遥感专题信息提取

遥感数据处理中的特征提取与分类方法引言遥感技术的发展使得人们能够通过航天器远距离获取地球表面的图像数据，并进行各种分析和应用。

遥感数据处理是指对这些获取到的数据进行预处理、特征提取和分类，以实现对地球表面特定区域的信息提取和解读。

本文将探讨遥感数据处理中的特征提取与分类方法。

一、特征提取方法1. 光谱特征提取光谱特征提取是遥感数据处理中最常用的方法之一。

通过分析地球表面的反射、辐射和发射光谱信息，可以获取不同物体或地物的光谱特征。

这些特征包括反射率、辐射亮度、辐射强度等。

2. 纹理特征提取纹理特征提取是通过分析地物表面纹理的空间分布和统计特性来获取特征信息的方法。

纹理特征包括灰度共生矩阵、方差、平均灰度等。

这些特征可以用于界定地物的边界、形状和空间分布特征。

3. 结构特征提取结构特征提取是通过分析地物的几何形状和排列方式来获取特征信息的方法。

结构特征包括面积、周长、长度、宽度、密度等。

这些特征可以用于判断地物的类型和分类。

二、分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是基于已知地物类型的样本数据进行训练和分类的方法。

这种方法需要先收集一定数量的地物样本数据，并标注其类别信息。

然后，通过对样本数据进行统计分析和特征提取，建立分类模型，对未知地物进行分类。

2. 无监督分类方法无监督分类方法是不依赖已知样本数据进行分类的方法。

无监督分类方法主要依靠对地物间的相似性和差异性进行统计分析，通过将地物划分为具有相似特征的类别，实现分类。

3. 半监督分类方法半监督分类方法是监督分类方法和无监督分类方法的结合，充分利用已知样本数据和未知样本数据进行分类。

半监督分类方法首先使用无监督方法对未知样本数据进行聚类，然后使用监督方法对聚类结果进行分类。

结论遥感数据处理中的特征提取与分类方法是实现对地球表面信息提取和解读的关键环节。

光谱特征、纹理特征和结构特征的提取可以有效地表示地物的特点和特征。

监督分类、无监督分类和半监督分类方法可以根据不同的需求和数据情况进行选择和应用。

遥感信息提取的科普说法嘿，咱今儿就来聊聊遥感信息提取这档子事儿！遥感，听起来是不是特高深莫测呀？就好像是科学家们才懂的神秘玩意儿。

但其实啊，遥感信息提取没那么玄乎，咱可以把它想象成是一个超级厉害的“千里眼”！你看啊，咱平时生活中，眼睛看到的东西那就是眼前那一块儿，对吧？可遥感就不一样啦，它能从老远的地方，就把好多信息给“抓”过来。

比如说，从太空里看地球，能看到哪里有森林，哪里是沙漠，哪里有河流。

这多神奇呀！就好比说，你站在山顶上，能看到山下的一片景色，这就是你用自己的眼睛在提取信息嘛。

而遥感呢，就像是站在宇宙里的巨人，它看到的范围那可大多了。

遥感信息提取能做的事情可多了去了。

比如说，它可以帮助我们监测环境变化呀。

咱都知道，现在地球的环境可是个大问题。

有了遥感，就能随时观察到森林有没有减少，冰川有没有融化，这些信息对于保护我们的地球家园那可是至关重要的。

再比如说，它还能在农业上大显身手呢！可以看看哪里的庄稼长得好，哪里需要浇水施肥，这不是能让农民伯伯们种地更轻松、更高效嘛！还有啊，在城市规划里，遥感信息提取也能帮上大忙。

能知道哪里适合建房子，哪里需要修道路，这能让城市发展得更合理、更漂亮。

那遥感信息提取是怎么做到这些的呢？这就得靠那些厉害的遥感仪器啦！它们就像是超级敏锐的“触角”，能捕捉到各种电磁波信号。

然后呢，科学家们再通过各种复杂的算法和技术，把这些信号转化成我们能看懂的信息。

哎呀，你说这遥感信息提取是不是特别牛？它就像是给我们打开了一扇通往未知世界的大门，让我们能看到更多、了解更多。

咱普通人可能平时不会直接接触到遥感信息提取，但它其实一直在默默地为我们服务呢！说不定你吃的粮食、住的房子、享受的美好环境，都有它的一份功劳呢！所以啊，可别小看了这个看似遥不可及的遥感信息提取。

