影像预处理

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MODIS影像数据预处理技术研究共3篇

MODIS影像数据预处理技术研究共3篇MODIS影像数据预处理技术研究1MODIS影像数据预处理技术研究随着遥感技术的不断发展，遥感数据的应用越来越广泛。

而MODIS是美国国家航空航天局开发的一款地球观测卫星传感器，具有高分辨率、高灵敏度、高覆盖率等诸多优势，因此被广泛应用于环境和资源监测、海洋与气象研究等领域。

但是，对于从MODIS卫星传输到地球的数据，需要进行预处理，以提高其精度和可用性，从而更好地服务于各个领域。

本文主要介绍MODIS影像数据预处理技术的研究内容和方法。

1. MODIS影像数据处理流程MODIS影像数据处理流程包括原始数据预处理、辐射定标、大气校正、几何校正、云去除、地表反射率计算等多个环节。

其中，原始数据预处理主要包括数据的解压、数据格式转换、数据筛选和策略确定等步骤。

辐射定标则是将原始数据转换为辐射亮度，以便进行后续的加工处理。

大气校正是为了消除大气对观测数据的影响，即将各波段的观测值转化为大气顶部反射率。

几何校正则是将影像的位置和形状进行调整，以便与其他数据集合并或处理。

云去除则是除去影像中的云层、雾等影响数据可靠性的因素。

地表反射率计算则是根据获得的影像数据得到相应的地表反射率数据，以进行各类应用。

2. MODIS影像数据预处理技术研究MODIS影像数据预处理技术的研究主要包括以下几个方面。

（1）云检测技术。

MODIS影像中云覆盖率较高，需要采用高效的云检测技术，对云层进行精准识别和区分。

（2）辐射定标技术。

MODIS影像的辐射定标是影响数据质量的关键环节之一，需要采用高精度的辐射定标技术，以提高数据的精度和可用性。

（3）大气校正技术。

大气校正是消除大气对观测数据的影响，是MODIS影像数据预处理的重要步骤。

需要采用合适的大气校正模型和方法，以提高数据的准确性和可靠性。

（4）几何校正技术。

几何校正是保证影像的位置和形状的重要步骤，需要采用高精度的几何校正技术，以保证数据的一致性和可靠性。

遥感影像预处理实验

实验二遥感影像预处理实验目的：1、掌握图像对地形图或图像对图像校正的方法和步骤；2、掌握影像裁剪的方法和步骤。

实验材料：1、分辨率为10米的SPOT图像（参考图像，带地图投影）和相应地区的TM图像（待校正）。

2、分辨率为2.5米的SPOT图像（待校正），以及分辨率为0.61米的QUICKBIRD图像（参考图像）。

实验步骤：一、图像对地形图的校正（一）打开遥感图像和地形图打开Envi4.3软件,打开Spot图像和TM图像，其中TM图像自动打开，也可选择RGB Color,选择R、G、B分别赋予红、蓝、绿三个波段，即可显示一幅由红、蓝、绿三个波段合成的真彩色图像，而Spot图像选择Gray Scale, Display #1->New display->Load Band,即可显示该地区的黑白Spot图像；（二）选择地面控制点选点的原则：①选择两遥感影像上都有的统一地物，即选择同名地物点；②均匀分布：一般先在图像的四角和对角线交点处选择控制点，然后逐渐加密，保证均匀分布，并且选择的点应布满全局；③特征明显：尽可能选在固定的地物交叉点上，无精确定位的标志情况下，利用半固定的地形地物交叉点（山顶、河流交叉处）。

④足够数量：选点数应至少为(n+1)(n+2)/2,其中n为选择多项式的次数，一般控制点数应大于最低数很多(有时6倍)。

若n为1时，尽管计算结果为3，但还要至少选择4个控制点；因为重采样时选用Cubic Convolution（三次卷积法），参数为3，所以一般选择3次多项式，即6个控制点，12个系数，再建立数学模型，进行重采样，重新匹配。

