第八章 遥感数字图像分析方法
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。
遥感图像分析的基本原理与方法
遥感图像分析的基本原理与方法遥感图像分析是一种通过获取和解释地球表面的图像数据来研究地理现象和环境变化的方法。
它利用遥感技术获取的图像数据进行数据处理和分析，以揭示地球的表面特征、变化和趋势。
本文将介绍遥感图像分析的基本原理和方法，并探讨其在地质、环境和农业等领域的应用。
一、遥感图像分析的基本原理遥感图像分析依赖于传感器获取的电磁辐射数据。
电磁辐射是能量在电磁波形式下传播的过程，其波长范围从长波到短波，包括可见光、红外线和微波等。
传感器可以通过不同波段的响应来获取不同的辐射数据，从而得到不同频谱范围内的图像数据。
在遥感图像中，每个像素代表一块地表区域的平均辐射量。
图像数据可以由数字矩阵表示，其中每个像素的灰度值或颜色值表示该区域的辐射强度或反射率。
通过对这些数据进行处理和分析，可以获得地表特征的信息。
二、遥感图像分析的方法1. 预处理遥感图像预处理是为了去除图像中的噪声、增强特征和调整图像的对比度等。
常见的预处理步骤包括去噪、辐射校正、大气校正和几何校正等。
这些步骤可以提高图像质量并准确反映地表特征。
2. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取有用的地物信息。
可以根据图像的灰度、色彩、纹理和形状等特征来区分不同的地物类型。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、主成分分析、变化检测和物体识别等。
3. 分类与识别遥感图像分类是将图像中的像素按照其地物类型划分为不同的类别。
分类可以基于监督或无监督方法进行。
其中，监督分类依赖于训练样本和分类器，而无监督分类则是通过数据的统计分布和聚类分析进行分类。
4. 变化检测变化检测是利用多期遥感图像比较分析同一地区在不同时间的变化情况。
通过对像素之间的差异进行检测和分析，可以揭示地表的变化趋势和时空模式。
变化检测在环境监测、城市规划和资源管理等领域具有重要应用价值。
三、遥感图像分析的应用1. 地质勘探遥感图像分析可以帮助地质学家在不同尺度上研究地球表面的地质结构和岩矿成分。
遥感图像处理与分析算法综述
遥感图像处理与分析算法综述随着遥感技术的发展，遥感图像处理与分析算法在各个领域中得到了广泛的应用。
遥感图像处理与分析算法是指通过对遥感图像进行数字处理和分析，来提取和解释图像中的信息。
本文将综述一些常见的遥感图像处理与分析算法，包括图像增强、分类与分割等。
一、图像增强图像增强是指通过一系列的操作，提高图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波和增强函数等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过对图像的直方图进行变换，来增加图像的对比度。
该方法通过将图像的像素值映射到一个新的分布上，从而改变图像的亮度分布。
滤波是另一种常见的图像增强方法，通过在图像的空域或频域中对像素进行处理，来减少噪声和增强图像细节。
常见的滤波算法包括高通滤波和低通滤波等。
高通滤波可以增强图像的边缘和细节，而低通滤波则能够平滑图像并去除噪声。
增强函数是一种通过对图像的像素值进行非线性映射，来增强图像的方法。
常见的增强函数包括对数变换、幂次变换和伽马变换等。
对数变换可以扩展暗部像素的动态范围，而幂次变换则能够增强图像的对比度。
二、分类与分割分类与分割是遥感图像处理与分析的重要内容，它们能够将图像中的不同对象进行区分和提取。
常见的分类与分割算法包括聚类分析、最大似然分类和支持向量机等。
聚类分析是一种通过将像素划分到不同的类别中，来实现图像分类和分割的方法。
常见的聚类分析算法包括K均值聚类和自适应聚类等。
K均值聚类将图像像素划分为K个簇，每个簇代表一个类别，而自适应聚类则能够根据像素的分布进行不同权重的划分。
最大似然分类是一种基于概率统计的图像分类方法，它通过计算像素在每个类别中的概率，并选择概率最大的类别作为最终的分类结果。
最大似然分类算法能够准确地对图像中的不同对象进行分类，并且具有较强的鲁棒性。
支持向量机是一种通过构建一个最优决策边界，来实现图像分类和分割的方法。
支持向量机利用训练样本，通过最大化分类边界与样本之间的距离，来找到一个最优的分类超平面。
遥感数字图像表示与统计描述.pptx
• 其中，I(i)为概率密度分布， i为灰度级， nj和N的含义j0同N前。
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3.4 多波段图像的统计特征
