高分辨率遥感影像处理与信息提取技术解析

"汪闽的高分遥感影像信息处理与信息提取技术" 高分遥感影像处理与信息提取技术是遥感领域的核心内容，它涉及到从遥感图像中提取有价值信息并进行分析的全过程。遥感信息提取是遥感成像的逆向操作，即从遥感图像中恢复出地面真实情况的细节，这一过程需要结合专业知识，利用物理模型、解译标志以及实践经验，定性或定量地识别和提取出物理特性、空间分布、功能结构等信息。 遥感信息提取的方法多样，包括监督与非监督分类、目标识别、模式识别等。数据源的选择对于信息提取至关重要，不同传感器如MODIS、AVHRR、TM、SPOT4、CBERS、SPOT5、IKONOS、QuickBird等，因其空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的不同，适用于不同的应用领域，如环境动态监测、土地覆盖和土地利用、城市规划等。 在高分辨率遥感应用中，面临的主要挑战包括数据量大、计算复杂性增加、影像噪声增强、同物异谱和同谱异物现象等，这都直接影响信息提取的精度和效率。为了克服这些问题，处理技术需要更加注重图像的空间特征，如结构、形态和分布，同时结合图像辐射校正、几何纠正、影像增强和融合等预处理步骤，确保图像的质量和准确性。 遥感图像处理主要包括以下几个方面： 1. 图像辐射校正：修正因传感器响应不一致和大气影响等因素导致的图像亮度不准确问题。 2. 影像几何纠正与配准：将图像调整到真实地理位置，消除投影误差，使不同时间或来源的图像可以叠加对比。 3. 影像拼接：将多个影像片段合并成一个连续的图像，用于大面积区域的分析。 4. 影像增强：通过调整对比度、亮度等参数，提高图像的视觉效果，便于观察和分析。 5. 影像融合：结合多源图像的优势，如高空间分辨率和宽光谱信息，生成具有更丰富信息的融合图像。 高分辨率遥感不仅在科学研究中扮演重要角色，也是社会经济发展、国防安全等领域的重要信息来源。随着技术的进步，对高精度、高效率的目标自动识别技术的需求日益增长，这将是未来遥感技术发展的一个重要方向。