遥感技术应用_07遥感图像处理
智能遥感图像处理技术的算法原理与应用实例
智能遥感图像处理技术的算法原理与应用实例遥感图像处理是利用遥感技术获取的卫星、航空等传感器获取的图像数据进行分析、处理和解释的过程。
智能遥感图像处理技术则是指利用人工智能和机器学习等技术将图像数据进行智能化处理和分析，以实现更精确、自动化的图像解释和应用。
算法原理智能遥感图像处理技术的算法原理主要包括以下几个方面：1. 数据预处理：在进行图像处理之前，通常需要对原始遥感图像数据进行预处理，以去除噪声、调整图像亮度和对比度等。
常见的预处理方法有均值滤波、中值滤波和直方图均衡化等。
2. 特征提取：特征提取是将图像数据转化为可以用于计算机处理的特征向量或特征图。
常见的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取和颜色直方图等。
3. 目标检测：目标检测是指从图像中自动识别和定位感兴趣的目标。
常见的目标检测算法有基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
4. 分类与识别：分类与识别是将目标对象进行分类和识别的过程。
常见的分类与识别算法有支持向量机、随机森林和卷积神经网络等。
5. 地物提取与变化检测：地物提取与变化检测是指从遥感图像中提取具体地物信息和检测地物变化的过程。
常见的地物提取与变化检测算法有阈值分割、区域生长和多时相影像分析等。
应用实例智能遥感图像处理技术在许多领域中具有广泛的应用，下面将介绍几个具体实例：1. 土地利用与覆盖分类：利用遥感图像处理技术，可以自动化地对土地利用和覆盖进行分类和监测。
通过分析遥感数据并运用合适的分类算法，可以实现对不同类型的土地利用和覆盖进行精确的检测和分类，如农田、森林、湖泊等。
2. 灾害监测与预警：智能遥感图像处理技术还可以应用于灾害监测与预警中。
通过对遥感图像数据进行实时监测和分析，可以准确快速地检测出地震、洪水、火灾等灾害发生的位置和范围，并及时预警和采取相应的救援措施。
3. 城市规划与交通管理：智能遥感图像处理技术在城市规划和交通管理中的应用也越来越重要。
通信电子中的遥感通信技术应用
通信电子中的遥感通信技术应用如今，遥感技术已经成为一种非常重要的技术手段，被广泛应用于农业、林业、地质、能源、交通、军事等领域。
而在这其中，通信电子中的遥感通信技术应用更是致力于打造一个更加高效、便捷、安全、可靠的通信网络。
在本文中，我将从多个角度，详细地阐述遥感通信技术的应用。
一、遥感监测技术遥感监测技术是目前遥感技术应用中的一个热点领域。
随着国家、地区和行业对环境、资源、气象等方面的监测需求不断增加，基于遥感监测的解决方法也在不断拓展。
通过把传感器和天线设置在不同区域，遥感监测技术可以实现对气象、水文、生态环境、资源利用、土地变化等方面的实时监测和控制，为环保、气象预测、资源调控等各个领域提供更加安全、便捷、准确的数据。
在遥感监测技术中，遥感通信技术应用显得尤为重要。
通过广播、通信、互联网等多种渠道，遥感通信技术可以有效地传输数据，将各种监测数据传输到指定的用户中。
而这些传输方式可以实现迅速、准确地数据传输和交换，从而为各项决策和部署提供了有效的数据支持。
二、遥感图像处理技术遥感图像处理技术是遥感技术中的另一领域。
保持遥感图像数据的完整性、准确性和安全性是遥感图像处理技术需要解决的重要问题。
传统的遥感图像处理技术通常需要大量人力、物力和时间，因此很难满足实时性的需求。
而遥感通信技术的应用可以大大缩短数据处理的时间，提高处理的效率和准确率。
在遥感图像处理技术中，遥感通信技术的应用不仅可以实现数据的快速传输，还可以实现在线数据处理和实时监控。
通过网络和通信的互联，遥感数据可以实现快速地共享和传输，而团队也可以共同协作，在广泛合作的基础上实现遥感图像处理技术的进一步进展和发展。
