遥感技术基础-第06讲(遥感图像及分辨率)
遥感基本概念、基础及遥感图像特征
扫描成像:依靠探测元件和扫描镜对目标物体以瞬时
视场为单位进行的逐点、逐行取样,以得到目标物的电磁 辐射特性信息,形成一定谱段的图像。其探测波段可包括 紫外、红外、可见光和微波波段等。成像方式有光/机扫描 成像、固体自扫描成遥像感的和基本高概光念、谱基础成和遥像感光图像谱扫描三种。
新雪和陈雪的反射特性曲线 遥感的基本概念、基础和遥感图像 特征
1、遥感(Remote Sensing) ——遥感的基本概念和基础
白橡树在不同遥感生的基长本概念期、基础的和遥反感图像射特性曲线 特征
1、遥感(Remote Sensing) ——遥感的基本概念和基础
在一分钟间隔 内两次测定同 一麦田的反射 率曲线
特征
1、遥感(Remote Sensing)
——遥感的基本概念和基础
四 种 地 物 的 反 射 光 谱 特 性 曲 线
遥感的基本概念、基础和遥感图像 特征
1、遥感(Remote Sensing)
——遥感的基本概念和基础
四
种
植
物
的
反
射
光
谱
特
性
曲
遥感的基本概念、基础和遥感图像
线
特征
1、遥感(Remote Sensing)
Landsat系列卫星的运行特点是近圆形、近极地、与太阳
同步、可重复轨道等。目前,只有Landsat-5和Landsat-7仍
在运转工作。
遥感的基本概念、基础和遥感图像 特征
遥感图像分辨率
比例尺作为传统地图的基本要素之一,是十分重要的技术指标,反映了地图的精确度。
随着数字化测绘时代的到来,比例尺在实际应用中的重要性有所退化,开始被分辨率、精细度等指标所替代,甚至有人觉得它将不再衡量数字地图产品精确程度的指标。
本人觉得,比例尺仍应该长期存在于现代测绘应用中,尤其在各种地图数据输出状态,包括纸张、胶片显示器等载体上,比例尺依然是衡量地图产品详细程度最重要的概念,即使在数字世界,仍然没有一个指标可以替代比例尺来有效地描述地图的精确程度。
但是和传统地图不同,比例尺在信息时代是一个动态的指标,单纯使用比例尺这一指标来描述地图的精确度是不现实的,尤其在遥感影像应用中。
分辨率也是一个传统的术语。
在模拟航空像片中,通常使用分解率来描述胶片上影像的精细度。
在数字影像中,现在改用分辩率来描述。
但是分辨率的类型很多,在不同的领域有不同的表示方法。
仅与摄影测量与遥感有关的分辨率概念也有不下十种。
既然比例尺和分辨率都是衡量数字地图产品的精细程度,他们之间有怎样的区别和联系呢?遥感图像的分辨率分辨率是用于记录数据的最小度量单位,一般用来描述在显示设备上所能够显示的点的数量(行、列),或在影像中一个象元点所表示的面积。
因为遥感"拍摄"的"像片"是由位于不同高度,装在不同载体(如飞机、卫星等)上的不同清晰度(分辨率)"照像"设备,以不同的"照像"(采集)方式,获取的遥感"像片"(图像、数据、影像等),这些遥感图像是具有不同清晰度、不同分辨率的"照片"。
类似我们在生活中用"135" 照相机拍摄一棵树,从汽车上拍一张,然后再从飞机上拍一张,两张"135"底片在放大同一棵树时,其放大效果是不一样的。
肯定是高度低的"135"照片放大后的效果最清晰,也就是说分辨率最高。
遥感图像基本概念
第1部分绪论1.1 课题背景及研究的目的意义高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)是近些年来迅速发展起来的一种全新遥感技术,它是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术[1]。
随着遥感技术的发展,高光谱图像已经越来越广泛地被应用到海洋、植被、地质、大气、环境、军事和医学等方面[2]。
高光谱图像信息系统中重要的参数之一是空间分辨率,高光谱图像的光谱分辨率很高,但其空间分辨率较低。
例如机载可见光、红外成像光谱仪(AVIRIS)所成图像一般分辨率只达到20m*20m。
较低的空间分辨率给数据处理如目标检测与识别、混合像素解译、精准匹配等技术带来了巨大的困难。
可以说,空间分辨率已经成为高光谱图像应用效果的主要制约因素。
提高空间分辨率势必能够加强图像中目标的探测能力和识别能力。
在遥感技术快速发展的今天,对遥感图像的分辨率有着越来越高的要求,但对于现有的成像设备,由于其制作工艺和现有技术的制约,还远远不能满足各方面的要求,所以采用图像处理技术来提高空间分辨率有很大的研究价值和意义。
