遥感影像处理一般操作流程
遥感影像土地利用分类处理流程
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遥感影像处理技术方案
遥感影像处理技术方案一、引言遥感技术已广泛应用于农业、环境监测、城市规划、交通管理等领域。
遥感影像处理是遥感技术应用的重要环节，通过对遥感影像的预处理、增强、特征提取等操作，实现目标识别、分类、定位等功能。
本文将详细论述遥感影像处理的流程与方法，为相关应用领域提供技术支持和参考。
二、遥感影像预处理遥感影像预处理是后续处理的基础，主要包括辐射定标、大气校正、几何校正等步骤。
1.辐射定标辐射定标是通过对传感器测量到的辐射强度进行标定，将原始影像转换为绝对辐射值。
辐射定标系数是关键参数，可通过传感器制造商提供的校准文件获取。
通过辐射定标，可消除传感器非线性响应的影响，提高影像的准确性。
2.大气校正大气校正主要是消除大气散射、吸收等因素对遥感影像的影响，还原地物真实反射强度。
常见的校正方法有经验模型法、物理模型法等。
经验模型法基于已知的地物反射率，根据实际天气情况进行校正；物理模型法根据大气散射原理，建立大气层与地面反射的数学模型，对影像进行校正。
3.几何校正几何校正主要是消除遥感影像的几何变形，包括平移、旋转、缩放等。
几何校正需要选取一定数量的地面控制点，通过校正公式对整个影像进行校正。
常用的方法有直接线性变换、多项式变换等。
几何校正可提高影像的定位精度，为后续的目标识别、分类等操作提供准确的基础数据。
三、遥感影像增强遥感影像增强旨在提高影像的对比度、清晰度等，以便更好地识别和提取目标信息。
常见的增强方法包括对比度增强、空间滤波、频率域滤波等。
1.对比度增强对比度增强通过拉伸像素强度分布范围，提高影像的对比度。
常见的对比度增强方法有直方图均衡化、反锐化掩膜等。
直方图均衡化通过对像素强度分布进行均衡化处理，提高影像的对比度；反锐化掩膜通过增强高频信息，提高影像的细节表现。
2.空间滤波空间滤波通过在空间域对影像进行平滑或锐化处理，去除噪声或增强边缘信息。
常见的空间滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
测绘技术中的遥感影像处理流程详解
测绘技术中的遥感影像处理流程详解引言：遥感技术在现代测绘领域中扮演着至关重要的角色，通过使用航空或卫星平台获取的遥感影像，可以提供全球范围的地表信息。
然而，这些原始的遥感影像需要经过一系列的处理步骤，才能够提供准确、可用的地理信息。
本文将详细介绍测绘技术中的遥感影像处理流程，并探讨其中的一些关键步骤和技术。
一、预处理遥感影像处理的第一步是预处理，主要目的是对原始影像进行校正和增强，以消除图像中的噪声、失真和其他不可避免的问题。
预处理包括几个子步骤：1. 几何校正几何校正是将原始影像与特定的地理坐标系统对应起来的过程。
通过地面控制点或现有的地理参考数据，可以计算出影像中各像素点的地理坐标。
这个过程涉及到地理坐标转换、投影变换等数学计算，确保遥感影像可以与地理坐标系统一致。
2. 辐射校正辐射校正是针对遥感影像中的辐射亮度值进行校正，以消除大气、地表反射率和传感器响应等因素引起的光谱失真。
这个过程涉及大气校正模型、辐射校正系数等参数的确定，确保影像中的亮度值具有可比性和可解释性。
3. 增强处理增强处理是通过调整影像的亮度、对比度、色彩等属性，以改善影像的可视化效果。
常见的增强处理技术包括直方图均衡化、空间滤波、波段合成等，通过这些技术可以突出目标特征、减弱干扰因素，使影像更易于解译和分析。
二、影像分类预处理完成后，接下来的步骤是影像分类，其目的是将遥感影像中的像素点划分为不同的类别，以提取出地物的信息。
影像分类可以基于不同的特征和方法进行，常见的分类方法包括：1. 监督分类监督分类是一种基于已知样本进行自动分类的方法。
首先，遥感影像中的一部分区域被标记为不同的类别，称为训练样本。
然后，根据这些训练样本，使用统计分类算法（如最大似然估计、支持向量机等）对整个影像进行分类。
监督分类方法可以提供较高的分类精度，但需要大量的标记样本和专业知识。
2. 无监督分类无监督分类是一种基于像素灰度值之间的相似性进行自动分类的方法。
