06遥感图像信息获取
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程遥感图像处理是一种利用航天器或飞机上的传感器通过接收地球表面反射或辐射的能量进行地球观测与地球表面信息获取的科学技术。
遥感技术广泛应用于农业、林业、地质勘探、环境监测等领域，为了更准确地获取地表信息，特征提取技术成为遥感图像处理中的重要环节。
本文将介绍遥感图像处理中常用的特征提取技术，并提供相应的使用教程。
一、像素级特征提取技术像素级特征提取技术是指从遥感图像中提取单个像素的特征信息。
常用的像素级特征提取技术有灰度级特征提取和颜色特征提取。
1. 灰度级特征提取灰度级特征提取是根据像素的灰度值来判断其特征属性。
常用的灰度级特征包括像素的亮度、纹理、形状等。
其中，像素的亮度可以通过计算灰度直方图或灰度矩来进行提取；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来提取；形状特征可以通过边缘检测、形态学操作等技术来提取。
2. 颜色特征提取颜色特征提取是根据像素的颜色信息来判断其特征属性。
常用的颜色特征包括色调、饱和度、亮度等。
可以通过计算像素的颜色直方图、颜色矩来提取颜色特征。
二、对象级特征提取技术对象级特征提取技术是指从遥感图像中提取出具有独特形态和位置特征的地物对象。
常用的对象级特征提取技术有基于边缘提取的特征、基于区域分割的特征和基于形状提取的特征等。
1. 基于边缘提取的特征边缘是地物对象与背景之间的边界，通过提取边缘可以获得地物对象的形态信息。
常用的边缘提取算法包括Canny边缘检测算法、Sobel算子、Prewitt算子等。
通过对遥感图像进行边缘提取，可以得到地物对象的轮廓信息。
2. 基于区域分割的特征区域分割是将遥感图像划分为具有相似特征的连续区域的过程。
常用的区域分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域增长的分割算法、基于边缘的分割算法等。
通过对遥感图像进行区域分割，可以得到地物对象的集合，并提取出地物对象的各种特征属性。
3. 基于形状提取的特征地物对象具有独特的形状信息，通过提取形状特征可以获得地物对象的几何性质。
遥感数字图像的获取与存储PPT.
➢ 2.1 遥感图像的获取和数字化 ➢ 2.2 常用遥感平台及其传感器特征 ➢ 2.3 遥感图像的类型 ➢ 2.4 遥感数字图像的级别和数据格式 ➢ 2.5 数字图像分辨率
1
2.1 遥感图像的获取和数字化
➢ 遥感系统 ➢ 传感器 ➢ 电磁波与传感器 ➢ 传感器的分辨率
3
2.1 遥感图像的获取和数字化
➢ 遥感系统
（2）信息的获取
卫星 传感器
（3）信息接收
信息接收、处理
（4）信息处理
用户制图
（1）目标物
实况调查
分析判断
（5）信息应用
4
2.1 遥感图像的获取和数字化
➢ 传感器 ✓ 传感器又称为遥感器(Remote Sensor)，是收集和记录电磁辐射能量信 息的装置，是信息获取的核心部件，如航空摄影机、多光谱扫描仪、 成像仪等。传感器搭载在遥感平台上，通过传感器获取遥感数字图像 数据。 ✓ 成像传感器将接收的目标电磁辐射信号转换成(数字或模拟)图像， 是目前最常见的传感器类型。按成像原理又可分为摄影成像和扫描成 像两类。 ✓ 1.摄影成像 摄影方式的传感器主要是摄影机，如框幅摄影机、缝隙摄影机、 全景摄影机、多光谱摄影机等。基本特点是在快门打开后的一瞬间几 乎同时收集目标上所有的反射光，聚焦到胶片上成为一幅影像，并记 录下来。摄影机的工作波段(最大波段)是290nm-1400nm，即近紫外、 可见光、近红外短波段，所得像片信息量大，分辨力高。但是，航空 摄影和航天摄影只能在晴朗的白天工作，它们不是全天时全天候遥感。 如果用数码相机进行摄影，那么可以直接产生数字图像。
• (1) 像素(Pixel)。指单个像元所对应的地面面积的大小，单位 为m或km。
遥感数据获取和处理的方法与技巧
遥感数据获取和处理的方法与技巧遥感技术是一种通过远距离获取地球表面信息的技术，具有广泛的应用领域，包括土地利用规划、环境监测、资源调查等。
本文将介绍遥感数据获取和处理的方法与技巧，以帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感数据获取的方法与技巧1. 遥感平台的选择遥感数据的获取可以通过不同的平台进行，包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感是通过卫星搭载的传感器获取数据，适用于大范围的地表信息获取；而航空遥感则是通过飞机或无人机搭载的传感器获取数据，适用于局部区域的高分辨率影像获取。
