遥感图像信息特征的概貌分析定稿
遥感图像分析的基本原理与方法
遥感图像分析的基本原理与方法遥感图像分析是一种通过获取和解释地球表面的图像数据来研究地理现象和环境变化的方法。
它利用遥感技术获取的图像数据进行数据处理和分析，以揭示地球的表面特征、变化和趋势。
本文将介绍遥感图像分析的基本原理和方法，并探讨其在地质、环境和农业等领域的应用。
一、遥感图像分析的基本原理遥感图像分析依赖于传感器获取的电磁辐射数据。
电磁辐射是能量在电磁波形式下传播的过程，其波长范围从长波到短波，包括可见光、红外线和微波等。
传感器可以通过不同波段的响应来获取不同的辐射数据，从而得到不同频谱范围内的图像数据。
在遥感图像中，每个像素代表一块地表区域的平均辐射量。
图像数据可以由数字矩阵表示，其中每个像素的灰度值或颜色值表示该区域的辐射强度或反射率。
通过对这些数据进行处理和分析，可以获得地表特征的信息。
二、遥感图像分析的方法1. 预处理遥感图像预处理是为了去除图像中的噪声、增强特征和调整图像的对比度等。
常见的预处理步骤包括去噪、辐射校正、大气校正和几何校正等。
这些步骤可以提高图像质量并准确反映地表特征。
2. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取有用的地物信息。
可以根据图像的灰度、色彩、纹理和形状等特征来区分不同的地物类型。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、主成分分析、变化检测和物体识别等。
3. 分类与识别遥感图像分类是将图像中的像素按照其地物类型划分为不同的类别。
分类可以基于监督或无监督方法进行。
其中，监督分类依赖于训练样本和分类器，而无监督分类则是通过数据的统计分布和聚类分析进行分类。
4. 变化检测变化检测是利用多期遥感图像比较分析同一地区在不同时间的变化情况。
通过对像素之间的差异进行检测和分析，可以揭示地表的变化趋势和时空模式。
变化检测在环境监测、城市规划和资源管理等领域具有重要应用价值。
三、遥感图像分析的应用1. 地质勘探遥感图像分析可以帮助地质学家在不同尺度上研究地球表面的地质结构和岩矿成分。
[理学]2第二章 遥感数字图像的信息特征
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1、协方差与协方差矩阵
1）协方差
S 21 S
2 2 12
( X
i 1
n
i
X )(Yi Y ) n
其中S2是图像X，Y的协方差，n是每个图像的像元数；
X ，Y
是图像X，Y的平均值
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2）协方差矩阵
将N个波段图像相互之间的协方差排列在一起所组成的 数字矩阵就是协方差阵。
S
2 2 ( X X ) i i 1 n
n
S2、S是图像的方差和标准差；
X
是图像的均值。
•方差S2和标准差S描述了像元值与图像平均值的离散程度； •影像越复杂，灰度值离散程度越大； •方差和标准差是表示图像信息量大小的重要参数。
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5、反差
X c1 X max , X min
遥感图像是瞬时记录的，而地物是变化的，要选有利时机 进行观测。
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三、遥感信息地学评价的指标
1、空间分辨率 2、波谱分辨率
指传感器选择采用的波段数和波段宽度。
3、辐射分辨率：
即探测器的敏感度，指传感器对光谱信号强弱的敏感程度、
区分能力；即在接收光谱信号时能分辩的最小辐射度差； 指对2个不同辐射源的辐射量的分辨能力。
2 Sij
rij
Sii .S jj
rij－图像i与图像j的相关系数；
2 Sij －图像i与图像j的协方差；
Sii ，S jj－图像i与图像j的标准差
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2）相关矩阵
将N个波段图像相互之间的相关系数排列组成的数 字矩阵称为相关矩阵R。
遥感图像分析
遥感图像分析遥感图像分析是利用遥感技术对获取的遥感图像进行解译和处理，以获取地表信息和探索地理现象的一种方法。
本文将介绍遥感图像分析的基本原理、常用的分析方法以及其在各个领域的应用。
一、遥感图像分析的基本原理遥感图像是通过遥感卫星或飞机等平台获取地球表面信息的图像，利用其进行分析可以揭示出地表的空间分布、变化规律及与地理现象的联系。
