第-3-章-地物光谱特征与遥感数字图像信息提取1.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,遥感地学分析,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,遥感地学分析,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,内容提要,3.1,遥感图像地物特征与识别,3.1.1,遥感图像地物特征,3.1.2,典型地物的反射光谱特征,3.2,遥感图像的目视解译,3.2.1,目视解译标志,3.2.2,目视解译方法与步骤,3.3,遥感图像的计算处理,3.3.1,遥感数字图像的概念,3.3.2,遥感数字图像预处理,3.3.3,遥感数字图像分类处理,3.3.4,遥感数字图像定量反演,3.1,遥感图像地物特征与识别,3.1.1,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,3.1.1,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 0.56m,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。,3.1.1,遥感图像地物特征,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。是自然界物体的真实反射现象。大多地表既不是粗糙的朗伯体面，也不是完全光滑的镜面，而是介于两者之间的非朗伯表面。,方向反射,：反射并非各向同性，具有明显的方向性，即由入射方向和观测角方向两个方向决定，也与物体的空间结构有关。,电磁波的反射的三种形式,3.1.1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,指单位面积上观测地物发射的某一波长的辐射通量密度；,指与观测地物同温度下黑体的辐射通量密度；,黑体辐射,温度大于热力学温度的任何物体都具有发射电磁波的能力，地物的电磁波发射能力主要与它的温度有关，为了衡量地物发射电磁波能力的大小，常以黑体辐射作为度量的标准。,黑体及黑体辐射特性：,绝对黑体：如果物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，然后吸收的能力全部发射，没有反射和透射，则这个物体是绝对黑体（理想体）。,黑体也是朗伯体，辐射各向同性,自然界中煤炭接近绝对黑体,物体上只出现对电磁波的反射现象和吸收现象，物体的光谱吸收系数和光谱反射系数之和恒等于,1,光谱吸收系数（吸收率）：,（,，,T,）,光谱反射系数（反射率）：,（,，,T,）,绝对黑体：,（,，,T,）,=1,；,（,，,T,）,=0,，,（,，,T,）、,（,，,T,）与物体的温度、电磁波波长无关,3.1.1,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,=1,，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,=,常数,1,。即灰体的发射率始终小于,1,，发射率,不随波长变化。,选择性辐射体，其发射率,1,，发射率,随波长而变化。,地物的发射波谱特性曲线,3.1.1,遥感图像地物特征,太阳辐射,2.2,及大气对辐射的影响,太阳辐射,太阳常熟：不受大气影响，在距太阳一个天文单位内，垂直于太阳光辐射方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量：,太阳辐射是连续光谱，辐射特性与绝对黑体基本一致,太阳辐射在从近紫外到中红外（,0.315.6m,）这一波段内能量最集中而且相对来说最稳定，太阳强度变化最小,从太阳辐照度分布曲线看出,太阳辐射光谱是连续的；,辐射特性与绝对黑体的基本一致；,经过大气层的太阳辐射有很大的衰减：吸收、散射；,各波段的衰减不均衡,；,从近紫外到中红外（,0.3-6m,）能量最集中，占全部能力的,97.5%,，且相对较稳定，主要用于被动遥感。,太阳辐射强度随时间和地点变化，并受,大气影响,太阳总辐射为太阳的直接辐射和大气的散射辐射,3.1.1,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,=E/E100%,3.1.2,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。