卫星光学遥感图像仿真与典型目标特征分析.pptx

卫星光学遥感图像仿真与典型目标特征分析;;光学遥感系统的成像仿真;光学遥感系统的成像仿真;光学遥感系统的成像仿真;;SENSOR 的仿真流程图; 左图为子模块划分示意图，其考虑的相应成像因素总结如下： 目标特征（目标类型、方向、高度、反射率）； 成像几何关系（太阳和遥感器的高度角以及方位角）； 三维地物场景模型（不同照射条件、地物场景照射能量百分比）； 光源类型（垂直日光、水平日光、水平阴影、垂直前照阴影、垂直背照阴影）； 成像系统参数（卫星轨道高度、视角、焦距、孔径、大气能见度）； 大气模型（大气散射、大气吸收、目标辐亮度、天空辐亮度）； 曝光量计算（曝光量的均值和方差）； MTF 模型（成像系统光学 MTF、电学 MTF、传感器系统总 MTF）； 光子和系统噪声（信号中的光子噪声、系统中的各种噪声）； 量化噪声和数据传输模型（???化噪声、误码率）； 硬拷贝影响模型（制成硬拷贝带来的所有影响）； 胶片 MTF（胶片 MTF 参数）； 胶片平均密度（与不同照射类型相关）； 胶片噪声（胶片颗粒度影响）； 信息预测(评价成像品质)。;;;基于MTF模型的光学遥感器的数字仿真;光学遥感器数字仿真的数学模型; 光线跟踪模型主要是研究观察目标上各个点与图像上各个点之间的几何位置关系、辐射量关系。辐射量关系主要包括目标对太阳的反射、外界环境的辐射、目标自身的辐射以及光线传播路径方面的辐射。此外，还存在大气环境衰减因素。综上所述，整个辐射过程可以表达为：;调制传递函数模型;点扩散模型; 将上述三种数字仿真的数学模型的优缺点分析完毕后，此次选取调制传递函数模型对光学遥感器进行数字仿真。; MTF理论基础; 假如我们只研究金属靶标沿着x方向的厚度分布。在金属靶标上，每一个线对的宽度d叫做空间周期，单位是长度/毫米。在这里，又引入一个重要概念，空间频率，描述为单位毫米内包含的线对数目，单位是线对数/毫米。首先定义空间圆频率为：; 正弦波光栅成像后的表现形式还是正弦波，如下图所示，实线条为理想的成像亮度分布，虚线条为实际成像的亮度分布。从图中可以观察到，经实际成像后，亮线条会变暗一些，暗线条会变亮一些，看起来没有成像前那么清晰。这是由于实际中衍射、像差等作用的影响，实际像的对比度会降低。;?;数字仿真的理论基础; 关于在频域内对二维灰度图像进行二维傅里叶变换，现列出它的算法如下所示：;典型目标的特征选择;特征选择; 相比较封装式和嵌入式方法，过滤式特征选择方法在研究特定地物目标时能够更方便的对特征进行选择，而不必依赖于某种分类学习算法。主要有mRMR和Relief两种典型的过滤式特征选择方法。;已有稳定的特征选择方法;典型地物目标的特征分析; 为提高后续的图像处理效率，对实验图像进行滤波处理，该步骤能够很好的保留实验数据的极化信息和图像的边缘细节等信息；与此同时，对其进行滤波处理还能够有效的降低图像的噪声。其次，把Refined Lee滤波后的PauliRGB图像在遥感影像分析软件eCognition上进行分割，并对不同地物目标进行标记处理。由于分割尺度对分割的运算量及分割后的分类实验都有很大的影响，分割参数选为25，该尺度在保证足够的分类精度的基础上，便于分割的运算量控制合理的范围内。; 根据实际需求，本章选取裸土地barrenland(BS)、建筑urban/built-up(UB)、耕地cropland(C)、森林forest(F)、水体river/lake(RL)和道路road(RD)这6种典型地物目标进行特征选择研究。用6种颜色来标识这几种地物在实验区内的位置，具体位置如下图所示。;特征选择的分类对比;谢谢