遥感数据处理与解译
如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作
如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作遥感是指通过航空器或卫星等远距离拍摄地球表面的图像，并利用影像处理技术进行解读和分析。
遥感影像处理和地物解译是遥感技术的重要应用领域，对于环境监测、资源调查、灾害评估等具有重要意义。
本文将介绍如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作。
一、准备工作在进行遥感影像处理和地物解译之前，需要进行一些准备工作，包括获取合适的遥感影像数据、了解地区的地理背景和特征、选择合适的处理软件等。
1. 数据获取遥感影像数据可以通过多种渠道获取，包括商业遥感卫星、政府遥感机构、学术研究机构等。
选择合适的数据源是进行影像处理和解译的第一步。
需根据研究目的选择合适的数据集，考虑影像分辨率、时相、数据格式等因素。
2. 地理背景和特征的了解在进行地物解译之前，了解地区的地理背景和特征对于准确解译很关键。
包括了解地形地貌、植被类型和分布、土壤类型、水体分布等信息，可通过地图、相关文献和实地勘察等方式获取。
3. 处理软件的选择遥感影像处理和地物解译需要使用相应的软件工具。
常用的遥感影像处理软件包括ENVI、Erdas Imagine、ArcGIS等，可根据实际需求选择合适的软件进行处理和解译。
二、遥感影像处理在进行地物解译之前，通常需要对遥感影像进行一系列的处理，以提高影像质量和减少噪声。
1. 影像预处理影像预处理是指对原始影像进行几何校正、辐射校正和大气校正等处理，以纠正影像的空间分辨率、辐射定标和大气效应等问题。
通过预处理可以提高影像的准确性和可解释性。
2. 影像增强影像增强是指对原始影像进行对比度增强、滤波和色彩增强等操作，以提高影像的可视化效果和信息提取能力。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、拉伸变换和滤波处理等。
3. 影像分类影像分类是指将影像像素划分为不同类别，常用于地物分类和变化检测等分析。
常见的分类方法包括有监督分类和无监督分类等。
通过影像分类可以获取地物类别信息，为后续的地物解译提供基础数据。
遥感图像处理中的图像解译方法与精度评价
遥感图像处理中的图像解译方法与精度评价遥感图像处理是一种将获取的遥感图像数据进行处理和解释的技术。
遥感图像处理的目的是利用遥感图像数据，进行信息提取、目标探测、变化监测等空间分析和精度评价。
在遥感图像处理中，图像解译方法与精度评价是两个非常重要的方面。
图像解译方法是指根据遥感图像中的光谱、空间和时间信息，对图像中的目标进行准确识别和分类的方法。
目前常用的图像解译方法主要有基于光谱信息的方法、基于空间信息的方法和基于文本信息的方法。
基于光谱信息的图像解译方法是利用不同波段的光谱反射率差异来识别和分类图像中的目标。
这种方法的基本原理是不同物质在不同波段的反射率差异较大，利用这一特点可以对图像中的目标进行分类。
比如，植被在可见光波段的反射率较高，而建筑物和水体在红外波段的反射率较高。
因此，可以通过对遥感图像中不同波段像素的光谱信息进行统计和分析，来识别和分类图像中的不同目标。
基于空间信息的图像解译方法是利用遥感图像中目标的空间分布特征来进行分类。
这种方法的基本原理是不同目标在图像中的空间分布具有一定的规律性，比如植被在城市地区通常分布比较稀疏，而水体在河流和湖泊附近分布比较集中。
因此，可以通过对遥感图像中目标的空间分布特征进行分析，来识别和分类图像中的不同目标。
基于文本信息的图像解译方法是利用遥感图像中目标的语义信息进行分类。
这种方法的基本原理是通过对图像中的目标进行语义分析，利用语义信息来对目标进行分类。
比如，可以通过识别遥感图像中建筑物的形状、大小和颜色等特征，对建筑物进行分类。
这种方法相对于其他方法来说，具有更高的精度和准确性。
除了图像解译方法之外，精度评价也是遥感图像处理中非常重要的一环。
精度评价是指对图像解译结果进行判断和评估的过程，其主要目的是评估图像解译的准确性和可靠性。
常用的精度评价方法主要有目视解译对照法、地面调查对照法和精度指标法。
目视解译对照法是将遥感图像解译的结果与实地观测结果进行对照和比较。
遥感数据解译
遥感数据解译遥感数据解译是一种通过对遥感图像进行处理、分析，提取有用信息并将其转化为实际应用的过程。
遥感数据解译在众多领域中发挥着重要作用，如土地利用、城市规划、环境监测、农业管理等。
本文将简要介绍遥感数据解译的过程与方法，以及其在各个应用领域的具体实践。
一、遥感数据解译的概述遥感数据解译，简单来说，就是通过对遥感图像进行处理、分析，提取出有价值的信息，以便为实际应用提供依据。
遥感数据包括光学遥感数据、雷达遥感数据、热红外遥感数据等，不同类型的遥感数据具有不同的应用特点。
遥感数据解译的目的在于将这些数据转化为实际应用价值，为我国的经济建设、环境保护和社会发展提供支持。
二、遥感数据解译的过程与方法1.数据预处理：遥感数据在解译前需要进行预处理，包括图像配准、辐射校正、大气校正等。
预处理的目的在于消除数据中的噪声和误差，提高数据质量。
2.特征提取与分类：特征提取是遥感数据解译的关键环节，主要包括地物光谱特征、纹理特征、空间特征等。
提取到有效特征后，对遥感数据进行分类，如最大似然分类、支持向量机分类等。
3.结果验证与分析：分类结果需要进行验证和分析，以评估解译结果的准确性和可靠性。
常用的结果验证方法有混淆矩阵、分类精度等。
三、遥感数据解译的应用领域1.土地利用与城市规划：遥感数据解译可用于土地利用类型划分、土地覆盖变化监测、城市扩张与规划等方面。
2.环境监测与治理：遥感数据解译可用于大气污染、水污染、土壤污染等环境问题的监测与治理。
3.农业管理与资源利用：遥感数据解译可用于作物种植面积统计、农作物长势监测、农业资源调查等。
四、我国遥感数据解译的发展现状与展望近年来，我国遥感数据解译技术取得了显著成果，不仅在理论研究方面取得了突破，还在实际应用中为国家经济社会发展提供了有力支持。
