遥感图像处理的基本原理与方法
遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。遥感图
像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点
遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测
量而获得的图像。这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。遥感图像具有以下几个特点：
1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；
2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；
3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程
遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
1. 数据获取
数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、航空遥感以及无人机等手
段获取图像数据。卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理
预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取
特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译
解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域
遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域
遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。通过分析遥感图像，可以了解农田的植被状况，监测土地变化，推测农作物产量等。
2. 林业领域
遥感图像可以帮助监测森林的覆盖范围和变化情况，分析森林健康状况，预测森林火灾等。这对于森林资源管理和保护具有重要意义。
3. 城市规划
遥感图像可以提供城市规划和土地利用等信息，帮助城市规划师分析城市扩展趋势、绿地覆盖情况等。这有助于做出合理的城市规划决策。
4. 环境监测
遥感图像可以用于监测大气污染、水体污染、土地退化等环境变化。通过分析
遥感图像，可以了解环境污染的类型和程度，为环境保护提供科学依据。
四、遥感图像处理的发展趋势
随着遥感技术和计算机科学的发展，遥感图像处理也取得了长足的进步。未来，遥感图像处理的发展趋势将包括以下几个方面：
1. 多源数据的融合。将卫星、航空遥感以及无人机等不同源的遥感数据进行融合，可以提高图像的空间分辨率和测量精度。
2. 深度学习的应用。深度学习技术在遥感图像处理中的应用越来越广泛。通过
深度学习算法，可以自动提取和解译遥感图像中的地物信息。
3. 实时监测与快速响应。随着计算能力的提高和处理算法的优化，遥感图像可
以实现实时监测和快速响应，对突发事件进行迅速的处理和分析。
总结
遥感图像处理是一项非常重要的技术，在农业、林业、城市规划和环境监测等
领域都有广泛应用。通过掌握遥感图像处理的基本原理与方法，可以更好地利用遥感数据，提取出有用的地物信息，对相关领域的研究和应用提供支持。未来，随着技术的不断发展，遥感图像处理将在更多的领域发挥重要作用。
遥感图像处理的基本原理与方法 遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。遥感图 像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。 一、遥感图像的获取和特点 遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测 量而获得的图像。这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。遥感图像具有以下几个特点： 1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息； 2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析； 3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。 二、遥感图像的处理流程 遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。 1. 数据获取 数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、航空遥感以及无人机等手 段获取图像数据。卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。 2. 预处理
预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。 3. 特征提取 特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。 4. 解译 解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。 三、遥感图像处理的应用领域 遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。 1. 农业领域 遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。通过分析遥感图像，可以了解农田的植被状况，监测土地变化，推测农作物产量等。 2. 林业领域 遥感图像可以帮助监测森林的覆盖范围和变化情况，分析森林健康状况，预测森林火灾等。这对于森林资源管理和保护具有重要意义。 3. 城市规划 遥感图像可以提供城市规划和土地利用等信息，帮助城市规划师分析城市扩展趋势、绿地覆盖情况等。这有助于做出合理的城市规划决策。
