第六章遥感图像处理
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遥感数字图像处理知到章节答案智慧树2023年西北师范大学
遥感数字图像处理知到章节测试答案智慧树2023年最新西北师范大学第一章测试1.数字图像本质上就是一个存储数字的矩阵，是你肉眼直接看不见的。
（）参考答案:对2.在同等水平条件下，模拟图像的成像效果比数字图像更好。
（）参考答案:对3.采样就是指电磁辐射能量的离散化。
（）参考答案:错4.按照数字图像的光谱特性可以将图像分为彩色图像和黑白图像。
（）参考答案:错5.任何一幅图像都有自己对应的直方图，但相同的直方图可能对应于不同的图像。
（）参考答案:对6.图像显示时的屏幕分辨率等同于图像空间分辨率。
（）参考答案:错7.时间分辨率是指对同一区域进行重复观测的最小时间间隔，也称为重访周期。
（）参考答案:对8.数字图像的灰度分辨率越高，可展现在屏幕上的灰度级越多，说明图像显示的灰度层次越丰富。
（）参考答案:对9.为了使同一波段的像素保证存储在一块，从而保持了像素空间的连续性。
应该选择（）存储方式.参考答案:BSQ10.遥感影像灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的（）。
参考答案:频率11.已知一幅数字图像的辐射量化等级是4 bit，则这幅图像所存储的灰度值范围是（）。
参考答案:0－1512.一台显示器的屏幕在水平方向显示800个像元，在垂直方向显示600个像元，则表示该显示器的分辨率为（）dpi。
参考答案:80060013.从连续图像到数字图像需要（）。
参考答案:采样和量化14.下面哪些特征参数直接影响数字图像的信息含量？（）参考答案:光谱分辨率;时间分辨率15.下列图像中属于单波段图像的是（）。
参考答案:二值图像;伪彩色图像16.遥感数字图像直方图的作用有（）。
参考答案:计算图像的信息量;辅助计算图像中物体的面积;辅助图像分割时的边界阈值选择;辅助判断图像数字化量化是否恰当17.遥感数字图像的质量可用以下哪些分辨率来衡量？（）参考答案:空间分辨率;时间分辨率;光谱分辨率;辐射分辨率;温度分辨率18.常用的颜色空间模型有（）。
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。
福师《遥感导论》第六章课堂笔记
特征曲线窗口法分类的效果取决于特征
参数的选择和窗口大小。各特征参数窗 口大小的选择可以不同，它要根据地物 在各特征参数空间里的分布情况而定。
最大似然比分类法
求出像元数据对于各类别的似然度（likelihood），把该 像元分到似然度最大的类别中去的方法。似然度是 指，当观测到像元数据x时，它是从分类类别k中得 到的（后验）概率。
–常用距离和相关系数来衡量
距离
– 绝对值距离 – 欧氏距离 – 马氏距离 – 混合距离
相关系数
– 像素间的关联程度
遥感数字图像分类方法
–监督分类：有训练样区
–非监督分类：没有训练样区
遥感数字图像分类基本过程
–明确问题，选择图像
–收集地面参考信息
–确定分类系统，选择分类方法
–测定各类别的统计特征
–模式——像元值数量、分布、变化、组合等方面的特征
主要依据—地物光谱特征（原始的或经处理得到的 ），即图像的亮度值或由其计算出的其它数值 统计特征变量
–全局统计特征变量：研究整个数字图像的变量 –局部统计特征变量：只研究某一区域的变量
特征提取—从多个特征中提取少数更有效特征以便 更好地进行地物分类 分类的直接依据—相似度
按波段划分的数字图像类型
– 二值数字图像：用0或1记录，节省存储空间 – 单波段数字图像：一个波段，灰度（亮度）值 – 彩色数字图像：分三个波段存储数据，单波段 显示则为灰度，三波段同时显示则为彩色 – 多波段数字图像：分多个波段存储数据，单波 段显示则为灰度，选三个波段同时显示则为彩 色
多波段遥感数字图像的存储方法
– 遥感图像信息丰富，地物信息互相干扰
– 地物的时空分异及不同的成像方式加大
遥感数字图象处理课件.ppt
减色法：从自然光（白光）中减去一种或两种基色光而产 生色彩的方法。
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
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）
