遥感数字图像处理概述

第一章绪论1．遥感、遥感过程遥感：一种在远离目标，不与目标直接接触的情况下，通过传感器获取其特征信息，并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术。

遥感过程：指遥感信息的获取、传输、处理，以及分析判读和应用的全过程。

2．遥感数字图像——以数字的形式存储的、离散的、适合于计算机处理的影像数据。

——数字图像的特点：（1）表现为二维阵列（网格），属于不可见图像（2）数字化、离散化（空间离散、亮度离散）3．遥感数字图像处理系统遥感数字图像处理：利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，以求达到预期目的的技术。

主要技术过程：遥感图像输入存储——〉增强——〉校正——〉解译遥感图像的数字化：指光学图像（物理图像）到数字图像的转换过程，包括采样和量化两个过程。

采样——将空间上连续的图像变换为离散的点的操作量化——将测量的灰度值用一个整数表示遥感图像的数据量估算：4．遥感数字图像的基本特点：（1）便于计算机处理和分析（2）信息损失少（3）图像抽象性强（4）图像保存方便遥感数字图像处理的特点：（1）图像信息损失小，处理精度高（2）抽象性强，再现性好（3）通用性强，灵活性高第三章遥感图像及其特征1．遥感图像的模型：可以表示为目标发射辐射量和反射辐射量之和。

2．遥感数字图像可以用多维空间来描述遥感图像空间：描述多波段遥感影像中的像素亮度值的空间分布的三维离散空间。

（行坐标X、列坐标Y、波段Z；坐标系内的每一个点代表一个像元亮度值）多光谱空间：N维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。

3．遥感图像的信息内容——包括波谱信息、空间信息、时间信息三个方面。

（1）波谱信息：指遥感图像上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异。

（2）空间信息：通过图像亮度值在空间上的变化反映出来的信息。

一般包括空间频率信息，边缘和线性信息、结构或纹理信息以及几何信息等。

（3）时间信息：指不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异。

遥感数字图像处理1.图像(image)就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。

就是人们最主要的信息源。

2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像,就是空间坐标与图像数值不连续的、用离散数值表示的图像,在计算机内部,数字图像表现为二维阵列(网格),属于不可见图像。

3.什么就是遥感数字图像,模拟图像(图片)与遥感数字图像有什么区别？遥感数字图像就是以数字形式存储与表达的遥感图像。

模拟图像:又称光学图像,以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。

图像就是自然景物的反映,人眼感知的景物一般就是连续的,照相机(非数码式)拍摄形成的照片也就是连续的,两者均称之为模拟图像。

广义的模拟图像还包括绘画。

区别:模拟图像的显著特点就是连续性: ①空间位置的变化就是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化就是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点:便于计算机处理与分析;图像信息损失低;抽象性强。

4.什么就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)转换与数模(D/A)转换。

图像转换的另一种含义就是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作,如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换与小波变换等。

②数字图像校正。

主要包括辐射校正与几何校正两种。

③数字图像增强。

采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度、对比度,突出所需信息的工作称为图像增强。

图像增强处理不就是以图像保真度为原则,而就是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑制一些无用的信息,以提高图像的使用价值。

④多源信息复合(融合)。

⑤遥感数字图像计算机解译处理。

5.、什么就是图像增强？主要目的就是什么？主要有哪些方法？图像增强:使用多种处理方法压抑、去除噪声,增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息,使图像更容易理解、解译与判读。

