遥感原理与应用_第4章_4 遥感影像处理-遥感影像增强处理
遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理课件
学习交流PPT
9
二、辐射增强
点运算用数学公式表示为：
s T r
r--原始图像f(x,y)的灰度级 s--增强图像g(x,y)的灰度级
T--灰度映射函数
❖ 只作用在单个像素上，输出g(x,y)只与位置 (x,y)处的输入f(x,y)有关。“点到点的处理”
❖ 点运算完全由T决定。根据T的形式，可分为 线性点运算和非线性点运算。
学习交流PPT
3
图像增强不是以图像保真度为原则，而是通过 处理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，即图像增强处理只是增强了 对某些信息的辨别能力。
学习交流PPT
4
❖增强的实质
增强感兴趣地物与周围地物之间的反差。
学习交流PPT
5
➢图像增强的分类
• 若a2-a1<b2-b1，则影像被拉伸，亮度范围扩大，;
• 若a2-a1>b2-b1，影像被压缩，亮度范围缩小，;
• 对于a2与a1 ，是取在影像亮度值的全部或部分，偏亮或偏暗 处，均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。
学习交流PPT
26
在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很 小的范围内，这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没 有灰度层次的图像，此时可利用灰度变换对图像每一个像素灰度 作拉伸，可以有效地改善图像视觉效果。
学习交流PPT
24
设图像变换前原图像的灰度范围为的亮度值为： xaa1,a2
设图像变换后的亮度值为： xbb1,b2
则 xb b1 xa aa b2 b1 a2 a1
xb
b2 a2
b1 a1
(xa
a1)b1
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
《遥感原理与应用》习题四
《遥感原理与应用》习题四第四章遥感图像处理一、名词解释：1、光学影像2、数字影像3、空间域图像4、频率域图像5、图像采样6、灰度量化7、几何变形8、几何校正9、粗加工处理10、精加工处理11、多项式纠正12、间接法纠正13、最邻近像元重采样14、图像配准15、数字镶嵌16、正射影像17、地理编码图象18、辐射误差19、辐射定标20、大气校正22、图像直方图23、假彩色合成24、密度分割25、真彩色合成26、伪彩色图像27、图像平滑29、边缘检测30、低通滤波31、高通滤波32、图像融合33、直方图正态化34、线性拉伸35、直方图均衡36、邻域法处理二、填空题：1、光学图像是一个函数。
2、数字图像是一个函数。
3、光学图像转换成数字影像的过程包括等步骤。
4、图像数字化中采样间隔取决于图像的，应满足（公式）。
5、一般图像都由不同的、、、的周期性函数构成。
6、3S集成一般指、和的集成。
7、遥感图像几何纠正的常用方法有，，。
8、多项式拟合法纠正中，项数N与其阶数n的关系。
9、多项式拟合法纠正中，一次项纠正，二次项纠正，三次项纠正。
10、项式拟合法纠正中控制点的要求是，，。
11、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要个控制点，二次项最少项需要个控制点，三次项最少需要个控制点。
12、SPOT图像采用共线方程纠正时需要，有未知参数，最少需要个控制点。
13、常用的灰度采样方法有，，。
14、数字图象配准的方式有，。
15、数字图像镶嵌的关键，，。
16、在姿态角都为0的情况下，中心投影像片的投影差为，推扫式影像（HRV）的投影差为，扫描仪影像（MSS）的投影差，侧视雷达影像（SAR）的投影差。
17、灰度采样中，双线性内插的权矩阵采用函数求取，双三卷积的权矩阵采用函数求取。
18、辐射传输方程可以知道，辐射误差主要有，，。
19、常用的图像增强处理技术有，。
20、增强的常用方法有，，，，，，等。
子21、直方图均衡效果，，。
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
第四章 遥感图像处理—数字图像增强
同一景物不同波段图像之间的运算—识别地物
图像的差值运算有利于目标与背景反差较小 的信息提取。 如在红光波段，植被和水体难以区 分，在红外波段，植被和土壤难以区分，通过相 减,可以有效的区分出三种地物
2、比值运算 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除 (除数不为0)就是比值运算，即：
真彩色合成 假彩色合成
彩色合成的原理图
①真彩色合成
红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成 假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝
1 图像卷积运算
数字图像的局部
模板
z1 z2 z3
z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
1/9
1/9 1/9
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
Replace with R
= w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
模板按像元依次向右移动，而后换行，直到整幅图 像全部处理完为止
对于亮点噪音，用中值滤波好
带有椒盐噪声的ikonos图像
中值滤波后的图像
均值平滑后的图像
3
图像锐化
（1）图像锐化的目的是突出图像中景物的边缘、线状目 标或某些亮度变化率大的部分。 （2）边缘或轮廓通常位于灰度突变或不连续的地方，具
有一阶微分最大值和二阶微分为0的特点;
锐化的方法很多，在此只介绍常用的几种：
(完整)《遥感原理与应用》习题答案
遥感原理与应用习题第一章遥感物理基础一、名词解释1 遥感：在不接触的情况下，对目标或自然现象远距离感知的一门探测技术。
