遥感数据预处理系统.pptx
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《遥感导论》Erdas上机课件-(3.数据预处理)
仿射变换前后的图像对比
4
图像的拼接处理（Mosaic Image）
ห้องสมุดไป่ตู้
图像拼接处理是要将具有地理参考的若干相邻图像合并成一幅图 像或一组图像，需要拼接的输入图像必须含有地图投影信息，或 者说输入图像必须经过几何校正处理（Rectified）或进行过校正 标定（Calibrated）。虽然所有的输入图像可以具有不同的投影 类型、不同的像元大小，但必须具有相同的波段数。在进行图像 拼接时，需要确定一幅参考图像，参考图像将作为输出拼接图像 的基准，决定拼接图像的对比度匹配以及输出图像的地图投影、 像元大小和数据类型。
，进入设
—>打开Matching Option对话框
第四步：运行Mosaic工具
第二步：加载Mosaic图像
第三步：图像匹配设置（Image Matching）
Mosaic Tool视窗菜单条：Edit—>Image Matching —>打开Matching Option对话框
Mosaic Tool视窗工具条：点击Set Input Model图标 置输入图像模式
—>点击Image Matching图标
选择1，必须是已经打开了需要进 行几何校正的图像。
—>打开Set Geometric Model对话框
—>选择几何校正计算模型（Select Geometric Model） —>OK
—>打开校正模型参数与投影参数设置对话框 —>定义校正模型参数与投影参数—>Apply —>Close —>打开GCP Tool Reference Setup 对话框 —>确定采点模式，采点校正….
第三章 数据预处理
《遥感技术应用》幻灯片PPT
位置、波长间隔的大小。
多光谱遥感、高光谱遥感、超光谱遥感之间的区别， 本质上就是光谱分辨率在数量级上的不同。
黑白全色航片、彩色相片、多光谱影像、高光谱影 像，光谱分辨率越来越高。
光谱分辨率的提高，有利于提高遥感应用分析的效 果；但并不是简单的波段数量越多越好。
光学遥感技术的开展-光谱分辨率不断提高
时间分辨率是关于遥感影像间隔时间的一项性能指 标。
遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据，这种 重复周期是由卫星的轨道高度、轨道倾角、运行周期、 轨道间隔、偏移系数等参数所决定。这种重复观测的 最小时间间隔就称为时间分辨率。
采用适宜时间分辨率的数据，是成功进展遥感变化 检测的关键问题之一。
空间分辨率与光谱分辨率之间的关系
〔1〕根据卫星轨道参数〔包括位置、姿态、轨道及扫 描特征〕校正影像，为提高精度有时需要参加DEM。这 种情况不需要GCP，一般利用卫星数据自带的一个参数 文件完成纠正。在低分辨率的遥感影像上，GCP的选择 比较困难，可以考虑采用这种方式。 〔2〕利用几何校正模型〔如多项式〕+GCP的方式。 一般中分辨率的遥感数据〔如TM影像〕可以考虑采用这 种方式，但具体情况下还需考虑地形的影响。 〔3〕利用轨道参数+地面控制点+DEM进展纠正，即 进展正射纠正，这种方式精度最高，但对信息的需求也 最多，适合高分辨率的遥感数据的纠正。 说明：第二种情况是练习的重点。
Panchromatic
Hyperspectral
Multispectral
主要通过形状〔空间 信息〕识别地物
Color Photography
加强型的颜色感知
主要通过光谱 信息识别地物
增加了颜色的感知
2. 空间分辨率〔Spatial Resolution〕
多光谱遥感、高光谱遥感、超光谱遥感之间的区别， 本质上就是光谱分辨率在数量级上的不同。
黑白全色航片、彩色相片、多光谱影像、高光谱影 像，光谱分辨率越来越高。
光谱分辨率的提高，有利于提高遥感应用分析的效 果；但并不是简单的波段数量越多越好。
光学遥感技术的开展-光谱分辨率不断提高
时间分辨率是关于遥感影像间隔时间的一项性能指 标。
遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据，这种 重复周期是由卫星的轨道高度、轨道倾角、运行周期、 轨道间隔、偏移系数等参数所决定。这种重复观测的 最小时间间隔就称为时间分辨率。