遥感原理与方法 第一章绪论 一、遥感的概念 遥感（Remote Sensing）：从远处探测、感知物体或事物的技术。即不直接接触物体本身，从远处通过各种传感器探测和接收来自目标物体的信息，经过信息的传输及其处理分析，来识别物体的属性及其分布等特征的综合技术。 二、遥感技术的特点 宏观性、综合性 覆盖范围大、信息丰富。一景TM影像为185*185平方公里；影像包含各种地表景观信息，有可见的，也有潜在的。 多波段性 波段的延长使对地球的观测走向了全天候 多时相性 重复探测，有利于进行动态分析 三、遥感的分类 1、按照遥感的工作平台分类： 地面遥感、航空遥感、航天遥感 2、按照探测电磁波的工作波段分类： 可将光遥感、红外遥感、微波遥感 3、按照遥感应用的目的分类： 环境遥感、农业遥感、林业遥感、地质遥感 4、按照资料的记录方式分类： 成像遥感、非成像遥感 5、按照传感器工作方式分类： 主动遥感、被动遥感 四、遥感技术系统 遥感技术系统：是一个从地面到空中直至太空，从信息采取、存储、传输、处理到分析判读和应用的完整技术体系。 遥感技术系统的组成： 遥感试验：对电磁波特性、信息获取、传输和处理技术的试验。 遥感信息获取：中心工作。遥感平台和传感器。 遥感信息处理：处理的原因 遥感信息应用 第二章遥感的物理基础 第一节电磁波与电磁波谱 一、电磁波及其特性 1、波的概念：波是振动在空间的传播。 2、机械波：声波、水波和地震波 3、电磁波：由振源发出的电磁振荡在空气中传播。 电磁波是通过电场和磁场之间的相互联系传播的。 4、电磁辐射：电磁能量的传递过程（包括辐射、吸收、反射和透射） 二、电磁波谱 1、电磁波谱：将各种电磁波在真空中的波长按其长短，依次排列制成的图表。
遥感应用分析原理与方法 绪论： 1.为什么说遥感是以电磁波与地球表面物质相互作用为基础揭示地球各要素空间与时空分布规律的？ 电磁波遥感即利用航天、航空（包括近地面）遥感平台上的遥感仪器，获取地球表层（包括陆圈、水圈、生物圈、大气圈）特征的反射或发射电磁辐射能的数据，通过数据处理和分析，定性、定量地研究地球表层的物理过程、化学过程、生物过程、地学过程，为资源调查、环境监测等服务。这里把地球作为遥感研究对象。因此，可以说，遥感是以电磁波与地球表面物质相互作用为基础，揭示地球各要素空间与时空分布规律的。 2. 解释三高两多 高光谱，高几何分辨率，高灵敏度，多角度，多类型遥感器 3.如何理解遥感的多学科性？ 在整个遥感过程中，数据获取应用到物理学，电子学，空间科学，信息科学等方面的内容； 数据处理分析运用到数学，计算机学等知识； 数据应用则广泛运用到地球科学，生命科学等方面内容。 4.数据处理方法的发展趋势。 过去以像元为最小处理单位，以亮度值为处理对象，以二维空间为理论基础的常规方法已不能满足需求：续发展混合像元模型，将最小处理单位由像元向亚像元过度，发展纹理特征和空间特征为基础的遥感数据处理分析，提高图像识别的智能化水平，发展神经网络，专家系统在遥感数据处理中的应用，同时借用GIS引入大量费遥感数据建立背景数据库，在GPS准确的定位基础上，实现多元多位复合分析 第一章 1.什么是电磁波二象性 电磁波二象性即电磁波的波动性和粒子性。即电磁波是一种伴随电场和磁场的横波，同时电磁辐射除了它的连续波动状态外还能一离散形式存在。 2.大气散射对遥感造成哪些影响？ 大气散射对遥感，遥感数据运输的影响极大。大气散射降低了太阳直射的强度，改变了太阳辐射的方向，削弱了到达地面或地面向外的辐射，产生了漫反射的天空散射光（又叫天空光或天空辐射），增强了地面的辐射和大气本身的“亮度”。散射使地面阴影呈现暗示而不是黑色，是人们有可能在阴影处得到物体的部分信息。此外，散射使暗色物体表现得比他自身要亮，使亮体表现的比他自身要暗。因此，它降低了遥感影像的反差，降低了图像的质量以及图像上空间信息的表达能力。 为什么微波能穿云透雾而可见光不 行？ 按瑞利散射原理，散射的强度与λ-4 成正比。由于微波的波长比红外波要长的多，因而辐射要小得多，所以与红外波相比，在大气中衰减较少，对云层.雨区的的穿透能力较强，基本上不受烟云雨雾的限制。 3.解释蓝天，白云，朝霞，夕阳如血，BRDF，BRF ○1“蓝天是瑞利散射的一种表现，当日光与大气相互作用时，蓝光比其他波段散射强度多，因而使天空呈蓝色”；“朝霞与夕阳，此时太阳接近地平线，太阳高度较低，太阳窜大气的路径变长，蓝光被散射是天空呈蓝色。” 4.电磁波于地表作用的三种物理过程？物体对电磁波的反射有关哪三种？ 物理过程——反射，吸收，透射； 反射方式——镜面反射，漫反射，方向反射。 第二章 1.遥感数据的四种特征含义？ 时间分辨率：指重复观测的最小时间间隔。 空间分辨率：指图像能够分辨的最小单元尺寸与大小。 光谱分辨率率：指遥感器所选用的波段 数量的多少，个波段的波长位置及波长 间隔大小。 辐射分辨率：指遥感器能分辨的最小辐 射度差，或对两个不同辐射源的辐射量 的分辨能力。 2.根据空间分布的平面形态把地面对 象分为哪三类？ 面状，线状，点状。 3.如何计算一幅遥感图像信息容量？ Is=k.c/G?2.㏒2m=k.n.㏒2m(C一景图 像所对的地面面积，G：空间分辨率， n 像元数，k波段数即光谱分辨率，ｍ 量化级数即辐射分辨率) 4.以植被为例说明地物光谱影响因素 有哪些？ 第三章 1.遥感器的组成 采集器，探测器，处理器，输出器 2.区分彩红外与标准彩色合成 3.什么是红边？红边位移说明什么？ 红边即红光波段的叶绿素吸收谷与近 红外大的高反射肩之间的陡升部分约 ０．７０～０．７５反映叶绿素含量， 健康等。 