多光谱变换
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– 可以消除或减弱地形阴影、云影影响和植被干 扰以及显示隐伏构造等
• 运用图像相除应注意它的缺点
– 比值使得原来图像的独立波谱意义不存在了， 失去了地物的总的反射强度信息
– 比值处理常常放大了噪声，因而比值处理前应 充分做好消除噪声的工作
2020/5/23
邱永红
8
遥感数字图像处理
TM4
图像融合
TM4/TM3 可突出植 被信息
2020/5/23
邱永红
11
遥感数字图像处理
多光谱变换
2020/5/23
TM432
邱永红
差值植被指数 DVI
12
遥感数字图像处理
多光谱变换
2020/5/23
TM432
邱永红
比值植被指数 RVI
13
遥感数字图像处理
多光谱变换
2020/5/23
TM432
归一化差值植被指数 NDVI
邱永红
14
遥感数字图像处理
a0[ f0 (x, y)] a1[ f1(x, y)] an[ fn (x, y)] b0[g0 (x, y)] b1[g1(x, y)] bn[gn (x, y)]
2020/5/23
邱永红
7
遥感数字图像处理
比值运算
多光谱变换
• 应用
– 可以扩大不同地物的光谱差异，区分在单波段 中容易发生混淆的地物
2020/5/23
邱永红
4
遥感数字图像处理
差值运算
多光谱变换
• 指两幅同样大小的图像对应象元的灰度 值相减
F(x, y) f1(x, y) f2 (x, y) b
• 用于动态监测、运动目标检测和跟踪及目标 识别等
2020/5/23
邱永红
5
遥感数字图像处理
差值运算
多光谱变换
• Βιβλιοθήκη Baidu用
– 增强在两个不同波段间亮度差异大的目标 – 检测同一区域内目标的运动变化
• 进行代数运算处理的遥感图像必须进行 大气辐射校正、噪音抑制、几何配准等 预处理
2020/5/23
邱永红
3
遥感数字图像处理
加法运算
多光谱变换
• 指两幅或多幅同样大小的图像对应象元的灰 度值相加
F (x, y) a f1(x, y) f2 (x, y) fn (x, y)
通常a 1 n
• 可用于削弱图像的加性噪声
Band 3 0.9380 0.9793 1.0000 0.0803 Band 4 0.0130 0.1187 0.0803 1.0000 Band 5 0.8070 0.8486 0.8807 0.0925 Band 6 0.8454 0.8691 0.8995 -0.0703
3-红
邱永红
19
遥感数字图像处理
3-红
2020/5/23
邱永红
18
遥感数字图像处理
TM
1-蓝
图像融合
4-近红外
2020/5/23
Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 1 1.0000 0.9568 0.9380 0.0130
2-绿 Band 2 0.9568 1.0000 0.9793 0.1187
多光谱变换
图像融合
• 多光谱变换方法可通过函数变换， 达到保留主要信息、降低数据量， 增强有用信息的目的
• 变换的本质是对遥感图像实行线性 变换，使多光谱空间的坐标系按一 定规律进行旋转
2020/5/23
邱永红
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遥感数字图像处理
多光谱空间
图像融合
• 多光谱空间就是一个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
2020/5/23
TM3
可以扩大不同地物的 光谱差异，区分在单 波段中容易发生混淆 的地物
邱永红
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遥感数字图像处理
图像融合
TM5
2020/5/23
TM7
TM5/TM7抑制地形阴影
可以消除或减弱地形阴 影、云影影响和植被干 扰以及显示隐伏构造等
邱永红
10
遥感数字图像处理
植被指数
多光谱变换
• 植被指数(VI, Vegetation Indices)是基
遥感数字图像处理
多光谱变换
遥感图像处理
多光谱变换
遥感数字图像处理
多光谱变换
图像运算
遥感数字图像处理
图像运算
多光谱变换
• 图像运算是指对两幅或两幅以上的输入图像
的对应像元逐个地进行和、差、积、商的四 则运算，以产生有增强效果的图像
• 图像运算是一种比较简单和有效的增强 处理，是遥感图像将增强处理中常用的 一种方法
• 实际上，一些波段的遥感数据之间都有 不同程度的相关性，存在着数据冗余。
2020/5/23
邱永红
