遥感数字图像处理与应用精华版
数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用
数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用摘要：数字图像处理技术是一种广泛应用于遥感图像分析的技术。
本文将介绍数字图像处理技术在遥感图像分析中的主要应用，并讨论其在地表覆盖分类、目标检测与提取、图像增强以及变化检测等方面的优势和应用案例。
数字图像处理技术的应用使得遥感图像的分析和解释更加准确和高效。
1. 引言遥感技术以其高效、大范围的特点在资源调查、环境监测等领域得到了广泛的应用。
而遥感图像的处理和解释对于遥感技术的进一步发展至关重要。
数字图像处理技术作为一种强大的工具，能够提供一系列对遥感图像进行分析和处理的方法。
本文将针对数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用进行讨论和分析。
2. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感图像处理中一个重要的任务。
数字图像处理技术可以通过灰度直方图均衡、滤波、边缘检测等方法对遥感图像进行预处理，从而更好地进行地表覆盖分类。
同时，数字图像处理技术还可以通过图像分割、特征提取等方法进行对象识别，并将其标记为不同的地表覆盖类型。
这种技术应用可以有效地提高地表覆盖分类的准确性和效率。
3. 目标检测与提取在遥感图像分析中，目标检测与提取是一项重要的任务。
数字图像处理技术可以通过边缘检测、形态学分析、图像分割等方法，将感兴趣的目标从遥感图像中提取出来。
这种应用可以帮助遥感分析师快速发现目标并进行进一步的分析和解读，提高遥感图像的解释效果。
4. 图像增强图像增强是数字图像处理技术在遥感图像分析中的另一个重要应用。
遥感图像由于采集和传输过程中的种种因素，可能存在噪声、模糊等问题。
数字图像处理技术可以通过滤波、增强对比度、色彩平衡等方法对遥感图像进行增强，提高图像的视觉质量和可解释性。
5. 变化检测变化检测是利用遥感图像进行地表变化监测和分析的一项重要任务。
数字图像处理技术可以通过对比两幅遥感图像的像素值、纹理特征、形状等信息进行分析，检测地图变化的位置和类型。
这种应用可以帮助决策者及时了解地表变化情况，制定相应的决策措施。
遥感图像处理技术在测绘中的应用与方法
遥感图像处理技术在测绘中的应用与方法引言：遥感图像处理技术作为一种重要的数据获取和分析工具，近年来在测绘领域日益受到关注。
通过遥感图像处理技术，可以从卫星、航空器等遥感影像数据中获取测绘所需的地理空间信息，实现高效精准的测绘工作。
本文将探讨遥感图像处理技术在测绘中的应用与方法。
一、遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是通过一系列处理方法，消除图像中的噪声、增强图像的质量，并使得图像数据能更好地用于后续的分析和应用。
常用的遥感图像预处理方法包括图像平滑、边缘增强和图像融合等。
其中，图像融合技术是将多张图像融合成一张高质量的图像，提高了遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率，为后续的测绘工作提供了更好的数据基础。
二、遥感图像分类与识别遥感图像分类与识别是指根据图像中的不同像元特征，将其自动或半自动地分类归类，并实现对地物的自动识别和提取。
这对于测绘工作来说是至关重要的，因为通过遥感图像分类与识别技术，可以大大提高测绘的效率和精度。
常见的遥感图像分类与识别方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
这些方法在实际测绘工作中有着广泛的应用。
三、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是指通过对不同时间或不同传感器所获得的遥感图像进行对比和分析，寻找出地物或环境在时间上的变化情况，并提供定量或定性的遥感变化信息。
对于测绘工作来说，遥感图像变化检测可以用于城市更新、土地利用变化、地质灾害变化等方面的监测和分析。
常用的遥感图像变化检测方法包括基于差异对比法、基于时间序列法和基于机器学习的方法等。
四、遥感图像配准与纠正遥感图像配准与纠正是指将不同时间、不同传感器或不同分辨率的遥感图像在空间上进行准确对应和纠正，以确保图像数据的准确性和一致性。
在测绘中，遥感图像配准与纠正是非常重要的一步，因为只有准确对应纠正后的图像数据，才能得出精确的测绘结果。
常用的遥感图像配准与纠正方法包括基于特征点匹配法、基于控制点的方法和基于变换模型的方法等。
数字图像处理技术在遥感影像中的应用
数字图像处理技术在遥感影像中的应用随着时代的进步，数字图像处理技术在遥感影像中的应用越来越广泛。
数字图像处理技术可以对遥感影像进行精细分析，对遥感影像的特征提取、分类识别、目标定位和变化检测等方面有着重要的意义。
本文将从遥感影像的特征提取、分类识别、目标定位和变化检测等四个方面进行阐述。
一、遥感影像的特征提取遥感影像的特征提取是指通过数字图像处理技术对遥感影像中的特征进行提取和分析。
这些特征可以是色彩特征、纹理特征、形状特征和结构特征等。
其中，色彩特征是最基本的一种特征，在图像处理中被广泛应用。
特别是在遥感影像中，颜色有时可以代表地物的类型和类别。
色彩特征的提取主要包括：颜色空间的选择、颜色分类方法、颜色特征的提取和颜色特征的表示等。
纹理特征是指图像上重复出现的局部或全局性质。
不同地物具有不同的纹理特征。
纹理特征的提取包括基于空域的方法和基于频率的方法。
常用的基于空域的方法有灰度共生矩阵、灰度自相关函数等。
