绪论

遥感与遥感技术过程

3S：RS、GIS、GPS

遥感——Remote Sensing

  • 广义： 遥远的感知，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震波）等的探测。
  • 狭义：通过非接触传感器获取测量对象信息的过程，是信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。

遥感技术过程

  1. 地物在不断地吸收、发射 (辐射)和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同；
  2. 遥感即利用一定的技术设备和装置，探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。
    遥感系统采集影像数据（数据获取）+遥感数据传输、接受和处理+遥感数据解译、分析与应用

遥感工作系统组成

  • 数据获取：遥感平台、传感器（信息收集、探测系统、信息处理、信息输出四部分）
  • 数据传输、接受和处理：卫星地面系统（地面控制中心、地面接收站、图像数据处理系统）
  • 遥感数据解译、分析与应用：数据分析解译系统（专题信息提取方式：目视解译、计算机视觉等）

遥感技术的分类与特点

遥感技术的分类：

  • 根据遥感平台的遥感分类：地面遥感、航空遥感、航天遥感、宇航遥感
  • 按遥感所利用的电磁波谱段分类：紫外遥感、可见光/反射红外遥感、热红外遥感、微波遥感、多波段遥感
  • 按传感器的工作原理的分类：主动遥感、被动遥感

遥感技术的特点：

  1. 宏观观测能力强，大范围获取数据（不受地形地貌影响）
  2. 动态监测优势明显，快速更新监控范围数据
  3. 探测手段多样，数据量大
  4. 数据具有综合性、可比性，经济效益高—-民用商用

遥感技术的发展历史与展望

遥感技术发展现状

国内外主要的遥感卫星及其传感器：

  • 地球资源技术卫星 Langset Missions
  • 法国地球观测系统 SPOT系统卫星
  • 第一颗高分辨率卫星 IKONOS
  • 我国第一代传输型地球资源卫星 中巴资源卫星
  • 国家高分辨率对地观测系统 高分系列卫星
  • 民用高分辨率立体测绘卫星 **资源三号（ZY-3）

遥感技术发展趋势

  1. 遥感由航空向宇航发展
  2. 高时间、空间、光谱分辨率
  3. GPS、GIS、RS技术相结合
  4. 应用领域发展到林业、地质、农业和土地利用、气象、环境和工程选址等各种行业

遥感电磁辐射基础

电磁波与电磁波谱

基础概念：交互变化的电磁场在空间的传播就是电磁波。

如何描述电磁波：

  • 波长：指波在一个周期内传播距离，用λ表示。
  • 频率：指单位时间内完成振动或震荡的次数，用f表示。

传输特点：横波，在真空中光速传播，电磁波波长越短能量越强，穿透物体的能量更强；波长越长，能量越弱，但衍射绕过障碍物的能力更强。

波粒二象性：电磁波具有波的特性，同时也具有粒子的特性在传播过程中，主要表现为波动性；与物质相互作用时， 主要表现为粒子性。

两种性质：

  • 波动性：电磁辐射具有波动性，如光的折射、衍射、偏振和干涉等，其许多性质可以用经典的正弦波加以描述，因而通常用周期(T)、波长(λ)、频率(f) 和波数(σ)等进行表征： c = λf
  • 粒子性：电磁辐射还具有微粒性，表现为电磁辐射的能量不是均匀连续分布在它传播的空间，而是集中在辐射产生的微粒上： Q = hf (h,普朗克常数; Q ,辐射通量)

电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率递增或递减顺序排列，就得到电磁波谱。

辐射源

辐射源：能够向外辐射电磁波的物体。任何物体都能够吸收其他物体对他的辐射， 也能够向外辐射电磁波。
自然界中辐射源：

  • 太阳辐射源：可见光及近红外遥感辐射源。
  • 地球电磁辐射：远红外遥感辐射源。

人工辐射源分类：

  • 医疗照射辐射源
  • 公众照射辐射源
  • 职业照射辐射源

红外夜视仪（远红外成像）

电磁辐射的度量：

  • 辐射能量：以电磁波形式向外传输能量，常用Q表示，单位为焦耳 (J)。
  • 辐射通量：也称辐射功率，指单位时间内通过某一表面的辐射能量，单位为瓦 (W)，表达式为Φ = dQ/dt。
  • 辐射出射度：也称辐射通量密度，指面辐射源在单位时间内从单位面积上辐射出的辐射能量，即物体单位面积上发出的辐射强度。
  • 辐射照度：简称辐照度。指在单位时间上从单位面积上接受的辐射能量，即照射到物体单位面积上的辐射通量。

黑体及黑体三大定律

基础概念：黑体是黑体实验室理想的热辐射特征研究对象。黑体的热辐射就是黑体辐射。黑体既是完全的吸收体，也是完全的辐射体，固通常将黑体辐射视为度量其他地物发射电磁波能力的基准。

黑体辐射3大定律：普朗克定律、斯忒藩-玻尔兹曼定律、维恩位移定律

普朗克定律：黑体的热辐射定律。黑体辐射的出射度和温度，波长的关系满足普朗克定律：
不同温度的黑体辐射光谱：
变化特点：

  1. 辐射通量密度随波长连续变化，只有一个最大值；
  2. 温度越高，辐射通量密度越大，不同温度的曲线不相同；
  3. 随温度升高，辐射最大量向短波的方向移动。

斯忒藩-玻尔茨曼定律：在全波范围内 (波长：0→+∞)，从单位面积上黑体辐射到半球空间里的总辐射通量密度为温度的四次方的倍数,这就是斯忒藩-玻尔兹曼定律。

维恩位移定律：黑体辐射的峰值波长随着温度的增加，向短波方向移动。

地球辐射和太阳辐射

太阳辐射：地球系统的能量绝大多数（＞99%） 来源于太阳。
被动遥感的主要辐射源，传感器从空中或者空间接收地物反射电磁波。

  • 太阳辐射的光谱是连续的，其辐射特性与绝对黑体一致
  • 紫外到中红外波段区间能量集中、稳点
  • 地球大气层对太阳辐射的吸收和散射造成太阳辐射能衰减
  • 太阳辐射组成：97.5%集中在0.31-5.6微米，43.5%集中在可见光

地球辐射：
太阳辐射近似6000K的黑体辐射，能量集中在0.3 ~2.5 μm波段之间。(可见光和近红外)
地球自身热辐射近似300K的黑体辐射，能量集中在6.0 μm以上的波段。(热红外）
大地也近似可看为黑体，向外辐射能量。

地球辐射的分段特性：

  • 在0.3～2.5μm波段 (主要在可见光和近红外波段)， 地表以反射太阳辐射为主，地球自身的辐射可以忽略。即在该波段范围内，对地观测遥感主要以太阳的短波辐射对地表进行探测和成像。
  • 在2.5～6.0μm波段 (主要在中红外波段)，地表反射太阳辐射和地球自身的热辐射均为被动遥感的辐射源。
  • 在6.0μm以上的热红外波段，以地球自身的热辐射为主，地表反射太阳辐射可以忽略。(热红外成像)

大气对电磁波传输影响

大气垂直结构分层：地球大气层包围地球，无确切的上界，厚度一般约为1000公里–地球直径的1/12。

  • 对流层：7-12km,大气质量的3/4，空气做垂直运动形成对流，热量的传递产生天气现象，空气温度随高度升高而降低 (-60°)，天气变化频繁—-航空遥感
  • 平流层：12-50 km,温度随高度升高而升高 (50km-0°)， 大气中臭氧对太阳辐射，吸收紫外线
  • 中间层：50-85 km,辐射吸收减少，温度随高度升高而下降 (顶部-100°)，大气层最低温
  • 热层：85-500km,温度随温度升高而迅速升高 (300km- 1000°)，大气受紫外辐射和宇宙射线处于高度电离状态 (电离层)
  • 散逸层：500-1000km,星际过渡层，真空状态—航天遥感(短波，辐射不受影响）

大气组成成分：气态、固态和液态悬浮的微粒组成大气层。

气溶胶：固定或液体颗粒分散在气体中的分散体系。典型的有霾(灰层)、烟、雾等。
气溶胶分布：对流层内：浓度随高度指数衰减；平流层中：稳定

电磁波与大气相互作用：
基础概念：电磁辐射在传输过程中与大气相互作用造成辐射能量衰减，对遥感成像和解译造成影响，主要表现在大气的折射、反射、散射、透射。

大气的传输特性：大气对电磁波的折射、反射、散射、透射的特性，与波长和大气成分有关。

  • 折射现象：电磁波传过大气层时出现传播方向的改变，大气密度越大，折射率越大
  • 反射现象：电磁波在传播过程中，通过两种介质的交界面时会出现反射现象，反射现象主要出现在云顶（云造成的噪声）

折射进阶：斯涅尔定律：光入射到不同介质的界面上会发生反射和折射。
吸收进阶：大气分子的吸收将辐射能量转换为分子的激励震荡能量。

大气散射：辐射在传播过程中遇到小微粒而使传播方向改变，并向各个方向散开，称散射。
依据引起散射的大气粒子直径与入射电磁波波长之间的关系， 可将散射分为瑞利散射、米氏散射与无选择性散射三种情况。

  • 瑞利散射：当引起散射的大气粒子直径远小于入射电磁波波长时，出现瑞利散射。散射强度与波长的四次方成反比，即波长越长，散射越弱。前向散射与后向散射强度相同。
  • 米氏散射：米氏散射能够叠加在瑞利散射上，使天空变得阴暗。可利用米氏散射衡量大气污染程度。
  • 无选择性散射：当引起散射的大气粒子直径远大于入射电磁波波长时，出现无选择性散射。大气中的水滴、大的尘埃粒子所引起的散射多属于无选择性散射。无选择散射的散射强度与波长无关。

为什么晴朗的天空呈现蓝色？：蓝光波长短，散射强度较大， 蓝光向四面八方散射。
为什么日出和日落时天空成橙红色？：太阳高度角小，阳光斜射， 通过的大气层比直射时更厚。在过长的传播过程中， 蓝光几乎被散射殆尽。波长最长的红光散射最弱， 透过大气最多。

大气窗口：
形成过程：

  1. 太阳辐射经过大气传输时，臭氧、二氧化碳、水汽等大气成分在一些波段位置上对电磁波能量的反射， 吸收和散射，共同衰减了辐射强度，剩余部分即为透过的部分。
  2. 由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。
  3. 电磁波通过大气层时较少被反射，吸收和散射的，透射率较高的电磁波段称为大气窗口。（对地遥感要用的部分）

常见的大气窗口：

  • 0.30-1.15μm:主要反映地物对太阳光的反射。通常采用摄影或扫描的方式在白天感测、收集目标信息成像。
  • 1.3-2.5μm:主要应用于地质遥感。
  • 3.5-5.0μm:含地物反射及发射光谱，探测高温目标。
  • 8-14μm:热红外窗口:属地物发射波谱，是常温下地物热辐射能量最集中的波段，所探测的信息主要反映地物的发射率及温度。
  • 1.0mm-1m微波窗口:分为毫米波、厘米波、分米波。常采用被动式遥感(微波辐射测量)和主动式遥感， 前者主要测量地物热辐射，后者是用雷达发射系列脉冲，然后记录地物的回波信号。

地物反射波谱特性：
地物反射：到达地面的太阳辐射能量 = 反射能量 + 吸收能量 + 透射能量
物体反射电磁波的三种形式：依据物体表面状况，物体的反射情况分为镜面反射、漫反射和方向反射三种：

