发布时间 : 星期六 文章遥感技术应用考试复习资料更新完毕开始阅读
2、基于遥感影像的线状地物提取
影像特征是由于景物的物理与几何特性使影像中局部区域的灰度产生明显变化而形成的。因而特征的存在意味着在该局部区域中有较大的信息量 ,而在影像中没有特征的区域 ,应当只有较小的信息量。
下图是道路特征提取流程图：
3、基于遥感影像的面状地物提取 (1)目标检测与特征提取 (2)特征编组和建模
遥感信息定量化
是指通过实验或物理模型将遥感信息与观测目标参量联系起来，将遥感信息定量地反演或推算为某些地学、生物学及大气等观测目标参量。
两重含义：
其一;遥感信息在电磁波不同段内给出的地表物质定量的物理量和准确的空间位置。
其二；从这些定量的信息中，通过实验或物理模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量地反演或推算为某些地学、生物学参量。
遥感信息定量化的过程其实就是建立遥感信息模型的过程
六、遥感数字图像定量反演 1、原理
通过原始观测数据和物理模型（如：温度、植物叶面积指数、叶绿素含量、生物量、地表反照率、地表土壤水分含量等），求解或推算描述地面实况的目标参数，以此来表现地物的转态变化。
三种遥感模型类型： （1）经验统计模型 （2）物理模型 （3）半经验模型 2、方法
（1）辐射传输模型（RT模型） （2）几何光学模型（GO模型）
（3）几何光学—辐射传输混合模型（GORT混合模型） （4）计算机模拟模型 七、遥感地表参数反演 1、方向反射BBDF的反演
利用各种地物方向反射反射的亮度、光谱、反射率的不同，来获取地物的变化，建立模型，获取地物分布、变化参数。
2、植被结构参数反演
植被机构参数包括了各种描述植物形状、大小、几何特征参数，其中用最多的是叶面积指数LAI和叶倾角分布LAD等。利用这些植被结构参数通过建立的模型，进行处理转换，得到有价值的植被参数。
案例：
1、MODIS数据反演地表温度劈窗算法比较 利用modis数据获取的地表温度、大气水汽含量、大气透过率。选用Becker、Sobrino 以及覃志豪3种劈窗算法针对MODIS31、32通道数据进行地表温度反演,从MODTRAN模拟的情况来看,Becker算法适用范围较广,在不同水汽含量以及地表温度的条件下,都保持了较高的精度,最大误差为0.739。而其他2种算法在水汽含量达到3g/cm2,同时地表温度也较高情况下,误差达到1℃以上。
文中还选取了冬季和夏季两景图像,将反演结果与NASA地表温度标准产品值进行了比较,并生成了温度差值直方图分布。2006年12月14日的计算结果显示 ,3 种算法无明显差别,但整体高于标准产品值；2001年8月12日计算结果显示Becker算法计算结果与标准产品值更为接近 ,覃志豪和 Sobrino算法计算值明显低于标准产品值。虽然MODIS标准产品并非地表温度真实值,但经验证具有较高精度,因此这种比较还是有一定价值的。综合MODTRAN模拟以及标准产品这2种比较方法来看,Becker算法较Sobrino和覃志豪算法更加精确。
2、基于高光谱数据的叶面积指数遥感反演
文中利用叶片辐射传输模型(PROSPECT)和冠层辐射传输模型(SAILH)模拟植被冠层反射率，分析了不同条件下LAI与植被指数的敏感性。发现常用于LAI反演的归一化差值植被指数(NDVI)受土壤背景因素影响严重，而且当LAI>2 时。基本处于饱和状态。此研究建立了具备抗土壤背景影响、对LAI敏感的 改进型叶绿素吸收植被指数(MCARI2)与LAI之间的经验统计模型，并成功用 于无人机高光谱数据的LAI反演。经实测数据验证表面，模型反演结果可以 取得比较好的精度。
遥感地学分析
对遥感信息获取、处理、分析的过程。
获取：根据不同的需求选择不同的遥感图像，对不同分辨率，不同波段，不同时间的图像进行筛选。
处理：选择解译方法对图像进行解读，如目视解译，通过不同的解译标志色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小等对遥感图像进行解译。然后进变换、校正、变换、增强、融合。
分析：其中包括图像分割、特征分析、图像分类。对图像进行分割，根据图像的特征，采用分类方法对遥感图像进行分类，再对遥感图像进行各类地物的提取。
（1）遥感的特点：大面积同步观测；时效性；经济性；局限性 （2）遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性：
地面信息室多维的、无限的（时空），而遥感信息是简化的二维信息； 遥感信息的复杂性与不确定性：同物异谱，异物同谱；混合像元；时相变化；信息传输中的衰减与增益（辐射失真与几何畸变）
（3）遥感影像的分辨率：空间分辨率，时间分辨率，光谱分辨率，辐射分辨率
3.黑体：在任何温度下，对各种波长的电磁辐射都完全吸收的理想辐射体 4.目视解译的标志：色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小。 5.目视解译的方法与步骤：
（1）自上而下的过程：特征匹配、提出假设、图像辨识；
（2）自下而上的过程：图像信息的获取、特征提取的识别、证据的选取 6.目视解译的步骤：
7.遥感图像校正
（1）辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。包含遥感器校正、大气校正、地形辐射校正、地物反射模型校正；
（2）几何校正：控制点的选择
（3）大气校正：消除大气反射的影响
8.图像处理
1. 图像显示合成
（1）目的：综合不同波段的特征，突出显示对象的差异。原则信息量最大，相关性最小，差异最大。
（2）主要方法： 密度分割（将灰度按照指定的间隔分为不同的级别，对新的密度级别分别赋予不同的颜色）
彩色合成：任选3个波段作为RGB进行彩色合成，产生彩色图像。 反差增强/对比度增强：灰度拉伸、直方图均衡化、直方图匹配 2.图像变换
（1）目的：将图像从空间域转换到频率域的过程，简化图像处理的过程。 （2）作用：更易于进行特征抽取 （3）主要方法
傅里叶变换：进行数据压缩、图像增强、特征提取 K-T变换：分离和消除干扰信息突出研究的专题信息
K-L变换：减少波段之间的相关性，去除多余信息，减少图像的数据量
代数运算：突出地物差异，压抑噪声
HSI彩色变换：将显示的彩色从RGB空间转换到HSI空间