适普公司高分辨率卫星影像处理解决方案
超高分辨率卫星图像的处理方法
超高分辨率卫星图像的处理方法随着卫星技术的不断发展，卫星对地观测技术也得到了极大的提升，例如，“高分一号”卫星采集到的数据分辨率可以达到0.5米左右。
这种超高分辨率的卫星图像，虽然提供了更加细致的地表信息，但同时也带来了处理方面的挑战。
本文将从以下几个方面介绍超高分辨率卫星图像的处理方法。
一、图像去模糊处理高分辨率卫星图像往往会因为地球自转导致的运动模糊或者云雾的遮盖而存在模糊现象，特别是在植被、水体等比较复杂的地形环境下，这种模糊现象更加明显。
因此，在进行图像处理前，必须先进行图像去模糊处理。
常用的方法主要有：1、融合处理：将多张具有不同角度或不同波段信息的卫星图像进行叠加处理，得到一张综合信息更加丰富、分辨率更高的图像。
2、运动模糊去除：利用运动模糊的方向和大小信息，通过计算得到一张恢复清晰的图像。
3、复原算法：将图像看做是一个信号，对其进行复原处理，提高图像的质量和分辨率。
二、图像分割处理超高分辨率卫星图像中存在的不同地物之间存在模糊、重叠等问题，不同地物难以区分，因此需要进行图像分割处理。
常用的方法主要有：1、基于区域的方法：将图像划分为若干个不同的区域，并对每个区域进行独立的处理。
2、基于边界的方法：通过识别图像中的边界信息来确定不同地物之间的分界线。
3、基于深度学习的方法：通过神经网络的学习和分类能力，对图像中的不同地物进行自动识别和分类。
三、图像配准处理超高分辨率卫星图像往往会因为拍摄时的姿态以及地球的自转导致不同图像之间存在略微的位置偏差，因此需要进行图像配准处理。
常用的方法主要有：1、基于特征点匹配的方法：通过提取图像中的关键点特征，并对其进行匹配，从而实现图像配准。
2、基于区域匹配的方法：将两幅图像区域进行比对，找到最相似的区域进行匹配。
3、基于同步匹配的方法：一边匹配同步位置，一边对图像进行微调，从而实现图像匹配。
四、图像增强处理超高分辨率卫星图像虽然分辨率高，但是由于拍摄的过程和环境等原因，图像中存在噪声、瑕疵等问题，因此需要进行图像增强处理。
高精度卫星影像解译技巧与应用案例分析
高精度卫星影像解译技巧与应用案例分析近年来，随着遥感技术的发展和高精度卫星影像的普及应用，卫星影像解译成为地理信息领域中一项不可或缺的技术手段。
高精度卫星影像解译技巧的掌握对于农业、城市规划、环境监测等领域的决策与管理具有重要意义。
本文将深入探讨高精度卫星影像解译的技巧，并结合实际应用案例进行分析。
一、高精度卫星影像解译技巧1. 图像预处理在进行卫星影像解译之前，首先需要对图像进行预处理，以提高解译精度。
预处理步骤包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
辐射校正可以消除光谱地物与大气射线之间的影响，几何校正可以消除地物形变和地形效应，而大气校正可以消除大气散射和吸收的影响。
2. 影像分类影像分类是卫星影像解译的核心技术之一。
影像分类是根据影像中不同像素的光谱反射率或特征来将其划分为不同的类别。
常用的影像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和混合分类等。
其中，基于像元的分类方法主要是利用像元的光谱信息来进行分类；基于对象的分类方法则是将相邻的像元组合成对象，根据对象的形状、纹理等特征进行分类。
3. 特征提取在高精度卫星影像解译中，特征提取是非常重要的一步。
特征提取能够从影像中提取出具有代表性的特征，以便对地物进行分类与识别。
常用的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。
根据不同的应用需求，可以选择适合的特征提取方法。
4. 影像融合影像融合技术是将多幅卫星影像或遥感数据融合在一起，以提高图像的分辨率、增强图像的信息内容。
影像融合可以有效地提高卫星影像解译的精度和准确性。
常用的影像融合方法包括小波变换融合、主成分分析融合和IHS融合等。
二、应用案例分析1. 农业资源调查与监测高精度卫星影像解译技巧在农业资源调查与监测中具有广泛应用。
通过对农田、水域、林地等地物进行分类与识别，可以了解不同地区的农业资源分布情况，并为农业生产决策提供科学依据。
例如，在大范围的农田调查中，可以利用高精度卫星影像解译技术对农田类型进行分类，并提取出农田面积、农作物生长情况等信息。
适普公司参加湖北省软件行业协会第三届会员大会
适普公 司参加湖北省软件行 业协会 第三 届 会日 ， 湖北 省软件行业 协会第三 届 会员大会第一 次会议 在美丽 的紫 阳湖饭店 隆重 召 开 。 适 普公 司应 湖北 省软件行业 协会邀 请 ，作为 副理 事长 单 位参 加 了 此 次会 议 。 公 司 国 内事业 部 销售经 理 余建新代表公 司 出席大会 。
通 过 系统实际应用表 明 ，武汉 适 普软件有 限公 司最新研 制推 出 的遥 感影像立 体配 对 片测 图技术 用 于 电力勘测 与选 线 系统 已 经 可 以很好地 解决各项 实际生产 问题 。 该系统可根据实际应用加 以 改造 ， 在石油 ，公路 ，铁路 ， 天然气 ，水利 等大 区 域 内工 程 应 用 中具 有 更 为 实用 的推广价值 。
5 ． 经济效益分析
卫 星 遥 感技术具 有 获取 地 面 范
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在 系统研 发过 程 中 ，我们利用
该模块应用在重庆某段 电力线路
勘测与选线 中。 通 过购买 IK ON OS
