地物光谱特征与遥感数字图像信息提取Word格式.docx
《地物光谱特征与遥感数字图像信息提取Word格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《地物光谱特征与遥感数字图像信息提取Word格式.docx（24页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
反射率不仅是波长的函数，同时也是入射角，物体的电学性质（电导、介电、磁学性质等）以及表面粗糙度、质地等的函数。
一般地说，当入射电磁波波长一定时，反射能力强的地物，反射率大，在黑白遥感图像上呈现的色调就浅。
反之，反射入射光能力弱的地物，反射率小，在黑白遥感图像上呈现的色调就深。
在遥感图像上色调的差异是判读遥感图像的重要标志。
.1.2地物的发射光谱特性
发射率任何地物当温度高于绝对温度0K时，组成物质的原子、分子等微粒，在不停地做热运动，都有向周围空间辐射红外线和微波的能力。
通常地物发射电磁辐射的能力是以发射率作为衡量标准。
地物的发射率是以黑体辐射作为基准。
上述斯特藩-玻耳兹曼定律、维恩位移定律只适用黑体辐射，但是在自然界中，黑体辐射是不存在的，一般地物辐射能量总要比黑体辐射能量小。
如果利用黑体辐射有关公式，则需要增加一个因子，这个因子就是发射率（ελ），或称“比辐射率”。
对于某一波长来说，发射率定义如下：
（3-6）
－指单位面积上观测地物发射的某一波长的辐射通量密度；
－指与观测地物同温度下黑体的辐射通量密度；
发射率根据物质的介电常数、表面的粗糙度、温度、波长、观测方向等条件而变化，取0到1之间的值。
地物发射率的差异也是遥感探测的基础和出发点。
地物发射光谱地物的发射率随波长变化的规律，称为地物的发射光谱。
按地物发射率与波长间的关系绘成的曲线（横坐标为波长，纵坐标为发射率）称为地物发射光谱曲线。
.1.3地物的透射光谱特性
当电磁波入射到两种介质的分界面时，部份入射能穿越两介质的分界面的现象。
称为透射。
透射的能量穿越介质时，往往部分被介质吸收并转换成热能再发射。
介定透射能量的能力，用透射率τ来表示。
透射率就是入射光透射过地物的能量与入射总能量的百分比。
地物的透射率随着电磁波的波长和地物的性质而不同。
例如，水体对0.45～0.56μm的蓝绿光波具有一定的透射能力，较混浊水体的透射深度为1～2m，一般水体的透射深度可达10～20m。
又如，波长大于1mm的微波对冰体具有透射能力。
一般情况下，绝大多数地物对可见光都没有透射能力。
红外线只对具有半导体特征的地物，才有一定的透射能力。
微波对地物具有明显的透射能力，这种透射能力主要由入射波的波长而定。
因此，在遥感技术中，可以根据它们的特性，选择适当的传感器来探测水下、冰下某些地物的信息。
对于摄影遥感系统，胶片和滤光片的透射率是个十分关键的参数。
自然界中，人们最熟悉的是水体的透射能力。
这是因为人们可以直接观察到可见光波段辐射能的透射现象。
然而，可见光以外的透射，虽人眼看不见，但它是客观存在的，如植物叶子，对于可见光辐射是不透明的，但它能透射一定量的红外辐射。
.2典型地物的反射光谱特征
地物的反射波谱是研究地面物体反射率随波长的变化规律。
利用反射率随波长变化的差别可以区分物体.通常用二维几何空间内的曲线表示。
横坐标表示波长，纵坐标表示反射率以画出地物反射率曲线，见图3-2。
同一物体的反射率曲线形态，反映出不同波段的反射率不向。
研究不同波段的反射率并以此与遥感传感器的相同波段和角度接收的辐射数据相对照。
可以得到遥感影像数据和对应地物的识别规律，可见地物反射率曲线的研究非常重要。
图3-2某些地物反射率曲线
.2.1岩石的反射光谱特征
岩石反射波谱曲线不像植被那样具有明显的相似特征，其曲线形态与矿物成分、矿物含量、风化程度、含水状况、颗粒大小、表面光滑程度、色泽等都有关系。
从图（3-3）石灰岩、长石沙岩、页岩、安山岩、玄武岩的光谱曲线。
可以看到它们形态各异。
没有明显规律性。
图3-3几种岩石的反射波谱曲线
.2.2土壤的反射光谱特征
