2022年遥感的概念、特点、类型 .pdf

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1、1、遥感的概念、特点、类型 遥感：遥感是通过不接触被探测目标，利用传感器获取目标数据，通过对数据进行分析，获取被探测目标、区域和现象的有用信息。 基本特征：利用地物对电磁波的辐射和反射特性，通过接收电磁波的辐射或反射信息获取地物的特性。 地物特性：分为几何特征和物理特征两种。 几何特征：如土壤的粗糙度，房屋的轮廓、各种植被的形状和长势等； 物理特征：如地物的介电常数、土壤湿度等，是物质本身的性质所决定的。 遥感目的：就是通过接收到的电磁波信息反推出地物的几何特征和物理特征的反演过程。 类型：可见光遥感、反射红外遥感、微波遥感、热红外遥感。 特点：覆盖范围广、信息量大、具有连续观测的特点。 象元

2、：遥感系统的空间分辨率确定遥感图象识别的最基本的信息单元 2、遥感系统的组成 3、遥感系统的分类 按平台高度：航空、航天与地面测量。按遥感波段分：光学与微波。按成像信号能量来源：被动与主动，被动式分为反射式、发射式，主动式分为反射式与受激发式。按应用：空间尺度分为全球、区域、局地遥感；地表分为海洋、大气、陆地遥感；行业分类环境、农业、林业、水文、地址遥感。 4、电磁波谱与电磁辐射 电磁波：交互变化的电磁场在空间的传播。 电磁波的特性：电磁波是横波，传播速度为3108 m/s，不需要媒质也能传播，与物质发生作用时会有反射、吸收、透射、散射等，并遵循同一规律。 电磁波普：按电磁波波长的长短，依次排

3、列制成的图表叫电磁波谱。线、x线、紫外线、可见光、红外线、无线电波。常用的：紫外线的一部分(0.3-0.4m),可见光线 (0.4-0.7m),红外线的一部分 (0.7-14 m),以及微波（约lmm-1m ） 。 紫外线：波长范围为0.01 0.38 m ，太阳光谱中，只有0.3 0.38 m 波长的光到达地面，对油污染敏感，但探测高度在 2000 m 以下。 可见光：波长范围：0.38 0.76 m ，人眼对可见光有敏锐的感觉，是遥感技术应用中的重要波段。 红外线：波长范围为0.76 1000m ，根据性质分为近红外、中红外、远红外和超远红外。 微波：波长范围为1 mm1 m，穿透性好，不

4、受云雾的影响。 5、太阳辐射及大气对辐射的影响 散射：电磁波辐射在非均匀媒介中传播时多方位多角度的改变原来传播方向的现象。 主要是散射：不同于吸收作用，只改变传播方向，不能转变为内能。大气的散射是太阳辐射衰减的主要原因。对遥感图像来说，降低了传感器接收数据的质量，造成图像模糊不清。散射主要发生在可见光区。大气发生的散射主要有三种：瑞利散射： d 大气窗口：我们就把受到大气衰减作用较轻、透射率较高的波段叫大气窗口。 6、地球辐射与地物波谱。典型地物水、土、植被。可见光、近红外、热红外、微波 太阳辐射特点：太阳光谱相当于6000 K的黑体辐射；太阳辐射的能量主要集中在可见光，其中0.380.76

5、m 的可见光能量占太阳辐射总能量的46% ，最大辐射强度位于波长0.47 m 左右； 到达地面的太阳辐射主要集中在0.3 3.0 m 波段，包括近紫外、可见光、近红外和中红外；经过大气层的太阳辐射有很大的衰减；各波段的衰减是不均衡的。 地球辐射：相当于300k 黑体辐射， 地球辐射定义：地球及地球大气系统所发射的辐射。 地物波谱：地物辐射和反射的电磁波能量在电磁波谱范围内随波长的分布。 7、遥感平台，摄影成像、扫描成像原理及图像特征 遥感平台分类：地面、航空、航天遥感平台 常用遥感图像： Spot（5米） 、tm（30 米） 、Aster （10 米） 、Quick Bird （0.62米）

6、8、遥感图像的特征（空间、时间、光谱、辐射分辨率） 空间分辨力：传感器瞬时视场内所观察到地面的大小。 几何分辨力：能分辨出的最小地物的大小。 辐射分辨力：传感器区分两种辐射强度最小差别的能力。 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 4 页 - - - - - - - - - 光谱分辨力：光谱探测能力。包括：传感器总的探测波段的宽度、波段数、各波段的波长范围和间隔。 时间分辨率 : 指对同一地区遥感影象重复覆盖的频率。 中低分辨率：遥感卫星的轨道高度相对较高，图像

