第6章 遥感数字图像处理_图像变换（2）.pptVIP

通过对强度I成分的处理进行图像增强 去除云雾 多源数据显示 随着工作的积累，在同一地区往往积累了不同传感器的遥感数据。通过将这些数据的波段分别赋予HIS，然后逆变换作彩色显示，可以获得较好的效果。 其他应用 ①对色调进行分段扩展，以突出某一色调或加入某一范围内的色调之间的差异 ②色调不变，将亮度和饱和度设为常数，以突出地物色调在空间上的分布 ③将强度设为常数，色调和饱和度不变，可以减少地形起伏的影像，突出阴影部分的地物信息。 第6章 图像变换（2） 6.4代数运算 原理：根据地物本身在不同波段的灰度差异，通过不同波段之间的简单的代数运算产生新的“波段”，达到突出感兴趣的地物信息、压抑不感兴趣的地物信息的目的。 （1）加法运算 设B1和B2为参与运算的波段，B为运算后产生的新的“波段”。 基本公式：B=B1+B2 主要用于同一区域的不同时段图像求平均，这样可以削弱图像的随机噪声，或者获取特定时段的平均统计特征。例如，使用NOAA或者MODIS图像研究地表植被的季节变化，可以将相邻5天地图像数据进行平均处理。 （2）差值运算 基本公式：B=B1-B2 差值运算后的图像反映了同一地物在两个波段上得差异。地物的反射率在不同的波段上特征不同，差值运算后图像上差异大的地物得到突出，从而容易识别出来。 在动态监测、运动目标检测与跟踪、图像背景消除、不同图像处理效果的比较及目标识别等工作中应用较多。 例如，健康的植被在0.65μm附近有一个明显的吸收谷，反射率很低；在0.7-0.8μm处是一个陡坡，反射率急剧上升，并在0.8-1.3μm之间形成一个高的、反射率可达40%或更大的反射峰，这个种反射光谱曲线是含有叶绿素植物的共同特点（叶绿素反射特征）。红外波段植被与浅色土壤、红波段的植被与深色土壤及水体反射率接近，无法分开。当用红外波段减红波段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大，相减后植被具有很高的差值，而土壤和水体在这两个波段的反射率差异很小，差值很小，因此在差值图像中植被信息得到突出，很容易确定其分布区域。 （3）乘法运算 基本公式：B=B1×B2 可用来遮掉图像的某些部分。例如，使用一个二值图像f1（图像上需要被完整保留下来的区域的像素值为1，而被抑制掉得区域的像素值为0）去乘图像f2的某些部分。图像处理中，这个操作被称为掩膜。 （4）比值运算 基本公式：B=B1 / B2 指两个不同波段图像对应像素的灰度值相除（除数不能为0）。可以降低传感器灵敏度随空间变化造成的影响，降低地形导致的阴影影响。 在比值图像上，像素的亮度反映了光谱比值的差异。因此，这种运算对于增强和区分在不同波段差异较大的地物有明显的效果。 例如，在地质探测中，地质学家用TM的某种组合解译矿石类型：B3/B1突出铁氧化物，B5/B7突出粘土矿物，B5/B4突出铁矿石，B5/B6突出大片白陶土蚀变区域，B4/B3突出植被信息，B5/B2分离陆地和水体，等等。 波段比值方法还可以用来探测地物随季节变化的信息。例如，如果需要监测地区植被的变化，可以使用不同季节的第3波段的比值，新建立的波段可能33。图像的时段可以是不同年的同一个月，或同一年的不同月，新产生的波段将突出变化信息，变化的像素具有较高的亮度值。没有变化的像素值较低，在图像中比较暗。 去除地形坡度和坡向引起的辐射量的变化，在一定程度上消除同物异谱现象。 阴影区 阳光 阴坡的反射率比阳坡低，在图像上的亮度值不同，同两胳膊度的图像相除，产生的比值图像上阴坡和阳坡的亮度值趋于一致。 （5）归一化指数 B=(B1-B2)/(B1+B2) 在基本的比值运算中，如果分母中的波段B2的值比较小（特别是小于1的情况下），那么，比值的结果将夸大差异，使用归一化指数可以避免这一问题。 传感器Landsat TM所对应的指数函数 函数名称 计算公式 归一化植被指数（NDVI） (band4-band3)/(band4+band3) 比值植被指数（IR/R） Band4/band3 差值植被指数（Veg.index） Sqrt(band4/band3) 转换植被指数（TNDVI） Sqrt((band4-band3)/ (band4+band3)+0.5) 氧化铁指数（IRON OXIDE） Band3/band1 粘土矿指数（CLAY MINERALS） Band5/band7 铁矿指数（FERROUS NINERALS） Band5/band4 矿合物指数（NINERALS COMPOSITE） Band5/band7, Band5/band4, Band3/band1 （6）植被指数 植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法。由于不同绿色植被对不同波长光的吸收率不同，光