彩色遥感图像D—t曲线的Logistic模型
遥感图像分类模型优化研究
遥感图像分类模型优化研究遥感图像分类是遥感技术的重要应用之一。
随着遥感技术的发展，遥感图像的分辨率、数据量、种类等方面都得到了大幅提升，但是遥感图像分类技术依然面临着许多挑战。
如何提高遥感图像分类模型的准确度和稳定性是一个值得研究的重要问题。
本文将介绍一些常见的遥感图像分类模型并探讨它们的优化方法。
一、常见的遥感图像分类模型1.基于像素的分类模型基于像素的分类模型是最为简单的遥感图像分类模型。
该模型将图像的每个像素点视为一个独立的样本，然后将像素点的灰度值或颜色值作为特征，进行分类。
这种模型通常使用KNN、决策树、神经网络等算法来实现分类。
基于像素的分类模型简单易懂，但由于没有考虑到像素间的空间关系，因此对于存在空间相关性的遥感图像分类效果并不理想。
2.基于目标的分类模型基于目标的分类模型将图像中的目标（如建筑、植被、水域等）视为分类的基本单位，即每个目标为一个样本进行分类。
这种模型实现起来较为复杂，需要先进行目标检测或分割，然后再提取目标的特征进行分类。
基于目标的分类模型考虑到了像素间的空间关系，因此分类效果通常比基于像素的分类模型更好。
3.基于语义的分类模型基于语义的分类模型是近年来较为流行的一种遥感图像分类方法。
该模型将图像中的所有像素按照其所属目标的类别进行分类，即每个类别包含多个目标，每个目标包含多个像素。
基于语义的分类模型通常采用卷积神经网络（CNN）来实现分类，通过多层卷积、池化、全连接等操作，从像素级别上提取出了更高层次的特征。
这种模型具有很强的自适应性和泛化能力，且能够处理高分辨率的遥感图像。
二、遥感图像分类模型的优化方法1.特征选择与维度约简提高特征的质量和数量可以直接影响遥感图像分类的准确度和稳定性。
因此，特征选择和维度约简是优化遥感图像分类模型的有效方法。
特征选择是通过筛选出最为重要的特征来提高分类效果，维度约简则是通过降低特征的维度来减少数据量和计算复杂度。
常见的特征选择算法有Relief、FCBF、基于核的方法等，维度约简常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
遥感图像自动分类
类间散布矩阵表示了不同类别间相互散布的程度
3）总体散布矩阵：
类间散布矩阵表示了不同类别间相互散布的程度
8.3、监督分类
自动识别分类
监督分类法
非监督分类法
监督分类法是选择有代表性的试验区
来训练计算机，再按一定的统计判别规则 对未知地区进行自动分类的方法。
监督分类的思想：
1）确定每个类别的样区 2）学习或训练 3）确定判别函数和相应的判别准则 4）计算未知类别的样本观测值函数值 5）按规则进行像元的所属判别
4 比值变换
– 比值变换图像用作分类有许多优点，它可以增强土 壤，植被，水之间的辐射差别，压抑地形坡度和方 向引起的辐射量变化。由于地形的影响，一般情况 下各种地物光谱反射率ρi乘上一个相近的因子α ,当 使用比值变换时，
– R12 = x1/x2 = αρ1/αρ2 = ρ1/ρ2
5 生物量指标变换 NDVI (NIR R) (NIR R)
距离判别函数是设法计 算未知矢量X到有关类别集 群之间的距离，哪类距离它 最近，该未知矢量就属于那 类。
距离判别函数不象概率
判别函数那样偏重于集群分 布的统计性质，而是偏重于 几何位置。
距离判别规则是按最小 距离判别的原则。
最小距离法中常使用的三种距离判别函数
➢ 马氏（Mahalanobis）距离 ➢ 欧氏（Euclidean）距离 ➢ 计程（Taxi）距离
虽然每一种图像数据都可能包含了一些可用 于自动分类的信息，但是就某些指定的地物 分类而言，并不是全部获得的图像数据都有 用，如果不加区别地将大量原始图像直接用 来分类，不仅数据量太大，计算复杂，而且 分类的效果也不一定好
8.2 特征变换及特征选择
（1）特征变换，是将原有的m测量值集合 并通过某种变换，产生n个新的特征。n<=m ➢特征变换将原始图像通过一定的数字变换 生成一组新的特征图像，这一组新图像信息 集中在少数几个特征图像上，这样，数据量 有所减少。 （2）特征选择，是从原有的m个测量值集 合中，按某一准则选择出n个特征。 ➢特征选择就是在原始图像或特征影像中， 选择一组最佳的特征影像进行分类。
遥感数字图像处理考试复习
遥感数字图像处理第一章1、通用遥感图像数据格式：BSQ、BIL、BIP（详细解释见教材P30-32）●BSQ：是像素按波段顺序依次排列的数据格式。
即先按照波段顺序分块排列，在每个波段内，再按照行列顺序排列。
●BIL：像素先以行为单位分块，在每个快内，按扎波段顺序排列像素。
●BIP：以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。
第二章1.颜色三要素：色调、明度、饱和度●明度——颜色在视觉上引起的亮暗程度；●色调——颜色的类别，是识别、区分物体的主要标志；●饱和度——彩色的纯洁程度。
2.直方图：直方图是影像亮度值频率统计信息的图形表达方式，横坐标为影像某波段亮度值的量化等级，纵坐标代表这些亮度值出现的频率。