7、覆盖范围大，时间分辨率高，该类影像的波段数相对较多，既光谱分辨率较高分辨率影像而言相对较高。 高分辨率：单幅影像的数据量显著增加，高分辨率的影像空间分辨率很高，几何定位精度相对较高，高时间分辨率。 9、遥感图像（光学图像和数字图像）数字图像 特征提取：抽取光谱特征、图像形状特征和空间特征 数字图象 : 把模拟图像分别划成同样形状的小单元，以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值的图像叫数字图像。 模拟图象 : 象普通像片那样，灰度及颜色连续变化的图像叫做模拟图像。 遥感图像与常规图像区别：遥感图像的波段具有空间坐标，逐行逐列逐波段存储。 遥感图像的数据格式： 1、BSQ方式

8、，各波段的二维图像数据按波段顺序排列，（ （ （像元号顺序） ，行号顺序） ，波段顺序）2、 BIL 方式，对每一行中代表一个波段的光谱值进行排列，然后按波段顺序排列该行，最后对各行进行重复， （ （ （像元号顺序），波段顺序），行号顺序） 3、BIP方式，在一行中，每个像元按光谱波段次序进行排列。然后对该行的全部像元进行过波段次序排列，最后对各行进行重复，（ （ （波段顺序） ，像元顺序） ，行号顺序） 10、数字图像的几何纠正与辐射纠正 几何纠正的基本原理：则通过同名相对的坐标，可以解算出a 和 b 系数，进而获得各象元在新的地理坐标系统下的位置。 精校正过程： 1、根据图像的成像方式确定

9、影像坐标和地面坐标之间的数学模型2、根据所采用的数学模型确定纠正公式 3、根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数，评定精度。4、对原始影像进行几何变换计算，像素亮度值重采样。 粗校正：遥感图像的粗加工处理也称为粗纠正，它仅做系统误差改正。当已知图像的构像方式时，就可以把与传感器有关的测定的校正数据，如传感器的外方位元素等代入构像公式对原始图像进行几何校正。粗加工处理对传感器内部畸变的改正很有效。但处理后图像仍有较大的残差（偶然误差和系统误差）。因此必须对遥感图像做进一步的处理即精加工处理。 辐射纠正过程 : 辐射定标、亮度重采样 三种方法： 1、最临近象元采样法； 2、双线性内插法；

10、 3、双三次卷积重采样。 辐射定标：指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。 辐射校正：指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。 11、数字图像的变换与增强。 图像增强：遥感图像增强是为特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。图像增强的实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。它不能增加原始图像的信息，有时反而会损失一些信息。它是计算机自动分类的一种预处理方法。 直方图均衡化：直方图均衡是将随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直方图，其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度

11、范围内的像元的数量大致相等。 直方图匹配：直方图匹配是通过灰度变换使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似。直方图匹配对在不同时间获取的同一地区或邻接地区的图像，或者由于大阳高度角或大气影响引起差异的图像很有用，特别是对图像镶嵌或变化检测。 密度分割：密度分割是把原始图像的灰度值分成等间隔的离散灰度级。进行密度分割时，需知道输出直方图的范围和名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 4 页 - - - - - - - - - 密度分割层数，建立阶梯状查找表，使得输

12、出的每一个层有相同的输入灰度级。对每一层斌以新的灰度值或颜色，就可以得到一幅密度分割图像。密度分割可以看成是线性变换的一种。 图象灰度反转：灰度反转是指对图象灰度范围进行线性或非线性取反，产生一幅与输入图象灰度相反的新图象，其结果是原来亮的地变暗，原来暗的地方变亮。灰度反转有两种算法：条件反转、简单反转。 K-L 变换：原始数据为二维数据，两个分量为x1、x2 之间存在相关性，通过投影，各数据可以表示为y1 轴上的一维点数据，从二维空间中的数据变成一维空间中的数据会产生信息丢失，为了使信息损失最小，必须按照使一维数据的信息量（方差）最大的原则确定y1 轴的取向。新轴y1 称作第一主成分。为了进

