遥感卫星影像数据-遥感影像处理系统白皮书
ERDAS ER Mapper产品白皮书
ERDAS ER Mapper遥感图像处理系统ER Mapper是由澳大利亚EARTH RESOURCE MAPPING公司开发的大型遥感图像处理系统。
2007年被ERDAS公司收购。
其最大特点是开放的软件架构、简单易用的软件向导、先进的算法贯穿整个图像处理过程。
ERDAS ER Mapper提供了高级的影像处理和压缩功能，包含：图像镶嵌、融合、分类、存储等功能受到业界青睐。
近20年来一直为用户提供全面、强大的遥感应用解决方案，其系列软件被广泛应用在农业、林业、石油天然气、规划、测绘、水利、环境监测、海洋、国防安全、国土管理及信息服务等行业。
而且，ER Mapper还可以和GIS、CAD、Office及其他各种软件无缝集成。
动态影像处理ER Mapper Professional丰富的影像处理功能可以充分挖掘影像资产的价值。
用多个影像增强功能进行多景影像数据的显示。
向导式的影像处理进行复杂的影像工作只需轻点鼠标而不需要影像处理的天才！自动化程度相当高。
无限制的ECW和JPEG2000压缩采用ECW的压缩技术可以将影像压缩为原来的5%而不损失影像的显示质量。
JPEG2000压缩技术可以将影像压缩到原来的25%而保持压缩后的数据与原始数据的一致性。
压缩的小影像使用速度快，无需额外的时间开销。
ER Mapper Professional的应用实例影像应用：ER Mapper中压缩的影像在桌面及网络应用时调用和使用速度快。
裁切感兴趣区：裁切部分影像使其更容易应用。
洪水制图：利用DEM和航片制作洪水影像范围图，防患于未然！流域管理：根据流域的坡向、坡度及降雨制作流域模型。
环境分析：分析卫星影像评估环境状况以及对土地利用的影响。
资产制图：利用ER Mapper的分类工具制作沙地、水泥地、陶瓷、沥青的分布图。
正射纠正：进行影像的地理定位，将纸质转换为电子地图。
投影转换：改变影像的投影及基准面。
动态监测：突出显示不同时相影像的变化信息。
遥感卫星影像数据处理步骤
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像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。
预处理的流程在各个行业、不同数据中有点差异，而且注重点也各有不同。
(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。
(二)影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影像处理技术，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)影像镶嵌与裁剪(1)镶嵌当研究区超出单幅遥感影像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅影像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的影像。
在进行影像的镶嵌时，需要确定一幅参考影像，参考影像将作为输出镶嵌影像的基准，决定镶嵌影像的对比度匹配、以及输出影像的像元大小和数据类型等。
镶嵌得两幅或多幅影像选择相同或相近的成像时间，使得影像的色调保持一致。
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，相邻影像的色调不允许平滑，避免信息变异。
(2)裁剪影像裁剪的目的是将研究之外的区域去除，常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行影像的分幅裁剪。
(四)大气校正遥感影像在获取过程中，受到如大气吸收与散射、传感器定标、地形等因素的影响，且它们会随时间的不同而有所差异。
因此，在多时相遥感影像中，除了地物的变化会引起影像中辐射值的变化外，不变的地物在不同时相影像中的辐射值也会有差异。
利用多时相遥感影像的光谱信息来检测地物变化状况的动态监测，其重要前提是要消除不变地物的辐射值差异。
辐射校正是消除非地物变化所造成的影像辐射值改变的有效方法，按照校正后的结果可以分为2种，绝对辐射校正方法和相对辐射校正方法。
卫星遥感影像数据的处理流程
北京揽宇方圆信息技术有限公司技术能力说明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。
目录1目的 (5)2范围 (5)3职责 (5)4引用文件 (5)5成果主要技术指标和规格 (5)5.1成果的种类 (5)5.2坐标系统及高程基准 (5)5.3成果主要规格 (5)6设计方案 (5)6.1软件和硬件配置要求 (6)6.1.1软件 (6)6.1.2硬件 (6)6.2技术路线及工艺流程 (6)6.2.1技术路线 (6)6.2.2工艺流程 (6)6.3技术规定 (6)6.3.1主要技术指标 (6)6.3.2作业准备 (7)6.3.2.1资料收集 (7)6.3.2.2资料分析 (7)6.3.3控制点的布设和获取 (7)6.3.4影像控制点的精度要求 (8)6.3.5影像融合与处理 (8)6.3.5.1影像融合的技术要求 (8)6.3.5.2融合后影像处理 (8)6.3.5.3影像匀色 (8)6.3.6影像的正射纠正 (8)6.3.6.1纠正控制点采集 (8)6.3.6.2纠正方法 (9)6.3.7影像镶嵌 (10)6.3.7.1镶嵌原则 (10)6.3.7.2重叠精度检查 (10)6.3.8图幅裁切 (10)6.3.9超限分析与处理 (10)6.3.9.1客观原因 (10)6.3.9.2人为原因 (10)6.3.10相关文件制作 (10)6.3.11提交资料 (11)6.4质量控制 (11)6.4.1检查内容 (11)6.4.1.1关键工序检查要点 (11)6.4.1.2外业控制测量 (11)6.4.1.3正射纠正的质量检查 (11)6.4.1.4镶嵌、接边质量检查 (11)6.4.1.5DOM精度评定 (11)6.5安全生产及数据安全 (12)II6.5.1安全生产 (12)6.5.2数据安全 (12)6.6上交和归档成果及其资料内容和要求 ·····································错误！未定义书签。
44项科技白皮书
44项科技白皮书科技白皮书是一种对特定领域或行业的科技发展、趋势和前景进行系统性研究和总结的文献形式。
本文档将以《44项科技白皮书》为题，详细介绍当前科技领域的44个重要技术和创新，以期能够全面了解科技行业的最新动态和发展方向。
1. 人工智能技术（AI）：AI作为一种利用机器学习和自主决策能力的技术，已经在各个领域取得了重大突破，例如自动驾驶、智能语音助手和人脸识别等。
2. 云计算技术：云计算技术通过网络将大量计算和存储资源提供给用户，实现了高效的数据处理和资源共享，被广泛应用于企业和个人领域。
3. 物联网技术（IoT）：物联网技术通过无线传感器和互联网连接各种设备，实现了设备之间的数据交互和智能控制，为人们的生活和工作带来了便利。
4. 区块链技术：区块链技术是一种去中心化和安全的分布式数据库技术，被广泛用于加密货币的交易和智能合约的执行。
5. 生物技术：生物技术通过利用生物学原理和方法来研究和开发新的医药、农业和环境保护等领域的技术。
6. 绿色能源技术：绿色能源技术包括太阳能、风能和水能等可再生能源技术，为解决能源短缺和环境问题提供了新的解决方案。
7. 5G通信技术：5G通信技术是第五代移动通信技术，具有更高的速度、更低的延迟和更大的连接容量，将推动移动互联网的发展。
8. 虚拟现实技术（VR）：VR技术通过模拟现实场景，使用户能够与虚拟环境进行互动，已经被应用于游戏、教育和医疗等领域。
9. 人脑科学技术：人脑科学技术通过研究人脑的结构和功能，为认知科学和神经科学提供了重要的基础。
10. 火箭技术：火箭技术是一种将载荷送入太空的技术，对于航天探索和通信卫星等领域具有重要意义。
11. 智能制造技术：智能制造技术通过数字化和自动化的手段提高生产效率和品质，为工业生产带来了重大变革。
12. 3D打印技术：3D打印技术通过将数字模型转化为物理实体，实现了快速原型制作和个性化定制，被广泛应用于制造业和医疗等领域。
【中国航天白皮书】
