遥感图谱认知理论与计算
遥感数字图像处理-课件内容.
遥感数字图象处理1．概论遥感、遥感过程遥感：一种在远离目标，不与目标直接接触的情况下，通过传感器获取其特征信息，并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术遥感过程：遥感过程是指遥感信息的获取、传输、处理，以及分析判读和应用的全过程遥感图象、遥感数字图象、遥感图象的数据量遥感图象：是指遥感传感器通过检测、度量地物的电磁波辐射能并进行记录所得到的图象遥感数字图象：是指以数字化形式表述的遥感影像。
遥感图象的数据量：H=M ×N ×b ×n ( bit ) M、N 为行列数， b 为波段数， n=lnG/ln2遥感图象的数字化、采样和量化遥感图象的数字化：指光学图象(物理图象)到数字图象的转换过程，包括采样和量化两个过程采样：将空间上连续的图象变换为离散的点的操作量化：将测量的灰度值用一个整数表示通用遥感数据格式(BSQ、BIL、BIP)BSQ，波段序列格式BIL，波段行交替格式BIP，波段像元交替格式遥感图象的模型：多光谱空间多光谱空间：对于 n 个波段的多光谱图象，这 n 个波段构成一个 n 维多光谱空间，多光谱空间就是一个 n 维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。
描述像素在各个波段中亮度值的分布。
多光谱空间中，像元点在坐标系中的位置可以表示成一个 n 维向量，其中每一个分量 xi 表示该点在第 i 个坐标轴上的投影，即亮度值。
多光谱空间只表示各波段光谱之间的关系，而不包括任何该点在原图象中的位置信息，它没有图象空间的几何意义。
遥感图象的信息内容：波谱信息：指遥感图象上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异空间信息: 通过图象亮度值在空间上的变化反映出来的信息时间信息: 指不同时相遥感图象的光谱信息与空间信息的差异遥感数字图象处理、遥感数字图象处理的内容遥感数字图象处理: 利用计算机对遥感数字图象进行一系列操作，以求达到预期目的遥感数字图象处理的内容：图象增强、图象校正、信息提取遥感图象的获取方式主要有哪几种?摄影成像、扫描成像、雷达成像如何估计一幅遥感图象的存储空间大小?遥感图象的信息内容包括哪几个方面？多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？与通用图象处理技术比较，遥感数字图象处理有何特点？遥感数字图象处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？2.遥感图象的统计特征2.1 图象空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用概念：用来描述图象中每一灰度级与其浮现频率间的关系的图表类型：直方图：横坐标为的灰度级，纵坐标为等于各个灰度级像元的浮现频率(像元数)累计直方图：横坐标为的灰度级，纵坐标为小于等于各灰度级的像元的浮现频率 (像元数) 性质：直方图反映表示不同灰度像元的浮现频率，不包含像元的位置信息同一图象的直方图惟一，同向来方图可以对应不同的图象一幅图象的直方图等于其各部份图象直方图之和同类地物的直方图接近正态分布应用： 1.直方图是图象分析的重要工具。
遥感图像计算机自动识别ppt课件
一、概念
遥感图像的计算机分类，是通过模式识别理 论，利用计算机将遥感图像中的像素自动分成 若干种地物类别的方法。是图像信息提取的重 要途径。
遥感数据
地物信息
土地覆盖/土地利用分类、森林类型、植被类型、岩性类型、…… 3
当前多数计算机图像处理系统，均利用图 像的光谱信息特征进行统计识别分类，色 调信息是其依据，目视解译中的逻辑推理 法只有在能模拟人类对信息的观察，分析 及经过大脑加工的条件下，才能应用与计 算机图像识别。
9
三维光谱特征空间
6、计算机分类时，只要能确定地物类别在特征空间中的 位置、范围和地物类别的边界就完成了分类的任务。
位置——是一个点群的中心，计算图象
灰度的均值向量（即数学期望）；
范围——计算图象灰度的标准差向量
（或协方差矩阵），即点群的离散程度；
边界——应用判别函数（或边界函数）
鉴别图象像元的类别归属。
37
38
；
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遥感图像多种特征的提取
• 地物边界跟踪法 点状和面状 • 线状 • 形状特征提取
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空间关系特征提取
