高空间分辨率遥感图像预处理
高光谱遥感图像处理与应用研究
高光谱遥感图像处理与应用研究遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。
高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术，其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势，被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。
本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。
一、高光谱遥感图像的处理方法（一）预处理高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征，以提高后续分析处理的准确性和可信度。
1、辐射校正：即将图像灰度值归一化为反射率，以消除光照不均匀和大气影响。
2、几何校正：对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变，使得图像更为准确和精确。
3、噪声去除：高光谱遥感图像常常伴随着高噪声，因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。
（二）特征提取特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节，它是提取图像中某些特定目标信息的过程。
1、主成分分析法（PCA）：PCA是最常见的特征提取算法之一，可以将高光谱数据降维并提取主成分，以保留更有效的信息，提高分类精度。
2、端元分解法（VCA）：VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法，可以将每个像素分解为混合的端元（pure pixels）和混杂像元，从而更好地识别目标对象。
（三）分类识别分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一，它是将图像中像素点进行分类，把同一类别的像素标注相同标签的过程。
1、常用分类算法：传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、KNN分类等。
2、深度学习分类：随着深度学习的发展，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像分类中，并在各种分类任务中取得了不错的效果。
二、高光谱遥感图像的应用研究（一）农业领域高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断，从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。
（二）森林资源管理领域高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。
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。
高分辨率无人机遥感影像处理方法与实践
高分辨率无人机遥感影像处理方法与实践随着无人机技术的发展，高分辨率无人机遥感影像在地质勘探、农业、城市规划和环境监测等领域得到了广泛应用。
针对这些高分辨率无人机遥感影像，如何有效地处理和分析成为了研究的重点。
本文就高分辨率无人机遥感影像处理方法进行探讨与实践。
首先，在处理高分辨率无人机遥感影像时，首要任务是对图像进行预处理。
这包括图像去噪、边缘提取、图像增强和图像配准等步骤。
图像去噪是为了降低图像中的噪声，通常使用滤波技术进行处理。
常见的滤波方法有中值滤波、均值滤波和高斯滤波。
边缘提取是为了获取图像中物体的边界信息，常用的方法有Canny边缘检测算法和Sobel算子。
图像增强则主要是通过对比度拉伸、直方图均衡化等技术提升图像的视觉效果。
图像配准是将不同角度拍摄的图像进行几何校正，使其能够互相重叠和比较。
常见的图像配准方法有特征匹配法和相位相关法。
其次，高分辨率无人机遥感影像的分类与识别也是一个重要的研究方向。
传统的分类方法主要是使用像元级别的特征进行分类，如灰度直方图、纹理特征和形状特征等。
但是，由于高分辨率无人机遥感影像具有丰富的空间信息，传统方法可能无法充分利用这些信息。
因此，近年来，基于深度学习的方法在高分辨率无人机遥感影像分类中得到了广泛应用。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等可以很好地从大量样本中学习并提取特征，实现较高的分类精度。
此外，高分辨率无人机遥感影像的目标检测也是一个重要的研究方向。
目标检测是指从图像中识别和定位特定目标的过程。
传统的目标检测方法主要是基于统计模型或特征工程，但是这些方法受限于特征表达的能力和复杂的背景环境。
近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了显著的进展。
其中，基于区域提议的方法如R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等被广泛应用于高分辨率无人机遥感影像的目标检测中。
最后，高分辨率无人机遥感影像的地物变化监测也是无人机遥感影像处理中的重要任务之一。
遥感图像影像处理技术在环境监测中的应用
遥感图像影像处理技术在环境监测中的应用随着科技的快速发展，遥感技术逐渐成为环境监测领域的重要工具。
遥感图像的获取和处理使得环境监测工作更加高效和精确，为环境保护提供了有力的支持。
本文将探讨遥感图像影像处理技术在环境监测中的应用，并分析其在不同方面中的优势和挑战。
一、土地利用与覆盖监测土地利用和覆盖是环境监测中最基本且关键的指标之一。
借助遥感图像获取的高空间分辨率数据，可以对土地进行分类、检测和变化监测。
影像处理技术可以提取特征和纹理信息，以及进行分类和分析，从而实现数字化和定量化的土地利用分布图。
这对于规划城市、保护生态环境、合理利用土地资源起到了重要作用。
二、水资源保护与管理遥感技术在水资源的监测和管理中也发挥着重要作用。
遥感图像可以获取水体的时序数据，以实现水体变化的监测。
影像处理技术可以识别和分类水体，计算水体覆盖的面积和比例。
同时，遥感图像可以检测和测量水质参数，如浊度、叶绿素含量等，为水资源保护和管理提供科学依据。
三、环境污染和排放监测环境污染和排放对于环境保护具有重要意义。
遥感图像影像处理技术可以帮助监测和评估空气污染源、工业废物排放、水体污染等。
