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  • 主要是关于遥感影像与测绘绘图两两者相关的两篇文章,个人觉得十分有用。。
  • 光谱分辨率和空间分辨率彼此制约,全色影像的光谱分辨率低,所以空间分辨率高;

    光谱分辨率和空间分辨率彼此制约,全色影像的光谱分辨率低,所以空间分辨率高;

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    目录

    1 光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率

    2 全色图像、多光谱图像、高光谱图像

    2.1 全色图像

    2.2 多光谱图像

    2.3 高光谱图像

    参考资料


    1 光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率

    遥感(Remote Sensing),可以理解为遥远的感知。遥感技术利用搭载在遥感平台上面的传感器对目标地物发射或反射的电磁波信息记录下来从而形成遥感影像(或其他遥感数据)。其中分辨率作为传感器成像系统对输出影像细节辨别能力的一种度量,是遥感影像应用价值的重要技术指标,而对“影像细节”的不同度量则形成了多种不同类型的分辨率,主要有空间分辨率光谱分辨率时间分辨率

    (1)空间分辨率:是对遥感影像空间细节信息的辨别能力,指传感器能够分辨最小目标地物大小,是实际卫星观测影像中的一个像素所对应的地面范围。如,WorldView-2卫星全色图像空间分辨率是0.5m,指的是影像中的一个像素所对应的实际地面大小为0.5m \times 0.5m,高空间分辨率图像对于影响目标地物的识别和目视解译等具有重要的作用;

    (2)光谱分辨率:是对影像中地物波谱细节信息的分辨能力,是卫星传感器接收地物箱射波谱时所能辨别的最小波长间隔,当间隔较小时,光谱分辨率相应就会越髙,在同样的波谱范围下,通常影像波段数越多,光谱分辨率越高,如高光谱影像往往比多光谱影像具有更髙的光谱分辨率,高光谱分辨率对于影像地物的分类识别等具有重要意义;

    (3)时间分辨率:是对同一地点的重复观测能力,通常也把时间分辨率称为重访周期,重访周期越短,时间分辨率越髙。髙时间分辨率对于地物的动态变化检测等具有重要作用。

     

    据统计,超过70%的光学对地观测卫星和航空摄影系统同时提供全色图像与多光谱图像,其中,全色图像具有高空间分辨率,但其只有一个波段;而多光谱图像具有多个光谱波段,具有较高的光谱分辨率,然而其空间分辨率相对较低。因此,全色/多光谱融合技术得以提出和发展,该技术通过集成全色和多光谱影像之间的空、谱互补优势,融合得到高空间分辨率多光谱影像。

     

    那么问题来了,为什么要用全色图像和多光谱图像? 为什么要融合?直接用一种图像不就行了,下面慢慢介绍。

    具体来说,遥感影像空间分辨率光谱分辨率的相互制约主要受下两方面因素的影响。

    (1)影像信噪比的限制。通常全色影像具有较宽的波谱范围(大多数涵盖可见光、近红外),因此,进入其中的光子能量较多,其信噪比自然也就较好,成像质量较髙;而相比于全色波段,多光谱影像各波段光谱范围较窄,进入其中的光子能量较少,为了收集更多的光子能量以确保多光谱影像具有较髙的信噪比,其所在传感器的探测(感光)单元尺寸往往较大,送也就意味着卫星传感器拍摄时的瞬时视场角(IFOV)较大,影像的空间分辨率更低。

    (2)数据存储与传输的限制。在数据存储方面,高分多光谱影像比低分多光谱影像和全色影像数据存储量大,这不仅对遥感卫星系统的数据存储带来一定的压力,同时对数据的快速传输将带来一定的困难。

    综上所述,将全色图像和多光谱图像融合,结合二者的优点,才能在实际应用中提供更好地数据来检测和分析等。

    下图分别为空间分辨率(全色图像)和光谱分辨率(多光谱图像)的示意图。

     

    2 全色图像、多光谱图像、高光谱图像

    2.1 全色图像

    全色图像是单通道的,其中全色是指全部可见光波段0.38~0.76um,全色图像为这一波段范围的混合图像。因为是单波段,所以在图上显示为灰度图片。全色遥感图像一般空间分辨率高,但无法显示地物色彩,也就是图像的光谱信息少。 实际操作中,我们经常将全色图像与多波段图像融合处理,得到既有全色图像的高分辨率,又有多波段图像的彩色信息的图像。下图是WorldView-3 卫星拍摄的全色图像的例子。

     

    2.2 多光谱图像

    多光谱图像是指对地物辐射中多个单波段的摄取。得到的影象数据中会有多个波段的光谱信息。若取其中RGB三个波段的信息显示,就是RGB彩色图像。一般文献显示出来的多光谱图像,其实是RGB三通道的图像,有的波段不是人肉眼可见范围内的。下图是WorldView-3 卫星拍摄的多光谱图像RGB三波段显示的例子。

     

    2.3 高光谱图像

    高光谱图像则是由很多通道组成的图像,具体有多少个通道,这需要看传感器的波长分辨率,每一个通道捕捉指定波长的光。把光谱想象成一条直线,由于波长分辨率的存在,每隔一定距离才能“看到”一个波长。“看到”这个波长就可以收集这个波长及其附近一个小范围的波段对应的信息,形成一个通道。也就是一个波段对应一个通道。多光谱图像其实可以看做是高光谱图像的一种情况,即成像的波段数量比高光谱图像少。

     

    参考资料

    [1] https://blog.csdn.net/mihou_qust/article/details/78901738

    [2] https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79404806

    [3] 孟祥超. 多源时—空—谱光学遥感影像的变分融合方法[D].武汉大学,2017.