在选择遥感平台时，需要根据具体应用需求和预算进行评估和选择。
2. 数据源的选择遥感数据的获取可以通过不同的数据源进行，包括光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据通过感知可见光和红外辐射，适用于获取地表的光谱和形态信息；而雷达遥感数据通过感知微波辐射，适用于获取地表的高度和形变信息。
在选择数据源时，需要根据应用需求和研究目标进行评估和选择。
3. 数据获取的预处理在进行遥感数据获取之前，需要进行数据获取的预处理工作。
这包括确定获取的数据范围、选择合适的获取时间和天气条件，以及进行辐射校正和几何校正等工作。
预处理的目的是消除图像中的噪声、改善数据质量，并使数据能够更好地用于后续分析和处理。
二、遥感数据处理的方法与技巧1. 影像分类与解译遥感数据处理的核心任务之一是影像分类与解译。
影像分类是将遥感图像中的像素根据其特征进行划分，并将其归类到不同的地物类型中；而影像解译则是通过对图像中不同地物的特征进行分析和解释，推断其类型和特征。
影像分类与解译可以利用传统的机器学习算法，如最大似然法和支持向量机等，也可以利用深度学习算法，如卷积神经网络等。
2. 特征提取与分析特征提取与分析是遥感数据处理的另一个重要任务。
特征提取是将遥感数据中有用的信息提取出来，如纹理特征、形状特征等；而特征分析则是对提取出的特征进行统计和分析，从而揭示地物的空间分布和变化规律。
遥感图像目视解译
土地利用/土地覆盖分类
遥感图像目视解译在土地利用/土地覆盖分类中的应用可以快速准确地识别不同类型的土地覆 盖为土地规划和资源管理提供依据。
通过遥感图像目视解译可以监测土地利用/土地覆盖的变化及时发现非法占用土地、破坏生态 环境等行为为相关部门提供执法依据。
遥感图像目视解译在土地利用/土地覆盖分类中的应用可以帮助研究自然地理、生态系统和气 候变化等领域为相关学科提供数据支持。
遥感图像目视解译还可以应用于城市规划、农业生产和灾害监测等领域为相关行业提供决策 支持。
地质构造解译
遥感图像目视解译在地质构造研究中的应用 解译地质构造的类型、规模和形态 分析地质构造与矿产资源的关系 预测地质灾害的风险和影响
资源调查与监测
资源调查：遥感 图像目视解译用 于土地、森林、 水域等资源的调 查提供全面的数 据支持。
监测变化：通过 对比不同时期的 遥感图像目视解 译可以监测资源 的变化情况及时 发现非法开采、 砍伐等问题。
灾害预警：遥感 图像目视解译可 以监测地质灾害、 水灾等自然灾害 的预警为灾害防 控提供数据支持。
生态保护：遥感 图像目视解译可 以监测生态系统 的变化为生态保 护和修复提供数 据支持。
环境监测与评估
步骤：选择合适的遥感数据源、确定时间序列、比较和分析图像差异。
优势：能够发现短时间内发生的变化为决策提供及时的信息支持。
信息综合法
遥感图像目视解 译的方法之一通 过综合分析多种 遥感影像信息提 高解译的准确性
和可靠性。
添加标题
具体步骤包括： 选择合适的遥感 数据源进行预处 理和增强处理提 取和识别地物特 征进行信息综合
遥感图像目视解译在环境监测中可用于检测和评估污染物排放和扩散情况。
遥感解译基本步骤
遥感解译基本步骤遥感解译是从遥感图像中提取信息、进行分析和识别的过程。
以下是遥感解译的基本步骤：1. 图像获取和准备：获取高质量的遥感图像是解译的第一步。
选择合适的传感器、波段和分辨率以满足研究需求。
确保图像在获取时没有大气、云层或其他干扰。
2. 图像校正：对图像进行几何和辐射校正，以纠正由于传感器和大气扰动引起的形变和亮度差异。
校正后的图像有助于准确的定量分析和解译。
3. 选择合适的波段：根据研究目的选择图像中的合适波段。
不同波段可以提供不同的信息，例如红外波段用于植被健康状况的评估。
4. 增强图像：对图像进行增强，以提高特定信息的可视化效果。
常见的增强方法包括直方图均衡、对比度拉伸和色彩增强。
5. 制定解译目标：确定解译的目标和研究问题，例如土地覆盖类型、植被健康状况、水体分布等。
这有助于有针对性地选择解译方法和工具。
6. 进行初步解译：对图像进行初步的目视解译，标识可能的地物、特征和变化。
使用专业软件工具，如遥感图像解译系统，辅助进行初步解译。
7. 执行监督或非监督分类：利用监督或非监督分类方法，将图像像元分配到不同的类别中。
监督分类需要事先准备训练样本，而非监督分类则是根据图像自身的统计特征进行分类。
8. 验证和精度评估：对解译结果进行验证，比较实地调查或其他高分辨率数据，评估解译的准确性和可靠性。
这有助于确定解译结果的可信度。
