遥感图像特征
遥感第3章--遥感成像原理与遥感图像特征
遥感车--地面遥感平台
• 高空平台(5-10km)
航摄飞机
运七 运八
其他：里尔、双水獭、 空中国王等
遥感飞机
• 中低空(1-8Km)
航摄飞机
运十二 运五
• 其他飞机(500m)
蜜蜂3 无人机
航摄飞机
GT50 0
航天飞机
遥感卫星
遥感卫星
§3.1 遥感平台与遥感器
3.1.2 遥感器与遥感图像特征参数
❖ 按传感器的工作波段分为：可见光传感器、红外传感器 和微波传感器，从可见光到红外区的光学波段的传感器 统称光学传感器，微波领域的传感器统称为微波传感器。
§3.1 遥感平台与遥感器
二、遥感器的分类
❖ 按工作方式分为
（1）主动方式传感器：侧视雷达、激光雷达、 微波辐射计。
（2）被动方式传感器：航空摄影机、多光谱扫 描仪（MSS）、TM、ETM、HRV、红外扫描仪 等。
❖ 热红外像片：8~14μｍ。
热红外像片典型特征：热阴影；
高速运动热物体的“拖迹”；
（参见教材P144 ）
受风的影响较大。
§3.2 摄影成像
3.2.4 摄影像片的种类与特点
摄影像片特点： (1) 投影方式：绝大部分采用中心投影方式成像； (2) 视觉感受：大部分为大中比例尺像片，像片中各种人造地物 的形状特征与图型结构清晰可辨，从航空像片上可看到地物顶 （冠）的形态； (3) 阴影：本影与落影受地物在相片上的方位影响。 详见教材P145
些情2）况利下用，数波理统段计太方多法，，分选辨择率相关太性高小，、接方收差到大的信 息的量图太像大。熵，，形方成差海大量，数信据息量，大反。而会“掩盖”地物
辐射特性，不利于快速探测和识别地物。
第三章遥感成像原理与遥感图像特征
一、遥感图像特征
（4）地面分辨率的计算
摄影方式：
Rg Rs f H
Rs：胶片的分辨率和摄影镜头的分辨率所构成的系统 分辨率，单位线对/mm
6.5km/s，在扫描一次的时间里卫星正好向前移动474m，因此扫描线正
好衔接。
0.5~0.6μm 0.6~0.7μm
扫描方向
.m 1
m
2
...k m 3
...m 4
5
0.7~0.8μm
0.8~1.1μm
卫
星
10.4~12.6μm 前 进
方
向
6
成像板
一、遥感图像特征
一般来说：遥感系统的空间分辨率越高，其识别 物体的能力越强。但实际上每一目标在图像上的可 分辨程度，不完全决定于空间分辨率的具体值，而 是和它的形状、大小，以及它与周围物体亮度、结 构的相对差有关（反差）。例如MSS的空间分辨率 为79m，但是宽仅10-20m的铁路，公路，当它们通 过沙漠、水域、草原等背景光谱较单调或与道路光 谱差异大的地区，往往清晰可辨。
一、遥感图像特征
（3）瞬时视场（IFOV）
指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野。单位为
毫弧度（mrad）。
S
S ➢IFOV越小，最小可分辨单元越小，空间分辨率越高。 f
f ➢IFOV取决于遥感器光学系统和探测器的大小。
➢一个瞬S:时探视测场元内件的的信边息长，表示一个像元。
➢在任何H:一遥个感给平定台的的瞬航时高视场内，往往包含着不止一种地面H
第六章遥感图像的特征
levels will determine the total number of values that can be generated by the sensor
Landsat 7 ETM+ - 8bit Landsat 7 Science Data Users
ห้องสมุดไป่ตู้
Handbook
四、图像的时间分辨率（Temporal Resolution）
3. 在多波段遥感中，遥感图像总信息量还取决于波段数k。
▪ Refers to the sensitivity of the sensor to incoming radiance.