直方图的性质：●直方图反映了图像灰度的分布规律；●任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图。
●由于遥感图像数据的随机性，直方图服从或接近正态分布；直方图的应用：●根据直方图的形态可以大致推断图下那个的反差，然后可通过有目的地改变直方图形态来改善图像的对比度；●通过直方图的形态还可以有助于解译图像；●像元亮度值的查看；●直方图用于判断量化是否恰当。
第三章1.遥感影像几何变形的因素●内部误差：由传感器本身的性能引起的误差。
如像主点偏移、镜头光学畸变等。
●遥感平台位置和运动状态变化的影响：航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。
●地形起伏的影响：产生像点位移。
●地球表面曲率的影响：一是产生像点位移；二是像元对应于地面宽度不等，距星下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。
●大气折射的影响：产生像点位移。
●地球自转的影响：产生影像偏离。
2.几何粗校正：是针对卫星运行和成像过程中引起的几何畸变进行的校正，即卫星姿态不稳、传感器内部变形等因素引起的变形。
地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。
遥感图像分类方法与准确性评价指标
遥感图像分类方法与准确性评价指标遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，其目的是将遥感图像中的不同地物进行识别与分类。
在遥感图像分类中，有效的分类方法和准确性评价指标对于获得准确的分类结果至关重要。
一、常用的遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是指在进行分类之前，通过在选定的地物样本中确定其类别，并利用这些样本进行分类算法的训练。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树等。
最大似然分类是一种基于统计理论的方法，其基本假设是不同类别地物的像元值符合某种概率分布。
支持向量机是一种基于几何学原理的分类方法，其核心思想是将不同类别地物的像元用超平面分割成两个部分，以实现分类。
决策树是一种基于判定树的分类方法，通过根据不同属性进行逐级判定，最终将地物分类。
2. 无监督分类方法无监督分类方法是指在进行分类之前不需要先进行样本标签的确定，而是根据图像中像元之间的相似性和差异性进行聚类。
常用的无监督分类方法包括K-means 聚类、高斯混合模型等。
K-means聚类是一种基于距离度量的分类方法，其核心思想是将图像中的像元根据相似性进行分组，形成不同的类，实现地物分类。
高斯混合模型是一种基于概率统计的分类方法，通过假设图像像元符合多个高斯分布的线性组合，确定不同类别地物的概率分布。
二、遥感图像分类准确性评价指标1. 精度（Accuracy）精度是指分类结果中被正确分类的像元数占总像元数的比例。
精度越高，表示分类结果越准确。
在实际应用中，精度常常使用整体精度（Overall Accuracy）和Kappa系数进行评价。
整体精度是指分类正确的像元数占总像元数的比例，其范围为0到1之间，1表示分类完全正确。
Kappa系数是基于整体精度的一种校正指标，它考虑了分类结果与随机分类之间的差异性，范围也在0到1之间，1表示没有误分类。
2. 生产者精度（Producer's Accuracy）生产者精度是指在分类结果中，某一类地物被正确分类的像元数占该类地物实际像元数的比例。
【微电子学与计算机】_小波分解_期刊发文热词逐年推荐_20140725
科研热词 数字水印 小波变换 自适应 自回归模型 置换矩阵 网络流量 线性最小均方误差估计 移位 离散小波变换 盲检测 特征抽取 流量预测 正交分解 样条函数 小波重构 小波分析 奇异矩阵 奇异值分解 多分辨率分析 图像插值 匹配点 分块dwt lu分解 cdma arnold
科研热词 推荐指数 小波变换 6 纹理识别 2 纹理 2 鲁棒性 1 音频数字水印 1 语种识别 1 红外图像 1 离散小波变换 1 独立分量分析 1 概率神经网络(pnn) 1 数字水印 1 支持向量机(svm) 1 彩铃 1 彩色空间 1 少数民族文字 1 小波零树 1 小波概率神经网络(wpnn) 1 小波变换(wt) 1 小波分析 1 奇异值检测 1 图像融合 1 图像编码 1 图像压缩 1 图像加密 1 去噪 1 压应力 1 区域特征 1 分形编码 1 分形 1 信号 1 二维logistic映射 1 svd分解 1 k近邻 1 chen系统 1 arnold变换 1
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2011年 科研热词 质量评价 离散小波变换 曲线波变换 数字水印 小波变换 小波包 小波 奇异值分解 多尺度 图像融合 图像去噪 分解层 人脸识别 主元分析法 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
