RS处理图像处理

11 第四章第四章 遥感图像处理遥感图像处理 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 本章内容 „ 4.1 辐射校正 „ 4.2 几何校正 „ 4.3 影像镶嵌 „ 4.4 影像增强 „ 4.5 影像融合 „ 4.6 目视解译 „ 4.7 影像分类 4.1 4.1 辐射校正辐射校正 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 辐射校正 „ 辐射校正的概念 ‰ 消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真过程 „ 辐射误差产生的原因 ‰ 传感器特性：透镜、光电转换误差 ‰ 外部因素：太阳高度角、地形、大气 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 辐射定标 „ 辐射定标的概念 ‰ 将遥感传感器所得的测量值转换为实际地物辐射亮 度值等物理量的处理过程。或者说，建立遥感器每 个探测值与对应的辐射亮度之间的对应关系。 ‰ 辐射定标是遥感定量化研究的重要前提。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 辐射定标 „ 辐射定标系数 Landsat5 TM Landsat5 TM 定标系数定标系数 22 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 辐射定标 „ 定标方程 BiasDNGainL +⋅= L为定标之后的像元辐射亮度值 DN为像元灰度值 ⎪⎩ ⎪⎨ ⎧ = −= min minmax 255 LBias LLGain 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 表观反射率 „ 表观反射率 ‰ 即大气顶层反射率 θ π λ λ cos 2 ⋅ ⋅⋅= ESUN DLAPR APR为表观反射率、Lλ为波长λ处（或某波段bandi） 的入瞳辐亮度，ESUN为波长λ处（或某波段bandi） 的大气顶层太阳辐照度。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 大气校正 „ 大气校正的概念 ‰ 大气校正就是指消除由大气散射、吸收等引起的辐 射误差的处理过程。 ‰ 主要是消除散射的影响 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 大气校正 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 大气校正的方法 „ 暗目标像元法 ‰ 暗目标：在特定波段反射率可看作0 ‰ 前提 „ 假设整幅图像的大气散射影响均一 ‰ 方法 „ 每个波段的DN值减去该波段暗目标像元的值。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 大气校正的方法 „ 地面线性回归法 ‰ 将地表实测的地物反射率值与遥感影像上对应的像 元反射率进行分析，建立经验回归方程。 ‰ 然后将回归方程应用于整个图像，得到校正后的反 射率图像。 ‰ 测量的地物类型要覆盖该区域主要的地物，并且要 有典型性。 33 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 大气校正 „ 大气辐射传输模型法 ‰ 通过大气状况等输入参数，利用合适的大气辐射传 输模型计算出大气校正参数的数值解（如大气透过 率、程辐射等），在计算每个像元的反射率值，完 成整幅图像的校正。 ‰ 常用的大气校正模型 „ 6S、LOWTRAN、MODTRAN等 4.2 4.2 几何校正几何校正 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何校正 卫星姿态引起的图像变形卫星姿态引起的图像变形 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何校正 动态扫描图像的变形动态扫描图像的变形 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何校正 „ 几何校正的概念 ‰ 校正成像过程中造成的各种几何畸变。 „ 几何误差的原因 ‰ 遥感平台、传感器、地球自转、地球曲率、地形、 空气折射…… 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何校正 „ 几何校正的类型 ‰ 几何粗校正 ‰ 几何精校正 ‰ 正射校正 44 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何校正 „ 几何粗校正 ‰ 几何粗校正是针对卫星运行和成像过程中引起的几 何畸变进行的校正，即卫星姿态不稳、地球自转、 地球曲率、地形起伏、大气折射等因素引起的变形。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何校正 „ 几何精校正 ‰ 利用地面控制点进行的几何校正 ‰ Geo-coding、Registration „ 正射校正 ‰ 利用DEM消除地形高低起伏引起的变形误差 ‰ 一般用于10m以内的高空间分辨率影像 „ IKONOS、Quickbird、SPOT…… 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 地图投影：地球表面到平面的转换 投影变换 经纬度（lon, lat） 坐标（x, y） 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 投影变形示意投影变形示意 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 投影类型（按变形性质） ‰ 等角投影：角度变形为零 ‰ 等积投影：面积变形为零 ‰ 任意投影：角度和面积都存在变形 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 投影类型（按构成方法） ‰ 几何投影：以几何面作为投影面进行投影 ‰ 非几何投影：不借助几何面进行投影 投影与坐标 55 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何投影类型几何投影类型 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 