遥感图像处理方法
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换简答题1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成产生多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7）答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。
1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概 念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生 的反映频率信息的图像进行处理。
完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。
四、论述题1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2）答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。
（1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。
例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点，都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。
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
2.多波段彩色变换 根据加色法彩色合成原理，选择遥感影像的某 三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，就 可以合成彩色影像。 根据原色的选择与原来遥感波段所代表的真实 颜色是否相同，可分为真彩色合成和假彩色合 成。
彩色合成的原理图
反射率ρ/%
λ
真彩色图像
真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。 利用数字技术合成真彩色图像时，是把红色波段的影像 作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合 成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像 中的蓝色分量进行合成的结果。 如TM321分别用RGB合成的图像。
多波段影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩 色影像能否显示较丰富的地物信息或突出某一方面的信 息。以陆地卫星Landsat的TM影像为例，TM的7个波段 中，第2波段是绿色波段（0．52～0．60μm），第4段 波段是近红外波段（0．76～0．90μm。当4，3，2波段 被分别赋予红、绿、蓝色时，即绿波段赋蓝，红波段赋 绿，红外波段赋红时，这一合成方案被称为标准假彩色 合成，是一种最常用的合成方案。
1.单波段彩色变换
单波段黑白遥感图像可按亮度分层，对每层赋予不同的色彩， 使之成为一幅彩色图像。这种方法又叫密度分割，即按图像的密度 进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不同。例如，亮度0～ 10为第一层，赋值1，11～15为第二层，赋值2，16～30为第三层， 赋值3，等等，再给1，2，3等分别赋不同的颜色，于是生成一幅彩 色图像。目前计算机显示彩色的能力很强，理论上完全可以将256 层的黑白亮度赋予256种彩色，因此彩色变换很有前景。 对于遥感影像而言，将黑白单波段影像赋上彩色总是有一定目 的的，如果分层方案与地物光谱差异对应得好，可以区分出地物的 类别。例如在红外波段，水体的吸收很强，在图像上表现为接近黑 色，这时若取低亮度值为分割点并以某种颜色表现则可以分离出水 体；同理砂地反射率高，取较高亮度为分割点，可以从亮区以彩色 分离出砂地。因此，只要掌握地物光谱的特点，就可以获得较好的 地物类别图像。当地物光谱的规律性在某一影像上表现不太明显时， 也可以简单地对每一层亮度值赋色，以得到彩色影像，也会较一般 黑白影像的目视效果好。
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）
测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法
测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法遥感图像的纠正和融合是测绘技术中的重要研究方向，具有广泛的应用价值。
本文将从遥感图像纠正和融合两个方面进行探讨，并介绍一些常见的方法和技术。
一、遥感图像的纠正方法1. 几何纠正几何纠正是指对遥感图像进行几何校正，使其与地理坐标系统相匹配。
常见的几何纠正方法包括地面控制点法和数字影像匹配法。
地面控制点法通过在图像上选择地物特征点，并与地面真实位置相对应，根据图像上的点与地面真值的差异进行几何变换，从而实现图像的几何纠正。
数字影像匹配法则是通过提取图像上的特征点，并与实际地面上的同名特征点进行匹配，然后根据匹配结果进行几何变换。
