Rs第4章：遥感图像处理
草地资源调查方法4(遥感技术)
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草地类型判读解译标志
草地类型判读解译标志
草地 类型
地形 地貌
代表 样地
色彩 色调
影像特征 形状 大小
影像 结构
备注
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森林
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冰雪石质
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农田、居民区、水域、道路
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农田、居民区、水域、道路2
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草地类型
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密丛中禾草、杂 类草型
杂类草、密丛 中禾草型
密丛中禾草型
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4 成图
草地资源 遥感技术调查方法
一、遥感技术的基本知识
遥感（Remote Sensing，RS）是20世纪60年代 迅速发展起来的，建立在现代物理学、电子计算机技 术和信息论等新的技术科学及地球科学理论基础上的 一门综合性探测技术，随着科学技术的发展，遥感结 合 地 理 信 息 系 统 （ Geographical Information System ， GIS ） 与 全 球 定 位 系 统 （ Global Positioning System，GPS）统称3S技术，在草地资 源研究中发挥着越来越巨大的作用。
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2、遥感数据的获取及处理
收集MODIS数据，在EOS/MODIS投影（星地通公 司）软件的支持下对影像数据进行预处理、云检测、 等面积投影、云识别、区域挖图，按照公式：
NDVI=（CH2-CH1）/（CH2+CH1）和 RVI=CH2/CH1 （其中CH2与CH1分别是近红外通道 与红光通道的反射率）计算归一化植被指数（NDVI） 和比值植被指数（RVI），再将地面监测的经纬度数 据转化成Mapinfo的格式后叠加在NDVI图和RVI图上， 获得GPS点下的各植被指数的值。
RS数据获取图像几何校正
将太阳倾斜照射图像校正到等效垂直照射时图像
校正要求：将图像的每个像元灰度值，标准化到太阳位 于假设的天顶位置时的像元灰度值
设：太阳高度角为θ
倾斜照射时像元灰度值为g（x，y） 垂直照射时像元灰度值为 f（x，y）
则：
f (x, y) = g(x, y)
sin θ
20
10
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10 10
立体
2.5 or 5
5 or 10
60+60 至 80 60+60 至 80 60+60 至 80 600×120
8．5．3 IKONOS和Quick Bird
IKONOS和Quick Bird（快鸟）： 高清晰度和高空间分辨率 推帚扫描、多光谱几何成像 同轨立体像对
3
108 112 113 116 113
～011.65 1μ2m0 122 125 120
114 121 127 131 124 106 112 122 121 115
122 125 125 126 122
～012.79 1μ3m5 136 139 131
128 136 143 146 136 117 123 136 132 122
分辨率/m
波段/μm
分辨率/m
波段/μm
分辨率/m
1 0.5～0.6 79×79 0.45～0.52 30×30 0.450～0.515 30×30
2 0.6～0.7 79×79 0.52～0.60 30×30 0.525～0.605 30×30
3 0.7～0.8 79×79 0.63～0.69 30×30 0.630～0.690 30×30
第五章RS图像处理与判读
§1 §2 §3 §4 §5
遥感数据的校正 遥感图像的增强处理 遥感图像目视判读 遥感数据的计算机分类 常用遥感图像处理软件
§1 遥感数据的校正
一、数字图像的概念 二、辐射校正 三、几何校正
一、数字图像的概念
1、数字图像：能在计算机里存储、运算、 显示和输出的图像。 有些传感器可直接提供数字图像，也可 经模拟图像数字化得到。 数字图像的模型是一个可以在计算机里 进行存储和运算的数字矩阵，其表达形 式为：
2.1 坐标变换的两种方法
直接法：从原始图像阵列出 发，依次对其中每个像元分 别计算其在纠正后图像上的 坐标。其纠正式为：
