高分辨率遥感影像处理——增强
第五章 遥感图像处理—图像增强
特征；其余三个分量与地物特征没有明确的对应关系。
七、多元信息复合
遥感图像信息融合(Fusion)是将多源遥感数据在统一的 地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合
其中：
k ( g 'max g 'min ) /( gmax gmin ) 255/ 52 4.9
b g 'ij kgij 0 49 49
2、非线性拉伸
（1）指数变换
xb be
（2）对数变换
axa
c
xb b度进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不
同。
图像密度分割原理可以按如下步骤进行：
（1）求图像的极大值dmax和极小值dmin； （2）求图像的密度区间ΔD = dmax-dmin + 1； （3）求分割层的密度差Δd =ΔD／n ，其中 n为需分割的层数；
（4）求各层的密度区间；
（5）定出各密度层灰度值或颜色。
减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在 两个波段上变化趋势相反时的反差。不同时相同 一波段图像相减时，可以提取波段间的变化信息。
T M 4 影 像
T M 3 影 像
TM4-TM3影像
87 年 影 像
92 年 影 像 变化监测结果影像
（二）加法运算
B= i /m
i=1 m
加法运算可以加宽波段，如绿色波段和红色波 段图像相加可以得到近似全色图像；而绿色波 段，红色波段和红外波段图像相加可以得到全 色红外图像。
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 1 2 0 -2 1 0 -1
高分辨率遥感影像可视化处理方法改进概述
高分辨率遥感影像可视化处理方法改进概述遥感技术在地理信息系统和环境监测等领域起着重要作用。
高分辨率遥感影像提供了丰富的信息，但其处理和可视化过程面临许多挑战。
为了改善高分辨率遥感影像的可视化效果，研究人员们持续努力，提出了许多改进方法。
本文将概述一些常用的方法和技术，以帮助读者更好地了解高分辨率遥感影像的可视化处理。
在高分辨率遥感影像的可视化处理中，最常见的方法是基于通道增强的技术。
通过优化通道的权重和增强对比度，可以明显改善图像的视觉效果。
通道增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、自适应直方图均衡化等。
这些方法能够增强图像的细节和对比度，使影像中的特征更加清晰可见。
除了通道增强方法，一种更高级的方法是基于图像融合的技术。
图像融合是将多个不同模态的遥感影像融合为一个有信息丰富性和更好可视化效果的影像。
常见的图像融合方法包括主成分分析融合、小波变换融合和多尺度融合等。
这些方法能够充分利用多种类型的遥感影像信息，提高图像的分辨率和空间细节。
此外，图像增强和降噪也是高分辨率遥感影像可视化处理中的重要环节。
图像增强通过图像灰度拉伸、对比度增强和色彩平衡等方法改善图像的视觉效果。
降噪技术则可以通过滤波和去除干扰物等方法减少图像中的噪点和杂乱信息。
这些方法能够提高图像的质量，使重要的地物和特征更加明显和易于识别。
在高分辨率遥感影像可视化处理中，还可以应用一些机器学习算法和人工智能技术。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测方面具有优势。
通过训练合适的CNN模型，可以将高分辨率遥感影像分类为不同的地物类别，从而更好地理解和利用影像信息。
此外，生成对抗网络（GAN）等技术也可以用于生成逼真的合成影像，以增强图像的可视化效果。
除了以上提到的方法，高分辨率遥感影像可视化处理中还存在许多其他改进方法。
例如，多角度观测技术、多光谱融合技术和图像分割技术等，都可以在特定应用领域中发挥重要作用。
这些方法的不断改进和创新将进一步推动高分辨率遥感影像的可视化处理前进。
第四章3遥感图像处理图像增强
5.遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换)
② 就变换后的新波段主分量而言，K—L变换后的 新波段主分量包括的信息量不同，呈逐渐减少趋 势。其中，第一主分量集中了最大的信息量，常 常占80％以上，第二、第三主分量的信息量依次 快速递减，到第n分量信息几乎为0。由于K—L变 换对不相关的噪声没有影响，所以信息减少时， 便突出了噪声，最后的分量几乎全是噪声。所以 这种变换又可分离出噪声。
基于上述特点，在遥感数据处理时，常常用K— L变换作数据分析前的预处理（数据压缩和图像增
强）。举例P125
6.遥感图像多光谱变换(Ⅱ)——缨帽变换(K—T变换)
(1)K—T变换是Kauth—Thomas变换的简称，这种变换也是 一种线性组合变换，其变换公式为：Y=BX 这里X为变换前的多光谱空间的像元矢量，y为变换后的 新坐标空间的像元矢量，B为变换矩阵。这也是一种坐标 空间发生旋转的线性变换，但旋转后的坐标轴不是指向主 成分方向，而是指向了与地面景物有密切关系的方向。 1984年，Crist和Cicone提出TM数据在K—T变换时的B值： P126 在此，矩阵为6X6，主要针对TM的1至5和第7波段，低分 辨率的热红外(第6波段)波段不予考虑。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
直方图均衡化(histogram equalization):把原图像的直方 图变换为灰度值频率固定的直方图，使变换后的亮度级 分布均匀，图像中等亮度区的对比度得到扩展，相应原 图像中两端亮度区的对比度相对压缩。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算结果放在窗口中心的像元位置，成为新像元的灰度 值。然后活动窗口向右移动一个像元，再做同样的运算。 P117说明
高分辨率无人机遥感影像处理方法与实践
