《遥感原理与应用》期末复习-20140616

遥感原理与应用复习大纲TOC\o"1-2"\h\z\uHYPERLINK\l"_Toc390719251"遥感原理与应用复习大纲PAGEREF_Toc390719251\h1HYPERLINK\l"_Toc390719252"第一章遥感概述PAGEREF_Toc390719252\h2HYPERLINK\l"_Toc390719253"1.1遥感的概念PAGEREF_Toc390719253\h2HYPERLINK\l"_Toc390719254"1.2遥感技术系统PAGEREF_Toc390719254\h2HYPERLINK\l"_Toc390719255"第二章遥感电磁辐射基础PAGEREF_Toc390719255\h5HYPERLINK\l"_Toc390719256"2.1电磁波谱与黑体辐射PAGEREF_Toc390719256\h5HYPERLINK\l"_Toc390719257"2.2太阳辐射和地球辐射PAGEREF_Toc390719257\h10HYPERLINK\l"_Toc390719258"2.3地球大气及其对太阳辐射的影响PAGEREF_Toc390719258\h10HYPERLINK\l"_Toc390719259"2.4地物的反射辐射PAGEREF_Toc390719259\h12HYPERLINK\l"_Toc390719260"第三章遥感的光学基础PAGEREF_Toc390719260\h14HYPERLINK\l"_Toc390719261"3.1颜色性质和颜色立体PAGEREF_Toc390719261\h14HYPERLINK\l"_Toc390719262"3.2加色法和减色法PAGEREF_Toc390719262\h15HYPERLINK\l"_Toc390719263"第四章遥感平台PAGEREF_Toc390719263\h16HYPERLINK\l"_Toc390719264"4.1遥感平台的种类PAGEREF_Toc390719264\h16HYPERLINK\l"_Toc390719265"4.2卫星轨道及运行特点PAGEREF_Toc390719265\h16HYPERLINK\l"_Toc390719266"第五章遥感传感器PAGEREF_Toc390719266\h18HYPERLINK\l"_Toc390719267"5.1扫描成像类传感器PAGEREF_Toc390719267\h19HYPERLINK\l"_Toc390719268"5.2雷达成像类传感器PAGEREF_Toc390719268\h21HYPERLINK\l"_Toc390719269"第六章遥感图像几何处理PAGEREF_Toc390719269\h24HYPERLINK\l"_Toc390719270"6.1遥感传感器的构像方程PAGEREF_Toc390719270\h24HYPERLINK\l"_Toc390719271"6.2遥感图像的几何变形PAGEREF_Toc390719271\h24HYPERLINK\l"_Toc390719272"6.3遥感图像的几何处理PAGEREF_Toc390719272\h25HYPERLINK\l"_Toc390719273"第七章遥感图像辐射处理PAGEREF_Toc390719273\h28HYPERLINK\l"_Toc390719274"7.1遥感图像的辐射处理PAGEREF_Toc390719274\h28HYPERLINK\l"_Toc390719275"7.2遥感图像辐射增强PAGEREF_Toc390719275\h30HYPERLINK\l"_Toc390719276"7.3图像融合PAGEREF_Toc390719276\h31HYPERLINK\l"_Toc390719277"第八章遥感图像判读PAGEREF_Toc390719277\h33HYPERLINK\l"_Toc390719278"8.1景物特征和判读标志PAGEREF_Toc390719278\h33HYPERLINK\l"_Toc390719279"第九章遥感图像自动识别分类PAGEREF_Toc390719279\h34HYPERLINK\l"_Toc390719280"9.1分类预处理PAGEREF_Toc390719280\h34HYPERLINK\l"_Toc390719281"9.2监督分类PAGEREF_Toc390719281\h34HYPERLINK\l"_Toc390719282"9.3非监督分类PAGEREF_Toc390719282\h36HYPERLINK\l"_Toc390719283"9.4分类后处理和误差分析PAGEREF_Toc390719283\h39第一章遥感概述关键知识：1.遥感是什么？2.遥感领域的相关概念，如平台、传感器、分辨率等。1.1遥感的概念遥感即遥远感知，是在不直接接触的情况下，对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。1.2遥感技术系统遥感技术系统：是一个从地面到空中，乃至空间，从信息收集、存储、处理到判读分析和应用的完整技术体系。遥感过程：指遥感信息的获取、传输、处理及其判读分析和应用的全过程。遥感平台：装载传感器的工具或设备，主要有地面平台(如遥感车、手提平台、地面观测台等)、空中平台(如飞机、气球、其他航空器等)、空间平台(如火箭、人造卫星、宇宙飞船、空间实验室、航天飞机等)。传感器：接收、记录目标物电磁波特征的仪器（各种光学、无线电仪器），如扫描仪、雷达、摄影机、摄像机、辐射计等。遥感的分类（1）按遥感平台分地面遥感：传感器设置在地面平台上，如车载、船载、手提、固定或活动高架平台等；航空遥感：传感器设置于航空器上，主要是飞机、气球等；航天遥感：传感器设置于环地球的航天器上，如人造地球卫星、航天飞机、空间站、火箭等；宇航遥感：传感器设置于星际飞船上，指对地月系统外的目标的探测。