波段比值
比值校正法
比值校正法
比值校正法是一种用于减少遥感影像中大气干扰的方法。
它通过计算不同波段的比值来确定空气质量指数，进而校正图像中的颜色。
该方法的原理是基于大气折射率与波长之间的关系，不同波长的光线在经过大气层时会被散射和吸收，从而导致图像中的颜色失真。
比值校正法利用不同波长的光线被大气吸收的程度不同的特点，选择合适的波段组合来消除大气干扰。
在比值校正法中，一般选择红、绿、蓝三个波段进行校正。
具体步骤包括：首先计算红波段与绿波段的比值和蓝波段与绿波段的比值，得到两个比值图像；然后将两个比值图像进行平均，得到校正因子；最后将原始图像中的每个像素值分别除以相应位置校正因子的值，即可完成比值校正。
比值校正法可以有效地减少大气干扰对遥感影像颜色的影响，提高影像的质量和准确性。
在遥感图像处理和分析中得到广泛的应用。
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遥感实验报告
重庆交通大学学生实验报告实验课程名称遥感原理与应用开课实验室测量与空间信息处理实验室学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期目录实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2)实验二遥感图像的几何校正 (4)实验三遥感图像的增强处理 (8)实验四遥感图像的变换 (12)实验五遥感信息的融合 (15)实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17)实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19)实验八遥感图像分类后处理 (22)实验一ENVI 视窗的基本操作一、实验目的初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
二、实验内容视窗功能介绍；文件菜单操作；显示数据；裁剪数据；合并波段三、实验步骤1、首先打开ENVI4.7软件，看见的只有菜单栏，如图所示：2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能，比如:我们如果需要打开遥感文件，则可以选择File下的打开功能open image file，打开遥感图像如下图：裁剪数据打开basic tools的resize data功能，如果需要对图像进行一系列处理，可以利用Transform，Classification等功能进行操作，在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作，到时候在详细叙述。
3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下，比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入，看看两幅图的区别以及各自的优缺点。
四、实验结果分析在这次的实验中，我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能，发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正，直方图均衡，监督分类，非监督分类等一系列操作，为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。
实验二遥感图像的几何校正一、实验目的通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。
uv-b波段透射比
uv-b波段透射比
UV-B波段透射比是指UV-B波段的辐射在穿过特定材料或介质时
的传输比例。
UV-B波段属于紫外线的一部分，波长范围为280纳米至315纳米。
透射比是衡量材料对辐射透射的能力，通常以百分比表示。
UV-B波段的透射比可以告诉我们材料对UV-B辐射的有效阻挡程度。
透射比值越高，表示材料对UV-B辐射的阻挡越低，反之则表示阻挡越高。
在太阳辐射中，UV-B波段的透射比影响到我们接受到的紫外线辐射量，对皮肤和眼睛的健康有一定影响。
因此，在选择户外活动用品、太阳
镜等方面，了解材料的UV-B波段透射比非常重要，能够提供更好的防
护效果。
ndbi归一化建筑指数
ndbi归一化建筑指数建筑指数是对城市建筑环境特征的量化描述，目的是为了评价城市建筑环境的质量。
其中，NDBI（Normalized Difference Built-Up Index）归一化建筑指数是一种常见的建筑指数，下面就来介绍一下NDBI归一化建筑指数的具体步骤。
第一步，计算NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数和NDBI。
NDVI是用来衡量植被和非植被区域的差异，是可见光和近红外波段的比值，一般来说，植被区域在这个比值上表现为高值，非植被区域表现为低值。
而NDBI则是用来衡量建筑物和非建筑物区域的差异，是短波红外和近红外波段的比值，建筑物区域在这个比值上表现为高值，非建筑物区域表现为低值。
计算NDVI和NDBI 的公式如下：NDVI＝(NIR－Red)/(NIR+Red)NDBI＝(SWIR1－NIR)/(SWIR1+NIR)其中，NIR表示近红外波段的反射率，Red表示红色波段的反射率，SWIR1表示短波红外波段1的反射率。
第二步，选择建筑物和非建筑物区域进行训练和分类。
在这一步中，我们需要准备一些高分辨率的遥感影像数据，并手工标注出其中的建筑物和非建筑物区域，然后用这些标注好的数据进行训练，以生成分类器。
训练过程中，我们需要用到机器学习算法中的一些技术，比如支持向量机、最大熵模型等等。
第三步，应用分类器进行建筑物提取。
训练完成后，我们可以使用分类器对新的遥感影像进行处理，识别出其中的建筑物区域，生成二值图像。
这里需要注意的是，由于遥感影像中存在一些噪声和遮挡，因此在建筑物提取过程中需要进行一些后处理，如形态学运算等，以保证提取结果的准确性和完整性。
第四步，计算归一化建筑指数。
