遥感导论.ppt
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1、关于遥感导论现在学习的是第1页,共40页第六章 遥感数字图像计算机解译本章重点:本章重点:o数字图像的性质、特点与表示方法o数字图像的分类原理,监督与非监督分类现在学习的是第2页,共40页计算机解译难点:一、遥感图像是高空成像,受传感器、大气条件、太阳位置等多种因素的影响。二、遥感图像比一般图像信息丰富,地物之间的相互影响与干扰影响信息提取。三、遥感图像的地域性、季节性和不同成像方式更增加了计算机对遥感图像解译的难度。现在学习的是第3页,共40页第六章 遥感数字图像计算机解译o遥感数字图像的性质与特点o遥感数字图像的计算机分类o遥感图像多种特征的提取现在学习的是第4页,共40页6.1 遥感数字
2、图像的性质与特点o遥感数字图像o遥感数字图像的表示方法o航空相片的数字化现在学习的是第5页,共40页一、遥感数字图像o遥感数字图像是以数字表示的遥感图像,其最基本的单元是像素.像素是成像过程的采样点,也是计算机处理图像的最小单元.像素具有空间特征和属性特征.o像素的属性特征采用亮度值来表达.现在学习的是第6页,共40页遥感数字图像的特点遥感数字图像的特点o便于计算机分析。相比与光学图像处理方式,遥感数字图像适合计算机处理。o图像信息损失低:二进制表示,在获取、传输和分发过程中,不会因长期存储损失信息,也不会因传输和复制损失信息。o抽象性强:数字形式表示的图像,便于建模分析及进行计算机解译和运用
3、遥感图像专家系统。现在学习的是第7页,共40页二、遥感数字图像的表示方法二、遥感数字图像的表示方法o1.遥感数字图像是以二维数组来表示的.现在学习的是第8页,共40页二、遥感数字图像的表示方法二、遥感数字图像的表示方法o2.遥感图像按照波段数量分为:o单波段数字图像单波段数字图像:SPOT 的全色波段的全色波段.o多波段数字图像多波段数字图像:TM的的7个波段数据个波段数据.现在学习的是第9页,共40页二、遥感数字图像的表示方法二、遥感数字图像的表示方法3.多波段数字图像的三种数据格式oBSQ格式格式(Band sequential)oBIP格式格式(Band interleaved by p
4、ixel)oBIL格式格式(Band interleaved by line)现在学习的是第10页,共40页BSQ格式格式(Band sequential)o是一种按波段顺序依次排列的数据格式。o遵循规律:按波段排列,每个波段按行列号排列。第一波段第二波段现在学习的是第11页,共40页BIP格式格式(Band interleaved by pixel)o按象元来进行存储。先存储第一行第一列的n个波段,再依次继续存储。现在学习的是第12页,共40页BIL格式格式(Band interleaved by line)o先存储第一行的n个波段,再依次存储n行。现在学习的是第13页,共40页三、航空相片
5、的数字化三、航空相片的数字化o空间采样:空间采样:将航空像片具有的连续灰度信息转化为每行有m个单元,每列有n个单元的像素组合。o 属性量化:属性量化:可得到每个像元的数字量,与航空像片中对应位置上的灰度相对应。现在学习的是第14页,共40页6.2 遥感数字图像的计算机分类遥感数字图像的计算机分类o遥感图像分类是图像信息提取的一种方法遥感图像分类是图像信息提取的一种方法现在学习的是第15页,共40页计算机图像分类的概念计算机图像分类的概念o计算机图像分类:是通过模式识别理论,利用计算机将遥感图像分成若干地物类别的方法。o计算机图像分类的应用十分广泛,如土地覆盖/土地利用分类、森林类型分类、植被类
6、型分类、岩性分类等等。现在学习的是第16页,共40页计算机图像分类的基本原理计算机图像分类的基本原理o不同的地物具有不同的光谱特性,同类的地物具有相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行分类。o图像分类过程的总目标是,将同类图像中所有的像元自动地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。o需要注意的问题是:同物异谱,同类地物具有不同光谱特征;同谱异物,不同的地物可能具有相似的光谱特征。现在学习的是第17页,共40页图像分类的基本原理图像分类的基本原理现在学习的是第18页,共40页遥感图像的计算机分类遥感图像的计算机分类现在学习的是第19页,共40页分
7、类原理与基本过程分类原理与基本过程o遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。o常使用距离和相关系数来衡量相似度。o采用距离衡量相似度时,距离越小相似度越大。o采用相关系数衡量相似度时,相关程度越大,相似度越大。现在学习的是第20页,共40页遥感图像计算机分类方法o监督分类法:选择具有代表性的典型实验区或训练区,用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机,获得识别各类地物的判别函数或模式,并以此对未知地区的像元进行分类处理,分别归入到已知的类别中。o非监督分类:是在没有先验类别(训练场地)作为样本的条件下,即事先不知道类别特征,主要根据像元间相似度的大小进行归类合并(即相似
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