2遥感技术：遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息,判认地球环境和资源的技术.3电磁波：电磁波（又称电磁辐射)是由同相振荡且互相垂直的电场与磁场在空间中以波的形式移动，其传播方向垂直于电场与磁场构成的平面，有效的传递能量和动量。
电磁辐射可以按照频率分类，从低频率到高频率,包括有无线电波、微波、红外线、可见光、紫外光、4电磁波谱:把各种电磁波按照波长或频率的大小依次排列，就形成了电磁波谱5绝对黑体：能够完全吸收任何波长入射能量的物体6灰体：在各种波长处的发射率相等的实际物体.7绝对温度：热力学温度，又叫热力学温标,符号T，单位K（开尔文，简称开)8色温：在实际测定物体的光谱辐射通量密度曲线时，常常用一个最接近灰体辐射曲线的黑体辐射曲线作为参照这时的黑体辐射温度就叫色温.9大气窗口：电磁波通过大气层时较少被反射、吸收和散射的，透过率较高的波段称。
10发射率：实际物体与同温度的黑体在相同条件下的辐射功率之比.11光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比。
12波粒二象性：电磁波具有波动性和粒子性.13光谱反射特性曲线：反射波谱曲线是物体的反射率随波长变化的规律，以波长为横轴，反射率为纵轴的曲线。
问答题1黑体辐射遵循哪些规律？(1 由普朗克定理知与黑体辐射曲线下的面积成正比的总辐射通量密度W随温度T的增加而迅速增加。
(2 绝对黑体表面上,单位面积发射的总辐射能与绝对温度的四次方成正比。
（3 黑体的绝对温度升高时,它的辐射峰值向短波方向移动。
(4 好的辐射体一定是好的吸收体.(5 在微波段黑体的微波辐射亮度与温度的一次方成正比。
2电磁波谱由哪些不同特性的电磁波段组成？遥感中所用的电磁波段主要有哪些？a。
包括无线电波、微波、红外波、可见光、紫外线、x射线、伽玛射线等 b。
遥感制图第四章遥感影像图的增强、复原与融合
色彩空间变换
将图像从一种色彩空间转换到另一种 色彩空间，以便更好地利用色彩信息 进行增强。
空间分辨率增强
超分辨率重建
利用多幅低分辨率图像，通过算法重建出高分辨率图像，提高图 像的细节表现能力。
锐化滤波器
通过设计特定的滤波器，对图像进行卷积运算，突出图像中的边缘 和细节信息。
多尺度分析
将图像在不同尺度上进行分解，提取不同尺度的特征信息，再将这 些信息融合，实现空间分辨率的增强。
拉伸，以增强局部对比度。
对比度受限的自适应直方图均衡化
03
在自适应直方图均衡化的基础上，限制过度的对比度增强，以
避免噪声和细节的丢失。
色彩增强
色彩映射
色彩饱和度和亮度调整
通过改变图像中像素的颜色值，使其 更符合人类的视觉感知，提高图像的 可视化效果。
通过调整色彩的饱和度和亮度，使图 像更加鲜艳、生动。
遥感制图第四章遥 感影像图的增强、 复原与融合
contents
目录
• 遥感影像图增强 • 遥感影像图复原 • 遥感影像图融合 • 遥感影像图的应用
01
遥感影像图增强
对比度增强
直方图均衡化
01
通过拉伸图像的灰度直方图，使其均匀分布，从而提高对比度，
使图像细节更加清晰可见。
自适应直方图均衡化
02
根据图像局部区域的灰度分布特性，对每个像素点进行不同的
02
遥感影像图复原
噪声去除
均值滤波
通过将像素邻域的平均 值替代中心像素值，平
滑图像，去除噪声。
中值滤波
将像素邻域的中值替代 中心像素值，对椒盐噪 声有较好的去除效果。
高斯滤波
利用高斯函数对图像进 行平滑处理，降低噪声
遥感影像处理技术的基本原理与方法
遥感影像处理技术的基本原理与方法遥感影像处理技术是指利用遥感技术获取的图像数据进行分析和处理，以获取目标地区的相关信息。
遥感技术广泛应用于地质勘探、农业、环境监测等领域，为实现可持续发展提供了重要支撑。
在本文中，我们将探讨遥感影像处理技术的基本原理与方法。
1. 遥感影像获取与预处理遥感影像获取是指利用遥感卫星、航空遥感等手段获取地球表面特定区域的图像数据。
而遥感影像预处理则是对获取的数据进行去噪、大气校正等处理，以提高数据的质量。
预处理的关键原理在于去除遥感影像中存在的噪声和异常值，从而减少数据的误差。
2. 影像分类与识别影像分类与识别是将遥感影像中的像元根据其特征属性进行分类和识别的过程。
常用的分类方法包括基于像元和面向对象的分类方法。
基于像元的分类方法主要基于遥感数据中的像元特征进行分类，如反射率和光谱特征。
而面向对象的分类方法则将遥感影像中的像元根据空间位置和相似性进行分割，并基于对象特征进行分类。
3. 遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是指利用不同时间拍摄的遥感影像进行对比，以分析目标地区在不同时间段内的地表变化情况。
变化检测方法主要基于像元的变化和面向对象的变化两种方式。
像元级的变化检测主要通过比较像元的特征值差异来实现，而面向对象的变化检测则是将像元进行分割，并比较不同时间段的对象特征。
4. 影像配准与融合影像配准是将不同时间、不同分辨率、不同传感器获取的遥感影像进行准确地对应和匹配的过程。
影像融合则是将多个遥感影像融合为一幅影像，以获取更为全面和准确的信息。
影像配准和影像融合是遥感影像处理中重要的环节，能够提高遥感数据的综合利用价值。
5. 遥感影像的特征提取遥感影像的特征提取是指从遥感影像中提取出具有目标地物信息的特征。
特征提取方法主要包括基于光谱、纹理、形状等特征的提取。
这些特征可以用于地物分类、目标检测、环境监测等应用。
综上所述，遥感影像处理技术是通过使用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析，以获取目标地区的相关信息。
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。
实验4 遥感图像的增强处理
实验4 遥感图像的增强处理1 实验的目的和任务1）理解遥感图像的增强处理的方法和原理；2）理解遥感图像彩色合成的原理，掌握遥感图像彩色合成的方法；3）掌握遥感图像的增强处理，包括对比度变换（直方图）、空间滤波、HLS变换、多光谱变换（K-L变换，即主成分分析，PCA；K-T变换，即缨帽变换）。
2 实验设备与数据：设备：遥感图像处理系统ENVI数据：焦作2004年3-7和4-8数据或者用软件自带数据3 实验内容与步骤：1）图像的彩色合成：真彩色是用3、2、1波段进行叠加合成，除真彩色之外都是假彩色，其中4、3、2波段合成标准假彩色。
