遙感圖像處理輻射課件

1主要內(nèi)容遙感圖像的輻射處理遙感圖像增強多光譜圖像運算遙感信息復合遙感圖像輻射處理'1主要內(nèi)容遙感圖像的輻射處理遙感圖像輻射處理'12遙感圖像的輻射處理輻射誤差

傳感器輸出的電磁波能量與目標本身輻射的能量之差。引起輻射誤差的原因傳感器本身的性能太陽位置和角度條件地形影響大氣條件,等遙感圖像的輻射誤差傳感器本身的性能引起的輻射誤差地形影響和光照條件的變化引起的輻射誤差大氣的散射和吸收引起的輻射誤差遙感圖像的輻射處理------定量遙感的基礎(chǔ)

傳感器輻射定標

輻射校正

'2遙感圖像的輻射處理輻射誤差'23

-----對傳感器的探測值進行標定，用以確定傳感器入口處的準確輻射值。絕對定標建立傳感器測量的數(shù)字信號(DN)與對應(yīng)的輻射能量之間的數(shù)量關(guān)系。絕對定標在衛(wèi)星發(fā)射前后都要進行。

相對定標得出目標中某一點的輻射亮度與其他點的相對值。又稱為傳感器探測元件歸一化，是為了校正傳感器中各個探測元件響應(yīng)度差異而對衛(wèi)星傳感器測量到的原始亮度值進行歸一化的一種處理過程。

傳感器輻射定標'3

-----對傳感器的探測值進行標定，用以確定34

影像的輻射校正太陽高度角和地形影響引起的輻射誤差校正大氣校正輻射校正------消除或改正遙感圖像成像過程中附加在傳感器輸出的輻射能量中的各種噪聲。'4

影像的輻射校正輻射校正------消45影像的輻射校正方法一：簡化的理論計算可見光和近紅外波段，求反射率傳感器入口處的輻射亮度：地面反射率

對熱紅外波段，求出地物的輻射亮度后，以普朗克公式求地物溫度方法二：利用圖象本身來求反射率方法三：借助已知地物光譜反射率的經(jīng)驗方法

內(nèi)部平均法平場域法對數(shù)殘差法'5影像的輻射校正方法一：簡化的理論計算傳感器入口處的輻射亮度56太陽高度角和地形影響引起的輻射誤差校正

太陽高度角引起的輻射誤差校正：太陽光線傾斜照射時獲取的圖像太陽光線垂直照射時獲取的圖像定量：需要太陽高度角波段圖像比值運算

地形影響引起的輻射誤差校正定量計算：需要DEM一般也可采用比值運算'6太陽高度角和地形影響引起的輻射誤差校正

太陽高度角引67大氣校正

消除大氣對太陽輻射或目標輻射的吸收和散射影響。方法一：基于地面場地數(shù)據(jù)或輔助數(shù)據(jù)進行輻射校正

原理：在遙感成像的同時，同步獲取成像目標的反射率，或通過預先設(shè)置已知反射率的目標，把地面實況數(shù)據(jù)與傳感器的輸出數(shù)據(jù)進行比較，來消除大氣的影響。衛(wèi)星觀測值未受大氣影響的地面實測值大氣校正公式大氣影響'7大氣校正消除大氣對太陽輻射或目標輻射的吸收和78方法二：利用波段的特性進行大氣校正1、回歸分析法對MSS4、7波段原理：利用散射主要發(fā)生在短波波段的圖像上的特點。大氣校正公式：2、直方圖法圖像中亮度為零的目標，如深海水體、陰影等，只有在沒有受大氣影響的情況下，其亮度值才可能為零。'8方法二：利用波段的特性進行大氣校正1、回歸分析法原理：利用89

遙感圖像增強概念為特定目的，突出表現(xiàn)遙感圖像中的某些信息，削弱或除去某些不必要的信息，使圖像更易判讀。實質(zhì)是增強感興趣目標和周圍背景圖像間的反差。圖像增強不增加原始圖像的信息。方法空間域：直接對圖像進行各種運算以得到所需的增強結(jié)果。頻率域：先將空間域圖像變換成頻率域圖像，然后在頻率域中對圖像的頻譜進行處理，以達到增強的目的。'9遙感圖像增強概念'910空間域增強

