遥感影像质量评价(3)
遥感影像镶嵌实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解遥感影像镶嵌的概念和意义。
2. 掌握遥感影像镶嵌的基本原理和方法。
3. 学会使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作。
4. 分析影像镶嵌的效果，并探讨优化影像镶嵌的方法。
二、实验原理遥感影像镶嵌是将多幅遥感影像按照一定规则拼接成一幅大范围、连续的遥感影像，以展示更大范围的地理信息。
影像镶嵌的原理主要包括：1. 影像匹配：通过比较多幅影像之间的相似性，确定影像之间的对应关系。
2. 影像配准：根据影像匹配结果，对多幅影像进行几何校正，使其在空间上对齐。
3. 影像拼接：将配准后的影像按照一定规则拼接成一幅连续的遥感影像。
三、实验数据本实验使用的数据为我国某地区Landsat 8影像，包含全色波段和多个多光谱波段。
四、实验步骤1. 数据预处理（1）辐射定标：将原始影像的数字量转换为地物反射率或辐射亮度。
（2）大气校正：去除大气对影像的影响，提高影像质量。
（3）几何校正：纠正影像的几何畸变，使其符合实际地理坐标。
2. 影像匹配（1）选择匹配算法：本实验采用互信息匹配算法。
（2）设置匹配参数：根据影像特点，设置匹配窗口大小、匹配阈值等参数。
（3）进行匹配运算：将多幅影像进行匹配，得到匹配结果。
3. 影像配准（1）根据匹配结果，确定影像之间的对应关系。
（2）选择配准方法：本实验采用二次多项式配准方法。
（3）进行配准运算：将多幅影像进行配准，使其在空间上对齐。
4. 影像拼接（1）选择拼接方法：本实验采用线段拼接方法。
（2）设置拼接参数：根据影像特点，设置拼接线宽、重叠区域等参数。
（3）进行拼接运算：将配准后的影像进行拼接，得到一幅连续的遥感影像。
5. 结果分析（1）分析拼接效果：观察拼接后的影像，检查是否存在明显的拼接线、几何畸变等问题。
（2）优化拼接方法：根据分析结果，调整拼接参数，优化拼接效果。
五、实验结果与分析1. 拼接效果通过实验，成功将多幅Landsat 8影像拼接成一幅连续的遥感影像。
遥感图像客观质量评价方法研究
遥感图像客观质量评价方法研究何中翔;王明富;杨世洪;吴钦章【摘要】为分析图像压缩过程对遥感图像质量的影响,从遥感图像构像质量和几何质量两个方面探讨了遥感图像客观质量评价方法,并改进一种基于Harris角点检测算法的亚像素级角点检测算法.采用JPEG2000、SPIHT两种算法分别对这些评价方法进行验证.实验表明:为满足人眼视觉观察能分辨图像细节的要求,遥感图像压缩比不宜超过16倍,为使压缩后图像满足计算机视觉应用,图像压缩比不宜超过8倍.%To study the quality effect of the remote sensing image brought by the image compression process, several algorithms of objective quality assessment about the visual and geometric quality of the remote sensing image are discussed. A sub-pixel level corner detection algorithm based on the Harria corner detection algorithm is improved. Two compression algorithms of JPEG2000 and SPIHT are used to verify these assessment algorithms. The experimental results show that the image compression rate can be no larger than 16 if you want to distinguish the details by your eyes, and it can be no larger than 8 if you need satisfactory precision in computer vision applications.【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2011(032)006【总页数】6页(P47-52)【关键词】图像压缩;图像质量评价;角点检测算法;压缩比【作者】何中翔;王明富;杨世洪;吴钦章【作者单位】中国科学院光电技术研究所,四川成都610209;中国科学院研究生院,北京100039;中国科学院光电技术研究所,四川成都610209;中国科学院研究生院,北京100039;中国科学院光电技术研究所,四川成都610209;中国科学院光电技术研究所,四川成都610209【正文语种】中文【中图分类】TP391航空遥感图像数据量巨大，为在有限的传输信道带宽下尽量保持遥感图像信息，必须对图像进行压缩减少数据量。
遥感图像的精度评估方法与操作技巧