真彩色：3、2、1波段合成假彩色：除真彩色之外都是假彩色，这里用3、4、5波段，可以发现，真彩色的遥感影像和实际地物地貌相一致，假彩色的图像和实际地物地貌不相一致。
因为传感器的获取的影像种类远多于人眼视觉，所以使用假彩色使人类看到看不见的辐射、或者突出某种特征，假彩色种类很多很灵活。
标准假彩色4、3、2真彩色和假彩色对比图2）直方图均衡化打开主影像窗口的enhance，如下图，用鼠标调整不同的波段范围，点击应用，可以更改颜色的表现方式可以看到，直方图均衡化后图像清晰度上升3）利用ENVI主菜单的transform菜单下的color transform进行彩色变换练习打开ENVI主菜单的transform菜单下的color transform，选择RGB to HSV，之后进行下图样式操作：选择文件保存路径后，得到一个影像文件，打开，如下图。
此外，还可以选择不同的色彩改善方式如下图，选择其他的方式，效果不同，当然选择打开的波段顺序不同，彩色合成的效果就不一样3）利用ENVI主菜单的transform菜单下的利用principalcomponent进行主成分分析练习选择Transform>principal components>Forward PC Rotation>Compute New Statistics and Rotate，打开3-7，点击OK。
遥感原理与应用的课后答案
遥感原理与应用的课后答案第一章：遥感基础知识1.1 遥感概述•遥感是利用空间传感器获取地球表面信息的科学与技术。
•遥感技术的特点包括遥感性质、遥感对象、遥感方法等。
1.2 遥感的分类•根据遥感方式，可将遥感分为主动遥感和被动遥感两种。
•主动遥感指人工发射电磁波，通过接收返回信号得到目标的信息。
•被动遥感则是通过接收自然环境中辐射的信息。
1.3 遥感系统的组成•遥感系统由人工卫星、航空平台、地面站三个部分组成。
•人工卫星是指搭载遥感装置的卫星，用于对地观测。
•航空平台一般指飞机或无人机等载人或无人飞行器。
•地面站则用于接收、处理和存储遥感数据。
第二章：遥感图像的获取与处理2.1 遥感图像获取•遥感图像的获取方式包括主动遥感和被动遥感。
•被动遥感图像的获取主要依赖于地球表面辐射的能量。
•主动遥感图像则是通过人工发射的电磁波测量返回信号得到。
2.2 遥感图像处理步骤•遥感图像处理步骤包括预处理、增强、分类和解译等。
•预处理主要针对图像的去噪、几何校正等。
•增强则是对图像的对比度、亮度等进行调整。
•分类是指将图像中的不同特征划分为不同类别。
•解译则是对分类结果进行分析和理解。
2.3 遥感图像的分类•遥感图像的分类主要有无监督分类和有监督分类两种方法。
•无监督分类是指根据图像中像素的相似性进行自动分类。
•有监督分类则需要根据预先标记好的样本进行分类。
第三章：遥感在环境监测中的应用3.1 遥感在气象监测中的应用•遥感可以用于获取气象元素，如温度、湿度、风速等。
•通过遥感技术可以实现大范围、高分辨率的气象监测。
3.2 遥感在水资源监测中的应用•遥感可以用于获取地表水体的面积、水质等信息。
•借助遥感技术可以实现对广大水域的高效监测。
3.3 遥感在土地利用监测中的应用•利用遥感图像可以获取土地利用类型、变化等信息。
•遥感技术可以为土地规划和管理提供重要支持。
3.4 遥感在灾害监测中的应用•遥感图像可以用于监测地震、洪水、火灾等灾害。
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。
遥感原理与应用_第4章_3 遥感影像处理-遥感影像辐射处理
1 2 3 4 5 6 7
传 感 器 校 正
L d s2 E0 cos
L为地物在给定波ain
和bias分别为传感器的增益和偏移量，从图像头文件中可以读取； ρ为 反射率（即表观反射率）；ds是日地天文单位距离；E0大气顶层的太
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
绝对定标要建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间
1 2 3 4 5 6 7
传 感 器 校 正
的数量关系，该关系通常呈线性关系，建立该关系就是确定线性 关系中的系数及常数项，即定标系数。
K：传感器的增益；
Lmax：传感器达到饱和时所记录的辐射能量，即传感器记录 的最大能量；
Lmin：传感器探测并记录的最小能量；
Cmax：遥感图像中的最大值（如：对无符号8位类型数据，最 大值是255）。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1 2 3 4 5 6 7
传 感 器 校 正
探测元件响应度差异造成的影像色调不一致性
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
DN值(从遥感器 得到的数字测 量值) 遥感器校正
• 光学系统特征(如边缘减光) • 光电变换系统的灵敏度特 征的偏差 • 遥感器系统的增减及偏差 相关系数(如Landsat TM和 MSS)
遥感原理与方法
遥感原理与应用绪论1.遥感的概念遥感：即遥远感知,是在不直接接触的情况下,对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术.广义遥感：泛指一切无接触的远距离探测,包括对电磁场、力场、机械波声波、地震波等的探测.狭义遥感：电磁波遥感,即应用传感器,不与探测目标接触,从远处把目标的电磁波特性记录下来,通过分析,揭示物体的特征性质及其变化的技术.2.遥测与遥控遥测：对被测物体某些运动参数和性质进行远距离测量的技术.遥控：远距离控制目标物体运动状态和过程的技术.3.遥感的分类按遥感平台分：地面遥感、航空遥感、航天遥感、宇航遥感.按传感器的探测波段范围分：紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、微波遥感.按工作方式分：主动遥感、被动遥感 .按记录信息的表现形式分：成像遥感、非成像遥感.按遥感的应用领域分：外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感、资源遥感、农业遥感、林业遥感、地质遥感、城市遥感、军事遥感等等.4.遥感三要素目标物传感器测量方法5.