遥感影像数据处理与分析.pdf

遥感影像数据处理与分析

遥感影像是通过卫星或无人机等遥感技术获取到的图像数据。

遥感技术可以获取覆盖范围广、时效性强、信息丰富度高的遥感

影像数据，能够为农业、水资源、环境保护、城市规划、地理信

息系统等领域提供有力的支持和帮助。但是，遥感影像数据处理

与分析也是一个很复杂的过程，需要进行多方面的工作，本文将

从数据预处理、遥感影像分类、遥感影像变化检测三个方面进行

阐述。

一、数据预处理

遥感影像数据通常需要进行大量的预处理工作，以去除图像噪

声、云层、阴影等干扰因素，同时进行图像配准、图像增强等操

作，以提高后续分析的准确度。主要预处理流程包括以下几个方

面。

1、遥感影像几何配准

在不同空间分辨率、不同采样率下，以及同一区域在不同时间

和季节拍摄的遥感影像，都需要进行配准，使其在坐标系、比例

尺等方面一致。几何配准通常有图像配准和控制点标注两种方法。

图像配准主要是通过对原始影像进行匹配、重采样和配准来实现，

而控制点标注则需要在影像上标注多个特定区域的控制点，并通

过地面测量等方法计算控制点之间的变换参数，以实现影像配准。

2、遥感影像预处理

遥感影像预处理主要对图像进行去噪、亮度校正、对比度增强、

图像拼接等操作。对于去噪操作，可采用滤波算法（如中值滤波、

高斯滤波等）去除高斯噪声和椒盐噪声。亮度校正和对比度增强

可调整影像的灰度值，以提高遥感影像的可视化效果。对于大尺

寸遥感影像，可采用图像拼接算法，将多个部分影像拼接成一个

完整的影像。

二、遥感影像分类

遥感影像分类是指将遥感影像数据划分为若干类别的过程，通

常可以使用监督和无监督两种方法。监督分类方法需要有一定的

先验知识和训练样本，可以使用机器学习算法进行分类，如支持

向量机、随机森林等；而无监督分类方法则不需要训练样本，利

用图像中的特征像元进行聚类。下面对遥感影像分类进行详细阐

述。

1、影像分类的特征提取

影像分类的特征提取是指从遥感影像中提取有利于对影像分类

的特征参数，一般包括颜色、形态、空间结构等特征。在遥感影

像分类中，可以采用像元级分类和对象级分类两种方式，前者基

于像元的颜色和纹理信息，后者则通过对象的形状和空间关系来

进行分类。特征提取是影像分类的基础，好的特征可以提高分类

算法的准确性。

2、监督分类

监督分类方法通常需要建立训练样本库，在训练样本库中，包

含了分类的标签和特征，对于新的遥感影像可以通过特征向量和

分类器（如支持向量机、随机森林等）进行分类。监督分类方法

需要专家的干预，以提高分类准确度和可信度。

3、无监督分类

无监督分类方法通常不需要专家的干预，只需要根据图像信息

进行聚类分析即可。常用的聚类方法包括k-means、ISODATA、

Lumisan等。在聚类分析过程中，需要设置聚类中心和聚类数目，

以达到最佳的分类效果。

三、遥感影像变化检测

遥感影像变化检测通常是指对同一地区不同时间拍摄的遥感影

像进行对比分析，以获取变化信息。遥感影像变化检测主要包括

以下几个方面。

1、遥感影像配准

对于遥感影像变化检测，需要对不同影像进行配准，以保持图

像间像素点一一对应。常用的配准方法与遥感影像分类中相同。

2、变化检测的基本步骤

首先，对两个时间拍摄的遥感影像进行预处理和配准。然后，

可采用像元、对象、面积三种方法进行变化检测，像元法主要在

像素点上进行；对象法则以具有相同特征的象元为单位，进行变

化检测；而面积法则把具有相同变化情况的象元连接起来，构成

不同的变化区域。最后，可对变化信息进行分析，了解变化的类

型、时空分布等。

3、遥感影像变化检测的发展趋势

随着遥感技术的发展，遥感影像变化检测也在不断发展，未来

将更加注重技术集成，将不同的变化检测方法融合起来，同时发

展基于机器学习的变化检测技术，以达到更高的准确度和效率。

总之，遥感影像数据处理和分析是一项复杂而重要的工作，需

要多方面的技术支持，其中包括数据预处理、遥感影像分类、遥

感影像变化检测等方面。在未来的发展中，遥感技术还将更加广

泛地应用于各行各业，为我们的生活和工作带来更多的便捷和帮

助。