《遙感數(shù)據(jù)處理前沿技術(shù)與發(fā)展趨勢(shì)ppt課件》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《遙感數(shù)據(jù)處理前沿技術(shù)與發(fā)展趨勢(shì)ppt課件（24頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

遙感數(shù)據(jù)處理前沿技術(shù)與發(fā)展趨勢(shì),1,目錄,遙感數(shù)據(jù)處理的目的 遙感數(shù)據(jù)處理的過程 遙感數(shù)據(jù)處理前沿技術(shù) 遙感數(shù)據(jù)處理的發(fā)展趨勢(shì),2,1 遙感數(shù)據(jù)處理的目的,遙感信息處理(remote-sensing information processing)對(duì)遙感器獲得的信息進(jìn)行加工處理的技術(shù)。遙感信息通常以圖像的形式出現(xiàn)，故這種處理也稱遙感圖像信息處理。 遙感圖像信息處理的主要目的是： ①消除各種輻射畸變和幾何畸變，使經(jīng)過處理后的圖像能更真實(shí)地表現(xiàn)原景物真實(shí)面貌； ②利用增強(qiáng)技術(shù)突出景物的某些光譜和空間特征，使之易于與其它地物的區(qū)分和判釋； ③進(jìn)一步理解、分析和判別經(jīng)過處理后的圖像，提取所需要的專題信息。遙感信息處理分為模擬處理和數(shù)字處理兩類（見數(shù)據(jù)采集和處理）。,3,2 遙感數(shù)據(jù)處理的過程,多譜段遙感信息的處理過程是： ①數(shù)據(jù)管理：地面臺(tái)站接收的原始信息經(jīng)過攝影處理、變換、數(shù)字化后被轉(zhuǎn)換成為正片或計(jì)算機(jī)兼容的磁帶，將得到的照片裝訂成冊(cè)，并編目提供用戶選用。 ②預(yù)處理：利用處理設(shè)備對(duì)遙感圖像的幾何形狀和位置誤差、圖像輻射強(qiáng)度信息誤差等系統(tǒng)誤差進(jìn)行幾何校正和輻射校正。 ③精處理：消除遙感平臺(tái)隨機(jī)姿態(tài)誤差和掃描速度誤差引起的幾何畸變，稱為幾何精校正；消除因不同譜段的光線通過大氣層時(shí)受到不同散射而引起的畸變，稱為大氣校正。 ④信息提?。喊从脩粢筮M(jìn)行多譜段分類、相關(guān)掩模、假彩色合成、圖像增強(qiáng)、密度分割等。 ⑤信息綜合：將地面實(shí)況調(diào)查與不同高度、不同譜段遙感獲得的信息綜合編輯，并繪制成各種專題圖。,4,3 遙感數(shù)據(jù)處理前沿技術(shù),遙感信息處理方法和模型越來越科學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波、分形、認(rèn)知模型、地學(xué)專家知識(shí)以及影像處理系統(tǒng)的集成等信息模型和技術(shù)，會(huì)大大提高多源遙感技術(shù)的融合、分類識(shí)別以及提取的精度和可靠性。統(tǒng)計(jì)分類、模糊技術(shù)、專家知識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類有機(jī)結(jié)合構(gòu)成一個(gè)復(fù)合的分類器，大大提高分類的精度和類數(shù)。多平臺(tái)、多層面、多傳感器、多時(shí)相、多光譜、多角度以及多空間分辨率的融合與復(fù)合應(yīng)用，是目前遙感技術(shù)的重要發(fā)展方向。不確定性遙感信息模型和人工智能決策支持系統(tǒng)的開發(fā)應(yīng)用也有待進(jìn)一步研究。,5,3.1 多源遙感數(shù)據(jù)融合,遙感數(shù)據(jù)融合技術(shù)旨在整合不同空間和光譜分辨率的信息來生產(chǎn)比單一數(shù)據(jù)包含更多細(xì)節(jié)的融合數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自于安放在衛(wèi)星、飛行器和地面平臺(tái)上的傳感器。融合技術(shù)已成功應(yīng)用于空間和地球觀測(cè)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺，醫(yī)學(xué)影像分析和防衛(wèi)安全等眾多領(lǐng)域。