,3.1.2,典型地物的反射光谱特征,2,、土壤的反射光谱特征,自然状况的土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值，一般来说土质越细，反射率越高，有机质含量越高和含水量越高反射率越低。此外土壤的肥力也会对反射率产生影响。,3.1.2,典型地物的反射光谱特征,不同含水量的土壤反射光谱曲线,三种土壤反射波谱曲线比较,3.1.2,典型地物的反射光谱特征,3,、水体的反射光谱特征,水体的反射主要在蓝光波段，其他波段吸收都很强，特别在近红外以后水体便成为一个吸收体。,光谱反射特性可能包括来自三方面的贡献：水的表面反射、水体底部物质的反射和水中悬浮物质的反射。,光谱吸收和透射特性不仅与水体本身的性质有关，而且还明显地受到水中各种类型和大小的物质,有机物和无机物的影响。,3.1.2,典型地物的反射光谱特征,水体的反射光谱特征,3.1.2,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,m),有一个小的反射峰，位于,0.55,m(,绿光波段）处，两侧蓝光波段（,0.45,m,）和红光波段,(0.67,m),则有两个吸收带；,近红外波段,（,0.70.8,m,）有一反射徒坡，至,1.1,m,附近有一峰值；,中红外波段,（,1.32.5,m,）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,m,为中心是水的吸收带，开成低谷。,3.1.2,典型地物的反射光谱特征,矿区红杉林反射曲线的蓝移现象,绿色植物有效光谱响应特征,3.2,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。,遥感图像目视解译原理,遥感图像解译：,从遥感图像上获取目标地物信息的过程。分为,目视解译,和,计算机解译,。,目视解译,：指通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。需要丰富的专业知识，逻辑判断、空间推理、综合分析,计算机解译,：以计算机硬软件系统为支撑，利用模式识别与人工智能技术，根据遥感图像中目标地物的光谱特征和空间结构特征，结合专家的经验（知识库），进行分析和推理，实现对遥感图像的理解，完成信息提取的过程。,二、遥感图像目标地物识别特征,1.,目标地物特征,色：在遥感影像上的颜色，包括色调、颜色和阴影等；,形：目标地物的形状、大小、纹理、图型；,位：目标地物的空间位置、相关布局等。,2.,解译标志,遥感图像上能够区分、识别、判断地物属性、性质和相互关系的影象特征。,直接标志,：能够直接判读和确定目标物属性、性质影像特征。是目标物自身特点在影象上的直接表现。,间接标志,：与地物属性有内在联系，通过相关分析能确定其性质和属性的影像特征。,（,1,）直接标志,目标地物识别特征,色调,(Tone),：从白到黑的密度比例（灰度）,颜色,(Color),：可见光对入射光选择性吸收和反射,阴影,(Shadow),形状,(shape):,目标地物的外部轮廓,纹理,(Texture),：内部色调有规律变化的影像结构,大小,(size),：目标地物形状、面积、体积的度量,位置,(Site),：目标地物分布地点,图型（,pattern,）：目标地物的规律排列而成的图型结构,相关布局,(Association),：目标地物间的空间配置,形状,地物呈现的外部轮廓。需要根据影象比例尺和分辨率具体分析在遥感图像目标地物上。,色调,全色遥感图像中白黑深浅程度（灰度）。色调是区分目标地物的基本标志。,颜色,彩色遥感图像：真彩色、假彩色真彩色图像上地物颜色能真实反映实际地物颜色特征，符合人的认知习惯。,目视判读前,需对图像进行彩色合成，以增强目视解译效果。,阴影,分本影和落影。,增强地物的立体感；同时也造成同物异谱现象。,图型,即影纹图案。目标地物规律的排列而成的图形结构。,纹理,遥感图像中目标地物内部色调有规则变化形成的影像结构。即地物影像上的色调变化的空间布局和频率的变化。,如点状、粒状、线状、斑状等。,纹理描述：粗糙、平滑。,花岗岩的纹理 片麻岩的纹理,布局,物体间的空间配置。物体间一定的位置关系和排列方式，形成了很多天然和人工目标特点。,位置,地物分布的地点。包括地理位置和相对位置。,（,2,）间接解译标志,从目标地物其它相关事物间的联系，通过逻辑推理判断。需要丰富的,知识背景,和,推理分析,，是一种综合分析、相关分析的方法。