遥感数字图像处理方法

遥感图像的预处理是后期的遥感图像增强和信息提取的准备工作，这种前期的预处理结果的成功与否，直接影响到后面的因伤增强相信息提取的效果。就一般的数字图像处理而言，图像的预处理包括图像条纹、噪声去除、几何精纠正和灰度调整等。遥感图像处理可分为两类：一是为光学处理；二是遥感数字图像处理。

遥感数字图像处理概述： 探讨了遥感数字图像的定义，以及图像处理的重要性和软件的选择。2 ERDAS数据格式： 介绍了通用二进制数据格式和IMG格式，以及如何在ERDAS中处理这些数据。3 图标面板和数据显示： 包括视窗功能、File菜单操作、显示比例和变换，以及数据信息的查询方法。

遥感数字图像处理原理与方法电子书如下： 遥感原理与技术：介绍遥感科学的基本原理和技术，包括遥感数据的获取、传感器类型与技术、遥感图像处理与解译等。 数字图像处理与分析：学习数字图像处理的基本原理和方法，包括图像增强、滤波、特征提取、分类等，为遥感数据的处理提供基础。

第1章 概论 本章概述了图像和遥感数字图像的基本概念，探讨了数字图像处理的发展历程，以及两种主要处理观点。理解基本理论和所需知识是后续学习的基础。章节末尾提供了思考题，以引导你思考所学内容。

论述遥感数字图象计算机解译主要技术发展趋势。

【答案】：（1）抽取遥感图像多种特征并综合利用这些特征进行识别；（2）逐步完成GIS各种专题数据库的建设，利用GIS数据减少自动解译中的不确定性；（3）建立适用于遥感图像自动解译的专家系统，提高自动解译的灵活性；（4）模式识别与专家系统相结合；（5）计算机解译新方法的应用。

遥感技术的发展趋向：遥感技术正朝着定量化、智能化、动向化、网络化、适用化等方向发展，最近几年来遥感技术在各个方面获取了宽泛的应用，从抗洪救灾到遥感在检查黄土高原水土流失上的应用，全领土地资源的检查等方面愈来愈多的应用到遥感技术，此后，遥感技术应用领域也将愈来愈广。

遥感影像本身内存较大，1景7波段的landsat遥感影像至少有200MB，而高光谱影像可能达到1GB；而进入时间与空间双重高分时代以来，数据高频产出与累积，也促使遥感进入大数据时代，让遥感云服务、存储管理、快速分发共享趋势愈加明显。

优点：遥感技术与人工智能技术的结合，将人工智能赋能遥感技术，贯穿海量多源异构数据从处理分析到共享应用的全链路，在大幅缩短遥感图像解译周期、提高解译精准度的同时催生新的遥感应用领域，促进遥感技术应用的变革。

且在不断完善、发展中。在遥感数据、遥感图像处理软件及计算机技术不断发展的基础上，遥感技术在水工环领域的应用势必得到充分发展。图像解译技术在一定时期内还需延续使用，图像光谱分析技术将越来越多地得到使用，而GIS与GPS技术与遥感技术的结合，仍然是今后遥感应用技术的发展方向。

遥感数字图像处理与数字图像处理有什么区别和联系

综上所述，遥感数字图像处理和数字图像处理有一定的区别和联系。遥感数字图像处理专注于遥感数据的特殊性和遥感应用领域，而数字图像处理更加通用，并可为遥感数字图像处理提供方法和技术支持。

数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

处理方法：不同领域的图像处理方法也有所不同。

遥感图像处理可分为两类：一是为光学处理；二是遥感数字图像处理。遥感数字图像处理离不开计算机，因此又称为计算机图像处理。遥感数字图像处理，根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义的图像处理、图像分析和图像解译。狭义的图像处理着重强调在图像之间进行变换。