多光谱变换
遥感导论。简答
1. 遥感系统包括：被测目标的信息特征、信息获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用。
2. 遥感的特点：①大面积的同步观测；②时效性；③数据的综合性和可比性；④经济性，投入少、收益高；⑤局限性，遥感所利用的电磁波有限。
3. 电磁波的性质：①横波；②在真空中以光速传播；③满足f*入=c, E=h*f。
E为能量，单位J; h为普朗克常数，h=6.626X 10 (-34) J/s；f为频率；入为波长；c为光速，c=3X 10(8) m/s。
④电磁波具有波粒二象性，即具有波动性和粒子性。
5. 朝霞和夕阳呈现橘红色的原因：日出和日落时，太阳高度角小，阳光斜射地面，通过的大气层比阳光直射时要厚得多，在过长的传播中，波长最短的蓝光几乎被散射掉，波长次短的绿光也大部分被散射掉，只剩下波长最长的红光，散射最弱，透过大气最多，加上剩余的极少量绿光，最后合成呈现橘红色。
6. 云层呈白色的原因：云、雾粒子中水滴的直径比波长大得多，对可见光中各个波长的光散射强度相同，所以人们看到云雾呈白色。
7. 大气散射的三种类型：①瑞利散射，是当大气中粒子的直径比波长小得多时发生的散射，特点是散射强度与波长的四次方成反比，即波长越长，散射越弱。
瑞利散射对红外辐射影响较小，对可见光影响很大。
②米氏散射，是当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射，由大气中的微粒，如烟、尘埃、小水滴及气溶胶等引起。
特点是散射强度与波长的二次方成反比，散射在光线向前方向比向后方向更强，方向性比较明显。
③无选择性散射，当大气中粒子的直径比波长大得多时发生的散射，特点是散射强度与波长无关，即在符合无选择性散射条件下的波段中，任何波长的散射强度相同。
8. 微波为什么具有穿云透雾的能力：微波波长比粒子的直径大得多，属于瑞利散射的类型，散射强度与波长四次方成反比，波长越长散射强度越小，所以微波透射能力强，因而称其具有穿云透雾的能力。
9. 电磁波穿过大气层时，会发生吸收、散射和折射等现象。
第五章 遥感图像处理—图像增强
特征；其余三个分量与地物特征没有明确的对应关系。
七、多元信息复合
遥感图像信息融合(Fusion)是将多源遥感数据在统一的 地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合
其中：
k ( g 'max g 'min ) /( gmax gmin ) 255/ 52 4.9
b g 'ij kgij 0 49 49
2、非线性拉伸
（1）指数变换
xb be
（2）对数变换
axa
c
xb b度进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不
同。
图像密度分割原理可以按如下步骤进行：
（1）求图像的极大值dmax和极小值dmin； （2）求图像的密度区间ΔD = dmax-dmin + 1； （3）求分割层的密度差Δd =ΔD／n ，其中 n为需分割的层数；
（4）求各层的密度区间；
（5）定出各密度层灰度值或颜色。
减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在 两个波段上变化趋势相反时的反差。不同时相同 一波段图像相减时，可以提取波段间的变化信息。
T M 4 影 像
T M 3 影 像
TM4-TM3影像
87 年 影 像
92 年 影 像 变化监测结果影像
（二）加法运算
B= i /m
i=1 m
加法运算可以加宽波段，如绿色波段和红色波 段图像相加可以得到近似全色图像；而绿色波 段，红色波段和红外波段图像相加可以得到全 色红外图像。
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 1 2 0 -2 1 0 -1
三讲遥感图像处理3
原始图像
复合后图像 27
28
多源信息复合
1、遥感信息复合 2）不同时相的遥感数据复合
步骤 （1）配准 （2）直方图调整 （3）复合
29
多源信息复合
2、遥感与非遥感信息复合
步骤： 1、地理数据的网格化 （1） 网格数据生成 （2） 与遥感数据配准
1、n维多光谱空间
像元矢量
11多光谱变换1、n维多光谱间12多光谱变换
1、n维多光谱空间 每个像元点在多光谱空间中的位置都可以表示为一个N维向量X
x1
x2
X
xi
x1, x2 , xi , xn T
xn
13
多光谱变换
2、K-L变换[离散（Karhunen-Loeve）变换]
