遥感中的阴影及应用
遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法
遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法现如今，遥感技术在地球科学、环境保护、城市规划等领域发挥着重要作用。
遥感卫星影像作为遥感数据的主要来源，其处理过程中常常会遇到一些困扰，本文将探讨其中的常见问题及相应解决方法。
1. 影像纠正问题遥感卫星拍摄的影像受到地球自转、地形起伏以及大气等因素的影响，容易产生图像畸变和色差问题。
针对这一问题，可以采用几何校正和辐射校正等方法来进行纠正。
几何校正主要包括地形校正和几何校正。
地形校正主要针对山区等地形复杂情况下产生的图像投影问题，可以通过数字高程模型（DEM）来解决。
几何校正则主要通过地面控制点的选取和几何模型的建立来校正影像的几何形态。
辐射校正则是针对大气影响导致的辐射畸变问题。
可以利用大气传输模型进行辐射校正，消除大气因素对影像的影响。
此外，还可以利用地面参考反射率进行光谱校正，在不同地物上分别测量反射光谱线进行标定。
2. 影像预处理问题影像的预处理是遥感图像处理的重要环节，可以帮助提取出感兴趣的信息。
然而，预处理过程中常常会遇到图像噪声、云状阴影和云覆盖等问题。
图像噪声主要由传感器本身以及数据传输和存储等过程中引入的噪声造成。
为了降低噪声的影响，可以采用滤波器等方法进行去噪处理。
常用的滤波器有均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
云状阴影和云覆盖问题是由云层导致的。
对于云状阴影问题，可以通过校正云覆盖所造成的辐射变化进行修复。
对于云覆盖问题，可以利用多个相邻时刻的影像数据进行云去除，或者采用云检测算法进行自动云剔除。
3. 影像分类问题影像分类是遥感影像处理中的关键任务，可以帮助我们从大规模遥感影像中提取出感兴趣的地物信息。
然而，影像分类过程中常常会遇到地物混合、类别划分不清等问题。
地物混合问题主要由遥感影像中地物覆盖范围重叠较多导致的。
为了解决地物混合问题，可以运用混合像元分解算法将像元分解为纯度更高的子像元，从而更好地反映地物的实际分布。
类别划分不清问题主要由地物间相似性较高导致的。
遥感图像的阴影检测技术(最全版)PTT文档
总结：
1) 由于各个为了更大地减小阴影检测误差，我们应该通 过大量的研究，希望能找到基于某种彩色空间的检测误差更 小的遥感图像的阴影检测技术。
2) 由于光源和场景的三维结构不易得到，基于模型的阴影检测 方法局限性很大，但其检测效果是最好的。所以，以后的研 究重点要放在基于模型的阴影检测技术上 。
遥感图像的阴影检测技术
随着航空卫星技术不断发展的步伐，高空间 分辨率遥感的广泛应用，如何消除遥感影像的阴 影，具有越来越重要的现实意义，但是这个问题 一直是遥感影像处理领域的一个难题。在这种情 况下，人们开始了遥感图像阴影检测技术的研究。 阴影既是使图像退化的噪声源，又是提供一些有 用信息的信息源。有了阴影检测技术，我们就能 获取更多关于我们所研究的对象的一些有效信息。
下面是一幅遥感图像：
自
投
阴
射
影
阴
影
针对遥感图像的阴影检测本文主要阐述了三种实现遥感图像的 阴影检测的算法：
1） 基于RGB彩色空间的归一化处理的阴影检测算法； 2） 基于RGB彩色空间的直接差分算子的阴影检测算法； 3） 基于纹理分析的阴影检测算法。
我们的重点研究的算法是基于RGB彩色空间的归一化处理的阴 影检测算法。
由于光源和场景的三维结构不易得到，基于模型的阴影检测方法局限性很大，但其检测效果是最好的。 我们的重点研究的算法是基于RGB彩色空间的归一化处理的阴影检测算法。
1)由于光线被遮挡2，)阴阴影影区域区具有域更具低的有灰度更值高的色调值
整个的阴影检测流程如下图所示： 但原始影像中的偏蓝色地物在B’分量中也具有很高的像素值，需要将这些区域从阴影区域中去除。
3）向具有更好的定位性,更好的边缘性,精度较高的阴影检测技术 方向发展。
遥感
第一章1遥感：广义理解，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场，力场，机械波，等的探测。
狭义来说，遥感是应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体特征性质及其变化的综合性探测技术。
2电磁波：当电磁震荡进去空间，变化的磁场激发了涡旋电场，变化的电场又激发了涡旋磁场，使电磁震荡在空间传播，这就是电磁波。
3电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率，递增伙递减排列，则构成了电磁波谱。
电磁波谱以频率从高到低排列，可以划分为r射线，x射线，紫外线，可见光，红外线，无线电波。
4黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。
5太阳辐射：太阳辐射有时习惯称作太阳光，太阳光通过地球大气照射到地面，，经过地面物体反射又返回，再经过大气进入传感器。
6大气窗口：通常把电磁波通过大气层时较少被反射，吸收，或散射的，通过率较高的波段成为大气窗口。
7遥感的特点：大面积的同步观测：在地球上，进行资源和环境调查时，大面积同步观测所得到的数据是最宝贵的。
时效性：遥感探测，尤其是空间遥感探测，可以在段时间内对同一地区进行重复探测，发现地球上许多事物的动态变化。
遥感数据的综合性和可比性：遥感获得的地物电磁波特性数据综合地反映了地球上许多自然，人文信息。
经济性：遥感的费用投入与所获取的效益，与传统的方法相比，可以大大的节省人力，物力，财力和时间，具有很高的经济效益和社会效益。
局限性：目前，遥感技术所利用的电磁波还很有限，仅是其中几个波段范围。
此外，已经被利用的电磁波谱段对许多地物的某些特征还不能准确反应。
8遥感分类：p4第二章1光谱反射率：物体反射的辐射能量占总入射能量的百分比，称为反射率。
不同物体的反射率不同，这主要取决于物体本身的性质，以及入射电磁波的波长和入射角度，反射率的范围总是小于等于1，利用反射率可以判断物体的性质。
