基于多源遥感影像融合数据城市发展变化监测
基于多源遥感影像融合数据的城市发展变化监测
【摘要】21世纪以来，我国城市化进程不断加速，城市建设日新月异，城市规模越来越大，城市发展过程中乱征、滥建等违法建设情况时有发生。为了治理城市建设过程中的违章、违法建筑，促使城市建设良性循环，必须采取有效的手段，对城市发展建设进行实时的、动态的监测。
【关键词】遥感；正摄影像；cbers-02b，dom
0.前言
本文以某城区为例，以监测某一时期内城市发展建设情况为目的，进行综合需求分析，采用cbers-02b数据与googleearth下载数，通过数据的预处理，将高分辨率、全色cbers-02b影像与googleearth下载彩色数据融合，得到高分辨率彩色遥感影像，将不同时期的高分辨率彩色遥感影像进行对比，计算机解译配合人工判读提取监测图斑。对提取后的变化图斑进行分类、分析，通过变化图斑的类别（属性），总结某一时期内城市建设变化情况。为城市管理部门掌控城市建设动态提供直观、精准、科学的数据，促进地方相关部门加大力度搞好城市规划、管理，使城市建设更加规范化、人性化。
1.数据准备与技术路线确定
1.1数据准备情况
本文涉及到的试验数据主要包括cbers-02b、1：10000地形图、1：50000dem，均由中测新图（北京）遥感技术有限责任公司提供；
常见的资源卫星影像数据区别
一.遥感数据基础知识： 太阳辐射经过大气层到达地面，一部分与地面发生作用后反射，再次经过大气层，到达传感器。传感器将这部分能量记录下来，传回地面，即为遥感数据。目前用于遥感的电磁波段有紫外线、可见光、红外线和微波。航空与航天飞行器运行快、周期短，可获得多时相数据。以美国陆地卫星5号（Landsat 5 ）为例，Landsat 5每天环绕地球14.5圈，覆盖地球一遍所需时间仅16天，而气象卫星的周期更短（1天或半天）。由于探测距离远，传感器所获得的地面影像覆盖的空间范围较大。它距离地表的高度是705.3 km，对地球表面的扫描宽度是185 km，一幅TM 图像可以全部覆盖我国海南岛大小的面积。不同的卫星传感器获得的同一地区的数据以及同一传感器在不同时间获得的同一地区的数据，均具有可比性. （1）遥感平台 遥感平台是装载传感器的运载工具,按高度分为： 地面平台：为航空和航天遥感作校准和辅助工作。 航空平台：80 km以下的平台，包括飞机和气球。 航天平台：80 km以上的平台，包括高空探测火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机。 人造地球卫星的类型： 低高度、短寿命卫星：150～350 km，用于军事。 中高度、长寿命卫星：350～1800 km，地球资源。 高高度、长寿命卫星：约3600 km，通信和气象。 （2）遥感数据类型 按平台分 地面遥感、航空遥感、航天遥感数据。
按电磁波段分 可见光遥感、红外遥感、微波遥感、紫外遥感数据等。 按传感器的工作方式分 主动遥感、被动遥感数据。 （3）遥感数据获取原理; （4）传感器 a.传感器定义：传感器是收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具。它的性能决定遥感的能力，即传感器对电磁波段的响应能力、传感器的空间分辨率及图像的几何特征、传感器获取地物信息量的大小和可靠程度。 b.传感器的分类 按工作方式分为： 主动方式传感器：侧视雷达、激光雷达、微波辐射计。 被动方式传感器：航空摄影机、多光谱扫描仪（MSS）、TM、ETM(1,2)、HRV、红外扫描仪等。 c.传感器的组成
遥感数据特征
常用遥感数据特征总结 按照遥感平台类型，遥感技术可以分为航宇遥感、航天遥感、航空遥感、地面遥感四类。其中航天遥感平台发展最快，应用最广。很据航天遥感平台的服务内容，可以将其分为气象卫星系列、陆地卫星系列和海洋卫星系列。不同的卫星系列所获得的遥感数据有着不同的特征，常常应用于不同的应用领域，在进行检测研究时，常常根据不同的卫星资料特点，选择不同的遥感数据。下文简单总结了几种常用的航天遥感数据特征。 1 气象卫星系列 气象卫星是最早发张起来的环境卫星。从1960年美国发射第一颗实验性气象卫星（TIROS）以来，已经有多种实验性或者业务性气象卫星进入不同轨道。气象卫星资料已经在气象预报、气象研究、资源调查海洋研究等方面显示出了强大的生命力。 气象卫星主要有以下几种系列：60年代——TIROS系列、ESSA系列、Nimus 系列；70年代——ITOS系列、NOAA系列、SMS系列、GOES系列、MeteopII、GMS、Meteosat；80年代后，主要以NOAA系列为代表。我国的气象卫星发展比较晚，FY-1是我国发射的第一颗1988年9月7日发射成功。气象卫星主要有以下特征。 （1）轨道。气象卫星轨道可以分为两种，低轨和高轨。低轨是近极低太阳同步轨道，简称极地轨道，轨道高度800~1600km，南北向绕地球运转。对东西宽约2800km的带状地域进行观测，由于与太阳同步，使卫星每天在固定的时间经过每个地方的上空，资料获得时具有相同的照明条件。高轨是指地球同步轨道，轨道高度36000km左右，相对于地球静止，能够观测地球1/4的面积，有3—4颗卫星形成观测网，对某一固定地区，每隔20~30min获取一次资料，由于它相对于地球静止，可以作为通讯中继站，用于传送各种天气资料。 （2）短周期重复观测。地球同步卫星观测周期为0.5小时一次，极轨卫星为约为0.5~1天/次，时间分辨率较高。有助于对地面快速变化的动态检测。 （3）成像面积大，有助于获得宏观同步信息，减少数据处理容量。 （4）资源来源连续、实时性强、成本低 NOAA系列。 