三、遥感无人机技术遥感无人机技术是目前热门的新兴技术。
遥感无人机技术利用小型化的无人机进行空中遥感探测，可以更加精准、立体、多层次地获取地面信息。
而在遥感无人机技术中，遥感通信技术的应用也显示出了技术前沿和创新性。
遥感通信技术可以提供多样化的数据传输方式和媒体类型，支持数据传输和信息共享。
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。
《遥感技术及应用》课件
遥感图像的解译与分析
目视解译
信息提取与分析
通过专业人员的目视观察和经验，对 遥感图像中的地物类型、分布和变化 进行识别和解译。
从遥感图像中提取有用的地理信息， 如土地利用、植被覆盖、水体分布等 ，并进行相应的分析和应用。
计算机解译
利用计算机算法和人工智能技术，自 动识别和解译遥感图像中的地物信息 。
遥感数据处理
对获取的遥感数据进行预处理、增强、分类和识别等操作，提取有用的信息，为 后续的应用提供支持。
03
遥感图像处理
遥感图像的预处理
辐射定标
将传感器接收的辐射亮度转化为 地表的反射率或温度等物理量， 为后续图像处理提供准确的基础
数据。
几何校正
消除图像中的几何畸变，将图像的 像素位置与实际地理坐标相对应， 确保图像的地理信息准确。
详细描述
通过卫星遥感技术，可以快速获取森 林资源的空间分布和属性信息，为森 林管理和保护提供数据支持。同时， 遥感技术还可以监测森林火灾、病虫 害等突发事件。
城市规划与建设监测
总结词
遥感技术可以用于城市规划与建设监测 ，包括城市扩张、基础设施建设、环境 质量评估等。
VS
详细描述
通过卫星遥感技术，可以获取城市空间布 局和建筑物信息，为城市规划和建设提供 数据支持。同时，遥感技术还可以监测城 市环境质量，如空气污染、水体污染等。
灾害监测与评估
遥感技术可以对地震、洪水、 火灾等灾害进行监测和评估， 为灾害救援和重建提供支持。
02
遥感技术原理
电磁波与电磁波谱
电磁波
是由电磁振荡产生的能量传播形式， 包括无线电波、微波、红外线、可见 光、紫外线、X射线和伽马射线等。
电磁波谱
遥感图像处理
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。
遥感图像处理的基本步骤与技巧
遥感图像处理的基本步骤与技巧遥感技术是指利用航天器、飞机、卫星等高空平台获得的遥感图像进行信息提取和数据分析的过程。
随着科技的不断进步和应用范围的扩大，遥感图像处理已经成为许多领域中的重要工具。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤与技巧，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，旨在通过去除噪声、辐射校正和几何校正等处理，使图像质量更高，方便后续处理。
其中，去除噪声主要是采用滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。
辐射校正主要用于将图像的辐射能量转换为表观反射率，以消除云、阴影等因素的影响。
几何校正是通过对图像进行几何变换，将其与地理坐标系统对齐，以便于后续的地理信息提取。
二、特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，目的是从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征信息。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指根据图像像素的光谱反射率或辐射能量，提取出不同波段的特征。
纹理特征是指从图像中提取出地物的纹理信息，包括纹理方向、纹理密度等。
