無人機(jī)航測技術(shù)與應(yīng)用課件：遙感基礎(chǔ)知識

遙感基礎(chǔ)知識

2.2遙感基礎(chǔ)知識2.2.1遙感概述2.2.2遙感圖像處理2.2.3遙感圖像融合2.2.4遙感圖像解譯2.2.1遙感概述—（1）遙感和電磁波遙感的定義遙感（RemoteSensing，RS）是不接觸被探測的目標(biāo)，利用傳感器獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取被探測目標(biāo)、區(qū)域和現(xiàn)象的有用信息。遙感獲取的目標(biāo)數(shù)據(jù)一般是指傳感器探測得到的物體輻射、反射的電磁波。2.2.1遙感概述—（1）遙感和電磁波電磁波的特性電磁波示意圖1）電磁波的傳播方向垂直于電場與磁場構(gòu)成的平面，故為橫波；2）在真空中傳播的電磁波，其速度等于光速c（3×108m/s）；3）電磁波在波動中傳遞能量，其能量E與頻率f成正比，即電磁波頻率越高，波長越短，能量越大；4）電磁波具有波粒二象性的特征。2.2.1遙感概述—（1）遙感和電磁波電磁波的特性γ射線、X射線、紫外線、可見光、紅外線、微波、無線電波都是電磁波。將這些電磁波按照波長或頻率、波數(shù)、能量的大小順序進(jìn)行排列，這形成了電磁波譜。波段名稱波長范圍γ射線小于0.01nmX射線0.01nm—10nm紫外線10nm—0.38μm可見光紫0.38μm—0.43μm藍(lán)0.43μm—0.47μm青

0.47μm—0.50μm綠0.50μm—0.56μm黃0.56μm—0.59μm橙0.59μm—0.62μm紅062μm—0.76μm紅外線近紅外0.76μm—3.0μm中紅外3.0μm—6.0μm遠(yuǎn)紅外6.0μm—15.0μm超遠(yuǎn)紅外15μm—1000μm微波1mm—1m無線電波大于1m電磁波譜構(gòu)成2.2.1遙感概述—太陽輻射及大氣對太陽輻射的影響太陽輻射太陽常數(shù)是描述太陽輻射能流密度的一個(gè)物理量，它指在平均日地距離處，太陽在單位時(shí)間內(nèi)投射到地球大氣頂外垂直于射線方向的單位面積上的全部輻射能。太陽常數(shù)的數(shù)值為1.36×103瓦/米2(W/m2)。太陽輻照度分布曲線2.2.1遙感概述—太陽輻射及大氣對太陽輻射的影響太陽輻射太陽輻射的大部分能量集中于近紫外—中紅外區(qū)內(nèi)，并且以可見光和近紅外為主。對于遙感而言，被動遙感主要利用可見光、紅外等相對比較穩(wěn)定的輻射，它是被動遙感最主要的輻射源。太陽輻射能量百分比波段百分比(%)X射線、γ射線0.02遠(yuǎn)紫外線中紫外線1.95近紫外線5.32可見光43.50近紅外36.80中紅外12.00遠(yuǎn)紅外0.41微波2.2.1遙感概述—太陽輻射及大氣對太陽輻射的影響大氣對太陽輻射的影響

大氣組成成分對太陽輻射的吸收作用和大氣的散射作用，會大大削弱太陽輻射。吸收太陽輻射的主要大氣成分有N2、O2、O3、CO2、H2O等。大氣對太陽輻射的主要吸收作用吸收分子主要吸收帶N2、O2小于0.24μm幾乎全部吸收、0.6μm和0.76μm可見光窄吸收帶O30.2~0.32μm紫外線強(qiáng)吸收帶、9.6μm紅外吸收帶CO22.8μm、4.3μm、14.5μm紅外吸收帶H2O2.5~3.0、5~7μm、大于24μm幾乎全部吸收、0.94mm、1.63mm、1.35cm微波吸收帶2.2.1遙感概述—太陽輻射及大氣對太陽輻射的影響大氣對太陽輻射的影響

太陽輻射在傳播過程中遇到小微粒使傳播方向改變，并向各個(gè)方向散開的現(xiàn)象即為散射。根據(jù)遙感數(shù)據(jù)獲取過程可知，二次通過大氣，其中散射朝向傳感器方向的部分，將增加反射的輻射能量；兩外散射朝向地物方向部分，散射光將混入反射光進(jìn)而進(jìn)入傳感器。整個(gè)過程增加了傳感器接收信號中的噪聲成分，導(dǎo)致遙感圖像質(zhì)量下降。2.2.1遙感概述—太陽輻射及大氣對太陽輻射的影響大氣對太陽輻射的影響

