遥感数字图像处理
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理1.图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。
图像包含了这个客观对象的信息。
是人们最主要的信息源。
2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值不连续的、用离散数值表示的图像，在计算机内部，数字图像表现为二维阵列（网格），属于不可见图像。
3.什么是遥感数字图像，模拟图像（图片）与遥感数字图像有什么区别遥感数字图像是以数字形式存储和表达的遥感图像。
模拟图像：又称光学图像，以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。
图像是自然景物的反映，人眼感知的景物一般是连续的，照相机（非数码式）拍摄形成的照片也是连续的，两者均称之为模拟图像。
广义的模拟图像还包括绘画。
区别：模拟图像的显著特点是连续性：①空间位置的变化是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点：便于计算机处理与分析；图像信息损失低；抽象性强。
4.什么是遥感数字图像处理它包括那些内容答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。
其内容有：①图像转换。
包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。
图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。
②数字图像校正。
主要包括辐射校正和几何校正两种。
③数字图像增强。
采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。
图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
④多源信息复合（融合）。
⑤遥感数字图像计算机解译处理。
5..什么是图像增强主要目的是什么主要有哪些方法图像增强：使用多种处理方法压抑、去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息，使图像更容易理解、解译和判读。
遥感数字图像处理资料
第一章绪论1．遥感、遥感过程遥感：一种在远离目标，不与目标直接接触的情况下，通过传感器获取其特征信息，并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术。
遥感过程：指遥感信息的获取、传输、处理，以及分析判读和应用的全过程。
2．遥感数字图像——以数字的形式存储的、离散的、适合于计算机处理的影像数据。
——数字图像的特点：（1）表现为二维阵列（网格），属于不可见图像（2）数字化、离散化（空间离散、亮度离散）3．遥感数字图像处理系统遥感数字图像处理：利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，以求达到预期目的的技术。
主要技术过程：遥感图像输入存储——〉增强——〉校正——〉解译遥感图像的数字化：指光学图像（物理图像）到数字图像的转换过程，包括采样和量化两个过程。
采样——将空间上连续的图像变换为离散的点的操作量化——将测量的灰度值用一个整数表示遥感图像的数据量估算：4．遥感数字图像的基本特点：（1）便于计算机处理和分析（2）信息损失少（3）图像抽象性强（4）图像保存方便遥感数字图像处理的特点：（1）图像信息损失小，处理精度高（2）抽象性强，再现性好（3）通用性强，灵活性高第三章遥感图像及其特征1．遥感图像的模型：可以表示为目标发射辐射量和反射辐射量之和。
2．遥感数字图像可以用多维空间来描述遥感图像空间：描述多波段遥感影像中的像素亮度值的空间分布的三维离散空间。
（行坐标X、列坐标Y、波段Z；坐标系内的每一个点代表一个像元亮度值）多光谱空间：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。
3．遥感图像的信息内容——包括波谱信息、空间信息、时间信息三个方面。
（1）波谱信息：指遥感图像上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异。
（2）空间信息：通过图像亮度值在空间上的变化反映出来的信息。
一般包括空间频率信息，边缘和线性信息、结构或纹理信息以及几何信息等。
（3）时间信息：指不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异。
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换简答题1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成产生多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7）答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。
