光学遥感影像的处理
遥感影像的判读
覆盖范围和分辨率
根据研究区域的大小和所需的精 度，选择合适的覆盖范围和空间
分辨率的遥感影像。
时相选择
根据目标的变化情况，选择合适 时相的遥感影像，以获取最佳的
监测效果。
注意影像的时间和空间分辨率
时间分辨率
关注遥感影像的时间分辨率，即影像 获取的频率，以确保能够及时监测到 目标的变化。
空间分辨率
地物空间特征
总结词
地物空间特征是指地物在空间分布和形态上的特征，包括大小、形状、纹理、结构等。
详细描述
地物空间特征是遥感影像解译的重要依据之一。不同地物在空间分布和形态上存在差异， 这些差异可以通过遥感影像的几何特征和纹理特征表现出来。通过对这些特征的分析和
识别，可以区分不同的地物类型。
地物动态特征
水体动态监测
通过遥感影像监测水体的 水位、流速和流向等信息， 及时发现水灾和污染等灾 害。
水生态系统调查
通过遥感影像调查水生生 物种类、数量和水域环境 等信息，为水生态保护和 水资源管理提供支持。
05 遥感影像判读的注意事项
选择合适的遥感影像
遥感影像类型
根据任务需求选择合适的遥感影 像类型，如光学影像、雷达影像
遥感影像判读与生态学、环境科学等领域的结合，有助于 深入了解地球生态系统和环境变化，为环境保护和可持续 发展提供科学依据。
遥感影像判读与人工智能、机器学习等领域的结合，将进 一步推动遥感影像判读技术的发展和应用。
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感谢您的观看
作物类型与种植面积
农业资源调查
通过遥感影像识别不同作物的光谱特 征和种植面积，分析农业种植结构和 发展趋势。
通过遥感影像调查农业土地资源、水 资源和农业设施等信息，为农业规划 和生产提供支持。
高分辨率遥感影像在城市建筑密度评估中的应用
高分辨率遥感影像在城市建筑密度评估中的应用摘要随着城市化进程的加速，城市建筑密度的评估成为城市规划和管理的重要内容。
高分辨率遥感影像凭借其高精度和大范围覆盖的优势，在建筑密度评估中显示出巨大潜力。
本文综述了高分辨率遥感影像的基本原理和分类，包括光学遥感影像、雷达影像和激光雷达（LiDAR），并介绍了其在建筑密度评估中的优势。
重点探讨了遥感影像处理方法，包括数据预处理、建筑物提取和密度计算方法。
高分辨率遥感影像在城市建筑密度评估中具有重要应用价值，为智能城市建设提供了科学依据。
关键词：高分辨率遥感影像、城市建筑密度、数据处理、建筑物提取、智能城市引言城市化是全球社会经济发展的重要趋势，随着城市规模的不断扩大，建筑密度评估在城市规划和管理中变得尤为重要。
传统的建筑密度评估方法主要依赖地面调查和统计数据，这些方法不仅费时费力，而且在数据精度和空间覆盖范围上存在显著局限性。
近年来，遥感技术的发展为城市建筑密度评估提供了新的思路和手段。
特别是高分辨率遥感影像，凭借其高精度、大范围和多时相的特点，成为建筑密度评估的重要工具。
高分辨率遥感影像可以提供详细的城市地表信息，支持自动化和半自动化的建筑物提取和密度计算。
通过对遥感影像的处理，可以快速、准确地获取城市建筑的分布和密度信息，为城市规划者和管理者提供科学的决策依据。
1高分辨率遥感影像概述1.1高分辨率遥感影像的技术原理与分类高分辨率遥感影像技术基于遥感器对地物的电磁辐射特性进行捕获和记录，通过对不同波段的光谱信息进行分析，获得地表物体的空间、光谱和时间特征。
根据成像原理和传感器类型，高分辨率遥感影像可以分为光学遥感影像、雷达遥感影像和激光雷达（LiDAR）。
光学遥感影像利用可见光、近红外和短波红外波段获取图像，具有直观的视觉效果。
雷达遥感影像则通过发射微波信号并接收其反射信号进行成像，不受天气和光照条件限制，适合全天候监测。
LiDAR通过发射激光脉冲测量地物的三维结构，能够精确获取地形和建筑物的高度信息。
遥感原理与应用_第2章_2遥感物理基础-辐射传输基础
• 米氏散射：如果介质中不均匀
颗粒的直径a与入射波长同数 量级；(气溶胶)
• 非选择性散射（均匀散射）：
当不均匀颗粒的直径a>>λ时
发生。(大粒子尘埃)
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遥感影像判读
遥感平台特点
遥感
影像识别分类
遥感物理基础
遥感技术应用
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SWJTU
遥 1 2感 3物 4 5理 6基 7 础
遥感电磁辐射基础 辐射传输基础
地物波谱特性与遥感光学基础
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大 大气成分 气 不变成分：氮、氧、氩、二氧化碳、甲烷、氧化氮、氢； 对 这些气体在80km以上的相对比例保持不变，称为不变气体。 1 2 电 可变成分：臭氧、水蒸气、液态和固态水（雨、雾、雪、 3磁 4 冰等）、盐粒、尘烟；这些气体的含量随高度、温度、位置 5辐 6 射 而变，称为可变成分。 7 的 气溶胶：固体或液体分散在气体中的分散体系叫做气溶胶。 影 比如，烟、尘、雾、云等都是气溶胶 。气溶胶是气体和在重 响 力场中具有一定稳定性和较小沉降速度的物质颗粒组成的混
散射影响：使原传播方向的辐射强度减弱，而增加向其他各方向
的辐射。尽管强度不大，但太阳辐射在照到地面又反射到传感器的 过程中，二次通过大气，在照射地面时，由于增加了漫入射的成分， 使地物反射的成分有所改变。 对遥感图像来说，增加了信号中的噪声成分，降低了传感器接收 数据的质量，造成图像模糊不清。 不同于吸收作用，只改变传播方向，不能转变为内能。 大气的散射是太阳辐射衰减的主要原因。
