第一次作业：
一、何为遥感技术，有何优势？
遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判认地球环境和资源的技术。它是60年代在航空摄影和判读的基础上随航天技术和电子计算机技术的发展而逐渐形成的综合性感测技术。任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征。航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感测地物目标的电磁辐射特征，并将特征记录下来，供识别和判断。
遥感技术的优势：
1.探测范围大：航摄飞机高度可达10km左右；陆地卫星轨道高度达到910km左右。
一张陆地卫星图像覆盖的地面范围达到3万多平方千米，约相当于我国海南岛的
面积。我国只要600多张左右的陆地卫星图像就可以全部覆盖。
2.获取资料的速度快、周期短。实地测绘地图，要几年、十几年甚至几十年才能重
复一次；陆地卫星4、5为例，每16天可以覆盖地球一遍。
3.受地面条件限制少：不受高山、冰川、沙漠和恶劣条件的影响。
4.方法多，获取的信息量大：用不同的波段和不同的遥感仪器，取得所需的信息；
不仅能利用可见光波段探测物体，而且能利用人眼看不见的紫外线、红外线和微
波波段进行探测；不仅能探测地表的性质，而且可以探测到目标物的一定深度；
微波波段还具有全天候工作的能力；遥感技术获取的信息量非常大，以四波段陆
地卫星多光谱扫描图像为例，像元点的分辨率为79×57m，每一波段含有7600000
个像元，一幅标准图像包括四个波段，共有3200万个像元点。
5.用途广：遥感技术已广泛应用于农业、林业、地质、地理、海洋、水文、气象、
测绘、环境保护和军事侦察等许多领域。
二、你对遥感过程是如何理解的？
遥感过程可理解为系统的组织构成：被测目标的信息特征--信息的获取--信息的传输与记录--信息的处理和信息的应用。信息主要为发射的电磁波信息，通过电磁波波谱来判断地物的波谱特征。
三、说明遥感的时间分辨率、光谱分辨率、空间分辨率等含义。
空间分辨率指像素所代表的地面范围的大小,即扫描仪的瞬时视场,或是地面物体能分辨的最小单元。
光谱分辨率是指传感器在接收目标辐射的光谱时能分辨的最小波长间隔。间隔越小,分辨率越高。
时间分辨率指对同一地点进行遥感采样的时间间隔,集采样的时间频率。也称重访周期。
四、简要说明遥感的发展历史及其趋势
遥感起源于19世纪的空中摄影，当时主要用于空中侦察。随着平台技术的发展，逐步进入航空遥感阶段。现代遥感是以航空摄影技术为基础，在20世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。开始为航空遥感，自1972年美国发射了第一颗陆地卫星后，这就标志着航天遥感时代的开始。经过几十年的迅速发展，成为一门实用的，先进的空间探测技术。
发展趋势：
1、进行地面,航空,航天多层次遥感,建立地球环境卫星观测网络。
2、传感器向电磁波谱全波段覆盖。
3、图像信息处理实现光学-电子计算机混合处理,因入其他技术理论方法,实现自动分类和模式识别。
4、实现遥感分析解译的定量化与精确化。
5、与GIS和GPS形成一体化的技术系统。
第二次作业
试述目前资源环境领域应用的主要遥感传感器的特点及其数据类型
遥感传感器是获取遥感数据的关键设备，由于设计和获取数据的特点不同，传感器的种类也就繁多。就其基本结构原理来看，目前遥感中使用的传感器大体上可分为如下一些类型：
(1)摄影类型的传感器。
(2)扫描成像类型的传感器
(3)雷达成像类型的传感器
(4)非图像类型的传感器。
数据类型：
数字高程模型（DEM）由等间隔海拔数据排列组成；DEM以点为基础，但也容易通过将海拔高度点置于格网单元中心的方法转换成栅格数据
（1）美国地质调查局（USGS）的DEM：7.5秒DEM（1:24000），30秒DEM（1:100000）、1分DEM（1:250000）、阿拉斯加DEM
（2）非USGS数字高程模型
基本方法：采用立体测图仪和具有重叠区的航片，产出比USGS精度更高的DEM数据，但费用太高。
其他方法：用卫星影像生成DEM模型，如SPOT数据
（3）全球数字高程模型
GTOPO30、ETOPO
数字正射影像
数字正射影像图（DOQ）是一种由航片或其他遥感数据制备而得到的数字化影像，其中由照相机镜头倾斜和地形
起伏引起的位移已被消除；数字正射影像是地理坐标参考的，并可与地形图和其他地图配准二进制扫描文件含有数值1或数值0，用于跟踪矢量化数字栅格图形是USGS 地形图的扫描图像图形文件TIFF、GIF、JPEG特定GIS软件的栅格数据。
第三次作业：
图像纠正的主要内容和方法
图像校正是指对失真图像进行的复原性处理。引起图像失真的原因有：成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成的图象失真；由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的