遥感导论-习题及参考答案第四章-遥感图像处理答案
第四章遥感图像处理名词解释假彩色遥感图像：利用卫星或飞机拍摄到的基础遥感图像,将感兴趣的部分(如森林,水体,沙漠,重力异常区等)用不真实且夸张的颜色表示出来，与自然色不一致。
边缘检测：用于判断图像地物的边缘。
数字影像：数字影像是以二维数组形式表示的影像。
该数组由对连续变化的影像作等间隔抽样所产生的采样点组成。
几何校正：几何校正是指将遥感图像参照地形图、已校正图像或GPS控制点进行重采样,消除传感器成像的几何变形,使其具有地理坐标并与地面实际对应。
K-L变换：主成分变换；是建立在统计特征基础上的多维正交线性变换，就是一种离散化的Karhunen －Loeve变换。
辐射校正：对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正直方图均衡：是用一定的算法使直方图大致平和。
问答题下图为一个3x3的图像窗口，试问经过中位数滤波(Median Filter)后，该窗口中心像元的值，并写出计算过程。
(10分)124 126 127120 150 125115 119 123什么是计算机图像处理，它包含那些内容，如何运用计算机图像处理方法来提高遥感图像的解译效果？答：是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。
常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等。
（1）图像数字化通过取样与量化过程将图像变换成便于计算机处理的数字形式。
通常，图像在计算机内用一个数字矩阵表示，矩阵中的每一个元素称为像素。
将图像数字化的设备有各种扫描仪与数字化仪。
（2）图像编码对图像信息进行编码，可以压缩图像的信息量，以便满足传输与存储的要求。
（3）图像增强使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。
图像增强并不要求真实地反映原始图像。
（4）图像复原消除或减少在获取图像过程中所产生的某些退化，尽量反映原始图像的真实面貌。
（5）图像分割将图像划分为一些互不重叠的区域。
Logistic回归模型在卫星云图云检测中的应用
ｌ 引言
・
随 着气 象卫 星技术 的发展 ， 感技术 在气象 观测和天 气 遥
预报 中所起 的作用也 越来越 重要 。通 过人造卫 星 ， 每天可 以
性 高的特 征进行云检测实验 。首先利用连续 １ 天的 Ｆ －Ｃ ５ Ｙ２ 卫 星资料 以及对应时刻 的地 面观 测资料 ， 立训练样本集 ， 建 对随 机 挑选 的 ７ １ 样本分 别提取 了 ５ 个 灰度和纹理 特征 ， 后 ６个 ５ 然 利用 Ｌ ｇ ｔ 逐步 回归模型 筛选 出对云 图处 理显 著的特 征组 ｏｉｉ ｓｃ 成 自变 量向量 ， 建立 Ｌ ｇ ｔ 回归模型 ， 后对卫 星资料 进行 ｏｉｉ ｓｃ 最
摘
要 ： 的 自动检 测 和分 类识 别是 所有 卫星遥 感 资料应 用 的第一 个步骤 基 于 Ｌ ｇｓ ｃ 云 ｏ ｉｉ 回归模 型 的云 图处理 方法被 用。利用逐步回归方法对云 图的灰度及纹理特征进行提取 ， 并计算 出每个特征 的回归系数 ； 利用提取 的特征 进行云检测 实验 。将 实验结果与地 面观测 资料进行对 比， 明 Ｌ ｇｓｃ 表 ｏ ｉ ｉ回归模型对云 图处理是有效 的， ｔ 并且与传统 的动态阈值 分
Ｆ － Ｃ． ｅ Ｌ ｇ ｓｉ ｅ ｅ ｓ ｎ ｍｏ ｅ ｓａ ｐ ｉ ｄｔ ｅｅ ｔ ｈ ｌｕ ． ｅ ｒ ｓ ｌ ｏ ｘ ｅ ｉ ｅ ｔ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｅｓ ｒａ ｅ ｏ ｓ ｒ ａｉ ｎ ， Ｙ ２ Ｔｈ ｏ ｉｔ ｒ ｇ ｓ ｉ ｄ ｌ ｐ ｌ ｄ ｔｃ ｅ ｃｏ ｄ Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｆ ｐ ｒ ｎ ， ｏ ａ ｅ ｔ ｔ ｕ ｆ ｃ ｂ ｅ ｖ ｔ ｓ ｃ ｒ ｏ ｉ ｅ ｏ ｔ ｅ ｍ ｈ ｈ ｏ ｓ ｏ ｈ ｅ Ｌ ｇ ｓｉ ｅ ｒ ｓ ｉｎ ｍｏ ｅ ｓｅ ｅ ｔ ｅ ｆ ｒｃ ｏ ｄ ｉ ａ ｅｐ ｏ ｅ ｓｎ ， ｎ ｅ ｍｅｈ ｄ ｉ ｒ ｃ ｕ ａｅ ｔ ａ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ｈ ｗｓｔ ａ ｔ ｏ ｉｔ ｒ ｇ ｅ ｓｏ ｄ ｌ ｆ ｃｉ ｏ ｌ ｕ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ａ ｄ ｔ ｔ ｏ ｓｍｏ ｅａ ｃ ｒ ｔ ｎ ｔ ｒ ｄｔ ｎ ｌ ｔ ｈ ｃ ｉ ｖ ｍ ｈ ｈ ｈ ｉ
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法常见有以下几种：
1. 监督分类方法：该方法需要先准备一些具有标签的样本数据集进行训练，并从中学习模式进行分类。
