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1、辐射定标处理l已知增益与偏移参数时，按照以上公式计算l没有定标参数时，可以按如下公式Lmax和Lmin的选取高增益(high gain)与低增益(low gain)的选取表观反射率计算l计算表达式如下式中：式中：=大气层顶大气层顶(TOA)(TOA)表观反射率表观反射率 L L=光谱辐射亮度光谱辐射亮度 ESUNESUN=光谱辐照度光谱辐照度D D=日地之间的距离日地之间的距离(天文单位天文单位)q q=太阳天顶角太阳天顶角 i i=太阳入射角太阳入射角 lL 和ESUN与波段有关，不同波段值不同lL来自地物和大气辐射亮度的总和，因此也是地面反射率G和大气反射率A的总和，即 =G+A相对辐射校
2、正l采用直方图调整的单景影像归一化l采用回归分析归一化多时相影像直方图调整法依据：近红外数据（0.7um）受大气散射影响非常小，而可见光（）受大气影响非常大辐射误差太阳高度及地形辐射误差的来源辐射误差的来源 太阳位置引起的辐射误差 地形起伏引起的辐射误差辐射误差的表现及其影响由于太阳角与地形影响引起的辐射误差：由于太阳角与地形影响引起的辐射误差：同类地物灰度不一致坡度坡向影响校正l目目的的：去去除除由由地地形形引引起起的的光光照照度度变变化化，使使两两个个反反射射物物性性相相同同的的地地物物，虽虽然然坡坡度度不不同同，在在影像中具有相同的亮度值。影像中具有相同的亮度值。l方方法法：简简单单余余
3、弦弦校校正正、Minnaert校校正正、统统计计-经验校正、经验校正、c校正校正余弦校正 式中：式中：L LH H=水平面辐射（即坡度坡向校正水平面辐射（即坡度坡向校正后的遥感数据）后的遥感数据）L LT T=坡面辐射（即遥感原始数据）坡面辐射（即遥感原始数据）=太阳天顶角太阳天顶角 =太阳入射角太阳入射角 ioTHLLqqcoscos=辐射校正的目的l尽尽可可能能消消除除因因传传感感器器自自身身条条件件、薄薄雾雾等等大大气气条条件件、太太阳阳位位置置和和角角度度条条件件及及某某些些不不可可避避免免的的噪噪声声，而而引引起起的的传传感感器器的的测测量量值值与与目目标标的的光光谱谱反反射射率率或
4、或光光谱谱辐辐射射亮亮度度等等物物理理量量之之间间的的差差异异，为为遥遥感感图图像像的的识别、分类、解译等后续工作打下基础。识别、分类、解译等后续工作打下基础。本节总结l辐射误差产生的原因l辐射误差的表现、影响及其必要性l辐射校正通过简单的影像归一化技术和更为先进的绝对辐射定标方法可以标定地面反射以消除这些影响。辐射定标辐射定标绝对绝对辐射校正辐射校正地形校正地形校正归一化归一化相对相对辐射校正辐射校正大气校正大气校正必要性判断必要性判断必要性判断必要性判断第五章 遥感图像预处理5-2 遥感图像增强处理l本节内容l多光谱图像四则运算l 多光谱图像增强l 图像融合多光谱图像四则运算加减运算l加法
5、运算主要用于对同一区域的多幅图像求平均，可以有效地减少图像的加性随机噪声l减法运算提供不同波段或不同时相图像间的差异信息，应用于动态监测及目标识别等工作中多光谱图像四则运算比值运算l能压抑因地形坡度和方向引起的辐射量变化，消除地形起伏的影响阳坡阳坡/阴坡灰度及比值结果阴坡灰度及比值结果地形部位波段TM1TM2TM1/TM2阳坡28430.65阴坡22340.65多光谱图像四则运算比值运算l增强某些地物之间的反差植被、水、土壤在红植被、水、土壤在红/红外波段灰度及比值结果红外波段灰度及比值结果类别类别红波段红波段红外波段红外波段红外波段红外波段/红波段红波段植被植被暗暗很亮很亮更亮更亮水水稍亮稍
6、亮很暗很暗更暗更暗房屋房屋较亮较亮较亮较亮不变不变多光谱图像四则运算植被指数l反映绿色植被的相对丰度及其活动，其中包括叶面积指数、绿色覆盖百分比、叶绿素含量、绿色生物量和吸收的有效光合辐射多光谱图像四则运算植被指数归一化植被指数(normalized vegetation index,NDVI)式中：式中：式中：式中：IR IR=近红外波段反射值近红外波段反射值近红外波段反射值近红外波段反射值 R R=红波段反射值红波段反射值红波段反射值红波段反射值 可以监测到植被生长活动的季节与年际变化 比值处理能够减少多时相影像多个波段中很多形式的乘性噪声（太阳光照差异、云阴影、部分大气衰减和地形差异）多
