遥感地学分析 第二章 遥感图像识别与信息提取.pdf

遥感地学分析Geography Analysis for Remote Sensing第2章遥感图像识别与位息提取内容提要 2.1遥感图像地物特征与识别 2.1.1遥感图像地物特征 2.1.2典型地物的反射光谱特征 2.2遥感图像的目视解译 2.2.1目视解译标志 2.2.2目视解译方法与步骤 2.3遥感图像的计算处理 2.3.1遥感数字图像的概念 232遥感数字图像预处理 2.3.3遥感数字图像分类处理 2.3.4遥感数字图像定量反演2.1遥感图像地物特征与识别2.1.1 遥感图像地物特征 地物的反射光谱特性 地物的发射光谱特性地物的透射光谱特性2.1.1遥感图像地物特征在可见光与近红外波段，地表物体自身的辐射几乎等于零。地物发出的波谱主要以反射太阳辐射为主。太阳辐射到达地面 之后，物体除了反射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电 磁辐射未被吸收和反射的其余部分则是透过的部分，即：到达地面的太阳辐射能量=反射能量+吸收能量+透射能量一般而言，绝大多数物体对可见光都不具备透射能力，而 有些物体如水，对一定波长的电磁波透射能力较强，特别是对 0.45 0.56pm的蓝绿光波段，一般水体的透射深度可达 1020 m,清澈水体可达100 m的深度。对于一般不能透过可见光的地面物体，波长5 cm的电磁波 却有透射能力，如超长波的透射能力就很强，可以透过地面岩 石和土壤。2.1.1遥感图像地物特征 1、地物的反射光谱特性 反射率地物的反射能量Pe占总入射能量P。的百分比,称为反射率P夕=2x100%Po 反射类型镜面反射(Specular reflection)入射波与反射波在同一平面内，入射角与反射角相等 时，所形成的反射现象 漫反射(DHfuse reflection)无论入射波方向如何，其反射波分散到各个方向2.1.1遥感图像地物特征方向反射：朗伯体表面实际上是一个理想化的表 面。它被假定为介质是均匀的、各向同性的，并 在遥感中多用以作为近似的自然表面。电磁波的反射的三种形式光谱反射率曲线同一地物 在不同情 况下会出 现不同的 光谱特性图2.4工厂废水和正常河水的 光谱特性（龚家龙,1980）2.1.1遥感图像地物特征2、地物的发射光谱特性 发射率地物发射电磁辐射的能力，以黑体辐射作为 基准j=Mr/M河，一指单位面积上观测地物发射的某一波 长的辐射通量密度；M一指与观测地物同温度下黑体的辐射通量 密度；2.1.1遥感图像地物特征通常，根据发射率与波长的关系，将地物分为三种类型 黑体，其发射率为=i,即黑体发射率对所有波长都是一个常 数，并且等于1。灰体，其发射率以=常数1。即灰体的发射率始终小于1,发 射率以不随波长变化。选择性辐射体，其发射率以1,发射率以随波长而变化。0黑体波长波长地物的发射波谱特性曲线2.1.1遥感图像地物特征005o o O o o O 0 5 0*4 1A IX日X7日皂/7W/cm2太阳辐射2.1.1遥感图像地物特征3、地物的透射光谱特性 透射率即地物透射的能量与入射总能量的百分率，称之 为投射率T=ET/EOX100%2.1.2典型地物的反射光谱特征1、岩石的反射光谱特征岩石的波谱特征是地质遥感的基础，不同的矿物 成分、矿物含量、风化程度、含水状况、颗粒大小、表面的光滑程度、色泽等都会影响到其反射波谱特征。二4，；L_-;L:;1 O o o o O 6 4 28 事归具有不同叶绿索浓度的海水的波谱曲线水体的反射光谱特征2.1.2典型地物的反射光谱特征4、植被的反射光谱特征植被的反射波谱曲线规律性明显而独特，主要分为三 个波段：可见光波段(0.40.76|Lim)有一个小的反射 峰，位于0.55|nm(绿光波段)处，两侧蓝光波段(0.45 口 m)和红光波段(0.67 口 m)则有两个吸收带；近红外波段(0.70.8 pim)有一反射徒坡，至 附近有一峰值；中红川波段(1.32.5 pim)受绿色植 物含水量的影响，吸收率大增，反射率下降，在1.45、1.95和2.7|Lim为中心是水的吸收带，开成低谷。