遥感卫星影像正射影像图制作技术总结
测绘技术中的正射影像生成技巧
测绘技术中的正射影像生成技巧近年来，随着科技的迅速发展，测绘技术也取得了巨大的进步。
其中，正射影像生成技巧在测绘领域中被广泛采用。
正射影像是指根据倾斜摄影的原始影像，经过几何校正和光度校正等处理后得到的影像，具有高度真实性和较高的几何精度。
本文将介绍测绘技术中正射影像生成的相关技巧。
一、影像预处理在进行正射影像生成之前，首先需要对原始影像进行预处理。
这一步骤包括去除影像中的噪声和模糊，提高影像的质量和清晰度。
常用的预处理方法包括图像增强、滤波和几何变换等。
图像增强能够通过增加图像的亮度、对比度和颜色饱和度来提升图像的质量。
而滤波则可以去除图像中的噪声，使图像更加清晰。
几何变换可以校正图像的畸变，保证正射影像生成的几何精度。
二、几何校正几何校正是正射影像生成的关键步骤之一。
其主要目标是通过恢复原始影像的几何关系和重建摄影几何模型，将原始影像转化为坐标系统一致且具有一定精度的正射影像。
在几何校正过程中，常用的方法有九点法、地面控制点法和影像边缘匹配法。
九点法通过提取影像中的九个特征点，并将其与地面控制点进行匹配，在几何变换模型中求解图像的旋转、平移和尺度变换参数。
地面控制点法则依靠更多的地面控制点，通过最小二乘法求解几何变换参数。
影像边缘匹配法则是利用影像的边界信息进行匹配，从而确定几何变换模型。
三、光度校正光度校正是为了纠正原始影像中的光照和光学系统引起的亮度差异而进行的处理。
光度校正的目的是使不同区域之间的像元反射率保持一致，并消除影像中的光照不均匀和阴影等因素。
光度校正常用的方法有散射校正和场地重建法。
散射校正是通过建立影像的散射方程，将影像的像元反射率转换为表面反射率。
场地重建法则根据地物的光谱特征和光学模型，通过对比现场观测和遥感数据，对影像进行修正。
四、精度评定正射影像生成后，为了评定其几何和光度精度，需要进行精度评定。
精度评定的主要内容包括地物特征提取、参考数据的获取和几何精度评定。
地物特征提取是通过对正射影像进行分类和提取地物信息，从而评价影像的光度精度。
卫星遥感数据的正射影像图的制作
卫星 遥 感 数据 的正 射 影 像 图的制 作
中国人 民解放 军９ １ ６ ３ ５ 部队 陆泳舟
【 摘要 】卫星遥感是一种采用人们通过航空技术发射在地球 外层 空间的人造卫星对地球地面、地面以上的空间以及外层太空天体进行 综合 性观测 的技术 。而卫 星遥 感所得 数据在正射 影像 图的制作上应用价值广泛，本文通过阐述卫星遥 感数据以及卫星 影响 图的来源 以及所具有的特征，并分析 了卫星遥 感数据用 于制作 正射影图过程 中出现的
融 合 ２ ． １数 字 纠错
光学纠错仪是一款用 于将 航拍模拟摄 影 片转 化为平面 图的工具 ，主要适用于传 统 的框 架模 幅式的航拍摄 像画面的数字影 像Ｌ Ｉ 。现阶段出现 了许 多新鲜 的卫 星数字 遥感技 术，这些技术的影响数据采用传统 的光学纠错 仪就不能很好地转化 。因此 ， 数 字微 分纠错技术 由此诞生 。这是一项通 过 地面的有效参数 以及数字地面的基本雏 形 ．在设置适当的构想公式，并依据适 当 的数学模型控制范围和控制点将航拍摄像 画面的数字影像转化为正射影像 图的。这 种 技术不仅简单 、方便 ，而且适用范 围较
广 ，已经成为 国内外普遍使用 的数字 纠错 技术。 ２ ． ２影 像纠错 在影像纠错过程中首先要明确两 点： 其 一 ，Ｇ Ｐ Ｓ 控制 点是影 像纠错 的关节 点。 其二，采用相应的 比例尺纠错是 完善 影像 纠错 的后 续工作。在利 用遥 感卫星数
据制 作正射 影像 图时 ，首先利 用Ｇ Ｐ Ｓ 的各 个方位 的控制 点将 影像 的大致形体构造稳 定，然后手动微调影像控制画面 。 最后在根据不 同的比例尺 的标准 （ 一 般 以１ ： ５ ０ ０ ０ 、１ ： ２ ０ ０ ０ 、１ ： ５ ０ ０ 为 参考 标 准 ），对 已经 做 好影 像 画面 的地 形 图资 料最后的影像 纠错 。在 明确这两个关键 点后 ，制作出来的正射影像 图必然更加逼
