遥感图像处理：光学原理与数字图像校正

"第四章 遥感图像处理.ppt - 同丽嘎 - 资源与环境学院" 遥感图像处理是遥感技术中的关键环节，它涉及到对遥感数据的预处理，包括辐射校正、几何校正以及多幅遥感数据的拼接。遥感图像处理的目标是提高图像质量，揭示地物信息，为后续的分析和应用提供准确的数据基础。 遥感数据在获取过程中，可能会受到多种因素的影响，如大气散射、传感器响应不均匀性等，导致辐射畸变，即图像中各像素的亮度值并不准确反映地物的真实辐射强度。辐射校正是消除这种影响的过程，通过校正模型和算法来恢复地物的真实辐射值。另一方面，由于地球曲率、传感器姿态变化等因素，图像可能存在几何畸变，需要通过几何校正来恢复图像的地理准确性，确保图像上的点与地面上的实际位置对应。 遥感图像处理还包括数字图像增强，这是提升图像视觉效果和解析能力的技术。例如，通过调整亮度对比度、使用频率域滤波或者直方图均衡化等方法，可以使图像中的细节更加明显，便于识别和分析。此外，多源信息复合则是将来自不同传感器、不同时间的遥感图像结合在一起，以获取更全面的地理信息。 光学影像处理和数字图像处理是两种常见的处理手段。光学图像处理利用物理光学原理，如光学滤波器和投影设备，精度高且能保持图像的真实性，但操作相对复杂。数字图像处理则依赖于计算机算法，包括图像的预处理、变换、增强和分类，速度快捷且效率高，随着技术的发展，数字图像处理的应用越来越广泛。 颜色在遥感图像处理中扮演着重要角色。亮度对比和颜色对比影响着图像的视觉感知。亮度对比是评估物体与背景亮度差别的指标，而颜色对比则涉及颜色的相互影响。颜色的性质包括明度（与物体的反射率相关）、色调（与接收的光波长相关）和饱和度（颜色纯度，取决于白光的混合程度）。理解这些概念对于正确解读遥感图像至关重要，因为它们直接影响着我们对地物颜色和特性的判断。 加色法和减色法是颜色混合的基本原理。加色法适用于光源，红、绿、蓝（RGB）三原色的组合可以产生各种颜色，而减色法则适用于印刷和显示系统，青、洋红、黄（CMY）或其与黑色（K）的组合用于再现颜色。在遥感中，理解这些原理有助于解析和模拟图像的颜色特性。 遥感图像处理是一门综合了光学、数字技术、颜色理论等多个领域的学科，其目的是为了提高遥感数据的质量和可用性，为地球科学、环境监测、灾害评估等领域提供有力的支持。