遥感图像数据处理1分解
如何进行遥感图像解译与处理
如何进行遥感图像解译与处理遥感图像解译与处理是一门应用于遥感领域的重要技术，通过对遥感数据进行解译和处理，我们可以获取到地球表面的信息，从而为资源管理、环境保护、农业生产等领域提供便利。
本文将从遥感图像解译的基本概念、影像预处理、分类与识别等方面进行探讨，帮助读者了解如何进行遥感图像解译与处理。
遥感图像解译是指通过遥感图像获取到的数据进行分析、识别和分类，从而提取出图像中所包含的地物和地物信息。
在进行遥感图像解译之前，需要先进行影像预处理，以提高解译的精度和准确性。
影像预处理是遥感图像解译的第一步，其主要目的是去除图像中的噪声和干扰，增强地物特征，并提高图像的可视化效果。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
辐射校正主要是针对图像的亮度进行调整，以达到较好的对比度和可视化效果；大气校正则是针对大气对图像的衰减作用进行校正，以提高地物的反射率；几何校正主要是对图像的几何形状进行纠正，以保证地物的几何位置的准确性。
影像预处理完成后，接下来是分类与识别的过程。
分类是指将遥感图像中的地物按照一定的标准进行分类，以便于后续的分析和利用。
常见的分类方法包括基于像素的分类、基于目标的分类和基于知识的分类等。
基于像素的分类是指根据图像像素的灰度或颜色信息将其分成不同的类别，常见的方法有最大似然法、支持向量机等；基于目标的分类则是根据地物在图像上的形状和纹理特征来进行分类，常见的方法有目标导向的分割算法、多尺度分析等；基于知识的分类则是基于专家系统和知识库来进行分类，常见的方法有规则树分类法、模糊分类法等。
在分类与识别的过程中，还需要进行验证和评价。
验证是指通过比较分类结果和实地调查数据或其他参考数据来验证分类的准确性和可靠性；评价则是对分类结果进行定量评价，例如计算用户精度和生产者精度、绘制混淆矩阵等。
通过验证和评价，可以了解到分类的误差和精度，并对分类方法进行优化和改进。
除了分类与识别，遥感图像解译还可以进行更深入的分析和应用。
遥感图像解译的基本步骤与技巧
遥感图像解译的基本步骤与技巧遥感图像解译是利用卫星或航空平台获取的图像数据，通过对图像进行分析和解释，以提取地物信息和研究地表特征的一种技术手段。
在现代科学研究和资源管理中，遥感图像解译具有广泛的应用价值，特别是在环境保护、农业生产和城市规划等领域。
遥感图像解译的基本步骤可以分为六个方面：数据获取、图像预处理、特征提取、分类与判读、验证与评价以及结果应用。
下面我们将依次介绍每个步骤所涉及的技巧和注意事项。
首先是数据获取。
遥感图像解译的第一步是选择适当的遥感数据。
常见的遥感数据类型包括多光谱影像、高光谱影像和合成孔径雷达(SAR)等。
在选择数据时，需要根据具体的研究目的和地理特征来确定最合适的数据。
此外，在数据获取过程中还需要注意数据的准确性和时效性。
第二个步骤是图像预处理。
在进行图像解译之前，需要对图像进行预处理以去除或减少噪声、增强图像的对比度和细节。
常见的图像预处理技术包括辐射定标、几何校正、大气校正和影像融合等。
在实际操作中，需要根据实际情况选择合适的预处理方法，并进行适当的参数调整。
第三个步骤是特征提取。
特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是找到与地物分类相关的特征。
常用的特征提取方法包括直方图分析、主成分分析(PCA)和模糊集方法等。
在进行特征提取时，需要了解地物类别的特征分布规律，并选择合适的特征提取方法来提取地物的表观特征。
接下来是分类与判读。
分类与判读是将图像上的像元划分到不同的类别中的过程。
目前，常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等。
在进行分类与判读时，需要依据遥感数据和特征提取的结果，选择合适的分类方法并进行参数调整，以获得较为准确的分类结果。
第五个步骤是验证与评价。
验证与评价是对分类结果进行准确性和可靠性评价的过程。
常见的验证与评价方法包括误差矩阵分析、Kappa系数和精确度评价等。
在进行验证与评价时，需要参考地面调查数据以及其他可靠的参考数据，分析分类结果的准确性和偏差情况，并对分类结果进行合理的解释和说明。