遥感数字图像处理第一章1.图像是对客观对象一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。

根据人眼的视觉可视性将图像分为可见图像和不可见图像。

按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，将图像分为数字图像和模拟图像。

2数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。

数字图像最基本的单位是像素。

3遥感数字图像是数字形式的遥感图像。

4遥感数字图像处理，是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。

主要内容：（1）图像增强：灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换、K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声，增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读（2）图像校正（3）信息提取5遥感数字图像处理系统：硬件系统（计算机、数字化设备、大容量存储设备、显示器和输出设备、操作台）、软件系统（ERDAS IMAGING最突出的特色是专家模拟系统、可视化建模工具以及与ArcGIS软件的高度集成、ENVI 最突出的特色是具有丰富的高光谱数据处理工具和内嵌的IDL开发语言、PCI Geomatica最特出的特色是功能丰富的工具箱和建模系统、ER Mapper遥感图像处理系统最大特点是基于算法的图像处理）6遥感基本知识：物理学、地学、数学、信息理论、计算机技术和地理信息系统第二章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、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感实验、信息获取、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。

3传感器是收集和记录电磁辐射能量信息的装置。

按工作方式分为被动、主动方式，按数据的记录方式，分为成像和非成像方式。

4摄影成像：传感器主要是摄影机，在快门打开的一瞬间几乎同时收集目标上所有的反射光，聚焦到胶片上成为衣服影响，并记录下来。

遥感数字图像处理南京信息⼯程⼤学复习参考资料——数字图像处理绪论遥感数字图像：以栅格形式组织，每⼀个栅格即是⼀个象元，每⼀个象元有⼀个值，记录地表反射发射的能量。

数字图像：⼀种空间坐标和灰度值均不连续，以离散数学原理表达的图像。

模拟图像：⼀种空间坐标和灰度连续变化，计算机⽆法直接处理的图像。

分辨率：在显⽰设备上的象元数或影像中单个象元所代表的地物⾯积。

相同空间分辨率的影像可以⽤不同的⽐例尺表⽰。

数字图像处理：⽤计算机处理或解译图像从⽽获得某种预期效果。

包括：1.图像校正2.图像增强3.图像分类、参数反演第⼀章图像校正图像校正定义：机载和星载传感器记录的影像数据包含有⼏何和象元灰度的误差，纠正这些误差的过程叫做图像校正。

辐射误差：象元值不能真实反映地表物反射、辐射的能量。

辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度⾥的各种失真的过程。

影响因素：1.传感器故障或灵敏度2.地形影响3.⼤⽓影响⼏何校正：在象元相对位置和地物相对位置的不正确产⽣的误差，对这个误差校正的过程。

产⽣⼏何畸变的因素：1.传感器：内部因素（像主点偏移等，属⼏何粗校正）、姿态、运⾏状态（⾏⾼、航速、俯仰、侧滚、偏航）2.⼤⽓折射和太阳不同季节的⼊射辐照度不同3.地⾯因素：地形起伏、地球曲率、地球⾃转（消除⼏何误差需要数据处理中⼼的系统参数，如：地表曲率、传感器运动状态。

但仍有误差需要终端⽤户来消除）⼏何校正的步骤：1.准备⼯作和遥感影像的输⼊(确定GCPs的位置：影像上地理坐标已知的象元)2.计算并检测转换模型模型包括：仿射坐标模型（即共线⽅程，精密但复杂需要GCPs⾼程值）、多项式模型多项式模型阶数确定：在最⼩均⽅根误差的条件下尽量底次幂均⽅根误差（RMS）：输⼊与转换后的GCP坐标距离3.产⽣含有新坐标信息的头⽂件的输出影像4.重采样象元来形成新的格⽹5.核定结果6.校正后的影像输出GCPs选择标准：选择GCPs⽅法：已知地图或影像、GPS接收机1.在图像上有明显、清晰的定标位置2.GCP地物不随时间变化3.满幅均匀选择4.复杂地形多选，简单地形少选5.靠近图像边缘尽可能选6.⾜够多的点（>30，⾄少为（n+1）（n+2）/2；n为多项式阶数）（误差在0.5个象元以内）重采样：内插计算象元值的过程。

遥感数字图像处理Remote Sensing Digital Image Processing潘竟虎西北师范大学地理与环境科学学院2009年3月西北师范大学GIS开发应用研究中心3.1 概述1.遥感图像的几何变形有两层含义一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。