2地物的波谱特征：由于地面上各种物体组成物质的分子，原子性质和结构规模不同，因而各种地物对不同波长的电磁波的反射，吸收，发射及透射本领也有差异，导致无物体反射，吸收，发射，及透射的电磁波的本领随入射波的改变而改变的特性。
遥感地学分析整理
遥感地学分析一、名词解释遥感地学分析：是建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析，获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法。
热惯量：由于系统本身有一定的热容量，系统传热介质具有一定的导热能力，所以当系统被加热或冷却时，系统温度上升或下降往往需要经过一定的时间，这种性质成为系统的热惯量(Thermal inertia)。
叶方位角：法线在水平面上的投影与正北方向的交角称为叶子在该点的方位角。
红边：反射光谱的一阶微分最大值所对应的光谱位置.光合有效辐射：植物光合作用所能利用的可见光部分的太阳辐射。
简答1、植被遥感中NDVI应用最广泛？①NDVI是对植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子。
NDVI 与 LAI、绿色生物量、植被覆盖度、光合作用等植被参数有关；NDVI的时间变化曲线可反映季节和人为活动变化；甚至整个生长期的NDVI对半干旱区降雨量、对大气CO2浓度随季节和纬度变化均敏感。
②NDVI经比值处理，可部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、大气程辐射（云 / 阴影和大气条件有关的辐照度条件变化）等的影响。
③NDVI介于-1和1之间，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。
几种典型的地面覆盖类型在大尺度NDVI图象上区分鲜明，植被得到有效的突出。
因此，NDVI 特别适用于全球或各大陆等大尺度的植被动态监测。
二、论述题1、植被指数影响因素。
①物候期、农事历。
物候期指自然植物在其生长发育过程中，其生理、外形、结构等的季节性变化，可通过遥感加以监测。
对于农作区，物候期表现为地方农事历，即耕作、播种、发芽、生长、成熟、收获、休闲等季相循环周期。
它是由作物的生长特点、地方气候、地方农业耕作方式与习惯等决定的。
可见，植被指数提取中遥感数据时相选择的重要性。
面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法
面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法
面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法，是一种基于遥感影像对象提取技术实现的阴影变化检测方法。
该方法主要分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：读取高分辨率遥感影像，进行预处理操作，包括灰度校正、空间校正、大气校正等。
2. 影像分割：使用Mean-Shift算法或Watershed算法进行影像分割，将遥感影像分割成多个对象。
3. 特征提取：根据光学特性和形态特征等选取阴影提取特征，如颜色、形状、纹理、边缘等，计算每个对象的特征向量。
4. 阴影提取：将特征向量输入到分类器中进行分类处理，判断每个对象是否是阴影，将阴影对象分割出来。
5. 阴影变化检测：对两幅遥感影像进行阴影提取，比较两幅影像中的阴影对象是否存在变化，建立变化检测模型。
该方法具有提取精度高、计算速度快等优点，可以广泛应用于城市规划、土地利用、生态环境等领域。
遥感影像检测与目标提取中的常见问题分析
遥感影像检测与目标提取中的常见问题分析遥感影像检测与目标提取是遥感技术中的核心应用之一，通过遥感影像分析，可以获取海量的地理信息数据。
然而，在实际应用中，常常会遇到一些问题，例如数据质量、目标提取技术的准确性以及算法的效率等。
本文将对这些常见问题进行分析和解决方案的探讨。
一、数据质量的问题遥感影像检测与目标提取的准确性直接受到遥感数据的质量影响。
常见的数据质量问题包括云雾遮挡、辐射校正和几何校正等。
云雾遮挡是影响遥感数据质量的主要因素之一。
当遥感影像中出现云雾时，目标提取的准确性会受到严重影响。
解决云雾遮挡问题的方法包括利用云检测算法对影像进行预处理，剔除云雾影响。
辐射校正是指根据定标参数将原始辐射数据转换为地物反射率数据的过程。
在遥感影像检测与目标提取中，辐射校正是保证数据准确性的关键步骤。
常见的辐射校正方法有统计法、比例发射率法和最小二乘法等。
几何校正是指将遥感影像的像素坐标转换为地理坐标的过程。
几何校正是保证遥感影像与地理坐标系统一致性的基础。
几何校正中的常见问题包括大地测量单位选择、地面控制点选择和几何精度评定等。
二、目标提取技术的准确性问题目标提取技术的准确性是遥感影像检测与目标提取的核心问题之一。
常见的目标提取技术包括阈值分割、边缘检测和模板匹配等。
阈值分割是通过设定合适的亮度或颜色阈值将图像中的目标与背景分离的方法。
但是阈值的选择对目标提取结果有重要影响，不同光照条件和目标特征的变化可能导致阈值选择不稳定。
边缘检测是通过寻找图像中的边缘信息来提取目标的方法。
然而，由于遥感影像中存在噪声和阴影等干扰因素，边缘检测的准确性常常会受到影响。
模板匹配是通过在遥感影像中搜索事先定义好的目标模板来提取目标的方法。
但是目标模板的选择和匹配算法的设计都对目标提取的准确性产生影响。
为了提高目标提取技术的准确性，可以采用多种方法相互结合的策略，例如将阈值分割与形态学处理相结合，或将边缘检测与模板匹配相结合。
遥感导论第五章遥感图像目视解译及方法
5、水系类型 是指水系平面分布的形状。一般都具有一定的图形，水
系类型的划分主要是依据这些图形的形状来命名的。每种 水系类型都反映了一定的地质构造环境，它们与岩性、构 造、岩层产状和地形有着密切的关系。
① 树枝状水系 在一个比较平坦面上自由发展，因此无一定方向性，支流之间均