遥感影像处理软件的使用方法
遥感影像处理软件的使用方法遥感技术在现代科技中扮演着重要的角色，通过遥感影像可以获取地球表面的信息，用以研究环境变化、资源分布等方面的问题。
遥感影像处理软件作为处理遥感数据的工具，其使用方法对于研究遥感技术的学术研究者和相关行业的从业人员都具有重要意义。
本文以对遥感影像处理软件使用方法的介绍为主题，不涉及政治因素，将从数据获取、数据导入、图像处理等方面展开详细论述。
1. 数据获取在使用遥感影像处理软件之前，首先需要获取合适的遥感影像数据。
常见的数据来源包括遥感卫星、航空摄影和无人机航拍等。
用户可以根据自己的需求选择适合的遥感影像数据，并确保数据具备足够的分辨率和覆盖范围。
2. 数据导入获取到遥感影像数据后，需要将其导入到遥感影像处理软件中进行后续的分析和处理。
大多数软件都提供了数据导入的功能，用户只需按照软件界面上的指引，选择正确的数据格式和路径，即可将数据导入到软件中。
3. 遥感影像的显示与基本处理导入遥感影像数据后，软件会将其以图像的形式显示在用户界面上。
用户可以对显示的影像进行缩放、平移等基本操作，以便更好地观察影像细节。
此外，还可以调整亮度、对比度、色彩平衡等参数，对图像进行增强处理，以便更好地反映地物信息。
4. 遥感影像的分类与解译遥感影像的分类与解译是遥感应用中的核心内容之一。
遥感影像处理软件一般提供了一系列的分类和解译方法，包括监督分类、非监督分类、最大似然分类等。
用户可以根据不同的研究目标和数据特点，选择合适的分类和解译方法，将像元按照特定的地物类别进行划分和识别。
5. 遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是研究地表环境变化的重要手段。
通过对不同时期的遥感影像进行比较，可以识别出地表上的变化区域和变化类型。
遥感影像处理软件提供了一系列的变化检测算法和工具，用户可以根据需要进行相应的分析和处理。
6. 遥感影像的地形分析遥感影像处理软件还可以进行地形分析，解译地表上的地形特征。
常用的地形分析包括高程提取、坡度计算、流域分析等。
遥感影像处理一般操作流程
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，避免信息变异。
1.影像融合-HIS变换（即HSV变换）
HIS变换的优点：运算简单、实现容易，较 好地保留了高分辨率影像的纹理细节和多 光谱影像的彩色关系。 HIS变换的缺点：限于三个波段参加，融合 后同色系层次较少，影响地物类型的判读。
1.影像融合-HIS变换（即HSV变换）
波段组合的目标是使组合后的图像更接近自然色。 SPOT5 的多光谱有4个波段，分别为绿、红、近红、 短波红外。对于SPOT数据，我们多采用213的波 段组合方式。一般在1波段加入3波段的计算，将 颜色组合尽量接近自然色。QB的多光谱也有4个 波段，依次为红、绿、蓝、近红外。多采用321的 组合方式，一般在2波段加入4波段的计算。ETM 的多光谱有7个波段，最接近自然色的组合为321 组合，但321组合融合后绿色消失，所以可以采用 两种处理方式。一是运用小波变换融合；二是用 743波段组合，然后进行融合。
1.影像融合
多源遥感数据融合的技术关键是：（1）充分认识 研究对象的地学规律；（2）充分考虑不同遥感数 据之间波谱信息的相关性而引起的有用信息的增 加和噪声误差的增加，对多源遥感数据作出合理 的选择；（3）解决遥感影像的几何畸变问题，使 各种影像在空间位置上能精确配准起来；（4）选 择适当的融合算法，最大限度地利用多种遥感数 据中的有用信息。只有对研究对象的地学规律、 遥感影像的几何物理特性、成像机理这三者有深 刻的认识，并把它们有机结合起来，信息融合才 能达到预期的效果。
遥感图像处理的基本流程与技巧
遥感图像处理的基本流程与技巧近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感图像处理在各个领域的应用越来越广泛。
遥感图像处理的基本流程和技巧对于正确解读和使用遥感图像至关重要。
本文将探讨遥感图像处理的基本流程与技巧，帮助读者更好地理解和应用这一工具。
