遥感数字图像处理课件.

遥感数字图像处理及其应用华中科技大学图像识别与人工智能研究所陈忠[e-mail]2010.11.12©华中科技大学图像识别与人工智能研究所内容概要背景对地观测的中长期规划遥感图像处理的基本问题遥感应用结论©华中科技大学图像识别与人工智能研究所1、背景遥感定义遥感平台传感器类型工作方式遥感图像©华中科技大学图像识别与人工智能研究所1、遥感定义遥感（RemoteSensing）是非接触远程获取面状图像信息的技术手段。这里强调非接触，意为需要利用电磁波（光）作为信息获取手段，以区别与其它测试手段；远程以区别显微镜、X光机、CT扫描机；面状图象信息以区别遥测；©华中科技大学图像识别与人工智能研究所2、遥感平台遥感平台高度目的、用途其它静止卫星36000km定点地球观测气象卫星（GMS等）圆轨道卫星（地球观测卫星）500km~1000km定期地球观测LandsatSPOT等航天飞机240km~350km不定期地球观测空间实验无线探空仪100m~100km各种调查（气象等）高高度喷气机10000~12000m侦察大范围调查中低高度飞机500~8000m各种调查航空摄影测量飞艇500~3000m空中侦察各种调查直升机100~2000m各种调查摄影测量无线遥控飞机500m以下各种调查摄影测量飞机直升机牵引飞机50~500m各种调查摄影测量牵引滑翔机系留气球800m以下各种调查索道10~40m遗址调查吊车5~50m近距离摄影测量地面测量车0~30m地面实况调查车载升降台©华中科技大学图像识别与人工智能研究所航天遥感©华中科技大学图像识别与人工智能研究所航空遥感©华中科技大学图像识别与人工智能研究所3、传感器类型紫外遥感：探测波谱在0.05~0.38um可见光遥感:探测波谱在0.38~0.76um红外遥感:探测波谱在0.76~1000um微波遥感:探测波谱在1mm~1m多光谱遥感:将波谱划分为不同的窄波段进行探测©华中科技大学图像识别与人工智能研究所©华中科技大学图像识别与人工智能研究所4、工作方式主动遥感：由探测器主动发射电磁波并接收目标的反射回波信号。被动遥感：传感器自身不发射电磁波，被动接收目标对自然辐射源的发射能量或其自身发射的能量。成像遥感：传感器接收的电磁辐射信号可以转换成图像。非成像遥感：传感器接收的电磁辐射信号不能转换成图像。©华中科技大学图像识别与人工智能研究所太阳光（SolarLight）或人造雷达电磁波大气吸收、透射（折射）、散射＋大气自身辐射到达地面与地物作用，包括反射（散射）、吸收地物辐射大气吸收、透射（折射）、散射＋大气自身辐射传感器传感器噪声图像（数字或光学）地面站接收©华中科技大学图像识别与人工智能研究所30m分辨率的LandSat7假彩色图（美国）卫星参数LandSat1LandSat2LandSat3LandSat4LandSat5LandSat6LandSat7发射时间1972.7.231975.1.121978.3.51982.7.161984.31993.11999.4.15覆盖周期18天18天18天16天16天发射失败16天波段数目44477发射失败8运行情况1978退役1976年失灵1980年修复1982退役1983退役1983年TM传感器失效,退役在役服务发射失败2003.5月出现故障©华中科技大学图像识别与人工智能研究所5、遥感图像1米几何分辨率（IKONOS)影像显示（彩色）美国1999年9月24日发射成功，是世界上第一颗提供高分辨率卫星影像的商业遥感卫星。1米分辨率全色和4米分辨率多光谱影像的商业卫星，同时全色和多光谱影像可融合成1米分辨率的彩色影像IKONOS的重访周期为3天轨道周期：98分钟©华中科技大学图像识别与人工智能研究所QuickBird卫星于2001年10月由美国DigitalGlobe公司发射，是目前世界上最先提供亚米级分辨率的商业卫星。1个全色0.61-0.72m，4个多光谱2.44-2.88m重访周期：1–6天量化值：11位成像模式：单景16.5km×16.5km2.5米分辨率的QuickBird影像©华中科技大学图像识别与人工智能研究所2007年6月拍摄的大连地区IRS-P5影像2005年5月5日印度两个分辨率为2.5米的全色传感器，连续推扫，形成同轨立体像对，数据主要用于地形图制图、高程建模、地籍制图以及资源调查等重访周期5天影像数据的量化值为10位©华中科技大学图像识别与人工智能研究所Cosmo-SkyMed高分辨率雷达图像（1M，全球第一颗）意大利2007年6月8日Cosmo-Skymed雷达卫星的分辨率为1米，扫描带宽为10公里，具有雷达干涉测量地形的能力。COSMO-SkyMed系统是一个可服务于民间、公共机构、军事和商业的两用对地观测系统，其目的是提供民防（环境风险管理）、战略用途（防务与国家安全）、科学与商业用途。©华中科技大学图像识别与人工智能研究所全球精确度最高的商用成像卫星“GeoEye-1”拍摄的谷歌总部照片（0.41m）美国2008年9月6日真正的半米卫星：全色影像分辨率0.41米，多光谱影像分辨率1.65米，定位精度达到3米大规模测图能力：每天采集近70万平方公里的全色影像数据或近35万平方公里的全色融合影像数据重访周期短：3天（或更短）时间内重访地球任一点进行观测©华中科技大学图像识别与人工智能研究所2010年2月27日11时，智利康塞普西翁及其周围地区震后影像（德国RapidEye）（5m）德国2008年8月29日日覆盖范围达400万k㎡以上每天都可以对地球上任一点成像空间分辨率为5米通过5个光谱波段获取影像：蓝、绿、红、近红外、红边。RapidEye是第一个提供红边波段的商业卫星，这种获取方式可以监测植被变化，为分类和植被生长状态监测提供有效信息。