简述光学遥感影像预处理的大概过程
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）
环境2b遥感影像预处理流程
环境2b遥感影像预处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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1. 辐射定标。
移除传感器定标参数产生的辐射失真。
遥感图像预处理ppt课件
- 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
遥感影像处理技术方案
遥感影像处理技术方案一、引言遥感技术已广泛应用于农业、环境监测、城市规划、交通管理等领域。
遥感影像处理是遥感技术应用的重要环节，通过对遥感影像的预处理、增强、特征提取等操作，实现目标识别、分类、定位等功能。
本文将详细论述遥感影像处理的流程与方法，为相关应用领域提供技术支持和参考。
二、遥感影像预处理遥感影像预处理是后续处理的基础，主要包括辐射定标、大气校正、几何校正等步骤。
1.辐射定标辐射定标是通过对传感器测量到的辐射强度进行标定，将原始影像转换为绝对辐射值。
辐射定标系数是关键参数，可通过传感器制造商提供的校准文件获取。
通过辐射定标，可消除传感器非线性响应的影响，提高影像的准确性。
2.大气校正大气校正主要是消除大气散射、吸收等因素对遥感影像的影响，还原地物真实反射强度。
常见的校正方法有经验模型法、物理模型法等。
经验模型法基于已知的地物反射率，根据实际天气情况进行校正；物理模型法根据大气散射原理，建立大气层与地面反射的数学模型，对影像进行校正。
3.几何校正几何校正主要是消除遥感影像的几何变形，包括平移、旋转、缩放等。
几何校正需要选取一定数量的地面控制点，通过校正公式对整个影像进行校正。
常用的方法有直接线性变换、多项式变换等。
几何校正可提高影像的定位精度，为后续的目标识别、分类等操作提供准确的基础数据。
三、遥感影像增强遥感影像增强旨在提高影像的对比度、清晰度等，以便更好地识别和提取目标信息。
常见的增强方法包括对比度增强、空间滤波、频率域滤波等。
1.对比度增强对比度增强通过拉伸像素强度分布范围，提高影像的对比度。
常见的对比度增强方法有直方图均衡化、反锐化掩膜等。
直方图均衡化通过对像素强度分布进行均衡化处理，提高影像的对比度；反锐化掩膜通过增强高频信息，提高影像的细节表现。
2.空间滤波空间滤波通过在空间域对影像进行平滑或锐化处理，去除噪声或增强边缘信息。
常见的空间滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
遥感卫星影像预处理的方法步骤
遥感卫星影像预处理的方法步骤1技术路线DOM 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高景一号MUX 影像大气校正植被指数多样性选择NDVI/EVI/NDWI/...光谱特征影像集随机森林分类研究区作物分类结果精度评价训练样本验证样本影像预处理辐射定标影像融合纹理特征多样性选择Mean/Entropy/ASM/...GLCM 计算高景一号Pan 影像灰度级量化...纹理特征影像集影像集验证样本集训练样本集实地调查高分解译样本筛选样本数据影像数据分类土地利用分类技术流程遥感图像水体粗提取先验阈值区间ROI 区域图像分割阈值水陆二值图边界膨胀直方图统计图像分割最小连通区去除水体掩膜图像水体分布提取技术流程模块开发数据处理数据获取水面实测光谱数据光学遥感数据实测水质参数数据水体固有光学量数据光谱特征分析固有光学特性分析基于水面实测光谱的水质参数反演算法基于光学遥感数据的水质参数反演策略最优反演算法精度评价水质参数反演软件模块开发反演算法水体光学分类大气校正水体提取水质参数反演技术路线图建筑物提取提取技术路线图2影像正射校正方案2.1正射校正原理遥感影像获取的过程中会受到各种不定因素的影响，如：传感器的成像方式、地形起伏、地球曲率、大气折射等，导致图像本身的几何位置、形状、尺寸等与其对应的地物不一致，发生变形。
