图像几何校正与辐射校正

实验四 几何校正图像校正主要指辐射校正和几何校正。

1、辐射校正包括传感器的辐射校正、大气校正、照度校正以及条纹和斑点的判定和消除。

2、几何校正就是校正成像过程中造成的各种几何畸变，包括几何粗校正和几何精校正。

图像几何校正的一般步骤：掌握遥感图像几何校正的方法，利用Data Preparation 模块通过采集控制点实现图像的几何校正 第一步 数据和校正模型的准备1.请直接点击桌面IMAGINE 图标，等待Viewer1出现。

2.由Viewer1打开开启欲校正的图像 C: \linchuan\linchuang-TM.img 。

3.点击 Viewer 图标，等待Viewer2出现。

读取已校正过的参考图像C: \linchuan\linchuang-geo.img 。

数据准备输入显示数字影像确立校正变换模型确定输出影像范围像元空间坐标变换像元的灰度重采样输出纠正数字影像4.由主菜单中，点击"DataPrep"图标，选择其中之Image Geometric Correction。

5.在出现的Set Geo Correction Input File对话框中，点击"Select Viewer"此选项，然后将鼠标光标对Viewer1点一下。

6.接着屏幕会出现Set Geometric Model之对话框，请选取第二项Polynomial，按7.在出现的Polynomial Model Properties对话框中，如下图设置因为参考图像panAtlanta.img 已经含有投影参数，故不再需要定义投影参数请按下apply，然后按下close关闭对话框。

8.接着会出现GCP Tool Reference Setup之对话框，选择校正参考坐标的来源，由于先前已开启Viewer2图像，故于此选取第一项Existing Viewer，按下OK，屏幕会出现Viewer Selection Instructions对话框，此时请在Viewer2点一下9.屏幕会“一阵混乱”，将各窗口平铺排列成，其中出现的Viewer3与Viewer4分别为Viewer1与Viewer2中小方框所对应的窗口。

高光谱遥感图像处理与应用研究遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。

高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术，其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势，被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。

本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。

一、高光谱遥感图像的处理方法（一）预处理高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征，以提高后续分析处理的准确性和可信度。

1、辐射校正：即将图像灰度值归一化为反射率，以消除光照不均匀和大气影响。

2、几何校正：对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变，使得图像更为准确和精确。

3、噪声去除：高光谱遥感图像常常伴随着高噪声，因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。

（二）特征提取特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节，它是提取图像中某些特定目标信息的过程。

1、主成分分析法（PCA）：PCA是最常见的特征提取算法之一，可以将高光谱数据降维并提取主成分，以保留更有效的信息，提高分类精度。

2、端元分解法（VCA）：VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法，可以将每个像素分解为混合的端元（pure pixels）和混杂像元，从而更好地识别目标对象。

（三）分类识别分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一，它是将图像中像素点进行分类，把同一类别的像素标注相同标签的过程。

1、常用分类算法：传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、KNN分类等。

2、深度学习分类：随着深度学习的发展，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像分类中，并在各种分类任务中取得了不错的效果。

二、高光谱遥感图像的应用研究（一）农业领域高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断，从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。

（二）森林资源管理领域高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。

辐射定标、辐射校正、⼏何校正的区别为了较好地理解这⼏个概念，先介绍⼀下相关的术语 terminology。

DN值（Digital Number ）：遥感影像像元亮度值，记录地物的灰度值。

⽆单位，是⼀个整数值，值⼤⼩与传感器的辐射分辨率、地物发射率、⼤⽓透过率和散射率等相关。

反映地物的辐射率radiance地表反射率：地⾯反射辐射量与⼊射辐射量之⽐，表征地⾯对太阳辐射的吸收和反射能⼒。

反射率越⼤，地⾯吸收太阳辐射越少；反射率越⼩，地⾯吸收太阳辐射越多，表⽰：surface albedo表观反射率：表观反射率就是指⼤⽓层顶的反射率,辐射定标的结果之⼀，⼤⽓层顶表观反射率，简称表观反射率，⼜称视反射率。

