遥感图像处理
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。
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加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
遥感图像处理的基本步骤和技巧
遥感图像处理的基本步骤和技巧遥感图像处理是利用遥感技术获取的遥感图像数据进行分析、处理和解释的过程。
遥感图像处理技术在环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域具有广泛的应用。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤和技巧。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，目的是改善图像质量，消除噪声和其他不必要的干扰。
常见的图像预处理技术包括辐射校正、大气校正和几何纠正。
辐射校正是将原始图像中的数字数值转换为辐射亮度值，以消除由于不同仪器和观测条件引起的辐射差异。
大气校正则是通过对图像进行大气光校正，消除大气吸收和散射效应，获得更准确的地物辐射亮度信息。
几何纠正是校正图像中的几何畸变，使其与实际地面特征对应。
二、图像增强图像增强是通过增加图像的对比度和清晰度，突出感兴趣的地物信息。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和波段变换。
直方图均衡化是通过调整图像像素的亮度分布，增强图像对比度。
滤波是通过应用各种滤波器来去除图像中的噪声和模糊。
波段变换是将图像从一种波段转换到另一种波段，以提取不同地物特征。
三、特征提取特征提取是从图像中提取与感兴趣地物相关的信息。
常见的特征提取技术包括阈值分割、边缘检测和纹理分析。
阈值分割是将图像分为不同的区域，使每个区域具有相似的亮度或颜色特征。
边缘检测是寻找图像中的边界线，以辅助划分地物边界。
纹理分析是通过提取图像的纹理特征来描述地物的空间结构。
四、分类与识别分类与识别是将特定地物进行分类和识别的过程。
常见的分类与识别技术包括监督分类、无监督分类和目标检测。
监督分类是通过使用已知类别的训练样本，建立分类器对图像进行分类。
无监督分类是根据图像像素的统计特征将图像自动分为不同的类别。
目标检测是在图像中检测和识别特定的目标，例如建筑物、道路等。
五、图像解译与分析图像解译与分析是对处理后的遥感图像进行解释和分析的过程。
通过对图像分析可以获取地表特征的数量和质量信息，用于环境变化监测、资源管理和规划决策。
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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。
遥感影像的图像处理与分析技术
遥感影像的图像处理与分析技术在当今科技飞速发展的时代，遥感技术已成为获取地球表面信息的重要手段之一。
遥感影像作为遥感技术的主要产物，包含着丰富的地理、生态、环境等方面的信息。
而如何对这些海量的遥感影像进行有效的图像处理和分析，以提取有价值的信息，成为了众多领域关注的焦点。
遥感影像的获取通常通过卫星、飞机等平台搭载的传感器完成。
这些传感器接收到的原始影像数据可能存在多种问题，如噪声干扰、几何畸变、辐射误差等。
因此，在进行后续的分析之前，必须对这些影像进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
图像增强是遥感影像预处理中的一项重要技术。
它的目的是通过调整影像的对比度、亮度等参数，突出影像中的有用信息，增强图像的视觉效果，便于后续的分析和判读。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、非线性拉伸等。
例如，直方图均衡化可以使影像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的整体对比度；线性拉伸则可以根据用户设定的灰度范围，对影像进行有针对性的增强。
几何校正也是不可或缺的一步。
由于传感器的姿态、地球的曲率等因素，获取的遥感影像可能会存在几何变形。
通过选取地面控制点，建立影像与实际地理坐标之间的数学关系，可以对影像进行几何校正，使其能够准确地与地理信息系统中的其他数据进行匹配和叠加。
在完成预处理后，接下来就是对遥感影像进行分类。
分类的目的是将影像中的像元按照其特征划分为不同的类别，例如土地利用类型（如耕地、林地、建设用地等）、植被类型（如森林、草原、荒漠等）等。
传统的分类方法有基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类方法，如最大似然分类法，是根据像元的光谱特征，计算其属于各个类别的概率，然后将像元划分到概率最大的类别中。
然而，这种方法往往忽略了像元之间的空间关系，在处理复杂的地物类型时可能会出现误分。
基于对象的分类方法则是先对影像进行分割，将具有相似特征的像元组合成一个对象，然后再对这些对象进行分类。
这种方法充分考虑了地物的空间特征和纹理信息，能够提高分类的准确性。
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
遥感图像预处理
遥感图像预处理遥感图像一般处理流程包括以下几项：数据源选择—图像输入与浏览—图像预处理（几何校正。
图像融合。
图像镶嵌。
裁剪。
大气校正等）--图像信息提取（人工解释自动分类特征提取动态监测等）--成果报告与应用（制图 Gis 共享）在这里着重介绍遥感图像预处理，遥感图像预处理在遥感图像处理占有十分重要位置。
图像预处理包括；几何校正。
