遥感数字图像实验目的方法步骤

‘壹’ 遥感数字图像校正,镶嵌、增强的实验原理、实验目的分别是什么啊，没有实验指导书实在不知道怎么说啊，谢谢

遥感图像校正分为辐射量校正和几何校正
1辐射量校正：
消除影像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。
辐射量校正包括遥感器校正（消除遥感器灵敏度特性的偏差）太阳高度、地形校正（为消除太阳高度的影响和地形倾斜的影响）大气校正（为消除大气对辐射的吸收和散射的影响）
2几何校正
消除影像数据在几何位置上的差异的过程
2.1几何粗校正是针对遥感系统引起的畸变而进行的校正。较易校正。
只需将遥感器的校准数据、遥感平台的位置以及卫星运行姿态等一系列测量数据代入理论校正公式即可。
2.2几何精校正是利用控制点进行的几何校正，利用畸变的遥感影像与标准地图间的一些对应点求得畸变模型，并利用此进行几何畸变的校正。
几何精纠正的原理:
是直接利用地面控制点数据对遥感影像的几何畸变本身进行数学模拟
具体过程：首先利用地面控制点数据确立一个模拟几何畸变的数学模型，以此来建立原始畸变影像空间与标准空间的某种对应关系；其次是利用这种对应关系把畸变空间中的全部元素变换到标准空间中去，从而实现影像的几何精校正。

遥感数字影像增强
1为什么要进行增强:
未经增强的影像： 影像轮廓、边界辨认不清 影像平均亮度值偏低 影像亮度层次少 等等
影像增强：为了使分析者能容易确切地识别影像内容，按照特定目的对影像数据进行加工，使部分信息得到增强的过程。
2影像增强的方法有：影像对比度扩展、彩色变换、滤波增强,影像间运算与多波段组合增强
影像的滤波增强实质是增强影像的某些空间频率特征，亦即改善目标与其邻域间象元的对比度关系。滤波增强技术有两种：空间域滤波和频率域滤波。空间滤波是在影像的空间变量内进行的局部运算，使用空间二维卷积方法；频率域滤波使用傅氏分析等方法，通过修改原影像的傅氏变换式实现滤波。

镶嵌：当研究区域处于几幅影像的交界处或研究区域较大，需要多幅影像才能覆盖时，需要将不同的图像文件合并在一起形成一幅包含感兴趣区域的图像，这个过程就是图像的镶嵌。
镶嵌的目的：获取更大范围的影像，便于更好的统一处理、解译、分析和研究。
数字镶嵌的流程准备工作 预处理 确定处理方案 计算重叠区域 色彩调整 影像镶嵌

至于具体实验原理和目的，最好参考具体的书或者其他资料，因为遥感这部分内容包含非常多东西，希望这些会帮到你

‘贰’ 数字图像处理的目的方法

一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：
（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。 数字图像处理常用方法有以下几个方面：
1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是图像处理中研究的热点之一。
5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6 ）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

‘叁’ 实验三 遥感图像空间测量

一、实验目的

通过用像元计算地物之间的距离，了解遥感数字图像像元与空间分辨率的关系，以及遥感数字图像的几何构成及空间结构，掌握基于像元的图像空间测量计算方法。

二、实验内容

（1）运用像元坐标及多边形面积计算公式测算任意形状影像区域的面积；

（2）运用ENVI影像测量工具（Measurement Tool）测算任意形状影像区域的面积。

三、实验要求

预习本实验，认真观摩老师演示。学会ENVI的Cursor Location/Value和Measurement Tool功能使用，切实理解像元含义，能灵活运用手工测算法和ENVI影像测量工具法计算遥感影像上的距离和面积。测量结果存档。编写实验报告。

四、技术条件

①微型计算机；②桂林市TM 1～7波段数据；③ENVI软件；④Photoshop软件（ver.6.0以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。

五、实验步骤

（1）建立用自己名字命名的实习专用文件夹。

（2）数据输入。选择“File> Open Image File”，出现文件目录窗口，找到存放桂林市TM 1 ～7波段数据的子目录并打开。

（3）影像漫游。通过拉宽主窗口使影像区域得到最大限度的显示，用鼠标移动Scroll窗口中的红色矩形框，可以使主窗口中影像跟着移动，从而可以观察到整个影像区域的遥感影像。

（4）读取图像坐标。用鼠标从上方横条功能菜单中选“Tools> Cursor Location/Value…”，屏幕上出现“Cursor Location/Value”对话框，其中显示四行数据，如图3-1所示。