红边位移说明植物有生长期到成熟期 且受化学效应植物出现中毒现象即红 边蓝移。 4.什么是CCD？推扫式扫描系统？ ＣＣＤ即一种固态光电转换元件。 推扫式扫描系统：后即用广角光学系 统，在整个视场成像。 第四章 1.什么是比辐射率？简述此辐射率影 响因素 即发射率，式物体在温度Ｔ，波长λ处 的辐射出色度与同温度波长下黑体辐 射出色度的比值。①地表物体的组成成 分②物体表面状态及物理性质③且与 测定波长观测角度有关。 2.如何选择红外遥感波段以及红外成 像时间 ８～１４主要调查地表一般物体热 辐射特征，探测常温下温度分布，目标 温度场，进行热制图。 ３～５的短红外普度谱段对火灾，火 山等高温信息的捕捉识别监测和火点， 大小，位置有很强的识别能力。 黎明前（约在午夜２～３时）是最低 温度，而午间２点是最高温度，多采用 至两个时间段的红外成像可估算热容 量，进行热制图。 3.什么是热阴影？与光阴影的区别？ 由于太阳直射光的方向性，不同方向的 物体如树，建筑物，地形接受不同的热 量而成热阴影 第六章 1.什么是解译标志？ 解译标志是指在遥感图像上能具体反 映和判别地物或现象的影像特征。 2.直接解译标志、间接解译标志又各是 什么？ 直接：色调，阴影，纹理，大小，形状， 高度 间接：海拔高度，地貌部位，地理位置， 土壤母质，人类活动 3.分析推理的方法：综合分析法，对比 分析法，动态分析法，历史比较法 第七章 1.什么是地学相关分析法？包括哪些 方法？ 指的是充分认识地物之间以及地物与 遥感信息之间的相关性，并借助这种相 关性，在遥感图像上寻找目标识别的相 关因子即间接解译标志，通过图像处理 与分析提取出这些相关因子，从而推断 和识别目标本身。 包括：主导因子相关分析法，多因子相 关分析法，指示标志分析法。 2.分层分类方法含义？ ⑴根据景观分异规律和对景观总体规 律及内在关系的认识，设计分类树⑵根 据分类树所描述的景物总体结构和分 层结构，进行逐级分类⑶分类过程中， 在结构层次间可以不断加入遥感或非 遥感的决策函数，专家知识，进一步改 善提高使分类树更为合理。 3.建立分类树的基本方法有哪些？ ⑴遥感数据统计特征分析和可分性研 究⑵叠合光谱图⑶基于知识的分类 4.遥感变化检测的影响因素？ ⑴遥感系统因素及数据源的选择（时间 空间光谱辐射）⑵环境因素（大气，土 壤湿度，物候特征） 5.变化检测的方法有哪些？ ⑴光谱类型特征分析法⑵光谱变化向 量分析法⑶时间序列分析 第八章 1.图像数据融合在哪几个不同层次上 进行？ ⑴像元⑵特征⑶决策层 2.图像融合的关键技术问题？ 包括：数据配准，融合模型的建立与优 化，以及融合方法的选择 3.图像融合技术有哪些？效果评价方 法？ 彩色技术：RGB彩色合成，ＩＨＳ变换， 照度色度 算数运算：加与成，差值与比值图像， 混合运算 图像变换：主成分分析，相关统计分析， 空间滤波分析，回归变量代换，小波变 换 评价方法：基于信息量的评价，基于清 晰度的评价，基于逼真度的评价 第九章 地质构造的遥感图像特征（主要断裂构 造，解译标志） 特征：通常表现为线性于环形； 线性：主要指断裂构造，它控制着岩浆 活动及矿液的运移，储存，对成矿，储 矿起重要作用；为平直或微弯形线状条 带形迹。 环形：构造多是地球内部热源活动形迹 在地壳中的总体表现；为圆形，半圆形， 椭圆形等环状条带形迹。 解译标志：⑴色调与形态⑵线性特征的 错断⑶特殊的地质体影像组合⑷水系 格局及其演变⑸活动特征点的线性展 布。 第十一章 土地覆盖：是指地球表面当前所具有的 自然和认为影响所形成的覆盖物，如地 表植被，土壤冰川湖泊及道路 土地利用：主要研究各种土地的利用现 状，它是指地球表面的社会利用状态， 如工业用地，住宅地，商业用地等
遥感图像处理技术的基础入门教程 遥感图像处理技术已经成为当今科学和技术领域中重要 的一项技术。它运用航天器获取的遥感图像数据，通过一 系列图像处理手段，提取和分析地球表面的信息。这些信 息广泛应用于地球科学、农业、城市规划、环境保护和资 源调查等领域。本篇文章将为您介绍遥感图像处理技术的 基础知识和常用方法。 一、遥感图像基础知识 1. 遥感图像的概念：遥感图像是通过航天器或飞机等遥 感平台获取的地球表面的图像，能够提供地表物体的空间、光谱和时间信息。 2. 遥感图像的分类：按照波段数量，可以将遥感图像分 为单波段图像和多波段图像。单波段图像只有一个波段的 信息，如黑白相片；多波段图像包含多个波段的信息，如红、绿、蓝三个波段的彩色图像。
3. 遥感图像的分辨率：分辨率是指遥感图像中最小可分 辨的地表物体的大小，分辨率越高，能够分辨的物体越小。分辨率可以分为空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。 二、遥感图像处理方法 1. 图像预处理：图像预处理是指在进行后续处理前对原 始遥感图像进行一系列处理，以去除噪声、增强图像质量 和减少信息损失。常用的预处理方法包括图像几何校正、 辐射定标、大气校正等。 2. 图像增强：图像增强是通过改变图像的亮度、对比度 和色彩来改善图像的视觉效果，使地物特征更明显。常用 的图像增强方法包括直方图均衡化、线性增强和非线性增 强等。 3. 图像分类：图像分类是将遥感图像中的像元分成不同 的类别或地物类型。常用的分类方法包括基于像素的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类。分类结果可以用 来制作土地利用/覆盖图、植被类型图等。 4. 特征提取：特征提取是通过数学、统计或机器学习等 方法，从遥感图像中提取与目标物体或地理现象相关的量
