遥感图像增强处理：比值运算与应用

"本资源主要涉及遥感图像的比值运算和增强处理，特别是比值运算在突出地物光谱差异和去除地形影响中的应用，以及遥感图像增强的多种技术，包括彩色合成、对比度变换增强、空间滤波增强、频率域增强和图像运算等。" 遥感图像的比值运算是一种重要的处理方法，它涉及到两幅具有相同行列数的图像之间的亮度值比值计算。这种运算通常用于增强图像的对比度，特别是在突出地物的光谱特性时，如植被指数的计算。例如，通过近红外波段与红波段的比值，或（近红外 - 红）/（近红外 + 红），可以有效地识别和分析植被覆盖情况，有助于植被类型提取和生物量估算。同时，比值运算也能在一定程度上消除地形因素对图像的影响。 遥感图像增强处理的实验内容广泛，包括了多个方面： 1. **彩色合成**：利用加色法原理，结合遥感图像的不同波段，如红、绿、蓝，生成彩色合成图像。在ERDAS软件中，可以通过Layers Stack功能进行图像的配准和合成，并通过SetLayerCombinationsfor对话框调整波段赋色方案。 2. **空间域增强**：空间域增强关注的是图像灰度分布的改善。其中，对比度变换增强是通过改变像元亮度值来提升图像对比度，包括线性和非线性变换。线性变换通过调整参数改变图像亮度范围，分段线性变换则可以在不同亮度段进行拉伸或压缩。非线性变换则采用更复杂的函数关系，如对数变换、指数变换等，以适应特定场景的需求。 3. **空间滤波增强**：通过应用各种滤波器（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等）来平滑图像噪声，改善图像质量。 4. **频率域增强**：在频域中进行图像处理，例如通过傅里叶变换进行低通滤波或高通滤波，以保留或去除特定频率成分，增强图像细节。 5. **图像运算**：包括比值运算、乘积运算、对数运算等，以达到特定的图像增强效果。 6. **主成分变换**：这是一种多光谱变换增强方法，通过线性变换将原始数据转换到新的坐标系统中，减少数据冗余，突出主要信息。 通过这些增强处理方法，可以有效地提升遥感图像的可读性和分析能力，为遥感数据分析和应用提供有力支持。