遥感图像信息提取.ppt
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遥感数字图像的获取和存储ppt课件
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42
(3)偏振:指电磁波传播的方向性
电磁波有偏振、部分偏振和非偏振波， 许多散射光、反射光、透射光都是部分偏 振光。
偏振在微波技术中称为“极化”。遥感 技术中的偏振摄影和雷达成像就利用了电 磁波的偏振这一特性。
.
43
五、 电磁波谱
按电磁波在真空中传播的波长或频率递增 或递减顺序排列，就能得到电磁波谱
γ射线、X射线、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波
低
能量
高
.
44
红 • 可见光 绿
蓝
0.62 ~ 0.76μm 0.50 ~ 0.56μm 0.43 ~ 0.47μm
• 红外波段
远红外处 6 ~ 15μm 中红外 3 ~6μm 近红外 0.76 ~ 3μm
• 微波
1 mm~ 1m
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45
六、 物体的发射辐射
d）高光谱遥感在精准农业中的应用．
e）在建设数字城市、数字省区和数字中国 中的应用：ＤＯＭ，ＤＥＭ和ＤＬＧ。
.
32
(6).遥感基础理论的发展
a) 从影像的几何与物理方程出发，开展 全定量化，遥感反演遥感正经历着由 定性→定量的发展；
.
33
b) 研究成象机理、地物波谱特性、各大 气层和气溶胶对电磁波谱的吸收和散 射特征、不同地物对电磁波的吸收、 发射和散射特征等
.
47
3 黑体辐射波谱曲线
.
48
黑体辐射的三个特性 :
(1)总辐射通量密度W是随温度T的增加而迅速增加
斯忒藩－玻耳兹曼公式:单位面积发出的总辐射能与 绝对温度的四次方成正比
(2）分谱辐射能量密度的峰值波长 随温度的增加向 短波方向移动
维恩位移定律 :若知道了某物体温度，就可以推 算出它所辐射的波段
遥感图像处理ppt课件
10
三，其他光学图像处理
对遥感影像母片作不同的曝光处理可制成影像密度 各不相同的正、负模片(拷贝)。同一地区可以有不同遥 感器，不同波段以及不同时间等各种模片。对不同组 合的相关模片进行处理可获得不同增强效果的新图像。 上述彩色合成即是其中最常用的方法。此外，还常采用 以下几种处理方法。
1 反差增强： 通常是利用高反差的感光材料和冲 洗液作反复拷贝，来扩大原模片中的影像密度差异。 它有利于增强一些低反差的地物影像，突出大的轮廓， 也可使彩色合成获得更丰富的层次，但同时会丢失部分 细节，故处理时要适可而止。
5
假彩色等密度分割：即通过光电仪器将胶片上 不同的密度等级以色彩的变化显示成彩色的图像。这 种仪器通常称彩色等密度分割仪，一般将胶片的影像 密度分割为8、12、24、32，64等级，不同密度级的 色别可在64色内任意选调变换，并在数秒钟内显示在 彩色监视器的屏幕上，通过反复调节变换色彩，选择 最佳的处理结果。
光学处理的仪器和技术手段： 摄影处理、光电处 理和相干光处理等等。
处理方法： 密度分割、彩色合成、边缘增强、反 差增强、光学图像比值、光学变换、光学编码等，其中 最常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。
2
一、光学等密度分割处理
(一)影像密度的概念： 对于黑白胶片，影像密度通常 以胶片透光率(T)倒数的对数表示。
密度分割：任何一幅遥感图像都可以看作是地物电 磁波辐射强度的二维分布函数。对于胶片影像。可用影 像密度值的二维分布来表征，对于像片，则为灰度值的 二维分布。与地形图的等高线相仿，照例可按一幅图像
中密度(或灰度)值的变化 范围，将其划分为若干个 等级，以等值面对影像密 度(或灰度)函数进行分层， 用等值线图来表示图像各 部分的密度(灰度)差异变 化。在遥感图像处理中称 此为密度分割，或密度分 割技术。
三，其他光学图像处理
对遥感影像母片作不同的曝光处理可制成影像密度 各不相同的正、负模片(拷贝)。同一地区可以有不同遥 感器，不同波段以及不同时间等各种模片。对不同组 合的相关模片进行处理可获得不同增强效果的新图像。 上述彩色合成即是其中最常用的方法。此外，还常采用 以下几种处理方法。