遥感图像的精度评估方法与操作技巧导言随着遥感技术的不断发展和应用，遥感图像的精度评估成为了一个重要的研究领域。
通过对遥感图像的精度评估，我们可以了解图像在空间和时间上的准确性和可靠性，为各种遥感应用提供科学依据。
本文将介绍遥感图像的精度评估方法与操作技巧。
一、遥感图像的精度评估方法1. 基于地面控制点的精度评估该方法通过选择具有准确地理位置信息的地面控制点，并将其在遥感图像中对应的像素位置进行匹配，计算其坐标误差或特征点匹配精度。
常用的方法包括最小二乘法、地理位置码（GCP）法和光谱信息法等。
2. 基于参考数据的精度评估该方法通过将遥感图像与具有高精度的参考数据进行对比，计算图像的分类精度或准确性指标。
常用的方法包括混淆矩阵法、准确性指数法和Kappa系数法等。
3. 基于影像质量评价的精度评估该方法通过对遥感图像的影像质量进行评价，并将评价结果作为图像精度的间接指标。
常用的方法包括噪声分析、模糊度评估和直观评价等。
二、遥感图像的精度评估操作技巧1. 数据预处理在进行遥感图像的精度评估之前，需要进行一些必要的数据预处理。
包括图像去噪、几何校正和辐射校正等。
这些预处理操作能够提高图像的质量和准确性，为后续的精度评估奠定基础。
2. 控制点的选择与采集控制点的选择对遥感图像的精度评估至关重要。
在选择控制点时，应保证其具有准确的地理位置信息，并且分布均匀。
采集控制点时可以借助GPS定位设备和高分辨率影像来提高采集效率和精度。
3. 参考数据的获取对于基于参考数据的精度评估方法，需要获取具有高精度的参考数据。
可以通过现场调查、GPS测量和地面真实标记物等方式获得。
在选择参考数据时，应与遥感图像的内容和分辨率相匹配，确保评估结果的准确性。
4. 精度评估指标计算在进行遥感图像精度评估时，需要计算相应的指标。
根据评估的目的和要求，可以选择适合的指标，如分类精度、位置精度、辐射精度等。
对于不同的指标，需要使用相应的计算公式或软件工具进行计算。
遥感导论课后题答案
一、名词解释（1）电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，则构成了电磁波谱。
（2）遥感平台：装载传感器的平台称为遥感平台。
（3）黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。
（4）大气窗口：通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，透过率较高的波段称为大气窗口。
（5）传感器：接收、记录目标地物电磁波特征的仪器，称为传感器或遥感器。
（6）空间分辨率：图像的空间分辨率指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。
（7）数字图像：数字图像是指能够被计算机存储、处理和使用的图像。
（8）遥感数字图像：是以数字形式表示的遥感图像。
1.遥感：遥感是应用探测仪器，不与探测目标接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术2.遥感系统包括：被测目标的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用五大部分3雷达：由发射机通过天线在很短时间内，向目标地物发射一束很窄的大功率电磁波脉冲，然后用同一天线接收目标地物反射的回波信号而进行显示的一种传感器。
二、填空题（1）遥感按工作方式分为主动遥感和被动遥感；成像遥感和非成像遥感。
（2）颜色的性质由明度，色调，饱和度组成。
（3）微波的波长为1mm~1m。
(4) 传感器一般由敏感元件、转换元件、转换电路三部分组成。
（5）微波遥感的工作方式属于遥感（6）侧视雷达的分辨力分为距离分辨力和方位分辨力，前者与脉冲宽度有关；后者与发射波长，天线孔径，距离目标地物。
（7）遥感探测系统包括信息源、信息获取、信息记录和传输、信息处理、信息应用。
（8）与常规手段相比，RS的特点为大面积同步观测、时效性、数据的综合性和可比性、经济性、局限性。
（9）大气散射包括瑞利散射、米氏散射、无选择性散射。
（10）数字图像增强的方法包括对比度变换、空间滤波、彩色变换、图像运算、多光谱变换。
如何进行卫星遥感影像的几何校正与精度评定
如何进行卫星遥感影像的几何校正与精度评定卫星遥感影像的几何校正与精度评定是遥感技术中非常重要的一项工作，它能够提高遥感影像的准确性和可信度。
本文将介绍卫星遥感影像几何校正和精度评定的基本原理和方法。
一、卫星遥感影像的几何校正卫星遥感影像的几何校正是指将原始影像转换为具有精确几何关系的图像的过程。
这是因为卫星遥感影像在获取过程中，由于各项误差的存在，常常呈现出几何畸变的情况。
几何校正的目的是消除这些误差，使得影像能够准确地反映地面实际情况。
几何校正的方法一般可以分为两种：地面控制点法和模型法。
地面控制点法是通过选择并测量地面上的控制点，并与影像中的对应点进行匹配，计算出转换参数，然后进行校正。
模型法是利用数学模型对影像进行几何校正，常用的模型有多项式模型和分层多项式模型。
这些方法都需要借助于地面控制点或其他辅助数据来进行几何校正。
除了几何校正，影像还需要进行辐射校正。
