遥感入门基础2.docx

1、遥感入门基础2处理标准Spot图像提供了有关处理标准的广泛选择以适合客户GIS的需要。描述如下：标准1A用规格化CCD反应校正，以补偿由探测器灵敏度引起的辐射变化。没有做几何校正。定位精度：好于50m，因为SPOT5上的新的恒星跟踪系统提供了更精确的卫星高度数据。对SPOT3和4来说好于350m。用途：首先为制图应用而设计，用于几何处理（以正色校正图像和产生数字高程模型（DEM）和辐射校正处理。标准1B和标准1A一样的辐射校正。做几何校正来补偿系统影像，包括全景扭曲、地球旋转和曲率以及卫星轨道高度变化。定位精度和标准1A相同。用途：很好地适合几何测量（距离、角度和面积），照片解译以及专题信息研

2、究。专题分析可能是直观的、计算机辅助的或者全数字化的。标准2A和标准1A和1B有相同的辐射校正。做几何校正去匹配标准地图投影（UTM WGS 84），不需要地面控制点。对SPOT5，标间隔为1km的全球DEM被用到；对SPOT1到4，校正高度的意义是不变的穿过场景。定位精度和标准1A和1B相同。用途：为那些想从不同的来源结合不同种类的地理信息的用户，用他们自己的颜色处理以提取特定的信息。同时允许定位误差，标准2A图像直接记录了其它的地理信息层（矢量数据、栅格地图或者其它卫星图像）在同一个地图投影下。标准2B（精确）地质参考的产品。SPOT精度观测场景在给定的地图投影下制定，依赖地面控制点（GC

3、P，从地图或地形测量获得），为更好的定位精度。在校正高度后或在平坦地形条件下，定位误差一般在30m以内。用途：SPOT精度观测为用数字化地图、提供最新的地理信息和全球覆盖而设计。无论何时都可以用，当地势变形不是主要关心的。标准3（正色）和SPOT精度观测一样的地质参考。SPOT正色观测是用基准3D数据库里的DEM预处理，来校正由地势引起的残余视差误差。基准3D*使得它可能减少定位误差到少于每像元15m。如果基准3D没有感兴趣区域的数据，其它的DEM可以被用到。在这样的情况下，定位精度直接由DEM的质量决定。用途：SPOT正色观测对地势制图是完美的。像这样精密复杂的预处理标准被设计来为生产和更新

4、地图提供高精度。它还允许和其他种类不同来源的数据配准。 19基准3D*是一个全球的、地质参考数据库来源于由SPOT5的HRS设备获得立体图像。该数据库包括一个DEM层和一个有图像质量数据补充的正色图像层，给予了极好的几何校正。它是Spot图像和法国国家测量制图局IGN研制的。影像例子影像例子可以被分析和从下列网站下载：http:/www.spotimage.fr；.au；.au。图像获取SPOT的倾斜观测能力允许它能对900km条带内的任何区域成像。倾斜观测可用于为在给定循环的给定点增加观测频率。频率随纬度变化：在赤道处，给定区域可以成像7次在同样的26天循环里，而在纬度45度处可以成像11次

5、。3颗SPOT卫星组成的卫星群明显地增加了独特的重访能力：任何一天地球上95的地方能被三颗中的一颗成像。这种能力受限制于那些地面接受可能的地方。SPOT的倾角观测能力使得它通过结合同一区域不同时间以不同角度的获得的两幅图像产生立体摄影对成为可能，因为视差而造成。对视角向东向西都为24度时，起点/高度（B/H）对1的比例可获得。由于立体摄影对由垂直视图和一个27度角获得的视图组成，0.5的B/H被获得。立体摄影对主要用于立体测图、制地形图和自动立体校正，由这些立体摄影对，DEM可直接得到而不需要地图。垂直轨道立体摄影依赖得到的立体摄影图像，它们的时间近得足够产生好得相关性。SPOT5上的新HRS