遥感图像主要包括光学遥感图像和微波遥感图像两种类型，其中光学遥感图像主要利用反射特性获取地表信息，而微波遥感图像则是通过电磁波的散射和回波等特性获取地表信息。
二、遥感图像分析的常用方法1. 图像预处理：遥感图像预处理是为了提取有效的地表信息，常用的预处理方法包括辐射定标、大气校正、几何校正等。
通过这些预处理方法，可以降低图像中的噪声，使图像更加清晰，有利于后续的分析工作。
2. 特征提取：特征提取是遥感图像分析的核心步骤，它是将图像转化为可供分析和解释的信息的过程。
常用的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等。
通过提取图像的各种特征，可以获得地表的物理和几何信息。
3. 分类分类是遥感图像分析的重要任务，它是将图像中的像素划分为不同的类别。
常见的分类方法包括有监督分类、无监督分类和半监督分类等。
分类结果可以用来监测地表的变化，研究地表的演化过程以及评估地表的植被覆盖程度等。
4. 变化检测：变化检测是遥感图像分析的一项重要任务，它通过对多期遥感图像进行比较，来识别出地表变化的位置和程度。
常见的变化检测方法包括基于像元的变化检测和基于物体的变化检测等。
变化检测可以应用于城市规划、农田利用变化分析等领域。
三、遥感图像分析的应用1. 农业：遥感图像可以提供农作物的生长状态、土壤湿度、植被覆盖度等信息，帮助农民合理安排农作物的种植和施肥。
2. 环境监测：通过遥感图像分析，可以监测海洋和河流水质、大气污染、森林覆盖变化等环境问题，为环境保护和资源管理提供数据支持。
测绘技术中的遥感图像分析方法解析
测绘技术中的遥感图像分析方法解析遥感图像分析是测绘技术中的重要分支，它涉及到对遥感图像的处理、解析和应用。
本文将对遥感图像分析方法进行解析，探讨其在测绘技术中的应用。
一、遥感图像分析方法的分类遥感图像分析方法可以分为两大类：基于特征的图像分类和基于像元的图像分类。
基于特征的图像分类是通过提取图像中的特征，如纹理、色彩和形状等，将图像分成不同的类别。
而基于像元的图像分类则是将图像中的每个像元都视为一个分类单元，通过测量像元的反射率或辐射亮度等特征，将其归类到不同的类别中。
二、基于特征的图像分类方法基于特征的图像分类方法在遥感图像分析中应用广泛。
其中，纹理分析是一种常用的方法。
纹理是图像中像素间的规则或随机分布，通过对图像进行纹理分析可以获取到图像的纹理特征，从而实现图像分类。
另外，色彩分析也是一种常见的方法。
色彩是图像中最直观的特征之一，通过对图像中像素的颜色进行提取和分析，可以实现对图像的分类。
三、基于像元的图像分类方法基于像元的图像分类方法在遥感图像分析中也有重要的应用。
其中，最常见的方法是像元反射率的测量。
通过对图像中不同像元的反射率进行测量，可以将图像分为不同的地物类别，如水体、植被和建筑物等。
此外，辐射亮度的测量也是一种常用的方法。
辐射亮度是图像中像元的辐射能力，通过测量图像中不同像元的辐射亮度，可以实现对图像的分类。
四、遥感图像分析方法的应用遥感图像分析方法在测绘技术中有着广泛的应用。
其中，地表覆盖分类是最常见的应用之一。
通过对遥感图像进行分析，可以将地表分为不同的类别，如森林、草地和水域等，从而实现对地表的监测和管理。
此外，城市扩张分析也是一种重要的应用。
通过对遥感图像进行分析，可以获取到城市的扩张速度和方向等信息，从而为城市规划和管理提供科学依据。
总结起来，遥感图像分析方法在测绘技术中有着重要的地位。
通过对遥感图像进行特征提取和分析，可以实现对地表的分类和监测，为地理信息系统的建设和应用提供数据支持。
[理学]2第二章 遥感数字图像的信息特征
（三）关于图像函数的说明：
因传感器所接收的电磁波在传输中要受到大气的影响，因此，最终得 到的地物辐射特性和实际的地物辐射特性还有差别，它们之间存在着 一个对应的变换关系：
g ( x, y ) T f ( x, y)
g（x，y）——图像函数（图像处理中要用到，其函数值常被称为灰度、
亮度等）；
x, y —图像的空间位置坐标
—传感器电磁波工作波段的波长
t —图像的成像时间 p —电磁波的极化性质 L－( x, y )点的波谱辐射量
上式表明: 地物 的波谱辐射量 ＝ 地物反射辐射量 ＋ 地物发射辐射 量
注：电磁波极化是指电磁波电场强度 的取向和幅值随时间而变化的性质， 在光学中称为偏振。
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3、众数
众数是图像中出现最多的灰度值。
它是一幅图像中最大地物类型反射能量的反映，当图像中某 一地物占绝对优势时，灰度直方图往往是单峰，只有一个众 数，地物的平均反射能量主要取决于该地类的反射强度，图