随着对遥感图像处理技术的提高,高光谱图像的分析从像素级发展到子像素级[3]已成为必然,由此带来的许多技术难点急待改进或解决。
高光谱图像的低空间分辨率导致了混合像素的广泛存在,即一个像素可能是几种类别的混合[4]。
对于这类像素,将其按照传统的硬分类方法归属为任一类都是不准确的。
在实际应用中,分析者常常需要更为精确的信息:混合像素内包含哪些类别,各类别所占的比例是多少,这些类别在混合像素内的空间分布是怎样的等等。
如图1.1所示。
它们各自对应的技术为光谱端元选择技术[5],光谱解混(又称光谱解译)技术[6]和子像素制图技术(子像素制图又称为亚像元定位)[7]。
图1.1 高光谱图像混合像素处理中主要问题及对应技术本文主要研究对混合像素进行光谱解混后的子像素制图技术(Subpixel Mapping, SM)。
遥感图像及其增强课件
图像增强: 点运算增强
• 灰度级变换的应用( 2)
– 局部提高、局部降低对比度
– 大于45度提高;小于45度降低
255
255
216
线性
142
非线性
23
0
48
0 196 255
128
255 37
图像增强: 点运算增强
• 灰度级变换的应用( 3)
– 灰度级切片(密度分割,彩色编码(伪彩 色))
255
7
图像及其直方图示例
8
直方图定义(2)
一个灰度级别在范围[0 ,L-1]的 数字图像的直方图是一个离散函数
• p(rk)= nk
• 由于rk 的增量是1,直方数可表示为: • p(k)= nk
• 即,图像中不同灰度级像素出现的次数
9
• 两种图像直方图定义的比较
• p(rk)= nk/n (第一种定义) • p(rk)= nk (第二种定义)
255
255
216
142
23
0
0
32
图像增强: 点运算增强
• 获取变换函数的方法( 2)
– 交互样点插值
• 用过点的三次样条插值曲线,获得变换函数
Photoshop软件调整图 像
33
图像增强: 点运算增强
• 灰度级变换的应用(1)
– 亮度调整——加亮、减暗图像
255
255
218
加 亮
32
128
128
排列 2 、BIL (Band Interleaved by line)格式 按波段顺序相间的排列各行像元数据。 3 、BIP (Band Interleaved by Pixel)格式 按波段顺序相间的排列各列像元数据
遥感技术基础-第06讲(遥感图像及分辨率)
七、遥感图像分辨率的确定原则
应该指出:遥感图像的分辨率是根据 实际需要、现实可能等多种因素设计确定 的,并非图像的分辨率越高,对所有应用 越有利。在实际应用中,可根据应用目的 和当前的实际条件,选取最适当分辨率的 遥感图像。
本次课小结
主要内容:
1、遥感图像及类型
2、遥感图像的四个分辨率 (空间、光谱、辐射、时相分辨率) 重点内容 1、黑白图像、彩色图像、全色图像、多光谱图像、 热红外图像、微波图像、画幅式图像、面中心投影图 像、面阵图像、线中心投影图像、线阵图像、点中心 投影图像、立体图像等概念; 2、遥感图像的空间、光谱、辐射、时相分辨率的 概念及影响因素。
波段2
波段3 波段4 全色
4
16.5km 4 4 0.61 16.5km
四、遥感图像的光谱分辨率
光谱分辨率:反映了传感器的光谱探测能力。 它包括传感器探测的波谱宽度、波段数、各波段 的波长范围和间隔。
若传感器所探测的波段数愈多,每个波段的 波长范围愈小,波段间的间隔愈小,则它的光谱 分辨率愈高。传感器的光谱分辨率越高,它获取 的图像就越能反映出地物的光谱特性,不同地物 间的差别在图像上就能更好地体现出来。
空间分辨率的例子
表1: IKONOS-2图像 (美国,1999,第一颗新一代高分辨率卫星图像,可与航片媲美) 图像类型 波段1 多 光 谱 波段2 波段3 波段4 波长范围 (μ m) 0.45~0.52 0.51~0.60 0.63~0.70 0.75~0.86 近红外 兰 绿 红 分辨率 (m) 4 4 13km 4 4 3天 地面带 宽 重访周期 (垂直观测)
线中心投影图象(线阵列图像)
线中心投影图像:线中心投影,同一幅图像有多条扫描线 构成,同一条扫描线内几何关系稳定。
《遥感技术基础》课件
20世纪60年代