自然状态下土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值。
土壤的反射光谱特征主要受到土壤中的原生矿物和次生矿物、土壤水分含量、土壤有机质、铁含量、土壤质地等因素的影响。
图3-4不同含水量的土壤反射光谱曲线
图3-5三种土壤反射波谱曲线比较
.2.3水体的反射光谱特征
水的光谱特征主要是由水本身的物质组成决定，同时又受到各种水状态的影响。
地表较纯洁的自然水体对0.4～2.5μm波段的电磁波吸收明显高于绝大多数其它地物。
在光谱的可见光波段内，水体中的能量-物质相互作用比较复杂，光谱反射特性概括起来有一下特点：
（1）光谱反射特性可能包括来自三方面的贡献：
水的表面反射、水体底部物质的反射和水中悬浮物质的反射。
（2）光谱吸收和透射特性不仅与水体本身的性质有关，而且还明显地受到水中各种类型和大小的物质——有机物和无机物的影响。
（3）在光谱的近红外和中红外波段，水几乎吸收了其全部的能量，即纯净的自然水体在近红外波段更近似于一个“黑体”，因此，在1.1～2.5μm波段，较纯净的自然水体的反射率很低，几乎趋近于零。
图3-6水体的反射光谱特征
图3-7电磁波与水体的相互作用
图3-8水的光谱衰减特性
.2.4植被的反射光谱特征
植物的光谱特征可使其在遥感影像上有效地与其他地物相区别。
同时，不同的植物各有其自身的波谱特征，从而成为区分植被类型、长势及估算生物量的依据。
图3-9绿色植物有效光谱响应特征
图3-10矿区红杉林反射曲线的蓝移现象
.3遥感图像目视解译
遥感仪器自空中获得大量的地面目标的信息数据，通过电磁波或磁带回收等的方式传送回地面，由地面接收姑截获并加以记录。
地面站收到的遥感信息必须通过适当的处理才能加以利用。
将接收到的原始遥感数据加工制成可供观察和分析的可视图像和数据产品，这一过程称为遥感信息处理。
根据所获得的遥感影像和数据资料，从中分析出人们感兴趣的地面目标的形态和性质，这一过程称为遥感图像解译。
.3.1目视解译标志
目视解译是用肉眼或借助于简单的工具如放大镜、立体镜、投影观察器等，直接由肉眼来识别图像特性，从而提取有用信息，即人把物体与图像联系起来的过程。
因此解译时，除了要有上面所述的遥感资料和地面实况资料外，解译者还需要有解译对象的基础理论和专业知识，掌握遥感技术的基本原理和方法，并且有一定的实际工作经验。
目视解译的质量高低最后就取决于人（解译人员的生理视力条件和知识技能）、物（物体的几何特性、电磁波特性）、像（图像的几何、物理特性）三个因素的统一程度，即：
图3-11目视解译所需的知识与材料
一、直接解译标志
直接解译标志包括色调、形状、大小、阴影、结构和图形，这里主要以可见光航空摄影像片为例，介绍解译标志。
1．色调
色调是地物电磁辐射能量在影像上的模拟记录，在黑白影像上表现为灰度，在彩色影像上表现为颜色，它是一切解译标志的基础。
表3-1物体本身颜色与黑白航片的色调对比
彩色体的原生色调
消色体的原生色调
黑白像片的影像色调
白
淡黄
灰白
黄、褐黄、深黄、橙、浅色、浅蓝
淡灰、浅灰
浅灰
红、黄
灰
深红、紫红、深蓝、淡绿、绿、紫
暗灰
深灰
深绿、黑绿
淡黑、浅黑
浅黑
黑
2．形状
形状是地物外貌轮廓在影像上的相似记录，任何物体都具有一定的外貌轮廓，在遥感影像上表现出不同的形状，如：
游泳池是长方形，足球场则是两端为弧形的长方形，水渠为长条形，公路为弯延的曲线形等。
因此利用形状可直接判定物体的存在与否。
图3-12地物形状与位置关系的示意图
3.大小
大小是地物的长度、面积、体积等在影像上按比例缩小的相似记录，它是识别地物的重要标志之一，特别是对形状相同的物体更是如此。
表3-2目视解译能识别出的地物
比例尺
目视地面分辨率
可识别的地物
1:
1000万
1000m
大地构造、板块、地带性景观、气旋、反气旋、海洋温度、含盐度、洋流等
400万
400m
区域地质构造、沙漠风系、山脉走向、森林分布、空气污染来源与扩散、海流、海洋中尺度旋涡、城市等
100万
100m
