遥感图像的种类与特性PPT课件
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遥感图像的分类课件
通过模拟水流淹没过程，将图像 分割成不同区域，然后对每个区 域进行特征提取和分类。这种方 法能够充分利用图像的形状、纹
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始，根据像素之间的 相似性（如灰度值、纹理等）进 行区域扩展，直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法， 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征，并在一定
支持向量机（SVM） SVM是一种二分类模型，通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题，可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻（KNN） KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息，通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述：遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中，数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作，如去噪、增强等，以改善图像质量和提高分类精度；特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征，为后续分类器设计提供输入；分类器设计是根据提取的特征，选择合适的 算法设计分类器，实现对图像的自动分类；分类结果评价是对分类结果进行评估和分析，以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分，为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测，为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类， 提高分类精度和自动化程度。
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始，根据像素之间的 相似性（如灰度值、纹理等）进 行区域扩展，直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法， 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征，并在一定
支持向量机（SVM） SVM是一种二分类模型，通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题，可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻（KNN） KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息，通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述：遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中，数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作，如去噪、增强等，以改善图像质量和提高分类精度；特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征，为后续分类器设计提供输入；分类器设计是根据提取的特征，选择合适的 算法设计分类器，实现对图像的自动分类；分类结果评价是对分类结果进行评估和分析，以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分，为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测，为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类， 提高分类精度和自动化程度。
遥感影像分类ppt课件
（2）摄影像片的解译标志
解译标志又称判读标志，指能够反映和表 现目标地物信息的遥感影像各种特征，这 些特征能够帮助判读者识别遥感图像上目 标地物或现象。
编辑课件
39
• 直接判读标志
• 形状：人造地物具有规则的几何外形和清晰的边界，自然地物具有不 规则的外形和规则的边界。
• 大小：不知道比例尺时，可以比较两个物体的相对大小；已知比例尺， 可直接算出地物的实际大小和分布规模。