（2）按传感器的探测波段分紫外遥感：探测波段在0.05一0.38μm之间；可见光遥感：探测波段在0.38一0.76μm之间；红外遥感：探测波段在0.76一1000μm之间；微波遥感：探测波段在1mm一1m之间。（3）按传感器的工作原理分主动遥感：由探测器主动发射一定电磁波能量并接收目标的后向散射值量；被动遥感：传感器不向目标发射电磁波，仅被动接收目标物的自身发射和对自然辐射源的反射能量。（4）按遥感资料的获取方式分成像遥感：将探测到的目标电磁辐射转换成可以显示为图像的遥感资料，如航空像片、卫星影像等；非成像遥感：将所接收的目标电磁辐射数据输出或记录在磁带上而不产生图像。（5）根据波段宽度及波谱的连续性分高光谱遥感：常规遥感：又称为宽波段遥感（5）按遥感的应用领域分从大的研究领域可分为外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感等；从具体应用领域可分为资源遥感、环境遥感、农业遥感、林业遥感、渔业遥感、地质遥感、气象遥感、水文遥感、城市遥感、工程遥感及灾害遥感、军事遥感等，还可以划分为更细的研究对象进行各种专 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 应用。遥感系统中的重要概念：空间分辨率传感器瞬时视场内所观察到的地面的大小称空间分辨率。像元大小空间分辨率与像元尺寸？辐射分辨率（传感器的探测能力）所谓辐射分辨率是指传感器能区分两种辐射强度最小差别的能力。光谱分辨率光谱分辨率包括传感器总的探测波段的宽度、波段数、各波段的波长范围和间隔。时间分辨率时间分辨率是指对同一地区重复获取图像所需的时间间隔。第二章遥感电磁辐射基础关键知识：1.电磁辐射的相关概念：辐射通量密度（辐照度、辐射出射度）、辐射亮度2.电磁波的产生：黑体辐射及相关定律（基尔霍夫定律、普朗克定律、斯忒藩－玻耳兹曼定律、维恩位移定律）3.电磁波的传播：电磁波与大气及地表的相互作用（大气的散射与吸收、地表的反射）2.1电磁波谱与黑体辐射2.1.1电磁波与电磁波谱变化的电场和磁场交替产生，以有限的速度由近及远在空间内传播的过程称为电磁波。按照电磁波在真空中传播的波长或频率递增或递减顺序排列制成的图表，称为电磁波谱图。2.1.2电磁辐射的有关概念辐射源：能够向外辐射电磁波的物体。任何物体都能够吸收其他物体对它的辐射，也能够向外辐射电磁波。自然辐射源：-太阳辐射：可见光及近红外遥感的重要辐射源。-地球电磁辐射：远红外遥感的辐射源。人工辐射源：人为发射，如雷达（微波雷达辐射源，激光雷达辐射源）。基本物理名词：辐射能量（Q）、辐射通量（辐射功率，φ）、辐射出射度（辐射通量密度W）、辐射照度（E）、辐射强度（I）、辐射亮度(L)辐射能量Q：电磁辐射是具有能量的，辐射能量（Q）的单位是焦耳（J）。辐射通量(radiantflux)Φ：在单位时间内通过的辐射能量称为辐射通量。Φ=¶Q/¶t辐射通量（Φ）的单位是瓦特=焦耳/秒（W=J/S）辐射通量密度(irradiance)E、(radiantexistence)M：单位面积上的辐射通量称为辐射通量密度。E辐照度=¶Φ/¶AM辐射出射度=¶Φ/¶A辐射通量密度的单位是瓦/米²（W/m²）图SEQ图表\*ARABIC2辐射强度(radiantintensity)I：辐射强度是描述点辐射源的辐射特性的，指在某一方向上单位立体角内的辐射通量。I=¶Φ/¶Ω辐射强度（I）的单位是瓦/球面度（W/Sr）图SEQ图表\*ARABIC3辐射亮度(radiance)L：单位面积、单位波长、单位立体角内的辐射通量称为辐射亮度。L=¶3Φ/¶A¶λ¶Ω辐射亮度（L）的单位是瓦/米²•微米•球面度（W/m²•μm•Sr）图SEQ图表\*ARABIC4分谱辐射通量：辐射通量是波长λ的函数，单位波长间隔内的辐射通量称为分谱辐射通量：Φλ=¶Φ/¶λ分谱辐射通量的单位是瓦/微米（W/μm）图SEQ图表\*ARABIC5分谱辐射通量、分谱辐照度、分谱辐射出射度、分谱辐射强度2.1.3黑体辐射1860年，基尔霍夫得出了好的吸收体也是好的辐射体这一定律。它说明了凡是吸收热辐射能力强的物体，它们的热发射能力也强；凡是吸收热辐射能力弱的物体，它们的热发射能力也就弱。也可以表示为：ε=W′/W（基尔霍夫定律）如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。一个不透明的物体对入射到它上面的电磁波只有吸收和反射作用，且此物体的光谱吸收率α(λ,T)与光谱反射率ρ（λ，T）之和恒等于1，实际上对于一般物体而言，上述系数都与波长和温度有关，但绝对黑体的吸收率α(λ,T)≡1，反射率ρ（λ,T）≡0；与之相反的绝对白体则能反射所有的入射光，即：反射率ρ（λ,T）≡1，吸收率α(λ,T)≡0，与温度和波长无关。1900年普朗克用量子理论概念推导黑体辐射通量密度Wλ和其温度的关系以及按波长λ分布的辐射定律（普朗克方程）：式中：——分谱辐射通量密度，单位（）；λ——波长，单位μm；h——普朗克常数=6.6256´10-34J·s；c——光速3´108m/s；k——玻耳兹曼常数=1.38´10-23J/K；T——绝对温度K。式中：＿＿＿第一辐射常量，其值为3.7418；＿＿＿第二辐射常量，其值为1.4388。图中可直观地看出黑体辐射的三个特性：（1）与曲线下的面积成正比的总辐射通量密度W是随温度T的增加而迅速增加。总辐射通量密度W可在从零到无穷大的波长范围内对普朗克 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 进行积分得到，即：其中称为斯忒藩－玻尔兹曼常量。从上式可以看出：绝对黑体表面上，单位面积发出的总辐射能与绝对温度的四次方成正比，称为斯忒藩－玻耳兹曼公式。