©华中科技大学图像识别与人工智能研究所航空影像©华中科技大学图像识别与人工智能研究所以色列“爱神－Ｂ”遥感探测卫星2006年4月28日拍摄的叙利亚泰巴盖大坝卫星图片2006年4月25日围绕地球飞行一圈时间：94分钟探测精度：0.8米对地球某一指定地点的遥感探测时间：4天©华中科技大学图像识别与人工智能研究所©华中科技大学图像识别与人工智能研究所机载激光雷达系统（LightDetectionAndRanging，简称LiDAR）是一种新型的综合应用激光测距仪、IMU、GPS的快速测量系统，可以直接联测地面物体各个点的三维坐标。系统还集成高分辨率数码相机，用于同时获取目标影像。©华中科技大学图像识别与人工智能研究所2、对地观测的中长期规划©华中科技大学图像识别与人工智能研究所1、遥感科技发展是国家的战略需求强烈的需求：在国家科技发展中长期规划中，16个专题中有7个专题需要遥感技术支撑。农业科技问题研究、能源、资源与海洋发展科技问题研究、公共安全科技问题研究、生态建设、环境保护与循环经济科技研究、城市发展与城镇化科技问题研究、天地一体化信息网研究与基础科学问题研究。高分辨对地观测系统专项。©华中科技大学图像识别与人工智能研究所2、遥感科技发展是国家的战略需求宏大的规划：我国航天发展的能力不断提高，载人航天工程提高了我们国家的国际地位仅未来15年，发射30余颗对地观测卫星（减灾、环境、国土资源、测绘等遥感业务化运行体系）发改委预计航天产业化规模1000亿高分辨率对地观测专项190亿科工委“十一五”期间遥感应用8个亿863“十一五”空间信息技术主题课题布局6个亿Atmosphere©华中科技大学图像识别与人工智能研究所3、遥感图像处理的基本问题©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（1）辐射纠正薄云去除©华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像暗像元恢复©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（2）几何纠正局部自适应纠正（纠正误差小于1个象元）©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（3）配准参考图像畸变图像高精度配准©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（4）镶嵌©华中科技大学图像识别与人工智能研究所基于特征自动镶嵌©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（5）变化检测©华中科技大学图像识别与人工智能研究所伪彩色合成显示©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（6）数据融合绿色波段红色波段近红外波段SAR影像融合后伪彩色影像©华中科技大学图像识别与人工智能研究所融合前后图像对比原始图像双三次放大融合结果图像©华中科技大学图像识别与人工智能研究所在加入热红外波段后同样有很好的效果实例－相同涂覆下不同材质的区分©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（7）分类©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（8）信息提取道路网络提取实验©华中科技大学图像识别与人工智能研究所©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（9）三维信息获取机载三维信息获取系统©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（10）虚拟现实©华中科技大学图像识别与人工智能研究所（11）海量数据•属性查询•空间查询•组合查询•数据打包•数据浏览综合数据库查询界面目标文档库查询©华中科技大学图像识别与人工智能研究所4、遥感应用©华中科技大学图像识别与人工智能研究所军事应用©华中科技大学图像识别与人工智能研究所军事应用©华中科技大学图像识别与人工智能研究所高光谱遥感©华中科技大学图像识别与人工智能研究所微波遥感这副图片是1998年长江发生洪水时，利用高分辨率机载L-SAR雷达监测鄱阳湖洪水的情况。它可以全天候监测地表。©华中科技大学图像识别与人工智能研究所MODIS中国及周围地区16天250mNDVI合成图NOAA中国植被覆盖分类及陆地生态系统净第一生产力东亚沙尘过程遥感研究陆地和近海碳通量和储量遥感监测数据产品全球变化遥感近20年中国气候变化分析©华中科技大学图像识别与人工智能研究所地理协同实验环境虚拟地理环境实验平台虚拟地理环境，是以虚拟现实理念/虚拟现实技术为核心，基于地理信息、遥感信息、以及赛博空间网络信息与移动空间信息，研究现实地理环境和赛博空间的现象与规律。通过虚拟地理环境，可以促进实验地理学、地理/遥感信息科学、信息地理学、以及虚拟地理学的研究与发展。地理环境遥感©华中科技大学图像识别与人工智能研究所国土遥感©华中科技大学图像识别与人工智能研究所中国旱田作物长势遥感监测图中国9月份降水距平图中国农情遥感速报系统大豆春玉米冬小麦©华中科技大学图像识别与人工智能研究所重大自然灾害遥感监测©华中科技大学图像识别与人工智能研究所空间信息服务©华中科技大学图像识别与人工智能研究所数字城市©华中科技大学图像识别与人工智能研究所航空遥感系统©华中科技大学图像识别与人工智能研究所基于网络传输和标准格式的接收处理系统，具有NOAA和EOS/MODIS接收及处理运行能力。拥有千兆位网络系统。航天遥感数据接收及网络中心©华中科技大学图像识别与人工智能研究所•遥感综合试验场©华中科技大学图像识别与人工智能研究所5、结论遥感图像处理技术尚不能满足遥感应用的需求自动化、智能化水平低处理效率不高面向需求的算法开发©华中科技大学图像识别与人工智能研究所