高分辨率无人机遥感影像处理方法与实践随着无人机技术的发展，高分辨率无人机遥感影像在地质勘探、农业、城市规划和环境监测等领域得到了广泛应用。
针对这些高分辨率无人机遥感影像，如何有效地处理和分析成为了研究的重点。
本文就高分辨率无人机遥感影像处理方法进行探讨与实践。
首先，在处理高分辨率无人机遥感影像时，首要任务是对图像进行预处理。
这包括图像去噪、边缘提取、图像增强和图像配准等步骤。
图像去噪是为了降低图像中的噪声，通常使用滤波技术进行处理。
常见的滤波方法有中值滤波、均值滤波和高斯滤波。
边缘提取是为了获取图像中物体的边界信息，常用的方法有Canny边缘检测算法和Sobel算子。
图像增强则主要是通过对比度拉伸、直方图均衡化等技术提升图像的视觉效果。
图像配准是将不同角度拍摄的图像进行几何校正，使其能够互相重叠和比较。
常见的图像配准方法有特征匹配法和相位相关法。
其次，高分辨率无人机遥感影像的分类与识别也是一个重要的研究方向。
传统的分类方法主要是使用像元级别的特征进行分类，如灰度直方图、纹理特征和形状特征等。
但是，由于高分辨率无人机遥感影像具有丰富的空间信息，传统方法可能无法充分利用这些信息。
因此，近年来，基于深度学习的方法在高分辨率无人机遥感影像分类中得到了广泛应用。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等可以很好地从大量样本中学习并提取特征，实现较高的分类精度。
此外，高分辨率无人机遥感影像的目标检测也是一个重要的研究方向。
目标检测是指从图像中识别和定位特定目标的过程。
传统的目标检测方法主要是基于统计模型或特征工程，但是这些方法受限于特征表达的能力和复杂的背景环境。
近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了显著的进展。
其中，基于区域提议的方法如R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等被广泛应用于高分辨率无人机遥感影像的目标检测中。
最后，高分辨率无人机遥感影像的地物变化监测也是无人机遥感影像处理中的重要任务之一。
遥感影像的分辨率+遥感影像的处理+遥感影像的特点
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感影像的分辨率空间分辨率（Spatial Resolution）又称地面分辨率。
后者是针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。
前者是针对遥感器或图像而言的，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，或指遥感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量。
它们均反映对两个非常靠近的目标物的识别、区分能力，有时也称分辨力或解像力。
光谱分辨率（Spectral Resolution）指遥感器接受目标辐射时能分辨的最小波长间隔。
间隔越小，分辨率越高。
所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小，这三个因素共同决定光谱分辨率。
光谱分辨率越高，专题研究的针对性越强，对物体的识别精度越高，遥感应用分析的效果也就越好。
但是，面对大量多波段信息以及它所提供的这些微小的差异，人们要直接地将它们与地物特征联系起来，综合解译是比较困难的，而多波段的数据分析，可以改善识别和提取信息特征的概率和精度。
辐射分辨率（Radiant Resolution）指探测器灵敏度——遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力。
一般用灰度的分级数来表示，即最暗——最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。
它对于目标识别是一个很有意义的元素。
时间分辨率（TemporalResolution）是关于遥感影像间隔时间的一项性能指标。
遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据，这种重复周期，又称回归周期。
它是由飞行器的轨道高度、轨道倾角、运行周期、轨道间隔、偏栘系数等参数所决定。
这种重复观测的最小时间间隔称为时间分辨率。
遥感影像的处理这种方案应用还算比较用的，如果不用这种方案，在缩放的时候就会速度很慢，但是会比较占硬盘，特别是1个多G的数据的时候。
一般是2倍缩放，但是这种方案不知道是取平均还是直接取4个像素中的某个，按理说第二种是可行的，如果仅仅是显示的话，因为具体选点的时候，如果仅在2倍大小选点的话，还是有0.5个像素的选点误差。
遥感卫星影像仪的高效图像处理与智能解译技术
遥感卫星影像仪的高效图像处理与智能解译技术遥感卫星影像仪在现代地球观测和环境监测中扮演着重要角色。
它们能够获取地球表面的高分辨率图像，为各个领域的研究和决策提供了宝贵的数据支持。
然而，由于获取到的遥感数据庞大且复杂，需要进行高效的图像处理和智能解译，才能更好地发挥其价值。
本文将介绍一些相关的高效图像处理和智能解译技术。
一、遥感卫星影像仪的图像处理技术1. 图像增强图像增强是提高遥感影像视觉效果和信息可提取性的重要步骤。
通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等参数，可以增强图像的细节和辨识度。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
2. 图像拼接由于遥感卫星影像仪的视场有限，通常需要多幅影像进行拼接，以获取更大范围的地表信息。
图像拼接技术可以将多幅影像无缝拼接成一幅大图像，保持图像的连续性。
常用的图像拼接算法包括特征点匹配和块匹配法等。
3. 压缩与存储由于遥感数据量庞大，为了有效地传输和存储，需要进行数据压缩。
常见的遥感数据压缩算法有有损压缩（如JPEG）和无损压缩（如LZW）等。