2.1.2典型地物的反射光谱特征.子色耳细胞构造含水量 控制叶子反射率T T 的主要因素80 r0070o o o O 6 5 4 3主要吸收带20叶绿素吸收 水呼收/IXio,1Z0【i I 一/工 L J I，04 0.6 0.8 LO 1,2 1.4 1.6 L8 2,0 2,2波长A/um%/黑吆o o o O8 6 4 2正常土壤含铜和铜 的与壤24 2.60.5 0,6 0,7 0.8 09 LO 1.1波长加m绿色植物有效光谱响应特征矿区红杉林反射曲线的蓝移现象2.2遥感图像目视解译目视解译是用肉眼或借助于简单的工具 如放大镜、立体镜、投影观察器等，直 接由肉眼来识别图像特性，从而提取有 用信息，即人把物体与图像联系起来的 过程。具备的基本知识：专业知识、地理区域知识、遥感系统知识。目视解译OrderPrimaryMethods of searchLocationTone/ColorTexturePattern ShadowSituation AssociationSpatial arrangement/一（）/tonc/colorSecondaryTertiaryL HigherUse of Collateral Data Convergence of EvidenceUse of the Multi-concept2.2.1目视解译标志1、直接解译标志 色调(tone)：色调是识别目标地物的基本依据。由 于地物属性的差别，在遥感图像上表现出色调上的差 另U。一般来说由于人眼的局限性，在图像可分出16个 灰度级。颜色(colour)：由于目标地物在不同波段中反射或 发射电磁辐射能量的差异性，由此而表现在彩色图像 颜色的差异性。颜色也是目视解译的基本标志之一。图型(pattern)：目标地物有规律排列而成的图形 结构。色调和颜色(tone and color)图型(pattern)2.2.1目视解译标志 阴影(shadow)：阴影是遥感图像上由于电磁辐能量被遮 挡而产生的辐射能量减弱。由于阴影的存在，可据此地物 的性质或高度，应注意的是阴影的形状与大小受到辐射能 量入射角的影响。形状(shape)：是指目标地物在遥感影像上呈现的外部轮 廓。由于不同地物的顶视平面的差异，可据此判断目标地 物的性质。纹理(texture)：是指遥感图像中目标地物内部色调有规 则变化造成的影影结构。大小(size)：指遥感图像上目标地物的形状、面积与体 积的度量关系。是遥感图像上测量目标地物最重要的数量 特征之一。同时根据其大小可以推断地物的属性。阴影纹理（Texture 大小（size 2.2.1目视解译标志2、间接解译标志位置(site)：指目标地物分布的地点。任何 地物与其周围地理环境(geographical Environment)或生态环境(ecological Environment)总是存在着一定的空间关系，并 受到周围环境的某种程度的制约。相关布局(association)：是指多个目标地 物间的空间配置关系。位置、相关布局a.Thermal electric Haynes steam plant in Long Beach,CAb.A sawmill with its associated piles of row and finished lumberc.Vogtle nuclear power plant near Augusta,GA222遥感图像解译方法与步骤1、目视解译的认知过程自下向上过程 图像信息获取 特征提取 识别证据选取自上向下过程 特征匹配 提出假设 图像辨识222遥感图像解译方法与步骤 2、图像解译方法遥感资料的选择及影像处理遥感资料的选择 资料类型选择 波段选择 时间选择 比例尺选择遥感图像的处理 影像放大 影像数字化 图像处理2.2.2遥感图像解译方法与步骤目视解译的方法直判法-是根据遥感影像目视判读直接标志，直接确定目标 地物属性与范围的一种方法。