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文档简介
实验七 遥感图像的多光谱增强一、目的和要求学习和掌握主成分变换（KL变换）、缨帽变换（KT）变换和色彩变换（RGB to IHS）的基本原理和方法，理解三种变换方法处理的效果及意义。二、实验内容1. 主成分变换（KL变换）2. 缨帽变换（KT变换）3. 色彩变换（RGB to IHS）三、原理和方法主成分变换（Principal Component Analysis），又称KL变换。它的基本原理是：对某一多光谱图像实行一个线性变换，产生一组新的多光谱图像，使变换后各分量之间具有最小的相关性。它是一种常用的数据压缩方法，可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的前几个主分量上；同时由于主成分变换后的前几个主分量包含了主要的地物信息，噪声较少，因而可以突出主要信息，抑制噪声，达到图像增强的目的；另外，它也可以用于分类前的预处理，减少分类的波段数并提高分类效果，即作为特征选择的方法。缨帽变换（KT变换）也是一种线性变换，其变换后的相互垂直的坐标轴不是指向主成分方向，而是指向与地面景物有密切关系的方向。KT变换主要集中于MSS和TM数据的应用分析。对于MSS数据，变换后的第一分量称为亮度分量，主要反映了土壤反射率变换信息；第二分量称为绿度分量，主要反映了地面植物的绿度；第三分量称为黄度分量，主要说明了植物的枯萎程度。对于TM数据，第一分量也称为亮度分量，反映总体的亮度变化；第二分量也称为绿度分量，与图像上绿色植物的数量密切相关；第三分量为湿度分量，反映了土壤的湿度。KT变换为植被研究，特别是分析农业特征提供了一个优化显示的方法，同时又实现了数据压缩，具有重要的实际应用意义。色彩变换（RGB to IHS）是将遥感图像从红（R）、绿（G）、兰（B）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。其中，亮度表示整个图象的明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是0-1。变换的方法主要有球体变换和圆柱体变换两种（计算公式见课本）。四、实验步骤 主成分变换ERDAS 图标面板菜单条： Image Interpreter Spectral Enhancement Principial Comp Pincipal Components对话框（图7-1）图7-1 Principal Component对话框 缨帽变换ERDAS 图标面板菜单条： Image Interpreter Spectral Enhancement Tasseled Cap 对话框（图7-2）图7-2 Tasseled Cap对话框 IHS变换ERDAS 图标面板工具条Image Interpreter Spectral Enhancement IHS to RGB
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