卫星遥感数据处理方法综述与比较

测绘技术中常见的遥感数据处理方法遥感数据处理是现代测绘技术中的重要环节，它使用遥感技术获取的影像数据，经过一系列的处理方法和算法，以达到信息提取、地物识别和地表变化监测等目的。

本文将介绍测绘技术中常见的几种遥感数据处理方法。

一、影像预处理影像预处理是指对原始遥感影像进行预处理，以提高数据质量和信息提取效果。

常见的预处理方法包括辐射定标、大气校正、几何校正和噪声去除等。

其中，辐射定标是将数字影像转换为真实的辐射照片，以实现遥感影像的量化和标准化。

大气校正是通过纠正大气散射和吸收的影响，消除遥感影像在大气下的变化。

几何校正是进行栅格到地理坐标的转换，以保证影像数据的空间一致性。

而噪声去除则是消除影像中的杂乱噪声，提高图像的可读性和可分辨性。

二、影像分类影像分类是遥感数据处理中的重要环节，它将遥感影像根据不同地物的特征进行分割和分类，以实现地物识别和信息提取。

常见的分类方法有基于像元的分类和基于对象的分类两种。

基于像元的分类是将每个像元根据其光谱反射率或特征向量进行分类。

而基于对象的分类则是将图像划分为不同大小和形状的对象，然后根据对象的特征和位置进行分类。

这两种分类方法常常结合使用，以提高分类的准确性和可行性。

三、特征提取特征提取是指从遥感影像中提取出具有代表性的特征，以用于分类、目标检测和变化监测等应用。

常见的特征提取方法包括光谱特征、纹理特征、形状特征和空间特征等。

光谱特征是基于影像像元的光谱信息进行提取，通常使用统计指标、主成分分析和线性判别分析等方法。

纹理特征是基于像元间的空间关系进行提取，常用的方法有灰度共生矩阵和小波变换等。

形状特征是基于对象的外形和轮廓进行提取，一般使用边界提取和轮廓描述等方法。

而空间特征是基于地物之间的相对位置和邻近关系进行提取，常用的方法有空间相对关系和空间聚类等。

四、变化检测变化检测是通过对多时相遥感影像的比较和分析，以实现地表变化的监测和分析。

常见的变化检测方法包括基于差异图像的方法和基于时间序列的方法。

北京揽宇方圆信息技术有限公司常用的遥感卫星影像数据处理方法1、常用遥感图像处理软件⏹ENVI:美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品⏹PCI GEOMATICA：加拿大PCI公司旗下的四个主要产品系列之一⏹EDRAS imagine2、白色的光可以分解为系列单色的可见光；三种原色：红、绿、蓝；三种补色：黄、品、青黄=红+绿品=红+蓝青=绿+蓝任何一种颜色都可以用3原色或者3补色来组合3、常用的波段组合特点红绿蓝321真彩色：可见光组成，符合人眼对自然物体的观察习惯。

对于水体和人工地物表现突出。

432假彩色：城市地区，植被种类。

543假彩色：增强对植被的识别743假彩色：增强对植被的识别，以及矿物、岩石类别的区分。

4、共15个主功能模块，其中一般的遥感数字图像处理经常用到的是Viewer、Import、DataPrep、Interpreter、Classifier、Modeler等。

5、功能模块介绍：①该模块主要实现图形图像的显示，是人机对话的关键。

②数据输入输出模块，主要实现外部数据的导入、外部数据与ERDAS支持数据的转换及ERDAS内部数据的导出。

③数据预处理模块，主要实现图像拼接、校正、投影变换、分幅裁剪、重采样等功能。

④专题制图模块，主要实现专题地图的制作。

⑤启动图像解译模块，主要实现图像增强、傅里叶变换、地形分析及地理信息系统分析等功能。

⑥图像库管理模块，实现入库图像的统一管理，可方便地进行图像的存档与恢复。

⑦图像分类模块，实现监督分类、非监督分类及专家分类等功能。

⑧空间建模模块，主要是通过一组可以自行编制的指令集来实现地理信息和图像处理的操作功能。

⑨矢量功能模块，主要包括内置矢量模块及扩展矢量模块，该模块是基于ESRI的数据模型开发的，所以它直接支持coverage、shapfile、vector layer等格式数据。

