《遥感图像基本处理》课件.pptxVIP

《遥感图像基本处理》课程简介本课程旨在全面介绍遥感图像的基础知识和常用的处理方法。从遥感图像的特点、获取方式、几何校正、辐射校正、大气校正等基础内容开始讲起,最后详细讲解遥感图像的拼接、融合、增强、分类和解译应用。同时还会介绍常见的遥感图像处理软件和完整的处理流程,并通过大量实例进行深入的演示和讲解。12by1223

遥感图像的特点广域覆盖遥感图像可以覆盖广阔的地理区域,为地球观测和资源调查提供了独特的视角。高分辨率现代遥感卫星可以提供极高的空间分辨率,使得细节清晰可见,适用于各种应用。多光谱数据遥感图像包含了可见光、红外和其他频段的信息,可以反映地表特征的多个维度。

遥感图像的获取方式1卫星遥感通过搭载在人造卫星上的传感器,可以获取全球范围内的遥感图像数据。这是最常见的遥感数据来源。2航空遥感利用飞机搭载的相机和传感器,可以获取局部区域的高分辨率遥感数据,应用范围广泛。3无人机遥感近年来,无人机遥感技术迅速发展,可以获取更加灵活和精细的遥感图像数据。4地面遥感一些固定安装或手持的地面遥感设备,也可以获取局部区域的专题遥感数据。

遥感图像的几何校正1地理参考遥感图像需要基于地理控制点进行几何校正,以确保其空间位置和比例与实际地面相符。2投影变换采用合适的地图投影方式,将曲面地球转换为平面坐标系,消除视角和高程造成的几何畸变。3重采样根据控制点对图像进行几何变换和重新插值,使之符合地理参考坐标系,并提升图像质量。

遥感图像的辐射校正辐射失真修正校正由传感器特性、大气条件等因素引起的图像辐射失真,确保数据的真实性和可靠性。数值范围优化将图像灰度值进行线性拉伸或其他变换,使其覆盖更广泛的动态范围，提升细节信息。辐射定标将图像灰度值转换为物理参量,如反射率或亮度温度等,使数据具有实际物理意义。

遥感图像的大气校正1大气校正消除大气散射和吸收对图像质量的影响2几何路径长校正补偿地表到传感器的复杂传输路径3辐射校正恢复目标物体的真实辐射特性大气校正是遥感图像处理的关键步骤之一。通过几何路径长校正和辐射校正,可以有效消除大气散射和吸收对图像质量的影响,使得图像数据更加真实可靠地反映地表特征。这是进一步分类解译和应用分析的基础。

遥感图像的拼接1图像配准通过几何变换,将多个图像空间位置对齐。2色彩匹配利用色彩校正算法,统一不同图像的辐射特性。3边缘融合采用渐变过渡等方法,消除图像拼接边缘的明显痕迹。遥感图像拼接是将多幅相邻的单幅图像拼接成一个完整的覆盖大面积的图像的过程。这需要经过图像配准、色彩匹配和边缘融合等步骤,确保拼接后的图像在几何位置、辐射特性和视觉效果上都协调一致。拼接后的大幅图像为进一步的分析处理和应用提供了更广阔的视野。

遥感图像的融合1波段选择根据应用需求,选择合适的遥感波段进行融合2数据预处理对多源图像进行几何、辐射和大气校正3融合算法应用pixel-based、feature-based或decision-based等融合方法4精度评估通过定量指标和人工验证检查融合结果遥感图像融合是将多种遥感数据源的信息有效集成的过程。它可以提高图像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率,增强地物特征的可识别性,为后续的解译分析提供更加丰富全面的信息。融合过程需要经过波段选择、数据预处理、融合算法应用以及精度评估等步骤,以确保融合结果的质量和适用性。

遥感图像的增强直方图均衡化通过调整图像的灰度直方图,增强图像的对比度和清晰度,突出感兴趣的地物特征。波段组合结合不同波段的图像,如可见光、红外等,突出地物的差异性,提高信息的丰富性。空间滤波应用各种卷积核进行平滑、锐化或边缘增强等空间滤波处理,优化图像细节信息。

遥感图像的分类1监督分类根据已知样本训练分类器2无监督分类自动发现图像内在结构3目标检测定位感兴趣的地物对象4主题分类识别城市、农田、森林等主题5变化检测发现地表随时间的变化遥感图像分类是将图像像素或区域划分为不同主题类别的过程。常用的方法包括监督分类、无监督分类、目标检测、主题分类和变化检测等。这些技术能够有效地识别和提取地表各种类型的地物信息,为后续的应用分析提供基础数据。

遥感图像的解译1目标识别根据图像特征提取和模式识别技术,准确定位感兴趣的地物目标。2属性提取分析目标的形状、尺度、纹理、色彩等属性特征,获取详细信息。3专业解释结合地理、土地利用、环境等相关知识,对地物的性质和功能进行专业解释。

遥感图像的应用领域1自然资源管理植被覆盖、地质地貌、水资源监测2环境监测污染状况、气候变化、自然灾害分析3城乡规划土地利用、基础设施建设、城市发展监测4农业遥感作物种植、长势监测、病虫害预警5国防安全军事情报收集、边境监视、战略部署遥感技术广泛应用于自然资源的监测和管理、环境保护和气候变化研究、城乡规划与建设、精准农业、国防安全等