遙感圖像處理-2

遙感圖像處理與應(yīng)用第1章概論主要內(nèi)容：?

1.1

圖像與遙感數(shù)字圖像

?

1.2遙感數(shù)字圖像處理

?

1.3

數(shù)字圖像處理的發(fā)展?

1.4

基礎(chǔ)理論與基本知識要求1.1圖像與遙感數(shù)字圖像一、圖像與數(shù)字圖像1圖像的定義?圖像是對客觀對象的一種相似性的描述和寫真，它包含了被描述或?qū)懻鎸ο蟮男畔ⅲ侨藗冏钪饕男畔⒃?。（《?shù)字圖像處理》，岡薩雷斯，2003）?圖像（Image）是通過鏡頭等設(shè)備得到的視覺形象。是以某一技術(shù)手段再現(xiàn)于二維畫面上的視覺信息。2圖像的類別（1）可見圖像與不可見圖像（2）模擬圖像與數(shù)字圖像二、遙感數(shù)字圖像?遙感數(shù)字圖像是數(shù)字形式的遙感圖像?A/D、D/A轉(zhuǎn)換?像素1.1圖像與遙感數(shù)字圖像圖像人眼視覺的可視性可見圖像：（圖片、照片、素描、油畫等）不可見圖像不可見光圖像：（紫外線、紅外線、微波成像）不可見測量值分布圖溫度場壓力場聲音圖像圖像的明暗程度和空間坐標(biāo)的連續(xù)性模擬圖像(Analog)數(shù)字圖像(Digital)空間坐標(biāo)和灰度連續(xù)計(jì)算機(jī)無法處理可見圖像空間坐標(biāo)和灰度不連續(xù)適宜計(jì)算機(jī)存儲和處理不可見圖像1.2遙感數(shù)字圖像處理一、遙感數(shù)字圖像處理概述?

數(shù)字圖像處理是對數(shù)字圖像進(jìn)行獲取、存儲、傳輸、變換、顯示、理解和綜合利用的過程。?遙感數(shù)字圖像處理是利用計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)對遙感圖像中的像素進(jìn)行系列操作的過程。

?

遙感數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容：（1）圖像增強(qiáng)（2）圖像校正（3）信息提取?遙感數(shù)字圖像處理的基本形式：單幅圖像2單幅圖像、單幅圖像2多幅圖像、多幅圖像2單幅圖像、單或多幅圖像2數(shù)字或符號1.2遙感數(shù)字圖像處理二、遙感數(shù)字圖像處理系統(tǒng)?

硬件系統(tǒng)

（1）計(jì)算機(jī)（2）數(shù)字化設(shè)備（3）大容量存儲設(shè)備（4）顯示器與輸出設(shè)備（5）操作臺?軟件系統(tǒng)

ERDAS、ENVI、

PCI、ER-Mapper1.3數(shù)字圖像處理的發(fā)展一、數(shù)字圖像處理的應(yīng)用與處理方法?

數(shù)字圖像處理在醫(yī)學(xué)、遙感、通信、公安等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。?數(shù)字圖像處理的兩種觀點(diǎn)：（1）離散方法的觀點(diǎn)（2）連續(xù)方法的觀點(diǎn)?遙感數(shù)字圖像處理的常見算法形式：（1）局部處理（2）模板處理（3）卷積處理（4）迭代處理1.3數(shù)字圖像處理的發(fā)展二、遙感數(shù)字圖像處理應(yīng)用的需求?軍事：目標(biāo)識別與定位；毀傷評估……?資源：土地資源（耕地、城市化）；水資源（淡水、冰川）；礦產(chǎn)資源；生物資源……?環(huán)境：大氣；土壤；植被……?災(zāi)害：干旱、洪澇；荒漠化、石漠化；山洪泥石流；地震和海嘯……1.4基礎(chǔ)理論與基本知識要求一、基礎(chǔ)理論與基本知識要求

1物理學(xué)

2地學(xué)

3數(shù)學(xué)

4信息學(xué)

5計(jì)算機(jī)科學(xué)

6地理信息科學(xué)第2章遙感數(shù)字圖像的獲取與存儲主要內(nèi)容：?