X Fx ( x, y) Y Fy ( x, y)
间接法：从空白图像出发， 依次计算每个像元在原始图 像中的位置。其纠正式为：
x Gx ( X , Y ) y Gy ( X , Y )
T1 T1 a
为TM1波段校正后的灰度值
为TM1波段的灰度值
(T
5
T5 ) 2
T1
a T1 bT5
பைடு நூலகம்
2.3 直方图校正法
这种方法是根据灰度直方图的对 比找出校正量。基本出发点一是可见 光以外的长波不受大气散射影响，二 是一些特殊地物（清洁水面或地形阴 影区）在各波段图像上灰度值应为0。 如果某一像场中存在灰度值为零 的地物，则任一波段灰度值都应为0， 即灰度直方图从原点开始，如果图像 的灰度直方图离开原点，则其值就是 大气散射引起的灰度直方图漂移值， 即改正量。大气校正就是从每个像元 灰度值中减去改正量，如图。
不同的遥感数据具有不同的空间分辨率波谱不同的遥感数据具有不同的空间分辨率波谱分辨率和时间分辨率如果能将它们各自的优分辨率和时间分辨率如果能将它们各自的优势综合起来可以弥补单一图像上信息的不足势综合起来可以弥补单一图像上信息的不足这样不仅扩大了各自信息的应用范围而且大这样不仅扩大了各自信息的应用范围而且大大提高了遥感影像分析的精度
rs评分标准
RS评分标准遥感（Remote Sensing）是一门利用遥感器探测和识别地物，并获取目标地物信息的技术。
遥感图像质量、地物识别能力、图像处理技术、信息提取能力、定量分析能力、时间与空间分辨率、多源数据融合能力、数据可访问性和可获取性等方面都是评价遥感技术的重要指标。
下面将对每个方面进行详细说明。
1. 遥感图像质量遥感图像质量是指遥感图像的清晰度、色彩还原度、对比度等。
高质量的遥感图像能够提供更准确的目标地物信息，从而更好地支持决策和分析。
评价遥感图像质量的方法包括观察图像的清晰度、对比度和色彩还原度，以及使用量化指标如信噪比、空间分辨率、辐射分辨率等。
2. 地物识别能力地物识别能力是指遥感图像识别地物的准确性和可靠性。
它直接关系到遥感技术的应用范围和效果。
地物识别能力的评价可以通过对图像进行分类，比较分类结果与实际地物类型的符合程度来完成。
3. 图像处理技术遥感图像处理技术包括辐射定标、图像校正、图像增强、图像分类等。
这些技术可以提高遥感图像的质量和地物识别能力。
评价图像处理技术的方法包括观察处理后的图像与原始图像相比，地物特征是否更加突出，分类精度是否更高，以及算法复杂度、运行速度等指标。
4. 信息提取能力遥感信息提取能力是指从遥感图像中提取有用信息的能力。
这些信息可以包括地物分布、地形地貌、植被覆盖等。
评价遥感信息提取能力的方法包括观察提取出的信息是否全面、准确，以及提取信息的自动化程度等。
5. 定量分析能力定量分析能力是指对遥感图像进行定量分析，得出目标地物的数量、大小、形状等参数的能力。
定量分析可以提供更准确的目标地物信息，从而更好地支持决策和分析。
评价定量分析能力的方法包括比较定量分析结果与实际数据的符合程度。
6. 时间与空间分辨率时间与空间分辨率是指遥感图像的时间和空间尺度。
高时间分辨率能够提供更及时的目标地物信息，高空间分辨率能够提供更详细的目标地物信息。
评价时间与空间分辨率的方法包括观察图像的时间和空间尺度是否符合应用需求。
遥感原理及应用总结
绪论第一章遥感物理基础Chapter 1 Physical basis of remote sensing电磁波：在真空或物质中通过传播电磁场的振动而传输电磁能量的波。
（在真空或介质中传播的交变电磁场）电磁波是通过电场和磁场之间相互联系和转化传播的，是物质运动能量的一种特殊传递形式。
原子光谱、分子光谱和晶体光谱波粒二象性：1 波动性：表现出干涉、衍射、偏振等现象。
一般成像只记录了电磁波的振幅，只有全息成像时才同时记录振幅和相位，在遥感成像时，只有雷达成像是如此。
干涉的影响：利—利用能量增大的趋势使图像清晰，方向性强；弊—造成同一物质所表现的性质不同SAR成像时，斑点的产生就是由于电磁波的干涉引起的。
衍射的影响：(1)使电磁辐射通量的数量、质量和方向都发生变化，结果测量不准确，对目标物的解译也带来困难。
(2)缩小阴影区域。
(3)影响遥感仪器的分辨能力。
光的偏振现象说明光波是横波，在微波技术中称为“极化”。
多普勒效应：电磁辐射因辐射源或观察者相对于传播介质的移动，而使观察者接受到的频率发生变化的现象。
2 粒子性的基本特点是能量分布的量子化光电效应应用：扫描成像、电视摄像等，把光像变成电子像，把对人眼无作用的电磁辐射变成人们可以看见的影像。
3、波粒二象性的关系电磁波的波动性与粒子性是对立统一的，E（能量）、P（动量）是粒子的属性，υ（频率），λ（波长）是波动的属性，二者通过h联系起来。
光的波动性和粒子性是光在不同条件下的不同表现：从数量上看：少量光子的运动表现出粒子性；大量光子的运动表现出波动性。
从频率上看：频率高的光子粒子性强，频率低的光子波动性强。
当光和其它物质发生相互作用时表现为粒子性，当在传播时表现为波动性。