例如，通过分析红外遥感图像中的热点，可以定位和监测工业废气的释放情况。
同时，通过多光谱图像的处理和分析，可以识别和分类污染物，并对其进行定量测量。
这些信息有助于制定环境保护策略和措施。
四、自然灾害监测与预警自然灾害频繁发生对环境和人类造成严重影响。
遥感图像影像处理技术可以实现对自然灾害的监测与预警。
例如，在地震中，可以利用遥感图像进行地表形变和地裂缝的监测；在洪涝灾害中，可以通过分析遥感图像中的水体变化，预测洪水的扩散和蔓延。
这些监测与预警信息能够提前通知相关部门和民众，以减轻灾害造成的损失。
然而，遥感图像影像处理技术在环境监测中也面临一些挑战。
首先，遥感图像需要进行大量的预处理和校正，以消除大气、地表反射等因素的影响。
其次，图像分类和分析是一个复杂的问题，需要考虑地物的复杂分类和混合像元的处理。
高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法
高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法一、本文概述随着空间技术和遥感科学的迅猛发展，高分辨率卫星遥感已成为地球观测与资源管理的重要手段。
高分辨率卫星遥感立体影像，以其高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的优势，为地表特征提取、环境监测、城市规划等领域提供了丰富而准确的信息源。
如何高效、精确地处理这些立体影像，以充分发挥其应用潜力，是当前遥感领域面临的重要挑战。
本文旨在探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法。
本文将回顾高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展历程，分析现有技术的优缺点。
接着，本文将重点介绍几种先进的处理模型与算法，包括基于深度学习的立体匹配算法、多源数据融合算法以及变化检测算法等。
这些算法不仅提高了影像处理的精度和效率，还拓宽了高分辨率卫星遥感的应用范围。
本文还将探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理技术在实践中的应用案例，如城市规划、灾害监测、环境评估等，以展示这些技术的实际应用价值和潜力。
本文将对未来高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展趋势进行展望，指出可能的研究方向和挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
本文将对高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法进行全面而深入的探讨，旨在推动遥感科学技术的发展，为地球观测与资源管理提供更有效的技术支持。
二、高分辨率卫星遥感技术概述高分辨率卫星遥感技术是指利用卫星搭载的遥感设备获取地球表面的高清晰度图像和数据的技术。
这种技术在地理信息系统、城市规划、农业监测、环境保护、灾害评估和军事侦察等领域具有广泛的应用。
高分辨率卫星遥感技术的关键在于其搭载的传感器和数据处理算法。
传感器必须具备高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率，以确保获取到的图像清晰、详细。
同时，数据处理算法需要能够从这些高分辨率图像中提取有用的信息，进行分类、识别和分析。
立体影像处理是高分辨率卫星遥感技术中的一个重要方面，它涉及到从不同角度获取的两幅或多幅图像中重建地面的三维模型。
遥感影像预处理的正确步骤
遥感影像预处理的正确步骤一、影像获取遥感影像预处理的第一步是获取原始影像数据。
通过卫星、飞机或其他遥感平台获取的影像数据，可以获得不同波段的光谱信息。
二、影像校正影像校正是为了消除由于影像获取过程中产生的各种误差，提高影像质量。
主要包括几何校正和辐射校正两个方面。
几何校正是通过对影像进行几何变换，将其与真实地物的位置和形状相对应。
这样可以消除由于视角、高程等因素引起的形变，使影像与实际地物一一对应。
辐射校正是为了消除由于大气、地表反射等因素引起的辐射差异。
通过对不同波段的辐射通量进行标定和校正，可以得到准确的辐射值。
三、影像配准影像配准是将不同时间、不同传感器或不同分辨率的影像对齐到同一坐标系统中。
通过对影像进行几何变换，使其在空间上一一对应。
这样可以实现影像的叠加和比较。
四、影像增强影像增强是为了提高影像的可视性和解译能力。
通过应用不同的滤波器、变换或增强算法，可以突出地物的特征，减少噪声和干扰，使影像更清晰、更易于分析。
五、影像分类影像分类是将影像像元划分为不同的地物类别。
根据不同的目标和需求，可以使用不同的分类方法，如基于像素的分类、基于对象的分类等。
六、影像融合影像融合是将多源、多尺度或多波段的影像融合成一幅综合影像。
通过融合可以充分利用各种影像的优势，提高地物提取和解译的精度。
七、影像制图影像制图是将处理后的影像转换为地图或图像产品。
通过对影像进行地理参考、投影变换和符号化处理，可以生成各种专题地图和影像产品。
八、影像分析影像分析是对处理后的影像进行定量和定性分析。
通过应用不同的遥感算法和模型，可以提取地物信息、监测变化和预测趋势。
九、结果验证结果验证是对影像分析结果进行验证和评估。
通过与实地调查数据进行比对，可以评估分析结果的准确性和可靠性。
总结：遥感影像预处理是遥感应用的重要环节，它涉及到影像获取、校正、配准、增强、分类、融合、制图、分析和结果验证等多个步骤。
每个步骤都有其独特的作用和意义，对于提高影像质量和分析精度具有重要意义。
遥感图像处理的基本方法与算法解读
遥感图像处理的基本方法与算法解读一、引言遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。
遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。
本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。
常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。
1. 边缘增强边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。
其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。
这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。
