GIS遥感图像的基本处理教程
使用地理信息系统进行卫星遥感图像处理的技巧与方法
使用地理信息系统进行卫星遥感图像处理的技巧与方法随着技术的不断发展，地理信息系统（GIS）在卫星遥感图像处理中发挥着越来越重要的作用。
地理信息系统能够处理和分析卫星遥感图像，从而为地震监测、土地利用规划、资源管理等诸多领域提供有力的支持。
本文将介绍一些使用地理信息系统进行卫星遥感图像处理的技巧与方法。
第一，对卫星遥感图像进行预处理。
卫星遥感图像往往受到大气、地表反射、传感器本身等因素的影响，因此需要进行预处理以消除这些干扰。
预处理包括辐射定标、大气校正、镶嵌、几何校正等步骤。
辐射定标是将原始图像的数字值转换为反射率或亮度温度值，以确保图像的准确性。
大气校正是根据大气模型矫正图像中的大气干扰。
镶嵌是将多个卫星图像拼接在一起，以获取更大范围的图像。
几何校正是校正图像中的几何失真，以使图像的几何特征与实际地物一致。
第二，进行图像分类与特征提取。
图像分类是将卫星遥感图像中的像素分为不同的类别，常用的分类方法有无监督分类和监督分类。
无监督分类是指根据图像中像素的统计特征进行分类。
监督分类是指使用训练样本进行分类，训练样本是事先由专家手动标注的具有代表性的区域。
特征提取是提取图像中的特定地物信息，如植被指数、土地覆盖类型等。
特征提取可以通过计算、模型或算法等方法实现。
第三，进行空间分析与建模。
地理信息系统能够对卫星遥感图像进行空间分析和建模，以研究地理现象的空间分布和相关性。
空间分析是指对图像中的地理对象进行定量化分析，如面积、长度、形状等。
建模是指根据卫星遥感图像中的数据建立数学模型，以预测和模拟地理现象。
常用的空间分析方法包括缓冲区分析、空间插值和路径分析等。
第四，进行可视化与展示。
地理信息系统能够将卫星遥感图像可视化呈现，以更直观地展示地理信息。
可视化创造了一种直观的视觉效果，帮助解释和理解卫星遥感图像。
常用的可视化方法包括颜色合成、图像增强和3D可视化等。
综上所述，使用地理信息系统进行卫星遥感图像处理需要进行预处理、图像分类与特征提取、空间分析与建模以及可视化与展示等步骤。
遥感影像处理具体操作步骤
目录01下载影像02波段组合03影像拼接04影像裁切05对裁切的影像进行监督分类06矢量化07修改图斑08注意*说明：按住Ctrl键点击以上超链接可以直接到达该步骤一、下载影像通过与全国矢量边界叠加检验影像是否下载完整，该操作在arcGIS中完成。
如下图：若想去掉背景值（影像周围黑色区域），只需选中对应影像——右键——properties在弹出对话框里选择去除按钮如图所示点击应用即可消除背景值。
二、波段组合打开ENVI单击file——Open Image File如下图：单击RGB Color（红线框）先后单击该影像的4、3、4、波段单击load RGB，在弹出窗口中选择File——Save image As——image File选择路径保存即可。
三、影像的拼接用ENVI将要拼接的影像全部打开操作步骤：单击file——Open Image File打开所有要拼接的影像。
（我们是分省拼接的）选择Map→Mosaicking→Georeferenced打开拼接窗口在弹出窗口选择Import→ImportFiles选中要拼接的影像如图所示：单击OK如下图，该操作并没有去掉背景值，有很多黑色的三角，要去掉背景值需选中要去除背景值的影像右键——Edit Entry弹出对话框如下图，在红色框位置输入0，即可消除背景值，因为遥感影像中背景值的对应数值就是0；另外Lower Image to bottom和Lower Image to position可调整影像层次关系，将云多或质量较差的影像放在底层。
点击File菜单下的Apply命令，在弹出对话框中单击choose选择输出路径完成镶嵌。
四、影像的裁切1、单击file——Open Image File打开拼接好的影像，与镶嵌相同。
2、单击file——Open Vector File 打开裁切影像的矢量边界，因为我们用的矢量边界是shape 文件，所以打开时注意选择显示的文件为*.sap3、在弹出窗口中选择Memory 再选择OK4、选中边界文件，File——Export layer to ROI；此处可以选择多个矢量边界一起转为ROI（右图），ENVI裁切的直接工具是ROI文件，选择多个矢量边界裁切出来的区域是边界之和裁切出的对应区域。
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术教程
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术教程遥感技术是指利用人造卫星、飞机、无人机等遥感设备对地球表面进行观测和感知的技术。
