遥感数字图像处理应用软件系统共15页文档
数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用
数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用摘要：数字图像处理技术是一种广泛应用于遥感图像分析的技术。
本文将介绍数字图像处理技术在遥感图像分析中的主要应用，并讨论其在地表覆盖分类、目标检测与提取、图像增强以及变化检测等方面的优势和应用案例。
数字图像处理技术的应用使得遥感图像的分析和解释更加准确和高效。
1. 引言遥感技术以其高效、大范围的特点在资源调查、环境监测等领域得到了广泛的应用。
而遥感图像的处理和解释对于遥感技术的进一步发展至关重要。
数字图像处理技术作为一种强大的工具，能够提供一系列对遥感图像进行分析和处理的方法。
本文将针对数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用进行讨论和分析。
2. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感图像处理中一个重要的任务。
数字图像处理技术可以通过灰度直方图均衡、滤波、边缘检测等方法对遥感图像进行预处理，从而更好地进行地表覆盖分类。
同时，数字图像处理技术还可以通过图像分割、特征提取等方法进行对象识别，并将其标记为不同的地表覆盖类型。
这种技术应用可以有效地提高地表覆盖分类的准确性和效率。
3. 目标检测与提取在遥感图像分析中，目标检测与提取是一项重要的任务。
数字图像处理技术可以通过边缘检测、形态学分析、图像分割等方法，将感兴趣的目标从遥感图像中提取出来。
这种应用可以帮助遥感分析师快速发现目标并进行进一步的分析和解读，提高遥感图像的解释效果。
4. 图像增强图像增强是数字图像处理技术在遥感图像分析中的另一个重要应用。
遥感图像由于采集和传输过程中的种种因素，可能存在噪声、模糊等问题。
数字图像处理技术可以通过滤波、增强对比度、色彩平衡等方法对遥感图像进行增强，提高图像的视觉质量和可解释性。
5. 变化检测变化检测是利用遥感图像进行地表变化监测和分析的一项重要任务。
数字图像处理技术可以通过对比两幅遥感图像的像素值、纹理特征、形状等信息进行分析，检测地图变化的位置和类型。
这种应用可以帮助决策者及时了解地表变化情况，制定相应的决策措施。
遥感数字图像处理资料
第一章绪论1．遥感、遥感过程遥感：一种在远离目标，不与目标直接接触的情况下，通过传感器获取其特征信息，并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术。
遥感过程：指遥感信息的获取、传输、处理，以及分析判读和应用的全过程。
2．遥感数字图像——以数字的形式存储的、离散的、适合于计算机处理的影像数据。
——数字图像的特点：（1）表现为二维阵列（网格），属于不可见图像（2）数字化、离散化（空间离散、亮度离散）3．遥感数字图像处理系统遥感数字图像处理：利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，以求达到预期目的的技术。
主要技术过程：遥感图像输入存储——〉增强——〉校正——〉解译遥感图像的数字化：指光学图像（物理图像）到数字图像的转换过程，包括采样和量化两个过程。
采样——将空间上连续的图像变换为离散的点的操作量化——将测量的灰度值用一个整数表示遥感图像的数据量估算：4．遥感数字图像的基本特点：（1）便于计算机处理和分析（2）信息损失少（3）图像抽象性强（4）图像保存方便遥感数字图像处理的特点：（1）图像信息损失小，处理精度高（2）抽象性强，再现性好（3）通用性强，灵活性高第三章遥感图像及其特征1．遥感图像的模型：可以表示为目标发射辐射量和反射辐射量之和。
2．遥感数字图像可以用多维空间来描述遥感图像空间：描述多波段遥感影像中的像素亮度值的空间分布的三维离散空间。
（行坐标X、列坐标Y、波段Z；坐标系内的每一个点代表一个像元亮度值）多光谱空间：N维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。
3．遥感图像的信息内容——包括波谱信息、空间信息、时间信息三个方面。
（1）波谱信息：指遥感图像上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异。
（2）空间信息：通过图像亮度值在空间上的变化反映出来的信息。
一般包括空间频率信息，边缘和线性信息、结构或纹理信息以及几何信息等。
（3）时间信息：指不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异。
遥感数字图像处理的应用软件系统
A.-2 遥感数字图像处理的应用软件系统
RS Digital Image Processing Software
2) ENVI简介
ENVI（The ENvironment For Visualizing
Images）是由美国 Better Solutions Consulting Limited Liability Company公司开发的一套功能
A.-2 遥感数字图像处理的应用软件系统
RS Digital Image Processing Software
4 应用软件简介 （ Application Software Introduction）
1) ERDAS IMAGINE
