第五章 遥感图像处理—图像增强

遥感图像增强实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）遥感图像的空间域增强：通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像，是图像增强技术的基本组成部分，包括点运算和邻域运算。

（2）遥感图像的频率域增强：通过对频率域的调整对遥感图像进行平滑和锐化，平滑主要是保留图像的低频部分抑制高频部分，锐化则保留图像的高频部分而削弱低频部分。

（3）遥感图像的彩色增强：将黑白图像转换成彩色图像，使地物的差别易于分辨，突出图像的有用信息，从而提高对图像的解译和分析能力。

实验内容：（1）遥感图像的空间域增强：点运算—直方图均衡化、灰度拉伸、任意拉伸，邻域运算—图像平滑、图像锐化。

（2）遥感图像的频率域增强：定义FFT，反向FFT，再进行对比。

（3）遥感图像的彩色增强：多波段影像—彩色合成、单波段影像—伪彩色增强、色彩空间变换、遥感数据融合。

2. 图像处理方法和流程A.遥感图像的空间域增强1.直方图均衡化(1)在主窗口中打开can_tmr.img文件。

(2)以gray形式显示一个波段。

(3)Display窗口>enhance>equalization2.灰度拉伸(1)Display窗口>enhance>interactive stretching(2)弹出的对话框>stretch_type>linear(3)在STRETCH对应的两个文本框中输入需要拉伸的范围，然后单击对话框上的APPLY按钮，图像显示为线性拉伸后的效果。

3.任意拉伸（1）弹出的对话框>stretch_type>Arbitary，在output histogram中单击绘制直方图，右键结束（2）点击apply，结果如图所示4.图像平滑（1）均值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。

主窗口>enhance>filter>smooth[3*3]。

结果如图所示（2）中值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。

遥感图像处理的基本步骤和技巧遥感图像处理是利用遥感技术获取的遥感图像数据进行分析、处理和解释的过程。

遥感图像处理技术在环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域具有广泛的应用。

本文将介绍遥感图像处理的基本步骤和技巧。

一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，目的是改善图像质量，消除噪声和其他不必要的干扰。

常见的图像预处理技术包括辐射校正、大气校正和几何纠正。

辐射校正是将原始图像中的数字数值转换为辐射亮度值，以消除由于不同仪器和观测条件引起的辐射差异。

大气校正则是通过对图像进行大气光校正，消除大气吸收和散射效应，获得更准确的地物辐射亮度信息。

几何纠正是校正图像中的几何畸变，使其与实际地面特征对应。

二、图像增强图像增强是通过增加图像的对比度和清晰度，突出感兴趣的地物信息。

常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和波段变换。

直方图均衡化是通过调整图像像素的亮度分布，增强图像对比度。

滤波是通过应用各种滤波器来去除图像中的噪声和模糊。

波段变换是将图像从一种波段转换到另一种波段，以提取不同地物特征。

三、特征提取特征提取是从图像中提取与感兴趣地物相关的信息。

常见的特征提取技术包括阈值分割、边缘检测和纹理分析。

阈值分割是将图像分为不同的区域，使每个区域具有相似的亮度或颜色特征。

边缘检测是寻找图像中的边界线，以辅助划分地物边界。

纹理分析是通过提取图像的纹理特征来描述地物的空间结构。

四、分类与识别分类与识别是将特定地物进行分类和识别的过程。

常见的分类与识别技术包括监督分类、无监督分类和目标检测。

监督分类是通过使用已知类别的训练样本，建立分类器对图像进行分类。

无监督分类是根据图像像素的统计特征将图像自动分为不同的类别。

目标检测是在图像中检测和识别特定的目标，例如建筑物、道路等。

五、图像解译与分析图像解译与分析是对处理后的遥感图像进行解释和分析的过程。

通过对图像分析可以获取地表特征的数量和质量信息，用于环境变化监测、资源管理和规划决策。

第五章图像的增强与变换§5.1 图像增强与变换§5.2 光谱增强§5.3 空间增强§5.4 多源信息的复合§5.1 图像增强与变换图像增强和变换为了突出相关的专题信息，提高图像的视觉效果，使分析者能更容易地识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息。

