遥感技术与应用5遥感图像处理
5近地遥感及雷达遥感解析
遥感技术与应用——5近地遥感及雷达遥感
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斜距分辨率
在斜距分辨率上, 被定义为地面物体 被两个不同回波可 被分开的最小距离. 换句话说,两个物体 在斜距方向上能够 被独立识别,至少应 间隔脉冲宽度的一 半.该分辨率独立于 斜距但依靠入射角.
遥感技术与应用——5近地遥感及雷达遥感
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航向分辨率
由天线发射的波束宽度和地 面距离决定的,由于天线发射 的波束并非平行,而是由一个 很小的角度,因此方位分辨率 并非常数
遥感技术与应用——5近地遥感及雷达遥感
2
近地遥感的特点
应用近地遥感技术对地球表面各种物体进行识别和分类，是 以这些地物对电磁波的辐射、反射和吸收等特征为基础的。
野外光谱测定的地面遥感方式，具有以下特点 ： 1、所需要的仪器设备比较单一 2、测定方法比较灵活 3、可以不改变自然环境的条件，真实地反映自然界各种农 作物和土壤的光谱反射特性
第五章
近地遥感及雷达遥感
遥感技术与应用——5近地遥感及雷达遥感
1
近地遥感的原理
1、定义：把传感器安置在地面、低塔、高塔和吊车上对地面 进行探测，这种方式叫“地面遥感”或“近地遥感” 。或者 说近地遥感就是传感器设置在地面平台上，如车载、船载 、手提、固定或活动高架平台等的遥感。
遥感图像处理技术在测绘学中的应用
遥感图像处理技术在测绘学中的应用随着现代科技的不断发展，遥感技术已经成为了测绘学领域中不可或缺的工具之一。
利用遥感图像处理技术，在各个领域中能够取得越来越好的成果。
本文将会从空间分析、测量、可视化等多个角度，探讨遥感图像处理技术在测绘学中的应用。
一、空间分析作为空间信息处理的重要技术，遥感图像处理技术可以获取大量的空间信息。
通过遥感图像的监测及分析，可以进行大规模区域的变化检测和分析，利用变化信息可以获得地表地貌、土地覆盖、植被变化等空间信息。
在测绘学中，空间分析是非常重要的一环，它可以用于进行地理信息系统（GIS）的建设以及土地利用规划、城市规划、环境监测和资源管理等方面。
无论是测绘的范围还是深度，遥感图像处理技术都能够独树一帜。
二、测量随着技术的不断发展，遥感图像处理技术在地理信息工作中逐渐取代了传统的测量方法。
遥感图像处理技术可以解决传统测量方法恶劣环境下无法进行测量等问题，通过数字图像进行几何定位，获取地球表面不同纬度、经度的具体信息，可以在空间分辨率达到很高的情况下量化测量数据。
在日常的工作中，测绘师可以利用遥感图像处理技术进行仪器的校正，测量细节难以观察的部位，从而提高了精度和效率。
因此，利用遥感图像处理技术能够更好的满足市场需求，提高测绘工作的质量和效率。
三、可视化借助遥感图像处理技术的可视化技术，能够将大量的数据以可视的方式呈现出来，为人们的研究与分析提供更为直观的视觉效果。
将遥感图像处理技术与三维立体技术相结合，能够更完整地展现地球表面的地形、建筑、交通、水资源等等信息。
借助可视化技术，在测绘学中能够更加准确、方便地进行数据的研究与分析，对后续的科研工作也会发挥重要的引导作用。
同时，三维建模技术也能够有很好的可视化效果，能够在地球科学领域的研究和应用中，发挥重要的作用。
四、研究探索遥感图像处理技术在测绘学领域中具备很高的前沿性和创新性。
为协助人类更好的应对地球环境问题，目前世界各国正不断进行着科学的研究和探索。
遥感图像处理与分析算法综述
遥感图像处理与分析算法综述随着遥感技术的发展，遥感图像处理与分析算法在各个领域中得到了广泛的应用。
遥感图像处理与分析算法是指通过对遥感图像进行数字处理和分析，来提取和解释图像中的信息。
本文将综述一些常见的遥感图像处理与分析算法，包括图像增强、分类与分割等。
一、图像增强图像增强是指通过一系列的操作，提高图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波和增强函数等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过对图像的直方图进行变换，来增加图像的对比度。
该方法通过将图像的像素值映射到一个新的分布上，从而改变图像的亮度分布。
滤波是另一种常见的图像增强方法，通过在图像的空域或频域中对像素进行处理，来减少噪声和增强图像细节。
常见的滤波算法包括高通滤波和低通滤波等。
高通滤波可以增强图像的边缘和细节，而低通滤波则能够平滑图像并去除噪声。
增强函数是一种通过对图像的像素值进行非线性映射，来增强图像的方法。
常见的增强函数包括对数变换、幂次变换和伽马变换等。
对数变换可以扩展暗部像素的动态范围，而幂次变换则能够增强图像的对比度。