1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概 念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生 的反映频率信息的图像进行处理。
完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。
四、论述题1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2）答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。
（1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。
例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点，都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。
遥感数字图像处理
第二章：1 遥感的投影方式：中心投影，全景投影，斜距投影，平行投影。
2 遥感成像按成像原理可分为：摄影成像和扫描成像3 传感器分辨率指标：辐射分辨率，光谱分辨率，空间分辨率和时间分辨率。
4 Landsat4-7见课本18页5 数字化的过程包括：采样和量化。
6 通用数据格式：BSQ，BIL，BIP。
第三章7 均值：像素值的算术平均，反映的是图像中地物的平均反射强度，大小由图像中主题地物的光谱信息绝定。
8 中值：指图像所有灰度级处于中间的值，当灰度级为偶数时，则取中间两灰度值的平均值，由于灰度级一般连续变化，中值可由最大灰度值和最小灰度值决定。
9 方差：像素值与平均值差异的平方和，表示像素值的离散程度。
10 变差：像素值最大值与最小值的差。
11 反差：反映头像的显示效果和可分辨性，有时又称对比度。
反差越小，地物之间的可分辨性越小。
图像处理的一个基本目的就是提高图像的反差。
12 直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。
图像的灰度值是离散变量，直方图表示离散的概率分布。
可分为频数直方图和累积直方图。
假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的13 会看直方图P46+P4413.1 直方图均衡化将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。
13.2 直方图均衡化的效果为：（1）各灰度级出现的频率近似相等；（2）原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的图像得到改善，增强图像上大面积地物与周围地物的反差。
13.3 均衡化后图像的最小灰度值0，最大灰度值为L-1像元总数为N。
(L-1)/N称为拉伸因子。
具体计算用拉伸因子和累计像元统计值相乘即可以得到变换后的值13.4 对一幅图像进行直方图均衡化的具体步骤：（1）统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数；（2）根据变换函数式计算每一灰度级x a均衡化后对应的新值，并对其四舍五入取整，得到新灰度级x b；（3）以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像；（4）根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图；直方图均衡化后的图像每个灰度级的像元频率，理论上应相等。
第四章遥感数字图像处理
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分辨率设置
如何设置分辨率
过程: （1）空间采样 （2）属性量化
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例：将一张1:50000的航空图像扫描成分辨率是2米的 数字化图(1pix=2m) 。 1:50000 lcm=500m 1cm内要有250个pix pix边长=1cm/250pix=0.004cm=0.001575inch
二值数字图像：[0-1] 一个bit存储 单波段数字图像：[0-255] 一个字节（8位） 彩色数字图像： [0-255] [0-255][0-255] 三个数字层 多波段数字图像：[0-255] ……[0-255] 多个数字层
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航空像片的数字化
非数字式遥感图像（通常为航空摄影像片），进行数字图像 处理、解译前，需转换为数字图像 方法：黑白扫描/彩色扫描 扫描时需注意： （1）扫描的空间分辨率
• 从红到紫是可见光谱上存在的颜色，每种颜色对 应一个波长值，是光谱色。
• 有时刺激人眼的光波不是单一波长，而是一些波 长的组合，也可构成一些颜色，但它们找不到对 应的波长值，不叫光谱色。
9
4.1.1 颜色视觉(三)——颜色的性质：饱 和度(Saturation)
