遥感图像数据处理1
遥感数字图像的几何处理
几何精校正
• 又称为几何配准
– 是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集 中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过 程。
– 由用户进行。 –重要性
• 第一，对遥感原始图像进行几何变形改正后，才能对图像信息 进行各种分析，制作满足量测和定位要求的各类地球资源及环 境的遥感专题图。
• 第二，当应用不同传感方式、不同光谱范围以及不同成像时间 的各种同一地域复合图像数据来进行计算机自动分类、地物特 征的变化监测或其他应用处理时，必须进行图像间的几何配准， 保证各不同图像间的几何一致性。
–对于第一种情况，只需要进行单片解析就可以了；对 于第二种情况，还需要立体模型的解算。
• 实际工作中所拍摄的相片有倾斜和旋转，因此必 须建立物体与相片之间的数学关系。
• 二 空间直角变换
–要建立物体与相片上相应影像的关系，
• 首先要确定摄影瞬间摄影中心与相片在地面设定的空间坐标系 中的位置与姿态，描述这些位置和姿态的参数称为相片的方位 元素。
• 由于摄影像机安装造成的误 差，像主点与像平面坐标系 原点并不重合；
– 像主点在像平面坐标系中 的坐标为xo,yo，
• 摄影中心到相片的垂距(主 距)f构成了内方位元素的三 个参数，内方位元素一般为 已知值，由摄影机鉴定单位 提供。
• 像点在像空间坐标系和像空间辅助坐标系 之间的变换关系式由传感器的方位元素得 来，内方位元素和外方位元素6个参数得出 构像方程解决像点的恢复，然后得出像点 与物点之间的构像方程以纠正影像。
–外部变形误差指的是传感器本身处在正常工作的条件下，由传感 器以外的各因素所造成的误差。
• 例如传感器的外方位(位置、姿态)变化、传感介质的不均匀、 地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素所引起的变形误差等。
遥感数据处理的基本步骤与技巧
遥感数据处理的基本步骤与技巧遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，被广泛应用于农林牧渔、城市规划、环境监测等领域。
而遥感数据的处理和分析则是有效利用遥感信息的关键环节。
本文将介绍遥感数据处理的基本步骤与技巧，以帮助读者更好地应用遥感数据。
一、数据获取遥感数据的获取是遥感数据处理的第一步。
常用的遥感数据包括航空影像、卫星影像和激光雷达数据。
在选择遥感数据时，需根据具体的研究目标和需求，选择适合的数据类型和分辨率。
而对于不同类型的遥感数据，其获取的方法也有所不同。
例如，航空影像可以通过航拍或无人机获取，卫星影像可以通过遥感卫星获取。
二、数据预处理数据预处理是遥感数据处理的重要环节。
通过对遥感数据进行校正和增强，可以提高数据的质量和可用性。
常见的数据预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何纠正和镶嵌拼接。
辐射校正是将原始遥感数据转化为能量辐射亮度值，大气校正是去除大气散射和吸收的影响，几何纠正是将图像投影到地面坐标系，镶嵌拼接是将多个遥感图像拼接成一个完整的图像。
三、特征提取特征提取是遥感数据处理的关键环节之一。
通过对遥感图像中的特征进行提取和分类，可以获取地表覆盖类型、土地利用状况等信息。
常用的特征提取方法包括阈值分割、数学形态学、边缘检测和纹理分析等。
例如，通过采用基于阈值分割和数学形态学的方法，可以将遥感图像中的建筑物和道路等目标进行提取和分类。
四、数据分析数据分析是利用遥感数据进行研究和应用的重要环节。
通过对遥感数据的统计分析、模型建立和空间分析，可以揭示地表变化、环境演变等规律。
常用的数据分析方法包括主成分分析、分类与回归树、遥感时序分析和地形分析等。
例如，通过主成分分析方法，可以从遥感图像中提取出主要的波段特征，进而分析地表覆盖类型的空间分布和变化趋势。
五、结果验证结果验证是遥感数据处理的最后一步，也是决定数据处理结果可靠性的关键环节。
通过与实地调查和已有数据的对比，可以评估遥感数据处理的准确性和可信度。
遥感图像处理的基本原理与方法
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点：1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
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、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
第四章 遥感图像处理—数字图像增强
同一景物不同波段图像之间的运算—识别地物
图像的差值运算有利于目标与背景反差较小 的信息提取。 如在红光波段，植被和水体难以区 分，在红外波段，植被和土壤难以区分，通过相 减,可以有效的区分出三种地物
2、比值运算 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除 (除数不为0)就是比值运算，即：
真彩色合成 假彩色合成
彩色合成的原理图
①真彩色合成
红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成 假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝
1 图像卷积运算
数字图像的局部
模板
z1 z2 z3
z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
1/9
1/9 1/9
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
Replace with R
= w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
模板按像元依次向右移动，而后换行，直到整幅图 像全部处理完为止
对于亮点噪音，用中值滤波好
带有椒盐噪声的ikonos图像
中值滤波后的图像
均值平滑后的图像
3
图像锐化
（1）图像锐化的目的是突出图像中景物的边缘、线状目 标或某些亮度变化率大的部分。 （2）边缘或轮廓通常位于灰度突变或不连续的地方，具
有一阶微分最大值和二阶微分为0的特点;
锐化的方法很多，在此只介绍常用的几种：
遥感图像处理软件的使用方法