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。
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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。
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。
地理信息科学概论 第六章-遥感图像计算机分类
具有重要的理论意义和应用前景。
3
本章主要内容
◦ 第一节 遥感数字图像的性质与特点 ◦ 第二节 监督分类、非监督分类 ◦ 第三节 其它分类方法 ◦ 第四节 误差与精度评价
4
教学目的
◦ 巩固基础知识（遥感数字图像的概念、特点及表示方法）
◦ 掌握遥感数字图像计算机分类的基本原理 ◦ 理解监督分类、非监督分类的含义 ◦ 了解分类方法，做好实践操作的理论准备
◦ (5)根据上面(4)中的检查和评估,修改训练样本,必要时可重新选择和评估 训练样本;
◦ (6)将训练样本的信息运用于合适的分类过程中。
监督分类中常用的分类方法
◦ 最小距离分类法 ◦ 多级切割分类法 ◦ 特征曲线窗口法 ◦ 最大似然比分类法
2019/5/19
27
1、最小距离分类法
最小距离法—是利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各 像元离训练样本平均值距离的大小来决定其类别
◦ (2)对图像进行检查,对照已有的参考数据或者实地考察经验,评价图像质 量,检查其直方图,决定是否需要别的预处理,如地形纠正、配准等,并确 定其分类系统;
◦ (3)在图像上对每一类别按照前面提到的标准选择训练样本,训练样本必 须是容易识别的,均匀分布于全图
◦ (4)对每一类别的训练样本,显示和检查其直方图,计算和检查其均值、方 差、协方差短阵,以及其对应的特征空间相关波谱椭圆形图和不同的指 示其分离度的统计指数等,从而评估其训练样本的有效性;
由于图像中同一类别的光谱差异,如同一森林类,由于森林密度、年 龄、阴影的差异,其森林类的内部方差大,造成训练样本并没有很好 的代表性;
训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间; 只能识别训练样本中所定义的类别,若某类别由于训练者不知道或
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本章主要内容
◦ 第一节 遥感数字图像的性质与特点 ◦ 第二节 监督分类、非监督分类 ◦ 第三节 其它分类方法 ◦ 第四节 误差与精度评价
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教学目的
◦ 巩固基础知识（遥感数字图像的概念、特点及表示方法）
◦ 掌握遥感数字图像计算机分类的基本原理 ◦ 理解监督分类、非监督分类的含义 ◦ 了解分类方法，做好实践操作的理论准备
◦ (5)根据上面(4)中的检查和评估,修改训练样本,必要时可重新选择和评估 训练样本;
◦ (6)将训练样本的信息运用于合适的分类过程中。
监督分类中常用的分类方法
◦ 最小距离分类法 ◦ 多级切割分类法 ◦ 特征曲线窗口法 ◦ 最大似然比分类法
2019/5/19
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1、最小距离分类法
最小距离法—是利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各 像元离训练样本平均值距离的大小来决定其类别
◦ (2)对图像进行检查,对照已有的参考数据或者实地考察经验,评价图像质 量,检查其直方图,决定是否需要别的预处理,如地形纠正、配准等,并确 定其分类系统;
◦ (3)在图像上对每一类别按照前面提到的标准选择训练样本,训练样本必 须是容易识别的,均匀分布于全图
◦ (4)对每一类别的训练样本,显示和检查其直方图,计算和检查其均值、方 差、协方差短阵,以及其对应的特征空间相关波谱椭圆形图和不同的指 示其分离度的统计指数等,从而评估其训练样本的有效性;