彩色增強空間濾波反差調(diào)整線性變換非線性變換直方圖均衡化直方圖正態(tài)化直方圖匹配密度分割圖像灰度反轉(zhuǎn)'10空間域增強

彩色增強反差調(diào)整線性變換'1011

線性變換反差調(diào)整11非線性變換

對數(shù)變換、指數(shù)變換、平方根變換、標準偏差變換、直方圖周期性變換等。對數(shù)變換指數(shù)變換平方根變換'11線性變換反差調(diào)整11非線性變換對數(shù)變換、指數(shù)變換1112原始圖像直方圖設(shè)均衡后的圖像直方圖直方圖均衡化'12原始圖像直方圖設(shè)均衡后的圖像直方圖直方圖均衡化'1213'13'13原圖像上灰度值為Ｋ＋１～Ｌ的像素其灰度值合并為正態(tài)化后圖像的第一個灰度值直方圖正態(tài)化反差調(diào)整設(shè)原圖像直方圖為正態(tài)化后圖像的直方圖正態(tài)化：原圖像上灰度值為０～Ｋ的像素其灰度值合并為正態(tài)化后圖像的灰度值０'原圖像上灰度值為Ｋ＋１～Ｌ的像素其灰度值合并為正態(tài)化后圖像的1415直方圖匹配通過非線性變換使一個圖像的直方圖與另一個圖像的直方圖類似。利用不同時間、由于太陽高度角或大氣影響引起差異的圖像進行圖像鑲嵌和變化檢測時非常有用。進行直方圖匹配的兩幅圖像應(yīng)有相似的特性：圖像直方圖總體形狀應(yīng)類似；圖像中黑與亮特征應(yīng)相同；對某些應(yīng)用，圖像的空間分辨率應(yīng)相同；圖像上地物分布應(yīng)相同。直方圖匹配時可建立一個查找表來作為變換函數(shù)。反差調(diào)整'15直方圖匹配通過非線性變換使一個圖像的直方圖與另一個圖像的1516密度分割反差調(diào)整'16密度分割反差調(diào)整'1617圖像灰度反轉(zhuǎn)

對圖像灰度范圍進行線性或非線性取反，產(chǎn)生一幅與輸入圖像灰度相反的圖像。條件反轉(zhuǎn)簡單反轉(zhuǎn)反差調(diào)整'17圖像灰度反轉(zhuǎn)對圖像灰度范圍進行線性或非線性取反1718彩色增強偽彩色增強

把黑白圖像的各不同灰度級按照線性或非線性的映射變換函數(shù)變換成不同的彩色，得到一幅彩色圖像。假彩色增強通過映射變換函數(shù)將一幅自然彩色圖像或多光譜圖像或超光譜圖像變換成新的三基色分量，彩色合成使增強圖像中各目標呈現(xiàn)出與原圖像中不同的彩色。彩色變換彩色不同描述模式間的轉(zhuǎn)換。（RGBHIS）'18彩色增強偽彩色增強'1819偽彩色增強（可使原圖像細節(jié)更易辨認，目標更容易識別）

密度分割法灰度——彩色變換合成法灰度為0時呈藍色，灰度為L/2時呈綠色，灰度為L時呈紅色；灰度為其它值時由三基色混合成不同的色調(diào)。彩色增強'19偽彩色增強（可使原圖像細節(jié)更易辨認，目標更容易識別）1920假彩色增強

使感興趣的目標呈現(xiàn)奇異的彩色或置于奇特的彩色環(huán)境中，從而更受人注目；使景物呈現(xiàn)出與人眼色覺相匹配的顏色，以提高對目標的分辨力。若對多光譜圖像若對自然景色圖像綠色->紅色藍色->綠色紅色->蘭色彩色增強'20假彩色增強使感興趣的目標呈現(xiàn)奇異的彩色或置于奇特的彩色2021彩色變換RGBIHS加法三原色顏色三要素Intensity,Hue,andSaturationcolorcoordinatesystem球體變換圓柱體變換三角形變換單六角錐變換彩色增強'21彩色變換RGBIHS加法三原色顏色三要素Intensit2122'22'2223空間濾波圖象的卷積運算'23空間濾波圖象的卷積運算'2324平滑消除各種干擾噪聲。1/91/91/91/91/91/91/91/91/91/81/81/81/801/81/81/81/8平滑模板舉例：1/161/81/161/81/41/81/161/81/16

平滑會使整幅圖像反差減小，但會造成圖像的模糊?？臻g濾波'24平滑消除各種干擾噪聲。1/91/91/91/91/91/2425銳化------目的是突出圖像的邊緣信息，提高圖像細節(jié)的反差。梯度銳化法：梯度圖像