• • • • • 方位关系 包含关系 相邻关系 相交关系 相贯关系
41
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44
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三、分类过程 预处理（大气校正、几何校正、配准）
特征选择（提取）
分类
后处理和精度评价
制作分类专题图
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特征选择 （Feature Selection）
即在所有的特征影像中，选择一组最佳的用来分类 的特征影像的过程。 结合影像本身的特征，针对所希望 区分的类别问题进行选择。 用定量的方法选择：
遥感图像 计算机自动识别
遥感数字图像计算机解译
3. 多波段数字图像的存储和分发，常采用三 种数据格式
BSQ格式(Band sequential) BIP格式(Band interleaved by pixel) BIL格式(Band interleaved by line)
7
遥感原理
BSQ 数据格式： 是一种按波段顺序依次排列的 数据格式。
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遥感原理
§4、遥感图像专家解译系统
一、遥感图像解译专家系统的组成
1、图像处理与特征提取子系统：包括图像处理、
地形图数字化、精纠正、特征提取，结果存贮在遥感数据库 内。
2、遥感图像解译知识获取系统：获取遥感图像解
译专家知识，并把专家知识形式化表示，存贮在知识库中。
3、狭义的遥感图像解译专家系统
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GIS数据库在计算机自动解译中发挥以下重要作用：
（1）对遥感图像进行辐射校正，消除或降低地形差异的影响；
（2）作为解译的直接证据，增加遥感图像的信息量； （3）作为解译的辅助证据，减少自动解译中的不确定性； （4）作为解译结果的检验数据，降低误判率。
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遥感原理
§4、遥感图像专家解译系统
3、建立适用于遥感图像自动解译的专家系统，提高 自动解译的灵活性
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遥感原理
§4、遥感图像专家解译系统
四、遥感图像解译专家系统的机理
1、遥感图像数据库包括遥感图像数据和每个地物单
元的不同特征，由数据管理系统管理。
2、解译知识库包括专家解译知识和背景知识，由知
识库管理系统管理。
3、推理机采用正向推理和反向推理相结合的方式进
推理机具有两种运行形式
咨询式：用户和系统进行人机对话，解译系统根据用户提供的区
遥感概论课件第六章遥感数字图像计算机解译
非监督分类
通过聚类算法将像素分为不同的组，如K均值、层 次聚类等。
参数估计
利用已知样本的参数估计未知像素的类别。
基于结构的方法
边缘检测
利用图像边缘信息提取地形特征。
纹理分析
通过计算像素之间的空间关系来描述图像的纹理特征。
多尺度分析
在不同尺度上分析图像的结构特征，如小波变换等。
解译的重要性
遥感数字图像计算机解译在资源调查、环境监测、城市规划、军事侦察等领域 具有广泛应用，能够快速、准确地获取目标信息，提高决策的科学性和准确性。
解译的基本流程
预处理
对原始遥感图像进行辐 射校正、几何校正、去 噪等处理，以提高图像
质量。
特征提取
利用计算机技术自动提 取遥感图像中的纹理、
形状、色彩等特征。
分类识别
基于提取的特征，利用 分类算法对遥感图像进
行分类和目标识别。
后处理
对分类结果进行优化和 修正，提高解译精度。
解译的主要方法
01
02
03
基于像素的解译
以单个像素为基本单元， 通过设定阈值或分类算法 进行分类。
基于特征的解译
利用图像处理技术提取目 标特征，结合模式识别技 术进行分类。
基于上下文的解译
灾后重建提供科学依据。
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THANKS
遥感概论课件第六章遥感数 字图像计算机解译
contents
目录
• 遥感数字图像计算机解译概述 • 遥感数字图像处理基础 • 遥感数字图像计算机解译算法 • 遥感数字图像计算机解译应用
01
遥感数字图像计算机解译 概述
解译的概念和重要性
遥感数字图像计算机解译