形状特征是图像中描述对象形状的特征，可以用于代表地物的形态和几何特征。
包括全局形状特征和局部形状特征。
结构特征是指图像中存在的多种结构类型，包括线状、点状和面状等。
结构特征的提取可以通过边缘检测、种子生长法等方法实现。
二、遥感影像的分类识别遥感影像的分类识别是指通过数字图像处理技术对遥感影像进行分类和识别。
对于遥感影像的分类识别，主要有两种方法：基于人工和基于机器。
基于人工的方法需要专业的遥感影像处理人员进行特定的培训和技能的积累，这种方法需要大量的人力和耗费大量的时间。
而基于机器的方法则是利用数字图像处理技术研发的遥感影像分类算法，通过机器识别和分类，快速高效地完成遥感影像分类的任务。
常用的数字图像处理算法包括：支持向量机、决策树和人工神经网络等。
三、遥感影像的目标定位遥感影像的目标定位是指通过数字图像处理技术对遥感影像中的目标进行准确定位。
在遥感影像中由于存在复杂的地形和地物类型，人工定位非常困难，定位时间也比较长，且定位结果可能存在误差。
数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用
数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用摘要：随着遥感技术的快速发展，数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用变得越来越广泛。
数字图像处理技术可以提取和分析遥感图像中的各种信息，帮助用户更好地理解并解释遥感图像。
本文将介绍数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用，包括图像增强、目标检测和分类以及影像图像处理等方面的内容。
1. 引言遥感图像解译是对获取的遥感图像进行信息提取和分析，以获取地表或大气某些特征的过程。
数字图像处理技术作为一种重要的数据分析工具，可以在遥感图像解译中发挥重要作用。
数字图像处理技术可以对遥感图像进行增强、分割、分类等处理，从而提取出有用的信息。
2. 图像增强图像增强是数字图像处理技术中的一种重要操作，它可以改善遥感图像的视觉质量和信息内容。
图像增强技术主要包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波和频域滤波等方法。
通过这些方法，可以提高遥感图像的对比度、去除噪声以及增强图像的细节等。
例如，当遥感图像中存在较强的噪声时，可以应用空域滤波方法来抑制噪声并增强图像的细节。
3. 目标检测和分类目标检测和分类是遥感图像解译的重要任务之一。
数字图像处理技术可以用来检测和分类遥感图像中的地物目标。
目标检测是指在遥感图像中自动识别和定位感兴趣目标的过程，而目标分类则是将感兴趣目标分为不同的类别。
目标检测和分类依赖于特征提取和分类器的选择。
数字图像处理技术可以通过应用边缘检测、纹理分析、颜色特征提取等方法来提取目标特征，并应用分类算法来自动识别和分类地物目标。
4. 影像图像处理影像图像处理是遥感图像解译中的一个重要方面。
遥感图像通常具有高分辨率和大量的信息，因此需要应用数字图像处理技术来处理和分析这些图像。
例如，图像拼接技术可以将多幅低分辨率图像拼接成一幅高分辨率图像，从而提高地物目标的识别能力。
图像匹配和配准技术可以将多幅遥感图像进行配准，以便进行地物变化监测和地表覆盖分类等应用。
5. 数字图像处理技术的挑战和发展方向虽然数字图像处理技术在遥感图像解译中取得了显著成果，但仍然存在一些挑战。
31_遥感图像处理课件
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，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，所以表面会有星星点点的 纹理。在图上显示为浅蓝色，表面有星星点点的 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，可以判断为城镇 地区，也有小面积的零星分布的，可判断为乡村 的居民地。
彩
色
色
合
图
成
像
色分量
假彩色合成（False color composition；Pseudocolor）只是在三个通道内输入其它波 段影像数据，合成的图像就是假彩色图像
真彩色合成： 3R2G1B 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，把近红外波段的影像作为合 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进行合 成的结果。
321真彩色 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 像，大片红色是植被，因为植被在近红外4波段的反射 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。
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 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
在Viewer窗口中点击 ，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
数字图像处理技术在遥感中的应用
航宇遥感
按平台分 、按对象分、按媒介分、按成 像波 地面遥感 采 段分、按空间尺度分、按不同应用领域分等等 用 呢 电 距
航天遥感 离 大 航空遥感 磁 波 探 测
§2.数字图像处理技术的优点
1.
适用面宽 灵活性强
2.
3.
再现性好 处理精度高
ห้องสมุดไป่ตู้
4.