2）ENVI
3）PCI
ENVI、PCI、ERDAS遥感专业书籍
ENVI、PCI、ERDAS遥感专业书籍
A.-2 遥感数字图像处理的应用软件系统
RS Digital Image Processing Software
1) ERDAS简介
ERDAS的系统特点 –别具特色的栅格地理信息系统
具有关于GIS专题的迭加、复合、搜索、分 析等诸多功能，GISMO语言，方便易用。
–包含了图像处理领域内诸多最新的算法
齐全的遥感图像处理系统，是处理分析并显示多 光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
A.-2 遥感数字图像处理的应用软件系统
RS Digital Image Processing Software
2) ENVI简介
ENVI的设计思想
ENVI是完全由 IDL（Interactive Data Language） 写成。ENVI的许多特性与IDL语言的特性紧密相关。 IDL是一个用于交互式数据分析和数据可视化的完整计算 环境。将大量数学设计分析和图形显示技术与功能强大 的面向数组的结构化语言结合在一起。由于IDL的开放性， 用户可以很容易的进行二次开发，方便灵活，可扩展性 强。ENVI在图像处理中是基于波段的，当多个文件被同 时打开时，用户可以选择不同文件中的多个波段同时进 行处理，直观且功能强大。ENVI的主菜单和交互式菜单 已经标准化，直观方便，符合用户习惯。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理第一章1.图像是对客观对象一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。
根据人眼的视觉可视性将图像分为可见图像和不可见图像。
按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，将图像分为数字图像和模拟图像。
2数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。
数字图像最基本的单位是像素。
3遥感数字图像是数字形式的遥感图像。
4遥感数字图像处理，是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。
主要内容：（1）图像增强：灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换、K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声，增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读（2）图像校正（3）信息提取5遥感数字图像处理系统：硬件系统（计算机、数字化设备、大容量存储设备、显示器和输出设备、操作台）、软件系统（ERDAS IMAGING最突出的特色是专家模拟系统、可视化建模工具以及与ArcGIS软件的高度集成、ENVI 最突出的特色是具有丰富的高光谱数据处理工具和内嵌的IDL开发语言、PCI Geomatica最特出的特色是功能丰富的工具箱和建模系统、ER Mapper遥感图像处理系统最大特点是基于算法的图像处理）6遥感基本知识：物理学、地学、数学、信息理论、计算机技术和地理信息系统第二章1遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程2遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感实验、信息获取、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
3传感器是收集和记录电磁辐射能量信息的装置。
按工作方式分为被动、主动方式，按数据的记录方式，分为成像和非成像方式。
4摄影成像：传感器主要是摄影机，在快门打开的一瞬间几乎同时收集目标上所有的反射光，聚焦到胶片上成为衣服影响，并记录下来。
遥感数字图像处理(ERDAS)
• 色彩变换（RGB-IHS）
– 将图像从红绿蓝彩色空间转换到以亮度、色度、 饱和度为定位参数的彩色空间，以便使图像颜 色与人眼看到的更接近。
• 指数计算
– 应用一定的数学方法，将遥感图像中不同波段 的灰度值进行各种组合运算，计算反映矿物及 植被等的常用比率和指数（植被指数，裸露指 数等）
傅立叶变换
植被指数： 水体指数： 建筑指数：
专题制图输出
根据工作需要和制图区域的地别特点，进行地图四面的整体设计，设计内 容也括图幅大小尺寸、图面布置方式、地图比例尺、图名及图例说明等； 需要淮备专题制图输出的数据层，也就是要在窗口中打开有关的图像或图 形文件； 启动地图编辑器，正式开始制作专题地图； 确走地图的内图框，同时确定输出地图所也含的实际区域范围，生成基本 的的制图输出图面内容： 在主要图面内容周围，放置图廓线、格网线、坐标注记，以及图名、图例、 比例尺、指北针等图廓外要素； 设首打印机，打印输出地图。
20 20
250/500/1000
产品
蓝
绿
红
近红外
短波红外
中波红外
热红外
全色
Landsat-7
1
1
1
1
2
1
1
Landsat-5
1
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1