• 遥感图像处理往往是多波段数据的处理，处理中不仅要考虑单个波段图像的统计特征也要考虑波段间存在 的关联，多波段图像之间的统计特征不仅是图像分析的重要参数而且也是图像合成方案的主要依据之一。
• 3.2.1 图像的确定性表示 • 1.图像的矩阵表示 • 离散化后的数字图像是一个整数阵列，在数学上把它描述成一个矩阵F。数字图像中的每一个 像素就是矩阵中相应的元素。把数字图像用矩阵来表示，优点是便于应用矩阵理论对图像进行处 理分析。 • 设图像数据为N列，M行，K个波段。对于任一波段的数据，可以表示为包括M*N个元素的矩 阵:
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主要图像类别及其确定性表示方式
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3.2 遥感图像的数字表示
• 3.2.1 图像的确定性表示 • 2.图像的向量表示 • 按行的顺序排列像素，使图像下一行第一个像素紧接上一行最后一个像素，图像可以表示成 l*mn的列向量f:
• 式中： • 这种表示方法的优点在于可以直接利用向量分析的有关理论和方法。 • 向量既可以按行也可以按列来构造，选定一种顺序后，后面的数字排列要与之保持一致
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3.3 单波段图像的统计特征
• 3.3.2 直方图 • 1.定义
（1）正态分布最佳，它的层次差异大，可视性好； （2）整体亮度值很低，很暗； （3）整体亮度值很高，很亮； （4）整体亮度一般； （5）峰值不明显； （6）为多峰直方图，地物有明显的两大类不一样；
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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 。
遥感数字图像处理 遥感数字图像的表示和统计描述
图像的统计性
图像统计量定义（图像质量统计量） 变差表示图像灰度值的变化程度，间接反映图像 信息量。 （Max-Min） 反差 （对比度）：反映图像显示效果和可分辨性。 Max-Min Max/Min 方差等
窗口
图像的统计性
多波段图像的统计特征 1 协方差 2 相关系数 表明两个波段图像之间的协变性的强弱。
2 结构方法：定义、区分纹理的基元。 分型几何（维数）。
图像拉伸（线性）
1 线性拉伸
g ( x, y) f ( x, y) a c
2 分段拉伸 对目标地物进行突出（其斜率较大（大于1）， 其它地物则斜率小于1，） 3 灰度窗口切片
图像拉伸（非线性）
1 指数变换：
g ( x, y) be
遥感数字图像的表示和统计描述
遥感图像模型
1 遥感图像是客观世界一个侧面的数据描述，通 常在图像上能保持原有的连续性（时间与空间） 与空间相关性。 2 遥感图像像素值变化具有随机性。 2 电磁波能量来自地物的反射与辐射。
L( x, y, t , , p) (1 r ( x, y, t , , p))E ( ) r ( x, y, t , , p) I ( x, y, t , )
1 pr (u)du A H (u)du 0
r
D D D f (D ) A H
A
i 0
i
A可以是面积，也可以像素个数，Hi是该灰度级的像素个数 DA是灰度，Dmax是最大灰度值
2）直方图均衡（续1）
举例：原图和直方图
2）直方图均衡（续2）
举例：均衡后的图和直方图
直方图规定化
时间(t)、波长(λ)、极化方式(P)不同，构成不同特点的图像
遥感地学分析地物光谱特征与遥感数字图像信息提取课件.ppt
一般而言，绝大多数物体对可见光都不具备透射能力，而 有些物体如水，对一定波长的电磁波透射能力较强，特别是对 0. 45 ~ 0. 56μm的蓝绿光波段，一般水体的透射深度可达 10~20 m，清澈水体可达100 m的深度。
对于一般不能透过可见光的地面物体，波长5 cm的电磁波 却有透射能力，如超长波的透射能力就很强，可以透过地面岩 石和土壤。
相关布局（association）：是指多个目标地 物间的空间配置关系。
3.2.2 遥感图像解译方法与步骤
1、目视解译的认知过程
自下向上过程
图像信息获取 特征提取 识别证据选取
自上向下过程
特征匹配 提出假设 图像辨识
3.2.2 遥感图像解译方法与步骤
2、图像解译方法
遥感资料的选择及影像处理
1、岩石的反射光谱特征
岩石的波谱特征是地质遥感的基础，不同的矿物 成分、矿物含量、风化程度、含水状况、颗粒大小、 表面的光滑程度、色泽等都会影响到其反射波谱特征。
3.1.2 典型地物的反射光谱特征
2、土壤的反射光谱特征
自然状况的土壤表面的反射率没有明显 的峰值和谷值，一般来说土质越细，反射率 越高，有机质含量越高和含水量越高反射率 越低。此外土壤的肥力也会对反射率产生影 响。