按其作用的空间可分两种：光谱增强空间增强§5.2 光谱增强光谱增强对应于每个像元，与像元的空间排列和结构无关。

因此又叫点操作。

1. 彩色合成2. 对比度增强（直方图增强）3. 图像间运算为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。

单波段彩色变换（密度分割）多波段彩色变换（真彩色，假彩色）HLS变换：色调(hue)、明度(lightness)和饱和度(saturation)的色彩模式。

即RGB模式ÆHLS模式。

1. 彩色合成单波段彩色变换(密度分割)（1）求图像的极大值dmax 和极小值d min ；（2）求图像的密度区间ΔD=dmax -d min +1；（3）求分割层的密度差Δd=ΔD／n，其中n为需分割的层数；（4）求各层的密度区间；（5）定出各密度层灰度值或颜色。

1.彩色合成1.彩色合成多波段彩色变换真彩色合成真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。

把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。

如TM321分别用RGB合成的图像。

假彩色合成假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。

遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。

它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。

如TM432用RGB合成的图像为标准假彩色图像。

遥感图像增强的目的及应用遥感图像增强的目的是通过一系列的数字图像处理技术，改善获取的遥感图像质量，使得图像更加清晰、具备更丰富的信息，以便更好地反映地物表面的特征和变化，提高对地物目标的识别和提取能力。

遥感图像增强的目标是以较低的成本和较少的数据，获取更准确、更丰富的信息。

遥感图像增强的应用非常广泛，涵盖了农业、林业、地质、环境、城市规划、水资源等多个领域。

下面分别介绍一些具体的应用案例：1. 农业：通过遥感图像增强技术，可以更好地提取农田的土壤类型、植被信息和作物生长情况，对农业生产进行监测和评估。

如可以准确识别出农田的植被覆盖度，为农业精细化管理提供数据支持，实现农田水分、化肥的准确施用。

2. 水资源管理：通过对遥感图像进行增强处理，可以提取水体边界和水体类型，实时监测水体的变化，评估水资源的利用状况。

例如，可以对湖泊、河流等水体进行动态监测，及时发现水质异常和水体污染问题。

3. 灾害预警和防治：遥感图像增强可以帮助提取地质灾害、森林火灾、洪涝灾害等灾害的前兆信号，为灾害预警和防治提供及时有效的数据支持。

例如，可以通过增强处理提取出植被覆盖度等指标，评估和预测森林火灾的潜在风险。

4. 城市规划：通过遥感图像增强，可以提取出城市的道路网络、建筑物分布情况、绿地覆盖等信息，为城市规划和土地利用提供准确的基础数据。

例如，可以通过增强处理提取出建筑物的形状和高度信息，用于城市建筑物的三维模型构建和城市景观设计。

5. 环境监测：遥感图像增强可以监测大气、水体和土地等环境污染情况，提取环境参数，评估环境状况和污染程度。

例如，可以通过增强处理提取出水体的叶绿素-a浓度，用于评估水体的富营养化程度。

6. 地质勘探：遥感图像增强可以提取地表地貌、岩性、构造等地质信息，用于地质勘探和矿产资源的评估与开发。

例如，可以通过增强处理提取出岩性差异，找出潜在的矿产资源区域。

综上所述，遥感图像增强在农业、水资源管理、灾害预警和防治、城市规划、环境监测和地质勘探等领域具有重要的应用价值，能够提高数据的质量和精度，为相关领域的研究和决策提供准确的数据支持。

ENVI遥感图像处理之图像增强一、对比度增强1、快速拉伸步骤：打开数据—>加载图像到窗口—>图像主窗口Enhance菜单进入图像增强的菜单选项。

原始显示的影像：进行线性拉伸后的影像：进行高斯拉伸后的影像：说明：本菜单栏中包含的图像快速拉伸的功能还有0-255的线性拉伸（这应该是实际的遥感影像的灰度值，而刚开始说的那个原始影像实际上已经经过了2%的线性拉伸的）、均衡化拉伸、均方根拉伸等。