测绘技术中遥感影像制图数据处理方法与技巧
测绘技术中遥感影像制图数据处理方法与技巧在现代测绘技术中，遥感影像制图数据处理是一项重要的技术工作。
通过遥感影像，我们可以获取到大面积、高精度的地理空间信息，为城市规划、土地利用、环境监测等领域提供了重要支撑。
然而，由于遥感影像数据本身的复杂性和庞大性，如何高效地处理这些数据成为了测绘技术中的难点之一。
本文将介绍几种常用的遥感影像制图数据处理方法和技巧，帮助读者更好地应对这一挑战。
一、影像预处理遥感影像采集后，常常存在噪声、辐射校正、大气校正等问题，需要进行预处理以提高数据质量。
通常的预处理工作包括：影像去噪、几何校正、辐射校正、大气校正等。
1. 影像去噪影像去噪是提高数据质量的重要一环。
我们可以采用滤波算法（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等）来去除影像中的噪声。
其中，中值滤波常用于去除椒盐噪声，而高斯滤波则适用于高斯噪声的去除。
2. 几何校正几何校正是将采集的影像与地面坐标系进行对应，消除由于航线摆动或者传感器畸变引起的影响。
这一步骤通常包括像控点的选取、图像配准、几何变换等。
常用的几何校正方法有最小二乘匹配、数据库匹配和光束法平差等。
3. 辐射校正辐射校正是将影像数字值转化为反射率值，以消除不同时刻、不同传感器等因素引起的辐射量差异。
这一步骤通常包括定标系数的计算、辐射度计算等。
常用的辐射校正方法有直方图匹配法、特征点法和直线递推法等。
4. 大气校正大气校正是消除大气因素对遥感影像的影响，提高影像的可解译性。
这一步骤涉及大气传输模型的选择和参数估计等。
常用的大气校正方法有6S模型、FLAASH模型和QUAC模型等。
二、影像分类与提取影像分类是将遥感影像中的像元划分为不同的类别，并提取出感兴趣的特征。
影像分类可以帮助我们了解地物分布、进行地物量化分析等。
1. 基于像元的分类基于像元的分类是根据单个像元的光谱信息进行分类。
常用的方法包括最大似然分类、最小距离分类、支持向量机等。
这些方法通过计算像元与样本之间的距离或者相似度，将其划分为不同的类别。
测绘技术数字正射影像生成方法
测绘技术数字正射影像生成方法引言：在现代测绘技术中，数字正射影像生成方法起着至关重要的作用。
数字正射影像是通过多种遥感技术采集的高分辨率影像，并经过一系列的数据处理和校正，能够准确地反映地表现象和地物信息。
本文将探讨测绘技术数字正射影像生成方法的原理和步骤。
一、卫星遥感数据获取在生成数字正射影像之前，我们首先需要获得高分辨率的卫星遥感数据。
目前常用的卫星有Landsat、Sentinel等，它们搭载了多光谱和高光谱传感器，能够获取不同波段的影像数据。
这些数据会经过卫星传输到地面接收站，并进行初步处理，从而得到原始遥感数据。
二、几何校正与配准在数字正射影像生成过程中，几何校正和配准是必不可少的步骤。
几何校正是指将原始遥感数据与地面控制点进行匹配，以纠正由于卫星轨道和姿态变化、机械影像畸变等因素引起的几何差异。
配准则是将不同卫星影像或同一卫星不同时间获取的影像进行匹配，从而确保生成的数字正射影像与真实地貌一致。
这两个步骤需要借助地面控制点和数字地形模型等数据，通过复杂的计算和算法来实现。
三、大地坐标系转换生成数字正射影像之前，需要将原始遥感数据投影到大地坐标系上。
大地坐标系是基于地球椭球体模型的坐标系统，可以精确地表示地球表面上的位置。
常用的大地坐标系有WGS84、北京54等。
转换过程中，需要进行坐标转换、椭球体参数计算等步骤，以实现从卫星坐标系到大地坐标系的转换。
四、数字正射模型生成数字正射模型是将影像像素点与地面坐标点之间的关系进行建模的过程。
通过分析和研究遥感数据中的各种特征和几何信息，可以建立起影像像素和地物之间的映射关系。
