遥感图像处理及其在军事目标定位中的应用概要

测绘学概论论文3S技术在军事上的应用以及它对中国军事发展的重要意义学院：武汉大学测绘学院班级：测绘工程九班姓名：杨其全学号：20123016102013S技术在军事上的应用以及它对中国军事发展的重要意义3S技术是全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和遥感技术（RS）的统称。

它们也是测绘发展的新世纪、新阶段的产物，是融合了测绘基本原理、航天技术、计算机技术和摄影摄像技术的新型产物，在近二十年来发展迅速，已经成为众多国家争相研究的课题。

特别是美、中、俄三个大国以及欧盟都已经或是正在建立自己的全球定位系统，力争各自在未来信息世界的主导地位。

特别是在军事方面，3S技术的应用特别重要，在某种程度上可以说谁掌握了3S的应用，谁就掌握了未来战争的方向和进程，因此我就对3S技术在军事上的应用以及他对中国军事发展的意义特别感兴趣，并决定以此作为《测绘学概论》的结业论文。

下面我就对此浅谈一下自己的认识。

在谈这之前，我想先说时候GPS、GIS和RS之间的关系。

首先是GPS和RS之间的关系，GPS和RS都可以看做是一种数据获取的系统，但它们又分别有着独立的功能，它们之间想互补充、相互完善，成为GPS和RS结合的基础。

首先，利用高度轻便的GPS接收机可以根据影像上的预先确定的位置获取准确的位置坐标，并且自动提供几何校正时所需的成像控制信息。

另外，GPS的快速定位也为RS数据实时、快速地进入GIS系统提供了可能，保证了RS数据与地面同步监测数据的动态配准，从而成为3S集成系统中重要的组成成分。

而对于GIS，它是管理和分析空间数据的有效手段，一方面,RS为GIS源源不断的提供了各种及时、客观、准确的数据，使得GIS能够快速地分析各种数据，并作出及时的预报。

另一方面，RS对于丰富信息资源的获取有赖于GIS的科学管理和有效利用。

GIS能接受大量的不同来源的空间数据，并根据用户的不同需求对这些数据进行有效地存储、检索、分析和显示，RS数据的充分利用提供了一个良好的环境。

红外遥感技术在军事方面的运用摘要：目前国际军事形势总体上趋于缓和，但天下并不太平，展望21世纪，国际关系错综复杂，世界各种力量不断分化组合。

交流与合作，斗争与竞赛交织在一起，将是21世纪国际安全环境和军事形势的基本形态。

而随着高科技技术在军事领域的广泛应用，现代战争已进入了高技术阶段，由于战争中高级技术武器装备的大量使用和新的作战理论的先导作用，引起了战争形态的重大变革。

从而导致了战争规模，样式和进程的变化。

战争已由简单的身体对抗化为智慧的较量。

正文：遥感技术是指安装与平台上的传感器，以电磁波为信息传播媒介，从遥远的地方感知地球表面和一定空间范围内的对象，从而识别地面物体的全过程，他是与航空遥感，在20世纪60年代发展起来的移民新型的综合性的边缘学科，从70年代以来，随着新的航天遥感平台的不断升空，新型传感器的研制，航天遥感技术的发展。