1 反差增强： 通常是利用高反差的感光材料和冲 洗液作反复拷贝，来扩大原模片中的影像密度差异。 它有利于增强一些低反差的地物影像，突出大的轮廓， 也可使彩色合成获得更丰富的层次，但同时会丢失部分 细节，故处理时要适可而止。
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假彩色等密度分割：即通过光电仪器将胶片上 不同的密度等级以色彩的变化显示成彩色的图像。这 种仪器通常称彩色等密度分割仪，一般将胶片的影像 密度分割为8、12、24、32，64等级，不同密度级的 色别可在64色内任意选调变换，并在数秒钟内显示在 彩色监视器的屏幕上，通过反复调节变换色彩，选择 最佳的处理结果。
光学处理的仪器和技术手段： 摄影处理、光电处 理和相干光处理等等。
处理方法： 密度分割、彩色合成、边缘增强、反 差增强、光学图像比值、光学变换、光学编码等，其中 最常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。
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一、光学等密度分割处理
(一)影像密度的概念： 对于黑白胶片，影像密度通常 以胶片透光率(T)倒数的对数表示。
密度分割：任何一幅遥感图像都可以看作是地物电 磁波辐射强度的二维分布函数。对于胶片影像。可用影 像密度值的二维分布来表征，对于像片，则为灰度值的 二维分布。与地形图的等高线相仿，照例可按一幅图像
中密度(或灰度)值的变化 范围，将其划分为若干个 等级，以等值面对影像密 度(或灰度)函数进行分层， 用等值线图来表示图像各 部分的密度(灰度)差异变 化。在遥感图像处理中称 此为密度分割，或密度分 割技术。
高分辨率遥感影像_PPT课件
传统基于像元的遥感影像分析方法大都 只是针对影像的光谱特征 ，仅从光谱特 征出发进行遥感影像的分析处理所能得 到的信息是极其有限的 。
基于特征基元的面向对象方法
无论是对高分辨率遥感影像的信息提取 还是地物目标识别，特征基元提取往往 是关键的前期工作，进而才能在此特征 基元的基础上进行特征的表达和组合， 完成信息提取和目标识别。
图像的最小单元不再是单个的像素，而 是一个个对象，后续的图像分析和处理 也都基于对象进行。
面向对象的遥感分类方法的关键是图像分割， 也就是，如何准确地、有效地提取图像上几何 信息和结构信息。
图像分割是将图像划分为互不相连的区域，每 个区域具有相同的属性，这种属性可以是灰度、 纹理或其他属性。
分辨率 全色 5或2.5m
多光谱10m
全色： 1 米 多光谱： 4 米
全色0.61-0.72m 多光谱2.44-2.88m
全色0.5米 多光谱1.8米
重访周期 26天
2.9天 1-6天 1.1天
Quickbird影像
Worldview-2影像
2.信息提取
高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂 细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率 遥感影像处理的技术难点 。
1 0 1
8邻域定义的模板：
1 1 1
h8,1
h4,1
2h4,2 3
131
8
1
1 1 1
或者
2 1 2
h8,2
h4,22h4,1 3
131
4
1
2 1 2
IKONOS图像的Laplacian实验结果
结论
如何充分的有效利用高分辨率遥感图像的光谱 信息和空间结构信息，是高分辨率遥感数据处 理方法的关键。
基于特征基元的面向对象方法
无论是对高分辨率遥感影像的信息提取 还是地物目标识别，特征基元提取往往 是关键的前期工作，进而才能在此特征 基元的基础上进行特征的表达和组合， 完成信息提取和目标识别。
图像的最小单元不再是单个的像素，而 是一个个对象，后续的图像分析和处理 也都基于对象进行。
面向对象的遥感分类方法的关键是图像分割， 也就是，如何准确地、有效地提取图像上几何 信息和结构信息。
图像分割是将图像划分为互不相连的区域，每 个区域具有相同的属性，这种属性可以是灰度、 纹理或其他属性。
分辨率 全色 5或2.5m
多光谱10m
全色： 1 米 多光谱： 4 米
全色0.61-0.72m 多光谱2.44-2.88m
全色0.5米 多光谱1.8米
重访周期 26天
2.9天 1-6天 1.1天
Quickbird影像
Worldview-2影像
2.信息提取
