卫星遥感数据处理规范流程
使用卫星遥感数据进行测绘的数据处理方法
使用卫星遥感数据进行测绘的数据处理方法导言：随着现代测绘技术的不断发展，卫星遥感数据成为了测绘领域中不可或缺的重要数据源。
卫星遥感数据能够提供高分辨率、大范围的地理信息，帮助测绘工作更加精准、高效。
然而，卫星遥感数据常常需要经过一系列的数据处理方法，以提取有效的地理信息。
本文将介绍一些常用的卫星遥感数据处理方法，以助于更好地利用卫星遥感数据进行测绘。
一、数据预处理1. 图像预处理卫星遥感数据通常经过传感器、通道、大气等多种因素的影响，需要进行图像预处理以去除噪声、纠正图像偏移、增强图像对比度等。
常用的图像预处理方法包括平滑滤波、直方图均衡化、大气校正等。
2. 高程数据处理卫星遥感数据中常包含高程信息，如数字高程模型（DEM）数据。
为了得到地形的准确表达，需要对DEM数据进行降噪、插值、拟合等处理。
常见的方法包括小波降噪、三角网剖分插值等。
二、特征提取1. 目标提取卫星遥感数据可以用于提取地物目标，如道路、建筑、植被等。
常见的目标提取方法包括阈值分割、特征分类、形态学处理等。
这些方法可以帮助测绘工作者有效地在遥感图像中提取出感兴趣的地物目标，并进行后续的测绘工作。
2. 变化检测卫星遥感数据可以用于检测地理环境的变化，如土地利用变化、海岸线变化等。
常用的变化检测方法包括监督分类、无监督分类、基于图像差异的方法等。
通过变化检测，可以了解地理环境的演变情况，为后续的测绘工作提供更准确的数据支持。
三、精度评定与校正1. 精度评定在进行测绘工作时，需要对卫星遥感数据的精度进行评定。
常见的精度评定方法包括地物提取精度评定、高程数据精度评定等。
通过精度评定，可以客观地评价卫星遥感数据的可靠性，为后续的测绘工作提供参考依据。
2. 数据校正卫星遥感数据在获取过程中可能存在校正问题，如几何校正、辐射校正等。
为了获得更准确的地理信息，需要进行相应的数据校正工作。
常见的数据校正方法包括基于地面控制点的几何校正、大气校正等。
卫星遥感影像数据的处理流程
北京揽宇方圆信息技术有限公司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。
目录1目的 (5)2范围 (5)3职责 (5)4引用文件 (5)5成果主要技术指标和规格 (5)5.1成果的种类 (5)5.2坐标系统及高程基准 (5)5.3成果主要规格 (5)6设计方案 (5)6.1软件和硬件配置要求 (6)6.1.1软件 (6)6.1.2硬件 (6)6.2技术路线及工艺流程 (6)6.2.1技术路线 (6)6.2.2工艺流程 (6)6.3技术规定 (6)6.3.1主要技术指标 (6)6.3.2作业准备 (7)6.3.2.1资料收集 (7)6.3.2.2资料分析 (7)6.3.3控制点的布设和获取 (7)6.3.4影像控制点的精度要求 (8)6.3.5影像融合与处理 (8)6.3.5.1影像融合的技术要求 (8)6.3.5.2融合后影像处理 (8)6.3.5.3影像匀色 (8)6.3.6影像的正射纠正 (8)6.3.6.1纠正控制点采集 (8)6.3.6.2纠正方法 (9)6.3.7影像镶嵌 (10)6.3.7.1镶嵌原则 (10)6.3.7.2重叠精度检查 (10)6.3.8图幅裁切 (10)6.3.9超限分析与处理 (10)6.3.9.1客观原因 (10)6.3.9.2人为原因 (10)6.3.10相关文件制作 (10)6.3.11提交资料 (11)6.4质量控制 (11)6.4.1检查内容 (11)6.4.1.1关键工序检查要点 (11)6.4.1.2外业控制测量 (11)6.4.1.3正射纠正的质量检查 (11)6.4.1.4镶嵌、接边质量检查 (11)6.4.1.5DOM精度评定 (11)6.5安全生产及数据安全 (12)II6.5.1安全生产 (12)6.5.2数据安全 (12)6.6上交和归档成果及其资料内容和要求 ·····································错误！未定义书签。
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。
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卫星遥感数据处理过程质量控制规范建设与实践
卫星遥感数据处理过程质量控制规范建设与实践随着遥感技术的快速发展，卫星遥感数据在各个领域的应用越来越广泛。
