第五章遥感图像处理

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第五章 遥感图像处理—图像增强

第五章 遥感图像处理—图像增强
(3) 变换后依然得到6个图像。其中:第一个图像反映亮 度特征,是原图像亮度的加权和;第二个图像表示绿度,反 映绿色生物量特征;第三个图像表示湿度,反映土壤的湿度
特征;其余三个分量与地物特征没有明确的对应关系。
七、多元信息复合
遥感图像信息融合(Fusion)是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合
其中:
k ( g 'max g 'min ) /( gmax gmin ) 255/ 52 4.9
b g 'ij kgij 0 49 49
2、非线性拉伸
(1)指数变换
xb be
(2)对数变换
axa
c
xb b度进行分层,每一层所包含的亮度值范围可以不
同。
图像密度分割原理可以按如下步骤进行:
(1)求图像的极大值dmax和极小值dmin; (2)求图像的密度区间ΔD = dmax-dmin + 1; (3)求分割层的密度差Δd =ΔD/n ,其中 n为需分割的层数;
(4)求各层的密度区间;
(5)定出各密度层灰度值或颜色。
减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在 两个波段上变化趋势相反时的反差。不同时相同 一波段图像相减时,可以提取波段间的变化信息。
T M 4 影 像
T M 3 影 像
TM4-TM3影像
87 年 影 像
92 年 影 像 变化监测结果影像
(二)加法运算
B= i /m
i=1 m
加法运算可以加宽波段,如绿色波段和红色波 段图像相加可以得到近似全色图像;而绿色波 段,红色波段和红外波段图像相加可以得到全 色红外图像。
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 1 2 0 -2 1 0 -1

遥感图像目视解译与制图

遥感图像目视解译与制图
地理区域知识:指区域特点、人文自然景观等。每个区 域均有其独特的区域特征,即地域性,影响到图像上的 图形结构等。因而解译者对这一地区的了解相当重要, 能帮助直接识别、认识地物或现象。如陕北的窑洞、呼 伦贝尔大草原上的蒙古包等。
遥感图像解译与我们日常的观察习惯有三点 不同:
遥感图像通常为顶视,不同于平日里的透视;
一、目标地物的特征

色调 颜色
反映了影像的物理性质,是地物电磁波能量的记录。
阴影 地物三维空间特征在遥感影像色调上的反映。
大小 形状 形 纹理结构 是色调、颜色的空间排列,反映了影像的
几何性质和空间关系 图形格式 影像的图形结构特征
位 空间位置 相关布局(组合)
遥感图像解译标志,又称为“图像解译要素”,指那些 能帮助辨认某一目标物及其性质的影像特征。
遥感系统知识是基本:解译者必须了解每张图像 是怎样生成的;不同遥感器是如何描述景观特征 的,它采用了何种电磁波谱段,具有多大的分辨 率,用什么方式记录图像,以及这些因素如何影 响图像,怎样从影像中得到有用信息等。
专业知识:需要熟悉所解译的学科及其相关学科的知识。 包括对地物成因联系、空间分布规律、时相变化以及地 物与其它环境要素间的联系等知识。此外,由于图像记 录的是多种信息的综合,且往往有意义的地质现象被植 被、图像所覆盖,因而还需了解植物、土壤等相关知识, 并能将这些知识有机地联系起来。因而解译人员必须具 备应用学科之间较综合的知识。
大小 色调 色彩 阴影
标 间接解译标志:凡是通过与某地物有内在联系的一 地貌
志 些现象在影像上反映出来的特征,间接判断目标物 水系
及其性质的标志。
植被
人类活动痕迹
划分是相对的。比如:植物的影像特征对植被是直 接解译标志,而对岩性解译而言,则成为间接解译标志。