英⽂表⽰为：apparent reflectance4、⾏星反射率：从⽂献“⼀种实⽤⼤⽓校正⽅法及其在ＴＭ影像中的应⽤”中看到“卫星所观测的⾏星反射率（未经⼤⽓校正的反射率）”；在“基于地⾯耦合的TM影像的⼤⽓校正-以珠江⼝为例”⼀⽂有“该⽂应⽤1998年的LANDSAT5 TM影像,对原始数据进⾏定标、辐射校正,求得地物的⾏星反射率”。

因此⾏星反射率就是表观反射率。

英⽂表⽰：planetary albedo，辐射校正VS. 辐射定标辐射校正：Radiometric correction ⼀切与辐射相关的误差的校正。

⽬的：消除⼲扰，得到真实反射率的数据。

⼲扰主要有：传感器本⾝、⼤⽓、太阳⾼度⾓、地形等。

包括：辐射定标，⼤⽓纠正，地形对辐射的影响辐射定标：Radiometric calibration 将记录的原始DN值转换为⼤⽓外层表⾯反射率（或称为辐射亮度值）。

⽬的：消除传感器本⾝的误差，确定传感器⼊⼝处的准确辐射值⽅法：实验室定标、机上/星上定标、场地定标不同的传感器，其辐射定标公式不同。

L=gain*DN+Bias在ENVI4.8中，定标模块：Basic Tools>Preprocessing>Calibration Utilities>模块⼤⽓校正：Atmospheric correction 将辐射亮度或者表⾯反射率转换为地表实际反射率⽬的：消除⼤⽓散射、吸收、反射引起的误差。

放射科医学图像的几何校正与影像畸变的矫正放射科医学图像在诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。

为了确保图像的准确性和可靠性，需要进行几何校正和影像畸变的矫正。

本文将介绍放射科医学图像的几何校正和影像畸变的矫正方法，以提高医学图像的质量和准确性。

一、放射科医学图像的几何校正放射科医学图像的几何校正是指通过数学方法，对图像进行几何变换，以纠正由于成像设备或体位不准确导致的图像形变和尺寸失真。

几何校正可以分为图像旋转、平移、缩放和扭曲等几个方面。

1. 图像旋转图像旋转一般是通过调整图像中某一角度的旋转来实现。

旋转角度的选择取决于成像设备的角度偏差和体位错位的程度。

常用的旋转方法包括仿射变换、旋转矩阵和旋转向量等。

通过旋转操作，可以将图像中的主要结构和解剖部位调整到正确的位置，提高医学图像的可读性和解释性。

2. 平移校正平移校正是指通过图像的平移操作，将图像中的解剖部位从一个位置移动到另一个位置，以纠正由于体位错误或成像设备位置不准确导致的图像偏差。

平移校正一般使用平移矩阵或平移向量进行计算，并通过调整图像中的像素值实现。

平移校正可以保持图像的比例关系和尺寸不变，仅调整图像位置，提高图像的空间定位准确度。

3. 缩放校正在放射科医学图像中，由于成像设备的参数误差或成像距离的变化，图像的尺寸可能发生缩放。

为了纠正图像中的尺寸失真，可以使用缩放校正方法进行处理。

缩放校正一般通过调整图像中的像素间距和像元大小来实现。

常用的缩放校正方法包括线性插值、双线性插值和双三次插值等。

通过缩放校正，可以恢复图像的准确比例和尺寸。

4. 扭曲校正扭曲校正是指纠正图像中的形变和畸变，使其更符合真实的解剖形态。

扭曲校正的方法较为复杂，一般利用非刚性变换模型进行计算。

在扭曲校正中，常用的方法包括B样条插值、流体变形模型和非线性拟合等。

通过扭曲校正，可以消除图像中的非线性形变和畸变，提高医学图像的形态学准确性。

二、影像畸变的矫正影像畸变是指由于成像设备本身的特性或成像过程中的干扰因素导致的图像形态和结构失真。

遥感图像处理的基本步骤与技巧遥感技术是指利用航天器、飞机、卫星等高空平台获得的遥感图像进行信息提取和数据分析的过程。

随着科技的不断进步和应用范围的扩大，遥感图像处理已经成为许多领域中的重要工具。

本文将介绍遥感图像处理的基本步骤与技巧，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，旨在通过去除噪声、辐射校正和几何校正等处理，使图像质量更高，方便后续处理。