层单元、构造体系、地貌类型、土地类型、植被类型、河流类型、飞机场、村镇、海港、铁路等
25万
25m
矿产调查、地震破坏、流域水系、海况调查、海水污染、牧场、公路等
10万
10m
土壤侵蚀、水污染、农场、河床演变、河口淤积等
5万
5m
土壤湿度、盐分、排水类型、森林密度、树冠直径、树种、农作物类型、人工建筑物等
1万
1m
工程点、矿坑、坝址、桥涵等
4.阴影
阴影是指地物电磁辐射能量很低的部分在影像上形成的影像特征，可以把它看成是一种深色到黑色的特殊色调。
阴影可造成立体感，帮助我们观察到地物的侧面，判断地物的性质，但阴影内的地物则不容易识别，并掩盖一些物体的细节。
5.纹理
纹理又称质地，是由于像片比例尺的限制，物体的形状不能以个体的形式明显地在影像上表现出来，而是以群体的色调、形状重复所构成的、个体无法辨认的影像特征。
不同物体的表面结构特点和光滑程度是不一致的，在遥感影像上形成不同的纹理质地。
如河床上的卵石较沙粗糙些，草原表面比森林要光滑，沙漠中的纹理能表现沙丘的形状以及主要风系的风向，海滩纹理能表示海滩沙粒结构的粗细等等。
纹理（质地）常用光滑状、粗糙状、参差状、海绵状、疙瘩状、锅穴状表示。
表3-3图形分类
类型
类别
点
粗点、细点、稀点、密点、显点、隐点、白点、黑点、均匀点、非均匀点
斑
粗斑、细斑、稀斑、密斑、显斑、隐斑、圆斑、方斑、白斑、黑斑、斑块、花斑、亮斑
块
圆块、椭圆形块、方块、长块、条块、菱形块、多角形块、隐块、非规则块
格
粗格、细格、宽格、密格、方格、条格、菱形格、鱼鳞格、网格、长格、弧形格、不规则格
条
线
粗条、细条、疏条、密条、宽条、窄条、长条、短条、直条、曲条、环形条；
弧线、放射线、平行线、斜交线、环形线、点线、点直线、点曲线、粗线、细线、疏线、密线、长线、断线
纹
粗纹、细纹、疏纹、密纹、显纹、隐纹、粗斑纹、细斑纹、粗点纹、细点纹、指状纹、波状纹、曲线纹、树枝纹、羽状纹、平行纹、梳状纹、放射纹、环状纹、断线纹、紊乱纹
链
粗链状、细链状、折链状、网链状、垅状
垅
粗垅状、细垅状、尖脊垅、圆脊垅、拱形垅、蠕虫垅、整齐垅、不整齐垅
栅
粗栅状、细栅状、格栅状、显栅状、隐栅状、断续状、平行状
6.图形
图型又称结构，是个体可辨认的许多细小地物重复出现所组成的影像特征，它包括不同地物在形状、大小、色调、阴影等方而的综合表现。
水系格局，土地利用形式等均可形成特有的图形，如平原农田呈栅状近长方形排列，山区农田则呈现弧形长条纹形。
图形常用点状、斑状、块状、线状、条状、环状、格状、纹状、链状、垅状、栅状等描述，如表3-3。
二、间接解译标志
自然界各种物体和现象都是有规律地与周围环境和其他地物、现象相互联系，相互作用。
因此我们可以根据一地物的存在或性质来推断另一地物的存在和性质，根据已经解译出的某些自然现象判断另一种在影像上表现不明显的现象。
例如通过直接解译标志可直观地看到各种地貌现象，通过岩石地貌分析可识别岩性，通过构造地貌分析可识别构造。
这种通过对与解译对象密切相关的一些现象的研究，推理、判断来达到辨别解译对象的方法称间接解译。
如位置、相关布局等与解译对象密切相关的事物和现象称为间接解译标志。
1.位置。
位置是指地物所处环境在影像上的反映，即影像上目标（地物）与背影（环境）的关系。
地物和自然现象都具有一定的位置，例如芦苇长在河湖边沼泽地，红柳丛生在沙漠，河漫滩和阶地位于河谷两侧，洪积扇总是位于沟口，河流两侧的湖泊是牛轭湖，雪线附近的是冰今湖等。
2.相关布局。
景观各要素之间、或地物与地物之间相互有一定的依存关系，这种相关性反映在影像上形成平面布局。
例如：
区从山脊到谷底，植被有垂直分带性，于是在影像上形成色调不同的带状图形布局；
山地、山前洪积扇，再往下为冲积洪积平原、河流阶地、河漫滩等。
由于各种地物是处于复杂、多变的自然环境中，所以解译标志也随着地区的差异和自然景观的不同而变化，绝对稳定的解译标志是不存在的，有些解译标志具有普遍意义，有些则带有地区性。
有时即使是同一地区的解译标志，在相对稳定的情况下也在变化。
因此，在解译过程中，对解译标志要认真分析总结，不能盲目照搬套用。