3.1.1 遥感图像地物特征
1、地物的反射光谱特性
反射率
地物的反射能量Pe占总入射能量Po的百分比， 称为反射率ρ
Pe 100%
Po
反射类型
镜面反射（Specular reflection）
入射波与反射波在同一平面内，入射角与反射角相等 时，所形成的反射现象
漫反射（Diffuse reflection）
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
遥感图像数字处理与分析知识要点
遥感图像数字处理与分析知识要点围绕遥感基础知识-数字图像处理与分析总体框架来组织相关内容要点。
其中，第一、二、三章介绍遥感数字图像处理、主要成像方式、存取及表示基础知识，是图像处理、理解及分析的起点；第四、五、六、七章常用遥感数字图像处理方法，应视具体遥感数字图像处理要求有所选择；第八章图像分割是图像处理高级方法，是灰度拉伸、变换、滤波等数字图像增强方法的综合应用，为进一步深入学习和掌握决策树、面向对象及专家系统等高级分类技术奠定基础；第九章图像分类是图像处理的主要目的和最终成果第一章概论图像、遥感数字图像、照片与遥感数字图像区别、遥感数字图像处理及观点图像：物理世界中客观对象的相似性描述，包含客观对象的信息，是人们最主要的信息源数字图像：用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像遥感数字图像：数字形式表示的遥感图像遥感数字图像和照片的差异：遥感图像处理：利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操的过程遥感数字图像处理的观点：连续方法：我们感兴趣的图像源自物理世界，服从可用连续数学描述的规律，具有连续性，连续数学方法，频率域（高通滤波、低通滤波等）离散方法：数字图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，离散数学方法，空间域（点运算算法-灰度变换、直方图修正；邻域去噪算法-图像平滑、锐化等）第二章遥感数字图像的获取和存取数字扫描和数字摄影、数字化（重采样和量化）及意义、遥感数字图像级别、存储格式及元数据、传感器分辨率数字扫描：在遥感平台前进过程中，进行横向（与飞行方向垂直）行扫描来获取地物目标反射或辐射的电磁波信号，逐行记录成像特点：能以分割得相当精确的波段通道，分别收集和记录地物目标的电磁波信号数字摄影：地物目标反射的太阳辐射通过相机镜头投射到感光胶片上发生光化学反应，经过形成潜影、显影、定影和放印等过程而获得图像特点：瞬间成像，图像几何特征服从中心投影成像规律，可形成模拟图像（传统胶片照相机）和数字图像（数码相机），相片灰度反映了地物反射或辐射电磁波的强弱，工作波段：紫外、可见光、红外、多光谱，工作时间：白天，遥感平台：地面和航空平台采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作重采样：根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程量化：将像素灰度值转换成整数灰度级的过程数字化的意义：通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。
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。
遥感数字图像课件
地物分类与制图
01
基于像素的分类方法
介绍基于像素的分类方法，如最大似然分类、支持向量机分类等，对遥
感数字图像中的地物进行分类。
02
基于对象的分类方法
阐述基于对象的分类方法，如分割-分类法、决策树分类等，对遥感数
字图像中的地物进行分类，并介绍其相比基于像素的方法的优势。
03
地物制图与空间分析
介绍如何利用遥感数字图像分类结果进行地物制图，并进行空间分析和
遥感数字图像的获取与存储
获取
遥感数字图像的获取通常采用被动遥 感方式，即利用传感器接收地表反射 或辐射的能量，将其转换为电信号， 再经过数字化处理得到数字图像。
存储
遥感数字图像通常以文件形式存储， 常见的存储格式包括TIFF、JPEG、 PNG等。存储时需要考虑数据量、压 缩比和图像质量等因素。
遥感数字图像的质量评价
遥感数字图像处理实验设计与实践
实验一
遥感图像预处理与增强
• 目的
学习和掌握遥感图像的预处理和增强方法，包括 辐射定标、大气校正、图像融合等。
• 步骤
选择合适的遥感图像，运用预处理和增强方法进 行实验，记录并分析验二
遥感图像特征提取与分类
• 目的
学习和掌握遥感图像的特征提取和分类方法，包括纹理分析、形状 特征提取、支持向量机分类等。
应用，包括土地利用/覆盖变化检测、生态系统服务等。
