遥感数字图像处理13遥感影像的判读基础
遥感影像的判读
覆盖范围和分辨率
根据研究区域的大小和所需的精 度,选择合适的覆盖范围和空间
分辨率的遥感影像。
时相选择
根据目标的变化情况,选择合适 时相的遥感影像,以获取最佳的
监测效果。
注意影像的时间和空间分辨率
时间分辨率
关注遥感影像的时间分辨率,即影像 获取的频率,以确保能够及时监测到 目标的变化。
空间分辨率
地物空间特征
总结词
地物空间特征是指地物在空间分布和形态上的特征,包括大小、形状、纹理、结构等。
详细描述
地物空间特征是遥感影像解译的重要依据之一。不同地物在空间分布和形态上存在差异, 这些差异可以通过遥感影像的几何特征和纹理特征表现出来。通过对这些特征的分析和
识别,可以区分不同的地物类型。
地物动态特征
水体动态监测
通过遥感影像监测水体的 水位、流速和流向等信息, 及时发现水灾和污染等灾 害。
水生态系统调查
通过遥感影像调查水生生 物种类、数量和水域环境 等信息,为水生态保护和 水资源管理提供支持。
05 遥感影像判读的注意事项
选择合适的遥感影像
遥感影像类型
根据任务需求选择合适的遥感影 像类型,如光学影像、雷达影像
遥感影像判读与生态学、环境科学等领域的结合,有助于 深入了解地球生态系统和环境变化,为环境保护和可持续 发展提供科学依据。
遥感影像判读与人工智能、机器学习等领域的结合,将进 一步推动遥感影像判读技术的发展和应用。
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感谢您的观看
作物类型与种植面积
农业资源调查
通过遥感影像识别不同作物的光谱特 征和种植面积,分析农业种植结构和 发展趋势。
通过遥感影像调查农业土地资源、水 资源和农业设施等信息,为农业规划 和生产提供支持。
遥感数字图像处理-课件内容.
遥感数字图象处理1.概论遥感、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:遥感过程是指遥感信息的获取、传输、处理,以及分析判读和应用的全过程遥感图象、遥感数字图象、遥感图象的数据量遥感图象:是指遥感传感器通过检测、度量地物的电磁波辐射能并进行记录所得到的图象遥感数字图象:是指以数字化形式表述的遥感影像。
遥感图象的数据量:H=M ×N ×b ×n ( bit ) M、N 为行列数, b 为波段数, n=lnG/ln2遥感图象的数字化、采样和量化遥感图象的数字化:指光学图象(物理图象)到数字图象的转换过程,包括采样和量化两个过程采样:将空间上连续的图象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通用遥感数据格式(BSQ、BIL、BIP)BSQ,波段序列格式BIL,波段行交替格式BIP,波段像元交替格式遥感图象的模型:多光谱空间多光谱空间:对于 n 个波段的多光谱图象,这 n 个波段构成一个 n 维多光谱空间,多光谱空间就是一个 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。
描述像素在各个波段中亮度值的分布。
多光谱空间中,像元点在坐标系中的位置可以表示成一个 n 维向量,其中每一个分量 xi 表示该点在第 i 个坐标轴上的投影,即亮度值。
多光谱空间只表示各波段光谱之间的关系,而不包括任何该点在原图象中的位置信息,它没有图象空间的几何意义。
遥感图象的信息内容:波谱信息:指遥感图象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空间信息: 通过图象亮度值在空间上的变化反映出来的信息时间信息: 指不同时相遥感图象的光谱信息与空间信息的差异遥感数字图象处理、遥感数字图象处理的内容遥感数字图象处理: 利用计算机对遥感数字图象进行一系列操作,以求达到预期目的遥感数字图象处理的内容:图象增强、图象校正、信息提取遥感图象的获取方式主要有哪几种?摄影成像、扫描成像、雷达成像如何估计一幅遥感图象的存储空间大小?遥感图象的信息内容包括哪几个方面?多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么?与通用图象处理技术比较,遥感数字图象处理有何特点?遥感数字图象处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么?2.遥感图象的统计特征2.1 图象空间的统计量灰度直方图:概念、类型、性质、应用概念:用来描述图象中每一灰度级与其浮现频率间的关系的图表类型:直方图:横坐标为的灰度级,纵坐标为等于各个灰度级像元的浮现频率(像元数)累计直方图:横坐标为的灰度级,纵坐标为小于等于各灰度级的像元的浮现频率 (像元数) 性质:直方图反映表示不同灰度像元的浮现频率,不包含像元的位置信息同一图象的直方图惟一,同向来方图可以对应不同的图象一幅图象的直方图等于其各部份图象直方图之和同类地物的直方图接近正态分布应用: 1.直方图是图象分析的重要工具。
