遥感图像处理：多源信息复合与预处理关键技术

第四章《多源信息复合 - 遥感图像处理》深入探讨了遥感数据处理中的关键环节，特别是在多源信息融合方面的应用。数据融合，即同一区域内不同遥感数据或遥感与非遥感数据的集成，旨在通过整合各种观测技术获取的地物信息，消除辐射和几何畸变，实现数据的准确匹配。这一过程包括空间配准，即将不同来源的数据对齐到统一的地理坐标系，以及内容融合，创建合成影像，提升分析和决策的准确性。 章节首先介绍了遥感数据获取中可能出现的辐射畸变和几何畸变，这些畸变可能源于传感器特性、大气条件等因素，影响图像质量。针对这些问题，章节详细讲解了校正方法，如辐射校正用于调整因大气影响导致的辐射失真，几何校正则纠正因飞行姿态或地面变形引起的图像几何变形。 在预处理阶段，多幅遥感数据的拼接处理是必不可少的步骤，这有助于提高数据的连续性和覆盖范围。此外，还介绍了光学影像和数字影像处理的区别，以及光学图像处理如光学增强，其优点在于能提供更高的精度和更直观的视觉效果。然而，随着计算机技术的发展，数字图像处理以其快速、简便和高效逐渐成为主流，能够进行诸如图像增强、分类等复杂操作。 遥感图像处理的核心环节包括光学原理的应用，如亮度对比和颜色对比的理解，以及颜色性质的描述，如明度、色调和饱和度的定义。此外，章节还讨论了加色法与减色法，以及三原色理论，这对于理解和生成彩色遥感图像至关重要。 第四章深入剖析了遥感图像处理的各个方面，从基础原理到实际操作，为理解和应用多源信息复合提供了全面的指导，对于遥感数据的有效分析和利用具有重要的实践意义。