通过一定的数学模型来改正和消除遥感影像产生的变形的过程称为几何校正。
通常情况下，对影像进行粗略几何校正时，需要利用卫星等提供的一些轨道、姿态参数以及与地面系统相关的处理参数来进行校正。
当精度要求较高时需对影像进行几何精校正，即利用地面控制点及畸变模型对原始影像进行校正。
经过粗校正之后接收到的全色影像数据中的大部分地物已经实现了重叠，只有个别仍存在偏差。
此时，需要利用DEM 数据对全色影像做正射校正，生成全色影像的正射影像图。
GF2遥感影像预处理全流程
GF2遥感影像预处理全流程GF2遥感影像数据集处理写在前头：为个⼈学习的总结，过段时间会把IDL⾃动化处理的代码整理上传，该⽂章参考了很多⼤佬的博⽂，稍后会整理⼀并给出。
数据分析：以GF2_PMS1为例：命名规则：GF2_PMS1_E55.4_N25.3_20210205_L1A0005457874GF2:⾼分⼆号PMS1：⼀台PMS多光谱相机E55.4_N25.3：经纬度20210205：时间L1A：级别0005457874：编号⽂件说明:⽂件总览MSS多光谱图像：空间分辨率低，光谱分辨率⾼PAN全⾊图像：空间分辨率⾼，光谱分辨率低rpb ⽂件：⽤于图像正射校正xml ⽂件：图像对应参数⽂件总览⾼分影像处理流程：1.辐射定标(⼤⽓校正的准备⼯作)：⼀般来讲，辐射定标就是将图像的数字量化值（DN ）转化为辐射亮度值或者反射率或者表⾯温度等物理量的处理过程。
2.⼤⽓校正：当太阳辐射通过⼤⽓以某种⽅式⼊射到物体表⾯然后再反射回传感器，由于⼤⽓⽓溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表⾯，⼤⽓，以及太阳的信息等信息的综合。
⽽如果我们想要了解某⼀物体表⾯的光谱属性，我们必须将它的反射信息从⼤⽓和太阳的信息中分离出来，这就需要进⾏⼤⽓校正过程。
3.正射校正（⼏何校正）：先进⾏辐射定标和⼤⽓校正，然后进⾏⼏何校正。
因为⼏何校正的时候会重采样，重采样会改变像元值，从⽽影响辐射定标和⼤⽓校正的结果。
4.NOTE ：辐射校正=辐射定标+⼤⽓校正全⾊图像不进⾏⼤⽓校正以GF2_PMS1为例：多光谱图像（MSS ）与全⾊图像（PAN ）：PAN总览图PAN部分细节图多光谱图像（MSS）：辐射定标部分(Radiometric Calibration)：辐射定标步骤：说明⽰例右击然后点击View Metadata,可以看到影像的元数据信息，点击Spectral，查看辐射定标系数，可与中国资源卫星中⼼下载得到的绝对辐射定标系数对⽐。
遥感图像预处理
遥感图像预处理遥感图像一般处理流程包括以下几项：数据源选择—图像输入与浏览—图像预处理（几何校正。
图像融合。
图像镶嵌。
裁剪。
大气校正等）--图像信息提取（人工解释自动分类特征提取动态监测等）--成果报告与应用（制图 Gis 共享）在这里着重介绍遥感图像预处理，遥感图像预处理在遥感图像处理占有十分重要位置。
图像预处理包括；几何校正。
图像融合。
图像镶嵌。
裁剪。
大气校正等1.几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。
引起图像畸变因素系统误差有规律的、可预测的。
比如扫描畸变非系统误差无规律的如传感器平台的高度、经纬度、速度和姿态的不稳，地球曲率及空气折射，地形影响等图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像中的同名像素配准。
图像纠正：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
又叫地理参照图像地理编码：特殊的图像纠正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
图像正射校正：借助于地形高程模型（DEM），对图像中每个像元进行地形的校正，使图像符合正射投影的要求。
几何粗校正：校正系统误差，地面站完成地理参照：利用数据自带参数进行几何校正。
几何精校正（常简称为几何校正）：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。