二、分类与分割分类与分割是遥感图像处理与分析的重要内容，它们能够将图像中的不同对象进行区分和提取。
常见的分类与分割算法包括聚类分析、最大似然分类和支持向量机等。
聚类分析是一种通过将像素划分到不同的类别中，来实现图像分类和分割的方法。
常见的聚类分析算法包括K均值聚类和自适应聚类等。
K均值聚类将图像像素划分为K个簇，每个簇代表一个类别，而自适应聚类则能够根据像素的分布进行不同权重的划分。
最大似然分类是一种基于概率统计的图像分类方法，它通过计算像素在每个类别中的概率，并选择概率最大的类别作为最终的分类结果。
最大似然分类算法能够准确地对图像中的不同对象进行分类，并且具有较强的鲁棒性。
支持向量机是一种通过构建一个最优决策边界，来实现图像分类和分割的方法。
支持向量机利用训练样本，通过最大化分类边界与样本之间的距离，来找到一个最优的分类超平面。
第五课：遥感图像处理
1、遥感影像几何校正
遥感影像数据的几何校正遥感信息处理过程中的 一个基本环节。数字影像校正的目的，是改正原 一个基本环节。数字影像校正的目的，是改正原 始影像的几何变形，产生一幅符合某种地图投影 或图形表达要求的新图像。它的基本环节有两个： 或图形表达要求的新图像。它的基本环节有两个： 一是像素坐标变换；二是像素亮度重采样。遥感 数字影像校正的主要处理过程如下图所示。 遥感影像纠正过程中像素坐标转换除采用多项式 法外还可以采用小样条（Thin 法外还可以采用小样条（Thin Plate Spline）或格 Spline）或格 网方法，亮度值重采样一般采用双三次褶积采样 法。
遥感图像处理
宋伟东
1、遥感影像几何校正
遥感图像的变形误差从其产生来源来划分可分为三种：即地球、卫星和传
感器产生的误差，从而使图像产生几何畸变。所有引起几何畸变的因素综合效果使
所得图像数据在辐射校正后必须进行几何校正。 几何校正可分为两种：粗校正和精校正，前者常常在卫星资料处理中心完成， 得到校正后的产品称为PS类产品，实际上，前述的校正是粗略的，精度难以满足用 户的要求，因此，PS类产品还要求用户做进一步处理，使图像的几何位置符合某种 地理坐标系统，与地图配准，并调整亮度值，这就是精校正。
a1 ( X i X si ) + b1 (Yi Ysi ) + c1 ( Z i Z si ) xi = f a3 ( X i X si ) + b3 (Yi Ys i ) + c3 ( Z i Z si )
a2 ( X i X si ) + b2 (Yi Ysi ) + c2 ( Z i Z si ) yi = f a3 ( X i X si ) + b3 (Yi Ys i ) + c3 ( Z i Z si )
《遥感图像处理》课件
遥感图像的数字化处理技术
介绍遥感图像数字化处理的常用方法，如图像增强、图像融合、图像压缩和图像分割。
遥感图像的分类方法和技术
讲解遥感图像的分类方法，包括监督分类和非监督分类，以及常用的分类算法和技术。
遥感图像的特征提取技术
探讨遥感图像特征提取的方法，包括手工特征提取和基于机器学习的特征提 取技术。
遥感图像的实际应用
探索遥感图像在环境监测、自然资源管理、城市规划和农业等领域的实际应 用案例。
遥感图像处理软件的常用工具 和功能
介绍遥感图像处理软件的常见工具和功能，包括影像处理、特征提取、目标 检测和空间分析。
遥感图像处理中的预处理技术
讨论遥感图像处理中的预处理技术，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
遥感图像处理
本课程将介绍遥感技术的基础知识，并深入探讨遥感图像的获取、处理、分 类和特征提取解遥感技术的定义、原理和应用范围，以及不同类型的遥感传感器和遥感 平台。
遥感图像的获取与处理流程
深入了解遥感图像的获取过程，包括数据源选择、遥感数据的预处理、辐射 校正和几何校正。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
遥感技术与应用原理-第5章 遥感图像的目视解译与制图
成像过程
成像方式、探测波段 投影方式、时空因素
目视解译
增强处理、信息提取 逻辑推理、对比分析
遥感图象
大小形状、色调灰阶 畸变失真、成图比例
地表景观
空间结构、时间特点 化学组分、物理属性
遥感图像目标地物识别特征——解译标志
遥感图像上那些能够作为识别、分 析、判断景观地物的影象识别特征
直接解译标志 间接解译标志
• 色调/颜色：灰阶（黑白）或色别与色 阶（彩色），最重要、最直观的解译标志。
• 阴影：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子； 有时需去除地形起伏引起的部分阴影
• 形状：地物的轮廓在影象平面的投影。需要根据 影象比例尺和分辨率具体分析，注意畸变（雷达、
