遙感導(dǎo)論課程報告_遙感圖像一般預(yù)處理流程

1、遙感圖像預(yù)處理的一般處理流程遙感圖像處理的一般流程數(shù)據(jù)源選擇圖像輸入與瀏覽圖像預(yù)處理（幾何校正、融合、鑲嵌、裁剪、大氣校正等）圖像信息提?。ㄈ斯そ庾g、自動分類、特征提取、動態(tài)檢測、反演、高程提?。┏晒麍蟾媾c應(yīng)用（制圖、GIS分析、共享）輻射校正幾何校正融合、鑲嵌、裁剪輻射校正 衛(wèi)星光學(xué)傳感器是接受地表反射太陽的能量而成像的，遙感圖像在獲取過程中，受到如大氣吸收與散射、傳感器定標(biāo)、地形等因素的影響，且它們會隨時間的不同而有所差異，這些因素都會引起圖像造成影像的系統(tǒng)輻射失真和非系統(tǒng)輻射失真，輻射校正實際上是影像恢復(fù)的一個內(nèi)容。 校正方式有兩類： 傳感器輻射校正。通常采用內(nèi)部校準(zhǔn)光源和校準(zhǔn)楔，如陸地

2、衛(wèi)星多光譜掃描儀的輻射校正； 大氣校正。 前者主要糾正系統(tǒng)誤差，直接表現(xiàn)是圖像得到增強而清晰；后者糾正非系統(tǒng)誤差，得到地表真實輻射量。 在遙感圖像處理中，圖像輻射校正經(jīng)常做的是大氣校正。輻射定標(biāo) 一般來講，輻射定標(biāo)（Radiometric Calibration）就是將圖像的數(shù)字量化值（DN）轉(zhuǎn)化為輻射亮度值或者反射率或者表面溫度等物理量的處理過程。輻射定標(biāo)參數(shù)一般存放在元數(shù)據(jù)文件中，ENVI 中的通用輻射定標(biāo)大氣校正 大氣校正的目的是消除大氣和光照等因素對地物反射的影響，獲得地物反射率、輻射率、地表溫度等真實物理模型參數(shù)，用來消除大氣中水蒸氣、氧氣、二氧化碳、甲烷和臭氧等對地物反射的影響，消

3、除大氣分子和氣溶膠散射的影響。大多數(shù)情況下，大氣校正同時也是反演地物真實反射率的過程。 目前，遙感圖像的大氣校正方法很多。這些校正方法按照校正后的結(jié)果可以分為2種： 絕對大氣校正方法：將遙感圖像的DN(Digital Number)值轉(zhuǎn)換為地表反射率、地表輻射率、地表溫度等的方法。 相對大氣校正方法：校正后得到的圖像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其結(jié)果不考慮地物的實際反射率。大氣校正 圖像基本參數(shù) 波段范圍：衛(wèi)星圖像：4002500nm， 航空圖像：860nm-1135nm。 如果要執(zhí)行水汽反演，光譜分辨率=15nm，且至少包含以下波段范圍中的一個： 1050-1210 nm 770-8

4、70 nm 870-1020 nm 像元值類型：經(jīng)過定標(biāo)后的輻射亮度（輻射率）數(shù)據(jù)，單位是：（W）/（cm2*nm*sr）。 大氣校正 輔助信息 中心波長：數(shù)據(jù)頭文件中（或者單獨的一個文本文件）包含中心波長（wavelenth）值，如果是高光譜還必須有波段寬度（FWHM），這兩個參數(shù)都可以通過編輯頭文件信息輸入（Edit Header）。 波譜濾波函數(shù)（波譜響應(yīng)函數(shù)）文件：對于未知多光譜傳感器（UNKNOWN-MSI）需要提供波譜濾波函數(shù)文件。 Landsat8OLI陸地成像儀序號波段(m)空間分辨率 (m)10.4330.4533020.4500.5153030.5250.6003040.6

5、300.6803050.8450.8853061.5601.6603072.1002.3003080.5000.6801591.3601.390301010.60-11.201001111.50-12.50100大氣校正前Flaash大氣校正后幾何校正 圖像的幾何形變一般分為兩大類：系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性。系統(tǒng)性幾何形變一般是由傳感器本身引起的，有規(guī)律可循、具有可預(yù)測性，可以用傳感器模型來校正，衛(wèi)星地面接收站已經(jīng)完成了這項工作；非系統(tǒng)性幾何形變是不規(guī)律的，引起它的緣由可以是傳感器平臺本身的高度、姿勢等，也可以是地球曲率及空氣折射的變化、地形變化等。常說的幾何校正，就是要消除這些非系統(tǒng)性幾何形變。 圖