图象几何失真；由于运动模糊、辐射失真、引入噪声等造成的图像失真。图象校正的基本思路是，根据图像失真原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图象信号中提取所需要的信息，沿着使图象失真的逆过程恢复图象本来面貌。实际的复原过程是设计一个滤波器，使其能从失真图象中计算得到真实图象的估值，使其根据预先规定的误差准则，最大程度地接近真实图象。
方法：图像校正主要分为两类：几何校正和灰度校正
灰度校正方法编辑
灰度校正方法：
1.灰度级校正
针对图像成像不均匀如曝光不均匀，使图像半边暗半边亮，对图像逐点进
行不同程度的灰度级校正,目的是使整幅图像灰度均匀。
2.灰度变换
针对图像某一部分或整幅图像曝光不足使用灰度变换，其目的是增强图像
灰度对比度。
3.直方图修正
能够使图像具有所需要的灰度分布，从而有选择地突出所需要的图像特征，
来满足人们的需要。
几何校正方法：
(1)推求受摄轨道;
(2)推导标称轨道;
(3)求的传感器坐标系下任意时刻的标称LOS单位矢量;
(4)引入相关资料与文献，减小偏置;
图像增强处理的主要方法及应用：
方法：
1.对比度变换:线性变换、非线性变换
2.空间滤波：图像卷积运算、平滑、锐化
3.彩色变换：单波段彩色变换、多波段彩色运算、HIS
4.多光谱变换：K-L变换、K-T变换
5.图像运算：插值运算、比值运算、分形算法
应用：
数字图像处理在40多年的时间里，迅速发展成一门独立的有强大生命力的学科，图像增强技术已逐步涉及人类生活和社会生产的各个方面，下面我们仅就几个方面的应用举些例子。
1.航空航天领域的应用
早在60年代初期，第3代计算机的研制成功和快速傅里叶变换的提出，使图像增强技术可以在计算机上实现。1964美国喷气推进实验室(JPL)的科研人员使用IBM7094计算机以及其它设备，采用集合校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片成功的进行了处理。随后他们又对“徘徊者8号”和“水手号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂地数字图像处理，使图像质量得到进一步的提高，从此图像增强技术进入了航空航天领域的研究与应用。同时图像增强技术的发展也推动了硬件设备的提高，比如1983年LANDSAT-4的分辨率为30m，而如今发射的卫星分辨率可达到3-5m的范围内。图像采集设备性能的提高，使采集图像的质量和数据的准确性和清晰度得到了极大地提高。
2.生物医学领域的应用
图像增强技术在生物医学方面的应用有两类，其中一类是对生物医学的显微光学图像进行处理和分析，比如对红细胞、白细胞、细菌、虫卵的分类计数以及染色体的分析；另一类应用是对X射线图像的处理，其中最为成功的是计算机断层成像。1973年英国的EMI公司在制造出第一台X射线断层成像装置。由于人体的某些组织，比如心脏、乳腺等软组织对X射线的衰减变化不大，导致图像灵敏度不强。由此图像增强技术在生物医学图像中得到广泛的应用。
3.工业生产领域的应用
图像增强在工业生产的自动化设计和产品质量检验中得到广泛应用，比如机械零部件的检查和识别、印刷电路板的检查、食品包装出厂前的质量检查、工件尺寸测量、集成芯片内部电路的检测等等。此外计算机视觉也可以应用到工业生产中，将摄像机拍摄图片经过增强处理、数据编码、压缩送入机器人中，通过一系列的控制和转换可以确定目标的位置、方向、属性以及其它状态等，最终实现机器人按照人的意志完成特殊的任务。
4.公共安全领域的应用
在社会安全管理方面，图像增强技术的应用也十分广泛，如无损安全检查、指纹、虹膜、掌纹、人脸等生物特征的增强处理等等。图像增强处理也应用到交通监控中，通过电视跟踪技术锁定目标位置，比如对有雾图像、夜视红外图像、交通事故的分析等等。
试简述中国资源遥感技术发展与应用概况
航空遥感信息采集技术上了新台阶
多光谱遥感图像处理技术有了长足进步
区域地质调查、地质灾害调查、土地利用动态
监测、城市资源环境综合调查的方法技术已趋于实用化和工程化, 并在新一轮国土资源大调查中发挥作用
遥感地质矿产信息形成机理、示矿遥感异常信息提取、遥感资料解译自动化和定量化以及遥感与GIS、GPS 技术相结合的应用开发取得一定进展
成像光谱技术实用化研究取得可喜进展
在土地利用动态监测和中高山地区地质找矿应用研究中总结了一套实用的微波遥感技术方法和相关的技术流程
发展了海域岛礁和水深遥感调查技术
应用航天图像进行数字摄影测图技术取得进展
国土资源遥感发展趋势
1遥感数据源将进一步多样化,以满足不同应用领域的需求。
2为适应国家经济建设飞速发展和新一轮国土资源大调查的需要, 努力追踪国内外遥感技术发展前沿,采取产、学、研相结合的方法, 加强成像光谱、多频微波、干涉雷达及3S 技术系统研究。
3进一步开展机载和星载成像光谱实用化技术系统研究,
4结合国土资源大调查地质灾害预测预警工程,开展“数字滑坡”、干涉雷达等方法的实用化技术系统研究。
5继续开展多平台、多时相、高分辨率卫星数据和航空遥感数据进行土地资源动态监测和矿山开发环境监测的实用化技术系统建设, 开展基于LIS的土地利用变更遥感调查与监测的实用技术研究。
结合自己专业谈一谈遥感技术应用——遥感在农业信息化中的应用
