تبدأ عملية تحليل المرئية بزيادة تحسين المرئية للقدرة على التفسير وهناك مجموعة من المعالجات التي تساعد على زيادة المرئية قبل مرحلة التفسير وهي:

أولاً: تعزيز التباين:

أجهزة الاستشعار لديها مجموعة واسعة لاستيعاب قيم الانعكاس المتفاوتة والتي يمكن أن تكون في بيئات مختلفة؛ ومع ذلك، ففي البيئة الواحد غالباً ما تكون الحالة مجرد مطاق ضيق من القيم سوف يحدث في معظم المناطق، ومن ثم فإن التوزيعات الرمادية تميل إلى أن تكون منحرفة جداً.

ولذلك تكون إجراءات التباين هنا ضرورية جداً لمعظم التحليلات البصرية، كما في الشكل

والذي يوضح مرئية فضائية والمخطط البياني لها؛ لاحظ أن قيم الصورة منحرفة جداً؛ وبعد ذلك الصورة بعد إجراء تعزيز التباين لها على برامج تحليل الصور الفضائية.

فتعزيز التباين contrast، يفيد في زيادة التباين اللوني بين عناصر الصورة خاصة تلك التي تملك درجات لونية متقاربة وذلك عن طريق نشر درجات الإضاءة للمشهد، بحيث يغطي كامل المجال اللوني من اللون الأسود وحتى اللون الأبيض.

ثانياً: تقطيع الكثافة:

 ويستفاد من تقطيع الكثافة Density Slicing   في تقطيع مجال شدة اللون للصور الفضائية إلى عدد من الشرائح، بحيث تحصر كل شريحة نطاقاً محدداً للدرجة اللونية، ويعطيها لوناً منفصلاً وهذه الطريقة تساعد على معالجة الصورة بالتلوين

ثالثاً: الترشيح (التصفية الرقمية):

واحدة من أكثر القدرات إثارة للاهتمام بالتحليل الرقمي هو القدرة على تطبيق المرشحات الرقمية؛ فتستخدم النصفية لتحسين الصور عن طريق إزالة العديد من الترددات المكانية المختلفة، فمثلاً: إن إزالة تفاوت التردد العالي في الصورة ينتج مخرجات أكثر سلاسة والصور الفضائية تحتوي على إشارات ضجيجNoise   تؤدي إلى تشوه الصورة

ويهدف استخدام المرشحات Filters   إلى الإقلال من هذا الضجيج، مما يساعد على إمكانية التفسير الأفضل لمحتوى الصورة، وعند اختيار المرشح المناسب يؤخذ بالحسبان محتوى الصورة من المعلومات، ونسبة الضجيج فيها، والهدف من الدراسة، ودرجة التمييز الأرضية للنظام المراد استخدامه.

 

ومن أهم أنواع الترشيح المكاني للمرئية ما يلي:

·       High press: لإزالة مكونات التردد المنخفض من الصورة مع الإبقاء على التردد العالي (الاختلافات المحلية) ، حيث يقوم على زيادة ظهور التفاصيل الدقيقة بالصورة.

·       Low press: ليحافظ على مكونات التردد المنخفض من الصورة وتقليل التفاصيل الصغيرة.

·       Laplacian: يقوم على تصفية أقصى القيم داخل الصورة باستخدام نواة ذات قيمة مركزية عالية و الأوزان في الاتجاهات بين الشمال والجنوب والشرق والغرب والقيم الصفرية في النواة.

·       Directional: المرشح الاتجاهي حيث يعزز قيم الصورة مع اتجاهات متعددة، ويستخدم غالباً لتوضيح للمظاهر الخطية بالمرئية.

 

رابعاً: موزاييك الصورة:

من خلال عملية الموزاييك يتم ربط الصور المفردة المختارة من أجل الحصول على صورة واحدة، وذلك بعد إجراء عمليات تعزيز التباين والتصحيحات المختلفة لتكون جميع الصور ذات مظهر منتظم ولوني متقارب

وتتم عملية الربط باستخدام نقاط تمييز أرضية في مناطق التراكب بين الصور المتجاورة.

 

خامساً: تناسب قنوات الصور:

ويهدف تناسب قنوات الصور إلى الإقلال من، أو حذف، الفروق الطبوغرافية بين الصور بحيث تملك الأجسام المتشابهة النسبة نفسها بغض النظر عن التغييرات في الإضاءة.

وتعد هذه العملية مفيدة من أجل التمييز الأفضل لأنواع الصخور والتربة على الصور الفضائية، ولكن مساوئها أنها تقلل من نسبة التباين بين عناصر الصورة، كما بمكن استخدام صور التناسب من أجل الحصول على صور ملونة بألوان مركبة.

 

سادساً: التصنيف:

 ينقسم التصنيف إلى تصنيف مراقب وتصنيف غير مراقب.