26 = (0-63) 64
▪ How much change in radiance 28 = (0-255) 256
• Course – sensitive to large portion of ems contained in a small number of wide bands
• Fine – sensitive to same portion of ems but have many small bands
Goal – finer spectral sampling to distinguish between scene objects and features More detailed information about how individual features reflect or emit em energy increase probability of finding unique characteristics that enable a feature to be distinguished from other features.
遥感图像类型与特性
空间分辨率
比例尺
投影性质
几何畸变
⑴ 空间分辨率
空间分辨率——在遥感图像上所能分辨的最小目标的大小（地面分辨率）。
成像遥感器的技术参数
地物的空间特性
地面分辨率取决于：
地物与背景环境的反差
⑵ 影像比例尺
影像比例尺——影像上某一线段的长度与地面上相应水平距离的比值。
基本概念
4.1 遥感图像类型及基本属性
影像 影像——地物的电磁辐射信息经成像系统处理后产生的与原物相似的形象。 影像的特点：点对点地表示地物目标。
遥感影像——遥感器对地表（目标物）通过摄影或扫描而获取的影像。
遥感图像——遥感影像经过处理或再编码后产生的与原物相似的形象。 遥感影像根据成像方式划分： 光学摄影成像—— 像片（连续） 数字扫描成像—— 图像（离散）
从波谱学的角度出发，依据不同地物的电磁波谱特性差异来识别区分目标物，是进行遥感解译应用的基本原理。
在相同的成像条件下，相同地物具有相同或相似的波谱特性，不同地物具有不同的地物波谱特性。
遥感图像记录了其相应的探测波段范围内不同地物的电磁波谱特性信息：
表现—
反映—
电磁辐射能量（强度）的大小
Your name
第四章 遥感图像类型与特性
Adjust the spacing to adapt to Chinese typesetting
光机扫描图像特性
固体自扫描图像特性
成像雷达图像特性
学习内容
遥感图像类型及基本属性
光学摄影像片特性
学习重点与难点
学习目的和要求
遥感图像的类型 遥感图像的基本属性 各种类型遥感图像的特性 各种遥感图像的空间特性、波谱特性 通过学习，掌握遥感图像的类型及遥感图像的基本属性，并掌握各种类型遥感图像的特性，为遥感图像解译等内容的学习打下基础。
遥感图像的种类与特性
（3）.旋转斜距投影 Sab--侧视雷达图像影像面 ab--在阴极射线管屏幕上光点
掠过的轨迹 光点出现的时间取决于雷达发出
微波到接收到回波间的时间间隔， 由于微波传播速度固定 ∴雷达影像实际为斜距的投影，投 影性质为旋转斜距投影
遥感图像的种类与特性
影像几何畸变
畸变（distortion）：严重不正常地变化，既可以指外在的，又 可以指内在的。 ◆物理学之畸变——物体上的直线经过透镜成像后变成弯曲的 现象。畸变是由于透镜的放大率随光束和主轴间所呈角度改变 而引起的。光线离主轴越远，畸变越大。 ◆摄影之畸变——拍摄四方形物体时，使周围拍成卷翘或膨鼓 的现象。 ◆遥感学之畸变——在一般的光学系统中，只要畸变引起的图 像变形不为人眼所察是可以允许的，允许的畸变值约为4% 。 但若需图像特性来测定物体尺寸的光学系统，如航空测量镜头 等，畸变则直接影响测量精度，必须对其严加校正，使畸变小 到万分之一甚至十万分之几。
遥感图像的种类与特性
分辨率：12.5厘米，地面上每12.5厘米的物品在影像中占1个 像素，相当于视角高度约为80m
遥感图像的种类与特性
分辨率：10厘米，地面上每10厘米的物品在影像中占1个像素， 相当于视角高度约为60m，或20楼的高度
遥感图像的种类与特性
2.影像比例尺
指影像上某一线段的长度与地面上相应地物 的水平距离的比值。
理想条件下：由遥感光学系统 的焦距和遥感平台的航高之比 确定，即f/H。