在圖像上，邊緣處具有較大的梯度，可通過設(shè)置合適的閾值將邊緣提取出來?？臻g濾波'25銳化------目的是突出圖像的邊緣信息，提高圖像細節(jié)的2526'26'2627空間卷積銳化法常見銳化模板:2-1-10-12-1-12-10-10-14-10-10-1-1-1222-1-1-1-12-1-12-1-12-1-1-12-12-12-1-12-1-1-12-1-1-12'27空間卷積銳化法2-1-10-12-1-12-10-2728頻率域增強基本原理：圖像中的灰度跳躍變化區(qū)，對應(yīng)著頻率域中的高頻成分，灰度變化緩慢的區(qū)域?qū)?yīng)著頻率域中的低頻成分。通過頻域濾波處理，可保留低頻或高頻成分，達到圖像平滑或銳化的目的?？沼驁D像頻域圖像DFT頻域濾波頻域處理圖像DIFT卷積定律濾波器'28頻率域增強基本原理：圖像中的灰度跳躍變化區(qū)，對應(yīng)著頻率域2829

低通濾波——平滑1、理想低通濾波器為截止頻率，2、梯形濾波器293、ButterWorth低通濾波器'29低通濾波——平滑1、理想低通濾波器為截止頻率，2、梯形29304、指數(shù)低通濾波器5、Bartlett低通濾波器'304、指數(shù)低通濾波器5、Bartlett低通濾波器'3031高通濾波——銳化1、理想高通濾波器2、梯形濾波器'31高通濾波——銳化1、理想高通濾波器2、梯形濾波器'31324、指數(shù)高通濾波器5、Bartlett高通濾波器3、ButterWorth高通濾波器'324、指數(shù)高通濾波器5、Bartlett高通濾波器3、Bu3233

兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準后，通過一系列運算，可以實現(xiàn)圖像增強，達到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。

減法運算加法運算乘法運算除法運算混合運算

多光譜圖像四則運算'33兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準后，通過一系列3334注意：

1、減法運算的結(jié)果仍然是圖像；

2、當X和Y為多光譜圖像的兩個不同波段時，減法運算的結(jié)果為同一地物光譜反射率之差；

3、當X和Y為不同時相的圖像時，減法運算的結(jié)果為地面目標的變化信息。減法運算'34注意：減法運算'34351、加法運算可以加寬波段：

2、加法運算可以去除噪聲加法運算近似全色圖像全色紅外圖像乘法運算'351、加法運算可以加寬波段：加法運算近似全色圖像全色紅外圖35361、突出遙感影像中的植被特征，提取植被類別、估算植被生物量；2、去除地形影響；3、研究淺海區(qū)的水下地形、土壤的富水性差異、微地貌變化、地球化學反應(yīng)引起的微小光譜變化等。除法運算可以突出不同波段間地物光譜的差異，提高對比度。'361、突出遙感影像中的植被特征，提取植被類別、估算植被生3637混合運算NDVI——Normalizeddifferencevegetationindex

歸一化差分植被指數(shù)'37混合運算NDVI——Normalizeddiffere3738

圖像融合——指將多源遙感圖像按照一定的算法，在規(guī)定的地理坐標系，生成新的圖象的過程。圖像融合三個層次：像素級融合特征級融合決策級融合1、圖像融合

圖像融合主要方法圖像融合效果評價遙感信息復合'38圖像融合——指將多源遙感圖像按照一定的算法3839

加權(quán)融合基于HIS變換的圖像融合基于主分量變換的圖像融合基于小波變換的圖像融合比值變換融合乘積變換融合基于特征的圖像融合基于分類的圖像融合主要融合方法：'39加權(quán)融合主要融合方法：'3940

加權(quán)融合為兩幅圖像的相關(guān)系數(shù)SPOT全色圖像與多光譜圖像的融合：（1）幾何配準，重采樣；（2）計算相關(guān)系數(shù)；（3）融合'40加權(quán)融合為兩幅圖像的相關(guān)系數(shù)SPOT全色圖像與多光譜4041基于HIS變換的圖像融合

