遥感图像处理 ppt课件
合集下载
【学习课件】第四章遥感图像处理
• The 'drift' was different for each of the six detectors, causing the same brightness to be represented differently by each detector.
• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
完整版ppt
28
• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
完整版ppt
4
完整版ppt
5
完整版ppt
6
完整版ppt
7
3、颜色立体
（1）颜色立体：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
完整版ppt
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
完整版ppt
• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
完整版ppt
28
• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
完整版ppt
4
完整版ppt
5
完整版ppt
6
完整版ppt
7
3、颜色立体
（1）颜色立体：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
完整版ppt
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
完整版ppt
遥感数字图象处理课件.ppt
减色法：从自然光（白光）中减去一种或两种基色光而产 生色彩的方法。
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
《遥感图像处理》课件
遥感图像的数字化处理技术
介绍遥感图像数字化处理的常用方法，如图像增强、图像融合、图像压缩和图像分割。
遥感图像的分类方法和技术
讲解遥感图像的分类方法，包括监督分类和非监督分类，以及常用的分类算法和技术。
遥感图像的特征提取技术
探讨遥感图像特征提取的方法，包括手工特征提取和基于机器学习的特征提 取技术。
遥感图像的实际应用
探索遥感图像在环境监测、自然资源管理、城市规划和农业等领域的实际应 用案例。
遥感图像处理软件的常用工具 和功能
介绍遥感图像处理软件的常见工具和功能，包括影像处理、特征提取、目标 检测和空间分析。
遥感图像处理中的预处理技术
讨论遥感图像处理中的预处理技术，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
遥感图像处理
本课程将介绍遥感技术的基础知识，并深入探讨遥感图像的获取、处理、分 类和特征提取解遥感技术的定义、原理和应用范围，以及不同类型的遥感传感器和遥感 平台。
遥感图像的获取与处理流程
深入了解遥感图像的获取过程，包括数据源选择、遥感数据的预处理、辐射 校正和几何校正。
遥感图像分析与处理ppt课件
19
仪器所引起 的条带噪声
• 引起辐射畸变的原因：是由于探测器的不正常功能 或不同敏感度、地形因素和大气因素等造成的。
20
二、大气引起的辐射预处理
大气引起的辐射变化
21
大气引起的辐射预处理方法
• 1、物理模型法 ：
• 根据辐射通过大气层时的物理原理进行建模。 • 优点：具有严密、准确和适用广。 • 缺点：模型复杂，而且需要大量难以获得的参数，所以可
较大区域或整幅影像 较小区域或局部影像
28
§3 几何校正
• 原始遥感图像上常存在各种像元位置误差，使图像表现出旋 转、中心偏离、偏扭、梯形变化、纵横向比例尺不一致、边 缘与中心比例尺不一致等变形，因此需要进行几何校正。
数学变换
29
简述引起遥感影像几何变形的原因？
30
一、导致几何畸变的原因：
• 遥感平台姿态变化、地球自转和球面弯曲、大气折 射、地形起伏等外部因素综合作用导致几何变形。
x=fx(u,v) y=fy(u,v)
上述数学关系常表示为二元多项式（一次、二次、三次或更高 次）表达，其中二元二次多项式可以表示为：
x a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2
y
b00
b10u
a01v
b11uv
b20u 2
b02v 2
• 1、地面控制点的选取方法
• 控制点分布均匀，边界、四角要有，以避免图像校正不能满 幅，地形起伏大的区域要多选；所选点在图像上要易辨认且 目标较小，如道路的交叉点、河流的分叉处或弯曲处、飞机 场等，而且这些特征在研究时间范围内没有变化。
道路交叉口
仪器所引起 的条带噪声
• 引起辐射畸变的原因：是由于探测器的不正常功能 或不同敏感度、地形因素和大气因素等造成的。
20
二、大气引起的辐射预处理
大气引起的辐射变化
21
大气引起的辐射预处理方法
• 1、物理模型法 ：
• 根据辐射通过大气层时的物理原理进行建模。 • 优点：具有严密、准确和适用广。 • 缺点：模型复杂，而且需要大量难以获得的参数，所以可
较大区域或整幅影像 较小区域或局部影像
28
§3 几何校正
• 原始遥感图像上常存在各种像元位置误差，使图像表现出旋 转、中心偏离、偏扭、梯形变化、纵横向比例尺不一致、边 缘与中心比例尺不一致等变形，因此需要进行几何校正。