  • 镜面反射：物体的反射满足反射定律，入射波和反射波在同一平面内，入射角和反射角相等。
  • 漫反射：电磁波入射到粗糙面上后向各个方向反射能量。
  • 方向反射：介于二者间的反射，反射在某些方向上最强烈，具有明显的方向性。
    基础概念：光谱反射率指地物某波段的反射通量Eρλ与该波段入射通量Eλ之比。辐射通量又称辐射功率，指单位时间内通过某一表面的辐射能量。

典型地物波普曲线：

  • 水体：水体反射率整体较低，反射主要在蓝绿光波段，其他波段吸收都很强，特别到了近红外波段，反射率几近为零。水中含泥沙时，由于泥沙散射，可见光波段反射率会增加，峰值出现在黄红区。水中含植被或水藻时，近红外波段明显抬升，这些都成为影像分析的重要基础。这些特征是利用遥感影像分析水体泥沙含量和叶绿素含量的重要依据。
  • 植被：1.可见光波段（0.4-0.76 μm）叶绿素影响；2.在近红外波段（0.76-1.1μm）植被叶细胞的影响；3.在中红外波段（1.3-2.5μm）含水量的影响
  • 土壤：自然状态下的土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值。一般来说土质越细反射率越高 ；有机质含量越高、含水量越高，反射率越低。
  • 岩石：岩石反射波谱曲线没有统一特征。矿物成分、含水状况、色泽等都会对曲线形态产生影响，如砂岩反射率随波长增加而增大。

遥感数据获取及数字化

遥感数据获取

遥感平台：遥感中搭载传感器的工具统称为遥感平台，是安装遥感器的飞行器，用于安置各种遥感仪器，使其从一定高度或距离对地面目标进行探测，并为其提供技术保障和工作条件的运载工具。
按平台距离地面的高度大体可以分为三类：地面遥感平台、航空平台、航天平台
在不同高度的遥感平台上，可以获得不同面积，不同分辨率的遥感图像数据，在遥感应用中，这三类平台可以互为补充、相互配合使用。

遥感平台的种类：

  • 地面遥感平台：置于地面或水上的装在传感器的固定或移动装置，高度在100m以下，例如安置遥感器的车、船、三脚架、遥感车、遥感塔等。主要作用：近距离测量地物波谱和摄取供试验研究用的地物细节影响；为航空遥感和航天遥感定标、校准和信息提取提供基础数据。
  • 航空平台：高度在100m以上，100km以下，用于各种资源调查、空中侦察、摄影测量的平台，包括低、中、高空飞机，以及气球、飞艇等。
  • 飞机：低空平台（飞行高度小于2km），获得中等比例尺航空遥感影像；中空平台（飞行高度在2—10km）为轻型飞机，大比例尺遥感影像；高空平台（飞行高度在10—100km），非常大比例尺的影像，覆盖范围非常广。
  • 航天平台：高度在150km以上的人造地球卫星、宇宙飞船、空间轨道站、高空探测火箭、航天飞机等遥感平台。 人造地球卫星： 低轨：150-300km； 中轨：700-1000km； 高轨：地球静止卫星。 航天飞机：240-350km高度。 卫星航天平台目前发展最快、应用最广：气象卫星系列、海洋卫星系列、陆地卫星系列。

遥感传感器及性能：
传感器：传感器：在遥感中收集、探测和记录目标的电磁辐射信息的仪器。
传感器的组成与工作原理：

  • 基本组成：收集器、探测器、处理器和输出器组成。
  • 收集器：收集地物辐射来的能量（透镜组、反射镜组、天线）。
  • 探测器：将采集的辐射能转化成化学能或电能（光敏探测元件、热敏探测元件）。
  • 处理器：对采集的信号进行处理。
  • 输出器：输出获取的图像、数据。

地物监测获取信息：目标地物的大小、形状及空间分布特点；目标地物的属性特点和变化特点。
总结为三方面信息：目标地物的几何特征、物理特征和时间特征。
传感器的几个分辨率：空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率。

  • 空间分辨率：遥感影像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，是用来表征影像分辨地面目标细节的指标。通常用像元大小、像解率或视场角来表示。
  • 光谱分辨率：传感器探测器件接收电磁波辐射所能区分的最小波长范围，或接收目标辐射时能分辨的最小波长间隔。光谱分辨率表现在三个方面：波段宽度、波段数目、波段范围。
  • 辐射分辨率：指传感器探测元件在接收光谱信号时所能分辨的最小辐射度差，传感器区分地物辐射能量细微变化的能力，即传感器的灵敏度。传感器的辐射分辨率越高，其对地物反射或发射辐射能量的微小变化的探测能力越强。在遥感图像上表现为每一像元的辐射量化级。
    数值变幅：一般用灰度（亮度）的分级数来表示，即最暗——最亮灰度值间分级的数目——灰度级别。与二进制编码的比特值有关，每个比特记录的是2的几次幂，最大亮度值取决于记录能量值的比特数。
  • 时间分辨率：对同一地点进行采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期。间隔越大，时间分辨率越低；间隔越小，时间分辨率越高。

传感器

传感器分类：

  • 按传感器的成像原理和所获取图像的性质分类：摄影机 (框幅式，缝隙式，全景式)，扫描仪 (光机扫描仪，推帚式扫描仪) 和雷达（真实孔径雷达、合成孔径雷达）
  • 按传感器对电磁波信息的记录方式分类：成像方式、非成像方式的传感器。

摄影机：用光学系统成像并用胶片记录影像的传感器，所得到的图像称为摄影图像。
航空摄影的类型：垂直摄影、倾斜摄影
投影及构想特定：垂直投影、中心投影
像点位移：在中心投影的像片上，地形的起伏除引起像片不同部位的比例尺变化外，还会引起地物的点在平面位置上的移动，这种现象成为像点位移。