✓ 阴影:目标地物与背景之间的辐射差异造成
阴影
编辑课件
42
编辑课件
43
2.遥感扫描影像的判读
• 1、常见遥感扫描影像的主要特点及其应用
✓ MSS影象：
✓ 不同卫星上的波段对比; ✓ MSS各波段应用范围(重点)。
✓ TM影象：
✓ TM影象与MSS影象的对比 ✓ 波段设置 ✓ 主要应用
✓ SPOT影象：
植物含水量的影响，吸收
率大增，反射率大大下降，
绿叶的反射率
特别是在水的吸收带形成
低谷。
编辑课件
11
• 植物波谱具有上述的基本特征，但仍有细 部差别，这种差别与植物种类、季节、病 虫害影响、含水量多少等有关系。为了区 分植被种类，需要对植被波谱进行研究。
编辑课件
12
9月20日玉米、大豆
• 5月20日小麦、油菜
• 本质的区别 ：电磁波在真空中也能传播 ； 机械波必须在弹性媒质中才能传播
• 两者在运动形式上都是波动。
• 基本的波动形式有两种：
横波：质点的振动方向与波的传播方向垂直。 如水波、电磁波。
纵波：质点的振动方向与波的传播方向相同。 如声波。
• 电磁波一定是横波，机械波却可以是横波
解译标志又称判读标志，指能够反映和表 现目标地物信息的遥感影像各种特征，这 些特征能够帮助判读者识别遥感图像上目 标地物或现象。
编辑课件
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• 直接判读标志
• 形状：人造地物具有规则的几何外形和清晰的边界，自然地物具有不 规则的外形和规则的边界。
• 大小：不知道比例尺时，可以比较两个物体的相对大小；已知比例尺， 可直接算出地物的实际大小和分布规模。
✓ 阴影:目标地物与背景之间的辐射差异造成
阴影
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2.遥感扫描影像的判读
• 1、常见遥感扫描影像的主要特点及其应用
✓ MSS影象：
✓ 不同卫星上的波段对比; ✓ MSS各波段应用范围(重点)。
✓ TM影象：
✓ TM影象与MSS影象的对比 ✓ 波段设置 ✓ 主要应用
✓ SPOT影象：
植物含水量的影响，吸收
率大增，反射率大大下降，
绿叶的反射率
特别是在水的吸收带形成
低谷。
编辑课件
11
• 植物波谱具有上述的基本特征，但仍有细 部差别，这种差别与植物种类、季节、病 虫害影响、含水量多少等有关系。为了区 分植被种类，需要对植被波谱进行研究。
编辑课件
12
9月20日玉米、大豆
• 5月20日小麦、油菜
• 本质的区别 ：电磁波在真空中也能传播 ； 机械波必须在弹性媒质中才能传播
• 两者在运动形式上都是波动。
• 基本的波动形式有两种：
横波：质点的振动方向与波的传播方向垂直。 如水波、电磁波。
纵波：质点的振动方向与波的传播方向相同。 如声波。
• 电磁波一定是横波，机械波却可以是横波
第9章遥感图像分类PPT课件
第6页/共24页
9.4 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共24页
9.4 监督分类
监督分类的优缺点：
优点：
缺点：
✓ 根据应用目的和区域，有选 ✓ 主观性
择的决定分类类别，避免出 ✓ 由于图像中间类别的光谱差
现一些不必要的类别；
异，使训练样本没有很好的
✓ 可以通过检查训练样本来决
代表性；
定训练样本是否被精确分类， ✓ 训练样本的获取和评价花费 从而避免分类中的严重错误； 较多的人力时间；
✓ 分类速度快。
✓ 只能识别训练中定义的类别。
第8页/共24页
9.5 非监督分类
根据一个像素被分到一个类还是多个类，可将遥感 图像分类方法分为硬分类(hard classification)和软分类 (soft classification)。图像上的一个像素只能被分到一 个类的分类方法称为硬分类。
第2页/共24页
9.2 相似性度量
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相 似度。常使用距离来衡量相似度。
第14页/共24页
9.5 非监督分类
3、监督分类与非监督分类方法比较
➢ 根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。 ➢ 监督分类的关键是选择训练场地。训练场地要有代表性，
样本数目要能够满足分类要求。此为监督分类的不足之 处。 ➢ 非监督分类不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计 特性进行分类，分类方法简单。当两地物类型对应的光 谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类效果好。
第15页/共24页
9.6 专家系统分类
遥感图像解译专家系统是模式识别与人工智能技 术相结合的产物。
