城市遥感考试资料.docx
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1、城市遥感是研究城市地表的区域环境,包括城市人 工地物、城市地质构造、城市地形地貌、城市植被 和城市水系等几何特征和光谱特征等。第一讲 城市遥感根底第一节 遥感物理根底电磁波:在真空中或介质中通过传播电磁场的振动而传输电磁能量的波叫做电磁波,比方光波、热辐射波、微波、无线电波等。电磁波是空间传播的交变电磁场,是能量的一种动态形式。电磁波谱:按照真空中的波长或频率依次将电磁波划分成不同的波段,排列成谱即为电磁波谱。电磁波的特点和遥感意义1 不需要传播介质2 横波3 波动性4 粒子性5 叠加原理6 相干性和非相干性7衍射和偏振 遥感器的几何图象分辨率,波长越长,偏振现象越显著,偏振摄影和雷达成像8)
2、 多谱勒效应合成孔径侧视雷达2、太阳辐射和大气对电磁波传输过程的影响太阳是巨大的电磁辐射源,是地球能量的主要来源遥感技术的主要能源。太阳辐射包括了整个电磁波谱的范围,到达地球大气上界的太阳电磁辐射大小主要取决于日地距离和太阳高度角的变化。太阳辐射到达地面之前,要穿过大气层,必然会受到大气的影响。大气对太阳辐射的影响大气对太阳辐射中不同波长辐射的影响是不一样的。因此,太阳辐射穿过大气到达地面时,不仅能量被衰减,而且光谱成分也发生了变化。吸收太阳辐射的主要成分:水蒸气、臭氧和二氧化碳,而且这些成分都吸收紫外线。因此遥感技术中很少用紫外线。大气窗口:大气对电磁波的某些波段衰减作用较小,电磁波的透过率
3、较高,这些电磁波段成为大气窗口。遥感技术的重要课题之一,就是研究和选择有利的大气窗口,以便最大限度地承受有用信息。 可见光窗口,透过率最高,因此对遥感最有利。3、地物的波谱特性同一时间、空间条件下,地物发射、反射、吸收和折射电磁波的特性是波长的函数。将该函数用曲线表现出来,即为该地物的电磁波波谱,简称地物波谱。一般地物的温度都会高于绝对零度,因此都会发射电磁波。地物除了自身的温度外,还有因吸收太阳光等外来能量而受热增温的现象。地物反射波谱特性:是指地物波谱反射率随波长变化的规律。不同的地物,其反射波谱特性也不同。地物反射波谱特征是遥感影像解译的重要依据。地物发射波谱特性:地物发射率随波长变化的
4、规律。地物的发射率与其外表状态、温度、类别等因素有关。一般而言,同一物体的发射率随其温度不同而异。 不同地物,具有不同的波谱曲线发射、反射、吸收和折射形态。城市遥感的研究内容:定量研究城市典型地物的波谱特性,通过对地物波谱特性进展分析,实现对地物的解译、特征提取、三维重建、变化检测和污染监测等。遥感传感器组成:采集单元、分光单元、探测与信号转化单元、记录或通信单元。图像获取方式根本分为三种模式:摆扫成像、推扫成像和凝视成像。3、城市遥感影像数据是地面物体反射或发射电磁波特征的记录、是地面景物真实、瞬间的写照。传感器、波段、平台的不同对应的遥感影像有所不同,应用范围也有所区别。遥感影像是电磁波能
5、量的测量数据: 以规那么格式存储,最小的影像元素称为像素。对于单波段影像,每个像素对应一个数字单元DN值。 对于多波段影像,每个像素对应多个数字单元DN值 。影像特性:空间特性:测量的面积。光谱特性:指传感器所能感知的波长范围。 辐射特性:指传感器能测量到的能量。 时空特性:指传感器获取数据的时间。空间分辨率:指遥感影像上能够识别的两个相邻地物的最小距离。动态覆盖范围:指能通过传感器测量到的最小能量和最大能量范围。辐射分辨率:指传感器能分辨的目标反射或辐射的电磁辐射强度的最小变化量;时间覆盖率:是指传感器能记录的最小时间间隔;重返周期:指同一地区被传感器重复摄像的时间间隔;像素大小,随传感器的
6、不同而不同,小的可以小于1m,大的超过数千米。波段数:指存储下来的能区分开的波段数量。常用的波段数是1个全色光谱、15个多光谱、220个超光谱。影像量化:指传感器将收集到的被测目标的电磁波能量以离散的整数形式存储在不同介质上如感光胶片或磁带。影像压缩:由于遥感信息量相当大,要求在卫星过境的短时间内将获得的信息数据传输到地面是有困难的,因此,在信息传输前需要进展数据压缩。城市遥感数据的选择标准 数据的时空特性:现势性,多波段,高空间分辨率。数据有效性: 遥感数据分辨率,包括时间,空间,光谱和温度分辨率; 遥感数据的经济性辐射误差:传感器观测目标的反射或辐射能量时,所得到的测量值与目标的光谱反射率