它就像是一个隐藏在幕后的英雄，默默地为我们的生活添砖加瓦。

你想想，如果没有遥感信息提取，我们对地球的了解得少多少啊？我们怎么能更好地保护地球、发展地球呢？总之呢，遥感信息提取是个特别了不起的东西，它让我们的世界变得更加美好、更加丰富多彩！你说是不是呀？。

遥感影像处理中的特征提取方法和应用遥感影像是通过无人机、卫星等载体获取的地球表面的影像数据。

特征提取是遥感影像处理中的一项重要任务，旨在从遥感影像中提取出地物的特定特征，以实现对地物的分类、识别和监测等应用。

本文将介绍遥感影像处理中常用的特征提取方法及其应用。

一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是从单个像素点的信息中提取特征。

常用的方法包括：（1）颜色特征提取：利用遥感影像中的颜色信息进行特征提取。

常用的方法包括二值化、RGB分量、HSV、归一化差异植被指数（NDVI）等。

（2）纹理特征提取：利用遥感影像中的纹理信息进行特征提取。

常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度值标准差、平均灰度值等。

（3）形状特征提取：利用遥感影像中的形状信息进行特征提取。

常用的方法包括链码、Hu不变矩、区域面积等。

2. 基于目标的特征提取方法基于目标的特征提取方法是在已知地物目标的前提下，根据地物目标的特定特征进行特征提取。

常用的方法包括：（1）形状特征提取：利用地物目标的形状信息进行特征提取。

常用的方法包括面积、周长、伸长率等。

（2）纹理特征提取：利用地物目标的纹理信息进行特征提取。

常用的方法包括纹理能量、纹理熵、纹理对比度等。

（3）上下文特征提取：利用地物目标的上下文信息进行特征提取。

常用的方法包括边界连接、邻居分析、局部空间关系等。

二、特征提取应用1. 地物分类特征提取在地物分类中起到了关键作用。

通过提取不同地物的特定特征，可以将遥感影像中的地物进行分类，如水体、森林、建筑等。

特征提取方法可以通过训练分类器来实现自动分类。

2. 土地利用监测特征提取可以应用于土地利用监测。

通过提取遥感影像中地物的特定特征，可以实现对土地的类型和变化进行监测，如农田的扩张、森林的退化等，为土地规划和资源管理提供支持。

3. 城市规划特征提取在城市规划中具有重要意义。

通过提取遥感影像中的建筑、道路等特定特征，可以分析城市的发展趋势和扩张方向，为城市规划和交通规划提供数据支持。

基于遥感大数据的信息提取技术综述一、本文概述随着遥感技术的迅猛发展和大数据时代的到来，遥感大数据已经成为了地理信息科学领域的重要研究内容。

遥感大数据的信息提取技术，不仅对于提升遥感数据的利用率、挖掘遥感信息的深层次价值具有重要意义，同时也是实现地球科学定量化、精准化研究的关键手段。

本文旨在综述遥感大数据信息提取技术的最新研究进展，包括遥感大数据的特点、信息提取的主要方法、应用领域以及面临的挑战与未来发展趋势。

通过对遥感大数据信息提取技术的全面梳理和评价，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示，推动遥感大数据信息提取技术的持续创新和发展。