.3.2遥感图像解译方法与步骤
一、解译方法
1.遥感资料的选择及影像处理
2.目视解译的方法
二、解译步骤
解译遥感影像可有各种应用目的，有的要编制专题地图，有的要提取某种有用信息和数据估算，但解译步骤基本相同。
1.准备工作
2.初步解译、建立解译标志
3.室内解译
4.野外验证
5.成果整理
.4遥感数字图像信息提取
.4.1遥感数字图像的概念
一、图象、数字图象
图像是客体或事物的表述、拟似或仿制,是它们的活生生的或绘画式的描述。
图像有许多类型。
从人眼的视觉特点上可将图像分为可见图像和不可见图像。
可见图像有照片、底片、用线条画的图和画，用透镜、光栅和全息技术产生的各种光图像。
不可见图像包括不可见光成保（如紫外线、红外线、微波成像）和不可见量（如温度、压力、人口密度等）分布图。
按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为数字图像和模拟图像。
数字图像是客体或可见图像的数字表述。
它实际上是具有某种数值的一些点按行（横）和列（纵）排成的二维矩阵。
它属于可见图像，因为它只以数字形式存在的，所以只有以灰度值或颜色值显示或打印出来才能被看到。
模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。
随着计算机技术的发展，模拟图像与数字图像可以实施转换，把模拟图像变成数字图像称为模/数转换，记作A/D转换；
把数字图像变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A转换。
模拟图象和数字图象的本质区别在于模拟图象是一个连续变量的图像，而数字图象是一个离散变量的图象。
二、遥感数字图象
遥感数字图像是指以遥感方式获得的以数字形式表述的遥感影像。
遥感数字图像最基本的单位是像素。
像素是遥感成像过程的采样点，或者是在A/D转换中的取样点，它也是计算机图像处理的最小单元。
每个像素具有其空间位置特征和属性特征。
遥感数字图像像素的属性特征常用灰度值来表示，即该像素位置上亮暗程度的整数值。
遥感图象是各种传感器所获信息的产物，是遥感探测目标的信息载体。
遥感解译人员需要通过遥感图象获取三方面的信息：
目标地物的大小、形状及空间分布特点;
目标地物的属性特点；
目标地物的动态变化特点。
因此，相应的遥感图象有几何特征、物理特征和时间特征。
.4.2遥感数字图像处理
遥感数字图像处理的基本流程主要包括以下四个步骤：
一、遥感数字图像的获取
遥感数字图象信息提取之前，遥感数字图象的获取是必要的。
遥感数字图象是通过接收、记录目标物的电磁波特征的仪器，即传感器获得的。
如扫描仪、雷达、摄影机、摄像机、和辐射计等。
在第二章中已详细列举了目前常用的航空遥感平台以及相应的遥感数字图象产品，在此不再赘述。
二、遥感数字图像预处理
（1）辐射校正
1.遥感器校正
2.大气校正
3.太阳高度角和地形等引起的畸变校正
（2）几何校正
1.选取地面控制点（GCP）
2.选择空间变换函数
3.重采样和内插
图3-13几种畸变模型图形
图3-14遥感图像的几何校正
三、遥感数字图像的变换、增强和融合
1.遥感数字图像变换
（1）快速傅立叶变换
图3-15一维傅立叶变换
（2）K－L变换
（3）K－T变换
2.遥感数字图像增强
图3-16遥感数字图像增强方法
（1）反差增强
①灰度拉伸
图3-17线性变换拉伸示意图
直方图分段线性拉伸
非线性拉伸变换
图3-18分段线性拉伸
图3-19几种线性拉伸变换示意图
②直方图均衡化
图3-20直方图均衡
③直方图匹配
（2）空间域图像增强
①边缘增强
②平滑滤波
③中值滤波
④定向滤波
3）频率域图像增强
（
①低通滤波
②高通滤波
③带通滤波
④同态滤波
（4）代数运算增强
（5）彩色图像增强
①假彩色密度分割
②彩色增强
③假彩色合成
3.遥感数据融合
（1）数据融合原理及过程
（2）数据融合分类及方法
①数据融合方法分类
像元级融合
特征级融合
决策级融合
表3-3三级融合层次的特点
特点
融合框架
信息损失
实时性
精度
