《遙感圖像處理》課件

遙感圖像處理

創(chuàng)作者：ppt制作人時(shí)間：2024年X月目錄第1章簡(jiǎn)介第2章遙感圖像預(yù)處理第3章遙感圖像特征提取第4章遙感圖像分類(lèi)第5章遙感圖像變化檢測(cè)第6章總結(jié)與展望01第1章簡(jiǎn)介

介紹遙感圖像處理是指利用遙感技術(shù)獲取的圖像資料進(jìn)行處理和分析的過(guò)程。這些圖像可以來(lái)自衛(wèi)星、飛機(jī)、無(wú)人機(jī)等平臺(tái)，涵蓋了地表、海洋、大氣等各種信息。遙感圖像的基本原理遙感圖像是通過(guò)傳感器感知不同波段的輻射能量，然后通過(guò)數(shù)字化的方式呈現(xiàn)出來(lái)。不同的波段可以提供不同的信息，例如可見(jiàn)光波段可以顯示地表的顏色，紅外波段可以顯示地表植被的生長(zhǎng)狀況。

遙感圖像處理的主要任務(wù)輻射校正、大氣校正等預(yù)處理地物的邊界、紋理等特征特征提取將圖像分為不同的類(lèi)別分類(lèi)

農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)病蟲(chóng)害預(yù)警城市規(guī)劃土地利用規(guī)劃基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃

遙感圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域地質(zhì)勘探地下資源勘探地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)輻射校正、大氣校正等預(yù)處理0103

02地物的邊界、紋理等特征特征提取結(jié)尾遙感圖像處理技術(shù)的發(fā)展為各行各業(yè)提供了更多的應(yīng)用可能性，未來(lái)隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，遙感圖像處理將成為更加強(qiáng)大和智能的工具。02第2章遙感圖像預(yù)處理

圖像輻射校正圖像輻射校正旨在消除遙感圖像中由于傳感器、大氣等因素引起的亮度差異，以提高圖像的客觀性和準(zhǔn)確性。通過(guò)校正，可以更好地顯示真實(shí)的地物特征和信息。

提高圖像質(zhì)量去除大氣影響0103增加信息解譯精度優(yōu)化圖像細(xì)節(jié)02提高圖像準(zhǔn)確性減少亮度變化提高地物分布精度符合真實(shí)地物形狀方便后續(xù)分析

幾何校正消除形變拍攝角度引起的變形地形因素造成的失真影像配準(zhǔn)方便不同時(shí)段影像比較時(shí)間序列分析快速發(fā)現(xiàn)地表變化變化檢測(cè)提高地圖繪制精度精確定位

總結(jié)遙感圖像預(yù)處理是遙感圖像處理的重要步驟，涵蓋了輻射校正、大氣校正、幾何校正和影像配準(zhǔn)等多個(gè)方面。通過(guò)預(yù)處理，可以獲得更準(zhǔn)確、更清晰的遙感圖像，為后續(xù)的遙感信息提取和分析奠定基礎(chǔ)。03第3章遙感圖像特征提取

邊緣檢測(cè)邊緣檢測(cè)是遙感圖像處理中的重要技術(shù)，通過(guò)提取圖像中物體的邊界來(lái)幫助進(jìn)行物體的分割和識(shí)別。常見(jiàn)的邊緣檢測(cè)算法有Sobel、Canny等，可以有效地找出圖像中的邊緣信息。利用紋理信息進(jìn)行地物分類(lèi)紋理分類(lèi)0103通過(guò)紋理信息來(lái)進(jìn)行地物檢測(cè)紋理檢測(cè)02提取圖像中的紋理特征紋理特征Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)Shi-Tomasi算法原理角點(diǎn)檢測(cè)應(yīng)用FAST角點(diǎn)檢測(cè)FAST算法速度快角點(diǎn)檢測(cè)準(zhǔn)確度高

角點(diǎn)檢測(cè)Harris角點(diǎn)檢測(cè)Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法角點(diǎn)特征提取特征選擇篩選最優(yōu)特征最小二乘法提高分類(lèi)準(zhǔn)確率信息增益降維處理主成分分析優(yōu)化最佳特征組合遺傳算法邊緣檢測(cè)應(yīng)用邊緣檢測(cè)在遙感圖像中的應(yīng)用非常廣泛，可以幫助提取地物邊界信息，分割出不同的地物類(lèi)別，為后續(xù)的地物分類(lèi)和識(shí)別提供重要支持。

04第4章遙感圖像分類(lèi)

