不同时相的遥感图像镶嵌处理
遥感卫星影像镶嵌的基本原则
引起，且无法改正的特殊地区除外，但该区域周边不超限。
镶嵌步骤
1、镶嵌线选取
镶嵌线应尽量选取线状地物或地块边界等明显分界线，以便使镶嵌影像 中的拼缝尽可能地消除，使不同时相影像镶嵌时保证同一地块完整，有利于 判读。在协同作业的情况下，要保证相邻图幅重叠范围内影像一致，裁切时 重叠区域内的镶嵌线必须保持一致，做到同步改动，同步切图。且镶嵌后影 像应避开云、雾、雪及其他质量相对较差的区域，使镶嵌处无裂缝、模糊、 重影现象。
11.2.2 卫星影像质量快速检验系统著作权登记证
11.2.3 历史遥感图像检验系统著作权登记证
11.2.4 锁眼卫星影像处理软件著作权登记证
11.2.5 同质遥感数据融合系统著作权登记证
11.2.6 异质遥感数据融合系统著作权登记证
11.2.7 多时空多光谱数据处理系统著作权登记证 11.2.8 高新技术企业认定证明文件
北京揽宇方圆信息技术有限公司
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遥感卫星影像镶嵌的基本原则 遥感卫星影像镶嵌是指对一幅或若干幅图像通过几何镶嵌、色调调整、 去重叠等处理，镶嵌到一幅大的背景图像中的影像处理方法。
基本原则 镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准 误差，镶嵌区应保证有 10-15 个像素的重叠带。影像镶嵌时除了要满足在镶 嵌线上相邻影像几何特征一致性，还要求相邻影像的色调保持一致。镶嵌影 像应保证色调均匀、反差适中，如果两幅或多幅相邻影像时相不同使得影像 光谱特征反差较大时，应在保证影像上地物不失真的前提下进行匀色，尽量 保证镶嵌区域相关影像色彩过渡自然平滑。 1、原则上，镶嵌只针对采样间隔相同影像。需在相邻数据重叠区域进行 如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样 间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大化。然后对镶嵌线两侧影 像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导致接边处出现漏 缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像应适当外 扩一定范围，原则上不超过 10 个像素进行裁切。 2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限 时应立即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。采用
遥感影像融合方法分析
遥感影像融合方法分析遥感影像的融合是对来自同一区域的多源图像数据进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。
由于遥感影像融合的这一特点，使得这一技术在遥感中有着很重要的作用，这一技术也成为近几年国际遥感界的研究热点。
本文研究了目前学术界提出的几种较为流行的影像融合算法，对它们的特点进行了分析，同时给出了影像融合的效果的评价准则。
标签：遥感；影像；融合引言随着遥感技术的发展，各种各样的传感器也不断出现，对于同一地区，我们可以得到用不同传感器获取的不同尺度、不同时相特别是不同光谱信息的遥感影像数据。
不同源的数据反映了区域的不同方面的特征，如何合理的综合利用这些多源数据，对于遥感应用十分关键。
显然，影像融合为我们提供了一个很好的途径。
影像融合就是将不同源的数据配准后变换到同一尺度、同一坐标系，然后采用一定的融合方法将各种数据的信息充分的结合起来，产生一种更适合应用的影像数据的新技术。
图像融合一般分为三个层次：①像素级融合。
像素级融合也称数据级融合，是指对传感器采集来的数据进行采集、分析和处理，生成目标特征而获得融合图像；②特征级融合。
是指对预处理和特征提取后获得的景物信息如边缘、形状、轮廓、方向、区域和距离等信息进行综合与处理；③决策级融合。
是指根据一定的准则以及每个决策的可信度作出最优决策，数据融合的容错能力即由此而来。
图像融合的算法有很多，传统的算法主要有：HIS变换的融合、小波变换融合、主成分变换融合、高通滤波变换法、比值运算法、Brovey变换法等等，最近也提出了一些新的或改进型的图像融合算法，比如Contourlet变换融合、基于HSV变换与atrous变换的图像融合、一种基于最大区域熵值的图像融合方法、基于小波包的融合等等。
下面本文将对其中一些算法进行介绍并分析。
1 目前较为流行的影像融合算法分析1.1 小波变换法1.2 Brovey变换法Brovery变换（Brovery Transform，BT）：是一种用来对来自不同传感器的数据进行融合的较为简单的融合方法，该方法将多光谱各波段进行归一化，然后将高分辨率全色影像与归一化后的各波段相乘得到融合后的影像。
遥感影像融合处理方法
遥感影像融合处理方法摘要：本文介绍了遥感影像数据融合技术，并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法，最后简要描述了融合评价的方式方法等。
