遥感影像处理步骤

合集下载

遥感影像快速处理与智能解译系统

随着空间科学技术的快速发展，遥感影像的获取和分析已成为地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划、土地资源调查等领域的重要工具。然而，遥感影像的解析往往面临处理量大、处理速度慢以及解译精度不高等问题。为了解决这些问题，本文将介绍一种遥感影像快速处理与智能解译系统。

一、遥感影像快速处理系统

遥感影像快速处理系统主要包括以下四个步骤：数据预处理、图像融合、图像分类和图像分割。

1、数据预处理：这个步骤主要是对原始数据进行质量检查、格式转换和噪声去除等操作，以确保数据的准确性和一致性。

2、图像融合：通过将多源遥感影像进行融合，可以获取更全面和准确的信息。常用的图像融合方法包括基于波段融合、基于空间融合和基于光谱融合等。

3、图像分类：这个步骤主要是利用计算机视觉和深度学习技术对遥感影像进行自动分类，以实现快速、准确的数据处理。

4、图像分割：对于一些特定的应用场景，可能需要对遥感影像进行

更精细的处理，例如目标检测、边缘检测等，这时就需要用到图像分割技术。

二、智能解译系统

智能解译系统是遥感影像解析的关键部分，它主要包括以下三个步骤：特征提取、分类识别和结果输出。

1、特征提取：从遥感影像中提取有用的特征是智能解译系统的第一步。这些特征可以包括颜色、形状、纹理等，具体提取哪些特征需要根据实际应用场景来确定。

2、分类识别：在提取出有用的特征之后，就需要利用这些特征来进

行分类识别。常用的分类识别方法包括支持向量机（SVM）、随机森

林（RF）、神经网络等。

3、结果输出：智能解译系统需要将分类识别的结果以易于理解的方

遥感影像处理技术方案

一、引言

遥感技术已广泛应用于农业、环境监测、城市规划、交通管理等领域。遥感影像处理是遥感技术应用的重要环节，通过对遥感影像的预处理、增强、特征提取等操作，实现目标识别、分类、定位等功能。

本文将详细论述遥感影像处理的流程与方法，为相关应用领域提供技术支持和参考。

二、遥感影像预处理

遥感影像预处理是后续处理的基础，主要包括辐射定标、大气校正、几何校正等步骤。

1.辐射定标

辐射定标是通过对传感器测量到的辐射强度进行标定，将原始影像转换为绝对辐射值。辐射定标系数是关键参数，可通过传感器制造商提供的校准文件获取。通过辐射定标，可消除传感器非线性响应的影响，提高影像的准确性。

2.大气校正

大气校正主要是消除大气散射、吸收等因素对遥感影像的影响，还原地物真实反射强度。常见的校正方法有经验模型法、物理模型法等。经验模型法基于已知的地物反射率，根据实际天气情况进行校正；

物理模型法根据大气散射原理，建立大气层与地面反射的数学模型，对影像进行校正。

3.几何校正

几何校正主要是消除遥感影像的几何变形，包括平移、旋转、缩放等。几何校正需要选取一定数量的地面控制点，通过校正公式对整个影像进行校正。常用的方法有直接线性变换、多项式变换等。几何校正可提高影像的定位精度，为后续的目标识别、分类等操作提供准确的基础数据。

三、遥感影像增强

遥感影像增强旨在提高影像的对比度、清晰度等，以便更好地识别和提取目标信息。常见的增强方法包括对比度增强、空间滤波、频率域滤波等。

1.对比度增强

对比度增强通过拉伸像素强度分布范围，提高影像的对比度。常见的对比度增强方法有直方图均衡化、反锐化掩膜等。直方图均衡化通过对像素强度分布进行均衡化处理，提高影像的对比度；反锐化掩膜通过增强高频信息，提高影像的细节表现。