遥感图像的判读
(转载)遥感图像的判读(2012-04-17 15:16:18)转载▼分类:地理教学标签:杂谈获取遥感图像的目的在于提取和分析人类感兴趣的地物信息。
目视判读是遥感信息提取的基础方法,也是目前最为准确和最常用的方法。
即使作为发展趋势的计算机自动提取,仍需要以目视判读为基础和以目视判读为标准。
进行遥感图象目视判读时必须充分运用地物目标时空分布的规律性,如气候、植被、土壤等景观要素的纬度地带性、经度相关性、高度垂直带性、物候季节性等。
要密切注意各类地物目标之间的相关规律,有些规律现象表现得比较稳定明确,如水平地带性、垂直带性等,有些现象则具有随机性、不确定性和模糊(或过渡)性,例如地震(带)的分布,土壤分布等受很多因素的影响。
应充分利用各种解译标志,包括直接标志和间接标志,相互补充,彼此验证。
只要坚持以遥感成像机理与专业知识、规律相结合的指导思想,通过实践,不断探索和总结,就能归纳出具有相对普遍性与稳定性的解译标志,并举一反三灵活应用这些解译标志进行正确的判读,目视判读可分为航空图像判读和卫星图像判读。
一、航空像片目视判读航空像片目视判读是凭借人眼观察或借助简单仪器对航片进行分析和量测,以获取所需要的地面各种信息的过程。
在航空像片上,不同地物有其不同的影像特征,这些特征是判断地物的依据,我们称作判读标志。
判读标志是地物自身性质、形态等特征在像片上的反映。
因而根据判读标志可以直接从像片上辨认出地物的属性及其空间分布等特征。
一般地,把影像形状、大小、色调与阴影作为常用的航片判读标志。
1、形状任何地物都具有一定的几何形状。
由于地物各部分反射光线的强弱不同,所以在像片上反映出相应的形状,依据影像的形状特征,就可以辨认出其相应的地物。
例如:居民地的房屋影像一般均表现为规则的方块形状,河流常呈弯曲的条带状,公路常呈笔直的线状且灰度浅亮,湖泊常呈不规则的封闭区间,等等。
2、大小地物影像的(尺寸)大小,不仅能反映地物的一些数量特征,而且还能据此判断地物的性质。
遥感图像判读
7.2 景物特征和判读标志
光谱特征及判读标志 空间特征及判读标志 时间特征及判读标志 影响景物特征及判读的因素
7.1.1光谱特征及判读标志
地物的波谱响应曲线与其光谱特性曲线的变化趋势是一致的。地 物在多波段图像上特有的这种波谱响应就是地物的光谱特征的判 读标志。
波谱响应值与地物在该波段内光谱反射亮度的积分值相应
纹理
类型
图型(案) 目标地物以一定规律排列而形成的影像特征,它是不同地物在形状、大小、色调、 纹理等方面的综合表现。
图型常用点状、斑状、块状、线状、条状、环状、格状、纹状、链状、垅状、栅状等描述。
类型
土
地
水
利
系
用
类
类
型
型
耕地、林地、草地——农业用地 建设用地——非农业用地
图型
This one-meter resolution (sharpened 4 meter) satellite
1. 地物本身的复杂性
植物 色素 叶子稠密度 细胞结构 含水量
色素的区别
细胞ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ构的区别
叶子的稠密度 含水量
1. 地物本身的复杂性
土壤 质地 含水量 有机质
水 水泥沙 叶绿素 工业污染
2. 传感器特性的影响
几何分辨率 辐射分辨率 光谱分辨率 时间分辨率
几何分辨率
空间分辨率:传感器瞬时视场(像元)内所观察到地面的大小。(地 面分辨率)
遥感图像判读
“判读” (Interpretation) :是对遥感图像上的各种特征进 行综合分析、比较、推理和判断,最后提取出你所感兴趣 的信息。
判读:也称为“解译”、“判译”或“判释”等。 判读分为目视判读和计算机判断(计算机自动分类)。
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。
《遥感数字图像处理》习题与答案
《遥感数字图像处理》习题与答案第一部分1.什么是图像?并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。
答: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。
按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分,图像可分为模拟图像和数字图像。
模拟图像(又称光学图像)是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像,它属于可见图像。
数字图像是指被计算机储存,处理和使用的图像,是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像,它属于不可见图像。
2.怎样获取遥感图像?答:遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。
