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遥感影像处理的相关技术遥感光谱分析篇一
;摘要：隨着科技进步及社会的发展，航测遥感技术从不同传感器搜集而来的数据，在时空、光谱分辨率和极化方式等方面，有各自不同的特点，因而对这些数据的有效利用也出现了新的问题，已经不能适应实际工作的需要。本文通过叙述空间数据与其特点，对航测遥感内业数据处理关键技术进行详细的分析。望对全数字摄影测量提供更好的帮助。
关键词：航测内业；遥感影像；关键技术
上世纪70年代出现数据融合概念，在90年代后，随着多种遥感卫星的发射成功，遥感影像已够获取不同空间、光谱与时间的分辨率，但是由于处理的数据量较大，使研究工作变得困难，因此对这些数据整治，方便获取更丰富的信息是我们需要研究的课题。而遥感融合技术的出现为解决这一难题提供了新方法。遥感融合技术作为信息融合技术，通过处理高级影像技术，并将多元影像复合，出现新形象，从而将信息协调能力提高，将多余数据消除，以弥补单一数据。
1 多源遥感影像融合概述
（1）多源遥感影像融合是指通过一种复合模型结构，融合不同传感器提供的遥感影像数据信息，消除传感器之间的矛盾和冗杂，在相互配合之后，增强影像信息的清晰度、可靠性及使用率，将信息完整统一的描述，以提高数据的使用效率，取得更好的处理效果。
（2）融合遥感影像数据。遥感影像数据融合是指用数学方法，经过严密准确的计算，得到分辨率较低的多光谱数据和分表率高的全色数据，这两种原始影像数据优点的处理过程。要进行这种技术融合，必须先将搜集到的原始影像数据进行预处理融合，接着将原始影像中有问题的扫描线和噪声消除，来提高融合效果。通过对融合影像中的边缘、纹理等信息进行处理，其中非常重要的一个环节便是对融合的影像进行空间配准。
2 航测内业遥感影像融合的要点
遥感影像融合使融合效果产生非常明显的效果。像素级、特征与决策级融合是影像融合的大致层次。像素级融合的精准度最高，还可以对信息进行保留，在研究中显得最为成熟。特征级融合在融合中属于中等，先将遥感数据根据特征进行提取，然后将多源数据聚集、综合并分类，等到出现特征向量后将其融合。决策级融合在融合中水平最低，通过对数据属性的说明，之后融合处理该数据，使控制或决策有资料依据。以下主要主要研究像素级融合方法，其形式分为：乘积、主成分以及brovey变换。
（1）brovey变换。此方法在遥感影像融合中称为色彩标准化，融合方法是将三个波段光谱与高分辨率影像的乘积比例运算影像融合归一，此方法在传感器的影像数据融合中广泛应用。它有简化图像系数的转换，将多谱数据最大限度保留特点。但是它也存在一些不足，例如只能对多光谱三个波段的数据融合处理，并且噪音对融合影像也会产生影响，保留了太多高分辨率的细节。
（2）乘积变换。航测遥感影像中最基本的变换方法就是乘积法，通过对航空照片及遥感影像进行辐射纠正和镶嵌，将地形图按标准进行裁切后形成影像数据，其中包括公里格网与外图廓装饰要素的平面图。由于过程是数字高程模型，其具有信息量大、真实与精准度高等特点。
（3）主成分变换。数据格式的图形数据文件采用存储与表示格式，与地形图形的内容、色彩与几何精度等基本一致。通过数字地图相互重叠的形式，将数字划线的数据采集、更新，增强数据压缩影像，其意义通过光谱特征空间显示，对土地应用变化实行可控性措施。
由于条件限制，线位变动超出测控范围和摄影范围是航测中常见的问题。当超出测控范围时，可采取补测措施后制图，但是因为资金有限，即使发生超出摄影范围，补摄的可能性依然很小，只能通过人工测绘完成。线路移位要在设计中特别注意。另外，地形地貌由于长时间成图过程中可能出现变化，图上的线路位置也会随之变化。所以，设计过程中选线技术要足够灵活，使线位的变动控制在摄影范围内。