一、遥感图像处理的基本流程1. 图像获取与预处理遥感图像处理的第一步是获取图像数据。
常见的获取方式包括卫星、飞机、无人机等。
在获取到图像数据后，还需要进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以保证图像的质量和精度。
2. 影像增强影像增强是提高图像质量，使图像更能被人眼感知和解读的过程。
常见的影像增强技术包括直方图均衡化、滤波、图像融合等。
通过适当的增强技术，可以突出图像中的特定目标或信息，提高图像的可读性和解读性。
3. 特征提取与分类特征提取是从图像中提取有意义的信息或特征的过程。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
在特征提取的基础上，可以进行图像分类，将图像中的不同对象或地物进行分类和识别。
常用的分类方法包括支持向量机、人工神经网络等。
4. 图像分割与目标提取图像分割是将图像划分成若干个具有独立特征的区域的过程。
图像分割既可以基于像素级的颜色和灰度信息，也可以基于纹理和形状等更高级的特征。
通过图像分割，可以提取出感兴趣的目标或地物。
5. 变化检测与监测变化检测是利用多期遥感图像对地物、景观进行比较和分析，以检测和监测地表非凡的变化信息。
变化检测可以应用于城市规划、环境监测等方面。
常见的变化检测方法包括面向对象的变化检测、像素级变化检测等。
二、遥感图像处理的技巧1. 选择合适的图像处理软件选择一款功能强大且适合自己需要的图像处理软件至关重要。
常见的遥感图像处理软件有ENVI、ERDAS、ArcGIS等。
不同的软件具有不同的工具和功能，选择合适的软件可以提高工作效率和图像处理效果。
2. 多源数据融合多源数据融合是将多个遥感图像融合成一幅图像的过程。
通过融合不同传感器或不同时间的图像，可以提高图像质量和信息量。
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，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。
（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，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行滤波处理的方法比较方便。
（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。
遥感图像中通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的薄云可以进行减弱处理。
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行消除。
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的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行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）影像对矢量图形的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是针对引起几何畸变的原因进行的，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的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。
测绘技术中的遥感可见光影像处理流程讲解
测绘技术中的遥感可见光影像处理流程讲解遥感技术在测绘领域起着至关重要的作用，特别是对于可见光影像的处理。
本文将介绍遥感可见光影像的处理流程，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、遥感可见光影像的获取首先，我们需要明白如何获取遥感可见光影像。
可见光遥感影像是通过卫星、无人机等航天器拍摄地球表面的影像。
这些影像包含了大量的地理信息和特征，可以用于地形测绘、土地利用规划、资源调查等领域。