Disp#1

——鼠标箭头所在处遥感数字图像的图像坐标，即Sa mple——样（有的也称列），Line— 行—。

图3-1 光标位置/数值窗口

Scrn:R：

——该坐标处三个颜色图像的灰度值（如果是单波段图像，此三值相同）。

Projection: Geographic Lat/Lon— 遥—感影像的地图投影：经纬度地理坐标。只有经过几何校正的遥感影像，才正确显示出该点的经纬度地理坐标。否则，只显示为：LL:0？′0.00″N,0？′0.00″E。

Data：

——该点的影像灰度值，数值范围0～255。

在“Cursor Location/Value”状态下，鼠标箭头移动到图像区任何位置，这四组数据都会跟随显示，因此，就可以轻易读出感兴趣目标位置的准确坐标。

（5）运用像元坐标及多边形面积计算公式手工计算任意影像区域的面积：在完成上述步骤后，用“Tools/Cursor Location/Value”功能，对桂林市TM 假彩色合成影像图（图3-2）中红框的所有角点坐标进行量度，量度结果记入表3-1中。在全部角点量度完成之后，将这些角点坐标值按照顺序代入公式（3-1），就可以计算出桂林市城区的面积。

表3-1 桂林市TM影像城市多边形区域角点坐标测算表

续表

图3-2 桂林市TM5、TM4和TM3波段假彩色合成增强影像图

据此，计算其南北向和东西向长度（结果用千米表示）及区域的面积（结果用平方千米表示）。多边形面积（S）计算公式为

遥感地质学实验教程

（6）运用ENVl的影像测量工具（Measurement Tool）进行面积测量。

1）在主窗口上方菜单下选择“Tools>MeasurementTool”，出现“Display Measurement Tool”对话框。在“Display”文本框内，输入想测量的显示号。选择适当的图像窗口切换按钮，包括主窗口（Image）、滚动窗口（Scroll）、缩放窗口（Zoom），要在任何时间禁用测量功能，选择【Off】切换按钮，如图3-3所示。

图3-3 显示测量工具对话框

2）选择“Type＞所需测量的区域形状”。其中，Polygon为多边形；Polyline为折线；Rectangle为矩形；Ellipse为椭圆。在图像显示内，通过用鼠标左键点击，绘制所需要的形状。通过点击鼠标右键，闭合多边形或完成线段。要删除形状，再次点击鼠标右键。

◎对于多边形模式，顶点间的距离被列出，当多边形闭合时，周长和总面积被记录。

◎对于折线模式，列出了顶点间的距离，当折线完成时，给出总距离。

◎对于矩形或椭圆模式，用鼠标左键点击并拖曳到所需要的形状大小。如需要绘制一个正方形或圆，在矩形或椭圆模式下，按住鼠标中键的同时，点击并拖曳。

3）选择“Units＞所需测量单位”。若图像的像元大小没有保存在文件头中，当出现“Input Display Pixel Size”对话框时，选择除“Pixel”之外的任何单位，在“X Pixel Size”和“Y Pixel Size”文本框中，输入图像的像元大小（注：TM 像元尺寸为30m ×30m）。

4）保存测量信息。在“Display Measurement Tool”对话框内使用“File”菜单（图3-3），选择“File>Save Points to ASCII”，在“OutputMeasurement Directory”对话框内，输入一个输出文件名。点击【OK】按钮，把测量信息保存到一个ASCII文件，格式为txt。

六、实验报告

（1）简述实验过程。

（2）回答问题：①通过本次实验观察到的事实，说明遥感数字图像模型的构成。②执行“Coursor Location/Value”操作可以得到遥感数字图像的哪些技术参数？Location操作框中显示的数值单位是什么？③比较用手工量度加公式（3-1）测算的市区面积和用ENVI影像测量工具（Measurement Tool）测算的市区面积，对两者测量的一致性和差异进行简单分析。④可以通过对TM 影像像元坐标的量度，就能粗略计算出地物间的距离和面积，而不必依赖于地理坐标，为什么？

实验报告格式见附录一。

‘肆’ 实验七 遥感图像反差增强处理

一、实验目的

了解ENVI设置的主要反差增强处理功能及其技术操作实现，重点掌握线性对比度拉伸（Linear Contrast Stretch）反差增强处理和分段线性对比度拉伸（Piecewise Linear）反差增强处理的控制参数设置、动态调整和应用，通过效果和差异比较分析，加深对反差增强原理的理解。