图像配准：基于两幅图像之间的同名点，利用几何校正模型，构建图像与图像之间的几何关系完成几何校正，基准图像不一定有地理坐标。
正射校正：结合传感器的姿态参数、地面控制点以及高精度的D EM 数据进行的几何校正图像预处理——几何校正（常见几个形式）几种常见几何校正形式：卫星轨道参数（全自动）地面控制点（同名点）+校正模型（人机交互）RP C 文件+地面控制点+DE M （人机交互）.图像预处理——几何校正（控制点获取）地面控制点获取途径基础数据基础测绘数据数字线画图（DL G ）数字栅格图（DR G ）影像数据正射影像（DO M ）实地测量（GP S ）地面控制点实质：找到待校正图像上的点对应真实的坐标值图像预处理——几何校正（控制点质量控制）图像选点原则（正射纠正不适用）选取图像上易分辨且较精细的特征点：道路交叉点，河流弯曲或分叉处，海岸线弯曲处，飞机场，城廓边缘等特征变化大的地区需要多选图像边缘部分一定要选取控制点尽可能满幅均匀选取数量原则在图像边缘处，在地面特征变化大的地区，需要增加控制点保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。
遥感技术在疾病传播风险评估中的应用考核试卷
B.遥感影像解译
C.数据分析与模型建立
D.结果验证
11.以下哪个遥感技术可以用于监测蚊虫滋生地？（）
A.热红外遥感
B.光学遥感
C.遥感雷达
D.激光遥感
12.以下哪个因素可能导致遥感技术在疾病传播风险评估中的应用受限？（）
A.数据分辨率
B.气象条件
C.资金投入
D.技术成熟度
13.在遥感影像中，以下哪种特征可用于识别疾病传播媒介？（）
A.预处理
B.特征提取
C.模型训练
D.结果验证
11.以下哪些因素可能导致遥感技术在某些疾病传播风险评估中的应用受限？（）
A.数据获取限制
B.技术成本
C.政策法规
D.疾病本身的传播特性
12.在遥感监测中，以下哪些环境因素与疾病传播有关？（）
A.水体
B.森林
C.城市建筑
D.农田
13.以下哪些遥感数据产品可以用于疾病传播风险评估？（）
D.云计算
16.以下哪些遥感技术对于监测野生动物活动，从而评估疾病传播风险具有重要意义？（）
A.光学遥感
B.雷达遥感
C.热红外遥感
D.声学遥感
17.在疾病传播风险评估中，以下哪些环节可能需要专业知识的支持？（）
A.数据采集
B.遥感影像解译
C.模型构建
D.风险评估
18.以下哪些因素可能导致遥感技术在疾病传播风险评估中产生误差？（）
2.预处理包括辐射校正、几何校正和图像增强，这些步骤确保数据质量，减少误差，对于后续疾病传播风险评估的准确性至关重要。
3.遥感技术监测传播媒介的栖息地和环境条件，如水体和植被覆盖。这些信息有助于预测媒介的繁殖和扩散，为防控策略提供依据。
简述光学遥感影像预处理的大概过程
光学遥感影像预处理是指对获取的遥感影像进行一系列的处理，以便更好地应用于后续的遥感信息提取和分析。
其大概过程可以分为以下几个步骤：1. 数据获取在光学遥感影像预处理的过程中，首先需要获取遥感影像数据。
这些数据可以来自于卫星、飞机、无人机等评台获取的遥感影像数据。
在数据获取的过程中，需要注意遥感影像的分辨率、波段数量等参数，以便后续的处理和分析。
2. 数据预处理数据预处理是光学遥感影像预处理的重要步骤之一。
在这一步中，需要对原始的遥感影像数据进行校正和去噪。
校正包括大气校正、辐射校正等，去噪则是为了减少影像中的噪声对后续分析的影响。
3. 影像配准影像配准是指将获取的多幅遥感影像数据进行配准，使得它们能够在同一坐标系下进行分析。
这一步可以通过地面控制点配准、影像匹配等方法来实现。
4. 影像切割在光学遥感影像预处理中，有时需要将大块的遥感影像数据进行切割，以便更好地应用于特定的分析需求。
影像切割可以根据不同的地物类型、研究区域等进行划分。
5. 特征提取特征提取是光学遥感影像预处理的关键环节之一。
在这一步中，需要针对特定的分析目标提取出影像中的特征信息，如植被覆盖度、土地利用类型等。
这一步可以通过图像分类、目标检测等方法来实现。
光学遥感影像预处理是遥感领域中的重要环节，它能够提高后续遥感信息提取和分析的准确性和可靠性。