数 据 ， 快 速 地 获 取 了 当地 大 范 围 的 影像 图 ， 摒弃 了 以 往 的航 飞 数据 。 因为航飞数据在飞 行拍摄 的前期 受到政策 ，航空 管制 ， 天 气 的限制 很 大 ， 耗 时相 当长 。 如果 航 飞 数据 不 合格 ， 重 摄 或补 摄 也 是 相 当麻 烦 ；且 在 考 虑 多 路 选 线 时 ， 几 乎 不 可 能 。 而卫 片受天气影 响小 ， 购买 也 较 为方 便 ，覆 盖 范 围广 ， 非 常适 合多路选线 ， 比较各线路 的成本与 效益 。 该系统进行生产试用 的时 候 ， 得 到 生 产 一 线 员 工 的好 评 评 ， 价称减少 了反 复实地 勘测 的次数 ， 大大缩 短 了T 期 ， 节 约 了大量 资金 。
使用图像处理技术提升卫星遥感图像的分辨率和准确性
使用图像处理技术提升卫星遥感图像的分辨率和准确性图像处理技术在许多领域都发挥着重要的作用，尤其是在卫星遥感图像的分辨率和准确性方面。
卫星遥感图像是通过卫星传感器收集地面信息并生成的图像，它可以提供关键的地理信息用于环境监测、农业、城市规划等领域。
然而，由于传感器的限制和数据传输的成本，卫星遥感图像通常具有较低的分辨率和准确性。
因此，使用图像处理技术来提升图像的分辨率和准确性成为一个重要的任务。
通过图像处理技术提升卫星遥感图像的分辨率可以使我们更清晰地观察地面目标细节，并提供更准确的地物分类信息。
在传统的图像处理方法中，常用的方法包括插值、卷积和滤波等。
其中，插值是一种常用的技术，它可以通过填充缺失的像素来增加图像的分辨率。
常见的插值算法有双三次插值和双线性插值，它们可以根据像素的周围信息来估计缺失像素的值，从而提高图像的分辨率。
卫星遥感图像还存在准确性的问题，主要表现在数据中可能存在噪声、伪影和变形等。
为了提高图像的准确性，可以采用多种图像处理技术。
图像去噪是一个重要的步骤，它可以通过滤波等方法来减少图像中的噪声。
常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波滤波等。
图像配准是另一个重要的步骤，它可以将不同时间或不同传感器获取的图像进行空间对齐，从而提高图像的准确性。
配准常用的方法有特征提取和匹配、局部坐标系变换和小波变换等。
除了传统的图像处理方法，近年来，深度学习技术在卫星遥感图像处理中也取得了显著的进展。
深度学习技术可以从大量的数据中学习到图像的特征表示，从而提高图像处理的效果。
在卫星遥感图像处理中，深度学习技术可以用于图像超分辨率和目标检测等任务。
例如，使用深度卷积神经网络可以将低分辨率的卫星遥感图像恢复为高分辨率的图像，从而提高图像的细节信息。
深度学习技术还可以用于卫星遥感图像中的目标检测和分类，从而提高图像的准确性。
尽管图像处理技术在提升卫星遥感图像的分辨率和准确性方面已经取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战和限制。
高分辨率卫星遥感影像应用的解决方案一
高分辨率卫星遥感影像应用的解决方案一、高分辨率数据介绍高分辨率的卫星影像通常是指像素的空间分辨率在10 m以内的遥感影像。
早期高分辨率传感器的研制与应用主要是在军事领域，以大比例尺遥感制图和对地物的分析和人类活动的监测为目的，20世纪90年代以后才逐渐进入商业和民用领域的范围，并迅速地发展起来。
1993年1月，美国Space Imaging公司首先领到了制造和经营 3 m分辨率传感器的许可证，随后1m分辨率的许可证陆续发给了洛克希德公司、Earth- View公司、Ball公司。
二、高分辨遥感影像的特点与传统的低空间分辨率的卫星影像相比，高分辨率卫星影像具有以下特点：(1) 单幅影像的数据量显著增加(2) 成像光谱波段变窄(3) 地物的几何结构和纹理信息更加明显(4) 从二维信息到三维信息(5) 高时间分辨率三、高分辨率卫星影像信息处理技术考虑到高分辨率卫星影像的自身特点，这里结合一个完整的高分辨率卫星影像应用分析与处理的基本功能流程来展开介绍本方案。
具体信息，点击相应版块进入四、高分辨率遥感影像的应用（更多的行业应用）高分辨率卫星遥感影像的出现使得在较小的空间尺度上观察地表的细节变化、进行大比例尺遥感制图以及监测人为活动对环境的影响成为可能，具有广阔的应用前景。
它已经在城市生态环境评价、城市规划、地形图更新、地籍调查、精准农业等方面被证明有巨大的应用潜力。
人们第一次可以从卫星图像制作整个国家的大比例尺地图；农民可以更精确地监测农作物的长势和估算收成；科学家能够注视环境敏感地区并预报趋势；城市规划人员可以更进一步开发新的住宅区。
随着社会进步和需求的进一步增加还会开发或将要开拓许多新的应用市场，如自然灾害后测量和绘制财产损失，编制突发事件反应计划，绘制运输网络图，开发交通导航系统，计划编制和开发房地产等。
我们相信，也热切期待着高分辨率遥感影像的应用日益深入到地球科学的方方面面。
结束语：高分辨率卫星影像的信息是复合的、多样的，更是复杂的，这就给相关领域的应用带来了一系列问题：传统的遥感图像的处理技术将不再适用，也不可能仅仅依靠一种技术就解决所有问题，必须寻找新的影像处理技术。
高分辨率卫星影像的处理与应用研究
高分辨率卫星影像的处理与应用研究一、引言高分辨率卫星影像是一种能够提供地球表面详细信息的重要工具。
随着遥感技术的不断发展，高分辨率卫星影像的处理与应用研究变得越来越重要。
本文将围绕高分辨率卫星影像的处理方法和应用领域展开研究。
二、高分辨率卫星影像的处理方法1. 影像预处理高分辨率卫星影像的预处理是整个处理过程中的关键步骤。