• 彩色纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，频率是否单一 的表示。对于光源，发出的若是单色光就是最饱和的彩 色，如激光。对于物体颜色，如果物体对光谱反射性有很 高的选择性，只反射很窄的波段则饱和度高。
• 颜色描述对遥感图象很重要，颜色变换是遥感图 象处理的重要方法。
• 所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其它 波长吸收的结果
• 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述
遥感数字图像处理一
STEP2
STEP3
STEP4
图像校正：包括辐射校正、几何校正。
增强处理：增强图像中的有用信息，利于识别分析。 包括彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率域增强、信息融合等。
图像变换：消除干扰和滤掉噪声，提高图像质量。
信息提取：图像分类（监督分类、非监督分类、神经网络分类、模糊分类）、空间信息提取、光谱信息提取。
方法：黑白扫描/彩色扫描
扫描时需注意： 扫描的空间分辨率
一般300dpi（像片）/ 600dpi（负片）可满足要求 灰度级：0-255（黑白）/ RGB（彩色）
航空像片的数字化
如何设置分辨率
过程: （1）空间采样 （2）属性量化
分辨率设置
例：将一张1:50000的航空图像扫描成分辨率是2米的数字化图(1pix=2m) 。 50000 lcm=500m 1cm内要有250个pix pix边长=1cm/250pix=0.004cm=0.001575inch (1cm=0.3937inch) 635pix/inch
辅助数据：数字图像尺寸等各种参数
多波段数字图像存储与分发的常用数据格式：
遥感数字图像的表示方法
BSQ(Band sequential)数据格式：按波段顺序依次排列， 1个文件，文件内划分1-K段，第n段数据为第n波段的图像数据[M行][N列]。 多式（Band interleaved by pixel），1个文件，[M行][N列]格式，每个单元顺序记录K个波段的相应数据。 多波段数字图像存储与分发的常用数据格式（2）
BIL数据格式（Band interleaved by line）， 1个文件，逐行按波段次序排列。第1波段的第1行、第2波段的第1行、…、第K波段的第1行；第1波段的第2行、第2波段的第2行、…、第K波段的第2行；…… 多波段数字图像存储与分发的常用数据格式（3）
遥感图像数字处理与分析知识要点
遥感图像数字处理与分析知识要点围绕遥感基础知识-数字图像处理与分析总体框架来组织相关内容要点。
其中，第一、二、三章介绍遥感数字图像处理、主要成像方式、存取及表示基础知识，是图像处理、理解及分析的起点；第四、五、六、七章常用遥感数字图像处理方法，应视具体遥感数字图像处理要求有所选择；第八章图像分割是图像处理高级方法，是灰度拉伸、变换、滤波等数字图像增强方法的综合应用，为进一步深入学习和掌握决策树、面向对象及专家系统等高级分类技术奠定基础；第九章图像分类是图像处理的主要目的和最终成果第一章概论图像、遥感数字图像、照片与遥感数字图像区别、遥感数字图像处理及观点图像：物理世界中客观对象的相似性描述，包含客观对象的信息，是人们最主要的信息源数字图像：用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像遥感数字图像：数字形式表示的遥感图像遥感数字图像和照片的差异：遥感图像处理：利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操的过程遥感数字图像处理的观点：连续方法：我们感兴趣的图像源自物理世界，服从可用连续数学描述的规律，具有连续性，连续数学方法，频率域（高通滤波、低通滤波等）离散方法：数字图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，离散数学方法，空间域（点运算算法-灰度变换、直方图修正；邻域去噪算法-图像平滑、锐化等）第二章遥感数字图像的获取和存取数字扫描和数字摄影、数字化（重采样和量化）及意义、遥感数字图像级别、存储格式及元数据、传感器分辨率数字扫描：在遥感平台前进过程中，进行横向（与飞行方向垂直）行扫描来获取地物目标反射或辐射的电磁波信号，逐行记录成像特点：能以分割得相当精确的波段通道，分别收集和记录地物目标的电磁波信号数字摄影：地物目标反射的太阳辐射通过相机镜头投射到感光胶片上发生光化学反应，经过形成潜影、显影、定影和放印等过程而获得图像特点：瞬间成像，图像几何特征服从中心投影成像规律，可形成模拟图像（传统胶片照相机）和数字图像（数码相机），相片灰度反映了地物反射或辐射电磁波的强弱，工作波段：紫外、可见光、红外、多光谱，工作时间：白天，遥感平台：地面和航空平台采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作重采样：根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程量化：将像素灰度值转换成整数灰度级的过程数字化的意义：通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理1. 概述遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据，如航空影像、卫星影像等，进行数字化处理和分析的过程。