遥感原理
§3.数字图像处理技术在遥感中的应用
遥感图像的恢复处理 遥感图像的增强处理 遥感图像的自动分类 遥感图像的分割
数字图像处理技术 在遥感中的应用
§1.遥感简介
1.1 遥感定义： 遥感，即遥远的感知。 广义理解：泛指一切无接触的远距离探 测，包括对电磁场、立场、机械波（声 波、地震波）等的探测。 实际中：重力、磁力、声波、地震波等 的探测被划为物理探测的范围。因而， 只有电磁波探测属于遥感的范畴。
1.2 遥感分类：
遥感图像的匹配
遥感图像的融合
遥感图像的融合 定义：
将多源遥感数据在统一的地理坐标系中，采用 一定的算法生成一组新的信息或者合成图像的 过程
三个步骤：
选择待 融合图 像 遥感图 像配准 图像 融合
遥感原理
§3.数字图像处理技术存在的问题
用彩色模式来显示直接针对彩色图像处理 的理论还不成熟
数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用
数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用引言：随着遥感技术的快速发展，数字图像处理技术逐渐成为遥感信息分析中的核心应用之一。
数字图像处理技术可以对遥感图像进行预处理、特征提取、分类与分析，为遥感信息分析和应用提供基础支撑。
本文将详细介绍数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用，包括图像预处理、特征提取与选择、遥感图像分类等方面。
1. 图像预处理图像预处理是数字图像处理技术在遥感信息分析中的首要步骤。
遥感图像通常受到大气、云层、阳光等因素的影响，会产生噪声、辐射校正问题、几何畸变等。
数字图像处理技术可以通过增强对比度、减少噪声、去除云层和阴影等操作来改善图像质量。
常见的图像预处理方法包括直方图均衡化、滤波、去噪、几何校正等。
通过图像预处理，可以提高遥感图像的质量，为后续的特征提取和分类分析打下基础。
2. 特征提取与选择特征提取与选择是遥感信息分析中的重要环节，也是数字图像处理技术的核心任务之一。
遥感图像中包含大量的地物信息，如植被、水体、建筑等，通过提取和选择适当的特征，可以有效地描述这些地物的属性。
数字图像处理技术可以通过色彩模型转换、边缘检测、纹理分析等方法，提取出表征地物的特征。
此外，特征选择也是必要的，可以通过特征选择算法来筛选出最具有分类能力的特征子集，以降低计算复杂性和提高分类精度。
3. 遥感图像分类遥感图像分类是数字图像处理技术在遥感信息分析中的重要应用之一。
遥感图像分类的目标是将遥感图像中的像素划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
数字图像处理技术可以通过机器学习算法、人工神经网络等方法来进行图像分类。
常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。
通过遥感图像分类，可以实现对遥感图像的自动解译，方便地获取地物信息和变化状况，为资源管理、环境监测等领域提供支持。
4. 图像变化检测图像变化检测是数字图像处理技术在遥感信息分析中的另一个重要应用。
遥感图像序列能够提供不同时间点的地物信息，通过比较不同时间点的遥感图像，可以检测到地物的变化情况，如植被生长、建筑物拆除等。
数字图像处理技术在遥感中的应用教程
数字图像处理技术在遥感中的应用教程数字图像处理技术的发展为遥感技术的应用带来了重大的变革。
遥感技术使用传感器收集地球表面的电磁波辐射，并通过数字图像处理技术对这些数据进行分析和解释。
本篇文章将为您介绍数字图像处理技术在遥感中的应用，帮助您了解如何处理和分析遥感图像数据。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列操作和处理的过程。
它包括图像增强、图像恢复、图像压缩以及图像分割等多个步骤。
在遥感中，数字图像处理技术能够从遥感图像数据中提取有用的信息，并为地理信息系统（GIS）和环境研究等领域提供支持。
二、数字图像处理在遥感中的应用1. 遥感图像的预处理遥感图像的预处理是数字图像处理的第一步，它涉及到去除图像中的噪声、减小不完美场景的影响以及校正图像的几何和辐射特性。
常见的预处理技术包括辐射校正、几何纠正和大气校正。
通过这些处理，我们可以得到质量更高的遥感图像，为后续的图像分析提供更准确的数据基础。
2. 遥感图像的增强与恢复遥感图像可能受到云、雾、阴影等因素的影响，导致图像质量下降。
数字图像处理技术可以应用于遥感图像的增强和恢复，例如去除云、雾和阴影，提升图像的清晰度和可视性。
这对于遥感图像的后续分析和解释非常重要。
3. 遥感图像的分类与分割遥感图像的分类和分割是遥感图像处理的核心任务之一。
数字图像处理技术能够将遥感图像中的不同地物分类，并提取出感兴趣区域。
这些区域可以用于土地利用和覆盖分类、城市规划、灾害监测等应用。
常见的分类和分割方法包括基于像素的分类、基于目标的分类以及利用深度学习技术进行图像分割。
4. 遥感图像的变换与特征提取图像变换和特征提取是数字图像处理在遥感中的另一个重要应用。
例如，傅里叶变换可以将图像从空域转换为频域，用于图像的频谱分析和滤波。
此外，小波变换、主成分分析等方法也常用于遥感图像的特征提取，以提取出地物的重要特征并进行进一步分析。
5. 遥感图像的目标检测与识别数字图像处理技术在遥感图像的目标检测和识别中起着重要作用。
数字图像处理在遥感中的应用研究
数字图像处理在遥感中的应用研究近年来，遥感技术的广泛应用带动了数字图像处理技术的快速发展。
数字图像处理技术以其高效、便捷、精确的特点，成为了遥感技术中不可或缺的重要手段。
本文将围绕数字图像处理技术在遥感中的应用展开研究，探讨其在遥感技术中的优势和前景。
一、数字图像处理技术在遥感中的应用数字图像处理技术在遥感技术中的应用涉及多个领域，如图像的增强、分割、分类、识别等。