二、实验内容

（1）操作ENVI预设的四类反差增强处理方法——线性增强、高斯增强、直方图均衡增强和平方根增强，比较其效果；

（2）遥感数字图像的直方图制作与分析；

（3）单波段遥感图像线性对比度拉伸处理；

（4）单波段遥感图像分段线性对比度拉伸处理。

三、实验要求

预习本实验，认真观摩老师演示。四项实验内容均需完成，而且要按照顺序进行，即直方图制作与分析、线性对比度拉伸（Linear Contrast Stretch）和分段线性对比度拉伸（Piecewise Linear）顺序进行。测量结果存档。编写实验报告。

四、技术条件

①微型计算机；②桂林市TM 1～7波段数据；③ENVI软件；④Photoshop软件（ver.6.0以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。

五、实验步骤

（1）数据输入。选择“File>Open Image File”，出现文件目录窗口，将桂林市TM 1～7波段数据调入“Available Bands List”窗口，待处理之用。

（2）操作ENVI预设的四类反差增强处理方法：光标点击图像主窗口上方的“Enhance”（增强处理），打开其下拉菜单，其中的[Image]、[Zoom]和[Scroll]三段区域内，从上到下都列出了线性、高斯、直方图均衡和平方根增强四种反差增强处理方法。用鼠标点击其中一种方法的名称，主窗口的图像即实现该种方法增强处理的图像结果。可以在ENVI运行状态下，通过逐一开新窗口排列显示各种增强处理结果。可以在ENVI运行状态下，通过逐一打开新窗口排列显示各种增强处理结果，以便比较。也可以将每种增强结果输出为JPEG格式图像，然后用Photoshop软件打开它们来进行集合分析，如图7-1所示。

图7-1 ENVI预设的反差增强处理方法窗口

Linear为线性增强，Gaussain为高斯增强，Eqauilzaiton为直方图均衡增强，Square Root为平方根增强

（3）直方图制作：打开TM7波段图像，在显示主窗口上方的命令栏中，选择“Enhance>Interactive Stretching”，出现线性对比度拉伸对话框，如图7-2所示。图中，窗口左边框内为TM7波段图像的灰度统计直方图（Input Histogram）。其中，横坐标左端标注的0为最小值，右端标注的92为最大值。纵坐标为每种灰度值占图像全部灰度值的比例，数值范围为0～1。图中，TM7图像的灰度直方图具有左偏单峰的特征，表明影像灰度值主要来自一个统计母体，但灰度数值偏小，因而图像偏暗。

图7-2 线性对比度拉伸对话框

（4）线性对比度拉伸：所谓的线性对比度拉伸，就是将图像灰度的动态范围扩大，即由原来的[0,92]范围——左图中的两条垂直虚线之间的范围，扩展到[0,255]范围。由对比度增强计算公式知道，随着图像灰度动态范围扩大，图像反差就增大，从而图像就变得清楚了。图7-2右边的图为经过拉伸处理后被增强图像的灰度直方图。此时直方图用数值的红色线条表示。可见其在横轴上的展布范围要比没拉伸前（即左边直方图）要宽得多。

由左直方图还可见，该波段图像的亮度概率分布只局限在很窄小的一个动态范围内。图中横轴左右两端的数值表示没经处理前该波段图像亮度的极小值和极大值。在直方图峰值区两侧的两道垂直虚线，是手控的极小值和极大值。该两虚线与横坐标的交点，是ENVI自动识别的（默认的）需要扩展的亮度动态范围。通过鼠标移动这两条垂直虚线，可以调整直方图到用户所需的亮度动态范围。下面需要做的事是：

1）根据直方图形态及位置特征，判断该图像属于哪一类清晰程度的图像，判断结果填写在表7-1中，

补充知识：直方图有两个峰值时，表明遥感图像的亮度值由两个统计母体组成；有三个或三个以上峰值时，表明遥感图像的亮度值由三个或三个以上的统计母体组成。

2）根据图形横坐标读取该动态范围区间的数值，填写在表7-1中；

3）移动两条垂直虚线到不同位置，可以获得不同增强效果的影像，将扩展后图像清晰度效果填写于表7-1中。

注意：每完成一次扩展处理，必须在“Available Bands…”窗口中，通过选项“File>Closed Selected File”关闭该波段图像。

表7-1 桂林市TM 1～7波段线性对比度拉伸

4）存储直方图。在直方图显示栏中进行如下操作：“File>Save Plot As>Imag File…”，在“Output File Type”选项中，选择JPEG输出格式。通过【Choose】按钮，输出直方图到指定的文件夹，取名为Plot-x.JPG,x为对应于图像的波段号。

5）对TM1,2,3,4,5,6重复第1）～第4）操作步骤。建立TM1,2,3,4,5,6的直方图的WORD文件，按照每行两个直方图编辑排版。

（5）分段线性对比度拉伸。

分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中旋转几个点进行交互地限定，各点之间的部分采用线性拉伸，具体操作步骤如下：