控制点数量每景宜在25～35个左右，山区或丘陵区适当增加。

（三）图像对地形图校正（四）对校正后遥感影像的评价虽然经过细心的校正，但在扫描过程中仍然有误差。

1、打开校正后的遥感影像及相应的参考图像，在校正后遥感影像上点击鼠标右键，选择Link Displays，Display #1选择no,Display #2,#3,选择yes,点击ok;2、此时在校正后的遥感影像中，用鼠标左键点击任意位置就可出现遥感影像与参考图像的转换显示，即可评价出对遥感影像校正的优劣。

遥感影像预处理的正确步骤

遥感影像预处理的正确步骤一、影像获取遥感影像预处理的第一步是获取原始影像数据。

通过卫星、飞机或其他遥感平台获取的影像数据，可以获得不同波段的光谱信息。

二、影像校正影像校正是为了消除由于影像获取过程中产生的各种误差，提高影像质量。

主要包括几何校正和辐射校正两个方面。

几何校正是通过对影像进行几何变换，将其与真实地物的位置和形状相对应。

这样可以消除由于视角、高程等因素引起的形变，使影像与实际地物一一对应。

辐射校正是为了消除由于大气、地表反射等因素引起的辐射差异。

通过对不同波段的辐射通量进行标定和校正，可以得到准确的辐射值。

三、影像配准影像配准是将不同时间、不同传感器或不同分辨率的影像对齐到同一坐标系统中。

通过对影像进行几何变换，使其在空间上一一对应。

这样可以实现影像的叠加和比较。

四、影像增强影像增强是为了提高影像的可视性和解译能力。

通过应用不同的滤波器、变换或增强算法，可以突出地物的特征，减少噪声和干扰，使影像更清晰、更易于分析。

五、影像分类影像分类是将影像像元划分为不同的地物类别。

根据不同的目标和需求，可以使用不同的分类方法，如基于像素的分类、基于对象的分类等。

六、影像融合影像融合是将多源、多尺度或多波段的影像融合成一幅综合影像。

通过融合可以充分利用各种影像的优势，提高地物提取和解译的精度。

七、影像制图影像制图是将处理后的影像转换为地图或图像产品。

通过对影像进行地理参考、投影变换和符号化处理，可以生成各种专题地图和影像产品。

八、影像分析影像分析是对处理后的影像进行定量和定性分析。

通过应用不同的遥感算法和模型，可以提取地物信息、监测变化和预测趋势。

九、结果验证结果验证是对影像分析结果进行验证和评估。

通过与实地调查数据进行比对，可以评估分析结果的准确性和可靠性。

总结：遥感影像预处理是遥感应用的重要环节，它涉及到影像获取、校正、配准、增强、分类、融合、制图、分析和结果验证等多个步骤。

每个步骤都有其独特的作用和意义，对于提高影像质量和分析精度具有重要意义。

高分影像预处理操作

1.辐射定标+大气校正辐射定标1）这一步只针对多光谱遥感影像，全色影像无需操作。

2）用ENVI5.1打开ENVI5.1暂不支持GF2数据.xml打开方式，但GF2数据为标准TIFF格式，故可直接使用ENVI的Open菜单打开，只是打开后软件不能自动识别元数据信息。