太陽輻射在傳播過程中遇到小微粒使傳播方向改變，并向各個(gè)方向散開的現(xiàn)象即為散射。根據(jù)遙感數(shù)據(jù)獲取過程可知，二次通過大氣，其中散射朝向傳感器方向的部分，將增加反射的輻射能量；兩外散射朝向地物方向部分，散射光將混入反射光進(jìn)而進(jìn)入傳感器。整個(gè)過程增加了傳感器接收信號中的噪聲成分，導(dǎo)致遙感圖像質(zhì)量下降。瑞利散射米氏散射無選擇性散射2.2.1遙感概述—太陽輻射及大氣對太陽輻射的影響大氣對太陽輻射的影響

大氣的反射作用主要發(fā)生在云層頂部，各波段均受到不同程度的影響，削弱了電磁波到達(dá)地面的強(qiáng)度。因此，應(yīng)盡量選擇無云的天氣接收遙感信號。2.2.1遙感概述—太陽輻射及大氣對太陽輻射的影響大氣窗口通常把電磁波通過大氣層時(shí)較少被反射、吸收或散射，透過率較高的波段稱為大氣窗口。①0.3～1.155μm，包括部分紫外光、全部可見光和部分近紅外，透過率約為70%~95%。這一波段是攝影成像的最佳波段，也是許多衛(wèi)星遙感器掃描成像的常用波段。②1.4~1.9μm和2.0~2.5μm，近紅外窗口，透過率為60%~95%，其中1.55~1.75μm透過率較高。適用于探測植物含水量以及云、雪或用于地質(zhì)制圖等。2.2.1遙感概述—太陽輻射及大氣對太陽輻射的影響大氣窗口③3.5~5.0μm，中紅外窗口，透過率為60%~70%。該波段物體的熱輻射較強(qiáng)。這一區(qū)間除了地面物體反射太陽輻射外，地面物體自身也有長波輻射。可用于探測海面溫度，獲得晝夜云圖。④8.0~14.0μm，熱紅外窗口，透過率約80%。主要來自物體熱輻射的能量，適于夜間成像，測量探測目標(biāo)地物溫度。⑤0.8~2.5cm，微波波段。由于微波穿透能力強(qiáng)，可以全天后觀測，是一種主動遙感方式，如側(cè)視雷達(dá)。2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征①鏡面反射：發(fā)生在光滑物體表面，物體反射滿足反射定律，反射波和入射波在同一平面內(nèi)，入射角等于反射角。②漫反射：發(fā)生在非常粗糙的表面，不論入射方向如何，其反射出來的能量在各個(gè)方向上都是一致的。③方向反射：介于鏡面反射和漫反射之間，各個(gè)方向都有反射能量，但大小不同。自然界絕大多數(shù)地物都屬于這種類型的反射。2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征植被的反射波譜特征健康綠色植被反射波譜特征曲線2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征植被的反射波譜特性由于葉綠素吸收作用影響，在可見光波段0.55μm(綠光)附近有反射率為10%~20%的一個(gè)波峰，0.45μm(藍(lán)光)和0.67μm(紅光)則有2個(gè)吸收帶；由于植被葉的細(xì)胞結(jié)構(gòu)的影響，在近紅外波段0.8~1.01μm間有一個(gè)反射的陡坡，至1.1μm附近有一峰值，形成植被的獨(dú)有特征；中紅外波段(1.3~2.5μm)受到綠色植被含水量的影響，吸收率大增，反射率下降，形成了以1.45μm、1.95μm和2.7μm為中心的吸收低谷。2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征土壤的反射波譜特征土壤反射波譜特征曲線2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征土壤的反射波譜特性自然狀態(tài)下土壤表面的反射率沒有明顯的峰值和谷值(圖2-15)，反射波譜特性曲線較平滑。一般來講土壤的光譜特性曲線與土壤特性有關(guān)，如土壤質(zhì)地越細(xì)反射率越高，有機(jī)質(zhì)含量越高反射率越低；土壤含水量越高，土壤的反射率越低，在水的各個(gè)吸收帶，反射率的下降尤為明顯。2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征水體的反射波譜特征水體反射波譜特征曲線2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征水體的反射波譜特性水反射也主要在藍(lán)、綠波段，其他波段吸收率很強(qiáng)，特別在近紅外、中紅外波段有很強(qiáng)的吸收帶，反射率幾乎為零。