根据传感器基本构造和成像原理不同。
大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。
m=3.说明遥感模拟图像数字化的过程。
灰度等级一般都取2m(m是正整数),说明8时的灰度情况。
答:遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。
①采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度(或色彩)信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。
②量化:遥感模拟图像经离散采样后,可得到有M×N个像元点组合表示的图像,但其灰度(或色彩)仍是连续的,不能用计算机处理。
应进一步离散、归并到各个区间,分别用有限个整数来表示,称为量化。
m=时,则得256个灰度级。
若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级,则灰当8度级别有256个。
用0—255的整数表示。
这里0表示黑,255表示白,其他值居中渐变。
由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值,因此称8bit量化。
彩色图像可采用24bit量化,分别给红,绿,蓝三原色8bit,每个颜色层面数据为0—255级。
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。
遥感图像处理 ppt课件
像元对应于地面宽度的不等 HOME 36
> L3-L1 ,距星下点越远畸变 越大,对应地面长度越长。
遥感影像变形的原因
• 地表曲率的影响
全景畸变:即当传感 器扫描角度较大时 , 影响更加突出,造成 边缘景物在图像显示 时被压缩 。假定原地 面真实景物是一条直 线,成像时中心窄 、 边缘宽, 但图像显示 时像元大小相同 ,这 时直线被显示成反 S形 弯曲。
X F1 ( x, y ) Y F2 ( x, y )
(1)
• 式中的x、y为像元在原始图像上的坐标,X、Y为 像元在校正后的图像(目的图像,即参考图像) 上的坐标。得到函数F1(x,y)和F2(x,y)的方法是选择 原始图像和目的图像同名点对,采用多项式逼近 法求得。
43
• 即:
无论是卫星还是飞机,运动过程中都会由于种种原因产 生飞行姿势的变化从而引起影像变形。
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遥感影像变形的原因
• 地形起伏的影响
当地形存在起伏时, 会产生局部像点的位 移,使原来本应是地 面点的信号被同一位 置上某高点的信号代 替。由于高差的原因, 实际像点 P 距像幅中 心的距离相对于理想 像点P0距像幅中心的 距离移动了△r。
40
2、几何畸变校正
(1)基本思路
校正前的影像看起来是 由行列整齐的等间距像元 点组成的,但实际上,由 于某种几何畸变,影像中 像元点间所对应的地面距 离并不相等(图 a )。校 正后的影像亦是由等间距 的网格点组成的,且以地 面为标准,符合某种投影 的均匀分布(图 b ),影 像中格网的交点可以看作 是像元的中心。校正的最 终目的是确定校正后影像 的行列数值,然后找到新 影像中每一像元的亮度值。
13
磁带
输入 数字化 扫描 几何校正 图像复原 辐射校正 反差增强 数字图像处理
遥感图像的目视判读PPT课件
行判读。
需收集的资料包括历史资料、统计资料、各种
地图及专题图,以及实况测定资料和其它辅助
资料等等。
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4.了解图像的来源、性质和质量
什么传感器获取的?什么日期和地点?
哪个波段?比例尺、航高、投影性质?等
等。大多卫星遥感像片上印有各种注记,
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。MSS5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。
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布局:某一地物与其他地物的关系。
地物物体之间存在着密切的物质与能量的联
系,依据空间布局可以推断目标地物的属性。
类型:各大类别组成类型。如水系类型、地貌
类型、地质构造类型、土壤类型、土地利用类
型等。
其他:分辨力,比例尺,图象色调平衡和图象
状况等。
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识,分析推断某种地理要素性质、类型、
状况与分布的方法。
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二、准备工作
1.
2.
3.
4.
5.