航片边缘）
大小：地物的尺寸、面积、体积等按比例缩小的相 似记录。根据比例尺在影象上量算.指地物形状，面 积或体积在影像上的尺寸。对于形状相似而难于判 别的两种物体，可以根据大小标志加以区别，如在 航片上判别单轨与双轨铁路。
先易后难是指易识别的地物先确认, 然后根据客观规 律和影像特征不断地进行解译实践, 逐渐积累解译经 验, 取得解译标志，克服各种解译困难的过程。
遥感图像目视解译的一般顺序
“先山区后平原 , 先地表后深部、先整体后局部 , 先宏观后微观, 先图形后线形”等步骤亦属先易后 难的组成部分。
例如, 由于山区基岩裸露, 影像清晰 , 而平原地区平 坦, 影像较为模糊 , 所以前者容易辨识, 后者就比较 困难，况且山区与平原在构造上总有这样那样的牵 连,因此，一方面在解译上可以借鉴, 另一方面又可 用“延续性分析”不断扩展。至于圆形构造、线形 构造 , 在一般情况下, 两者都易于发现。
直接解译标志
• 色调(Tone) • 颜色(Color) • 阴影(Shadow) • 纹理(Texture) • 形状(Shape) • 大小(Size) • 位置(Site) • 图型（样式）(Pattern) • 布局(Association)
第五章遥感图像处理
在实际处理中一般是分波段统计地物目标的亮度， 分别与MSS7作二维对比图 ，或者将各波段的直方图 与MSS7直方图对比，相对于MSS7出现的偏移值a可视 为大气散射的影响。经验表明MSS4的订正值在9—13， MSS5为 5—9，MSS6为1—5，MSS7为0—3。
大气校正会增加图像的对比度，消除雾霾感 (短波 波段尤甚)，在做比值增强、彩色合成等处理时，事先 做这2021/种6/27 校正更为必要。
2）照相放大法： 通过常规的照相放大装置放 大晒印成彩色像片。一般用几张多光谱分色负片，依 次变换负片和红、绿、蓝滤色片，分次(多为三次)曝 光在同一张彩色相纸上。即所谓分层曝光法，近年来， 也常采用将三个波段的影像分色扫描到一张彩色负片 上，再由放大机一次放大曝光到彩色相纸上。
2 减色合成方法：
即影像密度 D=log1/T
1 影像密度代表地物反射或发射辐射的强弱：在各 类负片中，D与辐射强度呈正相关，正片则相反。
不同遥感方式的影像胶片，其密度D的物理意义不同。
全色摄影 反映了地物在整个可见光范围内反射太 阳光的强度，
多波段扫描 是地物在不同光谱段的反射强弱。
热红外 是地物热辐射的大小。
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四、光学变换处理
各种地物出现的频率不同（如沟谷、山脊、断层、 节理等）在遥感图象上，各种信息错综复杂，使解译 对象不宜突出出来，使用滤波（去掉某些频率）的方 式可突出要解译的地物。
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第二节 数字图像处理
一、数字图像处理的基本概念
(一)数字图像
数字图像又称数字化图像，是一种以二维数组(矩 阵)形式表示的图像。该数组由对连续变化的空间图像 作等间距抽样所产生的抽样点——像元组成。
1 反差增强： 通常是利用高反差的感光材料和冲 洗液作反复拷贝，来扩大原模片中的影像密度差异。 它有利于增强一些低反差的地物影像，突出大的轮廓， 也可使彩色合成获得更丰富的层次，但同时会丢失部分 细节，故处理时要适可而止。
遥感图像处理方法与技巧
遥感图像处理方法与技巧引言：遥感图像处理是指通过感知、获取地球表面信息的遥感数据，利用计算机技术和图像处理算法对遥感图像进行处理、分析、提取等操作的过程。
这一技术的发展不仅在地理信息系统领域有着广泛的应用，也在农业、环境保护、城市规划等诸多领域发挥着重要作用。
本文将介绍几种常见的遥感图像处理方法和技巧。
一、图像预处理技术在进行进一步的图像处理前，通常需要对原始遥感图像进行预处理，以消除图像中的噪声、增强图像的特定信息等。
图像预处理的主要方法有：1.空间滤波：通过利用滤波器，对图像进行平滑或锐化处理。
常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
2.辐射校正：由于不同地表物体对电磁波的反射率不同，遥感图像中的亮度值会受到光照和传感器等因素的影响。
辐射校正可消除这些因素对图像的影响，使得不同遥感图像具有一致的亮度分布。
3.几何校正：由于遥感图像通常受到地球自转、地形起伏等因素的影响，导致图像中的地理信息不准确。
几何校正可以修正图像的位置和形状，使其与真实地理坐标一致。
二、图像分类与分割方法图像分类与分割是遥感图像处理的核心环节，旨在将遥感图像中的不同地物或地物类别进行识别和分离。
常见的分类与分割方法有：1.基于像元的分类：将遥感图像中的每个像元（图像的最小单位）分配给不同的类别。