,如进行地质构造分析，水系形态、地貌类型常作为间接解译标志；城市人口判读，将建筑物密度、楼层数、商业网点作为间接解译标志。,水系可作为地质地貌解译的间接标志,辐射型水系(火山),向心型水系(盆地),格子状水系(断层),3.,遥感图像目视解译的认知过程,自下向上过程 自上向下过程,图像信息获取,特征提取,识别证据选取,图像辨识,提出假设,特征匹配,遥感图像目视解译,遥感摄影像片的判读,遥感扫描影像的判读,目视解译方法与基本步骤,1.,遥感摄影像片的判读,种类,可见光黑白全色像片,黑白红外像片,彩色像片,彩红外像片,特点,大中比例尺,中心投影方式成像,解译标志,（,1,）直接标志,目标地物识别特征,色调,(Tone),：从白到黑的密度比例（灰度）,颜色,(Color),：可见光对入射光选择性吸收和反射,阴影,(Shadow),形状,(shape):,目标地物的外部轮廓,纹理,(Texture),：内部色调有规律变化的影像结构,大小,(size),：目标地物形状、面积、体积的度量,位置,(Site),：目标地物分布地点,图型（,pattern,）：目标地物的规律排列而成的图型结构,相关布局,(Association),：目标地物间的空间配置,解译标志,（,2,）间接标志,间接判读标志：能间接反映和表现地物信息的遥感图像的各种特征，可推断与某地物属性相关的其他现象。,沙 嘴,与目标地物相关的指示特征,：例如，像片上呈线状延伸的陡立的三角面地形，是推断地质断层存在的间接标志。像片上河流边滩、沙嘴和心滩的形态特征，是确定河流流向的间接解译标志。,地物及与环境的关系,：指示环境的代表性地物。任何生态环境都具有代表性地物，通过这些地物可以指示它赖以生活的环境。如根据代表性的植物类型推断它存在的生态环境，“植物是自然界的一面镜子”，寒温带针叶林的存在说明该地区属于寒温带气候。,目标地物与成像时间的关系,：例如，东部季风区夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，土壤含水量因此具有季节变化，河流与水库的水位也有季节变化,遥感摄影像片的判读,可见光黑白像片和黑白红外像片解译：形状和色调为主要标志,彩色像片与彩红外像片解译：色彩为主要标志,由于大气散射、吸收对红外波段摄影影响小，雾霾、烟尘对红外波段影响也小，相对于黑白像片和彩色像片，信息损失量小。使得黑白红外像片和彩红外像片应用到许多领域。,可见光黑白全色像片,四川地震航空遥感数据拼接图,黑白航空摄影像片解译,1,2,3,居民地解译,植被解译,水体解译,农田解译,车辆,道路的解译,彩色红外航空像片解译,植被的解译,道路的解译,建筑物解译,1,2,3,操场以及游泳池解译,热红外图像的成像原理：记录地物发射热红外线的强度。,热红外像片解译,色调：热辐射弱,深，热辐射强,浅,形状与大小：被探测地物与背景温度差异形成“热分布”形状,地物大小：高温物体向外辐射热源，比实际尺寸要大,阴影：冷阴影、热阴影,形状与大小,热红外像片解译,左边的像片是犹他州,White,山脉地区,TM,彩色合成图像，这个地区共有三种主要地质类型，火山岩，火山岩蚀变的产物，以及石灰岩。,右边是,Landsat,第六波段的热红外波段图像，该图像中，较亮的色调反映了温度较高的区域。,热红外图像解译,城区昼夜变化,白天,黎明前,热红外像片解译,反映工业热流的热红外图像,1,1,：排污口,2,：江叉口,3,：热流扩散异常,4,：江水流向,5,：船舶,在潮汐息流期间，热流受潮汐的影响很小，在江中自由扩散，影响范围较大,热红外像片解译,反映工业热流的热红外图像,2,1,：排污口,2,：江叉口,3,：热流扩散异常,4,：江水流向,5,：船舶,热流在江中的扩散方向反映涨潮方向,热红外像片解译,反映工业热流的热红外图像,3,1,：排污口,2,：江叉口,3,：热流扩散异常,4,：江水流向,5,：船舶,热流在江中的扩散方向反映落潮方向,3.2.2,遥感图像解译方法与步骤,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,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,3.2.2,遥感图像解译方法与步骤,目视解译步骤,3.3,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,3.3.1,遥感数字图像的概念,1,、数字图像的概念,光学图像：,早期的遥感技术通过摄影成像方法得到的像片，其,灰度级及颜色连续变化。