遥感卫星应用中的图像处理技术研究 随着科技的飞速发展，物联网、大数据等新兴技术的不断涌现，使得如今的信 息获取和数据处理比以往更加智能化和高效化。遥感卫星作为现代科技中的一个重要组成部分，以其高分辨率、广覆盖等特点，成为了各行业领域研究的重要数据来源。而在遥感卫星中，图像处理技术则是其中最为关键的一环。通过对遥感卫星所得数据进行图像处理，可以有效地提高数据的精度和应用价值。本文将从遥感卫星成像原理，图像处理技术基础，遥感卫星在不同领域中的应用，未来发展趋势几个方面对遥感卫星应用中的图像处理技术展开探讨。 一、遥感卫星成像原理 遥感卫星成像原理是遥感技术研究的基础，也是图像处理技术研究的起始点。 遥感卫星通过向地面发射电磁波并记录反射回来的信号，从而得到地面物体的信息。遥感图像的成像过程，一般可以分为四个步骤：辐射传输，能量接收，信号转换和图像生成。其中，辐射传输是指电磁波在大气中的散射和吸收过程，能量接收是指接收设备接收到的电磁波能量，信号转换是指将接收到的信号转化为数字信号，图像生成是指根据数字信号生成目标物体的图像。在整个过程中，图像处理技术可以对信号转换和图像生成两个步骤中的数据进行处理，提高遥感图像的质量，并使得数据更好的适用于实际应用需求。 二、图像处理技术基础 图像处理技术是指对数字图像进行处理，以改变图像的某些特征，达到目标的 一种技术。在遥感卫星应用中，图像处理技术主要可以分为以下几类。 1.图像增强：图像增强技术是指以提高图像质量为目标，将原始图像数据按照 人类视觉感知的规律进行调整，从而特定的属性得到加强。图像增强技术涵盖了常规的线性增强，直方图均衡化、谐波均值滤波等等，相应的，每一种领域都有其应用在实际开发环境中的程序。
遥感图像处理的基本原理 遥感技术是通过获取地球表面的遥感图像信息来了解和分析地球表面的自然和人文现象。遥感图像的处理是遥感应用中不可或缺的一环，它是将大量数据转化为可视化、可理解和可分析的图像的过程。这篇文章将介绍遥感图像处理的基本原理。 一、遥感图像采集 遥感图像的采集是第一步，主要有三种方式：航空遥感、卫星遥感和地面遥感。其中，卫星遥感是最常用的方式。它通过搭载在卫星上的遥感传感器对地球表面进行观测，获取图像数据。由于卫星可以全天候、高频率、无间断地获取遥感图像数据，因此卫星遥感具有广阔的应用前景。 二、遥感图像预处理 在获取遥感图像数据后，需要进行预处理操作。常见的预处理方法包括辐射定标、大气校正和几何纠正。辐射定标是将传感器采集的数字计数转换成地表反射率或辐射亮度温度等物理量。大气校正是消除大气对遥感图像的影响。几何纠正是将图像的像素
位置从像素坐标系转换到地理坐标系，以便精确地定位图像中的物体。 三、遥感图像增强 遥感图像增强是将遥感图像中潜在信息提取出来的一种方法。常用的增强方法包括比例拉伸、直方图均衡、高斯滤波和维纳滤波等。比例拉伸可以增强图像的对比度，使图像更加清晰。直方图均衡可以使图像亮度分布更加均匀，从而提高图像细节的可见度。高斯滤波和维纳滤波可以消除图像中的噪声。 四、遥感图像分类 遥感图像分类是将遥感图像中不同的像素归为不同的类别的一种方法。常见的分类方法包括最大似然分类、决策树分类和支持向量机分类等。最大似然分类是一种统计学分类方法，将每个像素归为出现概率最大的类别。决策树分类是一种基于特征选择的分类方法，通过不断地对数据集进行分割，逐层得到决策树。支持向量机分类是一种基于最大间隔的分类方法，将不同类别的数据通过高维空间的超平面分割。
遥感影像解译的基本原理与方法 遥感影像解译是指对通过遥感技术获取的影像进行分析和理解，以获取地物信 息的过程。遥感影像解译广泛应用于许多领域，包括环境监测、土地利用规划、资源调查等。本文将探讨遥感影像解译的基本原理与方法，并详细介绍其中的一些关键步骤。 一、遥感影像解译的基本原理 遥感影像解译的基本原理是基于光的电磁波特性，利用地物对不同波段的光波 有不同的反射、辐射或吸收能力来分析图像中的地物特征。遥感影像分为光学遥感和雷达遥感两种类型，本文将重点介绍光学遥感的基本原理。 在光学遥感中，利用不同波段的光谱信息可以反映地物的不同属性。不同类型 的地物对光的反射率有着不同的特征，通过测量地物在不同波长下的反射率，可以进行地物分类和定量分析。例如，植被在近红外波段有着高的反射能力，而水体则在短波红外波段有着较高的吸收能力。基于这些特征，可以通过比较不同波段的反射率来判断影像中的地物类型。 二、遥感影像解译的方法 遥感影像解译的方法有许多种，常用的主要包括目视解译、数字图像处理和机 器学习等。下面将详细介绍其中的几种方法。 1. 目视解译：目视解译是最早也是最简单的一种解译方法。通过肉眼观察并分 析遥感影像中的地物特征，进行地物分类和定量分析。目视解译的有点是直观简单，但其局限性在于解译速度较慢且主观性较强。 2. 数字图像处理：数字图像处理是将遥感影像转换为数字数据，并利用计算机 进行处理的方法。通过应用图像增强、滤波、边缘检测等算法，可以提高影像的质
量，并提取出地物特征。数字图像处理的优势在于可以大大提高解译效率，但需要专业的计算机软硬件和图像处理技术支持。 3. 机器学习：机器学习是一种基于统计学方法的自动学习算法，可以通过训练一大批样本数据来识别遥感影像中的地物。常用的机器学习方法有支持向量机、随机森林等。机器学习的优势在于可以从大量遥感数据中自动提取地物特征，并进行快速准确的分类，但需要大量的样本数据和专业的机器学习算法。 三、遥感影像解译的关键步骤 无论采用何种解译方法，遥感影像解译都需要经过一系列关键步骤来达到预期的结果。下面将介绍其中的几个重要步骤。 1. 影像预处理：影像预处理是指对原始遥感影像进行校正和增强处理，以提高影像质量和准确性。包括大气校正、辐射校正、几何校正等。 2. 特征提取：特征提取是指从预处理后的影像中提取出代表地物特征的属性，例如颜色、纹理、形状等。常用的特征提取方法有主成分分析、线性判别分析等。 3. 分类与判读：分类与判读是根据提取到的特征，将遥感影像中的地物进行分类和识别。常用的方法包括最大似然分类、支持向量机分类等。 4. 精度评价：精度评价是对解译结果进行评估，判断分类结果的准确性和可靠性。可以通过比对野外实测数据来进行精度评价。 综上所述，遥感影像解译是一项复杂而重要的工作，利用光学遥感影像进行地物分类和定量分析。在解译过程中，可以根据实际需求选择合适的解译方法，并遵循一系列关键步骤，以取得准确、可靠的分析结果。随着遥感技术和计算机算法的不断进步，遥感影像解译将在更多领域发挥重要作用。