二、遥感大数据概述遥感大数据，指的是通过遥感卫星、无人机、地面传感器等多元化遥感平台获取的海量数据。

这些数据不仅包括传统的光学影像，还涉及雷达、激光扫描、红外等多源、多时相、多分辨率的数据类型。

遥感大数据的特点主要体现在数据量庞大、数据结构复杂、数据动态性强以及价值密度高但价值发现难等方面。

随着遥感技术的发展，特别是高分辨率对地观测技术的广泛应用，遥感大数据已经成为地理信息科学、地球科学、环境科学等领域研究的重要数据源。

遥感大数据的获取不仅提高了我们对地球表面及其环境的认知深度，也为资源监测、城市规划、灾害预警、环境保护等实际应用提供了强有力的数据支持。

在遥感大数据的处理与分析方面，传统的数据处理方法已经难以应对如此庞大和复杂的数据量。

发展基于云计算、大数据挖掘、机器学习等先进技术的遥感大数据处理框架和算法，成为遥感大数据领域的研究热点。

这些新技术和方法的应用，不仅可以提高遥感大数据的处理效率，还能发现隐藏在数据中的深层次信息和价值，推动遥感大数据在各领域的应用和发展。

遥感大数据作为信息提取的重要基础，其处理和分析技术的持续创新将为后续的信息提取提供更为准确、快速和全面的数据支持。

对遥感大数据的深入研究和探索，对于推动遥感技术的发展和应用，具有非常重要的意义。

遥感影像信息提取方法遥感影像就像是地球的超级照片，从太空或者高空给我们展示地球的模样。

那怎么从这复杂的影像里提取有用的信息呢？有一种方法是目视解译。

这就像是我们看一幅画，用自己的眼睛去识别里面的东西。

比如说，在遥感影像里看到一大片绿色，形状像树，那可能就是森林啦。

有经验的解译者就像厉害的侦探，能从影像的颜色、形状、纹理这些蛛丝马迹里判断出是城市、农田还是山脉。

不过呢，这个方法比较依赖人的经验，而且要是影像特别复杂，就很容易出错，眼睛也会看累的，就像看一幅超级复杂的拼图看久了一样。

还有基于像元的分类方法。

影像都是由一个个像元组成的呀，每个像元都有自己的数值。

我们可以根据像元的数值特征来分类。

就好比把一群小朋友按照身高、体重这些数值来分成不同的小组。

像监督分类，我们得先找一些已知类型的样本，就像先认识几个有代表性的小朋友，然后根据这些样本的特征去给其他像元分类。

非监督分类呢，就像是让像元们自己抱团，根据它们数值的相似性自动分成不同的类别。

但是这种方法也有小缺点，有时候像元的数值会受到很多因素影响，可能就分错类了。

决策树分类法也很有趣。

它就像一棵大树，有很多分支。

每个分支都是一个判断条件。

比如说，先判断影像里这个地方的植被指数，如果植被指数高，再判断别的特征。

这样一层一层判断下去，就像走迷宫一样，最后确定这个地方是什么类型的地物。

这种方法很直观，不过要是树的结构没设计好，就像迷宫的路线画错了，那结果也会不对。

还有面向对象的分类方法。

它不是只看像元，而是把影像里相似的像元组合成一个个对象。

这就好比把一群志同道合的小朋友组成一个小团队。

然后根据这些对象的特征来分类。

这样能更好地利用影像里地物的形状、大小等信息，比只看像元要聪明一些。

但是它的计算量可能比较大，就像要组织很多小团队，比较费精力。

遥感影像信息提取的方法各有各的优缺点，就像不同的小工具，我们要根据具体的任务和影像的特点来选择合适的方法，这样才能从遥感影像这个大宝藏里挖到最有用的信息呢。

浅谈遥感卫星影像数据信息提取摘要：在应用航天遥感时用到的数据一般分为两种形式，即遥感影像和数据图像，这两种数据形式无论使用哪种，影像都是记录在感光的胶片和相纸上的，数据影像是通过数字磁带进行记录的，记录的图像的颜色是离散变化的，而遥感影像是通过对地表进行拍摄和扫瞄来记录数据，遥感影像获得的影像数据有黑白和彩色两种，一般比较常使用的是彩色。

获取遥感影像的方式有很多种，这篇文章就是对影响遥感影像的数据信息提取方式进行了简要的分析。

关键词：遥感卫星；信息提取；影像数据一、遥感影像简介所谓的遥感反映的就是接收所要探测的目标物的电磁辐射信息的强弱程度，接收方式一般分为主动接受和被动接收，把这种接收到的信息转化成图像的形式，然后再通过相片或者是数字图像的形式表现出来，遥感影像有单波段影像、多波段影像、彩色合成影像等。