地图测绘中的应用。传统地图测绘消耗太大的人力、物力与财力，而且测绘难度高，航测遥感技术从很大方面降低了此难度。其通过空中摄影缩小了勘测目标，可以适应不同的地理环境与地形，将地图测绘的科学性大大提高。
4.2测量控制，采集平面检测点注意通过野外实测、空间加密的方式完成，之后比较同名点平面或高程值。在分析后，将粗差去除，将平面绝对位置、等高线高程、高程注记点的高程中误差进行计算，以确定成果的精度与设计标准是否相符。
4.3外业调绘：既是核查调绘物的完整性、调绘地名与要素属性；并补测新增地物。通过室内核查和外业实地巡查完成。
4.4采集内业数据；此方法是利用数字正射影像图来套合检查数字线划图的数据情况，对数字线划图数据的线、面中点等几何位置、平面位置等情况进行检查；并且将调绘片、外业实地巡视等数据与之进行对比，以对数据进行分析。
结束语：目前，多源遥感图像的融合是非常重要的研究课题，此方法虽有有点但也有不足之处。其中pca融合图像的方法虽然提高了空间细节的功能，增强了多光谱成像结果，但是频谱导致图像的失真，使物体的细节不能全部显示。因此，航测内业遥感影像融合仍有许多方面需要改善加强，特别是要结合具体的情况进行实验，进行遥感影像融合研究。
参考文献
相关热词搜索：;遥感影像处理的相关技术遥感光谱分析篇二
;摘 要：航测遥感内业数据处理的关键技术在全数字摄影测量中发挥着重要作用。它能够有效优化和完善全数字控制空间的数据生产流程，从而避免因数据不完整、不准确而导致测量结果不真实的情况。由此可见，科学、准确的航测遥感内业数据处理技术非常重要。从空间数据的角度出发，对该技术及其他内容进行了详细分析，旨在为全数字摄影测量提供一定的借鉴。
关键词：航测遥感；内业数据；关键技术；空间数据
航测遥感技术是人类对地表进行探究的重要手段，应用该技术能够获得地表物质的时间和空间属性信息。而在整个航测遥感工作中，数据处理是非常重要的环节，对测量结果有着最直接的影响。因此，要对数据处理予以高度重视。
1 航测遥感概述
航测，也被称为“摄影测量与遥感”，属于测绘科学中的遥感科学。遥感科学是空间科学、电子科学、地球科学、计算机科学等学科交叉融合的结果，是一个新兴的学科。航测遥感技术利用非接触性的传感器来获取目标的时空信息。应用该技术不仅能够对传统目标进行几何定位，还能够通过使用外层空间传感器来获取目标的影像和非影像信息，为人类认识和改造自然提供科学的技术和方法。同时，航测遥感技术对国家的重大决策、国防建设、国家安全等都有一定的影响，其应用已经深入经济、社会、民生等各个领域。
航测遥感技术具有以下优势：①效率高。航测遥感技术所使用的无人机能够快速、准确、及时地提供信息，使人们在最短时间内对所观察到的现象及数据作出反应。②灵活性好。航测遥感技术中的无人机虽然飞行速度较慢，但能够有效保证测绘的质量，且其对起降机场的条件没有过多的要求，因此灵活性较好。③数据处理速度快。与其他大型测绘机相比，低空飞行机所运用的测绘技术具有更高的分辨率，且对数据的处理速度非常快，处理效率较高，因此在测绘领域经常被用来采集各种信息。
2 基础地理空间数据的基本内容
根据技术的发展和用户的需求，基础地理空间数据产品主要有四种基本模式：dlg（数字线划图）、dom（数字正射影像图）、drg（数字栅格地图）和dem（数字高程模型）。这四种产品简称“4d”，可以分别以数字或模拟形式提供，也可以根据具体需要进行复合，形成复合产品。例如，数字影像地形图就是数字线划图与数字正射影像图叠加而成的。
2.1 数字线划图
