(完整版)遥感影像预处理

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:烤花炉
∙∙●数据预处理一般流程介绍
∙∙●预处理常见名词解释
∙∙●ENVI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,具体流程图如图所示。
来源:(/s/blog_692920b80100ku6v.html) - 遥感影像预处理_凯歌_新浪博客1数据预处理一般流程
 
 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,对几何校正的精度要求会很高。
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:把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
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    影像几何精校正,一般步骤如下,连续供墨
(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)为参考进行控制选点,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,如道路交叉点、河流交叉点等;
    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,不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。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(RMS)
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      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
    重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,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则重新采样,进行亮度值的插值计算,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像元的位置偏移,可能造成输出图像中某些地物的不连贯。地温空调
        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,进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果,边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯的输出图像,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,用三次卷积函数进行内插。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。

本文发布于:2024-09-22 09:37:02,感谢您对本站的认可!

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