[遥感智能计算与信息提取]-遥感图像解译与认知.pptxVIP

遥感智能计算与信息提取;总体安排;第一课;;5;;;;9;10;11;12;;;;;;信息流过程;基本问题;数据预处理的问题 如成像清晰，几何精校正、辐射校正、大气校 正等。所以已经有了像素工场，国内也逐步推 出少控制点整轨影像的快速精校正。 当然这个里面还是有很多的问题值得研究： 影像更清晰、条带噪声的去处、云的去除和修 复等，雾霾的影响去除等。;;地球表面复杂性认知 遥感区别于其他网络上图片，日常摄影的 照片的大量图像，就是它是对地表成像。如果 我们抛开地表，那遥感的很多问题就和图像检 索、标注、识别等一致。很多方法完全可以借 鉴过来。但不能忽视的一大问题就是对地表的 认知（尺度问题）。对图像的解译，只有很好 的识别图像，才能进行信息提取与分类。;;;考虑的关键问题-数据源选择;解译的平台;;;二、 遥感图像的目视解译方法与步骤;直接判定法：对于像片上影像特征比较明显的地物， 通过直接标志即可判定地物的性质、识别出地物。 对比分析法：将待判别影像与已知地物影像或标准 图像上的影像进行比较，以判别该地物的性质。 逻辑推理法：利用各种现象之间的关系，依照逻辑 推理进行判读。如泉眼线状分布可判定断层的存在。;图像解译以相关的专业知识和经验为主导，图像处 理为辅助，经验是在实践中逐步总结，如下为一些 经验性的总结： 总体观察→到局部详细分析 综合分析→前人调查资料、地面实况 对比分析→地面调绘图、土地利用图 已知→未知 易→难 山区→平原 整体→局部（大类→二级分类） 宏观特征→细部结构 先线状地物→后图形;;资源信息专题类型提取标志;;;;有 林 地（乔木林）;;疏 林 地;;高覆盖草地;中覆盖草地;低覆盖草地;;湖;水库坑塘;冰川及永久性积雪;河 滩 地;城镇用地;农村居民用地;工矿和交通用地;未利用土地;戈 壁;盐 碱 地;沼 泽;裸 土 地;裸 岩;其 它（高寒苔原）;;;;;;;;1 遥感图象光谱特征描述;地物光谱特征;;水体的光谱特征;2 遥感图象边缘特征描述;边缘;;边缘检测方法;Canny 边缘检测器的实现;4）非极大值抑制（NMS ） ：;(5) 滞后阈值化;Canny 边缘检测结果;Canny 边缘检测结果;小波边缘检测算法;飞机与其边缘图;直线检测算法;;利用Hough变换提取桥梁;实验结果：;3 遥感图象纹理特征描述;;目前的纹理提取技术的分类;统计方法的分类;共生矩阵方法概述;共生矩阵的参数;对比度(Contrast);均一度(Homogeneity);规律性参数;GLCM描述性统计量;GLCM实验;GLCM实验;局部二元模式;扩展的LBP;LBP 实验结果;信号处理方法;GABOR 滤波提取图象纹理;它是一个滤波器组，在0，45，90，135 度时不同尺度下的滤波器形状如下图：;Gabor Filter;Gabor Filter的一般步骤;;Gabor Filter试验结果;应用实例一;村庄提取;;(5)-(8);;;;应用实例二;;;;遥感影像智能解译 的目标—— 三高;;;;处理的遥感数据： ? SPOT2.5m，10m数据 知识库： ? 影像分割与边界优化算法 ? 多尺度特征分析结果知识集，参数集 ? 海岸带地物信息提取模型，等 ? 累计规则达到10万条 (CNL编写，xml存储) 地学专题信息: 海域，河渠，养殖区，坑塘水库，道路，居民区，林地， 农用地，等;道路 15s;海域 19s;河渠 21s;养殖 5s;城镇 10s;植被 3s;全部;总 结;