这种方法基于每个像元的统计特征进行分类，如亮度、颜色和纹理等。
2.分层分类：将遥感图像中的类别按照层级进行分类，从粗粒度到细粒度逐步区分不同地物。
3.聚类分割：通过对遥感图像中的像元进行聚类，将具有相似特征的像元划分到同一类别。
常用的聚类算法有K-means和基于区域的分水岭算法。
4.基于边缘的分割：提取遥感图像中物体的边缘信息，并利用边缘信息对图像进行分割。
这种方法适用于物体之间边缘明显的场景。
三、变化检测技术变化检测是指通过比较不同时期的遥感图像，寻找并分析地表上发生的变化。
变化检测技术在自然灾害监测、城市规划等方面有着广泛的应用。
遥感图像处理与分析技术在测绘中的应用案例
遥感图像处理与分析技术在测绘中的应用案例现代测绘技术中，遥感图像处理与分析技术的应用已经成为一个重要的研究方向。
随着遥感技术的发展和进步，我们可以通过遥感图像获得大量的地表信息，并对地理环境进行准确的测量和分析。
本文将通过几个实际的应用案例，详细介绍遥感图像处理与分析技术在测绘中的重要性和应用。
首先，遥感图像处理与分析技术在测绘中的一个重要应用案例是地形测量。
利用遥感图像处理软件，我们可以从航拍图像或者卫星图像中获取地表的高程数据。
通过对图像进行数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的提取，可以精确地获取地面的高程信息，并生成精细的地形模型。
这些模型可以被广泛应用于城市规划、土地利用等领域，为地面工程、建筑设计等提供重要的参考依据。
其次，遥感图像处理与分析技术在测绘中的另一个重要应用案例是土地覆盖分类。
土地覆盖分类是指将遥感图像中的地表物体按照类别进行分类，以了解和研究地球表面的土地利用现状。
通过地物分类，我们可以获得土地利用的分布情况，研究土地利用变化趋势，为土地管理和决策提供科学依据。
例如，在城市规划中，土地覆盖分类可以帮助我们了解城市的绿地覆盖情况，优化城市绿化布局，改善生态环境。
此外，遥感图像处理与分析技术在测绘中还有许多其他重要的应用案例。
例如，遥感图像监测技术可以用于水域资源的监测与评估。
通过对卫星图像中的水域进行提取和分析，我们可以了解水域的分布、面积和变化，帮助水资源管理和水环境保护。
另外，遥感图像处理技术也可以应用于植被覆盖监测和灾害监测。
通过对植被指数和灾害指标的计算和分析，我们可以及时监测植被的生长状况和灾害的发生情况，为植被保护和灾害管理提供支持。
综上所述，遥感图像处理与分析技术在测绘中的应用案例丰富多样，涉及到地形测量、土地覆盖分类、水域资源监测和植被覆盖监测等多个领域。
通过遥感图像处理与分析技术，我们可以获得大量的地理信息，并对地理环境进行全面、准确的测量和分析。
遥感技术与应用-5-遥感图像处理
一、图像（Image）
遥感图像处理
第一节 有关基本概念
图像（Image）：强调通过某种技术手段（Camera Lens、Scanner）获得的视觉形象 (Picture)：侧重手工描绘的一类“画”——Painting (Pattern)：模式图案（图形、曲线等） 人们常习惯读成“图像”，从心理物理学的角度看：图和像实际是彼此分离的两个概念。
6、像元坐标变换原理 RS图像的几何变形由多种因素引起，其变化规律十分复杂，因此将RS图像的总体变形可以 看成是平移（Translation）、旋转（Rotation）、缩放（Scale）、仿射（Affine）、 偏扭（Skewness）等基本变形及更高次的基本变形的“综合作用”结果，所以它难以用一个严格 的数学方程来描述，但是这种变形规律总是有一个客观存在的变换F来实施的，只是我们 不知道F的变换形式而已。数学上，泰勒展式是逼近任意复杂变换函数的有力工具，于是 我们就考虑用“多项式”（Polynomial）来拟合（Simulation）或反演（Inversion） 这种图像变形规律。对于系统性畸变由遥感地面接收站校正，用户主要校正非系统性畸变
（6）模式识别（Pattern Recognition）
统计模式识别（光谱特征）；句法结构
模式识别（结构和基元，空间关系）；模糊模式识别（模糊数学） （7）图像理解（Understanding） 5 图像输出与可视化（Visualization） 遥感图像处理主要的内容包括： 1 图像变换 2 图像校正 3 图像增强 4 多源信息融合 Fusion 多平台、多时相遥感数据融合，遥感数据与非遥感数据融合 技术要点：数据之间的精确配准；融合模型和方法的选择；融合后效果评价。 5 遥感图像的计算机分类 遥感图像处理的意义： 1 遥感图像是人类认识地球的重要信息源 2 图像处理是人类视觉延续的重要手段，扩展了人类认识地球的能力 （如人眼无法探测的红外、微波信息，通过图像处理手段使人类可见） 3 遥感图像处理在军事侦察、资源调查、环境监测、探矿等领域有重要的应用， 关乎国计民生。 分类后各类型地物的提取。 FFT、Harr、Discrete Cosine、Wavelet 等 辐射校正、几何校正
