遥感影像数据处理及匀色镶嵌技术培训讲义

遥感卫星影像镶嵌的基本原则

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像镶嵌的基本原则遥感卫星影像镶嵌是指对一幅或若干幅图像通过几何镶嵌、色调调整、去重叠等处理，镶嵌到一幅大的背景图像中的影像处理方法。基本原则镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差，镶嵌区应保证有10-15个像素的重叠带。影像镶嵌时除了要满足在镶嵌线上相邻影像几何特征一致性，还要求相邻影像的色调保持一致。镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，如果两幅或多幅相邻影像时相不同使得影像光谱特征反差较大时，应在保证影像上地物不失真的前提下进行匀色，尽量保证镶嵌区域相关影像色彩过渡自然平滑。 1、原则上，镶嵌只针对采样间隔相同影像。需在相邻数据重叠区域进行如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大化。然后对镶嵌线两侧影像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导致接边处出现漏缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像应适当外扩一定范围，原则上不超过10个像素进行裁切。 2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限时应立即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。采用

“拉窗帘”方式目视检查相邻影像间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者接边精度不超过1个像素。 3、镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量好的影像。 4、选取镶嵌线对DOM进行镶嵌，镶嵌处无地物错位、模糊、重影和晕边现象。 5、时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。重叠精度检查叠加相邻纠正单元，采用“拉窗帘”方式逐屏幕目视检查相邻纠正单元间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者相对精度应满足下表要求。相邻影像采样间隔≤１米时，其相对误差限差满足表中规定。相对误差限差表地形类别平地、丘陵（采样间隔）山地、高山地（采样间隔）相对误差 2.0倍8.0倍基础底图采样间隔＞１米时，其相对误差限差满足表中规定。相对误差限差表地形类别平地、丘陵（采样间隔）山地、高山地（采样间隔）相对误差 2.0倍 4.0倍注：相对误差因侧视角超限、基础底图和高程数据等控制资料精度不足引起，且无法改正的特殊地区除外，但该区域周边不超限。镶嵌步骤 1、镶嵌线选取

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： ? ? ●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。图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。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。

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，

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。

遥感影像图像处理流程

遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。一．预处理 1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。

消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。（1）影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。（2）影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正

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

遥感数据处理实习报告

影像融合与目视解译的结果分析张媛媛1103070526 黄朵燕1103070523 徐雪歌1103070517 布尔兰1103070531 一、三种影像融合方法的效果比较 1、Gram-Schmidt效果分析 A、定性分析根据上面两幅图，其中左图为融合后的影像，右图为原始影像，左图显示的部分即为右图的绿框部分，从这两幅图来看：Gram-Schmidt方法融合的影像色彩变化不明显，两幅图的色彩效果很类似B、定量分析如上图，第一个为Gram-Schmidt方法融合的影像的数据，第二个为原始的影像数据，从上面的两幅图可以看出：除了最小值变化很明显之外，影像的最大值和平均值变化都很小，两个影像的最小方差也很接近下面两幅图分别为融合影像和原始影像的直方图：

从上面两张直方图可以看出：除了绿色部分变化稍微明显之外，其他部分的变化均不明显 2、pc效果分析 A、定性分析上图左图为pc方法融合的影像，右图为原始影像，从色彩显示结果来看，色彩稍微有点变化，但不是特别明显。 B、定量分析

第一个为pc融合后的影像数据，第二个为原始的影像数据，从上面的图可以看出，除了最小值的变化稍微有点变化外，最大值和平均值的变化都特别小，最小的方差的差异也很小下面再看两幅影像的直方图：从上面的直方图来看，除了白色曲线的峰值有较大差异外，另外两条曲线的变化并不明显 3、CN效果分析 A、定性分析从上面这两幅图可以明显看出CN影像融合方法色彩变化很明显，且亮度的变化也比较明显 B、定量分析