通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。
3. 空间滤波空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
三、遥感图像分类遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。
常用的图像分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
1. 基于像素的分类基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。
常用的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。
这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。
2. 基于对象的分类基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征进行分类的方法。
常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。
这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。
四、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变化情况。
主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。
1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。
61-实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）
实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）一、 实验目的通过实验了解整个图像的预处理过程，从而加深对遥感图像计算机处理的内容及概念的理解。
二、 实验内容1.自定义坐标系2.波段合成（图像融合）3.图像镶嵌（图像拼接）4.图像裁剪三、 实验数据1. TM-30m.img2. bldr_sp.img3. Mosaic1.img4. Mosaic2.img5. bhtmsat.img6. can_tmr.img7. qb_boulder_msi.img8. qb_boulder_pan.img四、 实验操作原理及步骤遥感图像预处理主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等过程，其处理顺序一般如下图所示。
图 1一般图像预处理流程1.自定义坐标系一般国外商业软件坐标系都分为标准坐标系和自定义坐标系两种。
我国情况较为特殊，往往需要自定义坐标系。
所以，在ENVI第一次使用时，需要对系统自定义北京54坐标系西安80坐标系。
1.1添加参考椭球体找到ENVI系统自定义坐标文件夹—C:\Program Files\ITT\IDL708\products\envi46\map_proj。
根据每台电脑安装的路径以及版本不同而略有不同。
以记事本形式打开ellipse.txt，将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG-75,6378140.0,6356755.3”加入文本末端。
（这里主要是为了修改克拉索夫斯基因音译而产生的错误，以便让其他软件识别；另外中间的逗号必须是英文半角。
）1.2添加基准面以记事本格式打开datum.txt，将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入文本末端。
1.3定义坐标定义完椭球参数和基准面后就可以在ENVI中以我们定义的投影参数新建一个投影信息（Customize Map Projections），在编辑栏里分别定义投影类型、投影基准面、中央子午线、缩放系数等，最后添加为新的投影信息并保存。
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L − bR .即为遥感测量值的辐射改正值。
HRS/Institute of Remote Sensing Applications, CAS
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
瞬时视场角
扫描仪瞬时视场所对应的地面实际大小。 扫描镜在一瞬时时间可以视为静止状态，此时，接受到的目标地物的电 磁波辐射，限制在一个很小的角度之内，这个角度被称为瞬时视场角。
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 3. 几何校正--几何畸变产生的原因：
(1)遥感平台位置和运动状态变化的影响； (2)地形起伏的影响； (3)地球表面曲率的影响； (4)大气折射的影响； (5)地球自转的影响。
忽略漫入射光 ED ，则上述辐射传输方程可表示为地物发 射率R的线性函数：
STϕTθ E0 cos θ L= R + Lp S π
测量出R以外的所有参数，即可计算出反射率R。
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
利用遥感器观测目标物辐射或反射的电磁能量时，从遥感 器得到的测量值与目标物的光谱反射率或光谱辐射亮度等 物理量是不一致的，为了正确评价目标物的反射特性及辐 射特性，必须消除这些失真。
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 2. 辐射校正
λ
1/
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 空间分辨率
Pixel（像元）是组成数字化影像的最小单元
TM band 4
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光线垂直入射到水平地表与光线垂直入射到倾斜 地表时，地表所受的光照强度不同。
I0 I0cosα α
g ( x, y ) f (x, y )= cos α
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 2. 辐射校正—大气校正
第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
