遥感数字图像的获取
遥感数字图像计算机解译
遥感数字图像计算机解译引言遥感技术是利用航空器、卫星等远离目标的载体获得目标的信息，并通过计算机对图像进行解析与处理的一种技术。
遥感数字图像计算机解译是对遥感数字图像进行分析、解释和提取有用信息的过程，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域。
本文将介绍遥感数字图像计算机解译的基本原理和方法。
一、遥感数字图像计算机解译的基本原理遥感数字图像计算机解译的基本原理是将遥感图像与相应的地学知识模型相结合，通过计算机进行图像处理和分析，最终得到目标物体或地物的相关信息。
其主要步骤包括数据预处理、图像增强、特征提取和分类识别等。
1. 数据预处理数据预处理是遥感数字图像解译的第一步。
这一步骤主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等操作。
辐射校正是根据遥感图像的辐射亮度值来计算实际反射率，消除辐射因素的影响。
大气校正是根据大气光传输模型对遥感图像进行校正，消除大气散射的影响。
几何校正则是将遥感图像进行几何变换，去除图像的旋转、平移和拉伸等误差。
2. 图像增强图像增强是遥感图像解译的关键步骤，其目的是增强图像的对比度、清晰度和细节等特征，以便更好地提取目标信息。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、空间域增强、频域滤波等。
3. 特征提取特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是从图像中提取出与目标物体或地物相关的特征信息。
特征可以包括颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取方法包括基于像素值的特征提取、基于频域变换的特征提取以及基于机器学习的特征提取等。
4. 分类识别分类识别是遥感图像解译的最终目标，其目的是将图像中的像素进行分类，将不同的地物或目标物体分别识别出来。
常用的分类识别方法包括像元分类、目标检测和物体识别等。
二、遥感数字图像计算机解译的应用遥感数字图像计算机解译在地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域具有重要应用价值。
1. 地质勘探遥感数字图像计算机解译在地质勘探中可以帮助勘探人员对地质构造、地质体和矿产资源进行分析和解释。
遥感数字图像处理复习资料(1-4章)
第一章概论1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。
数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。
模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。
2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。
1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。
图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。
图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。
2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。
注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。
3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。
包括图像分割、分类等。
图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。
分割的结果可作为监督分类的训练区。
图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。
3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。
4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域）2.遥感图像的获取和存储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。