多波段影像是利用多波段的遥感器对于同一个地区进行同步的拍摄获得的若干幅波段不同的影像，相比于单波段的影像，这种多波段影响的蕴含的信息量更大，光谱的分辨率也比较高，还能够通过影响的增强技术，得到彩色的合成影像，可以很大程度上提高对地面上物体的识别能力。

那么很明显，彩色合成影像就是通过多个波段的黑白影像合成的，这种彩色的合成影像被广泛的使用在地学研究、环境监测或者是资源调查上。

遥感卫星影像在对遥感影像的信息进行处理时，主要是利用影像中的一些特征，比如光谱特征、空间特征或者是时间特性。

在这些影像的特征之外，色调是与物体的波谱特征有关系的，其他的一些要素特征都和物体的空间特征有关系。

物体的大小是与物体的影像比例有非常大的关系的，每一个物体影像的形状都是这个物体固有的特征，而影像上的纹理则是因为在一组影像上色调的变化造成的，给人视觉上留下的印象是不同的，可以帮助观察者来区分物体或者是不同的现象。

在对影像进行提取时方式有很多种，下边对于影像信息的提取进行详细分析。

二、遥感信息提取方式对于遥感信息的提取方式有很多种，最常用的提取方式主要包括目视翻译和计算机的信息提取。

遥感影像梯田信息提取方法《遥感影像梯田信息提取方法：我的独门秘籍》嘿，朋友！今天我可得给你分享个超酷的独家秘籍——遥感影像梯田信息提取方法。

这就像是在一幅超级大的拼图里，精准地找出梯田那一块儿，可有意思啦。

首先呢，咱们得拿到合适的遥感影像。

这就好比你要做菜，先得有食材对吧。

你可以从各种官方的卫星数据平台去获取影像，这些影像就像是老天爷从天上给咱拍的大照片。

但是呢，不是随便一张照片都行哦。

要根据你研究的区域大小、地理位置这些因素来挑。

比如说，你要是研究一个小山村的梯田，就没必要拿那种全球范围的超高清影像，那可就像用大炮打蚊子，太浪费资源啦。

拿到影像之后呢，咱们得先做个预处理。

这预处理啊，就像是给照片美颜，但不是让梯田变美，而是让影像更适合咱们分析。

这个步骤包括辐射校正和几何校正。

辐射校正就像是给照片调色，让颜色更准确，因为有时候卫星拍照的时候光线有点调皮，可能会让影像的颜色变得奇奇怪怪的。

我就有一次，看到一张影像里的梯田，本来应该是绿色的，结果看起来像蓝色的，就像外星人种的一样，后来才发现是辐射校正没做好。

几何校正呢，就是把影像的形状调整好，就像把一张揉皱的照片铺平一样，让它的地理位置和实际的对上号。

接下来，就是特征选择啦。

这可是个关键步骤，就像你找对象的时候挑关键条件一样。

梯田有啥特征呢？它一般是一层一层的，像楼梯一样。

在影像里，可能会表现为有规律的纹理、特定的颜色或者形状。

比如说，梯田里有水的时候，可能就会比旁边的旱地颜色深一些，看起来就像一条一条深色的带子夹杂在浅色之间。

我们要根据这些特征，从影像里把和梯田有关的信息筛选出来。

我把这个过程想象成从一堆水果里挑出苹果，那些纹理、颜色、形状符合梯田特征的就像是一个个大苹果，我们要把它们挑出来。

然后呢，就是分类这一步了。

我们可以用各种分类算法，比如说监督分类或者非监督分类。

监督分类就像是有老师教你认东西一样，你得先给计算机一些已经知道是梯田的样本，然后计算机就会根据这些样本去识别影像里其他类似的地方。

如何进行遥感图像的影像处理与信息提取遥感技术在许多领域中发挥着重要作用，包括农业、环境研究、资源管理等。

遥感图像的影像处理和信息提取是实现遥感应用的关键步骤之一。

本文将探讨如何进行遥感图像的影像处理与信息提取，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、遥感图像的基本概念和分类在深入讨论遥感图像的影像处理和信息提取之前，我们先来了解一下遥感图像的基本概念和分类。

遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像，它包含了丰富的地物信息。

根据不同传感器的工作原理和波段范围，遥感图像可以分为光学图像、雷达图像等不同类型。

二、遥感图像的预处理遥感图像在获取后需要进行一系列的预处理，以消除噪声、增强图像质量，为后续的影像处理和信息提取做准备。

常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

辐射校正用于消除图像中的辐射噪声，保证图像的准确性和一致性。

大气校正则是为了消除大气对图像的影响，使得图像能够真实地反映地表特征。

几何校正则是校正图像的几何形状和位置，使其与现实地物保持一致。

三、遥感图像的影像处理影像处理是指对遥感图像进行一系列的处理操作，以增强图像的特征、提取信息或获得更高层次的图像产品。

常见的遥感图像影像处理方法包括图像增强、图像分类和图像融合等。

图像增强主要是通过增加图像的对比度、调整亮度等方式，使地物特征更加明显。

图像分类则是将遥感图像中的像素划分为不同的类别，用于分析地物类型和覆盖状况。

图像融合则是将多个遥感图像进行融合，以获取更全面和准确的地物信息。

四、遥感图像的信息提取信息提取是指从遥感图像中提取具有特定含义和应用价值的信息。

常见的信息提取任务包括地表覆盖分类、目标检测、变化检测等。

地表覆盖分类是将遥感图像中的地物按照不同的类别进行分类，如森林、湖泊、城市等。

目标检测则是在遥感图像中寻找特定目标，并进行识别和定位。

变化检测是对不同时间获取的遥感图像进行比较，找出地物变化的区域和变化趋势。

基于遥感影像的城市专题信息提取与专题制图摘要：利用遥感影像处理手段提取城市专题信息进而制作专题图，在城市规划领域应用广泛。

本文以宜昌市遥感影像数据为例，详细阐述遥感专题信息提取和专题图制作的方法流程，并对相关的影响因素进行具体探讨，对分类结果进行对比分析，从而为城市专题信息的提取与制图提供参考。

关键词：遥感影像城市专题信息专题图制作影响因素图像分类1、引言近年来，遥感影像处理水平的不断提高，为其开辟了更广阔的应用空间。

在城市规划领域，利用遥感技术可以实现土地信息的专题提取，城市环境的规划建设等，这在国内外许多城市已经形成很好的范例。

将遥感技术应用到城市信息提取中，动态监测城市的土地利用面积，优化城市结构，不仅可以实现城市的整体规划，也可以调整城市布局，改善生态环境，提高城市的可持续发展潜能[1]。

本实验采用宜昌市的Landsat TM图像，包括1、3、4、5、6、7等波段的数据，每一波段数据分为左右两片；同时利用已知投影信息和大地坐标文件的全色SPOT图像作为地理参照图来进行TM图像的几何纠正。

2、基本方案概述本次实验采用ERDAS IMAGING 9.2软件进行：首先将实验影像数据转换成软件默认的IMG格式，然后将TM影像多波段叠加生成多光谱影像并以SPOT影像为基准进行几何纠正，进而将成果图左右部分进行镶嵌并裁剪成规则形状，最后将结果与SPOT影像融合，并进行图像增强、分类、制作专题图[2]。

流程如图1所示。

图1流程框图3、专题信息提取与制图过程3.1 数据预处理利用ERDAS的Import模块将实验图像文件转换为IMG 格式，然后利用LayerStack Bands Data模块将TM各个单波段图像进行叠加，生成信息量大的多光谱图像，便于后续处理。

