遙感影像的增強(qiáng)處理

遙感影像的增加處理一主成分變換〔K-L變換〕3Band1變換K-L變換后的圖像〔K-L反變換〕1.Sta進(jìn)展變換變換后〔k-t〕翻開數(shù)據(jù)dp中進(jìn)展變換，如下圖變換后的圖像為：對爭論區(qū)的分析狀況：重量中的前三個重量與地面景物的關(guān)系明確：yl為亮度，反映了總體的反射值。y2Y3為濕度，反映出濕度特征。如圖截取了兩個明顯的區(qū)域進(jìn)展比較：12由兩幅圖所示，變換后，在整個爭論區(qū)中亮度都是變大的，濕度都是削減的，而對于綠度，城市中變小，非城市變大。且非城市區(qū)域很大。所以爭論區(qū)是一個干旱的區(qū)域，生物量普遍多。四分析k-l，k-t變化的異同〔1〕K—L變換又稱主成分變換，是利用變換距陣對多光譜圖像目的主成分分析的目的是通過線性正交變換把多個波段數(shù)據(jù)集的信息量集中到數(shù)量盡可能少的主成分影像數(shù)據(jù)中，而這些主成分之間相互無關(guān)，這樣就削減總的數(shù)據(jù)量并使影像的特征信息得到增加。在遙感應(yīng)用領(lǐng)域，主成分分析常用作數(shù)據(jù)壓縮(去相關(guān))的一種手段，它將過多的波段數(shù)據(jù)壓縮進(jìn)較少的波段內(nèi)。一幅主成分圖像中包含了比一幅原始波段內(nèi)容豐富的信息，起到圖像增加作用。特點(diǎn)就變換后的波段主重量而言，K—L變換后的波段主重量包括的信息量不同，呈漸漸削減趨勢。其中，第一主重量集中了最大的信息量，常常占80以上，其次、第三主重量的信息量依次快速遞減，到第n重量信息幾乎為0。由于K—L變換對不相關(guān)的噪聲沒有影響，所以信息削減時，便突出了噪聲，最終的重量幾乎全是噪聲。所以這種變換又可分別出噪聲。〔2〕概念1976年，Kauth和Thomas構(gòu)造的線性變換方法——Kauth-Thomas變換，簡稱K-T變換。目的可以實(shí)現(xiàn)信息壓縮，幫助解譯分析農(nóng)作物特征。作用MSSTM影像。原理K－T變換又稱纓帽變換(Tasseledcap)，是針對植物學(xué)家所關(guān)心的植被圖像特征，在植被爭論中將原始圖像數(shù)據(jù)構(gòu)造軸進(jìn)展旋轉(zhuǎn)而優(yōu)化圖像數(shù)據(jù)顯示效果。K-t變換前三個物理量的物理意義亮度：TM6個波段的加權(quán)和，反響總體的亮度值綠度：綠色生物量特征。濕度：土壤濕度和植物濕度。亮度和綠度組成“植被視面”；濕度和亮度組成“土壤視面”；綠度與亮度組成〔3〕k-t變換與k-l變換的共同點(diǎn)是兩者都是線性變換。從這個意義上說k-t變換是一種特別的k-lk-l變換相關(guān)系數(shù)是原數(shù)據(jù)波段間協(xié)方差或相關(guān)系數(shù)的函數(shù)。這個特征使得k-l變換可以依據(jù)實(shí)際的圖像產(chǎn)生從數(shù)據(jù)壓縮角度看來最好的轉(zhuǎn)換，但卻使得從不同的角度得到的主成分難以進(jìn)展相互比較。也就是說k-l變換得到的主重量沒有物理或景觀意義，僅僅反映了包含原數(shù)據(jù)量的多少。而k-t變換得到的3個重量有肯定的景觀意義，它獨(dú)立于單個圖像，不同圖像產(chǎn)