监督分类 最大似然比分类法(Maximum Likelihood) 通过求出每个像素对于各类别的归属概率，把该像素分到归属概率最大的类别中去的方法。 假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区求出均值、方差和协方差等特征参数，从而求出总体的先验概率密度函数。 各类别的训练数据至少是特征维数的2到3倍以上。
遥感图像计算机分类方法
一、分类原理与基本过程
遥感数字图像计算机分类基本过程
一、分类原理与基本过程
遥感数字图像计算机分类基本过程 根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字图像，需考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图像质量等。 根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据。 根据分类要求和图像数据的特征，选择合适的图像分类方法和算法。制定分类系统，确定分类类别。 找出代表这些类别的统计特征 为了测定总体特征，在监督分类中可选择具有代表性的训练场地进行采样，测定其特征。在非监督分类中，可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类，测定其特征。 对遥感图像中各像素进行分类。 分类精度检查。 对判别分析的结果进行统计检验。
统计模式识别的关键是提取识别模式的一组统计特征值，然后按照一定准则作出决策，对数字图像予以识别。
遥感图像分类即是对图像上每个像素按照亮度接近程度给出对应类别，达到大致区分遥感图像中多种地物的目的。
一、分类原理与基本过程
全局统计特征变量：将整个数字图像作为研究对象，从整个图像中获取变量（如地物的光谱特征）或进行变换处理（如对TM的6个波段数据进行缨帽变换）后获取变量，利用这些变量对遥感图像进行分类。 局部统计特征变量：将整个数字图像分割成不同识别单元，在各个单元内分别抽取统计特征变量。
二、图像分类方法
遥感课件-遥感数字图像的计算机解译
解译的难度。
1.数字图像计算机分类原理
计算机分类主要依据为地物的光谱特征，也即地物电磁波辐射 的多波段测量值（灰度值）的相似程度。
同一类地物具有相似的光谱特性(灰度值），不同的地物具有不同 的光谱特性（灰度值)。
监督分类常用的分类方法
①最小距离分类法
计算待分像元与已知类别（均值）间的距离，然后将其归属到距离 最小的一类。
②最近邻域分类法
计算待分像元到每一类中每一个统计特征量间的距离，取最小 距离作为到该类别的距离，最后比较各距离，归属为距离最小的 一类。
原理简单，但分类精度不高。
最小距离分类法
③多级切割分类法
常用的方法主要有迭代自组织数据分析技术方法（ISODATA）
ISODATA方法
。 ①确定初始类聚类中心
应将初始聚类数设得大一些，并计算初始聚类中心。
xk
M
2(k 1) m 1
1,
k 1,2..., n
M为整幅图像的均值，σ为方差
②计算像素与各类别中心的距离,把该像素分配到最近的类别 中。
第n次迭代后的类别分布
非监督分类实例
4-3-2波段假彩色合成图像
聚类结果（10类）
5.遥感图像的计算机分类方法
（1）监督分类
选择各类地物的样本——测定特征值——建立判别函数——分类
（2）非监督分类
在不知道类别特征的情况下，根据像元间相似度的大小进行归类合并 的方法。
（1）监督分类
监督分类要求训练场地所包含的样本类别与待分区域的类别一致 包括两个过程：
（1）利用训练区样本建立各类别特征值属性 （2）把待分像元代入判别函数进行分类
详解测绘技术中的遥感图像分类算法
详解测绘技术中的遥感图像分类算法遥感图像分类是测绘技术中一项重要的任务，它通过对遥感图像中的地物进行自动分类和识别，以便更好地理解和利用地球表面的信息。
本文将详细介绍测绘技术中的遥感图像分类算法及其应用，展示其在不同领域中的重要性和潜力。
首先，我们来了解一下遥感图像分类的基本概念。
遥感图像是通过卫星、飞机、无人机等平台获取的地球表面的图像，具有大范围、高分辨率等特点。
遥感图像分类就是将这些图像中的像素点划分到不同的地物类别中，例如水体、森林、农田等。
通过遥感图像分类，可以获取大范围地物的分布情况，监测环境变化，为决策提供支持。
在遥感图像分类中，最常用的算法是基于机器学习的方法。
机器学习是一种通过从数据中学习规律，从而实现自动决策和预测的方法。
在遥感图像分类中，机器学习算法可以通过训练样本来学习地物的特征，然后根据学习到的规律对图像进行分类。
常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个超平面来将不同类别的样本分开。