7、或光谱辐射亮度等物理量之间的差值。辐射误差产生的原因有两种: a、传感器响应特性; b、外界自然条件,包括太阳照射的位置和角度,大气传输云和雾等条件;辐射校正: 消除图像数据中依附在辐射量度中的各种失真的过程。目的:尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度以及某些不可防止的噪声引起的传感器量测值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量之间的差异,尽可能恢复图像的本来面目,为遥感图像的识别、分类、解译等后续工作打下根底。一、 因传感器灵敏度特性引起的辐射误差校正二、 大气影响引起的辐射误差校正三、 因太阳辐射引起的辐射误差校正四、 其他辐射误差校正校正场1建立辐射校正场的意义
8、作为开展空间对地观测技术的一个重要组成局部,是遥感信息定量化所必须的,也是验证遥感数据可靠性、进展多星数据和多时相卫星数据比照分析的重要手段。2建立辐射校正场的目的 满足遥感数据定量化的要求、监测在轨传感器变化并不断提供修正系数、补充星上定标的缺乏,有助于多种遥感仪器和不同时间遥感资料的综合应用。辐射场校正技术:利用地球外表大面积均匀地物为目标,当卫星过顶时实施同步地面观测,以实现对轨道上运行的卫星传感器作辐射校正。几何处理目的:对遥感图像进展几何纠正,解决遥感图像的几何变形。几何变形的误差类型静态误差:成像过程中,传感器相对于地球外表呈静止状态时所具有的各种变形误差动态误差:主要是由于成像过
9、程中地球旋转所造成的图像变形误差。多项式纠正法根本思想:回避成像的几何过程,直接对图像本身的变形进展数学模拟,认为图像变形规律可以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭和弯曲以及更高层次的根本变形的综合作用结果.根本过程:利用有限个地面控制点的坐标,解求多项式的系数,然后将各像元的坐标带入多项式进展计算,从而求得纠正后的坐标。第2讲城市遥感影像解译与判读遥感影像解译:从遥感影像上获取目标地物信息的过程.目视判读与计算机解译的联系:目视判读是遥感是遥感影像应用最根本、最传统的方法,是遥感影像计算机解译.展的根底和起始点。计算机解译的影像分类通通常需要以目视判读为根底。1.2 遥感影像解译与判读类型:
10、遥感影像解译类型可归.为:目视判读、人机交互判读和计算机自动解译。(1) 目视判读:目视判读过程借助简单的光学工具如放大镜、立体 镜等,在有关信号层投影成像机理、物理层 地学波谱特性和语义层事物相关规律三个 层面知识的引导下,对地物进展判读;目视解译的标志:直接标志色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、图型、间接标志位置、相关布局。目标地物与成像时间的关系,与其相关指示特征与环境的关系。人工目视判读原那么:先图外,后图内,先整体,后局部,多比对,勤分析人工目视判读方法1.直接判读法:使用直接判读标志进展影像判读.2.比较分析法:同类地物比照,空间.比分析、时相动态比照法3.信息复合法:多种辅助信
11、息,识别遥感图像上目标地物的 方法。4.综合推理法:,结合生活常识,分析、推断某种目标地物的方法。5.地理相关分析法遥感影像目视解译流程:准备阶段,收集资料订购影像准备.段、野外初查,初选解译标志(1) 判读员的训练(2) 搜集充足的资料(3) 了解图像的来源性质和质量(4) 准备判读仪器和设倍。(5)室内解译,找目标、勾画轮廓,室内详细判读室外解译,实地验证、补充调查1野外验证包括:检验解译标志、验证专题解译中图斑的内容是否正确2疑难问题的补判:对室内判读中遗留的疑难.题的再次解译。室内解译:整理资料、绘制图形、整编图件人机交互判读,即半自动判读方法:把人工目 视判读和数字影像处理、遥感地理