形状特征是指从图像中提取出地物的形状信息，包括面积、周长等。
三、分类与识别分类与识别是遥感图像处理中的重要任务，目的是将地物按照其属性进行分类和识别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类是指根据已知的样本类别信息，通过训练分类器将图像中的地物分到不同的类别中。
无监督分类是指根据图像像素之间的相似性将其分为一定数量的类别。
分类结果可以用于制作地图、监测资源变化等。
四、变化检测变化检测是遥感图像处理中的一项重要任务，主要应用于监测和分析地表物体的变化。
遥感图像在不同时间获取的变化信息可以帮助我们了解自然和人类活动对地表的影响。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和对象级变化检测。
像素级变化检测是指比较两幅图像对应像素之间的差异，以确定变化的位置和类型。
对象级变化检测是指先将图像分割成不同的对象，然后比较不同时间获取的对象之间的差异。
卫星遥感图像处理的关键技术与应用
卫星遥感图像处理的关键技术与应用随着科技的不断进步，卫星遥感技术已经成为一种非常重要的手段，用于获取地球表面的相关信息。
卫星遥感图像处理技术是对卫星获取的图像进行处理和分析，以获得更准确和清晰的地球表面信息。
本文将重点探讨卫星遥感图像处理的关键技术与应用。
一、关键技术1. 遥感图像的预处理遥感图像的预处理是卫星遥感图像处理的第一步，包括图像增强、噪声去除、几何校正、辐射校准等。
图像增强技术旨在提高图像的质量和可视性，常用的增强技术包括直方图均衡化、空间滤波等。
噪声去除技术通过降低图像中的噪声水平，改善图像的质量。
几何校正是为了消除图像中由于地表坡度、地球曲率等因素造成的形变影响，使图像在空间上具有准确的几何性质。
辐射校准是调整图像的辐射亮度，以使其能够反映地表上不同物质的辐射特性。
2. 特征提取与目标识别特征提取与目标识别是卫星遥感图像处理中的关键环节。
特征提取是指通过计算和分析图像中的纹理、形状、颜色等特征来描述地物。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换、主成分分析等。
目标识别是指根据提取到的特征，将图像中的地物进行分类和识别。
常见的目标识别方法包括支持向量机、人工神经网络等。
3. 数据融合与时序分析数据融合是指将多源、多尺度、多时相的遥感数据进行融合，以获取更全面和准确的地表信息。
常用的数据融合方法包括像素级数据融合、特征级数据融合和决策级数据融合。
时序分析是利用多时相的遥感影像进行变化检测和监测，以了解地表变化的情况。
常见的时序分析方法包括差异图像法、频域分析法等。
二、应用领域1. 环境监测与灾害评估卫星遥感图像处理技术在环境监测与灾害评估方面具有重要的应用价值。
通过对遥感图像进行处理和分析，可以实时监测和评估地表水质、土地利用、植被覆盖等环境因素的变化情况，为环境保护、资源管理等提供可靠的数据支持。
同时，在自然灾害的预警和应急响应中，卫星遥感图像处理技术可以提供灾害范围、类型和程度等关键信息，为抢救和救援工作提供科学依据。
图像处理技术在遥感中的应用
图像处理技术在遥感中的应用遥感技术是现代地理科学领域的一个重要分支，它利用遥感卫星和遥感平台获取地面的遥感图像，通过对图像进行解译和分析，可以获取地表和大气的各种物理信息。
图像处理技术作为遥感技术中的一个重要组成部分，是遥感数据处理和解析的核心技术之一。
本文将探讨图像处理技术在遥感中的应用，包括遥感图像预处理、特征提取和分类等方面。
一、遥感图像预处理遥感图像预处理是指在图像解译和分析之前，对遥感图像进行一系列的预处理操作，使图像达到更高的质量和可用性。
遥感图像预处理的主要任务是去除图像噪声、增强图像对比度、光栅校正和几何校正等。
