第六章遥感图像处理.
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遥感图像辐射处理
基本概念
• 辐射定标和辐射校正是遥感数据定量 化的最基本环节。
• 辐射定标：指传感器探测值的标定过 程方法，用以确定传感器入口处的准 确辐射值。
• 辐射校正：指消除或改正遥感图像成 像过程中附加在传感器输出的辐射能 量中的各种噪声的过程。
进入遥感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值（灰 度值）。辐射强度越大，亮度值（灰度值）越大。
地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的DEM数据， 校正较为麻烦，一般情况下对地形坡度引起的误差不做校正。 对于多波段图像，可用波段比值来进行校正，消除地表坡度的 影响。
三、系统噪音
• 图像数据中的干扰。 • 产生的原因：受感测、信号数字化或数
据记录过程中的限制。 • 影响：数字图像质量下降，或完全掩盖
• 我国根据需要选择了敦煌西戈壁作为可见光和 红外波段的辐射校正场，青海湖作为热红外波 段和红外低发射率的辐射校正场。
中国气象局第7号令 《气象探测环境和设施保护办法》
• 第十五条 严禁在遥感卫星辐射校正场场 区内从事任何建设和改变场区内自然状 态的行为。 本办法所称遥感卫星辐射校正场，是 指利用辐射特性稳定、均匀的地物目标 作为辐射参考基准，通过星地同步观测， 对在轨运行遥感仪器进行绝对辐射定标 或星上辐射定标校正的场地。
加拿大在北部大草原也开展卫星、飞机积雪同步观测,以 便对卫星传感器作出客观评价。
根据美、法公布的资料，目前用辐射校正场的方法对可见光 和近红外波段的标正精度可达6%-3%左右。除成功地对 Landsat-4、5的TM，SPOT的HRV，NOAA-9、10 、11 的AVHRR ，Nimbus-7的CZCS 进行辐射校正外，目前正在进一步研究 高分辨率成像光谱仪(AVIRIS) 和中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 的辐射校正，并对法国偏光照相机(POLDER) 进行 辐射校正。
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》课件
遥感图像的数字化处理技术
介绍遥感图像数字化处理的常用方法，如图像增强、图像融合、图像压缩和图像分割。
遥感图像的分类方法和技术
讲解遥感图像的分类方法，包括监督分类和非监督分类，以及常用的分类算法和技术。
遥感图像的特征提取技术
探讨遥感图像特征提取的方法，包括手工特征提取和基于机器学习的特征提 取技术。
遥感图像的实际应用
探索遥感图像在环境监测、自然资源管理、城市规划和农业等领域的实际应 用案例。
遥感图像处理软件的常用工具 和功能
介绍遥感图像处理软件的常见工具和功能，包括影像处理、特征提取、目标 检测和空间分析。
遥感图像处理中的预处理技术
讨论遥感图像处理中的预处理技术，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
遥感图像处理
本课程将介绍遥感技术的基础知识，并深入探讨遥感图像的获取、处理、分 类和特征提取解遥感技术的定义、原理和应用范围，以及不同类型的遥感传感器和遥感 平台。
遥感图像的获取与处理流程
深入了解遥感图像的获取过程，包括数据源选择、遥感数据的预处理、辐射 校正和几何校正。
遥感图像处理基础课件.pptx
图像预处理——图像裁剪
图像裁剪的目的是将工程之外的区域去除，常用的是按照行政区划 边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。
关键技术
✓ 裁剪区的确定
信息。
Nearest Neighbor Diffusion pan sharpening算法，输入图像
NNDiffuse pan sharpening（NND）
支持标准地理和投影坐标系统、具备RPC信息和基于像元位置 （无空间坐标系）几种地理信息元数据类型；支持多线程计算， 能进行高性能处理。融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能
用这种投影。 人口、民族、气候、水系、土地利用、农业、工业和矿产
等分布图也都采用这种投影。
图像预处理——图像镶嵌
镶嵌
✓ 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或 多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
关键技术
✓ 颜色的平衡 ✓ 接边处理 ✓ 位于上层图像的背景值处理
融合方法
适用范围
IHS变换
纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。
Brovey变换
光谱信息保持较好，受波段限制。
乘积运算（CN）
对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。
PCA变换
无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，ห้องสมุดไป่ตู้调发生 较大变化，
改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持 Gram-schmidt（GS）空专间为纹最理新信高息空，间尤分其辨能率高影保像真设保计持，光能谱较特好征保持。影像的纹理和光谱
✓ 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系 （3个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个 参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地 基准面。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
