遥感图像预处理2007

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辐射纠正包括
辐射畸变包括: 大气散射引起的辐射误差 太阳高度角和地形变化引起的畸变 由卫星遥感感光系统引起的系统畸变
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辐射量校正的目的是求出遥感器输出与目标物的光谱反射率或 温度、辐射率的关系。 从下式中可知，在辐射量校正中，应考虑大气引起的吸收和散 射，天空光的影响，地表的角度等的多种因素。
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1.4 图像恢复
(1) 去条纹
（Band Striping）
A
B 对TM数据：
Interpreter Radiometric Enhancement Destripe TM Data
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Байду номын сангаас
Tip: 斜体字代表在ERDAS中的方法
传感器的损坏会造成典型的传感器噪声：条带（Stripe）
卷积运算去条纹
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遥感系统接收多种辐射信息
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(2)基于大气状况的绝对辐射校正方法
• 将遥感数据的亮度值转换成为表面反射率 值的校正方法 • 需要已知(1)发生的散射与吸收 (2) 天空辐照核程辐照影响辐射能 量的透过率
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(3)基于辐射传输模型的大气校正
根据辐射传输原理,建立大气校正算法的程序进行大气纠正
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不同时间的卫星图像
1993年5月
2002年6月
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1.2 辐射校正
（1） 利用辐射传输方程,得出辐射方程的形式的近似 解,卫星接收的亮度(大气纠正):
L s = LT + L p (W • m −2 • sr −1 ) Ls : 传感器纪录的总辐射量 LT目标区域向传感器发去的总辐射量 : Ls : 其它辐射通过不同途径进入传感器的瞬时视场的辐射量，成为程辐射。 LT = 1
第十一讲 遥感图像预处理
2007-12-3 北京大学城市与环境学院 刘雪萍
电话：62751174, lxp@
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遥感图像处理的内容 • • • • 辐射校正 几何校正 图像镶嵌 图像融合
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卫星数据简介
• 美国陆地卫星Landsat 上搭载的扫描仪,一系列地球资源卫星之一。 从1972年到1999年，NASA共发射6颗卫星，用于地球观测，是大型，昂贵的卫星系 列，扫描仪的分辨率不断提高，地面分辨率由80米提高到15米；光谱分辨率由4个波段 提高到了8个波段。 Landsat 1,2,3: 扫描仪为MSS,4个波段，分辨率80米， 图幅范围185 X185km2 Landsat 4,5:扫描仪为TM,7个波段，分辨率30米， 图幅范围185 X185km2 Landsat 7 扫描仪为ETM ,8个波段，分辨率15米；（1999---2004年） 图幅范围185 X170km2 法国spot 卫星, SPOT-5 1,2,3 分辨率10米,短波红外20米,通过采样加密到10米, 全色波段为2.5米
• • •
几何校正：校正图像坐标位置与地图坐标的目标地物坐标的差异。 图像镶嵌:将多幅卫星图像拼接成一个覆盖研究区域的大范围的图像. 图像融合:不同分辨率,不同遥感器的图像进行组合匹配, 能增加图像信 息,提高分辨率,提高图像处理精度的技术
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TM61 热红外波段图像显示的是与地表温度相关的信息
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一.辐射纠正
λ2 λ1
π
∫ ρλTθ
0
( Eθ 0Tθ 0 cos θ 0 + Edλ )dλ
ρ λ : 地面平均反射率
Eθ 0：大气层顶部太阳光谱辐照度
θ 0：太阳天顶角
Tθ 0：大气透过率（从太阳到地面的） Tθ 0：大气透过率（从地面到传感器的） Edλ：天空漫反射照度
式中的未知数很难获得, 用对方程起主要作用的数据近似求解. Lp程辐射,干扰信息,需要消除.计算方法用辐射传输模型计算
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非垂直摄影，比例尺不均匀
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•旋转位移
影像非正北，需要旋转调整
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2.2 几何纠正目的
• • • • • • • • • • 消除几何畸变 比较不同时相的遥感图像,在相同的坐标系下进行变化的比较. 开发建立GIS模型 为分类文件建立训练区定位 生成精确的卫星影像图 与矢量文件进行叠加运算(overlay) 比较不同比例尺的图像 从遥感图像上计算精确的距离和面积 镶嵌图像(mosaicking images) 融合图像
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(2)太阳高度的变化引起的亮度变化 (3) 地形变化引起的变化
地形变化引起的入射角不同
以上 (1), (2), (3) 项能用卫星的系统参数加以纠正.
对Landsat ,可以利用National Landsat Archive Production System (NLAPS) 进行系统校正和地形校正。
*图像的频率:表示图像变化的程度,改变的结果取决与运算核的设 计.
