《遥感图像预处理》课件

遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感数据分析和应用的基础环节。准确的预处理将有助于后续的影像分类、特征提取和信息提取等关键步骤，是实现高精度遥感信息提取的关键。课程概述课程目标通过本课程的学习,学生将掌握遥感图像预处理的基本概念、方法和技术,为后续的遥感影像处理和应用奠定基础。课程内容本课程包括遥感图像获取、几何校正、大气校正、影像融合、分割分类等多个重要环节,全面覆盖了遥感图像预处理的核心内容。教学方式通过课堂讲授、实验实践和课程作业相结合的方式,让学生系统掌握遥感图像预处理的理论和操作技能。遥感图像获取遥感图像的获取是遥感技术的基础。通过各种传感器装置,在不同的波段和时间对地物进行连续或定期的观测和记录,并将这些数据转化为可视化的图像。遥感图像可以从多种平台如卫星、飞机、无人机等获取,可获取的数据格式包括光学、雷达、热成像等多种类型。遥感图像的空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率等性能直接影响到后续的信息提取与应用,因此合理选择图像源是遥感应用的关键。同时对原始图像数据进行预处理也非常重要,以确保后续的分析和处理更加准确可靠。遥感图像类型光学遥感影像这类影像通过可见光和近红外光捕捉地表物体的反射特性,分辨能力高,但受天气和日照条件的影响。雷达遥感影像这类影像通过发射并接收微波信号来探测地表信息,不受天气和日照的限制,但分辨率相对较低。高光谱影像这类影像通过宽范围的光谱波段进行采集,可以获取物体的丰富光谱信息,有利于精准识别与分类。热外遥感影像这类影像通过探测热量辐射来获取地表信息,可用于监测热源、植被状况等。遥感图像的几何失真1影像倾斜卫星倾斜角度导致的影像畸变2地形变形地表起伏引起的几何失真3传感器失准遥感传感器安装精度不足造成的失真遥感影像获取过程中常常会存在各种几何失真问题,包括传感器倾斜角度、地形起伏以及传感器安装精度等因素导致的各种畸变。这些几何失真会严重影响影像的定位精度和空间分析应用,因此需要进行几何校正来消除这些失真。几何校正方法基于控制点的校正选取地图上已知位置的控制点，与影像上相应的点进行匹配，通过几何变换算法进行校正。常用的方法有最小二乘法和双线性插值。基于影像特征的校正通过提取影像特征点（如道路交叉口、建筑物角落等），利用这些特征点进行几何配准,实现影像的校正。基于传感器模型的校正利用遥感影像的成像几何模型和外方位元素参数,建立精确的数学模型,通过反向投影的方式进行影像校正。影像配准1特征点检测利用算法识别影像共同的特征点,为后续配准提供依据。2影像变换根据特征点信息,采用几何变换模型对影像进行空间校正。3重采样与插值对变换后的影像进行数字插值,得到配准后的高质量影像。影像融合1图像配准对多源影像进行几何校正和重采样2波段选择选择最有利于融合的波段3融合算法应用融合算法生成新的融合影像影像融合是将多源遥感影像的信息进行有机融合的过程。首先需要通过图像配准将多源影像几何校正和重采样到同一坐标系下。然后选择最有利于融合的波段。最后应用适合的融合算法生成新的融合影像。融合后的影像保留了各个传感器的优势,具有更丰富的信息内容。大气校正1消除大气造成的损害大气中的水汽、气溶胶和其他粒子会吸收和散射遥感影像中的光线,导致影像失真。大气校正可以减少这种失真,还原影像的真实信息。2提高影像质量大气校正可以提高像素辨析度和影像对比度,增强影像细节,从而更好地支持后续的遥感分析和应用。3多种校正方法常见的大气校正方法包括Cos(θ)法、黑暗目标法、辐射传输模型法等,适用于不同的遥感数据类型和应用需求。去噪处理滤波去噪使用低通滤波器、median滤波等方法从图像中去除高频噪声，保持图像边缘细节。小波去噪利用小波变换分解图像并分别处理各频段，能有效去除多种类型的噪声。斑点噪声抑制针对雷达遥感图像的斑点噪声,可采用Frost滤波、Lee滤波等方法进行抑制。直方图均衡化直方图概念直方图展示了像素灰度值的分布情况,是影像质量分析的重要工具。