其中，去除噪声主要是采用滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。

辐射校正主要用于将图像的辐射能量转换为表观反射率，以消除云、阴影等因素的影响。

几何校正是通过对图像进行几何变换，将其与地理坐标系统对齐，以便于后续的地理信息提取。

二、特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，目的是从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征信息。

常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

光谱特征是指根据图像像素的光谱反射率或辐射能量，提取出不同波段的特征。

纹理特征是指从图像中提取出地物的纹理信息，包括纹理方向、纹理密度等。

形状特征是指从图像中提取出地物的形状信息，包括面积、周长等。

三、分类与识别分类与识别是遥感图像处理中的重要任务，目的是将地物按照其属性进行分类和识别。

常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。

监督分类是指根据已知的样本类别信息，通过训练分类器将图像中的地物分到不同的类别中。

无监督分类是指根据图像像素之间的相似性将其分为一定数量的类别。

分类结果可以用于制作地图、监测资源变化等。

四、变化检测变化检测是遥感图像处理中的一项重要任务，主要应用于监测和分析地表物体的变化。

遥感图像在不同时间获取的变化信息可以帮助我们了解自然和人类活动对地表的影响。

常见的变化检测方法包括像素级变化检测和对象级变化检测。

像素级变化检测是指比较两幅图像对应像素之间的差异，以确定变化的位置和类型。

对象级变化检测是指先将图像分割成不同的对象，然后比较不同时间获取的对象之间的差异。

卫片预处理流程
卫片预处理流程是卫星遥感图像分析前必须进行的一系列技术处理步骤，其目的是消除或减少原始卫星图像中的各种噪声、失真和非物理信息，以便更好地提取有效信息。

以下是一个基本的卫片预处理流程：
1. 辐射校正：
目的是消除传感器响应的不均匀性和大气对电磁波传播的影响，如大气散射、吸收等，使得不同时间获取的图像具有可比性。

2. 几何校正（正射校正）：
由于卫星姿态、地形起伏等因素导致的图像几何变形，通过地理坐标系下的控制点来实现几何纠正，使图像符合实际地表情况。

3. 图像融合（多光谱数据时适用）：
将同一区域多个波段的数据融合成一个彩色合成图像，如RGB假彩色合成、NDVI植被指数计算等。

4. 去噪处理：
包括去除热噪声、斑点噪声、条带噪声等影响图像质量的各类噪声。

5. 云雾剔除：
对含有大量云层覆盖的卫星影像进行云区检测和剔除，确保有效地区域的清晰度。

6. 镶嵌处理：
当需要对相邻轨道或者不同时间获取的多幅图像进行拼接时，需要进行图像的镶嵌以形成连续无缝的大范围图像。

7. 图像增强：
提高图像对比度、亮度调整、边缘增强等，使得图像细节更加明显，便于后续的信息提取工作。

8. 感兴趣区域裁剪：
根据研究目标和需求，裁剪出特定的研究区域，减小后续处理的数据量。

以上每一个步骤都需要利用专业的遥感图像处理软件完成，并且根据不同的卫星数据源和应用需求可能还需要进行其他定制化的预处理操作。

测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法遥感图像的纠正和融合是测绘技术中的重要研究方向，具有广泛的应用价值。

