遥感数字图像处理
遥感数字图像处理
第一章：图像（对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述）。
数字图像（被计算机存储、处理和使用的图像，是一种空间坐标和明暗程度都不连续的、用离散数学表示的图像）。
数字图像处理（将图像转换成一个数据矩阵存放在图像存储器中，然后再利用数字计算机，或其它的大规模集成数字器件，对图像信息进行数字运算或处理，以提高图像的质量或达到人们所预期的其它效果）。
数字化（将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程，包括“扫描”、“ 采样”与“量化”三个步骤）。
采样（在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值）。
量化（将采样时测量的灰度值转化成整数表示）。
第二章：直方图（以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图）。
邻域（对于任一像素（i，j），集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}叫做该像素的邻域）。
局部处理（对输入图像IP（i,j）处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素（i,j)及其邻域N(i,j)中的像素值确定。
这种处理称为局部处理）。
点处理（在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理）。
大局处理（在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理）。
特征空间（把从图像提取的m 个特征量y 1 ，y 2 ，…，y m，用m维的向量Y＝[y 1 y 2 …y m ]t表示称为特征向量。
对应于各特征量的m维空间叫做特征空间）。
特征提取（获取图像特征信息的操作称作特征提取）。
第三章：像点位移（地面起伏引起投影点相对于基准面上垂直投影点的像点产生的直线位移）。
全景面（红外机械扫描仪以及采用CCD 直线阵列作为检测器的推帚式传感器的每一条扫描线都相当于中心投影，其成像面相当全景缝隙摄影机的投影面，是一个圆柱面，称之为全景面）。
内方位元素（表示摄影中心与相片之间相关位置的参数，如像主点在像平面坐标系中的坐标x 0，y 0，摄影中心到相片的垂距f）。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理第一章1.图像是对客观对象一种相似性的描述或写真，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。
根据人眼的视觉可视性将图像分为可见图像和不可见图像。
按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，将图像分为数字图像和模拟图像。
2数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。
数字图像最基本的单位是像素。
3遥感数字图像是数字形式的遥感图像。
4遥感数字图像处理，是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。
主要内容：（1）图像增强：灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换、K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声，增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读（2）图像校正（3）信息提取5遥感数字图像处理系统：硬件系统（计算机、数字化设备、大容量存储设备、显示器和输出设备、操作台）、软件系统（ERDAS IMAGING最突出的特色是专家模拟系统、可视化建模工具以及与ArcGIS软件的高度集成、ENVI 最突出的特色是具有丰富的高光谱数据处理工具和内嵌的IDL开发语言、PCI Geomatica最特出的特色是功能丰富的工具箱和建模系统、ER Mapper遥感图像处理系统最大特点是基于算法的图像处理）6遥感基本知识：物理学、地学、数学、信息理论、计算机技术和地理信息系统第二章1遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程2遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感实验、信息获取、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
3传感器是收集和记录电磁辐射能量信息的装置。
按工作方式分为被动、主动方式，按数据的记录方式，分为成像和非成像方式。
4摄影成像：传感器主要是摄影机，在快门打开的一瞬间几乎同时收集目标上所有的反射光，聚焦到胶片上成为衣服影响，并记录下来。
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换简答题1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成产生多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7）答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。