二、预处理在进行可见光影像处理之前，需要对原始影像进行一些预处理操作。
这些操作包括去除噪声、辐射定标、几何校正等。
去除噪声可以提高影像的质量，并减少后续处理的误差。
辐射定标是将影像中的光强值转换为物理量，以便进行进一步的分析。
几何校正是校正影像的形变和位置偏移，使影像与实际地理位置相对应。
三、图像增强图像增强是为了使影像更加清晰和易于解读，常用于高亮度区域或低对比度区域。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、拉伸、滤波等。
直方图均衡化是通过调整图像的灰度级分布，使得图像的对比度更好。
拉伸是通过调整图像的亮度范围，使得图像在可视化时更加清晰。
滤波是通过对图像进行平滑或锐化处理，以增强影像中的特定特征。
四、特征提取特征提取是遥感可见光影像处理的关键步骤之一。
通过特征提取，可以从影像中提取出各种特征，如土地利用类型、植被覆盖程度、建筑物区域等。
常用的特征提取方法包括阈值分割、边缘检测、纹理分析等。
阈值分割是将影像按照亮度值划分为不同的区域，以提取出不同的特征。
边缘检测是寻找影像中的边界，以便于分析和进一步处理。
纹理分析是对影像中的纹理特征进行提取和描述。
五、分类与识别分类与识别是根据提取的特征对影像进行分类和标识。
这是遥感可见光影像处理的核心任务之一。
分类与识别可以根据不同的应用需求进行，如土地利用分类、建筑物识别等。
常见的分类与识别方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些方法通过建立数学模型和算法，将影像中的特征映射到标签或类别中，以达到分类和识别的目的。
使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的步骤
使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的步骤在现代科技的不断发展之下，无人机航拍和遥感技术已经成为了地理测绘的重要工具。
测绘技术与无人机航拍和遥感影像处理相结合，可以为地理信息系统（GIS）的建设和环境监测等领域提供可靠的数据和支持。
本文将介绍使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的一般步骤，从影像获取到数据处理与分析等环节进行详细阐述。
第一步：选择合适的无人机和设备在进行无人机航拍和遥感影像处理之前，首先需要选择一款合适的无人机和相应的设备。
无人机的选择应根据具体任务而定，包括拍摄区域的大小、环境条件等因素。
同时，还需要选购一套高质量的无人机航拍设备，包括相机、遥控器、航拍平台等，以确保航拍过程的稳定性和相片的质量。
第二步：规划航线和设置飞行参数在具备所需的无人机和设备之后，下一步就是进行航线规划和飞行参数设置。
根据实际需要，制定适当的航线规划，包括航拍起飞点、拍摄路径、拍摄高度等。
同时，还需要根据地理特征和任务需求，设置相应的飞行参数，如飞行速度、相片间隔等，以保证航拍时得到准确而清晰的影像数据。
第三步：进行无人机航拍任务一切准备就绪后，进入无人机航拍任务的执行阶段。
根据前面制定的航线和飞行参数，控制无人机按照预定的路径飞行，同时控制相机进行拍摄。
在此过程中，应注意航拍的稳定性和航迹精确性，以确保影像数据的完整性和准确性。
此外，还应注意遵守飞行限制和规定，以确保航拍过程的安全性和合法性。
第四步：获取和处理遥感影像数据完成航拍任务后，需要将获取的遥感影像数据进行下载和处理。
首先，将无人机中的存储设备连接到计算机上，将影像数据传输至计算机。
然后，利用专业的遥感影像处理软件，对影像数据进行处理和分析。
这些处理包括图像校正、清晰化、影像拼接、地物提取等，以获取准确、清晰的遥感影像数据。
第五步：数据处理与分析在获取和处理遥感影像数据之后，需要对数据进行进一步的处理与分析。
这一步骤涉及到利用地理信息系统（GIS）等工具，对影像数据进行地物分类、特征提取、空间分布分析等，以获得更深入的信息和结论。
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。
卫星遥感影像处理流程..