2.1

遙感圖像的獲取和數(shù)字化

?

2.2常見遙感平臺及其傳感器特征

?

2.3

遙感圖像的類型?

2.4

遙感數(shù)字圖像的級別和數(shù)據(jù)格式2.1遙感圖像的獲取和數(shù)字化一、遙感系統(tǒng)

1遙感的概念：技術(shù)（體系）、過程

2遙感系統(tǒng)（1）遙感實(shí)驗(yàn)（2）信息獲?。?）信息傳輸（4）信息處理（5）信息應(yīng)用二、傳感器

1常見的傳感器：攝影機(jī)、掃描儀、雷達(dá)、輻射計(jì)、散射計(jì)

2傳感器的分類：主動(dòng)or被動(dòng)、成像or非成像、攝影or掃描

2.1遙感圖像的獲取和數(shù)字化3、采樣與量化(p22)?采樣：將空間上連續(xù)的圖像變換成像素的操作。它決定了地表單位距離或單元面積上采集的像元點(diǎn)數(shù)以及遙感數(shù)據(jù)的行列數(shù)。?量化：將采樣單元內(nèi)輻射亮度轉(zhuǎn)換成整數(shù)灰度級的過程。它決定了遙感數(shù)據(jù)記錄單元的字長。不同采樣間隔對TM圖像的影響不同量化位數(shù)對TM圖像的影響2.2常見衛(wèi)星遙感平臺及其傳感器特征?常見的衛(wèi)星遙感平臺有哪些？?它們攜帶的傳感器分別是什么？?傳感器的特征如何？?衛(wèi)星攜帶傳感器的主要用途有哪些？P24-282.3遙感圖像的類型一、不相干圖像?光學(xué)遙感?像素記錄的是各相關(guān)物體發(fā)射的輻射能量之和?多光譜圖像、高光譜圖像、高空間分辨率圖像二、相干圖像?微波遙感?像素記錄的是相關(guān)物體輻射的復(fù)振幅總和

黑白影像（Grayscale、B/W）：

VISB/W、IRB/W(NIR;SWIR;TIR)、RadarB/W、PanImage彩色影像：真彩色（Truecolor）、假彩色（Pseudo）（含標(biāo)準(zhǔn)假彩色）2.4遙感數(shù)字圖像的級別和數(shù)據(jù)格式一、數(shù)據(jù)級別

?0級產(chǎn)品：未經(jīng)過任何校正的原始圖像數(shù)據(jù)?1級產(chǎn)品：經(jīng)過了初步輻射校正的圖像數(shù)據(jù)?2級產(chǎn)品：根據(jù)衛(wèi)星軌道和姿態(tài)等參數(shù)以及地面系統(tǒng)中的有關(guān)參數(shù)對原始圖像進(jìn)行了幾何校正?3級產(chǎn)品：利用地面控制點(diǎn)對圖像進(jìn)行了幾何精校正，使之具備更高的空間位置精度?4級產(chǎn)品：采用數(shù)字高程模型（DEM）校正地勢起伏造成的視差?5級產(chǎn)品：無縫標(biāo)準(zhǔn)鑲嵌圖像產(chǎn)品

2.4遙感數(shù)字圖像的級別和數(shù)據(jù)格式二、元數(shù)據(jù)http://glcf.umiacs./data/2.4遙感數(shù)字圖像的級別和數(shù)據(jù)格式三、通用遙感圖像的數(shù)據(jù)格式?多波段遙感圖像3種最基本的通用記錄格式（1）BSQ格式（2）BIL格式（3）BIP格式四、特殊遙感圖像數(shù)據(jù)格式

?.dat格式? .hdf格式?.TIFF格式/.GeoTIFF格式

2.4遙感數(shù)字圖像的級別和數(shù)據(jù)格式五、圖像文件的坐標(biāo)與大小

1圖像文件的坐標(biāo)?文件坐標(biāo)：左上角始，（列，行）?地圖坐標(biāo)：與投影與坐標(biāo)系有關(guān)

2圖像文件的大小影像數(shù)據(jù)量=行數(shù)(M)*列數(shù)(N)*灰階數(shù)(G)*波段數(shù)(D)*輔助參數(shù)(k)

例：一景LandsatTM圖像：

5733行*6792列*1Byte*7波段*1=259.94M

第3章遙感圖像的表示與統(tǒng)計(jì)描述主要內(nèi)容：?