6、设备产生B/H比值约为0.84的立体摄影对，由于图像几乎在同一时间获得，在相关性上没有问题。澳大利亚西部Kununurra的透视图。多光谱SPOT影像被SPOT立体摄影对得到的DTM覆盖。所用图像由堪培拉SIS提供。SPOT接收站该网络包含位于图卢兹（法国）和基律纳（瑞典）的两个主站。这两个站有这样的能力，接收卫星记录器上已记录的或直接在它们以站为中心大约2500km的可见圆周范围内的遥测信号。因此，它们可以取得地球上任何部分的影像。有22个直接接收站（DRS），它们只能接收在它们可见圆周范围内的遥测信号。每个DRS有效地处理它们自己的可见范围，根据卫星按照Spot图像资源分配。SPOT目录S

7、IRIUS是一个新的在线电子目录，适合于Spot图像产品和服务范围的完整范围。该服务由在Spot图像网站www.spotimage.fr.提供，用SIRIUS，您可以： 从有超过6百万幅场景的Spot图像全球存档，查找或选择Spot场景。 用图像浏览器去确定需要的产品，例如，SPOT视图、存档覆盖、普通公共影像等。 保存您的最频繁用到的请求和自动收到新的结果。 观看与您商业有关的产品信息，通过自动消息服务为您商业和感兴趣区域提供最新的信息。 准备您的命令和问Spot图像价格。 20“植被”设备“植被”设备专门用于每日陆地生态系统和生态圈的观测，显著地为全球变化的寻址和环境造成的结果。它还被用于

8、农作物监控，提供植物健康和活力迹象去帮助生长预测。2002年4月随SPOT5投入使用的“植被2”的“植被计划”的结果，进一步保证“植被”使命的延续直到2008年。“植被计划”是由欧洲委员会、法国、瑞典、比利时、意大利共同发起的。OSTC、CNES和SNSB支持计划的运作阶段。所有的“植被”产品版权归CNES，由Spot图像（法国）分配，许可证EOWorks（比利时），Metria（瑞典），Telespazio（意大利），产品由VITO（比利时）生产，数据由位于瑞典基律纳主站接收。“植被”产品分为两个主要的种类：初级的和综合的，提供几乎所有的全球陆地块的覆盖。辐射校正和几何校正都被应用来增强在标

9、准地图投影可用的产品。初级产品覆盖一个由简单数据带提取的地区，只有1km的分辨率，4波段数据（蓝、红、近红外和短波红外），覆盖1000km1000km或2000km2000km的范围。综合产品是每天（由在24小时里获得的全球所有数据带的综合提取的区域）或10天（从由每天综合到以前10天的汇编的全球10天综合提取的区域）综合。它们包括VDVI或4个波段。这些产品只用于订购。2001年10月宣布，“植被10天”综合存档将免费获得，通过“植被计划”网站http:/www.spot-或者直接通过免费的S10分布服务器http:/free.vgt.vito.be，它是由OSTC资助的VITO的主机。“植

10、被”指导委员会最近宣布其他的“植被”产品将为科学目的和示范行为免费利用，向GMES投稿以促进产品和服务的发展，向决策者提供标准高的州的有关全球环境资源信息。以一个商业基准销售最近数据（少于三个月）被主张。由SPOT5上的“植被2”获得的第一幅图像在2002年5月6号得到，证实了“植被2”设备的完美质量。2002年5月9号，第一幅图像公开发布，是覆盖印度的。SPOT4植被10天合成的NDVI图像的例子。可得到的产品范围包括由简单数据每天综合得到的初级产品，像NDVI包括4光谱波段的10天综合产品。 ASTER ASTER（高级太空热量发射和反射辐射计）是Terra（第一个地球观测系统（EOS）卫

11、星）上的成像设备。Terra在1999年12月8号从加利福尼亚的Vandenberg空军基地发射升空，在太阳同步极地轨道上飞行，在上午10:30穿过赤道。ASTER是5个艺术级的设备传感器系统中在Terra上的一个，在可见光、近红外从短波红外到热红外范围的宽光谱覆盖和高空间分辨率上有独特的结合。由日本政府、工业和研究团体建立的。ASTER数据期望去做贡献，在一个宽的全球变化关系应用区域排列，这些区域包括植被、生态系统动力学、冒险监控、地质概况和土壤、地表气候学、水文学以及土地覆盖变化。ASTER由三个不同的子系统组成：可见光和近红外（VNIR），短波红外（SWIR）和热红外（TIR）。VNIR