测绘技术中如何进行遥感图像解译和分析
测绘技术中如何进行遥感图像解译和分析遥感技术在现代测绘中扮演着重要角色，它通过获取和解释高分辨率的遥感图像数据来提供地表特征和变化的信息。
遥感图像解译和分析是利用这些数据，提取有用信息和展示地理现象的过程。
本文将介绍测绘技术中遥感图像解译和分析的基本原理和方法。
一、遥感图像的获取和预处理在进行遥感图像解译和分析之前，首先需要获取高质量的遥感图像数据。
这些数据可以通过航空或航天平台上的传感器来收集，例如卫星、无人机或飞机上的相机。
图像获取后，还需要对其进行预处理，以消除大气、地形和光照条件的影响，提高图像的质量和可解释性。
二、遥感图像解译的基本原理遥感图像解译是指根据图像中的像元反射率或辐射亮度，将其分类为地表覆盖类型的过程。
解译的基本原理是利用地物不同波段的反射率或辐射亮度的差异来区分不同的地物类型。
常用的遥感图像解译方法包括：像元级解译、物体级解译和基于特征的解译。
1. 像元级解译：该方法将图像中的每个像元都分类为不同的地物类型。
该方法适用于图像像元数量较大且分布均匀的情况，但对噪声和混合像元比较敏感。
2. 物体级解译：该方法将图像中的像元组合成为具有空间连续性的物体，然后对物体进行分类。
该方法适用于较大尺度的地物解译，对噪声和混合像元不敏感。
3. 基于特征的解译：该方法通过提取图像中的特征信息，例如纹理、形状、光谱和空间关系等，来进行地物分类。
该方法适用于复杂地物类型的解译，可以提高分类的准确性和可靠性。
三、遥感图像解译的方法和技术遥感图像解译的方法和技术多种多样，常见的包括：像元级分类、监督分类、非监督分类和混合分类。
1. 像元级分类：根据遥感图像中像元的反射率或辐射亮度，将其分类为不同的地物类型。
该方法基于统计学原理，通过计算像元与已知地物类型的相似度来进行分类。
常用的像元级分类方法包括最大似然分类、支持向量机分类和随机森林分类等。
2. 监督分类：该方法依赖于已知地物类型的训练样本，通过像元与样本的匹配来进行分类。
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术教程
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术教程遥感技术是指利用人造卫星、飞机、无人机等遥感设备对地球表面进行观测和感知的技术。
这些设备可以获取多光谱、高分辨率的遥感图像，为地理信息系统（GIS）中的各种应用提供了重要的数据源。
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术是对遥感图像进行数字处理和解读，以提取有关地表特征和地物信息的方法和技术。
本文将介绍地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术，并提供一些教程和示例以帮助读者了解和掌握这些技术。
一、遥感图像的处理遥感图像的处理包括预处理和后处理两个阶段。
预处理主要是对原始的遥感图像进行辐射校正、大气校正、几何校正等处理，以获得准确、可比较的图像数据。
后处理则是对经过预处理的图像进行增强、分类、融合、特征分析等处理，以提取出感兴趣的信息。
1. 辐射校正：由于地表反射和传感器响应的非线性，遥感图像的原始数据通常需要进行辐射校正，以消除不同光照条件和传感器特性的影响。
2. 大气校正：大气影响是遥感图像中的常见问题之一，特别是在可见光和近红外波段。
大气校正可以校正遥感图像中由大气成分引起的光的吸收和散射。
3. 几何校正：几何校正是将图像的像素位置与地表特征的实际位置对应起来，以便进行空间分析和测量。
4. 增强处理：增强处理是改善遥感图像质量和可视化效果的一种方法，包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
5. 特征提取：特征提取是从遥感图像中提取有关地物和地表特征的信息，包括目标检测、目标识别、图像分割等。
二、遥感图像的解译遥感图像的解译是将图像特征与地物类型进行对应，以提取地物信息和研究地表特征的过程。
1. 监督分类：监督分类是一种常用的遥感图像解译方法，它需要事先准备一组训练样本，然后使用分类算法将图像像素分配到不同的类别中。