应用领域从军事应用发展到一地球环境和资源的监测和研究为目标的尖端技术。

在现代化战争中，军事侦察，监视与制导已完全离不开遥感技术。

一、红外线的起源与发展1800年，英国天文学家F.W.赫歇耳发现了红外线。

红外技术在军事上的实际应用始于第二次世界大战期间。

当时,德国研制和使用了一些红外技术装备,其中有红外通信设备和红外夜视仪，它们都属于主动式红外系统。

战后，由于红外光子探测器和透红外光学材料的迅速发展，红外技术的应用引起军事部门的重视。

此后，红外技术的发展方向集中在被动式系统上。

50年代，红外点源制导系统应用于战术导弹上。

60年代，红外技术的军事应用已相当广泛，如已应用于制导、火控、瞄准、侦察和监视等。

60年代中期，出现了光机扫描的红外成像技术。

70年代，红外成像技术获得迅速发展，热成像系统和电荷耦合器件的应用是这一时期的重要成果。

80年代,红外技术进入研制镶嵌焦面阵列（CCD阵列）系统的新时期。

二、红外线的基本概念自然界中, 一切温度高于绝对零度摄氏-273.16 的物体都不断地辐射着红外线, 这种现象称为热辐射。

实时目标跟踪算法及其在遥感中的应用在目标跟踪领域，实时跟踪是一个非常关键的课题，它对于提高跟踪的精度和效率具有重要意义。

实时跟踪的目标是实时处理视频序列，通过对目标的位置、形状和运动进行有效的预测和跟踪，以保证目标不会丢失或跟踪误差较大。

实时目标跟踪算法是计算机视觉的重要技术之一，它可以广泛应用于人机交互、汽车驾驶辅助、安防监控、无人机等领域。

在遥感领域中，实时目标跟踪算法也具有非常重要的应用价值。

遥感技术的发展，使得人们能够获取地球表面的高分辨率图像和视频序列，通过对这些数据进行实时跟踪和分析，能够为环境监测、资源管理、军事侦察等领域提供有效的支持。

目前，有很多的实时目标跟踪算法可以选择，最常见的包括基于滤波器、基于特征匹配和基于深度学习的算法。

下面将逐一介绍这些算法的特点和在遥感中的应用。

基于滤波器的实时目标跟踪算法基于滤波器的实时目标跟踪算法是一种传统的方法，它适用于连续的帧图像数据。

该算法的基本思想是通过对目标的状态进行滤波来估计目标的位置和运动。

常用的滤波器包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。

这些滤波器都具有良好的实时性和适应性，并能有效地处理噪声和不确定性。

在遥感图像处理中，基于滤波器的实时目标跟踪算法可以应用于航空航天图像的监测和卫星图像的处理，例如预测和跟踪飞行中的航天器和卫星。

基于特征匹配的实时目标跟踪算法基于特征匹配的实时目标跟踪算法是一种特征点匹配方法，它通过对图像上的关键点进行描述和匹配来实现目标跟踪。

该算法具有结构简单、易于实现、适应性强等特点。

常见的特征点匹配方法包括SIFT、SURF、ORB等。

在遥感图像处理中，基于特征匹配的实时目标跟踪算法可以应用于地形信息的提取和机器人导航等领域，例如跟踪山脉、河流和建筑物等地物，以及提取行驶路线等。

基于深度学习的实时目标跟踪算法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标跟踪算法受到了广泛的关注。

该算法通过使用深度卷积神经网络来学习目标的特征，以实现高精度和高效率的目标跟踪。

遥感影像处理技术的研究与应用随着技术的不断发展，遥感影像处理技术在许多领域中得到了广泛应用。

遥感是利用卫星、飞机等远距离传感器和图像处理技术，获取地球表面及其大气圈上的物理、化学和生态信息，以获得关于地球自然地理、人文地理、社会经济等多方面信息的科学技术。

本文将就遥感影像处理技术的研究与应用进行探讨。

一、遥感影像处理技术的研究遥感影像处理技术是将遥感图像数字化、处理、分析和应用的技术，是遥感技术的重要组成部分。

目前，遥感影像处理技术主要包括以下几个方面：1. 遥感数据的获取与处理遥感技术是通过遥感卫星或飞机等探测器获取遥感数据，然后在计算机中对数据进行处理。

数据的处理包括数据的几何纠正、大气校正、检验、拼接、归一化等，以获得质量更高、更准确的数据。

2. 遥感图像分类将遥感图像进行分类，即将不同区域的像元分为不同的类别，是遥感图像处理的重要步骤。

遥感图像分类的方法有许多，如最大似然分类、支持向量机分类、神经网络分类、回归分类等。

3. 遥感变化检测遥感变化检测是通过对不同时间的遥感图像进行比较和分析，以确定不同时间点的地形、土地利用和覆盖状况等发生的变化。

这种技术在城市规划、资源管理、环境保护和自然灾害监测等领域中得到广泛应用。

4. 遥感摄影测量遥感摄影测量是遥感技术的一项重要应用。

它通过对遥感图像中的特征点进行测量和定位，以获得遥感图像中各种地物的几何信息。

这项技术在测绘、城市规划、交通运输等领域中也得到了广泛应用。

二、遥感影像处理技术的应用遥感影像处理技术在许多领域中都得到了广泛应用。

以下是几个应用领域的介绍：1. 土地利用和土地覆盖监测通过对遥感图像进行分类和遥感变化检测，可以了解土地利用和土地覆盖的变化情况，可用于城市规划、生态环境保护等领域。