NOAA-11卫星：发射日期1988年9月24日，正式运行日期1988年11月8日，轨道高度841公里，轨道倾角98.9度，轨道周期：101.8分。 NOAA-12卫星：发射日期1991年5月14日，正式运行日期1991年9月17日轨道高度804公里，轨道倾角98.6度，轨道周期101.1分。 NOAA-14卫星：发射日期1994年12月30日，正式运行日期1985年4月10日，轨道高度845公里，轨道倾角99.1度，轨道周期101.9分。 NOAA-15卫星：发射日期1998年5月13日，正式运行日期1998年12月15日轨道高度808公里，轨道倾角98.6度，轨道周期101.2分。 NOAA-16卫星：发射日期2000年9月12日，正式运行日期2001年3月20日，轨道高度850公里，轨道倾角98.9度，轨道周期102.1分。
遥感变化监测 流程
多时相土地利用/覆盖变化监测研究 方法及数据选取 土地是一个综合的自然地理概念，它处于地圈-生物圈-大气圈相互作用的界面，是各种自然过程和人类活动最为活跃的场所。地球表层系统最突出的景观标志就是土地利用和土地覆盖( Land Use and Land Cover)。由于土地利用和土地覆盖与人类的生活、生产息息相关，而人类活动正以空前的速度、幅度和空前规模改变着陆地环境。人类对土地资源的利用引起的土地利用和土地覆盖的变化是全球环境变化的重要因素之一，也是地球表面科学研究领域中的一个重要分支。因此，土地利用和土地覆盖的动态监测（Land Use and Land Cover Monitoring）是国内外研究的热点，也是当前全球变化研究计划的重要组成部分。 由多时相遥感数据分析地表变化过程需要进行一系列图像处理工作，大致包括：一、数据源选择，二、几何配准处理，三、辐射处理与归一化，四、变化监测算法及应用等。 一、遥感数据源的选取 不同遥感系统的时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率不同，选择合适的遥感数据是变化监测能否成功的前提。因此，在变化监测之前需要对监测区域内的主要问题进行调查，分析监测对象的空间分布特点、光谱特性及时相变化的情况，目的是为分析任务选择合适的遥感数据。同时，考虑到环境因素的影响，用于变化监测的图像最好是由同一个遥感系统获得，如果由于某种原因无法获得同一种遥感系统在不同时段的数据，则需要选择俯视角与光谱波段相近的遥感系统数据。 1时间分辨率 这里需要根据监测对象的时相变化特点来确定遥感监测的频率，如需要一年一次、一季度一次还是一月一次等。同时，在选择多时相遥感数据进行变化监测时需要考虑两个时间条件。首先，应当尽可能选择用每天同一时刻或者相近时间的遥感图像，以消除因太阳高度角不同引起的图像反射特性差异；其次，应尽可能选用年间同一季节，甚至同一日期的遥感数据，以消除因季节性太阳高度角不同和植物物候差异的影响。 2空间分辨率 首先要考虑监测对象的空间尺度及空间变异的情况，以确定其对于遥感数据的空间分辨率的要求。变化监测还要求保证不同时段遥感图像之间的精确配准。因此，最好是采用具有相同瞬时视场（IFOV）的遥感数据，如具有同样空间分辨率的TM图像之间就比较容易配准在一起。当然也可以使用不同瞬时视场遥感系统获取的数据，如某一日期的TM图像（30m ×30m）与另一日期的SPOT图像（20m×20m），来进行变化监测，在这种情况下需要确定一个最小制图单元20m×20m，并对这两个图像数据重采样使之具有一致的像元大小。 一些遥感系统按不同的视场角拍摄地面图像，如SPOT的视场角能达到±27°，在变化监测中如果简单采用俯视角明显不同的两幅遥感图像，就有可能导致错误的分析结果。例如，对一个林区，不均匀地分布着一些大树，以观测天顶角0°拍摄的SPOT图像是直接从上向下观测到树冠顶，而对于一幅以20°观测角拍摄的SPOT图像所记录的是树冠侧面的光谱反射信息。因此，在变化监测分析中必须考虑到所用遥感图像观测角度的影响，而且应当尽可能采用具有相同或相近的俯视角的数据。 3光谱分辨率 应当根据监测对象的类型与相应的光谱特性选择合适的遥感数据类型及相应波段。变化监测分析的一个基本假设是，如果在两个不同时段之间瞬时视场内地面物质发生了变化，则不同时段图像对应像元的光谱响应也就会存在差别。所选择的遥感系统的光谱分辨率应当足
遥感图像融合方法比较
1 绪论 1.1研究目的及意义 20世纪90年代中后期以后，搭载许多新型传感器的卫星相继升空，使得同一地区的遥感数据影像数目不断增多。如何有效地利用这些不同时相、不同传感器、不同分辨率的遥感数据便成为了遥感工作者研究的瓶颈问题，然而解决这一问题的关键技术就是遥感影像数据融合。 遥感数据融合就是对多个遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据，按一定法则（算法）进行处理，获得比单一数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱和时间特征的合成图像。 遥感是不同空间、时间、波谱、辐射分辨率提供电磁波谱不同谱段的数据。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一遥感器的遥感数据都不能全面的反映目标对象的特征，也就是有一定的应用范围和局限性。各类非遥感数据也有它自身的特点和局限性。影像数据融合技术能够实现数据之间的优势互补，也能实现遥感数据与地理数据的有机结合。数据融合技术是一门新兴的技术，具有十分广阔的应用前景。所以，研究遥感影像数据融合方法是非常必要的。 