高空间分辨率图像
空间分辨率
237 103.99 32.81
空间分辨率与纹理
IKONOS 影像剪切图 －建设用地
IKONOS 影像剪切图 －郊区特征
实验一：FG Forrest彩色纹理图像
原始影像
http://textures.forrest.cz/
GGMRF
纹理特征影像
FG Forrest 分类图像
方 案 I
方 案 II
不同地面分辨率影像
1米几何分辨率（IKONOS)影像显示（彩色）
IRS+TM 影像（彩色） 大兴农田
同一地区不同地面分辨率影像
北京故宫_QuickBird_0.6m
北京故宫_SPOT_2.5m
北京地区1米遥感影象图
北京地区4米遥感影象图 （美国SPACE IMAGE 公司的IKONOS卫星）
不同分辨率的IKONOS影像
1.3 高分辨率影像的应用
• 较小的空间尺度上观察地表的细节变 化 • 监测人为活动对环境变化 • 大比例尺遥感制图 ……
北京QuickBird影像
树林 Band Min R 0 G 0 B 0 Max 234 255 217 Mean 77.56 96.42 55.06 Stdev 31.53 36.33 31.71
1.1.1 地面分辨率
卫星 / 传感器 地面分辨率 (mono / colour) (m) 1/4 2.5 / 5 图像宽幅 (km×km) 13x13 60x60 制图比例尺 (mono / colour) (1 : ’000) 5 / 20 25 / 50
IKONOS SPOT/HRV
Landsat/ETM
可以生成 DEM。
陆地卫星7号
陆地卫星7号图像 陆地卫星7号（原称为地球资源技术卫星）于1999年4月15日由美国航空 航天局发射，携带了增强型主题成像传感器（ETM+）。地面分辨率为30m， 热红外波段分辨率为60m。
时间分辨率和空间分辨率名词解释
时间分辨率和空间分辨率是在不同领域中常见的概念，它们在科学、技术、工程和数学等领域中都有着重要的应用。
本文将从时间分辨率和空间分辨率的概念、应用及其重要性等方面进行深入探讨，并结合个人观点进行分析。
一、时间分辨率的概念及应用1.时间分辨率的概念时间分辨率是指在一定时间范围内对事件发生或变化的观测能力，通常用来描述在特定时间尺度下对事件或过程进行观测和分析的能力。
在实践中，时间分辨率越高，意味着能够更精细地观测和记录事件发生的细节。
2.时间分辨率的应用在科学研究中，高时间分辨率的观测设备常常用于研究短暂而快速变化的现象，例如原子核衰变、光子的发射和吸收过程等。
在工程领域，高时间分辨率的传感器和测量设备可以用于监测高速运动的物体、分析振动和波动等。
在医学影像学中，高时间分辨率的设备可以用于观测心脏的收缩和舒张过程，以及脑部神经信号的传导过程。
二、空间分辨率的概念及应用1.空间分辨率的概念空间分辨率是指在特定空间范围内对图像或物体细节的观测能力，通常用来描述对图像或物体进行观测和分析时可以获取的细节程度。
在实践中，空间分辨率越高，意味着能够观测到更小尺度的细节。
2.空间分辨率的应用在遥感影像学中，空间分辨率是一个关键指标，它决定了卫星或航空器传感器所拍摄图像的细节程度和信息量。
高空间分辨率的遥感图像可以用于城市规划、土地利用、资源调查等领域。
在显微镜和摄影摄像领域，高空间分辨率的设备能够展现微小细节，并帮助科学家和艺术家进行观测和创作。
三、时间分辨率和空间分辨率的重要性时间分辨率和空间分辨率在各自领域中都具有重要的应用价值。
高时间分辨率和空间分辨率的设备和技术能够提供更丰富的信息，帮助科学家、工程师和研究人员更准确地获取数据、进行分析和做出决策。
在医学诊断中，高时间分辨率和空间分辨率的影像设备可以帮助医生更准确地诊断疾病，制定更合理的治疗方案，从而提高治疗效果和患者生存率。
四、个人观点和理解个人认为，时间分辨率和空间分辨率在科学和技术领域中发挥着至关重要的作用。
高空间分辨率遥感影像无控定位研究
高空间分辨率遥感影像无控定位研究高空间分辨率遥感影像的无控定位是一项重要的研究任务，它可以帮助我们快速准确地确定遥感影像的空间位置，为遥感应用和地理信息系统提供支持。
无控定位是指在没有任何地面控制点的情况下，通过遥感影像本身的特征，利用图像匹配、模型拟合等方法来确定影像的空间位置。
现代高空间分辨率遥感影像具有丰富的空间信息，像元大小通常在米级别甚至亚米级别，这使得无控定位研究面临的挑战更加复杂。