图像融合。
图像镶嵌。
裁剪。
大气校正等1.几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。
引起图像畸变因素系统误差有规律的、可预测的。
比如扫描畸变非系统误差无规律的如传感器平台的高度、经纬度、速度和姿态的不稳，地球曲率及空气折射，地形影响等图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像中的同名像素配准。
图像纠正：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
又叫地理参照图像地理编码：特殊的图像纠正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
图像正射校正：借助于地形高程模型（DEM），对图像中每个像元进行地形的校正，使图像符合正射投影的要求。
几何粗校正：校正系统误差，地面站完成地理参照：利用数据自带参数进行几何校正。
几何精校正（常简称为几何校正）：基于地面控制点，利用几何校正模型，构建图像与地面坐标/与图像之间的几何关系完成几何校正，当控制点选择源是图像（有地理坐标）时候，又属于图像配准范畴。
图像配准：基于两幅图像之间的同名点，利用几何校正模型，构建图像与图像之间的几何关系完成几何校正，基准图像不一定有地理坐标。
正射校正：结合传感器的姿态参数、地面控制点以及高精度的D EM 数据进行的几何校正图像预处理——几何校正（常见几个形式）几种常见几何校正形式：卫星轨道参数（全自动）地面控制点（同名点）+校正模型（人机交互）RP C 文件+地面控制点+DE M （人机交互）.图像预处理——几何校正（控制点获取）地面控制点获取途径基础数据基础测绘数据数字线画图（DL G ）数字栅格图（DR G ）影像数据正射影像（DO M ）实地测量（GP S ）地面控制点实质：找到待校正图像上的点对应真实的坐标值图像预处理——几何校正（控制点质量控制）图像选点原则（正射纠正不适用）选取图像上易分辨且较精细的特征点：道路交叉点，河流弯曲或分叉处，海岸线弯曲处，飞机场，城廓边缘等特征变化大的地区需要多选图像边缘部分一定要选取控制点尽可能满幅均匀选取数量原则在图像边缘处，在地面特征变化大的地区，需要增加控制点保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。
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。
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。
遥感图像处理
3.2 遥感图像的数字表示
1 图像的矩阵表示——灰度图像
☞ 像素值为量化的灰度值 ☞ 对于8位量化而言，灰度值0表示黑色，128表示 灰色，255表示白色。
3.2 遥感图像的数字表示
1 图像的矩阵表示——彩色图像
☞ 每个像素由红、绿、蓝三原色构成 ☞ R、G、B由不同的灰度级分别描述
3.2 遥感图像的数字表示
☞ 卷积计算的思路 ① 选定一卷积模板（窗口） ② 从待处理图像左上角开始，图像与模板像元 亮度值对应乘加，所得新值放入窗口中心位置 ③ 窗口右移一个像元后做同样运算 ④ 按从左到右从上到下的顺序，遍列生成新图 ☞ 图像边缘处理方法 ① 补 0值 ② 对称原则图像中取值 ③ 保留原值不参与计算
3.5 窗口、卷积与滤波
3 滤波
☞ 广义
从含有干扰的接受信号中提取有用的信号。
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
二、元数据
http://glcf.umiacs. /data/
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
三、通用遥感图像的数据格式
☞ 多波段遥感图像3种最基本的通用记录格式 （1）BSQ格式 （2）BIL格式 （3）BIP格式
四、特殊遥感图像数据格式
☞ .dat格式 ☞ .hdf格式 ☞ .TIFF格式/.GeoTIFF格式
遥感图像处理与应用
第1章 概论
主要内容：
☞ 1.1 图像与遥感数字图像
☞ 1.2 遥感数字图像处理
☞ 1.3 数字图像处理的发展
☞ 1.4 基础理论与基本知识要求
1.1 图像与遥感数字图像
一、图像与数字图像
1 图像的定义
☞ 图像是对客观对象的一种相似性的描述和写真，它包含了 被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。 （《数字图像处理》，冈萨雷斯，2003） ☞ 图像（Image）是通过镜头等设备得到的视觉形象。是以 某一技术手段再现于二维画面上的视觉信息。
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。
《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。
遥感图像处理就业前景
遥感图像处理就业前景遥感图像处理是指利用遥感技术获取的图像数据进行分析、处理和解释的过程。
随着卫星遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感图像处理的就业前景也变得越来越广阔。
首先，遥感图像处理在环境保护、资源管理、城市规划等领域有着广泛的应用需求。
随着全球环境问题的日益突出，各国政府对环境监测和保护的需求越来越高。
遥感图像处理技术可以用于监测大气污染、土地利用变化、水资源管理等方面，因此在环境保护领域有着巨大的就业前景。
其次，遥感图像处理在农业领域也有着广泛的应用。
随着全球人口的增长和农业现代化的推进，农业生产的精细化管理和智能化需求不断增加。