主 成 分 变 换 （ PCA, Principal Component Analysis）
数字图像增强
4 图像运算 5 多光谱变换
1
图像运算
两幅或多幅单波段图像，空间配准后可进行算术运算， 实现图像的增强。
1、差值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮 度（灰度）值相减。差值图像提供了不同波段或不同时相图 像间的差异信息。
2、比值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮 度（灰度）值相除（除数不为0）。比值图像，像元的亮度反 映了两个波段光谱比值的差异，常用来检测植被，消除“同 物异谱”现象。
2、最优遥感数据的选取：可选PCA变换后的前 两个波段。 3、复合
30
地层（R），化探（G）和重力（B）数据合成影像 31
遥感与地层，重力，化探融合影像
32
主要成矿地层影像
2021摄影测量与遥感技术-摄影测量与遥感技术(精选试题)
摄影测量与遥感技术-摄影测量与遥感技术1、航摄像片的内方位元素包括（）。
A.航摄像机主距和像主点的像平面坐标值B.航摄像机主距和摄影姿态参数C.像主点的像平面坐标值和摄影中心位置D.航摄像机主距和摄影中心位置2、一张航摄像片有（）个外方位元素。
A.2B.3C.4D.63、在兼顾设计精度和设计工作量的同时，保证设计用图比例尺和航摄比例尺的倍率在（）之间。
A.2-5倍B.3-6倍C.1-3倍D.4-7倍4、航摄像片上一段距离与地面相对应距离之比为（）。
A.成图比例尺B.地形图比例尺C.摄影比例尺D.制图比例尺5、若需测绘1：5000的地形图，则航摄比例尺为（）A.1：7000～1：14000B.1：10000～1：20000C.1：20000～1：40000D.1：25000～1：600006、同一条航线上，相邻像片之间的影像重叠称为（）重叠。
A.垂直B.旁向C.水平D.航向7、相邻航线像片之间的影像重叠称为（）重叠。
A.垂直B.旁向C.水平D.航向8、常用光学航摄像片为（）投影A.平行B.正射C.中心D.斜9、摄影中心与像片平面的垂线的交点为（）。
A.像主点B.像底点C.地底点D.主合点10、航摄仪有效使用面积内镜头分辨率的要求（）。
A.每毫米内不少于20线对B.每毫米内不少于25线对C.每毫米内不少于30线对D.每毫米内不少于40线对11、高程注记点依据地形类别及地物点和地形点的多少，其密度大约控制在图上每100cm2内（）个。
A.10~30B.20~40C.5~10D.5～2012、立体像对相对定向元素有（）个。
A.3B.4C.5D.613、立体像对绝对定向元素有（）个。
A.4B.5C.6D.714、同名投影点在x方向的偏差为（）A.上下视差B.左右视差C.像点位移D.投影差15、是否完成相对定向可检查同名光线投影在承影面上是否还存在（）。
A.上下视差B.左右视差C.像点位移D.投影差16、航片上的投影差是由（）引起的像点位移A.地形起伏B.像片倾斜C.摄影姿态D.地球曲率17、在进行绝对定向时需要（）个控制点。
遥感影像多光谱变换
23假彩色图像和真彩色图像，将三份影像进行对比分析3.缨帽变换，提取亮度，绿度，湿度信息：a.点击Toolbox – Band Ratio - Band Mathb.在Band Math窗口中，在Enter an expression下输入公式，点击Add to List将公式加载与对话框下，点击OKc.对B1 B2 B3 B4 B5 B6分别赋值LC820161028HENGSHUI512影像的的红，绿，蓝，近红外(NIR)，短波红外1（SWIR1），短波红外2(SWIR2)d.计算亮度，绿度，湿度信息，重复以上步骤，公式为求亮度公式：0.3029*b1+0.2786*b2+0.4733*b3+0.5599*b4+0.508*b5+0.1872*b6求绿度公式：-0.2941*b1-0.243*b2-0.5424*3+0.7276*b4+0.0713*b5-0.1608*6求湿度公式：0.1511*b2+0.1973*b2+0.3283*b3+0.3407*b4-0.7117*b5-0.4559*b6其他选项相同，将文件分别存入缓存Memory中，文件分别为Memory1，Memory2，Memory3。
并且在窗口中联动展示，并对比分析。
e.点击Raster Management – IDL – Layer Stacking，出现Layer Stacking Parameters窗口中点击Import File，输入Memory1，2，3。