高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂 细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率 遥感影像处理的技术难点 。
1 0 1
8邻域定义的模板：
1 1 1
h8,1
h4,1
2h4,2 3
131
8
1
1 1 1
或者
2 1 2
h8,2
h4,22h4,1 3
131
4
1
2 1 2
IKONOS图像的Laplacian实验结果
结论
如何充分的有效利用高分辨率遥感图像的光谱 信息和空间结构信息，是高分辨率遥感数据处 理方法的关键。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
《遥感图像分类》课件
特征变换
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
遥感数字图像处理教程_2版(韦玉春等编著)PPT模板
10.1概述
10.6面向
01
10.2图像
对象的信 息 提 取 06
特征
02
1 0 . 5 高 空 05 间分辨率 图像处理
04
10.4高光谱
10.3单一
03
目标物的 遥感信息
提取
图像处理
第10章遥感信息 提取
10.7变化检测 思考题
18 主要参考文献
主要参考文献
19
附录1遥感数字图像处理的软件
第2章遥感数字图 像的获取和存储
2.1遥感图 像的获取
2.6本书图
01
像数据说
明
06
2.2遥感图 像类型
02
2 . 5 图 像 05 的基本参
数
04
2.4遥感数 据检索
2.3遥感
03
数字图像 的级别和 数据格式
第2章遥感 数字图像的 获取和存储
思考题
10
第3章遥感数字图像的表示和度量
像第
的 表 示 和 度 量
章 遥 感 数 字 图
3
0 1
3.1遥感图像 模型
0 4
3.4多波段图 像的统计特征
0 2
3.2遥感图像 的数字表示
0 5
3.5图像的度 量和计算
0 3
3.3单波段图 像的统计特征
0 6
3.6纹理
第3章遥感数字图像的表示和度量
3.7遥感数字图像处理的对象 思考题
11
第4章图像显示和拉伸
0 5
8.5数学形态 学方法
0 3
8.3梯度法
0 6
8.6区域标识
第8章图像分割
思考题
16
第9章遥感图像分类
遥感图像识别与信息提取详解
第二十五页，共八十五页。
2 遥感图像解译方法与步骤
3、解译步骤
➢ 准备工作 包括资料收集、分析、整理和处理 初步解译、建立解译标志 包括路线路勘，制订解译对象的专业分类系统和建立解译标志
室内解译 野外验证
包括解译结果校核检查，样品采集和调绘补测
成果整理 包括编绘成图，资料整理和文字总结
第二十六页，共八十五页。
➢ 图型（pattern）：目标地物有规律排列而成的图形结构。
第十九页，共八十五页。
（1）目视解译标志
➢ 阴影（shadow）：阴影是遥感图像上由于电磁辐能量被遮挡而产 生的辐射能量减弱。由于阴影的存在，可据此地物的性质或高度， 应注意的是阴影的形状与大小受到辐射能量入射角的影响。
➢ 形状（shape）：是指目标地物在遥感影像上呈现的外部轮廓。由 于不同地物的顶视平面的差异，可据此判断目标地物的性质。
遥感图像识别与信息提取详解演示文稿
第一页，共八十五页。
优选遥感图像识别与信息提取
第二页，共八十五页。
1 遥感图像地物特征与识别
（1）遥感图像地物特征
➢ 地物的反射光谱特性
➢ 地物的发射光谱特性
➢ 地物的透射光谱特性
（2）典型地物的反射光谱特征
第三页，共八十五页。
（1）遥感图像地物特征
在可见光与近红外波段，地表物体自身的辐射几乎等于零。地物发出 的波谱主要以反射太阳辐射为主。太阳辐射到达地面之后，物体除了反 射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未被吸收和反射的其 余部分则是透过的部分，即：到达地面的太阳辐射能量＝反射能量＋吸 收能量＋透射能量
➢ 选择性辐射体，其发射率ελ＜1， 发射率ελ随波长而变化。
地物的发射波谱特性曲线
2 遥感图像解译方法与步骤
3、解译步骤
➢ 准备工作 包括资料收集、分析、整理和处理 初步解译、建立解译标志 包括路线路勘，制订解译对象的专业分类系统和建立解译标志
室内解译 野外验证
包括解译结果校核检查，样品采集和调绘补测
成果整理 包括编绘成图，资料整理和文字总结
第二十六页，共八十五页。
➢ 图型（pattern）：目标地物有规律排列而成的图形结构。
第十九页，共八十五页。