當(dāng)水中含有其他物質(zhì)時(shí)，反射光譜曲線會發(fā)生變化，如水含泥沙時(shí)，由于泥沙的散射作用，可見光波段發(fā)射率會增加，峰值出現(xiàn)在黃、紅波段；如水中含有葉綠素時(shí)，近紅外波段明顯抬高，這些都是非常重要的分析依據(jù)2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征巖石的反射波譜特征巖石反射波譜特征曲線2.2.1遙感概述—典型地物的反射波譜特征水體的反射波譜特性石的反射波譜曲線無統(tǒng)一的特征，反射波譜主要由礦物成分、礦物含量、物質(zhì)結(jié)構(gòu)、風(fēng)化程度、含水狀況、礦物顆粒大小、表面光滑程、巖石色澤等決定。2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像屬性與特征1）空間分辨率：圖像上能夠詳細(xì)區(qū)分的最小單元的尺寸或大小。尺寸越小，圖像表達(dá)地物細(xì)節(jié)信息的能力越強(qiáng)，分辨率越高。空間分辨率是評價(jià)傳感器性能和遙感信息的重要指標(biāo)之一，也是識別地物形狀大小的重要依據(jù)。2）光譜分辨率：遙感器接受目標(biāo)輻射時(shí)能分辨的最小波長間隔。間隔越小，分辨率越高。光譜分辨率越高，專題研究的針對性越強(qiáng)，對物體的識別精度越高，遙感應(yīng)用分析的效果也就越好，利于提高識別和提取信息特征的概率和精度。2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像屬性與特征3）輻射分辨率：探測器的靈敏度——遙感器感測元件在接收光譜信號時(shí)能分辨的最小輻射度差，或指對兩個(gè)不同輻射源的輻射量的分辨能力。一般用灰度的分級數(shù)來表示，即最暗——最亮灰度值(亮度值)間分級的數(shù)目——量化級數(shù)。它對于目標(biāo)識別是一個(gè)很有意義的特征。4）時(shí)間分辨率：對同一目標(biāo)進(jìn)行重復(fù)探測時(shí)，相鄰兩次探測的時(shí)間間隔。遙感探測器按一定的時(shí)間周期重復(fù)采集數(shù)據(jù)，這種重復(fù)周期，又稱回歸周期。它是關(guān)于遙感影像間隔時(shí)間的一項(xiàng)性能指標(biāo)，能提供地物動態(tài)變化的信息可用來對地物的變化進(jìn)行監(jiān)測，也可以為某些專題要素的精確分類提供附加信息。2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像輻射校正消除圖像數(shù)據(jù)中依附在輻射亮度中的各種失真的過程就稱為輻射較正。1）實(shí)驗(yàn)室定標(biāo)：在遙感器發(fā)射之前對其進(jìn)行的波長位置、輻射精度、空間定位等的定標(biāo)，將儀器的輸出值轉(zhuǎn)換為輻射值。有的儀器內(nèi)有內(nèi)定定標(biāo)系統(tǒng)。但是在儀器運(yùn)行之后，還需要定期定標(biāo)，以監(jiān)測儀器性能的變化，相應(yīng)調(diào)整定標(biāo)參數(shù)。2）輻射定標(biāo)：絕對定標(biāo)—通過各種標(biāo)準(zhǔn)輻射源，在不同波譜段建立成像光譜儀入瞳處的光譜輻射亮度值與成像光譜儀輸出的數(shù)字量化值之間的定量關(guān)系；相對定標(biāo)—確定場景中各像元之間、各探測器之間、各波譜之間以及不同時(shí)間測得的輻射量的相對值。2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像輻射校正3）機(jī)上和星上定標(biāo)：機(jī)上定標(biāo)用來經(jīng)常性的檢查飛行中的遙感器定標(biāo)情況，一般采用內(nèi)定標(biāo)的方法，即輻射定標(biāo)源、定標(biāo)光學(xué)系統(tǒng)都在飛行器上，在大氣層外，太陽的輻照度可以認(rèn)為是一個(gè)常數(shù)，因此也可以選擇太陽作為基準(zhǔn)光源，通過太陽定標(biāo)系統(tǒng)對星載成像光譜儀器進(jìn)行絕對定標(biāo)。