高空间分辨率图像
空间分辨率
237 103.99 32.81
空间分辨率与纹理
IKONOS 影像剪切图 －建设用地
IKONOS 影像剪切图 －郊区特征
实验一：FG Forrest彩色纹理图像
原始影像
http://textures.forrest.cz/
GGMRF
纹理特征影像
FG Forrest 分类图像
方 案 I
方 案 II
不同地面分辨率影像
1米几何分辨率（IKONOS)影像显示（彩色）
IRS+TM 影像（彩色） 大兴农田
同一地区不同地面分辨率影像
北京故宫_QuickBird_0.6m
北京故宫_SPOT_2.5m
北京地区1米遥感影象图
北京地区4米遥感影象图 （美国SPACE IMAGE 公司的IKONOS卫星）
不同分辨率的IKONOS影像
1.3 高分辨率影像的应用
• 较小的空间尺度上观察地表的细节变 化 • 监测人为活动对环境变化 • 大比例尺遥感制图 ……
北京QuickBird影像
树林 Band Min R 0 G 0 B 0 Max 234 255 217 Mean 77.56 96.42 55.06 Stdev 31.53 36.33 31.71
1.1.1 地面分辨率
卫星 / 传感器 地面分辨率 (mono / colour) (m) 1/4 2.5 / 5 图像宽幅 (km×km) 13x13 60x60 制图比例尺 (mono / colour) (1 : ’000) 5 / 20 25 / 50
IKONOS SPOT/HRV
Landsat/ETM
可以生成 DEM。
陆地卫星7号
陆地卫星7号图像 陆地卫星7号（原称为地球资源技术卫星）于1999年4月15日由美国航空 航天局发射，携带了增强型主题成像传感器（ETM+）。地面分辨率为30m， 热红外波段分辨率为60m。
时间分辨率和空间分辨率名词解释
时间分辨率和空间分辨率是在不同领域中常见的概念，它们在科学、技术、工程和数学等领域中都有着重要的应用。
本文将从时间分辨率和空间分辨率的概念、应用及其重要性等方面进行深入探讨，并结合个人观点进行分析。
一、时间分辨率的概念及应用1.时间分辨率的概念时间分辨率是指在一定时间范围内对事件发生或变化的观测能力，通常用来描述在特定时间尺度下对事件或过程进行观测和分析的能力。
在实践中，时间分辨率越高，意味着能够更精细地观测和记录事件发生的细节。
2.时间分辨率的应用在科学研究中，高时间分辨率的观测设备常常用于研究短暂而快速变化的现象，例如原子核衰变、光子的发射和吸收过程等。
在工程领域，高时间分辨率的传感器和测量设备可以用于监测高速运动的物体、分析振动和波动等。
在医学影像学中，高时间分辨率的设备可以用于观测心脏的收缩和舒张过程，以及脑部神经信号的传导过程。
二、空间分辨率的概念及应用1.空间分辨率的概念空间分辨率是指在特定空间范围内对图像或物体细节的观测能力，通常用来描述对图像或物体进行观测和分析时可以获取的细节程度。
在实践中，空间分辨率越高，意味着能够观测到更小尺度的细节。
2.空间分辨率的应用在遥感影像学中，空间分辨率是一个关键指标，它决定了卫星或航空器传感器所拍摄图像的细节程度和信息量。
高空间分辨率的遥感图像可以用于城市规划、土地利用、资源调查等领域。
在显微镜和摄影摄像领域，高空间分辨率的设备能够展现微小细节，并帮助科学家和艺术家进行观测和创作。
三、时间分辨率和空间分辨率的重要性时间分辨率和空间分辨率在各自领域中都具有重要的应用价值。
高时间分辨率和空间分辨率的设备和技术能够提供更丰富的信息，帮助科学家、工程师和研究人员更准确地获取数据、进行分析和做出决策。
在医学诊断中，高时间分辨率和空间分辨率的影像设备可以帮助医生更准确地诊断疾病，制定更合理的治疗方案，从而提高治疗效果和患者生存率。
四、个人观点和理解个人认为，时间分辨率和空间分辨率在科学和技术领域中发挥着至关重要的作用。
高空间分辨率遥感影像无控定位研究
高空间分辨率遥感影像无控定位研究高空间分辨率遥感影像的无控定位是一项重要的研究任务，它可以帮助我们快速准确地确定遥感影像的空间位置，为遥感应用和地理信息系统提供支持。
无控定位是指在没有任何地面控制点的情况下，通过遥感影像本身的特征，利用图像匹配、模型拟合等方法来确定影像的空间位置。
现代高空间分辨率遥感影像具有丰富的空间信息，像元大小通常在米级别甚至亚米级别，这使得无控定位研究面临的挑战更加复杂。
在高空间分辨率影像中，图像的细节非常丰富，不仅有许多地物特征可以用来进行匹配，还有许多干扰物、噪声等会影响定位精度，因此需要更加精确的算法和方法来提高定位的准确性。
在高空间分辨率遥感影像无控定位研究中，主要的研究内容包括以下几个方面：首先，图像配准是无控定位的基础。
高空间分辨率遥感影像通常需要与其他数据进行配准，如地理坐标系统、数字高程模型等，以建立起完整的地理信息系统。
图像配准可以通过图像特征提取、相似性度量、变换模型等方法来实现，目标是使影像与其他数据达到最佳的空间对应关系。
其次，特征提取是无控定位中的关键步骤。
高空间分辨率遥感影像中存在大量的地物特征，如建筑物、道路、河流等，这些特征可以用来进行影像匹配。
特征提取可以通过边缘检测、角点检测、纹理分析等方法来实现，目标是提取出具有鲁棒性和区分度的特征。
再次，图像匹配是无控定位中的核心技术。
高空间分辨率遥感影像中地物特征的匹配通常使用相似性度量方法，如相互信息、归一化互信息、欧几里得距离等，通过比较特征点之间的相似性来确定它们之间的对应关系。
