北京0.5米高分一张图遥感影像
北京全市0.5米正射影像采用高景一号卫星、WorldView-3、WorldView-2、GeoEye、Pleiades、k3a等国内外卫星为数据源，利用具备自主知识产权的“新一代遥感图像加工处理软件”实现影像快速处理。旨在降低用户利用遥感数据处理成本和快速实时监测的需求。
北京全市0.5米一张图示意图
常见国产卫星遥感影像数据的简介
北京揽宇方圆信息技术有限公司 常见国产卫星遥感影像数据的简介 本文介绍了常见国产卫星数据的简介、数据时间、传感器类型、分辨率等情况。 中国资源卫星应用中心产品级别说明 ◆1A级和1C级产品均为相对辐射校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 ◆2级，2A级和2C级产品均为系统几何校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 其中: ■GF-1卫星和ZY3卫星归档产品为1A级，ZY1-02C卫星数据归档产品级别为1C级，其他卫星归档级别为2级! ◆归档产品是指:该类产品已经存在于系统中,仅需要从存储系统中迁移出来.即可供用户下载的数据。 ◆生产产品是指:该类产品不是已经存在的产品,需要对原始数据产品进行生产,然后再提供给用户下载的数据。
■当用户需要的产品级别是上述归档的级别,直接选择相应的产品级别，然后查询即可！ ■当用户需要的产品级别不是上述归档的级别,就需要进行生产.本系统提供GF-1卫星和ZY3卫星2A级的生产产品,ZY1-02C卫星2C级的生产产品,在选择需要的级别查询后,无论有没有数据,在查询结果页上方有一个“查询0级景”按钮,点击此按钮后,进行数据查询,如果有数据，选择需要的产品直接订购,即可选择需要的产品级别。 国产卫星 一、GF-3(高分3号) 1.简介 2016年8月10日6时55分，高分三号卫星在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功发射升空。 高分三号卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星，为1米分辨率雷达遥感卫星，也是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达（SAR）成像卫星，由中国航天科技集团公司研制。 2.数据时间 2016年8月10日-现在 3.传感器 SAR：1米 二、ZY3-02（资源三号02星） 1.简介 资源三号02星（ZY3-02）于2016年5月30日11时17分，在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。这将是我国首次实现自主民用立体测绘双星组网运行，形成业务观测星座，
遥感影像处理步骤
3.2.3 遥感影像数据的获取 目前世界上用于民用的卫星很多，最常用于作物长势监测的是美国发射的一系列陆地卫星。本文使用的是2013年2月11日，NASA发射的Landsat 8卫星数据，Landsat 8上携带有两个主要载荷：OLI（陆地成像仪）和TIRS（热红外传感器）。OLI包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185×185 km。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5（0.845–0.885 μm），排除了0.825 μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段（band1：0.433–0.453 μm）主要应用海岸带观测，短波红外波段(band9：1.360–1.390 μm) 包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。 表3-2 Landsat8各波段的名称与用途 Table 3-2 The name and purpose of each band of Landsat8 （引自：张玉君，国土资源遥感，2013） 波段No 波段名称波长范围/nm 数据用途GSD地面 采样距离 /nm 辐射率/ （W·m-2sr-1u m-1）典型 SNR （典型） 1 NewDeep Blue 433-453 海岸区气溶胶30 40 130 2 Blue 450-515 基色/散射/海岸30 40 130 3 Green 525-600 基色/海岸30 30 100 4 Red 630-680 基色/海岸30 22 90 5 NIR 845-885 植物/海岸30 14 90 6 SWIR2 1560-1660 植物30 4.0 100 7 SWIR3 2100-2300 矿物/干草/无散射30 1.7 100 8 PAN 500-680 图像锐化15 23 80 9 SWIR 1360-1390 卷云测定30 6.0 130 10 TIR 10300-11300 地表温度100 11 TIR 11500-12500 地表温度100 本实验获取条带号和行编号为143/029，选取棉花蕾期、花铃期、吐絮期内无云、质量较好的影像数据，过境时间分别为2013年6月25日，8月5日，8月29日。 3.2.4 卫星影像处理 地面目标是个复杂的多维模型，具有一定的空间位置、形状、大小和相互关
SPOT卫星遥感影像数据基本参数
SPOT5遥感卫星基本参数 北京揽宇方圆信息技术有限公司 前言： 遥感传感器是获取遥感数据的关键设备，由于设计和获取数据的特点不同，传感器的种类也就繁多，就其基本结构原理来看，目前遥感中使用的传感器大体上可分为如下一些类型：（1）摄影类型的传感器； （2）扫描成像类型的传感器； （3）雷达成像类型的传感器； （4）非图像类型的传感器。 无论哪种类型遥感传感器，它们都由如下图所示的基本部分组成： 1、收集器：收集地物辐射来的能量。具体的元件如透镜组、反射镜组、天线等。 2、探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。具体的无器件如感光胶片、光电管、光敏和热敏探测元件、共振腔谐振器等。 3、处理器：对收集的信号进行处理。如显影、定影、信号放大、变换、校正和编码等。具体的处理器类型有摄影处理装置和电子处理装置。 4、输出器：输出获取的数据。输出器类型有扫描晒像仪、阴极射线管、电视显像管、磁带记录仪、XY彩色喷笔记录仪等等。 虽然不同卫星的基本组成部分是相同的，但是由于，各个组成部分的具体构造的精细度又是不同的，的，所以不同的卫星具有不同的分辨率。 一、法国SPOT卫星 法国SPOT-4卫星轨道参数： 轨道高度：832公里 轨道倾角：98.721o 轨道周期：101.469分/圈 重复周期：369圈/26天 降交点时间：上午10：30分 扫描带宽度：60 公里 两侧侧视：+/-27o 扫描带宽：950公里 波谱范围： 多光谱XI B1 0.50 – 0.59um 20米分辨率B2 0.61 – 0.68um B3 0.78 – 0.89um SWIR 1.58 – 1.75um
常用的遥感卫星影像数据有哪些
北京揽宇方圆信息技术有限公司 常用的遥感卫星影像数据有哪些 公司拥有WorldView、QuickBird、IKONOS、GeoEye、SPOT、高分一号、资源三号等卫星的代理权，与国内多家遥感影像一级代理商长期合作，能够为客户提供全天候、全覆盖、多分辨率、多尺度的影像产品 WorldView，分辨率0.5米 WorldView卫星系统由两颗(WorldView-I和WorldView-II)卫星组成。WorldView-I全色成像系统每天能够拍摄多达50万平方公里的0.5米分辨率图像，并具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力，能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。WorldView-II多光谱遥感器具有8个波段，平均重访周期为一天，每天采集能力达到97.5万平方公里。
QuickBird，分辨率0.61米 QuickBird具有较高的地理定位精度,每年能采集7500万平方公里的卫星影像数据，在中国境内每天至少有2至3个过境轨道，有存档数据约500万平方公里，重访周期为1-6天，每天采集能力达到21万平方公里。 IKONOS，分辨率0.8米 IKONOS卫星是世界上第一颗高分辨率卫星，开启了商业高分辨率卫星的新时代，同时也创立了全新的商业化卫星影像标准。全色影像分辨率达到了0.8米，多光谱影像分辨率4米，平均重访周期3天。
Geoeye，分辨率0.41米 GeoEye-1卫星具有分辨率最高、测图能力极强、重返周期极短的特点。全色影像分辨率达到了0.41米，多光谱影像分辨率1.65米，定位精度达到3米，重访周期2-3天，每天采集能力70万平方公里。
遥感影像图像处理流程
遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 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。 （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。
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。 （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
高分辨率遥感卫星介绍
北京揽宇方圆信息技术有限公司 高分辨率遥感卫星有哪些 高分辨率遥感可以以米级甚至亚米级空间分辨率精细观测地球，所获取的高空间分辨率遥感影像可以清楚地表达地物目标的空间结构与表层纹理特征，分辨出地物内部更为精细的组成，地物边缘信息也更加清晰，为有效的地学解译分析提供了条件和基础。随着高分辨率遥感影像资源日益丰富，高分辨率遥感在测绘制图、城市规划、交通、水利、农业、林业、环境资源监测等领域得到了飞速发展。 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。 一、卫星类型 (1)光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、北京二号、高景一号、资源三号、高分一号、高分二号、环境卫星。 (2)雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 (3)侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 二、卫星分辨率 (1)0.3米：worldview3、worldview4 (2)0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A (3)0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades
遥感卫星图像处理方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌
遥感影像预处理
遥感影像预处理 预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。 本小节包括以下内容： ? ? ●数据预处理一般流程介绍 ? ? ●预处理常见名词解释 ? ? ●ENVI中的数据预处理 1、数据预处理一般流程 数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。 图1数据预处理一般流程 各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。 2、数据预处理的各个流程介绍
（一）几何精校正与影像配准 引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。 在做几何校正前，先要知道几个概念： 地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。 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 影像几何精校正，一般步骤如下， （1）GCP（地面控制点）的选取 这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征： 1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。 GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
(完整版)卫星图像处理流程
卫星图像处理流程 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。
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 【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纠错、配准以及最后统一融合的方法及原理，简要介绍了正射影像图的构型、调色以及去重叠等数据信息处理的方式和过程。 【关键词】卫星遥感技术;数据;信息;正射影像图;制作 引言 21世纪信息科技时代的到来，卫星遥感技术也在不断的更新、完善之中。目前的卫星遥感技术在用于制作正射影像图方面效果显著，并且成图的精准度越来越高，远远超过比例尺地形图的精准度。卫星遥感技术在城市建设、城市规划以及了解环境状况和资源状况方面具有强大的支撑作用。采用卫星遥感技术制作的城市影像图具有目标辨认难度小、内容清晰、比例尺大以及转释较容易的优势，这项技术已经广泛应用于社会生产和发展的各个层面。该项技术还有助于治理生态环境、搜集专业信息、监测工程项目以及防止各种自然灾害等工作的开展。 1.国内外普遍流行的卫星影像图收集方式 随着新科技革命的不断深入，卫星遥感技术日新月异，目前国际上较为早期出现的卫星遥感技术是来自美国的Earth watch 卫星数据资源库的QuickBird卫星影像，这款卫星影像的地面全色分辨率达到0.61m，成像款幅度达到16.5×16.5/km2，随后美国相继推出了Space imaging Ikonos和Land sat TM卫星遥感影像，这宽两款卫星遥感较Earth watch的QuickBird的影像效果以及成像款幅度都有所提升。俄罗斯生产了一款Spin-2卫星影像，这款卫星影像在地面分辨率方面虽然不及美国的Land sat TM卫星遥感，但是其成像款幅度可以达到200×300/km2却与美国的三种卫星影响有明显的优势。 2.卫星影像图的纠错、配准以及统一融合 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[1]。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。
资源三号卫星卫星数据参数遥感影像官方报价
北京揽宇方圆中国领先遥感影像数据服务． 资源三号卫星，简称ZY3，是中国第一颗民用高分辨率光学卫星，卫星2012年1月9日发射，它搭载了四台光学相机，包括一台地面分辨率2.1m的正视全色TDI CCD相机、两台地面分辨率3.6m的前视和后视全色TDI CCD相机、一台地面分辨率5.8m的正视多光谱相机，数据主要用于地形图制图、高程建模以及资源调查等。卫星设置寿命5年，可长期、连续、稳定地获取立体全色影像、多光谱影像以及辅助数据，可对地球南北纬84度以内的地区实现无缝影像覆盖。 主要功能 1、资源三号卫星主要用于1:5万比例尺立体测图和数字影像制作，又可用于1：2.5万等更大比例尺地形图部分要素的更新，还可为农业、灾害、资源环境、公共安全等领域或部门提供服务。
