高分辨率遥感影像_PPT课件

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高分辨率遥感影像分类

AVHRR影像进行精校正、水稻种植面积的提取，并作为AVHRR的混合像元分解的子像元。
武汉大学遥感信息工程学院巫兆聪
二、数据
【3】地面生物学参数资料
1、试验样点选择由于AVHRR空间分辨率低，星下点为1.1km，同时遥感资料在定位过程中由于定位方法、轨道根数、卫星姿态等方面的误差往往会造成定位偏差，以半个像元计算，如使定点卫星测值保证代表的是水稻信息，单纯连片的稻田面积需要达到4个像元即4.84km2。同时考虑到采集样本时候的交通便利，在江苏省高邮、兴化、阜宁和洪泽四个市内分别选择了一个试验区，进行水稻生长发育状
10cm，计算叶小样面积(a)。然后烤苗，测定叶小样干重(w)、总绿叶干重(W)等，计算全部叶片面积(A)，A与占地面积之比得到LAI。
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二、数据
【4】气象资料常年气候资料来自江苏省气象局编印的(1973--1980)江苏气象资
料和江苏省气象资料情报室编印的(1985-1995 )江苏省气候资料，
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抽穗后叶面积动态模拟采用箕舌线函数进行模拟:
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2
光合生产模型群体光合作用强度PG：
群体光合生产日总量——PGd呼吸作用:
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群体干物质积累——群体光合作用与呼吸作用之差
考虑氮素因子对群体物质生产的影响，引入氮素影响函数：
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RCSODS模型
RCSODS水稻生长模拟模型由江苏省农科院高亮之等开发，己经在江苏、上海、安徽等地推广、验证和应用。它是我国第一个大型的应用性作物模拟模型，同时也是一个开放型的作物模型，它将作物模型与各地的农业专家经验相结合，允

常用高分辨率遥感影像基本参数

五、GeoEye-1 影像 GeoEyeGeoEyeGeoEye-1是美国的一颗商业卫星，于2008 ，于2008 美国加州范登堡空军基地发射；年9月6日从美国加州范登堡空军基地发射； GeoEye- 轨道高度为684km,太阳同步； GeoEye-1轨道高度为684km,太阳同步； GeoEyeGeoEye-1为当今世界上能力最强、分辨率和精度最高的商业成像卫星；
KONOS卫星的传感器系统由 1m分辨率的全 KONOS卫星的传感器系统由 1m分辨率的全色传感器和一个4m分辨率的多光谱传感器色传感器和一个4m分辨率的多光谱传感器组成。传感器由三个CCD阵列构成三线阵推扫成像传感器由三个CCD阵列构成三线阵推扫成像系统。系统。其中的全色传感器由13816个CCD单元以线其中的全色传感器由13816个CCD单元以线阵列排成，CCD单元的物理尺寸为12μm 阵列排成，CCD单元的物理尺寸为12μm x 12μm，多光谱传感器分四个波段，每个波 12μm，多光谱传感器分四个波段，每个波段由3454个CCD单元组成。段由3454个CCD单元组成。
4米 4米 4米 4米
IKONOS卫星的外形 IKONOS卫星的外形
IKONOS影像 IKONOS影像
分辨率： 1m 地区：上海浦东采集时间： 2000年 3月26日
IKONOS主要应用领域 IKONOS主要应用领域
在城市规划、城市建设、城市监控、城市资源配置、数字交通（汽车导航等）、数字旅游、数字经济、房地产销售、电信电力建设等。资源调查、环境监测评价、区域分析规划以及全球宏观研究等。
QuickBird数据的光谱段 QuickBird数据的光谱段
数据类型波段范围/ 波段范围/ µm 蓝：0.45~0.52 蓝：0.45~0.52 绿：0.52~0.60 绿：0.52~0.60 多波段红：0.63~0.69 红：0.63~0.69 近红外：0.76~0.90 近红外：0.76~0.90 全波段 0.45~0.90 分辨率/ 分辨率/ m 2.44 2.44 2.44 2.44 0.61