4）場地定標(biāo)：場地定標(biāo)指的是遙感器處于正常運(yùn)行條件下，選擇輻射定標(biāo)場地，通過地面同步測量對遙感器的定標(biāo)，場地定標(biāo)可以實(shí)現(xiàn)全孔徑、全視場、全動態(tài)范圍的定標(biāo)，并考慮到了大氣傳輸和環(huán)境的影響。2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像輻射校正采用基于大氣傳輸模型的絕對大氣校正方法和基于波段特征的相對大氣校正方法校正。絕對大氣校正方法采用的參數(shù)模型是對現(xiàn)實(shí)的抽象，一個(gè)逼真的模型可能非常復(fù)雜，包含大量的變量，例如6s模型，Mortran模型等。相對大氣校正方法是指通過波段運(yùn)算實(shí)現(xiàn)大氣校正的目的，例如最小值去除法。圖像中如山地的陰影，深海水體等地物的反射率極低，接近零。但圖像實(shí)測結(jié)果顯示，這些位置的像元亮度不為零，這時(shí)這個(gè)值就應(yīng)該是大氣散射導(dǎo)致的輻射度值。2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像幾何校正幾何精校正是利用控制點(diǎn)進(jìn)行的幾何校正，它是用一種數(shù)學(xué)模型來近似描述遙感圖像的幾何畸變過程，并利用畸變的遙感圖像與標(biāo)準(zhǔn)地圖之間的一些對應(yīng)點(diǎn)(即控制點(diǎn)(GCP))求得這個(gè)幾何畸變模型，然后利用此模型進(jìn)行幾何畸變校正。幾何精校正的步驟大致如下：1）選擇控制點(diǎn)：在遙感圖像和地形圖上分別選擇同名控制點(diǎn)，以建立圖像與地圖之間的投影關(guān)系，這些控制點(diǎn)應(yīng)該選在能明顯定位的地方，如河流交叉點(diǎn)等；2）建立整體映射函數(shù)：根據(jù)圖像的幾何畸變性質(zhì)及地面控制點(diǎn)的多少來確定校正數(shù)學(xué)模型，建立起圖像與地圖之間的空間變換關(guān)系，如多項(xiàng)式方法、仿射變換方法等；2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像幾何校正幾何精校正是利用控制點(diǎn)進(jìn)行的幾何校正，它是用一種數(shù)學(xué)模型來近似描述遙感圖像的幾何畸變過程，并利用畸變的遙感圖像與標(biāo)準(zhǔn)地圖之間的一些對應(yīng)點(diǎn)(即控制點(diǎn)(GCP))求得這個(gè)幾何畸變模型，然后利用此模型進(jìn)行幾何畸變校正。幾何精校正的步驟大致如下：1）選擇控制點(diǎn)；2）建立整體映射函數(shù)；3）重采樣內(nèi)插。2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像增強(qiáng)將原來不清楚的圖像變清晰或?qū)⒃瓉聿粔蛲怀龅奶囟▓D像信息和特征顯現(xiàn)出來的圖像處理方法稱為圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)則把重點(diǎn)放在使分析者能從視覺上便于識別圖像內(nèi)容上?？臻g域增強(qiáng)輻射增強(qiáng)光譜增強(qiáng)傅里葉變換2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像鑲嵌和裁剪遙感影像鑲嵌是將兩幅或多幅遙感圖像(這些圖像可能是在不同的成像條件下獲取的)拼接在一起構(gòu)成一幅整體圖像的過程。這個(gè)過程通常要對每幅圖像進(jìn)行幾何糾正，并將它們劃歸到統(tǒng)一的坐標(biāo)系，然后把多幅圖像鑲嵌在一起，消除色彩差異后，形成一幅寬幅的圖像。