遥感概论PCI实验：图像增强与分类全流程指南

《遥感概论PCI实验指导书》是一份详细介绍了遥感图像处理与分析的重要教材，由丁建丽教授编撰，适用于新疆大学资源与环境科学学院的遥感概论课程教学。该指导书涵盖了多个关键实验内容，均基于加拿大PCI软件平台进行，以便于教学和评估。 1. 遥感图像增强：实验分为对比度变换和空间滤波两个部分。对比度变换是通过调整图像的直方图，如线性变换和非线性变换（如对数、指数和查表法），来提升图像的清晰度和区分度，使地物的属性和分布特征更易于识别。空间滤波则是通过滤波器技术，如平滑滤波或锐化滤波，来改善图像细节和减少噪声。 2. 彩色合成与转换：实验涵盖彩色合成，即如何将多光谱或多通道数据融合成单一的色彩图像，以及HIS彩色空间变换，用于更好地表达和理解不同光谱信息。这些技巧有助于增强图像的视觉效果和信息解读。 3. 图像变换：指导书中还包括主成分分析（PCA），这是一种常见的数据降维技术，用于减少图像中的冗余信息；以及缨帽变换，它在遥感图像处理中用于突出图像的细节特征。 4. 图像分类：作为综合性实验，实验者需要进行遥感图像的监督分类或非监督分类，这涉及到机器学习算法的应用，如支持向量机、决策树或聚类方法，以自动识别图像中的地物类别。 整个实验过程旨在通过实际操作和案例分析，让学生掌握遥感数据的预处理、特征提取和信息解读能力，这些都是遥感科学和技术的基础。PCI软件的使用，不仅锻炼了学生的计算机技能，也强化了理论知识在实践中的应用。通过这些实验，学生能够深入理解遥感图像处理的核心原理和实际操作步骤，为后续的科研和应用打下坚实基础。