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地理信息系统中的卫星影像处理技术与应用
课程介绍与目标目标通过本课程的学习，您将能够：掌握卫星影像处理的基本概念和原理熟练运用各种卫星影像处理软件将卫星影像处理技术应用于实际问题解决内容本课程将涵盖以下内容：地理信息系统（GIS）基础卫星遥感技术概述卫星影像预处理技术卫星影像增强处理卫星影像分类技术卫星影像分割与变化检测卫星影像应用案例卫星影像处理软件介绍
什么是地理信息系统（GIS）定义地理信息系统（GIS）是一种用于采集、存储、管理、分析和可视化地理空间数据的计算机系统。关键要素GIS系统包含以下关键要素：地理空间数据空间分析工具数据可视化功能
GIS发展简史120世纪60年代GIS的概念出现220世纪70年代第一个商用GIS系统问世320世纪80年代GIS技术应用范围扩展420世纪90年代GIS软件发展迅猛521世纪
卫星遥感技术概述定义卫星遥感技术是指利用卫星搭载的传感器来获取地球表面的信息，并进行分析和应用的技术。优势卫星遥感技术具有以下优势：覆盖范围广周期性强数据量大
卫星影像的基本概念数据源卫星影像是由卫星传感器采集的地球表面信息，以数字形式存储。数据格式卫星影像数据通常以栅格格式存储，每个像素代表地面上的一个区域。元数据
不同类型的卫星影像可见光影像与人类肉眼可见光波段类似红外影像探测热辐射信息，用于温度分析雷达影像利用电磁波探测目标，不受天气影响多光谱影像包含多个光谱波段信息
卫星影像的光谱特征光谱响应不同地物对不同波段的光谱响应不同，形成不同的光谱特征。光谱曲线光谱曲线可以反映地物的光谱特性，用于地物识别。光谱特征库建立光谱特征库，可以方便地识别和分类不同地物。
卫星影像分辨率详解空间分辨率指影像中每个像素代表的地面实际大小光谱分辨率指传感器能够区分的光谱波段数量时间分辨率指卫星重复获取同一区域数据的频率辐射分辨率指传感器能够区分的辐射亮度值范围
卫星数据获取方法直接接收通过地面接收站直接接收卫星数据数据下载从数据提供机构下载卫星数据数据共享平台通过数据共享平台获取卫星数据
卫星影像预处理技术辐射校正消除传感器、大气等因素造成的辐射误差几何校正将影像与地理坐标系进行匹配，消除几何畸变大气校正消除大气对影像的影响，提高数据精度影像配准将不同时间或不同传感器获取的影像进行配准，方便比较分析
辐射校正基本原理1传感器校正消除传感器自身误差2大气校正消除大气散射和吸收的影响3地形校正消除地形起伏对影像的影响
几何校正技术控制点选取选择图像上的地面控制点，并获取其地理坐标多项式拟合利用多项式函数进行几何变换重采样根据几何变换结果，对影像进行重新采样，生成校正后的影像
大气校正方法暗像元法利用图像中暗像元信息进行大气校正模型法利用大气模型进行大气校正经验法基于经验数据进行大气校正
影像配准技术方法常见的影像配准方法包括：控制点法特征点法图像相关法应用影像配准技术广泛应用于：多时相影像分析多传感器数据融合变化检测
卫星影像增强处理对比度增强提高影像的对比度，使地物更加清晰边缘增强突出影像的边缘特征，便于地物识别噪声去除去除影像中的噪声，提高影像质量
图像增强基本算法1直方图均衡化将图像的直方图拉伸到整个灰度级范围2线性变换利用线性函数进行图像灰度变换3非线性变换利用非线性函数进行图像灰度变换
对比度调整技术线性对比度拉伸将影像的灰度级线性拉伸到一个新的范围非线性对比度拉伸利用非线性函数对影像进行对比度拉伸
边缘增强方法Sobel算子利用梯度算子进行边缘检测Laplacian算子利用二阶导数进行边缘检测Canny算子一种常用的边缘检测算法
噪声去除技术中值滤波利用中值滤波器去除脉冲噪声高斯滤波利用高斯滤波器去除随机噪声维纳滤波一种自适应噪声去除算法
卫星影像分类技术监督分类需要用户提供训练样本非监督分类无需用户提供训练样本
监督分类方法1最大似然法根据像素的概率分布进行分类2最小距离法根据像素与类别中心的距离进行分类3支持向量机一种强大的机器学习分类算法
非监督分类算法K均值聚类将像素聚集成多个类别层次聚类按照层次结构进行分类自组织映射一种神经网络分类方法
机器学习在影像分类中的应用决策树根据特征构建决策树进行分类随机森林多个决策树组成的分类器神经网络模拟人脑神经网络进行分类
深度学习分类技术卷积神经网络用于识别图像中的特征，进行分类循环神经网络用于处理时间序列数据，进行分类生成对抗网络用于生成新的图像数据，进行分类
影像分割技术阈值分割根据像素灰度值进行分割区域生长从种子点开始，不断生长区域边缘检测利用边缘信息进行分割分水岭分割将影像看作地形，进行分割
变化检测方法图像差值法计算两幅影像的差值，突出变化区域图像比值法计算两幅影像的比值，突出变化区域光谱变化分析分析光谱特征的变化，识别变化区域
专题制图技术定义专题制图是利
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