山西财经大学遥感原理与应用.docx

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山西财经大学遥感原理与应用

1.1遥感机理及系统介绍

1.1.1涵义

遥感（RemoteSensing）：

通过某种传感器装置，在不直接接触研究对象的情况下来测量、分析并判断目标性质的一门科学和技术。

1.1.2遥感的物理基础

太阳电磁辐射：

反射辐射：

物体向外辐射的电磁波

发射辐射：

地球的热辐射

所有绝对温度大于0°K的物体都在不停的向外发射电磁辐射，同时也被其它物体所发射的电磁辐射所辐照。

1.1.3传感器

传感器：

远距离感测地物发射或反射电磁波的仪器。

（1）主动、被动式；　　　

（2）成像、非成像；　　　（3）扫描、非扫描式。

SPOT卫星传感器

SPOT4

视场：

60kmx60km空间分辨率：

多光谱：

20米全色：

10米用途：

制作标准比例尺1：

100000~1:

50000的地图与更新

SPOT5视场：

60kmx60km空间分辨率：

多光谱：

10米全色：

5米立体：

2.5米用途：

制作标准比例尺1：

25000~1:

10000的地图与更新

1.1.4遥感平台

携带遥感传感器的运输工具称之为遥感平台，按高度可分为：

地面　航空　航天平台

1.1.5地面站

设置在地球上的进行太空通信的地面设备。

Landsat地面站由五部分组成：

（1）地面测控中心；

（2）地面接收中心；（3）地面数据处理中心；（4）图像分析中心；（5）综合数据库。

1.2遥感新技术

1.2.1高光谱分辨率遥感

用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术称之为高光谱遥感（HyperSpectral）。

1.3.1图像处理imageprocessing

图像加工的各种技术方法。

处理手段包括：

光学处理电子模拟处理（电子光学处理）　　　　数字处理

主要内容:

图像数字化图像复原几何校正　图像增强　统计分析　信息提取、分类和识别

1.3.2图像处理的数学基础

（1）线性代数

（2）图像变换（3）概率统计与误差（4）信息论

1.3.4图像处理中的关键环节

1、遥感图像的信息内容

遥感图像：

地物在特定光谱环境中的辐射特征。

遥感图像反映的信息内容主要有：

波谱信息、空间信息和时间信息

2、图像的数字化

在图像处理之前，要设法将连续的图像函数变成一组能代表它的数字，这一变换过程称为图像数字化。

采取的数字化方式一般分两步进行，分别是：

采样量化

3、遥感图像的存储模式

遥感图像数据主要是记录在磁带（CCT）、磁盘或光盘上。

三种内部存储结构：

BIPBILBSQ

4、数字图像处理的方法

Ⅰ.遥感图像的恢复Ⅱ.图像变换Ⅲ.图像增强Ⅳ.遥感图像的分类Ⅴ.图像的分割和描述

课程内容介绍

（1）电磁波与地物的波谱特性；

（2）遥感图像及其特征；（3）遥感图像的目视解译；

（4）数字遥感图像的辐射度校正；（5）数字遥感图像的几何校正；（6）数字图像增强；

（7）数字图像的计算机分类；（8）遥感数字图像处理系统。

遥感行业应用——军事遥感

军事侦察军事地图绘制揭露军事伪装和军事目标的识别打击评估

第2章电磁波谱及地物波谱特征

2.1.3黑体辐射

如果一个物体对于任何波长的电磁波都全部吸收，不反射，那么这个物体就是绝对黑体。

黑色的烟煤恒星和太阳

2.1.4实际物体的辐射

同温、同波长，黑体的辐射出射度最大。

2.2太阳辐射及大气影响

2.2.1太阳辐射

太阳是被动遥感最主要的辐射源。

在大气顶端接受的太阳能量是个恒定量——太阳常数。

2.2.2大气吸收

大气中的某些分子对太阳辐射的某些波段有吸收作用。

吸收作用使辐射的能量转变为分子的内能，从而引起这些波段太阳辐射强度的衰减。

2.2.3大气散射

太阳辐射在传播过程中遇到小微粒而使传播方向改变。

散射使原传播方向的辐射强度减弱，而增加其他各方向的辐射。

2.2.4大气的折射

大气密度越大，折射率越大。

折射对辐射强度的影响不很明显。

2.2.5大气的反射

反射现象主要发生在云层顶部，取决于云量，而且各波段均受到不同程度的影响，削弱了电磁波到达地面的强度。

★大气窗口

波段紫外、可见光、近红外波段近、中红外波段中红外波段远红外波段微波波段

波长0.3~1.3μm1.5~1.8μm2.0~3.5μm 3.5~5.5μm8~14μm0.8~2.5cm

特点摄影成像的最佳波段白天日照好时扫描成像常用波段反射及自身热辐射都较强，昼夜成像自身热辐射为主，夜间成像穿透能力强，全天候成像

遥感LandsatTM1~4波段SPOTHRVTM5.7波段NOAA的AVHRR探海面温度TM6 RadarSat主动卫星雷达影像

2.3.1地球辐射

地球辐射是被动遥感中传递地物信息的载体。

装载在航空航天器平台上的遥感器，接收来自地球辐射携带的地物信息，经过量化处理，形成遥感图像。

2.3.2地物波谱

电磁辐射与地物相互作用的表现特征。

不同物体与不同波段电磁波的作用结果不同，其规律称为地物波谱。

波段名称可见光与近红外中、远红外微波

波长0.3~2.5微米2.5~15微米>15微米

地物波谱特性反射辐射热辐射微波辐射

2.3.3地物的反射

入射到物体的总能量=吸收+反射

入射到物体的总能量吸收反射透射

植被反射波谱曲线

水分对植被反射波谱的影响

水体反射波谱曲线

水体反射波谱曲线

2.3.5地球辐射的分段特性

被动遥感的辐射源太阳电磁辐射地球自身辐射

波段名称可见光与近红外中红外远红外

波长0.3~2.5μm2.5~6μm＞6μm

辐射特性地表反射太阳辐射为主地表反射太阳辐射和自身热辐射地表物体自身热辐射为主地球辐射分段特性的意义在可见光波段把不同的物体区分开来；在中红外波段进行森林火灾的检测；在热红外波段识别不同热量的物体。

第三章遥感信息获取与影像特征

3.1遥感平台与遥感影像

类型举例分辨率观测范围

近地平台遥感车铁塔高小

航空平台中空遥感飞机摄影测量飞机中较广

航天平台航天飞机天空实验室低广

卫星轨道

卫星轨道一般为椭圆形，有6个参数：

半长轴a偏心率e轨道面倾角i升交点赤经Ω近地点角距ω卫星过近地点的时刻T

★遥感平台与遥感影像特征的关系

空间特征波谱特征时间特征

空间分辨率：

图像上可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小，也就是图像上能够详细区分的最小单元对应的地面尺寸或大小。

<1>像元：

与一个像元大小相当的地面尺寸，单位为米。

<2>线对数：

1毫米间隔内包含的线对数，单位为线对/毫米。

<3>瞬时视场（IFOV），遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野，单位为毫弧度（MRAD）。

光谱分辨率辐射分辨率时间分辨率

3.3常见遥感信息获取系统

3.3.1光学成像类型

分幅式摄影机全景摄影机多光谱摄影机

3.3.2扫描成像类型

光学--机械扫描仪

原理：

依靠机械传动装置使光学镜头摆动，形成对地面目标的逐点逐行扫描。

技术参数：

总视场（FOV）瞬时视场角（IFOV）

影像特征：

多中心投影实例：

LANDSAT卫星、NOAA/AVHRR卫星与“风云”气象卫星

推帚式扫描仪

原理：

线列（或面阵）探测器在垂直于飞行方向上排列，象刷子扫地一样实现带状扫描。

影像特征：

平行投影实例：

SPOT卫星上搭载的高分辨率传感器（HRV）

3.3.3成像光谱仪

原理：

在获取地面目标影像的同时也获取了目标的光谱曲线。

影像特征：

光谱分辨率高

实例：

美国NEMO卫星系统中的近海成像光谱仪（COIS），在0.4μm～2.5μm范围，可提供210个光谱波段、分辨率为30m～60m的图像数据。

3.3.4微波成像系统

利用微波遥感器获取来自目标地物发射或反射的微波辐射，并进行处理分析与应用的技术。

主动微波遥感——雷达被动微波遥感

第四章数字图像处理

4.1遥感数字图像处理系统

4.1.1遥感数字图像

定义:

以数字形式表述的遥感影像。

特点:

离散化

像素：

遥感数字图像最基本的单位。

★空间位置特征：

坐标矩阵★属性特征：

亮度值

4.1.2遥感数字图像的特点

①便于计算机处理与分析②信息损失低③抽象性强④保存方便

4.1.3遥感数字图像的分类

按灰度值可分为:

二值数字图像和多值数字图像

按波段量可分为:

单波段、彩色或多波段数字图像

TM数据（…）的波谱段

TM10.45~0.52μm蓝绿波段

TM20.52~0.60μm绿红波段

TM30.63~0.69μm红波段

TM40.76~0.90μm近红外波段

TM51.55~1.75μm近红外波段

TM610.4~12.5μm热红外波段

TM72.08~2.35μm近红外波段

4.1.5数字图像处理硬件系统

数字化器大容量存储器显示器和输出设备操作台

4.1.6数字图像处理软件系统

ERDASIMAGEENVIGeomaticaVirtuoZo

4.2数学基础

向量和矩阵随机变量及其分布傅立叶级数卷积及相关函数三角函数等等.

遥感图像的质量下降

辐射失真:

传感器的测量值与地物实际的光谱辐射率不一致.

几何畸变:

几何位置的失真

4.3遥感数字图像的几何校正

针对原始影像发生的各种几何变形，进行改正，生成一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像的过程叫做几何纠正。

几何粗校正几何精校正

4.3.2几何精校正

原理直接利用地面控制点数据对遥感图像的几何畸变进行数学模拟，建立校正前后的影像相应点坐标关系。

基本环节一是像素坐标变换；二是像素亮度重采样。

图像几何纠正的处理过程框图

1、准备工作

影像数据地图资料测量成果航天器轨道参数传感器姿态参数控制点的选择和量测

模拟图像的数字化

2、原始数字图像的输入

按规定格式将数字影像用专门的程序读入计算机。

ERDASIMAGE可以读入的数据格式有：

TIFF、DXF、JPE、GRID、ARCINFOCOVERAGEE00……

3、建立纠正变换函数

多项式法共线方程法随机场内的插值法等

4、确定输出影像的范围

把原始影像的四个角点按照纠正变换函数投影到地图坐标系中，得到4对坐标，分别找出X，Y的最大值和最小值，以此确定输出影像的范围。

5、像元几何位置变换

直接纠正法间接纠正法

6、像元的灰度重采样

双线性插值法双三次卷积法最邻近像元法双像素重采样法

第五章遥感数字图像增强

图像增强采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；同时将图像转换成一种更适合于人或机器进行解译和分析处理的形式。

增强效果算法的优劣图像的数据特征观测者的主观意志

图像增强的内容

点处理空间域滤波频域滤波彩色增强代数运算

5、1点处理将输入图像中某点（x，y）的像元值f（x，y），通过映射函数T（•），映射成输出图像中的像元值g（x，y），即g（x，y）＝T（f（x，y））

5.1.1灰度变换比例线性变换分段线性变换非线性灰度变换

5.1.2直方图的调整

灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有某一灰度级的像元的个数或比例。

直方图均衡化将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。

直方图均衡化的步骤

1）统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数

（2）根据Sk的变换式计算每一灰度级均衡化之后的新值（计算后取整）

（3）以新值代替原灰度值，形成均衡化后的新图像

（4）做出新的统计直方图

1789101114

5267141215

34786911

2147889

8459111210

8101115161013

136916131210

直方图均衡化的效果

（1）各灰度级出现的频率近似相等。

（2）原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率高的灰度级被拉伸，由此可以使亮度集中于中部的图像得到改善，增强图像上大面积地物与周围地物的反差。

