关于遥感图像类型与特性课件
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遥感图像的分类课件
通过模拟水流淹没过程,将图像 分割成不同区域,然后对每个区 域进行特征提取和分类。这种方 法能够充分利用图像的形状、纹
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始,根据像素之间的 相似性(如灰度值、纹理等)进 行区域扩展,直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法, 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征,并在一定
支持向量机(SVM) SVM是一种二分类模型,通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题,可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻(KNN) KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息,通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述:遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中,数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作,如去噪、增强等,以改善图像质量和提高分类精度;特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征,为后续分类器设计提供输入;分类器设计是根据提取的特征,选择合适的 算法设计分类器,实现对图像的自动分类;分类结果评价是对分类结果进行评估和分析,以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分,为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测,为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类, 提高分类精度和自动化程度。
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始,根据像素之间的 相似性(如灰度值、纹理等)进 行区域扩展,直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法, 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征,并在一定
支持向量机(SVM) SVM是一种二分类模型,通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题,可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻(KNN) KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息,通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述:遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中,数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作,如去噪、增强等,以改善图像质量和提高分类精度;特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征,为后续分类器设计提供输入;分类器设计是根据提取的特征,选择合适的 算法设计分类器,实现对图像的自动分类;分类结果评价是对分类结果进行评估和分析,以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分,为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测,为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类, 提高分类精度和自动化程度。
遥感图像及其增强课件
36
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
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
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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)