是锐角相交。一般发育在岩性均一、构造简单、地形坡度小的地区。 ② 钳状沟头树枝状水系 一般发育在块状岩石地区，原生裂隙发育、球形风化和剥蚀强烈。 ③ 羽毛状水系 一般发育在黄土地区。 ④ 似树枝状水系 一般发育在平缓倾斜的平原地区。 ⑤ 平行树枝状水系 受地形控制多出现在稳定倾斜的地区，如滨海斜坡、冲积锥、单
第三节 目视解译的方法与原则
一、解译方法 目视解译方法就是研究如何利用遥感图像上的各种
影像特征与成像规律，来达到解译地物的目的。
1、直判法 指直接运用解译标志就能确定地物存在和属性的方法。一般
针对形状独特、色调特征明显的地物和自然现象。如道路、建筑 物、河流、树木、岩体、火山锥、褶皱、断层等均可用直判法辨 认。
二、可变性
即同一种地质体，即使是在同一个地区，当其出露面积、 厚度、所处构造部位、岩层产状以及覆盖程度不同时，也能 表现出不同的色调、水系或地貌形态。
由于解译标志具有可变性和局限性，不能生搬硬套外地
的解译标志，也不能只使用一两项解译标志，而必须尽可能 运用一切直接、间接的解译标志,进行综合分析。同时还要进 行必要的实地验证。
一、局限性
在遥感图像上，不同的物体具有不同的影像特征，人们 根据这些特征，总结出识别判断物体性质的解译标志。因此 各种解译标志都具有一定的普遍性。但是，有的解译标志往 往带有地区性，即局部性，主要表现为同一种地质体在不同 的地区有着截然不同的影像特征，例如：灰岩，由于南北方 气候条件不同，在南方多形成岩溶地貌，而在北方却形成桌 状山地貌，同样是花岗岩，在广东是低缓丘陵，在安徽黄山 却是高大峰林。因此，有些解译标志，只局限于某种自然地 理条件或某个地区才适用。
6遥感原理与应用 遥感图像的辐射校正
由于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它 随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像的分辨率 和对比度相对下降，这些都需要通过辐射校正复原。
消除遥感图像数据中依附在辐亮度ion),简称 辐射校正。
辐射校正的目的： 尽可能消除因传感器自身条件、大气条件、太阳位
亮度值（灰度值）主要受两个物理量影响：一是太阳 辐射照射到地面的辐射强度；二是地物的光谱反射率。当 太阳辐射相同时，图像上像元亮度值（灰度值）的差异就 直接反映了地物目标光谱反射率的差异，但实际测量时， 辐射强度值还受到其他因素的影响而发生改变。 辐射误差：传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射 率或光谱辐亮度等物理量之间的差值
4）LandSat5的TM图像的辐射校正
5.3.3 因大气影响引起的辐射误差校正 消除因为大气散射引起的辐射误差的处理
为什么要做大气校正？
入射到传感器的电磁波能量除了地物本身的辐射以外，还有 大气引起的散射光。我们想要了解某一物体表面的光谱属性 ，必须将大气的影响消除。
大气校正方法
• 统计学方法：
根据美、法公布的资料，目前用辐射校正场的方法对可 见光和近红外波段的标正精度可达6%-3%左右。除成功地 对Landsat-4、5的TM，SPOT的HRV，NOAA-9、10 、11 的 AVHRR，Nimbus-7的CZCS 进行辐射校正外，目前正在进 一步研究高分辨率成像光谱仪(AVIRIS) 和中分辨率成像 光谱仪(MODIS) 的辐射校正，并对法国偏光照相机 (POLDER) 进行辐射校正。
通过地面同步观测实现多种遥感卫星和同一遥感器 不同时相的资料相互匹配，才能进行比较和应用。
辐射定标场地一般选择沙漠地区，它的光谱响应稳定。
三、中国遥感辐射校正场
遥感原理与应用_第4章_3 遥感影像处理-遥感影像辐射处理
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传 感 器 校 正
L d s2 E0 cos
L为地物在给定波ain
和bias分别为传感器的增益和偏移量，从图像头文件中可以读取； ρ为 反射率（即表观反射率）；ds是日地天文单位距离；E0大气顶层的太
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绝对定标要建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间
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传 感 器 校 正
的数量关系，该关系通常呈线性关系，建立该关系就是确定线性 关系中的系数及常数项，即定标系数。
K：传感器的增益；
Lmax：传感器达到饱和时所记录的辐射能量，即传感器记录 的最大能量；
Lmin：传感器探测并记录的最小能量；
Cmax：遥感图像中的最大值（如：对无符号8位类型数据，最 大值是255）。
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传 感 器 校 正
探测元件响应度差异造成的影像色调不一致性
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DN值(从遥感器 得到的数字测 量值) 遥感器校正
• 光学系统特征(如边缘减光) • 光电变换系统的灵敏度特 征的偏差 • 遥感器系统的增减及偏差 相关系数(如Landsat TM和 MSS)
影子的原理和应用到哪些
影子的原理和应用到哪些影子的原理影子是由光线在物体前面遇到阻碍物时形成的阴暗区域。
当物体遮挡光线时，光线无法通过，并在物体后面形成一个阴影。
影子的形成涉及到光的传播、物体的遮挡和阻碍以及人眼的观察等多个要素。
光的传播光是一种电磁波，可以在真空或其他介质中传播。
光线从光源发出，遵循直线传播的原则。
当光线遇到物体时，会被物体遮挡或反射。
物体的遮挡和阻碍当光线遇到一个物体时，物体会遮挡掉光线的传播路径。
光线无法通过物体，从而在物体后面形成一个阴影。
影子的大小和形状取决于物体的形状、大小和光源的位置。
人眼的观察当光线从光源射向物体时，人眼接收到光线并观察到物体的样子。
当物体遮挡光线时，人眼会看到物体的阴影。