3.2 几何纠正TM影像存在几何畸变，因而在进行城市专题信息提取之前，我们需要使用经过配准的SPOT高分辨率影像对TM影像进行几何纠正。

这里可以采用二次多项式的方法进行纠正，这种方法对于线性和非线性变形都能起到作用。

《遥感信息的获取和处理》讲义一、引言遥感技术作为一种非接触式的探测手段，能够从远距离获取地球表面的各种信息。

这些信息对于资源调查、环境监测、城市规划等众多领域都具有极其重要的价值。

要想充分利用遥感技术所获取的信息，就必须了解其获取和处理的方法。

接下来，让我们一起深入探讨遥感信息的获取和处理。

二、遥感信息的获取（一）遥感平台遥感平台是搭载传感器的工具，常见的遥感平台包括卫星、飞机和无人机等。

卫星遥感平台具有覆盖范围广、重复观测周期短等优点，能够获取大面积的地球表面信息。

例如，陆地卫星系列可以提供多光谱、高分辨率的影像，用于土地利用、植被监测等方面。

飞机遥感平台则具有灵活性高、可以根据特定需求进行飞行任务规划的特点。

它适用于小范围、高精度的遥感数据获取，比如在地质勘探、城市规划中发挥重要作用。

无人机遥感平台近年来发展迅速，其操作简便、成本相对较低，能够在复杂地形和近地面获取高分辨率的影像数据。

传感器是遥感系统中用于收集和记录电磁辐射能量的装置。

根据工作原理的不同，传感器可分为光学传感器和微波传感器。

光学传感器利用可见光、近红外和短波红外等波段的电磁波进行成像。

常见的有电荷耦合器件（CCD）传感器和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器。

它们能够获取色彩丰富、细节清晰的影像，广泛应用于农业、林业和生态环境监测等领域。

微波传感器则通过发射和接收微波信号来获取信息，不受天气和光照条件的限制，具有穿透云雾、雨雪的能力。

合成孔径雷达（SAR）就是一种重要的微波传感器，在灾害监测、海洋监测等方面有着独特的优势。

（三）遥感数据的类型遥感数据主要包括图像数据和非图像数据。

图像数据是最常见的遥感数据类型，如多光谱图像、高光谱图像和全色图像等。

多光谱图像包含多个波段的信息，能够反映地物的不同特征；高光谱图像具有数百个甚至上千个波段，能够提供更丰富的光谱信息，有助于地物的精细分类；全色图像则具有较高的空间分辨率，能够清晰地显示地物的细节。