中国的航天中华人民共和国国务院新闻办公室二○○○年十一月二十二日《人民日报》 (2000年11月23日第五版)前言人类的活动范围，经历了从陆地到海洋，从海洋到大气层，从大气层到外层空间的逐步拓展过程。
二十世纪五十年代出现的航天技术，开辟了人类探索外层空间活动的新时代。
经过近半个世纪的迅速发展，人类航天活动取得了巨大成就，极大地促进了生产力的发展和社会的进步，产生了重大而深远的影响。
航天技术已成为当今世界高技术群中对现代社会最具影响的高技术之一，不断发展和应用航天技术已成为世界各国现代化建设的重要内容。
中华民族在人类发展史上曾创造过灿烂的古代文明。
中国最早发明的古代火箭，便是现代火箭的雏形。
1949年中华人民共和国成立后，中国依靠自己的力量，独立自主地开展航天活动，于1970年成功地研制并发射了第一颗人造地球卫星。
迄今，中国在航天技术的一些重要领域已跻身世界先进行列，取得了举世瞩目的成就。
二十一世纪，中国将从本国国情出发，继续推进航天事业的发展，为和平利用外层空间，为人类的文明和进步作出应有的贡献。
在迈进二十一世纪之际，有必要对中国发展航天事业的宗旨原则、发展现状、未来发展和国际合作等作简要的介绍。
一、宗旨原则中国政府一直把航天事业作为国家整体发展战略的重要组成部分，坚持为了和平目的探索和利用外层空间，使外层空间造福于全人类。
中国作为发展中国家，其根本任务是发展经济，不断推进国家现代化建设事业。
航天活动在维护国家利益、实施国家发展战略中的重要地位和作用，决定了中国发展航天事业的宗旨和原则。
中国航天事业的发展宗旨是：探索外层空间，扩展对宇宙和地球的认识；和平利用外层空间，促进人类文明和社会发展，造福全人类；满足经济建设、国家安全、科技发展和社会进步等方面日益增长的需要，维护国家利益，增强综合国力。
中国航天事业的发展原则是：——坚持长期、稳定、持续的发展方针，使航天事业的发展服从和服务于国家整体发展战略。
遥感卫星数据处理知识详解
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星数据处理知识详解遥感技术自20世纪60年代兴起以来，被应用于各种传感仪器对电磁辐射信息的收集、处理，并最后成像。
遥感信息通常以图像的形式出现，故这种处理也称遥感图像信息处理。
那对遥感图像处理可以达到什么目的呢？①消除各种辐射畸变和几何畸变，使经过处理后的图像能更真实地表现原景物真实面貌；②利用增强技术突出景物的某些光谱和空间特征，使之易于与其它地物的K 分和判释；③进一步理解、分析和判别经过处理后的图像，提取所需要的专题信息。
遥感信息处理分为模拟处理和数字处理两类（见数据釆集和处理）。
遥感数据处理过程多谱段遥感信息的处理过程是：①数据管理：地面台站接收的原始信息经过摄影处理、变换、数字化后被转换成为正片或计算机兼容的磁带，将得到的照片装订成册，并编目提供用户选用。
②预处理：利用处理设备对遥感图像的几何形状和位置误差、图像辐射强度信息误差等系统误差进行几何校正和辐射校正。
③精处理：消除遥感平台随机姿态误差和扫描速度误差引起的几何畸变，称为几何精校正；消除因不同谱段的光线通过大气层时受到不同散射而引起的畸变，称为大气校正。
④信息提取：按用户要求进行多谱段分类、相关掩模、假彩色合成、图像增强、密度分割等。
⑤信息综合：将地面实况调查与不同高度、不同谱段遥感获得的信息综合编辑，并绘制成各种专题图。
遥感信息处理方法和模型越来越科学，神经网络、小波、分形、认知模型、地学专家知识以及影像处理系统的集成等信息模型和技术，会大大提高多源遥感技术的融合、分类识别以及提取的精度和可靠性。
统计分类、模糊技术、专家知识和神经网络分类有机结合构成一个复合的分类器，大大提高分类的精度和类数。
多平台、多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度以及多空间分辨率的融合与复合应用，是目前遥感技术的重要发展方向。
不确定性遥感信息模型和人工智能决策支持系统的开发应用也有待进一步研究。
多源遥感数据融合遥感数据融合技术旨在整合不同空间和光谱分辨率的信息来生产比单一数据包含更多细节的融合数据，这些数据来自于安放在卫星、飞行器和地面平台上的传感器。
2023年中国航天业发展白皮书
2023年中国航天业发展白皮书一、发展背景随着中国经济的高速增长和科技实力的提升，中国航天业在过去几十年取得了显著的成就。
2023年，中国航天业将迎来新的发展机遇，取得更大的突破，成为全球航天领域的重要参与者和推动者。
二、科技创新1. 重点发展领域在2023年，中国航天业将重点发展以下领域：- 载人航天：加快研发航天器和航天交会对接技术，提升载人航天的安全性与可靠性。
- 卫星导航：持续推进北斗导航全球组网，提升导航精准度和服务范围，满足国内外用户对导航服务的需求。
- 深空探测：实施更多深空探测任务，包括月球勘测、火星探测等，积累更多的科学数据和技术经验。
- 地球观测：加强遥感卫星技术研发，提升对地球地表的监测能力，为环境保护、资源管理等领域提供精准数据支持。
2. 技术创新推动中国航天业将借助先进的科技手段推动航天技术创新：- 人工智能：应用人工智能技术，提升航天器自主判断与控制能力，实现更高效、更安全的任务执行。
- 大数据：利用大数据分析，优化航天器设计与运行，提高任务执行效率和数据处理能力。
- 量子通信：积极推进量子通信技术在航天领域的应用，提升通信安全性和传输速度。
三、产业合作1. 国际合作中国航天业将加强与国际友好国家和地区的合作交流，共同推动航天技术的发展和应用。
通过共享资源与经验，促进航天技术全球化进程。
2. 私营企业参与中国航天业将鼓励和支持私营企业参与航天领域的创新研发和商业化应用。
通过市场机制的引导，激发航天产业的活力和创造力。
四、未来愿景2023年中国航天业的发展愿景是：- 在载人航天领域实现更多突破，为航天事业的长期发展奠定基础。
- 进一步完善卫星导航系统，提供更全面、更精准的导航服务。
- 持续推进深空探测任务，探索太阳系更多的奥秘。
- 提高地球观测能力，为环境监测、资源管理等提供更科学、更及时的数据支持。
- 在航天技术创新方面取得更大突破，助力中国航天业成为全球领先的航天大国。
卫星遥感技术的数据处理与解译教程
卫星遥感技术的数据处理与解译教程卫星遥感技术是一种通过卫星传感器获取地球表面信息的技术手段。
随着遥感卫星的发展和技术的进步，遥感数据的获取和处理已成为地学研究和资源管理中不可或缺的工具。
在这篇文章中，我们将向您介绍卫星遥感技术的数据处理与解译方法，帮助您快速掌握基本操作和技巧。
一、遥感数据处理的步骤1. 数据获取与选择首先，我们需要获取适合研究的遥感数据。
常见的卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel、MODIS等系列数据。
根据具体研究需求，可以选择不同波段、分辨率和时间段的数据。
2. 数据预处理在使用遥感数据进行研究之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，以确保数据的准确性和可比性。
3. 影像增强为了提取地物信息和进行可视化分析，我们可以对遥感影像进行增强处理。
常见的增强方法包括直方图均衡化、滤波和波段合成等。
4. 分类与分类精度评价遥感数据的分类是指将影像中的像素分配到不同的地物类别中。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
分类的结果需要进行分类精度评价，以验证分类准确性和可信度。
5. 特定应用的数据解译根据具体的应用需求，我们可以通过遥感数据解译获取所需的地物信息。
例如，利用NDVI（归一化植被指数）可以提取植被分布信息，利用NDWI（归一化水体指数）可以提取水体分布信息。
6. 数据分析与建模在获取地物信息之后，我们可以进行数据分析和建模，以深入研究地球表面的动态变化和环境响应。
常见的分析方法包括变化检测、时间序列分析和空间模型构建等。
二、常用的遥感数据处理软件1. ENVI（Environment for Visualizing Images）ENVI是一款功能强大的遥感数据处理软件，具有丰富的图像增强、数据分类和解译功能。
通过ENVI，用户可以方便地进行遥感数据的处理和分析。
2. ArcGIS（Arc Geographic Information System）ArcGIS是一款广泛使用的地理信息系统软件，同样提供了丰富的遥感数据处理和空间分析功能。
浅谈遥感卫星影像数据信息提取