辐射校正是将原始影像转换为可以反映地物辐射特性的高光谱数据。
常见的辐射校正方法有大气校正和地表反射率校正。
大气校正是去除大气吸收和散射对影像造成的影响，地表反射率校正是消除影像中的地物纹理和细节。
二、卫星遥感影像的精度评定卫星遥感影像的精度评定是判断影像准确性和可靠性的一项工作。
它可以通过对比影像与已知真实数据进行对照，计算出各种误差指标来评价影像的精度。
影像的精度评定主要包括几何精度评定和辐射精度评定两个方面。
几何精度评定主要是通过计算影像的地面分辨率、地面形状和位置精度等指标来评估影像几何特征的精度。
辐射精度评定则是通过计算影像的辐射定标系数、重现性等指标来评估影像的辐射特性的精度。
在进行精度评定时，需要借助于地面控制点、高分辨率遥感影像或其他精确数据，进行对比和验证。
通过计算各个指标，并进行统计分析，可以得出影像的精度评定结果。
三、卫星遥感影像几何校正与精度评定的重要性卫星遥感影像的几何校正和精度评定对于遥感应用具有重要的意义。
如何评价遥感图像的质量
如何评价遥感图像的质量在当今的科技时代，遥感图像在众多领域中发挥着至关重要的作用，如地理测绘、环境监测、农业生产、城市规划等。
然而，要想充分利用遥感图像所提供的信息，首先需要对其质量进行准确的评价。
那么，如何来评价遥感图像的质量呢？这可不是一个简单的问题，需要从多个方面进行综合考量。
我们先来说说空间分辨率。
简单来讲，空间分辨率指的是遥感图像中能够分辨的最小地物尺寸。
比如说，一张空间分辨率高的遥感图像，能够清晰地呈现出细小的物体和细节，像道路上的标线、房屋的轮廓等；而空间分辨率低的图像，这些细节就会变得模糊不清。
对于不同的应用需求，对空间分辨率的要求也不同。
如果是用于城市规划，可能需要高空间分辨率来准确规划建筑物和道路；但如果是用于大范围的生态环境监测，稍低的空间分辨率也许就足够了。
接下来是光谱分辨率。
这主要涉及到图像能够捕捉到的光谱范围和波段数量。
光谱分辨率高的遥感图像，可以更准确地识别不同地物的光谱特征，从而有助于区分各种地物类型。
比如，通过高光谱分辨率图像，我们能够区分出不同类型的植被，甚至可以监测它们的健康状况。
然后是辐射分辨率。
它反映的是遥感图像中灰度值的细分程度。
辐射分辨率高的图像，能够更精确地表示地物的辐射能量差异，使得图像中的色调更加丰富和细腻。
这对于定量分析，比如计算地表温度、植被覆盖度等，是非常重要的。
图像的清晰度也是一个关键因素。
这包括图像是否有模糊、失真、噪点等问题。
如果图像模糊不清，或者存在严重的噪点，那么就会影响我们对地物的识别和分析。
还有几何精度。
遥感图像的几何精度指的是图像中的地物位置与实际地理位置的符合程度。
如果几何精度差，那么在进行地理定位和测量时就会产生较大的误差。
时间分辨率也不能忽视。
它表示的是获取同一地区遥感图像的时间间隔。
对于动态变化的现象，比如洪水的演进、农作物的生长，时间分辨率高的图像能够提供更及时和连续的监测信息。
除了上述这些技术指标，我们还要考虑图像的完整性。
遥感卫星数据质量评判标准
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星数据质量评判标准用计算机处理的遥感图像必须是数字图像。
以摄影方式获取的模拟图像必须用图像扫描仪等进行模/数(A/D)转换；以扫描方式获取的数字数据必须转存到一般数字计算机都可以读出的CCT等通用载体上。
计算机图像处理要在图像处理系统中进行。
图像处理系统是由硬件(计算机、显示器、数字化仪、磁带机等等)和软件(具有数据输入，输出，校正，变换，分类等功能)构成。
图像处理内容主要包括校正、变换和分类。
1.主观评价方法以人为图像的评价者，根据自己的评价尺度和经验对图像质量进行评价。
2.客观评价方法1)均方差2)信噪比主要用来评价影像经压缩、传输、增强等处理前后的质量变化情况，其本质与均方差类似。
3)方差反映了图像各个像元灰度相对于灰度平均值的离散情况，在某种程度上也可以用来评价图像信息量的大小。
若方差大，则图像灰度级分布分散，图像的反差大，可以看出更多的信息；方差小，图像反差小，对比度不大，色调单一均匀，看不出太多的信息。
从直方图的角度来说，它反映了直方图的大致分布宽度。
在图像比较分析中，图像的方差越大，说明图像灰度层次越丰富，在目视效果中，地物更加易于识别和分类，图像质量较为理想。
4)平均梯度敏感地反映图像对微小细节反差表达的能力。
一般来说，平均梯度越大，表明影像越清晰，反差越好，但平均梯度受影像噪声的影像越大。
5)信息熵熵是从信息论角度反映影像信息丰富程度的一种度量方式，信息熵的大小反映了图像携带的信息量的多少。
通常情况下，影像的信息熵越大，其信息量就越丰富，质量也就越好。
信息熵可用于比较不同图像信息量的差异，当不能将影像信息熵作为衡量影像质量好坏的唯一标准，因为即使同一地区的相同质量的遥感影像由于摄影时间不同其信息量也会不同，而且信息熵所反映的情况有时会和人的视觉感受不一致。
6)基于灰度预测误差统计的方法这种方法是用二维差分脉冲编码调制（DPCM）影像压缩编码技术的方法来评价影像的构像质量。
遥感影像质量控制考核试卷