对比分析法-对比分析法包括同类地物对比分析法、空间对比分 析法和时相动态对比法。不仅是同一遥感影像图进 行对比，而且要借助不同时相的遥感影像图之间进 行对比。综合推理法-综合考虑遥感图像多种解译特征，分析、推理某种 目标地物的方法。222遥感图像解译方法与步骤信息复合法-利用专题图和地形图等信息与遥感影像图重合，根 据这些辅助信息识别遥感影像图上目标地物的方法。地理相关分析法-根据地理环境中各种地理要素之间的相互依存，相 互制约的关系，借助专业知识，分析和推理某种地 理要素性质、类型、状况与分布的方法。222遥感图像解译方法与步骤3、解译步骤 准备工作包括资料收集、分析、整理和处理 初步解译、建立解译标志包括路线路勘，制订解译对象的专业分类系统 和建立解译标志 室内解译 野外验证包括解译结果校核检查，样品采集和调绘补测 成果整理包括编绘成图，资料整理和文字总结222遥感图像解译方法与步骤目视解译步骤2.3遥感数字图像信息提取3.3.1 遥感数字图像的概念 图象、数字图象 遥感数字图象3.3.2 遥感数字图像处理 遥感数字图像的获取 遥感数字图像预处理 遥感数字图像的变换、增强和融合 遥感数字图像分析2.3.1遥感数字图像的概念 图象、数字图象物理世界中客观对象的一种表示，是活生生 的或绘画式的描述。数字图像-客体或可见图像的数字表述。它实际上是具有某种数 值的一些点按行（横）和列（纵）排成的二维矩阵模拟图像-指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直 接处理的图像2.3.1遥感数字图像的概念遥感数字图象-指以遥感方式获得的以数字形式表述的遥感影像-遥感数字图像最基本的单位是像素-像素的属性特征常用灰度值来表示，即该像素位置上亮暗程 度的整数值通过遥感图像获取的信息：-目标地物的大小、形状及空间分布特点（几何特征）-目标地物的属性特点（物理特征）-目标地物的动态变化特点（时间特征）2.3.2遥感数字图像处理一、遥感数字图像的获取二、遥感数字图像的预处理三、遥感数字图像的变换、增强和融合 四、遥感数字图像分析一、遥感数字图像的获取通过接收、记录目标物的电磁波特征的仪器，即传感器 获得的数字图像获取过程卫星遥感系统示意图、遥感数字图像预般（一）辐射校正*-消除图像数据中彳称为辐射校正。完事 正，以及太阳高度利 遥感器纠正：遥感电 大气辐射纠正：地形辐射纠正：需:地物反射模型纠正.二谱测量数据 21总体来说，辐射校正的方法有两种:一是分析辐射失真的过程，建立辐射失真的数学 模型，然后对此数学模型求逆的过程，用此逆过程 求得遥感图像失真前的图像。二是利用实地测量的地物真实辐射值，寻找实 测值与失真值之后的图像之间经验函数关系，从而 得到辐射校正的方法。（一）辐射校正1.遥感器校正 1 因传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正光学镜头的非均匀性 引起的边缘减光现象（边缘部分比中心部分发暗）=Eocos4 0（一）辐射校正1.遥感器校正 2 光电变换系统的特性引起的辐射误差校正通 过定期地面测定，根据测量值进行校正。预先测定各波段的辐射值（L）和记录值（DNb 之间的校正增量系数（A 以及校正偏差量（B。校正公式：Lb=A*DN+B（一）辐射校正2.大气校正/以红外波段最低值 校正可见光波段/回归法/相对散射模型（一）辐射校正2.大气校正/以红外波段最低值校正可见光波段前提假设：大气散射的影响主要在短波波段，红外波 段中清洁的水体几乎不受影响，反射率值应当为0。由 于散射影响，而使得水体的反射率不等于0,推定是由 于受到了天空辐射项的影响。