遥感影像分辨率
高分辨率遥感影像可视化处理方法改进概述
高分辨率遥感影像可视化处理方法改进概述遥感技术在地理信息系统和环境监测等领域起着重要作用。
高分辨率遥感影像提供了丰富的信息，但其处理和可视化过程面临许多挑战。
为了改善高分辨率遥感影像的可视化效果，研究人员们持续努力，提出了许多改进方法。
本文将概述一些常用的方法和技术，以帮助读者更好地了解高分辨率遥感影像的可视化处理。
在高分辨率遥感影像的可视化处理中，最常见的方法是基于通道增强的技术。
通过优化通道的权重和增强对比度，可以明显改善图像的视觉效果。
通道增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、自适应直方图均衡化等。
这些方法能够增强图像的细节和对比度，使影像中的特征更加清晰可见。
除了通道增强方法，一种更高级的方法是基于图像融合的技术。
图像融合是将多个不同模态的遥感影像融合为一个有信息丰富性和更好可视化效果的影像。
常见的图像融合方法包括主成分分析融合、小波变换融合和多尺度融合等。
这些方法能够充分利用多种类型的遥感影像信息，提高图像的分辨率和空间细节。
此外，图像增强和降噪也是高分辨率遥感影像可视化处理中的重要环节。
图像增强通过图像灰度拉伸、对比度增强和色彩平衡等方法改善图像的视觉效果。
降噪技术则可以通过滤波和去除干扰物等方法减少图像中的噪点和杂乱信息。
这些方法能够提高图像的质量，使重要的地物和特征更加明显和易于识别。
在高分辨率遥感影像可视化处理中，还可以应用一些机器学习算法和人工智能技术。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测方面具有优势。
通过训练合适的CNN模型，可以将高分辨率遥感影像分类为不同的地物类别，从而更好地理解和利用影像信息。
此外，生成对抗网络（GAN）等技术也可以用于生成逼真的合成影像，以增强图像的可视化效果。
除了以上提到的方法，高分辨率遥感影像可视化处理中还存在许多其他改进方法。
例如，多角度观测技术、多光谱融合技术和图像分割技术等，都可以在特定应用领域中发挥重要作用。
这些方法的不断改进和创新将进一步推动高分辨率遥感影像的可视化处理前进。
高分辨率遥感影像信息提取的特征结构化多尺度分析
高分辨率遥感影像信息提取的特征结构化多尺度分析随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像成为了获取地表信息的重要数据源之一、在高分辨率遥感影像中，包含了丰富的地物特征信息，包括形状、颜色、纹理等。
然而，由于高分辨率遥感影像中的地物特征具有多尺度、多方位等复杂性，如何有效地提取这些信息成为了一个关键问题。
在高分辨率遥感影像信息提取的过程中，特征结构化和多尺度分析是两个重要的方法。
特征结构化是通过对影像中的地物特征进行有效的提取和表示，以实现对地物的分类和识别。
多尺度分析则是针对遥感影像中的地物特征在不同尺度下的表达情况进行分析，以获得更全面、准确的地物信息。
在特征结构化方面，常用的方法包括形状特征提取、纹理特征提取和颜色特征提取等。
形状特征提取通过计算地物的轮廓、面积、周长等属性，来表征地物的形状信息。
纹理特征提取则是通过计算地物表面的纹理变化，如灰度共生矩阵、小波变换等方法，来描述地物的细节特征。
颜色特征提取则是通过计算地物的颜色分布、颜色直方图等属性，来表征地物的颜色信息。
通过这些特征的提取和表示，可以有效地区分不同地物，并进行分类和识别。
在多尺度分析方面，常用的方法包括多尺度分割和多尺度表示等。
多尺度分割是指将遥感影像分割成不同的尺度，以获取不同精度的地物信息。
常用的方法包括基于区域的分割、基于像素的分割等。
多尺度表示则是指通过不同的尺度来表示地物特征，以获取更全面、准确的地物信息。
常用的方法包括多分辨率分析、小波变换等。
特征结构化和多尺度分析可以相互结合，以获取更全面、准确的高分辨率遥感影像信息。
在实际应用中，可以先通过特征结构化方法，对高分辨率遥感影像中的地物特征进行提取和表示，然后通过多尺度分析方法，对特征进行分析和处理，最终获得地物的分类和识别结果。
总之，高分辨率遥感影像信息提取需要进行特征结构化和多尺度分析，以获取丰富、准确的地物信息。