2. 无监督分类：无监督分类是一种不依赖事先准备的训练样本的解译方法，它通过对图像进行聚类分析，将像素聚类到相似的类别中。
3. 目标检测与识别：目标检测与识别是从遥感图像中检测和识别特定目标或特征的过程，如建筑物、道路、水体等。
测绘技术中遥感数据的处理和解译方法
测绘技术中遥感数据的处理和解译方法遥感技术是一种利用卫星、飞机或地面设备获取地球表面信息的方法，随着技术的不断发展，遥感数据在测绘行业中的应用越来越广泛。
本文将探讨测绘技术中遥感数据的处理和解译方法。
一、遥感数据的获取和处理遥感数据的获取通常通过卫星、航空摄影以及无人机等设备获取。
这些设备能够捕捉到地球表面的各种信息，如图像、高程数据、热红外数据等。
在获取到原始数据之后，需要对其进行处理，以获得更加准确、可用的数据。
1. 图像预处理图像预处理是指在进行数据解译之前，对原始遥感图像进行校正和增强的过程。
其中包括几何校正、辐射校正和图像增强等步骤。
几何校正可以消除图像中的几何畸变，使得图像与实际地面位置相符。
辐射校正可以消除图像中的辐射畸变，使得图像的亮度、对比度等更加准确。
图像增强可以增强图像的特定特征，使得解译更加方便。
2. 数据融合数据融合是指将不同传感器获取到的数据进行融合，以获取更加全面、准确的信息。
如将光学图像与雷达图像进行融合，可以获得地表的物质和热分布等信息。
数据融合可以通过像素级、特征级或决策级的方法进行，具体选择方法取决于应用需求和数据特点。
3. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征，用于后续的解译和分析。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、光谱特征等。
特征提取可以通过人工方法或自动化算法进行。
自动化算法通常包括计算机视觉和机器学习的方法，如人工神经网络、支持向量机等。
二、遥感数据的解译方法遥感数据的解译是指根据遥感图像中所包含的信息，对地物进行分类、识别和分析的过程。
不同的解译方法可以获得不同层次、不同精度的地物信息。
1. 监督分类监督分类是指在已知类别的样本数据的指导下，对遥感图像进行分类。
具体步骤包括选择合适的分类器、提取训练样本、进行训练和分类等。
监督分类通常可以得到较高的分类精度，但需要大量的样本数据和专业知识。
2. 无监督分类无监督分类是指将遥感图像中的像元根据相似性进行聚类，从而实现分类的过程。
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
遥感图像处理中的多尺度分割方法与应用研究
遥感图像处理中的多尺度分割方法与应用研究遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析的科学。
遥感图像通常具有高分辨率和大范围的特点，需要采用有效的分割方法来提取和识别图像中的地物信息。
多尺度分割方法是一种常用的图像分割技术，通过在不同尺度下对图像进行分割，可以提高分割的准确性和鲁棒性。
本文将介绍多尺度分割方法的原理和常见的应用研究，旨在为遥感图像处理领域的研究者和应用者提供参考。
多尺度分割方法是基于图像多尺度表示的思想，将图像分解成不同尺度的子图像，并在不同尺度下对子图像进行分割。
常见的多尺度分割方法包括基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法。
基于区域的多尺度分割方法主要是基于图像的颜色、纹理和形状等特征，将图像分割为一系列区域，每个区域具有相似的特征。
常用的算法包括基于水平集的方法、标准化割降方法和区域生长方法等。
其中，基于水平集的方法将图像分割为多个子区域，并通过图像边界的演化来得到最终的分割结果。
标准化割降方法将图像分割为多个具有相似特征的子区域，并通过自适应阈值来实现分割。
区域生长方法从种子像素开始，根据像素之间的相似性将像素逐步合并成为区域。
基于边缘的多尺度分割方法主要是基于图像的边缘信息，将图像分割为不同的边缘区域。
常用的算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子等。