常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。
2. 无监督分类方法：该方法不需要标签样本数据集，通过对图像像素进行统计分析和聚类来确定类别。
常见的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。
3. 半监督分类方法：该方法结合监督和无监督分类方法的优势，同时利用有标签和无标签样本数据进行分类。
常见的半监督分类方法包括标签传播、半监督支持向量机等。
4. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法变得流行。
这些方法通过搭建深度学习网络模型并使用大量的标签样本进行训练，能够实现较高的分类精度。
除了以上几种方法外，还有基于纹理特征、形状特征等的分类方法。
不同的分类方法适用于不同的遥感图像场景和实际需求。
综合考虑数据集大小、分类效果、计算时间等因素，选择合适的分类方法对于遥感图像的分类任务非常重要。
《遥感图像分类》课件
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
遥感图像时序分析方法与技巧
遥感图像时序分析方法与技巧遥感技术是通过获取和解译地球表面的影像和数据来研究地球系统的一种重要工具。
其中，遥感图像时序分析是一种通过对多个时间点的遥感图像进行定量分析来揭示地表变化的方法。
本文将探讨遥感图像时序分析的方法、技巧以及其在不同领域的应用。
一、时序数据获取时序数据是指在不同时间点上获取的遥感图像数据。
为了进行时序分析，首先需要收集大量高质量的遥感数据。
目前，卫星遥感技术已经相当成熟，包括MODIS、Landsat等卫星可以提供高分辨率、高空间覆盖的遥感图像。
此外，还可以利用无人机等载具获取高分辨率的时序数据。
二、时序数据处理时序数据处理是指将一系列的遥感图像进行预处理，以便进行更深入的分析。
预处理包括大气矫正、几何矫正、辐射矫正、影像融合等步骤。
对于不同的时序分析任务，可能需要进行不同的预处理步骤。
通过预处理，可以有效减少噪音、辐射偏差等因素的影响，提高时序分析结果的质量。
三、时序分析方法1. 基于统计分析的方法统计分析是一种常见的时序分析方法，可以通过计算一系列遥感图像的光谱、纹理、形状等特征参数来揭示地表的时空变化规律。
常用的统计分析方法有时序图、相关分析、聚类分析等。
例如，通过计算每个时间点的NDVI（归一化植被指数）值，可以研究植被的季节性变化。
2. 机器学习方法机器学习方法在遥感图像时序分析中也得到了广泛应用。
通过使用监督学习算法，可以训练分类器来自动检测和分类遥感图像中的特定目标。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来识别遥感图像中的建筑物、道路等。
此外，还可以使用聚类算法、支持向量机等机器学习方法进行时序变化检测和分类。
3. 时间序列分析方法时间序列分析是一种通过对时序数据进行统计和模型建立来揭示地表变化的方法。
时间序列分析方法可以识别出遥感图像中的周期性、趋势和规律等，从而更好地理解地表的时空演变。
常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、平滑技术、小波分析等。
四、时序分析应用领域1. 土地利用/覆盖变化研究遥感图像时序分析可以提供宝贵的信息，用于监测和评估土地利用/覆盖的变化。
遥感反演模型的构建方法
遥感反演模型的构建方法引言：遥感技术作为一种非接触式的观测手段，具有广泛的应用前景。
遥感反演模型是根据遥感图像和相关地面观测数据之间的关系建立起来的数学模型，可以用来估计地表特征参数或监测地表变化。
本文将介绍遥感反演模型的构建方法。
一、遥感反演模型的基本原理遥感反演模型的构建基于遥感图像与地面观测数据之间的关系。
遥感图像是通过遥感传感器获取的电磁辐射能量的记录，而地面观测数据是通过实地测量或其他手段获取的地物参数。
遥感反演模型的目标是通过遥感图像推断出地物参数，或者通过地物参数推断出遥感图像。
二、遥感反演模型的构建方法1. 经验模型法：经验模型法是基于经验公式或经验关系来构建遥感反演模型的方法。
这种方法不涉及具体的物理过程，而是利用大量的观测数据进行统计分析，得到与地物参数之间的关系。
例如，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是通过遥感图像中的红光和近红外波段的比值来估计植被覆盖度的经验模型。
2. 物理模型法：物理模型法是基于物理过程和数学方程来构建遥感反演模型的方法。
这种方法需要了解遥感辐射传输过程和地物参数之间的物理关系。
通过数学模型，可以建立遥感图像与地物参数之间的定量关系。
例如，辐射传输模型可以用来模拟遥感图像中的辐射能量与地物参数之间的关系。
3. 统计模型法：统计模型法是基于统计学原理和方法来构建遥感反演模型的方法。
这种方法通过分析遥感图像和地面观测数据的统计特征，建立二者之间的概率分布函数或条件概率分布函数。
通过统计模型，可以推断出地物参数的概率分布或条件概率分布，从而实现遥感反演。
4. 机器学习法：机器学习法是基于大数据和人工智能技术来构建遥感反演模型的方法。
