遥感数字图像的获取

遥感数字图像计算机解译引言遥感技术是利用航空器、卫星等远离目标的载体获得目标的信息，并通过计算机对图像进行解析与处理的一种技术。

遥感数字图像计算机解译是对遥感数字图像进行分析、解释和提取有用信息的过程，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域。

本文将介绍遥感数字图像计算机解译的基本原理和方法。

一、遥感数字图像计算机解译的基本原理遥感数字图像计算机解译的基本原理是将遥感图像与相应的地学知识模型相结合，通过计算机进行图像处理和分析，最终得到目标物体或地物的相关信息。

其主要步骤包括数据预处理、图像增强、特征提取和分类识别等。

1. 数据预处理数据预处理是遥感数字图像解译的第一步。

这一步骤主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等操作。

辐射校正是根据遥感图像的辐射亮度值来计算实际反射率，消除辐射因素的影响。

大气校正是根据大气光传输模型对遥感图像进行校正，消除大气散射的影响。

几何校正则是将遥感图像进行几何变换，去除图像的旋转、平移和拉伸等误差。

2. 图像增强图像增强是遥感图像解译的关键步骤，其目的是增强图像的对比度、清晰度和细节等特征，以便更好地提取目标信息。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、空间域增强、频域滤波等。

3. 特征提取特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是从图像中提取出与目标物体或地物相关的特征信息。

特征可以包括颜色、纹理、形状等。

常用的特征提取方法包括基于像素值的特征提取、基于频域变换的特征提取以及基于机器学习的特征提取等。

4. 分类识别分类识别是遥感图像解译的最终目标，其目的是将图像中的像素进行分类，将不同的地物或目标物体分别识别出来。

常用的分类识别方法包括像元分类、目标检测和物体识别等。

二、遥感数字图像计算机解译的应用遥感数字图像计算机解译在地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域具有重要应用价值。

1. 地质勘探遥感数字图像计算机解译在地质勘探中可以帮助勘探人员对地质构造、地质体和矿产资源进行分析和解释。

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）2.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。

一、实验背景随着遥感技术的不断发展，数字遥感在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。

本次实验旨在通过数字遥感技术，对某一区域进行遥感图像的获取、处理和分析，以了解该区域的地理特征、生态环境和资源分布情况。

二、实验目的1. 熟悉数字遥感技术的基本原理和操作方法；2. 掌握遥感图像的获取、处理和分析技术；3. 了解遥感技术在资源调查、环境监测等方面的应用。

三、实验内容1. 遥感图像的获取实验采用卫星遥感数据，获取了研究区域的遥感图像。

图像数据包括可见光、红外和热红外波段，空间分辨率为30m。

2. 遥感图像预处理对获取的遥感图像进行预处理，包括去云、去噪声、辐射校正、几何校正等。

预处理后的图像能够更好地反映地表的真实情况。

3. 遥感图像分类采用监督分类和非监督分类方法，对预处理后的遥感图像进行分类。

监督分类采用支持向量机（SVM）算法，非监督分类采用K-means聚类算法。

4. 遥感图像分析对分类后的遥感图像进行统计分析，分析研究区域的土地覆盖类型、植被覆盖度、水体分布等。

四、实验结果与分析1. 遥感图像分类结果通过监督分类和非监督分类，成功地将研究区域的遥感图像分为多个类别，包括耕地、林地、草地、水域、建筑用地等。

分类结果与实际情况基本吻合。

2. 遥感图像分析结果（1）土地覆盖类型：研究区域以耕地和林地为主，草地和建筑用地次之，水域分布较少。

（2）植被覆盖度：研究区域植被覆盖度较高，其中林地和草地植被覆盖度较高，耕地植被覆盖度适中。

（3）水体分布：研究区域水体主要分布在河流两侧，面积较小。

五、实验总结1. 数字遥感技术在资源调查、环境监测等方面具有广泛的应用前景。

2. 遥感图像预处理是保证遥感图像质量的关键环节，需要采取有效的去云、去噪声、辐射校正和几何校正等方法。

3. 遥感图像分类方法的选择对分类结果具有重要影响，需要根据实际情况选择合适的分类算法。

4. 遥感图像分析可以帮助我们了解研究区域的地理特征、生态环境和资源分布情况，为相关决策提供科学依据。

遥感数字图像处理1. 概述遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据，如航空影像、卫星影像等，进行数字化处理和分析的过程。

遥感数字图像处理在地理信息系统（GIS）领域有着广泛的应用，能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息，为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。

2. 遥感数字图像处理的步骤遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤：2.1 数据获取数据获取是遥感数字图像处理的第一步，通过卫星、航拍等遥感设备获取地理信息数据。

这些数据以数字图像的形式存在，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。

2.2 数据预处理数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影，以及纠正图像的几何和辐射畸变。

常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。

2.3 图像增强图像增强是为了使图像更加清晰，突出地物的特征。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。

