遥感的定义与分类.ppt

1、3.4遥感的定义和分类，3.4.1遥感的定义3.4.2遥感的分类，遥感图像的几何校正是对成像过程中产生的各种误差进行校正，包括几何粗校正和精校正。几何粗校正用于系统误差校正，需要将传感器标定数据、卫星姿态参数和传感器位置代入理论校正公式。几何粗校正通常由数据提供者或地面接收站进行。遥感应用中使用的图像通常通过几何粗校正进行处理。2几何校正，几何粗校正后的遥感图像仍存在随机误差和一些未知的系统误差，需要进行几何精校正。几何精度校正是指消除图像中的几何失真并生成符合特定地图投影的新图像的过程。精确的几何校正需要使用地面控制点和适当的数学模型。几何校正和几何精度校正分为两个过程：空间插值：在图像像素

2、坐标和地面控制点之间建立数学模型，利用该数学模型将待校正图像的坐标校正到输出图像中。亮度插值：确定输出图像像素的亮度值。几何校正，下面的图是一个失真的情况，如何纠正它？2几何校正，两幅图像的几何失真之间的关系可以用解析公式来描述。有两种情况：1 .h1(x，y)，h2(x，y)是已知的；2.h1(x，y)，h2(x，y)未知。假设f(x，y)是未失真的原始图像，g(x，y)是f(x，y)失真的结果。假设恢复的图像像素是参考坐标系中等距网格的交点，从网格交点的坐标(x，y)开始，根据：2的几何校正，已知畸变图像上每个网格点的坐标(x，y)可以根据(x，y)的函数关系计算。(，)=h1(x，y)，

3、h2(x，y).因为(，)通常不一定是整数，所以它不会与g(x，y)中的任何点重合。找出g(x，y)中最靠近(，)的点(x1，y1)，让f(x，y)=g(x1，y1)，也就是说，让g(x1，y1)逐点进行，直到整个图像的几何失真得到校正。在函数关系未知的情况下，h1(x，y)和h2(x，y)可以通过多项式、2个几何校正、2个几何校正近似为：在函数h1(x，y)和h2(x，y)未知的情况下，函数h1(x，y)和H2 (x，y)通常由参考图像和几何失真图像上具有相同名称的多对像素的坐标确定。太阳上、下辐射地形因子的传感器误差；在利用遥感图像进行地表遥感研究时，可能有必要对这些干扰因素的辐射进行校正

4、，使遥感图像能够尽可能地反映地物的差异。3、辐射校正、光学相机内部辐射误差使用镜头的光学系统存在边缘变暗现象，相机表面的边缘部分比中心部分暗。原因：透镜中心和边缘的透射光强度不一致，导致同一种地物在图像不同位置的灰度值不同。校正方法：在这种光学系统中，图像上每个像点的光强分布符合以下规律：Ep=Eo cos4，即光轴到摄影平面边缘的视角。插图，3辐射校正，传感器端的辐射校正在具有扫描模式的传感器中，传感器收集的电磁波信号需要通过光电转换系统转换成电信号并进行记录。信号在量化后变成离散的灰度级，传感器端的辐射校正是将具有相对重要性的离散亮度值转换成具有物理重要性的辐射或反射率的过程。由传感器端辐

5、射校正的反射率称为行星反射率或大气顶部反射率。3辐射校正，传感器端的辐射校正在遥感应用中，DN值图像通常通过以下公式转换成具有物理意义的辐射图像。3辐射校正-大气校正，大气校正传感器接收的信息可分为两部分。首先，过程辐射信息通常被认为是无用的信息；另一方面，到达地表后，太阳的向下辐射被地面反射，一些辐射穿过大气层到达传感器，携带目标的有效信息。路径辐射：在太阳辐射通过大气下降的过程中，被大气分子、气溶胶和粒子散射，一些散射的辐射直接到达传感器，称为路径辐射。3辐射校正-大气校正，太阳辐射受大气吸收和散射的影响，在下降过程中通过大气到达表面，并从表面反射到达传感器。大气校正：从传感器接收的信号中

6、消除大气效应的影响，提取地表反射辐射的有用信息。1、遥感图像增强处理，图像增强是利用一系列技术来提高图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人或机器分析处理的形式。图像增强是指综合全面地提高图像质量，解决图像因噪声、模糊和对比度降低而退化等三类问题。图像增强不是估计图像的实际退化过程和因素并对其进行校正，而是考虑图像退化的一般性质并对其进行校正，以提高一般或平均图像质量并提高分辨率。1遥感图像增强处理，点操作：一种通过改变图像像素的亮度值来改变图像像素的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。因为亮度值是辐射强度的反映，所以也叫辐射增强。邻域操作：如果当前像素的亮度值根据每个像素周围的几个像素值