遥感影像处理一般操作流程

1.影像融合-HIS变换（即HSV变换）

根据多光谱图像生成三波段图像融合前影像配准选点操作变换生成HSV图像生成V波段图像反变换生成RGB图像（即融合图像）
2.影像纠正

遥感图像在成像时，由于成像投影方式、传感器外方位元素变化、传感介质的不均匀、地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素的影响，使获得的遥感图像相对于地表目标存在一定的几何变形，图像上的几何图形与该物体在所选定的地图投影中的几何图形产生差异，产生了几何形状或位置的失真。主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和更高阶的歪曲。消除这种差异的过程称为几何校正 (GeometricCorrection)。卫星数据校正的目的是改正原始数据的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。我们拿到的遥感影像一般都由于平移、缩放、旋转、弯曲或其他原因而产生总体变形，所以在两幅影像拼接前需要进行几何校正处理。影像纠正可以在ArcMap或ERDAS中进行。纠正工作的实质是在两幅影像中寻找同名点。
1.影像融合

多源遥感数据融合的技术关键是：（1）充分认识研究对象的地学规律；（2）充分考虑不同遥感数据之间波谱信息的相关性而引起的有用信息的增加和噪声误差的增加，对多源遥感数据作出合理的选择；（3）解决遥感影像的几何畸变问题，使各种影像在空间位置上能精确配准起来；（4）选择适当的融合算法，最大限度地利用多种遥感数据中的有用信息。只有对研究对象的地学规律、遥感影像的几何物理特性、成像机理这三者有深刻的认识，并把它们有机结合起来，信息融合才能达到预期的效果。

遥感影像统筹技术流程

Remote sensing image coordinate technology is an important part of remote sensing technology. It is a technology that uses image processing methods to determine the spatial coordinates of points on the earth's surface from remote sensing images.

遥感影像坐标技术是遥感技术的重要组成部分。它是一种利用图像处理方法从遥感图像中确定地表点的空间坐标的技术。

The process of remote sensing image coordinate technology consists of several key steps. These include image acquisition, image preprocessing, image matching, and finally, coordinate determination.

遥感影像坐标技术的过程包括几个关键步骤。其中包括图像采集、图像预处理、图像匹配，最后是坐标确定。

First, image acquisition involves the use of satellite, aircraft, or unmanned aerial vehicle (UAV) to capture images of the earth's surface. This process is crucial as it directly affects the quality of the images and the accuracy of the coordinate determination.

使用测绘技术进行遥感图像处理的步骤与技巧

使用测绘技术进行遥感图像处理的步骤与技

巧

遥感技术在如今的科学领域中扮演着重要的角色，而测绘技术则是遥感图像处理中不可或缺的一部分。测绘技术通过收集、处理和分析遥感数据，帮助我们理解地球上的自然资源和人类活动的分布情况。本文将重点探讨使用测绘技术进行遥感图像处理的步骤与技巧。

第一步：数据获取与准备

在进行遥感图像处理之前，首先需要获取所需的遥感数据。这些数据可以通过卫星、航空器或无人机等方式获得。其中，卫星是最常用的数据获取方式，可以获得全球范围的高分辨率图像。获取到数据后，还需要对其进行预处理，以滤除噪声和不必要的信息。

第二步：影像校正

影像校正是遥感图像处理的一个重要步骤，它用于纠正由于空间几何形变和辐射照度不均匀性而引起的数据偏差。根据不同的需求，可以采用几何校正、辐射校正和大气校正等方法对图像进行校正，以确保数据的准确性和可比性。

第三步：图像分类与分割

图像分类和分割是遥感图像处理的关键步骤，它们用于将图像中的不同对象或地物进行标记和分离。通常，可以使用传统的分类方法如最大似然法或主成分分析法，也可以采用基于机器学习的分类方法如支持向量机或随机森林等。而图像分割则可以通过阈值分割、区域生长或水平集等算法来实现。