1）在线性对比度拉伸对话框中选择“Stretch_Type>Piecewise Linear”，将会出现分段线性对比度拉伸对话框，如图7-3所示。

图7-3 分段线性对比度拉伸对话框

2）在分段线性对比度拉伸对话框中“Input Histogram”直方图的任何位置点击鼠标中键，从而为转换函数增加一个节点，绘制的线段将把端点和绘制的节点标记连接起来。

3）要移动一个点的位置，在标记上点击鼠标左键，然后把它拖放到一个新位置。

4）要删除点，在标注上点击右键。

5）点击【Apply】按钮，完成分段线性变换处理。

六、实验报告

（1）简述实验过程。

（2）回答问题：①ENVl设计了哪些反差增强处理方法？②正偏、负偏、狭窄和平直形态的图像亮度直方图分别对应着遥感图像的什么问题？③根据表7-1数据结果，解释为何通过调整直方图——拉宽ENVI显示的遥感图像直方图峰值区两侧的两条垂直虚线就可以使遥感图像增强？④通过对分段线性变换增强处理的操作实验，你觉得该处理除能做图像增强外，对遥感图像信息处理还有何作用？

实验报告格式见附录一。

‘伍’ 实验二 初识地面遥感影像

一、实验目的

了解主要地物类型（河流、山、田地、公路和城区等）在卫星遥感影像上的目视特征，及其图像几何构成、图像信息反映方式及基本的ENVII/O操作。

二、实验内容

在老师指导下，自己动手用ENVI软件完成TM 1～7个波段遥感图像数据的输入、显示和输出；对同一波段不同地物影像特征做出分析，确定它们所具有的影像特征，并找出它们之间在影像特征上的差异；用文字标识出所识别出的地物。

三、实验要求

预习本实验，认真观摩老师演示，严格按照实验步骤操作，记录重要的实验过程、现象及技术参数。初步掌握ENVI I/O 基本操作，学会对影像反映的主要地物类型（河流、山、田地、公路和城区等）目视识别，并发现它们之间的主要特征差异，初步了解遥感数字图像的几何构成和图像信息反映方式。测量结果存档。编写实验报告。

四、技术条件

①微型计算机；②桂林市TM 1～7波段数据；③ENVI软件；④Photoshop软件（ver.6.。以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。

五、实验步骤

（1）建立属于自己的实习专用卫星遥感影像数据文件夹。为查找方便，文件夹最好采用实习组编号或人名命名。

（2）数据输入。将实验室提供的“第一次实习数据”文件夹拷贝到自己的实习文件夹中。

（3）打开图像。点击ENVI软件图标后，按下面步骤依次操作：

1）打开TM 1～7波段影像的单波段影像：“File>OpenImage Files”，找到存放TM 1～7波段影像数据的文件夹，点击TM 1～7波段数据文件（只选无后缀的1,2，…，7文件，不选带HDR后缀的文件），按住Ctrl键可一次选完，然后点击【打开】按钮，则7个波段数据全部进入“Available Bands List”对话框中，如图2-1所示。

“Available Bands List”对话框显示来自遥感数据头文件的信息和参数，包括波段名：行数、样本数和波段数；文件大小；交叉格式（BSQ, BIL, BIP）；数据类型（字节、整型等）；以及数据是否已地理坐标定位等信息。

2）在“Available Bands List”对话框下方，光标选“Gray Scale”（使小白圈中出现黑点），然后用鼠标单击选取所希望打开的波段号（如打开TM7波段，就在“7”的子目录中选“Band 1”，不要选“Map Info”），选中后，下方的“Dims”框中出现该波段图像的维数（大小），如1024 ×1024，即该图像有1024行，1024列，如图2-1所示。

3）鼠标单击【Load Band】按钮，即可打开TM7波段的图像。这时出现3个窗口，分别是：主窗口——完整图像；Scrlol窗口——滚动窗口，是主窗口以光标为中心按0.25倍缩小；缩放窗口——是主窗口以光标为中心按4倍放大。一般只用主窗口观察图像。

（4）不同波段影像之间对应区域（位置）比较。按照步骤（3）提供的方式，将两个以上波段图像输入“Available Bands List”对话框，并且先打开其中一幅图像。在此之后，点击“Available Bands List”对话框下方的“Display#1”，出现两行下拉菜单，选择“New Display”，立即出现一个新影像显示空窗口，在此窗口中打开第二幅图像。这时屏幕上同时显示了两幅不同波段的图像。将两幅图像的主窗口拉大、并列，从“Tools”下拉菜单中选择“Link”，出现“Link Display”对话框。点击【OK】按钮，可以直接对两幅图像中对应区域（位置）的灰度差异进行观察比较。