1.2研究现状及发展的趋势 1.2.1研究现状 20世纪美国学者提出“多传感器信息融合”的概念认为在多源遥感影像数据中能够提取出比单一遥感影像更丰富、更有效、更可靠的信息。之后由于军事方面的要求，使得遥感影像数据融合技术得到了很大的发展，美、英，德等国家已经研制出了实用的遥感数据融合处理的系统和软件，同时进行了商业应用。 1）、融合结构 融合的结构可分为两类：集中式和分布式。集中式融合结构：各传感器的观测数据直接被送到中心，进行融合处理，用于关联、跟踪、识别等。分布式融合结构：每个传感器独立完成关联、识别、跟踪，然后由融合中心完成配准、多源关联的融合。 2）、融合的层次 图像融合可分为：像元级融合、特征级融合和决策级融合。 像元级融合是最低级的信息融合，可以在像素或分辨单位上进行，又叫做数据级融合。它是对空间配准的遥感影像数据直接融合，然后对融合的数据进行特征提取和属性说明。 特征级融合是由各个数据源中提取特征信息进行综合分析和处理的过程，是中间层次的融合。特征级融合分为目标状态信息融合和目标特征融合。 决策级融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理。首先将不同传感器观测同一目标获得的数据进行预处理、特征提取、识别，以建立对所观测目标的初步理论，然后通过相关处理、决策级融合判别，最终获得联合推断结果，从而为决策提供依据。
遥感影像融合处理方法
遥感影像融合处理方法 摘要：本文介绍了遥感影像数据融合技术，并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法，最后简要描述了融合评价的方式方法等。 关键词：遥感影像融合融合评价 1、前言 将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合，获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程，成为遥感影像融合。全色影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富，为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱影像。通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率，又能保留其多光谱特性。 2、遥感影像融合一般步骤 遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段：图像预处理，图像融合变换。 图像预处理主要包括：几何校正及影像配准。几何校正主要在于去除透视收缩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；影像配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。 3 常用融合方式 3.1 IHS融合 IHS（亮度I、色度H、饱和度S）变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据，合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度，它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。 3.2 小波融合 小波变换，基于遥感影像的频域分析进行的，由于同一地区不同类型的影像，低频部分差别不大，而高频部分相差很大，通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合，常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。
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常见国产卫星遥感影像数据的简介
北京揽宇方圆信息技术有限公司 常见国产卫星遥感影像数据的简介 本文介绍了常见国产卫星数据的简介、数据时间、传感器类型、分辨率等情况。 中国资源卫星应用中心产品级别说明 ◆1A级和1C级产品均为相对辐射校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 ◆2级，2A级和2C级产品均为系统几何校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 其中: ■GF-1卫星和ZY3卫星归档产品为1A级，ZY1-02C卫星数据归档产品级别为1C级，其他卫星归档级别为2级! ◆归档产品是指:该类产品已经存在于系统中,仅需要从存储系统中迁移出来.即可供用户下载的数据。 ◆生产产品是指:该类产品不是已经存在的产品,需要对原始数据产品进行生产,然后再提供给用户下载的数据。