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23
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0
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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
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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
遥感图像的种类与特性
02.
二.全景式摄影像片特性
㈠.全景像片的空间特性
投影性质与影像畸变 投影性质:全景影像沿缝隙方向的一维中心投影 影像畸变:全景畸变+扫描位置畸变+像移补偿畸变 全景摄影机
摄影畸变—尺度(上下比例,左)与角度(右)
比例尺
地面的连续覆盖 ⊥航迹方向--由缝隙扫描完成 ∥航迹方向--由平台运行完成
旁向重叠
航向重叠
(三)帧幅式航片的空间特性
投影性质及比例尺
投影性质——地面的中心投影
比例尺:各处影像会出现不一致。
中心投影与垂直投影的比较
两种投影方式比较,当投影面倾斜时,像片各部分的比例尺变化不同,像片各部分的位移量(径向距离)不等(倾斜误差)
二者等比例与不等比例之缩小
两种投影方式比较,当地形起伏时,物体的像点位移称为“投影误差”
航片立体观察
㈣.航空像片的波谱特性
航片以色调或色彩以及由它们组合的形态特征反映地物对可摄影波段(0.3-1.3μm)电磁波的反射特征 影像色调或色彩是地物反射波谱特性的表征,是从波谱学角度识别地物的重要解译标志。 黑白全色航片 黑白红外航片 天然彩色片 彩色红外片 多波段航片
指影像上某一线段的长度与地面上相应地物的水平距离的比值。
理想条件下:由遥感光学系统的焦距和遥感平台的航高之比确定,即f/H。 注意:受中心投影性质所限,不同于垂直投影,受地形起伏及在像幅的位置影响,图像各处比例尺可能不一致。
遥感影像均经光学系统聚焦成像,透镜的成像规律和遥感器成像方式决定了遥感图像的投影性质,不同投影性质会产生不同性质的影像几何畸变。
波谱特性(波谱分辨率辐射分辨率)
时间特性
空间特性
3.2.2 遥感图像的基本属性
㈠.波谱特性(波谱分辨率、辐射分辨率)
《遥感图像分类》课件
特征变换
将原始特征进行变换,生成新的特征,以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器,对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析,将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势,提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别, 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性,但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ,如基于深度学习的融合方法,以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值, 如土地利用、资源调查、环境监测等
,对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响,导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异,以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用,如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类,可以快速获取大范围的地物信息,为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
将原始特征进行变换,生成新的特征,以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器,对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析,将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势,提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别, 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性,但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ,如基于深度学习的融合方法,以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值, 如土地利用、资源调查、环境监测等