（5）图像输出。打开主窗口的上方“FiIe”下拉式菜单，再打开“Save Image As”的右拉式菜单，选“Image File…”，在“Output Display to Image File”对话框中显示，如图2-2所示。

图2-1 可用波段列表窗口

图2-2 输出显示到图像文件对话框

通过“Output File Type”对话框选择输出图像格式类型，如果是最终结果，一般选择JPEG格式，如果还需继续进行ENVI处理，则选IMG类型。输出文件名取为TM7.JPEG，存于自己的工作文件夹中。

（6）对TM 1～7波段，重复步骤（3）～步骤（4）的操作，从而得到TM1.JPEG～TM6.JPEG。目视观察这七个不同波段的遥感影像，完成如下工作：

I）描述七个不同波段遥感影像显示特征上的差异，用W ORD文档记录，取名为《桂林市TM 1～7波段影像特征差异分析》，存入自己的工作文件夹。

2）用Photoshop软件打开TM1～7波段的JPEG图像，在识别出的地物上，用适当大小的红色黑体字作标注，如河流、山、田地、公路和城区等，结果取名为《解译图》，存入自己的工作文件夹。

六、实验报告

（1）简述实验过程。

（2）回答问题：①同一种地物在不同波段TM 影像上反映出什么特征？②不同地物在同一波段TM 影像上反映出什么特征？③由问题①和②的结论可以得到什么认识？

实验报告格式见附录一。

‘陆’ 简述遥感数字影像增强处理的目的，列举一种增强处理方法，说明其原理...

增强处理的目的就是加强图像的对比度，已取得更好的视觉效果(更容易辨别事物），最简单的数据拉伸处理，假设一个图像的亮度值都在0-10之间那么显示的时候会黑乎乎的一片什么也看不出来，我们把它拉伸到0-255即0对应着0 ，10 拉伸后对应着255 这样子它们的差距大了（对比度大了）我们在图像上就能看出一些边界轮廓等等，人眼更容易识别目标

‘柒’ 简述遥感数字影像增强处理的目的，例举一种增强处理

目的：突出遥感图像中的某些信息，消弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。原理: 以频率域增强为例说明： 基本原理：图像中的灰度跳跃变化区，对应着频率域中的高频成分，灰度变化缓慢的区域对应着频率域中的低频成分。通过频域滤波处理，可保留低频或高频成分，达到图像平滑或锐化的目的。 DFT 频域滤波 空域图像 频域图像 频域处理图像

‘捌’ 遥感图像处理

遥感图像处理是指对遥感探测所获取的图像或资料进行的各种技术处理。处理的目的是使遥感图像或资料更加适用于实际应用。图像处理中，输入的是质量较低的图像，输出的是改善质量后的图像。主要是对原始图像复原的恢复处理和为使图像更加清晰，目标地物更为突出明显，便于信息提取和识别的图像增强处理以及进行自动识别和信息提取的分类处理。从处理方法上，主要有光学处理和计算机数字图像处理。原始图像复原的恢复处理一般由卫星地面站完成，而在现有的条件下自动识别往往并不十分理想，所以这里的遥感图像处理主要是指图像增强处理和信息提取处理。

遥感图像处理的首要任务是对遥感数据的选择及其时相选择，因为遥感数据及其时相往往对影像的判别产生直接的影响；其次是根据任务和目标进行波段组合的优化选择；最后是确定遥感图像处理和信息提取方法，方法选择得当，就可以少走弯路或不走弯路，方法选择不当，信息提取就如同大海捞针一样难。

本次遥感图像处理的软件主要运用了加拿大PCI公司开发的用于图像处理、几何制图、GIS、雷达数据分析以及资源管理和环境监测的多功能软件系统PCI和自主开发的TM找矿弱信息提取系统等软件。

本节主要针对项目工作区范围的遥感影像的计算机数字图像增强处理的基本原理和方法作简要介绍，不对遥感图像预处理（系统误差校正、大气校正、几何图像校正）进行说明。

7.1.1 TM遥感图像的选取

由于陆地资源卫星TM信息源在资源综合调查中，具有明显的技术与经济优势。表现在进行各种处理（数字、光学）潜力大，波段组合能力强，成图几何精度和分类几何精度高，地学综合信息丰富，价格适中，所以就性能价格比而言，以TM遥感信息源为优。同时也对部分区域的SPOT（10 m、5 m）图像进行了处理分析。