基本原理：RGBIHS用高分辨率圖像替換I分量RGB融合過程：（1）幾何配準、重采樣；（2）多光譜圖像HIS變換；（3）直方圖匹配；（4）用全色圖像替代I分量；（5）HIS逆變換。例：TM圖像的全色波段與多光譜圖像的融合。'41基于HIS變換的圖像融合基本原理：融合過程：例：T4142基于主分量變換的圖像融合（K——L變換法）多光譜圖像主分量變換第一主分量圖像第二主分量圖像第三主分量圖像‥‥直方圖匹配全色圖像替代第一主分量圖像主分量逆變換融合圖像'42基于主分量變換的圖像融合（K——L變換法）多光譜圖像主分4243圖像融合的效果評價定性評價目視判讀為主。因人而異，有主觀性。定量評價從圖像包含的信息量和分類精度兩方面進行評價。'43圖像融合的效果評價定性評價'4344定量評價指標

1、平均梯度G越大，圖像層次越多，圖像越清晰。2、熵與聯(lián)合熵熵越大，則圖像包含的信息越豐富。3、用融合后的圖像進行分類，以分類的精度來評價融合圖像的質(zhì)量4、其它指標：（1）偏差指數(shù)（2）相關(guān)系數(shù)（3）均值偏差（4）方值偏差'44定量評價指標G越大，圖像層次越多，圖像越清晰。2、熵與聯(lián)44452、遙感圖像與DEM復合遙感圖像DEM三維景觀謝謝遙感信息復合'452、遙感圖像與DEM復合遙感圖像DEM三維景觀謝謝遙感信4546主要內(nèi)容遙感圖像的輻射處理遙感圖像增強多光譜圖像運算遙感信息復合遙感圖像輻射處理'1主要內(nèi)容遙感圖像的輻射處理遙感圖像輻射處理'4647遙感圖像的輻射處理輻射誤差

傳感器輸出的電磁波能量與目標本身輻射的能量之差。引起輻射誤差的原因傳感器本身的性能太陽位置和角度條件地形影響大氣條件,等遙感圖像的輻射誤差傳感器本身的性能引起的輻射誤差地形影響和光照條件的變化引起的輻射誤差大氣的散射和吸收引起的輻射誤差遙感圖像的輻射處理------定量遙感的基礎(chǔ)

傳感器輻射定標

輻射校正

'2遙感圖像的輻射處理輻射誤差'4748

-----對傳感器的探測值進行標定，用以確定傳感器入口處的準確輻射值。絕對定標建立傳感器測量的數(shù)字信號(DN)與對應(yīng)的輻射能量之間的數(shù)量關(guān)系。絕對定標在衛(wèi)星發(fā)射前后都要進行。

相對定標得出目標中某一點的輻射亮度與其他點的相對值。又稱為傳感器探測元件歸一化，是為了校正傳感器中各個探測元件響應(yīng)度差異而對衛(wèi)星傳感器測量到的原始亮度值進行歸一化的一種處理過程。

傳感器輻射定標'3

-----對傳感器的探測值進行標定，用以確定4849

影像的輻射校正太陽高度角和地形影響引起的輻射誤差校正大氣校正輻射校正------消除或改正遙感圖像成像過程中附加在傳感器輸出的輻射能量中的各種噪聲。'4

影像的輻射校正輻射校正------消4950影像的輻射校正方法一：簡化的理論計算可見光和近紅外波段，求反射率傳感器入口處的輻射亮度：地面反射率

對熱紅外波段，求出地物的輻射亮度后，以普朗克公式求地物溫度方法二：利用圖象本身來求反射率方法三：借助已知地物光譜反射率的經(jīng)驗方法

內(nèi)部平均法平場域法對數(shù)殘差法'5影像的輻射校正方法一：簡化的理論計算傳感器入口處的輻射亮度5051太陽高度角和地形影響引起的輻射誤差校正

太陽高度角引起的輻射誤差校正：太陽光線傾斜照射時獲取的圖像太陽光線垂直照射時獲取的圖像定量：需要太陽高度角波段圖像比值運算

地形影響引起的輻射誤差校正定量計算：需要DEM一般也可采用比值運算'6太陽高度角和地形影響引起的輻射誤差校正

太陽高度角引5152大氣校正

消除大氣對太陽輻射或目標輻射的吸收和散射影響。方法一：基于地面場地數(shù)據(jù)或輔助數(shù)據(jù)進行輻射校正

原理：在遙感成像的同時，同步獲取成像目標的反射率，或通過預先設(shè)置已知反射率的目標，把地面實況數(shù)據(jù)與傳感器的輸出數(shù)據(jù)進行比較，來消除大氣的影響。衛(wèi)星觀測值未受大氣影響的地面實測值大氣校正公式大氣影響'7大氣校正消除大氣對太陽輻射或目標輻射的吸收和5253方法二：利用波段的特性進行大氣校正1、回歸分析法對MSS4、7波段原理：利用散射主要發(fā)生在短波波段的圖像上的特點。大氣校正公式：2、直方圖法圖像中亮度為零的目標，如深海水體、陰影等，只有在沒有受大氣影響的情況下，其亮度值才可能為零。'8方法二：利用波段的特性進行大氣校正1、回歸分析法原理：利用5354

