6、单选光源位于被摄对象后侧方向，使被摄对象一个侧面受光，大部分不受光的是（）。
A、侧光B、顺侧光C、侧逆光D、逆光正确答案：C7、单选在光学里下列组合中，相加后产生白光的是（）。
A、红与黑B、蓝与黄C、红与蓝D、黄与红正确答案：B8、填空题伪彩色增强的方法主要有（）、（）和（）三种.正确答案：单色波段彩色变换；多波段色彩变换；HLS变换9、单选在实践中拍摄固定画面时，为了有别于摄影照片和美术作品，应该加强（）。
A、捕捉动感B、精心构图C、准确曝光D、精确对焦正确答案：A10、填空题同一条航线内相邻像片之间的影像重叠称为（），一般在（）以上。
相邻航线的重叠称为（），重叠度要求在（）以上。
正确答案：航向重叠度；60%；旁向重叠度；24%11、填空题电视摄像的拍摄要领是：（）、（）、（）、（）。
正确答案：平；稳；准；匀12、填空题被辐射的物体表面单位面积上的辐射通量为（）。
正确答案：辐照度13、填空题单位时间内通过某一面积的辐射能量为（）。
正确答案：辐射通量14、问答题光圈的作用，自动光圈使用的条件正确答案：光圈的主要作用是控制进光量，使用自动光圈的条件：顺光、被拍摄对象大面积受光，而且是整个画面的平均曝光。
多光谱遥感影像的特征提取方法研究
多光谱遥感影像的特征提取方法研究多光谱遥感影像是指在空间和时间上连续采集多光谱波段信息的遥感影像。
由于其可以获取丰富的信息，因此在各个领域中应用广泛。
但是，如何有效地从多光谱遥感影像中提取关键的信息是一个重要的问题。
本文将从传统方法和基于深度学习的方法两个方面分别介绍多光谱遥感影像的特征提取方法。
传统方法传统的多光谱遥感影像特征提取方法可以分为基于像元的方法和基于对象的方法两种。
基于像元的方法是将多光谱遥感影像中每个像元的多个波段值作为一个特征向量，然后利用聚类、分类等统计方法对其进行处理。
基于对象的方法则是将多个像元构成的对象视作一个整体，将其特征表示为这些像元的统计属性，如平均值、方差等。
其中，常用的基于像元的方法有PCA、ICA、LDA等。
PCA方法是一种线性变换方法，可将多光谱遥感影像中的多个波段压缩为较少的主成分，然后通过对主成分进行分类或聚类进行特征提取。
ICA方法是在PCA的基础上进一步发展而来的，是一种解决非高斯信号的线性分离方法。
LDA方法则是一种有监督的线性变换方法，将多光谱遥感影像中的特征向量映射到一个低维空间中，并立足于分类目标进行分类。
基于对象的方法则包括了多个区域的光谱信息集成和纹理特征提取。
区域集成就是将光谱信息、空间信息和周围环境信息等综合在一起，形成一个整体。
纹理特征提取则是从遥感影像的纹理特征、形状特征、周围环境等方面进行特征提取。
基于深度学习的方法随着机器学习和深度学习算法的发展，在多光谱遥感影像特征提取问题上也出现了更加高效、准确的方法。
深度学习算法通过构建多层神经网络来自动学习特征，从而有效地提高了特征提取的准确率。
深度学习算法中常用的模型有卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
CNN模型利用卷积核对输入数据进行特征提取，每个卷积层对输入数据进行不同的特征提取，最终经过全连接层进行分类。
RNN模型则是一种特殊的神经网络，用于处理序列数据。
其中，LSTM模型是一种被广泛使用的循环神经网络模型。
多光谱变换与多源信息复合
作业和思考题：
3、什么叫多源信息复合并阐述其意义？
单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简意赅地阐述观点。
4、在遥感与非遥感信息的复合中如何确定
地理数据的网格大小？
5、遥感与非遥感信息的复合中如何达到最优
遥感数据的选取？
6、影像配准的一般方法和要求有哪些?
单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简意赅地阐述观点。
3. 复合：彩色合成法、差值法、比值法。
2、不同时 相的遥感数 据复合
观测地物的类型、位置、轮廓及动态 变化是常用。
一．配准：利用几何校正的方法。
二．直方图调整：将配准后的直方图调整成 一致的直方图，使图像亮度值趋于协调， 以便于比较。
三．复合：彩色合成法、差值法、比值法。
二、遥感与非遥感信息的复合
1、K-L变换
离散变换的简称，又称主成分变换 它是对某一多光谱图像X.利用K-L变换矩阵A进行线性组合,而产生一组新
的多光谱图像Y. K-L变换的特点: 变换后的主分量空间与变换前的多光谱空间坐标系相比旋转了一个角度。
新坐标系的坐标轴一定指向数据量较大的方向。可实现数据压缩和图像增 强。
2、K-T变换
K-T变换的应用对象和领 域？
何谓多光谱变换其本质是 什么？
K-T变换
是kauth-Thomas变换的简称，也称缨帽 变换.是一种坐标空间发生旋转的线性变换， 旋转后的坐标轴指向与地面景物有密切关 系的方向
K-T变换的应用:
主要针对TM图像数据和MSS数据. 对于扩大陆地卫星TM影像数据分 析在农业方面的应用有重要意义.
多源信息复合
多种信息源的复合:是将多种遥感平台，多时相遥感数据之间以 及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术。
多谱段夜光遥感影像处理opencv
多谱段夜光遥感影像处理opencv
使用OpenCV进行多谱段夜光遥感影像处理可以分为以下几个步骤：
1. 读取夜光遥感影像：使用OpenCV的函数`cv
2.imread()`读取多谱段夜光遥感影像。
2. 转换颜色空间：如果遥感影像的颜色空间不是RGB，需要使用OpenCV的函数`cv2.cvtColor()`将其转换为RGB或灰度图像，以便于后续处理。
3. 图像增强和滤波：可以使用各种OpenCV的图像增强和滤波方法，如直方图均衡化、对比度增强、均值滤波、高斯滤波等，根据具体需求选择合适的方法进行处理。
4. 特征提取和图像分割：根据具体任务需求，使用OpenCV的特征提取方法（如SIFT、SURF、HOG等）和图像分割方法（如阈值分割、边缘检测、聚类等）提取感兴趣的信息。
5. 图像融合和可视化：如果有多个多谱段影像需要融合，可以使用OpenCV的图像融合方法（如加权平均、拉普拉斯金字塔等）进行融合。
最后，使用OpenCV的函数`cv2.imshow()`或将处理结果保存为图像文件，可视化输出。
需要注意的是，具体的多谱段夜光遥感影像处理方法和参数设置，需根据具体需求和数据特点进行选择和调整。
另外，使用OpenCV进行图像处理时，建议遵守数据使用规范和法律法规。
遥感影像多波段锐化探索
遥感影像多波段锐化探索遥感影像多波段锐化探索遥感影像多波段锐化是一种常用的图像处理技术，可以提高遥感影像的细节和清晰度。
下面，我将逐步介绍多波段锐化的步骤。
第一步，首先需要选择一幅遥感影像作为处理对象。
这幅影像可以是卫星遥感影像、航空遥感影像或者无人机采集的影像。
第二步，对选择的遥感影像进行预处理操作，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
这些预处理操作可以保证影像的准确性和一致性，为后续的锐化操作提供可靠的基础。
第三步，将预处理后的遥感影像转换为多波段图像，通常使用RGB（红、绿、蓝）或者HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间进行表示。
这样可以方便后续处理中的色彩调整和增强。
第四步，选择适当的锐化滤波器。
常用的滤波器包括拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器和高斯滤波器等。
这些滤波器可以增强图像的边缘和细节，使影像更加清晰。
第五步，对多波段图像应用所选的锐化滤波器。
可以通过卷积操作将滤波器应用于图像的每个像素点，从而得到锐化后的图像。
第六步，根据需要对锐化后的图像进行后处理操作。
常见的后处理操作包括对比度调整、亮度调整和色彩平衡等。
这些操作可以进一步增强图像的视觉效果。
第七步，评估锐化效果。
可以通过目视检查或者使用图像质量评估指标来评估锐化后的图像质量。
如果需要进一步改善图像质量，可以尝试调整锐化滤波器的参数或者应用其他图像增强技术。
综上所述，遥感影像多波段锐化是一个多步骤的过程，包括预处理、颜色空间转换、滤波器选择、滤波器应用、后处理和评估等。
通过这些步骤，可以使遥感影像的细节和清晰度得到有效提升，为后续的遥感应用提供更好的数据基础。
遥感影像多光谱变换
遥感影像多光谱变换Band 1 Band 2Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 Band 8Band 9 Band 10Band 11在⼯具箱中依次选择Statistics》View Statistics File，打开运算时保存的PCA.sta⽂件。
Basic Stats Min Max Mean Stdev Num Eigenvalue Percent Band1106413504411505581.311250147957.87Band295474240410549713.92673161389.03 Band38452559579862823.53157894796.34Band4737665535910212994447004.998.41 Band58388655351741827045161551.399.16Band6595755730126262269699411.8999.62 Band755495630291621962763294.6899.91Band87947655359520104389750.41899.95 Band951105640526258.2998492.83899.99Band10246943169527437852.610808.1821100 Band11222112624423917511.411710.4266100 Sum21603063通过观察通过主成分变换提取的各主成分影像和分波段统计值，可以看出影像前四个波段已经占据了原始影像信息的绝⼤多数信息，后⾯五个波段基本上都是影像的噪声信息。
2、去相关拉伸实习1中截取的⼦区Landsat 8 OLI影像，从中选取相关性最⼤的3个波段进⾏处理。
此处选择的红绿蓝三个波段进⾏运算。
在⼯具箱中依次选择Transform》Decorrelation Stretch。
可以看出，去相关拉伸可以消除多光谱数据各波段间的⾼度相关性，从⽽⽣成⽣成⼀幅⾊彩亮丽的彩⾊合成影像。
遥感部分4-多光谱遥感
卫星遥感图像
6、数据接收、处理和产品 • 数据接收：由Landsat地面接收站完成。 • 数据处理：包括粗处理(进行辐射校准、几何改正 及分幅和注记)、精处理(对粗处理的图像精确的 几何校正及地图投影)和特殊处理(将MSS数据加工 成计算机兼容磁带CCT)。 • MSS产品：粗制的1：100万和1：336.9万比例尺的 黑白、彩色的底片或像片、精制产品、粗制和精 制的CCT磁带。
6.3
卫星遥感图像
3、陆地卫星图像的几何特征 – a. 重叠率： 航向重叠 为总面积的10％， 像片上、下都重叠18.5Km； 旁向重叠 在赤 道上为总面积的14%，旁向重叠26km 。越 向高纬度，旁向重叠的比例越大。 – b. 卫星图像的投影性质：多中心投影。 – c. 卫星图像的成像时间：每天上午9时到
第四章 多光谱遥感图像
♪ 多光谱遥感的一般原理 ♪ 多光谱航空遥感 ♪ 卫星遥感图像 ♪ 多光谱图象的判释及应用 ♪ 高光谱分辨率遥感信息的获取
6.1
多光谱遥感的一般原理
多光谱遥感：将地物辐射电磁波分割成若 干个较窄的光谱段，以摄影或扫描的方 式，在同一时间获得同一目标不同波段信 息的遥感技术。
原理：不同地物有不同的光谱特性，同
0.6-0.7μm 0.7-0.8μm 0.8-1.1μm
陆地卫星四号MSS扫描几何关系图
6.3
卫星遥感图像
b.专题制图仪TM(ThematicMapper) ：具有 更高的空
间分辨力，更好的波谱选择性，更好的几何保真 度，更高的辐射准确度。可以同时感知7个不同波
段。 波段编号 TM-1 TM-2 TM-3 TM-4 TM-5 TM-6 TM-7 波段划分范围 0.45-0.52 μm 0.52-0.60μm 0.63-0.69μm 0.76-0.90μm 1.55-1.75 μm 10.4-12.5 μm 2.08-2.35 μm
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Band 1 Band 2Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 Band 8Band 9 Band 10Band 11在工具箱中依次选择Statistics》View Statistics File，打开运算时保存的PCA.sta文件。
Basic Stats Min Max Mean Stdev Num Eigenvalue Percent Band1106413504411505581.311250147957.87 Band295474240410549713.92673161389.03 Band38452559579862823.53157894796.34 Band4737665535910212994447004.998.41 Band58388655351741827045161551.399.16 Band6595755730126262269699411.8999.62 Band755495630291621962763294.6899.91 Band87947655359520104389750.41899.95 Band951105640526258.2998492.83899.99 Band10246943169527437852.610808.1821100 Band11222112624423917511.411710.4266100 Sum21603063通过观察通过主成分变换提取的各主成分影像和分波段统计值，可以看出影像前四个波段已经占据了原始影像信息的绝大多数信息，后面五个波段基本上都是影像的噪声信息。
2、去相关拉伸实习1中截取的子区Landsat 8 OLI影像，从中选取相关性最大的3个波段进行处理。
此处选择的红绿蓝三个波段进行运算。
在工具箱中依次选择Transform》Decorrelation Stretch。
可以看出，去相关拉伸可以消除多光谱数据各波段间的高度相关性，从而生成生成一幅色彩亮丽的彩色合成影像。
这种效果很好地将地物与其相邻的地物分离开来，地物边界的辨识效果优于简单的波段合成和灰度影像。
3、缨帽变换（1）对Landsat ETM+数据用已有的工具进行缨帽变换，说明在各个波段上各种典型地物在影像中的表现。
在工具箱中依次选择Transform》Tasseled Cap。
设置好输出路径即可。
Brightness GreennessWetness FourthFifth Sixth第一个波段代表亮度分量，是ETM+波段亮度值的加权和，反映了总体的亮度变化；第二个波段代表的是绿度分量，与亮度分量正交，反映了近红外与可见光波段的的对比关系，又称为绿度植被指数（GVI）；第三个波段代表的是黄度或湿度分量，主要与土壤的湿度或水分状况有关；第四个波段代表的是霾，反映了大气辐射衰减效应。
这种类型的变换对定标后的反射率数据的效果要比灰度值数据更好。
、（2）采用ETM+的缨帽变换系数对OLI数据对应的6个波段做波段运算，计算前四个分量，和（1）中的结果进行比较。
Landsat 7缨帽变换的参数为（公式为Y=CX+A，X为原始影像）：C=[0.35610.39720.39040.69660.22860.1596−0.3344−0.3544−0.45560.6966−0.0242−0.26300.26260.21410.09260.0656−0.7629−0.53880.0805−0.04980.1950−0.13270.5752−0.7775−0.7252−0.02020.66830.0631−0.1494−0.02740.4000−0.81720.38320.0602−0.10950.0985],A=0计算前四个分量的公式应该为：0.3561*b1 + 0.3972*b2 + 0.3904*b3 + 0.6966*b4 + 0.2286*b5 +0.1596*b6-0.3344*b1 - 0.3544*b2 - 0.4556*b3 + 0.6966*b4 - 0.0242*b5 - 0.2630*b60.2626*b1 + 0.2141*b2 + 0.0926*b3 + 0.0656*b4 - 0.7629*b5 - 0.5388*b60.0805*b1 - 0.0498*b2 + 0.1950*b3 - 0.1327*b4 + 0.5752*b5 - 0.7775*b6其中，b1-b6分别赋予蓝、绿、红、近红外、短波红外1和短波波红外2，也就是OLI的Band2-Band7。
在工具箱中依次选择Band Ratio》Band Math，输入以上四个公式，点击OK 后指定相应的Landsat 8波段，然后设置输出路径。
Brightness GreennessWetness Fourth采用同样的公式计算Landsat8和Landsat7缨帽变换的结果，在亮度分量上，8的效果对比度更加明显，地物的边界清晰，河流水体呈现较深的色调。
同样地，在绿度分量重两者也呈现了相同的情况。
但是在黄度和第四分量上情况恰好相反。
3、色彩变换采用以下公式，用Band Math工具实现HSV变换。
完成变换后说明在各个波段上各种典型地物在影像中的表现。
HSV变换公式如下：Band Math中的公式分别为：归一化：float(b1)/(b1+b2+b3)其中b1-b3分别赋予蓝、绿、红时，计算得到蓝光波段的归一化结果；分别赋予绿、蓝、红时，得到绿光波段的归一化结果；分别赋予红、绿、蓝时得到红光波段的归一化结果。
R G BV分量：b1>b2>b3其中，”>”在IDL中是取较大值的运算符，可以多个变量参与运算得到它们的最大值。
b1-b3分别赋予归一化后的r, g, b。
VS分量：1-(b1<b2<b3)/(b1>b2>b3)其中，”<”和”>”类似，可以求多个变量的最小值。
b1-b3分别赋予归一化后的r, g, b。
S初始H分量H0：(b5 eq 0)*0+(b4 eq b1)*(60*(b2-b3)/(b4*b5))+(b4 eq b2)*(60*(2+(b3-b1)/(b4*b5)))+(b4 eq b3)*(60*(2+(b1-b2)/(b4*b5)))其中，eq判断两个变量是否相等，相等返回1，否则返回0。
b1-b5分别赋予r,g, b, V, S。
H0H分量负值调整：(b1 lt 0)*(b1+360) + (b1 gt 0)*b1其中，b1 lt 0判断b1是否小于0，是返回1，否则返回0；b1 gt 0判断b1是否大于0，是返回1，否则返回0。
b1赋予H0。
H4、自然彩色变换导入数据后对各波段的颜色特征进行标注；说明参与变换的各个波段影像的光谱特征，比较变换前后的影像特征。
分析变换后影像信息的特点。
新的绿光波段的计算公式为：fix((float(b1)+b 2+b3)/3)其中b1、b2、b3分别赋予绿、红、近红外波段。
新的绿光波段真彩色组合自然彩色变换结果通过对比变换前后的影像，可以发现在自然彩色影像中绿光波段明显的地物都被凸显了出来。
但是相比变换前的影像，植被色彩偏向于亮绿色，水体偏向于紫色，这与实际地物存在明显的差别。
结果与分析Band 1 Band 2Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 Band 8Band 9 Band 10 Band 11Basic Stats Min Max Mean Stdev Num Eigenvalue Percent Band1106413504411505581.311250147957.87 Band295474240410549713.92673161389.03 Band38452559579862823.53157894796.34 Band4737665535910212994447004.998.41 Band58388655351741827045161551.399.16 Band6595755730126262269699411.8999.62 Band755495630291621962763294.6899.91 Band87947655359520104389750.41899.95 Band951105640526258.2998492.83899.99 Band10246943169527437852.610808.1821100 Band11222112624423917511.411710.4266100 Sum21603063通过观察通过主成分变换提取的各主成分影像和分波段统计值，可以看出影像前四个波段已经占据了原始影像信息的绝大多数信息，后面五个波段基本上都是影像的噪声信息。
2、去相关拉伸从影像中可以看出，去相关拉伸可以消除多光谱数据各波段间的高度相关性，从而生成生成一幅色彩亮丽的彩色合成影像。
这种效果很好地将地物与其相邻的地物分离开来，地物边界的辨识效果优于简单的波段合成和灰度影像。
3、缨帽变换Brightness GreennessWetness FourthFifth Sixth第一个波段代表亮度分量，是ETM+波段亮度值的加权和，反映了总体的亮度变化；第二个波段代表的是绿度分量，与亮度分量正交，反映了近红外与可见光波段的的对比关系，又称为绿度植被指数（GVI）；第三个波段代表的是黄度或湿度分量，主要与土壤的湿度或水分状况有关；第四个波段代表的是霾，反映了大气辐射衰减效应。
这种类型的变换对定标后的反射率数据的效果要比灰度值数据更好。
Brightness GreennessWetness Fourth采用同样的公式计算Landsat8和Landsat7缨帽变换的结果，在亮度分量上，8的效果对比度更加明显，地物的边界清晰，河流水体呈现较深的色调。
同样地，在绿度分量重两者也呈现了相同的情况。
但是在黄度和第四分量上情况恰好相反。
4、色彩变换R G BVSH5、自然彩色变换真彩色组合自然彩色变换结果通过对比变换前后的影像，可以发现在自然彩色影像中绿光波段明显的地物都被凸显了出来。
但是相比变换前的影像，植被色彩偏向于亮绿色，水体偏向于紫色，这与实际地物存在明显的差别。
存在问题与解决办法。