第8章遥感图像基本处理解析
遥感数字图像处理第8章 图像分割
腐蚀运算
目的：消除目标的边界点，用于消除无意义的小目标
(毛刺，小突起)
方法：
1.原点在集合Ｂ(结构元素)中
2.原点不在集合Ｂ(结构元素)中
腐蚀运算(erosion)
腐蚀运算(erosion)
A B x | ( B )x A .
对结构元素B作平移x，B全包含在A中时，
原点的集合就是计算结果
(1)直方图方法：直方图的谷底位置
最佳阈值的选择
(2)自适应阈值方法
A.将目标分割成大小固定的块
B.确定每一个块的目标峰值和背景峰值
C.第一次处理：对每一个块进行分割（边界阈值采用目标和背 景峰值的中点） D.计算每一个块的目标灰度和背景灰度平均值 E.第二次处理：对每个块再次分割（边界阈值采用目标和背景灰 度平均值的中值）
四连通 八连通
工作流程
1.确定待分割对象
2.选择敏感波段
3.选择分割方法
4.对分割的结果进行矢量化
分割原理和方法
边界（边缘）方法： 阈值分割技术，微分算子
边缘检测
假设：图像分割结果中的子区域在原来图像中有边缘存在，或
不同子区域间有边界的存在（像素值灰度不连续性）
区域方法：区域增长技术，聚类分割技术
图像分割的目的
图像分割的目标：根据图像中的物体将图像的像素分
类，并提取感兴趣目标
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤
图像
图像预处理
图像识别
图像理解
图像分割
图像分割的目的
图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程
把焦点放在增强感兴趣对象：汽车牌照（前景）
排除不相干图像成分：其它区域（背景）
最佳阈值的选择
遥感图像处理的基本原理与方法
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点：1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
遥感图像几何处理ppt课件
问题三：坐标纠正变换两种方案
直接法（需进行像元的重新排列，要求存储空间大一倍，计
算时间也长）
间接法（常采用）
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几个重要的问题
问题四：亮度值重采样
最邻近像元采样
（简单计算量小、辐射保真度好，但几何精度低）
双线性内插法
（实践中常采用）
双三次卷积重采样法
（内插精度较高，但计算量大）
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双线性内插法
遥感图像几何处理
1
主要内容：
➢遥感图像几何变形 ➢遥感图像的几何处理 ➢遥感图像几何处理的应用
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遥感图像的几何变形
遥感图像的几何变形是指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 （切平面坐标系）中的表达要求不一致时产生的 变形。
Hale Waihona Puke 形误差➢ 静态误差与动态误差 ➢ 内部误差与外部误差
5
➢几何处理两个层次
粗纠正：仅对图像上的系统几何误差进行改正。对传感器内部畸变的改正 很有效，但处理后图像仍有较大的残差。 精纠正：消除图像中的几何变形，得到符合某种地图投影或图形表达要求的 新图像。
6
粗纠正
——基于图像的构像方程来进行。
MSS的构像方程：
（任一像元的构像，都等效于中心投影朝旁向旋转 了一个扫描角后，以像幅中心成像的几何关系。）
图像对另一幅图像的几何纠正
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图像配准的关键问题 ——同名点的选取
方法之一：利用图像相关法自动获取
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相关系数
相关性测度
mm
( fi, j fi, j )(gir, jc gr,c )
(c, r)
i1 j1
1
m
m
m
《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。
第8章遥感图像自动识别分类
• 本健康但错判断为癌症：存伪，虚惊一场；
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.1 基础知识
三、模式识别系统
1、数据获取: 图像，波形，物理参量 2、预处理: 去噪、增强、退化复原 3、特征提取与选择 4、分类决策
4、其它方法：模拟退火法、遗传算法等。
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第八章 遥感图像自动识别分类 §8.3 分类器设计
• 本课主要内容 • 分类器（判别准则）概念 • 最小错误率分类器（Bayes 准则） • 线性判别分类器 （Fisher准则） • 非线性判别分类器（最短距离法） • 本课重点内容 • Bayes判别准则 • 最短距离分类器