⑩雷达图像处理模块，主要针对雷达影像进行图像处理、图像校正等操作。

风云气象卫星光学遥感数据的智能处理与典型应用综述1. 风云气象卫星光学遥感数据处理技术综述风云气象卫星光学遥感数据作为气象监测与预报的核心数据源，其处理技术的先进性直接关系到气象服务的准确性和可靠性。

随着计算机科学、图像处理和数据分析技术的飞速发展，风云气象卫星光学遥感数据处理技术也在不断革新。

在预处理方面，通过采用先进的辐射定标技术，可以有效消除卫星观测中的仪器误差、大气散射和太阳耀斑等影响，从而提高数据的准确性。

基于机器学习算法的图像增强技术也被应用于光学遥感影像的处理中，能够有效提升影像的对比度和细节信息，使得天气现象的识别与分类更为准确。

在特征提取与分类方面，借助深度学习、模式识别等先进技术，可以从光学遥感影像中高效地提取出对天气预报有关键作用的特征信息。

通过训练神经网络模型，可以实现对不同天气状况下的地表温度、湿度、风速等气象要素的自动识别与定量计量。

在定量应用方面，风云气象卫星光学遥感数据已经广泛应用于气候监测、环境监测、灾害预警等多个领域。

通过长时间序列的光学遥感数据分析，可以研究气候变化的趋势和规律；同时，结合地理信息系统（GIS）等技术，可以为城市规划、农业种植等提供科学依据。

风云气象卫星光学遥感数据处理技术在不断发展与创新中，为气象预报、气候研究以及社会经济发展提供了强有力的支持。

1.1 光学遥感数据预处理数据获取与存储：首先，需要从卫星或其他遥感平台获取光学遥感数据。

这些数据通常以图像形式存储，包括多波段、多时相的数据。

图像校正：由于遥感平台在飞行过程中可能受到多种因素的影响，如大气扰动、太阳高度角变化等，因此需要对原始图像进行校正。

这包括几何校正（确保图像中的地物位置准确无误）和辐射校正（消除图像中的辐射畸变，使不同波段的图像具有相同的辐射尺度）。

图像增强：为了提高图像的可读性和对比度，可以对图像进行增强处理。

这包括对图像进行平滑、锐化、去噪等操作，以突出图像中的细节信息。

遥感数据处理与解译方法的综述与比较引言:遥感技术作为一种重要的地球观测方法，在环境监测、资源调查、城市规划等领域发挥着不可替代的作用。

对于遥感数据的处理与解译方法的研究和比较，旨在提高数据的有效性和准确性，促进遥感技术的进一步应用和发展。

一、遥感数据处理方法1. 数字图像处理数字图像处理是遥感数据处理中最基本的方法之一。

它通过对遥感影像进行灰度拉伸、图像增强、滤波等处理，可以改善图像的质量和分辨率，提取出有用的地物信息。

常用的数字图像处理软件有ENVI、ERDAS等。

2. 特征提取与分类特征提取和分类是遥感数据处理中的关键环节。

特征提取通过采用不同的算法和方法，将地物进行几何、光谱、纹理等多个维度的描述，并将其转化为可用于分类的特征向量。

分类则是将提取的特征向量与事先定义好的地物类别进行匹配，以实现不同地物的自动识别和分类。

3. 数据融合数据融合是将多源数据进行集成和融合，以获得更全面和准确的地物信息。

常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。

数据融合能够充分利用不同源数据的优势，提高地物分类和解译的准确性。

二、遥感数据解译方法1. 监督分类监督分类是一种基于已有样本训练的分类方法。

它通过使用事先标记好的样本数据进行训练，并根据样本数据的特征对整个遥感影像进行分类。

监督分类的精度较高，但需要大量的标记样本数据，且对选取的样本数据质量要求较高。

2. 非监督分类非监督分类是一种无需事先标记样本的分类方法。

它通过对遥感影像进行聚类分析，将图像中相似的像素聚在一起形成多个类别。

非监督分类的优势在于可以发现图像中的隐含信息和相似性，但分类结果的准确性较低。

3. 目标检测目标检测是遥感数据解译中的另一重要方法。

它通过对遥感影像中的特定地物目标进行识别和提取，比如建筑物、道路、植被等。

目标检测通常需要结合地物的形状、纹理等特征进行分析，以提高检测的准确性和稳定性。

三、遥感数据处理与解译方法的比较1. 精度比较从数据处理的角度来看，数字图像处理是最基础的方法，可以对图像进行增强和滤波，但并不能提供地物的精确分类信息。