卫星遥感技术的出现,使得遥感技术 从单一的军事用途扩展到民用领域。
21世纪
随着高光谱、超光谱、雷达等新型传 感器的出现和应用,遥感技术进入了 一个新的发展阶段。
遥感技术的应用领域
资源调查
遥感技术用于土地、森林、水域等资源 的调查和监测,为政府决策提供科学依
据。
城市规划
遥感技术用于城市空间布局、交通规 划、城市更新等方面,提高城市规划
信息提取
从处理后的图像中提取有用的信息 ,如目标检测、分类等。
03
02
图像增强
通过对比度拉伸、滤波等手段增强 图像的视觉效果。
可视化表达
将提取的信息以图表、地图等形式 进行可视化表达。
04
遥感数据的解译与信息提取
解译方法
01
遥感图像解译的方法包括监督分类、非监督分类、面向对象分
类等。
信息提取
02
从遥感图像中提取有用的信息,如土地利用类型、植被覆盖度
详细描述
无人机遥感技术在应急救援、土地调查、农 业植保等领域具有广泛的应用前景,能够提
高遥感监测的时效性和精细化程度。
THANKS
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
等。
应用领域
03
遥感技术在环境监测、城市规划、资源调查等领域有广泛应用
。
04
遥感技术的应用实例
土地利用变化监测
总结词
通过遥感技术,可以快速、准确地监测土地利用的变化情况,为土地规划和资源管理提供数据支持。
பைடு நூலகம்详细描述
遥感技术能够获取大范围、多时相的土地覆盖信息,通过对比不同时期的遥感影像,可以发现土地利 用的变化趋势和规律。这些数据对于土地规划、城市发展、环境保护等方面具有重要意义。
遥感重点
传感器的分辨率辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。
高辐射分辨率意味着可以区分信号强度的微小差异。
光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量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。
空间分辨率通常用像素大小、解像力或视场角表示。
也可用地面分辨率来表示。
高空间分辨率图像中空………. 低…………时间分辨率对同一目标进行重复探测时,相邻两次探测时间间隔称为时间分辨率。
遥感数据级别0级产品:未经过任何校正的原始图像数据。
1级产品:经过了初步辐射校正的图像数据。
2级产品:经过了系统级的几何校正。
即根据卫星的轨道和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。
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。
元数据:是关于图像数据特征的表述,是关于数据的数据。
元数据是重要的信息源,没有元数据,图像就没有使用价值。
元数据与图像数据同时分发,或者嵌入到图像文件中,或者是单独的文件。
图像数据格式:(1)BSQ格式:Band Sequential Format。
像素按波段顺序记录的数据格式。
(2) BIL格式:Band Interleaved by Line Format 波段顺序交叉排列的数据存储格式(3)BIP格式:按象素顺序排列的数据存储格式反映像素值变化信息的统计参数方差:像素值与平均值差异的平方和,表示像素值的离散程度,是衡量图像信息量大小的重要度量。
变差像素最大值与最小值的差,表示图像灰度值的变化程度,间接地反应了图像的信息量。
反差反映图像的显示效果和可分辨率有时又称为对比度直方图性质及应用直方图的性质:1反映了图像中的灰度分布规律;2图像与直方图的对应关系;3包括两个不相连的区域图像,两个区域相加;4形态与数学上的正态分布的曲线形态类似应用:根据直方图的形态可以大致推断图像的反差,然后通过有目的改变直方图形态来改善图像的对比度。
遥感图像处理知识点总结
遥感图像处理知识点总结一、遥感概述遥感是利用飞机、卫星等远距传感器获取地球表面信息的科学技术。
遥感图像处理就是处理遥感数据,进行信息提取的过程.二、遥感图像处理流程遥感图像处理的基本流程包括:数据获取、预处理、图像增强、特征提取和分类等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步,可以通过卫星、飞机等遥感平台获得各种类型的遥感数据。
