第5章 显示选项与科学可视化
第5章 显示选项与科学可视化
1. 什么是科学可视化
2. 遥感影像数据显示
3. 遥感数据融合
4. 一些物理数据的测量
5.1 科学可视化
科学可视化定义为“以视觉方式探究数据和信息,从而获得对数据内涵的理解”。
科学可视化与表达图表之间的差异是:后者主要侧重于传达已被理解的信息和结果,而科学可视化是试图理解数据并获取知识。
- 二维到二维
在二维空间中将遥感影像概念化并用真彩色显示
- 三维到二维
将遥感影像叠加到数字高程模型(DEM)上;
在二维地图或计算机屏幕上显示合成的三维模型
- 三维到三维
把类似的三维模型转变为可以触摸的物理模型
科学可视化映射空间。x轴是概念域或者思维中构建的信息,y轴是可视化表达概念信息用到的实际维数
5.2 遥感影像显示
5.2.1 影像显示因素
目标:以一种易于显示和理解的格式提供遥感数据,将存储在光学磁盘上的亮度值转换成人类熟悉的具有连续色调的影像。
方法:创建亮度图,也称之为灰阶或彩色影像 。
- 亮度图
数字遥感数据中亮度值(BVi,j,k)在计算机上的图形显示
理论上讲,输入亮度值与输出显示亮度值的总强度间存在一一对应的关系(如图a)。输入亮度值为0——输出亮度图显示黑色;输入亮度值为255——输出亮度图显示白色。0~255之间所有亮度值显示为黑到白的连续灰度。无论何时保持输入输出亮度值之间的一一对应关系都非常重要。
a)理想情况
b)较差情况
硬拷贝显示和临时视频显示是利用不同输出设备生成遥感亮度图的两种方式
黑白硬拷贝影像显示
- 硬拷贝影像显示 利用行式打印机/绘图仪、激光打印机或喷墨打印机生成亮度图
行式打印机/绘图仪是曾经的常用设备。输入数据经密度分割后会得到一系列离散的等级区间,每个区间对应一个特定的亮度值域。
如今都是利用相对便宜的激光或喷墨打印机输出具有连续色阶的黑白或彩色图像。可通过系统软件实现。
5.2.2 临时视频显示
- 临时视频显示 使用黑白或彩色视频技术,显示可视化判读所需的临时影像,可随时删除或通过硬拷贝设备输出,也易于修改。目前最有效的显示方式,提高了亮度图的显示能力。
- 影像处理器帧缓冲器 显示内存的集合,由i行j列和b位组成,可按顺序访问。
- 色彩查找表 扫描到的亮度值存储其中
CPU从大容量存储设备中读取影像元素(像元)的亮度值(如图)
- 图像数据格式及压缩技术
常用位图格式:raw、GIF、JOEG、TIFF 特征如下表所示
选择有损or无损数字显示考虑:
1)位图中每个像元的位数
2)所使用的色彩坐标系统
3)影像处理器的视频查找表
- 位图图形
矩阵中每个行列都具有像元亮度值的栅格影像。影像中像元的色阶或色彩是像元位数或字节与色彩查找表中操作的函数。
处理过程:
- 影像处理程序从大容量存储器中读取位图文件
- 头文件中的标识符将文件标识为位图文件,如BMP、TIFF、JPEG、IMG
- 头文件也可以标识影像的宽度和高度、调色板(查找表)中色彩书以及表中颜色
- 程序以位模式读取影像。最简单的位图影像仅有黑白单元
- 视频存储器中构成黑白影像的字节由0/1位组成
一栋房子、一棵大树和两个路段组成的简单景物处理过程
二值、黑白位图影像特征
图 Savannah河热红外数据的各种位图分辨率显示
- RGB色彩坐标系统 红-绿-蓝
b)加色理论 c)减色理论
- 8位色彩查找表
计算机屏幕上每个像元的灰度或色彩都是由内存中的色彩查找表这一独立存储块的大小和特征来控制的
用8位色彩查找表进行的密度分割
a)b)对应表5-2 c)d)对应表5-3
24位色彩查找表由3个8位色彩查找表组成
5.2.3 彩色合成
图 彩色合成
- 最佳指数因子 对TM数据集中数据6个波段得出的20种三波段组合进行排序,此方法基于各个波段组合内和组合间的总方差与相关性的数量特征,可以应用于任何多光谱遥感数据集。用以选择三波段彩色合成中最有价值的波段。
- Sheffield指数 基于统计的波段选择指数,建立在计算每个p×p子矩阵的行列式值基础上,值最大的波段组合用于影像显示
- 基于独立成分分析(ICA) 将n个高光谱影像融合成3个独立的影像组分进行彩色显示
5.3 遥感数据融合
不同类型数据的融合
- 数据融合方法(所要融合的数据集必须精确校正并重采样)
(1)简单的波段替换法
用波段替换方法实现的SPOT多光谱数据(20m×20m)与全色数据(10m×10m)的融合
(2)利用不同色彩坐标系统的色彩空间变换和替换法
a)将RGB系统变换到亮度-色度-饱和度(IHS)系统中
b)使用色度坐标
a)IHS色彩坐标系。初始颜色在圆内,次级颜色在圆圈周边
b)IHS色彩坐标系统和RGB色彩坐标系统的关系
IHS变换的优点:提高多光谱色彩合成的解译能力
IHS变换通常可用于低空间分辨率影像与高空间分辨率数据的融合,步骤如下:
1)RGB到IHS:将RGB色彩空间中的3个低空间分辨率波段变换成IHS色彩空间中的3个波段
2)对比度操作:通常是对比度拉伸
3)替换:用拉伸过的高空间分辨率影像来替换亮度影像
4)IHS到RGB:利用IHS逆变换将修改的IHS数据转换回RGB色彩空间
(3)PCA、ICA或Gram-Schmidt替换
PCA是常用的光谱转换法,能将原始遥感影像数据转换为不相关的主成分影像。基于PCA的全色锐化方法优点是波段数量不受控制。
(4)高频信息与低空间分辨率数据集逐像元相加
(5)基于克里金回归的影像融合
(6)基于平滑滤波的亮度调节影像融合
等等......
5.4 一些物理数据的测量
- 基于勾股定理的线性距离测量
- 曼哈顿距离测量
- 周长测量
- 面积测量
- 形状测量