米林县假彩色遥感图像处理
林业行业中的遥感图像处理技术使用技巧总结
林业行业中的遥感图像处理技术使用技巧总结遥感图像处理是林业行业中的重要技术手段，它能够提供大量的细节和信息，帮助林业专业人员进行森林资源调查、病虫害监测、环境评估等工作。
然而，由于遥感图像的复杂性和数据量大，对于初学者来说，掌握有效的处理技巧是至关重要的。
本文将总结一些在林业行业中常用的遥感图像处理技术使用技巧。
首先，理解遥感图像的特点是掌握处理技巧的关键。
遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的，具有分辨率高、时空分辨率不一致的特点。
因此，在处理过程中需要根据图像的实际需求进行预处理，如几何校正、辐射校正和大气校正等操作，以提高图像质量和准确性。
其次，利用遥感图像处理软件进行图像处理是必不可少的。
市面上有许多专业的遥感图像处理软件，如ENVI、Erdas Imagine等。
掌握这些软件的基本操作，如图像读取、显示、裁剪、增强等功能，能够帮助林业专业人员更好地处理遥感图像数据。
在具体处理过程中，一些常用的遥感图像处理技巧包括：1.图像分类：图像分类是将遥感图像中的不同区域进行分割和分类的过程。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于象元的分类等。
在林业行业中，图像分类可用于森林植被类型的识别和病虫害的监测。
2.目标提取：目标提取是从遥感图像中提取感兴趣的目标或特定区域的过程。
常用的目标提取方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
在林业行业中，可以利用目标提取技巧对森林资源进行定量化分析、进行土地利用分析等。
3.变化检测：变化检测是通过对多期遥感图像进行比较，来分析和识别图像中的变化信息的过程。
常用的变化检测方法包括差异图像法、主成分分析法等。
在林业行业中，变化检测可用于森林覆盖变化的监测、森林火灾的监测等。
4.纹理分析：纹理分析是通过对图像纹理特征的提取和分析，来获取图像中的纹理信息的过程。
常用的纹理分析方法包括灰度共生矩阵、小波变换、纹理特征提取等。
在林业行业中，纹理分析可用于森林地被类型的识别和森林生长状态的评估。
遥感图像处理的图像增强和特征提取方法
遥感图像处理的图像增强和特征提取方法遥感图像处理是利用遥感技术获取和处理地球表面信息的一种方法。
在遥感图像处理中，图像增强和特征提取是两个重要的步骤。
本文将探讨遥感图像处理的图像增强和特征提取方法，并介绍其在实际应用中的重要性和挑战。
一、图像增强方法图像增强是通过改善遥感图像的质量和清晰度来提取更多有用信息的过程。
在遥感图像处理中，常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和增强算法等。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像的亮度分布来增强图像对比度的方法。
它通过将图像的亮度值映射到一个更均匀分布的直方图来使图像的细节更加清晰。
直方图均衡化能够有效地提高图像的视觉质量，但在某些情况下可能会导致过度增强和失真。
2. 滤波滤波是一种通过去除图像中的噪声和不必要的细节来改善图像质量的方法。
在遥感图像处理中，常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波和小波变换等。
这些滤波方法能够有效地降低图像的噪声和模糊度，提高图像的清晰度和边缘保持能力。
3. 增强算法增强算法是一种通过对图像进行像素级别的调整和处理来增强图像质量的方法。
常用的增强算法包括灰度拉伸、对比度增强和边缘增强等。
这些算法能够根据图像的特点和需求来调整图像的亮度、对比度和细节等，从而提高图像的视觉效果和信息提取能力。
二、特征提取方法特征提取是通过从遥感图像中提取和表示有用的信息和模式来分析和识别图像内容的过程。
在遥感图像处理中，常用的特征提取方法包括纹理特征提取、频谱特征提取和形状特征提取等。
1. 纹理特征提取纹理特征提取是一种通过分析图像中的纹理信息来描述和表示图像内容的方法。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。
这些方法能够有效地提取图像中的纹理细节和结构特征，用于图像分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 频谱特征提取频谱特征提取是一种通过分析图像的频域信息来描述和表示图像内容的方法。
常用的频谱特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换和高斯金字塔等。
遥感图像处理
遥感图像处理1. 简介遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星或无人机等遥感图像数据进行处理和分析的过程。
遥感图像处理可以应用于多个领域，包括地理信息系统（GIS）、环境监测、农业、城市规划等。
本文将介绍遥感图像处理的基本概念、常用方法和应用案例。
2. 遥感图像处理的基本概念遥感图像处理涉及多个概念和技术，以下是一些常用的基本概念：2.1 遥感图像遥感图像是通过遥感设备获取的图像数据，可以是卫星图像、航空摄影图像或无人机图像等。
遥感图像通常包含多个波段，每个波段代表不同的光谱信息。
2.2 遥感图像预处理遥感图像预处理是指对原始遥感图像数据进行校正、矫正和增强的过程。