像直方图呈多峰时，主要地物类型有多个。
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4、方差和标准差
2 Sij
rij
Sii .S jj
rij－图像i与图像j的相关系数；
2 Sij －图像i与图像j的协方差；
Sii ，S jj－图像i与图像j的标准差
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2）相关矩阵
将N个波段图像相互之间的相关系数排列组成的数 字矩阵称为相关矩阵R。
1 r21 R＝ ... rN 1
第二章 遥感数字图像的信息特征
第一节 遥感地学评价
第二节 遥感图像中的信息内容及测度 第三节 遥感图像信息特征的概貌分析
遥感图像的分析与应用
遥感图像的分析与应用一、遥感图像的概述遥感图像是从卫星、飞机等高空或远距离设备采集的地表信息图像。
与传统地面测量方法相比，遥感图像获取速度快、覆盖范围广、多样性强，可以涵盖不同时期、不同地域、不同尺度的地表信息，因此被广泛应用于地球科学、环境科学、农业与林业、城市规划与管理等领域。
遥感图像可分为多种类型，包括红外图像、多光谱图像、高光谱图像等。
其中，多光谱图像被广泛应用于土地利用与覆盖分类、地表温度监测、植被生长研究、水资源评估等领域。
二、遥感图像的分析方法1.图像预处理图像预处理是遥感图像分析的第一步，用于去除图像中的噪声、改善图像的质量。
预处理包括图像的辐射定标、大气校正、几何校正等。
2.特征提取特征提取是将遥感图像转化为可供分析的特征信息的过程。
常用的特征提取方法包括像元分析、纹理分析、形态学分析等。
3.分类分类是将遥感图像中的像元按照其所代表的地物类型进行划分和分类的过程。
分类方法包括像素级分类、对象级分类、混合分类等。
三、遥感图像的应用1.土地利用土地利用与覆盖分类是遥感图像应用的主要领域之一，它可以为城市规划、农业管理、自然资源保护等提供重要的信息基础。
2.植被生长研究遥感图像可以用于植被生长的监测和分析，比如农业作物的生长、森林的更新等。
综合利用多光谱图像的叶绿素指数、植被指数等信息，可以实现植被生长的定量分析。
3.环境监测遥感图像可以用于环境监测，包括水污染、土壤质量监测等。
通过分析遥感图像中的水质、土壤含沙量等信息，可以及时发现环境的变化，并采取相应的措施加以治理。
4.城市规划遥感图像可以为城市规划与管理提供重要的基础数据，如土地利用类型、土地覆盖情况、房屋密度等信息。
基于遥感图像的城市规划不仅可以提高城市规划的准确性，还可以优化城市规划方案，提高城市的可持续发展水平。
四、发展趋势未来遥感图像的发展趋势是向高空高分辨率方向演进。
随着高分辨率遥感卫星的不断推出，遥感技术将更加适应现代化城市建设和自然资源管理的需要。
遥感图像的特征提取与空间分析方法
遥感图像的特征提取与空间分析方法遥感图像是一种通过卫星、飞机等远距离方式获取地球表面信息的技术。
随着遥感技术的不断进步和应用领域的拓展，遥感图像的特征提取和空间分析方法也成为研究的热点之一。
本文将探讨遥感图像特征提取与空间分析方法的相关内容，包括常用的特征提取方法、特征的分类和应用以及空间分析方法的原理和应用。
一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是最基础的一种方法，它通过分析每个像素点的亮度、颜色等属性来提取图像特征。
常见的方法有灰度共生矩阵、颜色直方图和纹理特征等。
其中，灰度共生矩阵通过计算像素之间的灰度分布概率来描述图像的纹理特征，颜色直方图通过统计图像中像素的颜色分布情况来提取图像的颜色特征。
2. 基于区域的特征提取方法基于区域的特征提取方法是将图像分割成若干个区域，然后提取每个区域的特征。
常用的方法有边缘检测、聚类分析和形态学处理等。
边缘检测可以提取图像中的边界信息，聚类分析可以将相似的像素点分到同一个区域中，形态学处理可以提取图像中的纹理和形状信息。
二、特征的分类和应用根据特征的性质和应用场景的不同，特征可以分为几何特征、频谱特征和纹理特征等。
几何特征包括面积、周长、形状等，频谱特征包括反射率、辐射度等，纹理特征包括纹理均匀度、纹理方向等。
这些特征在不同领域的应用也有所不同。
1. 土地利用与覆盖变化研究土地利用与覆盖变化研究是遥感图像应用的一个重要领域，它可以通过提取图像的频谱特征和纹理特征来监测和分析土地的利用情况和覆盖变化。
例如，利用遥感图像的反射率特征可以判断农田的健康状况，利用纹理特征可以分析城市建设的扩张情况。
2. 灾害监测与评估灾害监测与评估是遥感图像应用的另一个重要领域，它可以通过提取图像的几何特征和纹理特征来识别和分析灾害的类型和程度。