13、一步汇集剩余的信息，可求出与第一轴 y1 正交、且尽可能多地汇集剩余信息第二轴y2，新轴 y2 称作第二主成分。 因此，主成分分析满足如下准则：主成分分析算法是一正交变换；主成分分析后所得到的向量Y 中各元素互不相关； 从主成分分析后所得到的向量Y中删除后面的 (n-d) 个元素而只保留前d(dI1HS 。5将I1HS 逆变换到 RGB 空间，即得到融合图像。 基于主分量变换的图像融合：利用K-L 变换：对多光谱图像进行主分量变换，变换后的第一主分量含有变换前各波段图像的相同信息，而各波段中其余对应的部分，被分配到变换后的其它波段。将高分辨率图像和第一主分量进行直方图匹配，使高分辨率图像与第一

14、分量图像有相近的均值和方差。用直方图匹配后的高分辨率图像代替主分量中的第一主分量和其余分量一起进行主分量逆变换，得到融合影像。 加权融合 : ri,j为两幅图像的相关系数、SPOT全色图像与其多光谱图像的融合时，由于多光谱中的绿、红波段与全色波段相关性较强，而与红外波段相关性较小，可以采用全色波段图像与多光谱波段图像的相关系数来融合。 比值变换融合 : 比值变换融合算法按下式进行：其中： Bi(i=1,2,3)为多光谱图像；D为高分辨率图像；DBi(i=1,2,3)为比值度变换融合图像。比值变换融合可以增加图像两端的对比度。当要保持原始图像的辐射度时，本方法不宜采用。 乘积变换融合 : 乘积变

15、换融合算法按下式进行：通过乘积变换融合得到的融合图像其亮度成分得到增加。在上述融合方法中，基于IHS 变换融合和比值变换融合只能用三个波段的多光谱图像和全色图像融合，而其它方法不受波段数限制。 优点：通过变换、替代、逆变换获得的融合图像既具有全色图像高分辨的优点，又保持了多光谱图像的色调和饱和度。目视解译方法：直接判读法、对比分析法、地理相关分析法、 过程：1 准备工作2 建立解译标志3 室内预解译4 野外实地调查5 内外业综合解译6 解译成果的类型转绘与制图。 13、遥感图像计算机分类 监督分类：最小距离分类法、多级切割分类法、特征曲线窗口法、最大似然比分类法 监督分类的概念：首先需要从研究

16、区域选取有代表性的训练场地作为样本。根据已知训练区提供的样本, 通过选择特征参数( 如像素亮度均值、差等), 建立判别函数 , 据此对样本像元进行分类, 依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。 过程：1. 选择样区：根据已知的样本类别和先验知识；2. 学习或训练：利用一定数量的已知类别函数中求解待定参数；3. 确定每一类的判别函数和相应的判别准则；4. 计算未知类别的样本观测值的在每一类函数值；5. 判别：按一定准则对该样本作出判定。 非监督分类： ISODATA 法、k均值聚类法、平行管道法聚类分析 非监督分类的概念：非监督分类的前提是假定遥感影像上的的同类物体在同样条件下具有相同的

17、光谱信息特征。非监督分类方法不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱信息 ( 或纹理信息 ) 进行特征提取 , 再统计特征的差别来达到分类的目的, 最后对巳分出的各个类别的实际属性进行确认 比较：1监督分类和非监督分类的根本区别点在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识 , 监督分类根据训练场提供的样本选择特征参数, 建立判别函数 , 对待分类点进行分类。因此, 训练场地选择是监督分类的关键。由于训练场地要求有代表性 , 训练样本的选择要考虑到地物光谱特征, 样本数目要能满足分类的要求, 有时这些还不易做到 , 这是监督分类不足之处。 2 相比之下 , 非监督分类不需要更多的先验

18、知识, 它根据地物的光谱统计特性进行分类。因此, 非监督分类方法简单 , 且分类具有一定的精度。 14、测绘应用：遥感图像在测绘中主要被用来测绘地形图、制作正射影像图和经专业判断读后编绘各种专题图。使用现时的遥感图像补测和修编地形图和地图，以及在一些特殊条件下，如云覆盖、森林覆盖、水下、雪原上测绘地形图等。所测绘的地形图或地图已是数字形式，通过格式变换直接存入GIS 的数据库，修测的内容可以更新GIS 数据库。 农业：研究作物冠层反射光谱特征与冠层状态参数之间的关系，是用MSS 、TM和 NOAA 等卫星遥感信息进行作物估产的基础。已有研究表明，可见光和近红外波段反射率组成的植被指数随作物冠层状态参数变化呈有规律变化。 土地动态变化、灾害监测、3S应用 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 4 页 - - - - - - - - -