支持向量机的核心思想是找到一个能够最大化分类边界距离的超平面，从而实现对图像的分类。
决策树是另一种常见的机器学习算法，它通过构建一系列的决策节点和分支来对图像进行分类。
随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法，它通过投票的方式对图像进行分类，从而提高分类的精度和鲁棒性。
除了机器学习算法，深度学习也在遥感图像分类中得到广泛应用。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的方法，可以通过多层神经网络来学习图像的特征表示。
在遥感图像分类中，深度学习可以通过卷积神经网络(CNN)来提取图像的局部特征，并通过全连接层进行分类。
深度学习的优势在于其可以自动学习图像的特征表示，从而无需依赖人工设计的特征。
遥感图像分类算法在许多领域中都有广泛的应用。
例如，农业领域可以利用遥感图像分类算法来监测农田的植被覆盖情况，实现精准农业管理。
城市规划领域可以利用遥感图像分类算法来识别和监测建筑物、道路、绿地等地物的分布情况，优化城市规划和管理。
遥感数字图像计算机解译
最小距离法分类
每一类别中的“＋”代表这一 类别的中心向量
最大似然法分类
类的概率分布计算
最大似然法分类
概率等值线，落到哪一类等值 线上，就属于哪一类
训练区的选择
训练阶段的质量决定着分类阶段的成功与否， 也决定着从分类中所获取的信息的价值； 用于图像分类的训练区的统计结果，一定要充 分反映每种信息类型中光谱类别的所有组成； 代表性、完整性； 分布：多个样区
表示分类精度的几个概念
生产者精度（producer’s accuracy）
➢ 某类中正确分类的像元数除以参考数据中所有该类的 像元数（列方向）
用户精度（user’s accuracy）
由于利用遥感图像能够快速、真实、客观地获取地球表 层信息，因此，利用计算机进行遥感图像智能化解译，快速 获取地表不同专题信息，并利用这些专题信息迅速地更新地 理数据库，是实现遥感图像自动解译的基础研究，具有重要 的理论意义和应用前景。
主要内容
1 遥感数字图像的性质和特点 2 遥感数字图像的计算机分类（重点，难点） 3 遥感数字图像多种特征的抽取（了解） 4 遥感图像解译专家系统（了解概念）
聚类过程：类别中心的变化
聚类过程：类别中心的变化
2分类 最大似然分类（比较成熟的方法之一） 马氏距离分类 神经网络分类方法 光谱角分类 二值编码分类
最小距离法分类
一种相对简化了的分类方法。前提是假设图像 中各类地物光谱信息呈多元正态分布； 假设N维空间存在M个类别，某一像元距哪类 距离最小，则判归该类； 通过训练样本事先确定类别数、类别中心，然 后进行分类。分类的精度取决于训练样本的准 确与否。
图像分类的基本原理
遥感数字 图像分类的依 据就是数字图 像中反映的同 类地物的光谱 相似性和异类 地物的光谱差 异性。
实习 1 遥感图像的认知与认识遥感图象处理软件(ERDAS IMAGINE)
实习 1 遥感图像的认知与认识遥感图象处理软件（ERDASIMAGINE）一、目的和要求1、认识遥感图像的注记文件，从注记文件中了解遥感图像的特性。
2、认识遥感图像各波段图像的特点，学会对图像的描述。
3、了解ERDAS IMAGINE软件的图标面板及其功能体系4、熟悉基本的ERDAS IMAGINE软件的视窗操作5、掌握 ERDAS IMAGINE软件中数据的输入输出二、实习内容1、打开注记文件，观看注记内容。
2、进行数据的转换。
3、利用视图菜单对图像进行观测。
（1）图标面板和功能体系主要了解以下内容：ERDAS IMAGINE图标面板ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图象处理与地理信息系统软件。
ERDAS IMAGINE是以模块化的方式提供给用户。
启动ERDAS IMAGINE以后，用户首先看到的是ERDAS IMAGINE的图标面板（见下图），包括菜单条和工具条两部分。
查阅ERDAS信用卡；打开IMAGINE视窗；启动数据输入输出模块；启动数据预处理模块；启动专题制图模块；启动图象解译模块；启动图像库管理模块；启动图像分类模块；启动空间建模工具；启动雷达图象处理模块；启动矢量功能模块；启动虚拟GIS模块；（2）视窗操作主要学习以下内容：图像及图形文件的显示；图像叠加；重要的实用菜单功能；矢量图形要素及属性编辑；注记文件与注记要素；（3）数据输入输出主要学习以下内容：常用输入输出数据格式：普通二进制图像数据输入、TIFF图像数据输入输出、输出 JPEG图像数据。
