第四章__遥感图像处理基础课件

1、第四章 遥感图像处理基础 模拟图像和数字图像 模拟图像 数字图像 空间坐标和明暗程度是连续变化的 离散数学表示的、空间坐标和灰度是不连续变化的 图像的数字化1）采样（sampling）:模拟图象的空间离散化2）量化（quantization）:亮度值的离散化采样原理 模拟图像数字图像模数（A/D）转换数模（D/A）转换量化的概念 由于传感器上探测元件的灵敏度直接影响有效量化的级数，因此，不同传感器提供的有效量化的级数是不同的。传感器类型卫星名称有效量化级数信息量/bitMSSLandsat646TMLandsat2568HRV(S)Spot2568HRV(PA)Spot646AVHRRNOAA

2、102410常用的遥感数字图像有效量化级数。 图像数据的几何特性 瞬时视场角IFOV：遥感器探测元件受光的角度。（IFOV=1像元） 视场角FOV：整个探测器可以受光的角度。 观测宽度或扫描宽度 地面分辨率（力）、地面解像力1IFOV在地面投影面的大小。 多通道数据、多波段数据、多光谱数据配准（通道配准、不同时期影像配准）FOV和IFOV数字图像的性质与特点数字图像的特点便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理各种数据的。采用数字形式表示遥感图像，便于计算机处理。因此，与光学图像处理方式相比，遥感数字图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。图像信息损失低：由于遥感数字图像是用二进制表示的

3、，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像失真。而模拟方法表现的遥感图像会因多次复制而使图像质量下降。抽象性强：尽管不同类别的遥感数字图像，有不同的视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用遥感图像专家系统。遥感图像的二维矩阵表示形式4）量化编码量化编码后的像元灰度值不是像元的平均辐射值，而是像元平均值所在的编码区的级数。量化等级采样间隔的确定 遥感图像的数据格式 BSQ（Band sequential）各波段的二维图像数据按波段顺序排列（(像元号顺序），行号顺序），波段顺序） BIL（Ba

4、nd Interleaved By Line（(像元号顺序），波段顺序），行号顺序） BIP（Band Interleaved By Pixel（(波段顺序），像元号顺序），行号顺序） LTWG(Landsat Technical Working Group)数据提供图像注记信息 BSQ（Band sequential）各波段的二维图像数据按波段顺序排列（(像元号顺序），行号顺序），波段顺序） BIL（Band Interleaved By Line（(像元号顺序），波段顺序），行号顺序） BIP（Band Interleaved By Pixel（(波段顺序），像元号顺序），行号顺序）四、遥

5、感图像处理系统1、遥感图像处理过程遥感图像的处理过程（图）2、遥感图像处理内容 校正处理1）几何 校正：消除几何畸变 选择控制点； 建立整体映射函数； 重采样内插；2）辐射校正：消除辐射量失真 图像变换指按一定规则从一帧图形加工产生另一帧图像的处理过程。 1）图像增强2）特征提取：光谱特征、空间特征、纹理特征 图像分类是对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称，其原理是利用图像识别技术实现对遥感图像的自动分类。计算机用以识别和分类的主要标志是物体的光谱特性，图像上的其它信息如大小、形状、纹理等标志尚未充分利用。 1）监督分类2）非监督分类图像滤波与增强：消除噪声，提高图象的目视解译效果

6、。特征提取信息融合图象压缩与存档专题信息提取与目标识别其他高端处理遥感图像判读(Imagery Interpretation) 是从遥感图像上获取目标地物信息的过程。1) 目视解译：指专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。2) 遥感图像计算机解译地物原型电磁波特性(物理性质)成像方式(几何性质)影像模型成像过程影像模型灰度、色调(物理性质)坐标位置（xy）(几何性质)地物原型解译过程目视解译的重要性目视解译是信息社会中地学研究和遥感应用的一项基本技能。遥感图像处理和计算机解译的结果，需要运用目视解译的方法进行抽样核实或检验。目视判读需要的设备少，简单方便