采集能力
75万km2/天
北京天目创新科技有限公司
内部使用
12
国内常用高分数据 GeoEye-1
GeoEye-1 所属公司 发射时间 分辨率 美国 2008年9月 PAN：0.5米 多光谱：2米
PAN: 0.45 波段1: 0.45 波段2: 0.51 波段3: 0.65 波段4: 0.78 NIR 0.80μ m - 0.51μ - 0.58μ - 0.69μ - 0.92μ m B m G m R m
波段设置
立体成像 定位精度
× 平面CE90：23m 高程LE90：15m
成像分幅
采集能力
16.5km*16.5km
25万km2/天
北京天目创新科技有限公司
内部使用
11
国内常用高分数据 WorldView-1
WorldView-1 国家 发射时间 分辨率 波段设置 立体成像 定位精度 成像分幅 美国 2007年9月 PAN：0.5米 PAN √ 平面CE90：6m 高程LE90：4m 15km*14km
平台、灵活的编程能力和便利的数据可操作性代表了图像
处理系统的发展趋势和技术先导。
北京天目创新科技有限公司 内部使用 17
处理软件
ENVI ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开
发的一套功能强大的遥感图像处理软件；它是
快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信
息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，
理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户
界面和操作方式，面向型开发工具以及高度的RS/GIS（遥 感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应 用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具， 代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。
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。
如何进行遥感影像处理
如何进行遥感影像处理遥感影像处理是一门涉及图像处理和地理信息科学的重要学科，它通过获取和分析卫星、航空相机等传感器获取的遥感影像数据，为地理研究和资源利用提供了强大的支持。
本文将为读者介绍如何进行遥感影像处理的基本流程和一些常用的工具和方法。
一、数据获取遥感影像处理的第一步是获取遥感影像数据。
目前，遥感影像多采用卫星数据，如Landsat、MODIS等数据。
这些数据可通过美国地质调查局（USGS）等机构的网站进行下载。
此外，一些商业高分辨率卫星如SPOT、QuickBird和WorldView也提供了遥感影像数据的购买或租赁服务。
二、数据预处理在进行遥感影像处理之前，通常需要对数据进行预处理，以消除噪声、校正影像几何偏差等。
首先，可以使用图像拼接技术将多幅遥感影像拼接成一幅大图。
其次，可以进行大气校正，即校正由大气因素引起的亮度差异。
最后，还可以进行影像几何校正，使得影像的地理坐标能够与实际地理坐标一致。
三、影像分类影像分类是遥感影像处理的重要环节之一，它将遥感影像像素分为不同的类别，以便进行地物识别、土地覆盖分析等应用。
常见的影像分类方法包括：无监督分类、监督分类和混合分类。
无监督分类是基于像素的统计特征进行分类，例如聚类算法。
监督分类则需要先人工标记一些训练样本，然后使用分类器进行分类，例如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等。
混合分类是将无监督分类和监督分类结合起来，以充分利用两种方法的优势。
四、影像变化检测遥感影像变化检测是通过对多个时间点的遥感影像进行比较和分析，以探测和分析地表的变化情况。
这对于城市扩张、自然灾害监测等应用具有重要意义。
常用的影像变化检测方法包括像素级变化检测和目标级变化检测。
像素级变化检测通过对像素亮度和颜色等特征的比较来判断变化情况。
目标级变化检测则通过对预先提取的目标进行比较，例如建筑物、道路等。
五、影像融合影像融合是将多个来源或多个波段的遥感影像进行融合，以获得更高分辨率或更多的信息。
完整版遥感影像预处理
遥感影像预办理预办理是遥感觉用的第一步，也是特别重要的一步。
目前的技术也特别成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。
预办理的大体流程在各个行业中有点差异，而且着重点也各有不相同。
本小节包括以下内容：数据预办理一般流程介绍预办理常闻名词讲解ENVI 中的数据预办理1、数据预办理一般流程数据预办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，详细流程图以下列图。
图 1 数据预办理一般流程各个行业应用会有所不相同，比方在精巧农业方面，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、数据预办理的各个流程介绍（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自己引起的，有规律可循和可展望性，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自己的高度、姿态等不牢固，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，先要知道几个看法：地理编码：把图像更正到一种一致标准的坐标系。
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：同一地区里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准影像几何精校正，一般步骤以下，（ 1） GCP（地面控制点）的采用这是几何校正中最重要的一步。
