1、遥感图像,李春芝2011-11-9,遥感技术系统,大纲,遥感图像成像原理遥感图像成像特点遥感技术发展趋势遥感图像分辨率遥感图像特征描述遥感图像处理,遥感图像成像原理,遥感技术建立在物体反射或者发射电磁波的基础上。分类方法：按照遥感平台分、电磁波波段工作区域、被探测目标领域。常用分类方法，按照传感器记录方法及传感器工作方式分为图像方式、非图像方式及主动、被动式。,遥感图像成像原理,常用分类方法,遥感图像成像原理,遥感图像成像原理,遥感信息获取流程收集器 探测器 处理器 输出器收集器：收集地物辐射的能量；探测器：将收集的辐射能量转变成化学能或电能；处理器：对收集的信号处理；输出器：输出获取的数据。
2、,遥感图像成像原理,成像传感器分类,遥感图像成像特点摄影成像,依据探测波长的不同，可分为近紫外摄影、可见光摄影、红外摄影、多光谱摄影等。根据摄影机主光轴与地面的关系，可分为垂直摄影和倾斜摄影。中心投影与垂直投影的区别（1）投影距离的影响（2）投影面倾斜的影响（3）地形起伏的影响,遥感图像成像特点扫描成像,其探测波段可包括紫外、红外、可见光和微波波段 。（既能成像又能获取目标光谱曲线的“谱像合一”的技术称为成像光谱技术。) AVIRIS DATAhttp:/aviris.jpl.nasa.gov/html/aviris.freedata.html,遥感图像成像特点微波遥感,全天候、全天时的信息获
3、取能力。对某些地物的特殊识别能力,如水和冰(微波波段发射率的差异)。对冰、雪、森林、土壤（尤其对干燥、松散物质）有一定的穿透能力。适宜对海面动态情况(海面风、海浪）进行监测。,遥感图像成像特点微波遥感,每一像素包含信息：微波反射强度即灰度值（与目标后向散射系数有关）；雷达斜距相关值。反射强度取决于雷达侧视角度、雷达波长、雷达极化方式、表面朝向及表面粗糙度等。,遥感技术发展趋势,不同时间分辨率互补系列；高光谱技术，区别各类物质在不同波段光谱响应特性；机载三维成像仪及合成孔径雷达的发展，将地面目标测量由二维发展到三维；发展遥感图像处理技术解决遥感信息海量数据处理、校正、融合和信息可视化。,遥感技术
4、发展趋势,遥感图像分辨率,空间分辨率/地面分辨率图像的空间分辨率指像素所代表的地面范围的大小。扫描成像-像元：扫描仪瞬时视场所对应的地面实际大小。摄影成像-线对/米。( 线对:能分辨的地物的最小距离),遥感图像分辨率,波谱分辨率指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。传感器的波段选择须考虑目标的光谱特征值，才能取得好效果。,遥感图像分辨率,辐射分辨率 指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。在遥感图像上表现为每一像元的辐射量化级。,遥感图像分辨率,时间分辨率卫星的覆盖周期、重访周期。重复获得同一地区的最短时间间隔。（注意和卫星运行周期的区别）,遥感图像分辨率,遥感图像分辨率
5、热红外传感器分辨地表辐射（温度）最小差异的能力。,遥感图像特征描述,遥感图像特征描述,遥感图像特征描述,遥感图像特征描述,遥感图像特征描述,遥感图像特征描述,遥感图像特征描述,遥感图像特征描述,例：植物光谱特征影响因素,遥感图像处理,校正特征提取特征减少识别制图,遥感图像处理分类,遥感图像处理分类,遥感图像处理分类,遥感图像处理分类,遥感图像处理分类存在问题,遥感图像处理分类存在问题,遥感图像处理分类存在问题,遥感图像处理高光谱图像特点,遥感图像处理高光谱图像特点,谱像合一 。高光谱成像光谱仪：图像由多达数百个波段的非常窄的连续的光谱波段组成。光谱波段覆盖了可见光，近红外，中红外和热红外区域全
6、部光谱带。,遥感图像处理高光谱图像特点,（1）高光谱遥感图像虽然可以和普通静态图像一样合理地利用全部被允许的灰度级范围，但是高光谱图像的空间相关性比普通静态图像弱，同时经过小波变换后能量集中效果也不如普通静态图像；（？）（2）高光谱遥感图像有很强的谱间相关性，高光谱图像的谱间相关性大于其空间相关性；,遥感图像处理混合像元分解,研究意义混合像元概念 地球自然表面几乎不是由均一物质所组成的。当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现波谱混合现象，既混合像元（Mixed Pixel）。Singer和McCord（1979）发现如果混合像元的尺度很大（宏观），那么混合像元将存在线性关系。对
7、于微观的混合，混合像元通常表现为非线性关系（Nash and Conel，1974；Singer，1981）。,遥感图像处理混合像元分解,混合像元形成原因从理论上讲，混合像元的形成主要有以下原因：1)单一成分物质的光谱、几何结构、及在像元中的分布；2)大气传输过程中的混合效应；3)传感器本身的混合效应；其中：2)和3)为非线性效应，2)可以通过大气校正进行修正；3)可以通过仪器的校准、定标加以部分克服；,遥感图像处理混合像元分解,分解模型混合像元分解技术假设：在一个给定的地理场景里，地表由少数的几种地物（端元）组成，并且这些地物具有相对稳定的光谱特征，因此，遥感图像的像元反射率可以表示为端元的光谱特征和这个像元面积比例（丰度）的函数。这个函数就是混合像元分解模型。,遥感图像处理混合像元分解,一般步骤在影像已经完成预处理的前提下（如几何校正、大气校正、去噪等），混合像元分解的一般的过程：首先获取端元波谱（从图像上、波谱库中或者其他来源），然后选择一种分解模型在每个像素中获取每个端元波谱的相对丰度图，最后从丰度图上提取不同组成比例的像元。,遥感图像处理混合像元分解,研究现状,遥感图像处理混合像元分解,遥感图像处理混合像元分解,我的观点,
