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遥感名词解释 模拟图像 空间坐标和明暗程度连续变化,计算机无法直接处理的图像,又称光学图像 数字图像 指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数学表示的图像。数字图像的最小单元是像素 遥感数字图像(digital image) 是以数字形式表述的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，则构成电磁波谱 反射波谱：地物反射电磁辐射的能力，随所反射的电磁波波长而变化。如以横坐标表示波长的变化，纵坐标表示其反射率（或反射亮度系数）可构成反映反射光谱特性的曲线，称为反射光谱曲线以航空和航天遥感影像为基础，经几何纠正，配合线划和少量注记，将制图对象综合表示在图面上的地图。A/D 转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。像素值称为亮度值(灰度值/DN值)。亮度值的高低由传感器所探测到的地物辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同且受大气影响不同，相同地点不同图像（不同波段、时期、种类）的亮度值可能不同，因此灰度值是相对的，仅能在图像内部相互比较。只有来源于同一物理过程或经标准化处理后才能将两景图像灰度值进行比较 遥感图像解译：从遥感图像上获取目标地物信息的过程称为遥感图像解译，分为目视解译（直接观察或借助辅助判读仪器：颜色、形状、位置）和计算机解译（模式识别和人工智能） 遥感数字图像处理 是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行的系列操作过程。主要内容包括3个方面： 图像校正：对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真等处理。主要包括辐射校正和几何校正 图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像的目视解释效果。从一般意义上看，图像增强是使得图像看起来更好的图像处理方法。常用方法如：灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、代数运算、图像滤波等 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则，在此基础上利用该规则从校正后的图像上识别和提取有用的地物信息。主要包括图像分割、分类等方法 大气校正：消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程称为大气校正 散射：实质是电磁波在传输过程中大气微粒引起的衍射现象 瑞利散射：由远小于光波长的气体分子引起的散射，强度与波长4次方成反比（对可见光影响很大） 米氏散射：由大小与波长相当的气溶胶（如烟、水蒸气）引起，强度与波长的二次方成反比，方向性比较明显（对红外线散射很大） 无选择性散射：由超过光波长10倍的颗粒引起（尘埃、云雾），对各种波长同等散射 图像变换: 为达到简化图像处理、便于图像特征的提取、图像压缩等目的而使用的一系列数学方法称为图像变换,主要包括：傅里叶变换、主成分变换、缨帽变换、代数运算、彩色变换 傅里叶变换：针对特定波段图像的频率特征所进行的分析处理方法，常用于周期性噪声的去处、频率滤波、纹理分析等（要求行、列数为偶数） 主成分变换：针对多波段图像，基于变量之间的相关关系，在尽量不丢失信息的前提下的一种变换方法，主要用于数据压缩和信息增强 缨帽变换：一种线性变换方法，通过旋转坐标空间，旋转后坐标轴指向与地物有密切关系的方向，特别是与植物生长过程和土壤有关，常用于帮助解译分析农作物特征和信息压缩 代数运算：根据地物本身在不同波段的灰度差异，通过不同波段之间简单的代数运算产生新的“波段”，以达到增强特定地物信息的能力，常用方法有1）加法运算、2）差值运算、3)乘法运算、4）比值运算5）归一化指数 掩膜：使用一个二值图像f1，图像上需要保留的区域像素值为1，而被抑制掉的区域像素值为0，以此为模板去乘图像f2，可抹去f2的某些部分，这种方法称为掩膜 植被指数：根据地物光谱反射率差异可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够用于提取植被的代数运算算法称为植被指数 彩色变换：将用RGB颜色模型表示的图像变换为用HIS颜色模型表示的图像处理方法 图像滤波：从图像中提取空间尺度信息，突出图像的空间信息，压抑或去除无关信息的一种图像增强方法 空间域滤波：是通过窗口或卷积核进行，它参照相邻像素改变单个像素的灰度值，这 是当前主要的滤波方法。 平滑：抑制噪声、改善图像质量的处理称为图像平滑 锐化：突出图像中地物边缘、轮廓或线状目标的图像处理方法 频率域滤波：是对图像进行傅里叶变换，然后对变换后的频率域图像中的频谱进行滤波。 低通滤波：频率域滤波中，保留图像低频部分抑制高频部分的处理称为低通滤波 高通滤波：频率域滤波中，保留图像高频部分抑制低频部分的处理称为高通滤波 带通滤波：仅保留指定频率范围的滤波，范围外的频率被阻止 带阻滤波：仅阻止指定频率