通过有效地提取和表示地物的形状、纹理和颜色等特征，以及通过多尺度分析对地物特征进行分析和处理，可以提高高分辨率遥感影像信息的提取效果。
高分辨率遥感影像分类
AVHRR影像进行精校正、水稻种植面积的提取，并作为AVHRR的混 合像元分解的子像元。
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
二、 数据
【3】地面生物学参数资料
1、试验样点选择 由于AVHRR空间分辨率低，星下点为1.1km，同时遥感资料在定 位过程中由于定位方法、轨道根数、卫星姿态等方面的误差往往会 造成定位偏差，以半个像元计算，如使定点卫星测值保证代表的是 水稻信息，单纯连片的稻田面积需要达到4个像元即4.84km2。 同时考虑到采集样本时候的交通便利，在江苏省高邮、兴化、 阜宁和洪泽四个市内分别选择了一个试验区，进行水稻生长发育状
10cm，计算叶小样面积(a)。然后烤苗，测定叶小样干重(w)、总绿 叶干重(W)等，计算全部叶片面积(A)，A与占地面积之比得到LAI。
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
二、 数据
【4】气象资料 常年气候资料来自江苏省气象局编印的(1973--1980)江苏气象资
料和江苏省气象资料情报室编印的(1985-1995 )江苏省气候资料，
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
抽穗后叶面积动态模拟采用箕舌线函数进行模拟:
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
2
光合生产模型 群体光合作用强度PG：
群体光合生产日总量——PGd呼吸作用:
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
群体干物质积累——群体光合作用与呼吸作用之差
考虑氮素因子对群体物质生产的影响，引入氮素影响函数：
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
RCSODS模型
RCSODS水稻生长模拟模型由江苏省农科院高亮之等开发，己经 在江苏、上海、安徽等地推广、验证和应用。 它是我国第一个大型的应用性作物模拟模型，同时也是一个开 放型的作物模型，它将作物模型与各地的农业专家经验相结合，允
高分辨率遥感影像在环境监测领域应用
高分辨率遥感影像在环境监测领域应用高分辨率遥感影像是指具有更高空间分辨率的遥感影像，可以提供更为详细、精确的地物信息。
这种遥感技术已经广泛应用于环境监测领域，为环境保护和资源管理提供了有效的支持。
本文将探讨高分辨率遥感影像在环境监测领域的应用，包括土地利用监测、水资源管理、植被覆盖监测以及环境污染监测等方面。
首先，高分辨率遥感影像在土地利用监测方面发挥了重要作用。
通过获取高分辨率遥感影像，可以对土地利用类型进行准确的分类和监测，如农田、城市、林地等。
这些信息对土地规划、农作物种植、城市扩张等方面具有重要指导意义。
同时，高分辨率影像能够检测到土地利用的变化，为土地资源的合理利用和管理提供科学依据。
其次，高分辨率遥感影像在水资源管理中也发挥了重要的作用。
通过观测水体的分布和水质情况，可以及时掌握水资源的状况，并进行有效的管理。
高分辨率遥感影像可以监测水体面积、水深和水质等信息，为水资源的保护和管理提供重要依据。
在灾害监测方面，高分辨率遥感影像可以快速获取受灾地区的信息，为灾害救援提供支持。
另外，高分辨率遥感影像对植被覆盖监测也具有重要意义。
通过获取高分辨率影像，可以对植被类型、分布和覆盖度进行准确的测量和监测。
这对于生态环境保护、森林资源管理以及植被恢复等方面具有重要的指导意义。
高分辨率遥感影像可以提供详细的植被信息，帮助科研人员了解植被的现状和变化趋势，为植被保护和生态建设提供支持。
最后，高分辨率遥感影像在环境污染监测中也具备广阔的应用前景。
通过观测大气污染物的传输、水体污染物的分布以及土壤的污染程度，可以及时掌握环境污染的情况，并采取相应的措施进行治理。
高分辨率遥感影像可以提供高精度的污染源定位和评估，帮助监测和管理部门有效监控和调控环境污染。