（2）分谱辐射能量密度的峰值波长随温度的增加向短波方向移动。可微分普朗克公式，并求极值：称为维恩位移定律。它表明：黑体的绝对温度增高时，它的最大辐射本领向短波方向位移。若知道了某物体温度，就可以推算出它所辐射的波段。在遥感技术上，常用这种 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 选择遥感器和确定对目标物进行热红外遥感的最佳波段。案例：已知森林火灾中心区域温度高达500℃，可用的大气窗口包括0.30-1.3μm、1.5-3.5μm、3.5-5.5μm、8-14μm。试根据维恩位移公式对森林火灾监测遥感图像获取的大气窗口进行选择。维恩位移公式：解：由已知条件可知森林火灾中心区域温度（K）为500+273=773（K）由维恩位移公式可知：故可选的大气窗口为3.5-5.5μm（3）每根曲线彼此不相交，故温度T越高所有波长上的波谱辐射通量密度也越大。2.1.4一般物体的发射辐射黑体热辐射由普朗克定律描述，它仅依赖于波长和温度。然而，自然界中实际物体的发射和吸收的辐射量都比相同条件下绝对黑体的要低。而且，实际物体的辐射不仅依赖于波长和温度，还与构成物体的材料、表面状况等因素有关。我们用发射率ε来表示它们之间的关系：ε=W′/W即：发射率ε就是实际物体与同温度的黑体在相同条件下辐射功率之比。依据光谱发射率随波长的变化形式，将实际物体分为两类：一类是选择性辐射体，在各波长处的光谱发射率ελ不同，即ε=f(λ)；另一类是灰体，在各波长处的光谱发射率ελ相等，即：ε=ελ，与绝对黑体、绝对白体相比较列于下面：①绝对黑体ελ＝ε＝1②灰体ελ＝ε但0＜ε＜1③选择性辐射体ε＝f(λ)④理想反射体（绝对白体）ελ＝ε＝0发射率是一个介于0和1的数，用于比较此辐射源接近黑体的程度。各种不同的材料，表面磨光的程度不一样，发射率也不一样，并且随着波长和材料的温度而变化。2.2太阳辐射和地球辐射2.2.1太阳辐射太阳常数：指不受大气影响，在距离太阳一个天文单位内，垂直于太阳光辐射的方向上，单位面积单位时间黑体所接收的太阳辐射能量。太阳光谱：太阳发射的电磁辐射在地球大气顶层随波长的分布称为太阳光谱。案例：已知太阳常数，日地距离，太阳线半径，求太阳表面的辐射出射度M？其中，首先由日地距离构成的球状空间表面积计算太阳总的辐射通量：然后根据太阳线半径计算太阳表面的辐射出射度（辐射通量密度）：2.2.2地球辐射地球辐射可分为：短波0.3-2.5μm，长波辐射6μm以上。地球的短波辐射以地球表面对太阳的反射为主，地球自身的热辐射可以忽略。地球的长波辐射只考虑地表物体自身的热辐射，这个区域太阳照度的影响很小。中红外波段（2.5-6μm）：太阳辐射和地球热辐射均有。2.3地球大气及其对太阳辐射的影响2.3.1大气对太阳辐射的衰减作用在可见光波段，引起电磁波衰减的主要原因是分子散射。在紫外、红外与微波区，引起电磁波衰减的主要原因是大气吸收。引起大气吸收的主要成分是氧气、臭氧、水、二氧化碳等。在可见光波段范围内，大气分子吸收的影响很小，主要是散射引起衰减。电磁波在传播过程中遇到小微粒而使传播方向发生改变，并向各个方向散开，称散射。散射的方式随电磁波波长与大气分子直径、气溶胶微粒大小之间的相对关系而变，主要有米氏(Mie)散射、均匀散射、瑞利（Rayleigh）散射等。如果介质中不均匀颗粒的直径a与入射波长同数量级，发生米氏散射；当不均匀颗粒的直径a>>λ时，发生均匀散射；而瑞利散射的条件是介质的不均匀程度a小于入射电磁波波长的十分之一。一般考虑具有半径γ的均匀球状粒子的理想散射时，常采用无量纲尺度参数x=2πr/λ作为判别 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 ：当x<0.1时，可用瑞利散射；当x≥0.1时，需用米散射；当x>>50，可用几何光学。同一粒子对不同波长而言，往往采用不同的散射处理方法，如直径1微米的云滴对可见光的散射是米散射；但对微波，却可作瑞利散射处理。瑞利散射：散射光强与波长四次方成反比。米氏散射：散射光强与波长平方成反比。2.3.2大气窗口有些波段的电磁辐射通过大气后衰减较小，透过率较高，对遥感十分有利，这些波段通常称为“大气窗口”。简单来说，大气窗口表示了电磁波在大气传输过程中吸收和散射很小，透射率很高的波段。2.3.3辐射传输过程传感器从高空探测地面物体时，所接收到的电磁波能量包括：1、太阳经大气衰减后照射地面，经地物反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的能量；2、地面物体本身辐射的能量经大气后进入传感器；3、大气散射和辐射的能量等。2.4地物的反射辐射2.4.1地物的反射类别物体对电磁波的反射有三种形式：镜面反射是指物体的反射满足反射定律。当发生镜面反射时，对于不透明物体，其反射能量等于入射能量减去物体吸收的能量。自然界中真正的镜面很少，非常平静的水面可以近似认为是镜面。漫反射如果入射电磁波波长λ不变，表面粗糙度h逐渐增加，直到h与λ同数量级，这时整个表面均匀反射入射电磁波，入射到此表面的电磁辐射按照朗伯余弦定律反射。方向反射实际地物表面由于地形起伏，在某个方向上反射最强烈，这种现象称为方向反射。是镜面反射和漫反射的结合。它发生在地物粗糙度继续增大的情况下，这种反射没有规律可寻。第三章遥感的光学基础关键知识：1.颜色的性质2.加色法与减色法3.1颜色性质和颜色立体3.1.1光和颜色亮度对比和颜色对比（1）亮度对比：对象相对于背景的明亮程度。改变对比度，可以提高图像的视觉效果。（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。3.1.2颜色的性质所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体反射率越高，明度就越高。