关键词：遥感影像融合融合评价1、前言将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合，获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程，成为遥感影像融合。
全色影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富，为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱影像。
通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率，又能保留其多光谱特性。
2、遥感影像融合一般步骤遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段：图像预处理，图像融合变换。
图像预处理主要包括：几何校正及影像配准。
几何校正主要在于去除透视收缩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；影像配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。
3 常用融合方式3.1 IHS融合IHS（亮度I、色度H、饱和度S）变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。
由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据，合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度，它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。
RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。
IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。
3.2 小波融合小波变换，基于遥感影像的频域分析进行的，由于同一地区不同类型的影像，低频部分差别不大，而高频部分相差很大，通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合，常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。
3.3 Pansharping融合Pansharping算法用于高分辨率全色影像和多光谱影像的融合生成高分辨率彩色影像，此方法要求全波段影像和多波段影像同平台、同时间（或间隔很短）获得。
遥感中图像融合的名词解释
遥感中图像融合的名词解释遥感中的图像融合是指将多个不同波段或不同分辨率的遥感图像进行整合和融合，以获得具有更高质量和更全面信息的图像。
图像融合是一种重要的处理方法，可以提高遥感图像的空间分辨率、光谱范围和信息内容。
在本文中，将解释遥感图像融合的概念、方法和应用。
一、遥感图像融合的概念遥感图像融合是指将来自不同传感器或同一传感器的不同波段、不同角度或不同时间的图像进行处理和整合，以获得一幅更具有丰富信息和高质量的图像。
通过图像融合，我们可以充分利用各个波段或传感器的优势，提高遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率和几何精度。
二、遥感图像融合的方法1. 基于像素级的融合方法：像素级融合是最常见的图像融合方法之一，它将不同波段或传感器的像素进行组合来生成融合图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。
加权平均法通过对不同波段的像素进行加权平均来生成融合图像；主成分分析法通过提取不同波段的主成分，再进行重构来生成融合图像；小波变换法则将不同波段的图像进行小波变换，再进行重构得到融合图像。
2. 基于特征级的融合方法：特征级融合方法是通过提取和融合不同波段或传感器的特征来生成融合图像。
常用的特征级融合方法包括主要成分分析法、基于像元间差异的方法和基于数字摄影测量的方法等。
主要成分分析法通过提取和保留不同波段图像的主要成分，再进行重构来生成融合图像；基于像元间差异的方法则通过计算不同波段像元间的差异来决定融合结果；基于数字摄影测量的方法则利用几何建模对不同传感器的图像进行三维匹配和重构，产生高质量的融合图像。
三、遥感图像融合的应用1. 地表覆盖分类：遥感图像融合能够提高遥感图像的空间分辨率和光谱范围，从而提供更全面和准确的地表覆盖分类结果。
例如，在农业领域，通过多光谱和高分辨率图像的融合，可以实现对农作物的种植、斑块的划分和生长状态的监测。
2. 地表变化检测：遥感图像融合可以提供多时相的地表图像，从而实现对地表变化的监测和检测。
如何应对测绘技术中的多时相遥感影像处理问题
如何应对测绘技术中的多时相遥感影像处理问题近年来，随着遥感技术的迅猛发展，多时相遥感影像处理成为了测绘技术领域中的重要问题。
随着卫星和无人机的广泛应用，获取到的遥感影像数据也呈现出多样化、多时相化的特点。
面对如此庞大而复杂的数据，如何进行高效准确的处理成为了每个测绘技术工作者所面临的挑战。
