关于YG-2卫星影像处理流程
卫星遥感影像处理的使用方法与地质勘探应用
卫星遥感影像处理的使用方法与地质勘探应用遥感技术是通过卫星、航空器等获取地球表面信息的一种技术手段。
卫星遥感影像处理作为遥感技术的重要组成部分，为地质勘探提供了重要的信息支持。
本文将介绍卫星遥感影像处理的使用方法，并探讨其在地质勘探中的应用。
首先，我们来了解卫星遥感影像处理的使用方法。
卫星遥感影像处理主要分为数据获取、预处理、信息提取和分析四个步骤。
第一步是数据获取。
数据获取是指获取卫星遥感影像数据的过程。
目前，市场上有多种卫星遥感数据供应商，如中国国家测绘地理信息局、美国国家航空航天局等。
用户可以根据自己的需求选择合适的数据源。
在选择数据源时，需要考虑数据的空间分辨率、时间分辨率、波段信息等。
第二步是预处理。
预处理是指对卫星遥感影像数据进行预处理，以消除噪声、改善图像质量。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正、大气遥感校正等。
通过这些处理，可以使得卫星遥感影像数据更加准确可靠。
第三步是信息提取。
信息提取是指从卫星遥感影像数据中提取出地理信息的过程。
信息提取主要分为两类：特征提取和目标识别。
特征提取包括地物分类、植被指数计算、水体提取等。
目标识别则是指通过遥感影像数据，识别出特定的目标物体，如建筑物、道路、河流等。
第四步是分析。
分析是指对提取到的地理信息进行分析和综合，得出结论并进行应用。
卫星遥感影像处理提供了丰富的数据，可以用于地质勘探中的地质勘查、水资源调查、地灾风险评估等方面。
通过对卫星遥感影像数据的分析，可以帮助地质勘探人员更好地了解地质条件和地质构造，为勘探工作提供重要的依据和指导。
接下来，我们将探讨卫星遥感影像处理在地质勘探中的应用。
首先是地质勘查。
地质勘查是指对地下地质构造、地壳构造和地球资源的调查和研究。
卫星遥感影像处理可以提供高分辨率的遥感影像，通过对这些影像进行分析，可以快速了解区域的地质构造和地貌特征，为地质勘查提供重要的信息支持。
其次是水资源调查。
卫星遥感影像处理可以提供大范围的水体分布信息，可以通过遥感影像中的水体提取算法，快速准确地提取出水体分布的空间信息。
卫星影像数据处理流程
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1. 预处理。
几何校正，移除传感器和地球表面之间的空间畸变，如投影变换和正射校正。
卫星影像解译与测绘应用的技术要点和操作流程
卫星影像解译与测绘应用的技术要点和操作流程近年来，随着卫星技术的不断发展和卫星影像的广泛应用，卫星影像解译与测绘成为了现代测绘领域中不可忽视的一部分。
通过对卫星影像的解译与分析，可以获取大量的地理信息，进而实现对地表特征的测量和分析。
本文将着重探讨卫星影像解译与测绘的技术要点和操作流程。
一、预处理与卫星影像解译在使用卫星影像进行测绘前，我们首先需要进行预处理。
预处理的目的是对原始卫星影像进行去噪、几何校正和辐射定标等处理，以提高影像质量和准确性。
通过预处理，可以消除图像中的噪声和畸变，使其更符合实际地物的分布情况。
预处理完成后，我们可以进行卫星影像的解译工作。
卫星影像解译的关键在于对地物的识别和分类。
在解译过程中，我们需要充分利用卫星影像中的空间、光谱和时间等信息特征，采用不同的方法和技术手段对地物进行分类。
常见的分类方法包括像元分类、目标分类和决策树分类等。
二、测绘应用与数据获取卫星影像的解译不仅仅是为了获取地物的分类信息，更重要的是为了实现测绘应用。
卫星影像可以用于制图、地形测量、资源调查、环境监测等方面。
在进行测绘应用前，我们需要根据实际需求选择合适的卫星影像，并获取相关的数据。
在数据获取方面，一般有两种途径。
一种是使用现有的公开数据，如Landsat 系列影像、SPOT影像等。
这些数据通常可以从官方网站或其他渠道免费下载。
另一种是直接购买商业卫星影像，如WorldView系列影像、QuickBird影像等。
商业卫星影像具有高分辨率和较高的准确性，适用于一些对精度要求较高的测绘应用。