（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。（3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，频率是否单一的表示。3.2加色法和减色法3.2.1颜色相加原理三原色：若三种颜色，其中的任一种都不能由其余二种颜色混合相加产生，这三种颜色按一定比例混合，可以形成各种色调的颜色，则称之为三原色。红、绿、蓝。红+绿+蓝=白色或灰色（加色法）互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这两种颜色就称为互补色。黄和蓝、红和青、绿和品红。3.2.1颜色相减原理白光依次透过黄、蓝滤光片后得到绿色（减色法）。第四章遥感平台关键知识：1.航天遥感平台及其轨道参数2.航天遥感中有关平台的相关概念：轨道类型（太阳同步/地球同步、极轨/近极地轨道、圆/近圆形轨道）3.中国的航天遥感卫星（资源系列、环境系列、气象系列、海洋系列）思考：为什么大多数的资源环境类卫星会采用太阳同步、近圆形、近极地轨道？4.1遥感平台的种类遥感中搭载遥感器的工具统称为遥感平台。按平台距地面的高度大体上可分为三类:地面平台、航空平台、航天平台。4.2卫星轨道及运行特点4.2.1轨道参数卫星轨道在空间的具体形状位置，可由六个轨道参数来确定。1、升交点赤经Ω升交点赤经Ω为卫星轨道的升交点与春分点之间的角距。所谓升交点为卫星由南向北运行时，与地球赤道面的交点。反之，轨道面与赤道面的另一个交点称为降交点。春分点为黄道面与赤道面在天球上的交点。2、近地点角距ωω是指卫星轨道的近地点与升交点之间的角距。3、轨道倾角ii角是指卫星轨道面与地球赤道面之间的两面角。4、卫星轨道的长半轴aa为卫星轨道远地点到椭圆轨道中心的距离。5、卫星轨道的偏心率（或称扁率）ee=c/a式中，c——卫星椭圆轨道的焦距。6、卫星过近地点时刻T在六个轨道参数中，Ω、ω、i和T决定了卫星轨道面与赤道面的相对位置，而a和e则决定了卫星轨道的形状。4.2.2其它一些常用参数1、卫星速度2、卫星运行周期卫星运行周期是指卫星绕地一圈所需要时间，即从升交点开始运行到下次过升交点时的时间间隔。3、卫星高度4、同一天相邻轨道间在赤道处的距离5、每天卫星绕地圈数6、重复周期卫星重复周期是指卫星从某地上空开始运行，经过若干时间的运行后，回到该地空时所需要的天数。第五章遥感传感器关键知识：1.光学传感器的类型及其成像过程2.雷达传感器的成像特点及相关概念（侧视雷达、后向散射、雷达系统的分辨率、雷达图像的特征-比例尺变化规律、叠掩与阴影）思考题：1.分析可见光/近红外、热红外、微波（主动微波）三种不同类型传感器的特点？2.雷达影像上的阴影与可见光/近红外图像上的阴影有何不同？　　无论哪种类型遥感传感器，它们都由如图所示的基本部分组成：收集器：收集地物辐射来的能量。探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。处理器：对收集的信号进行处理。输出器：输出获取的数据。5.1扫描成像类传感器扫描成像类型的传感器是逐点逐行地以时序方式获取二维图像，有两种主要的形式，一是对物面扫描的成像仪，它的特点是对地面直接扫描成像，这类仪器如红外扫描仪、多光谱扫描仪、成像光谱仪、自旋和步进式成像仪及多频段频谱仪等；二是瞬间在像面上先形成一条线图像，甚至是一幅二维影像，然后对影像进行扫描成像，这类仪器有线阵列CCD推扫式成像仪，电视摄像机等。5.1.1对物面扫描的成像仪一、红外扫描仪二、MSS多光谱扫描仪三、TM专题制图仪四、ETM+增强型专题制图仪机械扫描型（Whiskbroomscanner，也称为光机扫描仪、掸扫式扫描仪）5.1.2对像面扫描的成像仪一、HRV线阵列推扫式扫描仪固定推扫型（Pushbroomsensor，也称为推帚式扫描仪）5.1.3成像光谱仪（ImagingSpectrometer）MODIS传感器的成像特点：5.2雷达成像类传感器侧视雷达：雷达天线照射天底轨道一侧的一条被测表面。这种侧视设计对于消除由两个等距对称点产生的左－右模糊是必要的。5.2.1真实孔径雷达真实孔径侧视雷达的分辨率包括距离分辨率和方位分辨率两种。距离分辨率是在脉冲发射的方向上，能分辨两个目标的最小距离，它与脉冲宽度有关。方位分辨率是指相邻的两束脉冲之间，能分辨两个目标的最小距离。它与波瓣角β有关。距离分辨率斜距分辨率地距分辨率方位分辨率3.2.2合成孔径雷达合成孔径雷达的方位分辨率与距离无关，只与实际使用的天线孔径有关，即Rs=d。此外由于双程相移，方位分辨力还可提高一倍，即Rs=d/2。5.2.3侧视雷达图像的几何特征1、斜距图像的比例失真（ScaleDistortion）离雷达近的比例尺小，而远的反而大。2、透视收缩（Foreshortening）雷达图像上的地面斜坡被明显缩短的现象。3、叠掩现象（Layover）发射雷达脉冲的曲率使近目标（即高目标的顶部）回波先到达，远目标（即高目标的底部）后到达。因而顶部先成像，并向近射程方向位移。4、阴影现象5、高差产生的投影差亦与中心投影影像投影差位移的方向相反，位移量也不同。投影差：，而由于，所以第六章遥感图像几何处理关键知识：1.遥感传感器的构像方程（中心投影、机械扫描、光学推扫）2.遥感图像的几何变形规律（成像方式、地形/地球曲率）3.遥感图像的几何纠正处理（多项式模型、共线方程模型、有理函数模型）思考题：1.推扫式传感器垂直成像条件下的构像方程如何表达？2.分析宽扫描模式下，地形/地球曲率对机械扫描类传感器成像比例尺的影响？3.基于多项式模型的遥感影像几何校正处理实现过程？6.1遥感传感器的构像方程遥感图像的构像方程是指地物点在图像上的图像坐标(x，y)和其在地面对应点的大地坐标(X、Y、Z)之间的数学关系。6.1.1遥感图像的通用构像方程主要的坐标系有：1．