预处理的目的是提高图像质量、减少噪声和伪影，并使得图像更适合进行后续处理和分析。
2.3 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像根据像素的特征或属性进行划分和分类的过程。
常见的遥感图像分类方法包括基于统计学的分类、基于机器学习的分类和基于深度学习的分类。
2.4 遥感图像变化检测遥感图像变化检测是指对多个时间点的遥感图像进行比较，以检测地物、景观或环境发生的变化。
遥感图像变化检测可以用于监测自然灾害、环境变化等。
2.5 遥感图像分析遥感图像分析是指对遥感图像进行解译和分析，提取图像中的有用信息和特征。
遥感图像分析可以用于土地利用/覆盖分类、植被指数计算等应用。
3. 遥感图像处理的常用方法遥感图像处理常用的方法包括图像增强、图像配准、图像融合和目标检测等。
3.1 图像增强图像增强是指通过对图像进行滤波、对比度拉伸、直方图均衡化等处理，以增强图像的可视化效果和信息提取能力。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波（如中值滤波、高斯滤波）和锐化等。
3.2 图像配准图像配准是指将两幅或多幅遥感图像在坐标系、旋转、尺度和形变等方面进行校正和匹配的过程。
常用的图像配准方法包括特征点匹配、地物匹配和基于控制点的配准方法。
3.3 图像融合图像融合是指将多幅具有不同光谱或分辨率的遥感图像融合成一幅多光谱和高分辨率的遥感图像。
林业工作遥感影像及处理要点
林业工作遥感影像及处理要点林业工作一直是人类经济和生态的重要组成部分，林业学科的发展也经历了一个漫长的历程。
在这个过程中，林业工作在遥感技术的应用方面也逐渐得到了广泛的关注和应用。
遥感技术的发展可以说是传统林业学科向数字化、可视化、信息化发展的重要推手。
不同的遥感技术可以获取到不同分辨率的遥感影像，而不同的遥感影像在林业工作中也具有不同的应用价值。
下面，我们来谈一下在林业工作中应用遥感影像及其处理要点。
一、遥感影像在林业工作中的应用1. 林地资源调查林业资源的调查是对森林资源进行全面统计和收集的一项工作。
遥感技术可以获取不同分辨率的空间图像，地面分辨率从数米到数十米不等，比传统的森林调查方式更快、更准确、更全面。
通过对遥感图像进行分类，可以准确获取林地面积，林业资源分布、林种分布、林龄分布等重要信息，为资源开发和森林保护提供了重要的数据支持。
2. 森林覆盖度监测森林的覆盖度是评估森林改变和保护效果的重要指标之一。
通过遥感技术监测森林的覆盖度，不仅可以获取森林变化的信息，还可以掌握森林的动态信息。
运用遥感图像及其分析技术对森林覆盖度进行分析，针对不同的景观类型、不同的森林类型可以制订出相应的保护措施，有利于森林的保护和管理。
3. 林火监测林火是林业工作中重要的森林资产损失因素之一。
利用遥感技术监测林区火情，可以及时预警火灾，以防止火灾扩大和减小林业资产的损失。
遥感技术可以获取到高分辨率的图像，并能及时发现火灾的起始地点，通过图像处理技术，可以快速的分析火灾的发展，以及燃烧程度等等，辅助后续的火灾应对和抢救工作。
二、遥感影像处理要点1. 影像预处理遥感影像的预处理包括影像增强和滤波、几何校正和辐射定标等。
影像增强和滤波可以改善影像质量，提高影像分析的效果。
几何校正和辐射定标则是针对影像几何和物理参数进行矫正，保证影像的精度和可靠性。
2. 影像分类与提取在林业工作中，根据不同的需求，可以将遥感影像进行分类和提取。
遥感图像的假彩色合成
北京化工大学学士学位论文遥感图像的假彩色合成姓名：刘晓璐班级：信息与计算科学0304班学号：200362102遥感图像的假彩色合成摘要：遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内及其我国的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。
在遥感数据源向着更高光谱分辨率和更高空间分辨率发展的同时，处理技术也更加成熟；在应用上，结合了地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），向着更系统化，更定量化方向发展，使遥感数据的应用更加广泛和深入。
假彩色增强是将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强彩色对比，使某些图像达到更加醒目的目的。
本文的主要目的就是大遥感的多光谱图像用自然彩色显示。
在遥感的多光谱图像中，有些是不可见光波段的图像，如近红外，红外，甚至是远红外波段。
因为这些波段不仅具有夜视能力，而且通过与其他波段的配合，易于区分地物。
用假彩色技术处理多光谱图像，目的不在于使景物恢复自然的彩色，而是从中获得更多的信息。
为了实现这样的目的，本文采用了MATLAB数学软件编程的方法以及运用Envi4.2 软件直接编辑图像这两种方法，并对其进行对比，得出最优的合成图像。