■当用户需要的产品级别是上述归档的级别,直接选择相应的产品级别，然后查询即可！ ■当用户需要的产品级别不是上述归档的级别,就需要进行生产.本系统提供GF-1卫星和ZY3卫星2A级的生产产品,ZY1-02C卫星2C级的生产产品,在选择需要的级别查询后,无论有没有数据,在查询结果页上方有一个“查询0级景”按钮,点击此按钮后,进行数据查询,如果有数据，选择需要的产品直接订购,即可选择需要的产品级别。 国产卫星 一、GF-3(高分3号) 1.简介 2016年8月10日6时55分，高分三号卫星在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功发射升空。 高分三号卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星，为1米分辨率雷达遥感卫星，也是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达（SAR）成像卫星，由中国航天科技集团公司研制。 2.数据时间 2016年8月10日-现在 3.传感器 SAR：1米 二、ZY3-02（资源三号02星） 1.简介 资源三号02星（ZY3-02）于2016年5月30日11时17分，在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。这将是我国首次实现自主民用立体测绘双星组网运行，形成业务观测星座，
ENVI遥感影像变化检测
1.森林开采监测 打开实习数据0-森林开采监测下的实习数据。 ?Compute Difference Map 选择basic tools/change detection/ Compute Difference Map，分别选择原始的影像july_06与july_00，在弹出的Compute Difference Map input parameters窗口下，查看define class thresholds，no change表示没有变化， change（-1）表示减少，change（+1）表示增加；其他默认选项不变， 勾选normalize data range[0-1]，选择输出路径与文件名为com_diff。 选择classification/post classification/classification to vector，在输入图层中选择上一步生成的结果，弹出窗口中选择全部，保存路径生成结果， 转化为矢量。（由于耗时过多，故可以不做） ?Image Difference 打开ENVI Zoom 4.8，将原始的影像导入到其中，在ENVI Zoom窗口下的toolbox 中选择image change，弹出image change detection的对话框，将time 1classification image file选择为00年影像，点击OK，time2 classification image file中选择06年影像数据，点击OK，选择下一步，保持默认设置，选择下一步，选择image difference，选择下一步，选择difference of
遥感影像数据产品级别
遥感影像数据产品级别 卫星数据服务商北揽宇方圆信息技术有限公司是国内规模最大、服务最稳定、服务质量最高的卫星影像数据综合应用服务企业，一直致力于为用户提供全球中、高分辨率卫星影像数据及基于遥感数据的应用服务。多颗国际领先的高分辨率遥感卫星数据资源，这些卫星群能够以极快地速度为用户提供全球各地的超高分辨率影像。 0级：经数据重构，未进行任何处理的原始数据；所有的通信信息（比如：同步帧、通信头和重复数据）被移除。 1A级：经数据重构，具有时间参考、辅助信息（包括辐射、几何校正系数等）以及地理坐标参数等（如：平台星历等，并没有应用于0级产品）的未进行任何处理的原始数据。 1B级：在1A级产品的基础上处理至传感器单元（并不是所有数据都有L1B级数据）。 2级: 与1级数据具有相同分辨率和位置的地球物理参量数据产品。 3级: 投影至统一时空格网尺度，通常具有一定完整性和一致性的数据产品。4级: 模型输出结果或从低级数据分析得到的结果。 该分级体系的一个重要方面是它的每一级是积累的，新的一个级别是由其下一级别生成同时它也是上一级产品的输入数据。0级数据基本上是原始的、未经任何处理的仪器和传感器数据。虽然它是基本的数据级别，但我们通常不会使用它，对传感器本身准确性和敏感性比较感兴趣的人将会是它的用户。0级数据的主要作用是作为数据处理链中的原始数据被用来生成更高级别的数据产品。1级数据可以恢复为0级，同时1级数据也是生成更高级别数据的基础。 2级数据可直接用于大多数的科学研究。相对于1级数据来说，2级数据可能由于某些原因（比如：在空间尺度或光谱范围等方面做了缩减）要小一些。3级产品可能会更小，以便其更容易被使用，同时规则的空间和时间组织使得这些数据更容易与不同数据源的数据结合使用。一般地，随着处理技术的改进，数据集本身将会变得更小，但其在科学应用中的价值和效用将会变的更大。 对于遥感影像预处理类型和程度来说，采用统一的处理级别体系来描述其优
SPOT卫星遥感影像数据基本参数
SPOT5遥感卫星基本参数 北京揽宇方圆信息技术有限公司 前言： 遥感传感器是获取遥感数据的关键设备，由于设计和获取数据的特点不同，传感器的种类也就繁多，就其基本结构原理来看，目前遥感中使用的传感器大体上可分为如下一些类型：（1）摄影类型的传感器； （2）扫描成像类型的传感器； （3）雷达成像类型的传感器； （4）非图像类型的传感器。 无论哪种类型遥感传感器，它们都由如下图所示的基本部分组成： 1、收集器：收集地物辐射来的能量。具体的元件如透镜组、反射镜组、天线等。 2、探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。具体的无器件如感光胶片、光电管、光敏和热敏探测元件、共振腔谐振器等。 3、处理器：对收集的信号进行处理。如显影、定影、信号放大、变换、校正和编码等。具体的处理器类型有摄影处理装置和电子处理装置。 4、输出器：输出获取的数据。输出器类型有扫描晒像仪、阴极射线管、电视显像管、磁带记录仪、XY彩色喷笔记录仪等等。 虽然不同卫星的基本组成部分是相同的，但是由于，各个组成部分的具体构造的精细度又是不同的，的，所以不同的卫星具有不同的分辨率。 一、法国SPOT卫星 法国SPOT-4卫星轨道参数： 轨道高度：832公里 轨道倾角：98.721o 轨道周期：101.469分/圈 重复周期：369圈/26天 降交点时间：上午10：30分 扫描带宽度：60 公里 两侧侧视：+/-27o 扫描带宽：950公里 波谱范围： 多光谱XI B1 0.50 – 0.59um 20米分辨率B2 0.61 – 0.68um B3 0.78 – 0.89um SWIR 1.58 – 1.75um