然而，与国际先进水平相比，我国遥感数据解译仍存在一定差距。
未来，我国应加大遥感数据解译技术研究与应用力度，推动遥感数据解译在更多领域发挥重要作用。
遥感影像的解译方法和处理流程
遥感影像的解译方法和处理流程遥感技术是指利用卫星、航空器等探测装置获取地球表面特征信息的一种手段。
遥感影像的解译方法和处理流程对于地质勘探、农业、城市规划等领域都具有重要的应用价值。
本文将探讨遥感影像的解译方法和处理流程，并探讨其在环境保护、灾害监测等方面的应用。
一、解译方法1.目视解译法目视解译法是最早也是最常用的遥感影像解译方法之一。
通过肉眼观察遥感影像的色彩和纹理等特征来识别地物。
对于经验丰富的解译员来说，目视解译法可以得出较为准确的解译结果。
然而，由于人眼的主观因素和解译员的经验水平不同，目视解译法存在一定的主观性和局限性。
2.计算机辅助解译法计算机辅助解译法是指利用计算机软件对遥感影像进行处理和分析。
通过图像处理、分类、目标检测等技术，可以快速、准确地提取和识别地物。
计算机辅助解译法具有时间效率高、结果可重复性好等优点，使得遥感影像的解译工作更为高效和精确。
二、处理流程1.遥感影像预处理遥感影像预处理是将原始的遥感影像数据进行校正、去噪和增强等处理，以提高图像质量和准确性。
常用的遥感影像预处理方法包括辐射校正（校正影像的亮度和对比度）、大气校正（去除大气光对影像的影响）、几何校正（纠正图像的畸变和扭曲）、噪声去除和影像增强等。
2.遥感影像分类遥感影像分类是指将遥感影像的像素根据其反射率、纹理和几何结构等特征进行分类，以获得各类地物或地物类型的分布和面积信息。
常用的遥感影像分类方法包括基于阈值的分类、基于规则的分类、基于统计学的分类和基于机器学习的分类等。
其中，基于机器学习的分类方法由于其较好的准确性和泛化能力，成为当前遥感影像分类的主流方法。
3.遥感影像解译遥感影像解译是指根据已经分类好的遥感影像，对不同地物进行解译，以获得地物的具体信息和分布。
遥感影像解译可以通过目视解译、计算机辅助解译和专家解译等方法进行。
同时，遥感影像解译还可以结合地面调查和其他信息，以提高解译的准确性和可靠性。
如何进行遥感影像处理与解译
如何进行遥感影像处理与解译遥感影像处理与解译技术的应用十分广泛，涉及到许多领域，如农业、林业、城市规划等。
本文将介绍如何进行遥感影像处理与解译，以及其在各个领域中的应用。
一、遥感影像的获取与预处理遥感影像可以通过卫星、飞机等载体进行获取。
在数据获取之前，首先需要确定所需的影像类型、分辨率等参数。
一般来说，高分辨率影像可以提供更详细的信息，但也会导致数据量较大。
因此，在实际应用中需要根据具体需求进行选择。
获得原始数据后，需要进行预处理，以提高影像的质量。
首先，进行大气校正，将影响图像亮度和色彩的大气光效应进行修正。
其次，进行辐射校正，以消除不同时间和地点拍摄的影像之间的辐射差异。
然后，进行几何校正，使影像与地面坐标系统相匹配，以便后续的信息提取和分析。
二、遥感影像的分类与分割遥感影像的分类与分割是遥感影像处理与解译的核心任务。
分类即将影像像素划分为不同的类别，如水体、农田、建筑等；分割则是将影像划分为不同的区域，以实现更精细的分析。
在进行分类与分割时，可以采用监督和非监督两种方法。
监督方法需要事先标记一部分样本，然后通过机器学习算法训练分类器。
非监督方法则是根据像素的相似性进行聚类，从而得到不同的类别。
三、遥感影像的特征提取与分析特征提取是指从遥感影像中提取出对所研究对象有意义的信息。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指不同波段的亮度值，对于不同的地物有不同的响应。
纹理特征描述的是影像中不同区域像素间的空间关系。
形状特征则描述了地物的形状和结构特征。
通过特征提取后，可以对遥感影像进行进一步的分析。
例如，可以进行变化检测，分析地表覆盖的变化情况；可以进行物体检测，识别出影像中的具体地物，如建筑物、道路等；还可以进行土地利用和土地覆盖分类，了解不同区域的土地利用状况。
四、遥感影像处理与解译在不同领域中的应用遥感影像处理与解译技术在农业、林业、城市规划等领域中有着广泛的应用。
在农业方面，可以通过遥感影像对作物生长监测、土壤水分分析等进行实时监测与预测，帮助农民做出决策。
遥感数据处理与解译方法的综述与比较
遥感数据处理与解译方法的综述与比较引言:遥感技术作为一种重要的地球观测方法，在环境监测、资源调查、城市规划等领域发挥着不可替代的作用。
对于遥感数据的处理与解译方法的研究和比较，旨在提高数据的有效性和准确性，促进遥感技术的进一步应用和发展。
一、遥感数据处理方法1. 数字图像处理数字图像处理是遥感数据处理中最基本的方法之一。
它通过对遥感影像进行灰度拉伸、图像增强、滤波等处理，可以改善图像的质量和分辨率，提取出有用的地物信息。
常用的数字图像处理软件有ENVI、ERDAS等。
2. 特征提取与分类特征提取和分类是遥感数据处理中的关键环节。
特征提取通过采用不同的算法和方法，将地物进行几何、光谱、纹理等多个维度的描述，并将其转化为可用于分类的特征向量。
分类则是将提取的特征向量与事先定义好的地物类别进行匹配，以实现不同地物的自动识别和分类。
3. 数据融合数据融合是将多源数据进行集成和融合，以获得更全面和准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
数据融合能够充分利用不同源数据的优势，提高地物分类和解译的准确性。
二、遥感数据解译方法1. 监督分类监督分类是一种基于已有样本训练的分类方法。
它通过使用事先标记好的样本数据进行训练，并根据样本数据的特征对整个遥感影像进行分类。
监督分类的精度较高，但需要大量的标记样本数据，且对选取的样本数据质量要求较高。
2. 非监督分类非监督分类是一种无需事先标记样本的分类方法。
它通过对遥感影像进行聚类分析，将图像中相似的像素聚在一起形成多个类别。
非监督分类的优势在于可以发现图像中的隐含信息和相似性，但分类结果的准确性较低。
3. 目标检测目标检测是遥感数据解译中的另一重要方法。
它通过对遥感影像中的特定地物目标进行识别和提取，比如建筑物、道路、植被等。