遥感的实施依赖于遥感系统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、储存、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
遥感图像处理
3. 常用的颜色空间模型：
◆RGB(红/绿/蓝)模型: RGB颜色空间是根据人眼锥体接受光线的方法构造成的模型，是由红、绿、蓝三原色混合得到的颜色集合所构成的颜色空间。RGB模式 ：用于显示彩色图像的相加混色模型 。
◆CMYK(青/洋红/黄/黑)模型: CMYK颜色空间是彩色胶片的染料和印刷油墨所形成的颜色空间。是与设备相关的颜色空间。以红、绿、蓝的补色青(Cyan)、品红(Magenta)、黄(Yellow)为原色构成的CMY颜色模型，常用于从白光中滤去某种颜色，又被称为减性原色系统。
黑白系列的非彩色只能反映物质的光反射率的变化，其在视觉上的感觉是亮度的变化。
彩色是指除黑白系列以外的各种颜色。彩色有3个基本性质：
明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。
色调：是色彩彼此相互区分的特性。
饱和度：是彩色纯洁的程度，也就是光谱中波长段是否窄，频率是否单一的表示。
? 线性拉伸是最常用的方法，通过对像素值进行比例变化来实现。
(1)全域线性拉伸
(2)分段线性拉伸
非线性拉伸
? 如果拉伸函数是非线性的，即为非线性拉伸。
? 常用的非线性函数有指数函数、对数函数、平方根、高斯函数等。
9.直方图均衡化的基本思想是对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度呈均匀分布，即变换后图像的灰度级均匀分布。
◆ 真彩色图像的颜色与人眼视觉所看到的颜色基本一致。
◆ 假彩色图像是图像的色调与实际地物色调不一致的图像。
彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟真彩色合成4种方法。
? 伪彩色合成是把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，然后进行彩色图像显示的方法，主要通过密度分割方法来实现。
第二章 遥感数字图像的获取和存储
6-bit range
0
63
图像的量化位数 图像的量化位数
255
8-bit range
0
10-bit range
0
1023
23
2.1 遥感图像的获取和数字化
2.1.4 采样和量化
32
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
• 级别 –什么样的数据可以满足你的要求 • 格式 –哪些格式是通用的
33
2.4.1 数据级别 • 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据。 • 1级产品：经过了初步辐射校正的图像数据。 • 2级产品：经过了系统级的几何校正。 • 3级产品：经过了几何精校正。
2.1.1 遥感系统
遥感平台
遥感系统
传感器
遥感地面站
3
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。
遥感器
遥感实验
遥感数据 回收传输
遥感平台 辐射条件
信息获取 信息传输 信息处理
总采样面积 图像/数据处理 (目标辩证过程 ) 检测 分辨 识别 瞬时视场 视 场 大气条件
• BSQ（Band Sequential Format ） • 按波段顺序记录的数据格式
ENVI ENVI ER Mapper ER Mapper
先按照波段顺序分块排序，在每 个波段块内，再按照行列顺序排 列。同一波段的像素保存在一个 块中，保证了像素空间位置的连 续性。
37
• BIL（Band Interleaved by Line Format ） • 波段顺序交叉排列的数据格式
数字遥感实验报告总结
一、实验背景随着遥感技术的不断发展，数字遥感在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
本次实验旨在通过数字遥感技术，对某一区域进行遥感图像的获取、处理和分析，以了解该区域的地理特征、生态环境和资源分布情况。
二、实验目的1. 熟悉数字遥感技术的基本原理和操作方法；2. 掌握遥感图像的获取、处理和分析技术；3. 了解遥感技术在资源调查、环境监测等方面的应用。
三、实验内容1. 遥感图像的获取实验采用卫星遥感数据，获取了研究区域的遥感图像。
图像数据包括可见光、红外和热红外波段，空间分辨率为30m。
2. 遥感图像预处理对获取的遥感图像进行预处理，包括去云、去噪声、辐射校正、几何校正等。
预处理后的图像能够更好地反映地表的真实情况。