高光谱遥感的发展PPT课件.ppt

(4)基于光谱数据库的地物光谱匹配识别算法； (5)混合光谱分解模型； (6)基于光谱模型的地表生物物理化学过程与参数的识别和反演算
法
24
高光谱影像分析技术：
国内外关于成像光谱仪的遥感应用研究中，所采用的分析方法可归纳为两大类：
一、基于纯像元的分析方法（1）。。。（2）。。。
二、基于混合像元的分析方法
14
历史：
• 20世纪80年代兴起的新型对地观测技术——高光谱遥感技术，始于成像光谱仪(Imaging Spectrometer)的研究计划。该计划最早由美国加州理工学院喷气推进实验室（Jet Propulsion Lab，JPL）的一些学者提出。
• 1983年，世界第一台成像光谱仪AIS－1在美国研制成功，并在矿物填图、植被生化特征等研究方面取得了成功，初显了高光谱遥感的魅力。
➢ 成像光谱仪为每个像元提供数十个至数百个窄波段的光谱信息，每个像元都能产生一条完整而连续的光谱曲线。这就是高光谱遥感与常规遥感的主要区别。
➢ 如一个TM波段内只记录一个数据点，而航空可见光/红外光成像光谱仪(AVIRIS)记录这一波段范围内的光谱信息用10个以上数据点。
7
8
• 成像光谱技术则把遥感波段从几个、几十个推向数百个、上千个。高光谱遥感数据每个像元可以提供几乎连续的地物光谱曲线，使我们利用高光谱反演陆地细节成为可能。
28
高光谱的应用
• 由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率，因而能够提供更为丰富的地物细节，有利于地物物理化学特性的反演。
（1）海洋遥感方面。 • 由于中分辨率成像光谱仪具有光谱覆盖范围广、分辨
率高和波段多等许多优点，因此已成为海洋水色、水温的有效探测工具。它不仅可用于海水中叶绿素浓度、悬浮泥沙含量、某些污染物和表层水温探测，也可用于海冰、海岸带等的探测。

遥感影像分类ppt课件

（2）摄影像片的解译标志
解译标志又称判读标志，指能够反映和表现目标地物信息的遥感影像各种特征，这些特征能够帮助判读者识别遥感图像上目标地物或现象。
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39
• 直接判读标志
• 形状：人造地物具有规则的几何外形和清晰的边界，自然地物具有不规则的外形和规则的边界。
• 大小：不知道比例尺时，可以比较两个物体的相对大小；已知比例尺，可直接算出地物的实际大小和分布规模。
✓ 阴影:目标地物与背景之间的辐射差异造成
阴影
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42
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43
2.遥感扫描影像的判读
• 1、常见遥感扫描影像的主要特点及其应用
✓ MSS影象：
✓ 不同卫星上的波段对比; ✓ MSS各波段应用范围(重点)。
✓ TM影象：
✓ TM影象与MSS影象的对比 ✓ 波段设置 ✓ 主要应用
✓ SPOT影象：
植物含水量的影响，吸收
率大增，反射率大大下降，
绿叶的反射率
特别是在水的吸收带形成
低谷。
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11
• 植物波谱具有上述的基本特征，但仍有细部差别，这种差别与植物种类、季节、病虫害影响、含水量多少等有关系。为了区分植被种类，需要对植被波谱进行研究。
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12
9月20日玉米、大豆
• 5月20日小麦、油菜
• 本质的区别：电磁波在真空中也能传播；机械波必须在弹性媒质中才能传播
• 两者在运动形式上都是波动。
• 基本的波动形式有两种：
横波：质点的振动方向与波的传播方向垂直。如水波、电磁波。
纵波：质点的振动方向与波的传播方向相同。如声波。
• 电磁波一定是横波，机械波却可以是横波

遥感影像ppt

微波影像的应用范围
目前遥感成像技术所利用的电磁波段中，微波波段是波长最长的一个波段，这个波段被分为8个波段：
雷达影像可应用于以下领域：
1.海洋环境调查 2.地质制图和非金属矿产资源调查 3.洪水动态监测与评估 4.地貌研究和地图测绘 5.军事侦察
雷达的解译标志及地物影像特征
微波与地面目标地物互相作用方式不同于我们熟悉的可见光和红外遥感。因此，我们应该熟悉微波影像解译标志和主要地物影响特征。
1.成像速度快，覆盖区域面积大，地面目标清晰可见 2.可采用或组合使用多种工作频率、多种极化和多角度方式获取地球表层信息 3.采用非中心投影方式（斜距型）成像 4.微波中的影像分辨率是由雷达的斜距分辨率和方位分辨率决定的，分别由脉冲的延迟时间和波束宽度控制的。 5.比例尺在横向上产生畸形。 6.地形起伏移位。
目录
1
雷达影像的简介
2
雷达的解译标志及判读
3
雷达影像与光学影像的区别
雷达影像
雷达影像又称微波遥感影像，采用的波长范围为1mm~100cm，可以穿透云雾，大气降水及地表，具有全天候、全天时的工作能力。这里所介绍的雷达影像是指侧视成像雷达获得的影像。
这是一颗有雷达装置的卫星
雷达影像的特点
阴影
阴影：微波影像上出现的无回波区，它是由于雷达和目标地物之间存在障碍物阻挡了雷达波的传播所造成的。
地形起伏是造成微波影像上出现阴影的主要原因之一。阴影长度取决于地形起伏的高度，雷达高度，隆起障碍物与雷达的距离等因素。
形状
形状：目标地物轮廓或外形的雷达回波在微波影像上的构象。自然地物轮廓不规则形状
微波影像的判读
图片展示
1、地物表面粗糙度是影响雷达回波的主要因素，也是确定影响色调的主要因素之一；同一地物表面起伏高差，在不同波段上有着不同的地面粗糙度。随着地面由光滑表面向粗糙表面过渡，后向反射逐渐增强，微波影像的色调逐渐由深变浅。雷达影像上面向雷达的山坡，影像呈现灰白至白色，而背向雷达的山坡，影像是灰色至黯黑色。其他地形的色调则处于这两者之间，阴影区则为黑色。在自然环境里，电导率大的物体散射率大，在微波影像上为明晰的浅色调影像。反之则相反。