综上所述，高分辨率遥感影像在环境监测领域应用广泛且有着重要的意义。
它可以为土地利用监测、水资源管理、植被覆盖监测以及环境污染监测等方面提供准确的地理信息，为环境保护和资源管理提供科学依据。
遥感影像的分辨率+遥感影像的处理+遥感影像的特点
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感影像的分辨率空间分辨率（Spatial Resolution）又称地面分辨率。
后者是针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。
前者是针对遥感器或图像而言的，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，或指遥感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量。
它们均反映对两个非常靠近的目标物的识别、区分能力，有时也称分辨力或解像力。
光谱分辨率（Spectral Resolution）指遥感器接受目标辐射时能分辨的最小波长间隔。
间隔越小，分辨率越高。
所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小，这三个因素共同决定光谱分辨率。
光谱分辨率越高，专题研究的针对性越强，对物体的识别精度越高，遥感应用分析的效果也就越好。
但是，面对大量多波段信息以及它所提供的这些微小的差异，人们要直接地将它们与地物特征联系起来，综合解译是比较困难的，而多波段的数据分析，可以改善识别和提取信息特征的概率和精度。
辐射分辨率（Radiant Resolution）指探测器灵敏度——遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力。
一般用灰度的分级数来表示，即最暗——最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。
它对于目标识别是一个很有意义的元素。
时间分辨率（TemporalResolution）是关于遥感影像间隔时间的一项性能指标。
遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据，这种重复周期，又称回归周期。
它是由飞行器的轨道高度、轨道倾角、运行周期、轨道间隔、偏栘系数等参数所决定。
这种重复观测的最小时间间隔称为时间分辨率。
遥感影像的处理这种方案应用还算比较用的，如果不用这种方案，在缩放的时候就会速度很慢，但是会比较占硬盘，特别是1个多G的数据的时候。
一般是2倍缩放，但是这种方案不知道是取平均还是直接取4个像素中的某个，按理说第二种是可行的，如果仅仅是显示的话，因为具体选点的时候，如果仅在2倍大小选点的话，还是有0.5个像素的选点误差。
遥感影像的分辨率衡量指标
遥感影像的分辨率衡量指标：遥感影像的分辨率主要通过地面采样距离（GSD）来衡量。
地面采样距离是指影像中一个像素所代表的地面大小，通常以米为单位。
地面采样距离是遥感影像分辨率的一个重要指标，它决定了影像能够捕捉到的细节程度。
地面采样距离越小，分辨率越高，所能捕捉到的细节就越丰富。
此外，像元大小也是衡量遥感影像分辨率的一个指标。
像元大小是指影像中一个像素所覆盖的地面面积大小。
像元大小和地面采样距离是相关的，像元大小越小，地面采样距离就越小，分辨率就越高。
遥感影像的比例尺和分辨率
CCD的分辩率和镜头的分辨率是两回事，而且是本质的不同。它们的评判方法和标准是不同的，不要把这两种不同的概念搞混淆了。CCD的分辩率是指在一定面积的CCD上有多少个象素，即：长边上的象素值与短边上的象素值的乘积，单位是“象素”。比如：在一个一定面积的CCD上长边的象素值为3088，短边上的象素值为2056，则这个CCD的分辩率为 3088X2056=6348928，即分辩率约为630万象素。而镜头分辩率指的是在像平面处1毫米内能分辨开的黑白相间的线条对数，单位是“ 线对 / 毫米”。测试镜头分辨率的方法是用待测镜头拍摄分辨率图板，然后用高倍放大镜（镜头分辨率检测仪）检测底片上每毫米范围内能清晰分辨开的线条对数，能分辨的越多则分辨率越高。