本论文探讨了数字图像处理技术在遥感领域的具体应用，包括图像增强、分类与解译等关键技术，并分析其对提高遥感数据利用效率和准确性的贡献。
遥感数字图像处理是对通过遥感技术获取的、以数字形式存储和表达的物理内容进行的一系列操作，包括对这些图像的处理、分析及应用。这项技术扩展了人类在空间、光谱和灰度等方面的视觉能力。
其中，图像理解是遥感数字图像处理的一个核心方面，它涉及特征提取、分类、识别以及分割等过程。其目标是从遥感图中获取有用的信息，并将其转化为有意义的结果。
另一个重要领域是图像分析，这包括对图像的特性进行深入研究和挖掘数据模式的技术。它的目的同样是提炼出具有实际意义的数据信息。
此外，基础技术之一就是图像处理，涵盖增强、恢复、融合及压缩等方法的应用。其目的在于提升图象的质量与可靠性，并增加其中的信息量。
遥感数字图像处理的基础知识包括了解各种平台的轨道位置、成像原理和技术细节以及传感器的工作方式和分辨率等因素。这项技术在农业（如作物监测）、林业（例如林地监控）等领域有着广泛的应用，还涉及到城市规划中的基础设施管理及环境监测等方面的工作，尤其对于自然灾害预警也非常重要。
图像特征涵盖了亮度、颜色等基本参数，并且可以根据统计特性和空间特性进一步分类。这些特征帮助我们更好地理解图象内容和结构。
在提升质量方面，可以通过增强技术来改善视觉效果以及通过恢复方法去除噪声或模糊以还原原始信息。同时，融合不同来源的影像资料可以提供更全面的信息视角。
最后，在存储效率上还可以利用压缩算法减少数据量从而加快传输速度并节省空间资源。总的来说，遥感数字图像处理为多个领域提供了强大的支持工具和技术手段。
5星