例如，在地震灾害监测中，可以利用遥感图像的几何特征和纹理特征来评估建筑物的倒塌程度和人员伤亡情况。
三、空间分析方法空间分析方法是对遥感图像进行空间变化和空间关系分析的一种方法。
遥感影像特征的综合分析与评价
遥感影像特征的综合分析与评价一、概述遥感影像特征的综合分析与评价是遥感技术应用领域中的关键环节，它涉及到对遥感影像数据的深入解读和有效利用。
随着遥感技术的快速发展，遥感影像数据的获取和处理能力得到了显著提升，使得我们能够获取到更为丰富、细致的地球表面信息。
如何准确、高效地提取遥感影像中的特征信息，并对其进行综合分析和评价，以服务于实际应用需求，仍是当前遥感领域亟待解决的问题。
遥感影像特征的综合分析旨在通过对影像数据的定性和定量分析，揭示地球表面的空间分布规律、变化趋势以及与其他地理要素之间的关系。
这需要对遥感影像进行预处理、特征提取、分类识别等一系列操作，以获得准确、可靠的特征信息。
还需要结合地理信息系统、空间统计学等方法，对提取出的特征信息进行进一步的整合和分析，以形成对地球表面现象的全面认识。
评价遥感影像特征的准确性和有效性是确保遥感应用效果的关键。
评价过程中需要考虑多个方面，包括特征的代表性、稳定性、可解释性等。
通过对特征信息的定量评价，可以评估遥感影像在特定应用中的适用性和可靠性，为实际应用提供科学依据。
遥感影像特征的综合分析与评价是一个复杂而重要的过程，它涉及到遥感影像数据的处理、分析、评价等多个环节。
通过深入研究和探索，我们可以不断提高遥感影像特征提取和分析的准确性和效率，为地球科学研究和实际应用提供更为精准、可靠的数据支持。
1. 遥感技术的概述及其应用领域作为一种无接触的远距离探测技术，通过搭载在飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥感器，收集地面数据资料，进而识别地面上的各类物体。
它依赖于不同物体对波谱产生不同响应的原理，获取并解析电磁波、可见光、红外线等特性，实现对目标的探测和识别。
遥感技术自20世纪60年代初以航空摄影技术为基础发展而来，随着人造地球卫星的成功发射，其应用领域得到了极大的拓展。
遥感技术的核心组成部分是遥感器，其种类繁多，包括照相机、电视摄像机、多光谱扫描仪、成像光谱仪、微波辐射计、合成孔径雷达等。
遥感地学分析实验——实验二：遥感图像典型地物波谱特征分析
遥感地学分析实验——实验二：遥感图像典型地物波谱特征分
析
实验二：遥感图像典型地物波谱特征分析（3学时）
原理与方法
太阳辐射到达地面之后，物体除了反射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。
电磁辐射未被吸收和反射的其余部分则是透过的部分，即：
太阳辐射能量＝反射能量＋吸收能量＋透射能量
反射能量的大小决定了不同地物在不同电磁波波段上的反射率的大小，针对实验一测量获得的典型地物波谱数据分析其不同波长上的反射和吸收特征。
实验方法采用曲线分析法，分析典型地物的反射光谱峰谷变换。
实习仪器
学生实习机房
图象处理软件（ENVI3.5）
实验目的
1、掌握典型地物（植被、水体、裸岩等）类型的波谱特征；
2、掌握应用遥感图像处理软件进行典型地物波谱分析方法；
3、重点分析不同植被类型光谱差异的影响因素。
实验报告
内容包括：典型地物（植被、水体、裸岩等）类型的波谱特征与遥感影像的对比分析，不同植被类型光谱差异的影响因素分析。
遥感影像的特征提取与应用分析
遥感影像的特征提取与应用分析在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为一种强大的工具，为我们获取地球表面的信息提供了高效且准确的手段。
遥感影像作为遥感技术的重要成果，蕴含着丰富的地物特征和信息。
对遥感影像的特征提取以及其应用的深入研究，对于众多领域都具有至关重要的意义。
遥感影像，简单来说，就是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像。
这些影像包含了各种各样的信息，如地形、地貌、植被、水体、建筑物等。
然而，要从这些海量的影像数据中提取出有用的特征并非易事，需要借助一系列的技术和方法。
特征提取是遥感影像处理中的关键环节。
从直观的角度来看，我们可以将遥感影像的特征分为光谱特征、空间特征和纹理特征。
光谱特征反映了地物在不同波段的反射或辐射特性。
例如，植被在近红外波段通常具有较高的反射率，而水体在这个波段则吸收较多的能量，表现为低反射率。
通过对不同地物光谱特征的分析，我们可以区分出不同的地物类型。
空间特征则主要关注地物的形状、大小、位置和分布等方面。