主讲人：张立福 2011.04
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主要内容
�1．遥感图像特征 �2. 辐射校正 �3. 几何校正 �4. 遥感图像镶嵌 �5. 遥感图像增强
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将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线 垂直照射时获取的图像。通过调整一幅图像内的平均灰 度来实现太阳高度角的校正。
g ( x, y ) f ( x, y ) = sin θ
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 2. 辐射校正--地形坡度引起的辐射误差校正
改正方法：
定期测量遥感器的特性，根据测量值进行校正。
Dmax V= ⋅ ( R − Rmin ) (Rmax − Rmin )
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 2. 辐射校正--太阳高度引起的辐射误差校正 太阳高度角的校正
• 重返周期（ repeat cycle）
– 对同一地点进行第二次信息获取的时间间隔
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 2. 辐射校正（ radiometric correction ） 辐射校正：消除图像数据中依附在辐射 亮度中的各种失真的过程。
E p = Eo cos θ
4
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 2. 辐射校正--光电变换系统的特性引起的误差 产生原因：
扫描方式的遥感器，在将收集到的电磁波信号转换成电 信号并记录下来的转换过程中引起辐射量误差。 如：热噪声，电子元件发热引起，随机噪声，电源波动。
由遥感器引起的误差或由太阳高度引起 的误差，一般在数据生产过程中由生产单位 根据遥感器参数进行校正，而不需要用户进 行自行处理。用户应该考虑大气影响引起的 辐射畸变。
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
大气辐射校正方法--大气参数测量法（与遥感器同步测量） 根据辐射传输模型，进入遥感器的太阳辐射为太阳直射 光、大气漫入射光和程辐射三项之和：
L=
=
RTϕ π RTϕ π
⋅ E 0 ⋅ Tθ ⋅ S ⋅ cosθ +
RTϕ π
⋅ ED ⋅ S + L p ⋅ S
S (E0 Tθ cosθ + E D ) + L p S
第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
不同辐射分辨率影像比较：
2 bits
8 bits
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 时间分辨率 • 周期（period）
– 完成一次轨道飞行需要的时间 – 800 km高度的遥感平台大约需 90 分钟
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 3. 几何校正—校正原理
1）几何校正的实质： 确定校正后图象的行列数值，并找到新图象中每一 象元的亮度值。 2）数字纠正的步骤： A、输入图象与输出图象间的坐标变换。 B、纠正后数字图象灰度值的重采样。
图 3-4 图-1 回归法示意
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
ii.直方图法 仍以4波段为例。作出波段7和波段4的直方图如图3-42(b)、(a)，显然波段7中有全黑的象素，而波段4中没 有，说明波段4应向左平移，因此也就是波段4的灰度 改正值。有时波段7也有一定的偏移，如图3-4-2(c)中 表示为，此时波段4的改正值为：
第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理 3. 几何校正—多项式纠正
• 基本思想：图象变形规律可以看作为平移、缩放、 旋转、仿射、偏扭和弯曲等形变的合成。 • 基本过程：利用有限个地面控制点的已知坐标，解 求多项式的系数，然后将各像元的坐标代入多项式 进行计算，便可求得纠正后的坐标。
range (b -w) 0 -1 0 -3 0 -7 0 -15 0 -31 0 -63 0 -127 0 -255 0 -511 0 -1203
1 bit
2 bit
(number of bits)
3 bit
8 bit
2
= number of grey levels
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辐射量误差的主要来源：
1、传感器的灵敏度特性引起的误差 光学镜头非均匀性引起的边缘减光现象 光电变换系统的灵敏度特性 2、光照条件的差异引起的误差 太阳高度、地面倾斜 3、大气条件引起的误差 大气散射和吸收
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
像元排列 2
像元排列 1 = 输入 (有畸 变的) 像元排列 2 = 输出 (校正 后的)
像元排列 1 几何位置正确的输出像元的矩阵，叠加在初始有畸变的矩阵之上
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– 通过同一区域的重返周期
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第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
•
Spatial resolution
• Spectral resolution • Radiometric resolution • Temporal resolution (revisit time)
第二讲 高空间分辨率遥感图像预处理
大气辐射校正方法--波段对比分析法 根据大气粒子大小分布与散射和波长的关系的规律， 可知大气散射主要发生在VIS中的短波段，对NIR和 MIR几乎无影响。因此可以根据NIR的暗象素（Dark pixel）亮度值来估计VIS波段的程辐射值（改正值）。 具体方法有以下两种： i.回归分析法 实验表明某些波段的灰度值之间存在线性关系，如 MSS7 与MSS4 ，5，6 的灰度值关系即是。线性关系可 表示为： g i = Ai g 7 + Bi (i = 4,5,6)