数字线划图是保存目标要素空间关系和属性的矢量格式的数据集，是对地形图上基础要素信息基本属性的反映。数字线划图不仅能够满足不同的空间分析需求，还能够与其他信息叠加，然后进行空间分析和决策。
2.2 数字正射影像图
数字正射影像图主要是对经过扫描处理的数字化的航空照片或遥感影像进行微分纠正、辐射纠正和镶嵌，对按标准分幅的地形图进行裁切形成影像数据，且其中包括公里格网和外图廓装饰等要素的影像平面图。这一过程采用的是数字高程模型。它的优点是信息量较大、直观、真实、准确度高。
2.3 数字栅格地图
数字栅格地图是存储和表示格式为栅格数据格式的图形数据文件，与地形图形的内容、色彩、规格和几何精度等基本一致。数字栅格地图可以用于与其他模式的数据叠加，也可以用于数字线划图数据的采集、更新等。
2.4 数字高程模型
数字高程模型是在高斯投影平面上规则或不规则网点的平面坐标及其高程的数据集。为了实现对地表形态更加有效的控制，还可以配套提供离散高程点数据。
3.1 在条件限制情况下的应用
在航测中出现的较为普遍的问题是线位变动超出了测控范围和摄影范围。线位变动超出测控范围时，可以对其进行补测，然后制图；但超出摄影范围时，由于资金问题，补摄的可能性较小，一般只能人工测绘。因此在设计时，要考虑到线路移位这一因素，并留有相应余地。此外，由于成图时间较长，在此期间地形地貌等可能发生了一定程度的变化，图上的线路位置也会发生变化。因此在设计时，应充分掌握选线技术，将线位变动的范围控制在摄影范围之内。
3.2 在地图测绘中的应用
传统的地图测绘方法对人力、物力和财力等的损耗都是比较大的，且有一定的测绘难度，而航测遥感技术的发展使得地图测绘的难度大大降低。航测遥感技术利用空中摄影对所勘测的目标进行等比例缩小，以适应不同的地理环境和地形，从而提高了地图测绘的科学性。
4 关键技术分析
4.1 数据质量控制关键节点的设置
航测遥感内业数据处理中存在一系列问题，对数据质量产生了一定的影响。这就要求对关键技术的关键节点多加关注，控制数据质量。具体来说，对关键节点进行控制主要包括以下几方面的内容。
4.1.1 像控测量、空三加密
首先通过野外实测、空间加密等方式采集平面检测点，然后与成果中的同名点平面或高程值进行比较。经过分析之后，去除其中的粗差，并计算地物点平面绝对位置中的误差、等高线的高程中误差、高程注记点的高程中误差等，最终确定成果的精度与设计标准是否相符。
4.1.2 外业调绘
对外业调绘进行质量控制主要是对调绘地物的完整性、要素属性、调绘地名等进行核查，确保其正确性；同时，还要对新增地物进行补测。一般采用室内核查和外业实地巡视两种方式。
4.1.3 内业数据采集
内业数据采集是利用数字正射影像图来套合检查数字线划图的数据情况，主要检查数字线划图数据的中点、线、面等的平面位置、几何位置、属性接边情况等；同时，与调绘片、外业实地巡视等数据进行对比，分析数据是否有多余、遗漏等错误。
4.2 数据处理中具体的关键技术
4.2.1 资料准备
航测遥感内业数据处理是以航空为基准的，因此，准备好相应的航空资料是非常重要的。航摄中需要的资料主要有航摄底片、地形图、航摄机鉴定表、航摄验收报告等。准备完毕后，要对资料收集是否齐全、仪器参数是否完整等进行进一步检查。
4.2.2 影像扫描
在影像扫描时，要注意影像的清晰度、色差等。具体来说，就是根据航拍底片的具体情况，对扫描参数进行设置与调整，使反差更加适中、色调比较饱满、框标比较清晰。同时，也要保证灰度直方图要呈正态分布，且在能够保证影像完整的前提下，尽可能地缩小扫描范围，以减少数据量。此外，影像扫描的分辨率是地面分辨率和摄航比例尺分母的比值。
4.2.3 定向建模
