光学遥感影像的处理

高分辨率遥感影像在城市建筑密度评估中的应用摘要随着城市化进程的加速，城市建筑密度的评估成为城市规划和管理的重要内容。

高分辨率遥感影像凭借其高精度和大范围覆盖的优势，在建筑密度评估中显示出巨大潜力。

本文综述了高分辨率遥感影像的基本原理和分类，包括光学遥感影像、雷达影像和激光雷达（LiDAR），并介绍了其在建筑密度评估中的优势。

重点探讨了遥感影像处理方法，包括数据预处理、建筑物提取和密度计算方法。

高分辨率遥感影像在城市建筑密度评估中具有重要应用价值，为智能城市建设提供了科学依据。

关键词：高分辨率遥感影像、城市建筑密度、数据处理、建筑物提取、智能城市引言城市化是全球社会经济发展的重要趋势，随着城市规模的不断扩大，建筑密度评估在城市规划和管理中变得尤为重要。

传统的建筑密度评估方法主要依赖地面调查和统计数据，这些方法不仅费时费力，而且在数据精度和空间覆盖范围上存在显著局限性。

近年来，遥感技术的发展为城市建筑密度评估提供了新的思路和手段。

特别是高分辨率遥感影像，凭借其高精度、大范围和多时相的特点，成为建筑密度评估的重要工具。

高分辨率遥感影像可以提供详细的城市地表信息，支持自动化和半自动化的建筑物提取和密度计算。

通过对遥感影像的处理，可以快速、准确地获取城市建筑的分布和密度信息，为城市规划者和管理者提供科学的决策依据。

1高分辨率遥感影像概述1.1高分辨率遥感影像的技术原理与分类高分辨率遥感影像技术基于遥感器对地物的电磁辐射特性进行捕获和记录，通过对不同波段的光谱信息进行分析，获得地表物体的空间、光谱和时间特征。

根据成像原理和传感器类型，高分辨率遥感影像可以分为光学遥感影像、雷达遥感影像和激光雷达（LiDAR）。

光学遥感影像利用可见光、近红外和短波红外波段获取图像，具有直观的视觉效果。

雷达遥感影像则通过发射微波信号并接收其反射信号进行成像，不受天气和光照条件限制，适合全天候监测。

LiDAR通过发射激光脉冲测量地物的三维结构，能够精确获取地形和建筑物的高度信息。

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像图像数据处理介绍北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。

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遥感影像匀光算法综述王文滔;闻德保【摘要】匀光处理是遥感影像处理中十分重要的一个步骤.文章讨论了遥感影像匀光处理中主要的匀光算法,将匀光算法划分为基于加性噪声模型、照度与反射模型和统计方法的匀光算法三类,分别阐述了三类匀光算法中主要的算法,分析了各种算法的优缺点以及它们的使用范围,并对国内外的研究进展作了概括.最后指出了匀光算法中主要的研究难题,并展望了遥感影像匀光算法的发展前景.【期刊名称】《江苏科技信息》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】5页(P51-55)【关键词】遥感影像;匀光算法;综述【作者】王文滔;闻德保【作者单位】长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410114;长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410114【正文语种】中文匀光处理，指消除遥感影像由于传感器自身和外部等因素的影响而产生的光照分布不均匀的现象，使得遥感影像整体的亮度与反差分布均匀的过程。

遥感影像匀光处理技术是近年来发展迅速的遥感技术之一，其应用范围十分广阔，已经深入到社会发展、国防建设等各个方面。

目前为止，遥感影像的匀光处理算法有很多，主要包括Mask匀光算法、插值匀光法、Retinex算法、同态滤波匀光算法、Wallis匀光算法和直方图匹配算法等。

在介绍这些主要的经典匀光算法和最新的匀光算法时，本文按照算法的原理和使用的模型不同将其分为三类：基于加性噪声模型、基于照度与反射模型和基于统计方法，分别阐述了每类方法中经典的算法和其在国内外的发展现状，并指出各算法的优缺点。

最后，总结了遥感影像匀光算法研究中的难题，并展望了遥感影像匀光算法的发展前景。

根据匀光算法的原理和使用的模型不同，目前主要的匀光算法可以分为三类：基于加性噪声模型、照度与反射率模型和统计方法的三类匀光算法。

1.1 基于加性噪声模型的匀光算法基于加性噪声模型的匀光算法认为，亮度分布不均匀的遥感影像，是亮度分布均匀的遥感影像和导致亮度分布不均匀的噪声影像之和，即：将原始影像∧f（ x，y）减去反映影像亮度分布特征的噪声影像δ（x，y），得到亮度分布均匀的影像f（x，y）。