    [4] 吴鹏海. 多传感器遥感数据的时空定量信息融合方法研究[D].武汉大学,2014.

     

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    GIS 内核如何获取影像的分辨率

        void GetImgRes(const char* strFile)
        {
        
            GsFileGeoDatabaseFactoryPtr fcsFac = new GsFileGeoDatabaseFactory();
            GsGeoDatabaseFactoryPtr fac = fcsFac;
            GsConnectProperty cp;
            cp.DataSourceType = GsDataSourceType::eFile;
        
            GsString str = strFile;
            GsFile vmpFile(str.c_str());
            GsDir  dir = vmpFile.Parent();
            cp.Server = dir.FullPath();
            if (vmpFile.Exists())
            {
                GsGeoDatabasePtr db = fac->Open(cp);
                GsRasterClassPtr pRaster = db->OpenRasterClass(vmpFile.Name().c_str());
                GsRasterColumnInfo pInfo = pRaster->RasterColumnInfo();
                //分辨率
                double xd = pInfo.XYDomain.Width() / pInfo.Width;
                double yd = pInfo.XYDomain.Height() / pInfo.Height;
            }
        }

     

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    SAR影像数据分辨率与像素间隔(像素采样间距)是不一样的概念,也是比较容易混淆的概念。常常有人混淆这两个概念,包括一些SCI论文也能看到这种错误。 下面是从数据信号处理理论对其进行说明。先回顾一下采样定理:...

    0 前言

    SAR影像数据分辨率与像素间隔(像素采样间距)是不一样的概念,也是比较容易混淆的概念。常常有人混淆这两个概念,包括一些SCI论文也能看到这种错误。

    1 采样定理

    下面是从数据信号处理理论对其进行说明。先回顾一下采样定理:

    时域抽样(采样)定理(香农采样定理,奈奎斯特采样定理):

    1. 对于带限于最高频率wm(下标m指max,最大值之意)连(m指max之意)续时间信号x(t),只有在以抽样频率ws(下标s指sample,采样之意)≥2wm对其进行理想之采样时,x(t)可以唯一地由其样本x(nT)(离散信号)来确定而不丢失原有信息;
    2. 如果需要从连续时间信号的离散时间样本x(nT)不失真地恢复成原来的连续时间信号x(t),需要将其样本值序列通过一个低通滤波器,该理想滤波器的截止频率wc必须满足wm<wc<(ws-wm)的条件,其通带增益为T。

    该定理说的是:(1)为了不失真地恢复模拟信号,采样频率应该大于模拟信号频谱中最高频率的2倍;(2)指出滤波器截止频率范围。

    2 SAR信号采样处理

    分辨率描述了两个相似的脉冲响应(信号)之间最小的可分辨间距(A和B部分之间的距离),但通常用于一个脉冲的宽度(C部分距离)。

    像素点是指用于数字图像的离散采样位置。根据采样定理,在一个分辨率距离下至少要有两个像素点才能可能将两个相近的信号分隔。
    如下图所示:

    图1
    SAR成像处理是一个简单的过程,虽然它需要大量的计算。它可以被认为是一个二维聚焦操作。

    1. 第一维是相对简单的距离向聚焦,需要对接收到的回波进行去噪。
    2. 第二维是方位向聚焦,方位向聚焦依赖于目标场中每个点产生的多普勒记录,类似于用于距离向聚焦的滤波操作。

    然而,由于这些多普勒记录是与距离向相关的,所以方位向压缩必须具有相同的距离依赖关系,这使得情况变得复杂。

    此外,还需要对SAR成像传感器运动和地球自转等数据进行各种修正,以及对传感器飞越目标距离的变化进行修正。

    需要注意的是,在数据采集过程中,由于距离向分辨率随入射角的变化,最终SAR图像的像素与分辨率单元的尺寸并不相同。因此,有必要使用均匀网格对像素进行重采样。

    更基本的是,每个分辨率单元至少需要两个像素,这是数字采样定理要求的结果。一般地,重采样选择的SAR图像中的像素间距为了符合标准的地图比例尺,通常是100米的离散倍数(或除数)。

    例如Sentinel-1 IW成像模式 GRDH级产品数据的距离向、方位向分辨率分别是20m、22m,其其像素间距为10m,不过,实际上Sentinel-1 IW的最原始分辨率应该从SLC级数据来谈起。见下图:
    图2

    3 后语

    尽管通常SAR图像处理时往往会重采样,但要真正得到反映地物的图件,制图分辨率的确定需要考虑其实际分辨率的影像。

    参考文献

    【1】Henri Maitre, 孙洪译. 合成孔径雷达图像处理[M]. 电子工业出版社, 2013.
    【2】吴京. 信号分析与处理[M]. 电子工业出版社,2014.

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  • 为何全色影像分辨率高于多光谱影像分辨率

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