遥感图像预处理—步骤软件处理技术知识库

引起图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:借助一组控制点,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)对另一幅图像校准图像几何精校正包括了地理编码和地理参照,以及部分图像配准的范畴,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)为参考进行控制选点,也可以野外GPS测量获得,或者从校正好的图像中获取。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均匀分布在整幅图像内,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:地面点控制点确定之后,利用图像上的像元坐标(x,y)及其参考地理坐标(X,Y),选择一个合理的坐标变换函数式(即校正模型),并推算出变换函数。之后,推算的变换函数重新计算控制点得到(X’,Y’),利用(X,Y)和(X’,Y’)计算控制点的误差,即RMS,如果RMS太大需要重新调整控制点。重复这个过程最后得到一个比较精确的变换函数式,并作用于整个图像。(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。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。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留图像原有的几何结构,如道路网、水系、地物边界等。(二) 图像融合将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。(三)图像镶嵌与裁剪(1)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,需要确定一幅参考图像,参考图像将作为输出镶嵌图像的基准,决定镶嵌图像的对比度匹配、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,但用于变化信息提取时,相邻图像的色调不允许平滑,避免信息变异。

(2)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行图像的分幅裁剪。

THE END
0.遥感影像处理全流程利用已有地理参考数据(影像、地形图和控制点等)和数字高程模型数据(DEM、GDEM),对原始遥感影像进行纠正,可消除或减弱地形起伏带来的影像变形,使得遥感影像具有准确的地面坐标和投影信息。 图12 数字正射影像图 三.图像增强 为使遥感图像所包含的地物信息可读性更强,感兴趣目标更突出,需要对遥感图像进行增强处理。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8nxcpemlo4ctvodnn4fgvgjn|4;33615:
1.遥感影像预处理遥感影像预处理python遥感影像预处理 首先需要明确一下需求,根据已提供的知识和任务,我们需要实现以下三种功能: 影像拼接; 几何校正; 大气校正。 接下来,我们将分别对这三个功能进行实现,并使用Python语言进行编写。 图像拼接是将多张图片拼接成一个大的组合,形成一个更大的图像,以便于查看整个场景。在 Python 中,我们可以使用OpenCV库jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8^M[46138ftvkimg8igvcomu86523=59A:
2.遥感影像预处理步骤反射率大气遥感影像预处理步骤 遥感影像的预处理是为了纠正遥感影像在成像过程中由于姿态变化、大气干扰等外在因素造成的遥感影像几何畸变与信息误差,得到真实的反射率数据。主要包括正射校正、辐射定标、影像融合、影像配准、大气校正、影像镶嵌、影像裁剪等。 (1)正射校正。正射校正可以纠正因传感器、地形起伏不均衡等因素引起的jvzquC41pg}t0|tjw0ipo8f1:5>49=532a733?;2688
3.遥感影像预处理步骤反射率大气遥感影像预处理步骤 遥感影像的预处理是为了纠正遥感影像在成像过程中由于姿态变化、大气干扰等外在因素造成的遥感影像几何畸变与信息误差,得到真实的反射率数据。主要包括正射校正、辐射定标、影像融合、影像配准、大气校正、影像镶嵌、影像裁剪等。 (1)正射校正。正射校正可以纠正因传感器、地形起伏不均衡等因素引起的jvzquC41kv4tqqz0eqs0c8=5:5=52:5a347789984
4.遥感影像预处理zhh遥感影像预处理 据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 l中的数据预处理 数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图 jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1|ctz/qzk1cxuklqgu17:7:8790nuou
5.基于深度学习的遥感影像语义分割数据预处理tif深度图处理文章浏览阅读3.6k次,点赞4次,收藏68次。本文介绍了基于深度学习的遥感影像语义分割数据预处理过程,包括从下载遥感影像到转换为MAT格式的详细步骤。数据预处理使用ArcGIS工具,涉及遥感影像目视解译、矢量数据转换为栅格、正方形裁剪以及最终的格式转换。jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa>5;::=:48ftvkimg8igvcomu864276:79;
6.遥感影像预处理步骤详解文章浏览阅读1k次。本文详细介绍了遥感影像的预处理流程,包括辐射定标、大气校正、图像镶嵌和图像裁剪四个关键步骤。辐射定标需考虑Gain、Offsets等参数,大气校正使用FLAASH模型,图像镶嵌利用Seamless Mosaic工具,最后通过Subset Data From ROI进行图像裁剪。jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa5=5;>;2;1gsvrhng1jfvjnnu1718@>747?
7.ENVI5.3Landsat5遥感数据的简单处理(图层叠加、融合、裁剪)(超详二、ENVI数据处理操作 图层叠加、图层融合及裁剪这三个步骤用到的是Raster Mangement—>IDL—>Layer Stacking、Mosaicing—>Raster Mosaic[Fast]、Extensions—>Raster Processing Batch Tools—>Subset Data from Shapefile Batch这三个工具。 先进行图像叠加得到多像素的遥感影像图,然后对两张图像进行融合,最后对融合后jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8f|jcu2294ctvodnn4fgvgjn|4355?72=69
8.ENVI中基于Modis影像提取NDVI处理步骤本文介绍了一套完整的MODIS遥感数据处理方法,包括数据下载、NDVI提取、影像镶嵌、投影转换及波段运算等关键步骤,旨在帮助读者掌握遥感影像的数据预处理技巧。 1、数据下载 数据为MODIS-15天叶面积指数数据,可在地理空间数据云中进行下载,行列号可以参照下图。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8f532>178ftvkimg8igvcomu8:35:;63>
9.Hyperion遥感数据预处理完整指南简介:Hyperion Tools是一款专业工具,用于处理EO-1卫星上的Hyperion高光谱成像仪生成的遥感数据。这些数据包含噪声和条带效应,需预处理以提升光谱数据质量。本文介绍了Hyperion数据格式、预处理步骤如去条带处理和辐射校正,以及如何转换为ENVI兼容格式,并概述了高光谱数据的应用。用户指南和波段详细信息文件也作为参考资源提jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa<88446978ftvkimg8igvcomu86722826<>