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星数据处理知识详解遥感技术自20世纪60年代兴起以来，被应用于各种传感仪器对电磁辐射信息的收集、处理，并最后成像。

遥感信息通常以图像的形式出现，故这种处理也称遥感图像信息处理。

那对遥感图像处理可以达到什么目的呢？①消除各种辐射畸变和几何畸变，使经过处理后的图像能更真实地表现原景物真实面貌；②利用增强技术突出景物的某些光谱和空间特征，使之易于与其它地物的K 分和判释；③进一步理解、分析和判别经过处理后的图像，提取所需要的专题信息。

遥感信息处理分为模拟处理和数字处理两类（见数据釆集和处理）。

遥感数据处理过程多谱段遥感信息的处理过程是：①数据管理：地面台站接收的原始信息经过摄影处理、变换、数字化后被转换成为正片或计算机兼容的磁带，将得到的照片装订成册，并编目提供用户选用。

②预处理：利用处理设备对遥感图像的几何形状和位置误差、图像辐射强度信息误差等系统误差进行几何校正和辐射校正。

③精处理：消除遥感平台随机姿态误差和扫描速度误差引起的几何畸变，称为几何精校正；消除因不同谱段的光线通过大气层时受到不同散射而引起的畸变，称为大气校正。

④信息提取：按用户要求进行多谱段分类、相关掩模、假彩色合成、图像增强、密度分割等。

⑤信息综合：将地面实况调查与不同高度、不同谱段遥感获得的信息综合编辑，并绘制成各种专题图。

遥感信息处理方法和模型越来越科学，神经网络、小波、分形、认知模型、地学专家知识以及影像处理系统的集成等信息模型和技术，会大大提高多源遥感技术的融合、分类识别以及提取的精度和可靠性。

统计分类、模糊技术、专家知识和神经网络分类有机结合构成一个复合的分类器，大大提高分类的精度和类数。

多平台、多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度以及多空间分辨率的融合与复合应用，是目前遥感技术的重要发展方向。

不确定性遥感信息模型和人工智能决策支持系统的开发应用也有待进一步研究。

多源遥感数据融合遥感数据融合技术旨在整合不同空间和光谱分辨率的信息来生产比单一数据包含更多细节的融合数据，这些数据来自于安放在卫星、飞行器和地面平台上的传感器。

XQSoftware 遥感影像处理系统XQSoftware Remote Sensing Image Processing System产品白皮书2019年3月目录1产品介绍 (3)2功能特点 (3)3 关键技术 (4)3.1高性能并行计算影像处理技术 (4)3.2稀少控制超大规模区域网平差技术 (4)3.3配准纠正技术 (4)3.4影像融合技术 (4)3.5匀光匀色技术 (5)4系统功能介绍 (5)4.1卫星影像区域网平差 (5)4.2DOM生产 (6)4.2.1正射纠正 (6)4.2.2影像融合 (7)4.2.3匀光匀色 (8)4.2.4镶嵌成图 (10)4.3业务工作流 (10)4.3.1配准纠正业务流 (10)4.3.2配准融合业务流 (12)4.4DSM/DEM生产 (13)4.5交互编辑工具软件 (14)4.5.1配准纠正工具软件 (14)4.6其他模块 (17)4.6.1金字塔创建 (17)4.6.2真彩色转换 (18)4.6.3影像增强 (19)4.6.4影像去雾 (20)4.6.5投影转换 (23)4.6.6格式转换 (24)4.6.7波段重组 (25)4.6.8影像云检测 (26)4.6.9水域检测 (28)4.6.10植被检测 (29)5系统界面 (30)5.1硬件系统外观 (30)5.2软件系统界面 (30)6应用领域 (33)7联系我们....................................................................................................错误!未定义书签。

1产品介绍XQSoftware遥感影像处理系统是一套自主研发、全流程、高效快速遥感数据处理平台，其核心部分是基于高性能集群/GPU计算环境的海量遥感影像自动处理算法。

系统采用先进的数字摄影测量技术、多任务调度技术、高性能计算技术，集数据生产、任务管理调度、成果质检为一体，通过合理调配计算资源与数据资源，实现规模化、快速、智能化的遥感数据处理流程。

第一章数字图像处理根底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假设干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。

；离散化的小区域就是数字图像的根本单元，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那么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那么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。