比如，城市中的建筑物往往呈现规则的几何形状，且分布较为密集；而农田则通常具有较大的面积和较为规则的边界。
利用这些空间特征，可以对城市规划、土地利用等进行有效的监测和分析。
纹理特征则描述了影像中地物的重复模式和变化规律。
例如，森林的纹理通常比较细腻且均匀，而荒漠地区的纹理则相对粗糙和不规则。
纹理特征对于区分具有相似光谱和空间特征的地物具有重要的辅助作用。
在实际的特征提取过程中，会运用到多种技术和算法。
例如，主成分分析（PCA）可以将多个相关的波段数据转换为少数几个不相关的主成分，从而降低数据的维度，同时保留主要的信息。
还有基于小波变换的方法，能够在不同的尺度和方向上分析影像的特征，有效地捕捉到地物的细节信息。
提取到的遥感影像特征在众多领域有着广泛的应用。
在农业方面，通过对遥感影像的分析，可以监测农作物的生长状况、评估病虫害的影响范围、估算农作物的产量等。
比如，根据植被的光谱特征变化，可以判断农作物是否缺水、缺肥，从而及时采取相应的灌溉和施肥措施，提高农业生产效率和质量。
遥感影像的光谱特征分析技术
遥感影像的光谱特征分析技术遥感技术是一种通过非接触方式获取地球表面信息的手段，而遥感影像的光谱特征分析则是从这些影像中提取有价值信息的关键技术之一。
遥感影像中的光谱特征包含了丰富的地物信息。
不同的地物在电磁波谱上有着独特的响应模式，这就使得我们能够通过分析光谱特征来识别和区分各种地物类型。
光谱特征的表现形式多种多样。
首先是光谱曲线的形状。
比如，植被在可见光波段的反射率较低，而在近红外波段则有较高的反射率，形成了独特的“陡坡”状光谱曲线。
其次是波段数值的大小。
例如，水体在蓝光波段的反射率相对较低，而在绿光波段的反射率稍高。
此外，还有光谱的峰值和谷值位置，以及不同波段之间的比值关系等，都能反映出地物的特性。
为了有效地分析遥感影像的光谱特征，我们需要一系列的技术手段。
光谱测量技术是基础，通过专业的仪器获取地物的光谱数据，为后续的分析提供原始资料。
光谱数据预处理也是至关重要的环节，这包括辐射校正、大气校正等。
辐射校正用于消除传感器本身以及外界因素对辐射能量的影响，使得影像中的亮度值能够准确反映地物的实际反射或发射特性。
大气校正则是为了消除大气对电磁波传播的干扰，从而得到更接近地物真实光谱特征的数据。
在分析光谱特征时，数学方法的运用不可或缺。
常见的有主成分分析、聚类分析和判别分析等。
主成分分析能够将多个相关的光谱波段转化为少数几个互不相关的综合指标，从而简化数据结构，突出主要信息。
聚类分析则可以根据光谱特征的相似性将地物进行分类。
判别分析则用于建立判别函数，对未知地物的类别进行判断。
除了数学方法，基于物理模型的分析方法也逐渐得到广泛应用。
这些模型考虑了地物的物理特性、光照条件以及电磁波的传播规律等因素，能够更准确地模拟地物的光谱响应。
例如，植被的光谱特征可以通过叶面积指数、叶绿素含量等参数来描述，利用相应的物理模型就能更深入地理解植被的生长状况和生理特性。
在实际应用中，遥感影像的光谱特征分析技术发挥着重要作用。
遥感影像的特征选择与分类方法
遥感影像的特征选择与分类方法在当今的科技时代，遥感技术已经成为获取地球表面信息的重要手段之一。
遥感影像中包含着丰富的地物信息，如何从这些海量的数据中准确地选择出有价值的特征，并进行有效的分类，是遥感领域中一个关键的问题。
遥感影像的特征选择是整个分类过程的基础。
简单来说，特征就是能够描述影像中地物的属性或特点。
这些特征可以是光谱特征、纹理特征、形状特征、空间特征等。
光谱特征是最常见也是最基础的特征。
不同的地物在不同的波段上会有不同的反射或辐射特性。
例如，植被在近红外波段的反射率较高，而水体在可见光波段的反射较弱。
通过对不同波段的组合和分析，可以初步区分出一些典型的地物类型。
纹理特征则反映了地物内部的灰度分布规律。
比如，森林的纹理通常比较粗糙，而农田的纹理相对较为均匀。
形状特征是根据地物的轮廓和外形来进行描述的，比如房屋的形状一般较为规则。
空间特征则考虑了地物之间的相对位置和空间关系。
在进行特征选择时，需要综合考虑多个因素。
首先，要考虑特征的可区分性，即所选的特征能够有效地将不同的地物类别区分开来。
其次，特征的稳定性也很重要，如果特征在不同的时间和条件下变化较大，那么在分类时就可能会出现误差。
此外，计算复杂度也是一个需要考虑的因素，过于复杂的特征计算可能会导致处理时间过长，影响工作效率。
接下来，我们谈谈遥感影像的分类方法。
目前常见的分类方法主要有监督分类和非监督分类两大类。
监督分类是指在分类之前，已经知道了一部分地物的类别信息，并以此为依据对整个影像进行分类。
常用的监督分类方法包括最小距离法、最大似然法和支持向量机等。