,6,4 遙感數(shù)據(jù)處理的發(fā)展趨勢(shì),遙感技術(shù)正在進(jìn)入一個(gè)能夠快速準(zhǔn)確地提供多種對(duì)地觀測(cè)海量數(shù)據(jù)及應(yīng)用研究的新階段，它在近一二十年內(nèi)得到了飛速發(fā)展，目前又將達(dá)到一個(gè)新的高潮。這種發(fā)展主要表現(xiàn)在以下4個(gè)方面：,7,4 遙感數(shù)據(jù)處理的發(fā)展趨勢(shì),1. 多分辨率多遙感平臺(tái)并存。空間分辨率、時(shí)間分辨率及光譜分辨率普遍提高。目前，國(guó)際上已擁有十幾種不同用途的地球觀測(cè)衛(wèi)星系統(tǒng)，并擁有全色0．8～5m、多光譜3．3～30m的多種空間分辨率。隨著遙感應(yīng)用領(lǐng)域?qū)Ω叻直媛蔬b感數(shù)據(jù)需求的增加及高新技術(shù)自身不斷的發(fā)展，各類遙感分辨率的提高成為普遍發(fā)展趨勢(shì)。,8,4 遙感數(shù)據(jù)處理的發(fā)展趨勢(shì),2. 微波遙感、高光譜遙感迅速發(fā)展微波遙感技術(shù)是近十幾年發(fā)展起來的具有良好應(yīng)用前景的主動(dòng)式探測(cè)方法。微波具有穿透性強(qiáng)、不受天氣影響的特性，可全天時(shí)、全天候工作。微波遙感采用多極化、多波段及多工作模式，形成多級(jí)分辨率影像序列，以提供從粗到細(xì)的對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)源。成像雷達(dá)、激光雷達(dá)等的發(fā)展，越來越引起人們的關(guān)注。不斷提高傳感器的性能指標(biāo)，研制出新型傳感器，開拓新的工作波段，獲取更高質(zhì)量和精度的遙感數(shù)據(jù)是今后遙感發(fā)展的一個(gè)必然趨勢(shì)。,9,4 遙感數(shù)據(jù)處理的發(fā)展趨勢(shì),3. 遙感的綜合應(yīng)用不斷深化目前，遙感技術(shù)綜合應(yīng)用的深度和廣度不斷擴(kuò)展，表現(xiàn)為從單一信息源分析向包含非遙感數(shù)據(jù)的多源信息的復(fù)合分析方向發(fā)展；從定性判讀向信息系統(tǒng)應(yīng)用模型及專家系統(tǒng)支持下的定量分析發(fā)展；從靜態(tài)研究向多時(shí)相的動(dòng)態(tài)研究發(fā)展。地理信息系統(tǒng)為遙感提供了各種有用的輔助信息和分析手段，提高了遙感信息的識(shí)別精度。另外，通過遙感的定量分析，實(shí)現(xiàn)了從區(qū)域?qū)ｎ}研究向全球綜合研究發(fā)展，從室內(nèi)的近景攝影測(cè)量到大范圍的陸地、海洋信息的采集乃至全球范圍內(nèi)的環(huán)境變化監(jiān)測(cè)。多時(shí)相遙感的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可獲取我國(guó)當(dāng)前城市化過程、耕地面積和生態(tài)環(huán)境變化的基本資料。與此同時(shí)，國(guó)際上相繼推出了一批高水平的遙感圖像處理商業(yè)軟件包，用以實(shí)現(xiàn)遙感的綜合應(yīng)用。其主要功能包括影像幾何校正與輻射校正、影像增強(qiáng)處理與分析、遙感制圖、地理信息分析、可視化空間建模等。,10,4 遙感數(shù)據(jù)處理的發(fā)展趨勢(shì),4. 商業(yè)遙感時(shí)代的到來隨著衛(wèi)星遙感的興起，計(jì)算機(jī)與通信技術(shù)的進(jìn)步以及各時(shí)期軍事情報(bào)部門的需要，數(shù)字成像技術(shù)有了極大的提高。世界各主要航天大國(guó)相繼研制出各種以對(duì)地觀測(cè)為目的的遙感衛(wèi)星，并逐步向商用化轉(zhuǎn)移。因此，國(guó)際上商業(yè)遙感衛(wèi)星系統(tǒng)得到了迅速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)界特別是私營(yíng)企業(yè)直接參與或獨(dú)立進(jìn)行遙感衛(wèi)星的研制、發(fā)射和運(yùn)行，甚至提供端對(duì)端的服務(wù)，也是目前遙感發(fā)展的一大趨勢(shì)。