第四章遥感图像处理

1第四章：遥感图像处理本章的主要内容：图象处理的目的是为信息提取奠定基础。包括常规图像处理的处理方法和基于遥感数据特点的方法。处理的结果还不是专题信息。在图像处理的基础上，实现地物类型信息和参数信息的提取。一、遥感图像二、彩色合成（密度分割）三、图像的校正（几何校正，辐射校正）四、图像变换和增强五、多波段运算（多平台数据融合）2图像处理的目的是提取信息遥感数据处理总体上分为两大类方法，常规数字图像的处理方法（基于目视解译原理的常规处理和基于遥感图像特点的处理方法）；定量遥感包括BRDF或统计模型的数据处理影像参数、遥感系统参数和地面参数之间的关系是遥感提取信息的依据，影像参数是遥感系统参数和地面参数的函数，如遥感系统参数固定，则可以从影像参数反推一些地面参数(包括分类)。但是一般图像处理和定量遥感模型（特别是BRDF模型）在应用该原理的方法上有重要区别。基础研究，遥感的基本假设，遥感对象的数学物理规律。如光学遥感的大气传输、遥感方程、BRDF和反演以及遥感信息模型遥感概括起来就是正反演。地物的辐射亮度在图像上表现为灰度值。灰度值辐射亮度值地物参数。理解遥感的正反演过程。3第一节、遥感影像的记录方式一、影像记录方式---模拟图像主要指摄影乳胶的光学记录方式，它是以感光材料—乳胶作为探测元件，运用光敏胶片表面的化学反应来直接探测地物能量变化，并记录下来。二、数字记录方式---数字图像用电子探测元件将地物的反射或发射能量，经光电转换过程，把光的辐射能量差转换为模拟的电压差或电位差，在经过模数变换，将模拟量变换为数值，存储于数字磁带、磁盘、光盘等介质上。本质区别：模拟量是连续变量而数字量是离散变量。4模拟图像转化为数字图像的处理过程，如何在视觉上控制数字图像与原始图像间的相似性。采样主要考虑采样定理，量化主要考虑噪声，如果两种辐射强度之差小于噪声，则传感器输出的记录无法分辨这两种信号。辐射分辨率过低无疑会降低信号的区分能力，但过高会增加噪声，一般地，每种传感器的数据都可以统计出噪声功率百分数作为辐射灵敏度。5数字图像的特点便于计算机处理与分析，快捷、准确、客观地提取遥感信息，适应遥感定量化的发展处理灵活方便容易与地理信息系统一体化6数字图像的记录格式Tiff图像的结构(该类图像有工业标准)多波段图像具有空间的位置和光谱的信息。多波段图像的数据格式根据在二维空间的像元配置中如何存贮波段的信息而分为以下三类：（l）BSQ方式（bandsequential）各波段的二维图像数据按波段顺序排列。(（波段顺序，像元行号顺序，列号顺序))（2）BIL方式（bandinterleavedbyline）对每一行的数据作为一个记录，各波段同一扫描行的数据依次排列。(像元行号顺序，波段顺序，列号顺序）（3）BIP方式（bandinterleavedbyplxel）每个像元按波段次序进行排列。(像元行号顺序，列号顺序，波段顺序)78数字图像的记录存储介质磁带（磁带库）磁盘（硬盘、软盘）（磁盘阵列）光盘（只读、可擦写）（光盘库）9第二节、彩色合成为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。根据彩色合成原理进行。单波段图像显示为黑白图像。彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像(伪彩色)。10一、真彩色图像真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。利用数字技术合成真彩色图像时，是把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。如TM321分别用RGB合成的图像。11二、假彩色图像假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。如TM432用RGB合成的图像为标准假彩色图像。121314TM7,4,1TM5,7,2TM5,4,3TM4,3,215LANDSATTM影像各个波段的特点波段号波长光谱位置特点10.45—0.52蓝针对水体；色素吸收谱带。有助于判别水深、水中叶绿素分布、水域制图。20.52—0.60绿绿色反射带，辨别绿色植被及对其生长能力的评估；区分林型、树种等。30.63—0.69红在叶绿素吸收范围，用于区分有无植被、植被盖度、植物健康状况，广泛应用于地貌、土壤、植被等方面。40.76—0.90近红外是活的绿色植物的各种变量与反射率关系最敏感的波段。测定植被类型、生物量、作物长势等。植被通用波段。51.55-1.75中红外是水汽的吸收带之间的反射峰。表示植被或者土壤的湿度，对土壤和绿色植被具有很强的对比。有利于区别雪和云。610.4—12.5热红外（120m）区分地表温度分布，监测与热辐射的热特征，地面不同温度场的热绘制图。72.08—2.35中红外区别矿物或岩石类型，为地质波段，处于水的强吸收带，水体呈黑色。区分主要岩石类型，同时对植被信息的提取也有帮助。16TM多光谱合成结果常用的波段组合特点红绿蓝321真彩色：可见光组成，符合人眼对自然物体的观察习惯。对于水体和人工地物表现突出。432标准假彩色：城市地区，植被种类。453假彩色：增强对植被的识别743假彩色：增强对植被的识别，以及矿物、岩石类别的区分。17三、密度分割密度分割将原始图像的灰度值被分成等间隔的离散的灰度级（层），每一级有其灰度值。然后对每一灰度级赋新灰度值或颜色，就可以得到一幅密度分割图像。形成的彩色图像成为伪彩色图像。图像密度分割原理可以按如下步骤进行：（1）求图像的极大值dmax和极小值dmin；（2）求图像的密度区间ΔD=dmax-dmin（3）求分割层的密度差Δd=ΔD／n，其中n为需分割的层数；（4）定出各密度层灰度值或颜色。18第三节、图像的校正辐射校正几何校正图像配准图像镶嵌19传感器接收的电磁波能量概括起来包含三部分：太阳经大气衰减后照射到地面，经地面反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的能量；地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量；大气散射、反射和辐射的能量。