第四步：特征提取与分析

在进行了图像分类和分割后，接下来需要对所得到的地物进行特征提取和

分析。特征提取是通过计算图像中的一些统计信息和形状参数，抽取出地物的特征表示。常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。通过对这些特征进行分析，可以帮助我们更好地理解地物的属性和空间关系。

tif遥感影像的处理方法

处理TIF格式的遥感影像有多种方法，具体取决于你想要实现

的目标和处理的数据类型。以下是一些常见的处理方法：

1. 预处理，在开始任何分析之前，通常需要对遥感影像进行预

处理。这可能包括校正、辐射校正、大气校正、几何校正等，以确

保数据质量和准确性。

2. 分类和特征提取，遥感影像处理的一个常见目标是对图像进

行分类，识别不同的地物类型，比如植被、水体、建筑物等。这可

以通过监督或无监督分类方法来实现。另外，还可以进行特征提取，提取出影像中的各种特征信息。

3. 变化检测，遥感影像还可以用于监测地表的变化，比如城市

扩张、土地利用变化等。这通常涉及多期影像的比较和分析。

4. 地形和地貌分析，利用遥感影像可以进行地形和地貌分析，

比如提取数字高程模型（DEM）、进行坡度和坡向分析等。

5. 气象和环境监测，遥感影像还可以用于监测气象和环境变化，

比如监测气象现象、污染物扩散等。

6. 数据融合，将不同波段或不同传感器获取的遥感影像进行融合，可以得到更丰富的信息，比如进行多光谱影像与高光谱影像的

融合。

总之，处理TIF格式的遥感影像需要根据具体的应用目标选择

合适的方法，可能涉及到影像预处理、分类、特征提取、变化检测、地形分析、气象监测等多个方面的处理步骤。同时，还需要结合遥

感影像处理软件和算法来实现相应的处理。希望这些信息能够帮助

到你。

遥感影像处理具体操作步骤

遥感影像处理是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行分析和处理的过程。下

面是遥感影像处理的具体操作步骤：

1. 数据预处理：

- 影像获取：通过卫星、航空器或者无人机等获取遥感影像数据。

- 影像校正：对获取的遥感影像进行几何校正和辐射校正，以消除影像中的

几何畸变和辐射差异。

- 影像配准：将多个遥感影像进行配准，使其在同一坐标系下对齐，以便进

行后续的分析。

- 影像切割：根据需要，将遥感影像切割成小块，方便后续处理。

2. 影像增强：

- 直方图均衡化：通过调整影像的像素灰度分布，增强影像的对照度和细节。

- 滤波处理：利用滤波算法对影像进行平滑或者锐化处理，以去除噪声或者

增强细节。

- 波段合成：将多个波段的影像合成为一幅彩色影像，以显示不同特征或者

信息。

3. 影像分类：

- 监督分类：根据已知样本进行训练，利用分类算法将遥感影像中的像素分

为不同的类别。

- 无监督分类：根据像素的相似性进行聚类，将遥感影像中的像素分为不同

的类别，不需要事先提供训练样本。

4. 特征提取：

- 纹理特征：通过计算影像中像素的纹理统计量，提取纹理特征，用于地物

分类和识别。

- 形状特征：通过计算影像中像素的形状参数，如面积、周长、圆度等，提

取形状特征，用于地物分类和识别。

- 光谱特征：利用遥感影像中不同波段的反射率或者辐射值，提取光谱特征，用于地物分类和识别。

5. 地物提取：

- 目标检测：利用目标检测算法，自动提取遥感影像中的目标物体，如建造物、道路等。

- 变化检测：通过比较不同时间的遥感影像，检测地物的变化情况，如城市

遥感数字图像处理

1. 概述

遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据，如航空影像、卫星

影像等，进行数字化处理和分析的过程。遥感数字图像处理在地理信息系统（GIS）领域有着广泛的应用，能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息，为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。

2. 遥感数字图像处理的步骤

遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤：

2.1 数据获取

数据获取是遥感数字图像处理的第一步，通过卫星、航拍等遥感设备获取地理

信息数据。这些数据以数字图像的形式存在，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。

2.2 数据预处理

数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影，以及纠正图像的几何和辐射畸变。常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。

2.3 图像增强

图像增强是为了使图像更加清晰，突出地物的特征。常用的图像增强方法包括

直方图均衡化、滤波、锐化等。

2.4 特征提取

特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征，以便进行后续的分类和识别。常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。

2.5 图像分类

图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。

2.6 图像分割

图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。

2.7 地物提取

地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。

2.8 结果评价

遥感图像处理知识点总结

一、遥感概述

遥感是利用飞机、卫星等远距传感器获取地球表面信息的科学技术。遥感图像处理就是处

理遥感数据，进行信息提取的过程.