启动ENVI5.1；依次File>Open或直接单击工具栏上的图标，弹出Open对话框，打开原始多光谱影像；3）用到“Radiometric Correction/Apply Gain and Offset”工具，选中待处理的影像，单击“OK”，在Gain and Offset Values对话框中依次填入Gain Values和Offset Values，设置输出路径、文件名及数据类型，具体绝对辐射定标系数如下图：4）点击“OK”开始执行，结果如下：大气校正FLAASH大气校正需要影像的中心波长信息，ENVI暂不能自动识别GF2数据的头文件信息，因此首先需要手动添加中心波长信息：1）添加中心波长：用到“Raster Management/Edit ENVI Header”，弹出Edit Header Input File对话框，在Select Input File选项卡中选择上一步辐射定标后的结果，弹出Header Info对话框，点击Edit Attributes，选择Wavelengths，弹出Edit Wavelength values 对话框，依次填入各波段对应中心波长，单位选择“Micrometers”，其他默认，点击OK，如下：说明：这里取波谱响应值为 1 的波长为各波段对应中心波长，依次为514nm、546nm、656nm、822nm2）大气校正，用到“Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmosphere Correction”工具Input Radiance Image：在弹出的FLAASH Input File对话框中，选择上一步定标好的数据；弹出Radiance Scale Factors面板，选择Use single scale factor for all bands，由于上一步定标时没有对辐亮度数据做单位转换，所以在此Single scale factor填写：10，单击OK；Output Reflectance File：设置输出路径及文件名；Scene Center Location ：中心点经纬度，5.0以上自动识别；Sensor Type ：传感器类型，选择 UNKNOWN-MSI；Sensor Altitude （ km ）：传感器高度，即轨道高度631；Ground Elevation （ km ）：地面高程，可通过原始影像对应范围内DEM的平均值确定【方法是：在arcgis中加载整个涿州的dem数据和原始影像，按原始影像的区域进行dem裁剪】；Pixel Size （ m ）：像素大小，4；Fight Date ：成像日期；Flight Time GMT （HH ：MM ：SS ）：成像时间；【说明：成像日期及时间可从原数据的.xml文件中查看（第 24 行字段），需要小时数减去 8 转换为格林尼治时间】；Atmospheric Model：大气模型，根据经纬度和影像区域选择，数据经纬度与获取时间决定选用的大气模型，具体参考下表【纬度向上10°】：Aerosol Model：气溶胶模型，农场选择“Rural”反演模型【Rural（乡村）、Urban（城市）、Maritime（海洋）、Tropospheric（对流层）】；Aerosol Retrieval：反演方法常选择“2-Band（K-T）”【类似模糊减少法，如果没有找到适应的黑值（一般是阴影区或者水体），系统将采用能见度值来计算】，但GF-2缺少短波红外，此处选择 None；Water Retrieval：水气反演设置，默认NO【采用两种方式对水气进行去除，a. 利用水气去除模型恢复影像中每个像元的水气量，使用水气反演模型，数据必须具有15nm以上波谱分辨率，且至少覆盖以下波谱范围之一：1050－1210nm(优先考虑)，770－870nm，870－1020nm。

遥感影像解译技巧和注意事项

遥感影像解译技巧和注意事项遥感影像解译是一种通过获取、处理和分析遥感数据来获取地表信息的方法。

这项技术在农业、林业、城市规划等领域有着广泛的应用。

本文将介绍一些遥感影像解译的技巧和注意事项，帮助读者更好地理解并应用这一技术。

一、了解影像来源在进行遥感影像解译之前，了解影像的来源是十分重要的。

影像来源可以分为航空遥感和卫星遥感。

航空遥感是通过飞机或无人机获取的影像数据，其分辨率较高，可以提供更详细的地表信息。

卫星遥感是通过卫星传感器获取的影像数据，分辨率相对较低。

在解译时，需要根据具体需求选择适合的数据来源。

二、影像预处理在进行影像解译之前，需要对原始影像进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、增强图像特征，以便更好地进行解译。

常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

辐射校正是通过将原始影像转换为辐射亮度，消除不同观测条件对亮度的影响；大气校正是去除大气成分对影像亮度的干扰；几何校正是通过对原始影像进行几何变换，以纠正因地表形态和传感器姿态差异引起的影像形变。