第一张图为CN融合后影像的数据，第二张图片是原始影像的数据，从图片上可以看出不管是最小值、最大值、平均值和最小方差，影像融合前后的差异都很小，变化都及其不明显下面为两个影像的直方图：从上面这两张图可以看出除了红色曲线部分变化较为明显之外，其他两条曲线的变化都不明显二、地物的目视解译及其识别依据 5种地物的名称及其识别依据如下表所示：三、监督分类 1、平行管道分类成果

遥感卫星影像数据采购知识要素

北京揽宇方圆信息技术有限公司 (一）遥感卫星数据类型有哪些？北京揽宇方圆卫星公司可提供多种遥感数据类型供用户选择，目前来说是国内遥感数据最多的遥感数据中心，分辨率从0.3米到30米的光学卫星影像，还有各种极化方式的雷达卫星影像，高光谱卫星影像，还有解密的1960年至1980年的锁眼卫星影像，根据自己的情况来定，也可以把自己的卫星数据需求告诉我们，给您推荐合适的卫星数据类型。如果您想获取高程信息DEM、DLG等信息，需要购买的就是卫星影像立体像对数据，并不是所有卫星都有立体像对哦。 (二）遥感卫星数据影像有哪些级别？卫星公司北京揽宇方圆销售的都是1A级别原始卫星影像，光学卫星影像原始数据都是以全色+多光谱捆绑形式提供，卫星影像一般可以经过一定的处理，形成各级别的影像数据，不同的级别可以针对不同的用户需求，在订购时需特别注意。 *名词（全色就是黑白数据，多光谱是指红绿蓝近红外）（三）遥感卫星数据影有没有最小数量起订的说法？北京揽宇方圆提醒您在购买卫星影像时，都要确认购买面积大小或景数。对于高分辨率影像来说，一般是按面积大小来计算，单位为平方公里。但是往往有个最小购买面积，例如，WorldView影像的存档数据最低起购面积为25平方公里，且需要满足四边形两边相距大于等于5公里；而中低分辨率影像则往往按景数来计算，景是一幅卫星影像的通俗讲法，例如，一景高分一号卫星影像，范围大小为32.5×32.5公里。（四）遥感卫星存档数据是指什么？北京揽宇方圆详解遥感卫星存档数据：是指先前卫星已经拍摄过的某区域的影像数据，已存档在数据库中，是现成品。该种影像的购买价格相对较低，订购时间较快。但是订购前需要对既定需求区域做出确认，即确认所需区域是否有卫星影像数据存档、卫星影像存档数据的拍摄时间、拍摄质量（包含了云量、拍摄倾角等因素）等。（五）遥感卫星编程数据是什么意思? 北京揽宇方圆遥感公司对遥感卫星编程数据的解释是指地面编程控制卫星对需求区域拍摄最新的影像，可以让用户得到需求区域最新的影像。但是编程影像的拍摄周期通常较长，订购初期需要先向卫星运营公司申请拍摄区域的拍摄周期，然后由卫星公司反馈计划拍摄周期。在这个拍摄周期中，并不能够保证拍摄成功，这与所拍摄地的天气情况、拍摄数据的优先级权重以及需求数据范围有关。（六）遥感卫星影像数据价格如何一般是多少？目前市面上的商业遥感卫星数量较多，北京揽宇方圆是国内遥感数据资源最多的公司，不同的行业根据自己的遥感项目业务要求，对各卫星影像的分辨率、波段数量、质量以及影像拍摄的时间要求各异，而卫星