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Spot-4
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Spot-5
1
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QuickBird
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1
1
1
Modis
36
产品
多光谱数据
PAN数据
备注
全景范围
SPOT-2/4
数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用
数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用引言：随着遥感技术的快速发展，数字图像处理技术逐渐成为遥感信息分析中的核心应用之一。
数字图像处理技术可以对遥感图像进行预处理、特征提取、分类与分析，为遥感信息分析和应用提供基础支撑。
本文将详细介绍数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用，包括图像预处理、特征提取与选择、遥感图像分类等方面。
1. 图像预处理图像预处理是数字图像处理技术在遥感信息分析中的首要步骤。
遥感图像通常受到大气、云层、阳光等因素的影响，会产生噪声、辐射校正问题、几何畸变等。
数字图像处理技术可以通过增强对比度、减少噪声、去除云层和阴影等操作来改善图像质量。
常见的图像预处理方法包括直方图均衡化、滤波、去噪、几何校正等。
通过图像预处理，可以提高遥感图像的质量，为后续的特征提取和分类分析打下基础。
2. 特征提取与选择特征提取与选择是遥感信息分析中的重要环节，也是数字图像处理技术的核心任务之一。
遥感图像中包含大量的地物信息，如植被、水体、建筑等，通过提取和选择适当的特征，可以有效地描述这些地物的属性。
数字图像处理技术可以通过色彩模型转换、边缘检测、纹理分析等方法，提取出表征地物的特征。
此外，特征选择也是必要的，可以通过特征选择算法来筛选出最具有分类能力的特征子集，以降低计算复杂性和提高分类精度。
3. 遥感图像分类遥感图像分类是数字图像处理技术在遥感信息分析中的重要应用之一。
遥感图像分类的目标是将遥感图像中的像素划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
数字图像处理技术可以通过机器学习算法、人工神经网络等方法来进行图像分类。
常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。
通过遥感图像分类，可以实现对遥感图像的自动解译，方便地获取地物信息和变化状况，为资源管理、环境监测等领域提供支持。
4. 图像变化检测图像变化检测是数字图像处理技术在遥感信息分析中的另一个重要应用。
遥感图像序列能够提供不同时间点的地物信息，通过比较不同时间点的遥感图像，可以检测到地物的变化情况，如植被生长、建筑物拆除等。
数字图像处理技术在遥感中的应用教程
数字图像处理技术在遥感中的应用教程数字图像处理技术的发展为遥感技术的应用带来了重大的变革。
遥感技术使用传感器收集地球表面的电磁波辐射，并通过数字图像处理技术对这些数据进行分析和解释。
本篇文章将为您介绍数字图像处理技术在遥感中的应用，帮助您了解如何处理和分析遥感图像数据。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列操作和处理的过程。
它包括图像增强、图像恢复、图像压缩以及图像分割等多个步骤。
在遥感中，数字图像处理技术能够从遥感图像数据中提取有用的信息，并为地理信息系统（GIS）和环境研究等领域提供支持。
二、数字图像处理在遥感中的应用1. 遥感图像的预处理遥感图像的预处理是数字图像处理的第一步，它涉及到去除图像中的噪声、减小不完美场景的影响以及校正图像的几何和辐射特性。
常见的预处理技术包括辐射校正、几何纠正和大气校正。
通过这些处理，我们可以得到质量更高的遥感图像，为后续的图像分析提供更准确的数据基础。
2. 遥感图像的增强与恢复遥感图像可能受到云、雾、阴影等因素的影响，导致图像质量下降。
数字图像处理技术可以应用于遥感图像的增强和恢复，例如去除云、雾和阴影，提升图像的清晰度和可视性。
这对于遥感图像的后续分析和解释非常重要。
3. 遥感图像的分类与分割遥感图像的分类和分割是遥感图像处理的核心任务之一。
数字图像处理技术能够将遥感图像中的不同地物分类，并提取出感兴趣区域。
这些区域可以用于土地利用和覆盖分类、城市规划、灾害监测等应用。
常见的分类和分割方法包括基于像素的分类、基于目标的分类以及利用深度学习技术进行图像分割。
4. 遥感图像的变换与特征提取图像变换和特征提取是数字图像处理在遥感中的另一个重要应用。
例如，傅里叶变换可以将图像从空域转换为频域，用于图像的频谱分析和滤波。
此外，小波变换、主成分分析等方法也常用于遥感图像的特征提取，以提取出地物的重要特征并进行进一步分析。
5. 遥感图像的目标检测与识别数字图像处理技术在遥感图像的目标检测和识别中起着重要作用。
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程 第一章 概论
