4遥感数字图像及预处理
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通常以红外波段为准,设为a波段(其程辐射接近于零)。 以a、b波段的亮度La,Lb为二维坐标，作回归分析，
则截距α就是波段的程辐射度，以此来校正b波段
回归分析校正法
大气影响的精确校正：
严格的说，去除大气影响是要最终求出地物反射率 r，从而恢复遥感影象中地物目标的真实面目。 精确的校正公式需要找出每个波段象元亮度值与地 物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时候的大气 参数，以求出透过率等因子。
遥感数字图像的类型 1）二值数字图像
2）单波段数字图像
3）多波段数字图像
11
1.1 遥感数字图像的性质与特点
遥感数字图像的存贮 A）BSQ（Band sequential）：突出空间，适合单波段
B）BIL（Band interleaved by line）：折衷方案
C）BIP （Band interleaved by pixel ）：突出光谱
大气折光差示图
2、遥感图象几何校正方法
粗校正通常采用直接法：按照原始图象的阵列，依 次对每个像元（x,y）进行变换纠正，求得新图象的 位臵（X,Y），同时把原图象的灰度值，送到新图 象的位臵。
K ˆs ( n) Vc Vr a ˆ b
s ( n)
ˆ CiVi a
i 1 n
n
ˆ DV b ii
i 1
式中： Vr 为未校正的输入亮度值； Vc为校准后的输出亮度 ˆ 为回归分析所决定的系数，反映了传感器传输特性的 值； b s (n) 增益；K为太阳角校正系数。
光照条件引起的辐射畸变校正—— （太阳高度角、日地距离、地形）
1、Sun elevation correction&earth-sun distance correction 太阳高度角校正及日地距离校正
（1）太阳高度角校正：考虑太阳在地球上的相对位 置的季节变化，通过这个过程，不同太阳高度角照射 下的图象数据的像元亮度值，被标准化到假设太阳在 天顶时的像元亮度值。将太阳光线倾斜照射时获取的 图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。
§1 图象处理简介
1.1 遥感数据&信息系统 1.2 数字图像处理
1.1 遥感数字图像的性质与特点 遥感数据（RS，Remote Senseing) 光学影像遥感数字图像的转化 模拟量 数字量 1）空间采样：确定采样间距。对应扫描仪的光学 分辨率，如300dpi
2）属性量化：8位，24位 灰度级别、存储空间
大气影响的粗略校正：
是指通过比较简单的方法去掉程辐射度，从而改善 图象质量。用于多光谱数据粗校正的一种方法。
最小值去除法：观测主要的零反射目标区域上所记
录的反射比。这样一个区域上观察到的任何信号都 代表散射辐射（主要是程辐射），并且可以将该波 段上任意像元值减去这个值，从而消除散射的影响。
零反射目标区域：例如，在光谱的近红外区域，平
R0
——大气折射
整个大气层不是一个均匀的介质，因此电磁波在大气层 中传播时的折射率也随高度的变化而变化，使电磁波传 播的路径不是一条直线而变成了曲线，从而引起像点的 位移，这种像点移位就是大气折光差(参见下一页示图) 对侧视雷达图像的影响（…)。
侧视雷达是按斜距投影原理成像的。雷达电磁 波在大气中传播时，一方面会因大气折射率的变 化而产生路径弯曲，使传播路径变长；另一方面 使电磁波传播速度减慢，传播时间增加。
传感器的光电变换引起的辐射误差校准流程图
大气引起的辐射畸变校正
5、大气校正
程辐射
大气影响——主要是降低了图像对比度
主要是消除由大气散射引起的辐射误差
大气误差传递方程
1）原始辐照度 Eλ=E0λ*cosθ 2）经漫反射，增益效正后辐射度 L0λ=R λ / π * E0λ* Sλ* cosθ 3）在入射与出射方向被透过的辐射度 L1λ=R λ * T Ф λ / π * E0λ* Sλ* T θ λ* cosθ 4）被散射后，经地物返射的辐射度 L2λ=R λ * T Ф λ / π * ED* Sλ 5）加上被散射后，直接进入传感器的程辐射度 Lλ= L1λ+ L2λ+ Lpλ
