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            數字遙感

            來源:|瀏覽次:165|2016年04月15日

            遙感-從遠距離,利用可見光、紅外、微波等遙感器(Remote sensor),通過攝影、掃描等各種方式,接收來自地球表層各類地物的電磁波信息,并對這些信息進行加工處理,從而識別物質的性質和運動狀態的綜合技術。

            (1)按遙感平臺的高度分類 
            航天遙感:以衛星、載人飛船、航天飛機和太空站、  行星探測器為平臺。航空遙感:以飛機、飛艇、氣球為平臺。      地面遙感:以近地面或高塔、車、船為平臺。 

            (2)按所利用的電磁波的光譜段分類 
                  可見光(0.4-0.7微米)近紅外遙感(0.7-0.9微米)        短波紅外遙感:2.5um左右       熱紅外遙感:8-14微米、       微波遙感:1-1000毫米 

            (3)按信號的來源 
                  主動遙感:主動微波遙感, 
                  被動遙感:可見光、紅外、被動微波遙感。 

            遙感技術得以實現的基礎就是不同地物具有不同的吸收、反射和發射電磁輻射能力。 

            遙感數字圖像按獲取的過程來分:

            (1)遙感圖像的數字化  通過攝影、掃描和雷達等傳感器獲取的信息,記錄在膠片上得到的圖像,都屬于遙感模擬圖像。要想計算機能夠識別,必須要對圖像進行數字化。 圖像數字化包括采樣和量化兩個過程。采樣:將空間上連續的圖像變換成離散點的操作稱為采樣。采樣點的大小關系到空間分辨率和圖像文件的大小。量化:用有限個整數來表達圖像灰度值,如用0-255來表示圖像。 

            (2)直接獲得數字圖像  
            遙感數字圖像獲取的傳感器:實用型模塊化成像光譜儀(Operational Modular Imaging Spectrometer OMIS)是一種帶有穩定平臺的新型機載遙感器。具有128波段,覆蓋了從可見光到熱紅外的光譜范圍,其應用范圍有地質、農業、林業和海洋等領域。  
            遙感數字圖像處理的概念:利用計算機對遙感數字圖像進行一系列操作,從而獲得某種預期結果的技術,稱為遙感數字圖像處理。其概念有別于圖像處理。 圖像分析是對圖像中感興趣的目標進行檢測和量測。圖像解譯是進一步研究圖像中各目標物的性質、特征和它們之間的相互關系,得到對圖像內容的理解,并對原來客觀目標、場景的解釋,從而為生產、科研提供真實的、全面的信息。  
            遙感數字圖像處理主要包括:圖像轉換、圖像校正、圖像增強、多源信息復合、解譯處理。 圖像轉換:一種含義是圖像的數模(模數)轉換。另一種含義是為使圖像處理問題簡化或有利于圖像特征提取等目的而實施的圖像變換工作,如二維傅立葉變換、穗帽變換和小波變換。 圖像校正:包括輻射校正和幾何校正。 
            輻射校正主要是消除大氣輻射,儀器輻射誤差(條帶和噪聲)導致的總輻射誤差。 幾何校正-當遙感數字圖像在幾何位置上發生了變化,產生了諸如行列不均勻、像元大小與地面大小對應不準確、地物形狀不規則變化時,即說明遙感數字圖像發生了幾何畸變。校正幾何畸變的工作稱之為幾何校正(幾何糾正)。分為初糾正和精糾正。 
            圖像增強:是指采用一系列技術改善圖像的視覺效果,提高圖像的清晰度、對比度,突出所需信息的工作稱為圖像增強。圖像增強處理的方法包括對比度增強、空間濾波、彩色變換等。 多源信息復合:是指將多種遙感平臺、多時相遙感數據之間以及遙感數據與非遙感數據之間的信息組合匹配的技術。復合后的遙感圖像有利于綜合分析,提高遙感數據的可應用性。 計算機解譯處理:綜合運用地學分析、遙感數字圖像處理、地理信息系統、模式識別與人工智能技術,利用計算機這一工具來解釋數字圖像。 
            遙感數字圖像處理的應用利用遙感數字圖像處理技術獲得滿足一定精度要求的各種圖件。(地形圖、專題圖);快速準確地提取所需要的信息;為圖像的計算機解釋奠定基礎。 遙感圖像增強的目的:有些遙感圖像的目視效果較差,例如對比度不夠、圖像模糊、邊緣和
            線狀地物不夠突出。為了解決這些問題,需要提高圖像質量、突出所需要的信息、提高目視效果。 
            圖像增強主要內容包括:空間域增強;頻率域增強;彩色增強;多圖像代數運算;多光譜圖像增強 
            空間域是指圖像平面所在的二維平面, 
            空間域增強是指在圖像平面上直接針對每個像元點進行處理,處理后像元的位置不變。空間域圖像的增強包括點運算(線性變換、非線性變換、直方圖均衡化、直方圖規定化)和領域運算(圖像的平滑、銳化)。 
            直方圖:灰度直方圖是灰度級的函數,描述的是圖象中具有該灰度級像元的個數 直方圖均衡化目的:原始圖像上概率小的灰度級被合并,實現壓縮;頻率高的灰度級被拉伸,因此可以使亮度集中于中部的圖像得到改善。特征:該灰度級出現的頻率近似相等。

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