7、，可以随时从遥感图像中获取许多专题信息，因此是地学工作者研究必不可少的一项基本功。 遥感图像目视解译原理遥感图像目视判读一般过程和方法遥感影像目视判读举例主要内容一、遥感图像目视解译原理 景物特征和判读标志 1）光谱特征 2）空间特征 3）时间特征影响因素遥感图像目标地物的识别特征 图像：信息的载体，形象化的信息。 图像包含的信息量远比文字描述更为丰富、直观和完整。 遥感图像目视解译的目的是从遥感图像中获取需要的地学专题信息，它需要解决的问题是判读出遥感图像中有哪些地物，它们分布在哪里，并对其数量特征给予粗略的估计。 景物特征和及其判读标志光谱特征及其判读标志空间特征及其判读标志时间特征及其判

8、读标志光谱特征不同波段地物的反射率有差异.色调颜色差异影像上判读标志 色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。 是识别目标地物的基本依据，依据色调标志，可以区分出目标地物和目标地物的属性。例如，黑白航空像片上柏树为主的针叶林，其色调为浅黑灰色，山毛榉为主的阔叶林，其色调为灰白色。目标地物与背景之间必须存在能被人的视觉所分辨出的色调差异，目标地物才能够被区分。 北京故宫博物院与护城河之间的色调差异。 徐州影像影像上判读标志颜色（colour）：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。日常生活中目标地物的颜色、遥感图像中目标地物的颜色、遥感图像分为假彩色图像和真彩色图

9、像。 假彩色图像上地物颜色与实际地物颜色不同，它有选择地采用不同的颜色组合，目的是突出特定的目标物。TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像目标地物判读标志 真彩色图像上地物颜色能够真实反映实际地物颜色特征，不同波段组合可以有不同的颜色，目视判读前需要了解图像采用哪些波段合成，每个波段分别被赋予何种颜色。徐州影像TM5（红）4（绿）3（蓝）合成TM4（红）3（绿）2（蓝）合成空间特征(几何形态)形状（shape）：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。遥感图像上表现的目标地物形状是顶视平面图，解译时必须考虑遥感图像的成像方式。 大小（size）：指遥感图像上目标物的形状、面积与体积的度量。

10、它是遥感图像上测量目标地物最重要的数量特征之一。（云龙湖/人工湖） 阴影（shadow）：是遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子，根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度。 不同遥感影像中阴影的解译是不同的。 侧视雷达影像中目标地物阴影由目标阻挡雷达波束穿透而产生，热红外图像中目标地物阴影是由于温度差异所形成。空间特征(几何形态)阴影分为本身阴影和投落阴暗 两部分。本身阴影，简称本影，是地物本身未被阳光直接照射的阴暗部分在像片上的影像,投落阴影，简称落影，是地物投落到地面上的影子在像片上的影像本影的色调比物体受光面的色调暗，有助于获得地物的立体感；落影显示地物的侧面形状，还可以由落影量测

11、地物高度。纹理（texture）：也叫内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。如航空像片上农田呈现的条带状纹理。空间特征(几何形态)空间特征(几何形态)位置（site）：指目标地物分布的地点。目标地物与其周围地理环境总是存在着一定的空间联系，并受周围地理环境的一定制约。位置是识别目标地物的基本特征之一。空间特征(几何形态)图型（pattern）：目标地物有规律的排列而成的图形结构。例如住宅区建筑群在图像上呈现的图型，农田与周边的防护林构成的图型，以这种图型为线索可以容易地判别出目标物。 相关布局（association）：多个目标地物之间的空间配置关系。 依据空间布局可

12、以推断目标地物的属性。例如，学校教室与运动操场。空间特征(几何形态)类型：各大类别组成的类型。如水系类型、地貌类型、地质构造类型、土壤类型、土地利用类型等。地质线性构造类型（一）地质线性构造类型（二）水系构造黄土地貌（树枝状、羽状水系火山地貌时间特征地物景观随时间变化而变化。在图象上是通过光谱特征和空间特征变化而体现出来的。植被春季（山西）植被秋季（山西）判读标志总结目标地物特征 遥感图像中目标地物特征是地物电磁辐射差异在遥感影像上的典型反映。色：指目标地物在遥感影像上的颜色，指目标地物的色调、颜色和阴影等；形：指目标地物在遥感影像上的形状，指目标地物的形状、纹理、大小、图形等； 位：指目标地