,对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响,导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异,以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用,如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类,可以快速获取大范围的地物信息,为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
遥感图像类型和特性
第二节 光学摄影像片的特性
一.帧幅式摄影像片特性(以航空像片为例)
㈠.帧幅式航空像片(航片)的种类
航空像片 --航空摄影获取的反映地面特征的影像像片 航空摄影 --指运用安装在航空平台上的帧幅式航空摄影机对 地面进行光学成像,用感光胶片直接记录地物反射的 0.3~1.3μm 波段电磁波,并取得像片的整个过程 按航摄仪主光轴与铅垂线的夹角:
成像遥感技术系统以探测和记录地物某一电磁波谱 的电磁能量,产生地面鸟瞰图为主要目的,由遥感平台、 遥感器和遥感地面站组成。
资源卫星 遥感况调查
遥感图像类型和特性 防灾科技学院地震科学系 地质教研室()
第一节 成像遥感技术系统—遥感平台
一、遥感平台
遥感图像类型和特性 防灾科技学院地震科学系 地质教研室()
(mrad)。
遥感图像类型和特性 防灾科技学院地震科学系 地质教研室()
第一节 成像遥感技术系统—遥感器
遥感图像类型和特性 防灾科技学院地震科学系 地质教研室()
第一节 成像遥感技术系统—遥感器
遥感图像类型和特性 防灾科技学院地震科学系 地质教研室()
(二)遥感器的特性参数
2.波谱分辨率
指遥感器在接收目标辐射的波谱时,能分辨的最小波 长间隔,即遥感器的工作波段数目、波长及波长间隔 (波带宽度)。
遥感图像类型和特性 防灾科技学院地震科学系 地质教研室()
(一)遥感器的基本组成及工作原理
(1)感光材料
由乳剂中加入的光谱增感剂的性质决定 ①.盲片色 只含AgBr和少量AgI 未加光谱增感剂 0.34~0.5μm ②.正色片 在色盲乳剂中加入正(绿)色增感剂 0.34~0.58μm
(在0.5~0.52μm处略有下降) ③.全色片 在色盲乳剂中加入多种光谱增感剂 0.34~0.72μm (对
第四章 遥感图像种类和特性
面各种地物光谱特性在遥感图像 上的反映。地物辐射(或反射)光谱强度不同,在黑白 遥感图像上表现为灰色深浅的差异。
❖ 灰阶:灰度深浅的分级。第一级是辐射最强的,呈白 色,末级辐射强度相当于零,则呈黑色,中间可划分为 若干灰度间隔。
❖ 彩色遥感图像以颜色显示地面各种物体的光谱特性。
❖ 扫描图像:采用扫描方式成像的图像,如电子扫描的如RBV 图像、光机扫描的如TM图像、固体自扫描的如SPOT图像及 采用无线电扫描的雷达图像。
遥感图像分类—按传感器工作波段分
❖ 有紫外图像、可见光图像、近红外、热 红外图像和多波段、超多波段图像等。
遥感图像的基本特性
❖ 波谱特性 ❖ 空间特性 ❖ 时间特性 ❖ 影像重叠度
❖ 光学摄影像片:采用光学摄影机和感光胶片瞬时曝光成像 的遥感图像。
• 常规摄影像片:按航空摄影测量的工作方式设计航线获 得的像片。具有规定的航向重叠和旁向重叠,能进行立 体观察和测绘地形图。既可用于测绘地图也用于遥感图 像判读。
• 非常规摄影像片:不能满足航测制图,只能作为遥感调 查、图像判读的像片。
面积摄影
航空像片的重叠
按摄影机主光轴与主垂线交角 (称像片倾斜角)的关系分
❖ 垂直摄影:主光轴与主垂线重合,倾斜角=0°。垂直 摄影主光轴垂直于地面,感光胶片与地面平行。由垂 直摄影获得的像片称水平航空像片。
❖ 近似垂直摄影:倾斜角<3°,在实际航空摄影中大量 采用。获得的像片称近似水平像片。
航空摄影像片的注记
❖ 在航空像片的四边,通常印有一些摄影状态的记录。
M401585046 X
编号 压平线
框标
水准器
框标 时表
编号 水准器 时表
图 航空像片上的注记
❖ 灰阶:灰度深浅的分级。第一级是辐射最强的,呈白 色,末级辐射强度相当于零,则呈黑色,中间可划分为 若干灰度间隔。
❖ 彩色遥感图像以颜色显示地面各种物体的光谱特性。
❖ 扫描图像:采用扫描方式成像的图像,如电子扫描的如RBV 图像、光机扫描的如TM图像、固体自扫描的如SPOT图像及 采用无线电扫描的雷达图像。
遥感图像分类—按传感器工作波段分
❖ 有紫外图像、可见光图像、近红外、热 红外图像和多波段、超多波段图像等。
遥感图像的基本特性
❖ 波谱特性 ❖ 空间特性 ❖ 时间特性 ❖ 影像重叠度
❖ 光学摄影像片:采用光学摄影机和感光胶片瞬时曝光成像 的遥感图像。