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）
常用遥感影像处理软件介绍及评价(下)
此外常用的还有：4 、ER MapperER Mapper 在142 个国家的用户使用着，全球有514 家销售商提供支持，是世界上最流行的桌面集成化图像处理软件。
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如何进行遥感影像质量评价
如何进行遥感影像质量评价遥感影像质量评价，是指对通过遥感技术获取的影像数据进行质量检验和评估，以保证数据的准确性和可靠性。
随着遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感影像质量评价在各个领域都显得尤为重要。
本文将从不同维度，探讨如何进行遥感影像质量评价。
一、解译精度评价在进行遥感影像质量评价时，最重要的因素之一便是解译精度。
解译精度评价可以从多个角度进行，如地物检测的正确率和误报率、地物分类的准确率等。
为确保评价结果的客观性和准确性，可以采用地面实地调查、高清地图数据、其他遥感数据及辅助信息进行对比分析，从而进行遥感影像的解译精度评价。
二、图像质量评价图像质量是指遥感影像在成像过程中所表达的细节和色彩信息与真实世界一致程度的度量。
图像质量评价可以从图像的清晰度、色彩还原度、空间分辨率等多个方面进行。
常用的图像质量评价指标包括均方根误差、偏差、信噪比等，这些指标可以帮助我们评估图像的质量和成像效果。
三、几何精度评价几何精度是指遥感影像的位置和形状与实际地物的位置和形状之间的差异。
几何精度评价对很多应用来说是至关重要的，特别是在地图制图和地物定位方面。
通过对图像的空间分布进行统计分析，可以评估遥感影像的几何精度，并与地面控制点进行比对，以提高几何精度。
四、辐射精度评价辐射精度评价是对遥感影像在辐射测量过程中的准确性进行评估。
辐射精度评价的主要目的是检测遥感影像在辐射校正和辐射匹配过程中的误差，并通过与辐射参考标准进行比对，以提高遥感影像的辐射精度。
五、时间精度评价时间精度评价是对遥感影像获取的时间精度进行评估。
时间精度对于监测与观测变化的研究非常关键。
常用的时间精度评价方法包括重复观测、对比分析和时间序列分析等，这些方法可以帮助我们评估遥感影像获取过程中的时间偏差，并验证数据的时效性。
综上所述，遥感影像质量评价是一项复杂而又重要的工作。
通过对解译精度、图像质量、几何精度、辐射精度和时间精度等的评估，可以全面提升遥感影像质量，为遥感应用提供可靠的数据支撑。
遥感影像质量评价指标与方法研究
遥感影像质量评价指标与方法研究遥感影像是获取地球表面信息的重要手段，而遥感影像的质量评价对于保证影像的准确性和可靠性具有重要意义。
本文将深入探讨遥感影像质量评价的指标与方法，从影像的分辨率、几何精度、光谱精度和辐射精度等多个方面进行分析。
一、分辨率指标与方法分辨率是指遥感影像中能够区分不同物体的最小像元大小，通常用空间分辨率来衡量。
常见的分辨率包括空间分辨率和谱分辨率。
空间分辨率是指遥感影像中像元的实际大小，可以通过计算器像元大小与实际长度的比例来得到。
而谱分辨率则体现了遥感影像对不同波长的敏感程度，可以通过光谱响应曲线来衡量。
在分辨率的评价方法中，可以采用对比法和量化法。
对比法主要是通过对同一区域内不同分辨率的影像进行对比，观察影像中细节的可分辨性。
而量化法则是通过数学统计方法对影像的梯度、方差和灰度等进行测算，以评估影像的分辨率。
常用的量化法包括三点法和灰度共生矩阵法。
二、几何精度指标与方法几何精度是指遥感影像中地物位置的准确性，主要包括水平精度和垂直精度两个方面。
水平精度是指地物在平面上的位置误差，可以通过对比遥感影像和地面实地数据进行对比来评价。
而垂直精度则是指地物在垂直方向上的高程误差，可以通过对比遥感影像和数字高程模型（DEM）数据进行对比来评价。
在几何精度的评价方法中，可以采用配准法和精度评定法。
配准法是指将遥感影像与地面实地数据进行比对，并进行配准校正，从而得到几何精度。
精度评定法则是通过计算器影像中地物的位置误差，并与实地数据进行对比，以评价几何精度。
三、光谱精度指标与方法光谱精度是指遥感影像中不同光谱波段的灰度值和实际的物理量之间的误差，是评价遥感影像反射率的准确性。
光谱精度主要受到辐射定标、大气校正和影像数字化等因素的影响。
在光谱精度的评价方法中，可以采用光谱匹配法和光谱角度法。
光谱匹配法是指通过对比遥感影像和地面实地数据的光谱曲线，评定遥感影像的光谱精度。
而光谱角度法则是通过计算器遥感影像和实地光谱数据之间的角度值，以评估光谱精度。
遥感影像融合的质量评价探讨
ｌ 学术研 究 ０
测绘 技术 装备
季刊
第 １ ０卷
２０ ０ ８年第 ４期
量 做 出 主观 定性 评 价 ，可 以确 定 融合 图像 的 可用 方 向上 的一 阶差 分 。 性 。实 际做 法 是提 交 融 合 后 的 图像 给 经 验 丰 富 、长 ２ ２ ３融合 图像 光谱信 息的 继承程 度 ：偏 差指 数 ．．
期从事摄影测量的一线作业人员来评价 。由于长期