影像鑲嵌主要過程如下：1）影像定位2）色彩平衡3）接縫線處理2.2.2遙感圖像預(yù)處理—遙感圖像鑲嵌和裁剪在實(shí)際工作中，經(jīng)常需要根據(jù)研究工作范圍對圖像進(jìn)行分幅裁剪，通常將圖像分幅裁剪分為規(guī)則分幅裁剪和不規(guī)則分幅裁剪兩種類型。規(guī)則分幅裁剪是指裁剪圖像的邊界范圍是一個(gè)矩形，通過左上角和右下角兩點(diǎn)的坐標(biāo)，就可以確定圖像的裁剪位置，整個(gè)裁剪過程比較簡單。不規(guī)則分幅裁剪是指裁剪圖像的邊界范圍是任意多邊形，無法通過左上角和右下角兩點(diǎn)的坐標(biāo)確定裁減位置，而必須事先生成一個(gè)完整的閉合多邊形區(qū)域。2.2.3遙感圖像融合—融合前預(yù)處理在實(shí)際工作中，經(jīng)常需要根據(jù)研究工作范圍對圖像進(jìn)行分幅裁剪，通常將圖像分幅裁剪分為規(guī)則分幅裁剪和不規(guī)則分幅裁剪兩種類型。規(guī)則分幅裁剪是指裁剪圖像的邊界范圍是一個(gè)矩形，通過左上角和右下角兩點(diǎn)的坐標(biāo)，就可以確定圖像的裁剪位置，整個(gè)裁剪過程比較簡單。不規(guī)則分幅裁剪是指裁剪圖像的邊界范圍是任意多邊形，無法通過左上角和右下角兩點(diǎn)的坐標(biāo)確定裁減位置，而必須事先生成一個(gè)完整的閉合多邊形區(qū)域。2.2.3遙感圖像融合—常用融合方法

Brovey變換對RGB圖像和高分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)合成，從而使圖像融合，即RGB圖像中的每一個(gè)波段都乘以高分辨率數(shù)據(jù)與RGB圖像波段總和的比值。然后自動地用最近鄰、雙線性或三次卷積技術(shù)將3個(gè)RGB波段重采樣到高分辨率像元尺寸。2.2.3遙感圖像融合—常用融合方法HSV變換首先對RGB圖像變換HSV顏色空間，用高分辨率的圖像代替顏色亮度值波段，自動用最近鄰或雙線性或三次卷積技術(shù)將色度和飽和度重采樣到高分辨率像元尺寸，然后再將圖像變換回RGB顏色空間。2.2.3遙感圖像融合—常用融合方法主成分（PC）變換第一步，先對多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分變換。第二步，用高分辨率波段替換第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被匹配到第一主成分波段，從而避免波譜信息失真。第三步，進(jìn)行主成分反變換得到融合圖像。2.2.3遙感圖像融合—常用融合方法Gram-Schmidt第一步，對高空間分辨率全色圖像進(jìn)行濾波。第二步，將高通濾波結(jié)果疊加到低分辨率影像各波段上。2.2.4遙感圖像解譯—遙感圖像目視解譯圖像判讀的基本方法是由宏觀至微觀，由淺入深，由已知到未知，由易到難，逐步展開。按照分析推理的觀點(diǎn)一般有如下幾條：1）直判法。直接應(yīng)用判讀標(biāo)志，對遙感圖像進(jìn)行較有把握的判讀。2）對比法。利用典型樣片或多日期、多光譜的像片和彩色像片，進(jìn)行對比分析判讀。3）綜合判認(rèn)法。利用間接判讀標(biāo)志進(jìn)行類比推理。如建筑物與道路等級之間的關(guān)系，水系與道路之間的關(guān)系，都是綜合推理辨認(rèn)地物的重要依據(jù)。4）歷史比較法。也是做動態(tài)研究分析的好方法，采用不同時(shí)期拍攝的像片，例如做不同時(shí)期歷史數(shù)據(jù)的比較，得出有害地質(zhì)體隨時(shí)間而變化的有關(guān)數(shù)據(jù)等。2.2.4遙感圖像解譯—遙感圖像計(jì)算機(jī)解譯1）監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類非監(jiān)督分類與監(jiān)督分類都是以圖像的灰度為基礎(chǔ)，通過統(tǒng)計(jì)計(jì)算一些特征參數(shù)，如均值，協(xié)方差等進(jìn)行分類。監(jiān)督分類是遙感圖像分類的一種