遥感概论RSIIppt课件

1、遥感概论遥感概论目录目录 第一章第一章 绪论绪论 第二章第二章 电磁辐射与地物光谱特征电磁辐射与地物光谱特征 第三章第三章 遥感成像原理与图像特征遥感成像原理与图像特征 第四章第四章 遥感图像处理遥感图像处理 第五章第五章 遥感图象目视解译与制图遥感图象目视解译与制图 第六章第六章 遥感数字图像计算机解译遥感数字图像计算机解译 第七章第七章 遥感应用遥感应用第一章 遥感绪论1 1、遥感、遥感Remote SensingRemote Sensing） 遥感是应用探测仪器，不与探测目标相接触，遥感是应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，从远处把目标的电磁波特

2、性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。2 2、遥感系统、遥感系统 遥感系统包括：被测目标的信息特征、信息遥感系统包括：被测目标的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用五大部分。应用五大部分。 （ 见见 P2 P2 图图 1.1 1.1 ）3 3、遥感的分类、遥感的分类 按遥感平台分类：近地面遥感；航空遥感；按遥感平台分类：近地面遥感；航空遥感；航天遥感等。航天遥感等。 按传感器的探测波段分类：按传感器的探测波段分类： 紫外遥感：紫外遥感： 0.05 0

3、.38 0.05 0.38 可见光遥感：可见光遥感： 0.38 0.76 0.38 0.76 红外遥感：红外遥感： 0.76 10000.76 1000 微波遥感：微波遥感： 1 mm 10 m1 mm 10 m 多波段遥感：传感器由若干个窄波段多波段遥感：传感器由若干个窄波段组成组成 按工作方式分类：按工作方式分类： 主动遥感；被动遥感主动遥感；被动遥感 按应用领域分类：陆地遥感、海洋遥感；农按应用领域分类：陆地遥感、海洋遥感；农业遥感、城市遥感业遥感、城市遥感 （P4P4）4 4、遥感的特点、遥感的特点 大面积的同步观测大面积的同步观测 - - 瞬时信息获取范围瞬时信息获取范围 时效性时效

4、性 - - 同一地区信息获取的重复周期同一地区信息获取的重复周期 信息的综合性和可比性信息的综合性和可比性 - - 地球表面自然与人文地球表面自然与人文景观的综合反映景观的综合反映 - - 卫星轨道的确定性、卫星轨道的确定性、影像分幅的同一性、影像分幅的同一性、 同一系列传感器信同一系列传感器信息的兼容性息的兼容性 经济性经济性 - - 与传统信息获取手段相比与传统信息获取手段相比 局限性局限性 - - 相对于整个电磁波谱段而言相对于整个电磁波谱段而言 自行阅读：课本第一章第五节自行阅读：课本第一章第五节第二章第二章 电磁辐射与地物光谱特征电磁辐射与地物光谱特征 1、电磁波与电磁波谱、电磁波与

5、电磁波谱 波：振动的传播称为波。波：振动的传播称为波。 电磁波电磁辐射）：电磁振源产生的电磁振电磁波电磁辐射）：电磁振源产生的电磁振荡在空间的传播。荡在空间的传播。 电磁波谱：将各种电磁波在真空中的波长或电磁波谱：将各种电磁波在真空中的波长或频率按其长短，依次排列制成的图表称为电磁波谱。频率按其长短，依次排列制成的图表称为电磁波谱。（P17，F2.3） 电磁波的性质：波长与频率成反比；两者的乘电磁波的性质：波长与频率成反比；两者的乘积为光速；电磁波传播到气体、固体、液体介质时，积为光速；电磁波传播到气体、固体、液体介质时，会发生反射、折射、透射、吸收等现象。会发生反射、折射、透射、吸收等现象。