扫描仪：扫描成像类型的传感器：逐点逐行地以时序方式获取二维图像，有两种主要的形式：对物面扫描的成像仪、对像面扫描的成像仪。
包括以下三种类型：光机扫描仪，推扫式扫描仪，成像光谱仪
光学机械扫描：成像方式：通过传感器的旋转扫描镜沿着垂直于遥感平台飞行方向的逐点逐行的横向扫描，获取地面二维遥感图像。
推扫式扫描：成像方式：由CCD组成线阵列或面阵列传感器， 采用广角光学系统，在整个视场内借助遥感平台自身的移动，像刷子扫地一样扫出一条带状轨迹， 获取沿飞行方向的地面二维图像。
推扫式扫描相比于光-机扫描的优缺点：
优点：（1）有相对较长的信息采集时间，增加了相对信噪比，获得具有更高空间分辨率和辐射分辨率的遥感影像。 （2）消除因扫描镜速度变化引起的几何误差，具有更好的几何完整性和几何精度。 （3）探测元件CCD小而轻、能耗低、稳定性好。 （4）成像过程没有机械运动，系统的使用寿命更长
缺点：（1）大量探测器之间灵敏度的差异，会产生带状噪声，需要进行校准。 （2）目前擅长于近红外波段的CCD探测器的光谱灵敏度尚受到限制 （3）总视场一般不如光-机扫描仪传感器

雷达：侧视雷达传感器：属于主动式遥感传感器。成像时雷达本身发射一定波长的电磁波波束，然后接收该波束被目标地物反射回的信号，从而探测目标地物的特性。
根据成像技术的不同分为：

  • 真实孔径雷达：以天线的实际孔径工作，分辨率较低。
  • 合成孔径雷达：用一个小天线作为单个辐射单元，将此单元沿一直线不断移动。

卫星轨道：
卫星姿态：滚动、俯仰、偏航、振动

卫星轨道特征：
近地轨道：太阳同步轨道（回归轨道、准回归轨道）、非太阳同步轨道
地球同步轨道：静止轨道、非静止轨道

遥感卫星类别：

  • 气象卫星：气象卫星是对地球及其大气层进行气象观测的人造地球卫星，是太空中的高级自动化气象站，它能连续、快速、大面积地探测全球大气变化情况。
    按照轨道不同可分为：
    • 极地轨道气象卫星：极地轨道气象卫星为低航高、近极地太阳同步轨道。轨道高度为800-1600km。
    • 静止轨道气象卫星：静止轨道气象卫星也称高轨地球同步轨道气象卫星，定点于赤道上空约36000km的高度上，可连续、重复不断地对其覆盖的地球表面进行实时观测。
  • 陆地卫星：陆地卫星用于陆地资源和环境探测的卫星。
    综合分类：
    • 系列陆地卫星类（美国陆地卫星Landsat、法国陆地观测卫星SPOT、印度遥感卫星IRS、中国资源卫星和遥感卫星、中巴地球资源卫星ZY（CBERS））
    • 高空间分辨率陆地卫星（IKONOS世界第一颗高分辨率商用卫星、QuickBird世界第一颗提供亚米分辨率商业卫星）
    • 高光谱类卫星（MODIS、Hyperion等）
    • SAR类卫星（Seasat、ERS、Radarsat等）
    • 小卫星（环境一号、北京一号等）
  • 海洋卫星：海洋卫星专门用于探测全球海洋表面状况与检测海洋动态。
    类型：
    • 海洋水色卫星
    • 海洋动力环境卫星
    • 海洋综合探测卫星

遥感数据数字化

遥感图像的表示：

  • 光学图像：又称模拟图像，是指灰度和颜色连续变化的图像
  • 数字图像：是能被计算机存储、处理和使用的用数字表示的图像

数字图像的优点：便于存储和运输、便于计算机处理与分析、信息损失低、抽象性低

遥感图像的表示形式：

  • 模拟图像（光学图像）：如像片、胶片等，可看成一个二维的连续的光密度 （或透过率）函数，光密度值一般可用光学密度仪来量化。
  • 数字图像：以数字方式在计算机中存储、运算、输出的图像。
    数字图像结构：数字图像以二维数组（矩阵） 表示。数组中每一个元素代表一个像素（或称像元），像素的坐标位置隐含，由这个元素在数组中的行列位置决定。

遥感图像数字化：
图像数字化：把一个连续的光密度函数变成一个离散的光密度函数，整个过程称为图像数字化。

  • 空间坐标离散化——采样
  • 幅度（光密度）离散化 ——量化

空间采样：

  • 空间坐标数字化：按照一定的空间网格对连续图像进行空间坐标的数字化
  • 方法：正方形点阵法、正三角形点阵法、正六角形点阵法。

属性量化：

  • 采样点辐射值的数字化：指从图像灰度的连续变化中进行离散的采样，目前经常使用的灰度量度有2级，64级，128级，256级。
  • 量化的方法：分层量化、均匀量化和非均匀量化。均匀量化是在整个图像灰度范围内均匀地划分灰度登记，使得相邻灰度级的数值范围为定值。

数字图像数据格式：

  • BSQ：按波段顺序记录图像数据，每个波段作为独立文件被存放，每个波段文件则以像元的行、列序号排列。
  • BIL：按扫描行顺序记录图像数据，即先依次记录各个波段的第一行，再记录各个波段的第二行，以此类推。
  • BIP：按像元顺序记录图像数据，即在一行中按每个像元的波段顺序排列数据，属于各波段数据间按像元交叉记录的一种数据格式。

微波遥感

微波遥感

微波：频率为300MHz~300GHz的电磁波，是无线电波中一个有限频带的简称，即波长在1mm~1m的电磁波，是分米波、厘米波、毫米波、亚毫米波的统称。

微波遥感：是指在微波电磁波段内，通过接受地面目标物辐射的微波能量，或接收传感器本身发射出的电磁波束的回波信号，判别目标物的性质、特征和状态的遥感技术。微波遥感使用无线电技术，而可见光、红外遥感使用光学技术。