遥感影像变化检测
遥感影像变化检测报告 学院： 专业： 指导老师： 小组成员： 2013年5月
1、遥感影像变化检测的概念 遥感影像变化检测指利用多时相获取的覆盖同一地表区域的遥感影像及其它辅助数据 来确定和分析地表变化。它利用计算机图像处理系统，对不同时段目标或现象状态的变化进行识别、分析；它能确定一定时间间隔内地物或现象的变化，并提供地物的空间分布及其变化的定性与定量信息。 由此可知，遥感影像变化检测是从不同时期的遥感图像中，定量地分析和确定地物变化的特征和过程。它涉及到变化的类型、分布状况及变化信息的描述，即需要确定变化前后的地物类型、界限和分析变化的属性。变化检测的研究对象为地物，包括自然地物和人造地物，其中人造地物在军事上常被称为目标。描述地物的特性包括：空间分布特性、波谱反射与辐射特性、时相变化特性。遥感影像的变化检测在土地覆盖变化监测、环境变迁动态监测、自然灾害监测、违章建筑物查处、军事目标打击效果分析以及国土资源调查等方面拥有广泛的应用价值和商业价值。 变化检测通常包括以下4个方面的内容： (1)判断是否发生了变化，即确定研究区域内地物是否发生了变化； (2)标定变化发生的区域，即确定在何处发生了变化，将变化像元与未变化像元区分开来； (3)鉴别变化的性质，给出在每个变化像元上所发生变化的类型，即确定变化前后该像元处的地物类型； (4)评估变化的时间和空间分布模式。 其中，前两个方面是变化检测所要解决的基本问题，而后两个方面则根据应用要求决定是否需要做。 2、遥感影像变化检测的三个层次 遥感图像分析过程中通常包括数据层处理、特征层处理和目标层处理三个过程。依据这三个层次划分，可将变化检测分为：像元级变化检测、特征级变化检测和目标级变化检测。 (1)像元级变化检测是指直接在采集的原始图像上进行变化检测。尽管基于像元的变化检测有它一定的局限性，但由于它是基于最原始的图像数据，能更多地保留图像原有的真实感，提供其它变化检测层次所不能提供的细微信息，因而目前绝大多数的变化检测方法都是像元级变化检测。 (2)特征级变化检测是采用一定的算法先从原始图像中提取特征信息，如边缘、形状、轮廓、纹理等，然后对这些特征信息进行综合分析与变化检测。由于特征级的变化检测对特征进行关联处理，把特征分类成有意义的组合，因而它对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性。但它不是基于原始数据而是特征，所以在特征提取过程中不可避免地会出现信息的部分丢失，难以提供细微信息。 (3)目标级变化检测主要检测某些特定对象(比如道路、房屋等具有明确含义的目标)，是在图像理解和图像识别的基础上进行的变化检测，它是一种基于目标模型的高层分析方法。 变化检测的三个层次在实现上各有优缺点，在具体的变化检测中究竟检测到哪个层次是根据任务的需要确定的。像元级的变化检测保持了尽可能多的原始信息，具有特征级和目标级层次上所不具备的细节信息，但像元级变化检测仅考虑像素属性的变化，而未考虑其空间等特征属性的变化；特征级变化检测不仅考虑到空间形状的变化，而且还要考虑特征属性的变化，但特征级的变化检测依赖于特征提取的结果，但特征提取本身比较困难；目标级的变化检测最大的优点是它接近用户的需求，检测的结果可直接应用，但它的不足之处在于目标提取的困难性。
常用的遥感卫星影像数据有哪些
北京揽宇方圆信息技术有限公司 常用的遥感卫星影像数据有哪些 公司拥有WorldView、QuickBird、IKONOS、GeoEye、SPOT、高分一号、资源三号等卫星的代理权，与国内多家遥感影像一级代理商长期合作，能够为客户提供全天候、全覆盖、多分辨率、多尺度的影像产品 WorldView，分辨率0.5米 WorldView卫星系统由两颗(WorldView-I和WorldView-II)卫星组成。WorldView-I全色成像系统每天能够拍摄多达50万平方公里的0.5米分辨率图像，并具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力，能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。WorldView-II多光谱遥感器具有8个波段，平均重访周期为一天，每天采集能力达到97.5万平方公里。
QuickBird，分辨率0.61米 QuickBird具有较高的地理定位精度,每年能采集7500万平方公里的卫星影像数据，在中国境内每天至少有2至3个过境轨道，有存档数据约500万平方公里，重访周期为1-6天，每天采集能力达到21万平方公里。 IKONOS，分辨率0.8米 IKONOS卫星是世界上第一颗高分辨率卫星，开启了商业高分辨率卫星的新时代，同时也创立了全新的商业化卫星影像标准。全色影像分辨率达到了0.8米，多光谱影像分辨率4米，平均重访周期3天。
Geoeye，分辨率0.41米 GeoEye-1卫星具有分辨率最高、测图能力极强、重返周期极短的特点。全色影像分辨率达到了0.41米，多光谱影像分辨率1.65米，定位精度达到3米，重访周期2-3天，每天采集能力70万平方公里。
遥感影像数据下载
