遥感图像处理入门：从基础到深度学习

"这篇文档是关于遥感图像处理的学习笔记，涵盖了从图像和图形的基础概念，到遥感图像预处理技术，以及图像分类方法，特别适合遥感图像处理的初学者入门。" 遥感图像处理是地球观测和地理信息系统中的重要组成部分，涉及到多个关键知识点。首先，我们要区分图像和图形。图像来源于实际场景，如卫星或航空拍摄的影像，由像元（或像素）组成，每个像元都有对应的亮度值（DN值）。图形则是通过计算机指令生成的，包含位置、形状和颜色信息，其显示依赖于计算过程。 在遥感图像处理中，预处理步骤至关重要，包括大气校正、几何校正和辐射定标。大气校正旨在消除大气条件对图像的影响，如散射和吸收，以准确反映地表特性。几何校正则确保图像在地图坐标系中正确定位，消除因飞行轨迹、传感器角度等因素导致的几何畸变。辐射定标则用于将像元的DN值转换为地物的辐射率，提供更准确的地物信息。 图像分割是提取感兴趣目标的关键技术，目的是将图像划分为多个互不相交的区域，便于后续分析。像元作为图像的基本单元，其大小影响着图像的空间分辨率，更小的像元意味着更高的空间细节。 遥感图像处理中常涉及重采样技术，用于调整图像的分辨率或进行几何变换后的灰度值再分配。常见的重采样方法有最邻近法（保持边缘清晰但可能导致失真）、双线性内插法（平滑过渡但可能模糊边缘）和三次卷积法（兼顾平滑与细节，但计算量大）。 此外，统计概念如方差和数学期望在图像分析中也有应用。方差衡量数据的离散程度，低方差表示数据波动小，更稳定。数学期望则代表随机变量的平均值，对于理解图像特征的平均表现具有重要意义。 在遥感图像分类部分，文档可能介绍了传统的机器学习算法（如支持向量机、决策树）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。这些技术用于将图像的像素或区域归类到特定的地物类别，如水体、植被、建筑等，是遥感数据分析的核心。 这份笔记为学习遥感图像处理的初学者提供了一个全面的入门指南，包括基础概念、关键技术以及分类方法，有助于读者快速理解和掌握遥感图像处理的基本流程和方法。