直方图法确定纠正方法：差值法（一）辐射校正野外波普测试回归分析法在获取地面目标图像的同时，预先在地面设置反 射率已知的标志或事先测出若干地面目标的反射率，把由此得出的地面实况数据和遥感器输出值进行 比较，以消除大气的影响。优点：准确性高；缺点：适用于研究特定区域，不能普及。（一）辐射校正回归法原理足择可见光和红外 波段（受大气影响 小）进行二维散点 图，建立线性回归 方程。TMiai+bi-TMi【,OEas-VOQOQ.D一 fsE 二EUOo:=rMJQD5二 上（一）辐射校正/相对散射模型STEP1:根据某个可见光波段的直方图选出黑暗地物的 初始灰度值；STEP2:根据此灰度值的幅度确定大气类型（选择合适 的散射模型）；STEP3:根据模型和初始灰度值预测其它波段的灰度值;STEP4:对每个波段进行大气纠正。（二）几何校正造成几何位置的畸变有原因:内部误差传感器自身性能、技 术指标变化误差分类静态误差I 传感器的外方位（位置、I外部误差,姿态）变化、介质不均,匀、地球曲率等动态锂差，地球旋转影像投影面及地图投影法的选取（二）几何校正遥感器本身引起的畸变遥感器本身引起的几何畸变与遥感器的结构、特 性和工作方式不同而异。这些因素主要包括：1）透镜的辐射方向畸变像差；2）透镜的切线方向畸变像差；3）透镜的焦距误差；4）透镜的光轴与投影面不正交；5）图像的投影面非平面；6）探测元件排列不整齐；7）采样速率的变化；8）采样时刻的偏差；9）扫描镜的扫描速度变化。（二）几何校正外部因素引起的畸变影响图像变形的外部因素包括：1）地球的曲率2 大气密度差引起的折光3 地形起伏4 地球自传5 遥感器轨道位置和姿态等（二）几何校正1.遥感平台运动状态变化引起的畸变航高：当平台运动过程中受到力学因素影 响，产生相对于原标准航高的偏离。航高 越向高处偏离，影像对应的地面越宽。（二）几何校正俯仰：遥感平台的俯仰变化能引起影像上 下方向的变化，即星下点俯时后移，仰时 前移，发生行间位置错动。航速：卫星轨道的椭圆形导致了卫星飞行 速度的不均匀，其他因素也可导致遥感平 台航速的变化。航速快时，扫描带超前，航速慢时，扫描带滞后，由此可导致影像 在卫星前进方向上的位置错动。（二）几何校正翻滚：遥感平台姿态翻滚是指以前进方向 为轴旋转了一个角度，可导致星下点在扫 描线方向的偏移，使整个影像的行向翻滚 角引起偏离的方向错动。偏航：遥感平台在前进过程中，相对于原 前进航向偏转了一个小角度，从而引起扫 描行方向的变化，导致影像的倾斜畸变。（二）几何校正2.地球自转的影响卫星在前进过程中，传感器对地 面扫描获得影像时，地球自转影响 较大，会产生影像偏离。因为多数 卫星在轨道运行的降段接收影像，即卫星自北向南运动，这时地球自 西向东运动。相对运动的结果使卫 星的星下位置逐渐产生偏离。扫描方向/偏离/卫星前进方向 v-地球自转方向（二）几何校正3.地表曲率的影响由于传感器通过扫描获得数据,在扫描过程中，每一次取样 间隔是星下视场角的等分间隔 O如果地面无弯曲，在地面瞬 时场宽度不大的情况下，L1,L2.的差别不大。但是由于 地球表面曲率的存在，对应于 地面的P1,P2.，显然，P3-P1L3-L1,距星下点越远,畸变越大。像元比例扫描方向（二）几何校正处理过程中引起的畸变遥感图像再处理过程中产生的误差，主要是由 于处理设备产生的噪声引起的。传输、复制 光学 数字（二）几何校正遥感图像的几何纠正方法校正成像过程中所造成的各种几何畸变，就是 将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影 系统的过程，称为几何校正。遥感图象的几何粗处理和精处理遥感图像的几何纠正按照处理方式分为光学纠正和数 字纠正光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中，现在的 应用已经不多。