在高空间分辨率影像中，图像的细节非常丰富，不仅有许多地物特征可以用来进行匹配，还有许多干扰物、噪声等会影响定位精度，因此需要更加精确的算法和方法来提高定位的准确性。
在高空间分辨率遥感影像无控定位研究中，主要的研究内容包括以下几个方面：首先，图像配准是无控定位的基础。
高空间分辨率遥感影像通常需要与其他数据进行配准，如地理坐标系统、数字高程模型等，以建立起完整的地理信息系统。
图像配准可以通过图像特征提取、相似性度量、变换模型等方法来实现，目标是使影像与其他数据达到最佳的空间对应关系。
其次，特征提取是无控定位中的关键步骤。
高空间分辨率遥感影像中存在大量的地物特征，如建筑物、道路、河流等，这些特征可以用来进行影像匹配。
特征提取可以通过边缘检测、角点检测、纹理分析等方法来实现，目标是提取出具有鲁棒性和区分度的特征。
再次，图像匹配是无控定位中的核心技术。
高空间分辨率遥感影像中地物特征的匹配通常使用相似性度量方法，如相互信息、归一化互信息、欧几里得距离等，通过比较特征点之间的相似性来确定它们之间的对应关系。
图像匹配可以通过特征点匹配、区域匹配等方法来实现，目标是找到最佳的对应关系。
最后，无控定位中还需要考虑误差分析和精度评定。
由于高空间分辨率遥感影像中存在许多干扰物、噪声等因素，定位的精度受到一定的限制。
因此，需要对定位误差进行分析和评定，通过误差估计和精度评定来提高定位的准确性。
综上所述，高空间分辨率遥感影像无控定位是一项具有挑战性的研究任务，需要结合图像配准、特征提取、图像匹配、误差分析等技术来实现。
遥感图像的空间分辨率与光谱分辨率解读
遥感图像的空间分辨率与光谱分辨率解读遥感图像是通过遥感技术获取的地球表面信息的图像。
它是利用飞机、卫星等传感器对地球表面进行观测和探测，通过光电转换技术将观测到的信息转化为数字信号，再经过一系列处理，生成用于科学研究、资源调查、环境监测等领域的图像数据。
遥感图像的分辨率是指图像中显示的最小可分辨的特征的大小。
它分为空间分辨率和光谱分辨率两种类型。
空间分辨率是指遥感图像中所显示的最小可分辨物体的大小。
通常来说，空间分辨率越高，图像所显示的物体越小，细节越清晰。
空间分辨率取决于传感器的分辨能力，较高的空间分辨率可以提供更为细致的地表信息，对于城市规划、土地利用等研究具有重要意义。
光谱分辨率是指遥感图像能够区分不同波长范围内的电磁能量的能力。
通过分析不同波段的电磁能谱，可以获取有关被观测物体的物理、化学特性等信息。
一般来说，光谱分辨率越高，可以获取的信息越丰富。
光谱分辨率对于农业、林业等领域的研究尤为重要，可以用于监测植被生长状况、水质监测等应用。
空间分辨率和光谱分辨率的提高可以更准确地获取地球表面信息，提高遥感图像在科学研究和应用中的价值。
然而，提高分辨率也面临一些挑战。
首先，提高空间分辨率和光谱分辨率会导致图像数据量增大，给数据存储和处理带来困难。
对于大规模遥感图像数据的处理，需要耗费大量的计算资源和存储空间，提高了处理成本。
其次，高分辨率的遥感图像对传感器和设备的要求更高。
高分辨率传感器的研发和制造成本较高，而且在实际应用中，高分辨率的图像采集也更加困难。
此外，高分辨率图像的使用也面临一些技术问题。
由于图像文件较大，传输速度较慢，限制了遥感图像的实时监测和广泛应用。
在解读遥感图像时，需要综合考虑空间分辨率和光谱分辨率。
空间分辨率可以帮助我们观察到尺度较小的地表特征，例如建筑物、道路等，而光谱分辨率可以提供物体的物理属性、化学成分等信息，例如植被类型、土壤含水量等。
在农业领域的应用中，可以利用高空间分辨率的遥感图像观察农田的变化，监测作物的生长状况。
第二章 遥感数字图像的获取和存储
6-bit range
0
63
图像的量化位数 图像的量化位数
255
8-bit range
0
10-bit range
0
1023
23
2.1 遥感图像的获取和数字化
2.1.4 采样和量化
32
2.4 遥感数字图像的级别和数据格式
• 级别 –什么样的数据可以满足你的要求 • 格式 –哪些格式是通用的
33
2.4.1 数据级别 • 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据。 • 1级产品：经过了初步辐射校正的图像数据。 • 2级产品：经过了系统级的几何校正。 • 3级产品：经过了几何精校正。
2.1.1 遥感系统
遥感平台
遥感系统
传感器
遥感地面站
3