为什么说遥感的物理基础是电磁波理论？➢不同地物电磁波特性不同（表现为不同颜色，不同温度）➢传感器接收的是电磁波➢数据传输是电磁波➢数据处理的是地物电磁波信息➢应用的是地物电磁波特性电磁波谱：将电磁波在真空中按照波长或频率的依大小顺序划分成波段，排列成谱。
第五章遥感图像增强
4、图像增强的方法
数字增强处理
采用数字图像计算机系统进行 优点：快速、功能全，能应用光学方法无法 进行的一些算法对图象增强。
光学增强 采用光学仪器进行
优点：直观、方便、快速、操作方法容易掌 握、耗资较少； 缺点：光学增强仪器对各种增强方法的适应 性比数字处理设备要差。
真彩色合成(true color composite) 合成结果为真彩色，符合人眼观察习惯；
假彩色合成(false color composite)
合成结果与实际景物颜色不对应或缺失某 一色光，彩色鲜明，特征突出。
真彩色合成
假彩色合成
3）彩色合成方法
按合成机制不同，分为： 加色法和减色法 二者均以色彩混合原理为依据。
例如：
y a ln(x 1) c ln b
用（x＋1）是为了避免对0求对数
参数b用于改变对数的底
a和c用于调节数值范围。
对数扩展的效果：
➢ 着重扩展了亮度值低的部分
➢ 相对压缩了亮度值高的部分
（3） 指数扩展（exponent stretch）
指数扩展的一般形式： y＝bax
其中：b为底，常用b＝e。因x可能达 到127或255，故a须远小于1，否则y值可 能非常大。
大气散射作用又使影像的反差更为降低。 使得研究对象模糊不清。
3. 对比度增强分类
对比度增强可分为线性和非线性两种。
1）线性扩展（linear stretch）
将原始图象诸亮度值按线性关系进行扩 大，亮度范围可扩展为任意制定的范围。相 当于进行y＝ax＋b的变换。 （1）普通线性扩展
直接应用上述单一的线性关系。
Erdas遥感图像处理1资料
图1.3 Select Layer To Add 对话框（File选项卡）
图1.4 Select Layer To Add对话框 （Raster Options选项卡）
10
更改图像显示波段： 1、在窗口菜单条单击Raster->Band Combinations ，打开Set Layer Combinations for XX对话框。
图1.10 Import/Export图标~数据输入输出对话框
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TIFF图像数据输入输出（Import / Export TIFF Data） ERDAS图标面板菜单条：Main->Import/Export>数据输入输出对话框； 直接点击图标
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2. 叠加显示操作（Operate Overlay Display） IMAGINE系统所提供的数据叠加显示工具有三个，分别 是混合显示工具（Blend Tool），卷帘显示工具（Swipe Tool）和闪烁显示工具（Flicker Tool），都集成在实用 菜单中。 （1）混合显示工具（Blend Tool） 本操作通过控制上层图像显示的透明度大小，使得上下 两层图像混合显示。 视窗菜单条:Utility->Blend->Viewer Blend / Fade对话框 （图1.5）:
遥感数字图像处理实验
1
实习目的
本实习为已具有RS的基本概念和理论基础的学生设
计，目的是帮助学生在了解RS基本组成与数据结构模型 的基础上，重点学习使用ERDAS IMAGINE 8.7软件进行 视窗操作、数据数据预处理、图像解译、图像分类和矢量 功能；了解地图投影系统的使用；学习多种数据输入的方 法，不同数据格式转换，数据库模式的定义等多种前后期 处理工作；掌握遥感图像前后处理和解译、分类地理的技
rs技术原理在地理学中的应用
RS技术原理在地理学中的应用1. 引言遥感(Remote Sensing)技术是一种通过获取地球表面上的信息而不直接接触地面的技术。
它使用传感器将电磁辐射转换为数字数据，并利用这些数据分析、提取和解释地表特征。
遥感技术在地理学领域具有广泛的应用，可以帮助地理学家了解地球表面的动态变化，并从中得出一些重要结论。
2. RS技术原理遥感技术基于传感器接收和记录的电磁辐射数据。
这些数据可以用来获取地表特征的信息。
RS技术原理包括以下几个方面：2.1 电磁辐射电磁辐射是一种能量在空间中传播的现象。
不同的物质会对不同波长的辐射有不同的反射、散射或吸收能力。
通过记录和分析不同波段的电磁辐射数据，可以获得地表特征的信息。
2.2 传感器技术传感器是用于接收和记录电磁辐射数据的设备。
不同的传感器可以接收不同波段的辐射，从而获取不同类型的地表特征信息。
常见的传感器包括光学传感器、热红外传感器和微波传感器等。
2.3 数据处理从传感器接收到的原始数据中提取有用的地表特征信息需要进行数据处理。