2.4 特征提取特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征，以便进行后续的分类和识别。

常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。

2.5 图像分类图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。

常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。

2.6 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。

常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。

2.7 地物提取地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。

常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。

2.8 结果评价结果评价是对处理结果进行准确性和可靠性的评估。

常用的结果评价方法包括混淆矩阵、精度评定、误差矩阵等。

3. 遥感数字图像处理的应用遥感数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下几个方面：3.1 环境监测遥感数字图像处理可以用于环境监测，如水质监测、土壤污染监测等。

通过遥感图像，可以获取水体和土地的信息，分析水质和土壤的污染程度。

遥感数字图像处理实验报告（二）姓名：学号：班级：指导老师：1）项目名称：熟悉遥感软件、图像预处理2）实验目的：1. 熟悉遥感软件的使用，了解图像大小、投影、直方图等信息查看方法，了解相关软件的各项功能；2. 掌握遥感图像的几何精校正方法及步骤。

3）实验原理：几何校正就是将图像数据投影平面上，使其符合地图投影系统的过程。

而将地图坐标系统赋予到图像的过程，称为地理参考。

由于所有的地图投影系统都尊从于一定的地图坐标系统，所以几何校正的过程包含了地理参考过程。

对图像进行几何校正就是赋予其完整的地图坐标系统。

4）数据来源及数据基本信息：（下载源、波段数、对应的波长、分辨率、投影、地区）待校正图像来自Google Earth 2004年9月15日的影像，大致位置在东经116度20分，北纬33度57分，使用的是 DIGITAL GLOBLE 的QUICK BIRD卫星影像的0.6米分辨率的航拍照片，三波段，无投影。

待校正图像。

参考图像数据来自国际科学数据服务平台，Landsat5 2010年9月18日的图像，图像共7个波段，波段1-5和波段7的空间分辨率为30米，6波段（热红外波段）的空间分辨率为120米。

对应的波段、波长、分辨率、主要作用如表：图像采用的投影为WGS 84投影，条带号为122，行编号为36，覆盖豫东、皖北、苏北、鲁西四省交界地区。

5）实验过程：1）多波段合成：对参考图像数据进行波段组合2）打开图像，用两个Viewer窗口分别打开待校正图像和参考图像，查看其投影信息：待校正图像投影信息（无投影）参考图像投影信息（有投影）几何校正：————弹出图1窗口，点击Slecte Vewer——点击Viewer1，弹出图2窗口图1图4图3图2选择Polynomial多项式模型，OK——Polynomial Order选1，Map Units 选Meters，Apply, Close，弹出图3窗口，OK——点击Viewer窗口，选择要参考图像，弹出图4，点击OK，进入采点界面，开始采集地面控制点图5 图6图7采点完成后点击Geo Correction Tools 如(图5)中图标，弹出图6 对话框，输入保存路径，保存校正后的图像。

Unit 11、图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。

2、图像处理的内容它是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科。

根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

Unit 21、图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

它包括采样和量化两个过程。

像素的位置和灰度就是像素的属性。

2、将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。

3、将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

4、表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。

5、一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g （bit）6、数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。

7、对比度是指一幅图象中灰度反差的大小。

对比度=最大亮度/最小亮度8、清晰度由图像边缘灰度变化的速度来描述。

9、灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。

以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

10、简述灰度直方图的应用。

1）.数字化参数（判断量化是否恰当）。

2）. 边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）。

3）. 利用直方图统计图像中物体的面积。

4）. 计算图像信息量H（熵）。

5）. 利用直方图分析图像的特性。

6）. 利用直方图进行图像增强。

11、对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。

12、对输入图像IP（i,j）处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素（i,j)及其邻域N(IP(i,j))中的像素值确定。

这种处理称为局部处理。

13、在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理。

14、在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理。

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遥感数字图像处理—要点1．概论遥感、遥感过程遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量遥感图像的数字化、采样和量化通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP）遥感图像的模型：多光谱空间遥感图像的信息内容：遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容遥感图像的获取方式主要有哪几种？如何估计一幅遥感图像的存储空间大小？遥感图像的信息内容包括哪几个方面?多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么？与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么?2。

遥感图像的统计特征2。

1图像空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用最大值、最小值、均值、方差的意义2.2多光谱空间的统计特征均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析主要遥感图像的统计特征量的意义两个重要的图像分析工具：直方图、散点图3。

遥感数字图像增强处理图像增强：概念、方法空间域增强、频率域增强3.1辐射增强：概念、实现原理直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理直方图均衡化、直方图匹配的应用3。

2空间增强邻域、邻域运算、模板、模板运算空间增强的概念平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用锐化、边缘增强概念方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点•计算图像经过下列操作后，其中心象元的值：–3×3中值滤波–采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强–域值为2的3×1平滑模板–Sobel边缘检测–Roberts边缘检测–模板3.3频率域处理高频和低频的意义图像的傅里叶频谱频率域增强的一般过程频率域低通滤波频率域高通滤波同态滤波的应用3。