为了保证卫星遥感数据的可靠性和准确性，对其处理过程进行质量控制是十分重要的。
本文将探讨卫星遥感数据处理过程质量控制规范的建设与实践。
一、卫星遥感数据处理过程质量控制规范的重要性卫星遥感数据处理过程质量控制规范的建设对于保证数据的可靠性和准确性至关重要。
它能够帮助我们更好地判断数据的合理性、可信性和适用性，从而为遥感数据的应用提供有力支撑。
同时，质量控制规范还能够提高数据处理过程的效率和一致性，减少处理错误和不确定性，提高数据处理结果的稳定性和精度。
二、卫星遥感数据处理过程质量控制规范的建设要点1. 确立质量控制流程：根据数据处理的具体要求和流程，制定规范的质控流程。
包括数据获取和预处理、数据校正和纠正、数据处理和分析等环节的质量控制要点和流程。
同时，建立相应的质控手段和标准，以确保每个环节的数据质量达到要求。
2. 设定质量控制指标：根据遥感数据处理的具体应用需求，制定相应的质量控制指标和标准。
例如，像元精度、空间分辨率、时间一致性等。
指标的设定要具有可操作性和可衡量性，以便进行实际的质量控制。
3. 建立质量控制手段和技术：根据质量控制指标，确定相应的质量控制手段和技术。
例如，对遥感数据进行校验、纠正、筛选和评估等。
同时，建立质量控制的相关软件和工具，以提高质量控制的效率和准确性。
4. 建立质量控制数据库和标准库：建立质量控制数据库和标准库，用于存储和管理质量控制的相关数据和信息。
包括观测数据、模拟数据、实验数据等。
通过对比和分析，可以更好地评估数据的质量和准确性，为后续的数据分析和应用提供支持。
5. 健全质量控制体系和工作流程：建立完善的质量控制体系和工作流程，确保质量控制规范的实施和持续改进。
包括质量控制人员的培训和管理，质量控制过程的监测和评估，质量控制结果的反馈和总结等。
通过持续的监控和改进，最大程度地提高数据处理过程的质量和可靠性。
卫星遥感数据处理技术的使用方法
卫星遥感数据处理技术的使用方法卫星遥感是通过卫星搭载的传感器获取地球表面信息的一种技术手段。
借助卫星遥感数据处理技术，我们能够有效地处理和分析海量的遥感图像数据，从而获得对地球表面特征和变化的详细了解。
本文将为您介绍卫星遥感数据处理技术的使用方法。
第一步：获取卫星遥感数据要进行卫星遥感数据处理，首先需要获取适用于您研究领域的卫星遥感数据。
通常情况下，这些数据可以通过各类数据共享平台、卫星数据提供商或地球观测卫星的官方网站获得。
一旦您获取到了需要的卫星遥感数据，将其下载到您的计算机中备用。
第二步：数据预处理在进行卫星遥感数据处理之前，通常需要对数据进行预处理，以去除可能的噪声、纠正影像几何形变等。
预处理的具体步骤包括：1.空间参考校正：将遥感数据的像元与地理坐标系统对应起来，以使其能够准确表示地球表面的位置。
2.大气校正：由于大气对卫星遥感数据的影响，需要进行校正以减少大气造成的误差。
3.影像校正：包括几何校正和辐射校正，以纠正影像的形变和辐射度。
第三步：影像分类与解译卫星遥感数据处理的重要一步是对遥感影像进行分类与解译，以提取出感兴趣的地物类型和特征。
常用的影像分类方法包括：1.基于统计的分类方法：根据遥感数据的统计特征，如像素的散布规律、光谱参数等，进行分类分析。
2.基于机器学习的分类方法：利用机器学习算法，通过训练样本对遥感影像进行分类预测。
3.基于专家判读的分类方法：由专家根据经验和知识对遥感影像进行目视解译和标注。
第四步：地理信息系统（GIS）分析卫星遥感数据处理的另一个重要应用领域是地理信息系统（GIS）分析。
借助GIS软件，我们可以对处理后的遥感数据进行进一步分析和可视化。
常见的GIS分析包括：1.空间分析：通过空间叠加、缓冲区分析等方式，从遥感数据中提取出地理空间上的关系和特征。
2.地形分析：根据地形数据和高程信息，对地表的高程特征进行分析和可视化。
3.变化检测：通过比较不同时期的遥感影像，检测地球表面的变化情况，如土地覆盖变化、城市扩张等。
gis数据处理流程
GIS数据处理流程简介地理信息系统（GIS）是一种将地理位置信息与属性数据进行整合、存储、管理、分析和可视化的技术。
在GIS中，数据处理是一个至关重要的步骤，它涉及到从不同来源获取数据，将其转换为适用于分析和可视化的格式，并对数据进行清洗、处理和整合。
本文将详细介绍GIS数据处理的流程和步骤。
数据获取在开始进行GIS数据处理之前，首先需要获取所需的地理空间数据。
这些数据可以来自各种不同的来源，如卫星遥感影像、地面测量、GPS轨迹等。