2、交互式拉伸步骤：选择图像主窗口中的Enhance菜单—>Interactive Stretching进入交互式拉伸的界面在Stretch_Type菜单下可以选择交互拉伸的类型，有线性拉伸、分段线性拉伸等。

可以在Stretch旁边的文本框中直接输入拉伸的图像的灰度范围，亦可以在input histogram窗体中用鼠标左键拖动两条竖直虚线进行拉伸范围的选择。

原始图像：交互式线性拉伸后的图像：分段线性拉伸后的影像：高斯拉伸后的影像：3、直方图匹配步骤：进行直方图匹配之前必须打开两个窗口显示两个波段或两幅影像。

在两窗口中显示两幅遥感影像—>在待匹配的遥感影像主窗口中选择Enhance菜单—>选择Histogram matching…进入直方图匹配的对话框—>选择匹配到的窗口和匹配的方式，点击OK完成直方图的匹配。

匹配前直方图：待匹配影像直方图：匹配到影像直方图：匹配后的直方图：匹配的交互式对话框：匹配前影像：匹配后影像：二、空间增强1、锐化步骤：打开窗口主菜单中的Enhance菜单—>选择Filter选项—>Sharpen即可对图像进行锐化。

锐化前影像：锐化后影像：2、平滑步骤：打开窗口主菜单中的Enhance菜单—>选择Filter选项—>Smooth（后面的3*3、5*5等代表的是模板的大小）即可对图像进行平滑。

平滑前影像：平滑后影像：3、中值步骤：打开窗口主菜单中的Enhance菜单—>选择Filter选项—>Median（后面的3*3、5*5等代表的是模板的大小）即可对图像进行中值化。