这种方法通过构建训练样本集，利用机器学习算法进行模型训练和参数优化，得到遥感图像与地物参数之间的映射关系。
机器学习法具有较强的自适应性和泛化能力，能够处理复杂的遥感反演问题。
遥感图像处理 ppt课件
像元对应于地面宽度的不等 HOME 36
＞ L3-L1 ，距星下点越远畸变 越大，对应地面长度越长。
遥感影像变形的原因
• 地表曲率的影响
全景畸变：即当传感 器扫描角度较大时 ， 影响更加突出，造成 边缘景物在图像显示 时被压缩 。假定原地 面真实景物是一条直 线，成像时中心窄 、 边缘宽， 但图像显示 时像元大小相同 ，这 时直线被显示成反 S形 弯曲。
X F1 ( x, y ) Y F2 ( x, y )
（1）
• 式中的x、y为像元在原始图像上的坐标，X、Y为 像元在校正后的图像（目的图像，即参考图像） 上的坐标。得到函数F1(x,y)和F2(x,y)的方法是选择 原始图像和目的图像同名点对，采用多项式逼近 法求得。
43
• 即：
无论是卫星还是飞机，运动过程中都会由于种种原因产 生飞行姿势的变化从而引起影像变形。
28
遥感影像变形的原因
• 地形起伏的影响
当地形存在起伏时， 会产生局部像点的位 移，使原来本应是地 面点的信号被同一位 置上某高点的信号代 替。由于高差的原因， 实际像点 P 距像幅中 心的距离相对于理想 像点P0距像幅中心的 距离移动了△r。
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2、几何畸变校正
（1）基本思路
校正前的影像看起来是 由行列整齐的等间距像元 点组成的，但实际上，由 于某种几何畸变，影像中 像元点间所对应的地面距 离并不相等（图 a ）。校 正后的影像亦是由等间距 的网格点组成的，且以地 面为标准，符合某种投影 的均匀分布（图 b ），影 像中格网的交点可以看作 是像元的中心。校正的最 终目的是确定校正后影像 的行列数值，然后找到新 影像中每一像元的亮度值。
13
磁带
输入 数字化 扫描 几何校正 图像复原 辐射校正 反差增强 数字图像处理
光学遥感中的定量模型
统计模型与物理模型结合的混合模型 所有的遥感定量模型都利用：光谱、空间、时间、角度和极化。 通过定量模型陆地表面可以用连续变量（如叶面积指数、反射率）和分类变量（如土地覆盖）来描绘。
基本概念
数字值 辐亮度 立体角 辐照度 二向性反射率及反照率 地球外的太阳辐照度
数字值
遥感统计模型总是利用数字值来直接估计地表特征变量。DN
传感器接收光谱信号时，能分辨的最小辐射差。在遥感图象上表现为每一像元的辐射量化级(D)。 如6bit, 7bit, 8bit, 11bit, …… 一个6-bit 的传感器可以记录26级（ 64 ）的亮度值， 一个8-bit 的传感器可以记录28级（ 256 ）的亮度值， 一个12-bit 的传感器可以记录212级（4096）的亮度值
从地表零气象视距辐射亮度图像到传感器入瞳处的图像之间一定会受到大气吸收和散射作用以及大气湍流等效应的作用，造成图像变形和模糊，影响最终成像质量，要对大气作用进行精确仿真才能获得与实际最佳一致的图像，为评价遥感系统提供依据。 目前大气作用仿真有两种方法： 一、采用大气辐射传输理论求解大气辐射传输方程，计算大气透过率、大气程辐射、大气下行辐射等逐个像元计算出大气顶层入瞳处（TOA）的辐射亮度图像，参数的计算一般采用LOWTRAN7或MODTRAN4软件。 二、将大气作用的效果定义为大气调制传递函数，可将其近似为湍流和气溶胶调制传递函数之积。
遥感建模系统
场景生成 场景辐射建模 大气辐射传输建模 导航建模 传感器建模 制图和面元划分
一个前向建模流程将预测在一定的环境和传感器条件下将得到什么样的遥感数据；一个基于物理反演流程可以从遥感数据中得到陆地表面各种地球物理和生物物理变量。
遥感建模系统
场景生成
遥感导论第四章PPT
x,y为校正前的影像 坐标；
u,v为变换后对应的 坐标；
二次多项式间接法 纠正变换公式为：
衬底1
2、几何畸变校正
控制点的选取(P111)
数目的确定:最小数目；6倍于最小数目。 选择的原则
○ 易分辨、易定位的特征点：道路的交叉口，水库坝址，河流弯曲点等。 ○ 特征变化大的地区应多选些。 ○ 尽可能满幅均匀选取。
常用的 波段组合
红绿 蓝
特点
真彩色：可见光组成，符合人眼对自然物体的观 3 2 1 察习惯。对于水体和人工地物表现突出。
假彩色 ：城市地区，植被种类。 43 2
假彩色：增强对植被的识别 54 3
假彩色：增强对植被的识别，以及矿物、岩石类 7 4 3 别的区分。
第二节 数字图像的 校正
遥感数字图像处理：利用计 算机对遥感图像及其资料进 行的各种技术处理。
1、遥感影像变形的原因
遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。P104
地形起伏的影响：产生像点位移。 地球表面曲率的影响：一是像点位置的移
动；二是像元对应于地面宽度不等，距星 下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。 大气折射的影响：产生像点位移。 地球自转的影响：产生影像偏离。
