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凡是只紀錄各種地物電磁波大小的膠片(或相片),都稱為遙感影像,在遙感中主要是指航空像片和衛星像片。

1基本概述

用計算機處理的遙感圖像必須是數字圖像。以攝影方式獲取的模擬圖像必須用圖像掃描儀等進行模/
阿壩州遙感影像圖

  阿壩州遙感影像圖

數(A/D)轉換;以掃描方式獲取的數字數據必須轉存到一般數字計算機都可以讀出的CCT等通用載體上。計算機圖像處理要在圖像處理系統中進行。圖像處理系統是由硬體(計算機、顯示器、數字化儀、磁帶機等等)和軟體(具有數據輸入,輸出,校正,變換,分類等功能)構成。圖像處理內容主要包括校正、變換和分類。[1-2]

2解析度

光譜
光譜解析度(Spectral Resolution)指遙感器接受目標輻射時能分辨的最小波長間隔。間隔越小,解析度越高。所選用的波段數量的多少、各波段的波長位置、及波長間隔的大小,這三個因素共同決定光譜解析度。
遙感影像
光譜解析度越高,專題研究的針對性越強,對物體的識別精度越高,遙感應用分析的效果也就越好。但是,面對大量多波段信息以及它所提供的這些微小的差異,人們要直接地將它們與地物特徵聯繫起來,綜合解譯是比較困難的,而多波段的數據分析,可以改善識別和提取信息特徵的概率和精度。
時間
時間解析度(TemporalResolution)是關於遙感影像間隔時間的一項性能指標。遙感探測器按一定的時間周期重複採集數據,這種重複周期,又稱回歸周期。它是由飛行器的軌道高度、軌道傾角、運行周期、軌道間隔、偏栘係數等參數所決定。這種重複觀測的最小時間間隔稱為時間解析度。
遙感影像

3圖像格式

BIL
對每一行中代表一個波段的光譜值進行排列,然後按波段順序排列該行,最後對各行進行重複。
(((像元號順序),波段順序),行號順序)
航空攝影
遙感影像
攝影成像是通過成像設備獲取物體的影像技術。傳統攝影成像是依靠光學鏡頭及放置在焦平面的感光膠片來記錄物體影像。數字攝影則通過放置的焦平面的光敏元件,經光/電轉換,以數字信號來記錄物體的影像。
微波雷達
微波成像雷達的工作波長為1mm-1m的微波波段,由於微波雷達是一種自備能源的主動感測器和微波具有穿透雲霧的能力,所以微波雷達成像具有全天時、全天候的特點。在城市遙感中,這種成像方式對於那些對微波敏感的目標物的識別,具有重要意義。
遙感影像

4解決方案

遙感影像過大,而且數據類型多樣,因此顯示是個問題,現有解決方案:
幀緩存技術
這種方案使得拖動較為流暢,但是還是有縫的,即拖動的時候會有黑塊出現,這樣處理的方案是再拖動的時候,計算出需要顯示的東東,存儲在某個對象中,顯示時交換即可。改進方案,因為屏幕一般不過1280×1024,如果以顯示的部分為中心,讀取9倍大小的影像塊(內存要的也不過10M),這樣在拖動的時候,不管怎麼拖動都在影像範圍內,這樣拖動就會顯得無縫,在拖動時,還是需要一個緩存,來存儲要需用的區域,拖動完的時候進行交換。
幾何校正
各類遙感圖像都存在在幾何校正的問題。由於人們已習慣使用正射投影的地形圖,因此對各類遙感影像的畸變都必須以地形圖為基準進行幾何校正。幾何校正步驟大致如下:
①選擇控制點:在遙感圖像和地形圖上分別選擇同名控制點,以建立圖像與地圖之間的投影關係,這些控制點應該選在能明顯定位的地方,如河流交叉點等。
②建立整體映射函數:根據圖像的幾何畸變性質及地面控制點的多少來確定校正數學模型,建立起圖像與地圖之間的空間變換關係,如多項式方法、仿射變換方法等。
③重採樣內插:為了使校正後的輸出圖像像元與輸入的未校正圖像相對應,根據確定的校正公式,對輸入圖像的數據重新排列。在重採樣中,由於所計算的對應位置的坐標不是整數值,必須通過對周圍的像元值進行內插來求出新的像元值。
光譜特徵
可提取顏色或灰度或波段間的亮度比等目標物的光譜特徵,例如Landsat的MSS有四個波段,根據某類地物的光譜特徵,採用特定的比值可將其突出出來。
紋理特徵
是指周期性圖案及區域的均勻性等有關紋理的特徵。根據構成圖案的要素形狀、分佈密度、方向性等紋理進行圖像特徵提取的處理叫做紋理分析。
·圖像分類 利用遙感圖像進行分類,就是對單個像元或比較勻質的像元組給出對應其特徵的名稱,其原理是利用圖像識別技術實現對遙感圖像的自動分類。計算機用以識別和分類的主要標誌是物體的光譜特性,圖像上的其它信息如大小、形狀、紋理等標誌尚未充分利用。
在計算機分類之前,往往要做些預處理,如校正、增強、濾波等,以突出目標物特徵或消除同一類型目標的不同部位因照射條件不同、地形變化、掃描觀測角的不同而造成的亮度差異等。
計算機圖像分類方法,常見的有兩種,即監督分類和非監督分類。監督分類,首先要從欲分類的圖像區域中選定一些訓練樣區,在這樣訓練區中地物的類別是已知的,用它建立分類標準,然後計算機將按同樣的標準對整個圖像進行識別和分類。它是一種由已知樣本,外推未知區域類別的方法;非監督分類是一種無先驗(已知)類別標準的分類方法。對於待研究的對象和區域,沒有已知類別或訓練樣本作標準,而是利用圖像數據本身能在特徵測量空間中聚集成群的特點,先形成各個數據集,然後再核對這些數據集所代表的物體類別。
與監督分類相比,非監督分類具有下列優點:不需要對被研究的地區有事先的了解,對分類的結果與精度要求相同的條件下,在時間和成本上較為節省,但實際上,非監督分類不如監督分類的精度高,所以監督分類使用的更為廣泛。
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