直方图规定化直方图规定化是指使一幅图像的直方图变成规定形状的直方图。

直方图规定化的步骤

1）做出原图像的直方图

（2）做出原图像的累积直方图，对原图像进行均衡化变换

（3）做出参考图像的直方图

（4）做出参考图像的累积直方图，进行均衡化变换

（5）对原图像的每一灰度级的累积值，在参考累积直方图中找到对应的值，得到对应的新灰度值

（6）以新值代替原灰度值，形成均衡化后的新图像

（7）根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图。

直方图规定化的效果

（1）规定化变换后的直方图只是尽可能的接近参考直方图的形状，不可能完全相同。

（2）可用于部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的色调差异。

5.2空间域滤波

空间域：

图像所在的二维平面

空间域上的图像增强有两种方法：

点处理邻域运算:

即空间域滤波

5.2.1卷积运算

卷积运算是在空间域上对图像邻域检测的运算。

选定卷积函数——一个M×N的小图像，例如3×3、5×7、7×7等，图像的卷积运算是通过模板来实现的。

5.2.2平滑滤波

含义为了抑制噪声、改善图像质量或减少变化幅度，使亮度变化平缓所做的处理称为图像平滑。

目的消除噪音方法均值平滑中值滤波

1、均值平滑均等的对待邻域中的每一个像元，对每一个像元在以它为中心的邻域内取均值，作为该像元新的灰度值。

均值平滑的特点算法简单，计算速度快，但在去掉尖锐噪声的同时造成图像模糊，特别是对图像的边缘和细节削弱很多。

随着邻域范围的扩大，在去噪能力增强的同时模糊程度也越发严重。

2、中值平滑对以每个像元为中心的M×N邻域内的所有像元按灰度值大小排序，用其中值作为中心像元新的灰度值。

特点在抑制噪声的同时能够有效的保留边缘，减少模糊。

5.2.3边缘增强

含义为了突出目标的轮廓或边缘信息，使亮度变化增大所做的处理称为图像边缘增强。

梯度：

反映相邻像元之间灰度的变化程度。

常用的梯度算子有：

梯度算子Robert梯度算子Sobel梯度算子拉普拉斯算子

5.2.4定向滤波

通过一定尺寸的方向模板对图像进行卷积运算，并以卷积值代替各像元点灰度值。

其强调的是某一些方向的地面形迹，例如水系、线性影像。

1、检测垂直边界2、检测水平边界

5.3频率域滤波

频率——像元的灰度值随位置变化的频繁程度。

边缘、线条、噪声等特征，具有高的空间频率，即在较短的像元距离内灰度值变化的频率大；

均匀分布的地物或大面积的稳定结构，具有低的空间频率，即在较长的像元距离内灰度值逐渐变化。

5.3.1低通滤波

含义通过滤波器函数衰减高频信息而使低频信息畅通无阻的过程。

作用平滑图像

5.3.2高通滤波

含义为了衰减或抑制低频分量，让高频分量畅通的滤波。

作用锐化处理

5.4彩色增强

5.4.1真彩色增强技术

含义把一幅多波段图像变换成真实反应地物本来颜色的图像。

方法多波段合成

5.4.2伪彩色增强技术

含义把一幅黑白图像的不同灰度按一定的函数关系变换成彩色，得到一幅彩色图像。

方法密度分割法空间域灰度级—彩色变换频率域伪彩色增强

5.4.3假彩色增强技术

含义对于多波段遥感图像，选择其中的任三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色而合成的彩色图像。

目的使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中。

5.4.4IHB变换

含义图像显示的两种空间：

RGB空间与IHS空间之间的变换。

5.5代数运算

两幅或两幅以上的输入图像的对应像元逐个地进行和、差、积、商的四则运算，以产生有增强效果的图像。

5.5.1加法运算

方法两幅同样大小的图像对应像元的灰度值相加。

fc（x,y）=a[f1（x,y）+f2（x,y）]