定向建模是内业数据处理的一个非常重要的环节。基础地理空间的数据模式有四种，只有选择一种或几种最为合适的模式对影像进行处理，才能得出比较准确的空间数据。处理步骤一般为：首先人工定向，减小残差，然后自动内定向，选定模板，进行相对定向处理，最后得出的结果就是定向模型。
4.2.4 数据采集与制作
数据采集是数据生产的最关键环节。数据采集的内容有以下三点：①立体测判采集。立体测判采集主要是将中心点作为标准，在中心线上对重要数据进行采集，然后按照要素的密度，并遵循“几何形状不失真”原则制作密度曲线，并结合数字高程模型进行采集数据。②数据分层。对所采集的数据进行分层时，为了提高矢量数据的精准度和实用性，应使用数据处理技术进行处理，以便得到数字高程图形数据。③数据拼接。数据拼接主要是将数字正射影像图数据和数字高程模型数据拼接起来，并对拼接后的数据进行检查，确保数据拼接的完整性。对不符合要求的数据要进行重新采集和拼接等，以得出最精准的数据。
在数据制作方面，一般是根据航空的实际需求，对以“幅”为单位的数据利用计算机进行制作，从而制作出最符合航空要求的信息。
4.3 对异常数据的提取技术
数据处理除了上述内容之外，还有对异常信息的提取。本文所说的异常信息主要指的是蚀变信息。蚀变信息是找矿的重要提示。遥感蚀变信息则是蚀变岩石在遥感图像上所反映出的形态、特征及其他综合信息。不同的岩石蚀变类型所表现出的影像特征也不同。因此，以岩石蚀变的综合信息为基础，并利用光谱理论对岩石具体的蚀变信息所显示出的影像特征进行研究，是一项有重大实际意义的工作。它能够定位矿物的位置，并对矿物的具体信息进行探查，节省矿物勘探的人力、物力和财力等，并且能够取得比较好的效果。此外，蚀变信息是相关性信息，而不是突出性信息，只有经过一系列处理，才能从中提取出有用的数据。因此，必须对遥感信息的处理方法进行深入研究，才能获得所需要的信息。
5 结束语
综上所述，航测遥感内业数据处理是整个测绘工作不可缺少的一个重要环节。通过科学的数据处理，能够得出精准的信息。因此，在实际测绘过程中，要非常注重数据分析，提高数据的有效性，确保最终信息的精确度，保证航测作业的成功。
参考文献
〔编辑：刘晓芳〕
相关热词搜索：;遥感影像处理的相关技术遥感光谱分析篇三
;摘 要：该文利用envi软件为载体，采用当下相对方便的计算机自动解译遥感影像，利用监督分类方法提取资中县县域土地利用覆被情况，探讨研究区3个不同的时期的土地利用情况。并对县域土地利用情况进行详细的对比合分析，探讨资中县土地利用变化情况。最后对当地的土地利用类型变化状况进行驱动力分析。
关键词：监督分类；土地利用；资中县
土地利用/土地覆盖变化（lucc）是由国际地圈-生物圈计划和全球环境变化的人文因素计划共同发起的研究计划，主要研究土地利用和土地覆盖变化的机制以及区域和全球尺度的综合模型[1]。建立土地利用/土地覆盖（lucc）模型是深入了解土地利用/覆盖变化成因、过程，预测未来土地利用变化发展趋势的重要手段，也是全球变化研究的主要方法[2]。本文以内江市资中县不同时期的遥感影像作为研究对象，通过对遥感影像的分类，研究资中县的土地利用状况及变化情况，为整个四川省乃至全国土地节约利用土地和可持续发展提供有效的监测支持。
1 研究区概况
资中县隶属于四川省内江市，东邻东兴区和安岳县，南接威远县，西连仁寿县，北靠资阳市。属中亚热带湿润季风气候，年均降雨量996mm，年均气温17.5℃。资中面积173515hm2，占内江市总面积的32.2%，为内江市面积最大的区县。资中县经济发展迅速，工业、农业、第三产业和其他产业综合性建设都呈稳步上升的趋势。资中县实施城乡生态绿化233.33hm2，巩固退耕还林成果8026.67hm2，全县森林覆盖率33.7%，综合治理水土流失面积31.5km2，生态环境建设显著提升。
2 数据来源、研究方法与技术路线