本地区的气候是属于暖温带大陆性季风型，一年中四季变化比较明显，夏季植被覆盖率较高，不利于对矿产地质综合信息的研究，同时植被覆盖率高也不利于对遥感图像的计算机处理和信息提取。因此，对本研究工作来说，首先要避开夏季，其次要考虑地面裸露程度及与遥感图像时相的一致性，一般应选择在4月或10月，因为这时植被刚刚出露或者已经枯萎，4月份山区作物种类较单调，甚至还没有作物萌芽，而10月份秋季作物已经收割，植被多已枯萎，地面覆盖相对较低，为此我们选择了1998年4月和2000年10月的影像资料作为本次图像处理的重点。

7.1.2 遥感（RS）图像处理的过程分析

遥感数字图像处理的过程就是几何、辐射校正、信息定量化、信息复合、图像增强、信息特征提取、图像分类等一系列图像处理和分析技术研究，为各类型区的遥感综合调查提供优质图像的过程。

数字遥感图像处理的一般过程为：

创新思维与找矿实践

遥感图像预处理包括了遥感图像辐射校正和几何校正两大部分。鉴于预处理是遥感图像处理的公共部分，基于篇幅所限不再赘述。

7.1.3 遥感图像增强处理方法研究和选择

图像增强是改善图像视觉效果的处理。当分析遥感图像时，为了使分析者能容易确切地识别图像内容，必须按照分析目的对图像数据进行加工，目的是提高图像的可判读性。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

遥感图像增强的实质就是把图像灰度的微小差异，人为地予以扩大（或者赋予不同的色彩），目的在于提高人们对图像的分析判断能力。由于对其增强效果缺乏一个统一的评价标准，因此，须结合具体增强要求，选择图像增强的方法，并通过反复试验、调整和观察，达到满意的增强效果。

虽然遥感图像处理方法多种多样，我们在工作中也试验了多种方法，经过筛选和分析研究，结合本次工作实际情况，主要应用了以下几种方法：

7.1.3.1 比值处理

比值处理采用高质量比值功能，使比值图像得到拉伸，有效地消除了地形影响，使阴影区的结构得到显示。处理出来的图像色彩丰富，既保留了原有地貌特征，又突出了线环构造，为隐伏岩体和半隐伏岩体的研究提供了更为直观可靠的资料，立体感得到增强，阴影区结构清楚。

同一地区不同波段（两个波段或几个波段组合）对应像元亮度值相除，用所得新值构成一幅比值增强图像。目的是扩大相邻两个像元的差别，框图如下：

创新思维与找矿实践

在一张比值图像上，灰阶中最黑和最白的色调代表两个多光谱波段间光谱反射率的最大差异值。最黑的色调代表比值的分母大于分子。反之，最白的色调代表分子大于分母。

基本比值：两个波段的数值相比

公式中：a、b为调节参数；

设a=1，b=0

则每一条斜线的斜率就是一个亮度值。一个点的比值相当于该点和原点的连线与水平轴夹角的正切（比值法的涵义如图7-1）。

图7-1 比值法涵义

作用：① 扩大不同地物亮度值的微小差别；② 消除地形影响（比如阴坡和阳坡的影响）；③ 识别和区分蚀变矿物。

下面是本次工作中主要运用的比值和目的：

TM3/1识别褐铁矿化，在图像上呈亮色调；赤铁矿化，在图像上呈暗色调。

TM5/4区分植被与无植被覆盖的土壤和岩石，植被发育区呈暗色调。

区分不同种类的特征矿物：

TM5/4≥1.0云母和黄铁矿；

TM5/4≤1.0明矾石和石膏；

TM5/4≈1.0方解石和粘土矿；

TM7/4≥1.0云母；

TM7/4≤1.0明矾石和石膏；

TM4/3，识别植被和褐铁矿化岩石，植被发育区呈亮色调，褐铁矿化岩石呈暗色调；

TM5/7，识别含羟基矿物、硫酸盐和碳酸盐岩的含水化合物，由于这些矿物在2.2（TM7）处的吸收谷，其TM5/7值很大，在图像上呈亮色调。但植被的TM5/7值也很大，需要用其他方法加以区分。

比值可分为大于1和小于1两大部分，反映波谱特征差别的强弱是不一致的，即在大于1的部分反差较大，在小于1的部分反差很小，实际上是被压缩了。在比值处理过程中，通过自主研发的TM弱信息提取系统的处理，在该系统中增加了一个拟合放大的功能，可以根据需要进行不同比例的放大。基本上解决了比值结果有可能被压缩这一问题。