9. 后处理和整合：对分类结果进行后处理，填充空洞、平滑边界等，以提高分类的一致性。
将解译结果与其他地理信息数据整合，生成完整的信息产品。
10. 结果分析和报告：分析解译结果，生成地图或报告，以满足特定的研究目标。
结果的解读需要结合地理背景和专业知识。
这些步骤的具体执行可能会因研究目的、地域特点和数据类型而有所不同，但这些基本步骤提供了一个通用的遥感解译流程。
《测量学与地图学》复习题集
地图学导论1、概念：地图地图学①地图是按照一定的数学法则，将地球（或星体）表面上的地理信息，通过科学的概括，并运用符号系统表示在一定载体上的图形，以传递它们的数量和质量在空间和时间上的分布规律和发展变化。
②地图学是以地理信息可视化为核心，探讨地图的理论实质、制作技术和使用方法的综合性学科。
2、地图的构成要素有哪些？数学要素图形要素辅助要素补充说明3、地图的基本特性是什么？数学法则地图概括符号系统地理信息载体4、地图的成图方式有哪些？实测成图法编绘成图法5、实测成图过程可分哪四个步骤？编绘成图过程可分哪四个步骤？①传统实测成图法常分为控制测量、碎部测量、内业制图和制版印刷几个过程。
②传统编绘成图过程：资料收集地图设计地图原图编绘地图出版准备地图制印遥感制图法编制专题地图的流程如下：遥感图像资料获取遥感图像处理专题要素信息识别与提取地理底图编绘与专题要素转绘6、地图按照内容可以分为哪两种类型？普通地图专题地图7、我国地图学家把地图学分为哪几个分支学科组成？理论地图学地图制图学应用地图学8、结合所学知识谈谈测量与地图的用途有哪些。
经济建设科学研究国防建设政治活动、文化教育、日常生活第六章、地形图的应用一、名词解释1.普通地图普通地图使用相对平衡的详细程度来表示地球表面的地势、水系、土质植被、居民点、交通网、境界线等自然地理要素和社会人文要素一般特征的地图。
又分为地形图和地理图两种类型。
2.专题地图专题地图是着重表示一种或几种主题要素及它们相互关系的地图。
3. 地理图相对概括地表示制图区域自然地理和社会经济要素的基本特征、分布规律及其相互关系的普通地图，也称普通地理图。
经过实地测绘或根据遥感资料，配合其他有关资料编绘而成的一种普通地图。
4. 等高线地面上高程相同的点所连接而成的闭和曲线。
5. 等高距地形图上相邻等高线的高程差。
6. 等高线平距相邻等高线之间的水平距离称为等高线平距。
7．首曲线按基本等高距描绘的等高线，也称基本等高线，用细实线表示。
使用卫星遥感图像进行地理信息提取的方法
使用卫星遥感图像进行地理信息提取的方法卫星遥感图像在地理信息提取方面的应用越来越广泛。
它可以通过获取遥感图像中的地物信息，提供高精度的地理数据，帮助各行各业做出更好的决策。
本文将探讨使用卫星遥感图像进行地理信息提取的方法。
在使用卫星遥感图像进行地理信息提取之前，首先需要对遥感图像进行预处理。
这包括图像去噪、辐射校正和几何校正等操作。
图像去噪可以降低图像中由于遥感仪器等原因导致的噪声，使图像质量更好。
辐射校正是为了消除图像中的辐射差异，得到更精确的辐射亮度信息。
几何校正则是为了修正图像的几何变形，如投影畸变和平面畸变等，使图像在地理空间中具有准确的位置信息。
一种常用的方法是基于像素的分类。
此方法通过将遥感图像中的像素根据其特征划分到不同的类别中，实现地物的提取。
这种方法可以利用各种图像处理技术，如阈值分割、聚类、分类器等。
阈值分割是根据图像中像素的亮度特征，将图像划分为目标和背景两个部分。
聚类是将图像中的像素划分为多个簇，每个簇代表一个地物类别。
分类器则是根据已知地物的样本，通过机器学习等算法训练出一个分类模型，用于对新的图像进行分类。
另一种常见的方法是基于对象的分类。
与像素级的分类不同，对象级分类将图像中的像素组织成具有一定空间连续性的对象，然后根据对象的属性进行分类。
对象可以是任意形状和大小的地物，如建筑物、道路、森林等。
这种方法需要进行一系列的图像分割操作，将图像分割成一组相互独立的对象。
然后，通过提取对象的特征，如形状、纹理、颜色等，将它们划分到不同的类别中。
对象级分类相比像素级分类，在保留图像空间信息方面更加准确，适用于复杂地物的提取。
除了基于分类的方法，还可以利用卫星遥感图像进行地理信息的提取。
这种方法通过分析图像中的光谱信息，获取地物的属性。
遥感图像可以提供多个波段的光谱信息，如可见光、红外和热红外等。
通过分析不同波段之间的光谱差异，可以获取地物的特征。
例如，植被在可见光和红外光波段表现出不同的反射特性，可以通过分析这些特性来提取植被覆盖的信息。
遥感图像道路提取方法综述
结论与展望
