内容发布更新时间 : 2024/5/19 15:46:32星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

图23 原始图像

图24 NDVI植被指数图像 6．邻域增强

又叫滤波处理，是在被处理像元周围的像元参与下进行的运算处理，邻域的范围取决于滤波器的大小，如3×3或5×5等。

邻区法处理用于去噪声、图像平滑、锐化和相关运算 。

图25 原始图像

图26 拉普拉斯滤波图像（5×5） 7．主成分分析

也叫PCA变换，可以用来消除特征向量中各特征之间的相关性，并进行特征选择。

主成分分析算法还可以用来进行高光谱图像数据的压缩和信息融合。例如：对LandsatTM的6个波段的多光谱图像(热红外波段除外)进行主成分分析，然后把得到的第1，2，3主分量图像进行彩色合成，可以获得信息量非常丰富的彩色图像。

图27 第一主成分

图28 第二主成分

图29 第三主成分

图30 第四主成分

图31第五主成分

图32 第六主成分 8．K-T变换

即Kauth-Thomas变换，又称为“缨帽变换”。这种变换着眼点在于农作物生长过程而区别于其他植被覆盖，力争抓住地面景物在多光谱空间中的特征。

目前对这个变换的研究主要集中在MSS与TM两种遥感数据的应用分析方面。

图33 第一主分量（亮度）

图34 第二主分量（绿度）

图35第三主分量 9．图像融合

遥感图像信息融合是将多源遥感数据在统一的地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合成图像的过程。

不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时相分辨率，如果能将它们各自的优势综合起来，可以弥补单一图像上信息的不足，这样不仅扩大了各自信息的应用范围，而且大大提高了遥感影像分析的精度。

图36 多光谱影像

图 37高分辨率影像

图38 融合影像（HSV融合）

四．图像裁剪

在日常遥感应用中，常常只对遥感影像中的一个特定的范围内的信息感兴趣，这就需要将遥感影像裁减成研究范围的大小。

图39 原始影像 1．按ROI裁剪