遥感图像处理
智能遥感图像处理技术的算法原理与应用实例
智能遥感图像处理技术的算法原理与应用实例遥感图像处理是利用遥感技术获取的卫星、航空等传感器获取的图像数据进行分析、处理和解释的过程。
智能遥感图像处理技术则是指利用人工智能和机器学习等技术将图像数据进行智能化处理和分析，以实现更精确、自动化的图像解释和应用。
算法原理智能遥感图像处理技术的算法原理主要包括以下几个方面：1. 数据预处理：在进行图像处理之前，通常需要对原始遥感图像数据进行预处理，以去除噪声、调整图像亮度和对比度等。
常见的预处理方法有均值滤波、中值滤波和直方图均衡化等。
2. 特征提取：特征提取是将图像数据转化为可以用于计算机处理的特征向量或特征图。
常见的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取和颜色直方图等。
3. 目标检测：目标检测是指从图像中自动识别和定位感兴趣的目标。
常见的目标检测算法有基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
4. 分类与识别：分类与识别是将目标对象进行分类和识别的过程。
常见的分类与识别算法有支持向量机、随机森林和卷积神经网络等。
5. 地物提取与变化检测：地物提取与变化检测是指从遥感图像中提取具体地物信息和检测地物变化的过程。
常见的地物提取与变化检测算法有阈值分割、区域生长和多时相影像分析等。
应用实例智能遥感图像处理技术在许多领域中具有广泛的应用，下面将介绍几个具体实例：1. 土地利用与覆盖分类：利用遥感图像处理技术，可以自动化地对土地利用和覆盖进行分类和监测。
通过分析遥感数据并运用合适的分类算法，可以实现对不同类型的土地利用和覆盖进行精确的检测和分类，如农田、森林、湖泊等。
2. 灾害监测与预警：智能遥感图像处理技术还可以应用于灾害监测与预警中。
通过对遥感图像数据进行实时监测和分析，可以准确快速地检测出地震、洪水、火灾等灾害发生的位置和范围，并及时预警和采取相应的救援措施。
3. 城市规划与交通管理：智能遥感图像处理技术在城市规划和交通管理中的应用也越来越重要。
遥感数字图像处理复习资料(1-4章)
第一章概论1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。
数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。
模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。
2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。
1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。
图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。
图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。
2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。
注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。
3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。
包括图像分割、分类等。
图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。
分割的结果可作为监督分类的训练区。
图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。
3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。
4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域）2.遥感图像的获取和存储1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。
遥感的实施依赖于遥感系统2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
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。
第四章3遥感图像处理图像增强
5.遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换)
② 就变换后的新波段主分量而言，K—L变换后的 新波段主分量包括的信息量不同，呈逐渐减少趋 势。其中，第一主分量集中了最大的信息量，常 常占80％以上，第二、第三主分量的信息量依次 快速递减，到第n分量信息几乎为0。由于K—L变 换对不相关的噪声没有影响，所以信息减少时， 便突出了噪声，最后的分量几乎全是噪声。所以 这种变换又可分离出噪声。
基于上述特点，在遥感数据处理时，常常用K— L变换作数据分析前的预处理（数据压缩和图像增
强）。举例P125
6.遥感图像多光谱变换(Ⅱ)——缨帽变换(K—T变换)
(1)K—T变换是Kauth—Thomas变换的简称，这种变换也是 一种线性组合变换，其变换公式为：Y=BX 这里X为变换前的多光谱空间的像元矢量，y为变换后的 新坐标空间的像元矢量，B为变换矩阵。这也是一种坐标 空间发生旋转的线性变换，但旋转后的坐标轴不是指向主 成分方向，而是指向了与地面景物有密切关系的方向。 1984年，Crist和Cicone提出TM数据在K—T变换时的B值： P126 在此，矩阵为6X6，主要针对TM的1至5和第7波段，低分 辨率的热红外(第6波段)波段不予考虑。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
直方图均衡化(histogram equalization):把原图像的直方 图变换为灰度值频率固定的直方图，使变换后的亮度级 分布均匀，图像中等亮度区的对比度得到扩展，相应原 图像中两端亮度区的对比度相对压缩。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算结果放在窗口中心的像元位置，成为新像元的灰度 值。然后活动窗口向右移动一个像元，再做同样的运算。 P117说明