目标检测通常需要结合地物的形状、纹理等特征进行分析，以提高检测的准确性和稳定性。
三、遥感数据处理与解译方法的比较1. 精度比较从数据处理的角度来看，数字图像处理是最基础的方法，可以对图像进行增强和滤波，但并不能提供地物的精确分类信息。
测绘技术中的卫星遥感数据处理和解译方法
测绘技术中的卫星遥感数据处理和解译方法遥感技术作为一种获取地球表面信息的手段，在测绘领域发挥着重要的作用。
卫星遥感数据处理和解译方法是遥感技术中的重要内容，它们对于提高测绘数据的质量和准确性具有关键性的影响。
本文将介绍一些常用的卫星遥感数据处理和解译方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、卫星遥感数据处理方法1. 图像预处理卫星遥感图像需要经过一系列预处理步骤，以消除图像中的噪声和伪迹，提高图像的质量和可用性。
常用的图像预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何纠正等。
辐射校正是通过消除图像中的辐射噪声来提高图像质量，大气校正是通过模拟和消除大气散射和吸收对图像的影响，几何纠正则是根据地面控制点和地形特征对图像进行几何校正，以消除图像中的几何变形。
2. 遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像数据划分为不同的类别或对象的过程。
常用的分类方法包括像元级分类和目标级分类。
像元级分类是将图像的每个像元划分为一个类别，根据像元的光谱、纹理和形状特征。
目标级分类是将图像中的不同目标或对象划分为不同的类别，根据目标的空间位置、形状和上下文特征。
典型的分类算法包括最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
3. 遥感图像融合遥感图像融合是将多个不同波段或不同传感器获取的图像融合成一个多波段或高分辨率的图像。
常用的图像融合方法有PCA、Brovey变换和小波变换等。
PCA （主成分分析）是通过对多个波段进行主成分分析，提取图像中的主要信息，然后将其重新组合成一个多波段图像。
Brovey变换是将低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像进行融合，以提高图像的空间分辨率。
小波变换则是将图像进行多尺度分解，然后将低频分量与高频分量进行融合。
二、卫星遥感数据解译方法1. 光谱解译光谱解译是根据遥感图像中的光谱信息来判断和识别不同的地物或对象。
它基于不同地物在遥感图像上具有特定的光谱特征，通过分析图像中的光谱曲线来实现对地物的识别。
遥感卫星影像仪的高效图像处理与智能解译技术
遥感卫星影像仪的高效图像处理与智能解译技术遥感卫星影像仪在现代地球观测和环境监测中扮演着重要角色。
它们能够获取地球表面的高分辨率图像，为各个领域的研究和决策提供了宝贵的数据支持。
然而，由于获取到的遥感数据庞大且复杂，需要进行高效的图像处理和智能解译，才能更好地发挥其价值。
本文将介绍一些相关的高效图像处理和智能解译技术。
一、遥感卫星影像仪的图像处理技术1. 图像增强图像增强是提高遥感影像视觉效果和信息可提取性的重要步骤。
通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等参数，可以增强图像的细节和辨识度。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
2. 图像拼接由于遥感卫星影像仪的视场有限，通常需要多幅影像进行拼接，以获取更大范围的地表信息。
图像拼接技术可以将多幅影像无缝拼接成一幅大图像，保持图像的连续性。
常用的图像拼接算法包括特征点匹配和块匹配法等。
3. 压缩与存储由于遥感数据量庞大，为了有效地传输和存储，需要进行数据压缩。
常见的遥感数据压缩算法有有损压缩（如JPEG）和无损压缩（如LZW）等。
压缩后的数据可以节约存储空间，并且有利于后续处理和分析。
二、遥感卫星影像仪的智能解译技术1. 自动分类遥感影像中的特征信息非常丰富，通过使用机器学习和人工智能等技术，可以实现对地物的自动分类。
常见的自动分类算法包括支持向量机（SVM）、神经网络和决策树等。
这些算法可以根据遥感影像的特征，自动将地物分成不同的类别，提高分类的准确性和效率。
2. 目标检测目标检测是在遥感影像中寻找并识别感兴趣的目标物体。
借助深度学习等技术，可以实现对遥感影像中的建筑物、道路和水体等目标的快速检测。
目标检测技术有助于地理信息系统（GIS）的建设和城市规划等领域的决策支持。
3. 变化检测利用不同时期的遥感影像，可以进行地表变化的检测。
通过比较两幅或多幅影像之间的差异，可以判断出地表的变化情况。
变化检测技术在环境监测、灾害评估和资源管理等方面具有重要的应用价值。
测绘技术中遥感数据的处理和解译方法
测绘技术中遥感数据的处理和解译方法遥感技术是一种利用卫星、飞机或地面设备获取地球表面信息的方法，随着技术的不断发展，遥感数据在测绘行业中的应用越来越广泛。
本文将探讨测绘技术中遥感数据的处理和解译方法。
一、遥感数据的获取和处理遥感数据的获取通常通过卫星、航空摄影以及无人机等设备获取。
这些设备能够捕捉到地球表面的各种信息，如图像、高程数据、热红外数据等。
在获取到原始数据之后，需要对其进行处理，以获得更加准确、可用的数据。
1. 图像预处理图像预处理是指在进行数据解译之前，对原始遥感图像进行校正和增强的过程。
其中包括几何校正、辐射校正和图像增强等步骤。
几何校正可以消除图像中的几何畸变，使得图像与实际地面位置相符。
辐射校正可以消除图像中的辐射畸变，使得图像的亮度、对比度等更加准确。
图像增强可以增强图像的特定特征，使得解译更加方便。
2. 数据融合数据融合是指将不同传感器获取到的数据进行融合，以获取更加全面、准确的信息。
如将光学图像与雷达图像进行融合，可以获得地表的物质和热分布等信息。
数据融合可以通过像素级、特征级或决策级的方法进行，具体选择方法取决于应用需求和数据特点。
3. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征，用于后续的解译和分析。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、光谱特征等。