遥感数字图像处理在地理信息系统（GIS）领域有着广泛的应用，能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息，为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。
2. 遥感数字图像处理的步骤遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤：2.1 数据获取数据获取是遥感数字图像处理的第一步，通过卫星、航拍等遥感设备获取地理信息数据。
这些数据以数字图像的形式存在，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。
2.2 数据预处理数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影，以及纠正图像的几何和辐射畸变。
常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
2.3 图像增强图像增强是为了使图像更加清晰，突出地物的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.4 特征提取特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征，以便进行后续的分类和识别。
常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。
2.5 图像分类图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。
常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。
2.6 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
2.7 地物提取地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。
常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。
2.8 结果评价结果评价是对处理结果进行准确性和可靠性的评估。
常用的结果评价方法包括混淆矩阵、精度评定、误差矩阵等。
3. 遥感数字图像处理的应用遥感数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下几个方面：3.1 环境监测遥感数字图像处理可以用于环境监测，如水质监测、土壤污染监测等。
通过遥感图像，可以获取水体和土地的信息，分析水质和土壤的污染程度。
遥感数字图像处理教学.pptx
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rij （美国查维茨提出的）
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特征提取（feature extraction）
特征提取是在特征选择后，利用特征提取算法从原始特征中求出最能反映地物类别 性质的一组新特征，由此既可以压缩数据，又提高特征类别间的可分性。
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4）图像分类运算
依据你选择的特征变量和图像的分类对象的实际情况以及选择适当的分类 方法和相应的分类参数进行图像分类。
碎斑处理——处理办法主要是进行滤波处理，用计算机手段 去掉分类图中过于孤立的类别像素，或将它归并到包围相邻 较连续分布的那些类中。比如：ENVI的多数/少数分析、聚 块和筛除等。 类别合并——ENVI中有类别合并处理的模块，主要将其颜色 和编码更改一致即可。
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b）分类结果检验分析
统计分类结果——包括各类地物在各波段的平均值、标准差、min、max、协方差矩 阵、相关系数矩阵、特征值、各类像素数和所占像素百分比、精度检验等等统计指 标的说明。
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分类的基本原理
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分类的方法
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分类的工作流程
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非监督分类方法
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监督分类方法