遥感的主要特点1)获取信息真实、客观2)获取信息的速度快,周期短3)获取信息受条件限制少,范围大4)获取信息的手段多,信息量大6.遥感的过程地物发射或反射电磁波传感器获取数据数据处理信息提取应用7.遥感的应用①利用多时相影像发现土地利用变化、农业作物估产、林业资源调查、自然灾害监测、全球和局部环境监测；②利用高分辨率影像提取城市信息交通道路网络；③军事应用越来越重要：重要目标定位与侦察、导航与武器制导、打击效果评估、战场环境监测等；④高光谱遥感在精准农业中的应用；⑤在建设数字城市、数字省区和数字中国中的应用：DOM、DEM和DLG.第一章电磁波及遥感物理基础1.电磁波传播原理：交互变化的电磁场在空间的传播.描述特性指标：波长、频率、振幅、相位等.特性：波动性、粒子性、横波2.干涉基本原理：波的叠加原理叠加条件：频率相同、震动方向相同、具有固定位相关系3.衍射概念：光通过有限大小的障碍物时偏离直线路径的现象.爱里斑：衍射实验中观察屏上的中央亮斑,其角半径为衍射角.瑞利判据：如果一个点光源的衍射图象的中央最亮处刚好与另一个点光源的衍射图象第一个最暗环相重合时,这两个点光源恰好能被这一光学仪器所分辨.4.偏振概念：如果光矢量E在一个固定水平面内只沿一个方向作振动,则这种光称为偏振光.偏振态：光矢量在垂直于传播方向的平面内可能存在的不同振动状态偏振面振动面：振动方向光矢量方向与光传播方向构成的平面偏振态分类：完全偏振线偏振、圆偏振、椭圆偏振,非偏振,部分偏振5.极化概念：极化是指电磁波的电场振动方向的变化趋势.水平极化H极化：卫星向地面发射信号时,电磁波的振动方向是水平方向.垂直极化V极化：卫星向地面发射信号时,电磁波的振动方向是垂直方向.6.电磁波波谱紫外线：波长范围为～μm,太阳光谱中,只有～μm波长的光到达地面,对油污染敏感,但探测高度在2000 m以下.可见光：波长范围：～μm,人眼对可见光有敏锐的感觉,是遥感技术应用中的重要波段.红外线：波长范围为～1000μm,根据性质分为近红外、中红外、远红外和超远红外.微波：波长范围为1 mm～1 m,穿透性好,不受云雾的影响.7.黑体绝对黑体：在任何温度下,对各种波长的电磁辐射的吸收系数等于1100%的物体.黑体辐射：黑体的热辐射称为黑体辐射.黑体辐射的三个特性：温度越高,总的辐射通量密度越大,不同温度的曲线不同.随着温度的升高,辐射最大值所对应的波长向短波方向移动.辐射通量密度随波长连续变化,每条曲线只有一个最大值.8.太阳辐射概念：太阳是被动遥感主要的辐射源,又叫太阳光.太阳常数：不受大气影响,在距太阳一个天文单位内,垂直于太阳辐射方向,单位面积单位时间黑体所接受的太阳辐射能量.1353W/m2特点：①太阳光谱相当于5800 K的黑体辐射；②太阳辐射的能量主要集中在可见光,其中～μm的可见光能量占太阳辐射总能量的46%,最大辐射强度位于波长μm左右；③到达地面的太阳辐射主要集中在～μm波段,包括近紫外、可见光、近红外和中红外；④经过大气层的太阳辐射有很大的衰减；⑤各波段的衰减是不均衡的；9.大气大气垂直分层：对流层、平流层、电离层和外大气层大气对太阳辐射的作用：大气吸收主要原因、散射、反射引起吸收的主要成分：氧气、臭氧、二氧化碳、水蒸气散射的概念：电磁波与物质相互作用后电磁波偏离原来的传播方向的一种现象.主要发生在可见光波段散射方式：米散射、均匀散射、瑞利散射大气散射特点：群体散射强度是个体散射强度的线性和.大气散射系数与高度的关系分子散射与气溶胶散射光强之比随角度和能见度的变化规律.大气窗口：电磁波通过大气层时较少被反射,吸收和散射的,透射率较高的波段称为大气窗口.遥感大气窗口：10.地物发射辐射发射率：地物的辐射出射度单位面积上发出的辐射总通量W与同温下的黑体辐射出射度W黑的比值.它也是遥感探测的基础和出发点.影响因素：地物的性质、表面状况、温度按照发射率与波长的关系,把地物分为：黑体或绝对黑体：发射率为1,常数.灰体：发射率小于1,常数选择性辐射体：发射率小于1,且随波长而变化.地物的发射光谱发射光谱：地物的发射率随波长变化的规律.发射光谱曲线：按照发射率和波长之间的关系绘成的曲线.亮度温度：它是衡量地物辐射特征的重要指标.指当物体的辐射功率等于某一黑体的辐射功率时,该黑体的绝对温度即为亮度温度.等效温度：为了分析物体的辐射能力,常用最接近灰体辐射曲线的黑体辐射曲线来表达,这时黑体辐射温度称为该物体的等效辐射温度.11.地物辐射地物辐射特性：①在～波段主要在可见光和近红外波段,地表以反射太阳辐射为主,地球自身的辐射可以忽略 .②在～波段主要在中红外波段,地表反射太阳辐射和地球自身的热辐射均为被动遥感的辐射源.③在以上的热红外波段,以地球自身的热辐射为主,地表反射太阳辐射可以忽略.热红外成像地物辐射的分段特性的意义：①可见光和近红外波段遥感图像上的信息来自地物反射特性.②中红外波段遥感图像上,既有地表反射太阳辐射的信息,也有地球自身的热辐射的信息.③热红外波段遥感图像上的信息来自地球自身的热辐射特性.12.不同电磁波段中地物波谱特性可见光和近红外波段：主要表现地物反射作用和地物的吸收作用.热红外波段：主要表现地物热辐射作用.微波波段：主动遥感利用地物后向散射；被动遥感利用地物微波辐射.13.地物反射辐射反射率ρ：地物的反射能量与入射总能量的比,即ρ=Pρ/ P0×100%.表征物体对电磁波谱的反射能力.地物的反射：太阳光通过大气层照射到地球表面,地物会发生反射作用,反射后的短波辐射一部分为遥感器所接收.影响因素：表面颜色、粗糙度和湿度地物反射类型：镜面反射、漫反射、方向反射14.地物波谱特性定义：研究可见光至近红外波段上地物反射率随波长的变化规律.作用：物体波谱曲线形态,反映出该地物类型在不同波段的反射率,通过测量该地物类型在不同波段的反射率,并以此与遥感传感器所获得的数据相对照,可以识别遥感影像中的同类地物.研究地表的主要波段：可见光和近红外波段可见光和近红外地物光谱测试的作用：①传感器波段的选择、验证、评价；②建立地面、航空和航天遥感数据的定量关系；③地物光谱数据与地物特征的相关分析.第二章遥感平台及运行特点1.遥感平台组成：由遥感传感器、数据记录装置、姿态控制仪、通信系统、电源系统、热控制系统等组成.功能：在不同高度进行多平台遥感,可获得不同比例尺、分辨率和地面覆盖面积的遥感图像.类型：按遥感平台距地面的高度分为地面平台、航空平台和航天平台.2.