2. 辐射纠正辐射纠正是指对遥感图像进行辐射校正，消除光学、大气等因素对图像亮度和对比度的影响，使得图像能够真实反映地物的辐射特性。
常见的辐射纠正方法包括大气校正和辐射定标。
大气校正是通过模拟大气传输过程，根据测量的气象数据和大气传输模型，估算和减去大气散射和吸收对遥感图像的影响。
辐射定标则是通过将图像上的数字值转换为辐射度或反射率，以实现不同时间、不同传感器之间的数据比较和分析。
二、遥感图像的融合方法遥感图像融合是指将多个传感器获取的多源数据融合到一个整体图像中，以提供更全面、更准确的地物信息。
常见的遥感图像融合方法包括像素级融合和特征级融合。
1. 像素级融合像素级融合是通过将不同传感器获取的图像像素进行组合，生成具有更高分辨率、更丰富信息的图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法。
加权平均法将不同传感器的图像按一定权重加权平均，得到融合后的图像。
主成分分析法是利用主成分分析对不同传感器的图像进行降维处理，然后通过反变换重构融合图像。
小波变换法则是利用小波变换对不同传感器的图像进行多尺度分解和重构，得到融合图像。
2. 特征级融合特征级融合是利用不同传感器获取的图像中的特征信息进行融合，提取和组合更全面、更准确的地物特征。
遥感图像处理的基本方法与算法解读
遥感图像处理的基本方法与算法解读一、引言遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。
遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。
本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。
常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。
1. 边缘增强边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。
其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。
这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。
通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。
3. 空间滤波空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
三、遥感图像分类遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。
常用的图像分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
1. 基于像素的分类基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。
常用的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。
这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。
2. 基于对象的分类基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征进行分类的方法。
常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。
这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。
四、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变化情况。
主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。
1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。
遥感图像处理中的特征提取方法
遥感图像处理中的特征提取方法遥感图像处理指的是利用遥感技术获取的遥感图像进行分析、处理和去除噪声等操作，以提取出有效的信息和特征。
而特征提取是遥感图像处理的一项重要技术，在遥感图像处理中应用广泛。
本文将介绍遥感图像处理中的特征提取方法及其应用。
一、直方图均衡化直方图是表示一幅图像中像素强度分布的曲线，直方图均衡化是一种图像增强的技术。
在遥感图像处理中，直方图均衡化可以用来增强图像的对比度，同时突出图像中的特征，从而提高图像的可视化效果。
二、形态学处理形态学处理是对图像进行形状和结构分析的一种方法。
形态学处理在遥感图像处理中的应用主要是为了提取图像中的特征信息。
形态学处理包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作，可以去除噪声、填充空洞和提取图像中的特征等。
三、边缘检测边缘检测是从图像中提取边缘的一种技术。
边缘可以表示图像中物体的边界，通过对边缘进行分析，可以提取出图像中的结构信息和几何信息。
边缘检测在遥感图像处理中应用广泛，可以用来提取河流、道路、建筑物等具有线状结构的特征。
四、频域分析频域分析是将图像从空域转换到频域，从而分析图像的频率特征。