作用把同一景物的多重影像加起来求平均，以便减少图像的随机噪音；添加背景。

5.2.2减法元算

方法两幅同样大小的图像对应像元的灰度值相减。

fd（x,y）=a{[f1（x,y）-f2（x,y）]+b}

作用用以指导动态监测、运动目标检测和跟踪及目标识别等工作。

5.5.3乘法运算

方法卷积运算——平滑、锐化作用相乘可用来遮掉图像的某些部分。

方法两幅不同波段的图像对应像元的灰度值相除。

作用扩大不同地物的光谱差异，区分在单波段中容易发生混淆的地物。

知识回顾

空间域上的图像增强：

点处理、空间域滤波

频率域上的图像增强大大降低了计算量

各种彩色增强技术适用于不同的图像

图像的加、减、乘、比值运算有助于得到更多的影像信息

第六章图像的数字镶嵌与融合

6.1遥感图像数字镶嵌

问题的提出研究区处于几幅图像的交界处研究区需多幅图像覆盖

6.1.1手工镶嵌的弊端容易出现接缝和色调的不一致容易出现影像错位

6.1.2数字镶嵌

对若干幅互为邻接的遥感数字图像通过彼此间几何配准、色调调整、去边界等数字处理，镶合拼接成一幅统一的新数字图像。

6.1.3遥感图像数字镶嵌的工作程序和内容

1.准备工作2.预处理工作3.确定实施方案4.接缝线确定5.色调调整6.边界平滑

2、预处理工作

辐射校正去条带和斑点几何配准

几何配准的过程

首先在两幅图像上选取足够数量且均匀分布的同名像元；然后利用同名像元的坐标确定几何变换的多项式参数；最后对要变换的影像进行灰度重采样，从而得到比例尺相同、点位对应的配准影像。

3、确定实施方案

确定标准像幅确定镶嵌像幅

4、接缝线确定

原理待镶嵌图形按照某曲线拼接后曲线两侧的亮度变化不显著或最小时，即找到了接缝线。

方法取一长度为d的一维窗口，让窗口在一行内逐点滑动，计算出每一点处A和B两幅图像在窗口内各个对应像元点的亮度值差的绝对值的和，最小的即为接缝线在这一行的位置。

5、色调调整

原因图像成像条件存在差异，导致图像亮度的差异较大；

图像成像条件接近，传感器有随机误差，也会导致不同像幅的色调不一致。

方法A、方差、均值法B、直方图匹配法

直方图匹配法

分别作左图像和右图像重叠区所包含的所有波段的直方图，在对应直方图上找出两幅图像中累积频率大致相等的像元所对应的灰度值对，以参考影像的灰度值代替待校正影像的灰度值。

6、边界平滑

重叠区列数为L，E图像的重叠部分为第K列到L+K-1列，H图像的重叠部分为第1列到L列，gE（i,j）和gH（i,j）分别表示E和H图像的亮度值，g（i,j）为平滑后的亮度值，其列数为1到L。

此时重叠区亮度值的计算要以行为单位进行，下面以第i行的亮度值确定为例说明常用的三种计算方法：

1）把两幅图像对应像元的平均值作为重叠区像元点的亮度值2）把两幅待镶嵌图像中亮度值最大的作为重叠区像元的亮度值3）取两幅图像对应像元亮度值的线性加权和

6.2多源遥感图像的融合

6.2.1概述

含义不同来源的信息复合成一种表达式，从而得到更多的信息。

形式影像与地图影像与DEM（DTM）影像与影像

优点①锐化影像；②改善几何纠正精度；③提高立体观测能力；④增加原单一数据源中不清晰的那些特征；⑤互补的数据集用于改善分类质量；⑥利用多时域数据进行变化监测；⑦实现某一影像中丢失的信息用另一传感器影像数据来替换；⑧克服目标提取与识别中数据的不完整性。