三、测绘应用的操作流程卫星影像测绘应用的操作流程一般包括：影像预处理、解译分类、地物提取、精度评定和地图制作等环节。
首先，我们需要对原始卫星影像进行预处理。
预处理的内容包括去噪、几何校正和辐射定标。
去噪操作可以消除图像中的噪声干扰，提高影像质量。
几何校正可以消除图像中的畸变，使其符合实际地物的分布情况。
辐射定标是将图像的灰度值转化为反射率或辐射亮度值，使其符合物理量化关系。
(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。
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。
使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的步骤
使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的步骤在现代科技的不断发展之下，无人机航拍和遥感技术已经成为了地理测绘的重要工具。
测绘技术与无人机航拍和遥感影像处理相结合，可以为地理信息系统（GIS）的建设和环境监测等领域提供可靠的数据和支持。
本文将介绍使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的一般步骤，从影像获取到数据处理与分析等环节进行详细阐述。
第一步：选择合适的无人机和设备在进行无人机航拍和遥感影像处理之前，首先需要选择一款合适的无人机和相应的设备。
无人机的选择应根据具体任务而定，包括拍摄区域的大小、环境条件等因素。
同时，还需要选购一套高质量的无人机航拍设备，包括相机、遥控器、航拍平台等，以确保航拍过程的稳定性和相片的质量。
第二步：规划航线和设置飞行参数在具备所需的无人机和设备之后，下一步就是进行航线规划和飞行参数设置。
根据实际需要，制定适当的航线规划，包括航拍起飞点、拍摄路径、拍摄高度等。
同时，还需要根据地理特征和任务需求，设置相应的飞行参数，如飞行速度、相片间隔等，以保证航拍时得到准确而清晰的影像数据。
第三步：进行无人机航拍任务一切准备就绪后，进入无人机航拍任务的执行阶段。
根据前面制定的航线和飞行参数，控制无人机按照预定的路径飞行，同时控制相机进行拍摄。
在此过程中，应注意航拍的稳定性和航迹精确性，以确保影像数据的完整性和准确性。
此外，还应注意遵守飞行限制和规定，以确保航拍过程的安全性和合法性。
第四步：获取和处理遥感影像数据完成航拍任务后，需要将获取的遥感影像数据进行下载和处理。
首先，将无人机中的存储设备连接到计算机上，将影像数据传输至计算机。
然后，利用专业的遥感影像处理软件，对影像数据进行处理和分析。
这些处理包括图像校正、清晰化、影像拼接、地物提取等，以获取准确、清晰的遥感影像数据。
第五步：数据处理与分析在获取和处理遥感影像数据之后，需要对数据进行进一步的处理与分析。
这一步骤涉及到利用地理信息系统（GIS）等工具，对影像数据进行地物分类、特征提取、空间分布分析等，以获得更深入的信息和结论。
高分二号影像处理流程
高分二号影像处理流程我跟你说啊，这高分二号影像处理流程啊，就像一场神秘的旅程。
我第一次接触的时候啊，那真是两眼一抹黑，就瞅着那些影像数据，像是瞅着一堆外星符号。
咱先得拿到那些影像资料，这就像是在一个大仓库里找东西。
那些数据啊，在电脑屏幕上闪啊闪的，就像一群调皮的小萤火虫，密密麻麻的。
我就坐在那电脑前，眼睛瞪得老大，脸上满是紧张和好奇，嘴里还嘟囔着：“这可咋整呢？”拿到数据后啊，第一步就得进行预处理。
这就像是给一个刚从泥地里跑出来的小孩洗澡一样。
要去除那些噪声，就像把小孩身上沾的泥巴给搓掉。
那些噪声在影像里啊，就像是一些小黑点，乱哄哄的，看着就心烦。
我就对着电脑，一边操作一边皱着眉头说：“你们这些小黑点，可别捣乱了。
”然后就是辐射定标，这一步可关键了。
我得让那些影像的亮度值准确起来，就像给一幅画调整颜色一样。
我得仔细盯着那些数值的变化，眼睛都不敢眨一下，生怕弄错了。
这时候啊，旁边的同事还跟我打趣说：“你这眼睛都快贴到屏幕上啦，能看出花来啊？”我就回他：“你懂啥，这可不能有一点差错。
