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  • ENVI遥感图像处理方法

    2017-10-18 12:08:35
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  • 遥感图像处理

    千次阅读 2021-02-01 14:52:16
    遥感(Remote Sensing):遥远的感知,是一种远距离不直接接触物体而获取其信息的探测技术,主要是以电磁波为媒介,包括从紫外--可见光--红外--微波的范围。 DN值(Digital Number ):遥感影像像元亮度值,记录...

    2021年第一篇文章

    基本概念

    遥感(Remote Sensing):遥远的感知,是一种远距离不直接接触物体而获取其信息的探测技术,主要是以电磁波为媒介,包括从紫外--可见光--红外--微波的范围。

    DN值(Digital Number ):遥感影像像元亮度值,记录地物的灰度值。

    地表反射率(Surface Albedo):地面反射辐射量与入射辐射量之比,表征地面对太阳辐射的吸收和反射能力。反射率越大,地面吸收太阳辐射越少;反射率越小,地面吸收太阳辐射越多。

    表观反射率(Apparent Reflectance):指大气层顶的反射率,辐射定标的结果之一,大气层顶表观反射率,简称表观反射率,又称视反射率。

    亮度温度(Brightness Temperature):是指和被测物体具有相同辐射强度的黑体所具有的温度,简称亮温。

    地理编码(Geo-coding):把图像矫正到一种统一标准的坐标系。

    地理参照(Geo-referencing):又叫图像纠正(Rectification),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(Registration):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。

    图像存储方式

    一般,传感器获取的遥感图像,包括通用型的二进制数据和一个说明性的头文件。

    二进制数据形式主要有三种,分别是BIL,BSQ,BIP。
    (1)BIL

    BIL格式是按波段的顺序存储各波段的行,假设影像有n个波段,存储完n个第一行之后,再按同样方法存储所有第二行。
    (2)BSQ

    BSQ具有很好的处理空间能力,是最简单的一种格式。存储方式是一个波段、一个波段按顺序的存储。

    (3)BIP

    先按照波段顺序排列首行里第一个像元,再将该行其他像元也按波段顺序排列,接着重复排列其他各行。

    遥感图像处理

    遥感图像处理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。

    遥感图像处理可分为两类:一是利用光学、照相和电子学的方法对遥感模拟图像(照片、底片)进行处理,简称为光学处理;二是利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作,从而获得某种预期结果的技术,称为遥感数字图像处理。

    遥感图像处理的必要性

    在卫星遥感成像过程中,由于各种因素的影响,包括大气、地形、传感器本身等因素,传感器很难准确地记录地物信息,获取的数据存在一定的误差,这些误差会大大降低图像质量并影响数据分析的精确程度,因此,需要对获取到的遥感图像进行处理操作。

    遥感图像处理流程

    遥感图像处理主要包括:辐射校正、几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等。

    一般流程顺序:辐射定标-->大气校正-->几何校正-->正射校正-->图像融合-->图像镶嵌-->图像裁剪-->其他。

    辐射校正(Radiometric correction)

    定义: 一切与辐射相关的误差的校正。

    目的:消除干扰,得到真实反射率的数据。 干扰主要有:传感器本身、大气、太阳高度角、地形等。

    包括:辐射定标,大气校正,地形对辐射的影响。

    辐射定标(Radiometric calibration)

    定义:将传感器记录的电压或DN值转换成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,确定传感器入口的准确辐射值。建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应的视场中辐射亮度值之间的定量关系

    处理:实验室定标、星上定标、场地定标。

    辐射定标也分为:绝对定标和相对定标。

    绝对定标:通过各种标准辐射源,建立辐射亮度值与DN值间的定量关系。对于一般的线性传感器,定标通过一个线性关系式完成数字量化与辐射亮度值的转换:L=Gain*DN+Offset。

    相对定标:指的是确定场景中各像元之前、各探测器之间、各波谱之间以及不同时间测得的辐射亮度的相对值。

    大气校正(Atmospheric correction)

    定义:将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率。

    目的:消除电磁波传播过程中大气的影响,包括大气散射、吸收、反射引起的误差。

    基本原理:首先估计大气对地表热辐射的影响,然后把这部分大气影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中减去,从而得到地表热辐射强度,再把这热辐射强度转化为相应的地表温度。

    处理:主要有统计模型和物理模型。统计型是基于陆地表面变量和遥感数据的相关关系,优点在于容易建立并且可以有效地概括从局部区域获取的数据,例如经验线性定标法,内部平场域法等。物理模型遵循遥感系统的物理规律,建立因果关系。

    按照校正后的结果也可以分为2种:绝对大气校正和相对大气校正,两者的区别在于是否考虑实际地物的反射率。

    绝对大气校正是将遥感图像的DN值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等。方法有:6S模型、MORTRAN模型 、LOWTRAN模型、ATCOR模型、基于简化辐射传输模型的黑暗像元法等。ENVI中提供的Flaash大气校正,是使用 MODTRAN 4+ 辐射传输模型的代码,基于像素级的校正,校正由于漫反射引起的连带效应,包含卷云和不透明云层的分类图,可调整由于人为抑止而导致的波谱平滑。