二、遥感图像处理流程

遥感图像处理的基本流程包括：数据获取、预处理、图像增强、特征提取和分类等环节。

1. 数据获取

数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、飞机等遥感平台获得各种类型的遥感

数据。

2. 预处理

预处理是遥感图像处理的重要步骤，主要包括大气校正、几何校正、辐射定标等过程，目

的是消除数据中的噪声和误差，保证数据质量。

3. 图像增强

图像增强是指通过一系列的处理方法，提高遥感图像的视觉效果，突出图像中的信息，以

便进行后续的分析和应用。常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。

4. 特征提取

特征提取是指从原始遥感图像中提取各种地物和地物信息，常见的特征包括形状、纹理、

光谱等。

5. 分类

分类是将遥感图像中的像素划分到不同的类别中，如水体、植被、建筑等。常用的分类方

法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。

6. 应用

遥感图像处理的最终目的是为了实现一定的应用目标，如土地利用/覆盖分类、资源调查、环境监测等。

三、遥感图像处理相关算法

1. 监督分类

监督分类是指在给定训练样本的情况下，采用某种分类算法识别遥感影像中的地物类型。

常用的监督分类算法有最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林等。

2. 无监督分类

无监督分类是指在不需要人工干预的情况下，利用图像自身的统计特性将像元分成若干类别。常用的无监督分类算法有K均值聚类、ISODATA聚类等。

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。

遥感影像解译的基本过程

一、引言

遥感影像解译是利用遥感技术获取的影像数据，通过对影像进行分析和解释，提取出地物信息和特征的过程。遥感影像解译的基本过程包括数据预处理、图像分类、地物提取和结果验证等环节。本文将对遥感影像解译的基本过程进行详细介绍。

二、数据预处理

数据预处理是遥感影像解译的第一步，其目的是消除影像中的噪声、改善图像质量，为后续的图像分类和地物提取提供准确的基础数据。数据预处理包括以下几个方面：

1. 大气校正：通过对遥感影像进行大气校正，消除大气因素对影像的影响，提高影像的质量和可用性。

2. 几何校正：对影像进行几何校正，消除影像中的地形变形及仪器误差，使影像与地理坐标系统一致。

3. 辐射校正：根据不同波段的辐射度，对影像进行辐射校正，将影像转换为可用的辐射亮度值。

4. 影像融合：将多源、多时相的遥感影像进行融合，提高影像的空间分辨率和时序一致性。

三、图像分类

图像分类是遥感影像解译的核心环节，其目的是将影像中的像素点

根据其反射率或辐射度等特征分成不同的类别。常用的图像分类方法有以下几种：

1. 监督分类：通过人工选取一些代表性样本，提取样本的特征向量，建立分类器进行分类。常用的监督分类方法有最大似然法、支持向量机等。

2. 非监督分类：根据像素点的相似性进行分类，不需要提前标注样本。常用的非监督分类方法有聚类法、自组织映射法等。

3. 混合分类：结合监督分类和非监督分类的方法，既利用先验知识进行分类，又根据数据本身的特点进行自动分类。

四、地物提取

地物提取是遥感影像解译的关键环节，其目的是根据图像分类的结果，提取出感兴趣的地物信息和特征。常用的地物提取方法有以下几种：

遥感图像处理原理

遥感图像处理原理是利用遥感技术获取的遥感图像进行数字化和分析处理的过程。遥感图像处理原理可以大致分为以下几个步骤。

1. 图像获取：首先需要通过遥感卫星、航空摄影等方式获取遥感图像。这些图像会以数字形式储存，其中每个像素点都有其对应的数值。

2. 辐射校正：由于遥感图像受到大气、地表反射等因素的影响，图像中的像素值并不完全准确反映地物的特征。因此，需要对图像进行辐射校正，消除光谱值的影响，以准确获取地物信息。