遙感圖像增強概念為特定目的，突出表現(xiàn)遙感圖像中的某些信息，削弱或除去某些不必要的信息，使圖像更易判讀。實質(zhì)是增強感興趣目標和周圍背景圖像間的反差。圖像增強不增加原始圖像的信息。方法空間域：直接對圖像進行各種運算以得到所需的增強結(jié)果。頻率域：先將空間域圖像變換成頻率域圖像，然后在頻率域中對圖像的頻譜進行處理，以達到增強的目的。'9遙感圖像增強概念'5455空間域增強

彩色增強空間濾波反差調(diào)整線性變換非線性變換直方圖均衡化直方圖正態(tài)化直方圖匹配密度分割圖像灰度反轉(zhuǎn)'10空間域增強

彩色增強反差調(diào)整線性變換'5556

線性變換反差調(diào)整56非線性變換

對數(shù)變換、指數(shù)變換、平方根變換、標準偏差變換、直方圖周期性變換等。對數(shù)變換指數(shù)變換平方根變換'11線性變換反差調(diào)整11非線性變換對數(shù)變換、指數(shù)變換5657原始圖像直方圖設(shè)均衡后的圖像直方圖直方圖均衡化'12原始圖像直方圖設(shè)均衡后的圖像直方圖直方圖均衡化'5758'13'58原圖像上灰度值為Ｋ＋１～Ｌ的像素其灰度值合并為正態(tài)化后圖像的第一個灰度值直方圖正態(tài)化反差調(diào)整設(shè)原圖像直方圖為正態(tài)化后圖像的直方圖正態(tài)化：原圖像上灰度值為０～Ｋ的像素其灰度值合并為正態(tài)化后圖像的灰度值０'原圖像上灰度值為Ｋ＋１～Ｌ的像素其灰度值合并為正態(tài)化后圖像的5960直方圖匹配通過非線性變換使一個圖像的直方圖與另一個圖像的直方圖類似。利用不同時間、由于太陽高度角或大氣影響引起差異的圖像進行圖像鑲嵌和變化檢測時非常有用。進行直方圖匹配的兩幅圖像應(yīng)有相似的特性：圖像直方圖總體形狀應(yīng)類似；圖像中黑與亮特征應(yīng)相同；對某些應(yīng)用，圖像的空間分辨率應(yīng)相同；圖像上地物分布應(yīng)相同。直方圖匹配時可建立一個查找表來作為變換函數(shù)。反差調(diào)整'15直方圖匹配通過非線性變換使一個圖像的直方圖與另一個圖像的6061密度分割反差調(diào)整'16密度分割反差調(diào)整'6162圖像灰度反轉(zhuǎn)

對圖像灰度范圍進行線性或非線性取反，產(chǎn)生一幅與輸入圖像灰度相反的圖像。條件反轉(zhuǎn)簡單反轉(zhuǎn)反差調(diào)整'17圖像灰度反轉(zhuǎn)對圖像灰度范圍進行線性或非線性取反6263彩色增強偽彩色增強

把黑白圖像的各不同灰度級按照線性或非線性的映射變換函數(shù)變換成不同的彩色，得到一幅彩色圖像。假彩色增強通過映射變換函數(shù)將一幅自然彩色圖像或多光譜圖像或超光譜圖像變換成新的三基色分量，彩色合成使增強圖像中各目標呈現(xiàn)出與原圖像中不同的彩色。彩色變換彩色不同描述模式間的轉(zhuǎn)換。（RGBHIS）'18彩色增強偽彩色增強'6364偽彩色增強（可使原圖像細節(jié)更易辨認，目標更容易識別）

密度分割法灰度——彩色變換合成法灰度為0時呈藍色，灰度為L/2時呈綠色，灰度為L時呈紅色；灰度為其它值時由三基色混合成不同的色調(diào)。彩色增強'19偽彩色增強（可使原圖像細節(jié)更易辨認，目標更容易識別）6465假彩色增強