三、实习步骤1、注记文件解读打开注记文件，查看与图像相关的注记内容。
2、数据输入输出常用或常见的栅格数据和矢量数据格式。
ERDAS IMAGINE的数据输入输出功能（Import/Export），允许你输入多种格式的数据供IMAGINE使用，同时允许你将IMAGINE的文件转换成多种数据格式，几乎包括常用或常见的栅格数据和矢量数据格式，具体的数据格式都罗列在IMAGINE输入输出对话框中。
【精品】第六章-遥感数字图像计算机解译分析PPT课件
最小距离判别法
这种方法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代 表意义的统计特征量（均值），首先计算待分像元与 已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一 类。
最近邻域分类法 这种方法是上述方法在多波段遥感图像分类中的推广。 在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特 征量。最近邻域分类法首先计算待分像元到每一类中 每一个统计特征量间的距离，这样，该像元到每一类 都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该像元 到该类别的距离，最后比较该待分像元到所有类别间 的距离，将其归属于距离最小的一类。
这种方法要求通过选取训练区，详细了解分类类别（总体）的特征，并 以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成 特征子空间。对于一个未知类别的像素来说，它的分类取决于它落入哪 个类别特征子空间中。如落入某个特征子空间中，则属于该类，如落入 所有特征子空间之外，则属于未知类型，
因此多级切割分类 法要求训练区样本 的选择必须覆盖所 有的类型，在分类 过程中，需要利用 待分类像素光谱特 征值与各个类别特 征子空间在每一维 上的值域进行内外 判断，检查其落入 哪个类别特征子空 间中，直到完成各 像素的分类。
利用遥感图像进行分类（classification）是以区别 图像中所含的多个目标物为目的的，对每个像元或比 较匀质的像元组给出对应其特征的名称。
分类方法包括监督分类和非监督分类：
1 监督分类方法
首先需要从研究区域选取 有代表性的训练区作为样 本。根据已知训练区提供 的样本，通过选择特征参 数（如像素亮度均值、方 差等），建立判别函数， 据此对样本像元进行分类， 依据样本类别的特征来识 别其它像元的归属类别。 监督分类包括利用训练区 样本建立判别函数的“学 习”过程和把待分像元代 入判别函数进行判别的过 程
第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 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85%，模板需要要重建。
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三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
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小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
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小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
智能遥感图像处理技术的算法原理与应用实例
智能遥感图像处理技术的算法原理与应用实例遥感图像处理是利用遥感技术获取的卫星、航空等传感器获取的图像数据进行分析、处理和解释的过程。
智能遥感图像处理技术则是指利用人工智能和机器学习等技术将图像数据进行智能化处理和分析，以实现更精确、自动化的图像解释和应用。
算法原理智能遥感图像处理技术的算法原理主要包括以下几个方面：1. 数据预处理：在进行图像处理之前，通常需要对原始遥感图像数据进行预处理，以去除噪声、调整图像亮度和对比度等。
常见的预处理方法有均值滤波、中值滤波和直方图均衡化等。
2. 特征提取：特征提取是将图像数据转化为可以用于计算机处理的特征向量或特征图。
常见的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取和颜色直方图等。