3. 遥感图像分类采用监督分类和非监督分类方法，对预处理后的遥感图像进行分类。
监督分类采用支持向量机（SVM）算法，非监督分类采用K-means聚类算法。
4. 遥感图像分析对分类后的遥感图像进行统计分析，分析研究区域的土地覆盖类型、植被覆盖度、水体分布等。
四、实验结果与分析1. 遥感图像分类结果通过监督分类和非监督分类，成功地将研究区域的遥感图像分为多个类别，包括耕地、林地、草地、水域、建筑用地等。
分类结果与实际情况基本吻合。
2. 遥感图像分析结果（1）土地覆盖类型：研究区域以耕地和林地为主，草地和建筑用地次之，水域分布较少。
（2）植被覆盖度：研究区域植被覆盖度较高，其中林地和草地植被覆盖度较高，耕地植被覆盖度适中。
（3）水体分布：研究区域水体主要分布在河流两侧，面积较小。
五、实验总结1. 数字遥感技术在资源调查、环境监测等方面具有广泛的应用前景。
2. 遥感图像预处理是保证遥感图像质量的关键环节，需要采取有效的去云、去噪声、辐射校正和几何校正等方法。
3. 遥感图像分类方法的选择对分类结果具有重要影响，需要根据实际情况选择合适的分类算法。
4. 遥感图像分析可以帮助我们了解研究区域的地理特征、生态环境和资源分布情况，为相关决策提供科学依据。
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程遥感数字图像的表示和统计描述
可描述纹理的主要性质
–粗细度 –方向性 –对比度
纹理特征描述
• 统计方法
–傅里叶变换的功率谱 –正交变换谱 –自相关函数 –灰度级同构矩阵 –灰度级差分 –纹理模板
• 结构方法
力图通过找到纹理基元，以基元的特征和其排列规则作为纹理描述的特征 进行纹理分割，只适用于规则性较强的人工纹理，遥感图像处理中受限。
2. 反映像素值变化信息的统计参数 方差----像素值与平均值差异的平方和，
反映像素值的离散程度。
2 M 1NiM 0 1jN 0 1fi,jf2
方差是衡量图像信息量大小的重要度量。
变差----像素最大值与最小值的差。反映图 像灰度值的变化程度
反差----又称为对比度，反映图像的显示效 果和可分辨率，表示方法多种。
在空间域，滤波即为卷积运算
3.6 纹理
通常被定义为图像的某种局部性质,或是 对局部区域中像素之间关系的一种度量。 纹理是由纹理基元按某种确定性的规律或 只是按某种统计规律重复排列组成的。
纹理作为自然或人工地物表面的一种基本特征，是人们描 述和区分不同地形形态的重要依据之一。
人们常用纹理特征区分不同的地形形态： “低丘大多平滑而不破碎、表面呈凸形，高丘纹理则高度破碎” “人工地物中的道路、居民地等具有较为规则的纹理，而自然地物则
最 小 值
直 方 图 的 绘 制
最 大 值
数字影像 直方图
对于数字图像而言，实际就是图像灰 度值概率密度函数的离散化图形。
灰度图像的直方图
彩色图像的分波段直方图
2. 性质
只能反映图像的灰度分布规律，而不能反映 图像像素的位置，即丢失了像素的位置信息
任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之 对应，但不同图像可以有相同的直方图。
遥感数字图像处理实验报告(二)
遥感数字图像处理实验报告（二）姓名：学号：班级：指导老师：1）项目名称：熟悉遥感软件、图像预处理2）实验目的：1. 熟悉遥感软件的使用，了解图像大小、投影、直方图等信息查看方法，了解相关软件的各项功能；2. 掌握遥感图像的几何精校正方法及步骤。
3）实验原理：几何校正就是将图像数据投影平面上，使其符合地图投影系统的过程。
而将地图坐标系统赋予到图像的过程，称为地理参考。
由于所有的地图投影系统都尊从于一定的地图坐标系统，所以几何校正的过程包含了地理参考过程。
对图像进行几何校正就是赋予其完整的地图坐标系统。
4）数据来源及数据基本信息：（下载源、波段数、对应的波长、分辨率、投影、地区）待校正图像来自Google Earth 2004年9月15日的影像，大致位置在东经116度20分，北纬33度57分，使用的是 DIGITAL GLOBLE 的QUICK BIRD卫星影像的0.6米分辨率的航拍照片，三波段，无投影。
待校正图像。
参考图像数据来自国际科学数据服务平台，Landsat5 2010年9月18日的图像，图像共7个波段，波段1-5和波段7的空间分辨率为30米，6波段（热红外波段）的空间分辨率为120米。
对应的波段、波长、分辨率、主要作用如表：图像采用的投影为WGS 84投影，条带号为122，行编号为36，覆盖豫东、皖北、苏北、鲁西四省交界地区。