遥感图像处理及应用
第一次作业：一、何为遥感技术，有何优势？遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判认地球环境和资源的技术。
它是60年代在航空摄影和判读的基础上随航天技术和电子计算机技术的发展而逐渐形成的综合性感测技术。
任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征。
航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感测地物目标的电磁辐射特征，并将特征记录下来，供识别和判断。
遥感技术的优势：1.探测范围大：航摄飞机高度可达10km左右；陆地卫星轨道高度达到910km左右。
一张陆地卫星图像覆盖的地面范围达到3万多平方千米，约相当于我国海南岛的面积。
我国只要600多张左右的陆地卫星图像就可以全部覆盖。
2.获取资料的速度快、周期短。
实地测绘地图，要几年、十几年甚至几十年才能重复一次；陆地卫星4、5为例，每16天可以覆盖地球一遍。
3.受地面条件限制少：不受高山、冰川、沙漠和恶劣条件的影响。
4.方法多，获取的信息量大：用不同的波段和不同的遥感仪器，取得所需的信息；不仅能利用可见光波段探测物体，而且能利用人眼看不见的紫外线、红外线和微波波段进行探测；不仅能探测地表的性质，而且可以探测到目标物的一定深度；微波波段还具有全天候工作的能力；遥感技术获取的信息量非常大，以四波段陆地卫星多光谱扫描图像为例，像元点的分辨率为79 X 57m,每一波段含有7600000 个像元，一幅标准图像包括四个波段，共有3200万个像元点。
5.用途广：遥感技术已广泛应用于农业、林业、地质、地理、海洋、水文、气象、测绘、环境保护和军事侦察等许多领域。
二、你对遥感过程是如何理解的？遥感过程可理解为系统的组织构成：被测目标的信息特征--信息的获取--信息的传输与记录--信息的处理和信息的应用。
信息主要为发射的电磁波信息,通过电磁波波谱来判断地物的波谱特征。
三、说明遥感的时间分辨率、光谱分辨率、空间分辨率等含义。
空间分辨率指像素所代表的地面范围的大小,即扫描仪的瞬时视场,或是地面物体能分辨的最小单元。
遥感图像处理与应用
遥感图像处理与应用1图像增强的目的：遥感图像增强是为了改善遥感图像的视觉效果，提高图像的可解译性，而有目的的突出遥感图像中的某些信息，削弱或去除不需要的信息的遥感图像处理方法。
根据处理空间的不同，遥感图像增强技术分成两类：空间域增强：是以对图像像元的直接处理为基础。
频率域增强：通过将空间域图像变换到频率域，并对图像频谱进行分析处理，以实现遥感图像增强。
2.图像增强的表现形式：改变图像的灰度等级，提高图像的对比度。
消除边缘和噪声，平滑图像。
突出边缘或线状地物，锐化图像。
合成彩色图像。
压缩图像数据量，突出主要信息。
3.辐射增强的特点：•针对单个独立的像素值的运算，是一种单点运算，在对图像上某个像素进行处理的时候，不与该像素的邻域像素发生联系，因此不改变图像内部各像素之间的空间结构。
•对多波段图像处理只能是单个波段独立进行•对一幅图像来讲，并不能增强图像中所有像元的对比度，只能是牺牲一部分像元的对比度换来另一部分像元的对比度提高。
4.辐射增强方法：LUT拉伸法；直方图增强法，直方图均衡化，直方图匹配。
5.查找表拉伸(LUT Stretch)：查找表拉伸是遥感图像对比度拉伸的总和，是通过修改图像查找表使图像像元值发生变化。
可以根据对查找表的定义实现线性拉伸、分段线性拉伸和非线性拉伸等处理。
步骤一、在ERDAS图标面板菜单条，单击Main | Image Interpreter | Radiometric Enhancement LUT Stretch命令，打开LUT Stretch对话框。
或者在ERDAS图标面板工具条，单击Interpreter图标Radiometric Enhancement | LUTStretch命令，打开LUT Stretch对话框。
步骤二，在LUT Stretch对话框中，需要设置下列参数(1)确定输入文件(Input File)为mobbay.img。
(2)定义输出文件(Output File)为stretch.img。
测绘技术中的遥感图像处理与分类
测绘技术中的遥感图像处理与分类随着科技的不断进步，遥感技术在测绘领域中的应用越来越广泛。
遥感图像处理与分类作为遥感技术的重要组成部分，对于提取图像中的信息以及实现自动化测绘具有重要的意义。
本文将以测绘技术中的遥感图像处理与分类为主题，分别从遥感图像处理和遥感图像分类两方面进行探讨。