目前，遥感图像道路提取已经得到了广泛的应用和发展，但仍存在一些挑战 和问题需要进一步研究和改进，例如如何提高道路提取的精度和自动化程度、如 何处理复杂和动态的遥感图像等。未来的研究方向可以包括开发更加快速、准确 和智能的遥感图像道路提取方法和技术；研究更加精细和全面的遥感图像道路信 息表达和处理方式；探索遥感图像道路提取与其他相关领域（如自动驾驶、城市 规划等）的融合和应用等。
结论与展望
结论与展望
本次演示综述了遥感图像道路提取的方法和技术，介绍了图像处理和特征提 取方法、机器学习算法和应用、深度学习和神经网络技术以及其他方法和技术在 遥感图像道路提取中的应用效果及优劣。通过实验设计和数据集的准备，可以进 行不同方法和技术在遥感图像道路提取方面的精度、准确性和可靠性等方面的对 比和分析。
方法与技术
1、图像处理和特征提取方法
1、图像处理和特征提取方法
图像处理和特征提取是遥感图像道路提取的基本步骤之一。常用的图像处理 方法包括滤波、边缘检测、二值化、形态学处理等，能够去除噪声、突出道路特 征、提取道路边界等。常用的特征提取方法包括纹理分析、颜色特征提取、形状 特征提取等，能够提取出反映道路特征的多种特征向量。通过这些方法和技术的 综合应用，可以提高道路提取的精度和自动化程度。
2、机器学习算法和应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2、机器学习算法和应用
机器学习算法是一种基于数据驱动的方法，通过对大量数据进行学习，能够 自动识别和提取道路信息。在遥感图像道路提取中，常用的机器学习算法包括决 策树、支持向量机、神经网络等。这些算法能够根据图像的特征自动分类和识别 道路和非道路区域，并且可以对提取的道路信息进行优化和改进。
3、深度学习和神经网络技术
遥感图像处理中的特征提取方法
遥感图像处理中的特征提取方法遥感图像处理指的是利用遥感技术获取的遥感图像进行分析、处理和去除噪声等操作，以提取出有效的信息和特征。
而特征提取是遥感图像处理的一项重要技术，在遥感图像处理中应用广泛。
本文将介绍遥感图像处理中的特征提取方法及其应用。
一、直方图均衡化直方图是表示一幅图像中像素强度分布的曲线，直方图均衡化是一种图像增强的技术。
在遥感图像处理中，直方图均衡化可以用来增强图像的对比度，同时突出图像中的特征，从而提高图像的可视化效果。
二、形态学处理形态学处理是对图像进行形状和结构分析的一种方法。
形态学处理在遥感图像处理中的应用主要是为了提取图像中的特征信息。
形态学处理包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作，可以去除噪声、填充空洞和提取图像中的特征等。
三、边缘检测边缘检测是从图像中提取边缘的一种技术。
边缘可以表示图像中物体的边界，通过对边缘进行分析，可以提取出图像中的结构信息和几何信息。
边缘检测在遥感图像处理中应用广泛，可以用来提取河流、道路、建筑物等具有线状结构的特征。
四、频域分析频域分析是将图像从空域转换到频域，从而分析图像的频率特征。
频域分析包括傅里叶变换、小波变换等方法。
在遥感图像处理中，频域分析可以用来提取图像中的纹理特征和波形特征，例如提取森林、草地、水体等的纹理特征。
五、特征提取算法特征提取算法是对图像进行分析和处理，以提取出具有代表性的特征信息。
特征提取算法包括直方图分析、特征值分析、主成分分析等方法。
这些方法可以从图像中提取出具有代表性的特征信息，例如提取岛屿、湖泊、山脉等的特征信息。
综上所述，特征提取是遥感图像处理中的一项重要技术。
通过直方图均衡化、形态学处理、边缘检测、频域分析和特征提取算法等方法，可以提取出图像中的特征信息，从而达到分析、处理和识别等目的。
在未来，随着遥感技术的不断发展和应用，特征提取技术也会不断升级和优化，进一步提高遥感图像处理的效率和精度。
遥感图像识别与信息提取详解
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
遥感图像处理知识点总结
遥感图像处理知识点总结一、遥感概述遥感是利用飞机、卫星等远距传感器获取地球表面信息的科学技术。
遥感图像处理就是处理遥感数据，进行信息提取的过程.二、遥感图像处理流程遥感图像处理的基本流程包括：数据获取、预处理、图像增强、特征提取和分类等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、飞机等遥感平台获得各种类型的遥感数据。
2. 预处理预处理是遥感图像处理的重要步骤，主要包括大气校正、几何校正、辐射定标等过程，目的是消除数据中的噪声和误差，保证数据质量。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，提高遥感图像的视觉效果，突出图像中的信息，以便进行后续的分析和应用。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。