,11,,,12,,通過傳感器裝置得到的數(shù)據(jù)是包含重要信息的原始遙感數(shù)據(jù)，要使這些重要信息能夠服務(wù)于實(shí)際應(yīng)用，就必須對(duì)這些原始的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理，提取各種重要的專題信息，如土地建設(shè)情況、植被覆蓋率、農(nóng)作物產(chǎn)量和水深等等。遙感圖像處理可以采取光學(xué)處理和數(shù)字處理兩種方式，而計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理由于其可重復(fù)性好、便于與GSI結(jié)合等特點(diǎn)，目前被廣泛采用。,13,,數(shù)字圖像處理的可能形式實(shí)際上是無限的，然而，這些通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行輔助處理的類型可以歸納為以下七種主要類型的一種或幾種: 圖像校正與恢復(fù) 圖像增強(qiáng) 圖像分類 數(shù)據(jù)的復(fù)合與GIS的綜合 高光譜圖像分析 生物物理建模 圖像傳輸與壓縮,14,圖像校正與恢復(fù),圖像校正和恢復(fù)的過程通常稱為圖像的預(yù)處理，主要目的在于校正變形的圖像數(shù)據(jù)或低品質(zhì)的圖像數(shù)據(jù)，以便更加真實(shí)地反映其情景。這種類型的處理包括輻射糾正、幾何糾正以及消除數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的噪音而進(jìn)行的處理。,15,圖像增強(qiáng),應(yīng)用于圖像數(shù)據(jù)的增強(qiáng)處理是為了在以后進(jìn)行的可視化解譯時(shí)能有效地顯示或記錄圖像數(shù)據(jù)。通常，圖像增加包括增加圖像的地物特征在視覺上的差異，其目的是為了創(chuàng)建一幅“新的”圖像，以增大用于可視化解譯的信息量，主要處理的手段有: 對(duì)比度的詳細(xì)過程處理，包括亮度、對(duì)比度變化以及直方圖變換等; 圖像數(shù)據(jù)的空間特征處理，包括空間濾波、頻域?yàn)V波、卷積、邊界增強(qiáng)和傅立葉變換分析等:低通濾波可以去除圖像中的噪聲，而高通濾波則用于提取一些線性信息，如道路，區(qū)域邊界等。 針對(duì)特定遙感圖像數(shù)據(jù)的處理，包括光譜比率、主成分分析(Principal Component Analyst、植被組成以及亮度一色調(diào)一飽和度的彩色空間變換等。,16,圖像分類,利用遙感圖像的主要目的是為了提取各種信息，一些特定的變換可以用于提取信息，但是最主要的手段則是通過遙感圖像分類(Classification)。計(jì)算機(jī)分類的基本原理是計(jì)算圖像上每個(gè)象元的灰度特征，根據(jù)不同的準(zhǔn)則，進(jìn)行分類。遙感圖像分類有兩類方法，即監(jiān)督分類(Supervised Classification)和非監(jiān)督分類(Unsupervised Classification)，前者需要事先確定各個(gè)類別及其勺!l練區(qū)(Training Area)，并計(jì)算訓(xùn)練區(qū)象元灰度統(tǒng)計(jì)特征，然后將其它象元?dú)w并到不同類別;后則直接根據(jù)象元灰度特征之間的相似和相異程度進(jìn)行合并和區(qū)分，形成不同的類別。典型的監(jiān)督分類算法有最小距離法、最大似然法、平行六面體法等:而K一均值聚類屬于非監(jiān)督分類;將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN，Artificial Neural Network)應(yīng)用于遙感分類，在有些情況下，可以達(dá)到較好的分類效果。,17,數(shù)據(jù)的復(fù)合與GIS的綜合,數(shù)據(jù)復(fù)合的過程是把給定的地理區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)與該區(qū)域的其他相關(guān)地理數(shù)據(jù)集相結(jié)合(指由同一傳感器或不同傳感器在其他日期拍攝到的圖像數(shù)據(jù))。數(shù)據(jù)合并的目的常常是將遙感數(shù)據(jù)與GIS中其他信息資源相結(jié)合。例如，遙感圖像數(shù)據(jù)常常與土壤、地形、物主、行政分區(qū)等輔助信息結(jié)合。