《遥感导论主要内容》PPT课件

其中遥感平台位置和运动状态变化的影响 包括航高、航速、俯仰、翻滚、偏航等
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数字图像的校正
• 精校正基本思路
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数字图像的校正
• 精校正具体步骤
– 确定校正前后像元的位置关系
• 通过控制点，找到变换前后图像坐标的对应关系 • 建立该关系的数学描述 • 根据该数学描述计算坐标
– 计算校正后各像元的亮度值
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图像运算
NDVI=(近红外-红)/(近红外+红) 针对TM影像NDVI=(B4-B3)/(B4+B3)
• 遥感技术的应用，使得NDVI广泛的被用来定性和定量的评价 植被覆盖及其生长活力；
• 它是基于物理知识，将电磁波辐射、大气、土壤、植被覆盖等 相互作用集合在一起，对植物在红光和近红外波段的光谱进行 分析。
• 空间分辨率（高空间分辨率影像，往往是 全色的）
• 光谱分辨率（多波段影像的光谱信息）
• 时间分辨率
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遥感图像目视解译原理
• 目标地物特征
– 色—颜色 – 形—形状 – 位—位置
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遥感图像目视解译原理
• 目标地物的直接判读标志
– 色调（tone）颜色（colour） – 阴影（shadow） – 形状（shape） – 纹理（texture） – 大小（size） – 位置（site） – 图型（pattern）
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？？？？？
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最小二乘法在多项式纠正的使用
多项式几何纠正根据多项式方程的次数，有最少 控制点个数的要求，但控制点选择过程中可能存 在随机误差。为了消除随机误差，需要尽可能将 更多的控制点信息应用到多项式模型的方程解算 当中，因此需要利用最小二乘法将更多的控制点 坐标信息应用到多项式方程的求解过程。
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遥感图像目视解译原理
• 间接判读标志—目标地物与其相关指示 特征
• 间接判读标志—地物及其与环境的关系
• 间接判读标志—目标地物与成像时间的关系
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• TM影像（5号星）
波段序号 1 2 3 4 5 6 7
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数字图像的校正
• 校正方法
– 精校正 1.利用遥感影像相对于地面坐标（如GPS
地面点坐标）的配准校正； 2.利用遥感影像相对于地图投影坐标系统
配准校正； 3.利用不同类型或不同时相的遥感影像之
间的几何配准；
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数字图像的辐射校正
• 理想状态下，
– 进入传感器的辐射强度只受两个因素影响：
– 在一幅图像上，总可以找到某几处地物，其辐射亮度 理论上应接近于0。
– 如实测值不为0，则多出部分应为大气散射导致的程 辐射值。
• 方法：
– 将每一波段中每一像元亮度都将去本波段的最小值。
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数字图像的增强
• 空间滤波
– 卷积运算
nn
r(i,j)(m,n)t(m,n)
m1n1ppt课件
• 太阳照射到地面的辐射强度 • 地物的光谱反射率
• 实际状态下，
– 还受其它因素的影响（辐射校正的目的就是 去除这些影像）：
• 仪器本身的误差 • 大气对辐射的影响
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Байду номын сангаас
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数字图像的辐射校正
• 粗校正方法—直方图最小值去除法 • 原理：
– 假设程辐射在同一幅图像的同一个波段上的值是常数 （实际上与像元位置有关）
遥感导论主要内容2
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第四章 遥感图像处理
颜色的性质可以由明度、色调和饱和度来描述。
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上图从左至右饱和度逐渐增大，叶子的绿色中掺入 白光的成分越来越少。物体的饱和度取决于其反射 （透射）光谱特性。反射（透射）光谱越窄，物体 饱和度就越高。
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数字图像的增强
• 多光谱变换
– Kauth-Thomas变换（缨帽、穗帽变换）Tasseled Cap
– 根据经验确定的变换矩阵将影像的多光谱亮度空间综 合变换到由亮度、绿度、湿度三维空间的一种线性特 征变换图像处理方法。
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多源信息融合
• 不同传感器的遥感信息的融合
– 融合原因：来自不同传感器的信息有 不同的特征:
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数字图像的增强
– K-L(Karhunen-Loeve)变换（PCT主成分变换） • 利用影像各波段亮度值间的协方差矩阵构造的 线性变换矩阵，从而使影像数据的信息依次向 前几个维度集中的影像处理方法。
• 目的： – 数据压缩-多个波段可以转化为几个主分量 波段
– 图像增强-主分量波段的信噪比比原图增大 简单的说就是降维、减噪
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数字图像的校正
• 双线性内插
f(i,j)f(i,y)f(i,y)f(i,j 1 )
β
1 β
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数字图像的校正
• 地面控制点（GCP）数目的确定原则
– 最低限按未知方程的次数来确定 (n+1)(n+2)/2 – 一般实际控制点数目要远远多于最低数
• 控制点的选取原则
– 应选取图像上易分辨且较精细的特征点 – 特征变化大的地区要多选 – 图像边缘部分一定要选 – 尽可能满幅均匀选取
光学基础知识
• 红、绿、蓝这三种颜色称为“色光三原色” 也称加法三原色。
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原色减法：三补色(黄，品红，青）全部 参与叠加形成黑色，任意其中两种补色 相加形成不参与合成的颜色的原色。
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（近似）真彩色合成
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标准假彩色合成
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数字图像的校正
遥感影像变形原因： 遥感平台位置和运动状态变化的影响 地形起伏的影响 地球表面曲率的影响 大气折射的影响 地球自转的影响
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数字图像的增强
• 空间滤波
– 平滑
用于减小图像的亮度变化， 去掉不必要的噪声点
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数字图像的增强
• 空间滤波
– 锐化(边缘增强）
用于突出图像的边缘、线状目标等 亮度变化率大的部分
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数字图像的增强
• 彩色变换
– HLS变换 – 色调、明度、饱和度 – （hue、lightness、 saturation）
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它 通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
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数字图像的校正
• 计算方法
– 计算校正后各像元的亮度值
• 最近相邻法
k=Integer(x+0.5)
l=Integer(y+0.5)
优点：简单易用，计算量小
缺点：精度差，亮度不连续
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