,光学图像可以看成是由无数个很小的单元点（像元）组成，每个像元的明暗程度记录了成像瞬间对应的物体的反射光强度,（灰度）,，其实质就是探测范围内,电磁辐能量,分布图。,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,数字图像：,指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵，能在计算机里存储、运算、显示和输出的图像。每个小块区域称为像素（,pixel,）。,每个像素包括两个属性：,位置和亮度,（或色彩）,数字量和模拟量,区别：,离散变量，连续变量。,对灰度图像，每个像素的亮度用一个数值（灰度值）表示，通常数值范围在,0,到,255,之间，可用一个字节,byte,表示，,8,位，,0,表示黑、,255,表示白，其它值居中渐变。,数字方法表示图像：,(x,y),表示像元的位置；,f(x,y),表示（,x,y),位置上的对应地物电磁辐射强度。,对于模拟图像,x,y,f(x,y),的取值是连续的，数字图像是离散的。,O,图像,x,y,0,图像,x,y,1,2,3,4,2,1,3,4,5,6,Pixel,要经过,“,离散化,”,取样才能变成计算机可存储和运算的数字图像。,函数,f(x,y),的取值：离散整数取样是根据需要，将灰度空间分成,2,n,级（目前,n,的取值有,1,、,6,、,7,、,8,，甚至更多），然后根据方格内电磁辐射强弱取其平均值整数作为函数,f(x,y),的值。,一幅模拟图像表示为数字图像其实质是一个数字矩阵。数字矩阵可以存储和运算。,灰度图像,(128x128),及其对应的数值矩阵（仅列出一部分,(26x31),）,彩色图像,(128x128),及其对应的数值矩阵（仅列出一部分,(26x31),）,3.3.2,遥感数字图像处理,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,图像数字化,数字化：,将,一幅,连续,光学图像,，作等间距的抽样和量化,，转化为数字图像的过程,。通常是以像元的亮度值表示。数字量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。,采样（,sampling,）：,图像空间位置的数字化：图像的空间取样，空间域连续变量离散化处理。,每一个采样点称为像元（或像素），像元的实地面积大小就是影像的地面分辨率。,量化（,quantization,）：,亮度值的离散化处理叫,即指从图像灰度的连续变化中进行离散的采样，目前经常使用的灰度量度有,64,、,128,、,256,级。,除光学图像，更多的遥感图像源于传感器获得后直接的数字产品，如,SPOT,MSS,TM,ETM,等。,采样的原理,采样,量化,3,、数字图像的特点,便于计算机处理与分析：,计算机是以二进制方式处理各种数据的。采用数字形式表示遥感影像，便于计算机处理。因此，与光学影像处理方式相比，遥感数字影像是一种适于计算机处理的影像表示方法。,影像信息损失低：,由于遥感数字影像是用二进制表示的，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生影像失真。而模拟方法表现的遥感影像会因多次复制而使影像质量下降。,抽象性强：,尽管不同类别的遥感数字影像，有不同的视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用遥感影像专家系统。,传感器量测的数值,1,显示灰度级,暗,亮,2,对应的彩色灰度级，从紫到红,3,设定数值和颜色对照表，根据需要给不同的灰度值以不同的颜色。,遥感影像的表现,单波段的显示,格网的数值,=,像元值,=,亮度值,=,灰度,灰度直方图：,横轴表示,灰度级,，纵轴（,P,i,=m,i,/M),表示灰度级为,g,i,的像元个数占总像元数的百分比，所形成的统计直方图。,直方图的作用,：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲线可以反映图像的质量差异。,4,、灰度直方图,用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为,0-n,数字图像像元灰度分布状态,频率,灰度值,频率,F=,每个灰度值出现的次数,总像元数,X100%,灰度级直方图,低反射,高反射,反差：最大灰度值和最小灰度值之差。,直方图范围窄，说明反差很小；直方图延伸很宽，表明反差,正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。,偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。,通过灰度直方图可以直观地了解图像增强的效果。,相关掩膜处理,5.,光学增强处理,边缘突出：,NDVI,彩色合成,为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。,彩色图像可以分为,真彩色图像,和,假彩色图像,。,真彩色图像：,真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。,利用数字技术合成真彩色图像时，是把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。,如,TM321,分别用,RGB,合成的图像。见彩图,5,，图,C,(2),假彩色图像：,假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。,遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。,如,TM432,用,RGB,合成的图像为标准假彩色图像。见彩图,5,，图,A,真彩色,假彩色,321,432,743,4.2 数字图像的校正,图像校正,辐射校正,几何校正,由于遥感检测系统、大气散射和吸收等原因引起的图像模糊失真、分辩率和对比度下降等辐射失真；,是由于搭载传感器的遥感平台飞行资态变化、地球自传、地球曲率等原因引起的图像几何畸变。,地物目标物）的辐射（反射）经过大气层时，与大气层发生散射作用和吸收作用。吸收作用直接降低地物的辐射能量，引起辐射畸变。散射作用除降低地物的辐射能量外，大气散射的部分辐射还会进入传感器，直接叠加在目标地物的辐射能量之中，成为目标地物的噪声，降低了图像的质量。,（二）辐射校正,辐射畸变原因,传感器响应特性：系统工作误差。遥感器灵敏度特征引起的光电变换系统形成,的；镜,其摄影面存在边缘比中心部分发暗（边缘减光,）。,大气,的吸收、散射及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像分辨率和对比度相对下降,。,光照条件、地形：,太阳,高度、大气透过率、太阳直射光源照度、瞬时入射角等，地面坡度等都会影响辐射亮度值。,传感器系统工作产生的误差导致接受的图像不均匀，产生,Striping,（条带化）或,drift,（漂移）以及掉线等情况。,1、大气影响的定量分析,无大气的亮度,大气吸收影响,大气散射后经过地物反射进入传感器,大气散射直接进入传感器（程辐射）,大气的主要影响？,大气的主要影响是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子，图像质量下降。,接收影响较大的是吸收和散射，到达传感器的辐射亮度,太阳经大气衰减后照射到地面，经地面反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的能量；透过率小于,1,（,L1,）,各个方向散射光又以漫入射照射地物，经地物反射进入传感器。,(L2),各个方向散射光直接进入传感器。,(LP),程辐射度,进入传感器的辐射能的组成,：,L=L1+L2+LP,地面上的辐照度为,假定地表面是朗伯体，其表面为漫反射，则某方向物体的亮度为,系统增益系数因子 ，进入传感器的亮度值,受入射方向透过率 和反射方向透过率 的影响，进入传感器的亮度值为：,漫入射辐照度为,E,D,，反射后进入传感器的亮度值为：,散射光直接进入传感器的辐射（程辐射亮度,L,P,）,L=L,1,+L,2,+L,P,总之：大气的主要影响是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子，图像质量下降,对比度用,C,表示，假设减少,10%,，,45+10,（,L2,、,LP,）,-10,）,/55=9/11,2,、大气影响的粗略校正,辐射校正：通过纠正辐射亮度，使图像中像元之间亮度变化真正反映不同像元地物反射率之间的变化关系。,遥感器校正、大气校正、太阳高度和地形校正,精确辐射校正,:,大气参数（很难），如透过率,粗略辐射校正,大气影响的粗略校正,通过比较简便的方法去掉上式中的,LP,，从而改善图像质量。（辐射校正与像元位置，随大气条件、太阳照射方向、时间变化等有关，但极其微小，因而同一幅图像可看做常数）其值的大小只与波段有关。