浅谈遥感卫星影像数据信息提取摘要：在应用航天遥感时用到的数据一般分为两种形式，即遥感影像和数据图像，这两种数据形式无论使用哪种，影像都是记录在感光的胶片和相纸上的，数据影像是通过数字磁带进行记录的，记录的图像的颜色是离散变化的，而遥感影像是通过对地表进行拍摄和扫瞄来记录数据，遥感影像获得的影像数据有黑白和彩色两种，一般比较常使用的是彩色。
获取遥感影像的方式有很多种，这篇文章就是对影响遥感影像的数据信息提取方式进行了简要的分析。
关键词：遥感卫星；信息提取；影像数据一、遥感影像简介所谓的遥感反映的就是接收所要探测的目标物的电磁辐射信息的强弱程度，接收方式一般分为主动接受和被动接收，把这种接收到的信息转化成图像的形式，然后再通过相片或者是数字图像的形式表现出来，遥感影像有单波段影像、多波段影像、彩色合成影像等。
多波段影像是利用多波段的遥感器对于同一个地区进行同步的拍摄获得的若干幅波段不同的影像，相比于单波段的影像，这种多波段影响的蕴含的信息量更大，光谱的分辨率也比较高，还能够通过影响的增强技术，得到彩色的合成影像，可以很大程度上提高对地面上物体的识别能力。
那么很明显，彩色合成影像就是通过多个波段的黑白影像合成的，这种彩色的合成影像被广泛的使用在地学研究、环境监测或者是资源调查上。
遥感卫星影像在对遥感影像的信息进行处理时，主要是利用影像中的一些特征，比如光谱特征、空间特征或者是时间特性。
在这些影像的特征之外，色调是与物体的波谱特征有关系的，其他的一些要素特征都和物体的空间特征有关系。
物体的大小是与物体的影像比例有非常大的关系的，每一个物体影像的形状都是这个物体固有的特征，而影像上的纹理则是因为在一组影像上色调的变化造成的，给人视觉上留下的印象是不同的，可以帮助观察者来区分物体或者是不同的现象。
在对影像进行提取时方式有很多种，下边对于影像信息的提取进行详细分析。
二、遥感信息提取方式对于遥感信息的提取方式有很多种，最常用的提取方式主要包括目视翻译和计算机的信息提取。
遥感卫星影像处理与遥感数据应用
遥感卫星影像处理与遥感数据应用遥感卫星影像处理与遥感数据应用是一项利用遥感技术获取和处理卫星影像数据，并应用这些数据进行地理信息分析、资源评估、环境监测等方面的研究与应用任务。
遥感卫星是指运行在地球轨道上的一种卫星，它搭载有遥感传感器，可以通过感应地球表面反射、辐射的电磁波，并将其转化为数字图像数据。
这些遥感卫星影像数据可以提供高分辨率、广覆盖率的地球表面信息，对于地理空间分析具有重要意义。
遥感卫星影像处理是指基于遥感卫星获取的数字图像数据，通过一系列的图像预处理、影像纠正、特征提取、分类分类等一系列操作，将原始影像数据转化为可用于地理信息系统分析的矢量或光栅数据。
这些数据可以被用于生成地形图、土地利用分类图、植被盖度研究等目的。
首先，遥感卫星影像处理的第一步是图像预处理。
图像预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤，以确保获取到的影像数据具备一致性和可比性。
通过辐射校正，可以将原始影像数据从数值上可比较，并将其转换为反射率或亮度值。
大气校正则移除了大气对影像的影响，减少由于大气散射和吸收而引起的信息噪声。
几何校正则纠正影像中的位置、角度等几何失真，以保证影像数据准确地反映地球表面的特征。
其次，遥感卫星影像处理的下一步是影像纠正。
影像纠正是指通过对影像进行投影变换、边缘匹配、波段匹配等处理，使得图像在空间尺度和角度上比较准确地与地理实体匹配。
通过影像纠正，可以使影像数据受到形变、旋转、尺度变化等因素的影响较小，为后续的地理信息分析提供准确的基础。
第三，遥感卫星影像处理的关键步骤是特征提取。
特征提取是指从遥感卫星影像数据中提取出与地理实体相关的特征信息。
常见的特征包括植被指数、土地利用类型、水体信息等。
通过采用不同的光谱拓谱和纹理特征的计算方法，可以提取出不同类型地物的特征信息。
特征提取是遥感卫星影像处理的重要环节，为后续的分类和分析提供了基础。
最后，遥感卫星影像处理的最终目标是分类分析。
分类分析是利用遥感卫星影像数据，对地球表面的特征进行分割、分类和识别。
地理信息技术专业学习教程遥感像处理与解译基础知识详解
地理信息技术专业学习教程遥感像处理与解译基础知识详解地理信息技术专业学习教程：遥感影像处理与解译基础知识详解一、遥感影像处理的概述在地理信息技术领域，遥感影像处理是一项重要的技术手段，通过对航空或卫星获取的影像数据进行处理和解译，可以获取丰富的地理信息。
本节将详细介绍遥感影像处理的基础知识。
1.1 遥感影像处理的定义和意义遥感影像处理是指利用遥感技术获取的影像数据，通过一系列的数字图像处理和分析方法，提取有用的地理信息。
遥感影像处理的意义在于可以提供大范围、高分辨率的地表信息，为地理信息的获取和分析提供有力支持。
1.2 遥感影像处理的数据来源遥感影像数据主要来源于航空影像和卫星影像。
航空影像是通过飞机携带相机或雷达设备进行拍摄得到的影像，具有较高的分辨率和灵活性；卫星影像则是由卫星携带的遥感传感器获取的，具有覆盖范围广和周期性观测等特点。
二、遥感影像处理的基础流程遥感影像处理的基础流程包括预处理、影像增强、信息提取和解译等环节。
本节将对每个环节进行详细阐述。
2.1 遥感影像的预处理遥感影像的预处理主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤。
辐射校正是为了消除影像中的光照差异，使其能够准确反映地物表面的辐射能力；大气校正则是为了消除大气介质对影像的干扰，提高影像的质量；几何校正主要是为了纠正影像的几何失真，使其在地理空间上具有精确的位置信息。
2.2 遥感影像的增强遥感影像增强是为了增加影像的对比度和细节，使地物特征更加清晰可见。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉伸等。
直方图均衡化可以通过调整影像的像素值分布，增强影像的对比度；滤波可以平滑影像并去除噪声；拉伸可以调整影像的亮度范围，使地物特征更加明显。
2.3 遥感影像的信息提取遥感影像的信息提取是指利用影像的特征，提取目标地物的空间位置、形状、光谱等属性信息。
信息提取主要包括目标检测、目标分类、目标识别等过程。
常用的信息提取方法有阈值分割、分类算法、特征提取等。
PIE(华迪遥感影像处理软件)白皮书V1.5
华迪遥感影像处理软件白皮书北京华迪宏图信息技术有限公司目录 (44)1.PIE概述...............................................................................................................................................2.产品架构 (5)3.产品关键技术 (6)4.产品特点和优势 (6)5.产品功能 (7)5.1.文件输入/输出 (8)5.1.1.栅格图像格式 (8)5.1.2.矢量图像格式 (8)5.2.影像显示 (8)5.2.1.放大/缩小/适合窗口/1：1 (8)5.2.2.漫游/鹰眼 (8)5.2.3.矢量/字符叠加 (8)5.2.4.坐标关联 (8)5.2.5.卷帘 (8)5.2.6.属性查看 (8)5.3.影像处理 (9)5.3.1.大气校正 (9)5.3.2.几何校正 (9)5.3.3.影像拼接 (10)5.3.4.影像裁切 (10)5.3.5.影像融合 (10)5.3.6.多波段合成 (11)5.4.影像增强 (11)5.4.1.亮度对比度 (11)5.4.2.色彩调节 (11)5.4.3.直方图拉伸 (11)5.5.影像分类 (12)5.5.1.非监督分类算法 (12)5.5.2.监督分类算法 (12)5.5.3.分类后处理 (12)5.6.影像特性统计与分析 (13)5.6.1.主成份分析（PCA） (13)5.6.2.直方图统计 (13)5.6.3.多波段影像相关性分析 (13)5.6.4.最佳波段组合分析 (13)5.7.感兴趣区 (13)5.7.1.感兴趣区绘制 (13)5.7.2.感兴趣区管理 (14)5.7.3.感兴趣区统计 (14)5.8.矢量功能 (15)5.8.1.地图叠加 (15)5.8.2.矢量数据编辑 (15)5.8.3.属性查询、显示、编辑 (15)5.9.波段运算 (15)5.9.1.基础算术运算 (16)5.9.2.基础逻辑运算 (16)5.9.3.函数运算 (16)5.10.数据管理 (16)5.10.1.矢栅数据分栏管理 (16)5.10.2.视窗关闭 (16)5.10.3.视窗平铺 (16)6.产品运行环境 (16)6.1.软件环境 (16)6.2.硬件环境 (16)1.PIE概述随着近年来科技的迅猛发展和世界各国投入的不断增加，卫星遥感已成为一项应用越来越广泛的技术，并将在未来几年把人类带入一个多层、立体、多角度、全方位和全天候对地观测的新时代。