观察者的位置和角度也会影响到影子的形状和大小。
影子的应用影子不仅仅是一个现象，还有许多应用方面。
以下是一些常见的应用领域：艺术和摄影影子在艺术和摄影中经常被用作一种视觉效果的工具。
通过合理利用光线和物体的遮挡关系，可以创造出独特的阴影效果，增加作品的艺术性和表现力。
天文学影子在天文学中有着重要的应用。
当行星或卫星遮挡住恒星时，会形成一个天体的阴影。
这些阴影可以帮助天文学家测量天体的大小和位置，进而推断出更多的信息。
地震学地震学家利用地震波的传播路径和观测点的位置来研究地球内部的结构和变化。
影子区是一种地震波未能到达的区域，通过分析影子区的情况可以推测出地球内部的结构和特征。
科学实验和模拟影子在科学实验和模拟中也扮演着重要的角色。
通过控制光源和物体的位置，可以在实验室中模拟出不同的光照条件，从而更好地研究物体表面的特性和结构。
导航和遥感影子在导航和遥感中有着广泛的应用。
通过遥感技术和卫星图像，可以利用影子推断出地面物体的高度和几何形状。
在导航中，人们也可以利用影子来确定时间和方位，辅助定位和导航。
建筑和城市规划在建筑和城市规划中，影子扮演着非常重要的角色。
通过分析建筑物的阴影和阳光照射情况，可以确定建筑物的防晒和保温效果，优化建筑和城市的设计。
(完整版)遥感影像预处理
遥感影像预处理预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。
目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。
预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。
本小节包括以下内容：∙ ∙ ●数据预处理一般流程介绍∙ ∙ ●预处理常见名词解释∙ ∙ ●ENVI中的数据预处理1、数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。
图1数据预处理一般流程各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。
2、数据预处理的各个流程介绍（一）几何精校正与影像配准引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。
系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。
在做几何校正前，先要知道几个概念：地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准影像几何精校正，一般步骤如下，（1）GCP（地面控制点）的选取这是几何校正中最重要的一步。
可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。
选取得控制点有以下特征：1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等；2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。
卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
高分辨率卫星影像中阴影的自动提取与处理_许妙忠
文章编号:1007_3817(2003)01_0020_03中图分类号:P237.3 文献标识码:B高分辨率卫星影像中阴影的自动提取与处理许妙忠 余志惠(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079)摘 要 高分辨率卫星遥感影像开创了许多新的应用领域,但影像中的阴影是一个必须解决的问题。
一方面,它给象影像分类这样的一些应用带来了很大麻烦,另一方面,它提供了物体的高度信息。
本文利用纹理分析的方法,通过共生矩阵和相应指数的计算,对高分辨率卫星影像中阴影的自动提取与处理作了一个尝试并给出了一些结果。
关键词 高分辨率卫星遥感影像;阴影;共生矩阵;纹理指数 卫星遥感影像能够快速提供地球表面的信息,高分辨率卫星遥感影像(例如I KON OS ,SPO T 5,CO SM OS ,OrbView 等)的发展和使用已经开创了许多全新的应用领域。
但高分辨率卫星影像中的阴影给一些应用带来了很大的麻烦。
比如在卫星遥感影像分类中,大多数的地形或地物阴影与水体的光谱特征相混淆,很难准确地对它们进行分类。
另一方面,阴影也是一个信息源,可以利用它们计算物体的高度[1]。
1 纹理分析方法与共生矩阵在影像分析中,纹理是十分重要而又普遍的,但到目前为止,对纹理并没有一个十分明确的定义。
它一般指的是粗糙度,反差,精细度,规则性等。
通常的纹理分析方法分为统计方法和结构方法。
一种有效的纹理分析方法是共生矩阵,它是一种纹理分析的统计方法。
和一般纹理分析一样,这种方法也是描述了一个像素和它周边相邻像素之间的灰度值的关系。
但是共生矩阵并不使用原始灰度值。
它通过对影像灰度级之间二阶联合条件概率P (i ,j /d ,θ)计算表示纹理。
P (i ,j /d ,θ)表示在给定空间距离d 和θ方向时,以灰度级i 为起始点,出现灰度级i ,j 的概率。
一般需要在不同的d ,θ下计算。
共生矩阵一个计算例子见图1,其中(a )为原始图像的灰度值,(b )为从左到右方向上的共生矩阵,θ=0,(c )为从左下到右上方向上的共生矩阵,θ=45,(d )为从下到上方向共生矩阵,θ=90,(e )为从右下到左上方向上的共生矩阵,θ=135。
遥感影像处理步骤
一．预处理1．降噪处理由于传感器得因素，一些获取得遥感图像中，会出现周期性得噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。
（1）除周期性噪声与尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性得干涉图形，具有不同得幅度、频率、与相位。
它形成一系列得尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波得方法来消除。