选择路径输出文件名为K_T，点击OK。
4.色彩变换：a.同样应用Band Math工具，首先进行归一化处理，打开Band Math输入公式float(b1)/(float(b1)+b2+b3)，其中B1 B2 B3分别赋予蓝、绿、红时，计算得到蓝光波段的归一化结果；分别赋予绿、蓝、红时，得到绿光波段的归一化结果；分别赋予红、绿、蓝时得到红光波段的归一化结果。
第四章 遥感图像处理—数字图像增强
同一景物不同波段图像之间的运算—识别地物
图像的差值运算有利于目标与背景反差较小 的信息提取。 如在红光波段，植被和水体难以区 分，在红外波段，植被和土壤难以区分，通过相 减,可以有效的区分出三种地物
2、比值运算 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除 (除数不为0)就是比值运算，即：
真彩色合成 假彩色合成
彩色合成的原理图
①真彩色合成
红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成 假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝
1 图像卷积运算
数字图像的局部
模板
z1 z2 z3
z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
1/9
1/9 1/9
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
Replace with R
= w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
模板按像元依次向右移动，而后换行，直到整幅图 像全部处理完为止
对于亮点噪音，用中值滤波好
带有椒盐噪声的ikonos图像
中值滤波后的图像
均值平滑后的图像
3
图像锐化
（1）图像锐化的目的是突出图像中景物的边缘、线状目 标或某些亮度变化率大的部分。 （2）边缘或轮廓通常位于灰度突变或不连续的地方，具
有一阶微分最大值和二阶微分为0的特点;
锐化的方法很多，在此只介绍常用的几种：
遥感(RS)考研总结
遥感科学导论一、名词解释1.遥感广义：泛指一切无接触的远距离探测，从远处探测感知物体，通过探测仪器接收来自目标地物的电磁波信息，经过对信息的处理，判别出目标地物的属性。
2. 遥感技术以摄影方式或非摄影方式获得被探测目标的图像或数据的技术。
3.电磁波变化的电场和磁场交替产生，以有限的速度由近及远在空间传播的过程就是电磁波。
4.电磁波普按电磁波在真空中传播的波长或频率递增或者递减顺序的排列。
5.绝对黑体对于任何波长的电磁波辐射都全部吸收的物体。
6.辐射温度如果实际物体的总辐射出射度（包括全部波长）与某一温度绝对黑体的总辐射出射度相等，则黑体的温度称为该物体的辐射温度。
7.太阳常数不受大气影响，在距太阳一个天文单位内，垂直于太阳辐射方向，单位面积单位时间黑体所接受的太阳辐射能量。
8.大气窗口电磁波通过大气层时较少被反射，吸收和散射的，透射率较高的波段称为大气窗口9.发射率是实际物体与同温度的黑体在相同条件下辐射功率之比。
10.光谱反射率是物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比，ρ=Eρ/E，这个反射率是在理想的漫反射的情况下，整个电磁波长的反射率。
11.光谱反射特性曲线反射波谱是某物体的反射率（或反射辐射能）随波长变化的规律，以波长为横坐标，反射率为纵坐标所得的曲线即称为该物体的反射波谱特性曲线。
卫星轨道参数 :用来描述在空间中的卫星轨道的具体形状位置，并可以用这些常数递推出卫星在过去或将来的位置。
最常用的是开普勒轨道常数，即升交点赤经Ω、近地点幅角ω、轨道倾角i、卫星轨道的长半轴a、卫星轨道的偏心率e、近地点角距w。
12.升交点赤经含地轴和春分点的子午面与含地轴和升交点的子午面之间的交角。
13.卫星姿态角定义卫星质心为坐标原点，沿轨道前进的切线方向为X轴，垂直轨道面的方向为Y轴，垂直XY平面为Z轴，则可以定义姿态角的三种：绕X轴旋转的姿态角————滚动，绕Y轴旋转的姿态角--------俯仰，绕Z轴旋转的姿态角--------航偏14.地物波谱地物的电磁波响应特性随电磁波长改变而变化的规律，称为地表物体波谱，简称地物波谱。
遥感图像解译的常见方法和技巧
遥感图像解译的常见方法和技巧遥感图像解译是指通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物和环境信息的过程。