生成数字正射模型所用到的算法包括分块匹配、相位相关等，通过迭代计算和反投影技术，最终得到准确的数字正射影像。
五、影像处理和质量控制生成数字正射影像后，我们需要进行后续的影像处理和质量控制。
影像处理包括色彩校正、增强、滤波等操作，以提高影像的可视化效果和图像质量。
质量控制则是通过对生成的影像进行检验和验证，以确保其准确性和精度。
浅谈利用SPOT5遥感影像制作正射影像图
浅谈利用SPOT5遥感影像制作正射影像图覃宇（广西航空遥感测绘院广西南宁 530023）【摘 要】 简述利用SPOT5遥感影像制作正射影像图的过程，从选用遥感影像校正模型、点位纠正与配准，到对数据处理重采样、分辨率融合的各步骤，及以多景影像数字镶嵌方式进行SPOT5遥感影像正射纠正的方法，进行了介绍。
【关键词】 SPOT5遥感影像正射纠正遥感影像1 引言自1956年世界上第一颗人造地球卫星发射成功，为遥感技术的发展创造了新的条件，经过50多年的发展，遥感技术不仅仅表现在传感器空间分辨率的提高上，而且遥感影像进行图像处理软件系统更是不断翻新，在遥感图像识别和分类方面，开始大量使用统计模式识别，后来出现了结构模式识别、模糊分类、神经元网络分类和遥感图像识别的系统。
因此，由于遥感应用技术的成熟及高精度、高效、低成本等特点，在我国国土、林业、农业等各行各业得到了广泛的应用。
2 SPOT5卫星简介SPOT5卫星是法国空间研究中心（CNES）设计制造可用于耕地调查、森林调查、城市发展变化、预测和管理水资源、监测城市化效应、矿产资源辅助调查、研究土地利用和评价环境等的高分辨率卫星。
1986年首颗发射的SPOT卫星上装载的HRV线阵列推扫式成像仪将空间分辨率提高到10m，被称为第二代遥感卫星，目前已发展到第三代遥感卫星。
SPOT5的空间分辨率达到 2.5m，其手段日趋先进，应用范围不断扩大，高清晰的分辨率和广阔的覆盖范围，是全国第二次土地调查使用资料首选之一。
当前各地正处在全国第二次土地调查的实施阶段，在全国第二次土地调查工作中，遥感影像起到了重要作用，采用遥感影像进行土地调查大大提高了土地利用现状信息获取的时效性、科学性、先进性。
3 卫星遥感数字正射影像Renote卫星遥感数字正射影像图（Sensing Digital Or-thophoto Map，简称RSDOM），是利用卫星遥感获取的具有一定分辨率的全色影像及多光谱影像，通过对影像进行倾斜纠正和投影差的改正，纠正了因卫星姿态引起的传感器误差及地形起伏引起的像素位移的几何误差及相应的图像处理后生成的影像数据集。
锁眼卫星影像遥感影像图制作总结
高分辨率遥感影像正射影像图制作.doc
高分辨率遥感影像正射影像图制作摘要：以Quick Bird遥感数据为例，本文介绍了从原始卫星图像的收集到在ENVI遥感图像处理软件中进行遥感图像正射图制作的方法和步骤。
描述了在正射影像图制作过程中融合、纠正等步骤以及其原理。
遥感卫星数据具有时效性好、覆盖范围大、成本低廉。
因此利用商业化的遥感图像处理软件直接对遥感卫星图像产品进行正射校正，继而制作正射影像图，是一条好的路线，能够取得好的结果。
关键词：卫星遥感 QuickBird影像数字正射影像图（DOM） ENVI1.引言遥感影像是通过遥感技术获得的地球表面客体或事物的图像，高分辨率的卫星影像是指像素空间分辨率在10m以内的遥感影像，正射影象是指消除了由于传感器倾斜、地形起伏及地物等引起的畸变以后的影响。
正射影象图直观、生动，影像所记录的信息量非常丰富，细节表达的也很清楚，同时更新速度非常快。
利用高分辨率卫星影像制作的正射影像精度高，时效性好，生产周期短、更新速度快，能够满足很多行业的要求，可以大大地节省生产成本提高生产效率。
2.DOM的特点数字正射影象图是利用DEM对遥感图像逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，按照规定图幅范围裁剪生产形象数据，同时它带有公里网格、图廓整饰和注记的平面图。
