遥感图像处理与分析系统

遥感图像处理与分析系统

新型遥感成像传感器的出现，迫切需要新的遥感信息处理手段。在国家863计划等的支持下，国内相关研究单位开发了多套通用遥感图像处理系统和专题遥感信息提取系统。

1. 通用遥感图像处理系统

(1) 遥感图像处理系统GeoImager

GeoImager是在国家863计划支持下，由武汉吉奥信息工程有限公司、武汉大学和中国地质大学联合组织开发的具有自主知识产权的遥感数据处理平台。该系统除具有常规的遥感图像处理功能之外，具有高光谱数据处理、遥感影像融合、雷达数据处理、基于卫星遥感影像的DEM生成等功能。其中的基于卫星遥感影像的DEM生成模块主要针对SPOT、IKONOS以及资源二号卫星等具有立体成像的光学卫星遥感影像，提供高速、高效的自动匹配算法，可按照我国空间数据交换标准格式生成DEM数据。图1为其界面。

GeoImager开发遵循软件工程原理，采用面向对象的设计原则，便于系统功能的扩展和用户二次开发。GeoImager以先进的图像处理技术，友好的用户界面和灵活的操作方式服务于测绘、电力、林业、规划、国土资源调查等遥感及相关应用领域。GeoImager 3.0是国内唯一通过国家测绘局1:5万DOM生产软件工具测试的系统，GeoImager 5.0全新稳健的底层平台已用于多个遥感应用系统，同时作为一个完整的遥感图像处理系统应用于教学。目前主要作为遥感工程应用的基础软件，开展遥感工程化应用。先后在国土资源部第一次资源大调查、我国自主发射卫星的地面预处理系统以及我军有关遥感应用单位进行了大规模的工程化应用，取得了良好的经济效益。

（2）遥感图像处理系统ImageInfo

ImageInfo系统由中国测绘科学研究院研制开发的一套具有自主知识产权的定量化、智能化遥感数据处理软件，目前已经发展到了第三个版本ImageInfo 3.0。

ImageInfo系统将遥感图像处理功能分成基本图像处理、高级图像处理和专业图像处理三个不同的专业应用层次。ImageInfo系统支持遥感影像、GIS数据以及GPS定位信息的导入与处理，设计了从遥感图像处理分析到高级智能化信息解译等一系列功能，能够显示、分析并处理多光谱、雷达以及高光谱数据，提供了遥感影像分析处理、遥感数据产品生产的可视化集成环境。其界面如图2所示。

ImageInfo系统可应用于农业、林业、测绘、地质调查、城市规划、资源环境调查、灾害监测等遥感应用部门，如用于数据生产，制作数字栅格图、数字正射影像图和专题图，用于基础地理数据更新、土地利用动态遥感监测、土地利用基础图件数据更新等。

（3）遥感图像处理系统IRSA

IRSA系统是中国科学院遥感应用研究所开发的多功能遥感图像处理软件，先后推出了微机版和工作站版。IRSA 6.1以全新的设计理念，采用组件化的开发模式，更注重用户的实际需求，增加了部分专用模块，形成了较为完善的国产遥感图像处理系统。

IRSA 6.1系统运行于微机平台，以多种遥感数据及其他辅助数据的处理为主要特色，具有通用数字图像处理软件的一般功能及专业遥感图像处理功能。主要的图像处理模块包括视窗模块、处理模块、复原模块、校正模块、镶嵌模块、融合模块、分类模块、仿真模块、制图模块、高光谱模块、高分辨率模块和雷达模块。

IRSA系统被广泛应用在农业、林业、规划、测绘、水利、环境监测、海洋、国土管理及信息服务等各个行业。

2．专题遥感信息提取系统

（1）遥感影像群判读系统GrIS

GrIS(group-based image interpretation system for remote sensing applications)是由中国科