压缩后的数据可以节约存储空间，并且有利于后续处理和分析。
二、遥感卫星影像仪的智能解译技术1. 自动分类遥感影像中的特征信息非常丰富，通过使用机器学习和人工智能等技术，可以实现对地物的自动分类。
常见的自动分类算法包括支持向量机（SVM）、神经网络和决策树等。
这些算法可以根据遥感影像的特征，自动将地物分成不同的类别，提高分类的准确性和效率。
2. 目标检测目标检测是在遥感影像中寻找并识别感兴趣的目标物体。
借助深度学习等技术，可以实现对遥感影像中的建筑物、道路和水体等目标的快速检测。
目标检测技术有助于地理信息系统（GIS）的建设和城市规划等领域的决策支持。
3. 变化检测利用不同时期的遥感影像，可以进行地表变化的检测。
通过比较两幅或多幅影像之间的差异，可以判断出地表的变化情况。
变化检测技术在环境监测、灾害评估和资源管理等方面具有重要的应用价值。
高分辨率遥感数据的处理与分析方法
高分辨率遥感数据的处理与分析方法遥感技术的发展日益成熟，高分辨率遥感数据的获取量逐渐增加。
如何处理和分析这些海量数据成为遥感领域的重要研究课题。
本文将介绍高分辨率遥感数据的处理与分析方法，并探讨其在不同领域的应用。
一、数据预处理高分辨率遥感数据的预处理是数据处理的重要步骤，它包括数据去噪、辐射校正、几何校正等内容。
1. 数据去噪：高分辨率遥感数据中常常存在各种噪声，如椒盐噪声、斑点噪声等。
为了减少噪声对后续分析的影响，可以采用滤波算法对数据进行去噪处理，如中值滤波、均值滤波等。
2. 辐射校正：高分辨率遥感数据的辐射校正是将原始数据转换为物理度量的一个过程。
通过影像的辐射校正，可以消除大气、地表反射率等因素对遥感影像的影响，得到准确的反射率信息。
3. 几何校正：高分辨率遥感数据的几何校正是将影像的像素空间坐标与实际地理坐标之间建立映射关系的过程。
通过准确的几何校正，可以保证影像的空间精度，提高后续分析的可靠性。
二、数据分类与特征提取高分辨率遥感数据的分类和特征提取是将遥感影像转化为语义信息的重要工作。
1. 数据分类：数据分类是指将遥感影像中的像素根据其反射率或其他属性进行分类，以获得具有不同意义的地物信息。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
2. 特征提取：特征提取是将遥感影像中不同地物的特征进行提取和描述的过程。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。
通过特征提取，可以获得地物的几何、纹理和光谱等多维信息，为后续的应用提供基础。
三、数据融合与信息提取高分辨率遥感数据融合与信息提取是将多源数据融合，获取更丰富的地物信息的关键环节。
1. 数据融合：高分辨率遥感数据融合是指将不同源、不同分辨率的遥感数据进行融合，以获取更全面、更准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括基于智能算法的融合、基于模型的融合等。
2. 信息提取：通过数据融合，可以获取到更丰富的地物信息。
高分辨率遥感影像的处理与分析
高分辨率遥感影像的处理与分析在当今科技飞速发展的时代，高分辨率遥感影像已经成为了获取地球表面信息的重要手段。
它就像我们观察地球的“超级眼睛”，能够以极高的清晰度和精度呈现出地球上的各种地貌、植被、建筑物等。
然而，要想从这些海量的影像数据中提取出有价值的信息，就需要进行一系列复杂的处理和分析工作。
高分辨率遥感影像的特点十分显著。
首先，它具有极高的空间分辨率，这意味着我们能够看到更加精细的地物细节，比如建筑物的门窗、道路上的标线等。
其次，它包含丰富的光谱信息，能够让我们更好地区分不同类型的地物。
但与此同时，高分辨率遥感影像也带来了一些挑战。
比如，数据量巨大，处理起来需要耗费大量的时间和计算资源；由于成像条件的影响，可能存在几何变形、噪声等问题。
在对高分辨率遥感影像进行处理时，几何校正至关重要。
由于卫星在拍摄过程中可能会受到各种因素的影响，导致影像存在几何变形，使得影像中的地物位置与实际位置产生偏差。
为了纠正这种偏差，我们需要通过选取地面控制点，并利用相应的数学模型来进行几何校正，从而使影像能够准确地反映地物的真实位置和形状。
辐射校正也是必不可少的一步。
由于传感器的性能差异、大气散射等原因，影像的辐射亮度值可能会存在偏差。
通过辐射校正，我们可以消除这些偏差，使得不同时间、不同传感器获取的影像具有可比性，从而更准确地进行地物信息的提取和分析。
图像增强是为了突出影像中的有用信息，提高影像的可读性和可解译性。
常见的图像增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化等。
对比度拉伸可以加大影像中灰度值的差异，使得地物的轮廓更加清晰；直方图均衡化则是通过重新分布影像的灰度值，来增强影像的整体对比度。
影像融合则是将不同分辨率、不同光谱特性的影像进行整合，以获取更全面、更准确的信息。
例如，将高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像融合，可以在保持高空间分辨率的同时，又具有丰富的光谱信息。
在完成了影像的处理之后，接下来就是对其进行分析。
遥感图像的增强处理
目的：通过上机操作，掌握彩色变换增强，空间域增强，频率域增强，多光谱变换增强等几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对遥感图像增强处理的理解。
实验内容：彩色合成；对比度变换增强；空间滤波增强；频率域增强；图像运算；主成分变换。
一、彩色合成
根据加色法彩色合成原理，选择遥感图像的三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，然后将这三个波段叠加，构成彩色合成图像。