测绘技术中的遥感图像处理原理解析 近年来，随着科技的迅猛发展，测绘技术也得到了极大的提升。其中，遥感图像处理作为测绘技术的一个重要组成部分，为我们提供了大量宝贵的信息。那么，遥感图像处理的原理是什么呢？本文将对此进行解析。 首先，我们要了解遥感图像处理的基本原理。遥感图像是通过航空或卫星等传感器收集到的地球表面的图像数据，它可以帮助我们研究地理环境、自然资源和人文景观等。遥感图像处理的核心就是从海量的图像数据中提取有用的信息。 遥感图像处理的第一步是预处理。由于采集的图像数据中可能含有噪声、伪像等干扰因素，因此需要对其进行预处理。常用的预处理方法包括辐射校正、几何校正和噪声去除等。辐射校正是指将图像中的每个像素的辐射值转换为反射率或辐射通量，以消除亮度差异。几何校正是指将图像中的每个像素的位置坐标进行校正，以消除由于平台运动、地球弯曲等因素引起的几何扭曲。噪声去除是指采用滤波算法对图像中的噪声进行抑制，以提高图像的质量。 预处理完成后，接下来就是图像增强。图像增强是指对预处理后的图像进行处理，使其在一定程度上增强图像的对比度、清晰度或者其他特征，以便更好地展示目标物体和细节。常见的图像增强方法有直方图均衡化、滤波增强和边缘增强等。直方图均衡化是指通过重新分布图像的灰度级，使得图像的直方图尽可能均匀，从而增强图像的整体对比度。滤波增强是指采用滤波算法对图像进行处理，以抑制噪声、增强细节或者平滑图像。边缘增强是指将图像中的边缘特征进行增强，使其更加清晰锐利。 图像增强完成后，下一步就是特征提取。特征提取是指从处理后的图像中提取与研究对象相关的特征参数。不同的研究对象有不同的特征参数，因此特征提取方法也各不相同。比如，对于植被研究，我们可以从图像中提取出植被指数、植被覆盖度等参数；对于土地利用研究，我们可以从图像中提取出建筑物、道路、植被等
遥感图像处理的基本方法与算法解读 一、引言 遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。 二、遥感图像预处理 遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。 1. 边缘增强 边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。 2. 直方图均衡化 直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。 3. 空间滤波 空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。三、遥感图像分类
遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。常用的图像分类方法包 括基于像素的分类和基于对象的分类。 1. 基于像素的分类 基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。常用 的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。 2. 基于对象的分类 基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征 进行分类的方法。常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。 四、遥感图像变化检测 遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变 化情况。主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。 1. 基于像素的变化检测 基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。常用的 基于像素的变化检测算法有差异分析方法、主成分分析和基于阈值的方法。 2. 基于对象的变化检测 基于对象的变化检测是将多幅遥感图像聚合成一组对象，然后根据对象的特征 进行比较的方法。常用的基于对象的变化检测算法有基于区域的变化检测和基于形态学的变化检测。 五、遥感图像分类与变化检测的应用 遥感图像分类与变化检测在许多领域都有广泛的应用。
遥感影像分类技术的基本原理与应用方法 一、引言 随着科技的不断进步，遥感技术在地理信息系统、环境监测、农业资源管理等 领域发挥着越来越重要的作用。遥感影像分类技术是其中的核心技术之一，目前已经得到广泛应用。本文将从基本原理和应用方法两个方面介绍遥感影像分类技术的相关内容。 二、基本原理 1. 数字图像处理 遥感影像在获取过程中通常以数字形式保存，因此对其进行数字图像处理是分 类技术的基础。图像的预处理包括辐射定标、大气校正、几何纠正等，以消除影像中的噪声和失真，提高分类的准确性。 2. 特征提取 在进行遥感影像分类之前，需要对图像进行特征提取。常用的特征有光谱特征、纹理特征、形状特征等。光谱特征是指利用不同波段的反射率信息进行分类，纹理特征是指图像的纹理变化进行分类，形状特征是指目标的外形进行分类。特征提取的准确性和有效性对分类结果至关重要。 3. 分类器设计 分类器是遥感影像分类中的一个关键组成部分。常用的分类器有最大似然分类器、支持向量机、决策树等。最大似然分类器是一种经验概率分类器，根据各个类别的似然概率进行分类；支持向量机是通过找到一个最佳的超平面对样本进行分类；决策树是通过对样本的分裂和合并来构建分类模型。不同的分类器适用于不同的场景和数据特点，选择合适的分类器对分类结果具有重要影响。