传感器坐标系S－UVW，S为传感器投影中心，作为传感器坐标系的坐标原点，U轴的方向为遥感平台的飞行方向，V轴垂直于U，W轴则垂直于UV平面，该坐标系描述了像点在空间的位置。2．地面坐标系O－XYZ，主要采用地心坐标系统。当传感器对地成像时，Z轴与原点处的天顶方向一致，XY平面垂直于Z轴。3．图像(像点)坐标系o－xyf，（x，y）为像点在图像上的平面坐标，f为传感器成像时的等效焦距，其方向与S－UVW方向一致。在地面坐标系与传感器坐标系之间建立的转换关系称为通用构像方程。6.2遥感图像的几何变形遥感图像成图时，由于各种因素的影响，图像本身的几何形状与其对应的地物形状往往是不一致的。遥感图像的几何变形是指图像上像元在图像坐标系中的坐标与其在地图坐标系等参考坐标系统中的对应坐标之间的差异。研究遥感图像几何变形的前提是必须确定一个图像投影的参照系统，即地图投影系统。6.2.1传感器成像方式引起的图像变形传感器的成像方式有中心投影，全景投影，斜距投影以及平行投影等几种。6.2.2传感器外方位元素变化的影响传感器的外方位元素，是指传感器成像时的位置（Xs,Ys,Zs）和姿态角（，，，）。6.2.3地形起伏引起的像点位移投影误差是由地面起伏引起的像点位移，当地形有起伏时，对于高于或低于某一基准面的地面点，其在像片上的像点与其在基准面上垂直投影点在像片上的构像点之间有直线位移。1、中心投影投影误差的大小与底点至像点的距离，地形高差成正比，与平台航高成反比。投影差发生在底点辐射线上，对于高于基准面的地面点，其投影差离开底点；对于低于基准面的地面点，其投影差朝向底点。2、侧视雷达地形起伏对侧视雷达图像的影响发生在y方向上，且投影差的方向与中心投影相反。6.2.4地球曲率引起的图像变形地球曲率引起的像点位移与地形起伏引起的像点位移类似。6.2.5大气折射引起的图像变形电磁波在大气层中传播时的折射率也随高度而变化，使得电磁波的传播路径不是一条直线而变成了曲线，从而引起像点的位移，这种像点位移就是大气层折射的影响。6.2.6地球自转的影响在常规框幅摄影机成像的情况下，地球自转不会引起图像变形，因为其整幅图像是在瞬间一次曝光成像的。地球自转主要是对动态传感器的图像产生变形影响，特别是对卫星遥感图像。当卫星由北向南运行的同时，地球表面也在由西向东自转，由于卫星图像每条扫描线的成像时间不同，因而造成扫描线在地面上的投影依次向西平移，最终使得图像发生扭曲。6.3遥感图像的几何处理6.3.1遥感图像的粗加工处理遥感图像的粗加工处理也称为粗纠正，它仅做系统误差改正。6.3.2遥感图像的精纠正处理遥感图像的精纠正是指消除图像中的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。它包括两个环节：一是像素坐标的变换，即将图像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。数字图像纠正主要处理过程如下：(1)根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标之间的数学模型。(2)由地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数，评定精度。(3)对原始影像进行几何变换计算，像素亮度值重采样。目前的纠正方法有多项式法，共线方程法、有理函数法等。1、遥感图像的多项式纠正多项式纠正回避成像的空间几何过程，直接对图像变形的本身进行数字模拟。多项式的项数（即系数个数）N与其阶数n有着固定的关系：N=（n+1）（n+2）/2根据纠正图像要求的不同选用不同的阶数，当选用一次项纠正时，可以纠正图像因平移、旋转、比例尺变化和仿射变形等引起的线性变形。当选用二次项纠正时，则在改正一次项各种变形的基础上，还改正二次非线性变形。如选用三次项纠正则改正更高次的非线性变形。遥感图像多项式纠正的基本过程为：利用已知地面控制点求解多项式系数；遥感图像的纠正变换数字图像亮度（或灰度）值的重采样采用适当的方法把某点位周围邻近整数点位上亮度值对该点的亮度贡献累积起来，构成该点位的新亮度值，这个过程即称为数字图像亮度（或图像灰度）值的重采样。常用的数字图像重采样方法包括：最邻近像元采样法取距离被采样点最近的已知像素元素的（N）亮度IN作为采样亮度。双线性内插法三角形线性函数双三次卷积重采样法案例：已知一幅待校正的原始遥感影像大小为2000×2000，现使用一次多项式模型对该图像进行几何校正，校正输出的影像像素大小为1米。试计算原始影像中位于行列（500、500）的P点在校正后影像中的行列号（取整）。一次多项式模型：（其中x、y为像素坐标，X、Y为大地坐标，单位为米）解：（1）根据校正模型计算输出图像4个角点坐标。此时输入图像4个角点的像素坐标x，y分别为：（0,0），（0,2000），（2000,0），（2000,2000），计算这4个角点的大地坐标X、Y分别为：（0,0），（4000,2000），（2000,4000），（6000,6000）。（2）根据4个角点坐标确定输出图像左上角坐标Xmin，Ymax为（0,6000）。（3）根据计算点的像素坐标（500,500）和校正模型计算其地面坐标为（1500,1500），根据输出图像的角点坐标及像素大小计算其在输出图像中的像素坐标。，其中，△X、△Y分别为输出图像行列方向的像素大小。第七章遥感图像辐射处理关键知识：1.遥感影像辐射误差的组成2.辐射定标与辐射校正（大气校正）3.遥感图像的辐射增强处理（直方图、空间/频率域增强、线性增强）4.遥感图像融合（图像融合的前提条件、IHS/PCA融合等）思考题：1.遥感图像辐射定标处理及植被指数/亮度温度计算过程？2.线性增强的实现过程？7.1遥感图像的辐射处理辐射定标和辐射校正是遥感数据定量化的最基本环节。辐射定标：指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。