明确任务与要求
训练判读员
收集充足的资料
了解图像的来源、性质和质量
判读仪器和设备
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2. 训练判读员
判读员的训练包括判读知识、专业知识
的学习和实践训练两个方面。
上按比例缩小后的相似性记录。
遥感技术基础课件第五章遥感图像目视判读
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THANKS
详细描述
选取研究区域,获取不同时期的遥感 图像,通过目视判读,对比土地利用 类型、分布和变化情况,分析变化原 因和趋势,为土地资源管理和规划提 供依据。
城市扩张遥感监测案例
总结词
监测城市扩张过程,评估城市发展状况。
详细描述
利用长时间序列的遥感图像,通过目视判读 ,监测城市边界的变化,分析城市扩张的规 模、速度和方向,评估城市发展状况,为城
详细描述
目视判读能够快速识别出不同地物的特征,如颜色、纹理、形状等,从而将它们分类。这种分类方法在土地利用 规划和城市规划中具有重要意义,有助于了解土地资源的分布和利用状况。
城市规划与城市扩张监测
总结词
通过比较不同时期的遥感图像,可以监 测城市扩张的过程,为城市规划和城市 管理提供依据。
VS
详细描述
详细描述
遥感图像中的阴影和立体感是由太阳光照射角度和地物高度所决定的。通过观察阴影和 立体感特征,可以推断出地物的三维结构,进而分析其地形地貌、建筑物高度等信息。 同时,阴影和立体感还可以增强遥感图像的层次感和立体感,提高目视判读的准确性。
03 遥感图像目视判读应用
土地利用与土地覆盖分类
总结词
通过目视判读,将遥感图像中不同类型的地物进行分类,如森林、草地、水体、城市等,以了解土地利用现状和 土地覆盖情况。
详细描述
遥感图像中的地物形状和大小是其独特的标志。通过观察和 分析地物的形状和大小特征,可以准确地识别出不同的地物 类型。例如,湖泊通常呈现圆形或椭圆形的形状,而山脉则 具有特定的走向和起伏特征。
遥感数字图像处理基础知识点
遥感数字图像处理基础知识点-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第一章数字图像处理基础1数字图像处理:将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中,然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理,以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取:把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像,然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样:即图像空间坐标或位置的离散化,也就是把模拟图像划分为若干图像元素,兵赋予它们唯一的地址。
;离散化的小区域就是数字图像的基本单元,称为像元也称像素。
量化:即电磁辐射能量的离散化,也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示,这些离散的数字值也称灰度值,,因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征:⑴空间分辨率:数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时,所能分辨的最小辐射度差信息量特征:⑴光谱分辨率:传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率:对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像:在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像:把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性:①空间分布特性:1空间位置:数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体,矩阵按照行列的顺序定位数据,所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状:点状线状和面状3大小:线状物体的长度或面状物体的面积,表现为像元的集聚数量4空间关系:包含,相邻,相离三种拓扑关系②数值统计特性:对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图:用来描述一幅数字图像的灰度分布,横坐标为灰度级,纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途:1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数:1输出分辨率:屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率:指输出设备能区分的最小灰度差 3颜色空间模型:RGB模型CMYK模型 HSI颜色模型10数字图像种类:1.黑白图像:二值数字图像,0表示黑色 1表示白色;2.灰度图像:单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像:把单波段图像的各灰度值按照一定规则映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像:由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序:一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
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
遥感数字图像处理教学ppt
80%
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
01
02
03
04
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
遥感数字图像处理13遥感影像的判读基础共87页文档
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
遥感数字图像处理13遥感影像的判读 基础
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事, 只想现 在的事 。现在 有成就 ,以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人,心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前,莽撞的 人只能 引为烧 身,只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
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(5)时间分辨力
时间分辨力是指对同一地区重复获取 图像所需的时间间隔。
各种传感器的时间分辨力,与卫星的 重复周期及传感器在轨道间的立体观察 能力有关。
时间分辨力愈短的图像,能更详细地 观察地面物体或现象的动态变化。
与光谱分辨力一样并非时间越短越好, 也需要根据物体的时间特征来选择一定 时间间隔的图像。
解决的办法是对图像进行: 反差拉伸 进行密度分割 黑白发色等
可借助密度计来分辨灰度差。
人眼视网膜上的视锥细胞能感受蓝、 绿、红三原色。上面讲到人眼颜色的分 辨能力比对灰阶的分辨能力强得多,一般 来讲能达50种左右。
假如人眼借助密度仪能识别27=128 种灰阶,那么人眼借助仪器识别颜色的 能力可达(27)2=16384种。
现目标地物信息的遥感影像的各种特征。
它包括遥感摄影像片上目标地物大 小、形状、阴影、色调、纹理、图型和 位置及与周围的关系等。
解译者利用直接解译标志可以直观 地识别遥感像片上的目标地物。
2间接标志
间接解译标志是指能够间接反映和表 现目标地物信息的遥感影像的各种特征, 借助它可以推断与目标地物的属性相关 的其他现象。
MSS-6和MSS-7强调植物、水和陆地的边界以 及土地类型等。
4 判读仪器和设备
像片判读设备一般用于三个基本目的: 像片观察、像片量测和像片转绘
像片观察设备比较简单,一般可用放 大镜和各种立体镜,在彩色合成仪和伪 彩色密度分割判读分析仪上观察更好。
立体变焦缩放判读转绘仪
目视判读大多在计算机屏幕上进行, 用影像合成、叠加、融合及增强等各种 手段,使影像上的信息显示得特别清楚, 在与地图叠加时可比较和分析,进行修 测和更新,也可直接用鼠标在屏幕上绘 图.