其中，图像增强是最为基础的应用之一。
在遥感技术中，影像的颜色、亮度等信息呈现往往受到多种因素的影响（如大气影响、地形影响、时间影响等），而所拍摄的影像有时会出现亮度不够、对比度不强等问题，经过数字图像处理技术的增强后可将图片的质量和清晰度提高数倍。
图像增强后，对遥感技术的应用也会更为准确。
其次，数字图像处理技术在遥感中的应用还有图像的分割。
遥感图像往往非常庞大，因此，在进行大块图像的处理时，不同的对象需要不同的处理方式，这就需要对图像进行分割。
数字图像处理技术可以对图像进行像元分类，将图像分为若干区域，每个区域有着一定的相似度。
在这些区域的基础上，就可进行不同的分类和识别。
除了上述两种方法外，数字图像处理技术在遥感中的应用还有分类和识别。
分别是针对不同目的、不同要求所匹配的方法。
分类和识别是遥感图像应用的关键环节，这需要精准的模型和算法来进行分析和决策，而数字图像处理技术所蕴含的特性和方法可以帮助遥感技术实现更好的分类和识别。
二、数字图像处理技术在遥感中的优势数字图像处理技术在遥感技术中的应用，具有以下优势：1、快捷高效：数字图像处理技术可以对大量的遥感图像进行快速并高效的处理，从而节省人工处理的时间和精力。
2、高精度：数字图像处理技术可以减少误差，提升处理效率和处理结果精度。
3、丰富的图像处理功能：数字图像处理技术可以对遥感图像进行增强、处理、分割、分类和识别等多种丰富的处理方式，对于遥感项目能够提供更好的支持。
4、可视化呈现：数字图像处理技术将处理完成的图像直观地呈现在屏幕上，帮助使用者更好地理解和判断处理结果。
数字图像处理与分析技术在遥感图像中的应用
数字图像处理与分析技术在遥感图像中的应用遥感技术作为一种获取地面信息的手段，广泛应用于农业、环境、城市规划等领域。
随着科技的发展，遥感图像处理与分析技术也得到了迅猛发展。
数字图像处理与分析技术作为其中一种重要的工具，在遥感图像中发挥着不可或缺的作用。
遥感图像处理主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等步骤。
图像去噪是最基本的处理步骤之一。
由于遥感图像在采集和传输过程中会受到多种干扰因素的影响，使得图像中出现各种噪声。
数字图像处理技术能够通过滤波算法、小波变换等方法对图像进行去噪处理，提高图像质量和可视化效果。
图像增强是指通过增强图像的对比度、亮度、清晰度等属性来改善图像的观感效果。
在遥感图像中，数字图像处理技术能够提高图像的目标识别能力，有助于更加精准地提取地物信息。
图像分割是将图像划分为若干个不相交的区域，每个区域包含具有相似性质的像素的过程。
数字图像处理技术可以通过像素、边界、纹理等特征提取算法进行图像分割，得到更加精细的地物边界和空间分布信息。
除了图像处理，数字图像分析技术也在遥感图像中发挥着重要作用。
数字图像分析技术是指通过对图像进行量化、分类、识别等方法，获取图像中所包含的信息。
在遥感图像中，数字图像分析技术能够通过提取图像特征、建立分类模型等方法，实现对地物的自动识别和分类。
例如，在农业领域，数字图像分析技术能够通过分析遥感图像中的作物生长情况、病虫害分布等信息，为农作物的监测和管理提供支持。
在环境领域，数字图像分析技术能够通过分析遥感图像中的土地利用、植被覆盖等信息，进行环境评估和生态保护工作。
在城市规划领域，数字图像分析技术能够通过分析遥感图像中的建筑物分布、道路网络等信息，进行城市规划和交通规划工作。
数字图像处理与分析技术的应用，为遥感图像的利用提供了更为广阔的空间。
通过数字图像处理与分析技术，可以从遥感图像中获取更多的地物信息，为科学研究和决策支持提供强大的工具。
但是，数字图像处理与分析技术也面临着一些挑战和问题。
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。
遥感图像处理及应用
遥感图像处理及应用近年来，随着科技的日新月异，遥感技术在各行各业的应用中越来越广泛。
遥感图像处理是遥感技术应用的重要领域之一，它通过有效的遥感图像处理方法，将遥感获取的信息转换成数字图像或其他形式的数据，进行分析、处理和解释。
在农业、地质、城市规划、环境监测、车辆导航等领域的应用中，遥感图像处理发挥着不可替代的作用。
遥感图像处理的研究内容可以分为以下几个方面：一、图像增强和滤波图像增强是指对图像进行空域或频域处理，改善图像质量的过程。
滤波是通过对图像进行平滑或锐化等操作，提取图像中的特定信息。
图像处理中，常用的增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化等。
在滤波方面，中值滤波、高斯滤波等常用方法，在不同的应用场景中发挥着重要的作用。
二、图像分类和分割图像分类和分割是遥感图像处理的一个重要研究方向。
图像分类指对图像进行分类，将不同类别的物体区分开来，常用的方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
图像分割是将图像分成多个不同的块，以方便对每个块进行分别处理，常用的方法有边缘检测法、区域生长法、水平线法等。
三、信息提取和分析遥感图像处理的最终目的是提取其中有用的信息，以达到特定的应用目的。
这些信息可以是建筑物的高度、土地利用情况、植被状况等。
在这方面的研究中，包括计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等领域。
应用：遥感图像处理在各个领域的应用也越来越广泛。
在农业生产中，通过利用可见光和红外线等多种遥感数据，对土地作物覆盖、土地干旱程度、土地环境等进行划分和评估。
例如，在南繁所的科研团队，通过采用多光谱遥感图像处理技术，对南繁到处传说的榴莲黑心病因素进行搜寻和筛选，为解决榴莲黑心病提供了重要的科学依据。
在城市规划中，遥感图像处理可用来检测城市用地利用现状，以及预测城市未来的扩张趋势，从而更好地安排和规划城市的建设。