13、物在遥感影像上的空间位置，指目标地物分布的空间位置、相关布局等； 二、影响景物特征及判读因素地物本身的复杂性传感器特性的影响目视能力的限制 地物本身的复杂性 地物种类繁多；同种类之间具有很大差异；受各种内外因素的干扰；季节变化的影响；不同植物光谱曲线比较各种地球资源类别的信息树同一种地物在不同条件下，反射曲线不同；含有不同色素的槭树叶子；植物病害细胞结构反射特性曲线叶子稠密度的影响1-6层叠置棉花叶子的反射特性曲线叶子含水量的变化时间特征 传感器特性的影响 空间分辨率；辐射分辨率；光谱分辨率；时间分辨率；Spot-5基本产品10米多光谱5米全色2.5米全色+Spot-5增值产品 10米多光谱5

14、米PanSpectral reflectance curvesSpectral signatures多时相性重复探测，有利于进行动态分析。Las Vegas, 1992Las Vegas, 1986Las Vegas, 1972遥感图像目视解译方法直接判读法三、遥感图像目视解译方法对比分析法三、遥感图像目视解译方法信息覆合法：利用透明专题图或者地形图与遥感图像重合，根据专题图或者地形图提供的多种辅助信息，识别遥感图像上目标地物的方法。综合推理法：它是借助各种地物或自然现象之间的内在联系 , 用逻辑推理方法 , 间接判断某一地物或自然现象的存在和属性。 例如 , 当发现河流两侧有小路通至岸边 ,

15、 则可推断该处是渡口或涉水处, 若附近河面上无渡船 , 就可确认是河流涉水处。 火山熔岩火山三、遥感图像目视解译方法地理相关分析法：根据地理环境中各种地理要素之间的相互依存，相互制约的关系，借助专业知识，分析推断某种地理要素性质、类型、状况与分布的方法。遥感图像目视解译步骤四、遥感图像目视解译步骤（1）目视解译准备工作阶段（2）初步解译与判读区的野外考察（3）室内详细判读（4）野外验证与补判（5）目视解译成果的转绘与制图遥感图像的基本统计分析遥感图像数据在很大程度上可以看成是随机变量，其亮度值受到多方面随机变化的因素影响，其亮度值也是随机变化的，具有统计性质。因此，在进行图像处理之前对遥感图像

16、的统计特征的了解，有利于应用统计特征改善图像的质量，提高图像处理的效率。图像的基本统计量遥感图象的密度函数服从正态分布，把图象看作一个随机变量，有两种方法：一种是密度函数表示，一种是统计特征参数表示。包括：中心趋势统计量（均值、中值和众数）；变化程度统计量（数值域、方差、标准差）。均值：反映像素值平均信息的统计参数。 指一幅图像中所有像元的亮度值的算术平均值。 X = xijM i= 1 j=1NMNM 行，N列X 小，图像暗，X大，图像亮中值：图像中所有不同亮度值的中间值。 Med = (Max+Min)/2 众数：是图像中出现的次数最多的一个亮度值，代表图像中分布较广的一种地物类型。均值、

17、中值、众数在多数情况下是比较接近的，少数情况下，他们之间有显著差别。这与图像数据的概率分布或直方图的特征有密切关系。f亮度XMed众数方差 S2： 反映像素值变化信息的统计参数 S2 = (Xi X)2Ni=1N衡量由每个像元值Xi与均值X的差异所累积形成的总的离散程度。方差的平方根（取正值）就是标准差： (Xi X)2Ni=1N =变差：像素最大值与最小值的差。表示图象灰度值的变化程度，间接地反映了图象的信息量。图像中均值和标准差在很大程度上反映了亮度值分布的数值范围及信息量的多少。影响图像的显示效果和判别能力的最基本统计量是：图像反差（或叫对比度）其有多种形式表示： C1=DNmax /

18、DN min ; C2=SD (标准差)。标准差小，反差小， 反之则大。TM图象的统计实例概率分布及直方图 即每个波段中所有不同亮度值的概率（频率）分布。 频数直方图：即依次显示每个亮度值的像元数所占比例数。0255f直方图的特点反映了图象灰度的分布规律任何一幅特定的图象都有唯一的直方图与之对应，但不同的图象可以有相同的直方图。如果一幅图象仅包括两个不相连的区域，且每个区域的直方图已知，则整幅图象的直方图是两者之和。样本足够多，直方图的形态与正态分布曲线类似。累积直方图：把各个亮度值的频数逐次累加而构成的直方图。 100%2550正态分布：由于图像数据具有随机性，在图像像元数目相当大而地物类型