采用适宜时间分辨率的数据，是成功进展遥感变化 检测的关键问题之一。
空间分辨率与光谱分辨率之间的关系
〔1〕根据卫星轨道参数〔包括位置、姿态、轨道及扫 描特征〕校正影像，为提高精度有时需要参加DEM。这 种情况不需要GCP，一般利用卫星数据自带的一个参数 文件完成纠正。在低分辨率的遥感影像上，GCP的选择 比较困难，可以考虑采用这种方式。 〔2〕利用几何校正模型〔如多项式〕+GCP的方式。 一般中分辨率的遥感数据〔如TM影像〕可以考虑采用这 种方式，但具体情况下还需考虑地形的影响。 〔3〕利用轨道参数+地面控制点+DEM进展纠正，即 进展正射纠正，这种方式精度最高，但对信息的需求也 最多，适合高分辨率的遥感数据的纠正。 说明：第二种情况是练习的重点。
Panchromatic
Hyperspectral
Multispectral
主要通过形状〔空间 信息〕识别地物
Color Photography
加强型的颜色感知
主要通过光谱 信息识别地物
增加了颜色的感知
2. 空间分辨率〔Spatial Resolution〕
遥感导论课程报告遥感图像一般预处理流程ppt课件
几何校正模型
主要有： 仿射变换（RST） 多项式 局部三角网（Delaunay Triangulation）
图像配准
经常在实际数据生产中会遇到，同一地区的图像 或者相邻地区有重叠区的图像，由于几何校正误 差的原因，重叠区的相同地物不能重叠，这种情 况对图像的融合、镶嵌、动态监测等应用带来很 大的影响。遇到这种情况，可以利用重叠区的匹 配点和相应的计算模型进行精确配准。
地球曲率及空气折射，地形影响等
几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几 何畸变。
背景知识——卫星姿态引起的图 像变形
背景知识——动态扫描图像的变 形
几何校正模型
主要有： 仿射变换（RST） 多项式 局部三角网（Delaunay Triangulation）
几何粗校正
几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原 因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已 按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿 态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对 该幅图像几何畸变进行了校正。
Modis传感器参数
校 正 前
校 正 后
在google earth上显示校正后 的结果
几何精校正
基于地面控制点，利用几何校正模型，构建图像 与地面坐标/与图像之间的几何关系完成几何校 正，当控制点选择源是图像（有地理坐标）时候， 又属于图像配准范畴。
多项式模型 x=a0+a1x+a2Y+a3x2+a4xy+a5y2+…… y=b0+b1x+b2Y+b3x2+b4xy+b5y2+…… 最少控制点个数 N=（n+1）*（n+2）/2 误差计算 RMS Eerror=sqrt（（x’-x）2+（y’-y）2）
遥感图像预处理ppt课件
• 第三步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合
- 以SPOT PAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进 行图像配准；用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区 域）分别裁剪SPOT和TM影像，对裁剪结果进行图像融 合，得到工程区域10米的多光谱影像。
3.2基于影像自带地理定位文件几何校正
• 对于重返周期短，空间分辨率较低的卫星数据， 如AVHRR、Modis、SeaWiFS等，地面控制点的选择 有相当的难度。我们可以用卫星传感器自带地理 定位文件进行几何校正，校正精度主要受地理定 位文件的影响。
- 主菜单->Map->Orthorectification->spot-> Orthorectify SPOT with Ground Control
3.6 Landsat7影像几何校正
• Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是LPGS 格式的L1T级别格式，已经经过一定的几何校正和 DEM校正，使用UTM WGS84的坐标系统。
RapidEye
模型
文件
RPC
RPC文件(. rpc)
RPC
RPC文件(.met)
RPC
RPC
文
件
PRODUCT_RPC.TXT
Pushbroom Sensor 星 历 参 数 文 件
(METADATA.DIM)
RPC
RPC文件（_rpc.txt）
RPC
RPC文件(_metadata.pvl)
RPC
• 数据：
- 5-SPOT PAN正射纠正
练习6-2
• 内容：
- 自定义RPC参数 - 使用控制点
• 数据：
- 5(1)-自定义RPC正射纠正
- 以SPOT PAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进 行图像配准；用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区 域）分别裁剪SPOT和TM影像，对裁剪结果进行图像融 合，得到工程区域10米的多光谱影像。
3.2基于影像自带地理定位文件几何校正
• 对于重返周期短，空间分辨率较低的卫星数据， 如AVHRR、Modis、SeaWiFS等，地面控制点的选择 有相当的难度。我们可以用卫星传感器自带地理 定位文件进行几何校正，校正精度主要受地理定 位文件的影响。
- 主菜单->Map->Orthorectification->spot-> Orthorectify SPOT with Ground Control
3.6 Landsat7影像几何校正
• Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是LPGS 格式的L1T级别格式，已经经过一定的几何校正和 DEM校正，使用UTM WGS84的坐标系统。
RapidEye
模型
文件
RPC
RPC文件(. rpc)
RPC
RPC文件(.met)
RPC
RPC
文
件
PRODUCT_RPC.TXT
Pushbroom Sensor 星 历 参 数 文 件
(METADATA.DIM)
RPC
RPC文件（_rpc.txt）
RPC
RPC文件(_metadata.pvl)
RPC
• 数据：
- 5-SPOT PAN正射纠正
练习6-2
• 内容：
- 自定义RPC参数 - 使用控制点
• 数据：
- 5(1)-自定义RPC正射纠正
遥感数字图像处理PPT课件
信息查看
• 鼠标右键菜单Cursor Location/Value，查看 鼠标所在位置的基本信息
信息查看
• 鼠标右键菜单Z Profile (Spectrum) ，查看 鼠标所在位置的光谱曲线
信息查看
• 在任一主窗口中点击鼠标右键，选择弹出 菜单中的Link Displays，可以将两个显示窗 口连接在一起。
1.遥感影像对比度拉伸基本方法
具体步骤： • 打开实验数据: bhtmref.img • 1.采用交互式拉伸工具分别对影像进行以下对比度拉
伸： • 线性拉伸 • 均衡化拉伸均衡化
2.遥感影像直方图匹配方法 • 打开两个波段数据或两景影像进行直方图匹配操
三、实习仪器与数据 ENVI 或 ERDAS、PCI等通用遥感图像处理软
件（本实习指导书以ENVI为例来加以说明）、 TM遥感影像数据。
图1 研究区示意图
四、实习步骤
1. 数据预处理 首先对TM影像进行几何校正和辐射校正，辐
射校正包括辐射定标和大气校正。
2. 确定分类系统 结合研究区的实际地物分布特点以及分类需
选取地面控制点
选取地面控制点
• 点击Show List按钮，可以查看每一个控制 点的信息
校正影像
• Ground Control Points Selection窗口菜单 Options > Warp File，根据刚才选择的地面 控制点对TM影像进行几何校正。
• Method选择多项式Polynomial法，Degree 选择2阶
动态聚类法流程：
控制参数:
K : 类别数(近似值)
N : 每类的的最小样本数 s : 类内的分散程度参数(如类的标准差) c : 类间距离参数(最小距离)
遥感概论第10章 遥感据预处理 92.10 第10章 遥感据预处理