预处理包括：几何校正、辐射定标、大气校正等。
几何校正通过使用地面控制点进行校正，消除影像中的几何畸变。
辐射定标则通过测量卫星传感器的响应，将影像的数字值转换为物理辐射亮度。
大气校正则是为了消除大气传输对卫星影像的影响，提高影像的质量和可用性。
2. 影像增强高分辨率卫星影像的影像增强是指通过一系列图像处理方法来增强图像细节和对比度，提高图像的可视化效果。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、多尺度变换等。
直方图均衡化通过调整影像中像素值的分布，实现图像对比度的增强。
多尺度变换则是通过将影像从不同的尺度进行分解，再进行重建来增强影像的细节。
三、高分辨率卫星影像的应用领域1. 城市规划与土地利用高分辨率卫星影像能够提供城市规划与土地利用的重要数据。
通过对影像进行识别和分类，可以获取城市建筑物、绿地、水体等各类地物的信息，从而为城市规划和土地利用提供决策支持。
例如，可以通过分析影像中的建筑物密度和空地分布，评估城市发展的潜力和可行性，为城市规划部门提供参考意见。
2. 环境监测与资源管理高分辨率卫星影像在环境监测与资源管理中发挥着重要作用。
通过对影像中的植被、水体、土壤等进行监测和分析，可以获取环境和资源的关键信息。
例如，可以通过分析植被指数，评估植被覆盖程度，监测生态系统的健康状况。
同时，高分辨率卫星影像还可以用于监测水体质量、土壤侵蚀等环境问题，为环境保护和资源管理提供科学依据。
3. 灾害监测与应急响应高分辨率卫星影像在灾害监测与应急响应中具有重要意义。
当地震、洪水、火灾等灾害事件发生时，通过获取受灾地区的高分辨率卫星影像，可以及时了解灾情，指导救援工作。
高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法
高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法一、本文概述随着空间技术和遥感科学的迅猛发展，高分辨率卫星遥感已成为地球观测与资源管理的重要手段。
高分辨率卫星遥感立体影像，以其高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的优势，为地表特征提取、环境监测、城市规划等领域提供了丰富而准确的信息源。
如何高效、精确地处理这些立体影像，以充分发挥其应用潜力，是当前遥感领域面临的重要挑战。
本文旨在探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法。
本文将回顾高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展历程，分析现有技术的优缺点。
接着，本文将重点介绍几种先进的处理模型与算法，包括基于深度学习的立体匹配算法、多源数据融合算法以及变化检测算法等。
这些算法不仅提高了影像处理的精度和效率，还拓宽了高分辨率卫星遥感的应用范围。
本文还将探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理技术在实践中的应用案例，如城市规划、灾害监测、环境评估等，以展示这些技术的实际应用价值和潜力。
本文将对未来高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展趋势进行展望，指出可能的研究方向和挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
本文将对高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法进行全面而深入的探讨，旨在推动遥感科学技术的发展，为地球观测与资源管理提供更有效的技术支持。
二、高分辨率卫星遥感技术概述高分辨率卫星遥感技术是指利用卫星搭载的遥感设备获取地球表面的高清晰度图像和数据的技术。
这种技术在地理信息系统、城市规划、农业监测、环境保护、灾害评估和军事侦察等领域具有广泛的应用。
高分辨率卫星遥感技术的关键在于其搭载的传感器和数据处理算法。
传感器必须具备高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率，以确保获取到的图像清晰、详细。
同时，数据处理算法需要能够从这些高分辨率图像中提取有用的信息，进行分类、识别和分析。
立体影像处理是高分辨率卫星遥感技术中的一个重要方面，它涉及到从不同角度获取的两幅或多幅图像中重建地面的三维模型。
适普卫星影像处理方案
适普公司卫星影像处理解决方案随着分辨率和影像质量的不断提高，高分辨率卫星影像在测绘及相关行业的应用已越来越广泛。
适普公司的VirtuoZo Sat 已很好的实现了对高分辨率卫星影像处理的支持。
一、软件特点1、处理的卫星影像类型全面2、空三作业方便能根据控制点坐标预测其对应像点大致位置，刺点效率高；支持半自动和全人工两种方式添加同名像点。
3、处理精度高采用基于RFM的区域网平差方案。
使用RPC 参数（直接读取已提供的RPC参数或利用卫星星历和姿态角进行解算）和仿射变换参数进行定向，只需少量的控制点（单幅影像4 至6 个）便能达到较高的定向精度4、支持的坐标系全面目前支持的坐标系包括WGS84、北京54坐标系、西安80坐标系、中国2000坐标系及自定义坐标系。
二、数据准备卫星影像的原始数据包括影像文件和PRC参数文件，不同的传感器的PRC文件名也有差异。