4. 特征提取特征提取是指从原始遥感图像中提取各种地物和地物信息，常见的特征包括形状、纹理、光谱等。
5. 分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同的类别中，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
6. 应用遥感图像处理的最终目的是为了实现一定的应用目标，如土地利用/覆盖分类、资源调查、环境监测等。
三、遥感图像处理相关算法1. 监督分类监督分类是指在给定训练样本的情况下，采用某种分类算法识别遥感影像中的地物类型。
常用的监督分类算法有最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是指在不需要人工干预的情况下，利用图像自身的统计特性将像元分成若干类别。
常用的无监督分类算法有K均值聚类、ISODATA聚类等。
3. 特征提取特征提取是为了描述地物的形态、光谱、纹理等特性，从而区分不同地物。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
4. 联合处理联合处理是指将多幅遥感影像进行融合，或者将遥感影像与其他数据进行联合处理，从而获取更多的地物信息。
常用的联合处理方法包括影像融合、多源数据融合等。
遥感图像解析
目录页
Contents Page
1. 遥感图像基础概念 2. 遥感图像获取技术 3. 图像预处理与增强 4. 图像特征提取方法 5. 图像分类与识别 6. 遥感图像应用案例 7. 遥感图像解析挑战 8. 未来发展趋势展望
遥感图像解析
Index
遥感图像基础概念
遥感图像基础概念
遥感图像定义
遥感图像解析
Index
图像特征提取方法
图像特征提取方法
▪ 边缘检测
1.边缘检测是图像特征提取的重要手段，通过识别图像中物体 的轮廓，为进一步的图像分析提供基础数据。 2.常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny等，它们各有优缺 点，需根据具体应用场景选择。 3.随着深度学习的发展，基于神经网络的边缘检测技术已成为 研究热点，具有更高的准确性和鲁棒性。
遥感图像应用案例
▪ 军事应用
1.遥感图像可以用于军事侦察，获取敌方活动情报。 2.通过遥感图像可以监测军事目标，评估战略价值。 3.遥感图像结合GIS技术，能够为军事决策提供地理信息支持。
▪ 矿产资源勘探
1.遥感图像可以用于寻找矿产资源，提高勘探效率。 2.结合地质数据，遥感图像能够分析矿床成因，为矿产开发提供依据。 3.通过遥感图像可以监测矿山环境，评估矿产开发对生态的影响。
遥感图像解析
Index
图像预处理与增强
图像预处理与增强
▪ 图像预处理
1.图像清理：去除遥感图像中的噪声和异常值，提高图像质量。通常使用滤波器或中值滤 波等技术实现。 2.图像校正：纠正图像的几何和辐射畸变，保证图像信息的准确性和可靠性。常用的校正 方法包括几何校正和辐射校正。 3.图像融合：将多源遥感图像融合，提高图像的空间分辨率和光谱分辨率，增强图像信息 提取的能力。
遥感数字图像处理：遥感数字图像处理(62页)
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
遥感数字图像处理图像分割与线性地物信息提取实验报告
（2）线性地物信息提取效果较好，能够准确地提取出不同的线性地物信息，如 道路、河流等。
1.
实验总结与展望
通过本次实验，我们学习了利用 ENVI 软件进行 RS 图像分割和线性地物信息提
取的方法。我们发现，分割和信息提取的效果都受到算法和参数的选择影响。因
此，在实际应用中，需要根据不同的场景和需求选择合适的算法和参数，以达到
最佳的处理效果。同时，我们也需要注意图像预处理的重要性，它能够有效地提
高后续处理的准确性和可靠性。
未来，随着遥感技术的不断发展和应用场景的扩大，RS 图像分割和信息提取的 需求也将越来越大。因此，我们需要不断学习和掌握最新的算法和技术，以应对 不同场景和需求的处理要求，并且不断完善和优化处理流程，提高处理效率和精 度。
1.
实验背景与目的
遥感图像是一种重要的地学信息获取手段，可以获取大面积的地表信息。但是， 由于图像中存在着大量的地物信息，对于这些信息的快速、准确的提取是遥感研
究中的一个重要问题。本实验旨在利用 ENVI 软件对 RS 图像进行分割，并提取 其中的线性地物信息，为遥感图像处理提供实际的应用。
1.