9.4 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共24页
9.4 监督分类
监督分类的优缺点：
优点：
缺点：
✓ 根据应用目的和区域，有选 ✓ 主观性
择的决定分类类别，避免出 ✓ 由于图像中间类别的光谱差
现一些不必要的类别；
异，使训练样本没有很好的
✓ 可以通过检查训练样本来决
代表性；
定训练样本是否被精确分类， ✓ 训练样本的获取和评价花费 从而避免分类中的严重错误； 较多的人力时间；
✓ 分类速度快。
✓ 只能识别训练中定义的类别。
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9.5 非监督分类
根据一个像素被分到一个类还是多个类，可将遥感 图像分类方法分为硬分类(hard classification)和软分类 (soft classification)。图像上的一个像素只能被分到一 个类的分类方法称为硬分类。
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9.2 相似性度量
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相 似度。常使用距离来衡量相似度。
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9.5 非监督分类
3、监督分类与非监督分类方法比较
➢ 根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。 ➢ 监督分类的关键是选择训练场地。训练场地要有代表性，
样本数目要能够满足分类要求。此为监督分类的不足之 处。 ➢ 非监督分类不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计 特性进行分类，分类方法简单。当两地物类型对应的光 谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类效果好。
第15页/共24页
9.6 专家系统分类
遥感图像解译专家系统是模式识别与人工智能技 术相结合的产物。
《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
《遥感图像分类》ppt课件
训练样区的选择
准确性——确保选择的样区与实践地物的 一致性
代表性——思索到地物本身的复杂性，所 以必需在一定程度上反映同类地物光谱特 性的动摇情况
统计性——选择的训练样区内必需有足够 多的像元
选择训练区
训练区与特征空间的联络
选择样本区域
▪ 植被 老城区 耕地 水 新城区
将样本数据在特征空间进展聚类
分类的总目的是将图像 中一切的像元自动进展 土地覆盖类型或土地覆 盖专题的分类
计算机分类实例
原始遥感图像
对应的专题图像
光谱方式识别
空间方式识别
新方法
统计分类 构造分类 模糊分类 神经网络分类 小波分析 专家系统 遥感图像计算机分类
颜色、颜色、阴影、外形、纹理、大小、位置、图型、相关规划
基于光谱的
非监视分类方法的特点
优点： 不需求预先对待分类区域有广泛的了解 需求较少的人工参与，人为误差的时机减
少 小的类别可以被区分出来 缺陷： 盲目的聚类 难以对产生的类别进展控制，得到的类别
不一定是想要的类别
非监视分类与监视分类的结合
监视分类的缺陷在于，必需在分类前确定 样本，难度大、效率低
主要的非监视分类方法
K-均值法〔K-means Algorithm〕 迭代自组织数据分析技术方法〔
Iterative Self-Organization Data Analysis Techniques，ISODATA〕
K-均值法
经过自然的聚类，把它分成8类
K-均值法
K-均值算法的聚类准那么是使每一聚类中，像元 到该类别中心的间隔的平方和最小
最大似然分类法
最大似然分类法
地物类数据在特征空间中构成特定的点群 每一类的每一维数据都在本人的数轴上为正态分
遥感图像分类ppt课件
– 假设遥感图像有K个波段，则(i,j)位置的像素在
每个波段上的灰度值可以构成表示为X=(x1，
T
5
8.1 概述
• 8.1.2 分类方法
– 根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其 训练样本，对分类器进行训练和监督，可将遥 感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类。
– 事先己经知道类别的部分信息(即类别的先验知 识)，对未知类别的样本进行分类的方法称之为 监督分类(Supervised Classification)。事先没 有类别的先验知识，对未知类别的样本进行分 类的方法称之为非监督分类(Unsupervised Classification)
14
8.4 非监督分类
• 非监督分类，是指人们事先对分类过程不