精准农业上综合应用
精准农业(Precision Agriculture)是九十年代以来由发达国家首先提出的，其含意是针对田问每一操作单元的具体情况，因地制宜精细准确地调整土壤和作物管理措施，最大限度地优化各项农业投入，以获取最佳的产量和效益，保护农业生态环境，促进农业可持续发展。精准农业技术实际上就是一种以信息为基础的农业管理系统。其核心技术包括地理信息系统(GIS)、全球卫星定位系统(GPS)、遥感技术(RS)、计算机自动控制系统和人工智能技术。
遥感的技术应用。主要用于以下四个方面：
农业资源的调查。监测耕地变化情况，土地开发利用情况，东北黑土地保护利用现状等。农作物估产。如北方冬小麦遥感估产，东北春大豆播种面积及产量估测，南方水稻和棉
花种植面积及产量估测等。
生态环境变化监测。全国水土流失状况的监测，北方土地沙漠化的监测，西北地区水土流失情况的监测等。
自然灾害监测。如森林草原火灾监测，草原旱灾、雪灾的监测，北方冬小麦旱情监测，蝗虫、草地螟等迁飞性害虫迁飞情况的监测，有害生物入侵情况的监测，冰雹、台风、寒潮、
霜冻等灾害性天气情况的监测等。
监督分类和非监督分类的方法及其优缺点
监督分类方法：
平行六面体法
平行六面体将用一条简单的判定规则对多光谱数据进行分类。判定边界在影像数据空间中是否行成了一个N维的平行六面体。平行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的，而该标准差阈值则是根据每种所选类的均值求出的。
最大似然法
假定每个波段中的每类的统计都呈现正态分布，并将计算出给定象元都被归到概率最大的哪一类里
最小距离法
使用了每个感兴趣区的均值矢量来计算每个未知象元到每一类均值矢量的欧氏距离，除非用户指定了标准差和距离的阈值，否则所有象元都将分类到感兴趣区中最接近的那一类
马氏距离法
是一个方向灵敏的距离分类器，分类时将使用到统计信息，与最大似然法有些类似，但是她假定了所有类的协方差都相等，所以它是一种较快的分类方法
二值编码分类法
根据波段值落在均值的上或下方，把数据波普和端元波普编码为0或1，异或逻辑函数用来将每种编码后的参考波普同编码后的数据波谱进行比较，生成一副分类影像
波谱角填图分类法
是一个基于物理的波谱分类法，它是用N维角度将象元与参考波谱进行匹配，此方法将波谱看成是空间中的矢量，矢量的维数就等于波段的个数，通过计算波谱间的角度，来判断连个波谱间的相似程度
费歇尔线性判别法
费歇尔线性判别法是一种应用广泛，具有较高判别能力的多元逻辑概率判别方法，基于费歇尔线性判别法，结合实际数据，构建了高校财务风险判别指标体系和建立了费歇尔线性判别模型，并进行实证检验。
非监督分类方法：
（一）波普图形识别分类
（二）聚类分析
动态聚类。聚类的方法主要有基于最邻近规则的试探法、K-means均值算法、迭代自组织的数据分析法（ISODATA）等。
模糊聚类法。模糊分类根据是否需要先验知识也可以分为监督分类和非监督分类.。
系统聚类。这种方法是将影像中每个像元各自看作一类，计算各类间均值的相关系数矩阵，从中选择最相关的两类进行合并形成新类，并重新计算各新类间的相关系数矩阵，再将最相关的两类合并，这样继续下去，按照逐步结合的方法进行类与类之间的合并，直到各个新类间的相关系数小于某个给定的阈值为止。
分裂法。又称等混合距离分类法，它与系统聚类的方法相反，在开始时将所有像元看成一类，求出各变量的均值和均方差，按照一定公式计算分裂后两类的中心，再算出各像元到这两类中心的聚类，将像元归并到距离最近的那一类去，形成两个新类. 然后再对各个新类进行分类，只要有一个波段的均方差大于规定的阈值，新类就要分裂。
各自优缺点：
监督分类的特点：
主要优点：可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度（避免分类中的严重错误）；可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。
主要缺点：人为主观因素较强；训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间；只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别，监督分类不能识别，从而影响分结果（对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意）。
非监督分类特点：
主要优点：无需对分类区域有广泛地了解，仅需一定的知识来解释分类出的集群组；人为误差的机会减少，需输入的初始参数较少（往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等）；可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群，所分的类别比监督分类的类别更均质；独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。