遥感数字图像处理-第6章 几何校正
3
二、几何校正原理
几何校正涉及两个过程： ➢ 一是空间位置（像元坐标）的变换 ➢ 二是像元灰度值的重新计算（重采样）
4
二、几何校正原理
坐标转换 （a）直接法；（b）间接法
5
三、几何校正步骤
几何精校正不需要空间位置变化数据，回避了成像的空间 几何过程，主要借助地面控制点实现校正。其主要校正步 骤为：
第6章
几何校正
几何校正
一、几何校正原理 二、几何校正步骤 三、几何校正类型 四、图像匹配 五、投影转换
难点：图像匹配 重点：几何校正方法
2
一、几何校正原理
几何校正和几何配准
➢ 几何配准是指将不同时间、不同波段、不同传感器系统所获得的同一 地区的图像（数据），经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全 叠合的操作。
➢ 对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。 ➢ 选择地面控制点（GCP），按照GCP选择原则，在畸变图像
和基准图像上寻找相同位置的地面控制点对。 ➢ 选择校正模型，利用选择的GCP数据求取校正模型的参数，
然后利用校正模型实现畸变图像和基准图像之间的像元坐 标变换。 ➢ 选择合适的重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰 度赋值。 ➢ 几何校正的精度分析。
9
四、图像匹配
3.图像匹配方法 根据图像特征的选择，图像匹配方法一般可以分为基于灰
度的图像匹配和基于特征的图像匹配。
10
➢ 几何配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像 元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。
➢ 二者的区别主要在于其侧重点不相同：几何校正注重的是数据 本身的处理，目的是为了对数据的一种真实性还原。而几何配 准注重的是图和图（数据）之间的一种几何关系，其目的是为 了和参考数据达成一致，而不考虑参考数据的坐标是否标准、 是否正确。也就是说几何校正和几何配准最本质的差异在于参 考的标准。另外，几何校正更像前期数据处理，几何配准更像 后期处理。
二、几何校正原理
几何校正涉及两个过程： ➢ 一是空间位置（像元坐标）的变换 ➢ 二是像元灰度值的重新计算（重采样）
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二、几何校正原理
坐标转换 （a）直接法；（b）间接法
5
三、几何校正步骤
几何精校正不需要空间位置变化数据，回避了成像的空间 几何过程，主要借助地面控制点实现校正。其主要校正步 骤为：
第6章
几何校正
几何校正
一、几何校正原理 二、几何校正步骤 三、几何校正类型 四、图像匹配 五、投影转换
难点：图像匹配 重点：几何校正方法
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一、几何校正原理
几何校正和几何配准
➢ 几何配准是指将不同时间、不同波段、不同传感器系统所获得的同一 地区的图像（数据），经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全 叠合的操作。
➢ 对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。 ➢ 选择地面控制点（GCP），按照GCP选择原则，在畸变图像
和基准图像上寻找相同位置的地面控制点对。 ➢ 选择校正模型，利用选择的GCP数据求取校正模型的参数，
然后利用校正模型实现畸变图像和基准图像之间的像元坐 标变换。 ➢ 选择合适的重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰 度赋值。 ➢ 几何校正的精度分析。
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四、图像匹配
3.图像匹配方法 根据图像特征的选择，图像匹配方法一般可以分为基于灰
度的图像匹配和基于特征的图像匹配。
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➢ 几何配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像 元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。
➢ 二者的区别主要在于其侧重点不相同：几何校正注重的是数据 本身的处理，目的是为了对数据的一种真实性还原。而几何配 准注重的是图和图（数据）之间的一种几何关系，其目的是为 了和参考数据达成一致，而不考虑参考数据的坐标是否标准、 是否正确。也就是说几何校正和几何配准最本质的差异在于参 考的标准。另外，几何校正更像前期数据处理，几何配准更像 后期处理。
遥感图像处理知识点总结
遥感图像处理知识点总结一、遥感概述遥感是利用飞机、卫星等远距传感器获取地球表面信息的科学技术。
遥感图像处理就是处理遥感数据，进行信息提取的过程.二、遥感图像处理流程遥感图像处理的基本流程包括：数据获取、预处理、图像增强、特征提取和分类等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、飞机等遥感平台获得各种类型的遥感数据。
2. 预处理预处理是遥感图像处理的重要步骤，主要包括大气校正、几何校正、辐射定标等过程，目的是消除数据中的噪声和误差，保证数据质量。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，提高遥感图像的视觉效果，突出图像中的信息，以便进行后续的分析和应用。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。
4. 特征提取特征提取是指从原始遥感图像中提取各种地物和地物信息，常见的特征包括形状、纹理、光谱等。