施加任何的先验知识，仅凭据遥感影像地 物的光谱特征的分布规律，随其自然地进 行盲目的分类。其分类的结果，只是对不 同类别进行了区分，并不确定类别的属性， 其属性是通过事后对各类的光谱响应曲线 进行分析，以及与实地调查相比较后确定 的。
• 非监督分类的理论依据：遥感图像上的同
4
8.1 概述
• 8.1.1 基本原理
– 同类地物在相同的条件下(光照、地形等)应该 具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。 不同类的地物之间具有差异根据这种差异，将 图像中的所有像素按其性质分为若干个类别 (Class)的过程，称为图像的分类。
– 遥感图像分类以每个像素的光谱数据为基础进 行。
9
8.2 相似性度量
3.马氏(Mahalanobis)距离
马氏距离是一种加权的欧氏距离，它通 过协方差矩阵来考虑变量的相关性。这 是由于在实际中，各点群的形状是大小 和方向各不相同的椭球体，如图所示， 尽管K点距MA的距离DA比距MB的距离 DB小，即DA<DB ，但由于B点群比A点 群离散得多，因而把K点划入B类更合 理。加权可以这样理解，计算的距离与 各点群的方差有关。方差愈大，计算的 距离就愈短。如果各个点群具有相同的 方差，则马氏距离是欧氏距离的平方。
遥感图像类型与特性PPT课件
3.投影性质 动态多中心投影
（385个投影中心）
185 km
480 m
185 km
动态多中心投影的影像亦存在像点位移。像 点位移的大小与卫星平台运行高度、地表起伏高 差以及扫描角有关。
由于卫星平台运行高度较高，总扫描角较小 （11.56°），所以当地表相对高差较小且成图精 度要求不高时，可将图像近似看作是垂直投影 （正射投影）。当成图精度要求较高时（如 TM 1 : 5万成图），应根据DEM进行几何精校正。
像元
像元数目：
TM 1-5、7 6166×6166
TM 6
1542×1542
像元大小（对应地面面积）：
TM 1-5、7 30m×30m
TM 6
120m×120m
像元是在扫描成像过程中通过采样而形成的 采样点，是扫描影像中最小可分辨面积，也是进 行计算机处理时的最基本单元。
② 量化
图像函数数值离散化
Landsat/TM
（专题制图仪）
TM1 0.45～0.52 μm （30m）
Landsat/MSS
（多光谱扫描仪）
————
TM2 0.52～0.60 μm （30m） MSS4 0.5～0.6 μm （79m）
TM3 0.63～0.69 μm （30m） MSS5 0.6～0.7 μm （79m）
按遥感器成像方式和工作波段划分常规摄影像片非常规摄影像片光机扫描图像固体自扫描图像天线扫描图像黑白全色像片可见光天然彩色像片可见光黑白红外像片近红外彩色红外像片部分可见光近红外紫外像片紫外多波段像片紫外近红外全景像片可见光近红外红外扫描图像中热远红外多波段扫描图像紫外远红外超多波段扫描图像可见光远红外固体自扫描图像可见光近红外成像雷达图像微波航空摄影像片航天摄影像片热红外图像landsattm图像成像波谱仪图像spothrv图像sar图像1
遥感图像分类分析PPT课件
“Max stdev from Mean”文本框中输入用于限定相对于均值的标 准差的大小。 ➢要 为 每 一 类 别 设 置 不 同 的 阈 值 ：
➢A. 在类别列表中，点击想要设置不同阈值的类别。 ➢B. 点击“Multiple Values”来选择它。 ➢C. 点击“Assign Multiple Values”按钮。 ➢D. 在出现的对话框中，点击一个类别选中它，然后在对话框底部的文本
➢选择Classification > Super vised > Maximum Likelihood ➢设 定 似 然 度 的 阈 值 ， 范 围 0 - 1 ➢数 据 比 例 系 数 ： 这 个 比 例 系 数 是 一 个 比 值 系 数 ， 用 于 将 整 型 反 射 率 或 辐 射 率
多辅助方法，如上面的可以显示不同的假彩色合成窗口，也可以进行主成分分析后进行 假彩色合成，由于去除了波段间的相关性，不同地物区分的更加明显；还可以借助 Google Earth辅助解译。
第8页/共53页
ENVI/IDL
6.2 监督分类
➢第二种方法，在散点图上进行选择 ➢（1）在主图像上，选择tools > 2D scatter plots,将1波段作为X，4波段作为Y，原理
第2页/共53页
ENVI/IDL
6.1 分类类型
❖1、监督分类
❖监 督 分 类 ： 又 称 训 练 分 类 法 ， 用 被 确 认 类 别 的 样 本 像 元 去 识 别 其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野 外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验 知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种 训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进 行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的 判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作