第五章遥感图像处理§5—1遥感信息数据的种类及其传输-遥感技术基础

第五章遥感图像处理§5—1遥感信息数据的种类及其传输-遥感技术基础

凡是既记录电磁波的振幅,又记录位相的胶片都称为遥感波带片。合 成孔径侧视雷达直接获得的就是一种波带片。 在合成孔径侧视雷达系统中,设有一位相稳定的参考波束,每一地面 点的雷达回波与参考波束同时记录在胶片上,实质上,胶片记录的就是两 者的干涉图。用这种方式就能将回波振幅与位相同时记录下来,经激光再 现,便能获得可供解译的雷达图像。 二、遥感磁带的种类 模拟磁带是一种暂时记录工具,它记录的是一种模拟电压曲线,再经 电光转换变成光信号。以扫描方式记录在胶片上,模拟磁带可多次重复使 用,记录并传递大量信息,使星载传感器结构简化,轻便。 2 .数字磁带 探测系统输出的电压信号,经过模数转换器 (A / D) ,对电压曲线分段 读数,然后记录在磁带上,即为数字磁带 (digital tape) 。它又可分为两种: (1) 高密度数字磁带 (HDDT) : 指采用并行记录格式,每英寸记录 10 4 位以上二进制数据的磁带。这 种磁带不能直接输入计算机,需经过磁带转换机处理。 (2) 计算机兼容磁带 (CCT) 指每英寸记录 800 位或 1600 位二进制数据 的磁带。记录密度远远低于 HDDT 。 三、遥感信息数据传输 空中的遥感设备能否将传感器所获取的信息数据适时传送到地面,是 衡量一项遥感计划成败的标准。航空遥感都是直接回收胶卷或磁带,传输 方面不存在什么问题,这里只针对航天遥感而言。 星载传感器的信息数据返回地面的方式有两种,一种是由卫星按地面 指令弹射出资料舱,然后在空中或海上打捞回收;但更多的是通过无线电 信道将信息数据传输到地面,叫视频传输。由于地面站接收范围有限,故 后者又有实时传输和非实时 ( 延时 ) 传输之分。非实时传输是在星上磁带机
[0 ,A] 称为灰度区间,通常将 f(x ,y) = 0 定为黑色 ,f(x ,y)=A 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。由此可见,所谓光学图 像就是人眼可观察的图像,其基本特点是:它的灰度 ( 或彩色 ) 在像幅几何 空间 ( 二维 ) 和图像灰度空间 ( 第三维 ) 上的分布都是连续的无间断的。 如果我们将一幅光学图像在像幅空间和灰度空间上离散化,即将 其划 分为 M*N 的空间格网,并将在每一格网上量测的平均灰度值数字化,如 图 5 — 5 所示,则我们可得到一个由离散化的坐标和灰度值组成的 M*N 数 字矩阵:

第5章_遥感数字图像处理_图像校正(1)

第5章_遥感数字图像处理_图像校正(1)

散射增加了达到卫星传感器的能量,从而 降低了遥感图像的反差,反差降低则降低 了图像的分辨率,因此必须进行校正。 低分辨率图像的空间范围比较大,不能认 为图像中各处的大气散射是均匀的,需要 进行分区校正。

(3)太阳辐射

太阳位置(高度角和方位角)造成光照条件的差异引起的辐 射误差 太阳高度角较低时,图像上会产生阴影压盖其他地物的 图像,造成同物异谱问题,影响遥感图像的定量分析和自 动识别。 地形起伏引起的辐射误差 地面倾斜度 由于地形的变化,在遥感图像上会造成同类地物灰度不 一致的现象。



到达地表的全球年辐射总量的分布基本上成带状,只有在低纬度地区受到破坏。在赤 道地区,由于多云,年辐射总量并不最高。南北半球的副热带高压带,特别是在大陆
荒漠地区,年辐射总量较大,最大值在非洲东北部。
在各种因素中,大气的影响要首先考虑。 大气散射与吸收太阳的下行辐射和传感器 接收的上行辐射的光谱特性造成深刻的影 响。 大气影响使图像表面的细节变模糊,大气 辐射校正的目的是消除这些影响,提高表 面反演的准确性。

(1)大气分子及气溶胶瑞利散射和米氏散 射、分子及气溶胶的吸收、散射以及散射 吸收的耦合作用。大气的存在导致程辐射 及吸收,这是两个相互对立的作用,一个 增加辐射量,一个减少辐射量。
瑞利散射:又远小于光波长的气体分子引起,大小与波长的四次方成 正比; 米氏散射:有大小与光波长相当的颗粒(气溶胶:如烟、水蒸气)引 起,也称为气溶胶散射,大小与波长成反比。
传感器端的辐射校正的原理

