米林县假彩色遥感图像处理
林业行业中的遥感图像处理技术使用技巧总结
林业行业中的遥感图像处理技术使用技巧总结遥感图像处理是林业行业中的重要技术手段，它能够提供大量的细节和信息，帮助林业专业人员进行森林资源调查、病虫害监测、环境评估等工作。
然而，由于遥感图像的复杂性和数据量大，对于初学者来说，掌握有效的处理技巧是至关重要的。
本文将总结一些在林业行业中常用的遥感图像处理技术使用技巧。
首先，理解遥感图像的特点是掌握处理技巧的关键。
遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的，具有分辨率高、时空分辨率不一致的特点。
因此，在处理过程中需要根据图像的实际需求进行预处理，如几何校正、辐射校正和大气校正等操作，以提高图像质量和准确性。
其次，利用遥感图像处理软件进行图像处理是必不可少的。
市面上有许多专业的遥感图像处理软件，如ENVI、Erdas Imagine等。
掌握这些软件的基本操作，如图像读取、显示、裁剪、增强等功能，能够帮助林业专业人员更好地处理遥感图像数据。
在具体处理过程中，一些常用的遥感图像处理技巧包括：1.图像分类：图像分类是将遥感图像中的不同区域进行分割和分类的过程。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于象元的分类等。
在林业行业中，图像分类可用于森林植被类型的识别和病虫害的监测。
2.目标提取：目标提取是从遥感图像中提取感兴趣的目标或特定区域的过程。
常用的目标提取方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
在林业行业中，可以利用目标提取技巧对森林资源进行定量化分析、进行土地利用分析等。
3.变化检测：变化检测是通过对多期遥感图像进行比较，来分析和识别图像中的变化信息的过程。
常用的变化检测方法包括差异图像法、主成分分析法等。
在林业行业中，变化检测可用于森林覆盖变化的监测、森林火灾的监测等。
4.纹理分析：纹理分析是通过对图像纹理特征的提取和分析，来获取图像中的纹理信息的过程。
常用的纹理分析方法包括灰度共生矩阵、小波变换、纹理特征提取等。
在林业行业中，纹理分析可用于森林地被类型的识别和森林生长状态的评估。
遥感图像处理的图像增强和特征提取方法
遥感图像处理的图像增强和特征提取方法遥感图像处理是利用遥感技术获取和处理地球表面信息的一种方法。
在遥感图像处理中，图像增强和特征提取是两个重要的步骤。
本文将探讨遥感图像处理的图像增强和特征提取方法，并介绍其在实际应用中的重要性和挑战。
一、图像增强方法图像增强是通过改善遥感图像的质量和清晰度来提取更多有用信息的过程。
在遥感图像处理中，常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和增强算法等。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像的亮度分布来增强图像对比度的方法。
它通过将图像的亮度值映射到一个更均匀分布的直方图来使图像的细节更加清晰。
直方图均衡化能够有效地提高图像的视觉质量，但在某些情况下可能会导致过度增强和失真。
2. 滤波滤波是一种通过去除图像中的噪声和不必要的细节来改善图像质量的方法。
在遥感图像处理中，常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波和小波变换等。
这些滤波方法能够有效地降低图像的噪声和模糊度，提高图像的清晰度和边缘保持能力。
3. 增强算法增强算法是一种通过对图像进行像素级别的调整和处理来增强图像质量的方法。
常用的增强算法包括灰度拉伸、对比度增强和边缘增强等。
这些算法能够根据图像的特点和需求来调整图像的亮度、对比度和细节等，从而提高图像的视觉效果和信息提取能力。
二、特征提取方法特征提取是通过从遥感图像中提取和表示有用的信息和模式来分析和识别图像内容的过程。
在遥感图像处理中，常用的特征提取方法包括纹理特征提取、频谱特征提取和形状特征提取等。
1. 纹理特征提取纹理特征提取是一种通过分析图像中的纹理信息来描述和表示图像内容的方法。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。
这些方法能够有效地提取图像中的纹理细节和结构特征，用于图像分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 频谱特征提取频谱特征提取是一种通过分析图像的频域信息来描述和表示图像内容的方法。
常用的频谱特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换和高斯金字塔等。
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。
林业工作遥感影像及处理要点
