《中国科学院大学研究生教材系列：遥感图像处理》是遥感技术专业的硕士、博士研究生的专用教材，也可供相关专业的教师、科技工作者作为技术参考书使用。它是由中国科学院遥感技术应用研究所赵忠明研究员领衔的技术团队集体编著完成的。主要介绍遥感影像加工处理、从中提取目标信息的技术。具体包括遥感基本原理、数字图像处理方法、遥感影像辐射校正、几何校正、遥感影像镶嵌、图像融合、遥感影像识别、遥感影像变化检测、遥感处理云计算以及IRSA软件介绍等。《遥感图像处理》在编写思想上，理论与实践并重，以遥感成像原理为基础，系统阐述遥感图像处理技术的机理，旨在为培养遥感应用领域原创性技术人才奠定基础；又以遥感应用科研实践为依托，书中所有技术内容都是作者亲身科研攻关实践的总结，不少内容都是运行的遥感图像处理软件中的前沿核心技术，尤其在图像复原、纹理分析、数据融合、小波变换等关键技术的介绍中结合了技术团队的实践经验。因此，可以在诸多同类教材与专著中保持自己的特色。

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　　遥感是当代信息科学与技术的主要技术之一。“遥感”（RemoteSensing，RS）一词最初出现于20世纪60年代初期、第一颗人造卫星发射成功之后，人们将摄像装置搭载卫星上实现对地观测，并将这一套摄像、分析处理影像以及运用影像信息服务于各个社会经济领域的技术称为“遥感’’。事实上，早在人造卫星出现很久之前、飞机发明之后，即2。世纪初，人们就已经开始利用飞机作为摄像机的载体实施航空摄影测绘，这种航空摄影技术开启了遥感技术的先河。随着宇航技术的发展，遥感已将对地球观测延伸到对月球以及宇宙星体表面的观测，遥感技术的内涵与应用从而又得到进一步的拓展。
　　遥感是人类第一次离开地球去观测地球，由此人们可以在同一个时间断面全面、准确、快速、客观地获取地球表面广域空间直至全球的实时信息。遥感技术为人们深刻、全面认识自身所处的自然环境创造了条件。遥感技术提供的大量影像信息对于人们肆意践踏、破坏地球资源与环境的行为无疑产生了巨大的冲击与震撼，促使人们重新审视自身开发自然的行为与理念，认真思考科学、可持续发展的问题。遥感为监测大气与土地污染、合理利用与规划资源环境、研究地球生态环境演化直至宇宙演化规律等诸多领域提供了强有力的科学技术手段。
　　遥感技术为推动社会信息化、社会进步起到了关键性的作用。遥感技术是现代地理空间信息的主要信息源；遥感提供多尺度、多层面的时空图像信息，构成人们社会活动、生产活动的基础信息。据统计，国民经济部门有8。％以上的领域都需要以空间信息技术提供的时空信息为基础构建本行业的信息系统。当前，遥感技术在农业、国土资源管理、水资源管理、矿产资源管理、气象与大气污染监测、防灾减灾、国防等诸多领域都有重要应用，为这些领域提升科技水平、提高管理效益、增进社会生产力发挥了至关重要的作用，促进这些领域向着精确、精准、数字化、可视化方向发展，使生产与管理的决策更科学、合理，从而为国民经济科学、可持续发展提供坚实的技术保障。
　　遥感图像处理（RSImagcPr。ccSsing）是将遥感影像加工处理，从中提取目标信息的技术。由于遥感平台获取的影像数据夹杂着干扰噪声以及几何变形等多种原因，应用者所要索取的目标信息往往被掩盖在噪声与无关的信息数据之中，目标图像常常产生变形与畸变，因而难以实际使用。遥感图像处理的任务就是从浩繁的影像数据中去伪存真、由表及里，将地物的几何形状、理化性状，如干旱或湿度、污染状况、植物长势等，定量、定性地准确表达出来，为应用者提供优质的信息服务。遥感图像处理是遥感应用的必经技术过程，自遥感出现就产生了遥感图像处理技术。在计算机出现以前以及计算机技术初始阶段，遥感图像处理以光学模拟航空遥感影像处理为主。随着电子技术以及计算机技术的发展与普及，模拟遥感影像逐渐被数字遥感影像所取代，现在遥感图像处理一般是指数字图像的处理技术。
　　当代，遥感技术向着精准、深层次信息提取和自动智能化的方向发展。遥感图像处理可以排除云层等大气的干扰，实现遥感与全球定位以及地理信息系统的技术衔接，支持地面变化信息的处理与分析、遥感图像的图谱分析、单目标跟踪分析，遥感图像处理取得了长足的进步。同时随着高空间分辨率、高光谱遥感影像的普及、无人机遥感的异军突起，计算机云计算技术的普遍应用，以及各个遥感应用领域提出的更高的信息需求，遥感图像处理技术面临更大的挑战。遥感图像处理与其他应用技术一样，不断受到相关技术进步以及社会需求两个方面强有力的驱动，技术在驱动中发展。
