高分辨率遥感图像处理
高光谱遥感图像处理与应用研究
高光谱遥感图像处理与应用研究遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。
高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术，其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势，被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。
本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。
一、高光谱遥感图像的处理方法（一）预处理高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征，以提高后续分析处理的准确性和可信度。
1、辐射校正：即将图像灰度值归一化为反射率，以消除光照不均匀和大气影响。
2、几何校正：对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变，使得图像更为准确和精确。
3、噪声去除：高光谱遥感图像常常伴随着高噪声，因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。
（二）特征提取特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节，它是提取图像中某些特定目标信息的过程。
1、主成分分析法（PCA）：PCA是最常见的特征提取算法之一，可以将高光谱数据降维并提取主成分，以保留更有效的信息，提高分类精度。
2、端元分解法（VCA）：VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法，可以将每个像素分解为混合的端元（pure pixels）和混杂像元，从而更好地识别目标对象。
（三）分类识别分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一，它是将图像中像素点进行分类，把同一类别的像素标注相同标签的过程。
1、常用分类算法：传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、KNN分类等。
2、深度学习分类：随着深度学习的发展，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像分类中，并在各种分类任务中取得了不错的效果。
二、高光谱遥感图像的应用研究（一）农业领域高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断，从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。
（二）森林资源管理领域高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。
遥感影像处理技术的最新进展
遥感影像处理技术的最新进展遥感技术作为一种非接触式的对地观测手段，已经在众多领域得到了广泛应用，如国土资源调查、环境监测、城市规划等。
而遥感影像处理技术则是从海量的遥感数据中提取有用信息的关键环节。
近年来，随着计算机技术、传感器技术等的不断发展，遥感影像处理技术也取得了显著的进展。
一、高分辨率遥感影像的获取与处理随着卫星技术的不断进步，高分辨率遥感影像的获取变得越来越容易。
高分辨率意味着能够捕捉到更细微的地物特征，为更精确的分析和应用提供了可能。
然而，高分辨率影像也带来了数据量巨大、处理难度增加等问题。
在处理高分辨率遥感影像时，图像配准和融合技术显得尤为重要。
图像配准是将不同时间、不同传感器获取的影像进行精确对齐，以实现信息的综合利用。
而图像融合则是将多源影像的优势结合起来，生成一幅更具信息量和准确性的影像。
为了提高配准和融合的精度，研究人员提出了许多新的算法和模型，如基于特征点的配准方法、多尺度融合算法等。
二、多光谱和高光谱遥感影像分析多光谱遥感影像包含了多个波段的信息，能够反映地物在不同波长下的反射特性。
高光谱遥感影像则具有更高的光谱分辨率，可以提供更详细的地物光谱特征。
在多光谱和高光谱遥感影像分析中，光谱特征提取和分类是重要的研究方向。
传统的基于像素的分类方法往往忽略了地物的空间相关性，导致分类精度不高。
近年来，基于对象的分类方法逐渐兴起，它将影像分割成具有相似特征的对象，然后对对象进行分类，有效地提高了分类精度。
此外，深度学习技术也被应用于光谱特征提取和分类中，取得了较好的效果。
三、雷达遥感影像处理技术雷达遥感具有全天时、全天候的观测能力，在灾害监测、地形测绘等领域发挥着重要作用。
雷达遥感影像的处理面临着斑点噪声去除、几何校正、目标检测等挑战。
针对斑点噪声问题，研究人员提出了多种滤波算法，如均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
在几何校正方面，精确的轨道模型和地面控制点的选取是提高校正精度的关键。
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。
高分辨率遥感影像正射影像图制作.doc
高分辨率遥感影像正射影像图制作摘要：以Quick Bird遥感数据为例，本文介绍了从原始卫星图像的收集到在ENVI遥感图像处理软件中进行遥感图像正射图制作的方法和步骤。
描述了在正射影像图制作过程中融合、纠正等步骤以及其原理。
遥感卫星数据具有时效性好、覆盖范围大、成本低廉。
因此利用商业化的遥感图像处理软件直接对遥感卫星图像产品进行正射校正，继而制作正射影像图，是一条好的路线，能够取得好的结果。