遥感系统：是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、 处理到分析、判读、应用的技术体系。
遥感器
遥感实验
遥感数据 回收传输
遥感平台 辐射条件
信息获取 信息传输 信息处理
总采样面积 图像/数据处理 (目标辩证过程 ) 检测 分辨 识别 瞬时视场 视 场 大气条件
• BSQ（Band Sequential Format ） • 按波段顺序记录的数据格式
ENVI ENVI ER Mapper ER Mapper
先按照波段顺序分块排序，在每 个波段块内，再按照行列顺序排 列。同一波段的像素保存在一个 块中，保证了像素空间位置的连 续性。
37
• BIL（Band Interleaved by Line Format ） • 波段顺序交叉排列的数据格式
基于像元形状指数方法的高空间分辨率遥感影像分类
基于像元形状指数方法的高空间分辨率遥感影像分类高空间分辨率遥感影像分类是指利用高分辨率遥感影像进行地物分类的过程。
在传统的遥感影像分类方法中，通常使用像元的原始光谱信息作为分类依据。
然而，由于高空间分辨率影像具有更多的细节信息，仅仅使用光谱信息可能无法充分利用这些细节信息。
因此，基于像元形状指数的方法在高空间分辨率遥感影像分类中得到了广泛应用。
像元形状指数是一种用于描述像元形状特征的指标，可以通过一些数学算法计算得到。
高空间分辨率遥感影像中的每个像元都具有一定的形状，像元形状指数可以定量地描述这种形状特征。
常见的像元形状指数包括面积、周长、矩形度、圆形度等。
1.预处理：对高空间分辨率遥感影像进行预处理，包括去噪、边缘增强等操作，以提高影像质量。
2.分割：采用图像分割算法将遥感影像划分为若干个区域，每个区域包含多个像元。
3.特征提取：对每个区域提取像元形状指数作为分类特征。
常用的特征提取方法包括基于几何形状的指数计算、灰度共生矩阵、纹理特征等。
4.分类器训练：将提取的特征作为输入，利用机器学习或统计方法建立分类器模型。
常见的分类器包括支持向量机、决策树、随机森林等。
5.分类：利用训练好的分类器对未分类的高空间分辨率遥感影像进行分类。
根据像元形状指数，将每个像元分配到对应的类别中。
6.精度评价：对分类结果进行评价，计算分类的准确率、召回率、F1值等指标，以评估分类的精度和可靠性。
1.利用了影像中的细节信息：高空间分辨率遥感影像具有更多的细节信息，像元形状指数可以有效地提取这些细节特征，从而提高分类的准确性。
2.考虑到了空间关系：像元形状指数是基于像元的空间分布来计算的，因此能够考虑到像元之间的空间关系，对于区域内的地物更能准确地描述。
3.适用于复杂地物分类：高空间分辨率影像通常涵盖了复杂的地物信息，基于像元形状指数的方法可以根据不同的形状特征来识别并分类这些地物。
然而，基于像元形状指数的高空间分辨率遥感影像分类方法也存在一些挑战和限制，如像元形状指数的提取算法可能存在一定的误差和不确定性。
遥感数字图像处理教程复习资料
1.根据人眼的视觉可视性可将图像分为可见图像和不可见图像。
按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。
可见图像：可见图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。
不可见图像：不可见图像包括不可见光成像（如紫外线、红外线、微波成像）和不可见测量值（如温度、压力、人口密度）的分布图。
数字图像：用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。
属于不可见图像。
模拟图像：又称光学图像，指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像。
属于可见图像。
2.遥感数字图像：是数字形式的遥感图像。
不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
遥感数字图像中的像素值称为亮度值（或灰度值、DN值）。
亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
像素的亮度值具有相对的意义，仅在图像内才能相互比较。
3. 数字图像处理的两个观点是离散方法和连续方法；与之对应的相关概念分别是空间域和频率域。
4. 遥感：是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。