《遥感技术》课件

总结词
遥感技术能够快速、准确地监测环境状况，为环境保护和治理提供数据支持。
VS
详细描述
遥感技术可以监测大气污染、水体污染、土壤污染等情况，通过遥感数据的分析，可以了解污染源的分布和排放情况，为环境治理和保护提供科学依据。同时，遥感技术还可以监测自然灾害和生态变化等环境问题，为灾害预警和生态保护提供数据支持。
THANKS
感谢观看
无人机遥感技术
无人机遥感技术是指利用无人机搭载遥感器进行遥感数据采集和处理的技术。无人机遥感技术具有机动灵活、快速响应、成本低廉等优点，因此在应急救援、环境保护、农业监测等领域得到广泛应用。
无人机遥感技术可以快速获取高分辨率的遥感数据，对于需要快速响应的应用场景具有重要意义。同时，无人机遥感技术还可以结合其他传感器和通信设备，实现多源数据的融合和传输，提高遥感应用的综合效益。
森林资源调查
总结词
遥感技术是进行森林资源调查的重要手段，能够快速获取森林面积、覆盖率、生长状况等信息。
详细描述
通过卫星遥感技术，可以获取大范围、高分辨率的森林资源数据，包括森林面积、覆盖率、树种分布、生长状况等。这些数据有助于了解森林资源的现状和变化趋势，为森林保护和可持续发展提供科学依据。
遥感数据的接收与处理
遥感数据的接收
遥感数据通过卫星轨道接收站、地面站和飞机接收站等设备进行接收。
遥感数据处理
遥感数据处理包括辐射定标、大气校正、几何校正和图像解译等步骤，以提取有用的信息。
03 遥感图像处理
遥感图像的预处理
辐射定标
将传感器接收到的辐射亮度转化为地表的反射率或温度等物理量，为后续图像处理提供准确数据。
电磁波谱

高分辨率遥感影像PPT课件

数据处理和分析技术要求高
高分辨率遥感影像的数据处理和分析需要专业的技术和设备，对人员素质和技能要求较高。
3
数据处理成本高昂
高分辨率遥感影像的数据量巨大，处理和分析成本较高，对于一般用户而言难以承受。
数据安全与隐私保护
数据泄露风险
高分辨率遥感影像涉及国家安全和隐私保护等问题，一旦泄露将造成严重后果。
特点
高分辨率遥感影像能够提供更详细的地物特征和纹理信息，具有较高的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，能够满足各种应用需求。
应用领域
环境监测
城市规划
高分辨率遥感影像能够实时监测地球表面的环境变化，如森林砍伐、土地利用变化、环境污染等。
高分辨率遥感影像能够提供城市规划所需的详细地理信息，帮助城市规划师更好地了解城市空间布局和土地利用情况。
02
卫星遥感的优点包括覆盖范围广、信息量大、不受地域限制等。
卫星遥感常用于全球环境监测、气象观测、地理信息获取等领
03
域。
航空遥感
航空遥感是指利用飞机或其他航空器搭载的遥感器获取地球表面和环境信息的技术。
航空遥感的优点包括分辨率高、机动性强、可获取多种光谱信息等。
航空遥感常用于城市规划、资源调查、环境监测等领域。
理部门提供决策支持。
土地资源调查
通过高分辨率遥感影像，可以详细调查土地资源的情况，包括土地类型、分布、质量等，为土地资源的合理利用和保护提供基础
数据。
测土地资源的动态变化，如土地开发、复垦等，为土地资源管理提
供动态数据支持。
环境保护与生态修复
生态保护与修复
利用不同波段之间的信息差异，对多光谱影像进行融合、假彩色合成等处理，提高影像的辨识度和分类精度。