卫星遥感数据处理规范流程
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像图像数据处理介绍北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。
遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。
优势：1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。
2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。
3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。
4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。
5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。
6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。
以最有效的法律手段来保障您的权益。
7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。
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遥感影像匀光算法综述
遥感影像匀光算法综述王文滔;闻德保【摘要】匀光处理是遥感影像处理中十分重要的一个步骤.文章讨论了遥感影像匀光处理中主要的匀光算法,将匀光算法划分为基于加性噪声模型、照度与反射模型和统计方法的匀光算法三类,分别阐述了三类匀光算法中主要的算法,分析了各种算法的优缺点以及它们的使用范围,并对国内外的研究进展作了概括.最后指出了匀光算法中主要的研究难题,并展望了遥感影像匀光算法的发展前景.【期刊名称】《江苏科技信息》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】5页(P51-55)【关键词】遥感影像;匀光算法;综述【作者】王文滔;闻德保【作者单位】长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410114;长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410114【正文语种】中文匀光处理，指消除遥感影像由于传感器自身和外部等因素的影响而产生的光照分布不均匀的现象，使得遥感影像整体的亮度与反差分布均匀的过程。
遥感影像匀光处理技术是近年来发展迅速的遥感技术之一，其应用范围十分广阔，已经深入到社会发展、国防建设等各个方面。
目前为止，遥感影像的匀光处理算法有很多，主要包括Mask匀光算法、插值匀光法、Retinex算法、同态滤波匀光算法、Wallis匀光算法和直方图匹配算法等。
在介绍这些主要的经典匀光算法和最新的匀光算法时，本文按照算法的原理和使用的模型不同将其分为三类：基于加性噪声模型、基于照度与反射模型和基于统计方法，分别阐述了每类方法中经典的算法和其在国内外的发展现状，并指出各算法的优缺点。
最后，总结了遥感影像匀光算法研究中的难题，并展望了遥感影像匀光算法的发展前景。
根据匀光算法的原理和使用的模型不同，目前主要的匀光算法可以分为三类：基于加性噪声模型、照度与反射率模型和统计方法的三类匀光算法。
1.1 基于加性噪声模型的匀光算法基于加性噪声模型的匀光算法认为，亮度分布不均匀的遥感影像，是亮度分布均匀的遥感影像和导致亮度分布不均匀的噪声影像之和，即：将原始影像∧f（ x，y）减去反映影像亮度分布特征的噪声影像δ（x，y），得到亮度分布均匀的影像f（x，y）。
遥感卫星数据处理知识详解
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星数据处理知识详解遥感技术自20世纪60年代兴起以来，被应用于各种传感仪器对电磁辐射信息的收集、处理，并最后成像。
遥感信息通常以图像的形式出现，故这种处理也称遥感图像信息处理。
那对遥感图像处理可以达到什么目的呢？①消除各种辐射畸变和几何畸变，使经过处理后的图像能更真实地表现原景物真实面貌；②利用增强技术突出景物的某些光谱和空间特征，使之易于与其它地物的K 分和判释；③进一步理解、分析和判别经过处理后的图像，提取所需要的专题信息。
遥感信息处理分为模拟处理和数字处理两类（见数据釆集和处理）。
遥感数据处理过程多谱段遥感信息的处理过程是：①数据管理：地面台站接收的原始信息经过摄影处理、变换、数字化后被转换成为正片或计算机兼容的磁带，将得到的照片装订成册，并编目提供用户选用。
②预处理：利用处理设备对遥感图像的几何形状和位置误差、图像辐射强度信息误差等系统误差进行几何校正和辐射校正。
③精处理：消除遥感平台随机姿态误差和扫描速度误差引起的几何畸变，称为几何精校正；消除因不同谱段的光线通过大气层时受到不同散射而引起的畸变，称为大气校正。
④信息提取：按用户要求进行多谱段分类、相关掩模、假彩色合成、图像增强、密度分割等。
⑤信息综合：将地面实况调查与不同高度、不同谱段遥感获得的信息综合编辑，并绘制成各种专题图。
遥感信息处理方法和模型越来越科学，神经网络、小波、分形、认知模型、地学专家知识以及影像处理系统的集成等信息模型和技术，会大大提高多源遥感技术的融合、分类识别以及提取的精度和可靠性。
统计分类、模糊技术、专家知识和神经网络分类有机结合构成一个复合的分类器，大大提高分类的精度和类数。