在环境监测中，遥感图像处理可用来对不同环境中的污染源进行检测，如空气污染、水污染、土壤污染等，进而诊断污染问题，从而采取预防和控制措施。
数字图像处理方法在遥感数据分析中的应用
数字图像处理方法在遥感数据分析中的应用遥感技术是通过获取遥远地面的图像或其他电磁波信息的技术，广泛应用于地质勘探、农业、气象等领域。
而数字图像处理方法则是对遥感图像进行数字化处理和分析的关键工具。
数字图像处理方法的应用使得遥感数据分析更加高效和准确，为各个领域的决策和应用提供了重要的支持。
首先，数字图像处理方法在遥感数据分析中的一个重要应用是图像增强。
由于遥感图像往往受到光照、云层和大气等不可控因素的干扰，图像质量可能较差。
通过数字图像处理方法，可以对遥感图像进行增强，提高图像的质量和细节，使得图像更加清晰和易于观察。
例如，通过调整图像的灰度级和对比度，可以增强遥感图像中的地貌和地物特征，提高水资源调查和土地利用规划的准确性。
其次，数字图像处理方法在遥感数据分析中的另一个重要应用是特征提取。
在遥感图像中，地物和地貌的特征往往是非常重要的信息，用于地质研究、资源调查等。
通过数字图像处理方法，可以自动或半自动地提取出遥感图像中的地物和地貌特征。
例如，通过边缘检测算法可以提取出遥感图像中的边缘特征，通过纹理分析算法可以提取出遥感图像中的纹理特征。
这些提取出的特征可以进一步用于地物分类和地表变化检测等应用。
再次，数字图像处理方法在遥感数据分析中的第三个重要应用是目标检测和识别。
在遥感图像中，目标物体的检测和识别对于资源调查和环境监测等应用具有重要意义。
通过数字图像处理方法，可以自动或半自动地检测和识别遥感图像中的目标物体。
例如，通过目标检测算法可以自动检测出遥感图像中的建筑物、道路等目标，通过目标识别算法可以进一步识别出具体的建筑物类型和道路等级。
这些检测和识别的结果可以用于城市规划、交通管理等领域。
最后，数字图像处理方法在遥感数据分析中的最后一个重要应用是数据融合。
遥感数据往往具有多源、多分辨率和多时相的特点，通过数据融合可以将这些多源数据集成到一个统一的框架中，从而提高数据的准确性和可靠性。
数字图像处理方法可以用于不同数据源的配准和对齐，使得融合后的数据具有一致的空间参考和分辨率特性。
数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用
数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用I. 引言随着遥感技术的不断发展，遥感图像的获取变得越来越容易。
然而，如何从大量的遥感图像中提取有用的信息仍然是一个具有挑战性的问题。
数字图像处理技术作为一种重要的工具，在遥感图像解译中扮演着重要的角色。
本文将探讨数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用。
II. 遥感图像的特点遥感图像具有以下特点：多光谱数据、高分辨率、遥感图像的影像较大、图像具有低信噪比等。
这些特点使得传统的图像处理方法无法直接应用于遥感图像的解译。
因此，引入数字图像处理技术成为必要。
III. 图像增强图像增强是遥感图像解译中的一个重要任务。
采用数字图像处理技术可以改善遥感图像的质量和清晰度，从而提取更多的有用信息。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
直方图均衡化是一种通过增强图像的对比度来提高图像质量的方法。
滤波可以通过消除图像中的噪声来改善图像的清晰度。
锐化可以增强图像的边缘信息。
IV. 特征提取特征提取是遥感图像解译中的关键步骤。
数字图像处理技术可以有效地提取图像中的特征信息。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析和目标检测等。
边缘检测可以提取图像中物体的边缘信息，进而辅助目标的识别与分类。
纹理分析可以提取图像中的纹理特征，用于目标识别和分类。
目标检测可以自动地在图像中检测出感兴趣的目标，提高遥感图像解译的效率。
V. 分类与识别分类与识别是遥感图像解译的最终目标。
数字图像处理技术在分类与识别中发挥着重要作用。
常用的分类与识别方法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。
这些方法可以根据遥感图像中的像素值或特征向量将图像中的像素分为不同的类别。
利用这些方法可以对遥感图像进行目标识别和分类，并为进一步的地理信息分析提供基础。
VI. 基于神经网络的图像解译神经网络作为一种强大的数字图像处理技术，近年来在遥感图像解译中得到广泛应用。
基于神经网络的图像解译能够充分利用遥感图像中的空间和光谱信息，提高解译的准确性和精度。
遥感数据的图像处理与应用
遥感数据的图像处理与应用遥感技术是通过利用卫星、飞机等遥感平台获取地表信息，进行信息处理、分析和应用的一种技术。
遥感数据的图像处理是其中的重要部分，可以为后续的遥感应用提供更加精确和可靠的数据支持。
本文将从遥感数据的获取、图像处理的方法和遥感数据的应用三个方面，介绍遥感数据的图像处理与应用的相关内容。
一、遥感数据的获取遥感数据的获取是遥感技术的前提，而卫星、飞机是获取遥感数据的主要平台。
目前，国内外的遥感数据主要来源于美国、法国、加拿大、德国、日本等国家和地区的卫星。
这些卫星涵盖了大部分的地球表面，可以提供高分辨率的遥感数据。
另外，一些自主研发的卫星和无人机等遥感平台也能够获取遥感数据。
遥感数据的获取一般分为两种方式，即主动传感和被动传感。
主动传感是指利用雷达、激光等设备向地面发射能量，利用接收到的回波数据获取地面信息；被动传感是指利用卫星等设备接收地面某一波段的辐射能量，根据反射或辐射能量的强度、频率、偏振等特征判断地表的属性和变化情况。
二、图像处理的方法遥感数据的图像处理是指对遥感数据进行处理和分析，以提取和解释地表信息的一系列方法。