1.MODIS L1B 1km: https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,/data/d ... _Level_1/index.html 免费注册，免费下载，daily data 2.https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,/pub/imswelcome/ 3. https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,/ https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,ndsat etm+ and tm images for free https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,/ortho/index.htm 5.EarthEtc ER MAPPER公司示范网站 https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,/imagery.aspx该网站上可以欣赏世界各地的高清晰度卫星照片，以及覆盖全球的1990年版LANDSAT卫星拼图（NASA命名为Circa 1990)。该网站不提供文件下载，只能通过浏览器观看。 6.NASA已经将中国地区的卫星图像发表在其网站上，免费供公众下载。 https://https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,/mrsid/mrsid.pl 7.ENVISAT ASAR数据 https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,或者https://www.360docs.net/doc/4416270488.html, ENVISAT卫星是欧空局迄今为止研制的最大的环境监测卫星，其高级合成孔径雷达（ASAR）在C波段具有多极化、可变观测角度、宽幅成像等特性。其数据可以广泛应用于自然灾害监测、资源环境调查、雷达遥感教学与科研等领域。 8.美国航天飞机SRTM 高程数据 SRTM高程数据由NASA航天飞机上的雷达在2000年2月搜集，覆盖南纬56度到北纬60度之间的陆地区域。该数据分辨率为30米，但NASA出于“安全性”考虑将美国以外的地区缩减为90米分辨率。数据格式为HGT格式，采用ZIP压缩，文件名以经纬度网格的左上角点命名。该系列数据是“未完成”数据，里面有很多地方有数据空洞存在。 ftp://https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,/srtm/Eurasia/ https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,gs,gov/data/obtainingdata.html(“unfinished”Grade) https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,gs,gov/products/elevation.html(“finished”Grade) Easy Download Site—GLCF ftp://https://www.360docs.net/doc/4416270488.html,/gl ... 0/SRTM_u03_n040e116 上述数据覆盖范围1*1度n040—北纬40度e116—东经116度 9.国家基础地理信息系统全国1:400万数据库
共享海量遥感影像数据
计算机世界/2006年/7月/31日/第B14版 技术专题 共享海量遥感影像数据 毕建涛曹彦荣何建邦池天河 利用遥感影像元数据实现遥感数据的网络发布与共享，使稀缺的影像数据能够得到充分合理的利用；同时采用本体技术，可以有效地实现影像数据的互操作，从而为实现影像数据的全社会范围的共享提供基础与条件。 当前，空间信息技术发展迅猛，以空间数据为主的空间信息挖掘和应用成为现代人类生产生活的一个重要特征。特别是遥感影像数据，由于其具有获取方便、周期短、信息量大等特点而成为空间数据的重要组成部分。然而，由于遥感数据的数据量十分庞大，特别是对于具有不同来源、不同分辨率与不同时相的数据，其存储与管理均十分困难，且由于其本身具有的稀缺性与机密性，在一定程度上限制了遥感影像数据的充分利用，因此，迫切需要对其进行有效的组织、存储、管理和共享的研究。 研究表明，为实现影像数据的网络服务，可以利用遥感影像元数据，采用流行的数据库技术对遥感影像数据进行组织与管理，并完成基于XML的影像元数据的发布，实现用户通过网络对遥感影像数据的查询、检索与访问，为影像数据的共享奠定了基础，同时利用本体技术的优势，建立起遥感影像信息本体。 影像数据的存储管理 1.元数据的存储管理 元数据为空间数据的存储管理与共享提供了有效的手段，通过元数据信息，用户可以在没有真实数据的情况下，获取有关数据的信息，从而为数据的共享与利用提供了可能。目前关于矢量空间数据的元数据标准已经制定，并形成了我国的地理信息国家标准，而关于遥感影像方面的元数据标准，尚处在研究之中，未形成一个普遍接受的标准。为此，国家遥感工程中心在ISO 19115.3 遥感影像元数据标准以及我国即将推出的地理信息元数据标准的基础上，结合项目的实际情况，制订了遥感影像元数据草案。