2.1 数据来源 本次研究的数据来源于地理空间数据云平台（http：//）。分别下载2002、2009和2013年3个不同时期的landsat tm多光谱、etm+数据、oli陆地成像仪数据，多光谱波段地面分辨率为30m，研究区域云量小于0.01%，地物特征明显。并以内江市行政区划图、google earth软件等辅助分析研究区；其他自然、社会和经济统计数据来自内江统计年鉴。
3 遥感图像处理
3.1 遥感影像预处理 利用辐射定标工具自动从元数据文件中读取参数[3]，得到各个时期的辐射定标结果，其数值主要集中在0～10范围内[单位是μw/（cm2×sr×nm）]。利用k-t反演算法大气模型参数，得到反演的能见度和水汽柱含量分别为40km和2.8529cm。采用西安80坐标系进行坐标转换，投影坐标系统采用3度分带的高斯—克吕格投影。
3.2 土地利用分类体系 根据土地利用现状分类标准（gb-t21010-2015）的规定进行划分，共包括12个一级类、57个二级类。结合内江市资中县的土地利用现状，把研究区土地覆被系统为以下8个部分[4]：耕地、园地、林地、草地、城鎮/工矿建设用地、道路/交通运输用地、水域/水利设施用地和未利用地。
3.3 遥感图像分类 参照李德熊和韩丽君等[5]对tm影像的波段最优组合的研究对不同传感器波段组合进行地物光谱判别，为解译各地物类型选择最佳波段组合。并结合资中的地形地貌图、植被图、当地作物生长特点和规律，以及和图像上同名地物对比分析，确立各地类解译标志。分类样本的可分离性transformed-divergence参数值为1.91，可分离性好，所选分类样本属于合格样品。
4 分类统计
分类统计可以基于分类结果计算始分类图像的统计信息。在获得土地利用现状图后，结合其他辅助资料和野外资料，对分类数据进行小斑块去除和对个别地物类别做适当的修改等后处理，得到3个时期的土地利用/覆被图。最后利用envi统计功能，获取资中县各年份的土地利用面积及比重，结果如表1所示。
经计算得2002年kappa系数为0.7547，验证精度为78.9928%；2009年kappa系数为0.8296，验证精度为85.1942%；2013年kappa系数和精度分别为0.8329和85.5789%。通过统计分析，表明资中县10年来耕地、林地、城镇/工矿建设用地和未利用地面积变化趋势较大。
5 土地利用变化原因
土地利用变化是一定地域内各种自然因素和社会因素（人对土地的开发利用）共同作用的结果。其作用并不直接作用于土地类型，而是通过影响土地利用主体—人的决策并通过土地利用实践活动[6]实现，从而导致土地利用的变化。是自然因素社会因素总体作用的结果。
（1）2002—2013年资中县人口呈上升的趋势，人口的增长对粮食需求的增加也造成了农业用地的过度开发利用，引起了土地质量退化、土壤肥力下降等问题；由于人类不合理利用土地资源，造成了资中县乃至整个内江市的一系列生态环境恶化等问题。人地矛盾突出是引起土地利用格局的变化的重要体现。
（2）从土地利用结构变化来看，资中县近期土地经济发展过程主要表现在土地利用结构的优化调整与土地利用集约化水平的提高。资中县的城镇建设用地和道路交通运输用地以及未利用地面积的相对减少；经济的增长速度也决定土地利用变化速度，资中县土地利用变化速度与当地经济的增长速度不协调。
（3）内江市出台的关于2006—2020年的《内江市土地利用总体规划》为各区县的土地利用做预期性的规划。《规划》结合当地的土地利用状况，确定每个阶段的土地整体变化度，对区域的土地资源进行结构调整和布局优化，并实施严格的土地变更管理制度。
参考文献
[3]遥感图像处理方法[m].北京：科学出版社，2012.