锐化：interpreter—spatical enhancement—convolution（索伯尔）以T1为例。 New为自己新定义一个模板，在Xsize与Ysize中定义，以默认的3为例，在窗口中的行列中输入T1（突出线状地物，为水平方向线性地物）点file中的librarian中的name中命名“suoboer”点save后close，发现自定义的suoboer已出现 在convolution窗口中的kernel下，点击suoboer，再在output file中命名。
（1）索伯尔梯度
1 2 1 -1 0 1
T1= 0 0 0 T2= -2 0 2
-1-2-1 -1 0 1
（2）拉普拉斯算法（有利于提取边缘信息）
0 1 0
T（m，n）=1-4 1（同时突出横、纵向，但边界是断断续续
标准假彩色合成：
TM2(绿波段)赋予蓝
TM3（红波段）赋予绿
TM4（近红外波段）赋予红；
步骤：配准--------合成
空间位置上配准（通过几何校正进行配准）
做一标准假彩色合成（选影像tm2、3、4）
首先将tm2、3、4打开看是否能直接合成（投影坐标是否一样，若不一样则需配准后才能合成）
高分辨率遥感影像处理技术
高分辨率遥感影像处理技术随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像处理技术也逐渐得到了重视。
高分辨率遥感影像处理技术是指通过处理高分辨率遥感影像数据，提取出有用的信息，为各行业提供支持和服务。
本文将从以下几个方面介绍高分辨率遥感影像处理技术，包括其定义、发展现状、应用以及未来发展方向。
一、高分辨率遥感影像处理技术的定义高分辨率遥感影像处理技术是指利用各种数字图像处理方法，以高分辨率遥感影像数据为源数据，提取出其中有用的信息，为地理空间数据的提供、管理和分析提供支持的一项技术。
高分辨率遥感影像处理技术可以应用于各种领域，如城市规划、农村信息化、环境监测、地质勘探等。
二、高分辨率遥感影像处理技术的发展现状随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像数据的获取、传输和处理能力也不断提高，高分辨率遥感影像处理技术也得到了广泛应用。
在高分辨率遥感影像处理技术的应用方面，城市规划和土地利用规划是其中的重要领域。
在城市规划方面，高分辨率遥感影像处理技术可以帮助城市规划者准确了解城市的基础设施和建筑物，进而为城市规划和设计提供数据支持；在土地利用规划方面，高分辨率遥感影像处理技术可以帮助决策者了解土地的利用情况，为土地规划提供数据支持。
另外，在环境监测和资源调查方面，高分辨率遥感影像处理技术也有着重要的应用。
通过遥感影像处理技术，可以精确地提取出地貌、地形、土质、植被、水源等方面的信息，为环境监测和资源调查提供数据支持。
三、高分辨率遥感影像处理技术的应用高分辨率遥感影像处理技术的应用可以分为以下几个方面：1. 地质勘探。
通过高分辨率遥感影像处理技术，可以对地质矿产资源进行勘探和分析，进而为地质勘探提供数据支持。
2. 农业生产。
通过遥感影像处理技术，可以对农田进行监测和分析，提高农业生产效率。
3. 城市规划和土地利用规划。
利用高分辨率遥感影像处理技术提取城市地图、土地利用数据等信息，为城市规划和土地利用规划提供数据支持。
如何进行遥感影像的融合和增强处理
如何进行遥感影像的融合和增强处理遥感影像处理是指通过对卫星、无人机或其他遥感设备获取的影像进行处理和分析，进而提取有用信息的过程。
遥感影像的融合和增强是其中重要的一环，可以提高图像的分辨率、减少噪声、增强特定的目标等，从而更好地满足实际应用的需求。
一、遥感影像融合的基本原理和方法遥感影像融合是指将多源、多波段的遥感影像合并成一幅新的影像，以获取更全面、更准确的信息。
常见的融合方法有色彩合成和分辨率合成两种。
色彩合成是将不同波段的遥感影像以某种方式进行组合，以表现出不同目标的物理特性。
常见的色彩合成方法有RGB合成、主成分分析法等。
RGB合成是将红、绿、蓝三波段的图像分别分配给红、绿、蓝三个通道，以达到表现亮度和色彩的效果。
主成分分析法则是通过对多波段影像进行主成分分析，提取出最具代表性的主成分图像，再将其染成真彩色图像。
分辨率合成是通过将低分辨率的遥感影像与高分辨率的影像进行融合，以提高图像的细节信息。
常用的分辨率合成方法有小波变换法、多尺度变换法等。
小波变换法是指将影像信号分解到不同的尺度上，再根据不同尺度上的细节信息进行图像融合。
多尺度变换法则是通过将低分辨率图像进行插值或补全，使其与高分辨率图像尺寸一致，再进行融合。
二、遥感影像增强的基本原理和方法遥感影像增强是指通过某种处理方法，提升影像的视觉效果、减少噪声、增强特定目标等。
下面介绍几种常用的增强方法。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对影像的直方图进行重分布，增加图像的对比度。
直方图均衡化可分为全局均衡化和局部均衡化两种。
全局均衡化是对整幅图像的直方图进行均衡化处理，适用于图像对比度较低、灰度级分布不均匀的情况。
局部均衡化则是将图像分为若干个小块，对每个小块的直方图进行均衡化，适用于目标细节丰富、不同区域具有不同对比度的图像。
滤波方法也是一种常用的图像增强方法，通过滤除或抑制图像中的噪声，增强图像的细节信息。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高通滤波等。
遥感影像处理具体操作步骤
遥感影像处理具体操作步骤遥感影像处理是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行分析和处理的过程。
下面是遥感影像处理的具体操作步骤：1. 数据预处理：- 影像获取：通过卫星、航空器或者无人机等获取遥感影像数据。
- 影像校正：对获取的遥感影像进行几何校正和辐射校正，以消除影像中的几何畸变和辐射差异。
- 影像配准：将多个遥感影像进行配准，使其在同一坐标系下对齐，以便进行后续的分析。
- 影像切割：根据需要，将遥感影像切割成小块，方便后续处理。
2. 影像增强：- 直方图均衡化：通过调整影像的像素灰度分布，增强影像的对照度和细节。
- 滤波处理：利用滤波算法对影像进行平滑或者锐化处理，以去除噪声或者增强细节。