将描述的标准目标特征,分门别类地列记下 来,形成一览表,即建立判读标志,作为判读 的依据。
3、识别和鉴定目标
识别:
利用已有的资料、对描述的目标特征, 结合判读员的经验,通过推理分析(包 括必要的统计分析)将目标识别出来
1)对比分析 对比分析包括多波段、多时域图像、
多类型图像的对比分析和各判读标志的 对比分析。
一级:
城市或围建的土地
农业用地
牧场地
森林地
水体
湿地
贫瘠地
冻土
常年降雪、冰川
植物反射特性曲线主要由: 叶子的色素
细胞结构
叶子的稠密程度
含水量等因素影响
色素的影响主要在0.4-0.7μm的可见光 区域.
细胞结构的不同,使反射特性改变主要表现 在红外部分。
大豆和玉米的叶子内部构造
玉米与大豆叶子反射特性曲线
近红外部分的反射还与叶子的稠密程度有关 1-6层叠置棉花叶的反射特性曲线
土壤的光谱特性曲线与以下一些因素有关: 与其所含水量 有机质含量 氧化铁含量 粘土、砂、粉砂相对百分含量 土壤表面的粗糙度有关
三种低含水量土壤的反射特性曲线
五种主要土壤光谱类型
土壤质地分类三角形
几种岩石的反射波谱曲线
有些地物或现象应通过使用间接判读 标志的方法来识别。
直接的判读标志+间接判读标志 识别。
例如:矿藏的遥感探测,要通过一些地质 构造类型、地貌类型、土壤类型甚至植 物生长的变异状态等间接标志来推断。
2、描述目标
发现的目标,应从光谱特征、空间特征、时 间特征等几个方面去描述。因为各种地物的这 些特征都各不相同,通过描述,再与标准的目 标特征比较,就能判读出来。
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。
§10-2 目视判读的一般过程和方法
一 判读前的准备 1、判读员的训练
判读员的训练包括判读知识、专业知 识的学习和实践训练两个方面。
训练包括野外实地勘察,多阅读别人 已判读过的遥感图像,以及遥感图像与 实地对照,并参与一些典型试验区的判 读和分类等,以积累判读经验。
2搜集充足的资料
需收集的资料包括历史资料、统计 资料、各种地图及专题图,以及实况测 定资料和其它辅助资料等等。
第12讲
课 题 :遥感影像的判读 目的要求:熟悉景物特征和判读标志,尤其是光谱特
征及空间特征。 重 点 :掌握目视判读的一般过程和方法 难 点 :影响景物特征及其判读的因素 教学课时:2课时 教学方法:授课为主、鼓励课堂交流 本次课涉及的学术前沿:遥感影像的解译
第12讲 遥感图像判读
“判读”(Interpretation)是对遥 感图像上的各种特征进行综合分析、比 较、推理和判断,最后提取出你所感兴 趣的信息。
各种建筑物屋顶的波谱特性
各种道路的波谱特性
水 的反射特性变化取决于:
水中悬浮泥沙的含量 叶绿素浓度 天然的和人造物质的注入 水的状态 水底物质(水深较浅时)
水中悬浮泥沙含量增大,反射率增高。 特别是在黄色和红色光区增高较大,另 一现象是近红外区也在增高。
泥沙含量高达100mg/L时的混浊水体, 水深超过30cm时,从上方测定水的反射 率,只与水体本身有关,而与水底的各 种特性无关。
(2)几何分辨力
假定像元的宽度为a,则地物宽度在3a(海 拉瓦)或至少在 ( 康内斯尼)时,能被分 辨出来,这个大小称为图像的几何分辨力。
(3)辐射分辨力(传感器的探测能力)
辐射分辨力是指传感器能区分两种 辐射强度最小差别的能力。
传感器的输出包括信号和噪声两大 部分。如果信号小于噪声,则输出的是 噪声。
位置 地物存在的地点和所处的环境。图像 上除了地物所在的位置还与它所处的背 景有很大关系。例如处在阳坡、阴坡的 树,可能长势不同或品种不同。
纹理 图像上细部结构以一定频率重复出现, 是单一特征的集合。实地为同类地物聚 集分布。