,方法：,直方图最小值去除法,回归分析法,不同波段对应不同的程辐射,（,1,）直方图最小值去除法,前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为,0,，即辐射亮度或反射率接近,0,，大气散射导致图像上这些物体灰度值不为,0,（辐射偏置量），就是大气散射导致的程辐射,所以只要对选择区域内波段的图像进行灰度统计给出其直方图，则直方图上频率最小的灰度值就是大气改正值。,大气校正就是移动直方图的最小值至零值位置,。,调整前直方图,调整后直方图,亮度值,亮度值,像元数百分比,/%,像元数百分比,/%,（,2,）回归分析法,（,2,）回归分析法,原理：在遥感图像上大山的阴影区或深海水体区域，各个波段的反射为零。同时，大气散射主要影响短波部分，波长较长的波段几乎不受影响，,到,红外波段,可能接近于零，,因此可用其校正其它波段数据。,通过对不同波段图像的对比分析来计算大气影响,。,方法：在不受大气影响的波段（如,TM5,或,7,）和待校正的某一波段图像中，选择一系列目标，将每个目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析，建立线性回归方程。可以认为,a,就是波段,b,的程辐射。将波段,b,中每个像元减去,a,。,红外波段,所,求,波,段,操作：,令红外波段为,a,波段，其他波段的最小值一定比,a,波段的大，设为,b,波段。两波段的像元亮度间具有相关性，以,a,波段亮度作为自变量、,b,波段亮度作为函数，作,2,维散点图进行线性回归分析。所得的截距被当做为波段,b,中所具有的程辐射度。,回归方程为,：,y=a4+b4x,（三）遥感图像几何校正,思考,为什么要进行图象的几何处理,?,几何处理的内容是什么,?,遥感图像成图时，由于各种因素的影响，图像本身的几何形状与其对应的地物形状不一致,几何畸变：遥感图像在几何位置上产生如行列不均匀、像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化，如平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲等。,遥感图像的几何变形有两层含义,一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。,二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。,1,、遥感影像变形的原因,遥感平台位置和运动状态变化,地形起伏影响,地球表面曲率影响,大气折射影响,地球自转的影响,（,1,）遥感平台位置和运动状态变化,航高：高对应地面越宽,航速：快扫描带超前，慢扫描带滞后,俯视：俯视后移,仰视：仰视前移,翻滚：扫描线方向偏移,偏航：扫描行偏移,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，或者说卫星运行的轨道本身就是椭圆的。航高始终发生变化，而传感器的,扫描视场角不变,，从而导致影像扫描行对应的地面长度发生变化。,航高越,向,高,处偏离，影像对应的,地面越宽,高处,底处,航速：,卫星的椭圆轨道本身导致卫星飞行速度不均匀，其他因素也可导致航速的变化。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（影像上下方向）的位置错动。,航速快扫描带超前，航速慢扫描带滞后,快,慢,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。,俯视,仰视,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偏移，使整个影像的行向翻滚角引起偏离的方向错动。,偏航：,指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。,（2）地形起伏影响,高起像点背离图像中心偏移，凹地向图像中心移动,像点位置的移动，,类似于,地形起伏,引起的像点位移。,h,看作是一种系统的地形起伏,，就可以利用像点位移公式来估计,地球曲率所引起的像点位移,3,）地球表面曲率的影响,水平坐标面,大地坐标面,（,4,）地球表面曲率的影响,像元对应于地面宽度的不等，星下点越远，畸变越大,扫描角度较大时，边缘图像呗压缩,（5）大气折射的影响,大气密度自上向下越大，折射率的不断变化，导致辐射传播不是直线。,（,6,）地球自转的影响,星下点位置逐渐向西平移，最终使得图像发生扭曲,2,、几何变形的校正,几何校正分类：,几何粗校正,：地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。