微波遥感的类型：

  • 主动微波遥感：主动式传感器-成像：雷达；非成像：微波散射计、微波高度计
  • 被动微波遥感：被动式传感器-微波辐射计

微波遥感的特点：

  1. 具有全天候、全天时工作的能力（穿云透雾、不受天气的影响）
  2. 对地物有一定的穿透能力（波长和湿度是影响微波穿透能力的主要因素）
  3. 能获得可见光和红外遥感所不能提供的某些信息（测距、测高、地表形变、海浪等）
  4. （主动）微波波段可以覆盖更多的倍频道（最长工作波长与最短工作波长之比）

微波遥感的不足之处:

  1. 除合成孔径雷达外，微波传感器的空间分辨率一般远比可见光和热红外传感器低；
  2. 由于微波特殊的成像方式，其数据处理和解译较为困难；
  3. 所携带的电磁信息与人们习惯的颜色信息很难匹配，无法记录与颜色有关的现象；
  4. 微波数据与可见光、红外数据很难取得空间上的一致性。

雷达系统成像原理

雷达是最常见的主动式成像微波传感器。

真实孔径雷达的成像原理：天线装在平台侧面，发射机向侧向面内发射一束窄脉冲，地物反射的微波脉冲，由天线收集后，被接收机接受。
近距离目标先成像，远距离目标后成像。

雷达系统地距和斜距图像：雷达图像由斜距图像和地距图像两种不同的显示方式。

真实孔径雷达的分辨率

  • 距离分辨率：是指在雷达脉冲发射的方向上，能分辨的两个目标之间的最小距离，与脉冲宽度有关。
    特点：
    • 脉冲宽度越短，距离分辨率越高
    • 俯角越小，距离分辨率越高
    • 距离分辨率的大小与遥感平台的高度无关
  • 方位分辨率：是指在雷达飞行方向上能分辨的两点之间的最小距离。方位分辨率取决于雷达波束（扇状）照射的地面条带的角宽度，即波束宽度β。
    特点：
    • 波束宽度越宽，方位分辨率越高
    • 近射点波束宽度小于远射点，方位分辨率更高

合成孔径雷达的成像原理：利用短天线，通过修改数据记录和处理技术，产生很长孔径天线的效果，具体作法是在沿飞行航迹方向上形成一个天线阵列，在不同位置上接受同一地物的回波信号，进行解调压缩合成处理成最终信号（相当大孔径）。

合成孔径雷达的分辨率：
合成孔径雷达距离分辨率与真实孔径雷达相同，方位分辨率与真实孔径雷达相比大大提高。

侧视雷达图像特征

斜距图像比例失真：
距离向：雷达的地距与斜距图像
由于是距离成像，目标实际地面距离（地距）大于记录的距离（斜距）
斜距图像的近距离压缩/比例失真
对于侧视雷达来说，地物离天线越近，在斜距图像上的缩小越多，变形越大。

透视收缩：是面向雷达波束的斜面投影到斜距平面时距离压缩增强现象，归根结底还是距离压缩现象。

叠掩现象：雷达叠掩也称顶底位移，是山顶部分的回波比山脚部分的回波更早被雷达接收记录，从而使山顶影像”叠置”在山底之前的图像失真现象。

雷达阴影：侧视雷达成像在距离向会产生雷达阴影。原因是：起伏地形的后坡雷达波束不能到达，没有回波信号，在图像相应位置出现暗区。

影响雷达图像色调的因素：表面粗糙度、复介电常数（描述材料的电性质，电容、传导率、反射率）、极化方式、波长或频率、雷达俯角、雷达视向

微波的极化：
电场矢量不随时间变化的现象称为线极化，分为水平极化和垂直极化
微波遥感的四种常见极化图像：
HH-水平发射，水平接受
VV-垂直发射，垂直接收
HV-水平发射，垂直接收
VH-垂直发射，水平接收

单极化：是指HH或者VV。
双极化：是指一种极化模式的同时，加上另一种极化模式，如HH和HV。
全极化：技术难度最高，要求同时发射H和V，也就是HH VV HV VH四种极化方式。

图像预处理

辐射校正

图像预处理：在图像分析和信息提取之前, 有必要对原始遥感图像进行处理, 这种处理就是图像的预处理。
图像预处理包括：图像修复、辐射校正、几何校正、图像镶嵌等。

辐射误差
理想遥感系统：遥感图像的灰度值直接准确地反应地物目标反射或发射能力的差异

遥感影像畸变
辐射畸变、几何畸变

辐射畸变的产生：辐射畸变的产生遥感成像过程中, 传感器响应特性、太阳位置和角度条件、地形影响以及大气状况会造成遥感传感器测量值与地物实际的光谱辐射率的不一致

辐射误差来源——传感器误差
遥感传感器误差主要是由其光学系统或者光电变换系统的特征所形成的
遥感传感器误差：随机坏像元、行或列缺失、行或列条纹

  • 随机坏像元的判定或消除：由传感器的噪声或磁带等部件的误码率造成的, 其特点是孤立和分散的, 往往和周围的亮度值有明显的差别, 并且彼此不相关。斑点可以通过将图像像元亮度值同它的邻近像元亮度值进行比较来判定。
  • 行列缺失的判定或消除：扫描线丢失是传感器扫描与采样设备故障以及在数据传输和记录过程中产生的错误， 这种错误常常导致图像上部分扫描线数据的缺失。常用的方法是用该扫描线上面的或下面的一条扫描线数据，或上下两条扫描线数据的平均值, 填补丢失的扫描线数据。
  • 行列条纹（条带）：行列条纹（条带）也是传感器探测元件的不同响应以及本身造成的误差引起的一种现象。图像条带可以通过去条带处理完成。