[6]殷祥林.资中县土地利用变化及其驱动力研究[d].雅安：四川农业大学，2009. （责编：张宏民）
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photoshop作为一种国际上通用的图像处理工具，价格便宜，操作简便，图像处理工具比较齐全，工作效率和处理效果都不错，因此慢慢被遥感技术人员所推崇，在图像数据输入输出、色彩调整、遥感影像纠正融合、镶嵌和裁切、滤波和数字分析等方面使用广泛。几年来，我们利用photoshop在遥感图像处理方面做了一些尝试，并取得了一定的经验，这里小编主要就影像的色彩处理方面作简单的介绍。
在photoshop中，“色阶调整”工具是常用的颜色调整工具，利用它可以调整图象的明暗度，反差，色彩等很多内容。所谓“色阶”本来是指彩色图像各基本色的灰阶，但是在photoshop中，已经将这个概念扩展到图像的每个波谱分量，并且用直方图来表示图像中每个分量的像素分布情况，因此对色阶进行调整就是设法改变影像的直方图。彩色图像的色阶可以一起进行调整，也可以分通道来实现，比如rgb模式的图像可以分别调整r、g、b分量，cmyk模式的图像，可以分别调整c、m、y、k四个分量，his模式的图像可以分别调整图象的亮度、饱和度和色度等等。
色阶调整主要指标包括：最大色阶、最小色阶和中间值，这三个滑块往右滑动，使得图像颜色加深;往左，则颜色渐淡。直方图是理解图像明暗颜色的常用工具。对于遥感影像来说，比较好的影像效果，其直方图一般呈正态分布，直方图的峰顶在中间值附近，直方图的底部尽量在最大和最小色阶附近，如果这样的话影像的色调、饱和度比较适中，看起来比较舒服，否则应该调整色阶。但是如果遥感影像具有大片的单一地物，比如水面、云雾以及特殊的山地等等，往往使得直方图形状比较奇特，比如有几个山峰，直方图两侧很不对称或者每个通道直方图形状差异过大，这样情况，处理的时候就另当别论了。必须注意的是，在色阶调整时，不要将直方图拉伸多大而造成最亮和最暗的色阶信息的丢失。直方图提供的中间值与有些系统(图像软件、数码相机或扫描仪)的“gamma”概念， 它衡量图像中间调的对比度，改变gamma值可改变图像中间调的亮度值，但不会对暗部和亮部有太大的影响。将gamma值向右稍动，可以使中间调变暗，向右稍动可使中间调变亮。
我们使用的绝大部分彩色遥感影像是rgb模式和多通道的模式，每个通道对应了遥感数据的每一个光谱。对影像各光谱的色阶分别调整，可以达到改变颜色的目的，比如：调整红波段可以使图像上增加红色或者增加青色。通过色阶调整可以将有些反差太小、比较沉闷的影像调到比较逼真、比较生动、反差较大的效果。
如果有些图像质量太差，或者数据大于8位灰阶，可以先进行自动色阶处理，软件根据影像的直方图，将图像自动调整到较好的状态。比如ikonos数据是11位灰阶，打开时候呈现黑色，主要是photoshop只显示256色的直方图，而ikonos图像主要信息集中在11位的低阶部分，因此在显示器上很难看清，通过自动色阶的处理才能看清影像具体内容。
色彩平衡是图像处理软件最简单常用的色彩调整方法，但是一般只用来改变图像的色度，即图像的颜色改变，对于亮度、反差、饱和度的调整是有限的。色彩平衡的方法比较简单，可以调整影像暗调、中间调和高光的.各种颜色。所以只想调整图像色彩，而对于明暗度等其他要素不加改变的遥感影像可以使用这种方法，例如河流在有些遥感影像中，合成后的彩色遥感图像城区和水系颜色偏色太大，城区显示为红色，而水面通常显示成品红色，在photoshop中选取这些地物，使用“色彩平衡”进行调整减少城区的红色，将水面调整为天蓝色，更加接近于真实情况。
在photoshop“中可选颜色”也是一种调整图像色彩的有效方法。可选颜色是高档扫描仪和分色程序使用的一项技术，它在图像中的每个加色和减色的原色图素中增加和减少颜色的量。即使“可选颜色”使用 cmyk 颜色校正图像，也可以将其用于校正 rgb 图像以及将要打印的图像。使用这种方法可以在不影响其他原色的情况下修改图像中某种原色中印刷色的数量。