2、卫星应用系统将用于处理2.5米、4米和10米分辨率的卫星影像及其构成的立体测绘影像，测制1：5万地形图及相应测绘产品，开展1：2.5万等更大比例尺地形图的修测与更新，建立基于资源三号卫星的基础地理信息生产与更新的技术应用体系。 3、应用系统建设目标是最终实现业务化运行，长期、稳定、高效地将高分辨率立体影像转化为高质量的基础地理信息产品，并为其他用户部门提供高分辨率遥感影像应用服务。 4、利用资源三号卫星获取的立体影像，在构成的立体视野里，会出现高耸的山体、陡峭的河谷、矗立的灯塔，栩栩如生的公路、房屋、桥梁，通过立体观测，能够完成数字高程模型制作、立体测图等作业，生产现势性强、精度高的基础地理信息产品，结合资源三号卫星多光谱影像及各种专题信息，还可以生产各种融合影像产品、专题产品等，满足各行业部门的应用需求。
遥感影像处理步骤
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。 （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。
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。 （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
遥感影像成图步骤—以ETM为例
理塘-德巫断裂卫星影像地图制作（1:10万） ——以ETM数据为例 一、主流处理软件对比介绍 ENVI，ERDAS，PCI 软件功能不作具体说明，ENVI和ERDAS较为主流，各个软件各有自己的优缺点，比如ENVI中提供的数据融合方法就没有ERDAS中的多，ERDAS(破解版)中无法做DEM提取工作；ENVI的影像波段显示和数据操作较为简便，菜单功能有很多重复；PCI破解版本较低。另外，每个软件对不同类型的卫星遥感影像可能有各自的处理模块，所以也不能绝对就以某一类软件为主，如果遇到一些问题，一类软件解决不了，可以尝试用另一类软件。如在中科院网站下载的ＥＯＳ原始卫星数据打不开，用ＰＣＩ就能打开，然后转换成ENVI STANDSRD格式或者ERDAS IMAGINE格式，即可处理了。最后，哪种能免费下载，哪种版本功能多，就用哪种吧，没的讲究。 二、数据准备（建议查看百度文库：《遥感影像的获取及处理sky》） （1）介绍 （2）来源 A https://www.360docs.net/doc/6815583974.html,/cs_cn/ https://www.360docs.net/doc/6815583974.html,/cs_cn/中科院对地中心 B https://www.360docs.net/doc/6815583974.html,/EarthExplorer/ USGS网站 C Ftp://https://www.360docs.net/doc/6815583974.html,马里兰大学FTP（Landsat 4-7数据存放于WRS2下，建议用360浏览器浏览，） 说明：A, B注册后，方可下载。USGS上的数据比对地中心要新一些，格式种类要多，有许多是经过正射矫正（Orthorectified）的数据，做图可以直接拿来用，另外，landsat 7在2003年以后的数据（SLC-off）由于卫星故障，有条带，虽然修复过，最好不用，具体说明见中科院对地中心数据下载网站。C里面数据类型丰富，包括ASTER，QUICKBIRD，EOS等等，可以作为练习数据使用。 D 下载前准备：查询数据行列号（Path/Row）以下是Landsat 7 影像行列号
九种卫星地图的快速选择和比较方法
九种卫星地图的快速比较和选择方法 自从2005年谷歌提供在线的卫星地图服务以来，具有实力的大公司竞相角逐，到目前为止应该有数十种之多的在线卫星地图服务。如果要想下载某个地方的卫星的图，不得不打开多个在线地图网站分别进行比较，事情较为繁锁。 这里以“成都”为例说明如何在最常见的九种卫星地图中作快速选择和比较。 首先下载安装水经注万能地图下载器，该下载器中能查看最常见的九种在线卫星地图，如果你没有安装该软件，可以百度一下“水经注软件”到水经注软件的官方网站去下载安装。 启动水经注万能地图下载器，会显示该软件能下载的所有卫星地图、电子地图、地表地形图和三维地图的种类，这里我们只需要选择所有的卫星地图就可以了，如下图所示。 选择好所有卫星地图后，点击“确定”即可，软件中会显示所有选中的卫星地图标签，如下图所示。
这里我们以比较“成都”的卫星地图为例，分别点击各卫星地图所对应的标签，并在查询定位区域执行查询放大到19级查看是否是最新版的高清卫星地图，其中百度卫星地图和搜狗卫星地图由于没有坐标，因此不能执行查询，只能通过先找到目的地所属的省份再找所属的市(区县)这样逐级放大查找目标位置，以下将作详细说明。 一、查询定位谷歌高清卫星地图 点击“卫星.谷歌”标签切换到在线谷歌卫星地图，在“查询定位”区输入“成都”，然后点击“搜索”按钮定位到成都并放大到第19级查看是否是高清晰 的卫星地图及色彩效果，如下图所示。
