遥感图像分析与处理
遥感图像分析与处理试题答案
遥感图像处理与分析作业一、名词解释1.辐射亮度：辐射源在某一方向的单位投影表面在单位立体角内的辐射通量。
2.光谱反射率：被物体反射的光通量与入射到物体的光通量之比。
3.合成孔径雷达：合成孔径雷达就是利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达。
利用遥感平台的移动，将一个小孔径的天线安装在平台侧方，以代替大孔径的天线，提高方位分辨率的雷达。
4.假彩色遥感图像：根据加色法合成原理，选择遥感影像的某三个波段分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色影像。
5.大气窗口：由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。
把受到大气衰减作用较轻、透射率较高的波段叫大气窗口6.图像空间分辨率：指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。
7.NDVI: (Normal Differential Vegetation Index)归一化植被指数。
被定义为近红外波与可见光红波段图像灰度值之差和这两个波段图像灰度值之和的比值。
8.像点位移：地形的起伏和投影面的倾斜会引起航片上像点的位置的变化，叫像点位移。
9.后向散射：在两个均匀介质的分界面上，当电磁波从一个介质中入射时，会在分界面上产生散射，这种散射叫做表面散射。
在表面散射中，散射面的粗糙度是非常重要的，所以在不是镜面的情况下必须使用能够计算的量来衡量。
通常散射截面积是入射方向和散射方向的函数，而在合成孔径雷达及散射计等遥感器中，所观测的散射波的方向是入射方向，这个方向上的散射就称作后向散射。
10.大气校正：大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
11.漫反射：当一束平行的入射光线射到粗糙的表面时，表面会把光线向着四面八方反射，所以入射线虽然互相平行，由于各点的法线方向不一致，造成反射光线向不同的方向无规则地反射，这种反射称之为“漫反射”或“漫射”。
遥感图像分析的基本原理与方法
遥感图像分析的基本原理与方法遥感图像分析是一种通过获取和解释地球表面的图像数据来研究地理现象和环境变化的方法。
它利用遥感技术获取的图像数据进行数据处理和分析，以揭示地球的表面特征、变化和趋势。
本文将介绍遥感图像分析的基本原理和方法，并探讨其在地质、环境和农业等领域的应用。
一、遥感图像分析的基本原理遥感图像分析依赖于传感器获取的电磁辐射数据。
电磁辐射是能量在电磁波形式下传播的过程，其波长范围从长波到短波，包括可见光、红外线和微波等。
传感器可以通过不同波段的响应来获取不同的辐射数据，从而得到不同频谱范围内的图像数据。
在遥感图像中，每个像素代表一块地表区域的平均辐射量。
图像数据可以由数字矩阵表示，其中每个像素的灰度值或颜色值表示该区域的辐射强度或反射率。
通过对这些数据进行处理和分析，可以获得地表特征的信息。
二、遥感图像分析的方法1. 预处理遥感图像预处理是为了去除图像中的噪声、增强特征和调整图像的对比度等。
常见的预处理步骤包括去噪、辐射校正、大气校正和几何校正等。
这些步骤可以提高图像质量并准确反映地表特征。
2. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取有用的地物信息。
可以根据图像的灰度、色彩、纹理和形状等特征来区分不同的地物类型。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、主成分分析、变化检测和物体识别等。
3. 分类与识别遥感图像分类是将图像中的像素按照其地物类型划分为不同的类别。
分类可以基于监督或无监督方法进行。
其中，监督分类依赖于训练样本和分类器，而无监督分类则是通过数据的统计分布和聚类分析进行分类。
4. 变化检测变化检测是利用多期遥感图像比较分析同一地区在不同时间的变化情况。
通过对像素之间的差异进行检测和分析，可以揭示地表的变化趋势和时空模式。
变化检测在环境监测、城市规划和资源管理等领域具有重要应用价值。
三、遥感图像分析的应用1. 地质勘探遥感图像分析可以帮助地质学家在不同尺度上研究地球表面的地质结构和岩矿成分。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言：遥感图像处理是一门应用广泛的技术，它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据，为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。
本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术，以及其在实际应用中的价值和意义。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。
在本实验中，我们使用了一张卫星图像作为样本，首先对图像进行了去噪处理，采用了中值滤波算法，有效地去除了图像中的椒盐噪声。
接着，我们对图像进行了增强处理，采用了直方图均衡化算法，使得图像的对比度得到了显著提高。
最后，我们进行了几何校正，通过对图像进行旋转和缩放，使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一，它通过对图像中的像素进行分类，将其划分为不同的地物类型。
在本实验中，我们使用了监督分类方法，首先选择了一些具有代表性的样本像素，然后通过训练分类器，将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。