三、应用方法 1. 地物分类 地物分类是遥感影像分类的主要应用之一。通过对遥感影像中各种地物（如建 筑物、道路、植被等）进行分类，可以快速、准确地获取地理信息，为城市规划、土地利用等方面的决策提供必要的支持。地物分类需要考虑光谱特征、纹理特征等因素，并结合地物的特点进行分类器的选择和设计。 2. 环境监测 遥感影像分类技术在环境监测方面也具有广泛应用。通过对污染源、水体变化 等进行分类，可以帮助监测地表环境变化，提醒有关部门及时采取措施，保护环境质量。环境监测中遥感影像分类需要考虑时间序列数据的特点，并结合相关指标进行分类器的选择和设计。 3. 农业资源管理 在农业领域，遥感影像分类技术可以用于农作物识别、灾害监测、土地利用等 方面。通过对农田遥感影像进行分类，可以提前预警并采取相应措施，为农业生产提供科学决策依据。农业资源管理中遥感影像分类要结合农业特点，考虑植被指数、土壤养分等因素，并选择适合农业场景的分类器。 四、结论 遥感影像分类技术是一项重要的研究领域，应用广泛，对于获取地理信息、环 境监测和农业资源管理具有重要意义。本文介绍了遥感影像分类技术的基本原理和应用方法，并分别探讨了地物分类、环境监测和农业资源管理方面的应用。随着科技的不断进步，遥感影像分类技术有望在更多领域发挥其重要作用，为人类的生产生活提供更多便利。
遥感图像分析的基本原理与方法 遥感图像分析是一种通过获取和解释地球表面的图像数据来研究地理现象和环 境变化的方法。它利用遥感技术获取的图像数据进行数据处理和分析，以揭示地球的表面特征、变化和趋势。本文将介绍遥感图像分析的基本原理和方法，并探讨其在地质、环境和农业等领域的应用。 一、遥感图像分析的基本原理 遥感图像分析依赖于传感器获取的电磁辐射数据。电磁辐射是能量在电磁波形 式下传播的过程，其波长范围从长波到短波，包括可见光、红外线和微波等。传感器可以通过不同波段的响应来获取不同的辐射数据，从而得到不同频谱范围内的图像数据。 在遥感图像中，每个像素代表一块地表区域的平均辐射量。图像数据可以由数 字矩阵表示，其中每个像素的灰度值或颜色值表示该区域的辐射强度或反射率。通过对这些数据进行处理和分析，可以获得地表特征的信息。 二、遥感图像分析的方法 1. 预处理 遥感图像预处理是为了去除图像中的噪声、增强特征和调整图像的对比度等。 常见的预处理步骤包括去噪、辐射校正、大气校正和几何校正等。这些步骤可以提高图像质量并准确反映地表特征。 2. 特征提取 特征提取是指从遥感图像中提取有用的地物信息。可以根据图像的灰度、色彩、纹理和形状等特征来区分不同的地物类型。常用的特征提取方法包括直方图均衡化、主成分分析、变化检测和物体识别等。
3. 分类与识别 遥感图像分类是将图像中的像素按照其地物类型划分为不同的类别。分类可以基于监督或无监督方法进行。其中，监督分类依赖于训练样本和分类器，而无监督分类则是通过数据的统计分布和聚类分析进行分类。 4. 变化检测 变化检测是利用多期遥感图像比较分析同一地区在不同时间的变化情况。通过对像素之间的差异进行检测和分析，可以揭示地表的变化趋势和时空模式。变化检测在环境监测、城市规划和资源管理等领域具有重要应用价值。 三、遥感图像分析的应用 1. 地质勘探 遥感图像分析可以帮助地质学家在不同尺度上研究地球表面的地质结构和岩矿成分。通过识别地表的岩石类型、构造特征和地貌形态等，可以了解地壳变形的性质和规模，从而为矿产资源的勘探和开发提供指导。 2. 环境监测 遥感图像分析可用于对大气、水体和生态环境等进行监测和评估。通过监测植被覆盖度、土地利用变化和水体污染等指标，可以评估生态系统的健康状况和环境变化趋势，为环境保护和资源管理提供科学依据。 3. 农业生产 遥感图像分析可以帮助农业生产实现精细化管理和高效盈利。通过监测作物生长状态、土壤湿度和病虫害等，可以及时调整农业生产措施，提高耕地利用率和农产品的质量与产量。 四、结语
遥感图像处理软件原理与应用 遥感技术已经成为现代社会中最重要的技术之一。其主要应用在环境监测、农业、测绘、城市规划、地震研究和资源管理等领域中。 在遥感技术中，遥感图像处理是非常重要的一环。它可以通过对遥感图像进行分析和处理，提取有用的信息，更好地服务于各个领域。而在遥感图像处理的过程中，遥感图像处理软件扮演着非常关键的角色。 本文将介绍遥感图像处理软件的工作原理以及在实际应用中的一些典型案例。 遥感图像处理软件的工作原理 遥感图像处理软件相当于是一种数学工具，它能够处理由遥感仪器获得的遥感图像，提取出不同波段的数据，并以数字化的方式展现出来。 在处理遥感图像时，遥感图像处理软件通常会先把遥感图像进行校正和大气纠正，然后进行图像增强、特征提取和分类等工作。 其中，校正和大气纠正是非常重要的工作。因为从云层、雾、大气污染和自然地物反射等原因会使所得到的遥感图像出现一些偏差。而校正和大气纠正则能够消除这些偏差，使遥感图像更加真实和准确。 除此之外，图像增强、特征提取和分类等工作也非常重要。其中，图像增强是指对遥感图像中的图像信息进行处理和改善，使其更清晰、易读；特征提取则是通过对遥感图像的处理，得到图像中不同地物的信息；分类工作则是通过对遥感图像进行归类，得到不同类型的地物信息，并且将该信息进行可视化呈现在屏幕上。 遥感图像处理软件的应用案例 在实际应用中，遥感图像处理软件有着非常广泛的应用。下面将介绍其中的几种典型应用案例。
一、城市规划 城市规划需要大量的地理空间信息，例如废弃土地和增长区域的位置，以及城 市建筑物和道路的位置和规模。使用遥感图像处理软件，可以轻松地提取这些信息，并且展现在地图中。 二、农业 农业是遥感图像处理最早应用的领域之一。遥感图像处理软件可以用于提取农 作物生长情况、土地质量、土地使用和作物健康状况等信息。这样，农民可以更好地管理农作物，并提高作物产量。 三、林业资源管理 林业资源管理需要大量的地理空间信息，例如森林类型、砍伐率和森林面积等。遥感图像处理软件可以在实现林业资源管理的过程中发挥重要作用。 总结 遥感图像处理软件是从大量遥感图像数据中提取信息的关键工具。它以数字化 的方式管理和展现遥感图像数据，支持用户进行图像增强、特征提取和分类等操作。在城市规划、林业资源管理和农业等领域，遥感图像处理软件都有着非常广泛的应用，使得这些领域的工作可以更加高效和准确。
