遥感图像地物的判定.pptxVIP

遥感图像地物的判定

contents

目录

遥感图像基础

地物特征分析

判定方法与技术

实例分析：不同地物的判定

挑战与未来发展

01

遥感图像基础

传感器类型

传感器类型多样，包括光学、微波、激光雷达等，不同类型的传感器接收的电磁波频段和特性不同。

电磁波理论

遥感技术基于电磁波理论，通过传感器接收地物反射或发射的电磁波信息，进而对地物进行识别。

数据获取方式

遥感数据获取方式有主动式和被动式两种，主动式通过传感器发射电磁波并接收回波信号，被动式则直接接收地物反射或发射的电磁波。

遥感图像通常包含多个波段的信息，不同波段对应不同的地物特征和识别能力。

多波段性

遥感图像覆盖范围广，数据量大，需要高效的数据处理和分析方法。

大数据量

遥感图像的空间分辨率指图像中能够分辨的最小地物尺寸，高分辨率图像能够提供更详细的地物信息。

空间分辨率

遥感数据获取需要选择合适的传感器和平台，设定合理的观测参数和数据采集方案。

数据获取

数据预处理

信息提取

预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正等步骤，以消除或减小数据获取过程中引入的误差。

通过图像处理和分析方法，提取遥感图像中的地物信息，如边缘检测、纹理分析、分类识别等。

03

02

01

02

地物特征分析

地物在不同波段上的反射率差异，是遥感图像分类的重要依据。

光谱反射率

地物的光谱反射率随波长变化的曲线，可以反映地物的光谱特性。

光谱曲线

通过特定波段组合计算得到的指数，可以突出某些地物的特征。

光谱指数

地物的边界轮廓形状，如圆形、线性等。

边界形状

地物内部的形状结构，如纹理、斑点等。

内部结构

描述形状特征的参数，如周长、面积、长宽比等。

形状参数

灰度共生矩阵

描述图像中灰度级别的空间分布模式，反映图像的纹理信息。

03

判定方法与技术

03

上下文信息

利用像素周围的上下文信息，如邻域像素的特征、空间关系等，提高分类精度。

01

像素级分类

利用遥感图像中每个像素的光谱、纹理等特征进行分类，常用的方法包括最大似然法、支持向量机等。

02

特征提取

通过提取遥感图像中的颜色、形状、纹理等特征，构建特征向量，再利用分类器进行分类。

1

2

3

将遥感图像中的像素组合成具有实际意义的地物对象，如建筑物、道路、植被等。

对象定义

提取对象的几何、光谱、纹理等特征，构建对象特征向量。

特征提取

根据对象特征向量设计分类器，实现地物对象的自动分类。

分类器设计

04

实例分析：不同地物的判定

水体反射特性

利用遥感图像的不同波段组合，可以构建水体指数，如归一化水体指数（NDWI），以突出显示水体信息。

水体指数法

阈值分割法

根据水体与其他地物的反射率差异，设定合适的阈值进行图像分割，从而提取出水体区域。

遥感图像中，水体通常呈现深蓝色或黑色，因为其反射率较低，尤其在可见光和近红外波段。

植被在可见光波段反射率较高，呈现绿色；在近红外波段反射率也很高，这是植被的独特特征。

植被反射特性

利用遥感图像的不同波段组合，可以构建植被指数，如归一化植被指数（NDVI），以量化植被覆盖度和生长状况。

植被指数法

基于已知训练样本的监督分类方法，如最大似然法、支持向量机等，可以对遥感图像中的植被进行分类和识别。

监督分类法

建筑用地在遥感图像中通常呈现灰白或亮白色，因为其反射率较高，尤其在可见光和近红外波段。

建筑用地反射特性

利用形态学算子（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等）对建筑用地进行形状分析和提取。

形态学分析法

基于面向对象的方法，先对遥感图像进行分割，然后提取建筑用地的特征（如形状、大小、纹理等），最后进行分类和识别。

面向对象分类法

土壤判定

土壤在遥感图像中的反射率介于水体和植被之间，可以利用反射率差异和土壤指数法进行提取和识别。

岩石判定

岩石在遥感图像中通常呈现灰色或深灰色，反射率较低。可以利用岩石的光谱特征和纹理特征进行识别和分类。

云层判定

云层在遥感图像中呈现白色或亮白色，反射率很高。可以利用云层的亮度和形状特征进行识别和去除。

05

挑战与未来发展

数据处理复杂性

01

遥感图像数据量大，处理和分析过程中涉及多源、多时相、多光谱等多个维度，数据处理的复杂性高。

地物多样性

02

地表覆盖类型多样，包括自然地表和人工地表，不同地物类型的光谱、纹理等特征差异大，给遥感图像地物判定带来挑战。

精度要求提高

03

随着遥感技术的发展和应用需求的提高，对地物判定的精度要求也越来越高，需要更高精度的算法和技术支持。

高分辨率遥感技术

高分辨率遥感技术能够提供更为精细的地表信息，为遥感图像地物判定提供更准确的数据基础。

新型传感器研发

新型传感器的研发将进一步提高遥感数据的获取能力和质量，为地物判定提供更丰富的信息。

跨领域合作与应用拓展

遥感图像地物判定将与地理信息系统、环境科学、