(完整版)遥感影像预处理

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：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,具体流程图如下列图校正模型迭择圈像谖嵌*不符自L/预处3里后影修/大气校正"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, 由于它需要反演；在测绘方面,对几何校正的精

2、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.地理参照：借助一组限制点,对一幅图像进行地理坐标的校正.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 地面限制点的选取这是几何校正中最重要的一步.可以从地形

3、图DRG为参考进行限制选 点,也可以野外GPS测量获得,或者从校正好的影像中获取.选取得限制点有 以下特征：1、GCP在图像上有明显的、活晰的点位标志,如道路交义点、河流交义点等；2、地面限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,不同纠正模型对限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个限制点即可；对于有理多项式模型,一般每景要求不少于30个限制点,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, 它要求限制点个数多 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

4、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限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限制点的 均方根误差RMS根据公式计算出每个限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,一般限制在一个像元之内,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那么重新采样, 进行亮度值的插值计算,建宜 新的图像矩阵.常用的

5、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.2、双线性内插法是使用邻近4个点的像元值,根据其距内插点的距 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,并具有均衡化和活晰化的效 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

6、于保持原始图像中的灰级,但对图像中的几何结构 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存图像原有 的几何结构,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.在进行图像的镶嵌时,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相同或相近的成像时间,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

7、息提取时,相邻影像的色调不允许平滑,预防信息变异.l裁剪图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除, 常用的是根据行政区划边界或自然区 划边界进行图像的分幅裁剪.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图像文件,文件像元 大小与被裁剪图像一致；把二值图像中的裁剪区域的值设为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 的影响,且它们会随时间的不同而有所差异.因此,在多时相遥感图像中,除了 地物的变化会引起图像中辐射值的变化外,不变的地

8、物在不同时相图像中的辐射 值也会有差异.利用多时相遥感图像的光谱信息来检测地物变化状况的动态监测, 其重要前提是要消除不变地物的辐射值差异.辐射校正是消除非地物变化所造成的图像辐射值改变的有效方法,根据校正后的结果可以分为2种,绝对辐射校正方法和相对辐射校正方法.绝对辐射校正 方法是将遥感图像的DNDigital Number 值转换为真实地表反射率的方法,它 需要获取影像过境时的地表测量数据,并考虑地形起伏等因素来校正大气和传感 器的影响,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.相对辐射校正是将一图像作为参考或基准图像,调整另一图像的DN值, 使得两时相影像上同名的

9、地物具有相同的 DN值,这个过程也叫多时相遥感图像 的光谱归一化.这样我们就可以通过分析不同时相遥感图像上的辐射值差异来实 现变化监测.因此,相对辐射校正就是要使相对稳定的同名地物的辐射值在不同 时相遥感图像上一致,从而完成地物动态变化的遥感动态监测.3、ENVI中的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ENVI中支持有大多数商业化卫星的几何校正模型,如QuickBird、Ikonos、Spot1-5、P6、WorldView-1 等,一般的校正模型包括二次多项式、仿射变换 和局部二角网Hewi strationfali an*Blow Si l ckilkgGeoref&am

10、p;rencefrom Injut Geometryaar«f«rtncsSPCTCeor e£er eneeSftiFSAGeoreferenceftSTER/<je*r ftftrAmEACeor e£er enc eE1IV0TAGeoreferenceMODISGor ef&rRAJJAESATiuiH RPC与LJc RFC 盗& REM ASTIRIKDWS*OrtView-3Qui ckird#腿卜SPOTfCABTOSAT-1FOEHOSAT-S图2何校正模型限制点选择方式可以是从影像上,也可以从欠量数据或者野外实测等.Selec t GCPs' Image to XmageS-elect GCPs： Image to Nap图3限制点选择方式选择限制点也非常的方便,包含了误差的结算图4限制点选择重采样方式包含了三种方法.图5重采样方式二数字图像镶嵌与裁剪l镶嵌ENVI支持有地理参照和没有地理参照影像数据的镶嵌,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和直方图匹配工具, 可以最大限度地消除镶嵌影像问的色调和颜色差异多种色彩平衡方法图6颜色校正设置多种接边线编辑方式图7