2. 预处理预处理是遥感图像处理的重要步骤,主要包括大气校正、几何校正、辐射定标等过程,目的是消除数据中的噪声和误差,保证数据质量。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法,提高遥感图像的视觉效果,突出图像中的信息,以便进行后续的分析和应用。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。
4. 特征提取特征提取是指从原始遥感图像中提取各种地物和地物信息,常见的特征包括形状、纹理、光谱等。
5. 分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同的类别中,如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机(SVM)、人工神经网络等。
6. 应用遥感图像处理的最终目的是为了实现一定的应用目标,如土地利用/覆盖分类、资源调查、环境监测等。
三、遥感图像处理相关算法1. 监督分类监督分类是指在给定训练样本的情况下,采用某种分类算法识别遥感影像中的地物类型。
常用的监督分类算法有最大似然分类、支持向量机(SVM)、随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是指在不需要人工干预的情况下,利用图像自身的统计特性将像元分成若干类别。
常用的无监督分类算法有K均值聚类、ISODATA聚类等。
3. 特征提取特征提取是为了描述地物的形态、光谱、纹理等特性,从而区分不同地物。
常用的特征提取方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、小波变换等。
4. 联合处理联合处理是指将多幅遥感影像进行融合,或者将遥感影像与其他数据进行联合处理,从而获取更多的地物信息。
常用的联合处理方法包括影像融合、多源数据融合等。
遥感基础知识及遥感图像处理方法
3
4 TM 5 6 7
0.63-0.69 红色
0.76-0.90 近红外 1.55-1.75 短波红外 10.4-12.5 热红外 2.08-2.35 短波红外
30m
30m 30m 120m 30m
波段号 类型
波谱范围
地面 分辨率
30m
陆地卫星7号携带了增 强型主题成像传感器 (ETM+)近极近环形 太阳同步轨道 轨道高 度:705公里 倾角 :98.22o 运行周期:98.9 分钟 24小时绕地球:15 圈 穿越赤道时间:上午 10点 扫描带宽度:185 公里 重复周期:16天 卫 星绕行:233圈 1景约相当地面上 185×170km2的面积。
BlueGreen 1
0.450-0.515
2 Green 3 Red 4 Near IR 5 SWIR
0.525-0.605 0.630-0.69 0.775-0.90 1.550-1.75
30m 30m 30m 30m
6 LWIR
7 SWIR 8 Pan
10.40-12.5
2.090-2.35 0.520
• MSS(Multi Spectral Scanner)多光谱扫描仪,选 用可见光-近红外(0.5-1.1微米)谱段,四个波段。 (landsat 1-3)18days • TM (Thematic Mapper) 专题制图仪,使一种改进 的多光谱扫描仪,可见光-短波红外(0.45-12.5微 米)谱段,七个波段。( landsat 4-6)16days • ETM(Enhanced Thematic Mapper)改进专题 制图仪,增加一个全色波段(pan)。( landsat 7)16days
• 辐射分辨率(radiant resolution)指遥感器对 对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力。 • 如:landsat /MSS起初以6bits(取值范围 0~63); landsat 4,5/TM,7个波段中的6个 波段30m分辨率的,以8bits (取值范围: 0-255); MOIDS 所有通道都用12bit(取值 范围:0-2048)
遥感图像分辨率