均衡化目的通过拉伸直方图,使得影像灰度值分布更加均匀,增强影像对比度。效果展示直方图均衡化可以明显提高影像清晰度,突出感兴趣的目标特征。影像拉伸1亮度调整通过拉伸图像的灰度分布来增强对比度,突出感兴趣的区域。2线性拉伸将图像灰度值线性拉伸到指定范围,如0-255,以提高整体可视性。3直方图均衡化调整图像直方图,使灰度分布更加均匀,从而增强细节对比度。4非线性拉伸根据图像的特点采用非线性方法,如指数函数拉伸,以获得更好的效果。阴影去除原理阴影会造成影像亮度和对比度的降低,影响后续的图像分析和解译。阴影去除即通过数学模型和算法来消除或减弱阴影对影像的影响。方法常用的阴影去除方法包括基于光照模型的方法、基于分割的方法和基于机器学习的方法等。选择合适的方法需要根据具体的应用场景和数据特点进行权衡。注意事项在阴影去除过程中需要注意保留影像的细节信息,同时需要考虑阴影和非阴影区域之间的过渡效果,避免出现明显的边界。高低通滤波高通滤波高通滤波能够突出图像中的高频信息,如边缘和细节结构,从而强化图像的清晰度和锐利度。它对噪声和模糊有一定的抑制效果。低通滤波低通滤波能够过滤掉图像中的高频信息,从而平滑图像,消除噪声和小的细节。它可以有效地减少图像的混乱感,但也可能造成细节损失。应用场景高低通滤波广泛应用于遥感影像处理的边缘增强、噪声抑制、分割预处理等环节,有助于提高后续处理的效果。边缘提取Sobel算子边缘检测Sobel算子是一种基于一阶微分的经典边缘检测算法,能够有效地检测出图像中的明显边缘。它通过计算图像强度梯度来确定边缘位置。Canny边缘检测Canny边缘检测算法是一种更加复杂的边缘检测方法,它结合了高斯平滑和双阈值检测,能够检测出更加精细的边缘信息。形态学边缘检测形态学边缘检测利用膨胀和腐蚀等形态学操作,可以有效地去除噪声并提取出图像的主要边缘轮廓。分割分类影像分割影像分割是将遥感影像划分为具有一定意义的有意义的区域或对象的过程。这是后续影像分类的基础。影像分类影像分类是根据像素的光谱、纹理、空间特征等信息，将影像划分为不同的类别或主题的过程。是遥感应用的关键步骤。特征提取特征提取是从遥感影像中提取有意义的特征信息,如颜色、纹理、形状等,为后续分类分析提供基础数据。特征提取特征选择根据任务需求,从原始特征中识别出最具有代表性和判别性的特征子集,以提高分类精度。特征表示通过一定的特征工程方法,将复杂的原始信息转化为简明易用的特征表示。主成分分析利用主成分分析等方法,可以获得原始特征的一些潜在的重要特征。深度学习利用深度学习技术,可以自动化地学习出更加抽象和有判别性的特征表示。分类方法概述监督分类使用已知类别的训练样本,建立分类规则,对未知类型的像元进行分类。无监督分类不需要预先掌握样本类别信息,根据像元的光谱特征自动划分为若干类别。机器学习利用算法从数据中自动学习和改进,在分类中发挥重要作用。对象分类基于分割后的图像对象进行分类,更注重空间和语义信息。监督分类样本选取选取具有代表性的训练样本,覆盖各个地物类型。样本数量要充足,以确保分类的准确性。特征提取根据样本的光谱、纹理、空间等特征,提取分类所需的关键信息。选择最优特征可提高分类效果。模型训练利用训练样本,采用参数估计方法训练分类模型。常用的算法包括最大似然法、神经网络等。结果评估使用独立验证样本对训练好的模型进行准确性评估,并针对结果进行优化和调整。无监督分类1数据集初步分析对数据集进行统计分析,了解其特点2特征提取选择合适的特征用于分类3选择分类算法根据数据集特点选择合适的无监督算法4迭代优化不断调整参数以提高分类准确度无监督分类是一种不需要人工标注训练样本的分类方法。它根据数据集的特点自动划分不同的簇,并将待分类的影像数据划分到这些簇中。通过多次迭代优化,可以得到较为合理的分类结果,应用于地物信息提取等领域。精度评估分类精度计算分类结果与实际情况的吻合程度，常用指标包括总体精度、用户精度和生产者精度。定量分析通过混淆矩阵、Kappa系数等数学指标，对分类结果进行定量评估和误差分析。