频域分析包括傅里叶变换、小波变换等方法。
在遥感图像处理中，频域分析可以用来提取图像中的纹理特征和波形特征，例如提取森林、草地、水体等的纹理特征。
五、特征提取算法特征提取算法是对图像进行分析和处理，以提取出具有代表性的特征信息。
特征提取算法包括直方图分析、特征值分析、主成分分析等方法。
这些方法可以从图像中提取出具有代表性的特征信息，例如提取岛屿、湖泊、山脉等的特征信息。
综上所述，特征提取是遥感图像处理中的一项重要技术。
通过直方图均衡化、形态学处理、边缘检测、频域分析和特征提取算法等方法，可以提取出图像中的特征信息，从而达到分析、处理和识别等目的。
在未来，随着遥感技术的不断发展和应用，特征提取技术也会不断升级和优化，进一步提高遥感图像处理的效率和精度。
测绘技术中的遥感图像和雷达图像处理方法
测绘技术中的遥感图像和雷达图像处理方法近年来，随着科技的不断发展，测绘技术在土地规划、城市建设等领域中的重要性日益凸显。
而在测绘技术中，遥感图像和雷达图像处理方法的应用正逐渐成为研究和实践的热点。
本文将针对这一主题，探讨遥感图像和雷达图像处理方法的原理、应用和发展趋势。
一、遥感图像处理方法1. 遥感图像的获取和特点遥感图像是通过卫星、飞机等远距离获取的图像数据。
相对于传统的地面勘察，遥感图像具有获取范围广、时间迅速、成本低廉等优势。
遥感图像可以提供大范围、高分辨率的空间信息，为城市规划、环境监测等提供了强有力的支持。
2. 遥感图像的处理方法遥感图像的处理方法主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
图像去噪是为了去除图像中的噪声干扰，提高图像的质量。
常见的图像去噪算法有中值滤波、小波去噪等。
图像增强则是通过增加图像的对比度和细节，提高图像的可视化效果。
图像分割是将图像划分为若干个区域，每个区域具有相似的属性，这有利于图像特征的提取和目标的识别。
3. 遥感图像处理的应用遥感图像处理在城市规划、农业监测、林业资源管理等方面具有广泛的应用。
例如，在城市规划中，通过遥感图像的处理可以获取城市的用地分布、土地利用状况等信息，为合理规划城市提供依据。
在农业监测中，通过遥感图像的处理可以实时监测农田的施肥、灌溉情况，帮助农民提高农作物产量。
在林业资源管理中，通过遥感图像的处理可以监测森林的生长状况、林火风险等，为森林资源的保护和利用提供支持。
二、雷达图像处理方法1. 雷达图像的获取和特点雷达图像是通过发射高频电磁波，利用波的反射和散射特性，获取地物的信息。
相对于遥感图像，雷达图像具有穿透云雨、全天候观测等特点，适用于复杂地形和恶劣气候条件下的测绘工作。
雷达图像可以提供地物的几何形状、纹理信息等，为地质勘探、天气预报等领域提供了有力的支持。
2. 雷达图像的处理方法雷达图像的处理方法主要包括图像去噪、图像配准、目标检测等。
遥感图像处理的一般步骤
遥感图像的处理一般包括的步骤1）图像精校正由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。
在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。
几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。
因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。
地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。
最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。
2）波段组合及融合对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。
包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。
3）图像镶嵌如果工作区跨多景图像，还必须在计算机上进行图像镶嵌，才能获取整体图像。
镶嵌时，除了对各景图像各自进行几何校正外，还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理，并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。
当接边线选择好并完成了拼接后，还对接边线两侧作进一步的局部平滑处理。
4）匀色相邻图像，由于成像日期、系统处理条件可能有差异，不仅存在几何畸变问题，而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的亮度值不一致。
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。
遥感图像处理方法与技巧
遥感图像处理方法与技巧引言：遥感图像处理是指通过感知、获取地球表面信息的遥感数据，利用计算机技术和图像处理算法对遥感图像进行处理、分析、提取等操作的过程。
这一技术的发展不仅在地理信息系统领域有着广泛的应用，也在农业、环境保护、城市规划等诸多领域发挥着重要作用。
本文将介绍几种常见的遥感图像处理方法和技巧。
一、图像预处理技术在进行进一步的图像处理前，通常需要对原始遥感图像进行预处理，以消除图像中的噪声、增强图像的特定信息等。
图像预处理的主要方法有：1.空间滤波：通过利用滤波器，对图像进行平滑或锐化处理。