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图像分类的相关问题
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6.4 非监督分类法
非监督分类法是指人们事先对分类过程不加入任何的先验知识，而仅凭遥感图像 中地物的光谱特征进行分类，分类过程就是自然的聚类特性。
这样的分类的结果从效果上讲，只区分了图像上存在的差异，并不能确定该类别 的属性，具体的属性尚需要通过目视判读或实地调查针对性的确定。
监督分类法的基本原理！
做分类时，常把图像中某一类地物称为模式，而把属于该类中的像素称为样 本，其中某位置的像元在不同波段或不同特征空间中的像素值，则可以称为该样 本的观测值。
遥感数字图像处理：遥感数字图像处理(62页)
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
遥感图像处理
3.2 遥感图像的数字表示
1 图像的矩阵表示——灰度图像
☞ 像素值为量化的灰度值 ☞ 对于8位量化而言，灰度值0表示黑色，128表示 灰色，255表示白色。
3.2 遥感图像的数字表示
1 图像的矩阵表示——彩色图像
☞ 每个像素由红、绿、蓝三原色构成 ☞ R、G、B由不同的灰度级分别描述
3.2 遥感图像的数字表示
☞ 卷积计算的思路 ① 选定一卷积模板（窗口） ② 从待处理图像左上角开始，图像与模板像元 亮度值对应乘加，所得新值放入窗口中心位置 ③ 窗口右移一个像元后做同样运算 ④ 按从左到右从上到下的顺序，遍列生成新图 ☞ 图像边缘处理方法 ① 补 0值 ② 对称原则图像中取值 ③ 保留原值不参与计算
3.5 窗口、卷积与滤波
3 滤波
☞ 广义
从含有干扰的接受信号中提取有用的信号。
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
二、元数据
http://glcf.umiacs. /data/
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
三、通用遥感图像的数据格式
☞ 多波段遥感图像3种最基本的通用记录格式 （1）BSQ格式 （2）BIL格式 （3）BIP格式
四、特殊遥感图像数据格式
☞ .dat格式 ☞ .hdf格式 ☞ .TIFF格式/.GeoTIFF格式
遥感图像处理与应用
第1章 概论
主要内容：
☞ 1.1 图像与遥感数字图像
☞ 1.2 遥感数字图像处理
☞ 1.3 数字图像处理的发展
☞ 1.4 基础理论与基本知识要求
1.1 图像与遥感数字图像
一、图像与数字图像
1 图像的定义
☞ 图像是对客观对象的一种相似性的描述和写真，它包含了 被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。 （《数字图像处理》，冈萨雷斯，2003） ☞ 图像（Image）是通过镜头等设备得到的视觉形象。是以 某一技术手段再现于二维画面上的视觉信息。
遥感数字图像处理主要研究的内容
遥感数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：1、图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4、图像分割图像分割是遥感数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5、图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
测绘技术遥感数字图像处理流程
测绘技术遥感数字图像处理流程一、引言随着科技的不断进步和数字化浪潮的涌现，测绘技术在遥感领域的应用日益广泛。
遥感数字图像处理流程作为测绘技术的关键环节之一，对于提取地理信息、进行环境监测和资源管理等方面具有重要意义。
本文将围绕测绘技术遥感数字图像处理流程展开论述，介绍其基本概念、相关技术和应用领域。
二、遥感数字图像处理流程的概念遥感数字图像处理流程是指利用遥感技术获取的数字图像进行预处理、特征提取、分类与识别等一系列处理的过程。
它主要包括数据获取、数据预处理、特征提取与选择、分类与识别等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感数字图像处理流程的第一步，主要通过遥感卫星、航空遥感和无人机等平台获取遥感影像数据。
这些数据以数字形式记录了地球表面的各种信息，包括光谱信息、空间信息、时间信息等。
2. 数据预处理数据预处理是指对获取到的原始图像进行纠正、校正和增强处理，以消除影像中的噪声、提高影像的质量和可用性。
常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正和增强处理等。
3. 特征提取与选择特征提取与选择是遥感数字图像处理流程中的核心环节，旨在从遥感影像中提取出反映地物和地区信息的特征。
特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等多种类型，通过合理选择和组合这些特征，可以对不同地物进行分类和识别。
