遥感技术与遥感图像处理素材
《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。
遥感图像处理基础课件.pptx
图像预处理——图像裁剪
图像裁剪的目的是将工程之外的区域去除，常用的是按照行政区划 边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。
关键技术
✓ 裁剪区的确定
信息。
Nearest Neighbor Diffusion pan sharpening算法，输入图像
NNDiffuse pan sharpening（NND）
支持标准地理和投影坐标系统、具备RPC信息和基于像元位置 （无空间坐标系）几种地理信息元数据类型；支持多线程计算， 能进行高性能处理。融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能
用这种投影。 人口、民族、气候、水系、土地利用、农业、工业和矿产
等分布图也都采用这种投影。
图像预处理——图像镶嵌
镶嵌
✓ 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或 多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
关键技术
✓ 颜色的平衡 ✓ 接边处理 ✓ 位于上层图像的背景值处理
融合方法
适用范围
IHS变换
纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。
Brovey变换
光谱信息保持较好，受波段限制。
乘积运算（CN）
对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。
PCA变换
无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，ห้องสมุดไป่ตู้调发生 较大变化，
改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持 Gram-schmidt（GS）空专间为纹最理新信高息空，间尤分其辨能率高影保像真设保计持，光能谱较特好征保持。影像的纹理和光谱
✓ 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系 （3个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个 参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地 基准面。
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
图像处理技术在遥感数据中的应用案例
图像处理技术在遥感数据中的应用案例遥感数据是指通过远距离的方式获取地球表面信息的技术和数据。
而图像处理技术是一种用于处理和分析图像的技术方法。
图像处理技术可以在遥感数据中发挥重要作用，提高对地球表面的认知和理解。
本文将介绍几个图像处理技术在遥感数据中的应用案例。
第一个应用案例是遥感图像分类。
遥感图像分类是将遥感图像中的像素点分为不同的类别，例如水域、植被、建筑等。
图像处理技术可以通过提取图像的特征信息，如纹理、颜色、形状等，然后利用分类算法进行分类。
以卫星遥感图像为例，可以利用图像的波段信息，使用像素级分类算法，如最大似然分类、支持向量机等，将图像中的像素点分类为不同的类别。
这样的分类结果可以用于土地利用规划、资源管理等方面。
第二个应用案例是遥感图像的目标检测。
遥感图像中的目标可以是建筑物、车辆、人物等。
图像处理技术可以通过目标检测算法，实现对遥感图像中目标的自动检测和识别。
目标检测算法可以使用图像处理技术提取图像的特征信息，如纹理、形状、颜色等，然后利用机器学习算法进行目标的检测和识别。
以航空遥感图像为例，可以使用目标检测算法检测建筑物和道路等目标，这对城市规划、交通管理等具有重要的应用价值。
第三个应用案例是遥感图像的变化检测。
遥感图像的变化检测可以用于监测城市的扩张、农作物的生长等。
图像处理技术可以通过遥感图像的时间序列对比，检测出地球表面的变化情况。
变化检测算法可以使用图像配准技术将不同时间的遥感图像对齐，然后通过像素级的差异分析，检测图像中的变化区域。
以卫星遥感图像为例，可以利用变化检测算法检测出森林的砍伐、城市的扩张等重要变化情况。
第四个应用案例是遥感图像的增强和校正。
由于光照、大气等因素的影响，遥感图像中可能存在噪声和偏差。
图像处理技术可以通过增强和校正的方法，提高遥感图像的质量和准确性。
增强和校正的方法可以使用图像处理技术对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等。
以卫星遥感图像为例，可以利用图像增强和校正技术提高图像的清晰度和鲁棒性，从而更好地应用于地球科学研究。
图像处理技术在遥感图像解译中的应用与实践案例
图像处理技术在遥感图像解译中的应用与实践案例近年来，随着遥感技术的不断发展，图像处理技术在遥感图像解译中的应用越来越广泛。
图像处理技术可以提取遥感图像中的关键信息，帮助解读遥感图像，为地理科学研究、城市规划、资源管理等领域提供重要支持。
本文将介绍图像处理技术在遥感图像解译中的应用以及一些实践案例。
图像处理技术可以帮助提取地物边界和分类。
遥感图像中的地物往往由像素点组成，而图像处理技术可以根据像素点间的灰度、颜色等特征，将图像中的地物进行分类。
例如，通过阈值分割算法可以将遥感图像中的土地、水体、建筑物等不同地物进行分类。
图像处理技术还可通过形态学运算、边缘检测等方法提取地物边界，帮助研究人员对遥感图像进行进一步解译。
图像处理技术可以辅助遥感图像的特征提取。
遥感图像中蕴含着大量的地理、环境等信息，通过特征提取可以挖掘出这些信息，实现对地物的定量分析。
