1、遥感讲座-遥感成像与遥感影像特征专业知识 2009-04-20 11:10 阅读 167 评论 0 字号： 大 中 小 遥感技术最基本的东西其实就是遥感影像，不管你是设计传感器，还是研究影像的信息提取，都是围绕着影像来工作。离开影像来谈遥感，等同于画饼充饥。 这部分内容包括： 遥感成像原理 影像描述基本概念 影像特征1、遥感成像图 1 被动遥感成像过程遥感成像可分为如图 1 所示 5 个部分，对于我们来说，需要重点学习的是传感器部分。传感器是获取地面目标电磁辐射信息的装置。传感器按照不同的分类标准可分为很多类，但是任何的传感器都有四个基本部分组成收集器、探测器、处理器和输出器。衡量传感器性能的
2、四个指标： 空间分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸和大小，是用来表征影像分辨地面目标细节能力的指标。目前比较通俗的说法就是像元的大小，比如 TM 影像是 30 米，Spot5 的分辨率是 5 米或者 10 米等。 时间分辨率对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔。通俗的叫法是探测重复周期，如 TM 的重复周期为 16 天，气象卫星时间很短，几乎是一天能重复好几次，这样有利于天气的准确预报。 光谱分辨率指传感器所能记录的电磁波谱中，某一特定的波长范围值，波长范围值越宽，光谱分辨率越低。光谱分辨率的高低，产生了一个非常热门的遥感分支，高光谱遥感。 温度分辨率指热红外传感器分
3、辨地表热辐射（温度）最小差异的能力。一般红外系统的的温度分辨率达到 0.23.0K 的标准，如 TM6 图像的温度分辨率可达到 0.5K。同时这四项指标也是影像的重要参数之一，特别是空间分辨率和时间分辨率。下面我们了解一下目前常见的几种传感器1. 光学机械扫描系统（optial-mechanial scanning）它是利用平台的行进和旋转扫描镜对与平台行进的垂直方向的地面进行扫描，又称物面扫描系统。图 2 TM 的扫描系统示意图目前正在使用的传感器采用这种方式的主要有 Landsat、NOAA/AVHRR、我国的“风云”系列气象卫星。这种扫描方式两个特点是扫描宽幅大但空间分辨率较低。2、推扫
4、式扫描系统（push-broom scanning ）又称镜面扫描系统，用广角光学系统，在整个视场内成像。它是用 CCD 组成的线性矩阵来感应地面。图 3 推扫式扫描系统示意图目前正在使用的大部分高分辨率的传感器就是这种系统，包括 SPOT 系列，中巴资源系列，IKONOS，QUICKBIRD 等。此类扫描系统一般分辨率比较高，但扫描宽幅比较小。3、成像光谱此类系统是把成像技术和分光谱技术有机的结合起来，获取的影像光谱分辨率非常高，波段数非常的多，能达到上百个波段，它仍属于多光谱扫描仪的范畴。很典型的一个传感器就是 MODIS（中等分辨率成像光谱仪）。2、遥感影像特征在图像处理、分析和解译过程
5、中，我们要了解图像中包含的信息内容，定量地研究其信息量的多少，特别是比较不同的类型的图像和同一图像的不同波段，以及不同处理方法得到的结果中信息的种类、多少和丰富量等信息。遥感图像反映的信息内容主要有波谱信息、空间信息和时间信息。（注：文中的图像都是指的数字图像） 波谱信息图像上的波谱信息表现为已经量化的辐射值，即图像的亮度/灰度指/ 像元值，他是一种相对的量度。量化就是把采样过程中获得的像元平均辐射亮度值，按照一定的编码规则划分为若干等级，即把像元平均辐射亮度值按一定方式离散化。它对应我们常见的概念就是图像的比特或者灰阶，如 8 比特，量化范围就是 0255。像元值间接反映了地物的波谱特征，不
6、同的地物有着不同的像元值，当然把同谱异物排除，遥感图像解译中识别不同地物的一个重要标志就是图像的像元值差异。同时像元值也是反映一幅图像信息量大小的重要，信息量的大小一般采用了通讯理论中的的香农在 1948 年提出的熵来表示。在 ENVI 中查看图像的像元值非常的方便，在一个 Display 中打开一个图像，在 Image 视图上双击左键，图 4 中所示，Data 中的 R、G、B 对于的值就是像元值，也就是 DN 值，由于图像中的原始 DN 值非常的重要，一般不会轻易改变，但是它的整体饱和度不高，直接显示效果不好。因此在 ENVI 中，为了显示颜色，有一个 LUT VALUE，图中的为 Scr
7、n 对应的 R、G、B 值。一般在 ENVI 中处理图像，都是对 LUT VALUE 操作，当然也可以选择对 FILE PIXEL 处理，这个也就是很多人疑问，在 ENVI 处理很好的图像，为什么在别的软件，如 photoshop 中打开颜色就变了，就是这个原因。图 4 图像像元值的查看 空间信息空间信息是通过图像的像元值在空间上的变化反映出来，包括图像上有实际意义的点、线、面或者区域的空间位置、长度、面积、距离、纹理信息等都属于空间信息。与空间信息相关的两个概念需要理解，一是采样，即把连续图像空间划分成一个个网格，并对各个网格内的辐射值进行测量；二是空间分辨率，即图像中一个像元代表地面实际大
8、小。在 ENVI 中，同样可以很方便的查看图像的基本信息，在 Available Bands List 中，选择一幅图像点击右键，选择 Edit Header。可以看到图像的投影信息，空间分辨率等信息。图 5 图像的信息查看量测图像也非常的简单，可选择 Basic Tools -Measurement Tool，或者Utility-Measure。提供了点、线、面等量测，还可以将量测结果导出成文本文件。图 5 图像量测 时间信息图像的时间信息指的是不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异。图像的时间信息对图像的解译、动态监测等影响很大。如不同季节下的树木所含的叶绿素是不一样的，因此两幅不同季
9、节下同一地物在图像上的像元值是不一样的，表现为颜色也不一样。一幅影像的时间信息可以通过查看图像所带的元数据文件得到。 除了需要查看以上三个方面的图像特征外，还需要知道图像的一些统计特征，这些统计特征包括：均值图像中所有像元值得平均值，它反映了地物信息的平均反射强度。中值指图像所有灰度级中处于中间的值，表示一个反差状况。灰度方差它反映各像元灰度值与图像平均灰度值得总的离散程度，它是衡量一幅图像信息量大小的重要度量。图像灰度数值值域它是图像最大灰度值和最小灰度值得差值，反映了图像灰度值的变化程度，间接反映了图像的信息量。图像直方图指图像中所有灰度值的概率分布。它能够反映图像的信息量及分布特征。多波段间的相关系数相关系数是描述波段图像间的相关程度的统计量，反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。在 ENVI 中的，Basic-Statistics-Compute Statistics 可以统计单个图像的特征。图 6 图像的统计特征