”再接着就是几何校正了。
这就好比把一张皱巴巴的纸给铺平。
那些影像里的地物啊，形状都有点歪歪扭扭的，看起来可别扭了。
我就得把它们调整得规规矩矩的，像个听话的小学生一样站好队。
我在那调整的时候啊，手都有点发抖，心里想着：“这要是弄错了，后面可就全乱套了。
”大气校正也不能少。
这就像是给影像揭开一层雾蒙蒙的纱。
大气对影像的影响可大了，要是不校正啊，那影像看起来就像隔着一层毛玻璃。
我就一点一点地调整那些参数，大气就像一个调皮的小怪兽，我得跟它斗智斗勇，把它的影响给消除掉。
最后就是图像融合了。
这就像是把不同风格的音乐融合成一首动听的曲子。
我要把那些不同分辨率的影像融合到一起，让它们变成一个完美的整体。
这时候我可高兴了，脸上露出了得意的笑容，心里想着：“嘿，这可算是有点模样了。
”这高分二号影像处理流程啊，每一步都不容易，就像走在一条布满荆棘的小路上，但最后看到处理好的影像，又觉得一切都值了。
(完整版)影像处理工作流程
影像处理工作流程1、影像初检由各组分别完成，主要对影像下发文件是否齐全，影像质量和云雪覆盖是否一致进行检查。
作业人员在影像生产过程中如果发现有质量问题，如图像的光谱信息很差，纹理不明显，雾气很重影响大片区域的情况，要及时汇报。
2、精纠正卫星数据处理流程（1）影像轨道拼接，根据落图文件，查看同轨数据分布情况，分别汇总到不同的轨道文件夹内，对同轨的数据用PHOTOSHOP进行拼接。
注意轨道拼接过程中不要采用拉色阶调色，只能够局部调整。
（2）对领轨数据考虑轨间直拼。
即卫星轨道号一样，但是CCD 镜头数字不一样的相邻影像，如果侧视角相同，可以考虑是否能实现轨间拼接。
（3）影像配准纠正，采用ARCGIS“校正”模式进行配准纠正。
纠正中注意事项：A、关于影像控制的方法：对于山区影像，刚开始不要急于在图像外的四角布点，而是在中间去找沟谷、农田区、城镇区进行布点控制，到中间范围都纠正得差不多后，再到山区的四角找准位置布边界控制；而相反，如果是平坝地区的影像，最好是先从四角找准位置对整张影像进行大控制后，再进行中间纠正。
B、为防止影像边缘出现拉花现象，在配准过程中，一定要记得沿影像四周图外区域，横向要布设4～6个不动点，纵向每景范围大概要布设3～5个不动点，布设不要离图像太远以免失效。
C、关于配准点布设方法：影像的配准点分布，其实是基于对整张影像的总体认知上来决定的。
首先拿到一张影像，要初步判定其所处地区的总体地貌特征和大的地貌类型的分布，再来决定其点位的布控方法和点位分布。
山区配准点布设方法，对于布控，前期已经讲到。
其实对于采用橡皮拉伸进行配准，都是一个从全局到局部，由大至小的过布设过程，山区首先要从整张影像上对其上的河流进行一个初步分级，先纠大河，再纠小河，再到切沟与冲沟，千万不要首先就到象素移位最大的山顶去布点，这样会导致整张影像越来越乱。
平坝农业区的布点方法，采用典型的四方形布点法，对同张影像进行网格划分，针对网格分布找到足够的点即可。
如何进行卫星影像处理和解译
如何进行卫星影像处理和解译卫星影像处理和解译是现代遥感技术中的重要内容之一。
随着卫星遥感技术的发展和应用，卫星影像的获取变得越来越容易，但如何高效地处理和解译这些海量数据，成为遥感数据处理工作者面临的一个重要挑战。
本文将从卫星影像的处理流程、常用的影像处理方法和影像解译技术等方面进行探讨。
卫星影像处理一般可分为预处理和后处理两个阶段。
预处理主要包括影像的几何校正、辐射定标、大气校正以及噪声去除等步骤，旨在消除影像中的噪声和畸变，提高影像的质量和准确性。
影像的几何校正是通过地面控制点对影像进行纠正，消除影像中的几何畸变，使其与实际地理坐标一致。
辐射定标是将影像中的数字值转化为实际的物理参数，如地表反射率或表面温度等。
大气校正是为了消除大气对影像的影响，使得影像能够准确地反映地表的信息。
噪声去除则是为了消除影像中的模糊和杂乱的信号，提高影像的清晰度和可辨识度。
在预处理完成后，就可以进行后处理和影像解译工作了。
后处理包括特征提取、分类和变化检测等内容，旨在从卫星影像中提取出有用的信息和特征。
特征提取是利用各种图像处理技术，将影像中的目标或感兴趣区域提取出来，如道路、建筑物、水体等。