1. 遥感数字图像：数字形式的遥感图像。(P1，第六段) 2. 遥感数字图像处理的主要内容：(P2，第七段) ① 图像增强： 其目的是增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息， 其方法主要包括： 灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换、缨帽变换、代数运算、图像融合等； ② 图像校正：其目的是对传感器或环境造成的模糊、噪声、几何失真等进行校正，其主 要方法是辐射校正和几何校正； ③ 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，从校正后的遥感图像中提取各种有用的地 物信息，主要包括图像分割、监督分类、非监督分类等，处理结果为分类专题图。 3. 遥感数字图像处理系统：硬件系统和软件系统。(P3，第五段) 4. 数字图像处理存在的两种观点：(P7，第三段) ① 离散方法的观点：即一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使 用离散方法进行图像处理才是合理的，与其对应的概念为空间域； ② 连续方法的观点：即图像具有连续性，可用连续的数学形式表达，与其对应的概念为 频率域。
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小恺工作室•遥感数字图像处理教程
② HDF（Hierarchy Data Format） ：其构成包括一个头文件、一个或多个描述块、若干个数据 对象。优势：可移植性强；超文本；自我描述性；可扩展性。 ③ TIFF：扩展性好，移植方便，可改性强。 ④ GeoTIFF：在 TIFF 可扩展性的基础之上，添加了一系列的地理信息标签，来描述卫星成 像系统、航空摄影、地图信息、DEM 等。 12. 图像文件的大小计算(单位： 字节)： 行数×列数×单个像素字节数×波段数×辅助参数。 (P35， 第五段)
第四章 图像的显示和拉伸
1. 颜色模型：RGB 颜色模型、CMY 颜色模型、YIQ 颜色模型、HIS 颜色模型。(P61，第三 段) 其中 CMK 模型主要用于打印。 2. 图像的彩色合成：包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟真彩色合成。(P67， 第五段) ① 伪彩色合成：把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，然后进行 彩色图像显示的方法，其转换可通过密度分割的方法实现。 ② 真彩色合成：用红绿蓝波长或近似波长合成的、图像显示效果与真彩色近似的合成方式。 ③ 假彩色合成：从多个波段中任意选择 3 个波段（不能与真彩色合成波段相同） ，分别赋予 红绿蓝 3 种原色，其图像的显示效果与真彩色不同。 ④ 模拟真彩色合成：由于蓝光易受气溶胶的影响，有些传感器舍弃了蓝波段，而是通过某种 形式的运算得到模拟的红绿蓝三个通道，从而产生类似于真彩色的图像。 3. 图像拉伸：以波段为处理对象，通过处理波段中单个像素值来实现增强的效果。图像拉伸 的方法包括线性拉伸(全域线性拉伸和分段线性拉伸)和非线性拉伸(指数拉伸、对数拉伸)，图 像直方图是选择拉伸具体方法的基本依据。(P75，第四段) 4. 直方图均衡化： 对原始图像的像素灰度做某种映射变换， 使改变后图像灰度的概率密度(即
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理1. 概述遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据，如航空影像、卫星影像等，进行数字化处理和分析的过程。
遥感数字图像处理在地理信息系统（GIS）领域有着广泛的应用，能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息，为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。
2. 遥感数字图像处理的步骤遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤：2.1 数据获取数据获取是遥感数字图像处理的第一步，通过卫星、航拍等遥感设备获取地理信息数据。
这些数据以数字图像的形式存在，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。
2.2 数据预处理数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影，以及纠正图像的几何和辐射畸变。
常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
2.3 图像增强图像增强是为了使图像更加清晰，突出地物的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.4 特征提取特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征，以便进行后续的分类和识别。
常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。
2.5 图像分类图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。
常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。