三、选择合适的解译方法不同的解译方法适用于不同的地表特征。

常用的解译方法包括目视解译、数字解译和GIS解译。

目视解译是最常用的一种解译方法，通过人眼观察影像中的地物特征进行解译。

数字解译是一种基于计算机算法的解译方法，可以提高解译效率和准确度。

GIS解译是将遥感影像与地理信息系统相结合，通过对比和分析不同数据层来进行解译。

在选择解译方法时，需要根据具体任务和数据条件进行综合考虑。

四、注意遥感影像的解译要点在解译遥感影像时，有几个要点需要特别注意。

首先是遥感影像的视觉解译要点。

在进行目视解译时，需要注意观察影像的明暗、纹理、色彩等特征，以准确识别地物类型。

其次是地物的光谱特征。

不同地物在遥感影像上具有不同的光谱反射特性，通过观察光谱曲线和光谱特征可以帮助识别地物。

另外，还需要了解地物的空间特征。

地物在遥感影像中以不同的形状和大小表现出来，观察地物的空间分布和布局可以提供进一步的信息。

tif遥感影像的处理方法

tif遥感影像的处理方法
处理TIF格式的遥感影像有多种方法，具体取决于你想要实现
的目标和处理的数据类型。

以下是一些常见的处理方法：
1. 预处理，在开始任何分析之前，通常需要对遥感影像进行预
处理。

这可能包括校正、辐射校正、大气校正、几何校正等，以确
保数据质量和准确性。

2. 分类和特征提取，遥感影像处理的一个常见目标是对图像进
行分类，识别不同的地物类型，比如植被、水体、建筑物等。

这可
以通过监督或无监督分类方法来实现。

另外，还可以进行特征提取，提取出影像中的各种特征信息。

3. 变化检测，遥感影像还可以用于监测地表的变化，比如城市
扩张、土地利用变化等。

这通常涉及多期影像的比较和分析。

4. 地形和地貌分析，利用遥感影像可以进行地形和地貌分析，
比如提取数字高程模型（DEM）、进行坡度和坡向分析等。

5. 气象和环境监测，遥感影像还可以用于监测气象和环境变化，
比如监测气象现象、污染物扩散等。

6. 数据融合，将不同波段或不同传感器获取的遥感影像进行融合，可以得到更丰富的信息，比如进行多光谱影像与高光谱影像的
融合。

总之，处理TIF格式的遥感影像需要根据具体的应用目标选择
合适的方法，可能涉及到影像预处理、分类、特征提取、变化检测、地形分析、气象监测等多个方面的处理步骤。

同时，还需要结合遥
感影像处理软件和算法来实现相应的处理。

希望这些信息能够帮助
到你。

高分遥感卫星影像的预处理技术

选取，然后重点阐述了包括影像的正射校正技术、配准与融合技
度的控制技术，而对于高分二号而言，其成功
突破了优于ｌｍ的分辨率水平．并且能够具有高定位、快速灵活、机动的能力等特点，对于提升我国空间卫星水平、数据的自给率等这些方面具有非常重要的意义。并且高分专项的成
ｌ子技术・ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
高分遥感卫星影像的预处理技术
文／王晨巍王晓君
射卫星，其成功实现了宽覆盖、高精度、稳定
１高分遥感影像的软件选取
本文中所涉及到的高分遥感预处理软件采用的是ＥＮＶＩ与ＥＲＤＡＳ相结合的技术方案。
由于传感器外在原因：如姿态的变化、高度、
速度等因素造成的遥感影像的几何畸变与变
键词】高分卫星遥感影像预处理数据
转换
形，并且遥感影像本身在空间、时间及光谱分
辨率上的不足，在获取数据的过程中不能够精
确的进行信息的记载，很大程度上会降低遥感数据的精度，因此，需要对遥感影像进行遥感
电路故障诊断方法准确度较高，与经典的ＢＰ神经网络相比具有误诊率低、抗噪能力强、网络稳定性较好等等优点，可以应用于电子电路的故障诊断。因篇幅所限，本文介绍的内容相对而言比较简单，希望能够为相关研究人员的
ＹＹ２Ｙ］表示大类，Ｙ４Ｙ５Ｙ６表示小类，比９９．９７％，ＢＰ网络准确率为７８．５０％；当随机