遥感数字图像在环境、农业等领域的应用实例
环境监测与评估
阐述遥感数字图像在环境监测与 评估中的应用，包括大气环境监 测、水质监测、生态环境评估等
，介绍相关的方法和案例。
农业应用
介绍遥感数字图像在农业领域的 应用，包括农作物生长监测、农 业资源利用评估、农业灾害预警 等，阐述相关的技术和应用案例
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
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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。
测绘技术中的遥感影像处理和数字图像分析方法论述
测绘技术中的遥感影像处理和数字图像分析方法论述遥感影像处理和数字图像分析是测绘技术中的重要组成部分，它们在地理信息系统（GIS）和地理空间数据管理等领域起着至关重要的作用。
本文将从理论和应用两个方面对遥感影像处理和数字图像分析进行论述。
一、遥感影像处理的理论基础遥感影像处理是指对卫星、航空摄影和其他遥感数据进行预处理、校正、增强和分类等一系列操作的过程。
其理论基础主要包括数字图像处理、遥感原理和数学模型等三个方面。
数字图像处理是遥感影像处理的核心内容之一。
它在传感器获取到的原始遥感影像数据上进行一系列数学操作和算法实现，如图像去噪、图像增强、图像复原、图像压缩等。
其中，特征提取是非常关键的步骤，通过提取图像中的特定信息，如边缘、纹理、色彩等，可以为后续的图像分类和目标检测提供基础。
遥感原理是遥感影像处理的理论支撑，它主要研究电磁波在地球大气、地表和目标上的相互作用过程，进而获取地表目标的信息。
根据遥感原理，遥感影像处理可分为主动遥感和被动遥感两种方式。
主动遥感是利用主动传感器（如雷达）向地面发射电磁波，并通过接收其反射或散射回来的信号来获取地表信息。
被动遥感则是利用被动传感器（如光学卫星）接收地面反射、散射的电磁波，从而获取地表信息。
数学模型在遥感影像处理中的应用广泛，它主要通过建立数学方程或模型，对遥感影像数据进行处理和分析。
例如，通过建立反射率模型，可以估算地表物体的反射率；通过建立分类模型，可以对遥感影像进行分类等。
数学模型的建立需要考虑到观测条件、地物特性和数据特点等因素，并且需要结合专业知识和经验进行合理的参数设定。
二、遥感影像处理的应用实践遥感影像处理在土地利用规划、环境监测、资源调查和自然灾害评估等领域有着广泛的应用。
下面将从几个实际应用示例来论述其在实践中的重要性。
首先，遥感影像处理在土地利用规划中起到了至关重要的作用。
通过对遥感影像的处理和分析，可以获取土地利用类型、土地覆盖程度和景观格局等信息。
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
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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)
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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
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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
第08章 遥感数字图像计算机解译PPT课件
2、特征选择方法 （1）单独选择法：根据每个特征所有类别的可分
性，取最大的前m个特征； （2）扩充最优特征子集：选择对所有类别可分性
最大的特征，增加到特征子集，重新计算，逐步 增加；
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8.1 基础知识
五、特征选择
2、特征选择方法 （3）选择对最难分的类做出贡献最大的特征子集：
找出最难分类，选择可分性最大特征，然后逐步扩充特征集
1、遥感数字图像
像素
空间特征 属性特征
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8.1 基础知识
一、遥感数字图像的基本概念及特点
2、遥感数字图像的特点 ➢ 便于计算机处理与分析 ➢ 图像信息损失少 ➢ 抽象性强
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8.1 基础知识
一、遥感数字图像的基本概念及特点
3、遥感数字图像的表示方法 遥感数字图像是以二维数组来表示的.