本文将从机器学习方法、数据融合与分析、图像处理算法三个方面探讨如何应对测绘技术中的多时相遥感影像处理问题。
1. 机器学习方法机器学习方法作为一种快速高效的数据处理分析手段，被广泛应用于多时相遥感影像处理领域。
其中，深度学习技术更是在图像分类、目标检测等方面取得了令人瞩目的成绩。
利用深度学习技术进行图像分类，可以通过训练模型自动提取图像特征，实现对多时相遥感影像的快速分类和识别。
同时，借助深度学习技术进行目标检测，可以实现对遥感影像中的目标物体进行精确定位和识别。
例如，针对城市规划和土地利用监测，可以利用机器学习方法对多时相遥感影像进行分类，高效地提取出城市建筑、农田、水体等信息，为城市规划和土地管理提供依据。
2. 数据融合与分析多时相遥感影像处理面临的一个关键问题是如何将不同时间段获取的数据进行有效融合和分析。
数据融合可以通过将不同时间段的遥感影像进行叠加、叠加和叠加，以获取到更加全面、准确的信息。
数据分析则可以通过对融合后的影像数据进行统计分析、时空分析等方法，挖掘出其中的规律和趋势。
例如，利用多时相遥感影像融合与分析，可以实现对植被生长变化的监测与分析，为农作物种植和森林资源管理提供科学依据。
此外，还可以通过多时相遥感影像的融合与分析，实现对水质变化、土地退化等环境变化的监测和评估。
3. 图像处理算法图像处理算法是多时相遥感影像处理的核心技术之一。
通过开发并应用先进的图像处理算法，可以实现图像的去噪、增强、分割、拼接等操作，提高遥感影像数据的质量和准确性。
例如，针对多时相遥感影像中的云雾遮挡问题，可以利用图像拼接算法将多个时间段的影像进行拼接，以获取到云雾遮挡区域的真实信息。
遥感图像多时相分析的方法与工具
遥感图像多时相分析的方法与工具遥感技术已经成为现代地学研究和应用中不可或缺的重要工具。
通过遥感图像，我们可以获取大范围、全时相的地球表面信息，从城市规划到农业生产，从环境监测到资源调查，遥感技术都发挥着重要的作用。
而在遥感图像的多时相分析方面，是地学领域中极具挑战性的任务之一，因为它要求对连续多个时间点的遥感图像进行整合和分析，从而获取地表的变化和演化信息。
一、时相分析的意义和挑战遥感图像多时相分析的意义和挑战是显而易见的。
通过对多时相图像进行对比和分析，我们可以了解地表变化的动态过程，如土地利用的演变、城市扩张的规律、植被的季节性变化等。
这些信息对于环境管理、资源规划和应急响应等决策具有重要意义。
然而，要准确地从多时相数据中提取有用的信息并解释其含义是一项复杂的任务。
二、多时相分析的基本原理在进行多时相分析之前，我们需要先对遥感数据进行预处理和校正，以确保数据的一致性和可比性。
一般而言，我们可以采用以下几种基本原理来进行多时相分析：1. 像元级变化检测：通过对同一地区的不同时相图像进行对比，我们可以检测出地表像元的变化情况。
这种方法基于像元的灰度变化或光谱反射率的变化来判断地表的变化程度。
2. 物体级变化分析：对于从空中或卫星上获取的高分辨率遥感图像，我们可以利用对象级的变化来分析地表的变化情况。
通过提取和比较不同时相图像中的对象，如建筑物、道路等，可以了解地表的演化过程。
3. 时间序列分析：这种方法通过对一系列连续时相的遥感图像进行统计和分析，来揭示地表变化的趋势和规律。
例如，我们可以计算出植被指数的时间序列，通过对比不同时间点的指数值来确定植被的季节性变化。
三、多时相分析的工具和算法在现代地学研究中，有许多工具和算法可以帮助我们进行遥感图像的多时相分析。
以下是一些常用的工具和算法示例：1. 多光谱遥感图像堆叠和融合：这种方法将多个时相的多光谱遥感图像在同一坐标系下叠加和融合，以获取全时相信息。
(完整版)遥感应用分析原理与方法习题和答案
绪论思考题1.如何理解“遥感” 是以电磁波与地球表面物质相互作用为基础来探测、研究地面目标的科学。
遥感—是一种远离目标，通过非直接接触而感知、测量、分析并判定目标性质，其空间展布、类型及其数量的探测技术。
广义上的遥感：泛指一切不接触物体而进行的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震波）等的探测。
狭义上的遥感：指不与探测目标相接触，利用传感器（遥感器），把目标的电磁波特性记录下来，通过对数据的处理、综合分析，揭示出物体的特点及其变化规律的综合性探测技术。
地物波谱特性然界任何物体都具有反射、吸收、发射电磁波的能力，这是由于组成物质的最小微粒不同运动状态造成的；不同的物质由于物质组成和内部结构、表面状态不同，具有相异的电磁波谱特性，这是遥感识别目标的前提；地物波谱特征可通过各种光谱测量仪器测得。
遥感的物理基础任何物体都具有发射、反射和吸收电磁波的性质，物体与电磁波的相互作用，形成了物体的电磁波特性，这是遥感探测物体的依据。
2.遥感的特点（优势）主要有哪些？遥感的特点（优势）：面状信息获取：时效性：快速准确连续性：动态观测多维信息：平面、高程（立体）生动、形象、直观：经济：节约人力、物力、财力、时间……3. 说明遥感应用的基本步骤。