監(jiān)督分類(lèi)監(jiān)督分類(lèi)是指在已知類(lèi)別的情況下，將圖像分為不同的類(lèi)別，必須利用訓(xùn)練樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練。這種方法適用于需要準(zhǔn)確劃分不同類(lèi)別的情況，例如土地利用分類(lèi)和植被覆蓋等。

特點(diǎn)不需要先驗(yàn)知識(shí)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)地物類(lèi)別適用場(chǎng)景未知地物類(lèi)別數(shù)據(jù)集無(wú)標(biāo)簽

無(wú)監(jiān)督分類(lèi)聚類(lèi)方法K均值聚類(lèi)層次聚類(lèi)半監(jiān)督分類(lèi)增加分類(lèi)準(zhǔn)確度結(jié)合監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督輔助分類(lèi)模型訓(xùn)練少量已知樣本大規(guī)模數(shù)據(jù)分類(lèi)適用場(chǎng)景

聚類(lèi)數(shù)據(jù)集基于相似性0103數(shù)據(jù)無(wú)法標(biāo)記應(yīng)用領(lǐng)域02自動(dòng)分類(lèi)無(wú)類(lèi)別標(biāo)簽總結(jié)遙感圖像分類(lèi)是遙感圖像處理中重要的一環(huán)，不同的分類(lèi)方法適用于不同的場(chǎng)景，監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督、半監(jiān)督和非監(jiān)督分類(lèi)方法各有優(yōu)劣。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體需求選擇合適的分類(lèi)方法，以提高分類(lèi)準(zhǔn)確度和效率。05第五章遙感圖像變化檢測(cè)

時(shí)間序列分析時(shí)間序列分析是指利用多時(shí)相的遙感圖像進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)地表的變化情況，包括城市擴(kuò)張、植被覆蓋變化等。通過(guò)比對(duì)不同時(shí)間拍攝的圖像，可以發(fā)現(xiàn)景觀變化的規(guī)律性，為環(huán)境監(jiān)測(cè)和資源管理提供重要依據(jù)。

物體變化檢測(cè)利用圖像配幾何校正、輻射校正等技術(shù)技術(shù)原理城市規(guī)劃、農(nóng)田變化監(jiān)測(cè)等應(yīng)用領(lǐng)域高分辨率、同一地區(qū)不同時(shí)間的遙感圖像數(shù)據(jù)要求

河流、湖泊、水庫(kù)等水體監(jiān)測(cè)對(duì)象0103洪澇預(yù)警、水資源調(diào)查等監(jiān)測(cè)意義02閾值法、指數(shù)法、監(jiān)督分類(lèi)等監(jiān)測(cè)方法遙感技術(shù)影像分類(lèi)變化檢測(cè)算法遙感數(shù)據(jù)融合應(yīng)用領(lǐng)域環(huán)境保護(hù)城市規(guī)劃資源管理未來(lái)發(fā)展更高分辨率遙感數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范土地利用變化檢測(cè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)耕地面積變化城市用地?cái)U(kuò)張森林覆蓋變化總結(jié)遙感圖像變化檢測(cè)是遙感技術(shù)在地學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用，通過(guò)分析不同時(shí)間的遙感圖像，可以揭示地表的演變過(guò)程，為資源管理和環(huán)境監(jiān)測(cè)提供數(shù)據(jù)支持。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)源的豐富，遙感圖像變化檢測(cè)將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。06第六章總結(jié)與展望

遙感圖像處理技術(shù)應(yīng)用前景遙感圖像處理技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測(cè)、資源管理、災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。通過(guò)對(duì)遙感數(shù)據(jù)的處理和分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地球表面的全方位監(jiān)測(cè)和管理，為人類(lèi)社會(huì)發(fā)展提供重要支持。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，遙感圖像處理技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展和完善，為各個(gè)領(lǐng)域提供更多便利和支持。

遙感圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量、水質(zhì)情況等環(huán)境監(jiān)測(cè)土地利用規(guī)劃、林業(yè)資源管理資源管理火災(zāi)監(jiān)測(cè)、洪水預(yù)警災(zāi)害預(yù)警識(shí)別敵方目標(biāo)、情報(bào)搜集軍事偵察遙感網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍廣闊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力強(qiáng)多源數(shù)據(jù)融合提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性豐富信息維度自動(dòng)化處理提高效率減少人為錯(cuò)誤遙感圖像處理技術(shù)的優(yōu)勢(shì)高分辨率可以捕捉細(xì)微的地物特征便于精細(xì)化監(jiān)測(cè)遙感圖像處理技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用超算平臺(tái)、GPU加速高性能計(jì)算技術(shù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)、遙感圖像、地理信息系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理云平臺(tái)服