4. 分类与识别分类与识别是遥感数字图像处理流程中的最终目标，主要通过将图像中的像素点或区域划分为不同的类别或进行目标识别。
常用的分类方法有基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
三、遥感数字图像处理流程的相关技术1. 辐射校正技术辐射校正技术是数据预处理环节中常用的一种技术，其目的是消除影像中的大气、地表反射等因素对光谱反射率的影响，使得不同数据源和不同时段的遥感影像具备可比性。
常用的辐射校正方法有大气校正模型、规范作用法等。
2. 图像分类技术图像分类技术是遥感数字图像处理流程中的重要环节，主要用于将遥感影像中的像素点或区域划分为不同的类别。
遥感数字图像处理期末重点 南信大
1、数字图像：是指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值不连续的、用离散数字表示的图像。
2、遥感数字图像处理的内容：1）图像增强2）图像矫正3）信息提取3、遥感的传感器分类：1）按照工作方式是否具有人工辐射源，分为被动方式和主动方式两种。
2）按照数据记录方式，分为成像方式和非成像方式两种。
4、传感器按使用的工作波段分类：紫外、可见光、红外、微波、多波段。
5、传感器的分辨率是指传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。
6、辐射分辨率是传感器区分所接收的电磁波辐射强度差异的能力。
7、谱分辨率是传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量。
8、按电磁波的波段范围分类：遥感可分为1）可见光-反射红外遥感（可见光遥感或光学遥感）2）热红外遥感3）微波遥感9、空间分辨率：是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间的最小距离，它表征图像分辨地面目标细节的能力10、空间分辨率通常用像素大小，解像力或视场角来表示。
11、时间分辨率：传感器对同一空间区域进行重复探测时，相邻两次探测时间间隔。
12、采样涉及两个内容：波谱采样和空间采样。
13、重采样：是指从一个空间分辨率图像转变为另一个空间分辨率图像的过程。
常用于图像的几何纠正或不同空间分辨率图像的匹配。
14、量化：是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。
可用量化位数定量描述。
n位量化，其量化后灰度级=2n-115、图像对比度:是一个单波段图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同灰度级的测量，指一幅图像灰度反差的大小，常用来表述图像灰度值的总体变化情况。
16、直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级的像素个数。
17、直方图的性质：1）反映图像中灰度的分布规律2）任何图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图。
3）如果一幅图像仅包括两个相连通的区域，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是这两个区域的直方图之和。
遥感数字图像处理教学ppt
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数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
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大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
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遥感数字图像处理1.图像(image)就是对客观对象的一种相似性的描述或写真。
图像包含了这个客观对象的信息。
就是人们最主要的信息源。
2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像,就是空间坐标与图像数值不连续的、用离散数值表示的图像,在计算机内部,数字图像表现为二维阵列(网格),属于不可见图像。
3.什么就是遥感数字图像,模拟图像(图片)与遥感数字图像有什么区别？遥感数字图像就是以数字形式存储与表达的遥感图像。
模拟图像:又称光学图像,以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。
图像就是自然景物的反映,人眼感知的景物一般就是连续的,照相机(非数码式)拍摄形成的照片也就是连续的,两者均称之为模拟图像。
广义的模拟图像还包括绘画。
区别:模拟图像的显著特点就是连续性: ①空间位置的变化就是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化就是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点:便于计算机处理与分析;图像信息损失低;抽象性强。
