第三讲 高分辨率遥感图像处理处理
高分辨率遥感图像处理技术的使用方法
高分辨率遥感图像处理技术的使用方法随着科技的快速发展，遥感技术受到越来越多的关注。
高分辨率遥感图像处理技术作为其中的一项重要技术，被广泛应用于地理信息系统、城市规划、农业、环境监测等领域。
本文将介绍高分辨率遥感图像处理技术的使用方法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
首先，高分辨率遥感图像处理需要选择合适的图像资源。
现如今，卫星和无人机成为获取高分辨率遥感图像的主要工具。
在选择图像资源时，需要考虑图像的空间分辨率、频谱分辨率、时间分辨率等参数。
同时，还应该关注图像的云量和大气影响，选择较少云遮蔽和较高质量的图像。
其次，高分辨率遥感图像处理的第一步是数据预处理。
此步骤旨在消除图像中的噪声、改正几何扭曲以及删减无效和不合理的数据。
常用的数据预处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正以及图像剪裁。
辐射定标可以将原始图像的数字值转换为物理尺度的辐射亮度。
几何校正通过比对地面标志物和数字高程模型进行图像去畸变和几何纠正。
大气校正可以校正图像中大气效应的影响，提高图像的质量。
在进行数据处理前，需要设置合适的图像增强方法。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化和伪彩色增强等。
直方图均衡化是一种用于增加图像对比度的方法，可以使图像的灰度级分布更加均匀。
滤波可以降低图像中的噪声，提高图像的质量。
锐化可以增强图像的边缘和细节。
伪彩色增强可以将原始灰度图像映射为彩色图像，使图像更易于解读和分析。
接下来，可以采用图像分类和目标提取技术对图像进行处理。
图像分类是将图像上的像素点划分为不同类别的过程，常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类需要提前准备训练样本进行分类，适用于在具有一定先验知识的情况下进行图像分类。
非监督分类则是不需要训练样本，根据图像像素间的相似性进行分类。
目标提取是从遥感图像中提取特定地物或目标的过程，常用的目标提取方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
最后，高分辨率遥感图像处理的最后一步是结果评估和应用。
高分辨率遥感图像的处理与应用研究
高分辨率遥感图像的处理与应用研究随着遥感卫星的更新换代和相关技术的发展，高分辨率遥感图像的获取已经成为了现实。
这些图像具有丰富的信息量，可以用于许多领域，如城市规划、资源管理、农业监测等。
然而，高分辨率遥感图像的处理和应用依然存在许多挑战和问题。
一、高分辨率遥感图像的处理高分辨率遥感图像的处理包括图像的预处理、特征提取和分类等。
其中，预处理包括去噪、预处理和增强等。
1、去噪遥感图像采集过程中，由于各种因素的干扰，会导致图像出现噪点、条纹等干扰。
因此，去除噪点是高分辨率遥感图像处理的第一步。
常用的去噪方法包括中值滤波、小波去噪等。
2、预处理预处理包括图像校正和几何校正等。
其中，图像校正旨在保证图像数据的质量，减小几何畸变、辐射变化等因素的影响。
几何校正旨在消除因采集角度和地形变化而导致的图像失真问题。
3、图像增强图像增强主要是为了强调图像中的目标信息，方便后续的特征提取和分类工作。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、拉普拉斯锐化等。
二、高分辨率遥感图像的特征提取高分辨率遥感图像的特征提取是研究领域中关键和难点之一。
在特征提取过程中，需要综合考虑遥感图像的多个特征，如形状、纹理、颜色等。
1、形状特征形状特征是指目标在图像中的形状和大小等信息。
对于一些简单目标，如建筑物、道路等，可以采用模板匹配、边缘检测等方法实现形状特征提取。
但对一些复杂目标，如森林、水体等，形状特征提取是一项挑战。
2、纹理特征纹理特征是指目标表面的纹理属性等信息。
纹理特征对于某些物体自然分割和分类等问题是很关键的。
目前常用的纹理特征提取方法包括LBP算法、Gabor算子等。
3、颜色特征颜色特征是指目标在遥感图像中的颜色分布和信息等。
对于一些颜色较为单一、纹理较为简单的物体，如道路、建筑物等可以采用H颜色直方图、颜色共生矩阵等方法进行颜色特征提取。
三、高分辨率遥感图像的分类高分辨率遥感图像的分类包括像素级分类和物体级分类两种。
像素级分类指的是将图像中的每个像素都分为某种类别。
高分辨率遥感图像处理技术的使用技巧