这些设备可以获取多光谱、高分辨率的遥感图像，为地理信息系统（GIS）中的各种应用提供了重要的数据源。
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术是对遥感图像进行数字处理和解读，以提取有关地表特征和地物信息的方法和技术。
本文将介绍地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术，并提供一些教程和示例以帮助读者了解和掌握这些技术。
一、遥感图像的处理遥感图像的处理包括预处理和后处理两个阶段。
预处理主要是对原始的遥感图像进行辐射校正、大气校正、几何校正等处理，以获得准确、可比较的图像数据。
后处理则是对经过预处理的图像进行增强、分类、融合、特征分析等处理，以提取出感兴趣的信息。
1. 辐射校正：由于地表反射和传感器响应的非线性，遥感图像的原始数据通常需要进行辐射校正，以消除不同光照条件和传感器特性的影响。
2. 大气校正：大气影响是遥感图像中的常见问题之一，特别是在可见光和近红外波段。
大气校正可以校正遥感图像中由大气成分引起的光的吸收和散射。
3. 几何校正：几何校正是将图像的像素位置与地表特征的实际位置对应起来，以便进行空间分析和测量。
4. 增强处理：增强处理是改善遥感图像质量和可视化效果的一种方法，包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
5. 特征提取：特征提取是从遥感图像中提取有关地物和地表特征的信息，包括目标检测、目标识别、图像分割等。
二、遥感图像的解译遥感图像的解译是将图像特征与地物类型进行对应，以提取地物信息和研究地表特征的过程。
1. 监督分类：监督分类是一种常用的遥感图像解译方法，它需要事先准备一组训练样本，然后使用分类算法将图像像素分配到不同的类别中。
2. 无监督分类：无监督分类是一种不依赖事先准备的训练样本的解译方法，它通过对图像进行聚类分析，将像素聚类到相似的类别中。
3. 目标检测与识别：目标检测与识别是从遥感图像中检测和识别特定目标或特征的过程，如建筑物、道路、水体等。
遥感数字图象处理课件.ppt
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
遥感图像处理的基本步骤和技巧
遥感图像处理的基本步骤和技巧遥感图像处理是利用遥感技术获取的遥感图像数据进行分析、处理和解释的过程。
遥感图像处理技术在环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域具有广泛的应用。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤和技巧。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，目的是改善图像质量，消除噪声和其他不必要的干扰。
常见的图像预处理技术包括辐射校正、大气校正和几何纠正。
辐射校正是将原始图像中的数字数值转换为辐射亮度值，以消除由于不同仪器和观测条件引起的辐射差异。
大气校正则是通过对图像进行大气光校正，消除大气吸收和散射效应，获得更准确的地物辐射亮度信息。
几何纠正是校正图像中的几何畸变，使其与实际地面特征对应。
二、图像增强图像增强是通过增加图像的对比度和清晰度，突出感兴趣的地物信息。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和波段变换。
直方图均衡化是通过调整图像像素的亮度分布，增强图像对比度。
滤波是通过应用各种滤波器来去除图像中的噪声和模糊。
波段变换是将图像从一种波段转换到另一种波段，以提取不同地物特征。
三、特征提取特征提取是从图像中提取与感兴趣地物相关的信息。
常见的特征提取技术包括阈值分割、边缘检测和纹理分析。
阈值分割是将图像分为不同的区域，使每个区域具有相似的亮度或颜色特征。
边缘检测是寻找图像中的边界线，以辅助划分地物边界。
纹理分析是通过提取图像的纹理特征来描述地物的空间结构。
四、分类与识别分类与识别是将特定地物进行分类和识别的过程。
常见的分类与识别技术包括监督分类、无监督分类和目标检测。
监督分类是通过使用已知类别的训练样本，建立分类器对图像进行分类。
无监督分类是根据图像像素的统计特征将图像自动分为不同的类别。
目标检测是在图像中检测和识别特定的目标，例如建筑物、道路等。
五、图像解译与分析图像解译与分析是对处理后的遥感图像进行解释和分析的过程。
通过对图像分析可以获取地表特征的数量和质量信息，用于环境变化监测、资源管理和规划决策。
遥感图像处理技术的基本步骤
遥感图像处理技术的基本步骤遥感图像处理技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取的图像数据进行分析和处理的一项重要技术。