二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。

Δ定义：遥感图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时，即说明遥感图像发生了几何畸变。

注：遥感图像的总体变形是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。

2 几何变形误差的影响因素西北师范大学GIS开发应用研究中心(1) 遥感器本身引起的畸变遥感器本身引起的几何畸变与遥感器的结构、特性和工作方式不同而异。

这些因素主要包括：y1）透镜的辐射方向畸变像差；y2）透镜的切线方向畸变像差；y3）透镜的焦距误差；y4）透镜的光轴与投影面不正交；y5）图像的投影面非平面；y6）探测元件排列不整齐；y7）采样速率的变化；y8）采样时刻的偏差;y9) 扫描镜的扫描速度变化。

西北师范大学GIS开发应用研究中心例如扫描形式成像的MSS，产生的几何畸变主要是由于扫描镜的非线性振动和其它一些偶然因素引起的。

在地面上影响可达395米。

全景畸变：(2) 外部因素引起的畸变GIS开发应用研究中心1）地球自传引起的误差地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。

如图所示：Δy e :图像错动量；t e ：扫描整景图像时间t e =L/R ω）；v φ：纬度为φ时该点地球自转线速度；L ：像幅地面长度；R ：地球平均半径6378km ；ω：卫星运行平均角速度。

　ϕV t y e e =ΔGIS开发应用研究中心2）地球曲率的影响设OA 0为成像基准面，A 为地表一点。

在考虑地球曲率影响情况下，A 与OA 0存在着由地球曲率引起的高差h ，A 在OA 0代表的平面上投影点为A 0，由于高差h 的存在使得A 点在像平面Fa 0上产生象点位移。

数字图像处理技术在遥感中的应用教程数字图像处理技术的发展为遥感技术的应用带来了重大的变革。

遥感技术使用传感器收集地球表面的电磁波辐射，并通过数字图像处理技术对这些数据进行分析和解释。

本篇文章将为您介绍数字图像处理技术在遥感中的应用，帮助您了解如何处理和分析遥感图像数据。

一、数字图像处理技术概述数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列操作和处理的过程。

它包括图像增强、图像恢复、图像压缩以及图像分割等多个步骤。

在遥感中，数字图像处理技术能够从遥感图像数据中提取有用的信息，并为地理信息系统（GIS）和环境研究等领域提供支持。

二、数字图像处理在遥感中的应用1. 遥感图像的预处理遥感图像的预处理是数字图像处理的第一步，它涉及到去除图像中的噪声、减小不完美场景的影响以及校正图像的几何和辐射特性。

常见的预处理技术包括辐射校正、几何纠正和大气校正。

通过这些处理，我们可以得到质量更高的遥感图像，为后续的图像分析提供更准确的数据基础。

2. 遥感图像的增强与恢复遥感图像可能受到云、雾、阴影等因素的影响，导致图像质量下降。

数字图像处理技术可以应用于遥感图像的增强和恢复，例如去除云、雾和阴影，提升图像的清晰度和可视性。

这对于遥感图像的后续分析和解释非常重要。

3. 遥感图像的分类与分割遥感图像的分类和分割是遥感图像处理的核心任务之一。

数字图像处理技术能够将遥感图像中的不同地物分类，并提取出感兴趣区域。

这些区域可以用于土地利用和覆盖分类、城市规划、灾害监测等应用。

常见的分类和分割方法包括基于像素的分类、基于目标的分类以及利用深度学习技术进行图像分割。

4. 遥感图像的变换与特征提取图像变换和特征提取是数字图像处理在遥感中的另一个重要应用。

例如，傅里叶变换可以将图像从空域转换为频域，用于图像的频谱分析和滤波。

此外，小波变换、主成分分析等方法也常用于遥感图像的特征提取，以提取出地物的重要特征并进行进一步分析。

5. 遥感图像的目标检测与识别数字图像处理技术在遥感图像的目标检测和识别中起着重要作用。

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。