其中，去除噪声是重要的一步，因为遥感图像往往伴随着各种噪声，一旦不处理，就会影响后续的特征提取和分类等操作。
常用的去噪技术有中值滤波、均值滤波、频域滤波等。
增强图像对比度是为了突显图像中的目标物体，并提高遥感图像的识别率。
常见的增强技术有直方图均衡化、对比度拉伸和直方图匹配等。
校正是为了消除遥感图像中的几何形变和光谱失真，同时也能够保证遥感图像的配准的准确度。
二、特征提取遥感图像特征提取是指从原始的遥感图像数据中提取出目标物体所具有的特定特征，并将其表达为数字或图形形式，以便实现对遥感图像中目标物体的准确识别和分类。
常见的遥感图像特征包括颜色、形状、纹理和空间信息等。
例如，建筑物具有不同的形状和大小，森林具有不同的纹理特征，水体具有不同的色调和亮度等。
特征提取方法根据不同的遥感应用目标，如地表覆盖分类、物体识别、地形特征提取等等，可以进行不同的特征提取方法和算法选择。
三、分类遥感图像分类是指将遥感图像中的像素点按照一定的分类标准和分类方法分为不同的类别。
遥感图像分类包括像元分类、对象分类和混合分类等。
像元分类是指将整个遥感图像切成像元，用统计模型，机器学习和人工分类等技术进行像元分类，以获得遥感图像的分层信息。
对象分类是指在像元分类的基础上，将像元组合形成具有某种特征的物体或目标物体，进一步进行分类。
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2）我国1：100万地形图采用了Lambert投影，其分幅原则 与国际地理学会规定的全球统一使用的国际百万分之 一地图投影保持一致；
3）我国大部分省区图以及大多数这一比例尺的地图也多 采用Lambert投影（正轴等角割圆锥投影）和属于同一 投影系统的Albers投影；
4）Lambert投影中，地球表面上两点间的最短距离表现为 近于直线，这有利于空间分析和信息量度的正确实施。
中国地形图分幅与编号－旧标准（续1）
• 在1：100万图上，按经差3°纬差2°分成四幅1：50万地 形图，编为A、B、C、D，如 J-50-A • 按经差1°30′纬差1°分成16幅1：25万地形图，编为 [1]、...[16]，如 J-50-[1]。 • 按经差30′纬差20′分成144幅1：10万地形图，编为 1、...144，如 J-50-1。 • 这三种比例尺各自独立地与1：100万地图的图号联系。
地面点的坐标系统
高程系 大地坐标系/地理坐标系
首子午线
经线
地理坐标系 统示意图
——— 我国的大地坐标系 1954年北京坐标系 1980年国家大地坐标系（陕西泾阳县永乐镇为大地坐标原点）
我国常用坐标系如表：
椭球体描述 大地坐标系 赤道半径（米） 6 378 245 椭圆扁率
1954年北京坐标系 1980年国家大地坐 标系
• 大地投影制图的种类 1）以投影面划分为：圆锥投影、圆柱投影、方位投影（投 影面是平面） 2）以投影面与地球的关系划分为：正切，横切，斜切，正 割，横割，斜割等 各国投影制图种类选择取决于该国地理的具体位置以及 幅员大小，形状特点等，以制图投影误差最小为原则。
正轴切圆锥投影
正轴割圆锥投影
横轴切圆锥投影
世界上广泛使用的是
1：298.3
6 378 140
1：298.257
WGS84
6 378 137
1:298.257 223 563
我国的高程系：
1956年黄海高程系 1985年国家高程基准
我国常用的地图投影配置与计算
1）我国基本比例尺地形图（1：100万、1：50万、1：25 万、1：10万、1：5万、1：2.5万、1：1万、1：5000万） 除1：100万外均采用高斯-克吕格投影为地理基础；
例如： J-50-E-013020
中国地形图分幅与编号－新标准（续）
7.4.4 新旧标准的转换