变 换 、Ｄ Ｔ 余 弦变换 ） ａ ｅ ｅ ｒｎ ｆｒ （ Ｃ（ 、Ｗｖ ｌｔＴａ ｓ ｏｍ 小波 变 ２ ２ １ 融合 图像信 息量增 加 的程度 ：信 息熵 ．． 换） Ｈ ＋ ￣ 、ＩＳ ｄ波变 换 、ＤＴ ｔ 波变 换 、加 权融 合 以及 Ｃ ＋］ ￣ 信 息量 增 加 是 图像 融 合 最 基 本 的要 求 。图像 的 ＰＡ （ Ｃ 主成 份 分析 ）变 换等 七 种融 合方 法所 进 行 的试 信 息熵 是 衡量 信 息量增 加 大 小的重 要 参数 ，值越大 ， 验 ，取 得 了融合 图像 。本 文就 融 合 影 像 的质 量 评 价 则 该 图 像 中所 含 信 息越 丰 富 。可 以通 过 融合 前 后 图 展 开讨 论 ， 以确 保 融 合 后 图像 能达 到 摄 影测 量 生 产 像 信 息 熵 的变 化 来 反 映 ， 图像信 息熵 的含 义 为 图像 中采 集数 据 的精度 要 求 。 的平均 信 息量 ，其 表达 式 为 ：
利用偏差指数可 以反映融合图像与原始图像在
以来 他 们 以全色 光 学 影 像 作 为作 业 对 象 ，因此 ，对 光 谱 信息 上 的匹配 程度 。例 如 ，高空 间分辨 率 影像 Ａ ， 融合 后 影 像 所 同 时具 有 的高 分辨 率 和 多 光谱 特 征 能 与 多 光谱 影像 Ｂ进 行 融合 生成 影像 Ｃ 偏 差指 数 定义
遥感影像质量评价(3)
问题二：如何对影像的质量进行评估？
理论基础：采样理论与统计分析
随机采样的大量样本呈现出系统的概率分 布规律,即正态分布； 遥感统计分析一般都假定亮度值也服从正 态分布，如遥感影像分类； 实际上遥感数据中的亮度值也可以是非正 态分布的，所以有时也需要采用一些非参 数统计的方法来进行分析。
或
N (h) 1 ( x, h) [ z ( xi ) z ( xi h)]2 2 N (h) i 1
在固有假设条件下，用来描述辐射数据值空间自 相关的变异函数可以表达为：
1 P( h) k (h) [ DN k ( xa ) DN k ( xa h)]2 2P(h) a 1
covkl
( BV
i 1
n
ik
k )(BVil l ) n 1
波段间的相关性 correlation
covkl rkl sk sl
6.特征空间散点图 （feature space plot)
是两个波段影像统计相关性的图形化表示 具体方法是：在特征空间中统计两个亮度值组合 出现的频率；频率越高，用较大的亮度值在特征 空间中显示，频率越低，用较小的亮度值在特征 空间中显示。 相关性判断方法：若特征空间中的点云形状似细 长的椭圆，择两个波段的相关性较强；若形状似 扁平的帽子状，则相关性较弱，两个波段包含较 多的信息。
k
BV
i 1
n
ik
n
（2）亮度值分布的离散度 值域 range range k maxk mink 方差 variance
vark
2 ( BV ) ik k i 1
n
高分辨率遥感影像的质量评价方法研究
高分辨率遥感影像的质量评价方法研究一、引言近年来，遥感技术得到了广泛的应用，尤其是高分辨率遥感影像成为了地学相关领域不可或缺的数据来源。
然而，遥感影像的质量评价方法一直是遥感界的一大难题。
本文旨在探讨高分辨率遥感影像的质量评价方法，为遥感研究提供一些可借鉴的方法。
二、高分辨率遥感影像的质量评价高分辨率遥感影像质量评价是通过定量或半定量方法，来评价遥感影像的质量程度，准确性和对信息处理的影响程度。
评价指标既反映了数据本身的质量特征，也体现了数据产生和获取过程中不同因素的影响。
1.空间分辨率高分辨率遥感影像所提供的信息量往往与其空间分辨率有关。
空间分辨率是遥感影像中最重要的一项质量因素，它决定了图像清晰度和细节度。
空间分辨率则可以通过衡量影像中最小相邻像元间的距离来进行评价，值越小则表示分辨率越高，数据的空间信息得到了更多的保留。
2.光谱分辨率光谱信息是遥感影像最大的优势之一，因为它能够为许多地学研究提供有效的输入参数。
光谱分辨率是指遥感仪器能够在不同波段上采集到的信息，它也是确定遥感影像中可见和隐含特征的根本因素之一。
光谱分辨率常常可以在遥感仪器产品文档中查到。
3.辐射定标和大气校正遥感影像数据质量是由数据获取和处理过程中的错误而决定的。
仪器安装和环境因素的变化、数据传输过程中的误码以及存储系统中的噪声等，都会影响到遥感图像的最终质量。
因此，评价遥感影像的质量必须确保遥感仪器与场地特定环境之间存在一定关联性。
有效的辐射定标可以弥补各种场景下采集的数据之间的强度差异和光看上去的差异。
另外，地球大气的折射和散射对遥感数据质量也会有影响，因此需要进行大气校正或基于物理的高光谱分析技术来补偿这些影响。
4.几何精度高分辨率遥感影像的几何精度是其定量和半定量分析的基础，常被称为地理参考，它与地图信息、地形学数据以及地球大气圈信息都密切相关。
位置精度、水平精度和高程精度都是反映几何精度的重要指标。
因此，可以根据这些指标来评价其几何配准和地球坐标系统。
多源遥感影像融合的图像质量评价及变化区域识别
早期 从遥 感 图像 提 取信 息 的 主 要 方 法 是 目 视 判 读 并 较好地 满 足 了 早期 应 用 的需 求 种 获取 信 息 的方 法 费时
, , ,
进行 的小 波 变 换 和
, ,