遥感系统主要包括遥感实验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
在信息获取部分，传感器是核心，遥感平台则是传感器的载体。
地球运动、平台姿态的变化等影响着遥感平台，进而影响着所获取的图像质量。
5. 传感器(遥感器)：是收集和记录电磁波辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件。
6. 传感器类别？按工作方式是否具有人工辐射源，传感器可分为被动方式和主动方式两类；按数据记录方式，传感器可分为成像方式和非成像方式两大类。
成像传感器按成像原理又可分为摄影成像和扫描成像两类。
7. 摄影成像的基本特点是在快门打开后的一瞬间几乎同时收集目标上所有的反射光，聚集到胶片上成为一幅影像，并记录下来。
摄影机的工作波段（最大波段）是290~1400nm，即近紫外、可见光、近红外短波段，所得像片信息量大，分辨率高。
高光谱与高空间分辨率遥感实习课件
数据质量评价
01
数据完整性
检查获取的数据是否完整，是否存 在缺失或异常值。
辐射与几何精度
对数据的辐射和几何精度进行评估 ，确保数据质量可靠。
03
02
精度评价
通过与已知地物信息进行对比，评 估分类与识别的精度。
应用效果评价
将处理后的数据应用于实际应用场 景，评估其效果和价值。
04
04
案例分析与实践操作
高光谱遥感的应用领域
高光谱遥感广泛应用于环境监测、资源调查、城市规划等领 域。
在环境监测方面，高光谱遥感可用于检测大气污染、水体污 染和土壤污染等；在资源调查方面，可用于调查土地利用、 森林覆盖、矿产资源等；在城市规划方面，可用于城市扩张 监测、城市绿化监测和城市环境质量评估等。
02
高空间分辨率遥感基本原 理
高空间分辨率遥感图像能够准确监测土地 资源的利用状况和变化情况，为土地管理 和治理提供依据。
环境保护和治理
灾害监测与救援
通过高空间分辨率遥感图像的监测，可以 及时发现和评估环境问题，为环境保护和 治理提供决策支持。
高空间分辨率遥感图像能够快速获取灾区 地形地貌和灾情状况，为灾害监测、救援 和恢复提供重要信息。
报告撰写
撰写实习报告，总结实习过程、 方法、成果和经验教训，为后续 实践提供参考。
05
实习总结与展望
实习收获与体会
掌握高光谱与高空间分辨 率遥感技术的基本原理和 应用方法。
学会使用相关软件和工具 进行遥感数据处理和分析 ，如ENVI、ERDAS Imagine等。
ABCD
了解遥感数据处理和分析 的流程，包括数据预处理 、特征提取和分类识别等 。
特征提取
从遥感图像中提取地物光谱、纹理、形状等特征 ，为后续分析提供依据。
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高空间分辨率图像
卫星影像空间分辨率能够被传感器辨识的单一地物或2个相邻地物间的最小尺寸。
空间分辨率越高，遥感图像包含的地物形态信息就越丰富，能识别的目标就越小。
广西善图科技有限公司
高空间分辨率图像（简称“高分图像”）包含了地物丰富的纹理、形状、结构、邻域关系等信息，可主要应用于地物分类、目标提取与识别、变化检测等。
目前，已经商业化运行的光学遥感卫星的空间分辨率已经达到“亚米级”，如2016年发射的美国WorldView-4卫星能够提供0.3 m分辨率的高清晰地面图像。
近年来，随着我国空间技术的快速发展，特别是高分辨率对地观测系统重大专项的实施，我国的卫星遥感技术也迈入了亚米级时代，高分2号卫星（GF-2）全色谱段星下点空间分辨率达到0.8 m。
上海陆家嘴高分辨率图像
GF-2号卫星0.8 m全色与3.2 m多光谱融合结果
商业化高分图像的多领域应用
农业
法国SPOT-5 2.5 m融合图像已经被应用于农作物种植面积的小区域精细抽样调查，基于空间排列结构特征分析，可以实现人工种植园中冬小麦、水稻和棉花等种植区域的提取。
城市规划管理
GF-2图像可准确地识别城市街道、行道绿地、公园、建筑物、甚至车辆数量信息。
海岸带调查
应用美国WorldView-2高分数据，大幅提高了海岸线提取的精度，实现了围填海状况监测。
灾情评估
高分图像可以实现滑坡和洪水淹没区快速提取、建筑物毁坏等监测，还可利用如美国IKONOS高分影像生成立体像对地震灾害前后房屋做精准的损毁状况评估。
军事国防
高分图像可以精确识别敌方的人员与装备，包括装备的型号、数量、调动等重要信息。