6、 2、遥感技术使用的电磁波分类名称和 波长范围： 称号 波长范围 紫外线 100 -0.38 可见光 0.38 - 0.76 近红外 076 - 3.0 中红外 30 - 8.0 热红外 80 -15.0 远红外 15 - 1000 微 波 1 - 1000 无线电波 1000 （ 1 ）3、电磁辐射与黑体辐射 辐射源：任何物体都是辐射源。不仅能够吸收其他物体对它的辐射，也能够向外发出辐射。 辐射能量W）：电磁辐射的能量，单位：J焦耳）。 辐射通量 ）：单位时间内通过某一面积的辐射能量,单位: W (瓦)。 辐照度I）：被辐射的物体表面单位面积上的辐射通量。 辐射出射度M）：辐射源物体表面单位

7、面积上的辐射通量，单位：W/m2 。 辐射通量密度、辐射亮度P18） 绝对黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。 光谱吸收系数吸收率）： ，T） 光谱反射系数反射率）： ，T） 绝对黑体： ，T）= 1 ； ，T）= 0 黑体辐射规律： （P20，F2.7） （1黑体的辐射发射能量 - 辐射出射度M是波长 和温度 T 的函数；某一波长下黑体的辐射出射度M 是指在某一单位波长间隔（ ）的辐射出射度。在紫外、可见光和红外波段 M 与5 成反比；在微波波段，M 与2成反比与T成正比。 （2黑体的总辐射出射度 M：黑体对所有波长的发射辐射能量的总和。在这种情况下 M

8、 MT）。 即： M T4 （P20，F2.7） F2.7表明总辐射出射度 M与温度T的关系是：随着温度的升高， M的值急剧增大；不同温度下的M值在波长能量曲线图中，展现为一系列互不相交的曲线族）。 （3黑体辐射出射度M 的最大值所对应的波长max 与黑体自身温度 T 的关系： max 与 T 成反比。 即：黑体温度越高，其总辐射出射度 M的曲线的峰值就越向短波方向偏移。（太阳的max =0.47 ；地球max =9.0 ）4、实际物体的辐射 发射率 比辐射率的概念：物体地物的辐射出射度与同温度下黑体的辐射出射度之比。 物体的发射率等于该物体的吸收率： = 一般情况下,物体的发射率: 0 1

9、物体的发射率是温度和波长的函数。物体的发射率与身的性质、物理状况如粗糙度、颜色等有关；物体的表面温度受自身的比热、热惯量、热导率、热扩散率等影响较大。 黑体的 = =1；灰体的 =常数1;选择性辐射体的 (n+1)(n+2)/2 - nNUM(n+1)(n+2)/2 - n：二元多项：二元多项式的次数式的次数 校正步骤：、调入图像，比较观察；校正步骤：、调入图像，比较观察； 、确定二元多项式的次数、确定二元多项式的次数 、确定、确定GCPGCP的个数；的个数； 、选取、选取GCPGCP，尽可能均匀分布在，尽可能均匀分布在图像上；图像上； 、再采样计算，得到校正后的新、再采样计算，得到校正后的新

10、图像图像 6 6、数字图像的对比度增强反差增强）、数字图像的对比度增强反差增强） 图象增强的含义：是对视觉效果或识别效果而图象增强的含义：是对视觉效果或识别效果而言的，是针对应用领域中的被识别目标而言的。（被识言的，是针对应用领域中的被识别目标而言的。（被识别目标本身必须存在差异）别目标本身必须存在差异） 反差增强：从图像亮暗程度上改善图像质量。反差增强：从图像亮暗程度上改善图像质量。 （1 1线性拉伸：以线性函数加大图像的对比度。线性拉伸：以线性函数加大图像的对比度。 效果效果: :整幅图像的质量改善。整幅图像的质量改善。 （2 2分段线性拉伸：以分段线性函数加大图像中分段线性拉伸：以分段线

11、性函数加大图像中某个或某几个亮度区间的对比度。某个或某几个亮度区间的对比度。 效果效果: :局部亮度区间的质量改善。局部亮度区间的质量改善。 留意：如果被处理图像的亮度范围是留意：如果被处理图像的亮度范围是0-2550-255的话的话, ,则则增强的亮度部分为正改善增强的亮度部分为正改善, ,余者是负改善余者是负改善. . (3) 指数增强: 按指数函数所做的反差增强. 效果: 是一个渐变增强过程线性增强是突变）,主要增强高亮度部分，亮度越高，增强效果越明显。 (4) 对数增强: 按对数函数所做的反差增强. 效果: 是一个渐变增强过程线性增强是突变）,主要增强低亮度部分，亮度越低，增强效果越明