变 换 的融 合 方 法 变 换 相 结 合 的融
,
但是 这
,
研究 普遍认 为 小 波 变 换 与 提取 能力
,
口前 针 对
〕
方法
各种 不 同的 方 法 都 有这 样 或 那 样 的优 点 与
, 一 , 、
这 些 海量 的多 源 数据 遥 感 信 息 分 析 处 理 与识 别 的效能 问 题直 接成 为遥感 应用 的 瓶 颈
,
缺点 继 而 影 像 融 合 的 各 种 改进方 法 被 提 出 如 陈 ’ 川 志强 等 〔 进 行 的 变 换法 王 红 梅 等 〔 胡子 付等
一
修 回 日期
一
中 国 博 上 后 基 金 资助 项 目 龚 建周
一
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广州 市科技 计划 项 目
,
女 讲师 博 士
,
一
。
。
广州 大学学 报 自然科 学版 的 多 光谱 波 段 影 像 进 行 融 合 融 合 方 法 采 取 小 波 变换 和 变 换 相 结 合 的方 法 再 进 行 融 合 图 像 质 量评 价 最 后进 行 变化 区 域 的识别 分析
, , ,
,
的 增 加 程 度 与 原 始 多光 谱 影 像 的 空 间 分辨 率相 关 原 始 多 光 谱 分 辨 率越 低 融 合 后 信 息 量 增 加 越 多 从 融 合 影
像 上 还 可 以 直 观地 看 出
,
,
不 同 时 相 的 影 像融 合 时
几种遥感图像全参考质量评价算法测评
的效果进行增强 ， 使其评价效果更加准确． 本文以 美 国德克 萨斯 大学 的 Ｌ Ｉ Ｖ Ｅ 图集 为基 础 ， 结 合 遥 感图像压缩质量评 价的特殊需求 ， 设 计实验对 ５ 种全参考图像质量评价算法 的性能进行了 比较 ，
根据评 价 过程 对 原 始 图像 的依 赖 程 度 ， 客 观
评价算 法可分 为全参考 （ ｆ ｕ ｌ ｌ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ） 、 半参 考
（ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ） 和无 参 考 （ ｎ ｏ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ） 三类 ．
法性能最好 ．
关键 词 ： 遥感图像 ； 图像 质量 评价 ； 客观评价算法 ； 全参考 ； 统计 测评
中图分类 号 ： Ｔ Ｐ ７ ５ １ 文献标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ８ ０ ２ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ － ０ ｌ １ ９ — ０ ６
遥 感 图像质 量评 价是设 计 和评估 遥 感卫 星数
鲁 东大学学 报（ 自然科学版 ）
第２ ９卷
１ ． ２ 基于 Ｈ Ｖ Ｓ特 性 的评价 方法
出不穷 ， 因此有必要在统计意义上对这些算法进 行 比较 ， 以供 相关人 员参 考． 国外有 部分 学者 已经
展 开 了这方 面 的研 究 ， 如文 ［ １ ８ ］ 将 客 观 评 价算 法
鲁东大学学报 （ 自然科学 版）
Ｌ ｕ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
遥感数据质量评价方法
分辨的最小 目 的实地尺寸，也就是遥感 图像上一个像元所 标 对应地面范 围的大小 。 可通过选取 图像上较易清楚的地物 （ 如
道路、 机场等）读取地物起始的行列值， ， 然后根据实测数据或 其 他 卫 星 数 据 进 行对 比 。 ３２ 几 何 纠 正 精度 ． ． 为 分 析 影像 的几 何 畸 变 程 度 ，对 现 有 数 据 的 随 机 畸 变 进 行几何精纠正，与相对 比的影像选取同一套控制点。几何纠 正中 ＧＣ Ｐ点的选取至关重要， 经过多次实验得 出： ＣＰ点数 Ｇ 越 多， 拟 合越 好 ， 当点 数 达 到 一 定 数 值 后 ， 拟 合 效 果 不 其 但 其
文 章 编 号 ：１０ －９ ３ ２ １ ） ３０ ６０ ０ ７３ ７ （ ０ ０ ０ －８ ・ｌ
文 献 标 识 码 ：Ａ
１前 言
随着航天技术和计算机技 术的迅猛发展 ，卫星数据 的应 用越 来越广 泛。新的产 品和处理方法不断涌现的同时，图像 质 量评价也引起 了各 国学者 的注意 。图像质量评价 的主要 目 的 是 用 客观 、 量 的数 学 模 型 来 表 达 人 对 图像 的主 观 感 受 。 定 每 颗 卫星 发射 升 空 后 ， 需 要 对 数 据 的应 用效 果 做 出客 观 评 价 。 都 卫星数据质量评价是遥感仪器研制与遥感数据应用的枢纽， 也是卫星事业不断发展、 成熟过程中不可或缺的关键步骤， 从而 达到数据广泛应用的 目的。发挥其应有的经济效益和社会效益， 同时还能对下一阶段将要进行的工作７＇ 、 ５ 步骤提出指导性建议。 － ￣ 对遥感数据质量进行评价的方法大致可分为主观评价和客 观评价。前者主要通过人眼观察影像， 不能完全客观地理解图像 的质量信息。客观方法则以一系列的指标进行定量评价， 所以客 观 方法 更能准 确 的评价 数据质 量 。 结合 目前遥 感数 据质量 评价 的 现状 ， 要从 图像辐射 质量 、 主 图像几何 质量这两方 面进 行定量评价 。 ２图像辐射质量评价 ２１ 图像 噪 声 ． 信噪比是图像中的有用信息与噪声信号的比值。 有很多方法 可以计算信噪比， 我们近似地用图像均值与局域方差极大值相 比。 计 算 公 式 ：Ｎ 三 ～ ） ＳＲ＝ 挖 （） １ 式（） ｕ为图像的灰度均值； Ｓ ｍａ １中： Ｌ Ｄ ｘ为局域方差极大 值 。值越大表明图像所反映的有用信息较之噪声所引起 的干 扰要强 ， 对于遥感图像而言， 则是地物信息反映好 ， 图像质量好。
