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时间:2020-12-18
《Landsat TM影像的组合知识分享.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、精品好文档,推荐学习交流321:真彩色合成,即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非遥感应用专业人员使用。 432:标准假彩色合成,即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色,获得图像植被成红色,由于突出表现了植被的特征,应用十分的广泛,而被称为标准假彩色。 举例:卫星遥感图像示蓝藻暴发情况 我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面,蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。由于所含高叶绿素A的作用,蓝藻区
2、在LandsatTM2波段具有较高的反射率,在TM3波段反射率略降但仍比湖水高,在TM4波段反射率达到最大。因此,在TM4(红)、3(绿)、2(蓝)假彩色合成图像上,蓝藻区呈绯红色,与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。此外,蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响,呈条带延伸,在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理,与周围的湖水面也有明显不同。 451:信息量最丰富的组合,TM图像的光波信息具有3~4维结构,其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。在TM7个波段光谱图像中,一般第5个波段包含的地物信息最丰富。3个可见光波段(即第1、2、3波段
3、)之间,两个中红外波段(即第4、7波段)之间相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。第4、6波段较特殊,尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低,表明这个波段信息有很大的独立性。计算各种组合的熵值的结果表明,由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息,其中又常以4,5,3或4,5,1波段的组合为最佳。第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。最佳波段组合选出后,要想得到最佳彩色合成图像,还必须考虑赋色问题。人眼最敏感的颜色是绿色,其
4、次是红色、蓝色。因此,应将绿色赋予方差最大的波段。按此原则,采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像,色彩反差明显,层次丰富,而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似,符合过去常规片的目视判读习惯。例如把4、5两波段的赋色对调一下,即5、4、3分别赋予红、绿、蓝色,则获得近似自然彩色合成图像,适合于非遥感应用专业人员使用。 741:波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势,图面色彩丰富,层次感好,具有极为丰富的地质信息和地表环境信息;而且清晰度高,干扰信息少,地质可解译程度高,各种构造形迹(褶皱及断裂)
5、显示清楚,不同类型的岩石区边界清晰,岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。 742:1992年,完成了桂东南金银矿成矿区遥感地质综合解译,利用1:10万TM7、4、2假彩色合成片进行解译,共解译出线性构造1615条,环形影像481处,并在总结了构造蚀变岩型、石英脉型、火山岩型典型矿床的遥感影像特征及成矿模式的基础上,对全区进厅成矿预测,圈定金银A类成矿远景区2处,B类4处,C类5处。为该区优选找矿靶区提供遥感依据。 743仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢5精品好文档,推荐学习交流:我国利用美国的
6、陆地卫星专题制图仪图像成功地监测了大兴安岭林火及灾后变化。这是因为TM7波段(2.08-2.35微米)对温度变化敏感;TM4、TM3波段则分别属于红外光、红光区,能反映植被的最佳波段,并有减少烟雾影响的功能;同时TM7、TM4、TM3(分别赋予红、绿、蓝色)的彩色合成图的色调接近自然彩色,故可通过TM743彩色合成图的分析来指挥林火蔓延与控制和灾后林木的恢复状况。 754:对不同时期湖泊水位的变化,也可采用不同波段,如用陆地卫星MSS7,MSS5,MSS4合成的标准假彩色图像中的蓝色、深蓝色等不同层次的颜色得以区别。从而可用作分
7、析湖泊水位变化的地理规律。 541:XX开发区砂石矿遥感调查是通过对陆地卫星TM最佳波段组fefee7合的选择(TM5、TM4、TM1)以及航空、航天多种遥感资料的解译分析进行的,在初步解译查明调查区第四系地貌。例如把4、5两波段的赋色对调一下,即5、4、3分别赋予红、绿、蓝色,则获得近似自然彩色合成图像,适合于非遥感应用专业人员使用。543:波段选取及主成份分析 我们的研究采用1995年8月2日的TM数据。对于屏幕显示和屏幕图象分析,选用信息量最为丰富的5、4、3波段组合配以红、绿、兰三种颜色生成假彩色合成图像,这个组合的
8、合成图像不仅类似于自然色,较为符号人们的视觉习惯,而且由于信息量丰富,能充分显示各种地物影像特征的差别,便于训练场地的选取,可以保证训练场地的准确性;对于计算机自动识别分类,采用主成分分析(K-L变换)进行数据压缩,形成三个组分的图像数据,用于自动识别分类。该项
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