遥感数字图像处理(ERDAS)
• 色彩变换（RGB-IHS）
– 将图像从红绿蓝彩色空间转换到以亮度、色度、 饱和度为定位参数的彩色空间，以便使图像颜 色与人眼看到的更接近。
• 指数计算
– 应用一定的数学方法，将遥感图像中不同波段 的灰度值进行各种组合运算，计算反映矿物及 植被等的常用比率和指数（植被指数，裸露指 数等）
傅立叶变换
植被指数： 水体指数： 建筑指数：
专题制图输出
根据工作需要和制图区域的地别特点，进行地图四面的整体设计，设计内 容也括图幅大小尺寸、图面布置方式、地图比例尺、图名及图例说明等； 需要淮备专题制图输出的数据层，也就是要在窗口中打开有关的图像或图 形文件； 启动地图编辑器，正式开始制作专题地图； 确走地图的内图框，同时确定输出地图所也含的实际区域范围，生成基本 的的制图输出图面内容： 在主要图面内容周围，放置图廓线、格网线、坐标注记，以及图名、图例、 比例尺、指北针等图廓外要素； 设首打印机，打印输出地图。
20 20
250/500/1000
产品
蓝
绿
红
近红外
短波红外
中波红外
热红外
全色
Landsat-7
1
1
1
1
2
1
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Landsat-5
1
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1
1
2
1
Spot-4
1
1
1
1
1
Spot-5
1
1
1
1
1
QuickBird
1
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1
1
1
Modis
36
产品
多光谱数据
PAN数据
备注
全景范围
SPOT-2/4
遥感图像处理中的常见算法和软件
遥感图像处理中的常见算法和软件遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行分析和处理的过程。
这项技术广泛应用于地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域。
在遥感图像处理中，有许多常见算法和软件被广泛采用，以提高图像的质量和解译能力。
一、图像预处理算法图像预处理是遥感图像处理的第一步，其目的是去除图像中的噪声和其他无关信息，提高图像的质量。
常用的图像预处理算法包括：1. 均值滤波：通过计算图像像素周围一定区域内像素的平均值来平滑图像并抑制噪声。
2. 中值滤波：将像素周围一定区域内的像素值排序，选取其中位数作为该像素的值，以达到去除噪声的效果。
3. 边缘增强：通过应用边缘检测算法，如Canny算法或Sobel算法，来突出图像中的边缘特征。
二、图像分类算法图像分类是将遥感图像中的像素按其所属类别进行划分的过程。
常见的图像分类算法包括：1. 最大似然分类法：基于统计学原理，采用贝叶斯决策理论，将图像像素按其灰度值或其他特征进行分类。
2. 支持向量机：通过构建一个最优的超平面来实现对图像像素的分类，具有较强的泛化能力。
3. 随机森林：通过构建多个决策树，取其投票结果来划分图像像素的类别。
三、图像变换算法图像变换是指将图像从一个颜色或空间域变换到另一个颜色或空间域的过程。
常见的图像变换算法包括：1. 傅里叶变换：将图像从空间域变换到频率域，从而能够对图像进行频谱分析和滤波操作。
2. 小波变换：通过将图像分解为不同尺度的频带，利用小波函数的局部性特点，能够更好地描述图像的结构和纹理特征。
3. 离散余弦变换：利用图像中像素值的相关性，将图像从空间域变换到频率域，并能够通过量化和编码来实现图像的压缩。
四、常见遥感图像处理软件1. ENVI：ENVI是一种功能强大的遥感图像处理和分析软件，具有丰富的遥感分析工具和算法。
2. ERDAS IMAGINE：ERDAS IMAGINE是一款广泛应用的遥感图像处理和GIS软件，具有可视化、分析和集成的功能。
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。
遥感图像处理经典案例
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19
4. 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中
各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
5. 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、
峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲 线可以反映图像的质量差异。
✓ 正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像
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25
1、遥感影像变形的原因
① 遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。
② 地形起伏的影响：产生像点位移。
③ 地球表面曲率的影响：一是像点位置的移 动；二是像元对应于地面宽度不等，距星 下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。
④ 大气折射的影响：产生像点位移。
⑤ 地球自转的影响：产生影像偏离。
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2、锐化—突出图像的边缘、线性目标或某些亮度
变化率大的部分。
① 罗伯特梯度：找到了梯度较大的位置，也就找
到了边缘，用不同的梯度值代替边缘处像元的值， 也就突出了边缘。
② 索伯尔梯度 ③ 拉普拉斯算法 ④ 定向检测
h
47
Edge Enhancement
▪ edge enhancement mathematically manipulates an image to provide a new image in which edges are made to stand out.