最小距离法的原理比较简单直观，它计算每个像元到已知类别中心的距离，然后将像元划分到距离最近的类别中。
这种方法的优点是计算速度快，但对于复杂的地物分布可能效果不佳。
最大似然法则基于概率统计的原理，假设地物的光谱特征服从正态分布，然后计算像元属于各个类别的概率，将像元划分到概率最大的类别中。
如何进行遥感图像的处理与分析
如何进行遥感图像的处理与分析遥感技术是指通过卫星、飞机等远程手段获取地球表面信息的一种技术，它具有广泛的应用领域，包括环境监测、农业、城市规划等。
遥感图像的处理和分析是遥感技术的重要组成部分，它能够帮助我们从海量的遥感数据中提取有效信息，为决策提供科学依据。
本文将介绍如何进行遥感图像的处理与分析。
一、遥感图像的预处理遥感图像的预处理是图像处理的第一步，它主要包括图像校正、辐射校正和大气校正等。
图像校正是将图像转换为常用的坐标系统，如UTM坐标系或地理坐标系，以便进行后续的分析。
辐射校正是将图像的数字值转换为表面反射率，以消除光照条件的影响。
大气校正是消除大气散射对图像的影响，使得图像更加准确和可靠。
二、遥感图像的特征提取特征提取是从遥感图像中提取与研究对象有关的信息特征。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征是指通过对不同波段的遥感图像进行统计和分析，来获取地物的光谱信息。
纹理特征是指通过分析图像中的纹理变化来获取地物的纹理特征。
形状特征是指通过对地物的形状进行测量和分析，来获取地物的形状信息。
这些特征能够帮助我们对地物进行分类和识别。
三、遥感图像的分类与识别遥感图像的分类与识别是将图像中的像素或区域划分成不同的类别，并将其与标志样本进行比较，以实现遥感图像的自动解译和分析。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类依赖于标志样本，通过训练分类器来实现图像的分类。
无监督分类则是根据图像的统计特征对图像进行自动聚类。
分类和识别的准确性往往取决于样本的选择和分类器的性能。
四、遥感图像的变化检测遥感图像的变化检测是指通过对多期遥感图像进行比较和分析，来获取地物变化的信息。
常用的变化检测方法包括像元级变化检测和目标级变化检测。
像元级变化检测通过对图像的像素进行比较，来获取地物的变化信息。
目标级变化检测则是通过对地物的目标进行分析，来获取地物变化的信息。
变化检测能够帮助我们了解地表环境的动态变化和变化原因。
遥感图像类型与特性PPT课件
3.投影性质 动态多中心投影
（385个投影中心）
185 km
480 m
185 km
动态多中心投影的影像亦存在像点位移。像 点位移的大小与卫星平台运行高度、地表起伏高 差以及扫描角有关。
由于卫星平台运行高度较高，总扫描角较小 （11.56°），所以当地表相对高差较小且成图精 度要求不高时，可将图像近似看作是垂直投影 （正射投影）。当成图精度要求较高时（如 TM 1 : 5万成图），应根据DEM进行几何精校正。
像元
像元数目：
TM 1-5、7 6166×6166
TM 6
1542×1542
像元大小（对应地面面积）：
TM 1-5、7 30m×30m
TM 6
120m×120m
像元是在扫描成像过程中通过采样而形成的 采样点，是扫描影像中最小可分辨面积，也是进 行计算机处理时的最基本单元。
② 量化
图像函数数值离散化
Landsat/TM
（专题制图仪）
TM1 0.45～0.52 μm （30m）
Landsat/MSS
（多光谱扫描仪）
————
TM2 0.52～0.60 μm （30m） MSS4 0.5～0.6 μm （79m）
TM3 0.63～0.69 μm （30m） MSS5 0.6～0.7 μm （79m）
按遥感器成像方式和工作波段划分常规摄影像片非常规摄影像片光机扫描图像固体自扫描图像天线扫描图像黑白全色像片可见光天然彩色像片可见光黑白红外像片近红外彩色红外像片部分可见光近红外紫外像片紫外多波段像片紫外近红外全景像片可见光近红外红外扫描图像中热远红外多波段扫描图像紫外远红外超多波段扫描图像可见光远红外固体自扫描图像可见光近红外成像雷达图像微波航空摄影像片航天摄影像片热红外图像landsattm图像成像波谱仪图像spothrv图像sar图像1
遥感图像特征分析PPT
2020/4/4
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Canny 边缘检测结果
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7X7高斯滤波模板 13X13高斯滤波模板