在当今社会中，遥感技术在农业、城市规划、环境监测以及资源调查等领域中发挥着重要作用。
然而，由于图像复杂性和解译难度的增加，如何有效地进行遥感图像解译成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍遥感图像解译的常见方法和技巧，希望能给读者在实际应用中带来一些启发。
一、多光谱图像解译多光谱图像是指通过多波段的遥感数据获取的图像，其中每个波段对应一种特定的光谱信息。
多光谱图像解译是最常用的遥感图像解译方法之一。
它基于光谱特征来识别和分析地物，通过比较不同波段的反射率和亮度值，可以获得不同地物的光谱特征，并进行分类判别。
在多光谱图像解译中，常用的技巧包括：光谱特征提取、光谱段的组合以及光谱变换。
光谱特征提取是指从多光谱图像中提取能够反映地物特征的光谱信息，例如反射率、亮度值等。
通过提取不同波段的光谱特征，可以实现对地物的分类和判别。
光谱段的组合是指将不同波段的光谱信息进行组合，以突出地物的特征。
例如，在植被遥感图像中，将近红外波段和红光波段进行组合，可以更好地区分植被和非植被地区。
光谱变换是指通过对光谱数据进行数学变换，以改变光谱分布和强度，从而获得更明显的地物信息。
常用的光谱变换方法包括主成分分析和单波段反射率之间的比率。
二、纹理特征分析除了光谱特征，纹理特征也是进行遥感图像解译的重要指标之一。
纹理特征通过对图像像素间的空间关系分析，反映了地物的空间分布和结构特征。
在遥感图像解译中，纹理特征分析可以用于识别和判别不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。
在纹理特征分析中，常用的方法包括：灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征值和基于波谱变换的纹理分析。
灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征计算方法，它通过计算像素间的灰度级对出现的频率来描述图像的纹理特征。
纹理特征值是一种通过计算图像像素间的像素差异和空间关系来描述地物纹理特征的方法。
遥感原理
名词解释1、多光谱遥感:探测波段在可见光与近红外波段范围内，再分为若干窄波段来探测目标。
2、瑞利散射与米氏散射：前者是指当大气中的粒子直径比波长小得多的时候所发生的大气散射现象。
后者是指气中的粒子直径与波长相当时发生的散射现象。
3、多源信息复合：遥感信息图遥感信息，以及遥感信息与非遥感信息的复合。
4、空间分辨率与波谱分辨率：像元多代表的地面范围的大小。
后者是传感器在接收目标地物辐射的波谱时，能分辨的最小波长间隔。
5、辐射畸变与辐射校正：图像像元上的亮度直接反映了目标地物的光谱反射率的差异，但也受到其他严肃的影响而发生改变，这一改变的部分就是需要校正的部分，称为辐射畸变。
通过简便的方法，去掉程辐射，使图像的质量得到改善，称为辐射校正。
6、多光谱变换：通过函数变换，达到保留主要信息，降低数据量；增强或提取有用信息的目的。
本质是对遥感图像实行线形变换，使多光谱空间的坐标系按照一定的规律进行旋转。
7、监督分类：包括利用训练样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。
8、遥感与遥感技术系统：遥远地感知；目标地物的电磁波，信息获取，信息接受，信息处理，信息应用。
9、主动遥感与被动遥感：前者是探测器主动发射电磁波并接受信息。
后者是被动接受目标地物的电磁波。
10、电磁波与电磁波谱：电磁振动的传播；按电磁波在真空中的传播的波长排列。
、遥感与遥感技术系统：遥远地感知；目标地物的电磁波，信息获取，信息接受，信息处理，信息应用。
2、空间分辨率与波谱分辨率：像元多代表的地面范围的大小。
后者是传感器在接收目标地物辐射的波谱时，能分辨的最小波长间隔。
3、影像变形与几何校正：各种原因造成的几何位置变化4、辐射畸变与辐射校正：图像像元上的亮度直接反映了目标地物的光谱反射率的差异，但也受到其他严肃的影响而发生改变，这一改变的部分就是需要校正的部分，称为辐射畸变。
通过简便的方法，去掉程辐射，使图像的质量得到改善，称为辐射校正。
多光谱变换与多源信息复合
作业和思考题：
3、什么叫多源信息复合并阐述其意义？
单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简意赅地阐述观点。
4、在遥感与非遥感信息的复合中如何确定
地理数据的网格大小？
5、遥感与非遥感信息的复合中如何达到最优
遥感数据的选取？
6、影像配准的一般方法和要求有哪些?