特征提取可以通过人工方法或自动化算法进行。
自动化算法通常包括计算机视觉和机器学习的方法，如人工神经网络、支持向量机等。
二、遥感数据的解译方法遥感数据的解译是指根据遥感图像中所包含的信息，对地物进行分类、识别和分析的过程。
不同的解译方法可以获得不同层次、不同精度的地物信息。
1. 监督分类监督分类是指在已知类别的样本数据的指导下，对遥感图像进行分类。
具体步骤包括选择合适的分类器、提取训练样本、进行训练和分类等。
监督分类通常可以得到较高的分类精度，但需要大量的样本数据和专业知识。
2. 无监督分类无监督分类是指将遥感图像中的像元根据相似性进行聚类，从而实现分类的过程。
遥感影像的处理与解译技巧
遥感影像的处理与解译技巧近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感影像成为了科学研究和实际应用中不可或缺的工具。
遥感影像的处理与解译技巧是遥感学习的基础，也是进行图像解译的关键步骤。
本文将就遥感影像的处理与解译技巧展开论述。
一、遥感影像的处理技巧遥感影像的处理是指进一步提取、处理和分析遥感影像中的信息以便更好地应用。
以下是一些常见的处理技巧。
1. 图像预处理图像预处理是对遥感影像进行大气校正、辐射定标、几何校正等一系列操作，目的是消除图像产生过程中的噪声和误差，提高图像的质量和可用性。
2. 影像融合影像融合是指将两幅或多幅遥感影像的信息进行合并，以获得更多细节和更高的空间分辨率。
常用的融合方法有主成分分析、小波变换等。
3. 影像分类影像分类是将遥感影像根据其反射信息划分为不同的类别，以便进一步分析和应用。
常用的分类方法有基于统计的最大似然分类、支持向量机等。
4. 影像变化检测影像变化检测是指对两幅或多幅遥感影像进行对比，找出其中发生变化的地方。
常用的变化检测方法有差异图像法、阈值法等。
5. 影像拼接影像拼接是指将多幅遥感影像拼接成一幅完整的影像，以便进行全景观察和分析。
常用的拼接方法有全局拼接、局部拼接等。
二、遥感影像的解译技巧遥感影像的解译是指通过对影像进行观察和分析，提取地物信息、划定地物类型和边界等。
以下是一些常见的解译技巧。
1. 影像目视解译影像目视解译是通过直接观察遥感影像，凭借解译员的经验和专业知识，识别地物类型和特征。
这是最常用的解译方法，适用于各种地物类型的解译。
2. 物体纹理解译物体纹理解译是通过观察遥感影像中地物的纹理信息，判断地物的类型和特征。
纹理信息可以通过纹理分析等方法提取出来，并用于解译。
3. 影像特征解译影像特征解译是通过观察地物在遥感影像中的特征，如形状、大小、亮度等，判断地物类型和特征。
常用的特征解译方法有变化特征解译、形态学特征解译等。
4. 影像分类解译影像分类解译是将已知类别的地物作为参考样本，通过分类器对遥感影像中的地物进行分类。
卫星遥感技术的数据处理与解译教程
卫星遥感技术的数据处理与解译教程卫星遥感技术是一种通过卫星传感器获取地球表面信息的技术手段。
随着遥感卫星的发展和技术的进步，遥感数据的获取和处理已成为地学研究和资源管理中不可或缺的工具。
在这篇文章中，我们将向您介绍卫星遥感技术的数据处理与解译方法，帮助您快速掌握基本操作和技巧。
一、遥感数据处理的步骤1. 数据获取与选择首先，我们需要获取适合研究的遥感数据。
常见的卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel、MODIS等系列数据。
根据具体研究需求，可以选择不同波段、分辨率和时间段的数据。
2. 数据预处理在使用遥感数据进行研究之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，以确保数据的准确性和可比性。
3. 影像增强为了提取地物信息和进行可视化分析，我们可以对遥感影像进行增强处理。
常见的增强方法包括直方图均衡化、滤波和波段合成等。
4. 分类与分类精度评价遥感数据的分类是指将影像中的像素分配到不同的地物类别中。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
分类的结果需要进行分类精度评价，以验证分类准确性和可信度。
5. 特定应用的数据解译根据具体的应用需求，我们可以通过遥感数据解译获取所需的地物信息。
例如，利用NDVI（归一化植被指数）可以提取植被分布信息，利用NDWI（归一化水体指数）可以提取水体分布信息。
6. 数据分析与建模在获取地物信息之后，我们可以进行数据分析和建模，以深入研究地球表面的动态变化和环境响应。
常见的分析方法包括变化检测、时间序列分析和空间模型构建等。
二、常用的遥感数据处理软件1. ENVI（Environment for Visualizing Images）ENVI是一款功能强大的遥感数据处理软件，具有丰富的图像增强、数据分类和解译功能。
通过ENVI，用户可以方便地进行遥感数据的处理和分析。
2. ArcGIS（Arc Geographic Information System）ArcGIS是一款广泛使用的地理信息系统软件，同样提供了丰富的遥感数据处理和空间分析功能。
地理信息技术专业学习教程遥感像处理与解译基础知识详解
地理信息技术专业学习教程遥感像处理与解译基础知识详解地理信息技术专业学习教程：遥感影像处理与解译基础知识详解一、遥感影像处理的概述在地理信息技术领域，遥感影像处理是一项重要的技术手段，通过对航空或卫星获取的影像数据进行处理和解译，可以获取丰富的地理信息。
本节将详细介绍遥感影像处理的基础知识。
1.1 遥感影像处理的定义和意义遥感影像处理是指利用遥感技术获取的影像数据，通过一系列的数字图像处理和分析方法，提取有用的地理信息。
遥感影像处理的意义在于可以提供大范围、高分辨率的地表信息，为地理信息的获取和分析提供有力支持。
1.2 遥感影像处理的数据来源遥感影像数据主要来源于航空影像和卫星影像。
航空影像是通过飞机携带相机或雷达设备进行拍摄得到的影像，具有较高的分辨率和灵活性；卫星影像则是由卫星携带的遥感传感器获取的，具有覆盖范围广和周期性观测等特点。