样例RPC文件：三、处理流程处理流程图如图1所示图1 卫星影像处理流程图1、新建工程建立卫星影像处理工程，定义坐标系并设置影像匹配、DEM、DOM和等高线相关参数；2、数据准备包括引入影像数据和RPC参数。
对影像的预处理包括灰度处理、旋转缩放，其原理如下：⑴灰度处理：分为不处理、Wallis变换和均衡化，用于改善影像质量，提高后续匹配效果；⑵旋转：所选旋转角度的旋转方向为沿顺时针方向，设置此系数的主要目的在于建立左右重叠关系立体像对，便于立体观测。
对于异轨立体像对，左右影像都不需旋转（如SPOT5-HRS异轨像对），对于同轨立体像对，左右影像应同时旋转90度，其原理如图2所示：图 2 同轨影像旋转90 度原理示意图说明：卫星轨道方向一般为南北方向，因此同轨立体像对为上下重叠关系，这不利于立体观测，立体像对左右影像同时沿顺时针旋转 90 度，上下重叠关系变成了左右重叠关系⑶X方向缩放比例和Y方向缩放比例：该参数主要用于保证卫星轨道方向和扫描方向分辨率一致，使地物各个方向的摄影比例尺一致，从而比较有真实感。
高分辨率遥感卫星影像的处理技术与解决方案
高分辨率遥感卫星影像的处理技术与解决方案辽宁省沈阳市 110034【摘要】近几年，随着地球空间新技术的不断发展，高分辨卫星遥感技术已逐渐发展成了对地测量的主流技术，其造价低廉、采集速度快、不受地理环境等条件制约，已广泛应用于石油、林业等领域。
然而，由于海量的高精度遥感图像，在实际的数据分析和实际运用中，尚缺少一套行之有效的规范，使得许多领域还处在摸索的初级阶段。
本文旨在探讨高分辨率遥感图像的一些技术难题，并根据实际使用要求，给出了相应的数据分析与实现方法，为高精度遥感图像的处理与应用奠定了基础。
关键词：高分辨率；遥感卫星；影像；处理；解决方案0.引言传统的遥感图像分类法主要是根据图像的频谱信息来进行相关的特征抽取，然后采用有监控的或无监控的分类方法进行。
但事实上，从卫星的角度看，地面上的各种地形都有很大的差别，再加上物体本身对光有反射作用以及同物异谱，同谱异物现象的存在，这就极大的制约了遥感图像的采集精度。
也就是说，仅仅依靠遥感图像的频谱来进行目标的识别，存在着极大的局限性。
因此，多属性的描述已经是一个不可避免的发展方向。
1.高分辨率遥感卫星影像如下表所示为当前高分辨率卫星和重要的参数信息比较。
从图表中可以看出，当前高分辨率的卫星图像在时空上的分辨能力已达2.5m，同时也有较强的实时性能。
根据已有的技术条件，根据工程施工要求及技术要求，采用高精度的卫星定位技术，可以在项目的规划、图纸的编制、项目的维修和管理等方面得到推广。
在此基础上，根据遥感图像的特征，结合实际的工程需要，提出了相应的数据处理方案。
实现了局部图像的无缝连接。
通常情况下，如果是从网上下载和采购的卫星图像，由于其初始资料是不规则的、经纬的，所以在实际应用中，往往难以达到与复杂地形有关的空间特性，所以必须将原始资料进行无缝的连接。
在图像的无缝拼接时，对于非均匀图像，要根据行列矩阵存储图像，同时要在边沿处进行像素的自动填补，同时还要在接缝部位采用特别的工艺，以进一步消除图像中的马赛克现象，避免图像的自动填补失效。
图像超分辨率重建技术在卫星影像处理中的应用及优化
图像超分辨率重建技术在卫星影像处理中的应用及优化摘要：图像超分辨率重建技术是一种通过提高图像的空间分辨率来改善图像质量的方法。
在卫星影像处理中，图像超分辨率重建技术具有广泛应用的潜力。
本文将介绍图像超分辨率重建技术在卫星影像处理中的应用，并提出相关的优化方法。
1. 引言随着遥感技术的发展，卫星影像在地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域中起到了至关重要的作用。
然而，由于卫星的遥远距离和限制的传感器分辨率，卫星影像常常受到分辨率低下的问题影响。
为了提高卫星影像的空间分辨率，图像超分辨率重建技术得到了广泛应用。
2. 图像超分辨率重建技术概述图像超分辨率重建技术是指通过一定的算法和方法，将低分辨率的图像恢复到高分辨率的图像。
常用的超分辨率重建算法包括插值法、基于边缘的方法、基于统计的方法和基于学习的方法等。
这些方法通过使用多帧图像、空间域和频域特征来重建高分辨率图像。
3. 图像超分辨率重建在卫星影像处理中的应用图像超分辨率重建技术在卫星影像处理中有着广泛的应用。
首先，它可以提高卫星影像的视觉效果。
通过增加图像的细节和清晰度，可以更好地分析和识别物体、地形和环境。
其次，图像超分辨率重建还可以提供高分辨率的地图数据，用于地理信息系统的构建和更新。
另外，图像超分辨率重建技术在军事侦查、环境监测和自然灾害预警等领域中也得到了应用。
4. 图像超分辨率重建技术的优化方法为了进一步提高图像超分辨率重建技术在卫星影像处理中的应用效果，一些优化方法被提出。
首先，可以使用深度学习方法来实现更精确的图像重建。
深度学习可以通过大量的训练数据来构建高效的模型，提高重建图像的质量。
其次，可以采用多尺度的方法来融合不同分辨率的图像信息，从而提高图像的细节和清晰度。
此外，优化算法的选择和参数调整也是提高图像超分辨率重建效果的重要因素。
5. 应用案例以地理信息系统为例，图像超分辨率重建技术在卫星影像处理中的应用具有重要意义。
通过提高卫星影像的空间分辨率，可以更准确地构建地图数据，为城市规划、土地利用、环境保护等方面提供准确的基础数据。
摄影测量实习报告
实习一一：实习日期安排4月9日至14日：VirtuoZo NT系统的使用二：实习目的和要求本次实习基于全数字摄影测量工作站VirtuoZo，制作数字高程模型（DEM）、数字正射影像（DOM）和数字线划图（DLG）等产品。