1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概 念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生 的反映频率信息的图像进行处理。
完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。
四、论述题1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2）答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。
（1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。
例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点，都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理Remote Sensing Digital Image Processing潘竟虎西北师范大学地理与环境科学学院2009年3月西北师范大学GIS开发应用研究中心3.1 概述1.遥感图像的几何变形有两层含义一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。
二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。
Δ定义：遥感图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时，即说明遥感图像发生了几何畸变。
注：遥感图像的总体变形是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。
2 几何变形误差的影响因素西北师范大学GIS开发应用研究中心(1) 遥感器本身引起的畸变遥感器本身引起的几何畸变与遥感器的结构、特性和工作方式不同而异。
这些因素主要包括：y1）透镜的辐射方向畸变像差；y2）透镜的切线方向畸变像差；y3）透镜的焦距误差；y4）透镜的光轴与投影面不正交；y5）图像的投影面非平面；y6）探测元件排列不整齐；y7）采样速率的变化；y8）采样时刻的偏差;y9) 扫描镜的扫描速度变化。
西北师范大学GIS开发应用研究中心例如扫描形式成像的MSS，产生的几何畸变主要是由于扫描镜的非线性振动和其它一些偶然因素引起的。
在地面上影响可达395米。
全景畸变：(2) 外部因素引起的畸变GIS开发应用研究中心1）地球自传引起的误差地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。
如图所示：Δy e :图像错动量；t e ：扫描整景图像时间t e =L/R ω）；v φ：纬度为φ时该点地球自转线速度；L ：像幅地面长度；R ：地球平均半径6378km ；ω：卫星运行平均角速度。
ϕV t y e e =ΔGIS开发应用研究中心2）地球曲率的影响设OA 0为成像基准面，A 为地表一点。
在考虑地球曲率影响情况下，A 与OA 0存在着由地球曲率引起的高差h ，A 在OA 0代表的平面上投影点为A 0，由于高差h 的存在使得A 点在像平面Fa 0上产生象点位移。
遥感数字图像处理
第二章：1 遥感的投影方式：中心投影，全景投影，斜距投影，平行投影。
2 遥感成像按成像原理可分为：摄影成像和扫描成像3 传感器分辨率指标：辐射分辨率，光谱分辨率，空间分辨率和时间分辨率。
4 Landsat4-7见课本18页5 数字化的过程包括：采样和量化。
6 通用数据格式：BSQ，BIL，BIP。
第三章7 均值：像素值的算术平均，反映的是图像中地物的平均反射强度，大小由图像中主题地物的光谱信息绝定。
8 中值：指图像所有灰度级处于中间的值，当灰度级为偶数时，则取中间两灰度值的平均值，由于灰度级一般连续变化，中值可由最大灰度值和最小灰度值决定。
9 方差：像素值与平均值差异的平方和，表示像素值的离散程度。
10 变差：像素值最大值与最小值的差。
11 反差：反映头像的显示效果和可分辨性，有时又称对比度。
反差越小，地物之间的可分辨性越小。
图像处理的一个基本目的就是提高图像的反差。
12 直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。
图像的灰度值是离散变量，直方图表示离散的概率分布。
可分为频数直方图和累积直方图。
假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的13 会看直方图P46+P4413.1 直方图均衡化将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。
13.2 直方图均衡化的效果为：（1）各灰度级出现的频率近似相等；（2）原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的图像得到改善，增强图像上大面积地物与周围地物的反差。
13.3 均衡化后图像的最小灰度值0，最大灰度值为L-1像元总数为N。
(L-1)/N称为拉伸因子。
具体计算用拉伸因子和累计像元统计值相乘即可以得到变换后的值13.4 对一幅图像进行直方图均衡化的具体步骤：（1）统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数；（2）根据变换函数式计算每一灰度级x a均衡化后对应的新值，并对其四舍五入取整，得到新灰度级x b；（3）以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像；（4）根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图；直方图均衡化后的图像每个灰度级的像元频率，理论上应相等。