二、遥感影像处理的基础流程遥感影像处理的基础流程包括预处理、影像增强、信息提取和解译等环节。
本节将对每个环节进行详细阐述。
2.1 遥感影像的预处理遥感影像的预处理主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤。
辐射校正是为了消除影像中的光照差异，使其能够准确反映地物表面的辐射能力；大气校正则是为了消除大气介质对影像的干扰，提高影像的质量；几何校正主要是为了纠正影像的几何失真，使其在地理空间上具有精确的位置信息。
2.2 遥感影像的增强遥感影像增强是为了增加影像的对比度和细节，使地物特征更加清晰可见。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉伸等。
直方图均衡化可以通过调整影像的像素值分布，增强影像的对比度；滤波可以平滑影像并去除噪声；拉伸可以调整影像的亮度范围，使地物特征更加明显。
2.3 遥感影像的信息提取遥感影像的信息提取是指利用影像的特征，提取目标地物的空间位置、形状、光谱等属性信息。
信息提取主要包括目标检测、目标分类、目标识别等过程。
常用的信息提取方法有阈值分割、分类算法、特征提取等。
遥感数据处理与解译的基本流程和技巧
遥感数据处理与解译的基本流程和技巧遥感数据处理与解译是一种基于遥感技术和地理信息系统的数据分析和应用方法。
它通过获取、处理和解释遥感影像数据，从而得出有关地球表面特征和变化的信息。
本文将介绍遥感数据处理与解译的基本流程和一些实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
一、遥感数据获取遥感数据获取是遥感数据处理与解译的第一步。
遥感数据可以通过两种途径获取：主动遥感和被动遥感。
主动遥感是指通过发射器发射电磁波，利用被测对象反射、散射或发射的电磁波信号来获取信息。
被动遥感是指利用地球表面主动发出的电磁波，如太阳辐射能、地热辐射能等进行信息提取。
具体的遥感数据获取方法包括航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是利用航空器搭载的遥感传感器获取影像数据，而卫星遥感是利用遥感卫星携带的传感器获取影像数据。
遥感数据获取的关键是选择适当的传感器和遥感技术，以获取高质量和高精度的影像数据。
二、遥感数据处理遥感数据处理是指通过对采集到的遥感影像数据进行预处理、校正和增强，从而得到高质量的数据。
预处理阶段包括大气校正、几何校正和辐射校正。
大气校正是消除大气因素对遥感影像的影响，几何校正是将遥感影像的几何形态与地面特征相对应，辐射校正是将遥感影像的辐射能量与物理量相对应。
预处理的目的是提高遥感影像的质量，减少信息噪声和歪曲，使得影像更加真实和准确。
处理完预处理后，还可以进行影像增强，以突出地物特征和减少影像中的杂乱信息。
三、遥感数据解译遥感数据解译是指通过对预处理后的遥感影像数据进行分析和解释，得出有关地球表面特征和变化的信息。
遥感数据解译可以采用目视解译和数字解译两种方式。
目视解译是通过人眼观察和判断影像中的地物类型和空间分布。
数字解译是利用数字图像处理技术和地理信息系统，通过计算机程序对遥感影像进行解析和识别。
遥感数据解译的关键是选取适当的解译方法和分类算法，以提高解译的准确性和有效性。
四、遥感数据应用遥感数据处理与解译的最终目的是将获取到的地表信息应用于实际工作中。
遥感数据处理与解译的基本方法与技巧
遥感数据处理与解译的基本方法与技巧遥感技术是通过捕捉、检测和记录地面或其他物体的电磁辐射，以获取关于这些物体的信息的一种方法。
遥感数据处理与解译是利用遥感技术获取的数据进行有效分析和解读的过程。
在本文中，将介绍遥感数据处理与解译的基本方法与技巧，以及其应用领域和潜在价值。
一、遥感数据的类型和获取方式遥感数据主要分为两类：主动遥感和被动遥感。
主动遥感是通过向地球表面或大气中发射电磁波来获取数据，如雷达和激光雷达。
被动遥感则是通过接收地球表面和大气中的自然辐射来获取数据，如卫星和航空摄影。
二、遥感数据处理的基本步骤遥感数据处理的基本步骤包括数据获取、预处理、特征提取和分类等。
首先，数据获取是通过卫星、航空拍摄等方式收集到的遥感数据，如多光谱图像和雷达回波数据。
然后，预处理是对原始数据进行校正和匹配，消除噪声和异常值，以得到可用的数据。
接下来，特征提取是通过计算图像的统计特征和空间特征，以识别和提取图像中的目标，如土地覆盖类别和地物边界。
最后，分类是将图像中的像素分配到不同的类别，如植被、水体和城市等。
三、遥感数据解译的方法与技巧遥感数据解译是对处理后的遥感数据进行分析和解读的过程。
在解译中，可以采用不同的方法和技巧来提高准确性和效率。
其中，直观解译是根据人眼对颜色、纹理和形状的感知来进行解译，如通过观察图像的视觉特征，判别图像中的不同地物。
此外，计算机辅助解译是利用计算机算法和模型来自动分析和解读图像，如使用机器学习和人工神经网络等方法进行像元分类和目标检测。
四、遥感数据处理与解译的应用领域遥感数据处理与解译在许多领域具有广泛的应用价值。
在环境监测中，可以通过分析不同地区的植被覆盖和水体分布，评估生态系统的健康状况和水资源的利用情况。
在城市规划和土地利用方面，可以利用遥感数据来监测城市扩张和土地利用变化，制定合理的城市规划和土地管理政策。
此外，遥感数据处理与解译还在农业、林业、地质勘探和灾害监测等领域发挥着重要作用。
测绘技术中的遥感技术详解
测绘技术中的遥感技术详解遥感技术作为测绘技术中的一种重要手段，近年来得到了广泛的应用和发展。
它能够通过从远处获取地物信息，为地理空间数据的获取、监测和分析提供有效的手段和工具。
本文将对遥感技术在测绘领域中的应用进行详细解析。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是指通过照相机、扫描仪、雷达和激光器等设备，以及相应的电子传感器，从卫星、飞机或地面站点对地球进行观测和记录，然后将所得数据进行处理、解译和应用的一种技术。
其基本原理是利用光学、微波等各种传感器，利用电磁波与物质相互作用的原理，在无需实地勘测的情况下获取地球表面的信息。