➢A. 在类别列表中，点击想要设置不同阈值的类别。 ➢B. 点击“Multiple Values”来选择它。 ➢C. 点击“Assign Multiple Values”按钮。 ➢D. 在出现的对话框中，点击一个类别选中它，然后在对话框底部的文本
➢选择Classification > Super vised > Maximum Likelihood ➢设 定 似 然 度 的 阈 值 ， 范 围 0 - 1 ➢数 据 比 例 系 数 ： 这 个 比 例 系 数 是 一 个 比 值 系 数 ， 用 于 将 整 型 反 射 率 或 辐 射 率
多辅助方法，如上面的可以显示不同的假彩色合成窗口，也可以进行主成分分析后进行 假彩色合成，由于去除了波段间的相关性，不同地物区分的更加明显；还可以借助 Google Earth辅助解译。
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ENVI/IDL
6.2 监督分类
➢第二种方法，在散点图上进行选择 ➢（1）在主图像上，选择tools > 2D scatter plots,将1波段作为X，4波段作为Y，原理
第2页/共53页
ENVI/IDL
6.1 分类类型
❖1、监督分类
❖监 督 分 类 ： 又 称 训 练 分 类 法 ， 用 被 确 认 类 别 的 样 本 像 元 去 识 别 其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野 外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验 知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种 训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进 行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的 判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作
第三章遥感成像原理与遥感图像特征ppt课件
是静止的，这种卫星轨道叫地球静止卫星轨道。
地球静止卫星轨道是地球同步轨道的特例，它
只有一条。
编辑版pppt
7
附录：3 卫星轨道及其运行特点
在地球静止卫星轨道运行的卫星的覆
盖范围很广，利用均布在地球赤道上的 3
颗这样的卫星就可以实现除南北极很小一
部分地区外的全球通信。
编辑版pppt
8
§1 遥感平台
➢ 摄影机外壳材料：不同波段选用不同材料
➢ 镜头：根据所摄取的波段选择。
编辑版pppt
12
§２ 摄影成像－摄影机
2、全景摄影机-扫描摄影机
缝隙式（或航带摄影机）和镜头转动式摄影机。
➢不是一幅一幅地曝光，而是连续曝光，不需快门。
➢为了得到清晰的影像必须满足：
f
WP Wi W
H
➢缺点？
编辑版pppt
分辨率较高的感光片）；
摄影技术（包括曝光量的选择、感光片的冲洗以及印
像、放大技术）。
编辑版pppt
44
航空像片的分辨率
是衡量胶片分辨地物细部能力的一种指标。
用单位距离内能分辨的线宽与间隔相等的平行细
线的数目来表示。
主要取决于航摄相机的镜头分辨率和感光乳剂的
分辨率。但景物的反差、大气的光学条件、飞机
扫描成像过程当旋转棱镜旋转时第一个镜面对地面横越航线方向扫视一次在扫描视场内的地面辐射能由幅的一边到另一边依次进入传感器经探测器输出视频信号再经电子放大器放大和调制在阴极射线管上显示出一条相应于地面扫描视场内的景物的图像线这条图像线经曝光后在底片上记录下来
第三章遥感成像原理与遥感图像
特征
讲授教师：张彦丽
30
编辑版pppt
31
地球静止卫星轨道是地球同步轨道的特例，它
只有一条。
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7
附录：3 卫星轨道及其运行特点
在地球静止卫星轨道运行的卫星的覆
盖范围很广，利用均布在地球赤道上的 3
颗这样的卫星就可以实现除南北极很小一
部分地区外的全球通信。
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8
§1 遥感平台
➢ 摄影机外壳材料：不同波段选用不同材料
➢ 镜头：根据所摄取的波段选择。
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§２ 摄影成像－摄影机