主分量变换的优良特性 1、变换后Y的协方差阵是对角阵，表明新特征矢量直接 彼此不相关 2、变换后，信息主要集中在前几个主成分中，根据统 计，对于landsat MSS四个波段的影像经KL变换后， PC1占90%的总信息量，PC2占7%的总信息量，PC3和 PC4共占3%的总信X息2 量。 Y2（第二分量）
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.4 监督/非监督分类
• 上节主要内容 • 贝叶斯分类器 • 线性分类器（以Fisher准则为例） • 非线性分类器（以最短距离方法为例） • 本节主要内容 • 监督分类的思想 • 监督/非监督分类的区别 • 监督分类步骤 • K-均值聚类算法
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.4 监督/非监督分类
参数估计：点估计/区间估计/最大似然估计 非参数估计：Parzen窗法、k-近邻估计法 Bayes分类器的理论作用大于实际作用 能否直接利用特征设计分类器呢？
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.3 分类器设计
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
遥感图像的分析方法课件.ppt
原始影像
Summary操作后影像
3.保存图形模型 4.运行图形模型 5.查看运行结果
图形模型的注释
• 利用工具栏 注释图标 A, 在模型中进行注释。 • 利用Text>Font/ Size/ Style调整文本字体,大小。
Generate a text scrip
文本程序：空间建模语言程序（*.gml）
条件函数Criteria 注 释 Text 释 放 Unlock
Raster：一层或多层img文件。 Scalar:为单一值，常用为权重因子。 Matrix：矩阵用于卷积核，协方差矩阵，特征向量矩阵
等。
Table:一系列量化值或特征值。
条件函数
逐位运算 布尔运算
级乘，求模
6. 空间模型建立过程
技巧。（对零值的处理；数据类型的转化； 中间文件的利用等） 3. 空间模型的链接与移植。
声明: 本讲义内容参照北京师范大学陈云浩老师摄影测量与遥感技术课件， 特表示致谢！
补充一个名词：
直方图匹配 重叠区灰度值取值方法： ①平均值；②最小值；③最大值；④指定一条切割线，切割线两侧的输出值对应 于其邻近图像上的灰度值；⑤线性插值，根据重复覆盖区上像元离两幅邻接图像 的距离确定的权重，进行线性插值，如位于重复覆盖区中间线上的像元取其平均 值，而位于重复覆盖区边界上的像元取其较邻近图像上的灰度值。
反
馈
连接对象 (Connect Objects)
与
调
整
定义函数操作 (Define Function & Operators)
运行模型 (Run Model)
4. 模型生成器
Main → Spatial Modeler → Spatial Modeler 菜单 → Model Maker → Model Maker 视窗与工具面板
遥感图像处理知识点总结
遥感图像处理知识点总结一、遥感概述遥感是利用飞机、卫星等远距传感器获取地球表面信息的科学技术。
遥感图像处理就是处理遥感数据，进行信息提取的过程.二、遥感图像处理流程遥感图像处理的基本流程包括：数据获取、预处理、图像增强、特征提取和分类等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、飞机等遥感平台获得各种类型的遥感数据。
2. 预处理预处理是遥感图像处理的重要步骤，主要包括大气校正、几何校正、辐射定标等过程，目的是消除数据中的噪声和误差，保证数据质量。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，提高遥感图像的视觉效果，突出图像中的信息，以便进行后续的分析和应用。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。
4. 特征提取特征提取是指从原始遥感图像中提取各种地物和地物信息，常见的特征包括形状、纹理、光谱等。
5. 分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同的类别中，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
6. 应用遥感图像处理的最终目的是为了实现一定的应用目标，如土地利用/覆盖分类、资源调查、环境监测等。
三、遥感图像处理相关算法1. 监督分类监督分类是指在给定训练样本的情况下，采用某种分类算法识别遥感影像中的地物类型。
常用的监督分类算法有最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是指在不需要人工干预的情况下，利用图像自身的统计特性将像元分成若干类别。
常用的无监督分类算法有K均值聚类、ISODATA聚类等。