多平台、多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度以及多空间分辨率的融合与复合应用，是目前遥感技术的重要发展方向。
不确定性遥感信息模型和人工智能决策支持系统的开发应用也有待进一步研究。
多源遥感数据融合遥感数据融合技术旨在整合不同空间和光谱分辨率的信息来生产比单一数据包含更多细节的融合数据，这些数据来自于安放在卫星、飞行器和地面平台上的传感器。
遥感影像图像融合方法ppt课件
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遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致， 又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
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遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
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小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实 现了遥感数据与地理数据的有机结合。
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
预处理 融合处理 应用
6
图像融合的层次
➢ 像元级 线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小 波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
3
图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义 指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非 遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术 所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的 数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后 将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中， 进行综合判读或进一步的解析处理
不进行直方图修正
遥感卫星影像数据-遥感影像处理系统白皮书
XQSoftware 遥感影像处理系统XQSoftware Remote Sensing Image Processing System产品白皮书2019年3月目录1产品介绍 (3)2功能特点 (3)3 关键技术 (4)3.1高性能并行计算影像处理技术 (4)3.2稀少控制超大规模区域网平差技术 (4)3.3配准纠正技术 (4)3.4影像融合技术 (4)3.5匀光匀色技术 (5)4系统功能介绍 (5)4.1卫星影像区域网平差 (5)4.2DOM生产 (6)4.2.1正射纠正 (6)4.2.2影像融合 (7)4.2.3匀光匀色 (8)4.2.4镶嵌成图 (10)4.3业务工作流 (10)4.3.1配准纠正业务流 (10)4.3.2配准融合业务流 (12)4.4DSM/DEM生产 (13)4.5交互编辑工具软件 (14)4.5.1配准纠正工具软件 (14)4.6其他模块 (17)4.6.1金字塔创建 (17)4.6.2真彩色转换 (18)4.6.3影像增强 (19)4.6.4影像去雾 (20)4.6.5投影转换 (23)4.6.6格式转换 (24)4.6.7波段重组 (25)4.6.8影像云检测 (26)4.6.9水域检测 (28)4.6.10植被检测 (29)5系统界面 (30)5.1硬件系统外观 (30)5.2软件系统界面 (30)6应用领域 (33)7联系我们....................................................................................................错误!未定义书签。
1产品介绍XQSoftware遥感影像处理系统是一套自主研发、全流程、高效快速遥感数据处理平台，其核心部分是基于高性能集群/GPU计算环境的海量遥感影像自动处理算法。
系统采用先进的数字摄影测量技术、多任务调度技术、高性能计算技术，集数据生产、任务管理调度、成果质检为一体，通过合理调配计算资源与数据资源，实现规模化、快速、智能化的遥感数据处理流程。
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光学遥感影像的处理就是在基于光学遥感影像特点的基础上，通过一定的技
术手段，对遥感影像进行一系列的空间变换和光学变换，从而强化有用信息，弱
化冗余信息，提取有用的信息的过程。遥感图像处理的发展过程也就是不断的寻
求更先进的理论和技术手段，使影像的处理更加智能化，高效化的过程。
遥感技术的发展是和各种科学技术和理论的发展离不开的，特别是计算机技
术、信息技术、测绘技术以及信息理论、地学理论和统计学等。遥感图像处理的
相关技术和理论的发展为遥感图像处理的发展提供了理论基础和技术保证
1、 1．遥感图像分类
2、 2．基于知识发现的遥感信息提取
3、 3．基于符号知识的逻辑推理遥感信息提取
4、 遥感影像压缩
5、 人工神经网络
6、 多源数据的融合