主要缺点：对其结果需进行大量分析及后处理，才能得到可靠分类结果；分类出的集群与地类间，或对应、或不对应，加上普遍存在的“同物异谱”及“异物同谱”现象，使集群组与类别的匹配难度大；因各类别光谱特征随时间、地形等变化，则不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性，难以对比。
常用图像变化方法及其应用
常用的有三种变换方法。
①傅里叶变换：它是应用最广泛和最重要的变换。它的变换核是复指数函数，转换域图像
是原空间域图像的二维频谱，其“直流”项与原图像亮度的平均值成比例，高频项表征图像中边缘变化的强度和方向。为了提高运算速度，计算机中多采用傅里叶快速算法。
②②沃尔什-阿达玛变换：它是一种便于运算的变换。变换核是值+1或-1的有序序列。这
种变换只需要作加法或减法运算,不需要象傅里叶变换那样作复数乘法运算,所以能提高计算机的运算速度，减少存储容量。这种变换已有快速算法，能进一步提高运算速度。
③离散卡夫纳－勒维变换：它是以图像的统计特性为基础的变换，又称霍特林变换或本征向量变换。变换核是样本图像的协方差矩阵的特征向量。这种变换用于图像压缩、滤波和特征抽取时在均方误差意义下是最优的。但在实际应用中往往不能获得真正协方差矩阵，所以不一定有最优效果。它的运算较复杂且没有统一的快速算法。除上述变换外，余弦变换、正弦变换、哈尔变换和斜变换也在图像处理中得到应用。
数字图像处理技术在遥感等领域的现状和未来 发展趋势 The manuscript was revised on the evening of 2021
数字图像处理技术在遥感领域的现状和未来发展趋势 崔云腾 【摘要】阐述了遥感技术目前在国内外的发展现状，以及数字图像处理技术在遥感技术上起到的重大作用。随着数字图像处理技术的发展，让遥感技术有了翻天覆地的变化。并且详细的描述了图像处理技术在遥感领域的关键技术，对这些技术在遥感中起的作用进行解释。最后对图像处理技术在遥感领域未来的发展趋势进行分析。 【关键词】遥感；图像处理；技术发展 Digital image processing technology in the current situation and future development trend in the field of remote sensing Cui Yunteng A bstract this paper expounds the remote sensing technology in the domestic and foreign development present situation, and the digital image processing technology to play a major role in the remote sensing technology. With the development of digital image processing technology, remote sensing technology have changed dramatically. And a detailed description of the key technologies in the field of remote sensing image processing technology, plays the role of these techniques in remote sensing for explanation. Finally, the image processing technology in the field of remote sensing in the future development trend of the analysis. 0.引言 几十年来，随着卫星技术的不断成熟，遥感技术也不断地发展，通过卫星收集大量的影像资料，随之而来对图像的处理分析有了更高的要求，以前需要雇佣几千人，现在运用图像处理系统仅仅需要一台高级计算机，与之前相比分析识别速度有了显着的提高[1]，同时减少了大量的人员工作，并且还可以从照片中发现通过人力所不容易发现不能找到的有用情报。 1.数字图像处理技术在国内外的发展现状 上个世纪60年代，第一台可移植性图像处理的大型计算机研制成功。可以说是数字图像处理技术的开端，自此开始用数字图像处理技术来处理卫星发回来的图片。当时“旅行者七号”发回来的月球图片就是运用数字图像处理技术进行处理，来校正航天器上摄像头中各类型的图形畸变。
《遥感数字图像处理》习题与答案 第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？ 答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。 答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。 答：应具备的基础理论知识有：数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。目前，比较著名的全数字摄影测量系统有哪些？