2007年8月第5卷第4期地理空间信息ＧＥＯＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＡｕｇ．，２００７Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．４遥感变化检测技术及其应用综述吴芳，刘荣，田维春，曾政祥（东华理工学院地球科学与测绘工程学院，江西抚州344000）摘要：从遥感变化检测前的准备工作和技术流程入手，对变化检测技术及应用现状作了简要介绍，综述了近些年来常用的几种遥感变化检测方法，即图像差值法、图像比值法、主成分分析法、植被指数法、分类后比较法。

分析了遥感变化检测在国土资源、森林火灾、海洋、军事等方面发挥的重要作用。

关键词：遥感；变化检测；多源数据；检测方法Technology for Remote Sensing Chang Detection and Its Application WU Fang，LIU Rong，TIAN Weichun，ZENG Zhengxiang(East China Institute of Technology,Fuzhou344000,China)Abstract：This paper presents the preparatory work and work flow of remote sensing change detection.The change detection technique and its applications are also introduced.Varieties of useful methods of change detec-tion of recently years were summarized in this paper such as image differencing,image ratio method,principal component analysis,NDVI,post-classification comparison and so on.Has analyzed the important function of change detection in the fields of national land resources、forest-fire、sea and military.Key words：remote sensing；change detection；multi-source data；detective method从１９７２年美国发射第一颗陆地资源卫星以来，对地观测卫星发展迅速，应用领域得到不断扩大，应用成效也得到不断提高［１］。

测绘技术中的卫星遥感数据处理和解译方法遥感技术作为一种获取地球表面信息的手段，在测绘领域发挥着重要的作用。

卫星遥感数据处理和解译方法是遥感技术中的重要内容，它们对于提高测绘数据的质量和准确性具有关键性的影响。

本文将介绍一些常用的卫星遥感数据处理和解译方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。

一、卫星遥感数据处理方法1. 图像预处理卫星遥感图像需要经过一系列预处理步骤，以消除图像中的噪声和伪迹，提高图像的质量和可用性。

常用的图像预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何纠正等。

辐射校正是通过消除图像中的辐射噪声来提高图像质量，大气校正是通过模拟和消除大气散射和吸收对图像的影响，几何纠正则是根据地面控制点和地形特征对图像进行几何校正，以消除图像中的几何变形。

2. 遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像数据划分为不同的类别或对象的过程。

常用的分类方法包括像元级分类和目标级分类。

像元级分类是将图像的每个像元划分为一个类别，根据像元的光谱、纹理和形状特征。

目标级分类是将图像中的不同目标或对象划分为不同的类别，根据目标的空间位置、形状和上下文特征。

典型的分类算法包括最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。

3. 遥感图像融合遥感图像融合是将多个不同波段或不同传感器获取的图像融合成一个多波段或高分辨率的图像。

常用的图像融合方法有PCA、Brovey变换和小波变换等。

PCA （主成分分析）是通过对多个波段进行主成分分析，提取图像中的主要信息，然后将其重新组合成一个多波段图像。

Brovey变换是将低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像进行融合，以提高图像的空间分辨率。

