地球引擎Lab3：数字影像与图像处理实战

本实验室文档（Lab 3: Digital Imagery and Image Processing）旨在通过实践介绍数字图像处理的基本概念，让学生了解并掌握在地理空间分析中可能用到的各种图像处理技术。参与者将学习如何进行图像平滑、锐化、边缘检测、形态学处理、纹理分析、重采样和重投影等操作。这些技能对于提取图像中的关键信息至关重要。 首先，理解什么是数字图像至关重要。在计算机科学中，一个数字图像，通常称为栅格，是由像素组成的，每个像素都有一个位置，相对于坐标参考系统（CRS）的坐标轴，如常见的地理坐标系统。在Google Earth Engine（GEE）中，CRS通常被称为投影，它结合了地球的形状、基准面数据以及将地球球体形状转换为平面地图的过程。 为了开始实验，用户需使用几何绘图工具创建感兴趣的区域，并命名该区域的关键点。接下来，通过搜索并选择"naip"，导入美国农业影像计划（NAIP）的栅格数据集，同样为该数据集起一个名称。这个过程涉及了从互联网获取遥感图像数据，这是许多GIS项目的基础。 在这个实验室中，你需要熟悉以下关键技术： 1. 图像平滑：通过滤波器（如高斯滤波）来减少图像中的噪声，提升图像质量，使其更适合后续分析。 2. 图像锐化：增强图像细节，使边界和特征更加明显，常用的方法有拉普拉斯算子或Unsharp Masking。 3. 边缘检测：识别图像中的边界或变化区域，如Canny算子或Sobel算子可以帮助定位。 4. 形态学处理：利用膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等方法对图像进行结构分析，用于去除噪声或提取特定形状的对象。 5. 纹理分析：通过统计图像局部像素的灰度值或颜色分布来描述图像的纹理特性，有助于识别地表特征如土壤类型或植被覆盖。 6. 重采样：改变图像的分辨率或大小，如上采样和下采样，以便适应不同的分析需求。 7. 重投影：将图像从一种投影转换到另一种，这对于跨不同数据源的数据融合和地理空间操作至关重要。 完成这个实验室后，你将具备运用这些图像处理技术的能力，从而在实际的地理信息系统（GIS）项目中有效地提取、分析和可视化图像数据，支持科学研究和决策制定。