3. 特征提取特征提取是为了描述地物的形态、光谱、纹理等特性，从而区分不同地物。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
4. 联合处理联合处理是指将多幅遥感影像进行融合，或者将遥感影像与其他数据进行联合处理，从而获取更多的地物信息。
常用的联合处理方法包括影像融合、多源数据融合等。
第8章遥感图像基本处理解析
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遥感图像处理系统
-- 磁盘、磁带、 光盘
-- 图像计算机、 阵列处理机
-- 磁带机、数字化 器等；打印机、 绘图仪、激光图 像记录仪
-- 系统软件、应用 软件（图像处理 软件）
遥感图像处理的主要内容：校正、增强、变换及信息提取
第8章遥感图像基本处理解析
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8.1.2 遥感图像的辐射校正
• 由于传感器响应特性和大气的吸收、散 射及其它随机因素影响，导致图像模糊 失真，造成图像分辨率和对比度相对下 降。这些都需要通过辐射校正复原。
由于这个公式计算方法是对于各个波段分别进行的，所
以以上各参数都带有i，代表各波段的序号。将上式代入可
得：
LA i SiLB i SiTiH πicoθR si
上式说明决定Lai的因素比较复杂，用这一公式计算Lai时需要 获得当时具体气象参数。 由前面的公式可得：
bRi LAia L'A i biR LA i a
第8章遥感图像基本处理解析
25
遥感影像变形的原因
（五）地形起伏影响
第8章遥感图像基本处理解析
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遥感影像变形的原因
（六） 大气折射的影响
第8章遥感图像基本处理解析
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二、遥感图像几何校正原理
遥感图像几何校正包括光学校正和数字纠正两种方法。
数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠正处 理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二是像元灰度 值重新计算（重采样）。
输出图像边界的地面坐标值是由包括纠正后图像在内 的最小长方形范围来确定的。
第8章遥感图像基本处理解析
31
1、把原始图像的4个角点按公式： XFx(x,y) 投影到输出坐标 YFy(x,y) 系中来。
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。
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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。
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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
8-遥感图像目视解译及人机交互解译
上次课主要内容6.3 混合像元和像元分解Ø了解混合像元，并理解混合像元分解的意义；Ø传统方法的不足及其与子像元分类方法的区别；Ø理解植被覆盖度的二分模型及其计算方法；6.4 遥感图像多阶抽样估算地物面积Ø重点理解多阶抽样估算地物面积的基本思想及其计算方法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法①直接判读法；②对比分析法；③地理相关分析法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：①直接判读法根据解译对象在影像中表现出来的形状和色彩等解译标志直接解译出目标类别。
如图所示，通过云层色彩和形状可以判断台风的位置和移动情况等信息。
补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法由于地物在不同时相、不同波段、不同传感器的影像中的表现形式不同（形状、色彩等解译标志的不同），可以通过比较分析这些影像解译出目标类别。
Ø通过对比多光谱遥感影像在灾害发生前后的形状和色彩，可以判读出山体滑坡的情况。
Ø通过对比火灾前后遥感影像上的色彩变化可以判读出火灾受灾程度和面积等信息。
Ø通过对比SAR影像上色彩和形状的差异可以判读出干旱受灾面积和程度。
Ø通过多波段影像上河流的形状和色彩等解译标志，可以判读出河流的属性和位置。
补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多光谱遥感影像，台湾新竹区林区灾害前后对比补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法2006年香港大揽郊野公园火灾（左-灾前，右-灾后）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法通过形状和色彩对比解译出干旱受灾区补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多波段影像对比解译河流（左为绿色通道、右为近红外通道，右图黑色线条为河流）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：③地理相关分析法通过地物之间的位置、大小、形状和邻接关系等信息解译目标。