12、显。 7、空间滤波、空间滤波- 图像的平滑与锐化图像的平滑与锐化 图像平滑：邻域平均；多图像平均 空间滤波图像锐化、边缘检测）： 图像与模板之间进行卷积运算。 不同的模板产生不同的边缘检测效果。 8、彩色空间变换、彩色空间变换 假彩色密度分割：单波段黑白遥感图像按亮度值分假彩色密度分割：单波段黑白遥感图像按亮度值分层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像的层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像的方法，称为假彩色密度分割。方法，称为假彩色密度分割。 每层的色彩可以与地物的真实色彩不同，而称为假每层的色彩可以与地物的真实色彩不同，而称为假彩色；每层亮度范围的确定尽可能与某类实际地物的

13、亮彩色；每层亮度范围的确定尽可能与某类实际地物的亮度范围相一致；相邻亮度层的色彩，尽可能区别鲜明。度范围相一致；相邻亮度层的色彩，尽可能区别鲜明。 加色法彩色合成：根据信息识别的目的和传感器加色法彩色合成：根据信息识别的目的和传感器的光谱效应，从多个波段中选取三个波段，分别赋以红、的光谱效应，从多个波段中选取三个波段，分别赋以红、绿、蓝，得到一幅彩色图像的方法。绿、蓝，得到一幅彩色图像的方法。 模拟真彩色合成：模拟真彩色合成：TM3+TM2+TM1 （R、G、B） 标准假彩色合成：标准假彩色合成：TM4+TM3+TM2 （R、G、B） 多波段彩色变换： RGB彩色空间：以加色法彩色合成原理，选

14、择遥感图像的某三个波段，分别赋以红、绿、蓝，所构成的彩色空间。 HLS彩色空间的概念：以色调、明度、饱和度构成的彩色空间。 彩色空间变换 （P121） 步骤 : (1) 由RGB 彩色空间变换到 HIS彩色空间； (2)在HIS空间中，对 、分量波段分别增强； (3) 由HIS空间变换到RGB空间中，再次按加色法合成,可以达到好的识别效果； 原理:对色调增强，使色调变化更多，层次缤纷; 对亮度增强，使亮度“间距加大; 对饱和度增强，便颜色饱合程度更大,提高色彩的纯度,加大了相邻色彩的差异。 9、数字图像的算术运算、数字图像的算术运算 差值运算：两幅或多幅经空间配准的图像通常是差值运算：两幅或多

15、幅经空间配准的图像通常是指同一景图像的不同波段），对应像元亮度值之间的减指同一景图像的不同波段），对应像元亮度值之间的减法运算，运算结果生成一幅差值影像。法运算，运算结果生成一幅差值影像。 应用特点：目标与背景反差较小的信息提取。如：应用特点：目标与背景反差较小的信息提取。如：冰雪覆盖区、黄土高原区的接线特征、海岸带的潮汐线冰雪覆盖区、黄土高原区的接线特征、海岸带的潮汐线等。等。 同一地区的动态变化。利用同一地区不同一地区的动态变化。利用同一地区不同时相的影像进行差值运算，反映变化特征。如：城市同时相的影像进行差值运算，反映变化特征。如：城市扩张等。扩张等。 比值运算：两幅图像对应像元亮度值相

16、除。比值运算：两幅图像对应像元亮度值相除。 比值植被指数：近红外波段比值植被指数：近红外波段/红波段红波段 归一化植被指数：（近红外归一化植被指数：（近红外红）红）/（近红外（近红外+红）红） （P122）10、多光谱变换、多光谱变换 -变换：从一个多维空间到另一正交多维空间变换：从一个多维空间到另一正交多维空间的变换。的变换。 性质性质: (1) 是多波段图像的线性变换原图像线性是多波段图像的线性变换原图像线性矩阵）矩阵）; (2) 是从仿射空间到正交空间的变换是从仿射空间到正交空间的变换; (3) 线性变换矩阵的行是原图像空间的特征线性变换矩阵的行是原图像空间的特征向量向量;所以变换后第所