除了对框幅式的航空照片（中心投影）可以进行比较严密的纠正以外，对于大多数动态获得 的遥感影像只能进行近似的纠正2.3.2遥感数字图像处理O数字图象几何纠正：通过计算机对离散结构的数 字图像中的每一个像元逐个进行纠正处理的方法。几何精校正是指利用地面控制点使遥感图像的几 何位置符合某种地理系统，与地图配准，并调整 亮度值。也就是在遥感图像的像元与地面实际位 置之间建立数学关系，将畸变图像空间中的全部 像元转换到校正图像空间去。内容一般包括两个方面：一个是图像像元空间位 置的变换，另一个是像元灰度值的重采样。2.3.2遥感数字图像处理几何精校正具体步骤：选取地面控制点（GCP）：分布均匀，书目合理，容易辨认。选择空间变换函数重采样和内插-最邻近内插法：最大产生0.5个像元位置误差。有点：不破 坏原来的像元值，处理速度快。-双线性内插：优点：精度提高。缺点:处理后图像高频部分 损失，本身明显的分界线模糊。-三次卷积内插：优点：图像质量提高，有图像均衡化和清 晰化的效果。缺点：破坏了原来的数据。2.3.2遥感数字图像处理数字图象的纠正过程纠正的函数可有多种选择：多项式方法、共线方程方法、随机场内插方法等等。其中多 项式方法的应用最为普遍。,一 包括图像数据、地图资料、大地测量成果、航天器轨道参数和传感器参数的收集分析及所需控制 点的选择和量测等。时，若是卫星图像磁带数据，可按规定 的格式用专门的程序读入计算机；若是硬拷贝透明像 片，则要利用数字化的扫描装置按选定的取样间隔对 囱像薮字化扫病看，输入计算机系统。1.-是建立图像坐标和地面（地图）坐标间的数学关系，即输入图像与输出图像间的坐标变换 关系。转换模型中的有关系数一般可用控制点数据来 求取。可利用图像输出装置直接从计算机 产生各种形式的输出图像，亦可将数字图像记录在磁 带上以供他用。2.3.2遥感数字图像处理三、遥感数字图像的变换、增强和融合1.遥感数字图像变换概念：图像变换指的是将图像从空间域转换到变换 域例如频率域的过程。进行图像变换的目的就 是为了使图像的处理过程简化。作用：通过图像变换简单而有效的实现增强处理通 过图像变换可以对图像进行特征抽取。2.3.2遥感数字图像处理/快速傅立叶变换口目的 进行数据压缩，图像处理问题简化图像的增强，加强对信息理解有助于图像特征提取方法-信号处理中的频率域分析方法步骤-选择适当的变换函数-进行傅里叶变换-分析变换的结果-进行傅里叶逆变换2.3.2遥感数字图像处理/KL变换（主成分变换）目的减少图像波段之间的相关性，去除多余的信息，减少图像的 数据量方法统计学中的正交变换方法性质和特点步骤进行数据统计进行主成分分析进行旋转变换和逆变换Y=AX0 ii 012.0 inXiY3A=21（I）220 2nX=X2Oy0 ni n2.mnXnTM图像变换结果实例KI K7 K3H4PCSKG2.3.2遥感数字图像处理/KT变换（缨帽变换）目的分离和消除干扰信息突出研究的专题信息：实现信息压缩，帮助解译分 析农作物方法.几何中的坐标旋转方法口性质和特点.步骤作两个波段的散点图分析灰度值的变换特点2.3.2遥感数字图像处理/KT变换（缨帽变换）也是一种线性组合变换，公式为Y=BXX为变换前的多光谱空间的像元矢量，丫为变换 后的新坐标空间的像元矢量，B为变换矩阵。是一 种坐标空间发生旋转的线性变换。但旋转后的坐标 轴不是指向主成分方向，而是指向了与地面景物有 密切关系的方向。主要针对TM的1至5波段和第7波段，低分辨率的热 红外波段（B6 不予考虑。2.3.2遥感数字图像处理缨帽变换后得到6个新的分量。前三个分量与地 面景物的关系明确：Y 1为亮度，反映总体的反射值Y 2为绿度，反映了绿色生物量特征Y 3为湿度，反映出湿度特征后三个分量与地物没有明确的对应关系，在K-T 变换中不予考虑。所以K-T变换也实现了数据的 压缩。2.3.2遥感数字图像处理2.