图像匹配可以通过特征点匹配、区域匹配等方法来实现，目标是找到最佳的对应关系。
最后，无控定位中还需要考虑误差分析和精度评定。
由于高空间分辨率遥感影像中存在许多干扰物、噪声等因素，定位的精度受到一定的限制。
因此，需要对定位误差进行分析和评定，通过误差估计和精度评定来提高定位的准确性。
综上所述，高空间分辨率遥感影像无控定位是一项具有挑战性的研究任务，需要结合图像配准、特征提取、图像匹配、误差分析等技术来实现。
遥感图像的空间分辨率与光谱分辨率解读
遥感图像的空间分辨率与光谱分辨率解读遥感图像是通过遥感技术获取的地球表面信息的图像。
它是利用飞机、卫星等传感器对地球表面进行观测和探测，通过光电转换技术将观测到的信息转化为数字信号，再经过一系列处理，生成用于科学研究、资源调查、环境监测等领域的图像数据。
遥感图像的分辨率是指图像中显示的最小可分辨的特征的大小。
它分为空间分辨率和光谱分辨率两种类型。
空间分辨率是指遥感图像中所显示的最小可分辨物体的大小。
通常来说，空间分辨率越高，图像所显示的物体越小，细节越清晰。
空间分辨率取决于传感器的分辨能力，较高的空间分辨率可以提供更为细致的地表信息，对于城市规划、土地利用等研究具有重要意义。
光谱分辨率是指遥感图像能够区分不同波长范围内的电磁能量的能力。
通过分析不同波段的电磁能谱，可以获取有关被观测物体的物理、化学特性等信息。
一般来说，光谱分辨率越高，可以获取的信息越丰富。
光谱分辨率对于农业、林业等领域的研究尤为重要，可以用于监测植被生长状况、水质监测等应用。
空间分辨率和光谱分辨率的提高可以更准确地获取地球表面信息，提高遥感图像在科学研究和应用中的价值。
然而，提高分辨率也面临一些挑战。
首先，提高空间分辨率和光谱分辨率会导致图像数据量增大，给数据存储和处理带来困难。
对于大规模遥感图像数据的处理，需要耗费大量的计算资源和存储空间，提高了处理成本。
其次，高分辨率的遥感图像对传感器和设备的要求更高。
高分辨率传感器的研发和制造成本较高，而且在实际应用中，高分辨率的图像采集也更加困难。
此外，高分辨率图像的使用也面临一些技术问题。
由于图像文件较大，传输速度较慢，限制了遥感图像的实时监测和广泛应用。
在解读遥感图像时，需要综合考虑空间分辨率和光谱分辨率。
空间分辨率可以帮助我们观察到尺度较小的地表特征，例如建筑物、道路等，而光谱分辨率可以提供物体的物理属性、化学成分等信息，例如植被类型、土壤含水量等。
在农业领域的应用中，可以利用高空间分辨率的遥感图像观察农田的变化，监测作物的生长状况。
第二章 遥感数字图像的获取和存储
6-bit range
0
63
图像的量化位数 图像的量化位数
255
8-bit range
0
10-bit range
0
1023
23
2.1 遥感图像的获取和数字化
2.1.4 采样和量化
32
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
• 级别 –什么样的数据可以满足你的要求 • 格式 –哪些格式是通用的
33
2.4.1 数据级别 • 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据。 • 1级产品：经过了初步辐射校正的图像数据。 • 2级产品：经过了系统级的几何校正。 • 3级产品：经过了几何精校正。
2.1.1 遥感系统
遥感平台
遥感系统
传感器
遥感地面站
3
遥感系统：是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、 处理到分析、判读、应用的技术体系。
遥感器
遥感实验
遥感数据 回收传输
遥感平台 辐射条件
信息获取 信息传输 信息处理
总采样面积 图像/数据处理 (目标辩证过程 ) 检测 分辨 识别 瞬时视场 视 场 大气条件
• BSQ（Band Sequential Format ） • 按波段顺序记录的数据格式
ENVI ENVI ER Mapper ER Mapper
先按照波段顺序分块排序，在每 个波段块内，再按照行列顺序排 列。同一波段的像素保存在一个 块中，保证了像素空间位置的连 续性。
37
• BIL（Band Interleaved by Line Format ） • 波段顺序交叉排列的数据格式
基于像元形状指数方法的高空间分辨率遥感影像分类
基于像元形状指数方法的高空间分辨率遥感影像分类高空间分辨率遥感影像分类是指利用高分辨率遥感影像进行地物分类的过程。
在传统的遥感影像分类方法中，通常使用像元的原始光谱信息作为分类依据。
然而，由于高空间分辨率影像具有更多的细节信息，仅仅使用光谱信息可能无法充分利用这些细节信息。
因此，基于像元形状指数的方法在高空间分辨率遥感影像分类中得到了广泛应用。
像元形状指数是一种用于描述像元形状特征的指标，可以通过一些数学算法计算得到。
高空间分辨率遥感影像中的每个像元都具有一定的形状，像元形状指数可以定量地描述这种形状特征。
常见的像元形状指数包括面积、周长、矩形度、圆形度等。
1.预处理：对高空间分辨率遥感影像进行预处理，包括去噪、边缘增强等操作，以提高影像质量。
2.分割：采用图像分割算法将遥感影像划分为若干个区域，每个区域包含多个像元。
3.特征提取：对每个区域提取像元形状指数作为分类特征。
常用的特征提取方法包括基于几何形状的指数计算、灰度共生矩阵、纹理特征等。
4.分类器训练：将提取的特征作为输入，利用机器学习或统计方法建立分类器模型。
