【導讀】完成時間：2021年12月30日。地物反射輻射、地物波普。電磁波電磁波普的概念、分類，電磁波的性質(zhì)。真正對太陽輻射影響最大的是對流層和平流層。米式散射當大氣中粒子和波長相當對紅外波段特別明顯散射。強度和波長的二次方成反比。影響因素波長、溫度、構(gòu)成物體的材料、表面狀況等。地物波普同地物的發(fā)射波普特性：城市道路建筑物、水體、土壤、植物、地物光譜的測定原理：用光譜測定儀器測定地物和標準板的反射率變化。地物光譜測試的作用：三個方面。地物光譜的測量方法：樣品的實驗室測量，應用不夠廣泛。地面平臺100m以下，可測定地物的波普特性。GPS信號發(fā)射時間和接收時間。升交點赤經(jīng)旋轉(zhuǎn)，稱為航偏。其值市非負和有限用二維矩陣表示

　　

【正文】 INC OSR00001? 掃描式傳感器的共線方程可表達為： )( )( ZXfx ??）（ )( )(ZYfy ??）（ 第四部分：感興趣的內(nèi)容 遙感圖像處理中的圖像增強和融合 以下是我 上網(wǎng)百度的資料： 遙感 衛(wèi)星 的 多光譜掃描儀 每次掃描有 6個光 — 電轉(zhuǎn)換器件平行工作，專題制圖儀每次掃描有 16個光電器件 平行工作。因此，一次掃描可得到 6行或 16行 圖像數(shù)據(jù) 。由于各個光 — 電轉(zhuǎn)換器件的特性 差異 和電路 漂移 ，圖像中各像元（ 像素 ）的 灰度 值不能正確反映地物反射的電磁波強度，并且圖像上還會出現(xiàn) 條紋 。因此，需要對原始 圖像數(shù)據(jù) 的像元 灰度 值進行 校正 ，這種校正稱為輻射校正。在 多光譜掃描儀 中，輻射 校正 是通過對各個敏感元件的 增益 和 漂移 進行校正來達到的。 多光譜掃描儀和專題制圖儀的圖像存在一系列 幾何畸變 。 這是因為它們不是瞬間掃描而是用連續(xù)掃描的方法取得 圖像數(shù)據(jù) 的。由于 衛(wèi)星 的運動，掃描行并不垂直于運動軌跡方向，在掃描一幅圖像的時間內(nèi) 地球 自轉(zhuǎn)一個角度而使圖像扭歪。在給定視場角下，掃描行兩側(cè)的像元對應的地面面積比中間的大， 地球 的曲率更加大了這一誤差。 衛(wèi)星 的姿態(tài)變動和掃描速度不勻也使圖像產(chǎn)生畸變。因此必須對圖像進行幾何糾正。根據(jù)已知的 儀器 參數(shù)及遙測的 衛(wèi)星軌道 和姿態(tài)參數(shù)進行圖像的幾何糾正，稱為系統(tǒng)糾正。需要用 衛(wèi)星 圖像制圖時，系統(tǒng)糾正后的幾何精度仍不能滿足要求，則需要用地面控制點來進行圖像的幾何精糾正。若圖像的幾何誤差分布是 平面 的、二次或三次曲面的，就可以用相應次數(shù)的多項式來 糾正 。經(jīng)過精糾正，圖像的幾何精度可達到均方誤差在半個像元以內(nèi)。 衛(wèi)星遙感 圖像的輻射 校正 和幾何糾正有時稱為衛(wèi)星圖像預處理。 遙感衛(wèi)星地面站 通?？梢韵蛴脩籼峁┙?jīng)過預處理的 圖像數(shù)據(jù) 或 圖片。也有很多用戶，寧愿使用原始的磁帶數(shù)據(jù)而根據(jù)自己的 應用 要求進行 處 處理方法： 圖像整飾處理 是提高 遙感 圖像的像質(zhì)以利于分析解譯應用的處理。 灰度 增強、邊緣增強和圖像的復原都屬于圖像的整飾處理。 