利用已经建立的地物反射率与遥感图像像素之间的关 系,通过遥感图像的像素值计算传感器端的像素的反
射率。一般通过辐射定标来完成。

辐射校正的结果可以是辐亮度也可以是反射率。

遥感图像处理ppt课件

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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

01-《遥感原理》上机实验一“遥感图像的存储与基本处理”指导书

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1、遥感图像的读入
运行 ENVI5.0 经典版(Classic)。菜单 File->Open…,在出现的对话框中选择需打开的 遥感图像。
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案的差异:Basic Tools->Convert Data (BSQ, BIL, BIP)。
3.2 感兴趣区与影像裁剪

5遥感数字图像处理-第五章

5遥感数字图像处理-第五章

☞ 邻域处理
针对一个像元点周围一个小邻域的所有像元而进行,输出 值大小除与像元点在原图像中的灰度值大小有关,还决定于它 邻近像元点灰度值大小。如卷积运算、中值滤波、滑动平均等。

图像增强的分类
点处理
点处理
邻域处理
邻域处理
2. 遥感图像的对比度增强
对比度增强的基本原理
人眼对图像的识别主要是基于图像中不同像元的亮度(灰度、
差别为有选择的滑动平均是一种带门限值的滑 动平均处理。

有选择的局部平均法
有选择的局部平均法实现步骤:
1. 2. 3. 4. 给定一个判定阈值T 计算模板窗口内像元DN值的均值X 计算窗口中心目标像元的DN值与X的绝对差值D 比较D与T的大小
如D>T,则窗口中心像元输出DN值等于X
如D<T,则窗口中心像元DN值保持不变 优点:边缘信息损失减少,减轻输出图像的模糊效应。
中值滤波是一种非线性变换。其优势在于可在平滑的基 础上较大程度地防止边缘模糊。

中值滤波
中值滤波窗口可选用模板的不同形式:
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 方形窗口:对线性噪声抑制效果好
○ ○ ○ ○ ○ 十字形窗口:对点性噪声抑制效果好

有选择的局部平均法
有选择的局部平均法—其实质为一种滑动平均平滑法。与滑动平均法的
其中,x—原始图像的亮度值
X—线性扩展增强后的亮度值

非线性扩展
Ⅱ 对数变换法
X d
c a b x

非线性扩展
Ⅲ 三角函数扩展
假定原始图像的灰度范围是(a,b),将原始图像灰度范围扩展为 (c,d),其中c < a,d > b,其正切函数计算公式为:

第五章遥感图像增强

第五章遥感图像增强
图像增强则把重点放在使分析者能 从视觉上便于识别图像内容上,以 提高解象力。
4、图像增强的方法
数字增强处理
采用数字图像计算机系统进行 优点:快速、功能全,能应用光学方法无法 进行的一些算法对图象增强。
光学增强 采用光学仪器进行
优点:直观、方便、快速、操作方法容易掌 握、耗资较少; 缺点:光学增强仪器对各种增强方法的适应 性比数字处理设备要差。
真彩色合成(true color composite) 合成结果为真彩色,符合人眼观察习惯;
假彩色合成(false color composite)
合成结果与实际景物颜色不对应或缺失某 一色光,彩色鲜明,特征突出。
真彩色合成
假彩色合成
3)彩色合成方法
按合成机制不同,分为: 加色法和减色法 二者均以色彩混合原理为依据。
例如:
y a ln(x 1) c ln b
用(x+1)是为了避免对0求对数
参数b用于改变对数的底
a和c用于调节数值范围。
对数扩展的效果:
➢ 着重扩展了亮度值低的部分
➢ 相对压缩了亮度值高的部分
(3) 指数扩展(exponent stretch)
指数扩展的一般形式: y=bax
其中:b为底,常用b=e。因x可能达 到127或255,故a须远小于1,否则y值可 能非常大。
大气散射作用又使影像的反差更为降低。 使得研究对象模糊不清。
3. 对比度增强分类
对比度增强可分为线性和非线性两种。
1)线性扩展(linear stretch)
将原始图象诸亮度值按线性关系进行扩 大,亮度范围可扩展为任意制定的范围。相 当于进行y=ax+b的变换。 (1)普通线性扩展
直接应用上述单一的线性关系。