关键词：图像融合，假彩色合成，彩色增强，灰度级，RGB图像，False color mapping for image fusionAbstract: A pixel-based color-mapping algorithm is presented that produces a fused false color rendering of two gray-level images representing different sensor modalities.The resulting images have a higher information content than each of the originalimages and retain sensor specific image information. The unique component ofeach image modality is enhanced in the resulting fused color image representation.First, the component of two original input images is determined. Second, thecommon component of each image. Third, the unique component of each imagemodality is subtracted from the image of the other modality. This step serves toenhance the representation of sensor-specific details in the final fused result.Finally, a fused color image is produced by displaying the images resulting fromthe last step through, respectively, the red and green channels of a color display.The method is applied to fuse thermal and visual images. The results show thatthe color mapping enhances the visibility of certain details and preserves thespecificity of the sensor information. The fused images also have a fairly naturalappearance. The fusion scheme involves only operations on corresponding pixels.The resolution of the input images. Before fusing, the contrast of the images canbe enhanced and their noise can be reduced by standard image processingtechniques. The color mapping algorithm is computationally simple. This impliesthat the investigated approaches can eventually be applied in real time and thatthe hardware needed is not too complicated or too voluminous(an importantconsideration when it has to fit in an airplane, for instance).Key words: image fusion, false color mapping, color enhances, gray-level, RGB images前言点明毕业论文的论题、学术意义以及其与所阅读文献的关系，简要说明文献收集的目的、重点、时空范围、文献种类、核心刊物等方面的内容。
遥感图像颜色增强处理(彩色变换)综述PPT课件
使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特 的彩色环境中，从而更受人注目；
使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色，以 提高对目标的分辨力。
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标准假彩色合成(4-3-2)
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4-5-3波段合成的假彩色图像
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三.密度分割和伪彩色增强
将一幅图像的整个亮度值变量，按照某 一定量分割为若干等量间隔，每一间隔赋予 一种颜色，以此控制成像系统的彩色显示， 就可得到一幅假彩色密度分割图像。
彩色变换分类：
真彩色合成 假彩色合成 密度分割和伪彩色增强 色彩模型变换
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2
一.真彩色合成
所谓真彩色合成就是在通过红、绿、 蓝三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三 张图像上，若使用同样的三原色进行合成， 可得到接近天然色的颜色。
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3
3-2-1
波 段 合 成
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二.假彩色合成