12、子系统由两个独立的望远镜部件组成。一个是垂直放置的，有3组探测器阵列分别收集可见绿光、可见红光和近红外波长，而一个向后放置的望远镜有一组探测器阵列，在和垂直阵列的近红外相同的波段上。这些红外阵列（3N和3B）产生一个长轨迹立体摄影图像对，B/H值为0.6，交叉角为27.7度，可被用来产生DEM。ASTER传感器系统ASTER影像的优缺点1. 15m分辨率的ASTER VNIR数据是最好分辨率的来自1999年发射的卫星的商业可用多光谱数据。不再像这些情况：来自高分辨率卫星如IKONOS的多光谱数据，SPOT5卫星的10m分辨率数据。以每场景（3600km）少于100美元的价格，无论如何是一种划得

13、来的数据集花费。在单一波段成分上的ASTER数据和LANDSAT7 ETM+ 15m分辨率全色波段比较，显示ASTER数据在光谱和空间上都要好。2. SWIR数据由被指定的波段4到9六个波段组成。波段4有和LANDSAT波段5相似的波长，且被定位在大多数覆盖类型有最大反射率的地方。波段5到9覆盖了短波红外范围，在该范围很多-OH矿物和碳酸盐矿物有吸收的特性。波段5到8大约覆盖了LANDSAT波段7的波长限制。在该范围可能是勘探地质学者感兴趣的和将产生吸收特性的矿物是： 明矾石/叶蜡石；对矿物的勘探（Landsat TM没有这个能力）和矿地复原/环境研究很有意义。定义低PH/酸性环境如复杂的粘土

14、类型变化。 高岭土族；对矿物勘探有意义。用于定义粘土类型变化和风化层堆积物制图。 伊利石白云母蒙脱石；地表环境的普通矿石，用于地质绘图。粘土成分和粘土类型的变化。 Mg-OH/碳酸盐；重要的是Landsat TM没有能力直接探测这些矿物。地质单元的主要成分和矿石系统。Aster VNIR和SWIR数据因此有希望增强和LANDSAT TM数据有关的矿物集合的识别力。3. ASTER TIR数据只能由从机载系统分离的多光谱热成像数据来得到，尽管只有90m的分辨率，可用于定义地表硅化。4. 长轨迹3N和3B立体图像允许DEM计算，尽管B/H值没有大的像SPOT卫星数据，这被补偿实际上只需要一个数据影

15、像。SPOT是一个侧视传感器，因此相反方向的两幅影像被需要来成立体视图（现在的SPOT5有长轨迹立体摄影能力尽管该影像没有提供）。5. ASTER VNIR/SWIR/TIR场景为60km，可以被采集以偏垂直一直到8度的角度（VNIR数据可以被采集直到+/-24度但SWIR只限于8度）。如果需要大区域镶嵌，LANDSAT TM及其180180km的范围将提供好的几何精度和较少的工作。6. 在2002年8月12号前，ASTER数据可以从EROS免费获得。对这些数据，有名无实的费用是实用的。尽管低成本是一个优势，当和很容易定制和处理的LANDSAT ETM+比较时，做搜寻和处理数据的时间一定要算进

16、去。日本费用大约为70美元每场景7. LANDSAT7数据显示了在大多数的地表以一种例程算法被采集。ASTER的采集程序是不知道的，且被显示为很好的覆盖或没有覆盖。加上实际上只有10的ASTER场景被处理为标准1B场景，使得它很难预测，如果数据将被用于任何没有研究的区域的话。ASTER标准ASTER数据搜索可以到ERSDAC或EOS网站被实现，使用户能定义所需要数据的精确标准，感兴趣的地理窗口，云层覆盖限制等。搜索引擎不是特别用户友好，而且如果需要快点看图像时搜索很耗时。主要的ASTER处理标准有：ASTER标准1A数据集修复的、未加工的仪器数据ASTER标准1A产品包含修复的、未加工的仪器数