• 常规摄影像片:按航空摄影测量的工作方式设计航线获 得的像片。具有规定的航向重叠和旁向重叠,能进行立 体观察和测绘地形图。既可用于测绘地图也用于遥感图 像判读。
• 非常规摄影像片:不能满足航测制图,只能作为遥感调 查、图像判读的像片。
面积摄影
航空像片的重叠
按摄影机主光轴与主垂线交角 (称像片倾斜角)的关系分
❖ 垂直摄影:主光轴与主垂线重合,倾斜角=0°。垂直 摄影主光轴垂直于地面,感光胶片与地面平行。由垂 直摄影获得的像片称水平航空像片。
❖ 近似垂直摄影:倾斜角<3°,在实际航空摄影中大量 采用。获得的像片称近似水平像片。
航空摄影像片的注记
❖ 在航空像片的四边,通常印有一些摄影状态的记录。
M401585046 X
编号 压平线
框标
水准器
框标 时表
编号 水准器 时表
图 航空像片上的注记
遥感图像分类 PPT
大家应该也有点累了,稍作休息
大家有疑问的,可以询问和交流
基于光谱特征的分类原理
✓ 遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。
常使用距离和相关系数来衡量相似度。
➢采用距离衡量相似度时,距离越小相似度越大。 ➢采用相关系数衡量相似度时,相关程度越大,相似
度越大。
➢ 监督分类法:选择具有代表性的典型实验区或训练区, 用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练” 计算机,获得识别各类地物的判别函数或模式,并以此 对未知地区的像元进行分类处理,分别归入到已知的类 别中。
对象合并准则
在初始分割基础上,通过将 初始影像对象逐步合并为较 大的对象来实现多尺度对象 的构建,对象合并的停止条 件是由其尺度准则决定的
fw vah lvuael uw esh h aspheape
h va luw e c ( n 1 (m c1 c ) n 2 (m c2 c ))
c
收集现场信息 在屏训练数据多边形选择 在屏训练数据的种子选择
获取每个感兴趣类在各波段上的训练统计量后,必 须确定能最有效区分各种类的波段
方法: 统计分析方法 图形分析方法
距离作为判别准则,根据像点到各类中心的距离来判别分类
距离式
p
Dj (xi Mij)2 i1
p
Dj | xi Mij | i1
输入影像
设置分割参数 (尺度阈值、光谱形状特征权值)
第 1 次分割 (基于影像像元层的分割)
否 f≤s
是 第 n(n≥2) 次分割 (基于影像对象层的分割)
对象多边形的生成 分割结果
尺度空间内影像对象构建
• 考虑遥感、高程、专题矢量图层等多源信息的构建模型 • 多种约束的基元构建方法保证基元的准确性 • 阈值控制基元所在尺度层次
遥感图像专题分类(ppt 46页)
x A1 B1 C1 D
图像类别
y
z
A2
A3
B2
B3
C2
C3
E
F
行和 A B C N
图像 类别
x y z 列和
x A1 B1 C1 D
检验数据
y
z
A2
A3
B2
B3
C2
C3
E
F
行和 A B C N
第五章 遥感分类中的不确定性和 尺度问题
1. 分类精度评价—混淆矩阵
2. 后处理实测结果
分 类 结 果
第二节 非监督分类
2. Isodata 法
⑦ 计算每个类别中标准差,如果某个类别标准差大于指定参 数S,则将该类别拆分为两类,产生两个类别中心。
⑧ 计算类别中心两两之间的距离,将距离小于指定参数D的 两个类别合并,直到满足指定的允许合并的类别的对数L;
⑨ 如果迭代次数大于I,计算结束,否则转到第3步,即将每 一个像元归类到距离最近的类别中。
pc pkk / p k 1
第五章 遥感分类中的不确定性 和尺度问题
生产者精度:
p jj / p j
又称制图精度,表示实际的任意一个随机样本与分类图上
同一地点的分类结果相一致的条件概率。
第五章 遥感分类中的不确定性 和尺度问题
漏分误差: (p 2 1 + p 3 1 ++ p n 1 )/p j (pj pjj)/pj
是实际的某一类地物被错误的分到其他类别的百分比。
第五章 遥感分类中的不确定性 和尺度问题
用户精度:
pii / pi
表示从分类结果中任取一个随机样本,其所具有的类型与
地面实际类型相同的条件概率。
第72章高光谱遥感图像分类ppt课件
28
初始类别参数的选定
初始类别参数是指:基准类别集群中心(数学期 望)以及集群分布的协方差矩阵。因为无论采用 何种判别函数,都要预先确定其初始类别的参量。 以下为几种常用的方法:
29
1、像素光谱特征的比较法
首先,在遥感图像中定义一个抽样集,它可以是整幅 图像的所有像素,但通常是按一定间隔抽样的像素;
15
欧几里德距离就是两点之间的直线距离。这是我们用的最多因 而也是最为熟悉的一种距离。与我们习惯用的距离一致。欧氏 距离的表达式为:
2. 欧几里德距离
n
2
di x k
x kj M ij
j1
欧氏距离中各特征参数也是等权的。 以上两种距离都称为明可夫斯基(Minkowski)距离(以下 简称明氏距离),使用明氏距离应该注意以下问题:
式中:Pwi 为先验概率,也就是在被分类的图像中类别wi出现的 概率。PX wi 为似然概率,它表示在 wi这一类中出现像元X的
概率。只要有一个已知的训练区域,用这些已知类别的像元做
统计就可以求出平均值及方差、协方差等特征参数,从而可以
求出总体的先验概率。在不知道的情况下,也可以认为所有的Pwi
为相同。Pwi X 为后验概率。PX 表示不管什么类别出现的概率:
31
初始类别参数的选定
19
3、最大似然监督分类
最大似然法是经典的分类方法,已在宽波段遥感图像分类
中普遍采用。它主要根据相似的光谱性质和属于某类的概率最
大的假设来指定每个像元的类别。MLC法最大优点是能快速指定
被分类像元到若干类之中的一类中去 。
从概率统计分析,要想判别某位置的向量属于哪一个类别,
判别函数要从条件概率 Pwi X i 1 , 2 , 3 , 来, m决定,
初始类别参数的选定
初始类别参数是指:基准类别集群中心(数学期 望)以及集群分布的协方差矩阵。因为无论采用 何种判别函数,都要预先确定其初始类别的参量。 以下为几种常用的方法:
29
1、像素光谱特征的比较法
首先,在遥感图像中定义一个抽样集,它可以是整幅 图像的所有像素,但通常是按一定间隔抽样的像素;
15
欧几里德距离就是两点之间的直线距离。这是我们用的最多因 而也是最为熟悉的一种距离。与我们习惯用的距离一致。欧氏 距离的表达式为:
2. 欧几里德距离
n
2
di x k
x kj M ij
j1
欧氏距离中各特征参数也是等权的。 以上两种距离都称为明可夫斯基(Minkowski)距离(以下 简称明氏距离),使用明氏距离应该注意以下问题:
式中:Pwi 为先验概率,也就是在被分类的图像中类别wi出现的 概率。PX wi 为似然概率,它表示在 wi这一类中出现像元X的
概率。只要有一个已知的训练区域,用这些已知类别的像元做
统计就可以求出平均值及方差、协方差等特征参数,从而可以
求出总体的先验概率。在不知道的情况下,也可以认为所有的Pwi
为相同。Pwi X 为后验概率。PX 表示不管什么类别出现的概率:
31
初始类别参数的选定
19
3、最大似然监督分类
最大似然法是经典的分类方法,已在宽波段遥感图像分类
中普遍采用。它主要根据相似的光谱性质和属于某类的概率最
大的假设来指定每个像元的类别。MLC法最大优点是能快速指定
被分类像元到若干类之中的一类中去 。
从概率统计分析,要想判别某位置的向量属于哪一个类别,
判别函数要从条件概率 Pwi X i 1 , 2 , 3 , 来, m决定,
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遥感影像根据成像方式划分: 光学摄影成像—— 像片(连续) 数字扫描成像—— 图像(离散)
二、遥感图像的类型
根据不同的分类标准,可将遥感图像划分 为不同的类型:
1. 按遥感平台类型划分 2. 按影像记录的电磁波波段划分 3. 按图像比例尺划分 4. 按遥感器成像方式和工作波段划分
4.按遥感器成像方式和工作波段划分
像点位移的规律:
δ h= +_ △h ·r / H ① δh ∝r
② δh ∝±△h
③ δh ∝1 / H
§4.3 光机扫描图像特性
光机扫描图像是由采用分立式多元探测器 阵列的光机扫描遥感器,用光学机械扫描的方 式进行对地覆盖,在运动状态下获取的多波段 遥感图像。
一、光—机扫描图像的空间特性
遥感图像的空间特性主要涉及: 空间分辨率 比例尺 投影性质 几何畸变
⑴ 空间分辨率
空间分辨率——在遥感图像上所能分辨的最 小目标的大小(地面分辨率)。
地面分辨率取决于: 成像遥感器的技术参数 地物的空间特性 地物与背景环境的反差
⑵ 影像比例尺
影像比例尺——影像上某一线段的长度与地面 上相应水平距离的比值。
1.地面覆盖与影像重叠
⑴ 地面覆盖 光机扫描图像对地表的覆盖由三方面作用
实际应用中,须掌握不同遥感影像的投影性 质及影像几何畸变特性,并有效利用遥感影像的 成像规律和特点,从而正确地进行图像处理及解 译分析应用。
① 中心投影
负片(底片) P1
负像
c1
b1 a1
正片(像片)P2
正像
S
a2
c2
b2
f f
H
A
C
B
P1
O1 O1'
O1 、 O2 ——像主点
S
O1'、 O2'——像底点
影像密度(灰度、色调)差异 表现—
色彩的差异
遥感图像根据其探测波段、波谱分辨率、 辐射分辨率等属性的不同,所反映的地物的波 谱特性差异亦不同:
⑴ 光学摄影像片 ⑵ 热红外图像 ⑶ 成像雷达图像 ⑷ 多波段、超多波段图像
2. 空间特性(几何特性) 遥感图像的空间特性,是从形态学的角度识
别地物、建立解译标志、进行遥感数字图像处理 等项工作的重要基础依据。
S fe
B D
A
C
正射投影
F
E 中心投影
δ h= +_ △h ·r / H
A +△h
S
δh
a a0 o
δh
b b0
r r
T0
A0
N
f
H
B0 _△h
B