容错性
抗干扰力
工作量
融合水平
像元级
小
差
高
低
特征级
中
决策级
大
优
②遥感数据融合方法介绍
IHS变换
代数法
Brovey变换
图像回归法
主成分变换（PCT）
小波变换
表3-4三级融合层次下的融合方法
熵法
专家系统
表决法
神经网络
聚类分析
Bayes估计
模糊聚类法
主成分变换
神经网络法
可靠性理论
回归模型法
加权平均法
基于知识的融合法
Kalman滤波法
Dempater-shafer推理法
③遥感数据融合存在问题及发展趋势
四、遥感数字图像分析
1.遥感数字图像分类
图3-23遥感图像分类处理流程
图3-24遥感图像分类处理流程
（1）非监督分类
ISODATA（IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnique）分类法
K-均值分类法（K-Means）
最大似然法
最小距离法
（2）监督分类
（3）数字图像分类新技术
①人工神经网络分类法
反向传播法（BP,back-propagation）
图3-25反向传播神经网络
模块化方法
图3-26人工神经网络分类法流程图
②模糊分类法
模糊C－均值聚类法（fuzzyc－meanclustering，简称FCM）
模糊监督分类法（fuzzysupervisedclassification）
③亚像元分类法（subpixelclassification）
（4）其他分类法
3.基于遥感影像面状地物的提取
（1）目标检测与特征提取
（2）特征编组和建模
图3-27道路特征提取基本流程图
.5遥感数字图像信息定量反演
遥感的优势在于能以不同的时空尺度不断地提供多种地表特征信息。
另一方面人们在反演陆地表面温度、反照率和地表粗糙度、植物覆盖度和土壤水分等信息时，目前遥感所能提供的仅是垂直方向或个别方向上的反射率，以及非常有限的地表结构参数，显然难以满足模型精度要求，尤其是随着遥感科学的发展、遥感应用的深入，人们越来越体会到定量遥感的必要性。
.5.1遥感图像信息定量反演的原理
遥感的成像过程是十分复杂的。
它经历了从辐射源—大气层－地球表面（植被、土壤、水体……结构和组分均十分复杂、多样的不同“介质”）一探测器等的过程。
这里的每一个环节都涉及到无穷多的参数，而且许多参数问又是密切关联的。
这些参数直接或间接的都成为定量遥感研究的内容。
首先要从理论上解决遥感机理和各种前向模型。
随着遥感的发展，国内外学者已经建立了近百种不同的遥感模型。
这些模型大体可分为统计模型、物理模型、半经验模型三种。
所谓“经验统计模型”一般是描述性的，即对一系列观测数据作经验性的统计描述，或者进行相关分析，建立遥感参数与地面观测数据之间的线性回归方程——一种直接的统计相关关系，而不解答为什么会具有这样的相关或统计结果这类问题。
“统计模型”的主要优点是简便、适用性强，一般仅包含3～6个参数。
但其理论基础不完备、缺乏对物理机理的足够理解和队识，参数之间缺乏逻辑关系。
对十个同地区、不同条件，往往可以得出多种统计规律，所建立的经验模型缺乏广泛的普适性。
此外，许多遥感参数与地面参数之间并非简单的线性关系，还需要考虑方向反射、结构变化的非线性影响等，情况是复杂的。
当然，对于地面实况不清或遥感情号产生机理过于复杂的情况下，“统汁模型”应该是一种较合适的描述工具。
但是随着地面知识的积累和遥感观测波段数的增加，它的优势则明显减弱。
“物理模型”理论基础完善，模型参数具有明确的物理意义，并试图对作用帆理进行数学报述，如描述植被二向性反射的辐射传输模型、几何光学模型，描述作物生长过程的动力学模型等。
此类模型通常是非线性的，输入参数多、方程复杂、实用性较差，且常对非主要因素有过多的忽略或假定。
“半经验模型”综合了统计模型和物理模型的优点。
模型所用的参数往往虽是经验参数，但又具有一定的物理意义。
此外还必须进行各种反演模型和反演策略的研究。
面对复杂的地表系统，我们必须通过各种反演模型来定量反演地表的各个参数。
.5.2遥感图像信息定量反演方法
在遥感应用研究中，遥感所获得的大量数据，
升级会员 