遙感圖像處理實驗教程

前言

　　遙感是當(dāng)今科技發(fā)展中最具知識創(chuàng)新性和技術(shù)帶動力的領(lǐng)域之一，是一門利用航天、航空、近地、地面平臺獲取空間影像信息測定目標(biāo)物的形狀、大小、空間位置、性質(zhì)及其相互關(guān)系的學(xué)科。現(xiàn)代空間技術(shù)、導(dǎo)航定位技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，使人們能夠快速、及時和連續(xù)不斷地獲得有關(guān)地球及其外部空間環(huán)境的大量幾何與物理信息，極大地促進(jìn)了與地球空間信息獲取與應(yīng)用相關(guān)學(xué)科的交叉和融合，推動了地球空間信息科學(xué)的誕生與發(fā)展。資源、環(huán)境、災(zāi)害、人口是經(jīng)濟(jì)建設(shè)與社會發(fā)展面臨的四大主要問題，地理空間信息是解決這四大問題的基礎(chǔ)，遙感技術(shù)是對地觀測數(shù)據(jù)快速獲取與處理的重要手段，能夠提供不同時空尺度、多層次、多領(lǐng)域、全方位的數(shù)據(jù)，為資源、環(huán)境、災(zāi)害、交通、城市發(fā)展等諸多與社會可持續(xù)發(fā)展密切相關(guān)的領(lǐng)域提供全新的技術(shù)支持和全方位的信息服務(wù)。　　全國設(shè)有遙感相關(guān)專業(yè)的院校共有140多所，涉及的學(xué)科領(lǐng)域主要有測繪、地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、交通、土木等。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，到2005年，我國已經(jīng)有1000多家3S單位、10多萬名從業(yè)人員，直接或間接地從事衛(wèi)星遙感技術(shù)的軟硬件研制、應(yīng)用和開發(fā)工作。遙感技術(shù)已成為我國地理空間信息產(chǎn)業(yè)的一個重要組成部分，發(fā)揮的作用越來越明顯，并成為一些行業(yè)的支撐技術(shù)。因此，加強遙感專業(yè)技能的培養(yǎng)具有重要的現(xiàn)實意義?！　　哆b感圖像處理》是測繪工程專業(yè)核心課程之一，針對測繪工程專業(yè)以及相關(guān)專業(yè)遙感課程教學(xué)大綱的要求，面向測繪行業(yè)以及相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域?qū)b感專業(yè)人才的專業(yè)技能需求，本書扼要地介紹了遙感技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，設(shè)計了9個實驗，可用于測繪工程本科專業(yè)或相關(guān)專業(yè)的遙感實驗課程?！　≡诒緯帉戇^程中，聶倩、趙展、曹君、謝洪等同志做了大量的工作，在此表示感謝！由于時間倉促，不妥之處敬請批評指正。

內(nèi)容概要

　　《遙感圖像處理》是測繪工程專業(yè)核心課程之一，針對測繪工程專業(yè)以及相關(guān)專業(yè)遙感課程教學(xué)大綱的要求，面向測繪行業(yè)以及相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域?qū)b感專業(yè)人才的專業(yè)技能需求，《遙感圖像處理實驗教程》扼要介紹了遙感技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，設(shè)計了9個實驗，可用于測繪工程本科專業(yè)或相關(guān)專業(yè)的遙感實踐課程。