6、像的幾何形變一般分為兩大類：系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性。系統(tǒng)性幾何形變一般是由傳感器本身引起的，有規(guī)律可循、具有可預(yù)測性，可以用傳感器模型來校正，衛(wèi)星地面接收站已經(jīng)完成了這項工作；非系統(tǒng)性幾何形變是不規(guī)律的，引起它的緣由可以是傳感器平臺本身的高度、姿勢等，也可以是地球曲率及空氣折射的變化、地形變化等。常說的幾何校正，就是要消除這些非系統(tǒng)性幾何形變。 背景知識最近鄰法 取與所計算點（x,y）周圍相鄰的4個點，比較它們與被計算點的距離，哪個點距離最近，就取哪個亮度值作為（x,y）點的亮度值。 簡單易用，計算量小，圖像的亮度具有不連續(xù)性，精度差。背景知識雙線性內(nèi)插法 取（x,y）點周圍的4鄰點，在y方向內(nèi)插二

7、次，再在x方向內(nèi)插一次，得到（x,y)點的亮度值f（x,y)。 雙線性內(nèi)插法比最近鄰發(fā)雖然計算量有所增加，但精度明顯提高，特別是對亮度不連續(xù)現(xiàn)象或線狀特征的塊狀化現(xiàn)象有明顯的改善。 內(nèi)插法會對圖像起到平滑作用，從而使對比度明顯的分界線變得模糊。 y x原始圖像結(jié)果圖像背景知識三次卷積內(nèi)插法 進一步提高內(nèi)插精度的一種方法，通過增加鄰點來獲得最佳插值函數(shù)。 取與計算點周圍相鄰的16個點，先在某一方向內(nèi)插，再根據(jù)計算結(jié)果在另一個方向上內(nèi)插，得到一個連續(xù)內(nèi)插函數(shù)。 計算量大，精度高，細(xì)節(jié)表現(xiàn)更為清楚，對控制點要求較高。 x y12345背景知識影像誤差來源 引起圖像畸變因素 系統(tǒng)誤差有規(guī)律的、可預(yù)測的

8、。比如掃描畸變。 非系統(tǒng)誤差無規(guī)律的如傳感器平臺的高度、經(jīng)緯度、速度和姿態(tài)的不穩(wěn)，地球曲率及空氣折射，地形影響等 幾何校正：糾正系統(tǒng)和非系統(tǒng)因素引起的幾何畸變。背景知識衛(wèi)星姿態(tài)引起的圖像變形背景知識動態(tài)掃描圖像的變形幾何校正模型 主要有： 仿射變換（RST） 多項式 局部三角網(wǎng)（Delaunay Triangulation）幾何粗校正 幾何粗校正：這種校正是針對引起幾何畸變的原因進行的，地面接收站在提供給用戶資料前，已按常規(guī)處理方案與圖像同時接收到的有關(guān)運行姿態(tài)、傳感器性能指標(biāo)、大氣狀態(tài)、太陽高度角對該幅圖像幾何畸變進行了校正。 幾何粗校正是針對衛(wèi)星運行和成像過程中引起的幾何畸變進行的校正，即

9、衛(wèi)星姿態(tài)不穩(wěn)、地球自轉(zhuǎn)、地球曲率、地形起伏、大氣折射等因素引起的變形?；谧詭Фㄎ恍畔⒌膸缀涡Ｕ?不同的數(shù)據(jù)需要使用不同的幾何校正方法，對于重返周期短、空間分辨率較低的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，如 AVHRR、MODIS、SeaWiFS 等，地面控制點的選擇有相當(dāng)?shù)碾y度。這時，可以利用衛(wèi)星傳感器自帶的地理定位文件進行幾何校正，校正精度主要受地理定位文件的影響。Modis傳感器參數(shù)校正前校正后在google earth上顯示校正后的結(jié)果幾何精校正 基于地面控制點，利用幾何校正模型，構(gòu)建圖像與地面坐標(biāo)/與圖像之間的幾何關(guān)系完成幾何校正，當(dāng)控制點選擇源是圖像（有地理坐標(biāo)）時候，又屬于圖像配準(zhǔn)范疇。 多項式模型 x=

10、a0+a1x+a2Y+a3x2+a4xy+a5y2+ y=b0+b1x+b2Y+b3x2+b4xy+b5y2+ 最少控制點個數(shù) N=（n+1）*（n+2）/2 誤差計算 RMS Eerror=sqrt（x-x）2+（y-y）2）幾何校正模型 主要有： 仿射變換（RST） 多項式 局部三角網(wǎng)（Delaunay Triangulation）圖像配準(zhǔn) 經(jīng)常在實際數(shù)據(jù)生產(chǎn)中會遇到，同一地區(qū)的圖像或者相鄰地區(qū)有重疊區(qū)的圖像，由于幾何校正誤差的原因，重疊區(qū)的相同地物不能重疊，這種情況對圖像的融合、鑲嵌、動態(tài)監(jiān)測等應(yīng)用帶來很大的影響。遇到這種情況，可以利用重疊區(qū)的匹配點和相應(yīng)的計算模型進行精確配準(zhǔn)。 圖像配