常见的分类器包括支持向量机、决策树、随机森林等。
5.分类：利用训练好的分类器对未分类的高空间分辨率遥感影像进行分类。
根据像元形状指数，将每个像元分配到对应的类别中。
6.精度评价：对分类结果进行评价，计算分类的准确率、召回率、F1值等指标，以评估分类的精度和可靠性。
1.利用了影像中的细节信息：高空间分辨率遥感影像具有更多的细节信息，像元形状指数可以有效地提取这些细节特征，从而提高分类的准确性。
2.考虑到了空间关系：像元形状指数是基于像元的空间分布来计算的，因此能够考虑到像元之间的空间关系，对于区域内的地物更能准确地描述。
3.适用于复杂地物分类：高空间分辨率影像通常涵盖了复杂的地物信息，基于像元形状指数的方法可以根据不同的形状特征来识别并分类这些地物。
然而，基于像元形状指数的高空间分辨率遥感影像分类方法也存在一些挑战和限制，如像元形状指数的提取算法可能存在一定的误差和不确定性。
遥感数字图像处理教程复习资料
1.根据人眼的视觉可视性可将图像分为可见图像和不可见图像。
按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。
可见图像：可见图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。
不可见图像：不可见图像包括不可见光成像（如紫外线、红外线、微波成像）和不可见测量值（如温度、压力、人口密度）的分布图。
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。
属于不可见图像。
模拟图像：又称光学图像，指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像。
属于可见图像。
2.遥感数字图像：是数字形式的遥感图像。
不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
遥感数字图像中的像素值称为亮度值（或灰度值、DN值）。
亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
像素的亮度值具有相对的意义，仅在图像内才能相互比较。
3. 数字图像处理的两个观点是离散方法和连续方法；与之对应的相关概念分别是空间域和频率域。
4. 遥感：是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。
遥感系统主要包括遥感实验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
在信息获取部分，传感器是核心，遥感平台则是传感器的载体。
地球运动、平台姿态的变化等影响着遥感平台，进而影响着所获取的图像质量。
5. 传感器(遥感器)：是收集和记录电磁波辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件。
6. 传感器类别？按工作方式是否具有人工辐射源，传感器可分为被动方式和主动方式两类；按数据记录方式，传感器可分为成像方式和非成像方式两大类。
成像传感器按成像原理又可分为摄影成像和扫描成像两类。
7. 摄影成像的基本特点是在快门打开后的一瞬间几乎同时收集目标上所有的反射光，聚集到胶片上成为一幅影像，并记录下来。
摄影机的工作波段（最大波段）是290~1400nm，即近紫外、可见光、近红外短波段，所得像片信息量大，分辨率高。
高光谱与高空间分辨率遥感实习课件
数据质量评价
01
数据完整性
检查获取的数据是否完整，是否存 在缺失或异常值。
辐射与几何精度
对数据的辐射和几何精度进行评估 ，确保数据质量可靠。
03
02
精度评价
通过与已知地物信息进行对比，评 估分类与识别的精度。
应用效果评价
将处理后的数据应用于实际应用场 景，评估其效果和价值。
04
04
案例分析与实践操作
高光谱遥感的应用领域
高光谱遥感广泛应用于环境监测、资源调查、城市规划等领 域。
在环境监测方面，高光谱遥感可用于检测大气污染、水体污 染和土壤污染等；在资源调查方面，可用于调查土地利用、 森林覆盖、矿产资源等；在城市规划方面，可用于城市扩张 监测、城市绿化监测和城市环境质量评估等。
02
高空间分辨率遥感基本原 理
高空间分辨率遥感图像能够准确监测土地 资源的利用状况和变化情况，为土地管理 和治理提供依据。
环境保护和治理
灾害监测与救援
通过高空间分辨率遥感图像的监测，可以 及时发现和评估环境问题，为环境保护和 治理提供决策支持。
高空间分辨率遥感图像能够快速获取灾区 地形地貌和灾情状况，为灾害监测、救援 和恢复提供重要信息。
报告撰写
撰写实习报告，总结实习过程、 方法、成果和经验教训，为后续 实践提供参考。
05
实习总结与展望
实习收获与体会
掌握高光谱与高空间分辨 率遥感技术的基本原理和 应用方法。
学会使用相关软件和工具 进行遥感数据处理和分析 ，如ENVI、ERDAS Imagine等。
ABCD
了解遥感数据处理和分析 的流程，包括数据预处理 、特征提取和分类识别等 。
特征提取
从遥感图像中提取地物光谱、纹理、形状等特征 ，为后续分析提供依据。
图像比特和空间分辨率增强方法
方法2023-11-07•图像比特分辨率增强•空间分辨率增强方法•图像融合技术目录•图像处理技术的发展趋势•图像处理技术的应用场景01图像比特分辨率增强均匀采样对图像进行等距离的采样，保持图像的原始结构。
非均匀采样根据图像的局部特征进行自适应采样，对细节丰富区域进行更密集的采样。