最后一步就是把建筑物提取结果和NDBI进行叠加，根据公式进行计算，得到归一化建筑指数。
计算公式如下：NDBI＇＝(NDBI－NDBI_min)/(NDBI_max－NDBI_min)×100其中，NDBI_min表示NDBI的最小值，NDBI_max表示NDBI的最大值。
ENVI操作流程
1.Sobel滤波变换图像滤波可以从图像中提取空间尺度信息，突出图像的空间信息，压抑其他无关信息，或者去除图像某些信息。
所以，为了增强园区线性影像，使用空间滤波变换也是不错的选择。
①打开ENVI，主菜单选择Filter。
②选择Sobel滤波③选择要进行滤波变换的文件选择完毕，点OK，Sobel滤波完成后的效果如图2.运用ENVI面向对象空间特征提取工具（Feature Extraction Module）实现分类第一步：发现对象①启动ENVI ZOOM，在主菜单中打开Processing中的Feature Extraction选项。
②选择经过sobel滤波变换的文件，点击OK完成。
③影响分割：参照现实环境，利用边界分割规则对图像进行切割。
可以选择Preview对切割后的图像边界进行实时查看，以确定合适的切割尺度。
分割图像预览④斑块合并。
此步骤主要解决图像过度分割的问题。
可以将小的斑块合并到更大尺度的斑块中。
合并图像预览⑤亮度阈值合并。
此步骤选择No Thresholding(default)不进行亮度值设定。
⑥选择属性计算项。
选择波段比值（Band Ratio）选项，进行波段比值运算。
如把红色波段赋给B1，把近红外波段赋给B2，那么计算出来的波段比值就可以用来提取NDVI，因为绿色的植被会有一个较高的NDVI值。
点击NEXT进入下一步骤。
第二步：提取特征。
a．①选择样本进行分类（监督分类）。
Classify by selecting examples：监督分类模式。
上选择训练区域。
保留全部属性并采用最近邻法，保存文件。
分类图。
光谱三波段指数计算公式
光谱三波段指数计算公式引言光谱三波段指数是一种常用的光谱分析方法，通过计算不同光谱波段之间的比值或差异，可以获得植物的生长状态、叶绿素含量等信息。
本文将介绍几种常见的光谱三波段指数计算公式及其应用。
1.归一化植被指数（N D V I）归一化植被指数（No r ma li ze dD if fe ren c eV eg et at io nI nde x，简称N D VI）是最常用的光谱三波段指数之一。
它利用红光（R）和近红外光（N IR）之间的差异来估算植被覆盖度。
N D VI的计算公式如下：N D VI=(NI R-R)/(NIR+R)其中，N IR表示近红外光的反射率，R表示红光的反射率。
ND V I的取值范围为-1到+1，数值越高表示植被覆盖度越高。
在农业、林业、生态学等领域，N DV I被广泛应用于植被生长监测、土壤质量评估等研究中。
2.延迟可见性指数（D V I）延迟可见性指数（De l ay ed Vi si bl eI nde x，简称D VI）通过比较红光和蓝光之间的差异来描述植被的生长状况。
D VI可用于检测植被的健康程度和叶绿素含量。
D V I的计算公式如下：D V I=NI R-R其中，N IR表示近红外光的反射率，R表示红光的反射率。
DV I的取值范围为负无穷到正无穷，数值越高表示植被生长状况越好。
D V I在农业、林业、环境监测等领域具有广泛的应用，可用于判断植物的水分状况、病虫害叶面积指数等。
3.植被指数差异水合度（V I D）植被指数差异水合度（V eg et at io nI nd ex D if fe re nc eW at erI n de x，简称VI D）是一种用于监测土壤含水量的指数。
它利用红外光（I R）和短波红外光（SW IR）之间的比值来估算土壤水分状况。
V I D的计算公式如下：V I D=(I R-SW IR)/(IR+SW IR)其中，I R表示红外光的反射率，SW IR表示短波红外光的反射率。
Landsat_5遥感卫星波段组合与比值分析在汶川地震前后的应用_杨斌
第35卷第1期航天返回与遥感2014年2月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING81Landsat-5遥感卫星波段组合与比值分析在汶川地震前后的应用杨斌1,2王金生1詹金凤2（1 北京师范大学水科学学院，北京 100875）（2 西南科技大学环境与资源学院，绵阳 621010）摘要文章在遥感图像处理软件ENVI的支持下，以汶川地震的极重灾区汶川县为研究区，选取2007年、2008年和2010年这3个时期的Landsat-5 TM数据为数据源，提取分析了地震前后TM数据的相关信息。
利用相关系数矩阵、特征向量和特征值，按照最佳波段组合原则，对地震前后的TM影像进行了多种波段组合试验和比值分析。
经分析得出以TM3、TM4、TM5波段组合为基础，参考其他组合（如TM1、TM4、TM5，TM4、TM2、TM7和NDVI、TM5/TM3、TM4/TM3的组合）容易解译和判读TM 遥感影像的相关地物数据类型，为地震解译和灾害评估提供了理论依据和支撑。
关键词专题制图仪遥感图像波段组合比值处理汶川地震中图分类号: TP316文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2014)01-0081-10DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2014.01.011Application of Band Combination and Ratio Analysis about Landsat-5Satellite before and after Wenchuan EarthquakeYANG Bin1,2 WANG Jinsheng1 ZHAN Jinfeng2（1 College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China）（2 College of Environment and