高空间分辨率遥感影像的解译

制造和经营 3 m分辨率传感器的许可证，随后1m分辨率的许可
证陆续发给了洛克希德公司、Earth- View公司、Ball公司。
•
代表当今最为先进的卫星系统如美国高级军事侦察卫星
“锁眼”系列（KH-11\12）其最高的空间分辨率已达0.1米；而
他的雷达侦察卫星“长曲棍球”（Lacrosse）的空间分辨率最
遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系
成图比例尺
图像空间分辨率
1：5 000 不低于1m
1：10 000
不低于 2.5m
1：50 000
不低于 10.0m
由于可以调整平面镜的角度，因此可能获得研究区域的立体像对，平面精度可以达到12米，高程精度可以达到30米
分辨率高波段少数据量大副宽窄价格高
10
822
0.78-0.89
10
5年
1.58-1.75(SWIR)
20
0.48-0.71(Pan)
52.5
VEGETATION 同 SPOT-4
1000
2250
1 HRS
0.49-0.69
105
600120
全色波段高达10米的分辨率，使SPOT 数据可以用作地形底图、正射图。
SPOT全色波段同TM band3 的比较（Charleston, SC）
a 航向重叠
b 旁向重叠
面积摄影
•
• 高空间分辨率遥感影像解译的特点：
• 色、形、位
空间特征基于空间特征
• 《高分辨率卫星遥感影像地学计算》（周成虎）
• 高分辨遥感影像分割：
• 按影像特征，分灰度影像分割和纹理影像分割，或者直方图阈值、特征空间聚类、区域提取、边缘检测。

第三章遥感成像原理与遥感图像特征ppt课件

是静止的，这种卫星轨道叫地球静止卫星轨道。
地球静止卫星轨道是地球同步轨道的特例，它
只有一条。
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7
附录：3 卫星轨道及其运行特点
在地球静止卫星轨道运行的卫星的覆
盖范围很广，利用均布在地球赤道上的 3
颗这样的卫星就可以实现除南北极很小一
部分地区外的全球通信。
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8
§1 遥感平台
➢ 摄影机外壳材料：不同波段选用不同材料
➢ 镜头：根据所摄取的波段选择。
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12
§２摄影成像－摄影机
2、全景摄影机-扫描摄影机
缝隙式（或航带摄影机）和镜头转动式摄影机。
➢不是一幅一幅地曝光，而是连续曝光，不需快门。
➢为了得到清晰的影像必须满足：
f
WP Wi W
H
➢缺点？
编辑版pppt
分辨率较高的感光片）；
摄影技术（包括曝光量的选择、感光片的冲洗以及印
像、放大技术）。
编辑版pppt
44
航空像片的分辨率
是衡量胶片分辨地物细部能力的一种指标。
用单位距离内能分辨的线宽与间隔相等的平行细
线的数目来表示。
主要取决于航摄相机的镜头分辨率和感光乳剂的
分辨率。但景物的反差、大气的光学条件、飞机
扫描成像过程当旋转棱镜旋转时第一个镜面对地面横越航线方向扫视一次在扫描视场内的地面辐射能由幅的一边到另一边依次进入传感器经探测器输出视频信号再经电子放大器放大和调制在阴极射线管上显示出一条相应于地面扫描视场内的景物的图像线这条图像线经曝光后在底片上记录下来
第三章遥感成像原理与遥感图像
特征
讲授教师：张彦丽
30
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31