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8.1 基础知识
五、特征选择
例子：对于Landsat 8 OLI_TIRS传感器
（1）5,4,3-标准假彩色合成，植被显示为红色，植被越健康 红色越亮，还可以区分出植被的种类，可用于监测植被、农作 物和湿地。 （2）7,6,4-假彩色合成，用到了短波红外波段，效果比较明 亮，可用于城市监测。 （3）6,5,2-假彩色合成，主要用于农作物监测。
• 目的：数据量有所减少，去相关，有助于分类 。
• 常用的特征变换：主分量变换、哈达玛变换、 穗帽变换、比值变换、生物量指标变换。
28
8.1 基础知识
五、特征选择
选择一组最佳的特征影像进行分类 1、特征选择策略
（1）选择各类平均可分性最大的特征； （2）选择最难分的类别具有的可分性最
大的特征
29
8.1 基础知识
61
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
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二、分类后处理
去除分析 删除原始分类图像中的小图斑，或者聚 类图像中的小聚类组，该命令使小图 斑合并到相邻的最大分类中 去除分析与过滤分析的区别
二、分类后处理
分类重编码 用新的值取代输入的单元值并输出
本章结束
遥感图像处理及应 用
第八章 分类专题图像，采用类似于 卷积滤波的方法对图像分类值进行多种分 析。其方法是每个像元的值都参与用户定 义的邻域范围和分析函数所进行的分析， 而邻域中心像元的值将被分析结果所取代。
一、一般分析方法
邻域分析 众数 最大值 均值 中值 最小值
重编码 聚类统计 去除分析
二、分类后处理
聚类统计及过滤分析
聚类统计：通过对分类专题图像计算每 个分类图斑的面积、记录相邻区域中最 大图斑面积的分类值等操作，产生一个 聚类组输出图像，每个图斑都包含聚类 组属性。 过滤分析：对经聚类后的图像删除聚类 组图像中较小的类组，并给所有小图斑 赋新值0。
一、一般分析方法
指标分析 将两个输入分类专题图或矢量地图数据， 按照用户定义的权重相加，生成一个 新的综合图像。
一、一般分析方法
叠加分析 根据两个输入分类专题图像文件或矢量 图形文件数据的最小值或最大值，产 生一个综合图像文件
二、分类后处理
对获得的分类图像进行一些处理工作， 剔除小图斑，才能得到最终相对理想 的分类结果，有关操作通称分类后处 理
寡数 标准偏差 总数 种类
一、一般分析方法
查找分析 对输入的分类专题图像或矢量图形进行临近 分析，产生一个新的输出栅格文件，输出 像元的属性值取决于： 该输出像元的位置与用户选择的专题类 型像元的接近程度 用户定义的接近距离
一、一般分析方法
查找分析
查找距离指某种内容要素的影响程度。 其距离数值的确定需要综合分析来确定。