遥感图像处理知识点总结

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。

遥感技术与应用原理-第5章 遥感图像的目视解译与制图

遥感技术与应用原理-第5章 遥感图像的目视解译与制图

成像过程
成像方式、探测波段 投影方式、时空因素
目视解译
增强处理、信息提取 逻辑推理、对比分析
遥感图象
大小形状、色调灰阶 畸变失真、成图比例
地表景观
空间结构、时间特点 化学组分、物理属性
遥感图像目标地物识别特征——解译标志
遥感图像上那些能够作为识别、分 析、判断景观地物的影象识别特征
直接解译标志 间接解译标志
• 色调/颜色:灰阶(黑白)或色别与色 阶(彩色),最重要、最直观的解译标志。
• 阴影:遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子; 有时需去除地形起伏引起的部分阴影
• 形状:地物的轮廓在影象平面的投影。需要根据 影象比例尺和分辨率具体分析,注意畸变(雷达、
航片边缘)
大小:地物的尺寸、面积、体积等按比例缩小的相 似记录。根据比例尺在影象上量算.指地物形状,面 积或体积在影像上的尺寸。对于形状相似而难于判 别的两种物体,可以根据大小标志加以区别,如在 航片上判别单轨与双轨铁路。
先易后难是指易识别的地物先确认, 然后根据客观规 律和影像特征不断地进行解译实践, 逐渐积累解译经 验, 取得解译标志,克服各种解译困难的过程。
遥感图像目视解译的一般顺序
“先山区后平原 , 先地表后深部、先整体后局部 , 先宏观后微观, 先图形后线形”等步骤亦属先易后 难的组成部分。
例如, 由于山区基岩裸露, 影像清晰 , 而平原地区平 坦, 影像较为模糊 , 所以前者容易辨识, 后者就比较 困难,况且山区与平原在构造上总有这样那样的牵 连,因此,一方面在解译上可以借鉴, 另一方面又可 用“延续性分析”不断扩展。至于圆形构造、线形 构造 , 在一般情况下, 两者都易于发现。
直接解译标志
• 色调(Tone) • 颜色(Color) • 阴影(Shadow) • 纹理(Texture) • 形状(Shape) • 大小(Size) • 位置(Site) • 图型(样式)(Pattern) • 布局(Association)

第五章遥感图像目视解译原理

第五章遥感图像目视解译原理

北京故 宫博物 院与护 城河之 间的色 调差异
(5)颜色:指彩色图像上色别和色阶,如同 黑白影像上的色调,它也是地物电磁辐射能 量大小的综合反映,用彩色摄影方法获得真 彩色影像,地物颜色与天然彩色一致;用光 学合成方法获得的假彩色影像;根据需要可 以突出某些地物,更便于识别特定目标。
真彩色图像上地物颜色能够真实反映实际地物颜色 特征,这符合人的认知习惯。同一景多光谱扫描图 像的相同地物,不同波段组合可以有不同的颜色, 目视判读前需要了解图像采用哪些波段合成,每个 波段分别被赋予何种颜色。
从图上可以看出,呈深蓝色或蓝黑色的为 水文要素(河流、湖泊);呈红色的为植被; 呈灰白色或浅蓝色的为人工建筑(城市、道路、 村庄)
1998年遥感图像上宽度一致,色泽浅蓝的顺 直的直线状物为道路
左上角深蓝色区面积(河流、湖泊水面) , 1991年明显大于1998年。1991年发生洪水使得 河水上涨,河道变宽。1998年的岛屿在1991年 图上则不可见
标志
• 形状(Shape)
• 大小(Size() 1)直接标志
• 色调(Tone)
• 颜色(Color)
• 阴影(Shadow)
• 图型(样式)(Pattern)
• 布局(Association)
• 纹理(Texture)
• 位置(Site)
(1)形状:指目标物在影像上所呈现的特 殊形状,在遥感影像上能看到的是目标物的 顶部或平面形状。例如飞机场、盐田、工厂 等都可以通过其形状判读出其功能。地物在 影像上的形状受空间分辨率、比例尺、投影 性质等的影响。
遥感图像计算机解译:又称遥感图像理解(Remote Sensing
Imagery Understanding),它以计算机系统为支撑环境,利用 模式识别技术与人工智能技术相结合,根据遥感图像中目标地 物的各种影像特征(颜色、形状、纹理与空间位置),结合专 家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和 推理,实现对遥感图像的理解,完成对遥感图像的解译。