一、遥感图像处理遥感图像处理是指利用计算机和数字图像处理技术对遥感图像进行预处理、增强和解译的过程。
首先，遥感图像预处理对图像的辐射校正、几何纠正和噪声去除等进行处理，以提高图像质量和准确性。
其次，遥感图像增强通过图像增强算法对图像进行增强，以增强目标在图像中的可见性。
最后，遥感图像解译通过图像解译算法对图像进行解译，提取出感兴趣的地物信息。
在遥感图像处理过程中，高效的算法和技术对于提高处理速度和准确度至关重要。
例如，辐射校正常利用大气模型对图像进行校正，消除大气的干扰，以准确反映地表的辐射情况。
而几何校正则针对由于拍摄角度和相机成像引起的几何畸变进行校正，保证图像的几何正确性。
此外，噪声去除技术能够使图像更清晰，减少干扰信息，提高图像的信噪比。
此外，在图像增强方面，各种滤波、锐化和直方图均衡等算法都能够对图像进行增强，使图像细节更加突出，提高图像的可视性和识别率。
在图像解译方面，目标检测、分类和实时定位等技术则为图像解译提供了有力的支持，实现对地物信息的提取和识别。
二、遥感图像分类遥感图像分类是指利用遥感图像中的各种特征信息对图像进行分类和识别的过程。
遥感图像分类一直是遥感技术中的重要研究方向之一。
通过遥感图像分类，可以将图像中的各种地物进行划分和分类，为测绘工作提供准确的地物信息。
遥感图像分类主要基于图像的特征信息进行。
通常，可以利用图像中的色彩、纹理、形状等特征来进行分类。
其中，色彩特征是一种基本特征，可以通过图像分析和颜色直方图提取进行分类。
纹理特征则是指地物的纹理变化情况，可以通过局部二值模式和纹理特征提取等方法进行分类。
遥感图像分类与测绘应用的技术要点和操作流程
遥感图像分类与测绘应用的技术要点和操作流程遥感技术的发展使得遥感图像分类和测绘应用成为现代测绘领域的重要技术手段。
本文将从技术要点和操作流程两个方面介绍遥感图像分类与测绘应用的关键内容。
一、技术要点1. 遥感图像的预处理遥感图像的预处理是进行图像分类和测绘应用的前提。
预处理包括图像去噪、辐射校正、大气校正以及几何校正等步骤。
其中，辐射校正和大气校正是必不可少的，以确保图像的准确性和一致性。
大气校正可以将图像中的大气干扰进行校正，辐射校正可以提高图像的灰度级，减少图像的噪声。
2. 特征提取与选择特征提取是遥感图像分类和测绘应用的重要步骤。
特征提取的目的是将原始图像转化为可以进行分类和测绘的特征向量。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
特征选择是在特征提取的基础上，通过选择最具代表性的特征，减少数据维度，提高分类和测绘的效果。
3. 分类算法与模型分类算法是遥感图像分类和测绘应用中的核心技术内容。
常见的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林和深度学习等。
对于不同的遥感图像任务，可以选择适当的分类算法进行应用。
模型的选择和训练是分类算法的关键步骤，通过合理选择和训练模型，可以提高分类和测绘的准确性和效率。
4. 精度评价与结果验证精度评价和结果验证是遥感图像分类和测绘应用的重要环节。
通过对分类和测绘结果的精度进行评价和验证，可以判断分类和测绘的准确性和可靠性。
常用的精度评价指标包括准确度、召回率、精确度和F1值等。
结果验证可以通过野外调查和实地验证等手段进行。
二、操作流程1. 数据搜集与选择在进行遥感图像分类和测绘应用之前，首先需要搜集和选择需要的数据。
数据可以从遥感卫星、无人机、航空摄影等渠道获得。
同时，需要考虑数据的时空分辨率、波段和质量等因素，以满足具体的应用需求。
2. 遥感图像的预处理获得数据后，需要进行图像的预处理。
首先进行辐射校正和大气校正，然后进行几何校正和图像去噪等处理，以保证图像的质量和可用性。
遥感图像处理与分析技术
遥感图像处理与分析技术在当今数字化时代，遥感技术在地理信息系统领域得到了广泛的应用。
利用遥感图像获取信息，可以帮助我们更好地了解地球上的各种自然环境，从而深入了解生态环境，并有助于环保工作的开展。
在遥感图像处理与分析技术方面，有许多重要的知识点需要掌握。
首先，遥感图像处理技术是遥感图像分析中最主要的一个环节。
遥感图像处理技术可以帮助我们消除无关信息，以便获得最精确的地理信息。
在处理遥感图像时，需要消除一些误差，例如大气扰动、地面阴影和地形效应。
要实现这一目标，可以使用不同的处理方法，例如拉普拉斯滤波、中值滤波、高斯滤波和 Sobel 算子等。
这些方法可以帮助我们更好地处理遥感图像，使其更贴合真实情况。
除了处理方法，影像配准也是遥感图像处理技术中的一个重要环节。
影像配准可以消除因拍摄条件等原因产生的误差，例如扭曲变形、影像旋转和图像缩放，以更准确地匹配数据。