2. 农业生产智能化利用遥感图像进行快速调查、实地查勘和农田分类，可以实现农业的精准管理和农业智能化的实现。

例如，可以在种植季节内，通过对农田遥感图像的监控和变化检测，及时发现作物生长变化，实现对农田生产的实时监控。

图像处理技术在遥感中的应用遥感技术是指对地球表面采用卫星、飞机等遥感器进行观测、测量和记录，然后对所获取的数据进行处理、分析和解释的一种技术。

遥感技术广泛应用于环境监测、灾害预警、农业生产、城市规划等领域，其中图像处理技术是遥感技术中的重要组成部分，它可以对采集到的遥感图像进行数字化处理和分析，从而揭示出地表物体的信息和特征。

本文将从图像的获取和处理两个方面来介绍图像处理技术在遥感中的应用。

一、图像的获取1. 卫星遥感图像卫星遥感图像是遥感技术中最常用的图像，它可以通过卫星传输到地面站点进行接收和处理。

卫星遥感图像的主要特点是具有高时空分辨率和广覆盖范围。

高时空分辨率可使我们更加清晰地观察地表物体的细节，广覆盖范围则可以让我们对地球表面进行全面的观测和研究。

卫星遥感图像处理的主要技术包括图像去噪、图像增强、特征提取等。

2. 无人机遥感图像无人机遥感图像是近年来出现的新型遥感图像，与卫星遥感图像相比，无人机遥感图像的时空分辨率更高，能够更加准确地观测和记录地表物体的信息和特征。

无人机遥感图像可以应用于快速应急响应、高精度地理空间数据采集、精准农业等领域。

与卫星遥感图像不同，无人机遥感图像的处理技术更加灵活和个性化，可以根据不同的任务需求进行处理和分析。

二、图像的处理1. 图像去噪遥感图像经常出现一些“噪点”，它们会影响到图像的质量和准确性，因此进行图像去噪是遥感图像处理的重要步骤。

图像去噪的方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。

通过图像去噪，可以使遥感图像更加清晰，有利于后续的图像处理和分析。

2. 图像增强遥感图像往往受到许多复杂因素的干扰，如云层、雾霾、大气折射等，这些因素会影响到遥感图像的亮度、对比度、色彩等方面。

因此，进行图像增强是遥感图像处理中的重要环节之一。

图像增强的方法有直方图均衡化、对比度拉伸、色彩增强等。

通过图像增强，可以使遥感图像更具有可读性和可视性，方便用户的观察和分析。

3. 特征提取遥感图像中包含着大量的地表物体信息和特征，如河流、道路、建筑物等等。

遥感技术用于军事地理测绘的探讨遥感技术具有诸多优势，因而在军事等诸多领域获得广泛应用，并发挥出了相当重要的作用。

本文基于遥感技术在军事地理测绘中的应用进行探讨，首先阐述了军事地理测绘的重要性，然后重点讨论了遥感技术在军事地理测绘中的应用，包括军事地域类型分析、军事交通分析、军事目标分析以及军事行动态势生成等，以期为业内人士提供有益参考。

标签：遥感技术军事地理测绘应用1军事地理测绘的重要性对于地形复杂等特殊地区，通过常规的地面调查方法往往很难较理想地掌握它们的基础地质、地形以及地貌等一系列的地理信息。

然而上述信息无论在经济开发方面，还是在国防建设方面，均具有非常重要的价值。

遥感技术具有无国界特点，因而在敏感地区的军事地理测绘工作中得以广泛应用，能够提供各种重要的基础地理信息，为军事活动提供专业服务[1]。

由此可见，基于遥感技术的军事地理测绘具有相当重要的现实意义。

2遥感技术在军事地理测绘中的应用2.1军事地域类型分析军事地域类型指的是有着相同或者类似功能的地理实体集合在相应地域上，共同构成面区位。

对军事地域类型进行分析是十分必要的，不仅关系着战时的火力配系，而且关系着兵力部署，同时还关系着战役方向选择与确定。

借助遥感图像和相关技术，分析不同地域类型的典型地理实体影像，并根据其特征以了解其山地、平原以及河流情况。

就本质而言，是对影像上各个地形要素予以有效识别，借助自动识别技术和相关技术以获得目标地形具有参考价值的信息，如坡度等数据，接下来通过分类方法进行定量分析，最终确定其位置、面积以及性质等参数。

借助边缘提出技术，辅以常见的手动勾画界线方法，便能够绘制出想要得到的军事地域类型区划图[2]。

2.2军事交通分析军事交通分析会对部队机动产生直接且重要的影响，其主要包括两个方面，一个是越野通行情况分析，另一个是正常道路战时通行能力分析，且以前者为主。

军事交通分析指的是对遥感信息以及非遥感信息进行全面且深入的分析。