航天宏图PIE SDK：遥感图像处理算法详解

"该资源是关于航天宏图PIE SDK的课程资料，主要讲解了如何进行算法实训操作，适用于PIESDK的二次开发大赛。内容涵盖了遥感图像处理的各种算法，包括预处理、增强、分类以及通用工具算法等，并介绍了算法的便捷调用方法和相关接口、类的使用。" 在航天宏图的PIE SDK中，算法实训操作提供了丰富的图像处理功能，旨在帮助开发者更高效地进行遥感图像的分析和应用。以下是对这些知识点的详细说明： 1. **图像预处理算法**： - **辐射校正**：包括辐射定标、大气校正、太阳高度角校正和内部平均法定标，这些步骤用于修正因传感器、大气条件等因素导致的辐射偏差。 - **几何校正**：如区域网平差、正射校正和几何精校正，用于消除图像中的几何变形，确保图像的空间准确性。 - **影像融合**：通过色彩标准化融合、SFIM融合、PCA融合和PanSharp融合等方法，将不同传感器或不同时间获取的图像融合成单幅高分辨率图像。 - **影像镶嵌**：快速拼接和智能镶嵌技术，用于将多幅图像无缝拼接成大面积的连续影像。 2. **图像增强算法**： - **空间域增强**：包括空域滤波（常域、中值、均值滤波）、频域滤波（频率域、同态滤波）和自定义滤波，改善图像的视觉效果。 - **辐射增强**：图像拉伸、坏道填补、去条带处理，用于调整图像的亮度和对比度，提高细节可见性。 - **光谱增强**：如主成分分析、色彩空间变换、色彩拉伸和NDVI（归一化植被指数）计算，增强图像的光谱信息。 - **傅里叶变换**：傅里叶正变换和逆变换，用于分析图像的频率特性。 3. **图像分类算法**： - **非监督分类**：ISODATA分类、K-Mean分类和神经网络聚类，无先验知识地对图像像素进行分组。 - **监督分类**：包括ROI工具、距离分类、最大似然分类，利用已知样本信息进行分类。 - **决策树分类**：利用决策树模型进行分类。 - **分类后处理**：统计、合并、过滤、聚类、主/次要分析和精度分析，优化分类结果。 4. **图像通用工具算法**： - **格式转换**：支持影像和存储格式的转换，以及位深转换。 - **投影变换**：包括投影定义、数据坐标转换和文件坐标转换，确保不同投影系统的图像能够正确对齐。 - **图像运算**：波段运算、波谱运算、波段合成和重采样，对图像进行数学操作。 - **图像特征统计**：提供直方图统计和波谱剖面图，用于分析图像的统计特性。 - **数据转换**：矢量栅格化、栅格矢量化和小面积斑块剔除，实现矢量和栅格数据间的相互转换。 5. **算法调用与实现**： - **SysemAlgo类图**：ISystemAlgo接口、ISystemAlgoEvents接口和AlgoFactory类，用于调用和创建新的算法，简化开发过程。 这些算法和工具在遥感图像处理、地理信息系统（GIS）和地球观测等领域具有广泛的应用，通过PIE SDK，开发者可以构建定制化的遥感图像处理系统，满足特定需求。