单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简意赅地阐述观点。
3. 复合：彩色合成法、差值法、比值法。
2、不同时 相的遥感数 据复合
观测地物的类型、位置、轮廓及动态 变化是常用。
一．配准：利用几何校正的方法。
二．直方图调整：将配准后的直方图调整成 一致的直方图，使图像亮度值趋于协调， 以便于比较。
三．复合：彩色合成法、差值法、比值法。
二、遥感与非遥感信息的复合
1、K-L变换
离散变换的简称，又称主成分变换 它是对某一多光谱图像X.利用K-L变换矩阵A进行线性组合,而产生一组新
的多光谱图像Y. K-L变换的特点: 变换后的主分量空间与变换前的多光谱空间坐标系相比旋转了一个角度。
新坐标系的坐标轴一定指向数据量较大的方向。可实现数据压缩和图像增 强。
2、K-T变换
K-T变换的应用对象和领 域？
何谓多光谱变换其本质是 什么？
K-T变换
是kauth-Thomas变换的简称，也称缨帽 变换.是一种坐标空间发生旋转的线性变换， 旋转后的坐标轴指向与地面景物有密切关 系的方向
K-T变换的应用:
主要针对TM图像数据和MSS数据. 对于扩大陆地卫星TM影像数据分 析在农业方面的应用有重要意义.
多源信息复合
多种信息源的复合:是将多种遥感平台，多时相遥感数据之间以 及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术。
线性变换、非线性变换、直方图均衡、直方图匹配
线性变换、非线性变换、直方图均衡、直方图匹配2 图像滤波图像卷积运算平滑：均值平滑、中值滤波平滑锐化：梯度检测、边缘检测、定向检测3 彩色增强单波段彩色变换和多波段彩色合成4图像运算差值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减就是差值运算。
比值运算：两幅相同行列数的图像, 对应像元的亮度值相除就是比值运算。
5多光谱变换其变换的本质:对遥感图像实行线性变换，使光谱空间的坐标按一定规律进行旋转。
K-L变换K-T变换1.教学时数2学时2.教学方式（手段）讲授法、演示法3.师生活动设计教师提问，学生回答。
4.讲课提纲、板书设计采用多媒体教学5.教学内容第五节遥感数据的融合图像融合是指把多源遥感数据按照一定的规则或算法进行处理, 生成一幅具有新的空间、光谱和时间特征的合成图像。
图像融合并不是数据间的简单复合, 其目的是: 突出有用信息, 消除或抑制无关信息; 增加解泽的可靠性, 减少识别目标的模糊性和不确定性, 为快捷、准确地识别和提取目标信息奠定基础。
1 多源遥感数据的融合多源遥感数据融合的基本过程包括图像选择、图像配准和图像融合三个关键环节。
图像融合时,需根据融合图像的类型、特点以及融合的目的,选择恰当的融合方法。
常用的融合方法主要有:基于加减乘除运算的融合,基于相关分析、主成分变换、小波分析以及基于IHS变换的融合等。
2 遥感数据与地学信息的融合地学信息与遥感数据的结合和相互印证, 则有助于对遥感图像特征的综合分析, 提高图像解译的科学性。
(1) 地学信息的预处理地学信息主要指各种专题地图和专题数据, 前者包括土地利用图、植被图、土壤图、等值线图等, 后者包括各种采样分析数据、野外测量数据、调查统计数据、 DEM数据等。
地学信息的预处理包括专题地图的数字化和专题数据的图像化。
地学信息的预处理实现了地学信息到数字图像的转换, 接下来就可以进行空间配准和融合处理了。
空间配准包括地学数据之间及地学与遥感数据之间的空间配准, 即运用图像处理技术, 将不同地学数据集配准到统一的地理坐标系统上, 形成以图像为基础的综合数据库。
多光谱图像四则运算和图象融合
第6章 遥感图像的辐射处理
§6－3多光谱图像四则运算
§6－3 多光谱图像四则运算
1．减法运算 Bm=BX－BY
其中BX、BY为两个不同波段的图像或者不同时相同一波段图像。
* 当为两个不同波段的图像时，通过减法运算 可以增加不同地物间光谱反射率以及在两个波 段上变化趋势相反时的反差。 *而当为两个不同时相同一波段图像相减时， 可以提取波段间的变化信息。
也称为生物量指标变化，可使植被从水和 土中分离出来。
(MSS6-MSS5)/(MSS6+MSS5)以消除部分 大气影响
多光谱图像变换
一 K-L变换(Karhunen-Loeve)(主分量变换)
K-L变换:它是对某一多光谱图像X.利用K-L变换 矩阵A进行线性组合,而产生一组新的多光谱图 像Y. Y=AX 特点:变换后的主分量空间与变换前的多光谱空 间坐标系相比旋转了一个角度。新坐标系的坐 标轴一定指向数据量较大的方向。
频率高。
正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次
丰富，图像质量高。
偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量
较差。
小结 图像直方图是描述图像质量的可视化图表。在图像处理中，