2、全景摄影机-扫描摄影机
缝隙式（或航带摄影机）和镜头转动式摄影机。
➢不是一幅一幅地曝光，而是连续曝光，不需快门。
➢为了得到清晰的影像必须满足：
f
WP Wi W
H
➢缺点？
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分辨率较高的感光片）；
摄影技术（包括曝光量的选择、感光片的冲洗以及印
像、放大技术）。
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航空像片的分辨率
是衡量胶片分辨地物细部能力的一种指标。
用单位距离内能分辨的线宽与间隔相等的平行细
线的数目来表示。
主要取决于航摄相机的镜头分辨率和感光乳剂的
分辨率。但景物的反差、大气的光学条件、飞机
扫描成像过程当旋转棱镜旋转时第一个镜面对地面横越航线方向扫视一次在扫描视场内的地面辐射能由幅的一边到另一边依次进入传感器经探测器输出视频信号再经电子放大器放大和调制在阴极射线管上显示出一条相应于地面扫描视场内的景物的图像线这条图像线经曝光后在底片上记录下来
第三章遥感成像原理与遥感图像
特征
讲授教师：张彦丽
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编辑版pppt
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遥感图像的种类与特性
02.
二.全景式摄影像片特性
㈠.全景像片的空间特性
投影性质与影像畸变 投影性质：全景影像沿缝隙方向的一维中心投影 影像畸变：全景畸变＋扫描位置畸变＋像移补偿畸变 全景摄影机
摄影畸变—尺度（上下比例，左）与角度（右）
比例尺
地面的连续覆盖 ⊥航迹方向--由缝隙扫描完成 ∥航迹方向--由平台运行完成
旁向重叠
航向重叠
（三）帧幅式航片的空间特性
投影性质及比例尺
投影性质——地面的中心投影
比例尺：各处影像会出现不一致。
中心投影与垂直投影的比较
两种投影方式比较，当投影面倾斜时，像片各部分的比例尺变化不同，像片各部分的位移量（径向距离）不等（倾斜误差）
二者等比例与不等比例之缩小
两种投影方式比较，当地形起伏时，物体的像点位移称为“投影误差”
航片立体观察
㈣.航空像片的波谱特性
航片以色调或色彩以及由它们组合的形态特征反映地物对可摄影波段(0.3-1.3μm）电磁波的反射特征 影像色调或色彩是地物反射波谱特性的表征，是从波谱学角度识别地物的重要解译标志。 黑白全色航片 黑白红外航片 天然彩色片 彩色红外片 多波段航片
指影像上某一线段的长度与地面上相应地物的水平距离的比值。
理想条件下：由遥感光学系统的焦距和遥感平台的航高之比确定，即f/H。 注意：受中心投影性质所限，不同于垂直投影，受地形起伏及在像幅的位置影响，图像各处比例尺可能不一致。
遥感影像均经光学系统聚焦成像，透镜的成像规律和遥感器成像方式决定了遥感图像的投影性质，不同投影性质会产生不同性质的影像几何畸变。
波谱特性（波谱分辨率辐射分辨率）
时间特性
空间特性
3.2.2 遥感图像的基本属性
㈠.波谱特性（波谱分辨率、辐射分辨率）
第四章 遥感图像种类和特性
面各种地物光谱特性在遥感图像 上的反映。地物辐射（或反射）光谱强度不同，在黑白 遥感图像上表现为灰色深浅的差异。
❖ 灰阶：灰度深浅的分级。第一级是辐射最强的，呈白 色，末级辐射强度相当于零，则呈黑色，中间可划分为 若干灰度间隔。
❖ 彩色遥感图像以颜色显示地面各种物体的光谱特性。
❖ 扫描图像：采用扫描方式成像的图像，如电子扫描的如RBV 图像、光机扫描的如TM图像、固体自扫描的如SPOT图像及 采用无线电扫描的雷达图像。
遥感图像分类—按传感器工作波段分
❖ 有紫外图像、可见光图像、近红外、热 红外图像和多波段、超多波段图像等。
遥感图像的基本特性
❖ 波谱特性 ❖ 空间特性 ❖ 时间特性 ❖ 影像重叠度
❖ 光学摄影像片：采用光学摄影机和感光胶片瞬时曝光成像 的遥感图像。
• 常规摄影像片：按航空摄影测量的工作方式设计航线获 得的像片。具有规定的航向重叠和旁向重叠，能进行立 体观察和测绘地形图。既可用于测绘地图也用于遥感图 像判读。
• 非常规摄影像片：不能满足航测制图，只能作为遥感调 查、图像判读的像片。
面积摄影
航空像片的重叠
按摄影机主光轴与主垂线交角 （称像片倾斜角）的关系分
❖ 垂直摄影：主光轴与主垂线重合，倾斜角=0°。垂直 摄影主光轴垂直于地面，感光胶片与地面平行。由垂 直摄影获得的像片称水平航空像片。
❖ 近似垂直摄影：倾斜角<3°，在实际航空摄影中大量 采用。获得的像片称近似水平像片。
航空摄影像片的注记
❖ 在航空像片的四边，通常印有一些摄影状态的记录。
M401585046 X
编号 压平线
框标
水准器
框标 时表
编号 水准器 时表
图 航空像片上的注记
❖ 灰阶：灰度深浅的分级。第一级是辐射最强的，呈白 色，末级辐射强度相当于零，则呈黑色，中间可划分为 若干灰度间隔。