卫星遥感图像处理方法在资源环境监测 中的应用 概述： 卫星遥感图像处理方法是一种基于遥感技术的数据处理方法， 它通过利用卫星获取的遥感图像数据，结合图像处理算法和模型，对资源环境进行监测和分析。在资源环境监测领域，卫星遥感图 像处理方法具有广泛的应用，可以帮助我们实现对资源的精细化 管理、环境的保护和气候变化的监测等目标。 一、卫星遥感图像处理方法的基本原理 卫星遥感图像处理方法的基本原理是通过卫星获取遥感图像数据，然后利用图像处理算法对图像进行预处理、特征提取、分类 识别等操作，最终得到有关资源环境的信息。具体而言，卫星遥 感图像处理方法可以分为以下几个步骤： 1. 数据获取：卫星通过携带的遥感传感器获取地球表面的图像 数据。这些数据包括多光谱、超光谱、雷达等不同类型的遥感图像，每种图像都有不同的特点和应用。 2. 数据预处理：获取到的遥感图像数据往往需要进行预处理， 包括大气校正、辐射校正、几何校正等操作，以纠正图像中可能 存在的噪声、变形等问题，使图像数据更加准确可用。
3. 特征提取：对预处理后的遥感图像进行特征提取，即提取图 像中与资源环境相关的信息。这些特征可以是图像的颜色、纹理、形状等，也可以是反映资源环境特征的指标，如植被指数、土地 利用类型等。 4. 分类与识别：将提取到的特征应用于分类与识别算法，将图 像中的地物进行分类并进行标记。这一步骤可以帮助我们了解图 像中不同地物的分布情况，从而为资源环境的监测和管理提供科 学依据。 二、卫星遥感图像处理方法在资源环境监测中的应用 卫星遥感图像处理方法在资源环境监测中的应用十分广泛，以 下将从资源管理、环境保护和气候变化监测等方面介绍其具体应用。 1. 资源管理：卫星遥感图像处理方法可以为资源管理提供重要 的支持。例如，在农业领域，可以利用卫星遥感图像处理方法对 农作物的生长情况进行监测和评估，从而指导农业生产的调整和 决策；在水资源管理方面，可以利用卫星遥感监测水体的污染程 度和水量，实现水资源的合理利用和保护。 2. 环境保护：卫星遥感图像处理方法在环境保护中的应用也十 分重要。例如，通过对遥感图像进行分类识别，可以有效监测森 林覆盖变化、湿地减少等环境问题，及时做出相应的环境保护措
遥感图像处理与解译中的基本方法 遥感图像处理和解译是利用遥感技术获取的图像数据进行分析和理解的过程。 它在地质勘探、环境监测、农业发展等领域发挥着重要的作用。本文将介绍遥感图像处理与解译中的基本方法，以帮助读者了解并深入掌握这一领域。 一、遥感图像处理的基本方法 1.影像校正与几何处理：遥感图像获取后需要进行校正和几何处理，以将图像 转换为真实世界的投影坐标系下的平面坐标。常见的方法有大气校正、影像配准、图像摄动校正等。 2.图像增强与滤波：为了强化图像中的有用信息和减弱图像中的噪声干扰，常 常使用图像增强和滤波技术。常见的方法有直方图均衡化、高通滤波、低通滤波等。 3.特征提取与分割：通过对遥感图像中的目标进行特征提取和分割，可以快速 准确地获取感兴趣区域。常见的方法有阈值分割、边缘检测、区域生长、多尺度分割等。 4.图像融合与合成：不同传感器获取的遥感图像往往具有不同的光谱、分辨率 和时间参数。通过图像融合和合成技术，可以将多个图像集成为一个全新的图像，获得更全面、更具信息量的结果。 二、遥感图像解译的基本方法 1.目标分类与识别：遥感图像解译的主要目标是识别和分类感兴趣的目标。常 见的方法有监督分类和无监督分类。监督分类需要先提取和标记样本数据，通过训练模型来分类整个图像。无监督分类则是根据图像中的相似性和聚类算法自动进行分类。 2.目标检测与跟踪：遥感图像解译中的另一个重要任务是检测和跟踪特定的目标。常见的方法有基于特征的目标检测和目标跟踪算法。基于特征的目标检测通过
提取目标的特征进行检测，而目标跟踪则是在连续的图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。 3.地物参数估计与数量统计：通过遥感图像解译，可以估计和统计目标地物的 参数，如植被覆盖度、土地利用类型、建筑物高度等。常见的方法有基于光谱曲线的地物参数估计和基于空间统计的数量统计方法。 4.变化检测与分析：通过比较不同时间的遥感图像，可以检测和分析地物的变 化情况。常见的方法有基于像素的变化检测和基于对象的变化检测。基于像素的变化检测通过比较相邻像素之间的差异来检测变化，而基于对象的变化检测则通过识别并匹配图像中的目标对象来判断变化。 总结： 遥感图像处理与解译是利用遥感技术进行地理信息提取和分析的重要手段。通 过对遥感图像的校正、增强、特征提取、分类和变化检测等处理与解译方法的应用，可以从大量的图像数据中获取有用的地理信息。这些地理信息对于环境保护、农业发展、城市规划等领域有着重要的意义，为我们的生活和工作带来了诸多便利与效益。
遥感应用的分析原理与方法 1. 引言 遥感是利用航空航天器获取地球表面信息的科学技术。遥感技术在地球科学、 环境监测、农业、城市规划等领域中得到了广泛应用。本文将重点介绍遥感应用的分析原理与方法。 2. 遥感数据获取与处理方法 遥感数据可以通过航空航天器获取，主要分为光学遥感和雷达遥感。光学遥感 主要利用光能获取地表信息，包括可见光、红外线和热红外等波段。雷达遥感则利用电磁波辐射的回波来获取地表信息。 遥感数据的处理方法主要包括数据预处理、图像增强、信息提取和分类等步骤。数据预处理主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等过程，以提高数据的质量和准确性。图像增强针对不同的应用需求，可以采用直方图均衡化、滤波和降噪等方法来增强图像的可视化效果和信息显示。信息提取则是通过遥感图像的光谱、形状和纹理等特征，识别和提取地物信息。最后，通过分类算法将地物分为不同的类别，在地表覆盖分类、植被类型分类和土地利用分类等方面具有广泛应用。 