8-遥感图像目视解译及人机交互解译
上次课主要内容6.3 混合像元和像元分解Ø了解混合像元，并理解混合像元分解的意义；Ø传统方法的不足及其与子像元分类方法的区别；Ø理解植被覆盖度的二分模型及其计算方法；6.4 遥感图像多阶抽样估算地物面积Ø重点理解多阶抽样估算地物面积的基本思想及其计算方法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法①直接判读法；②对比分析法；③地理相关分析法；补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：①直接判读法根据解译对象在影像中表现出来的形状和色彩等解译标志直接解译出目标类别。
如图所示，通过云层色彩和形状可以判断台风的位置和移动情况等信息。
补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法由于地物在不同时相、不同波段、不同传感器的影像中的表现形式不同（形状、色彩等解译标志的不同），可以通过比较分析这些影像解译出目标类别。
Ø通过对比多光谱遥感影像在灾害发生前后的形状和色彩，可以判读出山体滑坡的情况。
Ø通过对比火灾前后遥感影像上的色彩变化可以判读出火灾受灾程度和面积等信息。
Ø通过对比SAR影像上色彩和形状的差异可以判读出干旱受灾面积和程度。
Ø通过多波段影像上河流的形状和色彩等解译标志，可以判读出河流的属性和位置。
补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多光谱遥感影像，台湾新竹区林区灾害前后对比补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法2006年香港大揽郊野公园火灾（左-灾前，右-灾后）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法通过形状和色彩对比解译出干旱受灾区补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：②对比分析法多波段影像对比解译河流（左为绿色通道、右为近红外通道，右图黑色线条为河流）补充：目视解译方法和过程1.目视解译方法：③地理相关分析法通过地物之间的位置、大小、形状和邻接关系等信息解译目标。
如何进行遥感图像的处理与分析
如何进行遥感图像的处理与分析遥感技术是指通过卫星、飞机等远程手段获取地球表面信息的一种技术，它具有广泛的应用领域，包括环境监测、农业、城市规划等。
遥感图像的处理和分析是遥感技术的重要组成部分，它能够帮助我们从海量的遥感数据中提取有效信息，为决策提供科学依据。
本文将介绍如何进行遥感图像的处理与分析。
一、遥感图像的预处理遥感图像的预处理是图像处理的第一步，它主要包括图像校正、辐射校正和大气校正等。
图像校正是将图像转换为常用的坐标系统，如UTM坐标系或地理坐标系，以便进行后续的分析。
辐射校正是将图像的数字值转换为表面反射率，以消除光照条件的影响。
大气校正是消除大气散射对图像的影响，使得图像更加准确和可靠。
二、遥感图像的特征提取特征提取是从遥感图像中提取与研究对象有关的信息特征。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征是指通过对不同波段的遥感图像进行统计和分析，来获取地物的光谱信息。
纹理特征是指通过分析图像中的纹理变化来获取地物的纹理特征。
形状特征是指通过对地物的形状进行测量和分析，来获取地物的形状信息。
这些特征能够帮助我们对地物进行分类和识别。
三、遥感图像的分类与识别遥感图像的分类与识别是将图像中的像素或区域划分成不同的类别，并将其与标志样本进行比较，以实现遥感图像的自动解译和分析。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类依赖于标志样本，通过训练分类器来实现图像的分类。
无监督分类则是根据图像的统计特征对图像进行自动聚类。
分类和识别的准确性往往取决于样本的选择和分类器的性能。
四、遥感图像的变化检测遥感图像的变化检测是指通过对多期遥感图像进行比较和分析，来获取地物变化的信息。
常用的变化检测方法包括像元级变化检测和目标级变化检测。
像元级变化检测通过对图像的像素进行比较，来获取地物的变化信息。
目标级变化检测则是通过对地物的目标进行分析，来获取地物变化的信息。
变化检测能够帮助我们了解地表环境的动态变化和变化原因。
遥感图像分类ppt课件
– 假设遥感图像有K个波段，则(i,j)位置的像素在
每个波段上的灰度值可以构成表示为X=(x1，
T
5
8.1 概述
• 8.1.2 分类方法
