毕业设计（论文）遥感图像处理方法浅谈

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1、摘要2第一章绪论31.1遥感现状及意义3第二章遥感图像纹理分析基础理论62.1纹理分析方法62.2研究现状及不同方法比较6第三章灰度共生矩阵(GLCM)及小波变换93.1灰度共生矩阵分析方法93.1.1灰度共生矩阵的定义93.1.2灰度共生矩阵图像的特征提取103.1.3灰度共生矩阵常用的纹理特征解析103.2小波变换法(简述)123.2.1小波变换概念123.2.2小波变换特点133.2.3二阶小波变换分解方式13第四章实验与分析144.1实验简述144.2实验内容及步骤154.2.1图像的预处理154.2.2纹理分析184.

2、3实验结果分析19第五章基于纹理特征的图像分割205.1阀值分割法205.1.1图像的阀值分割概论205.1.2双峰法215.1.3最大方差阀值法215.2边缘检测235.2.1边缘的定义235.2.2边缘检测的数学基础245.2.3普通的边缘检测算子245.2.4最优算子法25总结30参考文献31摘要遥感：在远离被测物体或现彖的位置上，使用一定的仪器设备，接收、记录物体或现彖反射或发射的电磁波信息，经过对信息的传输、加工处理及分析与解释，对物体及的性质及变化进行探测和识别的理论与技术。它是非接触远程获取面状图像信息的手段。遥感

3、图像的智能化解译主要技术包描遥感图像的融合技术和基于统计和基于结构的目标识别与分类技术，然而更为广义的遥感图像的智能化解译还应该包括遥感图像的智能化解译基础的图像增强和图像分割等技术。从遥感科学的本质讲，通过对地球表层（包拈岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层）的遥感，目的是为了获得有关地物目标的儿何与物理特性，所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。儿何方程是有显式表示的数学方程，而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演，而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。第一章绪论1.

4、1遥感现状及意义遥感技术是近年來蓬勃发展起來的一门综合性的空间信息科学。它的功能和价值引起了许多学科和部门的重视，特别在资源勘测、环境管理、全球变化、动态监测等方面,显示了无与伦比的优越性，获得愈來愈广泛的应用，是地球科学和资源坏境学科开展研究的基本技术，并成为信息科学的主要组成部分。在近几年，遥感的发展主要集中于以下几点：从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重人成果之一，短短几十年，遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星(35000km)、太阳同步卫星(000-1000km)、太空飞船(200-300km)、

5、航天飞机(240〜350km)、探空火箭(2001-1000kin),并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等；传感器有框幅式光学相机，缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等，它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所冇电磁波段。三行CCD阵列町以同时得到3个角度的扫描成像，E08Terra卫星上的MISRuf同时从9个角度对地成像。卫星遥感的空间分辨率从IkonosII的lm,进一步提高到Quckbird(快鸟)的0.62m,高光谱分辨率已达到5〜6mn,5

6、00〜600个波段。在轨的美国E0—1高光谱遥感卫星，具有220个波段，EOSAM—1(Terra)和EoSPM—1(Aqua)卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展，通过发射地球同步轨道一卫星和合理分布的小一卫星星座，以及传感器的大角度倾斜，可以以1〜3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点，以及用INSAR和D-INSAR,特别是双天线INSAR进行高精度三维地形及其变化测定的可能性，SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如，美国宇航局的长

7、远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR,实现干涉重访间隔为8d、3d和Id,空间分辨率分别为20ni、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间，我国将全方位地推进遥感数据获取的手段，形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对坏境与灾害进行实时监测的小卫星群。利用多时相影像数据□动发现地表覆盖的变化趋向实时化。利用遥感影像□动进行变化监测关系到我国的经济和国防建设。过去人工方法投人大，周期长。随着各类空间数据库的建立和人量新的影像数据

8、源的出现，实时自动化检测己成为研究的一个热点自动变化检测研究包括利用新111影像(D0M)的对比、新影像与111数字地图(DLS)的对比來门动发现变化和更新数据库。目前的变化检测是先将新影像与旧影像（或数字地图）进行配准，然后再捉取变化目标，这在精度、速度与自动