17、字化数据，来源于3个望远镜的遥测信号流及其各自的地面分辨率：NVIR15m，SWIR30m，TIR90m。这些？，信号分离了的，和重新排列仪器了的图像数据，被计算出并贴上但不应用它们的几何校正系数和辐射标准系数。还包括对SWIR的视差、望远镜内和它们间的匹配信息的校正。数据的这个标准需要去产生精确的DEM但不在光谱间应用，因为波段没有被配准。ASTER标准1B数据集传感器上配准辐射率ASTER标准1B产品包括辐射校准和几何联合校准数据，为所有以前获得的波段，通过标准1A中的3个不同望远镜的遥测信息流。该产品通过对标准1A数据用辐射校准和几何校正系数来产生。所有波段的望远镜内和望远镜间的配准校正

18、都被实现涉及到每个子系统的波段。标准1B辐射产品以和标准1A产品同样的分辨率提供了同样波段数。标准1B数据为产生更高标准2的地球物理产品提供输入。只有约20的以标准1A采集的数据被加工成标准1B。 21ASTER标准2表面反射产品（VNIR）（AST_07）ASTER标准2表面反射产品是包含大气校正了的可见光和近红外数据的要求产品。它是用来自ASTER标准1B图像在0.52和0.86m之间的3个VNIR波段产生的。大气校正包括从大气的散射和吸收特性信息获得表面辐射/反射和大气辐射率的极点间的关系。DEM为精确地建表面反射模型提供坡度和高程信息。该方法的更详细的资料可从该网站获得：http:/e

19、dcdaac.usgs.gov/aster/asterdataprod.htmlASTER标准2表面反射产品（SWIR）（AST_07）ASTER标准2表面反射产品是包含大气校正了的短波红外数据的要求产品。它是用来自ASTER标准1B图像在1.60和2.43m之间的6个SWIR波段产生的。方法和VNIT的相似。记录残差记录残差是1980年由CSIRO提出的为处理LANDSAT TM和机载传感器数据的一种方法。该变换去除图像数据上的太阳光辉、大气透光率、仪器获得以及地形/反照率影响，产生伪反射率图像。这被完成首先要计算数据的光谱和空间几何平均数。几何平均数用数据值的对数来计算，因为考虑到透光率及

20、其它影响上倍增的而应用。光谱平均数是所有波段的每个像元的平均数，去除地形影响，而空间平均数是所有像元每个波段的平均数，计算太阳光辉、大气透光率、仪器获得。每个图像数据值接着先被光谱平均数再被空间平均数除。（M.Hussey PhD论文）。我们实现的试验显示了记录残差是反射率数据很好的替代。ASTER数据的光谱处理附图展示了Aster波段处理的例子，在图像处理包中处理可被实现不必用强烈的算术计算如离析。该例子是用VNIR和SWIR15m9波段的数据集准备好的，来自智利北部Escondida地区。该例子没有包括所有可能如波段比值，PC等。图1显示了5km5km区域上、波段123的BGR彩色合成，图

21、2显示了记录残差处理的同样区域。注意记录残差图像中光谱信息的增强。同样地在图3和4中，我们比较BGR着色SWIR波段456的未加工数据和记录残差处理数据。区别是引人注目的，通过记录残差处理，合并15mVNIR数据，图像显示被锐化。该图大约覆盖10km10km。LSFIT技术是用LANDSAT TM波段7的吸收预测粘土的最好技术之一。澳大利CSIRO提出的LSFIT技术是一种线性回归技术，它比较预测的波段7和实际的波段7，来识别反常的高吸收区域因此推断粘土的存在。同样的技术可被用于ASTER数据来预测特殊波段的吸收。图5中，波段456的Lsfit残差被用BGR显示。所以红色区域显示波段6的吸收，