接着，我们对整个图像进行分类，将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。
最后，我们对分类结果进行了验证，通过与实地调查结果进行对比，验证了分类的准确性和可靠性。
三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术，它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。
在本实验中，我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像，通过波段归一化和加权平均的方法，将这两幅图像融合在一起。
融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息，还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，可以提供更全面和准确的地物信息。
四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务，它可以通过对多幅图像进行比较，检测出地表发生的变化情况。
在本实验中，我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像，通过差异图像法和指数变化检测法，对这两幅图像进行了变化检测。
通过对比差异图像和变化指数图，我们可以清晰地看到地表发生的变化，如城市扩张、植被变化等，为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。
遥感图像分析
遥感图像分析遥感图像分析是利用遥感技术对获取的遥感图像进行解译和处理，以获取地表信息和探索地理现象的一种方法。
本文将介绍遥感图像分析的基本原理、常用的分析方法以及其在各个领域的应用。
一、遥感图像分析的基本原理遥感图像是通过遥感卫星或飞机等平台获取地球表面信息的图像，利用其进行分析可以揭示出地表的空间分布、变化规律及与地理现象的联系。
遥感图像主要包括光学遥感图像和微波遥感图像两种类型，其中光学遥感图像主要利用反射特性获取地表信息，而微波遥感图像则是通过电磁波的散射和回波等特性获取地表信息。
二、遥感图像分析的常用方法1. 图像预处理：遥感图像预处理是为了提取有效的地表信息，常用的预处理方法包括辐射定标、大气校正、几何校正等。
通过这些预处理方法，可以降低图像中的噪声，使图像更加清晰，有利于后续的分析工作。
2. 特征提取：特征提取是遥感图像分析的核心步骤，它是将图像转化为可供分析和解释的信息的过程。
常用的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等。
通过提取图像的各种特征，可以获得地表的物理和几何信息。
3. 分类分类是遥感图像分析的重要任务，它是将图像中的像素划分为不同的类别。
常见的分类方法包括有监督分类、无监督分类和半监督分类等。
分类结果可以用来监测地表的变化，研究地表的演化过程以及评估地表的植被覆盖程度等。
4. 变化检测：变化检测是遥感图像分析的一项重要任务，它通过对多期遥感图像进行比较，来识别出地表变化的位置和程度。
常见的变化检测方法包括基于像元的变化检测和基于物体的变化检测等。
变化检测可以应用于城市规划、农田利用变化分析等领域。
三、遥感图像分析的应用1. 农业：遥感图像可以提供农作物的生长状态、土壤湿度、植被覆盖度等信息，帮助农民合理安排农作物的种植和施肥。
2. 环境监测：通过遥感图像分析，可以监测海洋和河流水质、大气污染、森林覆盖变化等环境问题，为环境保护和资源管理提供数据支持。
遥感图像处理的基本原理与方法
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点：1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
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、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
遥感图像处理
遥感图像处理1. 简介遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星或无人机等遥感图像数据进行处理和分析的过程。
遥感图像处理可以应用于多个领域，包括地理信息系统（GIS）、环境监测、农业、城市规划等。
本文将介绍遥感图像处理的基本概念、常用方法和应用案例。
2. 遥感图像处理的基本概念遥感图像处理涉及多个概念和技术，以下是一些常用的基本概念：2.1 遥感图像遥感图像是通过遥感设备获取的图像数据，可以是卫星图像、航空摄影图像或无人机图像等。
遥感图像通常包含多个波段，每个波段代表不同的光谱信息。
2.2 遥感图像预处理遥感图像预处理是指对原始遥感图像数据进行校正、矫正和增强的过程。
预处理的目的是提高图像质量、减少噪声和伪影，并使得图像更适合进行后续处理和分析。
2.3 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像根据像素的特征或属性进行划分和分类的过程。
常见的遥感图像分类方法包括基于统计学的分类、基于机器学习的分类和基于深度学习的分类。
2.4 遥感图像变化检测遥感图像变化检测是指对多个时间点的遥感图像进行比较，以检测地物、景观或环境发生的变化。
遥感图像变化检测可以用于监测自然灾害、环境变化等。
2.5 遥感图像分析遥感图像分析是指对遥感图像进行解译和分析，提取图像中的有用信息和特征。
遥感图像分析可以用于土地利用/覆盖分类、植被指数计算等应用。
3. 遥感图像处理的常用方法遥感图像处理常用的方法包括图像增强、图像配准、图像融合和目标检测等。
