高光谱遥感图像解译算法研究
遥感图像处理
在国家经济建设中，对空间遥感信息以及空间地理信息的需求将日益增长。为使我国现代化经济建设得以持续稳固发展，空间遥感信息技术和应用必须相适应的发展。我们可以从我国对遥感信息和技术的应用需求来看卫星遥感应用前景，这主要表现在社会公益需求方面和遥感图片的商业应用需求两个方面：１、社会公益需求主要有以下几种类型：
最后，非常关键，必须要重点指出的是两大系统的建立完成。一是国家级基本资源与环境遥感动态信息服务体系的完成，标志着我国第一个资源环境领域的大型空间信息系统，也是全球最大规模的一个空间信息系统的成功建立；二是国家级遥感、地理信息系统及全球定位系统的建立，使我国成为世界上少数具有国家级遥感信息服务体系的国家之一。我国遥感监测的主要内容为如下三方面:１、对全国土地资源进行概查和详查；２、对全国农作物的长势及其产量监测和估产；３、对全国森林覆盖率的统计调查。
遥感信息提取方法分类
常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。
1目视解译
目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。
（二）、卫星遥感技术应用前景
国际上卫星遥感技术的迅猛发展，将在未来十五年把人类带入一个多层、立体、多角度、全方位和全天候对地观测的新时代。由各种高、中、低轨道相结合，大、中、小卫星相协同，高、中、低分辨率相弥补而组成的全球对地观测系统，能够准确有效、快速及时地提供多种空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的对地观测数据。
如何利用遥感影像进行测绘数据提取
如何利用遥感影像进行测绘数据提取遥感技术是一种通过无人机或卫星获取地球表面信息的方法，通过对遥感影像进行分析和解译，可以提取出大量的地理信息数据，并应用于地质学、土地利用规划、城市建设等领域。
本文将探讨如何利用遥感影像进行测绘数据的提取，以及其在实践中的应用。
1. 遥感影像的获取与处理遥感影像的获取可以通过无人机或卫星来进行。
无人机可以实现低空高分辨率的影像获取，而卫星则能够实现广域和全球尺度的遥感影像获取。
在选择遥感影像时，除了要考虑空间分辨率和时间分辨率外，还需要根据实际需求选择多光谱、高光谱或合成孔径雷达等传感器。
在获取到遥感影像后，需要进行一系列的处理。
首先是影像预处理，包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，以保证影像数据的准确性和一致性。
然后是遥感影像的分类与解译，可以使用基于像元或目标的分类方法，识别出不同地物类型。
2. 测绘数据的提取方法遥感影像提供了丰富的地理信息，其中包括地物边界、地物类型、地表高度等数据。
在进行测绘数据提取时，可以采用以下几种方法：(1) 物体提取：通过遥感影像的边界检测和分割算法，提取出不同地物的轮廓信息。
这可以应用于道路、河流、建筑物等地物的提取与识别。
(2) 高程数据提取：通过遥感影像的立体像对或多光谱图像，可以进行地表高程的提取与测量。
其中，基于立体像对的视差匹配方法可以得到地表高程数据，而多光谱数据则可以进行数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的生成。
(3) 地物分类与变化检测：遥感影像中的地物可以通过基于像元的分类方法进行提取。
利用不同波段的光谱信息，可以将遥感影像中的像素根据其光谱特征归类为不同物体类型。
此外，通过对多期遥感影像进行比较，还可以检测出地物的变化信息，如城市扩张、森林变化等。
3. 遥感数据在实践中的应用测绘数据的提取是遥感技术的一个重要应用领域。
遥感影像提供了大量的地理信息数据，可以用于土地利用规划、环境监测、城市建设等方面。
遥感图像解译基础PPT课件
• 图型：目标地物有规律的排列而成的图形结构。
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• 布局：物体间的空间配置。物体间一定的位 置关系和排列方式，形成了很多天然和人工 目标特点。
• 位置：地物分布的地点。地理位置和相对位 置。
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遥感图像目视解译的一般原则
总体观察 综合分析 对比分析 观察方法正确 尊重影象客观实际 解译图象耐心认真 有价值的地方重点分析
狭义：是一门新兴的科学技术，主要指从远距离、 高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、 微波等探测器，通过摄影或扫描、信息感应、传 输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态 的现代化技术系统。 (《遥感大词典》)