俯仰：遥感平台的俯仰变化能引起影像上下方向的变化， 即星下点俯时后移，仰时前移，发生行间位置错动。
PART ONE
滚：遥感平台姿态翻滚是指以前进方 为轴旋转了一个角度。可导致星下点 扫描线方向偏移，使整个影像的行向 滚角引起偏离的方向错动。
偏航：指遥感平台在前进过程中，相对于 原前进航向偏转了一个小角度，从而引起 扫描行方向的变化，导致影像的倾斜畸变。
遥感图像分类方法与结果验证技巧
遥感图像分类方法与结果验证技巧遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，是遥感技术在地学领域中的重要应用之一。
而遥感图像分类方法的选择和结果验证技巧的使用对于获得准确可靠的分类结果至关重要。
本文将讨论常见的遥感图像分类方法以及一些结果验证技巧。
一、遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是最常用的一种遥感图像分类方法，它需要先手动标注一些样本点，然后使用机器学习算法进行分类。
常用的监督分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
这些方法在遥感图像分类中表现出色，但要求标注样本点会增加工作量。
2. 无监督分类方法与监督分类方法相反，无监督分类方法不需要事先手动标注样本点，而是通过对图像内部的类别划分进行分类。
常用的无监督分类方法包括聚类算法，如K均值算法和谱聚类算法。
这些算法可以有效地从遥感图像中自动识别出地物的类别，但分类结果的准确性可能不如监督分类方法。
3. 半监督分类方法半监督分类方法结合了监督和无监督分类方法的优点，它既可以利用有标签样本进行训练，又可以利用无标签样本进行分类。
典型的半监督分类方法包括自动编码器和生成对抗网络（GAN）等。
这些方法在遥感图像分类中具有潜力，可以有效提高分类结果的准确性。
二、结果验证技巧1. 精确度评估精确度评估是验证分类结果准确性的重要指标之一。
常用的精确度评估方法包括混淆矩阵、精确度（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值等。
通过对分类结果和真实样本进行对比，可以评估分类算法的准确性。
2. 交叉验证交叉验证是在有限的数据集上评估模型性能的常用方法，它可以有效地避免由于数据集选择不当而引起的偏差。
常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
在遥感图像分类中，交叉验证可以帮助评估模型在不同样本集上的分类性能。
3. ROC曲线分析ROC曲线分析是衡量分类器性能的重要工具，它可以绘制出分类器在不同阈值下真阳性率和假阳性率之间的关系。
第72章高光谱遥感图像分类ppt课件
初始类别参数的选定
初始类别参数是指：基准类别集群中心（数学期 望）以及集群分布的协方差矩阵。因为无论采用 何种判别函数，都要预先确定其初始类别的参量。 以下为几种常用的方法：
29
1、像素光谱特征的比较法
首先，在遥感图像中定义一个抽样集，它可以是整幅 图像的所有像素，但通常是按一定间隔抽样的像素；
15
欧几里德距离就是两点之间的直线距离。这是我们用的最多因 而也是最为熟悉的一种距离。与我们习惯用的距离一致。欧氏 距离的表达式为：
2. 欧几里德距离
n
2
di x k
x kj M ij
j1
欧氏距离中各特征参数也是等权的。 以上两种距离都称为明可夫斯基(Minkowski)距离（以下 简称明氏距离），使用明氏距离应该注意以下问题：
式中：Pwi 为先验概率，也就是在被分类的图像中类别wi出现的 概率。PX wi 为似然概率，它表示在 wi这一类中出现像元X的
概率。只要有一个已知的训练区域，用这些已知类别的像元做
统计就可以求出平均值及方差、协方差等特征参数，从而可以
求出总体的先验概率。在不知道的情况下，也可以认为所有的Pwi
为相同。Pwi X 为后验概率。PX 表示不管什么类别出现的概率：
31
初始类别参数的选定
19
3、最大似然监督分类
最大似然法是经典的分类方法，已在宽波段遥感图像分类
中普遍采用。它主要根据相似的光谱性质和属于某类的概率最
大的假设来指定每个像元的类别。MLC法最大优点是能快速指定
被分类像元到若干类之中的一类中去 。
从概率统计分析，要想判别某位置的向量属于哪一个类别，
判别函数要从条件概率 Pwi X i 1 , 2 , 3 , 来, m决定，
遥感技术导论彩色基本原理课件
物体受到光的照射后，能够吸收全部或部 分波长范围光的能量，并将吸收的光能转 化为热能，其余波长的光被反射或透射出 去，作用于人眼后产生颜色的感觉。它们 所表现的颜色，就是被吸收光的补色。
（二）反射
镜面反射 发生于平而光滑的表面，当光以某种角度照射在 这种平面上，则以相同角度 (与样品表面法线的 夹角) 反射出一部分光，而且与入射光的波长无 关。镜面反射光的多少决定了物体的光泽度。
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 ……
中性色