1、平滑--图像中出现某些亮度值过大的区域，
或出现不该有的亮点时，采用平滑方法可以减小 变化，使亮度平缓或去掉不必要的亮点。
① 比值平滑：将每个像元在以其为中心的区域
内，取平均值来代替该像元值，以达到去掉尖 锐“噪声”和平滑图像的目的。
遥感数字图像处理教学.pptx
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rij （美国查维茨提出的）
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特征提取（feature extraction）
特征提取是在特征选择后，利用特征提取算法从原始特征中求出最能反映地物类别 性质的一组新特征，由此既可以压缩数据，又提高特征类别间的可分性。
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4）图像分类运算
依据你选择的特征变量和图像的分类对象的实际情况以及选择适当的分类 方法和相应的分类参数进行图像分类。
碎斑处理——处理办法主要是进行滤波处理，用计算机手段 去掉分类图中过于孤立的类别像素，或将它归并到包围相邻 较连续分布的那些类中。比如：ENVI的多数/少数分析、聚 块和筛除等。 类别合并——ENVI中有类别合并处理的模块，主要将其颜色 和编码更改一致即可。
第26页/共61页
b）分类结果检验分析
统计分类结果——包括各类地物在各波段的平均值、标准差、min、max、协方差矩 阵、相关系数矩阵、特征值、各类像素数和所占像素百分比、精度检验等等统计指 标的说明。
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分类的基本原理
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分类的方法
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分类的工作流程
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非监督分类方法
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监督分类方法
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图像分类的相关问题
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6.4 非监督分类法
非监督分类法是指人们事先对分类过程不加入任何的先验知识，而仅凭遥感图像 中地物的光谱特征进行分类，分类过程就是自然的聚类特性。
这样的分类的结果从效果上讲，只区分了图像上存在的差异，并不能确定该类别 的属性，具体的属性尚需要通过目视判读或实地调查针对性的确定。
监督分类法的基本原理！
做分类时，常把图像中某一类地物称为模式，而把属于该类中的像素称为样 本，其中某位置的像元在不同波段或不同特征空间中的像素值，则可以称为该样 本的观测值。
遥感图像处理技术研究及其应用
遥感图像处理技术研究及其应用随着卫星技术的不断发展，遥感技术被广泛应用于农业、环境监测、城市规划和自然资源管理等领域。
遥感图像处理技术是遥感数据处理的重要环节，其主要任务是从遥感数据中提取有用的信息，并进一步分析和应用这些信息。
本文将从遥感图像处理技术的基本原理、常用方法和应用领域等方面进行论述。
一、遥感图像处理技术的基本原理遥感图像处理技术是基于遥感图像获取的原始数据进行处理和分析，最终得到有意义的结果。
遥感图像的处理包括预处理、增强、分类和组合等过程。
预处理是指在处理图像之前对原始数据进行一系列的处理操作，以提高数据质量和减少数据中的噪声。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
增强是指对遥感图像的颜色、对比度等进行调整，以获得更好的视觉效果和更准确的数据。
增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化和滤波等。
分类是指利用计算机算法将遥感图像分为不同的类别，以便进行不同的分析，常用的分类方法包括聚类分析、最大似然分类和支持向量机分类等。
组合是指将不同波段的遥感图像进行组合，以获得更多的信息。
常用的组合方法包括主成分分析和合成变换等。
二、常用的遥感图像处理方法1、主成分分析主成分分析是一种常用的多波段遥感图像处理方法，其基本思想是通过线性变换将原始图像转换为新的图像，使得新图像的各个波段间无相关性，并且前几个新波段中大部分的信息都由一个波段贡献。
主成分分析可以大大降低遥感图像的冗余和多样性，提高图像的信息含量和分类精度。
2、支持向量机分类支持向量机分类是一种常用的基于机器学习的遥感图像分类方法，其主要思想是通过构建一个合适的超平面将不同类别的数据点区分开来。
支持向量机分类具有分类精度高，适用范围广等优点，并已得到了广泛的应用。
3、地物覆盖分类地物覆盖分类是遥感图像处理中常用的方法之一，其主要目的是将图像中的各个要素划分为不同的类别。
地物覆盖分类可以应用于土地利用、植被覆盖、水体分布等研究中，并且其分类结果可以为农业、环境保护等多个领域提供支持。