遥感影像预处理

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1、..-遥感影像预处理预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。本小节包括以下内容：  l数据预处理一般流程介绍  l预处理常见名词解释  lENVI中的数据预处理1、数据预处理一般流程    数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如下图。来源：(blog.sina../s/blog_692920b80100ku6v.html)-遥感影像预处理_凯歌_新

2、浪博客图1数据预处理一般流程  各个行业应用会有所不同，比方在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。-.word.zl-..-2、数据预处理的各个流程介绍〔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：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。在做几何校正前，先要知道几个概念：地理编码：把图像矫正

3、到一种统一标准的坐标系。地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进展地理坐标的校正。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〕的选取这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图〔DRG〕为参考进展控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征：1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路穿插点、河流穿插点等；-.word.zl-..-2、地面控制点上的地物不随时间而变化。GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模

4、型对控制点个数的需求不一样。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，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的像元坐标〔x，y〕及其参考图像或地图上的坐标〔X，Y〕，这叫需要选择一个合理的坐标变换函数式〔即数据校正模型〕，然后用公式计算每个地面控制点的均方根误差〔

5、RMS〕根据公式计算出每个控制点几何校正的精度，计算出累积的总体均方差误差，也叫剩余误差，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的像元在原图像中分布是不均匀的,-.word.zl-..-即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定规那么重新采样，进展亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插方法包括：1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个

6、像元的位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。2、双线性内插法是使用邻近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进展线性内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比拟连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值。3、三次卷积内插法较为复杂，它使用内插点周围的16个像元值，用三次卷积函数进展内插。这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，当它仍然破坏了原来的像元值，且计算量大。一般认为最邻近法有利于保持原始图像中的灰级，但对图像中的几何构造损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似，但也在很大

7、程度上保存图像原有的几何构造，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的范围时，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的较大的图像。-.word.zl-..-在进展图像的镶嵌时，需要确定一幅参考影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的比照度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择一样或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。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，相邻影像的色调不

8、允许平滑，防止信息变异。l裁剪图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除，常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进展图像的分幅裁剪。它的过程可分为两步：矢量栅格化和掩膜计算〔Mask〕。矢量栅格化是将面状矢量数据转化成二值栅格