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遥感和遥感系统——遥感过程
卫星姿态 控制
服务社会
遥感信 息传输
用户
成像机理 与模型
运用专业背景知识，通过肉眼观察，经过综合分 析、逻辑推理、验证检查把遥感图象中所包含的 地物信息提取和解析出来的过程。
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遥感图像目视解译原理
目视解译是遥感成像的逆过程
地表景观
成像过程
遥感图象
空间结构、时间 特点
化学组分பைடு நூலகம்物理 属性
成像方式、探测 波段
投影方式、时空 因素
大小形状、色调 灰阶
畸变失真、成图 比例
分发
目标提取与识别 (自动化、智能化)
遥感数据处理 (高光谱、高分辨率、……)
多源数据融合与集成 4
遥感系统
遥感系统包括：被测目标的信息特征(目标物）;信息的获 取（遥感平台）;信息的接收与记录、信息的处理（地面接收 站）和信息应用（分析解译）四大部分。
目标物的电磁波特性-----任何目标都具有发射、反射和吸 收电磁波的性质，这是遥感的信息源。目标物与电磁波的相 互作用，构成了目标物的电磁波特性，它是遥感探测的依据。
高光谱影像特征选择与提取
相关矩阵为： 进一步地，我们将可传递的相关矢量定义为: 我们对该矢量进行处理，从中提取局部相关的极小 值。根据这些自动提取的极小值（设在波段开区间 （1，N）内这样的极小值共有P-1个），我们将高 光谱空间S划分为P个适合的数据子空间（它的维数 是Lj（j=1，2，……，p-1，））
示例数据(Hyperion西藏驱龙) 10nm光谱分辨率 1-70波段覆盖356-1058nm的可 见光和近红外区域 71-242波段覆盖852-2577nm 的短波红外波段 像元大小 30m 图像大小 256x6460 数据产品有Level0（原始数据） 和Level1两种 L1数据产品已经进行了辐射校正
该方法针对OIF方法在实际应用中存在的局限性,充 分考虑了各波段的空间相关性和谱间相关性。 其公式如下： 其中：Si为第i个波段的标准差； 和 是第i 波段与其前后两波段的相关系数或i波段与任意两个 波段的相关系数；是第i幅图像指数的大小。
由于基于全局的波段选择算法，选择的波段往往是 联虚地集中在某一个连续子空间中。而连续子空间 往往相似性大，这就造成信息重复使用，影响后续 的处理效果。 基于以上考虑，将高光谱数据分为K组，每组波段 数分别为n1，n2，……nk，定义波段指数为：
光谱曲线特征 光谱运算与变换特征 光谱相似性度量特征
光谱曲线直接编码 光谱吸收特征参数 光谱吸收指数
光谱曲线特征的重要思想是强调曲线形状，直接编 码是一种非常直观的方式，最常用的是二值编码 （binary coding），即对每一像元，对各波段属 性值与某一阀值比较，相应地赋予“0”或“1”的 编码。
信噪比在遥感图像解译中的作用
信噪比在遥感图像解译中的作用一、信噪比在遥感图像解译中的基本概念信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称SNR）是信号处理领域中一个重要的概念，它描述了信号强度与背景噪声水平之间的比例。
在遥感图像解译中，信噪比对于获取高质量的图像和进行准确的地物识别至关重要。
遥感图像通常由传感器在地球表面或大气层中捕获的电磁波信号组成，这些信号经过处理和分析，可以提供有关地表特征和现象的宝贵信息。
1.1 信噪比的定义与计算信噪比通常用分贝（dB）来表示，其计算公式为：\[ \text{SNR (dB)} = 10 \cdot \log_{10} \left(\frac{P_{\text{signal}}}{P_{\text{noise}}}\ri ght) \]其中，\(P_{\text{signal}}\) 是信号功率，而\(P_{\text{noise}}\) 是噪声功率。
信噪比的高低直接影响到遥感图像的清晰度和可解译性。
1.2 遥感图像中的信号与噪声在遥感图像中，信号指的是地表反射或发射的电磁波，而噪声则包括传感器噪声、大气噪声、电子噪声等。
噪声的存在会降低图像的信噪比，影响图像解译的准确性。
1.3 信噪比对遥感图像质量的影响信噪比越高，遥感图像的对比度和清晰度就越高，地物的特征就越容易辨认。
相反，如果信噪比较低，图像中的有用信息可能会被噪声淹没，导致解译结果不准确。
二、信噪比在遥感图像解译中的应用2.1 提高信噪比的方法为了提高遥感图像的信噪比，可以采取多种技术手段，包括但不限于：- 采用高质量的传感器和先进的信号处理技术。