- 波段合成：将多个波段的影像合成为一幅彩色影像，以显示不同特征或者信息。
3. 影像分类：- 监督分类：根据已知样本进行训练，利用分类算法将遥感影像中的像素分为不同的类别。
- 无监督分类：根据像素的相似性进行聚类，将遥感影像中的像素分为不同的类别，不需要事先提供训练样本。
4. 特征提取：- 纹理特征：通过计算影像中像素的纹理统计量，提取纹理特征，用于地物分类和识别。
- 形状特征：通过计算影像中像素的形状参数，如面积、周长、圆度等，提取形状特征，用于地物分类和识别。
- 光谱特征：利用遥感影像中不同波段的反射率或者辐射值，提取光谱特征，用于地物分类和识别。
5. 地物提取：- 目标检测：利用目标检测算法，自动提取遥感影像中的目标物体，如建造物、道路等。
- 变化检测：通过比较不同时间的遥感影像，检测地物的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。
6. 结果评估：- 精度评估：通过对照遥感影像处理结果与实地调查数据或者高分辨率影像进行对照，评估处理结果的准确性和精度。
- 一致性检验：对处理结果进行一致性检验，确保处理结果的逻辑和合理性。
以上是遥感影像处理的具体操作步骤。
不同的任务和目标可能需要不同的处理方法和算法，具体操作步骤可能会有所不同。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法摘要：道路是城市交通的重要组成部分，如何高效地从遥感影像中提取道路信息一直是遥感图像处理中的研究热点。
本文提出了一种基于卷积神经网络和局部特征的新方法，实现了对高分辨率遥感影像中道路的自动提取和识别。
该方法在多个数据集上进行了测试和验证，结果表明其具有较高的准确性和鲁棒性，可为城市规划和交通管理等领域提供有效的支持。
关键词：遥感影像，道路提取，卷积神经网络，局部特征，城市规划一、引言随着城市化进程的不断推进，城市交通问题日益突出，道路建设和交通管理也成为城市规划和管理的重要任务。
遥感技术作为一种非接触式、高效率的信息获取方式，已被广泛用于城市规划和交通管理中。
而道路作为城市交通的重要组成部分，如何高效地从遥感影像中提取道路信息一直是遥感图像处理中的研究热点。
传统的道路提取方法主要基于图像处理和计算机视觉技术，如边缘检测、形态学变换、区域生长等。
然而，这些方法往往受到遥感影像本身的特点、光照条件、遮挡等因素的影响，容易出现漏检、误检等问题。
因此，如何提高道路提取的准确性和鲁棒性，成为当前道路提取研究的重要方向。
近年来，深度学习技术的发展为道路提取带来了新的思路和方法。
卷积神经网络（CNN）是深度学习的重要组成部分，其具有自动特征提取、端到端训练等优势，已被广泛用于图像分类、目标检测等领域。
在道路提取方面，CNN也被应用于道路提取模型的设计和训练中，取得了不错的效果。
然而，基于CNN的道路提取方法仍存在一些问题。
一方面，CNN需要大量的训练样本和计算资源，训练过程复杂，容易出现过拟合等问题。
另一方面，遥感影像中的道路具有多样性、复杂性和不规则性，对于CNN的特征提取和分类能力提出了更高的要求。
因此，如何进一步提高CNN在道路提取中的性能，成为当前道路提取研究的重要问题。
本文提出了一种基于卷积神经网络和局部特征的新方法，实现了对高分辨率遥感影像中道路的自动提取和识别。
遥感技术中遥感影像的处理方法详解
遥感技术中遥感影像的处理方法详解遥感技术是利用遥感设备获取地球上的图像和数据，以了解地球表面的各种特征和现象。
遥感影像是遥感技术的核心输出，它通过对地球表面进行高分辨率的拍摄和记录，提供了丰富的地理信息。
在遥感技术中，遥感影像的处理方法至关重要。
正确的处理方法可以提取出影像中有价值的信息，帮助我们深入了解地球表面的特征和变化。
下面将详细介绍几种常用的遥感影像处理方法。
1. 遥感影像的预处理遥感影像在传输和记录过程中可能会受到一些噪声和干扰的影响，因此需要进行预处理。
预处理的目标是去除噪声、调整图像的对比度和亮度，使得影像更适合进行后续的处理和分析。
常见的预处理方法包括数字滤波、辐射定标和大气校正等。
2. 遥感影像的几何校正遥感影像获取时可能会受到地球表面形变、传感器姿态等因素的影响，导致影像出现几何失真。
几何校正的目标是将影像的几何特征恢复到真实地面情况下的状态，使得影像能够准确地反映地面特征。
常见的几何校正方法包括地面控制点的定位和影像配准等。
3. 遥感影像的分类遥感影像的分类是将影像中的像素按照一定的特征进行划分和归类的过程。
根据不同的应用需求，遥感影像的分类可以包括地物类别的划分、植被覆盖度的估计、土地利用类型的分析等。
常见的分类方法包括基于像素的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
4. 遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是指比较不同时段的遥感影像，分析地表特征在时间上的变化情况。
变化检测可以用于监测自然灾害、城市扩张、森林砍伐等方面的变化。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和基于对象的变化检测等。
5. 遥感影像的数据融合遥感影像的数据融合是将多源、多光谱或多分辨率的遥感影像进行融合，以提高遥感影像的空间和光谱分辨率。
数据融合可以增强遥感影像的细节信息，改善遥感影像的可视化效果，提高遥感影像在各种应用中的精度和效果。
常见的数据融合方法包括主成分分析、小波变换和多尺度分析等。
6. 遥感影像的特征提取遥感影像的特征提取是从遥感影像中提取出目标物体的特征信息的过程。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方
法
高分辨率遥感影像在城市规划和交通管理中发挥了至关重要的作用。
然而，在这些影像中提取城市道路依然是一项具有挑战性的任务。
本
文将介绍一种新方法，该方法可以在高分辨率遥感影像中准确地提取
城市道路。
第一步：影像预处理