分类是将影像中的像素点或区域划分为不同的类别，如植被、土地利用类型等。
变化检测则是通过比较不同时刻的影像，寻找并分析地表特征的变化情况，如城市扩展、土地利用变化等。
对于卫星影像的解译工作，可以采用多种技术和方法。
常见的包括目视解译、机器学习和深度学习等。
目视解译是利用人眼对影像进行解析和判断，根据人眼的直观感受来进行分类和标注。
机器学习是通过构建数学模型，将输入的特征与事先标注好的样本进行训练和学习，然后利用训练好的模型对新的影像进行解译。
深度学习是机器学习的一种算法方法，通过建立多个神经网络层级，实现对复杂数据进行特征提取和分类。
除了上述的基本处理和解译方法外，还有一些新兴的技术和方法值得关注。
比如，超分辨率重建技术可以通过图像处理算法将低分辨率的影像重建为高分辨率的影像，提高影像细节的清晰度和可分辨性。
测绘技术中如何进行卫星影像的获取和摄影测量的数据处理的操作步骤
测绘技术中如何进行卫星影像的获取和摄影测量的数据处理的操作步骤随着科技的不断进步和发展，测绘技术在地理信息行业中的应用越发广泛。
卫星影像获取和摄影测量是测绘技术中至关重要的两个方面，它们能够为地图制作、城市规划、资源管理等领域提供高质量的数据和信息支持。
本文将介绍卫星影像的获取和摄影测量的数据处理的操作步骤。
一、卫星影像的获取卫星影像的获取是指利用卫星遥感技术获取地球表面的图像数据。
卫星影像广泛应用于环境监测、地形测量、遥感地理信息系统等领域。
卫星影像的获取主要包括以下几个步骤：1. 数据源选择：选择适合研究目的的卫星传感器和卫星影像数据源，如Landsat、Sentinel等。
2. 数据获取：根据研究区域和时间选择合适的卫星影像数据，并通过地面站或云平台下载或订购获取。
3. 数据预处理：卫星影像获取后需要进行预处理，包括影像质量检查、辐射校正、几何纠正等，以确保影像数据的准确性和一致性。
4. 影像融合：对不同时间、不同分辨率的卫星影像进行融合，以提高影像的空间分辨率和信息内容。
二、摄影测量的数据处理摄影测量是指利用影像采集设备进行地面目标的测量和平面坐标和高程的测量。
摄影测量广泛应用于地形测量、工程测量、地理信息系统等领域。
摄影测量的数据处理主要包括以下几个步骤：1. 影像几何校正：对摄影测量采集的影像进行几何校正，包括内部几何校正和外部几何校正，以获得影像的几何信息。
2. 特征提取：通过计算机视觉和图像处理技术，从摄影测量影像中提取出目标物的特征点，如角点、边缘等。
3. 特征匹配：将特征点与地面目标进行匹配，建立特征点之间的对应关系，为后续的测量和分析提供数据基础。
4. 相对定向：通过特征点的匹配结果，计算摄影测量影像中各个像点的相对位置和方向，实现影像内部的定向。
5. 绝对定向：将已知地理控制点与摄影测量影像进行匹配，计算出影像的绝对位置和方向，实现影像与地理坐标系统的转换。
6. 数字高程模型生成：基于摄影测量影像进行立体像对匹配和影像配准，通过三角测量和立体视差计算生成数字高程模型，用于地理信息系统和地形分析等应用。
使用测绘技术进行卫星遥感影像处理的步骤
使用测绘技术进行卫星遥感影像处理的步骤卫星遥感影像处理是一种基于测绘技术的重要手段，它可以利用卫星获取到的遥感影像数据，对地表进行高精度的测量和分析。
这项技术在农业、环境监测、城市规划等众多领域具有广泛的应用。
本文将重点讨论使用测绘技术进行卫星遥感影像处理的步骤。
第一步：数据获取卫星遥感影像处理的第一步是获取到相关的卫星遥感影像数据。
数据可以通过购买、申请或是从相关网站或机构获取。
在选择数据时，应考虑地理坐标系统、分辨率、波段等因素，以充分满足后续处理需求。
第二步：几何校正卫星获取的遥感影像数据可能受到大气、地形等因素的影响，导致图像失真。
因此，进行几何校正是必要的。
几何校正的目标是消除图像中的几何变形，使其与实地地表特征相对应。
这一步骤通常采用同名点的方法，即通过对已知地物进行测量，找到与遥感影像中的同名点，然后通过配准算法进行校正。
第三步：辐射校正几何校正后，遥感影像仍然可能存在辐射量的不一致问题。
辐射校正是为了消除这种问题，以确保遥感数据的可比性。
