遥感数字图像处理(ERDAS)课件.ppt

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1、遥感数字图像处理南京·2007ERDAS遥感图像处理流程环境特征地面分辨率要求比例尺目视地面分辨率（m）可识别的地物1:1000万1000大地构造、板块，地带性景观，气旋，反气旋，海洋温度，含盐量，洋流等1:400万400区域地质构造，沙漠风系，山脉走向，森林分布，空气污染来源与扩散，海流，海洋中尺度涡旋，城市等1:100万100地层单元，构造体系，地貌、土地、植被类型，飞机场，村镇，海港，铁路等1:.25万25矿产调查，地震破坏，流域水系，海况调查，海水污染，牧场，公路等1:10万10土壤侵蚀，水污染，农场，河床演变，河口积污等1:5万5土壤湿度，盐分，排

2、水类型，森林密度，树冠直径，树种，农作物类型，人工建筑物等1:1万1工程点，矿坑，坝址，桥涵等产品多光谱全波段短波红外热红外重访周期Landsat-73015306016Landsat-5303012016Spot-42010201-4Spot-5105/2.5201-4QuickBird2.440.611-6Modis250/500/10001-2产品蓝绿红近红外短波红外中波红外热红外全色Landsat-71111211Landsat-5111121Spot-411111Spot-511111QuickBird11111Modis36产品多光谱数据PAN数

3、据备注全景范围SPOT-2/420004900单位（元）60*60KmLANDSAT-73800/60002000/40005000/7000185*185KmQUICKBIRD捆绑或4波段融合195元/Km216.5*16.5Km软件操作专题一ERDAS支持哪些数据类型？如何查看遥感影像的基本信息？文件信息产品等级投影信息波谱特征直方图如何进行多波段叠加显示？图像主要解译标志：形状、大小、色调与颜色、阴影、纹理、图案、相关体、位置等遥感图像的预处理图像辐射校正图像几何校正图像分幅裁剪图像拼接处理图像投影变换同物异谱，异物同谱DN太阳及地形校正后地表反射率太

4、阳高度角太阳方位角地形起伏光学镜头边缘减光光电转换误差探测器增益变化传感器校正后大气层顶辐射值大气校正后地表辐射值大气散射、反射、吸收一、辐射校正大气散射校正野外波谱测试回归分析法通过将野外实地波谱测试获得的无大气影响的辐射值与卫星传感器同步观测结果进行分析计算，以确定校正量遥感过程是动态的，在地面特定地区、特定条件和一定时间段内测定的地面目标反射率不具有普遍性，仅适用于包含地面实况数据的图像大气散射校正辐射传递方程计算法测定大气参数，按理论公式求得大气干扰辐射量气溶胶密度、水汽浓度等6s模型、LOWTRAN、MODTRAN、ATOCOR大气散射校正波段对比

5、法假设长波波段图像无散射影响，选择暗像元（高山阴影区、深大清洁水体）进行波段对比回归分析法直方图法二、几何校正地球旋转地球曲率传感介质的不均匀地形起伏传感器姿态变化成像投影方式技术流程多项式纠正N取决于图像的变形程度、地面控制点的数量和地形位移的大小。通常整景图像选择3次方，最少控制点数目为（（N+1）*（N+2））/2。X,Y：为控制点在参考坐标系中的理论坐标；x,y：为同名控制点对应的原始图象坐标（行列号）；aij,bij:多项式系数。重采样内插最邻近法将最邻近像元值赋予新像元保持原像元值，简单，处理速度快最大产生半个像元位置偏移，地物不连贯

6、双线性内插法邻近4个像元按距内插点距离赋予不同权重边缘平滑效果，图像连贯破坏原始像元值三次卷积内插法邻近16个像元值进行三次卷积函数内插边缘增强，图像清晰破坏原始像元值，计算量大几何校正控制点的采点模式窗口采点模式文件采点模式地图采点模式图像拚接(镶嵌MOSAIK)是将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像。有基于像元的拚接和基于地理坐标的拚接。ERDAS提供基于地理坐标的拼接软件操作专题二如何利用遥感软件进行影像的辐射校正，几何校正？图像分幅裁剪（规则裁剪与不规则裁剪）图像拼接（基于坐标的拼接）图像增强和变换图像增强和变换辐射增强空间增强光谱增强

7、线性拉伸非线性拉伸直方图均衡化直方图匹配低通滤波高通滤波傅立叶变换分辨率融合主成分变换缨帽变换色彩变换指数计算改变图像灰度等级，提高图像对比度消除边缘和噪声，平滑图像；突出线状地物，锐化图像；合成彩色图像压缩图像数据量，突出主要信息1、辐射增强对单个像元的灰度值进行变换达到图像增强的目的辐射增强主要用于提高图像的视觉显示，而不适合用于对增强后图像的作图像分类、变化检测以及其他分类yfceaxbgdhf(x)直方图-就是灰度值的出现频率图形，横坐标是灰度值，纵坐标是像元的个数或者像元的百分比。-反映灰度的总体结构，灰度级的等级分布，不反映空间的分布直方图拉伸直

8、方图均衡化直方图规定化（直方图匹配）辐射增强的方法：