其中，数字图像处理技术是遥感图像处理的核心技术，包括图像增强、分类、变换等。
下面分别介绍一些常用的图像处理方法。
（一）图像增强图像增强是指将遥感图像中的一些细节信息加强，以更加清晰地展示地表物体和地貌等特征。
图像增强的方法主要包括直方图均衡化、边缘增强、空间点运算等。
直方图均衡化是一种线性变换方法，它通过对图像像素的灰度分布进行均衡，来提高图像的对比度和亮度等。
边缘增强则是在保留图像主要信息的基础上，利用高通滤波器等技术对图像边缘进行强化。
（二）图像分类图像分类是将遥感图像中的信息按照某种标准归纳并分成类别的过程。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类是利用已知分类样本进行分类，例如利用人工标注的矢量数据来进行分类。
无监督分类则是利用统计学方法对像元数据进行分类，比如聚类的方法，将相似性的像元划分成一个类。
数字图像处理技术在遥感中的应用
数字图像处理技术在遥感中的应用随着数字化时代的到来，遥感技术从传统的航空摄影演变为数字遥感，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
在遥感领域，数字图像处理技术可以分为三类：图像增强、特征提取和目标识别。
下面将详细介绍数字图像处理技术在遥感中的应用。
一、图像增强图像增强是指通过一些数字图像处理方法使图像的质量得到提升或者说让人类更容易观察和分析图像。
在遥感领域，由于航拍或卫星拍摄的图像不可避免地存在一些噪声或者扭曲形变，因此图像增强成为了一项关键技术。
一般来说，图像增强可以分为两类：空域滤波和频域滤波。
空域滤波是通过改变像素之间的数值来调整图像的像素值，如中值滤波、均值滤波等。
而频域滤波则是通过改变图像的傅里叶变换谱来调整图像的像素值，比如高通滤波、低通滤波等。
一般而言，频域滤波的效果更好，但是空域滤波的速度更快。
除了常见的滤波方法，还有一些特殊的图像增强方法。
比如，波尔多（Bordeaux）大学曾经提出了一种基于小波变换的图像增强方法，可以在直通波束和散射波束中实现噪声过滤和反射率估计。
二、特征提取特征提取是指从图像中提取出更具信息含量和区分力的特征。
例如，提取植被指数（NDVI）、离散点（blight）指数、道路网图及车辆一系列特征等。
遥感图像的特征提取常常是复杂且繁琐的，可以通过数字图像处理方法简化和优化。
特征提取大致分为两步：一是预处理，二是特征计算。
预处理包括图像分割、去噪等操作。
特征计算则是对分割后的图像进行特征计算，例如感兴趣区域（ROIs）内的植被覆盖率、沙漠化率、土地变化率、道路交通状况等。
特征提取常常是其他应用的基础，例如在目标识别任务中，特征提取就是提高分类正确率的关键。
因此特征提取技术的改进是遥感图像分析技术发展的核心任务。
三、目标识别目标识别是指利用遥感图像中的信息来识别特定的目标，例如建筑物、水体、植被覆盖等。
通过数字图像处理技术的应用，可以提高遥感图像目标识别任务的准确率和自动化水平。
数字图像处理算法及其在卫星遥感中的应用
数字图像处理算法及其在卫星遥感中的应用随着科技的发展，数字图像处理算法在卫星遥感中的应用越来越广泛。
数字图像处理算法是对图像进行处理的方法，能够提取出图像中的有用信息，从而进行分析和应用。
在卫星遥感中，数字图像处理算法可以提高遥感数据的准确性和可用性，促进卫星遥感在各行业的应用。
数字图像处理算法基础数字图像处理算法的基础在于数字图像的表示和处理。
数字图像是由像素点组成的，每个像素点有自己的亮度值和颜色值。
通过对这些像素点进行处理，就可以提取出有用的信息。
数字图像处理算法包括图像增强、图像分割、图像压缩等多种方法。
其中，图像增强是对图像进行放大、降噪、对比度增强等处理，以提高图像的质量；图像分割是将图像分成不同的区域，以便进行进一步分析；图像压缩是将图像的大小降低，以节省存储空间。
数字图像处理算法在卫星遥感中的应用数字图像处理算法在卫星遥感中有着广泛的应用。
以下是其中的几个典型应用：1. 土地利用调查数字图像处理算法可以将卫星遥感数据分为不同的类别，如农田、城市、水域等，与实地情况相结合，就可以进行大规模的土地利用调查。
2. 自然资源调查数字图像处理算法可以通过对卫星遥感数据进行分析，提取出地表覆盖、地形等信息，以获得对自然资源的了解，比如湖泊、山脉等地貌的变化情况。
3. 环境监测数字图像处理算法可以通过卫星遥感数据，提取出城市中的道路、建筑物、植被等信息，以达到监测城市环境的目的。
4. 自然灾害监测数字图像处理算法可以通过卫星遥感数据，分析自然灾害的范围和程度，以协助救灾和防灾。
总之，数字图像处理算法在卫星遥感中的应用广泛，不仅可以提高遥感数据的准确性和可用性，还可以为各行业提供数据支撑，促进卫星遥感技术的发展。
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究随着科学技术的不断进步，卫星遥感技术发展成为现代科技的一个重要分支。
卫星遥感通过卫星对地球表面、大气、水体等各种自然环境进行感知和测量，为地球科学、环境科学、农业、遥感地质等领域提供大量数据。
而数字图像处理技术则是卫星遥感数据处理的重要手段之一。
本文将从数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究方面着手，详细探讨数字图像处理技术在卫星遥感中的应用现状、发展趋势以及未来的应用前景。
一、数字图像处理技术在卫星遥感中的应用现状数字图像处理技术是一种处理数字图像的技术，在遥感数据处理中起到非常重要的作用。
在卫星遥感数据处理中，数字图像处理技术主要包括数据预处理、信息提取、数据分析等几个阶段，其中数据预处理是数字图像处理的重要组成部分之一。
数据预处理是为了达到更好的图像处理结果而对遥感数据进行的处理。
通常包括数据增强、噪声去除、图像配准和图像融合等，这些处理都是最基本的数字图像预处理技术，具有相当重要的意义，广泛应用于卫星遥感数据的预处理中。