像点位移(投影差)——由于中心投影的影 响所造成的,地面上平面坐标相同但高程不同的 点,在像平面上的像点坐标不同的现象。
像点位移产生的原因: 中心投影 地表起伏
成像方式
工作波段
实例
光 常规摄影像片 学
摄
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)
航空摄影像片
影 像
非常规摄影像片
彩色红外像片(部分可见光、近红外) 紫外像片 (紫外)
航天摄影像片
片
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) 热红外图像
不同类型的遥感影像因其投影性质的不同,会 引起一定的影像几何畸变,从而造成一幅遥感图像 上的比例尺是多变的。
例如,光学摄影像片的比例尺: 1f = mH
⑶ 投影性质与影像几何畸变
不同类型的成像遥感器具有各自的成像方式 和成像规律,从而不同的遥感影像具有不同的投 影性质,同时产生不同性质的影像几何畸变。
§4.1 遥感图像类型及基本属性
一、基本概念 1.影像
影像——地物的电磁辐射信息经成像系统处 理后产生的与原物相似的形象。 影像的特点:点对点地表示地物目标。
2.遥感影像
遥感影像——遥感器对地表(目标物)通过 摄影或扫描而获取的影像。
3.遥感图像 遥感图像——遥感影像经过处理或再编码后
产生的与原物相似的形象。
P2
O2 O2'
像主点与像底点(垂直摄影)
P1
O1'
O1
O1 、 O2 ——像主点
S P2
O1'、 O2'——像底点
O2
O2 '
像主点与像底点(倾斜摄影)
② 多中心投影(动态多中心投影)
S4 S3 S2 S1
P
a
c
b
A
C
B
③ 旋转斜距投影
S β
H
a
bOAຫໍສະໝຸດ OA、OB —— 地距B
SA 、SB —— 斜距
3.时间特性
遥感图像的时间特性,是从不同的时间尺度以 及多时相的角度出发来进行地物或现象识别的基础 依据。
不同地物其波谱特性具有不同时间尺度意义上 的时相变化特点(多时相效应):
自然变化过程 节律
遥感图像时间特性的决定因素: 成像遥感器的时间分辨率 多源遥感图像的时相分辨率 成像的季节、时间
利用多时相的遥感资料,有利于对地物或现象 在时间序列上进行对比分析,从而掌握其在不同时 间尺度意义上的动态发展历程。
扫 光机扫描图像 描 图
多波段扫描图像 (紫外—远红外) Landsat/TM图像 超多波段扫描图像(可见光—远红外) 成像波谱仪图像
像 固体自扫描图像 固体自扫描图像 (可见光—近红外) SPOT/HRV图像
天线扫描图像 成像雷达图像 (微波)
SAR图像
三、遥感图像的基本属性✓
空间特性、时间特性、波谱特性等基本属性 的掌握,是进行遥感图像处理、解译分析及应用 的基础。
§4.2 光学摄影像片特性
光学摄影像片是指通过航空/航天摄影所获 取的影像像片。
根据摄影方式遥感器的结构和成像方式,可 将光学摄影像片分为三种主要类型:
帧幅式 条幅式 全景式
一、航空像片的类型 二、航空像片的地面覆盖与影像重叠 三、航空像片的波谱特性 四、航空像片的空间特性
像点位移与影像畸变 ab c d
关于遥感图像类型与特性
学习内容
遥感图像类型及基本属性 光学摄影像片特性 光机扫描图像特性 固体自扫描图像特性 成像雷达图像特性
学习目的和要求 通过学习,掌握遥感图像的类型及遥感图像
的基本属性,并掌握各种类型遥感图像的特性, 为遥感图像解译等内容的学习打下基础。 学习重点与难点
➢ 遥感图像的类型 ➢ 遥感图像的基本属性 ➢ 各种类型遥感图像的特性 △ 各种遥感图像的空间特性、波谱特性
1.波谱特性
从波谱学的角度出发,依据不同地物的电磁 波谱特性差异来识别区分目标物,是进行遥感解 译应用的基本原理。
在相同的成像条件下,相同地物具有相同 或相似的波谱特性,不同地物具有不同的地物 波谱特性。
遥感图像记录了其相应的探测波段范围内不 同地物的电磁波谱特性信息:
反映— 电磁辐射能量(强度)的大小
二、遥感图像的类型
根据不同的分类标准,可将遥感图像划分 为不同的类型:
1. 按遥感平台类型划分 2. 按影像记录的电磁波波段划分 3. 按图像比例尺划分 4. 按遥感器成像方式和工作波段划分
4.按遥感器成像方式和工作波段划分
像点位移的规律:
δ h= +_ △h ·r / H ① δh ∝r
② δh ∝±△h
③ δh ∝1 / H
§4.3 光机扫描图像特性
光机扫描图像是由采用分立式多元探测器 阵列的光机扫描遥感器,用光学机械扫描的方 式进行对地覆盖,在运动状态下获取的多波段 遥感图像。
一、光—机扫描图像的空间特性
遥感图像的空间特性主要涉及: 空间分辨率 比例尺 投影性质 几何畸变
⑴ 空间分辨率
空间分辨率——在遥感图像上所能分辨的最 小目标的大小(地面分辨率)。
地面分辨率取决于: 成像遥感器的技术参数 地物的空间特性 地物与背景环境的反差
⑵ 影像比例尺
影像比例尺——影像上某一线段的长度与地面 上相应水平距离的比值。
1.地面覆盖与影像重叠
⑴ 地面覆盖 光机扫描图像对地表的覆盖由三方面作用