Resource, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, China）Abstract With the support of ENVI（The Environment for Visualizing Images）that is a kind of remote sensing image processing software, the paper takes Wenchuan region as a research region which is the most serious area in Wenchuan earthquake. It selects three different periods of Landsat-5 TM data in the year of 2007, 2008 and 2010 and calculates the relevant statistical information respectively. It carries out all kinds of band combination test and ratio analysis based on TM remote sensing images before and after Wenchuan earthquake, by using correlative coefficient matrix, covariance and correlation, according to the principles of the best band combination. The conclusion is that based on the combination of TM bands（4, 3, 5）and has the reference with other combinations（such as TM1, TM4, TM5; TM4, TM2, TM7 and NDVI, TM5/TM3, TM4/TM3 combina-tions）as references, it is easy to interpret the types of features of TM image and the change of features, which can provide the convincing theoretical basis and support for seismic interpretation and disaster assessment.Key words thematic mapper; remote sensing image; band combination; ratio processing; Wenchuan earthquake收稿日期：2013-10-10基金项目：国家自然科学基金项目（41201541）；国家科技支撑项目（2011BAK12B02）82航天返回与遥感2014年第35卷0引言Landsat-5对地观测卫星自1984年3月发射升空以来，以其优良的性能和极高的性价比在各行业中得到了广泛应用[1]，特别是在地震发生前后，可以为地震灾区的快速救援、灾害评估和应急分析提供良好的数据源。
基于多波段差值比值法的秦皇岛海域赤潮监测方法
基于多波段差值比值法的秦皇岛海域赤潮监测方法秦皇岛海域是中国北方重要的海洋生态环境之一，赤潮现象在这个海域时有发生。
赤潮是一种由赤潮藻类引起的大规模生物背景，如果未能及时监测和治理，将会对海洋生态系统和渔业资源造成严重影响。
秦皇岛海域赤潮监测至关重要，为了提高监测效率和准确性，基于多波段差值比值法成为了一种常用的监测方法。
多波段差值比值法是一种通过计算遥感图像不同波长波段之间的变化关系来实现目标识别和监测的方法。
在秦皇岛海域赤潮监测中应用这一方法，可以利用遥感技术获取海洋表面水体光谱特征，从而对赤潮藻类进行检测和监测。
下面将详细介绍基于多波段差值比值法的秦皇岛海域赤潮监测方法。
一、遥感数据获取秦皇岛海域赤潮监测使用的遥感数据主要包括卫星遥感数据、潜水器遥感数据和无人机遥感数据。
卫星遥感数据可以覆盖较大范围的海域，但分辨率一般较低，无法提供细节化的监测信息；潜水器遥感数据可以获取水下的一些细节信息，但范围较窄；无人机遥感数据在分辨率和监测范围上具有优势。
通过综合利用这三种遥感数据，可以获取全方位、全覆盖的海域赤潮监测信息。
二、基于多波段差值比值法的监测原理多波段差值比值法的基本原理是利用遥感图像的多个波段之间的亮度差异来区分目标。
在秦皇岛海域赤潮监测中，可以选择水色波段、叶绿素波段和悬浮物波段进行监测。
通过水色波段进行差值计算，可以区分出赤潮藻类和其他海洋植物；通过叶绿素波段进行比值计算，可以定量化地获取赤潮藻类的叶绿素含量；通过悬浮物波段进行比值计算，可以了解赤潮藻类对海洋水体的影响程度。
通过这些计算和分析，可以实现对秦皇岛海域赤潮的快速、准确监测。
三、示例分析以某次秦皇岛海域赤潮事件为例，利用卫星遥感数据进行监测。
对海域赤潮事件的时间和地点进行确定，然后获取该地区的卫星遥感数据，选择合适的水色波段、叶绿素波段和悬浮物波段进行监测。
通过多波段差值比值法计算，得到赤潮藻类的分布情况、叶绿素含量和对水体的影响程度。
光谱指数 构成-定义说明解析
光谱指数构成-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容应该对光谱指数的基本概念进行简要介绍，并提及光谱指数在不同领域的重要性和应用。
以下是一个例子：光谱指数是一种用于描述光谱特征的指标，通过分析不同波长区域的光谱信息，可以提取出目标物质的物理化学特性和特征参数。
光谱指数的应用涵盖了多个领域，如农业、环境监测、地质勘探、天文学等。
在农业领域，光谱指数被广泛应用于农作物的生长监测和作物营养状况评估。
通过测量和分析作物叶片的反射光谱，可以获取植物叶绿素含量、叶片营养状况以及生长状态等信息，为农民提供作物管理的科学依据。
在环境监测方面，光谱指数可以用于水质、大气污染和土壤质量的评估。
通过分析水体、大气和土壤的光谱特征，可以检测和监测污染物的浓度变化，为环境保护和污染治理提供数据支持。