二、遥感技术的分类与应用遥感技术可以根据观测平台的不同划分为航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是指通过飞机等空中平台获取地球表面信息的技术，具有较高的分辨率和灵活性；卫星遥感则是通过卫星获取信息的技术，具有广域覆盖和周期观测的优势。
1. 地质与灾害监测遥感技术在地质勘探和灾害监测中发挥着重要作用。
通过遥感图像的获取和分析，可以识别地质构造、岩性、矿产等地质信息，并利用地表形态和物质分布的特征，进行地质资源储量和分布的评估。
同时，遥感技术还可以对地震、火山、洪涝等自然灾害进行动态监测，及时预警和减少损失。
2. 土地利用规划遥感技术在土地利用规划中的应用主要体现在土地分类和变化监测方面。
通过遥感技术可以获取大范围的土地利用信息，并进行土地分类、变化检测和动态监测，为城市规划、农田利用、生态环境保护等提供决策支持。
3. 环境监测与生态保护遥感技术在环境监测与生态保护中起到了至关重要的作用。
通过遥感技术可以对水体质量、空气质量、森林覆盖度等环境指标进行监测和评估，及时发现并解决环境问题。
另外，遥感技术还可以进行植被监测和生态系统评估，为实现可持续发展提供科学依据。
4. 海洋资源开发与保护遥感技术在海洋资源开发和保护中具有独特的优势。
通过遥感技术可以获取海洋资源的分布和变化情况，通过对海洋环境的监测和评估，为海洋资源的开发利用和保护提供技术支持。
如何进行遥感图像处理和解译
如何进行遥感图像处理和解译遥感图像处理和解译是一门综合性的学科，它涉及到物理、数学、计算机科学等多个领域的知识和技术。
在遥感图像处理和解译中，我们通过对图像的处理和解析，可以获取地球表面的大量信息，并深入了解地球上的自然与人类活动。
在这篇文章中，我将结合具体案例，简要介绍遥感图像处理和解译的基本步骤和方法。
首先，遥感图像处理是指对获取的遥感图像进行预处理、增强和分类等操作，以提取所需的信息。
预处理是指对原始图像进行去噪、辐射校正和几何校正等操作，以消除图像中的噪声和畸变，并使图像符合实际地理空间。
增强是指通过调整图像的对比度、亮度和色彩等参数，使图像更加清晰和易于观察。
分类是指将图像中的像素根据其特征属性划分为不同的类别，如水体、森林、建筑等。
通过分类可以定量地描述和分析遥感图像中的目标分布情况。
接下来，遥感图像解译是指通过对遥感图像中的特征和模式进行解析和解读，了解地表的地貌、地物和地理变化等信息。
遥感图像解译主要分为目视解译和计算机辅助解译两种方法。
目视解译是指人眼通过对图像中的形态、颜色和纹理等特征进行观察和判断，从而判别图像中的地物类型和分布。
计算机辅助解译是指通过计算机算法和模型来辅助解释和分析遥感图像，提高解译的准确性和效率。
随着计算机技术的不断发展，计算机辅助解译在遥感图像处理和解译中占据越来越重要的地位。
在实际应用中，遥感图像处理和解译可以广泛应用于地质勘探、环境监测、农业调查等领域。
例如，在地质勘探中，通过对遥感图像进行解译，可以快速准确地找到地质构造和矿产资源，为勘探工作提供指导和决策依据。
在环境监测中，通过对遥感图像中的植被指数和水质参数等进行分析，可以评估生态系统的健康状态和环境变化趋势。
在农业调查中，通过对遥感图像进行分类和变化分析，可以监测农作物的种植情况和生长状况，为农业生产提供有力支持。
然而，遥感图像处理和解译也面临着一些挑战和难题。
首先，遥感图像处理和解译需要大量的计算和存储资源，对计算机性能和存储容量有较高要求。
遥感数据处理方法
遥感数据处理方法近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感数据处理方法成为了地球科学、环境保护、农业生产等领域中的重要研究内容。
遥感数据处理方法主要包括遥感数据预处理、图像分类与解译、遥感数据融合等几个环节。
本文将围绕这几个环节进行探讨。
遥感数据预处理是遥感数据处理的首要步骤，也是保证后续分析结果准确性的基础。
遥感数据常常需要进行辐射校正、气象纠正、大气校正、几何校正等一系列预处理操作。
其中，辐射校正是将原始遥感数据转换为反射率或亮度温度的关键步骤。
常见的辐射校正方法有直方图匹配法、探空气象和辐射传输模拟法等。
气象纠正和大气校正主要是对遥感影像中大气影响的修正，常用的方法有大气水汽遥感模型、大气可见光透过率模型等。
图像分类与解译是遥感数据处理中的核心环节。
目标是通过图像分类算法将遥感图像中的像素按照其所代表的物体类别进行标记和分类。
传统的分类算法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
然而，随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于遥感图像分类领域。
CNN具有自动提取特征的能力，可以更准确地进行分类。
此外，还有一些基于空间与时间特征的分类方法，如时空特征模型和马尔科夫随机场模型等，可以进一步提高分类准确性。
遥感数据融合是将同一区域或不同源的遥感数据进行融合，以提高遥感数据的空间分辨率、时间分辨率和信息量以及提高遥感数据的解译精度。
常见的数据融合算法有主成分分析法、小波变换法和多尺度分析等。
主成分分析法是一种线性变换方法，通过选取变换矩阵，将多个低分辨率的遥感图像转换成一个高分辨率的图像。
小波变换法则是利用小波分析的特点，将遥感图像分解到不同尺度的域中，然后进行重建。
多尺度分析技术则通过分析不同尺度的图像，得到更准确的地物边界和灰度分布。
除了以上几种主要的遥感数据处理方法外，还有一些其他的辅助方法。
例如，图像拼接技术可以将多个遥感图像进行无缝拼接，以扩大观测范围。
模型校正方法可以通过建立数学模型来修正遥感图像中的失真或噪声。
无人机遥感数据处理的流程与方法
无人机遥感数据处理的流程与方法近年来，无人机技术的快速发展使得无人机遥感数据处理成为广泛关注的热门话题。
无人机遥感数据处理是指利用无人机搭载的传感器获取的数据，并通过一系列的处理方法进行数据分析与挖掘。
本文将介绍无人机遥感数据处理的一般流程与常用的方法，旨在为读者提供一些有关该领域的基本知识和参考。
一、无人机遥感数据处理的流程无人机遥感数据处理的流程一般包括数据采集、数据预处理、数据解译与应用。