遥感应用的基本步骤：• 根据研究的目标选择合适的遥感数据源考虑空间分辨率、时间分辨率、光谱波段等因素，目标不同、尺度不同、时相要求不同、光谱特点不同• 进行图像的（预）处理多时相图像配准、几何纠正、图像镶嵌、数据融合• 特征参数选择波段选择band selection、特征提取feature extraction（通过一定的数学方法对原始波段进行处理，得到能反映目标地物特性的新的参数，如植被指数、主成分等等）• 建立分类系统各类及亚类分类指标（定性、定量）• 专题信息提取（分类）与综合分析分类，并对分类结果进行分析（数量、质量、分布、发展变化特点与趋势、产生的原因）• 结果检验与成果输出对结果进行验证（直接验证、间接验证），满足需要则输出结果，反之，返回第三步、第四步，进行相关的修改、调整。
卫星遥感数据处理规范流程
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像图像数据处理介绍北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。
遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。
优势：1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。
2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。
3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。
4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。
5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。
6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。
以最有效的法律手段来保障您的权益。
7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。
8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
实验报告遥感影像融合(3篇)
第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，由于遥感传感器类型、观测时间、观测角度等因素的限制，同一地区获取的遥感影像往往存在光谱、空间分辨率不一致等问题。
为了充分利用这些多源遥感影像数据，提高遥感信息提取的准确性和可靠性，遥感影像融合技术应运而生。
遥感影像融合是将不同传感器、不同时间、不同分辨率的多源遥感影像进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。
本文通过实验验证了遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。
二、实验目的1. 了解遥感影像融合的基本原理和方法；2. 掌握常用遥感影像融合算法；3. 通过实验验证遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。
三、实验原理遥感影像融合的基本原理是将多源遥感影像数据进行配准、转换和融合，以获得具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。
具体步骤如下：1. 影像配准：将不同源遥感影像进行空间配准，使其在同一坐标系下；2. 影像转换：将不同传感器、不同时间、不同分辨率的遥感影像转换为同一分辨率、同一波段的影像；3. 影像融合：采用一定的融合算法，将转换后的多源遥感影像数据进行融合，生成具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。
四、实验方法1. 实验数据：选取我国某地区的高分辨率多光谱遥感影像和全色遥感影像作为实验数据；2. 融合算法：选用Brovey变换、主成分分析（PCA）和归一化植被指数（NDVI）三种常用遥感影像融合算法进行实验；3. 融合效果评价：采用对比分析、相关系数、信息熵等指标对融合效果进行评价。
五、实验步骤1. 数据预处理：对实验数据进行辐射校正、大气校正等预处理；2. 影像配准：采用双线性插值法对多光谱影像和全色影像进行配准；3. 影像转换：对多光谱影像进行波段合成，得到与全色影像相同分辨率的影像；4. 影像融合：分别采用Brovey变换、PCA和NDVI三种算法对转换后的多源遥感影像数据进行融合；5. 融合效果评价：对比分析三种融合算法的融合效果，并采用相关系数、信息熵等指标进行定量评价。
rsip05遥感图像的镶嵌
变换模型建立
根据特征信息，建立待镶嵌图 像之间的几何变换模型。
后处理
对融合后的遥感图像进行色彩 平衡、边缘平滑等后处理，以 提高视觉效果。
镶嵌的ห้องสมุดไป่ตู้点与挑战
特征提取
由于遥感图像的成像方式、光 照条件等因素的影响，特征提 取的准确性和稳定性是难点之
一。
变换模型建立
待镶嵌图像之间的几何变换关 系复杂，如何建立准确、稳定 的变换模型是另一个难点。
随着遥感数据的爆炸式增长，如何高效处理、存储和分析这些数据将成为未来的研究方 向。云计算和大数据技术为此提供了解决方案。
跨学科融合
遥感图像镶嵌涉及到计算机视觉、图像处理、地理信息系统等多个学科领域，未来研究 将更加注重跨学科的融合与创新。