静清澈的深水面或地形阴影区，其反射比实际上是 零，则相应的亮度值都应为零。
直方图法粗校正
对区域内图像进行灰度统计给出其直方图，则直方图上 频率最小的灰度值就是大气改正值。大气校正就是移动 直方图的最小值至零值位臵。
像元数百分比/%
亮度值
像元数百分比/%
亮度值
调整前直方图
调整后直方图
回归分析法粗校正
0.04/2.38
0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49
0.04/2.38
0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49
TM的Rmax 和Rmin
波段 1 2 3 4 5 6 7
Rmax 和Rmin
-0.009 9/1.004 -0.022 7/2.404 -0.008 3/1.410 -0.019 4/2.660 -0.007 99/0.587 3 -0.003 75/0.359 5 0.153 4/1.896
(dω )
(dκ )
偏航变化
——动态扫描图像的变形
——瞬时视场扫描，Panoramic Distortion（全景变形）
——地形起伏
几何变形校果： 原地面点信号被同一位臵上某高点信息代替。 结果实际像点P距像幅中心的距离相对于理想像 点P0移动了△r：
——地球曲率
变形表现为：1）像点位臵移动；2）像元对 应地面宽度不等。 其像点位移变形类似于地形起伏引起的像点位移。Δh看作是一 种系统的地形起伏，就可以利用像点位移公式来估计地球曲率所 引起的像点位移。
MSS和TM图像的增益系数
MSS的 Rmax 和Rmin
波段
Landsat-2
Rmax 和Rmin
Landsat-3 Landsat-4 Landsat-5
4
5 6 7
0.08/2.63
0.06/1.76 0.06/1.52 0.11/3.91
0.04/2.50
0.03/2.00 0.03/1.65 0.03/4.50
引起辐射畸变的因素……
造成遥感图像的辐射误差的因素：
光照条件 (…) 传感器的光电变换 （…) 大气的影响(…)
引起辐射畸变
光照条件的不同会引起辐射畸变，如太阳高度角、 传感器在光电变换的过程中，对各波段的灵敏度是 地面坡度等，都会引起辐射的畸变。 地物（目标物）的辐射（反射）经过大气层时，与 有差异的，也就是说，传感器对各波段的光谱响应是不 大气层发生散射作用和吸收作用。吸收作用直接降低地 同的，由此造成辐射畸变。另外，传感器的光学镜头的 物的辐射能量，引起辐射畸变。散射作用除降低地物的 非均匀性，会引起边缘减光，也会造成图像辐射的畸变。 辐射能量外，大气散射的部分辐射还会进入传感器，直 接叠加在目标地物的辐射能量之中，成为目标地物的噪 声，降低了图像的质量。 必须进行辐射校正……
5
1.1 遥感数字图像的性质与特点
遥感数字图像: 以数字形式表现的遥感影像。
航空像片的数字化： （1）空间采样：将航空像片具有连续灰度（色彩 ）信息转换为每行有 m 个单元，每列有 n 个单元 的像素集合。——均匀采样 （2）属性量化：连续变化的亮度、颜色或其他模 拟量用有限个整数来表示。——等距量化 数字化质量取决于航空像片本身的质量与采 样间距与属性量化精度。
对于Landsat卫星的MSS图像和TM图像按下式 进行增益变化校正：
Dmax V R Rmin ( Rmax Rmin )
式中：V ——已校正过的数据； Dmax ——校正系数，对于MSS为127，对TM为255； Rmax ——探测器能够输出的最大辐射亮度； Rmin ——探测器能够输出的最小辐射亮度； R ——传感器输出的未校正辐射亮度。
12
三种栅格数据存储方式的示意图如图所示：
1.2 遥感数字图像的处理
数字图象处理：是指使用计算机对数字图象进 行的处理和解译。 数字图象处理的核心十分简单。在数字处理时 每次将一个像元输入计算机，然后计算机程序 把这个像元值放在一个方程或方程组中进行处 理，最后储存处理后的像元。这些处理后的像 元最后形成一幅新的数字图象，这幅新的数字 图象也许是以图形格式显示出来，或者以数字 形式记录下来供其他的程序做进一步的处理。