辐射校正的主要手段是通过地面反射率和大气环境的影响进行计算和调整。
这一步骤可以采用大气校正模型和方法，根据不同的波段和传感器特性进行处理。
第四步：影像增强在完成几何校正和辐射校正后，可以根据分析需求对遥感影像进行增强处理。
影像增强的目的是增强图像中的有用信息，改善图像质量，更好地观察和分析地物特征。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、滤波器、锐化等。
第五步：特征提取特征提取是卫星遥感影像处理中的重要环节，它可以帮助我们从海量数据中提取出有用的信息和地物特征。
特征提取的方法有很多种，常见的有目标检测、分类和识别等。
这一步骤需要借助计算机视觉、模式识别等技术手段，通过图像处理和分析算法来实现。
第六步：精度评定在完成特征提取后，需要对结果进行精度评定。
这是为了验证和评估遥感影像处理的准确性，并提供决策依据。
精度评定的方法可以基于地面实测数据进行对比和验证，也可以通过交叉验证等统计方法进行评定。
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关于YG-2卫星影像处理流程
一、地图拼接
将已有的08年标准分幅图按照县界范围进行拼接，拼图的主要目的是为了用其作为参考地图，来对2010年下发影像进行纠正。
拼接方法如下：
1、按照县界范围找到其对应的所有08年的标准图幅号，
并找到对应的影像数据；
2、打开Erdas，选择菜单“DataPrep->Mosaic
Images…->MasaicTool…”，加载待拼接数据，然后对标准图幅数据进行拼接。
具体操作如下图：
图1
拼接后的08年原始底图有时可能会是6度分带的，所以还需
要对其投影进行检查，统一到高斯克里格3度分带。
二、2010原始影像拼接
由于YG-2的单景数据覆盖范围较小，一个县辖区范围一般会有几十甚至上百景，如果还是单景进行纠正，会耗费较多的时间，效率较低，所以采用的是将同一轨道上的多景数据先拼接到一起，然后再进行纠正的方法。
拼接方法的选择：
由于下发的YG-2数据本身没有坐标信息，不能直接在Erdas 中进行拼接，故采用在PhotoShop中将同一轨道上的多景数据拼接到一起。
拼接具体步骤如下：
在PS中打开需要拼接在一起的影像，找到相邻数据之间的重叠区域，然后用鼠标和键盘的上下箭头键对影像进行微调，直至影像位置无偏移为止。
如下图所示：
拼接前：
图2
拼接后：
图3
三、2010原始影像纠正流程
由于下发的YG-2数据没有坐标信息，也没有合适的纠正模型，经过实际操作最终选择用QB数据的纠正模型对其进行纠正。
但是由于没有坐标信息，所以纠正选择的前6个控制点时不会自动跳点，需要手动分别在参考地图和待纠正影响上分别选择对应位置的控制点。
纠正过程：
Erdas中打开待纠正影像->菜单“Raster”->“Geometry Correction…”->选择QB纠正模型->选择对应区域的高程文件->选择参考底图->选择控制点。
图4
图5
图6
纠正后需要对影像进行精度检查，具体方法为：将纠正后影像与基础底图在同一窗口中打开，采用“拉窗帘”的方法逐屏幕检查。
若影像发生了明显抖动或错位现象，则量测该处同名点误差，两者相对误差应满足项目要求。
否则，须查明原因，除卫星侧视角、控制资料精度造成相对误差超限的局部地区外，其他地区须符合精度要求。
在实际生产过程中发现，由于YG-2数据本身可能存在一些局部的偏移和扭曲，以及拼接精度不够，可能导致影响局部的纠正精度，所以需要对不满足精度的影像在进行自动配准。
具体操作如下：
Erdas中打开待纠正影像->菜单“AutoSync”->“AutoSync WorkStation…”，打开下图界面：
图7
在该界面中选择未达到纠正精度的YG-2影像以及参考底图，然后分别在待配准影像和参考影像上选择对应的控制点，选择六个控制点之后才会在参考影像上自动跳点，此时可以点击按钮，按照设置自动生成多个控制点，自动生成控制点完成后点击按钮从而完成影像的配准。
四、YG-2数据与RE数据融合
由于YG-2数据本身为单波段数据，为了增强其光谱特性和更方便于影像解译，需要将该数据与同范围的RE数据进行融合。
