遥感图像预处理

PAN数据
• 第三步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合
- 以SPOT
PAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进 行图像配准；用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区 域）分别裁剪SPOT和TM影像，对裁剪结果进行图像融 合，得到工程区域10米的多光谱影像。
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3.2基于影像自带地理定位文件几何校正
- 1-基于影像自带地理定位文件几何校正\ASAR
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GLT几何校正
• GLT几何校正法利用输入的几何文件生成一个地理位
置查找表文件（geographic lookup table，GLT）， 从该文件中可以了解到某个初始像元在最终输出结果 中实际的地理位置。
• 地理位置查找表文件是一个二维图像文件，文件中所
- 主菜单->Map
> Georeference <传感器类型>
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3.3自定义坐标系——地理坐标系
• 常用到的地图坐标系有2种，即地理坐标
系和投影坐标系。
• 地理坐标系（球面坐标系）是以经纬度为
单位的地球坐标系统，它有2个重要部分 ，即地球椭球体（spheroid）和大地基准 面（datum）。 - 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参 考椭球间的相对位置关系（3个平移，3 个旋转，1个缩放），可以用其中3个、 4个或者7个参数来描述它们之间的关系 ，每个椭球体都对应一个或多个大地基 准面。
1940 克拉索夫斯基（Krasovsky） IAG75 1975
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练习2:
• 内容：
- ENVI中自定义坐标系
• 坐标定义文件：
- HOME\ITT\IDL\products\envi48\map_proj
文件夹
下，三个文件记录了坐标信息：
- ellipse.txt
- datum.txt
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3.3自定义坐标系——投影坐标系
投影坐标系是利用一定的数学 法则把地球表面上的经纬线网表 示到平面上，属于平面坐标系。 数学法则指的是投影类型，
•
目前我国普遍采用的是高斯— —克吕格投影（圆柱等角投影） ，在英美国家称为横轴墨卡托投 影（Transverse Mercator）。
•
• 对于重返周期短，空间分辨率较低的卫星数据，
如AVHRR、Modis、SeaWiFS等，地面控制点的选择 有相当的难度。我们可以用卫星传感器自带地理 定位文件进行几何校正，校正精度主要受地理定 位文件的影响。
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练习1-1
• 内容：
- ENVISAT的ASAR数据的几何校正
• 数据：
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3.5 SPOTPAN正射纠正——传感器姿态/方位
1 2 3
要进行三角测量，就要给定软件 计算或估计出的空间传感器的位 置和方位
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3.5 SPOTPAN正射纠正——推帚扫描透视中心
（传感器的系统误差）
• 数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的
透视中心
• 每条扫描线的传感器位置和方向都不同 • 多项式的纠正只能针对分辨率比较低的卫星影像，
高斯—克吕格投影示意
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3.3自定义坐标系——大地坐标
•
在地面上建立一系列相连接的三角形，量取一段 精确的距离作为起算边，在这个边的两端点，采 用天文观测的方法确定其点位（经度、纬度和方 位角），用精密测角仪器测定各三角形的角值， 根据起算边的边长和点位，就可以推算出其他各 点的坐标。这样推算出的坐标，称为大地坐标。
• 对于中等分辨率（如20米），影像覆盖区为山区
，地形起伏较大。可以用正射纠正以达到较高的 精度要求。
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3.5 SPOT2/4 PAN正射纠正——常见正射纠正参数文件
传感器 ALOS/PRISM ASTER CARTOSAT-1(P5) FORMOSAT-2 IKONOS OrbView-3 RPC RPC RPC Pushbroom Sensor RPC RPC 模型 文件 RPC文件(. rpc) RPC文件(.met) RPC 文 PRODUCT_RPC.TXT 星 历 参 数 文 (METADATA.DIM) RPC文件（_rpc.txt） RPC文件(_metadata.pvl) 件 件
图像配准 TM/SPOT影像 裁剪 图像融合
TM影像 工程区矢 量数据