遥感卫星数据软件使用白皮书
北京揽宇方圆信息技术有限公司 热线：4006-019-091公司介绍北京揽宇方圆信息技术有限公司（简称“揽宇方圆”）是新生代卓越的地理信息系统、军事应用系统、物联网系统及其衍生产品软件与服务提供商。
揽宇方圆是技术创新型企业，长期致力于地理信息技术、模拟仿真技术、物联网技术等领域的研究与应用。
通过多年的不懈努力，研发出拥有自己核心算法和独立知识产权的揽宇方圆系列软件，形成了军事应用软件与物联网服务两大产品线。
军事应用产品线囊括了虚拟电子沙盘、军事信息管理系统、军事标绘系统、态势推演系统、模拟仿真系统等系列产品；物联网服务包括基于二维地理信息系统、三维地理信息系统、移动地理信息系统的体系地理信息服务与以地理信息服务为基础，聚合射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备的智能信息服务两大类。
物联网服务系统在物流、石油、卫生、气象水文、森林防火、数字矿山等领域得到广泛应用。
揽宇方圆以“想人所想，急人所急，用心服务，共创价值”的核心理念，真诚为客户提供最优秀的军事应用服务、物联网服务及行业应用等方面的咨询、培训和软件服务。
精益求精提升产品性能，切实为用户节约成本创造价值！揽宇方圆真心希望与您携手同进，共创辉煌。
DreamMap 产品介绍一、概述DreamMap系列软件是基于GIS、RS、GPS、虚拟现实技术、模拟仿真技术的时空大数据可视化决策支持平台。
系统能够融合遥感影像数据、高程数据、矢量数据、三维模型数据、气象数据、兴趣点（POI）等信息源，创建交互式多时间段变化的三维可视化场景；能够将不同行业的专业信息与时空数据建立拓扑关系，展现不同行业信息的时空关联关系；能够迅速创建、编辑、浏览、处理广域范围的真实三维空间场景；能够对三维场景进行多种量算和空间分析；能够快速在场景中标绘实体模型、矢量符号，构建方案计划；能够推演仿真方案计划，评估仿真结果，挖掘应用价值。
DreamMap强大的海量数据管理能力、强劲的空间分析能力、逼真的显示能力、灵活的想定推演能力，满足了国防军事、政府部门、企业用户对地理信息、空间数据可视化、模拟仿真等领域的需求。
遥感数据处理的基本流程和工具介绍
遥感数据处理的基本流程和工具介绍遥感数据处理是指利用卫星或其他遥感平台获得的遥感影像数据进行分析、处理和应用的过程。
遥感数据处理的目的是从遥感影像数据中提取有效信息，并将其转化为具有实际应用价值的产品和服务。
本文将介绍遥感数据处理的基本流程和一些常用的工具。
一、遥感数据处理的基本流程1. 遥感数据获取：首先需要获取遥感影像数据，可以通过卫星、无人机等平台采集数据。
常见的遥感数据来源包括Landsat、MODIS、Sentinel等卫星影像。
数据获取后，需要将其存储在计算机或服务器上。
2. 遥感数据预处理：在进行后续处理前，需要对遥感数据进行预处理。
预处理包括对影像进行辐射定标（radiometric calibration）、大气校正（atmospheric correction）、几何校正（geometric correction）等步骤。
这些步骤的目的是消除遥感影像中的噪声和偏差，提高数据的质量和可信度。
3. 影像分类：影像分类是遥感数据处理的核心环节，其目的是将遥感影像中的像素按照不同的地物类型进行划分。
常用的分类方法包括基于像元（pixel-based）的分类、基于目标（object-based）的分类等。
这些方法通常使用统计学、机器学习等技术进行像元或目标的识别和分类。
4. 特征提取：在进行影像分类后，常常需要从分类结果中提取特定地物的影像特征。
特征提取可以从影像数据的光谱、纹理、形状等方面进行，以获取地物的相关信息。
常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、纹理分析、滤波等。
5. 数据融合：数据融合是将多个遥感数据源（如多个波段、多个传感器）融合起来，以获得更全面和丰富的信息。
常用的融合方法包括多波段融合、多尺度融合、多时相融合等。
数据融合可以提高数据的分辨率和准确性，从而改善地物分类和分析的结果。
6. 地物检测和变化监测：地物检测和变化监测是利用遥感数据识别和监测特定地物的空间分布和时变特征。
worldview-2_八波段使用白皮书(WorldView-2卫星影像详细介绍)
WorldView-2卫星影像详细介绍随着北京揽宇方圆WorldView-2卫星的发射，DigitalGlobe公司为高分辨率影像市场提供了一种产品：具有超强采集能力的高分辨率8波段多光谱影像。
WorldView-2是DigitalGlobe公司的第二代卫星，由Ball航天技术公司利用最先进的技术设计建造而成。
与WorldView-1卫星一样，WorldView-2具有全美国最先进的地理位置精度和继WorldView-1之后的第二个具备力矩陀螺的商业遥感卫星；控制力矩陀螺能够提高卫星的灵活性、快速锁定目标位置、高效地采集立体影像。
这种灵活性再加上770公里的卫星高度，即可确保WorldView-2每天采集近1,000,000平方公里高分辨率卫星影像，而且全球重访周期平均1.1天。
WorldView-2的全色影像分辨率为0.46米，8波段多光谱影像分辨率为1.84米。
高分辨率可以更好的分辨地物，如车辆、珊瑚礁或者果园中单棵的果树，也可以分辨海水的深度，植物的健康状况等等。
新增加的波段更加提高了WorldView-2的精度，就像人眼看世界一样具有真实的颜色。
WorldView-2Quick Stats Resolution:50cmNew Spectral Bands:coastal, yellow,red edge,NIR2Slew Time:300kmin9secondsSwath Width:16.4km at nadirCollection Capacity:550,000km2/dayAverage Revisit:1.1days这部白皮书集中阐明WorldView-2是怎样利用高分辨率改善影像真实性，扩大影像的应用范围，和例举实际应用案例。
WorldView-2的8个波段WorldView-2是第一个颗在可见光和近红外范围内能提供8波段多光谱的高分辨率商业遥感卫星。
每个传感器都紧密的集中在一个特定的光谱范围，这个光谱可以识别地物，或者空气的质量。
Vaisala白皮书：卫星轨道辐射数据的准确性说明书
White PaperIntroductionOne of the most often askedquestions about Vaisala’s satellite-derived irradiance datasets is simply: “How accurate is it?” Unfortunately, determining accuracy is one of those things that seems so simple in theory but is difficult in practice. The theory says just compare your predictions to high-quality observations at many locations to get a sense for accuracy. The difficulty is that obtaining high-quality observations for a public-facing validation study is easier said than done. Many public stations of high quality were already used to tune the algorithms behind satellite-derived estimates, so therefore they are not truly independent when being used