信息，提高分析速度，降低分析成本 TM 7个波段，ETM 8个波段、MODIS 36个波段，EO-1等高
光谱数据有上百甚至上千个波段，如此大的数据量，特征 提取就十分重要，既保持数据有效性和信息量，又减少分 析波段
（1）相关性分析法特征提取
• 波段3与波段1、2的相关系数在0.9以上，说明波段3的像元 值增加或减少，波段1和2也会有同样的变化，即波段3涵盖 了部分波段1和2的信息，也就是信息重复了
（1）大气引起的辐射预处理
任何传感器在观测地表时都记录了两种亮度的混合值 • 一种是地表反射亮度 • 一种是大气散射亮度 • 假如传感器观测值100，地就是分离这两种亮度，为后续处 理提供正确反映目标地物的亮度值
物理模型法
优点 • 根据辐射通过大气层时的物理原理进行建模 • 可将影像光谱调整为透明大气时的反射率 • 模拟大气粒子或分子散射的物理过程，具有严密、准确、
4 辐射预处理
由于大气干扰、系统噪声、传感器姿态、地球曲率等会对 影像造成影响
• 辐射预处理的目的就是通过对各种影响因素的认识，估算 出它们的量值大小，去除或者最小化它们影响
• 不可能完全把影像恢复到正确的状态，因此识别误差比去 除误差更重要
完整的辐射校正包括： • 传感器纠正：地面接收站完成 • 太阳高度角和地形纠正：用户完成 • 大气纠正：用户完成
几何变形的原因 • 卫星姿态引起的变形：卫星运行时，由于姿态、地球曲率
、地形起伏、地球旋转、大气折射以及传感器自身性能， 可能引起几何位置的偏差 • 坐标转换引起的变形：原始影像坐标与地图坐标系统中相 应坐标之间存在差异，影像分析时，总要把遥感信息表达 在某一地图坐标系中才能进行信息的量测、叠加分析等。
主成分分析后的效果图
光谱数据有上百甚至上千个波段，如此大的数据量，特征 提取就十分重要，既保持数据有效性和信息量，又减少分 析波段
（1）相关性分析法特征提取
• 波段3与波段1、2的相关系数在0.9以上，说明波段3的像元 值增加或减少，波段1和2也会有同样的变化，即波段3涵盖 了部分波段1和2的信息，也就是信息重复了
（1）大气引起的辐射预处理
任何传感器在观测地表时都记录了两种亮度的混合值 • 一种是地表反射亮度 • 一种是大气散射亮度 • 假如传感器观测值100，地就是分离这两种亮度，为后续处 理提供正确反映目标地物的亮度值
物理模型法
优点 • 根据辐射通过大气层时的物理原理进行建模 • 可将影像光谱调整为透明大气时的反射率 • 模拟大气粒子或分子散射的物理过程，具有严密、准确、
4 辐射预处理
由于大气干扰、系统噪声、传感器姿态、地球曲率等会对 影像造成影响
• 辐射预处理的目的就是通过对各种影响因素的认识，估算 出它们的量值大小，去除或者最小化它们影响
• 不可能完全把影像恢复到正确的状态，因此识别误差比去 除误差更重要
完整的辐射校正包括： • 传感器纠正：地面接收站完成 • 太阳高度角和地形纠正：用户完成 • 大气纠正：用户完成
几何变形的原因 • 卫星姿态引起的变形：卫星运行时，由于姿态、地球曲率
、地形起伏、地球旋转、大气折射以及传感器自身性能， 可能引起几何位置的偏差 • 坐标转换引起的变形：原始影像坐标与地图坐标系统中相 应坐标之间存在差异，影像分析时，总要把遥感信息表达 在某一地图坐标系中才能进行信息的量测、叠加分析等。
主成分分析后的效果图
江苏环监案例-遥感数据预处理系统
自动、多源管理、高效使用
① 自动接入高时间、高空间和Байду номын сангаас空间 分辨率数据接收系统的影像数据
② 自动入库、自动预处理 ③ 预处理成果直接推送至水环境、大
气环境、生态环境业务系统 ④ 数据自动流通，创造实时价值
建设内容
一、遥感数据预处理系统 1套
1. 遥感数据载入子系统 2. 遥感大数据管理子系统 3. 卫星遥感数据处理子系统 4. 航空遥感数据处理子系统 5. 遥感与监测综合分析子系统
一、 遥感数据预
处理系统
影像数据治理 影像管理规范
1.遥感数据载入 2.遥感大数据管理 3.卫星遥感数据处理 4.航空遥感数据处理
自动下载
批量化入库
矢量数据管理
数据展示 数据对比
综合查询 分发调用
数据浏览
数据预处理 变化检测
感兴趣区提取 AI分类
图像分类
无人机影像自动生产
辐射定标
水质参数反演
5.遥感与监测数据综合分析
一、 数据组织规范
1. 统一命名格式： 卫星_传感器_成像时间_分辨率_行号_列号.tif