一、辐射校正1、辐射误差20传感器大气吸收地表云直接射线衍射散射反射可见光近红外热辐射热红外进入大气的太阳辐射会发生反射\折射\吸收\散射\透射,造成衰减;地面反射的太阳直射光,同样经过大气衰减进入传感器大气散射光有一部分进入传感器;地面反射的大气散射光也有一部分进去传感器212、为什么要进行辐射校正？1）传感器本身的特性2）大气对于电磁辐射的衰减（散射、反射和吸收）3）地形因子和其它生态环境因子影响形成“同物异谱，异物同谱”现象。导致图像不能全部真实地反映地物辐射亮度的空间分布，影响了数字图象的质量。22遥感图像的辐射误差主要包括：1）传感器本身的性能引起的辐射误差2）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差3）大气的散射和吸收引起的辐射误差辐射校正是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种不利影响和噪声的过程。233、图像的辐射校正与定标大气校正太阳高度地形坡度辐射误差校正传感器辐射定标24大气校正大气的影响是指大气对阳光和来自目标的辐射产生吸收和散射，消除大气影响的校正过程称为大气校正。251）利用波段的特性进行大气校正利用某些波段不受大气影响或影响较小的特性来校正其它波段的大气影响。一般情况下，散射主要发生在短波图像，对近红外几乎没有影响，如MSS-7几乎不受大气辐射的影响，把它作为无散射影响的标准图像，通过对不同波段图像的对比分析来计算大气影响A回归分析法B直方图法C辐射传输方程法（第五章）26A、回归分析法在不受大气影响的波段图像(如红外)和待校正的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段亮度值进行回归分析。27直方图的概念统计一幅图像中灰度值的出现频率图形，横坐标是灰度值，纵坐标是像元的个数或者像元的百分比。反映灰度的总体结构，灰度级的等级分布，不反映空间的分布。112331452132323412345灰度值54321像元数28B．直方图法如果在某一像场中存在亮度值为零的目标地物，地物是平静清洁的水面或地形阴影区，则任一波段亮度值都应为零。所以只要对选择区域内波段的图像进行灰度统计给出其直方图，则直方图上频率最小的灰度值就是大气改正值。大气校正就是移动直方图的最小值至零值位置。调整前直方图亮度值亮度值调整后直方图像元数百分比/%像元数百分比/%292）基于地面场地数据进行辐射校正在遥感成像的同时，同步获取成像目标的反射率，或通过预先设置已知反射率的目标，把地面实况数据与传感器的输出数据进行比较，来消除大气的影响。在卫星上传感器观测到的辐射率与地面反射率有线性变化关系，其一般表达式为：Ri=a+bDNib为回归系数，a为大气辐射引起的对辐射的干扰常数注意和第五章比较。30地形坡度辐射误差校正太阳高度角校正，设太阳高度角为若处在坡度为α的倾斜面上的地物影像为g（x，y），则校正后的图像f（x，y）为：由上式看出，地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的DEM数据，且方法太简单，没有考虑坡向和高度影响，复杂的校正较为麻烦。cosyxgyxf，，sinyxgyxf，，31传感器本身的性能引起的辐射误差校正绝对定标传感器辐射定标相对定标1)绝对定标:得到目标辐射的绝对值,建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系,即定标系数.在地面实验场完成。在卫星发射前和运行中定期进行。2)相对定标:校正传感器中各探测元件响应度差异,而作的归一化处理，消除偏移。32一般情况下，用户得到的遥感图像已经在地面接收站作了辐射定标、辐射校正和粗几何校正地面站提供：零级产品：没有做任何校正粗校正产品：几何粗校正（包括卫星姿态、速度、偏航和高度、传感器扫描均匀性、地球曲率和自转、全景畸变）和辐射失真校正（主要指传感器的定标—辐射和波长定标、去噪声）精校正产品：用户处理33二、几何校正遥感图像几何变形几何校正概念几何纠正方法图像配准图像镶嵌34遥感图像几何变形遥感图像的几何变形有两层含义一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。35遥感图像在成像时，由于遥感传感器、遥感平台以及地球本身等方面的原因，在遥感成像时会引起几何畸变。按照畸变的性质划分，几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变。系统性畸变有一定的规律性，并且其大小事先能够预测，如遥感系统造成的畸变。随机性畸变是带有随机性质的畸变，其大小不能事先预测，如地形起伏造成的几何偏差。几何校正(GeometricCorrection)校正成像过程中造成的各种几何畸变。几何校正分为两种：几何粗校正和几何精校正。几何校正概念36遥感图像的几何纠正方法遥感图像的几何纠正按照处理方式分为光学纠正和数字纠正。光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中，现在的应用已经不多。除了对框幅式的航空照片（中心投影）可以进行比较严密的纠正以外，对于大多数动态获得的遥感影像只能进行近似的纠正。主要介绍数字图像的几何纠正。37遥感图像的粗加工处理几何粗校正是针对引起畸变原因而进行的校正。一般按照相对固定的几何关系进行校正，需要卫星的位置、运行姿态（外方位元素）和传感器的校准数据，代入理论公式既可。扫描线速不均的校正卫星高度变化、速度变化、姿态变化的校正地球曲率引起的畸变、地球自转引起的影像纽歪非连续性畸变的校正，包括波段间或扫描行间的的错位全景畸变以上内容一般都是由地面站处理。38遥感图像的精纠正处理遥感图像的精纠正是指利用地面控制点（GroundControlPoi