遥感影像预处理的正确步骤

遥感影像预处理的正确步骤在遥感领域，影像预处理是遥感数据处理的重要环节，对于提高遥感影像的质量和后续分析具有重要意义。

以下是遥感影像预处理的正确步骤：一、数据获取与预处理1.数据获取：遥感影像数据来源于各种遥感卫星、航空遥感等，需要根据研究目的选择合适的数据源。

2.预处理：数据获取后，需要对数据进行预处理，以消除原始数据中的噪声、异常值等问题。

预处理方法包括去除噪声、裁剪、缩放等。

二、几何校正与图像配准1.几何校正：由于遥感影像在采集过程中可能受到传感器本身、地球曲率、大气折射等因素的影响，导致影像几何变形。

几何校正旨在消除这些变形，提高影像质量。

常见的方法有传感器模型校正、基于控制点的几何校正等。

2.图像配准：图像配准是将多幅遥感影像（如多光谱影像和单波段高分辨率影像）进行空间对齐，使其在同一坐标系统下。

配准方法有基于像素的配准、基于变换的配准等。

三、图像融合1.图像融合是将不同分辨率、不同光谱的遥感影像融合为高分辨率、多光谱的影像。

常见的图像融合方法有：（1）IHS变换融合：将高分辨率全色影像与亮度进行直方图匹配，然后去掉亮度，用预处理的高分辨率全色影像代替。

与色度H、饱和度S一起，利用逆变换式变换至RGB系统，得到融合后的影像。

（2）小波变换融合：利用人眼对局部对比度变化敏感的特性，根据一定的融合规则，在多幅原图像中选择最显著的特征（如边缘、线段等），并将这些特征保留在融合后的图像中。

四、影像增强与分割1.影像增强：通过调整亮度、对比度、色彩平衡等参数，提高遥感影像的视觉效果。

常见的增强方法有：直方图均衡化、自适应直方图均衡化、色彩空间转换等。

2.影像分割：将融合后的遥感影像划分为不同的区域，以便进行后续分析。

常见的分割方法有：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于深度学习的分割等。

五、特征提取与分析1.特征提取：从遥感影像中提取有意义的特征，如纹理、颜色、形状等。

常见的特征提取方法有：灰度共生矩阵、局部二值模式（LBP）、HOG特征等。

简述光学遥感影像预处理的大概过程

光学遥感影像预处理是指对获取的遥感影像进行一系列的处理，以便更好地应用于后续的遥感信息提取和分析。

其大概过程可以分为以下几个步骤：1. 数据获取在光学遥感影像预处理的过程中，首先需要获取遥感影像数据。

这些数据可以来自于卫星、飞机、无人机等评台获取的遥感影像数据。

在数据获取的过程中，需要注意遥感影像的分辨率、波段数量等参数，以便后续的处理和分析。

2. 数据预处理数据预处理是光学遥感影像预处理的重要步骤之一。

在这一步中，需要对原始的遥感影像数据进行校正和去噪。

校正包括大气校正、辐射校正等，去噪则是为了减少影像中的噪声对后续分析的影响。

3. 影像配准影像配准是指将获取的多幅遥感影像数据进行配准，使得它们能够在同一坐标系下进行分析。

这一步可以通过地面控制点配准、影像匹配等方法来实现。

4. 影像切割在光学遥感影像预处理中，有时需要将大块的遥感影像数据进行切割，以便更好地应用于特定的分析需求。

影像切割可以根据不同的地物类型、研究区域等进行划分。

5. 特征提取特征提取是光学遥感影像预处理的关键环节之一。

在这一步中，需要针对特定的分析目标提取出影像中的特征信息，如植被覆盖度、土地利用类型等。

这一步可以通过图像分类、目标检测等方法来实现。

光学遥感影像预处理是遥感领域中的重要环节，它能够提高后续遥感信息提取和分析的准确性和可靠性。

通过对遥感影像数据进行一系列的处理，可以更好地挖掘出影像中蕴含的丰富信息，为地球观测和环境监测等领域提供有力的支持。

在本次文章中，我们简要介绍了光学遥感影像预处理的大概过程，包括数据获取、数据预处理、影像配准、影像切割和特征提取等步骤。

这些步骤为后续遥感信息提取和分析打下了重要的基础，同时也为遥感数据的应用提供了可靠的数据支撑。

在未来的研究和实践中，我们需要进一步深入地探讨每个环节的具体方法和技术，以更好地应对复杂的遥感数据分析需求。

希望通过本次文章的介绍，读者能够对光学遥感影像预处理有一个初步的了解，并对其重要性有所认识。

遥感卫星影像数据预处理一般流程介绍

图：三次卷积内插法示意图一般认为最邻近法有利于保持原始图像中的灰级，但对图像中的几何结构损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似，但也在很大程度上保留图像原有的几何结构，如道路网、水系、地物边界等。（二）图像融合将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。（三）图像镶嵌与裁剪

镶嵌

当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考图像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大时，可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化信息提取时，相邻图像的色调不允许平滑，避免信息变异。
1、GCP 在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP 均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需 9 个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于 30 个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在 30-50 个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
的辐射值在不同时相遥感图像上一致，从而完成地物动态变化的遥感动态监测。
北京揽宇方圆信息技术有限公司
（3）图像重采样重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。

卫星遥感数据处理的时空分析方法与应用案例

卫星遥感数据处理的时空分析方法与应用案例近年来，随着遥感技术的发展和卫星观测能力的不断提升，卫星遥感数据的时空分析方法在环境监测、资源管理、城市规划等领域中得到了广泛的应用。

本文将介绍一些常用的卫星遥感数据处理的时空分析方法，并结合实际案例进行讲解。

一、时空分析方法1. 遥感影像预处理遥感影像预处理是卫星遥感数据处理的起始阶段，主要包括辐射校正、大气校正、几何校正等过程。

辐射校正是将图像的数字值转换为具有物理意义的辐射通量值，大气校正则是消除大气对图像的影响，而几何校正则是去除图像畸变，使之符合地球表面实际形态。

2. 遥感数据的分类与识别遥感数据的分类与识别是卫星遥感数据处理中的重要环节。

常用的方法包括基于像元的分类方法和基于对象的分类方法。

基于像元的分类方法是根据像元的光谱特征进行分类，而基于对象的分类方法则是利用图像中的空间信息进行分类。

此外，还可以通过机器学习算法、人工神经网络等方法实现遥感数据的自动分类与识别。

3. 遥感图像的变化检测遥感图像的变化检测是利用多时相的遥感影像进行时空分析的主要方法之一。

变化检测可以在不同时间段内比较同一地区的遥感影像，识别出地表特征的变化情况，如城市建设、植被覆盖等。

常用的变化检测方法包括像素级变化检测、目标级变化检测和语义级变化检测等。

4. 遥感数据的时空插值与模拟遥感数据的时空插值与模拟是为了填补数据缺失或扩展数据覆盖范围而采用的方法。

时空插值可以通过已有的遥感数据推算出缺失的数据，使得数据的连续性得到保证。

而时空模拟则是利用已有的遥感数据拟合出地球表面特征的时空变化规律，从而预测未来的遥感数据。

二、应用案例1. 环境监测与资源管理卫星遥感数据的时空分析在环境监测与资源管理领域中发挥着重要作用。

例如，通过监测和分析遥感影像中的水体变化，可以实现对水资源的管理和保护。

同时，结合地形、土壤、植被等遥感影像数据，可以进行精准的土地利用规划和农作物生长监测。

2. 城市规划与交通管理卫星遥感数据的时空分析也被广泛应用于城市规划和交通管理。

遥感影像预处理的正确步骤

遥感影像预处理的正确步骤遥感影像预处理是遥感技术中非常重要的一步，它能够提取出影像中所需的信息并减少干扰因素，为后续的数据分析和应用提供清晰的数据基础。

下面将介绍遥感影像预处理的正确步骤。

1. 数据获取遥感影像预处理的第一步是获取原始遥感影像数据。

可以通过卫星遥感、航空遥感或无人机遥感等方式获取。

获取到的原始数据可能包含噪声、失真等问题，需要进行预处理来提高数据质量。

2. 辐射校正遥感影像中的像素值受到辐射条件的影响，辐射校正是将像素值转换为能反映地物表面特征的物理量。

辐射校正的方法包括大气校正、辐射定标等，目的是消除大气、地表反射率等因素对影像的影响。

3. 几何校正几何校正是将遥感影像的像素与地理坐标系相对应，使得像素位置准确地对应于真实地物位置。

几何校正的主要工作包括影像配准、地面控制点获取和校正模型建立等过程。