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遥感数字图像处理
TM
图像融合
1-蓝 2-绿
Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 1 1.0000 0.9568 0.9380 Band 2 0.9568 1.0000 0.9793 Band 3 0.9380 0.9793 1.0000 Band 4 0.0130 0.1187 0.0803 Band 5 0.8070 0.8486 0.8807 Band 6 0.8454 0.8691 0.8995
• 像元点在坐标系中的位置可以表示成一个n维向量, 其中每个分量xi表示该点在第i个坐标轴上的投影， 即亮度值
x1
X
x2
TM4－TM3
2020/5/23
TM41999.9－TM42001.9
邱永红
6
遥感数字图像处理
比值运算
多光谱变换
• 两个波段对应像元的灰度值之比或几个波段 组合的对应像元灰度值之比
– 简单比值运算
F (x, y) f2 (x, y) f1(x, y)
– 组合比值运算
F (x, y) F1(x, y) F2 (x, y)
于植被在红光波段(R)的强吸收和近红外波段 (IR)的强反射，通过这两个波段影像的比值或 线性组合来表达植被信息（如叶面指数、植被 覆盖度、生物量等）的参考量
– 差值植被指数 DVI IR R
– 比值植被指数 RVI IR R
– 归一化差值植被指数 NDVI (IR R) (IR R)
– 绿度植被指数：KT变换中的绿度
植被指数
多光谱变换
常用传感器的红外和红光波段
传感器 红外波段 红光波段
TM
4
3
MSS
7(4)
5(2)
QuickBird
4
3
2020/5/23
邱永红
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遥感数字图像处理
图像融合
多光谱变换
遥感数字图像处理
多光谱变换
图像融合
• 多光谱遥感影像，特别是陆地卫星的 TM等传感器，波段多，信息量大
• 数据量太大，在图像处理计算时，也常 常耗费大量的机时、占据大量的磁盘空 间。
• 运用图像相除应注意它的缺点
– 比值使得原来图像的独立波谱意义不存在了， 失去了地物的总的反射强度信息
– 比值处理常常放大了噪声，因而比值处理前应 充分做好消除噪声的工作
2020/5/23
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8
遥感数字图像处理
TM4
图像融合
TM4/TM3 可突出植 被信息
2020/5/23
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11
遥感数字图像处理
多光谱变换
2020/5/23
TM432
邱永红
差值植被指数 DVI
12
遥感数字图像处理
多光谱变换
2020/5/23
TM432
邱永红
比值植被指数 RVI
13
遥感数字图像处理
多光谱变换
2020/5/23
TM432
归一化差值植被指数 NDVI
邱永红
14
遥感数字图像处理
a0[ f0 (x, y)] a1[ f1(x, y)] an[ fn (x, y)] b0[g0 (x, y)] b1[g1(x, y)] bn[gn (x, y)]
2020/5/23
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7
遥感数字图像处理
比值运算
多光谱变换
• 应用
– 可以扩大不同地物的光谱差异，区分在单波段 中容易发生混淆的地物
2020/5/23
邱永红
4
遥感数字图像处理
差值运算
多光谱变换
• 指两幅同样大小的图像对应象元的灰度 值相减
F(x, y) f1(x, y) f2 (x, y) b
• 用于动态监测、运动目标检测和跟踪及目标 识别等
2020/5/23
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遥感数字图像处理
差值运算
多光谱变换
• Βιβλιοθήκη Baidu用
– 增强在两个不同波段间亮度差异大的目标 – 检测同一区域内目标的运动变化
• 进行代数运算处理的遥感图像必须进行 大气辐射校正、噪音抑制、几何配准等 预处理
2020/5/23
邱永红
3
遥感数字图像处理
加法运算
多光谱变换
• 指两幅或多幅同样大小的图像对应象元的灰 度值相加
F (x, y) a f1(x, y) f2 (x, y) fn (x, y)
通常a 1 n
• 可用于削弱图像的加性噪声
