遥感数据处理前沿技术与发展趋势

遥感数据处理前沿技术与发展趋势

遥感数据处理前沿技术与发展趋势

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遥感数据处理的发展趋势

遥感数据处理前沿技术与发展趋势

遥感信息处理(remote-sensing information processing) 对遥感器获得的信息进行加工处理的技术。遥感信 息通常以图像的形式出现，故这种处理也称遥感图 像信息处理。 遥感图像信息处理的主要目的是：

①消除各种辐射畸变和几何畸变，使经过处理后的 图像能更真实地表现原景物真实面貌； ②利用增强技术突出景物的某些光谱和空间特征， 使之易于与其它地物的区分和判释； ③进一步理解、分析和判别经过处理后的图像，提 取所需要的专题信息。遥感信息处理分为模拟处理 和数字处理两类(见数据采集和处理)。

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多谱段遥感信息的处理过程是： ①数据管理：地面台站接收的原始信息经过摄影处理、 变换、数字化后被转换成为正片或计算机兼容的磁带， 将得到的照片装订成册，并编目提供用户选用。 ②预处理：利用处理设备对遥感图像的几何形状和位置 误差、图像辐射强度信息误差等系统误差进行几何校正 和辐射校正。 ③精处理：消除遥感平台随机姿态误差和扫描速度误差 引起的几何畸变，称为几何精校正；消除因不同谱段的 光线通过大气层时受到不同散射而引起的畸变，称为大 气校正。 ④信息提取：按用户要求进行多谱段分类、相关掩模、 假彩色合成、图像增强、密度分割等。 ⑤信息综合：将地面实况调查与不同高度、不同谱段遥 感获得的信息综合编辑，并绘制成各种专题图。

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遥感信息处理方法和模型越来越科学神经网络、

小波、分形、认知模型、地学专家知识以及影 像处理系统的集成等信息模型和技术，会大大 提高多源遥感技术的融合、分类识别以及提取 的精度和可靠性。统计分类、模糊技术、专家 知识和神经网络分类有机结合构成一个复合的 分类器，大大提高分类的精度和类数。多平台、 多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度 以及多空间分辨率的融合与复合应用，是目前 遥感技术的重要发展方向。不确定性遥感信息 模型和人工智能决策支持系统的开发应用也有 待进一步研究。

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遥感数据融合技术旨在整合不同空间和光谱分

辨率的信息来生产比单一数据包含更多细节的 融合数据，这些数据来自于安放在卫星、飞行 器和地面平台上的传感器。融合技术已成功应 用于空间和地球观测领域，计算机视觉，医学 影像分析和防卫安全等众多领域。

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遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多

种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它 在近一二十年

内得到了飞速发展，目前又将达 到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个 方面：

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1.

多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时 间分辨率及光谱分辨率普遍提高。目前，国际 上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统， 并拥有全色0.8~5m、多光谱3.3~30m的多 种空间分辨率。随着遥感应用领域对高分辨率 遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发 展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。

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2.

微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技 术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的 主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天 气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波 遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成 多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地 观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展， 越来越引起人们的关注。不断提高传感器的性 能指标，研制出新型传感器，开拓新的工作波 段，获取更高质量和精度的遥感数据是今后遥 感发展的一个必然趋势。

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3. 遥感的综合应用不断深化目前，遥感技术综合应用的 深度和广度不断扩展，表现为从单一信息源分析向包含 非遥感数据的多源信息的复合分析方向发展；从定性判 读向信息系统应用模型及专家系统支持下的定量分析发 展；从静态研究向多时相的动态研究发展。地理信息系 统为遥感提供了各种有用的辅助信息和分析手段，提高 了遥感信息的识别精度。另外，通过遥感的定量分析， 实现了从区域专题研究向全球综合研究发展，从室内的 近景摄影测量到大范围的陆地、海洋信息的采集乃至全 球范围内的环境变化监测。多时相遥感的动态监测，可 获取我国当前城市化过程、耕地面积和生态环境变化的 基本资料。与此同时，国际上相继推出了一批高水平的 遥感图像处理商业软件包，用以实现遥感的综合应用。 其主要功能包括影像几何校正与辐射校正、影像增强处 理与分析、遥感制图、地理信息分析、可视化空间建模 等。

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4.

商业遥感时代的到来随着卫星遥感的兴起， 计算机与通信技术的进步以及各时期军事情报 部门的需要，数字成像技术有了极大的提高。 世界各主要航天大国相继研制出各种以对地观 测为目的的遥感卫星，并逐步向商用化转移。 因此，国际上商业遥感卫星系统得到了迅速发 展，产业界特别是私营企业直接参与或独立进 行遥感卫星的研制、发射和运行，甚至提供端 对端的服务，也是目前遥感发展的一大趋势。

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通过传感器装置得到的数据是包含重要信息的原始遥感数据， 要使这些重要信息能够服务于实际

应用，就必须对这些原始 的遥感数据进行相应处理，提取各种重要的专题信息，如土 地建设情况、植被覆盖率、农作物产量和水深等等。遥感图 像处理可以采取光学处理和数字处理两种方式，而计算机数 字图像处理由于其可重复性好、便于与GSI结合等特点，目前 被广泛采用。

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数字图像处理的可能形式实际上是无限的，然而，这些通过计算 机进行辅助处理的类型可以归纳为以下七种主要类型的一种或几 种:图像校正与恢复

图像增强图像分类 数据的复合与GIS的综合 高光谱图像分析 生物物理建模 图像传输与压缩

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图像校正和恢复的过程通常称为图像的预处理，

主要目的在于校正变形的图像数据或低品质的 图像数据，以便更加真实地反映其情景。这种 类型的处理包括辐射纠正、几何纠正以及消除 数据中出现的噪音而进行的处理。

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应用于图像数据的增强处理是为了在以后进行的可 视化解译时能有效地显示或记录图像数据。通常， 图像增加包括增加图像的地物特征在视觉上的差异， 其目的是为了创建一幅“新的”图像，以增大用于 可视化解译的信息量，主要处理的手段有: 对比度的详细过程处理，包括亮度、对比度变化以 及直方图变换等; 图像数据的空间特征处理，包括空间滤波、频域滤 波、卷积、边界增强和傅 …… 此处隐藏：1438字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……