遥感平台的作用地面平台：地面平台稳定性高,能够进行近距离测量,可以测定各类地物的波谱特性；航空平台：能够快速进行航空摄影测量,各种大范围调查和侦察.航天平台：进行各地点和时期期的地球观测,空间调查与实验,提供各种数据.3.卫星轨道及运行特点春分点：黄道面与赤道面在天球上的交点升交点：卫星由南向北运行时与赤道面的交点降交点：卫星由北向南运行时与赤道面的交点近地点：卫星轨道离地球最近的点远地点：卫星轨道离地球最远的点卫星在空间的位置和形状是由6个轨道参数来决定的.它们是：升交点赤经Ω: 春分点R逆时针方向到升交点K的弧长近地点角距ω: 从升交点K沿轨道到近地点A的角距过近地点时刻 t: 卫星S与近地点A间的角距长半轴 a:轨道椭圆的长半径偏心率 e:轨道椭圆的偏心率倾角 i:轨道平面与赤道平面的夹角卫星坐标解算方法：利用星历参数解算、用GPS测定.卫星的姿态：通常用 X前进的切线方向、Y垂直与轨道面方向、Z垂直与ＸＹ面三轴定向表示:绕Ｘ轴称滚动；绕Ｙ轴称俯仰；绕Ｚ轴称航偏.测量的方法有：红外姿态测量仪、恒星相机测定法、GPS 方法4.遥感中常用卫星轨道参数轨道周期：卫星在轨道上绕地球一周所需的时间；覆盖周期：卫星从某点开始,经过一段时间飞行后,又回到该点用的时间.赤道轨道：i＝0°轨道平面与赤道平面重合地球静止轨道：i＝0°且卫星运行方向与地球自转方向一致,运行周期相等倾斜轨道：顺行轨道--0°＜i＜90°卫星运行方向与地球自转方向一致--可覆盖最高南北纬度为i ；逆行轨道--90°＜i＜180°卫星运行方向与地球自转方向相反--可覆盖最高南北纬度为180°－i .星下点: 卫星质心与地心连线同地球表面的交点星下点轨迹地面轨迹: 星下点在卫星运行过程中在地面的轨迹卫星速度、星下点速度、卫星平均高度同一天相邻轨道间在赤道的距离每天卫星绕地球的圈数5.陆地卫星用途：用于陆地资源和环境探测平台要求：①对全球表面进行周期性成像覆盖;②保证在卫星通过北半球中纬度地区时有最佳光照条件；③同一地点、不同日期的成像地方时间、太阳光照角基本一致.轨道特征：①近极地轨道,卫星轨道平面与地球赤道平面的夹角近90度.轨道倾角越大,覆盖地球表面的面积越大.②卫星轨道近圆形地球资源卫星的偏心率很小③与太阳同步轨道：卫星轨道平面与太阳光之间的夹角太阳光照角始终保持一致的轨道.④可重复观测：地球资源卫星的按一定的周期运行,一个重复周期对地球扫描一次；第三章遥感传感器及其成像原理1.传感器基本组成：收集系统、探测系统、信号转换系统处理器、记录系统输出器收集系统：接收地物辐射电磁波将其聚焦成像探测系统.探测系统：对电磁辐射敏感、将辐射能转换成电信号.信号转换系统：将电信号转换为便于显示、记录、处理的光信号.记录系统：将探测系统或信号转换系统输出的电磁波信息光信号记录、存储到遥感信息载体,以影像或数字形式输出.2.描述遥感器的特性参数空间分辨率：表示按地物几何特征尺寸和形状和空间分布,即在形态学基础上识别目标的能力.光谱分辨率：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 .辐射分辨率辐射灵敏度：辐射分辨率指遥感器探测元件在接收波谱辐射信号时,能分辨的最小辐射度差.时间分辨率：为分析、识别目标所必须具有的最小时间间隔,称时间分辨率.3.传感器类型及优缺点①摄影类型的传感器优点：成本低易操作信息量大缺点：局限性大 ,影像畸变较严重,成像受气侯、光照和大气效应的限制影像须回收胶片②扫描成像类型传感器优点：可对全部五个大气窗口的电磁辐射进行探测,可进行多波段、超多波段遥感--波谱分辨率高缺点：空间分辨率相对较低③雷达成像类型传感器④非图像类型传感器⑤成像光谱仪⑥推扫式传感器4.TM特点①TM中增加一个扫描改正器,使扫描行垂直于飞行轨道②往返双向都对地面扫描MSS仅单向扫描；③地面分辨率由79米到30米；④波段由5个增加到7个；⑤有热红外通道TM6 .5.ETM+ 特点①增加了全色波段,分辨率为15米;②采用双增益技术使热红外波段的分辨率提高到60米；③改进后太阳定标器使卫星的辐射定标误差小于5%.D三种主要功能光电转换：入射辐射在MOS电容CCD元上产生与光亮度成正比的电荷电荷积累：当电压加到CCD电极上时—在硅层形成电位势阱--电荷在势阱内积累电荷转移：加高压形成深势阱, 加低压形成的势阱浅--电荷可进行转移--实现信号传输7.瞬时视场:在扫描成像过程中一个光敏探测元件通过望远镜系统投射到地面上的直径或对应的视场角度.8.传感器误差倾斜误差：因遥感器姿态角引起像点移位投影误差：地形起伏引起的像点移位,仅在扫描方向上.9.雷达遥感分辨率距离向分辨率：脉冲在脉冲发射的方向上距离向能分辨两个目标的最小距离.分为斜距分辨率和地距分辨率方位向分辨率：在辐射波垂直的方向上方位向相邻的两束脉冲之间能分辨的两个目标的最小距离.10.影响后向散射系数的主要因素雷达系统的工作参数：主要包括雷达传感器的工作波长、波束的入射角、入射波的极化方式等地面目标的特性引起：即地表的粗糙度和地物目标的复介电常数和雷达光斑等因素11.雷达影像几何特性透视收缩、雷达阴影、叠掩12.遥感图像与遥感影像遥感影像:由遥感器对地球表面摄影或扫描获得的影像遥感图像:遥感影像经过处理或再编码后产生的与原物相似的形象13.遥感图像基本属性波谱特性、空间特性、时间特性第四章遥感图像数字处理的基础知识1.遥感传感器记录地物电磁波的形式胶片或其它光学成像载体形式光学图像数字形式数字图像2.图像数字化实质：把一个连续的光密度函数变成一个离散的光密度函数采样：空间坐标离散化——图像坐标数字化量化：幅度光密度离散化——图像灰度数字化第六章遥感图像的几何处理1.遥感图像的几何变形概念：原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的形变.研究前提：必须确定一个图像投影的参照系统,即地图投影系统.影响因素：①传感器成像方式引起的图像变形②传感器外方位元素变化的影响③地形起伏引起的像点位移④地球曲率引起的图像变形⑤大气折射引起的图像变形⑥地球自转的影响2.遥感图像变形误差静态误差：传感器相对于地球表面呈静止状态时所具有的各种变形误差.动态误差：由于地球的旋转等因素所造成的图像变形误差.内部误差：由于传感器自身的性能技术指标偏移标称数值所造成的.外部变形误差：由传感器以外的各种因素所造成的误差,如传感器的外方位元素变化,传感器介质不均匀,地球曲率,地形起伏以及地球旋转等因素引起的变形误差.3.