由于多波段摄影中，一副图像多不是三原 色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的 红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合 成称假彩色合成。
密度分割和伪彩色增强将一幅图像的整个亮度值变量按照某一定量分割为若干等量间隔每一间隔赋予一种颜色以此控制成像系统的彩色显示就可得到一幅假彩色密度分割图像
图像颜色增强处理 （彩色变换）
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彩色变换目的：通过对图像色彩空间的变换，
突出图像的有用信息，扩大不同影像特征之间差别， 提高对图像的解译和分析能力。
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图像融合
四.色彩模型变换
Transform——ImagSharpening——HSV
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31_遥感图像处理课件
居民地信息提取 居民地的反射光谱特征应该是表现为混合物的 反射光谱特征，居民地大部分是由水泥物质构 成，然后是居民地由于人居住的比较集中，活动 量较大，所以其温度会比周围其它地物的要高。 房屋的尺寸高矮不同，所以表面会有星星点点的 纹理。在图上显示为浅蓝色，表面有星星点点的 纹理，不规则分布的区域我们判断为居民地，其 中，有大片的较集中的居民地，可以判断为城镇 地区，也有小面积的零星分布的，可判断为乡村 的居民地。
彩
色
色
合
图
成
像
色分量
假彩色合成（False color composition；Pseudocolor）只是在三个通道内输入其它波 段影像数据，合成的图像就是假彩色图像
真彩色合成： 3R2G1B 假彩色合成： 4R3G2B
4R3G2B：遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准 假彩色图像。它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合 成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿 色分量、把绿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。
321真彩色 合成影像
真彩色图像是指影像上地物的色调与地物的实际色调 相一致的图像；
假彩色图像是指影像上地物的色调与地物的实际色调 不一致的图像。432假彩色合成影像是标准的假彩色图 像，大片红色是植被，因为植被在近红外4波段的反射 率非常的高，因此，呈现红色，而且可以通过红色的 饱和度和亮度反映出植被的健康状态和年龄等隐性信 息,纯净的水体呈黑色。
上并用黄色表示出来；按住shift键的同时分别单 击red green blue三个字段，则该字段将分别从选 择中被清除；单击apply按钮分类属性表中显示的 字段发生变化。如图
在Viewer窗口中点击 ，打开Raster工具面板 选择 按钮，进入多边形AOI绘制状态，在图像上选择深蓝 色
遥感影像中的真、假彩色合成及伪彩色等
聊一聊遥感影像中的真彩色、假彩色及伪彩色真彩色不是和肉眼一致吗？为什么还会有假彩色、伪彩色呢？【基本认知】➢遥感影像有黑白和彩色之分黑白影像是根据物体的灰度不同而呈现的，一般建筑物为灰白色，而草地和森林颜色较深遥感彩色影像又有真彩色和假彩色之分✧真彩色影像上地物颜色能够真实反映实际地物的颜色特征，符合人的认知习惯✧假彩色影像上，草、树和庄稼覆盖地区通常为红色，而水是灰色和蓝色的，城市是蓝灰色的【何为图像的彩色显示】遥感数据是直接从遥感器得到的数字数据的罗列。
为了使其内容直观易懂，彩色显示是非常重要的技术，彩色显示有两种方法：①把多个波段的图像分别赋予一种原色而进行显示的彩色合成法对一幅黑白图像的灰阶赋予颜色的假彩色（伪彩色）显示法彩色合成【基本概念】从通过滤光片、棱镜、衍射光栅等分光而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成，根据三原色的对应方式不同，可以得到不同的彩色合成图像。
1）真彩色合成在通过对应于三原色蓝、绿、红的滤光片而拍摄的三张多波段图像上，如果使用同样的三原色滤光片进行合成，就可以得到接近天然色的颜色，即为真彩色合成。
2）假彩色合成通常的遥感图像不一定是在分解为三原色的滤光片的波长范围内拍摄的，多数场合是使用了人眼看不见的红外波段，因为这种图像的彩色合成已经不是天然色彩了，所以称为假彩色合成。
3）红外彩色合成在遥感中，多采用对近红外区赋予红色，对红色的波长区赋予绿色，对绿色的波长区赋予蓝色，称为红外彩色合成。
彩色合成法可应用于从不同的遥感器中获得的图像显示，例如，通过把空间分辨率高的黑白图像和空间分辨率低的多波段图像进行彩色合成，就可以做出空间分辨率高且具有多波段信息的图像，这对于图像判读是非常有效的。
伪彩色显示（又称密度分割）把一张黑白图像的灰阶分为若干等级，在每个等级上赋予颜色，就成为最简单的伪彩色显示【总结】✧真彩色：R G B三波段的合成显示图✧假彩色：任意三个波段的合成显示图✧伪彩色：只含有一个任意波段的图像显示假彩色也好，伪彩色也罢，都是为了增加遥感影像的可读性。
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_图像增强
sk舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1