学院遥感应用研究所于2004年自主开发的一种基于Windows平台的用于遥感影像群判读系统。GrIS由客户端系统和服务器端系统组成，可分别完成不同阶段的遥感影像判读任务。其中，客户端系统可以作为一个独立系统运行，以执行人机交互判读任务；服务器端系统则主要支持群体判读作业。

GrIS具有对遥感影像的基本处理、交互判读功能，具有交互判读、自动分类、分区分类、辅助波段分类、动态变化判读、混合判读等特点，以及由数人至数十人分工协同、优质高效地进行遥感判读的专题制图、目标识别、质量监控、技术培训等群系统功能。它把遥感和GIS、专业知识和信息技术、人脑和电脑有机地结合在一起，可完成不同类型与规模的遥感应用任务。该系统能把人工目视判读与数字影像处理、遥感与地理信息系统、地学知识与信息技术结合起来，充分发挥判读人员知识、经验和主观能动作用。

GrIS系统可以广泛地用于农业、林业、地质、水文、土地等资源调查、海岸海岛调查、生态环境监测、自然灾害监测评估、公共卫生、测绘制图、城市和区域规划，教学培训以及军事侦察等领域。

（2）高光谱图像处理与分析系统HIPAS

在国家863计划支持下，由中国科学院遥感应用研究所开发的高光谱图像处理与分析系统HIPAS 1.0是国内第一套具有完全自主知识版权、主要面向高光谱遥感图像数据的专业图像处理与应用软件系统。它基于业界主流集成开发工具Visual C++ 6.0 IDE和Windows系列平台，具有强大的海量高光谱数据处理分析能力、直接面向用户的专业应用模块、一体化的数据处理流程、良好的可交互性。HIPAS底层采用国际标准C++，提供跨平台（Linux、UNIX）二次开发支持，具有极强的可移植性。系统特色是：针对多种高光谱遥感器的海量数据直接导入和图像处理；完善的可见光-短波红外-热红外数据光谱定标功能；基于航空稳定平台参数(POS/IMU)的行扫描图像自动几何纠正和图像镶嵌；强大的光谱定量分析、特征提取和特征参量化功能；高光谱图像人工/自动混合光谱分解与端元提取；多种光谱匹配模型支持下的高光谱图像分类与目标识别；直接面向多种用户需求的高光谱应用模块。

（3）成像雷达遥感信息处理应用软件SARINFORS

SARINFORS是一套针对星载合成孔径雷达（SAR）数据处理和信息提取的自主版权专业遥感图像处理软件，建立在一个自主开发的遥感图像基础处理平台上，具有星载SAR一般处理、InSAR处理、极化SAR处理、极化InSAR处理、成像处理和应用处理等特殊功能，可支持国外各种星载SAR传感器主要影像的预处理和处理。

SARINFORS 1.0版由中国林业科学研究院资源信息研究所、北京大学遥感与地理信息系统研究所、清华大学电子工程系于2003合作开发完成，是国家863项目“成像雷达遥感信息共性处理及应用软件”的成果之一。2004年增强了干涉SAR处理和极化SAR处理功能，增加了差分InSAR处理功能、SAR成像处理功能，2006年进一步增强了极化SAR处理功能、增加了极化InSAR处理功能后，发布了SARINFORS 1.2版本。

