遥感导论主要内容.ppt
《遥感导论主要内容.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《遥感导论主要内容.ppt(47页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、遥感导论主要内容2,第四章 遥感图像处理,颜色的性质可以由明度、色调和饱和度来描述。,上图从左至右饱和度逐渐增大,叶子的绿色中掺入白光的成分越来越少。物体的饱和度取决于其反射(透射)光谱特性。反射(透射)光谱越窄,物体饱和度就越高。,红、绿、蓝这三种颜色称为“色光三原色” 也称加法三原色。,光学基础知识,原色减法:三补色(黄,品红,青)全部参与叠加形成黑色,任意其中两种补色相加形成不参与合成的颜色的原色。,(近似)真彩色合成,标准假彩色合成,其中遥感平台位置和运动状态变化的影响 包括航高、航速、俯仰、翻滚、偏航等,遥感影像变形原因: 遥感平台位置和运动状态变化的影响 地形起伏的影响 地球表面曲
2、率的影响 大气折射的影响 地球自转的影响,数字图像的校正,数字图像的校正,精校正基本思路,数字图像的校正,精校正具体步骤 确定校正前后像元的位置关系 通过控制点,找到变换前后图像坐标的对应关系 建立该关系的数学描述 根据该数学描述计算坐标 计算校正后各像元的亮度值,?,?,?,?,?,最小二乘法在多项式纠正的使用,多项式几何纠正根据多项式方程的次数,有最少控制点个数的要求,但控制点选择过程中可能存在随机误差。为了消除随机误差,需要尽可能将更多的控制点信息应用到多项式模型的方程解算当中,因此需要利用最小二乘法将更多的控制点坐标信息应用到多项式方程的求解过程。,最小二乘法(又称最小平方法)是一种数
3、学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。,数字图像的校正,计算方法 计算校正后各像元的亮度值 最近相邻法,优点:简单易用,计算量小 缺点:精度差,亮度不连续,数字图像的校正,双线性内插,数字图像的校正,地面控制点(GCP)数目的确定原则 最低限按未知方程的次数来确定 一般实际控制点数目要远远多于最低数 控制点的选取原则 应选取图像上易分辨且较精细的特征点 特征变化大的地区要多选 图像边缘部分一定要选 尽可能满幅均匀选取,(n+1)(n+2)/2,数字图像的校正,校正方法 精校正 利用遥感影像相对于地面坐标(如GPS地面点坐标)的配准校正; 利用遥感影像相对于地图投影坐标系统
4、配准校正; 利用不同类型或不同时相的遥感影像之间的几何配准;,数字图像的辐射校正,理想状态下, 进入传感器的辐射强度只受两个因素影响: 太阳照射到地面的辐射强度 地物的光谱反射率 实际状态下, 还受其它因素的影响(辐射校正的目的就是去除这些影像): 仪器本身的误差 大气对辐射的影响,数字图像的辐射校正,粗校正方法直方图最小值去除法 原理: 假设程辐射在同一幅图像的同一个波段上的值是常数(实际上与像元位置有关) 在一幅图像上,总可以找到某几处地物,其辐射亮度理论上应接近于0。 如实测值不为0,则多出部分应为大气散射导致的程辐射值。 方法: 将每一波段中每一像元亮度都将去本波段的最小值。,数字图像
5、的增强,空间滤波 卷积运算,数字图像的增强,空间滤波 平滑 用于减小图像的亮度变化, 去掉不必要的噪声点,数字图像的增强,空间滤波 锐化(边缘增强) 用于突出图像的边缘、线状目标等亮度变化率大的部分,数字图像的增强,彩色变换 HLS变换 色调、明度、饱和度 (hue、lightness、 saturation),遥感技术的应用,使得NDVI广泛的被用来定性和定量的评价植被覆盖及其生长活力; 它是基于物理知识,将电磁波辐射、大气、土壤、植被覆盖等相互作用集合在一起,对植物在红光和近红外波段的光谱进行分析。,NDVI=(近红外-红)/(近红外+红) 针对TM影像NDVI=(B4-B3)/(B4+B
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 遥感 导论 主要内容
链接地址:https://www.31doc.com/p-3013675.html