遥感影像处理步骤

一．预处理 1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

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。

遥感卫星影像预处理做哪些

北京揽宇方圆信息技术有限公司热线：4006019091 遥感影像数据预处理影像融合不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率以及不同的极化方式。单一传感器获取的影像信息量有限，往往难以满足应用需要，通过影像融合可以从不同的遥感影像中获得更多的有用信息，补充单一传感器的不足。全色图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图像，通过融合既提高多光谱影像空间分辨率，又保留其多光谱特性。对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。影像匀色相邻的遥感图像，由于成像日期、季节、天气、环境等因素可能有差异，不仅存在几何畸变问题，而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的色彩亮度值不一致。如不进行色调调整就把这种图像镶嵌起来，即使几何配准的精度很高，重叠区复合得很好，但镶嵌后两边的影像色调差异明显，接缝线十分突出，既不美观，也影响对地物影像与专业信息的分析与识别，降低应用效果。要求镶嵌完的数据色调基本无差异，美观。遥感影像匀色后保证影像整体色彩一致性。影像镶嵌将不同的图像文件合在一起形成一幅完整的包含感兴趣区域的图像，通过镶嵌处理，可以获得更大范围的地面图像。参与镶嵌的图像可以是不同时间同一传感器获取的，也可以是不同时间不同传感器获取的图像，但同时要求镶嵌的图像之间要有一定的重叠度。影像去云雾影像数据常常有云雾覆盖，针对有云雾覆盖的影像，可以通过后期技术处理去除薄云雾，达到影像最佳效果。影像纠正依据控制点，利用相应软件模块对数据进行几何精校正，这一步骤包括利用地面控制点（GCPs）找出实际地形，计算配准中控制点的误差，利用DEM消除地形起伏引起的位移，然后对图像进行重采样等。形成符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。即插即用无使用门槛，可与各类GIS软件系统无缝衔接第 1 页

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星图像处理方法随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌

WorldView卫星影像命名规则

WorldView卫星影像命名规则 WorldView-2于2009年10月6日发射升空，运行在770Km高的太阳同步轨道上。更高的轨道带来了更短的重访周期和更好的拍摄机动性。作为Digital Globe公司当时先进的遥感卫星，它同样使用了控制力矩陀螺技术。这项高性能技术可以提供多达10倍以上的加速度的姿态控制操作，从而可以更精确的瞄准和扫描目标。卫星的旋转速度可从QuickBird的60秒减少至9秒，星下摆动距离达200km。所以，WorldView-2在太空中的角色就像一个神奇的画笔，能灵活的前后扫描、拍摄大面积的区域，能在单次操作中完成多频谱影像的扫描。除了更快速的采集和更高的精度，WorldView-2还是第一颗具有八波段多光谱的高分辨率遥感卫星，它不但具有传统遥感卫星的四个多光谱波段，还新增加了海岸线、黄、红边和近红外2波段。一般情况下，我们订购的影像都是分块存储的，上图就是一幅分块影像的所有文件。（1）*.ATT——姿态文件：存储第一个数据点的时间、数据点数目、点和姿态信息间隔。（2）*.EPH——星历文件：存储第一个数据点获取的时间、数据点数目、点和星历信息之间的间隔。（3）*.GEO——几何定标文件：虚拟相机的标注摄影测量参数，是基础产品的相机和光学系统之间的关系。

（4）*.IMD——影像元数据文件：存储影像关键信息，包括产品级别、角点坐标、投影信息、获取时间、分辨率、视线高度、方位角、云覆盖率等。对后期数据处理分析有很大帮助。（5）*.RPB——RPC参数文件：包含影像的RPC参数，是影像物方空间坐标与像方空间坐标之间的数学映射。这是我们做卫星影像立体成图RPC空三的关键参数。（6）*.STE——立体文件：包含构成立体的影像列表，重叠区域等。（7）*.TIF——影像文件:原始影像格式为非标准16bit，普通看图软件无法打开显示，可将其转换成8bit后再打开。或者使用ArcGIS、ERdas等专业软件打开。（8）*.TIL——影像分块文件：产品分块情况及各部分位置关系。（9）*.XML——影像索引文件：包含索引、许可、影像元数据、分块、rpc 文件的索引信息。（10）*README.TXT——高级影像索引文件：产品文件列表和辅助数据文件以及产品版本信息。备注说明：北京揽宇方圆200多颗遥感卫星数据资源，各卫星都有详细的价格体系表，不同行业根据自己遥感项目业务要求，对各卫星影像的分辨率、波段数量、质量以及影像拍摄的时间要求各异，而卫星影像的价格则主要由以上参数决定。北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，遥感行业的国家高新技术企业，整合全球200多颗遥感卫星数据资源，遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有商业卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫

遥感数据预处理

遥感讲座——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。下面是预处理中比较常见的流程。 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。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。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

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）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。 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。

卫星遥感数据处理规范流程

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像图像数据处理介绍北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。

4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。技术能力说明北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。一．图像预处理 1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。

遥感卫星影像数据信息提取.