二、查询定位必应高清卫星地图 点击“卫星.必应”标签切换到在线必应卫星地图，在“查询定位”区输入“成都”，然后点击“搜索”按钮定位到成都并放大到第19级查看是否是高清晰 的卫星地图及色彩效果，如下图所示。 三、查询定位雅虎高清卫星地图
遥感影像的分类处理
摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程
遥感卫星影像图查询购买流程介绍
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星影像图查询购买流程介绍 丰富的数据源 北京揽宇方圆拥有先进的国产业务卫星与商业卫星、国际业务卫星与商业卫星、灵活机动的低空飞行等遥感数据，可实现多空间、时间分辨率的不同数据的整合，向客户提供满足个性化需求的影像数据服务。 先进的生产技术 北京揽宇方圆遥感卫星数据处理严格质量控制的半自动高性能集群计算，数据迭代更新的系统级海量处理，有效无云的光学影像处理体系。 科学的生产流程 A、原始卫星影像数据：整合国内外遥感卫星数据源； B、自主产权遥感数据软件：高效、稳定的影像数据生产线； C、有效数据像元：全色、多光谱影像；无云有效数据碎片； D、合成卫星影像：多源卫星合成镶嵌影像 系列化影像产品 北京揽宇方圆在科学、严格的标准化生产管理和质量控制体系基础上，已构建多条成熟的影像数据生产线，可满足规模化海量影像数据生产，可提供融合影像、镶嵌影像产品，形成高质量规格的DEM与影像地图服务，同时可实现影像资源的持续、快速、稳定更新。 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。 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。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。
常用遥感数据的遥感卫星基本参数大全
常用遥感数据的遥感卫星基本参数大全
常用遥感数据的遥感卫星基本参数大全 常用, 遥感数据, 遥感卫星, 基本参数, 大全 1、CBERS-1 中巴资源卫星 CBERS-1 中巴资源卫星由中国与巴西于1999年10月14日合作发射，是我国的第一颗数字传输型资源卫星 卫星参数： 太阳同步轨道轨道高度：778公里,倾角:98.5o 重复周期：26天平均降交点地方时为上午10：30 相邻轨道间隔时间为 4 天扫描带宽度:185公里星上搭载了CCD传感器、IRMSS红外扫描仪、广角成像仪，由于提供了从20米-256米分辨率的11个波段不同幅宽的遥感数据，成为资源卫星系列中有特色的一员。 红外多光谱扫描仪：波段数： 4波谱范围：B6：0.50 –1.10(um)B7：1.55 –1.75(um)B8：2.08 – 2.35(um)B9：10.4 – 12.5(um)覆盖宽度：119.50公里空间分辨率：B6 – B8：77.8米B9：156米 CCD相机：波段数： 5波谱范围：B1：0.45 –0.52(um)B2：0.52 –0.59(um)B3：0.63 –0.69(um)B4：0.77 –0.89(um)B5：0.51 – 0.73(um)覆盖宽度：113公里空间分辨率：19.5米(天底点)侧视能力：-32 士32 广角成像仪：波段数： 2波谱范围：B10：0.63 –0.69(um)B11：0.77 –0.89(um)覆盖宽度：890公里空间分辨率：256米 CBERS-1卫星于1999年10月14日发射成功后，截止到2001年10月14日为止，它在太空中己运行2年，围绕地球旋转10475圈，向地面发送了大量的遥感图像数据，已存档218201景0级数据产品。 CBERS-1卫星的设计寿命是2年，但据航天专家测定CBERS-1卫星在轨道上运行正常。有效载荷除巴西研制的宽视场成像仪于2000年5月9日因电源系统故障失效外，其余均工作正常，而且目前星上的所有设备均工作在主份状态，备份设备还未启用，星上燃料绰绰有余。因此，虽然卫星设计寿命是2年，但航天专家设计时对各个器件都打有超期服役的余量，从CBERS-1卫星目前的运行情况来，其寿命肯定要远远大于2年。所以欢迎用户继续踊跃使用CBERS-1的数据。 2002年我国将发射CBERS-2卫星，用户期望的中巴地球资源卫星在太空中双星运行的壮观将会实现。 2、法国SPOT卫星 法国SPOT-4卫星轨道参数： 轨道高度：832公里 轨道倾角：98.721o 轨道周期：101.469分/圈 重复周期：369圈/26天 降交点时间：上午10：30分 扫描带宽度： 60 公里 两侧侧视：+/-27o 扫描带宽：950公里 波谱范围：
遥感图像处理步骤及经验