5. 分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同的类别中，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
6. 应用遥感图像处理的最终目的是为了实现一定的应用目标，如土地利用/覆盖分类、资源调查、环境监测等。
三、遥感图像处理相关算法1. 监督分类监督分类是指在给定训练样本的情况下，采用某种分类算法识别遥感影像中的地物类型。
常用的监督分类算法有最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是指在不需要人工干预的情况下，利用图像自身的统计特性将像元分成若干类别。
常用的无监督分类算法有K均值聚类、ISODATA聚类等。
3. 特征提取特征提取是为了描述地物的形态、光谱、纹理等特性，从而区分不同地物。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
4. 联合处理联合处理是指将多幅遥感影像进行融合，或者将遥感影像与其他数据进行联合处理，从而获取更多的地物信息。
常用的联合处理方法包括影像融合、多源数据融合等。
遥感数字图像处理教学
第三步：类别的取消处理。
对上次趋近后的各类成员总数ni进行检查 ，若ni＜Tn，表示该类（i）不可靠，应将 其从搜索表中剔除，同时修改类别数Ni=Ni1，返回第二步。
第四步：判断迭代是否结束。
若此次迭代次数（l）已达到指定的次数， 即l=I；或者该次迭代所算得的各类中心与 上次选代的结果差别很小（可预先给定一阙 值），则趋近结束。此时搜索表中的有关参 数将作为基准类别参数，并用于构建最终的 判别函数。否则，继续进行以下各步骤。
合并后新类别的均值和方差如下:
M mjniM niij n nj kkM j
m 2 jni 1nj{ni[ i2j(M ijM m)j2]nk[
k2j(M k jM m)j2] }
同时修改总数Nl=Ni-1，并把搜索表中的相应内容替换。
6.5 监督分类法
j
马氏距离
n
dik (xij Mjk)T ik1(xij Mjk) j
2）相关系数
rij
n
(xki xi )(xkj xj )
k1
n
n
(xki xi )2
(xkj xj )2
k1
k1
6.3 计算机分类处理的工作流程
1. 原始图像的预处理 2. 选择分类方法（训练区的选择） 3．特征选择和特征提取 4．图像分类运算 5．分类后处理及检验结果 6．结果输出
第六章 遥感数字图像的计算机分类
方法 监督分类方法 图像分类的相关问题
6.1 遥感图像计算机分类的基本原理
6.1.1 概 述
1）遥感图像的解译方法
目视解译 计算机解译
同类地物在相同的条件下（光照、地形等）应 该具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。不同 类的地物之间具有差异。根据这种差异，将图像中的 所有像素按其性质分为若干个类别（Class）的过程 ，称为图像的分类。
对上次趋近后的各类成员总数ni进行检查 ，若ni＜Tn，表示该类（i）不可靠，应将 其从搜索表中剔除，同时修改类别数Ni=Ni1，返回第二步。
第四步：判断迭代是否结束。
若此次迭代次数（l）已达到指定的次数， 即l=I；或者该次迭代所算得的各类中心与 上次选代的结果差别很小（可预先给定一阙 值），则趋近结束。此时搜索表中的有关参 数将作为基准类别参数，并用于构建最终的 判别函数。否则，继续进行以下各步骤。
合并后新类别的均值和方差如下:
M mjniM niij n nj kkM j
m 2 jni 1nj{ni[ i2j(M ijM m)j2]nk[
k2j(M k jM m)j2] }
同时修改总数Nl=Ni-1，并把搜索表中的相应内容替换。
6.5 监督分类法
j
马氏距离
n
dik (xij Mjk)T ik1(xij Mjk) j
2）相关系数
rij
n
(xki xi )(xkj xj )
k1
n
n
(xki xi )2
(xkj xj )2
k1
k1
6.3 计算机分类处理的工作流程
1. 原始图像的预处理 2. 选择分类方法（训练区的选择） 3．特征选择和特征提取 4．图像分类运算 5．分类后处理及检验结果 6．结果输出
第六章 遥感数字图像的计算机分类
方法 监督分类方法 图像分类的相关问题
6.1 遥感图像计算机分类的基本原理
6.1.1 概 述
1）遥感图像的解译方法
目视解译 计算机解译
同类地物在相同的条件下（光照、地形等）应 该具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。不同 类的地物之间具有差异。根据这种差异，将图像中的 所有像素按其性质分为若干个类别（Class）的过程 ，称为图像的分类。
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2、彩色合成法
彩色合成原理
通常利用三种基本色光按一定比例混合叠加而成各 种色彩，称为三基色合成。 用三原色合成其它色彩的方法有两种（加色法、减 色法）。
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地理科学学院 地球信息科学系
1）加色法
加色法是以红、绿、蓝三原色的两 种以上色光按一定比例混合，产生 其它色彩. A 两种基色光等量混合叠加，产生 一种补色光; B 红、蓝、绿三种基色光等量相加 为白光; C 当两种色光相加成为白光或灰色， 为互补色; D 非互补色色（光）不等量相加混 合，产生中间色。
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2、光学增强处理
（1）改变对比度 （2）相关掩膜处理方法 （3）边缘突出 （4）显示动态变化
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二、彩色增强
多波段彩色合成处理是依照彩色合成的原理，将 同一地区或同一幅彩色图象不同波段的分光黑白图象， 分别通过不同的滤光系统，并准确套准，生成彩色图 象的技术。
第六章 遥感图像处理
6.1 遥感图像基础
