任务3.2 遥感影像的空间增强

项目3遥感影像增强任务3-2遥感影像的空间增强遥感影像的增强

遥感影像的增强遥感影像的增强：遥感影像在获取的过程中由于受到大气的散射、反射、折射或者天气等的影响，致使获得的遥感影像对比度不够、遥感影像模糊，所需信息不够突出，或者遥感影像的波段较多，数据较大。

因此，要求对遥感影像进行增强处理，以改善遥感影像质量，突出所需信息，增加遥感影像可辨识度、可读性，压缩数据。遥感影像增强方法主要有辐射增强、空间增强和光谱增强等。遥感影像的空间增强的操作步骤

遥感影像的空间增强的概念、方法目录

CONTENT任务3-2遥感影像的空间增强遥感影像的空间增强的概念、方法/01

1.遥感影像的空间增强—概念、方法遥感影像的空间增强：是有目的地突出、或者去除遥感影像上某些特征，如突出边缘或者线状物，抑制遥感影像产生的噪声。遥感影像的空间增强的主要方法：卷积增强、锐化增强、非定向边缘增强、聚焦分析、纹理分析、自适应滤波、统计滤波等。

1.1卷积增强卷积增强是通过卷积运算来改变遥感影像的空间频率特征。遥感影像的卷积运算是用“模板”（卷积函数）来实现的。卷积处理的关键是卷积算子的选择，也即卷积核（Kernal）的选择。ERDAS中提供了多种卷积算子，如3×3、5×5和7×7等组，这些算子存放在default.klb文件夹中，每组又包括边缘滤波（EdgeDetect）、边缘增强（EdgeEnhance）、低通滤波（LowPass）、高通滤波（HighPass）、水平检测（Horizontal）、垂直检测（Vertical）和交差检测（Summary）等多种不同的处理方式，其中低通滤波其平滑作用，其他都起锐化作用。

1.2锐化增强锐化增强（CrispEnhancement）是通过对遥感影像进行卷积滤波处理，以增强整幅遥感影像的亮度。锐化处理可以根据定义的矩阵直接对遥感影像进行处理，也可以对遥感影像先进行主成分变化的方法实现。

1.3非定向边缘检测非定向边缘检测（Non-directionalEdge）是卷积增强的一个应用，目的是突出边缘、轮廓、线状目标信息，起到锐化的效果。非定向边缘检测使用两个常用的滤波器（Sobel和Previtt），进行水平检测和垂直检测，然后将两个检测结果进行平均化处理。

1.4纹理分析纹理分析（TextureAnalysis）是通过在一定的窗口内进行二次变异分析或者三次非对称分析，是雷达遥感影像或者其他遥感影像的纹理结构得到增强，纹理分析的关键是窗口大小的确定和操作函数的定义。

1.5自适应滤波自适应滤波（AdapterFilter）是应用Wallis自适应滤波（WallisAdaptiveFilter）方法对遥感影像的感兴趣区进行对比度拉伸，从而达到影像增强的目的。自适应滤波主要设置问题是移动窗口和乘积倍数大小的定义。

1.5降噪处理感影像噪声是遥感影像在摄取或传输时所受的随机信号干扰，是遥感影像中各种妨碍人们对其信息接受的因素，分为外部噪声和内部噪声。

1.5降噪处理外部噪声，即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备，天体放电现象等引起的噪声；内部噪声，一般有四个源：①由光和电的基本性质所引起的噪声。②电器的机械运动产生的噪声。③器材材料本身引起的噪声。④系统内部设备电路所引起的噪声，如电源引入的交流噪声。降噪处理（NoiseReduction）是利用自适应滤波方法去除遥感影像中的噪声，降噪处理在沿着边缘或平坦区域去噪声的同时可以很好地保持遥感影像中的一些微小的细节。遥感影像的空间增强的操作步骤/02通过对遥感影像进行空间增强处理，引导学生熟练掌握利用ERDASIMAGINE进行卷积增强、锐化增强、非定向边缘增强、纹理分析、自适应滤波等空间增强方法，有目的地突出、或者去除遥感影像上某些特征，便于对遥感影像的分析解译。

2.遥感影像的空间增强实施（一）打开卷积增强处理对话框单击ERDAS图标面板工具条中的【Interpreter】图标，在下拉菜单中点击【SpatialEnhancement】→【Convolution】，如图3.18所示。（二）输入输出设置打开【Convolution】对话框，如图3.19所示。输入文件（InputFile）：输入文件（InputFile）：位于“...\prj03\data\shanxi.img”输出文件（OutputFile）：位于“...\prj03\任务实施3-2\results\convolution.img”

2.1卷积增强（三）参数设置1.卷积核（Kernal）选择卷积核库（KernalLibrary）中的default.klb中的3×3EdgeDetect2.边缘化处理方法（HandleEdgesby）选择Reflection选项。3.选择【NormalizetheKernal】，进行卷积归一化处理。4.坐标的类型【CoordinateType】Map，坐标类型为地图类型。5.输出数据类型（OutputDataType）为Unsigned8bit。（四）进行卷积处理进行卷积处理：单击【OK】按钮，进行卷积（Convolution）处理，结果如图3.20所示。