投影类型（按投影面与地球关系） ‰ 切投影：投影面与地球相切 ‰ 割投影：投影面与地球相割 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 我国常用的几种投影 ‰ 高斯-克吕格投影 ‰ Lambert投影 ‰ Albers投影 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 高斯-克吕格投影 高斯高斯--克吕格投影是横轴等角切圆柱投影克吕格投影是横轴等角切圆柱投影 投影与坐标 横轴墨卡托投影 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 高斯-克吕格投影 ‰ 高斯-克吕格投影的特征 „ 等角投影：即没有角度变形； „ 中央经线和地球赤道垂直，且为投影的对称轴； „ 中央经线上没有长度变形； „ 同一条纬线上，离中央经线越远，变形越大； „ 同一条经线上，纬度越低，变形越大，赤道处最大。 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 高斯-克吕格投影 ‰ 高斯-克吕格投影的分带 投影与坐标 66 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 高斯-克吕格投影 ‰ 高斯-克吕格投影的分带 „ 1:2.5万至1:50万的地形图，采用6o分带，全球共分为 60个投影带：从0o开始，自西向东每6o分为一个投影带； „ 1:1万比例尺图采用3o分带方案，全球共120个带：从东经 1.5o开始，自西向东每3o分为一个投影带。 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 南京的经纬度为南京的经纬度为(118.7(118.7，，32)32)，， 请同学们计算一下请同学们计算一下5454坐标系和坐标系和 UTMUTM坐标系下南京的带号，以坐标系下南京的带号，以 及南京所在分带的中央经线。及南京所在分带的中央经线。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 高斯-克吕格投影 ‰ 基于高斯-克吕格投影的中国54坐标系参数（以南京 所在20投影带为例） „ 椭球体：Krassovsky „ 中央经线：117° „ 比例系数：1 „ 横坐标东移：500,000 m „ 纵坐标北移：0 m 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 高斯-克吕格投影 ‰ 基于高斯-克吕格投影的UTM坐标系参数（以南京 所在50投影带为例） „ 基准面：WGS84 „ 中央经线：117° „ 比例系数：0.9996 „ 横坐标东移：500,000 m „ 纵坐标北移：0 m 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 投影与坐标 77 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ Lambert投影 ‰ 正轴等角割圆锥投影 ‰ 我国1:100万地形图采用Lambert投影 „ Albers投影 ‰ 正轴等积割圆锥投影 ‰ 经济地图、自然地图多采用Albers投影 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 正轴割圆锥投影正轴割圆锥投影 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ Lambert投影与Albers投影 ‰ 我国Albers/Lambert投影参数 „ 椭球体： Krassovsky „ 中央经线：105° „ 标准纬线1：25° „ 标准纬线2：47° 投影与坐标 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 选取控制点 „ 坐标转换 „ 灰度值重采样 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 选取控制点 ‰ 控制点，GCP ‰ GCP选取原则 „ 选择在图像上有明显、清晰定位识别标志的点，如道路河 流交叉点、建筑边界（机场等）、海岸线/水库弯曲处等； „ 如果控制点获取时间与遥感成像时间有较大出入，尽量不 要选取易随时间变化的地物作为控制点； „ 控制点应该均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保 证。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 88 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 坐标转换 ‰ 找到一种数学关系，建立变换前图像坐标（x，y） 与变换后图像坐标（X，Y）的关系 ⎩⎨ ⎧ = = ),( ),( yxfY yxfX y x 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 坐标转换 ‰ 利用GCP数据求解坐标转换模型的参数 ‰ 坐标转换模型 „ 多项式拟合模型 „ 共线方程方法 „ 随机场内插方法 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 灰度值重采样 ‰ 由于坐标转换后的（X，Y）多不为整数，因此必 须重新计算新位置的亮度值。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 灰度值重采样 ‰ 重采样方法 „ 最邻近法（Nearest Neighbor） „ 双线性插值（Bilinear） „ 立方卷积（Cubic Convolution） 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 最邻近法 ‰ 距离实际位置最 近的像元的灰度 值作为输出图像 像元的灰度值 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 双线性插值 ‰ 以实际位置临近 的4个像元值，确 定输出像元的灰 度值。 99 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 几何精校正 „ 立方卷积 ‰ 以实际位置临近 的16个像元值， 确定输出像元的 灰度值。 