图像处理技术可以通过滤波、变换等方法来增强遥感图像的特征，并去除图像中的噪声。
例如，通过使用小波变换可以对遥感图像的纹理特征进行突出，从而便于识别和分析土地利用类型。
图像处理技术还可以运用主成分分析、线性判别分析等方法来提取遥感图像的特征，并将其用于地表覆盖分析、植被状况评估等领域。
再次，图像处理技术在图像配准和拼接方面也发挥了重要作用。
遥感图像往往由多幅单幅图像拼接而成，而图像处理技术可以帮助实现不同图像之间的精确配准。
通过图像配准技术，多幅遥感图像可以在同一坐标系下对齐，为后续的地物提取与分析提供一致性的基础。
基于图像处理技术，可以将遥感图像中连续的、部分重叠的图像进行拼接，生成全景图像，提供较大范围内的观测结果。
图像处理技术在遥感图像解译中的应用已经在实际项目中得到了广泛的应用。
例如，在城市规划领域，通过遥感图像解译与图像处理技术的相结合，可以实现对城市区域的土地利用与覆盖的高精度提取。
在资源管理方面，利用图像处理技术，可以对农田、森林等资源进行动态监测与评估，实现精细化管理。
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像元对应于地面宽度的不等 HOME 36
＞ L3-L1 ，距星下点越远畸变 越大，对应地面长度越长。
遥感影像变形的原因
• 地表曲率的影响
全景畸变：即当传感 器扫描角度较大时 ， 影响更加突出，造成 边缘景物在图像显示 时被压缩 。假定原地 面真实景物是一条直 线，成像时中心窄 、 边缘宽， 但图像显示 时像元大小相同 ，这 时直线被显示成反 S形 弯曲。
X F1 ( x, y ) Y F2 ( x, y )
（1）
• 式中的x、y为像元在原始图像上的坐标，X、Y为 像元在校正后的图像（目的图像，即参考图像） 上的坐标。得到函数F1(x,y)和F2(x,y)的方法是选择 原始图像和目的图像同名点对，采用多项式逼近 法求得。
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• 即：
无论是卫星还是飞机，运动过程中都会由于种种原因产 生飞行姿势的变化从而引起影像变形。
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遥感影像变形的原因
• 地形起伏的影响
当地形存在起伏时， 会产生局部像点的位 移，使原来本应是地 面点的信号被同一位 置上某高点的信号代 替。由于高差的原因， 实际像点 P 距像幅中 心的距离相对于理想 像点P0距像幅中心的 距离移动了△r。
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2、几何畸变校正
（1）基本思路
校正前的影像看起来是 由行列整齐的等间距像元 点组成的，但实际上，由 于某种几何畸变，影像中 像元点间所对应的地面距 离并不相等（图 a ）。校 正后的影像亦是由等间距 的网格点组成的，且以地 面为标准，符合某种投影 的均匀分布（图 b ），影 像中格网的交点可以看作 是像元的中心。校正的最 终目的是确定校正后影像 的行列数值，然后找到新 影像中每一像元的亮度值。
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磁带
输入 数字化 扫描 几何校正 图像复原 辐射校正 反差增强 数字图像处理
遥感技术与遥感图像处理素材PPT59页
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安
。
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
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6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名，Leabharlann 于我若浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
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6、法律的基础有两个，而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力，那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序，有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起，可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的，因为好人用不着它们，而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
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1.概念
2.数字图象遥感原理
3.常用术语
1.概念
遥感（Remote sensing）通过远离目标的传
感器获取目标或景观数据的技术（Colwell
1983）。
包括航片、卫星图象和雷达数据等。遥感
图象表征了地物波谱反射、辐射能量的空
间分布。
遥感平台--MSS/TM
1999 landsat7
遥感平台--SPOT
2.数字图象遥感原理
• 不同的物体具有不同的物质组成和结 构,因此其电磁波谱特征相异。遥感即是 根据这种差异来识别不同的物体。这就 是遥感的基本出发点。 • 不同地物的光谱曲线不同 • 同一种植物在不同的情况下，在各波 段的反射率也不同
数字图象遥感原理--数据获取、处理、扩展、应用
二、ERDAS软件 在遥感图象处理中应用