以下是常见的数据获取方法：1.卫星遥感：通过卫星遥感技术获取高分辨率的影像数据。
2.地面测量：使用测量仪器（如全站仪）对地面特征进行测量，生成坐标点或线段。
3.GPS轨迹：使用GPS设备记录移动物体（如车辆）的位置信息。
数据预处理在进行进一步的分析之前，通常需要对原始数据进行预处理。
这些预处理步骤旨在清洗和准备原始数据以便后续分析。
以下是常见的预处理步骤：1.数据格式转换：将原始数据转换为GIS软件能够处理的格式，如Shapefile、GeoJSON等。
2.投影变换：将数据从原始坐标系统（如经纬度）转换为目标坐标系统（如UTM投影）。
3.数据清洗：删除重复、缺失或错误的数据，修复拓扑错误和几何错误。
4.数据合并：将多个数据集合并成一个数据集，以便后续分析。
空间分析空间分析是GIS数据处理的核心部分，它涉及到对地理空间数据进行各种统计、查询和模型操作。
以下是常见的空间分析操作：1.缓冲区分析：根据给定的距离，在地理空间中创建一系列缓冲区，并计算缓冲区内的要素数量或属性值。
2.可视化：使用符号化技术将地理空间数据可视化，例如制作点图、线图和面图。
3.空间查询：通过指定条件对地理空间数据进行查询，例如查找位于某个区域内的所有点或线段。
4.空间统计：对地理空间数据进行统计分析，例如计算某个区域内要素的平均值、最大值或最小值。
属性管理除了地理空间信息外，GIS还可以管理属性信息。
卫星遥感技术的数据处理与解译教程
卫星遥感技术的数据处理与解译教程卫星遥感技术是一种通过卫星传感器获取地球表面信息的技术手段。
随着遥感卫星的发展和技术的进步，遥感数据的获取和处理已成为地学研究和资源管理中不可或缺的工具。
在这篇文章中，我们将向您介绍卫星遥感技术的数据处理与解译方法，帮助您快速掌握基本操作和技巧。
一、遥感数据处理的步骤1. 数据获取与选择首先，我们需要获取适合研究的遥感数据。
常见的卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel、MODIS等系列数据。
根据具体研究需求，可以选择不同波段、分辨率和时间段的数据。
2. 数据预处理在使用遥感数据进行研究之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，以确保数据的准确性和可比性。
3. 影像增强为了提取地物信息和进行可视化分析，我们可以对遥感影像进行增强处理。
常见的增强方法包括直方图均衡化、滤波和波段合成等。
4. 分类与分类精度评价遥感数据的分类是指将影像中的像素分配到不同的地物类别中。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
分类的结果需要进行分类精度评价，以验证分类准确性和可信度。
5. 特定应用的数据解译根据具体的应用需求，我们可以通过遥感数据解译获取所需的地物信息。
例如，利用NDVI（归一化植被指数）可以提取植被分布信息，利用NDWI（归一化水体指数）可以提取水体分布信息。
6. 数据分析与建模在获取地物信息之后，我们可以进行数据分析和建模，以深入研究地球表面的动态变化和环境响应。
常见的分析方法包括变化检测、时间序列分析和空间模型构建等。
二、常用的遥感数据处理软件1. ENVI（Environment for Visualizing Images）ENVI是一款功能强大的遥感数据处理软件，具有丰富的图像增强、数据分类和解译功能。
通过ENVI，用户可以方便地进行遥感数据的处理和分析。
2. ArcGIS（Arc Geographic Information System）ArcGIS是一款广泛使用的地理信息系统软件，同样提供了丰富的遥感数据处理和空间分析功能。
卫星遥感数据处理与分析技术
卫星遥感数据处理与分析技术卫星遥感数据处理与分析技术是指通过卫星遥感技术获取的数据进行处理和分析，以获取对地表信息的深入了解和细致描述的一种方法。
这项技术在农业、环境监测、城市规划、灾害预警等领域发挥着重要的作用。
一、数据获取卫星遥感技术通过卫星上搭载的传感器，以不同波段的电磁辐射信号来获取地球表面的信息。
这种数据获取方式具有全球范围、高效、经济的特点，能够以较高的分辨率和频率获取到地表信息。
常见的遥感数据包括光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据能够获取到地表可见光和红外辐射的图像信息，而雷达遥感数据则利用微波辐射进行信息获取。