使感興趣的目標呈現(xiàn)奇異的彩色或置于奇特的彩色環(huán)境中，從而更受人注目；使景物呈現(xiàn)出與人眼色覺相匹配的顏色，以提高對目標的分辨力。若對多光譜圖像若對自然景色圖像綠色->紅色藍色->綠色紅色->蘭色彩色增強'20假彩色增強使感興趣的目標呈現(xiàn)奇異的彩色或置于奇特的彩色6566彩色變換RGBIHS加法三原色顏色三要素Intensity,Hue,andSaturationcolorcoordinatesystem球體變換圓柱體變換三角形變換單六角錐變換彩色增強'21彩色變換RGBIHS加法三原色顏色三要素Intensit6667'22'6768空間濾波圖象的卷積運算'23空間濾波圖象的卷積運算'6869平滑消除各種干擾噪聲。1/91/91/91/91/91/91/91/91/91/81/81/81/801/81/81/81/8平滑模板舉例：1/161/81/161/81/41/81/161/81/16

平滑會使整幅圖像反差減小，但會造成圖像的模糊?？臻g濾波'24平滑消除各種干擾噪聲。1/91/91/91/91/91/6970銳化------目的是突出圖像的邊緣信息，提高圖像細節(jié)的反差。梯度銳化法：梯度圖像

在圖像上，邊緣處具有較大的梯度，可通過設(shè)置合適的閾值將邊緣提取出來?？臻g濾波'25銳化------目的是突出圖像的邊緣信息，提高圖像細節(jié)的7071'26'7172空間卷積銳化法常見銳化模板:2-1-10-12-1-12-10-10-14-10-10-1-1-1222-1-1-1-12-1-12-1-12-1-1-12-12-12-1-12-1-1-12-1-1-12'27空間卷積銳化法2-1-10-12-1-12-10-7273頻率域增強基本原理：圖像中的灰度跳躍變化區(qū)，對應(yīng)著頻率域中的高頻成分，灰度變化緩慢的區(qū)域?qū)?yīng)著頻率域中的低頻成分。通過頻域濾波處理，可保留低頻或高頻成分，達到圖像平滑或銳化的目的?？沼驁D像頻域圖像DFT頻域濾波頻域處理圖像DIFT卷積定律濾波器'28頻率域增強基本原理：圖像中的灰度跳躍變化區(qū)，對應(yīng)著頻率域7374

低通濾波——平滑1、理想低通濾波器為截止頻率，2、梯形濾波器743、ButterWorth低通濾波器'29低通濾波——平滑1、理想低通濾波器為截止頻率，2、梯形74754、指數(shù)低通濾波器5、Bartlett低通濾波器'304、指數(shù)低通濾波器5、Bartlett低通濾波器'7576高通濾波——銳化1、理想高通濾波器2、梯形濾波器'31高通濾波——銳化1、理想高通濾波器2、梯形濾波器'76774、指數(shù)高通濾波器5、Bartlett高通濾波器3、ButterWorth高通濾波器'324、指數(shù)高通濾波器5、Bartlett高通濾波器3、Bu7778

兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準后，通過一系列運算，可以實現(xiàn)圖像增強，達到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。

減法運算加法運算乘法運算除法運算混合運算

多光譜圖像四則運算'33兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準后，通過一系列7879注意：

1、減法運算的結(jié)果仍然是圖像；

2、當X和Y為多光譜圖像的兩個不同波段時，減法運算的結(jié)果為同一地物光譜反射率之差；

3、當X和Y為不同時相的圖像時，減法運算的結(jié)果為地面目標的變化信息。減法運算'34注意：減法運算'79801、加法運算可以加寬波段：

2、加法運算可以去除噪聲加法運算近似全色圖像全色紅外圖像乘法運算'351、加法運算可以加寬波段：加法運算近似全色圖像全色紅外圖80811、突出遙感影像中的植被特征，提取植被類別、估算植被生物量；2、去除地形影響；3、研究淺海區(qū)的水下地形、土壤的富水性差異、微地貌變化、地球化學反應(yīng)引起的微小光譜變化等。除法運算可以突出不同波段間地物光譜的差異，提高對比度。'361、突出遙感影像中的植被特征，提取植被類別、估算植被生8182混合運算NDVI——Norm