,18,高光譜圖像分析,高光譜傳感器與其他光學(xué)傳感器不同，高光譜傳感器通常生產(chǎn)相鄰的、高分辨率的輻射率光譜，而不是在孤立的、很寬的光譜帶上生產(chǎn)離散的平均輻射率，能夠提供鑒別和測(cè)定這些地物相關(guān)特征的機(jī)會(huì)。利用圖像的光譜與參照光譜進(jìn)行比較是最主要的分析方法。,19,生物物理建模,生物物理建模的目的是把由遙感系統(tǒng)定量記錄的數(shù)字化數(shù)據(jù)和地理測(cè)量的生物物理特征及現(xiàn)象聯(lián)系起來。例如，遙感數(shù)據(jù)可用于評(píng)估諸如莊稼產(chǎn)量、污染物濃度、水深這樣的變化參數(shù)。,20,圖像傳輸與壓縮,隨著可獲取的遙感圖像數(shù)據(jù)的大量增加，以及從因特網(wǎng)上分發(fā)數(shù)據(jù)的增加，圖像壓縮技術(shù)是圖像處理進(jìn)一步要研究的主題。,21,,遙感數(shù)據(jù)處理與分析應(yīng)用產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟把瞄準(zhǔn)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，針對(duì)從遙感數(shù)據(jù)向信息轉(zhuǎn)化中的共性關(guān)鍵技術(shù)，提升我國(guó)遙感數(shù)據(jù)智能化、自動(dòng)化、定量化處理與分析應(yīng)用的自主創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)服務(wù)能力，制定遙感數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用的技術(shù)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建自主軟件平臺(tái)和試驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)，加強(qiáng)產(chǎn)品測(cè)試與服務(wù)認(rèn)證，建立規(guī)模化、網(wǎng)格式的遙感數(shù)據(jù)與產(chǎn)品服務(wù)中心, 優(yōu)化整合產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新鏈，完善創(chuàng)新人才培養(yǎng)機(jī)制，提高自主遙感產(chǎn)品市場(chǎng)占有率, 提升全球視野下的我國(guó)遙感應(yīng)用產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，服務(wù)于國(guó)家和區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，作為聯(lián)盟的核心工作目標(biāo)。,22,,把突破多源多類遙感數(shù)據(jù)的智能融合與分析、定量化反演、規(guī)?；a(chǎn)、業(yè)務(wù)化應(yīng)用、網(wǎng)格化集成與共享、跨平臺(tái)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等核心技術(shù)；開發(fā)面向多用戶服務(wù)的處理分析基礎(chǔ)平臺(tái)軟件和專業(yè)應(yīng)用軟件，集成高精度、自動(dòng)化的遙感信息產(chǎn)品加工技術(shù)，具備對(duì)國(guó)內(nèi)外航天、航空等平臺(tái)的一體化數(shù)據(jù)應(yīng)用處理能力，制定數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)系列標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，形成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品生產(chǎn)體系；建立面向多領(lǐng)域應(yīng)用的業(yè)務(wù)化運(yùn)行系統(tǒng)，構(gòu)建一站式空間遙感信息服務(wù)平臺(tái)，形成新的遙感數(shù)據(jù)增值產(chǎn)品服務(wù)模式，具備根據(jù)不同用戶的特性和需求，能將遙感數(shù)據(jù)服務(wù)流程可拆分、可組配、可定制的按需服務(wù)能力，作為聯(lián)盟的主要?jiǎng)?chuàng)新技術(shù)。,23,,,24,