遥感影像的比例尺和分辨率的关系影像分辨率是决定影像精度的一个重要指标,影像精度要满足相应比例尺地图更新对于影像识别能力和成图精度要求,同时又要考虑地图更新成本。
冗余的分辨率会增加卫星影像购买成本和加重内业处理的负担;而若分辨率达不到一定要求,细小的地物就无法判读、像片控制点精度得不到保证,满足不了成图精度。
在选择合适的分辨率时,还要考虑最不利的生产条件。
1 航空摄影测量对影像的要求航空摄影测量的实践可以用来借鉴分析卫星影像与成图比例尺的选择。
这是因为二者的成图原理相似,并且航空摄影测量具有大量的实践经验和实验数据,是非常成熟的。
航空摄影测量中没有直接给出对影像分辨率的要求,但可以通过对摄影仪物镜分辨率的要求和摄影比例尺来推断。
航摄中航摄仪镜头分辨率表示通过航空摄影后在影像上能够分辨的线条的最小宽度(这里没有考虑软片和像纸的分辨率)。
在航摄规范(GB/T 15661-1995)中规定航摄仪有效使用面积内镜头分辨率“每毫米内不少于25 线对”。
根据物镜分辨率和摄影比例尺可以估算出航摄影像上相应的地面分辨率D,即D=M/R。
(其中M 为摄影比例尺分母,R 为镜头分辨率。
)根据航摄规范中“航摄比例尺的选择”的规定和以上公式,可得表(1)成图比例尺航摄比例尺影像地面分辨率(m)1:50001:10 000~1:20 0000.4~0.81:10 0001:20 000~1:40 0000.8~1.61:2 50001:25 000~1:60 000 1.0~2.41:50 0001:35 000~1:80 000 1.4~3.2上表可以作为选择卫星影像分辨率的参考。
顺便指出,从表中可以看出,虽然成图比例尺愈大,所需的影像分辨率愈高,但两者并不是成线性正比关系,而是非线性的。
2 卫星影像分辨率的选择卫星影像分辨率的选择除了考虑不同比例尺成图对影像分辨率要求,还要考虑现有可获取的卫星影像产品之规格,因为卫星摄影与航空摄影不同,其摄影高度(即摄影比例尺)是固定的。
遥感基本知识PPT课件
波段名称 绿色 红色 近红外 近红外 热红外
分辨率(m) 79 79 79 79 240
MSS波段和波长范围
MSS采集地面数据
专题制图仪(TM)
TM数据是第二代多光谱段光学——机械扫描仪,是在MSS基础上改进和发展而成的 一种遥感器。TM采取双向扫描,提高了扫描效率,缩短了停顿时间,并提高了检测器 的接收灵敏度。
landsat卫星MSS/TM/ETM数据——波段组合
• 假彩色(false color):(三波段组合),对得来不同波段图像分别赋予RGB三元色,并 不与原来波段的RGB三个波段一一对应,得到图像的彩色与实际彩色则不一致,称为假 彩色图像,假彩色图像是为了使一些地物的特征更加明显,有助于我们进行解译和分析。
• 传感器:为2台高分辩率可见光扫描仪(High Resolution Visible sensor—
SPOT HRV 各波段主要用途
波段 XS1
波长
0.5-0.59 绿色
分辨率 20米
XS2 XS3 全色
0.61-0.68 红色
0.79-0.89 近红外
0.51-0.73微米
20米 20米 10米
• ETM+——Enhance Thematic Mapper Plus增强型专题制图仪 8个波段,热红外波段的分辨率为60m,全色波段的分辨率为15m,
其余波段的分辨率均为30m
Landsat(陆地)卫星简介
Landsat (陆地)卫星是目前世界范围内应用最广泛的民用对地观测卫星
发射 时间
覆盖 周期 波段数
1978年退役 1982年退役
1983年退役 1983年退役
在役服务
LandSat6
遥感数字图像判读 遥感基础 无人机遥感测绘技术及应用 教学PPT课件
例如
MSS-4波段,对清澈的浅水透射能力较强,可用于 10-15m深的湖水和近海的水深探测,对于描绘浅 滩和暗礁很有利。
MSS-5波段用于人文方面的判读较有利,如城市、 道路、新建区、采石场,因红色光散射较小,有 这些地物的地区图像反差较好。MSS-5对混浊水, 如泥沙注入清沏湖水现象显示也很清楚,还对地 貌和地质体的显示较清楚。
目前大多软件中可以建立注记层,矢量 层或专题层,将影像放在背景上,直接利 用工具箱中的各种功能将判读结果绘在透 明的注记层、矢量层或专题层上 。
二 判读的一般过程
1、发现目标 根据图上显示的各种特征和地物的判读