图像增强技术在遥感图像处理中的应用教程遥感技术作为一种获取地球表面信息的手段，广泛应用于农业、城市规划、环境保护等领域。

然而，由于受到地球自然条件、拍摄设备等因素的限制，遥感图像常常存在一些问题，诸如噪声、光照不均匀等问题。

为了更好地从遥感图像中提取有用的信息，图像增强技术被广泛应用。

图像增强技术是指通过对原始图像进行一系列的处理，以改善图像的质量和可视化效果。

在遥感图像处理中，应用图像增强技术可以使图像更加清晰、明亮，并突出显示目标物体的特征，有助于进一步分析和应用。

下面将介绍几种常用的图像增强技术及其在遥感图像处理中的应用。

1. 噪声去除：噪声是由于成像设备的限制、传感器的干扰等因素引起的图像中的无用信息。

在遥感图像中，噪声会使图像变得模糊、失真，降低图像的可用性。

常用的噪声去除方法包括均值滤波、中值滤波和小波变换等。

这些方法能够有效地消除高斯噪声、椒盐噪声等，提升图像的质量。

2. 对比度增强：对比度是指图像中不同物体之间亮度差异的程度。

在遥感图像中，由于光照条件的变化，图像中的对比度常常不够明显。

对比度增强技术可以通过调整图像的灰度级分布，使图像中不同物体的亮度差异更加明显。

常用的对比度增强方法有直方图均衡化、拉伸变换和CLAHE（对比度限制自适应直方图均衡化）等。

3. 去雾处理：遥感图像中常常受到大气中的雾、烟尘等干扰，导致图像的可视化效果变差。

去雾处理技术可以通过估计大气光的强度和传播距离，消除图像中的雾霾效果，使图像更加清晰、真实。

常见的去雾处理方法有暗通道先验法、逆向辐射传输模型等。

4. 彩色增强：遥感图像中，彩色信息对于物体分类和目标识别至关重要。

彩色增强技术可以使图像更加饱满、生动，进一步提升图像的可视化效果。

常用的彩色增强方法有RGB增强、HSV变换和IHS变换等。

这些方法可以调整图像的颜色分量，使图像更加逼真、亮丽。

5. 图像融合：图像融合技术是将多个从不同传感器、角度或时间拍摄的遥感图像进行组合，形成一幅增强的图像。

遥感图像增强实验报告引言遥感技术在地球科学和环境科学领域有着广泛的应用，其中图像增强是遥感图像处理的重要环节之一。

图像增强旨在改善遥感图像的视觉效果，使得图像的细节更加清晰、对比度更加鲜明，以便更好地进行地表特征的识别和分析。

在本次实验中，我们将探讨常用的图像增强方法，并且使用实际遥感图像进行增强实验。

实验目的1. 了解遥感图像增强的基本概念和方法。

2. 掌握常见的图像增强方法的实施过程。

3. 分析和比较不同图像增强方法的效果，选择最适合的增强方法。

实验步骤1. 数据准备：选择一张遥感图像作为实验数据，确保图像分辨率适中、含有一定的地表特征。

2. 灰度拉伸：使用灰度拉伸方法增强图像的对比度。

首先计算图像的最小灰度值（Min）和最大灰度值（Max），然后通过线性变换将灰度值映射到0-255的范围内。

3. 直方图均衡化：利用直方图均衡化方法增强图像的细节。

首先计算图像的灰度直方图，然后按照直方图均衡化的公式对每个灰度值进行调整。

4. 自适应直方图均衡化：对比直方图均衡化方法，自适应直方图均衡化能够避免对整个图像进行均衡化，而是通过使用局部领域内的信息来进行均衡化。

5. 对比度增强：使用对比度增强方法增强图像的对比度。

可以通过调整图像的亮度、对比度和饱和度来实现。

6. 结果分析：根据实验结果分析不同图像增强方法的效果，选择最佳的增强方法。

实验结果与分析经过实验，我们得到了经过不同图像增强方法处理后的图像。

通过对比实验前后的图像，我们可以得出以下结论：1. 灰度拉伸方法能够有效增强图像的对比度，使得图像的亮度范围更广，细节更加清晰。

2. 直方图均衡化方法能够增强图像的细节，特别是在暗部和亮部细节的表现上有显著提升。

3. 自适应直方图均衡化方法相比于普通直方图均衡化方法在处理具有大范围对比度差异的遥感图像时效果更好，避免了过度增强和信息损失。

4. 对比度增强方法可以通过调整图像的亮度、对比度和饱和度来增强图像的视觉效果，但对于某些场景可能会导致图像过度增强或过度饱和。

遥感图像处理知识点总结一、遥感概述遥感是利用飞机、卫星等远距传感器获取地球表面信息的科学技术。

遥感图像处理就是处理遥感数据，进行信息提取的过程.二、遥感图像处理流程遥感图像处理的基本流程包括：数据获取、预处理、图像增强、特征提取和分类等环节。

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、飞机等遥感平台获得各种类型的遥感数据。

2. 预处理预处理是遥感图像处理的重要步骤，主要包括大气校正、几何校正、辐射定标等过程，目的是消除数据中的噪声和误差，保证数据质量。

3. 图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，提高遥感图像的视觉效果，突出图像中的信息，以便进行后续的分析和应用。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。