❖ 彩色遥感图像以颜色显示地面各种物体的光谱特性。
❖ 扫描图像：采用扫描方式成像的图像，如电子扫描的如RBV 图像、光机扫描的如TM图像、固体自扫描的如SPOT图像及 采用无线电扫描的雷达图像。
遥感图像分类—按传感器工作波段分
❖ 有紫外图像、可见光图像、近红外、热 红外图像和多波段、超多波段图像等。
遥感图像的基本特性
❖ 波谱特性 ❖ 空间特性 ❖ 时间特性 ❖ 影像重叠度
❖ 光学摄影像片：采用光学摄影机和感光胶片瞬时曝光成像 的遥感图像。
• 常规摄影像片：按航空摄影测量的工作方式设计航线获 得的像片。具有规定的航向重叠和旁向重叠，能进行立 体观察和测绘地形图。既可用于测绘地图也用于遥感图 像判读。
• 非常规摄影像片：不能满足航测制图，只能作为遥感调 查、图像判读的像片。
面积摄影
航空像片的重叠
按摄影机主光轴与主垂线交角 （称像片倾斜角）的关系分
❖ 垂直摄影：主光轴与主垂线重合，倾斜角=0°。垂直 摄影主光轴垂直于地面，感光胶片与地面平行。由垂 直摄影获得的像片称水平航空像片。
❖ 近似垂直摄影：倾斜角<3°，在实际航空摄影中大量 采用。获得的像片称近似水平像片。
航空摄影像片的注记
❖ 在航空像片的四边，通常印有一些摄影状态的记录。
M401585046 X
编号 压平线
框标
水准器
框标 时表
编号 水准器 时表
图 航空像片上的注记
遥感图像专题分类(ppt 46页)
x A1 B1 C1 D
图像类别
y
z
A2
A3
B2
B3
C2
C3
E
F
行和 A B C N
图像 类别
x y z 列和
x A1 B1 C1 D
检验数据
y
z
A2
A3
B2
B3
C2
C3
E
F
行和 A B C N
第五章 遥感分类中的不确定性和 尺度问题
1. 分类精度评价—混淆矩阵
2. 后处理实测结果
分 类 结 果
第二节 非监督分类
2. Isodata 法
⑦ 计算每个类别中标准差，如果某个类别标准差大于指定参 数S，则将该类别拆分为两类，产生两个类别中心。
⑧ 计算类别中心两两之间的距离，将距离小于指定参数D的 两个类别合并，直到满足指定的允许合并的类别的对数L;
⑨ 如果迭代次数大于I，计算结束，否则转到第3步，即将每 一个像元归类到距离最近的类别中。
pc pkk / p k 1
第五章 遥感分类中的不确定性 和尺度问题
生产者精度：
p jj / p j
又称制图精度，表示实际的任意一个随机样本与分类图上
同一地点的分类结果相一致的条件概率。
第五章 遥感分类中的不确定性 和尺度问题
漏分误差： (p 2 1 + p 3 1 ++ p n 1 )/p j (pj pjj)/pj
是实际的某一类地物被错误的分到其他类别的百分比。
第五章 遥感分类中的不确定性 和尺度问题
用户精度：
pii / pi
表示从分类结果中任取一个随机样本，其所具有的类型与
地面实际类型相同的条件概率。
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图
像
固体自扫描图像
天线扫描图像
红外扫描图像(中、远红外) 多波段扫描图像(紫外-远红外) 超多波段扫描图像(可见光-近红外)
固体自扫描图像(可见光-近红外)
成像雷达图像（微波）
热红外图像 MSS、TM图像 成像波谱仪图像
HRV图像 合成孔径雷达图像
既能体现影像特征又能揭示影像的信息内涵
3
3.2.2 遥感图像的基本属性
成像方式
工作波段
实例
光
常规摄影像片
学
摄
影
像 片 非常规摄影像片
电子扫描图像
黑白全色像片(可见光) 天然彩色像片(可见光)
黑白红外像片(近红外) 彩色红外像片(近红外)
紫外像片 (紫外) 多波段像片(紫外-近红外) 全景像片(可见光-近红外)
电视摄像图像(可见光)
航空像片 航天像片
RBV图像
扫
描
光机扫描图像
19
常规摄影畸变现象——
畸变对成像的影响
20
摄影畸变—地形
21
㈢.时间特性
遥感影像是成像瞬间地物电磁辐射能量的记录， 而地物具有时相变化： 自然变化过程：即发生--发展--演化过程 节律：即事物的发展在时间序列上表现出某种周 期性重复的规律--亦即地物的波谱特性随时间的 变化而变化。 所以：遥感影响的时间特性与遥感器时间分辨率;成 像季节及时间有关。
统处理后产生与原物相似的形象。 遥感影像:由遥感器对地球表面摄影或扫描获得的影像。 遥感图像:遥感影像经过处理或再编码后产生的与原物
相似的形象。 光学摄影成像的二维连续的图像----像片(Photograph). 扫描成像的一维连续一维离散或二维离散的图像----
图像 (Image)。
2
按成像遥感器成像方式和工作波长的遥感图像分类表
成像雷达图像
多波段、超多波段图像
反映地物在部分可见光和摄影 红外波的反射能量
反映地物在热红外波段的热辐 射能量(辐射温度)
反映地物对人工发射微波后向散 射回波的强度
其灰度是其各自响应波段辐射 5 能量大小的反映