直方图均衡化
3. 重新命名sk，归并相同灰度级的象素数。
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
© 中国科学院遥感应用研究所
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
© 中国科学院遥感应用研究所
© 中国科学院遥感应用研究所
直方图均衡化 灰度动态范围扩展
© 中国科学院遥感应用研究所
© 中国科学院遥感应用研究所
© 中国科学院遥感应用研究所
© 中国科学院遥感应用研究所
© 中国科学院遥感应用研究所
直方图匹配
修改一幅图象的直方图，使得它与另一幅图象的 直方图匹配或具有一种预先规定的函数形状。
非线性亮度变换 指数效应
© 中国科学院遥感应用研究所
直方图调整法-直方图
直方图:表示数字图象中的每一灰度级与其出现的频率(该灰 度级的象素数目)间的统计关系,用横坐标表示灰度 级, 纵坐标表示频数(也可用概率表示)。
© 中国科学院遥感应用研究所
直方图
© 中国科学院遥感应用研究所
直方图
© 中国科学院遥感应用研究所
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
© 中国科学院遥感应用研究所
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00
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。
遥感图象处理与判读规范(试行)
遥感图象处理与判读规范（试行）国家林业局森林资源管理司一九九九年五月遥感图象处理与判读规范（试行）第一章总则第一条为了保障遥感资料在国家森林资源监测工作的应用效果和应用效率，促进遥感技术应用水平的提高，特制定本规范。
第二条遥感图像是指通过各种遥感平台和传感器获取的数据、胶片、像片等资料，除特殊说明外，本规程中特指通过地球资源卫星获取的遥感数据资料。
遥感图像主要采用中分辫率（空间分辫率10m——3 m）多谱段（波谱分辫率至少含可见光、近红外）卫星遥感数据，除特殊说明外，本规范中特指美国陆地卫星的TM 传感器获取的数据。
遥感数据的获取应选择在主要目的因子或判读因子光谱差别较大的植被生长季节，云量一般小于5% ，最好获取与调查时间最相近的遥感图像，其时间相差一般不应超过2 年。
第三条对遥感数据要以森林植被为主体进行增强处理，必须进行几何精校正。
经过处理的遥感图像数据，按标准生成数字图像或影像图。
第四条遥感图像的判读可分为两类：一类是以样地为单位的判读，啊一类是以图班为单位的判读。
第五条以样地为单位进行判读时，判读样地根据双层抽样的框架进行布设，其位置通过地理坐标进行固定，以便下期进行复位判读。
遥感判读样地必须与地面实测样地相匹配，大小采用3×3像素（地面90×90米）。
判读样地的数量以最小地类面积成数抽样的原理计算，一般为地面固定样地数量的8—16倍。
第六条以图班为基本单位进行判读时，采用遥感影像图进行勾绘判读或在计算机屏幕上直接进行勾绘判读。
图班区划的最小单位为图面3×3mm。
第七条图象判读采用人工目视判读的方法。
每个判读样地或图班要按照一定规则进行编号,作为该判读单位的唯一识别标志。
判读时按判读单位逐一填写判读因子。
第八条根据遥感判读结果，生成属性数据库。
结合图面材料，生成相应的图件成果。
第二章图象处理第九条以森林植被判读为主体的图象增强，采用的波段组合一般TM 4（R）5（G）3（B），灰度拉伸原则上采用线性拉伸的方法。
遥感影像(标准假彩色合成)解译标志
主要分布在城镇及经济发达区周围或交通沿线
边界清晰
灰色或色调不均
影像结构较粗糙
未利用土地
沙地
主要分布湖积平原及西部风沙区
逐渐过渡，边界不清晰
浅绿色
影像结构比较均匀
盐碱地
主要分布在本区西部低洼地
边界较清晰
白色，夹蓝色或红色斑点
影像结构粗糙
沼泽地
主要分布在河流沿岸及平原上的低洼地及沿海
几何形状明显，边界清楚
影像纹理较均一
旱
地
主要分布在山区、坡地、丘陵缓坡地带、
河流冲洪积、滨海平原台地、山前平原
沿山脚低缓坡不规则条带状或大面积分布，边界不清楚
影像色调多样，一般为浅绿色、浅灰色、浅黄色（春）红色或浅红色（夏）褐色（收割后）
影像结构粗糙、纹理明显，有条状纹理，有田块形状，可见农田防护林网格
林地
有林地
不同地貌区域均有分布以大小兴安岭、长白山等山地为主
影像色调多样
影像结构不一
草地
高覆盖度草地
主要分布在低洼地或平地，山地丘陵的阳坡及顶部也有分布
面状条带状块状，边界清晰
红色，黄色，褐色，绿色
影像结构较均一，边界清晰，无纹理
中覆盖度草地
主要分布在低洼地及山地丘陵的阳坡或顶部
面状条带状块状，边界清晰
黄色，褐色，绿色或白色
影像结构较均一
低覆盖度草地
山地丘陵阳坡或顶部，主要分布在辽西山地，西部低洼地也有分布
受地形控制边界自然圆滑，呈不规则形状
深红色、暗红色，色调均匀
有绒状纹理
灌木林地
主要分布在丘陵及河谷两侧
受地形控制边界自然圆滑，呈不规则形状
浅红色，色调均匀
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，已经在农业、环境、城市规划等领域得到广泛应用。
本实验旨在通过遥感图像处理，探索图像处理算法的应用效果，并分析其在实际应用中的潜力。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。
在本实验中，我们使用了直方图均衡化和中值滤波两种常见的图像预处理方法。