本文将从遥感图像纠正和融合两个方面进行探讨，并介绍一些常见的方法和技术。

一、遥感图像的纠正方法1. 几何纠正几何纠正是指对遥感图像进行几何校正，使其与地理坐标系统相匹配。

常见的几何纠正方法包括地面控制点法和数字影像匹配法。

地面控制点法通过在图像上选择地物特征点，并与地面真实位置相对应，根据图像上的点与地面真值的差异进行几何变换，从而实现图像的几何纠正。

数字影像匹配法则是通过提取图像上的特征点，并与实际地面上的同名特征点进行匹配，然后根据匹配结果进行几何变换。

2. 辐射纠正辐射纠正是指对遥感图像进行辐射校正，消除光学、大气等因素对图像亮度和对比度的影响，使得图像能够真实反映地物的辐射特性。

常见的辐射纠正方法包括大气校正和辐射定标。

大气校正是通过模拟大气传输过程，根据测量的气象数据和大气传输模型，估算和减去大气散射和吸收对遥感图像的影响。

辐射定标则是通过将图像上的数字值转换为辐射度或反射率，以实现不同时间、不同传感器之间的数据比较和分析。

二、遥感图像的融合方法遥感图像融合是指将多个传感器获取的多源数据融合到一个整体图像中，以提供更全面、更准确的地物信息。

常见的遥感图像融合方法包括像素级融合和特征级融合。

1. 像素级融合像素级融合是通过将不同传感器获取的图像像素进行组合，生成具有更高分辨率、更丰富信息的图像。

常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法。

加权平均法将不同传感器的图像按一定权重加权平均，得到融合后的图像。

主成分分析法是利用主成分分析对不同传感器的图像进行降维处理，然后通过反变换重构融合图像。

小波变换法则是利用小波变换对不同传感器的图像进行多尺度分解和重构，得到融合图像。

2. 特征级融合特征级融合是利用不同传感器获取的图像中的特征信息进行融合，提取和组合更全面、更准确的地物特征。

数字图像需要校正的原因：．辐射畸变：图像像元上的亮度直接反映了目标地物的光谱反射率的差异，但也受到其他严肃的影响而发生改变，这改变的部分就是需要校正的部分，称为辐射畸变。

引起辐射畸变的原因有两个，即传感器本身的误差和大气对辐射的影响。

传感器本身的误差由传感器生产单位根据传感器参数进行校正，而不需要用户进行校正。

大气的主要影响是降低了图像的对比度，可通过辐射校正来校正图像．．几何畸变（影像变形）：几何畸变是指图像的几何位置发生了变化，从而引起图像的变形可通过几何校正的方法校正图像。

引起几何畸变的原因确很多：如遥感平台的位置和运动状态受化的影响：飞机或卫星相对于地物的位置、飞行姿态、速度的变化地形起伏的影响：产生局部像点位移；地球表面曲率的影响：产生像点位移和导致像元对应于地面宽度的不等；大气折射的影响：从大气下层到上层，大气密度的不同导致折射率的不断变化，使得辐射传播不再是直线而是曲线，结果是产生像点位移；地球自转的影响：多数卫星在轨道运行的降段接收图像，即卫星自北向南运动，的同时，地球自西向东自转相对运动的结果是产生影像的偏离（向东偏）。

以上变形都由接收图像的接收部门根据遥感平台、地球、传感器的各种数据进行校正，当用户拿到遥感影像后，由于所使用图像的目的不同，或地图投影、比例尺、基准面等的不同仍需进行校正。

6)辐射校正通过简便的方法，去掉程辐射，使图像的质量得到改善，称为辐射校正。

．程辐射度：散射光向上通过大气进入传感器的那部分辐射量．辐射校正方法有两种：直方图最小值去除法、回归分析法。

．图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图．直方图作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。

直方图的曲线可以反映图像的质量差异．直方圈最小值去除法：幅图像中总可以找到某种或某几种地物其辐射亮度应该为0但不是0（接近于0），该地物的辐射值就是大气散射导致的程辐射度然后将每像兀值都减去这个程辐射值（即像元最小值），使图像对比度增强。