可以通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增 强的目的。
二 灰度变换
灰度变换是一种简单而实用的方法。 它可使图像动态范围增大，图像对比度 扩展，图像变清晰，特征明显，它是图 像增强的重要手段之一。
1 直方图均衡
实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配 图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大 致相等。
直方图均衡
亮度值分为0 to 7区间,按频数计算公式将 其归入相关的区间
直方图均衡特点
(1)各灰度级所占图像的面积近似相等 (2)原图像上频率小的灰度级被合并 (3)如果输出数据分段级较小，则会产生
遥感影像多光谱变换
遥感影像多光谱变换Band 1 Band 2Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 Band 8Band 9 Band 10Band 11在⼯具箱中依次选择Statistics》View Statistics File，打开运算时保存的PCA.sta⽂件。
Basic Stats Min Max Mean Stdev Num Eigenvalue Percent Band1106413504411505581.311250147957.87Band295474240410549713.92673161389.03 Band38452559579862823.53157894796.34Band4737665535910212994447004.998.41 Band58388655351741827045161551.399.16Band6595755730126262269699411.8999.62 Band755495630291621962763294.6899.91Band87947655359520104389750.41899.95 Band951105640526258.2998492.83899.99Band10246943169527437852.610808.1821100 Band11222112624423917511.411710.4266100 Sum21603063通过观察通过主成分变换提取的各主成分影像和分波段统计值，可以看出影像前四个波段已经占据了原始影像信息的绝⼤多数信息，后⾯五个波段基本上都是影像的噪声信息。
2、去相关拉伸实习1中截取的⼦区Landsat 8 OLI影像，从中选取相关性最⼤的3个波段进⾏处理。
此处选择的红绿蓝三个波段进⾏运算。
在⼯具箱中依次选择Transform》Decorrelation Stretch。
可以看出，去相关拉伸可以消除多光谱数据各波段间的⾼度相关性，从⽽⽣成⽣成⼀幅⾊彩亮丽的彩⾊合成影像。
数字图像处理考试参考
图像：对客观存在的物体的一种相似的生动模仿或描述，是物体一种不完全，不精确，但在某种意义上是适当的表示。
数字图像：是一种空间坐标和灰度均不连续变化的，用离散数字（一般用整数）表示的图像。
模拟图像：指空间坐标和亮度（或色彩）都是连续变化的图像；灰度图像：指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像，不包含彩色信息。
彩色图像：指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，其中R、G、B是由不同的灰度级来描述的。
黑白图像：指每个像素只能是黑或白，没有中间的国度，故又称二值图像。
灰度：表示图像像素明暗程度的数值。
灰度级：表明图像中不同灰度的最大数量。
对比度：反映一幅图像中灰度方差的大小，是最大灰度值与最小灰度值的比值。
清晰度：包括对比度、主题内容的大小、细微层次、颜色饱和度等综合因素。
采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
图像数值化：将图像分割成像素的小区域，每个像素的亮度或灰度用一个整数来表示。
图像增强：是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度进行强调或尖锐化，以便于显示、观察或进一步地分析与处理。
图像复原：就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿着图像退化的逆过程恢复图像。
图像平滑：为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。
图像融合：是将多种遥感平台，多时遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术图像分割：是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
图像特征：图像原始特征或者属性。