数字图像处理技术在遥感等领域的现状和未来发展趋势

数字图像处理技术在遥感等领域的现状和未来 发展趋势 The manuscript was revised on the evening of 2021

数字图像处理技术在遥感领域的现状和未来发展趋势 崔云腾 【摘要】阐述了遥感技术目前在国内外的发展现状，以及数字图像处理技术在遥感技术上起到的重大作用。随着数字图像处理技术的发展，让遥感技术有了翻天覆地的变化。并且详细的描述了图像处理技术在遥感领域的关键技术，对这些技术在遥感中起的作用进行解释。最后对图像处理技术在遥感领域未来的发展趋势进行分析。 【关键词】遥感；图像处理；技术发展 Digital image processing technology in the current situation and future development trend in the field of remote sensing Cui Yunteng A bstract this paper expounds the remote sensing technology in the domestic and foreign development present situation, and the digital image processing technology to play a major role in the remote sensing technology. With the development of digital image processing technology, remote sensing technology have changed dramatically. And a detailed description of the key technologies in the field of remote sensing image processing technology, plays the role of these techniques in remote sensing for explanation. Finally, the image processing technology in the field of remote sensing in the future development trend of the analysis. 0.引言 几十年来，随着卫星技术的不断成熟，遥感技术也不断地发展，通过卫星收集大量的影像资料，随之而来对图像的处理分析有了更高的要求，以前需要雇佣几千人，现在运用图像处理系统仅仅需要一台高级计算机，与之前相比分析识别速度有了显着的提高[1]，同时减少了大量的人员工作，并且还可以从照片中发现通过人力所不容易发现不能找到的有用情报。 1.数字图像处理技术在国内外的发展现状 上个世纪60年代，第一台可移植性图像处理的大型计算机研制成功。可以说是数字图像处理技术的开端，自此开始用数字图像处理技术来处理卫星发回来的图片。当时“旅行者七号”发回来的月球图片就是运用数字图像处理技术进行处理，来校正航天器上摄像头中各类型的图形畸变。

遥感数字图像处理实习1

（1）以多波段组合方式将GeoTIFF格式的白银市TM原始数据转换为ENVI Standard 格式： 利用Basic Tools/Layer Stacking弹出对话框然后Import File，弹出对话框，导入GeoTIFF格式的TM原始数据，选择波段1、2、3、4、5和7， 点击OK，利用Choose选择输出路径及文件名，同时可以利用Reorder Files对输入的文件根据自己的需要进行调换顺序，点击OK输出ENVI Standard格式的数据。 （2）查询并记录影像文件的基本信息、投影信息，以及各个波段直方图信息，然后编辑头文件： 利用Basic Tools/Resize Data弹出对话框里面选择要查看的影像，左 边会出现其基本信息，如图所示：也有投影信息，既可以用来看单波段的也可以看合成后整个影像的信息。在对话框下，合成影像的名字上右击，选择Quick Statistics弹出对话框，在此对话框中点击Select Plo下拉菜单，选择单波段或者多波段的直方图，相应的对话框中会出现直方图（在结果与分析中记录），还可以右击选择edit修改横、纵坐标的单位。 同样的在合成影像的名字上右击，选择Edit Head，弹出对话框

然后点击Edit Attributes/Band Name弹出对话框，选中波段输入修改 后名字，点击OK即可进行波段名字的修改。点击Edit Attributes/Wavelengths弹出进行相应的波长的修改。 （3）在View视窗中，利用影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型: 可以结合当地的google earth上高分辨率的遥感影像，进行识别，利用Viewer视窗下Tools/SPEAR/Google Earth/Jump to Location可以在google earth上显示View主视窗中相应选中地物对应的位置。 （4）利用Viewer视窗打开影像，分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行假彩色合成，观察实习内容中所要求地物的色调变化： 利用File/Open Image File，选择第1步合成的ENVI Standard 格式的数据，弹出对话框，在其中选择RGB Color，将R、G、B分别设为4、3、2波段，点击Load Band，在Viewer#1中出现了4、3、2波段组合的假彩色图像，再在此窗口中，点击Display/New Display,弹出Viewer#2，选择RGB Color,将R、G、B分别设为7、4、2波段，点击Load Band，在Viewer#2中出现了7、4、2波段组合的假彩色图像，在Viewer窗口中右击选择Link Displays，弹出对话框，点击OK，可以把两个窗口中同一位置进行连接起来， 即其中一个窗口放大、缩小、漫游到某个位置，另外一个也跟着漫游到其相对应的位置。这样可以进行地物色调变化的对比。 （5）提取6种地物在不同波段的数值（Digital Number，DN），做光谱剖面图： 在Viewer视窗中Tools/Profile/Z Profile(Spectrum)弹出对话框,在其 Options下拉菜单中勾选Plot Key,对话框中出现了Viewer视窗中选中的目标地物的X，Y坐标，然后勾选Collect Spectra，鼠标箭头变为十字箭头，在目标地物中取九个点（本来图上就有一个，总共是十个点），然后在选择File/Save Plot As/ASCII弹出对话框 ，点击Select All Items，利用Choose选择输出路径和文件名，点击 OK，将其保存为.txt格式。选六种地物，重复以上操作，提取不同波段的数值（Digital Number，DN）。将.txt格式的文件用excel打开，然后用插入函数中的average函数求出每种地物的平均DN值，然后做出光谱剖面（光谱图如结果与分析中所示）。 （6）使用Excel制作6种地物的样本特征光谱统计表： 在Excel中分别使用插入函数中的AVERAGE、VAR、STDEV、MAX和MIN函数求出各地物样本DN值在各个波段的平均值、方差、标准差、最大值和最小值。然后，在07版Excel 的“Microsoft Office 按钮”，单击“Excel 选项”。“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载项”，单击“转到”弹出“加载宏”，在弹出来的对话框中选择“分析工具库”，并点击确定。然后从“工具”中找到“数据分析”，从“数据分析”对话框中选择“协方差”，并导入某种地物需求协方差的数据区域并选择“逐行”进行，最后选择数据输出区域并确定，则可得该地物的协方差矩阵。同理，在从“数据分析”对话框中选择“相关系数”，进行相应操作，可求得相关系数矩阵。（在结果与分析中附有个地物的样本特征光谱统计表）（7）制作散点图： 在Excel中，打开6种地物的样本DN数据（5步骤产生的），选择band2和band4做散