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。
遥感数字图像处理一
STEP2
STEP3
STEP4
图像校正：包括辐射校正、几何校正。
增强处理：增强图像中的有用信息，利于识别分析。 包括彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率域增强、信息融合等。
图像变换：消除干扰和滤掉噪声，提高图像质量。
信息提取：图像分类（监督分类、非监督分类、神经网络分类、模糊分类）、空间信息提取、光谱信息提取。
方法：黑白扫描/彩色扫描
扫描时需注意： 扫描的空间分辨率
一般300dpi（像片）/ 600dpi（负片）可满足要求 灰度级：0-255（黑白）/ RGB（彩色）
航空像片的数字化
如何设置分辨率
过程: （1）空间采样 （2）属性量化
分辨率设置
例：将一张1:50000的航空图像扫描成分辨率是2米的数字化图(1pix=2m) 。 50000 lcm=500m 1cm内要有250个pix pix边长=1cm/250pix=0.004cm=0.001575inch (1cm=0.3937inch) 635pix/inch
辅助数据：数字图像尺寸等各种参数
多波段数字图像存储与分发的常用数据格式：
遥感数字图像的表示方法
BSQ(Band sequential)数据格式：按波段顺序依次排列， 1个文件，文件内划分1-K段，第n段数据为第n波段的图像数据[M行][N列]。 多式（Band interleaved by pixel），1个文件，[M行][N列]格式，每个单元顺序记录K个波段的相应数据。 多波段数字图像存储与分发的常用数据格式（2）
BIL数据格式（Band interleaved by line）， 1个文件，逐行按波段次序排列。第1波段的第1行、第2波段的第1行、…、第K波段的第1行；第1波段的第2行、第2波段的第2行、…、第K波段的第2行；…… 多波段数字图像存储与分发的常用数据格式（3）
遥感图像数字处理与分析知识要点
遥感图像数字处理与分析知识要点围绕遥感基础知识-数字图像处理与分析总体框架来组织相关内容要点。
其中，第一、二、三章介绍遥感数字图像处理、主要成像方式、存取及表示基础知识，是图像处理、理解及分析的起点；第四、五、六、七章常用遥感数字图像处理方法，应视具体遥感数字图像处理要求有所选择；第八章图像分割是图像处理高级方法，是灰度拉伸、变换、滤波等数字图像增强方法的综合应用，为进一步深入学习和掌握决策树、面向对象及专家系统等高级分类技术奠定基础；第九章图像分类是图像处理的主要目的和最终成果第一章概论图像、遥感数字图像、照片与遥感数字图像区别、遥感数字图像处理及观点图像：物理世界中客观对象的相似性描述，包含客观对象的信息，是人们最主要的信息源数字图像：用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像遥感数字图像：数字形式表示的遥感图像遥感数字图像和照片的差异：遥感图像处理：利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操的过程遥感数字图像处理的观点：连续方法：我们感兴趣的图像源自物理世界，服从可用连续数学描述的规律，具有连续性，连续数学方法，频率域（高通滤波、低通滤波等）离散方法：数字图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，离散数学方法，空间域（点运算算法-灰度变换、直方图修正；邻域去噪算法-图像平滑、锐化等）第二章遥感数字图像的获取和存取数字扫描和数字摄影、数字化（重采样和量化）及意义、遥感数字图像级别、存储格式及元数据、传感器分辨率数字扫描：在遥感平台前进过程中，进行横向（与飞行方向垂直）行扫描来获取地物目标反射或辐射的电磁波信号，逐行记录成像特点：能以分割得相当精确的波段通道，分别收集和记录地物目标的电磁波信号数字摄影：地物目标反射的太阳辐射通过相机镜头投射到感光胶片上发生光化学反应，经过形成潜影、显影、定影和放印等过程而获得图像特点：瞬间成像，图像几何特征服从中心投影成像规律，可形成模拟图像（传统胶片照相机）和数字图像（数码相机），相片灰度反映了地物反射或辐射电磁波的强弱，工作波段：紫外、可见光、红外、多光谱，工作时间：白天，遥感平台：地面和航空平台采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作重采样：根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程量化：将像素灰度值转换成整数灰度级的过程数字化的意义：通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理1. 概述遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据，如航空影像、卫星影像等，进行数字化处理和分析的过程。
遥感数字图像处理在地理信息系统（GIS）领域有着广泛的应用，能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息，为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。