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Canny 边缘检测结果
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小波边缘检测算法
基于小波分析的边缘检测算法总结如下： （1）对原始图像进行多级小波分解，得到多尺度的模
图像。 （2）计算并记录小波变换域中模为局部最大值的点。 （3）通过自适应阈值法进行阈值处理，得到多尺度的
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1 遥感图象光谱特征描述
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地物光谱特征
植被 水体
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不同植物类型的区分
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共生矩阵 罗氏纹理能量 自相关 局部二元模式
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共生矩阵方法概述
在图像上任意取一点A(x,y),以及偏离它的另一 点(x+a,y+b),设A点对的灰度值为(f1,f2)。
然后再令A点(x,y)在整幅图像上移动，则会得 到各个(f1,f2)及偏离点(x+a,y+b)的(f1,f2)值。
意图
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边缘检测方法
传统边缘检测方法:Roberts算子、 Sobel算子、 高斯-拉普拉斯算子等
Canny边缘检测 小波多尺度边缘检测 …
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定 据各类图像灰度层次的多少、光谱轴
性 及时间轴上的组合方式的不同，其数
表 字化后的描述形式如表所示。
示
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
图像 数字化后描述形式
备注
二值图像 f（X，Y）=1或0
文字、线条图、指 纹等
黑白图像 0≤f（X，Y）≤2n-1
黑白图像，一般 n=6~8
彩色图像
|fi（X，Y）| i=R， G，B
XmedXma2 x Xmin
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
3）、众数：图像中出现最多的灰度值，反映了图像 中分布较广的地物反射能量。
为图像的均值 遥感图像信息特征的概貌分析定稿
2、反映像素值变化信息的统计参数 1）、方差和标准差
S
1 n1
n i1
(xi
x)2
ｎ为图像的像元个数
x 为图像的均值 遥感图像信息特征的概貌分析定稿
255 240 240 0 160 80
0 160 80
R 255 0 255 0
80
G 255
0 0
255 255
160 0
B 255 0
255 255
160 0
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
2、向量表示 按行的顺序排列像素，使图像下一行
第一个元素紧接上一行最后一个像素，图 像可以表示成1×MN的列向量。
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
2.2.1图像的确定性表示
2.1 图像的确定性表示
一幅遥感图像记录的是地物辐射能量的空间分 布，可以表示成f(x,y,t,λ,p)。对于已经获取的一个单 时段的图像，图像是关于空间坐标点的函数f(x,y)。 经采样和量化后，连续的像场可被离散化。
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
灰度数字图像的矩阵表示
255 240 240
R 255
0 80
255
00
0 160 240
G 255 255 80
0
255
0
0 80 160
B 0 0 240
255 255 255
彩色数字图像的矩阵表示
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
彩色图像是指每个像素由红、绿、蓝三原色（分别 用R、G、B表示）构成的图像，其中R、B、G是由不 同的灰度级来描述的。
数 ▪ 数字化后的一幅黑白图像，可以用
字 M×N个字节来表示。对电子计算机来
