遥感图像处理_第1讲(遥感机理)

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。

遥感实验课第一课 Envi遥感图像处理软件及其常用功能简介一、教学目的与要求本次实习要求了解Envi遥感图像处理软件，掌握各种文件格式的打开方法并能在此基础上对图像进行简单的处理，如旋转、裁减、拉伸等。

二、重点难点⒈本次实习课的重点是各种文件格式的打开以及简单的图像处理。

⒉利用矢量文件其目的是在图像上增加一个图层，本次实习的实例是在一幅已校准的图像上加一幅行政区划图。

三、教学内容⒈目前流行的遥感图像处理软件介绍①ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE软件是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统，公司成立于1978年，总部设在美国佐治亚州的亚特兰大市，目前ERDAS IMAGINE软件的版本为8.4。

②PCI③EnviENVI，The Environment for Visualizing Images，由美国RSI公司开发的遥感图像处理系统，开发语言为IDL，是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。

2000年获美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。

⒉Envi 3.4的安装⒊各种文件格式的打开方法BMP、JPG、TIF、TM Data、ERMapper等文件格式。

⒋利用矢量文件在图像上增加图层⒌图像的简单处理旋转、裁减、拉伸等。

四、教学步骤⒈Envi 3.4的安装――复制完的文件改成存档非只读方式。

该图为Envi 3.4的安装界面。

软件安装完之后会出现如下的对话框，我们选择“No”。

⒉BMP文件格式的打开文件：1.bmpFile－Open External Fille(外部文件)－Generic Formats(一般格式文件)窗口说明打开BMP文件后将出现一个名为Availlable Bands List窗口，该窗口主要显示当前已打开的文件；Gray Scale单选项为选择灰度图像；RGB Color为选择彩色图像，同时，选择不同的组合会产生不同的彩色图像；Display按钮可新建新的窗口或覆盖最近的窗口显示当前需要打开的文件。

遥感图像处理原理
遥感图像处理原理是利用遥感技术获取的遥感图像进行数字化和分析处理的过程。

遥感图像处理原理可以大致分为以下几个步骤。

1. 图像获取：首先需要通过遥感卫星、航空摄影等方式获取遥感图像。

这些图像会以数字形式储存，其中每个像素点都有其对应的数值。

2. 辐射校正：由于遥感图像受到大气、地表反射等因素的影响，图像中的像素值并不完全准确反映地物的特征。

因此，需要对图像进行辐射校正，消除光谱值的影响，以准确获取地物信息。

3. 影像配准：不同时间、不同传感器获取的图像可能存在光谱、几何畸变等差异。

为了对比不同图像或图像的不同区域，需要进行影像配准，将它们对齐到相同的坐标系。

4. 图像增强：图像增强是为了提高图像的可见性和解释能力。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等，以突出地物的特征，便于进行后续的分析和解译。

5. 特征提取：特征提取是指从遥感图像中提取出可用于分析和解译的信息。

例如，可以提取出不同光谱波段的亮度、纹理、形状等特征，用于进行不同地物类型的分类和识别。

6. 图像分类和解译：根据提取的特征，可以使用机器学习、人工智能等方法对图像进行分类和解译。

这些方法可以自动或半
自动地对图像中的地物进行识别和标注。

7. 结果分析和应用：最后，分析师可以对分类和解译结果进行验证和分析。

这些结果可以应用于资源管理、环境保护、城市规划等领域，为决策提供可靠的支持。

通过上述步骤，遥感图像处理原理可以有效地从遥感图像中提取出有用的地物信息，为地理研究和资源管理等工作提供数据支持。

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化特征。

常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取和光谱特征提取。

5. 变化检测：变化检测是通过比较不同时刻的遥感图像，发现地表发生的变化，如城市扩张、森林覆盖变化等。

常用的变化检测方法包括基于像元的变化检测、基于对象的变化检测和基于时间序列的变化检测。

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。

五、遥感图像分析遥感图像分析主要是在已经分类的图像上分析和提取图像中的空间信息和属性信息。

常用的分析方法包括目标检测和变化检测。

目标检测是指在遥感图像中检测出目标物体的位置、大小和形状等信息。

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、植被等目标物体的空间分布和数量等参数。

常用的特征提取方法包括阈值分割、边缘检测和纹理分析等。