可以从地形图（DRG）为参照进行控制选点，也可以野外GPS 测量获得，也许从校正好的影像中获得。
采用得控制点有以下特色：1、GCP 在图像上有明显的、清楚的点位标志，如道路交织点、河流交织点等；2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP 平均分布在整幅影像内，且要有必然的数量保证，不相同纠正模型对控制点个数的需求不相同。
卫星供应的辅助数据可建立严实的物理模型，该模型只需9 个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求很多于30 个控制点，困难地区合适增加点位；几何多项式模型将依照地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，平时每景要求在30-50 个左右，特别对于山区应合适增加控制点。
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。
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
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。
遥感影像处理具体操作步骤
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。
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。
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主要运用的遥感软件为ENVI和ERDAS，同 时结合ArcMap和PhotoShop，对原始遥感影 像图进行融合、纠正、镶嵌、匀色等工作， 并结合项目需求，做出符合项目要求的遥 感数据。
下面就介绍一下每一步的具体操作步骤：
1.影像融合
多源遥感数据的融合（Fusion）是将多源遥 感数据在统一的地理坐标系中，采用一定 的算法生成一组新的信息或合成图像的过 程。不同的遥感数据具有不同的空间分辨 率、波谱分辨率和时间分辨率，如果将它 们各自的优势综合起来，可以弥补单一图 像上信息的不足。这样不仅扩大了各自信 息的应用范围，而且大大提高了遥感影像 分析的精度。
1.影像融合-HIS变换（即HSV变换）
HIS变换的优点：运算简单、实现容易，较 好地保留了高分辨率影像的纹理细节和多 光谱影像的彩色关系。
HIS变换的缺点：限于三个波段参加，融合 后同色系层次较少，影响地物类型的判读。
1.影像融合-HIS变换（即HSV变换）
波段组合的目标是使组合后的图像更接近自然色。 SPOT5 的多光谱有4个波段，分别为绿、红、近红、 短波红外。对于SPOT数据，我们多采用213的波 段组合方式。一般在1波段加入3波段的计算，将 颜色组合尽量接近自然色。QB的多光谱也有4个 波段，依次为红、绿、蓝、近红外。多采用321的 组合方式，一般在2波段加入4波段的计算。ETM 的多光谱有7个波段，最接近自然色的组合为321 组合，但321组合融合后绿色消失，所以可以采用 两种处理方式。一是运用小波变换融合；二是用 743波段组合，然后进行融合。
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。
HIS变换的关键是根据输入图像的光谱情况来进行正变换 和逆变换，而光谱情况与合成彩色的组合有关，同时与地 面的覆盖情况是密切相关的，可根据应用目的选择变换式。 HIS变换的实质分量被替代最为常见。即，当高分辨率全 色影像与多光谱影像融合时，首先将多光谱影像根据输入 图像的RGB值利用正变换式从RGB系统变换至HIS彩色空 间，得到强度I、色度H及饱和度S的三个分量。然后，将 高分辨率全色影像与强度分量进行直方图匹配，并用预处 理准备好的高分辨率全色影像代替强度分量I，与H、S分 量一起利用相应的逆变换式变换至RGB系统，得到融合后 的影像。
1.影像融合-HIS变换（即HSV变换）
根据多光谱图像生成三波段图像 融合前影像配准选点操作 变换生成HSV图像 生成V波段图像 反变换生成RGB图像（即融合图像）
2.影像纠正
遥感图像在成像时，由于成像投影方式、传感器外方位元 素变化、传感介质的不均匀、地球曲率、地形起伏、地球 旋转等因素的影响，使获得的遥感图像相对于地表目标存 在一定的几何变形，图像上的几何图形与该物体在所选定 的地图投影中的几何图形产生差异，产生了几何形状或位 置的失真。主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和 更高阶的歪曲。消除这种差异的过程称为几何校正 (GeometricCorrection)。
1.影像融合
多源遥感数据融合的技术关键是：（1）充分认识 研究对象的地学规律；（2）充分考虑不同遥感数 据之间波谱信息的相关性而引起的有用信息的增 加和噪声误差的增加，对多源遥感数据作出合理 的选择；（3）解决遥感影像的几何畸变问题，使 各种影像在空间位置上能精确配准起来；（4）选 择适当的融合算法，最大限度地利用多种遥感数 据中的有用信息。只有对研究对象的地学规律、 遥感影像的几何物理特性、成像机理这三者有深 刻的认识，并把它们有机结合起来，信息融合才 能达到预期的效果。
卫星数据校正的目的是改正原始数据的几何变形，产生一 幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。
我们拿到的遥感影像一般都由于平移、缩放、旋转、弯曲 或其他原因而产生总体变形，所以在两幅影像拼接前需要 进行几何校正处理。影像纠正可以在ArcMap或ERDAS中 进行。纠正工作的实质是在两幅影像中寻找同名点。
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）
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，避免信息变异。