该草案包括7个元数据集、6个公共数据类型和15个代码表，从标识信息、数据质量信息、参照系信息、内容信息、覆盖范围、分发信息和遥感信息等方面对遥感影像数据进行了详细的表述。 2.影像数据的存储管理 由于遥感影像的数据量十分庞大，难以直接进行存储，不利于后续的处理、提取、浏览与检索，因此需要对其进行预处理，主要包括降采样、影像压缩与影像分割等内容。 影像分割是将遥感影像按照行列值分割为相同大小的数据块（tile），并以tile作为影像存储的基本单元。每个tile均以一条记录的方式进行存储，不同记录通过编号进行排列。对于不能够平分的，出现多余的行或列时，应将其单独存放。当用户对影像进行调用时，通过映射关系，只调用与用户有关的tile集合即可，从而优化了数据的存储、传输、浏览模式。 为减小影像的传输数据量和优化显示性能，需建立影像金字塔（图1），通过影像降采样方法，建立一系列不同分辨率的影像图层，每个图层分割存储，并建立相应的空间索引机制。常用的影像重采样方法有双线性差值、立方卷积等。 由于影像的数据量比较庞大，为减小影像的存储空间，还需要对影像进行压缩处理后存储。当用户调用数据时，首先对数据进行解压缩处理，然后再返回给用户。常用的图像压缩方法有JPEG、LZ77等。 3.影像数据库结构设计
浅析多源遥感数据融合原理及应用
浅析多源遥感数据融合原理 摘要: 本文介绍了遥感影像融合技术, 系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其优缺点。首先，阐述了多源遥感影像数据融合的目的、意义以及多源遥感影像数据融合的基本理论；然后介绍了多源遥感影像数据融合的层次和常用方法,在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上，归纳了多源遥感影像数据融合方法，然后通过实验，对不同方法融合后的成果图进行比较，每种方法都有其自身的优点和不足之处，这就决定了它们在应用方面的不同，采用乘积方法变换、Brovey比值变换和PCA变换融合方法融合后的图像，其光谱保真程度逐渐降低．Muhiplieative（乘积）变换融合较好地保留了多光谱波段的光谱分辨率和空间信息，融合图像的光谱保真能力较好，详细程度较高；PCA变换融合和Brovey变换；融合和影像质量一般．与PCA变换融合比较，Brovey变换融合的空间信息的详细程度较低，但相对好的保留了多光谱波段的光谱分辨率。 关键词: 遥感影像融合融合层次融合方法优缺点对比
目录 1、绪论 (1) 2、多源遥感数据融合的基本理论 (1) 2.1 多源遥感数据融合的概念 (3) 2.2多源遥感数据融合的原理 (4) 2.3多源遥感数据融合层次 (4) 2.3.1 像元级融合 (4) 2.3.2 特征级融合 (4) 2.3.3 决策级融合 (5) 3、多源遥感数据融合常用方法 (5) 3.1 主成分变换（PCT） (5) 3.2 乘积变换 (5) 3.3 Brovey比值变换融合 (5) 4、实验与分析 (6) 5、结语 (8) 参考文献 (9) 致谢 (10)
遥感—— 影像融合
实验名称：影像融合 一、实验内容 1.对TM影像和SPOT影像进行HSV数据融合。 2.利用均值、标准差、特征值等参数对融合效果进行评价。 二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据 电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI），英国伦敦的TM影像数据lon_tm和SPOT影像数据lon_spot。 三、实验原理 （一）影像融合 定义：图像（影像）融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。 目的：1)提高图像空间分辨率；2)改善分类；3)多时相图像融合用于变化检测。 （二）HSV数据融合 HSV变换法的主要原理为：首先将多光谱图像经HSV变换得到H、S、V三个分量。然后将高分辨率的全色图像代替V分量，保持H、S分量不变。最后在进行HSV反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。 （三）Brovey变换 Brovey融合也称为色彩正规化( color normalization)变换融合, 由美国学者Brovey推广而得名。其算法是将多光谱影像空间(multispectral image space)分解为色度和亮度成分, 并进行计算。其特点是简化了影像转换过程的系数, 以最大限度地保留多光谱数据的信息。Brovey融合法的表达式: 红色通道=R / (R +G +B ) ×1 绿色通道=G / (R +G +B ) ×1 蓝色通道=B / (R +G +B ) ×1 其中: R、G、B分别为多光谱影像的三个波段, I为高空间分辨率影像。 该方法对RGB图像和高分辨率数据进行数学合成，即RGB图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与RGB图像波段总和的比值。然后自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个RGB波段重采样到高分辨率像元尺寸。本方法也要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。 （四）评价指标 （1）均值与标准方差 上述两个公式中，M、N为图像长宽像素个数，f(i, j)为i行j列图像灰度值。 （2）信息熵 对于灰度范围{0,1.…，L-1}的图像直方图，Pi为灰度值等于i的像素数与图像总像素数之比，L为灰度级总数，它表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。其中P(i)为灰度值为i的像素在