关键词：卫星遥感 QuickBird影像数字正射影像图（DOM） ENVI1.引言遥感影像是通过遥感技术获得的地球表面客体或事物的图像，高分辨率的卫星影像是指像素空间分辨率在10m以内的遥感影像，正射影象是指消除了由于传感器倾斜、地形起伏及地物等引起的畸变以后的影响。
正射影象图直观、生动，影像所记录的信息量非常丰富，细节表达的也很清楚，同时更新速度非常快。
利用高分辨率卫星影像制作的正射影像精度高，时效性好，生产周期短、更新速度快，能够满足很多行业的要求，可以大大地节省生产成本提高生产效率。
2.DOM的特点数字正射影象图是利用DEM对遥感图像逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，按照规定图幅范围裁剪生产形象数据，同时它带有公里网格、图廓整饰和注记的平面图。
DOM具有地图精度和影响特征，精度高、信息量丰富、直观性好、制作周期短、连续性好。
3.正射影像制作原理：数值微分纠正根据已知影像的参数（内、外方位元素）与数字地面模型，利用相应的构像方程式，或按一定的数学模型用控制点解算，从原始非正射投影的数字影像获取正射影像，这种过程是将影像化为很多微小的区域逐一进行。
通过解求像素的位置，然后进行灰度内插与赋值运算，实现像素与相应地面元素的几何变换。
4.正射影像图制作数字正射影像（Digital Orthophoto Map，简称DOM）是利用数字高程模型（DEM）对经扫描处理的数字化航空影像，经逐像元进行投影差改正、镶嵌，按国家基本比例尺地形图图幅范围裁剪生成的数字正射影像数据集。
遥感卫星影像仪的高效图像处理与智能解译技术
遥感卫星影像仪的高效图像处理与智能解译技术遥感卫星影像仪在现代地球观测和环境监测中扮演着重要角色。
它们能够获取地球表面的高分辨率图像，为各个领域的研究和决策提供了宝贵的数据支持。
然而，由于获取到的遥感数据庞大且复杂，需要进行高效的图像处理和智能解译，才能更好地发挥其价值。
本文将介绍一些相关的高效图像处理和智能解译技术。
一、遥感卫星影像仪的图像处理技术1. 图像增强图像增强是提高遥感影像视觉效果和信息可提取性的重要步骤。
通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等参数，可以增强图像的细节和辨识度。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
2. 图像拼接由于遥感卫星影像仪的视场有限，通常需要多幅影像进行拼接，以获取更大范围的地表信息。
图像拼接技术可以将多幅影像无缝拼接成一幅大图像，保持图像的连续性。
常用的图像拼接算法包括特征点匹配和块匹配法等。
3. 压缩与存储由于遥感数据量庞大，为了有效地传输和存储，需要进行数据压缩。
常见的遥感数据压缩算法有有损压缩（如JPEG）和无损压缩（如LZW）等。
压缩后的数据可以节约存储空间，并且有利于后续处理和分析。
二、遥感卫星影像仪的智能解译技术1. 自动分类遥感影像中的特征信息非常丰富，通过使用机器学习和人工智能等技术，可以实现对地物的自动分类。
常见的自动分类算法包括支持向量机（SVM）、神经网络和决策树等。
这些算法可以根据遥感影像的特征，自动将地物分成不同的类别，提高分类的准确性和效率。
2. 目标检测目标检测是在遥感影像中寻找并识别感兴趣的目标物体。
借助深度学习等技术，可以实现对遥感影像中的建筑物、道路和水体等目标的快速检测。
目标检测技术有助于地理信息系统（GIS）的建设和城市规划等领域的决策支持。
3. 变化检测利用不同时期的遥感影像，可以进行地表变化的检测。
通过比较两幅或多幅影像之间的差异，可以判断出地表的变化情况。
变化检测技术在环境监测、灾害评估和资源管理等方面具有重要的应用价值。
遥感图像处理与分析技术的发展趋势
遥感图像处理与分析技术的发展趋势随着遥感技术的不断发展和进步，越来越多的遥感数据被获取到并被应用到各种领域中。
然而，在大量的遥感影像中，如何提取出所需的信息和数据，进一步研究遥感图像的信息，是遥感图像处理与分析技术的重要方向。
本文将从影像处理与分析两个角度来讨论遥感图像处理与分析技术的发展趋势。
一、遥感图像处理技术的发展趋势1. 数字化数字化是遥感图像处理的基础，也是其发展的前提。
在遥感图像的获取过程中，通常需要使用许多成像传感器，获取到大量的数据后，需要进行数字化处理才能获得高质量的遥感图像。
数字化技术能够移除遥感图像中的噪声和不必要的信息，还能够提高遥感图像处理的效率。
2. 智能化智能化处理是遥感图像处理的一大发展趋势。
随着计算机应用的发展以及人工智能技术的进步，人工智能技术已经被应用到遥感图像处理中。
智能化处理能够利用计算机算法进行遥感图像自动分析，如目标自动检测、红外图像处理等。
智能化处理不仅可以提高遥感图像分析精度，也能够提高分析处理的效率。
3. 高分辨率遥感图像处理随着国内外遥感图像技术的快速发展，高分辨率遥感图像已经成为遥感图像处理发展的重要标志。
高分辨率遥感图像处理技术的目标是提取大量详细的空间信息，如地图、城市规划、资源研究、环境监测等方面。
高分辨率遥感图像处理技术因其高精度、高分辨率和强大可靠性，在城市规划、林业、水资源和农业等领域已有广泛应用。
二、遥感图像分析技术的发展趋势1. 特征提取特征提取是遥感图像分析的重要环节，该技术能够从大量的遥感影像中提取出具有重要意义的信息和数据。
遥感图像的特征提取可以通过遥感影像自动解算和特征选择工具实现，提高遥感图像分析的精度和效率。
在这个过程中，通常会使用计算机视觉技术和机器学习技术。
2. 遥感图像分类遥感图像分类是将特定的地物或目标从遥感图像中抽象出来，进行半自动和自动识别。
遥感图像分类可以分为监督和非监督两种方法。
监督的分类方法是根据已知的地物类型和特性建立分类模型，然后将这个模型用于其他遥感数据的分类。
如何进行高分辨率卫星图像的图像增强和分析
如何进行高分辨率卫星图像的图像增强和分析高分辨率卫星图像的图像增强和分析是遥感技术中的重要一环。