2.6 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
2.7 地物提取地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。
常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。
2.8 结果评价结果评价是对处理结果进行准确性和可靠性的评估。
常用的结果评价方法包括混淆矩阵、精度评定、误差矩阵等。
3. 遥感数字图像处理的应用遥感数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下几个方面：3.1 环境监测遥感数字图像处理可以用于环境监测，如水质监测、土壤污染监测等。
通过遥感图像，可以获取水体和土地的信息，分析水质和土壤的污染程度。
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。
遥感图像处理及应用
遥感图像处理及应用近年来，随着科技的日新月异，遥感技术在各行各业的应用中越来越广泛。
遥感图像处理是遥感技术应用的重要领域之一，它通过有效的遥感图像处理方法，将遥感获取的信息转换成数字图像或其他形式的数据，进行分析、处理和解释。
在农业、地质、城市规划、环境监测、车辆导航等领域的应用中，遥感图像处理发挥着不可替代的作用。
遥感图像处理的研究内容可以分为以下几个方面：一、图像增强和滤波图像增强是指对图像进行空域或频域处理，改善图像质量的过程。
滤波是通过对图像进行平滑或锐化等操作，提取图像中的特定信息。
图像处理中，常用的增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化等。
在滤波方面，中值滤波、高斯滤波等常用方法，在不同的应用场景中发挥着重要的作用。
二、图像分类和分割图像分类和分割是遥感图像处理的一个重要研究方向。
图像分类指对图像进行分类，将不同类别的物体区分开来，常用的方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
图像分割是将图像分成多个不同的块，以方便对每个块进行分别处理，常用的方法有边缘检测法、区域生长法、水平线法等。
三、信息提取和分析遥感图像处理的最终目的是提取其中有用的信息，以达到特定的应用目的。
这些信息可以是建筑物的高度、土地利用情况、植被状况等。
在这方面的研究中，包括计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等领域。
应用：遥感图像处理在各个领域的应用也越来越广泛。
在农业生产中，通过利用可见光和红外线等多种遥感数据，对土地作物覆盖、土地干旱程度、土地环境等进行划分和评估。
例如，在南繁所的科研团队，通过采用多光谱遥感图像处理技术，对南繁到处传说的榴莲黑心病因素进行搜寻和筛选，为解决榴莲黑心病提供了重要的科学依据。
在城市规划中，遥感图像处理可用来检测城市用地利用现状，以及预测城市未来的扩张趋势，从而更好地安排和规划城市的建设。
在环境监测中，遥感图像处理可用来对不同环境中的污染源进行检测，如空气污染、水污染、土壤污染等，进而诊断污染问题，从而采取预防和控制措施。
遥感图像处理
3.2 遥感图像的数字表示
1 图像的矩阵表示——灰度图像
☞ 像素值为量化的灰度值 ☞ 对于8位量化而言，灰度值0表示黑色，128表示 灰色，255表示白色。
3.2 遥感图像的数字表示
1 图像的矩阵表示——彩色图像
☞ 每个像素由红、绿、蓝三原色构成 ☞ R、G、B由不同的灰度级分别描述
3.2 遥感图像的数字表示
☞ 卷积计算的思路 ① 选定一卷积模板（窗口） ② 从待处理图像左上角开始，图像与模板像元 亮度值对应乘加，所得新值放入窗口中心位置 ③ 窗口右移一个像元后做同样运算 ④ 按从左到右从上到下的顺序，遍列生成新图 ☞ 图像边缘处理方法 ① 补 0值 ② 对称原则图像中取值 ③ 保留原值不参与计算
3.5 窗口、卷积与滤波
3 滤波
☞ 广义
从含有干扰的接受信号中提取有用的信号。
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
二、元数据
http://glcf.umiacs. /data/
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
三、通用遥感图像的数据格式
☞ 多波段遥感图像3种最基本的通用记录格式 （1）BSQ格式 （2）BIL格式 （3）BIP格式
四、特殊遥感图像数据格式
☞ .dat格式 ☞ .hdf格式 ☞ .TIFF格式/.GeoTIFF格式
遥感图像处理与应用
第1章 概论
主要内容：
☞ 1.1 图像与遥感数字图像
☞ 1.2 遥感数字图像处理
☞ 1.3 数字图像处理的发展
☞ 1.4 基础理论与基本知识要求
1.1 图像与遥感数字图像
一、图像与数字图像
1 图像的定义
☞ 图像是对客观对象的一种相似性的描述和写真，它包含了 被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。 （《数字图像处理》，冈萨雷斯，2003） ☞ 图像（Image）是通过镜头等设备得到的视觉形象。是以 某一技术手段再现于二维画面上的视觉信息。
遥感数字图像处理软件介绍