图像采样基于已知像素点之间的几何关系，估算出新像素点的灰度值。
常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
插值算法利用深度学习等机器学习算法，通过训练数据学习到高分辨率图像的映射关系，再将低分辨率图像输入映射为高分辨率图像。
机器学习算法比特分辨率提升算法比特分辨率增强应用图像修复对于因压缩、传输或噪声干扰而损失细节的图像，通过比特分辨率增强技术恢复出原始图像的细节。
图像超分辨率将低分辨率图像放大到高分辨率图像，常用于老照片翻新、医学图像处理等领域。
02空间分辨率增强方法基于邻近像素点的线性插值，对图像进行放大。
线性插值非线性插值边缘增强插值使用如双三次插值等非线性方法，对图像进行更平滑的放大。
在插值过程中，增强图像边缘的对比度，以保持良好的边缘信息。
03插值算法0201通过将邻近像素点的值平均化来减少噪声。
均值滤波器使用正态分布函数对邻近像素点进行加权平均，以平滑图像并减少噪声。
高斯滤波器用邻近像素点中的中值替换每个像素点的值，以去除椒盐噪声。
中值滤波器锐化滤波器超分辨率重建算法迭代反投影法通过反复迭代投影和反投影过程，逐渐提高图像的分辨率。
基于深度学习的方法利用深度神经网络学习低分辨率和高分辨率图像之间的关系，生成高分辨率图像。
频域法利用图像在频域的特性，通过滤波和反变换得到高分辨率图像。
03图像融合技术基于小波变换的图像融合小波变换原理01小波变换是一种信号分析方法，能够将信号分解为多个频段，并提取其中的特征。
在图像融合中，小波变换可以将图像分解为多个频段，每个频段对应不同的图像特征。
融合方法02基于小波变换的图像融合通常采用多尺度融合方法，将多个图像的小波变换结果进行融合，得到一个新的融合图像。
遥感图像处理考试重点整理
名词解释:1.图像：是对客观对象一种相似性的描述或写真，它包含了被描述物体或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。
2.数字图像：指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。
3.遥感系统：是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
4.传感器：又称为遥感器（remote sensor），是收集和记录电磁辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件，如航空摄影机、多光谱扫描仪、成像仪等。
传感器搭载在遥感平台上，通过传感器获取遥感数字图像数据。
5.元数据（meta data）:是关于图像数据特征的表达，是关于数据的数据。
6.直方图规范化：又称为直方图匹配，这种方法经常作为图像镶嵌或应用遥感图像进行动态变化研究的预处理工作。
通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影像造成的相邻图像的色调差异，从而可以降低目视解译的错误。
7.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程成为辐射量校正（radiometric calibration），简称辐射校正。
8.辐射通亮：单位时间内通过某一表面的辐射能量称为辐射通量（radiant flux），单位为W。
9.辐照度：指单位时间内单位面积上接受的辐射通量，单位为W/m^2。
10.辐亮度：和辐射度两个概念的含义相同，指的是沿辐射方向、单位面积、单位立体角上的辐射通量，单位为W/（m2.sr）。
11.反射率：是反射能量与入射能量的比值。
12.吸收率：是吸收能量与入射能量的比值。
13.透射率：是透射能量与入射能量的比值。
在介质内部，反射率吸收率和透射率的和为1。
14.反照率：不同于反射率，指的是界面反射的辐照度与内部的反射的辐照度之和与入射的辐照度的比值。
15.几何精纠正：又称为几何配准（registration），是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。
高光谱与高空间分辨率遥感课件.ppt
''(i) ['(i 1 )'(i 1 )]/2
式中， i 为 波长， ' ( i ) 为波长 i 处的一阶微分光谱，
为相邻 两波段间的高光波谱与长高空间间分隔辨率。遥感课件
2、光谱积分 光谱积分就是求光谱曲线在某一波长范围内
的下覆面积。
2
f ( )d 1
高光谱与高空间分辨率遥感课件
由FLAASH模块取得相关参数后,影像反射率就可利 用辐射传输方程对逐个像元进行计算.步骤如下: ①通过计算Column water vapor 的量来计算 A,B,S和La.Column water vapor 在不同场景下 各不相同,运行几次不同水蒸气数量的MODTRAN 模型,构成一个查找表,每个像素可从该表中获得水 蒸气量,进一步计算A,B,S 和La.
高光谱与高空间分辨率遥感课件
2、回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种
或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统 计分析方法。研究一个随机变量Y对另一个(X)或 一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分 析方法。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