4.什么就是遥感数字图像处理？它包括那些内容？答:利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作,以求达到预期结果的技术,称作遥感数字图像处理。
其内容有:①图像转换。
包括模数(A/D)转换与数模(D/A)转换。
图像转换的另一种含义就是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作,如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换与小波变换等。
②数字图像校正。
主要包括辐射校正与几何校正两种。
③数字图像增强。
采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度、对比度,突出所需信息的工作称为图像增强。
图像增强处理不就是以图像保真度为原则,而就是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑制一些无用的信息,以提高图像的使用价值。
④多源信息复合(融合)。
⑤遥感数字图像计算机解译处理。
5.、什么就是图像增强？主要目的就是什么？主要有哪些方法？图像增强:使用多种处理方法压抑、去除噪声,增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息,使图像更容易理解、解译与判读。
主要目的:1、采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度;2、将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
主要方法:彩色合成、图像拉伸、波段运算、图像平滑、锐化、图像融合等6.数字图像最基本的单位就是像素利用计算机技术,模拟图像与数字图像之间可以相互转换。
7.遥感就是通过非接触传感器获取测量对象信息的过程,就是信息的获取、传输、处理以及分析判读与应用的过程。
遥感的实施依赖于遥感系统。
8.按工作方式就是否具有人工辐射源,遥感传感器类型分被动方式与主动方式两种,遥感相应的分为被动遥感与主动遥感。
根据数据记录方式,遥感传感器类型分为成像方式与非成像方式两大类。
按使用的工作波段,可将传感器分为紫外、可见光、红外、微波、多波段等类型。
9.传感器的分辨率:指传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力辐射分辨率:传感器能区分所接收到的电磁波辐射强的差异的能力。
谱分辨率:就是传感器记录电磁波的波长范围与数量。
波长范围越窄,波段数越多,谱分辨率越高。
空间分辨率:指遥感图像上能详细区分的最小单元的尺度或大小。
时间分辨率:传感器对同一空间区域进行重复探测时,相邻两次遥感观测的最小时间间隔。
10.元数据:就是关于图像数据特征的表述,就是关于数据的数据。
11.遥感数字图象数据产品级别及特点(1)0级产品:未经过任何校正的原始图像数据;(2)1级产品:经过了初步辐射校正的图像数据;(3)2级产品:经过了系统级的几何校正,即利用卫星的轨道与姿态等参数、以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。
产品的几何精度由这些参数与处理模型决定;(4)3级产品:经过了几何精校正,即利用地面控制点对图像进行了校正,使之具有了更精确的地理坐标信息。
产品的几何精度要求在亚像素量级上。
12.BSQ格式:就是像素按波段顺序依次排列的数据格式BIL格式:像素先以行为单位分块,在每个块内,按波段顺序排列像素BIP格式:以像素为核心,统一像素不同波段数据保存在一起,打破了像素空间位置的连续性。
每个块内为当前像素不同波段的像素值。
13.传感器的最大信息容量与辐射分辨率、波谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率有关,在进行图像分析处理时,她通过研究对象的三个地学属性(空间、波段核辐射、时相)来体现对图像的具体要求。
14.什么就是图像的采样与量化？量化级别有什么意义？不同的采样与量化对图像的影响就是什么？采样:将空间上连续的图像变换成离散点(即像素)的操作量化:将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。
意义:采样影响着图像细节的再现程度,间隔越大,细节损失越多,图像的棋盘化效果越明显。
量化影响着图像细节的可分辨程度,量化位数越高,细节的可分辨程度越高;保持图像大小不变,降低量化位数减少了灰度级会导致假的轮廓。
影响:？？？15.遥感图像主要类型有哪些？各有什么特点？根据传感器选用的波长范围不同,遥感图像可以划分为不相干图像与相干图像。
前者为光学遥感所产生的图像,通过自然光源或者通过非相干辐射源得到,包括多光谱图像、高光谱图像与高空间分辨率图像,在该类图像中,像素记录的就是各个相关物体发射的辐射能量之与;后者则就是指微波遥感所产生的图像,图像中像素的值就是一些相关物体辐射的复振幅总与。
根据传感器的空间分辨率不同,遥感图像分为高空间分辨率图像、中空间分辨率图像、低空间分辨率图像。