以下将分别对这三个步骤进行详细介绍。
1. 数据采集数据采集是无人机遥感数据处理的首要步骤。
无人机搭载的传感器可以获取各种各样的数据，包括照片、视频、高光谱数据等。
这些数据可以提供丰富的信息，用于实现不同的应用目标。
在数据采集过程中，需要根据具体的需求设置无人机航线、传感器参数等。
2. 数据预处理数据预处理是为了确保无人机遥感数据的质量和可用性。
无人机航拍的数据通常会伴随一些噪声和不完整的信息，因此需要进行一系列的处理操作。
例如，可以通过图像校正技术对图像进行纠正，消除因无人机姿态和地形起伏引起的畸变。
3. 数据解译与应用数据解译与应用是无人机遥感数据处理的核心环节。
通过对数据进行解译和分析，可以得到系统的地理信息，如土壤含水量、植被覆盖度等。
这些信息可以应用于农业、环境监测、城市规划等领域。
在数据解译与应用过程中，需要借助一些专业软件和算法，如影像处理软件、地理信息系统等，以提高数据处理的效率和准确性。
二、无人机遥感数据处理的方法无人机遥感数据处理涉及到多个方法和技术，下面将介绍其中常用的几种方法。
1. 图像处理技术图像处理技术是无人机遥感数据处理的基础之一。
通过对图像进行增强、配准、分割等操作，可以提取出有用的信息。
例如，在农业领域中，可以通过图像处理技术提取出作物的生长状态、病虫害情况等。
2. 高光谱数据处理高光谱数据处理是无人机遥感数据处理中的重要环节。
通过对高光谱数据进行光谱分析和分类，可以获取物体的光谱特征和分布。
遥感影像的处理与解译技术
遥感影像的处理与解译技术近年来，随着科技的迅猛发展，遥感技术在各个领域得到了广泛应用。
遥感影像的处理与解译技术是其中的重要环节，可以帮助我们更好地了解地球表面的特征和变化，以及人类活动的影响。
本文将介绍遥感影像的处理与解译技术的基本原理和常见应用。
首先，遥感影像的处理是指利用计算机和图像处理软件对获取的遥感数据进行预处理和增强。
预处理的目的是通过消除噪声、校正影像几何畸变、去除大气和地物表面特性的影响等，使得影像能够更好地表达地球表面的真实情况。
增强则是通过调整图像的对比度、亮度、色彩等，使得用户能够更清晰地观察和分析影像中的信息。
常见的处理方法包括影像配准、镶嵌、辐射校正、大气校正、影像融合等。
影像解译技术是指基于遥感影像的特征和规律，利用图像处理和模型分析方法，从遥感影像中获取地物信息和解译地物类型及其属性。
遥感影像通常包含了丰富的光谱信息，可以通过光谱解译方法实现对地物的分类和识别。
光谱解译方法依靠不同波段下地物的反射率差异，通过建立光谱特征库和分类模型，来实现对地物类型的解译。
此外，纹理解译方法也可以通过分析影像中地物的纹理特征，来识别不同的地物类型。
纹理特征包括纹理方向、纹理粗糙度、纹理密度等。
还有形状解译方法，通过分析地物的几何形状特征，识别地物类型和边界。
遥感影像的处理与解译技术在许多领域有广泛的应用。
在农业领域，可以利用遥感影像的处理与解译技术监测农作物的生长状况、分析土壤的水分含量和质量等，帮助农民制定更科学合理的农业管理措施。
在城市规划中，可以利用遥感影像的处理与解译技术分析城市的用地利用情况、人口密度分布、交通流量等，为城市规划提供决策依据。
在环境保护中，可以利用遥感影像的处理与解译技术监测森林覆盖率、水资源分布、土壤侵蚀情况等，提供科学依据来保护自然资源和生态环境。
虽然遥感影像的处理与解译技术已经取得了许多成果，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，遥感影像分辨率的限制使得地物解译的精度有一定的限制。
遥感数据的分类与解译方法及应用指南
遥感数据的分类与解译方法及应用指南引言遥感技术的发展给地球科学的研究和资源管理带来了革命性的变化。
遥感数据的获取与解释使我们能够深入了解地球表面的自然环境以及人类活动的影响。
本文将探讨遥感数据的分类与解译方法，并为读者提供应用指南，以帮助更好地利用遥感数据来研究和管理我们的地球。
一、遥感数据分类遥感数据可以根据不同的获取方式和特征进行分类。
下面是常见的几种遥感数据分类方式：1. 按照采集平台：遥感数据可以分为卫星遥感数据和航空遥感数据。
卫星遥感数据通过卫星收集，具有广覆盖和高时空分辨率的特点，适用于大范围的监测与分析。
航空遥感数据则是通过航空平台收集，可以提供更高分辨率的影像和更详细的地物信息。
2. 按照波段：遥感数据可以分为可见光波段、红外波段和微波波段等。
可见光波段数据可以直接反映地表的颜色和纹理，红外波段数据则可以揭示地表温度和植被生长状况，微波波段数据则适用于研究地表的水文与冻融过程。
3. 按照传感器：不同的传感器具有不同的特点和应用范围。
例如，MODIS传感器可以提供高分辨率的云和气溶胶观测，Landsat传感器则可以提供高空间分辨率的连续监测数据。
二、遥感数据解译方法遥感数据的解译可以通过人工解译和计算机解译两种方式实现。
下面是常用的遥感数据解译方法：1. 图像分类：图像分类是将遥感影像中的像素划分为不同的类别，从而得到各类地表覆盖类型的空间分布。
常见的图像分类方法包括基于统计学的最大似然分类、支持向量机分类和决策树分类等。
2. 物候学解译：通过分析遥感数据中的植被指数变化，可以了解植被的生长状况和周期性变化。
物候学解译方法可以帮助研究者研究植被生态系统的响应和适应性。
3. 遥感变化监测：遥感数据还可以用于研究地表的变化过程。
通过对比不同时间的遥感影像，可以分析地表的演变与变化速率，并进一步研究其成因。
三、遥感数据的应用指南遥感数据在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域及相应的指南：1. 自然资源管理：遥感数据可以帮助进行土地利用规划、森林管理、水资源调查等。
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数字图像
由离散化的坐标和灰度值组成的M×N数字矩阵： g（0，0）， g(0,1),……, g(0,N-1)
g(x,y)＝
g（1，0）， g(1,1),……, g(1,N-1) ……,
g（M-1，0），g(M-1,1),……,g(M-1,N-1)