消除尖峰噪声，特别就是与扫描方向不平行得，一般用傅立叶变换进行滤波处理得方法比较方便。
（2）除坏线与条带去除遥感图像中得坏线。
遥感图像中通常会出现与扫描方向平行得条带，还有一些与辐射信号无关得条带噪声，一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换与低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现得薄云可以进行减弱处理。
3．阴影处理由于太阳高度角得原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。
二．几何纠正通常我们获取得遥感影像一般都就是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。
1．图像配准为同一地区得两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示与数学运算，必须先将其中一种数据源得地理坐标配准到另一种数据源得地理坐标上,这个过程叫做配准。
（1）影像对栅格图像得配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。
（2）影像对矢量图形得配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。
2．几何粗纠正这种校正就是针对引起几何畸变得原因进行得，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到得有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正、3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定得地理坐标系得，这个过程称为几何精纠正。
Landsat TM遥感影像中厚云和阴影去除
Abstract: Cloud removal is an important step in remote sensing image process. In this paper, the author proposed a new algorithm for cloud removal using multi-temporal Landsat TM image data based on spectral characteristics analysis. Through the spectral characteristics analysis of the thick cloud region and its shadow region, the thick cloud and its shadow identification models were designed. Using image regression, unsupervised classification and pixel replacing techniques as well as these models, the influence of thick clouds and its shadows can be eliminated or reduced in the Landsat TM images. The result shows that the algorithm can eliminate or significantly reduce the cloud influence from Landsat TM image data. Key words: LANDSAT TM IMAGE DATA, CLOUD AND SHADOW, SPECTRAL ANALYSIS, CLOUD REMOVAL CLC number: 0 Document code: A
遥感影像处理步骤
一．预处理1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进展消除或减弱方可使用。
〔1〕除周期性噪声和锋利性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干预图形，具有不同的幅度、频率、和相位。
它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在*些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进展滤波处理的方法比拟方便。
〔2〕除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。
遥感图像常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换和低通滤波进展消除或减弱。
2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进展减弱处理。
3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进展消除。
二．几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进展几何精纠正，在地形起伏较区，还必须对其进展正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进展大气纠正，此处不做阐述。
1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进展叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。
〔1〕影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到一样地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。