2. 遥感数字图像处理的步骤遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤：2.1 数据获取数据获取是遥感数字图像处理的第一步，通过卫星、航拍等遥感设备获取地理信息数据。
这些数据以数字图像的形式存在，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。
2.2 数据预处理数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影，以及纠正图像的几何和辐射畸变。
常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
2.3 图像增强图像增强是为了使图像更加清晰，突出地物的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.4 特征提取特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征，以便进行后续的分类和识别。
常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。
2.5 图像分类图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。
常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。
2.6 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
2.7 地物提取地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。
常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。
2.8 结果评价结果评价是对处理结果进行准确性和可靠性的评估。
常用的结果评价方法包括混淆矩阵、精度评定、误差矩阵等。
3. 遥感数字图像处理的应用遥感数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下几个方面：3.1 环境监测遥感数字图像处理可以用于环境监测，如水质监测、土壤污染监测等。
通过遥感图像，可以获取水体和土地的信息，分析水质和土壤的污染程度。
遥感数字图像处理教学.pptx
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rij （美国查维茨提出的）
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特征提取（feature extraction）
特征提取是在特征选择后，利用特征提取算法从原始特征中求出最能反映地物类别 性质的一组新特征，由此既可以压缩数据，又提高特征类别间的可分性。
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4）图像分类运算
依据你选择的特征变量和图像的分类对象的实际情况以及选择适当的分类 方法和相应的分类参数进行图像分类。
碎斑处理——处理办法主要是进行滤波处理，用计算机手段 去掉分类图中过于孤立的类别像素，或将它归并到包围相邻 较连续分布的那些类中。比如：ENVI的多数/少数分析、聚 块和筛除等。 类别合并——ENVI中有类别合并处理的模块，主要将其颜色 和编码更改一致即可。
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b）分类结果检验分析
统计分类结果——包括各类地物在各波段的平均值、标准差、min、max、协方差矩 阵、相关系数矩阵、特征值、各类像素数和所占像素百分比、精度检验等等统计指 标的说明。
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分类的基本原理
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分类的方法
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分类的工作流程
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非监督分类方法
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监督分类方法
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图像分类的相关问题
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6.4 非监督分类法
非监督分类法是指人们事先对分类过程不加入任何的先验知识，而仅凭遥感图像 中地物的光谱特征进行分类，分类过程就是自然的聚类特性。
这样的分类的结果从效果上讲，只区分了图像上存在的差异，并不能确定该类别 的属性，具体的属性尚需要通过目视判读或实地调查针对性的确定。
监督分类法的基本原理！
做分类时，常把图像中某一类地物称为模式，而把属于该类中的像素称为样 本，其中某位置的像元在不同波段或不同特征空间中的像素值，则可以称为该样 本的观测值。
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。
遥感数字图像处理