二、数据处理卫星遥感数据处理包括预处理和后处理两个阶段。
预处理主要是对原始遥感数据进行校正和修正，以消除由于大气、地表和仪器等因素引起的误差，保证数据的准确性和可靠性。
校正过程包括大气校正、几何校正和辐射校正。
通过这些校正措施，可以得到准确的地表反射率或亮温信息。
后处理是在预处理的基础上，对数据进行进一步的处理和分析，以得到所需的地表信息。
后处理包括图像增强、特征提取、分类和变化检测等。
通过这些处理手段，可以提取出地表的各种特征，如植被覆盖、土地利用类型、水体分布等，为后续的分析和应用提供数据支持。
三、数据分析卫星遥感数据分析是对处理后的遥感数据进行深入研究和分析的过程。
主要包括数据解译、物候学分析、地表变化监测等。
数据解译是将遥感图像的特征与已知的地物类型进行对比，确定地物种类和分布范围。
物候学分析是通过遥感数据来研究地表的生物活动状况，如植被的生长和变化情况。
地表变化监测是通过对同一地区遥感图像的多时相比较，来研究地表的动态变化情况，如城市扩张、河流变化等。
卫星遥感数据分析技术在农业领域具有重要应用前景。
通过对农作物的遥感图像特征进行解译和分析，可以实现对农田的管理和决策支持。
例如，可以利用遥感数据进行农田土壤水分监测和作物生长监测，以实现精确的灌溉和施肥控制，提高农田水资源利用率和农作物产量。
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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。
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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。
图7 图像配准前图8 图像配准后（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.3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。
（1）图像对图像的纠正利用已有准确地理坐标和投影信息的遥感影像，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。
（2）图像对地图（栅格或矢量）利用已有准确地理坐标和投影信息的扫描地形图或矢量地形图，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。
图9 参考地形图图10 待纠正影像图11 纠正后影像和地形图套和效果（3）图像对已知坐标点（地面控制点）利用已有准确地理坐标和投影信息的已知坐标点或地面控制点，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。
4．正射纠正利用已有地理参考数据（影像、地形图和控制点等）和数字高程模型数据（DEM、GDEM），对原始遥感影像进行纠正，可消除或减弱地形起伏带来的影像变形，使得遥感影像具有准确的地面坐标和投影信息。
图12 数字正射影像图三．图像增强为使遥感图像所包含的地物信息可读性更强，感兴趣目标更突出，需要对遥感图像进行增强处理。
1．彩色合成为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。
彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。
图13真彩色合成( TM321)图14 假彩色合成(TM432)2．直方图变换统计每幅图像的各亮度的像元数而得到的随机分布图，即为该幅图像的直方图。
一般来说，包含大量像元的图像，像元的亮度随机分布应是正态分布。
直方图为非正态分布，说明图像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度过于集中，图像的对比度小，需要调整该直方图到正态分布，以改善图像的质量。
图15 直方图拉伸前（原图偏暗）图16 直方图拉伸后图17 直方图拉伸前（原图对比度不强）图18 直方图拉伸后（线性拉伸）3．密度分割将灰度图像按照像元的灰度值进行分级，再分级赋以不同的颜色，使原有灰度图像变成伪彩色图像，达到图像增强的目的。
图19 原始图像图20 密度分割图像4．灰度颠倒灰度颠倒是将图像的灰度范围先拉伸到显示设备的动态范围(如0～255)到饱和状态，然后再进行颠倒，使正像和负像互换。
