地表参数多源遥感信息综合定量反演34页PPT
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定量遥感课件地表温度反演-最新课件
地表温度的反演-地表温度反演算法
• 单通道多角度法
同一物体从不同角度观测所经过的大气路径不 同而产生不同的大气吸收。 大气的作用可通过单通道在不同角度观测下所 获得的亮温的线性组合来消除。 大量的工作用于研究海水表面温度的反演 只有少量的关于陆面温度反演的研究。（由于 不同角度的地面分辨率不同，以及陆地表面状 况很不均匀和地物类型复杂）
Wan 和 Dozier(1989)把遥测地表温度当作一个地球物理 学的反演问题,通过Lowtran程序进行数值模拟,评价了温度反演 的可行性并提出了合理的波谱段范围,认为通过多波谱同时反演地 表温度和地表比辐射率是可行的。
Wan 和 Dozier(1996)通过大气传输模型进一步模拟计算 指出：1)统计回归的系数与传感器的视角有关；2)为了提高反演 精度，模拟计算回归系数时有必要把大气含水量、大气低层温度 和地表温度考虑进去,而不能在所有的情况下都用相同的系数来反 演地表温度。
MODIS
通道 3 4 5 20 22 23 29 31 32 33
波长范围 (mm) 3.54-3.94 10.32-11.32 11.41-12.38 3.660-3.840 3.929-3.989 4.020-4.080 8.400-8.700
10.780-11.280 11.770-12.270 13.185-13.485
设太阳的影响可忽略：
e T s i B i 1 B iT i R a ti i1 iR a ti
e
i
•大气参数的计算需要知道大气的温度和在通道上大气 吸收体密度的垂直廓线，而且还需知道这些大气吸收体 的物理特性。
地表温度的反演-地表温度反演算法
✓单通道法的精度取决于： ✓ 大气辐射传输模型的精度
实验课1-定量遥感--植被覆盖度反演PPT优秀课件
4
实验一 植被覆盖度的遥感反演
三、实习仪器与数据
（1）Landsat 8数据：LC81290392013110LGN01 仁寿县的县界*.shp文件
（2）根据自己的兴趣选择研究区，遥感影像以及矢量数据可以从网上获取。 数据来源：从网站下载免费数据，如：
◦ /data/ ◦ ◦ / 数据源请从（1）和（2）中任意选择一个。
7
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度 方法一：(两种方法都要做)
根据公式（1），我们可以将整个地区分为三个部 分：
• 当NDVI小于NDVI0 ， fv取值为0； • NDVI大于NDVIv ， fv取值为1； • 介于两者之间的像元使用公式（1）计算。 利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式 输入栏中输入进行计算. 请回顾ENVI中公式的写法
1
实验一 植被覆盖度的遥感反演
在线性像元分解模型中，最简单的模型假设像元只有植被 和非植被两部分构成。所得的光谱信息也只有这两个组分因子 线性合成。他们各自的面积在像元中所占的比率即为各因子的 权重，其中植被覆盖部分所占像元的百分比即为该像元的植 被覆盖度。
NDVI = fv*NDVIv + (1- fv)* NDVI0
(公式1）
NDVI为像元NDVI值，fv为像元的植被覆盖度，NDVIv和NDVI0分别 为植被覆盖部分和非植被覆盖部分的NDVI值。NDVIv和NDVI0这两个 参数值的确定是关键，将直接影响到植被覆盖度估算结果。
在实际工作中因缺少大面积地表实测数据作参考，以及不可避 免存在噪声，所以通常对NDVI 统计直方图给定置信区间，求该区间 内的最小和最大值来作为NDVI0和NDVIv值，或者取5%和95%频率的 NDVI 值作为NDVI0和NDVIv值。本实验中采取后一种取值方法。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
三、实习仪器与数据
（1）Landsat 8数据：LC81290392013110LGN01 仁寿县的县界*.shp文件
（2）根据自己的兴趣选择研究区，遥感影像以及矢量数据可以从网上获取。 数据来源：从网站下载免费数据，如：
◦ /data/ ◦ ◦ / 数据源请从（1）和（2）中任意选择一个。
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实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度 方法一：(两种方法都要做)
根据公式（1），我们可以将整个地区分为三个部 分：
• 当NDVI小于NDVI0 ， fv取值为0； • NDVI大于NDVIv ， fv取值为1； • 介于两者之间的像元使用公式（1）计算。 利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式 输入栏中输入进行计算. 请回顾ENVI中公式的写法
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实验一 植被覆盖度的遥感反演
在线性像元分解模型中，最简单的模型假设像元只有植被 和非植被两部分构成。所得的光谱信息也只有这两个组分因子 线性合成。他们各自的面积在像元中所占的比率即为各因子的 权重，其中植被覆盖部分所占像元的百分比即为该像元的植 被覆盖度。
NDVI = fv*NDVIv + (1- fv)* NDVI0
(公式1）
NDVI为像元NDVI值，fv为像元的植被覆盖度，NDVIv和NDVI0分别 为植被覆盖部分和非植被覆盖部分的NDVI值。NDVIv和NDVI0这两个 参数值的确定是关键，将直接影响到植被覆盖度估算结果。
在实际工作中因缺少大面积地表实测数据作参考，以及不可避 免存在噪声，所以通常对NDVI 统计直方图给定置信区间，求该区间 内的最小和最大值来作为NDVI0和NDVIv值，或者取5%和95%频率的 NDVI 值作为NDVI0和NDVIv值。本实验中采取后一种取值方法。
遥感图像分类
影像对象构建方法与参数优化
对象合并准则
在初始分割基础上，通过将 初始影像对象逐步合并为较 大的对象来实现多尺度对象 的构建，对象合并的停止条 件是由其尺度准则决定的
fw vah lv uael uw esh h aspheape
h va luw e c ( n 1 (m c1 c ) n 2 (m c2 c ))
1）分类前影像平滑 2）分类后小区合并—将小于一定面积的像元合并到邻近区
域
遥感影像分类后处理—误差分析
目的：检验分类效果 方法：抽样检验 抽样方法： 1）监督分类的样本区 2）试验场抽样 3）随机抽样 评价方式：混淆矩阵
辅助数据改进遥感分类的方法
地理分层 分类器操作 分类后处理
遥感信息与非遥感信息的复合
c
hsh a p w c emh p c m c t pw cstmh oso mth o o th
h cm pn c 1(t ln m mln 11)n 2(ln m mln 22)
hsmo on t1 h(b lm mb l1 1)n2(b lm mb l2 2)
37
影像对象构建方法
尺度为： 16 平均 面积： 867.6
• 基于统计的方法和基于规则的方法 • 监督分类和非监督分类 • 硬分类和软分类 • 逐像元分类和面向对象分类
分类标准
• 按照逻辑准则组织的信息类别正确的分类
学定义
• 参考标准: • 规划协会的土地分类标准(LBCS) • 国家植被分类系统
基于统计的分类方法
遥感影像光谱特征分布特点
遥感影像分类原理
μc4
人工神经网络分类
生物神经网络(biological neural network, BNN)， 特别是人脑
定量遥感基础理论
瑞利散射： g=0； 沙尘暴散布射： g>0.8
不对称因子g与散射粒子的尺度有关，粒子越大，不对 称因子g就越大
瑞利散射： g=0； 沙尘暴散布射： g>0.8
前向散射：
k
s 4
(1
g)
后向散射：
k
s 4
(1
g)
相函数的近似计算公式
Henyey与Greenstein相函数近似公式：H-G相函数近 似公式
E() E0 () exp e ()L
此即为比尔（Beer)定律，辐射传输和遥感应用的一个基本定 律,也称布格-朗伯定律（Bouguer-Lambert)。
§5.4.7 有关辐射传输的重要物理量
光学厚度
指数中的积分为称介质的光学厚度：
()
z2 z1
e
(,
z)dz
均匀介质的光学厚度可简化为：
概念分析与数理统计结合的方法
即根据经验提出定量概念，然后对量化的概念 进行统计分析——经验模型、统计模型
几乎可以解决所有的地理问题，但须以大量的 实验之上，将定性问题量化，
物理学概念、机理不清，模型适应性差 研究程度也最低。
量纲分析与数理统计结合的方程
即把主要地理因子之间的关系通过量纲分析的 方法求得无量纲因子团，再对因子团进行统计 分析。
§5.4.7 比尔(Beer)定律
辐射在介质中传播时，因与介质相互作用（散射、吸
收）削弱。设强度为E()的光辐射通过厚度为 dz 的 介质后，其强度变化为 E() dE() 则：
dE() E()e (, z)dz
两边积分得：
E() E0 () exp
z2 z1
e
(,
z)dz
若为均匀介质，其厚度为L，则有：
不对称因子g与散射粒子的尺度有关，粒子越大，不对 称因子g就越大
瑞利散射： g=0； 沙尘暴散布射： g>0.8
前向散射：
k
s 4
(1
g)
后向散射：
k
s 4
(1
g)
相函数的近似计算公式
Henyey与Greenstein相函数近似公式：H-G相函数近 似公式
E() E0 () exp e ()L
此即为比尔（Beer)定律，辐射传输和遥感应用的一个基本定 律,也称布格-朗伯定律（Bouguer-Lambert)。
§5.4.7 有关辐射传输的重要物理量
光学厚度
指数中的积分为称介质的光学厚度：
()
z2 z1
e
(,
z)dz
均匀介质的光学厚度可简化为：
概念分析与数理统计结合的方法
即根据经验提出定量概念，然后对量化的概念 进行统计分析——经验模型、统计模型
几乎可以解决所有的地理问题，但须以大量的 实验之上，将定性问题量化，
物理学概念、机理不清，模型适应性差 研究程度也最低。
量纲分析与数理统计结合的方程
即把主要地理因子之间的关系通过量纲分析的 方法求得无量纲因子团，再对因子团进行统计 分析。
§5.4.7 比尔(Beer)定律
辐射在介质中传播时，因与介质相互作用（散射、吸
收）削弱。设强度为E()的光辐射通过厚度为 dz 的 介质后，其强度变化为 E() dE() 则：
dE() E()e (, z)dz
两边积分得：
E() E0 () exp
z2 z1
e
(,
z)dz
若为均匀介质，其厚度为L，则有：
遥感反演及遥感数据产品的生产过程课件PPT
消除大气辐射的影响，恢复大气下界的地面反射率或者地面辐射亮度
未知数：７个通道的发射率、昼夜两个地表温度、昼夜两套大气等效辐射温度和水汽含量
大气水汽含量
经验公式、查找表
L L 例子：GLASS叶面积指数产品生产线
数据信息＋已知参数＋先验约束
toa
0
建立440纳米处地表反射率、气溶胶类型、气溶胶光学厚度、太阳角度、观测角度等自变量与TOA反射率的查找表。
解决病态反演问题的办法，一是扩充信息源，比如综合 使用多源遥感数据或地面观测资料，引入先验知识；二 是控制信息分配，让有限的观测信息尽量分配到目标参 数，抑制反演过程中的误差传播。
4
1. 遥感反演概述
1.3 常见的几种遥感反演方法 经验回归
例如逐步多元回归、神经元
公式推导及线性反演
简化、线性化 ；例如大气校正公式、分裂窗
模型 通过地面观测或者较高质量的遥感产品获得统计知识
这里讨论的是狭义的辐射畸变，即传感器自身特点引起的图像缺陷
大气水汽含量
经验公式、查找表
广泛用于大气、地表、叶片
人工抽查的质量检查方法
例子：GLASS叶面积指数产品生产线
传感器缺陷、地形和光照条件的变化、大气的吸收和散射
遥感反演信息量缺乏问题的解决方法
2
1. 遥感反演概述
1.1 什么是遥感反演
正演
物理参数 遥感信号
3
反演
1. 遥感反演概述
1.2 遥感反演问题的本质和科学问题
遥感的本质是反演，而从反演的数学来源讲，反演研究 所针对的首先是数学模型。……，首先要解决的问题是对 地表遥感像元信息的地学描述。
但陆地遥感反演的根本问题在于定量遥感往往需要用少 量观测数据估计非常复杂的地表系统的当前状态，本质 上是一个病态反演问题。
遥感模型与反演方法
(d)
(e)
(f)
Hale Waihona Puke 不同植被类型的BRDF(GOMS模型)
conifer(a,d) savanna(b,e) shrubland(c,f) 红光波段（a-c） 近红外波段（d-f）
=55º
Li-Strahler几何光学-辐射传输混合模型GORT 由于几何光学模型和辐射传输模型分别在不同的尺度上 具有各自的优势，李小文和 Strahler 充分利用几何光学模型 在解释阴影投射面积和地物表面空间相关性上的基本优势， 在纯 GO 模型和不连续植被间隙率模型的基础上，用辐射传输 方法求解多次散射对各面积分量亮度的贡献，分两个层次来 建立承照面与阴影区反射强度的辐射传输模型，并以间隙率 模型作为联系二者的关键。
（1）辐射传输模型
电磁波从辐射源到目标的传输过程，表示为观测方向 ｓ 上 关于辐亮度Ｉ的辐射传输方程：
dI ( s ) K (I J ) ds
K－消光系数，Ｊ－源函数。 将辐射传输方程写作微积分形式：
I ( , s ) I ( , s ) ( / 4 ) P( s, s' ) I ( , s' )d' ( r, s ) /
李一 Strahler(1985， 1986) 根据稀疏林的实际情况，抛 弃了“小几何体”假定，直接用森林结构参数计算四个分量随 太阳角和观察角变化，建立了遥感像元尺度的天然林BRDF模型。
典型的几何光学模型为景合成模型：
R(v) ki (v)Ri (v)
其中，R(v) 为冠层的反射率，v 表示为光照方向和观察方向的 函数，Ri(v) 为冠层组分的反射率，Ki(v)表示为冠层结构参数 的函数。
多角度遥感提供多个方向的观测数据，相比单一方向观测 提供了更多的信息，多角度观测信息的利用要求对植被冠层二 向性反射特征的描述 －冠层反射的BRDF 模型。
遥感数据显示与基本分析课件
遥感图像增强
遥感图像增强能够突出图像中的有用 信息，提高图像的可视化和解译性。
VS
遥感图像增强包括空间域增强和频率 域增强两种方法。空间域增强直接对 像元灰度值进行操作，如直方图均衡 化、卷积滤波等；频率域增强则将图 像转换为频率域进行处理，如傅里叶 变换、小波变换等。这些方法能够扩 大图像中不同地物间的灰度差，提高 目标地物的识别度。
目标识别与分类
目标识别
利用遥感图像中的特征信息，通 过计算机视觉和模式识别技术， 实现对特定目标的自动或半自动
提取。
分类方法
包括基于像素的分类、面向对象的 分类、深度学习分类等，不同方法 具有不同的优缺点和适用场景。
应用示例
军事目标识别、城市建筑物提取、 土地资源利用分类等。
遥感数据与其他数据融合分析
知识应用
课程结合多个实际案例，让同学们了解了遥感数据在实际问题中的应用
，如环境监测、城市规划等。这有助于同学们将所学知识应用于实际工
作中。
遥感数据分析的挑战与前景
数据质量挑战
算法创新
多源数据融合
应用领域拓展
遥感数据在获取过程中可能 受到多种因素影响，如天气 、传感器性能等，导致数据 质量参差不齐。未来需要进 一步提高数据获取和处理技 术，以保证数据质量和可靠 性。
请注意，以上提供的内容仅为一种可 能的扩展结果。根据具体需求和背景 ，可以进一步细化、补充或调整相关 内容。
02
遥感数据显示
遥感图像浏览
01 图像加载
首先需将遥感图像数据加载到相应的软件或平台 中，为后续浏览和分析做准备。
02 缩放与平移
通过缩放和平移操作，可以实现对遥感图像的全 方位、多角度浏览。
遥感数据获取方式
《地震反演技术PPT课件
EPS软件反演
该软件具有以下特色：
1．独特的拟声波时差构建技术； 2．实现了储层预测和岩性解释的一体化； 3．运用全局寻优的模拟退火方法及宽带约 束反演方法，取得了高分辨率的反演结果。
EPS软件反演
EPS运用模拟退火和宽带约束反演的算法，具有运算速度快、分辨率高的特点。 原理： 宽带约束反演的基本思想是要寻找一个最佳的地球物理模型，使得该模型的响 应与观测数据（地震道）的残差在最小二乘意义下达到最小。宽带约束反演方 法与以往的广义线性方法（GLI）方法有本质上的不同：首先，它是严格意义 上的非线性反演；其次，在反演过程中，它受地质、测井先验知识的约束。 定义目标函数：
（二）反演技术及应用与限制
2、递推反演
Inline440(gu704)波阻抗反演剖面
过gu702—gu704波阻抗反演连井线剖面
（二）反演技术及应用与限制 3、基于模型地震反演
该方法从地质模型出发，采用模型优选迭代扰动算法，通过不断修改 更新模型，使模型正演合成地震资料与实际地震数据最佳吻合，最终的模 型数据便是反演结果。该方法以测井资料丰富的高频信息和完整的低频成 分补充地震有限带宽的不足，可获得高分辨率的地层波阻抗资料，理论上 可得到与测井资料相同的分辨率，是薄层油藏精细描述的关键技术。 多解是基于模型反演方法的固有特性，主要取决于初始模型与实际地质 情况的附和程度，在同样的地质条件下，钻井越多，结果越可靠。 地震资料在基于模型反演中主要起两方面作用，其一是提供层位和断层 信息来指导测井资料的内插外推建立初始模型，其二是约束地震有效频带 的地质模型向正确的方向收敛，地震资料分辨率越高，层位解释就有可能 越细，初始模型就接近实际情况，同时，有效控制频带范围就越大，多解 区域相应减少。因此提高地震资料自身分辨率是减少多解性的重要途径。
地表参数
2、地表参量—北方地区地表温度(1km)
多光谱热红外卫星遥感数据
（AIRS、IASI 数据；MODIS 数据）
卫 星 数 据
尺度扩展：通过片区与
样区的调查及收集（气象
地表温度遥感反演的通用“劈窗”方法，地表比辐射反演方法 大气可降水汽含量反演方法
反 演 方 法
部门），对地表比辐射率 和大气水汽含量等区域化 参数进行确定；对农田、
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光能利用率ε 温度胁迫T2
( SR SRmin ) ( FPAR max FPAR min ) FPAR ET FPAR 植被蒸散发 水分胁迫W min SRmax SRmin
(t ) * T1 (t ) T2 (t ) W (t )
ETWatch
高时间分辨率
AVHRR MODIS SPOT VGT ……
过程：方法与监测
单要素数据同化
多源数据同化技术/系统 多要素数据同化
数据融合与同化 参量估算方法研究
同化数据 协调、一致的时空连续数据集 （1）高时间分辨率 （2）高空间分辨率 （3）高精细/海量 （4）高可靠性 土地覆盖及地表参量监测方法 植被覆盖度/LAI 监测模型 NPP/生物量监 测模型 地表温度/蒸散 发监测模型
表参量指标。
3、科学问题—有生态学意见的遥感参量
空间一致、时间可比、满 足动态生态模型需求
数据重建：不同遥感平台、 不同传感器间的数据存在不 一致 协同反演：不同遥感数据反 演得到的陆表参数间的不一 致 模型同化：时间尺度与空间 分辨率与需求间的不一致
耦合间隙
Original NDVI
Hyperion
光谱库
数据处理
光谱观测
多源遥感协同反演 ppt课件
5
定量遥感的核心是从观测数据中反演地表参数；
遥感辐射传输模型是遥感反演的基础。
P 是待反演的地表参数
L f , s x, y, z , t, , P,
单位: m 紫 外 线 可 见 光 0.01×10
-6
0.4×10
-6
研究电磁波与地物的相互作用机理， 建立地表与大气遥感辐射传输模型。
报告提纲
一、引言
二、全球综合观测共性定量遥感产品生成系统设计 三、地表参数多源遥感协同反演研究进展
863重大项目“星机地定量遥感技术系统与应用”
项目总体目标
面向矿产、跨境河流、粮食、森林与碳汇等战略资源的全球监 测需求，研究星地协同观测与卫星组网关键技术，攻克多尺度 时空遥感数据快速定量流程化处理、基于卫星组网和虚拟星座 的综合定量遥感产品生成和真实性检验等关键技术，为建立星 机地综合定量遥感应用系统、实现全球资源与环境遥感信息的 业务运行服务提供技术支撑，为国家全球资源环境战略决策与 外交谈判提供信息支撑。
攻关、系统总体设计和原型系统开发，以及模型方法的实验验证， 为二期项目开展提供技术方法支撑。
项目二期：2013—2015年
批复经费：3710万元，分为3个课题 集成一期关键技术，重点解决全球定量遥感信息服务，建立
业务化的运行系统
二、项目总体设计
1. 框架设计：中国遥感网的组成单元及其相互关系
卫星遥感网 （松/紧耦合）
全球LAI产品交叉验证 框架和策略
(Garrigues et al., 2008)
存在的问题
针对特定遥感传感器的产品，定量化水平低、时空 不连续，精度不高；
• 定量遥感仍存在关键技术瓶颈亟待突破
不同传感器定量遥感产品不一致性问题 多源遥感协同反演问题 地星协同的定量遥感估算问题 ( Garrigues, 2008)
第四章 定量遥感
正演模型
已知地表上每一类目标地物的固有波谱特征等参数 和大气各种参数，求出观测目标区域所有目标地物 的电磁波（反射）强度，成为正演建模问题，即前 向建模问题 正演建模是从遥感机理出发，用数学物理模型来描 述电磁波传播过程，揭示电磁波与地表物质之间相 互作用规律，在此基础上形成遥感信息模型。
反演模型
混合像元模型
混合像元模型的公式可以表示为，像元反射率是 所组成端元的反射率、各端元所占的面积比例以 及其他参数函数，即：
• 其中j=1,….n表示端元序号，ρ为反射率，a为面积 比例，x表示其他各种参数（可能不止1个）
遥感进一步发展亟待解决的问题
•
需要实现从定性到定量的过渡
√ 精度要求越来越高
不同的地面目标像元结 构不同，方向反射特征 就不同，产生形状不同 的BRDF。 若能从多角度遥感信号 中获得地表像元的 BRDF，就可以从中定 量提取地表像元的结构 参数信息。
混合模型
李小文等在1994年 发展了植被BRDF几何光学 与辐射传输几何模型，试图综合用几何光学模型 （GO）在解释树冠阴影和辐射传输模型（RT） 在解释对此散射上各自的优势。GORT在解释林 下辐照及总反射上比较成功，但当树冠浓密时， 有过高估计对此散射的各向同性的倾向，从而导 致偏亮阴影。
尺度效应研究应该根据定量遥感反演需求来确定不同 的空间尺度，着重研究不同尺度信息的空间异质性特 点 ，尺度变化对信息量、信息分析模型和信息处理结 果的影响，并进行尺度转换的定量描述。 尺度效应研究不同分辨率遥感图像之间的关系。
MODIS和ASTER 的像元尺度对比
尺度效应不是一个新的概念，但定量地学描述是地 学与其他学科交叉的基础，是遥感科学的关键。 国外尺度效应研究基本上仍停留在不同尺度上 同一种量的线性或非线性关系的经验研究水平 上，我们用几何光学模型来解释不通过尺度上量 的内涵的变化，量的性质的改变，以及物理定 律的适用性。
《遥感与GPS技术》课件
前言：教学目标●掌握遥感的概念、遥感的原理与方法、遥感的技术系统。
●掌握常用遥感数据的特征和应用、信息提取的方法。
●了解G P S的应用。
●掌握A r c G I S、E N V I等软件的使用前言：教学主要内容●遥感基础知识与原理（概念、平台、类型、图像处理、信息提取）●数据处理方法（遥感、G P S数据）●3S系统集成●软件操作（A r c G I S10、E N V I4.8）前言：参考书目●梅安新等.遥感导论.北京：高等教育出版社，2002●彭望琭等.遥感概论.北京：高等教育出版社，2003●赵英时等.遥感应用分析原理与方法.北京：科学出版社，2003●李小文著.遥感原理与应用.北京：科学出版社，2008●董永平等.草原遥感监测技术.北京：化工出版社，2005●李军.农业信息技术概论.北京：科学出版社，2010●遥感学报(2002～)●遥感技术与应用（2002～）幻灯片6前言：考核●本课程采用闭卷考试方式进行考核●平时成绩占40分●随机课堂提问（10分）●随机点到（10分，但无故迟到、早退、旷课总平时成绩为0分）●实验成绩（20分，平时上机情况及实验报告）●期末考试成绩占60分●班级综合表现系数为0.9-1.1。
幻灯片7遥感与G P S技术第一章导言第二章遥感物理基础第三章遥感数据获取与类型第四章遥感数据的校正第五章遥感图像的处理第六章遥感数据的信息提取第七章植被遥感应用第八章3S技术的集成应用幻灯片8第一章导言本章提要(…)§1遥感绪论§2遥感概念和遥感数据§3遥感的特性§4遥感平台§5遥感数据的类型§6遥感的发展史§7遥感的发展趋势§8E O S计划简介§9遥感数据的应用过程本章主要介绍遥感概念、遥感的特点、遥感数据、遥感数据类型、遥感数据的应用以及遥感技术的发展。
返回下一章幻灯片9§1遥感绪论●遥感技术是20世纪60年代发展起来的一门综合性探测技术。
第四章 遥感图像处理-多源信息融合ppt课件
用信息的增加以及噪声误差的增加，因此对多种遥感数据 作出合理的选择。 – 几何配准，即解决遥感图像的几何畸变，解决空间配准问 题。
只有对地学规律、影象特征、成象机理这三者有深 刻的认识，并把它们有机地结合起来，信息复合才 能达到更好地效果。
（二）多源遥感信息复合的应用案例
遥感信息的复合 （1）不同传感器的遥感数据的复合， （2）不同时相的遥感数据的复合 （3）遥感与非遥感信息的复合
遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
（一）信息复合的概念和简介
定义：多源信息的复合是将多种遥感平台， 多时相遥感数据以及遥感数据与非遥感数据 之间的信息组合匹配的技术。
透 明 叠 加 检 查
（四）常用的数据融合方法—彩色合成
数据融合方法：彩色变换、 K-L 变换，比值变换； 基于小波理论的特征融合、基于贝叶斯法则的分 类融合等
诸多复合方案中，彩色合成方法的效果比较明显。 所以应尽可能生成三幅新图像，分别赋予红、绿、 蓝色，进行假彩色合成。
具体做法举例：
将TM与SPOT复合，选取TM三个波段4，3，2 和 SPOT全色波段共4个波段， 复合方法1：每幅TM图像均与SPOT图像作逐点运 算，如相加、相减或相乘，或其他运算方案，生 成三幅图像，进行彩色合成，生成复合图像。
（四）常用的数据融合方法—彩色合成
具体做法举例：
复合方法2：设 LRTM、 LGTM、 LBTM分别为TM4,3,2 波段的亮度值， LSPOT为SPOT全色波段的亮度值， A为权函数，则生成三幅新图像亮度值L复为： LR复＝A·LSPOT·LRTM/（LRTM +LGTM +LBTM） LG复＝A·LSPOT·LGTM/（LRTM +LGTM +LBTM） LB复＝A·LSPOT·LBTM/（LRTM +LGTM +LBTM） 将新生成的图像LR复、LG复、LB复分别赋予红、绿、 蓝色，合成后生成复合图像。
只有对地学规律、影象特征、成象机理这三者有深 刻的认识，并把它们有机地结合起来，信息复合才 能达到更好地效果。
（二）多源遥感信息复合的应用案例
遥感信息的复合 （1）不同传感器的遥感数据的复合， （2）不同时相的遥感数据的复合 （3）遥感与非遥感信息的复合
遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
（一）信息复合的概念和简介
定义：多源信息的复合是将多种遥感平台， 多时相遥感数据以及遥感数据与非遥感数据 之间的信息组合匹配的技术。
透 明 叠 加 检 查
（四）常用的数据融合方法—彩色合成
数据融合方法：彩色变换、 K-L 变换，比值变换； 基于小波理论的特征融合、基于贝叶斯法则的分 类融合等
诸多复合方案中，彩色合成方法的效果比较明显。 所以应尽可能生成三幅新图像，分别赋予红、绿、 蓝色，进行假彩色合成。
具体做法举例：
将TM与SPOT复合，选取TM三个波段4，3，2 和 SPOT全色波段共4个波段， 复合方法1：每幅TM图像均与SPOT图像作逐点运 算，如相加、相减或相乘，或其他运算方案，生 成三幅图像，进行彩色合成，生成复合图像。
（四）常用的数据融合方法—彩色合成
具体做法举例：
复合方法2：设 LRTM、 LGTM、 LBTM分别为TM4,3,2 波段的亮度值， LSPOT为SPOT全色波段的亮度值， A为权函数，则生成三幅新图像亮度值L复为： LR复＝A·LSPOT·LRTM/（LRTM +LGTM +LBTM） LG复＝A·LSPOT·LGTM/（LRTM +LGTM +LBTM） LB复＝A·LSPOT·LBTM/（LRTM +LGTM +LBTM） 将新生成的图像LR复、LG复、LB复分别赋予红、绿、 蓝色，合成后生成复合图像。
遥感 完整版课件PPT
Leabharlann 遥感技术及其应用遥感应用
(1)资源普查 (2)环境灾害监测 灾害监测——旱情、水灾、滑坡、虫害, 森林火灾、泥石流、地震、农林病等，有利 于防灾减灾。
阅读
遥感与洪涝灾害监测
1998年5月21日14点
1998年8月22日15点
洞庭湖地区气象卫星水情监测
活动
比较三幅图像，说一说，遥感 影像可以帮助我们分析哪些问题?
遥感技术及其应用
遥感技术系统
(1) 组成 传感器——是远距 离感测地物环境辐 射或反射电磁波的 仪器，如照相机、 扫描仪等。
遥感技术系统
遥感技术及其应用 遥感技术系统
(2)工作流程
物体反射或辐射电磁波传感器收集、传输信息
地面系统接收并处理、分析信息用户应用
遥感技术及其应用
遥感类型
分类标准
遥感平台的高度 传感器的工作特 点 电磁波的波谱范 围
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
读图回答(1)-(3)题。
(1)图中，重度病 害植物反射率高于健
康植物反射率的波段
是( ) ① 红外线 ② X光 ③ 可见光 ④ 紫外线
植物的反射波谱特征变化
A. ①② B. ②③ C. ③④ D. ①③
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
专题卫星
航天 遥感
航天飞机 宇宙飞船 航天空间站
覆盖范围大，不受领空限制, 可进行定期、重复观测
航空 遥感
飞机
机动性强，可以根据研究主 题选择恰当的传感器、适当 的飞行高度和飞行区域
近地 遥感
飞机
可用于城市遥感、海面污染 监测、森林火灾监测等中高 分辨率的遥感活动
(1)资源普查 (2)环境灾害监测 灾害监测——旱情、水灾、滑坡、虫害, 森林火灾、泥石流、地震、农林病等，有利 于防灾减灾。
阅读
遥感与洪涝灾害监测
1998年5月21日14点
1998年8月22日15点
洞庭湖地区气象卫星水情监测
活动
比较三幅图像，说一说，遥感 影像可以帮助我们分析哪些问题?