辐射校正：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噪声的过程。7.1.1辐射误差从辐射传输方程可以看出，传感器接收的电磁波能量包含三部分：1）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；2）地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量；3）大气散射、反射和辐射的能量。传感器输出的能量还与传感器的光谱响应系数有关。因此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。7.1.2传感器误差定标传感器的辐射定标包括绝对定标和相对定标。绝对定标：对目标作定量的描述，要得到目标的辐射绝对值。相对定标：只得出目标中某一点辐射亮度与其他点的相对值。绝对定标要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，在卫星发射前后都要进行。7.1.3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。1．基于地面场地数据或辅助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。2、利用波段特性进行的大气校正a.回归分析法在不受大气影响的波段图像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，得到回归系数，然后对整个图像进行大气校正。b．直方图法若图像中存在亮度为零的目标，如深海水体、阴影等，则其对应图像的亮度值应为零，实际上只有在没有受大气影响的情况下，其亮度值才可能为零，其他目标由于受水气散射、辐射使得目标的亮度值不为零。根据具体大气条件，各波段要校正的大气影响是不同的。为确定大气影响，显示有关图像的直方图，从图上可以得知最黑的目标亮度为零，即第七波段图像的最小亮度值为零，第四波段的亮度最小值为a4，则a4就是第四波段图像的大气校正。其它波段同理可以得到大气校正。7.1.4太阳高度角、日地距离和地形起伏引起的辐射误差校正太阳高度角引起的辐射畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光垂直照射时获取的图像，因此在做辐射校正时，需要知道成像时刻的太阳高度角。太阳高度角可以根据成像时刻的时间、季节和地理位置确定。由于太阳高度角的影响，在图像上会产生阴影现象，阴影会覆盖阴坡地物，对图像的定量分析和自动识别产生影响。一般情况下阴影是难以消除的，但对多光谱图像可以用两个波段图像的比值产生一个新图像以消除地形的影响。在多光谱图像上，产生阴影区的图像亮度值是无阴影时的亮度和阴影亮度值之和，通过两个波段的比值可以基本消除。具有地形坡度的地面，对进入传感器的太阳光线的辐射亮度有影响，但是地形坡度引起的辐射亮度校正需要知道成像地区的数字地面模型，校正不方便。同样也可以用比值图像来消除其影响。对于不同太阳高度角照射条件下的图像数据的像元亮度值，被标准化到假设太阳在天顶时的像元亮度值。同理，对于地形起伏区域的图像数据，也可以被标准化到假设太阳在地平面法线方向时的像元亮度值。日地距离校正用于标准化地球和太阳间的距离的季节变化。太阳辐射随日地距离的平方减小。在忽略大气的影响下，太阳天顶角和日地距离对于地球表面辐射的影响：7.1.5像元灰度值DN和辐射率的转换1、可见光利用头文件中记录的辐射校正参数，用户可方便地计算出地物在大气顶部的辐射亮度或反射率。计算式如下：其中：L，DN，gain和bias可从头文件中得到，ρ是地物反射率，ds是日地天文单位距离，E0太阳辐照度，θ是太阳天顶角。7.2遥感图像辐射增强图像增强的实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。目前常用的图像增强处理技术可以分为两大类：空间域和频率域的处理。7.2.1图像灰度的直方图灰度直方图可以看成是一个随机分布密度函数，其分布状态用灰度均值和标准差两个参数来衡量。a图像直方图靠近低灰度区，该图像属于低反射率景物图像；b图像为高反射率景物图像；c图像直方图标准差偏小，为低反差景物图像；d图像直方图的标准差较大，为高反差景物的图像；e图像直方图呈现出多峰，图中有多种地物出现的频率较高；f图像直方图呈现出双峰，并且高亮度地物（如云、白背景等）出现频率高。7.2.2图像反差调整线性变换简单线性变换是按比例拉伸原始图像灰度等级范围。设增强前灰度最大值为159，最小值为0，则线性变换中的系数A、B表达式为：直方图均衡直方图均衡是将随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直方图。直方图正态化直方图正态化是将随机分布的原图像直方图修改成高斯分布。直方图匹配直方图匹配是通过非线性变换使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似。密度分割密度分割将原始图像的灰度值分成等间隔的离散的灰度级。其它非线性变换对数变换、指数变换、平方根变换、标准偏差变换、直方图周期性变换等。图像灰度反转灰度反转是指图像灰度范围进行线性或非线性取反，产生一幅与输入图像灰度相反的图像。7.3图像融合图像融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。图像融合前提：首先要求多源图像精确配准分辨率一致将图像按某种变换方式分解成不同级的子图像，同时，这种分解变换必须可逆，即由多幅子图像合成一幅图像（融合图像），这时多幅子图像中包含了来自其它需要融合的经图像变换的子图像。图像融合可以分为若干层次。一般认为可分像素级，特征级和决策级。7.4.1加权融合7.4.2基于IHS变换的图像融合IHS变换将图像处理常用的RGB彩色空间变换到IHS空间。