for validation purposes. Public observations of lesser quality are available, but quality control of those data often reveal significant problems and removing those problematic data reduces the length of the comparison period. Obviously, many high-quality observation datasets have beencollected by those developing utility scale solar projects — but those data are typically not available for use in public validation studies. The difficulty of obtaining high-quality and independent data for public-facing validation studies has frustrated both the providers and users of solar resource datasets. Those that are familiar with the difficulties of validation ask a follow-on question to the “Howaccurate?” question. They ask: “What data did you use to determine the accuracy of your data, and are those data truly independent from the observations you used to develop your datasets?”In this case study we present the results of an independentvalidation exercise that used data from twelve (12) high-quality solar observation stations in the U.S.A., which were provided to Vaisala by one of our project development clients. Vaisala was given specific approval to disclose the resultsof this validation exercise publicly at the state level. The data at eachstation included GHI and DNI and both were extensively quality controlled to a bankable/professional standard before being compared to Vaisala’s satellite-derived estimates. Theseobservations are entirely independent of any ground station data that were used to tune the satellite estimates. Each observation location had at least one year of observations after quality control. For the validation study, we compared the hourly mean irradiance estimates from the satellite to the hourly mean observed values. We then calculate differences (“errors”) during all coincident hours (n>8760). Furthermore, Vaisala was provided data from 12 additional stations, but these data only had preliminary quality control applied. The data from these stations are used to explore the impact of sample size on the error statistics. In this case study we refer to threedifferent types of error.Professional Grade ValidationOctober 2019BiasThe Mean Bias Error (or MBE) at an individual station is an estimate for how similar the satellite estimates are to the observed values over the full length of concurrent samples at a single station (in this case at least one year’s worth of hourly values). While the term “error” is used, this value is reallyjust a difference between two estimates of the actual irradiance at the site (i.e. neither the satellite nor the ground station is a perfect estimate). MBEis commonly referred to simply as the bias. A high bias means that the satellite estimates were higher than the observations on average at that location. The MBE can vary from location to location and may have as much to do with errors associated with the satellite as errors associated with the observations. Therefore, it is important to not draw too many conclusions from the MBE obtained from just one location.Mean BiasThe mean (or average) of all the Mean Bias Errors (MBEs as defined above) over a region is an estimate of the typical bias that one would expect when comparing the satellite estimates over a region. Ideally the Mean of the MBE over a large number of stations and over a large region should be close to zero. In theory if the Mean of the MBE is not zero then the satellite derived estimate should be “bias corrected” before being used for decision-making purposes.Uncertainty — Standard Deviation and Root Mean Square (RMS) of the MBEA statistic that