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第三章图像信息源的特性与制图分析,安徽师范大学国旅学院,主要内容,空间图像类型及其数据的特性资源卫星数据的性能与制图分析图像分析制图的理论与方法图像数字处理的技术工艺,传统地理制图,地图的科学质量、制图精度、内容的完整性和现势性,主要取决于编图资料的质量传统地理制图所利用的资料主要为地图、航空像片、考察资料、实测与统计数据表格和文字资料等,存在以下问题缺乏系统性、完整性地图资料陈旧和现势性影响,第一节空间图像类型及其数据的特性,航空遥感的分类,航摄分类,类型与产品,空间图像类型及其数据的特性,航空遥感的特点中心投影大比例尺,比例尺与航高和投影面相关像点位移;地形起伏越大,误差越大可进行立体观测摄影范围有限,不利于宏观分析,空间图像类型及其数据的特性,航天遥感的分类,非摄影遥感,摄影遥感,.,微波遥感,红外遥感,多光谱遥感,主动遥感,成像原理,可见光遥感,光谱范围,被动遥感,辐射源,类型,分类方式,空间图像类型及其数据的特性,航天遥感目前广泛使用的航天遥感图像,有Landsat的MSS、TM、ETM图像,SPOT图像,IRSIC图像,CBERS图像高分辨率IKONOS、QUICKBIRD图像高光谱影像MODIS,空间图像类型及其数据的特性,Spot对地观测卫星系统是由法国空间研究中心发展的,参与的国家还有比利时和瑞典,空间图像类型及其数据的特性,IKONOS是美国空间成像公司于1999年9月24日发射升空的世界第一颗高分辨率商用卫星,空间图像类型及其数据的特性,QuickBird卫星是2001年10月18日在美国发射成功的目前世界上商业卫星中分辨率最高、性能较优的一颗卫星,空间图像类型及其数据的特性,MODIS是当前世界上新一代“图谱合一”的光学遥感仪器,有36个离散光谱波段,光谱范围宽,从0.4微米(可见光)到14.4微米(热红外)全光谱覆盖,空间图像类型及其数据的特性,航空、航天遥感的优点航天遥感图像覆盖面积大、地理单元轮廓显示清晰;而航空图像细部特征反映明显。,资源卫星数据的性能与制图分析,CBERS-1中巴资源卫星由中国与巴西于1999年10月14日合作发射,是我国的第一颗数字传输型资源卫星,资源卫星数据的性能与制图分析,资源卫星数据的特性,资源卫星数据的性能与制图分析,资源卫星数据的应用性能B1:蓝波段,吸收率低,对水体穿透能力强,利于水深、水质和沿岸泥沙等的判别与海岸调查。B2:绿波段,介于两个叶绿素吸收区间,对健康茂盛的绿色植物反映灵敏,适于植物生物量的测定。具有较强的水体透射力,利于水体污染的分析B3:红波段,处于叶绿素的吸收区,对地表特征有较高的反射特性,广泛用于地貌、土壤、地质岩性等的最有用的可见光波段,资源卫星数据的性能与制图分析,B4:近红外波段,对应于植物的峰值反射区,能集中反映植物的近红外强反射,适于绿色植物类型的区分,是评估植物生物量及其水分含量的通用波段B5:全色波段,性能类似黑白航空像片,适于地理调查和制图B6:蓝、红至近红外波段,包含全色波段的功能,对云、冰、雪等有明显反映,对水陆界线也有较好显示,资源卫星数据的性能与制图分析,B7:近红外波段,水的吸收区,适于对地物含水量的探测,作物长势分析,对云层、冰雪和岩性、土壤识别也有良好作用B8:近红外波段,适于地质应用分析,尤其利于岩石的水热蚀变研究,对健康植被等分析也有较好作用B9:热红外波段,对热异常反映灵敏,利于热特征地物的识别,同时适于地热分析制图,并可探测农作物缺水状况和植被类型的区分B10、B11类同于B3、B4,资源卫星数据的性能与制图分析,卫星数据基本属性与