直方图均衡化是一种通过调整图像像素的灰度分布来增强图像对比度的方法。
通过对图像的灰度级进行重新分配，使得图像的灰度分布更加均匀，从而使得图像的细节更加清晰。
实验结果显示，直方图均衡化对于遥感图像的对比度增强效果显著。
中值滤波是一种常见的图像去噪方法，其原理是通过计算像素点周围邻域的中值来替代该像素点的值，从而消除图像中的噪声。
在本实验中，我们使用了3x3的中值滤波器对遥感图像进行滤波处理。
实验结果表明，中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，使得图像更加清晰。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一，其目的是将遥感图像中的像素点按照其特征分类到不同的类别中。
在本实验中，我们使用了支持向量机（SVM）算法进行图像分类。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，其通过构建一个最优超平面来实现分类。
在图像分类中，我们将遥感图像中的每个像素点看作一个数据样本，其特征由像素的灰度值和纹理信息组成。
通过对训练样本进行学习，支持向量机能够建立一个分类模型，从而对测试样本进行分类。
实验结果显示，支持向量机在遥感图像分类中表现出较高的准确性和鲁棒性。
通过调整支持向量机的参数，我们可以得到不同的分类结果。
此外，支持向量机还能够处理高维数据和非线性分类问题，使其在遥感图像处理中具有广泛的应用前景。
三、图像变换图像变换是遥感图像处理中的重要环节，其目的是将图像从一个空间域转换到另一个空间域，从而提取图像中的特征信息。
在本实验中，我们使用了小波变换和主成分分析两种常见的图像变换方法。
遥感图像处理的常见问题及解决方法
遥感图像处理的常见问题及解决方法引言：遥感图像处理是一项涉及到观测、获取、处理和解释遥感数据的复杂任务。
随着遥感技术的发展和应用的广泛性，人们对于遥感图像处理中的一些常见问题的解决方法也变得越来越关注。
本文将探讨几个常见的问题，并提供相应的解决方法。
一、图像去噪问题在遥感图像处理中，图像中常常存在各种噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等，这些噪声会对图像的质量和解译结果产生负面影响。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：1. 统计滤波：采用均值、中值或高斯滤波器进行图像去噪。
2. 自适应滤波：根据图像的局部统计特性，采用自适应的滤波方法进行噪声抑制。
3. 小波变换去噪：利用小波变换的多尺度分析特性，可以实现对图像的去噪处理。
二、图像配准问题在遥感图像处理中，由于不同图像在获取时所处的视角、光照等条件的差异，图像之间存在一定的几何变换关系，这会导致图像配准问题。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：1. 特征点匹配：通过提取图像中的特征点，并利用特征点之间的几何关系进行图像配准。
2. 条带纠正：针对由于卫星的扫描方式导致的条带状偏移问题，可以采用多模板方法或频域匹配方法进行纠正。
3. 控制点匹配：通过选择一些具有高精度地面坐标的控制点，进行图像间的控制点匹配实现图像配准。
三、图像分类问题在遥感图像处理中，图像分类是一项重要的任务，它涉及到对遥感图像的地物进行分类和分割。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：1. 监督分类方法：通过事先获取训练样本，并利用这些样本进行分类器的训练和分类。
2. 无监督分类方法：根据图像中像素的统计特性，利用聚类等方法对图像进行自动分类。
3. 半监督分类方法：结合监督和无监督分类方法的特点，通过一定比例的训练样本和未标记样本进行分类。
四、信息提取问题在遥感图像处理中，信息提取是指从遥感图像中获取感兴趣的地物的特征和属性信息。
常见的信息提取问题包括目标检测、边界提取、变化检测等。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：1. 特征提取：通过选择适当的特征，如纹理特征、形状特征等，对图像进行特征提取从而实现目标检测和边界提取。
遥感图像处理中常见问题与纠正技巧
遥感图像处理中常见问题与纠正技巧遥感技术已经成为现代地理信息系统（GIS）中不可或缺的一部分。
通过使用航空和卫星传感器捕获的高空间、光谱分辨率的遥感图像，我们可以获取地球表面的丰富信息，从而帮助我们了解地球上的自然和人为特征。
然而，在进行遥感图像处理时，我们可能会遇到一些常见的问题。
本文将探讨这些问题并提出相应的纠正技巧。
首先，常见的问题之一是图像噪声。
由于外部和内部因素的影响，遥感图像可能包含不同类型的噪声，如高斯噪声、斑点噪声和条纹噪声。
为了减少噪声的影响，可以使用滤波器技术。
其中，高斯滤波器广泛应用于平滑图像并减少高斯噪声，而中值滤波器则可以有效消除斑点噪声。
此外，在处理条纹噪声时，可以考虑使用频域滤波器。
其次，另一个常见的问题是图像偏移。
由于传感器和地球表面之间的空间关系，图像可能会发生平移、旋转和缩放等偏移。
为了纠正这些偏移，可以使用图像配准技术。
其中，特征匹配和相位相关是常用的配准方法。
特征匹配基于提取并匹配图像间的特征点，而相位相关则通过计算频谱相关性来实现精确配准。
通过配准，我们可以将不同角度和尺寸的图像对齐，并获得基于地球参考系统的准确结果。
此外，遥感图像中的大气扰动也常常引起问题。