遥感图像处理步骤及经验 1、图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7 波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ② 选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥ 在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。 2、图像波段合成 在erdas的interpreter模块中将单波段影像进行合成，生成多波段文件，具体操作步骤为： interpreter－>utilities－>layer stack， ① 在出现的对话框中import框中依次选择需要合成的波段，每选择输入一个波段用Add添加一次； ② output file选择导出文件路径及命名文件。 ③ Data type 设为 Unsigned 8 bit； ④ Output option 设置为Union ，选中 ignore zero stats； ⑤ 进行操作。 3、用shape文件进行图像切割 3.1 Shape文件制作AOI文件： ① 在ERDAS中点击Import图标，出现Import/Export对话框 ② 选中Imput，Type栏选择Shapefile，Media栏选择File，在Input File （*.shp）中确定要转换的shape文件，在Output File（*.arcinfo）中确定输出路径及名称，单击OK按钮，出现Import Shapefile对话框，单击Import Shapefile Now。 ③ 注意此步骤中输出路径及输出名称均为英文字母 ④ 建立拓扑多边形 ⑤ 在Arcgis中打开ArcToolbox，Data Management Tools—>Topology—>Build，双击Build，出现Build对话框，在Input 中填入*.arcinfo文件的路径，Feature 选择Poly ⑥ 单击OK按钮。 ⑦ 在ERDAS中打开一个viewer窗口，打开arc coverage文件，新建一个aoi 层（New—>AOI Layer） ⑧ View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮。
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。 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。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。 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。 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。
遥感实习2卫星数据的预处理流程
数据预处理的一般过程包括几何校正、图像镶嵌与裁剪、辐射定标与大气校正等环节。
图1 数据预处理一般流程 通常我们直接从数据提供商获取未定标的DN 图像，然后定标为辐射亮度图像，对辐射率亮度图像进行大气校正得到地表反射率图像。 一、辐射定标与大气校正 1、辐射定标Radiometric calibration ：将记录的原始DN 值转换为大气外层表面反射率（或称为辐射亮度值）。 目的：消除传感器本身的误差，确定传感器入口处的准确辐射值 方法：实验室定标、机上/星上定标、场地定标 不同的传感器，其辐射定标公式不同。L=gain*DN+Bias 在ENVI 中，定标模块：Basic Tools>Preprocessing>Calibration Utilities>模块 2、大气校正Atmospheric correction ：将辐射亮度或者表面反射率转换为地表实际反射率 目的：消除大气散射、吸收、反射引起的误差。 分类：统计型和物理型 目前遥感图像的大气校正方法按照校正后的结果可以分为2种： 1) 绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。包括：基于辐射传输模型、基于简化辐射传输模型的黑暗像元法、基于统计学模型的反射率反演 2) 相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN 值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。包括：基于统计的不变目标法、直方图匹配法等。 方法的选择问题，一般而言： 1) 如果是精细定量研究，那么选择基于辐射传输模型的大气校正方法。 2) 如果是做动态监测，那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。 3) 如果参数缺少，没办法了只能选择较简单的方法了。 在ENVI 中，Basic tools>preprocessing>calibration utilities>FLAASH 二、数字图像镶嵌与裁剪 1、镶嵌 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。 在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大时，可以利 Digital Numbers Radiance TOA Reflectance Geometric correction Step 1 Step 2 Surface Reflectance Step 3 Step 4 Analysis