实验步骤
（1）数据准备：获取需要处理的遥感图像，并导入 ENVI 软件中。
（2）图像预处理：对导入的遥感图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、 几何校正等，以便于后续的处理。
（3）图像分割：利用 ENVI 软件提供的图像分割工具，对遥感图像进行分割。 其中，可以根据需要选择不同的分割算法和参数设置，以达到最佳的分割效果。
（4）线性地物信息提取：根据已分割好的图像，利用 ENVI 软件提供的特征提
取工具，提取其中的线性地物信息。其中，可以根据需要选择不同的特征提取算 法和参数设置，以达到最佳的信息提取效果。
遥感图像目视解译原理
遥感图像目视解译原理遥感图像目视解译是通过人眼直接观察和分析遥感图像，从而获取有关地物、地貌和资源的信息的一种方法。
本文将介绍遥感图像目视解译的原理和一些常见的解译技巧。
1. 遥感图像目视解译的基本原理遥感图像目视解译的基本原理是基于人眼对图像的感知和分析能力，通过观察和分析图像中的各种信息，判断和识别地物和地貌特征。
遥感图像目视解译主要包括以下几个步骤：1.1 图像预处理在进行目视解译之前，需要对遥感图像进行一些预处理工作，以提高图像的质量和解译的准确性。
常见的图像预处理包括去噪、增强、辐射校正等。
1.2 目视解译特征提取观察图像中的各种地物和地貌特征，并根据它们的形状、大小、纹理、光谱等特征进行提取和判断。
常见的解译特征包括颜色、纹理、形状和空间分布等。
1.3 判读地物和地貌特征根据目视解译特征提取的结果，判断和识别图像中的地物和地貌特征。
这需要结合地理知识和经验判断，并进行地物和地貌类别的分类和标注。
2. 目视解译技巧为了提高目视解译的准确性和效率，以下是一些常用的解译技巧：2.1 多尺度观察在进行目视解译时，可以采用多尺度的观察方法。
从整体到局部，先观察图像的整体特征，再逐渐细化到局部特征。
这样可以更全面地了解地物和地貌的分布和特征。
2.2 多波段图像对比对于多波段遥感图像，可以通过对比不同波段的图像来观察和分析地物和地貌的不同特征。
不同波段对不同地物和地貌有不同的敏感度，对比分析可以帮助更准确地识别和判读。
2.3 空间关系分析在进行目视解译时，可以对图像中的地物和地貌特征进行空间关系分析。
例如，建筑物的分布和布局、江河的走向和分支等，这些空间关系可以帮助判断和识别地物和地貌的类型。
2.4 综合利用辅助数据在进行目视解译时，可以综合利用其他辅助数据，如地理地形资料、土壤地类图、行政区划图等。
这些辅助数据可以提供更多的地理背景信息，帮助更好地进行判断和识别。
3. 目视解译的应用领域目视解译在许多领域中都有广泛的应用，主要包括：•城市规划和土地利用：通过目视解译可以获取城市土地利用信息，为城市规划和土地管理提供基础数据。
06遥感图像计算机分类
2、非监督分类
（2）动态聚类法（ISODATA） ➢ 在初始状态给出图像粗糙的分类，然后基
于一定原则在类别间重新组合样本，直到 分类比较合理为止。 ➢ 在分类过程中类别数可以变化，某个像元 可能被分为不同的类。
2、非监督分类
非监督分类的优缺点
➢ 主要优点：
✓ 不需要预先对研究区广泛了解和熟悉 ✓ 人为误差的机会减少 ✓ 独特地、覆盖量小的类别均能被识别
三、图像分类中的有关问题
2、提高遥感图像分类精度受到限制
大气状况的影响 下垫面的影响 云朵覆盖 不同时相 地物边界的多样性
§4、遥感图像专家解译系统
专家系统：把某一特定领域的专家知识 与经验形式化后输入到计算机中，由计算 机模仿专家思考问题与解决问题，是代替 专家解决专业问题的技术系统。
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。
二、图像处理与特征提取子系统
1、图像处理： ➢ 图像滤波可消除图像的噪声； ➢ 图像增强可突出目标物体与背景的差异； ➢ 大气纠正可消除大气散射、雾霁等影响； ➢ 几何精校正后的数字影像可与专题图精确复
例如，1-7波段亮度值是特征变量 x1,x2,…,x7；组合运算也可产生特征变 量。
1.概述
遥感图像分类中所用统计特征变量：
局部统计特征变量：将数字图像分割为 不同识别单元，在各单元内分别抽取的统计 特征变量（如描述纹理的特征量）。
1.概述
利用统计特征变量进行分类，需要：
遥感图像处理的基本原理
遥感图像处理的基本原理遥感技术是通过获取地球表面的遥感图像信息来了解和分析地球表面的自然和人文现象。
遥感图像的处理是遥感应用中不可或缺的一环，它是将大量数据转化为可视化、可理解和可分析的图像的过程。
这篇文章将介绍遥感图像处理的基本原理。
一、遥感图像采集遥感图像的采集是第一步，主要有三种方式：航空遥感、卫星遥感和地面遥感。
其中，卫星遥感是最常用的方式。
它通过搭载在卫星上的遥感传感器对地球表面进行观测，获取图像数据。
由于卫星可以全天候、高频率、无间断地获取遥感图像数据，因此卫星遥感具有广阔的应用前景。
二、遥感图像预处理在获取遥感图像数据后，需要进行预处理操作。
常见的预处理方法包括辐射定标、大气校正和几何纠正。
辐射定标是将传感器采集的数字计数转换成地表反射率或辐射亮度温度等物理量。
大气校正是消除大气对遥感图像的影响。
几何纠正是将图像的像素位置从像素坐标系转换到地理坐标系，以便精确地定位图像中的物体。
三、遥感图像增强遥感图像增强是将遥感图像中潜在信息提取出来的一种方法。
常用的增强方法包括比例拉伸、直方图均衡、高斯滤波和维纳滤波等。
比例拉伸可以增强图像的对比度，使图像更加清晰。