测绘技术使用教程之遥感影像处理与解译方法遥感影像是一种通过遥感技术获取的地球表面信息的图像数据，其广泛应用于测绘、地理信息系统、环境监测等领域。

在测绘技术使用教程中，遥感影像的处理与解译方法是一个重要的内容。

首先，遥感影像的处理包括预处理和后处理两个方面。

预处理主要包括影像的几何校正和辐射校正两个步骤。

几何校正是将遥感影像与地面坐标系对应起来，使得影像上的每个像素点都能与地表上的一个实际位置相对应。

辐射校正是对影像进行辐射定标，将数字值转化为实际的辐射亮度值，以便后续的解译分析。

接下来是遥感影像的解译方法。

遥感影像的解译可以分为目视解译和机器解译两种方法。

目视解译是根据影像上的各种特征，如颜色、形状、纹理等，进行人工的目视判断。

机器解译则是利用计算机技术对遥感影像进行自动解译，通过像元分类的方法将影像中的不同地物类型进行识别。

目视解译适用于复杂地物类型和精细地物边界的识别，而机器解译适用于大范围的地物分类和统计分析。

在目视解译中，根据影像的不同波段和特征，可以采用不同的解译方法。

常用的解译方法包括目视解译、图象比对、化色解译、特征解译等。

目视解译是根据影像的直观特征，如颜色、亮度等进行人工判断的方法，可以快速识别出地物的大致分布状况。

图象比对是将不同波段的影像进行对比，通过对比分析来判断地物类型的方法。

化色解译则是将不同波段的影像按照一定的比例叠加在一起，形成彩色影像，利用颜色差异进行地物类型的识别。

特征解译是根据地物的形状、纹理等特征进行判断的方法，适用于复杂地物类型的解译。

机器解译主要依靠计算机技术进行，包括图像分类、目标检测和变化检测等方法。

图像分类是根据影像的统计特征和分类模型，将影像中的不同地物类型进行自动识别和分类的方法。

目标检测是在图像中寻找特定目标的方法，如建筑物、车辆等。

变化检测是通过对比两个或多个时间点的遥感影像，分析影像变化的方法，适用于环境监测、城市规划等领域。

总之，遥感影像处理与解译方法是测绘技术中重要的内容。

辐射定标几何校正顺序1.引言1.1 概述在辐射定标和几何校正的遥感领域中，对于遥感图像的精确处理和分析，辐射定标和几何校正是两个关键步骤。

辐射定标旨在将遥感图像中的数字计数转化为辐射亮度值，使其能够反映出真实地物表面的辐射状况。

而几何校正主要针对遥感图像的几何变形进行矫正，包括去除图像中的噪点、减少纠正边界效应和准确地投影到地球表面等。

辐射定标过程主要包括利用地面辐射标准源来建立遥感影像的辐射定标模型，并通过对图像中的辐射值进行计算和校准，最终将图像的数字计数转化为具有物理意义的辐射亮度值。

这个过程有助于实现遥感信息的定量分析以及不同图像的比较和融合。

辐射定标的应用领域涉及到气象、地质、农业等多个领域，为研究人员提供了丰富的数据来源和分析手段。

几何校正是为了纠正遥感图像中存在的几何变形，包括图像的形状、大小、旋转和位置。

这些变形主要来自于影像获取时的飞行动态、地球曲率和地形变化等因素。

几何校正通过对图像进行几何转换，使得图像能够更加准确地与地理底层相一致，提高图像的空间精度和准确性。

校正方法主要包括多项式校正、投影转换和非线性校正等。

在本文中，我们将探讨辐射定标和几何校正的定义、原理以及它们在遥感图像处理中的应用领域。

我们还将强调校正顺序对结果的重要性，并提出一些建议和实践经验，以帮助读者更好地理解和应用这两个关键步骤。

通过深入了解辐射定标和几何校正，读者将能够更好地处理和分析遥感图像，从而为各种研究和应用提供更可靠的遥感数据基础。

1.2文章结构文章结构的编写应该包括以下内容：文章结构的设计是为了合理组织和展示论文的主要内容，能够使读者能够快速了解文章的组成和逻辑结构。

本文的结构主要分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分为文章的开头，它主要包括概述、文章结构以及目的。