图像识别：对图像中的不同对象进行分类、描述和解释。
图像配准：不同的光谱或不同的摄影时间所得的图像之间的位置的配准空域处理：是指对图像进行直接处理。
频域处理：是指在图像的某个变换域内，对图像变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。
灰度变换：将一个灰度区间映射到另一个灰度区间的变换。
对比度变换（点变换）：又称灰度比例尺变换。
是一种通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。
摄影师资格证考试题库知识点(题库版)
摄影师资格证考试题库知识点（题库版）1、单选被摄主体和画面形象在电视屏幕框架结构中所呈现出的大小范围是（）。
A、色彩B、光线C、物距D、景别正确答案：D2、填空题电视摄制方式ENG电子（江南博哥）新闻采集方式、（）制作方式、ESP电子演播室摄制方式正确答案：EFP电子现场3、单选用焦距为10mm的广角镜头与用焦距为150mm的长焦距镜头，拍摄同样人物的近景，前者比后者（）。
A、拍摄距离小B、视场角小C、景深小D、场面小正确答案：A4、问答题简述摄像师的素质。
正确答案：摄像师的素质包括两个基本方面：专业：操作技术，镜头表现，创作构思敬业：工作热情，负责精神，身体素质5、单选广角镜头拍摄的画面具有以下特点（）。
A、视角宽，范围大，景深大B、视角窄，范围大，景深大C、视角宽，范围小，景深大D、视角宽，范围大，景深小正确答案：A6、单选光源位于被摄对象后侧方向，使被摄对象一个侧面受光，大部分不受光的是（）。
A、侧光B、顺侧光C、侧逆光D、逆光正确答案：C7、单选在光学里下列组合中，相加后产生白光的是（）。
A、红与黑B、蓝与黄C、红与蓝D、黄与红正确答案：B8、填空题伪彩色增强的方法主要有（）、（）和（）三种.正确答案：单色波段彩色变换；多波段色彩变换；HLS变换9、单选在实践中拍摄固定画面时，为了有别于摄影照片和美术作品，应该加强（）。
A、捕捉动感B、精心构图C、准确曝光D、精确对焦正确答案：A10、填空题同一条航线内相邻像片之间的影像重叠称为（），一般在（）以上。
相邻航线的重叠称为（），重叠度要求在（）以上。
正确答案：航向重叠度；60%；旁向重叠度；24%11、填空题电视摄像的拍摄要领是：（）、（）、（）、（）。
正确答案：平；稳；准；匀12、填空题被辐射的物体表面单位面积上的辐射通量为（）。
正确答案：辐照度13、填空题单位时间内通过某一面积的辐射能量为（）。
正确答案：辐射通量14、问答题光圈的作用，自动光圈使用的条件正确答案：光圈的主要作用是控制进光量，使用自动光圈的条件：顺光、被拍摄对象大面积受光，而且是整个画面的平均曝光。
摄影测量简答题
《摄影测量与遥感》习题集参考答案一、名词解释摄影测量与遥感：是对非接触传感器系统获得的影像及数字表达进行记录、量测及解译，从而获得自然物体和环境的可靠信息的一门工艺、科学和技术。
像平面坐标系：像平面坐标系用以表示像点在像平面上的位臵，通常采用右手坐标系，x，y轴的选择按需要而定。
在解析和数字摄影测量中，常根据框标来确定像平面坐标系，称为像框标坐标系。
相机主距：摄影中心到像片面对垂直距离，一般用f来表示。
单片空间后方交会：已知某张像片的内方位元素、至少三个地面点坐标及对应的像点坐标，则可根据共线方程列出至少六个方程式，解求出像片六个外方位元素的过程，称为单张空间后方交会。
主合点：在主垂面内，过摄影中心点S做摄影方向线VV的平行线，交vv线于i点，称为主合点。
GPS辅助空中三角测量：利用载波相位差分GPS动态定位技术获取影像获取时的摄站三维坐标，将其作为附加观测值引入摄影测量区域网平差中，整体确定物方点坐标和像片方位元素并对其质量进行评定的理论和方法。
量测相机：相机的内方位元素已知的相机，且其结构稳定，畸变较小。
非量测相机：相机的内方位元素未知，结构不稳定，且镜头畸变大。
航高：摄影中心到摄影区域平均高程面的高度。
DEM:即数字高程模型，用于表示地面特征的空间分布的数据阵列，常用的是用一系列地面点的平面坐标X 、Y 以及该地面点的高程Z 或属性组成的数据阵列。
摄影比例尺：像片水平，地面水平时，像片上一段距离l 与地面一段距离L 的比值。
航向重叠度：在摄影时，为了便于测图，一般要求航空像片在航向方向要有一定的重叠，其重叠大小即为航向重叠度，航向重叠度一般要求在60%以上。
旁向重叠度：为便于航线间的拼接，相邻航线之间需要一定的重叠，其大小即为旁向重叠度，一般要求在24%以上。
数字微分纠正：根据有关的参数与数字地面模型，利用相应的构象方程式，或按一定的数学模型用控制点解算，从原始非正射投影的数字影像获取正射影像，这种过程是将影像化为很多微小的区域逐一进行纠正，且使用的是数字方式处理，叫做数字微分纠正。
多光谱图像处理
光谱增强－指数计算（Indices）
指数计算－矿物提取
光谱增强－色彩变换 （RGBIHS)
IHS图像
光谱增强－色彩逆变换（HISRGB）
多光谱图 像 融 合技术
一对矛盾？
空间分辨率与光谱分辨率不可得兼