数学变换
29
简述引起遥感影像几何变形的原因？
30
一、导致几何畸变的原因：
• 遥感平台姿态变化、地球自转和球面弯曲、大气折 射、地形起伏等外部因素综合作用导致几何变形。
x=fx(u,v) y=fy(u,v)
上述数学关系常表示为二元多项式（一次、二次、三次或更高 次）表达，其中二元二次多项式可以表示为：
x a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2
y
b00
b10u
a01v
b11uv
b20u 2
b02v 2
• 1、地面控制点的选取方法
• 控制点分布均匀，边界、四角要有，以避免图像校正不能满 幅，地形起伏大的区域要多选；所选点在图像上要易辨认且 目标较小，如道路的交叉点、河流的分叉处或弯曲处、飞机 场等，而且这些特征在研究时间范围内没有变化。
道路交叉口
遥感图像处理基础课件.pptx
图像预处理——图像裁剪
图像裁剪的目的是将工程之外的区域去除，常用的是按照行政区划 边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。
关键技术
✓ 裁剪区的确定
信息。
Nearest Neighbor Diffusion pan sharpening算法，输入图像
NNDiffuse pan sharpening（NND）
支持标准地理和投影坐标系统、具备RPC信息和基于像元位置 （无空间坐标系）几种地理信息元数据类型；支持多线程计算， 能进行高性能处理。融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能
用这种投影。 人口、民族、气候、水系、土地利用、农业、工业和矿产
等分布图也都采用这种投影。
图像预处理——图像镶嵌
镶嵌
✓ 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或 多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
关键技术
✓ 颜色的平衡 ✓ 接边处理 ✓ 位于上层图像的背景值处理
融合方法
适用范围
IHS变换
纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。
Brovey变换
光谱信息保持较好，受波段限制。
乘积运算（CN）
对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。
PCA变换
无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，ห้องสมุดไป่ตู้调发生 较大变化，
改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持 Gram-schmidt（GS）空专间为纹最理新信高息空，间尤分其辨能率高影保像真设保计持，光能谱较特好征保持。影像的纹理和光谱
✓ 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系 （3个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个 参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地 基准面。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
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。
28
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
《遥感图像预处理》课件
傅里叶变换
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
02
01
03
04
05
遥感图像的融合处理
06
图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
04
VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
02
01
03
04
05
遥感图像的融合处理
06
图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
04
VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。
遥感图像处理基础ppt课件
主要有两种方法：K-L变换（主成分变换）和 k-T变换（缨帽变换）。
学习这两种方法，首先需要认识多光谱空间。
11
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系，每一个坐 标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波 段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空 间中的一个点。
像元相加后的值若超出了显示范围(0-255)， 则需要乘一个正数a，以确保数据值在允许范围。
加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平 均，可以有效减少图像的加性噪声。