遥感图像的几何处理遥感图像的粗加工处理：遥感图像的精纠正处理①多项式纠正②共线方程纠正③有理函数模型①投影中心坐标的测定和解算②卫星姿态角的测定③扫描角θ的测定遥感图像的精纠正处理：消除图像中的几何变形,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像.①多项式纠正②共线方程纠正③有理函数模型几何精校正的两个环节①像素坐标的变换,即将图像坐标转变为地图或地面坐标；②坐标变换后的像素亮度值进行重采样.4.遥感图像纠正处理过程①根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标之间的数学模型.②根据所采用的数字模型确定纠正公式.③根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数,评定精度.④对原始影像进行几何变换计算,像素亮度值重采样.⑤目前的纠正方法有多项式法,共线方程法和有理函数模型等5.遥感图像多项式模型纠正同名点的选择原则①在图像上为明显的地物点,易于判读②在图像上均匀分布③数量要足够图像灰度值重采样方法①最近邻像元法②双线性内插法③双三次卷积法6.图像间的自动配准和数字镶嵌图像间的自动配准配准的目的：多源数据进行比较和分析,图像融合、变化检测.配准的实质：几何纠正.采用一种几何变换将图像归化到统一的坐标系中. 配准的方式：图像间的匹配、绝对配准.步骤：在源图上选择足够同名点、解算多项式模型参数并配准数字图像镶嵌图像镶嵌：将不同的图像文件合在一起形成一幅完整的包含感兴趣区域图像.要求：不同时间同一或不同传感器获取,图像间要有一定的重叠度实质：几何纠正步骤：图像的几何纠正、搜索镶嵌边、亮度和反差调整、平滑边界线第八章遥感图像自动识别分类1.特征变换的方法和目的①主分量变换②哈达玛变换③生物量指标变换④比值变换⑤穗帽变换目的：①减少特征之间的相关性,使得用尽可能少的特征来最大限度地包含所有原始数据的信息.②使得待分类别之间的差异在变换后的特征中更明显,从而改善分类效果.选择方法：定性：了解变换前后图像的特征定量：距离测度和散布矩阵测度.2.监督分类监督分类法：选择有代表性的试验区来训练计算机,再按一定的统计判别规则对未知地区进行自动分类的方法.监督分类的方法：最大似然法、最小距离法、盒式分类法步骤：①确定感兴趣的类别数.②特征变换和特征选择③选择训练样区④确定判别函数和判别规则⑤根据判别函数和判别规则对非训练样区的图像区域进行分类.监督分类的缺点：①主观性；②由于图象中间类别的光谱差异,使得训练样本没有很好的代表性；③训练样本的获取和评估花费较多人力时间；④只能识别训练中定义的类别.3.非监督分类非监督分类：是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识,而仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律,即自然聚类的特性,进行“盲目”的分类.非监督分类的方法： K-均值聚类法、ISODATA聚类分析法、平行管道聚类分析法论述题遥感技术未来的发展趋势主要体现在哪些方面我的答案：答：遥感技术未来的发展趋势主要体现在：1、概念的发展.2、平台与观测技术的发展.3、定位技术的发展.4、处理技术的发展.5、遥感应用领域的拓展.6、遥感基础理论的发展.7、应用于环境科学.比如应用遥感技术监测和检测水体水体污染；对大气的监测；城市环境的监测以及管理；监测自然灾害、生态系统等等.简答题简述地物辐射的分段特性及了解地物辐射的分段特性的意义.我的答案：地物辐射的分段特性：地球自身的辐射主要集中在长波,该区段太阳辐射的影响几乎可以忽略不计,因此只考虑地表物体自身的热辐射.两峰交叉之处是两种辐射共同其作用的部分,在~6um,即中红外波段,地球对太阳辐照的反射和地表物体自身热辐射均不能忽略.辐射波段分为：1、可见光与近红外波段：波长为微米,辐射特性以地表辐射、太阳辐射为主.2、中红外波段：波长为微米,辐射特性以地表辐射、太阳辐射和自身热辐射为主.3、远红外波段：波长为>6微米,辐射特性以地表物体自身热辐射为主.地物辐射的分段特性的意义:1、波谱特性曲线的形态特征反映地面物体本身的特性,包括物体本身的组成、温度、表面粗糙度等物理特性.曲线形态特殊时可以用发射率曲线来识别地面物体,在夜间,太阳辐射消失后,地面发出的能量已发射光谱为主,单侧起红外辐射及微波辐射并与同样温度条件下的发射率曲线比较,是识别地物的重要方法之一.2、地物反射波普曲线除随不同地物不同外,同种地物在不同内部结构和外部条件下形态表现发射率也不同.一般说,地物发射率随波长变化有规律可循,从而为遥感影像的判读提供依据.论述题遥感平台的类型有哪些每种类型的遥感平台各有什么功能我的答案：遥感平台的类型：可分为地面平台、空中平台和太空平台三大类.遥感平台的功能：地面平台：主要指以高塔、车、船为平台的遥感技术系统,地物波谱仪或传感器安装在这些地面平台上,进行各种地物波谱测量,如固定的遥感塔、可移动的遥感车、舰船等.空中平台：又称航空遥感平台,泛指从飞机、飞艇、气球等空中平台对地观测的遥感技术系统.如各种固定翼和旋翼式飞机、系留气球、自由气球、探空火箭等.太空平台：又称航天遥感平台,泛指利用各种太空飞行器为平台的遥感技术系统,以人造地球卫星为主体,包括载人飞船、航天飞机和太空站,有时也把各种行星探测器包括在内.如各种不同高度的人造地球卫星、载人或不载人的宇宙飞船、航天站和航天飞机等.这些具有不同技术性能、工作方式和技术经济效益的遥感平台,组成一个多层、立体化的现代化遥感信息获取系统,。
第四章(4)_遥感影像辐射校正
• 相当部分的散射
没有到达地面，向上通过大气直接进入传感 器，这部分辐射称为程辐射度，辐亮度为 L p。
大气影响的定量分析
可见，由于大气影响的存在，实际到达传 感器的辐射亮度是前面所分析的三项之和 ，即
L L1 L2 L p
L RT S ( E0T cos E D ) SL p