遥感图像质量检测综述
遥感图像质量检测综述摘要：质量检测是遥感图像信息可用性的重要保证，且贯穿于遥感数据应用的整个阶段。
本文主要针对遥感图像的处理流程中的原始图像接收、图像预处理、图像信息提取三个阶段进行质量检测的研究。
同时具体分析了最后一阶段质量检测中常用的四种检测方法，为后续的研究奠定基础。
关键词：遥感；处理流程；不确定性；精度评价；质量检测1.绪论随着遥感卫星技术与信息技术的飞速发展，遥感图像的获取取到越来越多、获取速度越来越快捷，现在半天的数据获取量就达到了过去将近一年的获取量。
随着数据的爆炸性增长，劣质数据也随之而来，数据可用性受到严重影响。
众所周知，数据的质量决定了信息的可用性，因此对遥感图像的质量检测就越发显得重要[1]。
任何信息产品最终都要服务于社会发展，遥感图像更不例外。
遥感图像从获取需到可应用的专题图中间主要还包括原始图像获取、预处理和信息提取3个方面。
遥感图像的质量检测是贯穿于这整个过程，只有每一步都保证其相应的质量后才可能生成一幅可用的专题产品。
其中可能存在的质量问题简要介绍如下：（1）原始的遥感图像主要针对其辐射质量的检测，具体面临的质量问题是噪声过多和云量。
噪声的存在降低了图像的质量，有时甚至会完全掩盖数字图像中真正的光谱信息。
在光学遥感中，云覆盖是造成遥感数据可用性降低的重要因素，云量的存在则直接遮掩了地物的光谱信息，导致一景图像失去其可用性。
因此云量检测是遥感影像辐射质量评价的重要内容之一。
（2）图像的预处理阶段主要包括几何校正、图像融合、剪裁镶嵌等操作。
几何校正是为了使两幅或多幅图像的几何坐标相对应，是后续一系列的图像处理的基础，校正的质量将会影响后续所有过程集产品。
如果校正不准确轻则导致图像质量降低，重则导致图像间的操作不能进行。
图像融合是为了获取更丰富的图像信息以便于图像分类、信息提取等操作，一般由低分辨率多光谱信息的影像与高分辨率低光谱信息的影像融合，紧随几何校正进行。
如果融合效果较差会使图像中包涵的可用信息降低，不利于信息提取等最终操作。
可见光遥感图像质量评价与像质提升技术
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02
像质提升技术概述
像质提升技术的定义与分类
定的视觉质量和应用价 值的技术。
分类
像质提升技术可分为空域法和频域法两大类。空域法直接在图像像素空间进行 处理，如直方图均衡化、对比度拉伸等；频域法则在图像的频率域进行处理， 如傅里叶变换、小波变换等。
像质提升技术在可见光遥感领域的应用价值
提高图像分辨率
像质提升技术可用于将低分辨率可见光遥感图像重建为高 分辨率图像，为后续目标检测、场景识别等任务提供更高 质量的输入。
增强图像细节
通过增强图像的对比度、色彩等细节信息，像质提升技术 有助于提高遥感图像的解译精度。
抑制图像噪声
像质提升技术中的去噪算法可用于降低可见光遥感图像中 的噪声干扰，提高图像的信噪比。
适应多样化应用场景
像质提升技术可针对不同应用场景进行定制化优化，如城 市监测、资源调查、环境保护等，提高遥感数据的应用价 值。
03
基于深度学习的像质提升 技术
深度学习在像质提升中的应用原理
01
02
03
数据驱动
深度学习通过大量数据训 练模型，学习图像的特征 和规律，实现对图像质量 的提升。
非线性映射
深度学习模型能够建立输 入与输出之间的非线性映 射关系，更好地处理复杂 的图像质量问题。
端到端训练
深度学习模型可以实现从 原始图像到最终质量提升 图像的端到端训练，简化 传统图像处理流程。
基于深度学习的图像去噪技术
噪声模型学习
利用深度学习模型学习图像的噪 声分布和特征，实现更加精准的
去噪处理。
多尺度特征融合
像质提升技术的发展现状与趋势
发展现状
目前，深度学习技术在像质提升领域取得了重要突破，卷积神经网络（CNN）和 生成对抗网络（GAN）等被广泛应用于图像去噪、超分辨率重建等任务。
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问题二：如何对影像的质量进行评估？
理论基础：采样理论与统计分析
随机采样的大量样本呈现出系统的概率分 布规律,即正态分布； 遥感统计分析一般都假定亮度值也服从正 态分布，如遥感影像分类； 实际上遥感数据中的亮度值也可以是非正 态分布的，所以有时也需要采用一些非参 数统计的方法来进行分析。
7.地统计分析 （Geostatistic analysis)