大气扰动包括大气透射和云覆盖等因素，会导致图像的亮度和对比度等参数发生变化。
针对这些问题，我们可以使用大气校正技术。
大气校正的核心是估计大气透射率，可以通过模型或实地大气测量来实现。
校正后的图像将更好地反映地表特征并提高信息提取的准确性。
最后，可能会遇到的另一个问题是图像分割。
图像分割是将图像划分为具有相似特征的区域的过程。
然而，由于复杂的地面覆盖和光谱混合，图像分割可能变得困难。
在解决这个问题时，可以采用基于阈值的方法、基于区域的方法和基于边缘的方法。
此外，基于机器学习和人工智能的方法，如支持向量机和深度学习，也在图像分割中发挥着越来越重要的作用。
总结起来，遥感图像处理中常见的问题包括图像噪声、图像偏移、大气扰动和图像分割等。
遥感数据的图像处理与应用
遥感数据的图像处理与应用遥感技术是通过利用卫星、飞机等遥感平台获取地表信息，进行信息处理、分析和应用的一种技术。
遥感数据的图像处理是其中的重要部分，可以为后续的遥感应用提供更加精确和可靠的数据支持。
本文将从遥感数据的获取、图像处理的方法和遥感数据的应用三个方面，介绍遥感数据的图像处理与应用的相关内容。
一、遥感数据的获取遥感数据的获取是遥感技术的前提，而卫星、飞机是获取遥感数据的主要平台。
目前，国内外的遥感数据主要来源于美国、法国、加拿大、德国、日本等国家和地区的卫星。
这些卫星涵盖了大部分的地球表面，可以提供高分辨率的遥感数据。
另外，一些自主研发的卫星和无人机等遥感平台也能够获取遥感数据。
遥感数据的获取一般分为两种方式，即主动传感和被动传感。
主动传感是指利用雷达、激光等设备向地面发射能量，利用接收到的回波数据获取地面信息；被动传感是指利用卫星等设备接收地面某一波段的辐射能量，根据反射或辐射能量的强度、频率、偏振等特征判断地表的属性和变化情况。
二、图像处理的方法遥感数据的图像处理是指对遥感数据进行处理和分析，以提取和解释地表信息的一系列方法。
其中，数字图像处理技术是遥感图像处理的核心技术，包括图像增强、分类、变换等。
下面分别介绍一些常用的图像处理方法。
（一）图像增强图像增强是指将遥感图像中的一些细节信息加强，以更加清晰地展示地表物体和地貌等特征。
图像增强的方法主要包括直方图均衡化、边缘增强、空间点运算等。
直方图均衡化是一种线性变换方法，它通过对图像像素的灰度分布进行均衡，来提高图像的对比度和亮度等。
边缘增强则是在保留图像主要信息的基础上，利用高通滤波器等技术对图像边缘进行强化。
（二）图像分类图像分类是将遥感图像中的信息按照某种标准归纳并分成类别的过程。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类是利用已知分类样本进行分类，例如利用人工标注的矢量数据来进行分类。
无监督分类则是利用统计学方法对像元数据进行分类，比如聚类的方法，将相似性的像元划分成一个类。
遥感图像处理中的常见方法与工具
遥感图像处理中的常见方法与工具遥感图像处理是利用遥感技术获取的遥感图像进行分析和处理的过程。
遥感技术通过获取地球表面的电磁能谱反射、发射、散射等信息，能够提供关于地表的大量数据。
为了从这些图像数据中提取出有用的信息，需要借助一些常见的方法和工具。
一、图像预处理在进行遥感图像处理之前，常常需要对原始图像进行预处理。
预处理的目的是将原始图像中的噪声、失真等干扰因素去除，以提高图像处理的准确性和可信度。
常见的图像预处理方法包括去噪、增强、几何校正等。
去噪方法可以采用滤波器，如均值滤波器、中值滤波器等。
图像增强可以通过直方图均衡、对比度增强等方法进行。
几何校正主要是为了去除图像中的几何形变，例如通过地面控制点来进行地理坐标的校正。
二、图像分类图像分类是将遥感图像中的像素归类到不同的地物类型或类别中的过程。
图像分类的目的是为了提取出图像中的地物信息，以便进行地理信息系统（GIS）分析和资源管理。
常见的图像分类方法包括像素级分类、目标识别和无监督分类等。
像素级分类通过将每个像素点分配到特定的类别中，从而获得整幅图像中不同类别的空间分布。
目标识别则是通过提取目标在图像中的特征，利用模式识别算法进行分类。
无监督分类则是根据图像中像素的统计信息来进行分类，不需要事先提供训练样本。
三、特征提取特征提取是从遥感图像中提取出具有代表性的特征，以进行进一步的分析和应用。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
颜色特征可以通过提取图像中像素的颜色直方图、色调、饱和度等信息来进行。
纹理特征则是描述图像中不同地物的纹理属性，例如纹理的方向、粗糙度等。
形状特征则是描述地物的几何形状，例如地块的面积、周长等。
特征提取的目的是为了对地物进行更精细的分类和分析。
四、风险评估遥感图像处理还可以应用于风险评估领域。
例如，通过分析遥感图像中的植被指数、土地利用变化等信息，可以对自然灾害（如洪水、干旱等）的风险进行评估。
同时，还可以通过对城市遥感图像中的建筑物密度、道路交通流量等信息进行分析，评估城市规划与发展中的风险，以促进城市可持续发展。
数字遥感图像假彩色合成及在活动构造解译方面的尝试
数字遥感图像假彩色合成及在活动构造解译方面的尝试
尹光华;胡伟华;沈军
【期刊名称】《内陆地震》
【年(卷),期】2005(19)3
【摘要】以美国地球资源卫星的149轨道第32景1994年8月2日7个波段的数据,使用通用软件对图像资料进行色阶调整和通道合成,以优选的配色方案合成新疆阿图什市以北的哈拉峻-皮羌地区的彩色卫星影像.尝试对研究区各种地貌、地质构造与地层的影像特征进行初步分析,对活动构造的影像特征做出解释.