3.1

遙感圖像模型

?

3.2遙感圖像的數(shù)字表示

?

3.3

單波段圖像的統(tǒng)計(jì)特征?

3.4多波段圖像的統(tǒng)計(jì)特征

?3.5窗口、卷積與濾波3.1遙感圖像模型一、遙感圖像的模式遙感圖像記錄的是遙感傳感器對地觀測的結(jié)果，遙感圖像的灰度值反映了地物的反射和發(fā)射電磁波能力，遙感圖像的灰度值與工作區(qū)地物的成分、結(jié)構(gòu)等以及遙感傳感器的性質(zhì)之間存在著某種內(nèi)在聯(lián)系，這種內(nèi)在聯(lián)系可以用一函數(shù)關(guān)系來表達(dá)，也就是說客觀存在遙感圖像的模式。

作為一個(gè)普遍性的理論模式，遙感圖像一般可以用這樣一個(gè)公式來描述（一幅遙感圖像上任一點(diǎn)（x，y）所記錄的波譜輻射量L）：L(x,y,λ,t,p)=ρ(x，y,λ,t,p)I(x,y,λ,t)+[1-ρ(x,y,λ,t,p)]E(λ)3.1遙感圖像模型一、遙感圖像的模式

L(x,y,λ,t,p)=ρ(x，y,λ,t,p)I(x,y,λ,t)+[1-ρ(x,y,λ,t,p)]E(λ)L：遙感圖像ρ：地物目標(biāo)的反射率I：入射的輻射量E：黑體的波譜發(fā)射能力x,y：空間坐標(biāo)λ：波長t：成像時(shí)間圖像上的能量=目標(biāo)的反射能量

+目標(biāo)的發(fā)射能量對于可見光與紅外部分(白天目標(biāo)的發(fā)射能量忽略不計(jì))L(x,y,λ,t,p)=ρ(x,y,λ,t,p)I(x,y,λ,t)對于單幅遙感圖像（λ,t,p可以認(rèn)為是常數(shù)）L(x,y)=ρ(x,y)I(x,y)=f(x,y)3.1遙感圖像模型二、多源遙感圖像

?在同一地區(qū)，隨時(shí)間、波段和極化方向不同而獲得的多個(gè)遙感圖像的組合。

（1）多波段圖像：有助于識別地物的不同類型與形態(tài)（2）多時(shí)相圖像：監(jiān)測地物或環(huán)境因素的動(dòng)態(tài)變化（3）多極化圖像：側(cè)視雷達(dá)圖像HV三、圖像函數(shù)g(x,y)=T{f(x,y)}圖像函數(shù)g(x,y)的特點(diǎn)：p39①連續(xù)性②定義域的限定性③值域的限定性④物理意義的明確性3.2遙感圖像的數(shù)字表示遙感圖像的數(shù)字表示方法確定性表示統(tǒng)計(jì)性表示矩陣表示向量表示密度函數(shù)表示統(tǒng)計(jì)特征表示單波段的統(tǒng)計(jì)特征多波段的統(tǒng)計(jì)特征集中：均值中值眾數(shù)離散：方差變差反差協(xié)方差直方圖匹配相關(guān)系數(shù)3.2遙感圖像的數(shù)字表示一、圖像的確定性表示?寫出圖像的數(shù)學(xué)表達(dá)式（矩陣or向量）