它可以帮助我们了解地表现象和环境变化，为资源利用、灾害监测和环境保护提供有力的支持。
本文将介绍遥感图像处理技术的基本步骤，并探讨其在不同领域中的应用。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，目的是对原始图像进行校正和增强，以减少噪声、消除系统误差并提高图像质量。
常见的图像预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正和噪声过滤等。
大气校正可以消除大气传输对图像的影响，使图像更加真实可靠；辐射校正可以将原始图像的辐射值转换为反射率或亮度温度，以便进一步分析；几何校正可以校正图像的几何畸变，使图像与真实地理位置对应准确；噪声过滤可以降低图像的噪声水平，提高图像的清晰度和解译能力。
二、图像数据解译图像数据解译是遥感图像处理的核心环节，它通过对图像的特征提取和分类识别，从图像中提取出我们感兴趣的信息。
特征提取可以通过计算图像的纹理特征、形状特征和光谱特征等，来描述和区分地物的不同属性。
分类识别则是将提取出的特征与已知地物类别进行对比，将图像中的像素进行分类。
常见的分类方法有监督分类和非监督分类。
监督分类需要提供一些训练样本，训练分类器进行分类；非监督分类则是根据图像的统计特性，自动将图像进行分类。
三、图像信息提取图像信息提取是遥感图像处理的下一步，它通过进一步分析图像数据，提取出我们所需要的地理、生态或环境信息。
常见的图像信息提取包括土地利用/覆盖分类、植被指数计算、水体边界提取和灾害监测等。
土地利用/覆盖分类可以对图像中的地物进行识别，如农田、森林、草地等；植被指数计算可以评估植被的生长状况和覆盖度，如归一化植被指数（NDVI）；水体边界提取可以通过分析图像的光谱信息，识别出水体的边界和分布；灾害监测可以通过对图像的变化分析，及时发现和评估地质灾害的风险。
四、图像结果分析图像结果分析是遥感图像处理的最后一步，它主要是对处理后的图像结果进行定量或定性分析，验证处理方法的有效性和结果的可靠性。
遥感影像处理具体操作步骤
遥感影像处理具体操作步骤遥感影像处理是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行分析和处理的过程。
下面是遥感影像处理的具体操作步骤：1. 数据预处理：- 影像获取：通过卫星、航空器或者无人机等获取遥感影像数据。
- 影像校正：对获取的遥感影像进行几何校正和辐射校正，以消除影像中的几何畸变和辐射差异。
- 影像配准：将多个遥感影像进行配准，使其在同一坐标系下对齐，以便进行后续的分析。
- 影像切割：根据需要，将遥感影像切割成小块，方便后续处理。
2. 影像增强：- 直方图均衡化：通过调整影像的像素灰度分布，增强影像的对照度和细节。
- 滤波处理：利用滤波算法对影像进行平滑或者锐化处理，以去除噪声或者增强细节。
- 波段合成：将多个波段的影像合成为一幅彩色影像，以显示不同特征或者信息。
3. 影像分类：- 监督分类：根据已知样本进行训练，利用分类算法将遥感影像中的像素分为不同的类别。
- 无监督分类：根据像素的相似性进行聚类，将遥感影像中的像素分为不同的类别，不需要事先提供训练样本。
4. 特征提取：- 纹理特征：通过计算影像中像素的纹理统计量，提取纹理特征，用于地物分类和识别。
- 形状特征：通过计算影像中像素的形状参数，如面积、周长、圆度等，提取形状特征，用于地物分类和识别。
- 光谱特征：利用遥感影像中不同波段的反射率或者辐射值，提取光谱特征，用于地物分类和识别。
5. 地物提取：- 目标检测：利用目标检测算法，自动提取遥感影像中的目标物体，如建造物、道路等。
- 变化检测：通过比较不同时间的遥感影像，检测地物的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。
6. 结果评估：- 精度评估：通过对照遥感影像处理结果与实地调查数据或者高分辨率影像进行对照，评估处理结果的准确性和精度。
- 一致性检验：对处理结果进行一致性检验，确保处理结果的逻辑和合理性。
以上是遥感影像处理的具体操作步骤。
不同的任务和目标可能需要不同的处理方法和算法，具体操作步骤可能会有所不同。
遥感图像处理的一般步骤
遥感图像的处理一般包括的步骤1）图像精校正由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。
在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。
几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。
