遥感图像处理中的低通滤波是什么意思啊,麻烦详细解释一下,要通俗易懂...

对于遥感图像处理初学者来说，低通滤波是一个关键概念。简单来说，它就像一个信号过滤器，它的主要任务是处理图像中的频率成分。想象一下，遥感图像中的信息就像一个混合了各种频率的音乐信号，低频部分可能包含我们感兴趣的关键地形或物体特征，而高频部分可能是噪声或不重要的细节。

低通滤波虽然可以用来平滑这些图像，但是类别信息常常会被临近类别的编码干扰。成块分类解决了这个问题。首先将被选的分类用一个扩大操作合并到一块，然后用参数对话框中指定了大小的变换核对分类图像进行侵蚀操作。 类别筛选：该选项可以解决分类图像中出现的孤岛问题。

遥感图像处理流程主要包括以下步骤：预处理：噪声消除：使用带通或槽形滤波方法消除周期性噪声和尖锐性噪声，傅立叶变换和滤波处理用于消除与扫描方向不平行的尖峰噪声。去除坏线和条带：通过傅里叶变换和低通滤波去除遥感图像中的坏线和条带。薄云和阴影处理：采用适当的减弱或消除策略处理薄云和阴影。

预处理 为了提升遥感图像的可用性，我们需要进行一系列预处理步骤。首先，我们需要消除周期性噪声和尖锐性噪声，通常使用带通或槽形滤波方法。对于与扫描方向不平行的尖峰噪声，傅立叶变换和滤波处理能更有效地消除。其次，去除遥感图像中的坏线和条带，这通常通过傅里叶变换和低通滤波来完成。

详解DEM数字高程模型(附下载方法)

DEM数字高程模型详解及下载方法 DEM定义 DEM是将地球表面的地形地貌转化为离散的三维数据的一种数学表示方法。每个点对应着一个高程值Zi，记录着每一点的海拔高度。DEM的特点 多样性：DEM的可视化形式多样，易于呈现。 精准性：通过数字媒介保持恒定的精度，相较于传统纸质地图更为准确。

常见的DEM数据类型包括分辨率不同、遥感测量方法各异的数据。例如，全国10米数字高程模型数据采用的是栅格图像数据，而15米DEM数据则是由ALOS的PALSAR传感器采集，具有高分辨率和精度。SRTM数据则由NASA和NIMA联合测量，而ASTER GDEM数据则直接从全球数据网站下载。

DEM的定义：数字高程模型（DEM）是将地球表面地形地貌以离散的三维数据形式表示的数学模型。每个点（Xi， Yi）对应一个高程值Zi，这样的数据点构成了一个详细的地形图。DEM的魅力：DEM以其多样化的展示形式、精确度和实时更新能力而著称。

ENVI中构建时空遥感NDVI数据集与时空分析

构建数据集：利用“构建多波段立方体”或“构建栅格系列”工具，结合时间属性信息和坐标信息，构建时空遥感NDVI数据集。时空分析：通过波段动画工具进行动态播放和可视化分析，揭示数据背后的变化模式和趋势。后处理：根据分析需求，对生成的时序文件进行必要的后处理。

时空分析可以通过“波段动画”工具或“系列/动画管理器”进行。这些工具帮助您以动态方式播放影像，添加注释和颜色表，以便更直观地理解数据变化。通过这些工具，您可以构建时空遥感NDVI数据集，进而进行更深入的分析和可视化。例如，生成的NDVI动画可清晰展示植被变化趋势。

在ENVI中加载数据后，点击“Transform”—“NDVI”，打开一个输入窗，直接选择刚刚加载的数据，如图。然后就打开了参数设置窗口，这里是Landsat TM影像，然后计算的波段为3波段（红波段）和4波段（近红外），如图。对于生成的结果，也可以利用波段组合，来看一下。

第一步，在ENVI中加载数据后，依次单击“Transform”--“NDVI”以打开输入窗口，并直接选择刚加载的数据，见下图，转到下面的步骤。第二步，完成上述步骤后，打开参数设置窗口，这是Landsat TM图像，计算出的波段为3波段（红色波段）和4波段（近红外波段），见下图，转到下面的步骤。