影像配准是遥感图像处理中的重要步骤，可以确保数据的准确性和可靠性。
其次，遥感图像分析技术也是遥感图像处理的一个重要环节。
图像分析技术可以帮助我们提取出更多的信息。
例如，在遥感图像分析中，可以利用目标分类方法对遥感图像进行自动分类，以获得更多的地理信息。
目标分类方法包括基于像元、基于物体和基于混合的特征提取等技术。
这些技术可以帮助我们更好地理解遥感图像，提取出更多的信息。
此外，还可以利用遥感数据进行图像处理和分析。
遥感数据可以帮助我们确定地面热量分布、土地覆盖、全球变化和水资源。
利用遥感技术和地理信息系统技术，可以对这些数据进行处理和分析。
例如，在环保工作中，可以将遥感图像与实地监测数据结合，以便更好地防止环境破坏。
最后，对遥感图像处理与分析技术进行学习和实践可以让我们更好地理解地球和环境。
此外，遥感数据也可以用于其他领域，例如农业、林业、水资源管理和城市规划等方面。
更好地了解并处理遥感图像信息，可以大大优化相关领域的业务流程和效率。
总之，遥感图像处理与分析技术发挥着越来越重要的作用，不断帮助我们更好地了解和保护地球。
掌握遥感图像处理技术在测绘技术中的遥感制图方法
掌握遥感图像处理技术在测绘技术中的遥感制图方法遥感图像处理技术在测绘技术中的遥感制图方法遥感技术是一种通过卫星、航空摄影等手段获取地表信息的技术。
在测绘领域中，遥感图像处理技术被广泛应用于遥感制图方法中，以提供高精度、高分辨率的地图数据。
本文将从遥感图像获取、预处理、分类和制图等方面，探讨遥感图像处理技术在测绘技术中的应用。
一、遥感图像获取遥感图像获取是遥感制图的首要步骤。
它涉及到遥感数据的选取和获取方式的选择。
在选择遥感数据时，我们需要考虑到数据的分辨率、波段、时间和空间等因素。
分辨率决定了图像的清晰度，波段则决定了我们可以观察到的地物类型。
时间和空间分辨力度则决定了我们观察地表现象的时空变化能力。
因此，根据具体的测绘任务需求，我们需要选择适当的遥感数据。
遥感图像的获取方式主要有两种：卫星遥感和航空摄影。
卫星遥感是通过卫星对地球进行常规或特定区域的观测，获取遥感数据。
而航空摄影则是通过飞机或无人机携带遥感传感器，对地面进行高空拍摄。
卫星遥感具有广覆盖区域的特点，适用于大范围的测绘任务；而航空摄影则具有高分辨率和高灵活性的特点，适用于精细测绘任务。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是对原始遥感图像进行校正和增强处理，以提高图像质量和准确性。
常见的预处理方法包括几何校正、辐射校正和大气校正。
几何校正是将遥感图像的地理坐标与地球坐标系统进行一致化，以纠正图像的形变和偏差。
几何校正通常通过地面控制点来实现，利用空间物体在图像与地形模型中的对应关系，进行数学模型的建立和参数估计。
这样可以使图像的位置、角度和比例关系恢复到真实的地理尺度，从而提高遥感图像的精确性。
辐射校正是将遥感图像的数字值转换成反射率或辐射亮度，以消除图像在获取过程中受到的辐射照射和大气散射的影响。
辐射校正的目的是使不同时间、不同条件下获取的遥感图像具备可比性，以便进行地表特征的比较和分析。
大气校正是对遥感图像中存在的大气干扰进行去除或抑制。
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减少数据存储量；降低数据率以减少带宽；便于特征抽取，为识别做准备。
（6）模式识别（Pattern Recognition） 统计模式识别（光谱特征）；句法结构 模式识别（结构和基元，空间关系）；模糊模式识别（模糊数学）
这种能量分布在空间和时间上都是连续的，并与地物目标的平面坐标（x y）， 电磁波波长（λ）和成像时间(t)等因素有关。所以从数学角度看，图像的物理过程 可以表达为： I=f(x,y, λ,t) 其中：I代表光强度（Intensity）
图像：是人们对客观景象、事物以及人们的思维、想象的真实记载和表达。 二、模拟图像（Analog Image）与数字图像（Digital Image） 1 模拟图像：是人眼或光学相机（Optical Camera）所探测到的灰度或色彩连续变化
f(1,0)
F(X,Y) f(2,0)
f(1,1) f(2,1)
f(1,2)
f(1,N1)
f(2,2) f(2,N1)
f(N1,0) f(N1,1) f(N1,2) f(N1,N1)
这就是数字图像的数据结构，它表达一幅N×N大小的数字图像，它是我们研究的重点。
三、图像处理的含义