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌
遥感 第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。 （1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。
遥感软件 PCI遥感图像处理软件简介 PCI GEOMATICA是PCI公司将其旗下的四个主要产品系列，也就是PCI EASI/PACE、（PCI SPANS，PAMAPS）、ACE、ORTHOENGINE，集成到一个具有同一界面、同一使用规则、同一代码库、同一开发环境的一个新产品系列，该产品系列被称之为 PCI GEOMATICA。对于20多年来一直致力于向地学界提供全方位解决方案的PCI公司来说，始终坚持领先一步的原则，地理咨讯永远在变迁，而地理咨讯软件更处于变迁的前沿。在今天，随着用户需求广度与深度的不断拓宽与加深，越来越多的人希望软件是一个可以满足用户所有需求的良好的工具。由于对这一点的正确把握，经过4年努力，PCI公司将原有的四个产品系列整合在一起，产生了一个使用简单、灵巧的工作平台----PCI GEOMAITCA。该系列产品在每一级深度层次上，尽可能多的满足该层次用户对遥感影像处理、摄影测量、GIS空间分析、专业制图功能的需要，而且使用户可以方便地在同一个应用界面下，完成他们的工作。在这之前，用户需用多个软件来实现，并且需要面对多个软件经销商、多个软件技术支持、多次的培训、对多个软件的维护，以及不得不投入相当大的精力来在多种数据格式间，进行数据转换。产品模块功能介绍 PCI Geomatica FreeView ( PCI地理咨讯通用视窗) FreeView是PCI公司为用户提供的一个免费的影像浏览工具，用户可以从PCI的网址上直接下载。用于浏览、显示各种数据，如矢量、位图、卫星影像（如LANDSAT, SPOT, RADARSAT, ERS-1/2, NOAA A VHRR等）、航片以及与GIS矢量数据叠加显示、进行属性查询等。FreeView 还具有影像增强，任意漫游、缩放、影像灰度值矩阵显示等功能 PCI Geomatica GeoGateway （PCI通用数据转换工具）PCI Geomatica GeoGateway包含PCI Geomatica FreeView的所有功能。 PCI Geomatica Fundamentals (PCI 地理咨讯基础版) PCI Geomatica Fundamentals包含PCI Geomatica GeoGateway的所有功能。主要包括以下部件： Focus 浏览环境 OrthoEngine FLY!（演示模式）软件许可管理器 PCI Geomatica Prime （PCI地理咨讯专业版） PCI Geomatica Prime包含PCI Geomatica Fundamentals（见上一节）的所有功能。此外，增加了PCI Modeler、EASI、FLY!、算法库等模块。 Geomatica Prime 是强大的、低成本解决方案，提供的工具可用于影像几何校正、数据可视化与分析以及专业标准地图生产。 PCI Productivity Tools （PCI地理咨讯生产工具）该软件是PCI公司为了提高PCI软件的生产能力和效率而专门设计的，其主要功能是为用户提供一系列自动或批处理操作的导向功能。该软件是PCI GEOMATICA PRIME或FUNDAMENTALS功能的扩展。主要提供影像自动镶嵌功能及针对ORTHOENGINE 系列产品的航片，光学卫星影像，雷达卫星的自动同名点收集功能。同时提供影像控制点库及库管理功能。 PCI AIRPHOTO MODEL （PCI地理咨讯系统航空正射影像处理器）是一个与PCI Geomatica Fundamentals或Geomatica Prime模块一起使用的功能强大的航空照片正射校正工具。该模块运用了特殊的算法模型将已经扫描的或由数字摄像机得到的照片制作成精确的正射影像图。所生成的图像可以转化为多种文件形式，作为许多GIS/CAD/MAP软件的数据源。同时用户可选择附加的DEM自动提取、3DVIEW 和三维特征提取模块（OrthoEngine Airphoto DEM）来构造自己的数字摄影测量软件包。该软件具有如下功能：项目工程文件建立（含
遥感数字图像处理教程 第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像 本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象 根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。 利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换； 数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像 遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。 