发布时间 : 星期二 文章遥感导论 - 图文更新完毕开始阅读0ecada6d2f60ddccda38a0ef
记录K个波段的相应数据。
BIL数据格式（Band interleaved by line）， 1个文件，逐行按波段次序排列。第1波段的第1行、第2波段的第1行、?、第K波段的第1行；第1波段的第2行、第2波段的第2行、?、第K波段的第2行；??
第二章 遥感数字图像的获取和存储 2.1遥感图像的获取和数字化
传感器是收集、量测和记录遥远目标的信息（电磁波辐射能量信息）的仪器，是遥感技术系统的核心。
传感器一般由信息收集、探测系统、信息处理和信息输出4部分组成。
按平台分 地面遥感、航空遥感、航天遥感数据。 按传感器的工作方式分 主动遥感、被动遥感数据。 按数据的记录方式分 成像方式、非成像方式。 按成像原理分 摄影成像、扫描成像 从地面到大气上界，大气的结构分层为： 对流层：高度在7～12 km,温度随高度而降低，天气变化频繁，航空遥感主要在该层内。 平流层：高度在12～50 km，底部为同温层（航空遥感活动层），同温层以上，温度由于臭氧层对紫外线的强吸收而逐渐升高。
电离层：高度在50～1000 km，大气中的O2、N2受紫外线照射而电离，对遥感波段是透明的，是陆地卫星活动空间。
大气外层：800～35000 km ,空气极稀薄，对卫星基本上没有影响。 摄影成像 机理：卤化银物质在光照下会发生分解，地物明暗变化导致摄影图像上卤化银物质光化分解程度的差异和金属银沉淀密度大小的差异；影像明暗变化和差异与地物反射或发射电磁波强弱有密切关系
扫描成像 原理：通过探测器将扫描获得的地物电磁波辐射转变成电能，再由处理器对电能信号（视频信号）进行放大、变换、校正、编辑等处理，再经过电-光变换记录在胶片上形成模拟图像，或经过A/D转换、采样、量化、编码处理，记录在磁带上，形成数字图像。
直接扫描成像：红外扫描仪、多光谱扫描仪、成像光谱仪、多频段频谱仪 瞬间成线然后扫描：CCD扫帚式扫描仪、电视摄像机 雷达成像(主动)
雷达发射机对地发射微波脉冲，接收机接收由地物反射回来的微波脉冲信号，并记录在胶片或磁带上即形成雷达对地观测图像。
2.1.3 电磁波
电磁波 当电磁振荡进入空间，变化的磁场激发涡旋电场，变化的电场激发涡旋磁场，使电磁振荡在空间传播。
电磁波谱 按照波长或频率的顺序把这些电磁波排列起来。 遥感应用的电磁波波谱段
紫外线：波长范围为0.01～0.38μm，太阳光谱中，只有0.3～0.38μm波长的光到达地面，对油污染敏感，但探测高度在2000 m以下。
可见光：波长范围：0.38～0.76μm，人眼对可见光有敏锐的感觉，是遥感技术应用中的重要波段。
红外线：波长范围为0.76～1000μm，根据性质分为近红外、中红外、远红外和超远红外。
微波：波长范围为1 mm～1 m，穿透性好，不受云雾的影响。 1.实际的波谱是连续的，但是，波段的划分是相对的。
2.任何物体，只要温度大于绝对零度，都能反射、发射、吸收电磁波。 2.3遥感图像的类型
2.3.1 不相干图像 光学遥感 2.3.2相干图像 微波遥感
2.1.5采样和量化
概念：图像数字化的过程，就是把一幅遥感模拟图像划分成规整的格网单元或像素，并赋予每一像素一整数值，以表征其灰度值的大小。
数字化过程：采样、量化
采样：连续图像的离散化，采样间隔对图像质量的影响 量化：以有限的整数值表示图像的灰度和灰阶数 二值图像：量化值只有0、1两个量（黑白图像）；
图像数据量：行数（M）×列数（N）×灰阶数（G）×波段数（D) 遥感数字图像的基本特点
便于计算机处理和分析；
避免传输、复制过程中图像信息的损失和图像的失真； 存储方式灵活多样，并便于保存、携带、传输
便于运用计算机处理技术对多种图像数据进行综合处理、建模和分析 第三章 遥感数字图像的表示和统计描述 3.1 遥感图像模型
遥感图像模型——遥感图像可以表示为某一时刻 t，在不同波长λ和不同极化方向p，能够收集到的位于坐标(x, y)的目标物所辐射的电磁波能量：
L(x,y,t,λ,p)=*1-β(x,y,t,λ,p)+*E(λ)
+β(x,y,t,λ,p)*I(x,y,t,λ)
L(x,y,t,λ,p)——目标物所辐射的电磁波能量 β(x,y,t,λ,p)——目标物的反射率
E(λ)——对应于目标物黑体的电磁波发射能力 I (x,y,t,λ)——入射的辐射量
可见光和近红外波段，白天物体的自身发射辐射量可忽略不计： L(x,y,t,λ,p)=β(x,y,t,λ,p)*I(x,y,t,λ)
特定条件下的 L(x,y,t,λ,p)
单波段图像＝L(x,y)，常用 f(x,y) 表示 多波段或多光谱图像＝ L(x,y,λ) 多极化图像＝ L(x,y,p) 多时相图像＝ L(x,y,t)
遥感图像与“真实图像”的关系 图像数据 g(x,y)=T｛f(x,y)} g(x,y)特点：
连续性——g(x,y)在空间上分布是连续的，同时灰度也是连续分布的。 定义域的限定性。0≤x≤N,0≤y≤M，M行×N列的图像。 函数值的限定性。非负，灰度范围 0－1
函数值物理意义明确——电磁波能量的度量。
与真实图像之间存在大气、仪器、几何等影响（T)。 3.3.2 直方图
如果将图像中像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量， 则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可用概率密度函数Probability Density Function (PDF)来刻画和描述，表现为灰度直方图（Histogram）。
灰度直方图——灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度出现的频率。
对于数字图像来说，直方图就是灰度值概率密度函数的离散化图形。如图3.5所示。 灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。
图像灰度分布的概率密度函数 设r代表图像中像素灰度级，作归一化处理后，r将被限定在［0, 1］之内。在灰度级中，r=0代表黑，r=1代表白。
对于一幅给定的图像来说，每一个像素取得［0, 1］区间内的灰度级是随机的，也就是说r是一个随机变量。假定对每一瞬间，它们是连续的随机变量，那么就可以用概率密度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。
pr(r) ＝ ri/N (i=0,1,?, r-1)
如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r，用纵轴代表灰度级的概率密度函数pr(r)，这样就可以针对一幅图像在这个坐标系中作出一条曲线来。这就是图像灰度分布的概率密度函数曲线，如下图所示：
灰度直方图的性质
(1)直方图只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而不包括某一灰度值像素所在位置信息。
(2)任一幅图像，都能惟一地确定出一幅与它对应的直方图， 但不同的图像，可能有相同的直方图。
3) 一幅图像各子区的直方图之和就等于该图像全图的直方图。 （4）由于遥感图像数据的随机性，在图像像素足够多并且地物类型差异不是非常悬殊的情况下，遥感图像数据与自然界的其他现象一样，服从接近于正态分布。