（1）目视解译标志
➢ 阴影（shadow）：阴影是遥感图像上由于电磁辐能量被遮挡而产 生的辐射能量减弱。由于阴影的存在，可据此地物的性质或高度， 应注意的是阴影的形状与大小受到辐射能量入射角的影响。
➢ 形状（shape）：是指目标地物在遥感影像上呈现的外部轮廓。由 于不同地物的顶视平面的差异，可据此判断目标地物的性质。
遥感图像识别与信息提取详解演示文稿
第一页，共八十五页。
优选遥感图像识别与信息提取
第二页，共八十五页。
1 遥感图像地物特征与识别
（1）遥感图像地物特征
➢ 地物的反射光谱特性
➢ 地物的发射光谱特性
➢ 地物的透射光谱特性
（2）典型地物的反射光谱特征
第三页，共八十五页。
（1）遥感图像地物特征
在可见光与近红外波段，地表物体自身的辐射几乎等于零。地物发出 的波谱主要以反射太阳辐射为主。太阳辐射到达地面之后，物体除了反 射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未被吸收和反射的其 余部分则是透过的部分，即：到达地面的太阳辐射能量＝反射能量＋吸 收能量＋透射能量
➢ 选择性辐射体，其发射率ελ＜1， 发射率ελ随波长而变化。
地物的发射波谱特性曲线
《遥感图像目视解译》课件
特点
遥感图像目视解译具有直观、快 速、灵活等优点，但也存在主观 性、精度不稳定等局限性。
遥感图像目视解译的重要性
提供快速、准确的信息提取
01
遥感图像目视解译能够快速准确地提取地球表面的信息，为决
策提供有力支持。
弥补遥感自动解译的不足
02
遥感自动解译存在一定的局限性，目视解译可以弥补其不足，
提高解译精度。
02 03
数据安全与隐私保护
随着遥感技术的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益突出 ，如何在满足应用需求的同时保障数据安全和隐私权益是亟待解决的问 题。
应用领域的拓展
遥感图像目视解译技术的应用领域正在不断拓展，从传统的环境监测、 城市规划等领域向智能交通、智慧城市等新兴领域延伸，为技术的推广 和应用提供了广阔的市场和发展空间。
水体遥感图像目视解译
要点一
总结词
水体遥感图像目视解译可以提取水域范围、水质状况、水 生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策支持。
要点二
详细描述
水体遥感图像目视解译是遥感技术在水资源领域应用的重 要手段之一。通过目视解译，可以提取水域范围、水质状 况、水生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策 支持。在解译过程中，需要注意水体的光谱特征和空间结 构特征，以便更准确地提取信息。同时，还需要注意不同 水体之间的差异和变化，以便及时发现和解决水环境问题 。
在应急响应和灾害监测中发挥重要作用
03
遥感图像目视解译在应急响应和灾害监测中能够快速识别灾害
区域和受灾情况，为救援工作提供及时的信息支持。
遥感图像目视解译的应用领域
土地利用与土地覆盖分类
遥感图像目视解译能够识别和区分不 同类型的土地利用和土地覆盖，如森 林、草地、城市等。
遥感图像目视解译具有直观、快 速、灵活等优点，但也存在主观 性、精度不稳定等局限性。
遥感图像目视解译的重要性
提供快速、准确的信息提取
01
遥感图像目视解译能够快速准确地提取地球表面的信息，为决
策提供有力支持。
弥补遥感自动解译的不足
02
遥感自动解译存在一定的局限性，目视解译可以弥补其不足，
提高解译精度。
02 03
数据安全与隐私保护
随着遥感技术的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益突出 ，如何在满足应用需求的同时保障数据安全和隐私权益是亟待解决的问 题。
应用领域的拓展
遥感图像目视解译技术的应用领域正在不断拓展，从传统的环境监测、 城市规划等领域向智能交通、智慧城市等新兴领域延伸，为技术的推广 和应用提供了广阔的市场和发展空间。
水体遥感图像目视解译
要点一
总结词
水体遥感图像目视解译可以提取水域范围、水质状况、水 生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策支持。
要点二
详细描述