is commonly used as a first order estimate of the uncertainty is the standard deviation of the individual station’s MBEs. An alternative estimate of uncertainty is the Root Mean Squared Error of the individual station MBEs. If the Mean MBE is zero and the number of samples is large, then the two estimates produce exactly the same uncertainty. In our case study, the bias is notzero and the sample size is small — so thereforewe report both estimates of uncertainty. This uncertainty, when expressed as a percent, thentells us something very useful as it describesthe expected (probability) difference betweenthe satellite estimate and the observations. For example, if the uncertainty is 5%, then we would expect that 66% of the time the actual difference (MBE) between the satellite and the observation would be less than or equal to 5%. If the uncertainty is 2%, then the expected difference (66% of thetime) is much smaller.ResultsThe results of this case study validation are provided in T able 1, T able 2, and T able 3 below. T able 1 shows the results for Global Horizontal Irradiance (GHI) and T able 3 shows the results for Direct Normal Irradiance (DNI). T able 2 shows results for GHI with a larger sample size (n=24 stations) that included stations with less rigorous quality control. Results are shown indexed by the state in which the observation station was located. Results are also indexed by Vaisala satellite model version (5 models from 1.0 to 2.1).The overall model bias (Mean MBE) for GHI are similar to those calculated in our global and North America regional validation report. This result isnot surprising as we would expect the mean MBEto be fairly small. What is more interesting is the comparison of uncertainty when comparing the results from just these 12 stations that are high quality to the statistics calculated from all globalor North America stations. Looking at just these12 stations, the uncertainty, whether estimatedby Standard Deviation or RMS, is in all casesless than 3% for GHI. The average uncertaintyis approximately 2.1%. That is much less thanthe uncertainty of roughly 4.5% from our global validation statistics (T able A-1) and 3.7% from our North American validation (T able A-5). Obviously, there is a significant question of the effect of the small sample size on these estimates. T o address that concern, we obtained a second set of 12 stations from the same developer client. On these new 12 stations we did not perform bankable level quality control (QC) and simply accepted the data as they were provided by the developer (with QC having been performed internally by the developer). This difference in QC is why we segregated the dataset. Looking at the summary statistics for all 24 stations (T able 2), the bias is roughly equal to those obtained from the 12 stations, and the uncertainty from both estimates (Standard Deviation and RMS) is still less than 3% in all cases with an average uncertainty of 2.4%. Given the increased uncertainty of the observations themselves — the consistency of the uncertainty estimate across 12 and 24 stations provides confidence in the estimate.These high-quality observations also allowed usto make an estimate of the uncertainty of Direct Normal Irradiance (DNI). DNI is much more difficult to measure — and requires a much higher level of quality control to be useful. We performedfull bankable level quality control on the DNI measurements from these 12 stations (same as T able 1) and those results are shown in T able 3. What is remarkable about the results is that the estimateof the uncertainty is in all cases