2
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
2、差值运算 又称作减影技术。指两幅同样大小的图像对应 像元的灰度值相减。设有两幅图像，差值公式为：
14
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
上式也可以写成：
表示对图像中每一像元矢量逐个逐个乘以矩阵 A，便得到新图像中的每一个像元矢量。A的作用是 给多波段的像元亮度加权重系数，实现线性变换。 由于变换前各波段具有很强相关性，变换后Y的各 分量间将具有最小的相关性。
15
5.3 遥感图像增强与变换
例如在红外波段植被与浅色土壤，在红波段与 深色土壤及水体很难分开，当用红外波段减去红波 段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大， 相减后植被像元具有很高的差值；而土壤和水体在 这两个波段的反差很小，因此在差值图像中植被信 息得到突出，很容易找到其分布区域和面积。
4
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
18
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
K-T变换主要应用于针对TM数据和曾经广泛使 用的MSS数据。K-T变换是对原图像的坐标空间进行 平移和旋转，变换后的新坐标轴具有明显的景观含 义，可与地物直接联系。对于TM和MSS数据，转换 矩阵不同。
学习这两种方法，首先需要认识多光谱空间。
11
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系，每一个坐 标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波 段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空 间中的一个点。
像元相加后的值若超出了显示范围(0-255)， 则需要乘一个正数a，以确保数据值在允许范围。
加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平 均，可以有效减少图像的加性噪声。
2
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
2、差值运算 又称作减影技术。指两幅同样大小的图像对应 像元的灰度值相减。设有两幅图像，差值公式为：
14
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
上式也可以写成：
表示对图像中每一像元矢量逐个逐个乘以矩阵 A，便得到新图像中的每一个像元矢量。A的作用是 给多波段的像元亮度加权重系数，实现线性变换。 由于变换前各波段具有很强相关性，变换后Y的各 分量间将具有最小的相关性。
15
5.3 遥感图像增强与变换
例如在红外波段植被与浅色土壤，在红波段与 深色土壤及水体很难分开，当用红外波段减去红波 段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大， 相减后植被像元具有很高的差值；而土壤和水体在 这两个波段的反差很小，因此在差值图像中植被信 息得到突出，很容易找到其分布区域和面积。
4
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
18
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
K-T变换主要应用于针对TM数据和曾经广泛使 用的MSS数据。K-T变换是对原图像的坐标空间进行 平移和旋转，变换后的新坐标轴具有明显的景观含 义，可与地物直接联系。对于TM和MSS数据，转换 矩阵不同。
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
相关主题
- 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)。
3
拍照
负 片 过 程
显影 负 片 水洗 定影 水洗 晾干
正 片 过
程
印像
显影
定影
水洗
烘干
4
遥感摄影成像流程图
一、彩色感光材料及其成像特点
光
感蓝层（黄成色层） 黄虑光层(吸收蓝、紫光层) 感绿层（品红成色层） 感红层（青成色层） 片基 防光晕层 天然彩色感光片
光
黄虑光片(吸收蓝、紫光层) 感绿层（黄成色层） 感红层（品红成色层） 感红外层（青成色层） 片基 防光晕层 彩色红外感光片
24
大气影响的辐射纠正
严格地说，去除大气影响是将公式
中的附加项和附加因子求出，最终求出地物 反射率R，从而恢复遥感影像中地面目标的真 实面目。当大气透过率变化不大时，有时只要 去掉含ED和Lp的数据项就可修正图像的亮度， 使图像中像元之间的亮度变化真正反映不同像 元地物反射率之间的变化关系。这种对大气影 响的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的， 因此也称作辐射校正。 25
S ED
22
大气影响的定量分析
• 相当部分的散射光
向上通过大气直接进入传感器，这部分辐射 称为程辐射度，亮度为 L p 。
23