1.什么是模拟图像与数字图像，二者有什么区别？模拟图像:空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。
三维空间连续，时间上连续，波谱上连续，可见物理图像。
图像上信息是连续变化的模拟量。
数字图像:用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续，以离散数学原理表达的图像，在计算机内部，数字图像表现为二维矩阵属于不可见图像。
区别：模拟图像连续可见，不便于用计算机处理,也不便于图像的储存、传输；数字图像不连续不可见。
数字图像处理层次：①狭义的图像处理；②图像识别与分析；③图像理解。
区别：狭义的图像处理:主要在图像像素级上进行的，是低级处理，处理的数据量非常大，输入输出均为图像，是图像—图像的过程，如图像缩放、图像平滑、对比度增强；图像识别与分析: 通过分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述，是中级处理，输入图像，输出提取的特征，是图像—数值或符号的过程，如区域分割、边界检测；图像理解: 根据较抽象的描述进行解析、判断、决策，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处，是高级处理，输入为图像，输出为规则，是图像—描述及解释的过程，如无人驾驶，自动机器人、模式识别。
联系：随着抽象程度的提高，数据量是逐渐减少的。
具体说来，原始图像数据经过一系列的处理过程，逐步转化为更有组织和用途的信息。
在这个过程中，语义不断引入，操作对象也逐步发生变化。
另外，高层操作对低层操作有指导作用，能提高低层操作的效能，完成复杂的任务。
3.数字图像处理系统由哪些模块组成？各模块起何作用？模块组成：数字图像处理系统由图像输入,图像存储,图像输出,图像通信,图像处理和分析5个模块组成。
各模块作用:图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机,数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
测绘技术遥感数字图像处理流程
测绘技术遥感数字图像处理流程一、引言随着科技的不断进步和数字化浪潮的涌现，测绘技术在遥感领域的应用日益广泛。
遥感数字图像处理流程作为测绘技术的关键环节之一，对于提取地理信息、进行环境监测和资源管理等方面具有重要意义。
本文将围绕测绘技术遥感数字图像处理流程展开论述，介绍其基本概念、相关技术和应用领域。
二、遥感数字图像处理流程的概念遥感数字图像处理流程是指利用遥感技术获取的数字图像进行预处理、特征提取、分类与识别等一系列处理的过程。
它主要包括数据获取、数据预处理、特征提取与选择、分类与识别等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感数字图像处理流程的第一步，主要通过遥感卫星、航空遥感和无人机等平台获取遥感影像数据。
这些数据以数字形式记录了地球表面的各种信息，包括光谱信息、空间信息、时间信息等。
2. 数据预处理数据预处理是指对获取到的原始图像进行纠正、校正和增强处理，以消除影像中的噪声、提高影像的质量和可用性。
常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正和增强处理等。
3. 特征提取与选择特征提取与选择是遥感数字图像处理流程中的核心环节，旨在从遥感影像中提取出反映地物和地区信息的特征。
特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等多种类型，通过合理选择和组合这些特征，可以对不同地物进行分类和识别。
4. 分类与识别分类与识别是遥感数字图像处理流程中的最终目标，主要通过将图像中的像素点或区域划分为不同的类别或进行目标识别。
常用的分类方法有基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
三、遥感数字图像处理流程的相关技术1. 辐射校正技术辐射校正技术是数据预处理环节中常用的一种技术，其目的是消除影像中的大气、地表反射等因素对光谱反射率的影响，使得不同数据源和不同时段的遥感影像具备可比性。
常用的辐射校正方法有大气校正模型、规范作用法等。
2. 图像分类技术图像分类技术是遥感数字图像处理流程中的重要环节，主要用于将遥感影像中的像素点或区域划分为不同的类别。
遥感数字图像处理-课件内容..
遥感数字图像处理1．概论遥感、遥感过程遥感：一种在远离目标，不与目标直接接触的情况下，通过传感器获取其特征信息，并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术遥感过程：遥感过程是指遥感信息的获取、传输、处理，以及分析判读和应用的全过程遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量遥感图像：是指遥感传感器通过检测、度量地物的电磁波辐射能并进行记录所得到的图像遥感数字图像：是指以数字化形式表述的遥感影像。
遥感图像的数据量：H=M×N×b×n（bit）M、N为行列数，b为波段数，n=lnG/ln2遥感图像的数字化、采样和量化遥感图像的数字化：指光学图像（物理图像）到数字图像的转换过程，包括采样和量化两个过程采样：将空间上连续的图像变换为离散的点的操作量化：将测量的灰度值用一个整数表示通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP）BSQ，波段序列格式BIL，波段行交替格式BIP，波段像元交替格式遥感图像的模型：多光谱空间多光谱空间：对于n个波段的多光谱图像，这n个波段构成一个n维多光谱空间，多光谱空间就是一个n维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。