其中，Canny算子是一种常用的边缘检测算法，通过计算图像中像素间的梯度和非最大抑制来得到图像的边缘区域。
Sobel算子和Laplacian算子分别通过计算图像中像素的一阶和二阶导数来得到边缘信息。
多尺度分割方法在遥感图像处理中具有广泛的应用。
一方面，多尺度分割方法可以应用于遥感图像的地物提取和分类。
通过提取图像中的地物信息，可以对地物进行分类和识别，为地理信息系统（GIS）的建设和管理提供数据支持。
另一方面，多尺度分割方法还可以应用于遥感图像的变化检测和监测。
通过对多时相的遥感图像进行分割和比较，可以检测地物的变化和演化情况，为城市规划、农业监测和环境保护等领域提供参考。
遥感数据处理流程
遥感图像处理流程转(2013-08-2010:27:24)转载▼一．预处理1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。
（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。
它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。
图1消除噪声前图2消除噪声后（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。
遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
图3去条纹前图4去条纹后图5去条带前图6去条带后2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。
3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。
二．几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。
1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。
（1）影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。
图7图像配准前图8图像配准后（2）影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。
2．几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正.3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。
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Remote Sense and Image processing
北京联合大学 应用文理学院城市 系 付 晓
遥感系列课程体系(07版)
遥感图像数据处理
(技术深化+专题应用)
遥感技术
(理论原理+技术流程)
遥感软件操作
(操作入门)
课程说明
课程代码：30110615 课程名称：遥感图像数据处理 学时学分：30学时/2学分 先修课程：遥感技术、地图学 适用专业：地理信息系统 开课部门：应用文理学院城市系
“图像” 而非“图象” 2001 年 10 月 18 日，全国科学技术名词审定委员会 和国家语言文字工作委员会召开“关于‘象’与‘像’ 用法研讨会会议纪要”，据语文界专家意见分化，现 图像的定义: 图像是对客观对象一 种相似性的描述或写真 ,它包含了被 象、形象、印象、意象、迹象、假象、表象、物象、 景象、气象、天象、星象、浑象、蚀象、体象、危象、 描述或写真对象的信息 ,是人们最主 心象、想象等用象，人像、画像、肖像、遗像、图像、 要的信息源 ( R.C 冈萨雷斯,2003) 实像、虚像、声像、摄像、录像、放像、显像、视像、 像章、像片等用像。“想象”推荐作“象”不作 “像”。2002年，国家语委发布规范《第一批异形词 整理表》，将“图像”“录像”“显像管”等定为推 荐词形，再次引导社会规范使用。
报纸业-医学-计算机
离散方法：空间域 连续方法：频率域（傅立叶变换）
1.3.2 遥感技术的新发展（广度、 深度）