这项技术的主要目的是通过对图像进行处理和分析，提高图像的质量和清晰度，以便更好地理解和利用卫星图像的信息。
下面将探讨如何进行高分辨率卫星图像的图像增强和分析。
一、图像增强图像增强是指通过一系列处理方法，提高图像的质量和清晰度，使其更易于观察和分析。
在高分辨率卫星图像中，常见的图像增强技术包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和伪彩色显示等。
灰度拉伸是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像的像素灰度值分布，使图像的灰度范围更适合人眼的观察。
直方图均衡化则是通过对图像的灰度分布进行调整，使图像的对比度更好，细节更丰富。
这两种方法在图像增强中被广泛应用，能够有效提高高分辨率卫星图像的可视化效果。
滤波是一种常见的图像增强技术，其主要目的是去除图像中的噪声或者增强图像的某些特征。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以根据图像的特点选择合适的滤波算法，以达到图像增强的效果。
伪彩色显示是将黑白图像通过一定的映射关系显示为彩色图像。
在高分辨率卫星图像中，使用伪彩色显示可以将不同波段的信息以不同的颜色显示出来，更直观地分析图像中的地物类型和分布。
伪彩色处理可以提高图像的观察效果，减少人眼疲劳。
二、图像分析高分辨率卫星图像的图像分析是指通过对图像进行计算和处理，提取出其中的有用信息，并进行进一步的分析和应用。
主要的图像分析方法包括特征提取、分类和变化检测等。
特征提取是指从图像中提取与目标或现象有关的特征信息。
在高分辨率卫星图像中，常见的特征包括纹理、边缘、形状等。
通过对这些特征的提取和计算，可以得到图像中不同地物或现象的特征参数，为后续的分类和分析提供基础。
分类是将图像中的像素或区域根据其特征归为不同的类别。
在高分辨率卫星图像中，常见的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类是通过已知的训练样本对图像进行分类，而无监督分类则是根据图像中像素的相似性进行自动分类。
遥感技术中的高分辨率图像去云与去雾技术研究
遥感技术中的高分辨率图像去云与去雾技术研究第一章引言遥感技术是一种通过无需接触被测目标，利用能传播在空间中的电磁波进行观测、获取和记录地球和其他天体物体信息的技术。
遥感图像是遥感数据处理和分析的基础，然而，由于云和雾的存在，高分辨率遥感图像中的目标信息常常被掩盖或模糊化。
因此，高分辨率图像去云与去雾技术的研究具有重要的实际意义。
第二章高分辨率图像去云技术研究2.1 云检测与分割云检测与分割是高分辨率图像去云的第一步，通过对图像中的云区域进行检测和划分，可以准确提取出其他地物信息。
传统的云检测方法包括阈值分割、谱特征分析和纹理特征提取等，而基于深度学习的方法（如卷积神经网络）在云检测方面表现出更好的效果。
2.2 云补偿与填充云补偿与填充是针对云区域的处理方法，旨在通过利用周围无云区域的信息来还原云掩盖的地物信息。
常用的云补偿与填充方法包括基于像素相似性的插值方法和基于图像分解的方法，如小波变换和低秩矩阵重建等。
2.3 云去除与恢复云去除与恢复是通过对云区域进行处理，从而使图像中的地物信息更加清晰和真实。
常用的云去除与恢复方法包括传统的多时相合成方法和基于机器学习的方法，如随机森林和支持向量机等。
2.4 云降噪与增强云降噪与增强是为了减少云区域中的噪声，并增强云区域的边缘和纹理等细节信息。
常见的云降噪与增强方法包括基于滤波的方法和基于边缘保留的方法，如双边滤波和非局部均值滤波等。
第三章高分辨率图像去雾技术研究3.1 雾图像恢复模型雾图像恢复模型是去雾技术的关键，其主要目标是从有雾图像中还原出真实的无雾图像。
常见的雾图像恢复模型包括传统的暗通道先验模型和最小二乘模型，以及基于深度学习的模型，如卷积神经网络和生成对抗网络等。
3.2 雾图像去噪与增强雾图像经常伴随着噪声和细节丢失的问题，因此，去噪与增强是雾图像处理中必不可少的步骤。
传统的去噪与增强方法包括基于小波变换和图像分析的方法，而基于深度学习的方法则能够进行更精确的去噪与增强。
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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
MSS3 2B 4A, 4B 5A ,5B 1B
3B 3A
6A, 6B 2A 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 单波段彩色变换（密度分割）
• 沿图象的直方图的X坐标，将图象的灰度值分割成一系列 的区间或“片段”。输入图象中所有落在给定区间内的灰度 值将在输出图象中显示一个相同的灰度。 • 密度分割广泛应用于热红外图象的显示，以显示图象的不 连续温度范围。 • 密度分割中如果分层方案与地物光谱差异对应得好，可以 区分出地物的类别。
基于知识的融 合法 DempaterDempatershafer推理法 shafer推理法 HRS/Institute of Remote Sensing Applications, CAS
Spot10米全色与 TM30米多光谱融合卫星影像
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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：
湿度 绿度
绿度 亮度
亮度
湿度
裸土
(a)植被视面
生长
植被最大覆盖
(b) 土壤视面