less than 6.5% and averages 5.2%. Our general guidance regarding uncertainty of DNI from global studies is to usean uncertainty of 9%. This case study suggeststhat applying such a high uncertainty (9%) to our satellite-derived estimates in North America islikely conservative. This is especially true for Vaisala model 2.1 which has an uncertainty estimate of less than 4%.ConclusionVaisala performed an independent validation of our satellite-derived Global Horizontal Irradiance (GHI) and Direct Normal Irradiance (DNI) against high-quality ground observations provided to us by one of our project developer customers. Results showed that uncertainty obtained from these stations is significantly less than that obtained from usingall stations in our global validation studies. GHI uncertainty was estimated to be between 2.1% and 2.4% depending on sample size. DNI uncertainty was estimated to be about 5.2%. This is roughly half the uncertainty, as compared to our previous globalvalidation studies.sub-table below. All values are in percent.T able 2: Global Horizontal Irradiance (GHI) summary statistics (Mean MBE, Standard Deviation MBE, and RMS MBE) at 24 stations. 12 stations identical as in T able 1 that received full bankable quality control and an additional 12 stations that received first order quality control. All values are in percent.Ref. B211641EN-B ©Vaisala 2019This material is subject to copyright protection, with all copyrights retained by Vaisala and its individual partners. All rights reserved. Any logos and/or product names are trademarks of Vaisala or its individual partners. The reproduction, transfer, distribution or storage of information contained in this brochure in any form without the prior written consent of Vaisala is strictly prohibited. All specifications — technical included — are subject to change without notice.table below. All values are in percent.。
遥感影像的处理与解译技术
遥感影像的处理与解译技术近年来，随着科技的迅猛发展，遥感技术在各个领域得到了广泛应用。
遥感影像的处理与解译技术是其中的重要环节，可以帮助我们更好地了解地球表面的特征和变化，以及人类活动的影响。
本文将介绍遥感影像的处理与解译技术的基本原理和常见应用。
首先，遥感影像的处理是指利用计算机和图像处理软件对获取的遥感数据进行预处理和增强。
预处理的目的是通过消除噪声、校正影像几何畸变、去除大气和地物表面特性的影响等，使得影像能够更好地表达地球表面的真实情况。
增强则是通过调整图像的对比度、亮度、色彩等，使得用户能够更清晰地观察和分析影像中的信息。
常见的处理方法包括影像配准、镶嵌、辐射校正、大气校正、影像融合等。
影像解译技术是指基于遥感影像的特征和规律，利用图像处理和模型分析方法，从遥感影像中获取地物信息和解译地物类型及其属性。
遥感影像通常包含了丰富的光谱信息，可以通过光谱解译方法实现对地物的分类和识别。
光谱解译方法依靠不同波段下地物的反射率差异，通过建立光谱特征库和分类模型，来实现对地物类型的解译。
此外，纹理解译方法也可以通过分析影像中地物的纹理特征，来识别不同的地物类型。
纹理特征包括纹理方向、纹理粗糙度、纹理密度等。
还有形状解译方法，通过分析地物的几何形状特征，识别地物类型和边界。
遥感影像的处理与解译技术在许多领域有广泛的应用。
在农业领域，可以利用遥感影像的处理与解译技术监测农作物的生长状况、分析土壤的水分含量和质量等，帮助农民制定更科学合理的农业管理措施。
在城市规划中，可以利用遥感影像的处理与解译技术分析城市的用地利用情况、人口密度分布、交通流量等，为城市规划提供决策依据。
在环境保护中，可以利用遥感影像的处理与解译技术监测森林覆盖率、水资源分布、土壤侵蚀情况等，提供科学依据来保护自然资源和生态环境。
虽然遥感影像的处理与解译技术已经取得了许多成果，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，遥感影像分辨率的限制使得地物解译的精度有一定的限制。
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XQSoftware 遥感影像处理系统XQSoftware Remote Sensing Image Processing System产品白皮书2019年3月目录1产品介绍 (3)2功能特点 (3)3 关键技术 (4)3.1高性能并行计算影像处理技术 (4)3.2稀少控制超大规模区域网平差技术 (4)3.3配准纠正技术 (4)3.4影像融合技术 (4)3.5匀光匀色技术 (5)4系统功能介绍 (5)4.1卫星影像区域网平差 (5)4.2DOM生产 (6)4.2.1正射纠正 (6)4.2.2影像融合 (7)4.2.3匀光匀色 (8)4.2.4镶嵌成图 (10)4.3业务工作流 (10)4.3.1配准纠正业务流 (10)4.3.2配准融合业务流 (12)4.4DSM/DEM生产 (13)4.5交互编辑工具软件 (14)4.5.1配准纠正工具软件 (14)4.6其他模块 (17)4.6.1金字塔创建 (17)4.6.2真彩色转换 (18)4.6.3影像增强 (19)4.6.4影像去雾 (20)4.6.5投影转换 (23)4.6.6格式转换 (24)4.6.7波段重组 (25)4.6.8影像云检测 (26)4.6.9水域检测 (28)4.6.10植被检测 (29)5系统界面 (30)5.1硬件系统外观 (30)5.2软件系统界面 (30)6应用领域 (33)7联系我们....................................................................................................错误!未定义书签。
1产品介绍XQSoftware遥感影像处理系统是一套自主研发、全流程、高效快速遥感数据处理平台，其核心部分是基于高性能集群/GPU计算环境的海量遥感影像自动处理算法。