遥感数字图像增强1、反差增强图像反差增强又称对比度增强灰度拉伸根据原图像的直方图确定需要做拉伸变换的灰度值区 间，然后把这一（或一些）灰度值区间按某种直线或 曲线方程关系拉伸或压缩而成为变换后的灰度值区间-直方图线性拉伸-直方图分段线性拉伸-非线性拉伸变换2.3.2遥感数字图像处理直方图均衡化变换后的直方图接近均匀分布。即图象中每一灰度级的像元,数目大致相同。使得面积最大的地物细节得以增强，而面积小的地物与其灰 度接近的地物进行合并，形成综合地物。减少灰度等级换取 对比度的增大。原直方图：尸4（g。=N均衡后直方图7（4）=$卜=（=尸式4）J=0 N j-0原图及其直方图均衡后的图和直方图2.3.2遥感数字图像处理直方图匹配指使一幅图像的直方图变成规定形状的直方图 而进行的图像增强方法。19970504,(5,4,3)19970112,(5,4,3)以19970504的543合成 为参照，19970112图像结果）2.3.2遥感数字图像处理 2、空间域图像增强-空间域图像增强处理是应用某种数学模式直接改变 图像像元灰度值的变换。这种变换与像元的坐标无 关，只改变像元点的灰度深浅程度。即改变了图像 的对比度，这样图像中的某些信息被突出（可能也 有些信息被压抑了）达到了图像增强的目的。-可分为单点处理和邻域处理2.3.2遥感数字图像处理边缘增强-突出目标的轮廓或边缘信息，主要是通过微分法实现的-梯度法和拉普拉斯算子法平滑滤波-低频增强的空间域滤波技术。它可以滤掉由于孤立的单 点噪声而引起的灰度偏差中值滤波定向滤波2.3.2遥感数字图像处理 3、频率域图像增强高通滤波（锐化）-低通滤波（平滑）-带通滤波（突出地物）-同态滤波（改善图像质量）2.3.2遥感数字图像处理 4、代数运算增强基本代数运算 差值运算两个波段的差值 比值运算两个波段的比值 应用2.3.2遥感数字图像处理差值运算利用不同地物之间光谱的特征有利于突出目标与背景反差小的信息-红外波段-红波段，突出植被实例B 4-B 32.3.2遥感数字图像处理比值运算通过不同波段的同各像元亮度值之间的除 法，生成新的比值图像来实现的。-消除或减轻地形的干扰口如果阴坡的坡度大于太阳高度角，则 难于处理-扩展地物，特别是植被间的光谱差异-在一定程度上抑制大气的影响-减少了数据之间的相关性232遥感数字图像处理常用的比值植被指数NDVI-TM4/TM3其他-林业上常用 4/2(3),5/1,7/3(2)4/3(2),5/1,372(1)2.3.2遥感数字图像处理二应用实例NDVI2.3.2遥感数字图像处理TM图像的5/2突出水体2.3.2遥感数字图像处理5、彩色图像增强假彩色密度分割将灰度按照指定的间隔分割为不同的级，对新 的密度分级分别赋予不同的颜色。使不同亮度的 地物有鲜明的区别。密度分割是伪彩色合成中最简单的一种方法，它是对 亮度范围进行分割，使一定亮度间隔对应于某一类地 物或几类地物从而有利于图像的增强和分类。优点：直观简单缺点：变换出的彩色数目有限期#1 Density SliceFile OptionsData Range ResetMin Max SDefined Density Slice:0 to 0 Blue1 to 1 1Green_2to 2 Cyan3 to 3 Yellow4 to 4 Cyan5 to 5 Magenta2.3.2遥感数字图像处理彩色增强在一个输入像元的灰度级上分别进行三个独立的色 变换在显示屏幕上产生一个彩色合成图像。从而达 到明显的分辨和识别效果TM3(R)、2(G)1(B)合成 可得到近似真彩 色图像，其他波 段合成均为假彩 色图像2.3.2遥感数字图像处理TM真彩色合成3(R)、2(G)、1(B)TM标准假彩色合成4(R)、3(G)、2(B)岳；12.3.2遥感数字图像处理假彩色合成口目的-综合不同波段的特征，突出研究对象的差异原理：根据三原色加色法合成原理原则-图像信息量最大-波段间的相关性最小-差异最大方法-信息量分析-相关分析-方差分析-其他2.3.2遥感数字图像处理TM图像4-3-2合成实例2.3.2遥感数字图像处理 3.