3. 目标检测：目标检测是指从图像中自动识别和定位感兴趣的目标。
常见的目标检测算法有基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
4. 分类与识别：分类与识别是将目标对象进行分类和识别的过程。
常见的分类与识别算法有支持向量机、随机森林和卷积神经网络等。
5. 地物提取与变化检测：地物提取与变化检测是指从遥感图像中提取具体地物信息和检测地物变化的过程。
常见的地物提取与变化检测算法有阈值分割、区域生长和多时相影像分析等。
应用实例智能遥感图像处理技术在许多领域中具有广泛的应用，下面将介绍几个具体实例：1. 土地利用与覆盖分类：利用遥感图像处理技术，可以自动化地对土地利用和覆盖进行分类和监测。
通过分析遥感数据并运用合适的分类算法，可以实现对不同类型的土地利用和覆盖进行精确的检测和分类，如农田、森林、湖泊等。
2. 灾害监测与预警：智能遥感图像处理技术还可以应用于灾害监测与预警中。
通过对遥感图像数据进行实时监测和分析，可以准确快速地检测出地震、洪水、火灾等灾害发生的位置和范围，并及时预警和采取相应的救援措施。
3. 城市规划与交通管理：智能遥感图像处理技术在城市规划和交通管理中的应用也越来越重要。
遥感图像解译原理与方法
在植被指数中，通常选用对绿色植物强吸收可见光红波段与对 绿色植物近红外波段，可以利用它们用比值、差分、线性 组合等多种形式来增强或揭示隐含植物信息。
1）比值植被指数 由于绿色植物在可见光波段（R）与近红外（NIR）光谱特征
NPP反映了植物群落在自然条件下生产能力，是估计全球支持 能力与评价陆地生态系统可持续发展重要生态指标。
（3）在大尺度NDVI图像上，主要地表类型区别明显。
4）植被指数与LAI关系 叶面积指数LAI是指单位地表面积上叶面面积（或者叶面面积
与其对应地表面积之比）。
叶面积越大，植物光合作用越强；
植物光合作用越强，其干物质积累越多，植物产量越高，叶面 积也越大。
所以，叶面积指数与植物生态生理、叶片性质、蒸散、冠层光 截获、地表净第一生产力等密切相关，是研究陆地生态系 统重要指数。
差别很明显，两波段反射率比值可充分反映这一特点
RVI是绿色植物灵敏指示指数，它与叶面积指数（LAI）、叶 干生物量、叶绿素含量相关性很高，被广泛用于估算与监测 绿色植物生物量。
2）差值植被指数（DVI） DVI为近红外波段与可见光红波段数值之差。
差值植被指数对土壤背景比较敏感，有利于对植被生态环境 监测，因此又称为环境植被指数（EVI）。
1 a
3 2
a.
b. 4
45 40 35 30 25 20 15 10
5
d. 0
Blue (0.45 - 0.52 mm)
c.
Green leaf Yellow Red/orange Brown
G reen (0.52 - 0.60 mm)
遥感图像的计算机解译PPT课件
同一地物的电磁辐射能量不同；地物边界的多样性。
-
§3、遥感图像多种特征的抽取
一、地物边界跟踪法 1. 点状地物与面状地物的边界跟踪 2. 线装地物信息检测与跟踪
二、形状特征描述与提取 1. 地物形状特征的描述 2. 地物形态特征的提取
-
遥感图像的计算机分类
-
遥感图像的计算机分类
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遥感图像的计算机分类
分类原理
不同的地物有不同的光谱特征，同类地物具有 相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的 同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性 进行分类。
图像分类的总目标：将图像中所有的像元自动 地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
-
§4、遥感图像专家解译系统
三、遥感图像解译知识获取子系统
1、遥感图像解译知识获取系统的主要功能是知识获取. 2、知识获取有三个层次:
➢ 增加遥感解译新知识 ➢ 发现原有错误知识,修改或补充新知识 ➢ 根据解译结果,自动总结经验，修改错误知识,增加新知识. 4、遥感图像解译描述性知识可以采用框架式方法表示 ➢ 框架知识表示方法的特点 5、过程性知识采用产生式规则知识表示方法 ➢ 产生式规则的特点
-
数字图像的性质和特点
特点
便于计算机处理与分析 图像信息损失少 抽象性强
-
遥感数字图像的表示方法
以二维数组来表示的
-
遥感数字图像的表示方法
按照波段数量分为:
➢ 单波段数字图像:SPOT 的全色波段. ➢ 多波段数字图像:TM的7个波段数据.