• Reflectance (field spectrum) = gain x radiance (input data) + offset • ENVI's empirical line calibration requires at least one field, laboratory, or other reference spectrum; these can come from spectral profiles or plots, spectral libraries, ROIs, statistics or from ASCII files. Input spectra will automatically be resampled to match the selected data wavelengths. • If more than one spectrum is used, then the regression for each band will be calculated by fitting the regression line through all of the spectra. • If only one spectrum is used, then the regression line will be assumed to pass through the origin (zero reflectance equals zero DN). The calibration can also be performed on a dataset using existing factors.
遥感影像处理技术的原理与方法
遥感影像处理技术的原理与方法遥感影像处理技术是指利用卫星、飞机或无人机等获取的遥感影像数据，通过一系列的处理方法和技术，进行图像分析、信息提取、地物分类等操作的过程。
在当今科技发达的时代，遥感影像处理技术已经成为地理信息系统（GIS）和环境监测领域中不可或缺的重要工具。
本文将介绍遥感影像处理技术的原理与方法，并探讨其在实际应用中的价值。
一、遥感影像获取与处理流程1. 遥感影像获取遥感影像数据的获取通常通过陆地、海洋和空中等不同平台的传感器获取。
其中，最常见的就是卫星遥感，这些卫星可根据应用目标和需求，选择不同的传感器和轨道高度进行数据获取，如SPOT、Landsat和MODIS等。
2. 遥感影像处理遥感影像处理包括预处理、增强、分割和分类等步骤。
首先是预处理，该步骤主要用于去除图像中的噪声和其他干扰因素，使得后续分析更加准确。
其次是增强，通过图像增强技术可以提高影像的视觉效果和对比度，进而更好地描述地物和地貌特征。
然后是分割，即将图像划分成不同的区域，以便于后续的地物分类和分析。
最后是分类，通过遥感影像分类算法，将图像中的各个区域划分为不同的地物类型，如水域、草地、建筑等。
二、遥感影像处理技术的原理1. 光谱原理遥感影像的多光谱数据是通过传感器对地球表面不同波段的反射、辐射或荧光进行探测和测量而获得的。
不同类型的地物对不同波长的光有着不同的反射和吸收特性，通过光谱技术可以识别和区分不同的地物类型。
2. 空间分辨率原理遥感影像的空间分辨率是指影像中一个像元（像素）所代表的地面区域大小。
空间分辨率越高，代表着一个像元所表示的地表细节越小，能够更准确地显示小尺度地物和地貌特征。
3. 数据融合原理遥感影像数据融合技术是将不同分辨率的遥感影像数据融合在一起，并通过一定的算法将它们进行优化和增强，以获得更全面、更准确的地物信息。
数据融合可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，并减少各种干扰因素的影响。
三、遥感影像处理技术的方法1. 图像分类方法遥感影像分类方法主要分为监督和非监督两种。
如何进行遥感影像增强与处理
如何进行遥感影像增强与处理遥感影像是通过航空或卫星等方式获取的地球表面的图像数据。
由于拍摄条件、设备性能以及环境因素的限制，遥感影像常常存在一些问题，如图像模糊、噪声干扰等。
为了提高遥感影像的质量和准确性，需要进行增强和处理。
本文将介绍如何进行遥感影像增强与处理的方法和技巧。
一、图像增强的目的和方法图像增强是指通过一系列的处理方法，改善图像的视觉效果和质量。
其目的是提高图像的对比度，减少噪声，增强图像细节，以便更好地进行分析和解译。
1、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。
它通过调整图像像素值的分布，使得图像的亮度和对比度得到均衡。
具体步骤是：首先计算图像的灰度直方图，然后根据直方图进行像素值的调整。
直方图均衡化能够有效地增强图像的细节和对比度，使得图像更易于解译。
2、滤波器增强滤波器增强方法主要是通过应用不同类型的滤波器来抑制图像中的噪声和其他干扰。
常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器和锐化滤波器等。
均值滤波器可以平滑图像，中值滤波器可以有效地去除椒盐噪声，而锐化滤波器可以增强图像的边缘。
3、多尺度分析多尺度分析是一种结合不同尺度的信息来进行图像增强的方法。
通过分析图像在不同尺度上的特征，可以更好地理解图像的内容。
常用的多尺度分析方法有小波变换和特征金字塔等。
小波变换能够将图像分解为不同频率的子图像，从而提取出图像的细节信息。
特征金字塔则是一种层次化的图像表示方法，可以在不同尺度上检测出图像的边缘和纹理等特征。
二、图像分割和分类的方法图像分割是指将图像分成若干个具有相同特征的区域的过程。
图像分类是指将图像分配到不同的类别或标签中的过程。
图像分割和分类是遥感影像处理中重要的一步，它可以用于自动提取和识别图像中的目标或区域。
1、基于颜色和亮度的分割方法基于颜色和亮度的分割方法是最常用的一种图像分割方法。
它通过分析图像中像素的颜色和亮度信息，将图像分成不同的区域。
常用的方法有阈值分割、区域生长和分水岭算法等。
- 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)。
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
原图像的直方图
规定的直方图
规定化后图像的直方图
由于图像是离散函数，同时近似运算存在误差，所以规
定化变换的后的直方图尽可能接近参考直方图的形状，而不
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
指数函数 对数函数
dij b lg( a dij 1) c
dij b eadij c
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