　　《遥感图像处理》研究生教材是由中国科学院遥感与数字地球研究所赵忠明研究员领衔的技术团队集体编著完成的。本书在编写思想上，理论与实践并重，以遥感成像原理为基础，系统阐述遥感图像处理技术的机理，旨在为培养遥感应用领域原创性技术人才奠定基础；书中所有技术内容都是作者团队亲身科研攻关实践的总结。因此，可以在诸多同类教材与专著中保持自己的特色。本书力求内容深入浅出，图文并茂，用缜密的逻辑、流畅的语言叙述技术机理与过程，以适应教材的要求。
　　全书分为工。章。第l章遥感基本原理，叙述遥感图像处理相关的基础知识，作为以下各种图像处理的技术基础；第2—4章分别叙述遥感数字图像处理基础和图像预处理技术，包括图像增强和影像变换技术、辐射校正、几何校正等，是图像处理必备的基础性技术；第5章遥感影像的镶嵌，介绍影像间配准、影像镶嵌及色调调整技术，为制作大幅影像图提供实用技术；第6章遥感影像融合，介绍多幅影像实现像元级融合的方法，以发挥各幅影像的信息特点；第7章论述遥感影像分类的多种方法，实现影像的自动识别，获取地物分布的基本信息；第8章叙述遥感影像的地面变化信息检测，深层次挖掘地面的动态信息；第9章遥感图像处理云计算，介绍运用计算机网络云计算技术进行分布式网络图像处理的技术，以跟踪遥感图像处理的最新发展；第10章遥感图像处理软件介绍，介绍中国科学院遥感与数字地球研究所自主研发的IRSA遥感图像处理软件，为读者实践提供技术支撑。
　　为加深读者对书中内容的理解，每章后面附有习题，并备有参考文献供读者查阅。本书最后设有附录，对于专业名词、技术术语进行系统归纳整理，加以解释，并备有中英文对照。
　　本书在编写过程中，得到了许多老师和朋友的帮助与支持。中国农业大学严泰来教授、西北工业大学赵荣椿教授校阅了本书所有内容，并给出了许多积极的建议。二十一世纪空间技术应用股份有限公司迟耀斌研究员、中国土地勘测规划院刘顺喜教授、中匡！科学院遥感与数字地球研究所闫冬梅研究员、王刚博士自始至终都给予了大力的支持与帮助，并对本书许多内容提出了很好的改进意见，还要感谢课题组研究生林蕾、杨慧、吴祥、张建和尚晓波为本书的编辑所做的工作。这里谨对所有对于本书的出版给予大力支持与帮助的朋友们表示衷心的感谢。
　　由于遥感图像处理技术发展很快，本书编著者知识与技术水平有限，又缺乏教材编写经验，加上时间仓促，书中缺点及错误在所难免，恳请读者批评指正。
　　编著者
　　2013年6月于北京

目录
前言
第1章 遥感基本原理 1
1.1 遥感物理基础 1
1.1.1 遥感工作模型 1
1.1.2 地物辐射特性 3
1.1.3 地物反射特性 8
1.2 遥感影像获取 9
1.2.1 遥感平台类型 10
1.2.2 主要的遥感传感器 10
1.2.3 遥感数据的接收、传输与归档 11
1.3 目前常用的卫星遥感数据 12
1.3.1 GcoEye系列数据 12
1.3.2 WorldView系列数据 13
1.3.3 IKONOS数据 13
1.3.4 QuickBird数据 14
1.3.5 SPOT 5数据 15
1.3.6 TM/ETM数据 16
1.3.7 环境减灾卫星 17
1.3.8 资源三号数据 18
1.4 遥感影像基本概念 18
1.4.1 卫星影像产品介绍 18
1.4.2 遥感影像分辨率 19
1.4.3 遥感影像数据格式 22
1.5 遥感影像处理的基本问题 24
1.5.1 辐射校止 24
1 5.2 几何校正 24
1.5.3 影像镶嵌 24
1 5.4 影像融合 24
1.5.5 影像分类 25
1 5.6 变化检测 25
1.5.7 商性能计算 25
习题 26
参考文献 26
第2章 遥感数字图像处理基础 27
2.1 图像变换 27
2.1.1 傅里叶变换 27
2.1.2 离散余弦变换 29
2.1.3 小波变换 30
2.1.4 主成分分析 38
2.1.5 缨帽变换 43
2.1.6 彩色空间变换 46
2.2 图像增强 48
