基于SPOT 5实验的高分辨率遥感影像纠正方法研究

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SPOT5卫星遥感影像解译方法

戎桂风
（山西省林业调查规划院，西太原山００１）３０２
摘要：山西省森林资源二类调查首次大规模、方位应用 “ Ｓ技术，采用法国最新的高分辨率ＳＯＴ５卫星影全３” 并Ｐ像数据。作者就在二类调查中如何对Ｓ０ＰＴ５影像进行解译，何建立解幅覆盖范围为８ｍ×８ｍ。ＳＯＴ５遥感数０ｋ０ｋＰ
据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查
提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析，在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵
的状况下，ＰＳＯＴ５遥感数据比较适用于大面积的森
二类调查，首次全面采用 “ Ｓ技术，覆盖应用并３” 全
指地物形状、面积或体积在影像上的尺寸。地物影像的大小取决于比例尺，根据比例尺，以计算影可像上的地物在实地的大小。对于形状相似而难于判别的两种物体，以根据大小标志加以区别。可
关键词：ＳＯＴ５Ｐ；解译；解译标志
中图分类号：Ｐ５Ｔ７３
文献标识码：Ｂ
文章编号：０７７６２０）３０４ —２１０ — ２Ｘ（０７０ — ０２０
１ＳＯＴ５卫星遥感数据特点Ｐ
２００２年５月法国Ｓ（Ｔ地球观测卫星系列之Ｐ）５号卫星（ＰＩＯＴ５星）射。ＰＮＳ卫发ＳＯＴ５遥感数据的多光谱波段空问分辨率为１短波红外空间分辨０ｍ，率为２全色波段空问分辨率达到５ｍ和２５ｍ，０ｍ，．

关于SPOT5遥感数字正射影像图(DOM)制作方法的探讨

（９４年航摄、９７年调绘，９０年西安坐标系，１９１９１８
１８国家高程基准，９５等高距为２５米）．。在九原区
境内，９８版地形图只有部分地区的地形图（要１９主
（）３
是平原丘陵地区）ＤＭ（：ＯＯ）和Ｅ１ｌＯＯ数据。北部山区
建纠变换幽数０定数据几州辅ｌＩＩ范位簧刊懈连个
像索
月４日在圭亚那卫星发射中心发射成功。目前，在
资源卫星家族中。ＰＳＯＴ一５具有不可比拟的优势，
Ｊ蚺戢镭５
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震样
Ｙ方向尺寸不等、卫星轨道偏角、大气折光、地球曲
率等因素的几何粗纠正处理。
卫星数据的校正一般采用间接法处理．照控按
卫星姿态、高度、速度、地球曲率、地形等因素造

制点的选择原则，选择控制点对，分别读取被校正遥
收稿日期：０５１５２０一ｌ一ｌ
二乘预测法等。以常用的二次多项式为例，进行反解法纠正。其
公式为：
ｘ＝ａｉｏ＋ａＸｉａＹｉａＸｉ＋ａＸ；＋ａＹｉｌ＋２＋３Ｙｉ４ｚ５ｚｙ＝ｂｉｏ＋ｂＸｉｂＹｉｂＸｉ＋ｂＸｉｌ＋２＋３Ｙｉ４＋ｂＹｉ５
・
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维普资讯
科技与经济２６第期０年２０
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感图像的坐标和所对应控制点的地面坐标，建立图像数据坐标与实地坐标之间的函数关系。通常用所