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 Lp
L RT S ( E0T cos E D ) SL p
6
图像的彩色合成
加色法:
利用三原色光学混合而得到间色 的方法。 遥感技术应用多光谱摄影取得 彩色影像就是基于加色法原理 。
R M B Y G C
减色法：
利用吸收光谱某些成分而显色 的方法（虑光片的减色功能 P63） 多层彩色感光材料就是利用减色 法原理设计的。
黄=白-蓝； 紫=白-绿； 青=白-红； 黄+紫+青 =黑； 白-蓝-绿-红 = 黑。
7
第二节 数字图像及其处理 遥感数字图像处理：利用计算机对遥感图
像及其资料进行的各种技术处理。
数字图像处理的优点
快捷、准确、客观地提取遥感信息 适应地理信息系统的发展
8
• 一、什么是数字图像？
– 模拟图像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的 图像 – 数字图像： 是以数字形式表示的遥感影像。 包括把模 拟图像分割成同样形状的小单元，以各个小单元的平 均亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值进 行数字化的图像。
辐射畸变： 地物目标的光谱反射率的差异在实 际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其他 因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射畸 变。 2. 影响辐射畸变的因素 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。 太阳高度及地形引起的辐差，一般在数据生产 过程中由生产单位根据遥感器参数进行 校正，而不需要用户进行自行处理。用 户应该考虑大气影响引起的辐射畸变。
L
' 0
R
E0 S cos
20
大气影响的定量分析
• 由于大气的存在，
辐射经过大气吸收和散射，透过率小于 1 ，从而减 弱了原信号的强度。同时大气的散射光也有一部分 直接或经过地物反射进入到传感器，这两部分辐射 又增强了信号，但却不是有用的。在入射方向有与 入射天顶角 θ 和波长λ 有关的透过率 Tθ λ ；反射后， 在反射方向上有与反射天顶角 Φ 和波长λ 又有关的 透过率TΦ λ 。因此进入传感器的亮度值为
E E0 cos
18
大气影响的定量分析
• 假定地表面是朗伯体，
其表面为漫反射，则某方向物体的亮度为：
L0
R
E
R
E 0 cos
R是地物反射率； 是球面度（半球反射）
19
大气影响的定量分析
• 传感器接收信号时，
受仪器的影响还有一个系统增益因子 S ，这 是进入传感器的亮度值为：
16
大气辐射传输方程方法
进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、 散射和透射。其中对传感器接收影响较大的是 吸收和散射。
17
大气影响的定量分析
• 无大气： 在没有大气存在时，传感器接收的辐照度， 只与太阳辐射到地面的辐照度和地物反射率 有关。 设E0λ 为波长λ 的入射辐照度，θ 为入射方 向的天顶角，当无大气存在时，地面上单位 面积的辐照度为：
5
二、彩色合成
1.
颜色相加原理
① 三原色：若三种颜色，其中的任一种
都不能由其余二种颜色混合相加产生， 这三种颜色按一定比例混合，可以形 成各种色调的颜色，则称之为三原色。 红、绿、蓝。 ② 互补色：若两种颜色混合产生白色或 灰色，这两种颜色就称为互补色。黄 和蓝、红和青、绿和品红。 ③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
遥感图像处理
1
• 遥感图像：模拟图像（相片）、数字图像 • 遥感图像处理：对遥感图像进行加工、改 造、使之更有利于判读的过程。 • 分为：遥感光学图像处理和遥感数字图像 处理两大类
2
第一节 色度学与彩色遥感图像处理
基本概念
1、感光材料：由片基和感光乳剂层组成 2、密度：感光乳剂感光后银粒子积聚的程度。 3、感光特征曲线：感光材料生成的银的颗粒的密度与其 相应曝光量对数值之间关系绘制的曲线 4、反差与影像质量：。 反差：指胶片的明亮部分与 阴暗部分的密度差
把前一部分的空间离散化处理叫采样（sampling）， 而后一部分的亮度值的离散化处理叫量化 （quantization）， 以上两种过程结合起来叫图像的数字化 （digitization）。
9
采样
采 样 的 原 理
10
量化
量 化 的 概 念
11
数字图象
12
原始遥感数字图像特点：
• 1 本底信号较强 • 2 几何畸变严重 • 3 地物信息数据构成复杂
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
图像增强
处理
滤波 线性组合
主成分分析
监督分类 图像分类 非监督分类 磁带 输出
彩色打印
硬拷贝
14
二、辐射校正（Radiometric correction ）
辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。
L1
R T
E 0 T S cos
21
大气影响的定量分析
• 大气对辐射散射后，
来自各个方向的散射又重新以漫入射的形式 照射地物，其辐照度为ED，经过地物的反射 及反射路径上大气的吸收进入传感器，其亮 度值为（此值通常很小，有人主张忽略不计）
L2
R T