这种校正通常是用传感器中每一个像元的灰度值 除以特定时间和地点的太阳高度角的正弦百度文库，调整一 幅图像内的平均灰度来实现的。
（2）日地距离校正：用于标准化地球和太阳的间距 的季节变化。太阳辐射随日地距离增大的平方而减小。
季节变化对太阳高度角的影响
正切平面
天顶
太阳高度角
2、地形坡度辐射误差校正
太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光 的辐射亮度和地面倾斜度有关。 若处在坡度为α的倾斜面上的地物影像为g（x，y） ，则校正后的图像f（x，y）为： g x，y f x，y cos 由上式看出，地形坡度引起的辐射校正方法需要有 图像对应地区的DEM数据，校正较为麻烦，一般情 况下对地形坡度引起的误差不做校正。
1、几何畸变与几何校正
几何畸变：有两层含义 一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率 、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器 自身性能所引起的几何位臵偏差（图像行列不均 匀，大小不准，地物形状变形等）。 二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应 坐标之间的差异。
几何校正的原因：产生畸变的图象给定量分析及位 臵配准造成困难。
1、几何畸变与几何校正
几何畸变产生的原因： 遥感平台位臵和运动状态变化的影响； 地形起伏的影响； 地球表面曲率的影响； 大气折射的影响； 地球自转的影响及传感器的IFOV在扫描中所具有 的非线性特征等。
——卫星姿态引起的图像变形（向北前进扫描）
位移变化
速度变化
高度变化
(dα)
侧翻变化
俯仰变化
4、光电转换的误差校正
光电变换的扫描仪，辐射误差主要有两类： (1)光电转换误差； (2)探测器增益变化引起的误差。
对于该两项误差，卫星接收站地面处理系统通常 采用楔校准模型和增益校准模型，对卫星图像进 行处理，消除传感器的光电转变辐射误差和增益 变化的误差。
以陆地卫星(Landsat)可见光波段为例，楔校准模型为:
大气精确校正的方法:
利用辐射传递方程进行大气校正； 利用地面实况数据进行大气校正 ；
利用辅助数据进行大气校正。
实际像场大气的校正：
野外现场波谱测试（回归分析法）；
大气参数测量；
返回
二、几何校正
图象几何畸变与几何校正 遥感图象数字纠正原理 遥感图象的多项式纠正 多图象纠正
传感器的光电变换引起的辐射畸变校正
3、镜头辐射畸变的校正
在使用透镜的光学系统中，由于透镜光学特性，其镜头中 心和边缘的透射光强度不一致，使同类地物在图像上不同位臵 有不同的灰度值，一般是边缘部分比中间部分暗。在这类光学 系统中，一幅图像上各像点光的强度分布符合以下规律： Ep=E0 cos4θ 镜头的辐射畸变图示
返回
§2 图象校正和恢复
图象校正和图象恢复的目的，是为了校 正在获得图象数据的过程中所出现的图 象的畸变或图象质量的降低。 包括： 2.1 图象的辐射校正 2.2 图象的几何校正
一、图象辐射校正
象元灰度值与进入传感器的辐射强度的关系： 进入传感器的辐射强度反映在图象上就是灰度 值（亮度值）。辐射强度越大，灰度值越大。 灰度值的影响因素： 1、太阳辐射照射到地面的辐射强度。 2、地物的光谱反射率。 3、传感器本身产生的误差。 4、大气对辐射的影响。
Image processing
Part A 主讲：兰泽英
主要内容： 图象处理简介 图象校正和恢复 辐射校正、几何校正 图象增强 反差处理、空间特征处理、多波段图象处理
主要分析遥感数据获取过程 中产生的辐射畸变、几何畸变的 原因和校正的方法，多幅遥感数 据的拼接处理方法。这些都是遥 感数据的预处理。
1.1 遥感数字图像的性质与特点
遥感数字图像: 基本单位为像素（像元），是成像过程的采样点，也是计 算机图像处理的最小单元。
空间特征 正像素（纯净像元） 混合像素
属性特征
9
1.1 遥感数字图像的性质与特点 遥感数字图像的特点
1）
便于计算机处理与分析
2）
3）
图像信息损失低
抽象性强
10