因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。
地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。
最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。
2）波段组合及融合对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。
包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。
3）图像镶嵌如果工作区跨多景图像，还必须在计算机上进行图像镶嵌，才能获取整体图像。
镶嵌时，除了对各景图像各自进行几何校正外，还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理，并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。
当接边线选择好并完成了拼接后，还对接边线两侧作进一步的局部平滑处理。
4）匀色相邻图像，由于成像日期、系统处理条件可能有差异，不仅存在几何畸变问题，而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的亮度值不一致。
遥感图像处理操作指南_第二讲.
遥感图像处理操作指南第二讲一．多项式纠正（1）打开两幅图像，左边是待配准图像，右边是参考图像。
在待配准图像窗口菜单栏上打开Raster/Geometric Correction,弹出如下对话框：（2）拖动下拉菜单，选择Polynomial。
弹出如下对话框：Polynomial为多项式的阶数，一般选为1，2。
3或以上阶数会导致模型不稳定。
通过公式(t+1)(t+2)/2来确定所需选点的最少个数（t为多项式阶数）。
我们这里选1。
完成后点击Apply。
（3）选择Projection/Set Projection from GCP Tool,弹出如下对话框：（3）选择第一项Existing Viewer,弹出如下对话框：（4）单击参考图像的Viewer，即可完成关联。
关联完成后，弹出如下对话框，显示地理坐标信息。
（5）点击OK则弹出一下对话框：（6）选点：点击按钮分别在两幅图像上选点。
选点完成后，点击GEO CORRECTION TOOLS对话框中的按钮，对图像进行重采样，如下图所示：●输出图像文件名(output file):●选择重采样方法(Resample Method):Bilinear Interpolation●定义输出图像像元大小。
●输出图像尺寸与参考图像一致。
（7）选择OK启动重采样进程，并关闭Image Resample 对话框。
备注：●设置多项式系数为1或2，尽量少用3次多项式，会导致图像畸变较大。
对于平原地区次数为1足够。
●找控制点技巧：先设置为1次多项式，在图像4个角布点，之后的点就可以让ERDAS自动计算，然后手工微调。
找到7个点后可以设置为2次多项式自动计算点。
●为减少平面中误差，对于2次多项式通常要求找30-40个点。
更多的点不会明显改善纠正的精度对于山区，无论找多少点可能纠正精度都不够，这时候需要正射纠正来处理。
二．R PC纠正（1）打开两幅图像，在待配准图像菜单栏上打开Raster/Geometric Correction,弹出如下对话框：（2）拖动下拉菜单，选择QuickBird RPC的纠正类型。
第四章遥感图像处理办法GIS讲义
动；二是像元对应于地面宽度不等，距星 下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。 ④ 大气折射的影响：产生像点位移。 ⑤ 地球自转的影响：产生影像偏离。
遥感平台运动状态变化引起的误差
地形起伏引起的误差
地球表面曲率引起的误差
1、像点位置的移动 2、像元对应地面宽度不同
去a，来改善图像，去掉程辐射。
三、几何校正
❖ 几何畸变：遥感图像的几何位置上发生变化， 产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小 对应不准确，地物形状不规则变化等变形。
❖ 几何畸变是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲 等作用的结果。
1、遥感影像变形的原因
① 遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。
字图像之分。数字图像是能被计算机存储、 处理和使用的用数字表示的图像。
2. 数字化：将连续的图像变化，作等间
距的抽样和量化。通常是以像元的亮度值 表示。