彩色
饱和色
3 .色调
在孟塞尔色立体的水平剖面上，由中央轴所在的中心指向其圆 周的各个方向，代表了各种表示原色的色调，称为是孟塞尔色
调（H），将孟塞尔色调圆周分成10个等距的部分，表示10种
基本色。 5种主色调：红（R）、黄（Y）、绿（G）、蓝（B）、紫（P） 5种中间色调：黄红（YR）、黄绿（YG）、蓝绿（BG）、紫蓝 （PB）、红紫（RP）
漫反射 一般发生在不平且粗糙的表面上，入射光以很
多不同的角度被反射出来。漫反射也可由光滑表 面下面的散射引起。大部分半透明体及不透明体 的平滑表面，同时具有镜面反射和来自表面下散 射引起的漫反射。
（三）透射
透射是指入射光照射在物体上后穿过物体的现象。
（1）没有吸收和散射，全部透过，无色透明体； （2）没有吸收，部分光被散射，部分被透过，白色半透明体； （3）全部被反（散）射，没有吸收透过，白色不透明体； （4）全部吸收，无反（散）射，无透过，黑色不透明体； （5）透过、吸收和散射作用都存在，有色的半透明体； （6）部分吸收，部分透过，没有散射，透明有色体； （7）部分吸收，部分反（散）射，无透过，有色不透明体。
色
相 什么是补色？
遥感数字图像特征分析和应用
3.1遥感图像模型 遥感图像，无论模拟图像或者数字图像， 均是遥感器探测地物电磁辐射能量所得到 的图像，均是特定时空尺度下、特定波长
范围内、特定探测方向上地物发射和反射 电磁辐射能量的客观记录。
因此，均可归纳为如下所示更具普遍意义 的数学模型，即遥感图像模型。
S2 N2
协方差矩阵既能反映各个变量各自取值的离散程 度，又能反映不同变量间的相关密切程度。
第3章 遥感数字图像特征分析和应用
（2）相关系数——表征变量之间的相关程 度，多个波段遥感图像之间的反映其所含 信息的重叠程度。计算方法为：
r fg S2 fg S ff S gg
（其中，S ff 和 S gg 分别为图像 和 的 f (i, j ) g (i, j ) 标准差） 将个波段间相关系数对应排列所得矩阵称 1 r12 ... r1N 为相关系数矩阵R，即
第3章 遥感数字图像特征分析和应用
对于n个波段数据，将有n×(n-1)×(n-2)/3! 种3个波段组合，最佳波段选择就是要判断 其中哪种属于最佳波段组合、最适宜遥感 信息提取。已有研究证实，最佳指数（OIF） 最适宜多光谱数据最佳波段选择，其计算 公式如下： 3 3 OIF SD i R ij
3.2遥感图像统计特征分析 遥感图像的整体特征可用光谱分辨率、辐 射分辨率、空间分辨率和时间分辨率等描 述。但其具体特征？ 例如：相同时间、相同区域、不同传感器 数据有无细微的差异，相同传感器、相同 季相、不同区域数据同类地物有无可分性 差异等，如何定量描述？
第3章 遥感数字图像特征分析和应用
g x, y T f x, y
第3章 遥感数字图像特征分析和应用
第3章 遥感数字图像的表示和统计描述
图像模型表明：除了空间位置（x,y）之外，图像表示的 地物辐射量受波长、时间和极化方向3个参数的影响。
在同一地区，随时间、波段和极化方向不同而获得的多个图像的 组合，叫做多源图像。
多源图像
• 多波段图像：传感器的波段数大于3，如TM，有 助于识别岩石、土壤、植被，各种水体等 • 多时相图像：不同时间，一个特定的波段上获取 的图像，监测地物或环境因素的动态变化 • 多极化图像：电磁波的振动方向，水平极化图像， 交叉极化图像等。
极化
• 极化方式(Polarization）: V垂直极化；H水平极化，即电磁场的振 动方向，卫星向地面发射信号时，所采用的无线电波的振动方向 可以有多种方式，目前所使用的有： • 水平极化（H）：水平极化是指卫星向地面发射信号时，其无线 电波的振动方向是水平方向。例如：我们拿一条绳子左右抖动， 产生的波是左右波动。 • 垂直极化（V）：垂直极化是指卫星向地面发射信号时，其无线 电波的振动方向是垂直方向。例如：我们拿一条绳子上下抖动， 产生的波是上下波动。 • 极化方式有两类：一种是线极化，一种是圆极化。其中在线极化 方式下又分为水平极化和垂直极化；在圆极化方式下又分左旋圆 极化和右旋圆极化。
灰度图像的直方图
该图像像元总数为8*8=64, i=[0,7]
v0=5/64 v1=12/64 v2=18/64 v3=8/64 v4=1/64 v5=5/64 v6=8/64 v7=5/64
直方图的性质
（1）直方图只能反映图像的分布情况，但不能反 映这些像素的位置信息。可通过修改图像的直 方图来改变图像的反差。 （2）一幅图像对应唯一的直方图，但不同的图像 可以有相同的直方图。下图两图像具有相同的 直方图。
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第３ ４卷 第 １期 ２０ ０ ２年 ３月
东 北 师 大 学 报 自 然 科 学 版
Ｊ ＯＵＲＮＡ ＯＦ ． Ｌ Ｎ ＯＲＴ ＡＳ ＮＯ ＨＥ Ｔ ＲＭＡＬ Ｕ Ｉ ＲＳ Ｔ Ｎ ＶＥ Ｉ Ｙ
Ｒ ＝０．６ ， ９ ７ ５ Ｒ ＝ ０．９ ， 应 的 标 准 偏 差 ６ ９４ ３ 相 ｒ ｙ＝０．５ ，＂ ０ １ ０， ０３ｏ Ｍ＝ ．０ ｃ＝ ０ ０ ５ 可 以满 足 定 量 计 算 的 精 度 要 求 ． ．１ ，