Band 3 0.9380 0.9793 1.0000 0.0803 Band 4 0.0130 0.1187 0.0803 1.0000 Band 5 0.8070 0.8486 0.8807 0.0925 Band 6 0.8454 0.8691 0.8995 -0.0703
3-红
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遥感数字图像处理
3-红
2020/5/23
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遥感数字图像处理
TM
1-蓝
图像融合
4-近红外
2020/5/23
Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 1 1.0000 0.9568 0.9380 0.0130
2-绿 Band 2 0.9568 1.0000 0.9793 0.1187
多光谱变换
图像融合
• 多光谱变换方法可通过函数变换， 达到保留主要信息、降低数据量， 增强有用信息的目的
• 变换的本质是对遥感图像实行线性 变换，使多光谱空间的坐标系按一 定规律进行旋转
2020/5/23
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遥感数字图像处理
多光谱空间
图像融合
• 多光谱空间就是一个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
2020/5/23
TM3
可以扩大不同地物的 光谱差异，区分在单 波段中容易发生混淆 的地物
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9
遥感数字图像处理
图像融合
TM5
2020/5/23
TM7
TM5/TM7抑制地形阴影
可以消除或减弱地形阴 影、云影影响和植被干 扰以及显示隐伏构造等
邱永红
10
遥感数字图像处理
植被指数
多光谱变换
• 植被指数(VI, Vegetation Indices)是基
遥感数字图像处理
多光谱变换
遥感图像处理
多光谱变换
遥感数字图像处理
多光谱变换
图像运算
遥感数字图像处理
图像运算
多光谱变换
• 图像运算是指对两幅或两幅以上的输入图像
的对应像元逐个地进行和、差、积、商的四 则运算，以产生有增强效果的图像
• 图像运算是一种比较简单和有效的增强 处理，是遥感图像将增强处理中常用的 一种方法
• 实际上，一些波段的遥感数据之间都有 不同程度的相关性，存在着数据冗余。
2020/5/23
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遥感数字图像处理
TM
图像融合
1-蓝 2-绿
Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 1 1.0000 0.9568 0.9380 Band 2 0.9568 1.0000 0.9793 Band 3 0.9380 0.9793 1.0000 Band 4 0.0130 0.1187 0.0803 Band 5 0.8070 0.8486 0.8807 Band 6 0.8454 0.8691 0.8995
• 像元点在坐标系中的位置可以表示成一个n维向量, 其中每个分量xi表示该点在第i个坐标轴上的投影， 即亮度值
x1
X
x2
TM4－TM3
2020/5/23
TM41999.9－TM42001.9
邱永红
6
遥感数字图像处理
比值运算
多光谱变换
• 两个波段对应像元的灰度值之比或几个波段 组合的对应像元灰度值之比
– 简单比值运算
F (x, y) f2 (x, y) f1(x, y)
– 组合比值运算
F (x, y) F1(x, y) F2 (x, y)
于植被在红光波段(R)的强吸收和近红外波段 (IR)的强反射，通过这两个波段影像的比值或 线性组合来表达植被信息（如叶面指数、植被 覆盖度、生物量等）的参考量
– 差值植被指数 DVI IR R
– 比值植被指数 RVI IR R
– 归一化差值植被指数 NDVI (IR R) (IR R)
– 绿度植被指数：KT变换中的绿度
植被指数
多光谱变换
常用传感器的红外和红光波段
传感器 红外波段 红光波段
TM
4
3
MSS
7(4)
5(2)
QuickBird
4
3
2020/5/23
邱永红
15
遥感数字图像处理
图像融合
多光谱变换
遥感数字图像处理
多光谱变换
图像融合
• 多光谱遥感影像，特别是陆地卫星的 TM等传感器，波段多，信息量大
• 数据量太大，在图像处理计算时，也常 常耗费大量的机时、占据大量的磁盘空 间。