GF1_PMS_201902070000_2_68_36.tif
卫星
传感器
时间
分辨率
航空遥感成果影像元数据规范
2. 规范元数据信息
航空遥感原始影像元数据规范
卫星遥感影像 元数据规范
项目成果2 ——影像管理规范
影像大数据管理系统
大屏展示系统
遥感数据载入系统
时空数据管理平台
三、项 目 建 设 成 果
系统架构
• 按照基础设施层、数据 资源层、平台服务层、 平台应用层和业务系统 层五部分。其中，
• 平台服务层，是系统的 核心支撑；
① 自动接入高时间、高空间和Байду номын сангаас空间 分辨率数据接收系统的影像数据
② 自动入库、自动预处理 ③ 预处理成果直接推送至水环境、大
气环境、生态环境业务系统 ④ 数据自动流通，创造实时价值
建设内容
一、遥感数据预处理系统 1套
1. 遥感数据载入子系统 2. 遥感大数据管理子系统 3. 卫星遥感数据处理子系统 4. 航空遥感数据处理子系统 5. 遥感与监测综合分析子系统
一、 遥感数据预
处理系统
影像数据治理 影像管理规范
1.遥感数据载入 2.遥感大数据管理 3.卫星遥感数据处理 4.航空遥感数据处理
自动下载
批量化入库
矢量数据管理
数据展示 数据对比
综合查询 分发调用
数据浏览
数据预处理 变化检测
感兴趣区提取 AI分类
图像分类
无人机影像自动生产
辐射定标
水质参数反演
5.遥感与监测数据综合分析
一、 数据组织规范
1. 统一命名格式： 卫星_传感器_成像时间_分辨率_行号_列号.tif
GF1_PMS_201902070000_2_68_36.tif
卫星
传感器
时间
分辨率
航空遥感成果影像元数据规范
2. 规范元数据信息
航空遥感原始影像元数据规范
卫星遥感影像 元数据规范
项目成果2 ——影像管理规范
影像大数据管理系统
大屏展示系统
遥感数据载入系统
时空数据管理平台
三、项 目 建 设 成 果
系统架构
• 按照基础设施层、数据 资源层、平台服务层、 平台应用层和业务系统 层五部分。其中，
• 平台服务层，是系统的 核心支撑；
遥感数字图象处理课件.ppt
减色法：从自然光（白光）中减去一种或两种基色光而产 生色彩的方法。
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
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影像大数据管理系统
大屏展示系统
遥感数据载入系统
时空数据管理平台
三、项 目 建 设 成 果
系统架构
• 按照基础设施层、数据 资源层、平台服务层、 平台应用层和业务系统 层五部分。其中，
• 平台服务层，是系统的 核心支撑；
• 平台应用层，是系统的 表现层和用户交互层， 面向最终用户。
项目成果
哨兵5P
COMS
数据库类型
编号
1
数据类型
卫星源
2
3
葵花8
4
业务T关E系RR型A数据 A表Q结U构A
5 6
7
AURA
8
高时间分
NPP
9
辨率卫星 NOAA20
10
（7颗）
11
GF5
12
GF6
Landsat8
基F础Y空3B间/数C/据D表
13
结构
14
资源三01星
资源三02星
PlanetScope星座 （PlanetLabs）
一、数据展示
数据展示
1. 查看影像
2. 查看详情
二、综合查询
1. 高级查询
2. 空间属性一体化
三、数据浏览
1. 范围
数据浏览
2. 快视图
3. 详情
四、数据对比
1. 平铺对比
2. 卷帘对比
影像查询 数据对比
项目成果5 ——卫星遥感数据预处理
一、卫星遥感数据自动处理系统
1. 数据读取 2. 辐射定标 3. 大气纠正 4. 几何纠正 5. 正射纠正 6. 数据融合
遥感数据预处理系统 案例分享
目录
1 项目概览 2 系统演示 3 项目建设成果 4 关键技术与特色
一、项 目 概 览
项目背景
• 遥感预处理系统是江苏2019年生态监测系统的重要组成部分，承上启下。
项目背景
• 主要解决的问题
⚫ 承上启下 ⚫ 从“局部自动化”到“流程自动化”
⚫ 从“手动”到“自动” ⚫ 从“用”到“管用结合”
② 自动入库、自动预处理 ③ 预处理成果直接推送至水环境、大
气环境、生态环境业务系统 ④ 数据自动流通，创造实时价值
建设内容
一、遥感数据预处理系统 1套