遥感影像纠正的方法与技巧

遥感影像纠正的方法与技巧随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域得到了广泛的应用。

遥感影像是通过卫星、飞机等远距离获取地面信息的一种重要手段。

然而，在获取遥感影像后，由于各种原因导致的图像扭曲、色差等问题是不可避免的。

因此，进行遥感影像纠正是必要的。

本文将介绍遥感影像纠正的常用方法与技巧。

一、几何校正方法几何校正是对遥感影像进行坐标、尺度和旋转方位的校正。

常见的几何校正方法有影像配准、地标匹配、插值等。

1. 影像配准影像配准是将待纠正影像与参考影像进行对比，通过匹配相同地物或地点的像素点，从而进行坐标转换。

常用的影像配准方法有基于特征点匹配和基于相位相关匹配两种。

基于特征点匹配的方法是通过提取影像中的特征点，并将其与参考影像中的特征点进行匹配，从而获得坐标转换模型。

OpenCV是一种常用的用于特征点匹配的开源库。

基于相位相关匹配的方法是通过计算两幅影像之间的相关性，确定它们之间的几何转换关系。

这种方法通常用于具有相位重建能力的传感器。

2. 地标匹配地标匹配是通过识别影像中的已知地标（如道路交叉口、建筑物等）并与参考影像中的地标进行匹配来进行校正的一种方法。

这种方法适用于城市建筑等具有明显特征的区域。

3. 插值插值是指通过对图像中间的像素值进行估算，从而使整个图像变得平滑过渡的过程。

常用的插值方法有双线性插值、双三次插值等。

这些方法可以使得图像在进行几何校正后仍保持较好的视觉效果。

二、辐射校正方法辐射校正是指对遥感影像中的亮度进行校正，以保证影像反映地物的真实辐射亮度。

常用的辐射校正方法有直方图匹配、大气校正、辐射转换等。

1. 直方图匹配直方图匹配是指通过将原始图像的灰度值映射到目标图像的灰度值范围来进行校正的方法。

这可以使得影像在亮度上看起来更加准确，同时保证地物的色彩还原度。

2. 大气校正大气校正是指通过估计大气光照对地面目标反射率的影响，将地表反射率从观测影像中恢复出来的一种方法。

这种方法适用于去除由大气散射引起的云、雾等干扰。

基于SPOT-5遥感影像的小班区划探讨

常产生误判而地球遥感卫星ＳＯ一感数据具有高空间分辨率和多光谱分辨率，可提供丰富、可靠、高精度的基础ＰＴ５遥
数据．且能节约成本。提高效率。提出了适用于森林资源区划的ＳＯ．感数据处理和目视解译方法，即建立ＳＯ一ＰＴ５遥ＰＴ
ｔｅｓｏｃｍｉｇｆｔｅｓｂ－ｏａｔｎｉｉｉｎａｓｎｒｍｍａｌｆｅｄｏｉｉｎｄｅｔｓａｃｌｔｎｉｈｈｒｏｎｓｏｈｕｃｍｐｒｍｅｔｄｖｓｏｒｉｇｆｏｓｌｌｆｖｓｏｕｏｍｉｃｌｕａｉｎｔｉｉｏｃｒｅｔｆｒｓ．Ｓｃｎｌｕｒｎｏｅｔｅｏｄｙ，ｗｅｐｕｆｒｒｈｅｍｅｈｄｏａａｐｏｅｓｎａｄｃｅｎｖｓａｉｔｒｅａｉｎ，ｔｏｗａｄｔｔｏｆｄｔｒｃｓｉｇｎｓｒｅｉｕｌｎｅｐｒｔｔｏｓｃｓｅｔｂｉｈｉｄｅｔｔｆＳｕｈａｓａｌｓｎｇｉｎｉｙｏＰＯＴ－ｍａｅｉｔｒｒｔｔｏ５ｉｇｎｅｅａｉｎ，ｆｅｄｖｒｆｃｔｏｎｄｄｔｏｌｍｅｓｒｍｅｔｐｉｌｅｉａｉｎａｄａｉｉｎａａｕｅｎｉｗｈｃｒｕｉｂｅｆｒｔＰＯＴ一ｅｔｅｓｎａａｗｈｎｉｓｕｅｎｔｅｄｖｓｏｆｆｒｓｅｏｒｅｉｈｗｅｅｓｔｌｏｈｅＳａ５ｒｍｏｅｓｎｉｇｄｔｅｔｗａｓｄｉｈｉｉｉｎｏｏｅｔｒｓｕｃｓ

基于SPOT 5实验的高分辨率遥感影像纠正方法研究

图２纠正后图像的边界与像元尺寸
关键词：高分辨卒遥感卫星畸变纠正重采样
中图分类号：Ｐ２３文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－３７９１（２Ｏｌ３）０４（ｃ）一００４４ — ０２
高分辨率遥感卫星ＳＰＯＴ５、ＩＫＯＮＯＳ、ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＷＯＲＤＶＩＥＷ一（１）传感器成像几何形态影响：传感器一般的成像几何形态有２等的出现，使其在城市规划、资源调查、地籍管理、灾害预警和疾中心投影、全影投影、斜距投影以及平行投影等几种不同类型。病防治等领域得到快速利用。ＷＯＲＤＶＩＥｗ一２卫星是目前空间分辨 ① 全景投变形：红外机械扫描仪、ＣＣＤ线阵推帚式传感器。率最高的商业卫星之一。 ② 斜距投影变形，侧视雷达属斜距投影。它有三个处理级别：基础级产品、标准级产品和正射纠正产（２）传感器外方位元素变化畸变。口口口０（３）地球自转的影响：地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没由预备正射标准产品来生产正射产品，可有两种方式：基于严有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。格物理传感器模型和基于通用传感器模型。由于物理传感器模型（４）地球曲率影响。是与传感器密切相关的，处于技术保密考虑，影响了其普遍性应 ① 在星下点视场角较小，曲率影响可忽略。用。而通用传感器模型，器模型的目标空间和影像空间之间的转换 ②产生的误差原理与航空像片像点位移相同。关系可以通过一定的数学函数来描述，这些函数的建立不需要传感器成像的物理模型信息，具有与传感器无关的特性，因此通用传２几何校正的原理与方法感器模型便成为人们研究的一个重要方向。遥感图像的几何校正的有２个核心思想。由于有理函数模型（ＲＦＭ或ＲＰＣ）与其他通用传感器模型相比，２．１选择控制点具有更高的定位精度和更好的实用性，因而成为国内外学者研究在遥感图像和地形图上分别选择同名控制点，以建立图像与的一个热点问题。地图之间的投影关系，这些控制点应该选在能明显定位的地方，如河流交叉点等。１遥感图像几何畸变同名控制点选取用途：利用有限的控制点的已知坐标，解求多几何畸变是指遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物项式的系数，确定变换函数。然后将各个像元带入多项式进行计中目标物相对位置的坐标关系图像中发生变化，遥感图像几何畸算，得到纠正后的坐标。变来源有下面四种。２．２建立整体映射函数根据图像的几何畸变性质及地面控制点的多少来确定校正数学模型，建立起图像与地图之间的空间变换关系，如多项式方法、仿射变换方法等。遥感影像的数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠正处理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二是像元灰度值重新计算（重采样）。（１）坐标变换的两种方案。首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系。对图１直接法与间接法坐标变换

浅谈利用SPOT5遥感影像制作正射影像图

浅谈利用SPOT5遥感影像制作正射影像图覃宇（广西航空遥感测绘院广西南宁 530023）【摘要】简述利用SPOT5遥感影像制作正射影像图的过程，从选用遥感影像校正模型、点位纠正与配准，到对数据处理重采样、分辨率融合的各步骤，及以多景影像数字镶嵌方式进行SPOT5遥感影像正射纠正的方法，进行了介绍。

【关键词】 SPOT5遥感影像正射纠正遥感影像1 引言自1956年世界上第一颗人造地球卫星发射成功，为遥感技术的发展创造了新的条件，经过50多年的发展，遥感技术不仅仅表现在传感器空间分辨率的提高上，而且遥感影像进行图像处理软件系统更是不断翻新，在遥感图像识别和分类方面，开始大量使用统计模式识别，后来出现了结构模式识别、模糊分类、神经元网络分类和遥感图像识别的系统。

因此，由于遥感应用技术的成熟及高精度、高效、低成本等特点，在我国国土、林业、农业等各行各业得到了广泛的应用。

2 SPOT5卫星简介SPOT5卫星是法国空间研究中心（CNES）设计制造可用于耕地调查、森林调查、城市发展变化、预测和管理水资源、监测城市化效应、矿产资源辅助调查、研究土地利用和评价环境等的高分辨率卫星。

1986年首颗发射的SPOT卫星上装载的HRV线阵列推扫式成像仪将空间分辨率提高到10m，被称为第二代遥感卫星，目前已发展到第三代遥感卫星。

SPOT5的空间分辨率达到 2.5m，其手段日趋先进，应用范围不断扩大，高清晰的分辨率和广阔的覆盖范围，是全国第二次土地调查使用资料首选之一。

当前各地正处在全国第二次土地调查的实施阶段，在全国第二次土地调查工作中，遥感影像起到了重要作用，采用遥感影像进行土地调查大大提高了土地利用现状信息获取的时效性、科学性、先进性。

3 卫星遥感数字正射影像Renote卫星遥感数字正射影像图（Sensing Digital Or-thophoto Map，简称RSDOM），是利用卫星遥感获取的具有一定分辨率的全色影像及多光谱影像，通过对影像进行倾斜纠正和投影差的改正，纠正了因卫星姿态引起的传感器误差及地形起伏引起的像素位移的几何误差及相应的图像处理后生成的影像数据集。

土地利用变更调查中高分辨率卫星遥感影像应用

Technological Innovation4《华东科技》土地利用变更调查中高分辨率卫星遥感影像应用吴媛媛（广东省国土资源测绘院，广东广州 510500）摘要：目前我国的科学技术不断发展，卫星遥感影像的分辨率也不断提高，其在土地管理中的利用率也不断提高。

本次综述主要是以武汉为例，通过Spot5影像进行土地利用变更调查研究，并通过影像图斑分析了判读的精度。

关键词：土地利用变更调查；高分辨率卫星遥感影像；应用所谓的土地利用变更调查就是依据野外实地的调查情况，通过目前已经存在的基础图件逐一转绘量算变化的图斑，从而将土地利用现状的图件和基础数据进行更新，保证土地利用资料的现势性。

目前更新土地利用现状的方法有两种，一种是通过目前已经存在的基础图在外实地对照，通过皮尺或经纬仪等测量设备重新量取相关位置的数据，之后在现有的土地利用图上将变更后的图斑绘制上去。

另一种是通过航测相片图进行外业调绘，之后将绘制、处理获取的变更的图斑资料。

第一种更新方法速度慢，精度低，且针对变化范围大或内容多的区域丈量难度较大；而航测相片的费用相对较高且周期较长，同时传统更新方法的自动化程度低，成图周期长，无法保证更新的全面性和实时性。

在土地利用状况的调查中，上述更新方法均较为落后，无法及时反映土地的变化情况，无法适应当下社会和经济的快速发展需求，影响土地利用规划、耕地保护、土地利用政策的执行、制定，对整个土地的管理工作造成严重影响。

因此需要寻找一种实用性高、方便快捷的图像更新方法，用以保证土地利用资料的现势性，提高国民经济的发展。

随着遥感技术的不断发展，卫星遥感技术在土地利用变更调查中广泛应用，是一种有力的调查工具。

卫星遥感影像具有分辨率高，覆盖范围大的优势，其能客观，及时，周期性的对地表覆盖信息进行反馈，尤其是近年来发射的遥感卫星，分辨率更高，例如快鸟2卫星、SPOT5、IKONS 卫星其地面分辨率分别为0.61m、2.5m、1m，应用于土地利用变更调查中能准确快速的全面调查土地的情况，掌握其质量，数量，权属以及利用情况，使快速更新土地利用图变成现实，同时其价格低，因此逐渐在土地利用变更调查中应用。

运用spot5影像更新1：2

运用spot5影像更新1：2.5万、1：5万地形图的可行性研究摘要：据目前，很多高分辨率的卫星遥感影像逐步的走向商业化，在国内外不断的把卫星遥感影像应用在测绘领域中。

本文通过运用spot5卫星遥感影像更新1：2.5万、1：5万地形图的可行性研究，总结出了能够运用spot5卫星影像更新1：2.5万、1：5万地形图的工艺方法。

关键词：spot- 5；影像增强；多光谱波段选取；匀色处理；精度分析；地形图更新1∶2.5万、1：5万地图数据库在我国的经济建设、国防军事上发挥起巨大的作用。

近些年来，随着经济建设的发展，很多地区特别是一些经济发达的地区，地物发生了非常大的改变，以至于这种地形图数据库在这些地区的现势性非常的差。

为了克服这个缺点，更好的能够利用1∶2.5万、1：5万地形图数据库，最需解决的问题就是在于地形图数据库的更新。

现在，利用高分辨率的遥感影像，可以起到迅速获取数据，缩短成图以及更新周期和降低成本，使得人们能够随时的采集数据、处理信息和更新数据以及分析数据，给测绘界带来了新的数据源。

按照常规的更新手法是利用现有的最新大比例尺的地形图进行缩编或航摄后进行立体测图，这都是精度高、可靠、成熟的方法。

但前者现势性太差，后者又是成本高、周期长、见效慢，都不能适应在当前的政治、经济和军事形势上迅速发展的需求。

而spot5航天遥感影像的地面覆盖比较大，重访周期是2～3天，如果能够利用航天遥感影像快速更新1︰2.5万、1：5万地形图数据将是一种具有显著的经济效益和社会效益的新方法。

1.spot 遥感影像spot 卫星是由法国空间中心设计，比利时、瑞典等国共同发射的。

重复周期为26天，卫星上装载了hrv（high resolution visible range instru -ments）推扫式扫描仪。

hrv 扫描仪有两种形式：一种是全色波段扫描仪，另一种为多光谱扫描仪，后者是可以再不同轨道上的倾斜扫描，能够重复地扫描同一地区。

基于像素级的SPOT5影像与高分辨率全色影像的融合方法探讨

ＬｅＷＡＮＧＬｎ—ｘａＩＷｉ．ａｉ
（ｃｏｌｆｒｈｔｃｒｎｉｉＥｇｎｅｉｇＨｉｎｊｎｃｎｅａｄＴｃｎｌｇｏｅｅＨａｂｎ１０２，ｈｎ）ＳｈｏｏｃｉｔｅａｄＣｖｎｉｅｒ，ｅｌｇｉｇＳｉｃｎｅｈｏｙＣｌｇ，ｒｉ５０７ＣａＡｅｕｌｎｏａｅｏｌｉ
辨率商业卫星如ＱｉＢｒ，ＫＮＳ和ＳＯ都搭载有ｕｃｉＩＯＯｋｄＰＴ５，高分辨率全色和低分辨率的多光谱相机，同时提供全能色和多光谱影像，并提供两者的融合产品。对不同卫星和不同传感器的遥感影像进行融合，可以取长补短，生新的融合影像。比较常见的影像融合产
航空影像的配准是以相应的地形图为参考进行配准，ＳＯ而ＰＴ５影像配准是以配准过的航空影像为参考影像，在配准过程中均采用了一次多项式。配准前后的对
比影像如图１图２所示。，
上产生的信息分别进行融合处理。目前比较成功的高分
ＲｅｅｒｈｏｓｏｅｈｄｆＨｉｈＲｅｏｕｉｎＰａｈｏａｉｍａｅｓａｃｎＦｕｉｎＭｔｏｓｏｇｓｌｔｏｎｃｒｍｔｃＩｇｓ
ａｄＳｎＰＯＴｍａｅｓｄｏｘｌＬｅｅ５ＩｇｓＢａｅｎＰｉｅｖｌ
ａｄｃｎｅｕｎｌｅｖｄｔｅｈｓｆｓｏｔｏｕｔｂｅｆｒｔｅｖｓａｎｅｐｅａｉｎａｄｅｔａｔｇｂｉｉｇ，ａｍｌｎｓａｄｗｔｍｎｏｓｑｅｔｄｒｅｈｅｔｕｉｎｍｅｈｄｓｉｌｏｈｉｕｉｔｒｒｔｔｎｘｒｃｉｕｌｎｓｆｒａｄ，ｎａｅｙｉａｌｏｎｄｔａｏｌｉｅａｇｅｔｕｄｏｕｕｌｐｏｕｔｎａｄｐａｔｅ．ｈｔｃｕｄｇｖｒａｉｅｔｓａｒｄｃｉｎｒｃｉｓｇｏｃＫｅｒｓａｒｌｉｇ；Ｐｍａｅｉｇｅｉｒｔｎ；ｓｏｔｏｙｗｏｄ：ｅａｍａｅＳＯＴ５ｉｇ；ｉｍａｅｒｇｓａｉｆｉｎｍｅｈｄｔｏｕ

基于SPOT5影像土地利用动态遥感监测的质量控制

56科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON2008N O.08SCI EN CE &TECHN OLOG Y I NFOR M A TI O N工程技术土地资源作为人类生存的载体，是环境演变和社会经济发展的重要决定因素，准确掌握各种土地利用类型的变迁是制订社会与经济发展规划、宏观决策的重要依据，近年来随着经济的发展，城市的扩张，各项工程建设的突飞猛进，原本就很稀缺的耕地遭到了严重的侵吞。

为了保障我国社会与经济的可持续发展，确保人民的温饱和生活质量不受影响，合理地开发和利用土地资源，确保耕地数量和质量，国家已经严把土地“闸门”、实行紧缩地根政策。

为及时掌握土地利用结构的变迁，国家决定在全国重点省份和重点地区等范围内实行土地利用动态遥感监测。

从数据源、作业周期、行政管理成本等方面综合考虑，目前国内主要采用S POT 5卫星影像进行土地利用动态遥感监测。

而在利用S P OT5卫星影像进行土地利用动态遥感监测过程中，如何有效地提高成果监测质量，减少土地资源管理执法成本、切实做好土地利用监测工作，是从事土地利用动态监测工作的人员必须思考的一个问题。

作者根据几年来从事重点省份和重点城市土地利用监测工作的实际情况，对如何做好监测的质量控制，结合工作中遇到的一些问题提出了个人想法，相互学习、共同探讨、相互提高。

1SPO T5影像的选取在S P O T 5影像数据可选择的情况下，整个监测区域各期的影像获取时间最好基本一致，同一地区，基准影像和监测影像最好为同一季节获取。

由于地面DE M 的精度和采样间距等多种因素的影响，卫星影像的正射纠正还不能做到真正射，特别在一些坡度比较大的地方明显可见。

为减少伪变化的情况出现，在选择卫星影像时，两期影像的卫星高度角尽量保持一致，这样可以避免因卫星高度角不同而产生的同一图斑正射纠正后在投影面上大小不一致产生伪变化图斑。

由于S P OT5卫星轨道半径约800k m ，受大气和地球摄动较小，卫星运行较稳定，周期之间轨道偏差较小，除非特殊采集的情况下，侧视角基本稳定。

SPOT5遥感影像制图技术研究

ＡｂｔａｔＴｅｄｖｌｐｅｔａｄｐｒｃｏｆｅｔｅｓｎｈｏｏｙｈｓｍａｅｉｗｄｌｓｄｉａｔｇａｈ．Ａｃｒｉｇｔｅｓｒｃ：ｈｅｅｏｍｎｎｅｅｔｎｏｍｏｅｓｎｉｇｔｎｌｇａｄｉｅｙｕｅｃｒｒｐｙｃｏｄｎｔｆｉｒｃｅｔｎｏｏｈ
（．ｏｅｔｙＳｒｅｉｇａｄＤｅｉｎｎｎｔｕｅｏａｇｏｇＰｏｉｃ，Ｇｕｎｚｏ５０，ｈｎ；１ＦｒｓｒｕｖｙｎｎｓｇｉｇＩｓｔｔｆＧｕｎｄｎｒｖｎｅｉａｇｈｕ５１０Ｃｉａ０
２ＴｒｔｒｌｅｏｒｅＩｆｒｔｎＣｎｅｆｕｎｄｎｒｖｃ，ｕｎｚｏ１０５Ｃｉａ．ｅｒｏｉｓｕｃｓｎｍａｏｅｔｒａｇｏｇＰｏｉｅＧａｇｈｕ５０７，ｈ）ｉａＲｏｉｏＧｎｎ
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第３３卷第４期
２００６年８月
江
苏
林业
科
技
Ｖ１３ｏ４０．Ｎ．３
Ａｕ．２００６ｇ
ＪｕｎｌｆＪｎｓｏｅｒｃｎｅ＆ＴｃｎｌｙｏｒａｉｇｕＦｒｔＳｉｃｏａｓｙｅｅｈｏｏｇ
ｐｏｅｓｍｅｈｄａｄＳｎａｅｐｔｆｒｒｎｔｉｒｉｌａｅｎａｐｉａｉｎｏＰ５ｒｍｏｅｓｎｉｇｒｎｃｒｇａｈ．ｒｃｓ．ｔｏＯｏｒｕｗａｄｉｓａｔｅｂｓｄｏｐｌｔｆＳＯＴｎｏｈｃｃｏｅｔｅｓｎｉｅｉａｔｒｐｙｇｍａｙｏＫｅｒｓＰ５ｒｍｏｅｄｔ；ｏｅｔｒｓｕｃｎｅｔｒ；ａｔｇａｈｙｗｏｄ：ＳＯＴｅｔａａＦｒｓｅｏｒｅｉｖｎｏＣｒｒｐｙｙｏ

Spot5卫星影像目视判读的探讨

Spot5卫星影像目视判读的探讨【摘要】了解地物在不同空间分辨率影像上的表现，掌握不同假彩色合成影像的特征，熟练运用遥感影像解译标志与解译方法。

【关键词】遥感图像；判读要素；判读标志；判读方法传统的森林资源调查是以地形图为工作图，对坡勾绘小班，并深入小班现地进行各项因子调查。

效率低已经不能适应现在市场经济下的森林资源调查工作。

因此，利用高分辨率卫星影像进行森林资源调查的方法开始得到广泛应用，而由于Spot5卫星影像分辨率高，多光谱影像能反映植被信息等特点，在森林资源调查中得到林业工作者的青睐。

遥感图像真实、直观地记录了地面资源、环境等特征。

随着遥感技术在林业调查工作中的广泛应用，遥感图像的判读成为至关重要的一部分。

这就需要判读人员了解遥感图像的光谱特征，掌握正确的判读方法，以提高判读质量和工作效率。

下面介绍一下遥感图像判读的原理和方法。

1.判读要素由于遥感图像反映了广大地区多波段和多时相的同步环境信息，是地表自然综合体的高度综合性图像，判读过程中需要注意以下几项要素：1.1图型遥感图像的图型标志是地物形态特征和波谱特征的综合反映。

地物在影像上的图型结构，主要取决于地物的平面形态和高低起伏特征，当然也与地物的波谱特征所造成的基本色调有关。

图型特征包括形状、大小等要素，图像的图型结构通常表现为由不同形状、色调及纹理特征组合而成的图案。

并与其色调特征结合起来进行描述。

1.2色调卫星图像上的色调是地物电磁辐射特性的反映。

不同物体反射、发射、透射不同数量和不同波长的能量。

这种差异以色调、颜色和密度变化的形式被记录和反映在图像中。

在全色片中主要是以灰度表示；在彩色图像上用色度表示。

其中全色影像的色调是地物波谱特征的直接记录，彩色合成图像上的色彩是地物在几个波段上的波谱特性的综合反映。

利用遥感影像上的色调和色彩进行地物识别，是遥感影像判读的重要依据。

1.3阴影和纹理图像上的纹理是有一组物体的色调重复出现而构成的，是不同色调的解像力在空间和几何位置分布上的表现。

多种融合方法在SPOT—5影像融合中的效果评价

多种融合方法在SPOT—5影像融合中的效果评价作者：王静来源：《科技与创新》2014年第07期摘要：运用多种不同的影像融合技术对SPOT-5影像的多光谱影像和全色影像进行融合，生成新的高分辨率多光谱影像。

通过目视判读，且采用图像均值、相关系数、相对偏差、熵、标准差和平均梯度6个定量指标对不同方式的融合结果进行分析，结果表明，高通滤波融合方法在提高融合影像空间分辨率的同时，也保持了原多光谱影像的光谱特征。

关键词：影像；融合技术；SPOT-5；HPF融合方法中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：2095-6835（2014）07-0153-02SPOT-5卫星遥感影像实时性强，覆盖面广，分辨率高，且信息量丰富，已被广泛应用于煤田地质、矿区环境、水工地质、灾害地质等多种地学领域。

融合技术使SPOT-5遥感影像既具有全色数据的高空间分辨率，又具有多光谱数据的光谱分辨率，从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性和区划精度。

一种好的融合方法，不仅要求增强空间分辨率、锐化空间纹理信息，还要求光谱信息保真性高，否则得出的结果偏差很大或错误，不利于遥感解译。

以下采用Brovey变换、乘法变换、主成分（PC）变换、高通滤波（HPF）变换和光谱锐化（Gram-Schmidt变换）方法对工作区内SPOT-5数据的多光谱影像和全色影像进行融合处理，并对各融合效果进行评价。

1 遥感图像的融合算法1.1 Brovey变换法Brovey变换也称彩色标准化融合变换，是通过归一化后的多光谱波段与高分辨率影像的乘积来增强影像信息。

1.2 乘法变换法利用最基本的乘积组合算法直接对两类遥感影像信息进行合成。

1.3 PC变换法多波段图像经主成分变换至各不相关的成分，将高分辨率图像与第一主成分分量图像进行直方图匹配，用匹配后高分辨率图像替换第一主成分，之后使用逆变换得到融合图像。

由于只是用高分辨率图像来替换低分辨率图像的第一主成分，在替换过程中低分辨率图像第一主成分分量中一些光谱特性的信息损失，在很大程度上影响了融合图像的光谱分辨率。

基于PCI的SPOT5遥感影像正射校正方法分析

ｉｇＳｒｈ —ｅｔｃｔｏｓｎｃｓａｙｆｒｔｅｉｇ．ｔｈ－ｅｔｃｔｎｈｓｍａｙｍｅｈｄ，ｔｔｏｉｈｕ — ｍａｅ，ＯｏｔｏｒｃｉａｉｎｉｅｅｓｒｏｈｍａｅＯｒｏｒｃｉａｉａｎｔｏｓｉｏｋＢａｓｉｓｂｉｆｉｆｏｆａｆＨｕｎｆｎｑａｏｅｔｆｒｉｕｉｎｃｕｔｈｅｅｒｈａｅｈｇｒｓｌｔｏｅｔｅｓｎｇｒｍｅｏａｇｅｇｉｏｆｒｓａｍｎＹｏｘａｏｎｙａｔｅｒｓａｃｒａ，ｉｈ－ｅｏｕｉｎｒｍｏｅｓｎｉｇｉｓｍａｅ
选取，一般采取Ｍ形排列，取的位置尽量在道路交选叉口、房角、水渠一角、地界交汇处等。在控制点选择
时可以先找出一个点，然后在周围找到６个或者更多
的点，通过链接进行跳点选择，这种方法在控制点选取时能达到事半功倍的效果。２３影像正射校正．
５０００在Ｅｌｓｉ００，ｌｐｏｄｉｓ中选择Ｅ１－ｒｓｖｋ９００５Ｋａｓｓｙ１４，ｏ
Ｏｔｔｉｌｐｃｇ和ＯｔｕＬｎｐｃｇ为２５ｍ，ｕｕＰｘａｉｐｅＳ１研究区概况及实验数据
马光永张亚威石军南，，
（．１中南林业科技大学，沙４００；２国家林业局中南林业调查规划设计院，长１０４．长沙４０１）１０４摘要：正射校正是各种遥感应用过程中必不可少的基础工作，于某些地形起伏较大、对常规的几何校

SPOT5卫星影像如何查询和SPOT5卫星影像数据处理方法

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SPOT5卫星影像如何查询和SPOT5卫星影像数据处理方法
北京揽宇方圆SPOT-5卫星于2002年5月3日发射，SPOT-5卫星与其前期SPOT卫星类似，运行于同一轨道，以继续保持对地观测的高重复周期。

但是SPOT-5卫星的传感器与其他SPOT卫星相比，有了较大的提高。

SPOT-5卫星用HRG(High Resolution Geometry)传感器，替代SPOT-4的HRVIR传感器。

HRG具有新的特征：1）更高分辨率的卫星影像，2.5m的分辨率的全色波段和10m分辨率多光谱波段；2）采用12000像元的CCD探测器，以维持60km的地面数据宽度；3）采用了新的技术来实现以上特征，例如采用新的数据压缩方法、并利用150Mbit/s的速率传输下行数据。

SPOT5卫星遥感影像进行影像增强、影像配准、影像融合和影像正射纠正一系列图像处理。

单幅SPOTScene在20米至2.5米的分辨率下可覆盖3600平方公里，定位精度最优可达10m。

如此精确的大覆盖影像是满足1:10万到1:1万比例尺应用的理想工具，同时即可满足大区域又可用于局部范围的应用。

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SPOT-5影像融合方法对比分析

SPOT-5影像融合方法对比分析魏永飞; 周枫; 张艳兰【期刊名称】《《大坝与安全》》【年(卷),期】2019(000)005【总页数】4页(P52-54,66)【关键词】SPOT-5影像; 影像融合; 质量评价【作者】魏永飞; 周枫; 张艳兰【作者单位】宁波冶金勘察设计研究股份有限公司浙江宁波 315041; 淄博市国土资源局临淄分局山东淄博 255400; 宁波海洋研究院浙江宁波 315832【正文语种】中文【中图分类】TP7510 引言近年来，高空间分辨率卫星影像在工程中的应用越来越广泛。

SPOT影像是由SPOT卫星高分辨率多波段扫描仪（HRV）获取的遥感影像，在资源调查、环境监测、生产管理、国土整治等多方面应用中发挥着重要作用[1]。

影像融合技术也成为保证影像分析结果准确性的关键技术之一。

目前常用的影像融合方法有HSI变换、主成分分析、Brovey（颜色归一化）变换、乘法变换、比值变换、Gram-Schmidt波谱变换等［2］。

对几种主流融合方法进行实验分析，以获取适合研究区域影像的最佳融合手段。

1 融合方法遥感数据融合分为三级：像素级融合、特征级融合及决策级融合[3]。

像素级融合保留了尽可能多的现场信息且精度较高，能够提供特征级和决策级不具备的细节特征[4]，满足对塌陷区分布状况的研究内容。

采用的具体融合方法有Brovey融合、Gram-Schmidt融合、multiplicative融合、主成分融合、HPF融合等五种融合方法。

2 实验及分析2.1 数据来源研究数据为2011年SPOT影像，其光谱响应范围：全色波段为0.51～0.73 μm；多波段分别为 0.50～0.59 μm（绿）、0.61～0.68 μm（红）和0.79～0.89 μm （近红外）。

全色波段空间分辨率为2.5 m，多波段为10 m。

SPOT-5影像数据多光谱波段信息丰富，但分辨率较低，仅为10 m，为更好地满足应用需求，将其与空间分辨率为2.5 m的全色波段数据融合，提高影像使用效率，以提取更准确的信息。