2.2.1 空域图像增强技术 49
2.2.2 变换域图像增强技术 61
2.2.3 彩色图像增强技术 64
习题 66
参考文献 66
第3章 遥感影像辐射校正 68
3.1 影像辐射校正 68
3.1.1 辐射误差来源 68
3.1.2 系统辐射校正 69
3.1.3 精辐射校正 70
3.2 影像噪声抑制 77
3.2.1 条带处理方法 77
3.2.2 斑点噪声处理办法 77
3.2.3 薄云处理方法 78
3.2.4 阴影处理方法 82
习题 87
参考文献 87
第4章 遥感影像几何校正 88
4.1 遥感影像的误差来源 88
4.1.1 传感器成像方式引起的图像变形 88
4.1.2 传感器外方位元素变化引起的图像变形 90
4.1.3 地球曲率引起的像点误差 91
4.1.4 大气折射引起的误差 92
4.1.5 地形起伏引起的像点位移 93
4.1.6 地球自转的影响 93
4.2 遥感影像几何校正模型 94
4.2.1 近似几何校正模型 94
4.2.2 严格几何校正模型 100
4.3 遥感影像正射校正 105
4.3.1 控制点和DEM要求 105
4.3.2 遥感影像止射校正方法 106
4.4 影像重采样方法 107
4.4.1 最近邻内插法 107
4.4.2 双线性内插法 108
4.4.3 三次卷积法 108
习题 110
参考文献 110
第5章 遥感影像的镶嵌 112
5.1 镶嵌流程 112
5.1.1 遥感影像镶嵌主要流程 112
5.1.2 遥感影像镶嵌质量评价 113
5.2 遥感影像配准 113
5.2.1 遥感影像配准简介 114
5.2.2 基于灰度的影像配准 117
5.2.3 基于特征的影像配准 118
5.2.4 影像复合配准与优化方法 122
5.3 镶嵌线与重叠区处理 128
5.3.1 镶嵌线生成办法 128
5.3.2 重叠区域处理 129
5.4 色调调整 130
5.4.1 基于统计分析的色调调整方法 131
5.4.2 基于影像变换的色调调整方法 131
5.4.3 基于镶嵌线羽化的色调调整方法 132
习题 133
参考文献 133
第6章 遥感影像融合 135
6.1 遥感影像融合基本流程及层次 135
6.2 像元级影像融合方法 136
6.2.1 基于IHS变换的遥感影像融合 137
6.2.2 基于算术运算的遥感影像融合 138
6.2.3 基于丰成分变换的遥感影像融合算法 139
6.2.4 基于CJramSchmidt变换的遥感影像融合算法 141
6.2.5 基于高通滤波的遥感影像融合算法 142
6.2.6 基于小波变换的遥感影像融合算法 142
6.2.7 其他的全色增强融合算法 143
6.3 遥感影像融合模型 143
6.3.1 分量替换融合模型 144
6.3.2 通用融合模型 145
6.3.3 统一理论框架 147
6.4 像元级融合质量评价 148
6.5 特征级影像融合技术 151
6.6 决策级影像融合技术 152
习题 153
参考文献 153
第7章 遥感影像分类 155
7.1 遥感影像特征提取 155
7.1.1 光谱特征 155
7.1.2 纹理特征 156
7.1.3 几何特征 161
7.2 特征空间及特征选择 164
7.2.1 特征空间 164
7.2.2 特征选择概念 165
7.2.3 特征评价测度 165
7.3 非监督分类 166
7.3.1 聚类分析 166
7.3.2 常用的非监督分类算法 168
7.3.3 非监督分类的优缺点 173
7.4 监督分类 173
7.4.1 常用的监督分类算法 173
7.4.2 监督分类的优缺点 183
7.5 面向对象分类 183
7.5.1 面向对象分类方法产生背景 183
7.5.2 遥感影像分割 184
7.5.3 基于知识的对象级分类方法 192
7.6 分类过程中辅助数据的整合 197
7.7 分类后处理 197
7.7.1 专题影像格式 197
7.7.2 分类重编码 197
7.7.3 小图斑去除 198
7.8 分类精度评价 198
7.8.1 混淆矩阵与精度指标 199
7.8.2 分类成功指数 200
习题 201
参考文献 201
第8章 遥感影像变化检测 204