遥感图像数字处理的基础知识(总4页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除第四章遥感图像数字处理的基础知识C方向 20 卢昕一、名词解释1.光学影像：一种以胶片或其他的光学成像载体的形式记录的图像。

它是一个二维的连续的光密度函数。

2.数字影像：以数字形式进行存储的图像，它是一个二维的离散的光密度函数。

3.空间域图像：用空间坐标x，y的函数表示的形式。

有光学影像和数字影像。

4.频率域图像：以频率域的形式表示的影像，频率坐标Vx，Vy的函数。

5.图像采样：图像空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样。

6.灰度量化：图像灰度的数字化称为图像量化。

7 .ERDAS：是美国 ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。

它以模块化的方式提供给用户，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理的选择不同功能模块及不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。

ERDAS Imagine面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构以Imagine Essentials、Imagine Advantage、Imagine Professional的形式为用户提供低、中、高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，产品模块的组合比较灵活。

：遥感数字图像的一种存储格式，即按波段记载数据文件。

：也是遥感数字图像的一种存储格式，是一种按照波段顺序交叉排列的遥感数据格式。

二、简答题1、叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。

答：光学图像可以看成一个二维的连续的光密度函数，像片上的密度随空间坐标的变化而变化。

而数字图像是一个二维的离散的光密度函数。

光学图像可以通过采样和量化得到数字图像，数字图像可以通过显示终端设备或照相或打印的方式得到光学图像。

与光学图像相比数字图像的处理简捷快速，并可以完成一些光学处理方法所无法完成的各种特殊处理等。

光学遥感测绘卫星影像产品元数据标准下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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1.遥感数字图像处理的主要内容包括（）、（）、（）。

图像增强、图像校正、信息提取福利叶变换的是一个特性2图像与灰度直方图间的对应关心是：多对一4下列算法中属于点处理的是：二值化A梯度锐化b二值化c傅立叶变换d中值滤波6下列算法中属于图像平滑处理的是：中值滤波A梯度锐化b直方图均衡c中值滤波d laplacian增强7采用模版[-1,1]主要检测：垂直方向的边缘。

8对衣服100X100像元的图像，若每像元用8bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图像的数据量为40000bit，则图像的压缩比为：2：19维纳滤波器通常用于复原图像1图像锐化除了在空间域进行外，也可以在：频率域进行。

2对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是：色调、饱和度、亮度。

3依据图像的保真度，图像压缩可分为：无损压缩和有损压缩。

4存储一幅大小为1024X1024，256个灰度的图像，需要：8M bit。

5一个基本的数字图像处理系统由：图像输入，图像存储，图像输出，图像通信，图像处理和分析5个模块组成。

6低通滤波法是使：高频成分受到抑制而让：低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。

7一般来说，采样间距越大，图像数据量：少，质量：差；反之亦然。

8多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为：统计分析法和结构分析两大类。

9直方图修正法包括：直方图均衡和直方图规定化两种方法。

10图像压缩系统是由：编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。

11图像处理中常用的两种领域是：4-领域和8-领域。

12若将一股灰度图像中的对应直方图的偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度：增加，对比度：减少。

13数字图像处理，即用：计算机对图像进行处理。

14图像数字化过程包括3个步骤：采样，量化和扫描。

15MPEG4标准主要编码技术有：DCT变换、小波变换等。

16灰度直方图的横坐标是：灰度级，纵坐标是：该灰度出现的频率。

遥感第一章1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。

（1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。

不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。

（2）可见图像和不可见图像单波段和多波段，超波段数字图像和模拟图像2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。

（1）摄影，扫描属于被动遥感雷达属于主动遥感（2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。

采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。

采样是空间离散。

量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。

它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。

量化属于亮度属性离散。

遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空4遥感数字图像的存储空间大小的计算。

图像的灰度级有：2,64,128,256存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit)1B=8bit1KB=1024B1MB=1024KB1GB=1024MBTM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）；（1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。

遥感数字图像处理1.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。

2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值不连续的、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？遥感数字图像是以数字形式存储和表达的遥感图像。

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。

图像是自然景物的反映，人眼感知的景物一般是连续的,照相机（非数码式）拍摄形成的照片也是连续的,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是连续性：①空间位置的变化是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化是连续的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。

图像转换的另一种含义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、离散余弦变换和小波变换等。

②数字图像校正。

主要包括辐射校正和几何校正两种。

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。

图像增强处理不是以图像保真度为原则，而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..什么是图像增强？主要目的是什么?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、解译和判读。