IHS空间用亮度（Intensity）、色调（Hue）、饱和度(Saturation)表示。IHS变换可以把图像的亮度、色调和饱和度分开，图像融合只在强度通道上进行，图像的色调和饱和度保持不变。基于IHS变换的融合过程如下：待融合的全色图像和多光谱图像进行几何配准，并将多光谱图像重采样与全色分辨率相同；将多光谱图像变换转换到IHS空间；对全色图像I′和IHS空间中的亮度分量I进行直方图匹配；用全色图像I′代替IHS空间的亮度分量，即HIS－>I′HS；将I′HS逆变换到RGB空间，即得到融合图像。7.4.3基于主分量变换的图像融合（K-L变换法）本方法对多光谱图像的多个波段进行主分量变换，变换后第一主分量含有变换前各波段的相同信息，而各波段中唯一对应各波段的部分，被分配到变换后的其它波段。然后将高分辨率图像和主成分第一分量进行直方图匹配，使高分辨率图像与主成分第一分量图像有相近的均值和方差。最后，用直方图匹配后的高分辨率图像代替主成份的第一分量进行主分量逆变换。IHS、K-L变换图像融合均属于成分替换（ComponentSubstitution，COS）的技术方法。基于COS技术的融合算法基本流程包括：①几何配准与影像一致分辨率重采样；②图像变换与直方图匹配；③成分（波段）替换；④图像逆变换与影像重建。第八章遥感图像判读“判读”（Interpretation）是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出你所感兴趣的信息。8.1景物特征和判读标志景物特征主要有光谱特征、空间特征和时间特征。此外，在微波区还有偏振特性。各种地物在图像上的各种特有的表现形式称为判读标志。8.1.1光谱特征及其判读标志光谱特性曲线用反射率与波长的关系表示；波谱响应曲线用密度或亮度值与波段的关系表示。不同地物波谱响应曲线是不同的，因此它们的光谱判读标志就不一样。8.1.2空间特征及其判读标志景物的各种几何形态为其空间特征。判读标志：形状、大小、图形、阴影、位置、纹理、类型等。8.1.3时间特征及其判读标志对于同一地区景物的时间特征表现在不同时间地面覆盖类型不同，地面景观发生很大变化。景物的时间特征在图像上以光谱特征及空间特征的变化表现出来。8.1.4影响景物特征及其判读的因素1、地物本身的复杂性由于地物种类的繁多造成景物特性复杂变化和判读上的困难。2、传感器特性的影响传感器特性对判读标志影响最大的是分辨力。分辨力的影响可从几何、辐射、光谱及时间几个方面来分析。第九章遥感图像自动识别分类关键知识：1.遥感图像分类的相关概念（特征向量、特征变换与特征选择、监督/非监督分类、分类后处理与精度 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 ）2.监督分类的原理与过程3.非监督分类的原理与过程（K-Means）思考题：1.给定待分类图像与已确定的各类别ROI，如何进行监督分类？2.给定一组像元的光谱值所构成的特征向量，如何进行K-Means聚类？3.给定一真实类别图像与一分类结果图像，如何进行精度分析（混淆矩阵）？遥感图像的计算机分类，是模式识别技术在遥感技术领域中的具体运用。遥感图像的计算机分类，就是对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的识别和分类，从而达到识别图像信息所相应的实际地物，提取所需地物信息的目的。遥感图像模式的特征主要表现为光谱特征和纹理特征两种。9.1分类预处理9.1.1基础知识1、光谱特征空间同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量将构成一个多维的随机向量X，称为光谱特征向量。所谓光谱特征空间，也就是用亮度值轴构成的一个多维坐标空间。9.1.2特征变换及特征选择遥感图像自动识别分类主要依据地物的光谱特性，也就是传感器所获取的地物在不同波段的光谱测量值。为了设计效果好的分类器，一般需要对原始图像数据进行分析处理，一种处理方法称为特征变换，它是将原有的m测量值集合通过某种变换，然后产生n个（n≤m）特征。特征变换的作用表现在两方面，一方面减少特征之间的相关性，使得用尽可能少的特征来最大限度地包含所有原始数据的信息；另一方面使得待分类别之间的差异在变换后的特征中更明显，从而改善分类效果。另一种方法称为特征选择，从原有的m个测量值集合中，按某一准则选择出n个特征，特征变换和特征选择的目的一方面减少参加分类的特征图像的数目，另一方面从原始信息中抽取能更好进行分类的特征图像，是遥感图像自动分类前一个很重要的处理过程。1、特征变换特征变换将原始图像通过一定的数字变换生成一组新的特征图像，这一组新图像信息集中在少数几个特征图像上，这样，数据量有所减少。遥感图像自动分类中常用的特征变换有主分量变换，哈达玛变换，生物是指标变换，比值变换，穗帽变换等。2、特征选择在遥感图像自动分类过程中，不仅使用原始遥感图像进行分类，还使用如上节所述多种特征变换之后的影像。我们总希望能用最少的影像数据最好地进行分类。这样就需在这些特征影像中，选择一组最佳的特征影像进行分类，这就称为特征选择。9.2监督分类监督分类的思想是：首先根据已知的样本类别和类别的先验知识，确定判别函数和相应的判别准则，其中利用一定数量的已知类别函数中求解待定参数的过程称之为学习或训练，然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数，再依据判别准则对该样本的所属类别作出判定。9.2.1判别函数和判别规则判别函数：当各个类别的判别区域确定后，用来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类别的函数。判别规则：判断特征矢量属于某类的依据。