1.1 遥感数字图像的性质与特点
则截距α就是波段的程辐射度，以此来校正b波段
回归分析校正法
大气影响的精确校正：
严格的说，去除大气影响是要最终求出地物反射率 r，从而恢复遥感影象中地物目标的真实面目。 精确的校正公式需要找出每个波段象元亮度值与地 物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时候的大气 参数，以求出透过率等因子。
遥感数字图像的类型 1）二值数字图像
2）单波段数字图像
3）多波段数字图像
11
1.1 遥感数字图像的性质与特点
遥感数字图像的存贮 A）BSQ（Band sequential）：突出空间，适合单波段
B）BIL（Band interleaved by line）：折衷方案
C）BIP （Band interleaved by pixel ）：突出光谱
大气折光差示图
2、遥感图象几何校正方法
粗校正通常采用直接法：按照原始图象的阵列，依 次对每个像元（x,y）进行变换纠正，求得新图象的 位臵（X,Y），同时把原图象的灰度值，送到新图 象的位臵。
K ˆs ( n) Vc Vr a ˆ b
s ( n)
ˆ CiVi a
i 1 n
n
ˆ DV b ii
i 1
式中： Vr 为未校正的输入亮度值； Vc为校准后的输出亮度 ˆ 为回归分析所决定的系数，反映了传感器传输特性的 值； b s (n) 增益；K为太阳角校正系数。
光照条件引起的辐射畸变校正—— （太阳高度角、日地距离、地形）
1、Sun elevation correction&earth-sun distance correction 太阳高度角校正及日地距离校正
（1）太阳高度角校正：考虑太阳在地球上的相对位 置的季节变化，通过这个过程，不同太阳高度角照射 下的图象数据的像元亮度值，被标准化到假设太阳在 天顶时的像元亮度值。将太阳光线倾斜照射时获取的 图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。
§1 图象处理简介
1.1 遥感数据&信息系统 1.2 数字图像处理
1.1 遥感数字图像的性质与特点 遥感数据（RS，Remote Senseing) 光学影像遥感数字图像的转化 模拟量 数字量 1）空间采样：确定采样间距。对应扫描仪的光学 分辨率，如300dpi
2）属性量化：8位，24位 灰度级别、存储空间
大气影响的粗略校正：
是指通过比较简单的方法去掉程辐射度，从而改善 图象质量。用于多光谱数据粗校正的一种方法。
最小值去除法：观测主要的零反射目标区域上所记
录的反射比。这样一个区域上观察到的任何信号都 代表散射辐射（主要是程辐射），并且可以将该波 段上任意像元值减去这个值，从而消除散射的影响。
零反射目标区域：例如，在光谱的近红外区域，平
R0
——大气折射
整个大气层不是一个均匀的介质，因此电磁波在大气层 中传播时的折射率也随高度的变化而变化，使电磁波传 播的路径不是一条直线而变成了曲线，从而引起像点的 位移，这种像点移位就是大气折光差(参见下一页示图) 对侧视雷达图像的影响（…)。
侧视雷达是按斜距投影原理成像的。雷达电磁 波在大气中传播时，一方面会因大气折射率的变 化而产生路径弯曲，使传播路径变长；另一方面 使电磁波传播速度减慢，传播时间增加。
传感器的光电变换引起的辐射误差校准流程图
大气引起的辐射畸变校正
5、大气校正
程辐射
大气影响——主要是降低了图像对比度
主要是消除由大气散射引起的辐射误差
大气误差传递方程
1）原始辐照度 Eλ=E0λ*cosθ 2）经漫反射，增益效正后辐射度 L0λ=R λ / π * E0λ* Sλ* cosθ 3）在入射与出射方向被透过的辐射度 L1λ=R λ * T Ф λ / π * E0λ* Sλ* T θ λ* cosθ 4）被散射后，经地物返射的辐射度 L2λ=R λ * T Ф λ / π * ED* Sλ 5）加上被散射后，直接进入传感器的程辐射度 Lλ= L1λ+ L2λ+ Lpλ
静清澈的深水面或地形阴影区，其反射比实际上是 零，则相应的亮度值都应为零。
直方图法粗校正
对区域内图像进行灰度统计给出其直方图，则直方图上 频率最小的灰度值就是大气改正值。大气校正就是移动 直方图的最小值至零值位臵。