工程区粗 裁剪
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3.1图像预处理流程
• 第一步：制作标准数据，作为控制点参考源
- 这里选择的是地形图，地形图是一种非常可靠的标准
数据，精度高而且处理起来方便。
• 第二步：对高分辨率的全色影像进行正射纠正
- 全色影像是10米的SPOT
• Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是LPGS
格式的L1T级别格式，已经经过一定的几何校正和 DEM校正，使用UTM WGS84的坐标系统。
• 要做TM多光谱数据和SPOT
PAN数据的融合，前提 是两景影像得互相配准，所以需要以正射校正后 的SPOT PAN为基准，配准TM影像
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练习1-2
• 内容：
- 风云三号卫星数据的几何校正
• 数据：
- 1-基于影像自带地理定位文件几何校正\风云三号
卫星影像
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本节收获
• 掌握基于影像自带地理定位文件的几何校正方法 • 学会了AVHRR、MODIS、ENVISAT等数据的几何校正 • 学会了ENVI中的自动校正工具的使用
- map_proj.txt
椭球体参数文件 基准面参数文件 坐标系参数文件
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本节收获
• 了地理投影的基本原理，大地坐标的概念 • 了解北京54、西安80坐标系的由来及其参数 • 掌握了在ENVI下如何自定义坐标系，包括添加椭
球体、基准面和定义坐标系
• 在ENVI下自定义了北京54
19度带（6度分带）的 坐标系，以便后续专题的使用
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3.4扫描地形图的处理
• 扫描地形图是我们常用的标准参考源 • 图上有公里网，从公里网上读取的坐标信息可直
接用于几何校正
• 外围有边框，在做多个地形图镶嵌时候，会发生
各个地形图边缘压盖的现象。因此需要对外边框 无信息部分裁切掉。
• 地形图都会按照标准分幅形式提供，当我们使用
地形图作为基准的时候，为了方便使用，会将地 形图镶嵌成一整张图像
裁剪、镶嵌
• 掌握了Image
to Map的几何校正方法
• 掌握了ENVI下通过键盘输入地面控制点坐标数据
的几何校正操作：
- 主菜单->Map->Registration->Select
GCPs:Image
to map
• 掌握了绘制感兴趣区ROI，以及利用ROI裁剪图像 • 掌握了基于地理坐标的图像镶嵌操作
• 根据结果可分为
- 规则裁剪 - 不规则裁剪
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练习8
• 内容：
- 利用行政区划矢量边界对几何校正得到的结果进行
裁剪，得到工程区域
• 数据：
- 7-图像裁剪
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本节收获
• 掌握了ENVI下矢量数据的读取、转换 • 掌握了ENVI下影像的不规则裁剪
Krasovsky IAG75
•
北京54坐标系、西安80坐标系实际上指的是我国 的两个大地基准面
椭球体名称
WGS84
年代
1984
长半轴（米） 短半轴（米）
6378137.0 6378245.0 6378140.0 6356752.3 6356863.0 6356755.3
扁率
1：298.257 1：298.3 1：298.257
而对于高分辨率的卫星影像我们需要严格的物理 模型（如，dim原数据）或者是有理函数多项式进 行模拟卫星参数（如RPC参数）。
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3.5 SPOT2/4 PAN正射纠正——正射纠正使用条件
• 对于分辨率较高（小于或等于15米），且具有RPC
文件或者轨道参数的图像，可以用正射纠正的方 法完成几何校正，以达到更高的精度要求。
QuickBird
WorldView-1/2 GeoEye-1 KOMPSAT-2 SPOT5 Level 1A and 1B RapidEye
RPC
RPC RPC RPC Pushbroom Sensor RPC
RPC文件(.rpb)
RPC文件(.rpb) RPC文件(.pvl/.rpc) RPC文件(. rpc) 星历参数文件 (METADATA.DIM) 存在metadata文件中ENVI/IDL
练习6-1
• 内容：
- 以DRG作为控制点参考源，完成SPOT2全色图像的正
射纠正
• 数据：
- 5-SPOT
PAN正射纠正
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练习6-2
• 内容：
- 自定义RPC参数 - 使用控制点
• 数据：
- 5(1)-自定义RPC正射纠正
ENVI/IDL
本节收获
• 学会了ENVI下利用地面控制点对SPOT全色数据进
- 主菜单->Map->Mosaicking->Georeferenced
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3.5 SPOTPAN正射纠正——为什么要进行正射纠正?