水体遥感图像目视解译是遥感技术在水资源领域应用的重 要手段之一。通过目视解译，可以提取水域范围、水质状 况、水生生物分布等信息，为水资源管理和保护提供决策 支持。在解译过程中，需要注意水体的光谱特征和空间结 构特征，以便更准确地提取信息。同时，还需要注意不同 水体之间的差异和变化，以便及时发现和解决水环境问题 。
在应急响应和灾害监测中发挥重要作用
03
遥感图像目视解译在应急响应和灾害监测中能够快速识别灾害
区域和受灾情况，为救援工作提供及时的信息支持。
遥感图像目视解译的应用领域
土地利用与土地覆盖分类
遥感图像目视解译能够识别和区分不 同类型的土地利用和土地覆盖，如森 林、草地、城市等。
遥感专题讲座(二)——影像信息提取(一、目视解译)
影像信息提取——目视解译遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。
目前影像都是基于数字，影像信息的提取方法的发展历程可分为如图1所示，目前这四类方法共存。
图1 影像信息提取发展阶段这一专题讲解的是人工解译，也是目前国内使用最多的一种影像提取方法，如土地调查、地质调查等。
这类方法非常灵活，但需要一定的经验，特别是像地质解译等，对业务专业要求比较多。
本专题分以下内容：∙∙●遥感图像解译基本概念∙∙●遥感图像解译预处理∙∙●解译标志的建立∙∙●解译关键问题遥感图像解译人们对地表物体的有关领域，如土地利用存在一种先验知识，在遥感图像寻找对应关系。
然后，根据遥感图像的影像特征推论地表物体的属性。
这一过程就称之为遥感图像的解译，也叫遥感图像的判读。
解译的任务就是从图像上认识，辨别影像与地物的对应关系、判断、归类、地物目标，并用轮廓线圈定它们和赋予属性代码，或用符号、颜色表示属性。
进行图像解译时，把图像中目标物的大小、形状、阴影、颜色、纹理、图案，位置及周围的系统称之为解译的八要素。
（1）大小：拿到图像时必须根据判读目的选定需要的比例尺。
根据比例尺的大小，可以预先知道图像上多少毫米的物，在实际距离中为多少米。
（2）形状：由于目标物不同，在图像中会呈现出特殊的形状。
用于图像判读的图像通常是垂直拍摄的，所以必须记住目标的成像方式。
因为即使同样为树木，针叶林的树冠呈现为圆形，而阔叶树则形状不同，从而可以识别出二者。
此外，飞机场，港口设施、工厂等都可以通过它们的形状判读出其功能。
（3）阴影：由于判读存在于山脉等阴影中的树木及建筑时，阴影的存在会给判读者造成麻烦，信往往会使目标丢失。
但另一方面，在单像片判读时，利用阴影可以了解铁塔及桥、高层建筑物等的高度及结构。
（4）颜色：黑白像片从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。
第四章遥感图像特征提取
第一节：基本概念
纹理特征要素组成： 纹理基元：是一种或多种图像基元的组合。 纹理基元的排列组合：基元排列的疏密、周期性、 方向性。 纹理特征提取：通过一定的图像处理技术，抽取出 纹理特征，从而获得纹理的定性或定量的描述。
检测出纹理基元 检测纹理基元的排列方式
第二节：纹理特征提取
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵 灰度－梯度共生矩阵同时提供了直方图信息和梯度信息， 因此也可以从中抽取图像的纹理统计特征参数。
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵
练习： 0 1 2 3 0 0 1 3 0 2 2 0
p (i, j )(i, j 0,1,...N 1)
灰度分布统计特征-灰度共生矩阵
0度方向
(0,1)
90度方向
135度方向
45度方向
灰度分布统计特征-灰度共生矩阵
0度方向
90度方向 45度方向
135度方向
第二节：纹理特征提取
灰度共生矩阵特点
矩阵大小： L×L L为灰度级 在实际应用中为了减少运算量，可先减少灰度级数， 再计算共生矩阵。 归一化
相关是用来衡量灰度共生矩阵的元素在行的方向 或列的方向的相似程度。如，某图像具有水平方向的 纹理，则图像在0度方向的共生矩阵的相关值往往大 于其它方向的相关值。
第二节：纹理特征提取
由灰度共生矩阵派生出的纹理特征参数
熵
熵是图像所具有的信息量的度量，因纹理信息也 属于图像的信息，若图像没有任何纹理，则灰度共生 矩阵几乎为零阵，该图像的熵值接近于0。若图像纹理 较多，则熵值也较大。
遥感制图.PPT
目前应用最多及着重研究的是利用Landsat的MSS 图象制图。由于多波段的卫星图象具有信息量丰 富、现势性强，利用它编图周期短等优点，在制 图方面得到了广泛的应用。
•.