数字量和模拟量的本质区别：连续变 量，离散变量。
3. 数字图像的表示：矩阵函数
❖ 令：x∈[0，xmax]，y ∈[0，ymax]从而有：
f(0,0) f(0,1) f(1,0) f(1,1)
二、辐射校正（Radiometric correction ）
图像的灰度←辐射强度←地物波谱反射率←地物不同。
1. 辐射畸变： 地物目标光谱反射率的差异在实际 测量时，受到传感器本身、大气辐射等其他因 素的影响而发生改变。这种改变称为辐射畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生条纹和 噪音。
选择计算转换模型
峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的 曲线可以反映图像的质量差异。
遥感图像处理操作指南_第一讲
遥感图像处理操作指南第一讲一、 单幅图像显示1、图像移动、缩放、信息查询功能描述如下图：2、图像地理关联功能描述如下图：（在图像区域右键点击）二、 图像间叠加显示 1、点击打开按钮，选择要叠加的文件，然后点击Raster Options,出现如下对话框。
勾销Clear Display;勾选Background Transparent.最后点击ok.2、光标查询功能查看像素值3、卷帘工具4、测量工具三、数据输入\输出模块1、、首先选择要裁剪图像的区域（在视窗中进行），通过inqure box…进行选择2、选定待裁剪区域后，执行子图截取模块3、进行对话框设置五、投影变换模块1、点击批处理按钮2、选择第三项Modify commands automatically,点击Next3、此对话框是对变量进行编辑，此处默认即可，点击Next4、在次对话框中需要添加批处理的文件。
如下描述，点击Next 。
七、建模模块以将4个波段的多光谱影像合并为3波段RGB 影像为例1、 点击Model Maker …，进入建模界面ST ACKLAYERS ( $n1_input(3) , $n1_input(2) * 0.8 + $n1_input(4) * 0.2 , $n1_input(1))输入4波段多光谱输出3波段RGB2、添加两个数据集，一个函数集到建模界面中，并用连接线连接，如图3、双击输入数据集，输出数据集，进行参数设置。
对输出数据集，选中Delete Exists ，点击OK 。
4、双击函数集，进行函数的设置。
（波段组合函数位于data generation-STACKLAYERS）函数如下：STACKLAYERS ( $n1_qb(3) , $n1_qb(2)*0.8+$n1_qb(4)*0.2 , $n1_qb(1) )如图：5、点击OK后，点击菜单栏上按钮执行即可。
遥感影像处理步骤
一．预处理1．降噪处理由于传感器得因素，一些获取得遥感图像中，会出现周期性得噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。
（1）除周期性噪声与尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性得干涉图形，具有不同得幅度、频率、与相位。
它形成一系列得尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波得方法来消除。
消除尖峰噪声，特别就是与扫描方向不平行得，一般用傅立叶变换进行滤波处理得方法比较方便。
（2）除坏线与条带去除遥感图像中得坏线。
遥感图像中通常会出现与扫描方向平行得条带，还有一些与辐射信号无关得条带噪声，一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换与低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现得薄云可以进行减弱处理。
3．阴影处理由于太阳高度角得原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。
二．几何纠正通常我们获取得遥感影像一般都就是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。
1．图像配准为同一地区得两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示与数学运算，必须先将其中一种数据源得地理坐标配准到另一种数据源得地理坐标上,这个过程叫做配准。
（1）影像对栅格图像得配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。
（2）影像对矢量图形得配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。