在地质勘探和矿产资源调查方面，光谱指数可以用于探测矿产资源的类型和分布。
通过分析地表岩石和土壤的光谱特征，可以对潜在矿产资源的类型、含量和分布进行预测和评估，为矿产勘探和开发提供依据。
在天文学研究中，光谱指数被应用于对星体和宇宙物质的研究。
通过分析天体的光谱，可以获得天体的化学成分、温度、速度等重要参数，帮助科学家揭示宇宙的起源和演化。
总之，光谱指数作为一种重要的光谱分析工具，在各个领域都发挥着重要作用。
通过对光谱特征的定量分析和提取，可以深入了解目标物质的特性和变化趋势，为科学研究和实际应用提供有力支持。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以这样写：文章结构部分旨在为读者提供一个清晰的概念框架，让读者能够更好地理解本文的内容安排和逻辑关系。
本文共分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要包括概述、文章结构、目的和总结四个小节。
首先，概述部分将介绍光谱指数的基本概念和背景，为读者提供一个整体的认识。
通过对光谱指数的简要描述，读者可以了解到光谱指数在现代科学研究和应用中的重要性。
接下来，文章结构小节将介绍本文的整体架构。
比值和差值的方法
实习目的：学习使用比值和差值的方法完成对图像信息的增强。
实习数据：TM 1—7和多时相数据。
实习原理：比值法和差值法使用于对多波段图像或多日期图像进行增强处理，突出不同地物的波谱特征差异或不同时相影响特征的变化。
比值增强的主要用途是突显植被的影响信息，通常称为植被指数，主要有比值植被指数和归一化植被指数，其计算公式分别为NIR/R和（NIR-R）/（NIR+R），其中NIR指遥感图像中近红外波段的反射值，R指遥感图像中红外波段的反射值。
差值法是指同一波段不同时间所形成的图像或两个不同波段同一像元相减的方法。
实习步骤：1、做近红外/红光波段的简单比值a)Transform ——Band Ratiosb)出现Band Ratio Input Bands对话框，选中Resize band4波段在Numerator的框中显示，作为分子。
再选中Resize band3波段在Denminator的框中显示，作为分母——Enter Pair将选中的两个波段作为一组数据添加到Selected Ratio Pairs 的框中——OKc)保存文件，就得到了近红外/红光波段的基本比值图像。
2、做（近红外-红）/（近红外+红）的比值操作先做（近红外-红）的运算：a)Basic Tools——Band Mathb)在Enter an expression提示框中输入数学表达式float(b1)-float(b2)点击OK。
c)出现Variable to Bands Pairings对话框：在Variables uses in expression中点击B1-[undefined]，并在Available Bands List 中选择Resize band4对应于B1-[undefined]，做原数学表达式中的被减数。
再点击B2-[undefined]，并在AvailableBands List 中选择Resize band3对应于B2-[undefined]，做原数学表达式中的减数。
艾略特波段理论内容的几个基本的要点
艾略特波段理论内容的几个基本的要点：1.一个完整的循环包括八个波浪，五上三落。
2.波浪可合并为高一级的浪，亦可以再分割为低一级的小浪。
3.跟随主流行走的波浪可以分割为低一级的五个小浪。
4.1、3、5三个波浪中，第3浪不可以是最短的一个波浪。
5.假如三个推动论中的任何一个浪成为延伸浪，其余两个波浪的运行时间及幅度会趋一致。
6.调整浪通常以三个浪的形态运行。
7.黄金分割率奇异数字组合是波浪理论的数据基础。
8.经常遇见的回吐比率为0.382、0.5及0.618。
9.第四浪的底不可以低于第一浪的顶。
10.艾略特波段理论包括三部分：型态、比率及时间，其重要性以排行先后为序。
11.艾略特波段理论主要反映群众心理。
越多人参与的市场，其准确性越高。
波段操作常规技术手段作为实战的操盘手法，每个人都可以形成自己的一套理论，大家在书籍上能够看到的有，K线组合理论，K线形态理论，趋势线理论，黄金分割空间压力位置计算，箱体理论，波浪理论，盘口理论，缺口理论等等，还有专业的公司开发的看盘公式，这些理论作为一个入门的普通股民，可以认真看看，这些东西书籍也比较多，书店里买几本书就可以对照实际K线图，作出自己的学习，然后进行实战判断，下面我重点介绍几个比较实用简单的炒股手法，中短线操盘都比较实用的简单实际、实战效果比较强的波段操盘技术。
１、移动平均线：一般有ma(7,21)，ma(8,25)，ma(20,60)等等作为主要均线，与更长周期均线呈现发散状态，一般作为中线操作，在大盘配合的情况下，效果基本可以：上面是ma(8,24,55)均线，白色８日均线和绿色25日均线金叉以后，与蓝色55日均线呈发散状态，该股一直呈中长期上涨，直至8日与24日均线出现死叉，一个中期波段行情结束。
２、基本技术线金叉：作为中线操作，可以看看MACD的DIFF线与DEA线在低位出现金叉，结合MACD柱的情况，进行判断。
如下图：以此类推，我们可以使用KDJ线进行判断，但是KDJ线的参数要进行调整，一般有中长线操作和短线操作两种模式，参数要自己调整，特别值得一提的是，KDJ线的参数调整合适，j线能够起到超前预测的效果。
几种常见植被指数
⼏种常见植被指数常⽤的植被指数，⼟壤指数，⽔体指数有哪些？植被指数与⼟壤指数⼀、RVI——⽐值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的⽐值。
1、绿⾊健康植被覆盖地区的RVI远⼤于1，⽽⽆植被覆盖的地⾯（裸⼟、⼈⼯建筑、⽔体、植被枯死或严重⾍害）的RVI在1附近。
植被的RVI通常⼤于2；2、RVI是绿⾊植物的灵敏指⽰参数，与LAI、叶⼲⽣物量(DM)、叶绿素含量相关性⾼，可⽤于检测和估算植物⽣物量；3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较⾼时，RVI对植被⼗分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低；4、RVI受⼤⽓条件影响，⼤⽓效应⼤⼤降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进⾏⼤⽓校正，或⽤反射率计算RVI。