遥感技术基础课件第五章遥感图像目视判读

遥感技术基础课件第五章遥感图像目视判读
选取研究区域,利用多光谱遥感图像,通过目视判读, 识别不同类型的生态系统、自然资源和环境要素,评价 其生态环境质量,分析存在的环境问题,为环境保护和 可持续发展提供支持。
感谢您的观看
THANKS
详细描述
选取研究区域,获取不同时期的遥感 图像,通过目视判读,对比土地利用 类型、分布和变化情况,分析变化原 因和趋势,为土地资源管理和规划提 供依据。
城市扩张遥感监测案例
总结词
监测城市扩张过程,评估城市发展状况。
详细描述
利用长时间序列的遥感图像,通过目视判读 ,监测城市边界的变化,分析城市扩张的规 模、速度和方向,评估城市发展状况,为城
详细描述
目视判读能够快速识别出不同地物的特征,如颜色、纹理、形状等,从而将它们分类。这种分类方法在土地利用 规划和城市规划中具有重要意义,有助于了解土地资源的分布和利用状况。
城市规划与城市扩张监测
总结词
通过比较不同时期的遥感图像,可以监 测城市扩张的过程,为城市规划和城市 管理提供依据。
VS
详细描述
详细描述
遥感图像中的阴影和立体感是由太阳光照射角度和地物高度所决定的。通过观察阴影和 立体感特征,可以推断出地物的三维结构,进而分析其地形地貌、建筑物高度等信息。 同时,阴影和立体感还可以增强遥感图像的层次感和立体感,提高目视判读的准确性。
03 遥感图像目视判读应用
土地利用与土地覆盖分类
总结词
通过目视判读,将遥感图像中不同类型的地物进行分类,如森林、草地、水体、城市等,以了解土地利用现状和 土地覆盖情况。
详细描述
遥感图像中的地物形状和大小是其独特的标志。通过观察和 分析地物的形状和大小特征,可以准确地识别出不同的地物 类型。例如,湖泊通常呈现圆形或椭圆形的形状,而山脉则 具有特定的走向和起伏特征。

遥感教案-5第五章-遥感图像的几何处理

遥感教案-5第五章-遥感图像的几何处理

使其值最大的坐标位置就是两个图像相匹配的位置
2绝对差值法 该方法是用模块在搜索图像的搜索区内逐个像元地移动并运用下式进行计算
在搜索区内,使d(m,n)为最小值的坐标位置(m,n)就是Ti和Si匹配最好的位置。
二 数字图像的镶嵌 当你感兴趣的研究区域在不同的图像文件时,需要对不同的图像文件合在一起形成一幅完整的包含感兴趣区域的图像,这就是图像镶嵌。通过图像镶嵌处理,可以获得更大范围的地面图像。参与镶嵌的图像可以是不同时间同一传感器获得,也可以是不同时间不同传感器获得,但要求镶嵌的图像之间要有一定的重叠度。
四 地球曲率引起的图像变形
地球曲率引起的像点位移与地形起伏引起的像点位移类似。只要把地球表面(把地球表面看成球面)上的点到地球切平面的正射投影距·离看做是一种系统的地形起伏,就可以利用前面介绍的像点位移公式来估计地球曲率所引起的像点位移,如图所示。
五 大气折射引起的图像变形
六 地球自转的影响
一 遥感图像的精加工处理 遥感图像的精校正是指消除图像中的几何变形,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像的过程。它包括两个环节:一是像素坐标的变换;二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。常用的纠正方法有多项式法,共线方程法,
多 项 式 法
1 基本思路 校正前的图像看起来是由行列整齐的等间距像元点组成的,但是实际上,由于某种几何畸变,图像中像元点对应的地面距离并不相等。校正后的图像也是由等间距的网格点组成的,且以地面为标准,符合某种投影的均匀分布。
).当外方位元素偏离标准位置而出现变动时,就会使图像产生变形.这种变形一般 由地物点图像的坐标误差来表达,并可以通过传感器的构像方程推出.
二 传感器外方位元素变化的影响
三 地形起伏引起的像点位移