图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述 遥感数字图像处理是利用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。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读、 图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正：图像校正也成图像回复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1）计算机 是图像处理核心，大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2）数字化设备
《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》根据作者多年遥感应用研究和ERDAS IMAGINE软件应用经验编著而成，系统地介绍了ERDAS IMAGINE 9.3的软件功能及遥感图像处理方法。全书分基础篇和扩展篇两部分，共25章。基础篇涵盖了视窗操作、数据转换、几何校正、图像拼接、图像增强、图像解译、图像分类、子像元分类、矢量功能、雷达图像、虚拟GIS、空间建模、命令工具、批处理工具、图像库管理、专题制图等ERDAS IMAGINE Professional级的所有功能，以及扩展模块Subpixel、Vector、OrthoRadar、VirtualGIS等；扩展篇则主要针对ERDAS IMAGINE 9.3的新增扩展模块进行介绍，包括图像大气校正（ATCOR）、图像自动配准（AutoSync）、高级图像镶嵌（MosaicPro）、数字摄影测量（LPS）、三维立体分析（Stereo Analyst）、自动地形提取（Automatic Terrain Extraction）、面向对象信息提取（Objective）、智能变化检测（DeltaCue）、智能矢量化（Easytrace）、二次开发（EML）等十个扩展模块的功能。 《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》将遥感图像处理的理论和方法与ERDAS IMAGINE软件功能融为一体，可以作为ERDAS IMAGINE软件用户的使用教程，对其他从事遥感技术应用研究的科技人员和高校师生也有参考价值。 目录 基础篇 第1章概述2 1.1 遥感技术基础2
1.1.1 遥感的基本概念2 1.1.2 遥感的主要特点2 1.1.3 遥感的常用分类3 1.1.4 遥感的物理基础3 1.2 ERDAS IMAGINE软件系统6 1. 2.1 ERDAS IMAGINE概述6 1.2.2 ERDAS IMAGINE安装7 1.3 ERDAS IMAGINE图标面板11 1. 3.1 菜单命令及其功能11 1.3.2 工具图标及其功能14 1.4 ERDAS IMAGINE功能体系14 第2章视窗操作16 2.1 视窗功能概述16 2.1.1 视窗菜单功能17 2.1.2 视窗工具功能17 2.1.3 快捷菜单功能18 2.1.4 常用热键功能18 2.2 文件菜单操作19 2.2.1 图像显示操作20 2.2.2 图形显示操作22 2.3 实用菜单操作23
2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征
数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技
常用的遥感图像处理软件大全 eCognition eCognition是由德国Definiens Imaging公司开发的智能化影像分析软件。eCognition 是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。 ENVI ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。 ERDAS ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。 Fragstats 计算景观格局指数的软件 Fragstats是最新的景观分析软件，可以在Arcgis10.x上运行的畅通无阻 专业的遥感影像处理软件免费下载网站：遥感集市应用汇集 Geomatica Geomatica 软件是地理空间信息领域世界级的专业公司加拿大PCI公司的旗帜产品，Geomatica集成了遥感影像处理、专业雷达数据分析、GIS/空间分析、制图和桌面数
遥感数字图像处理 第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？ 答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。 答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些内容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其内容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。