4. 特征提取特征提取是指从原始遥感图像中提取各种地物和地物信息，常见的特征包括形状、纹理、光谱等。

5. 分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同的类别中，如水体、植被、建筑等。

常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。

6. 应用遥感图像处理的最终目的是为了实现一定的应用目标，如土地利用/覆盖分类、资源调查、环境监测等。

三、遥感图像处理相关算法1. 监督分类监督分类是指在给定训练样本的情况下，采用某种分类算法识别遥感影像中的地物类型。

常用的监督分类算法有最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林等。

2. 无监督分类无监督分类是指在不需要人工干预的情况下，利用图像自身的统计特性将像元分成若干类别。

常用的无监督分类算法有K均值聚类、ISODATA聚类等。

3. 特征提取特征提取是为了描述地物的形态、光谱、纹理等特性，从而区分不同地物。

常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。

4. 联合处理联合处理是指将多幅遥感影像进行融合，或者将遥感影像与其他数据进行联合处理，从而获取更多的地物信息。

常用的联合处理方法包括影像融合、多源数据融合等。

遥感图像处理及应用近年来，随着科技的日新月异，遥感技术在各行各业的应用中越来越广泛。

遥感图像处理是遥感技术应用的重要领域之一，它通过有效的遥感图像处理方法，将遥感获取的信息转换成数字图像或其他形式的数据，进行分析、处理和解释。

在农业、地质、城市规划、环境监测、车辆导航等领域的应用中，遥感图像处理发挥着不可替代的作用。

遥感图像处理的研究内容可以分为以下几个方面：一、图像增强和滤波图像增强是指对图像进行空域或频域处理，改善图像质量的过程。

滤波是通过对图像进行平滑或锐化等操作，提取图像中的特定信息。

图像处理中，常用的增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化等。

在滤波方面，中值滤波、高斯滤波等常用方法，在不同的应用场景中发挥着重要的作用。

二、图像分类和分割图像分类和分割是遥感图像处理的一个重要研究方向。

图像分类指对图像进行分类，将不同类别的物体区分开来，常用的方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

图像分割是将图像分成多个不同的块，以方便对每个块进行分别处理，常用的方法有边缘检测法、区域生长法、水平线法等。

三、信息提取和分析遥感图像处理的最终目的是提取其中有用的信息，以达到特定的应用目的。

这些信息可以是建筑物的高度、土地利用情况、植被状况等。

在这方面的研究中，包括计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等领域。

应用：遥感图像处理在各个领域的应用也越来越广泛。

在农业生产中，通过利用可见光和红外线等多种遥感数据，对土地作物覆盖、土地干旱程度、土地环境等进行划分和评估。

例如，在南繁所的科研团队，通过采用多光谱遥感图像处理技术，对南繁到处传说的榴莲黑心病因素进行搜寻和筛选，为解决榴莲黑心病提供了重要的科学依据。

在城市规划中，遥感图像处理可用来检测城市用地利用现状，以及预测城市未来的扩张趋势，从而更好地安排和规划城市的建设。

在环境监测中，遥感图像处理可用来对不同环境中的污染源进行检测，如空气污染、水污染、土壤污染等，进而诊断污染问题，从而采取预防和控制措施。

ENVI遥感图像增强处理任务五图像增强⽬录1.空间域增强处理 (1)1.1卷积滤波 (1)2.辐射增强处理 (2)2.1交互式直⽅图拉伸 (2)3.光谱增强处理 (4)3.1波段⽐的计算 (4)3.2⾊彩空间变换 (5)3.3NDVI计算 (6)4.傅⾥叶变换 (6)4.1快速傅⾥叶变换 (6)4.2定义FFT滤波器 (7)4.3反向FFT变换 (8)5.波段组合 (8)5.1RGB合成显⽰ (8)图像增强的主要⽬的是提⾼图像的⽬视效果，以便处理结果图像⽐原图像更适合于特定的应⽤要求，⽅便⼈⼯⽬视解译、图像分类中的样本选取等。

ENVI图像增强的内容主要包括：●空间域增强处理●辐射增强处理●光谱增强处理●傅⾥叶变换●波段组合1.空间域增强处理空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。

1.1卷积滤波卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像。

它们的核⼼部分是卷积核，ENVI提供很多卷积核，包括⾼通滤波、低通滤波、拉普拉斯算⼦、⽅向滤波、⾼斯⾼通滤波、⾼斯低通滤波、中值滤波、Sobel、Roberts，还可以⾃定义卷积核。

使⽤数据：lena.jpg具体操作：通过尝试ENVI提供的各种图像增强算⼦，观察⽐较图像增强的效果。

（1）打开图像⽂件lena.jpg。

（2）在主菜单中，选择Filter→Convolutions and Morphology。

（3）在Convolutions and Morphology Tool中，选择Convolutions→滤波类型。

（4）不同的滤波类型对应不同的参数，主要包括三项参数：●Kernel Size（卷积核的⼤⼩）卷积核的⼤⼩，以奇数来表⽰，如3×3、5×5等，有些卷积核不能改变⼤⼩，包括Sobel和Roberts。