– 根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其 训练样本，对分类器进行训练和监督，可将遥 感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类。
– 事先己经知道类别的部分信息(即类别的先验知 识)，对未知类别的样本进行分类的方法称之为 监督分类(Supervised Classification)。事先没 有类别的先验知识，对未知类别的样本进行分 类的方法称之为非监督分类(Unsupervised Classification)
14
8.4 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，仅凭据遥感影像地 物的光谱特征的分布规律，随其自然地进 行盲目的分类。其分类的结果，只是对不 同类别进行了区分，并不确定类别的属性， 其属性是通过事后对各类的光谱响应曲线 进行分析，以及与实地调查相比较后确定 的。
• 非监督分类的理论依据：遥感图像上的同
4
8.1 概述
• 8.1.1 基本原理
– 同类地物在相同的条件下(光照、地形等)应该 具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。 不同类的地物之间具有差异根据这种差异，将 图像中的所有像素按其性质分为若干个类别 (Class)的过程，称为图像的分类。
– 遥感图像分类以每个像素的光谱数据为基础进 行。
9
8.2 相似性度量
3.马氏(Mahalanobis)距离
马氏距离是一种加权的欧氏距离，它通 过协方差矩阵来考虑变量的相关性。这 是由于在实际中，各点群的形状是大小 和方向各不相同的椭球体，如图所示， 尽管K点距MA的距离DA比距MB的距离 DB小，即DA<DB ，但由于B点群比A点 群离散得多，因而把K点划入B类更合 理。加权可以这样理解，计算的距离与 各点群的方差有关。方差愈大，计算的 距离就愈短。如果各个点群具有相同的 方差，则马氏距离是欧氏距离的平方。
《遥感图像处理》课件
土壤质量评估
通过遥感图像的色彩、纹理和植被覆盖等信息，评估土壤质量，如土壤肥力、土壤湿度等。
农业灾害预警
利用遥感图像处理技术，提取灾害特征，如病虫害、旱涝等，及时预警并采取应对措施。
地震灾害评估
01
利用遥感图像处理技术，提取地震灾害后的房屋倒塌、地表裂缝等信息，评估灾害损失和影响范围。
洪水灾害监测
城市扩张监测
利用遥感图像的色彩、纹理和形状等信息，评估城市环境质量，如空气污染、水体污染等。
城市环境质量评估
通过遥感图像处理技术，提取城市交通道路网和车流量信息，分析城市交通状况和拥堵情况。
城市交通状况分析
农作物长势监测
利用遥感图像处理技术，监测农作物的生长状况，预测产量，为农业生产和决策提供支持。
02
特征级变化检测
提取图像中的地物特征，并比较这些特征的变化来检测地物的变化。
03
CHAPTER
遥感图像处理流程
1
2
3
将传感器获取的原始数据转换为地表反射率或辐射率。
辐射定标
消除图像中的几何畸变，使其符合地图投影的要求。
几何校正
提高图像的对比度和清晰度，突出目标信息。
图像增强
边缘检测
提取图像中的纹理特征，用于描述地物的表面结构。
纹理分析
形状分析
提取目标的形状特征，用于识别和分类地物。
提取图像中的边缘信息，用于目标识别和分类。
对分类或识别结果进行精度评估，了解分类或识别效果。
精度评估
根据精度评估结果，对分类或识别算法进行优化，提高分类或识别精度。
结果优化
04
CHAPTER
遥感图像处理案例分析
通过对比不同时期的遥感图像，监测城市扩张的程度和方向，为城市规划和管理提供决策依据。
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6
遥感图像处理系统
-- 磁盘、磁带、 光盘
-- 图像计算机、 阵列处理机
-- 磁带机、数字化 器等；打印机、 绘图仪、激光图 像记录仪
-- 系统软件、应用 软件（图像处理 软件）
遥感图像处理的主要内容：校正、增强、变换及信息提取
第8章遥感图像基本处理解析
7
8.1.2 遥感图像的辐射校正
• 由于传感器响应特性和大气的吸收、散 射及其它随机因素影响，导致图像模糊 失真，造成图像分辨率和对比度相对下 降。这些都需要通过辐射校正复原。
由于这个公式计算方法是对于各个波段分别进行的，所
以以上各参数都带有i，代表各波段的序号。将上式代入可
得：
LA i SiLB i SiTiH πicoθR si
上式说明决定Lai的因素比较复杂，用这一公式计算Lai时需要 获得当时具体气象参数。 由前面的公式可得：
bRi LAia L'A i biR LA i a
数字图像：指能够被计算机存储、处理和使用的图像。 “离散 化”、二维矩阵：每个元素的取值是图像连续变化的灰度的离 散整数值。
照片
照片上的手指
QuickBird（第校8章园遥感）图像基本处理解析
局部放大4
像元
模拟图像
（灰度、 颜色的连续
采
分布）
样
像元号
1、离散化的单元——像元值的涵义？代表什么？
2、在计算机内是如何存储的（以什么数据类型）？