1圖像的矩陣表示

3.2遙感圖像的數(shù)字表示1圖像的矩陣表示——二值圖像

?像素值僅為0和1?通常0表示背景（假），1表示前景目標(biāo)（真）

二值圖像的矩陣表示通常，背景用白色表示前景用黑色表示3.2遙感圖像的數(shù)字表示1圖像的矩陣表示——灰度圖像

?像素值為量化的灰度值?對于8位量化而言，灰度值0表示黑色，128表示灰色，255表示白色。

3.2遙感圖像的數(shù)字表示1圖像的矩陣表示——彩色圖像

?每個(gè)像素由紅、綠、藍(lán)三原色構(gòu)成?R、G、B由不同的灰度級分別描述

3.2遙感圖像的數(shù)字表示1圖像的向量表示

?按行的順序排列像素，使圖像下一行第一個(gè)像素緊接著上一行最后一個(gè)像素，圖像可以表示成

1*MN的列向量f：

?向量既可以按行也可以按列來構(gòu)造?向量表示的優(yōu)點(diǎn)：可以直接應(yīng)用向量分析的理論與方法3.2遙感圖像的數(shù)字表示二、圖像的統(tǒng)計(jì)特征表示?把圖像灰度級作為一個(gè)隨機(jī)變量?把圖像作為一個(gè)隨機(jī)向量

——用密度函數(shù)來表示（或分布函數(shù)）

——用統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)來表示（如期望、方差等）

?單幅遙感圖像可以看做是自然界波譜總體的一個(gè)樣本

3.3單波段圖像的統(tǒng)計(jì)特征一、基本統(tǒng)計(jì)特征?反映像素值平均信息的統(tǒng)計(jì)參數(shù)?反映像素值變化信息的統(tǒng)計(jì)參數(shù)

中心趨勢變化程度3.3單波段圖像的統(tǒng)計(jì)特征3.3單波段圖像的統(tǒng)計(jì)特征二、直方圖（定義、性質(zhì)、應(yīng)用）

1定義：直方圖是灰度級的函數(shù)，描述圖像中各個(gè)灰度級像元個(gè)數(shù)，反映圖像質(zhì)量的可視化圖形。?直方圖中橫坐標(biāo)表示灰度級，縱坐標(biāo)表示每一灰度級具有的像元數(shù)或該像元數(shù)占總像元數(shù)的比例

?直方圖是圖像灰度分布的直觀描述，能夠反映圖像的信息及其分布特征，因而，遙感數(shù)字圖像處理過程中，可以通過修改圖像中的直方圖來增強(qiáng)圖像的目標(biāo)信息。3.3單波段圖像的統(tǒng)計(jì)特征2直方圖的性質(zhì)（1）直方圖反映圖像灰度分布規(guī)律（2）一副圖像對應(yīng)一副直方圖，反之不然（3）直方圖的可加性（4）形態(tài)接近正態(tài)分布曲線形態(tài)3

直方圖的應(yīng)用直觀地了解圖像的亮度值分布的離散程度，反映圖像的質(zhì)量差異，為有目的地改善圖像質(zhì)量提供依據(jù)。3.4多波段圖像的統(tǒng)計(jì)特征1多波段圖像統(tǒng)計(jì)特征的作用?圖像分析的參數(shù)?圖像合成的依據(jù)?實(shí)現(xiàn)圖像壓縮處理?實(shí)現(xiàn)圖像信息復(fù)原2兩個(gè)基本統(tǒng)計(jì)特征量（波段間的關(guān)系）?協(xié)方差與協(xié)方差矩陣?相關(guān)系數(shù)與相關(guān)矩陣3直方圖匹配及其應(yīng)用P47-493.5窗口、卷積與濾波1窗口和鄰域?窗口：對于圖像中的任一像素(x，y)，以此為中心，按上下左右對稱所設(shè)定的像素范圍，窗口多為矩形，行列數(shù)為奇數(shù)，按“行數(shù)×列數(shù)”進(jìn)行命名。?鄰域：中心像素周圍的行列。鄰域按與中心像素相鄰的行列總數(shù)命名。對一個(gè)3×3的窗口來說有4-鄰域和8-鄰域兩種。3.5窗口、卷積與濾波2鄰域計(jì)算與卷積計(jì)算?鄰域計(jì)算：對于中心像素(x,y)，其值用f(x,y)表示，可以按照相鄰性規(guī)則進(jìn)行計(jì)算。最常用的鄰域計(jì)算方法是卷積計(jì)算。?卷積計(jì)算：空間域上針對特定窗口進(jìn)行的計(jì)算，是圖像平滑、銳化中使用的最基本的計(jì)算方法。3.5窗口、卷積與濾波2鄰域計(jì)算與卷積計(jì)算?卷積計(jì)算的思路①選定一卷積模板（窗口）②從待處理圖像左上角開始，圖像與模板像元亮度值對應(yīng)乘加，所得新值放入窗口中心位置③窗口右移一個(gè)像元后做同樣運(yùn)算④按從左到右從上到下的順序，遍列生成新圖?圖像邊緣處理方法

