前言
回顾以下Landsat系列卫星的发展史,可以发现Landsat_5卫星已经退役,作为世界上寿命最长的地球观测卫星,其在影像方面对人类的发展具有很深刻的意义。Landsat_5 TM共有7个波段,通过不同的波段组合,形成不同遥感图像,也就是常见的红绿蓝三通道影像立方体。地物对每一个波段的电磁波吸收率都有差异,因此可以利用波段组合来识别一些真彩色影像人眼难以识别的地物和特征。以下便是利用matlab可视化波段组合的方法。
一、真彩色合成
注:主要合成方式有以下几种
1)红绿蓝三个波段分别依次赋值给红绿蓝三个通道(由于数据是进行裁剪之后得到的,其中含有异常值,故在合成时蓝色通道为蓝波段的一半,具体权重视实际情况为准,可适当调整);
2)红波段赋值给红色通道,绿色通道为红绿蓝三个波段的均值,蓝色通道为绿色波段;
3)红波段赋值给红色通道,绿色通道为红波段的二倍加上蓝波段再除以三,蓝色通道为绿色波段。
R_band=adapthisteq(image{3}); %自适应直方图均衡化
G_band=adapthisteq(image{2});
B_band=adapthisteq(image{1}.*0.5);
hend=cat(3,R_band,G_band,B_band);
figure;
imshow(hend.*3);
title('真彩色影像 band-3+2+(1*0.5)');
hend2=cat(3,R_band,(R_band+G_band+B_band)./3,G_band);
imshow(hend2.*3);
title('真彩色影像 band-3+((3+2+1)/3)+2');
hend3=cat(3,R_band,(R_band.*2+B_band)./3,G_band);
imshow(hend3.*3);
title('真彩色影像 band-3+((3×2+1)/3)+2');
二、假彩色合成
由于该区域是裁剪的一部分的影像,其分辨率不是很清晰,所以下面的图看起来有点模糊,且是经过直方图均衡化处理。
%波段合成
RGB_martix=[
4,3,2;
7,4,3;
7,5,4;
5,4,1;
4,5,3;
3,4,5];
RGB_name={'假彩色影像 band-4+3+2(植被)','假彩色影像 band-7+4+3(水体)',['假彩色影像 ' ...
'band-7+5+4(地质)'],'假彩色影像 band-5+4+1(植物)','假彩色影像 band-4+5+3(界限)','假彩色影像 band-3+4+5(水体)'};
RGB_dataset={};
for i=1:length(RGB_martix)
RGB_dataset{i}=cat(3,image{RGB_martix(i,1)},image{RGB_martix(i,2)},image{RGB_martix(i,3)});
end
for j=1:length(RGB_dataset)
band=double(RGB_dataset{j});
minValue =min(band(:));
maxValue=max(band(:));
normal=band-minVal;
normal=normal./(maxValue-minValue);
band=normal;
[rows, cols, bands] = size(band);
red = band(:,:,1);
green = band(:,:,2);
blue = band(:,:,3);
rgb = zeros(size(band, 1), size(band, 2), 3);
rgb(:,:,1) = adapthisteq(red);
rgb(:,:,2) = adapthisteq(green);
rgb(:,:,3) = adapthisteq(blue);
figure;
imshow(rgb);
title(RGB_name{j});
end
该合成的假彩色图像中,植被主要呈现出红色,非植被的地物则为其他颜色,主要用于植被的区分和识别。
该合成图像中,其水体呈现出蓝色或者浅蓝色,其他地物被赋予其他颜色,主要用于水体的区分和识别。
该合成图像中,裸地以及无植被覆盖区域显示明显,呈现出浅蓝色,可用于地质探查以及地表岩石矿物识别。
该合成图像中,植被被赋予绿色,裸地区分明显,可以用于农业或者林业的植物识别,裸地区分明显。
该合成影像能区分土壤含水量(水分越多则越暗)。用于土壤湿度和植被状况分析,也可以用于内陆水体和陆地和水体边界的确定。
该合成图像中,可以用于水体的识别。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-504174.html
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