基于高分辨率遥感影像的不透水面信息快速提取

基于高分辨率遥感影像的不透水面信息快速提取熊华伟;俞春生;李小玉;李琳【摘要】Impervious surface area change is the typical character-istic of urbanization, while impervious surface index has been used as an important basis for urban ecological environment system research, urban sprawl monitoring, and human activity impact analysis. When extracting impervious surface information from high-resolution image, trial-and-error method is always used by business staff to determine features participating in the classifica-tion and corresponding thresholds, which is time-consuming and needs a certain accumulation of technology and experience. To cure the above problems, this paper adopts the seperability and threshold (SEaTH) method to realize the automation of features selection and thresholds determination. Extraction rules are built for construction, cement floor and bituminous pavement, which support a rapid and accurate extraction of impervious surface infor-mation.%不透水面面积的增加是城镇化的典型标志，不透水面指数是城市生态环境系统研究、城市扩张监测、人类活动影响分析等的重要依据。

基于规划需求的遥感影像正射纠正处理方法探讨与研究

基于规划需求的遥感影像正射纠正处理方法探讨与研究摘要：目前，卫星遥感影像应用于世界上各行各业，有大量的处理卫星影像的工作，特别遥感影像的几何纠正，是实现影像应用的前提。

文章阐述了几何纠正原理与方法和二次多项式变换。

实验表明采用基于二次多项式变换，在平坦地区无DEM情况下能获得相对较高的纠正精度，具备实际应用的可行性。

关键词：遥感卫星影像几何纠正精度分析由于卫星姿态、地球自转、地球曲率等原因会导致图像的几何畸变，须进行几何校正，消除系统及非系统性因素引起的图像几何畸变，从而使之实现与标准图像或具有特定投影和坐标系统的地图完全套合配准，并使其本身具有空间参数的特性包括图像空间像素坐标的变换和像素灰度值的计算，他包含遥感图像的几何粗处理和精处理；遥感图像的光学纠正和数字微分纠正。

光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中，主要对框幅式的胶片航空影像进行纠正，现在的应用已经不多。

对于大多数动态获得的遥感影像只能进行近似的纠正。

该文主要探讨遥感数字图像的几何纠正。

1 图像几何校正几何校正是由于搭载传感器的遥感平台飞行资态变化、地球自传、地球曲率等原因引起的图像几何益畸变。

改正原始遥感图像中的几何畸变，将遥感图像投影到某一地理坐标系中由校正方程（多项式、共线方程），图像坐标计算地理坐标（还有重采样）。

2 数据来源与研究方法几何精校正的方法主要有三角形线性法、多项式法等。

二次变换或高次变换通常称为多项式变换，经常被用于图像纠正，并且不需要传感器参数方面的信息。

该模型原理比较直观，计算比较简单，特别是对地面相对平坦的情况，具有足够好的纠正精度。

该算法的基本思想是回避成像的空间几何过程，而直接对影像变形的本身进行数学模拟。

它认为遥感影像的总体变形可以看作平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲以及更高次的基本变形的综合作用结果，因而纠正前后影像相应点之间的坐标关系可以用一个适当的多项式来表达，其数学模型为。

常用的二元齐次多项式校正变换公式可表达为。

高分辨率影像的空间定位误差分析

高分辨率影像的空间定位误差分析高分辨率遥感影像的空间儿何精纠正是影像处理的一个重要步骤，其空间定位的误差与不确定性已成为遥感与GIS研究的一个热点。

高分辨率影像的空间定位误差是在儿何校正、地面控制点判读和选取、1： 1万地形图上地面控制点的坐标读取等过程中引入的误差而产生的，并导致误差与不确定性从地形图上传播到影像上。

为了验证高分辨率影像定位的误差，本文通过使用手持GPS进行野外测点，用实测坐标与SPOT5 (2.5m)遥感影像的同名点的空间坐标进行对比，确定两者的一致性，验证SPOT5 (2.5m)遥感影像的空间定位。

同时通过两台GPS平行观测，对比同步观测机的数据，分析手持GPS的误差来源以及稳定性对定位精度的影响，并探讨手持GPS测点作为高分辨率影像空间定位的可能性。

标签：高分辨率影像地面标志定位精度误差分析0引言本文的遥感影像是采用法国SPOT5生成的2.5m分辨率的图像产品。

但遥感影像的获取会由于平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲而产生儿何畸变，如像元大小与地面大小对应不准确，将给位置配准造成困难。

同时，进行儿何校正和数据空间配准时，山于地形图的现势性弱，许多明显地物在地图上都没有显示，很难从地形图上选择符合精度的地面控制点，而且在儿何校正的过程中，地面控制点的判读和选取，从1： 1万地形图上选取地面控制点坐标的过程，以及使用PCI配准影像产生的误差都会将误差累积传播到最终结果，影响空间定位的精确度。

因此，本文希望通过GPS 野外测量与遥感影像数据的误差计算来提高高分辨率影像定位精度。

1高分辨率遥感影像的儿何精纠正儿何精纠正的方法及原理儿何纠正包括粗纠正和精纠正两种，粗纠正根据有关参数进行纠正；经常用的是精纠正。

儿何精纠正是将一幅含有儿何畸变和比例尺差异的原始遥感影像，通过一种数学变换，生成一幅符合数字化地图实际的新的遥感影像。

儿何精纠正的具体方法为：先在每幅原始遥感影像上选取若干个控制点，再求岀这些控制点在数字化地图上对应点的真实坐标，然后把这些已知坐标的控制点代入计算机的校正软件进行运算。

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基于SPOT 5实验的高分辨率遥感影像纠正方法研究摘要：本文结合QuickBird 卫星影像提供的RPC 文件, 对利用有理函数模型进行正射纠正的原理进行分析研究: 通过实验分析了经正射纠正后影像点的定位精度, 验证了利用有理函数模型进行正射纠正的可行性, 指出了的利用该模型的优缺点和进一步需要解决的问题
关键词：高分辨率遥感卫星畸变纠正重采样
1 前言
高分辨率遥感卫星SPOT5、IKONOS、QuickBird、WORDVIEW-2 等的出现, 使其在城市规划、资源调查、地籍管理、灾害预警和疾病防治等领域得到快速利用。