高分辨率遥感图像处理技术的使用技巧高分辨率遥感图像处理技术是现代遥感技术的重要组成部分，它能够提供准确、清晰的地表信息，以帮助人们更好地了解和管理地球上的资源和环境。
在不同领域中，高分辨率遥感图像的处理技巧具有广泛的应用，如城市规划、农业监测、环境保护等。
本文将介绍几种常用的高分辨率遥感图像处理技巧，帮助读者更好地利用遥感数据。
一、图像预处理在进行高分辨率遥感图像处理之前，必须进行图像预处理。
图像预处理包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤，以确保图像质量的准确性和一致性。
1. 辐射校正：辐射校正是为了消除图像在传感器中受到的辐射影响，得到真实的地物辐射亮度值。
常用的方法有直方图规定化法、模型法和反射率法等。
2. 大气校正：大气校正是为了消除图像在传感器到地物之间经过的大气层的影响，得到地物的反射率。
通常使用参数法或模型法进行大气校正。
3. 几何校正：几何校正是为了纠正图像中的几何失真，保证图像具有准确的空间定位信息。
常用的方法有多项式校正、光束法和GPS辅助法等。
二、图像分类与分割高分辨率遥感图像的分类与分割是图像处理的重要环节，它能够将图像中的地物进行识别和分类，为后续的分析和应用提供基础。
1. 监督分类：监督分类是利用已有的样本进行训练，建立分类器模型，然后将该模型运用到整个图像上进行分类。
常见的方法有最大似然法、支持向量机和随机森林等。
2. 无监督分类：无监督分类是根据图像本身的统计特征进行分类，从而实现自动化地物分类。
常用的方法包括聚类法、K-means算法和ISOSEG分割算法等。
3. 分割算法：分割算法是将遥感图像分成若干个具有一致性的区域，常用于提取地物边界和较为复杂的地物特征。
常见的方法有基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
三、特征提取与分析特征提取是采用遥感图像处理技术从遥感图像中提取出与地物相关的信息，以便进行进一步的分析和应用。
1. 形状特征：形状特征是指地物在遥感图像上的形状和轮廓信息，可以通过计算地物的周长、面积、长宽比等指标进行提取。
高分辨率遥感图像的图像处理技术研究
高分辨率遥感图像的图像处理技术研究遥感技术是在地面不接触目标物体的情况下，利用遥感卫星或者飞机等平台所获取的数据信息，来对目标物体进行识别、分析、探测等手段的一种技术。
而高分辨率遥感图像则是指像元尺寸在1米以下的遥感图像，因其分辨率高，所以被广泛用于城市规划、资源调查、环境保护等领域。
但高分辨率遥感图像的处理难度较大，需要借助于图像处理的技术，对其进行处理和分析。
一、高分辨率遥感图像的预处理高分辨率遥感图像在获取之后，需要对其进行预处理，以消除图像中的噪点和无效信息，达到更好的处理效果。
预处理主要包括如下几个方面：1. 彩色空间转换由于高分辨率遥感图像的获取通常是以RGB模式为主，而RGB模式会引入噪点，因此需要采取转换彩色空间的方法，例如将RGB模式转变为HSV模式，以减少噪点的影响。
2. 模糊处理高分辨率遥感图像在采集过程中会受到许多外部因素的影响，例如大气等，因此需要对图像进行模糊处理，以去除图像中的噪点和无用信息，提高图像质量。
3. 去光照影响高分辨率遥感图像中的图像光照影响因素较为明显，而光照影响会使得图像变得失真和模糊，影响后续处理结果。
因此，需要对图像进行去光照影响处理。
二、高分辨率遥感图像的特征提取高分辨率遥感图像的特征提取是指从图像中提取出所需的特征信息，以便后续的处理和分析。
常用的特征提取算法包括：1. 视觉词汇算法视觉词汇算法是通过构建视觉词汇识别图像中的物体。
该算法主要包括三个步骤：构建字典、特征量化和编码，其中构建字典主要是在图像集合中寻找类似的形状和颜色的像素块，建立类似的词典，然后在选择一个代表性点进行特征量化，最后再进行编码。
2. 纹理特征提取算法纹理特征提取算法主要是通过对图像进行局部像素的统计学分析，如灰度共生矩阵法和深度学习法等，来提取出图像中纹理信息。
因此，纹理特征提取算法适用于图像纹理信息的提取。
三、高分辨率遥感图像的分类与识别高分辨率遥感图像的分类和识别是指将图像分为若干类别，并且对不同的类别进行标识和区分。
高分辨率遥感影像的图像处理方法应用与技巧研究
高分辨率遥感影像的图像处理方法应用与技巧研究遥感影像是指通过航空或卫星等远距离方式获取的地球表面或大气某一特定时刻信息的图像。
近年来，高分辨率遥感影像的应用日益广泛，它不仅为地质、环境、农业等领域提供了重要的数据支持，还为城市规划、智慧交通等方面提供了有力的技术支持。
在高分辨率遥感影像的分析和处理过程中，图像处理方法的选择和技巧的运用是非常关键的。