像元数百分比/%
亮度值
像元数百分比/%
亮度值
调整前直方图
调整后直方图
回归分析法粗校正
0.04/2.38
0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49
0.04/2.38
0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49
TM的Rmax 和Rmin
波段 1 2 3 4 5 6 7
Rmax 和Rmin
-0.009 9/1.004 -0.022 7/2.404 -0.008 3/1.410 -0.019 4/2.660 -0.007 99/0.587 3 -0.003 75/0.359 5 0.153 4/1.896
(dω )
(dκ )
偏航变化
——动态扫描图像的变形
——瞬时视场扫描，Panoramic Distortion（全景变形）
——地形起伏
几何变形校果： 原地面点信号被同一位臵上某高点信息代替。 结果实际像点P距像幅中心的距离相对于理想像 点P0移动了△r：
——地球曲率
变形表现为：1）像点位臵移动；2）像元对 应地面宽度不等。 其像点位移变形类似于地形起伏引起的像点位移。Δh看作是一 种系统的地形起伏，就可以利用像点位移公式来估计地球曲率所 引起的像点位移。
MSS和TM图像的增益系数
MSS的 Rmax 和Rmin
波段
Landsat-2
Rmax 和Rmin
Landsat-3 Landsat-4 Landsat-5
4
5 6 7
0.08/2.63
0.06/1.76 0.06/1.52 0.11/3.91
0.04/2.50
0.03/2.00 0.03/1.65 0.03/4.50
引起辐射畸变的因素……
造成遥感图像的辐射误差的因素：
光照条件 (…) 传感器的光电变换 （…) 大气的影响(…)
引起辐射畸变
光照条件的不同会引起辐射畸变，如太阳高度角、 传感器在光电变换的过程中，对各波段的灵敏度是 地面坡度等，都会引起辐射的畸变。 地物（目标物）的辐射（反射）经过大气层时，与 有差异的，也就是说，传感器对各波段的光谱响应是不 大气层发生散射作用和吸收作用。吸收作用直接降低地 同的，由此造成辐射畸变。另外，传感器的光学镜头的 物的辐射能量，引起辐射畸变。散射作用除降低地物的 非均匀性，会引起边缘减光，也会造成图像辐射的畸变。 辐射能量外，大气散射的部分辐射还会进入传感器，直 接叠加在目标地物的辐射能量之中，成为目标地物的噪 声，降低了图像的质量。 必须进行辐射校正……
5
1.1 遥感数字图像的性质与特点
遥感数字图像: 以数字形式表现的遥感影像。
航空像片的数字化： （1）空间采样：将航空像片具有连续灰度（色彩 ）信息转换为每行有 m 个单元，每列有 n 个单元 的像素集合。——均匀采样 （2）属性量化：连续变化的亮度、颜色或其他模 拟量用有限个整数来表示。——等距量化 数字化质量取决于航空像片本身的质量与采 样间距与属性量化精度。
对于Landsat卫星的MSS图像和TM图像按下式 进行增益变化校正：
Dmax V R Rmin ( Rmax Rmin )
式中：V ——已校正过的数据； Dmax ——校正系数，对于MSS为127，对TM为255； Rmax ——探测器能够输出的最大辐射亮度； Rmin ——探测器能够输出的最小辐射亮度； R ——传感器输出的未校正辐射亮度。
12
三种栅格数据存储方式的示意图如图所示：
1.2 遥感数字图像的处理
数字图象处理：是指使用计算机对数字图象进 行的处理和解译。 数字图象处理的核心十分简单。在数字处理时 每次将一个像元输入计算机，然后计算机程序 把这个像元值放在一个方程或方程组中进行处 理，最后储存处理后的像元。这些处理后的像 元最后形成一幅新的数字图象，这幅新的数字 图象也许是以图形格式显示出来，或者以数字 形式记录下来供其他的程序做进一步的处理。
这种校正通常是用传感器中每一个像元的灰度值 除以特定时间和地点的太阳高度角的正弦百度文库，调整一 幅图像内的平均灰度来实现的。
（2）日地距离校正：用于标准化地球和太阳的间距 的季节变化。太阳辐射随日地距离增大的平方而减小。