●Image Add Back（输⼊加回值）将原始图像中的⼀部分“加回”到卷积滤波结果图像上，有助于保持图像的空间连续性。

以下实验使用can-tmr.img影像一．图像增强转换处理1．Principal Component Analysis (主成分分析) 主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。

这一技术对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。

ENVI 能完成正向的和逆向(正向的PC 旋转)正向的PC 旋转用一个线性变换使数据差异达到最大。

当你运用正向的PC 旋转时，ENVI 允许你计算新的统计值，或将已经存在的统计项进行旋转。

输出值可以存为字节型、浮点型、整型、长整型或双精度型。

你也可以基于特征值抽取PC旋转输出的部分内容，生成只有你需要的PC波段的输出。

一旦旋转完成，将会出现PC特征值图。

显示出每一个输出的PC 波段的差异量。

PC 波段将显示在Available Bands List 中。

Compute New Statistics and Rotate (计算新的统计值和旋转)这一选项用于计算数据特征值、协方差或相关系数以及PC 正向的旋转。

1 选择Transforms > Principal Components > Forward PC Rotation > Compute New Statistics and Rotate.2 出现Principal Components Input File 对话框时，选择输入文件或用标准ENVI 选择程序建立子集。

3 出现Forward PC Rotation Parameters 对话框时，在“Stats X/Y Resize Factor” 文本框键入小于1 的调整系数，对计算统计值的数据进行二次抽样。

键入一个小于1 的调整系数，以提高统计计算的速度。

例如，在统计计算时，用一个0.1 的调整系数将只用到十分之一的像元。

4 若需要，键入一个输出统计文件名。

5 点击按钮，选择是否计算“Covariance Matrix”。

数字图像处理技术在遥感中的应用随着数字化时代的到来，遥感技术从传统的航空摄影演变为数字遥感，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。

在遥感领域，数字图像处理技术可以分为三类：图像增强、特征提取和目标识别。

下面将详细介绍数字图像处理技术在遥感中的应用。

一、图像增强图像增强是指通过一些数字图像处理方法使图像的质量得到提升或者说让人类更容易观察和分析图像。

在遥感领域，由于航拍或卫星拍摄的图像不可避免地存在一些噪声或者扭曲形变，因此图像增强成为了一项关键技术。

一般来说，图像增强可以分为两类：空域滤波和频域滤波。

空域滤波是通过改变像素之间的数值来调整图像的像素值，如中值滤波、均值滤波等。

而频域滤波则是通过改变图像的傅里叶变换谱来调整图像的像素值，比如高通滤波、低通滤波等。

一般而言，频域滤波的效果更好，但是空域滤波的速度更快。

除了常见的滤波方法，还有一些特殊的图像增强方法。

比如，波尔多（Bordeaux）大学曾经提出了一种基于小波变换的图像增强方法，可以在直通波束和散射波束中实现噪声过滤和反射率估计。

二、特征提取特征提取是指从图像中提取出更具信息含量和区分力的特征。

例如，提取植被指数（NDVI）、离散点（blight）指数、道路网图及车辆一系列特征等。

遥感图像的特征提取常常是复杂且繁琐的，可以通过数字图像处理方法简化和优化。

特征提取大致分为两步：一是预处理，二是特征计算。

预处理包括图像分割、去噪等操作。

特征计算则是对分割后的图像进行特征计算，例如感兴趣区域（ROIs）内的植被覆盖率、沙漠化率、土地变化率、道路交通状况等。

特征提取常常是其他应用的基础，例如在目标识别任务中，特征提取就是提高分类正确率的关键。

因此特征提取技术的改进是遥感图像分析技术发展的核心任务。

三、目标识别目标识别是指利用遥感图像中的信息来识别特定的目标，例如建筑物、水体、植被覆盖等。

通过数字图像处理技术的应用，可以提高遥感图像目标识别任务的准确率和自动化水平。