,几何精校正,：,利用地面控制点,进行的几何校正称为几何精校正。也称图像纠正，其目的是改正原始影像的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。,基本思路,基本思路：像元点间所对应的地面距离并不相等，校正为等间距的网格点，并符合某种投影的均匀分布，找到每一新像元的亮度值。,像元坐标变换（即建立两图像像元点之间的对应关系；从理论上，任何曲面都能用适当高次的多项式来拟合。）；,像元灰度值重新计算（重采样）,首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系,（,1,）直接法：,从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标，即：,式中，,x,y,为,P,点原始图像的行数和列数；,X,，,Y,为,P,在新图像中的坐标（即地面坐标系），并把,P,（,x,y),的灰度值重新计算后送到,P,（,X,，,Y,）位置上去。,1,）坐标变换的两种方案,（,2,）间接法：,从空白图像阵列出发，依次计算每个像元,P,（,X,，,Y,）在原始图像中的位置,P,（,x,y,），然后把该点的灰度值计算后返送给,P(X,Y),。其纠正公式为：,数学模拟,二元,n,次多项式,需找,6,个已知控制点,代入控制点求出坐标变换函数式的系数，确立坐标变换函数式,常采用：二元二次多项式,2,）数字图像灰度值的重采样,几何校正前后图像的像元大小可能变化、像元点位置的相对变化等，不能简单用原图像像元灰度值代替输出像元灰度值。对应的坐标值可能不是整数，因此需要插值重采样）,重采样,（,Resampling,）：,P,的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，这就是灰度值重采样。,三种插值方法：,最近邻法,双线性内插法,三次卷积法,（,1,）最近邻法（,Nearest Neighbor,）,用距离投影点,(,采样点,),最近像元灰度值代替输出像元灰度值。,优点：简单计算量小，几何位置精度为,0.5,像元，最大是保持像素值不变，效果尚佳。,缺点：有明显锯齿状，即灰度不连续，会影响制图效果。当相邻像素的灰度值差异较大时，可能会产生较大的误差。,（,2,）双线性内插法（,Bilinear,）,双线性插值法是对最近邻法的一种改进，即用线性内插方法，根据点的四个相邻点的灰度值，分别在,x,、,y,方向上进行两次插值、一次插值，计算出值。最后形成的插值函数为一双曲抛物面方程。,(0,0),f(0,0),(x,0),(,0,y,),(,0,1,),(,x,1,),(,1,1,),(,1,0,),f(1,0,),(x,y),f(x,y),灰度,双线性插值示意图,y,x,首先，在,x,方向上作线性插值，对上端的两个顶尖进行线性插值得,：,类似的，对于底端两个顶点进行线性插值有：,优点：该方法要比最近邻法复杂，计算量大，但没有灰度不连续性的缺点，有一定的精度。,缺点：具有低通滤波性质，会损失图像中的一些边缘或线性信息，导致图像模糊。,y,方向上作线性插值，以确定：,最后得到双线性插值公式为：,（,3,）三次卷积法（,Cubic convolution,）,取与投影点邻近的16个象元灰度值（4*4），计算输出象元的灰度值。,(i-1,j-1),(i-1,j+2),(i+2,j-1),(i+2,j+2),(x,y),u,v,取采样点周围,16,个像元的值参与计算，先对,X,方向上的像元值进行卷积运算，再对所得到的,4,个值进行,Y,方向上的卷积运算。,-a(1-a),2,1-2a,2,+a,3,a(1+a-a,3,),a,2,(a-1),其中,A=s(1+v)s(v)s(1-v)s(2-v),优点：效果最好，精度最高，采样中的误差为双线性内插法的,1/3,，产生的图像比较平滑，,缺点：计算量最大，较费时。,(,对控制点选取的均匀性要求更高，否则效果不好,),待求像素,(x,y),的灰度值由其周围十六个点的灰度值加权内插得到。可推导出待求像素的灰度计算式如下：,f(x,y)=f(i+u,j+v)=ABC,c=s(1+u)s(u)s(1-u)s(2-u),T,原始图像,纠正后图像,最近邻法,双线性插值,原始图像,纠正,原始图像,几何纠正,三次卷积,3,）控制点的选择,地面控制点（,GCP,，,Ground Control Point,）,:,一些地图坐标或其它输出坐标为已知的特定像元。