〔2〕影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到一样地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进展重合叠加显示。
2．几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进展的，地面接收站在提供应用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进展了校正.3．几何精纠正为准确对遥感数据进展地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。
遥感原理与应用名词解释
1.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内传播的过程。
2.干涉:由两个（或两个以上）频率、振动方向相同、相位相同或相位差恒定的电磁波在空间叠加时, 合成波振幅为各个波的振幅的矢量和。
因此会出现交叠区某些地方振动加强, 某些地方振动减弱或完全抵消的现象。
3.衍射:光通过有限大小的障碍物时偏离直线路径的现象。
4偏振:指电磁波传播的方向性。
5电磁波谱: 按电磁波在真空中传播的波长或频率递增或递减顺序排列。
6绝对黑体: 对任何波长的电磁辐射都全部吸收的物体, 称为绝对黑体。
绝对白体则能反射所有的入射光。
与温度无关。
7等效温度: 为了便于分析, 常常用一个最接近灰体辐射曲线的黑体辐射曲线作为参照, 这时的黑体辐射温度称为等效黑体辐射温度（或称等效辐射温度）。
8大气窗口：通过大气后衰减较小, 透过率较高, 对遥感十分有利的电磁辐射波段通常称为大气窗口。
而透过率很小甚至完全无法透过的电磁波称为“大气屏障”。
9遥感: 即遥远的感知, 是在不直接接触的情况下, 对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。
10光谱发射率: 实际物体与同温度的黑体在相同条件下辐射功率之比。
11光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比, 它是波长的函数。
12波谱特性: 指各种地物各自所具有的电磁波特性（发射辐射或反射辐射）。
13反射波谱特性: 物体反射率（或反射辐射能）随波长变化而改变的特性。
14方向反射: 具有明显方向性的反射。
15漫反射: 入射能量在所有方向均匀反射。
16镜面反射: 当入射能量全部或几乎全部按相反方向反射, 且反射角等于入射角。
17波谱特性曲线：以波长为横坐标, 反射率为纵坐标所得的曲线。
18散射：电磁波在传播过程中遇到小微粒而使传播方向发生改变, 并向各个方向散开。
1近极地轨道: 卫星从南向北或从北向南通过两极运行。
2太阳同步轨道: 指卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角不随地球绕太阳公转而改变。
遥感卫星影像解译
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像解译遥感卫星影像的解译标志，也称判读要素，它是遥感图像上能直接反映和判别地物信息的影像特征。
包括形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局。
解译者利用其中某些标志能直接在图像上识别地物或现象的性质、类型和状况；或者通过已识别出的地物或现象，进行相互关系的推理分析，进一步弄清楚其它不易在遥感影像上直接解译的目标，例如根据植被、地貌与土壤的关系，识别土壤的类型和分布等。
(1)形状：指目标物在影像上所呈现的特殊形状，在遥感影像上能看到的是目标物的顶部或平面形状。
例如飞机场、盐田、工厂等都可以通过其形状判读出其功能。
地物在影像上的形状受空间分辨率、比例尺、投影性质等的影响。
(2)大小：指地物形状，面积或体积在影像上的尺寸。
地物影像的大小取决于比例尺，根据比例尺，可以计算影像上的地物在实地的大小。
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。
(3)阴影：指影像上目标物，因阻挡阳光直射而出现的影子。
阴影的长度、形状和方向受到太阳高度角、地形起伏、阳光照射方向、目标所处的地理位置等多种影响，阴影可使地物有立体感，有利于地貌的判读。
根据阴影的形状、长度可判断地物的类型和量算其高度。
(4)色调：指影像上黑白深浅的程度，是地物电磁辐射能量大小或地物波谱特征的综合反映。
色调用灰阶(灰度)表示，同一地物在不同波段的图像上会有很大差别；同一波段的影像上，由于成像时间和季节的差异，即使同一地区同一地物的色调也会不同。
(5)颜色：指彩色图像上色别和色阶，如同黑白影像上的色调，它也是地物电磁辐射能量大小的综合反映，用彩色摄影方法获得真彩色影像，地物颜色与天然彩色一致；用光学合成方法获得的假彩色影像；根据需要可以突出某些地物，更便于识别特定目标。
(6)纹理：也叫影像结构，是指与色调配合看上去平滑或粗糙的纹理的粗细程度，即图像上目标物表面的质感。
遥感云阴影标注
遥感云阴影标注
遥感云阴影标注
《遥感云阴影标注》
遥感云阴影标注是一项重要的遥感数据处理技术，它的目的是利用遥感的优势，在提取特定信息的基础上，标记出太阳背光地物形态和阴影，用于进行城市规划、地物识别和资源管理等。
遥感云阴影标注有多种方法，其中最常用的是基于多种粗段大尺度信息的融合，比如极短尺度的可见光、热红外光和黑白辐射计等，以及重要的再分类算法，以及修正和补充多尺度信息的建模标记法等。
此外，研究者们也结合机器学习和深度学习技术，开发了低分辨率和复杂场景
下高准确率的遥感云阴影标注方法，并开发了一种专用的模型，可以自动从数据集中学习足够多的地物标记信息，以便快速进行补充。
总而言之，遥感云阴影标注是一种重要的遥感技术，能够更加快速准确地获取
大量遥感信息，对于遥感应用具有重要的指导意义。
形态学阴影指数
形态学阴影指数形态学阴影指数（Morphological Shadow Index，MSI）是一种用于表征远程遥感影像中阴影特征的指数。