書籍目錄

第1章 緒論1.1 遙感技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀1.1.1 遙感平臺與傳感器新進(jìn)展1.1.2 遙感科學(xué)與技術(shù)進(jìn)展及趨勢1.2 遙感應(yīng)用現(xiàn)狀1.2.1 遙感技術(shù)在基礎(chǔ)測繪中的應(yīng)用1.2.2 遙感技術(shù)在資源調(diào)查與監(jiān)測中的應(yīng)用1.2.3 遙感技術(shù)在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用1.2.4 遙感技術(shù)在災(zāi)害監(jiān)測與管理中的應(yīng)用1.2.5 遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用1.2.6 遙感技術(shù)在數(shù)字城市建設(shè)中的應(yīng)用1.3 實驗安排第2章 遙感圖像處理系統(tǒng)2.1 遙感圖像數(shù)據(jù)處理流程2.2 遙感圖像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)組成2.2.1 遙感圖像數(shù)據(jù)處理的硬件系統(tǒng)2.2.2 遙感圖像數(shù)據(jù)處理的軟件系統(tǒng)2.3 國內(nèi)外遙感圖像處理軟件2.3.1 ERDAS IMAGINE2.3.2 ENVI2.3.3 PCI2.3.4 eCognition2.3.5 ER Mapper2.3.6 像素工廠2.3.7 GeoImager2.3.8 TITAN Image2.4 ERDAS遙感圖像處理軟件系統(tǒng)介紹2.4.1 菜單命令及其功能2.4.2 工具圖標(biāo)及其功能2.4.3 ERDASIMAGINE主要功能介紹第3章 遙感圖像認(rèn)知3.1 實習(xí)內(nèi)容和要求3.2 遙感圖像類型3.3 國外遙感衛(wèi)星系列3.3.1 Landsat衛(wèi)星3.3.2 IKONOS衛(wèi)星3.3.3 QuickBirtl衛(wèi)星3.3.4 Orbview衛(wèi)星3.3.5 WorldView衛(wèi)星3.3.6 GeoEye衛(wèi)星3.3.7 SPOT系列衛(wèi)星3.3.8 IRS衛(wèi)星3.3.9 ALOS衛(wèi)星3.3.10 EROS衛(wèi)星3.3.11 Resurs-DKl衛(wèi)星3.3.12 KOMPSAT衛(wèi)星3.3.13 ENVISAT衛(wèi)星3.3.14 Radarsat衛(wèi)星3.3.15 COSMO衛(wèi)星3.3.16 TerraSAR衛(wèi)星3.4 國內(nèi)遙感衛(wèi)星系列3.4.1 資源一號（CBERS）衛(wèi)星3.4.2 資源二號衛(wèi)星3.4.3 資源三號衛(wèi)星3.4.4 環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報小衛(wèi)星星座3.4.5 TS-1衛(wèi)星3.4.6 臺灣福衛(wèi)二號衛(wèi)星3.4.7 北京一號衛(wèi)星3.4.8 清華一號微小衛(wèi)星3.5 遙感影像特征3.5.1 p低分辨率遙感圖像3.5.2 高分辨率遙感圖像3.6 遙感圖像質(zhì)量評價3.6.1 目視評價3.6.2 定量評價3.7 遙感圖像認(rèn)知實驗3.7.1 遙感圖像文件信息操作3.7.2 遙感圖像空間分辨率認(rèn)知3.7.3 遙感影像紋理結(jié)構(gòu)信息認(rèn)知3.7.4 遙感影像色調(diào)信息認(rèn)知3.7.5 遙感影像特征空間分析3.7.6 多源遙感影像綜合分析3.8 習(xí)題第4章 遙感圖像輸入／輸出4.1 實習(xí)內(nèi)容及要求4.2 遙感圖像元數(shù)據(jù)4.3 遙感圖像格式4.4 遙感圖像格式轉(zhuǎn)換4.5 遙感圖像顯示4.6 波段組合4.7 實驗操作4.7.1 數(shù)據(jù)輸入輸出|4.7.2 波段組合4.7.3 遙感圖像顯示4.8 習(xí)題第5章 遙感圖像增強5.1 實習(xí)內(nèi)容及要求5.2 直方圖統(tǒng)計及分析5.3 反差調(diào)整5.4 直方圖均衡5.5 正交變換5.5.1 傅里葉變換5.5.2 主成分變換5.6 低通濾波5.7 高通濾波5.8 同態(tài)濾波5.9 邊緣提取5.10 實驗操作5.10.1 圖像信息顯示5.10.2 圖像反差調(diào)整5.10.3 低通／高通濾波5.10.4 同態(tài)濾波5.10.5 主成分變換5.10.6 卷積增強5.11 習(xí)題第6章 遙感圖像融合6.1 實習(xí)內(nèi)容及要求6.2 IHS融合6.3 小波變換融合6.4 PCA變換融合6.5 乘積變換融合6.6 Brovey變換融合6.7 遙感圖像融合效果評價6.8 實驗操作6.8.1 改進(jìn)的IHS融合6.8.2 小波變換融合6.8.3 其他幾種融合方法6.9 習(xí)題第7章 遙感影像幾何糾正7.1 實習(xí)內(nèi)容及要求7.2 控制點選取7.3 多項式糾正7.4 數(shù)字微分糾正7.5 多源遙感影像配準(zhǔn)7.6 實驗操作7.6.1 多源影像多項式配準(zhǔn)7.6.2 數(shù)字微分糾正7.7 習(xí)題第8章 遙感影像鑲嵌8.1 