22、绿色显示波段5的吸收。注意Lsfit技术在未加工标准1B数据的应用。记录残差波段是伪反射率数据，通过转化它们可以变化为吸收。图6中，着色BGR的波段456对每个波段用公式“1/i1”简单地反转。因此红色区域表示在波段6中吸收的区域，绿色是在波段5中吸收的区域，黄色表示在两个波段都吸收的区域。 22 ASTER数据的光谱分离 介绍短波红外的Aster波段5到9与各种OH化物和碳酸盐矿物的吸收特征相符。当从USGS光谱库取得的粘土/碳酸盐矿物的光谱，被重采样到ASTER VNIR和SWIR波带时，下面的观测是可能的。高级粘土明矾和叶蜡石的光谱，通过2.165m附近的诊断吸收特征，特性被表现出来。当

23、采样Aster波段带时，整个的曲线形状的弯曲被保持，通过波段5（以2.165m为中心）的重要的光谱吸收诊断特征被描述。同时Aster或许不能分别地识别这些矿物类别，它可以识别这些矿物产生的低PH/酸性环境。白云母和高岭石的光谱，通过2.200m附近简单的诊断吸收特征，特性被表现出来。当采样Aster波段带时，整个的曲线形状的弯曲被保持，通过波段6（以2.205m为中心）的重要的光谱吸收诊断特征被描述。同时Aster或许不能直接地识别这些矿物类别，铝的OH化物矿物（白云母伊利石铝 蒙脱石）可以被识别分成一组。USGS库中地开石和高岭石的光谱，通过2.175/2.210m附近成对的形成的诊断吸收特

24、征，特性被表现出来。当采样Aster波段带时，整个的曲线形状的弯曲被保持，通过波段6（以2.205m为中心）的不均匀的光谱吸收诊断特征被描述。同时Aster或许不能直接地识别这些矿物类别，高岭石矿物作为一组可以被确认。方解石和绿泥石的光谱，通过2.350m附近简单的诊断吸收特征，特性被表现出来。当采样Aster波段带时，整个的曲线形状的弯曲被保持，通过波段6（以2.320m为中心）的均衡的光谱吸收诊断特征被描述。其他普通的包含云母和闪石的Mg-OH化合矿物在2.320和2.390m附近被描述。同时Aster或许不能从被识别为一组的Mg-OH化合矿物中分离碳酸盐。铝的OH化物矿物（白云母伊利石铝

25、 蒙脱石）可以被识别分成一组。这是有意义的增强，超过根本不能直接察觉Mg-OH/CO的Landsat TM。例子作为例子，一个Escondida北部的ASTER反射图像（采集于2000.11.26）用ENVI软件做了线性光谱分离处理。该处理包括几个步骤： 去相关的准备拉伸了波段631的合成物。该图中单个象素的波谱分析和与USGS光谱（对ASTER波段带二次抽样）比较。 23 这样，被认为有光谱反应的4个感兴趣区域被选择，这些光谱反应由在SWIR反应主要成分（明矾/叶蜡石、高岭土组、云母/蒙脱石、Mg-OH/碳酸盐）中可能被区分的四组矿物中的一组支配的。 感兴趣区域的平均光谱被和ASTER重采样

26、的USGS光谱比较。该比较建议在波段9对反射率的Aster变换超过估计的反射率。结果是在波段8上的一个明显的吸收特征。但作用显示出是系统的，且影响所有像元和低PH环境的诊断值，高岭土组、Al-OH和Mg-OH/碳酸盐矿物保持可识别和可用。 线性光谱分离，用ENVI软件包可实现，在ASTER图像中，用于确定分类和4个结果成分的相对的丰富信息。分离依赖于图像每个像元的反射率是每个结果成分里面像元反射率的一个线性结合的假设。 光谱分离结果可以被显示，要么：对连续的灰度图像，高度丰富处的结果成分被用较亮的象素描述；对彩色的85临界的单一结果成分图像，在灰度背景图像上。要么：3个结果成分的3色合成，在灰

27、度背景图像上。（见下面的例子）结果该图在图上表示出了分类和明矾和/或叶蜡石的丰富。高级的粘土类型热液的改造的特性被这些矿物的富集表现出来。靠近图像中心着色了的小块很可能是改造类型的例子。值得注意的是，Landsat TM没有察觉该矿物的能力。明矾是唯一被热液改造的，鉴于地质概况和地形，干盐湖里的积聚一定要修正。这里介绍的类型对有关矿物的丰富描述或许要好于下面的三重图表。该图来源于线性分离SWIR Aster数据，在图上表示了分类和Al-OH化合矿物的丰富。有人提议Aster可以识别上述的3类铝的氢氧化矿物。最重要的是强酸性环境（红色）的察觉。高级粘土状况在图像中心附近被显示。图像北部边缘类似的