空間域處理： 是將 衛(wèi)星圖像 的像元雖然用 256個 灰度等級 來表示，但地物反射的電磁波強度常常只占 256個等級中的很小一部分，使得圖像平淡而難以解譯，天氣陰霾時更是如此。為了使 圖像 能顯示出豐富的層次，必須充分利用 灰度等級 范圍，這種處理稱為圖像的灰度增強。 常用的 灰度 增強方法有線性增強、分段線性增強、等概率分布增強、對數(shù)增強、指數(shù)增強和自適應灰度增強 6種。 線性增強：把像元的 灰度 值線性地擴展到指定的最小和最大灰度值之間； 分段線性增強：把像元的 灰度 值分成幾個區(qū)間，每一區(qū)間的灰度值線性地變換到另一指定的灰度區(qū)間； 等概率分布增強：使像元 灰度 的概率 分布函數(shù) 接近直線的變換； 對數(shù)增強：擴展 灰度 值小的像元的灰度范圍，壓縮灰度值大的像元的灰度范圍； 指數(shù)增強：擴展 灰度 值大的和壓縮灰度值小的像元的灰度范圍； 自適應 灰度 增強：根據(jù)圖像的局部灰度分布情況進行灰度增強，使圖像的每一部分都能有盡可能豐富的層次 圖像卷積： 是一種重要的圖像處理方法，其基本原理是：像元的 灰度 值等于以此像元為中心的若干個像元的灰度值分別乘以特定的 系數(shù) 后相加的平均值。由這些系數(shù)排列成的矩陣叫 卷積核。選用不同的卷積核進行圖像卷積，可以取得各種處理效果。例如，除去圖像上的 噪聲 斑點 使圖像顯得更為平滑；增強圖像上景物的邊緣以使圖像銳化； 提取 圖像上景物的邊緣或特定方向的邊緣等。常用的卷積核為 3 3或5 5的系數(shù)矩陣，有時也使用 7 7或更大的卷積核以得到更好的處理效果，但計算時間與卷積核行列數(shù)的乘積成正比地增加。 圖像的 灰度 增強和卷積都是直接對圖像的灰度值進行處理，有時稱 為圖像的空間域處理。 空間頻率域處理： 在 數(shù)字信號處理 中常用離散的 傅里葉變換 ，把信號轉(zhuǎn)換成不同幅度和相位的頻率分量 ,經(jīng)濾波后再用傅里葉反變換恢復成信號，以提高信號的質(zhì)量。圖像是 二維 信息，可以用二維的離散傅里葉變換把圖像的 灰度 分布轉(zhuǎn)換成 空間頻率 分量。 圖像灰度 變化劇烈的部分對應于高的空間頻率，變化緩慢的部分對應于低的空間頻率。濾去部分高頻分量可消除圖像上的斑點 條紋 而顯得較為 平滑 ，增強高頻 分量可突出景物的細節(jié)而使圖像銳化，濾去部分低頻分量可使圖像上被成片陰影覆蓋的部分的細節(jié)更清晰地顯現(xiàn)出來。精心設(shè)計的濾波器能有效地提高圖像的質(zhì)量。經(jīng)傅里葉變換、 濾波 和反變換以提高圖像質(zhì)量的處理，有時稱為圖像的空間頻率域處理。 下面是我做的實驗： 比如原圖如下： 影像增強處理： 直方圖增強處理 （ 1） 了解空間域圖像增強的各種方法（點處理、掩模處理） （ 2） 通過編 寫程序掌握采用直方圖均衡化進行圖像增強的方法 方差調(diào)整： 圖像平滑 （ 1） 使用鄰域平均法編寫程序?qū)崿F(xiàn)圖像增強，進一步掌握掩模法及 其改進（加門限法） 消除噪聲的原理 （ 2）是消除或盡量減少噪聲的影響，改善圖像的質(zhì)量 （ 3）在提取大的目標之前去除圖像中一些瑣碎的細節(jié)、橋接直線或曲線的縫隙 圖像銳化 （ 1） 了解并掌握使用微分算子進行圖像邊緣檢測的基本原理； （ 2） 掌握使用不同梯度算子（一階導數(shù)算子）進行圖像邊緣檢測 ； 邊緣增強 卷積濾波 實驗總結(jié)： 直方圖增強處理 （ 1） 變換后直方圖趨向平坦，灰級減少，灰度合并； （ 2） 有展開輸入圖像直方圖的一般趨勢，直方圖均衡化后的圖像灰度級能跨越更大范圍； 實際視覺能夠接收的信息量大大的增強了； （ 3）直方圖均衡化能自動地確定變換函數(shù)，該函數(shù)尋求產(chǎn)生有均勻直方圖的輸出圖像， 得到的結(jié)果可預知，操作簡單 圖像平滑 （ 1） 四鄰域平均平滑不加門限：這種算法簡單，但它的主要缺點是在降低噪聲的同時 是圖像模糊，特別是在邊緣和細節(jié)處。而且鄰域越大， 在去噪能力增強的同時模糊程度 越嚴重。 （ 2） 四鄰域平均加門限即超像素平滑法：對邊緣和細節(jié)處的模糊有改善，主要是這種 算法的出發(fā)點是集中在在如何選擇鄰域的大小、形狀和方向，參加平均的點數(shù)及鄰域各 點的權(quán)重系數(shù)等。 圖像銳化 圖像銳化的目的是增強圖像的邊緣和輪廓，可通過微分使圖像邊緣突出、清晰，可以 通過 Laplacian 算子， Roberts、 Prewitt 和 Sobel 邊緣檢測算子等方法達到增強效果。 五． 影像融合處理方法 圖像幾何糾正 圖像剪裁 圖像增 強 圖像融合 (1)對配準后的兩幅幅遙感影像 PCA 變換 在工具欄的“ interpreter”下，選擇“ spatial enhancement”，再選擇“ resolution merge” (2).采用 Modified IHS 法： 在 High Resoluton IputFile 中輸入剪裁后的全色影像 ，在 Mulpretral IputFile 中輸入剪裁后的多光譜彩色影像 ， Output File 中為輸入的 Brovery 方法融合后的影像，命名為 。 (3).采用 HPF 法： 在 High Resoluton IputFile 中輸入剪裁后的全色影像 ，在 Mulpretral IputFile中輸入剪裁后的多光譜彩色影像 ， Output File 中為輸入的 Brovery 方法融合后的影像，命名為 。 遙 感影像融合就是將不同傳 感器遙感影像數(shù)據(jù)源所提供的信息加以綜合，以獲得高質(zhì)量的影像信息，同時消除多傳感器信息之間的冗余和矛盾，加以互補，降低其不確定性，減少模糊度，以增強影像中信息清晰度，改善解釋的精度、可靠性以及使用率，以形成對目標相對完整一致的信息描述。 我采取了三種 種方法對我裁剪后的影像進行融合，當然在裁剪前，我用已學到的幾何校正方法對影像進行了校正，然后剪裁大小一致，用來進行遙感影像的融合，如果不校正也不剪裁，那么出來的融合影像就會很失真，重疊很多，影響就會變質(zhì)，完全分辨不出地物。 總的來說， PCA的本質(zhì)是通過 去除冗余，將其余信息轉(zhuǎn)入少數(shù)幾幅影像（即主成分）的方法，對大量影像進行概括和消除相關(guān)性，生成具有高空問分辨率的多波段融合圖像。 PCA融合后的影像能夠分離信息，減少相關(guān)，從而突出不同的地物目標，影響比較清晰，提高了分辨率，居民區(qū)、道路、建筑物輪廓和行樹的構(gòu)像及對其它目標的影像細節(jié)顯示清晰。 但是 在以后的學習實驗中， 我們還要 根據(jù)不同實際情況的需要選擇不同的融合方法 。 