遥感图像基本处理课件•遥感图像基本处理概述•遥感图像预处理•遥感图像增强处理•遥感图像融合处理•遥感图像分割处理•遥感图像分类处理•遥感图像应用案例分析01遥感图像基本处理概述遥感图像处理概念遥感图像处理定义遥感图像处理是一种利用计算机技术对远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波进行接收、处理和分析的技术。遥感图像处理目的遥感图像处理的目的是提取有用的信息，提高图像的视觉效果，增强图像的判读性和解译性，为后续分析和应用提供数据支持。遥感图像处理基本流程数据预处理图像增强对原始遥感图像数据进行辐射定标、大气校正、地形校正等预处理，以消除误差和畸变。通过对比度拉伸、直方图均衡化、多波段组合等手段对图像进行增强，以提高图像的视觉效果和判读性。特征提取图像分类从增强后的图像中提取目标特征，如边缘、纹理、形状等，为后续分类和识别提供支持。利用提取的特征对图像进行分类，将不同地物区分开来，得到专题地图等成果。遥感图像处理现状及发展趋势现状随着遥感技术的不断发展，遥感图像处理已经广泛应用于土地资源调查、环境监测、城市规划等领域，成为空间信息获取的重要手段之一。发展趋势未来遥感图像处理将朝着高分辨率、多光谱、高光谱、多角度、多平台等方向发展，同时将更加注重处理算法的优化和智能化，提高数据处理效率和准确性。02遥感图像预处理辐射定标与校正总结词辐射定标与校正是对遥感图像进行预处理的重要步骤，其目的是将图像的物理单位转换为标准单位，并消除图像中由于传感器、太阳辐射、大气条件等引起的误差。详细描述辐射定标是指将遥感图像的数字值转换为物理单位，例如将DN值转换为辐射亮度或辐射强度。校正则是消除图像中由于地形、太阳辐射、大气条件等引起的误差，以提高图像的质量和精度。大气校正与去噪总结词大气校正与去噪是遥感图像预处理中的重要环节，其目的是消除大气条件对遥感图像的影响，提高图像的对比度和清晰度。详细描述大气校正是指消除大气条件（如大气散射、吸收等）对遥感图像的影响，以便更好地提取地物信息。去噪则是消除图像中的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等，以提高图像的质量和精度。空间配准与投影转换总结词空间配准与投影转换是遥感图像预处理中的重要步骤，其目的是将不同来源、不同投影方式的遥感图像进行统一坐标系和投影方式的转换。详细描述空间配准是指将不同来源、不同投影方式的遥感图像进行几何校正，使其具有相同的坐标系和投影方式。投影转换则是将遥感图像从一种投影方式转换为另一种投影方式，以便更好地进行地图分析和应用。03遥感图像增强处理对比度增强线性拉伸通过拉伸像素强度范围，使其占据整个动态范围，从而增强对比度。直方图均衡化通过拉伸像素强度分布，使图像的对比度增强，更易于观察和分析。非线性拉伸通过非线性变换，如对数变换、幂律变换等，将像素强度分布转换为更易于处理的范围，从而增强对比度。空间域滤波增强010203均值滤波中值滤波高斯滤波通过将每个像素替换为其邻域内像素的平均值，减少图像中的噪声。通过将每个像素替换为其邻域内像素的中值，对图像中的噪声和椒盐噪声进行抑制。通过使用高斯函数对图像进行平滑处理，减少噪声和细节，提高图像的清晰度。频域滤波增强低通滤波高通滤波带通滤波通过抑制高频成分，平滑图像，减少噪声和细节，提高图像的清晰度。通过增强高频成分，强调图像中的边缘和细节，提高图像的对比度。通过仅保留特定频率范围内的成分，去除噪声和不必要的细节，同时保留图像中的重要特征。04遥感图像融合处理多源遥感图像融合算法频域融合算法空间域融合算法多尺度融合算法该算法利用不同图像的频率信息进行融合，包括拉普拉斯金字塔、小波变换等。该算法直接在像素级别上对图像进行融合，包括简单叠加、加权平均等。该算法利用不同尺度的图像信息进行融合，包括多尺度金字塔、多尺度小波等。基于小波变换的图像融合算法小波变换原理010203小波变换是一种信号分析方法，能够将信号分解成多个频段，并提取出每个频段的特征。基于小波变换的图像融合步骤将待融合图像进行小波变换，提取出每个频段的特征，根据...