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区域融合
在区域匹配的基础上，对源图像和目标图像 中的区域进行融合，实现图像的整体镶嵌。
基于特征的镶嵌算法
01
特征提取
基于特征的镶嵌算法首先从源图 像和目标图像中提取出边缘、角 点、纹理等显著特征。
特征匹配
02
03
特征调整与融合
通过特征描述符等方法对提取出 的特征进行匹配，找到源图像和 目标图像中对应特征的位置。
RSIP05遥感图像镶嵌
目 录
• 遥感图像镶嵌概述 • RSIP05遥感图像的特点 • RSIP05遥感图像的预处理 • RSIP05遥感图像的镶嵌算法 • RSIP05遥感图像镶嵌的实践与案例
01 遥感图像镶嵌概述
定义与目的
定义
遥感图像镶嵌是将两幅或多幅遥感图 像拼接在一起，形成一个完整的、无 缝的图像。
目的
解决遥感图像覆盖范围有限的问题， 提高遥感图像的时空分辨率，为地理 信息系统（GIS）提供更准确、更全 面的地理信息。
遥感影像制作dom流程
遥感影像制作DOM流程一、数据收集在进行DOM制作之前，首先需要收集相关的遥感影像数据。
这些数据可以来自于卫星遥感、航空遥感、GIS数据等。
其中，卫星遥感影像通常具有大面积覆盖、周期性采集等特点，而航空遥感影像则具有高分辨率、高清晰度等特点。
对于GIS数据，则可以通过地图数字化或外业测量等方式获取。
二、数据预处理收集到的遥感影像数据需要进行预处理，包括辐射定标、大气校正、图像融合等步骤。
其中，辐射定标是指将遥感影像的辐射亮度或反射率转换为数字高程模型（DEM）或数字正交极化（DOP）等标准格式。
大气校正则是消除大气散射等对遥感影像的影响，提高影像的质量。
图像融合则是将不同波段或不同时相的影像数据进行融合，以提高影像的空间分辨率和光谱分辨率。
三、图像融合图像融合是DOM制作的关键步骤之一，其目的是将不同来源的影像数据进行融合，以提高影像的质量和分辨率。
常用的图像融合方法包括基于波段融合、基于空间域融合和基于变换域融合等。
其中，基于波段融合方法简单易行，但容易出现色彩失真等问题；基于空间域融合方法能够保留更多的细节信息，但计算量较大；基于变换域融合方法则具有较好的光谱保持性和空间一致性。
四、图像镶嵌在图像融合之后，需要进行图像镶嵌步骤，即将融合后的影像与参考影像进行匹配和拼接。
这一步骤的关键在于选择合适的控制点，并进行精确的几何变换。
常用的几何变换包括平移、旋转、缩放等。
在控制点的选择上，应尽量选择具有明显特征的点，如道路交叉点、建筑物角点等。
通过精确的几何变换，可以保证拼接后的影像在几何形状和空间关系上与实际地物保持一致。
五、图像输出最后一步是图像输出，即将制作好的DOM数据进行格式转换和可视化处理。
通常情况下，DOM数据可以采用GeoTIFF、JPEG等格式进行存储和传输。
在可视化处理方面，可以使用GIS软件或遥感软件进行地图制作和数据分析。
例如，可以使用ArcGIS进行地图制作和空间分析，或使用ENVI进行遥感影像解译和信息提取等。
遥感卫星影像数据预处理一般流程介绍
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。
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（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。
数字正射影像图镶嵌问题分析
以GPS实测点为纠正控制点，纠正模型为SPOT5物理模型，以同条带及相邻条带多景全色波段影像（根据现有影像具体分布情况确定，最多不超过6景）为纠正单元，导入传感器参数文件及DEM数据；一般地区每景影像选取最低不少于9个控制点，通常选取12个，且点位能控制整景影像并均匀分布，景与景之间接边处控制点连线范围允许有重叠，但最好不要有控制漏洞。软件自动解求模型，通过同名控制点像方坐标对大地坐标逻辑上的配赋，计算控制点坐标值误差ΔX，ΔY，点位残差RMS及中误差MS，作业中需将纠正精度评估报告输出，同时将所使用的纠正控制点整理为E00格式，以便用于精度检查与质量评定。全色影像重采样间隔为全色波段本身的地面分辨率，即2.5米。
3.影像重叠范围
相邻景影像重复范围大，有利于严格按照地块边界勾画裁切线，否则无法保证裁切线连续，造成同一地块光谱特征不一致
三、如何应对数字正射影像图镶嵌中的问题
（一）选择符合要求的原始影像
(1)相邻各景影像之间应有不小于影像4%的重叠，特殊情况下重叠范围不能低于2%。
(2)应选用成像季节相近的影像，并要求影像层次丰富、纹理清晰、色调均匀、反差适中。
在龙江县正射影像镶嵌之前，增加了景289-255、290-256上控制点的分布数量，一定程度上提高了这几景影像的纠正质量，从而提高了和相邻景间的镶嵌效果（如表3所示）。
表3龙江县影像纠正的控制点残差
影像景号
控制点数
控制点残差中误差（米）
288-253s8
12
1.857
289-254
13
1.857
289-255
(3)云、雪覆盖量应小于10%，且不能覆盖城乡结合部等重点地区。
(4)侧视角一般应小于15°，平原地区不超过25°，山区不超过20°。
遥感图像处理实习总结
目录