辐射误差来源——大气
大气造成的辐射误差主要来源于大气对电磁波的散射和吸收。
大气造成的辐射误差可通过一个简单的辐射传输方程, 定量分析大气的影响。
大气效应会降低遥感图像的对比度。

辐射误差来源——地形
地形的影响: 凸起的地形会遮挡太阳的直射光, 形成阴影, 大幅度减弱传感器接收的辐射能量。

辐射误差来源——太阳高度角
太阳高度角的影响: 不同季节太阳光入射角度不同, 即入射光条件不同; 结合地形影响, 遥感图像中可能会产生阴影。

辐射校正： 针对各种辐射误差进行校正, 消除遥感图像中包含的各种辐射失真, 使得遥感图像尽可能准确地反映地物目标辐射出的电磁波信号。
辐射校正原因：遥感图像受到的辐射误差来源复杂, 为了使遥感图像尽量准确地反映地物的反射或发射的电磁波信息,需对遥感图像进行辐射校正。
辐射校正包括: 传感器辐射定标、大气校正, 以及太阳高度和地形校正

  • 辐射定标：消除传感器本身误差–定量遥感应用、数据分析比较基础
    传感器辐射定标（radiometric calibration）: 将遥感图像记录的原始DN值转换为大气外层表面传感器入瞳处的辐射亮度或反射率的过程（DN值转化为绝对光谱辐射亮度的过程）。
    传感器辐射定标包括：绝对辐射定标、相对辐射定标
    • 相对辐射定标
    • 绝对辐射定标：通过标准辐射源, 在不同波段建立传感器入瞳处的光谱辐亮度值与传感器输出的灰度值之间的定量关系, 获得定标系数。绝对辐射定标包括: 实验室定标、星上定标、场地定标。
      • 实验室定标：在遥感器发射之前，确定每个波段的中心波长、带宽、光谱响应函数, 在地面实验室或实验场(模拟太空), 用传感器观测辐亮度值已知的标准辐射源以获得定标数据。
      • 星上定标：在卫星上（环境变化-实验定标参数失准）利用标准辐射源(如灯、太阳和黑体)对传感器进行定标, 监测传感器在轨期间各光学部件的变化。一般采用内定标，即辐射源定标。
      • 场地定标：传感器在飞越定标场上空时, 在地面选取若干像元, 同步测量地物辐射参数(如地表反射率、温度等) 和大气参数(如气溶胶光学厚度、大气廓线), 利用大气辐射传输模型模拟出传感器入瞳处各波段的光谱辐亮度, 确定其与灰度值的定量关系, 获得定标系数。
        方法：反射基法、辐亮度基法
  • 大气校正：为了让传感器把地球看的更清楚，消除由大气影响所造成的辐射误差， 反演地物真实的表面反射率——遥感定量化研究和应用前提.
    大气校正方法：绝对大气校正、相对大气校正
    大气校正方法：基于辐射传输方程的大气校正、基于线性回归经验模型的大气校正、基于图像特征的大气校正
    • 基于辐射传输方程的大气校正：遵循电磁波在大气中的辐射传输过程, 通过确定辐射传输方程中的大气参数, 来求解 (反演) 地表反射率/温度等参数。（常用模型：6S模型 (仅反射波段)、LOWTRAN模型、MODTRAN模型）
    • 基于线性回归模型的大气校正——经验线法：获取遥感影像上特定地物的灰度值及其成像时相应的地面目标反射光谱的测量值, 建立两者之间的回归方程, 在此基础上对整幅遥感图像进行辐射灰度纠正。
    • 基于图像特征的大气校正——最小值去除法（暗目标法）：图像校正时, 首先准确找出这些黑色目标, 并确定其对应的最小亮度值的大小, 然后将图像上每个像元的亮度值都减去这个最小值这样就等于消除了大气程辐射的影响实现了校正的目的。
    • 基于图像特征的大气校正——回归分析法：基于特殊波段的大气校正方法（回归分析法）：利用某些波段不受大气影响或影响较小的特性来校正其它波段的大气影响。一般情况下, 散射主要发生在波长较短的波段, 对近红外波段几乎没有影响, 可把近红外波段作为无散射影响的标准图像, 通过不同波段图像的对比分析来计算大气影响。
  • 太阳高度校正：将太阳光倾斜照射时获取的图像校正成太阳垂直照射条件下的图像。
    太阳高度角θ的变化会改变光照条件, 其角度随成像时间、季节和地理位置的变化而变化，太阳高度角引起的图像辐射值误差通常对影像细部特征产生影响。
  • 地形校正：地表反射到传感器的太阳辐射亮度与地表坡度有关。这种由地表坡度产生的辐射误差,可利用地表法线向量与太阳入射向量之间的夹角调整。

几何畸变的产生：遥感成像过程中, 即从地面原型经遥感过程转换为遥感信息的过程中, 受到遥感传感器成像特征、地形、大气传输效应等多种因素综合影响。

几何畸变误差分类：

  • 动态误差：地球旋转等因素造成的误差
  • 静态误差：相对于地球表面静止状态
  • 外部误差：除传感器外，其他因素所造成
  • 内部误差：传感器自身性能所造成

遥感影像形变原因：遥感平台位置和运动状态变化的影响、地形起伏的影响、地表曲率的影响、大气折射的影响、地球自传的影响

几何校正：校正多种因素引起的影像变形, 实现与标准影像或地图的几何整合
几何粗校正: 遥感影像的粗加工处理, 仅作系统误差改正; 根据卫星轨道公式将卫星的位置、姿态、轨道及扫描特征作为时间函数加以计算, 确定每条扫描线上像元的坐标。校正后影像仍存在几何变形
几何精校正: 遥感影像的精加工处理, 用于去除粗校正后残留的误差; 产生符合某种地图投影或图形表达要求的新影像, 一般利用地面控制点（GCP） 进行

影像配准：是在几何精校正时, 采用基准或参考图像对待校正图像进行校正。将同一地区的不同特性的相关影像(如不同传感器, 不同日期, 不同波段或传感器在不同位置获取的同一地区地物)在几何上互相匹配, 即实现影像与影像间地理坐标及像元空间分辨率上的统一。

  • 相对配准：选择某一卫星数据作为参考图象, 将其他卫星数据与之配准, 简称图像对图像的配准。
  • 绝对配准：将所有的图像分别校正到地图坐标系下

影像镶嵌：指当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时, 将两幅或多幅图像拼接起来, 形成一整幅覆盖全区的较大的图像的过程。
影像镶嵌的前提：

  • 图像之间有较高的配准精度;
  • 图像之间有一定的重叠；
  • 指定参照图像, 作为对比度匹配和设置输出图像的地理投影、像元大小、数据类型的基准
    影像镶嵌的目标：
  • 空间位置镶嵌-空间位置的一致
  • 色调一致

图像匹配：因成像时间、太阳光照、大气状态的差异或遥感传感器本身的不稳定, 不同图像之间对比度及亮度可能会有差异, 需要进行图像匹配, 使镶嵌后输出图像的亮度值和对比度均衡化。
图像匹配方法：直方图匹配、彩色亮度匹配

  • 直方图匹配（两幅影像的色调保持一致）：直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图的匹配方法。（将镶嵌前的两幅影像的直方图形式一致）

对若干幅互为邻接的影像通过几何镶嵌、空间拼接、色调调整等处理，拼接为统一的数字影像。

遥感影像增强与变换

影像显示增强

可见光谱：正常人眼可以看到的0.4-0.76um的波段。
颜色可以分为光源色和物体色两种。
颜色性质：明度（明亮程度）、色调（颜色色偶位置）、饱和度（颜色深浅、纯度）

遥感图像数据可视化定义（图像显示）：以视觉方式探究数据和信息，从而获得对数据内涵的理解。
关键问题：

  • 创建亮度图：数据亮度在计算机上的表现
  • 保持亮度值和输出显示值的一一对应关系
    亮度对比：对象相当于背景的明亮程度。改变对比度可以提高图像的视觉效果。
    颜色对比：视场中，相邻区域的不同颜色的相互影响叫做颜色对比。颜色的对比会产生不同的视觉效果。

彩色增强：根据人的视觉特点，将各种灰度图像转换为彩色图像的过程。
显示维度：

  • 二维空间：真彩色显示；
  • 三维空间：叠加数字高程模型
    显示方式：
  • 灰度显示
  • 伪彩色显示：单波段图像的彩色变换。
    将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。
    方法：加色法、密度分割法
  • 真彩色显示：多光谱图像的彩色变换
    从多波段图像中选择其中三幅图像在显示屏上合成一幅图像，该三幅图像的波段范围与自然界中的红绿蓝光的波长范围大致一致。
    真彩色合成：1-蓝；2-绿；3-红
  • 假彩色显示：多光谱图像的彩色变换
    将一幅自然彩色图像或者是同一景物的多光谱图像通过映射函数换成新的三基色分量进行彩色合成，使增强图像中呈现出与原图像中不同的彩色。
    标准假彩色合成：将红色赋予近红外，绿色赋予红光波段，蓝色赋予绿光波段

辐射增强：实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差
目前常见的图像增强处理技术可以分为空间域和频率域的处理
空间域处理主要涉及到的是——图像直方图
灰度直方图：直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数或该灰度级像素出现的频率。
灰度直方图只能反应图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置，即所有的空间信息全部丢失。

对比度增强：也称是图像拉伸或反差增强，是通过改变图像像元的亮度值来提高图像全部或局部的对比度，改善图像质量的一种方法。
实现方法：灰度扩展和直方图调整法

  • 灰度扩展
    • 线性变换
    • 分段线性变换：一些亮度段拉伸，另一些亮度段压缩
    • 非线性灰度变换
  • 直方图调整
    • 直方图均衡化：对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的像元值，使一定灰度范围内的像元数量大致相等
    • 直方图匹配：通过变换使得一个图像的直方图与另一个图像的直方图类似。

影像运算增强

图像滤波：一种采用滤波技术实现图像增强的方法，它以突出或抑制某些特征图像特征为主要目的，如去除噪声、边缘增强、线性增强等。
图像滤波可以分为空间域滤波和频率域滤波。空间域滤波通过卷积运算实现，频率域滤波对图像的频谱做分析处理。

  • 空间滤波：通过像元与其周围相邻像元的关系，采用空间域中的邻域处理方法。理论基础为局部卷积运算，包括平滑和锐化。
    • 平滑：
      • 均值滤波：采用线性的方法，平均整个窗口范围的像素值，它不能很好的保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分。
        适用于：原图像上周期性噪声。对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。
      • 中值滤波：采用非线性的方法，取整个窗口范围内中位数的像素值，在去除离散型噪声方面非常有效，可以保护图像尖锐的边缘。
        适用于：原图像上尖峰或者亮斑离散型噪声。对椒盐噪声表现较好，对高斯噪声表现较差。
    • 锐化：为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。
      边缘增强主要通过微分而使图像边缘突出、清晰。
      常用的方法有：梯度算子、拉普拉斯算子、定向监测

图像代数运算：使通过不同波段数据之间的代数运算，实现突出特定目标地物信息的一种图像增强方法。
图像代数运算是光谱空间向特征空间的一种转换。

  • 图像相加：把景物地多重影像加起来求平均，可以是为了某种增强效果。例如将不同传感器获得同一地区数据相加后，目的是保留光谱信息和提高几何特征。
  • 图像相减：对同一景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同波段的图像进行相减。可以运用于动态监测、运动目标监测和跟踪及目标识别。应用：地物识别、变化监测
  • 比值运算（图像相除）：由两个波段对应像元的灰度值之比或几个波段组合的对应像元灰度值之比获得。应用：突出地表特征、识别矿石类型、去除地形影响