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 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
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 2. 遥感图像融合
单一遥感信息在以下方面存在局限性： � 波段区间有限； � 波谱分辨率有限； � 空间分辨率有限； � 时相的限制； � 成像参数的限制，如遥感器的观察角度； � 物理属性有限。如对准确识别目标来说，有时单靠目 标的电磁辐射特性还不够，需要其他属性作参考，如 数字高程模型等等。
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
数据融合原理及过程
遥感影像的数据融合分为预处理和数据融合两步 ： 1、预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、辐射校正及空间 配准 • 空间配准的精度一般要求在1~2个像元内。空间配准中最关 键、最困难的一步就是通过特征匹配寻找对应的明显地物点 作为控制点。 2、数据融合 ：根据融合目的和融合层次智能地选择合适的融 合算法，将空间配准的遥感影像数据（或提取的图像特征或模 式识别的属性说明）进行有机合成，得到目标的更准确表示或 估计 。
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理 多波段彩色变换
• 根据加色法彩色合成原理，选择遥感影像的三个波段，分 别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色影像。 • 实际应用时，应根据不同的应用目的经实验、分析，寻找 最佳合成方案，以达到最好目视效果。
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
Colour cube
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理 2. 遥感图像融合
概念：数据融合(Data fusion) 是将多源数据进行组合匹配、 综合分析，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估 计和判断。 目的：将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提供 的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和 矛盾，加以互补，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，提 高数据的使用效率。
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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,L,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。
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 3. 遥感图像分类
遥感图像分类是以区别图像中所含的多个目标物为目 的，对每个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称。 遥感图像分类的理论依据是：遥感图像中的同类地物 在相同的条件下（纹理、地形、光照以及植被覆盖等 等），应具有相同或相似的光谱信息特征和空间信息特 征，从而表现出同类地物的某种内在的相似性，即同类地 物像元的特征向量将集群在同一特征空间区域。而不同的 地物其光谱信息特征或空间信息特征将不同，它们将集群 在不同的特征空间区域。
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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
第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理 HLS变换
• 与RGB三原色合成法相对应，另一种表示颜色的方 法是采用色度-亮度-饱和度(HLS, hue-lightnesssaturation)系统。 • 亮度：和色彩的总亮度有关 色度：指某种占主导作用的色光的波长或它们的平均 波长 饱和度：指色彩的纯度，它和灰度有关。例如，粉红 色这样柔和的色彩，具有较低的饱和度，而对应的深 红色彩具有较高的饱和度。 • 在图象处理前将RGB转换为IHS可以提供更多的颜色 增强的方法。
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第三讲 高空间分辨率遥感图像处理
三级融合层次的特点 融合 框架 像元 级 特征 级 决策 级 信息 损失 小 中 大 实时 性 差 中 优 精度 高 中 低 容错 性 差 中 优 抗干 扰力 差 中 优 工作 量 小 中 大 融合 水平 低 中 高
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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
TM各波段影像
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TM 影像彩色合成
HRS/Institute of Remote Sensing Applications, CAS 标准假彩色
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
PC1 PC2 PC3