常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
2.辐射校正：由于不同地表物体对电磁波的反射率不同，遥感图像中的亮度值会受到光照和传感器等因素的影响。
辐射校正可消除这些因素对图像的影响，使得不同遥感图像具有一致的亮度分布。
3.几何校正：由于遥感图像通常受到地球自转、地形起伏等因素的影响，导致图像中的地理信息不准确。
几何校正可以修正图像的位置和形状，使其与真实地理坐标一致。
二、图像分类与分割方法图像分类与分割是遥感图像处理的核心环节，旨在将遥感图像中的不同地物或地物类别进行识别和分离。
常见的分类与分割方法有：1.基于像元的分类：将遥感图像中的每个像元（图像的最小单位）分配给不同的类别。
这种方法基于每个像元的统计特征进行分类，如亮度、颜色和纹理等。
2.分层分类：将遥感图像中的类别按照层级进行分类，从粗粒度到细粒度逐步区分不同地物。
3.聚类分割：通过对遥感图像中的像元进行聚类，将具有相似特征的像元划分到同一类别。
常用的聚类算法有K-means和基于区域的分水岭算法。
4.基于边缘的分割：提取遥感图像中物体的边缘信息，并利用边缘信息对图像进行分割。
这种方法适用于物体之间边缘明显的场景。
三、变化检测技术变化检测是指通过比较不同时期的遥感图像，寻找并分析地表上发生的变化。
变化检测技术在自然灾害监测、城市规划等方面有着广泛的应用。
常见的遥感图像处理有哪些
北京揽宇方圆信息技术有限公司
常见的遥感图像处理有哪些
遥感图像处理包括多种多样的处理任务，常见的处理功能包括以下几项。
1)遥感图像校正
遥感图像校正是指纠正变形的图像数据或低质量的图像数据，从而更加真实地反映其情景。
图像校正主要包括辐射校正与几何校正两种。
2)遥感图像增强
遥感图像增强是通过增加图像中各某些特征在外观上的反差来提高图像的目视解译性能。
主要包括对比度变换、空间滤波、彩色变换、图像运算和多光谱变换等。
图像校正是以消除伴随观测而产生的误差与畸变．使遥感观测数据更接近于真实值为主要目的的处理，而图像增强则把重点放在使分析者能从视觉上便于识别图像内容之上。
3)遥感图像镶嵌
遥感图像镶嵌是将两幅或多幅数字图像(它们有可能是在不同的摄影条件下获取的)拼接在一起，构成一幅更大范围的遥感图像。
4)遥感图像融合
遥感图像融合是将多源遥感数据在统一的地理坐标系中采用一定算法生成一组新的信息或合成图像的过程。
遥感图像融合将多种遥感平台、多时相遥感数据之问以及遥感数据与非遥感数据之间的信息进行组合匹配、信息补充，融合后的数据更有利于综合分析。
5)遥感图像自动判读
遥感图像自动判读是根据遥感图像数据特征的差异和变化，通过计算机处理，自动输出地物目标的识别分类结果。
它是计算机模式识另Ⅱ技术在遥感领域的具体应用，可提高从遥感数据中提取信息的速度与客观性。
自动判读的方法主要包括监督分类法和非监督分类法
北京揽宇方圆信息技术有限公司。
遥感图像处理的基本原理
遥感图像处理的基本原理遥感技术是通过获取地球表面的遥感图像信息来了解和分析地球表面的自然和人文现象。
遥感图像的处理是遥感应用中不可或缺的一环，它是将大量数据转化为可视化、可理解和可分析的图像的过程。
这篇文章将介绍遥感图像处理的基本原理。
一、遥感图像采集遥感图像的采集是第一步，主要有三种方式：航空遥感、卫星遥感和地面遥感。
其中，卫星遥感是最常用的方式。
它通过搭载在卫星上的遥感传感器对地球表面进行观测，获取图像数据。
由于卫星可以全天候、高频率、无间断地获取遥感图像数据，因此卫星遥感具有广阔的应用前景。
二、遥感图像预处理在获取遥感图像数据后，需要进行预处理操作。
常见的预处理方法包括辐射定标、大气校正和几何纠正。
辐射定标是将传感器采集的数字计数转换成地表反射率或辐射亮度温度等物理量。
大气校正是消除大气对遥感图像的影响。
几何纠正是将图像的像素位置从像素坐标系转换到地理坐标系，以便精确地定位图像中的物体。
三、遥感图像增强遥感图像增强是将遥感图像中潜在信息提取出来的一种方法。
常用的增强方法包括比例拉伸、直方图均衡、高斯滤波和维纳滤波等。
比例拉伸可以增强图像的对比度，使图像更加清晰。
直方图均衡可以使图像亮度分布更加均匀，从而提高图像细节的可见度。
高斯滤波和维纳滤波可以消除图像中的噪声。
四、遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像中不同的像素归为不同的类别的一种方法。
常见的分类方法包括最大似然分类、决策树分类和支持向量机分类等。
最大似然分类是一种统计学分类方法，将每个像素归为出现概率最大的类别。
决策树分类是一种基于特征选择的分类方法，通过不断地对数据集进行分割，逐层得到决策树。
支持向量机分类是一种基于最大间隔的分类方法，将不同类别的数据通过高维空间的超平面分割。
五、遥感图像分析遥感图像分析主要是在已经分类的图像上分析和提取图像中的空间信息和属性信息。
常用的分析方法包括目标检测和变化检测。
目标检测是指在遥感图像中检测出目标物体的位置、大小和形状等信息。
《遥感图像预处理》课件
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
用白光由红、绿、蓝三色组成这种理想模型来理解，可以认为黄 色，是减去蓝色的的红绿组合；同样地，品红色是减去绿色的红 蓝组合，青色是减去红色的蓝绿组合。这样，黄、品红、青便是 减色法的三原色。