卫星遥感影像建筑物信息提取新方法近年来，随着卫星遥感技术的不断发展，利用卫星遥感影像进行建筑物信息提取已成为地理信息科学领域的研究热点之一。

传统的建筑物信息提取方法往往依赖于人工解译和手工标注，工作量大，效率低，并且易受主观因素影响。

因此，研究新的方法来自动化提取建筑物信息对于提高效率、降低成本具有重要意义。

一种新的方法是利用深度学习技术进行建筑物信息提取。

深度学习是一种模仿人脑的神经网络算法，通过训练数据自动学习特征和规律。

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，并被广泛应用于目标检测和图像分类等任务中。

在建筑物信息提取中，深度学习可以通过训练大量的遥感影像样本，自动提取建筑物的特征，并完成建筑物的边界提取、分类和定位等任务。

相比传统方法，利用深度学习进行建筑物信息提取可以减少人工干预，提高准确性和效率。

另一种新的方法是基于卫星遥感影像的多源数据融合。

卫星遥感影像的分辨率有限，难以直接提取细小或隐藏在高层建筑中的建筑物信息。

为了解决这一问题，研究人员将卫星遥感影像与其他数据源，如激光雷达数据或地面摄影数据进行融合。

多源数据融合可以提供更多维度的信息，丰富建筑物信息的特征。

例如，激光雷达数据可以提供建筑物的高度信息，地面摄影数据可以提供建筑物的外观信息。

通过将这些数据融合起来，可以更准确地提取建筑物的边界、高度和类型等信息。

此外，基于卫星遥感影像的深度学习方法与多源数据融合方法可以相互配合，形成一种新的综合方法。

例如，可以在深度学习的基础上进一步引入激光雷达数据或地面摄影数据，通过多源数据的融合提取建筑物的更详细信息。

这种综合方法可以充分利用不同数据源的优势，提高建筑物信息提取的准确性和效率。

此外，随着卫星遥感技术的进一步发展，高分辨率遥感影像的获取将变得更加容易。

高分辨率遥感影像可以提供更清晰、更详细的建筑物信息，为建筑物信息提取新方法的研究提供了更好的数据基础。

同时，随着云计算和大数据技术的发展，处理大规模遥感影像数据的能力也得到了显著提升。

遥感专题信息提取与专题图制作设计报告1.课程设计的目的和意义本次课程设计的目的主要是为了加深理解和巩固遥感原理与应用的有关理论知识；熟悉遥感图像处理的方法和步骤，学习运用ERDAS软件对遥感图像进行几何纠正、图像镶嵌、图像融合、自动分类以及专题图制作等处理。

锻炼独立分析问题和解决问题的能力，培养良好的工作习惯和科学素养，为今后工作打下良好的基础。

2.课程设计的原理和方法2.1课程设计原理2.1.1图像预处理ERDAS软件默认的文件格式是img格式，因此首先需要将实习数据由TIFF 格式转换为img格式图像。

多波段影像包含的信息量较大，实习中将6个单波段影像合成多波段影像进行处理。

Spot影像需具有地理信息，要将影像头文件信息添加进去。

2.1.2几何纠正遥感所获取的数据，均存在几何畸变。

因此需要对图像进行几何纠正。

几何纠正的原理是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统。

而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考。

由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何纠正的过程包含了地理参考过程。

在实习过程中，采用了一次多项式法进行几何纠正。

2.1.3图像镶嵌因研究范围的要求，需要在几何上将左右两幅图像连接在一起，并且保证拼接后的图像反差一致，色调相近，没有明显的接缝。

遥感影像在镶嵌之前，必须包含投影信息、地理坐标信息，还要有相同的波段数。

当然，在挑选遥感数据时，要尽可能选择成像时间和成像条件相近的遥感图像，要求相邻影像的色调一致。

2.1.4图像裁剪在实际工作中，经常需要根据研究工作范围对图像进行裁剪，按照ERDAS 实际图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪。

规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比较简单。

不规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是任意多边形，无法通过左上角和右下角两点的坐标确定裁减位置，而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域, 可以是一^个AOI多边形，也可以是ArcInfo的一^个Polygon Coverage，针对不同的情况采用不同的裁剪过程。

【遥感专题系列】影像信息提取之——DEM提取(2013-04-23 08:47:35)转载▼标签：分类：遥感技术dem提取立体像对insar立体成像杂谈DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。

在测绘中用于制作正射影像图以及地图的修测。

在遥感应用中可作为分类的辅助数据。

它还是地理信息系统的基础数据，作为三维GIS的基础地形数据。

在军事上可用于导航及导弹制导、作战电子沙盘等。

本文主要包括：∙几个概念∙表示模型∙DEM获取途径∙立体像对DEM提取数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。

1.几个概念数字地形模型（DTM, Digital Terrain Model）DTM利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。

地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。

最初是为了高速公路的自动设计提出来的（Miller，1956）。

此后，它被用于各种线路选线（铁路、公路、输电线）的设计以及各种工程的面积、体积、坡度计算，任意两点间的通视判断及任意断面图绘制。

●数字高程模型（DEM, Digital Elevation Model）DEM是高程Z关于平面坐标X，Y两个自变量的连续函数， DEM只是它的一个有限的离散表示。

高程模型最常见的表达是相对于海平面的海拔高度，或某个参考平面的相对高度。

●数字表面模型（DSM，Digital Surface Model）DSM是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。