7、光谱图像四则运算植被指数常用的红外常用的红外(IRIR)与红波段与红波段(R R)传感器IR波段R波段Landsat TM43Landsat MSS75SPOT XS32NOAA NVHRR21多光谱图像增强主成分分析l必要性：必要性：波段多、信息量大、存在数据冗余l目目的的：通过函数变换，保留主要信息，降低数据量，增强或提取有用信息的目的l方方法法：对遥感图像实行线性变换，使多光谱空间坐标系进行旋转主成分分析特点l主主成成分分分分析析(Principle component analysis,PCA，又称主成分变换、K-L变换)，它的特点如下：变换后的矢量是原有矢量的信息的线性组合，较好地反
8、映了事物的本质特征变换后的矢量的协方差矩阵是对角矩阵，矢量中各分量之间的信息是相互独立的特征值大小反映该方向上主分量所具有信息量的多少及每个分量的相对重要性主成分分析特点前两个主成分的空间关系图示。前两个主成分的空间关系图示。a)a)从从两两个个遥遥感感影影像像波波段段X X1 1 和和X X2 2 采采集集到到的的数数据据的的散散点点图图，X X1 1和和X X2 2各各自自的的平平均均值为值为1 1 和和22。b)b)平平移移坐坐标标轴轴到到X 坐坐标标系系，创创建建一一个个新新的的坐坐标标系系统统，新新坐坐标标系系下下的的亮亮度度值值可可以以由关系式由关系式1 1 X X=X X1-1
9、1-1 和和2 2 X X =X X2-2 2-2 得到。得到。c)c)将将新新坐坐标标系系统统X X 沿沿着着坐坐标标原原点点（11，22）旋旋转转，使使得得PCPC1 1 投投影影到到分分布布点点的的半半长长轴轴上上，PCPC1 1 的的方方差差最最大大，PCPC2 2 必必须须和和PCPC1 1 垂垂直直。PC PC 轴轴即即为为这这个个二二维维数数据据空空间间的的主主成成分分。第第1 1主主成成分分通通常常解解释释总总方方差差的的90%90%以以上上，第第2 2主主成成分分2 2则则解解释方差的释方差的2%2%10%10%，等等，等等主成分分析特点使使用用查查尔尔斯斯顿顿TM TM 数
10、数据据所所有有七七个个波波段段计计算算得得到到的的七七个个主主成成分分影影像像。第第1 1 主主成成分分包包含含近近红红外外和和中中红红外外的的信信息息（第第4 4、5 5 和和7 7 波波段段）。第第2 2 主主成成分分主主要要包包含含可可见见光光信信息息（第第1 1、2 2 和和3 3 波波段段）。第第3 3 主主成成分分主主要要包包含含近近红红外外信信息息。第第4 4 主主成成分分包包含含第第6 6 波波段段热热红红外外信信息息。因因此此，七七波波段段的的TM TM 数数据据在在维维数数上上可可以以减减为为四四个个（第第1 1、2 2、3 3 和和4 4 波波段段），它它解解释释了了99
11、.38%99.38%的的方差方差主成分分析应用l数据压缩l图像增强l分类前预处理多光谱图像增强缨帽变换l缨帽变换(tasseled cap，又称K-T变换)：线性变换后坐标轴的方向与植被生长及土壤有密切关系l变换后的前三个分量分别对应亮度、绿度和湿度亮度TM六个波段亮度值加权和，反映总体亮度变化绿度与亮度轴垂直，是近红外与可见光波段的对比湿度与土壤湿度有关图像融合问题的提出1.遥感影像空间分辨率不断提高u Landsat MSS 80mu Landsat TM 30m u SPOT 20mu IRS PAN 5.8mu Quickbird 0.82m 图像融合问题的提出2.传感器类型各有不同S