地球表面有着明显的空间特性，这种空间特性在遥感影像 上往往表现为纹理，图像分析时需要将这些纹理量化表示。 影像纹理是像素及其邻域中的像素共同表现出的特征，对 其量化实际上是对影像上的亮度值空间自相关性进行量化。
遥感多光谱影像的本质是地物对不同光学电磁波 段电磁波反射能力的记录，以亮度值的形式表现， 亮度值的大小代表反射率或辐射率的高低。 实际上，遥感影像中的数据可以看作由变化的亮 度值描述的“场”数据，也就是说像素的光谱值 存在普遍的空间自相关，同时光谱值的出现又具 有一定的随机性。 因此，遥感影像中的亮度值就是一种区域化变量， 可以利用地质统计学中的相关理论进行分析。地 统计（地质统计学）方法可用于提取区域化变量 的空间特征和拟合非采样点的值。
1. 图像元数据
文件名 最后修改的日期 量化等级 行、列数 波段数 亮度统计值（最小值、最大值、均值、中值、标 准差，等） 地理参考 像素尺寸
2.直方图
直方图是图像信息内容的一种图形表示， 根据对各亮度值出现的频率统计来实现 直方图可用来评价图像的质量 注意：当大量像元具有相同的亮度值时， 传统的直方图显示需要做适当调整。
数据需求
时间分辨率 波谱分辨率
遥感数据选择
遥感数据中存在误差
环境影响，如大气散射 遥感系统，如定标不完善 不恰当的星上或地面处理，如模数转换 …
影像分析前，应首先对数据的质量 和统计特性进行评价
查看某个亮度值在影像中出现的频率 （直方图） 查看一定地理区域内特定位置上像元的亮 度值 单变量统计分析，以确定影像数据中是否 有异常 多变量统计分析，以确定波段间的相关性
其中: k为影像的波段号， DN(.)为辐射波段数据。
对于一个给定的步长，相应的半变异函数值可以 在一个移动窗口中计算，而移动窗口的大小则依 据各种不同土地覆盖类型值的变异性定义。
对遥感影像而言， 变异函数描述的是地物 光谱反射率或光谱亮度值这个区域化变量 的相关关系和空间结构，实际上就是地物 表面不同的纹理特征，所以可将变异函数 值看做纹理特征的一种量化方式。 在利用图像的地统计纹理进行分类时，可 以直接基于变异函数的值来进行，也可以 基于变异函数的模型系数来进行。
利用地统计理论对影像上的空间特征进行量化， 之后可进一步用于：
图像分类
用于分类图精度评定 对Fra bibliotek采样区进行空间插值
地统计基本原理
变异函数：表示区域化变量的相关关系和空间结构。 在以向量h相隔的两点x与x+h的两个区域化变量z(x)与 z(x+h)之间的变异，可以用它的增量平方的期望来表示， 即 2
《遥感原理与方法》
第三讲 遥感影像质量评估
问题一：为何要进行遥感影像质量评估？
问题二：如何对影像的质量进行评估？
问题一：为何要进行遥感影像质量评估？
遥感数据的特性
空间分辨率 光谱分辨率 辐射分辨率 时间分辨率
应用中遥感数据的选择
经济成本 专题目的 专题地域环境 专题图比例尺
空间分辨率
2 ( x, h) E{[ z( x) z( x h)] }
称为变异函数。 在内蕴假设和平稳性假设条件下，可用下式对变异函数进 行估计，其中N(h)是被向量h相隔的试验数据对的对数。
1 N (h) 2 2 ( x, h) [ z ( x ) z ( x h )] i i N (h) i 1
covkl
( BV
i 1
n
ik
k )(BVil l ) n 1
波段间的相关性 correlation
covkl rkl sk sl
6.特征空间散点图 （feature space plot)
是两个波段影像统计相关性的图形化表示 具体方法是：在特征空间中统计两个亮度值组合 出现的频率；频率越高，用较大的亮度值在特征 空间中显示，频率越低，用较小的亮度值在特征 空间中显示。 相关性判断方法：若特征空间中的点云形状似细 长的椭圆，择两个波段的相关性较强；若形状似 扁平的帽子状，则相关性较弱，两个波段包含较 多的信息。
BVik k sk i 1 skewnessk n 峰度系数 kurtosis
n
3
1 n BV ik k kurtosisk n i 1 sk
4
3
5.多变量图像统计
波段间协方差 covariance
3.查看一定地理区域内特定位置像元
一般的数字影像处理系统中： 用鼠标控制查看某像元的亮度值 对某波段的影像用矩阵表示其亮度值（无 可视化） 有的系统中，可用二维、三位显示的方法 查看亮度值，可视化效果较好
4.影像信息的单变量统计
（1）亮度值分布的集中趋势测度 峰值 mode 中值 median 均值 mean ( )
或
N (h) 1 ( x, h) [ z ( xi ) z ( xi h)]2 2 N (h) i 1
在固有假设条件下，用来描述辐射数据值空间自 相关的变异函数可以表达为：
1 P( h) k (h) [ DN k ( xa ) DN k ( xa h)]2 2P(h) a 1
k
BV
i 1
n
ik
n
（2）亮度值分布的离散度 值域 range range k maxk mink 方差 variance
vark
2 ( BV ) ik k i 1
n
n
标准差 standard deviation
sk vark
（3） 偏度值和峰度系数 偏度值 skewness