–高空间分辨率图像具有低的光谱分辨率， 相应的波段数较少（例如SPOT全色波段 分辨率是10米）。
• 优点
– 该方法可以增强图像直方图中的两端区域的对比度，即影像低辐射 区和高辐射区的细节反差，（比如阴影部分，水和高辐射区的城市 城市地物）。
– 在合成RGB图像中，低辐射区和高辐射区有较高的对比度。
• 缺点
– 不能保持原始图像的辐射特性。如果在分析的时候，原始图像的 辐射特性比较重要的话，这种方法不适用。
4. R4特征量：称为“其它”。
TM图像缨帽变换
1. R1特征量：称为“亮 度”，在数值上等于TM 图像六个波段的加权和， 代表总的电磁波辐射水 平。
2. R2特征量：称为“绿 度”，反映了可见光与 近红外波段之间的差异。
3. R3特征量：称为“湿 度”，反映的是 TM1,TM2,TM3,TM4波段与 TM5,TM7波段之间的对比。
• 缺点
– 保持辐射特性的准确性，是以高的计算量为代价的，占用较多的 系统资源，因而它是最三种方法当中的较慢的一种。
代数法（Multiplicative）
• 算法
• 优点
– 该方法可以增强影像的细节反差，能够较好的突出城市地物。 – 采用的是简单的乘积运算，因而运算最快并且占用系统资源最少，
也是三种方法中的最简单的一种。
HIS逆变换
全色波段图像PA
高分辨率多光谱图像1 高分辨率多光谱图像2 高分辨率多光谱图像3
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• 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
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遥感数字图像处理
TM4
图像融合
TM4/TM3 可突出植 被信息
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
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
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
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。
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
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遥感数字图像处理
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
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
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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
2020/5/23
邱永红
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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
• 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
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
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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
3-红
2020/5/23
邱永红
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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
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)
• 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
• 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
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
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遥感数字图像处理
差值运算
多光谱变换
• 应用
– 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