- 应用图像滤波技术，如高斯滤波、中值滤波等，以减少噪声。
- 利用图像增强技术，如直方图均衡化、对比度拉伸等，以提高图像的可读性。
- 通过多时相或多角度的观测，利用图像融合技术提高信噪比。
2.2 信噪比在不同遥感领域的应用信噪比在不同的遥感领域中都发挥着重要作用：- 在农业遥感中，高信噪比有助于识别作物类型、监测作物生长状况。
高光谱遥感数据最佳波段的选择
高光谱遥感数据最佳波段的选择根据自己对具体影像解译的要求进行波段的选择，以提高解译的速度和精度。
若要获得丰富的地质信息和地表环境信息，可以选择TM(7、4、1)波段的组合，TM(7、4、1)波段组合后的影像清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹(褶皱及断裂)显示清楚；若要获得监测火灾前后变化分析的影像，可以选择TM(7、4、3)波段的组合，它们组合后的影像接近自然彩色，所以可通过TM(7、4、3)彩色合成图的分析来掌握林火蔓延与控制及灾后林木的恢复状况；若要获得砂石矿遥感调查情况，可以选择TM(5、4、1)波段组合；用TM影像编制洲地芦苇资源图时，宜用TM(3、4、5)波段组合的影像，分辨率最高，信息最丰富；用MSS图像编制土地利用地图，通常采用MSS(4、5、7)波段的合成影像；若要再区分林、灌、草，则需要选用MSS(5、6、7)波段的组合影像。
遥感影像时相的选择:遥感影像的成像季节直接影响专题内容的解译质量。
对其时相的选择，既要根据地物本身的属性特征，又要考虑同地物不同地域间的差异。
例如解译农作物的种植面积最好选8、9月份，因为这时作物成熟了，但还没有收割，方便各种作物的区别；解译海滨地区的芦苇地及其面积宜用5、6月份的影像；解译黄淮海地区盐碱土分布图宜用3、4月份的影像。
高分辨率影像的选择:分辨率的选择要符合自己的实际需要，分辨率高对解译速度和精度都有很大帮助。
随着科技的不断发展，已经有了15～30m分辨率的ETM／TM影像、2．5～5．0m分辨率的SPORT 影像、2m分辨率的福卫二号、lm分辨率的ORBVIEW3／IKONOS、0．6m分辨率的QUICK BIRD等。
法国SPOT-5卫星影像分辨率可达到2．5m，并可获得立体像对，进行立体观测。
SPOT5卫星上的主要遥感设备是2台高分辨率几何成像仪(HRVIR)，其工作谱段有4个，主要任务是监测自然资源分布，特别是监测农业、林业和矿产资源，观测植被生长状态与农田含水量等项，对农作物进行估产，了解城市建设与城市土地利用状况等。
使用高光谱遥感技术进行植被覆盖监测
使用高光谱遥感技术进行植被覆盖监测高光谱遥感技术是一种通过获取地物的高光谱信息来进行分析的遥感技术。
它通过收集地面或大气中的反射光谱数据，利用这些数据来提取地物的特征信息，从而实现对植被覆盖情况进行监测和评估。
在过去的几十年中，高光谱遥感技术在农业、林业、环境保护和城市规划等领域发挥了重要作用。
植被覆盖是指地表上由植物形成的覆盖层，对于生态系统的稳定和环境的改善具有重要的作用。
随着城市化进程的加快和人口增长的压力，植被覆盖的监测和评估变得越来越重要。
传统的植被覆盖监测方法主要依靠地面调查和遥感影像的解译，但这些方法存在着时间成本高、空间范围有限等问题。
而高光谱遥感技术的出现，为植被覆盖监测提供了更高效、更准确的手段。
高光谱遥感技术通过获取地物的高光谱信息，可以从细微的光谱变化中提取出更多的信息。
物体的光谱信息在不同波段呈现出不同的变化规律，而植被的反射光谱特征与其生理、化学和结构特性密切相关。
因此，利用高光谱遥感技术可以准确获取植被的光谱信息，从而实现对植被覆盖状况的监测。
高光谱遥感技术在植被监测中的应用主要包括植被类型判别、植被覆盖度评估和植被生长状态监测。
通过对植被的光谱信息进行解译和分类，可以精确地判别不同类型的植被，比如森林、草地、湿地等，为生态环境管理和资源保护提供科学依据。
植被覆盖度评估是指通过分析植被反射光谱的特征，来评估一定区域内植被的分布和空间分布。
利用高光谱遥感技术可以获取植被的反射光谱曲线，通过光谱特征参数的计算，可以准确地估算出植被覆盖度，并进一步分析植被的分布格局和植被覆盖的变化趋势。
植被生长状态监测是指通过监测植被的生长动态和生理状态，来评估植被生长状况和健康状况。
高光谱遥感技术可以获取植被的生理指标，比如叶绿素含量、地下生物质等，通过对这些指标的分析和比较，可以揭示植被的养分状况、生长状态和生态适应能力。
高光谱遥感技术在植被覆盖监测中的应用还包括草地质量评价、荒漠化监测、植被退化评估等。
遥感图像基本概念