,人工地物,线性地物交叉点,不易随时间变化的目标大比例尺的图像：道路交叉点、机场跑道、建筑物,小比例尺的图像：城区、一些线性地物交叉点（河流、道路）,分布：较均匀分布于图像范围内，保证足够数量,注意问题：,多项式纠正法的精度与地面控制点（,GCP,）的精度、分布、数量及纠正范围有关；,GCP,的位置精度越高，则几何纠正的精度越高；,GCP,的个数不少于多项式的系数个数；适当增加,GCP,的个数，可以提高几何纠正的精度。,20-30,个,GCPS,，一般可以满足需求。,GCPS,分布应尽可能在整幅图像内均匀分布，否则在,GCP,密集区精度较高，在,GCP,分布稀疏区出现较大误差。,最少的控制点数量：,N,次多项式一般选择最小控制点的数量为,n+1)(n+2)/2,为校正效果好，选取大于最低数很多（,6,倍）,数字图像增强,对比度变换,空间滤波变换,彩色变换,图像运算,多光谱变换,三、遥感图像增强处理,图像目视效果不太好，或者有用的信息突出不够时，就需要作图像增强处理。常用的增强处理方法有,对比度变换、空间滤波、彩色变换、图像运算和多光谱变换,。,图像增强和图像校正的区别：图像校正目的是消除伴随数据获取过程中的误差及变形，使传感器记录的数据更接近于真实值。而图像增强则是为了突出相关的专题信息，提高图像的视觉效果，使分析者能更容易地识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息。,（一）对比度变换,概念：是一种通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。将图像中过于集中的像元分布区域（亮度值分布范围）拉开扩展，增加图像反差。因为亮度值是辐射强度的反映，所以又叫辐射增强。,方法：,对比度线性变换,对比度非线性变换,线性变化,线性变换：在改善图像对比度时，如果采用线性或分段线性的函数关系，那么这种变换就是线性变换。,变换前亮度范围xa a1a2,变换后亮度范围xb b1b2,分段线性变换,：更好的调节图像对比度，一些亮度段拉伸，一些亮度段压缩。,a,b,c,d,0,f(x,y),g(x,y),变换前,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,变换后,0,0,1,1,1,2,2,4,6,8,10,12,13,14,14,15,变换前,变换后,非线性变换,非线性变换：变换函数为非线性函数。,常用的非线性拉伸函数有,指数函数、对数函数、高斯函数、平方根,等。,指数函数,指数函数曲线对于图像中的亮的部分，指数变换扩大了灰度间隔，突出了细节；对于暗的部分，缩小了灰度间隔，弱化了细节。,对数函数,对数函数与指数变换相反，对数变换主要用于拉伸图像中暗的部分，而压缩亮的部分。,指数变换,对数变换,在亮度值较高部分拉伸，亮度值较低部分压缩。,在亮度值较低部分拉伸，亮度值较高部分压缩。,（二）空间滤波,空间滤波：又称邻域处理，重点突出图像上的某些特征为目的，是在被处理像元周围像元的参与下进行运算并且增强图像的处理方法。,突出图像上某些特征，如边缘或纹理,平滑,锐化,区别：,对比度变换：点增强，是单个像元的运算，从整体上改善图像质量；,空间滤波：中心像元与周围相邻像元间的运算，用于去噪声、图像平滑、锐化和相关运算。,Smoothing,Edge Enhancement,1.图像卷积运算,设窗口大小为,mn,r(i,j),是中心像素,对于整个图像从左上角开始，由左到右、由上到下按照窗口大小顺序进行遍历，即可完成整个图像的卷积计算,。,2.平滑,平滑,：图像中出现某些亮度值过大的区域，或出现不该有的亮点,(,“,噪声,”,),时，采用平滑方法可以减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的亮点。,均值平滑：,将每个像元在以其为中心的区域内，取平均值来代替该像元值，以达到去掉尖锐,“,噪声,”,和平滑图像的目的。,中值滤波：,将每个像元在以其为中心的邻域内，取中间亮度值来代替该像元值，以达到去掉尖锐,“,噪声,”,和平滑图像的目的。,(m-1,n-1),(m-1,n),(m-1,n+1),(m,n-1),(m,n),(m,n+1),(m+1,n-1),(m+1,n),(m+1,n+1),则有：,缺点：,是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。,（1）均值平滑,原始图像,均值滤波图像,例：采用,1,