林业工作遥感影像及处理要点林业工作一直是人类经济和生态的重要组成部分，林业学科的发展也经历了一个漫长的历程。
在这个过程中，林业工作在遥感技术的应用方面也逐渐得到了广泛的关注和应用。
遥感技术的发展可以说是传统林业学科向数字化、可视化、信息化发展的重要推手。
不同的遥感技术可以获取到不同分辨率的遥感影像，而不同的遥感影像在林业工作中也具有不同的应用价值。
下面，我们来谈一下在林业工作中应用遥感影像及其处理要点。
一、遥感影像在林业工作中的应用1. 林地资源调查林业资源的调查是对森林资源进行全面统计和收集的一项工作。
遥感技术可以获取不同分辨率的空间图像，地面分辨率从数米到数十米不等，比传统的森林调查方式更快、更准确、更全面。
通过对遥感图像进行分类，可以准确获取林地面积，林业资源分布、林种分布、林龄分布等重要信息，为资源开发和森林保护提供了重要的数据支持。
2. 森林覆盖度监测森林的覆盖度是评估森林改变和保护效果的重要指标之一。
通过遥感技术监测森林的覆盖度，不仅可以获取森林变化的信息，还可以掌握森林的动态信息。
运用遥感图像及其分析技术对森林覆盖度进行分析，针对不同的景观类型、不同的森林类型可以制订出相应的保护措施，有利于森林的保护和管理。
3. 林火监测林火是林业工作中重要的森林资产损失因素之一。
利用遥感技术监测林区火情，可以及时预警火灾，以防止火灾扩大和减小林业资产的损失。
遥感技术可以获取到高分辨率的图像，并能及时发现火灾的起始地点，通过图像处理技术，可以快速的分析火灾的发展，以及燃烧程度等等，辅助后续的火灾应对和抢救工作。
二、遥感影像处理要点1. 影像预处理遥感影像的预处理包括影像增强和滤波、几何校正和辐射定标等。
影像增强和滤波可以改善影像质量，提高影像分析的效果。
几何校正和辐射定标则是针对影像几何和物理参数进行矫正，保证影像的精度和可靠性。
2. 影像分类与提取在林业工作中，根据不同的需求，可以将遥感影像进行分类和提取。
遥感图像的假彩色合成
北京化工大学学士学位论文遥感图像的假彩色合成姓名：刘晓璐班级：信息与计算科学0304班学号：200362102遥感图像的假彩色合成摘要：遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内及其我国的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。
在遥感数据源向着更高光谱分辨率和更高空间分辨率发展的同时，处理技术也更加成熟；在应用上，结合了地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），向着更系统化，更定量化方向发展，使遥感数据的应用更加广泛和深入。
假彩色增强是将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强彩色对比，使某些图像达到更加醒目的目的。
本文的主要目的就是大遥感的多光谱图像用自然彩色显示。
在遥感的多光谱图像中，有些是不可见光波段的图像，如近红外，红外，甚至是远红外波段。
因为这些波段不仅具有夜视能力，而且通过与其他波段的配合，易于区分地物。
用假彩色技术处理多光谱图像，目的不在于使景物恢复自然的彩色，而是从中获得更多的信息。
为了实现这样的目的，本文采用了MATLAB数学软件编程的方法以及运用Envi4.2 软件直接编辑图像这两种方法，并对其进行对比，得出最优的合成图像。
关键词：图像融合，假彩色合成，彩色增强，灰度级，RGB图像，False color mapping for image fusionAbstract: A pixel-based color-mapping algorithm is presented that produces a fused false color rendering of two gray-level images representing different sensor modalities.The resulting images have a higher information content than each of the originalimages and retain sensor specific image information. The unique component ofeach image modality is enhanced in the resulting fused color image representation.First, the component of two original input images is determined. Second, thecommon component of each image. Third, the unique component of each imagemodality is subtracted from the image of the other