光谱特征向量：地物点在不同波段图像中亮度的观测量构成一个多维的向量V称为光谱特征向量。
光谱特征空间：所有波段的亮度轴构成的直角坐标空间，同类地物具有聚类的效应。

多光谱变换：多光谱变换通过函数变换对多光谱图像进行处理，能达到保留主要信息、降低数据量、增强或提取有用信息的目的。
变换的本质：对遥感图像实行线性变换，使多光谱空间的坐标系按一定规律进行旋转。

  • 主成分变换（K-L变换）：基于光谱特征空间，根据各波段之间的协方差矩阵构建的一种正交线性变换方法。
  • 缨帽变换（K-T变换）：一种线性变换，使坐标轴发生旋转，旋转之后坐标轴的方向和地物，特别是和植物生长及土壤由密切的关系。这种变换既可以实现信息压缩，又可以帮助解译分析农业特征。

图像融合

图像融合：将不同类型传感器获得的同一地区的数据进行空间配准后，将各数据中的优势或互补性有机结合起来产生新数据的技术过程。目的是保留光谱信息和提高几何特征。
经过融合后的信息比直接从原来各信息源获取的信息更简洁、更少冗余、更有用途。

遥感信息复合：不同传感器的遥感信息复合
步骤：
1）配准
2）复合
方法一：逐点运算，生成三幅图像然后进行彩色合成生成复合图像
方法二：加权融合算法
方法三：代换法

遥感与非遥感信息复合：
目的：

  • 提高目视解译效果
  • 在定量分析中提高精度
  • 扩大遥感数据的应用面
  • 具有很大的实际意义
    步骤：
  1. 地理数据的网格化：
  • 网格数据生成，量化编程
  • 与遥感数据配准
  1. 最优遥感数据的选取：可选PCA变换后的前两个波段
  2. 配准复合

遥感图像分类

遥感图像解译：根据遥感图像呈现出的信息特征，通过综合分析、推理和判断，从遥感图像上识别目标地物信息的过程。
分为两种：人工目视解译、计算机自动识别

  • 人工目视解译：是指凭人的眼睛（或判读仪器），依靠解译者的知识、经验和掌握的相关资料，通过大脑分析推理判断提取遥感图像中的有用信息的过程。
  • 计算机自动识别分类：利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面在遥感图像上的信息进行自动判别和分类，达到提取所需地物信息的目的。

目标地物特征：是地物电磁辐射差异在遥感图像上的典型反映。
按表现形式不同可以分为三类：色、形、位
目标地物解译标志：遥感图像上能够作为识别、分析、判断景观地物的图像特征。

  • 直接解译标志：可以直接反映，包括形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图型、布局、位置等
  • 间接解译标志：间接反映的

目视解译方法：

  • 直接解译法：肉眼直接观测
  • 对比分析法：借助不同时间、波段进行对比补充验证
  • 信息复合法：把专递地图、地形图等辅助信息复合
  • 综合分析法：结合多种解译标志
  • 地理相关分析法：根据地理要素的相互关系

目视解译步骤：准备工作-初步解译与判读区考察-详细解译-野外验证与补判-成果转绘与制图

目视解译效果的影响因素：

  • 影响的综合性
  • 地物的复杂性
  • 传感器特性
  • 解译者自身条件
  • 解译尺度

计算机自动分类就是在光谱特征空间中找到合适的分类面

特征变换：是一种遥感影像数字变换处理，使得地物信息可以集中在新生成”多波段” 影像数据的少数几个波段中，或者使新生成的”多波段”影像数据更有利于信息自动提取。
特征选择：根据波段相关度最低原则选择少数几个波段数据的过程，可以用少数几个波段数据同样达到最佳分类效果。

计算机分类原理：主要依据是地物的光谱特征，不同地物具有不同的光谱特征，依据光谱特征的相似性来划分种类的过程。
计算机分类的测度指标：距离测度、相似性测度

监督分类：用选定的已知类别的样本，去识别其它未知像元的过程。
常用方法：多级切割法、最小距离法、最近邻域法、最大似然法、支持向量机
判别函数：是指各个类别的判别区域确定后，用于表示和确定某个特征矢量属于哪个类别的函数。
判别准则：在确定某个矢量在判别函数中的值后 ，需要通过一个判断依据确定该矢量属于哪一类。
样本的选取原则：选取应均匀、少量多次、尽量选择地物中间位置
优点：分类类别可控、样本选择可控、融入先验知识
缺陷：样本选择成本高、人的主观因素影响大、只能识别定义的类别

非监督分类：也称聚类分析，是一种没有先验知识干预的情况下，由计算机根据像元间光谱特征的相似程度进行归类合并的分类方法。
分类方法：K-均值聚类法、ISODATA算法聚类分析
优点：无需选择样本、减少人为误差、可识别量少的类别
缺点：分类结果不受控制、结果需进行后处理、同类图像结果对比困难

基于像元分类方法：基于像元光谱特征分类、空谱多特征分类

面向对象分类：处理单元不再是像元，而是图像分割后所形成的对象，对象是图像中同质像元构成的大小不等的单元。

  • 低层次：像素
  • 中层次：空间特征
  • 高层次：空间关系

混合像元分类：需要突破空间分辨率的物理极限，从像元光谱曲线精确反演出像元内存在的地物类型、所占比例以及亚像元的空间位置

基于知识的遥感图像分类：实际上就是一个图像分类专家系统

  • 知识库
  • 推理机

人工神经网络（ANN）：由大量的处理单元相互连接二形成的复杂网络，是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。

分类精度评估：
精度评价：指将分类结果与检验数据比较得到分类效果的过程。
常用的采样方法：

  • 简单随机采样
  • 分层采样
  • 系统采样
    精度评价方法：
  • 混淆矩阵
    常用指标：
    • 总体精度
    • 用户精度
    • 制图精度
  • Kappa分析