该指数通常应用于城市区域高分辨率遥感影像的处理中，以提高图像解译精度和自动化程度。
在遥感影像的处理中，阴影是一种常见的干扰因素。
由于城市区域建筑物和其他结构体的高度和位置各异，阳光照射方向和角度也不同，因此形成的阴影也有不同的形状和大小。
遥感影像中的阴影可能会掩盖物体的细节特征，影响影像的视觉感受和自动化处理结果。
因此，开发有效的阴影消除方法和阴影特征提取算法是遥感影像处理领域的重要研究课题。
形态学阴影指数是一种基于形态学图像处理的指数，其目的是计算遥感影像中阴影区域的特征。
该指数利用了形态学图像处理中的形态学操作，包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。
其中，形态学的开运算和闭运算操作常常被用于消除阴影区域，以便更好地识别和提取目标物体的特征。
开运算用于消除图像中小的结构并保留大的结构，而闭运算则可以消除图像中的“孔洞”并填补目标物体边缘的空隙。
形态学的膨胀和腐蚀操作则可以用于计算阴影的大小和形状，并判定其在图像中的位置和分布。
形态学阴影指数的计算公式如下：MSI = max (Opening (B) ^ k, Closing (B) ^ k) - min (Opening (B) ^ k, Closing (B) ^ k)其中，B表示待处理的遥感影像，k表示形态学操作的半径参数，Opening和Closing分别表示开运算和闭运算操作。
形态学阴影指数的取值范围为-1到1之间。
当该指数为正值时，表示图像中的阴影区域比较明显，可以通过形态学操作进行消除；反之，当该指数为负值时，表示图像中的阴影区域比较微弱，可以通过其他方法进行处理。
形态学阴影指数可以应用于遥感影像的特征提取和分类等任务中。
对于城市区域高分辨率遥感影像的处理，该指数可以提高建筑物和道路等目标物体的自动化识别精度。
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遥感中的阴影及其应用前言高分辨率遥感影像同时具有地图的几何精度和影像视觉特征，具有广泛的应用。
然而由于算法以及客观条件的限制，影像中存在着大量的阴影，它直接影响到地物边缘的提取、目标识别、分类等。
特别是近年来随着影像分辨率的提高，阴影现象更加突出，因此对其进行检测与补偿显得极其重要。
1. 研究的背景及意义高分辨率遥感影像已被应用在林业、旅游、水文水资源、名胜古迹的维修等领域。
这些应用的首要问题是对影像中的关键地物进行识别、提取。
理论上，高分辨率卫星遥感影像在经过像片倾斜引起的像点位移、图形变形以及地形起伏引起的投影差的纠正，并在消除大气折射，相机系统带来的误差后，应该准确反映地物特征。
然而，由于建筑物的影响以及太阳光的照射，出现阴影和影像遮蔽以及摄影死角。
随着遥感传感器灵敏度不断提高，影像分辨率从几十米到现在的厘米级。
原本在较低几何分辨率影像中不明显的阴影已经在影像中格外突出。
比如在农村地籍调查中，由于航片的分辨率很高，有很多高大建筑物或者树木阴影，给界址点解译造成很大的困难。
并且图解存在一定的误差。
机载多角度成像数据的空间分辨率能够达到5厘米，影像上的阴影非常突出。
阴影使得影像上阴影区域所反映的被摄目标的信息有所损失或受到干扰。
这在计算机影像处理中将直接影响到相应区域地物的边缘提取、目标识别和地表覆盖分类以及影像匹配算法的成功率等。
它不仅破坏了影像的视觉解译能力和审美效果，还影响了遥感影像作为地图产品的基本功能发挥。
如何消除遥感影像的阴影，具有越来越重要的现实意义。
总的来说，卫星遥感影像能够快速提供地球表面的信息，高分辨率卫星遥感开创了许多新的应用领域，但影像中的阴影是一个必须解决的问题。
它给像影像分类这样的一些应用带来了很大的麻烦。
比如在卫星遥感影像分类中，大多数的地形或地物阴影与水体的光谱特征相混淆，很难准确地它们进行分类。
阴影区地物表现在遥感影像上信息量相对较少，难以判读，在影像处理和工程应用中，影响操作进程，甚至产生错误结果。
阴影由高出地面的物体对太阳光遮挡而形成,在遥感影像数据上表现为DN 值偏低。
在IKONOS等高空间分辨率遥感影像中,阴影是其基本特征之一。
阴影区地物表现在遥感影像上信息量相对较少,难以判读,在影像处理和工程应用中,影响操作进程,甚至产生错误结果。
随着高空间分辨率遥感的广泛应用,如何消除遥感影像的阴影,具有越来越重要的现实意义,但是这个问题一直是遥感影像处理领域的一个难题。
而使用高精度的阴影监测方法和使用的阴影去除方法，可以真实再现阴影区地物特征，增加影像信息量，提高数据质量。
这样就消除了阴影对目标识别的不利影响，从而达到了正确识别目标的目的。
这些方法被广泛的应用与军事目标识别、城市规划、医疗检测等多门领域中。
2. 阴影检测阴影在图像中普遍存在，它严重影响图像处理的后期工作，如图像分割和图像匹配等。
为此必须先对图像阴影进行去除。
阴影种类繁多，有基于几何特性的，有基于阴影灰度性质(如阴影边缘灰度渐变、突变，阴影分布是否均匀)的，还有基于阴影形成原因的，但目前没有一种通用的阴影去除方法能对所有的阴影有理想的处理效果，所以必须对不同类型的阴影采用不同的处理方法。
本文提出了将阴影分类的思想，但前提是先对阴影进行检测。
近年来，解决阴影检测和识别的方法已有不少文章，如Jiang与Ward提出了基于阴影强度与几何特性的阴影检测方法，即在阴影的检测过程中采用3层：低层、中层与高层。
在低层处理时从图像中提取暗区域；中层则对暗区域进行特征分析，包括检测暗区域轮廓顶(vertices)，确认暗区域中的半影(penumbrae)，将暗区域分成自阴影和投影阴影以及确定与暗区域相邻的物体区域；高层则结合前两层结果，从暗区域中确认阴影。
Salvador等人基于彩色不变模型确定并归类阴影。
以上阴影检测方法都存在局限性，需要满足一定的假设条件，如场景中仅有一个光元，阴影位于相对平坦的区域，或有某种不因阴影而改变的彩色不变量等。
本文采用基于粗糙集阴影边缘点分类的方法，较好地实现了阴影边缘的检测。
2.1 基于等价关系的子图像划分对于一幅灰度级数为L的M×N个像素组成的二维图像U，设像素x为U中的一个对象，称知识库（知识系统）K=(U，R)为一个图像近似空间。
