哨兵2 影像的增强处理1、遥感影像对比度增强 2、遥感影像代数运算 要求画出研究区域各地物的波谱特征曲线图。 3、遥感影像图像变换 包括K-L变换和K-T变换。

### Sentinel-2 遥感影像增强技术 #### 对比度增强 对比度增强可以改善图像视觉效果，使不同地物之间的差异更加明显。对于 Sentinel-2 影像而言，直方图拉伸是一种常用的方法。通过调整像素值分布范围来增加对比度。 ```python import numpy as np from skimage import exposure def enhance_contrast(image): p2, p98 = np.percentile(image, (2, 98)) img_rescale = exposure.rescale_intensity(image, in_range=(p2, p98)) return img_rescale ``` 这种方法能够有效提升图像质量并突出重要特征[^1]。 #### 代数运算 代数运算是指通过对多光谱数据执行加减乘除操作以生成新的合成波段或指数。例如计算归一化植被指数 NDVI： ```python def calculate_ndvi(nir_band, red_band): ndvi = (nir_band.astype(float) - red_band.astype(float)) / \ (nir_band + red_band) return ndvi ``` 这有助于提取特定目标的信息，在土地覆盖分类等方面具有广泛应用价值[^2]。 #### 图像变换 ##### K-L 变换（Karhunen–Loève Transform） K-L 变换用于减少冗余信息量的同时保留主要变化成分。该方法基于协方差矩阵求解特征向量实现降维处理。 ```python from sklearn.decomposition import PCA def kl_transform(data_matrix): pca = PCA() transformed_data = pca.fit_transform(data_matrix.T).T return transformed_data ``` 此过程不仅降低了存储需求还提高了后续分析效率[^3]。 ##### K-T 变换（Tasseled Cap Transformation） K-T 变换专门针对陆地卫星 TM/ETM+/OLI 数据设计的一种线性转换方式，可将原始反射率映射到物理意义更明确的新坐标系下表示亮度、绿色度和湿度三个分量。 ```python kt_coefficients = { 'brightness': [0.2043, 0.4586, 0.5907, 0.6537], 'greenness': [-0.1603, -0.2819, 0.5907, 0.7172], 'wetness': [0.0315, 0.2021, 0.3102, 0.8668] } def kt_transform(bands): brightness = sum([bands[i]*coeff for i, coeff in enumerate(kt_coefficients['brightness'])]) greenness = sum([bands[i]*coeff for i, coeff in enumerate(kt_coefficients['greenness'])]) wetness = sum([bands[i]*coeff for i, coeff in enumerate(kt_coefficients['wetness'])]) return {'Brightness': brightness, 'Greenness': greenness, 'Wetness': wetness} ``` 这种变换使得解释遥感影像变得更加直观简单[^4]。 #### 绘制波谱特征曲线图 为了更好地理解研究区内各类物体的特性，可以通过绘制其平均反射率随波长的变化趋势来进行比较分析。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_spectral_signatures(signatures_dict): wavelengths = list(range(len(next(iter(signatures_dict.values()))))) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) for label, spectrum in signatures_dict.items(): ax.plot(wavelengths, spectrum, label=label) ax.set_xlabel('Band Index') ax.set_ylabel('Reflectance Value') ax.legend(title='Object Type') plt.show() ``` 上述函数接收字典形式输入参数 `signatures_dict` ，其中键为类别名称而值则对应各波段上的均值列表[^5]。