3、减色法
实际生活中，除了利用颜色相加原理形成颜色 的混合外，还常常利用颜色的减法混合。例如遥 感里常用的色彩摄影、彩色印刷等都是颜色法的 原理。
自己发光的设备生成的色彩，例如：电视机和 计算机的监视器，是通过把三种基本颜色：RGB 混合在一起，产生色彩，但印刷品和漆品，通过 吸收一定波长的光，反射其它的光来形成色彩。
–分层曝光法：利用彩色胶片具有的三层乳剂，使每一 层乳剂依次曝光的方法。
加色法（一）
合成仪法：
将不同波段的黑白透明片 分别放入有红、绿、蓝滤 光片的光学投影通道中精 确配准和重叠，生成彩色 影像的方法。
加色法（二）
分层曝光法： 利用彩色胶片具有的三层 乳剂，使每一层乳剂依次 曝光的方法。 采用单通道投影仪或放大机， 每次放入一个波段的透明片， 依次使用红、绿、蓝滤光片， 分三次或更多次对胶片或相 纸曝光，使感红层、感绿层 和感蓝层依次曝光，最后冲 洗成彩色片。
–利用减色法原理使白光经过多种乳剂（染料或滤色片） 而放射或透射出来的合成彩色，主要有染印法、印刷 法、重氮法。
彩色负片和彩色正片生成过程示意图
4.1.2、光学增强处理
• 相关掩模处理方法：将几何位置完全配准的、具有不 同密度和不同反差的正片和负片（膜片），通过不同 叠加方案改变原有影像显示效果，以达信息增强的目 的。
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遥感图像处理方法
随着遥感技术的快速发展，人们已经从遥感集市中获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。
但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。
将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。
如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。
GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。
遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。
提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。
遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。
目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。
遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。
1）图像精校正
由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。
在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。
几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。
因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。
地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。
最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。
2）波段组合及融合
对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。
包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。
3）图像镶嵌
如果工作区跨多景图像，还必须在计算机上进行图像镶嵌，才能获取整体图像。
镶嵌时，除了对各景图像各自进行几何校正外，还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理，并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。
当接边线选择好并完成了拼接后，还对接边线两侧作进一步的局部平滑处理。
4）匀色
相邻图像，由于成像日期、系统处理条件可能有差异，不仅存在几何畸变问题，而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的亮度值不一致。
如不进行色调调整就把这种图像镶嵌起来，即使几何配准的精度很高，重叠区复合得很好，但镶嵌后两边的影像色调差异明显，接缝线十分突出，既不美观，也影响对地物影像与专业信息的分析与识别，降低应用效果。
要求镶嵌完的数据色调基本无差异，美观。
5）反差调整
对合成好的图像根据人眼的观察特性进行图像增强处理，有效地突出有用信息、抑制其它干扰因素，改善图像的视觉效果，提高重现图像的逼真度，增强信息提取与识别能力。
6）地理配准
对经过增强处理的图像进行地理投影，叠加公里网和经纬度坐标，然后按工作区范围进行裁剪。
遥感技术广泛应用于城市规划、市政管理、公共交通、环境保护、土地管理、水资源管理、资源调查、区域开发规划、灾害预测与防治、军事、公安、消防、勘界以及住宅小区综合管理等。