本文将探讨高分辨率遥感影像的图像处理方法的应用与技巧。
首先，高分辨率遥感影像的图像处理方法之一是图像增强。
图像增强通过改善图像的视觉质量，使目标物体的边界、纹理、亮度等信息更加清晰可见。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、去噪等。
直方图均衡化是一种将图像像素强度重新分布的方法，通过增强图像的对比度来突出图像中的细节信息。
而滤波则可以通过去除图像中的噪声，使图像更加清晰。
去噪是图像增强中的重要环节，它可以减少图像中的噪声干扰，提高图像的质量和清晰度。
其次，高分辨率遥感影像的图像处理方法之二是特征提取。
特征提取是指从遥感影像中获取有关特定目标的信息，如建筑物、道路、植被等。
常见的特征提取方法包括颜色特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。
颜色特征提取是通过对图像像素的颜色分布进行分析，提取出图像中具有特定颜色特征的目标。
纹理特征提取则通过对图像中纹理的统计或频域分析，提取出图像中具有特定纹理特征的目标。
而形状特征提取可以通过边缘检测等方法，提取出图像中具有特定形状特征的目标。
特征提取可以为后续的目标识别、分类等任务提供重要的数据基础。
此外，高分辨率遥感影像的图像处理方法之三是信息提取与分析。
信息提取与分析是指从遥感影像中获取和推断出有关地理现象和过程的信息。
常见的信息提取与分析方法包括目标检测、变化检测和分类等。
目标检测通过对图像中目标的特征进行分析，自动或半自动地检测并提取出图像中的目标。
变化检测则是通过对多时相图像进行比对分析，检测和量化图像中的变化情况。
高分辨率遥感数据的处理与分析方法
高分辨率遥感数据的处理与分析方法遥感技术的发展日益成熟，高分辨率遥感数据的获取量逐渐增加。
如何处理和分析这些海量数据成为遥感领域的重要研究课题。
本文将介绍高分辨率遥感数据的处理与分析方法，并探讨其在不同领域的应用。
一、数据预处理高分辨率遥感数据的预处理是数据处理的重要步骤，它包括数据去噪、辐射校正、几何校正等内容。
1. 数据去噪：高分辨率遥感数据中常常存在各种噪声，如椒盐噪声、斑点噪声等。
为了减少噪声对后续分析的影响，可以采用滤波算法对数据进行去噪处理，如中值滤波、均值滤波等。
2. 辐射校正：高分辨率遥感数据的辐射校正是将原始数据转换为物理度量的一个过程。
通过影像的辐射校正，可以消除大气、地表反射率等因素对遥感影像的影响，得到准确的反射率信息。
3. 几何校正：高分辨率遥感数据的几何校正是将影像的像素空间坐标与实际地理坐标之间建立映射关系的过程。
通过准确的几何校正，可以保证影像的空间精度，提高后续分析的可靠性。
二、数据分类与特征提取高分辨率遥感数据的分类和特征提取是将遥感影像转化为语义信息的重要工作。
1. 数据分类：数据分类是指将遥感影像中的像素根据其反射率或其他属性进行分类，以获得具有不同意义的地物信息。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
2. 特征提取：特征提取是将遥感影像中不同地物的特征进行提取和描述的过程。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。
通过特征提取，可以获得地物的几何、纹理和光谱等多维信息，为后续的应用提供基础。
三、数据融合与信息提取高分辨率遥感数据融合与信息提取是将多源数据融合，获取更丰富的地物信息的关键环节。
1. 数据融合：高分辨率遥感数据融合是指将不同源、不同分辨率的遥感数据进行融合，以获取更全面、更准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括基于智能算法的融合、基于模型的融合等。
2. 信息提取：通过数据融合，可以获取到更丰富的地物信息。
高分辨率遥感影像的处理与分析
高分辨率遥感影像的处理与分析在当今科技飞速发展的时代，高分辨率遥感影像已经成为了获取地球表面信息的重要手段。
它就像我们观察地球的“超级眼睛”，能够以极高的清晰度和精度呈现出地球上的各种地貌、植被、建筑物等。
然而，要想从这些海量的影像数据中提取出有价值的信息，就需要进行一系列复杂的处理和分析工作。
高分辨率遥感影像的特点十分显著。
首先，它具有极高的空间分辨率，这意味着我们能够看到更加精细的地物细节，比如建筑物的门窗、道路上的标线等。
其次，它包含丰富的光谱信息，能够让我们更好地区分不同类型的地物。
但与此同时，高分辨率遥感影像也带来了一些挑战。
比如，数据量巨大，处理起来需要耗费大量的时间和计算资源；由于成像条件的影响，可能存在几何变形、噪声等问题。