•2
遥感制图的信息源
1.主要信息源 2.空间分辨率及制图比例尺的选择 3.波谱分辨率与波段选择 4.时间分辨率与时相的选择
统计概率法：是根据物体的光谱特征进行自 动识别。
语言结构法：是根据物体的图形进行识别。
模糊数学法：是根据物体最明显的本质特征 （光谱的或图像的本质特征） 进行识别。
•.
•15
粗处理是为消除传感器本身及外部因素的影响所引 起的各种系统误差而进行的处理。
精处理是指为进一步提高卫星遥感图像的几何精度 而进行的几何校正和辐射校正，以满足专题制图的 要求。
•.
•11
遥感图像的处理方法
2.遥感图像的增强处理
在对遥感图像判读之前，要进行图像增强处理， 这包括光学处理和数字处理两类。
遥感制图
§1 遥感制图概述 §2 遥感制图的信息源 §3 遥感图像的处理方法 §4 遥感图像专题信息提取方法
•.
•1
遥感制图概述
遥感制图是指通过对遥感图像目视判读或利用图 像处理系统对各种遥感信息进行增强与几何纠正 并加以识别、分类和制图的过程。
遥感图象有航空遥感图象和卫星遥感图象，制图 方式有计算机制图与常规制图。
•.
•5
一个像元所对应地面范
围的大小即为遥感图像
的分辨率。
•.
•6
不同规模的环境特征对地面分辨率的要求
巨型环境特征
地壳 10km
大陆架 2km
洋流
2km
自然地带 2km
大型环境特征
•.
•2
遥感制图的信息源
1.主要信息源 2.空间分辨率及制图比例尺的选择 3.波谱分辨率与波段选择 4.时间分辨率与时相的选择
统计概率法：是根据物体的光谱特征进行自 动识别。
语言结构法：是根据物体的图形进行识别。
模糊数学法：是根据物体最明显的本质特征 （光谱的或图像的本质特征） 进行识别。
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粗处理是为消除传感器本身及外部因素的影响所引 起的各种系统误差而进行的处理。
精处理是指为进一步提高卫星遥感图像的几何精度 而进行的几何校正和辐射校正，以满足专题制图的 要求。
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遥感图像的处理方法
2.遥感图像的增强处理
在对遥感图像判读之前，要进行图像增强处理， 这包括光学处理和数字处理两类。
遥感制图
§1 遥感制图概述 §2 遥感制图的信息源 §3 遥感图像的处理方法 §4 遥感图像专题信息提取方法
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遥感制图概述
遥感制图是指通过对遥感图像目视判读或利用图 像处理系统对各种遥感信息进行增强与几何纠正 并加以识别、分类和制图的过程。
遥感图象有航空遥感图象和卫星遥感图象，制图 方式有计算机制图与常规制图。
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一个像元所对应地面范
围的大小即为遥感图像
的分辨率。
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不同规模的环境特征对地面分辨率的要求
巨型环境特征
地壳 10km
大陆架 2km
洋流
2km
自然地带 2km
大型环境特征
遥感信息提取及应用
特征2
特征3
特征m
…
结果特征元
μc1
μc2
μc3
…
μc4
表示对应目标类中所选择的特征
面向基元的遥感信息提取流程
数据输入 认知基元 模糊分类 输出结果 基元特征库 专家决策知识库
对象识别规则
Level
尺度
提取目标
规则
备注
2
48
大面积分布，纹理特征明显的类别。
水体：波段2和波段3的比率，以及亮度值。 林地与已开发区域通过波段1的均值进行区分。
监督分类法：选择具有代表性的典型实验区或训练区，用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别函数或模式，并以此对未知地区的像元进行分类处理，分别归入到已知的类别中。
01
非监督分类：是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为一类）的方法。