遥感图像处理技术可以用于监测农作物的生长状态、土壤质量等关键信息，为农业生产决策提供准确的数据支持，因此在农业领域也具有良好的就业前景。
此外，在城市规划、交通管理、电力线路监测等领域，遥感图像处理技术也有着广泛的应用。
随着城市化进程的加快和基础设施建设的不断扩大，对于城市规划和管理的需求也越来越高。
遥感图像处理技术可以用于提取城市建筑物的高程、形状、构造等信息，为城市规划和交通管理提供科学依据，因此在城市规划和交通管理领域也有着良好的就业前景。
最后，随着人工智能技术的快速发展，遥感图像处理也正在向着智能化方向发展。
自动化、机器学习和深度学习等技术的应用，使得遥感图像处理在大数据时代具有更大的应用潜力。
因此，具备相关技术和能力的专业人才在遥感图像处理领域的就业前景更加广阔。
总之，随着遥感技术的不断发展和应用领域的拓宽，遥感图像处理领域的就业前景越来越广阔。
无论是在环境保护、农业、城市规划还是人工智能等领域，对于具备相关技术和能力的人才都有着良好的就业机会。
因此，有兴趣的人们可以通过学习和专业培训，不断提升自己的技能和能力，把握遥感图像处理的就业机会。
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1）样本信息提取标志
植被信息提取 TM4是近红外区的唯一的通道，在TM4单波段 TM4是近红外区的唯一的通道， TM4 的影像上，植被极易与水体区分。 的影像上，植被极易与水体区分。在遥感影像 上，植被以红色放映出来，极易于其他地物区 植被以红色放映出来， 分。在TM4波段中，植被反射近红外的强弱与 TM4波段中， 植被的生活力、 植被的生活力、叶面积指数和生物量等信息有 关，而且TM4的光谱信息有较大的独立性。因 而且TM4的光谱信息有较大的独立性。 此，TM4是反映植被信息的重要波段。在图上 TM4是反映植被信息的重要波段。 呈现深红色，表面有不规则纹理， 呈现深红色，表面有不规则纹理，较集中并且 大面积分布的区域我们判断为植被。 大面积分布的区域我们判断为植被。
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， 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 然后是居民地由于人居住的比较集中， 动量较大， 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 房屋的尺寸高矮不同， 点点的纹理。在图上显示为浅蓝色， 点点的纹理。在图上显示为浅蓝色，表面有星 星点点的纹理， 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， 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， 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。 可判断为乡村的居民地。
遥感图像处理 —ERDAS遥感数字图像处理 ERDAS遥感数字图像处理
1彩色合成处理
真彩色合成
彩 色 合 成
假彩色合成
利用数字技术合成真彩色图像时
把红色波段的影像作 为合成图像的红色分 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
假彩色合成（False color composition；Pseudocolor）只是在三个通道内输入其它 假彩色合成 只是在三个通道内输入其它 波段影像数据， 波段影像数据，合成的图像就是假彩色图像 B通道 通道 G通道 通道 R通道 通道 真 真
输出统计忽略零值 输出波段为1 输出波段为1：3 单击OK 单击OK
3 直方图均衡化处理 (Histogram Equalization)
涵义：直方图均衡化处理实际上是对图像 进行非线性拉伸，重新分配图像像元值， 进行非线性拉伸，重新分配图像像元值， 使一定灰度范围内像元的数量大致相等， 使一定灰度范围内像元的数量大致相等， 从而改善了图像效果。 从而改善了图像效果。
在Viewer窗口中点击 Viewer窗口中点击
，打开Raster工具面板 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 按钮，进入多边形AOI绘制状态， 区域，绘制一个多边形AOI， 区域，绘制一个多边形AOI，在Signature Editor窗口，单击 Editor窗口， 按钮，将多边形AOI区域加载到分类模板属性表中 按钮，将多边形AOI区域加载到分类模板属性表中 在图像上继续选择深蓝色区域，再绘制一个多边形AOI，用与4 在图像上继续选择深蓝色区域，再绘制一个多边形AOI，用与4 同样的方法加载到分类模板属性表中 用同样的方法加载9 12个深蓝色多边形AOI 用同样的方法加载9-12个深蓝色多边形AOI 在分类模板属性表中， 按住Shift 键 依次单击这些AOI ， 在分类模板属性表中 ， 按住 Shift键 ， 依次单击这些 AOI， 全部 选中， 选中，并单击 ，将选中的模板合并生成一个新的模板。 将选中的模板合并生成一个新的模板。
真彩色合成： 真彩色合成： 3R2G1B 假彩色合成： 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， 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、 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 的绿色分量 、 进行合成的结果。 进行合成的结果。
Natural color 彩 composition 彩 色 色 合 成 图 像
选择多光谱波段数据合成一幅真彩色和假彩色遥感图像
Landsat ETM+数据内容 数据内容