标志,先大后小,由易入难,由已知到未 知,先反差大的目标后反差小的目标,先 宏观观察后微观分析等,并结合专业判读 的目的去发现目标。
上的线性变换 。 目的:
K—L变换能够把原来多个波段中的有用信息尽量集中到 数目尽可能少的特征图像组中去,达到数据压缩的目的;同 时,K—L变换还能够使新的特征图像之间互不相关,也就是 使新的特征图像包含的信息内容不重叠,增加类别的可分性 。
§5.3.2、特征变换及特征选择
特征变换 2哈达玛变换
哈达玛变换是利用哈达玛矩阵作为变换矩阵新实施的遥感多光谱域
变换。哈达玛矩阵为一个对称的正交矩阵,其变换核为
§5.3.2、特征变换及特征选择
虽然每一种图像数据都可能包含了一些可用于 自动分类的信息,但是就某些指定的地物分类 而言,并不是全部获得的图像数据都有用,如 果不加区别地将大量原始图像直接用来分类, 不仅数据量太大,计算复杂,而且分类的效果 也不一定好 。
§5.3.2、特征变换及特征选择
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
波段2
波段3 波段4 全色
4
16.5km 4 4 0.61 16.5km
四、遥感图像的光谱分辨率
光谱分辨率:反映了传感器的光谱探测能力。 它包括传感器探测的波谱宽度、波段数、各波段 的波长范围和间隔。
若传感器所探测的波段数愈多,每个波段的 波长范围愈小,波段间的间隔愈小,则它的光谱 分辨率愈高。传感器的光谱分辨率越高,它获取 的图像就越能反映出地物的光谱特性,不同地物 间的差别在图像上就能更好地体现出来。
时相分辨率的概念
D时 (D+T)时
时相分辨率的概念 (重访周期T: 取决于卫星和传感器的特性、地面带宽、目标所处纬度)
影响卫星图像时相分辨率的因素
近 极 轨 道
卫星 轨迹 所对 应的 地面 细长 条带
不同纬度的地面细长条带的重叠情况 (空间分辨率与纬度有关)
时相分辨率的例子
Landsat-4~7卫星:采用轨道高度为、轨道面 倾角为度的太阳同步轨道,重访周期为16天。 SPOT卫星:采用轨道高度约为、轨道面倾角为 度的太阳同步轨道,重访周期为26天。 Ikonos卫星:搭载了一台EK数码相机,既可以 垂直观测,也可以倾斜观测,垂直观测获取1米分 辩率全色图像的重访周期约为3天,倾斜观测获取 1.5米分辩率全色图像的重访周期为1~2天。 QuickBird卫星:提供0.61米分辨率的全色图像 和2.44~2.88米分辨率的多光谱图像,重访周期为 1~3.5天(与纬度有关)。
R波段
IR波段
按光谱类型对遥感图像进行分类
热红外图像:记录的是地物热辐射信息。热红外遥 感的大气窗口常选用3µ m~5µm和8µ m~14µ m两个区间。 热红外图像上的色调越亮,表示温度越高,色调越暗, 表示温度越低。主要用于:军事侦察、火情监测等。
热传感器成像
热辐射图像
电 磁 波 谱 的 红 外 波 段
按光谱类型对遥感图像进行分类
微波图像:记录的是波长在1mm~1m之间范 围内的地物辐射信息。侧视雷达图像是典型的 微波图像,影像的色调特性与雷达接收到的回 波信号强度等因素有关。 微波图像的特点在以后阐述。
Layover
微 波 具 有 穿 透 云 、 雨 等 能 力
雷 达 影 像
雷达的C波段图像(三极化) 极化的概念
按光谱类型对遥感图像进行分类
RGB合成图像 G波段
SPOT 全色影像: 0.51 - 0.73 (blue-green-red) SPOT Band 0.50 Band 0.61 Band 0.79 多光谱影像: 1 - 0.59 (green) 2 - 0.68 (red) 3 - 0.89 (near infrared)
全色
0.55~0.90
1
13km
3天
空间分辨率的例子
表2: QuickBird图像 (美国,2001,分辨率最高的一颗商业卫星)
图像类型 波段1 多 光 谱 波长范围 (μ m) 0.4 ~ 0.52 兰 0.5 ~ 0.60 绿 0.6 ~ 0.69 红 0.76~0.90 近红外 0.55~0.90 分辨率 (m) 4 地面带宽
二、遥感图像的类型
以下几种因素决定了原始遥感图像的类型: 1、应用目的(多样化)
在确保应用目标的前提下,用最经济的方
法获取应用所需的图像。
2、获取手段(各不相同)
航空遥感?卫星遥感? 用何种类型的传感器成像?