8.1 变化检测流程 204
8.2 常用的变化检测方法 208
8.2.1 变化信息快速发现方法 208
8.2.2 基于代数运算的变化检测方法 209
8.2.3 基于图像变换的变化检测方法 212
8.2.4 基于分类的变化检测方法 213
8.2.5 面向对象的变化检测方法 214
8.2.6 基于遥感影像与GIS数据结合的变化检测方法 218
8.3 变化检测后处理 221
8.3.1 伪变化信息来源 221
8.3.2 变化图斑构建 221
8.3.3 基于植被覆盖度的植被伪变化去除 221
8.3.4 基于面积阈值的伪变化去除 222
习题 222
参考文献 222
第9章 遥感图像处理云计算 224
9.1 云计算技术概述 224
9.1.1 公计算的概念 224
9.1.2 云计算的特点 224
9.1.3 云计算的服务类型 225
9.1.4 云计算研究现状 225
9.2 基于Hadoop平台的云计算架构 226
9.2.1 HDFS分布式存储技术 226
9.2.2 HBase数据管理技术 229
9.2.3 Map-Rcduce编程模型技术 230
9.3 云计算下的遥感影像处理 232
9.3.1 图像并行处理的一般性问题 232
9.3.2 并行环境下的几何校正 234
9.3.3 并行环境下的图像融合 238
9.3.4 并行环境下的图像分割 240
习题 242
参考文献 242
第10章 IRSA软件介绍及应用 244
10.1 IRSA遥感图像处理软件介绍 244
10.2 IRSA软件功能介绍 244
10.3 几何精校正 245
10.4 正射校正 249
10.5 融合 254
10.6 镶嵌 255
10.7 投影及格式转换 258
10.8 常用特征提取 261
10.9 分类 264
附录一 专业词汇表 271
附录二 缩写词表 284
附录三 典型光学卫星遥感数据产品分级 289

　1．5 遥感影像处理的基本问题
　　1．5．1 辐射校正
　　遥感影像上各像元的亮度值记录对应地面目标反射或者辐射电磁波能量的大小。在遥感成像实际过程中，传感器得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物卒量是不一致的，这是因为测量值中包含诸多因素引起的失真，如传感器器件物理特性、太阳方位和角度条件、薄雾大气条件等。为了让遥感影像正确反映目标的反射或辐射特性，必须进行消除或减弱这种失真的影响。辐射校正即为消除或修正遥感图像成像过程中附力口在传感器输出辐射能量中的各种噪声的过程。
　　辐射校正可以提高遥感系统获取的地物表面光谱反射率、辐射率或者后向散射测量值的精度，从而提高遥感数据的质量（Jcnsen，2007），为遥感图像的识别、分类、解译等后续工作奠定基础。
　　1．5．2 几何校正
　　原始遥感影像通常包含严重的几何变形。引起几何变形的原因一般包括内部误差和外部误差两类。内部误差一般由遥感系统本身或遥感系统与地球自转或地球曲率共同引起的，这些误差一般是可预测的，在传感器的设计和制作中已经进行了初步校正，因此误差较小。外部误差是指由时空变化特性引起的几何误差，如数据采集时传感器镜头随遥感平台（如卫星和航空飞机）的随机运动，通常包括高度变化和姿态变化（如翻滚、俯仰和偏航）（JcnScn，2007）；再如大气运动引起的光线折射等。
　　遥感成像的时候，由于外部误差造成影像相对于地面目标发生的几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等’引起的误差通常县非线性的。
　　几何校正的目的就是要校正这些因素引起的影像变形，从而实现与标准影像或地图的几何整合。
　　1．5．3 影像镶嵌
　　传1器的成像区域面积总是有限的，这些区域往往不能满足用户的需求。在多数情况下，用户所需的分析区域都包括多景影像，注意这里的一景通常包含多幅影像，每幅对应一个波段。此时需要将若干景图像进行拼接，生成目标区域的完整图像’以便于获取更多、更准确的关于感兴趣区域的信息，这种处理过程就是影像镶嵌（Imagc Mosaic）。
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