遥感数据处理前沿技术与发展趋势

遥感数据处理的前沿技术和发展趋势，遥感数据处理的目的，遥感数据处理的过程，遥感数据处理的发展趋势，遥感信息处理技术的目录，用于处理遥感器获得的信息。遥感信息通常以图像的形式出现，因此这一过程也称为遥感图像信息处理。遥感图像信息处理的主要目的是：消除各种辐射失真和几何失真，使处理后的图像能够更真实地展现原始场景的真实面貌；(2)利用增强技术突出场景的一些光谱和空间特征，以便于与其他地面物体区分和解释；(3)进一步理解、分析和判断处理后的图像，提取所需的主题信息。遥感信息处理分为模拟处理和数字处理(见数据采集和处理)。1、遥感数据处理的目的，多光谱遥感信息的处理过程如下：数据管理：地面站接收到的原始信息经过照相处理、转换和数字化后，转换成正片或计算机兼容的磁带，并将获得的照片装订成册，编目供用户选择。(2)预处理：利用处理设备对遥感图像的几何形状和位置误差、图像辐射强度信息误差等系统误差进行几何校正和辐射校正。(3)精处理：消除遥感平台随机姿态误差和扫描速度误差引起的几何畸变，称为几何精校正；消除由不同光谱波段的光在大气中的不同散射引起的失真称为大气校正。(4)信息提取：多光谱段分类、相关掩模、假彩色合成、图像增强、密度分割等。根据用户要求进行。(5)信息合成：将不同高度、不同波段的地面实况调查和遥感获得的信息进行合成，并绘制成各种专题地图。在遥感数据处理过程中，遥感信息处理方法和模型越来越科学。信息模型和技术如神经网络、小波、分形、认知模型、地学专家知识和图像处理系统的集成将大大提高多源遥感技术集成、分类识别和提取的准确性和可靠性。将统计分类、模糊技术、专家知识和神经网络分类有机结合，形成一个复合分类器，大大提高了分类精度和类别数。多平台、多层、多传感器、多时间、多光谱、多角度、多空间分辨率的融合与复合应用是目前遥感技术的一个重要发展方向。不确定遥感信息模型和人工智能决策支持系统的开发和应用也需要进一步研究。3、遥感数据处理前沿技术遥感数据融合技术旨在整合不同空间和光谱分辨率的信息，以产生包含比单一数据更多细节的融合数据，该数据来自安装在卫星、飞机和地面平台上的传感器。融合技术已成功应用于空间与地球观测、计算机视觉、医学图像分析和国防安全等诸多领域。3.1多源遥感数据融合，遥感技术正在进入一个新的阶段，可以快速、准确地提供各种地球观测海量数据和应用研究。它在过去的120年里发展迅速，目前将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下四个方面：4遥感数据处理的发展趋势，1。多分辨率和多遥感平台共存。空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率普遍提高。目前，世界上有十多个不同用途的地球观测卫星系统，它们具有0.8 5m全色和3.3 30多光谱的各种空间分辨率。随着对高分辨率遥感数据需求的增加微波遥感利用多偏振、多波段和多工作模式形成多级分辨率图像序列，提供从粗到细的地球观测数据源。成像雷达和激光雷达的发展越来越受到重视。不断提高传感器的性能指标，开发新的传感器，开发新的工作波段，获得更高质量和精度的遥感数据，是未来遥感发展的必然趋势。4遥感数据处理的发展趋势，3。遥感的综合应用不断深化。目前，遥感技术综合应用的深度和广度不断扩大，呈现出从单一信息源分析到包括非遥感数据在内的多源信息综合分析的发展趋势。信息系统应用模型和专家系统支持下的从定性解释到定量分析；从静态研究到多时动态研究。地理信息系统为遥感提供了各种有用的辅助信息和分析方法，提高了遥感信息的识别精度。此外，通过遥感定量分析，实现了从区域专题研究到全球综合研究的发展，从室内近景摄影测量到大规模的陆海信息采集，乃至全球环境变化监测。多时相遥感动态监测可以获得中国当前城市化进程、耕地面积和生态环境变化的基础数据。与此同时，国际上相继推出了一批高级商业遥感图像处理软件包，以实现遥感的综合应用。