⼆、NDVI——归⼀化植被指数：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。
1、NDVI的应⽤：检测植被⽣长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；2、-1<=NDVI<=1，负值表⽰地⾯覆盖为云、⽔、雪等，对可见光⾼反射；0表⽰有岩⽯或裸⼟等，NIR和R近似相等；正值，表⽰有植被覆盖，且随覆盖度增⼤⽽增⼤；3、NDVI的局限性表现在，⽤⾮线性拉伸的⽅式增强了NIR和R的反射率的对⽐度。
对于同⼀幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度⾼于NDVI增加速度，即NDVI对⾼植被区具有较低的灵敏度；4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如⼟壤、潮湿地⾯、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；三、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。
1、对⼟壤背景的变化极为敏感；四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整⼟壤亮度的植被指数：SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。
1、⽬的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对⼟壤背景的敏感。
与NDVI相⽐，增加了根据实际情况确定的⼟壤调节系数L，取值范围0~1。
测绘技术中的遥感影像变化检测方法
测绘技术中的遥感影像变化检测方法随着遥感技术的不断发展和应用范围的扩大，遥感影像变化检测在测绘技术领域中起着关键作用。
遥感影像变化检测是指通过对比不同时间或不同传感器获取的遥感影像，利用图像处理和分析技术，检测并定量分析地表或地物的变化信息。
本文将介绍几种常见的遥感影像变化检测方法。
1. 直方图匹配法直方图匹配法常用于单一波段遥感影像变化检测。
该方法通过计算两幅遥感影像的直方图差异，来检测地物的变化。
具体步骤是：首先对两幅遥感影像进行灰度拉伸，将灰度范围统一；然后计算两幅影像的直方图，将直方图归一化，并计算它们的差异值；根据差异值的阈值，确定是否存在地物变化。
该方法简单易行，但对于光谱差异明显的地物变化检测效果较好，而对于光谱变化较小的地物变化检测效果较差。
2. 比值法比值法是通过计算两个波段的比值图像来检测地物的变化。
该方法能够有效地检测出具有不同光谱反射性质的地物变化，例如植被覆盖、水体面积变化等。
具体步骤是：选择两个感兴趣波段的遥感影像，计算它们的比值图像；利用阈值、数学形态学等技术对比值图像进行分割和处理；根据阈值分割结果判断是否存在地物变化。
比值法适用于变化较为明显且光谱信息丰富的地物变化检测，但对于光谱变化较小的地物变化检测效果较差。
3. 差异图法差异图法是通过计算两幅遥感影像之间的差异图像来检测地物的变化。
该方法能够有效地检测出光谱特征存在较大变化的地物，例如建筑物、道路等。
具体步骤是：选择两幅感兴趣波段的遥感影像，将它们进行差分计算得到差异图像；利用阈值、数学形态学等技术对差异图像进行处理和分割；根据阈值分割结果判断是否存在地物变化。
差异图法适用于光谱变化较大的地物变化检测，但对于光谱变化较小的地物变化检测效果较差。
4. 基于时序遥感影像的变化检测方法基于时序遥感影像的变化检测方法是利用多幅遥感影像进行时序分析和变化检测。
该方法能够有效地检测出一段时间内地物的动态变化，例如农作物的生长变化、城市扩张等。
第6章 遥感数字图像处理_图像变换(2)
IR R IR R
式中：IR为遥感多波段图像中的近红外 （infrared）波段；R为红波段。 利用植被指数可监测某一区域农作物长势，并 在此基础上建立农作物估产模型，从而进行大 面积的农作物估产。
南京紫金山和玄武湖的NDVI分布
LANDSAT7的ETM影像，2000.6
常用的红外（IR）与红（R）波段
其中， R、G、B ∈[0, 1]，r，g，b ∈[0, 1]，M=max[R、 G、B]，m=min[r、g、b] 注意，R、G、B中至少有一个值是0，与最大值的 颜色对应，并且至少有一个的值是1，与最小值 的颜色对应。
RGB到HSI
I M m 2
如果 M m , S 0 如果 I 0 . 5， S 如果 I 0 . 5， S M m M m M -m 2M m ， S 的取值范围是 [ 0 ,1]
例如，在地质探测中，地质学家用TM的某种组 合解译矿石类型：B3/B1突出铁氧化物，B5/B7 突出粘土矿物，B5/B4突出铁矿石，B5/B6突出 大片白陶土蚀变区域，B4/B3突出植被信息， B5/B2分离陆地和水体，等等。
波段比值方法还可以用来探测地物随季节变化 的信息。例如，如果需要监测地区植被的变化， 可以使用不同季节的第3波段的比值，新建立的 波段可能是20060810B3/20040810B3。图像的 时段可以是不同年的同一个月，或同一年的不 同月，新产生的波段将突出变化信息，变化的 像素具有较高的亮度值。没有变化的像素值较 低，在图像中比较暗。
传感器Landsat TM所对应的指数函数
函数名称
归一化植被指数（NDVI） 比值植被指数（IR/R） 差值植被指数（Veg.index） 转换植被指数（TNDVI） 氧化铁指数（IRON OXIDE）
vswi 标准
vswi 标准
VSWI（植被供水指数）是一种基于遥感技术的土壤湿度监测方法，通过计算短波红外和热红外波段的比值来估计土壤的湿度状况。
它是一种简便、快速、有效的土壤水分监测方法，被广泛应用于农田水分管理、干旱监测、水资源保护等领域。