【总页数】10页(P223-232)
【作者】尹光华;胡伟华;沈军
【作者单位】新疆维吾尔自治区地震局,新疆,乌鲁木齐,830011;新疆维吾尔自治区地震局,新疆,乌鲁木齐,830011;新疆维吾尔自治区地震局,新疆,乌鲁木齐,830011【正文语种】中文
【中图分类】P315.2
【相关文献】
1.遥感图像多光谱假彩色合成处理及其在环境地学中的应用 [J], 张志敏;张天桥;康冬舟;益建芳
2.数字遥感图像解译分类方法研究 [J], 孟海东;姚继营
3.数字区调新技术新方法--遥感图像地质解译三维可视化及影像动态分析 [J], 李福春;谢昌仁;金章东;潘根兴
4.柯坪塔格推覆系活动构造的ETM影像特征与解译 [J], 陈立春;陈桂华;陈立泽;冉
勇康;杨晓平
5.TM数据在西藏活动构造解译中的应用 [J], 张玉明;白朝军;方怀宾
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大学地理科学学院实验报告
校正做准备）
●利用镶嵌好的影像对135-39进行几何校正
●对四幅影像进行第二次影像镶嵌
●利用给定的DEM数据进行影像裁剪
●将裁剪好的最终影像在ArcMap下制成专题图
四、实验过程及步骤：
A.将135-39进行格式转化
如图，利用Import Data工具，弹出Import对话框之后，可以实现波段的格式的转换。
点击ok之后，弹出对话框，行列数可以查看135-39中的文档，
，将数字填到对应位置处。
然后单击ok，便可实现波段的格式转换。
利用同种方法对其七个波段进行格式转换。
提示：由于问题要做标准假彩色的合成影像图，因此没有必要将所有波段都进行转化，只对其B2，B3，B4进行转化就可以了。
B.将四幅影像都进行波段组合（B2，B3，B4）
进行波段融合选用的是这个工具，之后弹出对话框，在其中将需要的波段依此进行添加，单击ok。
四幅影像处理方式相同。
注意：13640是tif格式的，打开时默认的格式是，此时文件不会显示，需将文件格式修改为。
C.将三幅影像进行影像镶嵌（为第四幅做几何校正采控制点做准备）
进行影像镶嵌是在模块下进行的，单击选择工具之后，弹出对话框，其中的几个重要的工具已经用箭头标出。
选择工具加载影像；选择弹出对话框，选择方式为羽化；选择弹出对话框，选择好
之后，弹出对话框进行设置；最后选择工具，对镶嵌好的影像进行保存，选择路径。
注意：保存路径一定要注意，不能含有英文名称，不只是最终的文件夹，中间过程中一环套一环的文件夹都必须是英文。
保存好之后，会成为一个Img影像，此时可以将其复制到常用的文件夹下进行管理，此时的数据是可用的。
保存处理好的四幅原始的432影像也应保存在英文文件夹下，不然会因选用的影像在中文文件夹下而失败。
D.利用另外三幅影像对135-39进行几何校正
直接单击，会打开一个新的窗口。
两个窗口中可以分别打开影像镶嵌好的图像和需要校正的图像。
选中需要校正的图像，然后利用，弹出对话框，单击ok之后弹出
对话框，继而弹出对话框，选择镶嵌成功的影像，直到对话框，直接点击Close按钮。
打开对话框。
利用完成控制点的选取。
如图选中三个控制点，单击按钮，弹出对话框，设置之后单击ok。
成功之后，将135-39校正前后的影像加载到两个View中观察，如图。
-
E.对四幅基础图像做最终的影像镶嵌工作
依然在工具下进行镶嵌操作。
步骤同之前的镶嵌操作一样，将其保存。
之前的注意点在此处镶嵌依然适用。
镶嵌好的影像如图所示：
注意：图中如果选1，则选取三个控制点就够了；如果选取的是2，则至少需要选取12个控制点，一般选用15个。
F.将影像进行裁剪，找出合适的区域围。
在此次实验中给定的是DEM数据，需要把DEM对应的区域选择出来。
本实验是用的方法是掩模。
单击“Mask”工具之后，弹出对话框，在对话框中进行设置，如下。
下图是本实验所需要的做出的数据：其中的three是三幅影像镶嵌好的一幅影像，four是将四幅影像镶嵌好的影像，jiaozheng是13539校正之后的影像。
将最终的影像加载到Arcmap下进行设计，成为专题图，如下：实验成功完成。
五、实验总结：
本实验系统地综合诠释了数据格式转换、影像镶嵌、几何校正以及影像裁剪等的实现，使我们深刻了解了各工具的功能以及使用方法。
其中，除了上述过程以外，一些小工具的功能值得注意：
1)当加载影像到窗口时，有时不会显示出来，点击工具之后，便可显示。
2)想要查看所加载的影像信息时，可将影像选中之后，选择工具，打开
对话框，查看其基本信息。
3)选择工具，在窗口中会出现十字丝，十字丝的中央所在
位置的坐标会在影像中得到显示。
注：做规则裁剪时，通常需要知道所需边界的左上角以及右下角坐标，可以通过这一工具查看坐标并将其复制粘贴到需要处。
4)裁剪中有多种方法，如规则影像的裁剪，不规则影像的裁剪，特殊的有用边界的裁剪等
等。
具体的，规则影像的裁剪可通过工具，在其中输入坐标，储存路径即可。
不规则影像的裁剪可通过画具体的图形来实现。
此时，会出现一个AOI图层，可以自己创建一个，或者系统会在我们画多边形区域的时候自动创建。
创建好之后，右键单击，如图进行选择，可将AOI文件保存，下次使用时仍可正常打开。
此外，Drawing下面的复制粘贴选项也比较常用，
如图的练习数据，其中的xj文件是Arc Coverage文件，此时新建一个AOI文件，选择复制粘贴便可将选中区域边界粘贴到AOI中。
注意：先选中xj点复制，后选中AOI点粘贴，但是必须点那个图标，点粘贴工具没有反应。
图中最后一个裁剪选项可以将影像分成若干大小相同的规则影像。
在箭头所指处选择合适的值，代表每个小影像所占的合适的长宽度。
教师意见：。