02
图像分类中的有关问题—混合像元
选取的特征变量应有这样的性质，即对于不同类别的模式，特征量值相差较大；而对于同类模式，则应有大体接近或相同的特征值。
对于某一类模式而言，特征量及特征值应能充分地表明该模式属于该类而不属于其它类别地主要根据。
目视判读
单击此处添加文本具体内容，简明扼要地阐述你的观点
01
遥感影像的基本特征？
02
特征的表现方式—判读标志
03
判读标志：地物在图像上的各种特有的表现方式
景物特征和判读标志
形状
01
大小
02
图形与边界
03
阴影
04
位置
05
特征3
特征m
…
结果特征元
μc1
μc2
μc3
…
μc4
表示对应目标类中所选择的特征
面向基元的遥感信息提取流程
数据输入 认知基元 模糊分类 输出结果 基元特征库 专家决策知识库
对象识别规则
Level
尺度
提取目标
规则
备注
2
48
大面积分布，纹理特征明显的类别。
水体：波段2和波段3的比率，以及亮度值。 林地与已开发区域通过波段1的均值进行区分。
监督分类法：选择具有代表性的典型实验区或训练区，用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别函数或模式，并以此对未知地区的像元进行分类处理，分别归入到已知的类别中。
01
非监督分类：是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为一类）的方法。
02
图像分类中的有关问题—混合像元
选取的特征变量应有这样的性质，即对于不同类别的模式，特征量值相差较大；而对于同类模式，则应有大体接近或相同的特征值。
对于某一类模式而言，特征量及特征值应能充分地表明该模式属于该类而不属于其它类别地主要根据。
目视判读
单击此处添加文本具体内容，简明扼要地阐述你的观点
01
遥感影像的基本特征？
02
特征的表现方式—判读标志
03
判读标志：地物在图像上的各种特有的表现方式
景物特征和判读标志
形状
01
大小
02
图形与边界
03
阴影
04
位置
05
《遥感图像预处理》课件
傅里叶变换
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
02
01
03
04
05
遥感图像的融合处理
06
图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
04
VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
02
01
03
04
05
遥感图像的融合处理
06
图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
04
VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。
《遥感原理》课件
微波遥感
微波遥感是一种利用微波辐射探测地物信息的遥感技术， 具有全天候、全天时的特点。随着技术的不断进步，微波 遥感的应用范围越来越广泛。
微波遥感能够穿透云层和天气条件，获取地物的微波辐射 信息，对于气象预报、海洋监测、森林资源调查等领域具 有重要意义。未来，微波遥感技术将进一步提高其分辨率 和探测能力，更好地服务于各行业领域。
数据处理系统
对接收到的数据进行校正、增强和分析，提取有用的信息。
数据存储与传输系统
负责将处理后的数据存储和传输到用户终端或数据中心。
04
CHAPTER
遥感图像处理
遥感图像预处理
去噪声
01
通过滤波、平滑等技术去除遥感图像中的噪声和干扰，提高图
像质量。
几何校正
02
对遥感图像进行几何变换，纠正图像的扭曲、变形等问题，使
X射线和伽马射线等。
电磁波的特性
波动性、衍射、干涉、偏振等。
辐射传输基础
辐射
物体以电磁波或粒子的形式向外传递能量的过程 。
辐射传输方程
描述辐射能量在介质中传播的基本方程，涉及到 发射、吸收、散射和反射等过程。
辐射源
自然辐射源（如太阳、星体）和人为辐射源（如 雷达、红外传感器）。