图21 灰度颠倒前图22 灰度颠倒后5．图像间运算两幅或多幅单波段图像，空间配准后可进行算术运算，实现图像的增强。
常见的有加法运算、减法运算、比值运算和综合运算。
例如：减法运算：可突现出两波段差值大的地物，如红外-红，可突现植被信息。
比值运算：常用于计算植被指数、消除地形阴影等。
植被指数：NDVI=（IR-R）/（IR+R）图23 原始图像图24 NDVI植被指数图像6．邻域增强又叫滤波处理，是在被处理像元周围的像元参与下进行的运算处理，邻域的范围取决于滤波器的大小，如3×3或5×5等。
邻区法处理用于去噪声、图像平滑、锐化和相关运算。
图25 原始图像图26 拉普拉斯滤波图像（5×5）7．主成分分析也叫PCA变换，可以用来消除特征向量中各特征之间的相关性，并进行特征选择。
主成分分析算法还可以用来进行高光谱图像数据的压缩和信息融合。
例如：对LandsatTM的6个波段的多光谱图像(热红外波段除外)进行主成分分析，然后把得到的第1，2，3主分量图像进行彩色合成，可以获得信息量非常丰富的彩色图像。
图27 第一主成分图28 第二主成分图29 第三主成分图30 第四主成分图31第五主成分图32 第六主成分8．K-T变换即Kauth-Thomas变换，又称为“缨帽变换”。
这种变换着眼点在于农作物生长过程而区别于其他植被覆盖，力争抓住地面景物在多光谱空间中的特征。
目前对这个变换的研究主要集中在MSS与TM两种遥感数据的应用分析方面。
图33 第一主分量（亮度）图34 第二主分量（绿度）图35第三主分量9．图像融合遥感图像信息融合是将多源遥感数据在统一的地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合成图像的过程。
不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时相分辨率，如果能将它们各自的优势综合起来，可以弥补单一图像上信息的不足，这样不仅扩大了各自信息的应用范围，而且大大提高了遥感影像分析的精度。
图36 多光谱影像图 37高分辨率影像图38 融合影像（HSV融合）四．图像裁剪在日常遥感应用中，常常只对遥感影像中的一个特定的范围内的信息感兴趣，这就需要将遥感影像裁减成研究范围的大小。
图39 原始影像1．按ROI裁剪根据ROI（感兴趣区域）范围大小对被裁减影像进行裁剪。
图40 按ROI（行政区）域裁剪2．按文件裁剪按照指定影像文件的范围大小对被裁减影像进行裁剪。
3．按地图裁剪根据地图的地理坐标或经纬度的范围对被裁减影像进行裁剪。
图41 按地图坐标范围裁剪五．图像镶嵌和匀色1．图像镶嵌也叫图像拼接，是将两幅或多幅数字影像(它们有可能是在不同的摄影条件下获取的)拼在一起，构成一幅整体图像的技术过程。
通常是先对每幅图像进行几何校正，将它们规划到统一的坐标系中，然后对它们进行裁剪，去掉重叠的部分，再将裁剪后的多幅影像装配起来形成一幅大幅面的影像。
图42镶嵌左影像图43 镶嵌右影像图44 镶嵌结果影像2．影像匀色在实际应用中，我们用来进行图像镶嵌的遥感影像，经常来源于不同传感器、不同时相的遥感数据，在做图象镶嵌时经常会出现色调不一致，这时就需要结合实际情况和整体协调性对参与镶嵌的影像进行匀色。
图45 匀色前影像图46 匀色后影像六．遥感信息提取遥感图像中目标地物的特征是地物电磁波的辐射差异在遥感影像上的反映。
依据遥感图像上的地物特征，识别地物类型、性质、空间位置、形状、大小等属性的过程即为遥感信息提取。
目前信息提取的方法有：目视判读法和计算机分类法。
其中目视判读是最常用的方法。
1．目视判读也叫人工解译，即用人工的方法判读遥感影像，对遥感影像上目标地物的范围进行手工勾绘，达到信息提取的目的。
图47 人工解译水系2．图像分类是依据是地物的光谱特征，确定判别函数和相应的判别准则，将图像所有的像元按性质分为若干类别的过程。
（1）监督分类在研究区域选有代表性的训练场地作为样本，通过选择特征参数（如亮度的均值、方差等），建立判别函数，对样本进行分类，依据样本的分类特征来识别样本像元的归属类别的方法。
图48 原图像图49 监督分类图像（2）非监督分类没有先验的样本类别，根据像元间的相似度大小进行归类，将相似度大的归为一类的方法。
（3）其他分类方法包括神经网络分类、分形分类、模糊分类等分类方法，以及他数据挖掘方法如模式识别、人工智能等，在这里不做进一步阐述。