第1部分绪论1.1 课题背景及研究的目的意义高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)是近些年来迅速发展起来的一种全新遥感技术，它是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术[1]。
随着遥感技术的发展，高光谱图像已经越来越广泛地被应用到海洋、植被、地质、大气、环境、军事和医学等方面[2]。
高光谱图像信息系统中重要的参数之一是空间分辨率，高光谱图像的光谱分辨率很高，但其空间分辨率较低。
例如机载可见光、红外成像光谱仪(AVIRIS)所成图像一般分辨率只达到20m*20m。
较低的空间分辨率给数据处理如目标检测与识别、混合像素解译、精准匹配等技术带来了巨大的困难。
可以说，空间分辨率已经成为高光谱图像应用效果的主要制约因素。
提高空间分辨率势必能够加强图像中目标的探测能力和识别能力。
在遥感技术快速发展的今天，对遥感图像的分辨率有着越来越高的要求，但对于现有的成像设备，由于其制作工艺和现有技术的制约，还远远不能满足各方面的要求，所以采用图像处理技术来提高空间分辨率有很大的研究价值和意义。
随着对遥感图像处理技术的提高，高光谱图像的分析从像素级发展到子像素级[3]已成为必然，由此带来的许多技术难点急待改进或解决。
高光谱图像的低空间分辨率导致了混合像素的广泛存在，即一个像素可能是几种类别的混合[4]。
对于这类像素，将其按照传统的硬分类方法归属为任一类都是不准确的。
在实际应用中，分析者常常需要更为精确的信息：混合像素内包含哪些类别，各类别所占的比例是多少，这些类别在混合像素内的空间分布是怎样的等等。
如图1.1所示。
它们各自对应的技术为光谱端元选择技术[5]，光谱解混（又称光谱解译）技术[6]和子像素制图技术（子像素制图又称为亚像元定位）[7]。
图1.1 高光谱图像混合像素处理中主要问题及对应技术本文主要研究对混合像素进行光谱解混后的子像素制图技术（Subpixel Mapping, SM）。
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高光谱遥感图像解译算法研究
随着科技的不断进步和创新，高光谱遥感技术已经被广泛应用于解决环境、农业、林业、城市规划和资源管理等领域。
高光谱遥感图像是一种多波段、高光谱的图像，具有很高的信息量和空间分辨率，在解译上有很大的挑战。
因此，高光谱遥感图像解译算法的研究变得尤为重要。
一、高光谱遥感图像的基本特点
高光谱遥感图像是指通过遥感技术获取的超过三百个波段的图像，包含了大量的细节和丰富的信息。
与传统的遥感图像相比，高光谱遥感图像具有更高的空间分辨率和更丰富的光谱信息。
因此，高光谱遥感图像能提供更加精确和全面的数据信息，为地表物质的检测、区分、定量分析和信息提取提供了更好的基础。
二、高光谱遥感图像解译算法研究
高光谱遥感图像具有非常高的信息密度，但对于人类来说，难以直接对图像信息进行有效的解读。
因此，需要研究高效的高光谱遥感图像解译算法，该算法可以快速地对图像中的信息进行分类和解译，提取出我们所需要的结构信息。
(一) 监督分类算法
监督分类算法是一种常用的高光谱遥感图像解译算法，它基于一些指定的代表性光谱特征向量库进行分类训练。
监督分类算法通常使用支持向量机(SVM)或最小距离分类器(MDC)等方法进行分类，能够进行更加准确和精细的图像分类和解译。
(二) 无监督分类算法
无监督分类算法是一种使用统计学聚类方法对高光谱遥感图像进行分类和解译的方法。
无监督分类算法通常采用k均值聚类和谱聚类等算法进行分类，不需要人为干预将图像分类，能够在信息分析方面更好地体现高光谱遥感图像的纹理信息。
(三) 特征提取算法
特征提取算法是一种通过选择有代表性的特征变量或特征值将高光谱遥感图像
进行优化处理的方法，以便更好地分类和解译。
特征提取算法通常采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等算法，对图像空间、频率和时间等方面的特征进行
分析，更好地提取出有用的信息。
三、高光谱遥感图像解译算法的应用
高光谱遥感图像解译算法在众多领域都得到了广泛应用，例如，应用于农业领
域可以实现对不同农作物的分类、成熟度评估和病虫害检测等。
在林业方面，高光谱遥感图像解译算法可以实现对森林种类、树龄、植被覆盖和叶面积指数等的评估和监测。
四、高光谱遥感图像解译算法面临的挑战和应对措施
随着高光谱遥感技术的不断发展，高光谱遥感图像的解译也面临一些挑战。
如：光谱混淆、分类对象复杂、云雾遮挡等。
这些问题的存在让高光谱遥感图像解译更加困难。
因此，在未来的研究中，应该加强对高光谱遥感图像解译算法的研究和创新，找到更加有效和精确的解译方法。
总之，高光谱遥感图像解译算法研究具有很大的意义和价值，为各个领域提供
了更好的遥感技术基础，也是未来高光谱遥感技术发展的重要方向。