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1、土管人文方向研究生课程遥感技术应用讲讲 授：杨授：杨 波波湖南师范大学资环学院湖南师范大学资环学院回顾第四讲回顾第四讲 遥感影像资料的选购与查询遥感影像资料的选购与查询o遥感常见数据源遥感常见数据源o遥感数据的选购与查询遥感数据的选购与查询第五讲第五讲 辐射、几何校正与数字图像增强辐射、几何校正与数字图像增强遥感影像的辐射校正遥感影像的辐射校正5.1遥感影像的几何校正遥感影像的几何校正5.2常用数字图像增强技术简介常用数字图像增强技术简介5.35.1 5.1 数字图像及其辐射校正数字图像及其辐射校正 Contents需要解决的问题：何谓数字图像？它是如何得到的？描述数字图像特征的主要参数？为何
2、要进行遥感数字图像辐射校正？遥感数字图像辐射校正的主要方法？12345.1.1 数字图像数字图像遥感数字图像处理 利用计算机对遥感图像及其资料进行的各种技术处理。数字图像处理的优点快捷、准确、客观地提取遥感信息适应地理信息系统的发展5.1.1 数字图像及其直方图数字图像及其直方图数字图像：能被计算机存储、处理和使用的，以数字形式表示的图像。数字图像通常都是数字图像通常都是以像元的以像元的DN值值/亮亮/灰度值）表示。灰度值）表示。数字量和模拟量的数字量和模拟量的本质区别：本质区别：前者为离散变量前者为离散变量后者为连续变量后者为连续变量5.1.1 数字图像及其直方图数字图像及其直方图5.1.1
3、 数字图像及其直方图数字图像及其直方图1.数字化：将连续的图像变化，作等间距的采样与量化。主要包括两步：1）采样2）量化采样的原理1）采样）采样量化的概念2）量化）量化数字图像的表示：数字图像的表示：矩阵矩阵函数函数故这种数据又被称为栅故这种数据又被称为栅格数据，其占用的存储格数据，其占用的存储空间较大。空间较大。5.1.1 数字图像及其直方图数字图像及其直方图 数字图像直方图数字图像直方图：表示图像中各像元亮度值与像元数（出现频率）分布情况的统计图。5.1.1 数字图像及其直方图数字图像及其直方图 直方图的作用：直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离
4、散程度。直方图的曲线可以反映图像的质量差异。正态分布：正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。偏态分布：偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。5.1.1 数字图像及其直方图数字图像及其直方图小 结：图像直方图是描述数字图像质量的可视化图表。图像直方图是描述数字图像质量的可视化图表。在图像处理中，可以通过调整图像直方图的形态，改在图像处理中，可以通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增强的目的。善图像显示的质量，以达到图像增强的目的。5.1.1 数字图像及其直方图数字图像及其直方图ooIn raw imagery,the useful data often
5、 populates only a small portion of the available range of digital values(commonly 8 bits or 256 levels).5.1.2 辐射校正辐射校正(Radiometric correction)为何要进行辐射校正？（图像辐射畸变）辐射畸变：地物目标的光谱反射率的差异在实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射畸变。辐射畸变产生的原因：辐射畸变产生的原因：1）传感器本身的特性2）大气对于电磁辐射的衰减（散射、反射和吸收）3）地形因子的影响阴影4)其它生态环境因子 1）传
6、感器因素导致的辐射畸变）传感器因素导致的辐射畸变2）大气因素导致的辐射畸变）大气因素导致的辐射畸变oThe atmosphere transmits,absorbs,and scatters electromagnetic energy.A=absorption,B=scattering,C=transmission 2）大气因素导致的辐射畸变）大气因素导致的辐射畸变2）大气因素导致的辐射畸变）大气因素导致的辐射畸变 大气影响的定量分析大气影响的定量分析：大气的主要影响是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子，导致图像质量下降。2）大气因素导致的辐射畸变）大气因素导致的辐射畸变天
7、空漫反射光导致阴影地方的像元灰度值不再为天空漫反射光导致阴影地方的像元灰度值不再为03）地形阴影导致的辐射畸变）地形阴影导致的辐射畸变5.1.2 图像辐射校正方法图像辐射校正方法1）遥感器校正：遥感器的设计（该校正过程常在地面接收站进行数据生产时进行）2）大气辐射校正：）大气辐射校正：3）地形辐射校正：需要DEM4）地物反射模型校正：需要和成像时刻取得同步的 地面地物光谱测量数据。5.1.2.1 大气辐射校正方法大气辐射校正方法1）以红外波段最低值校正可见光波段2）回归分析法3）相对散射模型 大气影响的粗略校正：大气影响的粗略校正：通过简单的方法去掉程辐射度（散射光直接进入传感器的那部分），从