层次像元级分割、特征提取特征级提取有用的影像特征

符号级充分利用多源信息

6.2.2融合预处理

使待融合的各图像比例尺相同，点位一一对应的过程。

6.2.3融合方法

HIS融合法KL变换融合法乘积变换融合法金字塔变换融合法样条变换融合法

KL变换融合法

将多波段的低分辨率图像进行PC变换，将单波段的高分辨率图像经过直方图匹配，使其灰度分布和PC变换第一分量图像一致；然后用匹配后的高分辨率图像代替第一分量图像，经过PC逆变换还原到原始空间生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。

IKONOS卫星数据融合方法

ENVI软件提供了多种影像融合的方法，分别是：

主成分变换融合法乘积变换融合法

Brovey变换融合法小波变换融合

6.2.5融合效果评价指标

1、平均梯度2、熵3、分类4、相关系数5、方差偏差

知识回顾

数字镶嵌比传统手工镶嵌有明显的优势数字图像镶嵌应按照一定规程

重叠区确定常采用移动匹配法多传感器的数据融合可以得到更多的信息

影像数据融合的流程融合算法的优缺点比较

巩固练习

试说明什么叫遥感图像的数字镶嵌与融合，并简述其区别。

对常用的数字镶嵌技术进行简要的说明。

第七章遥感图像目视解译

何谓地物识别？

地物识别的具体目标就是依据影像特征，识别地物的类型、性质、空间位置、形状、大小、数量等属性。

地物识别的方法

目视判读法计算机分类法

遥感图像目视判读

定义根据应用目的，结合地物波谱特征，影像特征及地物的分布规律，将各种目标地物识别出来，并进行定性和定量分析的工作。

理解

A、地物波谱特性与图像判读

根据地物波谱曲线和各种传感器的波段以及地面分辨率，分析各种波段遥感图像上主要地物的灰度对比关系，达到识别地物的目的。

B、地物影像特征与图像判读

地物在卫星影像图上反映出的不同大小、阴影、色调、颜色、纹理以及位置、布局等特征标志，是区别或判读遥感图像，定性或定量分析不同地物的重要标志。

C、地物分布规律与图像判读

自然资源彼此之间具有密切的依存关系，其形成、演化、分布和发展都具有一定的地理学和生物学规律，在遥感图像上呈现出种种影像特性。

7.1遥感图像目视解译概述

7.1.1目视解译的目的

有哪些地物分布在哪里粗略估计其数量特征

7.1.2目标地物影像特征

色－－指目标地物在遥感影像上呈现的颜色特征。

形－－指目标地物在遥感影像上表现的形状特征。

位－－指目标地物在遥感影像上的空间位置特征。

7.1.3目视解译方法

原则先图外、后图内先整体，后局部勤对比，多分析

影像图框外提供的信息包括以下内容：

图像覆盖的区域所处的地理位置影像比例尺影像重叠符号影像注记影像灰阶

对解译影像作整体观察，了解如下内容：

各种地理环境要素在空间上的联系综合分析目标地物与周围环境的关系

在判读过程中进行以下对比分析：

多个波段对比不同时相对比同类地物对比

方法

（1）直接判读法

（2）对比分析法（3）信息覆合法（4）综合推理法

7.2遥感摄影像片的目视解译

7.2.1遥感摄影像片

特点绝大部分为大中比例尺像片绝大部分采用中心投影方式成像俯视成像

7.2.2解译标志

色形位指示目标地物成因的特征

指示环境的代表性地物指示目标地物成像时间的特征

7.2.3遥感摄影像片的判读方法

黑白全色像片可见光范围内反射率高的地物，在航空像片上呈现淡白色调，反射率低的地物，它在像片上呈现暗灰色调。

黑白红外像片

天然彩色像片形状特征的识别类似于可见光黑白像片；色彩特征的识别依赖于地物的天然色彩。

★红外彩色像片

植物呈现为红色。

正常生长的针叶林颜色为红色到品红色，枯萎的植被