✓ 直方图均衡化1空2 3源自间4域5 6
增
7强
直方图均衡化(Histogram equalization)-经过某种变换，将原始 影像的直方图变化为均匀分布的形式，也就是将一已知灰度概率 密度分布的影像，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新影像 (即增强后的影像的每个灰度级内均有数目相同的像元)。
通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大 气影响造成的相邻图像的色调差异，从而可以降低目视 化解译的错误。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
atl_spotp_87.img
由直方图可知，影像的灰 度值集中于一个区域，影 像反差较小，模糊不清。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
结果 比较
SWJTU
1 2 3 4 5 6 7
分段线性变换操作
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1 2 3 4 5 6 7
可拖动分段点的位置，以 此改变分段线性变换函数
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
像元之间的反差（或对比度），所以也称“反差增 强”、“反差扩展”或“灰度拉伸”。 ✓ 根据变换函数的不同，可分为：
• 线性变换
• 非线性变换
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
分段线性变换
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
有时为了更好地调节影像的对比度，需要在一些亮度段拉伸， 而在另一些亮度段压缩，这种变换称为分段线性变换。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
可能完全的相同。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
✓ 线性变换 全域线性变化
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
设原图像f(x, y)的灰度范围为[a1, a2]， 希望增强图像g(x, y)灰度范围为[b1, b2]，则线性变换的基本公式为：
gx, y b1 f x, y a1
b2 b1
a2 a1
gx,
y
b2 a2
b1 a1
f
x,
y
a1
b1
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
遥
感
1 2
影
3 4 5
像 增
6 7
强
处
理
➢ 影像增强的理解 ➢ 空间域增强 ➢ 频率域增强 ➢ 彩色增强 ➢ 图像四则运算 ➢ 图像融合
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
标准差小，低反 差，层次较差
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
原图像
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
标准差大，高反差， 层次较好
均衡化后新图像
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
影
1像
2 3
增
4强
5 6
的
7理
解
✓ 影像增强： Image enhancement is the process of making an image
more interpretable for a particular application (Faust, 1989).
✓ 增强的目的： 抑制、去除噪声，改善图像视觉效果或突出图像中
处，均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小 的范围内，这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有 灰度层次的图像，此时可利用灰度变换对图像每一个像素灰度作 拉伸，可以有效地改善图像视觉效果。
SWJTU
✓ 非线性变换
• 非线性变换在整个灰度范围内采
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
用统一的变换函数。 • 常用的非线性变换函数 指数函数 dij b eadij c 对数函数 dij b lg( a dij 1) c
• 实际应用中，一般使用直方图均 衡、直方图匹配等非线性变换。
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
取整或四 舍五入
SWJTU
✓ 直方图匹配
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
直方图匹配又称直方图规定化，是把原图像的直方图变 换为某种指定形态的直方图或某一参考图像的直方图，然 后按着已知的指定形态的直方图调整原图像各像元的灰级， 最后得到一个直方图匹配的图像。
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
待匹配图像（左）、参考图像（中）、匹配后图像（右）
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
直方图匹配这种增强方法经常作为图像镶嵌或应用 遥感图像进行动态变化研究的预处理工作
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
增强技术分类
影
1像
2 3
增
4强
5 6
的
7理
解
✓ 从增强的作用域出发
• 空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面。直接处 理图像上的像素，主要对灰度进行操作。包括 a) 点处理： 每次对单个像元进行灰度增强的处理；b) 邻域处理或模板 处理：对一个像元及其周围的小区域图像进行处理。