制图分析图像信息的几何特性图像信息的物理特性图像信息的地学特性,图像分析制图的理论与方法,地物成像机理遥感信息是传感器对地球表面各种物体所感受的能量,因此地物成像是自然地物综合作用的结果地物成像受区域环境、季节和太阳高度角等环境条件的影响而发生变化,含有自然界的空间分布、时间因素及地物特征等信息图像具有事物本质属性,又有地物间相互演绎概念因此,图像解译:除直接标志外,重视间接标志,图像分析制图的理论与方法,图像解译的基本参数分析图像信息应用对象与识别制图尺度图像识别分类的物候分析图像解译波段组合优化分析图像识别目标的背景数据库建立,图像分析制图的理论与方法,图像识别地学相关综合分析地理相关分析借助地物间的相关性,在影像上寻找目标的相关因子(间接解译标志),提取这些相关因子,推断和识别目标本身。地理主导因子分析,第四节图像数字处理的技术工艺,图像纠正、投影变换建立两图像像元点之间的对应关系求出原图所对应点的亮度,几何校正的过程示意图,图像数字处理的技术工艺,图像纠正、投影变换光学机械法数字纠正法直接纠正间接纠正,图像数字处理的技术工艺,图像纠正、投影变换直接纠正间接纠正,图像数字处理的技术工艺,图像纠正、投影变换多项式拟合法共线方程纠正随机场中的插值纠正法,图像数字处理的技术工艺,图像纠正、投影变换多项式拟合法灰度值确定方法:最近邻法、双线性内插法、三次卷积内插法,最近邻法:根据计算点周围四个相邻点与该点之间的距离,取距离最近的那个点的亮度值作为新计算点的亮度值。,(x,y),(k,l),点(k,l)的亮度值作为点(x,y)的亮度值,图像数字处理的技术工艺,图像数字处理的技术工艺,图像质量改进处理图像复原处理图像数字增强图像复合处理,图像数字处理的技术工艺,图像识别分类与制图利用空间信息进行图像识别分析与制图,国内外都从不同角度和领域进行了深入研究地物图像灰度特征量分析图像像元的空间特征分析神经元网络分析二向性反射分布函数(BRDF),图像数字处理的技术工艺,图像识别分类与制图监督分类制图,建立训练区,选择训练样本,实地监测试验,测定其光谱特征,确定判别决策,计算样本的统计特征参数,计算未知点与各样本距离,确定其属性,对图像决策分类,图像数字处理的技术工艺,图像识别分类与制图非监督分类制图,修改分类决策,修改类别数和类别参数,将分类图像输出,计算机逐行扫描判别,分析地物特征相似性,计算距离函数对比归类,实地验证结果确定类别名目,不符合,符合,图像数字处理的技术工艺,图像识别分类与制图基本参数均值标准差阈值协方差相关系数,图像数字处理的技术工艺,图像识别分类与制图判别准则欧几里德距离(欧氏距离)特点:各特征参数等权,图像数字处理的技术工艺,图像识别分类与制图相似性距离简化距离,K:波段序号,图像数字处理的技术工艺,图像识别分类与制图椭圆法,监督分类:最小距离分类法,计算待分类像元与已知类别中心的距离,并将其归入距离最小的一类,图像数字处理的技术工艺,K-Means分类算法(MacQueen,1967),基本思想:通过迭代,逐次移动各类的中心,直至得到最好的聚类结果为止。判断依据:类内各元素与类中心的距离平方和最小。,图像数字处理的技术工艺,第一步:选择初始各类中心,其中:m为类别数,第二步:择近分类,则X属于第j类,集群中心为的所有样本集合,若,图像数字处理的技术工艺,第四步:判读分类是否结束,则分类结束,若,第三步:计算新中心,为j类样本总数,图像数字处理的技术工艺,k-means分类法流程图,讨论K-均值算法的结果受如下选择的影响:所选聚类的数目聚

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