㈡.空间特性 （几何特性）
——是从形态学方面识别地物、测绘地图、建 立解译标志、图像几何校正及增强处理的重 要依据
⑴.中心投影 地面上各物点的投影光线都通过一个 固定点(S)投影到投影面(P1 、 P2)上 形成的透视影像称中心投影。 负像(负片) -- P1与地物位于S两侧 正像(正片) -- P2与地物位于S同侧
16
（2）.多中心投影（扫描中心 投影）
光机扫描影像为逐点行式扫 描成像，每个像点都有各自 的投影中心，但同一扫描线 上各像元成像时间相差甚小， 可认为每一扫描行有一个投 影中心，光机扫描影像为多 中心投影。
14
2.影像比例尺
指影像上某一线段的长度与地面上相应地物 的水平距离的比值。
理想条件下：由遥感光学系统 的焦距和遥感平台的航高之比 确定，即f/H。
注意：受中心投影性质所限， 不同于垂直投影，受地形起伏 及在像幅的位置影响，图像各 处比例尺可能不一致。源自153.投影性质与影像几何畸变
遥感影像均经光学系统聚焦成像，透镜的成像规律和遥感器 成像方式决定了遥感图像的投影性质，不同投影性质会产生 不同性质的影像几何畸变。
（一）波谱特性（波谱分辨率辐射分辨率） （二）空间特性 （三）时间特性
4
㈠.波谱特性（波谱分辨率、辐射分辨率）
影像灰度或色彩差异——遥感图像上波谱特性差异。 实为其响应( 感测) 波段内电磁辐射能量大小的反映。
黑白全色像片 天然彩色像片
反映地物对可见光的反射能量
黑白红外像片 彩色红外像片
热红外图像
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（3）.旋转斜距投影 Sab--侧视雷达图像影像面 ab--在阴极射线管屏幕上光点
掠过的轨迹 光点出现的时间取决于雷达发出
微波到接收到回波间的时间间隔， 由于微波传播速度固定 ∴雷达影像实际为斜距的投影，投 影性质为旋转斜距投影
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影像几何畸变
畸变（distortion）：严重不正常地变化，既可以指外在的，又 可以指内在的。 ◆物理学之畸变——物体上的直线经过透镜成像后变成弯曲的 现象。畸变是由于透镜的放大率随光束和主轴间所呈角度改变 而引起的。光线离主轴越远，畸变越大。 ◆摄影之畸变——拍摄四方形物体时，使周围拍成卷翘或膨鼓 的现象。 ◆遥感学之畸变——在一般的光学系统中，只要畸变引起的图 像变形不为人眼所察是可以允许的，允许的畸变值约为4% 。 但若需图像特性来测定物体尺寸的光学系统，如航空测量镜头 等，畸变则直接影响测量精度，必须对其严加校正，使畸变小 到万分之一甚至十万分之几。
3.2 遥感图像的种类与特性
3.2.1 遥感图像的种类 3.2.2 遥感图像的基本属性 3.2.3 光学摄影像片特性 3.2.4 光机扫描图像特性 3.2.5 固体自扫描图像特性 3.2.6 成像雷达图像特性
1
3.2.1 遥感图像的种类
几个概念： 影像:由地物反射或自身发射的电磁辐射,通过成像系
距离。（非识别）
7
分辨率：5米，地面上每5米的物品在影像中占1个像 素，相当于视角高度约为4km
8
分辨率：2米，地面上每2米的物品在影像中占1个像素， 相当于视角高度约为1.8km
9
分辨率：1米，地面上每1米的物品在影像中占1个像素， 相当于视角高度约为500m
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分辨率：0.5米，地面上每0.5米的物品在影像中占1个像素， 相当于视角高度约为300m
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3.2.3 光学摄影像片特性
一、帧幅式摄影像片特性 二、全景式摄影像片特性
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分辨率：25厘米，地面上每25厘米的物品在影像中占1个像素， 相当于视角高度约为150m
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分辨率：12.5厘米，地面上每12.5厘米的物品在影像中占1个 像素，相当于视角高度约为80m
13
分辨率：10厘米，地面上每10厘米的物品在影像中占1个像素， 相当于视角高度约为60m，或20楼的高度
涉及：
成像遥感器的空间分辨率； 图像投影性质、比例尺、几何畸变等
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1.空间分辨率 指图像能分辨具有不同反差、相距一定距离相邻目
标的能力 。 表示方法： ⑴.影像分辨率：指用显微镜观察时,1mm宽度内能分
辨出的相间排列的黑白线对数。 影响因素:感光材料(显示器)分辨率、影像比例尺、
相邻地物间的反差 ⑵.地面分辨率：指遥感影像上能分辨的地物间的最小