7.1.3.2 主成分分析处理

主成分分析（或称为主组分变换，数学上称之为K-L变换）是遥感图像增强和信息提取中用得最多的线性变换，它是在统计基础上的多维正交线性变换，是对原波段图像进行波谱信息的线性投影变换。在尽可能不减少信息量的前提下，将原图像的高维多光谱空间的像元亮度值投影到新的低维空间，减少特征空间维数，达到数据压缩、提高信噪比、提取相关信息、降维处理和提取原图像特征信息的目的，并能有效地提取影像信息。它可使原来多波段图像经变换后提供出一组不相关的图像变量，最前面的主分量具有较大的方差，包含了原始影像的主要信息，所以要集中表达信息，突出图像的某些细部特征，可采用主分量变换来完成。

对工作区的遥感图像的6个波段TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7进行了主成分分析，以主成分分析后的第一分量为基础解译图像，参考其他分量图像进行遥感解译。

7.1.3.3 反差扩展（主要是线性拉伸）

反差扩展是一种通过拉伸或扩展图像的亮度数据分布，使之占满整个动态范围（0～255），以达到扩大地物之间亮度差异，分出更多亮度等级的一种处理技术。

例如：原始的一幅TM图像，亮度范围集中在10～100范围内，我们可以将其扩展到0～255，扩大了相邻亮度值之间的差别，提高了分辨能力（但不能增加亮度等级）（图7-2）。

图7-2 线性增强前后对比

反差扩展的原理是：在反差扩展中，输出的像元值y，是输入的像元值x的函数：y=f（x）0＜y＜255

这个函数可以是线性的，也可是非线性的。本次主要应用的是普通线性扩展。如果用直线方程来扩展图像，就是y=f（x）

斜率=45°，即y=x，无变化；

斜率＜45°，如 y=1/2x，压缩；

斜率>45°，如 y=2x，扩展。

创新思维与找矿实践

d_min，d_max分别代表输入的最小和最大值。

①原来图像的最小和最大值。

②人为规定最小和最大值。

此时，

这就是说把区间〔a，b〕以外的像元值分别压缩为0及255。

③给定要舍掉的像元数百分比，小于此百分数的值均舍去，由程序来确定d_max和d_min。

反差处理贯穿于整个图像处理过程。根据实际情况对不同的处理结果均进行了反差处理（主要是普通线性拉伸处理）。

7.1.3.4 反色（又称为反相）处理

反色就是形成底片效果。反色有时是很有用的。反色的实际含义是将R、G、B值反转。若颜色的量化级别是256，则新图中的R、G、B值为255减去原图的R、G、B值。这里针对的是所有图，包括真彩图、带调色板的彩色图（又称为伪彩色图）和灰度图。

本次反色处理主要是针对主成分分析的几个分量进行的。主成分分析结果仍然是灰度图，而灰度图又是一种特殊的伪彩色图，只不过调色板中的R、G、B值都是一样的。由于位图中的数据只是对应调色板中的一个索引值，所以只需要将调色板中的颜色反转，形成新调色板，而位图数据不用动，就能够实现反转。由于主成分分析结果的6个分量中，每个分量图像如果不进行反差处理（主要是线性拉伸），图像均较暗，根据处理后的结果显示，水体为黑色，其灰度值大约在0～20，而山体的灰度值多在50～100之间，尽管对其进行了拉伸处理，仍不理想。为了比较准确地区分图像，提高判读解译的准确性，降低解译时间消耗，所以对反差处理后的结果又进行了反色处理。

7.1.4 信息提取处理

信息提取主要是针对影像的光谱特征、空间（几何）特征和纹理特征的提取，它是图像增强处理后的对图像的继续处理。

（1）光谱特征：可提取颜色或灰度或波段间的亮度比等目标物的光谱特征，例如Landsat7有7个波段，根据某类地物的光谱特征，采用特定的比值可将其突出出来。

（2）空间（几何）特征：把目标物的形状、大小、或者边缘，线性构造等几何性特征提取出来，例如把区域断层明显突出出来。

（3）纹理特征：是指周期性图案及区域均匀性等有关纹理的特征。根据构成图案的要素形状、分布密度、方向性等纹理进行图像特征提取的处理叫做纹理分析。

本次工作区的遥感影像信息特征提取主要是在PCI软件、TM弱信息提取系统（自主开发）等软件中进行初步工作，最后通过目视解译和计算机自动解译相结合来完成的。

‘玖’ 实验十三 遥感制图

一、实验目的

掌握将遥感图像制作成带坐标网、地理属性信息、专题属性信息和相关文字注记的实用性遥感专题图的ENVI制图操作技能。

二、实验内容

①遥感图像坐标网格线制作与图框制作；②文本注记及文字编辑；③比例尺制作；④与遥感制图的相关操作及参数设置。

三、实验要求

要求用于遥感制图实验的遥感图像必须是经过几何校正的图像，而不能是未经过几何校正的图像，因此，最好采用实验十一或实验十二中所用的经过几何精校正的桂林市TM影像。编写实验报告。

