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遥感数字图像处理复习资料1 模拟影像：基于光学原理，利用感光胶片来曝光成像，通过光学摄影获得的物质胶片、相片。2 单波段影像：传感器利用一个工作波段获取的遥感影像，一个地区一幅影像。3 多波段影像：传感器利用多个工作波段，对同一个地区获取的遥感影像。有多少个工作波段，就有多少幅影像。4 高光谱影像：随着技术的发展，波段划分可越来越细，出现了在一定波长内，划分有几百个波段的遥感器，成为高光谱遥感。所得图像为：一个地区，几百张影像。5 数字图像的处理：利用计算机，用一些数学的方法、规则，对数字二维矩阵进行运算。通常，按照行，逐个像元的计算，每行结束后进入下一行计算，直到全图结束。6 遥感数字图像处理：是指利用计算机对遥感数字图像及其资料进行的一些技术操作处理，以求达到预期的目的的技术。7 遥感数字图像处理的主要内容：（1）原始遥感影像存在几何形态畸变、辐射量失真，导致图像质量下降。图像校正处理。（2）根据人眼的视觉原理和观察事物的特点，对遥感图像进。遥感图像的变换和增强。（3）根据地物目标波谱特性进行反演、统计、分析。遥感图像信息分析提取8 像元（Pixel, Picture Element）：一幅遥感数字影像是由m行n列的栅格组成，这些栅格称为像元（Pixel）；像元是遥感成像过程中的采样点，也是计算机处理的最小单元。9 像元值（DN，Digital Number）：每个像元都有一个值，表示传感器探测到像素对应地面面积上目标物的电磁辐射强度。也叫亮度值、灰度值gray。10 遥感影像又称为栅格影像11 MSS（多光谱扫描仪） TM（专题制图仪） ETM+（增强型专题制图仪）12 直方图：确定图像像元的灰度值范围，以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级具有的像元素或该像元数占总像元数的比例值，作出条形统计图。13 直方图的作用：直方图代表了影像中亮度值（像元值）的分布情况：1 亮度值分布范围、峰值范围、均值、离散程度 2 直方图形状反映了影像的基本特点，说明了影像的明亮状况、图像质量好坏。14 直方图均衡化：对原始影像进行对比对变换，使得新图像中各种像元个数基本一致，即变换后图像的灰度级概率p(DN,)等于常数，此变换叫直方图均衡化15 直方图匹配：把原始影像的直方图变换与参考图像的直方图形态一致16 两波段的相关系数介于+1和-1之间：1 若相关系数大于0，说明一个波段的亮度值增加会引起另一个波段上亮度的增加。2 若相关系数小于0，则一个波段上亮度值增加会引起另一个波段上亮度的减小。3 若相关系数等于0，说明两个波段上的亮度毫无关系，一个波段上的亮度增减不影响另一个波。段上的值，则这两个波段是相互独立的。4 多数图像中各波段之间是相关的。17 数据格式：多个波段（多个数字矩阵）在磁盘文件中的排列形式。BSQ（Band Sequential）按影像的波段顺序依次排列，每个波段内数据则以像元的行、列序号排列。有两种排列方式：每个波段（矩阵）为独立文件,所有波段在同一个文件中，按波段顺序依次排列各个波段矩阵。适用于对各个波段的单独处理，属于常用排列方式。BIP 在每一行中，按波段顺序交叉排列像元。将像元在不同波段上的值，按照波段顺序集中放在一起。BIL 按波段顺序，逐行交叉排列数据。18 假彩色密度分割（彩色编码、假彩色密度分层pseudo color 伪彩色增强）将单波段影像的像元值按照某种标准划成若干等级，同一级别转换为相同的新像元值，同时各个级别赋予不种颜色。19 等密度分割：当对像元数值从小到大排列，划分为n级，各级内含有的像元数大致相等，又称为等密度分割。20 彩色合成：将同一地区三幅影像，分别赋予红、绿、蓝三原色，每幅影像对应一个原色来显示，用该原色的不同饱和度（明度）表示；各影像准确套合叠置显示，则得到彩色合成影像。分为：假彩色合成、真彩色合成21 假彩色合成：三幅影像进行彩色合成，彩色合成后的影像显示不是地物的真实颜色，这种合成叫做假彩色合成。22 真彩色合成：（模拟自然色合成、近自然色合成）:三幅影像进行彩色合成，合成后的影像的地物色彩接近真实地物的色彩。这种合成称为真彩色合成。23 标准假彩色合成：近红外波段赋予红色、红光波段赋予绿色，绿光波段赋予蓝色。I24 HS变换(HLS变换)：将三幅影像作为RGB彩色合成的三个分量,按照RGB与IHS彩色空间的转换进行转换,重新得到三幅影像,分别对应HLS空间的三个分量.I25 K-L变换：1 利用波段间的相互关系，在尽可能不丢失信息的同时，用几个综合性波段代表多波段的原图像，使处理的数据量减少。