直方图均衡可以使图像亮度分布更加均匀，从而提高图像细节的可见度。
高斯滤波和维纳滤波可以消除图像中的噪声。
四、遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像中不同的像素归为不同的类别的一种方法。
常见的分类方法包括最大似然分类、决策树分类和支持向量机分类等。
最大似然分类是一种统计学分类方法，将每个像素归为出现概率最大的类别。
决策树分类是一种基于特征选择的分类方法，通过不断地对数据集进行分割，逐层得到决策树。
支持向量机分类是一种基于最大间隔的分类方法，将不同类别的数据通过高维空间的超平面分割。
五、遥感图像分析遥感图像分析主要是在已经分类的图像上分析和提取图像中的空间信息和属性信息。
常用的分析方法包括目标检测和变化检测。
目标检测是指在遥感图像中检测出目标物体的位置、大小和形状等信息。
遥感信息提取及应用
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
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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
遥感信息提取
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
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2、非监督分类 （2）动态聚类法 在分类过程中类别数可以变化， 在分类过程中类别数可以变化，某个 像元可能被分为不同的类。 像元可能被分为不同的类。
3.分类后处理 3.分类后处理 分类的后处理，进行滤波， 1) 分类的后处理，进行滤波，驱除孤立 离散点。 离散点。 2) 将已知训练样本和分类结果做比较， 将已知训练样本和分类结果做比较， 进行分类结果的精度评价。 进行分类结果的精度评价。如果结果不 满足精度要求，分析原因，重新进行处 满足精度要求，分析原因， 直到满意为止。 理，直到满意为止。 生成最终分类图像，供进一步处理。 3) 生成最终分类图像，供进一步处理。
第六章
遥感信息的获取与遥感制图
§1遥感图像目视解译 §2遥感数字图像计算机解译 §3遥感解译专家系统
§1 遥感图像目视解译
一、目视解译的影像标志 二、目视解译的方法 三、目视解译的基本步骤
一、目视解译的影像标志
形状 大小 色调/ 色调/颜色 阴影 组合图案/ 组合图案/纹理结构
二、目视解译的方法
1、监督分类 （3）、特征曲线窗口分类法 ）、特征曲线窗口分类法 特征曲线是地物光谱特征曲线参数 构成的曲线。 构成的曲线。 以特征曲线为中心取一个条带， 以特征曲线为中心取一个条带，构 造一个窗口， 造一个窗口，凡是落在此窗口内的 地物即被认为是一类，反之，则不 地物即被认为是一类，反之， 属于该类。 属于该类。
1、监督分类 （3）、特征曲线窗口分类法 ）、特征曲线窗口分类法
1、监督分类 （4）、最大似然比分类法 ）、最大似然比分类法 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。 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。 部分随机现象一样，近似服从正态分布。
一、分类原理与基本过程
2. 遥感图像计算机分类方法
• 监督分类 由经选择的代表性样区数据得到 各类别的统计数据, 各类别的统计数据,然后据这些统计数据对整 .(有有关类别的先验知识 先验知识) 个图像分类 .(有有关类别的先验知识) 先 学习后分类 • 非监督分类 各类统计特征事先未知,仅据 各类统计特征事先未知, 图像数据本身的统计特性及自然点群的分布 特征对整个图像分类.( 有关类别的先验知 .(无 特征对整个图像分类.(无有关类别的先验知 识 )。
理想状况: 同物同谱(同亮度) 多维 理想状况: 同物同谱(同亮度)——多维 空间中聚于一点 实际上有误差 的现象) 的现象) 分类实质上是划分多维特征空 每个子空间( 区域) 间 , 每个子空间 ( 区域 ) 相当于某一类 地物集合. 地物集合. => 分布成 点群
( 也有同物异谱或异物同谱
• 参与分类的多个特征量(向量)所定 参与分类的多空间，例如2 个波段定义的2 维特征空间， 个波段定义的2 维特征空间，3 个 波段定义的3 维特征空间等等。 波段定义的3 维特征空间等等。
2、提高遥感图像分类精度受到限制 大气状况的影响 下垫面的影响 云朵覆盖 不同时相 地物边界的多样性
§3、遥感图像多种特征的抽取
提取形状和空间关系特征( 提取形状和空间关系特征(除光谱特征 之外) 之外) 作为结构模式识别的依据 一、地物边界跟踪法 地物形状的特征是通过边界表现出来的 点特征 线特征 面特征 (与分辨率 有关) 有关) 基于象元的跟踪法 适于线状目标 基于边界的跟踪法 适于点状 面状目标
二、图像分类方法
1、监督分类 （1）、最小距离分类法-最小距离判别法 ）、最小距离分类法最小距离分类法
Step 2 – for each unclassified pixel, calculate the distance to average for each training area
1、监督分类 ）、最小距离分类法 最小距离分类法（1）、最小距离分类法-最近邻域分类法