實習(xí)內(nèi)容及要求8.2 全色遙感影像鑲嵌8.3 多波段遙感影像鑲嵌8.4 影像勻光8.5 實驗操作8.6 習(xí)題第9章 遙感圖像解譯9.1 實習(xí)內(nèi)容及要求9.2 遙感解譯標(biāo)志9.3 目視解譯方法9.3.1 直接判讀法9.3.2 對比分析法9.3.3 地理相關(guān)分析法9.4 目視解譯過程9.5 土地利用分類9.6 土地利用分類目視解譯9.7 習(xí)題第10章 遙感圖像分類10.1 實習(xí)內(nèi)容及要求10.2 非監(jiān)督分類法10.2.1 模式樣本設(shè)定10.2.2 ISODATA法10.3 監(jiān)督分類法10.3.1 訓(xùn)練樣區(qū)選擇10.3.2 最大似然分類法10.3.3 最小距離分類法10.3.4 馬氏距離分類法10.4 分類精度評估10.5 實驗操作10.5.1 遙感圖像非監(jiān)督分類10.5.2 遙感圖像監(jiān)督分類10.5.3 分類后處理10.6 習(xí)題第11章 遙感專題圖11.1 實習(xí)內(nèi)容及要求11.2 遙感影像地圖11.3 植被指數(shù)圖11.4 土地利用圖11.5 三維景觀圖11.6 習(xí)題參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第1章 緒論　　1.1 遙感技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀　　遙感是獲取地球空間信息的重要手段之一，目前正朝著多傳感器、多角度、高空間分辨率、高時間分辨率、高光譜、微波遙感等方向發(fā)展。2005-2020年，《國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃綱要》指出：發(fā)展基于衛(wèi)星、飛機(jī)和平流層飛艇的高分辨率（dm級）先進(jìn)對地觀測系統(tǒng)，發(fā)射一系列的高分辨率遙感對地觀測衛(wèi)星，建成覆蓋可見光、紅外、多光譜、超光譜、微波、激光等觀測譜段的高中低軌道結(jié)合的具有全天時、全天候、全球觀測能力的大氣、陸地、海洋先進(jìn)觀測體系?！　?.1.1 遙感平臺與傳感器新進(jìn)展　　國際上衛(wèi)星遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展，各國紛紛發(fā)射了多顆各種分辨率的遙感衛(wèi)星，能夠提供海量的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，遙感對地觀測技術(shù)已進(jìn)入一個多層、立體、多角度、全方位和全天候的新時代。由各種高、中、低軌道相結(jié)合，大、中、小衛(wèi)星相協(xié)同，高、中、低分辨率相彌補而組成的全球?qū)Φ赜^測系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確有效、快速及時地提供多種空間分辨率、時間分辨率和光譜分辨率的對地觀測數(shù)據(jù)?！　∧壳肮鈱W(xué)高分辨率遙感衛(wèi)星的空間分辨率已經(jīng)達(dá)到-亞米級，如GeoEye、WorldView衛(wèi)星的空間分辨率已達(dá)到0.41m，計劃中GeoEye 2能進(jìn)一步達(dá)到0.25m。高空間分辨率，加上高精度的導(dǎo)航定軌和姿態(tài)測量控制技術(shù)，遙感衛(wèi)星影像的定位精度有了很大提高。衛(wèi)星影像的光譜波段數(shù)和量化值、等級也有進(jìn)一步提高，具有更好地反映地物信息的能力。線陣CCD相機(jī)成為高分辨率衛(wèi)星的主要傳感器，通過線陣CCD相機(jī)的側(cè)視成像，遙感衛(wèi)星能夠獲取大范圍同軌或異軌立體影像，為1：1萬～1：5萬的中等比例尺地圖制圖提供了豐富的數(shù)據(jù)源?，F(xiàn)代的遙感衛(wèi)星具有非常靈活的機(jī)械擺動能力，重訪周期一般少于幾天，能夠提供災(zāi)害監(jiān)測等緊急事件的快速響應(yīng)能力?！　『铣煽讖嚼走_(dá)衛(wèi)星采用主動式遙感成像方式，可以全天候工作，采用的微波穿透能力強，幾乎不受天氣影響，具有很強的地面信息獲取能力。通過差分干涉技術(shù)，利用合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星影像可以全天候、全天時地獲取大面積地面精確三維信息。合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星是20世紀(jì)90年代遙感衛(wèi)星的主流，有多顆載有合成孔徑雷達(dá)的衛(wèi)星發(fā)射上空，如歐洲空間局的ERS-1、ERS-2，日本的JERS-1，加拿大的Radarsat-1等。最近幾年這些衛(wèi)星的后續(xù)衛(wèi)星又陸續(xù)發(fā)射，如Radarsat-2、ALOS、ENVISA1、TerraSar-X、COSMO等。這些衛(wèi)星的分辨率和成像方式都有不同程度的提高，軌道則與以前衛(wèi)星相近，可以迅速、大量提供差分干涉數(shù)據(jù)。中國地面衛(wèi)星接收站已能接收和分發(fā)這些衛(wèi)星雷達(dá)數(shù)據(jù)。

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