19、差异不很悬殊的情况下，概率密度分布应接近于正态分布： F(x) = exp - 2 1(x-u)22 2 (标准差) u (均值)直方图的偏斜：表现为均值与众数或中值的明显的不一致。当 Mod Med Med X 直方图右偏。MedMod直方图中有多个峰值，是由于图像中包含着波谱特征差别显著的两个或更多的类别。多波段数据的统计特征 对多波段数据，可以把每个像元在不同波段的亮度值作为一个向量，计算和统计这些亮度值向量在多维空间中概率密度分布或多维直方图。 以二维直方图为例：两个波段X1和X2之间的协方差S122 (或S212)为:S122=(1/N) (X1i-X1)(X2i-X2)N-像元数目

20、，X1、X2均值。 Ni=1X2X1P2221X1X2n个波段构成的协方差矩阵为 S112 S122 S1n2 S212 S22 S2n2 Sn12 Sn22 Snn2 =Sjk = Skj 为对称矩阵，主对角线上为各波段的方差。反映两个变量之间的相关程度大小为相关系数。 ij = Sij2 / (Si Sj) ij = ji n个波段数据之间相关矩阵R为: 1 12 1n 12 1 2n n1 n2 1 R = 为对称矩阵主对角线上的为一个波段自身的相关系数为最高值1。几种遥感图像处理系统简介ERDASPCIENVIERDAS简介ERDAS是美国亚特兰大 ERDAS（Earth Resour

21、ce Data Analysis System）公司集遥感和GIS于一身的软件包。ERDAS的设计体现了高度的模块化，主要模块有核心模块、图像处理模块、地形分析模块、数字化模块、扫描仪模块、栅格GIS模块、硬拷贝模块、磁带机模块。其中图像处理模块又包括增强模块、预分类模块、分类模块、分类后处理模块、辐射度纠正模块、几何纠正模块。ERDAS简介ERDAS的系统特点菜单清晰易读，用户界面良好 充分的人机对话几乎都含有缺省值，除了一些特殊情况，这样便于操作，操作的过程也就成了学习提高的过程。包含充分的接口 如与世界著名的GIS软件ARCINFO，计算机辅助设计软件Autocad，大众数据库Dbase

22、，及Minitab、SAS各种统计软件等，有着良好的接口，这样，ERDAS的数据文件就能与其它软件进行交流与共享，扩大了ERDAS的应用面。ERDAS简介ERDAS的系统特点别具特色的栅格地理信息系统 具有关于GIS专题的迭加、复合、搜索、分析等诸多功能，GISMO语言，方便易用。包含了图像处理领域内诸多最新的算法 软件版本不断更新，更适应于各种各样的新应用。PCI软件是加拿大PCI公司开发的用于图像处理、几何制图、GIS、雷达数据分析、以及资源管理和环境监测的多功能软件系统。PCI作为图像处理软件系统的先驱，以其丰富的软件模块、支持所有的数据格式、适用于各种硬件平台、灵活的编程能力和便利的数

23、据可操作性代表了图像处理系统的发展趋势和技术先导。PCI不仅可用于卫星和航空遥感图像的处理，还可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷达数据图像、光学图像的处理。它的应用领域包括石油天然气勘探、矿产资源勘探、林业、农业、土地资源调查评估与管理、自然灾害动态监测、测绘、环保、城市规划、铁路交通、大规模管道工程设计、沙漠治理、工程建设、气象预报、医学光片解析、光谱分析、雷达数据分析等非常广泛的领域。PCI简介PCI简介PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析

24、、区域分析、GIS联接、正射影像图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软件包。PCI是第一个支持多传感器正射投影校正和从立体像对提取DEM图像的软件。PCI最早提供了用先进的神经网络理论和模糊逻辑理论进行精确的分类。 PCI简介PCI率先在其RADAR软件模块中推出处理极化数据和模拟图像；PCI率先处理多达1024通道的多光谱数据。PCI软件能够运行于多种平台，包括各种微机，SUN，DEM，IBM，INTERGRAPH，DC，APPLE，VAX、LINUIX机等。 自1999年6月以来， PCI公司在原有软件