即为数字化图像，其中每一个格网称为一像元，它在M×N数字阵中， 用行、列号和灰度值表示。
直方图是图像灰度分布的直观描述，它能够反映图像的信息 量及分布特征。
-
正态分布 中心趋势统计量（均值、中值和众数） 变化程度统计量（数值域、方差、标准差）
均值：指一幅图像中所有像元的亮度值的算术平均值。
方差：衡量由每个像元值Xi与均值X的差异所累积形成的总 的离散程度。 标准差：方差的平方根（取- 正值）就是标准差
-
典型地物的反射光谱曲线
-
几种岩石类型的光谱特征
-
从把运载工具发射到预定轨道后传感器开始工 作起，到由专用的处理系统生产出遥感数字产品（ 计算机兼容磁带）和模拟产品（各种比例尺的遥感 相片）的全过程和全部设备构成一个遥感系统。
我们所取得和使用的原始图像数据或像片是地 物的辐射信息经过整个系统的记录、传送、加工及 转化后的产品。
ETM、02C、ASTER、SPOT-5的量化等级0—255（8bit） WorldView-2的量化等级0—2047 （11bit）
-
直方图
直方图是图像中的每个波段亮度值的分布曲线。图像直方图 的横坐标表示图像的灰度级变化 ，直方图的纵坐标表示图像中某 个灰度级像元数目占整个图像象元数目的百分比或累计百分比。
对遥感图像进行数字处理其实质是通过各种运
算及变化来提取和增强图像中的专题信息，以达到
识别地物的目的。
数学运算
输入原始图像 数字矩阵
数字矩阵 输出图像 应用目的
输入原始图像
数学运算
直方图
直方图 输出图像 应用目的
-
一、数据预处理与影像图制作
数据预处理
❖ 对遥感影像预处理主要包括：
❖ （1）辐射校正
-
回归方程为
(3.9)
(3.10)
(3.11)
(3.12)
以上各式中T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值，T’l为TM1波段校 正后的灰度值，对于任一波段其校正量ai是第i波段回归分析的截距。
实际校正时只要依据以上公式通过TM1、TM5波段灰度值计算出a1、 b1值，再根据式(3.12)减去改正量即可求出每个像元TM1波段校正后灰 度值。
③ 函数值的限定性 图像函数g(x,y)的取值都在一定的值域内，即 0≤g(x,y)≤Rmax
Rmax—地物的最大辐射量，g(x,y)没有负值，而且不大于最大的辐射量。 [0，Rmax]称为灰度空间，通常g(x,y)=0 定为黑色， g(x,y)= Rmax定为白色
所有中间值都是由黑连续地变为白时的灰度等级。
分析结果、图表 输出
接收 预处 理
用户应用处 理
地物的波谱特征
❖ 地物波谱特征是指各种地物各自所具有的电磁波 特性（反射、发射、吸收、透射）。
❖ 地物反射波谱特性：地物波谱反射率随波长变化 而改变的特性。
❖ 地物反射特性曲线：将地物的波谱反射率与波长 的关系在直角坐标系中描绘出的曲线。通常以横 坐标代表波长，纵坐标代表光谱反射率所作出的 相关曲线来表示 。
❖ （2）几何校正（正射）
❖ （3）配准
❖ （4）彩色合成
❖ （5）融合等
❖ 主要目的是消除多种原因造成的辐射度失真、 几何畸变以及影像与地形图坐标系统的不统一， 为遥感影像图、地理底图的制作以及后续遥感地 质解译工作提供基础数据。
-
一、数据预处理与影像图制作
数据预处理
遥感影像进行预处理前，需收集处理工作 区的地形控制资料（包括：工作区地形图、地 面高程数据DEM等），为后续工作做准备。
射影响，而使得水体的反射
率不等于0，推定关系
(一)回归分析法 由于大气散射主要影响短波部分，波长较长的波段几乎不受影响，
因此可用其校正其他波段数据。作法如下：在不受大气影响的波段(如 TM5)和待校正的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标， 将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析。例如， 用TM1波段与TM5波段比较，作出回归直线图，
多光谱数据的波段宽度较大，大气对其 造成的影响不像高光谱数据那么严重，通常 采用地区经验值进行校正。
-
大气校正
所谓大气校正就是指消除主要由大气散射引起的辐射误差的处理过 程。
校正方法：直方图法 回归分析法
前提假设：大气散射的影响
主要在短波波段，红外波段
中清洁的水体几乎不受影响，
反射率值应当为0。由于散
遥感数据处理与解译
田淑芳 二○一五年三月
-
主要内容
一、数据预处理及影像图制作 二、数据特点及对比分析 三、数据信息增强 四、数据信息解译
三三
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遥感与遥感技术系统
遥感的概念 Remote Sensing “遥”具有空间概念，从近地空间，外层空间乃至宇宙空间来获取目标物的空 间信息。 “感”系指信息系统，包括信息获取和传输、信息加工处理、信息分析和可视 化系统等。 “目标物”，就狭义遥感研究对象而言，是指和地质相关的岩性、地层、构造、 地貌、矿产、能源、环境、灾害等地质体和地质事件，对于广义遥感，已拓展 到对地观测和对地外星体的观测。 “物性”，主要指物体对电磁辐射的特性，人们利用物体波谱特性差异达到识 别物体的目的。
❖ 数学基准 原始数据
DEM 1:5万地形图 校正后影像
WGS84坐标 UTM椭球体 WGS84坐标 UTM椭球体 西安80坐标 IAG椭球体 西安80坐标 IAG椭球体
-
1.辐射校正
校正遥感器本身的光电系统特 征、太阳高度、地形以及大气条件 等引起的光谱亮度失真，使传感器 得到的测量值与目标物的光谱反射 率或光谱辐射亮度等物理量一致。 完整的辐射校正包括遥感器校正、 大气校正以及太阳高度角和地形校 正。
-
遥感图像函数g(x,y)有以下三个基本特点： ① 函数值物理意义的明确性
遥感图像的灰度值即图像函数的值代表了地物电磁波辐射的一种度量， 也就是说图像函数值主要反映的是地物的光谱特征。
② 函数定义域的限定性 由于每一种遥感传感器都具有一定的视域，因而它所获得的图像大小
也是有限的，所以图像函数只在图像范围内有效。即它在空间上是限定的， 包含在一个矩形区域内，而且坐标原点在左上角。