融合基本要求：
1、相同季节融合后影像要色调基本一致，不同季节影像色彩应反映
当时地类光谱特征。
2、根据影像波段的光谱范围、地物和地形特征等因素，选择能清晰
表现土地利用类型特征和边界、色彩接近自然的融合算法。
3、融合影像应无重影、模糊等现象。
融合方法的选取原则：
1)能清晰地表现纹理信息，能突出主要地类（如水体、建筑群、耕地、
道路等）。
2)影像光谱特征还原真实、准确、无光谱异常；
3)各种地类特征明显，边界清晰，通过目视解译可以区分各种地类信
息。
4)融合影像色调均匀、反差适中、色彩接近自然真彩色。
注意：对纠正、配准后满足精度要求的YG-2与RE数据，融合前还需要对其进行预处理。
一方面，提高YG-2数据的亮度，增强局部反差突出纹理细节，尽可能降低噪声；另一方面，对多RE数据进行色彩增强，拉大不同地类之间的色彩反差，突出其多光谱彩色信息。
打开erdas，选择菜单“Interpreter”->“Spatial Enhancement”
->“Resolution Merge”,在弹出的对话框中选择全色和多光谱数据进行融合，具体操作如下图所示：
图8
融合后影像处理：
融合后影像处理是保证成果质量的重要技术环节，融合后影像通常亮度偏低、灰阶分布动态范围小（见图9），色彩不够丰富。
需要采用线性或非线性拉伸、亮度对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明度调整等方法进行色调调整。
处理后的影像要达到灰阶分布具有较大动态范围（见图10），纹理清晰、色调均匀、反差适中，色彩接近自然真彩色，可以清晰判别耕地等重要地类类型。
图9较小灰度动态范围
图10 较大灰度动态范围
为了形成完整的监测区影像文件，对分块融合的影像须进行色调调整。
色调调整时应保留多光谱影像的光谱信息和全色影像的纹理细节，以便进行变化信息分析。
同时，注意视觉效果，为
去除杂色保证整体反差，必要时牺牲部分光谱信息和纹理，达到自然真彩色的效果，但要区分不同地类边界。
五、影像镶嵌
1、镶嵌原则
①镶嵌只针对采样间隔相同影像，制作县级辖区该采样间隔IMG文
件。
采样间隔不同的影像，相互之间不进行镶嵌，制作县级辖区各自独立的IMG文件。
但为了实现最终无缝接边，要对接边处做镶嵌处理，从相邻采样间隔较小IMG文件上裁切一定范围的重叠区影像，将裁切的重叠区影像按较大采样间隔IMG文件重采样后，与之进行镶嵌。
②镶嵌前需要进行重叠检查，相邻景之间重叠限差应符合规定要求。
重叠误差超限时需要立即查明原因，并及时返工修改，使其符合规定的要求。
③镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量较好的
影像。
④镶嵌处无地物错位、模糊、重影等现象。
⑤时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、
地物特征差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。
镶嵌具体操作步骤：打开Erdas，选择菜单“DataPrep”->“Mosaic Images…”->“Mosaic Pro…”，打开镶嵌界面，然后将待镶嵌影像加载到镶嵌界面，点击“”生成镶嵌线，根据镶嵌线勾绘原则进行镶嵌线的勾绘和修改，勾绘完成后点击“”生成镶嵌后影像。
图11
图12
图13
六、影像裁切
按县级行政辖区对镶嵌后DOM进行裁切，形成县级辖区内不同采样间隔分别镶嵌后若干独立的IMG文件。
裁切线为县级行政界线外扩1公里，裁切线至最小外接矩形之间的区域填充黑色（RGB值为：0，0，0或全色灰度值0）。
具体操作步骤：打开Erdas->依次将镶嵌后DOM和县界外扩后矢量加载显示，用选择工具点击县界矢量，然后打开AOI 工具栏，使用工具再次点击县界矢量，然后点击菜单“DataPrep”->“Subset Image…”，打开影像裁切对话框：
图14
选择输入输出影像，点击“AOI”按钮，选择裁切类型为“View”->“OK”，完成影像裁切。
图15。