ENVI介绍1.简介：ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。
它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。
它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。
ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。
ENVI的背景创建于1977年的RSI（现为Exelis Visual Information Solutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITT Visual Information Solutions的用户数超过200,000，遍布于80个国家与地区。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITT Visual Information Solutions公司。
ENVI和IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
2007年6月，ESRI公司和ITT Visual Information Solutions公司宣布两者的商务合作计划。
“与ITT Visual Information Solutions这样的行业领导者合作，对ArcGIS 地理信息系统平台进行功能拓展，可以大大地扩展和提高用户的影像处理能力。
”ENVI的优势ENVI具有以下几个优势：1.先进、可靠的影像分析工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的价值。
2.专业的光谱分析——高光谱分析一直处于世界领先地位。
遥感数据的图像处理与应用
遥感数据的图像处理与应用遥感技术是通过利用卫星、飞机等遥感平台获取地表信息，进行信息处理、分析和应用的一种技术。
遥感数据的图像处理是其中的重要部分，可以为后续的遥感应用提供更加精确和可靠的数据支持。
本文将从遥感数据的获取、图像处理的方法和遥感数据的应用三个方面，介绍遥感数据的图像处理与应用的相关内容。
一、遥感数据的获取遥感数据的获取是遥感技术的前提，而卫星、飞机是获取遥感数据的主要平台。
目前，国内外的遥感数据主要来源于美国、法国、加拿大、德国、日本等国家和地区的卫星。
这些卫星涵盖了大部分的地球表面，可以提供高分辨率的遥感数据。
另外，一些自主研发的卫星和无人机等遥感平台也能够获取遥感数据。
遥感数据的获取一般分为两种方式，即主动传感和被动传感。
主动传感是指利用雷达、激光等设备向地面发射能量，利用接收到的回波数据获取地面信息；被动传感是指利用卫星等设备接收地面某一波段的辐射能量，根据反射或辐射能量的强度、频率、偏振等特征判断地表的属性和变化情况。
二、图像处理的方法遥感数据的图像处理是指对遥感数据进行处理和分析，以提取和解释地表信息的一系列方法。
其中，数字图像处理技术是遥感图像处理的核心技术，包括图像增强、分类、变换等。
下面分别介绍一些常用的图像处理方法。
（一）图像增强图像增强是指将遥感图像中的一些细节信息加强，以更加清晰地展示地表物体和地貌等特征。
图像增强的方法主要包括直方图均衡化、边缘增强、空间点运算等。
直方图均衡化是一种线性变换方法，它通过对图像像素的灰度分布进行均衡，来提高图像的对比度和亮度等。
边缘增强则是在保留图像主要信息的基础上，利用高通滤波器等技术对图像边缘进行强化。
（二）图像分类图像分类是将遥感图像中的信息按照某种标准归纳并分成类别的过程。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类是利用已知分类样本进行分类，例如利用人工标注的矢量数据来进行分类。
无监督分类则是利用统计学方法对像元数据进行分类，比如聚类的方法，将相似性的像元划分成一个类。
数字图像处理技术在遥感中的应用
数字图像处理技术在遥感中的应用随着数字化时代的到来，遥感技术从传统的航空摄影演变为数字遥感，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
在遥感领域，数字图像处理技术可以分为三类：图像增强、特征提取和目标识别。
下面将详细介绍数字图像处理技术在遥感中的应用。
一、图像增强图像增强是指通过一些数字图像处理方法使图像的质量得到提升或者说让人类更容易观察和分析图像。
在遥感领域，由于航拍或卫星拍摄的图像不可避免地存在一些噪声或者扭曲形变，因此图像增强成为了一项关键技术。
一般来说，图像增强可以分为两类：空域滤波和频域滤波。
空域滤波是通过改变像素之间的数值来调整图像的像素值，如中值滤波、均值滤波等。
而频域滤波则是通过改变图像的傅里叶变换谱来调整图像的像素值，比如高通滤波、低通滤波等。
一般而言，频域滤波的效果更好，但是空域滤波的速度更快。
除了常见的滤波方法，还有一些特殊的图像增强方法。
比如，波尔多（Bordeaux）大学曾经提出了一种基于小波变换的图像增强方法，可以在直通波束和散射波束中实现噪声过滤和反射率估计。
二、特征提取特征提取是指从图像中提取出更具信息含量和区分力的特征。
例如，提取植被指数（NDVI）、离散点（blight）指数、道路网图及车辆一系列特征等。
遥感图像的特征提取常常是复杂且繁琐的，可以通过数字图像处理方法简化和优化。
特征提取大致分为两步：一是预处理，二是特征计算。