注意：受中心投影性质所限， 不同于垂直投影，受地形起伏 及在像幅的位置影响，图像各 处比例尺可能不一致。遥感图像的种类与特性
3.投影性质与影像几何畸变
遥感影像均经光学系统聚焦成像，透镜的成像规律和遥感器 成像方式决定了遥感图像的投影性质，不同投影性质会产生 不同性质的影像几何畸变。
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测遥感图像是一种通过航天技术获取的地球或其他天体上的图像，它能提供大量的地理信息和环境数据。
然而，由于遥感图像具有高维复杂性和丰富的信息量，解读和利用这些图像是一项具有挑战性的任务。
在本文中，我将介绍如何进行遥感图像的特征提取与目标检测，以便更好地理解和利用遥感图像的信息。
一、遥感图像的特征提取特征提取是从原始数据中选择和提取出与特定任务相关的信息的过程。
对于遥感图像，我们可以通过以下几种方法进行特征提取。
1. 颜色特征提取遥感图像中的颜色信息具有重要的地理、环境和地物属性。
通过使用颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等方法，可以从遥感图像中提取出丰富的颜色特征。
这些颜色特征可以用于分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 纹理特征提取纹理是遥感图像中地物表面的经典特征之一。
通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等方法，可以提取出遥感图像中地物的纹理信息。
这些纹理特征可以用于地物分类、目标检测和地貌分析等任务。
3. 形状特征提取遥感图像中的地物形状信息也具有重要的地理和环境属性。
通过使用边缘检测、形态学操作和轮廓描述等方法，可以提取出遥感图像中地物的形状特征。
这些形状特征可以用于地物识别、目标检测和地貌分析等应用。
二、遥感图像的目标检测目标检测是通过分析遥感图像，自动或半自动地识别和定位其中的目标。
遥感图像的目标检测是遥感技术的重要应用之一，它可以用于农业监测、城市规划和环境监测等领域。
1. 基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法是一种常用的遥感图像目标检测方法。
该方法先通过图像分割将图像分成多个区域，然后通过计算每个区域的特征向量，利用机器学习算法进行分类和目标检测。
常用的图像分割算法包括基于阈值、基于区域增长和基于图割等方法。
2. 基于卷积神经网络的目标检测方法随着深度学习的兴起，卷积神经网络在遥感图像的目标检测中得到了广泛应用。
通过训练深度卷积神经网络，可以实现对遥感图像中的目标进行准确识别和定位。
第四章遥感图像特征提取
第一节：基本概念
纹理特征要素组成： 纹理基元：是一种或多种图像基元的组合。 纹理基元的排列组合：基元排列的疏密、周期性、 方向性。 纹理特征提取：通过一定的图像处理技术，抽取出 纹理特征，从而获得纹理的定性或定量的描述。
检测出纹理基元 检测纹理基元的排列方式
第二节：纹理特征提取
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵 灰度－梯度共生矩阵同时提供了直方图信息和梯度信息， 因此也可以从中抽取图像的纹理统计特征参数。
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵
练习： 0 1 2 3 0 0 1 3 0 2 2 0
p (i, j )(i, j 0,1,...N 1)
灰度分布统计特征-灰度共生矩阵
0度方向
(0,1)
90度方向
135度方向
45度方向
灰度分布统计特征-灰度共生矩阵
0度方向
90度方向 45度方向
135度方向
第二节：纹理特征提取
灰度共生矩阵特点
矩阵大小： L×L L为灰度级 在实际应用中为了减少运算量，可先减少灰度级数， 再计算共生矩阵。 归一化
相关是用来衡量灰度共生矩阵的元素在行的方向 或列的方向的相似程度。如，某图像具有水平方向的 纹理，则图像在0度方向的共生矩阵的相关值往往大 于其它方向的相关值。
第二节：纹理特征提取
由灰度共生矩阵派生出的纹理特征参数
熵
熵是图像所具有的信息量的度量，因纹理信息也 属于图像的信息，若图像没有任何纹理，则灰度共生 矩阵几乎为零阵，该图像的熵值接近于0。若图像纹理 较多，则熵值也较大。
如何进行遥感图像的分类和特征提取