由于图像中同一类别的光谱差异,如同一森林类,由于森林密度、年 龄、阴影的差异,其森林类的内部方差大,造成训练样本并没有很好 的代表性;
训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间; 只能识别训练样本中所定义的类别,若某类别由于训练者不知道或
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：遥感数字图像处理(62页)
■ 传感器的波段选择必须考虑目标的光谱特征值， 才能取得好效果。
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
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d.控制点的选取
1) 控制点数目的确定
n次多项式，控制点的最少数目为(n+1)(n+2)/2。
一次多项式至少需要3个控制点 二次多项式至少需要6个控制点 三次多项式至少需要10个控制点 一般(n+1)(n+2)/2个控制点只是解线性方程所需 的理论最少的点，这样少的点使校正后的图象效果 很差。控制点增加，计算方法改进，采用最小二乘 法，通过对控制点数据进行曲面拟合来求系数。 在条件允许的情况下，控制点数的选取都要大于最低数很多。
计算量增加，且对图 像起到平滑作用，从 而使对比度明显的分 界线变得模糊。
鉴于该方法的计算量和精度 适中，只要不影响应用所需 的精度，作为可取的方法而 常被采用。
3次卷 更好的图像质量，细节 积内 表现更为清楚。
插
计算量很大。
欲以三次卷积内插获得好的 图像效果，就要求位置校正 过程更准确，即对控制点选 取的均匀性要求更高。
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
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 。
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。
二、辐射定标
辐射定标是将传感器记录的电压或数字值转换成 绝对辐射亮度的过程，这个辐射亮度与传感器图 像构成特性无关。通过传感器辐射定标可以将传 感器输出值转换成云顶辐射亮度，它是定量遥感 中非常重要的过程。
辐射定标包括三个内容：
1）发射前的实验室定标 2）基于星载定标器的飞行中定标 3）在轨运行期间采用基于陆地或海面特性的“替代定
第二节 辐射校正
一、辐射误差产生的原因
遥感图像的辐射误差主要有三个因素 ❖ 传感器的光电变换 （…) ❖ 大气的影响(…) ❖ 光照条件 (…)
传感器在光电变换的过程中，对各波段的灵敏度是有差异的，也 就是说：
传感器对各波段的光谱响应是不同的，由此造成辐射畸变。
另外，传感器的光学镜头的非均匀性，会引起边缘减光， 也会造成图像辐射的畸变。
最近邻法 双向线性内插法 三次卷积内插法。
估算方法
1）最邻近法
估算方法
2）双线性内插法
估算方法
3）三次卷积法
计算方法－三种方法比较
方法
优点
缺点
提醒
最邻 简单易用，计算量小 近法
双线 性内 插法
精度明显提高，特别是 对亮度不连续现象或线 状特征的块状化现象有 明显的改善。
处理后的图像亮度具 有不连续性，影响精 确度
输 入 图 象
统 计 直 方 图
按
按
等
等
级
级
划
赋
分
色
b.多波段彩色变换
多波段彩色变换就是指多波段图像中选出三个波段，分 别赋予红、绿、蓝三原色进行合成，得到彩色合成图像。
常用的波段组合有：真彩色合成图像、假彩色合成图像 等等。
真彩色合成图像 321 标准假彩色合成图像 432 假彩色合成图像 543
Lb La
回归分析法
Lb La
辐射预处理方法的选择
直方图最小值法 回归分析法
较大区域或整幅影像 较小区域或局部影像
C.模型分析法
模型基于MODTRAN 大气辐射传输模型 计算建立的 查找表 （ look up table,LUT ） , 并 结 合 暗 元 目 标 法 （ dark object method,DOM）,利用遥感影像自身的信息对遥感影 像进行大气校正。该模型进行的影像逐像元的大气校正, 能够有效地降低大气中的大气分子、水汽、臭氧、气溶胶 粒子等对卫星遥感影像造成的影响,获得更加精确的地物 真实反射率,有利于遥感信息的进一步定量提取和专题解 译.