3. 影像配准：不同时间、不同传感器获取的图像可能存在光谱、几何畸变等差异。为了对比不同图像或图像的不同区域，需要进行影像配准，将它们对齐到相同的坐标系。

4. 图像增强：图像增强是为了提高图像的可见性和解释能力。常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等，以突出地物的特征，便于进行后续的分析和解译。

5. 特征提取：特征提取是指从遥感图像中提取出可用于分析和解译的信息。例如，可以提取出不同光谱波段的亮度、纹理、形状等特征，用于进行不同地物类型的分类和识别。

6. 图像分类和解译：根据提取的特征，可以使用机器学习、人工智能等方法对图像进行分类和解译。这些方法可以自动或半

自动地对图像中的地物进行识别和标注。

7. 结果分析和应用：最后，分析师可以对分类和解译结果进行验证和分析。这些结果可以应用于资源管理、环境保护、城市规划等领域，为决策提供可靠的支持。

通过上述步骤，遥感图像处理原理可以有效地从遥感图像中提取出有用的地物信息，为地理研究和资源管理等工作提供数据支持。

遥感影像数据在测绘中的处理与分析方法

引言

在当今信息化时代，遥感技术的快速发展为测绘工作带来了前所未有的机遇和

挑战。遥感影像数据是一种重要的测绘数据源，能够提供大范围、高分辨率的地表信息。本文将介绍遥感影像数据在测绘中的处理与分析方法。

一、影像预处理

影像预处理是遥感影像数据处理的第一步，其目的是排除无用信息，提取有用

信息。常见的预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

1. 辐射校正

辐射校正是将原始遥感影像数据转换为标准辐射度的过程。该过程包括辐射矫

正和亮度均衡化两个步骤。辐射矫正通过校正反射率、发射率等参数，将原始数据转换为地物的辐射度。亮度均衡化用于增强影像的对比度，使得地物边界更加清晰。

2. 大气校正

遥感影像在传输过程中受大气影响，导致图像亮度和颜色的变化。大气校正的

目标是恢复图像中地物表面的真实反射率。常用的大气校正方法有大气逐点校正法、模型法和图像增强法等。

3. 几何校正

几何校正是将遥感影像数据的像素坐标转换为地理坐标，使得影像与地球表面

几何关系一致。几何校正包括地面控制点标定、几何变换等操作。

二、影像分类与解译

影像分类与解译是遥感影像数据处理的关键步骤，其目的是将影像中的像元分为不同的类别，并解释其含义。常用的影像分类与解译方法包括有监督分类、无监督分类、目标检测、变化检测等。

1. 有监督分类

有监督分类是一种基于训练样本的分类方法。它通过事先提供一些已知类别的样本，并根据这些样本进行分类判别。常见的有监督分类方法有最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。

2. 无监督分类

使用测绘技术进行遥感影像配准的步骤

遥感影像配准是指将不同时间、不同传感器或不同平台获取的遥感影像进行几

何变换，使其在同一坐标系下具有相同的地理位置。这项技术在地理信息系统、地貌变化分析、环境监测等领域具有重要的应用价值。而为了实现精确的遥感影像配准，测绘技术是不可或缺的工具。下面将介绍使用测绘技术进行遥感影像配准的步骤。

第一步：数据获取与预处理

首先，确保获取到的遥感影像数据是影像所覆盖区域的高分辨率、全覆盖的影

像数据，并保证其有效性。然后对影像数据进行预处理，包括边缘消除、噪声滤波、几何校正等。这些预处理步骤将有助于提高后续遥感影像配准的效果。

第二步：控制点的选择与提取

控制点是进行遥感影像配准时的基础数据，通常是两幅影像中具有明显可识别

特征的地物，如道路交叉口、建筑物角点等。选择和提取控制点时，可使用测绘仪器进行实地测量，也可通过数字化地形模型等测量方法获取。值得注意的是，控制点的数量和分布要足够合理，以保证配准的准确性。