首先，需要对影像进行预处理，以减少噪音和消除不必要的信息。
这
涉及到影像增强和过滤。
影像增强可以提高影像中的对比度和清晰度，使道路更加明显。
过滤可以去除不相关的信息，如树木和建筑。
第二步：图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域的过程。
通过对影像进行图像分割，可以更好地识别道路区域。
目前，常用的图像分割算法包括基于边缘
检测的方法、阈值化方法和区域生长方法等。
第三步：提取道路特征
提取道路特征是指在分割后的图像中标记和提取道路的像素，以求得
道路的几何和拓扑特征。
这可以通过多种方法实现，如基于形态学操
作的方法、基于纹理的方法等。
第四步：道路拟合和重建
最后，需要对提取的道路特征进行拟合和重建。
道路拟合是基于检测
到的道路特征生成道路中心线的过程。
道路重建是基于检测到的道路
特征重建整条道路的过程。
这可以通过多种数学模型来实现，如三次
B样条曲线等。
总结：
该新方法以高分辨率遥感影像为主要数据来源，采用图像处理、图像
分割、道路特征提取、道路拟合和重建等技术手段，实现了准确地提
取城市道路。
该方法在城市规划和交通管理等领域具有重要应用价值。
高分辨率遥感影像处理与分析技术
高分辨率遥感影像处理与分析技术一、引言高分辨率遥感影像处理与分析技术是遥感科学领域的重要组成部分，随着遥感技术的发展和卫星观测能力的提高，高分辨率遥感影像处理与分析技术越来越受到关注和重视。
本文将从影像预处理、影像分类与识别、影像变化检测、图像融合以及影像解译等方面进行介绍和分析。
二、影像预处理高分辨率遥感影像预处理是遥感影像处理与分析的第一步，主要包括辐射校正、大气校正、几何校正和噪声去除等。
辐射校正是将遥感影像的数字值转化为地物辐射亮度的过程，以实现定量分析。
大气校正则是根据遥感影像中的大气效应，对图像进行校正，以减少大气的影响。
几何校正是将遥感影像与地面坐标系统对应起来，使图像具有准确的地理坐标信息。
噪声去除是为了提高图像的质量和可用性，消除由传感器、大气和地面等因素引入的噪声。
三、影像分类与识别高分辨率遥感影像分类与识别是将遥感影像中的像元分为不同地物类型的过程。
常用的分类方法包括基于特征的分类方法、基于像元的分类方法和基于对象的分类方法。
其中，基于特征的分类方法根据遥感影像的光谱、纹理、形状等特征进行分类。
基于像元的分类方法使用统计学方法，将相似的像元分为同一类别。
基于对象的分类方法则将相邻像元组成的区域作为分类单元。
高分辨率遥感影像分类与识别技术在土地利用、城市规划、环境监测等领域具有广泛应用。
四、影像变化检测高分辨率遥感影像变化检测是通过比较不同时间或不同传感器获取的影像，发现和定量分析地物的变化情况。
影像变化检测常用的方法包括基于像元的变化检测和基于对象的变化检测。
基于像元的变化检测通过比较不同时间或不同传感器获取的像元数值，检测地物的变化情况。
基于对象的变化检测则将相邻像元组成的区域作为变化检测单元，通过比较不同时间或不同传感器获取的区域特征，发现地物的变化情况。
影像变化检测技术在城市更新、环境灾害监测等方面具有重要意义。
五、图像融合高分辨率遥感影像融合是将多个传感器或多个波段获取的影像融合为一个影像，以提高图像的空间分辨率和光谱信息。
遥感图像光谱增强处理实验报告
一、实验名称遥感图像光谱增强处理二、实验目的对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，对图像进行融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。
通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程，进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。
三、实验原理光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。
主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。
对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。
使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。
两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。
图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。
它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。
四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。
五、实验过程1.主成分分析1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。
2）主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。
高分辨率卫星影像的图像处理方法综述
高分辨率卫星影像的图像处理方法综述随着高分辨率卫星影像获取技术的不断进步，卫星影像的质量得到了极大的提高。
然而，由于高分辨率卫星影像的数据量庞大，传统的图像处理方法往往难以充分利用这些数据，因此需要对高分辨率卫星影像进行专门的图像处理。
本文将对目前常用的高分辨率卫星影像的图像处理方法进行综述。
一、图像预处理图像预处理是高分辨率卫星影像处理的第一步，旨在提高图像的质量和适用性。
常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强和辐射校正。
1. 图像去噪由于卫星影像获取受到天气、气候等因素的影响，获取的图像常常受到噪声的干扰。
图像去噪的目的是减少噪声对图像的影响，提高图像的清晰度和细节表现。