2 将多波段图像信息压缩到比原波段更有效的少数几个转换波段上.K-L变换（主成份变换）的实质：1 属于图像变换。用不同于多波段空间的坐标系，来表示影像像元；推算出在新空间下的新影像（主成分影像）2 ;N个波段影像-导出-N个主成份影像。N个主成份影像的特点：1主成份影像彼此之间相互无关，或相关性较小。2主成份影像有排序：第1主成份影像、第2主成份影像.第n主成份.3 各主成份影像所包含的信息量不同，呈逐渐减少的趋势。K-L变换的作用1.数据压缩与降维:变换后的新波段所含的信息量呈逐渐减少的趋势。可以选用含信息量较大的波段进行分析，舍弃信息量较少的波段。2.图像增强:K_L变换后的前几个主分量，信噪比大噪声相对小，因此突出了主要信息26 K-T变换（kauth-Thomas变换）:一种特殊的主成分分析，转换系数是固定的；坐标空间发生旋转，旋转后的坐标轴指向与地面景物有密切关系的方向.1也称缨帽变换 2转换后的图像可进行物理特征解释产生4个波段，分别定义为：土壤亮度指数。绿度指数。黄度指数。噪声；既可以实现信息压缩，又可以帮助解译分析农业特征。亮度:反映出图像总体的反射值。绿度:反映了绿色生物量的特征。湿度:反映了湿度特征。在信息论中，常用信息熵H（X）表示信息的数量特征：27 融合概念：将同一个地区多种图像进行综合，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像，提供比任何单一数据更精确、更丰富的信息。28 IHS变换融合：1融合影像：3+1个需要融合图像.步骤: 1.进行IHS变换。（1）3个多光谱图像分别对应RGB，进行IHS变换（ 2）产生3 幅新图像：图像I明度，图像H色别，图像S饱和度2.高空间分辨率图像替换图像I。（1）将高空间分辨率图像与图像I进行直方图匹配（2）用高空间分辨率的图像替换图象I，产生新的 3 幅 图像组合：高空间分辨率的图像、图象H、图象S3.进行IHS逆变换：将高空间分辨率的图像、图象H、图象S变换为RGB图象29 主成分变换融合:1 融合影像：n+1个需要融合图像.2 K-L变换：对n个波段的图像进行PCA变换(K-L变换)，产生n个主成分图像 3 替换（1）选择某个主成分影像用于替换 （2）将高分辨率图像的直方图与被替换的主成分影像匹配 （3）用高分辨率图像代替对应的主成分影像 3 K-L逆变换 （1）将被替换后的n个图像进行反变换,得到n个新的图像 （2）逆变换后的n个图像中部分包括了第n+1个图像的信息30 融合的作用:1.提供图像的空间分辨率2.增强特征的显示能力:产生单一数据所不具备的或难以显示的特征3.改善分类精度:多源、互补信息融合，提高地物的可识别能力4. 提供变化检测的能力5.替代或修补图像数据等缺陷6. 解决海量数据的集成显示31 最佳波段指数(OIF):1标准差越大，说明该波段信息量越大.2波段间相关系数越小，说明图像间独立性越强.3OIF越大，信息量越大32 精纠正：从实际情况出发，找到可行的方法进行进精确处理，有多种方法与计算，不存在普遍适用。又叫精校正。33 低通滤波：将每个像元在一起为中心的区域内取平均值代替该像元值34 几何变形：由于遥感平台运动变化，地形起伏，地表曲率影响，遥感影像出现了总体变形，即几何位置发生变化，行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地形形状不规则变化等35 几何纠正：对所获遥感影像进行形状上的纠正，使之与标准影像或地图几何整合36 几何系统纠正（几何粗纠正）：地面接收站在提供给用户资料前，针对几何畸变的原因，根据卫星的姿态，传感器性能指标，扫描特征等参数，代入到理论较正式对影像几何变形进行校正。37 几何非系统纠正：利用地面控制点的影像坐标与地图坐标的对应关系，近似的确定所给图像坐标和应输出的地图坐标之间的坐标关系式，产生一幅符合某种地图投影或产考图件表达要求的新影像。38 间接法几何精纠正的一般流程：1 准备工作，输入原始影像。2 在影像上选择若干控制点。（控制点：原始影像和一些标准影像上的一些相同地物点，这些点在原始影像和标准影像上的坐标已知，又叫同名点）3 建立纠正变换函数 4 带入控制点的（X,Y）和（x,y）;求出对应关系式的系数，以确定坐标对应关系式 5 确定原始影像的大小范围 6 确定新影像分辨率，划分网格。