遥感数字图像处理

遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念

方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色

《遥感数字图像处理》习题与标准答案

《遥感数字图像处理》习题与答案 第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？ 答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。 答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。 答：应具备的基础理论知识有：数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。目前，比较著名的全数字摄影测量系统有哪些？

流行的遥感图像处理软件比较

遥感软件 PCI遥感图像处理软件简介 PCI GEOMATICA是PCI公司将其旗下的四个主要产品系列，也就是PCI EASI/PACE、（PCI SPANS，PAMAPS）、ACE、ORTHOENGINE，集成到一个具有同一界面、同一使用规则、同一代码库、同一开发环境的一个新产品系列，该产品系列被称之为 PCI GEOMATICA。对于20多年来一直致力于向地学界提供全方位解决方案的PCI公司来说，始终坚持领先一步的原则，地理咨讯永远在变迁，而地理咨讯软件更处于变迁的前沿。在今天，随着用户需求广度与深度的不断拓宽与加深，越来越多的人希望软件是一个可以满足用户所有需求的良好的工具。由于对这一点的正确把握，经过4年努力，PCI公司将原有的四个产品系列整合在一起，产生了一个使用简单、灵巧的工作平台----PCI GEOMAITCA。该系列产品在每一级深度层次上，尽可能多的满足该层次用户对遥感影像处理、摄影测量、GIS空间分析、专业制图功能的需要，而且使用户可以方便地在同一个应用界面下，完成他们的工作。在这之前，用户需用多个软件来实现，并且需要面对多个软件经销商、多个软件技术支持、多次的培训、对多个软件的维护，以及不得不投入相当大的精力来在多种数据格式间，进行数据转换。产品模块功能介绍 PCI Geomatica FreeView ( PCI地理咨讯通用视窗) FreeView是PCI公司为用户提供的一个免费的影像浏览工具，用户可以从PCI的网址上直接下载。用于浏览、显示各种数据，如矢量、位图、卫星影像（如LANDSAT, SPOT, RADARSAT, ERS-1/2, NOAA A VHRR等）、航片以及与GIS矢量数据叠加显示、进行属性查询等。FreeView 还具有影像增强，任意漫游、缩放、影像灰度值矩阵显示等功能 PCI Geomatica GeoGateway （PCI通用数据转换工具）PCI Geomatica GeoGateway包含PCI Geomatica FreeView的所有功能。 PCI Geomatica Fundamentals (PCI 地理咨讯基础版) PCI Geomatica Fundamentals包含PCI Geomatica GeoGateway的所有功能。主要包括以下部件： Focus 浏览环境 OrthoEngine FLY!（演示模式）软件许可管理器 PCI Geomatica Prime （PCI地理咨讯专业版） PCI Geomatica Prime包含PCI Geomatica Fundamentals（见上一节）的所有功能。此外，增加了PCI Modeler、EASI、FLY!、算法库等模块。 Geomatica Prime 是强大的、低成本解决方案，提供的工具可用于影像几何校正、数据可视化与分析以及专业标准地图生产。 PCI Productivity Tools （PCI地理咨讯生产工具）该软件是PCI公司为了提高PCI软件的生产能力和效率而专门设计的，其主要功能是为用户提供一系列自动或批处理操作的导向功能。该软件是PCI GEOMATICA PRIME或FUNDAMENTALS功能的扩展。主要提供影像自动镶嵌功能及针对ORTHOENGINE 系列产品的航片，光学卫星影像，雷达卫星的自动同名点收集功能。同时提供影像控制点库及库管理功能。 PCI AIRPHOTO MODEL （PCI地理咨讯系统航空正射影像处理器）是一个与PCI Geomatica Fundamentals或Geomatica Prime模块一起使用的功能强大的航空照片正射校正工具。该模块运用了特殊的算法模型将已经扫描的或由数字摄像机得到的照片制作成精确的正射影像图。所生成的图像可以转化为多种文件形式，作为许多GIS/CAD/MAP软件的数据源。同时用户可选择附加的DEM自动提取、3DVIEW 和三维特征提取模块（OrthoEngine Airphoto DEM）来构造自己的数字摄影测量软件包。该软件具有如下功能：项目工程文件建立（含