和DEM相比，DEM只包含了地形的高程信息，并未包含其它地表信息，DSM是在DEM的基础上，进一步涵盖了除地面以外的其它地表信息的高程。

遥感数据处理中的特征提取方法与应用技巧遥感技术是指通过高空或高速传感器获取地球表面信息的一种手段。

它通过光电传感器、雷达传感器等设备获取的数据，经过一系列的处理和分析，可以提取出地球表面的特征信息。

特征提取是遥感数据处理的重要环节，本文将介绍几种常用的特征提取方法和应用技巧。

一、图像预处理在进行特征提取之前，首先需要对遥感图像进行预处理。

预处理的目的是去除图像中的噪声和干扰，使图像更加清晰，提高特征提取的精度和准确性。

常见的预处理方法有去噪、边缘增强和图像增强等。

去噪是指去除图像中的噪声信号，常用的方法有平滑滤波、中值滤波和小波滤波等。

平滑滤波是通过邻域平均值或加权平均值来替代噪声像素值，中值滤波则是通过邻域像素的中值来替代噪声像素值，小波滤波则是通过小波变换的方法来滤除噪声。

边缘增强是用于增强图像中的边缘信息，以提高特征提取的效果。

常用的边缘增强方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。

这些算子可以从图像中提取出边缘信息，使得特征提取更加准确。

图像增强是通过增加图像的对比度和亮度来使图像更加清晰。

常用的方法有直方图均衡化和伽马校正等。

直方图均衡化是通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度级在整个灰度范围内均匀分布，从而增加图像的对比度。

伽马校正是通过对图像的像素值进行幂次变换，从而调整图像的亮度。

二、特征提取方法特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，以反映地物或目标的性质和特征。

常用的特征提取方法有灰度共生矩阵法、纹理特征提取法和形状特征提取法等。

灰度共生矩阵法是一种常用的纹理特征提取方法，它通过计算图像中像素之间的灰度值差异来反映图像的纹理信息。

该方法通过构建灰度共生矩阵，计算出不同方向上的纹理特征，如对比度、相关性和能量等。

这些特征可以用于地物分类、目标检测和图像匹配等应用。

纹理特征提取法是一种常用的特征提取方法，它通过提取图像中的纹理信息来表征地物或目标的特征。

如何利用遥感技术进行地理信息提取利用遥感技术进行地理信息提取在当今科技高度发达的社会中，遥感技术的应用越来越广泛，其在地理信息提取方面发挥着至关重要的作用。

遥感技术通过接收地球上的电磁波，获取地理信息，可以快速、准确地提取各种地理要素，如土地覆盖、气候变化、自然资源等，为各行业提供了大量的宝贵数据。

本文将着重讨论如何利用遥感技术进行地理信息提取，以及其在不同领域的应用。

遥感技术是通过卫星、飞机等载体对地面进行观测和监测的技术。

地球上的物质和现象都会通过电磁波反射、辐射和散射等方式传播出去，并被遥感传感器接收。

根据不同的电磁波波段，遥感技术分为可见光、红外线、微波等多种类型。

在地理信息提取方面，首先需要确定提取的目标。

例如，我们可以通过遥感技术获取和分析一幅卫星图像，来确定特定地区的土地覆盖类型，如森林、草地、农田等。

通过卫星图像的像元值和植被指数计算，可以得到不同地区的植被覆盖率，进而为生态环境保护提供科学依据。

其次，地理信息提取需要对遥感数据进行预处理。

预处理包括图像校正、数据融合、噪声去除等步骤。

例如，在进行植被覆盖率提取时，需要进行影像校正，消除地形和大气效应对图像的干扰，确保提取结果的准确性和可靠性。

然后，采用合适的遥感数据处理方法进行地理信息提取。

遥感数据处理方法有很多种，如分类算法、特征提取、目标检测等。

其中，分类算法是最常用的方法之一。

通过将遥感图像中的各个像元划分到不同的类别中，实现对地理信息的提取。

例如，利用最大似然分类算法，可以根据不同波段的特征将土地覆盖类型进行分类，从而得到土地利用状况的信息。

除了土地覆盖类型的提取，遥感技术还可以用于提取其他地理信息。

例如，在城市规划和环境监测中，可以利用遥感技术提取建筑物的分布情况、交通路网状况等。

通过对遥感图像中建筑物的形状、纹理、颜色等特征的分析，可以快速提取出城市建设和交通规划所需的地理信息，为城市的可持续发展提供科学依据。

此外，遥感技术还可以应用于农业、林业、水资源管理等领域。