三、实习仪器与数据 SPSS软件、EXCELL软件及玉米叶片反射光
实习一 光谱的微分和积分
一、实习目的
熟悉和掌握光谱的微分和积分的概念，利用相 关软件对植被高光谱数据进行微分和积分处理； 利用高光谱数据分析植被的“红边”等典型植被 高光谱特征。
高光谱与高空间分辨率遥感课件
二、原理与方法 1、光谱微分
光谱微分技术就是通过对反射光谱进行数学模 拟，计算不同阶数的微分值，以提取不同的光谱 参数。应用光谱微分技术能够部分消除大气效应、 植被环境背景（阴影、土壤等）的影响，以反映 植物的本质特征。
提高遥感图像空间分辨率方法的研究
１１ ２ （ ／． Ａ Ａ为光 学 平 均 波 长 ， 是 光 学 系 统 Ｆ数 ） 定 ， 样 频 率 对 于凝 视 成 像 （ 阵探 测 器 ） 垂 直 于 扫 ２ 确 采 面 或 描 方 向 的成 像 （ 对 线 阵 探 测 器 ） 针 为探 测 器 的像 元 间距 的倒 数 １尸 尸为 像 元 间 距 ） 对 于 扫 描 方 向的 成 像 ， ／（ ，
提高遥感 图像 空间分辨率方法的研究
吴 艳 ， 苏 珊 ， 庆 南 ， 黄 林 Ｊ
（ 西 Ｔ 学 院 电子 信 息 与 控 制 工程 系 ， 西 柳 州 ５ ５ ０ ） 广 广 ４ ０６
摘
ห้องสมุดไป่ตู้
要： 图像 空 间分 辨 率 是 评 价 图像 质量 的一 个 关 键指 标 ， 表 示 图像 细 节 清 楚 程 度 ， 保证 图像 一 定 信 噪 比的 前 提 它 在
Ｓ Ｒ（ｉｎｌ ｏｓ ａｉ） Ｎ Ｓｇａ Ｎ ｉ Ｒ ｔ 的前 提 下 ， 空 间 分 辨率 一 直 是 成 像 系统 追 求 的 目标 ． 对 于 遥 感 成像 ， ｅ ｏ 高 特别 由于 成像
距离远 ， 图像 空 间 分 辨 率 远低 于 近距 离 成 像 ， 国与 国外 同 轨 道 高度 的卫 星相 比 。 图 像 空 间 分辨 率 也有 我 其
第 ２ ３卷 第 １ 期 ２ ２年 ３月 ０１
广 西 工 学 院 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＧＵＡＮＧ ＸＩＵＮＩ ＲＳ Ｔ ＯＦ ＴＥ ＨＮ０ ＧＹ ＶＥ Ｉ Ｙ Ｃ ＬＯ
Ｖｏ ． Ｎｏ １ １ ２３ ． Ｍ ａ ．２ ２ ｒ Ｏｌ
高空间分辨率遥感影像的解译
制造和经营 3 m分辨率传感器的许可证，随后1m分辨率的许可
证陆续发给了洛克希德公司、Earth- View公司、Ball公司。
•
代表当今最为先进的卫星系统如美国高级军事侦察卫星
“锁眼”系列（KH-11\12）其最高的空间分辨率已达0.1米；而
他的雷达侦察卫星“长曲棍球”（Lacrosse）的空间分辨率最
遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系
成图比例 尺
图像空间 分辨率
1：5 000 不低于1m
1：10 000
不低于 2.5m
1：50 000
不低于 10.0m
由于可以调整平面镜的角度，因此可能获得研究区域的立体像对，平面精 度可以达到12米，高程精度可以达到30米
分辨率高 波段少 数据量大 副宽窄 价格高
10
822
0.78-0.89
10
5年
1.58-1.75(SWIR)
20
0.48-0.71(Pan)
52.5
VEGETATION 同 SPOT-4
1000
2250
1 HRS
0.49-0.69
105
600120
全色波段高达10米的分辨率，使SPOT 数据可以用作地形底图、正射图。
SPOT全色波段同TM band3 的比 较（Charleston, SC）
a 航向重叠
b 旁向重叠
面积摄影
•
• 高空间分辨率遥感影像解译的特点：
• 色、形、位
空间特征 基于空间特征
• 《高分辨率卫星遥感影像地学计算》（周成虎）
• 高分辨遥感影像分割：
• 按影像特征，分灰度影像分割和纹理影像分割，或者 直方图阈值、特征空间聚类、区域提取、边缘检测。
高分辨率卫星影像的图像处理方法综述
高分辨率卫星影像的图像处理方法综述随着高分辨率卫星影像获取技术的不断进步，卫星影像的质量得到了极大的提高。
然而，由于高分辨率卫星影像的数据量庞大，传统的图像处理方法往往难以充分利用这些数据，因此需要对高分辨率卫星影像进行专门的图像处理。
本文将对目前常用的高分辨率卫星影像的图像处理方法进行综述。
一、图像预处理图像预处理是高分辨率卫星影像处理的第一步，旨在提高图像的质量和适用性。
常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强和辐射校正。
1. 图像去噪由于卫星影像获取受到天气、气候等因素的影响，获取的图像常常受到噪声的干扰。
图像去噪的目的是减少噪声对图像的影响，提高图像的清晰度和细节表现。
常用的图像去噪方法有中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。
2. 图像增强图像增强旨在改善卫星影像的视觉效果，使图像更易于观察和分析。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、拉普拉斯增强和对比度增强等。
这些方法能够提高图像的亮度、对比度和细节表现。