图像上的纹理包括光滑的、波纹的、 斑纹的、线性及不规则的纹理特征。
如树叶丛和树叶的阴影,单个地看是 各叶子的形状、大小、阴影、色调、图 形。当它们聚集在一起时就形成纹理特 征。
集中精力对变化的地区和原来资料 上没有记载的地区进行判读。
3了解图像的来源、性质和质量
什么传感器获取的?什么日期和地点? 哪个波段?比例尺、航高、投影性质?等 等。大多卫星遥感像片上印有各种注记, 能说明图像的来源、性质等。
应清楚了解的是图像的几何分辨力、 辐射分辨力、光谱波段的个数和波长区 间、时间重复性、像片的反差、最小灰 度和最大灰度等。
形状 指各种地物的外形、轮廓。从高空观 察地面物体形状是在X-Y平面内的投影; 不同物体显然其形状不同,其形状与物 体本身的性质和形成有密切关系。
大小 地物的尺寸、面积、体积在图像上按 比例缩小后的相似性记录。
图形 自然或人造复合地物所构成的图形
五角大楼QuickBird 影像
阴影 由于地物高度Z的变化,阻挡太阳光 照射而产生的阴影。它既表示了地物隆 起的高度,又显示了地物侧面形状。
2003. 2. 11麦加QuickBird-2 影像
类型 各大类别组成类型。如水系类型、地 貌类型、地质构造类型、土壤类型、土 地利用类型等。在各自类型中,根据其 形状、结构、图形等又可分成许多种类。
水系影像
根据水系影像勾绘的图形
4 时间特征及其判读标志
对于同一地区景物的时间特征表现在 不同时间地面覆盖类型不同,地面景观 发生很大变化。
叶绿素浓度增加时,蓝色光部分的反 射率显著下降,但绿色部分反射率上升, 在近红外区的反射率也略有提高 。
不同叶绿素含量的海水的反射特性曲线
2 传感器特性的影响
传感器特性对判读标志影响最大的是分辨力
(1)空间分辨力
瞬时视场内所观察到的地面的大小称空间分 辨力。
如Landsat MSS图像的空间分辨力(即每个像元 在地面的大小)为57m×79m;TM图像为 30m×30m;SPOT4图像,多光谱的为 20m×20m,全色的为10m×10m。
1 光谱特征及其判读标志
(1)光谱特性曲线用反射率与波长的关系表示, (2)波谱响应曲线用密度或亮度值与波段的关系
表示,如果不考虑传感器光谱响应及大气等的 影响,则波谱响应值与地物在该波段内光谱反 射亮度的积分值的变 化趋势是一致的。地物在多波段图像上特有的 这种波谱响应就是地物的光谱特征的判读标志。
实际使用中,波段太多,输出数据量太大, 加大处理工作量和判读难度。
有效的方法是根据被探测目标的特性选择 一些最佳探测波段。 所谓最佳探测波段,是指 这些波段中探测各种目标之间和目标与背景之 间,有最好的反差或波谱响应特性的差别。
另一个有效方法是用影像融合的方法,将 多于三个以上波段的信息富集在一张彩色影像 上。
从空间特征角度去判读时,应充分考 虑它们的投影特性。
传感器成像的几何投影特性影响也很 大。不同的传感器图像变形不同
3、目视能力的影响 人眼目视能力包括对图像的 空间分辨能力 灰阶分辨能力 色别与色阶分辨能力
人眼的空间分辨能力与: 眼睛张角(分辨角) 影像离人眼的距离 照明条件 图像的形状 反差等
如果两个信号之差小于噪声,则在 输出的记录上无法分辨这两个信号。
实际输入信号功率要大于或等于2-6倍 等效噪声功率时,才能分辨出信号来。
等效噪声功率
式中:P―输入功率; S―输出电压; N―噪 声电压; R―探测率。
(4) 光谱分辨力
为光谱探测能力,它包括传感器总的 探测波段的宽度、波段数、各波段的波 长范围和间隔。
实验证明:
正常人眼的分辨角为1ˊ,在明视距离 250mm处,能分辨相距75μm的两个点。 相当于6-7线对/mm。
解决人眼空间分辨能力的限制造成的 判读困难,可通过放大图像的比例尺, 使用光学仪器放大观察的方法来克服。