通过实习，掌握VirtuoZo的基本功能和操作流程，掌握4D产品制作过程。
本实习采用武汉适普软件有限公司开发的全数字摄影测量系统VirtuoZo NT。
VirtuoZo是一个全软件化设计、功能齐全、高度智能化的全数字摄影测量系统，可基于航空影像生产1：50000到1：500各种比例尺的产品，还能处理近景影像、中等分辨率的卫星影像、IKONOS卫星影像、QuickBird卫星影像和可量测数码相机影像。
三：实习内容及过程１、数据准备(1)资料分析1.查看原始数字影像的分辨率、比例尺，查看相机检校参数，及其影像方位、框标的位置，查看地面控制点数据及其点位与分布。
(2)创建新测区，设置测区参数文件。
主中，点击设置-测区参数项，按照上图设置测区参数，基本参数（摄影比例、航带数以及影像类型），缺省测区参数（DEM间隔、等高线间距以及分辨率），并保存。
点击设置-相机参数项，屏幕弹出相机参数界面，点击读取文件将相机参数文件引入，保存将参数存盘用以做内定相计算。
点击设置-地面控制点项，将已知资料控制点数据文档添加输入，并保存。
(3)原始影像的数据格式转换。
本次实习所采用的原始资料为tif格式，要转换为VirtuoZo NT的Vz 格式以加快后期处理速度。
主中，点击文件-引入-影像文件项，输入影像对话窗，指定影像的像素大小为0.045，相机文件系统默认值与测区参数中设定的值相同，在旋转相机选项中选择否。
添加待转换的文件，添加到当前界面中，在选项中设置影像转换参数，修改输出文件的属性。
处理开始影像格式转换，转换后的文件存放在自己测区目录下的分目录中，退出对话框。
2、定向(1)创建模型，设置模型参数点击文件-打开模型项，输入当前模型名即‘157-156’，进入模型参数界面，在左影像、右影像栏分别引入左影像及右影像名。
一种实用的高精度遥感影像配准融合方法
一种实用的高精度遥感影像配准融合方法提要：本文介绍一种实用的高精度遥感影像配准、纠正、融合方法和高效处理软件─CyberLand。
该系统是由张祖勋教授等提出算法，由适普公司研制开发的。
这是将先进的数字摄影测量技术应用于遥感影像定量化处理的新突破。
它不仅解决了长期困惑遥感信息定量化处理的理论问题和实际应用问题，而且提供了大规模生产实用的先进手段，使遥感信息定量化处理进入了实际应用的新阶段。
1. 前言随着信息技术和传感器技术的飞速发展，卫星遥感影像分辨率有了很大提高，包括空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。
空间分辨率已从30米，10米，提高到今天的2米，1米，军用甚至达到0.1米。
光谱分辨率已达到5~6nm(纳米)，包括高光谱在内已超过400个波段。
时间分辨率，即重访周期也在不断缩短。
每天都有数量庞大的不同分辨率的遥感信息，从各种传感器上接收下来。
海量遥感信息的分析处理，尤其是遥感信息的定量化处理，是遥感领域当前面临的重要研究发展方向之一。
鉴于遥感信息的定量化处理，可以在现有遥感数据的基础上，获取质量更高、位置更精确的信息，从而扩大遥感信息的应用深度和广度。
遥感信息的定量化研究，主要是集中在遥感数据的星上校准、几何纠正、大气校正、数据预处理等方面。
这些研究涉及传感器影像成像系统的误差，运载工具轨道参数的影响，影像途径大气层因辐射、散射、吸收等产生的变形。
遥感信息的定量化的另一个值得重视的发展方向，是利用高分辨率的经过纠正的影像（包括更高分辨率的航空影像），对低分辨率的影像进行配准、纠正及融合处理，即遥感影像的相互校正。
本文介绍一种高精度、高效的相互纠正的新方法，基于数字摄影测量影像匹配的独特算法。
由于该方法影像纠正的精度高、处理过程自动化程度高、应用范围广和实用性强，引起了国内遥感应用领域和国外遥感图像处理软件厂商的极大关注和兴趣。
2. 遥感信息定量化研究现状目前，大部分遥感信息的分类和提取，主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。
适普软件产品介绍
适普公司--数字摄影测量专家适普公司(Supresoft Inc.)成立于1996年7月，是由著名摄影测量与遥感学家、中国工程院院士、武汉大学张祖勋教授创办，由美国IDG公司、美国INTEL公司、日本SOFTBANK公司联合投资成立的世界领先的全数字摄影测量技术及解决方案提供商。
基于具有完全自主知识产权的核心技术，适普公司致力于以数字摄影测量为核心，以地理信息系统（GIS）、遥感（RS）和全球定位系统（GPS）技术为支撑，集数据获取、编辑处理、建库和开发应用为一体，能规模化生产数字线划图（DLG）、数字正射影像图（DOM）、数字高程模型（DEM）、数字栅格地形图（DRG）产品的完整测绘生产体系，帮助用户实现从传统测绘向现代地理信息服务的战略转型，更好的为数字城市、数字中国以及数字地球的相关应用和建设服务。
目前，适普公司完全自主研发的产品包括全数字摄影测量系统（VirtuoZo）, 三维可视化地理信息系统（IMAGIS）和新一代数字摄影测量网格（DPGRID）等。
其中VirtuoZo已被国际摄影测量界公认为三大实用的数字摄影测量系统之一。
除拥有领先的数字摄影测量核心技术外，适普公司还与国内三大测绘局及其他测绘机构通过合资或其他紧密的合作方式，建立了世界上最为强大的空间数据生产基地，可以高精度、高效率、大规模地完成各种比例尺的4D产品生产，满足不同用户的建设需求。
此外，适普公司还一直关注国际化发展，目前已经在10余个国家和地区建立了软件销售和技术服务网络。
今后公司还将与更多的国外著名厂商开展不同形式的合作，为用户提供更加完善的解决方案。