季节变化对太阳高度角的影响
正切平面
天顶
太阳高度角
2、地形坡度辐射误差校正
太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光 的辐射亮度和地面倾斜度有关。 若处在坡度为α的倾斜面上的地物影像为g（x，y） ，则校正后的图像f（x，y）为： g x，y f x，y cos 由上式看出，地形坡度引起的辐射校正方法需要有 图像对应地区的DEM数据，校正较为麻烦，一般情 况下对地形坡度引起的误差不做校正。
1、几何畸变与几何校正
几何畸变：有两层含义 一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率 、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器 自身性能所引起的几何位臵偏差（图像行列不均 匀，大小不准，地物形状变形等）。 二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应 坐标之间的差异。
几何校正的原因：产生畸变的图象给定量分析及位 臵配准造成困难。
1、几何畸变与几何校正
几何畸变产生的原因： 遥感平台位臵和运动状态变化的影响； 地形起伏的影响； 地球表面曲率的影响； 大气折射的影响； 地球自转的影响及传感器的IFOV在扫描中所具有 的非线性特征等。
——卫星姿态引起的图像变形（向北前进扫描）
位移变化
速度变化
高度变化
(dα)
侧翻变化
俯仰变化
4、光电转换的误差校正
光电变换的扫描仪，辐射误差主要有两类： (1)光电转换误差； (2)探测器增益变化引起的误差。
对于该两项误差，卫星接收站地面处理系统通常 采用楔校准模型和增益校准模型，对卫星图像进 行处理，消除传感器的光电转变辐射误差和增益 变化的误差。
以陆地卫星(Landsat)可见光波段为例，楔校准模型为:
大气精确校正的方法:
利用辐射传递方程进行大气校正； 利用地面实况数据进行大气校正 ；
利用辅助数据进行大气校正。
实际像场大气的校正：
野外现场波谱测试（回归分析法）；
大气参数测量；
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二、几何校正
图象几何畸变与几何校正 遥感图象数字纠正原理 遥感图象的多项式纠正 多图象纠正
传感器的光电变换引起的辐射畸变校正
3、镜头辐射畸变的校正
在使用透镜的光学系统中，由于透镜光学特性，其镜头中 心和边缘的透射光强度不一致，使同类地物在图像上不同位臵 有不同的灰度值，一般是边缘部分比中间部分暗。在这类光学 系统中，一幅图像上各像点光的强度分布符合以下规律： Ep=E0 cos4θ 镜头的辐射畸变图示
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§2 图象校正和恢复
图象校正和图象恢复的目的，是为了校 正在获得图象数据的过程中所出现的图 象的畸变或图象质量的降低。 包括： 2.1 图象的辐射校正 2.2 图象的几何校正
一、图象辐射校正
象元灰度值与进入传感器的辐射强度的关系： 进入传感器的辐射强度反映在图象上就是灰度 值（亮度值）。辐射强度越大，灰度值越大。 灰度值的影响因素： 1、太阳辐射照射到地面的辐射强度。 2、地物的光谱反射率。 3、传感器本身产生的误差。 4、大气对辐射的影响。
Image processing
Part A 主讲：兰泽英
主要内容： 图象处理简介 图象校正和恢复 辐射校正、几何校正 图象增强 反差处理、空间特征处理、多波段图象处理
主要分析遥感数据获取过程 中产生的辐射畸变、几何畸变的 原因和校正的方法，多幅遥感数 据的拼接处理方法。这些都是遥 感数据的预处理。
1.1 遥感数字图像的性质与特点
遥感数字图像: 基本单位为像素（像元），是成像过程的采样点，也是计 算机图像处理的最小单元。
空间特征 正像素（纯净像元） 混合像素
属性特征
9
1.1 遥感数字图像的性质与特点 遥感数字图像的特点
1）
便于计算机处理与分析
2）
3）
图像信息损失低
抽象性强
10
1.1 遥感数字图像的性质与特点