旧标准图幅的序号/（百万分幅该比例尺行向上 图幅数）
Row = 商＋1 Col ＝ 余数
7.4.4 新旧标准的转换(续)
例如
• 1:50万 的图幅 旧： J-50-C 新： J-50-B-002001 • 1:25万 的图幅 旧： J-50-(11) 新： J-50-C-003003 • 1：10万的图幅 旧： J-50-13 新： J-50-D-002001
几何畸变校正
重采样的方法
1）最近邻法：距离实际位置最近的像元的灰度值作 为输出图像像元的灰度值
2）双线性内插：取采样点周围4个像元的值参与计算，先计算 X方向（或Y方向）上线性内插，所得到的两个内插值再进行Y 方向（X方向）上一次内插。
3）三次卷积内插：取采样点周围16个像元的值参与计算，先对 X方向上的像元值进行卷积运算，再对所得到的4个值进行Y方向 上的卷积运算。
◆ 最近邻法计算量最小，但处理后的图像的亮 度具有不连续性，线性地物易产生锯齿状。 ◆ 双线性内插法的精度和计算量适中，并带有 低通滤波（平滑）的效果，细节信息丢失， 边缘受到一定的平滑作用。 ◆ 三次卷积法内插精度高且带有边缘增强的效 果，缺点是运算量大。
几何校正实例
一幅遥感数据拿到手后，首先要做的常常是赋予遥 感图像的地理坐标系统。方法有地理校正和地理配准两种。 地理校正是在遥感图像上选取控制点，然后赋予控制点的 真实坐标达到校正图像和获取地理参考的目的。 地理配准是选取一个有相同覆盖范围的已有坐标系统和假 定没有变形的图像或图形为参考系，达到校正原始图像的 目的。第二种方法使用的最多。 图像校正后，由于关心的区域可能只是图像的一部 分获分布于几个图像，这时要对图像进行裁减和镶嵌。
1：50万
1：25万
地形图的分幅与编号
地形图的分幅与编号
4.2.3几何校正
思考 •为什么要进行图象的几何处理? •几何处理的内容是什么?
◆ 我们得到的图象一般是未经几何处理的图象，不能 直接应用，必须将其投影到需要的地理坐标系，对图象 进行几何纠正和我们所需要的坐标系一致。研究遥感图 像几何变形的前提是必须确定一个图像投影的参照系统， 即地图投影系统。 ◆ 遥感图像成图时，由于各种因素的影响，图像本身的 几何形状与其对应的地物形状往往是不一致的。
二者之间仅存在着很少的差别；从几何意义看， UTM投影属于等角横轴割圆柱投影，圆柱割地球 于两条等高圈(对球而言)上，投影后两条割线 上没有变形。 UTM的应用 美国编制世界各地军用地图和地球资源卫星象 片
中国地形图分幅与编号－旧标准
• 我国基本比例尺地形图分幅与编号，以1：100万地形 图为基础，延伸出1：50万、1：25万、1：10万; • 再以1：10万为基础，延伸出1：5万、1:2.5万、1：1万 三种比例尺； • 1：100万从赤道起向两极每纬差4°为一行，至88°，南 北半球各分为22横列，依次编号A、B、... V； • 由经度180°西向东每6°一列，全球60列，以1-60表示， 如北京所在1：100万图在第10行，第50列，其编号为 J-50
1、遥感影像变形的原因
1）遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。 • 由于传感器自身的性能技术指标偏移标称数值 所造成的。 2）地形起伏的影响：产生像点位移。 3）地球表面曲率的影响：像点位置的移动 4）大气折射的影响：产生像点位移。 5）地球自转的影响：产生影像偏离。
1）6度带是从0o子午线起，自西向东每隔经差6为一投 影带，全球分为60带，带号用自然序数1，2， 3，…60表示。即以东经0-6为第1带，其中央经线 为3E，其余类推。 2） 3度带，是从东经1度30分的经线开始，每隔3度为 一带，全球划分为120个投影带。
中央经线与带号的关系