DOM具有地图精度和影响特征，精度高、信息量丰富、直观性好、制作周期短、连续性好。
3.正射影像制作原理：数值微分纠正根据已知影像的参数（内、外方位元素）与数字地面模型，利用相应的构像方程式，或按一定的数学模型用控制点解算，从原始非正射投影的数字影像获取正射影像，这种过程是将影像化为很多微小的区域逐一进行。
通过解求像素的位置，然后进行灰度内插与赋值运算，实现像素与相应地面元素的几何变换。
4.正射影像图制作数字正射影像（Digital Orthophoto Map，简称DOM）是利用数字高程模型（DEM）对经扫描处理的数字化航空影像，经逐像元进行投影差改正、镶嵌，按国家基本比例尺地形图图幅范围裁剪生成的数字正射影像数据集。
卫星遥感数字正射影像图(DOM)制作与应用
卫星遥感数字正射影像图（DOM）制作与应用作者：刘迎迎来源：《华夏地理中文版》2015年第06期摘要：对卫星遥感数字正射影像图制作的具体方法与步骤进行讨论，对实际作业工程中可能遇到的问题进行阐述，并提出具体解决方法，分析卫星遥感数字正射影像图的优势与不足。
关键词：遥感卫星；数字正射影像图；影像融合数字正射影像图是一种数字测绘产品，与传统航空摄影相比，地图几何精度高、影像直观、细节清晰、信息量丰富，因此应用领域十分广泛，特别是在城乡规划管理与工程建设方面。
当前遥感技术快速发展，特别是卫星遥感影像的高分辨率与高清晰率，成为人类获得地球空间信息的重要工具，高分辨率遥感卫星数据种类较多，如GeoEye、SPOT、QuickBird等。
一、QuickBird卫星简介QuickBird卫星由美国数字全球公司发射，是一枚能够提供亚米级分辨率的商业卫星。
QuickBird与以往的遥感小卫星相比，具有非常大的优势，分辨率达0.61m，多光谱成像且成像幅宽，极大拓展了遥感卫星的应用领域。
QuickBird进行数据采集通过四波段实现，分别是近红外、红、绿、蓝，通过特定的软件处理技术，QuickBird采集数据颜色可达真彩色，得到的DOM效果不亚于传统航空摄像。
由于设备限制，传统航空摄像成像较窄，在大面积制作DOM方面具有很大的局限性，QuickBird在大面积制作DOM方面实现了重大突破。
二、数字正射图像制作原理利用数字元对正射投影形成进行纠正即正射校正，通过对DEM影像进行区域划分，利用构象方程式或控制点对有关参数进行解算，原始非正射影像由数字高程模型纠正，即数字正射图像制作（DOM）。
信息性、实效性、直观性、连续性等是DOM的特点，同时其具有地图几何精度与影像特征，并且制作周期较短、精度高、信息丰富。
DOM应用范围非常广泛，可以作为评价标准，对其它数据进行评价，如数据精度、现实性与完整性。
还可以用于生产生活中，对自然资源与社会经济发展信息进行提取，提供可靠依据促进灾害防治与公共设施建设规划。
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遥感卫星影像正射影像图制作技术总结
二〇一八年九月十二日
目录
1. 项目概述 (1)
1.1 目的 (1)
1.2 围和任务量 (1)
2. 技术路线 (1)
3. 影像处理 (1)
3.1 基础资料检查及处理 (1)
3.2 影像融合 (1)
3.2.1融合方法 (1)
3.2.2融合效果 (1)
3.3 正射纠正 (1)
3.3.1控制点情况 (1)
3.3.2纠正模型 (1)
3.3.3纠正方法 (1)
4．正射影像图制作 (1)
4.1 影像色调调整 (1)
4.2 影像镶嵌 ....................................................................................................... 错误！未定义书签。
5．成果整理. (1)
1. 项目概述
1.1 目的