遥感图像的分类与变化监测最终版
遥感图像的分类与变化监测 1.数据准备 1.1研究区域概况 向10度至30度长有210公里，东西宽有15公里至20公里，是川西断陷带和川东隆起带 泉驿区总面积的39.07%、3.86%、57.07%。2009年，龙泉驿区土地总面积5.5698万公顷，其中耕地7367.83公顷，占土地总面积的13.23%;园地2.5295万公顷，占土地总面积的45.42%;林地7628.2公顷，占土地总面积的13.70 %;其他农用地3295.85公顷，占土地总面积的5.92%;居民点及工矿用地1.0742万公顷，占土地总面积的19.29%;交通运输用地539.83公顷，占土地总面积的0. 97%;水利设施用地553.30公顷，占土地总面积的0.99 %;未利用地274.93公顷，占土地总面积的0.49%。 1.2数据下载 在地理空间数据云中先搜索2000年---2005年的数据，选择云量较少，图像 质量高的进行下载；搜索2009年---2015年图像选择质量高的下载，最终选定2001年和2009年龙泉驿区的图像（landsat4--5）。 两期影像的像元信息： 影像 数据 类型 卫星名称 传感 器 条带 号 太阳 高度角 太阳 方位角 平均 云量 数据标示 2001 TM landsat4--5 TM 129 37.5708 141.1516 5.45 LT5129039200104 2009 TM landsat4--5 TM 129 51.3982 133.2621 0 LT5129039200908 2001年影像
2009年图像 2.数据处理 2.1图像格式的转换 2.1.1格式转换 利用Import工具，将下载的TIFF影像转换为后缀为img图像，并选择存储的路径。 2.1.2多波段图像的融合 在interpreter工具中利用image interpreter中的layer stack进行1--7图像的融合， 为后面的处理提供基础。
遥感卫星数据处理知识详解
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星数据处理知识详解 遥感技术自20世纪60年代兴起以来，被应用于各种传感仪器对电磁辐射信息的收集、处理，并最后成像。遥感信息通常以图像的形式出现，故这种处理也称遥感图像信息处理。 那对遥感图像处理可以达到什么目的呢？ ①消除各种辐射畸变和几何畸变，使经过处理后的图像能更真实地表现原景物真实面貌； ②利用增强技术突出景物的某些光谱和空间特征，使之易于与其它地物的K 分和判释； ③进一步理解、分析和判别经过处理后的图像，提取所需要的专题信息。遥感信息处理分为模拟处理和数字处理两类（见数据釆集和处理）。 遥感数据处理过程 多谱段遥感信息的处理过程是： ①数据管理：地面台站接收的原始信息经过摄影处理、变换、数字化后被转换成为正片或计算机兼容的磁带，将得到的照片装订成册，并编目提供用户选用。 ②预处理：利用处理设备对遥感图像的几何形状和位置误差、图像辐射强度信息误差等系统误差进行几何校正和辐射校正。 ③精处理：消除遥感平台随机姿态误差和扫描速度误差引起的几何畸变，称为几何精校正；消除因不同谱段的光线通过大气层时受到不同散射而引起的畸变，称为大气校正。
④信息提取：按用户要求进行多谱段分类、相关掩模、假彩色合成、图像增 强、密度分割等。 ⑤信息综合：将地面实况调查与不同高度、不同谱段遥感获得的信息综合编 辑，并绘制成各种专题图。 遥感信息处理方法和模型越来越科学，神经网络、小波、分形、认知模型、地学专家知识以及影像处理系统的集成等信息模型和技术，会大大提高多源遥感技术的融合、分类识别以及提取的精度和可靠性。统计分类、模糊技术、专家知识和神经网络分类有机结合构成一个复合的分类器，大大提高分类的精度和类数。多平台、多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度以及多空间分辨率的融合与复合应用，是目前遥感技术的重要发展方向。不确定性遥感信息模型和人工智能决策支持系统的开发应用也有待进一步研究。 多源遥感数据融合 遥感数据融合技术旨在整合不同空间和光谱分辨率的信息来生产比单一数据包含更多细节的融合数据，这些数据来自于安放在卫星、飞行器和地面平台上的传感器。融合技术已成功应用于空间和地球观测领域，计算机视觉，医学影像分析和防卫安全等众多领域。 遥感数据处理的发展趋势 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。 这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 1.多分辨率多遥感平台并存 2. 空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高。目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m 的多种空间分辨率。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 1. 2.微波遥感、高光谱遥感迅速发展 2. 微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。 微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们