• 在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差 • 误差主要由以下原因引起:
- 比例尺变化 - 传感器的姿态/方位 - 传感器的系统误差
• 正射纠正可以消除这些误差
- 主菜单->Map->Registration->Select
GCPs:Image
to Image
• 掌握了ENVI下的自动找点功能
- Options->Automatically
Generate Points
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3.7 图像裁剪
• 图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除，常用
的是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像 的分幅裁剪。
包含两个波段：地理校正影像的行和列，文件对应的 灰度值表示原始影像每个像素对应的地理位置坐标信 息，用有符号整型储存，它的符号说明输出像元是对 应于真实的输入像元，还是由邻近像元生成的填实像 元（infill pixel）。符号为正时说明使用了真实的 像元位置值；符号为负时说明使用了邻近像元的位置 值，值为0说明周围7个象元内没有邻近像元位置值。
练习7
• 内容：
- 以正射校正SPOT
PAN为基准，配准TM影像，为了做 全色SPOT数据和多光谱TM数据的融合
• 数据：
- 6-Landsat图像配准
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本节收获
• 掌握了Image
to Image的几何校正方法（图像配
准）
• 掌握了ENVI下从栅格图像上选择控制点来配准另
外一幅图像，进行几何校正的操作
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3.5 SPOTPAN正射纠正——比例尺变化
• 在所有的摄影影像中都会发生
房子的宽度 = 8m
2 cm
比例尺为 1:400
6 cm
比例尺为 1:133
影像的各处比例尺是不相同的
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3.5 SPOTPAN正射纠正——比例尺变化
• 在影像的铅直方向也有同样的影响
房子的宽度是恒定的 (8m), 而在影像上的体现却各有 不同, 这说明各处的比例尺是变化的
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3.3自定义坐标系——北京54和西安80坐标系
•
北京54或者西安80坐标系是投影直角坐标系
坐标名称 北京54 西安80
投影类型
Gauss Kruger（Transverse Gauss Kruger（Transverse
椭球体
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基准面
北京54 西安80
Mercator） Mercator）
遥感图像预处理
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3.1图像预处理流程
DRG数据 定义北京 54坐标系 定义感兴 趣区域
第一步： 制作控制 点参考源
几何精校正
外边框裁切
图像镶嵌
作为地面控制点选择源
第二步： 正射纠正 全色影像
正射纠正
提供基准图像
SPOT PAN L1数 据/DEM数据
第三步： 多光谱与全色 影像配准并融 合，得到较高 分辨率的多光 谱影像
行正射校正
• 学会了影像绑定DEM数据 • 学会了从地形图上获取地面控制点 • 学会了ENVI下SPOT数据的正射校正工具
- 主菜单->Map->Orthorectification->spot->
Orthorectify SPOT with Ground Control
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3.6 Landsat7影像几何校正
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练习3
• 内容：
- 扫描地形图的几何校正
• 数据：
- 2-DRG几何校正
ENVI/IDL
练习4
• 内容：
- 扫描地形图外边框裁切
• 数据：
- 3-DRG外边框裁切
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练习5
• 内容：
- 扫描地形图镶嵌
• 数据：
- 4-DRG图像镶嵌
ENVI/IDL
本节收获
• 掌握了扫描地形图的预处理，包括几何校正、ROI