【 关键 词 ］ 遥感 图像 ； —ｆ曲线 ；ｚ ｉ ｉ模 型 Ｄ Ｉ￣ ｓ ｃ ．ｇ ｔ 【 中图分类号 ］ Ｔ ５ ． Ｐ７ １２ ［ 文献标识 码］ Ａ
位 置应为 Ｏ 其余类 推 ． ， 分级曝光 的时问 间隔为 ０ ２秒 ， １ 级 ． ． 共 ５ 镜头 焦距 Ｆ＝１５ｍ ， ３ 光 圈 ｆ １ ， 头至彩色 相纸 的距离 为 ５ ． ２为了减小 实验误 差 ， Ｍ ， ／６镜 ３ ５ ｎ． ｃ Ｙ， ｃ分层 光楔样条 应 制 备在 同一 张 彩 色 相纸 上 ． Ｙ， ， 对 Ｍ Ｃ分 层 光 楔 样 条 的 冲洗 ， 严 格 按 照 Ｅ 应 Ｐ一２标 准 冲 洗
Ｍａｂ ｔ Ｄ １ ｃａｈＲ ５ ９型 反 射 密 度 计 ．
２． ２ 实 验 方 法
为 了获 得 Ｄ 一 曲线 的 准 确 数 据 ， 先 应 严 格 按 照标 准 工 艺 程 序 制 备 彩 色 相 纸 的 Ｙ 首
（ ）Ｍ（ 黄 ， 品红 ）ｃ 青 ） 层光 楔样条 ． ，（ 分 为此 ， 将彩 色放 大机 的滤光 装置 以 Ｍ ＋ｃ 蓝 ） Ｙ 应 （ ， ＋Ｃ 绿 ）Ｙ十Ｍ（ 的组合方 式 ， （ ， 红） 分别 对二 种彩 色相 纸进 行分 级式 曝 光 ． 时 ， 了获 得 此 为
１ 引言
Ｄ —ｆ曲 线 是 描 述 彩 色 遥 感 图 像 显 影 密 度 与 曝 光 时 问 关 系 的 一 种 常 见 的 曲 线 ． 在 它 预 测 彩 色 遥 感 图 像 特 定 的 影像 密 度 、 定 最 佳 的 曝 光 时 问 以及 表 征 彩 色 感 光 材 料 相 对 的 确 照 相 特 性 方 面 ， 有 一 定 的 实 用 价 值 ． 而 ， 传 统 的 手 工 方 法 绘 制 的 Ｄ 一 曲 线 ， 仅 速 具 然 用 不 度 慢 、 度 不 易 保 证 ， 且 对 数 据 处 理 的 结果 亦 常常 因 人 而 异 ． 年 来 ， 着 计算 机 技 术 的 精 而 近 随 不 断 进 步 ， 些 学 者 曾运 用 频 率 域 滤 波 技 术 和付 立 叶级 数 拟 合 等 方 法 ， 类 似 的 曲 线 进行 一 对 过 平 滑 处 理 ， 得 了 一 些 较 好 的结 果 但 因方 法 烦 琐 、 算 量 大 而 无 法 给 出 简 洁 的 数 学 模 获 计
［ 摘
要 】 应用 Ｌ ｇｓｃ 型拟 合彩 色 遥感 图像 的 Ｄ — 曲线 ， 定 量 分 析 Ｙ ｏ ｉ ｉ模 ｔ 是
（ ）Ｍ（ 黄 ， 品红 ）Ｃ（ ） 解 密度 与 曝光 时 问关 系 的 一种 新 方 法． ， 青 分 结果 表 明 ， Ｙ，
Ｍ， ｃ分解 密度 的预 测值 与实 测值 达 到 了较好 的吻合 ． 决定 系 数 Ｒ｝＝０ ９２ ５ ．８ ，
２． 实 验 仪 器 １
台 成 彩 色 遥 感 图 像 的 仪器 采 用 日本 Ｌ ＫＹ ５ Ｍ —Ｃ彩 色 放 大 机 ． 了便 于 数 据 的 ＵＣ ４０ 为
［ 收稿 日期 】 ２０ ４８Ｉ ０ １｝一９ ［ 作者 简 介 】 韩 利 昌（９ ２ ， ， 国纽约 科学 院成 员 ， １４ 一）男 美 主要 研究 方 向为遥 感信 息处 理
Ⅷ
．４ Ｎｏ １ ３ ．
Ｍ ａｃ Ｏ ２ ｒｈ２ Ｏ
【 文章 编 号 ］ｏｏ１３ （０２ ０— ８—６ １ｏ 一８２ ２０ ）１ ０ １０ ０
彩 色 遥 感 图 像 Ｄ —ｔ曲 线 的 Ｌ ｇｓｉ 型 ｏ ｉｔ ｃ模
韩 利 昌
（ 东北师范 大学城 市与环境科 学学院 ， 吉林 长春 １ ０ ２ ） ３０ ４
型 ［１ 】
．
Ｌ ｇｓｉ模 型 在 生 物 与 医 学 领 域 具 有 广 泛 的 应用 ． ｏｉ ｃ ｔ 它在 研 究 有 限 空 间 内种 群 增 长 的 动 态 规 律 方 面 ， 有 重 要 的 意 义 Ｌ ． 医 学 领 域 的 流 行 病 学 研 究 中 ，ｏ ｉ ｉ模 型 亦 占有 十 分 具 ２ 在 Ｊ Ｌ ｇｓ ｃ ｔ 重 要 的地 位 ＿＿但 目前 还 没 有 人 将 这 种 模 型 引 入 到 遥 感 图 像 特 定 影 像 密 度 的 预 测 、 光 ３． 感 测 定 以及 与 此 相 关 的研 究 领域 ． 本 文采 用 Ｌ ｇＮｉ模 型 对 Ｄ — 曲线 进 行 拟合 ， 进 一 步解 决 这 一 问题 进 行 了 探 讨 ． ａｉ ｃ 为 ２ 实验 仪 器 与 实 验 方 法
最 大 的彩 色 饱 和 度 ， 将 滤 光 器 刻 度 （ ～ １ ０ 盘 的 Ｙ， ， 应 Ｏ ５） Ｍ ｃ旋 钮 两 两 旋 至 最 大 刻 度 位 置 ． 例 如 对 蓝 滤 光 器 的 组 合 应 为 １ ０Ｍ ＋１０Ｃ， 对 不 参 与 该 组 合 的 Ｙ 滤 光 器 ， 时 的刻 度 ５ ５ 摅 科 学 版
第３ ４誊
分 析与 比较 ， 实验采用 二种不 同型号 的彩 色相纸 ， 日本 小西六 公 司生产 的樱 花 Ｐ 即 Ｃ型 彩 色 相 纸 和 美 国柯 达公 司 生 产 的 埃 克 塔 ７ ８型 彩 色 相 纸 ． 试 彩 色 相 纸 密 度 的 仪 器 为 美 国 测