遥感影像预处理Word文档格式.docx
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各个行业应用会有所不同,比如在精细农业方面,在大气校正方面要求会高点,因为它需要反演;
在测绘方面,对几何校正得精度要求会很高。
2、数据预处理得各个流程介绍
（一）几何精校正与影像配准
引起影像几何变形一般分为两大类:
系统性与非系统性、系统性一般有传感器本身引起得,有规律可循与可预测性,可以用传感器模型来校正;
非系统性几何变形就是不规律得,它可以就是传感器平台本身得高度、姿态等不稳定,也可以就是地球曲率及空气折射得变化以及地形得变化等。
在做几何校正前,先要知道几个概念:
地理编码:
把图像矫正到一种统一标准得坐标系。
地理参照:
借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标得校正。
图像配准:
同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准
影像几何精校正,一般步骤如下,
（1）GＣP（地面控制点）得选取
这就是几何校正中最重要得一步。
可以从地形图（ＤＲG）为参考进行控制选点,也可以野外GPS测量获得,或者从校正好得影像中获取。
选取得控制点有以下特征:
１、GＣP在图像上有明显得、清晰得点位标志,如道路交叉点、河流交叉点等;
2、地面控制点上得地物不随时间而变化、
GCP均匀分布在整幅影像内,且要有一定得数量保证,不同纠正模型对控制点个数得需求不相同。
卫星提供得辅助数据可建立严密得物理模型,该模型只需9个控制点即可;
对于有理多项式模型,一般每景要求不少于30个控制点,困难地区适当增加点位;
几何多项式模型将根据地形情况确定,它要求控制点个数多于上述几种模型,通常每景要求在30－50个左右,尤其对于山区应适当增加控制点。
（2）建立几何校正模型
地面点确定之后,要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上得像元坐标（x,y）及其参考图像或地图上得坐标（X,Ｙ）,这叫需要选择一个合理得坐标变换函数式（即数据校正模型）,然后用公式计算每个地面控制点得均方根误差（RMS）
根据公式计算出每个控制点几何校正得精度,计算出累积得总体均方差误差,也叫残余误差,一般控制在一个像元之内,即RMS<
1。
（３）图像重采样
重新定位后得像元在原图像中分布就是不均匀得,即输出图像像元点在输入图像中得行列号不就是或不全就是正数关系。
因此需要根据输出图像上得各像元在输入图像中得位置,对原始图像按一定规则重新采样,进行亮度值得插值计算,建立新得图像矩阵。
常用得内插方法包括:
1、最邻近法就是将最邻近得像元值赋予新像元、该方法得优点就是输出图像仍然保持原来得像元值,简单,处理速度快。
但这种方法最大可产生半个像元得位置偏移,可能造成输出图像中某些地物得不连贯。
2、双线性内插法就是使用邻近4个点得像元值,按照其距内插点得距离赋予不同得权重,进行线性内插、该方法具有平均化得滤波效果,边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯得输出图像,其缺点就是破坏了原来得像元值、
3、三次卷积内插法较为复杂,它使用内插点周围得１6个像元值,用三次卷积函数进行内插。
这种方法对边缘有所增强,并具有均衡化与清晰化得效果,当它仍然破坏了原来得像元值,且计算量大。
一般认为最邻近法有利于保持原始图像中得灰级,但对图像中得几何结构损坏较大。
后两种方法虽然对像元值有所近似,但也在很大程度上保留图像原有得几何结构,如道路网、水系、地物边界等。
（二）数字图像镶嵌与裁剪
l镶嵌
当研究区超出单幅遥感图像所覆盖得范围时,通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区得较大得图像、
在进行图像得镶嵌时,需要确定一幅参考影像,参考图像将作为输出镶嵌图像得基准,决定镶嵌图像得对比度匹配、以及输出图像得像元大小与数据类型等。
镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近得成像时间,使得图像得色调保持一致。
但接边色调相差太大时,可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致,但用于变化信息提取时,相邻影像得色调不允许平滑,避免信息变异。
l裁剪
图像裁剪得目得就是将研究之外得区域去除,常用得就是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像得分幅裁剪。
它得过程可分为两步:
矢量栅格化与掩膜计算（Masｋ）。
矢量栅格化就是将面状矢量数据转化成二值栅格图像文件,文件像元大小与被裁剪图像一致;
把二值图像中得裁剪区域得值设为１,区域外取０值,与被裁剪图像做交集运算,计算所得图像就就是图像裁剪结果。
（三）大气校正
遥感图像在获取过程中,受到如大气吸收与散射、传感器定标、地形等因素得影响,且它们会随时间得不同而有所差异。
因此,在多时相遥感图像中,除了地物得变化会引起图像中辐射值得变化外,不变得地物在不同时相图像中得辐射值也会有差异。
利用多时相遥感图像得光谱信息来检测地物变化状况得动态监测,其重要前提就是要消除不变地物得辐射值差异。
辐射校正就是消除非地物变化所造成得图像辐射值改变得有效方法,按照校正后得结果可以分为2种,绝对辐射校正方法与相对辐射校正方法、绝对辐射校正方法就是将遥感图像得DN（Ｄｉgital Ｎuｍber）值转换为真实地表反射率得方法,它需要获取影像过境时得地表测量数据,并考虑地形起伏等因素来校正大气与传感器得影响,因此这类方法一般都很复杂,目前大多数遥感图像都无法满足上述条件。
相对辐射校正就是将一图像作为参考（或基准）图像,调整另一图像得DN值,使得两时相影像上同名得地物具有相同得DＮ值,这个过程也叫多时相遥感图像得光谱归一化。
这样我们就可以通过分析不同时相遥感图像上得辐射值差异来实现变化监测。
因此,相对辐射校正就就是要使相对稳定得同名地物得辐射值在不同时相遥感图像上一致,从而完成地物动态变化得遥感动态监测。
3、ＥＮVＩ中得数据预处理介绍
（一）几何精校正与影像配准
（1）选择几何校正模型ﻫ
ＥNＶＩ中支持有大多数商业化卫星得几何校正模型,如QuｉｃkＢiｒｄ、Iｋonos、Spot1—5、P6、WoｒldＶｉｅw-１等,一般得校正模型包括二次多项式、仿射变换与局部三角网。
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图2何校正模型
控制点选择方式可以就是从影像上,也可以从矢量数据或者野外实测等。
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图3控制点选择方式
选择控制点也非常得方便,包含了误差得结算。
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图4控制点选择
重采样方式包含了三种方法、
（） —ENVI中得数据预处理介绍_凯歌_新浪博客下载 （13、5ＫB）
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图5重采样方式
l镶嵌
ENVI支持有地理参照与没有地理参照影像数据得镶嵌,能够自动对镶嵌影像进行颜色平衡,并提供了多种影像增强与直方图匹配工具,可以最大限度地消除镶嵌影像间得色调与颜色差异
多种色彩平衡方法
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图6 颜色校正设置
多种接边线编辑方式、
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图7 接边线镶嵌
l裁减ﻫ
在EＮＶＩ中做裁减得方法非常得多,提供多种方法进行图像得空间裁剪获得子区,包括:
手动输入行列数、从图像中交互选择区域、输入地理坐标范围、与另外图像文件得交集、使用滚动窗口中得图像与通过感兴趣区域。
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图8影像得裁剪
ENVI得大气校正模块为ＦＬAASH。
详细情况参见帖子:
ENVＩ中得大气校正模块（FLAＡＳH）得使用说明。
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