12、信息系统、地 学知识和信息技术等结合起来进展遥感影像判读, 由人和计算机共同完成;计算机自动解译:指采用简单的模板匹配方法或基于内容的图像 检索方法,根据目标的几何特征或独特的纹理特 征,从影像中提取目标信息。计算机自动解译与人机交互判读比较:地物特征复杂,存在异物同谱和同物异谱现象, 计算机自动解译存在困难;而人工判读相对灵活, 但效率较低;人机交互判读为常用方法。目视解译与计算机解译的区别:工具不同:航片解译:借助简单的光学工具如放大镜、立 体镜等 数字解译:借助数字工具如数字放大镜、影像 立体等判读数据源不同:航片解译:航片 数字解译:数字影像判读方法不同: 航片解译:目视判读(光学放大
13、、光学立体) 数字解译:数字解译影像复原、影像超分辨 率 自动化程度不同: 航片解译:人工操作,野外检核 数字解译:可自动处理且可批量处理和分布式 处理目标判读步骤:包括:人工预判、半 自动初判、人工详判 、专家会判等。城市影像超分辨率重建:提高影像分辨率的技术途径有两个:一个是 从物理上改良成像传感器;另一个是对采集到的影 像数据利用适当的信号处理方法进展图象复原和超 分辨。影像的超分辨率重建:指利用信号处理和软 件方法消除成像系统和外界环境所导致的影 像退化,恢复出光学衍射极限分辨率所决定 的截至频率以外的信息,从而提高影像的空 间分辨率。 可以在不改变成像系统的前提下,到达提高影 像空间
14、分辨率的目的,对于影像解译意义重大。超分辨率技术具有严密的数学物理根底。图象复原是恢复由于模糊、噪声和云雾等因素 引起的图象质量的退化,提高实际图象的清晰度、 比照度和分辨率,使之逼近设计值,但是不可能超 过设计值图象超分辨操作是在图象复原的根底上进一步 提高实际图象的分辨率,使之超过设计值影像超分辨率重建技术与影像复原区别:1超分辨率重建是使影像的分辨率超过设计分辨 率; 影像复原是使影像的分辨率接近或到达设计分 辨率;2影像融合是利用高分辨率影像来提上下分辨率 影像的分辨率; 超分辨率是利用一幅或多幅低分辨率影像重建 出高分辨率影像高于所有的原始影像分辨率;第3讲城市主要道路的检测和提取城
15、市道路的主要特性思路:利用对特定地物的描述,设定相关的知 识和约束条件,以此作为地物提取的根底。(1) 几何特征: 宽度:垂直于线长方向的线目标横向断面尺度 。 宽度的一致性:沿线长方向的宽度变化程度。 形状、大小和朝向:反映了线状地物延伸的尺度和 范围。 曲线:线的弯曲程度,不同目标在不同分辨率和考 察的尺度范围、不同的环境和地形呈现的不同的曲 率和曲率变化率。 模式:在道路连接等处,会形成T字形或十字形的几 何模式;道路,在高分辨率影像中,其形状一般呈条带 状;而在低分辨率影像中,通常呈现曲线状; 沿长度方向的道路宽度变化程度较小,不同级 别的道路宽度存在差异;有一定的弯曲度,但局部曲率一
16、般不大,曲率 变化比较平缓。级别越低的道路曲率越大,平 坦地区道路曲率整体较小,在山区相对较高2辐射特性: 线状目标的反射特性,以及与周围环境的比照度 。包括局部断面的平均光谱特征、光度一致性、 比照度和局部断面图像直方图。 道路的灰度与背景灰度相差比较大; 道路内部的灰度变化相对平稳,但由于受路 面上的汽车、车轮线、交通线等的影响,道 路外表的灰度分布并不均匀。3拓扑特性。 拓扑特性表示线状目标满足作为网络一局部的完 整性程度,以及连接的类型。 连接类型一般有T形,X形和Y形等。 大多数情况下具有拓扑特性的目标指道路和水系 。 完整性:各段连接起来的程度。 连接线:连接类型,以及作为网络一局
17、部的连接 的正确性。4上下文特性 周边区域的关联特性:包含线特征的区域内存在的关联目标,例如可以用高水平的语义表达的一些根本地物类型,如城区和农村可以扩展为植被区域、荒地和居民区等。局部上下文线索:目标之间的关系、例如密度、朝向,大小,相邻目标的排列方式等。路面上的树木、汽车等地物会遮挡道路,但对道路特征的正确提取影响不大; 成排的房屋之间出现道路的可能性较大;对于激光扫描数据,道路激光点为空间上离散分布的点,无明显的拓扑信息以及属性特征。(5) 功能特性。 人工目标在显示世界所实现的功能。 例如不同的类型的道路、铁路作为交通网络系统 的一局部,起着连接人类活动区和运输通道的作 用。由此可以导
