遥感图像的增强处理

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1、遥感图像的增强处理实验目的：通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。实验内容：空间增强、辐射增强、空间变换、多光谱四则运算等。ERDASIMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。1、卷积增强（Convolution）空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。卷积增强（Convol

2、ution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积增强（Convolution）处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。ERDASIMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5、7*7三组，每组又包括“EdgeDetect/LowPass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。具体执行过程如下：ERDAS图标面板菜单条：Main→ImageInterp

3、reter→Spatialenhancement→convolution→convolution对话框。几个重要参数的设置：边缘处理方法：（HandleEdgesby）：Reflection卷积归一化处理：NormalizetheKernel2、主成分变换主成分变换（PrincipalComponentAnalysis）也称K-L变换，是一种常用的图像处理方法。主成分变换用于：(1)数据压缩：去相关，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，通常主成分中第一主分量或前两个或前三个

4、主分量已包含该幅图像中的绝大多数地物信息。(2)图像增强：前几个主分量信息多且信噪比大，噪声少，最后分量几乎全是噪声，去掉最后分量可达到去噪声目的。ERDAS图标面板菜单条：Main→ImageInterporeter→SpectralEnhancement→PrincipialComp→PincipalComponents对话框，见下图。PrincipalComponent对话框实验过程中，对变换后图像的进行分析，仔细观察各个主成分的信息变化，理解主成分变换的意义。3、缨帽变换（TasseledCa

5、p）缨帽变换也称K-T变换，是一种坐标空间发生旋转的线性变换，不同的是变换后的坐标轴不是指向主成分方向，而是指向与地面景物有密切关系的方向，特别是与植物生长过程和土壤有关。这种变换即可以实现信息压缩，又可以帮助解译分析农业特征，因此有很大的实际应用意义。ERDAS图标面板菜单条：Main→ImageInterporeter→SpectralEnhancement→TasseledCap→TasseledCap对话框，见下图。实验过程中，对变换后图像的进行分析，仔细观察主要分析前三维的图像信息变化，理解

6、缨帽变换的意义。缨帽变换对话框4、多光谱四则运算利用卫星或者飞机对地面进行遥感资源勘查、军事侦察时，往往使用多光谱的遥感仪器。这是因为多光谱的遥感图像可以比单一波段的图像包含有更多的信息。多光谱遥感比单波段或全色遥感具有优越性，因为它能提供更多的信息，有利于识别一些类似的目标。通过多光谱的四则运算，可以获取或突出某些信息，对图像起到增强的作用。利用空间建模模块（Modeler）的建模工具（ModelMaker）做多光谱的四则运算。（1）差值运算：TM4-TM3（2）比值运算：TM4/TM3（3）归一化

7、植被指数：（TM4-TM3）/（TM4+TM3）（3）求和运算：（TM1+TM2+TM3+TM4+TM5+TM7）/6五、遥感信息的融合不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时相分辨率，如果能将它们各自的优势综合起来，可以弥补单一图像上信息的不足，这样不仅扩大了各自信息的应用范围，而且大大提高了遥感影像分析的精度。分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象即具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量、提高图像分析精度的目的。遥感图像融合的主要步骤：一是对

8、图像进行配准（方法同几何校正），二是信息复合。注意事项：（1）将tm影像几何校正到spot影像的地图坐标系下。（2）在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。ERDAS图标面板菜单条：Main→ImageInterpreter→Spatialenhancement→resolutionmerge对话框。校正好的tm影像遥感影像镶嵌数字影像镶嵌(Mosaicking)是将两幅或多幅数字影像(它们有可能是在不同的摄影条件下获取的)拼在