考虑中心像素为w(i，j)=f(x，y)的3×3窗口，如式（1）：移动该窗口，使所有像素都依次置于该窗口的中心位置。
计算像素点w(i，j)的梯度I（x，y）=(|ΔX|+|ΔY|)，其中f(x，y)为原图像，g(x，y)为处理后的梯度图像。
粗糙集理论[3]中有两种属性：条件属性和决策属性。
为了有目的地区别处理图像中某类阴影，定义条件属性集C={c1，c2，c3}，其中c1是非阴影噪声属性，c 2是像素的梯度大小属性，c3是邻域最大灰度属性。
噪声属性c1={0，1}，其中0代表1×1（单个像素）或3×3像素组成子块p的平均灰度值与相邻子块平均灰度值之差的绝对值均小于某一阈值T；1代表子块的差值绝对值均大于T。
像素梯度的属性c2={0，1}，其中0代表像素梯度满足A<I(X，Y)<B；1代表像素梯度I(X，Y)≥B，其中A，B是某一给定阈值。
最大邻域灰度差属性C3={0，1}，此处既利用了像素本身的灰度值，又利用了其邻域信息，设C(X，Y)={F(X-I，Y-J)|-(N-1) 2}表示图像中大小为n×n的窗口，f(x，y)表示坐标为(x，y)的点的灰度值，n为奇数，则定义邻域函数为其中0代表邻域最大灰度差C<H(X，Y)<D，1代表H(X，Y)≥D，C、D为某一给定的阈值。
子图的划分就是利用不可分辨关系的等价概念，按属性C分类。
(1)根据C1划分子图定义等价关系Rc1为：子块Pij与相邻子块的平均灰度值E(P)之差的绝对值取整均大于某一阈值T，即：式中Pi±1，j±1表示与Pij相邻的子块，Rc1(P)表示所有孤立噪声或小块的非阴影噪声像素组成的集合。
(2)根据C2划分子图设x代表梯度“较大”的像素，等价关系Rc2定义为：如果两个像素的梯度值属于同一范围，则两个像素是Rc2相关的，即属于等价类，用公式表示为：Rc2(x)={x|I(x，y)>B} (6)B是一阈值，Rc2(x)表示所有梯度较大的像素x组成的集合。
(3)根据C3划分子图设s代表最大邻域差较大的元素，等价关系Rc3定义为：如果两个像素的最大邻域差值属于同一范围，则两个像素是Rc3相关的，即属于等价类，用公式表示为：Rc3(s)={s|I(s，t)>D} (7)D是一阈值，Rc3(s)表示所有最大邻域差较大的像素s组成的集合。
对上述两个集合除噪，可以避免明显的假边缘点。
即A1=Rc2(x)-Rc1(p)和A2=Rc3(s)-Rc1(p)，A1表示剔除噪声后，所有像素中梯度大的像素x组成的集合。
A2表示剔除噪声后，所有像素的最大邻域差值大的像素s组成的集合。
A1、A2即为需要的像素集合。
2.2 阴影边缘的提取提取边缘的方法很多，近年来又有不少新方法，在本文中，使用像素属性分类的方法来检测图像的边缘。
2.3 基于边缘点分类假设：阴影区域和非阴影区域存在着一个过渡带，即认为边缘是有宽度的。
本文选用海边沙石阴影图像来分析，将阴影分为两部分，一部分为图像外的物体（例如树）的投影（以下简称为外阴影），另一部分为目标自身阴影及目标之间的投影（以下简称为内阴影）。
(1)外阴影与内阴影的灰度相差较大通过大量图像发现：外阴影的平均灰度要比内阴影的平均灰度低，在同一浅色背景下表现为对比度大些。
此时对上面求得的集合A1、A2分别求I(x，y)、H(x，y)，在A1中，A<I(X，Y)<H(x，y) (2)外阴影与内阴影的灰度相差不大这样求得的I(x，y)或H(x，y)不能分为两个较明显的区间，此时仅求H(x，y)即可。
2.4 部分假边缘点的处理对于上述的情况(1)，如果外阴影和内阴影分布不均匀，即外阴影内部某些点的I(x，y)、H(x，y)恰好属于内阴影边缘点的I(x，y)、H(x，y)，这时会误判。
此时应在内阴影的M(R)中去掉这些点，方法如下：对内阴影边缘点集M(R)逐一进行统计，使该点向四周移动，若都能碰到属于外阴影边缘高梯度点（梯度大于或等于B的点）或高最大邻域灰度差的点(最大邻域灰度差大于或等于D的点)，则该点是外阴影的内部点，将其从内阴影边缘点集M(R)中去掉。
注意：之所以使外阴影内部点向四周移动，是因为内阴影的边缘点沿着某个方向也可能会碰到高梯度点。
同理，可将外阴影边缘点集中的假点去除掉，这样，剩下的点均为真正的边缘点了。
2.5 边缘的细化与边界跟踪以上分析均假设边缘是有宽度的，为了更精确地检测边缘，需要对边缘进行细化，即把边缘的宽度变为1个像素。
方法是：在边缘的法向上（从边缘一侧高灰度邻域指向另一侧低灰度邻域且与边缘垂直的线称为边缘法线），边缘点的梯度是最大的。
如果两个边缘点的梯度与方向相同，而且相互位于法向上，保留最大邻域差较大的点。
经过这样的处理后，就可以得到较高定位精度的细化边。
经过以上处理后，得到一系列离散的边缘点。
因为图像中有意义的边缘点都有一定的连续性，因此实际边缘应该是这些离散边缘点按照一定的空间关系连接起来的点序列。
也就是说，为了把点连接成线，需要建立一个三叉树，每个结点最多有三个后继点，最多一个前趋点，还留有一个标志位，后继点表示当前点所在线的下一个点，它与当前点满足下面的关系：(1)空间位置上相邻，即两者必须互为8邻域点。
(2)方向上相同，因为它们位于同一线上，因此方向应该一致。
考虑到各种因素的影响，规定它们的方向之差的绝对值应小于45°。
(3)不分叉性。
两个点的连线方向与两个点的边缘方向的夹角小于45°。
每个点最多可能有3个后继点，即该点方向所指的那个邻域点，以及在8个离散方向中最接近该方向的其他两个方向(分别位于该方向的两侧)所指的邻域点。
连接的过程是依次检查M(R)和N(S)中的每个像素点，根据不同的方向，判断它的前趋点和后继点。
具体步骤如下：(1)根据空间位置相邻和不分叉性，确定候选后继点。
(2)根据方向相同性，在候选后继点中去掉那些方向差之绝对值大于45°的点。
(3)根据不同的情况，给后继点和前趋点设置不同的值。
给每个边缘点确定了前趋点和后继点之后，即可从边线的起点出发，依次得到直线上的每个像素点了。
该过程称为边界跟踪，即对每条直线进行标注。
一条边界线的所有点具有相同的标志号（可以是按某种规则制定的记号）。
对二组图像进行阴影处理，分别如图1和图2所示。
图1(c)和图2(c)分别是用本文对图1(a)、图2(a)求得的阴影边缘图像。