18、出其他特性,比方: 一般都与村庄、城镇、居民地或人工设施相连接; 尽可能直, 节约运输和修建本钱; 为了实现这一功能,道路一般比较平整反映到影像 那么是道路路面的灰度一般较为均匀,形状上大多数 情况下不会有剧烈的曲率变化,不会无辜中断,段与 段之间存在连接以形成网络等。城市道路提取方法影像道路特征提取的根本过程,同样遵循Marr 视觉理论,在低中高三个层次上进展,主要分 为以下阶段: 1预处理校正和除噪处理 2低层次处理二值化、灰度边缘、纹理、顶点、方 向等 3中层次处理特征分析、选择、综合等 4高层次处理 知识、智能、规那么、学习、理解、识 别等 5道路标识、表示、应用等 对影像从不同角度进
19、展分析,在各个层次采取 适当的算法,即可得到不同的特征提取方法。1城市道路提取现状: 手工提取 半自动提取 自动提取提取现状: 1半自动提取:较为原始的方法,但却是生产单位长期 以来都使用的实用方法, 主要思想是由人工首先在道路上或道路附近提供初始道 路点种子点,有时还提供初始方向,然后再由计 算机根据人工点进展识别处理。通过适当的人工干预, 保证提取的准确性。 这种方法较好地结合了人与计算机各自的优势,在目前 计算的识别能力不高的情况下,具有较高的实用价值。 提高效率 ,减轻劳动强度2) 自动提取:无疑,全自动的提取方法是遥感影像目标 识别与提取的开展方向和最终目标。道路自动提取现状: 没有
20、一种针对所有道路类型、适合各种影像比例 尺分辨率、通用的提取算法。 目前,城市道路的自动提取方法大致可以分为三 类: 基于道路本身特性的方法; 基于上下文信息的方法; 上述方法的混合;(2) 城市道路的半自动提取 设计原那么: 设计算法要考虑:算法的稳定性容错率、 提取结果的精度,高效的测图效率。 除算法要保证高成功率和精度外,还应当遵 循以下原那么: 1操作员的输入应当简单 2提取结果的实时响应 3允许提取结果的回退操作具体策略: 1在依次输入人工点形成的各段内,以快速的模板 匹配和基于神经网络的优化计算,快速提取出道路 特征的初始值; 2基于平差模型的自适应模板匹配对每段进展相对 独立的提
21、取,即提取各段连续的二次曲线; 3以上述提取结果作为初值,基于最小二乘样条曲 线提取算法对其进展准确定位。(3) 城市道路的自动提取自动道路特征提取主要包括道路的自动定位和理解。 即首先分析出影像道路的特征,这包括各种各样的方 法,有局部的,有全局的,方法的优劣直接影响后续 过程的理解。1. 道路特征的增强图像滤波或小波变换等; “种子点的选择,用于确定可能的道路点 基于像素分类、边缘增强或模版匹配等; “种子点扩展成线段如基于规那么的边缘点 自动连接、动态规划等方法; 4.道路段确实认,自动连接形成道路网这一步骤 涉及到自动编组算法、顾及上下文知识的连接假 设生成和假设验证、路段语义关系表达
22、等高水平 的自动影像解译方法;道路提取难点: 在低分辨率影像上,道路主要表现为双平行线的线 状目标,跟踪时困难不大; 但在高分辨率影像上,主要道路的表现形式是,道 路是包括斑马线、防护栏、两边及中间的绿化带、 防护堤、车辆等的混合表现,在经过边缘检测和跟 踪后道路的主要表现形式是多组不连续的平行线; 由于太阳光线被遮挡,路面影像上存在阴影;遥感影像上道路提取难点表达在: 道路是连续的,但由于成像过程、反射条件、阴影等影 响的干扰,提取的线条不能表达连续的信息断裂长度 较小; 道路是连续的,但由于遮挡如成行树木的遮挡、与 周围环境的反差较低等的原因,无法提取相应的线条 断裂长度较大; 道路发生了
23、变化,依据提供的信息不能找到与前面道路 相连的证据,通常这种情况下断裂长度很大,而且没有 证据能填补城市道路提取典型方法:1) 基于构造信息的侯选道路段提取 过程:图像,canny边缘检测,二值化,细化,动态规划边缘的跟踪,适量线条生成,压缩光滑去噪,拆线分裂生成直线段,平行线断提取,可靠平行线断生成,基于平差模型的平行线断精定位,候选道路段及中线形成。该方法的特点: 在效率上比完全人工的切准提取速度快, 而且提 取的结果的后续编辑量小; 对道路中心线的定位是非常准确的, 可以大大减 轻操作员的劳动强度, 并到达测量精度的要求;2) 基于感知编组的道路提取 道路模型约束下的道路段感知编组有两个
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