17、以变换后第i个结果图像是原图像空间各个个结果图像是原图像空间各个分量以第分量以第i个特征分量为权重的加权和。个特征分量为权重的加权和。 (4)变换后图像的协方差矩阵是一个对角阵，对角变换后图像的协方差矩阵是一个对角阵，对角线上的元素是原图像空间协方差矩阵的特征值，而线上的元素是原图像空间协方差矩阵的特征值，而且对角线上的元素按从大到小顺序的排列。且对角线上的元素按从大到小顺序的排列。 (5)设原图像的维数是设原图像的维数是,取取 特征波段数特征波段数+1+1留意：初始类别数留意：初始类别数可远大于期望类别数，进行试分）；可远大于期望类别数，进行试分）； 、搜索特征空间中多维直方图的极大值；、搜

18、索特征空间中多维直方图的极大值； 、按预分类别数系统自动归并极大值，并确定方、按预分类别数系统自动归并极大值，并确定方差范围。差范围。 、分类，得到初步结果。、分类，得到初步结果。 监督分类 ( P 196 198 ) (1) 概念: 监督是指人为干预下的训练样本选取过程。依据训练样本的亮度特征建立“判别函数”，进行预分类；再依据预分类结果，调整训练样本，取得好的分类结果的过程，称为监督分类。 (2) 训练区的实际意义: 获得建立判别函数所必须的统计量。这些统计参数包括- 均值、方差、协方差。 (3) 监督分类的关键- 训练样本的选取、类别数:如果特征空间( 波段数 )的维数是n，则预分类的类

19、别数一定要 n+1 ,甚至可以达到3n 。 B、代表性:训练样本应该反映该类地物的亮度特征；且需注意同类地物空间分布的不连续性如；可以分别在块草地中选取训练样本）。 、亮度分布：从亮度特征角度而言，对于同一类地物具有不同亮度特征情况，通常都要选取同物异谱）。 、纯度的把握： 一般来说，在已知类别的中间部位较高； 如果过纯，则方差过小，导致许多此类地物的像元被拒分； 如果不纯，则方差过大，导致不是此类地物的像元被分到该类别中，导致出现“错分的情况； 把握纯度的方法：读像元的亮度值，确定该类地物的亮度分布区间；同时，注意其它地物亮度值与其近似部分的像元亮度分布区间，依“错分损失最小的原则，确定“分

20、类界限”。 非监督分类与监督分类非监督分类与监督分类 的结合的结合 通常非监督分类做为监督分类的前导；如果监督分类的最终结通常非监督分类做为监督分类的前导；如果监督分类的最终结果要类，那么做非监督分类时致少要类。以此保证分类的果要类，那么做非监督分类时致少要类。以此保证分类的纯度，因为方差小，错分的可能性也小。纯度，因为方差小，错分的可能性也小。 分层分类分层分类 逐层次地建立特征空间，逐步分类，达到预期的分类目的。一逐层次地建立特征空间，逐步分类，达到预期的分类目的。一般来说，分层分类的识别精度较高。般来说，分层分类的识别精度较高。 例：取自例：取自遥感定量方法遥感定量方法 数据：个波段数据：个波段 识别目标：作物、树、水、镜面反射体。雪、识别目标：作物、树、水、镜面反射体。雪、2、3、4、5。 优势：如分层结构好，判别函数将十分简单，分类精度高。优势：如分层结构好，判别函数将十分简单，分类精度高。 4、遥感图像多种特征的抽取、遥感图像多种特征的抽取 （P203212) 该节内容过深，不做要求！该节内容过深，不做要求！ 5、遥感图像解译专家系统、遥感图像解译专