调整的时候首先选择需要调整的颜色，然后改变所选颜色的成分，从而实现颜色的调整，调整时候有两个概念：relative(相对)和absolute(绝对)。选择relativec选项时，photoshtop按照总量的百分比更改现有的青色、洋红、黄色和黑色量。例如，图像中现有50%的青色，如果你增加了30%，那么相对于原有的50%来说，实际增加了15%。选择absolute选项时，photoshop5.5会按绝对值调整颜色。例如，图像中现有50%的青色，如果你从增加了30%，那么增加后图像中就会有80%的青色。
在遥感影像的处理中使用这种方法通常来调整影像的绿色植被和城区偏色现象。例如通过tm或者spot合成的彩色图像，城区通常显示紫色，用“可选颜色”方法选取洋红，并较少数值，还可以影像情况加减黄色、青色或黑色，使得他更接近于真实的效果。还有一些影像上植被颜色不鲜艳，颜色偏红偏蓝，也可以使用“可选颜色”方法选取绿色同时减少洋红、增加黄色，使得影像的绿色植被更加鲜明、真实。
与“色彩平衡”相比，“可选颜色”有很多优势，使用前者改变了图像整体色彩，而后者只改变了一种颜色。所以使用“色彩平衡”有时需要精确选取需调整的区域慢慢进行处理，还经常出现处理过的色彩调整缝隙，后用后者一般不用人工选取调整区域，也不会出现色彩缝隙现象，效率要高得多。但是后者的不足是对于遥感影像的有些色彩调整效果不好，很难达到你所想要的颜色。
替换颜色是色彩调整的有效方法，效率也很高。它使用了hi的概念，来处理rgb等其他模式的图像。
在his概念中，亮度i表示颜色的整体强度，而不管它的颜色是什么。一般用r、g、b三个灰度的平均数值来表示颜色的亮度值，因此通过平均rgb分量将彩色图像转化为灰度图像，其实就是得到了影像的亮度分量。色度h由角度表示，它反映了该彩色最接近于什么样的光谱波长，即彩虹中的哪种颜色，一般情况下，0°的彩色为红色，120°的为绿色，240°的为蓝色。色相从0°变到240°覆盖了所有可见光谱的颜色。在240°到300°之间是人眼可见的非光谱色(紫色)。饱和度s就是表示颜色的纯度，有时称为彩度。饱和度表示色相中灰色分量所占的比例，它使用从 0%(灰色)至 100%(完全饱和)的百分比来度量。
在photoshop中运用“替换颜色”工具，首先用吸管吸取你所需要的调整的颜色，并给于一定的容差，系统会根据图像的直方图计算需要调整的区域，并显示给用户，然后可以分别调整图像的色度、饱和度和亮度了，也可以直接编辑结果图像的色彩来替换。
“替换颜色”工具优势很多，它也是调整图像的某一种具体的颜色，对图像的整体色调没有太大影响，克服了“可选颜色”对有些色彩处理效果不好的弊病，也克服了“色彩平衡”工具在区域选取方面需要较大的工作量的缺点，不会产生色彩缝隙现象，因此适合于各种各样的彩色遥感图像。
在进行一个较大的彩色dom制作项目中，很多人经常为影像颜色难处理而苦恼，往往将每景图像处理好了，但是图像之间的色彩和色调没有统一，导致影像镶嵌时色彩接缝明显。photoshop cs则提供了“颜色匹配”，可以较好的解决这个问题。通过他，会将一个图像(源图像)的颜色与另一个图像(目标图像)相匹配。还可以通过更改亮度和色彩范围以及中和色痕来调整图像中的颜色，“匹配颜色”命令仅适用于 rgb 模式。
首先需要定义一个标准模版，即将你认为调整的效果比较好，测区影像应该达到的颜色和色调效果定义到一个后缀为sta的文件中，该文件记录了源图像的统计数据信息，然后在目标图像中载入这些信息，目标图像将运用这些统计信息自动调整影像的直方图，使得目标图像具有与源影像相似的统计信息，即表现为相似的色彩和色调效果。
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