遥感图像光谱增强处理实验报告材料

一、实验名称 遥感图像光谱增强处理 二、实验目的 对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，对图像进行融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。 通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程，进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。 三、实验原理 光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。 主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。 使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。 图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。 四、数据来源 本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。

五、实验过程 1.主成分分析 1）打开并显示TM影像文件，从 ENVI 主菜单中，选择File → Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。 2）主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中，选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数，选择计算矩阵（选择协方差矩阵），输出统计文件及路线，统计波段数等相关参数的设置，单击Ok。

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌

遥感数字图像处理教程实习报告

遥感数字图像处理教程实习报告

《数字图像处理》 课程实习报告 （ 2011 - 2012学年第 1 学期） 专业班级：地信09-1班 姓名：梁二鹏 学号：310905030114 指导老师：刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩： 教师评语： 教 师

签 名 ： 年月日 实习一：图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤： 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选 项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按 钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。

4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示：红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。

实验六 遥感影像增强处理

实验六遥感影像增强处理 实习目的：掌握常用的遥感影像增强处理的方法。 实习内容：遥感影像空间、辐射、光谱增强处理的主要方法 空间增强：包括卷积增强处理、纹理分析、自适应滤波等 辐射增强：LUT拉伸处理、直方图均衡化处理、直方图匹配、亮度反转处理等 光谱增强：主成份变换、缨帽变换、色彩变换、指数计算等 图像增强是改善图像质量、增加图像信息量、加强图像判读和识别效果的图像处理方法。图像增强的目的是针对给定图像的不同应用，强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣区域的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。图像增强的途径是通过一定的手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择的突出图像中感兴趣区域的特征或抑制图像中某些不需要的特征。图像增强的方法包括空间域增强和频率域增强两类。空间域增强包括空间增强、辐射增强和光谱增强。在实际运用中，不是所有的图象增强处理方法都要用到，具体采用哪种图象增强处理方法，视具体的研究区域，研究内容和对象而定。 1．图像解译功能简介（Introduction of Image Interpreter） 利用ERADS IMAGINE 进行图像增强主要采用ERADS IMAGINE的图像解译器（Image Interpreter）模块，该模块包含了50多个用于遥感图像处理的功能模块，这些功能模块在执行过程中都需要通过各种按键或对话框定义参数，多数功能都借助模型生成器（Model Maker）建立了图形模型算法，容易调用或编辑。 图像解译器(Image Interpreter或Interpreter)，可以通过两种途径启动：ERDAS图标面板菜单条： Main/Image Interpreter--Image Interpreter 菜单 ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标一Image Interpreter菜单