VSWI的标准通常是根据不同的土壤类型、气候条件和作物生长阶段等因素来制定的。
在制定VSWI标准时，需要考虑土壤水分的变化范围以及不同土壤和气候条件下的水分吸收和蒸发的规律。
同时，还需要结合实地调查和实验室测试等手段来确定遥感数据的准确性和可靠性。
VSWI标准的应用可以帮助人们更好地了解土壤水分状况，为农业生产提供参考。
通过监测土壤水分，可以及时发现干旱或过湿等问题，采取相应的灌溉或排水措施，保证作物的正常生长和发育。
同时，VSWI标准还可以帮助人们更好地了解自然环境和生态系统的变化规律，为环境保护和生态建设提供支持。
总之，VSWI标准是一种基于遥感技术的土壤水分监测方法，具有简便、快速、有效的特点，被广泛应用于农田水分管理、干旱监测、水资源保护等领域。
通过制定和应用VSWI标准，可以帮助人们更好地了解土壤水分状况和自然环境的变化规律，为农业生产和社会发展提供支持和保障。
波段比值
波段比值 Band Rationing
Contents
1. Introduction 2. Mathematical expression 3. Specific examples 4. Colour ratio composite images
2. Mathematical expression
However，there are alternatives（可选择的） For example．the mathematical（数学的） domain（领域） of the function is 1／255 to 255 (i e，the range of the ratio function includes all values beginning at 1／255，passing through 0 and ending at 255). 不幸的是，计算并不总是简单的因为 BVi,j =0是 可能的，但有是有替代品的。例如，函数是数学 领域的1/255至255（比例函数的范围包括所有值 开始于1/255,经过0和终止于255）
3. Specific examples
The potential advantage of band ratioing is that greater contrast between or within classes might be obtained for certain patterns of spectral signatures .Ratioing is a nonlinear operation and has the property of canceling or minimizing positively correlated variations in the data while emphasizing negatively correlated variations .in other words, a ratio will enhance contrast for a pair of variables，which exhibit negative correlation between them． 波段比带来的潜在优点是，对光谱特征的某些类似的模式 可能得到反差效果。比率来是一种非线性操作，并具有消 除或最大限度地减少正相关的变化的数据，同时强调负相 关变化的特性，换言之，一个比将增强对比度的双变量， 这表现出它们之间的负相关。
tif影像计算波段值
tif影像计算波段值一、引言在遥感图像处理中，tif格式的影像是常见的一种格式。
tif影像不仅可以存储图像的空间信息，还包含了波段值的信息。
本文将介绍如何利用tif影像计算波段值的方法。
二、tif影像的波段值每个像素点在tif影像中都会有一个或多个波段值。
波段值反映了该像素点在不同光谱波段上的反射或辐射能力。
常见的波段值包括红、绿、蓝等，不同波段值对应不同的光谱范围。
三、计算波段值的方法1. 打开tif影像使用遥感图像处理软件，如ENVI、ArcGIS等，打开tif影像文件。
通过软件的图像查看功能，可以看到影像的波段值分布。
2. 选择感兴趣区域根据具体需求，选择感兴趣的区域。
可以通过软件的选取工具，选择一个区域作为计算的样本区域。
3. 提取波段值在选定的样本区域中，通过软件的像素信息查看功能，提取出每个像素点的波段值。
可以将波段值导出为一个表格文件，方便后续的统计和分析。
4. 统计波段值根据需要，对提取的波段值进行统计分析。
可以计算波段值的最大值、最小值、平均值等统计量，以了解样本区域内波段值的分布情况。
5. 可视化波段值通过图表或图像显示，将波段值可视化。
可以绘制直方图、散点图等，以展示波段值的分布特征。
也可以将波段值作为颜色编码，将影像重新渲染，以直观地显示波段值的空间分布情况。
四、应用案例1. 农业遥感利用tif影像的波段值，可以对农作物的生长和健康状况进行监测。
通过计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI），可以评估农田的植被覆盖度和生长状况。
2. 地质勘探在地质勘探中，可以利用tif影像的波段值来识别地质构造和矿产资源。
通过计算不同波段值之间的比值或指数，可以提取地质信息，如岩性、矿化程度等。
3. 环境监测利用tif影像的波段值，可以监测水体的污染情况。
通过计算不同波段值之间的比值或差异，可以识别水体中的污染物，如藻类、悬浮物等。
五、总结本文介绍了利用tif影像计算波段值的方法，并给出了应用案例。
gee波段运算
gee波段运算GEE波段运算概述：Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云计算平台，可以实现大规模地理空间数据的存储、处理和分析。
在GEE中，波段运算是一种常见的操作，可以对遥感影像进行不同波段之间的计算和转换，从而获取更多的信息和洞察力。
什么是波段？遥感影像是由多个光谱波段组成的，每个波段代表了不同的物理特性和反射率。
常见的遥感影像波段包括红、绿、蓝、近红外、短波红外等。
波段运算就是对这些波段进行数学运算，得到新的波段或者提取出感兴趣的信息。
常见的波段运算：1. 比例运算（Band Ratio）：比例运算是通过计算不同波段之间的比值来获取信息。