按光谱类型对遥感图像进行分类
黑白图像:只有亮度差别,无色彩差别。 全色图像:黑白图像的一种,记录了所能探测到 的景物所有电磁波信息(一般包括可见光和部分近红 外)的黑白图像。 彩色图像:具有色调、饱和度和亮度等色彩信息。 彩色图像一般分为:真彩色图像、假彩色图像。
全色
0.55~0.90
1
13km
3天
光谱分辨率的例子
表4: QuickBird图像 (美国,2001,分辨率最高的一颗商业卫星)
图像类型 波段1 多 光 谱 波长范围 (μ m) 0.4 ~ 0.52 兰 0.5 ~ 0.60 绿 0.6 ~ 0.69 红 0.76~0.90 近红外 0.55~0.90 分辨率 (m) 4 地面带宽
空间分辨率的概念
卫星遥感图像的空间分辨率
近 极 轨 道
卫星 轨迹 所对 应的 地面 细长 条带
不同纬度的地面细长条带的重叠情况 (空间分辨率与纬度有关)空间分 Nhomakorabea率的表现形式
低分辨率影像
高分辨率影像
空间分辨率的实际意义
图像的空间分辨率越高(即瞬时视场角所 对应的地面单元的尺寸越小),对地面目标的 几何分辨能力越强;图像的空间分辨率越低 (即瞬时视场角所对应的地面单元的尺寸越 大),对地面目标的几何分辨能力越弱。 数字图像的空间分辨率:对于数字图像而 言,若图像的空间分辨率为20米,表示该图像 在该分辨率显示时,每个像素所对应的地面尺 寸为20米。
六、遥感图像的时相分辨率
时间分辨率(或时间分辨率):是相邻两次 对地面同一区域进行观测的时间间隔。
对卫星遥感而言,时间分辨率与卫星和传感 器的设计能力(如卫星的高度、传感器的视场角 大小、传感器的观测角度等)、星载传感器的视 场角所扫过的地面细长条带的重叠度、观测对象 的纬度(纬度越高,星载传感器的视场角所扫过 的地面细长条带的重叠度越大,重访周期越短) 等因素有关。在周期性的对地观测中,时间分辨 率越高,对地面动态目标的监视、变化检测、运 动规律分析越有利。
本次课作业
名词解释: 黑白图像、彩色图像、全色图像、多光谱图像、 热红外图像、微波图像、画幅式图像、面中心投影 图像、面阵图像、线中心投影图像、线阵图像、点 中心投影图像、立体图像、空间分辨率、光谱分辨 率、辐射分辨率、时相分辨率。 问答题: 1、遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率、辐 射分辨率、时相分辨率分别与哪些因素有关?