3. 辐射校正高分辨率卫星影像的获取受到大气影响，导致图像中出现辐射失真。
辐射校正的目的是去除大气散射和大气吸收引起的辐射失真，使图像更符合地物的真实表现。
辐射校正常用的方法有大气校正和模拟光谱等。
二、图像分类与识别图像分类和识别是对高分辨率卫星影像进行有效利用的重要手段。
通过图像分类和识别，可以将卫星影像中的地物进行自动化识别，为遥感应用提供基础数据。
常用的图像分类与识别方法包括遥感图像分类和深度学习等。
1. 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像中的像素或像元划分为不同的类别，如水域、植被、建筑等。
常用的遥感图像分类方法有传统的基于像元的分类方法和面向对象的分类方法。
基于像元的分类方法利用像素的光谱信息进行分类，而面向对象的分类方法则将相邻像素组成的对象作为分类的基本单元。
2. 深度学习深度学习是近年来兴起的一种图像分类和识别方法。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对图像的自动分类和识别。
通道与空间注意力图像超分辨率网络
2021572通道与空间注意力图像超分辨率网络刘璟，宋海川，黄建设，马利庄华东师范大学计算机科学与技术学院，上海200062摘要：单幅图像超分辨率（Single Image Super Resolution，SISR）在计算机视觉领域占有重要地位，该技术旨在从低分辨率图像中重建出高分辨率图像。
近年来，深度神经网络在SISR领域起到了至关重要的作用，然而，目前利用卷积神经网络平等地对待高频与低频特征，使得高频细节的重建表现不佳，输出过于平滑，缺少纹理信息。
另一方面，过于深的网络不容易收敛，并且随着神经网络的深度增长，来自前一层的长期信息很容易在后期层中减弱或丢失，使得重建收益不能正比于网络的深度与计算复杂度。
针对以上问题，对用于SISR的卷积神经网络的基本块提出了空间注意力模块与通道注意力模块，在同一通道中，不同位置的信息被空间注意力模块赋予不同的权重，不同通道间的权重由通道注意力模块决定，这使得高频信息在重建任务中获得更高的地位，提高了重建指标。
进一步地提出了长期特征调制模块将网络的层深度转化为块深度，大大缩小了网络深度，以解决前层长期信息的丢失问题。
在Set5等多个基准数据集上的峰值信噪比（PSNR）均比目前其他基于深度卷积神经网络的方法有所提升，这证明了提出的方法的有效性与先进性。
关键词：通道注意力；空间注意力；卷积神经网络；图像超分辨率重建文献标志码：A中图分类号：TP391.4doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0296Channel and Spatial Attention Image Super Resolution NetworkLIU Jing,SONG Haichuan,HUANG Jianshe,MA LizhuangSchool of Computer Science and Technology,East China Normal University,Shanghai200062,ChinaAbstract：Single image super-resolution plays an important role in the field of computer vision.This technology aims to reconstruct high-resolution images from low-resolution images.In recent years,deep neural networks make performance in SISR task significantly improved.However,recently works based on convolutional neural network equally treat high-frequency and low-frequency features,which makes the reconstruction of high-frequency details poor,the output too smooth and the texture information lack.On the other hand,very deep convolutional network is not easy to converge,and as the depth of the neural network grows,the long-term information from the former layer can easily be weakened or lost in the latter layer,which makes the benefit not proportional to the depth of the network and the computational complexity. To solve these above problems,it proposes a spatial attention module and a channel attention module as the basic block of convolutional neural network for SISR.Firstly,in the same channel,the information of different locations is given differ-ent weights by the spatial attention module.Secondly,the weights between different channels are determined by the chan-nel attention module,which makes the high-frequency information gain a higher position in the reconstruction task.The reconstruction performance is improved.It further proposes a short-term and long-term feature modulation module to transform the layer depth of the network into the block depth,which greatly reduces the depth of the network,in order to solve the problem of long-term information loss in the front pared with other methods based on deep convolu-tion neural network,the Peak Signal-to-Noise Ratio（PSNR）on several benchmark datasets are better,which proves the effectiveness of the proposed method.Key words：channel attention;spatial attention;convolutional neural network;image super-resolution reconstruction ⦾图形图像处理⦾基金项目：国家自然科学基金（61902129，61972157）；上海市浦江人才计划（19PJ1403100）。
超高空间分辨率遥感影像的图像处理方法研究
超高空间分辨率遥感影像的图像处理方法研究随着遥感技术的不断发展，超高空间分辨率遥感影像已经成为了遥感数据的重要组成部分。
但是由于其数据量巨大，处理难度较大，因此如何高效地进行图像处理成为了该领域研究的热点问题。
一、图像去噪超高空间分辨率遥感影像中往往会存在大量的噪声，影响了其显示和识别效果。
因此，对于这类影像，图像去噪是必不可少的图像处理方法之一。
在进行图像去噪时，可以采用传统的滤波算法如中值滤波和高斯滤波等，但是这些方法往往会导致图像细节的模糊。
针对这种问题，非局部均值去噪方法被广泛应用于超高空间分辨率遥感影像的图像去噪中。
该方法首先通过计算每个像素周围一定大小的像素的相似度，然后对相似的像素进行加权平均值处理，从而达到图像平滑去噪的目的。
二、图像增强超高空间分辨率遥感影像中的信息量非常丰富，但是其显示效果往往不如预期。
这时，图像增强技术可以提高遥感影像的视觉效果和信息采集的质量。
现有的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、小波变换等。
其中，小波变换是一种适用于图像增强的常见方法，它通过将图像分解成各个不同频率的小波分量，然后对每个分量进行增强处理。
该方法可以保留图像细节，同时提高图像对比度和清晰度。
三、图像分类超高空间分辨率遥感影像往往具有非常高的空间分辨率，可以提供更为细致的地表信息。
因此，图像分类技术在该领域的应用非常广泛。
图像分类的目的是将图像中的像素划分到不同的类别中，通常可以采用监督学习方法和无监督学习方法。
其中，支持向量机是一种常见的监督学习方法，可以通过构建超平面来分类不同类别的数据。
而基于聚类的无监督学习方法可以通过对像素之间的相似性进行分组来实现图像分类。
四、图像拼接超高空间分辨率遥感影像往往采集自大范围区域，但单张影像的覆盖范围往往比较有限，因此如何实现多张影像的有效拼接成为了该领域中的一个重要问题。
目前，图像拼接技术主要包括基于特征匹配的方法和基于变形模型的方法。
其中，基于特征匹配的方法可以通过提取图像中的特征点，并对特征点进行匹配来实现多张影像的拼接。
空间分辨率的三种表示方法
空间分辨率的三种表示方法一、像元尺寸表示法。
1.1 像元尺寸是空间分辨率常见的一种表示方法。
就好比我们看一幅马赛克画，每个小方块就是一个像元。
像元尺寸越小呢，就意味着这个小方块越小，那这幅画看起来就越精细。
比如说，在遥感图像里，如果像元尺寸是1米×1米，这就好比我们用一个个边长1米的小方块去拼凑出整个图像的画面。
这时候呢，1米的像元尺寸相对来说就比较大了，图像看起来可能就有点粗糙，就像粗制滥造的东西一样。
但是如果像元尺寸变成了0.1米×0.1米，那小方块变小了很多，图像就能显示出更多的细节，就像精雕细琢的工艺品。
1.2 像元尺寸的大小直接影响着我们对空间信息的获取。
这就如同我们透过窗户看外面的世界，窗户的格子如果很大，那我们看到的外面的景象就很模糊，很多细节都被格子挡住了。
而像元尺寸小的话，就如同窗户的格子很小，我们能看到更多外面世界的细节，什么花花草草、一砖一瓦都能看得清清楚楚。