部分地区遥感正射影像图制图项目生产，其主要工作容为以外业实测控制点和1:5万比例尺数据高程模型为基础，利用Pleiades遥感影像为数据源，使用遥感图像处理软件进行正射纠正、配准、融合、镶嵌，制作全区遥感正射影像图。
1.2 围和任务量
作业区为省是妃甸区沿海地区某海岛，工作区包含1景Pleiades 遥感卫星数据源，总面积约88平方公里。
作业区具体情况如下:
图1-1 作业区
图1-2 卫星数据分布图
本项目的起止时间为：2018年9月7日至2018年9月8日。
为保证本项目的顺利实施，公司安排专人负责，实施生产全过程质量控制，探求新方法、新技术、新工艺来提高生产效率。
共投入作业人员一名，DELL T5500工作站1台，Erdas 2014软件1套，PCI Geomatics 2014软件1套，PhotoShop CS6软件1套，ArcMap 10软件1套，Microsoft Office 2007软件1套。
2. 技术路线
依据合同及相关生产技术规定，采用甲方提供的外业实测控制点及1:50000数字高程模型为控制、纠正基础，对作业区的卫星影像进行融合，并对融合后的影像进行正射纠正、镶嵌、调色等，完成遥感正射影像图的制作。
其流程为：
图2-1 总体技术流程图
3. 影像处理
3.1 基础资料检查及处理
主要对影像数据、外业实测控制点、DEM等基础资料做相应的检查和处理，为正射影像图制作生产提供完整的基础资料。
3.2 影像融合
3.2.1融合方法
采用PCI Geomatics 2014软件中的PANSHARP融合方法。
3.2.2融合效果
1）融合后影像能清晰表现地物特征，无重睑、勾边等现象。
2）能清晰表现地物纹理信息，能突出主要地物。
3）影像光谱特征真实、准确、无光谱异常。
4）各种地类特征明显，边界清晰，通过目视解译可以区分。
5）融合影像色调均匀、反差适中、色彩接近自然真彩色。
图3-1 融合效果图（上为整幅图，下为局部放大图）
3.3 正射纠正
以外业实测控制点为基础，采用卫星轨道或有理函数模型，结合DEM数据对Pleiades遥感影像进行正射纠正。
正射纠正成果采样间隔为0.5米，方法采用双线性插或三次卷积插法。
3.3.1控制点情况
本任务区共有外业实测控制点共有7个，由于地物变化导致其中的1号点和4号点无法使用，最终采用5个控制点。
3.3.2纠正模型
纠正模型采用有理函数模型，即Pleiades RPC模型。
3.3.3纠正方法
采用ERDAS 2014软件进行单景正射纠正。
1）打开ERDAS软件，点击工具条上的Viewer按钮，通过Open 打开影像文件。
2）通过Data Prep>Image Geometric Correction或Viewer窗口中的Raster>Geometric Correction打开模型设置对话框。
3）在Set Geometric Model对话框中选择Pleiades RPC，点击OK，模型属性打开，加载DEM数据。
设置投影类型为经纬度投影，WGS84椭球。
4）在影像上选取外业控制点位，输入外业实测坐标，加载高程值，解算模型误差。
5）选择输出路径与采样方法进行采样输出。
4．正射影像图制作
4.1 影像色调调整
纠正后的影像亮度偏低、灰阶较窄，可采用线性拉伸、亮度对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明暗度调整等方法进行色调调整。
色调调整时应保留多光谱影像的光谱信息和全色影像的纹理细节，以便进行变化信息分析。
对整个工作区各景融合影像需进行色调归一调整，以保证整个工作区的影像数据色调协调统一。
图4-1和图4-2
分别为工作区调色前和调色后的影像比较。
图4-1 工作区调色前影像
图4-2 工作区调色后影像
5．成果整理
成果整理是按照成果提交要求，对关成果进一步进行汇总、整理，
形成完整的提交成果。
本项目提供的成果包括：
1.工作区成果一套（.tif文件）：
2.工作区示意图（.jpg文件）；
3.工作区技术总结（.doc文档）。