25、组合的基础上，将各个遥感分离的处理模块组合成针对不同应用的用户的软件包。从图象处理的产品来讲，PCI总体已形成三个系列的产品。即专业遥感图像处理产品、专业雷达信号处理及分析产品、数字摄影测量产品。PCI专业遥感图像处理产品 PCI专业遥感图像处理产品，按用户不同的需求从普通应用到专业分析共分为三个商业软件包及五个专业扩展模块。PCI简介PCI功能特点编程性强，扩展灵活 PCI开发较早，它给用户的开发工具是一个函数库，用户需要用C、C+、Fortran语言来开发应用程序，同时利用函数库中提供的接口函数来与软件系统进行集成，用户必须对软件的底层结构有比较深入的了解。输入输出功能及文件管理 PCI以

26、PCIDSK数据库的格式存储所有相关的信息。PCIDSK源自加拿大遥感中心数据的UNIDSK数据库格式，在这种格式下所有的图像数据和所有的统计数据都存储在同一个文件中。并且PCI在某种程度上对遥感处理软件中的各种信息进行了一定程度的集成，即文件管理由面向数据转变为面向空间信息。PCI支持的文件格式较多。PCI简介PCI功能特点图像的显示与控制 PCI的显示结构是传统的显示方式即面向像元，图像的放大以像元为单位。多幅图像的镶嵌必须要求像元大小一致，否则要手工重采样到同一大小。图像校正处理 PCI提供了完整的校正处理，包括辐射校正、几何精校正和正射校正。PCI提供了一个单独的软件包GCPWORKS

27、，来实现包括镶嵌改变在内的几何校正。PCI提供了相应的流程帮助用户一步一步完成所需的功能，十分方便。PCI简介PCI功能特点图像增强处理 PCI提供的对比度增强是在图像显示及控制部分实现的，提供了快速自动拉伸和交互式功能。PCI实现了与对比度增强类似的滤波处理，处理后的结果直接显示，而且滤波的效果可以预览。但PCI对于空域增强处理的弱点是：若想永久保存滤波后的处理结果，必须重新存储一个文件，而且滤波的方法必须自己记录。PCI也可以实现任意多波段处理功能的组合，但是必须保存很多中间结果。分类 除ISODATA外，PCI还提供了K均值聚类、神经网络分类器，模糊逻辑分类器和句法分类器。PCI简介PC

28、I功能特点矢量，GIS及制图 PCI支持两种类型的矢量元素，点和线段，实现了矢量层的编辑功能。PCI在实现辅助信息与原图像的覆盖叠加方面是以像元为基本单位。在制图方面PCI支持的打印机种类较少，但是考虑打印机的特性较好，将打印机分为位图和连续色调打印机。DEM处理 PCI提供了丰富的DEM数据获取手段，最多的地形参数分析，最好的三维透视图的参数控制，最强的三维漫游观察能力。高光谱分析 PCI提供了比较多的光谱库以及丰富的定量分析工具。SAR处理 对于单波段单极化SAR图像的处理有三个步骤：信号处理，图像处理和应用信息提取。PCI在机载，星载雷达数据的几何校正，天线方向图校正，滤波，纹理分析等处

29、理方面的质量非常好。ENVI简介 ENVI（The ENvironment For Visualizing Images）是由美国 Better Solutions Consulting Limited Liability Company开发的一套功能齐全的遥感图像处理系统，是处理分析并显示多光谱数据，高光谱数据和雷达数据的高级工具。ENVI简介ENVI设计思想 ENVI是完全由 IDL（Interactive Data Language)）写成。ENVI的许多特性与IDL语言的特性紧密相关。IDL是一个用于交互式数据分析和数据可视化的完整计算环境。将大量数学设计分析和图形显示技术与功能强大的

30、面向数组的结构化语言结合在一起。ENVI的各种处理功能均通过菜单调用，参数的选择一般通过对话框实现。由于IDL的开放性，用户可以很容易的进行二次开发，方便灵活，可扩展性强。ENVI在图像处理中是基于波段的，当多个文件被同时打开时，用户可以选择不同文件中的多个波段同时进行处理，直观且功能强大。ENVI将图像处理功能分为交互式功能（显示控制与分析）和通用功能（其它图像处理）。ENVI的主菜单和交互式菜单已经标准化，直观方便，符合用户习惯。ENVI简介ENVI功能概况ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、

31、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、 IKONOS、SPOT, RADARSAT, NASA, NOAA, EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。ENVI支持各种操作系统，包括Windows98/NT/2000、UNIX、Linux、Macintosh及OpenVMS。ENVI简介ENVI功能概况ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完