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遥感影像处理基础PPT课件汇报人PPT添加目录标题遥感影像处理概述目录遥感影像获取与预处遥感影像特征提取与理分类遥感影像变化检测与遥感影像处理技术前监测沿与发展趋势添加章节标题遥感影像处理概述遥感影像处理是指遥感影像处理的目的遥感影像处理的主要遥感影像处理技术广是提取遥感影像中的对遥感影像进行数内容包括图像增强、泛应用于农业、林业、有用信息,为科学研字化处理和分析的图像分类、图像融合、水利、城市规划、灾究、资源调查、环境过程监测等领域提供支持图像分割等害监测等领域获取地球表面信息监测环境变化评估资源状况支持科学研究和决策制定l数据采集通过遥感卫星、飞机等设备获取原始遥感影像数据l数据预处理对原始数据进行辐射校正、几何校正等预处理操作l影像分类根据影像特征进行分类,如土地利用分类、植被分类等l影像融合将不同波段、不同时间、不同传感器的影像进行融合,提高影像质量l影像分析对处理后的影像进行特征提取、变化检测等分析操作l成果输出将分析结果以地图、图表等形式输出,供决策者使用遥感影像获取与预处理卫星遥感通过卫星获取地球航空遥感通过飞机获取地球表面的影像表面的影像地面遥感通过地面设备获取水下遥感通过水下设备获取水下环境的影像地球表面的影像辐射校正消除几何校正消除增强处理提高融合处理将多滤波处理消除边缘检测提取传感器和太阳辐地形、大气等因影像对比度,增波段影像融合,噪声,提高影像影像边缘信息,射的影响素的影响强特征信息提高信息量质量便于后续处理技术原理通过图像处理技增强方法包括直方图均衡化、术对遥感影像进行增强对比度增强、边缘增强等目的提高遥感影像的质量应用领域遥感影像处理、和分辨率地理信息系统、环境监测等遥感影像特征提取与分类遥感影像特征包括光谱特征、空间特征、时间特征等特征提取方法包括主成分分析、独立成分分析、小波变换等特征选择根据实际应用需求,选择合适的特征进行提取特征融合将不同特征进行融合,提高分类精度监督分类使用已知类别的样本进半监督分类结合监督分类和无监行训练,然后对新的影像进行分类督分类的方法,使用已知类别的样本和新的影像进行分类添加标题添加标题添加标题添加标题无监督分类不使用已知类别的样基于深度学习的分类使用深度学本,仅根据影像本身的特征进行分习技术,如卷积神经网络(CNN),类对遥感影像进行分类评估指标准确率、召回率、F1值评估工具Python、R、Matlab等等添加标题添加标题添加标题添加标题优化方法交叉验证、参数调整、优化策略数据清洗、特征选择、模型选择等模型融合等遥感影像变化检测与监测遥感影像变化检测通遥感影像变化监测对变化检测与监测的目变化检测与监测的应过比较不同时间、不同遥感影像变化进行持续、的了解地表变化情用领域土地利用、空间分辨率的遥感影像,系统的观察和记录,以况,为资源管理、环植被覆盖、水体变化、境保护、城市规划等发现地表变化获取地表变化信息城市扩张等提供科学依据影像对比法通过比较不同时间的纹理分析法通过分析影像的纹理影像,发现变化特征,发现变化添加标题添加标题添加标题添加标题光谱分析法通过分析影像的光谱深度学习法通过训练深度学习模特征,发现变化型,发现变化土地利用变化监测监测土地利用类型的变化,如耕地、林地、草地等城市扩张监测监测城市扩张的速度和范围,了解城市化进程环境污染监测监测大气、水体、土壤等环境污染情况,为环境保护提供依据自然灾害监测监测地震、洪水、滑坡等自然灾害的发生和发展,为灾害预警和救援提供支持遥感影像处理技术前沿与发展趋势技术原理利用光谱信息进行遥感影像处理应用领域环境监测、资源调查、灾害预警等发展趋势智能化、自动化、实时化技术挑战数据量大、处理难度高、应用成本高等深度学习技术在遥深度学习技术在深度学习技术在深度学习技术在遥感影像分类、目标遥感影像处理中遥感影像处理中感影像处理中的发检测、变化检测等展趋势和前景的应用的挑战和问题方面的应用深度学习技术提高遥感影像处理精度和效5G技术加速遥感影像传输和处理速度率云计算技术实现大规模遥感影像处理和存卫星遥感技术提高遥感影像分辨率和覆盖储范围边缘计算技术提高遥感影像处理实时性和遥感影像处理技术标准化推动遥感影像处可靠性理技术应用和推广感谢您的观看汇报人PPT。