2．几何粗纠正这种校正就是针对引起几何畸变得原因进行得，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到得有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正、3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定得地理坐标系得，这个过程称为几何精纠正。
地理信息系统中的遥感影像处理技术教程
地理信息系统中的遥感影像处理技术教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）中的遥感影像处理技术是一种利用遥感数据进行地表信息提取与分析的重要方法。
遥感技术通过获取地球表面的遥感影像，可以获取到大范围、高分辨率的地表信息，为地理信息系统的建设提供了重要的数据来源。
遥感影像处理技术在地理信息系统中的应用非常广泛，包括土地利用/覆盖分类、城市规划、生态环境监测、农作物遥感监测等。
本文将介绍地理信息系统中的遥感影像处理技术教程，以帮助读者更好地了解和应用这一领域的知识。
首先，遥感影像处理技术的基本概念和原理是理解的基石。
遥感影像是通过遥感卫星、航空摄影或其他传感器获取的地表信息的图像。
这些影像包含了丰富的地理信息，但是在处理过程中需要进行几何校正、辐射校正等预处理工作，以确保数据的准确性和一致性。
其次，遥感影像处理技术的常见方法包括影像增强、特征提取、变化检测等。
影像增强技术可以改善影像的质量和可视化效果，包括直方图均衡化、伪彩色合成等。
特征提取技术是从遥感影像中提取出具有地理意义的信息，如水体、森林、道路等，常用的方法有阈值分割、纹理分析等。
变化检测技术用于监测地表的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等，可以通过差异图像、变化向量分析等方法来实现。
另外，遥感影像处理技术还涉及到数据融合与分类。
数据融合技术是将多源数据（如光学、雷达、激光等）的信息整合起来，以提高遥感影像的分辨率和信息内容。
分类是将遥感影像划分为不同的类别，如建筑物、植被、水体等，常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机等。
此外，地理信息系统中的遥感影像处理技术还需要结合地理空间分析方法。
地理空间分析是通过地理信息系统对地理现象在空间上的分布、关系和模式进行定量化和分析的方法。
它可以与遥感影像处理技术相结合，实现对地理现象的定量描述和空间分析，提供科学决策的依据。
在实际应用中，地理信息系统中的遥感影像处理技术需要考虑数据的质量、精度和可靠性。
遥感图像处理的一般步骤
遥感图像处理的一般步骤针对TM影像的一般处理流程1、图像导入在ERDAS的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为①点击import模块，打开对话框②选择type类型为TIFF③media为file；④然后选择输入、输出文件名路径和文件名⑤分别对123457波段进行导入；⑥在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。
2、图像波段合成在erdas的interpreter模块中将单波段影像进行合成，生成多波段文件，具体操作步骤为：interpreter－>utilities－>layer stack，①在出现的对话框中import框中依次选择需要合成的波段，每选择输入一个波段用Add添加一次；②output file选择导出文件路径及命名文件。
③Data type 设为Unsigned 8 bit；④Output option 设置为Union ，选中ignore zero stats；⑤进行操作。
3、用shape文件进行图像切割3.1 Shape文件制作AOI文件：①在ERDAS中点击Import图标，出现Import/Export对话框②选中Imput，Type栏选择Shapefile，Media栏选择File，在Input File （*.shp）中确定要转换的shape文件，在Output File （*.arcinfo）中确定输出路径及名称，单击OK按钮，出现Import Shapefile对话框，单击Import Shapefile Now。
③注意此步骤中输出路径及输出名称均为英文字母④建立拓扑多边形⑤在Arcgis中打开ArcT oolbox，Data ManagementTools—>Topology—>Build，双击Build，出现Build对话框，在Input 中填入*.arcinfo文件的路径，Feature选择Poly⑥单击OK按钮。