11、準(zhǔn)(Image Registration)就是將不同時間、不同傳感器（成像設(shè)備）或不同條件下（天候、照度、攝像位置和角度等）獲取的兩幅或多幅圖像進行匹配、疊加的過程。 配準(zhǔn)前配準(zhǔn)后正射校正 圖像正射校正（Ortho-rectification）：借助于地形高程模型（DEM），對圖像中每個像元進行地形的校正，使圖像符合正射投影的要求。 正射校正模型 嚴(yán)格軌道模型（Pushbroom Sensor） RPC 有理多項式系數(shù)（Rational Polynomial Coefficient）。自定義 RPC 文件圖像正射校正 航空影像（框幅式和數(shù)碼）和丟失 RPC 參數(shù)的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)可以根據(jù)相機參數(shù)、

12、傳感器參數(shù)、外方位元素和地面控制點進行 RPC 文件的構(gòu)建，從而實現(xiàn) RPC 正射校正。 內(nèi)定向（Interior Orientation，只針對航空相片而言）內(nèi)定向?qū)⒔⑾鄼C參數(shù)和航空像片之間的關(guān)系。它將使用航片間的條狀控制點、相機框標(biāo)點和相機的焦距，來進行內(nèi)定向。 外定向（Exterior Orientation）外定向?qū)押狡蛘咝l(wèi)片上的地物點同實際已知的地面位置（地理坐標(biāo)）和高程聯(lián)系起來。通過選取地面控制點，輸入相應(yīng)的地理坐標(biāo)，來進行外定向。 使用數(shù)字高程模型（DEM）進行正射校正這一步將對航片和衛(wèi)片進行真正的正射校正。校正過程中將使用定向文件、衛(wèi)星位置參數(shù)，以及共線方程（collin

13、earity equations）。共線方程是由以上兩步，并利用數(shù)字高程模型（DEM）共同建立生成的。高分一號平臺有效載荷波段光譜范圍（m）空間分辨率（米）幅寬（千米）側(cè)擺能力重訪時間（天）高分一號全色-2-2-4多光譜相機藍0.450.528-2-4黃0.520.59綠0.630.69紅0.770.89寬幅多光譜藍0.450.5216800-2-4黃0.520.59綠0.630.69紅0.770.89正射校正圖像融合 圖像融合，是將低分辨率的多光譜影像與高分辨率的單波段影像重采樣生成一副高分辨率多光譜影像遙感的圖像處理技術(shù)，使得處理后的影像既有較高的空間分辨率，又具有多光譜特征。 圖像融合除

14、了要求融合圖像精確配準(zhǔn)外，融合方法的選擇也非常重要，同樣的融合方法在用在不同影像中，得到的結(jié)果往往會不一樣。圖像融合融合方法融合方法 適用范圍適用范圍 IHS 變換變換 紋理改善，空間保持較好。光譜信息損失較大大，受波段限制。 Brovey 變換變換 光譜信息保持較好，受波段限制。 乘積運算（乘積運算（CN）對大的地貌類型效果好，同時可用于多光譜與高光譜的融合。 PCA 變換變換 無波段限制，光譜保持好。第一主成分信息高度集中，色調(diào)發(fā)生較大變化。 Gram-SchmidtPan Sharpening（GS） 改進了 PCA 中信息過分集中的問題，不受波段限制，較好的保持空間紋理信息，尤其能高保

15、真保持光譜特征。專為最新高空間分辨率影像設(shè)計，能較好保持影像的紋理和光譜信息。 注：GS 融合方法是通過統(tǒng)計分析方法對參與融合的各波段進行最佳匹配，避免了傳統(tǒng)融合方法某些波段信息過度集中和新型高空間分辨率全色波段波長范圍擴展所帶來的光譜響應(yīng)范圍不一致問題。這種方法可以滿足絕大部分圖像的融合。高分二號參參數(shù)數(shù)1m分辨率全色分辨率全色/4m分辨率多光譜相機分辨率多光譜相機光譜范圍光譜范圍全色0.450.90m多光譜0.450.52m0.520.59m0.630.69m0.770.89m空間分辨率空間分辨率全色0.8m多光譜4m幅寬幅寬45km（2臺相機組合）重訪周期（側(cè)擺時）重訪周期（側(cè)擺時）5天覆蓋周期（不側(cè)擺）覆蓋周期（不側(cè)擺）69天融合前融合后圖像鑲嵌 圖像鑲嵌，指在一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)控制下把多景相鄰遙感圖像拼接成一個大范圍、無縫