modality. This step serves toenhance the representation of sensor-specific details in the final fused result.Finally, a fused color image is produced by displaying the images resulting fromthe last step through, respectively, the red and green channels of a color display.The method is applied to fuse thermal and visual images. The results show thatthe color mapping enhances the visibility of certain details and preserves thespecificity of the sensor information. The fused images also have a fairly naturalappearance. The fusion scheme involves only operations on corresponding pixels.The resolution of the input images. Before fusing, the contrast of the images canbe enhanced and their noise can be reduced by standard image processingtechniques. The color mapping algorithm is computationally simple. This impliesthat the investigated approaches can eventually be applied in real time and thatthe hardware needed is not too complicated or too voluminous(an importantconsideration when it has to fit in an airplane, for instance).Key words: image fusion, false color mapping, color enhances, gray-level, RGB images前言点明毕业论文的论题、学术意义以及其与所阅读文献的关系，简要说明文献收集的目的、重点、时空范围、文献种类、核心刊物等方面的内容。
遥感图像颜色增强处理(彩色变换)综述PPT课件
使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特 的彩色环境中，从而更受人注目；
使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色，以 提高对目标的分辨力。
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标准假彩色合成(4-3-2)
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4-5-3波段合成的假彩色图像
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三.密度分割和伪彩色增强
将一幅图像的整个亮度值变量，按照某 一定量分割为若干等量间隔，每一间隔赋予 一种颜色，以此控制成像系统的彩色显示， 就可得到一幅假彩色密度分割图像。
彩色变换分类：
真彩色合成 假彩色合成 密度分割和伪彩色增强 色彩模型变换
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一.真彩色合成
所谓真彩色合成就是在通过红、绿、 蓝三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三 张图像上，若使用同样的三原色进行合成， 可得到接近天然色的颜色。
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3-2-1
波 段 合 成
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二.假彩色合成
由于多波段摄影中，一副图像多不是三原 色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的 红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合 成称假彩色合成。