遥感数据融合实质-在统一地理坐标系中将对同一目标检测的多幅遥感图像数 据采用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标 的图像信息原理及过程-预处理主要包括遥感影像的大气校正、辐射校正及空间配准-数据融合根据融合目的和融合层次智能地选择合适的融合算法，将 空间配准的遥感影像数据（或提取的图像特征或模式识别 的属性说明）进行有机合成，得到目标的更准确表示或估 计2.3.2遥感数字图像处理数据融合分类像元级融合-像元级融合是一种最低水平的融合特征级融合-特征级融合是一种中等水平的融合决策级融合-决策级融合是最高水平的融合数据融合方法-IHS变换、代数法、Brovey变换、图像回归法、主成分变换(PCT)、小波变换等2.3.2遥感数字图像处理三级融合层次下的融合方法像元级特征级决策级代数法焙法专家系统IHS变换表决法神经网络小波变换聚类分析Bayes估计Brovey变换Bayes估计模糊聚类法主成分变换神经网络法可靠性理论回归模型法加权平均法基于知识的融合法Kalman滤波法Dempater-shafer 推理法Dempater-shafer 推 理 法2.3.2遥感数字图像处理四、遥感数字图像分析图像理解-从图像中提取有用信息的过程包括-图像分类-图像分割-特征分析输出-内容明确的数据或图形图像特点-以具体的知识和目的为基础，结果更接近于解释的 成果和实际的应用2.3.2遥感数字图像处理图像分类（模式识别）2.3.2遥感数字图像处理 1、遥感图像分类技术原理同类地物在相同的条件下（光照、地形等）应该具有 相同或相似的光谱信息和空间信息特征。不同类的地 物之间具有差异同类地物的像元在数目较大时，其特征量的分布类型 接近正态分布方法利用像素的灰度值之间的关系，综合考虑矢量数据，考虑属性数据。对像素的进行分类以随机变量的统计分析为基础2.3.2遥感数字图像处理特点一多变量的图像分类分类在一定的比例尺上进行原则 多变量综合考虑 在特征空间的位置可以用均值表示，离散程度可以用方差表示 分类的实质是将特征空间分为若干子区域，每个子区域为一类2.3.2遥感数字图像处理指标（特征）波段其他属性-地形特征-调查数据量方 二 度T-盘里值差离差-计均方距离 2.3.2遥感数字图像处理 2、具体分类方法监督分类最大似然法最小距离法2.3.2遥感数字图像处理非监督分类 特征空间识别法 系统聚类法 分裂法(isomix)动态聚类法(k-means)|Classification Register|Spe Supervised Unsupervised I IsoDataEndmember Collection K-MeansPost Classification2.3.2遥感数字图像处理影响结果的主要因素选择的距离聚类方式特点需要较少的人工参与结果不依赖于统计参数-对于非正态分布的数据可以得到较好的结果 不适合同谱异物的数据 结果的稳定性较低 结果可以作为监督分类的参考2.3.2遥感数字图像处理非监督分类小结 需要较少的人工参与 不适合同谱异物的数据 计算速度慢 分类结果-不依赖于统计参数对于非正态分布的数据可以得到较好的结果-稳定性较低-可以作为监督分类的参考2.3.2遥感数字图像处理数字图像分类新技术人工神经网络分类法模糊分类法亚像元分类法(subpixel classification)其他分类法2.4遥感数字图像信息定量反演遥感图像信息定量反演的原理 遥感图像信息定量反演方法 遥感地表参数反演2.4.1遥感图像信息定量反演的原理 遥感机理和各种前向模型 统计模型 物理模型 半经验模型反演模型和反演策略的研究242遥感图像信息定量反演方法 辐射传输模型（RT模型）几何光学模型（GO模型）几何光学一辐射传翰混合模型 GORT混合模型）计算机模拟模型2.4.3遥感地表参数反演 方向反射BBDF的反演 植被结构参数反演叶面积指数LAI叶倾角分布LAD