图 说，可以用数学公式f（Xi，Yj）来 像 表示。数组f（Xi，Yj）中i=1，2， 类 3…m，j=1，2，3，…n。式中f（Xi， 别 Yj）值代表图像中（Xi，Yj）点处象 即 素的灰度值。
确 ▪ 在现实生活中有多种多样的图像，根
第二章 遥感图像信息特征 的概貌分析
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
2.1 遥感图像模型
遥感图像是传感器通过探测地物电磁波辐射能量所 得到的图像，反映连续变化的物理场。虽然波段不 同，记录的辐射能量、成像方式及成像系统等也有 差异，但可归结为一个具有普遍意义的模型，即遥 感图像模型。
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
遥感图像模型
遥感图像可以表示为某一时刻t,在不同波长λ和不 同极化方向p，能够收集到的位于坐标(x,y)的目标 物所辐射的电磁波能量L。
L (x,y,t,,p)[1(x,y,t,,p)E ]() (x,y,t,,p)I(x,y,t,)
目标物的 反射率
入射的辐射量
黑体的电磁波 发射能力
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
以三基色表示的彩 色图像
光谱图像
|fi（X，Y）| i=1， 2…m
遥感图像，m=6~8 或更大
立体图像
fl（X，Y），fr（X， Y）
左右视点得到同物 体的图像对
动态图像
|ft（X，Y）| t=t1， 动态图像，动画制
t …t 遥感2图像信r息特征的概貌分析定稿
做等
1、矩阵表示
在计算机中，图像被分割成像素（Pixel），各像
I
0
0
1
1 1 0
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述 的图像。它不包含彩色信息。
0 150 200 I 120 50 180
250 220 100
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
灰 度信 息 数 字化
像素
数 字化
1 12 4 4 2 1 1 1 27 8 8 7 2 1 1 58 5 5 8 6 1 1 68 5 6 8 6 1 1 68 7 5 4 2 1 1 58 4 1 6 6 1 1 48 3 1 6 6 1 1 26 1 1 1 1 1
图像函数的特点 ▪ 连续性 ▪ 定义域的限定性 ▪ 函数值的确定性 ▪ 函数值物理意义的明确性
遥感图像信息特征的问题的分析， 需要用数学方式来表示图像。表示图像的基 本方法有两类，即确定的与统计的，确定的 表示方法是写出图像函数的表达式，对于数 字图像，则表示成矩阵或向量的形式，统计 的表示法则是用一种平均特征来表示图像。
素的灰度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像，
其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示：
g
11
g 12
g1N
G
g
21
g 22
g
2
N
g M 1 g M 2 g MN
黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或白，没有 中间的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素 值为0或1。
1 0 0
2）、反差
X c1
xmax xmin
Xc2xma x xmin
Xc3 s
反差描述的是图像的显示效果，直接影响图像的可分辨
性。直方图越窄，反差越小，若反差偏小，其图像的判
读效果较差。在三个反差定义中，方差最确切。
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
2.2.2、遥感图像的统计性表示
在图像处理中，普遍将图像的灰度级看作随机 变量，按照概率论来表示，一种用密度函数 （或分布函数）表示，另一种用统计特征参数 来表示。从统计学角度来说，图像的数字特征 可作为区分或识别图像中地物的依据。
遥感图像信息特征的概貌分析定稿
2.3 单波段图像的统计特征
2.3.1基本统计特征
1、反映像素值平均信息的统计特征
１）、均值
均值是图像中所有像元亮度值的算术平均值。其计
算公式为：
n
xx1x2... ..x.n
xi i1 或
x
xn i 为各个像元的灰度值；
n
n
n为像元个数 遥感图像信息特征的概貌分析定稿
２）、中值 是图像灰度的中间值。由于遥感图像的灰度
级绝大多数是连续变化的，所有其计算公式为：