《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。

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m = 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MXN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。

当m = 8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。

测绘技术遥感数字图像处理流程一、引言随着科技的不断进步和数字化浪潮的涌现，测绘技术在遥感领域的应用日益广泛。

遥感数字图像处理流程作为测绘技术的关键环节之一，对于提取地理信息、进行环境监测和资源管理等方面具有重要意义。

本文将围绕测绘技术遥感数字图像处理流程展开论述，介绍其基本概念、相关技术和应用领域。

二、遥感数字图像处理流程的概念遥感数字图像处理流程是指利用遥感技术获取的数字图像进行预处理、特征提取、分类与识别等一系列处理的过程。

它主要包括数据获取、数据预处理、特征提取与选择、分类与识别等环节。

1. 数据获取数据获取是遥感数字图像处理流程的第一步，主要通过遥感卫星、航空遥感和无人机等平台获取遥感影像数据。

这些数据以数字形式记录了地球表面的各种信息，包括光谱信息、空间信息、时间信息等。

2. 数据预处理数据预处理是指对获取到的原始图像进行纠正、校正和增强处理，以消除影像中的噪声、提高影像的质量和可用性。

常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正和增强处理等。

3. 特征提取与选择特征提取与选择是遥感数字图像处理流程中的核心环节，旨在从遥感影像中提取出反映地物和地区信息的特征。

特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等多种类型，通过合理选择和组合这些特征，可以对不同地物进行分类和识别。

4. 分类与识别分类与识别是遥感数字图像处理流程中的最终目标，主要通过将图像中的像素点或区域划分为不同的类别或进行目标识别。

常用的分类方法有基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。

三、遥感数字图像处理流程的相关技术1. 辐射校正技术辐射校正技术是数据预处理环节中常用的一种技术，其目的是消除影像中的大气、地表反射等因素对光谱反射率的影响，使得不同数据源和不同时段的遥感影像具备可比性。

常用的辐射校正方法有大气校正模型、规范作用法等。

2. 图像分类技术图像分类技术是遥感数字图像处理流程中的重要环节，主要用于将遥感影像中的像素点或区域划分为不同的类别。

无人机高精度遥感数据的获取和处理随着科技的不断进步，无人机的应用越来越广泛，特别是在遥感数据的获取和处理方面，无人机具有独特的优势。

传统的遥感数据获取技术需要大型的设备和成本高昂的人力，而无人机则可以轻松获取高精度的遥感数据，极大地提高了遥感数据获取的效率和准确性。

本文将详细介绍无人机高精度遥感数据的获取和处理方法。

一、无人机遥感数据的获取无人机的遥感数据获取主要通过搭载遥感载荷，如光学相机、红外相机、激光雷达等，对目标区域进行航拍或者空中悬停进行数据采集。

遥感载荷的选择与目的密切相关，不同类型的载荷可以完成不同的数据获取任务。

1. 光学相机光学相机是最常见的遥感载荷，主要用于获取高分辨率的地面图像。

在无人机上，通常采用全球定位系统（GPS）和姿态传感器计算相机位置和姿态，然后利用触发器触发相机拍照。

航拍时，相机的视角和航拍高度可以根据实际需要设定。

2. 红外相机红外相机可以观测被拍摄物体的红外辐射和热信号，获得目标的温度、热量等信息。

红外相机的应用范围广泛，特别是在军事、环境监测和火灾预警等方面具有重要作用。

3. 激光雷达激光雷达主要用于高精度地形测量和三维建模。

激光雷达可以向地面发射激光，并对反射回来的激光进行测量和分析，获得地面的高程信息和三维点云数据。

无人机搭载激光雷达可以进行高精度地图制作、水文地质勘探和城市规划等任务。

二、无人机遥感数据的处理无人机获取的遥感数据通常是原始数据，需要进行后期处理和分析，提取有用信息。

遥感数据的处理和分析可以采用多种方法，如数字影像处理、遥感图像分类、三维建模等。

1. 数字影像处理数字影像处理通常包括图像去噪、图像增强、图像融合和图像变换等步骤。

图像去噪是将图像中的噪声和杂点去掉，使得图像更加清晰。

图像增强是增强图像的对比度和亮度，使得图像更加易于观测和分析。

图像融合是将多幅图像合成一幅高质量的图像，消除各自图像的不足之处。

图像变换是对图像进行空间采样和数字预处理，以适应不同的应用需求。

遥感数字图像处理基础知识点-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第一章数字图像处理基础1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。

3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为若干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。

；离散化的小区域就是数字图像的基本单元，称为像元也称像素。

量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。

4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。

5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。

2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。

图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差 3颜色空间模型：RGB模型CMYK模型 HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色 1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规则映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。