《遥感图像预处理》课件

《遥感图像预处理》课件
傅里叶变换
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。

第五章RS图像处理与判读

第五章RS图像处理与判读

1.1
传感器外方位元素变化畸变
传感器外方位元素变化 引起多光谱扫描图像畸变的表现形式
1.2 地球自转的影响
L 扫描方向 地球自转方向
1.3 地球曲率影响
卫星运行方向
地球自转产生的 扫描图像错动影响
地球曲率的变形示意图
1.4 大气折射
大气折光差示意图
2 几何校正原理与方法
主要针对数字图像,利用计算机对每个像元 逐个地进行解析纠正处理,能够较精确地改正线 性和非线性变形误差。 校正过程包括①像元坐标变换(变换模型有: RST—重采样、缩放比例、平移, 多项式, 三角网 三角测量) ②像元灰度值重采样:最近邻法、 双线性、立方卷积
f (1,1) f (1,2) f (1, n) f (2,1) f (2,2) f (2, n) f ( x, y ) f (m,1) f (m,2) f (m, n)
式中:X、y分别代表像元所在行、列, f(x,y)代表像元的灰度(亮度)值,其值 是离散的,取决于电磁辐射的强弱。 行 号 m
像元/%
调整前直方图 T5 T1
a
像元/%
灰度值
调整后直方图 T5 T1
灰度值
直方图辐射校正示意图
三、几何校正
1、遥感图像几何畸变的来源
几何畸变发生的原因有内部因素和外 部因素。内部因素是传感器自身的性能、结 构等因素;外部因素是传感器以外的各种因 素,如卫星姿态、地球曲率、地形起伏、地 球旋转、大气折射。
Ai i
b
S iTi H i cos