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*傅立叶变换Fourier Transefer 傅立叶变换
• 图像进行傅立叶变换, 再与带有一定作用滤 波函数相乘, 达到增强图像,去处噪声和条纹 的作用. • 滤波函数有:高通滤波, 增强目标物的轮廓 低通滤波, 消除噪声,平滑图像 带通滤波, 消除间隔出现的噪声
其 中 ：
L(λ )：遥感器的输出, , 辐射率，单位：瓦特每平方米弧度（W • m −2 sr −1 ) K (λ )：遥感器的响应特性
τ (λ ,θ1 ,θ 2 , h)：反射光在大气中的透射率（大气光学厚度） N (λ , φ1 , φ2 )：太阳的直射光和天空光组成的光源的幅照度 ρ (λ ,θ1 ,θ 2 , φ1 , φ2 )：目标物的光谱反射率 B (λ , T )：绝对温度T的黑体照度 ε (λ ,θ1 ,θ 2 )：目标物的光谱辐射度（比辐射率） b(λ , θ1 , θ 2 , h)：传感器和目标物之间因大气的辐射和散射引起的光路辐射 λ : 波长，θ1：目标物与遥感器所成仰角，θ 2：目标物与遥感器所成的方向角，ϑ3：地表倾角，φ1：太阳高度角， φ2：太阳方位角，h : 遥感器高度
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（4）利用地面实况数据的方法(大气纠正)
地面测定目标地物的反射率或辐射率，与卫星图像数据比较， 从而消去大气影响。 观测的回归方程：LAi = a + bRi Lai:为卫星观测值 R: 为地面反射率 a, b 回归系数
光谱仪照片
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（4）暗象元法(大气纠正)
• 假设遥感图像中，最暗点应该为0，如纯净的水， 或阴影；如果不为0，则是大气影响。利用这一方 法粗略消去大气的影响。
Band 8 0.520-0.900
TM 61: Hight Gain, TM62: Low Gain
SPOT-5数据参数
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图像预处理（Data Preparation ）
• • • • • • • • • • • Radiometric Restoration 辐射纠正 去条纹（Band Striping） 大气纠正（Atmospheric Correction） 地形影响（Topographic Effect） 去噪声点（Noise） Geometric Restoration 几何纠正 裁剪（Subset image） 重采样（Resample） 投影变换（Reproject） 图像镶嵌（Mosaic） 图像融合(Merge)
主要应用
水体，浅水水下特征，人造地物
分辨率
30米 30米 30米 30米 30米 60米 30米 15米
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植被类型和农作物长势，人造地物
测量绿色植物吸收率，并对植物分类 测定生物量和作物长势，对植物分类 植物含水量及土壤湿度，区别云和雪 地表物质自身的热辐射，热分布图， 岩石识别和地质探矿 高温辐射源，监测火灾， 区分人造地物 区分人造地物，城市结构
近红外波段影像（如TM4）
灰度值大 致等于大 气散射值
将所有波段影像都减去清 澈水体的灰度值，可大致 消除大气散射带来的影响
清澈的水体 （如深水库）
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利用RS软件中现有模型进行大气纠正 • ACORN---Atmospheric CORrection Now, 采用MODTRAN4 • ATREM: The Atmospheric REMoval,采用 6S • FLAASH:用MODTRAN 4+辐射传输代码 • ATCOR: The ATmospheri CORrection
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(2) 缺行处理
A
B 缺行，用周围替换 Interpreter Utility Replace Bad Lines
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用暗像元处理消除大气影响
• 查找图像近红外波段的深水像元
读取深水的像元值
所有波段的值 — 深水的像元值
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二 几何纠正
2.1 图像几何变形的原因
扫描器的几何扭曲，边缘处变形大
辐射纠正
几何处理
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遥感图像纠正的原因与目的
• • 图像纠正：从畸变的图像中消除畸变的过程。包括：辐射校正和几何 校正。 辐射校正：利用遥感器观测目标物辐射或反射的电磁能量的测量值与 目标物的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量不一致，消除辐射量失 真的过程叫辐射校正。
辐射纠正用于利用遥感数据物理量的反演:如地表温度,地表含水量的反演,大 气气溶胶光学厚度,叶面指数等
1.1 辐射纠正的含义
•辐射校正：利用遥感 器观测目标物辐射或反 射的电磁能量的测量值 与目标物的光谱反射率 或光谱辐射亮度等物理 量不一致，消除辐射量 失真的过程叫辐射校 正。 进入遥感器的三部分
I0:直接进入遥感器的大气散射电磁波 ID:漫反射辐射到地面,又反射到大气,再进入到遥感器中 IS:地面直接反射太阳辐射.
方法:
• • • • • • • • • • • 需要已知:遥感图像的位置 遥感数据采集日期时间 影像获取高度 影像数据的平均高度 大气模式(如:中纬度夏季,中纬度冬季等) 辐射定标后的遥感图像辐射数据(数据单位为Wm-2μm -1sr-1 各波段信息 获取遥感数据时的当地大气能见度 将选定的参数输入MODTRAN4,6 或6S等大气辐射传输模型中,获取大 气吸收或散射特性. 用大气特性将遥感辐射率转换成地表反射率