5）实验过程：1）多波段合成：对参考图像数据进行波段组合2）打开图像，用两个Viewer窗口分别打开待校正图像和参考图像，查看其投影信息：待校正图像投影信息（无投影）参考图像投影信息（有投影）几何校正：————弹出图1窗口，点击Slecte Vewer——点击Viewer1，弹出图2窗口图1图4图3图2选择Polynomial多项式模型，OK——Polynomial Order选1，Map Units 选Meters，Apply, Close，弹出图3窗口，OK——点击Viewer窗口，选择要参考图像，弹出图4，点击OK，进入采点界面，开始采集地面控制点图5 图6图7采点完成后点击Geo Correction Tools 如(图5)中图标，弹出图6 对话框，输入保存路径，保存校正后的图像。
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2.3 成像
摄影成像
—工作波段: 290nm-1400nm —不是全天时全天候遥感
相机？
机理:卤化银物质在光照下会发生几分解，地物明暗变 化导致摄影图像上卤化银物质光化分解程度的差异和
金属银沉淀密度人小的差异;影像明暗变化和差异与地
物反射或发射电磁波强弱有密切关系。
扫描成像
直接扫描成像：红外扫描仪、多光谱扫描仪、成像光谱仪、 多频段频谱仪 瞬间成线然后扫描：CCD扫帚式扫描仪、电视摄像机 原理:通过探测器将扫描获得的地物电磁波辐射转变成电 能.再由处理器对电能信号(视频信号)进行放大、变换、 校正、编辑等处理，再经过电-光变换记录在胶片上形成 模拟图像，或经过A/D转换、采样、最化、编码处理，记 录在磁带上，形成数字图像。
能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。 像素
解像力是用来描述缩微摄影系统再现被摄原件细微部分
能力的物理量，是影像质量评价的重要指标。
视场角是指以光学仪器的镜头为顶点，以被测目标的物
象可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角。
环境变化的空间尺度不同，需要采用空间分辨率 不同的遥感图像
空间分辨率 ——影像分辨率 1mm宽度内能够区分的黑白线对的数目（线对/毫米) ——地面分辨率 影像上能够分别的两个地物之间的最小距离 影像比例尺 ——影像上线段长度与地面上对应的水平距离的比值 图像的各处不同 投影 ——中心投影或多中心投影 航片 ——平行投影 卫片 ——斜距投影 雷达
第2章 遥感数字图像的获取和存储
怎么得到的？
分析结果、图表输出
用户应用处理 接收 预处理
2.1 简介
遥感 电磁波、电磁波谱 大气窗口
电磁波
——在真空或介质中通过传输电磁场的振动而传输 电磁能量的波 ——光波、热辐射、微波、无线电波 性质： ——波粒二象性
电磁波谱
——各种电磁波按其波长大小排列构成的图谱。 1.实际的波谱是连续的，但是，波段的划分是相对 的。 2.任何物体，只要温度大于绝对零度，都能反射、 发射、吸收电磁波。
（4）时间分辨率
相邻两次探测的时间间隔 分类 —— 超短（短）周期时间分辨率 —— 中周期时间分辨率 —— 长周期时间分辨率
推帚式扫描仪工作原理图
雷达成像(主动)
机理：雷达发射机对地发射微波脉冲，接收机接收由地物 反射回来的微波脉冲信号，并记录在胶片或磁带上即形成 雷达对地观测图像。
2.4 电磁波与传感器
按使用的工作波段，可分为紫外、可见光、红外、 微波、多波段等传感器。
遥感是通过选择波段将一个特定地物与其 它的地物分离开来
2.5 传感器的分辨率
辐射分辨率 光谱分辨率 空间分辨率 时间分辨率
(1)辐射分辨率
区分电磁波辐射强度差异的能力 可用量化位数近似表述
(2)光谱分辨率
传感器记录的电磁波谱中特定的波长范围 和数量。
波长范围越窄，光谱分辨率越高。波段数 越多，光谱分辨率越高。
（3）空间分辨率
2.2 遥感系统
遥感平台(气球、飞机、人造地球卫星、载人航天器等) 遥感系统 传感器 遥感地面站(跟踪、接收、记录、处理遥感卫星数据的地面系统)
卫星遥感系统示意图
HDT:数字磁带 CCT:数据记录格式
① 遥感平台② 传感器传感器的一般构成 传感器是收集、量测和记录遥远目标的信息（电磁波辐射 能量信息）的仪器，是遥感技术系统的核心。 传感器一般由信息收集、探测系统、信息处理和信息输出4 部分组成。 相机:镜头—胶片—显影、定影—相片 卫星:透镜和天线等—探测元件—信号处理—图像记录
电磁波谱图
电磁波的发射特性
·辐射量 ——辐射测量： 以从γ 射线到电波的整个波长范围为对 象的物体辐射量的测定 ——光度测量： 对人类具有视觉感应的波段(可见光)所 引起的知觉的量的测定
大气窗口
电磁辐射能够透过大气层而未被完全反射、散 射和吸收的波谱范围。 大气窗口决定了遥感传感器波段的选择。