4. 噪声去除遥感影像中常常存在各种噪声，如斑点噪声、椒盐噪声等。

噪声去除的方法包括滤波、插值等，以提高影像的质量和清晰度。

5. 影像增强影像增强是通过改变影像的对比度、亮度等参数，使得地物特征更加明显。

常用的影像增强方法有直方图均衡化、滤波增强等。

6. 影像融合影像融合是将多个不同波段或不同分辨率的遥感影像融合为一幅影像，以获取更全面、准确的信息。

融合方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。

7. 尺度转换遥感影像通常具有不同的空间分辨率和时间分辨率，为了方便数据分析和应用，需要进行尺度转换。

常见的尺度转换方法有降尺度和升尺度等。

8. 数据裁剪根据具体应用需求，对遥感影像进行裁剪，提取感兴趣的区域或特定的地物信息。

9. 影像格式转换遥感影像通常有多种格式，如TIFF、JPEG、ENVI等，为了方便数据存储和共享，需要将影像格式进行转换。

10. 数据存储经过预处理的遥感影像需要进行数据存储，以备后续的数据分析和应用。

遥感影像预处理的正确步骤包括数据获取、辐射校正、几何校正、噪声去除、影像增强、影像融合、尺度转换、数据裁剪、影像格式转换和数据存储等。

07PIE-Hyp高光谱影像预处理

07PIE-Hyp⾼光谱影像预处理PIE-hyp⾼光谱影像预处理由于受传感器系统本⾝因素和外界环境条件的影响，⾼光谱影像中存在⼀定的噪声，以及不同程度、不同性质辐射量的失真和⼏何畸变等现象。

这些畸变和失真均会导致图像质量下降，严重影响其应⽤效果，必须进⾏预处理，削弱其影响，为后续的⾼光谱应⽤奠定基础。

⾼光谱遥感影像的预处理主要包括条带噪声去除、波段间配准、数据压缩、辐射定标、⼤⽓校正、⼏何校正等处理环节。

PIE-Hyp软件⽀持GF-5、珠海⼀号、Hyperion等国内外主流⾼光谱影像的全流程预处理。

1.GF-5 AHSI数据预处理根据GF-5⾼光谱数据的特点，将GF-5 AHSI可见光-近红外波段和短波红外波段两部分的⾼光谱数据合并为⼀个单⼀的影像⽂件，以便进⾏后续的辐射定标、⼤⽓校正等相关预处理操作。

对GF-5 AHSI数据进⾏合并处理时，需要进⾏以下处理：合并过程中默认剔除25个⽔汽强吸收波段：GF-5 AHSI数据短波红外波段中存在两个⽔汽强吸收带，区间范围分别为波长1350-1426nm和1798-1948nm，在短波红外⽂件中与波长对应的是波段43-50和96-112两个范围内，共计25个波段。

舍弃波长重合波段中短波红外部分（SWIR）的前4个波段：GF-5 AHSI数据可见光波段和短波红外波段中存在部分波段重合，关于选取VNIR部分还是SWIR部分，可根据波长重合部分对成像质量的影响进⾏取舍。

