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遥感图像论文范文

摘要：本文介绍了GDAL库的功能和特点,以及在开发遥感图像处理软件中的帮助和优势.以VC6.0为基础进行编程,链接到GDAL库来实现对不同格式（img、bmp等）遥感图像的处理,本文详细讲述变换检测、植被指数这两种常用的遥感图像处理的实现,为遥感软件的开发提供参考.

关键词：遥感图像处理软件；GDAL；变换检测；植被指数

一、概论

随着遥感数字图像在社会的许多领域开始发挥越来越重要的作用,如何处理遥感图像、从遥感图像中获取我们所需要的信息,实现遥感图像理解,成为人们关注的焦点.短时间内,我们很难用有限的开发力量和资金开发出专业的系统软件,但利用普通的开发工具进行简单的开发,可以为我国开发自己的遥感处理软件提供的思路和参考.

本文选用Microsoft基本类库——MFC,是C++的Microsoft Windows API,使用MFC建立的应用程序框架所产生的程序代码短而且运行速度快.MFC库引入Windows消息映射机制,我们可以将各种图像处理的功能函数写入菜单命令或按钮命令,以消息映射的方式对图像进行处理.

另一方面,本文采用GDAL库作为开发工具.GDAL是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库,它利用抽象数据模型来表达所支持的绝大多数栅格数据文件的读写操作,同时针对数据转换和处理,还预设了各种有用的命令行工具.GDAL库有着读取数据类型广泛,数据读取方式多样,支持地理坐标系统等优点,为我们的开发提供了很大帮助.

二、软件架构

(一)框架搭建

以VC6.0为例,首先在Visual C++中新建一个MDI工程,在已有的DOC类、VIEW类基础上新建用于读取数据的GDALData类,用于图像处理的ImagePro类,以及根据需要自己定义的类.

a. CMainFrame：主框架窗口对象；

b. CDocument：用于打开、保存和关闭文档,加入对GDALData类的调用,用于窗口显示、图像处理和数据保存；

c. GDALData：包含各种成员函数,用于打开图像数据集,分块读取和变换数据格式等；

d. ImagePro：包含各种以CDocument类的数据成员作为参数图像处理算法函数.

(二)GDAL开源库安装

GDAL库各版本在Windows或者其他操作系统下安装步骤大致相同.由于此处采用VC编程,故介绍一种在VC下配置GDAL环境的方法.（以VC6.0为例）

a.将GDAL中的include目录复制到当前新建工程目录；

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b.将bin目录下的gdal14.dll直接放置在Debug目录,将lib目录放在新建工程目录；

c.在VC工程下点击”Project->,Setting”,在弹出的对话框中点击”Link”,在”Object/library modules”栏下输入”lib/gdal_i.lib”.

通过以上步骤便在VC下配置好GDAL环境,这种方法相较于在windows上安装GDAL开源库的好处在于新建的VC6.0工程环境不会随着PC机环境的变化而发生变化.

三、软件功能设计

(一)读取与显示

使用GDAL库进行图像文件的读取与显示.配置好GDAL库后,一是在VC工程中要包含GDAL开源库的头文件,二是要添加GDALAllRegister（）函数,实现对GDAL开源库所有已知驱动的注册.之后再编写函数,调取其内函数实现对不同格式图像的读取.在图像显示的过程中,先判断其包含波段数,若为1个波段,即将其一次性读取并显示,若为多个波段,则选择其中3个波段分别赋予RGB像素值后显示.一般来将,选择遥感影像的4、3、2波段分别作为RGB值合成的即是标准的假彩色影像.最后以bmp格式显示在MFC中.

(二)变换检测

变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征与过程.一般流程是先获得两幅同一地点不同时间图像的差异图像,再对差异图像进行处理,将像素点分成变化和无变化两类.

具体编程思想：注册GDAL库,读取变换前后图像并获得变换前后图像的高度、宽度和波段数；定义数组并获得图像对应波段灰度值；遍历像素,对每个像素做9邻域均值后再做差值；判断差值是否超过阈值,超过则结果所对应的该像素为黑色0；最后.以bmp格式文件保存结果

(三)植被指数

归一化差异指数NDVI的计算公式如下：

NDVI等于（IR-RED）/（IR+RED）

即为TM影像的第三波段近红外与第四波段红外的计算.NDVI的值在（-1,1）范围内,负值表示地面覆盖为云、水、雨等,对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等,正值表示有植被覆盖,且随覆盖度增大而增大.为了显示图像方便,还需将NDVI拉伸到（0,255）范围内并显示.植被指数编程实现的流程图如图1：

由于计算所得NDVI值都较小,直接显示不明显,所以一定要将NDVI值进行现行拉伸,到（0,255）范围内,这样可清楚看到各地的植被覆盖度.

四、实验结果

(一)变换检测

由于不同时间同一卫星拍到的同一地图的影像依旧存在大气、日照等诸多外环境的干扰,所以导致原始图像差异很大,造成结果图像大部分都为变换区域.所以设计了差值法的同时设计了比值法.而且采用的领域均值后再做变换检测的思想可以减少这一外部环境的影响.本文采用湖北同一地区2001年和2002年的遥感影像进行试验,如图2所示：

(二)植被指数

实验以宜昌地区一张多波段混合的影像,植被指数结果如图3：

五、结论与展望

本人用VC编程在GDAL库的基础上实现了对不同格式遥感图像的读取与处理,详细讲述了变换检测和植被指数这两种常用的方法,并得到了比较好的结果.亮点在于提出先对图像做中值处理等图像模糊操作,再进行差值法或比值法变换检测以减小由于外界因素造成了图像误差,同时使得变换检测的效果更好.同时本文提出的对植被指数计算的编程设计不仅可以对多波段图像处理,还可以对分波段图像处理.

工欲善其事,必先利其器.GDAL库与Visual C++的完美结合,为我们的开发提供很大帮助.本文提出图像处理类软件框架搭建的方法,同时提出优质效果的变换检测和植被指数计算算法,为遥感软件的开发提供参考.

参考文献：

[1]杨枝灵王凯.Visual C++数字图像获取处理及实践应用[M].人民邮电出版社,2003（1）.

[2]孙家炳.遥感原理与应用第二版[M].武汉大学出版社,2009（6）.

[3]贾永红张谦崔卫红余卉.数字图象处理实习教程第二版[M].武汉大学出版社,2012（1）.

作者简介：杨学博（1995-）,女,汉族,山西吕梁人.武汉大学遥感信息工程学院,2012级本科生,地理信息系统方向.

总结：本论文可用于遥感图像论文范文参考下载，遥感图像相关论文写作参考研究。

遥感影像引用文献: