卫星影像真彩色底图成果数据

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

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，

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

数据结构--图重点

一、定义与术语 图：无序数据结构 基本构成：1.边集（Edge ）：a. 有向图，有向边，弧，弧头，弧尾，权值 b. 无向图，无向边(v, w)，权值 2.顶点集（Vertices ）：a. 无向图：度(TD(v)) b. 有向图：出度(ID(v))，入度(OD(v))，度(TD(v) = ID(v) + OD(v)) 无向完全图：n 个顶点，(1)2 n n -条边 有向完全图：n 个顶点，(1)n n -条边 网：带权图 连通分量：无向图中的极大连通子图（多个），无向完全图的连通分量就是本身（一个） 强连通分量：有向图中的极大连通子图，其中i v 到j v 以及j v 到i v 都有路径 生成树：图的极小连通子图，含有图的全部n 个顶点，只有n-1条边，少一条则不能连通， 多一条则形成回路 生成森林：不完全图中的各个连通分量的生成树，构成图的生成森林 二、存储结构 顶点：可采用链表或数组存储顶点列表，一般采用链表存储 边：1. 邻接矩阵（数组） a. 无向图：对称阵，可采用矩阵压缩存储方式。A[i][j] = 0表示i v 和j v 没有连接； A[i][j] = 1表示i v 和j v 有边连接；第i 行的和表示顶点i v 的度 b. 有向图：不对称阵。,[][]i j A i j w =表示顶点i v 到j v 的有向弧的权值；[][]A i j =∞ 表示表示顶点i v 到j v 没有弧连接或者i = j 2. 邻接表（链表，有向无向都可用） 边结点：adjvex （邻接点），nextarc （下一条边），info （权值） 顶点结点：data （顶点数据），firstarc （第一条边） 3. 十字链表（Othogonal List ） 弧结点：tailvex （弧尾结点），headvex （弧头结点），tlink （弧尾相同的下一条弧），hlink （弧头相同的下一条弧），info （权值） 顶点结点：data （顶点数据），firstin （第一条入弧），firstout （第一条出弧） 三、图的遍历（每个顶点只被访问一次） 1. 深度优先遍历（类似树的先根遍历） 基本思想：假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问，则深度优先搜索可从图中某个顶 点v 出发，访问此结点，然后依次从v 的未被访问的邻接点出发深度优先遍 历图，直至图中所有和v 有路径相通的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶 点未被访问（非连通图），则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点，重 复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。

(完整版)卫星图像处理流程

卫星图像处理流程 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。 图1 消除噪声前

图2 消除噪声后 （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。 图3 去条纹前

图4 去条纹后 图5 去条带前

图6 去条带后 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。

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

数据结构-图习题

第8章 图 8-1 画出1个顶点、2个顶点、3个顶点、4个顶点和5个顶点的无向完全图。试证明在n 个顶点的无向完全图中，边的条数为n(n-1)/2。 【解答】 【证明】 在有n 个顶点的无向完全图中，每一个顶点都有一条边与其它某一顶点相连，所以每一个顶点有 n-1条边与其他n-1个顶点相连，总计n 个顶点有n(n-1)条边。但在无向图中，顶点i 到顶点j 与顶点j 到顶点i 是同一条边，所以总共有n(n-1)/2条边。 8-2 右边的有向图是强连通的吗？请列出所有的简单路径。 【解答】 点，它不是强连通的有向图。各个顶点自成强连通分量。 所谓简单路径是指该路径上没有重复的顶点。 从顶点A 出发，到其他的各个顶点的简单路径有A →B ，A →D →B ，A →B →C ，A →D →B →C ，A →D ，A →B →E ，A →D →E ，A →D →B →E ，A →B →C →F →E ，A →D →B →C →F →E ，A →B →C →F ，A 1个顶点的 无向完全图 2个顶点的 无向完全图 3个顶点的 无向完全图 4个顶点的 无向完全图 5个顶点的 无向完全图 A D

????????? ?????? ?????=01 00000001001010000 010*********Edge →D →B →C →F 。 从顶点B 出发，到其他各个顶点的简单路径有B →C ，B →C →F ，B →E ，B →C →F →E 。 从顶点C 出发，到其他各个顶点的简单路径有C →F ，C →F →E 。 从顶点D 出发，到其他各个顶点的简单路径有D →B ，D →B →C ，D →B →C →F ，D →E ，D →B →E ，D →B →C →F →E 。 从顶点E 出发，到其他各个顶点的简单路径无。 从顶点F 出发，到其他各个顶点的简单路径有F →E 。 8-3 给出右图的邻接矩阵、邻接表和邻接多重表表示。 【解答】 (1) 邻接矩阵 A D

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

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。

数据结构图习题

第七章图：习题 习题 一、选择题 1．设完全无向图的顶点个数为n，则该图有( )条边。 A. n-l B. n(n-l)/2 C.n(n+l)/2 D. n(n-l) 2．在一个无向图中，所有顶点的度数之和等于所有边数的( )倍。 A.3 B.2 C.1 D.1/2 3．有向图的一个顶点的度为该顶点的( )。 A.入度 B. 出度 C.入度与出度之和 D.(入度+出度)/2 4．在无向图G (V，E)中，如果图中任意两个顶点vi、vj (vi、vj∈V，vi≠vj)都的，则称该图是( )。 A.强连通图 B.连通图 C.非连通图 D.非强连通图 5．若采用邻接矩阵存储具有n个顶点的一个无向图，则该邻接矩阵是一个( )。 A.上三角矩阵 B.稀疏矩阵 C.对角矩阵 D.对称矩阵 6．若采用邻接矩阵存储具有n个顶点的一个有向图，顶点vi的出度等于邻接矩阵 A.第i列元素之和 B.第i行元素之和减去第i列元素之和 C.第i行元素之和 D.第i行元素之和加上第i列元素之和 7．对于具有e条边的无向图，它的邻接表中有( )个边结点。 A.e-l B.e C.2(e-l) D. 2e 8．对于含有n个顶点和e条边的无向连通图，利用普里姆Prim算法产生最小生成时间复杂性为( )，利用克鲁斯卡尔Kruskal算法产生最小生成树（假设边已经按权的次序排序），其时间复杂性为( )。 A. O(n2) B. O(n*e) C. O(n*logn) D.O(e) 9．对于一个具有n个顶点和e条边的有向图，拓扑排序总的时间花费为O( ) A.n B.n+l C.n-l D.n+e 10．在一个带权连通图G中，权值最小的边一定包含在G的( )生成树中。 A.最小 B.任何 C.广度优先 D.深度优先 二、填空题 1．在一个具有n个顶点的无向完全图中，包含有____条边；在一个具有n个有向完全图中，包含有____条边。 2．对于无向图，顶点vi的度等于其邻接矩阵____ 的元素之和。 3．对于一个具有n个顶点和e条边的无向图，在其邻接表中，含有____个边对于一个具有n个顶点和e条边的有向图，在其邻接表中，含有_______个弧结点。 4．十字链表是有向图的另一种链式存储结构，实际上是将_______和_______结合起来的一种链表。 5．在构造最小生成树时，克鲁斯卡尔算法是一种按_______的次序选择合适的边来构造最小生成树的方法；普里姆算法是按逐个将_______的方式来构造最小生成树的另一种方法。 6．对用邻接表表示的图进行深度优先遍历时，其时间复杂度为一；对用邻接表表示的图进行广度优先遍历时，其时间复杂度为_______。 7．对于一个具有n个顶点和e条边的连通图，其生成树中的顶点数为_______ ，边数为_______。 8．在执行拓扑排序的过程中，当某个顶点的入度为零时，就将此顶点输出，同时将该顶点的所有后继顶点的入度减1。为了避免重复检测顶点的入度是否为零，需要设立一个____来存放入度为零的顶点。

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

数据结构无向图

#include #include #define INFINITY 100000 //最大值∞ #define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大顶点个数 typedef struct mygraph{ char vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //顶点向量 int arcs[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; //邻接矩阵 int vexnum, arcnum; //图的当前顶点和弧数 }MGraph; typedef struct myedge{ int adjvex; int endvex; int lowcost; } closedge[MAX_VERTEX_NUM]; void CreateUDN(MGraph &G) ; //创建无向网络 int LocateVex(MGraph G, char v); //结点的在顶点向量中的下标 void PrintUDN(MGraph G); //输出存储结构示意图 void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,closedge &minedge);//求最小生成树的算法void PrintMinEdge(MGraph G,closedge minedge); //输出最小生成树的边 int main() { MGraph G;//定义一个图的变量 closedge minedge; CreateUDN(G); printf("该图的邻接矩阵存储示意图如下：\n"); PrintUDN(G); printf("\n"); MiniSpanTree_PRIM(G,minedge); printf("该图生成树的边如下：\n"); PrintMinEdge(G,minedge); printf("\n"); return 0; } void CreateUDN(MGraph &G) { int i,j,k,m; char v1,v2; char ch;

高分二号卫星影像数据处理技术方案

1技术路线整体技术流程图 数据查询数据获取 数据预处理 质量检查整理提交原始数据正射校正 平面控制高程数据 辐射校正辐射定标 大气校正 配准融合整体镶嵌 范围裁切

2数据获取与准备方案 2.1影像数据 本项目所用遥感影像数据为高分二号遥感卫星数据。 高分二号卫星是我国自主研制的首颗空间分辨优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率0.8米全色、3.2米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点，有效地提升了卫星综合观测效能，达到了国际先进水平。高分二号卫星于8月19日成功发射，8月21日首次开机成像并下传数据。这是我国目前分辨率最高的民用陆地观测卫星，星下点空间分辨率可达0.8米，标志着我国遥感卫星进入了亚米级“高分时代”。主要用户为国土资源部、住房和城乡建设部、交通运输部和国家林业局等部门，同时还将为其他用户部门和有关区域提供示范应用服务。 高分二号卫星轨道和姿态控制参数 参数指标 轨道类型太阳同步回归轨道 轨道高度631km（标称值） 倾角97.9080° 降交点地方时10:30AM 侧摆能力（滚动）±35°，机动35°的时间≦180s 高分二号有效载荷技术指标 参数0.8m分辨率全色/3.2m分辨率多光谱相机 光谱范围 全色0.45～0.90μm 多光谱 0.45～0.52μm 0.52～0.59μm 0.63～0.69μm 0.77～0.89μm 空间分辨率 全色0.8m 多光谱 3.2m 幅宽45km（2台相机组合）

重访周期（侧摆时）5天覆盖周期（不侧摆）69天 高分二号样图 2.2基础数据 本项目所需要的基础数据资料如下表所示。 基础数据资料表基础数据 覆盖范围数据时间数据格式坐标系比例尺（分辨率）数字高程模 型（DEM ）北京最新栅格WGS8430米ASTERDEM 和90米SRTM DEM 数字正射影 像图DOM 北京 局部2017栅格WGS842米高程数据准备情况 本项目高程数据拟采用可覆盖全国的ASTGTM30米的高程数据。本数据已进行过认真的分析检查和修改，检查修改方法为生成等高线，对各区域的高程值以及不连续、不合理或漏洞区域进行修改，修改后的高程数据可确保正射后数据

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。

数据结构--图的应用及其实现

实验六图的应用及其实现 （相关知识点：拓扑排序、关键路径、最小生成树和最短路径） 一、实验目的 1．进一步功固图常用的存储结构。 2．熟练掌握在图的邻接表实现图的基本操作。 3．理解掌握AOV网、AOE网在邻接表上的实现以及解决简单的应用问题。 二、实验内容 一>.基础题目：(本类题目属于验证性的，要求学生独立完成) [题目一]：从键盘上输入AOV网的顶点和有向边的信息,建立其邻接表存储结构,然后对该图拓扑排序,并输出拓扑序列. 试设计程序实现上述AOV网的类型定义和基本操作,完成上述功能。 测试数据：教材图7.28 [题目二]：从键盘上输入AOE网的顶点和有向边的信息,建立其邻接表存储结构,输出其关键路径和关键路径长度。试设计程序实现上述AOE网类型定义和基本操作,完成上述功能。 测试数据：教材图7.29 二>.简单应用题目：（ACM/ICPC训练题，本类题目属于设计性的，要求学生三人为一个团队，分工协作完成)） 【题目三】高速公路 描述 某国共有n个城市（n不超过200），有些城市之间直接有一条高速公路相连，高速公路都是双向的，总共有m条。每条高速公路都有自己的载重限制，即载重最大值。通过车辆的载重不能超过公路的载重限制。如今我们想了解的是，从某一起点城市出发，到达目标城市，车辆最多能带多重的货物。 输入 输入的第一行为两个整数n和m。以下有m行，每行三个整数描述一条公路，分别是首尾相连的城市以及载重限制。然后是一个整数k，即问题个数。接下来k行描述k个问题，每行两个整数表示起点城市和目标城市。问题数不超过一百。 输出

输出包括k行，每行对应一个问题，输出从起点到目标的最大载重量。如果两城市间无路径则输出-1。 样例输入 3 3 1 2 100 2 3 100 1 3 50 2 1 3 2 3 样例输出 100 100 【题目四】最短的旅程 描述 在Byteland有n个城市（编号从1到n），它们之间通过双向的道路相连。Byteland 的国王并不大方，所以，那里只有n -1条道路，但是，它们的连接方式使得从任意城市都可以走到其他的任何城市。 一天，starhder到了编号为k的城市。他计划从城市k开始，游遍城市m1，m2，m3……，mj（不一定要按这个顺序旅游）。每个城市mi都是不同的，并且，也与k不同。Starhder ——就像每一个旅行家一样，携带的钱总是有限的，所以，他要以最短的路程旅行完所有的城市（从城市k开始）。于是，他请你帮助计算一下，旅游完上述的城市最短需要多少路程。 输入

遥感实习2卫星数据的预处理流程

数据预处理的一般过程包括几何校正、图像镶嵌与裁剪、辐射定标与大气校正等环节。

图1 数据预处理一般流程 通常我们直接从数据提供商获取未定标的DN 图像，然后定标为辐射亮度图像，对辐射率亮度图像进行大气校正得到地表反射率图像。 一、辐射定标与大气校正 1、辐射定标Radiometric calibration ：将记录的原始DN 值转换为大气外层表面反射率（或称为辐射亮度值）。 目的：消除传感器本身的误差，确定传感器入口处的准确辐射值 方法：实验室定标、机上/星上定标、场地定标 不同的传感器，其辐射定标公式不同。L=gain*DN+Bias 在ENVI 中，定标模块：Basic Tools>Preprocessing>Calibration Utilities>模块 2、大气校正Atmospheric correction ：将辐射亮度或者表面反射率转换为地表实际反射率 目的：消除大气散射、吸收、反射引起的误差。 分类：统计型和物理型 目前遥感图像的大气校正方法按照校正后的结果可以分为2种： 1) 绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。包括：基于辐射传输模型、基于简化辐射传输模型的黑暗像元法、基于统计学模型的反射率反演 2) 相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN 值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。包括：基于统计的不变目标法、直方图匹配法等。 方法的选择问题，一般而言： 1) 如果是精细定量研究，那么选择基于辐射传输模型的大气校正方法。 2) 如果是做动态监测，那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。 3) 如果参数缺少，没办法了只能选择较简单的方法了。 在ENVI 中，Basic tools>preprocessing>calibration utilities>FLAASH 二、数字图像镶嵌与裁剪 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 Digital Numbers Radiance TOA Reflectance Geometric correction Step 1 Step 2 Surface Reflectance Step 3 Step 4 Analysis