《遥感图像处理》课件.pptx
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1、遥感图像处理PPT课件目录CONTENTS遥感图像处理概述遥感图像处理技术遥感图像处理流程遥感图像处理案例分析遥感图像处理展望01CHAPTER遥感图像处理概述指利用计算机技术对从遥感平台上获取的图像信息进行加工、提取、分析和表达的过程。遥感图像处理遥感平台图像信息包括卫星、飞机、无人机等,用于获取地球表面信息。包括地形、地貌、水体、植被等自然和人文信息。030201遥感图像处理定义提高遥感图像的分辨率和清晰度,使其更接近于实际地面的视觉效果。提取更多有用的信息,如地形高度、坡度、坡向等,为地理信息系统(GIS)提供基础数据。对遥感图像进行分类和识别,为土地利用、资源调查、环境监测等领域提供决
2、策支持。遥感图像处理的重要性通过遥感图像处理技术,分析土地利用现状和变化趋势,为城市规划、土地资源管理提供依据。土地利用规划利用遥感图像处理技术,快速准确地获取各种资源分布和数量信息,为资源开发和管理提供决策支持。资源调查通过遥感图像处理技术,监测环境污染、生态变化等情况,为环境保护和治理提供数据支持。环境监测遥感图像处理的应用领域02CHAPTER遥感图像处理技术纠正由于传感器、大气和地球曲率等因素引起的图像畸变,提高图像质量。图像校正将图像的像素值从传感器响应值转换为实际地物的反射或辐射亮度。辐射定标将图像像素与地球表面的地理坐标相关联,以便于后续的空间分析和应用。地理编码图像预处理 图像
3、增强直方图均衡化改善图像的对比度,使图像的细节更加清晰可见。彩色空间转换将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间,以便更好地突出某些地物特征。多光谱增强通过拉伸或变换多光谱波段的像素值,改善多光谱图像的视觉效果和分类精度。利用已知训练样本对图像进行分类,需要先确定训练样本并选择合适的分类器。监督分类根据像素间的相似性进行聚类,不需要先验知识,常用于探索性分类。非监督分类基于决策树算法对图像进行分类,具有分类速度快、精度高等优点。决策树分类图像分类多尺度融合将不同分辨率的图像融合在一起,同时保留各尺度的细节信息。特征级融合在特征层面将不同源的数据进行融合,常用于目标检测、识别和跟踪等任务。多源遥
4、感数据融合将不同传感器、不同时间或不同角度获取的遥感数据融合在一起,提高信息量、空间分辨率和光谱分辨率。图像融合03分类后比较先对多时相的图像进行分类,然后比较分类结果来检测地物的变化。01像素级变化检测直接比较两幅或多幅图像的像素值来检测地物的变化。02特征级变化检测提取图像中的地物特征,并比较这些特征的变化来检测地物的变化。图像变化检测03CHAPTER遥感图像处理流程数据源选择根据应用需求选择合适的数据源,如卫星、飞机、无人机等。传感器选择根据目标区域的特点选择合适的传感器,如光学、雷达等。采集方式选择根据实际情况选择实时采集或事后采集。数据采集123将传感器获取的原始数据转换为地表反射
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