描述像素在各个波段中亮度值的分布。
多光谱空间中，像元点在坐标系中的位置可以表示成一个n维向量，其中每个分量xi表示该点在第i个坐标轴上的投影，即亮度值。
多光谱空间只表示各波段光谱之间的关系，而不包括任何该点在原图像中的位置信息，它没有图像空间的几何意义。
遥感图像的信息内容：波谱信息：指遥感图像上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异空间信息: 通过图像亮度值在空间上的变化反映出来的信息时间信息: 指不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容遥感数字图像处理: 利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，以求达到预期目的遥感数字图像处理的内容：图像增强、图像校正、信息提取遥感图像的获取方式主要有哪几种?摄影成像、扫描成像、雷达成像如何估计一幅遥感图像的存储空间大小?遥感图像的信息内容包括哪几个方面？多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？2.遥感图像的统计特征2.1图像空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用概念：用来描述图像中每一灰度级与其出现频率间的关系的图表类型：直方图：横坐标为的灰度级，纵坐标为等于各个灰度级像元的出现频率（像元数）累计直方图：横坐标为的灰度级，纵坐标为小于等于各灰度级的像元的出现频率（像元数）性质：直方图反映表示不同灰度像元的出现频率，不包含像元的位置信息同一图像的直方图唯一，同一直方图可以对应不同的图像一幅图像的直方图等于其各部分图像直方图之和同类地物的直方图接近正态分布应用：1.直方图是图像分析的重要工具。
遥感数字图像处理教学ppt
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数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
01
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04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
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从多波段影像中选取512×512子区并保存为另一文件供后续工作中使用。
7.通过S tatistics→compute statistics生成子区影像的直方图，与原影
像进行比较分析。
8.利用Spear→Spear Google Earth Bridge定位和分析研究区的高分辨率
影像特征。
9.采用标准假彩色合成影像进行影像目视解译。
10.利用工具提取影像中6种地物至少10个样本，点击shift可连续选
取，选取足够目标后导出为txt格式，以供数据分析使用。
11.加载Excel中的分析工具库和分析工具库—VBA，并导入第10步中的txt
数据，计算每种地物各个波段的均值、方差、标准差、最大值、最小值，以及每种地物各个波段的协方差和相关系数，选取红光波段和近红外波段的数据制作散点图。
结果与分析
1.影像文件的基本信息和投影信息如图所示：
其中所包含的数据信息如下：
数据大小：831275354字节
文件类型：ENVI
传感器类型：Landsat OLI
投影信息：UTM投影，北半球49带
地理坐标系：WGS—84
像元大小：30米
波长：0.443到2.201微米
2.各个波段直方图信息如图所示：
3.波段组合试验：
4、3、2：
7、6、4：
5、4、3：
6、5、2：
7、6、5：
实现真彩色合成所需波段组合为：4（红）、3（绿）、2（蓝），能够反映自然界真实景观。
实现标准假彩色合成所需波段组合为：5（近红外）、4（红）、3（绿），能够反映植被信息。
4.截取的512×512子区：
5.原影像与子区影像直方图对比分析：
原影像每个波段的最小值均为0，而子区影像每个波段的最小值不为0，且最大值小于原影像最大值，均值小于原影像的均值，标准差小于原影像的标准差，这是因为子
区只包含原影像的一部分，数据量相对原影像较小，且不包含原影像外围的黑色区域，丢失了原影像中包含的最大最小值，各个波段的值相对较为集中，因此导致了子区各个波段的均值较大，标准差较小，突出表现了区域的特殊性。
6.利用Google Earth分析研究区的影像特征
7.标准假彩色合成目视解译：
地物在两种波段组合下的颜色及纹理特征：
耕地草地裸地森林居民
地公路/
铁路
河流云
标准假彩色
颜色绿色浅绿青色红色藏蓝深绿黑色白色纹理特征平滑平滑平滑粗糙粗糙平滑平滑平滑真彩色
颜色棕黄棕黄白色绿色灰白棕色黑色白色纹理特征平滑平滑平滑粗糙粗糙平滑平滑平滑
8.光谱剖面图：
Farmland：
Forest：
Road：
Cloud：
Stream：
Village：
由各种地物的协方差矩阵可以看出，各个波段与自身的相关系数均为1，且相邻波段之间的相关系数一般大于不相邻波段的相关系数，这说明相邻波段所包含的信息相近。
散点图：
由散点图可以看出：
不同的地物光谱特征相差很大，相同的地物在散点图中较为聚集，即使在地理空间上相隔很远，但其光谱特征呈现一致性，这说明各种地物的光谱特征具有特殊性和统一性。