LAi Si LBi
SiTi H i cos
式中:i为波段序号—分波段计算 Ti为大气透射率 Hi为太阳辐照度 θ为天顶角
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2)照相放大法: 通过常规的照相放大装置放 大晒印成彩色像片。一般用几张多光谱分色负片,依 次变换负片和红、绿、蓝滤色片,分次(多为三次)曝 光在同一张彩色相纸上。即所谓分层曝光法,近年来, 也常采用将三个波段的影像分色扫描到一张彩色负片 上,再由放大机一次放大曝光到彩色相纸上。
2母片作不同的曝光处理可制成影像密 度各不相同的正、负模片(拷贝)。同一地区可以有不同 遥感器,不同波段以及不同时间等各种模片。对不同组 合的相关模片进行处理可获得不同增强效果的新图像。 上述彩色合成即是其中最常用的方法。此外,还常采用 以下几种处理方法。
1 反差增强: 通常是利用高反差的感光材料和冲 洗液作反复拷贝,来扩大原模片中的影像密度差异。 它有利于增强一些低反差的地物影像,突出大的轮廓, 也可使彩色合成获得更丰富的层次,但同时会丢失部分 细节,故处理时要适可而止。
多波段遥感生成不同光谱段的黑白图像是色光分离 的过程,彩色合成则反过来,是色光相混复原的过程。
1 加色合成方法:
1) 光学投影法: 借助配有红, 绿、蓝等滤色片的光学投影系统将不同 波段的黑白透明正片(一般用三张)置于 其中,经光源照射投影到同一个屏幕上, 合成显示为彩色图像。既可以直接观察 分析,也可以晒印或翻拍成彩色像片。
第五章 遥感图像处理
遥感图像处理: 把由遥感器接收到的原始遥感信 息作适当的技术加工,制作成有一定精度和质量的图像, 以及从中提取有用信息的过程。
预处理 (辐射、几何矫正) 把原始遥感数据加工 处理成有一定精度和质量、可供用户使用的图像或数字 磁带,现主要由接收遥感信息的部门承担。
分析判读处理 对预处理产品进行再加工,以提高 其分辨效果或提取对特定专业有用的专题信息,遥感地 质研究所涉及的主要是后者。
光学处理的仪器和技术手段: 摄影处理、光电处 理和相干光处理等等。
处理方法: 密度分割、彩色合成、边缘增强、反 差增强、光学图像比值、光学变换、光学编码等,其中 最常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。
一、光学等密度分割处理
(一)影像密度的概念: 对于黑白胶片,影像密度通常 以胶片透光率(T)倒数的对数表示。
3 影像密度构成时间特性:由同一地区同类遥感在 不同时间获得的影像表现出来。
光学图像处理就是通过光学途径人为地改变胶片的 影像密度,扩大不同部分的密度差异,或者以不同色彩 显示影像密度的细微变化,用以压抑“噪声”,强调或 突出目标信息,增强人们对细微密度差异的判读和识别 能力。
(二) 假彩色等密度分割
1)染印法 将多波段黑白负片通过放大拷制成
浮雕模片(正片),然后用三补色染液分别染色,再依 次叠印在空白接印纸上,印得彩色图像,也可分色染
印成单色透明正片,
然后置于透图台上 底片
片基
叠合显示成彩色图 浮雕片
像。
2)印刷法: 按彩色印刷工艺将各波段的图像分 别制成印刷板,然后用二色、三色 (黄、晶红、青)、 四色(黄、晶红、青、黑)逐一套印,制成纸质的彩色图 片。
遥感图像处理技术手段 目前使用较多的是通过光 学途径实现的光学图像处理和以数字产品通过运算变换 实现的数字图像处理。
第一节 光学图像处理
光学图像处理: 指以胶片方式记录的遥感影像 或由数字产品转换来的影像胶片为处理对象,通过光学 或电子一光学仪器的加工改造,对遥感图像进行变换和 增强的一种图像处理技术。
即影像密度 D=log1/T
1 影像密度代表地物反射或发射辐射的强弱:在各 类负片中,D与辐射强度呈正相关,正片则相反。
不同遥感方式的影像胶片,其密度D的物理意义不同。
全色摄影 反映了地物在整个可见光范围内反射太 阳光的强度,
多波段扫描 是地物在不同光谱段的反射强弱。
热红外 是地物热辐射的大小。
2 影像密度构成空间几何特征:如影像密度构成的 各个地物目标形状、大小、图案、纹理结构以及相互间 的位置关系。
彩色合成的影像特点很大程度上取决于波段—滤 光片组合。对于陆地卫星的MSS和TM来说,除了TM321为 近似真彩色外,其他均为假彩色,故彩色合成常常被称 作假彩色合成。经验表明,由于MSS7和TM4波段受植被 高反射的影响,图像的亮度水准一般比其他波段要高 得多,因此,它们置于哪个滤光片通道,将决定合成图 像总体偏于哪种彩色色调。
3)重氮法: 方法原理与染印法类似,即用分色 的重氮片,经与多波段负片接触晒印,再用氨熏成单色 透明正片,而后置于透图台上叠合显示出彩色图像。
上述各种方法,合成仪法速度快,可灵活调选最 佳色彩,像质也较好,但仪器较昂贵,各类减色法,简 便价廉,但信息损失较大,像质一般不高,而照相放大 法,虽操作技术要求较高,但彩色像片的分辨率和色彩 效果却是其他方法所无法比拟的。因此,在实际应用中, 包括数字图像处理的各种结果,差不多都采用彩印放大 成彩色照片的方法。
(三)假彩色等密度分割的地学应用
在地学应用中,该增强处理方法比较适用于轮 廓简单,背景单调、目标特性与影像密度有明确对应 关系的地面景况的分析判读。如入海泥沙,河,湖, 海水的水深、混浊度,地热异常,污染源及污染分布 等。
二、光学彩色合成处理
彩色合成: 将二个或三个波段的黑白图像分别赋以 红、绿,蓝三原色或黄、品红,青三补色,并使之精确 叠合,从而生成色彩丰富的彩色图像。
密度分割:任何一幅遥感图像都可以看作是地物电 磁波辐射强度的二维分布函数。对于胶片影像。可用影 像密度值的二维分布来表征,对于像片,则为灰度值的 二维分布。与地形图的等高线相仿,照例可按一幅图像
中密度(或灰度)值的变化 范围,将其划分为若干个 等级,以等值面对影像密 度(或灰度)函数进行分层, 用等值线图来表示图像各 部分的密度(灰度)差异变 化。在遥感图像处理中称 此为密度分割,或密度分 割技术。
假彩色等密度分割:即通过光电仪器将胶片上 不同的密度等级以色彩的变化显示成彩色的图像。这 种仪器通常称彩色等密度分割仪,一般将胶片的影像 密度分割为8、12、24、32,64等级,不同密度级的 色别可在64色内任意选调变换,并在数秒钟内显示在 彩色监视器的屏幕上,通过反复调节变换色彩,选择 最佳的处理结果。
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