WORDVIEW-2卫星是目前空间分辨率最高的商业卫星之一。

它有三个处理级别: 基础级产品、标准级产品和正射纠正产品。

由预备正射标准产品来生产正射产品, 可有两种方式: 基于严格物理传感器模型和基于通用传感器模型。

由于物理传感器模型是与传感器密切相关的, 处于技术保密考虑,影响了其普遍性应用。

而通用传感器模型, 器模型的目标空间和影像空间之间的转换关系可以通过一定的数学函数来描述, 这些函数的建立不需要传感器成像的物理模型信息, 具有与传感器无关的特性,因此通用传感器模型便成为人
们研究的一个重要方向。

由于有理函数模型( RF M 或RPC) 与其他通用传感器模型相比, 具有更高的定位精度和更好的实用性, 因而成为国内外学者研究的一个热点问题。

2 遥感图像几何畸变
几何畸变是指遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中目标物相对位置的坐标关系图像中发生变化，遥感图像几何畸变来源有下面四种：
1、传感器成像几何形态影响：传感器一般的成像几何形态有中心投影、全影投影、斜距投影以及平行投影等几种不同类型。

1）全景投变形：红外机械扫描仪、CCD线阵推帚式传感器。

2）斜距投影变形，侧视雷达属斜距投影，其成像变形规律如图
2、传感器外方位元素变化畸变
3、地球自转的影响：地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。

4、地球曲率影响
1）在星下点视场角较小，曲率影响可忽略。

2）产生的误差原理与航空像片像点位移相同。

3 几何校正的原理与方法
遥感图像的几何校正的有2个核心思想：
3.1选择控制点
在遥感图像和地形图上分别选择同名控制点，以建立图像与地图之间的投影关系，这些
控制点应该选在能明显定位的地方，如河流交叉点等。

同名控制点选取：用途：利用有限的控制点的已知坐标，解求多项式的系数，确定变换函数。

然后将各个像元带入多项式进行计算，得到纠正后的坐标。

3.2 建立整体映射函数
根据图像的几何畸变性质及地面控制点的多少来确定校正数学模型，建立起图像与地图
之间的空间变换关系，如多项式方法、仿射变换方法等。

遥感影像的数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠正处理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二是像元灰度值重新计算（重采样）。

（1）坐标变换的两种方案
首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系。

对其包括：
直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标，即：式中，x,y为P点原始图像的行数和列数；X，Y为P在新图像中的坐标（即地面坐标系），并把P（x,y)的灰度值重新计算后送到P（X，Y）位置上去。

间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P（X，Y）在原始图像中的位置P（x,y），然后把该点的灰度值计算后返送给P(X,Y)。

其纠正公式为：;两则的区别如下图1：
(2）输出图像的边界大小
输出图像边界的地面坐标值是由包括纠正后图像在内的最小长方形范围来确定的。

如图2
(3）遥感图像灰度值的的重采样内插：为了使校正后的输出图像像元与输入的未校正图像相对应,根据确定的校正公式，对输入图像的数据重新排列。

重采样内插有几种方法：最近邻域法、双线性内插法、双三次卷
积法这里指探讨用的最多的最近邻法；
最近邻域法：用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。

当前校正后的网格（I , J）p2）共线方程==物理模型
共线方程模型需要卫星的轨道星历参数和传感器参数以恢复卫星飞行瞬间成像的影像坐标和地面坐标之间的关系，是CCD影像纠正的精确数学模型，即物理模型，正射校正采用的物理模型是支持各种卫星影像的严格物理模型（不同卫星数据，物理模型不同）。

物理模型方法与其它算法的本质区别是：物理模型以数据获取时卫星的各种参数为基础建立变形模型。

因此利用大地控制点修正不准确的参数，提高模型精确度，然后应用修正后的物理模型来校正图像。

在地形起伏大或影像侧视角大的地区，对于能够提供卫星严格轨道模型的数据，利用成像的卫星轨道参数、传感器参数及DEM，对影像进行严密的物理模型纠正。

纠正时首先恢复影像的成像模型，然后利用数字高程模型根据成像模型来纠正投影差，然后利用现有的控制资料或GPS外业实地测量获取控制点三维坐标对影像进行控制纠正，最后得到正射纠正影像基于RPC的有理多项式正射校正，公式如下
（ｘｎ, ｙｎ）归一化的图像坐标，（X,Y,Z）对应地面点的三维地理坐标，RPC（rational polynomial coefficient）模型适用于窄视场和强先验信息的摄像系统。

与宽视场摄像机不同，窄视场的摄像机投影参数不独立。

选用80个系数来确定投影关系部分遥感数据由于其物理模型参数的保密性等原因，数据生产商以RPC参数的形式提供卫星拍摄时的轨道、姿态等信息。

将地面的经纬度坐标或者大地坐标与像片的行列号对应起来，这样达到粗校正的目的。

纠正时采用有理函数RPC模型来模拟其物理模型进行正射纠正。

4 SPOT5正射校正实验
对于SPOT-5，其物理模型包括了卫星与地球的位置关系（卫星轨道、高度、坐标等），卫星本身的姿态（侧摆角、视角、视场、离心率等），传感器参数（CCD相机的扫描模型），地球模型（椭球模型、投影系统）以及图像参数（影像中心坐标、四角坐标等）。

利用这些模型参数、DEM数据和控制点坐标数据，可以对遥感图像进行正射校正。

以天津市蓟县山区1：1万的地形图为基准图，利用房山区10米分辨率的DEM，采用通过地面控制点修正投影参数的RPC法对天津市蓟县山区2010年10月1日获取的SPOT5的10米分辨率的多光谱数据进行了正射校正，只需要9个控制点就达到了精度要求.
实验证明：RPC模型结合高精度控制点和DEM数据的纠正方法精度很高，所需控制点少，RPC法优于基于线性阵列扫描影像数字纠
正方法。

特别是通过地面控制点修正投影参数后，校正后较好的消除了地形起伏对影像几何变形的影响
参考文献
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