12、ARTMPANl照相机照相机l扫描仪扫描仪l雷达雷达l全色影像全色影像l多光谱影像多光谱影像图像融合问题的提出3.高光谱影像的出现传感器波段数光谱分辨率(nm)MSS4100TM770HIRIS19210TRW38454.遥感小卫星群时间分辨力可选择图像融合问题的提出多分辨率、多遥感平台、多光谱、多时相多分辨率、多遥感平台、多光谱、多时相?如何复合同一地区多源遥感影像的信息如何复合同一地区多源遥感影像的信息图像融合目的l不不同同传传感感器器获获取取同同一一地地区区图图像像具具有有不不同同的的应应用用 特特 点点 (L L a a n n d d s s a a t t T T MM&S S P
13、 P O O T T)l图图像像融融合合可可以以综综合合不不同同传传感感器器图图像像的的优优点点，大大大大提提高高图图 像像 的的 应应 用用 精精 度度图像融合数据类型l SPOT 1010m 全色（Panchromatic，PAN）数据与2020m 多光谱（Multispectral，XS）数据融合 l SPOT 1010m 全色数据与Landsat 3030m TM 数据融合l 多 光 谱 数 据（如：SPOT XS，Landsat TM，IKONOS）与主动微波（雷达）或其它类型数据的融合l 数字航空影像与SPOT XS 或者TM 数据融合 雷达雷达影像影像多光谱多光谱影像影像图像融合
14、融合步骤全色航全色航空像片空像片数据配准：所有要融合的数据集必须数据配准：所有要融合的数据集必须精确校正并重采样到相同大小的像元精确校正并重采样到相同大小的像元图像融合图像融合融合影像输出、评价和应用融合影像输出、评价和应用图像融合融合方法l 简单的波段替换l 利用不同色彩坐标系统（如：RGB、亮度-色度-饱和度、色度）的色彩空间变换和替换法l 高空间分辨率数据的第一主成分替换l 高频滤波的逐像元相加，高空间分辨率到高光谱分辨率的转换l 基于平滑滤波的亮度调节 所有要融合的数据集必须精确校正并重采样到相同大小的像元所有要融合的数据集必须精确校正并重采样到相同大小的像元色彩空间转换与替换到现在为
15、止，所描述的遥感数据都是在RGB色彩坐标系内。在描述用于可视分析的遥感数据时，也可以使用其它色彩坐标系。在融合不同类型的遥感数据时，可以利用其中的某些色彩坐标系。两种常用的数据融合方法是将RGB系统变换到亮度-色度-饱和度（Intensity-Hue-Saturation，IHS）系统中和使用色度坐标。Intensity-Hue-Saturation(IHS)Intensity-Hue-Saturation(IHS)变换变换变换变换:IHS IHS 的值可以由的值可以由R R、G G和和B B值通过以下公式变换而得：值通过以下公式变换而得：RGB 到IHS 的转换及其逆转换色彩空间变换图像融合
16、RGB 到到IHS：将将RGB RGB 色彩空间中的三个低空色彩空间中的三个低空间分辨率波段变换成间分辨率波段变换成IHS IHS 色彩空间的三个波段色彩空间的三个波段对比度操作：对比度操作：对高空间分辨率的影像进行对比度拉伸，从对高空间分辨率的影像进行对比度拉伸，从而使其与亮度（而使其与亮度（IntensityIntensity，I I）影像具有相同的方差和均值）影像具有相同的方差和均值替换：替换：使用拉伸的高空间分辨率影像来替换亮度（使用拉伸的高空间分辨率影像来替换亮度（I I）影像）影像IHS 到到RGB：利用利用IHS IHS 逆变换将修逆变换将修改的改的IHS IHS 数据转换回数据
17、转换回RGB RGB 色彩空间色彩空间近似一致的光谱特征色度图色度图色度表坐标描述了给定色彩中的每种三原色（红、绿和蓝）的相对比率，三原色总和为1R、G、B 分别表示生成某种特定颜色所需的红、绿、蓝的量；x、y、z 代表相应的归一化颜色组分，即三原色系数。在定义图表中一种颜色的色度坐标时，只需要x 和y 的值，因为x+y+z=1lBroveyBrovey融融合合也也称称为为色色彩彩标标准准化化(Color Color Normalization)Normalization)融融合合,是是美美国国科科学学家家 Brovey Brovey 建建立立的的模模型型并并将将其其推推广广的的,是是目目前应
18、用广泛的一种前应用广泛的一种RGBRGB彩色融合变换方法彩色融合变换方法 Brovey 融合PanPan 表示调整大小后的全色影像的对应值表示调整大小后的全色影像的对应值,I I 0 0、R R 0 0、GG0 0、R R 0 0 分别表示调整大小后的多光谱影像的对应值分别表示调整大小后的多光谱影像的对应值,R Rnewnew、G Gnewnew、R Rnewnew 则分别表示融合后的多光谱影像的对应值则分别表示融合后的多光谱影像的对应值 l该该方方法法能能够够保保留留每每个个像像素素的的相相关关光光谱谱特特性性,并并且且将将所所有有的的亮亮度度信信息息变变换换成成高高分分辨辨率率的的全全色色
19、影影像像融融合合。然然而而，由由于于Brovey Brovey 影影像像融融合合对对影影像像的的要要求求比比较较高高,融融合合前前必必须须预预先先进进行行去去相相关关预预处处理理和和噪噪声声滤滤波波处处理理,以以便便减减少少数据冗余和非光谱信息数据冗余和非光谱信息 Brovey 融合基于主成分分析(PCA)的融合l对对SPOTSPOT全全色色数数据据进进行行对对比比度度拉拉伸伸，得得到到与与第第一一主主成成分分影影像像大大约约相相等等的的方方差差和和均均值值。利利用用经经过过拉拉伸伸的的全全色色数数据据代代替替第第一一主主成成分分并并把把数数据据变变换换回回RGB RGB 空空间间。经经过过拉
20、拉伸伸的的全全色色影影像像可可以以代代替替第第一一主主 成成分分，这这是是因因为为第第一一主主成成分分通通常常包包含含了了PCAPCA输输入入波波段段所所共共有有的的信信息息，而而某某些些输输入入波波段段特特有有的的光光谱谱信息则被映射到其它信息则被映射到其它n n个主成分个主成分高频信息逐像元累加融合方法l采采用用用用于于高高空空间间分分辨辨率率影影像像的的高高通通空空间间滤滤波波器器，将将美美国国国国家家高高空空摄摄影影计计划划（National National High High Altitude Altitude ProgramPhotographyProgramPhotograph
21、y，NHAPPNHAPP）的的数数字字化化数数据据及及SPOTSPOT全全色色数数据据与与Landsat Landsat TM TM 数数据据进进行行融融合合。融融合合后后的的高高通通影影像像包包含含了了在在很很大大程程度度上上与与该该景景影影像像的的空空间间特特征征相相关关的的高高频频信信息息。空空间间滤滤波波去去除除了了大大部部分分的的光光谱谱信信息息。高高通通滤滤波波结结果果与与低低空空间间分分辨辨率率TMTM数数据据逐逐像像元元相相加加。该该处处理理融融合合了了高高空空间间分分辨辨率率数数据据集集的的空空间间信信息息与与TMTM数数据据内内的的多多光光谱谱分分辨辨率率。Chavez C
22、havez 等等（19911991）发发现现这这种种多多传传感感器器数数据据融融合合技技术术使得光谱特征的畸变最少使得光谱特征的畸变最少融合影像评价信息量清晰度遥感影像融合应用 l不不同同的的融融合合方方法法对对同同一一种种遥遥感感影影像像进进行行融融合合时时其其评评价价指指标标有有所所不不同同，进进而而影影响响融融合合影影像像质质量量，因因此此，在在对对遥感影像进行融合时，应注意以下几点：遥感影像进行融合时，应注意以下几点：配准精度或精纠的精度都是直接影响融合结果的因素配准精度或精纠的精度都是直接影响融合结果的因素融融合合模模型型的的选选择择也也是是相相当当重重要要的的，根根据据研研究究目目标标选选择择融合模型融合模型多多光光谱谱影影像像的的波波段段之之间间有有着着一一定定的的关关联联性性，根根据据需需要要选择最佳波段来融合选择最佳波段来融合不同类型的遥感影像应采用不同的融合策略不同类型的遥感影像应采用不同的融合策略本节总结l数字图像处理基本原理（图像校正、恢复；噪声去除；图像增强）l多光谱遥感图像处理（四则运算；植被指数；主成分分析；缨帽变换）l图像融合（背景；融合的方法）