适普公司以其可持续发展的产业前景和良好的研究开发环境，以发展民族软件产业为己任，本着"开拓、创新"的宗旨，将立志持续成为全球数字摄影测量领域的领导者。
公司核心技术最先进的和独特的影像匹配算法高保真度的DEM提取和重建技术高精度实时多源影像配准融合技术任意影像的镶嵌和匀光处理技术三维环境建模与景观可视化技术海量三维景观数据处理和快速漫游技术……公司总部：中国武汉东湖新技术开发区国内分支机构：北京、上海、香港、台湾国外分支机构：美国、日本、韩国、土耳其、印度、以色列、南非、墨西哥、哥伦比亚系统简介VirtuoZo全数字摄影测量系统，是一个以世界领先的影像匹配技术为核心、系统功能强大、先进综合的空间地理数据通用生产平台，可以为用户提供从自动空中三角测量到测绘各种比例尺地形图的全套整体作业流程解决方案。
IKONOS影像在11万立体测图的应用研究
数字化测图
生成 DEM、DOM
编辑、输出 图1
（1）使用 9 个控制点（见图 2） 。
ห้องสมุดไป่ตู้
2
试验测区概况
本试验测区位于贵阳市花溪区磊庄机场附近， 具体经纬 度范围为：北纬 26°23′15″～26°27′01″，东经 106°30′11″～ 106°34′24″，覆盖面积约为 49km2。测区内道路成网，交通 较为发达，有 106 省道和贵昆铁路贯穿其中，居民地较多， 均沿道路分布，水系有松柏山水库和天河潭等，地貎以丘陵 为主，植被多为旱地和稻田。 本次影像的拍摄时间为 2010 年 3 月 26 日，资料很新， 影像纹理清晰，无云遮挡，能满足 1:1 万立体测图要求。
数据准备 设置测区参数、模型参数 RPC 文件、控制点文件 模型绝对定向 创建立体模型
1
IKONOS 卫星影像简介
IKONOS 卫星由美国 Spaceimage 公司发射，卫星飞行 高度为 680km，每天绕地球 14 圈。卫星上装有柯达公司制 造的数字相机， 相机的扫描宽度为 11km， 可采集 1m 分辨率 的全色波段黑白影像和 4m 分辨率的多波段影像，并可提供 立体影像。 IKONOS 提供的卫星遥感影像数据一般为经过处理的 “准核线”数据，立体像对的重叠度约为 100%，灰度取值为 11bits，以 tiff 16bits 格式记录，每个像对除两个 tiff 影像数 据外，还有两个对应的卫星轨道参数文件，文件名为 “*_rpc.txt”（其中*为相应的影像名） ，记录了卫星获取影像 时的轨道参数，用以建立影像立体模型与地面模型的关系。
（3）只使用一个控制点，处于相对的中心（见图 4）。
4
精度统计分析
我们设定了三种实验方案， 通过使用不同数量和不同分 布情况的控制点进行绝对定向恢复立体模型， 根据精度统计 结果分析应用 IKONOS 卫星数据立体测图的精度，并确定
浅析厦门市Pléiades卫星遥感影像处理及入库技术
浅析厦门市Pléiades卫星遥感影像处理及入库技术利用获取的厦门市Pléiades卫星影像，结合外业像控资料、DEM数据等，进行影像融合，影像纠正来完成正射影像的制作，正射成果并导入影像库中。
通过项目的生产和试验，本文总结了一些影像加工处理、入库过程中的经验。
对其他类型传感器的卫星影像处理具有一定的指导意义。
标签：Pléiades 影像融合正射纠正影像入库随着卫星遥感获取技术的“突飞猛进”，具有高分辨率，高清晰度，丰富光谱信息的卫星影像逐步成为重要的地球空间信息数据源，以覆盖面积大，时效性新，更新周期短，价格经济等优势在多个领域具有广泛的勇武之地。
城市规划管理进程中，管理者对城市规划管理的强度、精度以及灵活度要求也越来越高，城市规划、城市建设工程设计、交通、水文地质、房产、园林、土地等行业的信息化对高分辨率遥感影像成果的需求非常迫切。
高分辨率卫星遥感影像处理技术和应用解决方案，已成为目前遥感领域重点研究的方向之一。
1 Pléiades卫星影像Pléiades为SPOT卫星家族后续卫星，属法国Astrium（阿斯特里姆公司），首颗Pléiades-1卫星已于2011年12月17日成功发射。
全色影像星下点空间分辨率为0.5m，多光谱影像的空间分辨率为2m，包括红、绿、蓝和近红外波段。
幅宽达20 km x 20 km。
卫星主要特点如下：（1）每日重放：纬度高于40°地区，30度角可实现每日重访。
（2）编程响应快：每8小时上传并更新编程计划，每天3次；可以在紧急的状态下接受提4小时的编程指令；全天24小时自动处理。
（3）具有较高的采集能力：单星最高日采集能力为一百万平方公里，单星日采集景数约600景。
（4）具有较高的灵活度：4个控制力矩陀螺仪（CMGs）；接收模式可分为点对点采集、条带采集、立体数据采集、线性采集、持续监测采集。
由于Pleiades卫星影像的超高分辨率，成像幅面宽的显著优势，且具备极强的连续采集能力、适合短时间内大范围采集项目，能够满足更广泛、更专业的用户的需求。
高分辨率卫星图像处理技术及其在环境监测中的应用
高分辨率卫星图像处理技术及其在环境监测中的应用随着科技的不断发展，高分辨率卫星图像处理技术在环境监测领域中扮演着越来越重要的角色。
这种技术可以通过获取高分辨率卫星图像，并经过一系列的处理步骤，为环境监测工作提供准确、全面和实时的数据，有助于科学家和决策者对环境变化进行分析和评估。
本文将重点介绍高分辨率卫星图像处理技术及其在环境监测中的应用。
首先，我们来了解一下高分辨率卫星图像的获取和处理过程。
高分辨率卫星图像是利用卫星搭载的遥感传感器对地球表面进行无人值守观测所得到的图像。
这些图像通常具有较高的空间分辨率，可以提供详细的地表信息。