可视化展示利用错误矩阵、精度曲线等图形直观反映分类精度，有利于结果分析和改进。实际应用精度评估是遥感影像分类的关键步骤，确保最终输出结果的可靠性和有效性。精度评估指标整体精度总体反映分类结果与实际情况的吻合程度。用户精度反映特定类别被识别的可靠性程度。生产者精度反映某一类别被正确识别的程度。Kappa系数通过统计分析方法评估分类结果的精度水平。遥感影像处理软件ArcGIS由Esri开发的综合性GIS软件,提供强大的遥感影像处理功能,包括几何校正、分类、制图等。广泛应用于环境监测、城市规划等领域。ENVI专业的遥感影像处理软件,擅长影像预处理、分类分析、建模等,适用于各类遥感数据处理。被广泛应用于资源勘探、环境监测等领域。ERDAS由Hexagon公司开发的地理信息系统软件,集成了丰富的遥感影像预处理与分析功能,广泛应用于地质调查、农业监测等领域。SNAP由欧洲航天局开发的开源遥感影像处理软件,功能强大,支持多种卫星数据,常用于气象分析、冰冻圈研究等。ArcGIS强大的地理信息处理平台ArcGIS是一套集成的地理信息软件系统,涵盖从数据采集、管理、分析、制图到发布的全流程解决方案,可广泛应用于规划、管理、决策等领域。丰富的空间分析功能ArcGIS提供了强大的地理空间分析工具,可进行地图绘制、空间模型构建、数据挖掘、制图等,满足各种复杂的地理信息需求。支持web和移动设备应用ArcGIS可以轻松构建基于web和移动设备的地理信息应用,实现地图服务、数据管理、可视化分析等功能,提升使用效率。ENVI高级遥感影像处理软件ENVI是一款专业级的遥感影像处理软件,具有强大的数据预处理、分析、可视化等功能。多种分析方法ENVI支持多种影像分类、要素提取、异常检测等分析方法,满足复杂的遥感数据处理需求。灵活的工作流ENVI提供可视化的工作流编辑器,用户可自定义影像处理流程,提高工作效率。ERDAS功能强大ERDAS是一款功能强大的遥感影像处理软件,提供广泛的影像分析和处理工具,满足各种遥感应用需求。专业应用ERDAS广泛应用于地质勘探、城市规划、农林监测等多个领域,是遥感专业人士的首选软件之一。直观操作ERDAS拥有直观的操作界面和丰富的处理功能,使用起来简单方便,即便是新手也能轻松上手。良好兼容性ERDAS支持多种遥感数据格式的输入和输出,可以与其他地理信息系统无缝对接,提高工作效率。SNAP强大的遥感影像处理软件SNAP(SentinelApplicationPlatform)是由欧洲航天局(ESA)开发的一款开源遥感影像处理软件。它提供了丰富的功能,包括预处理、分类、分析等。支持多种卫星数据SNAP可以处理来自多种遥感卫星的数据,如Sentinel、Landsat、MODIS等,支持各种常见的影像格式。强大的编程接口SNAP提供了用Java编写的丰富的编程接口,允许用户开发自定义的影像处理算法和插件。跨平台支持SNAP可以在Windows、Linux和macOS等多种操作系统上运行,方便了不同用户的使用。其他软件QGISQGIS是一款开源的地理信息系统(GIS)软件,提供强大的影像处理和分析功能。它免费使用,适合没有预算的用户。ImageJImageJ是一个开源的图像处理软件,提供各种高级功能,如边缘提取、直方图分析等。它适合对专业级图像处理有需求的用户。eCognitioneCognition是一款专业级的遥感影像分析软件,擅长对遥感图像进行对象化分类。它能提供高精度的结果,适合复杂场景的分类需求。实践操作1打开遥感软件首先打开常用的遥感分析软件，如ArcGIS、ENVI或ERDAS，进入数据处理界面。2导入遥感影像将需要处理的遥感影像数据导入到软件中，确保数据格式正确。3执行预处理操作根据实际需求，对影像进行几何校正、大气校正、去噪处理等预处理操作。总结与展望遥感技术总结通过本课程的学习,我们掌握了遥感图像预处理的核心技术,包括几何校正、影像融合、大气校正等,这些都为后续的遥感应用奠定了基础。遥感应用前景随着卫星遥感技术的不断进步,以及人工智能等新兴技术的融合,遥感技术将在城市规划、农业监测、环境保护等领域发挥越来越重要的作用。遥