预处理包括图像分割、去噪等操作。
特征计算则是对分割后的图像进行特征计算，例如感兴趣区域（ROIs）内的植被覆盖率、沙漠化率、土地变化率、道路交通状况等。
特征提取常常是其他应用的基础，例如在目标识别任务中，特征提取就是提高分类正确率的关键。
因此特征提取技术的改进是遥感图像分析技术发展的核心任务。
三、目标识别目标识别是指利用遥感图像中的信息来识别特定的目标，例如建筑物、水体、植被覆盖等。
通过数字图像处理技术的应用，可以提高遥感图像目标识别任务的准确率和自动化水平。
遥感图像处理系统ENVI及其在MODIS数据处理中的应用
遥感图像处理系统ENVI及其在MODIS数据处理中的应用一、本文概述随着遥感技术的不断发展，遥感图像处理在环境监测、资源调查、城市规划等领域的应用日益广泛。
作为遥感领域的重要工具，ENVI （The Environment for Visualizing Images）图像处理系统凭借其强大的图像处理能力、灵活的操作方式以及广泛的应用领域，已成为遥感数据处理与分析的重要软件平台。
本文旨在全面介绍ENVI遥感图像处理系统的基础功能、特点及其在处理MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据中的具体应用。
本文将概述ENVI遥感图像处理系统的基本组成、核心功能及其在处理遥感图像时的优势。
接着，将深入探讨ENVI在处理MODIS数据方面的能力，包括数据导入、预处理、图像增强、分类与识别等关键环节，并结合实际案例展示ENVI在MODIS数据处理中的实际操作流程与效果。
本文还将对ENVI在MODIS数据处理中的限制与不足进行讨论，并提出相应的改进建议。
通过阅读本文，读者将对ENVI遥感图像处理系统及其在MODIS 数据处理中的应用有更加全面和深入的了解，为遥感数据处理与分析提供有益的参考与指导。
二、ENVI遥感图像处理系统详解ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一款功能强大的遥感图像处理软件，由美国ITT Visual Information Solutions公司开发。
作为业界领先的遥感图像处理和地理信息系统软件，ENVI以其强大的图像处理功能、丰富的数据格式支持和灵活的操作界面，广泛应用于农业、林业、海洋、气象、城市规划、环境监测等多个领域。
ENVI软件具备全面的遥感图像处理能力，包括图像预处理、图像增强、图像变换、特征提取、图像分类、目标检测等。
其中，图像预处理功能可以帮助用户进行辐射定标、大气校正、几何校正等操作，以消除图像中的畸变和噪声，提高图像质量。
遥感数字图像处理教学ppt
80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
01
02
03
04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
遥感数字图像处理实习PPT课件
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实习步骤：
• 打开遥感影像 第31页/共52页
实习步骤：
• 对影像进行ISODATA分类
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实习步骤：
• 输出分类结果
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实习步骤：
• 对分类的类别进行确定 根据目视解译，对分类的结果进行类别的确定，输出分类结果图。
2.遥感影像直方图匹配方法 • 打开两个波段数据或两景影像进行直方图匹配 操作 • 数据：如Cantmr.img
图8 直方图匹配后的两幅影像及各自直方图
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3.遥感影像空间域滤波增强方法 • 分别采用Roberts， Sobel、Laplacian算子对图像进行锐化
处理（边缘提取）
图2 研究区典型地物的光谱特征
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图3 训练区的选取及N维可视化分析 第42页/共52页
4. 选择训练区 通过目视判读及ROI工具选取训练区，并
对每个类别进行统计分析（图4）。
图4 训练样本的统计分析
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5. 计算机分类 选用最大似然法进行监督分类，分类器采用 ROI选取的训练区（图5-7）。
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信息查看
• 鼠标右键菜单Cursor Location/Value ，查看鼠标所在位置的基本信息
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信息查看
• 鼠标右键菜单Z Profile (Spectrum) ，查看鼠标所在位置的光谱曲线
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信息查看
• 在任一主窗口中点击鼠标右键，选择弹出菜单中的Link Displays，可以将两个显示窗口连接在一起。
实习一 遥感图像处 理软件系统