• 六度带当地中央经线经度 = 6°* 当地带号 - 3° 适用于1:5万，1:2.5万地形图 • 三度带当地中央经线经度 = 3°* 当地带号 适用于1:1万地形图
中国使用的地球椭球体
1） 海福特椭球(1910) 我国52年以前基准椭球 a=6378388m
b=6356911.9461279m α=0.33670033670
2）克拉索夫斯基椭球(1940 Krassovsky) 北京54坐标系基 准椭球
a=6378245m b=6356863.018773m α=0.33523298692
1）X坐标值在赤道以北为正，以南为负；Y坐标值在中 央经线以东为正，以西为负。我国在北半球，X坐标 皆为正值。Y坐标在中央经线以西为负值，为此将各 带的坐标纵轴西移500公里，即将所有Y值都加500公 里。 2）由于采用了分带方法，各带的投影完全相同，某一 坐标值（x，y），在每一投影带中均有一个，在全球 则有60个同样的坐标值。 因此，在Y值前，需冠以带号，这样的坐标称为通用 坐标。
中国使用的地球椭球体
3）1975年I.U.G.G推荐椭球(国际大地测量协会1975) 西安80坐标系基准椭球
a=6378140m b=6356755.2881575m α=0.0033528131778
4）WGS-84椭球(GPS全球定位系统椭球、17届国际大地测 量协会) WGS-84 GPS 基准椭球 a=6378137m b=6356752.3142451m α=0.00335281006247
高斯—克吕格投影
高斯投影是一种横轴等角切椭圆柱投影，其条件为： 1）中央经线和地球赤道投影成为直线且为投影的对 称轴； 2）等角投影； 3）中央经线上没有长度变形。
通用横轴墨卡托投影(Universal Transverse Mercato投影与高斯—克吕格投影的异同，
第1讲 遥感影像预处理
地图投影
地图投影原理
——— 大地坐标 大地测量中以参考椭球面为基准面的坐标。 地面点P的位置用大地经度L、大地纬度B和大地高H表示 大地经度 是通过该点的大地子午面与起始大地子午面之 间的夹角 大地纬度 是通过该点的法线与赤道面的夹角 大地高 是地面点沿法线到参考椭球面的距离
（1）、卫星姿态引起的图像变形
位移变化
速度变化
高度变化
(dα)
侧翻变化
俯仰变化
(dω )
(dκ )
偏航变化
（2）、地形起伏的影响
由于高差的 原因，实际像点P距 像幅中心的距离相对 于理想像点P0距像幅 中心的距离移动了 △r。
高差引起的像点位移
（3）地球表面曲率的影响 地球曲率引起的像点位移类似于地形起伏引起 的像点位移。Δh看作是一种系统的地形起伏， 就可以利用像点位移公式来估计地球曲率所引 起的像点位移。 地球曲率的变形图示
中国地形图分幅与编号－旧标准（续3）
中国地形图分幅与编号－新标准
在100万的基础上划分，比例尺有明确的代号。
×—××－×－××× ×××
100万图幅行号 字符码 100万图幅列号 数字码 比例尺编号 行号数字码 列号数字码
ABCDEFGH,分别代表100万、50万、25万、 10万、5万、2.5万、1万、5000。
横轴割圆锥投影
斜轴切圆锥投影
正轴切圆柱投影
正轴割圆柱投影
斜轴切圆柱投影
横轴切圆柱投影
横方位投影
正方位投影
斜方位投影
• 大地投影误差讨论 1）误差的类别： 距离误差，即图上两点距离与实地两点距离的差别。 方位误差，即图上两点的指向与实地两点指向的差别。 面积误差，即图上图斑量测的面积与实地量测面积的差别。 2）不同投影下的误差分析 任何地图总存在两种或三种误差，不存在任何误差的图件 是没有的， 地图投影为某种特殊需要，采取复杂的数学变换，往往是 以牺牲某种误差增大为代价，而换取减弱甚至消除某一种误差， 如等积投影，等角投影变换。 在制图比例尺大于 1：10 万情况下，可以不考虑投影方式 带来的误差差异。