实际应用中,须掌握不同遥感影像的投影性 质及影像几何畸变特性,并有效利用遥感影像的 成像规律和特点,从而正确地进行图像处理及解 译分析应用。
① 中心投影
负片(底片) P1
负像
c1
b1 a1
正片(像片)P2
正像
S
a2
c2
b2
f f
H
A
C
B
P1
O1 O1'
O1 、 O2 ——像主点
S
O1'、 O2'——像底点
影像密度(灰度、色调)差异 表现—
色彩的差异
遥感图像根据其探测波段、波谱分辨率、 辐射分辨率等属性的不同,所反映的地物的波 谱特性差异亦不同:
⑴ 光学摄影像片 ⑵ 热红外图像 ⑶ 成像雷达图像 ⑷ 多波段、超多波段图像
2. 空间特性(几何特性) 遥感图像的空间特性,是从形态学的角度识
别地物、建立解译标志、进行遥感数字图像处理 等项工作的重要基础依据。
S fe
B D
A
C
正射投影
F
E 中心投影
δ h= +_ △h ·r / H
A +△h
S
δh
a a0 o
δh
b b0
r r
T0
A0
N
f
H
B0 _△h
B
像点位移(投影差)——由于中心投影的影 响所造成的,地面上平面坐标相同但高程不同的 点,在像平面上的像点坐标不同的现象。
像点位移产生的原因: 中心投影 地表起伏
成像方式
工作波段
实例
光 常规摄影像片 学
摄
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)
航空摄影像片
影 像
非常规摄影像片
彩色红外像片(部分可见光、近红外) 紫外像片 (紫外)
航天摄影像片
片
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) 热红外图像
不同类型的遥感影像因其投影性质的不同,会 引起一定的影像几何畸变,从而造成一幅遥感图像 上的比例尺是多变的。
例如,光学摄影像片的比例尺: 1f = mH
⑶ 投影性质与影像几何畸变
不同类型的成像遥感器具有各自的成像方式 和成像规律,从而不同的遥感影像具有不同的投 影性质,同时产生不同性质的影像几何畸变。
§4.1 遥感图像类型及基本属性
一、基本概念 1.影像
影像——地物的电磁辐射信息经成像系统处 理后产生的与原物相似的形象。 影像的特点:点对点地表示地物目标。
2.遥感影像
遥感影像——遥感器对地表(目标物)通过 摄影或扫描而获取的影像。
3.遥感图像 遥感图像——遥感影像经过处理或再编码后
产生的与原物相似的形象。
P2
O2 O2'
像主点与像底点(垂直摄影)
P1
O1'
O1
O1 、 O2 ——像主点
S P2
O1'、 O2'——像底点
O2
O2 '
像主点与像底点(倾斜摄影)
② 多中心投影(动态多中心投影)
S4 S3 S2 S1
P
a
c
b
A
C
B
③ 旋转斜距投影
S β
H
a
bOAຫໍສະໝຸດ OA、OB —— 地距B
SA 、SB —— 斜距
3.时间特性
遥感图像的时间特性,是从不同的时间尺度以 及多时相的角度出发来进行地物或现象识别的基础 依据。
不同地物其波谱特性具有不同时间尺度意义上 的时相变化特点(多时相效应):
自然变化过程 节律
遥感图像时间特性的决定因素: 成像遥感器的时间分辨率 多源遥感图像的时相分辨率 成像的季节、时间
利用多时相的遥感资料,有利于对地物或现象 在时间序列上进行对比分析,从而掌握其在不同时 间尺度意义上的动态发展历程。
扫 光机扫描图像 描 图
多波段扫描图像 (紫外—远红外) Landsat/TM图像 超多波段扫描图像(可见光—远红外) 成像波谱仪图像
像 固体自扫描图像 固体自扫描图像 (可见光—近红外) SPOT/HRV图像
天线扫描图像 成像雷达图像 (微波)
SAR图像
三、遥感图像的基本属性✓
空间特性、时间特性、波谱特性等基本属性 的掌握,是进行遥感图像处理、解译分析及应用 的基础。
§4.2 光学摄影像片特性
光学摄影像片是指通过航空/航天摄影所获 取的影像像片。
根据摄影方式遥感器的结构和成像方式,可 将光学摄影像片分为三种主要类型:
帧幅式 条幅式 全景式
一、航空像片的类型 二、航空像片的地面覆盖与影像重叠 三、航空像片的波谱特性 四、航空像片的空间特性
像点位移与影像畸变 ab c d
关于遥感图像类型与特性
学习内容
遥感图像类型及基本属性 光学摄影像片特性 光机扫描图像特性 固体自扫描图像特性 成像雷达图像特性
学习目的和要求 通过学习,掌握遥感图像的类型及遥感图像
的基本属性,并掌握各种类型遥感图像的特性, 为遥感图像解译等内容的学习打下基础。 学习重点与难点
➢ 遥感图像的类型 ➢ 遥感图像的基本属性 ➢ 各种类型遥感图像的特性 △ 各种遥感图像的空间特性、波谱特性
1.波谱特性
从波谱学的角度出发,依据不同地物的电磁 波谱特性差异来识别区分目标物,是进行遥感解 译应用的基本原理。
在相同的成像条件下,相同地物具有相同 或相似的波谱特性,不同地物具有不同的地物 波谱特性。
遥感图像记录了其相应的探测波段范围内不 同地物的电磁波谱特性信息:
反映— 电磁辐射能量(强度)的大小