二、线对数表示法。
2.1 线对数这种表示方法有点像数东西的个数。
比如说，我们看一个屏幕或者一幅图像，在单位长度里，黑白相间的线对数量就是线对数。
这就好比数树上的鸟窝，在一根树枝长度范围内，鸟窝越多，就说明这个树枝上的鸟窝密度越大。
在图像里，线对数越高，图像的空间分辨率就越高。
就像我们看高清电视和普通电视的差别，高清电视的线对数高，画面就清晰，人物的头发丝、衣服的褶皱都能看得很清楚，那真是纤毫毕现；而普通电视线对数低些，画面看起来就有点雾里看花的感觉，模模糊糊的。
2.2 线对数的概念虽然有点抽象，但理解起来也不难。
就想象我们在数马路上的斑马线，在同样1米的长度内，斑马线的条数越多，就越能体现出这个马路的精细程度。
在图像里也是这个道理，线对数多的图像，空间分辨率就高，能展现出更多的空间细节，不会让我们看东西的时候觉得隔靴搔痒，总是看不清楚关键的细节。
2.3 不过呢，线对数表示法也有它的局限性。
有时候不同的设备或者测量方法下，线对数的标准可能会有一些差异，就像不同地方的方言，虽然都是在说话，但有些表达可能会让人有点迷糊。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理1.图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。
图像包含了这个客观对象的信息。
是人们最主要的信息源。
2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值不连续的、用离散数值表示的图像，在计算机内部,数字图像表现为二维阵列(网格），属于不可见图像.3.什么是遥感数字图像，模拟图像(图片)与遥感数字图像有什么区别？遥感数字图像是以数字形式存储和表达的遥感图像。
模拟图像：又称光学图像，以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。
图像是自然景物的反映，人眼感知的景物一般是连续的,照相机（非数码式）拍摄形成的照片也是连续的,两者均称之为模拟图像。
广义的模拟图像还包括绘画。
区别:模拟图像的显著特点是连续性：①空间位置的变化是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点：便于计算机处理与分析；图像信息损失低；抽象性强。
4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些内容？答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。
其内容有:①图像转换.包括模数（A/D）转换和数模(D/A）转换。
图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什—哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。
②数字图像校正。
主要包括辐射校正和几何校正两种。
③数字图像增强。
采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。
图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息,以提高图像的使用价值。
④多源信息复合（融合)。
⑤遥感数字图像计算机解译处理.5..什么是图像增强？主要目的是什么?主要有哪些方法？图像增强：使用多种处理方法压抑、去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息，使图像更容易理解、解译和判读。
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高空间分辨率图像
卫星影像空间分辨率能够被传感器辨识的单一地物或2个相邻地物间的最小尺寸。
空间分辨率越高，遥感图像包含的地物形态信息就越丰富，能识别的目标就越小。
广西善图科技有限公司
高空间分辨率图像（简称“高分图像”）包含了地物丰富的纹理、形状、结构、邻域关系等信息，可主要应用于地物分类、目标提取与识别、变化检测等。
目前，已经商业化运行的光学遥感卫星的空间分辨率已经达到“亚米级”，如2016年发射的美国WorldView-4卫星能够提供0.3 m分辨率的高清晰地面图像。
近年来，随着我国空间技术的快速发展，特别是高分辨率对地观测系统重大专项的实施，我国的卫星遥感技术也迈入了亚米级时代，高分2号卫星（GF-2）全色谱段星下点空间分辨率达到0.8 m。
上海陆家嘴高分辨率图像
GF-2号卫星0.8 m全色与3.2 m多光谱融合结果
商业化高分图像的多领域应用
农业
法国SPOT-5 2.5 m融合图像已经被应用于农作物种植面积的小区域精细抽样调查，基于空间排列结构特征分析，可以实现人工种植园中冬小麦、水稻和棉花等种植区域的提取。
城市规划管理
GF-2图像可准确地识别城市街道、行道绿地、公园、建筑物、甚至车辆数量信息。
海岸带调查
应用美国WorldView-2高分数据，大幅提高了海岸线提取的精度，实现了围填海状况监测。
灾情评估
高分图像可以实现滑坡和洪水淹没区快速提取、建筑物毁坏等监测，还可利用如美国IKONOS高分影像生成立体像对地震灾害前后房屋做精准的损毁状况评估。
军事国防
高分图像可以精确识别敌方的人员与装备，包括装备的型号、数量、调动等重要信息。