其主要功能包括图像几何校正和辐射校正、图像增强处理和分析、遥感制图、地理信息分析、可视化空间建模等。随着卫星遥感的兴起、计算机和通信技术的进步以及各个时期军事情报部门的需要，数字成像技术有了很大的提高。世界上主要的航天国家相继开发了各种用于地球观测的遥感卫星，并已逐渐转向商业化。因此，商用遥感卫星系统在世界范围内发展迅速。直接参与或独立开发、发射和运营遥感卫星，甚至提供端到端服务，也是遥感行业特别是私营企业发展的一大趋势。遥感数据处理的发展趋势通过传感器设备获得的数据是包含重要信息的原始遥感数据。为了使这些重要信息服务于实际应用，必须对这些原始遥感数据进行相应的处理，以提取各种重要的专题信息，如土地建设、植被覆盖、作物产量和水深等。遥感图像处理可以采用光学处理和数字处理，而计算机数字图像处理由于其良好的可重复性和与GSI的方便结合，目前得到了广泛的应用。数字图像处理的可能形式实际上是无限的，然而，这些类型的计算机辅助处理可以概括为以下七种主要类型中的一种或多种：图像校正和恢复、图像增强图像分类数据和地理信息系统集成高光谱图像分析的组合、生物物理建模图像传输和压缩、图像校正和恢复的过程通常被称为图像预处理，其主要目的是校正失真的图像数据或低质量的图像数据，以便更真实地反映其情况。这种类型的处理包括辐射校正、几何校正和消除数据噪声的处理。应用于图像数据增强处理的图像校正和恢复，是为了在未来的视觉判读中有效地显示或记录图像数据。通常，图像添加包括增加图像中地面物体特征的视觉差异。它的目的是创造一个“新的”图像来增加视觉解释的信息量。主要处理手段包括：对比度的详细处理过程，包括亮度、对比度变化和直方图变换等。图像数据的空间特征处理，包括空间滤波、频域滤波、卷积，具体遥感图像数据的处理包括光谱比值、主成分分析(主成分分析)、植被组成和亮度-色调-饱和度的颜色空间转换等。图像增强，利用遥感图像的主要目的是提取各种信息，一些特定的变换可以用来提取信息，但最重要的手段是通过遥感图像的分类。计算机分类的基本原理是计算图像上每个像素的灰度特征，并根据不同的标准进行分类。遥感图像分类方法有两种，即监督分类和非监督分类。前者需要预先确定每个类别及其勺子。l训练区域，计算训练区域像素灰度统计特征，然后将其他像素合并到不同的类别中；然后，根据像素灰度特征之间的相似性和差异性，直接对它们进行融合和区分，形成不同的类别。典型的监督分类算法包括最小距离法、最大似然法、平行六面体法等。而K均值聚类属于无监督分类。将人工神经网络应用于遥感分类，在某些情况下可以取得较好的分类效果。图像分类和数据合成的过程是将给定地理区域的图像数据与该区域的其他相关地理数据集(指在其他日期由相同传感器或不同传感器捕获的图像数据)相结合。数据融合的目的通常是将遥感数据与地理信息系统中的其他信息资源相结合。例如，遥感图像数据通常与诸如土壤、地形、所有者、行政区划等辅助信息相结合。数据和地理信息系统的结合。超光谱传感器不同于其他光学传感器。高光谱传感器通常产生相邻的高分辨率辐射光谱，而不是孤立的宽光谱带上的离散平均辐射光谱，这可以提供识别和确定这些地面特征的相关特征的机会。将图像光谱与参考光谱进行比较是最重要的分析方法。高光谱图像分析和生物物理建模的目的是将遥感系统定量记录的数字数据与地理测量的生物物理特征和现象联系起来。例如，遥感数据可用于评估作物产量、污染物浓度和水深等变化参数。生物物理建模，随着可用遥感图像数据的大量增加和从互联网上发布的数据的增加，图像压缩技术是图像处理中进一步研究的课题。图像传输与压缩、遥感数据处理与分析应用产业技术创新战略联盟旨在国家战略性新兴产业发展，针对遥感数据向信息转化的共性关键技术，提升中国遥感数据智能、自动、定量处理与分析应用的自主创新和产业服务能力，制定遥感数据处理与应用的技术规范和标准，构建独立的软件平台和测试验证平台。加强产品测试和服务认证，建立大规模、基于网络的遥感数据和产品服务中心，优化和整合产业技术创新链，完善创新人才培养机制，提高自主遥感产品的市场份额，从全球视角提升中国遥感应用产业的核心竞