概述部分简要介绍了辐射定标和几何校正的主要内容，并强调了它们在遥感领域中的重要性。

文章结构部分则对全文的结构进行了概述，清晰地呈现了各个章节的内容安排。

遥感图像的几何校正与辐射校正技术遥感技术在现代科学和应用中扮演着重要的角色。

而在遥感技术中，图像的几何校正与辐射校正是必不可少的两个步骤。

几何校正负责消除由传感器成像系统引起的几何失真，而辐射校正则用来消除由大气和场景反射率变化引起的辐射度量误差。

几何校正是将遥感图像的像素坐标与地面实际坐标对应起来的过程。

在地球的表面上，由于地形的变化，相邻像元之间的距离和角度可能发生变化。

而传感器成像系统也会存在一定的误差，例如镜头畸变等。

这些因素都会导致图像中的几何失真，使得像素坐标与地面实际坐标无法一一对应。

因此，几何校正是将图像上的像素坐标进行修正，使其与真实地面坐标匹配。

实现几何校正的方法有很多，其中最常用的是基于控制点的法线变换方法。

该方法通过选取地面上已知坐标的控制点，将其在图像中的像素坐标与地面实际坐标进行匹配，并通过变换公式对整个图像进行校正。

这样可以有效地消除图像中的几何失真，提高遥感图像的精度和可用性。

辐射校正是消除由大气和场景反射率变化引起的辐射度量误差的过程。

在图像获取过程中，光线会经过大气层，与地面物体发生反射和散射，然后再经过传感器被记录下来。

然而，大气层对不同波长的光线有不同的吸收和散射特性，这会导致图像中的辐射度量与实际物体的辐射度量不一致。

因此，辐射校正就是通过一系列修正方法来消除大气的影响，得到反映地物辐射特性的真实图像。

常用的辐射校正方法有基于大气模型的模型反演法、基于辐射度量的绝对辐射度归一化法等。

这些方法通过对辐射度量进行修正，消除大气因素的影响，提高遥感图像的定量分析能力和应用效果。

遥感图像的几何校正与辐射校正技术在农业、城市规划、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用前景。

例如，在农业领域，通过对农田遥感图像进行几何校正，可以提高遥感数据在农作物监测和精细管理中的应用效果。

再如，在城市规划中，通过对高分辨率遥感图像进行辐射校正，可以准确获取不同区域的地表反射率，从而帮助城市规划师进行土地利用评估和城市建设规划。

如何进行遥感影像的预处理和分类遥感影像作为一种高效的地球观测手段，发挥着日益重要的作用。

然而，在利用遥感影像进行分析和研究之前，我们通常需要对其进行预处理和分类。

本文将探讨如何进行遥感影像的预处理和分类，以提高遥感数据的质量和准确性。

1. 导言遥感影像预处理是一项关键任务，其目的是消除或降低影像中的噪声、增强影像的细节、减小数据的冗余等。

预处理的步骤主要包括辐射校正、大气校正、几何校正和影像增强。

2. 遥感影像预处理辐射校正是遥感影像预处理的重要步骤之一。

由于遥感传感器的特性以及各种外界因素的干扰，遥感影像中的辐射值往往存在偏差。

因此，我们需要对数据进行辐射校正，以消除这些偏差，使得影像数据具有可比性和可量化比较的能力。

大气校正是指对影像中的大气折射进行校正。

由于大气层的存在，遥感影像中的辐射能量会受到大气散射的影响，从而降低影像的质量。

通过大气校正，我们可以消除或减小大气散射所引起的影响，进一步提高影像的准确性和可用性。

几何校正是为了消除遥感影像中的几何畸变。

由于拍摄时的姿态变化、传感器的畸变等因素，遥感影像中常常存在几何失真。

通过将影像与地面控制点进行匹配，并利用地面控制网进行几何变换，可以实现影像的几何校正，使得影像的尺度和形状具有真实的地理意义。

影像增强是为了改善遥感影像的可视性和信息提取能力。

通过增强对比度、增强细节、增强色彩等方式，我们可以使得影像更加清晰、更具特征、更易于解译。

3. 遥感影像分类遥感影像分类是指根据图像中的像元特征，将图像划分为不同的类别。

分类的目的是为了提取地表覆盖信息，如农田、森林、水体等。

在进行分类之前，通常需要进行特征选择和样本训练。

特征选择是选择对分类有区分度的特征。

在遥感影像中，常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

通过分析这些特征的统计信息和空间关系，我们可以选择具有较高区分度的特征进行分类。

样本训练是指用已知类别的样本数据对分类器进行训练。

通过对样本数据的学习和分析，分类器可以建立一个数学模型，从而对未知样本进行分类。