第五部分：學習感悟 經(jīng)過一個學期的學習，我們的遙感課結(jié)束了，結(jié)束的時候我真的很感慨，感慨時間過的這么快， 剛開始學習 遙感的時候，我覺得自己特別不適應，因為剛開始我覺得戚老師的要求特別多，一會讓我們用 VB，一會又讓我們用 PS，我在想， PS 不是我們做海報用的嗎，和遙感課有什么關(guān)系啊，但是當我用 PS 做完測繪講座的宣傳單的時候，我的成就感特別強，我發(fā)現(xiàn)我會用好多軟件了現(xiàn)在，能力提高了不少，這時候我才從內(nèi)心由衷的佩服戚老師，覺得他很有遠見。剛開始戚老師讓我們用 VB 做 BSQ、BIL、 BIP 格式轉(zhuǎn)換的時候，我腦子里一片瞎，什么概念也沒有。我就去查書了，找到了有關(guān) BSQ、 BIL、BIP 的概念，光有了概念還不行，和做出程序差的遠呢，后來我 又上網(wǎng)查資料查代碼，總之那幾天好辛苦的，每天晚上做程序都做到一兩點，有想不通的就上網(wǎng)查資料，問同學同學也不會，有時候真的覺得很茫然，不過還好，最后總算做出來了，也算辛苦沒有白費，最后程序作出來我還是比較滿意的，我覺得老師也挺滿意的，這個結(jié)果皆大歡喜。 然后就是做 PS 的部分了，因為我之前是宣傳部的，所以對 PS 比較熟悉，分分鐘我就做完了，但是我一直在修改，直到交的前一天我還在修改，有時候我還是比較追求完美的。但是 PS 這個和美學有關(guān)系，每個人的審美不一樣，可能有的人覺得我做的不咋地，我也沒辦法了，反正我 盡力了，就當每個人的眼光不一樣吧，我也理解。 后來老師又布置了一個作業(yè)就是翻譯。一開始我想，又是一項和遙感沒啥關(guān)系的作業(yè)了，但是我又錯了。因為后來我查了研究生的面試考試，很多都是英文面試的，還用英文問你相關(guān)的專業(yè)知識，我頓時就明白了老師布置這項作業(yè)的苦心，如果我好好做這個作業(yè)，那我以后的面試就不怕啦！我就從 fundamentals of remote sensing 這本書里找了一章最重要的內(nèi)容遙感圖像處理翻譯，雖然有好多還是利用谷歌翻譯的，但是我已經(jīng)知道了不少專業(yè)詞匯，對我還是很有幫助的。 最后說一下我們做的實驗。首先是裝 ERDAS 這個軟件，我在圖書館裝了一晚上裝好的，裝完我還蠻佩服我的智商的，因為聽說我們班好多同學沒有裝成功，又說 ERDAS 軟件和之前我們裝的ARCGIS 沖突什么什么的。反正我遇到的問題都解決了，軟件也成功裝好了。后來做了圖像幾何校正、圖像增強、圖像剪裁、圖像融合和監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類這么幾個實驗，其中我最喜歡的要數(shù)幾何校正、圖像增強、圖像剪裁、圖像融合這些了。 幾何校正的實驗報告之前交了，我在上面也寫了，難點在于找同名點，不過只要把兩幅圖像對準， 有點眼力見兒，我覺得找找同名點也不是什么難事兒。然后圖像增強、圖像剪裁、圖像融合這些實驗是一起做的，我覺得遙感軟件很神奇的?？傊催@些圖像變來變?nèi)サ暮煤猛?，關(guān)于這些的重難點我已經(jīng)在前面感興趣的內(nèi)容中說過了，對于感興趣的內(nèi)容開始我覺得我寫的不充實，就上網(wǎng)百度了一點資料復制下來，我也說明了出處，希望老師原諒。 再一次說，遙感課結(jié)束了，但是留給我們了很多，我們懂了很多，能力也提高了很多，謝謝戚老師這一個學期以來對我們辛苦的教導，我們一定不負您的期望，好好的研究遙感，好好的學好測繪。