遙感原理與應(yīng)用ppt課件-資料下載頁(yè)
2025-05-04 13:40本頁(yè)面
【正文】 hPass Filtering ? When we look at spatial structure, we can usually see a characteristic length scale (. size of fields, width and length of roads, etc) ? Images usually have features on lots of different length scales ? Sometimes, instead of talking about “l(fā)ength scale”, we talk instead about “spatial frequency”. ? High frequencies correspond to short distance scales。 low frequencies correspond to long distance scales ? We can describe the action of some filters in this way. Edge Enhancement ? edge enhancement mathematically manipulates an image to provide a new image in which edges are made to stand out. Smoothing ? smoothing averages the values of the pixel and its neighbors. ? If there is ?noise? in the image (random pixel with random values) the smoothing process will remove these. 四、圖像運(yùn)算 ? 概念 ： 兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準(zhǔn)后，通過一系列運(yùn)算，可以實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，達(dá)到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。 ? 原理： 地物不同波段的光譜差異。 1. 比值運(yùn)算： 兩幅同樣行、列數(shù)的圖像，對(duì)應(yīng)像元的亮度值相除（除數(shù)不為 0）就是比值運(yùn)算。該運(yùn)算常用于突出遙感影像中的植被特征、提取植被類型或估算植被生物量，這種算法的結(jié)果稱為植被指數(shù)。常用算法：近紅外波段 /紅波段 ?；颍ńt外 紅） /（近紅外 +紅） .對(duì)于區(qū)分和增強(qiáng)光譜亮度值雖不明顯，而不同波段的比值差異較大的地物有明顯效果。 ? 比值處理的方式： 根據(jù)實(shí)際情況，采取加、減、乘、除四則運(yùn)算。 2. 差值運(yùn)算： 兩幅同樣行、列數(shù)的圖像，對(duì)應(yīng)像元的亮度值相減就是差值運(yùn)算。 五、多光譜變換 ?多光譜變換 :針對(duì)多光譜影象存在的一定程度上的相關(guān)性以及數(shù)據(jù)冗余現(xiàn)象，通過函數(shù)變換，達(dá)到保留主要信息，降低數(shù)據(jù)量 ,增強(qiáng)或提取有用信息目的的方法。 ?其變換的本質(zhì) :對(duì)遙感圖像實(shí)行線性變換，使光譜空間的坐標(biāo)按一定規(guī)律進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。 KL變換 ? 離散變換的簡(jiǎn)稱，又稱主成分變換 。 它是對(duì)某一多光譜圖像 KL變換矩陣 A進(jìn)行線性組合 ,而產(chǎn)生一組新的多光譜圖像 Y. ? KL變換的特點(diǎn) :變換后的主分量空間與變換前的多光譜空間坐標(biāo)系相比旋轉(zhuǎn)了一個(gè)角度。新坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸一定指向數(shù)據(jù)量較大的方向?？蓪?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮和圖像增強(qiáng)。 KT變換 ? KT變換 是 kauthThomas變換的簡(jiǎn)稱，也稱纓帽變換 .是一種坐標(biāo)空間發(fā)生旋轉(zhuǎn)的線性變換，旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)軸指向與地面景物有密切關(guān)系的方向 ? KT變換的應(yīng)用 :主要針對(duì) TM圖像數(shù)據(jù)和 MSS數(shù)據(jù) .對(duì)于擴(kuò)大陸地衛(wèi)星 TM影像數(shù)據(jù)分析在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用有重要意義 . 第四節(jié) 多源信息復(fù)合 ? 多種信息源的復(fù)合 :是將多種遙感平臺(tái)，多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)之間以及遙感數(shù)據(jù)與非遙感數(shù)據(jù)之間的信息組合匹配的技術(shù)。 ? 多源信息復(fù)合的意義 :發(fā)揮不同遙感數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢(shì) ,彌補(bǔ)某種遙感數(shù)據(jù)的不足 ,提高遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用性 。還有利于綜合分析和深入理解遙感數(shù)據(jù) . 第四節(jié) 多源信息復(fù)合 一、遙感信息的復(fù)合 1. 不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)復(fù)合 2. 不同時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)復(fù)合 二、遙感與非遙感信息的復(fù)合 一、遙感信息的復(fù)合 不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)復(fù)合 （ 1）配準(zhǔn)：采用幾何校正，分別在不同數(shù)據(jù)源的影像上選取控制點(diǎn)，用雙線性內(nèi)插或三次卷積內(nèi)插運(yùn)算等對(duì)分辨率較小的圖像進(jìn)行重采樣，完成配準(zhǔn)。 （ 2）復(fù)合：彩色合成、代換法。 不同時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)復(fù)合 （ 1）配準(zhǔn)：利用幾何校正的方法進(jìn)行位置 配準(zhǔn)。 （ 2）直方圖調(diào)整：調(diào)整成一致的直方圖，是圖像的亮度趨于一致，便于比較。 （ 3）復(fù)合：彩色合成法、差值法、比值法。 二、遙感與非遙感信息的復(fù)合 主要步驟： 地理數(shù)據(jù)的網(wǎng)格化 （ 1）網(wǎng)格數(shù)據(jù)生成 （ 2）與遙感數(shù)據(jù)配準(zhǔn) 最優(yōu)遙感數(shù)據(jù)的選取 配準(zhǔn)復(fù)合 （ 1）柵格數(shù)據(jù)與柵格數(shù)據(jù) （ 2）柵格數(shù)據(jù)與矢量數(shù)據(jù)。
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