3. 遥感应用领域与案例分析 3.1 地球科学领域 在地球科学领域中，遥感技术可以用于观测地球表面的土地利用变化、地表温 度分布、海洋表面温度及气候变化等。通过遥感数据的分析，可以了解地球系统的运行情况，为地球科学研究提供重要数据支持。例如，利用遥感数据可以监测全球的地表温度，研究气候变化的趋势和原因。 3.2 环境监测领域 遥感技术在环境监测领域有着重要的应用。通过获取遥感数据，可以对环境中 的水体质量、空气质量和土壤质量进行监测和评估。例如，利用遥感数据可以监测水体中的蓝藻水华，预测蓝藻水华爆发的风险，并为水环境管理提供决策支持。 3.3 农业领域 在农业领域，遥感技术可以用于农作物的监测、生长状况评估和灾害监测等方面。通过遥感数据的分析，可以了解农田的土壤水分状况、作物的生长情况和植被覆盖变化等。例如，利用遥感数据可以监测农田中的干旱程度，及时采取灌溉措施，提高农作物的生产力。
遥感影像裁剪的原理 一、引言 随着遥感技术的不断发展，遥感影像在各个领域的应用越来越广泛。遥感影像裁剪作为遥感图像处理的重要步骤之一，可以对原始影像进行分割，提取感兴趣的区域，为后续的分析和应用提供基础数据。本文将介绍遥感影像裁剪的原理及其应用。 二、遥感影像裁剪的原理 遥感影像裁剪是指根据特定的目标区域范围，将原始遥感影像中的感兴趣区域进行提取和分割的过程。其原理主要包括以下几个步骤：1. 坐标系统转换：遥感影像通常采用的是地理坐标系统，而裁剪操作需要使用图像坐标系统。因此，首先需要将遥感影像的地理坐标转换为图像坐标，以便后续的裁剪操作。 2. 区域提取：根据用户设定的目标区域范围，通过遥感影像的坐标信息，确定感兴趣的区域范围。常用的区域提取方法包括基于像素值的阈值分割、基于几何形状的区域生长等。 3. 裁剪操作：根据提取得到的感兴趣区域范围，对原始遥感影像进行裁剪操作。裁剪操作可以通过像素级的遍历和复制实现，也可以利用图像处理软件提供的裁剪功能完成。 4. 数据格式转换：裁剪后的遥感影像往往需要转换为其他数据格式，
以满足后续的分析和应用需求。常见的数据格式包括栅格格式（如TIFF、JPEG）和矢量格式（如shapefile）等。 三、遥感影像裁剪的应用 遥感影像裁剪在许多领域都有广泛的应用，如城市规划、农业监测、环境保护等。以下是几个具体的应用案例： 1. 城市规划：通过遥感影像裁剪，可以提取出城市中的道路、建筑物等感兴趣区域，为城市规划和交通管理提供基础数据。 2. 农业监测：利用遥感影像裁剪可以提取出农田、林地等农业用地，用于农作物生长监测、土地利用分析等农业管理工作。 3. 环境保护：通过遥感影像裁剪可以获取到水体、湿地等环境敏感区域，用于湿地保护、水资源管理等环境保护工作。 4. 自然灾害监测：遥感影像裁剪可以提取出受灾地区，用于自然灾害的监测和灾情评估，为救灾工作提供支持。 四、结论 遥感影像裁剪是一项重要的遥感图像处理技术，可以根据用户需求提取出感兴趣的区域，为后续的分析和应用提供基础数据。通过坐标系统转换、区域提取、裁剪操作和数据格式转换等步骤，可以实现遥感影像的裁剪。遥感影像裁剪在城市规划、农业监测、环境保护和自然灾害监测等领域具有广泛的应用前景。
遥感数字图像处理教程 第一章 名词解释 1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像 2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换 3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换 简答题 1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答 表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别 颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成 产生 多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7） 答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。 1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。与该方法相关的一个概念是空间域。空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。 2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。与该方法相关的一个主要概 念是频率域。频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生 的反映频率信息的图像进行处理。完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。 四、论述题 1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2） 答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。 （1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合 照片 来自于模拟方式 通过摄影系统产生 没有像素 没有行列结构 没有才」推行 o 表示投有数据 任何点，都没有编号 摄影受电黑波谱的成像范围限制 遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。是数值.不表示没有数据 每个点都有瑜定的数字编号 可以是电隧波谱的任意范圉 一 3获取了照片，颜色就是蘸定的 具有红、绿，蓝二个通道