平台方面：航天平台已成系列，小卫星群 传感器方面：多光谱，高分辨率，三维实 时成像 信息处理方面：5%，面向对象，纹理 应用方面：PM2.5
实用化、商业化、国际化
研究对象:
图像
数字图像
遥感数字 图像
1.2 遥感数字图像处理
1.2.1遥感数字图像处理概述
遥感数字图像处理是整个遥感对地观测过程的一个 基本组成部分。
地物——观测——数字化——存储——图像处理— —显示&记录
1.2.2 遥感数字图像处理系统 硬件系统 软件系统
1 硬件系统 计算机 数字化设备 大容量存储设备 显示器、输出设备 操作台
遥感（数据）分类： 成像方式（或称图像方式）：遥感图像
就是将所探测到的强弱不同的地物电磁波辐射（反射或发射）， 转换成深浅不同的（黑白）色调构成直观图像的遥感资料形式，如航 空像片、卫星图像等。
非成像方式（或非图像方式）：
则是将探测到的电磁辐射（反射或发射），转换成相应的模拟信 号（如电压或电流信号）或数字化输出，或记录在磁带上而构成非成 像方式的遥感资料。如陆地卫星CCT数字磁带等。
ENVI
具有丰富的高光谱数据处理工具 内嵌IDL开发语言 处理结果可以存入硬盘或临时存入内存
PCI
400多个模块 非常全面的处理系统
ER Mapper
注重图像压缩和图像的网络服务 基于算法的图像处理，节省空间 独有的ECW压缩格式,
1.3.1 数字图像处理的发展和两个观点
1.4 数据的级别和数据格式 数据级别 元数据 通用数据格式
数据级别
根据中国科学院遥感卫星地面站：
0级 1级 2级 3级 0-2级由图像发布部门生产 3级由用户自己生产
课程考核方式为考试课。
课程总评成绩由平时成绩和期末成绩组成，所占 比例分别为50%和50%。 Nhomakorabea
平时成绩由考勤和课堂练习组成，其中考勤占总 成绩的10%，课堂练习占总成绩的40%（一共4次 ，每次10分）。 期末考核以专题报告的形式，占总成绩的50% 。
Review
遥感的定义
collection of natural resources and environmental information using images acquired by sensors on board aircraft or satellites .
课程简介
本课程面向地理信息系统专业高年级学生， 属于专业限选课，注重培养专业核心能力， 在理解遥感技术的理论原理和基本流程的基 础上，掌握遥感图像数据处理的主要方法。
参考教材
梅安新，遥感导论，高等教育出版社，2001 年。
韦玉春，遥感数字图像处理教程，科学出 版社，2007年。 邓书斌，ENVI遥感图像处理方法，科学出 版社出版，2010年 邵振峰，城市遥感，武汉大学出版社，2009 年
教学大纲
绪论 遥感图像处理系统介绍（ENVI） 数字图像的表示和统计描述 数字图像增强 Ⅱ 数字图像分类Ⅱ 地物成分分析和信息提取（高光谱、高分辨） 专题一:多数据源遥感城市土地分类 专题二:城市热岛遥感监测 专题三:雷达数据在城市遥感中的应用
考核方式
遥感图像处理软件介绍
ERDAS ENVI PCI ER Mapper
典型功能
数据存取和转换 校正 图像增强 统计分析 特征提取 图像分类及分类后处理 专题制图 专业工具(高光谱图像处理、地形分析)
ERDAS
模块组合/用户类型 特点
专家模型系统 可视化建模工具 ARCGIS高度集成 基于文件的图像处理 每次结果需要保留 需要较大的磁盘空间
遥感系统（遥感图像获取过程）
图像处理基本流程(六大模块)
输入/ 输出
视窗 操作
图像 预处 理
图像 解译
图像 分类
制图
第一章 绪论
1.1图像和遥感数字图像 1.2遥感数字图像处理 1.3遥感技术发展的最新进展* 1.4 遥感数据的级别及数据格式*
第一章 绪论
1.1图像和遥感数字图像
1.1.1图像和数字图像
Picture、 image、 Pattern Image：镜头等设备得到的视觉形象
光学图像、数字图像
数字图像的最小单位:像素
1.1.2遥感数字图像 数字形式的遥感图像（Digital image ）
亮度值（或灰度值、DN值） 像素的亮度值具有相对意义，仅在图像内才能 相互比较。不同图像之间无法直接比较，需要标 准化处理。