信息提取是在数字图像预处理后进行的。
它主要是从原始图像中提取一些特定的信息，例如地物分类、变化检测、地形高程等。
在此基础之上，可以利用特殊的数字图像处理算法，对特定的遥感数据进行更加深入地研究和分析。
数据分析是在信息提取后进行的。
它通常是将已经处理好的遥感数据进行分析，例如空间分析、时间分析和频域分析等。
这些分析结果可以实现对遥感图像的深入了解，为后续图像处理的结果提供依据。
二、数字图像处理技术在卫星遥感中的发展趋势数字图像处理技术是随着遥感技术的发展而逐步改进的，未来数字图像处理技术还将在以下几个方面得到发展和创新优化：1. 数据获取技术的创新。
人工智能技术在数字遥感数据处理发展中的应用，使得数字图像处理技术的效率和精度得到了极大的提高。
2. 多源数据融合技术的发展。
多源遥感数据的融合分析可以得到更精准、更全面的遥感数据信息，这是数字图像处理领域的一个大趋势。
数字图像处理技术在遥感影像分析中的应用
数字图像处理技术在遥感影像分析中的应用摘要：遥感影像是通过无人机、航天飞机或卫星等设备获取的地球表面图像。
数字图像处理技术是指通过计算机对图像进行数字化处理的技术。
本文将探讨数字图像处理技术在遥感影像分析中的应用，包括图像增强、分类和特征提取等方面。
1.引言数字图像处理技术在遥感影像分析中扮演着重要的角色。
遥感影像通过高分辨率的传感器获得了大量的信息，但这些信息通常以原始图像的形式呈现，难以直观地为人们所理解。
因此，需要使用数字图像处理技术来提取和分析图像中的有用信息。
2.图像增强图像增强是通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可读性。
在遥感影像中，图像增强的目标通常是减少图像中的噪声、增强图像的对比度和增强图像中的细节。
数字图像处理技术中的滤波器技术可以用于噪声的降低和图像的平滑处理，直方图均衡化技术可以用于增强图像的对比度。
3.图像分类图像分类是将图像分为不同的类别或地物类型的过程。
在遥感影像中，图像分类可以用于提取出特定的地物类型，如建筑、水域、森林等。
数字图像处理技术中的分类算法可以通过像素级和对象级两种方式来进行图像分类。
像素级分类是根据像素的灰度级别将像素分为不同的类别，而对象级分类是将相邻的像素组合成对象，并对这些对象进行分类。
4.特征提取特征提取是从图像中提取出有用的特征信息的过程。
在遥感影像中，特征提取可以用于识别和区分不同的地物类型。
数字图像处理技术中的特征提取算法可以通过像素级和对象级两种方式来进行特征提取。
像素级特征提取是通过对每个像素计算其灰度值、纹理和形状等特征来获取有关该像素的信息，而对象级特征提取是通过对相邻像素组合成的对象提取其统计特征来获取有关该对象的信息。
5.应用案例数字图像处理技术在遥感影像分析中有着广泛的应用。
例如，在农业领域，通过对遥感影像进行图像增强和分类，可以识别出不同农作物的类型和生长情况，提供决策支持；在城市规划领域，通过对遥感影像进行图像分类和特征提取，可以识别出不同地物类型和建筑的分布情况，为城市规划和土地利用提供信息。
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究与效果评估
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究与效果评估卫星遥感技术是一种利用卫星搭载的传感器获取地球表面信息的技术。
卫星遥感技术的快速发展为地理信息系统、气象预测、农业、环境保护等领域提供了大量的数据支持。
而数字图像处理技术则在卫星遥感中起到了关键的作用，通过对卫星获取的图像进行处理和分析，可以提取目标特征、实现图像增强、分类和变化检测等功能，为遥感应用提供了重要的技术基础。
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用主要包括以下几个方面：1. 图像预处理在卫星遥感中，图像预处理是非常重要的一步。
由于卫星遥感图像受大气、云、地物遮挡等因素的影响，获取的图像往往存在一定的噪声和失真。
因此，通过数字图像处理技术进行图像预处理，可以有效地去除噪声、消除大气湍流模糊、校正图像几何形变等，提高卫星遥感图像的质量和准确性。
2. 特征提取与目标识别数字图像处理技术在卫星遥感中可以用于提取地物的特征信息，并实现对不同目标的自动识别与分类。
通过应用图像处理方法，如边缘检测、纹理分析、形状分析等，可以从卫星遥感图像中提取出各种地物的特征，并根据这些特征进行目标识别与分类。
这对于土地利用、森林管理、城市规划等领域具有重要的意义。
3. 图像增强与重建数字图像处理技术还可以应用于卫星遥感图像的增强与重建。
利用图像增强技术，可以改善卫星遥感图像的视觉效果，使图像更加清晰、细节更加丰富。
而图像重建技术则可以通过将低分辨率的卫星遥感图像与高分辨率的地面图像进行融合，得到更高质量的地表信息。
这对于城市规划、自然资源管理等领域具有重要的应用价值。
4. 变化检测与分析数字图像处理技术在卫星遥感中还可以应用于地表变化的检测与分析。
利用遥感图像序列，可以通过图像配准和差异提取等方法，实现对地表变化的监测与分析。
这对于自然灾害监测、城市扩张分析等领域有重要的意义，能够提供及时、准确的地表变化信息。
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究还面临一些挑战，如图像噪声、云雾遮挡、图像配准等问题，这些问题对于遥感图像的质量和应用效果有一定的影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《遥感应用与数字图像处理》课程学习总结报告
一、理论部分
（一）知识概念
1、数字图像，通俗的讲就是那些用技术手段把目标进行再现而产生的图像，是“二维数据阵列的光学模拟”。
2、遥感数字图像是数据形式的遥感图像。
在学这门课之前，遥感对自己的印象只限于遥控的阶段。