常用的图像去噪方法有中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。
2. 图像增强图像增强旨在改善卫星影像的视觉效果，使图像更易于观察和分析。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、拉普拉斯增强和对比度增强等。
这些方法能够提高图像的亮度、对比度和细节表现。
3. 辐射校正高分辨率卫星影像的获取受到大气影响，导致图像中出现辐射失真。
辐射校正的目的是去除大气散射和大气吸收引起的辐射失真，使图像更符合地物的真实表现。
辐射校正常用的方法有大气校正和模拟光谱等。
二、图像分类与识别图像分类和识别是对高分辨率卫星影像进行有效利用的重要手段。
通过图像分类和识别，可以将卫星影像中的地物进行自动化识别，为遥感应用提供基础数据。
常用的图像分类与识别方法包括遥感图像分类和深度学习等。
1. 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像中的像素或像元划分为不同的类别，如水域、植被、建筑等。
常用的遥感图像分类方法有传统的基于像元的分类方法和面向对象的分类方法。
基于像元的分类方法利用像素的光谱信息进行分类，而面向对象的分类方法则将相邻像素组成的对象作为分类的基本单元。
2. 深度学习深度学习是近年来兴起的一种图像分类和识别方法。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对图像的自动分类和识别。
超高空间分辨率遥感影像的图像处理方法研究
超高空间分辨率遥感影像的图像处理方法研究随着遥感技术的不断发展，超高空间分辨率遥感影像已经成为了遥感数据的重要组成部分。
但是由于其数据量巨大，处理难度较大，因此如何高效地进行图像处理成为了该领域研究的热点问题。
一、图像去噪超高空间分辨率遥感影像中往往会存在大量的噪声，影响了其显示和识别效果。
因此，对于这类影像，图像去噪是必不可少的图像处理方法之一。
在进行图像去噪时，可以采用传统的滤波算法如中值滤波和高斯滤波等，但是这些方法往往会导致图像细节的模糊。
针对这种问题，非局部均值去噪方法被广泛应用于超高空间分辨率遥感影像的图像去噪中。
该方法首先通过计算每个像素周围一定大小的像素的相似度，然后对相似的像素进行加权平均值处理，从而达到图像平滑去噪的目的。
二、图像增强超高空间分辨率遥感影像中的信息量非常丰富，但是其显示效果往往不如预期。
这时，图像增强技术可以提高遥感影像的视觉效果和信息采集的质量。
现有的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、小波变换等。
其中，小波变换是一种适用于图像增强的常见方法，它通过将图像分解成各个不同频率的小波分量，然后对每个分量进行增强处理。
该方法可以保留图像细节，同时提高图像对比度和清晰度。
三、图像分类超高空间分辨率遥感影像往往具有非常高的空间分辨率，可以提供更为细致的地表信息。
因此，图像分类技术在该领域的应用非常广泛。
图像分类的目的是将图像中的像素划分到不同的类别中，通常可以采用监督学习方法和无监督学习方法。
其中，支持向量机是一种常见的监督学习方法，可以通过构建超平面来分类不同类别的数据。
而基于聚类的无监督学习方法可以通过对像素之间的相似性进行分组来实现图像分类。
四、图像拼接超高空间分辨率遥感影像往往采集自大范围区域，但单张影像的覆盖范围往往比较有限，因此如何实现多张影像的有效拼接成为了该领域中的一个重要问题。
目前，图像拼接技术主要包括基于特征匹配的方法和基于变形模型的方法。
其中，基于特征匹配的方法可以通过提取图像中的特征点，并对特征点进行匹配来实现多张影像的拼接。
遥感技术中的高分辨率影像处理
遥感技术中的高分辨率影像处理对于现代的社会，遥感技术在环境监测、城市规划、资源开发和自然灾害监测等领域都有着广泛的应用。
而在遥感技术中，高分辨率影像处理技术是其中一项重要的技术之一。
本文将从高分辨率影像的定义和来源、高分辨率影像处理的主要技术方法、高分辨率影像处理的应用场景等多个方面，阐述高分辨率影像处理的重要性及其相关知识。
高分辨率影像的定义和来源高分辨率影像可以定义为像元或像素之间空间分辨力应用于遥感数据。
其分辨率一般比较高，通常在0.1 ~ 10m之间。
在遥感技术中，高分辨率影像可以来源于卫星、飞机和无人机等。
在不同的源头和设备下，高分辨率影像数据的格式、大小和分辨率等都会有所不同。
以卫星为例，通过卫星上的光学光谱仪或合成孔径雷达等装备收集地面的数据，转化成数字信号并通过卫星传输至地面站点，再将其解码成图像文件。
此类影像数据能够覆盖广泛的地区且涵盖了丰富的信息，有时候甚至可以连续观测同一地区并记录下地面的变化。
而在处理高分辨率影像时，要考虑如何对这些大量影像数据进行存储、传输和处理等方面的问题。
高分辨率影像处理的主要技术方法高分辨率影像处理技术可以分为许多种类，其中最常用的几种包括图像融合、重采样和滤波等。
先来说一下图像融合技术：这种技术能够将多源地面观察数据图像的信息合并到一个图像文件中，从而得到全面的地面信息。
其中主要的三种融合方式包括基于像元级的融合、基于特征的融合和基于决策的融合。
基于像元级方法通过调整像元的权重来获得融合图像，基于特征的方法则先提取出关键特征，再将特征融合到一张图像里；而基于决策的方法则利用多层感知机将多个图像序列融合成一个。
另一种主要的高分辨率影像处理技术是重采样。
重采样是通过对像元的重新采样来计算一个更优的地面像素，它在调整高分辨率影像尺寸、增加图像细节和降低像素误差等方面具有出色的表现。
通过采用最邻近居、双线性插值、双三次插值等不同的重采样算法，可以在保证图像质量的同时减少图像失真和噪声。
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– 辐射增强； – 空间增强； – 光谱增强；
3
IKONOS文件组成
• License 文件； • AOI、组成和影像3个Shp文件； • 元数据文件 • 头文件 • GeoTiff文件 • 带坐标Jpeg文件 • RPC文件