按照我国的照相机检测标准（JB745——65），一般135照相机的镜头中心视场达到 37线对 / 毫米，边缘视场达到 22线对 / 毫米，就算是一级，也就是最好的。你说的顶级50mm镜头f1~1.4,最佳分辨率没有超过130线对/mm，在目前来说已经是世界上最高的分辨率了。如果将这款镜头安装在今后CCD发展到2000万象素以上的照相机上，它的分辨率都还有多的。由此而引出一个话题，我们评判一个数码照相机的分辨率好不好，不能仅注重CCD上有多少万象素，还要综合镜头的分辨率来考虑。你可以拿一个800万象素的普通傻瓜数码照相机和一个630万象素的安装有顶级镜头的单反数码照相机，在同等条件下拍摄一个景物，然后将照片放大到1米以上，你会看到800万象素的清晰度不如630万象素的清晰。
1 航空摄影测量对影像的要求
航空摄影测量的实践可以用来借鉴分析卫星影像与成图比例尺的选择。这是因为二者的成图原理相似，并且航空摄影测量具有大量的实践经验和实验数据，是非常成熟的。
遥感影像的比例尺和分辨率
摘要：为了方便地描述信息时代遥感影像的技术指标，出现了多种不同的分辨率概念，包括：胶片分辨率、扫描分辨率、地面分辨率、显示分辨率、实际分辨率等等。
这些指标在表示内容上与传统的比例尺概念有什么异同呢？本文从遥感应用的角度，较为详细地描述与比例尺相关的几个重要的分辨率概念，并给出了常用的换算方法，对于摄影测量与遥感领域的广大技术人员具有较好的参考价值。
关键词：遥感影像比例尺分辨率Application Of TEQC to Quality Analysis On GPS CORS DataAbstract：This paper discusses the quality of SZ_CORS GPS data with five month observation span on 7 stations with TEQC software，and gives out the system report according to IGS data quality status，therefore more information of the CORS system movement condition is understanded。
Keywords: TEQC，SZ_CORS，data quality analysis1前言比例尺作为传统地图的基本要素之一，是十分重要的技术指标，反映了地图的精确度。
随着数字化测绘时代的到来，比例尺在实际应用中的重要性有所退化，开始被分辨率、精细度等指标所替代，甚至有人觉得它将不再衡量数字地图产品精确程度的指标。
本人觉得，比例尺仍应该长期存在于现代测绘应用中，尤其在各种地图数据输出状态，包括纸张、胶片、显示器等载体上，比例尺依然是衡量地图产品详细程度最重要的概念，即使在数字世界，仍然没有一个指标可以替代比例尺来有效地描述地图的精确程度。
但是和传统地图不同，比例尺在信息时代是一个动态的指标，单纯使用比例尺这一指标来描述地图的精确度是不现实的，尤其在遥感影像应用中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
遥感分辨率与制图比例尺关系
张益新
（淮海工学院测绘工程学院，江苏连云港 222005）
摘要：分析遥感影像分辨率与制图比例尺相关的关系，从遥感分辨率与制图比例尺的数学定律来阐述两者的关系，最后指出如何选取适当空间分辨率的卫星影像，为制图提供帮助
关键词：遥感影像分辨率比例尺关系
1.引言
当今世界随着信息技术和传感器技术的飞速发展，各种测量技术日新月异，各种测量技术为社会的进步作出了巨大的贡献。
其中遥感技术作为目前测量顶端技术，已经被广泛的应用到各个领域。
在科学家的努力下，遥感影像的空间分辨率有了很大提高。
原来只有航空影像能够达到的精度，如今遥感影像也能够满足需要。
卫星遥感影像是平面几何精度与地物类别精度的统一，影像空间分辨率是决定影像精度的一个重要指标，影像精度要满足相应比例尺地图更新对于影像识别能力和成图精度要求，同时又要考虑地图更新成本。
冗余的分辨率会增加影像购买成本和加重内业处理的负担；而若分辨率达不到一定要求，细小的地物就无法判读、影像控制点精度得不到保证，满足不了成图精度。
现在我们就来讨论遥感影像分辨率与制图比例尺的关系。
