遥感信息处理：图像增强、分类与多源信息融合

# 遥感信息处理
## 目的
- 改善和提高图像质量
  - 降低噪声
  - 提升分辨率
- 突出所需信息
  - 识别关键特征
  - 强调目标区域
- 挖掘信息量
  - 丰富数据分析
  - 发现潜在趋势
- 提高判读精度
  - 减少误判
  - 提升决策信心
- 适合分析应用
  - 适应各种需求
  - 支持多种应用场景

## 方法
### 光学增强处理
- 影像放大
  - 放大倍率选择
  - 放大后图像重采样
- 假彩色合成
  - 多波段组合
  - 色彩映射
- 乘积与比值处理
  - 多光谱比值图
  - 适应性增强
- 边缘增强处理
  - 梯度算子应用
  - 高通滤波

### 数字图像处理
#### 图像增强处理
- 对比度扩展
  - 直方图均衡化
  - 非线性扩展
- 空间滤波
  - 低通滤波
  - 高通滤波
- 图像运算
  - 算术运算
  - 逻辑运算
- 多光谱变换
  - PCA分析
  - 频域处理

#### 图像分类处理
- 监督分类
  - 训练集构建
  - 分类器选择（如SVM、随机森林）
- 非监督分类
  - K均值聚类
  - 层次聚类

### 多源信息复合
- 多种遥感平台
  - 卫星遥感
  - 空中遥感
- 多时相遥感数据
  - 跨季节分析
  - 长期监测
- 遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配
  - 地面调查数据
  - 社会经济数据