在对高分辨率遥感影像进行处理时，几何校正至关重要。
由于卫星在拍摄过程中可能会受到各种因素的影响，导致影像存在几何变形，使得影像中的地物位置与实际位置产生偏差。
为了纠正这种偏差，我们需要通过选取地面控制点，并利用相应的数学模型来进行几何校正，从而使影像能够准确地反映地物的真实位置和形状。
辐射校正也是必不可少的一步。
由于传感器的性能差异、大气散射等原因，影像的辐射亮度值可能会存在偏差。
通过辐射校正，我们可以消除这些偏差，使得不同时间、不同传感器获取的影像具有可比性，从而更准确地进行地物信息的提取和分析。
图像增强是为了突出影像中的有用信息，提高影像的可读性和可解译性。
常见的图像增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化等。
对比度拉伸可以加大影像中灰度值的差异，使得地物的轮廓更加清晰；直方图均衡化则是通过重新分布影像的灰度值，来增强影像的整体对比度。
影像融合则是将不同分辨率、不同光谱特性的影像进行整合，以获取更全面、更准确的信息。
例如，将高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像融合，可以在保持高空间分辨率的同时，又具有丰富的光谱信息。
在完成了影像的处理之后，接下来就是对其进行分析。
第三章遥感图讲义像处理
大气顶层反射率再经 过大气校正后，就是 地物反射率，能本质 地反映地物的辐射特 性。
辐射亮温
日地距离（天文单位）
太阳天顶角
大气顶层的平均太阳光谱辐照度
大气顶层反射率
2）大气校正
大气是介于遥感传感器与地球表层 之间的一层有多种气体及气溶胶组成的 介质层。当电磁波由地球表层传至遥感 传感器时，必须经过大气。因而在消除 由遥感器灵敏度引起的畸变后，还需对 遥感影像进行大气校正。
3.1 遥感数据存储格式
1. 模拟影像与数字影像 2. 数字影像的特点 3. 遥感数据的存储格式
1.模拟影像与数字影像
模拟影像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的影像 数字影像：把模拟影像分割成同样形状的小单元，以各个小
单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值 进行数字化的影像。
（2）BIL格式（band interleaved by line）
对每一行中代表一个波
段的光谱值进行排列，然 后按波段顺序排列各行， 最后对各行进行重复。
（3）BIP格式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进行排列，
然后对该行的全部像元进行这种波段次序排列， 最后对各行进行重复。
影像信息损失低：由于遥感数字影像是用二进制表示的， 因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存储而损失 信息，也不会因多次传输和复制而产生影像失真。而模拟 方法表现的遥感影像会因多次复制而使影像质量下降。
抽象性强：尽管不同类别的遥感数字影像，有不同的视觉 效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式 表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用遥感影 像专家系统。
把前一部分的空间离散化处理叫采样（sampling）， 而后一部分的亮度值的离散化处理叫量化（quantization）， 以上两种过程结合起来叫影像的数字化
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
PC1
PC2
PC3
PC4
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
后来Crist等人将其推广到TM(Landsat4,5)，并增加了 三个附加轴。
T-C变换示意图
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理 应用
T-C变换中前三个坐标轴的意义： 明度(Brightness)：土壤反射率变化大的方向； 绿度(Greenness)：与绿色植被量高度相关； 湿度(Wetness)：与植被冠层和土壤湿度有关；
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
MSS3
2B
1B
4A, 4B
3B 3A
2A
5A ,5B 6A, 6B 1A
MSS2
小麦生长线实例图 A 暗土 B 亮土 1裸土2发芽3生长期4成熟期5变黄期6衰老期
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
1. 遥感图像变换
图像变换的意义： 简化问题、解决问题和利于图像压缩。
主要方法：
• 主成分变换（PCA或K-L变换） • 缨帽变换（K-T变换） • 彩色变换 • 傅立叶变换 • 小波变换
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
1. 遥感图像变换--主成分变换
定义：是对某一多光谱图像X，利用K-L变换矩阵A进行
线性组合，而产生一组新的多光谱图像Y。
特点：从几何意义来看，变换后的主分量空间坐标系与变
换前的多光谱空间坐标系相比，旋转了一个角度，而且新的 坐标系的坐标轴一定指向数据信息量较大的方向。 新的坐 标系的各坐标轴依次指向特征空间中变量方差最大、次大， 直至最小的各个方向。
第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
1. 遥感图像变换--缨帽变换
原理：
最早由Thomas和Kauth（1976）在研究MSS图像反映农作物 和植被的生长过程时提出的。他们将MSS4,5,6数据中的土壤 像元和植被像元投影到一个三维特征空间中，其形状如“缨 帽”，故名。 植被的绿色变化(反映植物生长过程)在垂直于缨帽底平面的 方向有很好的反映，因此设计一种线性变换(坐标旋转)，使 得三个新的坐标轴之一穿过帽顶而垂直帽底，其他两个坐标 轴亦有明确的物理意义。现在一般用MSS4,5,6,7 4个波段变 换。
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理 农作物生长过程在T-C坐标视面上的变化：
绿 度
湿 度
绿 度
亮度
裸土
(a)植被视面
生长
亮度
植被最大覆盖
(b)土壤视面
湿度
衰老
(c)过渡区视面
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
主讲人：张立福 2011.04
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主要内容
➢1. 遥感图像变换 ➢2．遥感图像融合 ➢3. 遥感图像分类
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
PC1(97.6%) PC2(1.8%) PC3(0.4%) PC4
PC5
PC6
PC7
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PC2
PC3
red
green
blue
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
原始影像与主成分合成影像比较
TM FCC 452 RGB
TM PCC 123 RGB
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
主成份变换作用：
• 数据压缩： 光谱之间存在的广泛相关性是多光谱图象分析中经常遇到的 问题。也就是说，各种波长波段里的数据生产的图象经常显 示出相似的外观，而且实际传递的也是相同的信息。 将包含在原始n个波段内的所有信息压缩到比n个波段要少 的几个“新波段”或所谓的“主成分”上，然后再用这些主 成分来代替原始的图象数据。即在尽可能不减少图象信息的 前提下，减少光谱特征空间的维数（波段数），从而压缩总 的数据量。
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
• 变换后所得各分量(y1,y2,,yn)是互不相关的，Y的各分量 按顺序所承载的原特征向量X中的信息量，是由大到小排 列的，且通常前三个分量集中了所有信息量的90%以上。
• 变换对不相关的噪声没有影响，当信息减少时，就突出了 噪声，最后的分量几乎全是噪声。
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
原始影像
TM FCC 452 RGB
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理 1. 遥感图像变换--彩色变换 • 单波段彩色变换 • 多波段彩色变换 • HLS变换
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