遥感技术及其应用
遥感技术系统
(1) 组成 传感器——是远距 离感测地物环境辐 射或反射电磁波的 仪器，如照相机、 扫描仪等。
遥感技术系统
遥感技术及其应用 遥感技术系统
(2)工作流程
物体反射或辐射电磁波传感器收集、传输信息
地面系统接收并处理、分析信息用户应用
遥感技术及其应用
遥感类型
分类标准
遥感平台的高度 传感器的工作特 点 电磁波的波谱范 围
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
读图回答(1)-(3)题。
(1)图中，重度病 害植物反射率高于健
康植物反射率的波段
是( ) ① 红外线 ② X光 ③ 可见光 ④ 紫外线
植物的反射波谱特征变化
A. ①② B. ②③ C. ③④ D. ①③
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
专题卫星
航天 遥感
航天飞机 宇宙飞船 航天空间站
覆盖范围大，不受领空限制, 可进行定期、重复观测
航空 遥感
飞机
机动性强，可以根据研究主 题选择恰当的传感器、适当 的飞行高度和飞行区域
近地 遥感
飞机
可用于城市遥感、海面污染 监测、森林火灾监测等中高 分辨率的遥感活动
地表定量遥感反演研究简介
应用—灾害监测（地震次生灾害监测）
应用—地质矿产资源调查
新疆哈密地区 1：5万
岩矿填图结果
绿帘石 绿泥石 云母
硫酸盐（方解石） 蒙脱石 盐碱
形成“成像机理——光谱特性——岩矿库——识别模 型”整套流程和方法！
遥感进一步发展亟待解决的问题
国家科技国家科技发展中长期规划中，“高分辨率 对地观测系统”已列为十六个重大专项之一，据悉 国家财政投入计划160个亿，加上部门匹配估计投 入300亿以上。
多源数据的同化
前述先验知识库可以用于某次遥感图像的反演。 为了充分利用时间序列遥感数据，我们可以一次一次地
反演，早些数据反演的结果作为先验知识用于晚些数 据的反演。但这样误差会积累。 解决的办法是同化。就是把所有的，不同时空尺度，不 同来源的数据都利用起来，估计待求参数的最合理的 值（序列值）
多源数据的协同反演
办法1：多发卫星
提高分辨率(1m)， 2nm 高光谱、600波段
办法 2遥：感数据的
这个办法，我们 暂时没有优势：
牵涉到大量的经
费和相当的工作 积累
？
地学理解、 多学科交 定性到定量 叉
供需矛盾
新应用需要的有效信息 匮乏
目前遥感的基础理论 很不成熟，缺乏对遥 感数据的地学理解
从这里突破 我们有优势
面对先进的对地观测技术为我们提供的 各种各样的丰富数据资料，如何才能对 其充分应用，使其社会造福，满足国家 需求？
从 “973”项目尺度效应、尺度转换及建模验证的角度，我 们发现：波谱测量的同时必须测量地物的结构、环境等配套参数 ，波谱数据才能更好地用于不同观测尺度的地面目标。从模型反 演地表参数，需要积累大量的背景测量数据的支持。这是后来在 国家863计划中立项建立的“我国典型地物标准波谱数据库”。
多源遥感数据融合ppt课件
WT方法首先对参与融合的遥感图像数据进行小波正变换，将图像分解 为高频信息和低频信息。分别抽取来自高空间分辨率影像分解后的高频信 息和低空间分辨率的低频信息进行小波逆变换，生成融合图像。 特点：可以对任意波段融合 缺点：小波基选择比较麻烦，融合速度不理想 小波变换示意图见下图
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23
LL3 H L3 LH 3H H 3
定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标的图像信息。
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12
遥感数据融合发展和应用
Data Fusion
数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。
融合数据的特点：融合产生的数据具有原始影像的优点，其可以 减少识别目标的模糊性和不确定性，提高遥感图像整体质量和综 合分析精度同时又能满足定量遥感需要更多的光谱信息和空间纹 理信息的要求。
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6
Sensor two：SPOT
Multi-sensor data
RGB432
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7
Sensor three： CBERS
Multi-sensor data
CBERS系列卫星：即中巴资源卫星（ China-Brazil Earth Resource Satellite ）
特征级融合
特征级融合是一种中等水平的融合。其先是将各遥感影像数据进行特征提取， 提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或充分统计量，然后按特征信息 对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征矢量，而后采用一些基于特征 级融合方法融合这些特征矢量，作出基于融合特征矢量的属性说明。
决策级融合
决策级融合是最高水平的融合，融合的结果为指挥、控制、决策提供依据。 在这一级别中，首先对每一数据进行属性说明，然后对其结果加以融合，得 到目标或环境的融合属性说明。决策级融合的优点时具有很强的容错性，很 好的开放性，处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于对预处理及特 征提取有较高要求，所以决策级融合的代价较高。
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23
LL3 H L3 LH 3H H 3
定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标的图像信息。
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12
遥感数据融合发展和应用
Data Fusion
数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。
融合数据的特点：融合产生的数据具有原始影像的优点，其可以 减少识别目标的模糊性和不确定性，提高遥感图像整体质量和综 合分析精度同时又能满足定量遥感需要更多的光谱信息和空间纹 理信息的要求。
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6
Sensor two：SPOT
Multi-sensor data
RGB432
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7
Sensor three： CBERS
Multi-sensor data
CBERS系列卫星：即中巴资源卫星（ China-Brazil Earth Resource Satellite ）
特征级融合
特征级融合是一种中等水平的融合。其先是将各遥感影像数据进行特征提取， 提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或充分统计量，然后按特征信息 对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征矢量，而后采用一些基于特征 级融合方法融合这些特征矢量，作出基于融合特征矢量的属性说明。
决策级融合
决策级融合是最高水平的融合，融合的结果为指挥、控制、决策提供依据。 在这一级别中，首先对每一数据进行属性说明，然后对其结果加以融合，得 到目标或环境的融合属性说明。决策级融合的优点时具有很强的容错性，很 好的开放性，处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于对预处理及特 征提取有较高要求，所以决策级融合的代价较高。