7、进行修改，这称为邻域处理。邻域处理分为窗口处理和模板处理。对比度增强，对比度增强的理论基础每幅图像可以得到其像素亮度值的直方图，观察直方图的形状，并粗略分析图像质量。一般来说，对于包含大量像素的图像，像素亮度值应该符合统计分布规律，即假设像素亮度是随机分布的，直方图应该是正态分布。在实践中，如果图像的直方图接近正态分布，则意味着图像中像素的亮度接近随机分布，这是一种适合统计分析的图像。当观察直方图形状时，发现直方图的峰值偏向亮度坐标轴的左边，这意味着图像是暗的；峰值偏向坐标轴右侧，这意味着图像很亮；峰值上升太陡、太窄，表明图像的高密度值过于集中。所有上述情况都反映了图像对比度低和图像质量差。2

8、对比度增强，2对比度增强，为了提高图像的对比度，有必要改变图像像素的亮度值。灰度变换是将一个灰度区间映射到另一个灰度区间的变换，这种变换必须符合一定的数学规则，即在运算过程中有一个变换函数。对比度增强可以调整图像的灰度动态范围或对比度，使图像清晰、鲜明，是图像增强的重要手段之一。对比度增强：线性变换(包括分段线性变换)、非线性灰度变换、直方图调整、2对比度增强-线性变换，线性变换是根据线性关系将图像亮度值范围扩大或压缩到指定范围，提高图像对比度。2对比度增强-线性变换，原始图像f(i，j)的灰度范围是a，b，线性变换后的图像g(i，j)的范围是a，b，其具有以下关系3空间域过滤。在图像成像过程

9、中，由于各种因素，可能会出现噪声或图像不清晰。当前像素和周围像素之间的对比度关系可用于增强图像，即空间域滤波。3空间域过滤。在图像成像过程中，由于各种因素，可能会出现噪声或图像不清晰。当前像素和周围像素之间的对比度关系可用于增强图像，即空间域滤波。3空间域滤波，图像信息的空间频率被定义为图像的任何部分的每单位距离的亮度值的变化数。如果该区域的图像亮度值变化较小，则为低频区域；如果该区域图像的亮度值变化很大，则是高频区域；否则，它就是中频区域。低频信息表示图像背景和地面物体的主体信息。高频区域代表地面物体的结构和轮廓。低频意味着平滑的图像结构，而高频意味着粗糙的图像结构。低频、中频和高频的划分是

10、人为的。3空间域滤波，可以通过改变图像的空间频率成分来增强图像信息的频率特性。滤波是图像增强技术之一，它是通过增强或抑制某些图像频率来实现的。图像滤波分为两种方法：空间域滤波和频率域滤波。空间域滤波在空间域中的实现。频域滤波在频域中的实现。7、色彩增强处理和色彩变换，人眼对黑白图像的灰度分辨率和色差有很大不同。彩色分辨率可以达到一百倍以上的灰度分辨率。7、颜色增强处理和颜色变换，图像颜色视觉三色假设：三色是这样三种颜色，它们相互独立，并且没有一种可以通过混合其他两种颜色而产生。它们是完整的，也就是说，所有其他的颜色都可以通过以不同的比例组合三原色来获得。任何颜色都可以由红色、绿色和蓝色产生，而

11、RGB被称为彩色光的三原色。色彩增强处理和色彩转换。颜色增强技术利用人眼的视觉特性，将灰度图像转换成彩色图像，或者改变彩色图像现有的颜色分布，以提高图像的分辨率。颜色增强方法可以分为伪彩色增强和伪彩色增强。7色彩增强处理-伪彩色增强，伪彩色增强：它是一种根据线性或非线性映射函数将黑白图像的不同灰度转换成不同颜色以获得彩色图像的技术。伪彩色增强方法主要包括密度分割等方法。遥感图像应用技术及其在资源调查中的应用。土地资源是指在可预见的未来，人类已经使用并能够使用的土地。土地资源是人类生产和生活的基础。遥感是宏观监测土地利用的有效手段。土地资源数据可以通过遥感信息源获取，包括不同类型土地资源的数量、质量、分布和利用情况。案例、案例、案例6遥感影像应用技术、土地资源退化遥感调查土地荒漠化、土壤盐渍化、土壤侵蚀、风蚀等。工矿区土地破坏与治理。合成孔径雷达图像探测地面沉降光学图像监测煤矸石土地占用。案例，6遥感图像应用技术，水资源调查中的河流湖泊动态监测，积雪地下水监测，水质管理，土壤水分监测，6遥感图像应用技术，渔业资源调查中的草地资源动态监测，海面温度遥感反演，叶绿素浓度遥感估算，6遥感图像应用技术， 遥感与环境评价热红外遥感地表异常监测水环境遥感水污染石油污染：大气环境微波遥感沙尘暴遥感监测案例：非法污染物排放监测6遥感图像应用技术遥感在灾害监测