例如，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）可以通过近红外波段和红光波段的比值来获取植被覆盖度的信息。
NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)，数值范围从-1到1，值越高表示植被覆盖度越高。
2. 差值运算（Band Difference）：差值运算是对不同波段之间进行减法运算，从而突出或提取出特定的信息。
例如，NDWI（Normalized Difference Water Index）可以通过绿光波段和近红外波段的差值来提取水体信息。
NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)，数值范围通常从-1到1，值越低表示水体的可能性越高。
3. 比值运算（Band Division）：比值运算是对不同波段之间进行除法运算，用于消除光照和大气条件的影响，从而更好地表达目标物体的特性。
例如，MNDWI （Modified Normalized Difference Water Index）可以通过绿光波段和短波红外波段的比值来提取水体信息。
MNDWI = (Green - SWIR) / (Green + SWIR)，数值范围通常从-1到1，值越低表示水体的可能性越高。
比值和差值的方法[资料]
![比值和差值的方法[资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/b2ec24e17d1cfad6195f312b3169a4517723e54d.png)
实习目的：学习使用比值和差值的方法完成对图像信息的增强。
实习数据：TM 1—7和多时相数据。
实习原理：比值法和差值法使用于对多波段图像或多日期图像进行增强处理，突出不同地物的波谱特征差异或不同时相影响特征的变化。
比值增强的主要用途是突显植被的影响信息，通常称为植被指数，主要有比值植被指数和归一化植被指数，其计算公式分别为NIR/R和（NIR-R）/（NIR+R），其中NIR指遥感图像中近红外波段的反射值，R指遥感图像中红外波段的反射值。
差值法是指同一波段不同时间所形成的图像或两个不同波段同一像元相减的方法。
实习步骤：1、做近红外/红光波段的简单比值a)Transform ——Band Ratiosb)出现Band Ratio Input Bands对话框，选中Resize band4波段在Numerator的框中显示，作为分子。
再选中Resize band3波段在Denminator的框中显示，作为分母——Enter Pair将选中的两个波段作为一组数据添加到Selected Ratio Pairs 的框中——OKc)保存文件，就得到了近红外/红光波段的基本比值图像。
2、做（近红外-红）/（近红外+红）的比值操作先做（近红外-红）的运算：a)Basic Tools——Band Mathb)在Enter an expression提示框中输入数学表达式float(b1)-float(b2)点击OK。
c)出现V ariable to Bands Pairings对话框：在V ariables uses in expression中点击B1-[undefined]，并在A vailable Bands List 中选择Resize band4对应于B1-[undefined]，做原数学表达式中的被减数。
再点击B2-[undefined]，并在A vailableBands List 中选择Resize band3对应于B2-[undefined]，做原数学表达式中的减数。
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3. Specific examples
Band ratioing negate the effect of any extraneous factors in sensor data that act equally ln all bands of analysis .Although the single band reflectance values are influenced by the extraneous factors， the ratios of the apparent reflectances are not. 在传感器数据中波段比值，否定任何外来因素的影响。 这些传感器数据在同样的所有分析波段中，虽然单波 段反射率值有外部因素的影响，但是表观反射率的比 率是不能。
Figure shows a situation where Decidous and Coniferous Vegetation（植被） crops out on both the sunlit and shadowed sides of a ridge. 图10示出一种情况，落叶和针叶植被出露于脊两者的阳 面和阴影的两侧。
3. Specific examples
Ratio images can be meaningfully interpreted because they can be directly related to the spectral （光谱的）properties of materials. Ratioing can be thought of as a method of enhancing minor differrences between materials by defining the slope of spectral curve （曲线）between two bands We must understand that dissimilar materials having similar spectral slopes but different albedos，which are easily separable on a standard image。may become inseparable on ratio images.