河南大学环境与规划学院2005～2006学年第一学期期末考试 《遥感数字图像处理》试卷A（B）卷 一、名词解释：（每题2分，共8分） 1、几何畸变： 2、数字镶嵌： 3、影像增强： 4、遥感影像分类： 二、填空（每空1分，共22分） 1、遥感数据的处理流程包括：（1）观测数据的输入；（2）； （3）；（4）；（5）处理结果的输出。 2、在遥感数据的处理流程中，所采集的数据包括和数字数据两种，后者多记 录在特殊的数字记录器中（HDDT等），所以必须变换到一般的数字计算机都可以读出的等通用载体上。 3、在Erdas Imagine图标面板菜单条中，主要包括综合菜单（Session Menu）、菜 单、菜单、菜单、帮助菜单（Help Menu）。 4、在图像分类界面中，包括、、分类结果处理、知识工程 师、专家分类器。 5、在视图窗口中，主要有六部分组成：菜单条、工具条、、状态条、滑动 条、标题条。 6、在窗口中，可查阅或修改图像文件的有关信息，如投影信息、统计信息 和显示信息等。 7、三维图像操作的内部原理是将图像与叠加生成三维透视图，并在此基础 上的空间操作。 8、用户从遥感卫星地面站购置的TM图像数据或其他图像数据，往往是经过转换以后的单 波段普通数据文件，外加一个说明头文件。 9、遥感影像的降质可归结为两类：即遥感影像的和。 10、影像变换与增强的实质是：影像的和，实际 上是改善影像的质量以获得最好的主观效果。 11、影像对比度扩展又称反差增强。常常采用以达到易于识别的目的。 12、常用的直方图调整方法有以下两种：和直方图规定化。前者又称直方图 平坦化，将减少影像灰度等级来换取对比度的扩大。 13、滤波增强技术有两种：和。前者是在影像的空间变量内 进行的局部运算，使用空间二维卷积方法；后者使用傅氏分析等方法，通过修改原影像的傅氏变换式实现滤波。 三、单项选择题（每题2分，共20分）
综述数字图像处理技术在遥感领域的现状和未来发展趋势 崔云腾 【摘要】阐述了遥感技术目前在国内外的发展现状，以及数字图像处理技术在遥感技术上起到的重大作用。随着数字图像处理技术的发展，让遥感技术有了翻天覆地的变化。并且详细的描述了图像处理技术在遥感领域的关键技术，对这些技术在遥感中起的作用进行解释。最后对图像处理技术在遥感领域未来的发展趋势进行分析。 【关键词】遥感；图像处理；技术发展 Digital image processing technology in the current situation and future development trend in the field of remote sensing Cui Yunteng A bstract this paper expounds the remote sensing technology in the domestic and foreign development present situation, and the digital image processing technology to play a major role in the remote sensing technology. With the development of digital image processing technology, remote sensing technology have changed dramatically. And a detailed description of the key technologies in the field of remote sensing image processing technology, plays the role of these techniques in remote sensing for explanation. Finally, the image processing technology in the field of remote sensing in the future development trend of the analysis. 0.引言 几十年来，随着卫星技术的不断成熟，遥感技术也不断地发展，通过卫星收集大量的影像资料，随之而来对图像的处理分析有了更高的要求，以前需要雇佣几千人，现在运用图像处理系统仅仅需要一台高级计算机，与之前相比分析识别速度有了显著的提高[1]，同时减少了大量的人员工作，并且还可以从照片中发现通过人力所不容易发现不能找到的有用情报。