高空间分辨率图像:空间分辨率小于10米。
常用的传感器有SPOT,快鸟与IKNOS等。
这些传感器往往具有较高的重访周期(数天),能够反映明确的地物几何信息,适用于对特定地区进行定点监测,当前主要应用于数字城市与工程制图。
中空间分辨率图像:空间分辨率10－100米。
例如ASTER, TM等。
重访周期为数周。
具有较多的光谱信息,便于进行土地利用与土地覆盖、资源、地表景观等方面的研究。
低空间分辨率图像:空间分辨率大于100米。
例如NOAA,MODIS等。
这些传感器往往具有较高的重访周期(数小时),适用于进行大范围的环境遥感监测,例如洪水、火灾、云与沙尘暴等。
16.怎样计算遥感图像文件大小？P34图像文件的大小(字节)按照下面的公式计算: 图像行数x图像列数x每个像素的字节数x波段数x辅助参数。
其中,辅助参数一般为1。
一些系统如ERDAS,在图像文件中加入了图像金字塔索引等信息,该值为1、4。
每个像素的字节数与存储有关,8位数为1个字节。
以8位量化产生的图像,每个像素值为0－255,占用一个字节。
16位数占用两个字节,以此类推。
17.遥感图像像素的属性特征有哪些？18.典型的遥感应用。
陆地遥感:陆地的植被,土壤、地质地貌、矿物、地表覆盖等,图像的识别、分类与生化成分的反演。
水色遥感:水体中光学活性物质的反演计算。
大气遥感:大气中气体成分浓度的反演计算。
19.反应图像平均值信息的统计参数:均值、中值、众数、矩。
20.直方图性质直方图:就是灰度级的函数,描述的就是图像中各个灰度级像素的个数。
Hi=ni/N a)性质:1)反映了图像灰度的分布规律 2)任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应,但不同的图像可以有相同的直方图。
3) 如果一幅图像仅包括连个不相连的区域,并且每个区域的直方图已知,则整幅图像的直方图就就是这两个区域的直方图之与。
4) 直方图的形态与正太分布的曲线形态类似。
参数:矩、纹理指标、互信息21.遥感数字图像有哪些表达方式？图像的确定性表示:矩阵表示、向量表示图像的统计表示22.纹理特征用来对纹理性质进行描述,传统的纹理特征描述方法:统计方法、结构方法。
23.图像的显示过程就是将数字图像从一组离散数据还原为一幅可见图像过程。
24.遥感数字图像处理在三个空间上进行:(1)图像空间:图像具有二维坐标,就是数字的直观表达,地物在图像空间中能直观的表示出来。
利用图像合成可以产生不同的表示方式,便于进行视觉对比。
(2)光谱空间:光谱就是区分、识别地物的基本依据,不同的地物具有不同的光谱。
在光谱空间,可以分析当前像素的光谱,也可以对不同像素、不同地物的光谱进行对比。
(3)特征空间:在特征空间中,同类的像素点往往聚在一起,不同的特征空间表达了像素间的不同关系;利用特征空间可以进行遥感信息的有效提取、遥感图像分类与模式识别。
25.色彩三个主要相关要素:光源、物体与观察者。
彩色就是指除黑白系列以外的颜色。
26.与硬件设备有关的模型有:(1)RGB模型,在彩色监视器与彩色摄像机等领域,用于图像显示;(2)CMY模型,在彩色打印机上,用于图像的打印输出;(3)YIQ模型,用于彩色电视广播;(4)HIS模型,用于图像的显示与处理。
27.图像的彩色合成1、图像的彩色合成(1)人眼对黑白密度的分辨能力有限,大致只有十个灰度级,对彩色图像的分辨能力则要高得多;如果加上颜色的其她两个要素---饱与度与亮度,人眼能够辩别彩色差异的级数要远远大于黑白差异的级数。
为了充分利用色彩在遥感图像判读中的优势,常常首先对多波段的图像进行彩色合成得到彩色图像,按后再进行其它的处理。
(2)彩色图像可以分为真彩色图像与假彩色图像。
真彩色图像上的颜色与人眼视觉所瞧到的真实地物的自然颜色基本一致,假彩色图像就是图像上的色彩与实际地物色相不一致的图像。
2、伪彩色合成(1)伪彩色合成就是按特定的数学关系把单波段灰度图像的灰度级变换成彩色,然后进行彩色显示的方法,其目的就是通过数据的彩色表达来增强区分地物的能力。
将单色映射成彩色有多种方法,对于指定的数据,最佳的映射方法需要通过实验来确定。
(2)通过密度份额方法进行伪彩色合成。
(3)密度分割就是将单波段遥感图像按灰度分级,对每级赋予不同的色彩,使之变成彩色图像的处理方法。
级别与色彩之间有多种映射关系可供选择。
3、真彩色合成如果彩色合成中选择波段的波长与红绿蓝的波长相同或近似,那么合成后图像的颜色就会与真彩色近似,这种合成方式称为真彩色合成。
使用镇彩色合成的优点就是合成后图像的颜色更接近于自然色,对人与地物的视觉感觉相一致,更容易对地物进行识别。
4、假彩色合成(1)假彩色合成就是人工合成的非物体原有天然颜色的颜色,假彩色合成就是一种最常用的图像合成方法,用来提高图像对特定对象类型的显示效果。
与伪彩色不同之处在于,家彩色合成使用的数据来自于多个波段。
(2)家彩色合成选用的波段应该以地物的光谱特征作为出发点,通过不同的波段合成方式来突出不同的地物信息。
28.图像拉伸有哪些方法,优点就是什么？包括灰度拉伸、图像均衡化、直方图规定化。
拉伸就是最基本的图像处理方法,主要用来改善图像显示的对比度。
如果对比度比较低,那么就无法清楚的表现出图像中地物之间的差异,因此,往往需要在显示的时候进行拉伸处理。