遥感图像处理软件的使用方法遥感图像处理软件是一种能够对遥感图像进行处理和分析的工具，它可以帮助用户提取图像中的信息，并用于地理空间分析、资源管理、环境监测等领域。
在本文中，我们将介绍一些常用的遥感图像处理软件，并说明它们的使用方法和功能。
一、ENVIENVI（Environment for Visualizing Images）是一种功能强大的遥感图像处理软件，它支持各种图像格式的导入和导出，并提供了丰富的图像处理和分析工具。
使用ENVI，用户可以进行图像增强、分类、变换等操作，还可以提取地物信息和绘制专题图。
以下是一些ENVI的基本操作方法：1. 导入图像：在ENVI中，用户可以通过点击菜单栏的“文件”选项，选择“打开”来导入图像。
ENVI支持多种格式的图像文件，包括TIFF、JPG、PNG等。
2. 图像增强：ENVI提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、滤波器、变换等。
用户可以根据需要选择合适的工具，并调整参数来增强图像的质量。
3. 地物提取：利用ENVI的分类工具，用户可以对图像进行自动分类或手动绘制样本区域进行分类。
分类可以帮助用户提取图像中的地物信息，如植被覆盖、水体分布等。
4. 绘图和分析：ENVI提供了丰富的绘图工具，用户可以在图像上绘制注释、添加图例、绘制专题图等。
此外，ENVI还支持基本的统计分析和地理空间分析。
二、Erdas ImagineErdas Imagine是一种适用于遥感图像处理和分析的软件，它具有强大的处理能力和广泛的应用领域。
Erdas Imagine的功能包括图像导入和导出、影像增强、地物提取、专题制图等。
以下是一些Erdas Imagine的使用方法：1. 图像导入和导出：Erdas Imagine支持多种图像格式的导入和导出，用户可以通过点击菜单栏的“导入”或“导出”选项选择合适的格式，并指定导入或导出的路径和文件名。
2. 图像增强：Erdas Imagine提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、波段变换、滤波器等。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
遥感数据处理与图像识别技术
遥感数据处理与图像识别技术一、引言随着科技的进步和信息时代的到来，遥感数据处理与图像识别技术的应用越来越广泛。
遥感数据处理与图像识别技术能够提取出大量的地理信息，为地质、环境、农业等行业的研究和决策提供了有效的手段。
本文将从遥感数据处理和图像识别技术的概念、原理及应用等多个方面进行详细介绍。
二、遥感数据处理技术1. 遥感数据概述遥感是指通过航空、航天等手段获取地球表面信息的技术。
遥感数据包括各种能量波段的信息，如光学、红外、微波等。
这些数据可以提供地表物体的位置、形状、结构、光谱和辐射等信息，为地理信息系统提供数据来源。
2. 遥感数据处理原理遥感数据处理主要包括数据获取、预处理、信息提取和结果分析等步骤。
数据获取是指通过卫星、航行器或飞机等手段获取遥感数据。
预处理是对原始数据进行去除噪声、校正等处理，以提高数据质量。
信息提取是指根据任务需求来提取地理信息，如土地覆盖状况、气候变化等。
结果分析是对提取的信息进行统计、分析和解释，得出相关的结论。
3. 遥感数据处理应用领域遥感数据处理技术在农业、环境、城市规划等领域有着广泛的应用。
在农业方面，遥感数据可以用来估计作物的生长状况、监测灾害情况等。
在环境方面，遥感数据可以用来监测水体的质量、土地覆盖变化等。
在城市规划方面，遥感数据可以用来制定土地利用规划、城市扩张等。
总之，遥感数据处理技术为各个领域的研究提供了可靠的数据支持。
三、图像识别技术1. 图像识别概述图像识别是指通过计算机算法对图像进行自动识别和分类的技术。
图像识别可以分为目标检测、图像分割和图像分类等不同的任务。
目标检测是指在图像中定位和识别特定对象的位置。
图像分割是指将图像分成若干个不同的区域或物体。
图像分类是指将图像分为不同的类别。
2. 图像识别原理图像识别技术主要包括特征提取和分类器训练两个步骤。
特征提取是指从图像中提取出有用的特征表示。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
分类器训练是指通过机器学习算法训练一个分类器，根据提取的特征对图像进行分类。
卫星遥感数据处理流程
卫星遥感数据处理流程
卫星遥感数据处理流程主要包括以下步骤：
1. 数据接收：通过地面接收站接收卫星遥感数据。
这些数据通常以原始格式存储，包括图像、光谱、地理信息等多种数据类型。
2. 数据预处理：对原始数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正、数据转换等。
这些步骤的目的是消除误差和畸变，提高数据的准确性和可用性。
3. 数据处理：根据具体应用需求，对预处理后的数据进行进一步的处理和分析。
这包括图像增强、目标检测、变化检测、信息提取等。
数据处理的目标是提取有用的信息，为后续的决策和应用提供支持。
4. 数据质量评估：对处理后的数据进行质量评估，包括数据的完整性、准确性、一致性等方面的评估。
这一步的目的是确保数据处理结果的可靠性和可信度。
5. 数据应用：将处理后的卫星遥感数据应用于各种实际应用中，如资源调查、环境监测、城市规划等。
数据应用的具体领域取决于数据处理的目标和需求。
卫星遥感数据处理是一个复杂的过程，需要专业的技术和方法。
在处理过程中，需要注意数据的精度、可靠性、时效性等方面的问题，同时还需要根据具体的应用需求进行数据处理和分析。
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。
遥感数字图像处理基础 知识点
第一章数字图像处理根底1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为假设干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的根本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规那么网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差3颜色空间模型：RGB 模型CMYK模型HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规那么映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。