1.1主要内容通过PIE-Hyp对GF-5 AHSI数据进⾏数据预处理操作。

1.2学习⽬标熟练掌握GF-5 AHSI数据预处理基本操作。

1.3使⽤数据序号数据名称数据说明1GF5_AHSI_E116.18_N38.72_2019 0522_005511_L10000045165待进⾏预处理的GF-5⾼光谱影像数据2DEM.tif同⼀区域的⾼程数据1.4GF-5 AHSI数据预处理操作选择功能菜单栏【图像预处理】à【⾼光谱影像预处理】à【GF-5前期预处理】，打开"GF5-AHSI前期预处理"对话框。

影像预处理

遥感影像预处理预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。

目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。

预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。

本小节包括以下内容：∙ ∙ ●数据预处理一般流程介绍∙ ∙ ●预处理常见名词解释∙ ∙ ●ENVI中的数据预处理1、数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。

图1数据预处理一般流程各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。

2、数据预处理的各个流程介绍（一）几何精校正与影像配准引起影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。

在做几何校正前，先要知道几个概念：地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。

地理参照：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：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准影像几何精校正，一般步骤如下，（1）GCP（地面控制点）的选取这是几何校正中最重要的一步。

可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。

选取得控制点有以下特征：1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等；2、地面控制点上的地物不随时间而变化。

GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。

卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。

遥感影像预处理

*创作编号：BG7531400019813488897SX*创作者：别如克*遥感影像预处理预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。

目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。

预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。

2、数据预处理的各个流程介绍（一）几何精校正与影像配准引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。

在做几何校正前，先要知道几个概念：地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。

地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。

可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。

选取得控制点有以下特征：1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等；2、地面控制点上的地物不随时间而变化。

GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。

envi影像解译的步骤

envi影像解译的步骤一、影像预处理在进行影像解译之前，首先需要进行影像预处理，以提高解译的准确性和可靠性。

影像预处理主要包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤。

1. 辐射校正辐射校正是将影像中的数字值转换为与辐射度量相关的物理量，如辐射亮度。

这一步骤可以通过查阅影像的元数据获取相关参数，并根据这些参数进行校正计算。

2. 大气校正大气校正是为了消除大气对影像亮度的影响，以得到地物反射率。

一般可以利用大气传输模型来估算大气对地物的衰减程度，并根据估算结果进行校正。

3. 几何校正几何校正是为了消除影像中的几何畸变，使得影像与实际地面一一对应。

这一步骤可以利用地面控制点进行校正，通过对控制点的坐标测量和影像中对应点的像素坐标计算出几何变换参数，然后对整个影像进行校正。

二、特征提取在影像预处理之后，可以进行特征提取，以获得影像中感兴趣的地物信息。

特征提取主要包括目标检测、分类和边界提取等步骤。

1. 目标检测目标检测是为了在影像中自动识别出感兴趣的目标，如建筑物、道路、植被等。

常用的目标检测方法包括基于像素的阈值分割、基于纹理和形状特征的分类等。

2. 分类分类是为了将影像中的像素或区域划分到不同的类别中，以获得地物类型信息。

分类可以基于统计学方法、机器学习方法或深度学习方法进行，常用的分类算法有最大似然分类、支持向量机、随机森林等。

3. 边界提取边界提取是为了获得地物的边界信息，以便进行进一步的分析和应用。

常用的边界提取方法包括边缘检测算法、形态学运算等。

三、数据分析与解译在完成特征提取之后，可以进行数据分析和解译，以获取更深层次的地物信息和地物属性。

1. 数据分析数据分析主要是对提取的特征进行统计和分析，以获取地物的数量、分布、特征等信息。

常用的数据分析方法包括统计学分析、空间分析等。

2. 解译解译是为了从影像中获取地物属性信息，如植被覆盖度、土地利用类型等。

解译可以基于先验知识、地面调查数据或其他辅助数据进行。