①補(bǔ)0值②對稱原則圖像中取值③保留原值不參與計(jì)算3.5窗口、卷積與濾波3濾波?廣義從含有干擾的接受信號中提取有用的信號。?狹義

改變信號中各個(gè)頻率分量的相對大小，或者分離出來加以抑制或者全部濾除某些頻率分量的過程。?濾波的概念主要運(yùn)用于頻率域圖像處理中，在空間域，濾波即為卷積運(yùn)算。第4章圖像的顯示與拉伸主要內(nèi)容：?

4.1

數(shù)字圖像的顯示?

4.2圖像的彩色合成

?

4.3圖像的拉伸4.1數(shù)字圖像的顯示?數(shù)字圖像的顯示必須符合人眼的視覺要求?對光接收的人眼細(xì)胞有錐細(xì)胞主細(xì)胞?錐細(xì)胞可以分辨光的色調(diào)和飽和度，柱細(xì)胞對光的明度敏感?常用的顏色空間模型有：RGB模型、CYMK

模型、HSI模型?圖像的彩色顯示：

（1）軟拷貝：借助彩色顯示管來顯示彩色圖像，用加色法產(chǎn)生各種顏色（2）硬拷貝：借助打印機(jī)等來顯示彩色圖像，用減色法產(chǎn)生各種顏色4.2圖像的彩色合成?通常人眼只能區(qū)分出10個(gè)灰度級，卻能分辨出幾千種不同的顏色?要在一副圖像中顯示多波段的遙感信息，更需要應(yīng)用彩色合成增強(qiáng)方法

4.2圖像的彩色合成?圖像彩色合成的幾種方式：（1）偽彩色合成：將單波段灰度圖像轉(zhuǎn)換成彩色圖像的方法，彩色是人為賦予的，與地物的顏色毫無關(guān)系。（密度分割法）（2）真彩色合成：真彩色圖像的顏色與人眼視覺的顏色（自然色）一致，如TM圖像的3、2、1

波段分別賦予紅綠藍(lán)三色。（3）假彩色合成：任意三個(gè)波段或經(jīng)過處理后的三個(gè)圖像分量分別用紅綠藍(lán)顯示，合成彩色圖像，圖像的顏色與實(shí)際地物的顏色不一致。（4）模擬真彩色合成：通過模擬產(chǎn)生近似真彩色的彩色合成方法。

4.2圖像的彩色合成4.2圖像的彩色合成4.2圖像的彩色合成4.3圖像的拉伸?對比度：圖像亮度最大值與最小值的比值?拉伸：最基本的圖像處理方法，用來改善圖像的對比度?拉伸的處理對象：波段的單個(gè)像素值?拉伸的作用：突出或抑制地物的特征?拉伸方法選擇的依據(jù)：圖像直方圖?拉伸的類型：灰度拉伸與直方圖修正4.3圖像的拉伸一、灰度拉伸

1線性拉伸（1）全域線性拉伸（2）分段線性拉伸

2非線性變換（1）指數(shù)變換（2）對數(shù)變換

4.3圖像的拉伸二、直方圖均衡化與規(guī)定化

1直方圖均衡化（1）基本思想：對原始圖像的像元值做某種映射變換，使變換后的圖像直方圖灰度級盡可能均勻分布（2）特點(diǎn)：①②p832直方圖規(guī)定化（1）基本思想：對原始圖像的像元值做某種映射變換，使變換后的圖像直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖（2）作用：①圖像鑲嵌前的勻色處理②動(dòng)態(tài)變化研究的預(yù)處理第5章圖像校正主要內(nèi)容：?