然而，由于大量的数据和图像噪声的存在，图像处理技术是必不可少的。
高分辨率卫星图像处理技术主要分为几个方面，包括辐射校正、几何校正、图像配准和图像分类等。
辐射校正是通过去除图像中的大气干扰，提高图像质量和准确性。
几何校正则是根据大地控制点将图像与地理坐标系统对齐，以确保图像的几何位置和准确度。
图像配准是将多幅图像对准，以创建具有一致坐标系统和均匀分辨率的图像。
图像分类则是利用计算机算法对图像进行分类，实现对不同区域和目标的自动识别和提取。
高分辨率卫星图像处理技术的应用范围十分广泛，特别是在环境监测中，起到了重要的作用。
首先，该技术可以用于陆地覆盖变化的监测。
通过对高分辨率卫星图像进行多期对比分析，科学家可以及时了解到土地利用变化、城市扩张、森林砍伐等情况，从而制定相应的环境保护政策和可持续发展战略。
其次，高分辨率卫星图像处理技术还可以用于水资源管理。
水资源是人类生存和发展的基础，然而水资源的分布和变化是非常复杂的。
通过对高分辨率卫星图像进行分析，可以获取水域的面积、水质和水量等关键信息，为水资源的管理和保护提供科学依据。
此外，高分辨率卫星图像处理技术还可应用于环境污染监测。
通过分析高分辨率卫星图像中的污染源、污染物浓度等信息，可以及时发现和监测环境污染的情况，并制定相应的治理措施。
卫星影像补全方案
卫星影像补全方案一、图像采集卫星影像补全方案的第一步是进行图像采集。
通过卫星遥感技术，获取覆盖目标区域的卫星影像。
这些影像应具有高分辨率和高光谱分辨率，以便于后续的图像处理和信息提取。
二、数据预处理为了提高后续处理的效率和精度，需要进行数据预处理。
预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正等步骤，以消除图像中的辐射误差和几何畸变，提高图像的精度和可靠性。
三、特征提取特征提取是利用图像处理和计算机视觉技术，从卫星影像中提取出有用的特征信息。
这些特征包括但不限于光谱特征、纹理特征、形状特征等，用于支持后续的图像分类和分割。
四、图像分类与分割图像分类与分割是利用已经提取的特征信息，对卫星影像进行分类和分割。
分类是将影像划分为不同的地物类型，如水体、植被、建筑物等；分割则是将影像划分为更小的区域，以便于对每个区域进行更精细的处理和分析。
五、缺失区域填充在卫星影像中，可能会存在一些缺失的区域，这些区域可能是由于云层遮挡、传感器故障等原因造成的。
为了补全这些缺失区域，可以采用插值算法、机器学习算法等手段，利用已知区域的特征信息，对缺失区域进行填充。
六、精度评估与优化在完成缺失区域填充后，需要对补全结果进行精度评估。
通过比较补全后的影像与原始影像，可以评估出补全算法的精度和可靠性。
根据评估结果，可以对算法进行优化和改进，以提高补全效果。
七、可视化展示最后，将补全后的卫星影像进行可视化展示。
通过将补全结果与原始影像进行叠加，可以直观地看出补全效果。
同时，也可以将补全后的影像与其他数据源进行对比和分析，为后续的地理信息系统（GIS）分析和决策提供有力的支持。
0602高分辨率卫星测图操作流程(可编辑)
0602高分辨率卫星测图操作流程(可编辑)高分辨率卫星测绘操作指南第一部分ERDASLPS系统安装硬件配置:像所有高级软件一样，计算机配置越好，软件性能越好以下详细说明了ERDASLPS配置的最低要求计算机处理器频率:英特尔奔腾推荐大于g的内存:最小m推荐大于g 的硬盘空间:需要足够的空间来安装存储项目所需的程序和图像操作系统:windows或windowsXP位或以上显示器:DellP显示器或图形卡同级:FX或以上外部设备:bullTopoMousetradebullImmer由Zscreenibull立体眼镜公司在sionDMousebull的立体图形显示屏上建立的新世界观项目以青海省门源县的项目为例第二部分内部加密建立块点击ERDASIMAGINE图标板中的LPS图标，打开LPS项目管理模块单击创建新锁定文件图标弹出创建新锁定文件对话框单击创建新锁定文件对话框中的转到按钮，导航到输出目录在输出目录中输入项目名称，如:worldviewtour，按回车键，然后单击确定选择型号和提供的信息:完成上述步骤后，将弹出型号设置对话框。
在对话框中，从几何模型类别列表中选择有理函数(有理函数模型)。
从几何模型列表中选择世界视图单击“确定”接收选定的几何模型并关闭“模型设置”对话框BlockPropertySetup将在完成后打开水平:单击“设置”按钮弹出“投影选择器”对话框(立体卫星图像的初始投影通常是拉丁文)它基本上是WGS。
在自定义、WGS数据栏名称、WGS中央子午线、度::东和东西偏移米的投影类型列中选择高斯克鲁格椭球(球形名称)，然后单击确定。
水平单位):米高程基准面:点击【设置】按钮椭球体:WGS基准面:WGS高程单位:米高程类型):高度点击【确定】确认退出单击确定退出块属性设置对话框添加立体卫星图像:单击添加图像图标弹出图像文件名对话框，浏览并导航到存储立体卫星图像的文件夹子目录。
将文件类型(file type)设置为NITFx，并逐个添加立体卫星图像。
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适普公司
高分辨率卫星影像处理解决方案
随着分辨率和影像质量的不断提高，高分辨率卫星影像在测绘及相关行业的应用已越来越广泛。
适普公司的VirtuoZo和DPGrid.slm已很好的实现了对高分辨率卫星影像处理的支持。
一、软件特点
1、处理的卫星影像类型全面
基本覆盖市场上较常见的卫星影像，目前VirtuoZo和DPGrid.slm能处理的卫星影像如表1所示。