多波段数字图像的三种数据格式
➢ BSQ格式(Band sequential) ➢ BIP格式(Band interleaved by pixel) ➢ BIL格式(Band interleaved by line)
遥感原理与应用之遥感图像的几何处理_百度文库
第5章遥感图像的几何处理§5.1 遥感传感器的构像方程遥感图像的构像方程是指地物点在图像上的图像坐标(x，y)和其在地面对应点的大地坐标(X、Y、Z)之间的数学关系。
根据摄影测量原理，这两个对应点和传感器成像中心成共线关系，可以用共线方程来表示。
这个数学关系是对任何类型传感器成像进行几何纠正和对某些参量进行误差分析的基础。
其中主要的坐标系有：1．传感器坐标系S－UVW，S为传感器投影中心，作为传感器坐标系的坐标原点，U轴的方向为遥感平台的飞行方向，V轴垂直于U，W轴则垂直于UV平面，该坐标系描述了像点在空间的位置。
2．地面坐标系O－XYZ，主要采用地心坐标系统。
当传感器对地成像时，Z轴与原点处的天顶方向一致，XY平面垂直于Z轴。
3.图像(像点)坐标系o－xyf，（x，y）为像点在图像上的平面坐标，f为传感器成像时的等效焦距，其方向与S－UVW方向一致。
上述坐标系统都是三维空间坐标系，而最基本的坐标系统是图像坐标系统o－xy 和地图坐标系统Om－XmYm，它们是二维的平面坐标系统，是遥感图像几何处理的出发点和归宿。
在地面坐标系与传感器坐标系之间建立的转换关系称为通用构像方程。
设地面点P在地面坐标系中的坐标为(X，Y，Z)P，P在传感器坐标系中的坐标为(U，V，W)P，传感器投影中心S在地面坐标系中的坐标为(X，Y，Z)s，传感器的姿态角为，则通用构像方程为：(5－1)式中：A为传感器坐标系相对地面坐标系的旋转矩阵，是传感器姿态角5.1.2 中心投影构像方程的函数。
根据中心投影特点，图象坐标（x，y，-f）和传感器系统坐标(Ｕ，Ｖ，Ｗ)P之间由如下关系：(5－2)λp为成像比例尺分母，f为摄影机主距，中心投影像片坐标与地面点大地坐标的关系即构像方程为：(5－3)其中:具体表达式为：由像点坐标可以解算大地（平面）坐标，称为正算公式：(5－4)当已知大地坐标可以反求象点坐标，称为反算公式，有：(5－5)公式5－5即为描述像点、传感器投影中心和地物点之间关系的共线方程。
遥感大数据认知与计算
遥感大数据认知与计算简介遥感大数据是指通过各种遥感手段获取的大量地球观测数据。
由于遥感技术的不断发展和普及，遥感大数据已经成为了解地球表面和大气环境的重要数据源。
遥感大数据的采集和处理对于环境监测、资源管理、城市规划等领域具有重要意义。
本文将介绍遥感大数据的认知与计算，包括遥感技术的基本原理、遥感大数据的特点和处理方法等内容。
遥感技术的基本原理遥感技术是通过卫星、飞机或无人机等载体获取地球表面和大气环境的信息。
它利用电磁波在传播过程中与地物之间相互作用的特性，对地球表面和大气进行观测和测量。
遥感技术基于光学、微波、红外等不同波段的传感器，能够获取地表反射光、热辐射、微波辐射等多种信息。
通过分析和解译遥感数据，可以获得地球表面的地貌、植被、水体、城市等信息，以及大气的温度、湿度、气体浓度等信息。
遥感大数据的特点遥感大数据具有以下几个特点：1.数据量大：由于遥感技术的不断进步，现在可以获取到的遥感数据量日益增多，数据文件往往十分庞大。
2.数据多样性：遥感数据包括光学图像、雷达图像、红外图像等多种类型，每种数据类型都有其独特的特点和应用。
3.数据复杂性：遥感数据往往具有多个波段、多个时间序列和多个空间分辨率，同时还可能受到大气、云覆盖等因素的影响。
4.数据时效性：遥感数据的获取往往是连续的，在一段时间内可以获取到同一地区的多个观测数据，从而可以监测地球表面和大气环境的变化。
遥感大数据的处理方法遥感大数据的处理包括数据预处理、特征提取和分类等步骤。
数据预处理数据预处理是对原始遥感数据进行校正、配准、去噪等处理，以保证后续分析的准确性和可靠性。
常用的数据预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
特征提取特征提取是从遥感数据中提取出与研究对象相关的特征。
特征可以是地表反射率、植被指数、水体湿度等指标。
常用的特征提取方法有像元级特征提取、对象级特征提取和空间级特征提取等。
分类分类是将遥感数据分成不同的类别，以实现地物分类和环境监测等目标。