1、监督分类 （2）多级切割分类法 通过设定在各轴上的一系列分割点， 通过设定在各轴上的一系列分割点，将多 维特征空间划分成分别对应不同分类类别 的互不重叠的特征子空间的分类方法。 的互不重叠的特征子空间的分类方法。 对于一个未知类别的像素来说， 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。 取决于它落入哪个类别特征子空间中。
2、非监督分类 （1）分级集群法 确定评价各样本相似程度所采用的指标 初定分类总数； 初定分类总数； 计算样本间的距离， 计算样本间的距离，据距离最近的原则判 定样本归并到不同类别； 定样本归并到不同类别； 归并后的类别作为新类， 归并后的类别作为新类，与剩余的类别重 新组合，然后再计算。 新组合，然后再计算。
二.地物形状特征描述与提取 1.描述 边界跟踪 => 有序边界点
3 2 1 4 0 5 6 7
用链码 记录和描述有序边界点 • 链码：一组具方向标志码的有序序列
A=a1,a2,a3,…,an
• 链码与地理坐标的关系 链码 => 像元坐标 像元坐标 => 链码
由中心象元指向其八邻点的方向来定义) (由中心象元指向其八邻点的方向来定义)
2、非监督分类 （1）分级集群法 分级集群方法的特点 • 是分级进行的，可能导致对一个像元 是分级进行的， 的操作次序不同， 的操作次序不同，得到不同的分类结 这是该方法的缺点。 果，这是该方法的缺点。
2、非监督分类 （2）动态聚类法 在初始状态给出图像粗糙的分类， 在初始状态给出图像粗糙的分类，然 后基于一定原则在类别间重新组合样 直到分类比较合理为止。 本，直到分类比较合理为止。
§2 遥感数字图像计算机解译
用计算机对遥感图像上的信息进行属 性的识别和分类， 性的识别和分类 ， 从而达到识别图像信息 所对应的实际地物， 所对应的实际地物 ， 提取所需地物信息的 目的。是统计模式识别技术 在遥感领域的 目的。 具体应用。 具体应用。 遥感图像分类的主要依据是 地物的光
谱特征。 谱特征。
1. 直接判读法 2. 对比分析法 3. 信息复合法 4. 综合推理法 5. 地理相关分析法
三、目视解译的基本步骤
1.目视解译准备工作阶段 1.目视解译准备工作阶段 2.初步解译与判读区的野外考察 2.初步解译与判读区的野外考察 3.室内详细判度 3.室内详细判度 4.野外验证与补判 4.野外验证与补判
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， 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。 的信息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元, 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, 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。 本质是地物光谱特征分类。
4、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。 验的类别知识。 监督分类的关键是选择训练场地。 监督分类的关键是选择训练场地。训练场 地要有代表性， 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。 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， 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。 物的光谱统计特性进行分类。当两地物类 型对应的光谱特征差异很小时， 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。 不如监督分类效果好。
•包含关系: 点面 (铅垂线法 射线法) → 包含关系: 射线法) 包含关系 线面→ 线面→面 面 •相邻关系: 相邻关系: 相邻关系 •相交关系: 相交关系: 相交关系 •相贯关系: 相贯关系: 相贯关系 点 面 点 线 线 面 p212) 线 面 线 线 面 面
(双向投影法可以提高效率
一、分类原理与基本过程
1、遥感图像计算机分类的依据是遥感图像 、 像素的相似度。 像素的相似度。常使用距离和相关系数 来衡量相似度。 来衡量相似度。 采用距离衡量相似度时，距离越小相 采用距离衡量相似度时， 似度越大。 似度越大。 采用相关系数衡量相似度时， 采用相关系数衡量相似度时，相关程 度越大，相似度越大。 度越大，相似度越大。
1.面状地物边界跟踪法 图像四周各加一行( 图像四周各加一行(列), 增加象元赋值 笫一步取坐标原点) 定起始点 (笫一步取坐标原点) 下一个边界点 下一个边界点 逆(顺)时针方向 可唯一确定 －1
直至完毕) (记录过程 直至完毕) 2.线状地物信息检测与跟踪 图像二值化( 线性地物与背景) 图像二值化 ( 线性地物与背景 ) 细化 逐行扫描
2.地物形态特征的提取. 2.地物形态特征的提取. 地物形态特征的提取 周长 面积 曲率 (p.207) 形状系数 (p.207)
三.地物空间关系特征描述与提取
1.关系 方位 方向 距离 关系 关系: 方位(方向 距离)关系 关系 包含~ 包含 相邻~ 相邻 相交~ 相交 相贯~ 相贯
2.空间特征提取 2.空间特征提取 •方位关系: 距离计算 方位关系: 方位关系 方位( 方位(角)确定