密度分割和伪彩色增强将一幅图像的整个亮度值变量按照某一定量分割为若干等量间隔每一间隔赋予一种颜色以此控制成像系统的彩色显示就可得到一幅假彩色密度分割图像
图像颜色增强处理 （彩色变换）
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彩色变换目的：通过对图像色彩空间的变换，
突出图像的有用信息，扩大不同影像特征之间差别， 提高对图像的解译和分析能力。
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图像融合
四.色彩模型变换
Transform——ImagSharpening——HSV
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31_遥感图像处理课件
居民地信息提取 居民地的反射光谱特征应该是表现为混合物的 反射光谱特征，居民地大部分是由水泥物质构 成，然后是居民地由于人居住的比较集中，活动 量较大，所以其温度会比周围其它地物的要高。 房屋的尺寸高矮不同，所以表面会有星星点点的 纹理。在图上显示为浅蓝色，表面有星星点点的 纹理，不规则分布的区域我们判断为居民地，其 中，有大片的较集中的居民地，可以判断为城镇 地区，也有小面积的零星分布的，可判断为乡村 的居民地。
彩
色
色
合
图
成
像
色分量
假彩色合成（False color composition；Pseudocolor）只是在三个通道内输入其它波 段影像数据，合成的图像就是假彩色图像
真彩色合成： 3R2G1B 假彩色合成： 4R3G2B
4R3G2B：遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准 假彩色图像。它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合 成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿 色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合 成的结果。
321真彩色 合成影像
真彩色图像是指影像上地物的色调与地物的实际色调 相一致的图像；
假彩色图像是指影像上地物的色调与地物的实际色调 不一致的图像。432假彩色合成影像是标准的假彩色图 像，大片红色是植被，因为植被在近红外4波段的反射 率非常的高，因此，呈现红色，而且可以通过红色的 饱和度和亮度反映出植被的健康状态和年龄等隐性信 息,纯净的水体呈黑色。
上并用黄色表示出来；按住shift键的同时分别单 击red green blue三个字段，则该字段将分别从选 择中被清除；单击apply按钮分类属性表中显示的 字段发生变化。如图
在Viewer窗口中点击 ，打开Raster工具面板 选择 按钮，进入多边形AOI绘制状态，在图像上选择深蓝 色
遥感影像中的真、假彩色合成及伪彩色等
聊一聊遥感影像中的真彩色、假彩色及伪彩色真彩色不是和肉眼一致吗？为什么还会有假彩色、伪彩色呢？【基本认知】➢遥感影像有黑白和彩色之分黑白影像是根据物体的灰度不同而呈现的，一般建筑物为灰白色，而草地和森林颜色较深遥感彩色影像又有真彩色和假彩色之分✧真彩色影像上地物颜色能够真实反映实际地物的颜色特征，符合人的认知习惯✧假彩色影像上，草、树和庄稼覆盖地区通常为红色，而水是灰色和蓝色的，城市是蓝灰色的【何为图像的彩色显示】遥感数据是直接从遥感器得到的数字数据的罗列。
为了使其内容直观易懂，彩色显示是非常重要的技术，彩色显示有两种方法：①把多个波段的图像分别赋予一种原色而进行显示的彩色合成法对一幅黑白图像的灰阶赋予颜色的假彩色（伪彩色）显示法彩色合成【基本概念】从通过滤光片、棱镜、衍射光栅等分光而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成，根据三原色的对应方式不同，可以得到不同的彩色合成图像。
1）真彩色合成在通过对应于三原色蓝、绿、红的滤光片而拍摄的三张多波段图像上，如果使用同样的三原色滤光片进行合成，就可以得到接近天然色的颜色，即为真彩色合成。
2）假彩色合成通常的遥感图像不一定是在分解为三原色的滤光片的波长范围内拍摄的，多数场合是使用了人眼看不见的红外波段，因为这种图像的彩色合成已经不是天然色彩了，所以称为假彩色合成。
3）红外彩色合成在遥感中，多采用对近红外区赋予红色，对红色的波长区赋予绿色，对绿色的波长区赋予蓝色，称为红外彩色合成。
彩色合成法可应用于从不同的遥感器中获得的图像显示，例如，通过把空间分辨率高的黑白图像和空间分辨率低的多波段图像进行彩色合成，就可以做出空间分辨率高且具有多波段信息的图像，这对于图像判读是非常有效的。
伪彩色显示（又称密度分割）把一张黑白图像的灰阶分为若干等级，在每个等级上赋予颜色，就成为最简单的伪彩色显示【总结】✧真彩色：R G B三波段的合成显示图✧假彩色：任意三个波段的合成显示图✧伪彩色：只含有一个任意波段的图像显示假彩色也好，伪彩色也罢，都是为了增加遥感影像的可读性。