标”，或借助其他卫星进行的“交叉定标”
三、大气校正
L2 Lp L1
反射
30%吸收程ຫໍສະໝຸດ 17%辐31%
散射
射
22%
漫入射
地表反射率R
A. 直方图最小值去除法
数字图像
直方图
B.回归分析法
假定某红外波段，存在程辐射为主的大气影响， 且亮度增值最小，接近0，为a波段；现在需要找到其 他波段相应的最小值，这个值一定比A波段最小值大 ，为b波段，以此为XY做回归，得到截距α ；以b图 象减去α ，就去掉程辐射。
3) 地表曲率的影响
像点位移
像元对应于地面宽度的不等
4) 大气折射的影响
N
P
大气折射的影响
第二节 多项式校正
几何畸变有多种校正方法，但常用的是一种通用的精校正方法、 适合在地形平坦，不需要高程信息，或地面起伏较大而无高程信 息。
校正后的图象是由等间距的网格点组成，且以地面为标准，符 合某种投影的均匀分布，图象中格网的交点可以看作是像元的中 心。
地面分辨率/米
30 30 30 30 30 60 30 15
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。
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。
四、太阳高度和地形校正
美国达特茅斯大学的Reeder博士对位于Grand的阔叶落叶 林区Landsat TM 4影像亮度值与入射角I余弦、坡度、高 程分别进行回归分析，发现影像亮度值与cosI之间具有高 度相关性，相关系数达0．64，而与坡度、高程的相关性 相对较低，相关系数仅有0．04和0．03.
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 青+品红＝白－（红+绿）＝蓝 黄+青＝白－（蓝+红）＝绿 黄+品红＝白-（蓝+绿）＝红 品红+青+黄＝白－（绿+红+蓝）
＝黑
黄
红
绿
黑
1) 传感器外方位元素变化
航高 （导致图象扫描行对应地面长度变化） 航速（卫星飞行速度不均、快-扫描超前、慢-扫描滞后） 俯仰：星下点俯时后移、仰时前移 翻滚（导致星下点在扫描方向偏移） 偏行（卫星在前进过程中，相对于原航向偏转了一个小角度，导
致图象畸变）
2) 地表起伏的影响
高差引起的像点位移
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
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
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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 变换等。
a.单波段彩色变换（密度分割）
单波段彩色变换就是指将某一单色波段的遥感图像的整 个亮度值，按照一定量分割成若干个等量或不等量间隔， 每一间隔赋予一种颜色，以控制成像系统的彩色显示， 就可得到一幅彩色密度分割图像。
a.基本思路
b.具体步骤
1、寻找一种数学关系，建立变换前图象（x,y）与变换后 图象坐标 (u,v)的关系。 该变换按行逐点计算。 X=fx(u,v) Y=fy(u,v)
2、计算每一点像元的亮度值，一般来说，新点亮 度值介于邻点亮度值之间，所以常用内插法计算。
c.计算方法
计算方法 为了确定校正后图像上每点的亮度值，只要求出其 原图所对应点（x，y）的亮度。通常有三种方法：
太阳高度校正
DN’=DN/(SIN P)
第三节 几何校正
当遥感图象在几何位置上发生了变化，产生 了行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确， 地物形状不规则变化时，遥感影象发生了几何畸 变。产生了平移、缩放、旋转偏扭、弯曲及其他 变形综合结果。
一、几何畸变产生的原因
遥感图像的几何变形误差可以分为静态误差和动态 误差两大类。静态误差指在成像过程中，传感器相 对于地球表面呈静止状态时所具有的各种变形误差； 动态误差则主要是由于在成像过程中地球的旋转所 造成的图像变形误差。
彩色合成可分为真彩色合成和假彩色合成。
Landsat-7TM技术参数
波段序号
1 2 3 4 5 6 7 PAN
波长范围/微米
0.45—0.52 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
波段名称
蓝色 绿色 红色 近红外 短波红外 热红外 短波红外 全色波段
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。
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
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。
步的处理。
2、数字图像增强的方法有对比度变换、空间滤波、彩色变换、 图像运算、多光谱变换等等。