4
2
QuickBird文件组成
• fileList = "GIS_FILES/005516486010_01_PRODUCT_SHAPE.shp
– 进行地表覆盖分析 – 进行农作物的长势动态监测和产量估算 – 进行生物量估算和农、林虫害监测
26
13
图像变换
• 2、缨帽变换（Kauth-Thomas）：是一种经验性的多波段图像的线性变换，在1976年 研究MSS图像用于反映农作物或植被生长过程中发现的数据结构（Kauth and Thomas,1976）。后来在TM的研究中得到扩展(Crist and Cicone,1984)。 IKONOS 数据经过改进的缨帽变换后，提高了植被的识别效率，特别是对乔树、灌木、草和 农田的区分更好，另外对区分植被和人工地物的效果也好(Horne,2003)。
• GIS_FILES/005516486010_01_TILE_SHAPE.shp
• GIS_FILES/005516486010_01_ORDER_SHAPE.shx
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相关（3）变换前后方差总和不变，而把原来的方差不等量地再分配到新的组分中。 随着组分图像方差的依次减少，包含的信息量也剧减。
29
主组分变换（Karhunen-Lovev）举例
30
15
主组分变换（Karhunen-Lovev）举例
红红、、绿绿、、蓝蓝
PPCC11,,22,,33
近近红红外外、、红红、、绿绿
• 这些扩张是由 JPL和 SPOT 影像开发的，由 TIFF 标签tags 和键 keys组成提供附加的地理元 数据
7
影像输入
• 黑白、假彩色和彩色显示
• 直方图：是一种直观描述图像中所有灰度值概率分布的直角坐标系图。一般地，直 方图的横坐标表示图像的灰度级变化，纵坐标表示图像中各个灰度级像元数占整幅 图像像元数的百分比或累积百分比。
28
14
图像变换
• 3、主组分变换（Karhunen-Lovev）
• K-L（Karhunen─Loeve）变换在图像处理中又称主成分分析或叫主成分变换它是在 统计特征基础上的多维正交线性变换。
• 公式：Y=AX , 其中X,Y分别为变换前后矢量， A为协方差矩阵。 • 主要特性和作用：（1）实现对图像的信息归并并使数据量得到有效压缩; （2）去
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高分辨率遥感影像处理 ——影像增强
• 影像增强概述 • 影像输入 • 影像显示 • 影像增强 • 影像融合
提纲
1
2
1பைடு நூலகம்
影像增强
• 影像增强是使影像更加清晰可读的过程，让原始 遥感影响更适合于目视解译；
• 影响影像增强技术的主要因素：
– 遥感数据本身； – 分析任务； – 分析人员本身；
• 常见的影像增强技术：
11
景山公园:自然彩色
Bands 3 (red), 2 (green) ,1 (blue)
2.4 m GSD
12
6
景山公园: 彩红外
Bands 4 (NIR), 3 (red), 2 (green)
2.4 m GSD
13
景山公园: 全色
450-900 nm (45-90 µ) Spans all spectral regions
• 直方图均衡化又称直方图平坦化，即通过变换函数T®将原始直方图调整为一个 新的均衡（平坦）直方图。其效果类似于中区扩展。
23
比值（差值）处理
• 1、比值法的作用：简单地说就是除法运算（或差和比 值运算）。用于突出地物类别和目标信息。
• 2、植被指数：多光谱数据经线性和非线性组合构成的 对植被有一定指示意义的各种数值。如比值植被指 数、归一化植被指数和绿度指数。
60 cm GSD
14
7
辐射增强
• 反差增强
– 线性拉伸：高分辨率遥感影像亮度级可以为2048，然而实际遥感图像数据很少利用
到2048个灰度。
15
1、线性拉伸
• 假定原始图像的灰度值变量为X, 其范围是[a，b]，经线性变换后输出图像的灰度值 变量为Y，范围扩展为[c，d]。则Y与X的关系可以用数学表达式Y={[(d-c)/(ba)]*(x-a)}+c表示。以此达到扩大图像动态范围的目的。根据图像直方图分布的具 体情况，还可以采用去头去尾线性扩展和分段线性扩展
原始影像
线性拉伸影像
16
8
2、非线性拉伸
• 非线性拉伸对于要进行拉伸的灰度范围是有选择的
• （1）、指数变换法 • （2）、对数变换法 • （3）、高斯变换 • （4）、正切变换
原始影像
高斯拉伸影像
17
（遥感专业软件处理）
色调调整
线性拉伸
18
9
（非遥感专业软件处理）
色调调整
整体调整
压缩色阶，使 颜色信息可视
• （1）、比值植被指数（DVI）:近红外波段/可见光红 光波段，如B4/B3;
• （2）、归一化植被指数（NDVI):(B4-B3)/(B4+B3)
24
12
比值（差值）处理
Nir/R
NDVI
25
比值（差值）处理
• 植被指数的应用：可以诊断植被的一系列生物物理量，如叶面指数
(LAI）、植被覆盖度、生物量、光合有效辐射吸收系数APAR等。
3
文件格式
• 影像文件格式决定数据被软件和系统识别和读写 操作
• 中国用户主要采用GeoTIFF 1.0格式
• GeoTIFF 文件是 TIFF 6.0 文件加有关影像地理 位置的元数据文件，因此， GeoTIFF 格式是带坐 标的Tagged Image File Format (TIFF 6.0).
11bit数据在 16位通道下 无法正常显示
19
色调调整
局部范围调整
分波段调整
对蓝、绿、红三个通道 分别进行调整，使整体 色调接近真实
对局部选区做 色彩调整，平 衡影像色调
20
10
色调调整
色彩调整（遥感专业软件处理）
像素值分段拉伸
21
影像处理——11bit Æ 8bit
22
11
3、直方图均衡化处理
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