如何进行遥感图像的分类和特征提取遥感图像是指通过遥感技术获取到的地球表面的图像，这些图像具有广阔的覆盖范围和高空间分辨率的特点。
遥感图像的分类和特征提取是遥感技术中的重要任务，对于地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域具有重要的应用价值。
一、遥感图像的分类遥感图像的分类是指将遥感图像中的目标或地物按照一定的规则和标准进行分类和分割的过程。
分类的目的是将图像中的像素或物体划分到不同的类别中，以便进行后续的分析和应用。
遥感图像的分类主要分为无监督分类和监督分类两种方法。
无监督分类是一种基于统计学原理的分类方法，它通过对图像中的像素进行聚类分析，将相似的像素划分到同一类别中。
无监督分类不需要事先提供训练样本，但需要人工对分类结果进行验证和调整，以保证分类的准确性。
监督分类是一种基于训练样本的分类方法，它需要提供事先标注好的样本集合，然后通过对样本的特征进行分析和学习，构建分类器模型，最后将模型应用到整个图像的分类中。
监督分类的准确性和鲁棒性较高，但需要大量标注样本和专业的专业知识支持。
二、遥感图像的特征提取遥感图像的特征提取是指从遥感图像中提取出有区别于其他类别的特征信息的过程。
特征提取的目的是为了能够准确地描述和区分地物或目标的特征，以便进行后续的分类、识别和分析。
遥感图像的特征提取可以基于人工设计的特征，也可以通过机器学习的方法自动学习特征。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征、结构特征等。
光谱特征是根据不同波段的反射率或辐射亮度来描述目标或地物的光谱响应。
通过分析目标在不同波段上的反射率差异，可以获取到目标的光谱特征，从而进行分类和分析。
纹理特征是用来描述目标或地物纹理的特征，纹理通常包括纹理方向、纹理密度、纹理粗糙度和纹理对比度等。
通过对图像进行纹理分析和特征提取，可以获取到目标的纹理特征，从而进行分类和分析。
形状特征是用来描述目标或地物的形状的特征。
形状特征可以通过目标的边界进行提取，常用的形状特征包括面积、周长、斜率、紧凑度等。
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4. 时间分辨率
对同一地点进行遥感采样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
６月１日 16 天 ６月１７日 ７月３日
3.5 遥感影像的特征
第3章
3.1
遥感成像原理与 遥感图像特征
遥感平台 3.2 摄影成像 3.3 扫描成像 3.4 微波遥感与成像 3.5 遥感影像的特征
3.5 遥感数据的特征
几何特征:目标地物的大小、
形状及空间分布特点. 物理特征:目标地物的属性特 点. 时间特征:目标地物的动态变 化特点.
遥感图像的分辨率
的最小辐射度差。即探测器的灵敏度。 在遥感图像上பைடு நூலகம்现为每一个像元的辐 射量化级。 一般用灰度的分级数表示。如6bits （0-63），8bits（0-255）。
3.5 遥感影像的特征
0
0 0
1 bit (0 - 1)
6 bit (0 - 63) 8bit (0 - 255)
0
10bit (0 - 1023)
10 m
空间分辨率
B G R NIR
波谱分辨率 时间分辨率 辐射分辨率
Jan 15
Feb 15
0
8bit (0 - 255)
3.5 遥感影像的特征
1 空间分辨率(地面分辨率)
– 像素所代表的地面范围的大小，即
瞬时视场。 – 不同的遥感目的要求不同的空间分 辨率
空间分辨率
高分辨率影像
1bit(0-1)
2bit(0-3)
3bit(0-7)
4bit(0-15)
5bit(0-31) 6bit(0-63) 7bit(0-127) 8bit(0-255)
3.5 遥感影像的特征
量 化 级 别 少 量 化 级 别 多 8 bit image
2 bit image
3.5 遥感影像的特征
低分辨率影像
空 间 分 辨 率
3.5 遥感影像的特征
2. 波谱分辨率（光谱分辨率）
– 传感器所选用的波段数量、各波段
中心波长及带宽。 – 光谱分辨率越高，波段设置的针对 性越强，对物体的识别精度越高， 遥感应用分析的效果越好。
多 光 谱
高 光 谱
3.5 遥感影像的特征
3. 辐射分辨率
指传感器接收波谱信号时，能分辨