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大学地理科学学院实验报告
校正做准备）
●利用镶嵌好的影像对135-39进行几何校正
●对四幅影像进行第二次影像镶嵌
●利用给定的DEM数据进行影像裁剪
●将裁剪好的最终影像在ArcMap下制成专题图
四、实验过程及步骤：
A.将135-39进行格式转化
如图，利用Import Data工具，弹出Import对话框之后，可以实现波段的格式的转换。
点击ok之后，弹出对话框，行列数可以查看135-39中的文档，
，将数字填到对应位置处。
然后单击ok，便可实现波段的格式转换。
利用同种方法对其七个波段进行格式转换。
提示：由于问题要做标准假彩色的合成影像图，因此没有必要将所有波段都进行转化，只对其B2，B3，B4进行转化就可以了。
B.将四幅影像都进行波段组合（B2，B3，B4）
进行波段融合选用的是这个工具，之后弹出对话框，在其中将需要的波段依此进行添加，单击ok。
四幅影像处理方式相同。
注意：13640是tif格式的，打开时默认的格式是，此时文件不会显示，需将文件格式修改为。
C.将三幅影像进行影像镶嵌（为第四幅做几何校正采控制点做准备）
进行影像镶嵌是在模块下进行的，单击选择工具之后，弹出对话框，其中的几个重要的工具已经用箭头标出。
选择工具加载影像；选择弹出对话框，选择方式为羽化；选择弹出对话框，选择好
之后，弹出对话框进行设置；最后选择工具，对镶嵌好的影像进行保存，选择路径。
注意：保存路径一定要注意，不能含有英文名称，不只是最终的文件夹，中间过程中一环套一环的文件夹都必须是英文。
保存好之后，会成为一个Img影像，此时可以将其复制到常用的文件夹下进行管理，此时的数据是可用的。
保存处理好的四幅原始的432影像也应保存在英文文件夹下，不然会因选用的影像在中文文件夹下而失败。
D.利用另外三幅影像对135-39进行几何校正
直接单击，会打开一个新的窗口。
两个窗口中可以分别打开影像镶嵌好的图像和需要校正的图像。
选中需要校正的图像，然后利用，弹出对话框，单击ok之后弹出
对话框，继而弹出对话框，选择镶嵌成功的影像，直到对话框，直接点击Close按钮。
打开对话框。
利用完成控制点的选取。
如图选中三个控制点，单击按钮，弹出对话框，设置之后单击ok。
成功之后，将135-39校正前后的影像加载到两个View中观察，如图。
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E.对四幅基础图像做最终的影像镶嵌工作
依然在工具下进行镶嵌操作。
步骤同之前的镶嵌操作一样，将其保存。
之前的注意点在此处镶嵌依然适用。
镶嵌好的影像如图所示：
注意：图中如果选1，则选取三个控制点就够了；如果选取的是2，则至少需要选取12个控制点，一般选用15个。
F.将影像进行裁剪，找出合适的区域围。
在此次实验中给定的是DEM数据，需要把DEM对应的区域选择出来。
本实验是用的方法是掩模。
单击“Mask”工具之后，弹出对话框，在对话框中进行设置，如下。
下图是本实验所需要的做出的数据：其中的three是三幅影像镶嵌好的一幅影像，four是将四幅影像镶嵌好的影像，jiaozheng是13539校正之后的影像。
将最终的影像加载到Arcmap下进行设计，成为专题图，如下：实验成功完成。
五、实验总结：
本实验系统地综合诠释了数据格式转换、影像镶嵌、几何校正以及影像裁剪等的实现，使我们深刻了解了各工具的功能以及使用方法。
其中，除了上述过程以外，一些小工具的功能值得注意：
1)当加载影像到窗口时，有时不会显示出来，点击工具之后，便可显示。
2)想要查看所加载的影像信息时，可将影像选中之后，选择工具，打开
对话框，查看其基本信息。
3)选择工具，在窗口中会出现十字丝，十字丝的中央所在
位置的坐标会在影像中得到显示。
注：做规则裁剪时，通常需要知道所需边界的左上角以及右下角坐标，可以通过这一工具查看坐标并将其复制粘贴到需要处。
4)裁剪中有多种方法，如规则影像的裁剪，不规则影像的裁剪，特殊的有用边界的裁剪等
等。
具体的，规则影像的裁剪可通过工具，在其中输入坐标，储存路径即可。
不规则影像的裁剪可通过画具体的图形来实现。
此时，会出现一个AOI图层，可以自己创建一个，或者系统会在我们画多边形区域的时候自动创建。
创建好之后，右键单击，如图进行选择，可将AOI文件保存，下次使用时仍可正常打开。
此外，Drawing下面的复制粘贴选项也比较常用，
如图的练习数据，其中的xj文件是Arc Coverage文件，此时新建一个AOI文件，选择复制粘贴便可将选中区域边界粘贴到AOI中。
注意：先选中xj点复制，后选中AOI点粘贴，但是必须点那个图标，点粘贴工具没有反应。
图中最后一个裁剪选项可以将影像分成若干大小相同的规则影像。
在箭头所指处选择合适的值，代表每个小影像所占的合适的长宽度。
教师意见：。