28、颜色与干盐湖里的积聚有关，推测起来明矾在风化环境下形成。一些与伊利石云母蒙脱石类型信号变化有关的位置，提出“子集”可能定义伊利石或蒙脱石矿物。蓝色来自感兴趣区域，只描绘一种可能的“子集”。绿色来源高岭土组矿物，大概增强了粘土改变的环境。 由ASTER产生的DEM Aster传感器有一个垂直放置的近红外探测器阵列，而一个向后放置的望远镜有一个同样光谱波段的探测器阵列。这些红外阵列（3N和3B）产生长轨迹立体图像对，B/H值为0.6，交叉角为27.7度，可被用于获得DEM。GEOMAGE公司常常用PCI正交方法从ASTER标准1A场景生产DEM。这里给出的例子，成像于2001年8月3号在巴西Car

29、ajas地区（中心南纬6.27度，西经50.04度）上空，经过标准1A处理的来的。该图有较少量的云，但有相对丰富的薄雾和烟尘。该区域由两种主要的覆盖类型，在VNIR的伪色合成物中以红色显示的未开发丛林区域，显示为绿/蓝拼凑物的开垦耕种区域。图像的西北区，北部铁矿山区域显示为绿色。GCP被用于来自地理编码的Landsat 7平面场景的3N图像，这些点被选择要符合巴西25万地形图的等高线。同样的点被用于3B图像。输入的Aster图像被重新投影成Epipolar图像，在该图中Y方向的配准误差被减到最小。显示的这些图像是北方向上的。Epipolar图像接着被用于提取高度偏移信息，这被地理编码显示在下面

30、伪彩色图中。DEM图像可以被以任何像元分辨率被产生，直到数据分辨率如15m。更多关于DEM产生过程的详细描述在GEOIMAGE网站上作为PDF被提供。伪彩色15mDEM。该地区高度范围为350m到900 m。小插入图像是该区域的GTOP30数据。注意分开的红土特征的地表是大量铁沉积物在该区域。任何从Aster数据得来的DEM的精度都很大程度地决定于用到的地面控制点的质量。理想的情况，它大约需要6到8个测量点均匀地分布在图像上，它们有较精确的Z值范围，这在图像中可以精确的识别。地形图不够精确到控制XY，除非它们在如2.5万的大比例尺地图中可用和详细的等高线信息。在澳大利亚，用10万的AUSLIG

31、地形图系列控制XY，用9sec AUSLIG DEM控制Z是可能的，但结果不够理想。较高精度的可用正色校正了的LANDSAT15m遥摄作为XY控制，20m等高线的10万AUSLIG地形图作为Z控制来获得。由于GCP在TM遥摄影像上容易识别，它们可以被移动以致落到等高线上，从而保证了很精确的Z控制。GEOIMAGE在全球几个区域有同样的成效，在那里，当地的地形图和GTOPO30 DEM联合被用于正色变换LANDSAT 7 ETM+遥摄数据，Z方向控制被标在50m或100m等高线的地形图上。许多地面覆盖类型没有足够的特征使得图像必需的相关性能获得图像偏移和数字高程值。这些覆盖的类型包括水体、盐湖、均匀的草地、裸露土壤区域、雪地等。PCI可以产生一个记录方法，它为获得DEM的每一点给出从0（不相关）到100（良好相关性）。这被用于编辑和整理低相关性区域。PCI常常把未定义区域的值构成三角形，如果该区域没被编辑删除。还有个要求，如果需要精确的DEM它们需要编辑删除明显错误的软件相关点。随着DEM从图像到图像相关性的产生，在产生的DEM图像中总是有噪音，这主要决定于地形。该噪音显示为+/-10m，因此dem通常不适合相对平坦的区域。可以