老师在上课中讲述了遥感现象：蝙蝠的遥感能力：超声波25000-70000Hz；狗能嗅出100多万种气味;遥感意味遥远的感知，因为万物都在吸收和发射电磁波。
正是利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
3、遥感技术它是城市建设中获取信息的重要手段之一，应用有：快速实现城市范围国土资源与生态环境的多层次、全方位综合调查，系统研究城市资源与环境的空间分布规律，客观、真实地反映城市的建设成就和存在问题，为制定中长期规划综合整治规划以及可持续发展规划提供科学依据。
因此，遥感应用与数字图像处理与城市规划专业有着息息相关的重要性。
（二）数字图像优势
1、再现性好数字图像处理与模拟图像处理（光学处理）的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
2、处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组。
从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
3、图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。
只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
(三)遥感技术发展现状
航天遥感制图应用活跃，在国土资源调查、土地利用监测、城市规划监测、自然灾害监测、林业和农业普查中有了典型应用。
高分辨率卫星遥感影像可以提供立体像对，用于直接生成DEM资料，还可以进行大比例尺地形图的获取与更新测绘。
我国已经建立国家级遥感卫星数据接收和服务系统：国家卫星气象中心、中国遥感卫星地面站、中国资源卫星接收系统和国家卫星海洋应用中心，另外许多应用部门建立了数据地面接收站。
该技术在我国很多省份已经得到推广应用。
（四）数字图像处理过程
遥感图像处理是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。
常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
遥感影像数字图像处理的内容主要有：
1、图像恢复：即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误。
2、数据压缩：以改进传输、存储和处理数据效率；
3、影像增强：突出数据的某些特征。
包括边缘增强、去模糊等；
4、信息提取：从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息。
二、技术应用部分
(一)遥感技术与城市规划建设的关系
1、遥感技术在城市规划中的应用
往常，城市大比例尺地形图是城市规划设计、管理中主要使用的一个图种，而现在，由于计算机技术以及数字正射影像图生产技术的发展，数字正射影像图在城市规划设计、建设
和管理中的应用占据主导地位，其直观、实时的特点被城市规划行业认同并在应用实践中得到进一步发掘，满足了城市经济的飞速发展的需求，而其生产市场也日益扩大。
在城市局部规划中，可以实时、准确的提供正射影像资料，一方面减少了实地测量所带来的人力、物力和财力上的过度浪费，同时也为规划和决策者节约了大量的时间。
同比地形图数据，更直观的反应了局部特征，可及时的进行微观调整，避免了不必要的重复劳动和损失。
2、遥感信息在城市专题调查中的应用
应用遥感技术可以开展很多专题的调查研究，如：1)城市土地利用现状调查；2)城市历史变迁动态研究；3)城市水系调查； 5)城市污染源分布调查；6)城市垃圾调查； 8)城市绿化现状调查；9)城市在建工地调查；10)城市旧城改造调查；11)城市防汛设施分布调查；
河北省于2006年就开始进行土地资源动态监测，每年更新一次，及时、准确的获取土地利用、建设用地使用、矿产资源、地质灾害区域现状和海洋资源等等信息，为河北省经济建设保障和重大决策作出了强有力的支撑。
(二)遥感数字图像处理实际利用案例
1.在青藏高原机场建设工程中的应用
工作区位于青藏高原西部, 海拔大于4500m ,交通不便。
应用陆地卫星ETM 图像和快鸟图像, 通过遥感图像处理制作了该区的高精度正射影像地图和不同分辨率的遥感图像三维可视化与影像动态系列图以及地质解译图并综合场区的区域地质情况分析, 完成了研究区四个拟建场区的工程地质解译及其综合条件评价。
遥感图像信息提取结果, 结合场区的工程地质条件、水文地质条件、交通位置和潜在威胁性等影响机场建设的自然和人文因素, 对四个场址进行综合对比表明, 最终确定索麦场址为某机场的理想场址。
实践表明, 在机场工程建设中引用遥感图像处理技术, 为机场勘察及其工程建设提供了新的技术思路, 为进一步机场规划设计提供准确的科学依据。
2、遥感图像处理在汶川地震中的应用分析
灾害发生后，由于地形、气象等客观因素的影响，很难获得灾区数据，需要充分发挥多种传感器的优势，获取灾区的各种类型数据，主要包括光学与SAR卫星遥感影像、光学与SAR航空遥感影像两大类。
在数据获取方面，无人机遥感系统具有机动、快速、经济等优势，相对常规数据获取方式，无人机遥感不但能完成有人驾驶飞机执行的任务，更适用于有人飞机不宜执行的任务。
极大地及时获取了灾区信息。
为营救与随后的重建提供了必不可少保证。
三、个人认识部分
（一）课程认识
科技技术加专业能力才能创造伟大的作品。
对我们来说专业能力即城市规划专业课，科技能力则包含3S技术，遥感应用与数字图像处理技术应该是技术重点，与高层次的项目必将密切相关。
因此我们有必要将其精通。
（二）对教学的建议：
我认为中国学生应该向欧美学生一样，变被动吸收为主动获取，课下自己看书，上课讨论，可现在整个教学体系不允许。
或者可以将课程增加实际操作部分，而非全是理论，再或增加有关城市规划专业实际项目的应用讲解，当然这些案例最好是新奇的。