国土管理学院 2016—2017学年度第1学期期末考试 《遥感影像处理技术》课程考核方案 国土管理学院16级国土资源调查与管理专业考试时间：120分钟学院名称：国土管理学院 课程名称：遥感影像处理技术 适用对象：16级国土资源调查与管理专业 学时：32学时 学分：2学分 考查方案： 一、设课目的 本课程是国土管理学院土管与地籍测绘类专业学生的专业选修课课，力图根据“项目导向”、“任务引领”等原则，从遥感数字图像处理的基本原理与软件操作操作，提升学生的遥感影像处理知识和技能，加强学生对遥感的理解。 二、课程教学内容和教学目标（考试内容与基本要求）： 本课程知识体系主要包括： （1）能够导入导出遥感影像； （2）能够进行遥感影像的坐标系变换； （3）能够进行遥感影像的几何校正处理； （4）能够进行遥感影像的融合处理； （5）能够进行遥感影像的镶嵌与剪裁处理； （6）能够进行遥感影像的分类处理。 三、课程考核内容及评分标准 1．平时成绩的考核内容及成绩构成比重：(50分) 上课出勤情况、课堂纪律及学习态度、团队协作能力(15分) 上课回答问题、作业完成情况(35分) 2．期末成绩考核内容：(50分) 期末考核为综合上机，考核学生综合利用课程内容解决实际问题的能力。 3．考核时间
考核由国土管理学院统一在学期末前2周左右组织进行。时间另行通知。 4．考核内容：具体考核内容详见考核标准。 5．组织形式：实训室基本组织考核。 6．评分标准：按照操作过程和成果标准综合打分。 7．考核形式：教考分离，由教务处统一组织老师在题库中抽题作为考试题目。 8．理论考试内容、题量、题型 考试内容按《遥感影像处理技术》课程标准所要求，题量为2小时的考试内容，2个上机综合题，分值为100分。 9．实践考核内容、办法 实践课的考核主要考核遥感影像综合处理与分析技术。具体见考核标准。 10．考核地点：详见后续通知 四、教材及参考资料 1、杨树文等编著，遥感数字图像处理与分析——ENVI 5.x实验教程，子工业出版社。 2、李玲，遥感数字图像处理，重庆大学出版社。 3、汤国安等,ERDAS遥感数字图像处理实验教程，科学出版社。 五、其他有关说明或要求 具体项目内容： 备注：满分100分。 国土资源调查与管理专业教研室 2017.6.20
第一章概论 1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。 数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。 模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。 2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。 2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。 1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。 图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。 图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。 2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。 注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。 3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。包括图像分割、分类等。 图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。分割的结果可作为监督分类的训练区。 图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。 3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。 4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域） 第二章遥感图像的获取和存储 1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统 2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应 用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。 3、传感器按是否具有人工辐射源，可分为被动方式和主动方式；按数据记录方式，可分为成像方式 （摄影成像、扫描成像）和非成像方式。按成像原理分为摄影成像和扫描成像两类。 a)摄影成像：其传感器主要为摄影机，其基本特点是在快门打开后的一瞬间几乎同时收集目标 上所有的反射光，聚焦到胶片上成为一幅影像，并记录下来。 b)扫描成像：其特点逐点逐行地收集信息。 4、传感器分辨率指标主要有4个：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。 A.辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率意味着 可以区分信号强度的微小差异。在可见、近红外波段用噪声等效反射率表示，在热红外波段