    相对大气校正: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。方法有:基于统计的不变目标法、直方图匹配法等。

    几何校正(Geometric correction)

    定义:指遥感成像过程中,受多种因素的综合影响,原始图像上地物的几何位置、形状、大小、尺寸、方位等特征与其对应的地面地物的特征往往是不一致的,这种不一致就是几何变形,也称几何畸变。

    目的:消除或改正遥感影像几何误差的过程。

    引起图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。

    包括:几何粗校正和几何精校正。

    几何粗校正:针对引起畸变原因而进行的校正。

    几何精校正:利用控制点进行的几何校正,它是用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程,并利用畸变的遥感图像与标准地图之间的一些对应点(即控制点数据对)求得这个几何畸变模型,然后利用此模型进行几何畸变的校正,这种校正不考虑引起畸变的原因。

    一般下载的遥感数据多为L1A级数据,属于系统几何校正数据,经过了辐射校正和系统级几何校正处理。

    几何校正分为不同级别,一般所说的几何校正是指消除因大气传输、传感器本身、地球曲率等因素造成的几何畸变,主要纠正或者赋予影像平面坐标。除此之外,几何校正还包括正射校正,是最高级别的几何校正,属于几何校正中的精校正。

    正射校正(Orthorectification)

    定义:通过在像片上选取一些地面控制点,并利用原来已经获取的该像片范围内的地形高程模型(DEM)数据,对影像同时进行倾斜改正和投影差改正,将影像重采样成正射影像。

    目的:消除地形的影响或是相机方位引起的变形等,生成平面正射影像的处理过程。

    方法:共线方程模型、基于仿射变换的严格几何模型、改进型多项式模型以及有理函数模型等。

    图像融合(Image fusion)

    定义:一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程,它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据,按一定的规则(或算法)进行运算处理,获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息,生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。

    目的:提高分辨率、增强目标特征、提高分类精度、动态监测、信息互补。

    分类:基于像元、基于特征、基于决策层等。

    方法:彩色空间变换融合、高通滤波融合、主成分变换融合、小波图像融合等。

    图像镶嵌(Image Mosaic)

    定义:将两幅或多幅影像拼在一起,构成一幅整体影像的技术过程。

    目的:集成不同空间分辨率和光谱分辨率数据所传达的信息,以提供摄影分析、特征提取、建模和分类。

    图像裁剪(Subset Image)

    目的:将大范围的影像裁剪到研究区大小。

    总结

    所有物体都具有辐射或反射电磁波的特性,区别在于不同物体会对波谱产生不同的响应。遥感技术是将这些折射或反射的电磁波作为目标信息,通过探测仪器将获得的目标信息进行相关分析、处理。它是一种综合性的探测技术,最终记载分析处理的电磁波特性供人们识别该地物或周围存在环境。遥感技术发展至今,己经广泛应用于资源勘探、军事导航、气象监测、航空航天等众多领域。近几十年来,全球已经成功发射了数十颗高分辨率遥感卫星。卫星遥感呈现高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率和多平台、多传感器、多角度的发展趋势,遥感影像已经从公里级分辨率提高到亚米级甚至厘米级分辨率,卫星影像处理技术也日益成熟,未来如何批量、快速地处理、存储、组织海量的卫星遥感数据,并且将这些海量的卫星遥感数据有效地利用起来、挖掘其隐藏的信息将是遥感技术发展的一个主要方向。

     

    注:文中很多专业术语概念、定义、解释均来源于网络或论文,因涉及内容较多,未能进行引用说明。如有侵权,请告知删改!

     

    展开全文
  • 这些压缩包是配合上一个资源(ENVI遥感图像处理方法)使用的,也可以自己下载遥感图像进行操作。对于初学者这些文件可以更好的掌握遥感图像处理的操作方法和流程。
  • 遥感图像处理系统MFC

    2019-03-27 21:34:46
    遥感图像处理系统的MFC框架,注意只是框架,软件内部函数还需要自己去写
  • 深度学习方法用于遥感图像处理的研究进展 深度学习方法用于遥感图像处理的研究进展 深度学习方法用于遥感图像处理的研究进展 深度学习方法用于遥感图像处理的研究进展 深度学习方法用于遥感图像处理的研究进展
  • 这是各大高校和院所的博士考题,关于遥感图像处理的。比较经典。
  • 遥感图像处理实习指导手册(ENVI软件平台).doc
  • ENVI遥感图像处理方法邓书斌版完整的PDF,本书是第二版,主要针对遥感图像在ENVI5.0及以上版本。
  • 本课程利用VS2010基于MFC处理遥感图像,介绍了一些关于图像处理的一些算法
  • ENVI遥感图像处理方法 第2版 邓书斌 第二版 需要随书光盘的请留言

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遥感图像处理