七、遥感图像分辨率的确定原则
应该指出:遥感图像的分辨率是根据 实际需要、现实可能等多种因素设计确定 的,并非图像的分辨率越高,对所有应用 越有利。在实际应用中,可根据应用目的 和当前的实际条件,选取最适当分辨率的 遥感图像。
本次课小结
主要内容:
1、遥感图像及类型
2、遥感图像的四个分辨率 (空间、光谱、辐射、时相分辨率) 重点内容 1、黑白图像、彩色图像、全色图像、多光谱图像、 热红外图像、微波图像、画幅式图像、面中心投影图 像、面阵图像、线中心投影图像、线阵图像、点中心 投影图像、立体图像等概念; 2、遥感图像的空间、光谱、辐射、时相分辨率的 概念及影响因素。
遥感图像:利用遥感手段获取的各种图像的总称。
遥 感 数 据 获 取
原 始 遥 感 数 据
处 理 结 果 应 用
遥 感 信 息 处 理
(遥感图像包括:原始图像和处理图像。后面多数概念是针对原始图像的)
( )
遥感技术的流程
遥感图像的表现形式
成像类传感器的输出成果主要有:
模拟图像:胶片形式的图像。
也称“硬拷贝图像”。 数字图像:数字形式的图像。 也称“软拷贝图像”。 模拟图像、数字图像是可以相互转化的,在以 后的讲课中不再区分。
波段2
波段3 波段4 全色
4
16.5km 4 4 0.61 16.5km
五、遥感图像的辐射分辨率
辐射分辨率:反映了传感器对电磁波探 测的灵敏度。辐射分辨率越高,对电磁波能 量的细微差别越灵敏,因此需要较高的量化 比特数(对应于遥感图像的灰度级数目)才 能记录电磁波能量的细微差别。一般地,辐 射分辨率越高,图像的比特数越大,色调层 次越丰富,辐射分辨率越低,图像的比特数 越小,色调层次越少。
光谱分辨率与传感器特性有关:取决传感器 对光谱成份的敏感度。
光谱分辨率的含义
黑白图像
波谱范围?
彩色图像
波段划分?
光谱特性曲线
光谱分辨率的概念
光谱分辨率的例子
表3: IKONOS-2图像 (美国,1999,第一颗新一代高分辨率卫星图像,可与航片媲美) 图像类型 波段1 多 光 谱 波段2 波段3 波段4 波长范围 (μ m) 0.45~0.52 0.51~0.60 0.63~0.70 0.75~0.86 近红外 兰 绿 红 分辨率 (m) 4 4 13km 4 4 3天 地面带 宽 重访周期 (垂直观测)
斜距投影图像(非中心投影图像)
斜 距 投 影
Layover
斜距影像与中心投影影像的比较
按立体方式对遥感图像进行分类
立体观测方式
立体图像(立体像对)
用立体像对可测量三维信息
三、遥感图像的空间分辨率
空间分辨率的定义:是指 图像上能够分辨的最小单 元所对应地面尺寸。 空间分辨率主要与传感器 的瞬时视场角、观测高度 有关。在正视情况下,瞬 时视场角所对应的地面单 元的尺寸等于瞬时视场角 乘以传感器的高度。
辐射分辨率的含义
2比特图像
6比特图像
辐射分辨率的概念 (与传感器特性有关:取决传感器对电磁波能量的敏感度)
辐射分辨率的例子
Landsat卫星图像: 除MSS图像为6比特外,其余均为8比特图像。
IKonos卫星图像: IKonos图像的辐射分辨率为11比特(即有 2048个灰度级),因此可以分辨出景物的细微色 调差别。
真彩色图像(自然彩色图像):图像颜色与对应 地物颜色基本一致。优点:影像和景物的颜色具有一 致性,便于目视判读和识别。 假彩色图像:图像颜色与实际地物颜色不一致。
按光谱类型对遥感图像进行分类
黑白图像
真彩色图像
假彩色图像
提问:为什么要有假彩色图像? (突出感兴趣目标,提高判读和识别效果)
按光谱类型对遥感图像进行分类
多光谱图像:对同一地面区域进行摄影时,分波 段记录地面景物反射来的电磁波信息,形成的一组多 波段黑白图像。 不同波段图像在几何上是完全配准的,但记录的 是景物在不同波段范围内的电磁波信息。 多光谱成像目的:是充分利用地物在不同光谱区 有不同的反射特征,来增加探测对象的信息量,以便 提高影像的判读和识别能力。