3.1 图像增强图像增强是指通过对图像进行滤波、对比度拉伸、直方图均衡化等处理，以增强图像的可视化效果和信息提取能力。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波（如中值滤波、高斯滤波）和锐化等。
3.2 图像配准图像配准是指将两幅或多幅遥感图像在坐标系、旋转、尺度和形变等方面进行校正和匹配的过程。
常用的图像配准方法包括特征点匹配、地物匹配和基于控制点的配准方法。
3.3 图像融合图像融合是指将多幅具有不同光谱或分辨率的遥感图像融合成一幅多光谱和高分辨率的遥感图像。
遥感影像数据处理与分析的算法优化与创新
遥感影像数据处理与分析的算法优化与创新遥感影像数据处理与分析是遥感技术应用领域中的重要环节，对于获取准确、全面的地表信息具有关键意义。
算法的优化与创新是提高遥感影像处理与分析效果的重要手段，以下将介绍遥感影像数据处理与分析的算法优化与创新的主要方法和应用。
一、算法优化1. 图像去噪和增强算法优化遥感影像中常常包含有噪声和低对比度等问题，对于这些问题的处理对于提高影像解译的准确性至关重要。
传统的图像去噪算法如均值滤波、中值滤波等已经被广泛应用，但这些算法在保留图像细节的同时可能会产生模糊效果。
针对这一问题，可以采用基于深度学习的图像去噪和增强算法，如基于卷积神经网络（CNN）的去噪算法等。
这些算法通过学习大量样本数据中的特征，可以更好地去除噪声并增强图像的细节，提高影像解译的准确性。
2. 分割和分类算法优化遥感影像的分割和分类是遥感图像处理与分析的关键任务之一。
传统的图像分割和分类算法如基于阈值、基于像素相似性等已经被广泛应用，但这些算法在处理复杂场景和相似类别时存在一定的局限性。
针对这一问题，可以采用基于深度学习的分割和分类算法，如基于卷积神经网络（CNN）的图像分割和分类算法等。
这些算法能够自动学习和提取图像的高级特征，并结合上下文信息进行分割和分类，提高图像处理和分析的准确性和效率。
3. 倾斜校正和配准算法优化遥感影像采集时可能存在倾斜和配准误差，这对于后续的几何校正和影像配准工作造成困扰。
传统的倾斜校正和配准算法如基于特征匹配、基于光学流法等已经被广泛应用，但在处理大坡度、多纹理、多遮挡等场景时存在一定的局限性。
针对这一问题，可以采用基于深度学习的倾斜校正和配准算法，如基于卷积神经网络（CNN）的倾斜校正和配准算法等。
这些算法能够自动学习和提取影像的特征，并利用深度信息实现图像的精准倾斜校正和配准。
二、算法创新1. 基于多源数据的融合算法创新遥感技术的发展使得可以获取到多种多样的遥感影像数据，如高空航拍影像、卫星影像、地面监测数据等。
遥感图像处理的基本方法与算法解读
遥感图像处理的基本方法与算法解读一、引言遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。
遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。
本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。
二、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，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。
常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。
1. 边缘增强边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。
其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。
这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。
通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。
3. 空间滤波空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
三、遥感图像分类遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。
常用的图像分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
1. 基于像素的分类基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。
常用的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。
这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。
2. 基于对象的分类基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征进行分类的方法。
常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。
这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。
四、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变化情况。
主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。
1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。
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§2 遥感数字图像基础
• 一、图像输入与输出
• 一般要利用专业遥感图像处理软件的输入输出功能。 • 图像文件分为基本遥感图像格式（BIL、BSQ、BIP等）、