通过对遥感影像数据进行一系列的处理，可以更好地挖掘出影像中蕴含的丰富信息，为地球观测和环境监测等领域提供有力的支持。
在本次文章中，我们简要介绍了光学遥感影像预处理的大概过程，包括数据获取、数据预处理、影像配准、影像切割和特征提取等步骤。
这些步骤为后续遥感信息提取和分析打下了重要的基础，同时也为遥感数据的应用提供了可靠的数据支撑。
在未来的研究和实践中，我们需要进一步深入地探讨每个环节的具体方法和技术，以更好地应对复杂的遥感数据分析需求。
希望通过本次文章的介绍，读者能够对光学遥感影像预处理有一个初步的了解，并对其重要性有所认识。
遥感图像处理流程
遥感图像处理流程一．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。
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简述光学遥感影像预处理的大概过程
光学遥感影像预处理是获取高质量遥感数据的关键步骤之一。
它涉及
数据获取、几何校正、大气校正、降噪和图像增强等一系列处理过程，为后续的分析和应用提供清晰、准确的数据基础。
在本文中，将以序
号标注的方式，简述光学遥感影像预处理的大概过程，并分享个人观
点和理解。
1. 数据获取
光学遥感影像预处理的第一步是获取原始影像数据。
这些数据可以来
自于遥感卫星、无人机或其他航空平台。
在获取数据之前，需要考虑
影像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等特征，以确保数据的
适用性和可靠性。
2. 几何校正
几何校正是将原始影像数据与地理参考系统对齐的过程。
它涉及几何
校正、辐射定标和投影转换等步骤。
几何校正的目的是消除影像中的
空间畸变，使其能够准确地表示地球表面的特征。
3. 大气校正
大气校正是消除大气散射对遥感影像的影响。
大气校正的目标是校正
影像中的大气影响，以恢复地表反射率的真实值。
这个过程通常需要
使用大气校正模型和气象数据来估算和修正大气散射。
4. 降噪
降噪是为了提高影像质量而采取的一系列去除不必要噪声的操作。
常
用的降噪方法包括平滑滤波、小波变换和空间域滤波等。
降噪过程的
目的是减少影像中的噪声和杂乱信息，以提高图像的清晰度和可解释性。
5. 图像增强
图像增强是为了改善影像的观感效果而进行的一系列处理。
常见的图
像增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化和空域滤波等。
图像增强
的目标是突出影像中的特定信息，使其更容易被人眼识别和解释。
总结起来，光学遥感影像预处理的大概过程包括数据获取、几何校正、大气校正、降噪和图像增强。
通过这些处理步骤，原始的遥感影像数
据可以被处理成高质量、准确的数据，为后续的分析和应用提供可靠
的基础。
个人观点和理解：
光学遥感影像预处理是获取高质量遥感数据的重要环节，它对于遥感
应用和研究具有重要意义。
在预处理的过程中，几何校正和大气校正
是两个关键的步骤。
几何校正可以消除影像中的空间畸变，使其能够
精确地表达地球表面的特征。
大气校正可以消除大气散射对影像的影
响，提取地表反射率的真实信息。
这两个步骤对于遥感影像的分类、变化检测、资源调查等应用具有重要的影响。
降噪和图像增强是为了提高遥感影像的质量和解释性而进行的处理。
降噪可以去除不必要的噪声，提高影像的清晰度和可解释性。
图像增强可以改善影像的观感效果，突出影像中的特定信息。
这两个步骤对于遥感影像的可视化和解译具有重要的作用。
在实际应用中，光学遥感影像预处理仍然面临一些挑战。
大气校正常需要使用大气校正模型和气象数据，但现实中的大气条件和时间变化使得这一过程并不容易实现。
遥感影像中的噪声和杂乱信息也给降噪和图像增强带来了一定的困难。
如何提高光学遥感影像预处理的准确性和效率仍然是一个需要进一步研究的问题。
光学遥感影像预处理是获取高质量遥感数据的重要步骤。
它包括数据获取、几何校正、大气校正、降噪和图像增强等一系列处理过程。
通过这些步骤，原始的遥感影像数据可以被处理成清晰、准确的数据，为遥感应用和研究提供可靠的基础。
我们还需要进一步研究和改进预处理方法，以应对实际应用中的挑战。