8、而改善图像质量。1）直方图最小值去除法直方图最小值去除法5.1.2.1 大气辐射校正方法大气辐射校正方法1）直方图最小值去除法直方图最小值去除法 基本思路：基本思路：每幅图像上都有辐射亮度或反射亮度应为0的地区，而事实上并不等于0，说明亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。如大气散射的影响主要在短波波段，红外波段中清洁的水体几乎不受影响，反射率值应当为0。由于散射影响，而使得水体的反射率不等于0，推定是由于受到了天空辐射项的影响。校正方法：校正方法：差值法。将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善，对比度增强，从而提高了图像质量。2）回归分析法）回
9、归分析法o原理同 1），校正的方法是将波段i中每个像元的亮度值减去ai，去掉程辐射来改善图像质量。o选择可见光和红外波段进行2维散点图，建立线性回归方程。2）回归分析法）回归分析法3）相对散射模型）相对散射模型 o方法1）和2）的缺陷是忽略了散射与波长的关系，有时矫枉过正，破坏了波段之间的关系。相对散射模型1988年Chavezti提出。分为四步.oSTEP1:根据某个可见光波段的直方图选出黑暗地物的初始灰雾值；oSTEP2:根据此灰雾值的幅度确定大气类型（选择合适的散射模型）；oSTEP3:根据模型和初始灰雾值预测其它波段的灰雾值；oSTEP4:对每个波段进行大气校正。3）相对散射模型）相对
10、散射模型理论上，瑞利散射模型；米散射模型；实际上，大气中的粒子大小不一，实际的散射介于两者之间。Chavez将大气散射模型分为5个分立式。3）相对散射模型）相对散射模型根据以上模型和遥感波段（TM）的中心波长，计算每个波段散射量占总散射的百分比。例如下表：3）相对散射模型）相对散射模型计算出的灰雾值，经过成像系统的增益和偏移调整后，获得实际的灰度DN值。DN=GAIN*(RAD)+OFFSETDN=GAIN*(MULT+HAZE)+OFFSETDN(HAZE)=GAIN*HAZE+OFFSET5.1.2.2 地形辐射校正地形辐射校正o需要DEMo简单的处理方法比值法：有效消除阴影的影响。5.1
11、.2.2 地形辐射校正地形辐射校正 左上：左上：DEM（800-1800 m）右上：右上：照度图照度图 左下：左下：1998年年6月月Walchesee湖湖TM原始图像。原始图像。天顶角为天顶角为34.6度，方位角为度，方位角为131.7度。度。右下：右下：地形辐射校正和几何校正后图像地形辐射校正和几何校正后图像 可以看到，原始图像中缺少太阳照明的区域，经可以看到，原始图像中缺少太阳照明的区域，经过地形辐射校正处理后色调效果得到了改善。过地形辐射校正处理后色调效果得到了改善。5.1.2.2 地形辐射校正地形辐射校正去雾霭处理去雾霭处理 LANDSAT 7 Imagery Before and
12、After Atmospheric Correction 去云处理去云处理 LANDSAT 7 Imagery Before and After Atmospheric Correction 大气辐射校正小结大气辐射校正小结 大气散射散射和大气吸收吸收等效应对图像上地物的光谱特征产生影响。在图像上的表现形式为地物相对反射亮度值上的一个偏置量，偏置量与波长成反比，偏置量与波长成反比，波长越短，偏置量越大。波长越短，偏置量越大。大气散射和吸收等效应对不同的图像处理方法影响也不同，对单纯的彩色合成可通过线性拉伸消除其对图像的影响。但在热异常信息增强处理和信息提取方面，尤其需要进行大气校正，如果不消除
13、大气的噪声，将有可能导致错误的分析结果。常见大气校正方法常见大气校正方法1、大气辐射传输模型校正法（绝对）、大气辐射传输模型校正法（绝对）使用6S、LOWTRAN、MODTRAN等大气辐射传输模型进行大气校正，这些模型可以比较精确地模拟大气的影响，因此校正的效果比较可靠。缺点：必须输入与卫星同步获得的大气资料如气温、气压、水汽含量、臭氧含量、气溶胶光学厚度等参数，对于大部分遥感应用来说，大面积同步观测基本上是不可能的事情，因此，这些方法的应用受到了极大限制。2 2、相对辐射校正方法、相对辐射校正方法 主要包括图像回归法、伪不变特征法、暗集-亮集法、未变化集辐射归一法与直方图匹配法等。优点：这些
14、相对辐射校正方法仅利用图像像元灰度值的统计特征，不需要其它参数，操作简便，尤其适合用于历史遥感数据。其中，未变化集常指一些反射率近似固定不变的人工物体如机场跑道、大型运动场等，可以它们的发射率为基准对图像进行大气校正。常见大气校正方法常见大气校正方法 相对辐射校正是针对多时相遥感图像之间由大气、照度、物候和传感器性能衰减等差异造成的影响,对各像元的灰度值进行必要的校正，它有利于提高动态监测精度。在进行不同时相遥感影像的比较和镶嵌处理前，大气辐射校正是必须的。常见大气校正方法常见大气校正方法o图像回归分析法直接从图像中获取所需要的参数，不需要额外的输入，因此应用比较广泛。它是利用几乎不受大气影响
15、的TM和ETM第7波段与其它波段进行比较，大致确定大气影响的成分。具体方法是：在第7波段和待校正的各波段图像中，取由最亮至最暗的一系列目标，将其亮度值按波段分别提取，再对每一个待校正波段的亮度值与ETM第7波段的亮度值进行回归分析，得出回归直线，回归方程为：o式中y为因变量，这里取待校正波段亮度值，x为自变量，这里取ETM+波段7的亮度值，b为待定参数。回归分析获得的a值即为大气辐射校正值（大气散射偏置量的近似值），采用最小二乘法确定。常见大气校正方法常见大气校正方法 上图为TM16波段与TM7波段亮度值线性回归分析的结果，对截距取整即可得到TM16波段的校正值分别为52、33、24、22、5
16、和121。将待校正的TM各波段图像像元亮度值与校正量相减，即得到经大气辐射校正后的图像。常见大气校正方法常见大气校正方法释疑巩固释疑巩固1、何谓数字图像？它是如何得到的？2、描述数字图像特征的主要参数？3、为何要进行遥感数字图像辐射校正？4、遥感数字图像辐射校正的主要方法？5.2 遥感影像的几何校正遥感影像的几何校正5.2.0 基本术语基本术语5.2.1 为何要进行几何校正？为何要进行几何校正？5.2.2 几何校正的方法？几何校正的方法？5.2.0 基本术语图像配准Registration图像纠正（校正）-Rectification 或者叫做 Geo-referencing 地理参照.图像地理
17、编码 Geo-coding图像正射投影校正 Ortho-rectification地面控制点GCPs(Ground Control Points)最邻近重采样 Nearest neighbor resampling双线性重采样 Bilinear resampling立方卷积重采样Cubic convolution resampling均方根误差 Root Mean Square Error，RMSE5.2.1 为何要进行几何校正？为何要进行几何校正？o几何畸变：遥感图像的几何位置上发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等变形。遥感影像变形（几何畸变）的原
18、因：遥感平台位置和运动状态变化的影响：航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。地形起伏的影响：产生像点位移。地球表面曲率的影响：一是像点位置的移动；二是像元对应于地面宽度不等，距星下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。大气折射的影响：产生像点位移。地球自转的影响：产生影像偏离。o总之，几何畸变是：平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲等共同作用的结果。5.2.2 几何畸变校正几何畸变校正p基本思路：基本思路：把存在几何畸变的图像，校正成符合某种地图投影的图像，且要找到新图像中每一像元的亮度值。p具体步骤具体步骤 1）定位。计算校正后每一点所对应原图中的位置 2）定量。计算每一点的亮度值p计算方法计算方法 1）建立两
19、图像像元点之间的对应关系；2）求出原图所对应点的亮度：最近邻法、双 线性内插法、三次卷积内插法。图像灰度重采样方法图像灰度重采样方法1)最近邻法：最近邻法：距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的灰度值；2）双线性内插法双线性内插法：以实际位置临近的4个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：图像灰度重采样方法图像灰度重采样方法3）三次卷积内插法：三次卷积内插法：以实际位置临近的16个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：PSF 三次样条函数 sinc函数图像灰度重采样方法图像灰度重采样方法p控制点的选取控制点的选取1.数目的确定:数量应当超过多项式系数的个数（(n+1)*(n+2)/2
20、）2.选择的原则：易分辨、易定位的特征点：道路的交叉口、水库坝址、河流弯曲点等特征变化大的地区应多选些尽可能满幅均匀选取5.2.2 几何畸变校正几何畸变校正数字图像几何校正过程数字图像几何校正过程纠正函数可有多种选择：多项式方法、共线方程方法、随机场内插方法等。其中多项式方法的应用最为普遍。问题：几何校正过程主要由哪两个步骤组成？分别可采取哪些方法予以实现？Step1Step1：变换后像元坐标位置的计算：变换后像元坐标位置的计算Step2Step2：变换后像元灰度值（亮度值、：变换后像元灰度值（亮度值、DNDN）的计算）的计算p ENVI offers three warping option
21、s:RST(rotation,scaling,and translation),polynomial,and Delaunay triangulation.p The resampling methods include nearest neighbor,bilinear,and cubic convolution.5.3 数字图像增强技术简介数字图像增强技术简介 必要性：图像目视效果不好、信息不突出、要进行有用信息的自动或半自动识别提取时。目的：提高图像质量、突出有用信息、为图像判读和进一步分析处理服务。常见数字图像增强处理技术常见数字图像增强处理技术直方图变换基于频率域和空间域的滤波彩色变换（单波段假彩色密度分割，多波段。）图像运算多光谱变换数据融合