实习背景与目的实习内容与过程实习成果与展示实习中遇到的问题及解决方案对遥感图像处理领域的认识与展望致谢与感言
01
CHAPTER
实习背景与目的
利用传感器对地球表面进行远距离、非接触性的探测和测量，获取地表信息的技术。
遥感技术
对遥感图像进行预处理、增强、变换、分类等处理，以提取有用信息并应用于各个领域。
环保领域
深度学习技术
深度学习技术在遥感图像处理中的应用越来越广泛，可以通过训练神经网络模型实现图像分类、目标检测、语义分割等任务。深度学习技术可以自动提取图像中的特征，提高遥感图像处理的准确性和效率。
多源数据融合
多源数据融合是指将不同来源、不同分辨率、不同时相的遥感图像数据进行融合处理，以获得更全面、更准确的地物信息。多源数据融合可以提高遥感图像的空间分辨率和时间分辨率，增强图像的信息量和可解译性。
我将努力将所学的遥感图像处理技术应用于实践中，并不断探索和创新，为相关领域的发展做出贡献。
拓展视野，关注前沿技术动态
我将积极关注遥感图像处理领域的前沿技术动态，不断拓展自己的视野和知识面。
继续深入学习遥感图像处理技术
在未来的学习和工作中，我将继续深入学习遥感图像处理技术，不断提高自己的专业水平。
THANKS
06
CHAPTER
致谢与感言
1
2
3
能够参与遥感图像处理项目，让我在实践中学习和成长。
感谢实习单位提供的宝贵机会
在实习期间，老师给予了我耐心的指导和帮助，让我更好地掌握遥感图像处理的专业知识和技能。
感谢指导老师的悉心指导
实习单位提供了先进的遥感图像处理设备和软件，让我能够接触到最新的技术和方法。
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。
遥感影像处理步骤
一．预处理1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进展消除或减弱方可使用。
〔1〕除周期性噪声和锋利性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干预图形，具有不同的幅度、频率、和相位。
它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在*些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进展滤波处理的方法比拟方便。
〔2〕除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。
遥感图像常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换和低通滤波进展消除或减弱。
2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进展减弱处理。
3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进展消除。
二．几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进展几何精纠正，在地形起伏较区，还必须对其进展正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进展大气纠正，此处不做阐述。
1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进展叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。
〔1〕影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到一样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〕影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到一样地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进展重合叠加显示。
2．几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进展的，地面接收站在提供应用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、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展了校正.3．几何精纠正为准确对遥感数据进展地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。
遥感图像处理经典案例_OK
Horizontal edges
Directional Edge filters can also be designed to enhance features
which are oriented in specific directions and are useful in
applications such as geology, for the detection of linear geologic
structures.