大气对遥感的影响
01
02
03
大气成分
氮气、氧气、二氧化碳、 水蒸气等，对电磁波的吸 收、散射和折射效应。
大气窗口
某些特定频率的电磁波能 够较好地穿透大气层的区 域，如可见光、近红外和 微波等。
大气校正
通过对遥感数据的处理和 分析，消除大气对遥感的 影响，提高遥感数据的精 度。
地面对遥感的影响
地表覆盖类型
森林、草地、水体、城市 等，具有不同的反射特性 和光谱特征。
遥感数字图像处理教学ppt
80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
01
02
03
04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
遥感信息提取
分类地物的方法
这种方法可以在一定程度上减少人工 设置特征和分类参数的繁琐过程，提
高分类精度
2
3
但是，它需要大量的训练数据和计算 资源，且对硬件要求较高
变化检测技术
1
变化检测技术是一种通过比较不同时间拍摄的 遥感影像，从而检测出地物变化的过程
2
它广泛应用于土地利用变化、城市规划、环境
保护等领域
3
变化检测技术可以通过不同的算法实现，例如 图像差分法、像素分类法、支持向量机等
遥感信息提取的方法和技术很多，下面 介绍几种常用的方法
目视解译
1 目视解译是指通过人工观察和分析遥感 影像，直接从影像中获取信息的过程
2 它是遥感信息提取最基本、最常用的方 法之一
3 目视解译的优点是简单、直观、灵活， 可以快速获取大量的信息
4 但是，它存在着主观性较强、精度较 低等缺点
计算机辅助分类
地物光谱数据库
➢ 地物光谱数据库是一种利 用地物光谱信息进行遥感 信息提取的方法。它通过 建立地物光谱数据库，为 遥感信息提取提供参考和 依据。这种方法可以提供 更准确的地物识别和分类 结果，但是需要大量的光 谱数据和计算资源
➢ 总之，遥感信息提取是遥 感技术应用的核心环节之 一，其方法和技术多种多 样。不同的方法和技术适 用于不同的应用场景和需 求，需要根据实际情况选 择合适的方法和技术。同 时，随着遥感技术的发展 ，新的方法和技术也不断 涌现，为遥感信息提取提 供了更多的选择和可能性
以上是几种常用的遥感信息提取 方法和技术。它们各有优缺点， 需要根据具体的应用场景和需求 选择合适的方法和技术。同时， 随着遥感技术的发展，新的方法 和技术也不断涌现，为遥感信息 提取提供了更多的选择和可能性
这种方法可以在一定程度上减少人工 设置特征和分类参数的繁琐过程，提
高分类精度
2
3
但是，它需要大量的训练数据和计算 资源，且对硬件要求较高
变化检测技术
1
变化检测技术是一种通过比较不同时间拍摄的 遥感影像，从而检测出地物变化的过程
2
它广泛应用于土地利用变化、城市规划、环境
保护等领域
3
变化检测技术可以通过不同的算法实现，例如 图像差分法、像素分类法、支持向量机等
遥感信息提取的方法和技术很多，下面 介绍几种常用的方法
目视解译
1 目视解译是指通过人工观察和分析遥感 影像，直接从影像中获取信息的过程
2 它是遥感信息提取最基本、最常用的方 法之一
3 目视解译的优点是简单、直观、灵活， 可以快速获取大量的信息
4 但是，它存在着主观性较强、精度较 低等缺点
计算机辅助分类
地物光谱数据库
➢ 地物光谱数据库是一种利 用地物光谱信息进行遥感 信息提取的方法。它通过 建立地物光谱数据库，为 遥感信息提取提供参考和 依据。这种方法可以提供 更准确的地物识别和分类 结果，但是需要大量的光 谱数据和计算资源
➢ 总之，遥感信息提取是遥 感技术应用的核心环节之 一，其方法和技术多种多 样。不同的方法和技术适 用于不同的应用场景和需 求，需要根据实际情况选 择合适的方法和技术。同 时，随着遥感技术的发展 ，新的方法和技术也不断 涌现，为遥感信息提取提 供了更多的选择和可能性
以上是几种常用的遥感信息提取 方法和技术。它们各有优缺点， 需要根据具体的应用场景和需求 选择合适的方法和技术。同时， 随着遥感技术的发展，新的方法 和技术也不断涌现，为遥感信息 提取提供了更多的选择和可能性