遥感数字图像处理2

实习一遥感图像处理软件系统 一、实习目的 了解遥感图像处理系统ENVI的工作界面、数据的读取、显示与存储等基本操作 二、原理与方法 无 三、实习仪器与数据 ENVI自带数据 ENVI安装路径下\IDL63\products\envi43\data\bhtmref文件 四、实习步骤 1、ENVI界面

ENVI的常用要工作界面由主菜单、图像显示窗口以及波段列表窗口所组成。主菜单 所有的ENVI 操作都可以通过使用ENVI主菜单来激活，主要包括File、Basic Tools、Classification、Tranform、Spectral等功能。 图像显示窗口 由一组三个不同的图像窗口组成：主图像Image窗口、滚动Scroll窗口、缩放Zoom窗口。 Image窗口：100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。 Scroll窗口：全局窗口，重采样(降低分辨率)显示整幅图像。 Zoom窗口：显示放大了的影像，以用户自定义的缩放系数来显示主图像窗口的一部分。 波段列表 包含所有被打开文件中可用的影像波段，以及与此有关的地图信息。 2、数据读取与显示 主菜单File > Open Image File，在Enter Input Data File对话框中打开bhtmref 文件。图像文件打开后，波段列表（ABL）自动地出现。ABL列出该图像文件的所有波段，允许选择合适的波段来显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。 从Available Bands List内，选择Gray Scale切换按钮。点击需要的波段名，然后在窗口底部点击“Load Band”，即以灰度方式显示所选择的波段数据。需要指出的是，ENVI默认对所打开的图像进行2%的线性增强。 从Available Bands List 内，选择RGB Color切换按钮。在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名，然后在窗口底部点击“Load Band”，即以彩色方式显示所选择的3个波段数据。彩色数据同样经过了ENVI默认的2%的线性增强。 在Scroll窗口移动红色方框，Image窗口中的图像随之发生移动；在Image 窗口移动红色方框，Zoom窗口中的图像随之发生移动。 3、数据存储

(完整word版)常用的遥感图像处理软件大全,推荐文档

常用的遥感图像处理软件大全 eCognition eCognition是由德国Definiens Imaging公司开发的智能化影像分析软件。eCognition 是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。 ENVI ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。 ERDAS ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。 Fragstats 计算景观格局指数的软件 Fragstats是最新的景观分析软件，可以在Arcgis10.x上运行的畅通无阻 专业的遥感影像处理软件免费下载网站：遥感集市应用汇集 Geomatica Geomatica 软件是地理空间信息领域世界级的专业公司加拿大PCI公司的旗帜产品，Geomatica集成了遥感影像处理、专业雷达数据分析、GIS/空间分析、制图和桌面数

遥感原理与应用-图像增强

实验三：遥感图像的增强处理 (3机时) 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：卷积增强处理；锐化增强处理；直方图均衡化；色彩变换。 ERDAS IMAGE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。 实验数据：wx98tm543.img（待校正图像）与wx98spot_pan.img（参考图像）校正的结果 wx98tm543_warp.img；ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。 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（Convolution）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）。ERDAS IMAGINE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/Low Pass/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→Image Interpreter→Spatial enhancement →convolution→convolution对话框。

图3-1 Convolution对话框 几个重要参数的设置： 边缘处理方法：（Handle Edges by）：Reflection 卷积归一化处理：Normalize the Kernel 2、直方图均衡化（Histogram Equalization） 直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图。注意：认真对比直方图均衡化前后图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果。 图3-2直方图均衡化 3、主成分变换 主成分变换（Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，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，使图像数据更易于解译。ERDAS IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。 ERDAS 图标面板菜单条：Main →Image Interporeter→Spectral Enhancement →Principial Comp →Pincipal Components对话框。（图3-3）

数字图像处理技术的研究现状与发展方向

数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技

实习 1 遥感图像的认知与认识遥感图象处理软件(ERDAS IMAGINE).