45
1、平滑--图像中出现某些亮度值过大的区域，
或出现不该有的亮点时，采用平滑方法可以减小 变化，使亮度平缓或去掉不必要的亮点。
① 比值平滑：将每个像元在以其为中心的区域内， 取平均值来代替该像元值，以达到去掉尖锐 “噪声”和平滑图像的目的。
② 中值滤波：将每个像元在以其为中心的邻域内， 取中间亮度值来代替该像元值，以达到去掉尖 锐“噪声”和平滑图像的目的。
41
A low-pass filter（低通滤波） is designed to emphasise larger, homogeneous areas of similar tone and reduce the smaller detail in an image. Thus, low-pass filters generally serve to smooth（平滑） the appearance of an image.
11
三、光学增强处理
1. 彩色合成 ➢ 加色法彩色合成 ➢ 减色法彩色合成
2. 光学增强处理 3. 光学信息的处理
➢ 图像的相加和相减 ➢ 遥感黑白影象的假彩色编码
12
第二节 数字图像的校正
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毕业设计（论文）装订顺序及封面模板一、装订顺序1.封面2.中英文摘要及关键词3.目录4.前言或引言5.正文6.结论7.致谢8.参考文献9.附录10.封底二、封面模板（附后）本科毕业设计（论文）不同时相的遥感图像镶嵌处理学院名称环境与资源学院专业名称地理信息系统学生姓名刘连成学号20061020指导教师（夏青讲师小3号黑体）二〇〇九年六月摘要本文介绍针对不同时相遥感图像镶嵌中的技术难题开发的一整套数字镶嵌方法。
采用递推式灰度调整、滑动窗口探测最佳拼接点及对其两侧作加权灰度圆滑方法，以消除被镶嵌图像之间因色调差异造成的接缝；采用在相邻图像重叠区内选取控制点并按控制点追踪进行镶嵌方法，以提高镶嵌的几何精度j还采取了单元镶嵌法，以解决遥感图像数据量庞大而计算机容量有限的矛盾。
图像镶嵌技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一，是计算机视觉领域和计算机图形学领域都十分关注的研究热点之一。
通过对现有遥感图像镶嵌方法的研究，时其进行了归纳和总结，并介绍了几种常见的图像镶嵌关键技术。
关键字：图像处理镶嵌遥感图像Abstract：This is not the same phase introduces the technical problems of remote sensing image Mosaic enchase a number of development. Using a recursive grey type adjustment, sliding window detection and its optimum stitching on both sides, make the weighted grey tactful is to eliminate the differences between image Mosaic caused by the juncture, tonal In the area adjacent to the image control and press select overlapping control method on track, in order to improve the Mosaic enchase the geometry precision of j also adopted unit inlaying, to solve the remote sensing image and computer data quantity of limited capacity contradictions. Image Mosaic technology is developing rapidly in recent years, the image processing technology, computer vision is one of field and computer graphics are very concerned field research hotspot. Through the method of remote sensing image Mosaic of existing research, and summarizes its, and introduces several common image Mosaic key technology.Key words:remote sensing image Mosaic of image processing目录摘要............................................ 错误！未定义书签。
ABSTRACT .......................................... 错误！未定义书签。
目录. (V)第1章引言 ..................................... 错误！未定义书签。
1.1选题依据及其意义............................... 错误！未定义书签。
1.2国内外研究概况、水平及发展趋势................. 错误！未定义书签。
1.3研究区概况与研究内容........................... 错误！未定义书签。
1.3.1 研究区概况.................................. 错误！未定义书签。
1.3.2 论文的研究内容.............................. 错误！未定义书签。
1.4研究思路与研究方法............................. 错误！未定义书签。