第三步：影像配准方法的选择

一般情况下，遥感影像配准可以采用两种方法：基于特征的匹配和基于模型的

变换。基于特征的匹配方法是通过提取和匹配两幅影像中的特征点来实现影像配准的，如SIFT、SURF等算法。而基于模型的变换方法则是通过设定坐标系转换模型，将源影像变换为目标影像的坐标系，如多项式拟合模型、平移旋转缩放模型等。

第四步：影像配准的实施

在选择了合适的配准方法后，可以开始进行影像配准的实施。首先，根据控制

点的坐标，分别在源影像和目标影像中找到其对应的位置，并建立两者之间的映射

测绘技术遥感数字图像处理流程

一、引言

随着科技的不断进步和数字化浪潮的涌现，测绘技术在遥感领域的应用日益广泛。遥感数字图像处理流程作为测绘技术的关键环节之一，对于提取地理信息、进行环境监测和资源管理等方面具有重要意义。本文将围绕测绘技术遥感数字图像处理流程展开论述，介绍其基本概念、相关技术和应用领域。

二、遥感数字图像处理流程的概念

遥感数字图像处理流程是指利用遥感技术获取的数字图像进行预处理、特征提取、分类与识别等一系列处理的过程。它主要包括数据获取、数据预处理、特征提取与选择、分类与识别等环节。

1. 数据获取

数据获取是遥感数字图像处理流程的第一步，主要通过遥感卫星、航空遥感和

无人机等平台获取遥感影像数据。这些数据以数字形式记录了地球表面的各种信息，包括光谱信息、空间信息、时间信息等。

2. 数据预处理

数据预处理是指对获取到的原始图像进行纠正、校正和增强处理，以消除影像

中的噪声、提高影像的质量和可用性。常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正和增强处理等。

3. 特征提取与选择

特征提取与选择是遥感数字图像处理流程中的核心环节，旨在从遥感影像中提

取出反映地物和地区信息的特征。特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等多种类型，通过合理选择和组合这些特征，可以对不同地物进行分类和识别。

4. 分类与识别

分类与识别是遥感数字图像处理流程中的最终目标，主要通过将图像中的像素

点或区域划分为不同的类别或进行目标识别。常用的分类方法有基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。

三、遥感数字图像处理流程的相关技术

遥感影像数据的处理与分析

遥感影像数据处理与分析是指对通过遥感技术获取的影像数据进行处

理和分析的过程。遥感影像数据包含了地球上不同地区的图像信息，可以

用于地质勘查、农业监测、城市规划等多个领域。下面将就遥感影像数据

处理与分析的一些常见方法进行介绍。

首先，遥感影像数据预处理是遥感影像数据处理与分析的第一步。预

处理包括影像校正、辐射定标、大气校正等。影像校正是指将影像图像与

地球表面上点的坐标相互对应，并确定坐标系统。辐射定标是通过计算由

地球表面反射的辐射能量，将影像数据转化为可以被理解和分析的数字数据。大气校正是通过校正大气介质对影像数据的影响，消除大气光线散射

和吸收的影响。预处理能够提高影像数据的质量和准确性，为后续的分析

工作奠定基础。

另外，遥感影像数据的变化检测也是一项重要的分析方法。变化检测

可以用于监测城市的扩张、农田的利用情况、森林的砍伐等。变化检测可

以通过比较同一地区不同时间的遥感影像，找出地表覆盖类型的变化，并

进行定量分析。常用的变化检测方法有像元级变化检测和对象级变化检测。像元级变化检测是比较两幅影像之间的像元，并根据像元间的差异来判断

是否发生了变化。对象级变化检测则是先对影像数据进行分割，将连续的

像元分成不同的对象，然后比较对象之间的差异。

最后，遥感影像数据还可以用于地表参数的估计与分析。地表参数包

括地表温度、植被指数、土壤湿度等，对于农业、气候研究等领域具有重

要的意义。通过遥感影像数据，可以基于不同的波段信息来估计和分析地

表参数。例如，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一