实习 1 遥感图像的认知与认识遥感图象处理软件（ERDAS IMAGINE） 一、目的和要求 1、认识遥感图像的注记文件，从注记文件中了解遥感图像的特性。 2、认识遥感图像各波段图像的特点，学会对图像的描述。 3、了解ERDAS IMAGINE软件的图标面板及其功能体系 4、熟悉基本的ERDAS IMAGINE软件的视窗操作 5、掌握 ERDAS IMAGINE软件中数据的输入输出 二、实习内容 1、打开注记文件，观看注记内容。 2、进行数据的转换。 3、利用视图菜单对图像进行观测。 （1）图标面板和功能体系 主要了解以下内容： ERDAS IMAGINE图标面板 ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图象处理与地理信息系统软件。ERDAS IMAGINE是以模块化的方式提供给用户。启动ERDAS IMAGINE以后，用户首先看到的是ERDAS IMAGINE的图标面板（见下图），包括菜单条和工具条两部分。 查阅ERDAS信用卡；打开IMAGINE视窗；启动数据输入输出模块；启动数据预处理模块；启动专题制图模块；启动图象解译模块；启动图像库管理模块；启动图像分类模块；启动空间建模工具；启动雷达图象处理模块；启动矢量功能模块；启动虚拟GIS模块； （2）视窗操作

主要学习以下内容：图像及图形文件的显示；图像叠加；重要的实用菜单功能；矢量图形要素及属性编辑；注记文件与注记要素； （3）数据输入输出 主要学习以下内容： 常用输入输出数据格式：普通二进制图像数据输入、TIFF图像数据输入输出、输出 JPEG图像数据。 三、实习步骤 1、注记文件解读 打开注记文件，查看与图像相关的注记内容。 2、数据输入输出 常用或常见的栅格数据和矢量数据格式。ERDAS IMAGINE的数据输入输出功能（Import/Export），允许你输入多种格式的数据供IMAGINE使用，同时允许你将IMAGINE的文件转换成多种数据格式，几乎包括常用或常见的栅格数据和矢量数据格式，具体的数据格式都罗列在IMAGINE输入输出对话框中。 二进制图像数据输入单波段和多波段数据 1）输入单波段数据 首先需要将各波段依次输入，转换为 ERDAS IMAGINE的.img文件: 第一步打开输入输出对话框，选择输入数据操作（Import）、输入数据文件类型为普通的二进制（Generic Binary）、选择输入数据媒体为文件（File）、确定输入文件路径和文件名、确定输出文件路径和文件名； 第二步设置参数棗数据格式（BSQ或BIL或其他）、数据类型、图象记录长度、头文件字节数、数据文件行数、列数、波段数量等。 第三步输入单波段数据棗依次将多个波段数据全部输入。 2）组合多波段数据 若干个单波段图象文件合成一个多波段图像文件： 第一步在ERDAS IMAGINE中要先打开“相应的对话框（“Image terpreter”→“Utilities”→“ Layer Stack”→ Layer Selection and Stacking对话框。

遥感原理与应用考试复习题

2014——2015年度《遥感原理与应用》考试复习题 （命题：2011级土管系） 第一章绪论 主要内容： ①遥感信息科学的研究对象、研究内容、应用领域 ②电磁波及遥感的物理基础 ③遥感平台和传感器 第二章遥感图像处理的基础知识 主要内容： 1.图像的表示形式 2.遥感数字图像的存储 3.数字图像处理的数据 4.数字图像处理的系统 考题： 第一二章（A卷）