遥感影像处理的使用方法
遥感影像处理的使用方法遥感影像处理是一种通过获取、处理和分析遥感图像数据来获取地球表面特征和变化的技术。
它涉及到对遥感图像进行预处理、分类、监督分类、影像融合和影像解译等一系列操作。
本文将介绍遥感影像处理的使用方法，帮助读者更好地应用这一技术。
1. 数据预处理遥感图像在获取后需要进行一系列预处理，以消除噪声、增强图像质量并进行几何校正。
主要的预处理步骤包括：1.1 放射定标在进行任何图像处理之前，必须对遥感图像进行放射定标。
放射定标是将图像的原始数字值转换为辐射或反射性质的物理单位。
这个步骤通常需要使用图像的传感器参数、辐射校准目标和大气矫正来估算遥感图像的辐射或反射度量。
1.2 大气矫正大气矫正是从遥感图像中去除大气散射的过程。
大气矫正通常需要利用大气传输模型和辐射校准观测数据来估算图像中的大气散射量，并相应地调整图像的数字值。
1.3 几何校正几何校正是将遥感图像中的像素位置与地理位置对应起来，通常通过数字高程模型和地理参照系统来实现。
几何校正可消除由于传感器姿态和地形变形引起的图像形变，使图像能够正确地与现实世界对应。
2. 图像分类图像分类是将像素分配给具有不同类别的地物或地物类别的过程。
遥感影像处理中最常用的图像分类方法包括：2.1 基于像素的分类基于像素的分类是将每个像素根据特定属性进行分配到不同类别的方法。
这些属性可以包括反射光谱特征、纹理特征和空间特征等。
常见的基于像素的分类算法包括K均值聚类、最大似然分类和支持向量机等。
2.2 监督分类监督分类是在已知地物类别的训练样本的指导下进行的分类。
该方法通过构建分类器模型来将未知地物像素分类到已知类别中。
常见的监督分类算法包括最大似然分类、随机森林和神经网络等。
2.3 非监督分类非监督分类是一种无监督学习方法，它从遥感图像中自动识别出一组地物类别。
这种方法不需要事先定义训练样本，而是根据像素之间的相似性进行聚类。
常见的非监督分类算法包括K均值聚类和自组织映射等。
arcgis作业步骤 使用arcgis对遥感图进行配准矢量化及其裁剪
首先叠加这个大家都懂的吧用erdas然后arcgis一、配准：1.添加“georeferencing工具栏”（方法：工具栏空白处右击选择）2.加载有经纬网的地图或者其他图像，并取消Georeferencing下的auto adjust的选择3.输入控制点：点击--找到一个点，先左击确定，再右击输入该点真实坐标（至少4个控制点）4.查看控制点信息：Transformation: adjust—residual(残差)出现—删除残差大的控制点如果看不到图像了就在图名右击—Zoom to layer5.保存配准后的图像（2种方法）（1）georeferencing—rectify(纠正)—坐标加在生成的图像上（2）georeferencing—update georeferencing—坐标加在原图上将此图删除加入已经配准后的图二、矢量化：1、点击此图标—再打开的页面内点击File—new—建立new_shapefile2、回到arcmap 在layer中加入刚刚创建的面（现在arcmap中有两个图层已配准的和刚刚创建的new_shapefile3、确保“editor工具栏”显示/添加“editor工具栏”（同“georeferencing工具栏”的添加）4、editor—start editing用将所研究的区域画出来—画完后save edits—stop editing三、定义投影投影转换1、定义投影—加地理坐标系统Arctoolbox→Data Management Tools→Projections and Transformations→Define Projection如果第二行是unknown—点击—选select—world—确定—ok2、回到Arctoolbox→Data Management Tools→Projections and Transformations→feature—project—第四行点击后面那个图标—import加入刚刚的new_shapefile—ok生成四、裁剪1、在arcmap中将矢量化的研究区转化为30m的栅格，直接在arcmap中裁剪。
遥感影像处理一般操作流程
1.影像融合
简单来说，遥感影像融合就是将一张低分 辨率的多光谱影像和一张高分辨率的全色 影像结合在一起，生成一张高分辨率的多 光谱影像，融合后的影像既保留了原始多 光谱影像的颜色信息，又保留了原始全色 影像的分辨率信息。
影像融合主要在ENVI软件环境下通过HSV 变换方法进行。
1.影像融合-HIS变换（即HSV变换）
4.影像匀色
影像匀色主要在PhotoShop中进行。影像的 匀色意识要贯穿于整个影像制作的全过程 中。在融合部分，如有可能，则应尽量将 两幅需要镶嵌的影像的颜色调的相近。在 镶嵌过程之前，也可将两幅影像先匀色后 再镶嵌。如效果不好，也可镶嵌后再进行 匀色。
4.影像匀色
匀色过程中应当注意的地方： 通过PS颜色调节后保存的图像是没有坐标的。
2.影像纠正
2.1 ArcMap纠正： 2.2 Erdas纠正：
3.影像镶嵌
影像镶嵌是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。
由于影像纠正过程中，控制点的误差、DEM的误 差、计算过程中重采样的误差等，造成了同一地 面特征在不同影像上有不同的地面测量坐标；同 时由于成像时太阳高度角及大气环境的不同以及 成像时间的差别，使相邻影像呈现出不同的辐射 特征，因此，影像镶嵌时除了要满足在拼接线上 相邻影像的细节在几何上一一对接外，用于背景 图制作时，还要求相邻影像的色调保持一致，但 用于变化信息提取时，相邻影像的色调不允许平 滑，避免信V变换）
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实验一遥感图像的基本处理
一、实验要求
1.学会使用Erdas软件打开不同格式的图像
2.认识遥感图
以沈阳农业大学2011年高分辨率Quickbird遥感影像为底图，
识别操场位置形状大小颜色阴影
所住宿舍、位置形状大小颜色阴影
教学楼位置形状大小颜色阴影
雷达站位置大小颜色
水塔、位置形状大小颜色阴影
煤堆位置形状大小颜色
植物园广场间接
农田形状大小颜色
东陵陵园，位置形状大小颜色阴影在Erdas中调整遥感图像波段。
在工具栏上点击raster选择band combinations,在弹出来的对话框中对波段进行编辑，然后点击OK
3.学会使用Erdas软件的import/export文件导入功能
导出
在总的工具栏上点击第二个按钮import,在对话框中选择Export，选择
好输出文件类型，找到要输入的文件，并且新建要输出的文件名和确定存储位置，即可点击OK键输出文件
导入
勾选INport，选择输入文件类型，找到输入文件，新建输出文件名称及储存位置，即可点击OK
实验材料：2002年Landsat ETM+ 30m辽宁省沈阳市图像。
4.为图像添加aoi图层，并对遥感影像进行裁切
分别对Quickbird和Landsat ETM+影像进行处理，高分辨率影像要求裁切出沈阳农业大学校区，低分辨率影像要求裁切出沈阳市及周边郊区，aoi比要求实验区稍大，以方便进行后期处理。
高分辨率影像适于纵向输出，低分辨率影像适于横向输出。
添加AOI图层
在工具栏点击AOI选项下的tools，选择一个工具对图片中想要创建图层的位置进行框选。
对框选的区域进行保存，存为AOI文件
裁剪
接下来在总工具栏中点击DataPrep下的subset，在弹出来的input file 中选择总图像，在output中新建输出文件并且确定存储位置，在对话框最下面选择AOI项，选择第三个选项并找出之前存储的AOI文件点
击OK
图像生成在刚才确定的文件夹下，找到并打开，图像大小即为先前框选的范围内容。
5.投影变换
通过工具栏上的第三个图标查看文件的投影类型和椭球方式
在总工具栏的dataprep下选择reproject
选择被投影变换的文件名，并确定第一次输出变换的文件名和位置，点击小地图图标，把projection type改成需要的投影类型，下面两个改成输入图片的原有椭球方式，确定参数，保存，OK输出
将第一次输出文件变为输入文件，确定第二次输出文件名及位置，点击地球小图标，把projection type改为第一次输出时修改后的类型，将下面两个椭球方式改为需要的类型，修改其他参数，点击SA VE,OK 输出文件
将第二次输出文件打开，查看他的参数，投影成功
将低分辨率投影转换为albers投影，投影参数如下：
Projection Type: Albers Conical Equal Area
Spheroid Name: Krasovsky
Datum Name: Krasovsky
Latitude of 1st standard parallel: 27N
Latitude of 2nd standard parallel: 45N
Longitude of central meridian: 105E
其他默认
6.将裁切后的和重投影后的影像（截图）分别导入word中，各单独一页
附于实验结果中
二、实验步骤
（步骤的文字描述、命令描述、实验过程中的抓图等内容）
三、实验结果
（程序原代码、运行结果抓图等内容）
四、实验讨论
（实验中的注意事项、经验总结、对自己的启示等）
评语：
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