第72章高光谱遥感图像分类ppt课件

28
初始类别参数的选定
初始类别参数是指：基准类别集群中心（数学期望）以及集群分布的协方差矩阵。因为无论采用何种判别函数，都要预先确定其初始类别的参量。以下为几种常用的方法：
29
1、像素光谱特征的比较法
首先，在遥感图像中定义一个抽样集，它可以是整幅图像的所有像素，但通常是按一定间隔抽样的像素；
15
欧几里德距离就是两点之间的直线距离。这是我们用的最多因而也是最为熟悉的一种距离。与我们习惯用的距离一致。欧氏距离的表达式为：
2. 欧几里德距离
n
2
di x k
x kj M ij
j1
欧氏距离中各特征参数也是等权的。以上两种距离都称为明可夫斯基(Minkowski)距离（以下简称明氏距离），使用明氏距离应该注意以下问题：
式中：Pwi 为先验概率，也就是在被分类的图像中类别wi出现的概率。PX wi 为似然概率，它表示在 wi这一类中出现像元X的
概率。只要有一个已知的训练区域，用这些已知类别的像元做
统计就可以求出平均值及方差、协方差等特征参数，从而可以
求出总体的先验概率。在不知道的情况下，也可以认为所有的Pwi
为相同。Pwi X 为后验概率。PX 表示不管什么类别出现的概率：
31
初始类别参数的选定
19
3、最大似然监督分类
最大似然法是经典的分类方法，已在宽波段遥感图像分类
中普遍采用。它主要根据相似的光谱性质和属于某类的概率最
大的假设来指定每个像元的类别。MLC法最大优点是能快速指定
被分类像元到若干类之中的一类中去。
从概率统计分析，要想判别某位置的向量属于哪一个类别，
判别函数要从条件概率 Pwi X i 1 , 2 , 3 , 来, m决定，

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传统基于像元的遥感影像分析方法大都只是针对影像的光谱特征，仅从光谱特征出发进行遥感影像的分析处理所能得到的信息是极其有限的。
基于特征基元的面向对象方法
无论是对高分辨率遥感影像的信息提取还是地物目标识别，特征基元提取往往是关键的前期工作，进而才能在此特征基元的基础上进行特征的表达和组合，完成信息提取和目标识别。
图像的最小单元不再是单个的像素，而是一个个对象，后续的图像分析和处理也都基于对象进行。
面向对象的遥感分类方法的关键是图像分割，也就是，如何准确地、有效地提取图像上几何信息和结构信息。
图像分割是将图像划分为互不相连的区域，每个区域具有相同的属性，这种属性可以是灰度、纹理或其他属性。
分辨率全色 5或2.5m
多光谱10m
全色： 1 米多光谱： 4 米
全色0.61-0.72m 多光谱2.44-2.88m
全色0.5米多光谱1.8米
重访周期 26天
2.9天 1-6天 1.1天
Quickbird影像
Worldview-2影像
2.信息提取
高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。
1 0 1
8邻域定义的模板：
1 1 1
h8,1
h4,1
2h4,2 3
131
8
1
1 1 1
或者
2 1 2
h8,2
h4,22h4,1 3
131
4
1
2 1 2
IKONOS图像的Laplacian实验结果
结论
如何充分的有效利用高分辨率遥感图像的光谱信息和空间结构信息，是高分辨率遥感数据处理方法的关键。
明冬萍等.高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究[J].测绘科学.
祝振江.基于面向对象分类法的高分辨率遥感影像矿山信息提取应用研究[D].北京地质大学（北京）资源与环境遥感.
波谱范围
绿色0.50~0.59μm 红色 0.61- 0.68μm 近红外 0.78 - 0.89μm 短波红外 0.78- 0.89μm 全色 0.48 - 0.71μm
蓝色 0.45-053 μm 绿色 0.52-0.61 μm 红色 0.64-0.72 μm 近红外 0.77-0.88 μm 蓝：0.45-0.52μm 绿： 0.52-0.66μm 红： 0.63-0.69μm 近红外： 0.76-0.9μm 蓝 0.45-0.51μm 绿 0.51-0.58μm 红 0.63-0.69μm 近红外0.77-0.895μm
图像分割主要有边缘检测和区域生长两个方面。
基于边缘分割算法的实验
Laplacian算子是一种二阶导数算子。数字图像函数的Laplacian值是借助各种模板
卷积实现的。
通常的模板是一种3×3模板
4邻域定义的模板：
0 1 0
1 0 1
h4,1=
1
4
1
或
1 2 h4，2=
0
4
0
0 1 0
目录
1.高分辨率遥感卫星 2.遥感影像信息提取
1. WorldView
比较
传感器
Spot-5
两台HRG 一台HRS 一台VGT
IKONOS
全色波段多光谱
Quickbird
全色波段多光谱
Worldview-2
全色波段多光谱
可尝试探索新的多尺度多层次分割算法，将有关信息（如纹理信息）或约束条件加入分割过程中。
可尝试建立可靠的分割结果评价标准：基于具体应用（特征提取和面向对象分类）、基于地面参考数据的评价方法。
参考文献
宫鹏等.高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题[J].遥感学报.
赵书河.高分辨率遥感数据处理方法实验研究 [J].地学前缘.