通过Spectral Indices功能进行NDVI计算。步骤如下：选择输入数据为待计算的遥感影像，然后在Spectral Indices中选择Normalized Difference Vegetation Index。完成设置后，系统自动计算得到NDVI结果。总结：本文介绍了使用ENVI1进行NDVI计算的两种方法：Band Math和Spectral Indices。

ENVI下植被指数模型详解

ENVI中的植被指数模型，是一种通过组合多光谱或高光谱反射率数据，增强植被特定特性和细节的工具。这些模型基于对植被生长关键化学成分（色素、水分、碳、氮）的考虑，主要分为7大类别，涵盖了27种实用的植被指数。

广带绿度，如NDVI、SR和EVI，主要反映绿色植被的生长状况，对叶绿素敏感，常用于研究植被物候、土地利用和气候影响等。 窄带绿度，如NDVI 705和mSR 705，具有更高的灵敏度，尤其在监测茂密植被和微小变化时。 光利用效率指数，如PRI和SIPI，关注植被对光的利用效率，可探测植被健康和生产力。

大气校正是处理过程中的一环，其目的是减少大气对数据准确性的影响。在植被覆盖度反演阶段，首先计算归一化植被指数（NDVI），并通过土地分类和异常早冲值处理来创建掩膜文件，以便确定模型参数。例如，农用地的NDVI掩膜范围设定在0.16至0.77之间，而城市区域的范围则是0.04至0.47。

植被覆盖度反演是遥感技术在生态环境监测领域的核心应用之一。 像元二分模型是实现植被覆盖度反演的关键技术，其基本公式为 VFC = （S - Ssoil） / （ Sveg - Ssoil），其中S代表遥感影像中的像元值，Ssoil表示土壤背景辐射，Sveg是指完全植被覆盖下的像元值。

植被指数（NDVI）能反映植被覆盖情况，消除土壤等背景因素影响，是广泛应用的植被参数。NDVI通过近红外波段与红光波段的反射值计算得出，能揭示不同季节作物的氮需求，对合理施用氮肥有重要指导作用。其他常用植被指数包括RNI、DVI与PVI。计算NDVI指数有直接工具与波段运算两种方法。

遥感影像中的DN值、辐射亮度、表观反射率、地表反射率、亮度温度粗解...

1、表观反射率（Top of Atmosphere Reflectance）/又名卫星接收到的反射率，未经过大气校正。它包含了地表反射率和大气影响的成分。在ENVI中，可以直接对DN图像进行定标，需要考虑头文件中的参数，如增益、偏移、时间以及太阳高度角。

2、高光谱遥感数据定标的首要任务就是对成像光谱仪定标，将遥感器探测到的数据变换为绝对亮度或与地表反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程。通过原始图像提取的波谱曲线为太阳辐射与大气辐射共同作用的结果，这些波谱剖面曲线都是相似的，表示的是辐射亮度曲线，而不是反射率波谱曲线。

3、LlA数据为从原始数据包解包还原的扫描数据集合，LlB数据是在LlA数据的基础上进行定位处理，提供辐射定标系数，通过MCTK工具转换为辐射定标后的数据。辐射定标转换为辐射亮度和表观反射率，后续通过FLAASH大气校正生成地表反射率数据文件。

技术分享|河湖库利用变化高分遥感进行监测规范详解

1、DOM（数字正射影像）平面精度应不超过像素大小，河湖库利用变化图斑的最小监测单元面积为9平方米。信息提取与处理阶段，首先建立解译标志，根据河湖库范围内水系特征、地物分布与利用方式等情况以及影像纹理、色调特征，结合实际情况建立典型地物解译标志。

2、目前市场上提供给老人使用的，有多种技术原理的跌倒检测报警设备，常见技术有毫米波雷达技术、摄像头技术、红外线技术、加速度原理等，产品类型分别是：无感跌倒检测报警器、跌倒报警摄像头、红外线跌倒报警器、穿戴类跌倒报警（跌倒报警手环、手表等），另外还有拉绳、按键等类型的主动触发报警设备。

3、保护环境是人类有意识地保护自然资源并使其得到合理的利用，防止自然环境受到污染和破坏；对受到污染和破坏的环境做好综合的治理。