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《遥感数字影像处理》PPT课件•遥感数字影像处理概述•遥感数字影像处理技术•遥感数字影像处理流程•遥感数字影像处理案例分析目录•遥感数字影像处理展望contents01遥感数字影像处理概述遥感数字影像处理定义遥感数字影像处理利用计算机技术对从遥感平台上获得的数字影像进行一系列加工处理,使其满足用户需求的过程加工处理辐射校正、几何校正、增强处理、信息提取等遥感数字影像处理的重要性提高遥感影像的精度和可靠性,使其更接近地反1映地物信息提取更多有用的信息,提高遥感影像的应用价值2降低遥感影像的解译难度,提高其可读性和易用3性遥感数字影像处理的应用领域农业林业土地利用、作物长势监测、病虫害预警等森林资源调查、森林火险预警、野生动植物保护等城市规划环境保护城市扩张监测、城市绿地调查、城市环境质生态保护、环境污染监测、自然灾害预警等量评价等02遥感数字影像处理技术图像预处理纠正几何畸变噪声去除通过地理编码和图像变换,纠采用滤波算法对遥感影像进行正遥感影像的几何畸变,使其平滑处理,去除噪声和干扰符合地图投影的要求辐射定标彩色匹配将遥感影像的灰度值转换为地根据已知标准色板,对遥感影物的物理辐射强度,以便进行像进行颜色校正,使其颜色与后续的定量分析实际地物相匹配图像增强直方图均衡化卷积增强通过拉伸图像的灰度直方图,增强图利用卷积核与图像进行卷积运算,增像的对比度,提高图像的视觉效果强图像的纹理和边缘信息多光谱增强频域增强通过组合不同波段的遥感影像,提高在频率域对图像进行滤波处理,突出多光谱图像的分辨率和清晰度图像中的高频成分,提高图像的细节表现力图像分类监督分类非监督分类根据已知训练样本对遥感影像进行分类,建利用聚类算法对遥感影像进行自动分类,无立分类器并应用于整个图像需预先确定训练样本决策树分类支持向量机分类基于决策树算法对遥感影像进行分类,构建利用支持向量机算法对遥感影像进行分类,分类规则并进行分类具有较好的分类性能和泛化能力图像融合多源影像融合多光谱与全色影像融合将不同传感器、不同时相、不同分辨率的将多光谱影像与高分辨率全色影像进行融遥感影像进行融合,提高图像的分辨率和合,既保留多光谱信息又提高空间分辨率信息量小波变换融合主成分分析融合利用小波变换将不同分辨率、不同频带的利用主成分分析方法将多个波段的遥感影遥感影像进行融合,提高图像的细节表现像进行融合,提取主要信息并降低数据冗力余度图像变化检测像素级变化检测分类后比较变化检测通过比较不同时相的遥感影像,检测像素级的变先对遥感影像进行分类,然后比较不同时相的分化信息类结果,检测变化区域A BC D特征级变化检测基于模型的变化检测提取遥感影像中的特征信息,利用特征变化进行利用地理信息系统(GIS)中的土地利用模型或变化检测土地覆盖模型,对遥感影像进行变化检测03遥感数字影像处理流程数据收集与整理总结词数据收集是遥感数字影像处理的第一步,需要从各种来源获取原始数据,并进行初步整理详细描述遥感数字影像的来源包括卫星、飞机、无人机等平台,数据类型包括可见光、红外、雷达等多种类型在数据收集过程中,需要考虑到数据覆盖范围、时间分辨率、空间分辨率等因素,确保数据的准确性和完整性整理过程中需要对数据进行分类、编码、格式转换等操作,以便后续处理数据预处理总结词预处理是遥感数字影像处理中不可或缺的一步,目的是消除或减少原始数据中的噪声和误差,提高数据质量详细描述预处理的方法包括辐射定标、大气校正、几何校正、图像增强等这些方法能够纠正因传感器、大气条件等因素导致的误差,提高图像的对比度和清晰度,为后续的特征提取和分类识别提供更好的基础数据特征提取总结词特