北京揽宇方圆信息技术有限公司、遥感卫星影像数据信息提取北京揽宇方圆信息技术有限公司中科院企业,卫星影像数据服务全国领先。业务包括遥感数据获取与分发、遥感数据产品深加工与处理。按照遥感卫星数据一星多用、多星组网、多网协同的发展思路,根据观测任务的技术特征和用户需求特征,重点发展光学卫星影像、雷达卫星影像、历史卫星影像三个系列,构建由 26个星座及三类专题卫星组成的遥感卫星系统,逐步形成高、中、低空间分辨率合理配置、多种观测技术优化组合的综合高效全球观测和数据获取能力形成卫星遥感数据全球接收与全球服务能力。 (1光学卫星影像系列。面向国土资源、环境保护、防灾减灾、水利、农业、林业、统计、地震、测绘、交通、住房城乡建设、卫生等行业以及市场应用对中、高空间分辨率遥感数据的需求,提供 worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、 ikonos、pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm、 landsat(etm、 rapideye、alos、Kompsat 卫星、北京二号、资源三号、高分一号、高分二号等高分辨率光学观测星座。围绕行业及市场应用对基础地理信息、土地利用、植被覆盖、矿产开发、精细农业、城镇建设、交通运输、水利设施、生态建设、环境保护、水土保持、灾害评估以及热点区域应急等高精度、高重访观测业务需求,发展极轨高分辨率光学卫星星座,实现全球范围内精细化观测的数据获取能力。像国产的中分辨率光学观测星座。围绕资源调查、环境监测、防灾减灾、碳源碳汇调查、地质调查、水资源管理、农情监测等对大幅宽、快速覆盖和综合观测需求,建设高、低轨道合理配置的中分辨率光学卫星星座,实现全球范围天级快速动态观测以及全国范围小时级观测。

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

遥感图像处理方法

遥感图像处理方法随着遥感技术的快速发展，人们已经从遥感集市中获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌如果工作区跨多景图像，还必须在计算机上进行图像镶嵌，才能获取整体图像。镶嵌时，除了对各景图像各自进行几何校正外，还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理，并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。

遥感数据融合

遥感图像的融合 1、目的与要求 1、了解遥感图像融合的原理和方法 2、熟悉高、低分辨率的影像的融合步方法骤 3、掌握遥感软件中常用的遥感数据融合的步骤与方法 2、实验内容选择ETM8波段的数据与假彩色合成波段的数据做融合处理。融合的方法主要是高、低分辨率遥感数据的融合。数据要求：在融合之前，第8波段和合成波段数据都已经经过了几何校正和辐射校正等预处理。 3、实验步骤 1、空间分辨率融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Resolution Merge”命令，打开“Resolution Merge”对话框。设置如下参数：文件设置：高空间分辨率的输入图像、多光谱输入图像和输出文件。融合方法的选择： ¤主成分变换法 ¤乘积变换法 ¤比值变换法主成分变换法：

融合前融合后乘积变换法：

融合前融合后 2、IHS融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Mod.IHS Resolution Merge”命令，打开”Mod.IHS Resolution Merge”对话框，在输入、层选择和输出3个页面中设置参数。

融合前融合后 3、高通滤波融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”HPF Resolution Merge”命令，

打开”HPF Resolution Merge”对话框,设置如下参数： R值：多光谱图像分辨率与高分辨率图像的分辨率的比值。通过它可以调整卷积核的大小和中心值。 Kernel Size:高通滤波卷积核的大小，有R值决定。 Center Value:卷积核的中心值。 Weighting Factor:权重影响因子。 2Pass Processing :二次滤波选项。当R值大于或等于5.5时，此选项才生效。