1.电磁波谱中（A）能够监测油污扩散情况，（D）可以穿透云层、冰层。 （2分） A．紫外电磁波（） B．可见光红外电磁波 0μm) C．微波电磁波(1mm-1m) 2.遥感按遥感平台可分为地面遥感、航空遥感、航天遥感。（2分） 3.遥感数字图像的存储格式包括BS、BIL、GeoTIFF。（1分） 4.遥感传感器由收集器、探测器、处理器、输出器几部分组成。（2分） 5.地图数据有哪些类型？（3分） 答：DEM 数字高程模型 DOM 数字正射影像图 DLG 数字线划图 DRG 数字栅格图 6.何谓遥感？遥感具有哪些特点？（5分） 答：遥感，即遥远的感知，是在不直接接触的情况下，使用传感器，接收记录物体或现象反射或发射的电磁波信息，并对信息进行传输加工处理及

分析与解译，对物体现象的性质及其变化进行探测和识别的理论与技术。特点：①感测范围大，具有综合、宏观的特点②信息量大，具有手段多，技术先进的特点③获取信息快，更新周期短，具有动态监测的特点④其他特点：用途广，效益高，资料性、全天候、全方位等. B卷 1.绿色植物在光谱反应曲线可见光部分中的反射峰值波长是（ B ）。（1 分） A μm B μm C μm D μm 2.遥感数字图像处理的数据源包括多光谱数据源、高光谱数据源、全色波 段数据源和SAR数据源。（3分） 3.数字化影像的最小单元是像元，它具有位置和灰度两个属性。（2分） 4.函数I=f（x，y，z，λ，t）表示的是一幅三维彩色动态图。（1分） 5.遥感在实际中的应用有哪些方面？（4分） 答：资源调查应用 环境监测评价 区域分析及建设规划 全球性宏观研究。

遥感图像处理实例分析01(算法、图像增强)

图像处理（Image processing） 基本概念 数字图像处理（digital image processing）指的是使用计算机巧妙处理以数字格式存储图像数据的过程。其目的是提高地理数据质量，使其对使用者更有意义，并能提取定量信息，解决问题。 数字图像（digital image）的存储是以二维数组或网格的形式保存像素值，每个像素在空间上对应着地表一块小面积。数组或网格又称光栅，所以图像数据经常叫着光栅数据。光栅数据的排列是这样：水平行叫着线（lines），垂直列叫着样品（samples）（如图1-1）。图像光栅数据的每个像素代表着是数字（digital number），简称DN。 图1-1 光栅数据 图像数字DNs在不同的数据源中，代表着不同的数据类型。如对Landsat、SPOT卫星数据，DNs代表的是地物在可见光、红外或其它波段的反射强度。对雷达图像，DNs代表的是雷达脉冲返回到天线的强度。对数字地形模型（DTMs），DNs代表的是地形高程。 通过应用数学变换，图像转化为数字图像。ER Mapper可以增强数字图像，突出和提取传统手工方法难以得到的细小信息。这就是为什么图像处理能成为所有地球科学应用的强大工具的原因 多光谱数据（multispectral data）指的是多波段数据，图像数据中含有多个波段的反射强度。图像处理技术随着合并不同波段的信息而发展，突出了一些特别类型的信息，如植被指数、水质量参数、地表矿物出现类型等。 图像处理广泛应用在地球科学的制图、分析和模型应用上。主要有：土地利用/土地覆盖制图和变迁勘察（land use/land cover mapping and change detection）、农业评价和监测（agricultural assessment and monitoring）、海岸线和海洋资源管理（coastal and marine resource management）、矿产勘查（mineral exploration）、石油和天然气勘查（o il & gas exploration）、森林资源管理（forest resource management）、城市规划和变迁勘察（ urban planning and change detection）、无线通讯定点和规划（telecommunications siting and planning）、海洋物理学（physical oceanography）、地质和地形制图（geology and topographic mapping）、冰川探测和制图（sea ice detection and mapping）等。 ER Mapper图像处理特点：发展了一个全新的方法，叫算法，将许多处理过程合并成简单的