图像工程根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个层次：图像处理、图像量测和 图像理解，三者相互区别又紧密联系，有机结合构成图像工程。 1 图像处理（Processing）：着重强调在图像之间进行的变换。人们常用图像处理泛指 各种图像技术，但狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果 并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输 通路的要求。是在图像像元级上进行的低层次操作，处理的数据量非常大
2 图像量测（Measurement）：是在图像进行分割（Segmentation）的基础上，对图像 中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得他们的客观信息（面积、长度、重心、扁率 分形维等）从而建立对图像的描述。图像处理输入的是图像，处理后输出的还是图像。 图像量测输入的是图像，而输出的是对目标特征测量的结果，或是基于测量的符号表示， 它们描述了图像中目标的特点和性质。这方面派生出了一门技术：数字摄影测量（DPS -Digital Photography Survey） 数字摄影测量学（Digital Photogrammetry） 3 图像理解（Understanding）：重点是在图像量测的基础上，进一步研究图像中各目标 的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容的理解以及对原来地面客观地物、 场景的解译，从而指导和规划行动。这一层次最显著的特点在于：输入的是图像，输出 的是对图像的内容性质的描述，以及相互关系及规律的把握。它是图像处理的最高层次。
上述三者的区别和联系可表达如下：
四、图像处理的主要内容 1 图像获取（Acquisition）研究图像获取的手段及传感器 2 图像存储（Storage）主要研究图像数据的压缩编码、图像存储格式及图像数据库技术 3 图像传输（Transmission）主要解决图像数据占用带宽问题，系统内部传输和网络传输。 4 图像处理（Processing） （1）几何操作（Geometric Operation） 主要包括图像的几何校正、图像放大、缩小、
平移、旋转，多图像间配准，周长、面积、重心的计算等内容。 （2）图像增强（Enhancement）
a 单一图像变换 线性拉伸、非线性变换等，平滑和锐化操作、直方图均衡化等 b 多图像的变换 主成分变换、缨帽变换、植被指数、小波变换等 c 图像彩色增强 真彩色、假彩色和伪彩色等 （3）图像复原（Restoration）去干扰和模糊，恢复图像的本来面目。
完成上述模数转换（A/D）的硬件常用的是扫描仪（Scanner）、数码相机 （Digital Camera）等，其核心部件就是物理元件CCD(Charge Coupled Device，
电荷耦合器件)。
从本质上看，数字图像就是一个二维的数字矩阵，记录每个像元的行号、列号和属性值。
f(0,0) f(0,1) f(0,2) f(0,N1)
的景象，因此连续（continuity）是其基本特点，计算机无法直接读取和处理。 2 数字图像：是将连续的模拟图像沿x、y方向分别以Δx、Δy的间隔进行分割 （离散化采样，Discrete Sampling）得到同样大小的栅格（称为像元-Pixel），然后 对每一像元点进行亮度赋值（量化，Quantification），这样就得到了一幅离散的 数字图像，计算机就能方便的读取并进行处理。
第五章 遥感图像处理
第一节 有关基本概念
一、图像（mera Lens、Scanner）获得的视觉形象
(Picture)：侧重手工描绘的一类“画”——Painting (Pattern)：模式图案（图形、曲线等） 人们常习惯读成“图像”，从心理物理学的角度看：图和像实际是彼此分离的两个概念。
（7）图像理解（Understanding） 5 图像输出与可视化（Visualization） 遥感图像处理主要的内容包括： 1 图像变换 FFT、Harr、Discrete Cosine、Wavelet 等 2 图像校正 辐射校正、几何校正 3 图像增强 4 多源信息融合 Fusion 多平台、多时相遥感数据融合，遥感数据与非遥感数据融合
图—指目标物辐射的电磁波性质和强度的真实表达，因此是由目标地物的性质所决定的。
因此它是一种“客观的”物理过程和现象。
像—人眼检测到来自目标的电磁波信号后（当然有的电磁波信号人眼无法检测，
如红外、微波等），视觉刺激通过视神经传入大脑后所引起的心理感觉，他是“主观的” 同样一片绿地，不同的人看到后会有不同的心理感受，同一个人在不同的时间感觉也不 一样。正因为像具有“主观的特点”，因此它能独立于图而单独存在。（此时，在你脑海里 有家乡的模样（像），尽管此时并没有家乡的电磁波进入你的眼睛） 从上述讨论可知，图像的实质：就是一幅反映地物目标电磁波辐射特性的能量分布图以及 由此所引起的主观心理感受。