4.3 4.3 影像镶嵌影像镶嵌 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 影像镶嵌(Mosaicking) ‰ 镶嵌就是要将一个研究区域内的多幅影像拼接在一 起,得到一幅完整的大范围遥感影像。 遥感影像镶嵌 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 遥感影像镶嵌通过投影坐标直接拼接或者通过 两幅或多幅影像上重叠区域的同名地物点来关 联影像，然后再将影像拼接到一起。 ‰ 基于地理坐标的镶嵌 „ 待镶嵌的遥感影像具有地理坐标 ‰ 基于像元的镶嵌 „ 待镶嵌的遥感影像没有地理坐标 遥感影像镶嵌 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 基于地理坐标的镶嵌步骤 ‰ 确定镶嵌区域 ‰ 采集接边线 ‰ 颜色匹配 ‰ 按照投影坐标自动镶嵌 遥感影像镶嵌 1010 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 采集接边线采集接边线 遥感影像镶嵌 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 色彩平衡原理图色彩平衡原理图 遥感影像镶嵌 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 色彩平衡效果图色彩平衡效果图 遥感影像镶嵌 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 镶嵌镶嵌 遥感影像镶嵌 4.4 4.4 影像增强影像增强 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 影像增强的目的 ‰ 增强目视效果 ‰ 提高图像质量和突出所需信息 遥感影像增强 1111 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 遥感影像增强处理 ‰ 辐射增强 ‰ 空间滤波 ‰ 彩色变换 ‰ 波段运算 ‰ 主成分变换 遥感影像增强 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 辐射增强是一种通过直接改变图像中像元的亮 度值来改变图像的对比度，从而改善图像质量 的图像处理方法。 „ 辐射增强以图像的直方图为分析处理的基础。 辐射增强 遥感软件打开遥感影像一般都有默认的辐射增强处理 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 辐射增强 „ 直方图 ‰ 灰度值的出现频率图形，横坐标是灰度值，纵坐标 是像元的个数或者像元的百分比。 ‰ 反映灰度的总体结构，灰度级的等级分布，不反映 空间的分布。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 灰度直方图灰度直方图 辐射增强 0 255 f 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 从直方图形态判断图像质量从直方图形态判断图像质量 直方图变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 直方图变换的方法 ‰ 线性变换 „ 变换函数是线性的或分段线性的 ‰ 非线性变换 „ 指数变换 „ 对数变换 „ 直方图均衡 直方图变换 1212 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 原始图像与直方图原始图像与直方图 直方图变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 直方图线性变换结果直方图线性变换结果 直方图变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 直方图均衡结果直方图均衡结果 直方图变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 对数变换的结果影像对数变换的结果影像 直方图变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 指数变换的结果影像指数变换的结果影像 直方图变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 „ 空间滤波实际上就是空间域的卷积，根据滤波 器对原始图像上的某像素处的邻近像素值加权 求和，得到对应的输出值。 ‰ 直方图变换增强是通过单个像元的运算从整体上改 善图像的质量。 ‰ 空间滤波则是以重点突出图像上的某些特征为目的 的。 1313 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 „ 空间滤波器 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 „ 空间滤波器 ‰ 平滑滤波 „ 均值滤波器 „ 中值滤波器 ‰ 锐化滤波 „ 罗伯特滤波器 „ 索伯尔滤波器 „ 拉普拉斯滤波器 ‰ 方向滤波 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 „ 平滑铝箔 ‰ 均值滤波 „ 将一个像元及其邻域中的所有像元的平均值赋给图像中的 相应像元，从而达到平滑的目的。 „ 均值滤波算法简单、运算速度快，但是图像细节丢失严重。 111 111 111 9 1 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 „ 平滑滤波 ‰ 中值滤波 „ 将邻域内所有像元排序，取中间值作为中心像元的输出值。 „ 中值滤波在抑制噪声的同时能够有效保留边缘轮廓信息和 图像细节，减少模糊，其平滑效果一般优于均值滤波。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 + „ 锐化滤波 ‰ 罗伯特滤波器 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 + „ 锐化滤波 ‰ 索伯尔滤波器 1414 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 „ 锐化滤波 ‰ 拉普拉斯滤波器 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 空间滤波 北偏西北偏西4545°滤波影像°滤波影像原始影像原始影像 „ 定向滤波 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 锐化滤波 北偏东北偏东4545°滤波影像°滤波影像原始影像原始影像 „ 定向滤波 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 彩色变换方法 ‰ 单波段彩色变换 ‰ 多波段色彩变换 ‰ IHS变换 彩色变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 单波段彩色变换 ‰ 密度分割 „ 按图像的密度进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以 不同。 „ 例如，亮度0～10为第一层，赋值1；11～15为第二层，赋 值2；16～30为第三层，赋值3，等等。再给1，2，3等分 别赋不同的颜色，于是生成一幅彩色图像。 彩色变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 单波段彩色变换 ‰ 密度分割 彩色变换 1515 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 多波段色彩变换 ‰ 加色法原理 „ 三原色：任何一种单色光不能通过其它两种混合而成。即 红、绿、蓝。 彩色变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 多波段色彩变换 ‰ 加色法原理 „ 两种原色按照等量叠加得到一种补色。 „ 三原色等量叠加得到白光。 „ 如果两种色光叠加后得到白光（黑光），则称这两种色为 互补色。 „ 非互补色不等量叠加得到两者之间的中间色。 „ 红（多）＋绿（少）＝橙色 „ 红（少）＋绿（多）＝黄绿色 彩色变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 多波段色彩变换 ‰ 根据加色法彩色合成原理，选择遥感影像的某三个 波段，分别赋予R、G、B三种原色，就可以合成彩 色影像。 ‰ 真彩色合成 ‰ 假彩色合成 „ 标准假彩色合成 彩色变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 多波段色彩变换 ‰ 合成方案：432 „ 水体： 0 R + 2 G + 5 B „ 植被：50 R + 10 G + 12 B „ 土壤：32 R + 25 G + 22 B 彩色变换 如果彩色合成方案如果彩色合成方案 为为543543，请计算出，请计算出 这三种地物的色彩。这三种地物的色彩。 505032252218土壤 15385010129植被 000252水体 Band 7Band 5Band 4Band 3Band 2Band 1 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 彩色变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ IHS变换： ‰ 亮度 -- Intensity ‰ 色调 -- Hue ‰ 饱和度 -- Saturation 彩色变换 1616 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ IHS变换： IHSIHS颜色模型示意图颜色模型示意图 彩色变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 多光谱图像或多幅单波段图像，空间配准后可 进行波段算术运算，实现图像的增强。 ‰ 差值运算 ‰ 比值运算 波段运算的前提是参与运算的影像具有相同的行列数 波段运算 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 差值运算 ‰ 两幅图像对应像元的亮度值相减 „ 可突现出两波段差值大的地物，如红外-红，可突现植被 信息 „ 用于研究同一地区不同时相的动态变化 波段运算 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 比值运算 ‰ 两幅图像对应像元的亮度值相除（除数不为0） „ 突出不同波段之间地物光谱的差异，提高对比度 „ 去除地形影响 „ 计算植被指数 波段运算 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 主成分变换又称K-L变换，是对某一多光谱图 像，利用K-L变换矩阵进行线性变换，产生一 组新的多光谱图像的操作。 ‰ 消除不同波段间的相关性 ‰ 信息压缩 ‰ 信息增强 ‰ 变化 主成分变换 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 原理 主成分变换 1717 4.5 4.5 影像融合影像融合 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感图像融合 „ 融合(Fusion)的概念 ‰ 将多源遥感数据在统一的地理坐标系中，采用一定 的算法生成一组新的信息或合成图像的过程。 „ 目的 ‰ 提高图像分辨率 ‰ 替代或修补图像数据缺陷 ‰ 变化检测 „ 遥感融合的前提：配准！ 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感图像融合 „ 遥感融合的类型 ‰ 遥感数据的融合 „ 不同空间分辨率：TM与SPOT „ 不同时相： „ 不同传感器类型：如TM与Radarsat ‰ 遥感与非遥感数据的融合 „ 地形、气象、水文、经济等信息 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 遥感融合的方法 ‰ 基于IHS变换的融合 ‰ 基于K-L变换的融合 ‰ Brovery融合 ‰ 基于小波变换融合 ‰ Gram-Schmidt正交变换融合 遥感图像融合 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 基于IHS变换的融合 ‰ 数据配准，重采样 ‰ 多光谱影像进行IHS变换 ‰ 使用高分辨影像替换I分量 ‰ IHS反变换为RGB 遥感图像融合 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ Brovery融合 ‰ 数据配准，重采样 ‰ 计算融合后图像值 遥感图像融合 ⎪⎪ ⎪ ⎩ ⎪⎪ ⎪ ⎨ ⎧ ⋅++= ⋅++= ⋅++= h BGR B B h BGR G G h BGR R R DN DNDNDN DNDN DN DNDNDN DNDN DN DNDNDN DNDN ' ' ' 1818 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application + Pan 10m Multispectral 20m Multispectral 10m 遥感图像融合 4.6 4.6 遥感影像目视解译遥感影像目视解译 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感影像目视解译 „ 目视解译 ‰ 专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像 上获取特定目标地物信息的过程。 