数据处理的步骤包括数据预处理、图像分类、特征提取和信息提取等。
这些步骤可以帮助地理学家理解地球表面的变化和演化过程。
3. RS技术在地理学中的应用RS技术在地理学中具有广泛的应用。
下面列出了一些常见的应用领域和案例：3.1 土地利用与土地覆盖变化分析利用遥感技术可以获取大范围的地表信息数据。
通过对时间序列的遥感影像进行分析，可以监测和分析土地利用和土地覆盖的变化。
例如，利用高分辨率的遥感影像可以识别城市扩张和耕地退化等现象。
3.2 地表温度监测遥感技术可以获取地表的温度信息，从而进行地表温度监测。
地表温度监测在城市规划和气候研究中有着重要的应用。
例如，通过遥感技术可以监测城市热岛效应，并与其他因素进行关联分析。
3.3 地表高程测量利用遥感技术可以获取地表高程信息，从而进行地形测量。
地形测量在地质研究和地貌分析中具有重要意义。
例如，利用高分辨率的遥感影像可以获得地貌特征的高程信息，帮助地理学家研究地球表面的地形变化过程。
遥感数字图像处理软件介绍
ENVI介绍1.简介：ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。
它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。
它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。
ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。
ENVI的背景创建于1977年的RSI（现为Exelis Visual Information Solutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITT Visual Information Solutions的用户数超过200,000，遍布于80个国家与地区。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITT Visual Information Solutions公司。
ENVI和IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
2007年6月，ESRI公司和ITT Visual Information Solutions公司宣布两者的商务合作计划。
“与ITT Visual Information Solutions这样的行业领导者合作，对ArcGIS 地理信息系统平台进行功能拓展，可以大大地扩展和提高用户的影像处理能力。
”ENVI的优势ENVI具有以下几个优势：1.先进、可靠的影像分析工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的价值。
2.专业的光谱分析——高光谱分析一直处于世界领先地位。
基于RS技术的洪泽湖周边地区遥感影像信息提取
（ Ｇ Ｃ Ｐ ） 。其次在 ｌ： ２ ５ 万地形图上量取这些控制点
的大地 坐 标 。然 后 运用 Ｅ ｒ ｄ ａ ｓ Ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｅ的 子 模 块 （ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｇ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 进行 图像 配 准 。 先在地 形 图上 找 到第 一 个控 制点 ， 再在 ２ ０ ０ ０年 的 Ｔ Ｍ 影像
对于高分辨率遥感影像尤其如此 。
』 ｝ ｆ １ 褪 脯 腩
ｌ
艮 多 情况 ｒ ， 仕仕商蚩伥多京影１ 冢
ｚ ㈣ 年 宿 迁 卜
图一 技术线路图
才 能 完 成 对 整 个 研 究 区 域 的 覆 盖 。
影像 ， 要 获得 整 个研 究 去 遥 感影 像
就 耍 对 其 讲 行 影 像 镶 崭 存 Ｅ Ｒ．
图中找到相应该控制点 ， 输入该控制点的大地坐标 值 。依此方法 ， 连续选择输入分布均匀 的 ３ ２ 个控制 点的大地坐标值。最后用三次多项式拟合法对控制 点进行平差计算 ， 并用双线性 内插法完成像元重采 样， 即可获得可以用于地物分类实验的 ２ ０ １ ０ 年 的精
校正 Ｔ Ｍ 图像 。
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的 目 的 是 将 影 像 的 几 何 位 置 校 正 到 地
彤 即＿ 仪影 １ 豆重 上 ， 元厩 备柙 英 型的数 据整 合 。
５ ５
～
本次研究对 于 Ｔ Ｍ 图 像 的几 何 校 正 是 在 Ｅ Ｒ ．
Ｄ Ａ Ｓ ９ ． ２ 软件上完成 的。首先用 ２ ０ １ ０ 年的 Ｔ Ｍ 影像
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（ ２ ） 对淮安市