表1 适普软件支持卫星影像类型列表
影像类型全色影像星下点分辨率
SPOT5 HRS：110米×5米HRG：2.5米
IRS-P5 2.5米
ALOS PRISM 2.5米
EROS-A 1.9米
OrbView 1米
IKONOS 0.82米
EROS-B 0.7米
QuickBird 0.61米
WorldView 0.45米
Geoeye-1 0.41米
2、空三作业方便
能根据控制点坐标预测其对应像点大致位置，刺点效率高；支持半自动和全人工两种方式添加同名像点；
3、处理精度高
采用基于RFM的区域网平差方案。
使用RPC参数（直接读取已提供的RPC 参数或利用卫星星历和姿态角进行解算）和仿射变换参数进行定向，只需少量的控制点（单幅影像4至6个）便能达到较高的定向精度；
4、支持的坐标系全面。
目前支持的坐标系包括WGS84-UTM 投影、WGS84高斯投影、北京54坐标系、西安80坐标系和中国2000坐标系。
5、DPGird.slm 支持导入ImageInfo-PixelGrid 空三成果和内外业一体化测图。
二、处理流程 流程图如图1所示：
图1 卫星影像处理流程图
4D 产品生产
空三定向
数据准备
1、新建工程
建立卫星影像处理工程，定义坐标系并设置影像匹配、DEM、DOM和等高线相关参数；
2、数据准备
包括引入影像数据和RPC参数。
对影像的预处理包括灰度处理、旋转缩放，其原理如下：
⑴ 灰度处理：分为不处理、Wallis变换和均衡化，用于改善影像质量，提高后
续匹配效果；
⑵ 旋转：所选旋转角度的旋转方向为沿顺时针方向，设置此系数的主要目的在
于建立左右重叠关系立体像对，便于立体观测。
对于异轨立体像对，左右影像都不需旋转（如SPOT5-HRS异轨像对），对于同轨立体像对，左右影像应同时旋转90度，其原理如图2所示：
图2 同轨影像旋转90度原理示意图
说明：卫星轨道方向一般为南北方向，因此同轨立体像对为上下重叠关系，这不利于立体观测，立体像对左右影像同时沿顺时针旋转90度，上下重叠关系变成了左右重叠关系
⑶X方向缩放比例和Y方向缩放比例：该参数主要用于保证卫星轨道方向和扫
描方向分辨率一致，使地物各个方向的摄影比例尺一致，从而比较有真实感。
SPOT5-HRS影像的轨道方向分辨率和扫描方向分辨率分别为5m和10m，因此要沿扫描方向做200%的拉伸。
其原理如图3所示：
2×
扫描方向
分辨率
1个像素10m 2个像素10m ，则每个像素5m
图3 影像拉伸原理图
因此SPOT5-HRS 同轨立体像对，旋转角度为90度，X 方向缩放和Y 方向缩放分别为100%和200%。
其原理如图4所示。
扫描方向分辨率10m
旋转90度图4 SPOT5-HRS 影像预处理示意图
3、空三定向
量测控制点的像点坐标（无控制点时添加一定数量的连接点）进行绝对定向，解算仿射纠正系数。
4、4D 产品生产 利用IGS 进行数字化测图，并生成DEM 、等高线和DOM 。
三、定向精度
1、SPOT5-HRS 影像数据试验。
所用数据位陕西宝鸡地区的SPOT5-HRS 标准立体像对，影像覆盖范围为120km×60km。
实验区中利用GPS 测出了86个控制点（地面量测精度优于50cm ）。
利用它们做控制点和检查点进行了绝对定位实验。
其精度如表2所示。
表2 SPOT5-HRS影像绝对定位精度
控制点数检查点数 X Y 平面高程
0 86 8.850 48.325 49.130 19.728
1 85 4.527 2.696 5.268 1.639
4 82 4.403 2.412 5.273 1.479
6 80 3.716 2.626 4.85
7 1.451
10 76 3.797 2.396 4.094 1.675
50 36 3.345 2.021 3.909 1.460 SPOT5-HRS影像定位精度与控制点个数关系如图5所示：
图5SPOT5-HRS影像定位精度与控制点个数关系
2、IKONOS影像数据试验。
所用数据为澳大利亚Hobart地区的IKONOS同轨立体像对。
绝对定位精度
如表3所示。
表3 IKONOS影像绝对定位精度
控制点数检查点数 X Y 平面高程
0 8 1.432 1.084 1.796 2.160
1 7 0.596 0.353 0.693 1.025
2 6 0.652 0.374 0.752 0.760
4 4 0.630 0.384 0.738 0.575
6 2 0.536 0.362 0.64
7 0.403
8 0 0.573 0.357 0.675 0.384 IKONOS影像定位精度与控制点个数关系如图6所示：
图6IKONOS影像定位精度与控制点个数关系
3、GeoEye-1影像数据试验
所用数据为天目创新提供的GeoEye-1样例立体像对。
绝对定位精度如表4所示。
表4 GeoEye-1影像绝对定位精度
控制点数检查点数 X Y 平面高程
0 9 2.709 0.719 2.803 9.906
1 8 0.129 0.125 0.180 0.512
2 7 0.124 0.136 0.184 0.425
4 5 0.073 0.077 0.106 0.102
6 3 0.068 0.065 0.094 0.100
8 1 0.062 0.083 0.104 0.094
9 0 0.063 0.079 0.101 0.095 GeoEye-1影像定位精度与控制点个数关系如图7所示：
图7GeoEye-1影像定位精度与控制点个数关系
适普软件有限公司
二〇〇九年七月十七日。