遥感图像处理:光学原理与数字图像校正
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"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。
2021-09-21 上传
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