图像类 型 波段 1 2 3 TM 4 5 6 7 ETM+ 8 波长范围 (um) 0.45－ 0.45－0.52 0.52—0.60 0.52— 0.63— 0.63—0.69 0.76—0.90 0.76— 1.55—1.75 1.55— 10.45—12.5 10.45— 2.08—2.35 2.08— 0.50－ 0.50－0.90 分辨 率 (m) 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 120 28.5 15 所属波段 属可见光蓝光波段 属可见光绿光波段 属可见光红光波段 属近红外波段 属近红外波段 属远红外波段 属近红外波段 全色波段
水体信息提取 水体在近红外影像上呈现黑色，因此， 采用432假彩色合成影像来判断水体。 采用432假彩色合成影像来判断水体。
2）监督分类分类步骤
定义分类模板 评价分类模板 进行监督分类
定义分类模板
在 Viewer 中打开要分类的图像（ 经过直方图均衡化之后的图 Viewer中打开要分类的图像 （ 像），在Raster Options选择Fit to Frame Options选择Fit 单击Classifer\Classification\ 单击Classifer\Classification\Signature Editor，打开分类模板编辑 Editor， 器
在 图 像 窗 口 中 打 开 432.img ， 在 Viewer 图 标 面 板 中 选 择 AOI/AOI 432. Tool工具条 Tool工具条 应用矩形AOI工具，选择矩形的感兴趣区域，并保存AOI文件 应用矩形AOI工具，选择矩形的感兴趣区域，并保存AOI文件 打开Subset（ 打开Subset（DataPrep/Subset image）对话框，打开432.img image）对话框，打开432. 输出文件路径和名称 单击AOI按钮，选择AOI来源为Viewer，或者AOI File(将上面的AOI 单击AOI按钮，选择AOI来源为Viewer，或者AOI File(将上面的AOI 保存为文件)输出数据类型为Unsigned 保存为文件)输出数据类型为Unsigned 8 Bit
4 遥感数字图像分类的软件演示
目的：深刻理解遥感数字图像的计算机分类的 原理和方法。熟悉在ERDAS里进行图像的计算 原理和方法。熟悉在ERDAS里进行图像的计算 机分类的具体方法和步骤。 软件：ERDAS 软件：ERDAS IMAGINE9.1 内容：监督分类。
监督分类
数据：连云港海岸带TM影像图 数据：连云港海岸带TM影像图 要求：1）利用上面直方图均衡化之后的图像 要求： 2）提取植被、水体、房屋、农田、盐田 提取植被、水体、房屋、农田、 等主要地物
直方图均衡化处理的软件操作
“Interpreter”图标——“Radiometric Enhancement” Interpreter”图标——“Radiometric ——Histogram ——Histogram Equalization 确定输入文件：裁剪后的图像 输出路径和文件名 文件坐标类型：File， 文件坐标类型：File，处理范围默认 输出数据分段：256（可以小一点， 输出数据分段：256（可以小一点，即将灰度值拉伸到多大的 亮度范围） 亮度范围） 输出数据统计时忽略零值：Ignore 输出数据统计时忽略零值：Ignore Zero in Stats OK，执行直方图均衡化处理。 OK，执行直方图均衡化处理。
彩色合成软件演示
Landsat Tቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ多光谱波段数据（TIF格式）。 TM多光谱波段数据（TIF格式） 采 用 ERDAS 的 “ Layer Stack” 功 能 （ Interpreter 图 标 Stack” >Utilities>Layer Stack）。使用时输入单波段数据的通道 Stack） 顺序应该是B通道、 通道、 通道（真彩色和假彩色合成） 顺序应该是B通道、G通道、R通道（真彩色和假彩色合成）。 输出数据类型: 输出数据类型:Unsigned 8 bit 波段组合选择：Union 波段组合选择：Union 输出统计忽略零值：Ignore 输出统计忽略零值：Ignore Zero In Stats
321真彩色 321真彩色 合成影像
432假彩色 432假彩色 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 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 大片红色是植被，因为植被在近红外4 率非常的高， 因此， 呈现红色， 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。 纯净的水体呈黑色。
调整分类属性字段：signature 调整分类属性字段：signature editor 窗口中的分类 属性表中有很多的字段，不同字段对于建立分类 模板的作用不同；在View 模板的作用不同；在View Sihanture Columns对话 Columns对话 框，单击第一个字段的Column列并向下拖动鼠标 框，单击第一个字段的Column列并向下拖动鼠标 直到最后一个字段，此时，所有的字段都被选择 上并用黄色表示出来；按住shift键的同时分别单 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 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 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