遥感影像处理具体操作步骤

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遥感影像处理具体操作步骤

遥感影像处理是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行分析和处理的过程。下

面是遥感影像处理的具体操作步骤:

1. 数据预处理:

- 影像获取:通过卫星、航空器或者无人机等获取遥感影像数据。

- 影像校正:对获取的遥感影像进行几何校正和辐射校正,以消除影像中的

几何畸变和辐射差异。

- 影像配准:将多个遥感影像进行配准,使其在同一坐标系下对齐,以便进

行后续的分析。

- 影像切割:根据需要,将遥感影像切割成小块,方便后续处理。

2. 影像增强:

- 直方图均衡化:通过调整影像的像素灰度分布,增强影像的对照度和细节。

- 滤波处理:利用滤波算法对影像进行平滑或者锐化处理,以去除噪声或者

增强细节。

- 波段合成:将多个波段的影像合成为一幅彩色影像,以显示不同特征或者

信息。

3. 影像分类:

- 监督分类:根据已知样本进行训练,利用分类算法将遥感影像中的像素分

为不同的类别。

- 无监督分类:根据像素的相似性进行聚类,将遥感影像中的像素分为不同

的类别,不需要事先提供训练样本。

4. 特征提取:

- 纹理特征:通过计算影像中像素的纹理统计量,提取纹理特征,用于地物

分类和识别。

- 形状特征:通过计算影像中像素的形状参数,如面积、周长、圆度等,提

取形状特征,用于地物分类和识别。

- 光谱特征:利用遥感影像中不同波段的反射率或者辐射值,提取光谱特征,用于地物分类和识别。

5. 地物提取:

- 目标检测:利用目标检测算法,自动提取遥感影像中的目标物体,如建造物、道路等。

- 变化检测:通过比较不同时间的遥感影像,检测地物的变化情况,如城市

扩张、土地利用变化等。

6. 结果评估:

- 精度评估:通过对照遥感影像处理结果与实地调查数据或者高分辨率影像

进行对照,评估处理结果的准确性和精度。

- 一致性检验:对处理结果进行一致性检验,确保处理结果的逻辑和合理性。

以上是遥感影像处理的具体操作步骤。不同的任务和目标可能需要不同的处理

方法和算法,具体操作步骤可能会有所不同。在实际应用中,还需要根据具体情况进行参数设置和算法选择,以达到最佳的处理效果。

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