四、技术条件

①微型计算机；②经几何精校正的桂林市TM卫星影像；③桂林市1:5万地形图的扫描图像文件（JPEG格式）；④ENVI软件；⑤Photoshop软件（ver.6.0以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。

五、实验步骤

（1）打开遥感影像。在ENVI主菜单栏中选择“File>Open Image File”，出现文件目录窗口，将前面实验中已完成几何精校正的桂林市TM 遥感影像数据调入“Available Bands List”窗口。并使之显示到“Display”中。

（2）网格线绘制。在主窗口菜单栏中选择“Overlay>Grid Lines”，将出现“＃1 Grid Lines Parameters”对话框，如图13-1所示。其中，“Pixel Grdi”表示像元行列号网格；“Map Grid”表示地图网格；“Grid Spacing”表示地图网格间的间距；“Geographic Grid”表示地理网格；“Spacing”表示地理网格间的间距。

在该对话框中，选择“Options>Edit Map Grid Attributes”将出现“Edit Map Grid Attributes”对话框，如图13-2所示。其中，“IA BELS”为网格线颜色、大小，文字方向等属性调整选项；“LINES”为公里网格颜色、粗细、线属性调整选项；“BOX”为图框颜色、粗细、线属性调整选项；“CORNERS”为网格线交叉点颜色、粗细属性调整选项。

图13-1 网格线参数设置对话框

图13-2 编辑地图属性对话框

（3）文本注记。在主窗口菜单栏中选择“Overlay>Annotation”，将出现“＃l Annotation: Text”对话框，如图13-3所示。

图13-3 标注文本对话框图

可以设置字体颜色（Color）、背景颜色（Background）、边框宽度（Thick）、字体（Font）、大小（Size）、旋转角度（Orien）。

注意如果要标注中文则选择“Font>True Type41-60”。

在“W indow”选项选择标注的窗口（主图像窗口、滚动窗口、放大窗口），参数设置好后，通过在图像上所需位置点击鼠标左键确定文本标注的位置，注记放置好以后，点击鼠标右键确定注记的位置。

（4）比例尺制作。在“＃1 Anontation: Text”对话框中，选择点击“Object>Scale Bar”，出现“＃1 Annotation: Scale Bar”对话框，如图13-4和图13-5所示。

图13-4 标注类型对话框图

图13-5 标注比例尺对话框

1）在图像内放置比例尺，按鼠标左键。要删除比例尺，按鼠标中键。确认比例尺的位置和特征，按鼠标右键。

◎将比例尺放在哪个窗口，就在“Window”参数框中选择相应的窗口；

◎更改比例尺线的颜色，点击“Color”旁边的颜色选框选择需要的颜色；

◎更改比例尺的背景颜色，点击“Background”旁边的颜色选框选择需要的颜色；

◎更改比例尺线的粗细，点击“Thick”旁下拉列表框中选择线段粗细。

2）绘制比例尺的单位，在“Scale”下拉列表框中选择所需要的单位，设置切换按钮为【On】。

◎更改比例尺的背景颜色，点击“Background”旁边的颜色选框选择需要的颜色；

◎更改比例尺线的粗细，点击“Thick”旁下拉列表框中选择线段粗细；

◎设置比例尺的高度（按像元），在“Height”参数框中输入所需值；

◎更改比例尺长度，按比例尺的单位，在“Length”参数框中输入所需长度；

◎更改显示在比例尺上的增量值，在“Inc”参数框中输入参数值，在“Sub Inc”参数框中输入第一个主增量内的次增量值；

◎更改比例尺的标题，点击【Change Scale Bar Title】按钮，对标题进行编辑。

（5）根据需要调整上述属性，绘制完文本标注、地图网格线及地图比例尺后，在“＃1 Grid Lines Parameters”对话框（见图13-1）中选择【Apply】按钮，标注文本、网格线及比例尺，最后，将标注地图信息的桂林市P6遥感影像图输入到作业文件夹中。

六、实验报告

（1）简述实验过程。

（2）回答问题：①为何要对遥感影像图进行地图信息标注？②ENVI提供了哪些遥感图像地图信息标注？请按照类型陈述。

实验报告格式见附录一。