通用标准图像格式（JPEG、BMP、TIF等）和商业软件格 式（PIX、IMG、ENVI等）。
黑的影像（如高山阴影或其他暗黑色地物目标），然 后把对应的TM7图像上的同一地物目标找出来，再把 可见光与红外图像的灰度值数据取出进行比较分析。
• 现以TM7和TM2为例，把TM7的灰度值作为x轴，TM2的值作为Y轴进 行点绘。点绘结果出现了许多离散的点，其x，y坐标值分别表示 红外(TM7)和可见光(TM2)图像上对应像元的灰度值，基本呈线性 结构形式。可由一组点拟合其回归直线： y＝a+bx
辐射预处理方法的选择
• 直方图最小值法 • 回归分析法
较大区域或整幅影像 较小区域或局部影像
§3 几何校正
• 原始遥感图像上常存在各种像元位置误差，使图像表现出旋 转、中心偏离、偏扭、梯形变化、纵横向比例尺不一致、边 缘与中心比例尺不一致等变形，因此需要进行几何校正。
二、大气引起的辐射预处理
大气引起的辐射变化
大气引起的辐射预处理方法
• 1、物理模型法 ：
• 根据辐射通过大气层时的物理原理进行建模。 • 优点：具有严密、准确和适用广。 • 缺点：模型复杂，而且需要大量难以获得的参数，所以可
操作性差。
2、直方图最小值去除法
移动直方图的最 小值a至0值位置
• 当图像上有洁净且有一定深度和面积的水体或深暗地形阴影时， 其直接反射能量应为0或接近于0。但因受大气影响，可见光各波 段图像直方图的低端灰度值不为0，而是使直方图产生漂移值a
• 式中x,y分别是TM7和TM2的灰度值,a,b是回归直线的截距和斜率
•Байду номын сангаас再利用所获得的地物目标数据，并 由最小二乘法做直线拟合，可得到a， b值。
• 其中a就是所要进行校正的数值，即 只需将TM2的灰度值减去a就得出了 消去散射影响的校正图像。
• 同理，可求出其它可见光波段图像 的大气散射校正值a，来进行校正。
以Landsat TM的7个波段为例
常用主成分分析法（PCA）来压缩数据
主成分分析前（左）后（右）的效果图
原图像432RGB合成
主成分分析后的123RGB合成图像
子集提取
• 子集是整个遥感影像中显示研究区域的部分。
• 子集的选择要和其他数据进行配准。保证预备子集的精度
§2 辐射预处理
• 遥感图像预处理又称为影像恢复（Marsh et al， 1983），是设法去除大气干扰、系统噪声、传感器 的姿态等对影像造成的影响。
§1 遥感数字数据存储格式
• 一、遥感数字图像存储的方法
• 以一系列二进制的形式记录图像的亮度值，并以适合数字计 算的格式存储在电子存储设备上。
二、遥感数字数据常用的存储格式
• 1、BSQ格式
• BSQ（Band sequential ）是按波段顺序记录 遥感影像数据的格式，每个波段的图像数据 文件单独形成一个影像文件。
3、BIL格式
• BIL (band interleaved by line)： 按波段分行记录数据，先存储第一
波段的第一行，接着第二波段的第一 行…；再记录各波段的第二行…
• 此方式介于上述二者之间。
4、HDF格式
• HDF是一种不需转换格式就能用的新型数据格式。 • 用在MODIS、ASTER等数据中。
• 每个影像中的数据文件按照其扫描成像时的 次序以行为一个记录顺序存放，存放完第一 波段，再存放第二波段，一直到所有波段数 据存放完为止 。
2、BIP格式
• BIP（Band Interleaved by Pixel）格式是按像元顺序 记录数据，即首先存储第一个像元的所有波段数据， 接着存储第二个……此格式便于图像波谱分析。
• 波长越短，散射作用越强，a值越大。此a值就是应减去的大气散 射校正值。
3、回归分析法 ：
• 回归分析法是在影像目标地物亮度信息统计的基础 上，通过揭示各波段间相互关系的一种比较方法
回归分析法原理
• 以红外波段图像如TM7作为无散射影响的标准图像， 在待进行大气散射校正的可见光波段图像上，找出最
第四部分 遥感数字图像的分析与处理
• 第一章 遥感数字图像处理基础 • 第二章 遥感数据预处理 • 第三章 遥感图像的增强处理 • 第四章 遥感图像计算机分类
第一章 遥感数字图像处理基础
§1 遥感数字数据存储格式 §2 遥感数字图像基础 §3 遥感图像处理软件
本章主要介绍遥感数字图像数据一些基本知识，包括数 字图像的主要存储格式、统计特征、输入输出的方式，最 后介绍几种常用的遥感图像处理软件和主要功能。
• 一、辐射预处理（辐射校正）： • 是通过调整影像的亮度值来校正因传感器工作不正
常和大气衰减作用等所造成的误差。
传感器本身误差 大气对辐射影响
辐射畸变
辐射过程及 传感器接收 信号示意图
仪器所引起 的条带噪声
• 引起辐射畸变的原因：是由于探测器的不正常功能 或不同敏感度、地形因素和大气因素等造成的。
常用遥感图像处理软件的一般功能
• 图像文件管理 • 图像操作功能 • 基本图像处理功能 • 遥感图像处理功能 • 矢量、栅格混合处理以及与地理信息系统的接口
第二章 遥感数据预处理
§1 特征提取 §2 辐射预处理 §3 几何校正 §4 数据融合
§1 特征提取
• 特征提取（特征选择）：即信息提取，从多光谱 数据中提取出能表示图像基本要素的主要成分， 压缩多波段海量遥感数据。
二、数字图像的统计特征
• 1、直方图：描述
了图像中每个像元亮 度值的像元数量的统 计分布。
• 2、峰值 • 3、中值 • 4、均值
• 5、亮度范围 • 6、方差 • 7、协方差 • 8、相关系数
§3 遥感图像处理软件
目前国内常用的遥感图像处理软件有： Erdas：美国ERDAS公司集遥感和GIS于一身的软件 Envi：美国ITTVIS 公司开发的遥感图像处理软件 Idris：美国Diamond Consulting Services Ltd开发 Er-mapper：澳大利亚 Earth Resource公司开发的图像处理软件 PCI：加拿大PCI公司的产品，处理遥感图像