征提取是从预处理后的遥感数字影像中提取出有用的信息,这些信息可以用于分类和识别目标详细描述特征提取的方法包括光谱特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等这些方法能够从图像中提取出与地物类型、结构、分布等相关的特征,为后续的分类和识别提供依据提取的特征需要具有代表性、稳定性和可区分性,以提高分类和识别的准确率分类与识别总结词分类与识别是遥感数字影像处理的核心环节,目的是将提取的特征进行分类和识别,得到地物的类型和分布等信息详细描述分类与识别的算法包括监督分类、非监督分类、支持向量机分类、神经网络分类等这些算法能够根据提取的特征对图像进行分类和识别,得到各类地物的分布和属性信息分类与识别的结果需要进行精度评价和误差分析,以提高结果的可靠性和准确性结果评估与优化总结词详细描述结果评估与优化是遥感数字影像处理的结果评估的方法包括精度评价、误差分析最后环节,目的是对处理结果进行质量等通过对处理结果的评估和分析,可以评估和改进,提高处理效率和精度VS发现和处理存在的问题和不足之处,进一步优化处理流程和方法同时,还可以根据实际需求和应用场景,调整和改进处理参数和方法,提高处理结果的可靠性和实用性遥感数字影像处理案例分04析城市规划与建设监测010203城市扩张城市规划实施城市环境质量通过遥感影像分析城市在监测城市规划的实施情况,通过遥感影像分析城市空不同时间点的面积变化,如道路、公园、公共设施气质量、水体状况等环境评估城市扩张的程度和方等是否按规划建设因素,评估城市环境质量向土地利用变化监测土地转用土地复垦土地资源调查监测农用地、林地、草地监测废弃土地的复垦情况,通过遥感影像分析土地资等土地类型的转用情况,评估土地复垦的效果和效源的分布、质量和利用状分析土地利用变化趋势益况,为土地资源管理提供依据自然灾害监测与评估地震灾害01通过遥感影像分析地震灾害对建筑物、道路、桥梁等设施的破坏程度,评估灾害损失洪涝灾害02监测洪水淹没的范围和程度,评估洪涝灾害对城市和农村的影响地质灾害03监测滑坡、泥石流等地质灾害的发生和发展过程,评估灾害风险和影响水资源监测与保护水量监测监测河流、湖泊等水体的水位和水水质监测量变化,分析水资源的分布和变化趋势通过遥感影像分析水体的颜色、浑浊度等水质指标,评估水体的污染状况水域生态保护监测水域生态系统的变化情况,评估水域生态保护的效果和影响05遥感数字影像处理展望技术发展趋势高光谱遥感影像处理随着高光谱遥感技术的不断发展,对高光谱遥感影像的处理和分析将成为未来的重要研究方向深度学习在遥感影像处理中的应用随着深度学习理论的不断完善,其在遥感影像处理中的应用将更加广泛,能够进一步提高遥感影像的处理效率和精度多源遥感数据融合利用不同来源的遥感数据,通过数据融合技术,提高遥感影像的时空分辨率和信息量应用前景展望环境监测与保护利用遥感数字影像处理技术,实现对环境变化的实时监测,为环境保护提供科学依据城市规划与管理通过对城市遥感影像的处理和分析,为城市规划和管理提供决策支持农业估产与监测利用遥感数字影像处理技术,实现对农作物生长状况的监测和估产,提高农业生产效益面临的挑战与解决方案数据处理效率问题随着遥感数据的不断增加,如何提高数据处理效率是亟待解决的问题解决方案包括采用高性能计算技术和并行处理方法数据安全与隐私保护在遥感数据处理过程中,如何保证数据的安全性和隐私保护是一个重要问题解决方案包括加强数据加密和访问控制技术的应用算法的可解释性与鲁棒性遥感数字影像处理算法的可解释性和鲁棒性是影响其应用的重要因素解决方案包括加强算法的优化和改进,提高其可解释性和鲁棒性THANKS FORWATCHING感谢您的观看。