纸质影像勾绘解译早期 目前 计算机人机交互解译 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感影像目视解译 „ 解译标志 ‰ 颜色/色调 ‰ 形状 ‰ 纹理 ‰ 位置 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感影像目视解译 4.7 4.7 影像分类影像分类 1919 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感影像分类 „ 遥感分类(Classification)的概念 ‰ 将图像所有的像元按性质分为若干类别的过程 ‰ 核心：判别函数 ‰ 依据：主要是地物的光谱特征 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感影像分类 „ 遥感图像的解译方法 ‰ 目视解译 ‰ 计算机分类 两者的优劣？两者的优劣？ 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感影像分类 „ 图像分类与目视解译的对比 目视解译最目视解译最 大的缺点？大的缺点？ 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感影像分类的原理 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 遥感影像分类 „ 常用的分类方法 ‰ 监督分类 „ 在研究区域选有代表性的训练场地作为样本，建立判别函 数，依据样本的分类特征来识别样本像元的归属类别的方 法。 ‰ 非监督分类 „ 没有先验的样本类别，根据像元间的相似度大小进行归类， 将相似度大的归为一类的方法。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 监督分类 „ 训练区选择 ‰ 监督分类需要先验知识，即需要在遥感影像上选择 训练区 ‰ 训练区又称感兴趣区、训练样本，ROI、AOI ‰ 训练区的选择是监督分类的关键 2020 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 监督分类 „ 训练区选择 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 监督分类 „ 训练区选择方法 ‰ 实地调查 ‰ 屏幕选择 „ 参考实地调查结果、研究区其它相关图件资料、辅助遥感 资料等信息，进行目视解译。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 监督分类 „ 训练区选择 ‰ 训练区要具有典型性和代表性 ‰ 样本要保证一定数量 ‰ 选取训练区使用的参考图件与分类数据在时间上和 空间上最好保持一致或相近 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 监督分类 „ 训练区分析和提纯 各类别在不同波段的均值各类别在不同波段的均值 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 监督分类 „ 训练区分析和提纯 ENVI提供了一个N维可视化分析器（N-Dimensional Visualizer）， 通过它可对选择的训练区像元进行提纯。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 常用的监督分类方法 ‰ 平行算法 ‰ 最小距离法 ‰ 最大似然法 ‰ 马氏距离分类 ‰ 波谱角分类法 监督分类 2121 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 最小距离法（Minimum Distance） 利用训练样本中各类别在各波段的均值，根据各像元离训练样本平均值距离 的大小来决定其类别。 监督分类 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application „ 最大似然法（Maximum Likelihood） ‰ 计算每个像元属于各个类别的似然度，该像元分到似然度最大的类别中。 监督分类 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 监督分类 „ 最大似然法 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 非监督分类 „ 非监督分类过程 ‰ 计算机按照一定的算法进行自动分类 ‰ 对分类后的结果进行分析，归入相应的地物类型 „ 常用的非监督分类方法 ‰ K-MEANS方法 ‰ ISODATA方法 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 非监督分类 „ K-均值分类的思想 ‰ 在数据空间内平均计算各类的均值，使用最小距离 法，将未知像元划分到某一类中，再调整均值，直 到迭代次数满足，或者距离阈值满足。 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 非监督分类 „ K-均值分类的步骤 1. 任意选择K个聚类中心，一般选前K个样本 2. 迭代，未知样本X分到距离最近的类中 3. 根据Step2的结果，重新计算聚类中心 4. 每一类的像元数变化少于选择的像元变化阈值或 已经到了迭代的最多次数，算法结束 2222 遥感原理与应用遥感原理与应用 Remote Sensing Principle and ApplicationRemote Sensing Principle and Application 非监督分类 „ K-均值分类的输入参数 ‰ 类别数目 Number of class „ 要分成几类 ‰ 变化阈值