1.ERDAS IMAGINE软件的特点 2.IMPORT & EXPORT 3.数字遥感图象的增强技术 4.数字遥感图象的分类技术 5.模型开发工具 6.其它常用模块
ERDAS IMAGINE软件的特点
• 高度的RS/GIS的集成功能 • 覆盖土地利用、空间分析/建模、 ARC/INFO矢量数据更新、航空影象与硬 拷贝地图输出、雷达数据处理、Virtual GIS 、图象校正与镶嵌和立体显示等功 能。
3.常用术语
•图象（Image） •象元（pixel） •通道（band） •采样（sampling）:获得每个象元位置的灰度（grey level） •定量化（quantization）:用整数表示遥感探测数据。这是 由于计算机以处理数字为前提，因此将连续的探测值降维 并用整数表示 。
•空间分辨率（Spatial resolution）:也称地面分辨率。 •波谱分辨率（Spectral resolution） •时间分辨率（Temporal resolution） •辐射分辨率（Radiometric resolution）：由位数决定的记录辐射
值的数值范围-，如 8bit (0~255)。
常用术语-- 图象类型
常用术语--象元、灰度、象元坐标 物理图象和数字图象
常用术语--通道
常用术语--分辨率
•空间分辨率 •辐射分辨率 •光谱分辨率 •时间分辨率
DEMO MSS & AVHRR DATA
• • • • MSS/TM AVHRR GVI NPP
数字图象遥感原理--NOAA/AVHRR光谱特征
数字图象处理原理--植被遥感波段选择
波段宽度 0.45-0.50 0.52-0.59 0.63-0.69 0.70-0.74 0.74-0.90 1.10-1.30 1.55-1.75 2.10-2.30
遥感特点 色素吸收波段，叶绿素和叶红素吸收区之内 绿色反射波段，对区分不同林型及树种可能提供较多信息 对区分有无植被、覆盖度及植物健康状况极为敏感 过渡波段。增加噪声，不宜包括在其他波段中 是绿色植物的各种变量与反射率关系最敏感的波段。为植物通用波段。其中， 0.74-0.80 微米与背景土壤形成明显对比，对区分不同覆盖度作物长势最好 在高反射区与水吸收区之间，能区分植物类别 ， 均是位于几个水吸收带之间的反射峰
ERDAS框架
IMPORT & EXPORT
• • • • • 数据格式 Import Method Example of Import,MSS & AVHRR Correcting Data Example of Geo-correction
IMPORT & EXPORT--数据格式
BIL BSQ BIP
遥感特点 蓝波段。对水体的穿透力强，对叶绿素与叶红素浓度反映敏感。有助于判别水深、 水中叶绿素分布、沿岸水和进行近海水域制图。 绿波段。对健康茂盛植物绿反射敏感，对水的穿透力较强。用于探测健康植物绿 色反射率，按“绿峰”反射评价植物生活力，区分林型、树种和反映水下特征等。 红波段。为叶绿素的主要吸收波段。反映不同植物的叶绿素吸收、植物健康状况。 用于区分植物种类与植物覆盖度。 近红外波段。对绿色植物类别差异最敏感，为植物通用波段。用于生物量调查、 作物长势测定、水域判别等。 中红外波段。处于水的吸收带内，反映含水量敏感。用于土壤湿度、植物含水量 调查、水分状况研究，作物长势分析等。提高区分不同作物类型的能力。 热红外波段。可以根据辐射响应的差别，区分农、林覆盖类型，辨别地表湿度、 水体、岩石，以及监测与人类活动有关的热特征。 中红外波段。主要用于区分岩石类型、岩石的水热蚀变。
பைடு நூலகம்
Import Method
• 了解数据（行列数、偏移量等信息） • 单波段输入和多波段合成（举例） • 查看图象信息
Correcting Data
• 旋转预览（9-11度） • Rotate Images (Raster | Geometric Correction) • 几何校正（Raster | Geometric Correction）
IMAGE to MAP IMAGE to IMAGE • 最后重采样
一次多项式变换
二次多项式转换
GCPs点的选取
• 选取原则：均匀分布，明显定位，数量保证。 • 选取步骤：地图选点，确定图象对应点，筛选。
Image-to- Map rectification
Image-to- Image rectification
遥感图象增强技术
• 图象增强的内涵 • Image Enhancement depend on • Enhancement Techniques
图象增强的内涵
• Image enhancement is the process of making an image more interpretable for a particular application. • Enhancement makes important features of raw, remotely sensed data more interpretable to the human eye. • Enhancement techniques are often used instead of classification techniques for feature extraction-studying and locating areas and objects on the ground and deriving useful information from images. • 增强地物波谱特征的差别，以识别不同的地物类型； 增强地物的形态特征，
数字图象遥感原理--遥感数据产品
数字图象遥感原理--电磁波谱
数字图象遥感原理--地物反射光谱曲线
数字图象遥感原理--通道选择
数字图象遥感原理--TM光谱特征
波段宽度 0.45-0.52 0.52-0.60 0.63-0.69 0.76-0.90 1.55-1.75 10.4-12.5 2.08-2.35