5.1

幾何糾正

?

5.2輻射校正5.1幾何糾正（p109-121）一、幾何糾正的含義

是指為減少遙感成像過程中的幾何誤差，削弱遙感圖像中的幾何畸變的遙感圖像處理過程。二、圖像幾何誤差的來源

1傳感器自身的性能、技術(shù)指標(biāo)偏差

2遙感平臺的位置和運(yùn)動(dòng)

3地形起伏的影響

4大氣折射的影響

5地球曲率的影響

6地球自轉(zhuǎn)的影響三、幾何精糾正的基本思路（p111）地面控制點(diǎn)數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)模型對應(yīng)關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)空間

5.1幾何糾正四、幾何精糾正的基本步驟五、幾何精糾正的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

1地面控制點(diǎn)：數(shù)目、分布、坐標(biāo)來源

2像元灰度重采樣：重采樣方法

準(zhǔn)備工作輸入原始數(shù)字圖像確定工作范圍選擇地面控制點(diǎn)選擇地圖投影像元幾何位置變換像元灰度重采樣輸出糾正后的圖像5.1幾何糾正5.2輻射校正（p87-109）一、輻射校正的含義

是指削弱遙感圖像數(shù)據(jù)中依附在輻射亮度中的各種失真的遙感圖像處理過程。二、失真原因

1傳感器自身的條件

2大氣條件

3太陽位置和地形條件三、輻射校正的目的與內(nèi)容（p87）

傳感器端的校正大氣校正太陽/地形校正

5.2輻射校正四、傳感器端的校正（p99）

輻射定標(biāo)：星上定標(biāo)、實(shí)驗(yàn)場定標(biāo)五、大氣糾正（p102）

1統(tǒng)計(jì)學(xué)方法：內(nèi)部平均法、平均域法、經(jīng)驗(yàn)線性法

2輻射傳輸方程計(jì)算法：6S模型

3波段對比法：回歸分析法、直方圖法六、地面輻射校正（p107）

1太陽輻射校正：公式法、比值法

2地形輻射校正：余弦公式法

第6章圖像變換主要內(nèi)容：?

6.1

傅里葉變換

?

6.2主成分變換

?

6.3

纓帽變換?

6.4代數(shù)變換

?6.5彩色變換第6章圖像變換導(dǎo)言：圖像變換的目的？常見的遙感圖像變換方法？怎樣利用專業(yè)軟件進(jìn)行圖像變換？（p123）①簡化圖像處理②便于圖像特征提取③圖像壓縮④增強(qiáng)圖像信息的理解①傅里葉變換②主成分變換③纓帽變換④代數(shù)運(yùn)算⑤彩色變換6.1傅里葉變換（p124-129）一、理論基礎(chǔ)（數(shù)學(xué)、信號學(xué)）

1傅里葉變換與頻譜

2圖像的傅里葉變換

3FFT/IFFT與頻率域變換二、遙感圖像傅里葉變換的流程

Step1：正向FFT（指定圖像的一個(gè)波段，按計(jì)算公式進(jìn)行

FFT，產(chǎn)生頻率域圖像）

Step2：定義濾波器（以頻率域圖像為參照，根據(jù)實(shí)際需要，定義合適的濾波器）

Step3：逆向FFT（將定義的濾波器應(yīng)用到頻率域圖像，得到空間域圖像進(jìn)行顯示）6.2主成分變換（p131-135）一、基本思路與應(yīng)用1基本思路：基于變量之間的相關(guān)關(guān)系，在盡量不丟失信息的前提下的線性變換方法2應(yīng)用：數(shù)據(jù)壓縮與信息增強(qiáng)二、主成分變換的流程