2.遥感影像空间分辨率与成图比例尺的数学关系
资源卫星遥感影像空间分辨率R (单位为m ) 与可制作的合理成图比例尺m (m 为比例尺分母) 以及图件要求的误差范围e (单位为mm ) 存在以下关系:
e ×m × 10-³= C ×R (1)
式中 C ——影像几何校正系数, 即: 经几何校正以后,最差的像元位置均方根差(Roo t M ean Squa re, 简称RM S) , 以像元为单位, 达到多少个像元; e——人眼的分辨率, 通常采用0.2mm。
式(1) 的左边是一般图件允许的实地误差(以m 为单位) , 而右边是遥感影像校正后存在的实地误差, 这两个误差在遥感制图中应当相等, 也是(1) 式成立的基础。
几何校正系数C 是一个待定变量。
以RTK GPS(Real T ime Kinemat ic GPS) 测量值作为真值, 求出精校正遥感影像与真值的误差, 计算得到误差的均方根差, 就可以求出精纠正遥感影像均方根差的像元个数,即C 的值。
C 值确定后, 利用(1) 式可以计算出此遥感影像可以制作的合理成图比例尺。
通常, 遥感影像空间分辨率越低, 几何校正系数C 就应设置越大, 这是因为空间分辨率越低, 影像边缘几何变形就越大, 几何校正的效果就越差。
3.分析遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系
从(1）式，我们可以得出遥感影像空间分辨率与成图比例尺成正比关系，也就是遥感影像空间分辨率越高，相应比例尺越大，所表达的空间内容就越精细；遥感影像空间分辨率越低，相应比例尺越低，反映的空间内容就越宏观。
而且从（1）式公式，我们可以看出只要遥感影像空间分辨率一经确定, 就可以计算其合理的成图比例尺, 也可以得到对遥感影像进行纠正的地形图应当选取多大比例尺, 为遥感制图提供参考。
4.星遥感影像空间分辨率的选择
卫星影像空间分辨率的选择除了考虑不同比例尺成图对影像空间分辨率要求，还要考虑现有可获取的卫星影像产品的规格，因为卫星摄影与航空摄影不同，其摄影高度(即摄影比例尺)是固定的。
人眼的分辨率一般为0．2nnn，据此可以计算出纸质各比例尺地形图的地面分辨率(o．2nun乘以地图比例尺的分母)，在测绘成图时，凡大于地形图地面分辨率的地物或地貌必须测绘到地形图上。
这一要求反映在利用卫星遥感图像进行测绘成图时，对卫星遥感图像空间分辨率的最低要求可以比照为相应比例尺地图的地面分辨率；同理，据此可估算出制作各比例尺专题图所需卫星遥感图像的空间分辨率大小。
空间分辨率选择的最主要依据是制图比例尺的大小，一般来说，为了保持地表细节的清晰度，比例尺越大，要求影像的空间分辨率也就越高。
对于一个给定分辨率的遥感影像来说，若空间分辨率过高则存在信息和数据的冗余，空间分辨率过低，不适合进行该比例尺的制图。
空间分辨率或比例尺的选择同时也要考虑影像所包含的地物内容和纹理特征，如果制图内容是以大面积的流域、海域和植被为主，可以适当降低分辨率，或提高比例尺的大小。
5.结论
从上面我们可以得出遥感影像空间分辨率与合理成图比例尺存在着一定关系, 用实测方法可以建立这种关系的数学表达式, 用以指导遥感制图, 可以合理并充分表达遥感影像的空间信息; 也可以在确定制图比例尺后, 协助用户选取合理的遥感影像数据。
但是我们同时也可以得出如果要想得到好的遥感数据不仅仅要考虑遥感分辨率与比例尺的关系，还要考虑其他的各个因素。
与此同时由于遥感影像获取相对困难。
由于目前高分辨率遥感卫星多为可见光遥感，受制于气候条件的影响，获取一幅质量清晰的遥感影像往往周期相对较长，不能满足实际生产的要求，而航片相对获取成本昂贵。
因此，需要充分利用航片和卫片的互补优势，开展高分辨率遥感影像的利用。
参考文献：
徐韬．卫星影像与基础测绘数据更新[J]．应用技术，2004，(3)：26—29．
潘家文，朱德海，严泰来，等．遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系应用研究[J]．农业工程学报，2005，(9)：124—128．
刘顺喜, 尤淑撑, 张定祥. 土地资源管理对我国后续资源卫星数据空间分辨率的需求分析[J ]. 国土资源遥感, 2003,58 (4) : 6- 8.。