2.1卷积增强图3.20卷积增强处理结果，原图（左），处理后（右）（一）打开锐化增强对话框单击ERDAS图标面板工具条中的【Interpreter】图标，在下拉菜单中点击【SpatialEnhancement】→【Crisp】，如图3.21所示。（二）输入输出设置打开【Crisp】对话框，如图3.22所示。输入文件（InputFile）：输入文件（InputFile）：位于“...\prj03\data\shanxi.img”输出文件（OutputFile）：位于“...\prj03\results\crisp.img”

2.2锐化增强（三）参数设置1.坐标类型【CoordinateType】选择Map，坐标类型为地图类型。2.处理的范围【SubsetDefinition】为锐化增强处理的范围：默认为整幅遥感影像的范围，也可在ULX、ULY、URX、URY中输入数值来设定锐化增强的范围，或者用【FromInquireBox】设定处理的范围。3.来源自查询框【FromInquireBox】按钮用视窗遥感影像中的InquireBox来指定锐化的区域，在不使用该功能时，则默认为整幅图变换。4.输出数据类型（OutputDataType）：Unsigned8bit。5.输出选择（outputoptions）：选择【StretchtoUnsigned8bit】表示将数据拉伸到0～255；选中【IgnoreZeroinStats】复选框表示在进行锐化增强的数据统计中忽略0值。

2.2锐化增强（四）进行锐化增强处理单击【OK】按钮，进行锐化增强处理（Crisp）处理。锐化结果如图3.23所示。

2.2锐化增强图3.23锐化处理结果，原图（左），处理后（右）

（一）打开非定向边缘检测对话框单击ERDAS图标面板工具条中的【Interpreter】图标，在下拉菜单中点击【SpatialEnhancement】→【Non-directionalEdge】，如图3.24所示。（二）输入输出设置：打开【Non-directionalEdge】对话框，如图3.25所示。输入文件（InputFile）：输入文件（InputFile）：位于“...\prj03\data\shanxi.img”输出文件（OutputFile）：位于“...\prj03\任务实施3-2\results\non_directional.img”

2.3非定向边缘检测（三）参数设置1.数据类型【CoordinateType】选择Map，标类型为地图类型。2.处理的范围定义【SubsetDefinition】为非定向边缘检测处理的范围：默认为整幅遥感影像的范围，也可在ULX、数据ULY、URX、URY中输入数值来设定非定向边缘检测的范围，或者用InquireBox设定处理的范围。3.数据源来自查询框【FromInquireBox】按钮，用视窗遥感影像中的InquireBox来指定非定向边缘检测的区域，在不使用该功能时，则默认为整幅图变换。4.输出数据类型（OutputDataType）为Unsigned8bit。5.输出选择（OutputOptions）：选择滤波器为Sobel；选中IgnoreZeroinStats复选框表示在进行非定向边缘检测的数据统计中忽略0值。

2.3非定向边缘检测（四）进行非定向边缘检测处理单击【OK】按钮，进行非定向边缘检测处理（Non-directionalEdge）处理。非定向边缘检测结果如图3.26所示。

2.3非定向边缘检测图3.26非定向边缘检测结果，原图（左），处理后（右）（一）打开纹理分析对话框单击ERDAS图标面板工具条中的【Interpreter】图标，在下拉菜单中点击【SpatialEnhancement】→【Texture】，如图3.27所示。（二）输入输出设置打开【Texture】对话框，如图3.28所示。输入文件（InputFile）：输入文件（InputFile）：位于“...\prj03\data\shanxi.img”输出文件（OutputFile）：位于“...\prj03\任务实施3-2\results\texture.img”

2.4纹理分析（三）参数设置1.坐标类型【CoordinateType】选择Map，坐标类型为地图类型。2.处理的范围定义【SubsetDefinition】为纹理分析处理的范围：默认为整幅遥感影像的范围，也可在ULX、ULY、URX、URY中输入数值来设定纹理分析的范围，或者用InquireBox设定处理的范围。3.数据源来自查询框【FromInquireBox】按钮，用视窗遥感影像中的查询框（InquireBox）来指定纹理分析的区域，在不使用该功能时，则默认为整幅图变换。4.输出数据类型（OutputDataType）为默认的FloatSingle。5.输出选择（OutputOptions）中，操作函数定义为Variance或者Skewness，本例中选择Variance操作函数；确定窗口大小（WindowSize）为5×5。6.选中【IgnoreZeroinStats】复选框表示在进行纹理分析的数据统计中忽略0值。

2.4纹理分析（四）进行纹理分析处理单击【OK】按钮，进行纹理分析（Texture）处理，结果如图3.29所示。

2.4纹理分析图3.29纹理分析结果，原图（左），处理后（右）

（一）打开自适应滤波对话框单击ERDAS图标面板工具条中的【Interpreter】图标，在下拉菜单中点击【SpatialEnhancement】→【AdaptiveFilter】，如图3.30所示。（二）输入输出设置打开【Texture】对话框，如图3.31所示。输入文件（InputFile）：输入文件（InputFile）：位于“...\prj03\data\shanxi.img”输出文件（OutputFile）：位于“...\prj03\任务实施3-2\results\adaptive_filter.img”

2.5自适应滤波（三）参数设置1.坐标类型【CoordinateType】选择Map，坐标类型为地图类型。2.处理范围定义【SubsetDefinition】为自适应滤波处理的范围：默认为整幅遥感影像的范围，也可在ULX、ULY、URX、URY中输入数值来设定自适应滤波的范围，或者用InquireBox设定处理的范围。3.数据源来自查询框【FromInqu