7 通过重采样，确定新影像各像元值39 地面控制点标准：选择容易识别定位的明显地物；控制点在影像上均匀分布；控制点要有一定的数量，应超过空间变换公式系数个数40 重采样：通过坐标转换，新像元常会落在原始影像阵列的几个像元间；该点在原始影像上的值，则需根据周围若干原像元值对该点的贡献进行加权计算，计算结果才是该点的原始像元值；再将该店的像元值赋给新影像对应的位置上，此过程叫重采样常见方法：最邻近法；双线性内插法；三次卷积法41 几何纠正误差（RMS）：控制点在原始影像上的真实坐标（X,Y），与通过坐标转换式计算出来的坐标（X;,Y;）二者间的误差42 RMS误差可以用坐标系统的距离来表示，也可应像元数的距离43 辐射畸变：由于仪器影像，大气对辐射传输的影像，使传感器最后记录的辐射信息不能准确表达地物信息，产生畸变44 大气校正DOS法（直方图最小值法）：影像中总有一些暗地物，其辐射亮度或反射率应该为0则这些地物的像元值也该为0，但实际影像中这些地物的像元不为0，认为是大气的散色，反射等进入的程辐射。找出暗地物的像元值，所有影响像元减去该值，可认为一定程度消除了大气程辐射。45 对比度增强：改变图像像元值，将图像全部或部分像元值范围压缩或拉伸到指定的范围，从而提高图像的对比度，有助于提高图像的可解译性。分线性和非线性变换线性有：最大最小值;分段；饱和46 对比度增强的特点：1 提高图像视觉效果，增强可解疑性 2 拉伸部分向元区间突出这些像元信息消弱另一些信息 3 以直方图为基础拉伸压缩图像像元素和面积不变 4 变化后像元不代表真实地物辐射，使地物辐射信息的夸大或缩小47 特征选择：确定分类时所使用的波段或波段组合48 计算机解译流程：1.明确分类目的，选择适合影像（工作波段.空间分辨率.成像时间.影像质量）2.收集分析地面参考信息与有关信息3.进行影像的：辐射纠正，几何纠正，影像增强4.根据应用目的和数据特征，确定分类体系5.确定适合的分类方法和算法。总体大类为：监督分类和非监督分类6.监督分类中：选择各类别的样区，测定类别特征，确定判别函数；在非监督分类中，可用聚类等方法对特征类似的像素进行归类，测定其特征7.对所有像素进行分类8.分类精度检验49 最小距离法：1.利用训练样本数据，计算出每一类别的均值向量及标准差向量2.然后以均值向量作为该类在特征空间中的中心位置3.计算每个像元到各类中心的距离4.把各像元归入到距离最小的一类去50最大似然法：通过求出每个像素对于各类别归属概率，把该像素分到归属概率最大的类别中去的方法51 监督分类：1.从图像中选择已知类别的，具有代表性的像元2.计算机计算各类别像元的平均值，方差，协方差等参数等参数3.利用参数建立判别函数或判别规则，并反复调整判别函数或规则4.利用这些判别函数对未知像元进行分类5.调整过程需要人参与就像有人在监督样52 非监督分类：不选取训练区，根据所有像元内在的相似度进行分类合并，先分类然后再确定各类别的具体意义53 监督与非监督分类的区别：1.是否选取样区2.类别的意义在分类前是否已知54 监督与非监督分类主要优劣对比：1.类别确定：监督分类事先决定分类类别，避免出现不要的类别;但由于事先不知或数量太少，一些类别不能识别。非监督分类可识别一些独特的，覆盖量小的类别，但产生的群组不一定是想要的类别2.训练样本：监督分类选择样本，费时费力；通过检查样本分类情况，避免严重错误，避免了对光谱集群的重新归类。非监督分类不选择样本，不需要事先对区域熟悉；但需要解释分类所得集群组。55 饱和点：(a1.a2)为像元值的某个段区，像元值小于A1的变为0.像元值大于A2的变为255，中间像元按照拉伸公式进行变换56 对比度增强：改变图像像元值，将图像全部或部分像元值范围拉伸或压缩到指定的范围，从而提高图像的对比度，有助于提高图像可解译性57 辐射畸变（辐射误差）：由于仪器影像，大气对辐射传输影像，使传感器最后记录的辐射信息不能准确表达地物信息，产生畸变58重采样：通过坐标转换，新影像像元常会落在原始影像阵列的几个像元间；该点在原始影像上的值，则需根据该点周围若干原像元值，对该点的贡献进行加权计算，计算结果才是该点的原像元值；再将该点的像元值赋予新影像对应位置上，这个过程称为重采样59 3种方法：1最近邻法：计算量最小，处理后的影像的亮度具有不连续性，线性地物产生锯齿状2.双线性内插法精度和计算量适中，并带有平均化的结果，细节信息丢失3.三次卷60 遥感定义 :在远离地面的不同运载工具上（工作平台）,运用探测仪器（传感器），探测接收地表各物体发射、反射的电磁波（紫外线可见光红外微波），进行成像，经过数据的传输、处理、分析, 对地球资源与环境进行探测和监控的综合性技术。61 大气对遥感的主要作用：a.改变了到达地面的太阳辐射: 减少直接辐射；增加了其