1.4.1 研究思路.................................... 错误！未定义书签。
1.4.2 研究方法.................................... 错误！未定义书签。
1.4.3 本次研究概况................................ 错误！未定义书签。
第2章常用的图像配准方法 ......................... 错误！未定义书签。
2.1信息源选取与波段选择........................... 错误！未定义书签。
2.1.1 遥感信息源选取.............................. 错误！未定义书签。
2.1.2 波段组合选择............................................. - 9 -2.2图像增强....................................... 错误！未定义书签。
2.3遥感图像校正 (13)第3章湖泊演化动态的遥感信息提取 ................. 错误！未定义书签。
3.1演化信息提取的原则与方法....................... 错误！未定义书签。
3.1.1 信息提取的原则.............................. 错误！未定义书签。
3.1.2 信息提取的方法.............................. 错误！未定义书签。
3.2湖泊演化的信息特征............................. 错误！未定义书签。
3.2.1 地貌特征.................................... 错误！未定义书签。
3.2.2 沉积学特征.................................. 错误！未定义书签。
3.2.3 水系变迁.................................... 错误！未定义书签。
3.3湖泊演化信息的影像特征......................... 错误！未定义书签。
第4章昂拉仁错湖泊演化的遥感研究 ................. 错误！未定义书签。
4.1湖盆的形成及特点............................... 错误！未定义书签。
4.2昂拉仁错湖泊不同时期的演化过程................. 错误！未定义书签。
4.2.1 不同时期古湖泊范围的确定.................... 错误！未定义书签。
4.2.2 不同时期古湖滨线高程的确定.................. 错误！未定义书签。
4.2.3 湖泊演化年代的确定.......................... 错误！未定义书签。
4.2.4不同演化阶段湖泊体积变化量的估算............ 错误！未定义书签。
4.3基于GIS的综合分析............................. 错误！未定义书签。
4.3.1 不同时期古湖泊面积的求解.................... 错误！未定义书签。
4.3.2 昂拉仁错湖泊萎缩量分析...................... 错误！未定义书签。
4.4昂拉仁错湖泊演化的原因探讨..................... 错误！未定义书签。
4.5全球气候变化与湖泊演化的趋势探讨............... 错误！未定义书签。
4.5.1全球气候变化................................ 错误！未定义书签。
4.5.2 未来气候的变化.............................. 错误！未定义书签。
4.5.3 未来湖泊演化的趋势探讨...................... 错误！未定义书签。
4.5.3.1 高原隆升的影响............................. 错误！未定义书签。
4.5.3.2 气候变化的影响............................. 错误！未定义书签。
4.5.3.3 湖泊演化的趋势探讨......................... 错误！未定义书签。
4.6昂拉仁错湖区三维地形仿真....................... 错误！未定义书签。
结论............................................... 错误！未定义书签。
致谢............................................. 错误！未定义书签。
参考文献........................................... 错误！未定义书签。
第一章引言图像镶嵌技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一。
在遥感图像处理中，为了获得更大范围的地面图像。
通常需要将多幅(景)遥感图像拼成一幅图像。
遥感图像镶嵌是将两幅或多幅遥感图像(它们有可能是在不同的成像条件下获取的)拼在一起，构成一幅整体图像的技术过程。
在构造全景图时，图像序列之间应该具有一定的重叠区域的．相邻两幅图像的对应点之间应该满足一定的对应关系模型，比如刚性变换模型、仿射变换模型、投影变换模型、双线性变换模型等等，利用这个对应关系模型，可以将图像序列拼合成一幅大型无缝的全景图。
如何确定图像间的对应关系模型中的参数就是图像配准所要完成的工作。
根据图像配准的方式大致可以将图像镶嵌技术分为三大类：基于特征的方法、基于区域的方法和变换域的方法。
图像镶嵌的技术问题之一是如何将多幅图像从几何上拼接起来，这一步通常是先对每幅图像进行几何校正，将它们规划到统一的坐标系中，然后对它们进行裁剪，去掉重叠的部分，再将裁剪后的多幅图像装配在一起，形成一幅大幅面的图像。