小波变换则是将图像进行多尺度分解，然后将低频分量与高频分量进行融合。

二、卫星遥感数据解译方法1. 光谱解译光谱解译是根据遥感图像中的光谱信息来判断和识别不同的地物或对象。

它基于不同地物在遥感图像上具有特定的光谱特征，通过分析图像中的光谱曲线来实现对地物的识别。

基于遥感大数据的信息提取技术综述一、本文概述随着遥感技术的迅猛发展和大数据时代的到来，遥感大数据已经成为了地理信息科学领域的重要研究内容。

遥感大数据的信息提取技术，不仅对于提升遥感数据的利用率、挖掘遥感信息的深层次价值具有重要意义，同时也是实现地球科学定量化、精准化研究的关键手段。

本文旨在综述遥感大数据信息提取技术的最新研究进展，包括遥感大数据的特点、信息提取的主要方法、应用领域以及面临的挑战与未来发展趋势。

通过对遥感大数据信息提取技术的全面梳理和评价，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示，推动遥感大数据信息提取技术的持续创新和发展。

二、遥感大数据概述遥感大数据，指的是通过遥感卫星、无人机、地面传感器等多元化遥感平台获取的海量数据。

这些数据不仅包括传统的光学影像，还涉及雷达、激光扫描、红外等多源、多时相、多分辨率的数据类型。

遥感大数据的特点主要体现在数据量庞大、数据结构复杂、数据动态性强以及价值密度高但价值发现难等方面。

随着遥感技术的发展，特别是高分辨率对地观测技术的广泛应用，遥感大数据已经成为地理信息科学、地球科学、环境科学等领域研究的重要数据源。

遥感大数据的获取不仅提高了我们对地球表面及其环境的认知深度，也为资源监测、城市规划、灾害预警、环境保护等实际应用提供了强有力的数据支持。

在遥感大数据的处理与分析方面，传统的数据处理方法已经难以应对如此庞大和复杂的数据量。

发展基于云计算、大数据挖掘、机器学习等先进技术的遥感大数据处理框架和算法，成为遥感大数据领域的研究热点。

这些新技术和方法的应用，不仅可以提高遥感大数据的处理效率，还能发现隐藏在数据中的深层次信息和价值，推动遥感大数据在各领域的应用和发展。

遥感大数据作为信息提取的重要基础，其处理和分析技术的持续创新将为后续的信息提取提供更为准确、快速和全面的数据支持。

对遥感大数据的深入研究和探索，对于推动遥感技术的发展和应用，具有非常重要的意义。

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。

NASA对于有这方面兴趣的人，我推荐一本书：《地球卫星遥感》共有两卷。

主要是有关中分辨串成像光谱仪（MODIS）产品的信息和应用，介绍了美国国家极轨环境卫系统（NPOESS）和NPOESS预备计划（NPP），还探讨了其他卫星遥感装备和应用，论及NASA 用于监测和探测地球变化的主要卫星系统——地球观测系统（EOS），EOS包括的卫星Terra、Aqua 和Aura及其装载的MODIS、AIRS、AMSU、AMSR-E、OMI等遥感仪器，并讨论NPP将携带的4个NPOESS系统重要部件：可见光红外成像辐射组件（VIIRS），航线交叉红外探测器（CrIS），先进技术微波探测器（ATMS）以及臭氧成图和廓线仪装置（OMPS）。

既包括现代遥感技术的基础知识，又涉及卫星遥感的领域。

其中负责观测陆地的Terra、负责观测地球水循环的Aqua和负责搜集大气数据的Aura共同组成了完整的eos地球观测系统，服务于nasa的地球科学计划（ese）。