1. Introduction
Fortunately，ratio transformations of the remotely sensed data can，in certain instances，be applied to reduce the effects of such environmental conditions.In addition to minimizing the effects of environmental factors，ratios may also provide unique information not available in any single band that is useful for discriminating between soils and vegetation. 幸运的是，可以在某些情况下，所采用的遥感数据的比 例转换，以减少此类环境的影响.除了尽量减少环境因素 的影响，比率也提供在任何单波段中独特的信息，这波 段是用于区分土壤和植被。
2. Mathematical expression
However，there are alternatives（可选择的） For example．the mathematical（数学的） domain（领域） of the function is 1／255 to 255 (i e，the range of the ratio function includes all values beginning at 1／255，passing through 0 and ending at 255). 不幸的是，计算并不总是简单的因为 BVi,j =0是 可能的，但有是有替代品的。例如，函数是数学 领域的1/255至255（比例函数的范围包括所有值 开始于1/255,经过0和终止于255）
Ratio values from 1 to 255 are assigned values within the range 128 to 255 by the function 比率值从1到255是由函数范围128至255内分配的
=
BVi , j , r int128 2
2. Mathematical expression
To represent the range of the function in a linear（线性 的） fashion and to encode （编码）the ratio values in a standard 8一bit format (values from 0 to 255)， normalizing functions are applied．Using this normalizing function.the ratio value l is assigned the brightness value 128. Ratio values within the range 1／ 255 to l are assigned values between 1 and 128 by the function
2. Mathematical expression
The mathematical expression of the ratio function is 比例函数的数学表达式为 BVi,j r = BVi,j k/ BVi,j l BVi,j r是在I行,J列输出象数的比率值， BVi,j k是在同一位置K波段的亮度值 BVi,j l是在L波段的亮度值
3. Specific examples
The potential advantage of band ratioing is that greater contrast between or within classes might be obtained for certain patterns of spectral signatures .Ratioing is a nonlinear operation and has the property of canceling or minimizing positively correlated variations in the data while emphasizing negatively correlated variations .in other words, a ratio will enhance contrast for a pair of variables，which exhibit negative correlation between them． 波段比带来的潜在优点是，对光谱特征的某些类似的模式 可能得到反差效果。比率来是一种非线性操作，并具有消 除或最大限度地减少正相关的变化的数据，同时强调负相 关变化的特性，换言之，一个比将增强对比度的双变量， 这表现出它们之间的负相关。
3. Specific examples
The simple ratios between band，only negate multiplicative extraneous effects When additive effects are present ,we must ratio between band differences. ratio techniques compensate（补偿） only for those factors that act equally on the various bands under analysis. 波段之间的简单比值，只有否定乘法外来影响时，加 性效应都存在，我们必须比波段之间的差异。比技术 只补偿于对那些同样作用于所分析的各个波段的因素。
3. Specific examples
Figure Reduction of Scene Illumination effect through spectral ratioing 图 通过光谱比例，减少现场照明的效果。
3. Specific examples
In the individual bands the reflectance values are lower in the shadowed area and it would be difficult to match this outcrop（露出） with the sunlit outcrop .The ratio values,however,are nearly identical in the shadowed and sunlit areas and the sandstone outcrops would have similar signatures on ratio images．This removal of illumination differences also eliminates the dependence of topography on ratio images． 在单个波段的反射率值较低的阴影区，这将很难匹配于阳 面露头的比值，然而，几乎是一样的阴影和阳光照射的地 区和在比率图像上砂岩露出就会有类似的特征.这些去除 照度差异也消除地形对比图像的依赖性。
波段比值 Band Rationing
Contents
1. Introduction 2. Mathematical expression 3. Specific examples 4. Colour ratio composite images
1. Introduction