6.2 辐射校正
6.3 几何校正
6.4 遥感数字图像增强
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第一节 遥感图像基础
一、彩色图像特征
（一)色彩概述
1、颜色性质
颜色的性质用明度、色调、饱和度（颜色三
个最基本的特性）来描述 。
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采用 TM4（0.76-0.9um）、TM3、TM2 三波段， 分别通过红、绿、蓝滤光系统合成产生的彩 色图像则是标准假彩色图像。
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3、彩色变换
彩色变换就是将黑白图像转换成彩色图像的方法。 主用的方法有单波段彩色变换、多波段彩色变换、HLS
绿色
红色 近红外 短波红外 热红外 短波红外 15
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1、真彩色合成
在进行彩色合成时，要保持分解和还原过程中所采 用的滤光系统波段的一一对应关系，此时还原得到的彩 色与原物体或景观的色彩一样，称为（真）彩色合成。
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彩色合成可分为真彩色合成和假彩色合成。
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Landsat-7TM技术参数
波段序号 波长范围/微米 波段名称 地面分辨率/米
1
0.45—0.52
蓝色
30
2
3 4 5 6 7 PAN
0.52—0.6
0.63—0.69 0.76—0.90 1.55—1.75 10.4—12.5 2.08—2.35 0.50—0.90
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利用数字技术合成真彩色图像时，是把红色波段
的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影
像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作 为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
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加色法 采用TM1（0.45-0.52um） TM2（0.52-0.62um） TM3（0.63-0.69um）
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红
黄
白 绿 青
品
蓝
2）减色法
是从自然光（白色光）中减去其中一种或两种基色光 而生成色彩的方法。 黄色＝红+绿＝白 – 蓝色 品红＝红+蓝＝白 - 绿色 青＝蓝+绿＝白 – 红色 （红+绿） ＝蓝 青+品红＝白－ 黄 黄+青＝白－ （蓝+红） ＝绿 （蓝+绿） ＝红 黄+品红＝白绿 红 品红+青+黄＝白－ （绿+红+蓝） 黑 ＝黑
蓝（0.43-0.47um） 绿（0.50-0.56um） 红（0.62-0.76um）
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2、假彩色合成
如果还原合成时破坏了滤光系统的这种对应关系， 合成生成的彩色则与原物体或景观的色彩不一致，称为 假彩色合成。
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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。
品
蓝 青
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（二）光学原理
1、光学彩色合成
（1）加色法彩色合成 1）合成仪法：是将不同波段的黑白透明片分 别放入有红、绿、蓝滤光片的光学投影通道中精确配 准和重叠，生成彩色影像的过程。 2）分层曝光法：指利用彩色胶片具有的三层 乳剂，使每一层乳剂依次曝光的方法。
色调
色调：是色彩彼此相互区分的特性。
物体的色调决定于物体向外辐射的光谱组成，不 同色调的物体具有不同的辐射光谱。光谱的色调决 定于辐射的光谱组成对人眼所产生的感觉。
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饱和度
饱和度：是指彩色的纯洁程度。
黑白图像只有明度的差 别，没有色调和饱和度 这两种特性。
地理科学学院 地球信息科学系
2 ）三原色（三基色）：若三种颜色，其中任一
种都不能由其余两种颜色混合相加产生，这三种 颜色按一定比例混合，却可以形成各种色调的颜 色，称为三原色或三基色。
620-760nm
500-560nm
430-470nm
三原色通常采用红、绿、蓝三色
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地理科学学院 地球信息科学系
（2）减色法彩色合成 1）染印法：是一种使用浮雕片、接受纸 和冲显染印药制作彩色合成影像的方法。 2）重氮法：是利用重氮盐的化学反应处 理彩色单波段影像透明片的方法，各波段图 像可重叠阅读。 3）印刷法：是利用彩色制版和印刷工艺， 根据减色法原理进行的彩色合成。
图从左到右饱和度逐渐增大。物体的饱和度决定 于其反射特性。反射光谱越窄，物体的饱和度越高。
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颜色立体
A 理想颜色立体：
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地理科学学院 地球信息科学系
互补色、三原色
1）互补色：若两种颜色混合产
生白色或灰色，这两种颜色称为 互补色 。
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