1 GRACE10. Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE)重力恢复与气候实验The primary goal of the GRACE mission is to accurately map variations in the Earth's gravity field over its 5-year lifetime. The GRACE mission has two identical spacecrafts flying about 220 kilometers apart in a polar orbit 500 kilometers above the earth.It will map the Earth's gravity fields by making accurate measurements of the distance between the two satellites, using geodetic quality Global Positioning System (GPS) receivers and a microwave ranging system. This will provide scientists from all over the world with an efficient and cost-effective way to map the Earth's gravity fields with unprecedented accuracy. The results from this mission will yield crucial information about the distribution and flow of mass within the Earth and it's surroundings.The gravity variations that GRACE will study include: changes due to surface and deep currents in the ocean; runoff and ground water storage on land masses; exchanges between ice sheets or glaciers and the oceans; and variations of mass within the earth. Another goal of the mission is to create a better profile of the Earth's atmosphere. The results from GRACE will make a huge contribution to NASA's Earth science goals, Earth Observation System (EOS) and global climate change studies.GRACE is a joint partnership between the NASA in the United States and Deutsche Forschungsanstalt fur Luft und Raumfahrt (DLR) in Germany. Dr. Byron T apley of The University of Texas Center for Space Research (UTCSR) is the Principal Investigator (PI), and Dr. Christoph Reigber of the GeoForschungsZentrum (GFZ) Potsdam is theCo-Principal Investigator (Co-PI). Project management and systems engineering activities are carried out by the Jet Propulsion Laboratory.9. TerraTerra is a multi-national, multi-disciplinary mission involving partnerships with the aerospace agencies of Canada and Japan. Managed by NASA’s Goddard Space Flight Center, the mission also receives key contributions from the Jet Propulsion Laboratory and Langley Research Center. Terra is an important part of NASA’s Science Mission, helping us better understand and protect ourhome planet.NASA launched the Earth Observing System's flagship satellite "Terra," named for Earth, on December 18, 1999. Terra has been collecting data about Earth's changing climate. Terra carries five state-of-the-art sensors that have been studying the interactions among the Earth's atmosphere, lands, oceans, and radiant energy. Each sensor has unique design features that will enable scientists to meet a wide range of science objectives. The five Terra onboardsensors are: ASTER, or Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (先进星载热发射和反射辐射仪)∙CERES, or Clouds and Earth's Radiant Energy System∙MISR, or Multi-angle Imaging Spectroradiometer∙MODIS, or Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(中分辨率成像光谱仪)∙MOPITT, or Measurements of Pollution in the Troposphere Corpus Christi, TexasThe city of Corpus Christi, Texas, is tucked against the southern shore of Corpus Christi Bay on the Gulf of Mexico. Inland, the city is surrounded by the large, green grid of croplands. To the south and east, the landscape is dominated by marshes, lagoons, and barrier islands, the longest of which is Padre Island. Although the part of Padre I sland visible in this scene is developed with roads, residences, and resorts, just south of the southern edge of the scene, Padre Island National Seashore begins. The seashore is the longest remaining undeveloped stretch of barrier island in the world.Upstream of Corpus Christi Bay is Nueces Bay, which takes its name from one of the two freshwater inputs to the bay system, the Nueces River. The other is Oso Creek, which flows into Corpus Christi Bay along the south shore. The Corpus Christi Bay estuary is located in a semi-arid region, and the total freshwater input into the system is naturally low. Flows are further diminishedby irrigation and urban water demands.These factors combine to make the system particularly sensitive to accumulation of water pollutants and salt, which compromises the health of the plants and animals that live in the estuary (including commercially and recreationally important species such as oysters and shrimp.) For these reasons, the Environmental Protection Agency has included the Corpus Christi Bay Estuary in its National Estuary Program. Their goal is to develop water re-use and conservation strategies that will meet urban, agricultural, and ecological needs as the city continues to grow.Satellite images such as this view from the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) on NASA’s Terra satellite captured on June 29, 2007, can document land cover changes such as the conversion of natural landscapes to cropland, or cropland to urban development. Information on how fast and where changes are occurring can help scientists and urban planners predict future water supply and demand.2 AMSREA MSR - E通过测量来自地球表面的微波辐射来研究全球范围的水循环变化。