第8章遥感图像基本处理解析
14
补充知识1：大气影响的定量分析
地面上单位面积的辐照度为
L0
E E0cos
假定地表面是朗伯体，其
E0
表面为漫反射，则某方向 物体的亮度为
L0 R E R E0cos
系统增益系数因子 感器的亮度值
S
，进入传
无大气影响状况
第8章遥L感'0图像基本处R理解析E0•S•co
LAiabRi
式中，LAi为卫星观测值；Ri为地面反射率； a和b为回归系数；
系数a为大气散射引起对辐射的干扰部分
a=SiLBi （式中，Si为系统增益因素；Lbi为大气路径辐射率）
第8章遥感图像基本处理解析
10
bSiTiHi cos
b表示辐射率Lai随地面反射率Ri递增而增长的程度大小；
Ti为大气透射率；Hi为太阳辐照度；θ为太阳天顶角；
补充知识1：大气影响的定量分析
LR T E 0 T Sco sR T SD E SPL
大气的影响主要是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信 号都增加了因子。
第8章遥感图像基本处理解析
17
补充知识1：大气影响的粗略校正
LR T E 0 T Sco sR T SD E SPL
通过比较简便的方法去掉上式中的LP，从而改 善图像质量。
遥感成像过程—第八章 遥感图像基本处理
电磁辐射与地 物光谱特征
分析结果输出
接收
第8章遥感图像基本处理解析
预处理
用户应用处 理
1
第八章 遥感图像的基本处理
数字图像
遥感图像 的
基本处理
数字图像校正 辐射校正 几何校正
数字图像增强
多源信息复合
第8章遥感图像基本处理解析
2
8.1.1 模拟图像与数字图像
光学图像（模拟图像）——连续图像——照片
（二）光电扫描仪内部辐射误差的校正
两类误差：（1）光电转换误差；（2）探测器增益变 化引起的误差。
第8章遥感图像基本处理解析
9
二、大气校正 定义：指消除主要由大气散射引起的辐射误差的处理过程。 （一）公式法
与卫星扫描同步进行野外波谱测试，将地面测量结果与卫 星影像对应像元亮度值进行回归分析，回归方程为：
3、图像所占存储空间如第何8章遥计感算图像？基本处理解析
5
图像直方图
用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为0-n 的数字图像像元灰度分布状态，横轴表示灰 度级，纵轴表示某一灰度级（或范围）的像 元个数占像元总数的百分比。
通过直方图可以直观地了解图像特征，以 确定图像增强方案并了解图像增强后效果。
不同反差特征的图第8像章遥感图像基本处理解析
s 15
补充知识1：大气影响的定量分析
受入射方向透过率 T 和反射
①
方向透过率 T 的影响，进入
传感器的亮度值为：
③
L1RT E0•T•S•cos
②
漫入射辐照度为ED，反射后进
入传感器的亮度值为：
L2
RT
S
•ED
散射光直接进入传感器的辐射（程 辐射亮度LP）
LR T E 0 T 第8章S 遥感c图像o 基本 处s 理R 解析T SD E SPL16
式中，L’Ai即为校正后第图8章像遥感灰图像度基本值处；理解a析为大气附加辐射部分。
（二）回归分析法
用长波数据来校正短波数。
作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正 的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标， 将每一目标的两个待比较的波段 二维的连续的光密度函数。 • 图像上的光密度随坐标x,y变化而变化，如果取一个方向的图像，则密 度随空间变化，是一条连续的曲线。
数字图像——离散图 像——计算机存储
• 指能够被计算机存储、 处理和使用的图像。
• 数字图像可以理解为多 维数组。
• 模拟图像与数字图像第之8章间遥感可图通像基过本处模理/解数析（A/D）转换。 3
13
（三）直方图校正法: 通过灰度直方图对比找出校正量
• 从图像像元亮度值中减去一个辐射偏置量（LP），辐射偏置 量等于图像直方图中最小的辐射亮度值。
• 前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为0，大气 散射导致图像上这些物体的灰度值不为0（辐射偏置量）
• 暗物体法（Dark-object method）
• 包括：系统辐射校正、大气校正
第8章遥感图像基本处理解析
8
一、系统辐射校正
（一）光学摄影机内部辐射误差校正
光学摄影机内部辐射误差主要是由镜头中心和边缘的透 射光的强度不一致造成的，它使得在图像上不同位置的同 一类地物有不同的灰度值。设原始图像灰度值g，校正的图 像灰度g’,则有
g’=g/cos
为像点成像时光线与主光轴夹角。
式中，X 为TM5波段的亮度均值； Y 为TM1亮度均值；
第8章遥感图像基本处理解析
12
a1,b1计算如下：
b1
[(5TT5)(1TT1)
(T5T5)
y
a1 T1b1T5
T1' T1a1
a1
x
T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值，T 1 '
为TM1波段校正后 的灰度值。
第8章遥感图像基本处理解析