1、概率判决函数和贝叶斯判决规则把某特征矢量（X）落入某类集群的条件概率当成分类判决函数（概率判决函数），把X落入某集群的条件概率最大的类为X的类别，这种判决规则就是贝叶斯判决规则。贝叶斯判决规则以错分概率或风险最小为准则的判决规则。2、距离判决函数和判决规则基于距离判决函数和判决规则，在实践中以此为原理的分类方法称为最小距离分类法。距离判决函数的建立是以地物光谱特征在特征空间中是按集群方式分布为前提的，它的基本思想是设法计算未知矢量X到有关类别集群之间的距离，哪类距离它最近，该未知矢量就属于那类。马氏（Mahalanobis）距离欧氏（Euclidean）距离计程（Taxi）距离9.2.2分类过程监督法分类意味着对类别已有一定的先验知识，根据这些先验知识，就可以有目的地选择若干个“训练样区”。这些“训练样区”的类别是已知的。利用“训练样区”的数据去“训练”判决函数就建立了每个类别的分类器，然后按照分类器对未知区域进行分类。监督分类的主要步骤如下：（1）确定感兴趣的类别数（2）特征变换和特征选择（3）选择训练样区（4）确定判决函数和判决规则（5）根据判决函数和判决规则对非训练样区的图像区域进行分类。案例：已知一幅待分类的4波段多光谱图像（图像大小1×2），试使用最小欧氏距离法对其进行监督分类。原始图像及各类型样本统计参数如下：其中，A类样区统计数据如下：band1均值4，band2均值11，band3均值6，band4均值12。B类样区统计数据如下：band1均值12，band2均值18，band3均值10，band4均值25。解：根据所列已知条件可知，待分类的两个像元光谱特征向量分别为：X1（5、10、6、10），X2（10、15、15、20）两类样区的光谱特征向量均值分别为：A（4、11、6、12），B（12、18、10、25）分别计算X1、X2到A、B样区光谱中心的欧氏距离，并根据最小距离规则将X1、X2划分至A、B类型中。对于X1：对于X2：9.3非监督分类非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据遥感影像地物的光谱特征的分布规律，即自然聚类的特性，进行“盲目”的分类；其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性；其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。9.3.1K-均值聚类法K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，多模式点到该类别的中心的距离的平方和最小。其基本思想是，通过迭代，逐次移动各类的中心，直至得到最好的聚类结果为止。NY开始选择m个类别，并统计各类别中心将所有像元分到m个类别中去计算新的聚类中心聚类中心不变结束这种算法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代过程中又没有调整类数的措施，因此可能产生不同的初始分类得到不同的结果，这是这种方法的缺点。第一步：取K=2，令z1(1)=x1=(0,0)T，z2(1)=x2=(1,0)T第二步：因为||x1-z1(1)||<||x1-z2(1)||，故x1∈f1(1)||x2-z2(1)||<||x2-z1(1)||，故x2∈f2(1)||x3-z1(1)||<||x3-z2(1)||，故x3∈f1(1)……从而有f1(1)={x1,x3}，f2(1)={x2,x4,x5,…,x20}第三步：计算新的聚类中心第四步：因zj(2)≠zj(1)，j=1,2，故回到第二步。第二步：按新的聚类中心分类，有||xi-z1(2)||<||xi-z2(2)||，i=1,2,…,8||xj-z2(2)||<||xj-z1(2)||，i=9,10,…,20故f1(2)={x1,x2,…,x8}，f2(2)={x9,x10,…,x20}第三步：计算新的聚类中心第四步：因zj(3)≠zj(2)，j=1,2，回到第二步。第二步：重新进行聚类，得到f1(3)=f1(2)，f2(3)=f2(2)。第三步：聚类中心与前一次迭代结果相同。第四步：因zj(4)=zj(3)，j=1,2，故算法收敛，算法结束。9.4分类后处理和误差分析分类完成后须对分类后的影像进一步处理，使结果影像效果更好。另外，对分类的精度要进行评价，以供分类影像进一步使用时参考。9.4.1分类后处理用光谱信息对影像逐个像元地分类，在结果的分类地图上会出现“噪声”，产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类交界处的像元中包括有多种类别，其混合的辐射量造成错分类，以及其它原因等。另外还有一种现象，分类是正确的，但某种类别零星分布于地面，占的面积很小，我们对大面积的类型感兴趣，对占很少面积的地物不感兴趣，因此希望用综合的方法使它从图面上消失。分类平滑技术可以解决以上的问题。这种平滑技术也是采用邻域处理法，所取平滑窗口可以是3×3或5×5大小。但它不是代数运算，而是采用逻辑运算。也就是所谓的“多数平滑”。平滑时中心像元值取周围占多数的类别。将窗口在分类图上逐列逐行地推移运算，完成整幅分类图的平滑。9.4.2分类后的精度评定分类后专题图的正确分类程度（也称可信度）的检核，是遥感图像定量分析的一部分。一般采用混淆矩阵来进行分类精度的评定。混淆矩阵分类精度：总体精度、制图精度、用户精度、Kappa系数。误差矩阵实例参考图像 被评价的图像居住区空地植被道路总和居住区18111655262空地1013014植被483961148道路5186276总和2441617268500精度分析结果总体精度：68.0％，Kappa系数＝48.5％制图精度漏分精度用户精度错分误差居住区69.0830.9274.1825.82空地7.1492.866.2593.75植被64.8635.1455.8144.19道路81.5818.4291.188.82