1. 遥感数据载入子系统 2. 遥感大数据管理子系统 3. 卫星遥感数据处理子系统 4. 航空遥感数据处理子系统 5. 遥感与监测综合分析子系统
《
FY4
15
16
对接：
对接：
生态环境部卫星应用中心 中城泰信(苏州)科技发展股份有限公司
对接： 星地通公司
影像空间数据表 结构
17 18
19
总结： 完成了3大类共19 数个据数库据设库计表名格称整理 影像集数字段描述
自动入库日志映射数据结构 收藏数据结构
预处理过程记录数据结构 影像下载记录数据结构 影像检索条件数据结构 横幅广告数据结构 大屏统表格数据结构 大屏统计图表数据结构 大屏图片文件数据结构 大屏用户数据结构 省级行政区要素结构 级行政区要素结构 级行政区要素结构 级行政区要素结构
二、卫星影像数据分析系统
1. 感兴趣去提取 2. 图新分类 3. 变换检测 4. AI分类
建设成果6 ——航空遥感数据处理
一、无人机影像拼接
1. 一键快速拼接 2. 支持大疆数据定制 3. 支持29种其他传感器 二、辐射定标
三、水质参数反演 1. 植被指数计算 2. 悬浮物浓度
项目成果7 —— 遥感与监测数据综合分析
数据预处理
二、系统配套硬件
项 目
1. 服务器 1台
招
标
2. 工作站 1台
要
求
》
三、GIS基础支撑软件
1. 易智瑞地理信息桌面系统高级版+空间分析模块 2套
2. 易智瑞地理信息系统标准版企业级平台软件 1套
3. 易智瑞地理信息系统影像大数据平台软件 1套
二、系统演示
生态监测系统-大屏展示页面
影像数据载入系统
部署架构图
项目成果1 ——影像数据治理
备注： 1、完成了24颗卫星 数据类数型据治理；卫星源 2、完成了3种分辨率
卫星数据治理；
3、完成了3家公G司F卫1 星数据对接G；F1B
GF1C
GF1D
GF2
高空间分 辨率卫星
GF3
(11颗)
GF4
数据治理
（6颗）
哨兵2(A/B星) 哨兵3(A/B星)
项目成果3 —— 遥感数据载入
一、影像下载
1. 卫星种类 29种传感器 2. 下载方式 不间断自主下载 3. 下载区域 自定义划分、依照行政区域 4. 下载时间 自定义时间、固定时间间隔
二、影像入库 1. 原始影像模式 2. 成果影像模式 3. 不同传感器模型自动入库
项目成果4 —— 遥感影像大数据管理
航空遥感成果影像元数据规范
2. 规范元数据信息
航空遥感原始影像元数据规范
卫星遥感影像 元数据规范
项目成果2 ——影像管理规范
二、数据存储规范
• 确定原始数据存储结构 • 确定成果数据存储结构
—— 与卫星中心、中诚泰信、星地通对接 —— 与中科天启、中科锐景、卫星中心对接
三、影像数据分发规范
• 成果影像数据API分发 • 成果影像存储共享
原始卫星遥感栅格集结构 预处理成果卫星遥感栅格集结构
原始航空遥感栅格集结构 成果航空遥感栅格集结构
项目成果2 ——影像管理规范
一、 数据组织规范
1. 统一命名格式： 卫星_传感器_成像时间_分辨率_行号_列号.tif
GF1_PMS_201902070000_2_68_36.tif
卫星
传感器
时间
分辨率
遥感数据预处理系统
自动、多源管理、高效使用
手动下载+分散存储
影像自动载入 +影像数据管理
① 以监测任务为导向下载数据 ② 数据维度、流动性与附加值不高 ③ 物理“多个存储盘”由生态部管理（人治）
① 覆盖国内外常用卫星数据源 ② 影像管理，提供数据空间查询、展
示、下载分发 ③ 物理“一个库”
① 自动接入高时间、高空间和中空间 分辨率数据接收系统的影像数据
数据综合分析分析
专题制图与可视化表达
6.生态遥感监测系统大屏展示页面
项目成果
二、系统配套硬件 1. 服务器 2台 2. 工作站 1台
三、GIS基础支撑软件 1. 易智瑞地理信息系统桌面高级版+空间分析模块 2套 2. 易智瑞地理信息系统标准版企业级平台软件 1套 3. 易智瑞地理信息系统影像大数据平台软件 1套
一、 遥感数据预
处理系统
影像数据治理 影像管理规范
1.遥感数据载入 2.遥感大数据管理 3.卫星遥感数据处理 4.航空遥感数据处理
自动下载
批量化入库
矢量数据管理
数据展示 数据对比
综合查询 分发调用
数据浏览
数据预处理 变化检测
感兴趣区提取 AI分类
图像分类
无人机影像自动生产
辐射定标
水质参数反演
5.遥感与监测数据综合分析