系统采用先进的数字摄影测量技术、多任务调度技术、高性能计算技术，集数据生产、任务管理调度、成果质检为一体，通过合理调配计算资源与数据资源，实现规模化、快速、智能化的遥感数据处理流程。
系统能够接收和处理多种国内外中高分辨率遥感影像，快速生成多种数据处理产品及遥感解译产品；系统建立了规范化、标准化的海量影像数据生产流程，同时构建了完备的全过程质量控制体系，最终可以为用户提供专业级及消费级应用。
图1 XQSoftware 系统示意图2功能特点自动化遥感大数据综合处理系统系统生产全时空覆盖（海量）、多星协同处理（混杂）、持续更新（快速）的遥感大数据产品。
支持多种并行计算模式系统既支持多核+多CPU+GPU架构的高性能集群计算模式，同时也支持个人PC+工作站+服务器的异构集群结构作业模式；系统可跨平台运行，支持Linux 操作系统和Windows操作系统。
提供高效的影像处理算法模块系统提供影像云检、配准纠正、影像融合、真彩色转换、匀色镶嵌、裁切输出、DSM自动生成等常用算法模块；同时还具备投影转换、波段重组、格式转换、金字塔创建、影像去雾、影像增强、植被提取、水域提取等数据处理能力。
多数据源支持系统支持多源、多载荷（光学、雷达、高光谱）的遥感图像处理，支持GF1\2\3\4\5\6、BJ1\2、ZY3、SV、TH、02C、WV、QB、IKNOS、GEOEYE 、PLEIADES、SPOT、COMPSAT、HJ、FY等多源卫星影像。
并能够根据新增卫星数据格式，支持模型定制。
简单便捷的数据交互工具基于国内用户使用习惯的深入调研和理解，提供贴合用户操作习惯的使用流程，界面友好，操作方便，易学易用，同时系统提供配准纠正工具软件、影像浏览工具软件、立体查看工具软件、影像质检工具软件等交互工具软件。
3关键技术3.1高性能并行计算影像处理技术高性能并行计算影像处理基于GPU和CPU计算相结合的多机并行处理技术，通过聚合多个高性能计算服务器，实现多个任务高效并行处理，生产效率得到革命性提高。
3.2稀少控制超大规模区域网平差技术基于自适应定权、虚拟观测约束的平差技术，病态区域自动探测技术，通过匹配连接点及采用少量地面控制点，实现稀疏多源地面控制条件下的多源遥感卫星影像的空三平差处理。
3.3配准纠正技术系统提供快速、高精度影像匹配算法可以实现多源、多时相、旋转扭曲等困难条件下的影像间全自动匹配；同时采用了多种粗差剔除方法，可完全、自动剔除误差点，匹配精度可达亚像元级。
3.4影像融合技术系统提供多种图像融合方法，融合结果纹理清晰，色彩饱满；其中系统提供的PANSHARP融合算法利用最小方差技术对参与融合的波段进行最佳匹配，确保融合后的影像与多光谱影像色彩一致，基本不存在颜色偏差。
3.5匀光匀色技术对于单幅影像内部色彩异常和影像之间的色彩差异问题，系统提供多种匀光匀色方案，以解决不同场景的色调问题，如自由网匀色方案、基于标准影像匀光匀色方案以及控制网匀光匀色方案。
确保匀光匀色成果不仅接近地物真实色调，而且过渡均匀、自然。
4系统功能介绍4.1卫星影像区域网平差卫星影像区域网平差基于通用成像的RFM模型，可支持国内外中高分辨率卫星传感器的立体像对、下视影像的平差处理，能够以较少的控制点实现对复杂、大量的卫星影像数据进行高效的平差处理。
图2区域网平差界面图图3连接点匹配界面图图4控制点匹配界面图图5平面模式区域网平差界面图图6立体模式区域网平差界面图4.2DOM生产4.2.1正射纠正提供基于有理函数模型的正射纠正；提供基于正射影像的二次配准纠正功能。
图7正射纠正成果示意图4.2.2影像融合提供遥感影像全自动配准融合技术；融合后影像纹理清晰，无发虚或重影现象；可基于原始影像融合，也可以基于纠正影像融合；图8 影像融合4.2.3匀光匀色系统提供自由网匀色、标准影像匀色（整体参考）、标准影像匀色（局部参考）、控制网匀色等多种匀光匀色算法。
针对不同的色彩质量问题，提供多种处理方案。
图9 匀光匀色4.2.4镶嵌成图镶嵌成图采用先进的接缝线寻址策略，自动寻找最优镶嵌线，智能羽化缓冲区计算，有效消除几何误差和色彩偏差、过渡自然。
图10匀色镶嵌4.3业务工作流4.3.1配准纠正业务流系统支持原始影像+参考DOM+参考DEM模式的单片配准纠正，也支持待纠正DOM+参考DOM模式的二次改正，流程操作简单，数据及参数配置完成后，一键提交计算集群或工作站后台执行，客户端可随时查看流程进度，匹配完成后，即可根据不同的计算模型实时查看配准精度及纠正精度，而无需等待纠正完成。
图11配准纠正4.3.2配准融合业务流系统支持原始全色\多光谱影像配准融合，也支持纠正后全色\多光谱影像配准融合，流程操作简单，数据及参数配置完成后，一键提交计算集群或工作站后台执行，客户端可随时查看流程进度，匹配完成后，即可根据不同的计算模型实时查看全色\多光谱配准精度。
图12配准融合4.4DSM/DEM生产系统采用多视高精度密集匹配技术，可以高效可靠地获取成像区域的高精度地形、地物信息，系统自动剔除粗差点，提高了匹配结果的精度与可靠性。
与传统地形提取相比，系统采用的多视高精度密集匹配的纹理更加细腻、精度更高，不仅适用于常规3D产品生产，同样适用于城市三维建模应用。
图13密集匹配成果图4.5交互编辑工具软件4.5.1配准纠正工具软件配准纠正工具软件可以进行高精度的几何精纠正与配准。
系统支持基于自动匹配同名点和手动选点的纠正。
几何精纠正利用DEM和参考影像对原始影像进行变换，纠正模型支持多项式、直接线性变换，三维直接线性变换（DEM），成像模型（DEM），薄板样条等多种方式。
配准完成后可以直接对结果进行精度检查，并可以生成精度报告然后导出，软件支持实时查看配准纠正的效果。
图14配准纠正工具软件界面图4.6其他模块4.6.1金字塔创建图15金字塔创建软件界面图4.6.2真彩色转换图 16真彩色转换4.6.3 影像增强遥感影像增强主要是为了突出遥感影像的专题信息，提高图像的视觉效果，使分析者能更容易地识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息。
图 17影像增强软件界面图4.6.4 影像去雾遥感影像都是从上向下观测，成像过程中被摄的目标物体表面发射的光线在大气中受到雾的影响，由于吸收和散射、折射等光学作用而衰减，同时由于散射作用，摄影镜头中会混入大气光。
在这两种主要作用和随机大气湍流、传感器噪声等多方面次要作用的影响下，摄像镜头接收到的光线发生了非均匀变化，这就造成遥感影像灰度值的变化。
具体表现为灰度动态范围被缩小，像素之间对比度被降低，并且受影响的程度主要与雾的浓度和镜头到物体的距离有关。
这就使得遥感影像在各领域中发挥的作用受到限制。
通过一定的图像处理方法，能够在很多被雾影响的，信息量低的遥感影像中获取大量的有用信息，将信息量低的影像转变为有用影像。
首先，通过使用去雾功能能够显著增强景物的可见度并纠正由大气光引起的色差，无雾影像更有利于我们的视觉观察；其次，特征提取、测度分析、目标识别等各种图像处理算法都假定接收到的影像都是源自于物方光线（即不考虑大气光），这些算法的结果都不可避免的受到有偏的、低对比度的物方光线影响。
总的来说，无雾影像更便于目视判读和各种图像处理算法的实现，遥感影像去雾具有重要的现实意义。
图18遥感影像去雾效果图4.6.5投影转换4.6.6格式转换图20遥感影像格式转换模块4.6.7波段重组支持波段任意组合图21遥感影像波段重组模块4.6.8影像云检测基于专业图像处理与深度学习相结合的光学遥感影像云检测方法，将待检测影像依次进行粗估亮度双阈值、精确亮度阈值计算以获得精确的亮度阈值对云区进行分割，然后对分割后的云区执行形态学运算，消除似云目标引起的噪声点，填充云缝，优化云区轮廓，结合深度学习识别冰雪，最终输出最终云掩模和云含量；整个检测过程可快速获取精确度较高的影像云掩模和云含量，可定性识别无云影像，检测方法简单有效，对于某一指定传感器影像，在较少人工参与的前提下，即可实现海量影像快速、自动化检测，可满足实际生产的需要。
图22遥感影像云检测效果图图23遥感影像水域检测效果图图24遥感影像植被检测效果图5系统界面5.1硬件系统外观图25硬件系统整体外观图5.2软件系统界面图26系统安装界面图27系统主界面图28软件界面6应用领域资源三号卫星影像全国一张图工程图29 ZY3卫星影像全国一张图数据生产 全球测图工程-“一带一路”示范应用图30全球测图工程数据生产 全国第三次土地调查图31 第三次全国土地调查数据生产… …。