Step1：主成分正變換

Step2：主成分逆變換6.3纓帽變換（p131-139）一、基本思路與應(yīng)用1基本思路：針對Landsat數(shù)據(jù)，旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)空間后，坐標(biāo)軸指向植物生長過程和土壤。2應(yīng)用：分析農(nóng)作物特征，具有實(shí)際意義二、纓帽變換的3主分量物理意義：亮度分量：加權(quán)和，整體反射值綠度分量：反映生物量特征濕度分量：植被、土壤濕度6.3纓帽變換6.4代數(shù)運(yùn)算（p140-144）一、基本思路兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準(zhǔn)后，通過一系列運(yùn)算（加、減、乘、除等），來突出某些感興趣地物信息，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。二、常見代數(shù)運(yùn)算

1加法運(yùn)算B=B1+B2平均統(tǒng)計(jì)特征

2差值運(yùn)算B=B1-B2突出波段差異信息、動(dòng)態(tài)監(jiān)測

3乘法運(yùn)算B=B1*B2遮蓋圖像某些部分

4比值運(yùn)算B=B1/B2降低誤差、去地形影像6.4代數(shù)運(yùn)算三、植被指數(shù)（VI:VegetationIndex）

1含義：根據(jù)地物光譜反射率的差異作比值運(yùn)算，可以突出植被的特征、提取植被類別或估算綠色生物量，能夠提取植被的算法稱為植被指數(shù)。

2常見的幾種植被指數(shù)

(1)比值植被指數(shù)RVI=IR/R(2)歸一化植被指數(shù)NDVI=(IR-R)/(IR+R)(3)差值植被指數(shù)DVI=IR-R(4)正交植被指數(shù)

PVI=1.6225(IR)-2.2978(R)+11.0656

或PVI=0.939(IR)-0.344(R)+0.096.5彩色變換（p144-149）一、HSI彩色變換

1球體變換

2圓柱體變換二、彩色變換的應(yīng)用

1進(jìn)行不同分辨率圖像的融合

2增強(qiáng)合成圖像的飽和度

3通過對強(qiáng)度I成分的處理進(jìn)行圖像增強(qiáng)

4多源數(shù)據(jù)綜合顯示

5其他應(yīng)用6.5彩色變換第7章遙感圖像分類

主要內(nèi)容：

?

7.1

遙感圖像分類概述

?

7.2遙感圖像計(jì)算機(jī)分類方法

?

7.3

分類后處理與精度分析?

7.4

遙感專題制圖7.1遙感圖像分類概述（p209-216）

什么是遙感圖像分類？為什么要進(jìn)行遙感圖像分類？遙感圖像分類的基本思想是什么？遙感圖像分類方法有哪些？遙感圖像分類的主要步驟是什么？7.1遙感圖像分類概述一、遙感圖像計(jì)算機(jī)分類的含義

是對遙感圖像上的地物進(jìn)行屬性的識別和分類，是模式識別技術(shù)在遙感領(lǐng)域中的具體應(yīng)用。二、遙感圖像計(jì)算機(jī)分類的目的

1地物信息提取(Extraction)2動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(Monitoring)3專題地圖制作(Mapping)4遙感圖像庫的建立(Establishment)7.1遙感圖像分類概述三、遙感圖像分類的基本原理

同類地物在相同的條件下（光照、地形等）應(yīng)具有相同或相似的光譜信息特征和空間信息特征。四、遙感圖像分類的分類依據(jù)遙感圖像像元間的相似度。在遙感圖像分類過程中，常使用距離和相關(guān)系數(shù)來衡量相似度。。7.1遙感圖像分類概述五、遙感圖像分類的基本流程

Step1：根據(jù)應(yīng)用目的選取影像、制定分類規(guī)程

Step2：根據(jù)研究區(qū)域，全面收集地面參考資料

Step3：遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類前預(yù)處理工作

Step4：確定分類系統(tǒng)、選擇分類方法、選擇分類特