遥感图像处理
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》摘要：本实验利用遥感技术获取了一幅卫星图像，通过图像处理技术对图像进行了处理和分析。
实验结果表明，遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
引言：遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行数字化处理和分析，以获取有用的地理信息和环境数据的过程。
本实验旨在通过对遥感图像的处理和分析，探讨遥感图像处理技术在实际应用中的作用和意义。
实验方法：1. 获取卫星图像：选择一幅特定区域的卫星图像作为实验对象，确保图像质量和分辨率满足处理要求。
2. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像质量和准确性。
3. 图像分析：利用遥感图像处理软件对图像进行分类、特征提取、变化检测等分析，获取地理信息和环境数据。
4. 结果展示：将处理后的图像结果进行展示和分析，对图像处理技术的应用效果进行评估。
实验结果：经过处理和分析，得到了一幅清晰的遥感图像，并从中提取了有用的地理信息和环境数据。
通过图像分类和特征提取，可以准确地识别出不同地物类型，如建筑物、植被、水体等；通过变化检测，可以发现地表的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。
这些信息对于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
结论：遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取丰富的地理信息和环境数据，为相关领域的决策和规划提供重要的支持。
在未来的研究中，可以进一步探讨遥感图像处理技术的改进和应用，以满足不同领域的需求。
遥感图像处理ppt课件
三，其他光学图像处理
对遥感影像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。
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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。
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。
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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。
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。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
遥感图像处理综合课程设计
遥感图像处理综合课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解遥感图像的基本概念、成像原理及在地理信息系统中的应用。
2. 使学生掌握遥感图像预处理、增强、分类及解译的基本方法和技巧。
3. 帮助学生了解遥感图像处理软件的操作流程，并熟悉相关功能。
技能目标：1. 培养学生运用遥感图像处理软件进行图像预处理、增强、分类及解译的能力。
2. 培养学生运用遥感技术解决实际地理问题的能力，如资源调查、环境监测等。
3. 提高学生团队协作、沟通表达及分析解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对遥感科学的兴趣和热情，激发学生探索未知世界的欲望。
2. 培养学生严谨、务实的学习态度，提高学生的自主学习能力和创新能力。
3. 增强学生的环保意识，使学生认识到遥感技术在资源环境保护中的重要作用。
本课程针对高年级学生，结合遥感图像处理相关教材，注重理论与实践相结合。
在教学过程中，充分考虑学生的认知水平、学习兴趣和实际需求，设计具有针对性和实用性的教学活动。
通过本课程的学习，期望学生能够掌握遥感图像处理的基本知识和技能，培养解决实际问题的能力，同时提高学生的情感态度价值观。
为确保教学效果，课程目标将分解为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 遥感图像基本概念与成像原理：包括遥感图像的定义、类型、成像过程及其在地理信息科学中的应用。
- 教材章节：第一章 遥感图像概述- 内容列举：遥感图像的定义、分类、成像平台、传感器等。
2. 遥感图像预处理：涉及图像校正、配准、裁剪等操作，为后续图像分析奠定基础。
- 教材章节：第二章 遥感图像预处理- 内容列举：辐射校正、几何校正、图像配准、图像裁剪等。
3. 遥感图像增强：介绍图像增强技术，提高图像质量，突出感兴趣信息。
- 教材章节：第三章 遥感图像增强- 内容列举：直方图增强、空间域增强、频率域增强等。
4. 遥感图像分类与解译：讲解图像分类方法，培养学生解译遥感图像的能力。
遥感数字图象处理课件.ppt
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
第四章 遥感图像处理—数字图像增强
同一景物不同波段图像之间的运算—识别地物
图像的差值运算有利于目标与背景反差较小 的信息提取。 如在红光波段，植被和水体难以区 分，在红外波段，植被和土壤难以区分，通过相 减,可以有效的区分出三种地物
2、比值运算 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除 (除数不为0)就是比值运算，即：
真彩色合成 假彩色合成
彩色合成的原理图
①真彩色合成
红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成 假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝
1 图像卷积运算
数字图像的局部
模板
z1 z2 z3
z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
1/9
1/9 1/9
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
Replace with R
= w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
模板按像元依次向右移动，而后换行，直到整幅图 像全部处理完为止
对于亮点噪音，用中值滤波好
带有椒盐噪声的ikonos图像
中值滤波后的图像
均值平滑后的图像
3
图像锐化
（1）图像锐化的目的是突出图像中景物的边缘、线状目 标或某些亮度变化率大的部分。 （2）边缘或轮廓通常位于灰度突变或不连续的地方，具
有一阶微分最大值和二阶微分为0的特点;
锐化的方法很多，在此只介绍常用的几种：
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。
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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。
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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
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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
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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。
常用的图像融合方法包括波段合成、小波变换和协同滤波等。
3.4 目标检测
目标检测是指在遥感图像中检测和识别特定目标（如建筑物、道路、植被等）。
常用的目标检测方法包括基于特征的方法、基于机器学习的方法和深度学习的方法。
4. 遥感图像处理的应用案例
遥感图像处理在各个领域都具有广泛的应用。
以下是几个
典型的遥感图像处理应用案例：
4.1 土地利用/覆盖分类
遥感图像处理可以用于土地利用/覆盖分类，通过对不同地物的光谱特征进行分析和分类，可以实现自动分类和监测土地利用/覆盖的变化。
4.2 农业监测
遥感图像处理可以用于农业监测，包括农作物生长监测、
病虫害检测和灌溉管理。
通过对农田的高分辨率图像进行分析，可以实现精确的农业生产管理。
4.3 环境监测
遥感图像处理可以用于环境监测，包括水体质量监测、土壤侵蚀监测和森林覆盖监测。
通过对遥感图像中的水体、土壤和植被进行分析，可以实现环境监测和资源管理。
4.4 城市规划
遥感图像处理可以用于城市规划，包括土地利用规划、交通规划和建筑物检测。
通过对遥感图像和地理信息进行集成分析，可以实现城市规划和空间决策支持。
5. 结论
遥感图像处理是一项广泛应用于地理信息、环境监测、农业和城市规划等领域的技术。
通过对遥感图像进行预处理、分类、变化检测和分析等处理，可以获取地物、景观和环境的有用信息。
随着遥感技术的不断发展，遥感图像处理将在更多的领域发挥重要作用。
以上是对遥感图像处理的基本概念、常用方法和应用案例的介绍，希望对读者对遥感图像处理有所了解。